文 | 赵建 李嘉怡

 

摘要

 

数字技术在全球金融市场的普遍应用，促进了量化交易和被动管理的盛行，对金融市场波动和系统性风险的形成和发生机理产生了深刻的影响。数字社交网络和自媒体内容产业的爆发，则在行为金融学的视角强化了叙事对投资者预期和市场情绪的引领，尤其是提高了个人投资者一致性预期和集体行动的可能性，这些都加剧了全球金融市场的波动和重尾风险，一度在华尔街掀起了“散户革命”。而数字货币的诞生，则是全球货币体系的一次“范式革命”，对货币政策的传导，交易、支付和结算模式等都产生极为深刻的影响。数字化背景下的全球金融风险发生机理的新变化，需要引起投资者和监管部门的重视。

 

本文逻辑：

 

一、数字化给金融世界带来了什么？

 

二、数字化、叙事经济学与个人投资者的“散户革命”

 

三、量化交易、被动管理与金融市场波动

 

四、数字货币、风险传染与全球货币体系的“范式革命”

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01 数字化给金融世界带来了什么？

 

随着数字产业化和产业数字化的不断普及和深化，“万物数字化”的时代已经来临。可以说，人们越来越离不开数字技术，更加依赖、偏好和信任数字世界而非线下的现实世界。比如购物，消费者更愿意选择在网上渠道购买，更信任数字网站给出的价格和质量信息，线下门店反而成为了附属的体验场所。再比如餐饮，消费者更倾向于从线上选择评价高的餐厅和菜品等，而非眼见为实的根据线下看到的情况选择。在社交方面，人与人之间往往先在数字世界建立联系，再逐渐在线下面对面接触，数字世界因为缩减和消除了社交距离的障碍，成为社交关系建立和深化的主要阵地，形成了所谓的“圈层经济”[1]。相比之下线下建立的社会关系由于具体的时空限制，反而并没有那么广泛、深远和持久。同样，数字化浪潮也正在带给人们一个不一样的金融世界，比如今年3月份美国个人投资者通过数字论坛和网络社交平台掀起的“散户革命”，正在引起政策层和学术界的广泛关注。

 

金融业是受到数字化浪潮影响最大的行业之一，因为金融业务主要从事的就是与会计、交易、结算、投资、风险计量等数字高度关联的业务。如果说金融业的核心模块之一是信用，那么信用的形成又来自于信息的对称性程度[2]，这直接决定了风险的评估和定价。从这个意义上来说，与其说金融业是经营风险的行业，不如说金融业是经营信息的产业。因此数字化对金融业的影响是“颠覆式”的，从当前产业数字化的程度来看，金融业是数字化程度最高的行业。这一方面是因为金融业自身的信息和数字属性，另一方面与疫情的冲击带来的促进效应有关：疫情防控形成的非接触生活生产和工作模式，促使越来越多的经济活动迁移到了数字世界，对于根植于实体经济又服务实体经济的金融来说，数字化程度自然也会相应提高[3]。可以说，当前的金融世界已经基本上就是一个数字和网络世界，我们必须要以数字世界的逻辑、结构和运行机理来理解数字化时代的金融世界。

 

最近一段时间发生的一个典型案例是美国股票市场的“散户革命”。2021年3月，一群活跃于互联网论坛WallStreetBets的散户投资者演绎了美国金融史上罕见的一幕：借助数字媒体的力量抱团逼空华尔街基金经理，甚至将部分做空的专业机构投资者逼至破产边缘，震惊了整个华尔街。散户抱团做空的股票名为GameStop，近年来经营业绩持续下滑，华尔街专业机构号召对其进行做空，引起了散户投资者的不满。他们通过WallStreetBets论坛发出“都去买GME”，让“GME to the moon”的号召，将股票价格从十几美元几天内拉升到483美元的高位，导致诸多做空的专业机构爆仓甚至破产，最终还迫使华尔街金融精英们不得不通过数字媒体向散户们道歉。长期以来，美国的资本市场基本由机构投资者所主导，据2018年数据统计，美国机构投资者持有的股市市值占比高达93.2%，而个人投资者持有的市值占比不到6%。在过往这样一个由机构投资者占据绝对主导地位的市场之中，整个市场体系、监管规则基本都依照华尔街的专业“金融精英”而设立。然而，“散户革命”对这个“建制派”体系形成了一个巨大的冲击，这场猝不及防的“群体事件”，不仅让机构投资者见识到了散户的力量，而且让整个金融市场经历了一次“不同寻常”的波动。面对这场突如其来的“散户革命”，其背后的原因和可能造成的影响都值得我们深入观察与思考。

 

除此之外，近些年，数字技术在金融市场上广泛应用，无论是量化交易还是人工智能决策，以及充满争议和遐想空间的加密数字货币，都在深刻的改变着全球金融市场的内在运行机理，也改变着投资者的行为逻辑和风险偏好。因此摆在我们面前的第一个问题就是，数字化时代的全球金融体系正在发生哪些变化？在微观层面，数字世界引发的传播革命，自媒体和信息网络的全面普及，各类事件的脉冲式冲击，叙事对投资者预期的深刻影响，社交平台对个人投资者的号召和聚集等，对金融机构和投资者的行为产生了哪些深刻影响？在宏观层面，由数字技术革命带来的量化、自动化交易和被动管理，金融衍生品的创新，各类数字货币、数字资产的兴起，对金融市场波动、大类资产风险、金融周期机理等，都产生了哪些颠覆式影响？

 

更为重要的是，对政策层来说，应该建立一个什么样的监管框架，来应对这个日新月异的数字金融世界。当前流行的国际金融监管体系——巴塞尔协议，还是建立在传统的针对银行金融机构，以防范债务违约和信用风险为主要目标，以资本充足率等各类静态比率指标为工具的“工业时代”的监管框架，已经显示出越来越不适应当前的数字化时代，尤其是在不断加剧的市场风险尤其是日益频繁的重尾风险面前，还存在较大的改进和完善的空间。或许每个国家的监管层都需要问一个问题：当整个金融体系迁移到数字世界的时候，我们的金融监管框架应该如何做出变革？当金融市场的波动由于数字技术带来的量化交易、智能风控、圈层化的个人投资者集聚等引发更大的金融市场波动甚至是如2020年疫情期间的“金融海啸”，监管部门应该采取什么样的应对行动？当越来越普及的区块链世界涌现出了数字货币的自发秩序，并对现实世界产生了意想不到的风险的时候，监管部门对此应该坚持什么样的立场？是尊重数字世界的自由主义，还是一样将数字货币和数字资产纳入传统监管的“势力范围”？但一个不得不面对的现实问题已经摆在我们面前：对于一些分布式的、去中心化的、自发秩序涌现的数字金融产品，传统监管体系是无能为力的。

 

本文就是针对上述问题，对“数字化如何影响全球金融体系”进行的思考。由于数字化对金融体系的影响是颠覆式的，涉及的领域非常广泛，本文只选取某几个方面进行分析研究：数字社交平台和自媒体的全面普及，金融市场叙事体系的改变，对投资者行为尤其是个人投资者行为产生什么样的影响？最近几年兴起的量化交易已经改变了金融市场的波动特征，其背后的传导机理是什么？数字技术带来的被动管理的兴起，在如何改变金融机构的作业模式、投资决策和风控理念？加密数字货币是不是真正的货币，这种非主权货币的产生需要我们重写货币经济学吗？我们相信，对这几个问题的思考和探索，不仅有助于监管层更好的构建一套应对数字金融世界的监管体系，也有助于投资者理解当前波动不断加剧的金融市场，并做出相对正确的应对策略。

 

 

02 数字化、叙事经济学与个人投资者的“散户革命”

 

（一）数字社交、自媒体与羊群效应

 

当前人们的社交活动越来越依赖数字平台。相对于线下社交活动，数字社交平台可以打破传统社交的时空、圈层和性别年龄等因素限制，可以形成更加扁平化的社会网络结构，可以更加便利的进行信息、观点和知识的交流。数字社交平台放大了人们的交往范围和提高了交流的实时性，对金融投资行为也产生了无比巨大的影响[4]。金融市场本身就是以信息的集散和传播为主的场所，在数字化的财经社交平台里，无论是财经论坛、股吧，还是即时通信的聊天群、网络社区、主播直播，都可以及时、迅速的传播和交流信息。个人投资者也可以自由发表论点，涌现了越来越多的个人财经评论和分析师，从而打破了机构投资者对金融市场的叙事和话语权垄断，形成了多元化、生态化的信息集散和传播体系。

 

除此之外，在数字技术的支持下，各种财经自媒体的出现，也打破了少数官方权威媒体对金融市场新闻、信息和观点倾向的垄断,带来了传播主体的多元化。而传播主体的多元化带来了一种新的经济范式，即“关系经济”[5]。诸如各类自媒体的出现，将全球用户置于一张关系网中，网络空间中信息流动和关系建立呈现出一种自由性。自媒体的本意是“每一个个体都可以是事件的发现者和传播者”，其主要特征是虽然单个个体传播力量比较微弱，但具有广泛分布、覆盖面广、实时在线等社会性力量。而且从新闻的采集和发布机制来看，自媒体的流程和管理更加自由灵活，因此能第一时间发现和发布金融市场的事件型新闻。因此在以自媒体参与的媒体传播体系里，当前金融市场上的新闻信息呈现出“爆炸式”的传播结构，这个结构的一般传导流程为：“事件发生——自媒体发布——小范围传播——大范围传播——爆炸式传播——金融市场波动”。自媒体这种去中心化的媒体传播模式，具有传播源多、涉及面广、实时性强、发散结构复杂、监管困难等特征，这些特征将会带来金融市场不一样的波动传导和系统性风险触发机理。

 

将数字社交和自媒体的影响因素置于行为金融学分析框架内，可以更好的理解数字化对金融市场带来的根本性影响。在这个框架内，数字化实际上是放大了投资者尤其是个人投资者的非理性行为和羊群效应[6]。虽然社交平台和自媒体便利了信息的平等化传播和观点的“民主化”形成，降低了信息生产的成本和门槛，但也大大降低了信息和观点的质量。社交媒体形成的信息，往往带有较大的噪音、杂质、偏离和失真。社交平台内形成的各类市场观点也普遍缺乏理性，尤其是一些以流量为导向的财经自媒体“大V”，在专业技术方面可能并不具备，但是为了博取眼球和提高流量，往往会夸大事实的真相。因此对事件的评论和观点在散播的过程中，往往会加重个人投资者的非理性，加剧了“羊群效应”，从而也就增加了市场的波动。

 

（二）金融市场风险形成与传播的“叙事经济学”

 

行为金融学家、诺贝尔经济学奖得主罗伯特希勒发现了“叙事”在金融资产定价和市场波动中的重要性[7]。而叙事功能的发挥，则得益于数字技术在金融市场中的应用。数字社交平台、自媒体、即时通讯、财经门户网站、财经网络直播和短视频平台等，都成为各类事件暴露、发酵、传播和触发市场异动的渠道和阵地。事件本身可能不重要，但是经过处理、编码、加工和修饰后的“故事”才更重要。同样一个事件，可能会从不同角度、不同层面、不同逻辑进行解读，对金融市场产生的影响也就不一样。

 

讲故事、传播故事，是人类社会固有的一个特征，也可以说是其社会性的一种表现。事实上，单纯的、抽象的信息很难持续广泛的传播，只有将信息或一系列信息通过一定的逻辑，编织成易于被人群接受的故事和符号后，才能在人群中迅速的“涟漪式”的扩散出去。而数字化放大了这个叙事功能，从而也就加剧了叙事对金融市场的冲击，尤其是在散户广泛参与的市场中。这个数字化的冲击传导机制的放大效应主要体现在：数字社交平台为叙事提供了交流和发酵的网络空间，搜索引擎为叙事提供了便利的获取渠道，自媒体扩大了事件发现和故事形成的范围，网络直播为叙事提供了更加实时和现场感的场景，小视频等内容平台为意见领袖和“大V”们编织故事和形成号召力提供了舞台......

 

由此我们看到了数字化改变的叙事强度和传播结构对金融风险发生机理的深刻影响。第一，它让故事更容易编织形成，也就更容易已发投资者预期发生变化，数字化的社交网络、自媒体和各种内容生产平台为此提供了支持。第二，它大大提高了叙事对金融市场的冲击强度，相对于线下的叙事，数字世界中的叙事可能更容易夸张，部分原因可能是因为负责编织和传播故事的数字媒体和财经大V等主体更需要这样的效果以获取流量和影响力，这本身就是他们的目标函数。第三，数字化的叙事范围是全球化的，因此大大增加了事件发生和故事产生的空间范畴，使得叙事的频率更高，对金融市场的冲击也更加密集。

 

如图1所示，2020年3月美国“金融海啸”的时间里，人们搜索“金融危机”的热度达到了峰值，说明金融危机的故事随着美国金融市场的波动在全球传播和发酵。但是很快到了7月后，随着美联储带领各国银行集体开启史无前例的货币宽松政策，美国股市开始强劲反弹，“牛市”的搜索量也随之达到了峰值。

图1 金融危机与牛市百度指数搜索搜索趋势

 

（三）散户化交易引发的不一样的风险

 

首先，数字社交平台降低了集体行动的成本，可以更加便捷、迅速，更大范围和规模化的将个人投资组织起来，形成规模化的头寸力量集中对某个资产进行“拥挤交易”，从而产生了极大的波动。“散户革命”正是美国散户投资者在财经论坛WallStreetBets几位有影响力的财经大V的感召和影响下，集中对游戏驿站进行做空，导致了其价格在短时间内发生了巨大的波动。

 

其次，数字化一方面为个人投资者提供了过去可能只有机构投资者才有的便利条件，包括数据库和实时信息的获取等。但是另一方面对于缺乏专业分析框架和独立思考能力的个人投资者来说，数字化带来的信息传播便利并不会明显的改善其决策的科学程度，相反还可能会加剧个人投资者的非理性。当这些个体的非理性集聚在一起的时候，群体行动中个体的理性会进一步减少，进而形成更大的非理性，从而也就给整个金融市场带来巨大的系统性风险隐患。

 

第三，数字化的信息传播和叙事会放大个人投资者的情绪倾向，使得群体情绪出现过度的“贪婪”和过度的“恐慌”，在集体心理面对市场异常时更容易失控和崩溃。从以往的历史中我们知道，当情绪化的氛围弥漫市场的时候，往往就是暴涨和暴跌发生的时候。市场的失控从根本上来看都是由个体触发形成群体情绪失控导致的，从而也就形成了一个“个体情绪失控—情绪蔓延和集聚—市场大幅波动—个体情绪失控......”的正向的正反馈强化过程。我们知道这样的正反馈机制最终很难避免走向崩溃。

 

03 量化交易、被动管理与金融市场波动

 

（一）数字化引发的交易决策方式发生改变

 

1、数字化引发的量化革命

 

在数字化时代的大背景下，伴随着大数据、人工智能、云计算与区块链等技术的广泛应用，金融市场中也出现了所谓的“量化革命”。量化、程序化交易越来越成为各金融机构普遍流行的交易模式。在过去的半个世纪中，有很多数学家对投资业务进行了智能化、自动化的尝试，量化方法也早在20世纪50年代就开始研究，由于缺乏强大的数据库资源与计算机工具的支持，很多设想并没有得到应用。但是在20世纪80年代的互联网革命以及90年代的数据大爆炸后，这种局面得到了极大的改善。以西蒙斯为代表的对冲基金经理人抓住了这个数字技术变革的机会，发动了“量化革命”[8]。数字资源、人工智能和算法技术的突飞猛进带来了知识革命与投资方法的不断改进，进一步引发了数据量大爆炸，加上资本逐利的本性，量化投资的规模不断扩大。

 

当前，量化交易在欧美市场，特别是美国市场已经发展的十分成熟，海外对冲基金在管理规模上至少是中国的十倍。量化交易在美国头部具有垄断效应，而我国从2004年开始出现量化投资产品，由于缺乏有效对冲手段，直到2010年沪深300股指期货上市后才算真正意义上开始涉足量化投资。就我国的量化交易规模来说，如图2所示，在近几年的时间内，我国量化私募的管理规模迅速扩张，非量化私募规模从2.18万亿上升到2.86万亿，实现了31%的增长，但量化私募的规模从1100万亿扩张到5200万亿，实现了近5倍的增幅。而且，量化私募管理规模在证券类私募基金中占比从2017年4.8%提升到2020年的15.4%，实现了超3倍的增幅。可以预见，在未来数字化浪潮与互联网技术发展的不断推动下，量化交易的规模并没有达到天花板，仍会有更多的资本不断流入其中。

图2 2017-2020年我国量化与非量化私募管理规模

 

2、被动管理的兴起与现状

 

近十几年来，在数字化浪潮的背景下，资产管理行业发生了许多深刻的结构性变化。由于数据处理、自动交易和结算、人工智能和云计算等技术的广泛应用，证券市场出现了资产向指数基金大规模转移的倾向。指数基金是指不选择股票，而是复制标准普尔500指数等股指，形成了所谓的“被动管理”。从理论的角度来看，个人投资者采用被动投资策略的基本原理是基于有效市场理论，该理论认为证券价格能够充分反映所有可得信息[9]。对于大多投资者尤其是个人投资者来说，很难系统的掌握市场信息，而能囊括所有资产的市场组合的变化则包括了几乎所有信息，这是被动管理胜过主动管理的原因之一。[10]

 

从全球视角来看，最近十几年被动投资管理资产规模占比持续提高，而主动投资管理资产占比则呈现持续压缩的状态。图3所示为被动型产品的规模变化，由图可见，全球资产管理中被动型资产从2003年的3万亿美元增至2017年的16万亿美元。图4为被动型资产在全球资产管理中的占比变化，如图所示，被动型产品占比也从2003年的9%扩大到2017年的20%。无论从被动型产品的绝对数量，还是相对占比而言，都体现出其在未来势不可挡的发展趋势。

图3 被动型产品规模变化（万亿美元）

图4 被动性资产管理规模在全球资产管理中占比变化趋势

 

美国市场是被动管理投资的主要阵地。2008年以来，随着数字技术在金融市场上的广泛引用提供的技术支撑，加上全球货币宽松政策引发的风险偏好和投资策略的转变，美国市场上被动投资基金呈现爆发式增长，大量资金从主动管理共同基金流向被动基金（ETF和指数型共同基金）。如图5所示，在2009-2018年十年的时间里，大约有1.4亿万美元资金退出主动管理投资基金，其中，流向ETF资金约9800亿美元，指数型共同基金6600亿美元。

图5 资金从主动管理型共同基金流向ETF和指数型基金

 

相比之下，国内被动投资发展相对缓慢，仍以主动投资为主，如图6所示，国内在2015年和2018年之后出现了被动基金规模的快速扩张。但是总体而言，主动基金在数目上都具有绝对优势，超过80%的基金属于主动管理型基金。

图6 2010-2019年我国被动投资基金规模变化趋势

 

（二）量化交易引发的风险集聚与金融市场波动

 

量化模型在金融危机形成和爆发中的负面影响已经广泛受到经济学者和政策层的诟病和批判。主观上，量化交易蕴含着较高的技术风险、策略模型风险和操作风险[11]。客观上，市场行情变化的冲击也是程序化交易的潜在风险[12]。此外，交易的同质化同样容易引发市场的异常波动[13]。因此，量化交易成为危机爆发时人们批判的对象之一。从量化交易的基本机理来看，在正常的市场交易环境里，量化交易的确可以及时发现价格、平滑波动，有利于快速消除套利机会从而通过均衡机制促进“有效市场”的形成。但是量化模型的广泛采用也存在制造系统性风险的种种隐患因素，或者说它深刻的改变了全球金融市场风险产生的基本机制和发生机理。第一，量化模型本身存在不稳定因素，最近几年我们屡屡看到自动化交易由于程序出现漏洞而发生的“乌龙指现象”，这些在某个时间点导致了金融市场的巨大波动。第二，量化模型之间存在着激烈的竞争，成功的也就是收益率比较高的量化模型很容易被复制，而不成功的量化模型则会被逐渐弃用，这样优胜劣汰的结果就是各个金融机构采用的量化模型越来越同质化，算法和策略越来越趋向一致：同时大量的做多，以及同时大量的做空。这样的同质化交易导致的市场后果也就可想而知，金融市场会发生巨幅波动。第三，在众多的量化模型中，大部分采用的是趋势投资的策略，该策略的基本特征是“追涨杀跌”。也就是金融市场的上涨信号出现后，量化模型会发出进一步做多的指令，而当众多的策略基本相似的量化模型同时发出多做指令的时候，相反策略的模型则会被逼空而“调转枪口”也自动加入做多的队伍，这样一个“上涨加剧上涨”的自我强化的正反馈机制就行成了。当然，当趋势发生逆转的时候，也会形成“下跌加剧下跌”的惨烈局面。

 

除此之外，金融机构的量化、自动化风控模型在极端情形下，会通过合成谬误或个体理性加总后的集体非理性，制造和加剧金融市场的大波动。在数字技术的支持下，越来越多的金融机构对市场风险采用了量化风控模式。风险限额管理、逐日盯市制度、抵押品担保合约、追加保证金和风险价值模型（VAR）是金融机构通常采用的五个市场风险管理模型，过去由于数据、程序和算法等方面的限制，应用起来并不是那么高效。当前各大金融机构普遍在大数据库的基础上与人工智能的量化技术相结合，提高了这些风控模型的使用范围和效率。虽然这些管理技术从微观个体来说都是有效规避风险的，但事实证明在金融机构普遍的、同质性的采用类似的风控模型时，市场波动到一定的阈值，会向不同的金融机构风控系统发出类似的交易指令，此时各个金融机构的风险对冲策略也基本是一致的。比如风险限额管理下，如果市场下跌较大，会引起一批金融机构的限额风控系统同时发出卖出止损的指令，此时市场会出现巨大的卖空盘而将价格砸向一个新的低位，继而引发新一轮“止损潮”。此时证券市场就会发生系统性的金融危机。其他的风控机制比如追加保证金制度和VAR技术等，对加剧金融市场波动的效果基本是相似的。而数字技术的普遍应用，在极端情形下更加放大了这种效果。

 

（三）被动管理引发的全球金融海啸与系统性风险

 

1、被动管理、ETF与全球金融海海啸

 

ETF以其所拥有的可在基金发行期间进行换购、选择性配置以及自动化选股和交易程序等方面的优势[14]，在被动投资基金中占据很大的份额，如图7所示，2015年之前，被动投资基金中ETF的占比就一直持续提高。从2018年开始，ETF出现第二轮明显扩张，其在所有被动投资基金中的规模占比也稳步提高。

图7 ETF在被动及基金中占比变化趋势

 

但是也正是由于ETF的这些优势，导致当金融市场发生剧烈波动时会引发非常严重的金融海啸。以2020年3月美国的金融海啸为例，或许可以更好的理解ETF的这个放大机制。这次金融海啸是由“疫情冲击+原油价格大跌”产生的，当时全球金融市场一片恐慌，避险情绪弥漫，大量的资产被赎回。在巨大的赎回压力之下，ETF基金与其标的资产 (underlying securities) 出现价格脱节。在美国的国债市场上，日间市场中居然出现过长达30分钟找不到20年国债买家的局面，然而与此同时，与20年国债相对应的ETF的卖单却在源源不断地涌入，该ETF在这段时间里会完全失去了其定价基准。在这个情形之下，ETF市场的造市商 (market maker) 别无选择，只有拼命压低价格。而ETF市场的大幅折价又会马上反馈给主体市场，造成标的资产 (underlying securities) 进一步下跌。两个平日里协调互动的等价市场，此时相互强化形成恶性循环。

 

在被动管理之下另外一个风险板结现象是：一个市场的流通性 (liquidity) 障碍引发另一个非相关市场的大幅抛售。为了满足资产所有人的兑现要求，基金经理人往往会选择抛售流通性强的资产，这种操作自然会造成高流通性资产的价格大跌。当诸如高收益债、长期债、市政债、资产支持证券、小盘股等，出现市场买盘缺失时，基金经理会转而大量抛售如短期债券，黄金等传统低风险资产，造成这类资产的风险陡增。而低风险资产的大幅贬值，会进一步加深资产所有人的恐慌，促使其加大资产赎回的力度，构成委托与代理之间的恶性循环。

 

2、被动管理与系统性风险的作用机理

 

在系统性风险的形成上，被动管理与量化模型有些相似。首先，被动管理的交易标的是整个股市或某个板块的市场组合，相当于把美国股市或某板块当作一个公司，所以会直接影响大盘——即每个被动管理策略的资产组合波动，就是整个市场的波动。各上市公司的风险绑定在一起，风险高度板结，容易共振断裂。其次，被动管理的交易策略高度同质化，要买指数各大机构一起按权重买，而且大部分是程序自动化交易，一旦有事件驱动，交易往往非常拥挤，这样就高度放大了宏观因子对金融市场的冲击。第三，个别金融机构的被动管理形成群体行为后往往是正反馈的，也就是自我强化的。这就决定了，上涨的时候会自我强化的不断上涨，下跌的时候也会持续下跌，而且考虑到极端风险情形下的“恐慌抛盘+流动性赎回+强制平仓或止损”的多重叠加，下跌往往是崩溃式的，大多数时候根本来不及止损和做对冲。

 

而且最近几年，被动管理的金融机构普遍流行聪明贝塔 (smart beta)、规则策略 (rule-based)、风险评价 (risk parity)、最小方差 (minimum variance) 等低成本的被动投资方法，这类资产管理方法的共性是，资产的仓位权重与该资产的短期波动率成反比。比如当美国股市波动率从2020年2月初的13%左右飙升至2月底的65%以上时，所有这些策略会同时针对同类型资产，机械性地发出大幅减仓指令，这种同向操作必然对已受重创的资产 (如股票) 附上更为沉重的迭代效应。与此同时，出于风控的要求，所有这些策略还会自动进入其预设的去杠杆程序，而整体范围的去杠杆会引发流动性枯竭，最终引致全球金融市场发生巨大的系统性金融风险。

 

04 数字货币、风险传染与全球货币体系“范式革命”

 

（一）数字货币引发的波动风险

 

区块链技术的诞生和广泛应用作为底层架构为数字货币的诞生提供了基础设施。当前，数字货币主要有三大类型：一般数字加密货币、稳定币和央行法定数字货币（Central Bank Digital Currency, CBDC）。与传统货币不同，数字货币自诞生就具备着不同的特征属性。首先，数字货币的本质属性是一种风险资产[15]。在虚拟货币交易所产生之后，数字货币，如比特币、以太币等作为一种新型的投资资产出现在交易市场中，为了投资者投资创造了资产标的。其次，数字货币为个人投资者提供更多投资空间。数字货币是基于区块链技术而存在的。区块链技术是一种可实时访问、信息难以篡改的分布式账本，具有公开性、透明性、去中心化等特点[16]。去中心化的特征打破了区块链的进入壁垒，所有原本在场内交易的“原始居民”都可以参与到这个场外交易投资中。尤其是对个人投资者而言，低门槛的投资交易市场为其提供了更多的选择空间。

 

然而，加密数字货币的产生也给金融市场带来了极大的不稳定因素。加密数字货币的交易市场原本是散户投资者的天下，而后机构投资者逐渐参与其中，大量的资金注入推动了数字货币价格的上涨。机构投资者与个人投资者对于风险的调控程度并不相同。机构投资者限于传统的风险控制要求，对于这一风险资产的配置比例有较为严格的控制，数字货币在其资产组合中的占有一定的限制。相比之下，个人投资者对风险的调控就显得非常不足。缺少了风险控制的要求，个人投资者可以自由的添加杠杆进行投资。然而，个人投资者又极易受到“叙事力量”或是经济波动带来的情绪化投资的影响，一定程度上造成了数字货币价格具有极大的不稳定性与投资风险。但是数字货币价格的大涨大跌，吸引了具有高度风险偏好的投资者，进一步引发了风险的聚集，加大了市场的波动程度，并形成巨大的风险传染的可能性。

 

（二）数字货币对风险波动的传导机制

 

数字货币的诞生无疑为资本市场乃至整个经济体系都来了许多不确定因素，增加了风险聚集与发生的可能性，而数字货币对于风险的传导，主要有以下三个渠道：

 

第一，投资主体渠道。市场中的投资主体主要包括个人投资者与机构投资者两类。由于个人投资者的数量在数字货币的交易市场中占据很大的份额，加上互联网、自媒体的传播作用，即使是分散的个人投资者也能在短时间内凝聚成一股足以影响整个市场的力量。而个人投资者又是市场中最难以控制和预测的群体。这个群体相比于机构投资者来说，缺乏专业的知识与风险控制的意识，比较容易受到他人的“煽动”或者自身情绪波动的影响进行买卖活动，当这种现象大量存在时，即便是个人投资者也能对整个市场产生较大影响。而对持有数字货币的机构投资者而言，当数字货币的价格下降时，其资产组合整体的公允价值下降，进而降低了资产组合中其他品种资产的价格。当涉及的资产品种较多时，由于数字货币价格波动而引发其他大量品种资产价格的同时下降就存在引发系统性风险的可能。

 

第二，市场传导渠道。数字货币市场与其它市场虽然资产标的不同，但是不同的市场之间并不是独立的，数字货币市场出现的资产价格波动会影响到其它市场的资产价格。一方面，当投资主体由于经济形势、“叙事化”的情绪波动等原因而导致数字货币的价格出现大幅波动，这种波动会传染到股票等市场之中，影响其他市场资产价格的波动，进一步放大了由于数字货币价格波动带来的影响。另一方面，数字货币作为一种备受关注另类资产，它的价格实际上具备一种信号指示的作用。当数字货币价格上涨时，在吸引更多风险偏好的投资者参与到该市场的同时，可能会引发全市场对风险资产的偏好上升，进而导致整个市场风险指数大幅上升。一旦危机发生，就会引发整个市场经济系统的崩溃。

 

第三，货币政策传导渠道。数字货币可能会对货币政策的传导产生放大效应，因而偏离了原本既定的货币政策目标与效果。由于数字货币市场是场外交易，因此与场内交易相比，缺乏相应的监督与管理机制。当资产价格发生变动时，场内交易会对资产价格的波幅设定一定的上下限幅度以避免出现不可控的价格变动，而对于场外交易的数字资产而言，其价格的波动是不存在上下限的约束机制的。因此，受一个突发事件或者经济波动的影响，由于价格波动的不可控性，投资者的情绪被放大，就会引发泡沫加剧式的价格上升或者泡沫破裂式的价格下跌的情况发生。货币政策措施是政府针对当前经济形势进行宏观调控的重要指示器，当采取宽松的货币政策时，数字货币的价格有上升的趋势。一方面，数字货币导致货币产生分流，使原本应该流入实体经济的货币流入了数字货币市场，挤占了实体领域的货币资源，降低了货币政策效果，在影响产出的同时又加剧了资产泡沫的形成。另一方面，数字货币具有高杠杆性，当货币政策宽松时，若大范围的加杠杆甚至恶意加杠杆来提升价格，就会加剧经济的波动。当采取紧缩的货币政策时，数字货币的价格下降，此时，叠加市场间的情绪传播，股票市场等的价格也可能出现下降趋势，放大了货币的紧缩趋势，甚至可能会引发系统性风险的产生。

 

然而，央行法定数字货币（CBDC）的出现在一定程度上缓解了部分风险的发生。CBDC作为M0的替代，能够更好地发挥货币职能[17][18]。首先，在货币的供给机制中，能够根据特定需求进行精准匹配，从而避免货币流入其他领域。比如货币政策可通过CBDC精准支持中小微企业的发展，之前的货币发放需要通过层层渠道的传导，货币信息无法追踪溯源，最后的支持效果被大大削弱。而使用CBDC就可直接将货币供应至其账户。其次，在对货币供给与需求的监管中，能够依据交易与传导数据进行有效的政策调控与监督管理。

 

（三）数字货币引发的全球货币金融治理体系的“范式革命”

 

在数字化时代的浪潮下，数字技术成为重构未来金融世界的基础，人类的货币经济活动因此进入了所谓的“范式革命时代”。不管传统货币体系的主导者是否情愿，货币数字化的浪潮已经不可阻挡，它既是传统全球货币体系的挑战，又为解决当前的国际货币体系顽疾提供了前所未有的机遇。我们说人类货币史的几次重大范式革命，无论是黄金本位制、布雷顿森林体系，还是完全以主权信用背书的全球美元体系（牙买加体系），每一次变化带来的都是理论上重大的范式变迁。虽然，我们现在说数字货币挑战现在的世界美元体系还为时尚早，但是新一轮货币范式革命的时代大幕已经拉开。这个范式革命需要从以下三个主要方面来理解：

 

第一，传统的国际货币体系正在面临越来越大的难题，数字货币为解决这个难题提供了较大的可能性。当前以美元为主导的国际货币体系的确存在着越来越难解决的困境，这个困境与半个世纪之前的“特里芬难题”有着较大的相似之处，本质上都是“美元的主权性和美元使用的超主权性”之间的难题。即美元的发行国是美国，它本质上仍然是主权货币；但是美元的使用范围却是超主权的，其行使的功能是一个世界货币的功能，美国央行美联储的角色是全球的中央银行。但是在美联储的目标函数里，无论是经济增长、充分就业，还是稳定的低通胀和金融市场，都是以美国市场为目标而非全球，这就造成了美国为了满足本国目标而执行的货币政策对全球经济和金融稳定造成冲击的难题。兴起的数字货币，尤其是超主权的稳定币和加密货币，从原理上可以为解决这个问题提供一种思路。

 

第二，数字货币的货币理论可能需要重构。从理论上来说，数字货币可以解构货币的功能，一种数字货币可以只行使货币的一种或几种职能，而不用具备全部的货币功能。比如第三方支付的数字货币钱包，其实就是只执行了货币的支付手段职能，无法执行价值尺度的职能，价值贮藏的功能也无法完全执行。而作为央行现金数字化的央行数字货币，也是只能执行支付中介的职能，没有办法进行理想的价值贮藏。而超主权的稳定币，是可以行使世界货币的职能，但是没有办法作为价值储藏的工具。对于比特币等加密数字货币等，当前来看更像是一种风险资产而非传统意义上的货币，因为它们的波动性比一般的风险资产都要大。如果一般的加密数字货币真正成为各国主要流通的货币，货币理论真的可能要重写，外生货币供给模型需要被内生货币供给模型替代，从数字货币产生的算法和机制看，这的确算得上是一次“范式革命”。

 

第三，如果说货币和金融附属于实体经济，那么在实体经济本身数字深化程度越来越高的背景下，数字网络世界逐渐独立于实体有形世界的现实中，数字货币的产生与广泛使用，不过是整个经济世界“范式革命”的一种表现。可以说是经济的范式革命自然而然的带来了货币的范式革命，这对全球金融市场也是一个极大的影响。数字经济因为在传输、复制、验证、搜寻、使用等具有“零边际成本”的特征，与传统的经济学世界存在着本质的不同，因此需要一套新的数字经济学范式[19],那么对应着，数字货币也应该有一套新的货币经济学范式，无论是其供给的去中心化和“无主体性”，还是其需求的非线性、异质性和可追溯性，都需要一套新的理论体系和建模技术。而数字货币对货币政策传导机制和金融市场风险产生机理的影响，则需要在这套新的范式之内进行思考和分析。

 

五、结论与政策建议

 

数字化是不可逆转的趋势，正在引发金融世界前所未有的深刻变化，对金融市场的交易结构、投资行为和风险发生机理，都产生了一系列重大影响。在交易结构方面，量化交易、被动管理、投资者结构等，都因为数字化技术的“加持”而对金融市场产生了深刻的冲击。在投资行为方面，数字社交、自媒体和其它数字化的内容平台，通过信息集散和叙事权力的重构，在行为金融学意义上根本性的影响了金融市场的广度和深度。在风险发生机理方面，量化交易中的模型风险和同质化指令及止损式风控，都可能加大市场的波动；而被动管理的流行，则可能要为风险的“板结”负责，因为指数为标的构建的ETF产品，将异质性的个股同质化的组合在一起，同时也就将风险绑定了在一起；而数字化支持下个人投资者的广泛参与，则会因为信息传播和叙事体系的数字化而放大了“羊群效应”，也就放大了市场的非理性繁荣和波动。更为重要的是，数字货币崛起，一方面促进了传统金融体系的深化，丰富了支付结算和价值贮藏的手段，但另一方面也与传统货币体系产生了竞争性关系，这对解决当前全球货币大宽松下，由于货币不稳定导致的金融不稳定的棘手难题或许提供较大的可能性。

 

数字化重塑的金融世界对全球货币金融治理与监管体系的挑战是明显的。过去国际流行的监管体系——巴塞尔协议，虽然一直根据全球货币金融运行体系和系统性风险的新特征不断进行更新和升级，但就当前的监管框架来看，还没有提出有效应对量化交易、被动管理、被数字传媒平台动员的个人投资者群体行为以及越来越独立于传统监管体系之外的数字货币的政策框架。然而从当前全球金融市场日益加剧的不稳定来看，数字化产生的这些深远影响应该早就纳入监管层的议事日程，并逐步为构建新的监管体系而努力。本文的政策建议有三个：

 

第一，巴塞尔协议应该更加重视金融市场风险，并运用数字监管技术对量化模型、被动管理等可能引发的金融不稳定要有前瞻性的预判和监管指引。这些在技术层面可以通过大数据预警、人工智能风险模拟和系统性风险的压力测试来实现。

 

第二，财经类的数字社交和自媒体平台应该纳入舆情监测体系，对某个极短的时间内产生的极端峰值要在冲击金融市场之前就进行预警，及时通过官方自媒体或其它平台发出更加理性的见解进行对冲。总之，要借鉴叙事经济学的启示，金融舆情的管理也要纳入整体的宏观审慎管理框架。

 

第三，顺应数字化的金融世界大力发展和完善数字化的监管体系。各国的监管层都应该将监管科技体系的建设和完善纳入自己的任务栏，充分利用官方在数字基础设施方面的优势，利用大数据、区块链、人工智能、云计算等数字技术，构建与数字金融体系相适应的监管框架。尤其是在央行数字货币的开发和推广方面，各国应该通过合作建设一个全球性的数字货币治理和运行体系。

 

本文作为重点特稿发表于《探索与争鸣》第8期