监管体系的不断完善将加剧其复杂性，从而造成监管制度的难以理解。为寻求两者之间的平衡，研究小组正在研发一种新方法：通过检视文本使用的不同词汇和术语来测算其复杂程度。

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Jean-Edouard Colliard

巴黎HEC商学院 金融学副教授

众所周知，近年来监管制度日益复杂，逐渐演变到令人望而生畏的地步。举例来说，芝加哥大学的StevenJ.Davis把规范人类活动的《旧约》十诫，与如今美国联邦法规中的 “约百万条诫令” 进行对比。近日，新出台的银行监管之复杂程度引起广泛关注，英格兰银行的Andrew Haldane将30页的《巴塞尔协议 I》和616页的《巴塞尔协议III》进行了对比：在25年左右的时间内，其内容骤增了20倍。但是，监管的篇幅长短与其复杂性不是一个概念。例如，阿波罗11号项目中的软件有14万5千条代码，而Mac的第十代操作系统中有8600万条代码，但这并不意味着我们笔记本电脑操作系统的复杂性是人类登月活动的600多倍。

决定复杂性的因素

Jean-Edouard Colliard是巴黎HEC商学院的金融学副教授，Co-Pierre Georg是开普敦大学和德国联邦银行的教授，他们正在进行一个研究型项目，以计算机科学为灵感来研发新的方法，用以测算监管复杂性。事实上，金融监管的作业方式与计算机程序是类似的：输入金融机构及其行为，经过一系列运算后，输出监管决策：不采取行动，或处以罚款。长期以来，程序员们使用各种方法测算计算机程序的复杂性，不仅要考虑代码的长度，还要考虑变量、逻辑算子和数学算子的数量以及程序的逻辑结构。

Colliard和Georg将类似的概念应用到金融监管的研究中，他们开发的监管复杂性计算方法充分考量了监管机构给出的不同指令的数量、监管中涉及的经济变量(如金融产品的数量、监管机构的类型等等)的个数以及变量和指令重复使用的次数。

金融监管可视为计算机程序特别值得注意的是，这些测算方法考虑了一些监管的重复性。例如，《巴塞尔协议 Ι》主要由一系列资产类型组成，每种类型的资产在计算资产加权风险的过程中会被赋予不同的风险权重。由于资产类型众多，导致文本变长，但其中的逻辑架构是不断重复的，因此，其复杂程度要低于篇幅类似但监管指令完全不同的文本。

另一个可以捕捉到的有意思的维度是监管的 “级别”。对于全新的概念，比如“风险权重”、“标准法” 等，《巴塞尔协议 II》等监管文本对之进行了定义，与每次都阐释其含义的做法相比，这种做法可以缩短文本的篇幅。

但是，此类监管概念的增加，会催生出一个全新的专业词汇库，从而降低外行人阅读文本的透明度。这便需要凭借经验，在简洁性和透明度之间进行权衡取舍。现阶段，作者借用美国的《多德－弗兰克法案》和各份巴塞尔协议来测试他们的方法，旨在通过这些重要的文本，生成第一批按照功能分类的监管文本词汇清单，然后用于得出评估监管复杂度的不同指标。研究者的最终计划是开发一个在线平台，用户可以将新监管文本提交到平台上，以测量其复杂性，也可以共同协作更新词汇清单。如此一来，平台可以作为一项重要工具，用以测试条例草案，并识别其中需要简化的因素。

作者还需要对复杂性测算指标进行“反测”，这也是非常重要的一步。理想状态下，这些以文本为基础的测算指标，可以为受监管约束的机构和负责监管的政府部门预测监管复杂性带来的实际成本。研究小组正与法国金融市场当局AMF（法国金融市场管理局）和银行当局ACPR（审慎监管与处置局）在这一方向上开展合作。下一步的工作则是与市场参与者互动，将他们的监管合规成本与金融监管的具体细节联系起来。

运用实例

事实证明，算法复杂性的测算有利于提高编程效率。依此类推，监管复杂性的测算也能通过识别试行条例中过于复杂的部分，从而降低监管文本的复杂性。监管机构需要在全面性和复杂性之间进行权衡，经济学家通常都善于测算完善监管框架所带来的益处，但若没有方法计算复杂性导致的相关成本，就很难在二者之间实现恰当的平衡。

研究方法

Colliard和Georg通过手动和机器学习技术两种方法，将监管文本中的词汇按照功能进行分类。比如，一个词汇可能是“监管算子”（如“必须”或“应”）,可能是“逻辑算子”（如 “如果”或“无论何时”），也可能是“经济操作数”（如“银行”或“对冲基金”）等。金融监管复杂性与算法复杂性的相似性，意味着不同类别的词汇，将对应不同的测算指标，而无论其中存在重复与否。