農(nóng)村商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營績效與治理結(jié)構(gòu)關(guān)系研究

郭方+相廣平

摘要：文章選取33家農(nóng)村商業(yè)銀行2006年-2015年數(shù)據(jù)，采用全樣本和分區(qū)域面板數(shù)據(jù)的最小二乘（OLS）、固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）模型等方法，研究風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營績效與治理結(jié)構(gòu)間的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：農(nóng)村商業(yè)銀行；銀行風(fēng)險(xiǎn)；經(jīng)營績效；治理結(jié)構(gòu)

一、 研究設(shè)計(jì)

選擇33家農(nóng)商行2006年～2015年樣本數(shù)據(jù)，研究農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營績效和治理結(jié)構(gòu)。樣本數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫和各銀行網(wǎng)站的公開信息（年度報(bào)告、信息披露等）。

農(nóng)商行多為非上市銀行，信貸業(yè)務(wù)占比較大，面臨的風(fēng)險(xiǎn)主要是信貸風(fēng)險(xiǎn)，選取不良貸款率（npl）作為度量農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，數(shù)值越大風(fēng)險(xiǎn)越高。選取Z值衡量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，作為農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)的替代指標(biāo)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。資產(chǎn)收益率（roa）等于凈利潤/平均總資產(chǎn)，數(shù)值越大說明銀行經(jīng)營績效越好。選取最大股東持股比例（lshp）衡量其股權(quán)集中度，選取董事會人數(shù)（bn）和獨(dú)董占比（ibp，等于獨(dú)立董事人數(shù)占董事會人數(shù)的比重）衡量董事會的規(guī)模和決策效率，董事會人數(shù)越多，獨(dú)董占比越大，說明銀行董事會規(guī)模越大，決策效率越高。

研究農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與業(yè)務(wù)多元化、經(jīng)營績效關(guān)系時(shí)，還需加入如下控制變量。銀行年末總資產(chǎn)自然對數(shù)（lna）衡量農(nóng)商行規(guī)模。熵指數(shù)（ei）度量銀行多元化經(jīng)營程度。凈利差（nit）衡量銀行存貸業(yè)務(wù)經(jīng)營水平，等于凈利息收入/平均總資產(chǎn)。資本充足率（ca）衡量銀行資本監(jiān)管情況。貸存比（ld）反映銀行資產(chǎn)配置效率，等于年末貸款余額/年末存款余額。經(jīng)營期限越長，管理水平相對越高，風(fēng)險(xiǎn)水平一般越低，五年及以下賦值為1，五到十年賦值為2，十年以上賦值為3。

二、 實(shí)證分析

1. 模型設(shè)定?；貧w模型1和模型2的被解釋變量均為不良貸款率。模型1的解釋變量為資產(chǎn)收益率、最大股東占比、董事會人數(shù)和獨(dú)董占比，并加入總資產(chǎn)對數(shù)、熵指數(shù)、凈利差、資本充足率、貸存比和成立期限等影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的控制變量。模型2在模型1變量基礎(chǔ)上增加了最大股東占比平方（lshp2）作為解釋變量，分析股權(quán)集中度與銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的非線性關(guān)系。

2. 描述性統(tǒng)計(jì)。樣本描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，農(nóng)商行不良貸款率均值為2.22%，標(biāo)準(zhǔn)差2.49，不同銀行間差異較大。各銀行資產(chǎn)收益率均值1.26，但不同銀行間差異較小，標(biāo)準(zhǔn)差僅為0.57。最大股東占比、董事會人數(shù)和獨(dú)董占比均值分別為9.91%、13人和20.62%，三個(gè)變量的標(biāo)準(zhǔn)差均較大，分別為6.43、2.30和10.53。各銀行貸存比控制變量標(biāo)準(zhǔn)差為7.11，其他均較小。

由主要變量分區(qū)域統(tǒng)計(jì)結(jié)果知，中西部地區(qū)農(nóng)商行不良貸款率、資產(chǎn)收益率和最大股東占比的均值、標(biāo)準(zhǔn)差略高，董事會人數(shù)和獨(dú)董占比的均值、標(biāo)準(zhǔn)差略低。東部地區(qū)和中西部地區(qū)農(nóng)商行貸存比標(biāo)準(zhǔn)差均較高，分別為6.39和9.11，其他均較小。

3. 實(shí)證結(jié)果。

（1）全樣本檢驗(yàn)結(jié)果。使用stata14對模型1和模型2分別進(jìn)行全樣本回歸，表1顯示了最小二乘（OLS）、固定效應(yīng)（FE）和隨機(jī)效應(yīng)（RE）模型的檢驗(yàn)結(jié)果。

模型1和模型2全樣本Hausman檢驗(yàn)結(jié)果P值分別為0.010 7和0.001 4，在1%水平上顯著，OLS優(yōu)于RE。資產(chǎn)收益率、最大股東占比與不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)。

OLS、FE和RE三種檢驗(yàn)方法下，資產(chǎn)收益率與不良貸款率均在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，資產(chǎn)收益率對銀行風(fēng)險(xiǎn)影響非常顯著，相關(guān)系數(shù)均在-1.5左右。檢驗(yàn)結(jié)果表明，資產(chǎn)收益率越高，銀行風(fēng)險(xiǎn)越低，即，盈利能力強(qiáng)的銀行能夠更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，以降低銀行經(jīng)營過程中面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)等主要風(fēng)險(xiǎn)。

模型1 FE檢驗(yàn)，模型2 FE和RE檢驗(yàn)表明，最大股東占比與不良貸款率在1%水平上顯著，說明銀行股權(quán)集中度對風(fēng)險(xiǎn)有顯著負(fù)向影響，但相關(guān)系數(shù)均較小，模型1 FE檢驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)為-0.2，加入最大股東占比平方后，F(xiàn)E檢驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)變?yōu)?0.83，而RE檢驗(yàn)的相關(guān)系數(shù)為-0.33。

模型2檢驗(yàn)農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)與股權(quán)集中度之間存在非線性關(guān)系。由圖1知，npl與lshp2間存在L型曲線關(guān)系，最大股東持股比例低的農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)差異較大，持股比例高的農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)普遍偏小。模型2 FE檢驗(yàn)和RE檢驗(yàn)的回歸系數(shù)均在1%水平上顯著，從相關(guān)系數(shù)看，最大股東占比與不良貸款率負(fù)相關(guān)，最大股東占比平方與不良貸款率正相關(guān)。

董事會人數(shù)與不良貸款率負(fù)相關(guān)，模型1和模型2 OLS和RE檢驗(yàn)結(jié)果顯著，F(xiàn)E檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，說明董事會人數(shù)對不良貸款率的負(fù)向影響較弱。獨(dú)董占比對不良貸款率也有負(fù)向影響，但所有檢驗(yàn)均不顯著。

從控制變量回歸結(jié)果可知，模型1和模型2 FE和RE檢驗(yàn)中，資本充足率和銀行成立年限等控制變量對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均有顯著負(fù)向影響，說明銀行資本充足率提升和成立年限增加有利于銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)降低；貸存比與不良貸款率顯著正相關(guān)，但相關(guān)系數(shù)均較小，說明貸存比的提升可能會增加銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。在模型1和模型2 RE檢驗(yàn)中，凈利差與不良貸款率在10%水平上顯著正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為0.45和0.39。

（2）分區(qū)域檢驗(yàn)結(jié)果。使用stata14對東部地區(qū)和中西部地區(qū)農(nóng)商行子樣本分別進(jìn)行回歸分析。東部地區(qū)農(nóng)商行模型1的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果P值為0.71，說明RE檢驗(yàn)更優(yōu)。檢驗(yàn)結(jié)果表明，資產(chǎn)收益率、股權(quán)集中度和董事會人數(shù)與銀行不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，與全樣本檢驗(yàn)結(jié)果基本一致。OLS、FE和RE檢驗(yàn)下，資本充足率對不良貸款率也有顯著負(fù)向影響。從FE回歸分析結(jié)果看出，在10%水平上，熵指數(shù)對不良貸款率有顯著負(fù)向影響，說明銀行業(yè)務(wù)多元化發(fā)展在一定程度上能夠降低其信貸風(fēng)險(xiǎn)水平（表2）。

對于東部地區(qū)農(nóng)商行來說，三種回歸分析中，資產(chǎn)收益率與不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-2.36、-2.33和-2.35。最大股東占比對不良貸款率也有負(fù)向影響，最大股東占比平方與不良貸款率之間正相關(guān)，F(xiàn)E和RE回歸分析中兩個(gè)變量的相關(guān)系數(shù)在1%水平上都顯著，說明最大股東占比與不良貸款率有非線性關(guān)系，這與全樣本檢驗(yàn)結(jié)果相似。對于OLS和RE回歸分析，在10%水平上，東部地區(qū)農(nóng)商行董事會人數(shù)與不良貸款率顯著負(fù)相關(guān)，相關(guān)系數(shù)分別為-0.17和-0.16。

東部地區(qū)農(nóng)商行模型2的回歸分析中，熵指數(shù)、凈利差、資本充足率和成立期限等控制變量與不良貸款率顯著相關(guān)。FE回歸分析下，熵指數(shù)對不良貸款率有負(fù)向影響，系數(shù)為-2.29。資本充足率、貸存比和成立期限對不良貸款率均有負(fù)向影響，而且顯著性較高。凈利差與不良貸款率正相關(guān)，OLS和RE回歸分析相關(guān)系數(shù)分別為0.53和0.35，且在10%水平上顯著。

（3）穩(wěn)健性檢驗(yàn)。Z值等于銀行資產(chǎn)收益率和資本充足率之和與資產(chǎn)收益率標(biāo)準(zhǔn)差的比值，主要用于衡量銀行經(jīng)營穩(wěn)定性，Z值越大，經(jīng)營越穩(wěn)定，面臨的風(fēng)險(xiǎn)越低，可作為農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)的替代變量。

使用Z值衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)，對模型1和模型2進(jìn)行回歸分析，結(jié)果沒有發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，農(nóng)商行經(jīng)營績效、治理結(jié)構(gòu)對風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響，說明風(fēng)險(xiǎn)、經(jīng)營績效與治理結(jié)構(gòu)之間存在穩(wěn)定的關(guān)系。

三、 結(jié)論與建議

綜上所述，可以得出如下結(jié)論：（1）提高農(nóng)商行經(jīng)營績效有利于降低風(fēng)險(xiǎn)，但推行業(yè)務(wù)多元化對降低風(fēng)險(xiǎn)的作用不明顯；（2）農(nóng)商行治理結(jié)構(gòu)與風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系密切。股權(quán)集中度越高、董事會人數(shù)越多、獨(dú)董占比越高，風(fēng)險(xiǎn)越低；（3）農(nóng)商行資本充足率越高、貸存比越低、成立期限越長，風(fēng)險(xiǎn)也越低；（4）東部地區(qū)農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營績效、治理結(jié)構(gòu)之間關(guān)系顯著；中西部地區(qū)農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)與經(jīng)營績效之間關(guān)系顯著，與治理結(jié)構(gòu)之間關(guān)系不顯著。

因此，農(nóng)商行應(yīng)做好如下工作：（1）充分結(jié)合自身優(yōu)勢，進(jìn)一步加強(qiáng)專業(yè)化經(jīng)營，不斷提升經(jīng)營績效，將更加有利于風(fēng)險(xiǎn)管理。適當(dāng)開展多元化經(jīng)營，不能盲目追求“大而全”；（2）健全完善農(nóng)商行治理結(jié)構(gòu)。農(nóng)商行大多從農(nóng)村信用社或農(nóng)村合作銀行改制而來，雖然按照股份有限公司要求建立了相應(yīng)的治理結(jié)構(gòu)，但仍然普遍存在著治理結(jié)構(gòu)簡單等問題，還要從股權(quán)集中度、董事會人數(shù)和獨(dú)董占比等角度健全完善治理結(jié)構(gòu)，將有助于降低風(fēng)險(xiǎn)、提升經(jīng)營績效；（3）加強(qiáng)資本充足率、貸存比等基礎(chǔ)性財(cái)務(wù)指標(biāo)管理，提升農(nóng)商行整體經(jīng)營水平，也將有利于風(fēng)險(xiǎn)管理；（4）為了更好地進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，東部地區(qū)農(nóng)商行必須將提升經(jīng)營績效與完善治理結(jié)構(gòu)有效地結(jié)合起來，中西部地區(qū)農(nóng)商行則應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注經(jīng)營績效提升，適時(shí)健全完善治理結(jié)構(gòu)。

參考文獻(xiàn)：

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基金項(xiàng)目：國家社會科學(xué)基金項(xiàng)目（項(xiàng)目號：17BJY047）。

作者簡介：相廣平（1960-），男，漢族，天津市人，中國人民大學(xué)國際學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向?yàn)橘Y產(chǎn)定價(jià)和風(fēng)險(xiǎn)度量；郭方（1989-），女，漢族，湖北省襄陽市人，中國人民大學(xué)國際學(xué)院博士生，研究方向?yàn)榻鹑跈C(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)管理。

收稿日期：2017-11-16。