湯凌霄，張藝霄

(長沙理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖南長沙410076)

一、引言

操作風(fēng)險(xiǎn)是一種與銀行相伴而生的古老風(fēng)險(xiǎn)。隨著信息技術(shù)的廣泛運(yùn)用和創(chuàng)新產(chǎn)品的交易增多，其形式日趨多樣、影響因素日益復(fù)雜。1991年，“操作風(fēng)險(xiǎn)”一詞由 COSO［1］(Committee of Sponsoring Organizations of the Tread way Commission)正式提出。隨后，國際金融組織及學(xué)術(shù)界對它展開廣泛研究［2－5］。研究主要圍繞操作風(fēng)險(xiǎn)定義、成因、類型、度量及其防范治理等內(nèi)容展開，操作風(fēng)險(xiǎn)度量是其中頗具基礎(chǔ)性和關(guān)鍵性的問題。對此，巴塞爾委員會［6］(2001)提出采用基本指標(biāo)法、標(biāo)準(zhǔn)法和高級計(jì)量法;Medova和 Kyriacou［7］(2001)將極值理論運(yùn)用到操作風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，構(gòu)造BMM(Block Maxima Method)模型和POT(Peaks over thorehold)模型;Andreas［8］(2007)整合極值理論與VaR理論提出“EVT－VaR”法等等。國內(nèi)學(xué)者對這些方法也有一些介紹和運(yùn)用［9－13］。這些方法各有利弊，有的雖然風(fēng)險(xiǎn)敏感性強(qiáng)，能識別不同銀行業(yè)務(wù)類別損失，但對操作風(fēng)險(xiǎn)損失事件歷史數(shù)據(jù)積累和風(fēng)險(xiǎn)量化經(jīng)驗(yàn)要求很高(如高級計(jì)量法和極值理論);有的雖然對數(shù)據(jù)要求不高、計(jì)算簡便，但不能揭示不同銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的特征，風(fēng)險(xiǎn)敏感性低，且可能對風(fēng)險(xiǎn)管理形成負(fù)激勵(如基本指標(biāo)法和標(biāo)準(zhǔn)法);大部分方法在度量操作風(fēng)險(xiǎn)時很少考慮不同損失事件之間的相關(guān)性，與實(shí)際情況不相吻合，導(dǎo)致結(jié)果準(zhǔn)確程度較低。

網(wǎng)絡(luò)分析法(The Analytic Network Process，ANP)能夠較好地克服原有方法對數(shù)據(jù)積累和量化管理經(jīng)驗(yàn)要求較高、不能考慮損失事件間相關(guān)性等缺陷，并能實(shí)現(xiàn)多家銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況的橫向比較，是目前度量操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素最好的方法。美國運(yùn)籌學(xué)家Saaty［14］在層次分析法基礎(chǔ)上突破同層次元素相互獨(dú)立的假設(shè)條件、考慮到同層次元素間的依賴關(guān)系和不同層次元素間的反饋關(guān)系，將其發(fā)展為更精確實(shí)用的決策分析方法。我國一些學(xué)者將ANP應(yīng)用到操作風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域，在建立操作風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上、構(gòu)建ANP模型予以分析。方芳、秦天保(2005)［15］將操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素分為人員、流程、系統(tǒng)和組織四類，建立包括4個一級指標(biāo)、28個二級指標(biāo)的指標(biāo)體系，利用ANP識別出我國當(dāng)前操作風(fēng)險(xiǎn)依影響因素重要程度排序?yàn)閮?nèi)控制度＞治理結(jié)構(gòu)＞內(nèi)部欺詐＞外部欺詐等;梁偉等［16］(2007)從內(nèi)部程序、人員因素、系統(tǒng)因素、外部環(huán)境、組織因素等方面選取關(guān)鍵指標(biāo)，建立包括5個一級指標(biāo)、19個二級指標(biāo)的指標(biāo)體系，結(jié)論顯示長期內(nèi)導(dǎo)致銀行操作風(fēng)險(xiǎn)最關(guān)鍵的因素是治理結(jié)構(gòu)，其次是內(nèi)控制度和組織文化;孟姝希、周宗放［17］(2009)結(jié)合梁偉等人的研究成果，將操作風(fēng)險(xiǎn)影響指標(biāo)分為內(nèi)部、外部、流程和系統(tǒng)因素，并進(jìn)一步選取關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，建立包括4個一級指標(biāo)、17個二級指標(biāo)的指標(biāo)體系，得出員工素質(zhì)和薪酬結(jié)構(gòu)是影響操作風(fēng)險(xiǎn)重要因素的結(jié)論。

以上文獻(xiàn)對我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估或評級，有助于識別其影響因素。但存在三方面不足:第一，指標(biāo)體系主要參照巴塞爾委員會和西方商業(yè)銀行的做法而建立，并未根據(jù)我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況，對指標(biāo)的分類和選取作精心調(diào)整。如有學(xué)者雖然已考慮到內(nèi)部控制、公司治理等內(nèi)部制度，但忽略影響我國更深層次的產(chǎn)權(quán)制度因素。又如，與國內(nèi)相比，國外銀行業(yè)來自流程和系統(tǒng)因素的操作風(fēng)險(xiǎn)形式多樣、發(fā)生頻繁，因此，國外學(xué)者往往將其分為兩大類、并劃分眾多子風(fēng)險(xiǎn)。而我國來自這兩方面的操作風(fēng)險(xiǎn)形式單一、且發(fā)生概率低，直接照搬國外指標(biāo)，顯然不符合我國銀行業(yè)現(xiàn)狀。第二，評估專家數(shù)量過少且評估對象較單薄。ANP中判斷矩陣的數(shù)值依賴于專家評分，因而受專家知識結(jié)構(gòu)、經(jīng)驗(yàn)等影響。已有文獻(xiàn)依賴于一個或5個專家評分，由于專家人數(shù)過少，嚴(yán)重影響評分結(jié)果的準(zhǔn)確性，并最終影響指標(biāo)的排序和結(jié)論的可靠性。另一方面，已有文獻(xiàn)的評估對象一般是從國有控股銀行中選取一家、股份制銀行中按不同資產(chǎn)狀況和上市情況選取兩家，不足以涵蓋我國銀行業(yè)。第三，ANP計(jì)算出的元素集權(quán)重矩陣、加權(quán)超矩陣、極限矩陣等有眾多分析意義。已有文獻(xiàn)側(cè)重于對極限矩陣的分析和對評估對象的評級，較少對有助于揭示我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況的其他矩陣進(jìn)行分析。

針對以上問題，我們重新設(shè)計(jì)和選取指標(biāo)，建立包括人員、制度、過程與系統(tǒng)、外部因素4個一級指標(biāo)、21個二級指標(biāo)的指標(biāo)體系，力求能夠反映我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素全貌。然后在考慮各因素相互關(guān)系的基礎(chǔ)上運(yùn)用ANP進(jìn)行實(shí)證分析，量化各因素對操作風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。總體而言，我們的改進(jìn)主要體現(xiàn)在以下3個方面。

第一，結(jié)合我國銀行業(yè)現(xiàn)狀及操作風(fēng)險(xiǎn)特征，改進(jìn)指標(biāo)體系。(1)突出制度因素，將其列為一級指標(biāo)C2。國外與制度相關(guān)的影響因素涉及公司治理結(jié)構(gòu)、內(nèi)部控制等內(nèi)部制度，如巴塞爾委員會在《有效銀行監(jiān)管的核心原則》［18］中指出“最大的操作風(fēng)險(xiǎn)在于內(nèi)部控制和公司治理機(jī)制的失效”。因此，二級指標(biāo)選取公司治理e22和內(nèi)部制度e23。在此基礎(chǔ)上，我們加入產(chǎn)權(quán)制度e21，這是因?yàn)?，對于我國以間接融資為主體、間接融資又以國有銀行為主體的融資結(jié)構(gòu)而言，銀行國有股獨(dú)大的產(chǎn)權(quán)制度安排不僅造成所有者缺位、引發(fā)內(nèi)部人控制和代理人道德風(fēng)險(xiǎn)，同時也制約內(nèi)部制度作用的發(fā)揮，對操作風(fēng)險(xiǎn)的影響不容忽視。此外，二級指標(biāo)還應(yīng)包括組織結(jié)構(gòu)e24、激勵約束e25和人事政策e26。

(2)合并過程與系統(tǒng)因素，將其列為一級指標(biāo)C3。在巴塞爾委員會和英國銀行家協(xié)會的界定中，過程因素包括“支付清算/傳輸風(fēng)險(xiǎn)”、“文件/合同風(fēng)險(xiǎn)”、“估價/定價風(fēng)險(xiǎn)”等;系統(tǒng)因素包括“系統(tǒng)開發(fā)和執(zhí)行”、“系統(tǒng)失敗”、“系統(tǒng)安全”等。相比國外，我國流程和系統(tǒng)因素導(dǎo)致的操作風(fēng)險(xiǎn)，無論是類型，還是頻率，均少于國外，且少于國內(nèi)其他內(nèi)部因素，這與我國目前銀行業(yè)務(wù)種類較少、信息化程度較低有關(guān)。因此，我們將其壓縮為一類因素予以考察。對于該因素，我們從銀行為提供產(chǎn)品和服務(wù)而進(jìn)行的一系列活動、處理業(yè)務(wù)的信息技術(shù)系統(tǒng)等方面選取影響較大的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，包括流程設(shè)計(jì)e31、流程執(zhí)行e32、系統(tǒng)設(shè)計(jì)e33、系各一家，共四家銀行。判斷矩陣來自“針對各個統(tǒng)漏洞e34、信息安全e35和技術(shù)開發(fā)e36等。

(3)充實(shí)一級指標(biāo)人員因素C1。人員因素是操作風(fēng)險(xiǎn)的首要來源。巴塞爾委員會將其歸為“內(nèi)部欺詐”、“雇傭活動與工作狀況”、“客戶、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)操作”等方面。英國銀行家協(xié)會則認(rèn)為人員因素通過“雇員欺詐/犯罪”、“越權(quán)行為/欺詐交易/操作失誤”等形式引致操作風(fēng)險(xiǎn)。我國學(xué)者往往選取人員素質(zhì)e12、內(nèi)部欺詐e15、工作負(fù)荷e16等指標(biāo)予以考察。人致型操作風(fēng)險(xiǎn)往往與人員風(fēng)險(xiǎn)重要性認(rèn)識不足、風(fēng)險(xiǎn)理念缺乏有關(guān)。同時，道德風(fēng)險(xiǎn)的存在，也使得銀行更易發(fā)生員工工作懈怠和管理人員金融腐敗等現(xiàn)象，而且我國金融腐敗所致操作風(fēng)險(xiǎn)案件較國際活躍銀行更為嚴(yán)重。因此，我們將風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識e11、工作懈怠e13、金融腐敗e14。等納入二級指標(biāo)體系。

(4)擴(kuò)展一級指標(biāo)外部因素C4的內(nèi)涵，加入銀行監(jiān)管、市場約束等指標(biāo)。顧名思義，外部因素來自銀行外部，是銀行無法預(yù)料且不可控的。常見的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)主要是來自第三方故意欺詐、非法侵占財(cái)產(chǎn)或規(guī)避法律等的外部欺詐。最近一次的LDCE項(xiàng)目①巴塞爾委員會下屬的風(fēng)險(xiǎn)管理小組(Risk Management Group，RMG)在2008年進(jìn)行的關(guān)于銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)的調(diào)查統(tǒng)計(jì)(Loss Data Collection Exercise for Operational Risk，LDCE 項(xiàng)目)統(tǒng)計(jì)結(jié)果［19］和我國學(xué)者對操作風(fēng)險(xiǎn)案件的統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，外部欺詐不僅是導(dǎo)致國外活躍銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的主因之一，也使我國銀行蒙受重大損失。有學(xué)者從操作風(fēng)險(xiǎn)評級考慮，將一些銀行不可控的外部因素去除。但我們主要研究操作風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，考慮到巴塞爾委員會頒布的《操作風(fēng)險(xiǎn)管理與監(jiān)管的穩(wěn)健做法》［20］中，監(jiān)管者和市場作為銀行操作風(fēng)險(xiǎn)管理的外部約束，而被要求參與操作風(fēng)險(xiǎn)管理的評估，因而構(gòu)造銀行監(jiān)管e41、市場約束e42、外部欺詐e43等二級指標(biāo)予以全方位考察。

第二，針對評估專家數(shù)量過少及評估對象單一狀況予以改進(jìn)。實(shí)證分析中，評估對象是在我國銀行業(yè)格局分類的基礎(chǔ)上選取，同時考慮到國有控股銀行舉足輕重的地位，適當(dāng)增加其權(quán)重，我們選擇國有控股銀行兩家，股份制銀行、城市銀行銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況，在相應(yīng)準(zhǔn)則下，指標(biāo)間兩兩重要程度的比較”和“在相應(yīng)準(zhǔn)則下，評估對象中銀行間兩兩重要程度的比較”的原則。我們分別設(shè)計(jì)兩套問卷，訪問35位專家。一套為銀行內(nèi)部各指標(biāo)的比較，由以上銀行內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)管理人員填寫;另一套涉及四家銀行的橫向比較，由熟悉銀行狀況的銀監(jiān)會監(jiān)管人員填寫。問卷發(fā)放35份、回收35份，剔除重復(fù)、前后邏輯不一致的7份，共整理出28份有效問卷，增加打分結(jié)果的可靠性和科學(xué)性。

第三，對ANP計(jì)算出的多個矩陣進(jìn)行分析，以全面評估我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況。通過整理并分析各矩陣，我們在結(jié)論部分不僅得到一級指標(biāo)、二級指標(biāo)和各銀行整體操作風(fēng)險(xiǎn)狀況的權(quán)重排序，并識別我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵影響因素，全面反映我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)整體狀況。同時，還對四家銀行內(nèi)部各指標(biāo)的權(quán)重狀況進(jìn)行列表，進(jìn)一步識別和比較不同銀行各自的操作風(fēng)險(xiǎn)狀況。

二、我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素ANP模型的建立與解析

(一)模型結(jié)構(gòu)

一級指標(biāo)相當(dāng)于ANP中的元素集(cluster)，二級指標(biāo)相當(dāng)于元素(elements)。元素間相互影響，如:在元素集“人員因素”中，元素“工作懈怠”受本元素集中的“風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識”和“人員素質(zhì)”的影響，因?yàn)榕c操作風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的價值觀、管理理念等風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識約束著員工的行為，而員工本身素質(zhì)的高低也影響著工作懈怠發(fā)生的頻率。同時，“工作懈怠”還受元素集“制度因素”中“激勵約束”等影響，因?yàn)槲校砝碚摫砻魑腥丝赏ㄟ^激勵機(jī)制使代理人與其目標(biāo)函數(shù)一致，約束員工偷懶、玩忽職守等行為。元素集內(nèi)的元素受本元素集內(nèi)元素的影響，稱為內(nèi)部依賴(inner dependence)［21］，而受集外元素影響時，稱為外部依賴(outer dependence)。由于元素眾多，內(nèi)外部依賴關(guān)系十分復(fù)雜，我們以表格形式展示所有元素間的相互關(guān)系(表1)。

表1 我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素間的依賴關(guān)系

圖1 基于ANP的我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素模型結(jié)構(gòu)

操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素間通過依賴關(guān)系構(gòu)成錯綜復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖1所示。

模型分為控制層和網(wǎng)絡(luò)層兩部分。控制層的總目標(biāo)“我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)”既是評價目標(biāo)又是評價準(zhǔn)則，所有的元素均以此為準(zhǔn)則進(jìn)行比較。網(wǎng)絡(luò)層受控制層支配，包括 C1，C2，C3，C4四個元素集及其下元素。元素間構(gòu)成相互依賴或反饋的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。其中，單向連接直線箭頭表示兩個元素集間存在單向外部依賴關(guān)系，雙向連接箭頭表示兩個元素集間存在相互反饋的外部依賴關(guān)系，而弧形連接箭頭表示該元素集之下的元素間是非獨(dú)立的，構(gòu)成內(nèi)部依賴關(guān)系。

(二)模型解析

判斷矩陣是計(jì)算各個矩陣的基礎(chǔ)。未加權(quán)矩陣來自所有元素在準(zhǔn)則下兩兩比較得到的排序向量的組合，該超矩陣列向量歸一化后可得加權(quán)超矩陣，極限化處理加權(quán)超矩陣后得到的唯一的、收斂的極限值即為極限超矩陣。

1.未加權(quán)超矩陣

本文網(wǎng)絡(luò)層有元素集 C1，C2，C3，C4，其中 Ci包含元素ei1，ei2…ein。以總目標(biāo)“操作風(fēng)險(xiǎn)”為主準(zhǔn)則，以某一風(fēng)險(xiǎn)影響因素ejl(l=1，…，nj)為次準(zhǔn)則，兩兩比較與之有依賴反饋關(guān)系的其他風(fēng)險(xiǎn)影響因素(表1)對ejl影響的大小，影響程度按照1－9標(biāo)度(表2)構(gòu)造判斷矩陣并檢驗(yàn)一致性指標(biāo)CI(consistent index)［22］:

λmax為矩陣的最大特征根，當(dāng)CI＜0.1時通過一致性檢驗(yàn)。

表2 判斷矩陣標(biāo)度

如以e11為次準(zhǔn)則，對元素集C1中的元素e11，e12，…，e16構(gòu)造判斷矩陣，并求得歸一化特征向量，該向量表示元素集C1中元素對e11影響程度的局部排序向量或權(quán)重。

e11 e11，e12，…，e16歸一化特征向量e11 e12e16 w11(11)w12(11)w16(11)

依次求得元素集C1中的所有元素對e11，e12，…，e16影響程度的局部排序向量

當(dāng)Cj中元素不受Ci中元素影響時的Wij=0。依次求得 W12、W13、…、W44，記

W即為主準(zhǔn)則下的未加權(quán)超矩陣，可實(shí)現(xiàn)同元素集中元素間影響權(quán)重的比較。

2.加權(quán)超矩陣

由于僅考慮了同層次元素間的影響，未加權(quán)超矩陣W中Wij的列向量是歸一化的排序向量，但矩陣W的列向量并非歸一化，為了能夠反映不同層次元素的權(quán)重排序，需要在主準(zhǔn)則下，以元素集Cj為子準(zhǔn)則，兩兩比較元素集Ci對Cj的重要程度并構(gòu)造判斷矩陣，求得元素集排序向量。

Cj C1C2C3C4歸一化特征向量C1 C2 C3 C4 a1j a2j a3j a4j

依次求得所有元素集對應(yīng)的歸一化特征向量(a1j，a2j，a3j，a4j)T并組合得到元素集權(quán)重矩陣 A:

矩陣A即為元素集權(quán)重矩陣，是由未加權(quán)超矩陣得到加權(quán)超矩陣的關(guān)鍵矩陣，從中可得到各元素集對銀行總體影響程度的大小，即各一級指標(biāo)的權(quán)重大小。將元素集權(quán)重矩陣A乘以W，從而對未加權(quán)矩陣進(jìn)行加權(quán)，得到列向量歸一化的加權(quán)超矩陣

3.極限矩陣

為求極限矩陣，需要對加權(quán)超矩陣做穩(wěn)定處理。記

三、基于國內(nèi)四家銀行的實(shí)證檢驗(yàn)

如前所述，我們選擇兩家國有控股銀行(bank11、bank12)，一家股份制商業(yè)銀行(bank2)和一家城市商業(yè)銀行(bank3)作為評估對象。銀行方案與風(fēng)險(xiǎn)影響因素通過指標(biāo)之間和指標(biāo)與評估對象之間的依賴與反饋關(guān)系建立ANP模型。

對有效問卷中專家的打分結(jié)果進(jìn)行加權(quán)計(jì)算，并結(jié)合統(tǒng)計(jì)資料、學(xué)者研究等已有成果加以調(diào)整，得到判斷矩陣的原始數(shù)據(jù)。由于ANP計(jì)算十分復(fù)雜，我們運(yùn)用超級決策軟件(Super Decision)［23］幫助計(jì)算。將數(shù)據(jù)輸入軟件并進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，接受CI＜0.1的判斷矩陣。由于判斷矩陣較多，本文僅列出關(guān)于“金融腐敗”的人員因素中相關(guān)元素兩兩比較的判斷矩陣(表3)。在此基礎(chǔ)上，利用軟件中Computation功能計(jì)算未加權(quán)超矩陣、元素集權(quán)重矩陣(表4)加權(quán)超矩陣和極限超矩陣。

從加權(quán)超矩陣中整理各家銀行操作風(fēng)險(xiǎn)具體影響因素權(quán)重排序，見表6。

表3 判斷矩陣

表4 元素集權(quán)重矩陣

表5 加權(quán)超矩陣(部分)

表6 四家銀行操作風(fēng)險(xiǎn)影響因素權(quán)重排序表

表7 全局權(quán)重排序

從極限矩陣可得到對應(yīng)因素對總目標(biāo)的影響程度和各銀行操作風(fēng)險(xiǎn)相對大小。由于各列向量相同，本文只取一列，并按全局權(quán)重大小從高到低排列如表7。

四、分析與結(jié)論

第一，影響我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)最重要的是人員因素。巴塞爾委員會關(guān)于國際活躍銀行操作風(fēng)險(xiǎn)損失數(shù)據(jù)調(diào)查顯示(2008)，其操作風(fēng)險(xiǎn)多集中于“執(zhí)行、交付和流程管理”、“外部欺詐”和“顧客、產(chǎn)品和業(yè)務(wù)操作”等事件類型，除人員因素外，更多因銀行法律文件缺失和不完善、操作流程復(fù)雜及外部事件沖擊引起。而我們的計(jì)算結(jié)果顯示，一級指標(biāo)中，影響我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)因素依重要程度排序?yàn)槿藛T因素(0.508581)＞制度因素(0.256062)＞過程與系統(tǒng)因素(0.151995)＞外部因素(0.083362)。說明人員因素是我國最重要的風(fēng)險(xiǎn)來源。究其根源，一是由于我國銀行職員業(yè)務(wù)素質(zhì)低、風(fēng)險(xiǎn)識別和管理能力有限，從而導(dǎo)致員工操作失誤或違規(guī)執(zhí)行;二是我國人事制度行政化、激勵約束機(jī)制不足也容易產(chǎn)生消極、濫用職權(quán)、謀取私利等現(xiàn)象;三是我國銀行職員往往受東方文化“人治”、“人情”和“關(guān)系”觀念影響，不按規(guī)章流程辦事。因此，應(yīng)致力于完善銀行風(fēng)險(xiǎn)文化，提高員工風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識，健全激勵約束機(jī)制和人事任用制度，增強(qiáng)制度執(zhí)行力，以防范人致型操作風(fēng)險(xiǎn)。

第二，內(nèi)部控制和公司治理結(jié)構(gòu)是影響我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。巴塞爾委員會認(rèn)為“對付操作風(fēng)險(xiǎn)的第一道防線是嚴(yán)格的內(nèi)部控制機(jī)制”。根據(jù)我們的計(jì)算，二級指標(biāo)中，影響我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)因素依重要程度排序?yàn)閮?nèi)部控制(0.13346，1①數(shù)字表示該因素在全局權(quán)重排序中從大到小的名次，下同。)＞人員素質(zhì)(0.10822，2)＞公司治理(0.07588，3)＞風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識(0.07343，4)等，從加權(quán)超矩陣中可知，二者還是影響激勵約束、人事政策、員工風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)識和行為等的主要因素?？梢?，有效控制操作風(fēng)險(xiǎn)不能僅關(guān)注操作風(fēng)險(xiǎn)管理本身，還應(yīng)加強(qiáng)和完善內(nèi)部控制，建立良好的公司治理結(jié)構(gòu)。

第三，對比四家銀行操作風(fēng)險(xiǎn)狀況，四家銀行操作風(fēng)險(xiǎn)按嚴(yán)重程度排序依次為國有控股銀行＞城市銀行＞股份制銀行。其中，“產(chǎn)權(quán)制度”對4家銀行的影響程度排序?yàn)锽ank11(0.07671，3)＞Bank12(0.04861，7)＞Bank2(0.01100，20)＞Bank3(0.01678，16)?？梢?，產(chǎn)權(quán)制度缺陷是造成國有銀行操作風(fēng)險(xiǎn)相對重要的因素。國有銀行雖然通過股份制改造、引入戰(zhàn)略投資者，但國家仍是主要控股者，不明晰產(chǎn)權(quán)難以明確操作風(fēng)險(xiǎn)管理的責(zé)任主體，也影響其他制度因素發(fā)揮防范風(fēng)險(xiǎn)作用。同時，國有銀行中“工作懈怠”問題也較突出。它對國有銀行的影響程度排序?yàn)锽ank11(0.09617，2)、Bank12(0.06473，4)，這與國有銀行薪酬制度彈性小，“官本位”思想以及員工在國有企業(yè)工作的優(yōu)越感等心理態(tài)度有關(guān)，應(yīng)注重合理激勵約束機(jī)制的構(gòu)建，引入適度競爭，提高員工工作積極性，以避免工作懈怠引發(fā)的操作風(fēng)險(xiǎn)。對其他銀行而言，流程設(shè)計(jì)、信息安全等過程與系統(tǒng)因素的影響相對較明顯。雖然該因素對我國銀行整體操作風(fēng)險(xiǎn)的影響不高、權(quán)重為0.151995，但隨著更多創(chuàng)新產(chǎn)品、新型業(yè)務(wù)的出現(xiàn)和軟硬件、信息技術(shù)的更新?lián)Q代，這類因素影響權(quán)重將上升，因此，應(yīng)及早防范過程和系統(tǒng)中的操作風(fēng)險(xiǎn)隱患。

第四，銀行監(jiān)管在一定程度上影響我國銀行操作風(fēng)險(xiǎn)。有效控制操作風(fēng)險(xiǎn)不僅需要銀行加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制和管理，還需要監(jiān)管部門對銀行進(jìn)行監(jiān)督。在所有因素權(quán)重排序中，銀行監(jiān)管權(quán)重為0.02288，在21個指標(biāo)中排第10位，是外部因素中最重要的。我國銀行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管缺乏專業(yè)技術(shù)手段、銀行監(jiān)管信息系統(tǒng)不健全，尚未形成完善的操作風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管體系，尤其在操作風(fēng)險(xiǎn)多發(fā)的基層機(jī)構(gòu)監(jiān)管最為薄弱。因此，需要著力完善銀行監(jiān)管、提高監(jiān)管效率，以加強(qiáng)銀行監(jiān)管對商業(yè)銀行的外部約束。

第五，金融腐敗對我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)的影響不容忽視。金融腐敗因素的全局權(quán)重為0.02071，在四家銀行中影響權(quán)重排序均較靠前。金融腐敗導(dǎo)致的操作風(fēng)險(xiǎn)案件一般涉案金額巨大，往往涉及中高層管理人員，具有一定隱蔽性，嚴(yán)重影響銀行聲譽(yù)、給銀行造成巨大損失。金融腐敗往往與銀行內(nèi)部控制、公司治理結(jié)構(gòu)形成的制衡機(jī)制不足有關(guān)。因此，防止金融腐敗造成的操作風(fēng)險(xiǎn)，不僅需要銀行加強(qiáng)自身內(nèi)部控制，也應(yīng)完善信息披露機(jī)制，與銀行監(jiān)管一起構(gòu)成銀行操作風(fēng)險(xiǎn)有效的外部約束。

［1］Internal Control－ Integrated Framework.Committee of Sponsoring Organizations of the Tread－way Commission［R］.1992:33－36.

［2］British Banker's Association.Operational Risk，the Next Frontier［M］.Philadelphia:Pricewater house Coopers，1999:53－59.

［3］Financial Services Authority.CP142:Operational risk systems and controls ［EB/OL］. ［2002 － 07］.http://www.fsa.gov.uks.

［4］Basel Committee on Banking Supervision.The New Basel Capital Accord［R］.Switzerland:Basel Committee Publications，2004.

［5］Sergio Scandizzo.A Fuzzy Clustering Approach for the Measurement of Operational Risk［C］.Knowledge－Based Intelligent Information Engineering Systems，1999:324 －328.

［6］Basel Committee on Banking Supervision.The New Basel Capital Accord(The Second Consultative Document)［EB/OL］.［2001 －01］.http://www.bis.org.

［7］Medova E A，Kyriacou M N.Extremes in Operational Risk Management［J］.Centre for Financial Research Judge Instituteof Management University of Cambridge，2001，3:1 －33.

［8］Andreas A J.The Treatment of Operational Risk under the New Basel Framework － Critical Issues［DB/OL］.［2007 －04－08］.http://www.ssrn.com.

［9］田 玲，蔡秋杰.中國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)度量模型的選擇與應(yīng)用［J］.中國軟科學(xué)，2003(8):38－42.

［10］劉 睿，巴曙松.基于記分卡的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)控制模擬研究［J］.金融與經(jīng)濟(jì)，2010(2):14－17.

［11］樊 欣，楊曉光.操作風(fēng)險(xiǎn)度量:國內(nèi)兩家股份制商業(yè)銀行的實(shí)證分析［J］.系統(tǒng)工程，2004(5):44－48.

［12］高麗君，李建平，徐偉宣.基于POT方法的商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)極端值估計(jì)［J］.運(yùn)籌與管理，2007，16(1):112－117.

［13］張宏毅，陸 靜.運(yùn)用損失分布法的計(jì)量商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)［J］.系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2008，23(4):411－416.

［14］Saaty T L.The Analytic Network Process［J］.Iranlan Journal of Operations Research Winter，2008，1:1 －27.

［15］方 芳，秦天保.商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)評估－使用網(wǎng)絡(luò)分析法［J］.管理科學(xué)，2005，18(5):45－52.

［16］梁 偉，胡利琴，胡 燕.中國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)評級問題研究［J］.金融研究，2007(12):135－141.

［17］孟姝希，周宗放.基于網(wǎng)絡(luò)分析法的我國商業(yè)銀行操作風(fēng)險(xiǎn)評級模型研究［J］.管理學(xué)家，2009(11):32－38.

［18］Basel Committee on Banking Supervision.Core Principles for Effective Banking Supervision［EB/OL］.［2011 －06 －10］.http://www.bis.org.

［19］Basel Committee on Banking Supervision.Results from the 2008 Loss Data Collection Exercise for Operational Risk［M/OL］.［2011－06－10］.http://www.bis.org.

［20］Basel Committee on Banking Supervision.Sound Practices for the Management and Supervision of Operational Risk［M］.Basel Committee Publications，2003，96.

［21］Saaty R W.Decision Making in Complex Environments:The Analytic Hierarchy Process(AHP)for Decision Making and The Analytic Network Process(ANP)for Decision Making with Dependence and Feedback［M/OL］.［2011 －06 －10］.http://superdecisions.com.

［22］王蓮芬.網(wǎng)絡(luò)分析法(ANP)的理論與算法［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2001(3):46－47.

［23］劉 睿，余建星，孫宏才.基于ANP的超級決策軟件介紹及應(yīng)用［J］.系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2003(8):141－142.