沈 麗，朱緒東，劉偉華

(山東財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山東濟(jì)南 250014)

商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險影響的實(shí)證分析
——基于雙重差分法的研究

沈 麗，朱緒東，劉偉華

(山東財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山東濟(jì)南 250014)

隨著中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展將進(jìn)入戰(zhàn)略調(diào)整期，商業(yè)銀行股權(quán)改革進(jìn)程繼續(xù)深化?；?005－2015年國內(nèi)28家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析，采用雙重差分法，實(shí)證研究了我國商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險的影響。分析表明，商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革可以降低銀行的信用風(fēng)險，并且在穩(wěn)健性檢驗下依然顯著，股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的政策效果在時間上有1～2年滯后期，其實(shí)施效果與銀行規(guī)模以及資本充足率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。

商業(yè)銀行；股權(quán)結(jié)構(gòu)；信用風(fēng)險；雙重差分法

0 引 言

自2003年商業(yè)銀行推行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革后，各銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)有了明顯變化。例如，根據(jù)2015年《中國工商銀行年報》，中國工商銀行在上市初期國家控股92%，外資持股8%，而到2015年國家控股降到70%左右，境外法人持股近24%，股權(quán)結(jié)構(gòu)狀況變化顯著。李克強(qiáng)總理在2016年的《政府工作報告》中提出，賦予國有企業(yè)更多改革主動權(quán)，推進(jìn)股權(quán)多元化改革。

隨著經(jīng)濟(jì)全球化進(jìn)程加快，特別是1997年東南亞金融危機(jī)以后，國際社會對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的關(guān)注越來越高，商業(yè)銀行也在不斷改進(jìn)經(jīng)營管理中改善自身的風(fēng)險管理水平。而在經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)后，商業(yè)銀行信用風(fēng)險正在加速暴露，信用風(fēng)險已成為我國商業(yè)銀行面對的最主要金融風(fēng)險。2015年，大公國際發(fā)布報告顯示中國銀行業(yè)信用風(fēng)險呈上升趨勢但基本可控，轉(zhuǎn)型變革的大勢已經(jīng)開始，未來信用風(fēng)險的管理難度加大。2017年《中國銀行家調(diào)查報告》顯示，受宏觀經(jīng)濟(jì)下行壓力以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)經(jīng)營困難的影響，我國商業(yè)銀行資產(chǎn)質(zhì)量正面臨新一輪劣變壓力，商業(yè)銀行信用風(fēng)險控制壓力持續(xù)上升，控制商業(yè)銀行信用風(fēng)險將成為商業(yè)銀行日常經(jīng)營中的重要任務(wù)。

已有研究表明，合理的商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)不僅能提高商業(yè)銀行資產(chǎn)的配置效率，還能降低銀行業(yè)信用風(fēng)險，促進(jìn)金融資產(chǎn)良性循環(huán)[1]。我國商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革政策的實(shí)施，對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險產(chǎn)生何種影響?這種影響具有持久性還是暫時性?影響效果是否有時滯性?本文基于雙重差分法，對這一問題進(jìn)行實(shí)證研究。

1 文獻(xiàn)綜述

自Berle和Means[2]提出現(xiàn)代股權(quán)結(jié)構(gòu)理論以后，學(xué)術(shù)界基于股權(quán)結(jié)構(gòu)理論方面的研究逐步深化，并逐漸形成了股權(quán)結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險影響的相關(guān)理論。Merton[3]開創(chuàng)了商業(yè)銀行風(fēng)險存在理論的先河，認(rèn)為銀行股東通過轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險可以降低自己的職責(zé)和風(fēng)險。在此基礎(chǔ)上，更多學(xué)者致力于股權(quán)結(jié)構(gòu)對商業(yè)銀行信用風(fēng)險影響的研究，研究內(nèi)容主要分為兩個方面:一是股權(quán)集中度，由于研究角度的不同，一些學(xué)者[4～5]認(rèn)為股權(quán)集中度較高的商業(yè)銀行，控股股東會利用控股權(quán)從事高風(fēng)險項目，增加商業(yè)銀行面臨的信用風(fēng)險，還有一些學(xué)者[7～9]則認(rèn)為，控股股東會通過加強(qiáng)對公司的監(jiān)管治理，降低商業(yè)銀行的信用風(fēng)險；二是股權(quán)性質(zhì)，由于不同股權(quán)性質(zhì)代表的利益追求和治理理念不同，在國有股權(quán)對商業(yè)銀行的影響方面也存在差異[10～12]。

在商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量方面，國外學(xué)者大多采用由Esty[13]提出的貸款損失準(zhǔn)備金占比。由于我國在違約數(shù)據(jù)庫方面的缺乏，無法獲取我國銀行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，因而國內(nèi)采用者甚少。Blasko和Sinkey[14]在衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險承擔(dān)時，提出使用“Z”值來衡量風(fēng)險。其基本思路是銀行的信用風(fēng)險主要取決于銀行未來的持續(xù)盈利能力、資本回報的震蕩水平以及用以承擔(dān)風(fēng)險所需的資本金水平這三者的相互作用。牛麗娟[15]基于“Z”值法探析了股權(quán)結(jié)構(gòu)與信用風(fēng)險的關(guān)系。但這種衡量方法也存在著不足:一方面“Z”值法要求的工作量比較大，另一方面這種度量指標(biāo)對信用風(fēng)險前一年的衡量精度較高，但之前2～3年的精度大幅下降。近年來，不少學(xué)者開始采用不良貸款率及不良貸款余額衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險，霍源源等[16]在利用CPV模型度量信用風(fēng)險的過程中，采用了不良貸款率反映商業(yè)銀行的信用風(fēng)險，然而不良貸款率是事后反映損失結(jié)果的指標(biāo)，而風(fēng)險則是損失結(jié)果出現(xiàn)的概率，因而不能準(zhǔn)確反映商業(yè)銀行在經(jīng)營過程中對信用風(fēng)險的偏好。趙璋[17]在研究商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)和風(fēng)險行為時，采用了加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)除以總資產(chǎn)來衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平，加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例是事前指標(biāo)，能反映出商業(yè)銀行風(fēng)險資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)，體現(xiàn)銀行的信用風(fēng)險，是衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險的較好指標(biāo)。

關(guān)于商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)對其信用風(fēng)險影響的研究方法，近年來學(xué)者們進(jìn)行了一系列有價值的探索，如楊有振和趙瑞[18]采用國內(nèi)11家商業(yè)銀行2004－2008年的年度數(shù)據(jù)，運(yùn)用非平衡面板數(shù)據(jù)，對商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)與信用風(fēng)險規(guī)避的關(guān)系展開了分析。程茂勇和趙紅[19]基于多元線性回歸分析了商業(yè)銀行的股權(quán)結(jié)構(gòu)、上市狀況以及風(fēng)險之間的關(guān)系。然而已有研究資料主要關(guān)于股權(quán)結(jié)構(gòu)各要素對信用風(fēng)險影響的分析，沒有考慮股權(quán)結(jié)構(gòu)改革政策對信用風(fēng)險的影響，對股權(quán)改革政策實(shí)施前后信用風(fēng)險發(fā)生的變化研究較少。而且已有研究大多沒有引入時期變量，沒有考慮股權(quán)改革政策實(shí)施效果的滯后性，因此有待進(jìn)一步完善?；谝延醒芯績?nèi)容和研究方法，本文利用2005－2015年商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)，采用雙重差分法，實(shí)證分析商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險的影響。

2 模型與數(shù)據(jù)

2.1 模型構(gòu)建

為評估股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險的影響，一種方法是通過面板數(shù)據(jù)模型分析各解釋變量對信用風(fēng)險造成的影響，然而這種方法沒有考慮到股權(quán)改革本身對信用風(fēng)險的影響。而且同一時期實(shí)施的其他經(jīng)濟(jì)政策也會對商業(yè)銀行的信用風(fēng)險產(chǎn)生影響，這些因素會干擾對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的衡量。另一種是采用雙重差分法，剝離其他政策因素對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響，單獨(dú)考慮股權(quán)結(jié)構(gòu)改革產(chǎn)生的影響。雙重差分法是一項重要的評價政策效果的研究方法。相對于靜態(tài)分析法，雙重差分法沒有直接對比樣本在政策前后的均值變化，而是使用個體數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，從而判斷政策的影響是否具有顯著意義。相對于傳統(tǒng)辦法，雙重差分法能夠避免政策作為解釋變量存在的內(nèi)生性問題，有效控制了被解釋變量和解釋變量之間的相互影響效應(yīng)。具體方法就是構(gòu)建實(shí)施改革政策的“改革組”和沒有實(shí)施改革政策的“對照組”，控制其他變量，對比政策發(fā)生變化后改革組和對照組的差異，從而分析改革政策的實(shí)施效果。

本文基于中國銀行業(yè)面板數(shù)據(jù)，選取中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行等16家商業(yè)銀行和大連銀行、煙臺銀行等12家城市商業(yè)銀行作為研究對象，在樣本期間，16家商業(yè)銀行先后實(shí)行了股權(quán)結(jié)構(gòu)改革，因此，我們可以將其看作一個“準(zhǔn)自然實(shí)驗”。具體來講，實(shí)施改革政策的16家商業(yè)銀行構(gòu)成改革組，其他在樣本期未實(shí)施改革政策的城市商業(yè)銀行構(gòu)成對照組，按照是否實(shí)施，設(shè)置treated變量，改革組treated＝1；對照組treated＝0。由于不同商業(yè)銀行在股權(quán)改革政策實(shí)施時間上的差異，按照實(shí)施的時間，設(shè)置時間變量，實(shí)施前t＝0；實(shí)施后t＝1。為了檢驗股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的實(shí)際效果，構(gòu)建交互項“股權(quán)改革(t×treatedit)”，它是“改革組(treatedit)”和“改革時間(tit)”的交互項。本文構(gòu)造如下雙重差分估計，檢驗股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的凈影響:

其中，β1控制實(shí)改革組和對照組之間的不同，δ0控制時間對改革組和對照組帶來的共同沖擊，δ1是我們真正關(guān)心的變量，反映改革效果的系數(shù)。具體解釋如下:

對于對照組，即treated＝0由式(1)可得，股權(quán)結(jié)構(gòu)改革前后的信用風(fēng)險變化分別記為:

因此，在改革前后期間，對照組的信用風(fēng)險變動為δ0，反映宏觀因素對信用風(fēng)險的影響。

而對于改革組，即treated＝1，由式(1)可得，股權(quán)結(jié)構(gòu)改革前后信用風(fēng)險分別記為:

可見，在股權(quán)改革前后，改革組的信用風(fēng)險變化為δ0＋δ1。 因此，股權(quán)改革政策的“凈影響”為δ0＋δ1－δ0＝δ1，即交叉項t×treatedit的系數(shù)為δ1。如果股權(quán)結(jié)構(gòu)改革會增加商業(yè)銀行信用風(fēng)險，那么δ1的符號就是顯著為正；反之則為負(fù)。這樣處理后，那些影響信用風(fēng)險的一般性因素如宏觀政策等就會被剔除，研究者可以更準(zhǔn)確地估計股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險的影響。εit為每次回歸的誤差項。

2.2 指標(biāo)與數(shù)據(jù)

本文采用雙重差分法主要研究股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響，但實(shí)際上，商業(yè)銀行的信用風(fēng)險還受到商業(yè)銀行內(nèi)部經(jīng)營水平和發(fā)展水平的影響，如銀行資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、凈資產(chǎn)收益率以及資產(chǎn)負(fù)債率等，它們是影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險的內(nèi)部因素，是本模型的控制變量。加入這些變量是為了綜合考慮在內(nèi)外因素共同作用下，商業(yè)銀行信用風(fēng)險的波動，以便充分說明股權(quán)結(jié)構(gòu)變化對信用風(fēng)險的實(shí)際影響。主要變量說明如表1。

表1 主要變量說明

1.被解釋變量。本文的被解釋變量為信用風(fēng)險。學(xué)術(shù)界在商業(yè)銀行信用風(fēng)險的度量方面仍然存在較大爭議，研究重點(diǎn)和研究偏好的不同使得指標(biāo)的選取存在差異。本文選取風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率作為衡量信用風(fēng)險的標(biāo)準(zhǔn)，原因主要是:一方面加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率是事前指標(biāo)，能夠反映商業(yè)銀行風(fēng)險資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)，可以較好地體現(xiàn)商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平；另一方面，可以反映出股東和管理經(jīng)營者對信用風(fēng)險的偏好，對商業(yè)銀行的監(jiān)管者也有一定的參考意義。

2.解釋變量。本文的解釋變量為股權(quán)結(jié)構(gòu)改革(t×treatedit)，樣本期為2005－2015年。如果商業(yè)銀行在當(dāng)年開始實(shí)施或已經(jīng)實(shí)施股權(quán)結(jié)構(gòu)改革，則賦值為1，否則為0。

3.控制變量。為了控制其他變量對商業(yè)銀行信用風(fēng)險產(chǎn)生影響，我們選取了商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模(SIZE)、資本充足率(CAP)、凈資產(chǎn)收益率(ROA)以及資產(chǎn)負(fù)債率(DA)作為控制變量。商業(yè)銀行總資產(chǎn)的對數(shù)來代表銀行規(guī)模，通常來講，銀行的資產(chǎn)規(guī)模越大，風(fēng)險管理技術(shù)效果更好，投資機(jī)會越多，越能將資產(chǎn)配置的風(fēng)險分散，降低風(fēng)險。然而商業(yè)銀行規(guī)模過大會得到政府和監(jiān)管部門更多的“關(guān)照”，隱性不良資產(chǎn)更多，反而增加了銀行信用風(fēng)險。資本充足率衡量銀行資產(chǎn)對其風(fēng)險的比率。銀行的資本水平越充足，自有資產(chǎn)在投資中所占的比例越大，商業(yè)銀行經(jīng)營者往往會選擇更加謹(jǐn)慎的投資策略，資本充足率體現(xiàn)了商業(yè)銀行抵抗風(fēng)險的能力，會對公眾產(chǎn)生傳遞信號的用途。凈資產(chǎn)收益率衡量銀行的盈利水平從而反映銀行競爭能力與風(fēng)險控制能力，用以衡量商業(yè)銀行運(yùn)用自有資本的效率。一般而言，商業(yè)銀行的收益與風(fēng)險成正比。資產(chǎn)負(fù)債率是評價商業(yè)銀行負(fù)債水平的綜合指標(biāo)，也是度量商業(yè)銀行管理水平的指標(biāo)。一般情況下商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債率和信用風(fēng)險呈反比。

2.3 數(shù)據(jù)來源

截止到2016年，國內(nèi)銀行業(yè)共有16家商業(yè)銀行①16家商業(yè)銀行分別為中國工商銀行、中國交通銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、招商銀行、光大銀行、華夏銀行、民生銀行、南京銀行、寧波銀行、平安銀行、中國銀行、浦發(fā)銀行、北京銀行、興業(yè)銀行、中信銀行、中國建設(shè)銀行。上市，本文選取其作為“改革組”，另外選取12家城市商業(yè)銀行②12家城市商業(yè)銀行分別為大連銀行、廣東發(fā)展銀行、桂林銀行、洛陽銀行、日照銀行、西安銀行、廈門國際銀行、柳州銀行、九江銀行、河北銀行、江西銀行、臺州銀行。作為“對照組”。16家上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)來源于銳思數(shù)據(jù)庫以及各銀行年報，12家城市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)從各城市商業(yè)銀行官方網(wǎng)站中收集。考慮到我國商業(yè)銀行在2003年之后商業(yè)銀行信用風(fēng)險的大幅下降，更多的是國家宏觀調(diào)控行政手段干預(yù)的結(jié)果，而非股權(quán)改革的影響，因此樣本時間選為2005－2015年。

3 實(shí)證分析

3.1 數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計

基于2005－2015年商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)，對28家商業(yè)銀行主要變量描述性統(tǒng)計，如表2所示。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

從表2看出，樣本中商業(yè)銀行風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)的平均值為58.85%，最高是大連銀行為88.5%，最低是西安銀行為33.45%。說明當(dāng)年(2005年)大連銀行經(jīng)營策略較為冒險，西安銀行經(jīng)營較為穩(wěn)健。資本充足率的平均值為11.87%，最小值和最大值分別為－3.9%和30.67%，分別來源于2005年的桂林銀行和2007年的南京銀行。凈資產(chǎn)收益率的平均值為18.65%，最小值和最大值分別為－154.21%和45.19%，且都是來源于西安銀行。資產(chǎn)負(fù)債率的平均值為94.14%，最小值和最大值分別為86.93%和113.71%，分別來源于2007年的南京銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行?？傮w上看，28家商業(yè)銀行風(fēng)險資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重較大，說明信用風(fēng)險水平較高，而資本充足率和資產(chǎn)負(fù)債率也處于較高水平。

3.2 雙重差分估計

在一系列描述性統(tǒng)計的基礎(chǔ)上，我們首先估計股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的直接影響。同時，考慮到股權(quán)改革政策效果可能在時間上存在滯后性，進(jìn)一步估計了股權(quán)改革后幾年對信用風(fēng)險的影響，同時為了排除其他因素對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響，我們采取雙重差分法估計商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險產(chǎn)生的實(shí)際影響?；貧w結(jié)果如表3。

表3 雙重差分估計

表3報告了以風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率為被解釋變量的回歸及檢驗結(jié)果，從回歸結(jié)果調(diào)整后的R2看，所有回歸模型擬合良好。以下重點(diǎn)研究股權(quán)改革政策對信用風(fēng)險產(chǎn)生的實(shí)際效果。

模型(1)是沒有考慮控制變量的回歸結(jié)果，t×treated的估計系數(shù)為－0.010，并且在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明股權(quán)結(jié)構(gòu)改革可以有效降低商業(yè)銀行信用風(fēng)險。然而隨著時間的增加，商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平有增加的趨勢。模型(2)是在加入控制變量DA后的回歸結(jié)果，t×treated的估計結(jié)果依然顯著為負(fù)，而且DA的估計系數(shù)也顯著為負(fù)，這表明商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債率的提高有助于降低商業(yè)銀行信用風(fēng)險水平。模型(3)加入控制變量CAP、SIZE、ROA，可以看出商業(yè)銀行的資本充足率、資產(chǎn)規(guī)模與商業(yè)銀行信用風(fēng)險呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而凈資產(chǎn)收益率與商業(yè)銀行信用風(fēng)險無顯著關(guān)系?？梢钥闯?，較高的資本充足率在股權(quán)改革過程中能夠很好地降低商業(yè)銀行信用風(fēng)險，較大的商業(yè)銀行規(guī)模有利于商業(yè)銀行在股權(quán)改革過程中降低信用風(fēng)險，而凈資產(chǎn)收益率對信用風(fēng)險無顯著影響。

在模型(4)中，將股權(quán)改革政策影響的歷年虛擬變量帶入估計方程，估計了股權(quán)改革后四年股權(quán)改革影響。可以看出，在股權(quán)改革政策實(shí)施的前兩年，各解釋變量的顯著性水平較低，股權(quán)改革的效果并不明顯，在股權(quán)改革后的第三年和第四年，改革政策的效果開始顯著。在模型(5)中，剔除了不顯著的年份，只將股權(quán)改革實(shí)施后第三、四年作為虛擬變量擬合。擬合結(jié)果與模型(4)中基本一致，股權(quán)改革實(shí)施后的第三、四年依然顯著。這就說明股權(quán)改革政策的實(shí)施效果有兩年左右的滯后期。對于股權(quán)結(jié)構(gòu)改革效果在時間上的滯后性，主要是因為在客觀經(jīng)濟(jì)和金融環(huán)境下，商業(yè)銀行經(jīng)營者制定的政策不會立即影響到信用風(fēng)險，從管理層采取行動到對信用風(fēng)險產(chǎn)生影響，需要經(jīng)過一定時間。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

采用雙重差分法來檢驗股權(quán)結(jié)構(gòu)改革對信用風(fēng)險影響的一個重要假設(shè)是，如果不存在股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的沖擊，改革組和對照組的發(fā)展趨勢應(yīng)該是一致的，并不隨時間發(fā)生系統(tǒng)性變化。在股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的過程中，國家會考慮諸多方面的影響，那些規(guī)模大、群眾基礎(chǔ)好的商業(yè)銀行往往被優(yōu)先選擇進(jìn)行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革。因此，在進(jìn)行股權(quán)改革的銀行和未進(jìn)行股權(quán)改革的銀行之間，本身信用風(fēng)險的變化趨勢就是不同的，為了解決這一問題，我們需要檢驗不同銀行之間是否存在系統(tǒng)性差異。

除了股權(quán)結(jié)構(gòu)改革這一政策變化外，一些其他政策或隨機(jī)性因素也可能導(dǎo)致信用風(fēng)險的變化。為了排除這種因素的影響，我們設(shè)想各個商業(yè)銀行實(shí)行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的時間統(tǒng)一提前一年，如果此時股權(quán)結(jié)構(gòu)改革變量仍然為負(fù)，說明信用風(fēng)險的變化可能來自其他的政策變革或隨機(jī)性因素，而不是股權(quán)結(jié)構(gòu)改革政策的實(shí)施，如果此時股權(quán)結(jié)構(gòu)改革變量并不顯著為負(fù)，則說明信用風(fēng)險的降低來自于股權(quán)結(jié)構(gòu)改革?；貧w結(jié)果如表4。

表4 穩(wěn)健性檢驗

在表4中表示股權(quán)結(jié)構(gòu)改革時間提前一年的情況。與表3相比，模型(1)中股權(quán)結(jié)構(gòu)改革這一變量的顯著性明顯降低，這就說明商業(yè)銀行信用風(fēng)險的降低不是由其他因素導(dǎo)致的，而是來自股權(quán)結(jié)構(gòu)改革。模型(2)中，盡管資產(chǎn)負(fù)債率對風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率的影響依然顯著，但股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的顯著性明顯下降。模型(3)中，檢驗了資產(chǎn)負(fù)債率和資本充足率對信用風(fēng)險的影響，發(fā)現(xiàn)二者對信用風(fēng)險的顯著性依然較高。這也說明了資產(chǎn)負(fù)債率和資本充足率對信用風(fēng)險的影響并不受股權(quán)改革政策的影響。模型(4)中，將股權(quán)結(jié)構(gòu)改革影響的歷年虛擬變量帶入估計方程，估計了2006－2009年股權(quán)改革政策實(shí)施期的顯著性水平，發(fā)現(xiàn)在股權(quán)結(jié)構(gòu)改革實(shí)施的前四年，商業(yè)銀行股權(quán)改革的效果降低了。這間接表明了信用風(fēng)險的波動并非來自其他隨機(jī)性因素，而是來自商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革。

4 結(jié)論與對策建議

本文采用國內(nèi)28家商業(yè)銀行2005－2015年的年度數(shù)據(jù)，選取風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率來衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險，采用雙重差分法，研究了股權(quán)改革政策對商業(yè)銀行信用風(fēng)險的影響效果。研究發(fā)現(xiàn)，第一，商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革降低了銀行的信用風(fēng)險，并且在穩(wěn)健性檢驗下依然顯著；第二，股權(quán)改革的政策效果在時間上有1～2年滯后期；第三，股權(quán)結(jié)構(gòu)改革政策的實(shí)施效果與商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模和資本充足率呈正相關(guān)，資產(chǎn)規(guī)模大和資本充足率高的商業(yè)銀行更能夠控制信用風(fēng)險。

盡管大部分商業(yè)銀行已經(jīng)開始進(jìn)行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革，然而一些城市商業(yè)銀行開展股權(quán)結(jié)構(gòu)改革的進(jìn)程則相對緩慢，內(nèi)部依然存在一定的缺陷。銀行業(yè)信用風(fēng)險持續(xù)暴露，資產(chǎn)質(zhì)量指標(biāo)惡化壓力增大。商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革作為國家推進(jìn)股權(quán)多元化進(jìn)程中的重要舉措，為解決這些問題提供了方向。

基于以上的結(jié)論和現(xiàn)實(shí)狀況，本文從政府和商業(yè)銀行兩個方面提出了相關(guān)的對策建議。

第一，政府應(yīng)該加快推進(jìn)商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革進(jìn)程。目前我國銀行業(yè)整體上仍屬于國有控股體制，然而這種體制卻存在一定的缺陷。不僅不利于促進(jìn)民營企業(yè)特別是中小企業(yè)的發(fā)展，而且因政府的呵護(hù)易出現(xiàn)大而不強(qiáng)的局面。政府應(yīng)深入推進(jìn)落實(shí)股權(quán)結(jié)構(gòu)改革，降低在商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)中的持股比重，促進(jìn)銀行業(yè)更加全面健康發(fā)展。

第二，商業(yè)銀行要堅定不移推行股權(quán)改革，降低第一大股東持股比例，構(gòu)筑相對制衡的股權(quán)結(jié)構(gòu)，抑制“一股獨(dú)大”和“搭便車”現(xiàn)象的發(fā)生；引進(jìn)經(jīng)驗豐富的戰(zhàn)略投資者，實(shí)現(xiàn)股權(quán)結(jié)構(gòu)多元化；股權(quán)結(jié)構(gòu)改革政策在實(shí)施上有1～2年的滯后性，商業(yè)銀行要改善管理，度過改革的陣痛期；加強(qiáng)資本監(jiān)管，適度提高資本充足率，完善我國商業(yè)銀行的監(jiān)管機(jī)制。

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Impact of Commercial Bank Ownership Structure Reform on Credit Risk——An Empirical Analysis Based on DID Method

SHEN Li，ZHU Xudong，LIU Weihua
(School of Finance，Shandong University of Finance and Economics，Jinan250014，China)

Based on the 2005－2015 data analysis of 28 commercial banks and by adopting DID method，this paper empirically studies the impact of China commercial bank ownership structure reform on credit risk.The research results show that the shareholding structure reform of commercial banks can significantly reduce the credit risk of the equity reform banks，and is still significant under the robustness test；the policy effect of the shareholding structure reform has a lag period of 1～2 years；and that the policy implementation effect of shareholding structure reform has nothing to do with the bank size，but is negatively related to the capital adequacy ratio.Therefore，commercial banks can reduce their risk through implementing shareholding structure reform.

commercial bank；ownership structure；credit risks；Difference in Difference Method

F832.1

A

2095－929X(2017)06－0028－07

2017－09－25

國家社會科學(xué)基金項目“新常態(tài)初期區(qū)域金融風(fēng)險生成機(jī)理及防控對策研究”(16BGL052)。

沈麗，女，山東萊州人，山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師，研究方向:金融理論與政策；朱緒東，男，河南濮陽人，山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士生，研究方向:金融理論與政策，Email:813286469＠qq.com；劉偉華，男，山東日照人，山東財經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院碩士生，研究方向:金融理論與政策。

(責(zé)任編輯高 瓊)