吳成頌 王琪 倪清

摘 要：以2007—2016年14家滬深兩市上市商業(yè)銀行年度面板數(shù)據(jù)為研究樣本，探討商業(yè)銀行內(nèi)部治理對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，有效的銀行內(nèi)部治理機(jī)制有助于降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)，商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在銀行治理對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的抑制過(guò)程中發(fā)揮了傳導(dǎo)作用，即完善的銀行治理會(huì)增加其股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)所反映的信息量，為商業(yè)銀行提供決策依據(jù)，進(jìn)而降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

關(guān)鍵詞：銀行治理;股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng);商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

中圖分類號(hào)：F831? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A? ?文章編號(hào)：1003-3890（2019）03-0072-07

一、引言

在目前經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型階段，增長(zhǎng)速度放緩、結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、政策刺激使得銀行業(yè)處于“三期疊加”的機(jī)遇期，同時(shí)也是風(fēng)險(xiǎn)易發(fā)的挑戰(zhàn)期。金融風(fēng)險(xiǎn)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)的鏡像反映，經(jīng)濟(jì)面臨轉(zhuǎn)型機(jī)遇的同時(shí)也會(huì)加劇金融風(fēng)險(xiǎn)的聚集和釋放。2016年防范金融風(fēng)險(xiǎn)列為新時(shí)期金融工作的重點(diǎn)，2017年3月《政府工作報(bào)告》中明確指出金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前中國(guó)經(jīng)濟(jì)的核心風(fēng)險(xiǎn)。此外，金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)在2017年6月的中央金融工作會(huì)議上成立，意在強(qiáng)化宏觀審慎監(jiān)管和提高系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)防范功能。銀行業(yè)體系的穩(wěn)定是金融穩(wěn)定的關(guān)鍵，而防范銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是維護(hù)其體系穩(wěn)定的關(guān)鍵，影響銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因素眾多，可歸納為：宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、監(jiān)管環(huán)境、銀行聯(lián)接度、銀行機(jī)構(gòu)特征、風(fēng)險(xiǎn)傳染途徑等，而宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、監(jiān)管環(huán)境、銀行聯(lián)接度、風(fēng)險(xiǎn)傳染途徑主要表現(xiàn)為對(duì)不同國(guó)家或地區(qū)銀行業(yè)的影響，因此研究一國(guó)內(nèi)不同銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，應(yīng)主要考慮銀行機(jī)構(gòu)特征，即銀行治理對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制。

已有研究中考察商業(yè)銀行內(nèi)部治理對(duì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效影響的文獻(xiàn)汗牛充棟，但是考察商業(yè)銀行內(nèi)部治理對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平的影響及其作用機(jī)制的研究卻較為匱乏，而此類研究對(duì)新時(shí)代下商業(yè)銀行如何防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，從而維護(hù)金融體系的健康穩(wěn)定發(fā)展而言尤為重要。本研究以完善銀行內(nèi)部治理，關(guān)注股價(jià)波動(dòng)的特性為立足點(diǎn)，探討上市商業(yè)銀行公司內(nèi)部治理通過(guò)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)這一中間變量對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，研究結(jié)果從以下幾個(gè)方面作出貢獻(xiàn)：第一，在現(xiàn)有文獻(xiàn)方面，我們從董事會(huì)治理、股東會(huì)治理等多個(gè)角度提供了銀行內(nèi)部治理能夠降低銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。迄今，只有少量文獻(xiàn)考察了銀行治理與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，本研究將豐富這方面的研究?jī)?nèi)容。第二，在影響機(jī)制方面，本文以股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)為中間變量，通過(guò)研究這一傳導(dǎo)路徑具體分析影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)強(qiáng)弱的因素，深化了人們對(duì)股價(jià)波動(dòng)特性的認(rèn)識(shí)，進(jìn)而能夠另辟蹊徑地引起管理層對(duì)股票價(jià)格的重視。第三，在政策方面，能夠?yàn)樯鲜猩虡I(yè)銀行加強(qiáng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)控制提供一定的參考，有利于實(shí)現(xiàn)我國(guó)金融體系治理能力現(xiàn)代化。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

（一）銀行治理與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

銀行治理分為外部治理和內(nèi)部治理，由于銀行業(yè)具有高度管制的特性，外部監(jiān)管往往會(huì)使得管理者忽略銀行內(nèi)部治理，然而銀行內(nèi)部治理在近年來(lái)興起的公司治理中占有重要地位。曹廷求等發(fā)現(xiàn)，1997年爆發(fā)的亞洲金融危機(jī)促使管理者重新審視公司治理問(wèn)題[1]，這場(chǎng)危機(jī)使得金融危機(jī)的危害性和銀行體系的脆弱性充分暴露，從而相關(guān)管理者對(duì)危機(jī)產(chǎn)生的原因以及危機(jī)過(guò)后的危害防范給予了重視[2-4]。

張兆國(guó)等研究表明銀行治理能提高銀行會(huì)計(jì)信息的透明度，從而在銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范方面起到積極作用[5]。宋清華等研究發(fā)現(xiàn)，完善的銀行治理機(jī)制能對(duì)管理層的自利行為形成一定的約束[6]。孫麗霞的研究結(jié)果顯示，在現(xiàn)代經(jīng)營(yíng)管理中，由于所有權(quán)與經(jīng)營(yíng)權(quán)的分離，管理層作為商業(yè)銀行日常經(jīng)營(yíng)的主體對(duì)會(huì)計(jì)信息及經(jīng)營(yíng)狀況較為了解，但管理層與股東大會(huì)之間可能存在信息不對(duì)稱的現(xiàn)象，自利的管理層會(huì)損害公司股東的利益[7]。

近年來(lái)，我國(guó)學(xué)者不斷對(duì)商業(yè)銀行內(nèi)部治理與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。孔德蘭 等利用2000—2007年我國(guó)5家上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)做實(shí)證研究，結(jié)果顯示獨(dú)立董事比例、大股東控制力和資本充足率與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)呈顯著正相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)規(guī)模、特許權(quán)價(jià)值和財(cái)務(wù)杠桿與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)顯著正相關(guān)，而監(jiān)事會(huì)和董事會(huì)規(guī)模與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系[8]。曹艷華等在此基礎(chǔ)上將研究樣本擴(kuò)大為14家上市商業(yè)銀行后發(fā)現(xiàn)，管理層結(jié)構(gòu)、股權(quán)集中度和董事會(huì)規(guī)模與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)呈顯著相關(guān)關(guān)系[9]。盧嘉圓等以2002—2008年我國(guó)A股市場(chǎng)上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用面板模型進(jìn)行研究分析，從而得出適度擴(kuò)大銀行規(guī)模有利于降低上市商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)[10]。劉銀國(guó)等運(yùn)用14家上市商業(yè)銀行2006—2010年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)治理結(jié)構(gòu)、機(jī)制的不同與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有一定的相關(guān)關(guān)系。在此研究基礎(chǔ)之上，本文提出第一個(gè)研究假設(shè)[11]。

假設(shè)1：完善銀行治理有助于降低商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（二）銀行治理與商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)

從銀行治理的內(nèi)部機(jī)制方面來(lái)說(shuō)，銀行治理的本質(zhì)是公司所有者與經(jīng)營(yíng)者的約束與激勵(lì)的不斷制衡，而公司經(jīng)營(yíng)權(quán)的合理分配在一定程度上促使經(jīng)營(yíng)者為公司不斷創(chuàng)造價(jià)值。然而在近年來(lái)的研究發(fā)現(xiàn)中，良好的銀行治理不僅會(huì)不斷增加企業(yè)的價(jià)值，而且對(duì)商業(yè)銀行的股價(jià)波動(dòng)特征產(chǎn)生明顯的影響。完善的銀行治理有助于增強(qiáng)公司的信息透明度，而股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)是指不能被市場(chǎng)中的公開(kāi)信息所反映的部分，即表示反映股價(jià)波動(dòng)的個(gè)別信息。因此，公司信息越透明，越能充分反映股價(jià)中的個(gè)別信息，即增加股票價(jià)格所反映出的信息量，從而增加商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)占總波動(dòng)的比重。因此，從這一角度出發(fā)能夠通過(guò)商業(yè)銀行的股價(jià)波動(dòng)特征來(lái)反映其內(nèi)部治理的成果。

對(duì)于這一問(wèn)題，國(guó)內(nèi)外學(xué)者均進(jìn)行了深入的分析研究。從國(guó)外學(xué)者的研究來(lái)看，Bushee et al.認(rèn)為，信息披露的質(zhì)量和股東持有股票的數(shù)量有關(guān)，從而與股價(jià)的非系統(tǒng)性波動(dòng)有關(guān)[12]。Fan et al.通過(guò)對(duì)東南亞地區(qū)900多家公司的股票價(jià)格對(duì)公司利潤(rùn)的敏感程度與所有權(quán)結(jié)構(gòu)的關(guān)系進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，公司所有權(quán)的集中會(huì)降低股票價(jià)格對(duì)利潤(rùn)的敏感程度，這一結(jié)果說(shuō)明過(guò)于集中公司的所有權(quán)會(huì)妨礙有用的信息反映在公司股票中[13]。Ferreira et al.對(duì)反敵意兼并安排與股價(jià)有效性的關(guān)系進(jìn)行了研究論證，發(fā)現(xiàn)完善的公司治理能夠促進(jìn)信息流動(dòng)，從而增加商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)在風(fēng)險(xiǎn)總量中的比例，使得股價(jià)波動(dòng)盡量少受市場(chǎng)波動(dòng)的影響[14]。國(guó)內(nèi)學(xué)者蕭松華等的研究中，主要介紹了銀行產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)效率之間關(guān)系的相關(guān)理論，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分析與評(píng)價(jià)。雖然這些學(xué)者的研究?jī)?nèi)容不同，但均有一個(gè)特點(diǎn)，即通過(guò)了解公司內(nèi)部的相關(guān)信息，比如財(cái)務(wù)信息、管理層信息和股權(quán)結(jié)構(gòu)信息等，來(lái)判定公司治理的效果，從而了解股票價(jià)格的波動(dòng)特性[15]。李維安等闡述了商業(yè)銀行的公司治理具有一定的特殊性，并通過(guò)世界銀行公布的相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)不同國(guó)家的商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)與經(jīng)營(yíng)成果的關(guān)系進(jìn)行分析比較[16]。鑒于此，本文提出第二個(gè)研究假設(shè)。

假設(shè)2：銀行治理與股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)所反映的信息量正相關(guān)。

（三）商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

借鑒張湄等的研究?jī)?nèi)容與結(jié)果[17]，本文將進(jìn)一步分析商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的直接作用機(jī)制。由于公司股東較多地關(guān)注其獲利程度和面臨的風(fēng)險(xiǎn)，在這種情況下商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)更多地體現(xiàn)了公司股東對(duì)相關(guān)訊息波動(dòng)的反應(yīng)，即商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)程度越高，說(shuō)明公司股東對(duì)于這些信息所作出的反應(yīng)越大，同時(shí)這也說(shuō)明公司的管理層所得到市場(chǎng)反饋信息越多，促使其行為更加合理化、理性化。在此基礎(chǔ)上，由于商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)狀況在一定程度上與股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)存在關(guān)聯(lián)，而銀行的經(jīng)營(yíng)狀況在收益與風(fēng)險(xiǎn)之間得以體現(xiàn)，由于高風(fēng)險(xiǎn)高收益的關(guān)系，若銀行追求較高的收益，則其面臨的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)增大。

綜合以上分析，商業(yè)銀行內(nèi)部的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)越強(qiáng)烈，說(shuō)明市場(chǎng)向公司管理者傳遞的有效信息越豐富，管理層從市場(chǎng)得到的反饋就越充分，能夠較為合理地對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)戰(zhàn)略進(jìn)行調(diào)整，公司所面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)將會(huì)降低。據(jù)此，本文提出第三個(gè)假設(shè)。

假設(shè)3：股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)所反映的信息量與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)負(fù)相關(guān)。

（四）商業(yè)銀行股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在完善銀行治理降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)中的作用

商業(yè)銀行通過(guò)完善內(nèi)外部機(jī)制來(lái)提高內(nèi)部治理水平，從而增強(qiáng)銀行抵御系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的能力。近年來(lái)學(xué)者們研究發(fā)現(xiàn)，銀行治理往往通過(guò)一定的傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，而商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)就是重要傳導(dǎo)機(jī)制之一。銀行內(nèi)部機(jī)制的有效治理能夠提高股價(jià)中的個(gè)別信息量，增強(qiáng)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)，為決策者在面臨系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)提供必要的信息，有利于防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。張湄等以14家上市銀行數(shù)據(jù)為例，發(fā)現(xiàn)公司股價(jià)的波動(dòng)特性與銀行治理之間存在一定的相關(guān)性，并認(rèn)為可以通過(guò)股價(jià)的波動(dòng)特性來(lái)對(duì)銀行治理效果進(jìn)行測(cè)度，從而防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。其研究表明，公司第一大股東持股比例與股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)呈U形關(guān)系，即當(dāng)公司第一大股東的持股比例足夠高時(shí)，股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)也會(huì)提高，從而為公司提供更多的有效信息，以便于公司在面對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)作出正確決策[17]。辛清泉等以2003—2009年A股主板上市公司為研究樣本，分析了銀行治理的信息披露如何影響股價(jià)波動(dòng)性，研究表明公司內(nèi)部信息透明度越高，股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)就越高，從而能夠滿足公司外部投資者的信息需求，有利于銀行系統(tǒng)的穩(wěn)定[18]。另外，王薇研究認(rèn)為，銀行治理中的機(jī)構(gòu)投資者持股比例也會(huì)對(duì)股價(jià)的波動(dòng)產(chǎn)生影響，即機(jī)構(gòu)持股比例的增加會(huì)使得會(huì)計(jì)信息披露的質(zhì)量與股價(jià)波動(dòng)的相關(guān)關(guān)系增強(qiáng)，從而對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范產(chǎn)生影響[19]?；谏鲜鰧W(xué)者的研究，本文在前三個(gè)假設(shè)的基礎(chǔ)上提出第四個(gè)研究假設(shè)。

假設(shè)4：股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在銀行治理與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間發(fā)揮著顯著的中介效應(yīng)，銀行治理通過(guò)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生促進(jìn)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取平安銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、中國(guó)民生銀行、招商銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、交通銀行、中國(guó)工商銀行、中國(guó)建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、中信銀行14家滬深兩市上市商業(yè)銀行2007—2016年的年度面板數(shù)據(jù)，其中由于中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行和光大銀行等9家商業(yè)銀行上市時(shí)間較晚，研究中所需數(shù)據(jù)不足，因此不作為本次研究所選擇的樣本對(duì)象。在此基礎(chǔ)上借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)并結(jié)合本文研究的特點(diǎn)選取了反映我國(guó)上市商業(yè)銀行治理、股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)、系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)以及相關(guān)控制變量的15個(gè)變量指標(biāo)，共計(jì)1 890個(gè)原始樣本數(shù)據(jù)。

針對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，采用商業(yè)銀行的股票日收盤(pán)價(jià)作為衡量標(biāo)準(zhǔn)，并利用CoVaR模型對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，其中數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)上海證券交易所官方網(wǎng)站、中國(guó)深圳證券交易所官方網(wǎng)站和其他著名財(cái)經(jīng)網(wǎng)站（東方財(cái)富網(wǎng)、同花順網(wǎng)站等）;在銀行治理方面，董事會(huì)治理、股權(quán)結(jié)構(gòu)方面的數(shù)據(jù)主要來(lái)自各商業(yè)銀行年度報(bào)表中“公司治理”“董事會(huì)成員簡(jiǎn)介”“股東大會(huì)成員簡(jiǎn)介”及年度財(cái)務(wù)報(bào)表;相關(guān)控制變量數(shù)據(jù)來(lái)源于中華人民共和國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站、中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)官方網(wǎng)站及銀行年度財(cái)務(wù)報(bào)告。

本文主要所采用的統(tǒng)計(jì)軟件為Stata13.0。

（二）變量定義

1. 商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文基于Adrian和Brunnermeier提出的CoVaR模型，即以VaR模型為基礎(chǔ)，建立將銀行機(jī)構(gòu)相互之間的風(fēng)險(xiǎn)溢出關(guān)系考慮在內(nèi)的風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值模型來(lái)對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。CoVaR模型，表示在一定概率水平條件下，某一資產(chǎn)在特定時(shí)間內(nèi)的損失處于VaR水平時(shí)，其他資產(chǎn)組合最大的可能損失。根據(jù)兩位學(xué)者對(duì)CoVaR模型的定義，CoVaRijq表示當(dāng)某銀行j風(fēng)險(xiǎn)處于VaRqj水平下，銀行i所面臨的風(fēng)險(xiǎn)水平。由此可見(jiàn)，CoVaRijq表示金融機(jī)構(gòu)i關(guān)于金融機(jī)構(gòu)j的條件VaR，反映出當(dāng)金融機(jī)構(gòu)j處于極端不利狀況下，金融機(jī)構(gòu)i面臨的風(fēng)險(xiǎn)大小。所以，CoVaRijq可被定義為，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)j的無(wú)條件VaR給定的情況下金融機(jī)構(gòu)i的VaR，用條件概率分布q分位數(shù)則可定義為：

其中，0

從上述定義可看出：CoVaR從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)就是VaR;j對(duì)i的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)可通過(guò)CoVaRijq和VaRiq之間的相關(guān)關(guān)系來(lái)表述，CoVaRijq是i的總風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值水平，其中包含溢出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值和無(wú)條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值，為更加準(zhǔn)確地表述機(jī)構(gòu)i對(duì)金融機(jī)構(gòu)j變化的反應(yīng)程度，將溢出風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值表示為？駐CoVaRijq，因此這三者的關(guān)系可表示為：

運(yùn)用CoVaR模型來(lái)對(duì)商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)度十分有效，本文用商業(yè)銀行的股票日收盤(pán)價(jià)衡量風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值并對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了正向化處理。運(yùn)用此模型可計(jì)算出若某家銀行陷入困境則給其他相關(guān)聯(lián)銀行帶來(lái)的影響大小，能夠識(shí)別出研究中重要性較高的銀行。

2. 銀行治理綜合指標(biāo)。由于目前我國(guó)監(jiān)事會(huì)發(fā)展尚處于起步階段，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)來(lái)看，該指標(biāo)對(duì)研究所起作用并不顯著，故主要考慮董事會(huì)治理和股權(quán)結(jié)構(gòu)方面的變量。在董事會(huì)治理方面，選取董事會(huì)規(guī)模、獨(dú)立董事比例和董事會(huì)會(huì)議次數(shù)作為衡量指標(biāo);在股權(quán)結(jié)構(gòu)方面，選取股權(quán)集中度、股東權(quán)益率和前三大股東持股比例作為衡量指標(biāo)[20]。本文借鑒孫麗霞的方法[7]，將董事會(huì)規(guī)模（BDS）、獨(dú)立董事比例（PID）、董事會(huì)會(huì)議次數(shù)（BDM）、股權(quán)集中度（OC）、股東權(quán)益率（ER）、前三大股東持股比例（TOP3）、銀行業(yè)景氣指數(shù)（BBI）和資本充足率（CAR）這8個(gè)指標(biāo)通過(guò)運(yùn)用主成分分析法來(lái)構(gòu)建出一個(gè)反映公司治理水平的綜合指標(biāo)（CG）[21]。

檢驗(yàn)樣本數(shù)據(jù)是否具備做主成分分析的條件。目前學(xué)者研究中，主要運(yùn)用KMO測(cè)度和巴特利特球檢驗(yàn)這兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)。KMO測(cè)度計(jì)算出的數(shù)值變化范圍在0～1，若KMO的值較小，則表明其不符合運(yùn)用主成分分析。一般情況下，指標(biāo)值>0.7時(shí)數(shù)據(jù)較好。巴特利特球檢驗(yàn)是通過(guò)對(duì)相關(guān)矩陣整體進(jìn)行檢驗(yàn)，若為單位陣，則零假設(shè)成立。將觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO測(cè)度和巴特利特球檢驗(yàn)，其結(jié)果顯示Bartletts檢驗(yàn)結(jié)果為拒絕原假設(shè)，KMO測(cè)度數(shù)值為0.798。因此，我國(guó)上市商業(yè)銀行治理的數(shù)據(jù)符合主成分分析的條件。

對(duì)變量之間的相關(guān)關(guān)系抽象出關(guān)系矩陣。這一步驟則運(yùn)用軟件自動(dòng)生成。得出相關(guān)關(guān)系矩陣的特征值、貢獻(xiàn)率和累計(jì)貢獻(xiàn)率，確定主成分的個(gè)數(shù)，如表1所示。

表1中主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為85.062%>85%，損失的信息在可接受范圍內(nèi)，且各主成分的特征值均大于1。根據(jù)主成分荷載矩陣（表2）可得出3個(gè)主成分的表達(dá)式，根據(jù)各個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率和特征值確定各主成分的系數(shù)，從而利用特征值加權(quán)得出綜合因子（CG）。

3. 股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)。通過(guò)這一指標(biāo)主要能分析出商業(yè)銀行內(nèi)部的股價(jià)波動(dòng)與市場(chǎng)整體波動(dòng)的非同步性，闡述了股東對(duì)公司上層相關(guān)信息的變化狀況。計(jì)算方法如下：

在計(jì)算過(guò)程中，通過(guò)選取各銀行每日交易的收盤(pán)數(shù)據(jù)得出日收益率，在此基礎(chǔ)上減去同期無(wú)風(fēng)險(xiǎn)部分的利率，從而得到超額收益率rid。其中，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率是由當(dāng)期定期存款利率進(jìn)行折算得出。若在上海證券交易所交易，則用上證綜指收益率作為市場(chǎng)收益率，減去無(wú)風(fēng)險(xiǎn)部分的利率，得出市場(chǎng)超額收益率。以此類推，可得出？滓2mt和？滓2im，t。將計(jì)算出的數(shù)值代入公式（4），得出股票i在t時(shí)期的特有方差？滓2ie，t。再把？滓2ie，t和？滓2it代入公式（3）即可得出股價(jià)的非系統(tǒng)性波動(dòng)變量？鬃i，d。

4. 控制變量。在宏觀經(jīng)濟(jì)變量方面，本文選取GDP的增長(zhǎng)率這一指標(biāo)進(jìn)行衡量。在微觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)方面，主要采用銀行資產(chǎn)規(guī)模（Size），由各商業(yè)銀行的總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)得出;不良貸款率（NPL），反映商業(yè)銀行的不良貸款的情況，在一定程度上影響商業(yè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

本文涉及的變量、定義及相關(guān)解釋具體如表3所示。

（三）模型構(gòu)建

本文通過(guò)構(gòu)建以下4個(gè)模型來(lái)檢驗(yàn)本文所提出的研究假設(shè)：

四、實(shí)證研究

（一）樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

本文樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。商業(yè)銀行治理綜合指標(biāo)（CG）的極大值為2.491 8，極小值為-2.340 5，均均值為-0.507 9，說(shuō)明銀行治理水平差異較大，而整體治理水平有待提高。股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)（？追），極大值為10.564 9，極小值為4.076 2，標(biāo)準(zhǔn)差為1.290 6，表明商業(yè)銀行對(duì)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)關(guān)注較少。商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)（CoVaR）的極大值為2.958 0，極小值為0.047 4，均值為0.751 2，說(shuō)明商業(yè)銀行整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平較低，但部分商業(yè)銀行面臨較高的風(fēng)險(xiǎn)水平。

（二）面板單位根檢驗(yàn)

參照陳守東等運(yùn)用單位根檢驗(yàn)的方法，分別對(duì)銀行治理綜合指標(biāo)、股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)和商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)序列進(jìn)行了面板單位根檢驗(yàn)，通過(guò)檢驗(yàn)是否存在單位根來(lái)判定模型的平穩(wěn)性[22]，具體結(jié)果如表5所示。

由檢驗(yàn)結(jié)果可知，銀行治理、股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)與商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的統(tǒng)計(jì)量均強(qiáng)烈拒絕面板包含單位根的原假設(shè)，即面板數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的。

（三）回歸分析

1. 銀行治理對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。表6為商業(yè)銀行的公司治理對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸結(jié)果。在對(duì)其他相關(guān)變量進(jìn)行控制的前提下，銀行治理綜合指標(biāo)CG的回歸系數(shù)為-0.018 5，在1%置信水平下顯著，意味著該模型可有效解釋其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，即完善商業(yè)銀行的公司治理會(huì)降低其風(fēng)險(xiǎn)水平。

銀行規(guī)模的系數(shù)值在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大能提高對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范能力，從而降低其所面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。NPL的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明商業(yè)銀行的不良貸款率過(guò)高可能會(huì)加劇整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。另外，GDP的回歸結(jié)果系數(shù)為負(fù)，表明我國(guó)經(jīng)濟(jì)整體的蓬勃發(fā)展有利于降低風(fēng)險(xiǎn)，從而提升我國(guó)商業(yè)銀行對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)能力。因此假設(shè)1成立。

2. 銀行治理對(duì)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)的影響。在對(duì)其他變量進(jìn)行控制的前提下，銀行治理綜合指標(biāo)CG的系數(shù)值在5%置信水平下顯著為正，為0.099 4，這表明對(duì)于我國(guó)上市商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，董事會(huì)結(jié)構(gòu)的完善以及股權(quán)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化使得其股價(jià)對(duì)市場(chǎng)的不同步性會(huì)顯著增加，從而為投資者提供較多的市場(chǎng)信息。銀行資產(chǎn)規(guī)模Size的系數(shù)值在1%水平下顯著為負(fù)，說(shuō)明銀行規(guī)模越大，股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)越低，從而商業(yè)銀行內(nèi)部越難以有效治理，這一結(jié)論與學(xué)者張湄等的研究結(jié)論相一致[17]。NPL的系數(shù)值在5%置信水平下顯著為正，說(shuō)明銀行不良貸款率在一定程度上能夠反映市場(chǎng)上股價(jià)的相關(guān)信息，從而為公司的管理層在進(jìn)行決策時(shí)提供幫助。除此之外，GDP的系數(shù)值在1%的水平下顯著為正，表明我國(guó)整體經(jīng)濟(jì)的良好運(yùn)行能夠促進(jìn)公司的發(fā)展逐步趨于成熟穩(wěn)定。因此，假設(shè)2成立。

3. 股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。從公式（10）的結(jié)果可看出，股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)的系數(shù)值顯著為負(fù)，這表明商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)越大，越能提供反映市場(chǎng)變化的信息，其所面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)越小，這與學(xué)者盧嘉圓的結(jié)論基本一致[20]。

銀行規(guī)模系數(shù)值為負(fù)，說(shuō)明銀行適度擴(kuò)大規(guī)模有利于防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。NPL的系數(shù)值顯著為正，表明銀行不良貸款率的增加或?qū)е裸y行面臨更大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而在此模型中，GDP對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響并不顯著。

4. 股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在銀行治理對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響中的作用。根據(jù)溫忠麟的理論研究，公式（9）和（10）的檢驗(yàn)結(jié)果已經(jīng)說(shuō)明銀行治理對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響至少有一部分是通過(guò)股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)的，即存在股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)于銀行治理和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)[23]。

公式（11）反映了中介變量股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)發(fā)揮作用的效果。股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)的系數(shù)為0.012 2，在5%的水平下顯著，同時(shí)，銀行治理的系數(shù)變成了-0.021 5，其對(duì)應(yīng)的p值由之前的小于0.01變成了小于0.05，雖然仍為顯著，但其顯著性水平明顯下降。由此可看出股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在銀行治理和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在著明顯的部分中介效應(yīng)。

學(xué)者溫忠麟等提出運(yùn)用系數(shù)估計(jì)值的計(jì)算公式能夠得出中介效應(yīng)、中介效應(yīng)與直接效應(yīng)之比和其與總效應(yīng)之比，來(lái)對(duì)中介效應(yīng)的大小進(jìn)行衡量[24]。按照公式（8）～（11）的實(shí)證結(jié)果來(lái)看，股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)于銀行治理和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)為0.001 2，中介效應(yīng)占總效應(yīng)比重為5.34%，中介效應(yīng)占直接效應(yīng)的比重為5.64%。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

以上文的研究為基礎(chǔ)，本文選取我國(guó)上市商業(yè)銀行的內(nèi)部薪酬激勵(lì)指標(biāo)作為代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，運(yùn)行數(shù)據(jù)結(jié)果與上述結(jié)論稍有偏差，但不影響基本假設(shè)。除此之外，檢驗(yàn)過(guò)程中綜合運(yùn)用了固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果與主要結(jié)論基本相符。

五、結(jié)論與建議

本文以對(duì)國(guó)內(nèi)外相關(guān)學(xué)者的研究進(jìn)行文獻(xiàn)綜述為基礎(chǔ)提出研究假設(shè)，結(jié)合我國(guó)上市商業(yè)銀行的自身特征，選取2007—2016年14家具有代表性的商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，對(duì)商業(yè)銀行治理、股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響進(jìn)行了研究分析。研究結(jié)果表明：我國(guó)上市商業(yè)銀行的有效治理有助于降低其面臨的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，提高商業(yè)銀行對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)能力，這一結(jié)論說(shuō)明我國(guó)上市商業(yè)銀行的公司治理起到了防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)這一基本職能;商業(yè)銀行的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)在此影響過(guò)程中，起到了一定的傳導(dǎo)作用，銀行治理的完善會(huì)使得股價(jià)的非系統(tǒng)性波動(dòng)增強(qiáng)，從而能為商業(yè)銀行防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提供有用的參考依據(jù)，有利于降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

基于前文的理論分析和實(shí)證研究，我們從完善商業(yè)銀行公司治理和關(guān)注股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)兩個(gè)方面提出相關(guān)政策建議：

1. 優(yōu)化內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)以提高商業(yè)銀行治理效率。商業(yè)銀行面臨日益激烈的競(jìng)爭(zhēng)和挑戰(zhàn)，董事會(huì)規(guī)模較小或董事會(huì)會(huì)議次數(shù)較少，不能滿足商業(yè)銀行日益快速發(fā)展的需求，因此商業(yè)銀行應(yīng)適度擴(kuò)大董事會(huì)規(guī)模、適當(dāng)增加董事會(huì)會(huì)議次數(shù)，適當(dāng)擴(kuò)大公司獨(dú)立董事比例，提高董事會(huì)的獨(dú)立性。通過(guò)引進(jìn)經(jīng)濟(jì)、金融、法律等方面的專家來(lái)優(yōu)化公司董事會(huì)的人員構(gòu)成，從而增強(qiáng)董事會(huì)的獨(dú)立性和風(fēng)險(xiǎn)防范水平[25]。另外，在權(quán)利分配時(shí)將員工、債權(quán)人等利益相關(guān)者納入分配范圍可能更為有利于優(yōu)化銀行內(nèi)部結(jié)構(gòu)，將商業(yè)銀行的權(quán)利在股東、債券持有者、公司員工及同業(yè)之間按適當(dāng)?shù)谋壤M(jìn)行分配[26]。

2. 關(guān)注商業(yè)銀行股票價(jià)格的波動(dòng)特性，通過(guò)分辨有用的信息完善內(nèi)部治理。商業(yè)銀行應(yīng)不斷完善信息披露制度，為投資者提供較為全面真實(shí)并且及時(shí)的信息，使得相關(guān)投資者能夠根據(jù)相關(guān)信息對(duì)決策行為進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)整。同時(shí)，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)信息披露監(jiān)管，使得商業(yè)銀行的利益相關(guān)者具有一定的信息優(yōu)勢(shì)[27]。然而，僅有良好的信息環(huán)境不足以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)的復(fù)雜多變，在分析股價(jià)的波動(dòng)特性時(shí)，商業(yè)銀行還應(yīng)分清是噪音還是信息造成的股價(jià)非系統(tǒng)性波動(dòng)，不斷搜集整理并合理利用信息，從而有助于商業(yè)銀行由非理性的噪音交易向理性的信息交易進(jìn)行轉(zhuǎn)變。

參考文獻(xiàn)：

[1]曹廷求，王營(yíng).特許權(quán)價(jià)值、公司治理機(jī)制和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[J].金融論壇，2010（10）：12-18.

[2]郝臣，李維安，王旭.中國(guó)上市金融機(jī)構(gòu)是否有效治理——風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)視角[J].現(xiàn)代財(cái)經(jīng)，2015（11）：12-21.

[3]郝臣，崔光耀，秦曉天.上市商業(yè)銀行公司治理與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系研究[J].資本觀察，2016（2）：60-66.

[4]曹廷求，王營(yíng)，馬莉.外部環(huán)境、治理機(jī)制與銀行風(fēng)險(xiǎn)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2011（10）：150-155.

[5]張兆國(guó)，劉曉霞，邢道勇.公司治理結(jié)構(gòu)與盈余管理——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].中國(guó)軟科學(xué)，2009（1）：122-133.

[6]宋清華，曲良波，陳雄兵.中國(guó)商業(yè)銀行規(guī)模、治理與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的實(shí)證研究[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2011（11）：57-70.

[7]孫麗霞.公允價(jià)值層級(jí)、銀行公司治理與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)——基于我國(guó)14家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)[J].財(cái)會(huì)通訊，2017（6）：28-31.

[8]孔德蘭，董金.公司治理機(jī)制對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的實(shí)證分析[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2008（11）：38-42.

[9]曹艷華，牛筱穎.上市銀行治理機(jī)制對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響[J].金融論壇，2009（1）：43-48.

[10]盧嘉圓，孔愛(ài)國(guó).市場(chǎng)約束、商業(yè)銀行治理與風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)證研究[J].金融研究，2010（5）：102-115.

[11]劉銀國(guó)，張琛.基于公司治理的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)研究[J].經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2011（7）：80-84.

[12]BUSHEE J B， NOE C F. Corporate disclosure practices，institutional investors and stock return volatility[J].Journal of accounting research，2000（25）：171-202.

[13]FAN J，WONG T J. Corporate ownership structure and the informativeness of accounting earnings in East Asia[J].Journal of accounting and economies，2002（33）：401-425.

[14]FERREIRA M A， LAUX P A. Corporate governance idiosyneratic risk and information flow[J].Journal of finance，2007（2）：951-989.

[15]蕭松華，劉明月.銀行產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)與效率關(guān)系理論評(píng)析[J].國(guó)際金融研究，2004（5）：4-10.

[16]李維安，曹廷求.商業(yè)銀行公司治理——基于商業(yè)銀行特殊性研究[J].南開(kāi)學(xué)報(bào)，2005（1）：83-89.

[17]張湄，孔愛(ài)國(guó).商業(yè)銀行治理與股價(jià)波動(dòng)關(guān)系的實(shí)證研究[J].復(fù)旦學(xué)報(bào)，2010（5）：101-108.

[18]辛清泉，孔東民，郝穎.公司透明度與股價(jià)波動(dòng)性[J].金融研究，2014（10）：193-206.

[19]王薇.會(huì)計(jì)信息質(zhì)量、機(jī)構(gòu)投資者與股價(jià)波動(dòng)性[J].財(cái)政監(jiān)督，2015（11）：26-30.

[20]盧嘉圓.投資者對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的治理作用[D].上海：復(fù)旦大學(xué)，2009.

[21]彭浩.基于主成分分析的廣西碳排放影響因素實(shí)證研究[J].浙江農(nóng)業(yè)科學(xué)，2017（10）：1794-1797.

[22]陳守東，張丁育.我國(guó)銀行治理特征與銀行穩(wěn)健性的關(guān)系研究[J].南京農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2015（1）：99-127.

[23]溫忠麟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014（5）：731-745.

[24]溫忠麟，侯杰泰，張雷.調(diào)節(jié)效應(yīng)與中介效應(yīng)的比較和應(yīng)用[J].心理學(xué)報(bào)，2005（2）：268-274.

[25]陳旭.基于利益相關(guān)者視角的商業(yè)銀行公司治理與經(jīng)營(yíng)績(jī)效研究[D].湘潭：湘潭大學(xué)，2016.

[26]張巖.我國(guó)商業(yè)銀行董事會(huì)治理與風(fēng)險(xiǎn)管理能力研究[D].昆明：云南財(cái)經(jīng)大學(xué)，2012.

[27]林忠國(guó)，韓立巖，李偉.股價(jià)波動(dòng)非同步性——信息還是噪音？[J].管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2012（6）：68-81.

責(zé)任編輯：王冬年