公允價值層級、銀行公司治理與銀行系統性風險
——基于我國14家上市商業銀行的面板數據

鄭州大學西亞斯國際學院商學院 孫麗霞

公允價值層級、銀行公司治理與銀行系統性風險
——基于我國14家上市商業銀行的面板數據

鄭州大學西亞斯國際學院商學院 孫麗霞

本文基于公允價值層級等相關理論，以2009-2015年我國14家上市商業銀行相關數據為研究樣本，分析了公允價值層級信息、銀行公司治理與銀行系統性風險之間的關系。研究發現：按第一、二、三層級計量的公允價值資產以及按第二、三層級計量的公允價值負債對銀行系統性風險的正向作用明顯，且逐層增加；完善的銀行公司治理有助于抑制三個層級公允價值資產和負債對銀行系統性風險的不利影響，且抑制作用也逐層提高。根據結論的啟示，商業銀行應充分披露公允價值各層級相關信息，努力完善銀行公司治理機制，提高公允價值各層級信息透明度及質量，以防范銀行系統性風險和維護金融穩定。

公允價值層級 銀行系統性風險 銀行公司治理 MES模型

一、引言

當前，經濟全球化和金融自由化趨勢日益深化，各國資本市場的發展步入快車道，資本市場之間的關聯度日益加深，資本市場的國際化促進了財務報告國際趨同，而這有助于促進資本市場健康發展，并提高會計信息質量。在評價會計信息質量時，其可靠性作為最重要的質量特征之一，受到廣泛的研究與關注。美國財務會計準則委員會（FASB）經過多年的討論與研究于2006年9月發布《公允價值計量》準則（FAS157）。FAS157核心是將公允價值及其估值技術分成三個層級，該理論的提出重在解決公允價值計量的可靠性問題。2014年1月，我國財政部發布《企業會計準則第39號—公允價值計量》也提出了適應于我國的公允價值層級理論，這進一步提高了我國財務報告準則與國際準則的趨同。由于我國公允價值分層計量的運用時間較短，加之上市公司的披露意愿不一以及無統一的披露形式，目前大多數上市公司對于公允價值層級信息的披露程度具有較大的差異性。相對來說，目前只有銀行業等金融機構較多的披露了公允價值層級信息，但在計量過程中仍然存在計量誤差、估值模型運用異質性以及相關會計假設的主觀性特性等局限性（毛志宏等，2015），這不僅會影響外部市場參與者對公允價值不同層級披露信息的認知程度，也會影響自身的風險管理。

銀行作為公允價值分層計量及應用的重要參與者，在具體的公允價值分層計量過程中仍存在一定程度的信息不對稱，這可能會誘使管理層濫用估值技術和隨意劃分資產與負債，潛在的增加財務報表波動，提高金融機構的系統性風險。本質上，商業銀行是經營風險的企業，而完善公司治理機制作為防范風險的有效制度設計已得到廣泛的認可。特別是，在公允價值分層信息披露中，完善的公司治理機制能有效的監督和激勵管理層，抑制管理層的財務舞弊行為（Bebchuk，2010）。另外，完善的公司治理能有效促使管理層披露更多且更真實的公允價值計量信息，有助于降低信息不對稱程度，并降低系統風險（錢先航等，2015）。因而，研究公允價值層級計量、銀行公司治理機制對銀行系統性風險的影響對于銀行風險管控和維護金融穩定具有重要的實踐意義。

近年來，公允價值層級理論及其應用問題引起了國外學者的關注，相關研究主要集中于信息透明度、價值相關性以及股價同步性等方面。Riedl和Serafeim（2011）認為，按第一、二、三層級計量的公允價值資產與負債，其財務信息透明度逐層降低，且流動性也逐層降低。Goh等（2009）研究發現，第一層級的公允價值凈資產比第二層級更有價值，而第二、三層級并無顯著差別。Song等（2010）發現，三個層級的公允價值金融工具皆與股價緊密相關，但第三層級的顯著性比第一、二層級低。與發達國家在公允價值層級領域的研究相比，我國學術界對其研究還較少，且大都集中于理論研究，而實證研究的文獻較少。因而，本文借鑒Acharya等（2011）提出的MES度量方法來度量銀行系統性風險，通過構建公司治理機制的綜合化指標來表征銀行公司治理水平，并研究公允價值層級、銀行公司治理機制對銀行系統性風險的影響，以期為維護我國銀行業穩定及銀行風險監管提供思路。

二、理論分析與研究假設

（一）公允價值層級對銀行系統性風險的影響基于FAS157的公允價值層級理論，其初衷是解決公允價值估計的可靠性問題，雖然該理論的運用提高了會計信息透明度，提高了財務決策的有效性（楊敏，2013），但仍然存在較大的不確定性，并隱含較大的系統風險。

二是公允價值在計量過程中采用的估值技術可能會介入管理層主觀因素的影響，計量過程中隱含的操縱與模型誤差可能會對公允價值估計的可靠性產生不利影響，并可能成為風險的來源。由于我國資本市場發育并不完善，對于高層級的公允價值計量（特別是第二、三層級）缺乏足夠的價格信息，對其計量大多數時候只能采用估值技術。而銀行的具體估值技術及過程并不需要披露在財務報告中，而且實際計算過程與結果也不可復制，因而外界無法很好的監督銀行管理層出于特殊目的的主觀劃分。因此，銀行管理層估值技術的選擇以及隨意劃分金融資產或負債將導致的財務報表波動，這通過投資者的非理性市場參與可能提高銀行系統性風險?；诖?，本文提出第一個研究假設：

假設1：第一、二、三層級公允價值資產或負債對銀行系統性風險的影響逐層遞增

（二）公司治理機制在公允價值層級影響銀行系統性風險中的作用由于經營權與所有權的分離，作為銀行日常經營的主體，管理層對銀行經營情況及其會計信息更為了解，股東與管理層之間往往存在信息不對稱，管理層出于私利可能會損害股東的利益。但是，完善的銀行公司治理機制能有效約束管理層因利益不一致、信息不對稱而出現的自利、短視等道德問題（向凱等，2004），還能提高會計信息透明度（張兆國等，2009），進而可能有助于防范風險。

一方面，完善的銀行公司治理能提高公允價值層級信息輸入值的透明度及可靠性。當公允價值計量的輸入值來源于不存在活躍市場報價的價格信息時，輸入值的估計要借助估值模型，而運用該主觀性估值模型無法避免的將影響公允價值可靠性，可能淪為管理層達到特殊目的的工具，同時，也可能觸發銀行出現更高的風險。由于高層級的公允價值金融工具有更低的可靠性與透明度，因而其操作空間更大。而完善的銀行公司治理可提高銀行財務信息披露質量，通過內外部的監督與激勵，識別和抑制管理層偏差，不僅可以通過限制管理層主觀臆斷為計量公允價值層級信息提供可靠且更為客觀的數據，而且能減少估值技術與過程的信息不對稱程度，降低道德風險，從而加強銀行的風險管理。另一方面，完善的銀行公司治理能有效約束管理層的主管臆斷行為。公允價值計量存在的不確定性容易誘使管理層運用其自主權來編制滿足自身薪酬和聲譽的有偏差的財務報告（Aboody等，2006），完善的銀行公司治理對公允價值估值的監督在一定程度上能糾正這種偏差。相比低層級的公允價值資產和負債，高層級的公允價值資產與負債的信息不對稱程度更大，可驗證性更差，而被操縱的空間更大，公司治理付出同樣的成本得到的邊際效果更大，從而相對更好的提高基礎數據的可靠性，提高公允價值層級信息質量，更大程度的降低財務報表波動以及防范系統性風險。因而，完善的銀行公司治理有助于提升會計信息質量、降低信息不對稱和信息風險，抑制管理層主管臆斷，從而有助于抑制公允價值層級對銀行系統性風險的不利作用。結合研究假設1，本文提出研究假設2：

假設2：完善的銀行公司治理會抑制按公允價值計量的資產或負債對銀行系統性風險的不利作用，且抑制作用逐層增加。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源本文以14家上市商業銀行為樣本，由于中國農業銀行和光大銀行上市較晚，故將其剔除并進行如下處理：（1）剔除公允價值資產和負債同時不存在以及沒有披露完整公允價值層級數據的年度；（2）由于在測算MES時要求的時間跨度不能太短，一般不少于1年（如果天數過少，會嚴重影響MES的穩健性），采用的時間應當越長越好；（3）對數據進行1%與99%分位的截尾（winsorize）處理。考慮到我國新會計準則于2007年1月1日開始實行，同時考慮到具體的公允價值三層級數據的可獲得性，本文的樣本區間為2009年1月1日至2015年12月31日。本文處理數據用到的軟件有Ox Metrics6.01及STATA10. 0。本文數據中各公允價值層級的公允價值資產與負債等數據均來自于手工搜集所選樣本上市商業銀行的年度財務報告，其他數據則來源于WIND和CSMAR數據庫。

（二）變量定義

一方面，小麥的現代化種植需要大量的理論和科學知識做支撐，即需要專業技術人員的指導和操作。另一方面，春夏交替季節是防止病蟲害的最佳時間，此階段對勞動力的需求非常突出，而目前大多數青年人都不愿從事農業生產工作，尤其是學歷較高的青年，這不僅造成勞動力短缺，同時也影響小麥種植和病蟲害防治的技術性與專業性。

則單個金融機構對整個金融系統的損失的邊際貢獻為：

為計算MES，本文運用Brownlees和Engle（2011）提出的DCC-GARCH模型來估計。要計算MES，需要估計波動率、相關系數以及兩個尾部期望，本文運用TARCH模型計算動態的波動率，運用動態條件相關系數（DCC）模型計算商業銀行收益與市場收益之間的相關系數算，運用非參數估計方法計算尾部期望（范小云等，2011）。

（2）公允價值層級。由于商業銀行財務報表中披露的第一、二、三層級公允價值資產與負債數值很大，本文將其分別除以總資產和總負債進行處理，并將FVA1、FVA2、FVA3定義為第一、二、三層級公允價值計量的資產與總資產的比值，FVL1、FVL2、FVL3分別為按第一、二、三層次公允價值計量的負債與總負債的比值。

（3）銀行公司治理綜合指標。本文借鑒韓立巖和劉博研（2011）的方法，將CEO與董事會主席是否為同一人、第一大股東持股比例、第二至第十大股東持股比例之和、董事會的規模、獨立董事的比例、是否國有控股、管理層持股比例和董事、監事及高管薪酬、赫芬達爾指數以及行業內競爭者的數量等十個指標進行主成分分析方法構建一個反映公司治理水平的綜合指標（CG），用以反映銀行公司治理水平。

（4）控制變量。具體包括：宏觀經濟變量，主要采用GDP的增長率衡量。微觀財務指標，主要有：銀行規模（SIZE），用總資產的自然對數表示；杠桿率（Leverage），為負債與總資產的比值；總資產收益率（ROA），即凈利潤與總資產之比表征商業銀行的盈利能力；不良貸款率（NPL），銀行不良資產也是影響銀行系統性風險的重要因素。

（三）模型構建本文根據模型1和模型2對本文提出的研究假設進行檢驗：

四、實證分析

（一）描述性統計表1為文中所涉變量的描述性統計結果。從銀行系統性風險來看，MES均值為0.039，最小值為0.021，最大值為0.046。樣本中第一、二、三層級公允價值資產FVA1、FVA2、FVA3的均值分別為0.035、0.072及0.018，說明14家上市商業銀行披露的以公允價值計量的三個層級資產占總資產的比例分別為3.5%、7.2%及1.8%，且主要集中在第二層級。第一、二、三層級公允價值負債FVL1、FVL2及FVL3的均值說明金融機構披露的以公允價值計量的負債占總負債的比重為0.2%、2.8%及4.7%，第二、三層級披露的相對較多。

表1 主要變量的描述性統計分析結果

（二）回歸分析表2為公允價值層級對系統性風險影響的回歸結果。在控制其他變量的前提下，FVA1、FVA2及FVA3的回歸系數分別為0.626、0.808與1.231，都在5%置信水平下顯著，說明第三層級公允價值資產的增加會提高銀行系統性風險，且逐層提高。另外，FVL1、FVL2及FVL3的回歸系數分別為2.146、1.156與1.464，說明第一、二、三層級公允價值負債的增加會提高銀行系統性風險，但前者不顯著，可能是由于公允價值第一層級負債比較少的緣故，而后兩者在5%水平下顯著。表3中的回歸系數的Wald檢驗結果表明公允價值層級資產與負債的回歸系數具有顯著的差異性，即第一、二、三層級資產以及第二、三層級負債對銀行系統性風險的提升作用逐層增加，從而驗證了假設1。由于輸入參數設置和估值技術受到的計量誤差及管理層主觀作用的影響，其公允價值可靠性也逐漸降低，信息不對稱程度遞次增加，由于受到“大而不倒”隱性監管政策的影響，這可能給銀行帶來很大的道德風險，從而隱含了巨大的系統性風險。

從其他控制變量的回歸結果來看，Size的系數值在5%水平下顯著為負，我國的上市銀行往往受政府隱性擔保及政策優惠的作用能降低對系統性風險的邊際影響。Roa的系數顯著為負，說明盈利能力強的銀行，其發生系統性風險的概率也大大降低。Lev的系數顯著為正，說明高資產負債率會提高銀行系統性風險，由于高負債銀行往往更容易發生危機，隱含發生系統性風險的概率也較大。NPL的系數顯著為負，表明不良貸款率為抑制銀行系統性風險，這與郭衛東（2013）的結論一致，主要是不良率越高的銀行往往資本金越不足，其放貸沖動會得到有效抑制，進而降低系統性風險。而Gdpr的系數也顯著為負，說明宏觀經濟向好會降低銀行系統性風險。

表2 公允價值層級對銀行系統性風險的影響

表4為銀行公司治理機制在公允價值層級對銀行系統性風險影響中作用的回歸結果。從銀行公司治理與公允價值層級資產與負債的系數來看，銀行公司治理與公允價值第一、二、三層級資產的系數分別為-0.418、-0.557及-0. 906，都在5%水平下顯著，說明銀行公司治理會顯著降低公允價值三個層級資產對銀行系統性風險的負向影響，且影響逐層遞增。銀行公司治理與公允價值第一、二、三層級負債的系數分別為-0.011、-0.176及-0.359，都在5%水平下顯著，說明銀行公司治理也會顯著降低公允價值三個層級負債對銀行系統性風險的不利作用，且逐層影響遞增，從而驗證了研究假設2。上文表明，按不同層級計量的公允價值資產與負債的增加會顯著提高銀行系統性風險，而銀行公司治理能有效抑制管理層主管偏差以及信息不對稱，有助于銀行穩定，降低銀行發生系統性風險的可能性。

（三）穩健性檢驗在上文研究的基礎上，本文對研究結果做了穩健性檢驗。由于本文為截面和時間混合的面板數據，本文除了采用混合OLS回歸之外，還運用固定效應模型和隨機效應模型對上文的模型進行檢驗，穩健性檢驗結果表明上文中得出的結論一致。

五、結論

本文基于FAS 157的公允價值層級理論，以我國14家上市商業銀行2009年至2015年的相關財務數據為研究樣本，實證研究了公允價值層級、銀行公司治理機制與銀行系統性風險之間的關系。實證研究結果表明：第一，受輸入參數設置和估值技術的計量誤差及管理層主觀劃分作用影響，按第一、二、三層級計量的公允價值資產以及按第二、三層級計量的公允價值負債對銀行系統性風險的提升作用依次增加，但第一層級負債的影響并不顯著；第二，完善的銀行公司治理機制能顯著降低公允價值三個層級資產與負債對銀行系統性風險的不利作用，且抑制作用依次提高。

表4 公允價值層級、審計質量與銀行系統性風險

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（編輯 彭文喜）