農村商業銀行風險、經營績效與治理結構關系研究

郭方+相廣平

摘要：文章選取33家農村商業銀行2006年-2015年數據，采用全樣本和分區域面板數據的最小二乘（OLS）、固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型等方法，研究風險、經營績效與治理結構間的關系。

關鍵詞：農村商業銀行；銀行風險；經營績效；治理結構

一、 研究設計

選擇33家農商行2006年～2015年樣本數據，研究農商行風險、經營績效和治理結構。樣本數據來源于wind數據庫和各銀行網站的公開信息（年度報告、信息披露等）。

農商行多為非上市銀行，信貸業務占比較大，面臨的風險主要是信貸風險，選取不良貸款率（npl）作為度量農商行風險指標，數值越大風險越高。選取Z值衡量銀行破產風險，作為農商行風險的替代指標進行穩健性檢驗。資產收益率（roa）等于凈利潤/平均總資產，數值越大說明銀行經營績效越好。選取最大股東持股比例（lshp）衡量其股權集中度，選取董事會人數（bn）和獨董占比（ibp，等于獨立董事人數占董事會人數的比重）衡量董事會的規模和決策效率，董事會人數越多，獨董占比越大，說明銀行董事會規模越大，決策效率越高。

研究農商行風險承擔與業務多元化、經營績效關系時，還需加入如下控制變量。銀行年末總資產自然對數（lna）衡量農商行規模。熵指數（ei）度量銀行多元化經營程度。凈利差（nit）衡量銀行存貸業務經營水平，等于凈利息收入/平均總資產。資本充足率（ca）衡量銀行資本監管情況。貸存比（ld）反映銀行資產配置效率，等于年末貸款余額/年末存款余額。經營期限越長，管理水平相對越高，風險水平一般越低，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、 實證分析

1. 模型設定。回歸模型1和模型2的被解釋變量均為不良貸款率。模型1的解釋變量為資產收益率、最大股東占比、董事會人數和獨董占比，并加入總資產對數、熵指數、凈利差、資本充足率、貸存比和成立期限等影響銀行風險的控制變量。模型2在模型1變量基礎上增加了最大股東占比平方（lshp2）作為解釋變量，分析股權集中度與銀行風險之間的非線性關系。

2. 描述性統計。樣本描述性統計結果顯示，農商行不良貸款率均值為2.22%，標準差2.49，不同銀行間差異較大。各銀行資產收益率均值1.26，但不同銀行間差異較小，標準差僅為0.57。最大股東占比、董事會人數和獨董占比均值分別為9.91%、13人和20.62%，三個變量的標準差均較大，分別為6.43、2.30和10.53。各銀行貸存比控制變量標準差為7.11，其他均較小。

由主要變量分區域統計結果知，中西部地區農商行不良貸款率、資產收益率和最大股東占比的均值、標準差略高，董事會人數和獨董占比的均值、標準差略低。東部地區和中西部地區農商行貸存比標準差均較高，分別為6.39和9.11，其他均較小。

3. 實證結果。

（1）全樣本檢驗結果。使用stata14對模型1和模型2分別進行全樣本回歸，表1顯示了最小二乘（OLS）、固定效應（FE）和隨機效應（RE）模型的檢驗結果。

模型1和模型2全樣本Hausman檢驗結果P值分別為0.010 7和0.001 4，在1%水平上顯著，OLS優于RE。資產收益率、最大股東占比與不良貸款率顯著負相關。

OLS、FE和RE三種檢驗方法下，資產收益率與不良貸款率均在1%水平上顯著負相關，資產收益率對銀行風險影響非常顯著，相關系數均在-1.5左右。檢驗結果表明，資產收益率越高，銀行風險越低，即，盈利能力強的銀行能夠更好地進行風險管理，以降低銀行經營過程中面臨的信貸風險等主要風險。

模型1 FE檢驗，模型2 FE和RE檢驗表明，最大股東占比與不良貸款率在1%水平上顯著，說明銀行股權集中度對風險有顯著負向影響，但相關系數均較小，模型1 FE檢驗的相關系數為-0.2，加入最大股東占比平方后，FE檢驗的相關系數變為-0.83，而RE檢驗的相關系數為-0.33。

模型2檢驗農商行風險與股權集中度之間存在非線性關系。由圖1知，npl與lshp2間存在L型曲線關系，最大股東持股比例低的農商行風險差異較大，持股比例高的農商行風險普遍偏小。模型2 FE檢驗和RE檢驗的回歸系數均在1%水平上顯著，從相關系數看，最大股東占比與不良貸款率負相關，最大股東占比平方與不良貸款率正相關。

董事會人數與不良貸款率負相關，模型1和模型2 OLS和RE檢驗結果顯著，FE檢驗結果不顯著，說明董事會人數對不良貸款率的負向影響較弱。獨董占比對不良貸款率也有負向影響，但所有檢驗均不顯著。

從控制變量回歸結果可知，模型1和模型2 FE和RE檢驗中，資本充足率和銀行成立年限等控制變量對銀行風險承擔水平均有顯著負向影響，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險降低；貸存比與不良貸款率顯著正相關，但相關系數均較小，說明貸存比的提升可能會增加銀行信貸風險。在模型1和模型2 RE檢驗中，凈利差與不良貸款率在10%水平上顯著正相關，相關系數分別為0.45和0.39。

（2）分區域檢驗結果。使用stata14對東部地區和中西部地區農商行子樣本分別進行回歸分析。東部地區農商行模型1的Hausman檢驗結果P值為0.71，說明RE檢驗更優。檢驗結果表明，資產收益率、股權集中度和董事會人數與銀行不良貸款率顯著負相關，與全樣本檢驗結果基本一致。OLS、FE和RE檢驗下，資本充足率對不良貸款率也有顯著負向影響。從FE回歸分析結果看出，在10%水平上，熵指數對不良貸款率有顯著負向影響，說明銀行業務多元化發展在一定程度上能夠降低其信貸風險水平（表2）。

對于東部地區農商行來說，三種回歸分析中，資產收益率與不良貸款率顯著負相關，相關系數分別為-2.36、-2.33和-2.35。最大股東占比對不良貸款率也有負向影響，最大股東占比平方與不良貸款率之間正相關，FE和RE回歸分析中兩個變量的相關系數在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系，這與全樣本檢驗結果相似。對于OLS和RE回歸分析，在10%水平上，東部地區農商行董事會人數與不良貸款率顯著負相關，相關系數分別為-0.17和-0.16。

東部地區農商行模型2的回歸分析中，熵指數、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。FE回歸分析下，熵指數對不良貸款率有負向影響，系數為-2.29。資本充足率、貸存比和成立期限對不良貸款率均有負向影響，而且顯著性較高。凈利差與不良貸款率正相關，OLS和RE回歸分析相關系數分別為0.53和0.35，且在10%水平上顯著。

（3）穩健性檢驗。Z值等于銀行資產收益率和資本充足率之和與資產收益率標準差的比值，主要用于衡量銀行經營穩定性，Z值越大，經營越穩定，面臨的風險越低，可作為農商行風險的替代變量。

使用Z值衡量銀行風險，對模型1和模型2進行回歸分析，結果沒有發生實質性變化，農商行經營績效、治理結構對風險有顯著影響，說明風險、經營績效與治理結構之間存在穩定的關系。

三、 結論與建議

綜上所述，可以得出如下結論：（1）提高農商行經營績效有利于降低風險，但推行業務多元化對降低風險的作用不明顯；（2）農商行治理結構與風險關系密切。股權集中度越高、董事會人數越多、獨董占比越高，風險越低；（3）農商行資本充足率越高、貸存比越低、成立期限越長，風險也越低；（4）東部地區農商行風險與經營績效、治理結構之間關系顯著；中西部地區農商行風險與經營績效之間關系顯著，與治理結構之間關系不顯著。

因此，農商行應做好如下工作：（1）充分結合自身優勢，進一步加強專業化經營，不斷提升經營績效，將更加有利于風險管理。適當開展多元化經營，不能盲目追求“大而全”；（2）健全完善農商行治理結構。農商行大多從農村信用社或農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的治理結構，但仍然普遍存在著治理結構簡單等問題，還要從股權集中度、董事會人數和獨董占比等角度健全完善治理結構，將有助于降低風險、提升經營績效；（3）加強資本充足率、貸存比等基礎性財務指標管理，提升農商行整體經營水平，也將有利于風險管理；（4）為了更好地進行風險管理，東部地區農商行必須將提升經營績效與完善治理結構有效地結合起來，中西部地區農商行則應該重點關注經營績效提升，適時健全完善治理結構。

參考文獻：

[1] 涂詠梅.利率市場化對商業銀行風險控制影響因素的實證分析[J].統計與決策，2016，（23）.

[2] 牛麗娟.資本充足率、股權結構與商業銀行風險承擔的實證檢驗[J].統計與決策，2015，（11）.

[3] 郭方.金融支持中部地區新型城鎮化實證研究[J].現代管理科學，2016，（7）：90-92.

[4] 王興旺.商業銀行利潤中心再造的模式與路徑——基于威廉姆森的多部門組織結構理論[J].現代管理科學，2017，（4）：36-38.

基金項目：國家社會科學基金項目（項目號：17BJY047）。

作者簡介：相廣平（1960-），男，漢族，天津市人，中國人民大學國際學院教授、博士生導師，研究方向為資產定價和風險度量；郭方（1989-），女，漢族，湖北省襄陽市人，中國人民大學國際學院博士生，研究方向為金融機構風險管理。

收稿日期：2017-11-16。