上市銀行治理結(jié)構(gòu)對治理績效的灰色度分析

楊 靜

（石河子大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，新疆 石河子 832000）

0 引言

上市銀行的治理問題是我國社會經(jīng)濟(jì)得以健康發(fā)展的關(guān)鍵，上市銀行的治理效果關(guān)系到整個(gè)經(jīng)濟(jì)和金融行業(yè)的未來發(fā)展。在整個(gè)經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)型的大環(huán)境下，我國的上市銀行需要進(jìn)行大范圍的改革和治理。如果上市銀行的治理效果不能適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)形式和自身發(fā)展需要，那么銀行公司的可持續(xù)發(fā)展會受到嚴(yán)重的制約[1，2]。因此，上市銀行需要合理安排公司的股權(quán)結(jié)構(gòu)，確定相關(guān)部門權(quán)利和義務(wù)的關(guān)系[3]，以提高上市銀行的經(jīng)營績效和治理效果，實(shí)現(xiàn)上市銀行的盈利目標(biāo)。

根據(jù)國外研究成果發(fā)現(xiàn)，上市銀行的治理結(jié)構(gòu)與治理績效存在緊密的關(guān)系。Belkhir等[4]通過分析美國銀行董事會的規(guī)模和銀行治理績效的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，董事會的規(guī)模越大，銀行治理績效越高。Cornett等[5]研究美國大型商業(yè)銀行發(fā)現(xiàn)，獨(dú)立的董事會比率和銀行治理績效成正比關(guān)系。而國內(nèi)學(xué)者在研究上市銀行治理結(jié)構(gòu)與治理績效關(guān)系時(shí)得出了不一致的結(jié)論。李維安[6]發(fā)現(xiàn)銀行高管薪酬與銀行治理績效之間不存在明顯的相關(guān)性。曹廷求等[7]研究相關(guān)文獻(xiàn)認(rèn)為銀行董事會人員規(guī)模增加帶來的成本要高于其獲得的收益，所以董事會的規(guī)模擴(kuò)大會對銀行治理績效造成反作用影響。本文對上市銀行的治理結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，探討公司治理結(jié)構(gòu)和治理績效的關(guān)系，分析公司治理理論和實(shí)證研究的差異及原因，以改善上市銀行的治理結(jié)構(gòu)，提高銀行公司的績效，增加金融業(yè)的競爭力。

1 研究設(shè)計(jì)

1.1 模型構(gòu)建

上市銀行治理結(jié)構(gòu)的最終目標(biāo)是在保證銀行正常經(jīng)營的情況下股東利益的最大化。因此，需要建立“股東會-董事會-高層管理-監(jiān)理會”的基本治理體系[8]。相關(guān)職能部門協(xié)調(diào)互助、相互制衡，以保證上市銀行在經(jīng)營決策中的科學(xué)性、高效性和穩(wěn)定性，同時(shí)對金融風(fēng)險(xiǎn)可以有效預(yù)防和控制。

灰色度系統(tǒng)[9]根據(jù)系統(tǒng)中數(shù)據(jù)信息的相關(guān)程度進(jìn)行歸類，即將系統(tǒng)中相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息和非相關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行區(qū)分。而灰色度系統(tǒng)中數(shù)據(jù)信息的相關(guān)性是基于數(shù)據(jù)序列曲線的幾何相似程度來判斷的，數(shù)據(jù)序列曲線越接近，數(shù)據(jù)信息的相關(guān)性越高；反之，則相關(guān)性越低。獲得數(shù)據(jù)信息的相關(guān)性之后可以得出數(shù)據(jù)信息對目標(biāo)對象的影響程度。這種確定灰色度系統(tǒng)中數(shù)據(jù)信息的相關(guān)性方法稱為灰色度分析法。

灰色度分析法是灰色度系統(tǒng)中重要的分析方法之一，該方法可以研究一個(gè)系統(tǒng)的動態(tài)變化性，通過對系統(tǒng)未來發(fā)展過程中主要影響因素的相對變化進(jìn)行預(yù)測。這種方法的優(yōu)勢在于不需要大量的數(shù)據(jù)信息作為基礎(chǔ)，就可以較好地發(fā)現(xiàn)因素之間的相關(guān)性。兩個(gè)因素之間的相關(guān)性叫做相關(guān)程度。相關(guān)程度表示了系統(tǒng)在發(fā)展過程中，出現(xiàn)的因素之間大小、速度等指標(biāo)的相對變化性。如果因素之間的相對變化性基本保持一致狀態(tài)，則可以認(rèn)為因素之間的相關(guān)性較高；反之，則相關(guān)性較低。

基于灰色度分析法的模型構(gòu)建步驟如下：

（1）確定待分析的數(shù)據(jù)信息

設(shè)X0為系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)序列，影響因素?cái)?shù)據(jù)序列Xi(i=1，3，…，n) 為比較數(shù)據(jù)序列，Xi=(Xi(1)，Xi(2)，…，Xi(k))，其中，i為因素序號，k為指數(shù)序號。

（2）設(shè)計(jì)函數(shù)得到相應(yīng)的數(shù)據(jù)序列變化趨勢

對于系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)序列和影響因素?cái)?shù)據(jù)序列，進(jìn)行無量綱數(shù)據(jù)處理，計(jì)算數(shù)據(jù)序列的初始值，則數(shù)據(jù)初始值序列為：

根據(jù)灰色度分析的基本理論，對于離散型函數(shù)曲線有：

（3）計(jì)算絕對相關(guān)程度

對數(shù)據(jù)長度相同的序列，則其絕對相關(guān)程度為：

其本質(zhì)為數(shù)據(jù)序列之間的幾何相似度。

（4）計(jì)算相對相關(guān)程度

設(shè)數(shù)據(jù)序列的初始值為：

接著計(jì)算得到：

則相對相關(guān)程度為：

其本質(zhì)為數(shù)據(jù)序列之間的變化速度相似度。

（5）計(jì)算綜合相關(guān)程度

綜合相關(guān)程度不僅表現(xiàn)出因素i和因素j的幾何相似度，而且體現(xiàn)出因素i和因素j相對于初始值的變化速度相似度，是一種較為全面的綜合性關(guān)聯(lián)程度。通常，設(shè)置θ θ =0.5[10]。則有：

因此，通過灰色度分析模型的計(jì)算，可以對待評估的系統(tǒng)行為和影響因素進(jìn)行分析。

1.2 樣本選取

我國的上市銀行主要有三類：國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。本文選擇國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行作為樣本數(shù)據(jù)。具體來說，樣本空間中的上市銀行有：中國銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行8家。樣本數(shù)據(jù)源于這8家銀行2016年的年度數(shù)據(jù)報(bào)告[11]。

1.3 變量選擇與定義

基于灰色度分析模型的主要變量和定義如下頁表1所示。

2 灰色度分析

2.1 灰色度相關(guān)性分析

認(rèn)定上市銀行公司的資本收益率（ROA）和風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償后的資本收益率（RCROA）為系統(tǒng)的行為數(shù)據(jù)序列，分別為Y1和Y2。影響因素?cái)?shù)據(jù)序列包括表1的年度平均資本的對數(shù)（Insize）等15個(gè)相關(guān)因素，為X1，X2，…，X15。

表1 灰色度分析模型的變量和定義

根據(jù)灰色度分析模型的基本要求，表1中的部分變量需要進(jìn)行倒數(shù)化處理[12]，需要進(jìn)行倒數(shù)化的變量是股權(quán)狀態(tài)變量中的7個(gè)變量：CR1、CR3、CR5、H1、H3、H5、Z。因此，8家上市銀行的行為數(shù)據(jù)序列和影響因素?cái)?shù)據(jù)序列如表2所示。

表2 8家上市銀行的行為數(shù)據(jù)序列和影響因素?cái)?shù)據(jù)序列表

（1）計(jì)算絕對相關(guān)程度

對于Y1和X1數(shù)據(jù)序列，其初始值為：

則絕對相關(guān)程度為：

按此方法可以計(jì)算其他影響因素的絕對相關(guān)程度。全部計(jì)算完畢后可以得到灰色度分析絕對相關(guān)矩陣為：

（2）計(jì)算相對相關(guān)程度

對于Y1和X1數(shù)據(jù)序列，其初始值為：

則相對相關(guān)程度為：

按此方法可以計(jì)算其他影響因素的相對相關(guān)程度。全部計(jì)算完畢后可以得到灰色度分析相對相關(guān)矩陣為：

（3）計(jì)算綜合相關(guān)程度

采用公式（10）計(jì)算因素之間的綜合相關(guān)程度，取θ=0.5，則灰色度分析綜合相關(guān)矩陣為：

2.2 灰色度相關(guān)性排序和優(yōu)勢分析

（1）灰色度絕對相關(guān)程度排序和優(yōu)勢分析

對于灰色度分析絕對相關(guān)矩陣：

矩陣中的行元素中，ε21、ε22、ε23、ε24、ε25、ε210、ε211、ε212、ε214這9個(gè)元素的值均大于第一行對應(yīng)元素，ε26、ε27、ε29、ε115這4個(gè)元素的值和第一行對應(yīng)元素相等，其他兩個(gè)元素值低于第一行對應(yīng)元素。因此，系統(tǒng)不存在最優(yōu)解，只有準(zhǔn)優(yōu)解。第一行15個(gè)元素之和為8.668，小于第二行15個(gè)元素之和的8.688，所以，系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列Y（2RCROA）為準(zhǔn)優(yōu)解。

比較矩陣中的列元素，對15個(gè)影響公司績效的因素按絕對相關(guān)程度排序，結(jié)果為：X11＞ X2＞ X8＞ X5＞ X13＞ X4＞X3＞ X12＞ X10＞ X7＞ X6＞ X14＞ X15＞ X9＞ X1，即 pd＞CR1＞Z＞H1＞ssize＞CR5＞CR3＞dmn＞nd＞H5＞H3＞sms＞lnpay＞dsize＞lnsize。因此，獨(dú)立董事的人員數(shù)量對上市銀行公司的績效相關(guān)程度最高，而年度高層管理前三名的總報(bào)酬的對數(shù)值對銀行績效的影響效果最差。

（2）灰色度相對相關(guān)程度排序和優(yōu)勢分析

對于灰色度分析相對相關(guān)矩陣：

矩陣中的行元素中，存在部分元素的第二行值大于第一行對應(yīng)值，部分元素的第二行值小于第一行對應(yīng)值。因此，系統(tǒng)同樣不存在最優(yōu)解，只有準(zhǔn)優(yōu)解。第一行15個(gè)元素之和為11.351，小于第二行15個(gè)元素之和的11.752，所以，系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列Y（2RCROA）為準(zhǔn)優(yōu)解。

比較矩陣中的列元素，對15個(gè)影響公司績效的因素按相對相關(guān)程度排序，結(jié)果為：X15＞ X4＞ X3＞ X14＞ X1＞ X9＞X11＞ X10＞ X5＞ X12＞ X2＞ X13＞ X7＞ X6＞ X8，即 lnpay＞CR5＞CR3＞sms＞lnsize＞dsize＞pd＞nd＞H1＞dmn＞CR1＞ssize＞H5＞H3＞Z。 因此，年度高層管理前三名的總報(bào)酬的對數(shù)對上市銀行公司的績效相關(guān)程度最高，而第一和第二大股東股權(quán)比例的比值對銀行績效的影響效果最差。

（3）灰色度綜合相關(guān)程度排序和優(yōu)勢分析

對于灰色度分析綜合相關(guān)矩陣：

矩陣中的行元素中，存在部分元素的第二行值大于第一行對應(yīng)值，部分元素的第二行值小于第一行對應(yīng)值。因此，系統(tǒng)同樣不存在最優(yōu)解，只有準(zhǔn)優(yōu)解。第一行15個(gè)元素之和為10.01，小于第二行15個(gè)元素之和的10.205，所以，系統(tǒng)行為數(shù)據(jù)序列Y（2RCROA）為準(zhǔn)優(yōu)解。

比較矩陣中的列元素，對15個(gè)影響公司績效的因素按綜合相關(guān)程度排序，結(jié)果為：X11＞ X4＞ X3＞ X15＞ X14＞ X1＞X9＞ X2＞ X10＞ X5＞ X8＞ X12＞ X13＞ X7＞ X6，即 pd＞CR5＞CR3＞lnp ay＞sms＞lnsize＞dsize＞CR1＞nd＞H1＞Z＞dmn＞ssize＞H5＞H3。因此，獨(dú)立董事的人員數(shù)量占董事會總?cè)藬?shù)比例對上市銀行公司的績效相關(guān)程度最高，而前三大股東的股權(quán)比例總和的10000倍對銀行績效的影響效果最差。

3 結(jié)論

本文以上市銀行為例，研究公司治理結(jié)構(gòu)與治理績效的關(guān)系。基于中國銀行、中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、交通銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行8家上市銀行年度報(bào)告數(shù)據(jù)，本文選擇了灰色度分析法作為研究上市銀行治理結(jié)構(gòu)與治理績效關(guān)系的基本方法，從絕對相關(guān)程度、相對相關(guān)程度和綜合相關(guān)程度三個(gè)方面對上市銀行治理結(jié)構(gòu)與治理績效關(guān)系進(jìn)行灰色度相關(guān)性分析，并對15個(gè)影響因素按照灰色度相關(guān)性進(jìn)行排序。分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償后的資本收益率（RCROA）相對于資本收益率（ROA）而言作為銀行績效指標(biāo)更加合適，獨(dú)立董事的人員數(shù)量則影響銀行績效作用最為明顯，而股東的股權(quán)比例對銀行績效影響效果最差。