金融創(chuàng)新、公允價值計量與商業(yè)銀行股票崩盤風險

楊鵬

摘要：選取我國滬深兩市A股上市商業(yè)銀行作為研究對象，利用2007-2017年年報數(shù)據(jù)，實證研究金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的影響。在此基礎上，以公允價值計量作為中介變量研究其在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險影響中的作用機理。研究發(fā)現(xiàn)：金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股票崩盤風險負相關，公允價值計量在其中發(fā)揮部分中介效應的同時也增加了商業(yè)銀行股票崩盤風險。在當前鼓勵創(chuàng)新和防范化解重大金融風險的背景下，應當大力提倡金融創(chuàng)新，通過公司治理和內(nèi)部控制來規(guī)范公允價值計量的使用。

關鍵詞：金融創(chuàng)新;公允價值計量;崩盤風險;中介效應

中圖分類號：C939

文獻標識碼： A

文章編號：1003-7217（2019） 03-0059-06

一、引言及文獻綜述

2017年10月，黨的十九大報告提出要健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線。同年12月，中央經(jīng)濟工作會議確定今后三年要打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)，重點是防控金融風險。2018年12月，中央經(jīng)濟工作會議繼續(xù)提出要打好防范化解重大風險攻堅戰(zhàn)。中國銀保監(jiān)會主席郭樹清2018年3月9日下午亮相兩會“部長通道”時表示，銀行業(yè)是防范金融風險的主戰(zhàn)場。創(chuàng)新是一切行業(yè)發(fā)展的根本驅(qū)動力，金融創(chuàng)新也是商業(yè)銀行發(fā)展的根本驅(qū)動力，也是其防范風險的根本之策。

但是，金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行的發(fā)展是“雙刃劍”[1]，既有套利性和避險性等益處，也有因使用不當而放大風險，引發(fā)股價崩盤，甚至引發(fā)金融危機。因此，金融創(chuàng)新能否趨利避害，關鍵取決于商業(yè)銀行對其運用的適當性和控制的有效性。為此，2018年初，我國企業(yè)會計準則第22號、23號和2 4號要求包括商業(yè)銀行在內(nèi)的企業(yè)要根據(jù)業(yè)務模式和現(xiàn)金流量特征對金融資產(chǎn)進行分類和管理，大力引進和規(guī)范運用公允價值計量。

盡管有文獻研究表明，商業(yè)銀行正確使用公允價值計量可以使銀行會計信息更加透明[2]，有利于降低股價崩盤風險。但是，也有文獻研究表明，公允價值的順周期效應也會增加銀行業(yè)的系統(tǒng)性風險[3]。那么，金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股價崩盤風險之間到底是什么關系？公允價值計量在這種關系中能否發(fā)揮中介作用？這些問題至今尚未有文獻專門進行深入研究。

圍繞金融創(chuàng)新、公允價值計量與股價崩盤風險這三方面內(nèi)容，學者們主要研究了金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行業(yè)績、業(yè)務和風險的影響[4-10]，公允價值計量對商業(yè)銀行的信息披露可靠性和績效的影響[11-13]，以及依據(jù)信息不對稱理論，選取不同崩盤風險測度指標研究商業(yè)銀行股價崩盤風險的影響因素，所得結(jié)論較為一致，即：商業(yè)銀行信息不對稱程度與其股價崩盤風險正相關[14 -16]。

綜上所述，以往研究主要集中在金融創(chuàng)新、公允價值計量的后果和股價崩盤風險的影響因素方面，鮮有文獻從資本市場效率的視角，研究金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響和公允價值計量在金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響中發(fā)揮了怎樣的作用。

此，本文以2007-2017年我國滬深A股上市商業(yè)銀行為樣本，使用OLS實證分析金融創(chuàng)新與股價崩盤風險的關系;在此基礎上，把公允價值計量作為中介變量，探討其在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股價崩盤風險影響中的作用機理。

二、理論分析與研究假設

（一）金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股價崩盤風險的影響

股價崩盤源于公司內(nèi)部人長期隱瞞壞消息后，當這些壞消息無法繼續(xù)被隱瞞時，短時間內(nèi)釋放導致股價大幅下跌[17]。我國金融業(yè)的創(chuàng)新活動能夠顯著提升績效[18]，但是非利息收入在提高商業(yè)銀行盈利能力的同時也容易掩蓋其中的詐騙行為[19]，增加了銀行的破產(chǎn)風險[20]。這些不利風險超出自身承載力后將在瞬間釋放到市場，產(chǎn)生股價崩盤。然而，鄭聯(lián)盛（2014）發(fā)現(xiàn)從契約的角度看待金融產(chǎn)品后，金融創(chuàng)新在保障資金融通有效性和整個金融體系穩(wěn)定有積極作用[21]。

金融創(chuàng)新究竟增加了商業(yè)銀行的股價崩盤風險還是抑制了股價崩盤風險，取決于中國銀行業(yè)金融創(chuàng)新始終堅持的“成本可算、風險可控、信息充分披露”的基本準則[1]。因此，金融創(chuàng)新對股價崩盤風險的影響結(jié)論目前具有不確定性，基于此，提出如下競爭性假設：

H1a：金融創(chuàng)新程度與銀行股價崩盤風險呈負相關關系。

H1b：金融創(chuàng)新程度與銀行股價崩盤風險呈正相關關系。

（二）公允價值計量在金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行股價崩盤風險中的作用

隨著金融創(chuàng)新的深化，新產(chǎn)品將導致活躍市場公允價值的獲取越發(fā)不易，從而更多地使用第三層次公允價值計量。公允價值計量的使用充滿了管理層的自由裁量[22]。在目前我國資本市場上投資者還不夠理性，資本市場有效性還不高的情況[23]，其計量結(jié)果還難以充分取信于投資者。因此，運用公允價值計量金融創(chuàng)新，在現(xiàn)有資本市場和公司治理環(huán)境下，可能還難以起到彰顯金融創(chuàng)新價值、降低股價崩盤風險的作用。

但是，也有學者研究發(fā)現(xiàn)公允價值計量的公允價值信息可以顯著提高上市公司的信息質(zhì)量的可靠性和相關性[24]，這一特點在第三層次公允價值計量的運用中結(jié)果也是這樣[12]。公允價值計量的最大優(yōu)勢就在于能及時反映因市場風險所產(chǎn)生的利得和損失以及因信用質(zhì)量發(fā)生變動而產(chǎn)生的影響[25]，從而降低金融不穩(wěn)定性事件的發(fā)生及其嚴重性[26]。因此，公允價值運用有利于充分發(fā)揮金融創(chuàng)新的套利性和避險性，進一步降低崩盤風險。因此，提出如下競爭性假設：

H2a：公允價值計量在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的傳導機制中存在中介效應，且公允價值計量范圍與股價崩盤風險正相關。

H2b：公允價值計量在金融創(chuàng)新對商業(yè)銀行股票崩盤風險的傳導機制中存在中介效應，且公允價值計量范圍與股價崩盤風險負相關。

三、研究設計

（一）變量設定

1.股價崩盤風險的計量方法。本文借鑒已有研究方法[17，27]，使用兩種計算方法來測度商業(yè)銀行股價崩盤風險：

首先，用股票K當年考慮現(xiàn)金紅利再投資的周收益數(shù)據(jù)進行如下回歸：

其次，基于k，w，t構(gòu)造以下兩個變量來分別計算股價崩盤風險：

（1）收益上下波動比率DUVOL：

其中，nu（nd）為股票k的周特有收益Wk，l，高于（低于）年平均收益Wk的周數(shù)。收益上下波動比率DUVOL的值越高，說明收益率分布越傾向于左偏，商業(yè)銀行股價崩盤風險越高。

（2）負收益偏態(tài)系數(shù)NCSKEW：

其中，n為每年股票k的交易周數(shù)。NCSKEW的值越大，表示負收益偏態(tài)系數(shù)為負的程度越高，銀行越可能出現(xiàn)股價崩盤風險。

2.公允價值計量范圍的測度。參考已有研究[28]，用公允價值變動損益與凈利潤的比值來測度公允價值計量范圍：Range=公允價值變動損益/凈利潤。

3.金融創(chuàng)新程度的測度。采用銀行手續(xù)費及傭金收入來衡量銀行創(chuàng)新能力[29]：Innovoation=log（手續(xù)費十傭金）。

4.控制變量的選擇。在崩盤風險的研究中，結(jié)合商業(yè)銀行經(jīng)營管理遵循的“三性”原則（安全性、效益性和流動性），從銀行規(guī)模、資產(chǎn)收益、資本監(jiān)管要求、公司信息透明度和銀行控制力等角度選擇控制變量[17]。在公允價值計量范圍的研究中，基于管理報酬假說、債務假說和政治成本假說，結(jié)合商業(yè)銀行管理“三性”原則，從銀行業(yè)績、管理層薪酬、財務風險、公司規(guī)模等維度選擇控制變量‘30]。具體指標定義及計算見表1。

（二）研究模型

本文采用回歸模型（4）～（6）來驗證假設，其中：回歸模型（4）驗證假設1，回歸模型（4）～（6）共同來驗證假設20

其中，CrashRisk為t+l期的股價崩盤風險，用式（2）計算的收益上下波動比率（DUVOLt+1）來測度和式（3）計算的負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEW）測度;Innovoation和Range為t期金融創(chuàng)新程度和公允價值計量程度;Control Variables為崩盤風險控制變量，ControlVariablesl為公允價值計量范圍控制變量。鑒于本文考察的是金融創(chuàng)新和公允價值計量對公司未來發(fā)生股價崩盤風險的影響，故而股價崩盤風險取值都選擇超前一期，同時也可以有效緩解自變量與因變量間“互為因果”的內(nèi)生性問題[31]。

關于中介效應的檢驗，本文參考余東華和孫婷（ 2017）[32]的中介效應檢驗程序：首先，構(gòu)造模型（4），用解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）對被解釋變量股價崩盤風險指標（CrashRiSisk）來回歸，若回歸系數(shù)β1不顯著，表明股票崩盤風險與金融創(chuàng)新之間不存在穩(wěn)定關系，無法討論中介關系，若β1顯著，則進行下一步;其次，在β1顯著的前提下，構(gòu)建解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）對中介變量公允價值計量范圍（Range）的回歸模型和解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovoation）、中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險指標（CrashRisk）的回歸模型，即模型（5）和模型（6），檢驗中介效應是否存在。若模型（5）和（6）中的系數(shù)γ1和α1都顯著，且模型（6）中a2也顯著，則為部分中介效應，若模型（5）中系數(shù)γ1顯著，模型（6）中系數(shù)α2顯著，α1不顯著，則為完全中介效應。

（三）樣本與數(shù)據(jù)

財政部2006年頒布新的企業(yè)會計準則體系，要求上市公司自2007年開始執(zhí)行，因此，本文出于財務數(shù)據(jù)間的可比性.選取2007-2017年深滬兩市A股上市銀行為研究對象，數(shù)據(jù)主要來自于國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)通過巨潮資訊網(wǎng)下載相關年報手工整理進行補充。本文回歸過程所使用的軟件為Stata 15.0。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

通過表2描述性統(tǒng)計分析，可以看出不同銀行、不同年度金融創(chuàng)新程度從17.7199到25.6998存在較大差異，股價崩盤風險指標NCSKEWt+l（DU-VOLt+1）從-2.0545（-1.2102）到1.3130（0.4256）也存在差異，公允價值計量范圍從-0.7183到0.2025，計量范圍差異也較為明顯。

（二）實證結(jié)果與分析

處理面板數(shù)據(jù)時，固定效應模型還是隨機效應模型的選擇是一個基本問題[33]。所以，先對模型（4）（5）和（6）進行Hausman檢驗，選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（DUVOLt+1）為被解釋變量時，對模型（4）（5）（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.5910、0.0757和0.4785，檢驗結(jié)果表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWtt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.8 672、0. 0757和0.8331，檢驗結(jié)果依舊支持模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。用固定效應模型估計時，為了減弱異方差和截面相關對回歸結(jié)果可能帶來的影響，使用“xtscc，fe”命令進行估計[32];用隨機效應模型估計時，使用“xtreg，re”命令進行回歸，并選擇聚類穩(wěn)健標準誤進行檢驗。具體實證結(jié)果如表3所示。

表3第1列和第4列回歸結(jié)果顯示，未加入公允價值計量范圍這一中介變量時，金融創(chuàng)新（Inno-voation）與股票崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)為-0.1476，在5%水平下顯著;金融創(chuàng)新（Innova-tion）與股票崩盤風險（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)為-0.2895，也在5%水平下顯著，說明金融創(chuàng)新與銀行股票崩盤的風險負相關，支持假設H1a。

根據(jù)中介效應的檢驗程序，結(jié)合表3第1列和第4列回歸結(jié)果：解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innova-tion）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）和（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)β1顯著，表明股票崩盤風險與金融創(chuàng)新之間存在穩(wěn)定關系，可以進一步討論中介關系，可以進行第二步，即：構(gòu)建解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovation）對中介變量公允價值計量范圍（Range）的回歸模型。表3第2列和第5列回歸結(jié)果表明，金融創(chuàng)新對公允價值計量范圍回歸系數(shù)為0.0712，在5%水平上顯著，說明隨著金融創(chuàng)新程度提高，公允價值計量范圍變大;表3第3列和第6列是解釋變量金融創(chuàng)新指標（Innovation）、中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）的回歸，第3列回歸后發(fā)現(xiàn)中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)分別為0.7508，系數(shù)10%水平上顯著，金融創(chuàng)新指標（Innovation）對被解釋變量股價崩盤風險（DUVOLt+1）回歸系數(shù)為-0.15475%水平上統(tǒng)計上顯著;第6列回歸后發(fā)現(xiàn)中介變量公允價值計量范圍（Range）對被解釋變量股價崩盤風險（NCSKEWt+1）回歸系數(shù)分別為1.6146，系數(shù)5%水平上顯著，金融創(chuàng)新指標（Inno-vation）對被解釋變量股價崩盤風險（NCSKEWt+l）回歸系數(shù)為一0.30051%水平上統(tǒng)計上顯著。表3第1列至第6列的研究結(jié)果，表明支持假設H2a，即公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程中存在部分中介效應，公允價值計量范圍與股價崩盤風險正相關。

（三）穩(wěn)健性檢驗本文研究金融創(chuàng)新和公允價值計量對公司未來發(fā)生股價崩盤風險的影響時將被解釋變量股價崩盤風險指標（DUVOLt+1）和（NCSKEWt+1）取值都超前一期，有效緩解了自變量與因變量間“互為因果的內(nèi)生性問題[31]。因此，穩(wěn)健性檢驗參考劉行健和劉昭（2014）[34]的指標，選擇“公允價值變動損益/期初資產(chǎn)總額”作為公允價值計量范圍（Range）的替代變量，選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（DUVOLt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行Hausman檢驗的P值分別為0.5910、0.0264和0.5408，檢驗結(jié)果表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。選擇負收益偏態(tài)系數(shù)（NCSKEWt+1）為被解釋變量時，模型（4）（5）和（6）進行豪斯曼檢驗的P值分別為0.8672、0.0264和0.8278，檢驗結(jié)果依舊表明模型（4）和（6）應該選擇隨機效應模型估計，模型（5）應該采用固定效應模型估計。模型（5）選擇固定效應模型估計，依舊使用“xtscc，fe”命令進行回歸，以減弱異方差和截面相關對回歸結(jié)果的影響，隨機效應模型估計時還使用“xtreg，re”命令進行回歸，并選擇聚類穩(wěn)健標準誤進行檢驗。

穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果如表4所示，與原結(jié)論一致，依舊支持假設H1a和H2a，即金融創(chuàng)新與銀行股票崩盤的風險負相關，公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程中存在部分中介效應，公允價值計量與股價崩盤風險正相關。

五、研究結(jié)論

本文利用滬深A股商業(yè)銀行2007-2017年年報數(shù)據(jù)，研究了金融創(chuàng)新、公允價值計量和股票崩盤風險。通過實證研究發(fā)現(xiàn)：金融創(chuàng)新與股票崩盤風險呈負相關關系;公允價值計量在金融創(chuàng)新對股票崩盤風險的影響過程存在間接中介效應，且隨著金融創(chuàng)新的深入，公允價值計量使用范圍在擴大的同時也存在使用不當?shù)男袨椋@些行為提高了商業(yè)銀行的股票崩盤風險。

在當前鼓勵創(chuàng)新和防范化解重大金融風險的背景下，金融創(chuàng)新對于培育健康的資本市場是有益的。因此，應當大力提倡金融創(chuàng)新。金融創(chuàng)新總體上會增加公允價值計量的使用范圍，在目前我國資本市場有效性不高的環(huán)境下，我國商業(yè)銀行公允價值計量也增加了股價崩盤風險，這對防控重大金融風險和發(fā)揮市場配置資源作用是不利的，因此，對于它的選擇和使用要強化公司治理和內(nèi)部控制。

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