稻壳儿网络大学
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股权结构及董事会特征对银行风险规避能力的影响
一、引言
产权安排及董事会特征对企业风险规避行为具有重大影响,经营货币资本的商业银行,由于其经营资产的特殊性,无论是站在国家宏观金融安全角度还是站在个体运营安全角度,其风险规避能力都尤为重要。自伯利·米恩斯(1932)提出现代公司代理问题以来,众多学者对产权结构与经营绩效及企业价值之间的关系进行了持续不断的研究,从理论演绎到实证计量都产生了丰富成果。由于数据的可获得性,大量的实证研究集中在股权结构与财务绩效关系探讨上面,而对于企业产权结构、董事会特征与企业风险规避行为之间的关系研究相对较少。鉴于风险控制行为在银行经营中的重要地位,本文将其作为研究对象,综合分析商业银行股权结构及董事会特征对银行风险规避能力的影响。
二、文献综述与假设
(一)股权结构与代理问题
伯利·米恩斯明确提出所有权和经营权分离会导致管理层利用自身信息优势,损害所有者利益,产生所谓的第一类代理问题。为抑制内部人控制现象,股权结构不能过度分散化,应保持一定的集中度,以增强所有者对管理层的监控能力(詹森、麦克林,1976)。另外,如果股权过度分散,也会导致股东内部的搭便车现象,降低股东的监控意愿(Grossman,Hart,1980)。La Port(1997)提出,由于控制权与现金流量权的分离,导致控股股东利用控制权侵占中小股东利益,产生所谓第二类委托代理问题(Demsetz,1985)。特别是现实中不少企业利用金字塔式等股权控制手段加剧了这一问题的严重程度,导致利益相关者的利益得不到有效保证,降低了企业价值(Shleifer,Vishny,1997)。从中可以看出,股权结构比较集中会提高决策效率,加强对管理层的约束,能较为有效地抑制第一类委托代理问题,但会提高控股股东侵害中小股东的可能性,加剧第二类委托代理问题程度;反之,股权结构分散有利于解决第二类代理问题,但加剧了第一类代理问题的严重程度。这两类代理问题都会影响到商业银行的风险规避能力。
由于两类矛盾之间存在一个权衡关系,所以本文提出两个对立性假设。H1:银行股权集中度与不良贷款率正相关;H2:银行股权集中度与不良贷款率负相关。
(二)董事会特征与风险规避
同任何组织一样,作为一个约束管理层的内部组织,董事会规模过小会弱化其执行职能的能力,降低对管理层的制约程度,不利于抑制内部人控制现象。
Jensen(1993)认为董事会规模过大,会增加协调成本,强化董事会成员搭便车动机,从而降低管理决策水平,弱化对风险的管控能力。由此本文提出两个对立性假设。H3:董事会规模与不良贷款率正相关;H4:董事会规模与不良贷款率负相关。
在现代公司董事会内部设立独立董事的初衷是增强董事会决策的独立性,提高对中小股东利益的保护。
国外研究表明独立董事有利于提高董事会管理的独立性、专业性(Fama,Jensen,1983),因此本文提出 H5:独立董事比例与不良贷款率负相关。
高管薪酬一般包括现金薪酬、股票、期权价值。薪酬是员工努力工作的重要诉求目标之一,是其实现物质消费及精神追求的基本保障,并且高管的非固定收入有效地降低了管理层与所有者之间的利益分歧。研究表明高管薪酬水平是影响企业绩效的一个重要因素,因此其很可能影响到银行高管层对银行风险的监控行为(潘敏、李义鹏,2009)。综上所述,本文提出 H6:高管薪酬与不良贷款率负相关。 三、研究设计与实证分析 (一)研究样本与数据来源
本文选取在沪深两地上市的 11 家商业银行2006—2013 年的面板数据作为研究样本,所使用数据来自 Wind、锐斯金融研究数据库及中国金融统计年鉴,部分缺失数据经手工整理而得。
(二)变量选择与定义
1.被解释变量
本文着力研究商业银行风险规避行为的影响因素。
首先选取度量商业银行风险规避行为的可行指标,现有研究一般以资本充足率或不良贷款率度量银行的经营风险,出于数据的可获得性和客观性考虑,本文选取银行不良贷款率作为度量银行风险规避能力的指标。
2.解释变量
如上所述,股权结构是影响商业银行风险规避行为的重要因素,为较全面反映股权集中度的影响,本文选取第一大股东持股比例和前五大股东持股比例作为度量股权集中度的指标;选取董事会规模、独立董事比例及董事薪酬作为反映董事会特征的指标;为剥离出银行资产规模所产生的影响,选取银行资产规模作为控制变量(如表 1)。【表1】
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(三)变量总体描述性统计
表 2 为变量的描述性统计。从表 2 可以看出,除了董事会规模和独立董事比例的相对离差率较小外,其他变量的波动性都比较大,尤其是上市银行高管的薪酬,其离差率更是超过 60%。所以通过进一步的计量分析,研究被解释变量与各个解释变量之间的关系具有现实意义。【表2】
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(四)理论模型构建
本文采用商业银行不良贷款率作为被解释变量,用以度量银行的风险控制水平。选取股权结构、公司董事会相关治理变量作为解释变量,同时为了显示银行规模对被解释变量的影响,选取银行资产规模作为控制变量。考虑到不良贷款率的滞后效应,在相关模型中加入了滞后项作为解释变量,以体现其影响。为了更好考察每个解释变量的解释能力和变量之间的关系,本文采用逐步添加解释变量的方式分别建立如下回归模型:【1】
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其中,琢代表截距项,茁代表回归系数,着代表随机干扰项。
(五)实证结果分析
本文通过对比固定效应模型和随机效应模型的检验结果,最终选取固定效应处理方法。通过逐项递加解释变量的过程,有效揭示了解释变量的解释能力和