高管薪酬差距、业务结构对上市银行风险承担的影响研究

陈燕玲 吴 敏

2008年次贷危机的爆发将金融机构的高管薪酬问题彻底暴露出来，部分专家学者认为不合理的高管薪酬激励制度是此次危机爆发的主要原因之一。为了防范危机的再次发生，各国政府开始重视金融机构的高管薪酬问题，纷纷出台一系列文件对高管薪酬进行约束。我国政府在这种时代背景下也颁布了相关的法律法规来对金融机构高管薪酬进行严格管控。除了高管薪酬问题之外，央行和银监会还对金融机构的业务创新进行严格监管，并在2016年和2017年颁布了一系列文件来规范银行的业务结构，这些文件涵盖的业务范围不仅仅包括信贷、票据等传统业务，还包括理财和同业拆借等业务。在金融创新和金融安全的大背景下，监管部门愈发重视对银行的监管，尤其是对银行风险的监管，银行也更应该在激烈的竞争中重视风险的管理。高管薪酬差距和业务结构是否会对银行风险承担产生影响，以及这种影响是否存在时间效应？本文将对这些问题展开研究。

一、文献综述和研究假设

本文将从两个方面分别阐述高管薪酬差距、业务结构对银行风险承担的影响：一是分析高管薪酬差距对银行风险的影响；二是分析业务结构对风险承担的影响。

（一）高管薪酬差距与风险承担的关系

关于高管薪酬差距与公司风险承担的关系，国外学者进行了许多研究。Goel和Thakor（2010）运用博弈论的方法，通过设置模型来研究高管薪酬差距和公司风险的关系，结果显示，高管为了职位晋升而采取更高风险的决策，从而使得公司整体风险水平上升［1］。Hagendorff和Vallascas（2011）选取1993—1997年美国172家被兼并银行的数据并采用回归分析的方法来研究高管薪酬差距与银行风险承担之间的关系，研究发现高管薪酬差距与银行风险承担之间存在正相关关系，即高管薪酬差距越大，越会采取措施进行银行合并，从而使得被兼并银行的风险加大［2］。Omesh和Ryan（2012）选取1994—2009年美国公司的数据来研究高管薪酬差距对公司风险的影响，结果表明晋升机制能够加快公司风险的提升速度，高管薪酬差距与公司风险之间呈显著正相关关系［3］。

国内也有很多学者研究薪酬差距与公司风险承担之间的关系，大部分的研究结果表明二者之间呈正相关关系。范睿（2012）以沪深交易所所有上市公司2002—2010年的数据为样本，将公司的业绩波动性和股价波动性作为公司风险的代理变量，研究结果显示高管薪酬差距越大，公司面临的风险越大［4］。郝晓飞（2014）选用2007—2012年上交所上市公司的数据为样本研究高管内部薪酬差距与公司风险之间的关系，研究表明高管薪酬差距不仅与公司经营风险呈正相关关系，还与财务风险呈正相关关系［5］。王姝懿（2016）选取2011—2014年上市公司的数据研究媒体报道、高管薪酬差距与公司风险之间的关系，研究发现高管薪酬差距的扩大会提升公司的风险，而媒体的负面报道会使公司迫于压力而减少高管薪酬差距，从而使公司风险下降［6］。

（二）业务结构与风险承担的关系

关于业务结构与银行风险承担之间的关系，国外的研究主要依据资产组合理论和收入多元化效应来考察利息收入与非利息收入对银行风险的影响。Barry和Laurie（2010）分析了澳大利亚银行的相关数据，研究结果表明非利息收入能增加银行的利润，并且各银行可以通过拓展银行非利息收入业务来降低国内银行业的系统性风险［7］。Hidayat和Kakinaka（2012）通过收集2002—2008年印尼商业银行的数据研究收入多元化和风险之间的关系，指出收入多元化对银行风险的影响与银行自身的规模有关，小规模银行的非传统业务收入越多，银行风险越小，而大规模银行正好相反［8］。De Young和Torna（2013）的研究指出收入多元化加大了银行的利润波动，在金融危机发生时会增大银行破产风险的可能性［9］。Darren Filson（2014）研究发现银行在业务多元化的背景下不仅增加了系统性风险，同时也增加了非系统性风险［10］。Chien-Chiang Lee等（2014）选取亚洲地区22个国家的银行1995—2009年的面板数据进行分析，研究发现，虽然受国家收入水平、银行性质等因素的影响，实证结果较为复杂，但总体而言，银行的非利息收入越多，越有利于分散银行的风险［11］。

国内对银行业务结构与风险承担之间关系的实证研究结果存在一定的差异性。李明辉等（2014）基于我国商业银行的微观数据的研究表明非利息业务水平的提高能够降低银行的信用风险和破产风险［12］。黄国妍（2015）研究了银行业务结构与风险之间的关系，结果发现当银行获得非利息收入的风险较小时，非利息收入水平越高，越能有效降低银行的破产风险，但由于受到转换成本和监管成本的影响，非利息收入占比的提高会加大收益的波动性和风险性［13］。满媛媛（2016）通过研究我国39家银行2007年—2014年的相关数据发现银行业务多样化会加大大型商业银行的破产风险，同时也提高中等规模商业银行的信用风险［14］。

有关业务结构与风险承担的相关文献的研究结果大相径庭，这可能与研究时间、环境和数据等因素有关。

但我们需要注意的一点是，薪酬制定的时间与其发挥作用的时间不在同一个时间点上。鲍慧玲（2017）指出，商业银行的风险具有明显的时间效应，前一年度商业银行所面临的风险对后一年度具有显著影响，即高管薪酬对银行风险承担具有滞后效应［15］。

综上所述，本文提出以下假设：

假设一：高管薪酬差距与银行风险承担之间呈负相关关系。

假设二：银行业务结构与风险承担之间呈负相关关系。

假设三：商业银行高管薪酬差距对风险承担的影响存在滞后效应。

二、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取在沪深A股上市的16家商业银行2009—2016年的数据为样本，通过构建平衡面板数据模型进行分析，数据主要来源于Wind数据库、16家上市银行在官网公布的年报及公告，部分数据通过作者计算获得。

（二）变量定义

1.被解释变量。银行风险承担主要衡量银行风险的大小，查阅以往的研究文献，衡量银行风险的指标主要包括：不良贷款率、银行破产风险比率、风险加权资产比率和拨备覆盖率。本文借鉴国内外学者的研究经验，采用银行破产风险Zit作为风险承担的代理变量，其计算公式为：

2.解释变量。本文的解释变量有两个：高管薪酬差距和银行业务结构。首先看高管薪酬差距，根据学者的研究文献得知，衡量薪酬差距的指标主要分为两种：相对差距与绝对差距、外部差距与内部差距，计算方法主要是将薪酬最高的前三位高管薪酬均值与其他高管薪酬均值作比较、与普通员工的薪酬均值作比较、与银行业高管薪酬均值作比较。但本文另辟蹊径，将上市银行年报中披露的所有高管薪酬的标准差作为衡量薪酬差距的指标，由于我国只有少数几家银行实行股权激励计划，因此本文研究的薪酬仍然是货币薪酬。对于银行业务结构的衡量指标，查阅以往学者的研究文献可知，主要是用非利息收入与利息收入之比、非利息收入与总收入之比来衡量。本文借鉴国外学者的研究经验，采用非利息收入与利息收入之比来衡量。

表1 变量的定义及符号

3.控制变量。为了更精确地研究高管薪酬差距、业务结构与银行风险承担的关系，需要对其他影响银行风险的因素进行控制，本文选取的控制变量如下：用总资产的自然对数表示银行的规模，用前十大股东的持股比例衡量股东对银行风险的影响，用独立董事占比衡量独立董事对银行风险的影响，根据银行的不同性质引入虚拟变量，国有控股大型商业银行为1，其他银行为0。

4.工具变量。为了研究当期的风险是否会影响下一期，本文将风险承担变量Zit滞后一期、两期和三期作为解释变量继续进行回归分析，以此来研究银行当期的风险是否会影响银行以后的发展。

（三）模型设定

本文将银行风险承担作为被解释变量，薪酬差距和业务结构作为解释变量，同时考虑银行规模、股权集中度和独立董事比例等因素的影响，通过建立面板回归模型来研究高管薪酬差距、业务结构对银行风险承担的影响，其模型设定如下：

模型（1）引入多个影响商业银行风险的因素，以确保模型更加准确，但它仍然有缺陷，没有考虑到商业银行风险的相互影响效应。因此，对模型（1）进行修正，得到模型（2）：

此外，为了对假设三进行检验，即研究高管薪酬差距对银行风险承担的滞后效应，本文在模型（2）的基础上引入高管薪酬差距的滞后项作为解释变量，得到模型（3）：

模型中下标i和t分别表示不同的银行和年份。

三、实证分析

（一）变量描述性统计

表2 变量描述性统计

从表2可以看出，Z值的均值大于它的中位数，说明少数银行的风险承担水平高于平均值，Z值的标准差较大，表明不同银行的风险承担差距较大。高管薪酬差距的最大值大约是最小值的22倍，并且薪酬差距的标准差非常大，结合原始数据，可以得出两点：第一，同一个银行不同高管之间其薪酬水平差异明显；第二，不同银行之间高管薪酬差距较大，如五大行高管薪酬的标准差比其他银行高管薪酬的标准差要小得多。在银行的业务结构这一栏，其最大值与最小值之间差距较明显，最大值大约是最小值的8倍，但标准差较小，表明不同银行的非利息收入与利息收入之比相差不大。银行的规模、股权集中度以及独立董事占比的均值和中位数都较为接近，并且标准差都较小，说明不同银行之间的差距较小。

（二）回归分析

本文借助Stata12.0统计软件，运用系统矩估计方法对高管薪酬差距、业务结构以及银行风险承担等变量进行回归，模型（3）的估计结果如表3所示。

模型（3）的回归结果通过estat abond检验和工具变量有效性检验，即在上述结果中工具变量的设置是有效的并且不存在自相关现象。从表3的回归结果可以看出，模型的拟合效果较好，除了极个别变量不显著之外，其他变量均显著相关，具体分析如下：

从表3可得，高管薪酬差距与银行风险承担在5%的水平上呈负相关关系（与Z值呈正相关关系），这表明高管薪酬差距越大，银行承担的风险越小。这与我国商业银行高管薪酬制度有关，高管薪酬与绩效水平挂钩，即绩效越好，薪酬越高。高管薪酬差距越大，薪酬较低的高管为了缩小薪酬差距从而更加努力工作以提高自己的绩效水平，薪酬较高的高管为了不被超越也会更加积极地工作，这不仅提高了银行的整体业绩水平，还增加了银行的抗风险能力，这正好符合Lazear和Rosen［16］在1981年提出的锦标赛理论。由于实行问责制，高管在提高自身绩效水平的同时也更加重视对风险的防范，以追求长远的利益，因此有效降低了银行的风险水平，验证了假设一的正确性。

表3 回归结果

从表3可以看出，业务结构与银行风险承担在1%的显著性水平上呈负相关关系，即非利息收入占比越高，银行风险越小。一方面，银行的非利息收入主要是由中间业务收入以及投资收益等其他收入构成，这类收入的风险较小，而且成本较低；另一方面，随着银行非利息收入的不断增长，在一定程度上弥补了传统业务收入的下降，使得银行的总收入呈增长态势，增强了银行的盈利能力，降低了经营风险，验证了假设二的正确性。

从表3可知，银行的前期风险以及高管薪酬差距对银行风险的影响均存在明显的滞后效应。模型（3）将银行风险承担变量滞后三期，发现银行前期的风险对后期的风险是有影响的，且这种影响变得越来越弱，即t-1期的风险对t期的风险有很强的影响，t-2期相对于t-1期来说，影响稍微较弱，t-3期对t期的影响就不显著了。这是因为银行前一期风险的发生与后一期风险的发生的时间较近，银行的管理层还没有完全掌握风险的特征以及发展的动向，但随着时间的推移，高管层逐渐吸取教训，对同一风险的把控较为熟练，所以前几期风险的正向影响逐渐减弱。模型（3）还将高管薪酬差距滞后一期，通过实证结果可以看出，滞后一期的高管薪酬差距对银行风险的影响显著性更强。这是因为银行都是在前一年年底就制定了第二年的薪酬计划，但只有到第二年年底才能最终确定高管的薪酬以及他们之间的薪酬差距，因此，这种薪酬差距对高管行为的影响将在第三年才会显现出来，所以滞后一期的薪酬差距的显著性更强，这也验证了假设（3）的正确性。

此外，银行规模对银行的风险承担起正向作用，这是因为规模越大，银行的员工数量、网点数量越多，业务种类也在逐步扩展，管理难度增大，并且银行高管层和员工都潜意识地认为，银行规模庞大，即使出现问题，政府不会放任不管，因此银行的风险管理意识下降，使得银行风险加大。股权集中度与银行风险之间呈正相关关系，股权越集中，越容易出现一方独揽大权，银行经营的决策权掌握在少数几个大股东手里，容易出现决策的失误，由于缺少权力制衡股东可能为了自身的利益而加大银行的风险。独立董事占比与银行风险之间呈显著的负相关关系，因为独立董事不直接参与银行的实际经营，对银行的经营决策了解不够充分，独立董事越多，越难达成统一意见，可能会使银行错过好的投资机会，加大银行的风险。银行的性质与银行风险承担之间呈显著的负相关关系，这一点很容易理解，五大行相对于其他商业银行来说，一方面有政府的资金支持，其破产的可能性较小，另一方面，五大行传统业务能力较强、经营风险较低，所以与其他银行相比，五大行的风险承担较小。

（三）稳健性检验

为了检验上述研究结果是否具有稳健性，本文选取年报中披露的前三位高管薪酬均值与其他高管薪酬均值之间的差距作为高管薪酬差距的替代变量，进行稳健性检验，检验方法仍然是系统矩估计方法，检验结果如表4所示：

表4 稳健性检验

从表4可以看出，所有变量的研究结果都是显著的，即使改变模型中相关解释变量的指标，但结果仍然不变，与前文保持一致，这对前文的研究结果进行了有力的佐证，表明实证结果具有稳定性。

四、结论与启示

本文采用我国16家上市银行2009—2016年的面板数据，通过建立回归模型，对商业银行高管薪酬差距、业务结构与银行风险承担之间的关系进行了实证研究，并对研究结果进行稳健性检验，研究结果表明：商业银行高管薪酬差距与银行风险承担之间呈显著负相关关系；业务结构与银行风险承担之间也呈显著的负相关关系；且高管薪酬差距对银行风险承担的影响存在滞后效应。

商业银行高管薪酬差距、业务结构与银行风险承担之间的关系密切，银行要妥善处理好这三者的关系，具体做法如下：一要完善高管薪酬结构，注重长期激励，将薪酬制度与风险挂钩，使得高管在追求自身利益的同时考虑银行的风险；二要加强高管薪酬的信息披露，强化高管薪酬的外部监管，规范管理层的行为，同时根据市场化标准给予激励，减少行政干预；三要加强银行业务种类创新，提高非利息收入，同时完善银行的风险管理，使得新业务的发展有相对应的风险管控措施；四是银行自身要重视对风险的管理，风险管理措施一定要落实到位而不是形同虚设，严格遵守银监会和巴塞尔委员会设立的风险管理标准，风险管理部门要时时关注银行的动态，一旦出现违规，要立即采取措施，以此来降低银行的风险。

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