呂曉舒

理論分析與研究假設(shè)

近年來，市場環(huán)境變化較大，雖然商業(yè)銀行與企業(yè)相比具有特殊性，在經(jīng)營過程中講求營利性、安全性和流動性原則，但是銀行也同企業(yè)一樣，面臨許多市場風(fēng)險。一般來說，商業(yè)銀行為保持一些業(yè)績指標(biāo)不變或其他某種目的，可能會利用違規(guī)業(yè)務(wù)提高企業(yè)利潤，使一些業(yè)績指標(biāo)同比或環(huán)比保持不變，來維持其社會聲譽(yù)和投資者信心。在正常業(yè)務(wù)不能夠使其獲得預(yù)期報酬的情況下，商業(yè)銀行可能會想要通過開展一些不合規(guī)的業(yè)務(wù)來取得額外收益。若違規(guī)業(yè)務(wù)涉及的方面窄，影響不大，銀監(jiān)會則根據(jù)情況對其處于罰款的處罰，但若影響重大，則不僅僅要罰款，更是要沒收違法所得。因此提出假設(shè)：

假設(shè)：商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績與其違規(guī)業(yè)務(wù)呈正相關(guān)關(guān)系

樣本選擇與研究設(shè)計

（1）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于同花順數(shù)據(jù)庫，時間選擇2015～2017年。這是由于2015年“去產(chǎn)能”、“去杠桿”等政策的深入，使得2015年對銀行業(yè)的監(jiān)管力度加大，2015年以前年度數(shù)據(jù)對說明問題意義不大。被處罰的次數(shù)以及金額通過銀監(jiān)會網(wǎng)站公布的處罰公告手工收集。本文以A股上市商業(yè)銀行作為初始樣本，剔除了數(shù)據(jù)缺失的樣本。

（2）變量說明

1.經(jīng)營業(yè)績指標(biāo)

對于銀行的經(jīng)營業(yè)績，本文選用凈利潤（ NP）來衡量。這是因為凈利潤反映了一個企業(yè)的盈利能力，且可以直接從企業(yè)的財務(wù)報表中獲取。對于企業(yè)管理者來說，凈利潤是進(jìn)行經(jīng)營決策的基礎(chǔ)；對于投資者來說，凈利潤是獲得投資回報大小的基本因素。它是衡量一個企業(yè)經(jīng)營效益的主要指標(biāo)。所以，本文選擇凈利潤作為經(jīng)營業(yè)績指標(biāo)。

2.控制變量

在借鑒相關(guān)研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，選用以下銀行專項指標(biāo)作為控制變量：資本充足率、不良貸款率、存貸款比率。另外，還選取了總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、營業(yè)收入同比增長率作為控制變量。

（3）模型構(gòu)建

為了驗證假設(shè)，模型設(shè)定如下：

NP= β0+ β1NumPen+ β2CAR+ β3NOL+ β4DLR+ β5TATR+ β6LEV+ β7YGRTA+ ε

（ 1 ）

NP= β0+ β1PenAmou + β2CAR+ β3NOL+ β4DLR+ β5TATR+ β6LEV+β7YGRTA+ ε

（ 2 ）

模型（1）主要衡量經(jīng)營業(yè)績與商業(yè)銀行因違規(guī)業(yè)務(wù)被處罰次數(shù)之間的關(guān)系，模型（2）用來衡量經(jīng)營業(yè)績對商業(yè)銀行被處罰金額的影響。設(shè)置這兩個模型的主要目的是考察被處罰次數(shù)與被處罰的金額，到底哪一個與商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績之間的關(guān)系更為緊密。在模型（1）和（2）中，被處罰次數(shù)和被處罰金額是解釋變量，被解釋變量為稅后凈利潤。對這兩個模型分別進(jìn)行回歸分析，通過考察解釋變量系數(shù)的正負(fù)號和顯著性進(jìn)行研究。若解釋變量的系數(shù)顯著為正，則說明商業(yè)銀行的違規(guī)業(yè)務(wù)與經(jīng)營業(yè)績呈正相關(guān)關(guān)系。

實證結(jié)果及其分析

從變量的描述性統(tǒng)計得出，NP的均值為685.1743，中位數(shù)為417.4，呈現(xiàn)正偏態(tài)分布，說明大部分上市商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)績較好。但是其標(biāo)準(zhǔn)差為824.4345，所以各銀行的凈利潤差別很大，上市商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況不一，差別懸殊。筆者比較了各家銀行每年的利潤，發(fā)現(xiàn)各銀行同比每年的利潤差別不是很大。NumPen的均值為27，標(biāo)準(zhǔn)差為29.273，PenAmou的均值為1824.85，標(biāo)準(zhǔn)差很大，為4996.67，表明上市商業(yè)銀行從事違規(guī)業(yè)務(wù)的違規(guī)程度不同，且差異較大。上述各指標(biāo)的差異說明各銀行的選擇不同，這些差異為本文的研究提供了良好的契機(jī)。

對所有變量進(jìn)行相關(guān)性分析，大部分變量在1%顯著性水平下顯著。限于篇幅未將各變量的相關(guān)分析表列入。NP與NumPen的相關(guān)系數(shù)為0.6923，且在1%的水平上顯著，說明兩者存在正相關(guān)關(guān)系，在一定程度上驗證了假設(shè)。但PenAmou與NP的系數(shù)雖然為正值，但并不顯著，還需要進(jìn)一步考察。其余各變量間的相關(guān)系數(shù)大多在0.5以下，因此回歸模型中多重共線性較小。

回歸分析。截至2017年底，在滬深交易所上市的商業(yè)銀行共有26家。剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本，共收集2015-2017年的數(shù)據(jù)59個。限于篇幅未將回歸結(jié)果列入。在控制了公司規(guī)模等因素的影響后，NumPen對NP的回歸系數(shù)為12.78429.并在1%水平上顯著，說明商業(yè)銀行因違規(guī)業(yè)務(wù)被處罰的次數(shù)與經(jīng)營業(yè)績呈正相關(guān)關(guān)系。從而驗證了假設(shè)。另外，模型的方差膨脹因子為2.13，不存在嚴(yán)重的多重共線性，且該模型的F值為19.32，相應(yīng)的p值為0，R2為0.7262，擬合程度較好，說明該模型具有經(jīng)濟(jì)意義。PenAmou的系數(shù)也為正，但對NP的影響并不顯著，這可能是因為有些商業(yè)銀行的違規(guī)程度比較嚴(yán)重，除了被處罰金以外，還沒收了違法所得，再考慮到被處罰金額的標(biāo)準(zhǔn)差非常大，這可能是導(dǎo)致回歸結(jié)果不顯著的原因。筆者又嘗試應(yīng)用了其他一些經(jīng)營業(yè)績指標(biāo)，回歸結(jié)果仍不顯著。故筆者認(rèn)為，用NumPen來衡量違規(guī)業(yè)務(wù)與經(jīng)營業(yè)績之間的關(guān)系更可靠?？紤]到個體變量差異.為減少異方差的影響，采用了異方差穩(wěn)健回歸的結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)營業(yè)績對被處罰次數(shù)的正向顯著作用并未受到影響，處理前后差異不大，說明二者之間的正向關(guān)系受到個體差異的影響比較小。

研究結(jié)論與建議

本文研究了經(jīng)營業(yè)績對商業(yè)銀行違規(guī)業(yè)務(wù)的影響，結(jié)果表明：因違規(guī)業(yè)務(wù)被處罰的上市商業(yè)銀行，違規(guī)次數(shù)與經(jīng)營業(yè)績呈顯著正相關(guān)關(guān)系。也就是說，那些開展違規(guī)業(yè)務(wù)的銀行，經(jīng)營業(yè)績也很好。當(dāng)銀行的經(jīng)營業(yè)績沒有達(dá)到一定的要求時，他們可能會涉足違規(guī)業(yè)務(wù)以謀取高額利潤。本文也采用了多種方式進(jìn)行穩(wěn)健型檢驗，回歸結(jié)果仍然支持本文的假設(shè)。

因此，為了更好地發(fā)揮商業(yè)銀行維持金融體系的安全與穩(wěn)定的職能，首先，商業(yè)銀行應(yīng)該完善內(nèi)部控制建設(shè)，加強(qiáng)銀行內(nèi)部的監(jiān)督與約束。其次，以適當(dāng)?shù)男问綄Ω吖苋藛T進(jìn)行激勵，并完善公司內(nèi)部管理制度，杜絕高管人員的舞弊行為。最后，銀行各分支機(jī)構(gòu)、各部β之間應(yīng)加強(qiáng)溝通，減少信息不對稱，增加信息流動性。