銀行內(nèi)部控制質(zhì)量如何影響信貸風(fēng)險(xiǎn)？
——基于行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)識別視角的實(shí)證分析

王 蕾 郭芮佳 池國華

(1．東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116025；2．南京審計(jì)大學(xué) 中內(nèi)審學(xué)院，江蘇 南京 211815)

一、引言

在我國金融領(lǐng)域中，銀行一直處于主導(dǎo)地位，承擔(dān)著資金融通等資本配置的重要功能，對整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系健康發(fā)展發(fā)揮著重要作用。中國人民銀行統(tǒng)計(jì)顯示，2017年人民幣貸款增加13.53萬億元，占2017年GDP的16.4%；2018年新增人民幣貸款為16.17萬億元，同比增加2.64萬億元。與此同時(shí)，信貸風(fēng)險(xiǎn)水平卻面臨著嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。不管是大型國有控股商業(yè)銀行還是全國性股份制商業(yè)銀行，無論是余額還是占比，不良貸款水平均處于歷史高位，并且股份制商業(yè)銀行還大有攀升之勢。在這種背景下，信貸風(fēng)險(xiǎn)的防控顯得尤為重要。

商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的大小取決于信貸資金最終流向何處。信貸資金流向高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域則信貸風(fēng)險(xiǎn)高，反之則信貸風(fēng)險(xiǎn)低。美國次貸危機(jī)的發(fā)生及其引發(fā)的全球性金融危機(jī)，根本原因就在于信貸資金流入低信用借款人導(dǎo)致大量信貸違約。信貸資金流動(dòng)方向又取決于銀行信貸決策，受銀行內(nèi)部和外部兩方面因素影響。在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的時(shí)代背景下，相對于銀行外部因素，銀行內(nèi)部因素在信貸風(fēng)險(xiǎn)防控過程中所發(fā)揮的作用變得更加突出，原因是供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和利率市場化改革的同步進(jìn)行導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)變得更加復(fù)雜多樣，與此同時(shí)信貸風(fēng)險(xiǎn)處置機(jī)制也從政府轉(zhuǎn)移到了銀行自身，這就使得銀行內(nèi)部因素如何影響信貸風(fēng)險(xiǎn)成為值得關(guān)注的現(xiàn)實(shí)問題。

然而，現(xiàn)有對信貸風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中于銀行外部因素對信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，如宏觀政策變動(dòng)[1][2]、制度環(huán)境[3][4]、金融監(jiān)管[5]、政府干預(yù)[6]、借款人特征[7][8][9]等?；阢y行內(nèi)部因素的信貸風(fēng)險(xiǎn)研究相對匱乏。而在銀行眾多內(nèi)部因素中，內(nèi)部控制質(zhì)量是核心因素。一方面，在理論上內(nèi)部控制是制度的“集合體”，是內(nèi)嵌于組織內(nèi)部的系統(tǒng)性制度[10]，銀行的信貸決策以及信貸業(yè)務(wù)流程的有效運(yùn)行均與銀行內(nèi)部控制質(zhì)量密切相關(guān)。另一方面，在實(shí)踐中銀行內(nèi)部控制質(zhì)量的高低關(guān)系到金融體系能否持續(xù)健康的有效運(yùn)轉(zhuǎn)，內(nèi)部控制是否能夠發(fā)揮防控金融風(fēng)險(xiǎn)的作用已經(jīng)成為各級信貸風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管者十分關(guān)心的問題。李克強(qiáng)總理也多次強(qiáng)調(diào)要嚴(yán)防金融風(fēng)險(xiǎn)，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部控制?；诖?，本文從內(nèi)部控制視角，檢驗(yàn)其是否能夠有助于銀行識別行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，將信貸資金更多地配置在低風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)，以此降低銀行自身的不良貸款水平。

本文可能的貢獻(xiàn)有以下兩個(gè)方面：(1)從行業(yè)信貸配置結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化入手，厘清了銀行內(nèi)部控制抑制信貸風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)理，這是對現(xiàn)有文獻(xiàn)的有益補(bǔ)充；(2)在當(dāng)前供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革和利率市場化改革大力推進(jìn)導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)更加復(fù)雜多樣的背景下，本文以內(nèi)部控制這一組織內(nèi)部基礎(chǔ)性制度為研究視角，肯定了內(nèi)部控制對銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的防控作用，為現(xiàn)階段監(jiān)管部門防控金融風(fēng)險(xiǎn)提供了經(jīng)驗(yàn)證據(jù)與理論支撐。

本文余下部分安排如下：第二部分為制度背景和文獻(xiàn)綜述；第三部分為理論分析和假設(shè)提出；第四部分為研究設(shè)計(jì)；第五部分為實(shí)證結(jié)果分析；第六部分為研究結(jié)論與啟示。

二、制度背景與文獻(xiàn)綜述

在我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)的時(shí)代背景下，我國銀行業(yè)的發(fā)展主要面臨兩個(gè)環(huán)境特征：利率市場化改革和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革。這兩大環(huán)境特征使得銀行現(xiàn)階段發(fā)展所面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)與以往相比更加復(fù)雜多樣，主要包括兩個(gè)方面：一方面，利率管制的放開在某種程度上意味著高于監(jiān)管紅線的銀行風(fēng)險(xiǎn)處置機(jī)制從政府轉(zhuǎn)移到了銀行自身。換言之，利率管制放開前，銀行只需構(gòu)建監(jiān)管紅線以下的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對機(jī)制，監(jiān)管紅線以上的風(fēng)險(xiǎn)由監(jiān)管部門處置；利率市場化后，銀行需要增加監(jiān)管紅線以上的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對機(jī)制。與此同時(shí)，隨著利率管制的放開，利率市場化改革的深入，銀行業(yè)面臨的競爭變得更加激烈，銀行有可能因此承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的持續(xù)深入使得銀行作為資本供給方面臨更加多樣化的信貸風(fēng)險(xiǎn)管理環(huán)境。隨著“三去一降一補(bǔ)”政策的深入推進(jìn)，部分產(chǎn)能過剩的行業(yè)和企業(yè)出現(xiàn)了一定程度的運(yùn)行困難，導(dǎo)致潛在風(fēng)險(xiǎn)隱患不斷積累，信用違約風(fēng)險(xiǎn)日益增加。在這種情況下，銀行既要控制新增產(chǎn)能的信貸風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)還要防范撤回落后產(chǎn)能企業(yè)信貸資金時(shí)可能引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)，這就要求銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理程序要比以往更加全面嚴(yán)謹(jǐn)，必須在重視行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)顧及單個(gè)企業(yè)的具體風(fēng)險(xiǎn)，這對銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)管理提出了新的挑戰(zhàn)。

在宏觀環(huán)境發(fā)生變化的同時(shí)，我國銀行監(jiān)管部門也極為重視銀行內(nèi)部控制相關(guān)規(guī)范的建設(shè)，一直致力于制定并修改完善《商業(yè)銀行內(nèi)部控制指引》以適應(yīng)外部環(huán)境的不斷變化。中國人民銀行曾在1997年5月頒布了《加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部控制的指導(dǎo)原則》，對金融機(jī)構(gòu)建立內(nèi)部控制機(jī)制提出了一系列基本要求。隨后中國人民銀行參照巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)有關(guān)銀行機(jī)構(gòu)內(nèi)部控制制度的框架和原則對1997年辦法進(jìn)行了修改和完善，并于2002年出臺(tái)了《商業(yè)銀行內(nèi)部控制指引》，要求商業(yè)銀行通過制定和實(shí)施一系列制度、程序和方法，對各類風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行事前防范、事中控制和事后監(jiān)督。2007年銀監(jiān)會(huì)成立之后再次修訂了《商業(yè)銀行內(nèi)部控制指引》(以下簡稱2007年版《指引》)，但本次修訂與2002年版相比變動(dòng)不大。隨著商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展和其他監(jiān)管法規(guī)制度的出臺(tái)，2007年版《指引》的部分規(guī)定和要求已難以適應(yīng)銀行業(yè)改革發(fā)展與監(jiān)管工作實(shí)際。本著與時(shí)俱進(jìn)、不斷提高監(jiān)管有效性的原則，2014年銀監(jiān)會(huì)在充分征求商業(yè)銀行及社會(huì)各界意見的基礎(chǔ)上，對2007版《指引》進(jìn)行了重新修訂。修訂后的內(nèi)部控制指引內(nèi)容更加全面，更多地體現(xiàn)了原則性、導(dǎo)向型的要求，有利于引導(dǎo)商業(yè)銀行秉承穩(wěn)健經(jīng)營的理念，根據(jù)自身發(fā)展需要確定內(nèi)部控制與風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)，從而有助于提高內(nèi)部控制的整體有效性。

目前圍繞信貸風(fēng)險(xiǎn)影響因素的研究主要包括基于借款人視角的研究和基于銀行視角的研究?；诮杩钊艘暯堑男刨J風(fēng)險(xiǎn)影響因素研究主要圍繞借款人與銀行之間的信息傳遞展開，主要包括兩個(gè)方面：一是借款人自身內(nèi)部特征對銀企之間信息傳遞的影響。這方面研究主要涉及借款人的公司治理[11]、所有權(quán)結(jié)構(gòu)[8][9]以及會(huì)計(jì)信息質(zhì)量[7][12]。這些研究表明，公司治理、內(nèi)部控制質(zhì)量、高管股權(quán)激勵(lì)以及會(huì)計(jì)信息質(zhì)量都能通過改善企業(yè)信息質(zhì)量、降低信息不對稱等方式影響信貸風(fēng)險(xiǎn)。二是信息中介對銀企之間信息傳遞的影響。這方面研究主要涉及審計(jì)師和市場交易者。Chen等(2016)研究了審計(jì)信息角色與銀行貸款合約之間的關(guān)系，通過對被出具標(biāo)準(zhǔn)審計(jì)意見和非標(biāo)審計(jì)意見公司信貸合約的對比，他們發(fā)現(xiàn)審計(jì)師對公司出具非標(biāo)審計(jì)意見之后，公司的貸款利率超出平均水平17個(gè)基點(diǎn)，公司的貸款規(guī)?？s減，這表明借款人的審計(jì)師能夠向銀行傳遞借款人的增量信息，能夠?qū)︺y企之間的信息傳遞產(chǎn)生較大影響[13]。褚劍等(2017)基于中國資本市場2010年開始實(shí)施的融資融券制度，采用DID的方法實(shí)證檢驗(yàn)了賣空約束放松對銀行信貸決策的影響，研究發(fā)現(xiàn)，賣空約束放松后銀行傾向于向標(biāo)的公司發(fā)放更大額度、更長期限以及更寬松貸款擔(dān)保方式的貸款，這表明賣空交易者通過賣空交易降低了銀行與借款企業(yè)之間的信息不對稱，提高了銀企之間信息傳遞的效率，降低了銀行面臨的信息風(fēng)險(xiǎn)[1]。

基于銀行視角的研究主要有三個(gè)方面：第一，銀行高管薪酬對信貸配置的影響。相關(guān)研究表明銀行薪酬激勵(lì)機(jī)制方面的缺陷容易誘導(dǎo)管理者采取相對冒險(xiǎn)的行為[6][9][14]。第二，政府干預(yù)對銀行信貸決策的影響。相關(guān)研究表明銀行是否能夠根據(jù)評估的信息做出恰當(dāng)?shù)男刨J決策受政府干預(yù)的影響，政府干預(yù)的存在，會(huì)導(dǎo)致銀行產(chǎn)生軟約束[15]，隨著政府干預(yù)的減少、市場化程度的提高，國有企業(yè)與非國有企業(yè)之間貸款合約差距會(huì)逐步縮小[16]。第三，銀行內(nèi)部控制質(zhì)量對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，具體包括內(nèi)部控制與不良貸款率[16]、內(nèi)部控制與銀行資本充足率等[18]。

需要說明的是，現(xiàn)有關(guān)于內(nèi)部控制對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究主要以銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的結(jié)果為核心變量，通常采用不良貸款率、不良貸款撥備覆蓋率等指標(biāo)。由于銀行風(fēng)險(xiǎn)具有一定的時(shí)滯性，以結(jié)果變量為主的研究具有一定的滯后性。另外，這些結(jié)果變量的數(shù)據(jù)度量，在不同的銀行中存在口徑不一致的問題。比如，不同銀行對貸款的五級分類標(biāo)準(zhǔn)不同并且分類標(biāo)準(zhǔn)也基本不對外公布；再如不同銀行在計(jì)算信用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)時(shí)采用的方法不同，有的采用權(quán)重法，有的采用高級法。這些因素都造成不同銀行之間不良貸款以及風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)數(shù)據(jù)口徑的不一致，進(jìn)而導(dǎo)致模型結(jié)果出現(xiàn)偏差。基于以上原因，為避免數(shù)據(jù)度量的滯后性以及計(jì)算口徑不一致等問題，本文以行業(yè)信貸配置結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)調(diào)整為切入點(diǎn)，以期厘清銀行內(nèi)部控制抑制信貸風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)理，從而對現(xiàn)有相關(guān)文獻(xiàn)形成有益補(bǔ)充。

三、理論分析與假設(shè)提出

銀行信貸業(yè)務(wù)過程主要包括貸前調(diào)查、貸前審查、貸前審批、貸前核保、放貸活動(dòng)以及貸后管理等階段，每一個(gè)階段都會(huì)在銀行與借款人之間產(chǎn)生一系列的信息傳遞與識別。從信息傳遞視角看，銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)防控就是阻止信貸相關(guān)信息中不良信息在信貸業(yè)務(wù)活動(dòng)中的傳遞，進(jìn)而使得銀行最終做出科學(xué)合理的信貸決策。內(nèi)部控制所蘊(yùn)含的監(jiān)督與制衡本質(zhì)上有助于提高信貸活動(dòng)中相關(guān)人員傳遞不良信息的成本，減少有意識的舞弊或者無意識的錯(cuò)誤[19][20]。

商業(yè)銀行內(nèi)部控制貫穿于銀行信貸決策、執(zhí)行和監(jiān)督全過程，在機(jī)構(gòu)設(shè)置、權(quán)責(zé)分配及業(yè)務(wù)流程等方面形成相互制約、相互監(jiān)督的風(fēng)險(xiǎn)防控體系，其目標(biāo)以及所遵循的原則能夠有效阻止信貸相關(guān)信息中不良信息在信貸業(yè)務(wù)活動(dòng)中的傳遞，從而使得銀行通過有效的信貸決策及其執(zhí)行與監(jiān)督實(shí)現(xiàn)防控銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的最終目標(biāo)。

首先，商業(yè)銀行內(nèi)部控制的核心目標(biāo)是保證風(fēng)險(xiǎn)管理的有效性。這確保了銀行內(nèi)部控制體系在搭建時(shí)以風(fēng)險(xiǎn)管理為邏輯起點(diǎn)，使風(fēng)險(xiǎn)管理理念融入針對企業(yè)行為的一系列控制活動(dòng)中，并最終蘊(yùn)含在銀行的日常經(jīng)營活動(dòng)之中。同時(shí)，以風(fēng)險(xiǎn)管理為導(dǎo)向的內(nèi)部控制體系在構(gòu)建時(shí)考慮了日常經(jīng)營活動(dòng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)橫向與縱向風(fēng)險(xiǎn)之間的邏輯關(guān)系，使風(fēng)險(xiǎn)控制活動(dòng)成為立體網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，降低了內(nèi)部各層級之間的代理問題，有助于提高銀行對風(fēng)險(xiǎn)的敏感度?？梢哉f，以保證風(fēng)險(xiǎn)管理有效性為目標(biāo)的內(nèi)部控制制度從根源上確保了董事會(huì)、監(jiān)事會(huì)、經(jīng)理層及全體員工在各項(xiàng)業(yè)務(wù)活動(dòng)流程中以風(fēng)險(xiǎn)最低的方式有效執(zhí)行各種契約。

其次，商業(yè)銀行內(nèi)部控制審慎性原則能夠盡可能地保證銀行在信貸決策過程中充分權(quán)衡所面對的各類風(fēng)險(xiǎn)，以做到整體風(fēng)險(xiǎn)水平最低。Graham(2008)認(rèn)為銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)主要來源于信息風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)，信息風(fēng)險(xiǎn)是指客戶信息不確定性導(dǎo)致的銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)是指客戶基本面惡化導(dǎo)致的銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)[13]。堅(jiān)持以風(fēng)險(xiǎn)為本的審慎性原則能夠有效控制這兩類風(fēng)險(xiǎn)。一方面，在簽訂貸款合同時(shí)，銀行與企業(yè)之間存在因貸款資金使用、項(xiàng)目投資收益和項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)等方面信息嚴(yán)重不對稱而導(dǎo)致的誤判。銀行作為資金的提供者處于信息的劣勢低位，而企業(yè)作為資金的使用者對信貸資金流向、預(yù)期收益和償還概率等具有絕對的信息優(yōu)勢。這種信息地位的不平等容易導(dǎo)致銀行對貸款企業(yè)信用級別的誤判，極易帶來逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題從而加劇銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。審慎性原則促使銀行在信貸決策各個(gè)環(huán)節(jié)充分搜集借款人各方面的信息，盡可能多地掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況和資金運(yùn)用的信息，降低銀行與借款人之間事前信息不對稱程度，提高銀企之間的溝通效率，篩選出優(yōu)質(zhì)借款人，降低由于借款人信息不確定而導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的可能性。另一方面，銀行會(huì)根據(jù)不同借款人的具體情況與借款人簽訂一系列帶有限制性條款的合約，并在貸款成本上做相應(yīng)的調(diào)整，包括貸款利率、貸款期限以及貸款擔(dān)保方式等[7][12]，將借款人可能出現(xiàn)的基本面惡化而導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)降到最低，確保信貸決策風(fēng)險(xiǎn)可控。

再次，商業(yè)銀行內(nèi)部控制的全覆蓋原則和制衡性原則能夠確保信貸決策相關(guān)信息在內(nèi)部有效傳遞并執(zhí)行，避免信貸決策因執(zhí)行不善而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。全覆蓋原則保證內(nèi)部控制通過將不相容職責(zé)分離、重要崗位實(shí)施輪崗或強(qiáng)制休假、授權(quán)審批、賬務(wù)核對、資產(chǎn)盤點(diǎn)、報(bào)告反饋等基礎(chǔ)性控制措施滲透到商業(yè)銀行各項(xiàng)業(yè)務(wù)各個(gè)環(huán)節(jié)當(dāng)中，覆蓋所有的部門和崗位，從而提高內(nèi)部控制制度的執(zhí)行效率，使任何決策或執(zhí)行均有跡可查，確保責(zé)任落實(shí)到個(gè)人。制衡性原則能夠確保信貸活動(dòng)中較為重要的環(huán)節(jié)避免由同一人或者同一部門單獨(dú)完成，而是由多個(gè)部門、多個(gè)崗位共同完成，從而形成相互制約、相互監(jiān)督的關(guān)系，以防止關(guān)鍵環(huán)節(jié)人員不盡職、欺詐、人情貸款、違規(guī)操作等現(xiàn)象的發(fā)生。兩項(xiàng)原則結(jié)合能夠有效防止因信貸決策執(zhí)行過程中有意識舞弊或無意識錯(cuò)誤而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)。

最后，商業(yè)銀行內(nèi)部控制適應(yīng)性原則能夠保證內(nèi)部控制與管理模式、業(yè)務(wù)規(guī)模、產(chǎn)品類型、風(fēng)險(xiǎn)狀況等相適應(yīng)，并根據(jù)具體情況變化做出及時(shí)調(diào)整，促使內(nèi)部控制在整個(gè)信貸過程中有效運(yùn)行。銀行信貸業(yè)務(wù)不是一次性交易，而是包括貸前調(diào)查和貸后管理在內(nèi)的一系列活動(dòng)。在整個(gè)信貸業(yè)務(wù)過程中，外部環(huán)境很有可能發(fā)生變化，如果外部環(huán)境發(fā)生顯著變化而相應(yīng)內(nèi)部控制制度沒有及時(shí)調(diào)整，則很可能發(fā)生貸后管理風(fēng)險(xiǎn)。在簽訂貸款合同之后，由于信貸合約的“不完全”性，企業(yè)在貸款合約執(zhí)行中仍具有天然信息優(yōu)勢，企業(yè)往往出于僥幸心理做出一系列增加銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的行為，如違規(guī)投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，通過破產(chǎn)、合資等手段惡意轉(zhuǎn)移資產(chǎn)，做假賬逃避債務(wù)等。適應(yīng)性原則能夠保證銀行通過現(xiàn)場檢查或者非現(xiàn)場檢查的方式充分了解貸后相關(guān)資金使用情況及現(xiàn)金流產(chǎn)生情況，及時(shí)評估不同類型借款人所處的經(jīng)營環(huán)境，比如政策環(huán)境、行業(yè)環(huán)境等的變化，進(jìn)而及時(shí)根據(jù)關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)變化調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)控制措施。

綜上所述，內(nèi)部控制以風(fēng)險(xiǎn)為導(dǎo)向，全程貫徹審慎性、全覆蓋、制衡性、適應(yīng)性等原則，搭建起了銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)控網(wǎng)絡(luò)體系。內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行其實(shí)質(zhì)就是以內(nèi)部控制目標(biāo)為核心，能夠堅(jiān)持內(nèi)部控制四項(xiàng)基本原則，并將這四項(xiàng)原則充分運(yùn)用到信貸業(yè)務(wù)的各個(gè)環(huán)節(jié)中，阻止不良信息傳遞，提高正常信息傳遞效率進(jìn)而整體降低信貸風(fēng)險(xiǎn)的銀行。而內(nèi)部控制質(zhì)量較低的銀行通常不能保證這四項(xiàng)基本原則的有效落實(shí)，在信貸業(yè)務(wù)中也不能始終如一地堅(jiān)持這四項(xiàng)基本原則。

基于以上分析，本文認(rèn)為內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠確保信貸業(yè)務(wù)在信貸決策、信貸執(zhí)行、貸后管理等方面形成相互制約和相互監(jiān)督的機(jī)制，并且能夠及時(shí)感知貸后外界環(huán)境變化以及關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)的轉(zhuǎn)移，從而對風(fēng)險(xiǎn)加以控制，實(shí)現(xiàn)降低信貸風(fēng)險(xiǎn)的最終目標(biāo)。由此我們可以推斷，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠及時(shí)地將信貸資金從風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)轉(zhuǎn)移到風(fēng)險(xiǎn)低的行業(yè)，據(jù)此本文提出以下假設(shè)：

H1: 其他條件不變，與內(nèi)部控制質(zhì)量較低的銀行相比，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠識別行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，使信貸資金從高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)流入低風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國滬深兩市2007～2015年上市銀行為研究樣本。這是因?yàn)楸疚牡暮诵淖兞俊獌?nèi)部控制質(zhì)量只有上市銀行的數(shù)據(jù)，因此不得不受限于內(nèi)部控制質(zhì)量的數(shù)據(jù)而只采用上市銀行的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。另外，在目前所有上市的33家銀行中，有17家是在2016～2019年間上市，這些銀行由于上市時(shí)間較短而無法納入本文的樣本中，剩余的16家銀行中，除光大銀行與農(nóng)業(yè)銀行是2010年上市以外，其余為2007年上市。為了保證樣本時(shí)間的一致性，本文選擇了2007年上市的14家銀行。這14家銀行包括5家國有商業(yè)銀行、6家股份制商業(yè)銀行以及3家城市商業(yè)銀行。

另外，剔除銀行行業(yè)貸款數(shù)據(jù)缺失的觀測值，最終獲得970個(gè)觀測值。本文銀行行業(yè)貸款數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。內(nèi)部控制數(shù)據(jù)來自陳漢文教授主持的廈門大學(xué)內(nèi)控指數(shù)課題組，該指數(shù)基于要素觀，以《企業(yè)內(nèi)部控制基本規(guī)范》及其配套指引作為指標(biāo)設(shè)計(jì)的主要依據(jù)，包含四級評價(jià)指標(biāo)，其中有5個(gè)一級指標(biāo)、24個(gè)二級指標(biāo)、43個(gè)三級指標(biāo)以及144個(gè)四級指標(biāo)，同時(shí)還考慮了違反會(huì)計(jì)法規(guī)、公司法以及證券法等因素的影響，能夠充分反映企業(yè)內(nèi)部控制制度完善以及內(nèi)部控制體系要素完備情況，符合本文的研究情境。其他數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。對于個(gè)別缺失數(shù)據(jù)，采用手工翻閱年報(bào)的方式予以補(bǔ)充。為了消除異常觀測值的影響，本文對所有連續(xù)變量按照上下1%進(jìn)行Winsorize處理。本文采用Stata15.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，并建立多元線性回歸模型驗(yàn)證假設(shè)。

(二)模型設(shè)計(jì)及變量定義

本文采用如下模型對假設(shè)進(jìn)行檢驗(yàn)：

(1)

(2)

模型(2)中，Sale為銷售收入。Year為年度變量，如果觀測值是過去第4年的，則Year=1；如果觀測值是過去第3年的，則 Year=2；依次類推，如果觀測值是當(dāng)前年度的，則Year=5。模型(2)的殘差即為非正常銷售收入；計(jì)算公司過去5年非正常銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差，再除以過去 5年銷售收入的平均值，從而得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性；同一年度同一行業(yè)內(nèi)所有公司的未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性的中位數(shù)，即為行業(yè)環(huán)境不確定性；采用Ghosh等(2009)的方法，各公司未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性除以行業(yè)環(huán)境不確定性，即為公司經(jīng)行業(yè)調(diào)整后的環(huán)境不確定性，也就是本文實(shí)證分析所采用的環(huán)境不確定性(EU)。

控制變量方面，針對宏觀環(huán)境因素，本文控制了GDP增長率、貨幣政策、社會(huì)融資規(guī)模增速以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。其中，貨幣政策(MP)采用虛擬變量度量，若貨幣政策擴(kuò)張則賦值為1，緊縮則賦值為0，即如果某年MP(MP=M2增長率-GDP增長率-CPI增長率)的值大于中位數(shù)，則該年的貨幣政策偏于擴(kuò)張，反之則是貨幣政策偏于緊縮。經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)(EPU)采用Baker 等構(gòu)建、由斯坦福大學(xué)和芝加哥大學(xué)聯(lián)合披露發(fā)布的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來度量[25]，該指數(shù)的構(gòu)建主要基于《南華早報(bào)》(South China Morning Post)文章關(guān)鍵詞的搜索，從1995年1月起計(jì)算，并逐月更新。該指數(shù)能夠較好地反映我國的經(jīng)濟(jì)政策不確定性情況，已為我國學(xué)者所接受并得到應(yīng)用。針對微觀因素，本文參考牛曉健和裘翔(2013)等人的研究，控制了銀行規(guī)模(Size)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、特許權(quán)價(jià)值(MB)、資本充足率(Tcap)、存款比率(Deposit)、貸款比率(Loan)、成本收入比(Cir)、銀行同業(yè)資產(chǎn)占比(TYAsset)[26]。此外，考慮到不同類型銀行決定信貸投放的目標(biāo)函數(shù)可能不同，本文還控制了銀行類型(BankType)。同時(shí)考慮到不同年份中不可觀測因素對模型的影響，本文還設(shè)置了年度虛擬變量以控制時(shí)間效應(yīng)。各變量具體定義以及計(jì)算方式見表1。

表1 變量定義表

五、實(shí)證結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。Panel A的結(jié)果顯示，各個(gè)行業(yè)貸款變動(dòng)百分比(Indloan)的平均值為0.224，最小值為 -0.396，表明行業(yè)貸款金額最低減少39.6%。不良貸款率(NPL)的平均值為1.155，最小值和最大值分別為0.360和5.620，表明不同銀行之間不良貸款率差別較大。行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變動(dòng)百分比(EU)的均值為 -0.086，最小值和最大值分別為 -0.659和0.281，表明不同行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變化較大。內(nèi)部控制質(zhì)量(IC)的平均值為66.540。資產(chǎn)規(guī)模(Size)的均值為28.500，中位數(shù)為28.530，兩者較為接近，表明資產(chǎn)規(guī)模比較符合正態(tài)分布。社會(huì)融資規(guī)模增速(SFinance)的均值為0.189，最小值和最大值分別為 -0.085和0.993。在Panel B中，我們按照樣本銀行內(nèi)部控制質(zhì)量的中位數(shù)，將樣本分為內(nèi)部控制質(zhì)量較低和內(nèi)部控制質(zhì)量較高兩組。從Panel B中可以看到，在內(nèi)部控制質(zhì)量較低組中，不良貸款率的均值為1.082，中位數(shù)為0.995；在內(nèi)部控制質(zhì)量較高組中，不良貸款率的均值為0.990，中位數(shù)為0.910。由此可見，相對于內(nèi)部控制質(zhì)量較低的銀行，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行不良貸款率低，且均值和中位數(shù)差異T檢驗(yàn)均在1%的水平上顯著，初步表明高質(zhì)量內(nèi)部控制能夠降低銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的水平上顯著，下表同。

(二)基本回歸結(jié)果分析

按照本文的假設(shè)，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行在貸前能夠獲取充分的信息，貸后能夠做好充分的風(fēng)險(xiǎn)管理，能夠及時(shí)根據(jù)不同行業(yè)的情況調(diào)整貸款結(jié)構(gòu)，進(jìn)而降低自身不良貸款率。因此，我們推斷，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠及時(shí)地將信貸資金從風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)轉(zhuǎn)移到風(fēng)險(xiǎn)低的行業(yè)。表3報(bào)告了不同內(nèi)部控制質(zhì)量銀行樣本中，銀行行業(yè)貸款變動(dòng)率與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的回歸結(jié)果。第(1)欄為在不區(qū)分內(nèi)部控制質(zhì)量情況下，銀行行業(yè)貸款變動(dòng)率與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)大小的回歸結(jié)果，EU的系數(shù)為 -0.067，且在1%的水平上顯著，表明從整體上看銀行會(huì)根據(jù)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整自身的貸款結(jié)構(gòu)。第(2)欄為內(nèi)部控制質(zhì)量較高銀行樣本的回歸結(jié)果，EU的系數(shù)為 -0.016，且在5%的水平上顯著，表明在內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行中，行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)越高，行業(yè)貸款的總金額越低，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能及時(shí)地根據(jù)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變化降低高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的貸款額度。第(3)欄為內(nèi)部控制質(zhì)量較低銀行樣本的回歸結(jié)果，EU的系數(shù)為0.008但不顯著，這表明在內(nèi)部控制質(zhì)量較低的銀行中，銀行不能根據(jù)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變化調(diào)整貸款額度。通過對比第(2)欄和第(3)欄的實(shí)證結(jié)果，可以看到，只有在內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行樣本中，行業(yè)信貸資金的配置結(jié)構(gòu)才會(huì)隨著行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的變化而變化，這表明內(nèi)部控制質(zhì)量一方面提高了銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)識別能力，另一方面增強(qiáng)了銀行信貸資金配置的靈活性。第(4)欄為引入內(nèi)部控制質(zhì)量與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)交乘項(xiàng)的回歸結(jié)果，實(shí)證結(jié)果與分組回歸一致。由此可知，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行的確能夠及時(shí)地將信貸資金從風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)轉(zhuǎn)移到風(fēng)險(xiǎn)低的行業(yè)，本文的假設(shè)得到了驗(yàn)證。

表3 不同內(nèi)部控制質(zhì)量下銀行行業(yè)貸款額度變動(dòng)與行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系

注：括號中為穩(wěn)健t值，下表同。

經(jīng)過上文的檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠及時(shí)地將信貸資金從風(fēng)險(xiǎn)高的行業(yè)轉(zhuǎn)移到風(fēng)險(xiǎn)低的行業(yè)，那么銀行的這一行為是否降低了自身的不良貸款率呢？本文接下來檢驗(yàn)銀行內(nèi)部控制質(zhì)量與不良貸款率之間的關(guān)系，以驗(yàn)證不同內(nèi)部控制質(zhì)量的銀行是否有不同的不良貸款率。表4報(bào)告了不同內(nèi)部控制質(zhì)量的銀行與不良貸款率的實(shí)證結(jié)果。為了保證結(jié)果更為穩(wěn)健，本文分別采用了最小二乘法和固定效應(yīng)兩種方式進(jìn)行回歸分析。第(1)欄為最小二乘法(OLS)的實(shí)證回歸結(jié)果，可以看到IC的系數(shù)為 -0.213，且在1%的水平上顯著，表明內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行有較低的不良貸款率。第(2)欄為固定效應(yīng)(Fixed Effect)的實(shí)證回歸結(jié)果，內(nèi)部控制質(zhì)量指標(biāo)IC的系數(shù)為負(fù)值，且在1%的水平上顯著，同樣表明內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行有較低的不良貸款率。綜上可以說明，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠根據(jù)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)變化，及時(shí)將信貸資金配置到風(fēng)險(xiǎn)較低的行業(yè)，且這一行為能夠降低自身的不良貸款率。

(三)進(jìn)一步分析

考慮到內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行可能會(huì)盡可能選擇風(fēng)險(xiǎn)更低的貸款擔(dān)保方式，從而降低不良貸款率，接下來本文對此進(jìn)行驗(yàn)證。銀行貸款擔(dān)保方式總共分為質(zhì)押貸款、抵押貸款、保證貸款以及信用貸款四種，其中質(zhì)押貸款與抵押貸款被認(rèn)為是風(fēng)險(xiǎn)較低的貸款擔(dān)保方式，有研究表明質(zhì)押和抵押擔(dān)保有助于緩解銀企間的信息不對稱，減輕貸款中的逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)[27]。在這里我們采用質(zhì)押貸款和抵押貸款額度之和占總貸款額度的比重來度量貸款擔(dān)保方式的選擇。

表5報(bào)告了不同內(nèi)部控制質(zhì)量與貸款擔(dān)保方式的實(shí)證結(jié)果。為了保證結(jié)果更為穩(wěn)健，這里同樣分別采用了最小二乘法和固定效應(yīng)兩種方式進(jìn)行回歸分析。第(1)欄為最小二乘法(OLS)的實(shí)證回歸結(jié)果，從中可以看到IC的系數(shù)為0.165，且在1%的水平上顯著，表明內(nèi)部控制質(zhì)量越高，越傾向于采用質(zhì)押和抵押的貸款擔(dān)保方式。第(2)欄為固定效應(yīng)(Fixed Effect)的實(shí)證回歸結(jié)果，內(nèi)部控制質(zhì)量指標(biāo)IC的系數(shù)為0.121，且在5%的水平上顯著，同樣說明內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行更可能采用質(zhì)押和抵押的貸款擔(dān)保方式。

表4 內(nèi)部控制質(zhì)量與不良貸款率

表5 內(nèi)部控制質(zhì)量與貸款擔(dān)保方式

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健，本文采用了以下兩種穩(wěn)健性檢驗(yàn)的方法：

1.我們分別更換了內(nèi)部控制質(zhì)量的度量方式以及行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的度量方式進(jìn)行穩(wěn)健性測試。針對內(nèi)部控制質(zhì)量，在這里我們采用是否有內(nèi)部控制缺陷來度量。針對行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，我們采用年度—行業(yè)Beta系數(shù)來度量[28]。是否有內(nèi)部控制缺陷以及Beta系數(shù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

2.考慮到可能存在的反向因果，本文將所有自變量滯后一期處理后進(jìn)行了重新回歸。

以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果與上文回歸結(jié)果基本一致，限于篇幅，以上穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果不再列示。

六、結(jié)論與啟示

本文從銀行內(nèi)部因素——內(nèi)部控制質(zhì)量視角出發(fā)，利用2007～2015年我國上市銀行樣本，通過對不同內(nèi)部控制質(zhì)量銀行行業(yè)貸款結(jié)構(gòu)的考察，探究內(nèi)部控制質(zhì)量如何影響銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。研究發(fā)現(xiàn)：相比內(nèi)部控制質(zhì)量較低的銀行，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠有效識別不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，減少高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的信貸資金流入，增加低風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)的信貸資金流入，進(jìn)而降低銀行整體不良貸款率；內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行更傾向于選擇風(fēng)險(xiǎn)更小的質(zhì)押和抵押擔(dān)保的貸款方式。

通過本文的研究，我們可以得到以下啟示：(1)從行業(yè)視角看，內(nèi)部控制質(zhì)量較高的銀行能夠有效識別行業(yè)層面的風(fēng)險(xiǎn)，并及時(shí)根據(jù)不同行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)狀況調(diào)整銀行信貸結(jié)構(gòu)，增加低風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)貸款，減少高風(fēng)險(xiǎn)行業(yè)貸款，進(jìn)而降低銀行整體信貸風(fēng)險(xiǎn)。這在某種程度上表明內(nèi)部控制能夠有助于增強(qiáng)銀行信貸管理的謹(jǐn)慎性和靈活性，促使銀行以調(diào)整增量貸款結(jié)構(gòu)的方式，通過信貸資金行業(yè)配置提升自身的風(fēng)險(xiǎn)防范能力。(2)從銀行視角看，信貸資金增量的行業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整在整體上能夠降低銀行的不良貸款率。銀行應(yīng)當(dāng)合理設(shè)置行業(yè)層面的信貸投向政策，并將其融入內(nèi)部控制制度中，根據(jù)行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)的變化，制定引導(dǎo)政策，進(jìn)而形成以內(nèi)部控制制度為基礎(chǔ)的信貸風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警與防控體系，從整體上提高銀行對信貸風(fēng)險(xiǎn)的感知能力和防控能力。(3)從監(jiān)管部門視角看，在防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)的關(guān)鍵時(shí)期，面對復(fù)雜多變的金融風(fēng)險(xiǎn)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)該將監(jiān)管重點(diǎn)放在金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部控制質(zhì)量以及銀行信貸資金行業(yè)配置結(jié)構(gòu)上。一方面，通過加強(qiáng)對內(nèi)部控制質(zhì)量的監(jiān)管，促使各個(gè)金融機(jī)構(gòu)提升內(nèi)部控制質(zhì)量，增強(qiáng)對潛在風(fēng)險(xiǎn)變化的分析能力和應(yīng)對能力，進(jìn)而形成對信貸風(fēng)險(xiǎn)防范的長效機(jī)制；另一方面，通過設(shè)置行業(yè)層面的信貸監(jiān)管政策，引導(dǎo)銀行不斷優(yōu)化信貸資金行業(yè)結(jié)構(gòu)。

本文存在的局限性主要在于：由于數(shù)據(jù)獲取所限，本文沒有進(jìn)一步探討銀行表外信貸資金的行業(yè)結(jié)構(gòu)情況。當(dāng)前商業(yè)銀行為了繞開監(jiān)管機(jī)構(gòu)對信貸資金總量和投向的監(jiān)管，往往通過一些通道業(yè)務(wù)將信貸資金運(yùn)作至表外，而通過這種方式流出的信貸資金很可能流向了地方融資平臺(tái)、房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)等高風(fēng)險(xiǎn)融資主體。因此，筆者未來進(jìn)一步研究的重要方向就是探究表外影子銀行體系的信貸資金行業(yè)配置結(jié)構(gòu)，以及銀行內(nèi)部控制是否能夠影響表外影子銀行體系的信貸資金行業(yè)配置結(jié)構(gòu)調(diào)整。