論文復制作業(yè)1 9于佳麗0

1、企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 1 延付高管薪酬對銀行風險承擔的政策效應延付高管薪酬對銀行風險承擔的政策效應基于銀行盈余基于銀行盈余 管理動機視角的管理動機視角的 PSMPSMDIDDID 分析分析論文復制報告論文復制報告 作者 Author: 何靖 期刊 Journal: 中國工業(yè)經(jīng)濟2016 年第 11 期 1 1、論文概述（論文概述（summary）（不少于）（不少于 500 字）字） 一、問題提出 本文試圖利用 2010 年監(jiān)管指引外部政策沖擊，通過“準自然實驗”的 雙重差分傾向得分匹配法（PSM-DID）和中國銀行業(yè) 2009-2013 年的數(shù)據(jù)，檢驗 延付高管薪酬能否有

2、效降低銀行收益波動性并進而緩解其通過 LLP 進行盈余管 理的動機。 并且用以估計眼福高管薪酬對銀行風險承擔所產(chǎn)生的因果效應大小及 動態(tài)邊際效應。 二、理論分析及研究假設 本文推斷，延付高管薪酬能夠減輕股東債權人的利益沖突，導致高管選擇 更低的風險投資或經(jīng)營策略，進而產(chǎn)生更低的收益波動性。 假設 1：當控制其他因素時，延付高管薪酬將導致銀行更低的收益波動性。 假設 2：當控制其他因素時，延付高管薪酬能降低銀行通過 LLP 計提進行盈 余管理的動機。 三、一項準自然實驗：2010 年監(jiān)管指引實施 本文為了較好地避免延付高管薪酬政策作為解釋變量所存在的內(nèi)生性問題， 同時剔除其他因素的干擾而有效識別

3、延付高管薪酬對銀行風險承擔的凈影響效 應，政策以 2010 年監(jiān)管指引的出臺為起始點，考察期為 2009-2013 年，使 用“準自然實驗”的 PSM-DID 法對延付高管薪酬的政策效應進行評估。 四、研究設計 首先采用傾向匹配得分法（PSM），將樣本分為處理組和對照組，其次采用 雙重差分法（DID）設置處理組與對照組為虛擬變量，再令設時間虛擬變量，又 分別采用 VNIM（凈息差波動率）、VEBTP（稅和貸款損失準備前利潤）和 ZSCORE （Z 分值）來分別衡量核心業(yè)務上的收益波動性、總體收入波動性和總體財務穩(wěn) 健性， 再以 X 作為一組隨時間變化的可觀測的影響收益波動性的控制變量，構(gòu)建 基

4、于 DID 法的回歸模型。 五、實證分析 本文分別繪制了經(jīng) PSM 處理后的處理組和對照組的 VNIM、VEBTP 和 ZSCORE 均值變動趨勢圖，并且繪制了這三者的盈余波動性變量組間均值差變動圖，發(fā)現(xiàn) 了延付高管薪酬可能對 VNIM 有即時性，對 VEBTP 和 ZSCORE 具有滯后性。 接著對基于 DID 構(gòu)建的回歸模型，采用固定效應法估計面板雙重差分模型， 即通過一階差分消除變量的時間變化因素，結(jié)果證實了假設 1，但是與假設 2 結(jié) 論相反。然后引入時間虛擬變量，檢驗動態(tài)邊際效應影響，發(fā)現(xiàn)了延付高管薪酬 的實施首先影響 VNIM，其次發(fā)現(xiàn) VEBTP 和 ZSCORE 的影響表現(xiàn)出滯

5、后性。 經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗發(fā)現(xiàn)， 銀行在實施延付高管薪酬后的第三年 （即考核期滿時） 有更強的盈余管理動機。 六、結(jié)論及政策含義 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 2 經(jīng)過以上分析后得到如下結(jié)論及建議。 進一步改革和完善當前中國銀行業(yè)高 管薪酬延付制度是發(fā)揮其對銀行風險偏好約束作用的重要措施， 進而實現(xiàn)銀行業(yè) 的穩(wěn)健經(jīng)營和持續(xù)發(fā)展。（1）加強銀行實施延付高管薪酬的監(jiān)管力度。（2）優(yōu) 化高管薪酬的延期支付時間。（3）引入激勵性的養(yǎng)老金制度。（4）改革高管薪 酬考核的績效指標。 2 2、簡述傾向簡述傾向得得分匹配（分匹配（PSM）和雙重差分（）和雙重差分（DID）方法的基本思想和計量模型）方

6、法的基本思想和計量模型 一、傾向得分匹配（PSM） 1. 基本思想 傾向得分匹配（PSM）是一種采用傾向得分（發(fā)生概率）進行匹配的方法， 其目的是重新建立自然實驗的條件。 傾向得分是個體在給定自身觀測變量的前提 下受到測試的條件概率，即個體在其特定屬性下受到測試的可能性。通過計算傾 向得分，使得分相近的兩個樣本被分別分配到處理組和控制組，相當于這兩個樣 本被“隨機”分配了。PSM 提供了一種自然的加權方案，可對測試影響進行無偏 估計。 2. 計量模型 Yi=+Di+Xi+i =EYi|Di=1,Xi=x-EYi|Di=0,Xi=x observableunobservable 最簡單的 Pro

7、bit 模型就是指被解釋變量 Y 是一個 0,1 變量， 事件發(fā)生的概率 是依賴于解釋變量， 即 P(Y=1)=f(X)， 也就是說,Y=1 的概率是一個關于 X 的函數(shù)， 其中 f(.)服從標準正態(tài)分布。 3. 本文中的應用 在本文當中，PSM 基本思路是在未實施延付高管薪酬的對照組中找到某個 銀行 j，使其與實施了延付高管薪酬的處理組中的銀行 i 的可觀測變量盡可能相 似（匹配），即 xi=xj，當銀行的個體特征對是否實施延付高管薪酬的作用完全 取決于可觀測的控制變量，銀行 j 和銀行 i 實施延付高管薪酬政策的概率相近。 PSM 法根據(jù)多維匹配指標進行傾向得分 p 的計算并根據(jù)處理組和對

8、照組之間 p 值的近似度對二者進行匹配，傾向得分 p 不僅是一維變量，而且取值介于0,1 之間，從而可較好地解決上述問題。 PSM 處理組為 2010 年開始實施延付高管薪酬的 15 家銀行，對照組為 2009-2013 年始終未實施延付高管薪酬的銀行 87 家， 通過 Probit 模型來估計傾向 得分，采用核匹配法確定權重，施加了“共同支持”的條件。 二、雙重差分（DID） 1. 基本思想 雙重差分分析（DID）是指兩次差分，它與以此差分相比，優(yōu)勢在于可以觀 察到樣本“測試”前后的差異。 DID 法最大的優(yōu)點就是簡單易行且有助于修正內(nèi)生 性問題。雙重差分比一次差分多了一重時間的維度，即“某

9、政策”實施前后因變量 的差異。雙重差分可以結(jié)合 t 檢驗來使用，也可以構(gòu)造“測試”虛擬變量、時間虛 擬變量以他們的乘積項，然后放入回歸模型來使用。 2. 計量模型 （1）DID=(1/n)(DVt+1treated-DVt+1control)-(1/n)(DVt-1treated-DVt-1control) 其中，DV 為被解釋變量，DVt+1treated為測試后處理組被解釋變量的值， DVt+1control為測試后對照組被解釋變量的值，DVt-1treated為測試前處理組被解釋變 量的值，DVt-1control為測試后對照組被解釋變量的值。 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170

10、 3 （2）估計方法 yit=0+1Treati+2Postit+TreatiPostit+3Xit+it 運用 stata 進行估計。 3.本文中的應用 本文構(gòu)造了“測試”的虛擬變量和時間虛擬變量，對經(jīng) PSM 處理后獲得的處 理組銀行，令虛擬變量 treated=1，對經(jīng) PSM 處理后獲得的對照組銀行，令 treated=0。 同時設置時間虛擬變量 t,令延付高管薪酬后的年份 t=1， 其他年份 t=0。 運用 DID 法分別估計了以下回歸模型： (1)EarningsVolatilityit=0+1treatedit+2tit+3treatedittit+Xit+ct+ci+it; (

11、2)LLPit=0+1EBTPit+2tit+3treatedit+4titEBTPit+5treateditEBTPit+6treatedi ttit+7treatedittitEBTPit+Zit+vt+vi+it; (3)EarningsVolatilityit=0+1treatedit+2t2011it+3t2012it+4t2013it+5treateditt 2011it+6treateditt2012it+7treateditt2013it+Xit+ci+it; (4)LLPit=0+1EBTPit+2t2011it+3t2012it+4t2013it+5t2011itEBTPi

12、t+6t2012i tEBTPit+7t2013itEBTPit+8treatedit+9treateditEBTPit+10t2011ittreatedit+11t20 12ittreatedit+12t2013ittreatedit+13t2011ittreateditEBTPit+13t2011ittreateditEB TPit+14t2012ittreateditEBTPit+15t2013ittreateditEBTPit+Zit+vi+it; 3、抽樣和數(shù)據(jù)獲取抽樣和數(shù)據(jù)獲取 一、抽樣 為統(tǒng)計中國銀行延付高管薪酬的實施情況， 本文通過銀監(jiān)會網(wǎng)站獲得相關銀 行名錄，并手工查閱各銀行

13、網(wǎng)站的公開信息披露，經(jīng)過統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，截至 2013 年 底，共有 70 家銀行實施了延付高管薪酬政策（表 1），其中包括了 4 家大型商 業(yè)銀行、9 家股份制銀行、47 家城商行和 10 家農(nóng)商行。 表表 1 12005-20132005-2013 年中國實施延付高管薪酬的銀行年中國實施延付高管薪酬的銀行 年份銀行 2005杭州銀行 2006平安銀行（原深圳發(fā)展銀行）、日照銀行 2008招商銀行、興業(yè)銀行、浙商銀行、南京銀行 2009中國民生銀行、富滇銀行 2010 中國工商銀行、中國建設銀行、上海浦發(fā)銀行、徽商銀行、錦州銀行、洛陽銀行、 柳州銀行、江蘇張家港農(nóng)商行、浙江泰隆銀行、齊商銀行、德陽

14、銀行、萊商銀行、 嘉興銀行、常熟農(nóng)商行、長安銀行 2011 中信銀行、廣發(fā)銀行、上海銀行、哈爾濱銀行、蘇州銀行、溫州銀行、湖北銀行、 貴陽銀行、鄭州銀行、攀枝花銀行、桂林銀行、東營銀行、唐山銀行、瀘州銀行、 涼山州銀行、晉商銀行、丹東商行、江蘇吳江農(nóng)商行、江蘇昆山農(nóng)商行、江蘇紫 金農(nóng)商行、江蘇太倉農(nóng)商行 2012 中國農(nóng)業(yè)銀行、華夏銀行、江蘇銀行、盛京銀行、昆侖銀行、浙江稠州銀行、福 建海峽銀行、內(nèi)蒙古銀行、綿陽城商行、泰安銀行、大連銀行、東莞銀行、濟寧 銀行、廣東華興銀行、葫蘆島銀行、江蘇高淳農(nóng)商行、無錫農(nóng)商行 2013 中國交通銀行、金華銀行、河北銀行、威海城商行、寧夏銀行、晉城銀行、廣東

15、 揭陽農(nóng)商行、安徽石臺農(nóng)商行 資料來源：作者整理 本文進行 PSM 處理組為 2010 年開始實施延付高管薪酬的 15 家銀行，對照 組為 2009-2013 年始終未實施延付高管薪酬的銀行 87 家。 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 4 二、數(shù)據(jù)獲取 本文采用 PSM 法，將資本充足率（CAP）、貸款撥備率（LPR）、桿桿率 （LEV）、不良貸款率（NPL）、貸存比（LDR）、貸款規(guī)模（LOAN）和資產(chǎn) 收益率（ROA）等 7 個可觀測變量作為配對指標對延付高管薪酬政策的自選效 應進行控制。通過 PSM 處理，本文為每一家實施延付高管薪酬的銀行（處理組） 挑選可供比較的配對銀行，

16、 即配對銀行是那些考察期內(nèi)未實施延付高管薪酬的銀 行（對照組）。于是，可以通過對比配對后處理組和對照組銀行 的收益波動性 和盈余管理動機，來判別延付高管薪酬政策的效果。但是，在對比時，還必須考 慮到所以銀行在 2010 年前后會由其他因素（如外部環(huán)境或銀行其他行為）發(fā)生 變化，這些因素在對比時必須剔除。因此，可以通過雙重差分模型（DID）來解 決內(nèi)生性問題。 并且相對應地獲得了以下變量的數(shù)據(jù)，變量意義如表 2 所示。 表表 2 2變量定義變量定義 名稱符號定義 凈息差波動率VNIMit等于 NIMit、NIMit-1和 NIMit-2的標準差 收入波動率VEBTPit等于 EBTPit、EBT

17、Pit-1和 EBTPit-2的標準差 Z 分值ZSCOREit 等于ln(ROAit+CAPit)/VROAit,其中ROAit是銀行資產(chǎn) 收益率，CAPit是銀行資本充足率，VROAit是 ROAit、 ROAit-1和 ROAit-2的標準差 貸款增速LOANGit(LOANGit-LOANGit-1)/LOANGit-1 貸款撥備率LPRit銀行 i 在第 t 期的貸款損失準備余額/總貸款余額 銀行規(guī)模SIZEit銀行 i 在第 t 期的總資產(chǎn)余額的自然對數(shù) 杠桿率LEV銀行 i 在第 t 期的凈資產(chǎn)/總資產(chǎn)余額 貨存比LDR銀行 i 在第 t 期的貸款余額/存款余額 資本充足率CAP

18、銀行 i 在第 t 期的貸款損失準備余額/總貸款余額 權益收益率ROE銀行 i 在第 t 期的凈利潤/平均凈資產(chǎn) 是否上市LIST虛擬變量，銀行上市后取 1，否則取 0 經(jīng)濟周期GDPG 國有及股份制銀行使用全國 GDP 增長率， 城市及農(nóng)村 商業(yè)銀行使用其所經(jīng)營地區(qū)的 GDP 增長率 貸款損失準備LLP 銀行i在第t期計提的貸款損失準備/第t-1期的總貸款 余額 稅和貸款損失準備前利潤EBTP 銀行 i 在第 t 期的稅和貸款損失準備前利潤/第 t 期的 總資產(chǎn)余額 資本管理動機 RP1 RP2 資本充足率低于（或等于）8%時，RP1=1，否則為 0； 資本充足率高于 8%低于時 （或等于）

19、 10%時， RP2=1， 否則為 0 信號管理動機SIGN (EBTPit+1-EBTPit)/0.5(TAit+1+TAit),TA 為銀行總資產(chǎn)規(guī) 模 貸款沖銷凈額LCO銀行i在第t期的貸款凈沖銷額/第t-1期的總貸款余額 不良貸款率NPL銀行 i 在第 t 期的不良貸款余額/總貸款余額 不良貸款增速NPLG （銀行i在第t期的不良貸款余額-第t-1期的不良貸款 余額）/第 t-1 期的不良貸款余額 貸款規(guī)模LOAN銀行 i 在第 t 期的貸款凈值/總資產(chǎn)余額 注：本文中所有涉及比例計算的變量單位均為“%”。 資料來源：作者整理。 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 5 準確地來

20、說，本文獲得了 2010-2013 年“測試”虛擬變量、時間虛擬變量以及 以上表格當中的變量數(shù)據(jù)，并且錄入了相應的表格當中，以備 PSM 法以及 DID 回歸分析使用。 4 4、數(shù)據(jù)分析方法數(shù)據(jù)分析方法 一、傾向得分匹配（PSM） 在研究設計中，通過 PSM，從樣本銀行中選擇兩類銀行作為分析對象： （1） “2009 年未實施延付高管薪酬，但從 2010 年開始實施延付高管薪酬的銀行”，稱 為處理組；（2）“2009-2013 年均未實施延付高管薪酬的銀行”，稱為對照組。本 文采用 PSM 法，從資本充足率（CAP）、貸款撥備率（LPR）、桿桿率（LEV） 、 不良貸款率（NPL）、貸存比（L

21、DR）、貸款規(guī)模（LOAN）和資產(chǎn)收益率（ROA） 等 7 個可觀測變量對處理組和對照組銀行進行匹配，可觀測變量的數(shù)值時期為 2009 年。 PSM 基本思路是在未實施延付高管薪酬的對照組中找到某個銀行 j，使其與 實施了延付高管薪酬的處理組中的銀行 i 的可觀測變量盡可能相似（匹配），即 xi=xj， 當銀行的個體特征對是否實施延付高管薪酬的作用完全取決于可觀測的控 制變量，銀行 j 和銀行 i 實施延付高管薪酬政策的概率相近。PSM 法根據(jù)多維匹 配指標進行傾向得分p的計算并根據(jù)處理組和對照組之間p值的近似度對二者進 行匹配，傾向得分 p 不僅是一維變量，而且取值介于0,1之間，從而可以較

22、好地 解決上述問題。 二、雙重差分法（DID） 對經(jīng) PSM 處理后獲得的處理組銀行， 令虛擬變量 treated=1， 對經(jīng) PSM 處理 后獲得的對照組銀行，令 treated=0。同時設置時間虛擬變量 t,令延付高管薪酬后 的年份 t=1，其他年份 t=0。 根據(jù)上述界定，為了檢驗假設 1，本文將基于 DID 法的回歸模型設定如下： EarningsVolatilityit=0+1treatedit+2tit+3treatedittit+Xit+ct+ci+it（1） 其中，EarningsVolatilityit衡量銀行 i 在第 t 期的收益波動性，包含以下三個 維度：（1）信貸業(yè)務

23、是銀行的核心業(yè)務，凈息差（NIM）是衡量銀行信貸業(yè)務 收入的關鍵指標。 銀行對風險的偏好越強， 則可能選擇更多更高風險的信貸項目， 從而導致其凈息差波動更大。因此，本文首先用 VNIM（凈息差波動率）衡量銀 行在核心業(yè)務上的收益波動性。（2 除了信貸業(yè)務以外，銀行在其他業(yè)務上也可 能是有風險的，比如它們可能在投資方面非常進取，從而導致總體經(jīng)營收益的波 動性更大。因此，本文用稅和貸款損失準備前利潤（EBTP）波動率 VEBTP 來 衡量銀行總體經(jīng)營收入的波動性。（3）本文還用 ZSCORE 衡量銀行的總體財務 穩(wěn)健性，ZSCORE 值越高，意味著銀行離破產(chǎn)的距離越遠、經(jīng)營越穩(wěn)定。X 是一 組隨時

24、間變化的可觀測的影響銀行收益波動性的控制變量，X 包括開款增速 （LOANG）、貸款撥備率（LPR）、銀行規(guī)模（SIZE）、杠桿率（LEV）、貸 存比（LDR）、資本充足率（CAP）、權益收益率（ROE）、是否上市（LIST）、 經(jīng)濟周期（GDPG）等變流量。ct是年度固定效應。ci是非觀測效應，控制隨時 間不變的不可觀測因素。 it是隨機誤差項， 代表因銀行因時而變且影響因變量的 非觀測擾動因素。 從式（1）中可以看出，對于對照組銀行（treated=0），延付高管薪酬實施 年份前后的收益波動性分別是0和0+2，因此，不,受延付高管薪酬政策影響的 銀行在延付薪酬實施前后的收益波動性差異為 d

25、iff0=2,這一差異可視為排除了延 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 6 付高管薪酬政策影響時銀行收益波動性存在的時間趨勢差異。對于處理組銀行 （treated=1），延付高管薪酬前后的收益波動性分別是0+1和0+1+2+3，差異 為 diff1=2+3，這一差異不僅包含了延付高管薪酬政策的影響3，還包含了上述 時間趨勢差異2。因此，延付高管薪酬對收益波動性的凈影響效應為 diff=diff1-diff0=2+3-2=3。如果從原始方程看，3即 DID 估計量，為延付高管 薪酬的政策效應， 是本文關系的系數(shù)。 如果延付高管薪酬降低了應的收益波動性， 則3的系數(shù)應該顯著為負（因變量為

26、 ZSCORE 時3的系數(shù)則應該為正）。需要 注意的是，本文使用面板數(shù)據(jù)通過組內(nèi)差分可以消掉非觀測效應 ci，從而得到一 直估計。因此，本文采用面板雙重差分模型來估計式（1）。 為了進一步驗證假設 2，本文引入 EBTP 及其虛擬變量 treated、t 的交互項， 構(gòu)建基于 DID 法的回歸模型： LLPit=0+1EBTPit+2tit+3treatedit+4titEBTPit+5treateditEBTPit+6treat edittit+7treatedittitEBTPit+Zit+vt+vi+it（2） 其中，LLPit衡量銀行 i 在 t 時計提的貸款損失準備，這是一個預提概念

27、，即 銀行根據(jù)上一期的貸款情況來預測未來的損失程度，并計提相應的損失準備。本 文用銀行 i 在 t 期計提的貸款損失準備除以第 t-1 期的貸款余額計算 LLPit，以反 映這一預提概念，同時降低可能引致的潛在“內(nèi)生性”問題。與已有文獻的普遍做 法一致，本文用 EBTP 測度銀行的盈余狀況，如果銀行存折通過 LLP 進行盈余 管理的行為，則系數(shù)1預期為正。Z 是除了盈余管理動機外，影響 LLP 的資本管 理動機、信號傳遞動機以及其他因素的一組隨時間變化的可觀測變量，借鑒已有 文獻的一般做法，Z 包括資本監(jiān)管壓力（RP1 和 RP2）、信號傳遞變量（SIGN） 、 貸款沖銷凈額（LCO）、不良貸

28、款率（NPL）、不良貸款增速（NPLG）、貸款 規(guī)模（LOANG）和經(jīng)濟周期（GDPG）等變量。 通過與式（1）相同的計算方法，從式（2）中可以看出延付高管薪酬政策對 銀行盈余管理動機的凈影響效應為 diff=diff1-diff0=4+7-4=7。本文關心的就是 系數(shù)7，如果延付高管薪酬降低了銀行通過 LLP 進行盈余管理的動機，則7應該 顯著為負。與式（1）相同，本文使用面板數(shù)據(jù)差分模型估計式（2），通過組內(nèi) 差分消掉非觀測效應 vi以得到一直估計。 5、數(shù)據(jù)分析過程（需要同時提供、數(shù)據(jù)分析過程（需要同時提供 Stata 統(tǒng)計分析結(jié)果截屏和與原文相似的表格統(tǒng)計分析結(jié)果截屏和與原文相似的表格

29、 （Word 格式）和圖形）。格式）和圖形）。 一、傾向得分匹配處理 本文進行 PSM 處理組為 2010 年開始實施延付高管薪酬的 15 家銀行，對照 組為 2009-2013 年始終未實施延付高管薪酬的銀行 87 家。通過 Probit 模型來估 計傾向得分，采用核匹配法確定權重，施加了“共同支持”的條件。 PSM 的可靠性取決于“條件獨立性條件”是否被滿足，即要求匹配后處理組 和對照組銀行在可觀測變量（實施延付高管薪酬前）上不存在顯著差異。如果二 者存在顯著差異，則表示可觀測變量的選取或匹配方法的選擇不恰當，核匹配估 計無效。因此，在報告核匹配傾向得分估計結(jié)果之前，本文需要踐行匹配平衡性

30、 檢驗。Stata 統(tǒng)計分析結(jié)果截屏如圖 1 所示，整理為表格如表 3 所示。 其中，協(xié)變量為 2009 年，輸出變量 loan10、npl10、roa10 則是 2010 年的相 應指標。 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 7 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 8 圖圖 12010 年實施延付高管薪酬銀行的匹配平衡檢驗結(jié)果年實施延付高管薪酬銀行的匹配平衡檢驗結(jié)果（2010-2013）stata 統(tǒng)統(tǒng) 計結(jié)果截屏計結(jié)果截屏 表表 32010 年實施延付高管薪酬銀行的匹配平衡檢驗結(jié)果（年實施延付高管薪酬銀行的匹配平衡檢驗結(jié)果（2010-2013） 可觀測變 量 均值 處理組對

31、照組 標準偏差 標準偏差 減少幅度 （%） T值檢驗相 伴概率 CAP 配對前 配對后 14.0170 14.0170 12.9540 13.8760 23.7 3.2 86.7 0.3120 0.9320 LPR 配對前 配對后 2.4153 2.4153 2.8396 2.4180 -37.6 -0.2 99.4 0.2780 0.9940 LEV 配對前 配對后 7.0113 7.0113 6.5843 6.9766 18.0 1.5 91.9 0.5150 0.9680 LDR 配對前 配對后 63.7110 63.7110 76.6080 63.5370 -16.3 0.2 98.7

32、 0.6580 0.9560 LOAN 配對前 配對后 52.2620 52.2620 51.1500 52.7950 14.4 -6.4 55.4 0.6430 0.8580 NPL 配對前 配對后 1.1753 1.1753 2.3936 1.1766 -49.6 -0.1 99.9 0.1770 0.9960 ROA 配對前 配對后 1.0767 1.0767 0.8791 1.0490 52.1 8.4 83.9 0.1260 0.8270 資料來源：作者利用 stata14.0 軟件計算。加粗部分為與原文當中不一樣的數(shù)據(jù)。 相比匹配前，匹配后的處理組和對 照組在資本充足率（CAP）、

33、貸款撥備 率（LPR）、杠桿率（LEV）、貸存比（LDR）、貸款規(guī)模（LOAN）、不 良貸 款率（NPL）和資產(chǎn)收益率（ROA）水平等方面的差異大幅下降，各匹配變量標 準偏差的絕對值 均顯著小于 10。 從均值 T 檢驗的相伴概率值可知，匹配后 處理組和對照組在 2009 年的可觀測變 量上不存在顯著差異。因此，可認為本 文選取的可觀測變量合適且匹配方法得當，核匹配估計可靠。 此時，處理組和 對照組銀行在 2009 年具有基本一致的特征， 它們在 2010 年實施延付高管薪酬 政策 的概率接近，從而可以相互比較。 本文分別繪制了經(jīng) PSM 處理后的處理組和對照組的 VNIM、VEBTP 和 Z

34、SCORE 均值變動趨勢，如圖 24 所示。不難看到，無論是處理組還是對照組 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 9 的 VNIM、VEBTP 和 ZSCORE 均值，均持續(xù)處于遞減（遞增）趨勢，這說明 20102013 年樣本銀行的收益波動性穩(wěn)步下降。 如果直接估算 2010 年（延付 高管薪酬政策實施）以后 VNIM、VEBTP 和 ZSCORE 的變化，則會簡單地認為 延付高管薪酬降低了銀行收益波動性， 產(chǎn)生這一錯誤認識的原因是忽視了樣本期 內(nèi)對照組的收益波動性也呈現(xiàn)下降趨勢這一客觀事實， 因此， 本文進一步用 DID 策略識別延付高管薪酬的凈影響效應是必要且 合理的。進一步對處

35、理組和對照 組的 VNIM、VEBTP 和 ZSCORE 進行組間作差（處理組均值-對照 組均值）， 觀察其差值變化趨勢（見圖 5） ， 可以看到，VNIM 組間均值差的絕對值在 2011 年顯著增 大，但 2012 年和 2013 年逐漸縮小，而 VEBTP 和 ZSCORE 組間均 值差的絕對值則呈現(xiàn)先收窄后增 大的特征，間接反映了延付高管薪酬政策對銀 行 VNIM 的影響可能具有即時性，而對銀行 VEBTP 和 ZSCORE 的影響可能 具有滯后性。此外， 仔細觀察圖 5， 本文還發(fā)現(xiàn)， ZSCORE 的組間均值差在 2013 年與 2010 年的差距，遠高于 VNIM 和 VEBTP

36、的組間均值差在 2013 年與 2010 年的差距。 為 何會出現(xiàn)這種情形呢？ 下文將進一步分析其原因。 圖圖 2VNIM 均值變動趨勢均值變動趨勢圖圖 3VEBTP 均值變動趨勢均值變動趨勢 圖圖4ZSCORE均值變動趨勢均值變動趨勢圖圖5盈余波動性變量組間均值差變動趨勢盈余波動性變量組間均值差變動趨勢 二、雙重差分檢驗 1、平均處理效應。在 PSM 處理的基礎上，本文對式（1）進行 DID 檢驗。 采用固定效應法估計面板雙重差分模型， 即通過一階差分法消除變量的時間變化 因素，由于政策虛擬變量 treated 具有時間不變性，因此，在做 DID 固定效應分 企業(yè)管理 于佳麗 2201709

37、10170 10 析時 treated 會被自動刪除，但這并不影響估計的結(jié)果及其有 效性。表 3 列示 了式（1）的面板 DID 檢驗結(jié)果，其中列（1）、列（3）、列（5）是沒有加入 其他控制變量的估計結(jié)果，列（2）、列（4）、列（6）是加入了其他控制變量 的結(jié)果。 不難看到，無論是否加入其他控制變 量，交互項 ttreated 的系數(shù)均顯 著為負（因變量為 ZSCORE 時則顯著為正），這說明延付高管薪酬政 策顯著降 低了銀行的收益波動性，從而證實了假設 1。 (1)EarningsVolatilityit=0+1treatedit+2tit+3treatedittit+Xit+ct+ci+

38、it; 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 11 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 12 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 13 圖圖 6延付高管薪酬影響銀行收益波動性的平均處理效應延付高管薪酬影響銀行收益波動性的平均處理效應 stata 結(jié)果截屏結(jié)果截屏 表表 3 延付高管薪酬影響銀行收益波動性的平均處理效應延付高管薪酬影響銀行收益波動性的平均處理效應 變量 VNIMVEBTPZSCORE （1）（2）（3）（4）（5）（6） t *treated-0.3249*-0.2873*-0.1717*-0.1204*1.3989*1.5714* -4.1082-3.49

39、64-3.1487-2.12702.59752.7140 t-0.08550.0241-0.0707*-0.03960.54631.0664 -1.59420.1734-1.9109-0.41311.46701.0824 LOANG0.0033*0.00070.0020 1.78680.56390.1572 CAP0.0652*0.0371*0.1142 3.38722.80230.8384 SIZE-0.0679-0.1003-0.3773 -0.4932-1.0584-0.3875 LPR0.0709*0.0631*-0.0050 2.27572.9405-0.0228 LDR0.0057

40、-0.00360.0173 1.1852-1.08700.5104 GDPG0.0265-0.00810.0766 0.9601-0.42360.3927 LEV-0.0625*-0.02870.0716 -1.8063-1.20260.2919 ROE0.01170.0128*0.0807 1.54432.44551.5036 _CONS0.5088*-0.18470.3743*1.14904.4636*3.3945 15.9165-0.104716.98620.945320.57330.2719 樣本量182174182174177175 R20.23600.35170.180.31290

41、.12370.1636 F 值10.04*5.20* 7.44*4.36*4.45*1.89* 銀行數(shù)484748474747 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 14 注：括號中的值為雙尾檢驗 t 值；*、*、* 分別表示在 10%、5%、1%水平上顯著； treated 和 LIST 變量由于具有時間不 變性，回歸時被自動刪除。 資料來源：作者利用 Stata14.0 軟件計算。 本文進一步利用式（2）對假設 2 進行檢驗，結(jié)果如表 4 中第（1）、（2） 列所示。 其中列（1）為沒有加入其他控制變量的估計結(jié)果，可以看到，EBTP 的系數(shù)顯著為正，這說明樣本銀行存在顯著的、通過 L

42、LP 進行盈余管理的動機。 交互項ttreatedEBTP的系數(shù)顯著為正， 說明延付高管薪酬加劇了銀行通過 LLP 進行盈余管理的動機。列（2）為加入了其他控制變量的回歸結(jié)果，可以看到， 交互項 ttreatedEBTP 的系數(shù)依然顯著為正。因此，列（1）、列（2）的結(jié)果 與假設 2 的預期相反，即延付高管薪 酬后銀行通過 LLP 進行盈余管理的動機反 而明顯增強。 以上結(jié)果表明，如果僅比較平均處理效應而不考慮動態(tài)邊際影響，延付高管 薪酬政策對銀行風 險承擔影響的凈效應為：延付高管薪酬降低了銀行的收益波 動性，但同時反而提高了銀行通過 LLP 進行盈余管理的動機。這顯然與本文的 研究假設存在一

43、定的矛盾。 而且平均處理效應不能回答關于延付高管薪酬影響銀 行收益波動性和盈余管理動機時間變動趨勢的疑問。此外，圖 5 為何出現(xiàn) “ZSCORE 的組間均值差在 2013 年與 2010 年的差距， 遠遠高于 VNIM 和 VEBTP 的組間均值差在 2013 年與 2010 年的差距”的現(xiàn)象？由于不能識別延付高管薪酬 對銀行收益波動性和盈余管理動機 影響效應的動態(tài)變化，以上種種疑問并不能 通過式（1）和式（2）的一系列估計得到答案，后面將通過 估計動態(tài)邊際影響， 彌補上述缺陷。 (2)LLPit=0+1EBTPit+2tit+3treatedit+4titEBTPit+5treateditE

44、BTPit+6treatedi ttit+7treatedittitEBTPit+Zit+vt+vi+it; 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 15 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 16 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 17 圖圖 7 延付高管薪酬對銀行盈余管理動機影響的延付高管薪酬對銀行盈余管理動機影響的 DID 檢驗檢驗 stata 結(jié)果截屏結(jié)果截屏 表表 4 延付高管薪酬對銀行盈余管理動機影響的延付高管薪酬對銀行盈余管理動機影響的 DID 檢驗檢驗 變量 LLP 平均處理效應動態(tài)邊際影響效應 （1）（2）（3）（4） EBTP0.1391*-0.1033

45、0.1376*-0.0868 2.0826-0.93572.1228-0.7939 t-0.1017-0.1750 -0.9962-1.0521 t*EBTP0.04960.1501* 1.00832.1514 treated*EBTP-0.1577-0.0102-0.1381-0.0042 -1.2450-0.0744-1.1129-0.0309 t*EBTP-0.6013*-0.3757 -2.4467-1.3585 t*treated*EBTP0.3761*0.2496* 3.27951.9265 t2011-0.1112-0.2338 -0.9837-1.4498 t2012-0.12

46、80-0.2200 -0.9677-1.1835 t2013-0.2509-0.2828 -1.6018-1.1555 t2011*EBTP0.03430.1318* 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 18 注：括號中的值為雙尾檢驗 t 值；*、*、* 分別表示在 10%、5%、1%水平上顯著； 常數(shù)項估計值未列示。資料來源：作者利用 Stata14.0 軟件計算。 2、動態(tài)邊際影響效應。為了進一步檢驗延付高管薪酬對銀行收益波動性的 動態(tài)邊際影響，本文在式（1）中引入時間虛擬變量，如式（3）所示： (3) EarningsVolatilityit=0+1treatedit+2t201

47、1it+3t2012it+4t2013it+5treatedit t2011it+6treateditt2012it+7treateditt2013it+Xit+ci+it; 其中，t2011、t2012 和 t2013 分別為對應于 2011 年、2012 年和 2013 年的時 間虛擬變量?？梢钥吹?，2011 年時處理組（treated=1）和對照組（treated=0）的 收益波動性分別為0+1+2+5和 0+2，因此，處理組和對照組在 2011 年的收 益波動性差異為1+5；同理，處理組和對照組在 2012 年的收益波動性差異為 1+6，在 2013 年的差異為1+7。 顯然，三者都有

48、一個共同系數(shù)1。 因此， 本文在考察延付高管薪酬對銀行收益波動性的動態(tài)邊際影響效應時， 關心的是交 互項 treatedt2011、treatedt2012 和 treatedt2013 的系數(shù)5、6和 7。 表 5 列示了式（3）的回歸結(jié)果，當因變量為 VNIM 時，treatedt2011、 treatedt2012 和 treated t2013 系數(shù)均顯著為負， 說明 2010 年延付高管薪酬后 銀行的凈息差波動率在 2011 年、2012 年和 2013 年均顯著下降，且其邊際效應 表現(xiàn)為先增后減。當因變量為 VEBTP 時，交互項均為負，但只有 treatedt2012 和 tre

49、atedt2013 顯著， 說明延付高管薪酬政策對銀行總體經(jīng)營收入波動性的影響 表現(xiàn)出滯后性，效果在政策實施后的第 2 年（2012 年）開始顯現(xiàn)，其邊際效應 呈遞增態(tài)勢。當因變量為 ZSCORE 時，交互項系數(shù)均為正，其系數(shù)的顯著性說 明延付高管薪酬對 ZSCORE 的影響也具有滯后性，系數(shù)的大小則表明 ZSCORE 0.65381.6997 t2012*EBTP0.04400.1367* 0.70941.7021 t2013*EBTP0.11930.1812* 1.57071.7602 t2011*treated-0.5774*-0.3644 -2.0794-1.1495 t2012*tr

50、eated-0.1649-0.0780 -0.4838-0.2119 t2013*treated-1.1898*-0.9797* -3.3295-2.4408 t2011*treated*EB TP 0.3576*0.2411 2.83351.6510 t2012*treated*EB TP 0.17700.1101 1.15130.6622 t2013*treated*EB TP 0.6670*0.5570* 3.91422.9300 控制變量否是否是 樣本量183163183163 R20.28890.39650.36310.4504 F 值6.454.234.933.61 銀行數(shù)4844

51、4844 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 19 在 2013 年有明顯更高的提升幅度。因此，表 5 的結(jié)果印證了圖 5 所示的情形， 即延付高管薪酬對 VNIM 的影響具有即時性，而對 VEBTP 和 ZSCORE 的影響 具有滯后性。本文認為上述動態(tài)邊際效應產(chǎn)生分化的原因可能是，由于當前中國 銀行業(yè)的主要盈利來源仍集中于貸款投放 （中國銀行業(yè)的資產(chǎn)中有一半左右為貸 款），當銀行意圖減少風險承擔時，首選調(diào)整信貸資產(chǎn)。 因此，延付高管薪酬 的實施首先影響到銀行的凈息差波動率（VNIM），而對包含了其他收入要素經(jīng) 營性收益的波動性 VEBTP 以及 ZSCORE 的影響則表現(xiàn)出一定的滯

52、后性。 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 20 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 21 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 22 圖圖 8 延付高管薪酬對銀行收益波動的動態(tài)邊際影響效應延付高管薪酬對銀行收益波動的動態(tài)邊際影響效應 表表 5 延付高管薪酬影響銀行收益波動性的動態(tài)邊際影響效應延付高管薪酬影響銀行收益波動性的動態(tài)邊際影響效應 變量 VNIMVEBTPZSCORE （1）（2）（3）（4）（5）（6） t2011*treated-0.3190*-0.2790*-0.0934-0.06130.68450.9272 -3.2919-2.8528-1.4221-0

53、.92031.06201.3752 t2012*treated-0.3470*-0.3141*-0.1975*-0.1460*1.2815*1.5440* -3.5519-3.1374-2.9829-2.14181.97182.2348 t2013*treated-0.3085*-0.2655*-0.2294*-0.1743*2.3251*2.5599* -3.1328-2.5311-3.4371-2.44143.51383.5301 t2011-0.0395-0.0599-0.0201-0.03800.0678-0.1410 -0.7166-0.7353-0.5374-0.68480.184

54、3-0.2513 t2012-0.0710-0.0777-0.0413-0.06080.15880.0195 -1.2558-0.6378-1.0778-0.73320.42080.0231 t2013-0.09130.0143-0.04970.00040.18420.4175 -1.57770.0979-1.26670.00420.46350.4134 控制變量否是否是否是 _CONS0.5088*-0.16040.3739*1.09244.4682*4.3982 15.8033-0.090117.13880.902020.93910.3574 樣本量182174182174177175 R

55、20.23700.35310.21460.33070.16580.2023 F 值6.63*4.41*5.83*3.99*4.11*2.06* 銀行數(shù)484748474747 注：括號中的值為雙尾檢驗 t 值；*、*、* 分別表示在 10%、5%、1%水平上顯著。 資料來源：作者利用 Stata14.0 軟件計算。 為進一步檢驗延付高管薪酬對銀行盈余管理動機的動態(tài)邊際效應， 本文進一 步在式（2）中引入 時間虛擬變量，如式（4）所示： (4)LLPit=0+1EBTPit+2t2011it+3t2012it+4t2013it+5t2011itEBTPit+6t2012i tEBTPit+7t2

56、013itEBTPit+8treatedit+9treateditEBTPit+10t2011ittreatedit+11t20 企業(yè)管理 于佳麗 220170910170 23 12ittreatedit+12t2013ittreatedit+13t2011ittreateditEBTPit+13t2011ittreateditEB TPit+14t2012ittreateditEBTPit+15t2013ittreateditEBTPit+Zit+vi+it; 可以看到，2011 年時處理組（treated=1）和對照組（treated=0）通過 LLP 進行盈余管理的動機分別為1+5+9

57、+13和1+5，因此處理組和對照組在 2011 年盈余管理動機的大小差異為9+13； 同理， 處理組和對照組在 2012 年通過 LLP 進行盈余管理動機的大小差異為9+14，在 2013 年的差異為9+15。三者都有一 個共同系數(shù)9。因此，本文在考察延付高管薪酬對銀行盈余管理動機的動態(tài)影響 效應時，關心的是 t2011treatedEBTP、t2012treatedEBTP 和 t2013treatedEBTP 的系數(shù)13、14和15。 表 4 中列（3）和列（4）報告了式（4）的回歸結(jié)果，可以看到，三項交互 項的系數(shù)均為正，從各系數(shù)的顯著性和大小看，t2013treatedEBTP 的系數(shù)

58、明顯 更大且在 1%的水平上顯著， 這說明銀行在延付高管薪酬后的第 3 年有明顯更強 的盈余管理動機。那么，為什么會出現(xiàn)這種情況呢？本文經(jīng)過仔細 分析后發(fā)現(xiàn)， 監(jiān)管指引中規(guī)定“銀行高管薪酬的遞延支付期限一般不少于 3 年”，“如在規(guī) 定期限 內(nèi)高管及相關人員職責內(nèi)的風險損失超常暴露，商業(yè)銀行有權將相應期 限內(nèi)已發(fā)放的績效薪酬全部追回，并支付所有未支付部分”。 在此規(guī)定下，中國 大部分銀行都在監(jiān)管指引的框架下，對高管績效薪酬實行“50%當期兌現(xiàn)， 50%延期在 3 年等分兌現(xiàn)”的延期支付方案，少數(shù)銀行雖然做了些許不同的規(guī) 定，但并無本質(zhì)區(qū)別。因此，在延付薪酬考核期限僅為 3 年的情況下，高管出于 自身薪酬的穩(wěn)健性目的，在延付高管薪酬后的第 3 年（即考核期滿時）有很強的 動力和能力進行盈余管理：在 EBTP 較高時過度計提 LLP，為以后年度的業(yè)績增 長留出空間，而在 EBTP 較低時減少 LLP 的計提，以確保自己在當前考核期內(nèi) 的延付薪酬不受影響。因此，延付高管薪酬為何在降低銀行收益波動性 的同時 反而提高了其通過 L