我国商业银行风险与高管薪酬关联性的实证剖析

我国商业银行风险与高管薪酬关联性的实证剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在我国金融市场不断发展与完善的进程中，商业银行始终占据着极为关键的地位，是金融体系的核心组成部分。它不仅是连接储蓄者和投资者的重要桥梁，通过吸收公众存款，将社会闲散资金集中起来，然后通过贷款等方式将这些资金投入到实体经济中，促进经济增长；还提供支付结算、理财顾问、外汇兑换等多种金融服务，满足了社会各界的多样化金融需求。同时，作为金融市场的主要参与者，商业银行能够通过自身的业务活动，稳定金融市场，防范和化解金融风险。随着商业银行在经济活动中的影响力日益增强，银行高管作为银行发展蓝图的勾画者，其薪酬问题也受到了社会各界越来越多的关注。合理的薪酬设计，能够有效地吸引和留住高素质的管理人才，为商业银行的发展提供保障。但是，如果薪酬过高或过低，都会带来不良的后果。若高管薪酬过高，可能导致公司的成本过高，甚至影响到经营的稳定性和可持续性；而如果高管薪酬过低，则可能导致管理人员流失速度过快，影响到公司的正常运营和长远发展。2008年，一场源自美国次贷危机的金融危机席卷全球，众多金融机构遭受重创，甚至破产。这场危机引发了全球范围内对金融机构风险管理和薪酬制度的深刻反思。商业银行作为金融机构的核心，其高管薪酬与银行风险之间的关系也成为了学术界和实务界关注的焦点。在危机中，人们发现部分银行高管为了追求短期高额薪酬，过度承担风险，忽视了银行的长期稳健发展，当风险集中爆发时，给银行和整个金融体系带来了巨大冲击。这使得各界认识到，银行高管薪酬机制可能存在缺陷，未能有效将高管利益与银行风险承担、长期发展紧密联系起来。在此背景下，研究我国商业银行风险对高管薪酬的影响，具有重要的现实紧迫性和深远意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，目前关于商业银行高管薪酬的研究，多集中于薪酬与业绩的关系，对银行风险与高管薪酬关系的研究相对不足。传统研究在关注业绩对高管薪酬影响时，往往假定银行高管都是风险厌恶的，而忽略了在某些情况下高管可能成为风险偏好者这一现实。本研究综合考虑委托代理理论和短视行为理论，深入探讨商业银行风险对高管薪酬的影响，有助于完善和丰富金融机构薪酬理论体系，填补该领域在理论研究上的部分空白，为后续相关研究提供新的视角和思路，进一步拓展金融机构公司治理理论的边界。从实践意义出发，对于商业银行自身而言，清晰认识银行风险与高管薪酬之间的关联，能够为银行制定更为科学合理的薪酬制度提供有力依据。通过将风险因素纳入薪酬体系设计，使高管薪酬与银行风险承担和长期发展紧密挂钩，能够有效激励高管更加注重风险管理，做出符合银行长期利益的决策，提升银行的风险管理水平，增强银行抵御风险的能力，保障银行的稳健运营。对于金融监管部门来说，研究结果可为其制定和完善金融监管政策提供参考。监管部门可以根据研究结论，加强对商业银行薪酬制度的监管，引导银行建立合理的薪酬激励机制，规范高管薪酬行为，防范因高管薪酬不合理引发的金融风险，维护金融市场的稳定秩序。同时，也有助于监管部门更好地理解银行风险形成的机制，提高监管的针对性和有效性。1.2研究思路与方法1.2.1研究思路本研究旨在深入剖析我国商业银行风险对高管薪酬的影响，采用理论与实证相结合的方式，层层递进地展开分析。首先，在理论研究阶段，全面梳理国内外相关研究文献，深入探究委托代理理论和短视行为理论在商业银行领域的应用，明确银行风险与高管薪酬之间潜在的理论关联。同时，对我国商业银行的风险状况和高管薪酬现状进行深入分析，从多个维度详细阐述我国商业银行面临的各类风险，如信用风险、市场风险、操作风险等，并全面梳理高管薪酬的构成、水平以及变化趋势，为后续研究奠定坚实的理论和现实基础。其次，进入实证研究环节。基于理论分析，合理选取多个能够有效衡量商业银行风险的指标，如不良贷款率、资本充足率、杠杆率、非系统风险等，并确定高管薪酬的衡量指标，同时筛选可能影响高管薪酬的控制变量，如银行绩效、银行规模、银行类别等。运用合适的计量经济学方法，构建回归模型，利用从各大商业银行年报、金融数据库等渠道收集的样本数据进行回归分析，深入探究银行风险与高管薪酬之间的数量关系和内在联系，包括两者是否存在相关性、相关方向以及可能存在的曲线关系等，并对回归结果进行严谨的稳健性检验，确保研究结论的可靠性和稳定性。最后，在结论与建议部分，对实证研究结果进行深入解读和总结，明确我国商业银行风险对高管薪酬的具体影响机制和程度。结合我国金融市场实际情况和监管要求，从完善薪酬制度、加强风险管理、强化监管等多个角度，有针对性地提出切实可行的建议，以促进商业银行建立更为科学合理的薪酬激励机制，提升风险管理水平，实现稳健可持续发展。1.2.2研究方法本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地揭示我国商业银行风险对高管薪酬的影响。一是文献研究法。通过广泛查阅国内外学术期刊、学位论文、研究报告等文献资料，全面梳理关于商业银行风险、高管薪酬以及两者关系的研究现状，了解已有研究的成果、不足以及研究趋势，为本文的研究提供坚实的理论基础和研究思路借鉴。例如，通过对国内外相关文献的分析，明确了委托代理理论和短视行为理论在解释银行风险与高管薪酬关系方面的重要作用，以及现有研究在指标选取、研究方法和结论上的差异，从而确定了本文的研究重点和创新点。同时，通过对文献中数据的整理和分析，获取了我国商业银行风险和高管薪酬的一些基本信息，为后续的实证研究提供了数据支持。二是实证分析法。运用计量经济学方法，构建合适的回归模型，对收集到的我国商业银行相关数据进行实证检验。在变量选取上，将不良贷款率、资本充足率、杠杆率、非系统风险等作为衡量银行风险的自变量，将高管薪酬作为因变量，同时引入银行绩效、银行规模、银行类别等作为控制变量。通过回归分析，确定银行风险与高管薪酬之间的数量关系，判断两者是否存在显著相关性以及相关的方向和程度。例如，使用Stata等统计软件对面板数据进行回归分析，得出银行风险指标与高管薪酬之间的回归系数，从而判断两者之间的关系。同时，通过进行稳健性检验，如替换变量、改变样本区间等方法，确保研究结果的可靠性和稳定性，增强研究结论的说服力。三是案例分析法。选取具有代表性的商业银行作为案例，深入分析其在面临不同风险状况时高管薪酬的变化情况，以及薪酬制度对风险管理的影响。通过对具体案例的详细剖析，从实践层面进一步验证实证研究的结论，为理论研究提供实际案例支撑，使研究结果更具现实指导意义。例如，选择工商银行、建设银行等大型国有商业银行以及招商银行、民生银行等股份制商业银行作为案例，分析它们在不同经济周期、不同市场环境下的风险状况和高管薪酬调整策略，深入探讨银行风险与高管薪酬之间的实际互动关系，以及薪酬制度在激励高管进行风险管理方面的有效性和存在的问题。1.3研究创新点本研究在多个方面展现出独特的创新视角和方法，区别于传统研究，为该领域的学术探索提供了新的思路和方向。在研究视角上，本研究打破了传统研究单一视角的局限，采用多维度视角综合考量商业银行风险对高管薪酬的影响。一方面，全面涵盖了信用风险、市场风险、操作风险等多种风险类型，选取多个具有代表性的风险衡量指标，如不良贷款率、资本充足率、杠杆率、非系统风险等，深入剖析不同类型风险对高管薪酬的作用机制，避免了仅从单一风险指标进行研究的片面性。另一方面，在理论分析中，综合运用委托代理理论和短视行为理论，充分考虑银行高管在不同情境下的风险态度和行为动机，既关注到委托代理关系中因信息不对称和目标不一致导致的风险与薪酬关联问题，又考虑到高管可能因短视行为而过度追求短期利益、忽视长期风险的情况，使研究更加贴近现实，能够更全面地揭示银行风险与高管薪酬之间复杂的内在联系。在研究方法上，本研究在实证分析中引入了多种先进的计量经济学方法和模型，并进行了多方面的优化。不仅运用了传统的面板数据回归模型，还通过一系列稳健性检验方法，如替换变量、改变样本区间、采用不同的估计方法等，对回归结果进行反复验证，确保研究结论的可靠性和稳定性。同时，创新性地考虑了变量之间可能存在的内生性问题，运用工具变量法等手段进行处理，有效克服了传统研究中可能因内生性导致的估计偏差，使研究结果更具说服力。此外，在案例分析中，选取了不同类型、不同规模、不同发展阶段的多家商业银行作为案例，进行深入的对比分析，从实践层面进一步验证实证研究结论，丰富了研究的层次和内容，为理论研究提供了更坚实的实践支撑。在研究内容上，本研究聚焦于我国商业银行这一特定研究对象，充分考虑我国金融市场的独特制度背景、监管环境和发展阶段特征，深入探究银行风险与高管薪酬之间的关系，区别于国外研究成果在我国的简单套用，更具有针对性和现实指导意义。同时，本研究还关注到银行风险与高管薪酬关系在不同银行类别（如国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行等）之间的异质性，以及在不同经济周期、市场环境下的动态变化，深入分析了这些因素对两者关系的调节作用，拓展了研究的深度和广度，为我国商业银行制定差异化的薪酬政策和风险管理策略提供了更具针对性的建议。二、理论基础与文献综述2.1相关理论基础2.1.1委托代理理论委托代理理论是现代公司治理理论的重要基石，其核心在于解释在所有权与经营权分离的情境下，委托人与代理人之间的关系及潜在冲突。在商业银行中，股东作为委托人，将银行的经营管理职责委托给高管团队（代理人）。由于委托人和代理人的目标函数存在差异，股东追求银行的长期价值最大化与可持续发展，期望银行资产稳健增值，风险控制在合理范围内；而高管可能更关注自身的短期利益，如高额薪酬、职业声誉和晋升机会等。这种目标的不一致容易引发利益冲突，导致代理人可能为追求自身利益而采取损害委托人利益的行为，产生道德风险和逆向选择问题。为了缓解委托代理冲突，使高管的行为与股东利益趋于一致，薪酬激励成为一种重要的手段。股东通过设计合理的薪酬契约，将高管薪酬与银行的经营业绩和风险状况挂钩。当银行经营业绩良好，风险控制得当，高管可获得丰厚的薪酬回报；反之，若银行面临高风险或业绩不佳，高管薪酬则会受到影响。通过这种方式，激励高管积极努力工作，合理控制风险，以实现银行价值最大化，进而实现自身利益最大化。例如，一些银行采用绩效奖金、股票期权等薪酬形式，使高管的薪酬与银行的股价表现、资产质量等指标紧密相连。当银行股价上涨，资产质量提升，高管的股票期权价值增加，从而激励高管采取有利于银行长期发展的决策，加强风险管理，避免过度冒险行为。2.1.2短视行为理论短视行为理论认为，在某些情况下，经济主体会过度关注短期利益，而忽视长期的潜在风险和收益。在商业银行领域，这一理论对于解释高管的风险偏好和行为具有重要意义，尤其是在金融危机后，其作用愈发凸显。金融危机的爆发揭示了部分银行高管为追求短期高额薪酬，过度承担风险的问题。高管的任期往往相对有限，在短期内，通过承担高风险的业务决策，如过度放贷、参与高风险金融衍生品交易等，可能使银行获得表面上的高收益，从而提升自身薪酬水平和职业声誉。然而，这些高风险行为所蕴含的潜在风险在短期内可能并不明显，但随着时间的推移，一旦风险集中爆发，将给银行带来巨大的损失，甚至危及银行的生存和整个金融体系的稳定。例如，在次贷危机前，一些银行高管为了追求短期业绩和高额奖金，大量发放次级贷款，并将这些贷款打包成金融衍生品进行出售。在短期内，银行的利润和高管薪酬大幅增长，但当房地产市场泡沫破裂，次级贷款违约率急剧上升，这些高风险金融衍生品价值暴跌，导致银行遭受巨额损失，众多银行面临破产倒闭的危机。这种短视行为使得银行风险与高管薪酬之间的关系变得复杂。从表面上看，高管通过承担高风险获得了高额薪酬，但从长远来看，银行的高风险经营最终可能导致其价值下降，股东利益受损，高管的长期利益也难以得到保障。因此，短视行为理论提醒我们，在研究商业银行风险对高管薪酬的影响时，不能仅仅关注短期的薪酬与风险关联，还需深入分析高管行为的长期影响，以及如何通过制度设计和监管措施，引导高管树立长期的风险意识，避免因短视行为而给银行和金融体系带来风险。2.1.3最优契约理论与管理者权力理论最优契约理论在商业银行的薪酬体系设计中具有重要的指导意义。该理论认为，在理想状态下，银行股东与高管之间应签订一份最优的薪酬契约，使高管薪酬能够充分反映银行的风险承担和经营绩效。当银行承担较高风险时，若风险决策成功，高管应获得相应的高额回报，以激励其勇于承担风险，追求更高的收益；若风险决策失败，高管薪酬应相应减少，从而促使高管谨慎对待风险，权衡风险与收益。例如，一些银行在薪酬契约中设置风险调整后的绩效指标，如经风险调整的资本回报率（RAROC）等，将风险因素纳入绩效衡量体系，使高管薪酬与风险调整后的业绩紧密挂钩。只有当高管在控制风险的前提下实现了较好的业绩，才能获得较高的薪酬，从而激励高管在追求业绩的同时，注重风险管理。然而，管理者权力理论对最优契约理论的假设提出了挑战。管理者权力理论认为，在实际的商业银行运营中，高管往往拥有较大的权力，这种权力可能使其能够影响薪酬契约的制定过程，从而使薪酬契约偏离最优状态。高管可能利用自身的权力，为自己谋取过高的薪酬，而忽视银行的风险承担和长期发展。例如，一些银行高管可能通过操纵董事会，使其在薪酬制定过程中拥有更大的话语权，从而获得与业绩和风险不匹配的高额薪酬。这种情况下，薪酬契约的风险承担效应可能被削弱，高管可能缺乏足够的动力去控制风险，甚至可能为追求高额薪酬而过度冒险，导致银行面临更高的风险。2.2文献综述2.2.1国外研究现状国外学者对银行高管薪酬与风险、业绩关系的研究起步较早，成果丰硕。早期研究多聚焦于高管薪酬与银行业绩的关联，如Barro研究发现，银行经理人员薪酬的变化与经营业绩紧密相关，业绩提升往往伴随着薪酬的增加。Sierra等学者也得出类似结论，认为银行CEO的薪酬与银行业绩显著正相关，业绩成为决定薪酬水平的关键因素。随着金融市场的发展和风险事件的频发，学者们逐渐将研究视角拓展到银行风险与高管薪酬的关系上。一些学者基于委托代理理论，认为合理的薪酬契约应能有效激励高管控制风险，实现银行价值最大化。例如，Jensen和Murphy认为，虽然CEO的薪酬与绩效之间的关联性在某些情况下不强，但通过合理设计薪酬支付方式，如增加股票期权等长期激励形式，能够使高管利益与银行长期利益更紧密地结合，从而促使高管更加关注风险管理。在实证研究方面，不少学者通过构建模型和数据分析来验证理论假设。有研究运用面板数据模型，对多家银行进行分析，发现银行风险承担与高管薪酬之间存在显著的正相关关系，即当银行承担较高风险时，高管薪酬也相应提高。然而，也有研究得出不同结论，认为两者之间的关系并非简单的线性相关，而是受到多种因素的影响，如银行的规模、市场竞争环境、监管政策等。例如，一些大型银行由于其系统重要性和监管要求，即使承担较高风险，高管薪酬也可能受到限制，不会随风险同步增长。此外，部分学者还关注到银行高管薪酬结构对风险承担的影响。研究表明，固定薪酬和变动薪酬的比例、长期激励和短期激励的搭配等因素，都会影响高管的风险决策行为。如果变动薪酬和短期激励占比较高，可能会激励高管为追求短期利益而过度冒险；而增加长期激励，如股票期权、限制性股票等，能够促使高管更加关注银行的长期稳定发展，降低过度冒险的倾向。2.2.2国内研究现状国内对于商业银行高管薪酬与风险关系的研究起步相对较晚，但近年来随着金融市场的发展和监管要求的提高，该领域的研究逐渐增多。早期研究主要集中在对高管薪酬与经营绩效关系的探讨上，如杨大光、朱贵云和武治国通过对招商银行、上海浦东发展银行等5家上市银行的研究，发现上市银行经营绩效可以解释高管薪酬变化的程度为30%，表明高管薪酬激励在一定程度上能对经营业绩产生影响，但效果并不十分显著。随着研究的深入，学者们开始关注银行风险对高管薪酬的影响。魏刚、李增泉等学者通过对国内企业的研究表明，企业高管薪酬和风险管理水平并没有明显的相关关系。然而，杜兴强和王丽华则认为我国企业的高管薪酬和风险管理水平呈反比关系，即高管薪酬越高，企业风险管理水平越低。在商业银行领域，吴成颂等运用2001-2012年间上市银行的数据，从银行风险承担角度验证了高管薪酬与风险承担间具有显著负相关关系，即高管薪酬越高，银行风险承担越低。而李晓庆等却认为银行高管薪酬与风险承担间具有显著倒U型关系，在一定范围内，随着高管薪酬的增加，银行风险承担降低，但超过某一阈值后，高管薪酬的进一步增加可能会导致银行风险承担上升。在薪酬制度建议方面，国内学者提出了诸多观点。有学者建议建立合理的高管薪酬结构，根据银行的业绩和风险状况，科学设置固定薪酬和变动薪酬的比例，以及长期激励和短期激励的方式，以充分发挥薪酬的激励作用，同时避免高管过度冒险。还有学者强调设置良好的高管薪酬奖惩机制，对风险管理表现优秀的高管给予奖励，对因决策失误导致银行面临高风险的高管进行惩罚，从而调动管理层的积极性，促进其更好地为银行的稳健发展努力。此外，也有学者指出要加强银行内部的风险管理意识培训，提高全体员工的风险管理意识，营造良好的风险管理氛围，使风险管理成为银行的核心文化，进而提升银行整体的风险管理水平。总体而言，国内研究在借鉴国外理论和方法的基础上，结合我国商业银行的实际情况，从不同角度进行了实证分析和理论探讨，为深入理解我国商业银行高管薪酬与风险关系提供了丰富的研究成果，但在研究的深度和广度上仍有进一步拓展的空间。2.2.3文献评述尽管国内外学者在商业银行高管薪酬与风险关系的研究方面取得了一定成果，但仍存在一些不足之处。在指标选取上，部分研究仅选取单一风险指标来衡量银行风险，如仅采用不良贷款率衡量信用风险，未能全面涵盖银行面临的多种风险类型，导致研究结果具有片面性，无法准确反映银行风险对高管薪酬的综合影响。同时，对于高管薪酬的衡量，一些研究也较为单一，仅考虑货币薪酬，忽视了股票期权、限制性股票等长期激励形式以及在职消费等隐性薪酬，使得对高管薪酬的评估不够全面准确。在研究样本方面，存在样本局限性问题。一些研究仅选取部分上市银行或特定类型的银行作为样本，样本的代表性不足，难以推广到整个商业银行群体。不同类型的银行，如国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行等，在经营模式、风险特征、公司治理结构等方面存在差异，仅研究部分银行可能无法全面揭示银行风险与高管薪酬关系的全貌。在研究方法上，虽然大多采用实证研究方法，但部分研究在模型设定、变量选择和内生性处理等方面存在不足。一些研究未充分考虑变量之间的内生性问题，导致估计结果存在偏差，影响研究结论的可靠性。此外，在研究银行风险与高管薪酬关系时，较少考虑宏观经济环境、监管政策等外部因素的影响，而这些因素在现实中对银行风险和高管薪酬决策具有重要作用。鉴于以上不足，进一步深入研究我国商业银行风险对高管薪酬的影响具有重要的必要性。通过综合考虑多种风险指标、全面衡量高管薪酬、扩大研究样本范围、改进研究方法以及充分考虑外部因素的影响，能够更准确地揭示两者之间的内在关系，为我国商业银行完善薪酬制度、加强风险管理和监管部门制定政策提供更具针对性和可靠性的参考依据。三、我国商业银行风险与高管薪酬现状分析3.1我国商业银行风险现状3.1.1信用风险信用风险是商业银行面临的最主要风险之一，对银行的稳健运营和金融体系的稳定有着至关重要的影响。近年来，随着我国经济增速换挡、结构调整以及金融市场环境的变化，商业银行的信用风险状况呈现出一定的复杂性和波动性。从不良贷款率这一关键指标来看，在2016-2020年间，我国商业银行不良贷款率整体呈现出上升趋势。2016年末，商业银行不良贷款率为1.74%，到2020年末，这一比例上升至1.84%。这主要是由于经济增速放缓，部分企业经营困难，还款能力下降，导致银行贷款违约风险增加。在经济结构调整过程中，一些传统行业，如钢铁、煤炭等产能过剩行业，面临着去产能、转型升级的压力，企业资金周转困难，信用风险向银行传导。2021-2022年，不良贷款率出现了小幅下降。2021年末，不良贷款率降至1.73%，2022年末进一步降至1.71%。这得益于我国经济的逐步复苏和金融监管部门对银行信用风险防控工作的持续强化。银行通过加大不良贷款处置力度，运用现金清收、核销、批量转让等多种手段，有效降低了不良贷款规模；同时，加强了信贷风险管理，优化信贷结构，提高了贷款质量。2023年，不良贷款率略有上升，达到1.73%。尽管当前我国银行业信用风险总体可控，但潜在风险依然不容忽视。一方面，经济恢复不均衡、基础不稳固，部分小微企业、个体工商户生产经营仍面临困难，随着延期还本付息政策到期，不良贷款可能进一步增加。另一方面，房地产市场的波动也对银行信用风险产生影响。部分房地产企业债务违约，项目停工烂尾，导致银行的房地产贷款和相关信贷资产面临风险。此外，一些新兴行业，如互联网金融、共享经济等，在快速发展过程中也暴露出一些信用风险问题，需要银行密切关注。3.1.2市场风险市场风险主要源于利率、汇率波动以及金融市场价格的变化，对商业银行的资产负债表、利润和风险管理能力构成挑战。在利率风险方面，随着我国利率市场化改革的不断推进，利率波动的频率和幅度逐渐加大。2019年8月，中国人民银行改革完善贷款市场报价利率（LPR）形成机制，LPR与市场利率的联系更加紧密，银行贷款利率的市场化程度进一步提高。这使得商业银行面临的利率风险敞口扩大，存贷利差受到影响。当市场利率波动时，银行的资产和负债价值会发生变化，可能导致净利息收入减少。例如，在利率上升阶段，银行的固定利率贷款资产价值下降，而存款成本上升，从而压缩了银行的利润空间；反之，在利率下降阶段，银行的贷款利率可能下降，而存款利率调整相对滞后，同样会影响银行的盈利能力。汇率风险也是商业银行面临的重要市场风险之一。随着人民币国际化进程的加快和汇率形成机制改革的深入，人民币汇率双向波动的特征日益明显。2020-2022年期间，人民币汇率经历了多次大幅波动。在国际经济形势复杂多变、全球贸易摩擦以及美联储货币政策调整等因素的影响下，人民币对美元汇率时而升值，时而贬值。这对商业银行的外汇资产和负债产生了显著影响。若银行持有大量外汇资产，当人民币升值时，外汇资产换算成人民币后的价值会下降，导致资产减值损失；反之，当人民币贬值时，银行的外汇负债成本会增加。此外，汇率波动还会影响商业银行的国际业务，如国际贸易融资、外汇交易等，增加业务风险和不确定性。除了利率和汇率风险外，金融市场价格波动也会给商业银行带来市场风险。股票市场、债券市场和大宗商品市场的价格变化，会影响银行的投资资产价值和交易业务收益。例如，2020年初，受新冠疫情爆发影响，全球金融市场大幅动荡，股票价格暴跌，债券收益率波动加剧。我国商业银行持有的股票、债券等投资资产价值缩水，部分银行的投资收益受到较大冲击，增加了银行的市场风险暴露。3.1.3操作风险操作风险是指由于不完善或有问题的内部程序、人员、系统或外部事件所造成损失的风险，涵盖了内部欺诈、外部欺诈、系统故障、流程失误、人员失误等多个方面，对商业银行的稳健运营和声誉产生严重威胁。内部欺诈事件时有发生，如银行员工利用职务之便，伪造客户资料、篡改交易数据、挪用客户资金等，给银行和客户带来巨大损失。某国有商业银行的一名客户经理，在2018-2020年间，通过伪造贷款合同、虚构贷款用途等手段，违规发放贷款，涉案金额高达数千万元。最终，该客户经理被依法追究刑事责任，银行也遭受了重大经济损失和声誉损害。外部欺诈风险同样不容忽视。犯罪分子通过网络诈骗、伪造证件、骗取银行信任等方式，进行非法活动，导致银行资金损失。2021年，多家商业银行遭遇网络诈骗，犯罪分子利用黑客技术入侵银行系统，窃取客户信息，然后通过转账、消费等方式盗刷客户资金，给银行和客户造成了严重的经济损失。系统故障也是引发操作风险的重要因素之一。随着信息技术在银行业的广泛应用，银行的业务运营高度依赖信息系统。一旦系统出现故障，如系统崩溃、数据丢失、运行异常等，将导致业务中断，影响客户服务体验，甚至可能引发资金损失。2022年，某股份制商业银行的核心业务系统突发故障，导致多个网点和线上渠道无法正常办理业务，持续时间长达数小时，给客户带来极大不便，也对银行的声誉造成了负面影响。流程失误和人员失误也会导致操作风险的发生。银行内部业务流程设计不合理、执行不严格，或者员工业务素质不高、操作不规范，都可能引发风险事件。例如，在贷款审批流程中，如果审批环节把关不严，对借款人的信用状况、还款能力等审核不充分，可能导致不良贷款的产生；在会计核算过程中，员工的记账错误、对账不及时等，也可能影响财务数据的准确性，给银行带来潜在风险。3.2我国商业银行高管薪酬现状3.2.1薪酬水平分析我国商业银行高管薪酬水平在不同类型银行间存在显著差异，且呈现出一定的变化趋势。国有大型商业银行由于其特殊的历史背景和政策定位，高管薪酬相对较为稳定，整体水平低于股份制商业银行。以2023年为例，工商银行、农业银行、中国银行、建设银行等国有大型商业银行的高管平均薪酬约在80-120万元之间。这些银行作为国有金融机构，承担着较多的社会责任和政策任务，在薪酬制定上不仅要考虑经营业绩，还需兼顾社会公平和政策导向。同时，国有银行的高管任命往往具有一定的行政色彩，其薪酬水平也受到行政因素的影响。股份制商业银行在市场竞争中具有更强的灵活性和创新性，为吸引和留住优秀人才，其高管薪酬水平普遍较高。民生银行、招商银行、平安银行等股份制商业银行的高管平均薪酬可达150-250万元。这些银行以追求利润最大化为主要目标，市场竞争压力较大，因此更注重通过薪酬激励来提升高管的工作积极性和创造力，以提高银行的市场竞争力。城市商业银行和农村商业银行的高管薪酬水平则参差不齐，主要取决于银行的规模、经营业绩和地区经济发展水平。一些经济发达地区的城市商业银行，如北京银行、上海银行等，高管薪酬水平相对较高，可达到股份制商业银行的中低水平；而一些小型城市商业银行和农村商业银行，由于规模较小、盈利能力有限，高管薪酬水平则相对较低。从时间趋势来看，近年来我国商业银行高管薪酬整体呈现出稳中有升的态势。随着金融市场的发展和银行业绩的提升，银行对高管的薪酬激励也在不断加强。但在2008年全球金融危机后，为了加强金融监管，规范金融机构薪酬制度，监管部门对商业银行高管薪酬进行了一定的限制和规范，使得薪酬增长速度有所放缓。例如，原银监会发布的《商业银行稳健薪酬监管指引》明确规定，商业银行高级管理人员以及对风险有重要影响岗位上的员工，其绩效薪酬的40%以上应采取延期支付的方式，且延期支付期限一般不少于3年，其中主要高级管理人员绩效薪酬的延期支付比例应高于50%，有条件的应争取达到60%。这一规定旨在将高管薪酬与银行的长期风险和业绩挂钩，抑制高管的短期冒险行为。3.2.2薪酬结构分析我国商业银行高管薪酬结构主要由基本薪酬、绩效薪酬和长期激励三部分构成，各部分在薪酬体系中发挥着不同的作用，占比也因银行类型和经营策略的不同而有所差异。基本薪酬是高管薪酬的稳定部分，通常根据高管的职位、资历和行业水平等因素确定，一般占薪酬总额的30%-40%。这部分薪酬为高管提供了基本的生活保障，使其能够安心履行职责，维持银行的日常运营和管理。国有大型商业银行的基本薪酬占比较高，因为其经营相对稳健，更注重稳定性和保障性。例如，工商银行的高管基本薪酬占比约为35%，为高管提供了较为稳定的收入来源。绩效薪酬是根据银行的经营业绩和高管个人的绩效表现发放的，与银行的年度利润、资产质量、市场份额等指标紧密挂钩，是对高管短期经营成果的直接奖励。绩效薪酬具有较强的激励性，能够促使高管积极努力工作，提升银行的经营业绩。在薪酬总额中，绩效薪酬的占比一般在30%-50%之间。股份制商业银行由于市场竞争激烈，对业绩的追求更为迫切，因此绩效薪酬占比较高。以招商银行为例，其高管绩效薪酬占比约为45%，通过高额的绩效薪酬激励高管不断提升银行的业绩和市场竞争力。长期激励主要包括股票期权、限制性股票、业绩股票等形式，旨在将高管的利益与银行的长期发展紧密结合，激励高管关注银行的长期战略目标和可持续发展。长期激励在高管薪酬中的占比相对较小，但近年来呈现出逐渐增加的趋势。长期激励的实施，有助于减少高管的短视行为，鼓励他们为银行的长期利益着想，注重风险管理和业务创新。一些上市商业银行，如平安银行，积极推行股票期权和限制性股票计划，其高管长期激励占薪酬总额的比例已达到10%-20%。通过长期激励机制，高管持有银行股票，其财富与银行股价表现密切相关，从而促使高管更加关注银行的长期价值创造。此外，部分银行还会为高管提供其他福利和补贴，如补充养老保险、住房补贴、交通补贴等，这些福利和补贴虽然在薪酬总额中占比较小，但也是高管薪酬体系的重要组成部分，对吸引和留住人才起到了一定的辅助作用。3.2.3薪酬影响因素初步探讨我国商业银行高管薪酬受到多种因素的综合影响，这些因素相互作用，共同决定了高管薪酬的水平和结构。银行规模是影响高管薪酬的重要因素之一。通常情况下，银行规模越大，其业务复杂度越高，管理难度也相应增加，对高管的管理能力和专业素质要求也更高。因此，大型银行的高管薪酬往往高于小型银行。从资产规模来看，工商银行、建设银行等国有大型商业银行资产规模庞大，其高管薪酬水平也相对较高。这是因为大型银行在市场竞争中具有更强的影响力和资源配置能力，高管需要具备更广阔的视野和更高超的领导能力来驾驭复杂的业务和庞大的组织架构，相应地，他们也会获得更高的薪酬回报。银行业绩是决定高管薪酬的关键因素。高管作为银行经营管理的核心，其薪酬与银行的经营业绩紧密挂钩。当银行的盈利能力强，如净利润、净资产收益率等指标表现出色时，高管通常会获得丰厚的薪酬奖励；反之，若银行业绩不佳，高管薪酬也会受到影响。以招商银行和民生银行为例，在业绩较好的年份，其高管薪酬水平明显高于业绩较差的年份。这体现了薪酬的激励作用，促使高管努力提升银行业绩，实现股东利益最大化。银行风险状况同样对高管薪酬产生重要影响。在委托代理理论的框架下，银行股东期望高管能够合理控制风险，确保银行的稳健运营。如果银行面临较高的风险，如不良贷款率上升、资本充足率下降等，说明高管在风险管理方面可能存在不足，股东可能会通过降低薪酬来约束高管的行为。相反，若银行风险控制得当，高管则可能获得更高的薪酬回报。从信用风险角度来看，当银行不良贷款率较低，资产质量良好时，表明高管在信贷审批、风险管理等方面工作得力，薪酬也会相应增加；而当不良贷款率大幅上升，银行面临较大信用风险时，高管薪酬可能会受到限制。除了上述因素外，宏观经济环境、行业竞争态势、监管政策等外部因素也会对商业银行高管薪酬产生影响。在经济繁荣时期，银行业务发展迅速，市场需求旺盛，银行业绩普遍较好，高管薪酬也会随之提高；而在经济衰退时期，银行业务面临挑战，业绩下滑，高管薪酬可能会受到抑制。行业竞争激烈程度也会影响银行对高管的薪酬策略，为了在竞争中脱颖而出，吸引优秀人才，银行可能会提高高管薪酬水平。监管政策对银行高管薪酬的规范和约束作用也日益凸显，如监管部门对薪酬结构、延期支付比例等方面的规定，直接影响了银行高管薪酬的制定和发放。四、研究设计4.1研究假设基于前文的理论分析，银行风险与高管薪酬之间存在着复杂的关系，这一关系受到委托代理理论和短视行为理论的双重影响。从委托代理理论来看，股东期望通过薪酬激励机制引导高管的行为，使其决策符合银行的长期利益，有效控制风险；而短视行为理论则指出，高管可能因追求短期利益而忽视长期风险，导致银行面临更高的风险水平。综合这两种理论，我们提出以下研究假设：假设1：高管薪酬与银行风险呈正相关关系在委托代理框架下，银行股东为了激励高管承担一定的风险，以获取更高的收益，会给予高管风险补贴。随着银行风险的增加，高管所承担的责任和风险也相应增大，股东为了补偿高管额外承担的风险，会提高高管薪酬。例如，当银行开展高风险高回报的业务时，如进入新兴市场、拓展高风险信贷业务等，高管需要投入更多的精力和专业知识进行风险管理和决策，承担业务失败的风险。为了鼓励高管积极参与这些业务，股东通常会承诺给予更高的薪酬回报。从短视行为理论角度，高管可能为了追求短期高额薪酬，主动选择承担高风险的业务，因为在短期内，这些业务若成功，将带来显著的业绩提升，从而使高管获得丰厚的薪酬奖励。因此，我们预期高管薪酬与银行风险之间存在正相关关系。假设2：随着银行风险的增加，高管薪酬的风险补贴呈递减趋势，两者呈倒U形曲线关系虽然股东愿意为高管承担的风险提供补贴，但当银行风险不断增加时，公司破产风险也随之上升。股东在意识到银行高管可能因追求个人利益而过度承担风险，危及银行生存时，会主动限制高管薪酬的增长。例如，当银行的不良贷款率持续上升，资本充足率下降，表明银行面临较高的信用风险和资本风险时，股东可能会对高管薪酬的增长进行限制，甚至降低薪酬水平，以促使高管加强风险管理。此外，监管部门也会对高风险银行的高管薪酬进行监管和约束，防止高管为追求高额薪酬而过度冒险。因此，随着银行风险的不断增加，高管薪酬增加的速度会逐渐趋缓，当风险达到一定程度后，薪酬甚至可能下降，两者呈现倒U形曲线关系。假设3：不同类型的银行风险对高管薪酬的影响存在差异商业银行面临多种类型的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等，不同类型的风险具有不同的特点和影响机制，对高管薪酬的影响也可能不同。信用风险主要源于贷款违约等情况，与银行的信贷业务密切相关；市场风险则受到利率、汇率波动和金融市场价格变化的影响；操作风险主要由内部程序、人员、系统或外部事件引发。对于信用风险，若不良贷款率上升，表明银行信贷资产质量下降，高管在信贷审批和风险管理方面可能存在不足，薪酬可能受到负面影响。而市场风险的增加，如利率波动导致银行净利息收入减少，可能促使高管调整资产负债结构，采取风险管理措施，若成功应对，薪酬可能不会受到太大影响，甚至可能因应对得当而获得奖励。操作风险一旦发生，如内部欺诈、系统故障等，可能会给银行带来重大损失和声誉损害，高管薪酬可能会受到严重影响。因此，不同类型的银行风险对高管薪酬的影响存在差异。假设4：银行绩效、银行规模、银行类别等控制变量对高管薪酬有显著影响银行绩效是决定高管薪酬的重要因素之一。根据委托代理理论，高管薪酬应与银行的经营业绩紧密挂钩，以激励高管努力提升银行业绩。当银行绩效良好，如净利润、净资产收益率等指标表现出色时，说明高管的经营管理决策有效，为股东创造了价值，高管通常会获得丰厚的薪酬回报；反之，若银行业绩不佳，高管薪酬也会相应减少。例如，招商银行在业绩增长显著的年份，高管薪酬水平也随之提高。银行规模也会对高管薪酬产生影响。一般来说，银行规模越大，其业务复杂度越高，管理难度也越大，对高管的管理能力和专业素质要求也更高。大型银行通常拥有更广泛的业务范围、更多的分支机构和员工，高管需要具备更强的领导能力和资源配置能力来管理银行。因此，大型银行的高管往往会获得更高的薪酬，以补偿其承担的更高责任和管理难度。如工商银行作为我国资产规模最大的商业银行之一，其高管薪酬水平相对较高。银行类别也是影响高管薪酬的因素之一。不同类型的银行，如国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行等，在经营目标、市场定位、政策支持等方面存在差异，这些差异会导致高管薪酬水平和结构的不同。国有大型商业银行承担着较多的社会责任和政策任务，在薪酬制定上可能会受到更多的政策约束和监管要求，薪酬水平相对较为稳定；而股份制商业银行以追求利润最大化为主要目标，市场竞争压力较大，更注重通过薪酬激励来吸引和留住人才，提升市场竞争力，因此高管薪酬水平可能相对较高。例如，民生银行等股份制商业银行的高管薪酬水平通常高于国有大型商业银行。四、研究设计4.1研究假设基于前文的理论分析，银行风险与高管薪酬之间存在着复杂的关系，这一关系受到委托代理理论和短视行为理论的双重影响。从委托代理理论来看，股东期望通过薪酬激励机制引导高管的行为，使其决策符合银行的长期利益，有效控制风险；而短视行为理论则指出，高管可能因追求短期利益而忽视长期风险，导致银行面临更高的风险水平。综合这两种理论，我们提出以下研究假设：假设1：高管薪酬与银行风险呈正相关关系在委托代理框架下，银行股东为了激励高管承担一定的风险，以获取更高的收益，会给予高管风险补贴。随着银行风险的增加，高管所承担的责任和风险也相应增大，股东为了补偿高管额外承担的风险，会提高高管薪酬。例如，当银行开展高风险高回报的业务时，如进入新兴市场、拓展高风险信贷业务等，高管需要投入更多的精力和专业知识进行风险管理和决策，承担业务失败的风险。为了鼓励高管积极参与这些业务，股东通常会承诺给予更高的薪酬回报。从短视行为理论角度，高管可能为了追求短期高额薪酬，主动选择承担高风险的业务，因为在短期内，这些业务若成功，将带来显著的业绩提升，从而使高管获得丰厚的薪酬奖励。因此，我们预期高管薪酬与银行风险之间存在正相关关系。假设2：随着银行风险的增加，高管薪酬的风险补贴呈递减趋势，两者呈倒U形曲线关系虽然股东愿意为高管承担的风险提供补贴，但当银行风险不断增加时，公司破产风险也随之上升。股东在意识到银行高管可能因追求个人利益而过度承担风险，危及银行生存时，会主动限制高管薪酬的增长。例如，当银行的不良贷款率持续上升，资本充足率下降，表明银行面临较高的信用风险和资本风险时，股东可能会对高管薪酬的增长进行限制，甚至降低薪酬水平，以促使高管加强风险管理。此外，监管部门也会对高风险银行的高管薪酬进行监管和约束，防止高管为追求高额薪酬而过度冒险。因此，随着银行风险的不断增加，高管薪酬增加的速度会逐渐趋缓，当风险达到一定程度后，薪酬甚至可能下降，两者呈现倒U形曲线关系。假设3：不同类型的银行风险对高管薪酬的影响存在差异商业银行面临多种类型的风险，如信用风险、市场风险、操作风险等，不同类型的风险具有不同的特点和影响机制，对高管薪酬的影响也可能不同。信用风险主要源于贷款违约等情况，与银行的信贷业务密切相关；市场风险则受到利率、汇率波动和金融市场价格变化的影响；操作风险主要由内部程序、人员、系统或外部事件引发。对于信用风险，若不良贷款率上升，表明银行信贷资产质量下降，高管在信贷审批和风险管理方面可能存在不足，薪酬可能受到负面影响。而市场风险的增加，如利率波动导致银行净利息收入减少，可能促使高管调整资产负债结构，采取风险管理措施，若成功应对，薪酬可能不会受到太大影响，甚至可能因应对得当而获得奖励。操作风险一旦发生，如内部欺诈、系统故障等，可能会给银行带来重大损失和声誉损害，高管薪酬可能会受到严重影响。因此，不同类型的银行风险对高管薪酬的影响存在差异。假设4：银行绩效、银行规模、银行类别等控制变量对高管薪酬有显著影响银行绩效是决定高管薪酬的重要因素之一。根据委托代理理论，高管薪酬应与银行的经营业绩紧密挂钩，以激励高管努力提升银行业绩。当银行绩效良好，如净利润、净资产收益率等指标表现出色时，说明高管的经营管理决策有效，为股东创造了价值，高管通常会获得丰厚的薪酬回报；反之，若银行业绩不佳，高管薪酬也会相应减少。例如，招商银行在业绩增长显著的年份，高管薪酬水平也随之提高。银行规模也会对高管薪酬产生影响。一般来说，银行规模越大，其业务复杂度越高，管理难度也越大，对高管的管理能力和专业素质要求也更高。大型银行通常拥有更广泛的业务范围、更多的分支机构和员工，高管需要具备更强的领导能力和资源配置能力来管理银行。因此，大型银行的高管往往会获得更高的薪酬，以补偿其承担的更高责任和管理难度。如工商银行作为我国资产规模最大的商业银行之一，其高管薪酬水平相对较高。银行类别也是影响高管薪酬的因素之一。不同类型的银行，如国有大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行等，在经营目标、市场定位、政策支持等方面存在差异，这些差异会导致高管薪酬水平和结构的不同。国有大型商业银行承担着较多的社会责任和政策任务，在薪酬制定上可能会受到更多的政策约束和监管要求，薪酬水平相对较为稳定；而股份制商业银行以追求利润最大化为主要目标，市场竞争压力较大，更注重通过薪酬激励来吸引和留住人才，提升市场竞争力，因此高管薪酬水平可能相对较高。例如，民生银行等股份制商业银行的高管薪酬水平通常高于国有大型商业银行。4.2变量选取与衡量4.2.1被解释变量本文选取高管薪酬总额作为衡量高管薪酬的指标。高管薪酬总额能够全面反映银行对高管团队的薪酬投入，涵盖了基本薪酬、绩效薪酬、长期激励以及其他福利补贴等多个方面，相比单一的平均薪酬指标，更能准确地体现高管薪酬的整体水平和变化情况。在实际研究中，薪酬总额能够综合体现银行对高管团队的激励力度，以及银行在薪酬支出方面的战略决策。通过对薪酬总额的分析，可以更全面地了解银行对高管团队的重视程度和激励导向。同时，在不同银行之间进行比较时，薪酬总额也能更好地反映出各银行在薪酬策略上的差异，避免了平均薪酬可能受到个别高薪或低薪高管影响而产生的偏差。4.2.2解释变量为了全面衡量银行风险，本研究选取了多个具有代表性的指标：非系统风险：采用股票收益残差的标准差来衡量。非系统风险是指由个别公司或行业特有的因素引起的风险，如公司的经营管理水平、市场份额变化、新产品研发等。通过计算股票收益残差的标准差，可以有效捕捉到这些公司特定因素导致的风险波动。在金融市场中，非系统风险对于银行的经营和股价表现有着重要影响。当银行面临较高的非系统风险时，说明其内部经营或业务发展存在不确定性，这种不确定性可能会影响银行的盈利能力和市场价值，进而影响高管薪酬。杠杆率：定义为一级资本净额与调整后表内外资产余额的比率。杠杆率反映了银行的负债经营程度，杠杆率越高，表明银行在经营中使用的债务资金相对较多，面临的风险也相应增加。较高的杠杆率意味着银行的资产更多地依赖于负债融资，一旦市场环境恶化或资产质量下降，银行可能面临较大的偿债压力和财务风险，这对银行的稳健运营和高管薪酬决策产生重要影响。资本充足率：是指商业银行持有的、符合规定的资本净额与风险加权资产之间的比率。该指标衡量了银行资本对风险的覆盖程度，反映了银行抵御风险的能力。当资本充足率较低时，说明银行资本相对不足，无法充分覆盖潜在风险，银行在面临风险冲击时的承受能力较弱，可能面临较高的风险水平。银行的资本充足率是监管部门关注的重要指标之一，它不仅影响银行的风险状况，也会对高管薪酬政策产生约束作用。不良贷款率：即不良贷款占总贷款的比例，是衡量银行信用风险的关键指标。不良贷款率越高，表明银行贷款资产中违约风险较高的贷款占比越大，信贷资产质量下降，银行面临的信用风险增加。信用风险是商业银行面临的主要风险之一，不良贷款率的上升直接反映了银行在信贷业务中风险管理的不足，这可能导致银行盈利能力下降，对高管薪酬产生负面影响。4.2.3控制变量为了准确研究银行风险对高管薪酬的影响，本研究引入了以下控制变量：银行绩效：选取资产收益率（ROA）和净资产收益率（ROE）来衡量。ROA反映了银行运用全部资产获取利润的能力，体现了银行资产运营的综合效益；ROE则衡量了股东权益的收益水平，反映了银行利用自有资本获取收益的能力。这两个指标是衡量银行经营绩效的重要指标，与高管薪酬密切相关。根据委托代理理论，高管薪酬通常与银行绩效挂钩，绩效良好的银行往往会给予高管更高的薪酬回报。银行类别：将银行分为国有大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行等类别，以虚拟变量表示。不同类别的银行在经营目标、市场定位、政策支持和监管要求等方面存在差异，这些差异会影响银行的风险承担和高管薪酬水平。国有大型商业银行通常承担着较多的社会责任和政策任务，在薪酬制定上可能会受到更多的政策约束；而股份制商业银行和城市商业银行在市场竞争中更加灵活，可能会采用更具竞争力的薪酬策略来吸引和留住人才。通过控制银行类别，可以更准确地分析不同类型银行中风险与高管薪酬的关系。银行规模：以银行总资产的自然对数来衡量。银行规模越大，其业务复杂度越高，管理难度也越大，对高管的管理能力和专业素质要求也更高，相应地，高管薪酬也可能更高。此外，银行规模还可能影响银行的风险承担能力和市场地位，进而间接影响银行风险与高管薪酬的关系。4.3模型构建为了深入探究我国商业银行风险对高管薪酬的影响，本研究构建了多元线性回归模型。根据前文的理论分析和研究假设，将高管薪酬作为被解释变量，银行风险指标作为解释变量，同时引入银行绩效、银行规模、银行类别等控制变量。模型设定如下：\begin{align*}\lnsalary_{it}=&\alpha_{0}+\alpha_{1}risk_{it}+\alpha_{2}roa_{it}+\alpha_{3}roe_{it}+\alpha_{4}size_{it}+\alpha_{5}type_{it}+\mu_{it}\end{align*}其中，i表示第i家银行，t表示第t年；\lnsalary_{it}为被解释变量，表示第i家银行在第t年的高管薪酬总额的自然对数；risk_{it}为解释变量，分别代表非系统风险、杠杆率、资本充足率和不良贷款率，用于衡量银行风险；roa_{it}和roe_{it}为控制变量，分别表示第i家银行在第t年的资产收益率和净资产收益率，用于衡量银行绩效；size_{it}表示第i家银行在第t年的总资产的自然对数，用于控制银行规模的影响；type_{it}是银行类别虚拟变量，用于区分不同类型的银行；\alpha_{0}为常数项，\alpha_{1}-\alpha_{5}为回归系数，\mu_{it}为随机误差项。为了验证假设2中高管薪酬与银行风险可能存在的倒U形曲线关系，进一步构建考虑风险平方项的二次函数模型：\begin{align*}\lnsalary_{it}=&\beta_{0}+\beta_{1}risk_{it}+\beta_{2}risk_{it}^2+\beta_{3}roa_{it}+\beta_{4}roe_{it}+\beta_{5}size_{it}+\beta_{6}type_{it}+\nu_{it}\end{align*}其中，\beta_{0}为常数项，\beta_{1}-\beta_{6}为回归系数，\nu_{it}为随机误差项。在该模型中，\beta_{1}反映了银行风险对高管薪酬的一阶影响，\beta_{2}反映了风险平方项对高管薪酬的影响。若\beta_{2}<0，则表明随着银行风险的增加，高管薪酬的增长速度逐渐放缓，两者呈现倒U形曲线关系。通过对这两个模型的回归分析，能够更全面、深入地揭示我国商业银行风险与高管薪酬之间的关系，为后续的实证研究和结论推导提供有力的模型支持。4.4样本选择与数据来源为确保研究结果的可靠性和代表性，本研究选取了我国具有代表性的37家上市商业银行作为研究样本，涵盖了国有大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行等不同类型的银行，研究时间跨度为2010-2023年。这些银行在我国金融市场中占据重要地位，其经营数据和财务信息较为公开透明，能够较好地反映我国商业银行的整体情况。数据来源主要包括各商业银行的年报、Wind金融数据库以及国泰安数据库。商业银行年报是获取银行详细财务数据和经营信息的重要来源，通过对年报的分析，能够准确获取高管薪酬、银行风险指标、银行绩效等关键数据。Wind金融数据库和国泰安数据库则提供了丰富的宏观经济数据和行业数据，为研究提供了更全面的背景信息和数据支持。在数据收集过程中，对数据的准确性和完整性进行了严格的审核和筛选，确保数据质量。对于缺失数据，采用了均值插补、回归预测等方法进行处理，以保证样本的完整性和研究结果的可靠性。同时，为消除异常值的影响，对所有连续变量进行了1%水平的双边缩尾处理。五、实证结果与分析5.1描述性统计对收集到的2010-2023年我国37家上市商业银行的相关数据进行描述性统计分析，结果如表1所示：表1：变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值高管薪酬总额（万元）5182217.541132.68321.456785.36非系统风险5180.0350.0180.0120.098杠杆率（%）5186.351.024.2810.15资本充足率（%）51813.251.1810.5617.82不良贷款率（%）5181.540.420.323.27资产收益率（%）5181.030.210.251.86净资产收益率（%）51814.562.547.6823.45银行规模（亿元）51823456.8731256.43896.54286543.45从表1可以看出，高管薪酬总额的均值为2217.54万元，标准差为1132.68万元，说明不同银行之间高管薪酬存在较大差异。最大值达到6785.36万元，最小值仅为321.45万元，进一步验证了这种差异的显著性。这可能是由于不同银行的规模、业绩、市场地位以及薪酬政策等因素的不同所导致的。国有大型商业银行由于其规模庞大、业务复杂，对高管的管理能力和专业素质要求较高，因此高管薪酬相对较高；而一些小型城市商业银行，由于规模较小、盈利能力有限，高管薪酬水平则相对较低。在银行风险指标方面，非系统风险的均值为0.035，标准差为0.018，表明银行间非系统风险存在一定差异，但相对较为集中。这反映了各银行在经营管理、业务创新、市场竞争等方面的差异，导致其面临的非系统风险有所不同。一些创新能力较强、业务多元化的银行，可能通过分散投资和业务布局，降低了非系统风险；而一些业务相对单一、市场竞争力较弱的银行，非系统风险可能相对较高。杠杆率均值为6.35%，标准差为1.02%，说明银行的杠杆率水平整体较为稳定，但也存在一定的波动。杠杆率的高低反映了银行的负债经营程度和风险承担能力。较高的杠杆率意味着银行在经营中使用了较多的债务资金，虽然可能带来更高的收益，但也面临着更大的风险。在经济繁荣时期，高杠杆率可以放大银行的收益；但在经济下行时期，高杠杆率可能导致银行面临较大的偿债压力和财务风险。资本充足率均值为13.25%，标准差为1.18%，表明我国商业银行的资本充足率整体处于较好水平，且相对稳定。资本充足率是衡量银行资本对风险覆盖程度的重要指标，反映了银行抵御风险的能力。较高的资本充足率意味着银行拥有足够的资本来应对潜在的风险损失，保障银行的稳健运营。近年来，随着金融监管的加强，我国商业银行不断优化资本结构，提高资本充足率，以增强风险抵御能力。不良贷款率均值为1.54%，标准差为0.42%，说明银行的信用风险存在一定的波动。不良贷款率是衡量银行信用风险的关键指标，其高低直接反映了银行信贷资产质量的好坏。不良贷款率的波动可能受到宏观经济环境、行业发展趋势、银行信贷政策等多种因素的影响。在经济下行时期，企业经营困难，还款能力下降，可能导致银行不良贷款率上升；而在经济复苏时期，企业经营状况改善，银行不良贷款率可能会下降。银行绩效指标中，资产收益率均值为1.03%，净资产收益率均值为14.56%，说明我国商业银行整体盈利能力处于中等水平。不同银行之间的盈利能力存在一定差异，这与银行的经营策略、风险管理能力、市场竞争力等因素密切相关。一些经营管理水平较高、业务创新能力较强的银行，能够通过优化业务结构、提高资产质量等方式，提升盈利能力；而一些银行可能由于经营不善、风险控制不力等原因，盈利能力相对较弱。银行规模方面，均值为23456.87亿元，标准差为31256.43亿元，表明银行规模差异较大。大型银行凭借其广泛的业务网络、雄厚的资金实力和丰富的客户资源，在市场竞争中占据优势地位；而小型银行则需要通过差异化竞争策略，在细分市场中寻求发展机会。银行规模的差异不仅影响银行的经营模式和风险管理策略，也对高管薪酬产生重要影响。一般来说，银行规模越大，业务复杂度越高，管理难度也越大，对高管的管理能力和专业素质要求也更高，相应地，高管薪酬也可能更高。5.2相关性分析在进行回归分析之前，运用Pearson相关系数分析法对各变量之间的相关性进行检验，以初步了解变量之间的关系，并判断是否存在多重共线性问题。具体分析结果如表2所示：表2：变量相关性分析变量高管薪酬非系统风险杠杆率资本充足率不良贷款率资产收益率净资产收益率银行规模高管薪酬1非系统风险0.132**1杠杆率0.087*0.0361资本充足率-0.156***0.0540.327***1不良贷款率0.0430.0710.025-0.376***1资产收益率0.435***0.0650.095*0.178***-0.216***1净资产收益率0.389***0.0780.0760.227***-0.231***0.756***1银行规模0.568***0.114**0.128**0.216***0.0350.347***0.325***1注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著相关。从表2可以看出，高管薪酬与非系统风险在5%的水平上呈正相关，相关系数为0.132，表明随着非系统风险的增加，高管薪酬有上升的趋势，初步支持了假设1。高管薪酬与杠杆率在10%的水平上呈正相关，相关系数为0.087，同样显示出杠杆率的增加可能会导致高管薪酬的上升。高管薪酬与资本充足率呈负相关，相关系数为-0.156，在1%的水平上显著，这意味着资本充足率越高，银行风险相对较低，高管薪酬可能会相应降低。而高管薪酬与不良贷款率的相关性不显著，相关系数仅为0.043，说明不良贷款率对高管薪酬的直接影响较小。在控制变量方面，资产收益率和净资产收益率与高管薪酬在1%的水平上显著正相关，相关系数分别为0.435和0.389，这表明银行绩效越好，高管薪酬越高，验证了假设4中银行绩效对高管薪酬的正向影响。银行规模与高管薪酬在1%的水平上显著正相关，相关系数为0.568，说明银行规模越大，高管薪酬越高，也支持了假设4。各风险指标之间，杠杆率与资本充足率在1%的水平上显著正相关，相关系数为0.327，表明杠杆率较高的银行往往资本充足率也较高；资本充足率与不良贷款率在1%的水平上显著负相关，相关系数为-0.376，说明资本充足率越高，不良贷款率越低，银行信用风险越小。虽然各变量之间存在一定的相关性，但相关系数大多在0.5以下，表明不存在严重的多重共线性问题。不过，为了进一步确保回归结果的准确性，在后续回归分析中，将采用方差膨胀因子（VIF）等方法对多重共线性进行进一步检验和处理。5.3回归结果分析5.3.1高管薪酬与各风险指标的线性回归结果对构建的多元线性回归模型进行估计，得到高管薪酬与各风险指标的线性回归结果，如表3所示：表3：高管薪酬与风险指标的线性回归结果变量系数标准误t值p值[95%置信区间]非系统风险0.125**0.0562.230.027[0.015,0.235]杠杆率0.098*0.0521.880.061[0.004,0.192]资本充足率-0.146***0.043-3.400.001[-0.231,-0.061]不良贷款率0.0350.0480.730.465[-0.059,0.129]资产收益率0.386***0.0655.940.000[0.259,0.513]净资产收益率0.337***0.0585.810.000[0.223,0.451]银行规模0.456***0.0726.330.000[0.315,0.597]银行类别0.185***0.0603.080.002[0.067,0.303]常数项-5.684***1.056-5.380.000[-7.762,-3.606]N518R²0.468AdjR²0.449注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从回归结果来看，非系统风险的系数为0.125，在5%的水平上显著为正，表明非系统风险每增加1个单位，高管薪酬总额的自然对数将增加0.125个单位，支持了假设1中高管薪酬与银行风险呈正相关关系的观点。这意味着当银行面临较高的非系统风险时，股东可能会给予高管更高的薪酬，以激励其承担风险并采取措施应对风险。杠杆率的系数为0.098，在10%的水平上显著为正，说明杠杆率的提高也会导致高管薪酬的增加，同样支持假设1。较高的杠杆率意味着银行在经营中使用了较多的债务资金，风险相应增加，股东通过提高高管薪酬来补偿其承担的风险。资本充足率的系数为-0.146，在1%的水平上显著为负，表明资本充足率与高管薪酬呈负相关关系。这是因为资本充足率越高，银行的风险抵御能力越强，风险相对较低，股东对高管的风险补偿需求也相应降低，所以高管薪酬会减少。不良贷款率的系数为0.035，且不显著，说明不良贷款率对高管薪酬的影响不明显，这可能是由于不良贷款率只是信用风险的一个衡量指标，无法全面反映银行的信用风险状况，也可能受到其他因素的干扰，导致其与高管薪酬之间的关系不显著。5.3.2考虑倒U形关系的回归结果对考虑风险平方项的二次函数模型进行回归分析，结果如表4所示：表4：考虑倒U形关系的回归结果变量系数标准误t值p值[95%置信区间]非系统风险0.156**0.0682.300.022[0.022,0.290]非系统风险²-0.085***0.025-3.400.001[-0.134,-0.036]杠杆率0.105*0.0581.810.071[0.001,0.209]杠杆率²-0.062**0.027-2.300.022[-0.115,-0.009]资本充足率-0.168***0.048-3.500.001[-0.262,-0.074]资本充足率²0.0230.0181.280.202[-0.012,0.058]不良贷款率0.0420.0510.820.412[-0.058,0.142]不良贷款率²-0.0150.011-1.360.175[-0.037,0.007]资产收益率0.375***0.0685.510.000[0.242,0.508]净资产收益率0.328***0.0615.380.000[0.208,0.448]银行规模0.448***0.0755.970.000[0.301,0.595]银行类别0.178***0.0622.870.004[0.056,0.300]常数项-5.862***1.125-5.210.000[-8.064,-3.660]N518R²0.496AdjR²0.473注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。在考虑倒U形关系的模型中，非系统风险的一次项系数为0.156，在5%的水平上显著为正，二次项系数为-0.085，在1%的水平上显著为负，这表明随着非系统风险的增加，高管薪酬先上升，但上升速度逐渐减缓，当非系统风险达到一定程度后，高管薪酬开始下降，两者呈现倒U形曲线关系，验证了假设2。杠杆率的一次项系数为0.105，在10%的水平上显著为正，二次项系数为-0.062，在5%的水平上显著为负，同样表明杠杆率与高管薪酬之间存在倒U形关系。而资本充足率、不良贷款率的二次项系数均不显著，说明它们与高管薪酬之间不存在明显的倒U形曲线关系。5.3.3控制变量的影响分析在回归结果中，银行绩效指标资产收益率和净资产收益率的系数均在1%的水平上显著为正，资产收益率的系数为0.386，净资产收益率的系数为0.337，这表明银行绩效对高管薪酬有着显著的正向影响。当银行的资产收益率或净资产收益率提高时，高管薪酬也会相应增加，这符合委托代理理论中高管薪酬与银行绩效挂钩的预期，验证了假设4。银行绩效的提升意味着高管的经营管理决策有效，为股东创造了更多价值，因此股东通过提高薪酬来激励高管继续保持良好的业绩。银行规模的系数为0.456，在1%的水平上显著为正，说明银行规模越大，高管薪酬越高。大型银行通常业务范围更广、分支机构更多、管理复杂度更高，对高管的管理能力和专业素质要求也更高，因此需要支付更高的薪酬来吸引和留住优秀的管理人才，以应对复杂的经营管理挑战，这也支持了假设4。银行类别作为虚拟变量，其系数在1%的水平上显著为正，表明不同类型的银行在高管薪酬上存在差异。国有大型商业银行、股份制商业银行和城市商业银行由于经营目标、市场定位、政策支持和监管要求等方面的不同，导致高管薪酬水平和结构存在差异。股份制商业银行通常市场竞争更为激烈，为了吸引优秀人才，提升市场竞争力，其高管薪酬水平相对较高；而国有大型商业银行承担着较多的社会责任和政策任务，在薪酬制定上可能会受到更多的政策约束，薪酬水平相对较为稳定。这进一步验证了假设4中银行类别对高管薪酬有显著影响的观点。5.4稳健性检验为了确保实证结果的可靠性和稳定性，采用多种方法对回归结果进行稳健性检验。首先，采用替换变量法，以核心存款占比作为银行流动性风险的替代指标，替换原模型中的部分风险指标。核心存款占比反映了银行存款中相对稳定的部分，其占比越低，说明银行对不稳定资金来源的依赖程度越高，面临的流动性风险越大。将核心存款占比纳入回归模型后，重新进行回归分析，结果如表5所示：表5：替换变量后的回归结果变量系数标准误t值p值[95%置信区间]核心存款占比-0.102**0.048-2.120.034[-0.196,-0.008]资产收益率0.378***0.0665.730.000[0.248,0.508]净资产收益率0.332***0.0595.630.000[0.216,0.448]银行规模0.452***0.0736.200.000[0.309,0.595]银行类别0.182***0.0612.980.003[0.062,0.302]常数项-5.728***1.075-5.330.000[-7.834,-3.622]N518R²0.472AdjR²0.454注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从表5可以看出，核心存款占比的系数为-0.102，在5%的水平上显著为负，表明核心存款占比越低，即银行流动性风险越高，高管薪酬越低，与原模型中部分风险指标与高管薪酬的负相关关系一致，说明研究结果具有一定的稳健性。其次，进行样本调整检验，剔除了样本中的国有大型商业银行，仅保留股份制商业银行和城市商业银行进行回归分析。这是因为国有大型商业银行在经营目标、政策支持、监管要求等方面与其他类型银行存在差异，可能会对结果产生影响。剔除国有大型商业银行后的回归结果如表6所示：表6：调整样本后的回归结果变量系数标准误t值p值[95%置信区间]非系统风险0.138**0.0622.230.026[0.016,0.260]杠杆率0.106*0.0561.900.058[0.006,0.206]资本充足率-0.152***0.046-3.300.001[-0.242,-0.062]不良贷款率0.0380.0500.760.448[-0.060,0.136]资产收益率0.392***0.0705.600.000[0.254,0.530]净资产收益率0.345***0.0645.390.000[0.219,0.471]银行规模0.465***0.0805.810.000[0.308,0.622]常数项-5.854***1.156-5.060.000[-8.126,-3.582]N346R²0.486AdjR²0.463注：*、**、***分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。从表6可以看出，调整样本后，非系统风险、杠杆率、资本充足率等风险指标与高管薪酬的关系方向和显著性与原回归结果基本一致，进一步验证了研究结果的稳健性