張姍姍 戴德明 張東旭

一、引言

貸款損失準備提供了貸款的成本和風險信息，在銀行信貸風險管理中具有重要的作用。一般而言，貸款損失準備應覆蓋已預期信用損失，它與緩沖未預期損失的資本和應對極端損失的存款保險制度一起構(gòu)成了銀行業(yè)的風險管理體系(李宇嘉和陸軍，2009[1]；許友傳等，2011[2])。然而不可忽視的是，貸款減值損失是利潤的重要影響成分，以往文獻也發(fā)現(xiàn)了很多商業(yè)銀行利用貸款損失準備的計提和轉(zhuǎn)回操縱利潤的證據(jù)(Ma，1988[3]；Collins 等，1995[4]；Hasan 和Wall，2004[5]；段軍山等，2011[6]；潘秀麗，2014[7]；陳雯靚和吳溪，2014[8])。那么，一個亟待解決的問題是：銀行針對貸款損失準備進行的操縱行為是否會影響其控制信貸風險、優(yōu)化信貸決策的作用？

以往研究對貸款損失準備所涉及的職業(yè)判斷和盈余操縱等內(nèi)容多有探討，但卻對這種操縱行為的經(jīng)濟后果探討較少。在有限的研究中，學者們多將貸款損失準備人為分解為相機決策型和非相機決策型兩個部分(Bouvatier 和Lepetit，2008[9]；Bushman 和Williams，2012[10])。而這種技術(shù)手段具有一定的主觀性，難以區(qū)分商業(yè)銀行出于穩(wěn)健動機多提的貸款損失準備和出于盈余管理動機多提的貸款損失準備，從而導致已有研究的相關(guān)結(jié)果不甚一致(袁鯤和王嬌，2014[11]；Jin 等，2015[12])。而且，這些研究對于向上盈余管理和向下盈余管理的區(qū)分亦關(guān)注較少，而這種區(qū)分是非常重要的，因為從信貸決策風險管理的角度來看，保證貸款損失準備計提的充足性是首要的，監(jiān)管機構(gòu)對銀行撥備計提不足的擔憂遠比對撥備計提過多的擔憂更甚。

有鑒于此，本文利用商業(yè)銀行貸款損失準備重述數(shù)據(jù)，探討銀行盈余管理行為所形成貸款損失準備錯報是否會影響商業(yè)銀行的信貸行為，并進一步檢驗貸款損失準備重述調(diào)增和重述調(diào)減對信貸行為影響的差異。以2005—2014年中國132 家商業(yè)銀行的453 個觀測值為研究樣本，本文發(fā)現(xiàn)，由于會計差錯更正而進行貸款損失準備重述的商業(yè)銀行，其在差錯發(fā)生的未來一年貸款增速高于當年銀行業(yè)貸款平均增速的程度會顯著更高，而由于會計準則變更而進行貸款損失準備重述的商業(yè)銀行則不存在這一趨勢。而且，只有重述調(diào)增銀行具有高于未重述銀行的過度放貸傾向，重述調(diào)減的商業(yè)銀行與未發(fā)生重述的銀行貸款增速沒有顯著差異。重述調(diào)增的貸款損失準備數(shù)額越大，即原先少提的貸款損失準備越多，其未來一期的過度放貸越明顯。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，這些過度貸款增量帶來了更高的貸款集中率和不良貸款率。這表明，貸款損失準備具有重要的風險提示作用，商業(yè)銀行少提貸款損失準備會損害信貸決策質(zhì)量。但反過來，過多地計提貸款損失準備并不能顯著緩解銀行的過度放貸，撥備覆蓋率監(jiān)管的效果有限。

本文的貢獻主要有以下三點。第一，利用貸款損失準備調(diào)整重述的數(shù)據(jù)，為貸款損失準備、盈余管理和商業(yè)銀行信貸行為的關(guān)系提供了更準確的經(jīng)驗證據(jù)。第二，探討了向上、向下盈余管理對貸款損失準備與銀行信貸之間關(guān)系的影響的差異，彌補了已有研究將盈余管理視作一個整體的不足。第三，從會計信息角度為銀行業(yè)信貸擴張的影響因素提供了微觀證據(jù)，擴展了會計信息質(zhì)量、商業(yè)銀行信貸行為和風險管理方面的文獻。

二、文獻綜述和假設推導

(一)文獻綜述

本文所探討的商業(yè)銀行信貸行為是指銀行微觀信貸供給水平的變化，可以用貸款增量表示(Beatty 和Liao，2011[13]；儲著貞等，2012[14]；潘敏和張依如，2013[15]；周南和黎靈芝，2015[16])。商業(yè)銀行作為逐利的企業(yè)個體，其信貸行為與信貸風險偏好及選擇直接相關(guān)(黃憲等，2005[17]；Delis和Karavias，2015[18])。在2008年的金融危機之后，貸款損失準備對商業(yè)銀行信貸風險管理和信貸行為的影響越發(fā)受到監(jiān)管機構(gòu)的重視(FSF，2009[19])。相應地，Beatty和Liao(2011)[13]發(fā)現(xiàn)及時地確認貸款損失能夠緩解商業(yè)銀行信貸行為的順周期性，這是以貸款損失準備能夠降低銀行貸款總額為前提的。李宇嘉等(2007)[20]、陳旭東等(2014)[21]、Agénor和Zilberman(2015)[22]也發(fā)現(xiàn)了類似的結(jié)論。Illueca 等(2012)[23]還關(guān)注了貸款損失準備確認的及時性對商業(yè)銀行風險偏好的影響。

雖然貸款損失準備在信貸管理中的作用日益受到重視，但由于貸款損失準備是利潤的重要影響因素，因此管理層可能出于盈余操縱的動機扭曲貸款損失準備的數(shù)額。例如，Hasan和Wall(2004)[5]發(fā)現(xiàn)貸款損失準備與商業(yè)銀行計提準備前的利潤顯著相關(guān)。潘秀麗(2014)[7]發(fā)現(xiàn)各銀行之間貸款損失準備的差異與其盈利水平差異顯著相關(guān)。陳雯靚和吳溪(2014)[8]發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行利用貸款損失準備進行了盈余平滑。貸款損失準備的可靠性受到威脅后，其對商業(yè)銀行風險承擔行為和信貸決策的影響也可能受到影響，然而以往的文獻卻對此關(guān)注較少。有限的研究包括如下幾篇文獻：Bouvatier和Lepetit(2008)[9]發(fā)現(xiàn)非相機決策型貸款損失準備加劇了銀行信貸行為的順周期性，而相機決策型貸款損失準備則不具有這種影響。Bushman和Williams(2012)[10]發(fā)現(xiàn)非相機決策型前瞻性貸款損失準備提高了市場參與者約束商業(yè)銀行投資于高風險項目的能力，而相機決策型前瞻性貸款損失準備反而降低了市場約束的作用水平。袁鯤和王嬌(2014)[11]、Jin 等(2015)[12]與本文的主題最為相近，然而其發(fā)現(xiàn)卻存在分歧：袁鯤和王嬌(2014)[11]發(fā)現(xiàn)非相機決策型貸款損失準備降低了銀行貸款增幅，相機決策型貸款損失準備則提升了銀行貸款增幅；然而Jin 等(2015)[12]卻發(fā)現(xiàn)在金融危機前計提較多相機決策型貸款損失準備的銀行風險承擔水平更低，在金融危機期間經(jīng)營失敗的概率也更低，即相機決策型貸款損失準備僅被用于風險管理而非盈余管理之中，具有正面效果。

綜上所述，已有文獻分別探討了貸款損失準備在信貸決策中的作用，以及貸款損失準備所涉及的盈余管理問題。但將兩個領域結(jié)合起來，探討貸款損失準備被銀行管理層利用進行盈余操縱后，其對信貸決策的支持性作用是否會受到影響的文獻尚不多見。有限的幾篇文獻研究結(jié)論尚存分歧，而且較少考慮區(qū)分向上盈余管理和向下盈余管理。我們認為，將貸款損失準備通過技術(shù)手段分解為相機決策型和非相機決策型是導致現(xiàn)有文獻發(fā)生分歧的重要原因。為此，本文將利用貸款損失準備重述數(shù)據(jù)，更準確地衡量貸款損失準備所涉及的盈余管理，并進一步區(qū)分重述調(diào)增和重述調(diào)減對銀行信貸行為的影響差異，以期彌補以往研究的不足。

(二)理論分析和假設推導

貸款損失準備是銀行的一種經(jīng)營預警機制(袁鯤和王嬌，2014[11])。FSB 秘書長Jason George 在2004年中東歐銀行監(jiān)管機構(gòu)小組年會上的發(fā)言指出，如果不及時以貸款損失準備的形式識別并確認貸款質(zhì)量的下降，銀行就會持續(xù)高風險的信貸決策。[24]Bouvatier和Lepetit (2008)[9]也指出，如果貸款損失準備計提不足，信用風險被低估，那么貸款成本也就被低估了，這會增強銀行放貸的動機?？梢?，貸款損失準備對銀行信貸決策有著重要的影響。為此，我們必須保證其可靠性。

貸款損失準備信息的可靠性不僅對于銀行內(nèi)部信貸風險管理非常重要，對于外部風險監(jiān)管和市場約束也是非常必要的。巴塞爾銀行監(jiān)管委員會發(fā)布的《有效銀行監(jiān)管的核心原則(2012)》[25]第18 條明確指出，監(jiān)管機構(gòu)需檢查銀行是否保持了足夠的會計準備。世界銀行2010年的一項有關(guān)市場約束的政策性研究指出，充足、及時、一致且可靠的會計信息是市場參與者能夠抑制銀行過度風險承擔、有效發(fā)揮監(jiān)督作用的基石(Stephanou，2010[26])。相應地，Tadesse(2006)[27]也發(fā)現(xiàn)財務信息披露的可靠性會降低銀行系統(tǒng)發(fā)生危機的可能性?？梢?，無論是在銀行內(nèi)部決策，還是在外部監(jiān)管和市場約束中，可靠的貸款損失準備信息對于抑制商業(yè)銀行過度的風險承擔和信貸行為，防止盲目放貸都是必不可少的。而如果商業(yè)銀行因盈余管理行為扭曲貸款損失準備，形成錯報重述，那么內(nèi)部信用部門、外部監(jiān)管部門和市場參與者就可能無法掌握完整的信貸風險信息。在這種情況下，內(nèi)部決策機制效率下降，外部制約機制作用減弱，商業(yè)銀行就更容易過度放貸。據(jù)此，我們提出假設1。

H1：與未發(fā)生貸款損失準備重述的商業(yè)銀行相比，重述銀行在發(fā)生錯報的未來一期會形成更高程度的過度放貸(超常貸款增量)。

貸款損失準備的重述分為重述調(diào)增和重述調(diào)減，分別對應著會計差錯年份貸款損失準備計提過少和計提過多。下面我們區(qū)分這兩種情況分別討論。

通常情況下，商業(yè)銀行貸款損失準備計提是否充足是最受關(guān)注的，監(jiān)管機構(gòu)一直強調(diào)應審慎計提貸款損失準備。例如，1998年當美國SEC出于提升會計信息質(zhì)量的目的，要求Suntrust追溯調(diào)減1994—1996年的貸款損失準備時，下議院和參議院都迅速發(fā)出了指責(Barancik,1999[28])。2011年銀監(jiān)會發(fā)布的《中國銀行業(yè)實施新監(jiān)管標準的指導意見》[29]和《商業(yè)銀行貸款損失準備管理辦法》[30]均要求建立貸款撥備率和撥備覆蓋率監(jiān)管標準：貸款撥備率應不低于2.5%，撥備覆蓋率應不低于150%，二者中的較高者即為貸款損失準備的最低限額。相應地，商業(yè)銀行也將撥備覆蓋率、撥備充足率等指標作為重要業(yè)績在財務報告開篇的“主要財務數(shù)據(jù)和指標”部分予以優(yōu)先披露。在這種環(huán)境下，孫天琦和楊嵐(2005)[31]發(fā)現(xiàn)我國商業(yè)銀行的撥備覆蓋率呈明顯的逐年上升趨勢。

貸款損失準備的充足性受到重視的原因在于，一方面，只有貸款損失準備足以覆蓋已預期損失，才能有效地為內(nèi)部管理和外部監(jiān)管提供風險相關(guān)信息，甚至過多計提的超過已預期信用損失的那部分貸款損失準備還可以吸收更多的未預期損失，從而不會沖擊到存款保險和財政收入(Wall和Koch，2000[32])。另一方面，貸款損失準備可與資本監(jiān)管相互配合。充足的貸款損失準備會令資本大幅縮減，此時為了滿足資本充足率監(jiān)管指標，銀行就需要降低風險資產(chǎn)的比重，縮減信貸規(guī)模，避免盲目放貸?？梢?，貸款損失準備計提不足可能令商業(yè)銀行失去過度放貸的抑制劑。據(jù)此，我們提出假設2。

H2：與未發(fā)生貸款損失準備重述的商業(yè)銀行相比，重述調(diào)增的銀行在發(fā)生錯報的未來一期會形成更高程度的過度放貸(超常貸款增量)。

按照上述分析，較多地計提貸款損失準備能夠防止商業(yè)銀行的過度風險承擔和盲目放貸，那么重述調(diào)減的商業(yè)銀行似乎理應比未發(fā)生重述的銀行具有更低的貸款增速。然而不可忽視的是，銀行超過應有限度計提的貸款損失準備往往會在未來期間轉(zhuǎn)回用以調(diào)增利潤。無論多提還是少提，都會降低財務報告的透明度，從而可能降低市場參與者對商業(yè)銀行風險承擔行為的監(jiān)督和約束能力。只有當利益相關(guān)者可以獲得全面的信息時，他們才能對銀行風險的變化做出敏感的反應，例如在投資前根據(jù)銀行風險評估決定是否投資或要求更高的報酬率，或在投資后發(fā)現(xiàn)銀行風險顯著提升時撤回投資(Hyytinen和Takalo，2002[33])。如果將貸款損失準備計提至高于應有的水平，則不利于市場參與者判斷銀行信貸風險的變化，從而不利于其開展約束行為。與此一致，《有效銀行監(jiān)管的核心原則(2012)》[25]在論證有效銀行監(jiān)管的前提時指出，我們應首先保證商業(yè)銀行的賬目能夠真實公允(true and fair )地展示其財務狀況。相應地，Loktionov(2009)[34]發(fā)現(xiàn)會計信息質(zhì)量的提升能減少企業(yè)的高風險投資行為。Bushman和Williams(2012)[10]發(fā)現(xiàn)出于盈余平滑動機的前瞻性貸款損失準備會降低市場參與者約束銀行過度風險承擔的能力。可見，貸款損失準備計提過多從而形成重述調(diào)減的銀行也可能因外部市場約束減弱而比未發(fā)生重述的銀行更多地承擔風險、更多地過度放貸。再考慮到隨著銀行業(yè)務復雜度的提升，市場約束作為政府監(jiān)管的補充處于越來越重要的位置(Nier和Baumann，2006[35])，趙勝民等(2011)[36]還發(fā)現(xiàn)我國的市場約束是有一定效果的，那么過多計提貸款損失準備所形成的市場約束減弱效應和審慎監(jiān)管增強效應的綜合結(jié)果就更難推測了。因此，我們提出如下競爭性假說。

H3a：與未發(fā)生貸款損失準備重述的商業(yè)銀行相比，重述調(diào)減的銀行在發(fā)生錯報的未來一期會形成更低程度的過度放貸(超常貸款增量)。

H3b：與未發(fā)生貸款損失準備重述的商業(yè)銀行相比，重述調(diào)減的銀行在發(fā)生錯報的未來一期會形成更高程度的過度放貸(超常貸款增量)。

三、研究設計

本文用回歸分析檢驗貸款損失準備重述對商業(yè)銀行信貸行為的影響，回歸模型如下：

FOVERLOAN=∑ID+β0+β1RES+β2OVERLOAN

+β3DDEPOSIT+β4DGDP

+β5DINTEREST+β6SIZE

+β7ROA+β8LLP+β9BADLOAN

+β10CAPITAL

其中，F(xiàn)OVERLOAN為因變量，表示銀行未來一期的信貸行為，以貸款增量衡量，并用年初與年末平均總資產(chǎn)標準化。參考McNichols和Stubben(2008)[37]，我們以當年銀行業(yè)貸款增量平均值對該變量進行調(diào)整，以期更準確地捕捉商業(yè)銀行因承擔高風險而形成的過度放貸行為(超常貸款增量)。自變量RES 為虛擬變量，表示銀行當期是否存在貸款損失準備錯報(并在未來期間發(fā)生重述)，若發(fā)生錯報則取1，否則取0。根據(jù)H1，存在錯報重述的銀行未來更容易出現(xiàn)過度放貸，因此我們預測β1>0。為了驗證H2和H3，我們將模型中的RES替換成RESUP、RESDOWN、RESUPAMOUNT和RESDOWNAMOUNT。其中，RESUP(RESDOWN)為虛擬變量，表示銀行是否發(fā)生貸款損失準備重述調(diào)增(減)。若銀行發(fā)生除會計準則變更之外的其他原因?qū)е碌馁J款損失準備調(diào)整增加(減少)，則差錯期間RESUP(RESDOWN)取1，否則取0。RESUPAMOUNT(RESDOWNAMOUNT)為連續(xù)變量，表示銀行貸款損失準備重述調(diào)增(減)額。若發(fā)生重述調(diào)增(減)，則以調(diào)整后(前)和調(diào)整前(后)的貸款損失準備差額占總資產(chǎn)的百分數(shù)計算；若未發(fā)生重述或發(fā)生重述調(diào)減(增)，則取0。根據(jù)H2，我們預測RESUP和RESUPAMOUNT的系數(shù)大于0。根據(jù)H3的競爭性假說，我們不預測RESDOWN和RESDOWNAMOUNT的系數(shù)符號。

在控制變量中，我們首先引入了銀行當期的過度放貸程度OVERLOAN，用以控制放貸傾向的持續(xù)性。其次，參照袁鯤和王嬌(2014)[11]等文獻，我們引入了商業(yè)銀行的存款變化DDEPOSIT，并以年初和年末總資產(chǎn)均值標準化，用來控制銀行的微觀貨幣供給。參考許友傳(2011)[38]、陳旭東等(2014)[24]的研究，我們引入了當年GDP 的增長率DGDP和法定貸款利率增長率DINTEREST，分別用來控制宏觀的信貸需求和信貸供給。參考Beatty和Liao (2011)[13]、段軍山等(2011)[6]的研究，我們還引入了商業(yè)銀行的微觀財務特征，包括銀行規(guī)模SIZE、盈利性ROA、貸款撥備率LLP、不良貸款率BADLOAN以及資本充足率CAPITAL。其中：SIZE以銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù)計算；ROA以凈利潤除以年初年末總資產(chǎn)平均值計算；LLP以貸款損失準備賬戶余額占貸款總額的比率計算；BADLOAN以不良貸款占貸款總額的比率計算；CAPITAL依監(jiān)管要求算得。最后，我們引入了銀行虛擬變量ID，以控制難以觀測的商業(yè)銀行個體特征。

四、實證結(jié)果

(一)樣本、數(shù)據(jù)和單變量分析

本文選取2005—2014年CSMAR 中國銀行財務研究數(shù)據(jù)庫的全部商業(yè)銀行為樣本?？鄢J款損失準備和貸款增幅的缺失值后，共得到167 家商業(yè)銀行的622 個有效樣本點，其中上市銀行15 家，非上市銀行152 家。我們選取2005年為樣本起始年份，是因為我國貸款損失準備計提制度指引要求國內(nèi)所有商業(yè)銀行應在2005年以前開始提取充足的撥備(陳旭東等，2014[21])。本文將貸款損失準備重述定義為由于準則變更以外的原因(主要為會計差錯更正)導致的貸款損失準備調(diào)整，這項數(shù)據(jù)取自各銀行年報貸款損失準備明細和補充更正披露文件。貸款損失準備重述統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。作為對比，我們將由于準則變更而導致的貸款損失準備重述也進行了統(tǒng)計。

表1 貸款損失準備重述統(tǒng)計

由于非上市銀行的數(shù)據(jù)披露不全，控制變量存在著大量的缺失值。為了不損失重述樣本，我們首先進行單變量分析，檢驗重述和非重述銀行未來一期的信貸行為差異，結(jié)果如表2所示。從中我們可以看出，存在貸款損失準備錯報重述的銀行，其未來一期的過度放貸變量均值(中位數(shù))在5%(10%)水平上顯著高于未重述銀行。當區(qū)分重述調(diào)增和重述調(diào)減之后，我們發(fā)現(xiàn)信貸行為差異僅存在于重述調(diào)增和未重述調(diào)增的銀行之間，重述調(diào)增銀行未來的過度放貸變量均值(中位數(shù))在5%(5%)水平上顯著高于未發(fā)生重述和重述調(diào)減銀行，而重述調(diào)減與未重述調(diào)減(包括未發(fā)生重述和重述調(diào)增)銀行的信貸行為無顯著差異。作為對照組，我們也檢驗了準則變更導致的重述對信貸行為的影響。有趣的是，我們發(fā)現(xiàn)由于準則變更而發(fā)生重述的銀行，其未來一期的過度放貸程度反而顯著低于未發(fā)生重述的銀行。這說明，貸款損失準備錯報(尤其是計提過少)是造成商業(yè)銀行過度放貸的原因之一；而準則變更導致的重述不屬于錯報，因而不會對信貸決策造成負面影響。

表2 貸款損失準備重述與信貸行為：單變量分析

(二)多元回歸分析

1.樣本描述。

刪除控制變量缺失值后，本文在回歸分析中共得到132 家商業(yè)銀行的453 個有效樣本點，變量描述性統(tǒng)計如表3所示。從表3可以看出，重述樣本占總樣本的7%，其中重述調(diào)增占3%，重述調(diào)減占4%。OVERLOAN的變異系數(shù)較高，說明我國商業(yè)銀行的貸款增幅差異較大。ROA和DDEPOSIT基本為正值，這表明我國商業(yè)銀行的盈利能力良好，存款也呈逐年上升的趨勢。貸款撥備率LLP的均值為2.819%，大于不良貸款率的均值1.249%，這是由我國監(jiān)管制度有關(guān)撥備覆蓋率不得小于150% 的規(guī)定所致。

表3 變量描述性統(tǒng)計

表4 展示了回歸模型中主要變量的相關(guān)系數(shù)，其中左下角為Pearson 相關(guān)系數(shù)，右上角為Spearman 相關(guān)系數(shù)。DDEPOSIT與FOVERLOAN顯著正相關(guān)，這表明銀行的微觀信貸供給越多，越容易過度放貸。FOVERLOAN與SIZE顯著負相關(guān)，與ROA顯著正相關(guān)，這表明管理水平較高的大型銀行不容易形成過度放貸，盈利能力強的銀行放貸額度更可能超過行業(yè)均值。BADLOAN與FOVERLOAN顯著負相關(guān)，這說明已發(fā)放貸款的質(zhì)量會影響銀行的信貸決策。RES與FOVERLOAN在刪除控制變量缺失值后的樣本中不甚明朗，我們將采用多元回歸分析進一步檢驗二者的關(guān)系。

表4 變量相關(guān)系數(shù)表

續(xù)前表

FOVERLOANRESRESUPRESDOWNRESUPA-MOUNTRESDOWN-AMOUNTOVERLOANDDEPOSITDGDPDINTERESTSIZEROALLPBADLOANCAPITALOVERLOAN0.361***-0.022-0.0770.034-0.0670.0330.316***0.0140.030-0.292***0.100**-0.101**-0.180***0.065DDEPOSIT0.204***0.0180.0110.014-0.0100.0490.285***-0.0290.058-0.342***-0.021-0.194***-0.065-0.054DGDP0.012-0.012-0.0320.012-0.011-0.0140.0210.089*0.572***0.002-0.019-0.052-0.0120.014DINTEREST-0.0730.020-0.0080.0320.0070.0300.0040.035 0.434***-0.010-0.087*-0.088*-0.043-0.084*SIZE-0.223***-0.129***-0.058-0.116**-0.068-0.115**-0.227***-0.331***0.012-0.013-0.196***-0.230***-0.050 -0.368***ROA0.158***0.075-0.0360.124***-0.088*0.098**0.104**-0.021-0.109**-0.040-0.149***0.152***-0.248***0.366***LLP-0.0060.027-0.0300.059-0.0260.044-0.071-0.110**-0.078*-0.024-0.277***0.174***0.548***0.152***BADLOAN-0.155***-0.0010.036-0.0310.085*-0.024-0.196***0.082*0.151***-0.018-0.133***-0.304***0.529***-0.130***CAPITAL0.0440.100**0.117**0.0310.180***0.105**-0.040-0.020-0.061-0.001-0.334***-0.0060.016-0.020

2.回歸結(jié)果。

表5 展示了貸款損失準備重述與商業(yè)銀行信貸行為的回歸結(jié)果。RES的系數(shù)為0.014，t值為2.11，在5%水平上顯著為正，這表明發(fā)生貸款損失準備重述的銀行在錯報未來一期的過度放貸程度顯著高于未發(fā)生重述的銀行。當我們進一步將貸款損失準備重述區(qū)分為重述調(diào)增和重述調(diào)減時，結(jié)果顯示RESUP系數(shù)為0.032，t值為3.29，在1%水平上顯著為正，而RESDOWN系數(shù)為0.002，t值為0.24，并不顯著。即，重述調(diào)增銀行在錯報未來一期的過度放貸程度顯著高于未發(fā)生重述銀行，而重述調(diào)減銀行的信貸行為與未發(fā)生重述銀行無顯著差異。這與我們在單變量分析中得出的結(jié)論相一致。當我們在回歸模型中使用連續(xù)變量RESUPAMOUNT和RESDOWNAMOUNT時，結(jié)果保持不變。RESUPAMOUNT的系數(shù)為0.751，t值為3.18，在1%水平上顯著為正，而RESDOWNAMOUNT的系數(shù)則不顯著。這表明出于向上盈余管理動機的貸款損失準備計提過少是導致商業(yè)銀行過度放貸的重要原因，而貸款損失準備計提過多則對銀行信貸行為無顯著影響，并不能抑制其過度放貸行為。

表5 貸款損失準備重述與信貸行為：回歸分析

續(xù)前表

因變量=FOVERLOAN Model 1Model 2Model 3SIZE-0.031***-0.032***-0.030***(-5.89)(-6.09)(-5.79)ROA-0.1690.0490.050(-0.22)(0.07)(0.07)LLP0.005**0.006**0.005**(1.98)(2.15)(2.04)BADLOAN-0.012***-0.012***-0.012***(-4.93)(-4.98)(-4.89)CAPITAL0.002**0.001**0.001**(2.27)(2.14)(2.12)ID控制控制控制N453453453R Square0.19620.21220.2107

五、進一步的分析

(一)穩(wěn)健性檢驗

1.利用傾向得分匹配未重述樣本。

在論文主體部分，我們使用了國內(nèi)全部商業(yè)銀行為研究樣本。這保證了較為充足的樣本量，但未考慮發(fā)生重述和未發(fā)生重述的銀行的某些系統(tǒng)性差別。為此，在穩(wěn)健性檢驗部分，本文使用傾向性得分法為每一個重述銀行匹配幾個重述概率相近但未發(fā)生重述的銀行，構(gòu)建更干凈的樣本。匹配回歸方程如下：

RES=β0+β1SIZE+β2LEV+β3ROA+β4AGE

+β5LOAN+β6BADLOAN+β7LC

+β8DLRATIO+β9CAPITAL+∑NATURE

+∑YEAR

參考于鵬(2007)[39]、曹強和葛曉艦(2009)[40]、何威風和劉啟亮(2010)[41]的研究，我們控制了銀行規(guī)模SIZE、財務杠桿LEV、盈利能力ROA、上市時間AGE、貸款占比LOAN、銀行性質(zhì)NATURE、年份YEAR。我們還控制了商業(yè)銀行的一些特有財務比率，如不良貸款率BADLOAN、貸款集中率LC、人民幣存貸比DLRATIO和資本充足率CAPITAL。未報告的結(jié)果顯示，當我們使用1∶5和1∶10 匹配后樣本檢驗本文主假設時，結(jié)果保持不變。RES、RESUP和RESUPAMOUNT的系數(shù)顯著為正，RESDOWN和RESDOWNAMOUNT的系數(shù)不顯著。這表明重述調(diào)增銀行具有更高程度的過度放貸行為，而重述調(diào)減銀行的信貸行為則與未重述銀行無顯著差異。

2.利用年度和總資產(chǎn)匹配計算過度放貸變量。

在論文主體部分，我們以銀行業(yè)年度平均放貸數(shù)額衡量正常貸款額，使用了商業(yè)銀行貸款增幅超過行業(yè)當年平均水平的程度(超常貸款增量)來衡量其過度放貸行為。在穩(wěn)健性分析中，我們以當年總資產(chǎn)與某一銀行相近(±10% )的若干家銀行的貸款增幅平均值衡量正常放貸額，在商業(yè)銀行貸款增幅中扣除這部分正常放貸額來衡量過度放貸行為，重新計算因變量并檢驗假設。報告的結(jié)果顯示，RES、RESUP、RESUPAMOUNT的系數(shù)仍顯著為正，這說明本文對超常貸款增量的衡量是穩(wěn)健的。

(二)進一步的分析

我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)貸款損失準備錯報重述會導致商業(yè)銀行過度放貸，那么這些過度的貸款被商業(yè)銀行貸給了哪些客戶？過度放貸又對貸款質(zhì)量造成了什么影響？本文將在進一步分析中對此進行探討。

1.貸款損失準備重述與貸款集中率。

較高的客戶貸款集中率一方面意味著銀行可能將資金集中在了優(yōu)秀的客戶上(楊慶和，2001)[42]，而另一方面也意味著銀行可能在單一客戶上積累的過高的風險(Tabak 等，2011[43])。基于貸款損失準備在信貸風險提示方面的作用，較嚴格的準備計提制度應該能夠避免銀行忽視貸款集中的風險，降低貸款集中率。而在發(fā)生重述的銀行中，貸款損失準備的這一功能將會減弱，因此其貸款集中率也會相應提升。為此，本文檢驗了貸款損失準備重述與前10 大客戶貸款集中率的關(guān)系，結(jié)果如表6所示。其中，OVERLC10 是指該商業(yè)銀行前10 大客戶貸款集中率超過行業(yè)平均水平的程度(超常貸款集中率)，因變量FOVERLC10 即指貸款損失準備錯報未來一期的超常貸款集中率。我們還在模型中控制了銀行規(guī)模SIZE、盈利性ROA、人民幣存貸比DLRATIO、不良貸款占總資產(chǎn)比重BADDEBT、撥備覆蓋率RESERVE、資本充足率CAPITAL、風險資產(chǎn)占總資產(chǎn)比重RISKASSET以及銀行的個體效應和年份效應。結(jié)果顯示，與主回歸結(jié)果一致，RES、RESUP和RESUPAMOUNT的系數(shù)顯著為正，而RESDOWN和RESDOWNAMOUNT的系數(shù)則并不顯著。這表明貸款損失準備計提過少會令商業(yè)銀行更多地貸款給已有客戶，從而提升貸款集中率，造成信貸風險的累積。

表6 貸款損失準備重述與貸款集中率

2.貸款損失準備重述與不良貸款率。

本文在推導貸款損失準備錯報重述與商業(yè)銀行過度放貸的關(guān)系時，是從信貸風險控制角度入手的。錯報會導致貸款損失準備在信貸風險管理中的作用下降，商業(yè)銀行可能出現(xiàn)更嚴重的風險承擔行為，在信貸決策上即表現(xiàn)為過度放貸。而已有研究還發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的風險承擔行為會降低貸款質(zhì)量(Sinkey和Greenawalt，1991[44])。那么貸款損失準備錯報重述是否會提升商業(yè)銀行的不良貸款率？我們將這一問題的檢驗結(jié)果報告在表7。其中，因變量FBADLOAN為錯報發(fā)生后未來一期商業(yè)銀行的不良貸款率。結(jié)果顯示，與主回歸結(jié)果一致，RES、RESUP和RESUPAMOUNT的系數(shù)均顯著為正，而RESDOWN和RESDOWNAMOUNT的系數(shù)則不顯著。即出于向上盈余管理動機的貸款損失準備計提過少會降低信貸決策效率，提升未來的不良貸款率；而出于向下盈余管理動機的貸款損失準備計提過多在短期內(nèi)則對信貸業(yè)績無顯著影響。這進一步表明，貸款損失準備錯報重述會降低其在風險管理中的作用。

表7 貸款損失準備重述與不良貸款率

續(xù)前表

因變量=FBADLOAN Model 1Model 2Model 3RISKASSET0.6200.7830.862(0.62)(0.80)(0.90)ID控制控制控制YEAR控制控制控制N283283283R Square0.463 80.489 30.508 6

六、結(jié)論與討論

筆者利用貸款損失準備重述數(shù)據(jù)為商業(yè)銀行利用貸款損失準備進行盈余管理的經(jīng)濟后果給出了新的經(jīng)驗證據(jù)。研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行操縱貸款損失準備會對其未來的信貸行為產(chǎn)生影響。具體來說，由于發(fā)生貸款損失準備錯報而進行重述的商業(yè)銀行在錯報發(fā)生的未來一年會存在更強烈的過度放貸傾向，而由于會計準則變更而進行貸款損失準備重述的商業(yè)銀行則不存在這一傾向。而且，過度放貸只存在于重述調(diào)增的商業(yè)銀行，重述調(diào)減的商業(yè)銀行與未發(fā)生重述的銀行貸款增速沒有顯著差異。這表明出于向上盈余管理動機少提貸款損失準備是導致商業(yè)銀行過度放貸的重要原因，而過多計提貸款損失準備也并不能抑制銀行的過度放貸行為。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，這些過度的貸款增量提升了貸款集中率和不良貸款率。這表明，不準確的貸款損失準備信息無法為銀行信用部門提供完整的信貸風險信息，從而會損害信貸決策質(zhì)量。

本文的結(jié)論對于銀行業(yè)監(jiān)管和會計準則的修訂都具有一定的參考價值。充足的貸款損失準備確實對于商業(yè)銀行的信貸風險管理具有重要的作用。為了防止商業(yè)銀行貸款損失準備計提不足，監(jiān)管機構(gòu)也出臺了貸款撥備率、撥備覆蓋率等若干監(jiān)管指標。但我們也發(fā)現(xiàn)，超過應有限度過多地計提貸款損失準備并不能減少商業(yè)銀行的過度放貸行為，這可能是由于計提過度會降低財務報表透明度，降低外部市場參與者對銀行信貸行為的約束能力。因此，監(jiān)管機構(gòu)單方面設定撥備覆蓋率最低限額的政策效果是有限的。提升財務報表透明度，保證商業(yè)銀行不多提也不少提貸款損失準備應是未來的發(fā)展方向。為此，會計準則也應合理減少職業(yè)判斷空間，保證監(jiān)管用會計信息的可靠性。

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