地方政府行为与城市商业银行风险承担

尹 威，刘晓星

东南大学 经济管理学院，南京 211189

引言

随着宏观经济增长红利的消退以及互联网金融的冲击，城市商业银行(以下简称城商行)需要在新常态下找寻新的发展动力，拥有较强的风险承担能力是城商行优化商业模式、实现长期可持续发展的重要保障。中国城商行由政策主导建立，一开始便受控于地方政府，其发展也与地方政府行为高度相关。已有研究认为政府干预银行经营的动机主要有两种，一种是为了满足社会公共利益的“发展观”，一种是为了实现政治目的的“政治观”。在中国，这两种动机是相对统一的，那就是实现经济的增长。城商行作为地方政府可以依赖的信贷渠道，为地方政府融资提供了便利，助力了地方经济的发展。在新的金融生态时期，地方政府能否通过自身的影响加强城商行风险承担能力、形成内生增长动力是一个值得思考的问题。

地方政府对城商行经营的影响主要表现在两个方面，一是通过持有股份的方式直接干预城商行的经营；二是通过地方治理的方式影响和改变城商行的经营环境，间接影响城商行的风险承担。已有研究大多认为政府控制在一定程度上造成城商行经营的扭曲，但是否所有政府行为对于城商行风险承担来说都是负面影响并不能确定；同时，不同城市的政府干预效果是否存在着异质性、城商行自身发展能否弱化政府干预的不利影响还需要进一步的分析和解答。此外，由于城商行规模相对较小，大多面临着资本约束，受到多方面的风险冲击，需要细分不同风险类型，深入研究政府行为对城商行多种风险承担能力的影响。

1 相关研究评述和研究假设

1.1 相关研究评述

政府在多重利益的驱动下，通过对银行的控制实现特定的金融目的是比较普遍的行为[1]。LA PORTA et al.[2]基于全球92个国家银行的样本研究发现，国有银行更多地服务于“政治目标”，着重为经济增长和金融发展提供支持。SAPIENZA[3]发现，受政策的影响，国有银行会给大企业和不发达地区企业提供更低的贷款利率。此外，在一些政治关联因素影响下，国有银行也会为国有企业提供更优厚的贷款条件[4-5]。在中国，中央政府经常通过影响国有银行的经营决策来为特定的部门或产业提供金融支持[6]。对于地方政府而言，为了满足当地企业融资，实现当地的政治稳定和经济发展，通过控制和影响城商行的经营决策、引导其为特定对象提供金融支持是一条有效的途径，然而促进地方经济发展和城商行自身经营的目标是不能统一的[7]。由于历史原因和经营范围局限，城商行的股权和业务发展受制于地方政府，大多为地方政府投融资平台贷款提供了相当大的支持[8]。地方政府这种扭曲城商行的经营，将其作为准财政工具的行为加剧了城商行经营风险[9]。

中国原有的政绩考评体系以GDP增长为主，以投资拉动经济增长是一种快捷的方式，地方政府需要金融资源的配置权和控制权[10]，政府控股是地方政府干预城商行经营、影响信贷配置的最直接手段，但显然这样的干预行为会降低金融机构对地区实体经济资本配置效率改善功能的有效发挥[11]。王擎等[12]利用2006年至2010年48家城商行数据，研究发现政府控股对城商行的利润率(ROA)产生了负向影响；王倩等[9]使用中国城商行2000年至2009年数据，实证分析政府股权对城商行风险承担的影响，研究发现政府控股的增加将会加大城商行的经营风险，但地方政府的规模增长会降低城商行的总体风险；刘阳等[13]通过引入人均财政支出、人均实际利用外资、科技支出占比、市场培育程度和初始禀赋等5个指标测量地方政府竞争程度，研究政府股权和政府竞争与商业银行绩效之间的关系，实证结果表明，在较低的地方政府竞争程度下，政府股权对城商行利润率无显著影响，仅当地方政府竞争程度较高时才会产生负向影响；易志强[14]的研究也发现政府股权的增加将会对城商行业绩产生负面影响，加大贷款风险和成本收入比，认为这可能与城商行迫于地方政府压力发放了过多的低质量“政治贷款”有关。

当然，政府对城商行的控制扭曲城商行经营行为只是一方面，政府的治理行为也间接影响城商行的风险承担能力。李维安等[15]认为政府对城商行的控制使地方官员为实现经济增长的目标干预银行信贷成为可能，因此地方官员的治理行为势必对银行的信贷产生影响；并发现外地晋升的市委书记会影响辖内城商行进行信贷扩张，增加城商行的经营风险。地方官员刺激经济发展的另一个重要指标是财政支出状况，为了实现经济发展的绩效考核，地方政府会增加财政支出[16]，由此可以推断当地方财政赤字增加时，政府更需要辖内城商行的信贷支持。地方政府的治理行为还会影响到产业的发展[17]，而地方产业的发展直接关系到城商行的经营环境。此外，近年来房地产的快速发展也让地方政府将其与政绩联系在一起，政府普遍利用城商行信贷支持部分地产的开发，以推动区域经济的发展[18]。

除了政府股权和政府治理行为的影响外，银行自身的特征也会对其风险承担产生影响。KÖHLER[19]认为较大规模的银行能够通过规模效应和较大的经营范围有效地降低成本，从而增加银行的稳定性。“大而不倒”的特征使较大的商业银行更容易吸引到投资和存款，在降低其流动性风险的同时也分散了信用和投资的风险。商业银行的盈利能力和经营效率等也与其经营风险高度相关[20]，商业银行多元化经营战略与其风险承担的行为高度相关。李明辉等[21]利用1998年至2012年中国商业银行数据实证研究发现，非利息收入增长对中国银行业的经营具有一定的风险分散化效应。此外，银行所处的外部环境也会对其经营产生影响。朱宏泉等[22]研究发现地区金融化水平的提升能够提高商业银行的经营绩效。而地方经济的增长和金融生态的改善也被证明有益于城商行经营绩效的提高[14,23]。对于风险承担的测量，已有研究中常用的银行风险测度指标主要包括不良贷款率、资本充足率、Z值、流动性比率、贷存比、资产(或资本)回报率的波动率等[24-26]。

地方政府的业绩考核以地方经济的增长和发展为首要目标，作为可以控制的信贷渠道，地方政府会通过对城商行直接和间接的影响，引导其资金投向政府主导发展的领域。此外，城商行主要在本地经营，地方经济的发展将会高度影响城商行的经营绩效和风险承担，而地方政府对经济的发展规划有高度的主导权。因此，地方政府行为对城商行的直接影响源于政府持股，间接影响源于地方政府的治理行为。总体看来，已有研究从多个视角分析地方政府股权、官员任期等对城商行经营的影响，但基于风险承担的分析还不够细致和全面。相比已有研究，本研究试图基于以下3点进行研究：①在考虑政府股权的基础上，引入政府其他主要行为变量，如政府负债、政府科教支出、主政官员换届以及多种政府行为的交互影响等，更全面地分析政府行为对城商行风险承担的影响；②细分城商行的风险承担，在控制银行变量的基础上构建方程组模型，同时检验地方政府行为对城商行信贷风险(不良贷款率)、信贷投放(贷存比)、流动性风险(流动性)和偿付风险(资本充足率)的影响；③区分区域中心城市政府和银行跨区域经营行为，从影响方和被影响方两个方面进一步研究政府影响和城商行风险承担问题。

1.2 研究假设

如前文所述，地方政府股权控制行为对城商行经营是一种直接影响，尽管城商行股权结构日趋多样化，但地方政府仍然在城商行的经营决策中发挥较为核心的作用[27]。由于地方政府与城商行在经营上的目标并不完全一致，不论是从财政分区视角还是从晋升锦标赛视角，地方政府都干预了城商行的信贷资源配置[28]，这一行为将会造成城商行承担的风险上升。此外，地方政府股份持有的越多，其对城商行经营影响的力度越大。基于此，本研究提出假设。

H1地方政府持股城商行的比例与城商行风险承担负相关。

由于1994年分税制改革后，中央和地方财政收入分配格局不同，以及地方政府加快建设、增加投资的行为使地方政府面临着较大的财政缺口，需要寻找金融资源的支持。因此，城商行成为地方政府融资的重要渠道之一[29]。从理论上分析，如果贷款市场的主要借款人是政府，那么政府债务的增加会挤出私人部门可以获得的信贷资源，这将不利于银行业的发展[30]。从经验研究看，已有研究发现地方政府负债增加将会刺激地区内银行的信贷扩张行为，加大银行的贷存比，造成贷款投放风险[31]。基于此，本研究提出假设。

H2地方政府赤字的增加将会加大城商行的贷款投放风险。

政府科教支出的增加能够促进区域科技创新的发展，提高区域公共福利，保障区域经济的长远发展，是政府积极治理行为的一种表现。在财政分权和官员“向上负责”背景下，地方政府往往会“短视”，加大生产性支出从而挤出科教支出[32]。相关研究发现，科教支出较高的区域是市场化程度较高、竞争力较强的区域[33]。重视科教支出的地方政府更注重创新驱动经济发展，官员也更加有远见[34]，这样的城市发展策略和治理行为有助于优化城商行的经营环境，间接降低城商行的经营风险。基于此，本研究提出假设。

H3地方政府科教支出比例与城商行风险承担负相关。

2 研究模型和数据

基于前文分析，地方政府行为可能对城商行的风险承担产生负向影响。与已有研究不同，本研究将风险细分为信贷风险、贷款投放、流动性风险和偿付风险作为被解释变量，在控制银行特征和宏观变量的基础上，实证分析政府行为对城商行风险承担的影响。解释变量包括政府行为变量、银行特征变量和宏观变量3类。政府行为变量包括政府持股比例、政府赤字率、政府科教支出比例和主政官员换届的虚拟变量，在计算过程中，沿用易志强[14]的方法，将地方财政部门持股、地方国资委下属的国有资产管理公司或金融投资公司持股加总作为政府持股。主政官员换届的数据通过人民网、新华网和对应城市政府官方网站上收集信息整理获得。银行特征变量包括银行利润率、银行规模和银行多元化经营水平。宏观变量包括房地产市场发展情况、城商行重要程度和城市人均GDP。考虑到城商行的4种风险存在着一定的内生相关性，在进行方程组估计时需克服各方程残差之间的相关性，因此本研究采用ZELLNER[35]提出的似不相关回归方法进行估计，并通过Breusch-Pagan检验来验证4种风险之间是否具有显著的关联性，从而判断本研究采用的实证回归方法是否适当。

本研究的SUR模型方程组构建步骤如下。

模型共包含4个方程，即4种风险为4个被解释变量，每个方程共有T个观测值，T>4，在第m个方程中，共有Km个解释变量，ym为第m个方程中的被解释变量，ym、αm和εm为T×1向量，Xm为T×Km矩阵，βm为Km×1向量，构成方程组，有

(1)

其中，y1为不良贷款率，y2为贷存比，y3为流动性比率，y4为资本充足率，Xm(m=1,2,3,4)为第m个方程中的政府行为变量、银行特征变量和宏观变量，ε为扰动项，其协方差矩阵Ω为

(2)

(3)

协方差矩阵可以表示为Ω=Σ⊗IT，Σ为T×T同期协方差矩阵，⊗表示克罗内克积矩阵。由于Ω不是单位矩阵，用OLS估计多方程系统不是最有效率的。本研究的SUR模型使用广义最小二乘法进行估计。

第一步，对(1)式进行OLS回归，用扰动项ε估算矩阵Σ中的元素，即

(4)

βSUR=[X′Ω-1X]-1[X′Ω-1y]

(5)

其中，βSUR为似不相关估计量，Ω-1为基于协方差矩阵Σ的加权矩阵误差项。此外，为了避免银行特征与风险承担变量在回归中产生内生性问题，参考已有研究的方法，方程组中的银行特征解释变量均采用滞后一期的数据。建立具体的SUR回归方程组基本模型为

Npli,t=α10+β11Govsharei,t+β12Deficiti,t+β13Sciencei,t+

β14Changei,t+β15Roai,t-1+β16Sizei,t-1+

β17Nioii,t-1+β18Rstatei,t+β19Signifi,t+

β110Gdpppi+ε1i,t

(6)

LoanDi,t=α20+β21Govsharei,t+β22Deficiti,t+

β23Sciencei,t+β24Changei,t+β25Roai,t-1+

β26Sizei,t-1+β27Nioii,t-1+β28Rstatei,t+

β29Signifi,t+β210Gdpppi+ε2i,t

(7)

Liquidityi,t=α30+β31Govsharei,t+β32Deficiti,t+

β33Sciencei,t+β34Changei,t+β35Roai,t-1+

β36Sizei,t-1+β37Nioii,t-1+β38Rstatei,t+

β39Signifi,t+β310Gdpppi+ε3i,t

(8)

Capitali,t=α40+β41Govsharei,t+β42Deficiti,t+

β43Sciencei,t+β44Changei,t+β45Roai,t-1+

β46Sizei,t-1+β47Nioii,t-1+β48Rstatei,t+

β49Signifi,t+β410Gdpppi+ε4i,t

(9)

其中，α为常量；β为回归系数；被解释变量为风险变量，Npl为不良贷款率，代表城商行的信贷风险；LoanD为贷存比，代表城商行的贷款投放风险，值越大表示城商行经营风险越高；Liquidity为流动性比率，测量城商行的流动性风险，值越低表示城商行越缺乏流动性，风险越高；Capital为资本充足率，代表城商行偿付风险；Govshare为政府持股比例，代表政府持股的直接影响；Deficit为政府赤字率；Science为政府科教支出比例；Change为主政官员换届的虚拟变量，以市委书记是否更换的虚拟变量测量；Roa为银行利润率；Size为银行规模；Nioi为银行多样化经营水平；Rstate为房地产市场发展情况；Signif为城商行重要程度；Gdppp为城市人均GDP。

在基本模型的基础上，本研究进一步在回归中引入交互变量测量变量的交互影响；此外，还引入城商行跨区域经营行为虚拟变量(Cross)和区域中心城市虚拟变量(Vice)。

本研究的城商行数据来源于Banksocpe数据库，剔除缺失数据的银行，共收集到64家地级以上城市城商行数据，收集和整理各样本银行年报数据获得其中45家城商行政府控股的详细数据。因此，最终的研究样本包括45家城商行2007年至2013年的数据，地理位置分布涵盖中国的东部、中部和西部，对应城市的相关数据来自于中国城市统计年鉴。在样本期间，城商行的业务主要是在当地开展，其风险承担能力也主要受到地方政府行为的影响。在整理政府持股比例数据时，对应银行某些年份的数据无法获得，最终收集到262个样本，而样本中某些银行在某些年份的数据缺失，研究过程没有进行数据剔除，因为这些数据都是随机缺失，并不影响最后的回归结果，仅样本量减少[36]，因此，最终回归样本数为256个。

表1给出变量的定义和描述性统计结果。

由表1变量的描述性统计结果可知，城商行样本的风险指标差异较大，不良贷款率最小值为0.100%，最大值达到18.491%，平均的不良贷款率为1.689%；资本充足率的最小值为2.782%，最大值为20.356%，平均值为12.923%；贷存比和流动性两个指标最大值和最小值同样存在着较大的差异。说明尽管处于同一监管环境中，城商行并没有表现出较为一致的风险承担行为，其风险承担的差别较大。政府行为变量之间也存在着较大的差异。政府持股比例的均值为37.063%，最大达到了96.400%，最小仅有13.025%，从均值可以看出，政府有很强的能力来干预城商行的经营行为；政府赤字率的差异也同样显著，政府最高赤字占GDP的比例达到了38.896%，平均赤字率为4.970%，说明大多数政府在提供公共服务和进行公共建设时存在着资金缺口，可能需要更多依赖城商行的支持；政府科教支出比例的均值为20.607%，最高科教支出比例为30.843%，最低仅有5.707%。政府在推动和引导房地产市场的发展方面也存在着较大的差异，房地产市场发展情况最高达52.809%，最低仅为2.330%；城商行重要程度也存在着不同，城商行贷款总额占城市贷款总额的最大值达到38.568%，最小仅有4.026%，由此可以推测各地政府对城商行的依赖可能会不同，政府对城商行经营的直接干预和扭曲可能存在着地域差异。

表2给出样本区间内中国主要商业银行的市场份额和股本回报率的情况。从市场份额看，城商行获得较大的增长，2013年市场份额较2007年增长58.730%；而国有商业银行则处于下降的趋势。从衡量利润的股本回报率指标分析，城商行也处于较高的水平，仅次于国有商业银行和股份制商业银行。尽管已有研究认为政府的干预扭曲了城商行的经营，但城商行的总体表现仍然较好。因此，政府的干预行为对城商行的发展是否一定是负面的影响值得进一步的实证研究。

表1 变量的定义和描述性统计结果Table 1 Results for Definition and Descriptive Statistics of Variables

注：银行总资产数值经以2007年为基期的CPI指数平减，城商行跨区域经营行为根据公开信息通过手工查找录入城商行跨区域经营情况。

表3给出核心变量的年均值。从核心变量的年均值看，不良贷款率和贷存比存在下降的趋势，表明城商行的风险控制能力总体向好。与此同时，政府股份也呈现出逐年下降的趋势。此外，城市的平均赤字水平在2009年和2010年明显上升，此后一直维持在5%左右。

3 回归结果分析

本研究采用似不相关回归方法对方程组进行回归估计，采用Winsorize方法对异常值进行处理，对所有在1%分位数至99%分位数之外的变量，令其值等于1%分位数或99%分位数。变量相关性检验结果显示解释变量之间没有显著的相关性，囿于篇幅，相关结果没有进行报告。

3.1 地方政府行为对城商行风险承担的影响

表4给出地方政府行为对城商行风险承担影响的回归结果。回归Ⅰ给出基本模型回归结果，回归 Ⅱ在基本模型的基础上加入政府持股比例与政府赤字率的交互项，回归Ⅲ在基本模型的基础上加入政府持股比例与政府科教支出比例的交互项。表4中B-P检验值拒绝原假设，表明银行的不良贷款率、贷存比、流动性和资本充足率4个变量存在显著的关联性，因此本研究适合使用似不相关回归方法，可以有效避免各方程间残差的相关性对估计结果的影响。表4的实证结果表明，政府持股比例与流动性和资本充足率之间存在显著的负向关系，与不良贷款率和贷存比大多没有显著的关系。政府持股比例越大，其对城商行控制和信贷资金的干预就越强，更多的关联贷款可流向地方融资平台、土地储备中心以及关联企业[37]，因此城商行的流动性风险和偿付风险也显著上升，政府控股对城商行风险承担产生了负面的影响，H1得到验证。同时，回归Ⅰ和回归Ⅱ的实证结果表明，城商行的贷存比与政府持股比例没有显著的关系，这可能与监管当局严控不良贷款率的政策有关。然而政府投资导向下的政府担保和贷款长期化等行为，虽然对信贷风险没有产生显著影响，但无法避免增加城商行的流动性风险。此外，实证结果表明政府持股比例对于城商行的贷款投放风险也没有直接影响，这与李维安等[15]的研究结论一致。综合以上结果可知，由于地方政府在加快GDP增长的驱动下进行了很多固定资产投资和建设，而地方政府融资渠道狭窄，城商行成为地方政府资金的重要来源。城商行在地方政府的引导下发放了一些“政治贷款”，以满足如保障房、城市基础项目、土地储备整理、园区工业建设等领域建设资金的需求。虽然这些“政治贷款”整体风险可控，没有造成城商行不良贷款率的提升，但当城商行的资本大部分占压在变现能力弱的固定资产上或中长期贷款上时，将会降低城商行的流动性。而政府干预的存在将导致城商行利润的降低[12]，同时也让城商行很难吸引到其他优秀投资者的投资，降低了城商行资本充足率，加大了城商行的偿付风险。本研究有一个有趣的发现，即主政官员换届对银行的贷款投放有负面影响。已有研究认为银行贷款投放受主政官员“政治激励”的影响[27]，而换届时往往并不存在这样的“政治激励”；此外，中国传统文化中换届期往往要以稳定为重。“政治激励”的减弱和“求稳意识”的增强使城商行在换届年份的贷款投放相对减少。

表2 主要商业银行市场份额和股本回报率Table 2 Market Share and Return on Equity of Major Commercial Banks

注：市场份额为银行资产占银行业金融机构资产总额比例，银行业金融机构包括国有商业银行、股份制商业银行、城商行、农村商业银行、农村合作银行、城市信用社、农村信用社、非银行金融机构、外资银行、政策性银行、新型农村金融机构和邮政储蓄银行，数据来自中国银行业监管委员会年度报告2007-2013。

表3 核心变量年均值Table 3 Annual Average Value of Key Variables

从表4中还可以看出，除了政府持股比例外，政府的其他行为也会对城商行风险承担产生影响。政府赤字率会增加城商行的贷款供给，降低城商行的 流动性。当政府赤字率较高时往往表明地方政府对城商行资金支持的需求也就越强，当地方政府采用增加投资的方式刺激地方经济发展时，会进一步降低城商行的流动性，增加其经营风险。H2得到验证。引入Govshare·Deficit分析政府持股比例与政府赤字率的交互影响，实证结果表明当政府持有较多的城商行股份，又拥有较高赤字率时，其对城商行的资本充足率有显著的负向影响，会进一步加大城商行的偿付风险。政府科教支出比例与贷存比负相关，H3得到验证。政府科教支出比例较高的地方政府通常更专注于整个城市长期竞争力的打造，相对短期开展刺激性基建的行为较少，能有效降低城商行的负担。但实证结果也表明，政府科教支出比例增加会对城商行偿付风险产生不利影响，同时与不良贷款率显著负相关，这表明教育与科技的投入能够改善当地的投资环境。地方政府对于教育和科技投入的增加能促进地区的技术进步和创新水平，从而优化当地的产业结构，形成好的金融生态，并且吸引到更多的投资，这将会培育和吸引更多的高质量企业，从而提高城商行贷款的质量。同时，Govshare·Science在1%的显著水平上与城商行信贷风险负相关的结果也再次支持了上述观点。

表4 地方政府行为对城商行风险承担的影响Table 4 Impact of Local Government Behaviors on City Commercial Banks′ Risk-taking

注：***为在1%水平上显著，**为在5%水平上显著，*为在10%水平上显著，下同。

此外，本研究发现城商行对于当地融资越重要，即城商行贷款占当地贷款总额比例越高时，城商行的贷款投放越多。这表明此时地方政府对于城商行的依赖越大，城商行的贷款投放就越大，其面临的风险也越大。显然，地方金融资源的稀缺加剧了地方政府行为对城商行风险承担的负面影响。同时，城市房地产产业的发展也能够在一定程度上降低城商行的信用风险，当然这与样本时间内(2007年至2013年)房地产产业快速发展、行业平均利润率较高有关。一方面，土地财政和房产税收收入的增加提高了地方政府在财政分权体制下的财政自由度[38]，一定程度上减少了其对城商行的“掠夺”；另一方面，城商行的贷款利息收入也受惠于房地产产业的发展。从银行特征变量回归结果可以看出，经营利润高的银行信贷风险、流动性风险和偿付风险较低；规模大的银行更倾向于采用扩张性的信贷政策，这些结果与已有研究的结论相似。而多元化经营会促使银行减少贷款投放，采用更稳健的经营方式，这体现了多元化经营对风险的分散化效应。

3.2 区域中心城市政府对城商行风险承担的影响

不同城市政府控股对城商行风险承担的影响可能存在异质性。区域中心城市金融生态环境一般较好[39]，这会给区域内企业的经营带来正向影响[40]，而且区域中心城市城商行自身的管理能力和风险控制能力也普遍较强，因此区域中心城市政府对城商行干预的效果与其他地区政府干预的效果可能不同[12]。此外，区域中心城市的行政效率往往更高，能创造更好的制度环境[41]。因此，本研究设定区域中心城市虚拟变量作为测量区域中心城市的标准，进一步分析政府行为对城商行风险承担的影响，表5给出回归结果。回归Ⅰ在基本模型的基础上加入区域中心城市与政府持股比例交互项，回归Ⅱ在基本模型的基础上加入区域中心城市与政府赤字率交互项，回归Ⅲ在基本模型的基础上加入区域中心城市与政府科教支出比例交互项。

由表5可知，回归Ⅰ中区域中心城市与政府持股比例的交互项与贷存比在1%的水平上显著负相关，表明被区域中心城市政府控股的城商行会进一步降低城商行的贷款投放风险。一般来说，区域中心城市的经济发展基础条件和经济结构相对较好，经济规模也较大，拥有良好的基础设施水平和较强的人力资本积累，政府财政实力更加雄厚；同时区域中心城市相对也是金融资源较为丰富的地区，融资渠道多样，政府对城商行的依赖也较小。因此，区域中心城市政府控股对城商行贷款投放风险控制的影响体现出不同。对于银行流动性风险承担而言，虽然Vice·Govshare对其的负向影响(-0.023)小于Govshare的负向影响(-0.072)，但仍然可以看出政府对于城商行的流动性风险承担的负面影响。对于信贷风险和偿付风险而言，区域中心城市政府持股的影响并没有体现出与其他城市的显著差别。

由回归Ⅱ的结果可知，区域中心城市政府赤字率对城商行风险承担的影响与其他城市并没有明显的不同。值得注意的是回归Ⅲ中的结果表明，Vice·Science与贷存比在1%的水平上显著负相关，这表明与其他城市相比，区域中心城市加大科教投入对于降低城商行风险承担的积极影响更大，这可能与区域中心城市的财政实力较其他城市更加雄厚、金融和投资环境较其他城市更好有关。

3.3 城商行跨区域经营对其风险承担的影响

从理论上分析，城商行跨区域经营的行为会降低地方政府对其的控制力，使地方政府的干预对其风险承担的影响减弱。从实际观察看，由于2011年银监会基本暂停了城商行跨区域经营的审批，控制了城商行跨区域经营的发展速度，进行跨区域经营的多是经营业绩较好、管理能力较强的银行[42]。因此，本研究设置城商行跨区域经营虚拟变量分析城商行跨区域经营是否能降低地方政府干预的不利影响。表6给出回归结果，回归Ⅰ在基本模型的基础上加入城商行跨区域经营虚拟变量，回归Ⅱ在基本模型的基础上加入跨区域经营与政府持股比例交互项。

由回归Ⅰ的结果可知，银行跨区域经营行为能降低银行的贷款投放风险。这可以从两方面解释，一是跨区域经营的银行业务不局限于注册地，仅有部分业务受当地政府的影响，因此对整体业务的冲击较小；二是跨区域经营的城商行资产规模一般都较大，其股权结构也不再是“政府一家独大”，地方政府对其的控制力也明显弱化。因此，城商行跨区域经营的行为能增加其风险承担的能力。回归Ⅱ中，Cross·Govshare与贷款投放风险在1%水平上显著负相关，再次支持了上述观点，即城商行跨区域经营行为可以抵消一部分政府持股的负面影响。

表5 区域中心城市政府对城商行风险承担的影响Table 5 Impact of Regional Central City Government on City Commercial Banks′ Risk-taking

表6 城商行跨区域经营对其风险承担的影响Table 6 Impact of City Commercial Banks′ Cross-regional Operation on Risk-taking

4 结论

利用2007年至2013年中国城商行与对应城市的匹配数据，本研究探讨地方政府行为对城商行风险承担的影响。研究结果表明，地方政府行为对于城商行的风险承担有负面的影响也有正面的促进作用。政府持股比例与城商行信贷风险没有显著的关系，但对城商行的流动性风险和偿付风险控制有负向的影响；政府赤字率与城商行贷存比正相关，政府持股比例与政府赤字率的交互作用加大了城商行偿付风险；政府加大教育和科技投入的治理行为能有效降低城商行的信贷风险和贷款投放；而主政官员换届与贷存比负相关。进一步的研究发现，区域中心城市地方政府持股比例对城商行贷款投放风险管理有负向的影响，而城商行跨区域经营的行为也能够增强自身承担风险的能力，从而在一定程度上降低地方政府对于自身风险承担的负面影响。

因为城商行与地方政府的“特殊”关系，在新常态背景下实现城商行的进一步发展，同样需要地方政府的引导和支持。当然，也需要对加大城商行风险承担的政府行为加以限制和监管，尤其是在制度设计方面，需要建立以风险为主导的银行监管体系[43]。结合以上研究结果，本研究提出如下建议。①银监会及其派出机构要加强监管地方政府对城商行经营的干预行为，进一步推行城商行股权结构改革，通过股权优化实现管理制衡，形成规范和高效的治理结构和治理框架。②保障和增加地方政府对科教的投入，依托国家创新战略的要求，以打造城市长期竞争力为目标，不断优化和完善治理水平，为城商行的发展提供良好的外部环境，从而增强城商行风险承担的能力。③城商行要借助互联网金融科技发展的大势，通过平台化、科技化的方式拓展和完善自身业务，尽快实现跨区域发展，优化自身的管理和服务水平，以增强自身风险抵御能力和降低政府的负面影响。

本研究还有一定的局限性。①商业银行的风险包括很多方面，本研究虽然细化了风险的指标，但仍不全面，后续研究可在此基础上进一步优化。②地方政府行为还可能与相邻城市的行为有关，体现出一种空间上的相关性，后续研究可深入探讨这方面的影响。③在自变量选取方面，囿于数据采集限制，当前指标未能全面刻画政府行为，后续研究可进一步精细化。

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FundedProject:Supported by the National Natural Science Foundation of China(71473036,71673043,71503041)

Biography: YIN Wei, doctor in economics, is a lecturer in the School of Economics and Management at Southeast University. His research interests cover commercial bank, financial risk and internet finance. His representative paper titled “The determinants and profitability of switching costs in Chinese banking” was published in theAppliedEconomics(SSCI,Issue 43,2016). E-mail：yinwei_seu@126.com

LIU Xiaoxing, doctor in economics, is a professor in the School of Economics and Management at Southeast University. His research interests cover financial theories and policy, financial engineering and risk management. His representative paper titled“Financial disintermediation,asset prices and economic fluctuations:an analysis based on the multi-sector DNK-DSGE model” was published inTheJournalofWorldEconomy(Issue 6, 2016). E-mail：starsunmoon198@163.com