行政处罚对银行风险承担的影响：仅罚机构还是兼罚责任人？

柯孔林，许婉婷，何玉洁

(浙江工商大学 金融学院，浙江 杭州 310018)

一、 引 言

2008年全球金融危机爆发后，我国银行业金融产品和市场结构日趋复杂，部分商业银行以创新之名行套利之实，金融市场乱象频发，金融风险形势复杂严峻。党的十八大以来，习近平总书记高度重视防范化解重大金融风险，“十三五”期间，我国牢牢守住了不发生系统性金融风险的底线，市场乱象整治工作取得明显成效。目前金融风险领域仍存在一些持续性问题和潜在隐患，“十四五”规划明确提出要健全金融风险预防、预警、处置和问责制度体系。为此，加大对银行的监管处罚力度，整治违法违规行为，防范化解银行风险，将成为银保监会及其派出机构在未来较长一段时间内的工作重点。

在监管实践中，行政处罚按受罚对象划分为两种类型：一是仅罚机构，二是既罚机构又罚相关责任人(“双罚”)。为切实提升行政处罚工作质效，银保监会于2015年修订《行政处罚办法》，特别强调对银行业金融机构依法实施处罚时，要加大对违法违规责任人的监管问责力度。在本文所选取的样本银行中，银保监会及其派出机构处罚责任人数量与处罚机构数量的比值从2017年的0.57上升到2018年的1.01，“双罚”次数从179次增加到363次。由此可见，在处罚机构的同时加大对相关责任人的问责力度已成为行政处罚的重要方式。那么不同类型的行政处罚对银行风险承担的影响是否存在差异？

已有研究多立足于银行机构层面，从处罚案由、严厉程度等方面探讨行政处罚的作用效果(Delis等，2017；Fiordelisi等，2016；Caiazza等，2018)[1-3]，默认为机构处罚和相关责任人处罚是同质的，鲜有文献根据处罚对象的不同，讨论“仅机构处罚”和“双罚”对银行风险承担影响的差异性。那么“仅机构处罚”能否降低银行风险？在罚机构的同时是否还需兼罚相关责任人？其中的作用机制为何？对前述问题的回答，有助于厘清不同类型行政处罚对银行风险承担的异质影响，有利于监管部门治理银行业市场乱象，对防范化解银行风险具有较好的理论与现实意义。

鉴于此，本文利用2008—2018年手工整理的行政处罚决定书，以204家商业银行作为研究样本，构建非平衡面板数据模型，实证研究不同类型行政处罚对银行风险承担的影响及其作用机制。相较于以往研究，本文的边际贡献主要体现在以下三个方面：第一，区别于以往国内文献多关注全国或省级层面行政处罚总量数据对银行风险承担的影响，本文手工逐笔整理银保监会及其派出机构公布的行政处罚决定书，从微观层面构建行政处罚指标，进行更为细致全面的研究。第二，区别于以往研究多从银行机构层面分析行政处罚的作用效果，本文首次从不同处罚对象角度，分析“仅机构处罚”和“双罚”对银行风险承担影响的差异性。第三，结合近年来银保监会加强查处理财产品、同业业务等影子银行领域违法违规行为的现实背景，本文从影子银行视角揭示行政处罚对银行风险承担的影响机制，弥补了该研究领域的缺失。

本文剩余部分的结构安排为：第二、三、四部分是文献述评、研究假设和研究设计；第五部分是实证分析；第六部分为影响渠道检验和进一步分析；最后是结论与政策启示。

二、 文献述评

关于银行行政处罚有效性的研究是近几年兴起的，主要集中在行政处罚对银行资产负债业务和风险承担的影响。

(一) 行政处罚对银行资产负债业务的影响

由于行政处罚往往会给银行带来财务和声誉上的成本，基于对成本和收益的权衡，银行会调整资产负债业务(Köster和Pelster，2017；Götz和Tröger，2017；Delis等，2020)[4-6]。从银行资产业务调整看，一方面，行政处罚会对银行的贷款数量和结构产生影响。Danisewicz等(2018)[7]基于美国的数据研究发现，行政处罚会显著减少消费信贷、工商部门信贷和房地产商业信贷。另一方面，行政处罚会通过风险承担效应和竞争—声誉效应两个渠道对银行贷款定价产生影响。Deli等(2019)[8]发现受罚银行会调整风险偏好，将更多贷款发放给低风险企业，从而降低贷款利率。进一步地，Delis等(2020)[6]和Roman(2020)[9]指出行政处罚会对银行声誉产生负面影响，为了在市场竞争中维持银企关系，受罚银行会主动降低贷款利率。从银行负债业务调整看，行政处罚会对银行的存款产生影响。Delis等(2019)[10]从存款的供给和需求角度分析，认为行政处罚对存款数量变动的影响主要来自银行对存款需求减少。Pereira(2019)[11]基于不同存款类型，发现行政处罚会降低活期存款占比，提高核心存款占比。

(二) 行政处罚对银行风险承担的影响

已有研究从不同视角分析行政处罚对银行风险承担的影响，一些学者从事前风险视角分析，认为行政处罚可以降低银行风险承担水平，如Delis等(2017)[1]利用逐笔行政处罚数据，发现受罚银行会调整资产组合，降低银行风险水平。潘敏和魏海瑞(2015)[12]、袁奥博(2018)[13]、郜栋玺和项后军(2020)[14]等基于全国或省级层面行政处罚总量数据，一致认为加大行政处罚力度可以起到一定的威慑和约束作用，并且行政处罚对大银行、国有银行以及上市银行的风险抑制效应更强。与上述文献侧重短期效应分析不同，Caiazza等(2015)[15]和Fiordelisi等(2016)[2]认为行政处罚对银行风险承担的抑制作用至少在两年后才会显现。也有一些学者从事后风险视角分析，认为行政处罚会增加银行风险承担水平，如Caiazza等(2018)[3]发现银行受到处罚后风险上升，原因在于不良贷款认定更为规范，被掩盖的不良贷款得以披露。上述文献侧重行政处罚对银行个体风险的影响，近年来，也有学者进一步探讨行政处罚对银行系统性风险的影响，Köster和Pelster(2018)[16]发现罚款处罚会显著增加单个银行对银行体系的风险贡献，但不具有传染效应。Berger等(2021)[17]认为行政处罚会通过杠杆率和投资组合调整两个渠道，降低银行系统性风险。

上述文献为本研究的推进奠定了基础，但在以下几个方面仍有待改进：第一，较多国内文献收集全国或省级层面行政处罚总量数据，未合理构建银行个体层面行政处罚指标，使得实证结果可能存在偏差。第二，较多文献从机构层面分析行政处罚对银行风险承担的影响，忽视了不同类型行政处罚作用效果的差异性。第三，现有文献尚未结合我国金融乱象整治的现实背景，较少从影子银行业务出发考察行政处罚对银行风险承担影响的作用机制。

三、 研究假设

当银行机构出现违法违规行为时，银保监会及其派出机构会采取相应行政处罚措施，按受罚对象划分，包括“仅机构处罚”和“双罚”两种类型。“仅机构处罚”如何影响银行风险承担，现有文献尚未得出一致结论。一方面，“仅机构处罚”可以抑制银行风险承担。“仅机构处罚”增加了银行的直接成本，主要表现为受罚银行需要支付罚款或向受害方赔偿，以及投入更多的人力和技术资源提升风险管理水平(Delis等，2017；Köster和Pelster，2017)[1,4]，这些直接经济损失促使银行风险决策更为谨慎。“仅机构处罚”也会增加银行的间接成本，主要为负面信息披露导致银行声誉受损带来的成本(Deli等，2019；Roman，2020)[8-9]，作为利益相关方，存款人可能会转移存款，投资者会要求更高的信用利差，低存款量和高融资成本的潜在威胁对银行起到了监督作用，倒逼银行机构强化风险防控主体责任，从而遏制其冒险动机。另一方面，“仅机构处罚”可能加剧银行风险承担。根据委托代理理论，银行股东和管理层存在所有权和经营权分离现象，“仅机构处罚”未能将银行与责任人利益相捆绑，对相关责任人的影响是间接而有限的，个人违规成本较小，容易滋生相关责任人的道德风险。此外，若银行声誉风险管理能力不足，“仅机构处罚”的负面信息容易过度扩散，加剧银行声誉风险，甚至引发流动性风险等其他风险。基于以上分析，本文提出以下备择假设：

假设1a：“仅机构处罚”会降低银行风险承担水平。

假设1b：“仅机构处罚”会增加银行风险承担水平。

在监管实践中，“双罚”不仅对银行机构实施行政处罚，还强调对相关责任人进行问责，这可以理解为对银行机构和相关责任人处罚的叠加。我国监管部门推行“双线问责”制度，并坚持“一案三问”和“上追两级”，情节严重的相关人员会进入黑名单，无法得到提拔，甚至被实施行业禁入。(1)“双线问责”是指既处罚机构又处罚相关责任人；“一案三问”是指发生一个案件时，要问责直接责任人、相关责任人和领导责任人；“上追两级”是指除追究案发层级及其上一级机构案件责任人员的责任外，还应当对上一级机构的上级机构相关责任人进行问责。“双罚”不仅会直接影响相关责任人薪酬，还会对个人声誉造成损害，并影响其职业前途(周开国等，2016；D’Acunto等，2019)[18-19]，个人责任主体违规成本的提高会有效遏制相关责任人的道德风险，从而对银行高风险行为产生较大的震慑作用。进一步地，“双罚”将相关责任人处罚与银行违规相挂钩，可以对银行机构中未违法违规的个人产生溢出效应，形成“杀一儆百”的威慑作用。这种威慑作用有利于银行形成积极的合规文化，促使银行主动从高风险资产组合向低风险资产组合转变(Deli等，2019)[8]，从而降低银行风险承担水平。基于以上分析，本文提出以下研究假设：

假设2：“双罚”可以降低银行风险承担水平。

影子银行迅速发展潜藏着较大风险，其中理财产品和同业业务的乱象最突出、风险最隐蔽。加大“双罚”力度，将处罚结果与市场准入、履职评价、监管评级相结合，可以压缩监管套利空间，降低影子银行业务规模。第一，加大“双罚”力度有利于识别理财产品的最终投资者以及理财资金对接的底层资产，打破期限错配的“资产池”模式，从而遏制高风险的理财业务扩张(刘莉亚等，2019)[20]。第二，加大“双罚”力度有利于提升同业业务透明度，简化同业产品结构，切断层层嵌套的“通道”模式，从而限制不规范的同业业务增长(李文喆，2019)[21]。理财产品和同业业务等影子银行规模的减少，不仅有利于降低资产质量下滑导致的信用风险、期限错配导致的流动性风险以及利率和资产价格波动导致的市场风险，而且有利于缓解上述三种风险相互交织、相互渗透所引发的交叉传染风险(祝继高等，2016；Acharya等，2019；王艳艳等，2020)[22-24]。综上所述，在“双罚”力度增加时，商业银行会减少影子银行规模，进而降低风险承担水平。基于以上分析，本文提出以下研究假设：

假设3：“双罚”可以通过减少影子银行规模来降低银行风险承担水平。

四、 研究设计

(一) 样本选择

本文手工逐笔整理了银保监会及其派出机构发布的行政处罚决定书，由于部分处罚决定书没有明确说明处罚对象或处罚对象所在单位等信息，对此予以删除。考虑到相关数据的可得性和完整性，最终选取2008—2018年间全国204家银行的非平衡面板数据为研究样本，共涉及5280条处罚信息，包括18家全国性银行、98家城市商业银行、88家农村商业银行。行政处罚数据全部来自银保监会及其派出机构的行政处罚公告，商业银行微观数据来源于Wind数据库以及各银行官网、年报，宏观经济数据来源于国家统计局官网。为避免极端值影响，本文对所有连续变量进行了1%的缩尾处理。

(二) 计量模型设定

本文借鉴潘敏和魏海瑞(2015)[12]、Delis等(2017)[1]以及Köster和Pelster(2018)[16]等研究，构建如下基准计量模型：

Riski,t=α1+α2Supei,t+α3Sizei,t+α4Ctii,t+α5Nonii,t+α6Cari,t+α7Levi,t+α8Ggdpi,t+

α9Gcpii,t+α10Ghousei,t+α11Gm2i,t+vt+ui+εi,t

(1)

其中，i=1，2，…，n表示样本所包含的银行家数，t表示年份，vt表示时间效应，ui表示个体效应，εi,t为随个体与时间改变的扰动项。

1.被解释变量。Risk为被解释变量，表示银行风险承担水平。目前相关测度指标主要包括不良贷款率、Z值、风险加权资产占比(马理等，2020)[25]，不良贷款率侧重反映银行贷款质量，属于被动风险承担(项后军等，2018；顾海峰和于家珺，2019)[26-27]，Z值通常用来测度银行破产风险，难以反映银行主动风险承担(汪莉，2017)[28]，相比较而言，风险加权资产占比既包括表内业务风险又包括表外业务风险，能够更加贴切地反映银行综合风险承担水平(李双建和田国强，2020)[29]。因此，本文借鉴何靖和邓可斌(2019)[30]、马勇和姚驰(2021)[31]的做法，用风险加权资产占比(Rwa)来衡量银行的总体风险。

2.解释变量。Supe为本文的核心解释变量，即行政处罚力度。本文参考Delis等(2017)[1]的研究，用银保监会及其派出机构公布的行政处罚决定书数加1再取对数来刻画行政处罚力度。在监管实践中，根据处罚对象不同，行政处罚一般有两种类型：一是仅罚机构，二是既罚机构又罚相关责任人(“双罚”)。因此，本文构建“仅机构处罚”变量Supe_I，用第i家银行及其分支机构在t年受到的“仅机构处罚”决定书数加1再取对数表示，类似地，构建“双罚”变量Supe_B，用第i家银行及其分支机构在t年受到的“双罚”决定书数加1再取对数表示。

3.控制变量。本文选取的控制变量包括微观和宏观两个层面，微观层面包括银行规模(Size)、营业成本率(Cti)、非利息收入占比(Noni)、资本充足率(Car)以及杠杆率(Lev)；宏观层面包括GDP增长率(Ggdp)、GPI增长率(Gcpi)、房价(Ghouse)以及M2增长率(Gm2)。相关变量的具体定义见表1。

表1 主要变量定义

(三) 描述性统计

关键变量的描述性统计结果如表2所示。可以看出，银行风险承担(Rwa)的最小值为0.347，最大值为0.880，均值为0.626，表明样本期内各银行的风险承担水平存在一定差异。行政处罚(Supe)的均值为0.455，最小值为0.000，最大值为4.935，说明银保监会及其派出机构在不同年份对不同银行的行政处罚力度存在较大差异。“仅机构处罚”(Supe_I)的均值为0.412，大于“双罚”(Supe_B)的均值0.106，表明在样本期内“仅机构处罚”的频次比“双罚”的频次高。另外，Supe、Supe_I和Supe_B的最小值均为0，表明本文的样本既包含受罚银行也包含未受罚银行，在一定程度上缓解了样本选择偏误问题。

表2 样本描述性统计

五、 实证结果及分析

(一) 基准回归结果

表3为行政处罚对银行风险承担影响的回归结果，第(1)—(3)列为最小二乘法回归结果，第(4)—(6)列为固定效应回归结果。从第(1)列和第(4)列可以看到，行政处罚(Supe)的回归系数为负但不显著，(2)考虑到2015年《中国银监会行政处罚办法》修订前，监管实践中更多仅罚机构，该办法修订后，“双罚”频次明显增加，本文构建虚拟变量Dum，2015年前取值为0，2015年及之后取值为1，引入交互项重新进行回归，Supe×Dum的回归系数为-0.013，在1%水平上显著为负。可能原因在于，按受罚对象分类，行政处罚分为“仅机构处罚”和“双罚”两种类型，不同类型行政处罚对银行风险承担的作用效果存在差异。为此，本文分别用“仅机构处罚”和“双罚”作为解释变量进行回归分析。从第(2)列和第(5)列可以看出，“仅机构处罚”(Supe_I)的回归系数为负但不显著，表明仅对机构行政处罚不能有效降低银行风险。第(3)列和第(6)列“双罚”(Supe_B)的回归系数至少在5%水平上显著为负，表明“双罚”可以有效抑制银行风险，支持了研究假设2。上述结果表明，“双罚”比“仅机构处罚”更有效，这可能由于“仅机构处罚”未能将银行机构与责任人利益相挂钩，容易催生责任人道德风险，而“双罚”既增加了银行机构的违规成本，也增加了相关责任人的违规成本，并对未违法违规的个人产生间接震慑效应，从而有利于抑制银行过度冒险行为。

表3 行政处罚对银行风险承担的影响

(二) “双罚”对银行风险承担影响的长期效应分析

由于“仅机构处罚”对银行风险承担影响不明显，因此，下文主要针对“双罚”做进一步探讨。考虑到“双罚”对银行风险承担的抑制作用可能存在长期效应，本文参考Fiordelisi等(2016)[2]、Danisewicz等(2018)[7]的研究，分别采用“双罚”滞后1至3期对银行风险承担水平进行回归，回归结果如表4所示。从表4的第(1)列和第(2)列可以看出，“双罚”滞后1期和2期的回归系数在1%水平上显著为负，从第(3)列可以看出，“双罚”滞后3期的回归系数为负担不显著，表明“双罚”对银行风险承担的影响具有持续性，两年内可以降低银行风险水平，第三年开始作用效果不明显。这意味着，“双罚”既能解决短期风险突出问题，又能促使银行加强制度建设，完善内部控制，发挥持续防控风险作用。

表4 “双罚”对银行风险承担影响的长期效应分析

(三) “双罚”对银行风险承担影响的异质性分析

为考察不同银行规模和类型下，“双罚”对银行风险承担的异质性影响，本文在基准模型的基础上引入“双罚”与银行规模(Supe_B×Size)、“双罚”与是否国有银行虚拟变量(Supe_B×Soe)、“双罚”与是否全国性银行虚拟变量(Supe_B×Nation)的交互项，回归结果如表5所示。(3)全国性银行包括国有银行和股份制银行。从表5可以看出，第(1)—(3)列交互项的回归系数均显著为负，表明“双罚”对规模较大银行、国有银行和全国性银行的风险抑制效果更好。可能的原因在于：第一，大银行特别是国有银行系统重要性较高，风险溢出对银行体系的负向冲击较大，银保监会更为注重大银行的业务合规性，督促其对违法违规行为进行根源性整改，从而提高风险管理能力。第二，国有银行均为政府直接控股，大部分股份制银行由政府间接控股，高层管理人员也由行政任命，其经营目标既要追求利润，又要维护金融稳定，更有动机和能力贯彻银保监会的政策意图，在受到处罚后会主动控制自身风险承担(潘敏和魏海瑞，2015)[12]。

表5 “双罚”对银行风险承担影响的异质性分析

(四) 稳健性检验

考虑到银行风险调整具有动态性，本文采用动态面板数据模型对样本进行重新估计，回归结果如表6中第(1)列所示。可以看出，Rwa滞后期的回归系数显著为正，表明银行当期风险确实会受到上期影响， “双罚”(Supe_B)的回归系数仍显著为负，表明实证结果稳健。

表6 稳健性检验

考虑到遗漏变量、反向因果等问题，“双罚”与银行风险承担之间可能存在内生性，本文借鉴黄玖立和李坤望(2013)[32]等文献的做法，选取同地区同类型银行的“双罚”均值作为各家银行“双罚”的工具变量对样本进行重新估计。(4)全国性银行用全国层面该类型银行的“双罚”均值作为工具变量。理由是：一方面，同地区同类型银行“双罚”次数对单个银行受罚情况存在一定程度影响；另一方面，同地区同类型银行“双罚”次数不直接影响单个银行风险承担水平。表6中的第(2)列为第一阶段回归结果，表明工具变量与“双罚”具有显著正相关关系，第(3)列为第二阶段回归结果，可以看到“双罚”的回归系数显著为负，意味着采用工具变量控制内生性后，“双罚”依然对银行风险承担有抑制作用。

考虑到金融危机可能对银行风险有一定冲击，从而对“双罚”作用效果造成干扰，故本文剔除金融危机时期的年份，将样本期间缩小为2010—2018年，表6中第(4)列报告了回归结果。可以看出，“双罚”(Supe_B)的回归系数为-0.01，在5%水平上显著，与基准回归结果一致，表明实证结果较为稳健。

六、 影响渠道检验与进一步分析

(一) “双罚”对银行风险承担的影响渠道检验

按照既有文献和前文理论假设，银保监会及其派出机构对银行机构和相关责任人实施“双罚”，会限制理财产品和同业业务等影子银行规模扩张，从而降低银行风险承担水平。为验证上述影响渠道是否存在，本文借鉴张勋等(2019)[33]、寇宗来和刘学悦(2020)[34]等的方法，构建如下计量模型：

Wmpsi,t=β3+β4Supei,t+ηControli,t+vt+ui+εi,t

(2)

Ibsi,t=β3+β4Supei,t+ηControli,t+vt+ui+εi,t

(3)

其中Wmps为银行理财产品数量，本文借鉴郭晔和赵静(2017)[35]的做法，用“非保本理财产品数量加1取对数”衡量理财产品规模。Ibs为银行同业业务占比，本文借鉴何靖和邓可斌(2019)[30]的做法，用“(买入返售金融资产+应收款项类投资+可供出售金融资产)/总资产”衡量同业业务规模。另外，Supe、Control、v、u、ε的定义同模型(1)。

表7报告了“双罚”对银行风险承担影响渠道检验的回归结果。第(1)列为“双罚”对银行非保本理财产品数量影响的回归结果，回归系数为-0.624，在1%水平上显著为负，表明“双罚”次数每增加1个百分点，银行非保本理财产品数量将下降0.624个百分点。第(2)列为“双罚”对银行同业业务占比影响的回归结果，回归系数为-0.021，在1%水平上显著为负，表明随着“双罚”力度的提升，银行同业业务占比明显减少。结合实际情况，我国影子银行风险问题一度较为严重，近几年，中国银保监会不断加大对银行机构违法违规行为处罚力度，并严肃追究相关人员责任，使得结构复杂的理财产品和同业业务大幅压缩，截至2019年末，狭义的影子银行规模降至39.14万亿元，较历史峰值压降了12万亿元。(5)数据来源：中国银行保险监督委员会，http://www.cbirc.gov.cn/。因此随着“双罚”力度不断增加，影子银行乱象得到有效遏止，银行风险水平由发散转为收敛。

表7 “双罚”对银行风险承担的影响渠道检验

(二) 基于责任人处罚严厉程度的进一步分析

“双罚”对银行风险承担的作用效果可能受责任人处罚严厉程度的影响，结合监管实践，本文从处罚类型和罚款金额两个方面衡量责任人处罚的严厉程度，探讨不同严厉程度下“双罚”效果的差异性。

1.基于责任人处罚类型的分析。责任人处罚可以划分为警告、罚款、取消高级管理人员资格、禁止从事银行业工作等，不同处罚类型间的严厉程度存在差异，为此，本文借鉴褚剑和方军雄(2021)[36]的做法，设定责任人处罚严厉程度变量Spp：本文对责任人处罚类型进行赋分，“警告”取1，“罚款”取2，“取消高级管理人员资格”取3，“禁止从事银行业工作”取4，在此基础上，对每年各银行责任人处罚得分进行加总取对数，Spp越高表明对责任人处罚越严厉。同时，本文根据Spp是否前25%或前50%构建两个虚拟变量Spp1和Spp2作为辅助稳健性考察指标。从表8第(1)—(3)列可以看出，“双罚”与责任人处罚严厉程度的交互项Supe_B×Spp、Supe_B×Spp1和Supe_B×Spp2回归系数至少在10%的水平上显著为负，表明随着责任人处罚严厉程度的上升，“双罚”对银行风险承担的抑制作用更明显。

表8 基于责任人处罚类型的分析

2.基于责任人罚款金额的分析。本文也从罚款金额角度设定责任人处罚严厉程度变量Fpp，具体地，对每年各家银行责任人罚款总额取对数，Fpp越大表明对责任人处罚越严厉。同时，本文根据Fpp是否前25%或前50%构建两个虚拟变量Fpp1和Fpp2作为辅助稳健性考察指标。从表9第(1)—(3)列可以看出，“双罚”与责任人处罚严厉程度的交互项Supe_B×Fpp、Supe_B×Fpp1和Supe_B×Fpp2回归系数在10%的水平上显著为负，表明对相关责任人罚款金额越高，“双罚”的风险抑制作用越好。

表9 基于责任人罚款金额的分析

结合表8和表9的回归结果，无论从责任人处罚类型角度还是责任人罚款金额角度，对相关责任人处罚越严厉，“双罚”对银行风险承担的作用效果越好。可能的解释是，随着责任人处罚严厉程度的加强，一方面，相关责任人的直接经济损失更大，修复声誉减损的成本更高，这会遏制相关责任人违规的侥幸心理，强化“双罚”对银行风险防范的有效性；另一方面，同机构未违法违规个人会形成“违规零容忍”预期，使得相关责任人处罚产生更大的警示作用，有助于从源头上更好地管控风险。结合实际情况，自2015年7月监管部门发布8号文《中国银监会行政处罚办法》(修订稿)以来，银保监会对高管及相关责任人的处罚不断趋严，“取消高管任职资格”和“禁止从事银行业工作”两类最严厉的处罚手段越来越多，罚款金额也越来越大，这会倒逼银行机构健全与业务规模、风险状况等相适应的合规管理体系，有效提升风险管理水平。

七、 结论与政策启示

立足于我国监管部门加大对银行机构与相关责任人违法违规行为处罚力度的现状，本文系统梳理了不同类型行政处罚影响银行风险承担的内在机理，提出一系列待检验的理论假说。紧接着，本文手工整理了银保监会及其派出机构公布的行政处罚决定书，并结合我国2008—2018年商业银行财务数据，系统考察不同类型行政处罚对银行风险承担的影响是否存在差异。研究发现：(1)“仅机构处罚”不能显著降低银行风险承担，“双罚”可以有效抑制银行风险水平，并且这种风险抑制作用具有长期效应，这是由于“仅机构处罚”未能将银行与相关责任人利益相捆绑，容易滋生相关责任人道德风险，而“双罚”既增加了相关责任人的违规成本，又对未违法违规个人产生溢出效应。(2)基于银行类型异质性分析，“双罚”对大银行、国有银行和全国性银行风险承担的抑制效应更明显，原因在于国有银行、股份制银行大多由政府直接和间接控股，承担了维护金融稳定的重要职能，受罚后会主动控制自身风险水平。(3)作用机制检验表明，“双罚”可以有效遏制理财产品、同业业务等影子银行乱象，促使银行收缩影子银行规模，从而降低信用风险、流动性风险、市场风险及其相互交织所引发的交叉传染风险。(4)进一步研究发现，无论从责任人处罚类型还是罚款金额角度，对相关责任人的处罚越严厉，“双罚”对银行风险承担的抑制作用越好。

根据上述分析结论，本文提出以下政策启示。第一，由于“双罚”比“仅机构处罚”对降低银行风险更有效，故相关部门应聚焦“关键少数”，不能以机构处罚代替相关责任人处罚，在罚机构的同时，应加大对相关责任人的监管问责力度，倒逼机构依法合规经营，提升风险管理水平。第二，由于减少理财产品、同业业务等影子银行规模是“双罚”抑制银行风险的重要渠道，监管部门要高度警惕影子银行和交叉金融业务新品种，严防高风险影子银行业务反弹回潮，并坚持整改与转型相结合，及时合规完成影子银行业务整改，同时积极推进银行理财产品净值化转型。第三，由于行政处罚对大银行的风险承担抑制作用更强，监管部门在统一监管的原则下，应更加关注中小银行潜在的风险，针对不同类型银行采取不同的监管策略，促使各种类型银行做到即查即纠，立查立改，建立健全与业务规模和风险状况相适应的风险管理体系。