■王之揚(yáng) 王歡 夏凡

一、引言

經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指社會(huì)中的經(jīng)濟(jì)主體無法準(zhǔn)確地感知政策當(dāng)局是否、何時(shí)以及如何改變當(dāng)下的經(jīng)濟(jì)政策[1，2]。自美國次貸危機(jī)后，為緩解全球經(jīng)濟(jì)持續(xù)下行的壓力，各國頻繁調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策，但這也為市場主體帶來了不可忽視的負(fù)面影響。在新冠肺炎疫情的沖擊下，我國政策當(dāng)局為應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)衰退，適應(yīng)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，也多次調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策以達(dá)到經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定高質(zhì)量發(fā)展的目標(biāo)。

銀行作為資金配置和信用融通的核心機(jī)構(gòu)，肩負(fù)著傳遞貨幣政策調(diào)控意圖的職責(zé)，是我國金融體系中的關(guān)鍵一環(huán)。銀行獲取利潤主要是通過承擔(dān)和管理風(fēng)險(xiǎn)，因此其風(fēng)險(xiǎn)屬性本身就較高[3]。頻繁變動(dòng)的經(jīng)濟(jì)政策會(huì)導(dǎo)致銀行對(duì)政策預(yù)期的判斷產(chǎn)生重大偏差，極易產(chǎn)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

因此，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的背景下，研究如何防范化解銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)有著重大的理論和現(xiàn)實(shí)意義。新冠肺炎疫情、俄烏戰(zhàn)爭、中美貿(mào)易摩擦等“黑天鵝”事件使得國際關(guān)系錯(cuò)綜復(fù)雜，厘清經(jīng)濟(jì)不確定對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，有助于各經(jīng)濟(jì)主體明確責(zé)任，防范銀行風(fēng)險(xiǎn)，保證我國金融安全，從而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展持續(xù)注入新鮮血液。

二、文獻(xiàn)綜述

經(jīng)濟(jì)政策不確定性最早是由國外學(xué)者在研究中提出的。Aizenman等[4]在1993年就研究了經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響。Gulen 等[1]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策不確定性是指經(jīng)濟(jì)主體對(duì)政策當(dāng)局如何改變和調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策的不可預(yù)知性。國內(nèi)外開始系統(tǒng)研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性是在經(jīng)濟(jì)不確定性指數(shù)提出之后。Baker等[5]提出的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)是當(dāng)前國內(nèi)外研究中使用最多的指標(biāo)。該指標(biāo)主要是通過統(tǒng)計(jì)報(bào)紙中有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的關(guān)鍵詞在報(bào)道中出現(xiàn)的頻數(shù)所合成的。此后，其他學(xué)者對(duì)該指標(biāo)進(jìn)行了改良。Davis[6]所提出的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)考慮了政府政策與學(xué)者觀點(diǎn)的分歧。Huang 等[7]拓展了合成指數(shù)所使用的報(bào)紙數(shù)量，加入了《北京青年報(bào)》等10余份國內(nèi)較為權(quán)威的報(bào)紙。

大多有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的研究集中在企業(yè)層面和宏觀層面。在企業(yè)層面，學(xué)者發(fā)現(xiàn)資本回報(bào)率較高、內(nèi)部融資使用較多的企業(yè)可以緩解政策波動(dòng)對(duì)投資的負(fù)面影響。王歡等[8]發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)抑制企業(yè)金融化水平。在宏觀層面，姜偉等[9]認(rèn)為經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的增加會(huì)抑制宏觀經(jīng)濟(jì)的增長，Caggiano 等[10]認(rèn)為在衰退中經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)失業(yè)的影響更明顯。由于我國制度環(huán)境的影響，銀行是實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中最重要的金融媒介，其風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)不僅會(huì)影響企業(yè)投資所獲得的貸款，還會(huì)影響整體金融環(huán)境的穩(wěn)定[11]。

大多學(xué)者認(rèn)為宏觀層面和銀行內(nèi)部層面的因素對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響較大。在宏觀層面，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主要受到貨幣政策[3]、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展[12]、利率和銀行集中度[13]等因素的影響。在銀行內(nèi)部層面，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主要受到銀行所有權(quán)結(jié)構(gòu)[14]、董事會(huì)權(quán)力[15]和杠桿率[16]的影響。國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)可最能夠準(zhǔn)確反映銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的指標(biāo)是預(yù)期違約概率EDF[17]，但是國內(nèi)信用評(píng)級(jí)體系尚不完善，想完整地獲得國內(nèi)銀行的EDF較為困難。因此，大多數(shù)學(xué)者研究銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)所使用的指標(biāo)是不良貸款率[12，18]和z-score[3，14]。然而，部分學(xué)者認(rèn)為不良貸款率取決于企業(yè)違約率，z-score 僅能衡量銀行的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，兩者都不能完整的概括銀行在面臨經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)時(shí)所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。因此，有學(xué)者提出采用能夠受到銀行主動(dòng)調(diào)控的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率[19]來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

回顧國內(nèi)外的研究可以發(fā)現(xiàn)，對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究大多使用部分衡量指標(biāo)，缺乏對(duì)各類銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)的統(tǒng)一研究和區(qū)分。雖然已有對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)行細(xì)分的研究，但是劃分維度仍然不足且大多集中在當(dāng)期，而頻繁變動(dòng)的經(jīng)濟(jì)政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的滯后影響很少被考慮。此外，現(xiàn)有國內(nèi)外研究關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)不同類別銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平差別的研究和影響機(jī)制的研究相對(duì)不完善。

基于現(xiàn)有研究存在的不足，本文可能的創(chuàng)新之處有：（1）相比先前研究，更加系統(tǒng)地區(qū)分了各類銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并分別研究了經(jīng)濟(jì)政策的波動(dòng)對(duì)他們的影響且首次研究了經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。（2）本文在異質(zhì)性研究部分不僅基于銀行不同性質(zhì)、是否上市和資本水平三個(gè)方面進(jìn)行分析，還首次在銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響中引入經(jīng)濟(jì)政策不確定性細(xì)分指數(shù)。（3）本文在影響機(jī)制研究部分選取了與先前學(xué)者不完全一樣的中介變量和調(diào)節(jié)變量，可能擴(kuò)充了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相關(guān)研究。（4）相比已有研究，本文選取的樣本量更大，選取了2007—2020年258家銀行2479個(gè)觀測樣本，回歸結(jié)果相對(duì)來說更加科學(xué)可靠。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響

一般情況下，銀行會(huì)根據(jù)經(jīng)濟(jì)政策的出臺(tái)調(diào)節(jié)資本配置和信貸供給，從而提高銀行資本利用效率，達(dá)到支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的效果。但是當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策頻繁變化時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)產(chǎn)生的噪聲和借貸主體的羊群效應(yīng)會(huì)嚴(yán)重干擾銀行決策[20，21]，銀行很難形成對(duì)未來經(jīng)濟(jì)政策變化的合理預(yù)期。此時(shí)，銀行出于最大限度保護(hù)股東權(quán)益的安全性考慮：一方面會(huì)提高信貸審查標(biāo)準(zhǔn)，減少信貸供給，產(chǎn)生“惜貸傾向”；另一方面則會(huì)降低風(fēng)險(xiǎn)容忍度，產(chǎn)生“自我保險(xiǎn)”傾向。顧海峰等[22]借助局部均衡理論也得出銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)隨著經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的提高而降低的結(jié)論。同時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)加劇了銀行外部環(huán)境的未知性，根據(jù)金融脆弱性理論，這會(huì)導(dǎo)致銀行自身經(jīng)營不確定性和競爭加劇，出于盈利考慮，銀行會(huì)降低風(fēng)險(xiǎn)容忍度，減少風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比例，偏向于保守經(jīng)營，提高自身資本積累以抵御外部風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文提出如下假設(shè)：

H1a：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高將降低銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

也有研究認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)會(huì)導(dǎo)致銀行經(jīng)營多元化，提高其非利息收入，而非利息收入本身風(fēng)險(xiǎn)較高。銀行高管普遍存在過度自信行為，且過度自信行為與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在正相關(guān)關(guān)系，過度自信的高管會(huì)提高銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配比，更多地投資于證券，并持續(xù)向違約率高的企業(yè)貸款以獲得較高的利率。由此，本文提出如下假設(shè)：

H1b：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高將提高銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)與銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系可以從信息傳遞失真和企業(yè)經(jīng)營惡化兩個(gè)方面進(jìn)行討論。一是信息傳遞失真。政策制定當(dāng)局和銀行之間往往存在著信息不對(duì)稱，而經(jīng)濟(jì)政策頻繁調(diào)整會(huì)加劇經(jīng)濟(jì)政策不確定性，導(dǎo)致信息傳遞失真更加嚴(yán)重，銀行會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)產(chǎn)生誤判，錯(cuò)誤地向發(fā)展前景不佳的企業(yè)或行業(yè)傾斜[23]。這將干擾銀行放貸時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別水平，從而導(dǎo)致銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平加劇。二是影響企業(yè)經(jīng)營。經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)會(huì)降低企業(yè)投資行為，抑制企業(yè)創(chuàng)新，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營的不確定性提升[24]，而企業(yè)是銀行貸款的主要對(duì)象。當(dāng)企業(yè)經(jīng)營惡化時(shí)企業(yè)利潤水平會(huì)降低，此時(shí)企業(yè)違約率必然上升，從而導(dǎo)致銀行不良貸款率升高，進(jìn)而銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)加劇。綜上，本文提出如下假設(shè)：

H2：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高將提高銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

基于以上討論可以發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行兩種風(fēng)險(xiǎn)作用的方向可能存在差異。因此，根據(jù)主效應(yīng)不同，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)整體經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響方向也存在兩種可能。由此，本文提出如下假設(shè)：

H3a：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升將使銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平上升。

H3b：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升將使銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平下降。

從時(shí)間上看，一方面，經(jīng)濟(jì)政策頻繁波動(dòng)對(duì)部分企業(yè)的影響存在滯后性。部分資金儲(chǔ)備較為充足且內(nèi)部融資渠道較為健全的企業(yè)不會(huì)因?yàn)榻?jīng)濟(jì)政策不確定性而立刻受到負(fù)面影響，但是由于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)其關(guān)聯(lián)企業(yè)的影響會(huì)惡化企業(yè)盈利而波及企業(yè)經(jīng)營，這同樣會(huì)在一段時(shí)間后導(dǎo)致企業(yè)資金鏈斷裂的可能性加大，其貸款成本也會(huì)進(jìn)一步加大，使得企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)加劇，違約率風(fēng)險(xiǎn)提高。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行的影響也存在滯后性[20]。儲(chǔ)戶在經(jīng)濟(jì)政策不確定性初期會(huì)降低投資傾向，提高在銀行的儲(chǔ)蓄，但是在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的持續(xù)影響下，儲(chǔ)戶預(yù)期其資金在銀行無法得到充足保障，會(huì)對(duì)銀行存款持更加謹(jǐn)慎的態(tài)度并增加取款傾向，因此銀行流動(dòng)性降低[25]，銀行后期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平加大。另外，銀行高層對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的反應(yīng)時(shí)間也存在一定的滯后性。綜上，本文提出如下假設(shè)：

H4：經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高將提高銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制

根據(jù)上述理論分析可知，企業(yè)利潤水平是經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要一環(huán)。經(jīng)濟(jì)政策不確定性提高時(shí)，企業(yè)要在短時(shí)間內(nèi)迅速作出對(duì)經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)的反應(yīng)。因此，企業(yè)投資規(guī)模和盈利水平會(huì)大幅縮減，資源配置效率和生產(chǎn)率會(huì)降低，其經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)會(huì)進(jìn)一步加劇，最終企業(yè)利潤水平會(huì)大幅降低。同時(shí)，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響下，銀行出于資金安全性和流動(dòng)性的需求，會(huì)保持謹(jǐn)慎的態(tài)度，企業(yè)貸款難度也會(huì)進(jìn)一步加大，因此企業(yè)資金鏈斷裂的可能性會(huì)加大[21]。綜合以上兩點(diǎn)原因，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營惡化、盈利水平降低的同時(shí)，也會(huì)造成企業(yè)對(duì)銀行違約率的提高。由于該行為受企業(yè)影響，不受銀行自身控制，因此該路徑影響的是銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H5：在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)的影響中，企業(yè)利潤水平發(fā)揮了中介的作用，即存在“經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)—企業(yè)利潤水平下降—銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提升”這一中介機(jī)制。

當(dāng)信貸環(huán)境較為景氣時(shí)，銀行管理層趨于樂觀，銀行資金在高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的配置更多，并且銀行貸款審批也相對(duì)較寬松，能在一定程度上幫助企業(yè)緩解經(jīng)營困難、降低違約率。此時(shí)，儲(chǔ)戶的儲(chǔ)蓄意愿相對(duì)較高，銀行流動(dòng)性會(huì)得到一定的補(bǔ)充。而當(dāng)銀行資本資產(chǎn)比例相對(duì)較高時(shí)，銀行自有資本能夠在一定程度上滿足銀行正常經(jīng)營的需要，且給予了銀行更大的調(diào)整空間。由此，本文提出如下假設(shè)：

H6：信貸環(huán)境景氣程度和銀行資本資產(chǎn)比例在經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中起到了調(diào)節(jié)效應(yīng)。

四、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇及數(shù)據(jù)來源

本文選取2007—2020年銀行年度數(shù)據(jù)為研究樣本，并進(jìn)行如下處理：（1）剔除原始樣本中外資銀行、政策性銀行及郵政儲(chǔ)蓄銀行。（2）剔除主要變量嚴(yán)重缺失及數(shù)據(jù)不足3年的樣本。（3）為了減少極值的干擾，銀行層面的所有連續(xù)變量都在上下5%分位數(shù)處進(jìn)行尾部縮減。最終本文的研究樣本是由258家銀行2007—2020年的2479 個(gè)樣本值組成的年度非平衡面板數(shù)據(jù)，其中包括5家大型國有銀行、12家股份制銀行、112家城商行和129家農(nóng)商行。

銀行層面的微觀數(shù)據(jù)主要來自國泰安數(shù)據(jù)庫，其中缺失值最大限度根據(jù)各銀行年報(bào)手動(dòng)補(bǔ)齊。宏觀數(shù)據(jù)主要來自中國人民銀行官網(wǎng)和國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。本文數(shù)據(jù)處理及回歸均采用Stata14。

（二）變量定義

1.被解釋變量

銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Risk）。國內(nèi)外對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)常用的度量指標(biāo)有z-score、不良貸款率、預(yù)期違約概率、風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率和貸款損失占貸款總額之比[26]。其中，非上市銀行的預(yù)期違約率數(shù)據(jù)獲取較為困難，而貸款損失占貸款總額之比與不良貸款率相差不大。因此，本文選取z-score、不良貸款率和風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量。

參考顧海峰等[22]的研究，風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率（rwar）可以用來衡量銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。由于我國信用體系尚不健全，風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率數(shù)據(jù)不易查找，因此本文參照方意[27]的研究，風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率近似可用以下公式計(jì)算得出：

不良貸款率（lnNPL）可以用來衡量銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。該變量是由企業(yè)違約所造成的，銀行只能選擇被動(dòng)接受而無法自我決定。滯后一期的NPL（l.lnNPL）用來衡量銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

參考Laeven 等[14]的研究，z-score（lnZ）主要衡量銀行當(dāng)期經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，可以看作是銀行可控風(fēng)險(xiǎn)與不可控風(fēng)險(xiǎn)的綜合表現(xiàn)，即經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。其計(jì)算方法為：

其中，ROAit為各銀行不同年度總資產(chǎn)收益率，σi(ROAit)為各銀行ROA 的標(biāo)準(zhǔn)差①，CARit為各銀行不同年度的權(quán)益比率。

2.核心解釋變量

經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（lnEPU）。本文選取的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)主要是由Baker 等[5]通過統(tǒng)計(jì)香港《南華早報(bào)》中有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的關(guān)鍵字在報(bào)道中出現(xiàn)的頻數(shù)合成得到②。由于該指數(shù)是月度數(shù)據(jù)，因此本文利用月度數(shù)據(jù)的算術(shù)平均數(shù)作為年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。為驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性，本文收集了Huang等[7]基于《北京青年報(bào)》合成的中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)③。

3.控制變量

（1）銀行層面控制變量

本文采用銀行總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)來控制銀行規(guī)模（lnasset）。銀行規(guī)模越大，其承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。采用銀行資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）來控制不同銀行的利潤水平。利潤水平越高，銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)。采用銀行資本充足率（CAP）來控制銀行的流動(dòng)性。流動(dòng)性越強(qiáng)，銀行承擔(dān)損失的能力越強(qiáng)。

（2）宏觀層面控制變量

參照陳孝明等[21]的研究，本文選取國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdpg）來控制經(jīng)濟(jì)增長對(duì)銀行的影響。選取消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)（CPI）來控制通貨膨脹對(duì)銀行的影響。參照郝威亞等[28]的做法，選取廣義貨幣供應(yīng)量增長率（m2g）來控制貨幣政策對(duì)銀行的影響。

4.中介變量

企業(yè)盈利指數(shù)（yield）。參照陳孝明等[21]的研究，該指標(biāo)采用上市企業(yè)凈資產(chǎn)收益率來衡量。

5.調(diào)節(jié)變量

銀行業(yè)景氣指數(shù)（BBI）。該指標(biāo)由人民銀行定期向銀行家發(fā)放問卷調(diào)查取得。參照顧海峰等[22]的研究，銀行業(yè)景氣指數(shù)可以反映銀行家對(duì)社會(huì)總體銀行信貸環(huán)境狀況的判斷。本文選取4個(gè)季度的銀行業(yè)景氣指數(shù)的算術(shù)平均值作為年度銀行業(yè)景氣指數(shù)。

資本資產(chǎn)比率（CAR）。該指標(biāo)可以較好地反映銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。通常來說，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力隨著該比率的提高而增強(qiáng)。

（三）實(shí)證模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

為研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文依照前文理論假設(shè)并結(jié)合已有研究，設(shè)定如下基礎(chǔ)模型：

其中，Risk 為被解釋變量，即銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。ln EPU 為核心解釋變量，即中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)。系數(shù)β1是本文所要關(guān)心的，代表經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。X 是隨時(shí)間變化的銀行層面的控制變量，M 為宏觀層面的控制變量。α為銀行個(gè)體固定效應(yīng)，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)，β0為截距項(xiàng)。本文異質(zhì)性研究部分也均采用模型（3）進(jìn)行OLS 回歸。為保證回歸結(jié)果的科學(xué)性，本文采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤的方法進(jìn)行回歸。

2.作用機(jī)制檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

（1）調(diào)節(jié)效應(yīng)

為研究銀行業(yè)景氣指數(shù)對(duì)銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制，本文設(shè)定如下模型：

在模型（4）中主要關(guān)注交互項(xiàng)系數(shù)?，若調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著存在，可知?為銀行業(yè)景氣指數(shù)每變化一個(gè)單位，ln EPU 對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響強(qiáng)度的改變幅度。

為研究資本資產(chǎn)比率對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制，本文設(shè)定如下模型：

在模型（5）中主要關(guān)注交互項(xiàng)系數(shù)λ，若調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著存在，可知λ為資本資產(chǎn)比率每變化一個(gè)單位，ln EPU 對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響大小的變化幅度。

（2）中介效應(yīng)

本文重點(diǎn)研究企業(yè)利潤水平在經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響過程中是否存在中介傳導(dǎo)作用，即驗(yàn)證“經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)—企業(yè)利潤水平下降—銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提升”這一傳導(dǎo)路徑是否存在。由于在現(xiàn)實(shí)生活中對(duì)于可控風(fēng)險(xiǎn)銀行能夠事前自主調(diào)節(jié)配置，滯后風(fēng)險(xiǎn)銀行有充分的時(shí)間進(jìn)行調(diào)控，因此銀行無法控制的不可控風(fēng)險(xiǎn)在銀行風(fēng)險(xiǎn)管控中就顯得格外重要。限于篇幅原因，本文僅針對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響進(jìn)行研究。

其中，risk代表銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，yield代表企業(yè)盈利指數(shù)。需要重點(diǎn)關(guān)注的系數(shù)為α1、ω1和ω2。

（四）描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了本文主要解釋變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果?？梢钥闯觯?jīng)過前期數(shù)據(jù)預(yù)處理，現(xiàn)有數(shù)據(jù)已經(jīng)消除了極端值和異常值的影響，并且數(shù)據(jù)平穩(wěn)性也較好，因此本文回歸分析結(jié)果也較為可靠。

表1 變量定義及其計(jì)算方法

表2 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

圖1顯示了中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)在2007—2020年的變化。2008年前后的峰值是由于全球金融危機(jī)發(fā)生后，中國政府啟動(dòng)了四萬億政府投資刺激經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2010—2012年經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)小幅度攀升是由于歐債危機(jī)加劇了外部環(huán)境的不確定性。2015—2017年經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)出現(xiàn)的較大幅度上升與“811 匯改”、中國GDP增速放緩、經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)有關(guān)。2018—2019年經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)出現(xiàn)激增則與中美貿(mào)易摩擦和新冠肺炎疫情有關(guān)。2020年經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)出現(xiàn)小幅度下降則是因?yàn)橹袊杆倏刂谱×诵鹿诜窝滓咔椤?/p>

圖1 中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)

五、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）基準(zhǔn)模型回歸

本文首先運(yùn)用Hausman檢驗(yàn)以在固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型之間進(jìn)行選擇。如表3所示，Haus?man檢驗(yàn)均在5%顯著性水平上拒絕原假設(shè)，即固定效應(yīng)模型相比隨機(jī)效應(yīng)模型更穩(wěn)定，因此本文將基于固定效應(yīng)模型開展研究。

隨后，在前文基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，本文分別研究經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)、銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)的影響。

如表3（1）列所示，lnEPU 的系數(shù)為-0.00612，且在1%的水平上顯著為負(fù)。這表明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，銀行會(huì)選擇規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)、降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比例，以更好地保護(hù)股東權(quán)益。這與本文假設(shè)H1a一致。（2）列報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，lnEPU 的系數(shù)為0.11189，且在1%的水平上顯著。這表明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升時(shí)，由于企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)會(huì)受到更多的不確定性影響，企業(yè)會(huì)選擇減少投資、收縮業(yè)務(wù)，從而導(dǎo)致企業(yè)利潤水平下降，因此企業(yè)違約率提高，銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提高。該結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)H2。（3）列報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的影響，lnEPU 的系數(shù)為0.05457，且在1%的水平上顯著。這表明經(jīng)濟(jì)政策不確定性加劇了銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，說明面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)時(shí)，相較于銀行收縮風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置，銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)仍占據(jù)相對(duì)主導(dǎo)的地位。這與本文的假設(shè)H3a相一致。（4）列報(bào)告了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)的影響，lnEPU 的系數(shù)為0.10439，且在1%的水平上顯著。這表明由于政策感知的延遲性，經(jīng)濟(jì)政策頻繁波動(dòng)不僅會(huì)對(duì)銀行當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)造成影響，同樣也會(huì)對(duì)銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)造成影響。證明本文的假設(shè)H4成立。

表3 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

（二）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響

1.基于銀行層面異質(zhì)性研究

本文進(jìn)行了三組銀行層面的異質(zhì)性研究。一是基于銀行性質(zhì)，將銀行劃分為國有銀行、股份制銀行、城商行、農(nóng)商行。二是根據(jù)是否上市，將銀行劃分為上市銀行和非上市銀行。三是基于資本水平，將銀行按照資本充足率劃分為高于平均值和低于平均值兩組。相對(duì)于滯后風(fēng)險(xiǎn)而言，銀行當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)于銀行影響更大，本文限于篇幅原因，對(duì)銀行層面異質(zhì)性研究僅基于銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)展開。

（1）基于銀行性質(zhì)的異質(zhì)性研究

從表4的回歸結(jié)果來看，國有銀行和股份制銀行的系數(shù)分別為0.00803、-0.000141，且均在10%水平上顯著，而城商行和農(nóng)商行的系數(shù)分別為-0.01194、-0.00558，且均在1%水平上顯著。

表4 基于銀行性質(zhì)的可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分組回歸結(jié)果

從回歸系數(shù)方向來看，與其他幾類銀行回歸結(jié)果有所不同，國有銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平隨經(jīng)濟(jì)政策不確定性增高而增高。這是由于國有銀行作為貨幣當(dāng)局實(shí)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的重要金融機(jī)構(gòu)，肩負(fù)著為市場注入信心的責(zé)任。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)較大時(shí)，國有銀行將提高可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，向市場傳遞積極信號(hào)，起到穩(wěn)定金融市場信心的作用。

從回歸系數(shù)大小來看，城市商業(yè)銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的敏感性最高，農(nóng)村商業(yè)銀行其次，股份制銀行敏感性最低。這是由于股份制銀行雖然經(jīng)營范圍廣，但其經(jīng)營規(guī)模大、自有資本充足、風(fēng)險(xiǎn)控制能力較強(qiáng)，因此其可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響最小。而農(nóng)村商業(yè)銀行雖然規(guī)模小，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平低，但是其經(jīng)營地域性極強(qiáng)，所以可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響較小。而城商行相比于農(nóng)商行經(jīng)營范圍較大，同時(shí)城商行相比于股份制銀行規(guī)模較小，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較弱。因此，相比于以上兩類銀行城商行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響較大。

從表5的回歸結(jié)果來看，不同性質(zhì)的銀行顯著性整體較好。國有銀行的系數(shù)為-1.62797，且在10%水平上顯著；股份制銀行、城商行、農(nóng)商行的系數(shù)分別為0.28174、0.12968、0.13998，且均在1%水平上顯著。

表5 基于銀行性質(zhì)的不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分組回歸結(jié)果

從回歸系數(shù)方向來看，國有銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性增大而減小，與其他各類銀行回歸系數(shù)方向相反。關(guān)于這一現(xiàn)象，一方面是由于國有銀行擁有先天優(yōu)勢(shì)資源，能夠迅速獲取相對(duì)準(zhǔn)確的經(jīng)濟(jì)政策；另一方面則是國有銀行作為國家實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)和維持金融系統(tǒng)穩(wěn)定的調(diào)節(jié)器，其借貸行為可能受到政府干預(yù)[21]。

從回歸系數(shù)大小來看，股份制銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性的敏感性最高。這是由于股份制銀行經(jīng)營范圍較廣，經(jīng)營活動(dòng)較為依賴整體經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境，因此任何可能引起企業(yè)虧損或市場信心不足的微小經(jīng)濟(jì)政策變化都會(huì)使其不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高。而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行敏感性相對(duì)較低，這是由于二者經(jīng)營的區(qū)域性較強(qiáng)，國家層面經(jīng)濟(jì)政策變化對(duì)其影響有限。農(nóng)村商業(yè)銀行敏感性更低則是由于相比城市商業(yè)銀行而言其服務(wù)定位往往更為專一，區(qū)域性相對(duì)來說更強(qiáng)。

（2）基于銀行是否上市的異質(zhì)性研究

本文以銀行是否上市為分組標(biāo)準(zhǔn)將樣本分為上市銀行和非上市銀行兩類，并對(duì)兩類銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平進(jìn)行分組回歸。回歸結(jié)果如表6所示。

表6 基于銀行是否上市的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分組回歸結(jié)果

經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)的增加會(huì)導(dǎo)致兩類銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著下降，而對(duì)于不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)則均有顯著的正向影響。但是相比于非上市銀行來說，上市銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平對(duì)于經(jīng)濟(jì)政策變化的敏感度較高，而不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的敏感度較低。這是由于上市銀行監(jiān)管體系較為健全且股權(quán)較為分散，股票持有者容易“用腳投票”，因此其面對(duì)經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)時(shí)表現(xiàn)較為謹(jǐn)慎，通常會(huì)較大程度地主動(dòng)降低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置。同時(shí)，上市銀行資本相對(duì)充足，風(fēng)險(xiǎn)審查機(jī)制和放貸程序往往比較嚴(yán)格，因此其不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響較小。而非上市銀行往往股權(quán)較集中，外部監(jiān)管和約束較寬松，風(fēng)險(xiǎn)審查程序較寬松，因此其可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響較小，不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響較大。

（3）基于銀行資本水平的異質(zhì)性研究

為驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)不同資本水平銀行的異質(zhì)性影響，本文以資本充足率為劃分依據(jù)，將樣本劃分為資本水平高于平均值和低于平均值的兩組，并對(duì)兩組樣本進(jìn)行分組回歸?；貧w結(jié)果見表7。

從表7可以看出，相比于資本水平低的銀行而言，資本水平高的銀行的主動(dòng)和被動(dòng)兩類風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響都較小。這是由于資本水平高的銀行，一方面其資本充足率較高，自有資本償還債務(wù)能力強(qiáng)，因此經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置的影響較小；另一方面其風(fēng)控體系健全，貸款客戶信譽(yù)較好，因此經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)其不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響也較小。

表7 基于銀行資本水平的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分組回歸結(jié)果

2.基于宏觀層面異質(zhì)性研究

本文參考Huang 等[7]將經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)細(xì)分為財(cái)政政策不確定性、貨幣政策不確定性、貿(mào)易政策不確定性、匯率和資本管制政策不確定性四類。另外，由于宏觀經(jīng)濟(jì)層面對(duì)于銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響更多集中在經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)上，因此本文重點(diǎn)研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性細(xì)分指數(shù)對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響。回歸結(jié)果見表8。

從表8可以看出，四類經(jīng)濟(jì)政策不確定性細(xì)分指數(shù)對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)均有顯著正向影響，其中匯率和資本管制政策不確定性的系數(shù)為0.00132，且在5%水平上顯著，而財(cái)政政策、貨幣政策、貿(mào)易政策的系數(shù)分別為0.00569、0.00358、0.00200，且均在1%水平上顯著，即財(cái)政政策不確定性對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)影響最大，貨幣政策其次，貿(mào)易政策的影響再次，匯率和資本管制政策的影響最小。

表8 基于宏觀層面分組回歸結(jié)果

財(cái)政政策和貨幣政策的變動(dòng)會(huì)從內(nèi)部和外部兩個(gè)方向加劇銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，因此兩者對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)影響較大。財(cái)政政策主要包括政府支出和稅收政策。其中，政府支出的調(diào)整會(huì)影響銀行對(duì)未來經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷和銀行信貸政策，從而加劇銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)；而稅收政策變化主要是通過影響企業(yè)盈利，從外部間接影響銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。從內(nèi)部影響來看，貨幣政策不確定性加劇了政策的噪聲信號(hào)和借貸主體的羊群行為對(duì)銀行的干擾，從而影響了銀行的決策，使銀行產(chǎn)生“惜貸傾向”[29]。從外部影響來看，貨幣政策不確定性加劇會(huì)使貨幣持有者傾向于儲(chǔ)蓄觀望，降低其貸款傾向，此時(shí)銀行為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)收益率會(huì)傾向于冒險(xiǎn)性投資行為，導(dǎo)致經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的提高[3]。

貿(mào)易政策、匯率和資本管制政策的變動(dòng)只能從單個(gè)方向影響銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，因此兩者對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)影響較小。貿(mào)易政策的變動(dòng)主要從外部影響銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，貿(mào)易政策的頻繁變動(dòng)會(huì)抑制企業(yè)投資，影響企業(yè)對(duì)未來經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的判斷，從而可能會(huì)提高違約率，加劇銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。而匯率和資本管制政策不確定主要從內(nèi)部影響銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，匯率和資本管制政策不確定一方面通過影響銀行國際業(yè)務(wù)的開展而影響銀行盈利，另一方面加劇了銀行的匯率風(fēng)險(xiǎn)，影響銀行外匯頭寸價(jià)值，從而提高了銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

六、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（一）內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了減小內(nèi)生性問題對(duì)結(jié)果穩(wěn)健性的影響，本文選取美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性作為工具變量[30]，采用兩階段最小二乘法進(jìn)行檢驗(yàn)。美國經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)可能會(huì)引起中國經(jīng)濟(jì)政策的波動(dòng)，但是該變量不會(huì)直接影響中國的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由表9可知，經(jīng)過工具變量法回歸，上述結(jié)果均在10%水平上顯著，且回歸結(jié)果方向與前文結(jié)果一致，因此本文回歸結(jié)果較為穩(wěn)定。

表9 工具變量法穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（二）更換核心解釋變量

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的其他構(gòu)建方法

為保證回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參照已有研究選取了以下幾種方法重新定義經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)（EPU）。一是采用一年內(nèi)EPU的幾何平均數(shù)代替算術(shù)平均數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)。二是利用移動(dòng)加權(quán)平均法構(gòu)建的EPU 指數(shù)代替算術(shù)平均數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策的變動(dòng)?？紤]到銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)的反應(yīng)時(shí)間較短，因此本文分別以1/6、2/6、3/6作為單個(gè)季度中第一個(gè)月、第二個(gè)月、第三個(gè)月的權(quán)重計(jì)算得出季度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)[1，20]，隨后分別以1/10、2/10、3/10、4/10 作為一年中第一季度、第二季度、第三季度、第四季度的權(quán)重計(jì)算得出年度經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)[31]。三是采用一年內(nèi)經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的調(diào)和平均數(shù)作為代理變量。表10至表12匯報(bào)了利用以上方法重新構(gòu)建經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)時(shí)的回歸結(jié)果。

表10 幾何平均數(shù)作為代理變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表11 移動(dòng)加權(quán)平均法穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表12 調(diào)和平均數(shù)作為代理變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

檢驗(yàn)結(jié)果顯示，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響方向并未發(fā)生變化，且結(jié)果均在1%水平上顯著，因此可以認(rèn)為本文回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2.經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的其他界定方法

為排除不同學(xué)者構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)差異所造成的偏差對(duì)本文結(jié)果的影響，本文采用Huang 等[7]構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)作為度量經(jīng)濟(jì)政策不確定性的指標(biāo)，并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)?；貧w結(jié)果如表13所示。

表13 經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)其他構(gòu)建方法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

表13的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在運(yùn)用Huang 等[7]構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)來度量經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)時(shí)，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的方向和顯著性都沒有發(fā)生變化，因此也驗(yàn)證了本文回歸結(jié)果穩(wěn)健性較好。

（三）增減控制變量

為進(jìn)一步驗(yàn)證本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文參照王晉斌等[32]的研究，增添股票市場綜合指數(shù)的對(duì)數(shù)值來控制國內(nèi)金融發(fā)展水平，并增添資本資產(chǎn)率控制銀行層面資產(chǎn)機(jī)構(gòu)的影響，同時(shí)刪去對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響不大的消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)?；貧w結(jié)果報(bào)告如表14所示。

表14 增減控制變量的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由表14的回歸結(jié)果可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的方向與前文結(jié)果一致，且在1%水平上顯著，證明本文回歸結(jié)果穩(wěn)健性較好。

（四）剔除金融危機(jī)期間樣本

由于銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平容易受外部金融環(huán)境影響，為確保選取的樣本具有代表性，本文參照田國強(qiáng)等[33]的研究，刪除金融危機(jī)期間的樣本來檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性?；貧w結(jié)果如表15所示。

表15 剔除金融危機(jī)期間樣本的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

綜合以上三種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的方向依然與前文結(jié)果均保持一致，且均在1%水平上顯著，因此可以認(rèn)為本文回歸結(jié)果的穩(wěn)健性較好。

七、進(jìn)一步研究

（一）中介效應(yīng)研究

表16報(bào)告了“經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)—企業(yè)利潤水平降低—銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提升”這一中介機(jī)制的檢驗(yàn)結(jié)果。其中，（2）列的lnEPU系數(shù)為-0.33187，（3）列的lnEPU、yield 系數(shù)分別為0.03501 和-0.23167，即企業(yè)獲利能力在經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響銀行不可控承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的過程中起著部分中介作用。也就是說，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加時(shí)，企業(yè)決策渠道受到阻塞，使得其投資減少、利潤水平下降，此時(shí)企業(yè)違約率也較高，導(dǎo)致銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平升高，即假設(shè)H5的中介機(jī)制得到了驗(yàn)證。具體而言，企業(yè)利潤水平對(duì)該中介效應(yīng)的絕對(duì)貢獻(xiàn)為（-0.33187）×（-0.23167）=0.07688，而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的總體影響為0.07688+0.03501=0.11189。因此，可以得到企業(yè)利潤水平的相對(duì)貢獻(xiàn)率為68.71%。

表16 中介效應(yīng)檢驗(yàn)

（二）調(diào)節(jié)效應(yīng)研究

銀行業(yè)景氣指數(shù)（BBI）主要表征當(dāng)期信貸環(huán)境，銀行業(yè)景氣指數(shù)越高代表當(dāng)期信貸環(huán)境越好，資本資產(chǎn)比率（CAR）則主要用來衡量銀行當(dāng)前資本結(jié)構(gòu)。表17中的（1）和（2）列報(bào)告了銀行業(yè)景氣指數(shù)對(duì)銀行可控風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)，（3）和（4）列報(bào)告了資本資產(chǎn)比率對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和滯后風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)效應(yīng)。

表17中的交互項(xiàng)均在1%水平上顯著。可以看出：一是信貸環(huán)境越景氣，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的抑制作用越弱。這可能是由于當(dāng)信貸環(huán)境較好時(shí)，銀行家對(duì)未來經(jīng)濟(jì)走勢(shì)判斷較為樂觀，基于銀行的盈利性原則，銀行家更傾向于把資金配置給風(fēng)險(xiǎn)較高的項(xiàng)目以獲取較高收益。二是信貸環(huán)境越景氣，銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響而加劇的效果越弱。這可能是由于當(dāng)信貸環(huán)境景氣時(shí)，銀行盈利能力較強(qiáng)，外部市場資金來源較為充足且企業(yè)違約率較低。三是資本資產(chǎn)比例越高，銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響而加劇的效果更弱。這可能是由于在銀行資本資產(chǎn)比例高時(shí)，即使企業(yè)經(jīng)營效益差，貸款違約率高，銀行自有資金仍然能夠維持其基本運(yùn)轉(zhuǎn)，滿足存款客戶取現(xiàn)的需求，即銀行的緩沖余地相對(duì)來說更大。四是資本資產(chǎn)比例越高，銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響而加劇的效果更弱。這可能是由于當(dāng)銀行資本資產(chǎn)比例高時(shí)，銀行擁有更多的自有資本來調(diào)節(jié)銀行各項(xiàng)資金配置，降低銀行當(dāng)下風(fēng)險(xiǎn)，保證銀行在下一經(jīng)營年度能夠保持以相對(duì)較低風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)運(yùn)轉(zhuǎn)。因此，以上分析驗(yàn)證了本文的假設(shè)H6。

表17 調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)

八、研究結(jié)論與政策建議

（一）本文研究結(jié)論

本文基于Baker 等[5]提出的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和我國2007—2020年258 家銀行2479 個(gè)樣本的非平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)：（1）對(duì)于銀行當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)來說，經(jīng)濟(jì)政策的頻繁波動(dòng)顯著抑制了銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，但卻顯著提升了銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)水平。綜合以上兩種效應(yīng)，本文發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)的影響占據(jù)主效應(yīng)，因此經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)顯著提升了當(dāng)期銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。而對(duì)于銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)來說，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)滯后銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平有顯著正向影響。（2）經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響會(huì)在不同性質(zhì)銀行上表現(xiàn)出異質(zhì)性。在可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面，除國有銀行方向相反外，城商行、農(nóng)商行、股份制銀行的可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高而降低，且其敏感性依次遞減。在不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面，除國有銀行方向相反外，股份制銀行、城商行、農(nóng)商行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平均隨著經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高而增高，且其敏感性依次遞減。（3）相比于非上市銀行，經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)于上市銀行的可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響較大，而對(duì)于不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響較小。（4）相比于資本水平低于平均值的銀行，資本水平高于平均值的銀行的兩類風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平受經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)影響都較小。（5）在宏觀層面異質(zhì)性研究中發(fā)現(xiàn)，財(cái)政政策和貨幣政策變動(dòng)對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響較大，而貿(mào)易政策和匯率、資本管制政策的變動(dòng)對(duì)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平影響較小。（6）企業(yè)利潤水平在銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中起到了部分中介作用，即存在“經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)—企業(yè)利潤水平下降—銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提升”這一中介機(jī)制。銀行業(yè)景氣指數(shù)對(duì)于銀行可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平起到調(diào)節(jié)效應(yīng)的作用，而資本資產(chǎn)比率對(duì)銀行不可控風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和銀行滯后風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平起到了調(diào)節(jié)效應(yīng)的作用。

（二）政策建議

本文研究結(jié)論不僅有助于政策制定當(dāng)局合理調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策，也有助于銀行在經(jīng)濟(jì)政策不確定的環(huán)境下對(duì)不同類別的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行針對(duì)性防范。基于前文的理論分析和回歸結(jié)論，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：一是在制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)要最大限度保證經(jīng)濟(jì)政策的穩(wěn)定性和持續(xù)性，特別是財(cái)政部和央行要保證財(cái)政政策和貨幣政策的穩(wěn)定，同時(shí)也要主動(dòng)化解經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，這有利于銀行對(duì)政策走向做好合理預(yù)期，從而化解各類風(fēng)險(xiǎn)。二是銀保監(jiān)會(huì)應(yīng)充分發(fā)揮其監(jiān)管和化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)的作用。在經(jīng)濟(jì)政策波動(dòng)較為頻繁的時(shí)期要及時(shí)了解各類銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的變化，明確其風(fēng)險(xiǎn)類型，及時(shí)采取措施化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)和傳導(dǎo)。在經(jīng)濟(jì)政策較為穩(wěn)定的時(shí)期要未雨綢繆，加強(qiáng)與央行協(xié)調(diào)的宏觀審慎監(jiān)管力度，協(xié)助各類銀行處理好不良資產(chǎn)問題，大力整治并規(guī)范影子銀行發(fā)展，預(yù)防銀行風(fēng)險(xiǎn)的堆積。三是各類商業(yè)銀行要加強(qiáng)自身防范和化解風(fēng)險(xiǎn)的意識(shí)。一方面，要區(qū)分不同風(fēng)險(xiǎn)類別和指標(biāo)，采取一定的風(fēng)險(xiǎn)防控措施；另一方面，要以謹(jǐn)慎安全的原則完善放貸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估流程，最大限度地降低企業(yè)違約率，控制自身的不良貸款率。同時(shí)，還要在銀保監(jiān)會(huì)的指導(dǎo)下將自有資本保持在一定的比率之下，進(jìn)而保證一定的流動(dòng)性，以防范由經(jīng)濟(jì)政策不確定性引起的各類風(fēng)險(xiǎn)。在經(jīng)濟(jì)政策頻繁變動(dòng)時(shí)期，各類銀行要及時(shí)調(diào)整信貸政策，以保證銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平維持在其能夠承受的范圍之內(nèi)?！?/p>

注 釋

①為提高研究的嚴(yán)謹(jǐn)性，本文參考Laeven等[17]的研究，使用包括2年滯后期的3年滾動(dòng)數(shù)據(jù)來計(jì)算ROA的標(biāo)準(zhǔn)差。

②數(shù)據(jù)來源http：//www.policyuncertainty.com/china_monthly.html。

③數(shù)據(jù)來源https：//economicpolicyuncertaintyinchina.weebly.com/。