经济政策不确定性的银行风险与盈利效应

金 健

（四川大学 经济学院，四川 成都610000）

一、引言与文献综述

经济政策不确定性是指各类经济政策，包括货币政策、财政政策、税收和监管政策的实施时间、作用大小以及方式等特征不能被市场主体完全捕捉和预期。目前，我国经济发展已由高速发展阶段转变为高质量发展阶段，在国内经济结构调整的关键时期，国外经济环境也日趋复杂，尤其是2020年初爆发的新冠肺炎疫情，使得国内国际的经济发展和经济政策制定面临较大的不确定性。通过Baker等（2016）[1]编制的中国经济政策不确定性指数可以看出，自2005年以来，中国经济政策不确定性指数一直震荡上升。2008年经济危机、2013年欧债危机的到来都使得指数出现急速上升，2018年开始的中美贸易摩擦以及2019年出现新冠肺炎疫情使得指数一度达到历史高位970点，这表明国内国际环境的复杂变化给中国经济政策制定带来了巨大不确定性。

经济政策不确定性会通过影响经济主体的行为决策进而改变政策的预期效果[2]。这在宏观上表现为对整个经济的产出、就业、消费和出口等方面的抑制效应，而在微观上也会对企业投资、银行信贷等方面产生重要影响。宏观方面，Baker等（2012）[3]研究发现，政策不确定性每1%的变化会使产出及就业分别下降1%和0.35%；而Fernandez-Vil-laverde等（2015）[4]通过构建DSGE模型也发现财政政策的不确定性显著抑制了宏观经济的发展。国内学者也得到类似的结论，金雪军等（2014）[5]基于宏观经济数据构建FAVAR模型，发现经济政策的不确定性不仅会造成投资、出口和消费的下降，还会对物价、股市和房地产市场有着负向冲击。微观方面，宋全云等（2019）[6]研究发现，经济政策不确定性上升增强了银行的谨慎性动机，从而提高了企业的贷款成本；Kang等（2014）[7]利用美国的样本数据，发现经济政策不确定性会长期显著地抑制企业投资，并且具有经济周期的异质性特征。可见，经济不确定性的影响几乎贯穿于整个经济体系，而随着国内国际经济环境的不断变化，经济政策制定的复杂性和不可预期性程度也日趋上升，经济政策不确定性也因此受到学者们的高度关注。

我国是以商业银行为主导的金融体系，商业银行是经济体系中重要的金融中介，是连接金融与实体经济的纽带。尤其是在经济体处于转型过程中，金融机构对经济政策的依赖程度较高，受经济政策不确定性的影响也较大。因此，面对不确定性日益凸显的中国经济，研究中国经济政策不确定性对银行风险承担行为和经营绩效的影响具有重要现实意义。

目前，学术界对于经济政策不确定性如何影响商业银行风险承担，并没有一致的结论。一方面，有学者发现经济政策不确定性与银行风险承担呈正相关。郝威亚等（2017）[8]认为经济政策的不确定性会增强居民和企业的预防性动机，从而提高银行的净流动性头寸并促使其增加贷款，加大了风险承担水平。马续涛、沈悦（2017）[9]也得到了相似的结论。Chi&Li（2017）[10]认为经济政策的不确定性加大了银行的信贷风险，抑制了信贷规模的增加。顾海峰、于家珺（2019）[11]认为抑制了银行主动的风险承担，却增大了其被动风险承担和破产风险。另一方面，也有学者认为经济政策不确定性与银行风险承担呈负相关。Valencia（2017）[12]研究发现当经济政策不确定性升高时，银行出于对经营稳定性的考虑会促使其“自我保险”动机增强，从而抑制信贷供给，国内学者宋全云等（2019）[6]也得出了同样的结论。何国华、邬飘（2019）[2]认为经济政策不确定性降低了银行的风险偏好，在总体上削弱了银行风险承担。综上所述，经济政策不确定性会显著影响银行的风险承担行为，但是如何影响，学者们却有不同的观点。那么在面对经济政策不确定性时，到底是银行“自我保险”动机降低了风险水平，还是“风险寻求”和市场负面效应提高了其风险水平？基于此，本文认为，经济政策不确定性对银行风险承担水平的影响很有可能是非线性的。

同时，经济政策不确定性在引起银行的中间业务、信贷业务及其他资产业务的经营决策的变化时会进而影响银行的盈利能力。目前，从银行经营绩效的角度来研究经济不确定性政策的影响的文献较少。李佳（2020）[13]认为频繁调整的政策环境将增大企业盈利的不确定性，进而向银行传导，并且经济政策的不确定性对银行盈利水平存在负向影响。而王言等（2020）[14]认为经济政策不确定性对银行绩效具有促进作用，并且对于股份制银行和城商行更加显著。然而，银行本质上是经营风险的企业，即银行盈利是通过承担各种风险实现的。那么经济政策不确定性对银行盈利能力的影响是否也是非线性呢？这三者之间是否会形成一个逻辑链条？这值得深究。

本文可能存在的边际贡献在于以下几点：第一，现有文献主要认为经济政策不确定性与银行风险承担水平、盈利水平的关系是线性的，而本文实证检验了其非线性关系的合理性，对该领域研究内容进行了创新。第二，本文将经济政策不确定下的银行风险与盈利能力联系起来，检验了经济政策不确定性作用于银行盈利水平过程中银行风险承担水平所发挥的中介效应。在丰富该领域的研究内容的同时，为商业银行经济政策不确定性下权衡风险与盈利水平提供了参考。第三，本文实证检验了货币政策的调节作用，深化了对经济政策不确定性影响效应的认知。

二、理论分析与假设提出

（一）经济政策不确定性与银行风险承担

前文指出，目前既有文献对于经济政策不确定性如何影响银行风险承担并未得出一致的结论。本文认为，由于商业银行的特殊地位，其对经济政策不确定性的大小很可能表现出不同的风险态度，从而经济政策不确定性对于银行风险承担水平的影响是非线性的。

Broihanne等（2014）[15]在采访了64位高管后，发现他们在金融领域均存在过度自信的情况，且他们愿意承担的风险与过度自信正相关。当经济政策不确定性较小时，从银行自身来看，其处于信息与风险管理优势地位，银行高管过度自信会使其在面临较小的经济政策不确定性下增加风险承担。首先，经济政策不确定性促进了银行多元化经营，提高了非利息收入占比，而非利息收入占比与银行风险呈正相关关系，即银行的多元化经营必定要承担相应的风险。其次，金融衍生品在总体上会加大商业银行的风险承担。面对不确定性，过度自信的银行高管更倾向于通过证券化业务如衍生品交易去利用风险，从而增加银行的经营风险。最后，过度自信的银行管理者会倾向于向违约风险较高的企业发放贷款以博得更高的利率[16]，因此在经济政策不确定性较小时，过度自信的管理者并不会收缩信贷规模，从而增加了银行的风险承担。

从企业的角度看，经济政策不确定性对宏观经济的负面影响使企业盈利状况恶化，抵押物价值下跌，信用风险上升，加大了银行的被动风险承担[11]。同时，经济政策的频繁变动可能误导银行对发展前景不好、未来现金流不佳的企业进行信贷投放[10],从而增加银行信贷风险。从居民的角度看，经济政策不确定性会增强货币持有者的储蓄动机，使得银行净流动性头寸增大从而增加了银行的风险容忍度，加大了银行的风险承担[8]。因此，当经济政策不确定性增加时会提高银行的风险承担水平。

然而，当经济政策不确定性达到一定程度时，商业银行的风险态度就会发生改变。当经济政策不确定性过高时，银行的“自我保险”动机显著增强[12]，Baum等（2009）[17]也发现经济政策不确定性较高时，受经济政策“噪音信号”和借贷主体“羊群效应”的影响，银行等金融主体为了规避风险而“惜贷”。从而银行降低信贷规模并提高信贷审批门槛，降低了信用风险。由于经济政策不确定性过高使得银行自身经营的不确定性也增加[6]，银行会偏好于保守的经营策略，减少风险投资和高风险业务。同时，经济政策不确定性越高，货币持有者的储蓄动机越强，在银行信贷规模和风险投资减少时，银行的流动性较为充裕，风险水平降低。

基于以上分析，当经济政策不确定性达到一定的临界值之前，银行的风险承担水平随之增大；当达到临界值并超过时，经济政策不确定性越高，银行“自我保险”动机增强，风险承担水平越低。因此本文提出假设：

H1：经济政策不确定性对银行风险承担的影响呈先上升后下降的倒“U”型特征。

（二）经济政策不确定性与银行盈利能力

商业银行的本质是经营风险的企业，经济政策不确定性通过改变银行的风险承担决策来影响其风险承担水平，然而银行的风险承担决策与其盈利能力密切相关。银行作为经济人，其承担风险的目的是提高盈利水平，即银行盈利以承担一定风险为条件。因此，本文认为，经济政策不确定性对银行盈利能力的影响也是非线性的，并据此提出假设：

H2：经济政策不确定性对银行盈利能力的影响呈倒“U”型特征，风险承担水平在经济政策不确定性作用于银行盈利能力的过程中发挥着中介作用，商业银行盈利能力与风险承担水平呈正相关关系。

（三）货币政策的调节效应分析

根据传统的资产组合理论，商业银行的风险承担受真实利率水平负向影响，宽松的货币政策会增加银行的风险承担。首先，商业银行对低利率环境的适应导致了其对风险认知的扭曲，宽松的货币政策降低了商业银行获得资金的成本，导致银行的风险容忍度提高。而商业银行风险偏好的提高会促使信贷规模的增大，在经济政策不确定性上升时，银行信贷规模的扩大无疑更大地提升了其风险承担水平。其次，货币政策不仅会影响信贷规模，还会影响到信贷风险[9]。同时，更为宽松的货币政策会刺激银行进行高风险的信贷投放，并缩减高风险贷款与低风险贷款的利差[18]，同时降低银行贷款审批标准[19],而这在经济政策不确定性上升时导致银行过度承担风险。另一方面，根据资产定价基本原理，货币供应量的增加降低了利率，使得证券价格上升[20]，从而银行更有可能涉足证券业务，甚至风险较高的衍生品业务，而在经济政策不确定性上升时，证券业务给商业银行带来的风险更大。基于此，本文提出假设：

H3：货币政策在经济政策不确定性与银行风险承担水平的倒“U”型关系中起到正向调节作用。

在前文银行盈利与银行风险承担呈正相关和银行风险承担具有中介作用的假设前提下，本文认为，货币政策同样在经济政策不确定性影响银行盈利能力发挥着正向调节作用。一方面，货币供应量的增加缓解了企业的融资约束，企业偿本付息能力增强，而前文提到，在货币供应量增加时银行信贷规模上升，因此银行信贷业务盈利能力增强；另一方面，当利率较低时，资产价格上升会使资产交易更加活跃，银行的中间业务量增加，从而在经济政策不确定性增加时对盈利能力具有正向的调节作用。因此，本文提出假设：

H4：货币政策在经济政策不确定性作用于银行盈利能力的过程中同样发挥着正向调节作用。

三、研究设计

（一）变量的选取

1.银行风险承担水平（lnZ）。国内外很多学者较多地采用Z值来度量商业银行的总体风险[21-23]。Z值从总体上综合考虑了银行的偿付能力和违约风险[23]，本文同样采用Z值来度量商业银行风险承担水平，为了缓解高峰后尾对回归结果的影响，对Z值取自然对数，即lnZ。根据Laeven&Levine（2019）[21]的定义：

其中，ROA为商业银行的总资产利润率；EA为权益资产比；SdROA为ROA的标准差，本文使用ROA的三年移动标准差。Z值越大，即LnZ值越大，银行风险承担越小。

2.银行盈利能力（ROE）。本文用银行的净资产收益率ROE来衡量银行盈利能力，同时本文采用总资产利润率ROA进行稳健性检验。ROA=净利润/资产总计。

3.经济政策不确定性指数（EPU）。本文参考Baker等（2016）[1]构建的经济政策不确定性指数来度量经济政策不确定性。该指数基于香港《南华早报》作为关键词检索平台，利用其对中国经济政策不确定性的关注度推断中国经济主体面临的不确定性[13]。由于该指数是月度数据，本文对其按年度取算术平均值得到年度指数，再参考申宇等（2020）[24]对其取对数处理。该指数越大，说明该年的经济政策不确定性程度越高。同时，本文取月度数据几何平均值[13]的对数值进行稳健性检验。

4.银行层面控制变量。（1）银行规模（SIZE）。按照已有文献的惯用做法对银行总资产取对数值。（2）中间业务收入占比（IBI）。手续费及佣金净收入/营业收入，用以衡量银行的收入结构。（3）权益资产比（EA）。所有者权益合计/资产总计，该变量能综合反映银行的资本结构和财务状况。（4）存款负债比（DAR）。存款总额/负债合计，用该变量来控制银行的负债结构。同时控制银行个体效应（Bank）。

5.宏观层面的控制变量。由于本文使用的经济政策不确定性代理变量EPU不随银行个体变化，如果控制年度效应，会发生年度虚拟变量与EPU 共线性的情况，从而造成本文EPU 系数无法准确估计[25-26][24]。因此，本文没有控制时间效应，并尽可能地通过控制宏观经济变量来解决这一问题，参考李佳（2020）[13]，本文最终选择在宏观层面上控制经济增长、货币供应量以及生产者价格指数。经济增长率，即GDP增长率用（GDP增长指数-100）/100表示，货币供表量M2，用广义货币供应量增速表示，生产者价格指数PPI，增长率用（生产者价格指数-100）/100表示。

6.银行产权性质（State）。本文根据银行产权性质设置虚拟变量。国有大型银行取1，全国性股份制银行取2，其他银行取0。

（二）模型设定

本文构建模型（2）和（3）来分别检验经济政策不确定性对银行风险承担以及盈利能力的影响。模型中sq_EPU 为EPU 的平方项（下同）。当α1和α2都显著且α2＞0 时，说明lnZ 与EPU 的关系是呈正“U”的，即经济政策不确定性对银行风险承担是呈先上升后下降的倒“U”型特征的，假设H1成立。同理，当β1和β2均显著且β2＜0时，说明经济不确定性与银行盈利能力呈先上升后下降的倒“U”型特征，假设H2成立。

为了进一步验证银行风险承担水平在经济政策不确定性作用于银行盈利能力的过程中发挥中介效应，本文在模型（2）和（3）的基础上设计了模型（4）。若γ1、γ2、γ3同时显著，且γ3＞0时，说明风险承担的中介作用成立，且商业银行风险承担对其盈利能力具有正向影响。

为了考察货币供应量在经济政策不确定性作用于银行风险承担与盈利能力时的调节作用，本文分别设计了模型（5）和（6），模型中，为了避免变量间的多重共线性，本文对EPU、sq_EPU以及M2去中心化。我们重点关注λ3、λ4以及μ3、μ4的符号及显著性，如果λ4＜0（与α2的符号相反）且λ3、λ4显著,则说明货币政策对lnZ具有负向调节作用，即货币政策在经济政策不确定性影响银行风险承担过程中起到正向的调节作用，假设H3成立。如果μ4＜0（与β2符号一致）且μ3、μ4显著，则表明货币政策在经济政策不确定性影响银行盈利能力的过程中起到正向调节作用，假设H4成立。

四、实证分析

（一）数据说明与描述性统计

本文以2005—2018年中国商业银行的财务数据为研究样本，在剔除政策性银行、剔除主要变量数据缺失的样本和仅有一年数据的银行后，共得到190家银行的1 213个样本量。银行的财务数据来自CSMAR数据库，宏观经济控制变量数据来自中经网统计数据库，经济政策不确定性指数来自经济政策不确定性网站。为降低极端值的影响，本文对所有连续性变量1%和99%分位点外的数据进行缩尾处理。表1报告了各变量的描述性统计。

表1 主要变量的描述性统计

（二）实证结果

1.经济政策不确定性与银行风险承担

表2中的列（1）和列（2）报告了经济政策不确定性对银行风险承担影响的回归结果。其中列（1）没有加入经济政策不确定性代理变量EPU的平方项，列（2）则加入了平方项。可以看到，在加入平方项后模型显著改进（Δadj_R2=0.013），列（2）中EPU和sq_EPU的系数均在1%的水平上显著，且sq_EPU的系数为正，即EPU与lnZ呈“U”型关系，而lnZ越大，银行风险承担水平越低，因此，经济政策不确定性与银行风险承担呈先上升后下降的倒“U”型关系。根据二次函数拐点计算方法（-b/2a）,可得拐点为-（-5.7081）/（2*0.5570）≈5.124，即EPU=5.124为拐点，这个值正好位于EPU的中位数附近，再求反对数得到经济不确定性指数为168，即当年度经济政策不确定性指数小于168时，经济政策不确定性会增大银行的风险承担，而当年度经济政策不确定性指数超过168时，银行的“自我保险”动机显著增强，银行风险承担不断降低。从而假设H1成立。

表2中列（3）和列（4）报告了经济政策不确定性如何影响银行盈利能力的回归结果。其中列（3）没有加入EPU 的平方项sq_EPU，列（4）加入了sq_EPU。可以看到，在加入平方项后，模型显著改进（Δadj_R2=0.048），而EPU的一次项和二次项均在1%的水平上显著，二次项系数为负，说明经济政策不确定性对银行盈利能力的倒“U”型影响成立。同样，可以算出拐点为EPU≈5.095，再取反对数得到经济政策不确定性指数为163.27，说明当经济不确定性指数小于163.27时，经济政策不确定性会增强银行的盈利能力，而当经济政策不确定性指数大于163.27 时，经济政策不确定性的上升会显著降低银行的盈利能力。从而假设H2 成立。同时，可以看到盈利能力的拐点与风险承担的拐点基本一致，这从某种程度上说明了在经济政策不确定性升高的条件下，银行风险承担与银行盈利能力存在对应关系。

表2中列（2）、列（4）和列（5）的回归结果验证了银行风险承担在经济政策不确定性作用于银行风险承担发挥着中介效应。列（5）中sq_EPU的系数为负，且在1%的水平上显著，lnZ的系数为正，在5%的水平上显著。可以看出，银行风险承担的作用并不总是消极的，银行风险承担的提升有利于增强其盈利能力，由此形成了“经济政策不确定性上升—银行风险承担倒‘U’特征—银行盈利能力倒‘U’特征”的逻辑链条。假设H3成立。

表2 经济政策不确定性与银行风险承担、盈利能力关系的回归结果

（三）稳健性检验

1.替换银行风险承担代理变量lnZ及进行分组回归

参考宋科等（2019）[23]，本文用ROA的滚动三年标准差SdROA对lnZ进行替换。表3中列（1）和列（2）报告了将解释变量进行替换后的回归结果。可以看到，在用SdROA 替换风险承担代理变量lnZ 后，EPU、sq_EPU的系数与lnZ作为被解释变量时相反，因为SdROA越大，表明银行经营波动性越大，银行风险承担水平越大，所以SdROA与EPU呈倒“U”型关系表明经济政策不确定性对银行风险承担的影响呈倒“U”型特征。

在分组回归中，表3中列（3）、列（4）和列（5）则分别按照产权性质的不同对lnZ进行回归，可以看到，无论是大型国有银行还是全国性股份制商业银行、城农商行，其EPU与sq_EPU的系数均在1%的水平上显著，且sq_EPU的系数均为正，且计算拐点后得到State=1（大型国有银行）的拐点为EPU≈5.2109，State=2（股份制商业银行）的拐点为EPU≈5.052，而State=2（城农商行）的拐点为EPU≈5.1332，这都与全样本的拐点较为一致，因此可以看出经济政策不确定性对银行风险承担的倒“U”型特征是稳健的。

表3 对lnZ进行替换变量与分组回归的稳健性检验

2.替换ROE及进行分组回归。

表4中列（1）报告了替换后的回归结果，在用ROA替换净资产收益率ROE后，我们看到EPU与sq_EPU的系数都在1%的水平上显著，sq_EPU的系数为负，再次说明经济政策不确定性对银行盈利能力的影响呈倒“U”型特征。在计算拐点过后，发现银行风险承担的拐点为EPU=5.4，取反对数后得到经济不确定性指数为221.4，而银行盈利能力的拐点5，取反对数后得到经济政策不确定性指数148.4，两者都与没有替换变量前的拐点较为接近。

可以看到EPU、sq_EPU 的系数符号与之前一致，且均在1%的水平上显著，计算拐点后得到EPU=5，与没替换之前较为一致。在分组回归后，可以看到，除了国有大型银行的EPU、sq_EPU系数稍欠显著外，股份制商业银行和城农商行的系数都较为显著。这可能是因为国有大型银行作为国家金融系统重要性银行，对社会责任感更强，在经济政策不确定性升高的条件下，其仍会将资金投放到对社会有益但却风险较大、收益回报周期长的行业或者企业，导致其在风险承担提升的前提下，盈利能力下降，从而经济政策不确定性对大型国有银行的非线性影响可能更不明显。但经过双重稳健性检验在总体样本下仍能支持经济政策不确定对银行盈利能力的倒“U”型影响。因此假设H2依旧成立。

表4 对ROE进行替换变量和分组回归的稳健性检验

3.替换核心解释变量。

参考李佳（2020）[13]，本文用经济政策不确定性指数的月度几何平均值的对数（EPU1）对模型进行稳健性检验。可以看到，表5中列（1）和列（2）验证了经济政策不确定性对银行风险承担的倒“U”型影响，而列（3）和列（4）验证了经济政策不确定性对银行盈利能力的倒“U”型影响。而列（2）、列（4）和列（5）则验证了银行风险承担在经济政策不确定性作用于银行盈利能力中发挥着中介效应，且银行风险承担与银行盈利能力正相关。

4.滞后解释变量

为了控制内生性问题，表6中列（1）和列（2）中对EPU、sq_EPU滞后一期进行回归，在列（3）中对lnZ滞后一期进行回归，所得结论与前文一致。

表5 替换核心解释变量EPU后的回归结果

（四）调节效应检验

表7报告了加入货币政策调节效应后的回归结果，列（1）报告了货币供应量在经济不确定性作用于银行风险承担过程中发挥的调节效应回归结果，可以看到M2 与EPU 交互项的系数在5%的水平上显著，M2 与sq_EPU的交互项系数在5%的水平上显著且为负，与没有加入交互项时的符号相反。参考Luo等（2014）对曲线交互项系数的解释，此结果表明M2 在EPU 作用于lnZ 的过程中发挥着负向调节作用，货币供应量增大，EPU与lnZ的“U”型关系受到显著削弱，即货币供应量在经济政策不确定性作用于银行风险承担的过程中发挥着正向调节作用，假设H4成立。

表7 中列（2）报告了货币政策在经济政策不确定性作用与银行盈利能力时发挥调节作用的回归结果。可以看到，M2与EPU、sq_EPU的交互项均显著，且M2与sq_EPU的交互项的系数为正，与没有加入交互项时的sq_EPU系数符号一致，这说明，货币政策对经济政策不确定性对银行盈利能力的倒“U”型影响有所加强，即货币政策有着正向的调节作用，由此假设H5成立。

表6 滞后核心解释变量后的回归结果

表7 货币政策的调节效应回归结果

五、研究结论与政策建议

本文基于2005—2018年的中国银行财务数据和宏观经济数据，考察了经济政策不确定性对银行风险承担和盈利能力的影响，以及其中存在的作用机理。研究发现：1.银行在面对程度不同的经济政策不确定性时表现出不同的风险态度，即在经济政策不确定性程度较低时，银行表现出“风险寻求”，而当经济政策不确定性达到一定程度时，银行由“风险寻求”转化为“风险规避”，“自我保险”动机增强。经济政策不确定性对银行风险承担的影响呈先上升后下降的倒“U”型特征。2.银行风险承担的影响并不总是消极的，银行的风险承担有利于提高其盈利能力。风险承担在经济政策不确定性作用于银行盈利能力的过程中具有中介效应，从而经济政策不确定性对银行盈利能力的影响均也呈倒“U”型特征。3.在经济政策作用于银行风险承担和盈利能力的过程中，货币政策均发挥着正向的调节效应。

基于以上结论，本文提出如下建议：第一，商业银行在经济政策不确定性升高时应权衡风险与收益，既不应追求盈利而过度承担风险，也不应为了降低风险而过于保守，损害盈利能力。第二，商业银行应提升应对经济政策不确定性的能力，加强对企业的监控，缓解与企业之间的信息不对称，增强风险识别能力，降低信贷投放的风险。第三，政策部门可通过公开或者非公开形式透露政策取向，构建和完善与市场主体的多维沟通渠道，注重与商业银行政策交流，引导市场预期，保持经济政策适度的连续性和一致性，防止因经济政策不确定性较大而抑制产出水平和经济发展。第四，央行在制定货币政策时，应充分考虑经济政策不确定性对商业银行的影响，既要能通过货币投放缓解经济中的流动性风险，又要防止流动性过剩增大了银行的风险偏好，进一步降低银行风险水平，以利于银行的稳健经营。