经济政策不确定性对上市商业银行风险承担的影响研究

Research on the Influence of Economic Policy Uncertainty on the Risk-Taking of Listed Commercial Banks

摘要: 根据2013年至2022年上市商业银行的平衡面板数据，使用经济政策不确定性指数(EPU)作为核心解释变量，分析经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响。研究发现，提高经济政策不确定性会增加商业银行的风险承担水平，尤其是在不同类型的商业银行中存在显著的异质性。对国有商业银行的影响最大，其次是全国性的股份制商业银行和城市商业银行，农村商业银行受到的影响是最小的；商业银行的资本充足率(CAR)对商业银行风险承担有显著的负向关系；宏观层面的因素会影响商业银行的风险承担；商业银行自身的因素也会影响其风险承担。进一步研究发现，商业银行的总资产收益率(ROA)在经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响中发挥了中介作用。商业银行是我国金融的重要组成部分，在加强金融监管，要牢牢守住不发生系统性风险红线的背景下，研究经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响，为国家政策制定和商业银行风险管理提供一定的参考和建议。

Abstract: Based on the balance sheet data of listed commercial banks from 2013 to 2022, this paper uses the Economic Policy Uncertainty Index (EPU) as the core explanatory variable to analyze the mechanism and effect of economic policy uncertainty on commercial banks’ risk taking. The research shows that increasing the uncertainty of economic policy will increase the risk-taking level of commercial banks, especially there is significant heterogeneity in different types of commercial banks. It has the greatest impact on state-owned commercial banks, followed by national joint-stock commercial banks and city commercial banks, and rural commercial banks have the least impact; The capital adequacy ratio (CAR) of commercial banks has a significant negative relationship with the risk-taking of commercial banks. Macro-level factors will affect the risk-taking of business impact; Commercial banks’ own factors will also affect risk taking. Further research shows that return on total assets (ROA) of commercial banks plays an intermediary role in the impact of economic policy uncertainty on commercial banks’ risk taking. Commercial banks are an important part of China’s finance. Under the background of strengthening financial supervision and keeping the red line of systematic risk firmly, this paper studies the influence of economic policy uncertainty on commercial banks’ risk taking, and provides some reference and suggestions for national policy formulation and commercial banks’ risk management.

1. 引言

改革开放以来，我国经济高速发展，如今我国正处于从高速发展向高质量发展的转型阶段。近些年来，随着金融危机的爆发，新冠疫情的冲击，各种地缘政治冲突的发生，全球经济发展都呈现疲软状态，“黑天鹅”事件时有发生，导致金融脆弱性上升。国家为应对宏观经济变化，频繁调整经济政策，在有效缓解经济衰退和促进经济高质量发展的同时，也给市场带来了一些经济波动，引发了公众对于政策变动的担忧，影响了企业和个人的投资决策和消费信心，给经济发展带来了一定的负面效果，对于如何最大化经济政策的积极作用的研究意义重大。

相较于发达国家，当前我国的金融市场还有待加强，我国仍然是以间接融资为主的金融体系，商业银行作为信贷配置和资金融通的中介和金融市场的参与者，不仅影响宏观经济发展，而且影响个人和企业的投融资决策，在经济发展中扮演了举足轻重的地位，其稳健运行至关重要。因此，在经济政策频繁变动的背景下，研究经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响，对于如何降低商业银行风险，防范化解系统性风险有着重大的理论和现实意义。

本文以上市商业银行的2013~2022年的财务数据为样本，运用固定效应实证分析了经济政策不确定性对于商业银行的风险承担的影响，完善了经济不确定性对银行风险承担的影响机制和路径，有助于政策制定以及完善商业银行的风险管理。

2. 文献综述

2.1. 经济政策不确定性

谢斐(2021)认为经济政策是国家调控经济发展的重要手段，目的是促进经济平稳高质量发展，若政府频繁调整经济政策，便使市场参与主体产生不确定性预期，经济政策不确定性具有不透明性、无法预测性和模糊性特征，加之金融市场的复杂性[1]。Baker (2016)认为经济政策不确定性提高会阻碍企业投资，增加失业率，同时会提高通货膨胀率，导致经济增长缓慢[2]。Panousi and Papanikolaou (2012)研究发现，经济政策不确定性的增加会提高企业融资成本，企业决策者更倾向于风险规避，减少投资[3]。Pástor and Veronesi (2013)认为经济政策不确定性会加重信息不对称，加大了金融市场资产价格波动性，使收益曲线变得更加陡峭[4]。Gulen & Ion (2015)指出经济政策不确定性是政策部门进行经济政策调整时产生的不确定性，包含所有与经济环境、经济发展相关的不确定性[5]。

2.2. 经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响

Quagliariello (2009)研究表明，经济政策不确定性的增加会对商业银行经营带来严重冲击，导致商业银行信用风险增加[6]。Chi and Li (2016)研究表明经济政策不确定性的增加会提高商业银行信用风险和经营风险，提高风险承担水平[7]。Alfaro (2016)在研究中发现，经济政策不确定性冲击削弱企业的投资意愿和雇佣意愿，并且经济中的金融摩擦会对该效应进行一定程度的放大[8]。Delis & Koureta (2011)研究表明商业银行规模越大，其投资范围越广，风险越分散，导致其面对的风险承担反而更小[9]。郝威亚等(2017)研究发现，经济政策不确定性增加会造成居民和企业减少投资，增加银行储蓄，提高了银行净流动性头寸，银行的贷款意愿和投资意愿增加，从而导致风险承担水平提高[10]。蒋海和黄敏(2017)实证研究表明商业银行的负债结构显著影响商业银行的风险，商业银行的资本充足率具有门槛效应，当资本充足率超过一定门槛值，其风险承担水平将会对负债结构的变动更加敏感[11]。蒋腾(2018)实证研究表明经济环境不确定性提高时，企业的外部借款动机会减弱，同时企业投资收到的未来现金流不确定性增大，违约风险和信用风险升高，商业银行基于信息不对称的原因倾向于缩减信贷，降低其风险承担[12]。顾海峰和于家珺(2019)认为经济政策不确定性上升会降低商业银行主动风险承担，但会增加商业银行的被动风险承担及破产风险[13]。何国华(2020) 研究表明经济政策不确定性冲击削弱了宽松货币政策下商业银行业的整体风险承担水平和信贷增速，异质性检验显示国有商业银行在经济政策不确定性越高的情况下更倾向于承担风险[14]。当经济政策不确定时，银行的盈利水平受到各种影响，在存贷利差的情况下，银行为了追逐盈利可能会冒险，从而会增加银行的风险承担。

3. 理论分析

3.1. 经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响作用分析

经济政策不确定性的提高，降低了商业银行的风险识别能力，可能导致商业银行不能准确评估贷款企业未来的盈利能力和偿债能力，从而将资金投向可能产生不良贷款的个体。不确定的经济环境也会使企业的发展受到影响，增加经营成本，不能准确评估投资项目的预期收益，且为了得到银行的贷款资金，倾向于披露乐观的数据，干扰银行的判断，增加银行的不良贷款。因此提出研究假设一：

H1：经济政策不确定性会提高商业银行风险的风险承担水平。

3.2. 经济政策不确定性对商业银行风险承担水平的异质性影响分析

按照规模和分布范围可将商业银行分为国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行。不同性质的银行由于规模不同、分布区域范围不同、业务范围差异，面对不确定的经济环境，所受到的影响也会不同。国有大行和股份制商业银行经营业务范围广，经济政策的调整都会影响其经营，因此经济政策不确定性对其影响大，而城市商业银行和农村商业银行的经营范围和业务相对较小，所受的影响应该也较小，因此提出研究假设二：

H2：经济政策不确定性对不同性质的商业银行风险承担的影响具有异质性。

3.3. 经济政策不确定性对商业银行风险承担的机制分析

经济政策不确定性直接影响经济发展，不确定的经济环境影响企业和个体的投融资决策，面对不确定的环境，企业和个人倾向于降低贷款需求，从而减少了银行的收益，为了获取盈利，减少存贷利差，银行不得不提高风险承担，降低贷款资格水平，向一些信誉中下的企业和个人放贷，同时提高贷款定价以弥补承担的风险，加大了贷款人的违约风险，从而减少了银行的盈利水平，增加了风险承担。据此提出研究假设三：

H3：商业银行盈利水平在经济政策不确定性对银行风险承担的影响中发挥了中介作用。

3.4. 宏观经济状况对商业银行的风险承担影响分析

在经济发展良好的阶段，企业和个人的投融资需求增加，且能更好地利用贷款投资获利，增加了银行的信贷规模，且减少了不良贷款，降低银行的风险承担水平，因此提出研究假设四：

H4：良好的宏观经济状况会降低商业银行的风险承担水平。

4. 研究设计

4.1. 样本的选择和数据来源

本文使用的数据包括银行微观层面的各种财务数据以及宏观经济方面的数据，在本研究中选取了2013年至2022年间上市商业银行的财务报表数据作为分析基础。这些数据经由双重渠道精心收集：一是国泰安数据库(CSMAR)的专业资源，二是直接从各商业银行发布的年度报告中提取，并随后进行了细致的整理与必要的数据补充，以确保数据的全面性和精确性。至于宏观经济变量的数据，则直接源自国家统计局的官方网站，确保了数据的权威性和时效性。对于关键的经济政策不确定性指标(EPU)，本研究采纳了Baker等人(2016) [2]构建的方法，他们依据《南华早报》的内容编制了反映中国经济政策不确定性的指数，同时参考了美国的相应指数。通过对这两个指数实施算术平均处理，并进一步对结果进行对数转换，以此增强指标的可比性和分析的有效性。这样的处理旨在更细腻地捕捉和量化经济政策不确定性对商业银行运营环境的影响作用。

4.2. 变量的定义和说明

4.2.1. 被解释变量

银行风险承担(Risk)。现有的研究常用的银行风险承担衡量指标有Z指数衡量商业银行的破产风险，杨望(2019)认为Z指数越小，银行经营状况的稳定性越差，承担的风险及破产风险越大[15]。也有学者用股票收益率方差和系数来度量银行风险承担指数以及不良贷款率、预期违约概率等，由于我国商业银行破产的概率微乎其微，而股票市场过于复杂，结合数据的可获得性，本文选取不良贷款率(NPL)作为衡量商业银行的风险承担水平。

4.2.2. 核心解释变量

经济政策不确定性指数。本文选取的经济政策不确定性指数主要是由Baker等人[2]通过统计中国香港《南华早报》中有关经济政策不确定性的关键字在报道中出现的频数合成得到，由于该指数是月度数据，因此本文利用月度数据的算术平均数作为年度经济政策不确定性指数并取对数。

4.2.3. 中介变量

商业银行的盈利水平，以商业银行年度总资产收益率(ROA)作为盈利水平的代理变量。

4.2.4. 控制变量

基于以往已有的文献，本文从银行微观个体层面选取控制变量，考虑到资产规模(SIZE)对银行的重要性，选用银行总资产的自然对数作为代理变量，以此量化银行的经营资源和盈利能力。资产规模不仅是银行实力的直接反映，而且在经济不确定性加剧的环境下，较大规模的银行往往展现出更强的风险抵御能力，得益于其更为多元化的资产组合和更广泛的收入来源。其次，采用资本充足率(CAR)来衡量银行的资本实力与流动性状况。资本充足率高意味着银行拥有较厚的资本缓冲，能够在面临经济波动或信贷损失时，更好地保护存款人利益并维持稳健运营。此比率的提升直接关联到银行体系的稳定性和对外部冲击的吸收能力，是评判银行抗风险能力强弱的关键标准之一。通过这些指标的综合分析，本研究力图深入探讨经济政策不确定性背景下，银行风险承担行为的变化模式及其对银行系统稳定性的影响。以净息差(NIM)和成本收入比(CIR)衡量银行通过信贷盈利的能力。以非利息收入占比衡量银行中间业务的能力。

由于银行风险承担不仅与自身经营能力有关，而且受到外部宏观经济的影响，在宏观经济层面，本研究关注以下几个关键指标：名义GDP增长率，以评估经济体的整体扩张速度；广义货币供应量(M2)的增速，用以洞察市场流动性的变化及货币政策的宽松或紧缩趋势；以及银行业景气度指数，该指数能够综合反映银行业的整体运行状况和信心水平。银行业景气指数是按季度统计和发布的，因此以季度的算术平均值，算出年度的银行业景度气指数。变量的定义和说明如下表1所示：

Table 1. Definition and explanation of variables

表1. 变量定义及说明

变量类型	变量名称	变量符号	变量说明
被解释变量	不良贷款率	NPL	不良贷款率
核心解释变量	经济政策不确定性	EPU	年度均值取对数
中介变量	总资产收益率	ROA	衡量盈利水平
	资产规模	SIZE	总资产取对数
	资本充足率	CAR	资本充足率
	净息差	NIM	非利息收入/总收入
控制变量	成本收入比	CIR	成本/收入
	国内生产总值增长率	GDP	GDP增长率
	广义货币供应量增速	M2	货币供应增长率
	银行业景气度指数	BANKPI	商务数据中心发布的指数

4.3. 实证模型的构建

4.3.1. 基准模型

为了检验经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响，本文采用固定效应模型，构建面板回归模型如下：

${\text{NPL}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{EPU}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{control}}_{i,t}+{\alpha }_i+{\epsilon }_{i,t}$ (1)

其中，${\text{NPL}}_{i,t}$ 是被解释变量，即银行风险承担，${\beta }_0$ 为截距项，${\text{EPU}}_{i,t}$ 为经济政策不确定性指数，${\text{control}}_{i,t}$ 是控制变量，${\alpha }_i$ 为个体固定效应，${\epsilon }_{i,t}$ 为随机误差项，i为个体，t为时间。

4.3.2. 作用机制模型构建

本文重点关注商业银行总资产收益率是否在经济政策不确定性对风险承担的影响中起到了中介作用，即验证“经济不确定性增加–商业银行收益率下降–商业银行风险承担提高”这一机制是否存在。构建模型如下：

${\text{ROA}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{EPU}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{control}}_{i,t}+{\alpha }_i+{\epsilon }_{i,t}$ (2)

${\text{NPL}}_{i,t}={\beta }_0+{\beta }_1{\text{EPU}}_{i,t}+{\beta }_2{\text{ROA}}_{i,t}+{\beta }_3{\text{control}}_{i,t}+{\alpha }_i+{\epsilon }_{i,t}$ (3)

4.4. 描述性统计

对所有的变量进行描述性统计，了解一下数据的集中趋势和变异程度，结果如下表2所示，可以看到，NPL的最大值为2.9，最小值为0.39，均值为1.348，不良贷款率总体还是比较小的，这可能是我国商业银行比较注重风险管理，ROA的最大值是1.757，最小值为0.42，均值为0.929，方差为0.22，可见，我国上市商业银行的总资产收益率还是比较集中，由于商业银行规模总资产规模较大，总资产收益率偏低。

Table 2. Descriptive statistic

表2. 描述性统计

Variable	Obs	Mean	Std. Dev.	Min	Max
NPL	420	1.348	0.396	0.39	2.9
NIM	420	2.347	0.5	1.25	4.464
CAR	420	13.473	1.654	8.84	19.26
CIR	420	30.688	5.916	18.93	66.47
NII	420	20.286	10.132	−14.624	51.09
ROA	420	0.929	0.22	0.42	1.757
BANKPI	420	68.46	4.408	60.5	77.9
GDP	420	6.22	1.922	2.2	8.4
M2	420	10.62	1.995	8.1	13.6
SIZE	420	9.276	1.724	6.406	12.889
EPU1	420	5.878	0.69	4.735	6.674
EPU2	420	4.967	0.295	4.497	5.651

4.5. 相关性检验

相关性分析是研究两个或多个变量间相关性的统计分析方法，为了检验本文所选变量之间是否存在多重共线性，对所选取的变量进行了相关性检验，结果如表3所示，可以发现绝大多数都在0.5以下并在1%的水平下显著，说明变量之间不存在多重共线性问题，可以进行回归分析。

Table 3. Correlation test of variables

表3. 变量的相关性检验

Variables	(1)	(2)	(3)	(4)	(5)	(6)	(7)	(8)	(9)	(10)
(1) NPL	1.000
(2) EPU1	0.168^*	1.000
	(0.001)
(3) NIM	−0.052	−0.550^*	1.000
	(0.287)	(0.000)
(4) CAR	0.081	0.478^*	−0.198^*	1.000
	(0.098)	(0.000)	(0.000)
(5) CIR	−0.147^*	−0.171^*	0.244^*	−0.101^*	1.000
	(0.003)	(0.000)	(0.000)	(0.039)
(6) NII	0.058	0.393^*	−0.598^*	0.110^*	−0.301^*	1.000
	(0.238)	(0.000)	(0.000)	(0.025)	(0.000)
(7) SIZE	−0.028	0.191^*	−0.395^*	0.123^*	−0.147^*	0.623^*	1.000
	(0.568)	(0.000)	(0.000)	(0.012)	(0.002)	(0.000)
(8) GDP	−0.027	−0.609^*	0.261^*	−0.243^*	0.109^*	−0.148^*	−0.113^*	1.000
	(0.575)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.026)	(0.002)	(0.020)
(9) M2	−0.215^*	−0.673^*	0.441^*	−0.371^*	0.104^*	−0.325^*	−0.122^*	0.034	1.000
	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.000)	(0.032)	(0.000)	(0.012)	(0.482)
(10) BANKPI	−0.327^*	−0.253^*	0.165^*	−0.068	0.096^*	−0.104^*	−0.062	0.270^*	−0.033	1.000
	(0.000)	(0.000)	(0.001)	(0.162)	(0.048)	(0.033)	(0.202)	(0.000)	(0.494)

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

5. 实证结果与分析

5.1. 基准模型回归

通过StataSE15进行回归分析，其结果如表4所示。第(1)列是没有加入控变量，经济政策不确定性的系数为正，且在1%的水平上显著，说明经济政策不确定性的提高确实会增加商业银行的风险承担水平。

第(2)列加入了控制变量，经济政策不确定性对商业银行的风险承担影响依然显著，在银行微观层面，资本充足率和银行资产规模的系数显著为负，说明随着银行资本充足率的提高和银行规模的扩大，银行的风险承担水平会降低。原因如下：资本充足率高的商业银行，发生流动性危机的可能性低，发生意外突发事件时，能安然处理，风险承担低；随着银行资产规模的扩大，银行有更多的选择权和投资机会，多元化的投资组合，充分分散风险，因此也会降低商业银行的风险承担水平。在宏观层面，广义货币供应量增速和银行业景气度的系数为负，且在1%的水平上显著，说明良好的宏观经济环境会降低商业银行的风险承担，原因如下：宽松的货币政策促使银行扩大信贷规模，降低利率，促进了经济的发展，降低失业率，使银行能获得更多的利润，降低了商业银行的风险承担；银行业景气度指数反映的是银行业的变化情况，银行业景气度越高，说明当前经济环境好，在此状态下经营，商业银行的风险会降低。

基于以上分析，验证了H1：经济政策不确定性会提高商业银行风险的风险承担水平；H4：良好的宏观经济状况会降低商业银行的风险承担水平。

Table 4. Empirical regression results

表4. 实证回归结果

	(1)	(2)
	NPL	NPL
EPU1	0.096^***	0.144^***
	(4.413)	(5.274)
NIM		0.019
		(0.343)
CAR		−0.136^**
		(−2.274)
CIR		−0.000
		(−0.003)
NII		0.003
		(1.243)
SIZE		−0.462^***
		(−5.356)
GDP		0.004
		(0.371)
M2		−0.058^***
		(−4.967)
BANKPI		−0.036^***
		(−11.453)
_cons	0.781^***	7.761^***
	(6.041)	(9.132)
N	420	420
R^2	0.049	0.352
F	19.473	32.289

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

5.2. 稳健性检验

考虑到内生性问题，借鉴顾夏铭(2018)等人的做法，以美国的经济政策不确定性指数(EPU2)作为中国经济不确定性指数的工具变量[16]。回归结果如下表5所示，在使用工具变量后，核心解释变量估计结果与前文保持一致，说明结果是稳健的。

Table 5. Robustness test

表5. 稳健性检验

	(1)	(2)
	EPU2	EPU2
NPL	0.036^***	0.054^***
	(2.589)	(2.945)
NIM		−0.020
		(−0.671)
CAR		0.029^***
		(4.002)
CIR		−0.009^***
		(−2.960)
NII		−0.000
		(−0.182)
SIZE		0.272^***
		(6.750)
GDP		−0.090^***
		(−19.572)
BANKPI		0.022^***
		(11.054)
_cons	4.964^***	1.373^***
	(71.107)	(2.898)
N	420	420
R^2	0.654	0.772
F	23.468	156.447

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

5.3. 异质性分析

为了深入分析经济政策不确定性(EPU)对不同类别商业银行风险承担行为的具体影响及其差异性，本研究依据银行的所有权结构，将样本银行系统性地划分为四大类：第一类是国有商业银行，这类银行通常规模庞大，政府持股比例高，享受国家信用支持；第二类为全国性的股份制商业银行，这类机构股东构成相对多元化，市场化程度较高；第三类涉及城市商业银行，它们在特定城市或区域运营，与地方经济紧密关联；第四类则是农村商业银行，主要服务于农村地区，对农业及农村经济发展起着关键作用。通过这种分类方法，本研究旨在揭示经济政策不确定性如何在不同所有权背景的商业银行中呈现出不同的作用机制和效应强度，从而为精准施策和差异化风险管理提供实证依据，回归结果如表6所示。

Table 6. Heterogeneous regression results

表6. 异质性回归结果

	(1)	(2)	(3)	(4)
变量	国有银行	股份制商业银行	城市商业银行	农村商业银行
	NPL	NPL	NPL	NPL
EPU1	0.7523^***	0.5731^***	0.3203^***	0.2721^**
	(0.19)	(0.13)	(0.06)	(0.11)
NIM	−0.7976^***	−0.0192	−0.1609^**	−0.0348
	(0.28)	(0.15)	(0.07)	(0.10)
CAR	0.1613^***	0.1403^***	0.0300	0.1071^***
	(0.06)	(0.03)	(0.02)	(0.02)
CIR	−0.0209^*	−0.0101	−0.0284^***	0.0124
	(0.01)	(0.01)	(0.01)	(0.01)
NII	0.0206^*	0.0112^**	0.0088^***	0.0152^**
	(0.01)	(0.00)	(0.00)	(0.01)
SIZE	0.3596	1.0237^***	0.9230^***	1.4683^***
	(0.51)	(0.13)	(0.08)	(0.18)
GDP	−0.0695^***	−0.0871^***	−0.0710^***	−0.0609^***
	(0.02)	(0.01)	(0.01)	(0.02)
BANKPI	0.0313^***	0.0295^***	0.0167^***	0.0034
	(0.01)	(0.01)	(0.00)	(0.01)
_cons	−1.5822	−9.0686^***	−2.5133^**	−7.4963^***
	(5.98)	(1.77)	(1.01)	(1.77)
Fixed_Effect
N	60	90	170	100
r2_a	1	1	1	1
r2	0.92	0.94	0.91	0.89
F	65.76	137.04	189.02	83.73

Standard errors in parentheses; ^*p < 0.1, ^**p < 0.05, ^***p < 0.01.

由表可知，国有商业银行受经济政策不确定性的影响最大，农村商业银行受到的影响最小，可能是国有商业银行作为最重要的几家银行，担负着中国经济政策调整的执行者和实施者，最易受到经济政策的冲击，而农村商业银行的经营范围和规模都极小，仅为当地的农业生产等服务，经营状况相对稳定，不易受到经济政策的影响，股份制商业银行和城市商业银行受到的影响次之。因此，验证了研究假设H2：经济政策不确定性对不同性质的商业银行风险承担的影响具有异质性。

5.4. 作用机制检验

前文研究了经济政策不确定性对商业银行风险承担的影响，为了进一步探究经济政策不确定对商业银行风险承担的作用机制，本文试建立银行资产收益率在其中的中介效应，回归结果见表7：第(2)列ROA的系数为−1.167，且在1%的水平上显著，说明ROA在其中起到了中介作用，经济政策不确定性增加通过降低商业银行的资产收益率增加了风险承担水平。原因如下：在经济政策不确定性的环境中，个人和企业找不到好的投资项目，倾向于较少借贷，从而导致商业银行的借贷收入减少，从而降低了资产收益率，同时银行为了减少存贷利差，从而可能从事一些风险较高的投资，从而坏账增多，收益减少，增加了风险承担。因此经济政策不确定性增加–资产收益率下降–增加了风险承担，验证了研究假设H3：商业银行盈利水平在经济政策不确定性对银行风险承担的影响中发挥了中介作用。

Table 7. Mesomeric effect

表7. 中介效应

	(1)	(2)
	ROA	NPL
EPU1	−0.080^***	0.151^***
	(−3.044)	(3.586)
NIM	0.204^***	0.257^***
	(9.122)	(4.897)
CAR	0.007	0.006
	(1.210)	(0.512)
CIR	0.002	0.003
	(1.126)	(0.617)
NII	0.005^***	0.009^***
	(5.007)	(4.044)
SIZE	−0.013	−0.477^***
	(−0.352)	(−6.303)
GDP	0.001	0.006
	(0.288)	(0.582)
M2	0.015^***	−0.041^***
	(3.113)	(−3.899)
BANKPI	0.007^***	−0.028^***
	(5.294)	(−9.782)
ROA		−1.167^***
		(−10.591)
_cons	0.123	7.905^***
	(0.349)	(10.608)
N	420	420
R^2	0.653	0.504
F	77.009	57.321

^***p < 0.01, ^**p < 0.05, ^*p < 0.1.

6. 研究结论和对策建议

6.1. 研究结论

本文通过42家上市商业银行2013~2022年的数据为样本，实证验证了经济政策不确定性对商业银行的影响，结果表明，经济政策不确定性增加会提高商业银行的风险承担水平，且对不同性质的银行影响程度不同，银行微观层面的因素会影响风险承担水平，商业银行总资产收益率在其中发挥了部分中介作用。

6.2. 对策建议

基于前文的分析，本文提出如下对策建议：第一，政府制定经济政策时，不要过于频繁，要尽可能保持平稳性和持续性，同时要尽力做好经济政策的解读和宣传工作，使社会公众和企业能做出合理的预期和政策反映，在发挥经济政策积极作用的同时尽可能降低负面效果；第二，银行应完善自身的风险管理体系，要将经济政策不确定这一因素考虑在内，要未雨绸缪，在经济政策频繁变动期间，做好风险识别和评估，及时调整经营政策，控制自己的不良贷款率，将风险控制在可承受的范围内。第三，建立有效的风险管理体系，包括评估和监控信用风险、市场风险和操作风险。采用先进的风险评估模型和技术，及时识别和应对潜在风险；第四，保持足够的资本储备：确保商业银行拥有足够的资本储备，以应对不良资产和市场波动带来的损失，这可以通过符合监管要求的资本充足率和应急资本计划来实现；第五，建立有效的流动性管理机制，确保商业银行在面临市场流动性紧张时能够有效应对，避免流动性风险对业务运作的不利影响。