2008年，全球金融危机的爆发对世界各国都造成了严重的冲击。为了实现社会稳定和社会经济发展等目标，政府会通过出台诸如货币政策、财政政策等一系列政策来调节引导参与者的经济决策和行为模式以应对金融危机。危机过后，中国也面临宏观经济低迷、失业率上升、消费萎靡等问题。为了刺激实体经济增长，保持经济稳定，保证市场资金流动性，中国政府根据不同的经济状况出台相应的货币政策。然而，经济状况的多变也导致政府出台政策的难度提高，政策的指向性与强度的不明确以及经济政策本身的特点都容易导致高水平的经济政策不确定性(economic policy uncertainty，EPU)。面对高水平的政策不确定性时，市场参与者们势必要不断调整企业的经营策略来应对政府可能的各种政策。

相对于一般企业，商业银行在中国一直处于金融系统的核心地位，其最基本的职能是信用中介，即通过收集公众存款并向个人、企业和政府发放贷款，以帮助实体经济发展、投资与资本输出，从而为经济稳定增长作出贡献。银行作为政府与实体经济间的沟通桥梁，是政府各种经济政策的传导通道，商业银行的信贷决策行为对于经济发展有重要影响，起到调节经济的重要作用。因此，在高水平的经济政策不确定性的背景下，商业银行的信贷风险与信贷增长这两个重要的信贷行为指标会有怎样的表现？不同类型的商业银行是否会表现出不一样的特征？在不同的银行业景气度下，经济政策不确定性对银行信贷决策的影响是否有所不同？考察这些问题，有助于帮助研究人员进一步了解商业银行信贷环境的宏观影响因素，对研究银行的风险管理有重要意义。同时，本研究对于政府的政策制定、监管部门的监督体系和程序制定以及商业银行自身如何应对金融环境变化，降低信贷风险和提高业绩等各个方面都有着重要指导作用。

本研究可能的贡献包括：第一，扩展了关于经济政策不确定性对我国商业银行信贷行为影响机制的文献，深化了银行管理者和研究人员对商业银行信贷宏观及微观环境的认识。第二，考察了银行业景气度在经济政策不确定性对信贷环境作用机制中的调节效应。第三，探讨了银行异质性影响，有助于政府在制定政策时考虑对不同银行的影响，也有助于不同银行更有效地应对政策变化带来的风险。

一、文献综述

政府发布的一些经济政策具有不透明、不可预测、模糊且频繁变化的特点，这使商业活动的市场参与者感到对货币、交易、监管等方面难以预测，导致企业业务发生恶化或银行的信贷资源分配不当，最终对经济稳定产生不确定性的冲击。我们把这种不确定性视为经济政策不确定性。政策不确定性的急剧增加引起了全球各地研究人员的注意。Baker等^[1]开发了一种获取EPU指数的方法，自从该方法开发以来，分析经济政策不确定性对银行及实体企业行为影响的研究快速发展。

在宏观层面，经济政策不确定性对经济发展有着广泛的影响。经济政策不确定性的上升可能损害了宏观经济的表现，造成更大的股价波动。经济政策不确定性上升还与金融和基础设施建设等政策敏感部门的投资和就业减少有关^[1]，而且经济政策不确定性冲击对失业波动的贡献在商业周期频率上明显更大^[2]。此外，高水平的政策不确定性与增长前景的疲软有关。经济政策不确定性的上升还会影响收益率曲线，造成资产市场和期权市场的波动更加明显^①。

① ULRICH M. Economic policy uncertainty and asset price volatility[J].Columbia business school working Paper, 2012.

在微观层面，经济政策不确定性会增加消息不对称性，导致企业风险承担能力减弱，抑制银行流动性创造等。

经济政策不确定性是企业信息环境和管理者自愿披露决定的重要组成部分^[3]。经济政策不确定性的上升会显著影响企业开展业务的环境，可能会促使经理们改变其公司的行动方针，如改变公司的并购策略^[4]。Panousi等^[5]指出，融资成本以及高层管理者之间的风险厌恶在高水平的经济政策不确定性下会增加，从而抑制企业对外投资的规模，因而公司倾向于持有更多的现金^[6]。此外，经济政策不确定性上升对投资的抑制影响对于更加依赖政府公共支出投资的公司更为显著^[7]，对投资不可逆性程度高、学习速度慢、机构持股比例较低、所有权集中较高的公司的压抑影响更加明显^[8]。中国经济政策不确定性上升将导致股市总回报下降^[9]。

我国关于经济政策不确定性对银行这一关键机构的影响的研究还比较少。目前的研究发现，经济政策的不确定性提高增加了银行收益和现金流的波动，导致银行收益不透明度同向增加^[10]。田国强等^[11]的研究表明，经济政策不确定性会通过贷款损失准备金显著抑制银行流动性创造，并且对规模较小、资本充足率较低、市场势力较弱以及区域性的银行流动性创造的负向影响更为显著。许多研究集中于贷款渠道，他们发现经济政策不确定性对银行贷款的增长有着显著的负面影响，且最终会对经济造成影响，但在一定的审慎制度下这种情况会有所缓解^[12-15]。还有一些学者研究银行的重要项目贷款损失准备金与经济政策不确定之间的关系，结果表明，基于盈余管理动机，银行管理者会在经济政策不确定性高时多计提贷款损失准备金，向外界传递银行稳健的信号^[15-19]。

在银行信贷行为研究中，与银行的信用风险和贷款增长有关的各种因素是银行方面研究人员非常关心的课题。而商业银行的信贷风险和贷款决策则由各种因素共同决定。有研究表明，不良贷款率是表现银行信用风险的重要指标之一，其会受到各种宏观因素的影响。特别是在过去十年中，实际GDP增长是不良贷款比率的主要驱动因素^[20]，因此，全球经济活动的下降仍然是影响银行资产质量的最重要因素。同时，不良贷款率也会受到如市场结构等与银行相关因素的影响^[21]。不同类型的股东所持股份比例会显著影响商业银行的风险管理、贷款决策和经营绩效^[22]。关联方贷款对于商业银行内薪酬激励的有效性有削弱作用^[23]，多样化可以降低银行信贷风险，但对改善绩效没有贡献^[24]。张健华等^[25]研究发现，法律保护水平的提高有利于提高中国商业银行贷款规模。钱先航等^[26]的研究表明，信用环境的完善有助于降低贷款审核要求、定价、不良贷款并提高银行绩效。Berger等^①认为，银行囤积流动性以保护自己，让自己保留更多的现金和其他流动资产，并可能在高不确定时期向公司和家庭提供更少的信贷。

① BERGER A, GUEDHAMI O, KIM H, LI X. Economic policy uncertainty and bank liquidity hoarding[J].Journal of financial intermediation，2020, 100893.

二、理论分析与研究假设

商业银行是经济体系的重要成员，其受到经济政策的影响，并会将这些影响通过信贷活动作用于实体企业。因此，作为一个影响经济活动参与者的变量，经济政策不确定性预计会影响商业银行的行为。

经济政策不确定性可能会直接作用于商业银行，因为银行的商业行为常常会受到宏观政策的影响。银行是市场参与者，而且管理者经常会根据宏观政策来调整借贷决策的方向。企业的发展需要依靠银行的信贷资源的支持，但是银行的资金没办法总是满足所有企业在所有阶段对资金的需求量。因此，银行在日常的信贷决策中，通常需要对企业客户进行一定的筛选，以寻求找到具有最佳资质、最有发展潜力和最有价值的企业来分配现有的资金资源。此时，政府出台的宏观经济政策对银行的客户选择具有一定的指导作用。监管机构会出台、使用并调整不同的经济政策，以便有效密集地将资源用于发展其计划重点支持的行业或具体的企业，从而促进经济发展。作为拥有最多的经济发展资金的银行，在决策执行过程中会不可避免地受到宏观经济政策的影响。但是，政策如果变化过于频繁或者变化过大，会使银行经理人在对监管机构想要支持的行业判断上出现困难，最终导致没办法得出哪些企业具有最高价值或最有发展潜力的准确答案，有可能会出现将稀缺珍贵的资金分配给前景较差的行业或企业客户的情况，甚至造成银行不良贷款的上涨。因此，经济政策不确定性的上升可以直接增加商业银行的信贷风险。

关于经济政策不确定性与商业银行信贷风险之间的关系，Chi等^[27]研究发现，经济政策不确定性增加了商业银行的信贷风险，并导致了贷款规模的下降；而财务深度缓和了经济政策不确定性对信贷风险的不利影响，却加强了其对贷款决策的影响。顾海峰等^[28]发现经济政策不确定性上升对银行的主动风险承担水平有消极影响，对银行的被动风险承担和破产风险却有加剧作用。

此外，经济政策不确定性也会通过对企业的影响来间接影响银行。企业在需要资金帮助的时候通常会寻求银行的融资，经济政策不确定性的上升可能使一些企业的经营状况恶化，甚至导致其无法偿还银行的贷款，致使银行的不良贷款规模的扩大，进而影响银行的经营业绩。具体来说，高水平的经济政策不确定性会促使企业增加现金持有^[3]，减少投资^[29]。然而，如果经济政策不确定性激增，企业的保守策略将无法应对随之而来的各种经营风险，经营业绩恶化，最终导致银行的信用风险溢出。

根据上述分析，经济政策不确定性会通过直接和间接两种渠道对银行的信用风险产生影响，因此，我们提出假设H1：

H1:经济政策不确定性越高，银行的信用风险就越高。

通常，较高水平的经济政策不确定性与经济衰退和疲弱的复苏有关，即经济政策不确定性减缓了复苏。金融机构的摩擦通过触发信贷条件下的内生收缩对实体经济的不确定性冲击传播可能产生放大效应。Barraza等^[30]研究表明银行收缩商业信贷供应是对外源性的经济政策不确定性增加的应对，主要表现为两种形式：限制其现货资金的供应和减少流动性保险的提供，减少新的信贷额度的数量。银行在面对日益增长的不确定性时有动机保持资金流动性^[31]。较高的经济政策不确定性会降低新信贷申请的接受概率^[32]，对新贷款业务的标准和数量也有所影响。随着经济政策不确定性的上升，企业的投资意愿降低，对资金的需求相应减少。商业银行作为企业的主要资金来源，对企业和个人用户的贷款规模增长将会随之减缓。此外，银行在信贷风险增加时，会采取各种措施降低信用风险和整体经营风险。商业银行会评估信贷申请人所在行业的发展前景和其自身的发展潜力，而经济政策不确定性可能会干扰这些判断，因此银行可能通过减少贷款规模来管理风险。最终，经济政策不确定性的升高使银行贷款规模下降并导致银行的估值下降^[14]。

因此，根据上述分析，我们提出假设H2：

H2:经济政策不确定性越高，银行的信贷增长就越慢。

关于银行业景气度，顾海峰等^[28]研究发现，银行业景气度的提升会抑制经济政策不确定性对商业银行风险承担能力的影响。银行业景气指数是通过调查全国银行家对本行本季经营状况相对上季变化情况的感受，反映银行家对银行总体经营状况的判断，同时映射出当季银行业的信贷环境景气度。景气度高时，表明银行家对当前银行信贷环境抱有更积极的态度，可能说明银行目前的贷款融资项目总体发展情势较好，经营管理质量较高。此时，银行的信息生产能力随着经营绩效的提升而增长，使得银行在识别需要融资的企业客户时具有更强的判断力，银行更易获取高品质的贷款项目，提高信贷资金的配置效率，降低了信息不对等的程度，使得银行的信贷资产质量提高，减少不良资产的产生，从而能够弱化经济政策不确定性对银行信用风险的加剧作用。此外，景气度高可能表明银行家当前经济政策环境和银行的经营状况具有正面的判断，银行可能会扩张信贷规模。

因此，根据上述分析，我们提出假设H3：

H3a：银行业景气度越高，经济政策不确定性对银行信用风险的加剧作用越弱；

H3b：银行业景气度越高，经济政策不确定性对银行信贷规模的抑制作用越弱。

三、研究数据与研究设计 (一) 研究数据来源

本研究主要运用经济政策不确定性指数、宏观经济数据和各个银行的财务数据，数据来源于国泰安金融数据库、前瞻数据库和各银行官网，经济政策不确定性指数来自网站Economic Policy uncertainty^①。对于数据库间差异或缺失的数据，回查各银行的年报进行查漏补缺，最后剔除了主要变量缺失的数据，最终得到了2007—2019年111家银行总计940个观测数据。

① http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html。

(二) 变量选取与说明

1.经济政策不确定性

本文选用Davis等^②构建的中国月度经济政策不确定性指数，这一指数也是基于Baker等^[1]的方法根据中国当地报纸关键词开发编制而成。他们使用两家中国报纸——《人民日报》和《光明日报》，对与不确定性相关的概念重新进行了量化，能更加客观地反映我国经济政策的变化情况。为了构建中国的经济政策不确定性指数，他们首先获取每月报纸中至少包含“经济学”“政策”和“不确定性”三个术语中的一个的文章计数，接下来，他们根据同一份报纸和同一月份的文章总数来计算原始的月度经济政策不确定性指数。本文采用经济政策不确定性指数的月度算术平均值取自然对数来衡量当年中国经济政策不确定性的程度。我们还采用了Baker等^[1]构建的经济政策不确定性指数来进行稳健性检验。

② DAVIS S, LIU D Q, SHENG X G. Economic policy uncertainty in China since 1949: the view from mainland newspapers[EB/OL].http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html, 2019.

2.被解释变量

为了探讨经济政策不确定性对银行信用风险的影响，我们使用不良贷款率(NPL)作为被解释变量^[27]，它等于次级贷款、可疑贷款和损失贷款的总和与贷款总额的比值。接下来为了检验经济政策不确定性对银行贷款规模增长的影响，我们使用信贷增长作为因变量^[33]，即总贷款增长率(LGR)，它等于本年贷款增长与年初贷款余额的比值。

(三) 模型构建

为分析经济政策不确定性对信用风险的影响，参考Karadima等^[34]和Beck等^[20]的研究，构建基准模型(1)：

$ \mathrm{NPL}_{i t}=\alpha_{0}+\alpha_{1} \mathrm{EPU}_{t}+\alpha_{2} \Delta \mathrm{GDP}_{t}+\alpha_{3} \mathrm{INFLATION}_{t}+\alpha_{4} \Delta M_{t}+\alpha_{5} \mathrm{LDR}_{i t}+\alpha_{6} \mathrm{LGR}_{i t}+\varepsilon_{i t} $

(1)

其中，被解释变量NPL_it为信用风险，用不良贷款率来表示；核心解释变量EPU_it为经济政策不确定性指数；α₀~α₆为回归系数，特别关注系数α₁代表的经济政策不确定性对银行信用风险的影响程度；ε_it为误差项。宏观层面控制变量有年度国民生产总值增长率ΔGDP_t、通货膨胀率INFLATION_t、货币供应量的增长率ΔM_t。银行层面控制变量有贷存比LDR_it(期末总净贷款与期末总存款的比值)、总贷款增长率LGR_it。需要特别说明的是，经济政策不确定性指数是时间序列变量，若在回归时控制时间固定效应会引起多重共线性问题，造成经济政策不确定性对银行信贷行为的作用与时间虚拟变量的相互抵消，经济政策不确定性指数的系数将无法估计，因此在本文没有控制时间固定效应，而是通过控制宏观层面的变量来代替时间效应。

为分析经济政策不确定性对商业银行信贷规模增长的影响，参考Danisman等^[33]和刘阳等^[35]的研究，构建基准模型(2)：

$ \begin{aligned} \mathrm{LGR}_{i t}=& \gamma_{0}+\beta_{1} \mathrm{EPU}_{t}+\beta_{2} \Delta \mathrm{GDP}_{t}+\beta_{3} \mathrm{INFLATION}_{t}+\beta_{4} \Delta M_{2}+\beta_{5} \mathrm{LAR}_{i t}+\beta_{6} \mathrm{SIZE}_{i t}+\beta_{7} \mathrm{ROA}_{i t}+\\ & \beta_{8} \mathrm{LOAN}_{i t}+\beta_{9} \mathrm{EBTP}_{i t}+\beta_{10} \mathrm{CAR}_{i t}+\varepsilon_{i t} \end{aligned} $

(2)

其中，被解释变量LGR_it是总贷款增长率；β₀~β₁₀为回归系数，特别关注系数β₁代表的经济政策不确定性对银行信贷规模的影响程度；ε_it为误差项。控制变量中，宏观层面控制变量与模型(1)一致。银行层面控制变量有LAR_it，即期末总净贷款与期末总资产的比值；银行规模SIZE_it，用期末总资产的自然对数来衡量；总资产回报率ROA_it，用来衡量银行流动性风险和管理质量；贷款总额与期末总资产的比值LOAN_it；贷款损失准备金及税前利润EBTP_it用计提贷款损失准备金及税前的利润与期初总资产的比值来衡量；资本充足率CAR_it，用来衡量银行抵御风险的水平。

设定如下扩展模型考察银行业景气度的调节影响。

$ \begin{aligned} \mathrm{NPL}_{i t}=& \alpha_{0}+\alpha_{1} \mathrm{EPU}_{t}+\alpha_{2} \mathrm{PSI}_{t}+\alpha_{3} \mathrm{EPU}_{t} \times \mathrm{PSI}_{t}+\alpha_{4} \Delta \mathrm{GDP}_{t}+\alpha_{5} \text { INFLATION }_{t}+\alpha_{6} \Delta M_{t}+\\ & \alpha_{7} \mathrm{LDR}_{i t}+\alpha_{8} \mathrm{LGR}_{i t}+\varepsilon_{i t} \end{aligned} $

(3)

$ \begin{aligned} \mathrm{LGR}_{i t}=& \gamma_{0}+\beta_{1} \mathrm{EPU}_{t}+\beta_{2} \mathrm{PSI}_{t}+\beta_{3} \mathrm{EPU}_{t} \times \mathrm{PSI}_{t}+\beta_{4} \Delta \mathrm{GDP}_{t}+\beta_{5} \mathrm{INFLATION}_{t}+\beta_{6} \Delta M_{t}+\\ & \beta_{7} \mathrm{LAR}_{i t}+\beta_{8} \mathrm{SIZE}_{i t}+\beta_{9} \mathrm{ROA}_{i t}+\beta_{10} \mathrm{LOAN}_{i t}+\beta_{11} \mathrm{EBTP}_{i t}+\beta_{12} \mathrm{CAR}_{i t}+\varepsilon_{i t} \end{aligned} $

(4)

其中，PSI_t为银行业景气度，以当年各季度银行业景气指数的算术平均值除以100测度。模型(3)和(4)考察银行信贷环境景气度的调节效应，是在模型(1)和(2)的基础上加入银行业景气度及经济政策不确定性指数与银行业景气度的交互项形成的。系数α₃和β₃如果显著，则调节效应存在。经济政策不确定性指数对信用风险(信贷规模)的影响系数为α₁+α₃PSI_t(β₁+β₃PSI_t)，交互项系数反映了调节变量每变化一个单位，经济政策不确定性指数对信贷行为影响强度的改变幅度。

(四) 描述性统计

表 1为模型主要变量的描述性统计结果。其中，银行的不良贷款率(NPL)最大值达到了0.139 7，说明银行存在极大的信用风险。总贷款增长率(LGR)的最小值为-0.870 6，最大值达到6.367 3，标准差为0.269 1，可知不同银行的贷款规模扩张速度差异明显。经济政策不确定性指数(EPU)的标准差为0.454 5，表明经济政策不确定具有一定的波动性。银行业景气度(PSI)是用银行业景气指数除以100测度，因此其最小值与最大值显示出景气度存在一定波动。

四、实证结果与分析 (一) 基准模型结果

表 2给出了基准模型(1)和(2)的回归结果。表 2第2列为经济政策不确定性指数对信用风险(NPL)影响的回归结果，经济政策不确定性指数的系数为正，且在1%的水平上显著，表明其他条件一定时，经济政策不确定性指数每上升1%，银行的不良贷款率(NPL)上升0.003%。因此，经济政策不确定性的上升降低了借款人偿还贷款的能力或意愿，进而会导致银行的信用风险上升，假设H1成立。类似地，第3列给出经济政策不确定性指数对信贷规模的影响的回归结果，经济政策不确定性指数的系数为-0.044，经济政策不确定性的上升抑制了银行的信贷增长，这符合我们在假设H2中的预期。具体来说，经济政策不确定性指数系数表明，经济政策不确定性指数每上升1%，贷款增长速度就会下降0.044%。

(二) 稳健性检验

1.经济政策不确定性的其他测定方法

为了减少经济政策不确定性的测量误差，我们使用由Baker等^[1]构建的以中国香港地区《南华早报》为基础的经济政策不确定性指数来进行稳健性检验，结果依然稳健。

2.加入经济政策不确定性的滞后项

考虑到商业银行对经济政策具有一定的滞后反应以及经济政策的持续性，我们将经济政策不确定性的滞后一期的自然对数加入基准模型中来进行稳健性检验分析，回归结果依然稳健。

(三) 异质性分析

根据我国银行类型，将全部样本分为三类：国有大型商业银行(下文简称国有行)、股份制商业银行(下文简称股份行)和城市商业银行(下文简称城商行)，分别分析在不同类型的银行中，经济政策不确定性对商业银行信用风险和信贷增长的影响，结果如表 3所示。

1.经济政策不确定性与信用风险

从表 3可以看出，因变量为不良贷款率(NPL)时，国有行的经济政策不确定性指数的系数并不显著，股份行的经济政策不确定性指数的系数显著但是为负，而城商行的经济政策不确定性指数的系数显著且为正，即经济政策不确定性上升，对国有行信用风险没有明显影响，对股份行信用风险的影响是抑制的，而对城商行信用风险有正向影响。原因很可能是，国有行的政府控股比例较高，受到政府干预的可能性更高，高层的管理人员任命主要由政府安排，在经济政策方面相对于非国有商业银行有着更大的消息不对称性；同时，国有行承担着政治职能和稳定经济的重要职能，国家对国有行还有隐形的信用担保，因此，国有行对经济政策的变化能做出及时甚至是提前的应对，其信用风险不会太受经济政策不确定性的影响。而股份行信用风险表现出的受经济政策不确定性的负向影响，因为股份行在整体规模上更大，资金充足率更高，风险控制系统更加完善，抵御风险的能力更强。经济政策不确定性提高时，经营效率更高、资产负债管理水平更高的股份行会倾向于高盈利的项目，同时对风险高的项目加强监管，从而降低不良贷款率。

2.经济政策不确定性与信贷规模增长

表 3显示，股份行和城商行的经济政策不确定性指数的系数都为负且都显著，说明经济政策不确定性上升时，股份行和城商行会倾向于减小信贷规模的扩张速度。具体来说，经济政策不确定性对城商行的信贷规模的负面影响更大，经济政策不确定性指数每提升1%，城商行的总贷款增长率比股份行多下降0.003%。有趣的是，国有行的经济政策不确定性指数的系数是正且在5%水平上显著，在经济政策不确定性处于高水平时，国有行反而会提高贷款规模增长率。经济政策不确定性指数提高的时期常常是经济放缓时期，政府为了保证经济的增长，出台的各种政策中就包含对国有企业承担起“稳增长”的压力的要求，因此国有行在贷款方面主动承担一定风险，扩张贷款规模，助力经济增长^[36]。此外，“稳增长”的压力也会导致国有非金融企业过度投资，而国有非金融企业过度投资的资金有很大一部分来源是银行的长期贷款。由于我国的国有行长期存在银行信贷的所有制偏好，即国有企业比非国有企业更容易从国有行获得贷款，且国有企业的新增贷款占所有企业新增贷款的半数以上，最终导致国有行在经济放缓时期的贷款规模出现逆周期现象。

(四) 银行业景气度的调节作用分析

我们在前面发现经济政策不确定性上升会加剧银行信用风险同时会抑制银行信贷增长，进一步分析银行业景气度在经济政策不确定性对商业银行信贷行为作用中的潜在影响，结果如表 4所示。表 4中，经济政策不确定性指数和银行业景气度的交互项系数为-0.089并在5%的水平上显著，表明经济政策不确定性对不良贷款率的负面影响会随银行业的景气度上升而减弱。银行业景气度每上升1 %，经济政策不确定性对银行不良贷款率的负向影响显著减少0.089%。因此，假设H3a成立。

然而，经济政策不确定性指数和银行业景气度的交互项系数并不显著，这说明银行业的景气度在经济政策不确定性对信贷增长的影响中没有明显的调节效应，假设H3b不成立。

五、结论与建议 (一) 研究结论

本文基于2007—2019年111家中国商业银行的面板数据，考察了经济政策不确定性对银行信贷决策行为的影响。结果表明，高水平经济政策不确定性对银行的信贷规模扩张有显著的负向作用；同时，经济政策不确定性的提升会增加我国商业银行的信用风险，但是这种影响会随银行业的景气度上升而减弱，验证了银行业的景气度具有调节作用。此外，对样本分类后分析发现：经济政策不确定性对国有行信用风险无显著影响；经济政策不确定性上升对股份行信用风险的影响是抑制的，而对城商行信用风险有正向影响。高水平下的经济政策不确定性会抑制股份行和城商行的贷款增长，但反而会加快国有行贷款的扩张速度。

(二) 建议与启示

研究发现，经济政策不确定性是银行信贷行为的一个重要风险因素，政府、监管部门和商业银行都应该意识到经济政策不确定性上升对银行信贷的负面影响并针对不同类别的商业采取相应的行动。

第一，政府应当维护经济政策环境的稳定。政府应增加与银行、企业的沟通，提高经济政策的透明度、流畅性、一致性和可执行性，减少经济政策不确定性，并明确政策意图，形成一个更透明的经济决策过程，创造出一个低信息不对称性、更能被预测和更加稳定的经济环境，避免增加银行体系风险。在可控范围内，政府还可以选择在银行业景气度较高的时期发布重大政策调整或进行高频率的政策变动，以此来缓解高不确定性带来的风险激增。

第二，监管部门须密切关注银行信贷风险变化情况以及经济政策不确定性波动情况，完善多角度系统化的银行监管体系。在经济政策不确定性上升时，采取一系列预防措施，提醒并指导银行做出动态调整，减轻经济政策不确定性对银行信贷风险和信贷增长的负面干扰。特别是对重要性程度高的国有行，应当给予更高的关注度，防止其在信贷决策方面产生激进行为，影响经济的稳定运行。

第三，商业银行自身应更加关注风险管理，增加识别与评估经济政策不确定性的程序，强化自身应对外界风险的能力。为实体经济服务时，商业银行应关注风险管理指标的动态调整，以实现安全、发展与盈利之间的动态平衡统一，提高信贷资源的分配效率。此外，由于经济政策不确定性对银行信贷决策存在异质性，不同类型的银行应当根据自身的信贷环境以及自身的特征，寻求最佳的风险应对策略，将经济政策不确定性对银行的冲击降到最低。