货币政策不确定性会影响银行贷款拨备的计提吗？——基于中国147 家商业银行的证据

黄飞鸣 晏文真

为应对经济增速放慢、企业破产率上升和产业结构转型升级，中国出台了一系列宏观调控政策措施，旨在实现国民经济高质量发展。然而，政策调整是一把双刃剑，虽然这些政策措施在推动经济增长方面起到了积极作用，但也带来了政策不确定性问题；且随着国际贸易摩擦不断升级、新冠疫情的暴发，政策不确定性对宏观经济和微观主体都产生了显著的影响。Baker 等认为，2008 年全球金融危机发生后，政策不确定性在驱动全球经济周期性波动的因素中占据越来越重要的地位［1］。刘金全和艾昕指出，不确定性的存在会影响宏观经济政策的作用效果，政策不确定性的上升会导致货币政策调控效果减弱，财政政策和金融供给侧结构性改革的调控效果相对稳定，但也存在一定程度的波动，因而研究政策不确定性具有重要意义［2］。货币政策作为经济调控的重要手段之一，近年来政策操作越来越频繁。2008 年金融危机后各经济体推出了“量化宽松”“非常规”“零利率甚至是负利率”等货币政策措施来“拯救危机”。现实中，追求政策调控的多元目标动态平衡，客观上造成了货币政策在工具选择、作用力度、节奏，以及政策取向等方面的调整和变动，从而引致货币政策的不确定性。正如KurovStan指出的，不确定性始终与货币政策相伴而行，即便中央银行致力于透明稳定的政策环境的营造［3］。对货币政策不确定性经济影响的讨论包括宏观和微观两个层面。从宏观视角来看，货币政策不确定性的增加会导致产出水平的下降以及通货膨胀率和失业率的大幅波动［4-6］。就微观层面来说，货币政策的不确定性会抑制实体企业创新水平［7-8］，并造成企业资本结构动态调整速度的下降［9-10］。

商业银行在经济活动中扮演着重要角色，在以商业银行为主导的中国金融体系中，货币政策工具作用于实体经济发展往往绕不开商业银行这一金融媒介。中国现阶段实体企业融资依然是以商业银行发放信贷为主导，与非银行业金融机构相比，商业银行作为货币政策影响实体经济的主要传导渠道，更易感知并受到政策变动和不确定性的影响。因此，探讨货币政策不确定性对商业银行经营管理决策的影响是一项研究重点。货币政策不确定性对商业银行的影响多是负面的。FuLuo 发现，货币政策不确定性的增加会造成银行资本占总资产比例的下降，导致银行资产负债率的上升［11］。周晔和王亚梅指出，当面临货币政策不确定性时，商业银行流动性创造会降低［12］。顾海峰和朱紫荆则发现，货币政策不确定性会抑制银行资本配置效率，并且这种抑制作用在股份制银行中更显著［13］。就银行信贷业务来说，货币政策不确定性会对银行信贷投放行为产生影响，造成信贷资产数量和质量的变化，以及银行信用风险和经营风险的变化［14］。为防范贷款违约损失、降低信用风险，商业银行会依照监管要求按比例从存续贷款中计提损失准备金。研究贷款拨备的计提是否受到货币政策频繁调整引发的不确定性影响，具有非常重要的研究意义。

基于2008—2021 年中国147 家商业银行年度数据，实证分析货币政策不确定性对商业银行贷款拨备计提行为的影响及作用机制，并进一步研究银行特征的异质性对贷款拨备计提的影响。

一、文献回顾与研究假设

（一）文献回顾

发放贷款是商业银行的核心业务，也是银行收入的主要来源。信贷投放及信贷质量是商业银行研究的重要方向之一，能够直接反映银行信贷资产质量的指标主要有不良贷款率、贷款拨备率与拨备覆盖率。后两个指标都与贷款拨备（loan loss provisions，又称贷款损失准备）的计提金额有关。贷款拨备计提是指基于监管部门的相关规定，商业银行需在每季度对其存续贷款按质量状况进行不同比例的准备金提取。通过贷款拨备的计提情况可以核算出贷款拨备率与拨备覆盖率，进而评估银行的贷款质量。现有文献对商业银行贷款拨备的研究主要包括两类：第一类是基于贷款拨备的特征，研究其信号传递功能，如贷款拨备计提对银行股票收益率的影响［15］。由于监管层对贷款拨备计提下限有明确要求，但不设上限，因而准备金的计提会出现高于监管要求的情况，这就体现为贷款拨备的盈余管理功能，有学者研究发现银行管理层存在通过贷款拨备计提进行盈余管理的行为［16-18］。此外，还有文献从资本管理角度研究贷款拨备的计提［19］。第二类则从宏观层面讨论经济周期对贷款拨备计提产生的影响。贷款拨备计提往往存在顺周期性，表现为在经济景气时期银行少计提损失准备，而在经济衰退阶段增加其计提［20-21］。

也有学者研究了宏观经济政策不确定性对贷款拨备计提的影响。Danisman 等通过研究2009—2019 年美国银行贷款拨备计提情况，发现在经济政策不确定性较高时期，银行会出于收入平滑的目的而增加计提准备金，并且此种现象在非上市银行中更为显著［22］。申宇、任美旭、赵静梅基于中国商业银行数据，研究发现经济政策不确定性越高时，银行会计提更多的贷款拨备，并且该结论在上市商业银行和中小商业银行中更为明显［23］。

通过梳理过往研究可以发现，大部分文献在研究银行贷款拨备计提时，主要基于拨备计提的功能、经济周期以及经济政策不确定性的视角，鲜有文献研究货币政策不确定性对银行贷款拨备计提的影响。货币政策对商业银行具有经营风向标的作用，相较于其他宏观经济政策，货币政策对商业银行具有直接作用效果。然而，政策变动产生的不确定性会影响政策传导的有效性，基于货币政策不确定性的视角来研究银行经营行为，有助于检验在不确定性存在时政策传导的有效性。

（二）理论分析与研究假设

近年来，货币当局在传统货币政策的基础上，推出多种创新型货币政策工具，通过发挥传统和创新型货币政策的共同作用支持实体经济发展。政策工具的丰富有效缓解了宏观经济下行的压力，但货币政策多样性的增加、操作灵活性的提高同时也导致了其不确定性的上升。市场参与方尤其是银行的信心必然受到货币政策频繁变动的影响，对银行的风险管理起到负面作用。一般来说，在政策不确定性上升时，银行会采取股票增发、债券募集等方法达到增加资本的目的，以此提高资本充足率；或者采取多计提贷款拨备达到提高拨备覆盖率的目的。然而，提高资本充足率所需的监管层审批流程复杂、审批时间更长，且银行管理层对贷款拨备的计提拥有更多的自行决策权，因而计提贷款拨备就成为银行预防风险更为高效的方式。

货币政策不确定性对金融行业系统性风险具有冲击效应，会加剧金融机构违约风险［24-25］。为了应对信贷质量下降、经营风险增加的问题，银行会通过“预期信用损失模型”的计提方式缓释风险，并且多计提贷款拨备还能够降低未来个体风险和溢出风险［26-27］。因此，银行能够通过提取更多的损失准备金来有效降低自身经营风险。此外，在面临货币政策不确定性时，银行出于盈余管理的目的，也会计提更多的贷款拨备，通过此种方式来应对可能出现的银行贷款坏账核销增加而带来的流动性风险，使银行的收益波动性更小，向投资者传达银行经营平稳的信息。基于上述分析，提出如下假设：

假设1：货币政策不确定性越大，银行越倾向于计提更多的贷款拨备。

商业银行经营的原则之一是安全性，体现为银行控制风险的能力。其中，计提贷款拨备是银行进行贷款质量管理并抵御风险的主要手段。然而，货币政策的频繁变化以及日益增加的不确定性往往导致银行被动承担风险的增加和主动承担风险的意愿下降。从被动风险承担来看，货币政策不确定性会对经济增长产生不利影响，使得部分企业的稳健发展受阻，并造成企业出现流动性不足、抵押物价值下降甚至无法按时支付贷款本息的情况。这些负面效应又可能通过信贷渠道传导至商业银行，造成银行资产质量的下降，面临更高的违约风险，风险水平的提高则会使得银行经营稳定性下降，增加银行破产风险。为了保证经营稳定并防止风险扩散，预期银行将通过增加计提贷款拨备的方式来降低破产风险。换言之，货币政策不确定性造成的银行破产风险增加是促进贷款拨备计提增加的渠道之一。除破产风险外，货币政策不确定性还会造成银行不良贷款的增加，从而使银行面临更高的信贷风险［28］。根据监管部门对银行信贷风险控制的要求，贷款拨备的专项准备部分按照贷款质量分类及其对应比例计提，如果信贷风险增加，就意味着贷款质量恶化，银行必须相应增加贷款拨备的计提金额，以确保风险可控。基于以上分析，提出如下假设：

假设2：货币政策不确定性会增加银行破产风险和信贷风险，从而促使商业银行增加贷款拨备金额。

上述银行破产风险和信贷风险主要体现为银行被动承担的风险，同时银行也可能为了获取更高收益而选择主动承担更多风险，或者为了稳定经营而降低主动风险承担。当货币政策不确定性上升时，银行往往会降低其主动承担风险的意愿，表现为银行信贷投放规模的变化。同时，降低主动承担风险的意愿会导致银行在发放贷款时更加谨慎，除了出现“惜贷”现象外，还可能采取提高风险溢价的方式来应对未来可能出现的信用风险，这将导致信贷成本尤其是贷款利率上调。因此，贷款利率的增加能够反映银行主动风险承担意愿的降低。在此基础上，提出如下假设：

假设3：货币政策不确定性会降低银行的主动风险承担意愿，从而导致商业银行增加贷款拨备的计提。

二、研究设计

选取2008—2021 年中国商业银行的年度数据，依据以下三项要求对银行进行筛选：（1）考虑到各家银行数据披露的完整性，剔除样本期内连续三年财务数据缺失的银行；（2）剔除被监管部门接管或近三年被合并的银行；（3）剔除政策性银行和外资银行。 经筛选后，保留147 家商业银行作为研究样本，包括了6 家大型商业银行、12 家股份制商业银行、89 家城市商业银行、40家农村商业银行；样本银行2021 年末的总资产规模为265.3 万亿元，占整个银行业总资产规模的80%左右，能够较为全面地反映中国银行业状况。由于样本银行中某些年份的财务数据（包括当期贷款拨备计提数据等）存在缺失，最终得到1 692 个观测值的非平衡面板数据。银行微观数据来源于Wind 数据库和国泰安数据库，宏观经济数据来源于中经网。为降低异常值对回归结果的影响，对除宏观经济变量外的所有连续变量在前后1%的水平上进行缩尾处理。

（一）基准回归模型

为检验货币政策不确定性对商业银行贷款拨备计提的影响，构建以下基准回归模型：

其中，i表示商业银行，t表示年份；被解释变量LLPi，t为银行i在t年计提的贷款拨备额；解释变量UNCERTAINTYt为货币政策不确定性。BANKk，i，t为银行层面当期控制变量的集合，包括了n个银行层面控制变量。MACROl，t为宏观层面控制变量集，包括了m个宏观控制变量。μi表示个体固定效应，εi，t为随机误差项。

（二）变量选取

第一，被解释变量：银行贷款拨备当期计提额（LLP）。商业银行通过计提贷款拨备来抵御到期不能回收贷款的风险，银行贷款拨备分为当期计提数额和累积计提余额，当期计提体现的是时期数据，而累积计提则为时点数据。考虑到当期计提的损失准备是时期数据，在进行规模化处理时分母也应该为时期值，参考Ahmed 等［19］，采用贷款拨备当年计提额与银行期初、期末总资产均值的比值作为被解释变量。银行贷款拨备计提额相较于一些文献选用的“不良贷款率”更科学合理。这是因为，“贷款拨备计提”覆盖了银行贷款中的正常贷款，而不仅仅是不良贷款。另外，贷款拨备计提反映了银行对贷款质量的预判，而不良贷款率反映的是已实现的贷款质量。

第二，核心解释变量：中国货币政策不确定性指数（UNCERTAINTY）。已有文献在测度货币政策不确定性方面尚未取得共识，大致可以归纳为以下几种做法：通过估计货币政策工具、宏观经济变量的不可预测部分来度量其不确定性［25，29］；计算单一货币政策变量的标准差或残差作为度量指标［9］；利用随机波动模型等计量模型估计货币政策不确定性［30］；基于文本分析的方法对货币政策不确定性进行度量。参考Baker等［1］的方法，Husted 等［6］构建了美国货币政策不确定性指数。国内也有学者采用文本分析法度量中国货币政策不确定性。朱军和蔡恬恬［5］、何德旭等［10］、邝雄等［14］通过筛选国内发行量较大报纸的关键词，构建了中国货币政策不确定性指数。在一定程度上，文本分析法具备科学性，但其存在着报刊和关键词选取方面的主观性，而这会影响到最终结果的准确性。同时，报刊的权威性和覆盖范围等因素也会对测度结果的准确性产生影响。此外，仅仅依赖于某一宏观经济指标的标准差或波动率的方法来衡量不确定性则会过于片面。因此，借鉴Jurado 等［29］、王博等［25］的研究方法，通过估计一系列货币政策变量和宏观经济变量预测误差的条件波动率，对其加权平均获得总体的不确定性数值。这样就克服了通过单一经济变量进行预测的局限性。

第三，控制变量。 银行层面的控制变量主要包括以下几项：（1）当期贷款净核销，用银行当期贷款净核销与银行期初、期末总资产均值的比值来衡量（CO）；（2）贷款拨备余额与总资产的比值（LLR），有研究表明，期初贷款拨备余额越多，当期提取的准备金可能越少，因而采用滞后一期项（L.LLR）；（3）利润总额与期初、期末资产均值的比值（EBT），考虑到在计提贷款拨备时，银行管理层往往会根据利润情况进行盈余管理，因而贷款拨备的计提会受利润情况的影响；（4）银行信贷规模会影响贷款拨备的计提数量，无论是新增贷款还是存续贷款，均需按比例计提拨备，用贷款总额与总资产的比值来衡量信贷规模（TLTA）；（5）资本资产比（ETA），用来衡量银行资本充足情况及抵抗风险能力；（6）银行规模（TA），用总资产取对数进行衡量。

货币政策不确定性指数仅随时间变化而不随个体变化，会导致其与时间固定效应产生完全共线性。基于共线性的情况，模型（1）中并未控制年份固定效应，这可能会导致遗漏部分重要的不可观测因素。因此，参考申宇、任美旭、赵静梅［23］的做法，在模型中纳入宏观层面的变量以尽可能减少遗漏变量问题，宏观层面控制变量包括GDP增速、CPI 增速和货币政策变量M2 增速。此外，还纳入银行业景气指数（BBI）和货币政策感受指数（MPPI）。银行业景气指数是对银行管理人员定期的问卷调查，反映了银行管理层对银行总体经营状况的判断，该指数会对宏观经济政策的制定、货币政策工具的执行产生影响，进而影响银行类机构的决策。货币政策感受指数是中国人民银行通过全面调查和抽样调查相结合的方式，对银行的总部负责人及分支机构的管理层进行问卷调查，以判断认为货币政策“偏松”及“适度”的银行管理人员占比。变量定义如表1（下页）所示。

表1 各变量定义

（三）变量描述性统计和相关性分析

主要变量的描述性统计情况见表2（下页）。LLP均值是0.55，最小值接近0，最大值为1.92，说明不同银行的贷款拨备计提存在明显不同。UNCERTAINTY均值为0.60，最小值为0.51，最大值为0.78，具有一定波动性。CO最小值为0，最大值为1.94，样本中贷款净核销占比的最大值和最小值与拨备计提占比类似；但净核销占比均值为0.29，说明总体上被核销的贷款拨备比计提的要少。贷款拨备余额与总资产比值（LLR）的均值为1.51，标准差为0.60，说明样本银行的拨备余额差异较大。贷款总额与总资产比值（TLTA）的均值为51.06，意味着贷款约占据银行总资产规模的一半。银行业景气指数和货币政策感受指数的标准差较大，说明在样本期内不同银行的管理层对银行景气程度和货币政策的感知度存在差异，因而可能影响拨备计提情况。

表2 变量描述性统计

表3 报告了各主要变量间的Pearson相关系数。变量货币政策不确定性（UNCERTAINTY）与银行贷款拨备计提（LLP）的相关系数为0.120，且具有统计意义上的显著性，表明货币政策不确定性越高，银行计提的贷款拨备越多，与预期一致。各主要变量之间相关系数的绝对值均在合理范围内，说明回归模型不存在严重的多重共线性问题。相关性分析是单变量分析，未考虑控制其他变量的影响，后续将通过多元线性回归作进一步检验。

表3 变量的相关性分析

三、实证结果和分析

（一）基准回归结果

首先对模型（1）进行回归。表4 汇报了基于固定效应模型（FE）和随机效应模型（RE）的实证结果。可以看到，Hausman检验的p值均为0.00，因而选择固定效应模型进行后续估计和分析。列（1）仅考虑了银行层面的控制变量，列（2）纳入宏观经济变量、货币政策变量及银行业指数。结果显示，列（2）中货币政策不确定性（UNCERTAINTY）的回归系数为0.261，且在1%的水平上显著，说明货币政策不确定性会正向影响银行贷款拨备计提，从而验证了假设1。控制变量方面，贷款净核销占比（CO）的回归系数为0.355，且在1%的水平上显著，说明贷款净核销金额的上升会增加贷款拨备当期计提额。期初贷款拨备余额（L.LLR）的回归系数为-0.058，且在5%的水平上显著，说明期初贷款损失准备余额越多，当期计提的贷款损失准备越少。TLTA的回归系数为0.009，且在1%的水平上显著，银行贷款规模与贷款拨备计提呈正向关系，说明贷款规模的增加会造成银行计提更多贷款拨备。

表4 货币政策不确定性与贷款拨备计提

（二）作用机制分析

前文实证分析表明，货币政策不确定性增加对银行计提贷款拨备具有促进作用。在此，对货币政策不确定性和银行贷款拨备的作用机制进行分析。理论分析部分指出，货币政策不确定性上升会促使银行计提更多贷款拨备，这主要是由银行被动风险承担和主动风险承担意愿所驱动的。因此，这里在主回归模型的基础上，参考江艇提出的中介效应分析操作建议，通过观察核心解释变量对中介变量的影响进行机制检验［31］。

1.货币政策不确定性对银行被动风险承担的机制检验

对商业银行风险进行衡量的指标主要有Z值、预期信用违约率、不良贷款率等。在学术界，通常采用Roy 提出的Z值来度量银行破产风险，因而用该指标作为银行风险的代理变量［32］。模型（2）为Z值的计算公式。其中，ROA表示银行总资产收益率；ETA为资本资产比，等于所有者权益与总资产的比值；σ（ROA）是总资产收益率的标准差，因样本量较少且时间跨度不长，为减少缺失值，采用2 年连续平滑的方法计算σ（ROA）。由于Z值具有尖峰厚尾且高度有偏的特征，因而对其进行对数化处理，Z值越大，意味着商业银行的经营稳定性越高。

此外，理论分析部分还指出，信贷风险的增加会带来贷款质量的恶化，也会造成银行计提更多的贷款拨备。因此，需要验证货币政策不确定性对银行信贷风险的影响，采用不良贷款的增速（NPLGROWTH）来衡量信贷风险状况，NPLGROWTH越大，表示银行不良贷款增速越快，即信贷风险呈上升趋势，信贷资产质量恶化加速。

表5 列（1）的结果显示，货币政策不确定性对Z值的影响系数为-2.136，且在1%的水平上显著，Z值的下降意味着银行破产风险加大，为了应对货币政策不确定性造成的破产风险上升，银行会倾向于计提更多贷款拨备。列（2）中货币政策不确定性对不良贷款增速的影响系数为1.150且显著，说明银行不良贷款增速随着货币政策不确定性的增加而上升，银行面临更高的信贷风险。上述实证结果验证了银行被动风险承担的传导路径，即货币政策不确定性会导致银行破产风险和信贷风险的上升。因此，需要通过多计提贷款拨备来抵抗上升的风险。

表5 贷款拨备的机制检验

2.货币政策不确定性对银行主动风险承担意愿的机制检验

Z值以及不良贷款增速指标更多代表的是银行被动承担的风险，而银行同样存在主动承担风险的意愿。具体来说，货币政策不确定性的增加会造成政策传导受阻、政策效果不及预期，同时银行也会因不确定性的增加而保持谨慎态度，并出现放款意愿降低、要求更高风险溢价的现象，这就导致信贷成本及贷款利率上升。因此，商业银行贷款利率能够反映银行主动风险承担意愿的变化，如果贷款利率上升，银行主动承担风险的意愿就会逐渐下降。由于银行不会公布每笔贷款的利率，因而参考邓伟、宋敏、刘敏［33］的做法，采用净息差（NIM）作为反映银行贷款利率变化的指标，净息差反映银行净利息收入与全部生息资产的比值，可以在一定程度上反映银行利率变化情况。表5 列（3）为货币政策不确定性对净息差的影响情况。结果显示，UNCERTAINTY的回归系数为0.784，且在1%的水平上显著，表明货币政策不确定性会导致银行提升贷款利率，贷款利率的上升意味着银行感知到的风险增加并需要借款人支付更高的风险溢价，同时也意味着银行主动风险承担意愿的下降，那么就有可能通过计提更多贷款拨备以增强风险应对能力。

（三）稳健性检验和内生性问题的讨论

第一，替换被解释变量。为增加研究结论的可靠性，参考陈旭东等［34］的研究，将被解释变量LLP替换为贷款拨备与期初、期末贷款总额均值之比LLP_LOAN，控制变量CO替换为利润总额与期初、期末贷款总额均值之比，控制变量LLR替换为贷款拨备余额与期末贷款总额之比。表6列（1）中UNCERTAINTY的估计系数为0.517，且在1%的水平上显著，说明在替换被解释变量后，货币政策不确定性对银行贷款拨备计提具有促进作用这一结论依然成立。

表6 稳健性检验和内生性处理

第二，考虑突发事件的影响。2008 年金融危机和2020 年新冠疫情对经济产生了异常影响，将2008、2009、2020 和2021 年的数据剔除并重新进行回归，结果如表6 列（2）所示。在剔除上述四年的样本后，UNCERTAINTY的回归系数为0.334，且在1%的水平上显著，说明无论是否考虑突发事件，结果都不会因异常年份影响而变化，基准回归的结论具有稳健性。

第三，滞后一期银行控制变量。由于模型可能存在反向因果关系，将银行层面的控制变量采用滞后一期项进行再估计，回归结果如表6 列（3）所示。UNCERTAINTY的回归系数为0.328，且在1%的水平上显著，结果依然稳健。

第四，内生性问题处理：工具变量法和动态面板估计。为缓解模型（1）中可能存在的内生性，采用工具变量法和动态面板模型进行内生性问题的讨论。首先，考虑美国货币政策不确定性。美联储联邦公开市场委员会每年会召开八次会议，旨在审查经济和金融状况，确定货币政策的立场，讨论是否加、减息；而美联储的利率决策对全球金融市场都会产生一定的影响，但对中国商业银行经营并无直接影响，因而以美国货币政策不确定性指数（USMPU）作为工具变量之一。此外，全球经济政策不确定性状况也会影响一国货币政策走向，参考陈胜蓝和刘晓玲［35］的做法，选择全球经济政策不确定性指数（GEPU）同时作为工具变量。表7 列（1）第一阶段回归结果显示，上述工具变量均与UNCERTAINTY具有显著相关性，满足工具变量的相关性要求。列（2）的第二阶段回归结果显示，在使用工具变量后，UNCERTAINTY的回归系数为0.717，且在1%的水平上显著。工具变量的有效性检验显示，LM值和F值符合临界值要求，说明不存在识别不足和弱工具变量问题，工具变量较为合理。过度识别检验中，Hansen J的p值为0.706，接受原假设，说明工具变量是外生的。

表7 工具变量法和动态面板估计

为进一步控制内生性，参考周晔和王亚梅［12］的做法，在模型（1）中加入被解释变量的滞后一期项L.LLP，建立动态面板回归模型。采用差分GMM 和系统GMM 两种方法进行回归。表7 列（3）和列（4）分别显示了两种方法的回归结果，LLP滞后一期的回归系数分别为0.268 和0.386，且均在1%的水平上显著，说明银行贷款拨备计提行为存在一定的延续作用，上一期的贷款拨备计提情况会对当期产生正向影响。此外，UNCERTAINTY的回归系数分别为0.158 和0.276 且依旧显著，说明在采用动态面板模型进行估计后，也能够证实货币政策不确定性的上升会导致贷款拨备计提的增加，主要的回归结果不受限于特定的计量模型影响，结果具有稳健性。两种GMM模型均通过了AR（1）和AR（2）检验，Sargan检验的p值分别为0.143 和0.348，也通过了过度识别检验，说明模型合理。

四、进一步分析

（一）异质性分析

不同类型的银行以及所处地区银行业竞争程度的差异可能会造成贷款拨备计提的异质性。因此，本文从银行类型、地区银行业竞争程度两方面对回归结果进行分组讨论。

一是考察银行类型异质性的影响。按照全国性商业银行（包括大型商业银行和股份制商业银行）、城市商业银行和农村商业银行进行分组检验。从表8 列（1）、（2）和（3）可以看出，在全国性商业银行的子样本中，UNCERTAINTY的回归系数为0.080 但不显著；而在城市商业银行和农村商业银行的样本中，UNCERTAINTY的回归系数分别为0.420 和0.260，且在5%的水平上显著。 这表明，货币政策不确定性的变化对大型商业银行和股份制商业银行的影响并不大。尤其是大型商业银行，具有“大而不倒”的隐性担保特征，更不易受到货币政策不确定性的影响。此外，近年来一些全国性的银行也在逐渐转向逆周期的动态拨备计提方式，可以更好地应对外部不利冲击。而城市商业银行和农村商业银行多具有地方属性，这两类银行贷款业务主要集中在省域内，相较于全国性商业银行，其贷款集中度更高，面临的信贷风险也更高，当受到货币政策不确定性冲击时，更可能通过多计提贷款拨备来应对风险。

二是考察银行业竞争程度差异的影响。银行竞争能够影响银行信贷投放，并影响贷款拨备的计提。 对于银行业竞争程度的度量，借鉴姜付秀等［36］的方法，得到各省份不同年份的银行业赫芬达尔指数（HHI），该数值越接近1，说明银行业竞争程度越小；越接近0，说明银行业竞争程度越大。通过计算各年银行业HHI指数的中位数，将样本分为HHI大于中位数的组（HHI高）和小于中位数的组（HHI低）。表8 列（4）和列（5）为按照HHI进行分组回归的结果。可以看出，在银行业竞争程度较低的组（HHI高）中，UNCERTAINTY的回归系数为0.383，且在1%的水平上显著，即在银行业竞争程度较低的地区，货币政策不确定性对银行贷款拨备计提具有明显的正向影响；而在银行业竞争程度较高的组（HHI低）中，UNCERTAINTY的回归系数为正但影响不显著。 银行业竞争程度较高意味着当地银行机构类型更为完善、数量更多，总部位于竞争程度较高地区的银行，规模往往更大、业务结构更完善且管理更为透明，在面对货币政策不确定性时，更不易受政策不确定性带来的影响。

（二）对贷款拨备计提前瞻性的考量

随着《商业银行贷款损失准备管理办法》的出台，商业银行对贷款拨备的计提逐步向更具前瞻性的方向发展。因此，考虑以下可能性，即银行出于贷款质量的前瞻性考量，在计提贷款拨备时，是否会基于预期的不良贷款率和宏观经济变化进行拨备计提。在模型（1）的基础上，纳入提前一期的不良贷款率（F.NPLrate），并把宏观经济变量也提前一期再进行回归，结果如表9 所示。列（1）和（2）中，UNCERTAINTY的估计系数分别为0.497 和0.330，依然显著为正。F.NPLrate的估计系数分别为0.086 和0.082，也均显著为正，说明当银行对未来信贷风险的预期上升时，可能依据预期的不良贷款情况进行前瞻性计提。如果预期未来一期的不良贷款率将增加，银行会提前多计提贷款拨备。同样，在考虑宏观经济变化后，如果预计未来的GDP 增长率将下降，那么银行也可能通过计提更多贷款拨备来抵御经济下行的风险。

五、结论与政策建议

本文选取2008—2021 年中国147 家商业银行年度数据，实证分析了货币政策不确定性对商业银行贷款拨备计提的影响，得到如下结论：第一，货币政策不确定性对银行贷款拨备计提具有促进作用，经过替换被解释变量、剔除突发事件年份影响、滞后银行控制变量、工具变量法以及运用动态面板模型进行再估计后，结果依然保持稳健。第二，从银行破产风险、信贷资产质量以及主动风险承担意愿三个维度进行了作用机制检验，结果表明，货币政策不确定性会造成银行破产风险的增加、信贷资产质量的恶化以及主动风险承担意愿的下降，从而增加其贷款拨备计提。第三，异质性检验表明，货币政策不确定性对贷款拨备计提的促进效应在区域性商业银行和处于银行竞争程度较低地区的银行中更加显著。第四，贷款拨备的计提具有前瞻性，当货币政策不确定性上升时，银行可能基于预期风险的增加而多计提当期拨备金额。

基于上述结论，提出如下政策建议：

第一，货币当局在实施货币政策时应考虑频繁的政策调控所带来的政策不确定性，及其对商业银行的负面效应，尽可能维持政策的延续性和稳定性。譬如，在选择不同货币政策工具进行调控时，需要兼顾政策短期效应和长期效应，维持政策的连续性和统一性，让银行等金融机构和实体企业形成较为一致的预期，降低货币政策不确定性的不利影响。考虑到不同特征的银行应对货币政策不确定性的能力存在差异，贷款拨备计提的情况也会因之而异，区域性银行、处于较低银行竞争程度地区的银行受货币政策不确定性的影响更大。因此，货币当局在进行政策调整时，需要更多考虑银行的自身特征，缩小不同类型商业银行之间应对不确定性的差异。

第二，商业银行应加强对货币政策不确定性作用路径的识别能力，提高自身的抗风险能力，以应对不确定性冲击。货币政策不确定性主要通过影响银行的主动和被动风险承担来促进贷款拨备的计提，这表明货币政策不确定性首先对银行的风险产生负面影响，而计提贷款拨备则是防范风险的重要手段。当受到政策不确定性冲击时，银行在采取计提拨备方式来抵御风险的同时，还需不断完善贷款拨备计提准则，确保计提标准的全面性和动态性，促进银行业绩的稳定性和可持续发展。

第三，考虑政策预期效应，监管部门应将货币政策不确定性纳入预期信用损失模型，因为银行会根据不确定性政策预期的未来信用风险进行前瞻性的贷款拨备计提。同时，应在进行政策决策的过程中坚持公开透明的原则，加强对商业银行贷款拨备计提的指导，强化风险防范措施并提高计提考核的效率，以减少商业银行的政策接收时间和对未来政策预期的模糊性，以更高效的方式应对货币政策不确定性。Reform