本文是一篇经济论文，本文先通过对相关文献的总结，梳理出经济政策不确定性对商业银行信贷供给的影响途径。其次利用投资组合模型，推导出经济政策不确定性对商业银行信贷业务结构调整的影响。再选取 Baker 等基于《南华早报》构建的经济政策不确定性指数作为经济政策不确定性指标，并利用 88 家商业银行 2008-2019 年的非平衡面板数据进行实证研究。
第一章 绪论
第一节 研究背景和意义
一、研究背景
近些年来，国际间政治、经济环境呈现愈加复杂多变的趋势，不确定性因素不断涌现。在全球化背景下，英国脱欧、中美贸易冲突以及新冠肺炎在全球蔓延等国际事件的发生，促使全球政治、经济走上不断深化调整的道路，世界政治、经济形势的不确定性不断增加。中国作为一个新兴的转型经济体，拥有规模巨大的市场，政府在社会经济发展中发挥着重要的作用。为了实现社会治理的目标，抵御不确定性因素的冲击，政府结合国内外政治、经济环境，运用经济政策来调整和控制社会经济运行。一方面，政府在针对社会经济发展状况，积极做出调整，有利于缓解经济下行的压力。另一方面，频繁的经济政策不利于市场参与者对经济形势形成稳定的预期，进而影响政策实施效果。
目前，我国正处于 “三期叠加”的特定阶段，经济发展步入新常态。新常态下，我国经济由高速发展向高质量发展转变，经济政策的主方向是供给侧结构性改革。对此，我国的经济政策表现出了不同的阶段性特征，由过去的“刺激型”逐渐向“调节型”过渡。这些经济政策的转变对于政府部门而言是一次新的探索，对于经济参与主体而言也是一种新体验，由此导致了新常态背景下我国的经济政策不确定性显著上升。
通过图 1-1 可以发现，2015 年以前我国的经济政策不确定性指数基本维持在 400 之内，处于相对稳定状态。在 2015 年至 2016 年期间，经济政策不确定性指数迅速上升。2015 年，开始深化供给侧结构性改革，在稳增长、调结构基础上，逐步向转方式、促改革靠拢。这一年国务院印发《中国制造 2025》，部署制造强国战略。同时出台了促进民营银行发展的指导意见，鼓励支持民间资本进入银行业。2016 年，利率市场化基本完成、人民币加入特别提款权、英国脱欧、特朗普当选美国总统等一系列事件发生，使经济政策不确定性指数 EPU 得到进一步的上升。
第二节 研究内容和框架
首先，通过对国内外关于经济政策不确定性和商业银行信贷的相关文献的梳理总结；其次，对经济政策不确定性影响银行信贷供给的机制进行分析，并提出相关性的研究假设。再者，为了验证相关的研究假设进行实证分析，选取 2008年至 2019 年 88 家商业银行做为样本，研究经济政策不确定性对商业银行信贷供给的影响，以及对银行信贷业务结构调整的影响。同时从外部环境（社会信用环境和金融深化）与内部特征（银行流动性和银行风险）视角，探讨外部环境（社会信用环境和金融深化）与内部特征（银行流动性和银行风险）在经济政策不确定性影响商业银行信贷供给的过程中起的调节效应，并通过工具变量，GMM 和替换核心解释变量进行稳健性检验。此外，还考察了全国性银行和地方性银行、上市银行和非上市银行在上述影响中的一致性与差异性。最后，根据本文的实证结果总结相关结论，并在此基础上，结合我国的实际情况提出相关的对策建议。以下为全文结构安排：
第一部分为绪论。首先介绍了本文的研究背景和研究意义；其次，阐述本文的研究内容和研究方法；最后，简要概述本文可能的创新点以及不足之处。
第二部分为文献综述。先详细介绍国内外学者关于经济政策不确定性与银行信贷相关联的文献；最后进行文献述评，对已有文献进行归纳总结，并且指出现有文献其中的不足之处以及本文的研究方向。
第三部分为理论分析和研究假设。首先，通过相关文献梳理总结出，经济政策不确定性会通过企业渠道和银行渠道影响银行的信贷供给；其次，通过投资组合模型推导出经济政策不确定性对商业银行贷款业务结构调整的影响；再通过引入外部环境（社会信用环境和金融深化）和内部特征（银行风险和银行流动性），考察外部环境（社会信用环境和金融深化）和内部特征（银行风险和银行流动性）是否能够在经济政策不确定性影响商业银行信贷供给过程中起到显著的调节作用；最后，根据经营范围和股权架构划分银行，考察经济政策不确定性对银行信贷供给是否受银行异质性的影响，并提出相关假设。
第四部分为实证检验与分析。首先，介绍了本文所选取的样本和数据来源，并对被解释变量、核心解释变量以及控制变量的选取及定义进行详细说明。其次，依据第三部分的研究假设，分别构建了经济政策不确定性对银行信贷供给的模型，对贷款业务结构调整的回归模型以及外部环境和内部特征对该影响的调节效应模型。再次，进行实证研究与分析。回归模型中引入银行特征变量和宏观层次的控制变量，基于 2008 年至 2019 年 88 家商业银行的非平衡面板数据实证分析经济政策不确定性对商业银行信贷供给的影响，以及对银行信贷业务结构调整的影响。通过引入外部环境（社会信用环境和金融深化）与内部特征（银行流动性和银行风险），深入探讨了外部环境（社会信用环境和金融深化）和内部特征（银行风险和银行流动性）是否能够在经济政策不确定性影响商业银行信贷供给过程中起到显著的调节作用，并研究银行异质性是否会造成不同影响。最后，为了使实证结果更加可靠稳健，本文做了一系列的相关的稳健性检验。
第二章 文献综述
第一节 关于经济政策不确定性的研究
近些年来，经济政策不确定性问题不断突出，引起了各国政府部门的重视。对此，不少学者针对经济政策不确定性进行了不少相关性的研究。Gulen 和 Ion（2016）认为经济政策不确定性是政府改变经济政策使得经济参与体不知道未来什么时候会怎样改变现有的经济政策。在参考关于经济政策不确定性的研究文献时，我们发现，由于经济政策不确定性包含信息多，覆盖面广，学者们对经济政策不确定性构建的指标都有所不同。Julio 和 Yook（2012）用政府换届来度量经济政策不确定性。陈德球和陈运森（2018）用核心领导人更替来度量经济政策不确定性。目前，在学术界运用相对较多、相对较为广泛的指标是 Baker（2016）等人所构建的经济政策不确定性指数 EPU。尽管他们构建各国的 EPU 指数方法不同，美国的 EPU 是对 4 个指数加权形成一个综合指数，中国的 EPU 则使用的是新闻指数，但它都具有相关性、连续性与时变性的特征，能够较好的反应经济政策不确定性的变动。我国学者邝雄等（2019）在 Baker 等人基础上进一步优化关键词选取方法，利用 Python 网络爬虫技术，构建了我国货币政策不确定性指数。
除构建指数外，也有不少学者利用模型法和标准差法来衡量不确定性。模型法，即选取相关的宏观经济指标来构建 GARCH 模型，用该模型的条件方差来衡量经济不确定性。Talavera 等（2012）指出条件方差中包含有历史信息集，是可以被作为较好的度量指标，并选用消费价格指数和生产价格指数的条件方差作来衡量经济不确定性。在构建 GARCH 模型时，相关的变量指标有较多的选择。Baum 等（2009）选用通货膨胀指标、Quagliariello（2009）选取工业生产指标、王义中和宋敏（2014）选取季度 GDP 变化率、刘海明和曹廷求（2015）选取宏观经济景气指数的先行指数等。当然，除了 GARCH 模型，不少学者也采用了其他模型来衡量经济不确定性。例如：Fasolo 等（2019）通过将利率变化引入随机波动（SV）模型，来测度巴西货币政策不确定性。标准差法，是通过计算某变量的标准差和方差，以此衡量波动性，从而反映出不确定性。例如 Kumo（2006）选取实际利率、实际有效汇率、产出增长率、生产者价格指数和进出口相对价格这 5 个指标，求其波动作为经济的不确定性的代理变量。韩国高和胡文明（2016）通过计算各省份 GDP 增长率的三年移动平均标准差来衡量各省份的经济不确定性。
第二节 关于银行信贷的研究
银行在各国的金融体系中都占据着重要地位，银行信贷是影响各国经济发展的重要因素。因此，各国的不少学者都会对影响银行信贷因素展开研究。于立勇和曹凤岐（2004）认为引入资本监管制度后，我国商业银行风险防范意识得到强化，资本监管要求对商业银行产生了有效约束，可以避免银行为了追求收益而过度放贷。李涛和刘明宇（2012）选取 2003-2011 年 25 家银行为样本进行研究，发现宽松的货币政策对银行信贷供给有显著的促进作用，尤其对资本充足率较高、资产规模较小和流动性较大的银行而言该现象更为明显。彭继增和吴玮（2014）通过对资本监管与银行贷款结构之间关系进行研究，发现相较于资本充足的银行，资本不足的银行会因为资本监管改变银行贷款结构，下调信用贷款的比例，上调个人贷款的比例。但也有学者得出不同的结论，刘洪波和刘金源（2021）选取 2009-2019 年间我国 12 家上市银行为样本，研究资本充足率的监管要求与银行信贷之间的关系。研究结果表明，监管当局的最低资本要求不会对银行信贷扩张产生显著的影响，影响银行信贷扩张主要因素是银行的存款规模、银行的盈利能力和银行的贷款利率,。
全晶晶等（2021）以 2010-2018 年中国上市公司为样本进行实证分析，发现企业的风险越高，获得银行贷款的规模会越小、利率会越高、期限会越短。刘志洋（2014）研究发现银行资
