涉及面板数据的实证文章解析

 经济政策不确定性与银行流动性创造:

 来自中国的经验证据 》

--田国强，李双建

立足于中国经济政策不确定性环境特征和银行经营实践状况，本文系统梳理了经济政策不确定性影响银行流动性创造的内在机理，并利用 2007—2019 年中国 174 家商业银行非平衡面板数据对理论假说进行实证检验。

→ 六个假说

假说 1: 经济政策不确定性上升会抑制银行流动性创造，两者呈负相关关系。

假说 2: 相对于小规模银行，经济政策不确定性对大规模银行流动性创造的负向影响较弱。

假说 3: 相对于资本充足率较低的银行，经济政策不确定性对资本充足率较高银行流动性创造的负向影响较小。

假说 4: 相对于市场势力较弱的银行，经济政策不确定性对市场势力较强银行流动性创造的负向影响较弱。

假说 5: 相对于区域性银行，经济政策不确定性对全国性银行流动性创造的负向影响较小。

假说 6: 经济政策不确定性可以通过提高贷款损失准备金的渠道降低银行流动性创造。

→ 样本选择与数据来源

本文选取 2007—2019 年中国商业银行年度数据为研究样本。对初始样本进行如下处理:：( 1) 剔除三家政策性银行和邮政储蓄银行；( 2) 剔除银行资产和所有者权益为负值的异常样本；( 3) 剔除财务数据连续不足三年的异常样本；( 4) 考虑到样本期间内银行间有合并重组现象，合并前所有银行单独进入样本，合并后仅一家并购银行进入样本;；( 5) 为减弱离群值对研究结论的干扰，对所有银行层面的连续性变量在上下 1% 分位数上进行缩尾处理。最终研究样本是由 174 家商业银行共 1866 个观察值构成的年度非平衡面板数据，    

在数据来源方面，银行层面数据主要来源于中国研究数据服务平台( Chinese Ｒesearch Data Services Platform，CNＲDS) 和全球银行与金融机构分析库( ORBIS Bank Focus) ，其中部分变量的缺失数据利用 Wind 数据库、银行历年年报以及历年《中国金融年鉴》最大限度地手工将其补齐。宏观经济层面数据来源于 CEIC 数据库、历年《中国统计年鉴》和中国人民银行官方网站。

→ 计量模型

为检验经济政策不确定性对银行流动性创造的影响，本文构建如下静态面板数据计量模型：

其中，下标 i = 1，…，N 表示银行个体，t= 1，…，T 表示观察年份；LCit 表示银行i 在第t年的流动性创造水平；EPUt－1 表示第t－1 年的经济政策不确定性程度；Xit 为银行层面控制变量；Yit 为其他层面控制变；μi 为银行个体固定效应; εit 为回归残差项

→变量选取

银行流动性创造：本文立足于中国银行经营实践状况，构造银行流动性创造指标，具体计算公式为：

银行流动性创造 = 0. 5 × ( 非流动性资产 + 流动性负债 + 非流动性表外业务) + 0 × ( 半流动性资产 + 半流动性负债 + 半流动性表外业务) － 0. 5 × ( 半流动性负债 + 流动性资产 + 流动性表外业务)

经济政策不确定性：本文选用经济政策不确定性指数( EPU) 作为经济政策不确定性的代理变量。由于经济政策不确定性指数为月度数据，为更好地与银行年度数据匹配，本文采取年度算术平均值的计算方法，将月度经济政策不确定性指数转化为年度数据，并将所得年度经济政策不确定性指数除以 100。

研究结论：经验结果显示，经济政策不确定性会显著抑制银行流动性创造，该结论在考虑潜在的内生性问题以及进行一系列稳健性检验后依然成立。异质性检验表明，经济政策不确定性对规模较小、资本充足率较低、市场势力较弱以及区域性银行流动性创造的负向影响更为明显；中介效应模型检验结果显示，提高贷款损失准备金是经济政策不确定性影响银行流动性创造的重要渠道。此外，经济政策不确定性对银行流动性创造的影响表现为既降低了表内流动性创造又降低了表外流动性创造。同时，随着银行流动性创造水平的提高，经济政策不确定性对银行流动性创造的负向影响呈现“非对称 U 型”结构变化。

转自：“量化研究方法”微信公众号

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