中央银行信息披露影响商业银行信贷供给吗?

党的二十大提出，要建设现代中央银行制度，为了实现上述政策目标，亟须提高货币政策信息披露质量，有效管理和引导预期。自2008 年金融危机以后，中央银行信息披露在实务界和理论界都备受关注，各国中央银行都意识到货币政策透明的重要性。早期学者关注是否应该提高货币政策透明度的问题，在“加强信息主动沟通”这一新思潮的影响下，近期学术界更加关注的是如何有效披露货币政策的信息。近年来，我国政府越来越重视中央银行信息披露，强调预期管理的重要性。与此同时，中国人民银行开展了一系列加强中央银行信息披露的实践。以《中国货币政策执行报告》(后文简称《执行报告》) 为代表的书面披露是中国人民银行自2001 年5 月开始的定期系统性披露，通过《执行报告》的文本表达释放出重要的货币政策信号。此外，中国人民银行也通过窗口指导、口头沟通、开通微信公众号等不同的方式达到预期管理的目标。我国中央银行信息披露的有效性在理论上和实践上都得到了验证［1-2］，但中央银行信息披露是否对微观主体的决策行为产生影响以及如何影响尚未得到足够的关注。

经济主体的行为决策在很大程度上会受到前瞻性指引和预期管理影响。商业银行作为我国最重要的金融中介机构，其行为决策受宏观经济环境和政策导向的影响尤为明显。中央银行既是货币政策的制定者，又是货币政策的执行者，与传统的货币政策传导机制相比，现代货币政策环境下中央银行信息披露的形式和质量对商业银行的行为决策具有举足轻重的影响。中央银行信息披露是否影响商业银行的信贷供给以及中央银行信息披露如何影响商业银行信贷供给是本文研究的主要问题。对这一问题的探讨不仅有利于理解中央银行信息披露在银行层面的反应，拓展货币政策微观传导机制的研究视角，也有利于检验中央银行信息披露预期管理的效果，为宏观政策研究提供借鉴，这对促进银行稳定进而推动经济高质量发展具有前瞻意义、理论意义和现实意义。

关于商业银行信贷供给影响因素的研究主要体现在货币政策工具对银行信贷的影响［3-4］、不确定性对银行信贷的影响［5-7］等方面，鲜有文献从货币政策信息披露的质量和缓解信息不对称的视角探讨中央银行对商业银行信贷供给的影响。关于中央银行信息披露经济后果的研究主要聚焦于货币政策有效性［8-10］、对金融市场的影响［11］等方面，这些研究大多关注的是中央银行信息披露在宏观层面的经济后果，对中央银行信息披露在微观层面经济后果的研究相对缺乏。近期，有部分学者开始关注中央银行信息披露对微观主体的影响，如对企业投融资的影响［12］、对商业银行风险承担的影响和对商业银行贷款损失准备计提的影响［13-14］。这些文献的出现表明，中央银行信息披露对微观主体的影响具有重要性，但针对商业银行这一特定主体影响的研究尚不充分，尤其是对商业银行贷款供给的影响尚未引起学术界足够的关注。本文关注的问题是，中央银行信息披露影响商业银行信贷供给吗? 中央银行信息披露是如何影响商业银行信贷供给的?

本文主要包括以下三个方面的边际贡献。第一，本文将2008—2020 年共计52 个季度的《执行报告》作为信息提取源，在已有文献基础之上对关键措辞进行修订，通过文本分析构建我国中央银行信息披露指数，这也是本文最大的边际贡献。第二，本文探讨了中央银行信息披露对于商业银行信贷供给的影响，拓展了中央银行信息披露对商业银行这一微观主体行为影响的研究，丰富了中央银行信息披露质量视角下经济后果的相关文献。第三，从已有文献看，与中央银行信息披露相关的研究仍处于起步状态，国内外学者围绕中央银行信息披露的现有研究仍然缺乏作用机理、传导渠道等方面的充分解释，本文的避险动机检验为中央银行信息披露如何影响商业银行信贷供给提供了机制层面的分析，提高了中央银行信息披露相关文献的研究深度。

二、理论分析与研究假设

(一) 中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响

信息不对称导致微观主体对于不确定性较为敏感，从而影响经济行为，关于政策不确定性对银行信贷的影响，现有研究结论并不一致。大部分研究表明，不确定性对商业银行信贷供给具有抑制效应，随着货币政策不确定性的增大，银行的贷款增长率显著降低。基于风险厌恶理论，不确定性会让银行产生“惜贷”情绪，导致信贷处于紧缩状态，并且这种抑制效应还受到银行异质性的影响。在货币政策不确定性提升时，商业银行更愿意发放期限较短的贷款和有担保的贷款。但也有研究得出相反结论，政策不确定性与上市银行贷款增长率之间显著正相关，并且银行风险承担会起到调节作用。在受到自身流动性影响的情况下，政策不确定性导致银行信贷增加。已有文献尽管关注到政策不确定性对商业银行信贷供给的影响，但鲜有文献从信息披露质量和缓解信息不对称的视角审视商业银行信贷行为。

中央银行信息披露为探索缓解信息不对称经济后果的研究提供了一种全新思路。自2008 年全球金融危机之后，为了缓解信贷紧缩并保持经济的稳定发展，各国央行都采取了新工具和新措施，同时也引发了学术界和理论界对于这些新工具有效性及其对银行业和对实体经济作用的激烈讨论［15-16］。有学者利用欧央行的定向货币政策研究银行对企业信贷供应的影响［17］。与此同时，中央银行信息披露也成为一种重要的货币政策工具。中央银行信息披露是指，中央银行对外披露货币政策相关信息，以期信息接收者认同其所披露信息的过程，从而达到提高货币政策透明度和预期管理的目的。在披露的过程中，既包含中央银行为了提高货币政策透明度的被动披露，也包含中央银行为了引导预期达到预期管理目标的主动披露。作为货币政策预期管理的重要工具，对中央银行信息披露的现有研究大多集中于信息披露在宏观层面产生的影响［18-19］，对微观主体影响的研究并不充分。本文从商业银行的微观主体视角考察中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响。

中央银行信息披露可以传递信息，有助于微观主体对未来货币政策的理解，缓解信息不对称的影响，从而调整预期、改变经济行为。商业银行是我国最重要的金融中介机构，是金融市场中的资金提供者，其作为债权人在进行信贷决策时关心的是当前提供的资金在未来收回的可能性与及时性。信贷过程中的信息不对称是导致商业银行信贷风险的主要原因，能否识别并控制信贷风险是商业银行进行信贷决策时的重要考虑因素［20］。中央银行信息披露可以通过缓解信息不对称发挥信息传递渠道作用，中国人民银行以每季度发布的《执行报告》进行的书面披露释放出的信息，通过调整资金供给者和资金需求者预期，从而对我国商业银行信贷供给产生影响。

中央银行的信息披露越充分，对商业银行信贷供给的影响越大。首先，信息不对称问题在很大程度上是由信息披露方对外披露的信息不完备所引起的。作为信息披露方的中央银行，在一定程度上对于未来货币政策信号的信息披露程度和披露时机拥有选择权，其披露的信息越充分，预期管理的效果越好。具体而言，中央银行主要通过《执行报告》信息披露释放货币政策信号，提前表明货币政策立场，缓解信息不对称，从而影响商业银行的信贷供给。其次，从信号接收方的角度来看，中央银行通过信息披露释放的信号有助于商业银行对于未来违约风险进行提前判断。较之传统货币政策工具影响银行信贷供给的路径，中央银行信息披露通过前瞻性指引功能的发挥，调整商业银行的预期，中央银行披露的信息越充分，越能够缓解中央银行和商业银行之间的信息不对称，商业银行获得的前瞻性信息越多，越有助于增强信心，从而影响商业银行在信贷供给方面的变化。此外，中央银行信息披露越充分，对信贷资金需求者的预期和信心也会产生越大的影响，间接影响商业银行信贷供给的变化。综上所述，中央银行信息披露的信息含量越高，释放出未来货币政策的信号越充分，则对商业银行信贷供给的影响就越深远。由此，本文提出如下假设。

H1:中央银行信息披露越充分，对商业银行信贷供给的影响越大。

(二) 中央银行信息披露对商业银行信贷供给的非对称影响

中央银行信息披露释放货币政策信号分为“从紧到松”的正向信号和“从松到紧”的负向信号，正向信号表明未来获得收益的可能性更大，负向信号表明未来遭受损失的可能性更大。收益和损失所带来的预期影响是非对称的，因此正向信号和负向信号对信贷供给的影响程度也存在差异。如果中央银行信息披露传递的未来货币政策信号是正向信号，利益相关方在收益的驱动下会促使商业银行信贷供给增加，上述正向信号越充分，信贷供给增加越多。反之，如果中央银行信息披露传递的未来货币政策信号是负向信号，预期未来经济发展速度放缓，企业面临的经营困难便可能提高，银行难以判断未来企业的盈利能力和偿债能力，银行惜贷情绪渐浓，导致放贷意愿会显著减弱。与此同时，企业面临未来紧缩的信息，投资的“观望”效应加剧，削弱了企业研发创新的积极性［21］，企业投资减少，对信贷的需求量也会随之减少。但是，无论资金供给量的减少还是资金需求量的减少都具有一定的黏性。因此，中央银行信息披露对商业银行信贷供给在正向信号和负向信号下的影响程度是有所差异的，商业银行信贷供给对正向信号的敏感程度应该大于其对负向信号的敏感程度。综上所述，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响是非对称的。由此，本文提出如下假设。

H2:相对负向信号，正向信号下中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响程度更大。

(三) 中央银行信息披露影响商业银行信贷供给的机制

中央银行信息披露对商业银行信贷供给行为的作用机制，即中央银行信息披露是通过何种手段对商业银行信贷供给产生影响的。已有研究发现，商业银行在进行资产配置时，安全性是最为主要的行为动机因素［22］。商业银行作为金融机构的主体一旦产生风险，在风险扩散性的影响下，极容易导致系统风险，因此商业银行在进行决策时资金安全是其首要考虑的目标，这体现为商业银行的风险承担。当央行信息披露传递的信号越充分时，商业银行的风险越小，能够缓解商业银行的风险规避动机，在营利性和安全性的权衡之下，商业银行增加信贷供给。反之，当央行信息披露传递的信号不够充分时，信息不对称和不确定性加剧了商业银行的避险动机，进而商业银行信贷供给会减少。综上所述，中央银行信息披露影响商业银行信贷供给时，商业银行的避险动机将发挥关键作用。由此，本文提出如下假设。

H3:中央银行信息披露通过影响商业银行的避险动机调节商业银行的信贷供给。

三、研究设计

(一) 样本选择与数据来源

本文选取2008—2020 年48 家商业银行季度数据作为研究样本。根据银保监会商业银行分类标准，研究样本包含大型商业银行、全国性股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行。银行数据来源于Wind 数据库、各家商业银行历年年报等，宏观经济数据来源于国家统计局网站，中央银行信息披露指数根据中国人民银行《执行报告》进行文本处理后构建。

(二) 中央银行信息披露指数的构建

由于《执行报告》按季度发布，本文选取2008—2020 年共52 个季度的报告文本作为信息提取源，并参照Heinemann ＆ Ullrich［23］的方法，构建中国的中央银行信息披露指数(I) 并进行测度。该方法基于统计学标准，能够客观地测度中国中央银行信息披露指数。指数构建的思路如下。首先，挑选可以用于构建指数的措辞。将货币政策执行情况分为“紧缩”“宽松”“中性”三类，挑选的用于构建指数的措辞需要满足在不同货币政策区制下的出现频率具有显著差异。其次，确定权重及符号方向。关键措辞权重的确定方法是计算出不同区制下的差异对于各个关键措辞总变差的解释程度，关键措辞对应的符号是正号还是负号取决于其在紧缩期和宽松期出现频率之差。最后，通过计算构建中国中央银行信息披露指数。具体操作步骤如下。

第一步，划分实际货币政策时期。根据货币政策实际执行的当期情况，将货币政策时期划分为“紧缩”“宽松”“中性”三类。判断的依据主要是从央行的基准利率是否调整、法定准备金率是否调整以及是否有公开市场操作等角度进行考察。如果当期出现央行下调基准利率、下调法定准备金率，或者通过公开市场操作向市场注入了流动性，则将该期定义为货币政策“宽松期”; 反之，则将该期定义为货币政策“紧缩期”; 如果没有明显证据表明当期对基准利率和准备金率等进行向上或者向下调整，也没有明显证据表明开展具有指向性的公开市场操作的，那么将该期定义为货币政策“中性期”。经统计，2008 年第1 季度—2020 年第4 季度共52 个季度中货币政策“宽松期”有29 个季度、“中性期”有14 个季度、“紧缩期”有9 个季度。

第二步，关键措辞提取与筛选。从52 份《执行报告》文本文件中提取可能反映央行预期的措辞。现有文献中，卞志村、张义［24］从反映央行通胀预期的措辞入手，将措辞分为两个层级，一级措辞有8 个，分别是: 通胀、通缩、不确定性、政策从紧、稳健、上调、下调、扩大内需。其中，“通胀”包含12 个二级措辞，“通缩”包含2 个二级措辞，“政策从紧”包含2 个二级措辞。林建浩、赵文庆［25］扩大措辞提取的具体范围，提取了19 个措辞类型，并将和某一措辞类型相关或者相近的信息大致等价地计数在内。王宇伟等［12］将措辞分成四个类别，分别为表示货币政策基调的措辞、反映货币信贷环境的措辞、关于物价水平的措辞、体现经济增长的措辞，每一类各自包含5 个具体措辞。本文最终选择14 个措辞，每个措辞按照相近的词义尽量穷尽，具体包括通缩、通胀、物价稳定、政策宽松、政策紧缩、稳健、上调、下调、利率稳定、经济衰退、经济过热、经济平稳、扩大内需、不确定性。

为了保留具有区分度的措辞，使用ANONA方差分析对14 个措辞按照在不同的货币政策区制下具有区分度的原则进行筛选。物价稳定、政策宽松、稳健、利率稳定、经济衰退、扩大内需这6个措辞并不显著，而其余8 个措辞均在10%的水平下显著。因此，本文最终保留通缩、通胀、政策紧缩、上调、下调、经济过热、经济平稳、不确定性8 个措辞作为构建央行信息披露指数的备选措辞。挑选的用于构建指数的措辞还需要满足在不同货币政策区制下的出现频率具有显著差异，为了从备选措辞中挑选出能够代表中央银行信息披露倾向的典型措辞，进一步对上述8 个备选措辞进行逻辑一致性检验。具体来说，对各个措辞进行两两区制下出现频数的对比检验，从是否具备显著性和单调性两个角度进行检验。单调性要求，措辞在不同的区制出现的频次由宽松到紧缩呈递增或者递减。显著性要求，措辞在不同区制存在显著差异，即两两比较的结果至少在5%的水平下显著。经过筛选和检验，本文最终保留的7 个措辞为通缩、通胀、政策紧缩、上调、下调、经济过热、经济平稳。

第三步，构建中央银行信息披露指数。本文参照Heinemann ＆ Ullrich［23］构建中央银行信息披露指数的方法。具体而言，关键措辞权重的确定方法是计算出不同区制下的差异对于各个关键措辞总变差的解释程度，关键措辞对应的符号是正号还是负号取决于其在紧缩期和宽松期出现频率之差。在对各季度《执行报告》中出现的措辞频次进行标准化处理后，再对各个措辞进行加权，并考虑正负号的影响，然后进行求和，得到中央银行信息披露指数的时间序列数据集。指数构建的公式如下。

其中，fre(xi，t) 表示最终措辞i 在第t 时期出现的频次，mean(xi) 表示最终措辞i 在不同时期出现频次的均值，std(xi) 表示最终措辞i 在不同时期出现频次的标准差，η2(xi) 表示最终措辞i的权重，sign(xi) 是最终措辞i 的符号。取绝对值之后所得到的中央银行信息披露指数(I) 越大，表示中央银行信息披露越充分。

(三) 其他变量定义

本文的被解释变量是商业银行信贷供给变动(LOAN)，借鉴徐明东、陈学彬［26］和沈悦、马续涛［27］的做法，用贷款余额的自然对数取差分进行衡量。

本文的解释变量是中央银行信息披露(WI)。用指数I 进行衡量。

本文的中介变量是商业银行风险承担(ZSCORE)。根据已有文献［28］中风险承担指数的计算公式，Z = (EA + ROA) /D(ROA)。其中，EA 表示权益资产比，ROA 表示总资产收益率，D(ROA) 表示总资产收益率的标准差，Z 值越大表示商业银行的破产风险越小。为了更加直观地体现风险大小以及方便后续的分析说明，本文选择对Z 值进行取倒数处理，得到ZSCORE。ZSCORE的值越大，表示商业银行风险承担越大。

商业银行微观层面的控制变量，包括银行规模(SIZE)、资本充足性(EA)、流动性水平(LAR)、盈利能力(ROA)、贷款质量(NPL)、经营效率(CTI)、上市时间(LIST)。宏观层面的控制变量选择的是GDP 增速(GDP)。同时，本文还控制了个体(Bank) 和季度(Quarter) 固定效应。主要变量的具体定义见表1。

(四) 模型设定

为了实证考察中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响，本文所采用的基本计量模型设定如下。

其中，i 表示银行，t 表示季度。在主检验分析中，将应用模型(1) 检验中央银行信息披露是否对商业银行信贷供给产生影响，以及中央银行信息披露对商业银行信贷供给影响是否具有非对称性。在进一步检验分析中，将模型(1) 应用于中央银行信息披露对不同类型商业银行的信贷供给的影响，以及中央银行信息披露对银行信贷供给的异质性影响的检验。

为了检验央行信息披露对商业银行信贷供给影响的避险动机，本文采用中介效应模型进行作用机制检验。具体而言，借鉴温忠麟、叶宝娟［29］的做法，采用分步回归来识别中介效应，模型的第二步和第三步设定如下。

四、实证结果与分析

(一) 描述性统计分析

表2 为主要变量的描述性统计结果。结果显示，商业银行信贷供给变动(LOAN) 最大值为0.154，最小值为0.036，均值为0.040，说明银行信贷供给差异较大。中央银行信息披露(WI) 最大值为0.254，最小值为0.016，均值为0.034，说明中央银行信息披露在不同季度之间存在差异。

(二) 基准回归结果分析

表3 的列(1) 报告了在不加入控制变量的情况下中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响。中央银行信息披露(WI) 的回归系数为0.044，变量在5%的水平下显著。列(2) 和列(3)逐步增加银行层面控制变量和宏观控制变量，中央银行信息披露(WI) 的回归系数分别为0.051和0.054，变量均在1%的水平下显著。为了缓解遗漏不随时间改变的固定因素可能产生的内生性问题，列(4) 进一步报告了中央银行信息披露对商业银行信贷供给影响的个体固定效应模型回归结果，中央银行信息披露(WI) 的回归系数为0.050，变量在1%的水平下显著。由此可见，中央银行信息披露与商业银行信贷供给正相关，意味着中央银行信息披露越充分，商业银行的信贷供给变动越大，H1 得到验证。

(三) 非对称效应分析

计算样本当期WI 减去上一期WI 的数值，如果为正，则将样本归为正向信号组，反之为负向信号组。分别对两组样本进行基准回归分析，非对称效应的回归结果如表4 所示，无论正向信号组还是负向信号组，中央银行信息披露的回归系数均为正且变量均在1%的水平下显著，但是系数大小有所差异。为了确保两个组间的系数是可以进行比较的，进行了组间系数差异检验，经验p 值为0.084，说明存在组间差异。正向信号组的系数为0.143，负向信号组的系数为0.069，这说明正向信号组和负向信号组的商业银行信贷供给受到中央银行信息披露的影响程度有所不同，正向信号组的反应程度更大。由此可见，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响是非对称的，中央银行信息披露对商业银行信贷供给在正向信号下的影响程度更大，H2 得到验证。

(四) 避险动机分析

表5 报告了中央银行信息披露影响商业银行信贷供给的避险动机的检验结果。列(1) 为中介变量ZSCORE 的有效性检验，中央银行信息披露WI对中介变量ZSCORE 在5%的水平下具有显著负向影响，说明中介变量ZSCORE 有效;列(2) 的结果显示，在加入中介变量ZSCORE 之后，解释变量央行信息披露WI 在5%的水平下显著且系数为正。以上结果表明，中央银行信息披露影响商业银行信贷供给时，商业银行的避险动机发挥作用，H3 得到验证。

(五) 内生性处理

1.动态面板数据模型的GMM 估计

为了缓解遗漏变量偏差、测量误差以及其他潜在因素造成的内生性问题，本文分别采用两步系统GMM 方法和差分GMM 进行广义矩估计。表6 报告了动态面板数据模型GMM 估计的回归结果，列(1) 为系统GMM 估计，列(2) 为差分GMM 估计。列(1) 的估计结果显示，WI 的系数为0.037，变量在10%的水平下显著，这与前文的结果一致。并且AR(1) 的p 值为0.000，AR(2) 的p 值为0.716，说明不存在二阶序列相关，通过自相关检验。Hansen 检验的p 值是1.000，说明所有工具变量为外生工具变量，模型的工具变量选取有效。以上结果表明，使用动态面板数据模型进行系统GMM 估计具有一致性和有效性，本文得到的估计结果是值得信赖的。列(2) 的估计结果显示，WI 的系数为0.077，变量在1%的水平下显著，这与前文的结果一致。并且AR(1) 的p 值为0.000，AR(2) 的p 值为0.483，说明不存在二阶序列相关，通过自相关检验。Hansen 检验的p值是1.000，说明所有工具变量为外生工具变量，模型的工具变量选取有效。以上结果同样表明，使用动态面板数量模型进行差分GMM 估计具有一致性和有效性，本文得到的估计结果是值得信赖的。由此也验证了前文所提出的假设的回归结果是高度稳健的，即央行信息披露显著影响商业银行信贷供给。

2.工具变量回归

为了进一步解决可能存在的由于遗漏变量偏差、反向因果等导致的内生性问题，本文使用工具变量并采用2SLS 方法进行回归，借鉴相关文献的做法，选取解释变量的滞后项作为工具变量(IV)。回归结果如表6 所示，列(3) 中IV 的回归系数为0.010，变量在1%的水平下显著，说明本文所选的工具变量有效;列(4) 的解释变量WI 的回归系数为0.229，变量在1%的水平下显著，回归结果与基准回归的结果一致，进一步说明本文的研究结论是可靠的。

(六) 稳健性检验

前文的基准回归模型中被解释变量和所有银行个体层面的控制变量均进行了滞后一期处理，这在一定程度上可以避免由反向因果而造成的内生性问题。为了进一步保证研究结果的可靠性，本文还做了以下的稳健性检验。

1.更换被解释变量

为了避免变量测量误差可能带来的结果偏误，增加研究结论的可靠性，通过更换被解释变量信贷供给指标的度量来观测研究结论的稳健性。对于被解释变量商业银行信贷供给，参照已有学者的做法用贷款余额的差分(LOAN2) 进行替换。表7 列(1) 的估计结果表明，更换被解释变量没有改变基本结论，中央银行信息披露对商业银行信贷供给影响的回归系数为0.023，变量依然在1%的水平下显著，表明本文的估计结果是稳健的。

2.更换解释变量

对于解释变量，采用林建浩等［30］和陈良源等［2］构建的央行沟通指数进行替换。表7 中列(2) 所示的估计结果显示，更换解释变量后并没有改变基本的研究结论，中央银行信息披露对商业银行信贷供给变动影响的回归系数为0.204，变量在10%的水平下显著，表明本文的估计结果依然是稳健的。

3.增加控制变量

为了避免遗漏变量干扰，本文添加部分可能产生重要影响的控制变量，再进行回归，添加变量包括银行业景气指数和企业景气指数。表7 的列(3) 报告了增加控制变量后的稳健性检验结果。中央银行信息披露的估计系数是0.050，变量在1%的水平下显著，与前文的研究结论一致。

4.剔除特殊样本

为了避免样本自选择偏差可能带来的影响，本文剔除部分可能产生重要影响的样本后再对模型重新进行回归。考虑到六个大型商业银行在银行体系中的特殊地位有可能会对结果产生影响，因此将其从样本中剔除，重新进行回归估计，回归结果如表7 的列(4) 所示，中央银行信息披露的回归系数是0.068，变量在1%的水平下显著，说明本文的研究结果是高度稳健的。

五、进一步研究

(一) 中央银行信息披露对不同类型商业银行信贷供给的影响

根据Wind 数据库的标准，本文将我国商业银行分为大型国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行，不同类型商业银行在规模、流动性、盈利能力、风险承担、经营效率等方面具有异质性，在接收相同信息情况下，不同类型商业银行作出的决策反应会有所差异。本文进一步探讨中央银行信息披露对不同类型商业银行的信贷供给影响是否存在显著差异。

表8 报告了中央银行信息披露对不同类型商业银行信贷供给影响的差异。通过分组回归，列(1) 报告了中央银行信息披露对大型国有商业银行信贷供给的影响，列(2) 报告了中央银行信息披露对股份制商业银行信贷供给的影响，列(3) 报告了中央银行信息披露对城市商业银行信贷供给的影响，列(4) 报告了中央银行信息披露对农村商业银行信贷供给的影响。由中央银行信息披露(WI)的回归系数可知，中央银行信息披露对不同类型商业银行信贷供给的影响存在显著差异，中央银行信息披露对股份制商业银行、城市商业银行和农村商业银行信贷供给的影响均在1%或5%的水平下显著，中央银行信息披露对大型国有商业银行信贷供给的影响不显著。存在这种差异的原因，可能是因为六大商业银行因其“大而不倒”的特殊地位，其对外界信息的影响敏感程度较小。

(二) 异质性分析

银行对于货币政策的反应在很大程度上受到银行微观特征的影响［26］。由于银行在规模、流动性、资本充足性方面存在个体差异，中央银行信息披露的影响会受到上述异质性特征的调节。以资本充足率的中位数为标准将全部样本划分为高充足组和低充足组，以银行规模的中位数为标准划分为大规模组和小规模组，以流动性的中位数为标准划分为强流动组和弱流动组，分别检验中央银行信息披露对不同个体特征下银行信贷供给的影响。表9 报告了异质性检验的结果。列(1) 和列(2) 为资本充足率异质性回归结果，由中央银行信息披露(WI) 的回归系数可知，低充足组的系数为0.094，且变量在1%的水平下显著，高充足组的系数为0.031，且变量在10%的水平下显著。由此可知，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响受到资本充足率差异的影响，相比较于资本充足率高的银行，资本充足率低的商业银行的信贷供给受到中央银行信息披露的影响程度更大。列(3) 和列(4) 为银行规模异质性回归结果，由中央银行信息披露(WI) 的回归系数可知，小规模组的系数为0.091，且变量在1%的水平下显著，大规模组的系数为0.029，但变量并不显著。由此可知，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响受到银行规模差异的影响，相较于大规模的商业银行，小规模商业银行的信贷供给受到中央银行信息披露的影响程度更大。列(5) 和列(6) 为银行流动性异质性回归结果，由中央银行信息披露(WI) 的回归系数可知，弱流动组的系数为0.082，且变量在5%的水平下显著，强流动组的系数为0.040，且变量在5%的水平下显著。由此可知，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响受到流动性水平差异的影响，相较于流动性较强的银行，流动性较弱的商业银行的信贷供给受到中央银行信息披露的影响程度更大。

六、研究结论与政策建议

本文运用2008—2020 年商业银行的季度数据，研究中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响，得到以下研究结论。第一，中央银行信息披露与商业银行信贷供给正相关，中央银行信息披露越充分，商业银行信贷供给越大。第二，中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响是非对称的，在正向信号下影响程度更大。第三，中央银行信息披露影响商业银行信贷供给时，商业银行的避险动机发挥作用，即中央银行信息披露通过影响商业银行的风险承担，进而影响商业银行的信贷供给。第四，中央银行信息披露对不同类型商业银行信贷供给的影响存在显著差异。中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响受到资本充足率、规模、流动性水平等银行微观特征差异的影响，相较于高充足率、大规模、强流动性的商业银行，低充足率、小规模、弱流动性商业银行的信贷供给受到中央银行信息披露的影响更大。

根据上述研究结论，本文提出如下政策建议。第一，中央银行要提高信息披露质量。由央行最重要的司局之一的货币政策司发布的文章和言论，尤其是定期发布的《执行报告》，所披露的信息代表着央行重要动向，备受市场关注。在过去的一段时间里，中央银行的《执行报告》措辞呈现越发模糊的趋势，引发了市场的猜测，这不利于现代中央银行制度和现代金融体系的建设。因此，中央银行在对外发布政策信号时，应该注重信息披露的充分性和信息含量，提高信息披露的质量，进一步增加中央银行信息披露能力。第二，充分认识中央银行信息披露对商业银行信贷供给影响的非对称性作用。中央银行信息披露对商业银行信贷供给的影响，不仅依赖于信息披露的文本表达，还依赖于经济周期的具体阶段，呈现出非对称效应。因此，要注重中央银行的文本信息传递，通过文本语调的动态调节，适度发挥央行信息披露预期管理的效果，在信贷扩张期避免共振，在信贷紧缩期避免对冲政策效果。第三，根据银行异质性提高中央银行信息披露的有效性。不同类型的商业银行以及不同特征的商业银行对于中央银行信息披露对信贷供给的影响具有异质性。因此，要注意强化中央银行信息披露对股份制商业银行、城商行、农商行以及低充足率、小规模、弱流动性商业银行的叠加作用，引导不同类型商业银行的信贷投放力度，高效对接有效信贷需求，增强信贷增长稳定性。

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