數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響研究

張忠俊，馬克紅

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，新疆烏魯木齊 830013）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

“十四五”規(guī)劃明確經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)要防范化解重大經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)，守住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線，要實(shí)現(xiàn)金融發(fā)展與防范風(fēng)險(xiǎn)的平衡。然而在金融發(fā)展過程中，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)相伴而生，而且隨著金融全球化、科技進(jìn)步、金融創(chuàng)新、金融脫媒等助力金融行業(yè)迅猛發(fā)展，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的各種效應(yīng)層出不窮并不斷疊加放大，因此防范風(fēng)險(xiǎn)成為金融發(fā)展進(jìn)程中的一項(xiàng)重要工作內(nèi)容。對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究不僅有助于對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別及防范預(yù)警，同時(shí)也為發(fā)展過程中風(fēng)險(xiǎn)的甄別起到有效的啟示。

系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是“導(dǎo)致市場大量參與者同時(shí)遭受嚴(yán)重?fù)p失，并且迅速擴(kuò)散到系統(tǒng)中”的風(fēng)險(xiǎn)。目前對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究主要集中在考察識(shí)別和防范預(yù)警等方面，考察了銀行業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、證券行業(yè)等的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。楊子暉和李東承（2018）[1]在對(duì)各類型銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)度研究的基礎(chǔ)上考察了銀行的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)、傳染性風(fēng)險(xiǎn)以及系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，研究發(fā)現(xiàn)中國銀行業(yè)的傳染性風(fēng)險(xiǎn)的比例逐年增高，其中主要的誘發(fā)者是股份制商業(yè)銀行。梁秋霞等（2021）[2]從金融風(fēng)險(xiǎn)最大的“灰犀?！狈康禺a(chǎn)業(yè)入手，研究了房價(jià)異常波動(dòng)對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響，提出要促進(jìn)房地產(chǎn)市場的平穩(wěn)發(fā)展以防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。方定闖和孔文青（2020）[3]研究發(fā)現(xiàn)，雖然證券業(yè)一直存在較高的杠桿率，但是我國的高經(jīng)濟(jì)增長率使得內(nèi)生的杠桿率風(fēng)險(xiǎn)得以被抑制，因此系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)概率較低。但隨著資本市場的不斷改革，國內(nèi)金融機(jī)構(gòu)所面臨的挑戰(zhàn)加劇，風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)有所增加，構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)度及預(yù)警體系變得非常迫切。陶玲和朱迎（2016）[4]將風(fēng)險(xiǎn)的傳導(dǎo)歸結(jié)為內(nèi)部傳導(dǎo)和跨境傳導(dǎo)，立足于我國目前系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀，實(shí)證研究度量并預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)綜合分析我國金融機(jī)構(gòu)整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)字技術(shù)結(jié)合金融服務(wù)，數(shù)字普惠金融發(fā)展主體為銀行類金融機(jī)構(gòu)、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、金融科技企業(yè)以及非銀行金融機(jī)構(gòu)，其運(yùn)用了信息技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，大大降低了信息不對(duì)稱性。目前對(duì)于數(shù)字技術(shù)助力金融服務(wù)對(duì)金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)影響的研究較多，集中在銀行業(yè)，研究成果分為兩方面。一方面是抑制作用。李繼尊（2015）[5]研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展減少了金融機(jī)構(gòu)對(duì)網(wǎng)點(diǎn)的依賴，這有效地降低了成本，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。劉忠璐（2016）[6]認(rèn)為，互聯(lián)網(wǎng)金融能夠幫助銀行業(yè)提高運(yùn)營能力和風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，降低行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。羅航等（2020）[7]研究發(fā)現(xiàn)金融科技發(fā)展通過政府的監(jiān)管減弱了信息不對(duì)稱性，降低了信貸波動(dòng)和資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)，有效弱化了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)散。另一方面是加劇作用。隨著信息技術(shù)的不斷更新，數(shù)字金融給銀行的發(fā)展也帶來了一些阻礙和壓力，因此容易發(fā)生為了提高利潤進(jìn)而提高金融風(fēng)險(xiǎn)觸發(fā)的情況。Arnold＆Ewijk（2011）[8]認(rèn)為金融科技的使用使商業(yè)銀行負(fù)債端資金成本下降，商業(yè)銀行會(huì)根據(jù)自身利益擴(kuò)表，導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。Luttrell（2013）[9]認(rèn)為影子銀行信貸中介鏈通過期限錯(cuò)配、流動(dòng)性轉(zhuǎn)換、信用風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移或擔(dān)保、杠桿構(gòu)成了若干系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)因素。楊才然和王寧（2015）[10]提出互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的業(yè)務(wù)均是線上，未進(jìn)行面談或者實(shí)際信息考察難以確認(rèn)借款人的信用狀況，加劇了信用風(fēng)險(xiǎn)。陳科（2017）[11]認(rèn)為要實(shí)現(xiàn)普惠金融的發(fā)展目標(biāo)，就需要大量的金融服務(wù)機(jī)構(gòu)的設(shè)立，同時(shí)需要技術(shù)的創(chuàng)新，對(duì)于做出的創(chuàng)新和大量機(jī)構(gòu)設(shè)立會(huì)促使普惠金融在發(fā)展時(shí)產(chǎn)生一部分風(fēng)險(xiǎn)。

上述文獻(xiàn)有認(rèn)為數(shù)字金融創(chuàng)新成果對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)具有抑制作用，但也有認(rèn)為對(duì)風(fēng)險(xiǎn)具有加劇作用。既然數(shù)字普惠金融發(fā)展是利弊優(yōu)劣并存的，那么數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)究竟是具有抑制作用還是加劇作用？本文擬對(duì)數(shù)字普惠金融影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

二、理論分析與研究假設(shè)

隨著金融行業(yè)的不斷發(fā)展，金融結(jié)合信息技術(shù)的創(chuàng)新也越來越多，數(shù)字普惠金融即為其中一種，增強(qiáng)了金融包容性的同時(shí)也增加了金融脆弱性，主要表現(xiàn)在數(shù)字普惠金融發(fā)展抑制或者加劇系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用主要體現(xiàn)在金融體系的風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力加強(qiáng)，具體表現(xiàn)在：數(shù)字技術(shù)加持下的普惠金融在擴(kuò)大了金融包容性的同時(shí)增強(qiáng)了金融服務(wù)的數(shù)字化普惠性，提高了金融行業(yè)守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的能力。第一，提高了金融中介的競爭能力。數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了金融市場由于信息不對(duì)稱而產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)，也降低了交易的成本，這使得金融中介的競爭力增強(qiáng)，因此，金融服務(wù)的可獲得性也變得更加容易。第二，促進(jìn)了金融行業(yè)的創(chuàng)新。數(shù)字普惠金融促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品創(chuàng)新、金融行業(yè)的制度創(chuàng)新等，創(chuàng)新帶來了金融市場的有效運(yùn)轉(zhuǎn)，加強(qiáng)了金融市場的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。第三，優(yōu)化了金融體系的結(jié)構(gòu)。數(shù)字普惠金融分別從金融體系、金融工具、金融市場等方面優(yōu)化結(jié)構(gòu)，進(jìn)一步促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)、市場和體系的資源配置，進(jìn)而加強(qiáng)金融體系的風(fēng)險(xiǎn)抵抗能力。

數(shù)字普惠金融的發(fā)展對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的加劇作用主要體現(xiàn)在金融體系中信用風(fēng)險(xiǎn)以及運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)等的加劇，具體表現(xiàn)在：由于數(shù)字技術(shù)的不平衡不充分發(fā)展，數(shù)字普惠金融的發(fā)展受到數(shù)字技術(shù)發(fā)展的影響，也具有不平衡不充分的特性，同時(shí)金融監(jiān)管由于發(fā)展不平衡也具有一定的局限性，這加劇了金融體系的風(fēng)險(xiǎn)。第一，加劇了信用風(fēng)險(xiǎn)。從風(fēng)險(xiǎn)防范的角度，設(shè)置高門檻的服務(wù)利于風(fēng)險(xiǎn)的防范，但是數(shù)字普惠金融的服務(wù)對(duì)象是弱勢(shì)群體，其特征是能夠抵押的抵押物不足以達(dá)到信用擔(dān)保的要求，信用記錄不全并且信用意識(shí)較為薄弱；同時(shí)若為小微企業(yè)，企業(yè)內(nèi)部管理狀況較差，信息披露不完全造成信息不對(duì)稱等情況，這使得金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)的信用風(fēng)險(xiǎn)增加。第二，加劇了運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字普惠金融的服務(wù)需要加強(qiáng)金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，但是這增加了創(chuàng)新的投入成本以及管理難度，同時(shí)由于服務(wù)對(duì)象為弱勢(shì)群體，其具有的消費(fèi)習(xí)慣較為落后，資金需求量小并且分散，資金的回報(bào)率較小。第三，數(shù)據(jù)安全性風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字技術(shù)的發(fā)展使客戶信息以及金額交易均為數(shù)字化，在這種環(huán)境下，可能存在客戶信息隱私的安全性以及交易數(shù)據(jù)的管理隱患，影響金融的安全發(fā)展，在一定程度上增加了金融風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的難度。根據(jù)以上分析，本文提出第一個(gè)假設(shè)：

H1：數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響抑制作用大于加劇作用。

就數(shù)字普惠金融指數(shù)報(bào)告顯示，現(xiàn)階段我國數(shù)字普惠金融發(fā)展?fàn)顩r存在區(qū)域異質(zhì)性：東部發(fā)展較為快速，而中西部尤其是西部地區(qū)，由于互聯(lián)網(wǎng)的普及以及數(shù)字普惠金融服務(wù)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)建需要耗費(fèi)大量的前期資金，因此發(fā)展較為緩慢。基于這一實(shí)際，本文提出第二個(gè)假設(shè)：

H2：數(shù)字普惠金融有效阻礙了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，并存在區(qū)域異質(zhì)性。

數(shù)字普惠金融發(fā)展的前期，一方面需要耗費(fèi)大量的資金來支持?jǐn)?shù)字普惠金融服務(wù)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)建，例如數(shù)字普惠金融相關(guān)的金融產(chǎn)品研發(fā)、推廣以及資金安全等；另一方面，由于發(fā)展初期，傳統(tǒng)金融服務(wù)仍然發(fā)揮較大作用，金融機(jī)構(gòu)更多還是為大型企業(yè)提供服務(wù)，這使得數(shù)字普惠金融承擔(dān)著較大的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)字普惠金融發(fā)展步入較為成熟的階段，其優(yōu)點(diǎn)不斷顯現(xiàn)，對(duì)于金融體系的結(jié)構(gòu)優(yōu)化具有促進(jìn)作用，突破傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的融資局限性，同時(shí)由于創(chuàng)新能力和金融中介競爭力的加強(qiáng)，使得系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)被較大程度地克服。但是在數(shù)字普惠金融發(fā)展后期，更要注意到由于數(shù)字技術(shù)可能帶來的信息安全風(fēng)險(xiǎn)以及長期積累的信用風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響。因此，根據(jù)以上分析，提出第三個(gè)假設(shè)：

H3：數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響存在非線性關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國省級(jí)2011—2018年的數(shù)據(jù)作為樣本，其中主要數(shù)據(jù)來源如下：數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)選取北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020年）”中的數(shù)字普惠金融數(shù)字化程度指數(shù)，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系和科技創(chuàng)新等指標(biāo)來源于除港澳臺(tái)地區(qū)外31個(gè)省份2011—2018年統(tǒng)計(jì)年鑒，部分缺失的數(shù)據(jù)使用插值法補(bǔ)充。

（二）變量選取

1.被解釋變量。本文借鑒許滌龍和陳雙蓮（2015）[12]、張安軍（2020）[13]、李優(yōu)樹和張敏（2020）[14]建立的指標(biāo)體系，分別從銀行市場、股票市場、保險(xiǎn)市場以及房地產(chǎn)市場四個(gè)方面構(gòu)建系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)體系。具體指標(biāo)體系如表1所示。

表1 系統(tǒng)金融風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)體系

對(duì)于上述指標(biāo)體系選擇用熵值法測(cè)算各地區(qū)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，計(jì)算過程如下：

首先進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：

2.核心解釋變量：數(shù)字普惠金融。根據(jù)北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（2011—2020年）”，選取全國31個(gè)省份的數(shù)字普惠金融指數(shù)（Difi）作為解釋變量，數(shù)字普惠金融指數(shù)全面展現(xiàn)2011—2018年各省份數(shù)字普惠金融的發(fā)展?fàn)顩r，測(cè)度從覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度三個(gè)維度進(jìn)行，涉及一共33個(gè)分指標(biāo)。

3.控制變量?？紤]到對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響的其他因素，本文選取控制變量：（1）經(jīng)濟(jì)發(fā)展，選擇人均GDP的對(duì)數(shù)；（2）外商投資，選擇外商企業(yè)數(shù)；（3）人力資本，選擇人口增長率；（4）社會(huì)投資水平，選擇全社會(huì)固定資產(chǎn)投資；（5）對(duì)外貿(mào)易水平，選擇對(duì)外貿(mào)易占比；（6）城鎮(zhèn)化水平，選擇城鎮(zhèn)化率。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 中是主要變量的統(tǒng)計(jì)特征，從表中可知，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)最大值為0.7469，最小值為0.3527，均值為0.6366，說明各省份間系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有明顯差異。對(duì)于數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)從均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值觀察也發(fā)現(xiàn)存在較大的差異。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（三）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)回歸模型

根據(jù)以上文獻(xiàn)回顧以及理論分析，為了探究數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)理，設(shè)定如下基準(zhǔn)回歸模型：

式（2）中，qit為門檻變量，γ為待估的門檻值，I(·)為示性函數(shù)，其他變量內(nèi)涵與式（1）相同。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸分析

本文使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證分析，表3報(bào)告了數(shù)字普惠金融與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的線性結(jié)果。從回歸結(jié)果來看，數(shù)字普惠金融對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響是顯著負(fù)向作用，說明數(shù)字普惠金融對(duì)于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用大于加劇作用，從控制變量的回歸結(jié)果來看，均符合其對(duì)于系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響結(jié)果。這印證了假設(shè)1，說明數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用大于加劇作用。該實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)，數(shù)字普惠金融的發(fā)展有效抑制了系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

（二）異質(zhì)性分析

由分析結(jié)果表3可知，從總體上看，東部、中部和西部地區(qū)的回歸系數(shù)都顯著為負(fù)，說明數(shù)字普惠金融對(duì)東、中、西部的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)均在總體上具有抑制作用。從回歸系數(shù)上看，中部地區(qū)的抑制作用明顯，而西部地區(qū)相對(duì)較弱，主要原因可能是西部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展較東部和中部落后，承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)有所加劇，直轄市回歸系數(shù)不顯著，可能是由于直轄市的數(shù)字普惠金融發(fā)展速度較快，而在數(shù)字普惠金融發(fā)展后期可能會(huì)出現(xiàn)的信用風(fēng)險(xiǎn)以及運(yùn)營等風(fēng)險(xiǎn)不能及時(shí)有效地解決，造成了抑制作用不明顯。該實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2，數(shù)字普惠金融的發(fā)展抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有區(qū)域異質(zhì)性。

表3 基準(zhǔn)回歸

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.剔除變量?？紤]到北京、上海、重慶和天津?yàn)橹陛犑?，在?jīng)濟(jì)發(fā)展體制上具有特殊性，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)存在與其他省份的不一致性，因此在基準(zhǔn)模型中將其剔除，再次檢驗(yàn)數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的作用及其作用機(jī)制。剔除直轄市之后，回歸結(jié)果如表4所示，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，回歸系數(shù)仍然顯著抑制，較為穩(wěn)健。

2.工具變量法。考慮到設(shè)定的模型可能存在遺漏變量等產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文選擇分別使用核心解釋變量的滯后一期和省級(jí)網(wǎng)絡(luò)普及率作為工具變量進(jìn)行二階段最小二乘法（2sls）的穩(wěn)健性檢驗(yàn)并解決內(nèi)生性問題，回歸結(jié)果如表4 所示，核心解釋變量滯后一期以及網(wǎng)絡(luò)普及率的回歸系數(shù)符號(hào)與基準(zhǔn)回歸保持一致，結(jié)果較為穩(wěn)健。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（四）門檻效應(yīng)分析

本文為了分析數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)影響存在的非線性特征并驗(yàn)證假設(shè)2，采用面板門檻模型進(jìn)行研究，選擇數(shù)字普惠金融發(fā)展水平作為門檻變量，并進(jìn)行門檻效應(yīng)分析，假設(shè)存在3、2和1個(gè)門檻值，結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融與科技創(chuàng)新均通過了門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)，存在雙重門檻且門檻估計(jì)值與其估計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果如表5 和表6 所示。表5 結(jié)果顯示，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的門檻估計(jì)值為268.1 和164.76?；貧w結(jié)果表6顯示，數(shù)字普惠金融作為門檻變量，當(dāng)Difi＜164.76時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)呈顯著負(fù)向作用，數(shù)字普惠金融每提高1個(gè)單位，系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)降低0.00027624，說明數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有抑制作用；當(dāng)Difi處于268.1和164.76之間時(shí)，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用有所增加，由此可見，隨著數(shù)字普惠金融的不斷發(fā)展，其在成熟期對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的作用抑制性增大，該結(jié)果也進(jìn)一步說明數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)具有非線性特征；而當(dāng)Difi≥268.1時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的抑制能力有所下降，因此說明在數(shù)字普惠金融發(fā)展的后期，一系列的信用風(fēng)險(xiǎn)以及數(shù)字化風(fēng)險(xiǎn)會(huì)伴隨著其發(fā)展隨之加重，這一結(jié)果也與前文的基準(zhǔn)回歸異質(zhì)性分析中直轄市數(shù)字普惠金融的影響結(jié)果一致。該實(shí)證結(jié)果驗(yàn)證了假設(shè)2。

表5 門檻回歸

表6 門檻回歸結(jié)果

五、結(jié)論與建議

本文在對(duì)數(shù)字普惠金融和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系進(jìn)行理論分析的基礎(chǔ)上，選取2011—2018年各省份的相關(guān)數(shù)據(jù)作為樣本，使用固定效應(yīng)模型、門檻效應(yīng)模型以及中介效應(yīng)模型對(duì)數(shù)字普惠金融和系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析。研究發(fā)現(xiàn)：第一，從整體上看，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用明顯大于加劇作用；第二，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)存在區(qū)域異質(zhì)性，西部地區(qū)的抑制作用相較于西部和中部較緩，同時(shí)直轄市的抑制作用不顯著；第三，數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響存在非線性特征，數(shù)字普惠金融在前期和后期發(fā)展抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響與中期相比較緩，前期較緩的原因主要是在開始階段，需要投入大量的成本去建設(shè)與維護(hù)，后期的原因更多是數(shù)字普惠金融發(fā)展到一定階段所產(chǎn)生的運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)、信息安全風(fēng)險(xiǎn)以及信用風(fēng)險(xiǎn)使這一進(jìn)程放緩，這一結(jié)論與樣本為直轄市的回歸結(jié)果一致。

基于以上結(jié)論，提出以下建議：第一，加大對(duì)數(shù)字技術(shù)產(chǎn)品和互聯(lián)網(wǎng)的投入。尤其是5G技術(shù)和大數(shù)據(jù)，通過這些技術(shù)的支持，擴(kuò)大數(shù)字化產(chǎn)品的使用，進(jìn)而促進(jìn)數(shù)字普惠金融的覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度，與此同時(shí)，創(chuàng)新模式來克服數(shù)字化的信息安全問題并化解數(shù)字化帶來的風(fēng)險(xiǎn)。第二，實(shí)施差異化發(fā)展戰(zhàn)略。由于東中西部地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的不同，差異化的發(fā)展戰(zhàn)略將會(huì)對(duì)西部地區(qū)進(jìn)行特定的計(jì)劃，使得西部地區(qū)能夠逐漸趕上東中部的發(fā)展步伐，有很好的能力來應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。第三，注重風(fēng)險(xiǎn)管控。對(duì)數(shù)字普惠金融發(fā)展過程進(jìn)行有針對(duì)性的風(fēng)險(xiǎn)管控，尤其是信用風(fēng)險(xiǎn)和運(yùn)營風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，進(jìn)行金融體系的結(jié)構(gòu)優(yōu)化以及科技創(chuàng)新，使科技創(chuàng)新在數(shù)字普惠金融有效抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的進(jìn)程中發(fā)揮作用。