數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)村商業(yè)銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)
——基于文本挖掘法的實(shí)證研究

■張正平 紀(jì)環(huán)宇 董晶

一、引言

防控風(fēng)險(xiǎn)是商業(yè)銀行經(jīng)營管理的重要內(nèi)容。農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡稱“農(nóng)商行”）作為服務(wù)“三農(nóng)”、支持鄉(xiāng)村振興的金融主力軍，其風(fēng)險(xiǎn)防控任務(wù)格外艱巨。一方面，由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信息不易獲取，農(nóng)戶金融素養(yǎng)較低，農(nóng)業(yè)具有天然的弱質(zhì)性；另一方面，國有大行、金融科技企業(yè)紛紛進(jìn)入農(nóng)村市場，加劇了農(nóng)村金融市場競爭，導(dǎo)致農(nóng)商行面臨較大的經(jīng)營壓力。與此同時(shí)，在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，不少農(nóng)商行也加大金融科技應(yīng)用力度，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2022年1月，銀保監(jiān)會(huì)印發(fā)《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》，提出“到2025 年，銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得明顯成效”的發(fā)展目標(biāo)，并從戰(zhàn)略規(guī)劃與組織流程建設(shè)、業(yè)務(wù)經(jīng)營管理數(shù)字化、數(shù)據(jù)能力建設(shè)等方面給出了指導(dǎo)意見。2021 年2 月，中央一號(hào)文件《關(guān)于全面推進(jìn)鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》明確提出“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”。2021年7月，中國人民銀行等八部委聯(lián)合頒布《關(guān)于深入開展中小微企業(yè)金融服務(wù)能力提升工程的通知》，強(qiáng)調(diào)“為提升中小微企業(yè)金融服務(wù)的便利度，應(yīng)鼓勵(lì)地方法人銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)使用數(shù)字信息技術(shù)”。由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為包括農(nóng)商行在內(nèi)的中小銀行提升綜合實(shí)力、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇[1]。然而，有研究表明，在前期階段電子化會(huì)給農(nóng)商行帶來新的風(fēng)險(xiǎn)[2]。那么，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)產(chǎn)生影響嗎？尤其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)影響農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)嗎？進(jìn)一步地，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)影響其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)嗎？這些正是本文試圖回答的問題。

從已有文獻(xiàn)來看，關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的研究主要集中在兩個(gè)領(lǐng)域：

一是探究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其影響。新一代信息技術(shù)的發(fā)展為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支撐[3]，加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進(jìn)程。金融科技通過優(yōu)化商業(yè)銀行外部環(huán)境和提高商業(yè)銀行內(nèi)部能力進(jìn)而驅(qū)動(dòng)其數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型[4]，數(shù)字技術(shù)在數(shù)字金融領(lǐng)域的應(yīng)用改變了商業(yè)銀行的經(jīng)營效率與風(fēng)險(xiǎn)偏好，進(jìn)而對(duì)商業(yè)銀行的經(jīng)營模式進(jìn)行了創(chuàng)新[5]。此外，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型著力于技術(shù)思維與技術(shù)構(gòu)建、金融生態(tài)思維與金融生態(tài)場景構(gòu)建、數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)能力構(gòu)建、互聯(lián)網(wǎng)思維與新商業(yè)文明構(gòu)建等思維和能力的轉(zhuǎn)變[1]。Standaert 等[6]通過與來自大型銀行、金融科技公司的專家談話，確定了數(shù)字技術(shù)與信息數(shù)據(jù)的應(yīng)用作為銀行決策者制定未來戰(zhàn)略方向的依據(jù)之一。Kellner 等[7]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)在商業(yè)銀行中的應(yīng)用能夠使銀行在競爭中取得優(yōu)勢(shì)。熊健等[8]認(rèn)為，金融科技的發(fā)展能夠通過技術(shù)溢出效應(yīng)達(dá)到降低商業(yè)銀行運(yùn)營成本和提升工作效率的目的。此外，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型也意味著銀行面臨著大數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險(xiǎn)方面的局限性[9]。就農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，由于農(nóng)戶、小微企業(yè)存在信息不透明、抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱、缺乏抵押物等特點(diǎn)，農(nóng)商行發(fā)放涉農(nóng)貸款時(shí)將承擔(dān)更多經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)[10]。農(nóng)村金融供給側(cè)改革可以通過技術(shù)創(chuàng)新改進(jìn)金融服務(wù)[11]，農(nóng)商行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能夠通過降低經(jīng)營成本改善其盈利能力[12]。

二是探究銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分為主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，前者為銀行事前風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的反映，后者則是銀行風(fēng)險(xiǎn)的事后衡量[13，14]。從宏觀來看，Dias[15]認(rèn)為，資本監(jiān)管與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間存在非線性關(guān)系。經(jīng)濟(jì)政策的不確定性顯著提升了商業(yè)銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，同時(shí)降低了商業(yè)銀行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[16]?；ヂ?lián)網(wǎng)金融[17]、數(shù)字金融[18]與普惠金融[12]的發(fā)展則有效降低了商業(yè)銀行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從微觀來看，Kasman 等[19]認(rèn)為，企業(yè)文化相對(duì)穩(wěn)健的銀行其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較低。Nguyen 等[20]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)文化偏激進(jìn)的銀行則更傾向于選擇高風(fēng)險(xiǎn)信貸項(xiàng)目。銀行治理過度也會(huì)加大銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)[21]，但可以通過改善運(yùn)營效率來降低銀行風(fēng)險(xiǎn)水平[22，23]。就農(nóng)商行而言，資本水平的變動(dòng)與其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系[24]，價(jià)格競爭則加劇了農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平[25]，利率市場化放大了農(nóng)商行這種被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[26]；相比于股份制銀行與城商行，經(jīng)濟(jì)政策的不確定性對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)和被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的抑制作用更強(qiáng)[16]。

由上述文獻(xiàn)梳理可知，有關(guān)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，但仍存在需要改進(jìn)的地方：（1）現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型特點(diǎn)和運(yùn)行環(huán)境關(guān)注較多，少有關(guān)注農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的影響；（2）有關(guān)農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究并沒有清晰闡明主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系；（3）鮮有文獻(xiàn)關(guān)注農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其作用機(jī)制。因此，本文基于文本挖掘法構(gòu)建了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，檢驗(yàn)了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的影響及其作用機(jī)制，并進(jìn)一步討論了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系。

具體而言，本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)為：（1）以農(nóng)商行為研究對(duì)象，實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，豐富了有關(guān)農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究；（2）探討農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，并分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，拓展了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問題的研究范圍；（3）揭示了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善運(yùn)營效率提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用機(jī)制，并考察了不同資產(chǎn)規(guī)模、不同省聯(lián)社干預(yù)強(qiáng)度下農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響，深化了對(duì)二者關(guān)系的理解。

二、理論分析與假說提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響

農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過緩解銀行競爭壓力和強(qiáng)化金融科技應(yīng)用來促進(jìn)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解國有銀行、股份制銀行對(duì)城商行造成的競爭壓力，進(jìn)而增加農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。Marcus[27]指出，存款市場競爭加劇會(huì)壓縮銀行存貸利差，進(jìn)而降低銀行特許權(quán)價(jià)值。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能幫助銀行識(shí)別客戶需求差異，擴(kuò)展穩(wěn)定資金的來源，進(jìn)而增加銀行存款[28]，緩解存款市場競爭壓力。而且，為了提升銀行特許權(quán)價(jià)值，銀行主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿也會(huì)隨之增加[29，30]。同樣，商業(yè)銀行的競爭行為對(duì)農(nóng)商行的穩(wěn)健運(yùn)營也產(chǎn)生了重要影響[25]，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低農(nóng)商行的經(jīng)營成本[12]，從而緩解銀行競爭帶來的壓力，在這種情況下其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿會(huì)更強(qiáng)烈。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促使農(nóng)商行加大金融科技的應(yīng)用，從而進(jìn)一步增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。農(nóng)商行可利用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算和人工智能等手段，提升金融服務(wù)效率及風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力[31]，進(jìn)一步緩解信息不對(duì)稱帶來的困擾[12]，從而增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。據(jù)此，本文提出假說1。

H1：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高農(nóng)商行運(yùn)營效率，進(jìn)而增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。莊雷等[32]發(fā)現(xiàn)，科技企業(yè)與傳統(tǒng)銀行在長期博弈過程中最終實(shí)現(xiàn)互利共贏。換言之，金融與科技相結(jié)合能幫助銀行降低運(yùn)營成本，提升運(yùn)營效率。從農(nóng)商行的角度看，數(shù)字金融的發(fā)展使金融和科技融合得更深，加速了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，進(jìn)而提高了其運(yùn)營效率[33]。同樣的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)了金融資源的定價(jià)與配置[34]，有助于緩解農(nóng)村金融中交易成本高、信息不對(duì)稱等問題[35]，還可以提高農(nóng)商行業(yè)務(wù)辦理速度，降低運(yùn)營成本[12]，最終提升農(nóng)商行的運(yùn)營效率。進(jìn)一步地，農(nóng)商行運(yùn)營效率的提高可以增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。田雅群等[36]從市場勢(shì)力的角度研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)商行成本效率的降低使其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力下降。換言之，如果農(nóng)商行成本效率提高，其風(fēng)險(xiǎn)控制能力也會(huì)隨之提高。當(dāng)制定有效的風(fēng)險(xiǎn)控制措施后，商業(yè)銀行更愿意主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)[37]。因此，隨著農(nóng)商行運(yùn)營效率的提升，其應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力會(huì)提高[2]，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿也隨之增加。據(jù)此，本文提出假說2。

H2：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升其運(yùn)營效率，進(jìn)而增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響

資本是銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的重要防線，銀行自身的資本閑置將影響其盈利，為了彌補(bǔ)利潤損失，銀行具有較高的風(fēng)險(xiǎn)投資激勵(lì)[38]。相對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)商行，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行人才儲(chǔ)備和技術(shù)儲(chǔ)備更充足，有更多的資源可投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型上[1]。并且，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過程中，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行憑借其優(yōu)質(zhì)客戶資源降低經(jīng)營成本，提升運(yùn)營效率[39]，其結(jié)果可能是增加了農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。此外，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行還可以利用其規(guī)模優(yōu)勢(shì)進(jìn)行分散化投資，這也有助于提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。因此，在資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的影響可能更大。

省聯(lián)社一直承擔(dān)著對(duì)轄內(nèi)農(nóng)商行的管理、指導(dǎo)、協(xié)調(diào)、服務(wù)等職能。盡管省聯(lián)社的這種干預(yù)會(huì)制約農(nóng)商行的運(yùn)營和發(fā)展[41]，但在農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，省聯(lián)社的作用不可忽視[42]。具體而言，省聯(lián)社對(duì)農(nóng)商行的影響主要體現(xiàn)在兩個(gè)方面：一是間接調(diào)配農(nóng)商行的金融資源或直接插手農(nóng)商行的經(jīng)營行為[40]。例如，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期，省聯(lián)社可以協(xié)調(diào)整合轄內(nèi)外農(nóng)商行的資源，促進(jìn)農(nóng)商行間的交流合作，以助推數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1]；在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，省聯(lián)社可以發(fā)揮其“平臺(tái)優(yōu)勢(shì)”，通過集中進(jìn)行人才招聘、升級(jí)核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)等方式，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)，降低轄內(nèi)農(nóng)信機(jī)構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的投入成本，提升轉(zhuǎn)型效率[42]。這些都可能會(huì)增加農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。二是直接干預(yù)，為農(nóng)商行提供必要的風(fēng)險(xiǎn)管理服務(wù)，提升其風(fēng)險(xiǎn)控制能力[43]，從而增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的意愿。據(jù)此，本文提出假說3。

H3a：在資產(chǎn)規(guī)模較高的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的影響更大。

H3b：在省聯(lián)社干預(yù)較強(qiáng)的省份中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的影響更大。

（四）進(jìn)一步分析：對(duì)被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用

值得注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以抑制農(nóng)商行的被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠強(qiáng)化商業(yè)銀行對(duì)客戶行為數(shù)據(jù)的捕捉能力[44]，緩解信息不對(duì)稱，進(jìn)而提升商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)控制能力[45，46]，減少客戶的違約行為，從而降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。另一方面，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程降低風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁的動(dòng)機(jī)[47]，進(jìn)而降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。就農(nóng)商行而言，可借助線上化和電子化等途徑，拓展金融服務(wù)渠道，提升運(yùn)營效率[2]，從而進(jìn)一步降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

值得注意的是，提高農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿有利于降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。金洪飛等[48]發(fā)現(xiàn)，在商業(yè)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型過程中，應(yīng)用金融科技能夠改善其風(fēng)險(xiǎn)承受能力，同時(shí)降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。在政策不確定性增加的情況下，商業(yè)銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿下降，而不良貸款率和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)增加[16]。就農(nóng)商行而言，當(dāng)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平增加后，勢(shì)必引起其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的擴(kuò)張，由此可能倒逼銀行計(jì)提更多的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金以應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)累積[49]。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架下，農(nóng)商行進(jìn)一步重塑其業(yè)務(wù)流程和風(fēng)控制度，從而提升其風(fēng)控水平[1]，最終降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。據(jù)此，本文提出假說4。

H4：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并通過提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿降低農(nóng)商行的被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文手工整理了2015—2020年207家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于各銀行的官網(wǎng)、中國債券信息網(wǎng)和中國貨幣網(wǎng)披露的年報(bào)，部分財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫；此外，宏觀變量數(shù)據(jù)來源于相應(yīng)年份的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

（二）變量定義

1.被解釋變量

已有文獻(xiàn)中，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的衡量指標(biāo)主要包括不良貸款率、加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)、資本充足率、Z值、資產(chǎn)收益率波動(dòng)性、β系數(shù)和貸款損失準(zhǔn)備金[50，51]。由于資產(chǎn)收益率波動(dòng)性、β系數(shù)一般度量的是上市公司的風(fēng)險(xiǎn)情況，需要時(shí)間序列較長且完整的數(shù)據(jù)集，而農(nóng)商行大多沒有上市，因此無法用這些指標(biāo)來衡量。此外，農(nóng)商行一般處在政府隱性擔(dān)保之下，幾乎不存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)[52]，因此Z 值也不適用。綜合考慮，本文借鑒顧海峰等[16]的做法，分別以加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和不良貸款率來衡量農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是銀行事前風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿的體現(xiàn)。加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)指標(biāo)值越高，代表銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)偏好和意愿越強(qiáng)，因此能夠較為全面地反映銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為和水平。被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是銀行因已發(fā)放的貸款出現(xiàn)違約所被動(dòng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)。不良貸款率是對(duì)銀行事后風(fēng)險(xiǎn)的度量指標(biāo)[30]，能夠評(píng)估銀行貸款質(zhì)量，度量貸款違約風(fēng)險(xiǎn)的變化。

2.核心解釋變量

參考吳非等[53]的做法，本文采用文本挖掘法測(cè)算農(nóng)商行數(shù)字化水平，衡量其數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況。參考《2021農(nóng)商行轉(zhuǎn)型趨勢(shì)報(bào)告》《金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報(bào)告》《2021 中國銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報(bào)告》，篩選出適合農(nóng)商行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫。同時(shí)，考慮到農(nóng)商行也屬于企業(yè)，因此參考《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍(lán)皮書》，總結(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞匯加入其中。具體的關(guān)鍵詞詞庫見表1。

表1 農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞庫

3.控制變量

為精準(zhǔn)識(shí)別農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文引入了微觀和宏觀層面的控制變量。其中，微觀層面的控制變量包括農(nóng)商行的資產(chǎn)規(guī)模[54]、資產(chǎn)利潤率[50]、資本充足率[55]和存貸比[56]。宏觀層面的控制變量為所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平[36，2]。

4.機(jī)制變量

為識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用機(jī)制，本文引入運(yùn)營效率作為機(jī)制變量，并參考張正平等[33]的做法，以總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為運(yùn)營效率的代理變量。具體變量定義見表2。

表2 變量定義

（三）模型設(shè)定

參考張正平等[33]的做法，本文設(shè)定如下計(jì)量模型對(duì)農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)：

其中，被解釋變量Yit為第i家農(nóng)商行t年的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)；核心解釋變量DIit為第i 家農(nóng)商行t年的數(shù)字化水平指標(biāo)；Xijt為控制變量（包含機(jī)制變量），j為第j個(gè)控制變量；μi和γt分別表示個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為擾動(dòng)項(xiàng)。

參考董曉林等[57]的做法，構(gòu)建如下模型識(shí)別數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高運(yùn)營效率促進(jìn)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用機(jī)制：

其中，TOTCit為農(nóng)商行運(yùn)營效率，DIit×TOTCit為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)商行運(yùn)營效率的交互項(xiàng)。若β2系數(shù)顯著且符號(hào)符合預(yù)期，則表明農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善其運(yùn)營效率提高其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。

四、基準(zhǔn)回歸及其分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)

表3 為各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。結(jié)果表明，農(nóng)商行數(shù)字化水平的最大值為92，最小值為0，均值為3.88，可見樣本農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于初級(jí)階段，不同農(nóng)商行之間數(shù)字化水平差異較大。加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)取對(duì)數(shù)之前的最大值為7839.24 億元，最小值為0.47億元，均值為888.58億元，這表明不同農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有很大的差別。不良貸款率的均值為2.51%，遠(yuǎn)高于商業(yè)銀行平均水平；標(biāo)準(zhǔn)差為1.71%，表明農(nóng)商行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的差異并不大。此外，存貸比、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等控制變量的標(biāo)準(zhǔn)差相對(duì)較大，表明不同農(nóng)商行在這些方面的表現(xiàn)存在顯著差異，符合計(jì)量回歸的需要。

表3 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

（二）基準(zhǔn)回歸分析

首先，由于本文的平衡面板數(shù)據(jù)的時(shí)間長度小于面板個(gè)體數(shù)，趨勢(shì)性的影響較小，屬于短而寬的面板數(shù)據(jù)，因此可不必進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。其次，采用方差膨脹因子（VIF）對(duì)面板數(shù)據(jù)的所有解釋變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，結(jié)果表明變量之間不存在嚴(yán)重多重共線性問題。最后，在進(jìn)行基準(zhǔn)回歸前，需要在混合回歸、隨機(jī)效應(yīng)和固定效應(yīng)模型中選擇合適的模型，通過檢驗(yàn)，結(jié)果表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于混合效應(yīng)模型。進(jìn)一步進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，P 值為0.000，結(jié)果拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型，因此本文采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行基準(zhǔn)回歸。

表4報(bào)告了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，未加入控制變量時(shí)，農(nóng)商行數(shù)字化的系數(shù)顯著為正，加入控制變量后，農(nóng)商行數(shù)字化的系數(shù)仍顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。假說1得到驗(yàn)證。這可能是由于農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑了其業(yè)務(wù)流程，有助于提高其經(jīng)營效率，降低其經(jīng)營成本[12]，進(jìn)而刺激農(nóng)商行主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

就控制變量來看，資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、存貸比和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的估計(jì)結(jié)果是符合預(yù)期的。資產(chǎn)利潤率的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，與預(yù)期不一致?？赡艿脑蚴牵Y產(chǎn)利潤率衡量的是銀行的盈利能力[58]，在農(nóng)商行資本監(jiān)管相對(duì)薄弱、內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)治理水平較低[59]的情況下，即使盈利能力較低也可能激勵(lì)農(nóng)商行采取更冒險(xiǎn)的經(jīng)營策略（增加主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)）以獲取較高收益。這與徐明東等[55]發(fā)現(xiàn)“較低的盈利性可能促使銀行為改善盈利指標(biāo)而采取高風(fēng)險(xiǎn)策略”的結(jié)論是一致的。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，與預(yù)期也不相符。其原因可能在于，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好的地區(qū)，銀行的密集程度較高，各類型銀行的布局也較為完善，企業(yè)信貸資金來源更加廣泛[60]，農(nóng)商行因此面臨著更加嚴(yán)峻的外部競爭環(huán)境，傾向于采取更加保守的經(jīng)營策略，從而降低其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。

（三）內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性分析

（1）工具變量法

由于農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也會(huì)對(duì)其自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度產(chǎn)生一定影響，即變量間可能存在一定的反向因果關(guān)系。因此，本文借鑒邱晗等[61]的做法，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的工具變量。其計(jì)算方法為當(dāng)?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)×100/年末當(dāng)?shù)乜側(cè)丝跀?shù)，并使用2SLS 進(jìn)行回歸，以緩解計(jì)量識(shí)別中的內(nèi)生性問題。一方面，互聯(lián)網(wǎng)普及作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備基礎(chǔ)建設(shè)，與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著密不可分的聯(lián)系，滿足相關(guān)性原則。另一方面，在控制商業(yè)銀行微觀層面以及宏觀經(jīng)濟(jì)層面的相關(guān)變量后，互聯(lián)網(wǎng)普及率不會(huì)對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)造成直接的影響，滿足外生性原則，因此，互聯(lián)網(wǎng)普及率應(yīng)是一個(gè)較為有效的工具變量。本文將農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)普及率以及其他控制變量做一階段回歸，并通過了名義顯著性水平為5%的Wald檢驗(yàn)，表明工具變量有效。

采用工具變量進(jìn)行回歸后的結(jié)果見表5，數(shù)字化水平的估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明在考慮內(nèi)生性問題后，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍能顯著地提高其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表5 工具變量法的回歸結(jié)果

（2）系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）

考慮到農(nóng)商行上一期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平與本期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間可能存在一定的相關(guān)性，本文引入銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的滯后一期作為工具變量，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型進(jìn)行系統(tǒng)廣義矩估計(jì)。由表6報(bào)告的回歸結(jié)果可知，數(shù)字化水平的估計(jì)系數(shù)在10%的水平上顯著為正。AR（2）檢驗(yàn)結(jié)果表明，擾動(dòng)項(xiàng)差分不存在二階序列相關(guān)。Wald 檢驗(yàn)結(jié)果和Hansen 檢驗(yàn)結(jié)果說明工具變量選取有效。這表明在考慮變量內(nèi)生性因素后，基準(zhǔn)回歸的結(jié)論依然成立。

表6 系統(tǒng)廣義矩法（SYS-GMM）的回歸結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換解釋變量

考慮到農(nóng)商行正從電子化階段向數(shù)字化階段轉(zhuǎn)型，包含電子化的詞頻可能導(dǎo)致對(duì)農(nóng)商行數(shù)字化水平的衡量產(chǎn)生偏差，因此，去除文本挖掘詞頻中關(guān)于農(nóng)商行電子化相關(guān)詞頻（手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行和互聯(lián)網(wǎng)），重新構(gòu)建農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)進(jìn)行回歸分析。表7（1）列的結(jié)果表明，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)果

（2）替換被解釋變量

借鑒金洪飛等[48]的做法，選擇核心一級(jí)資本充足率作為銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，核心一級(jí)資本充足率越大，表明銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力越強(qiáng)。表7（2）列的結(jié)果顯示，替換被解釋變量后，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

（3）增加控制變量

考慮到市場競爭可能帶來的影響，本文借鑒戴美虹[62]的做法，使用單位面積內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量來衡量當(dāng)?shù)劂y行業(yè)競爭水平。通常而言，單位面積內(nèi)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量越多，當(dāng)?shù)氐母偁幩皆礁?。?（3）列的回歸結(jié)果顯示，增加當(dāng)?shù)劂y行競爭水平這個(gè)控制變量后，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

五、作用機(jī)制與異質(zhì)性分析

（一）作用機(jī)制分析

表4 結(jié)果表明，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有顯著的正向影響，但其作用機(jī)制仍有待分析。表8 的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)商行總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與數(shù)字化水平的交互項(xiàng)系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)商行運(yùn)營效率顯著增加了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響。其可能的原因是：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進(jìn)金融資源的定價(jià)與配置[34]，有助于解決農(nóng)村金融中交易成本高、信息不對(duì)稱等問題[35]，還可以提高農(nóng)商行業(yè)務(wù)辦理水平、降低運(yùn)營成本[12]，最終達(dá)到提升農(nóng)商行運(yùn)營效率的效果；另一方面，隨著農(nóng)商行運(yùn)營效率的提升，其應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的能力也會(huì)提高[2]，主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿也隨之提升。由此，假說2得到驗(yàn)證。

表8 作用機(jī)制的回歸結(jié)果

進(jìn)一步地，借鑒周利等[63]的做法，采用分組回歸的方式檢驗(yàn)上述作用機(jī)制的穩(wěn)健性。根據(jù)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率將樣本劃分為低運(yùn)營效率組與高運(yùn)營效率組，如果高運(yùn)營效率組的數(shù)字化水平的系數(shù)更顯著并且絕對(duì)值更大，則表明該機(jī)制是成立的。由表8可知，組間系數(shù)差異顯著，兩組估計(jì)結(jié)果具有可比性。在高運(yùn)營效率組中，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有顯著的正向影響，而在低運(yùn)營效率組中并不存在正向影響。假說2得到了支持。

（二）異質(zhì)性分析

1.資產(chǎn)規(guī)模的異質(zhì)性

根據(jù)農(nóng)商行資產(chǎn)規(guī)模大小，將樣本劃分為高資產(chǎn)規(guī)模組與低資產(chǎn)規(guī)模組，采取分組回歸的方式進(jìn)一步識(shí)別不同資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響。由表9（1）和（2）列P 值的結(jié)果可知，分組回歸后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型估計(jì)系數(shù)間的差異是顯著的。在高資產(chǎn)規(guī)模組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正；在低資產(chǎn)規(guī)模組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)則為不顯著的負(fù)值。這表明，相比于低資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行，高資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響更強(qiáng)。假說3得到部分驗(yàn)證。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性影響

2.省聯(lián)社干預(yù)的異質(zhì)性

采用張正平等[40]測(cè)算的省聯(lián)社信貸業(yè)務(wù)關(guān)注指數(shù)來衡量各地省聯(lián)社干預(yù)水平，將樣本劃分為強(qiáng)省聯(lián)社干預(yù)組和弱省聯(lián)社干預(yù)組，采用分組回歸檢驗(yàn)異質(zhì)性影響。由表9（3）和（4）列P值的結(jié)果可知，分組回歸后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型估計(jì)系數(shù)之間的差異是顯著的。在強(qiáng)省聯(lián)社干預(yù)組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正；在弱省聯(lián)社干預(yù)組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)則不顯著。這表明，相比于弱省聯(lián)社干預(yù)組，強(qiáng)省聯(lián)社干預(yù)組的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響更強(qiáng)。假說3得到驗(yàn)證。

六、進(jìn)一步分析

為驗(yàn)證假說4，本文參照江艇[64]的建議①，借鑒趙健宇等[65]的做法，建立如下模型進(jìn)一步驗(yàn)證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響以及主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制作用：

其中，Yit為農(nóng)商行的被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，Mit為機(jī)制變量主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。若系數(shù)α1顯著，且Mit在理論上是影響被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的，則表明Mit的機(jī)制是成立的。

從表10的回歸結(jié)果來看，對(duì)于農(nóng)商行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為負(fù)，說明農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。假說4得到部分驗(yàn)證。其可能的原因在于，農(nóng)商行借助線上化和電子化，拓展了金融服務(wù)方式渠道，提高了運(yùn)營效率，以解決金融對(duì)接困難等問題[2]。從主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制作用可知，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了農(nóng)商行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。進(jìn)一步地，當(dāng)農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平增加后，勢(shì)必會(huì)引起其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的擴(kuò)張，由此可能倒逼銀行計(jì)提更多的風(fēng)險(xiǎn)準(zhǔn)備金以應(yīng)對(duì)潛在的風(fēng)險(xiǎn)累積[49]，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架下進(jìn)一步重塑其業(yè)務(wù)流程和風(fēng)控制度，提升農(nóng)商行的風(fēng)控水平[1]，最終降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)農(nóng)商行被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制作用

綜上，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，進(jìn)而降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。至此，假說4得到驗(yàn)證。

七、研究結(jié)論及政策啟示

本文使用文本挖掘法測(cè)算出農(nóng)商行數(shù)字化水平，并利用2015—2020 年207 家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)作為研究樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其機(jī)制，主要的結(jié)論有：（1）農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，同時(shí)有效抑制其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，即農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型既能增加事前的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，也能降低其事后的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并且，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；（2）農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提升可提升其運(yùn)營效率，進(jìn)而提高其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿；（3）在資產(chǎn)規(guī)模更大和省聯(lián)社干預(yù)更強(qiáng)的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有更強(qiáng)烈的正向影響。

上述研究結(jié)論對(duì)我國農(nóng)商行加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型和強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)治理具有重要的政策啟示。

首先，農(nóng)商行應(yīng)積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，借力數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。遵循銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》中的相關(guān)精神：一方面，農(nóng)商行應(yīng)積極探索適合自身情況的數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，通過與金融科技合作、借助省聯(lián)社平臺(tái)優(yōu)勢(shì)等方式提升金融科技應(yīng)用水平，探索線上與線下的適宜匹配方式，加大數(shù)字人才引進(jìn)、培養(yǎng)的投入力度，加快物理網(wǎng)點(diǎn)的升級(jí)改造，積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，農(nóng)商行應(yīng)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中加強(qiáng)數(shù)據(jù)治理，著力完善業(yè)務(wù)流程，提升信息獲取和處理能力，打造智能化風(fēng)控系統(tǒng)，逐步消除信貸業(yè)務(wù)中的信息不對(duì)稱、交易成本高等痛點(diǎn)，提升農(nóng)商行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的意愿和能力。

其次，農(nóng)商行應(yīng)著力改善運(yùn)營效率，結(jié)合內(nèi)外特征穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，農(nóng)商行積極運(yùn)用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新業(yè)務(wù)流程，提升業(yè)務(wù)處理能力，降低運(yùn)營成本，提高運(yùn)營效率。另一方面，農(nóng)商行應(yīng)結(jié)合內(nèi)外特征穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)商行，應(yīng)遵循“先戰(zhàn)略、組織，后技術(shù)、運(yùn)營”的順序穩(wěn)妥推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，確保農(nóng)商行有更堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于省聯(lián)社干預(yù)較強(qiáng)的農(nóng)商行，不僅可依靠省聯(lián)社的管理作用，也可以與其他農(nóng)商行“抱團(tuán)取暖”，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)協(xié)同機(jī)制，合力推動(dòng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

最后，在數(shù)字化助力的基礎(chǔ)上，農(nóng)商行應(yīng)合理增加風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。研究表明，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，并通過增加其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿降低其被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。這意味著，一方面，農(nóng)商行可利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的“正向效應(yīng)”提升其主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿，從而加大對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)（項(xiàng)目）的配置比例，擴(kuò)大其盈利能力。另一方面，農(nóng)商行還可以進(jìn)一步借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)銀行戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)、流程、系統(tǒng)、產(chǎn)品等方面的全面再造，在進(jìn)一步推動(dòng)降本增效的同時(shí)提升風(fēng)險(xiǎn)控制能力，降低被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

注 釋

①本文放棄中介效應(yīng)的逐步回歸，不再估計(jì)間接效應(yīng)，重點(diǎn)關(guān)注X 對(duì)Y 影響的因果關(guān)系識(shí)別，對(duì)X 與中介變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)，而從理論上或基于已有文獻(xiàn)論述中介變量對(duì)Y的影響。