唐 平,楊德林,許曉靜
(重慶工商大學(xué) a.金融學(xué)院;b.長江上游經(jīng)濟研究中心,重慶 400067)
作為數(shù)字經(jīng)濟的重要內(nèi)容,數(shù)字金融正改變著支付與結(jié)算[1]、資金融通、金融交易、風(fēng)險管理等金融業(yè)務(wù)的實現(xiàn)方式。近年來,數(shù)字金融業(yè)務(wù)的快速發(fā)展和金融創(chuàng)新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)是我國金融科技發(fā)展的顯著特征[2],它推動著我國現(xiàn)有金融體系發(fā)生深刻變革,同時也給貨幣管理當局提出了新的挑戰(zhàn)。
針對數(shù)量型貨幣政策傳導(dǎo)機制,國內(nèi)外學(xué)者主要是從貨幣乘數(shù)、基礎(chǔ)貨幣和貨幣供給方面進行討論與研究。一是數(shù)字金融影響基礎(chǔ)貨幣結(jié)構(gòu)。從貨幣交易視角來看,數(shù)字金融發(fā)展降低了交易成本、節(jié)約了交易時間,數(shù)字化支付將對紙幣或現(xiàn)金形成替代作用,基礎(chǔ)貨幣中的數(shù)字貨幣投放量可能擴大[3],從而改變基礎(chǔ)貨幣結(jié)構(gòu)。二是數(shù)字金融影響貨幣乘數(shù)大小。數(shù)字金融使現(xiàn)金漏損率和準備金率下降,增強了貨幣乘數(shù)的內(nèi)生性和波動性[4],導(dǎo)致中央銀行通過數(shù)量型政策工具調(diào)節(jié)貨幣政策效果的難度加大[5]。三是數(shù)字金融影響貨幣供給與傳導(dǎo)機制。數(shù)字金融加快了貨幣的流通速度[6],也改變了基礎(chǔ)貨幣的投放量,進而對我國貨幣供給規(guī)模產(chǎn)生影響[7],最終數(shù)字金融會改變貨幣政策傳導(dǎo)機制和傳導(dǎo)效率[8],影響著央行貨幣政策目標的實現(xiàn)效果。
針對利率傳導(dǎo)渠道,現(xiàn)有文獻有兩種截然不同的觀點。一種觀點認為,數(shù)字金融發(fā)展完善了金融體系,拓展了金融服務(wù)的廣度和深度,對貨幣政策有正向影響,利率價格渠道更加通暢,提高了貨幣政策有效性[9],從而增強了貨幣政策傳導(dǎo)效果[10]。錢海章等(2020)[11]運用省級面板數(shù)據(jù)進行實證分析,認為我國數(shù)字金融發(fā)展提高了貨幣政策效果,促進了經(jīng)濟的增長。戰(zhàn)明華等(2020)[12]采用VAR模型實證檢驗發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融對利率影響貨幣政策產(chǎn)生了同向影響,增強了利率渠道傳導(dǎo)效果。但是,另一種觀點則認為,數(shù)字金融發(fā)展提高了人們對金融信息的反應(yīng)速度,進而做出有利于自身的行為,部分抵消了貨幣政策的不利影響,可能導(dǎo)致利率傳導(dǎo)受阻,從而弱化貨幣政策傳導(dǎo)的作用效果[2,13]。賈麗平等(2019)[14]研究發(fā)現(xiàn),利率影響GDP的增長效果有較長時滯,互聯(lián)網(wǎng)支付和移動支付弱化了貨幣政策的傳導(dǎo)效果。Bordo和Levin(2017)[15]就美聯(lián)儲數(shù)字貨幣的出現(xiàn)進行研究,認為數(shù)字貨幣可能導(dǎo)致聯(lián)邦基金利率和市場利率脫鉤,進而導(dǎo)致利率傳導(dǎo)渠道失效。
基于以上研究,本文運用經(jīng)濟學(xué)彈性與微分分析對數(shù)字金融對貨幣乘數(shù)各個變量產(chǎn)生的影響進行理論闡釋與證明,并構(gòu)建VEC模型,實證檢驗數(shù)字金融對貨幣供給乘數(shù)的沖擊效果;同時,把數(shù)字金融變量導(dǎo)入IS-LM-CC 均衡模型進行理論推導(dǎo),并構(gòu)建VAR模型與IVAR模型進行實證檢驗與差異性對比分析,創(chuàng)新性地解釋了數(shù)字金融變量的利率傳導(dǎo)渠道對貨幣政策的影響效果。
(1)產(chǎn)品市場的理論模型
產(chǎn)品市場均衡方程為:
其中,Y為名義經(jīng)濟產(chǎn)出,i為貸款利率,rf為無風(fēng)險利率或短期國債利率,β為貸款風(fēng)險,P為價格水平。式(1)確定的IS均衡方程的近似線性表達式如下:
基于新一代信息技術(shù)的數(shù)字金融,改善了傳統(tǒng)金融中的信息不對稱性,有效降低了風(fēng)險溢價[12,16,17]。因此有:。
(2)貨幣市場的理論模型
貨幣市場需求函數(shù)為:
式(3)確定的LM均衡方程的近似線性表達式如下:
(3)信貸市場均衡理論模型
式(5)確定的CC均衡方程的近似線性表達式如下:
(4)均衡方程
將式(2)、式(4)、式(6)聯(lián)立以消除內(nèi)生變量i和β,得到均衡產(chǎn)出方程:
由式(7)計算y關(guān)于i的一階偏導(dǎo)可得:
假設(shè)1:數(shù)字金融擴大了金融服務(wù)的廣度和深度,人們對金融信息的響應(yīng)也更加充分,能提高金融市場運行效率,強化利率傳導(dǎo)渠道對貨幣政策作用的效果。
我國通常將狹義的貨幣供給乘數(shù)和廣義的貨幣供給乘數(shù)分別用下列方程式來表述:
其中,c為通貨比率,h為定期與活期存款比率,r為準備金率。
為了探討數(shù)字金融對貨幣供給乘數(shù)的影響,先分別對式(10)、式(11)的各變量進行推導(dǎo),然后進行綜合分析。
(1)數(shù)字金融對通貨比率的影響
數(shù)字金融使流通中的現(xiàn)金減少,通貨比率逐漸變小。其原因在于:一是隨著金融與數(shù)字技術(shù)的融合,數(shù)字化支付的便捷性、安全性、容易存儲、結(jié)算成本低等特點,使得數(shù)字支付迅速增長,流通中的現(xiàn)金減少;二是隨著人們的收入與財富不斷增長,邊際消費傾向(MPC=?C/?Y)將逐漸下降,邊際儲蓄傾向(MPS=?S/?Y)將逐漸上升,在家庭的貨幣資產(chǎn)結(jié)構(gòu)中,手持現(xiàn)金與銀行存款的比例將減小。
理論推導(dǎo):假設(shè)r、e和h一定,對式(10)和式(11)求c的偏導(dǎo)數(shù),推導(dǎo)得出c的變動對貨幣乘數(shù)的影響。
由函數(shù)單調(diào)性定義判斷,c與m1和m2都呈反向變動關(guān)系。即數(shù)字金融使通貨比率變小,而使貨幣乘數(shù)m1和m2都變大。
運用彈性系數(shù)法進一步分析c與m1和m2呈反向變化的強弱程度,即當c變化時引起的m1和m2的相對變化。當Δc/c變化為1%時,|?m1/m1|和 |?m2/m2|變化均小于1%,并且 |?m1/m1|<|?m2/m2|,即:
由式(14)得出,c的變小使m1和m2變大。即數(shù)字金融使通貨比率c變小,而使貨幣乘數(shù)m2的變大程度大于m1。
(2)數(shù)字金融對準備金率的影響
數(shù)字金融使準備金率降低,原因如下:一是數(shù)字金融的普惠性,擴大了金融服務(wù)覆蓋面、便捷了支付方式、降低了交易成本、優(yōu)化了風(fēng)險管理,最終提升了金融體系運行效率和服務(wù)品質(zhì),降低了流動風(fēng)險。因此,在數(shù)字金融體系下,中央銀行運用存款準備金制度調(diào)控的精準度更高,法定存款準備金趨于下降。二是數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)務(wù)融合,提高了銀行同業(yè)市場效率,使商業(yè)銀行持有超額準備金的機會成本增加,促使商業(yè)銀行減少超額準備金規(guī)模,降低超額準備金率[9]。因此,超額準備金也趨于下降。
理論推導(dǎo):假設(shè)c和h一定,對式(15)和式(16)求r的偏導(dǎo)數(shù),推導(dǎo)得出r的變動對貨幣乘數(shù)的影響。
由函數(shù)單調(diào)性判斷可得,r與m1和m2都呈反向變動關(guān)系,即數(shù)字貨幣使準備金率r變小,使貨幣乘數(shù)m1和m2均變大。
運用彈性系數(shù)法進一步分析,由此可以得到:
由式(17)得出,r與m1和m2均呈反向關(guān)系,r變動一個單位使m1和m2變動均小于一個單位。同時得出r的變動使m1和m2的變化程度相等,即數(shù)字金融的發(fā)展使r變小一個單位,引起m1和m2增大相同的程度并小于一個單位。
(3)數(shù)字金融對定期與活期存款比率的影響
數(shù)字技術(shù)與金融業(yè)務(wù)融合,激發(fā)金融創(chuàng)新,催生了更多的數(shù)字金融產(chǎn)品,數(shù)字現(xiàn)金、活期存款與定期存款賬戶之間的自動轉(zhuǎn)換在信息技術(shù)時代發(fā)揮得更加充分,便捷的數(shù)字化支付系統(tǒng)使各類貨幣層次之間的轉(zhuǎn)換變得更加容易,使貨幣層次的界限變得更加模糊。因此,數(shù)字金融發(fā)展對定期存款與活期存款比率的影響具有不確定性。隨著2016 年我國從政策上大力推動數(shù)字普惠金融的發(fā)展,螞蟻金服、京東金融、陸金所的數(shù)字金融業(yè)務(wù)迅速增長,人們大量使用互聯(lián)網(wǎng)和移動支付,定期存款轉(zhuǎn)變?yōu)榛钇诖婵罡臃奖?,加上活期存款利率低于定期存款,居民保留定期存款的?shù)量將會增加,活期存款數(shù)量將相對減少。
理論推導(dǎo):假定c和r不變,對m1和m2分別求h的偏導(dǎo)數(shù),有:
由函數(shù)單調(diào)性判斷可得,h與m1呈反向變動關(guān)系,而h與m2呈正向變動關(guān)系。因此,h變動對m1和m2的影響恰好是相反的。
進一步由彈性定義與性質(zhì)分析h對m1和m2的影響程度,得到:
由式(20)得出,h變動一個單位使m1向相反方向變動小于一個單位。由式(21)得出,h變動一個單位使m2向相同方向變動小于一個單位。
(4)數(shù)字金融對貨幣乘數(shù)影響的整體性分析
數(shù)字金融使通貨比率逐漸變小,而使貨幣乘數(shù)變大;使準備金率降低,引起貨幣乘數(shù)變大;定期與活期存款比率對m1和m2的影響方向相反。由于數(shù)字技術(shù)使現(xiàn)金、活期與定期之間的轉(zhuǎn)換變得更加方便、靈活,因此數(shù)字金融增添了h變化的不確定性,數(shù)字金融對貨幣乘數(shù)的影響也可能產(chǎn)生不確定性因素。
可以借助微分原理測算某期的貨幣乘數(shù)變動。設(shè)c、r、h變動分別為Δc、Δr、?h,當Δc、Δr、?h趨于極小時,可以近似認為?c=dc,?c=dr,?h=dh,可得:
把同期的c、r和h及變動數(shù)據(jù)代入式(22)和式(23)可以得出貨幣乘數(shù)的變動值。
基于以上數(shù)字金融對貨幣乘數(shù)影響的理論推導(dǎo),本文提出假設(shè)2:
假設(shè)2:數(shù)字金融發(fā)展將使狹義貨幣乘數(shù)增添不確定性,通過狹義貨幣供給調(diào)控可能失效;對廣義貨幣乘數(shù)總體產(chǎn)生正向影響,通過廣義貨幣供給調(diào)控的作用效果總體上會增強。
2.1.1 對利率傳導(dǎo)渠道影響的模型設(shè)定
本文采用產(chǎn)出和通脹兩個指標對貨幣政策響應(yīng)的效果進行判斷[18]。IVAR 模型是在基準VAR 模型的基礎(chǔ)上,增加數(shù)字金融發(fā)展因子及其與系統(tǒng)內(nèi)生變量的交互項,以此識別數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策效果的影響。因此,可以將VAR模型和交互IVAR模型設(shè)定如下:
基準VAR模型:
交互IVAR模型:
內(nèi)生向量Y中的元素由系統(tǒng)中內(nèi)生變量組成,其中包括GDP增長率、物價水平CPI增長率、貨幣供給量M2增長率、銀行間7天同業(yè)拆借利率TR、信貸規(guī)模DK,X為引入的機制變量數(shù)字金融DF,XY為機制變量數(shù)字金融發(fā)展和系統(tǒng)內(nèi)生變量的交互項。通過基準VAR模型與交互IVAR模型進行回歸分析,分別得到兩個模型中貨幣政策沖擊對產(chǎn)出水平及通脹水平的脈沖響應(yīng)情況,從二者區(qū)別之處即可分析數(shù)字金融DF對貨幣政策傳導(dǎo)效果產(chǎn)生的作用。
2.1.2 對貨幣乘數(shù)影響的模型設(shè)定
本文選用狹義貨幣乘數(shù)、廣義貨幣乘數(shù)、通貨比率、定期與活期存款比率、法定存款準備金率、數(shù)字金融發(fā)展等指標建立向量自回歸(VAR)模型和向量誤差修正(VEC)模型進行實證分析,探究數(shù)字金融發(fā)展對貨幣乘數(shù)的影響。VAR模型表達式如下:
其中,yt為內(nèi)生向量,xt為外生向量,p為滯后階數(shù),εt為隨機誤差項向量,?p和H是待估計的系數(shù)矩陣。在式(26)的基礎(chǔ)上通過協(xié)整關(guān)系構(gòu)建VEC 模型。VEC 模型可看作含有協(xié)整約束的VAR 模型,其數(shù)學(xué)表達式為:
其中,ECMt-1是誤差修正項,反映了變量間的長期均衡關(guān)系,α和θp為待估計的系數(shù)矩陣,系數(shù)矩陣α反映了變量偏離長期均衡狀態(tài)時,其向均衡狀態(tài)調(diào)整的速度。
樣本數(shù)據(jù)選取2007年第一季度至2022年第一季度共計61個樣本值,所有數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。關(guān)于數(shù)字金融變量(DF)的選取,國內(nèi)學(xué)者主要使用第三方在線支付規(guī)模[9,10]和北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融發(fā)展的表征變量[19]。本文用年度數(shù)據(jù)對二者進行相關(guān)性統(tǒng)計分析,發(fā)現(xiàn)他們之間的相關(guān)系數(shù)為0.9551,說明兩者具有高度相關(guān)性。由于第三方在線支付規(guī)模時間頻率為季度,與本文研究樣本的周期一致,因此選擇第三方在線支付規(guī)模為數(shù)字金融發(fā)展的表征變量。表1 為影響利率傳導(dǎo)渠道的原始數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計,對GDP、DK、DF序列進行Census X-13 季節(jié)調(diào)整,并對DK、DF 取自然對數(shù),對TR變量進行一階差分。表2為影響貨幣乘數(shù)的原始數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計,同樣對DF取自然對數(shù)。處理得到共61個樣本觀測值。
表1 影響利率傳導(dǎo)渠道的原始數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計
表2 影響貨幣乘數(shù)的原始數(shù)據(jù)變量描述性統(tǒng)計
3.1.1 數(shù)字金融對產(chǎn)出的影響
由圖1 可知,總體來說,數(shù)字金融的發(fā)展擴大了金融服務(wù)覆蓋面,降低了交易成本,提高了市場效率,增強了貨幣政策對GDP 增長率的影響,并加快了貨幣政策沖擊的傳導(dǎo)速度,表明數(shù)字金融強化了貨幣政策的利率渠道傳導(dǎo)效果,結(jié)果支持了假設(shè)1。根據(jù)VAR基準模型中產(chǎn)出關(guān)于政策沖擊的脈沖響應(yīng)結(jié)果,產(chǎn)出關(guān)于1個單位標準差貨幣政策沖擊的響應(yīng)在第2 期達到第一個峰值,約為55 個基點,但第4期出現(xiàn)次峰值,約為47個基點,然后從第4期開始逐步收斂,收斂時期持續(xù)較長。相比而言,在引入DF的IVAR拓展模型中,也是在第2期達到最大值,產(chǎn)出響應(yīng)峰值為58個基點,但在第3期轉(zhuǎn)為負的脈沖響應(yīng),達到谷底值-35個基點,所有的響應(yīng)量在前8期內(nèi)基本全部實現(xiàn),迅速收斂為0,即總體100%響應(yīng)量在前8 期內(nèi)實現(xiàn),這意味著政策效應(yīng)在8期后基本消失。
圖1 GDP增長率對貨幣政策響應(yīng)的VAR基準模型和IVAR拓展模型
3.1.2 數(shù)字金融對通脹的影響
由下頁圖2(a)可知,當貨幣政策產(chǎn)生一個標準差的正向新的信息沖擊后,CPI隨之出現(xiàn)了全部為正的脈沖響應(yīng)值,說明在數(shù)字金融發(fā)展下,貨幣供給數(shù)量的增加對價格水平產(chǎn)生正向的推動作用,并不存在貨幣總量的增加總是導(dǎo)致利率上升的貨幣政策“價格之謎”之說,其結(jié)論與戰(zhàn)明華等(2020)[12]用工業(yè)增加值代表產(chǎn)出水平得出的結(jié)論不同。由圖2(b)脈沖響應(yīng)發(fā)現(xiàn),加入數(shù)字金融后貨幣供給量M2對CPI產(chǎn)生較大沖擊,使原來為正的沖擊變?yōu)樨摰?,增加了波動性,說明數(shù)字金融發(fā)展極大地改變了我國企業(yè)和居民的支付結(jié)算體系,改變了M2對CPI的沖擊軌跡,結(jié)果支持了假設(shè)1。圖2(a)結(jié)果表明,這一正向響應(yīng)于第1期開始出現(xiàn),在第3 期達到最大值0.27,而后逐漸收斂于0,在第9 期沖擊效應(yīng)基本消失。當模型加入DF 交互項后,CPI關(guān)于貨幣政策沖擊的響應(yīng)先是為正,在第2期達到最大值0.08,但在第3 期由正轉(zhuǎn)為負,在第5 期達到最小值-0.16,然后又在第8期再次轉(zhuǎn)為正值后逐漸收斂。這說明金融與數(shù)字科技的不斷融合與創(chuàng)新,豐富了金融新產(chǎn)品,增加了M2傳導(dǎo)渠道影響物價指數(shù)的沖擊,可能使原來正向的沖擊轉(zhuǎn)變?yōu)樨撓虻挠绊憽?/p>
圖2 通脹對貨幣政策響應(yīng)的VAR基準模型和IVAR拓展模型
3.2.1 協(xié)整關(guān)系
表3給出了長期協(xié)整方程的回歸結(jié)果,兩個協(xié)整方程分別為:
表3 長期協(xié)整方程回歸結(jié)果
長期協(xié)整關(guān)系為:
式(30)、式(31)表明,m1、m2均與其他內(nèi)生變量存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。在5%的顯著性水平上,兩個協(xié)整方程中第三方在線支付規(guī)模的系數(shù)均顯著為正,表明長期來看,第三方在線支付規(guī)模的提升會增加兩種貨幣乘數(shù)。
3.2.2 脈沖響應(yīng)
對建立的VEC 模型進行脈沖響應(yīng)分析,由圖3 可知,總體來看,數(shù)字金融發(fā)展增強了貨幣乘數(shù)的影響。圖3(a)結(jié)果顯示,當數(shù)字金融發(fā)展水平產(chǎn)生新息時,會先引起狹義的貨幣乘數(shù)m1負向波動,但在第3 期開始轉(zhuǎn)為正向波動,而后在第6期也有負向波動,但正向影響居多;圖3(b)結(jié)果顯示,總體上貨幣乘數(shù)對廣義的貨幣乘數(shù)m2引起正向沖擊,在第5期和第9期有出現(xiàn)負向沖擊,但總體上正向影響居多,表明數(shù)字金融發(fā)展對狹義的貨幣乘數(shù)m1前兩期產(chǎn)生了負向沖擊,而后總體是正向影響,對貨幣乘數(shù)m2總體上是正向影響。因此,數(shù)字金融的發(fā)展對通貨比率、定期與活期存款比率、存款準備金率產(chǎn)生了一定影響,央行狹義的貨幣供給的數(shù)量型政策調(diào)控作用效果在短期將失效,但廣義的貨幣供給的數(shù)量型政策調(diào)控作用效果總體上會增強。這一結(jié)論基本支持了假設(shè)2。
圖3 數(shù)字金融對m1 和m2 的沖擊響應(yīng)
本文以IS-LM-CC 模型導(dǎo)入數(shù)字金融發(fā)展對利率傳導(dǎo)機制的影響進行邏輯分析,運用VAR 模型、IVAR 模型對影響效果進行前后對比實證檢驗,采用產(chǎn)出和通脹兩個指標對貨幣政策響應(yīng)的效果進行分析;再利用微積分和彈性分析法對貨幣乘數(shù)的各個變量進行理論分析,運用VEC模型進行實證檢驗,結(jié)果發(fā)現(xiàn):
(1)數(shù)字金融擴大了金融服務(wù)的廣度和深度,能提高金融市場運行效率,增強了貨幣政策對GDP增長的影響,并加快了貨幣政策沖擊的傳導(dǎo)速度,強化了利率渠道傳導(dǎo)效果。
(2)數(shù)字金融通過M1 和M2 對CPI 的影響不同,能夠疏通M1傳導(dǎo)渠道影響物價指數(shù),增加了M2傳導(dǎo)渠道影響物價指數(shù)的沖擊,可能使原來正向的沖擊轉(zhuǎn)變?yōu)樨摚瑢嵶C結(jié)果不支持貨幣政策“價格之謎”之說。
(3)數(shù)字金融發(fā)展使通貨比率變小,而使貨幣乘數(shù)m2變大程度大于m1,均小于1 個單位;使存款準備金率變小,引起m1與m2變大程度相同,但均小于1個單位;使定期與活期存款比率變化更加復(fù)雜且難以測定,但使m1向反方向變動,使m2向同方向變動,均小于1個單位。
(4)數(shù)字金融發(fā)展對貨幣乘數(shù)產(chǎn)生了一定沖擊,特別是對貨幣乘數(shù)m1的影響方向并不確定,增添了其復(fù)雜性,需要更長時間的觀測和數(shù)據(jù)分析,但總體上數(shù)字金融強化了對m2的正向影響。
通過對數(shù)字金融發(fā)展對利率傳導(dǎo)渠道和狹義貨幣乘數(shù)及廣義貨幣乘數(shù)的影響進行理論闡釋、邏輯推導(dǎo)和實證檢驗,本文提出以下幾點建議:
第一,隨著數(shù)字金融發(fā)展、數(shù)字支付與結(jié)算的普及,當數(shù)量型的貨幣政策調(diào)控受阻時,央行可以優(yōu)先選擇利率進行調(diào)控,提高市場對利率的定價效率,同時疏通數(shù)量型貨幣政策傳導(dǎo)渠道,進一步提升數(shù)量型貨幣政策調(diào)控效率。
第二,由于數(shù)字金融的發(fā)展使得數(shù)量型貨幣政策的傳導(dǎo)機制愈發(fā)復(fù)雜,因此我國應(yīng)當建立數(shù)字貨幣的大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng),監(jiān)測貨幣乘數(shù)的變化軌跡,提高貨幣管理當局選擇貨幣政策工具的準確性、及時性、靈活性,提升貨幣政策的效率。
第三,隨著新一代信息技術(shù)與金融業(yè)務(wù)不斷融合,創(chuàng)新型數(shù)字金融產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),我國應(yīng)不斷完善數(shù)字金融的政策體系和金融監(jiān)管政策,加大技術(shù)運行監(jiān)控力度,加強對數(shù)字支付新的風(fēng)險監(jiān)管,提高風(fēng)險防范能力。
第四,數(shù)字金融發(fā)展提高了金融系統(tǒng)運行效率,減少了市場交易障礙,提高了貨幣政策傳導(dǎo)效果,應(yīng)進一步擴大數(shù)字金融的應(yīng)用范圍和業(yè)務(wù)領(lǐng)域,增強我國貨幣政策實施的效果,讓更多居民享受數(shù)字普惠金融發(fā)展帶來的便捷。
第五,數(shù)字金融提高了金融運行效率,能為居民提供更安全、更便捷的支付和儲蓄方式,增強金融服務(wù)的普惠性,應(yīng)進一步加強數(shù)字金融應(yīng)用的開發(fā)與創(chuàng)新,充分發(fā)揮數(shù)字金融交易便捷、成本低、流通速度快、安全、可跟蹤性強的優(yōu)勢,減少狹義貨幣乘數(shù)變化的不確定性所導(dǎo)致信貸規(guī)模投放的暫時失效問題。