數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響

于國棟

摘? ?要：如何實現(xiàn)商業(yè)銀行差異化發(fā)展是金融供給側結構性改革的重要內(nèi)容之一。數(shù)字經(jīng)濟浪潮下，商業(yè)銀行數(shù)字化轉型能否激勵其求新求變，形成各自比較優(yōu)勢，實現(xiàn)差異化發(fā)展呢？本文利用2010—2021年滬深A股上市商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)，采用非平衡面板固定效應模型檢驗數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展具有顯著的促進作用，內(nèi)生性與穩(wěn)健性檢驗后仍可獲得一致的結論。中介效應檢驗表明，數(shù)字化轉型通過激勵商業(yè)銀行主動風險承擔來發(fā)揮作用。異質性檢驗表明，數(shù)字化轉型對投資類業(yè)務和貸款類業(yè)務差異化發(fā)展具有顯著影響。邊際效應檢驗表明，伴隨著商業(yè)銀行差異化水平上升，數(shù)字化轉型的邊際效應存在先上升后下降的變化趨勢，即數(shù)字化轉型不會激勵商業(yè)銀行過度追求差異化發(fā)展。

關鍵詞：數(shù)字化轉型；差異化發(fā)展；主動風險承擔；邊際效應

中圖分類號：F832.33? 文獻標識碼：A? 文章編號：1674-2265（2023）09-0054-08

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2023.09.008

一、引言

金融是現(xiàn)代經(jīng)濟的核心，推進金融機構數(shù)字化轉型已成為金融業(yè)發(fā)展共識?！吨腥A人民共和國國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和2035年遠景目標綱要》指出，要“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機構數(shù)字化轉型”。2021年底至2022年初，中國人民銀行和原中國銀保監(jiān)會先后印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》和《關于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉型的指導意見》，要求高質量推進銀行業(yè)數(shù)字化轉型。金融機構也將數(shù)字化轉型作為深化自身改革、應對金融科技企業(yè)沖擊和提升市場競爭力的重要手段。

改革開放以來，中國銀行業(yè)經(jīng)過恢復、新設、重組與引進等方式已形成多樣化的銀行機構體系。但商業(yè)銀行在業(yè)務類型、資產(chǎn)結構和收入來源等方面存在高度相似性，同質化現(xiàn)象始終是銀行業(yè)發(fā)展中面臨的突出問題。同質化容易導致集中度風險和合成謬誤現(xiàn)象，一旦遇到?jīng)_擊就會導致配置相同資產(chǎn)的金融機構均遭遇損失，誘發(fā)系統(tǒng)性金融風險。業(yè)務相似性引起的風險傳染是影響中國市場穩(wěn)定性的關鍵因素（王超等，2023）[1]。原中國銀監(jiān)會于2016年印發(fā)《關于商業(yè)銀行轉型發(fā)展的指導意見》，指出“商業(yè)銀行轉型發(fā)展應當立足于差異化、特色化、專業(yè)化的發(fā)展戰(zhàn)略，明確符合自身比較優(yōu)勢的市場定位”。因此，差異化發(fā)展仍然是銀行業(yè)供給側結構性改革的重要抓手和目標之一。那么，數(shù)字化轉型是否有助于促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展？具體的作用機制或渠道是什么？數(shù)字化轉型對處于不同差異化水平商業(yè)銀行的影響有何不同？從既有文獻來看，當前數(shù)字化轉型對微觀經(jīng)濟主體影響的研究涉及數(shù)字化對企業(yè)績效（王永進等，2017）[2]、企業(yè)創(chuàng)新（黃群慧等，2019）[3]、企業(yè)運營管理（陳劍等，2020）[4]、企業(yè)組織架構（劉政等，2020）[5]、企業(yè)分工（袁淳等，2021）[6]、資本市場表現(xiàn)（吳非等，2021；孫國茂和李猛，2022）[7，8]等的影響。上述研究多數(shù)以實體企業(yè)為研究樣本，但對商業(yè)銀行具有實際借鑒意義。商業(yè)銀行數(shù)字化轉型的研究集中于數(shù)字化轉型戰(zhàn)略（謝治春等，2018）[9]以及其對經(jīng)營轉型（羅煜等，2022）[10]、勞動力需求（余明桂等，2022）[11]、風險承擔（代婉瑞和宋良榮，2022；蔣海等，2023）[12，13]、服務實體經(jīng)濟（張慶君等，2022）[14]、對中小企業(yè)融資渠道的偏好（張一林等，2021）[15]等的影響。因此，現(xiàn)有研究更多關注數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行個體的影響，但尚未有學者研究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行間差異化發(fā)展的影響。

基于此，本文整理了中國上市商業(yè)銀行2010—2021年年報數(shù)據(jù)，運用歐氏距離方法測算上市商業(yè)銀行間差異化發(fā)展水平，使用北京大學中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉型指數(shù)（謝絢麗和王詩卉，2022）[16]衡量商業(yè)銀行數(shù)字化轉型水平，通過面板固定效應模型檢驗數(shù)字化轉型是否有助于促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，通過中介效應檢驗模型、面板分位數(shù)回歸模型等方法探究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響機制與邊際效應。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉型能夠顯著提升商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平，該結論在控制商業(yè)銀行個體與宏觀經(jīng)濟特征后依然成立，在解決內(nèi)生性問題以及更換變量測算方法、回歸模型、分析樣本后結論的穩(wěn)健性均不受影響。數(shù)字化轉型主要通過激勵商業(yè)銀行主動風險承擔來實現(xiàn)差異化發(fā)展。隨著商業(yè)銀行差異化水平提升，數(shù)字化轉型的邊際效應存在先上升后下降的變化趨勢，即數(shù)字化轉型不會激勵商業(yè)銀行過度追求差異化發(fā)展。數(shù)字化轉型對投資類和貸款類業(yè)務差異化發(fā)展的影響最為顯著，對同業(yè)類業(yè)務差異化發(fā)展無顯著影響。

本文的邊際貢獻主要有：第一，本文首次研究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響，豐富了商業(yè)銀行數(shù)字化轉型的研究。現(xiàn)研究主要關注商業(yè)銀行數(shù)字化轉型路徑及其對銀行個體經(jīng)營方面的影響，尚未有學者研究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響。第二，我國已建立多樣化而非差異化的商業(yè)銀行體系，實現(xiàn)差異化發(fā)展是金融供給側結構性改革的重要抓手之一，本文研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉型可以有效激勵商業(yè)銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展，從數(shù)字化轉型的視角為推進商業(yè)銀行差異化發(fā)展提供了新的路徑。第三，本文全面深入研究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響機制，打開了數(shù)字化轉型與商業(yè)銀行差異化發(fā)展之間內(nèi)在邏輯的“黑箱”。

二、理論分析與研究假設

數(shù)字化轉型的核心在于利用金融科技對商業(yè)銀行進行系統(tǒng)性重塑。從理論上講，數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響體現(xiàn)在兩個方面：一方面，數(shù)字化轉型為商業(yè)銀行差異化發(fā)展創(chuàng)造了機遇。數(shù)字化轉型助力商業(yè)銀行突破營業(yè)網(wǎng)點與營業(yè)時間的束縛，拓寬了金融服務的時空范圍，客戶群體范圍的擴大與個性化水平的提升將導致商業(yè)銀行對不同客戶群體的關注度出現(xiàn)差異，并激勵商業(yè)銀行明確自身比較優(yōu)勢、形成專業(yè)化分工、實現(xiàn)差異化發(fā)展。另一方面，數(shù)字化轉型也為商業(yè)銀行差異化發(fā)展奠定了基礎。數(shù)字化轉型使得商業(yè)銀行與客戶之間的互動更加頻繁，人工智能、大數(shù)據(jù)等技術賦能之下，商業(yè)銀行能精準繪制客戶“畫像”，據(jù)此開發(fā)更具特色與個性化的金融產(chǎn)品，切實滿足特定客戶群體金融需求。此外，商業(yè)銀行數(shù)字化轉型過程本身就存在差異化的特征，實施數(shù)字化轉型必然促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，謝治春等（2018）[9]認為金融與科技的融合發(fā)展推動商業(yè)銀行進行戰(zhàn)略轉型，且資產(chǎn)規(guī)模和資金實力的不同會影響商業(yè)銀行轉型的戰(zhàn)略和進程，大中型商業(yè)銀行會傾向于選擇閉環(huán)生態(tài)或開放生態(tài)型戰(zhàn)略，而小型商業(yè)銀行則會選擇細分市場型或垂直分工型戰(zhàn)略。據(jù)此，提出本文假說1：

假說1：數(shù)字化轉型有助于商業(yè)銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展。

商業(yè)銀行傳統(tǒng)風險評估技術多數(shù)基于客戶財務報表或征信水平，數(shù)字化轉型可通過對客戶精準畫像實現(xiàn)對金融風險的實時動態(tài)評估，甚至能預警客戶違約風險節(jié)點，實現(xiàn)對風險的及時及早干預。隨著金融服務空間與時間的延伸，對“長尾”客戶群的爭奪將推動商業(yè)銀行主動承擔金融風險，數(shù)字化轉型帶來的風險防控技術也將為商業(yè)銀行主動風險承擔提供技術激勵與支持。同時，數(shù)字化轉型將增強商業(yè)銀行現(xiàn)有風險的處置效率，從而為承擔未來風險提供資本支撐，Cheng和Qu（2020）[17]研究認為金融科技的發(fā)展能夠抑制商業(yè)銀行不良貸款率。商業(yè)銀行主動風險承擔水平的提升表現(xiàn)為風險資產(chǎn)配置比重的提高。梁方等（2022）[18]認為金融科技能夠提高商業(yè)銀行的風險管理與流動性管理能力，促進商業(yè)銀行增持交易性金融資產(chǎn)等風險資產(chǎn)。羅煜等（2022）[10]認為數(shù)字化轉型與商業(yè)銀行信用貸款占比正相關，與貸款行業(yè)集中度負相關。邱晗等（2018）[19]認為金融科技發(fā)展將造成資產(chǎn)端風險承擔上升。據(jù)此，提出本文假說2：

假說2：數(shù)字化轉型能夠通過激勵商業(yè)銀行增加主動金融風險的承擔來實現(xiàn)差異化發(fā)展。

數(shù)字化轉型激勵商業(yè)銀行差異化發(fā)展的邊際效應存在顯著的結構性差異。商業(yè)銀行差異化水平較小時，數(shù)字化轉型為商業(yè)銀行拓展“長尾”業(yè)務實現(xiàn)盈利提升提供了充足的激勵，為強化風險管理提供了充足的數(shù)據(jù)與技術支持。但商業(yè)銀行差異化程度越高，其面臨新型未知金融風險的概率就越大。為避免承擔過高的金融風險，商業(yè)銀行會通過限制風險較高、期限過長的業(yè)務來調整資產(chǎn)配置（Jiang等，2019）[20]。隨著商業(yè)銀行差異化水平的提升，商業(yè)銀行求新求變的意愿會有所下降，數(shù)字化轉型的激勵效應也會越來越受限。因此，數(shù)字化轉型能夠激勵商業(yè)銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展，但不會激勵商業(yè)銀行過度求新求變，過度追求差異化發(fā)展。據(jù)此，提出本文假說3：

假說3：隨著商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平的提升，數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的邊際效應會呈現(xiàn)出先上升后下降的變化趨勢。

三、研究設計

（一）模型設定

本文以商業(yè)銀行差異化發(fā)展為被解釋變量，以數(shù)字化轉型為核心解釋變量，為驗證研究假說1，構造如下基準回歸模型：

[diffit=β0+β1digit+β2 Xit+β3Yit+ηi+λt+εit]? ?（1）

其中，下標[i]和[t]分別表示商業(yè)銀行個體和年份，[diff]和[dig]分別表示商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平和數(shù)字化轉型指數(shù)。[X]表示商業(yè)銀行層面控制變量，[Y]表示宏觀層面控制變量，[η]表示商業(yè)銀行個體固定效應，[λ]表示時間固定效應，[ε]表示隨機擾動項。

為探究數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響機制，并驗證本文假說2，本文參照Baron和Kenny（1986）[21]、溫忠麟（2004）[22]等的研究方法，構造如下模型：

[diffit=β0+β1digit+β2Xit+β3Yit+ηi+λt+εit]? （2）

[midit=α0+α1digit+α2Xit+α3Yit+ηi+λt+εit]? （3）

[diffit=υ0+υ1midit+υ2digit+υ3Xit+υ4Yit+ηi+λt+εit]

（4）

其中，[mid]為中介變量，即商業(yè)銀行主動風險承擔，其余變量與上文相同。根據(jù)逐步檢驗法的原理，首先，若[β1]顯著，則說明存在總效應；其次，若[α1]和[υ1]同時顯著，則存在中介效應，當[υ2]顯著時則為部分中介效應，不顯著時為完全中介效應；最后，若[α1]和[υ1]至少有一個不顯著，則需要通過Sobel檢驗判斷中介效應的存在性。

為有效檢驗數(shù)字化轉型對不同差異化程度商業(yè)銀行的影響，并驗證本文假說3，構造如下模型：

[Qτ（diffit）=βτ0+βτ1digit+βτ2Xit+βτ3Yit+ηi+λt+εit]

（5）

其中，[τ]表示不同的分位數(shù)點，本文分別選取20%、40%、60%和80%四個分位數(shù)進行回歸分析。

（二）變量選取與說明

1.被解釋變量。商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平（diff）采用各商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表中不同資產(chǎn)配置比例的歐氏距離進行衡量。資產(chǎn)負債表是商業(yè)銀行經(jīng)營模式與發(fā)展狀況的集中體現(xiàn)，資產(chǎn)負債管理幾乎覆蓋業(yè)務體系的各個方面，深度影響銀行的戰(zhàn)略定位、市場競爭力和業(yè)務發(fā)展方向（尚航飛和黎金定，2023）[23]。因此，本文借鑒Cai等（2018）[24]、王超等（2023）[1]的研究，使用商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表中不同類型資產(chǎn)配置比例的差異構造商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平的衡量指標。具體構造方式如下：

[dik=12jmωij-ωkj2]? （6）

其中，[dik]表示商業(yè)銀行[i]和商業(yè)銀行[k]之間的歐式距離，[ωij]表示商業(yè)銀行[i]配置于資產(chǎn)類別[j]的比例，[m]表示商業(yè)銀行[i]配置的資產(chǎn)類別數(shù)量。在此基礎上，對歐氏距離進一步采取加權處理作為度量商業(yè)銀行差異化發(fā)展的指標：

[diffit=k≠inxidik]? （7）

其中， [diff]表示商業(yè)銀行[i]與整個樣本商業(yè)銀行系統(tǒng)的差異化水平，[xi]表示計算差異化時商業(yè)銀行[i]的權重，具體以商業(yè)銀行[i]在樣本商業(yè)銀行整體資產(chǎn)規(guī)模中的占比表示，[n]表示整個市場的商業(yè)銀行數(shù)量。

在穩(wěn)健性檢驗部分，用商業(yè)銀行與當年所有樣本商業(yè)銀行不同類型資產(chǎn)配置比例均值的歐氏距離乘以該商業(yè)銀行資產(chǎn)占樣本商業(yè)銀行總資產(chǎn)的比重，由此得到均值法下的商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平（diff2）。

商業(yè)銀行資產(chǎn)配置涵蓋現(xiàn)金及存放中央銀行款項、貴金屬、存放同業(yè)、拆出資金、交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、買入返售資產(chǎn)、應收款項、應收利息、應收股利、發(fā)放貸款、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資、長期股權投資、投資性房地產(chǎn)、固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)、商譽等。

2. 核心解釋變量。商業(yè)銀行數(shù)字化轉型（dig）的測度采用北京大學中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉型指數(shù)（謝絢麗和王詩卉，2022）[16]，該指數(shù)從數(shù)字化認知、數(shù)字化組織與數(shù)字化產(chǎn)品三個維度構建商業(yè)銀行數(shù)字化轉型指數(shù)，并且能夠精確匹配至商業(yè)銀行層面。在穩(wěn)健性檢驗部分，使用國泰安數(shù)據(jù)庫建立的上市公司數(shù)字化數(shù)據(jù)庫中的上市公司數(shù)字化建設程度（dig2）衡量商業(yè)銀行數(shù)字化轉型，該指標采用人工智能技術、區(qū)塊鏈技術、云計算技術、大數(shù)據(jù)技術等在年報中出現(xiàn)的頻次進行測度。

3. 中介變量。商業(yè)銀行主動風險承擔（risk），采用商業(yè)銀行風險加權資產(chǎn)比例作為測度指標，具體為商業(yè)銀行當年風險加權資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比重。

4. 控制變量。商業(yè)銀行層面的控制變量包括：（1）商業(yè)銀行規(guī)模（asset），采用商業(yè)銀行人均總資產(chǎn)進行衡量；（2）凈息差（nim），采用商業(yè)銀行凈利息收入與平均生息資產(chǎn)規(guī)模的比值進行衡量；（3）負債結構（deptratio），采用商業(yè)銀行存款占總負債的比重進行衡量；（4）杠桿率（level），采用商業(yè)銀行總權益與總負債的比值測度；（5）不良貸款率（npl），采用商業(yè)銀行不良貸款占總貸款的比重進行衡量。宏觀層面的控制變量包括：（1）國內(nèi)生產(chǎn)總值（gdp），采用國內(nèi)生產(chǎn)總值同比增長率進行測度；（2）貨幣政策（m2），采用廣義貨幣供應量（M2）的同比增長率進行測度；（3）銀行業(yè)景氣指數(shù)（bankindex），采用中國人民銀行公布的全國銀行家問卷調查結果衡量。

（三）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

無論是從資產(chǎn)規(guī)模來看，還是從運營效率或者風險管理能力來看，上市商業(yè)銀行在我國銀行業(yè)中均發(fā)揮著重要作用。上市商業(yè)銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展既能塑造各自比較優(yōu)勢，也是活躍資本市場的重要舉措。鑒于上市商業(yè)銀行的典型性與系統(tǒng)重要性，本文將上市商業(yè)銀行作為研究對象。采用2010—2021年上市商業(yè)銀行作為研究樣本，相關財務數(shù)據(jù)均來自國泰安數(shù)據(jù)庫，缺失部分通過商業(yè)銀行年報進行補齊；宏觀數(shù)據(jù)來自CEIC數(shù)據(jù)庫，商業(yè)銀行數(shù)字化轉型數(shù)據(jù)來自北京大學中國商業(yè)銀行數(shù)字化轉型指數(shù)和國泰安上市金融公司數(shù)字化建設程度數(shù)據(jù)庫?；貧w分析中，非百分比形式的變量均作對數(shù)化處理，相應變量前加“l(fā)”標識。

四、實證結果與分析

（一）描述性統(tǒng)計與相關性檢驗

如表1所示，商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平的平均值為 0.110，最大值為0.949，最小值為0.002，說明商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平存在較大差異。為明晰商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平的趨勢，本文按照上市商業(yè)銀行類型平均值做差異化變動趨勢圖（見圖1）。如圖1所示，各類型商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平總體均呈現(xiàn)出上升趨勢，2021年商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平均高于2010年。

為有效測度核心變量之間的相關性，本文對商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平與數(shù)字化轉型做Pearson相關性檢驗。檢驗結果顯示：商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平與數(shù)字化轉型的Pearson相關系數(shù)為0.238，且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化轉型越深入，差異化水平越高，符合本文假說1。

為深入分析商業(yè)銀行差異化發(fā)展在具體業(yè)務層面的表現(xiàn)，本文采用歐式距離的測算方法分別測算商業(yè)銀行三類業(yè)務的差異化發(fā)展水平，并描繪出商業(yè)銀行不同業(yè)務差異化變動趨勢。商業(yè)銀行資產(chǎn)端業(yè)務主要包括貸款類業(yè)務、投資類業(yè)務與同業(yè)類業(yè)務，貸款類業(yè)務對應資產(chǎn)負債表中發(fā)放貸款及墊款，投資類業(yè)務對應資產(chǎn)負債表中交易性金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、應收賬款類投資、可供出售金融資產(chǎn)、持有至到期投資和長期股權投資，同業(yè)類業(yè)務對應資產(chǎn)負債表中存放同業(yè)款項、拆出資金和買入返售金融資產(chǎn)。如圖2—4所示，商業(yè)銀行貸款類業(yè)務和投資類業(yè)務均表現(xiàn)出上升趨勢，同業(yè)類業(yè)務整體表現(xiàn)出下降趨勢。由于《關于規(guī)范金融機構資產(chǎn)管理業(yè)務的指導意見》的出臺，商業(yè)銀行投資類業(yè)務差異化發(fā)展水平在2018年出現(xiàn)峰值后迅速下降，貸款業(yè)務差異化發(fā)展水平在經(jīng)歷短暫下降后開始呈現(xiàn)上升趨勢。

（二）基準回歸與內(nèi)生性檢驗

表 2 是數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展雙向固定效應模型的回歸結果。結果顯示，數(shù)字化轉型的邊際效應為正，即數(shù)字化轉型能夠促進商業(yè)銀行實現(xiàn)差異化發(fā)展。第（1）列是未考慮商業(yè)銀行特征和宏觀經(jīng)濟特征的回歸結果，數(shù)字化轉型的系數(shù)為0.108，在5%的水平上顯著。第（2）列是加入商業(yè)銀行特征和宏觀經(jīng)濟特征的回歸結果，數(shù)字化轉型的系數(shù)為0.091，同樣在5%的水平上顯著。

盡管本文已控制宏觀層面和銀行層面的變量，但模型仍可能存在一些不可觀測且同時影響數(shù)字化轉型與商業(yè)銀行差異化發(fā)展的因素，疊加數(shù)字化轉型與商業(yè)銀行差異化發(fā)展存在反向因果等內(nèi)生性問題，這都會導致回歸結果出現(xiàn)偏誤。為此，本文采用世界銀行中國投資環(huán)境調查中經(jīng)常使用計算機的員工比例作為工具變量進行回歸分析。經(jīng)常使用電腦員工人數(shù)的比例可以較好地代表中國互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平。作為歷史數(shù)據(jù)，地區(qū)經(jīng)常使用電腦員工人數(shù)比例能夠從互聯(lián)網(wǎng)技術水平與使用習慣等角度為商業(yè)銀行數(shù)字化轉型奠定基礎；同時地區(qū)經(jīng)常使用電腦員工人數(shù)比例不會對商業(yè)銀行差異化發(fā)展產(chǎn)生影響。因此，在理論上該工具變量滿足相關性和外生性條件。表2第（3）列和第（4）列匯報了工具變量回歸結果。本文采用多種統(tǒng)計檢驗（第一階段F值、Kleibergen-Paap rk LM統(tǒng)計量、Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計量）分析工具變量的合理性，結果均顯示選取的工具變量是合理的。第二階段回歸結果顯示數(shù)字化轉型的估計系數(shù)均為正值，而且在1%的水平上顯著。以上結果均表明，數(shù)字化轉型能夠促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，與本文假說1相符。

（三）穩(wěn)健性檢驗

1. 替換商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平的測算方法。本文用商業(yè)銀行與所有樣本商業(yè)銀行平均資產(chǎn)配置比例的歐式距離重新測算商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平（ldiff2）。表3第（1）列給出了替換商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平變量后的估計結果，結果顯示數(shù)字化轉型的系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉型能夠顯著促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，原有結論不變。

2. 變更數(shù)字化轉型的代理變量。本文采用上市商業(yè)銀行數(shù)字化建設程度（ldig2）作為數(shù)字化轉型的替代變量。表3第（2）列為使用上市商業(yè)銀行數(shù)字化建設程度的回歸結果，系數(shù)亦顯著為正，再次說明數(shù)字化轉型能夠顯著促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，原有結論不變。

3. 變更回歸分析樣本區(qū)間。在樣本選取區(qū)間，上市商業(yè)銀行共經(jīng)歷兩次事件沖擊，其一為2015年“股災”事件；其二是新冠疫情的沖擊。因此，本文刪除2015年、2020年和2021年的樣本，采用剩余樣本重新進行回歸分析。表3第（3）列為刪除部分樣本后的回歸結果，數(shù)字化轉型系數(shù)同樣顯著為正，進一步支持了本文的主要研究結論。

4. 變更回歸分析模型。為緩解商業(yè)銀行數(shù)字化轉型對其差異化發(fā)展的動態(tài)影響，本文在基準回歸基礎上分別對數(shù)字化轉型滯后一期和兩期進行回歸分析，結果分別如表3第（4）列與第（5）列所示。數(shù)字化轉型的回歸系數(shù)均顯著為正，再次證明本文主要研究結論的穩(wěn)健性。

五、進一步分析

（一）作用機制分析

本節(jié)嘗試回答數(shù)字化轉型通過什么機制促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，商業(yè)銀行主動風險承擔的中介效應回歸結果如表4列（1）—（3）所示。列（1）中數(shù)字化轉型的估計系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉型顯著促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，即數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的總效應顯著；列（2）中數(shù)字化轉型的估計系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行主動風險承擔具有促進作用；列（3）中數(shù)字化轉型和商業(yè)銀行主動風險承擔的估計系數(shù)均顯著為正，說明商業(yè)銀行主動風險承擔在數(shù)字化轉型促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展中發(fā)揮部分中介作用，即“數(shù)字化轉型—主動風險承擔—商業(yè)銀行差異化發(fā)展”的傳導渠道有效。這與本文假說2相一致。

（二）邊際效應分析

上述研究表明數(shù)字化轉型能夠顯著促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展，但結論主要是針對平均水平。那么商業(yè)銀行差異化發(fā)展處于不同水平時，數(shù)字化轉型的邊際影響會有何不同？為此，本文進一步采用面板分位數(shù)模型對數(shù)字化轉型的邊際效應進行分析?；貧w結果如表5所示，數(shù)字化轉型的系數(shù)均為正值，且隨著分位數(shù)的提升，數(shù)字化轉型的系數(shù)呈現(xiàn)出先上升后下降的變動過程，且在80%分位數(shù)的位置不再具有顯著性。這主要是因為不同差異化水平下商業(yè)銀行差異化發(fā)展意愿和風險承受能力有所不同，商業(yè)銀行差異化程度較小時，數(shù)字化轉型為商業(yè)銀行追求盈利能力提供了充足的空間和機遇，但商業(yè)銀行差異化水平越高，其面臨的新型未知風險就越大，數(shù)字化轉型的激勵作用就會有所下降。因此，數(shù)字化轉型不會助推商業(yè)銀行過度差異化發(fā)展，與本文假說3相一致。

表5：不同差異化水平下的邊際效應

[變量 20% 40% 60% 80% ldiff ldiff ldiff ldiff ldig 1.560*** 2.651*** 2.223** 0.603 （0.475） （0.816） （0.578） （0.692） 其他控制變量 YES YES YES YES 銀行固定效應 YES YES YES YES 時間固定效應 YES YES YES YES Observations 295 295 295 295 Number of groups 42 42 42 42 ]

（三）異質性檢驗

商業(yè)銀行資產(chǎn)端業(yè)務主要包括貸款類業(yè)務、投資類業(yè)務與同業(yè)類業(yè)務。那么，數(shù)字化轉型會影響商業(yè)銀行哪類業(yè)務的差異化發(fā)展水平？本文分別將三類業(yè)務差異化水平作為被解釋變量進行回歸分析，表6匯報了計量分析結果。數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行投資類業(yè)務和貸款類業(yè)務差異化發(fā)展水平的回歸系數(shù)均顯著為正，而同業(yè)類業(yè)務差異化發(fā)展水平的回歸系數(shù)未通過顯著性檢驗。同時數(shù)字化轉型與投資類業(yè)務差異化發(fā)展水平的回歸系數(shù)顯著高于貸款類業(yè)務，說明數(shù)字化轉型會激勵商業(yè)銀行在貸款類業(yè)務，特別是投資類業(yè)務方面實現(xiàn)差異化發(fā)展。

六、結論與啟示

商業(yè)銀行差異化發(fā)展對構建現(xiàn)代金融體系、維護金融安全與穩(wěn)定至關重要。本文使用2010—2021年滬深A股上市商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)，首次考察了數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行差異化發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字化轉型能夠顯著促進商業(yè)銀行差異化發(fā)展。中介效應檢驗表明，數(shù)字化轉型通過激勵商業(yè)銀行主動風險承擔來發(fā)揮作用。邊際效應檢驗表明，隨著商業(yè)銀行差異化發(fā)展水平上升，數(shù)字化轉型的邊際效應存在先上升后下降的變化趨勢，即數(shù)字化轉型不會激勵商業(yè)銀行過度追求差異化發(fā)展。異質性檢驗表明，數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行投資類業(yè)務和貸款類業(yè)務差異化發(fā)展影響最為顯著，對同業(yè)類業(yè)務差異化發(fā)展無顯著性影響。

基于研究結論，本文提出如下政策啟示：一是加快推進商業(yè)銀行數(shù)字化轉型進程。進一步強化商業(yè)銀行主體責任，將數(shù)字化轉型作為重要戰(zhàn)略發(fā)展方向，引導數(shù)字技術貫穿商業(yè)銀行內(nèi)部組織管理、金融產(chǎn)品設計與風險防控體系等各個環(huán)節(jié)，實現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)銀行向數(shù)字商業(yè)銀行的轉型升級。二是持續(xù)提升商業(yè)銀行金融風險防范能力，堅決守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線。數(shù)字化轉型能夠激勵商業(yè)銀行主動承擔金融風險，顯著提升投資類和貸款類業(yè)務差異化水平，由此導致的潛在金融風險將更加復雜，甚至可能是系統(tǒng)性的。因此，要進一步提升商業(yè)銀行風險預警能力與處置能力，多渠道補充商業(yè)銀行資本，持續(xù)提升資本管理能力。三是因行施策，推進數(shù)字化轉型，不搞“一刀切”。支持商業(yè)銀行根據(jù)自身發(fā)展特點與所處階段，探索適合自身的數(shù)字化轉型戰(zhàn)略，在數(shù)字化轉型過程中逐步確立各自比較優(yōu)勢，實現(xiàn)差異化發(fā)展，提升金融資本配置效率與金融服務供給效率。

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