數(shù)字金融與貨幣政策有效性：基于銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道視角*

史煥平，劉 鑫

（華東交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，江西 南昌 330000）

一、引言

數(shù)字金融的興起不僅重塑了金融市場格局，改善了金融資源配置效率，還改變了貨幣政策工具的運行環(huán)境，對貨幣政策的有效性造成了影響。當(dāng)前，中國經(jīng)濟已經(jīng)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，貨幣政策操作也處于從以數(shù)量型調(diào)節(jié)為主向以價格型調(diào)節(jié)為主轉(zhuǎn)變的關(guān)鍵時期。在我國以銀行業(yè)為主導(dǎo)的金融體系下，以商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)為核心的銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道成為貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟運行過程中維護金融穩(wěn)定不可或缺的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。本文擬從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的角度，研究數(shù)字金融發(fā)展對數(shù)量型、價格型貨幣政策有效性的影響。

本文可能的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下兩個方面：第一，以傳導(dǎo)機制為切入點，基于數(shù)字金融背景對貨幣政策工具通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道調(diào)控宏觀經(jīng)濟產(chǎn)出的路徑、機理分析進行完善，為加深理解數(shù)字金融這一新型金融服務(wù)模式對貨幣政策有效性的沖擊提供了基于金融風(fēng)險角度的學(xué)術(shù)觀點；第二，系統(tǒng)論述數(shù)字金融的發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的作用機理，以及對價格型和數(shù)量型貨幣政策有效性的影響。金融體系穩(wěn)定對于國家經(jīng)濟的短期增長和長期可持續(xù)發(fā)展都具有重要意義，而商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平作為金融穩(wěn)定的“晴雨表”，為金融體系的風(fēng)險控制提供了良好的觀測窗口?；诖?，明晰數(shù)字金融發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響機理，并檢驗不同類型貨幣政策有效性的差異，對于推動我國貨幣政策調(diào)控方式轉(zhuǎn)型、促進金融體系高質(zhì)量發(fā)展、維護金融穩(wěn)定、提升貨幣政策有效性具有重要的理論及現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

關(guān)于數(shù)字金融與貨幣政策有效性，現(xiàn)有研究文獻主要討論了數(shù)字金融對貨幣政策調(diào)控目標(biāo)的影響，并從微觀角度剖析數(shù)字金融對貨幣政策有效性的影響機理。宋清華和謝坤（2021）發(fā)現(xiàn)，金融科技增強了貸款規(guī)模和貸款利率對市場利率的敏感性，削弱了數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控貨幣供給的作用，并且增強了價格型貨幣政策工具的調(diào)控效果。Wong 等（2020）研究發(fā)現(xiàn)，移動支付及電子貨幣的應(yīng)用在互聯(lián)網(wǎng)金融缺少有效監(jiān)管的情況下增加了貨幣政策實施中的不確定性，進而影響貨幣政策有效性。Shen 等（2016）認為金融體系數(shù)字化發(fā)展使得“金融加速器”效應(yīng)因信息不對稱而減弱，進而增強了銀行存貸款規(guī)模及利率對銀行同業(yè)市場利率的敏感性。

關(guān)于數(shù)字金融對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響，現(xiàn)有文獻主要對貨幣政策工具影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的作用機制及其內(nèi)在因素展開討論。楊景陸和粟勤（2023）認為，數(shù)字金融的發(fā)展通過影響銀行的人力資本、技術(shù)水平和經(jīng)營管理而作用于銀行風(fēng)險承擔(dān)，且對銀行的風(fēng)險水平呈現(xiàn)倒 U 型的非線性影響。陳敏和高傳君（2022）研究發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展在帶來銀行風(fēng)險承擔(dān)行為擴張的同時,提高了貸款類行為與投資類行為的占比，從而增強了銀行對實體經(jīng)濟的支持力度,有利于金融與經(jīng)濟的良性循環(huán),最終降低了系統(tǒng)性風(fēng)險。Berg（2020）的研究表明，科技與金融的融合可以減少信貸中的信息不對稱，減少銀行等融資部門的逆向選擇和道德風(fēng)險問題，從而使商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)過高的問題得到一定程度的緩解。

關(guān)于貨幣政策有效性與銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道關(guān)系的探討，以往文獻主要討論了銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的存在性以及對貨幣政策如何影響銀行風(fēng)險的傳導(dǎo)機制與內(nèi)在因素展開研究。余麗霞和溫文（2022）發(fā)現(xiàn)，我國存在貨幣政策調(diào)控的銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，且數(shù)量型貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟的短期效應(yīng)明顯，而價格型貨幣政策的長期效應(yīng)則更加顯著。Van（2020）基于越南數(shù)據(jù)開展研究，發(fā)現(xiàn)如果央行通過公開市場操作等方式釋放流動性，會促使銀行主動提高風(fēng)險承擔(dān)。李雙建和田國強（2020）基于銀行競爭視角展開研究，發(fā)現(xiàn)中國存在銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，寬松的貨幣政策將刺激商業(yè)銀行提高風(fēng)險承擔(dān)水平，而銀行競爭加劇將進一步強化貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的促進作用。Paligoro-va 和Santos（2017）研究顯示，美國的商業(yè)銀行在 1990—2010 年聯(lián)邦基金利率較低時期，向信用歷史欠佳和無信用記錄的高風(fēng)險借款者發(fā)放貸款的概率上升。

現(xiàn)有文獻對數(shù)字金融、貨幣政策有效性及銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道三者間的關(guān)系展開了研究，為本文在思路上和方法上提供了有益啟示，有著重要參考意義。但是，現(xiàn)有文獻主要討論數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的作用效果，或分析貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，尚缺乏對數(shù)字金融從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道角度影響貨幣政策有效性的內(nèi)在原因和機理的深入研究。同時，大多數(shù)文獻沒有分析地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平、市場化進程以及金融監(jiān)管力度強弱對數(shù)字金融通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道對貨幣政策有效性的異質(zhì)性影響。為此，本文從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道視角出發(fā)，對數(shù)字金融影響貨幣政策有效性的機理過程進行分析，試圖厘清數(shù)字金融發(fā)展對價格型和數(shù)量型貨幣政策有效性影響差別的原因所在，并進一步基于相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證檢驗，為系統(tǒng)闡述數(shù)字金融發(fā)展通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道對貨幣政策有效性的影響提供實質(zhì)性的證據(jù)，以期對現(xiàn)有研究形成一定補充。

三、理論分析與研究假設(shè)

（一）數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的影響

隨著信息技術(shù)的迅速發(fā)展，數(shù)字金融對貨幣政策有效性的影響也愈發(fā)不容忽視。作為一種技術(shù)驅(qū)動的金融創(chuàng)新，數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)分析等新型信息技術(shù)及第三方支付改變了金融資源的供給模式和需求特點（段偉杰，2020），使得金融資源的配置更為高效（見圖1），對價格型、數(shù)量型兩類貨幣政策工具的傳導(dǎo)帶來影響。具體分析如下：

圖1 數(shù)字金融對貨幣政策有效性的“量減價增”效應(yīng)

第一，數(shù)字金融發(fā)展通過減少金融市場摩擦增強價格型貨幣政策的有效性。從微觀角度來看，隨著區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、云計算等信息技術(shù)在金融領(lǐng)域的應(yīng)用，數(shù)字金融一方面降低了商業(yè)銀行信貸供給由信息不對稱導(dǎo)致的逆向選擇及道德風(fēng)險，另一方面也有效降低了在銀行信貸管理過程中的管理成本及人工成本，促進了銀行信貸管理效率的提高，這推動了整個金融市場信息成本、控制成本和監(jiān)督成本的下降，并進一步緩解了金融市場摩擦，使得貨幣政策基準(zhǔn)利率向商業(yè)銀行信貸利率的傳導(dǎo)過程更為順暢，推進了金融體系的利率市場化（李向前，2021）。從宏觀視角來看，數(shù)字金融促進了互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)的發(fā)展，使得傳統(tǒng)商業(yè)銀行與互聯(lián)網(wǎng)銀行之間的市場競爭加劇，迫使傳統(tǒng)商業(yè)銀行推動自身的數(shù)字化轉(zhuǎn)型并且參與利率市場化進程，而利率市場化程度提升也有助于增強貨幣政策的利率傳導(dǎo)渠道的作用效果（吳詩偉，2015）。以上表明，數(shù)字金融的發(fā)展改善了金融市場環(huán)境并推動利率市場化，通過減少金融市場的信息不對稱以及增進銀行競爭等方式減少金融摩擦，增強了銀行貸款供給和貸款利率對市場利率的敏感性，使得“政策利率—市場利率—投資”這一貨幣政策傳導(dǎo)鏈條更加高效，從而有助于提升以利率為主要調(diào)控手段的價格型貨幣政策的作用效果。

第二，數(shù)字金融通過替代效應(yīng)削弱數(shù)量型貨幣政策的有效性。一方面，從央行對貨幣數(shù)量的控制力來看，移動支付及電子貨幣的使用對現(xiàn)金支付的替代改變了貨幣需求的形式。移動支付及電子貨幣的迅速發(fā)展降低了市場主體交易成本，促使消費者和企業(yè)更多地選擇互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)，減少了對交易性貨幣的需求（段偉杰，2020），并轉(zhuǎn)而持有銀行理財產(chǎn)品、基金、股票等高收益的金融資產(chǎn)。這進一步加劇了貨幣乘數(shù)的內(nèi)生性和波動性，對原有貨幣政策框架造成沖擊（Fung 等，2014），增加央行預(yù)測貨幣需求總量難度，導(dǎo)致央行對貨幣乘數(shù)、貨幣流通速度以及貨幣供應(yīng)量的監(jiān)控難度加大，進而造成央行對基礎(chǔ)貨幣的控制力減弱，由此令數(shù)量型貨幣政策的有效性下降。另一方面，從對企業(yè)投資的傳導(dǎo)來看，互聯(lián)網(wǎng)理財對居民儲蓄存款的替代改變了商業(yè)銀行的負債結(jié)構(gòu)。能夠提供投資收益高于銀行儲蓄利息的貨幣市場基金的互聯(lián)網(wǎng)基金銷售公司迅速興起，大量吸納了社會閑散資金，使得居民在銀行的儲蓄存款減少，同時非銀行金融機構(gòu)存款增加，而這會造成商業(yè)銀行可貸資金的波動性趨于上升，持續(xù)、穩(wěn)定放貸能力受限，從而削弱企業(yè)投資，最終導(dǎo)致數(shù)量型貨幣政策對產(chǎn)出的傳導(dǎo)效果下降。

基于上述分析，對數(shù)字金融與貨幣政策有效性的關(guān)系提出第一個研究假設(shè)：

H1a：數(shù)字金融發(fā)展會強化價格型貨幣政策的有效性。

H1b：數(shù)字金融發(fā)展會削弱數(shù)量型貨幣政策的有效性。

（二）數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策有效性的影響機制分析

2008 年的全球金融危機引發(fā)了學(xué)術(shù)界對貨幣政策與金融穩(wěn)定關(guān)系的廣泛討論，并提出了銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，即貨幣政策的調(diào)整影響商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險的意愿，進而影響其資產(chǎn)定價和信貸決策行為，并最終影響到實體經(jīng)濟的過程（Borio 等，2009）。在這個過程中，將銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿作為中介目標(biāo)，可以把貨幣政策的傳導(dǎo)區(qū)分為兩個階段：第一階段是指貨幣政策通過相關(guān)機制影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，促使其風(fēng)險承擔(dān)意愿發(fā)生變化；第二階段是指在銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿發(fā)生變化的情況下，銀行主動調(diào)整經(jīng)營策略，擴張或收縮其信貸投放規(guī)模,并引起社會投資、消費和出口的變化，從而影響到貨幣政策最終目標(biāo)的實現(xiàn)（張強，2013）。數(shù)字金融發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響在傳導(dǎo)過程的兩個階段均有體現(xiàn)（見圖2），具體分析如下：

圖2 數(shù)字金融經(jīng)由銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道影響貨幣政策有效性

在銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的第一階段，數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融模式的互補效應(yīng)弱化了貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效果，減少商業(yè)銀行擴張信貸業(yè)務(wù)所要承受的風(fēng)險上升代價，從而刺激商業(yè)銀行對風(fēng)險承擔(dān)態(tài)度的積極轉(zhuǎn)變。首先，數(shù)字金融帶來信息技術(shù)的比較優(yōu)勢對傳統(tǒng)金融模式的賦能，強化了銀行的內(nèi)部控制和風(fēng)險管理能力，完善了對于信貸業(yè)務(wù)經(jīng)營的事前風(fēng)險識別、事中信息管理、事后風(fēng)險補償能力，使銀行在貨幣政策寬松背景下得以有效降低風(fēng)險上升的程度（陳敏，2022）。其次，基于網(wǎng)絡(luò)外部性的作用，數(shù)字金融的發(fā)展逐步成熟，應(yīng)用門檻和成本趨于降低，會放大其產(chǎn)生的技術(shù)溢出效應(yīng)。同時，新興業(yè)務(wù)模式產(chǎn)生的示范引領(lǐng)效應(yīng)，也將進一步帶動傳統(tǒng)銀行業(yè)進行技術(shù)變革，推動銀行轉(zhuǎn)型升級，引發(fā)新一輪的“鯰魚效應(yīng)”（楊景陸，2023），從而對銀行業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)水平上升起到緩解作用，刺激其風(fēng)險承擔(dān)意愿的提升。因此，在銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的第一階段，數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融模式的沖擊弱化了貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的后果，減輕了銀行擴張信貸資產(chǎn)所伴隨的風(fēng)險上升壓力，這就增強了銀行承擔(dān)風(fēng)險的能力，促使銀行風(fēng)險承擔(dān)的意愿更為積極，從而鼓勵其在貨幣政策寬松的背景下擴張信貸業(yè)務(wù)，為企業(yè)投資和生產(chǎn)經(jīng)營提供必要的信貸支持?？傊?，數(shù)字金融的發(fā)展激發(fā)了銀行承擔(dān)風(fēng)險的主觀意愿，從而對價格型和數(shù)量型貨幣政策在這個階段的傳導(dǎo)效率提升均起到了促進作用。

在銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的第二階段，數(shù)字金融對傳統(tǒng)金融的替代效應(yīng)在此得以體現(xiàn)。商業(yè)銀行自身風(fēng)險承擔(dān)意愿的積極轉(zhuǎn)變將有助于提高銀行對企業(yè)的信貸供給（馮玉梅，2019），增加企業(yè)的可貸資金。但在該階段，數(shù)字金融的發(fā)展為企業(yè)提供了更多、更靈活的融資渠道選擇，既緩解了企業(yè)融資約束，也使得企業(yè)基于資金成本、可得性、靈活性等因素的考量在銀行信貸和其他替代性融資之間作出選擇，導(dǎo)致價格型和數(shù)量型貨幣政策在這個階段的傳導(dǎo)效率有所差別。

一方面，由數(shù)字金融發(fā)展推動的利率市場化進程，增強了企業(yè)投資對利率變化的反應(yīng)敏感性，讓企業(yè)得以更為迅速地根據(jù)資金價格的變化調(diào)整其投資決策（何劍和魏濤，2022）。具體而言，中央銀行下調(diào)基準(zhǔn)利率將有助于降低企業(yè)從銀行獲取借貸資金的成本，吸引企業(yè)向銀行融資，以較低的利率水平方便、快捷地獲得擴大生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模所需的充足資金，同時減少企業(yè)向其他網(wǎng)絡(luò)借貸渠道獲取資金的情況，從而擴大銀行的信貸投放規(guī)模，緩解企業(yè)融資約束，提高投資效率，并鼓勵企業(yè)加大投資力度，進一步拉動實體經(jīng)濟增長，促進貨幣政策最終目標(biāo)的實現(xiàn)。在這個過程中，價格型貨幣政策的有效性由此得以提高。

另一方面，數(shù)字金融的發(fā)展緩解了企業(yè)融資約束，拓展了企業(yè)資金的獲取渠道，有效降低了金融服務(wù)的成本和門檻（劉心怡，2022），即便中央銀行采取放松銀根并增加銀行可貸資金規(guī)模的方式來刺激企業(yè)投資，但出于對資金可得性、運用靈活性等因素的考量，一些企業(yè)可能更傾向于選擇資金可得性更高、借用還款安排更靈活的互聯(lián)網(wǎng)小額信貸、供應(yīng)鏈金融等替代性融資渠道來獲取必要的資金來源。如此一來，雖然企業(yè)獲得了投資和生產(chǎn)經(jīng)營所需的資金，但來源并不是商業(yè)銀行，導(dǎo)致商業(yè)銀行對企業(yè)的信貸投放規(guī)模受到?jīng)_擊，影響了銀行信用創(chuàng)造的過程，從而削弱了數(shù)量型貨幣政策對實體經(jīng)濟的調(diào)控效力。

由此可見，數(shù)字金融在銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的第一階段通過弱化貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效果，提高了銀行風(fēng)險承擔(dān)的主觀意愿，改善了貨幣政策的傳導(dǎo)效率。然而，在第二階段，在實施不同類型的貨幣政策背景下，數(shù)字金融的發(fā)展影響了企業(yè)對融資來源的選擇，導(dǎo)致兩種類型的貨幣政策在該階段的傳導(dǎo)效率有所差別，這也就造成了經(jīng)由銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，數(shù)字金融對價格型和數(shù)量型貨幣政策的有效性分別起到了增強和削弱兩種不同作用?；谏鲜龇治?，提出第二個研究假設(shè)：

H2a：數(shù)字金融通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道提高價格型貨幣政策的有效性。

H2b：數(shù)字金融通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道削弱數(shù)量型貨幣政策的有效性。

四、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文選取2013-2021 年我國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)為樣本?？紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性和完整性，剔除了海南和西藏的樣本，并在數(shù)據(jù)處理過程對主要解釋變量進行了1%的縮尾處理以排除極端值的影響。本文銀行業(yè)層面的數(shù)據(jù)主要來源于中國金融年鑒，其中部分缺失的數(shù)據(jù)根據(jù)當(dāng)?shù)卦y監(jiān)局公布的報告人工補齊。此外，國內(nèi)生產(chǎn)總值、貨幣政策工具代理變量和通貨膨脹率的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind 金融數(shù)據(jù)庫。

（二）變量選取

1.被解釋變量

（1）產(chǎn)出缺口（Y）。此處參考方顯倉（2019）的做法，選取產(chǎn)出缺口作為探究貨幣政策與產(chǎn)出是否具有穩(wěn)定聯(lián)系的代理變量，并進一步推斷貨幣政策有效性的強弱。產(chǎn)出缺口由國內(nèi)省域生產(chǎn)總值按照公式Ln（yt/yt*）×100 計算而得，其中yt*為潛在產(chǎn)出，由實際GDP 通過HP 濾波法（6.25）剔除周期性波動得到。

（2）銀行風(fēng)險承擔(dān)變量（RISK）。目前學(xué)界主要選取Z 值、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比以及不良貸款率對銀行風(fēng)險承擔(dān)水平進行衡量，但由于Z 值和風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比省際數(shù)據(jù)缺失，本文選取各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）銀行業(yè)不良貸款率衡量各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)行為，其數(shù)值越大，代表該省（自治區(qū)、直轄市）商業(yè)銀行業(yè)所承擔(dān)的風(fēng)險越高。

2.解釋變量

（1）數(shù)字普惠金融指數(shù)（DIFI）。選取 “北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”作為地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的衡量指標(biāo)，該指數(shù)從各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)字金融的覆蓋廣度、使用深度和普惠金融數(shù)字化程度等3 個維度來構(gòu)建數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系（郭峰，2020），可以較好反映出我國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)字金融的發(fā)展進程及未來趨勢。在數(shù)據(jù)處理中，通過對數(shù)字普惠金融總指數(shù)取對數(shù)后進行一階差分，以考察數(shù)字金融的內(nèi)在發(fā)展變化對貨幣政策有效性的作用效果。

（2）貨幣政策代理變量（MP）。目前，中國的貨幣政策操作仍在綜合運用數(shù)量型工具與價格型工具，故選取中國人民銀行公布的法定存款準(zhǔn)備金率作為數(shù)量型貨幣政策工具的代理變量（宋清華，2021），將剔除通貨膨脹率后上海銀行間同業(yè)拆借利率SHIBOR 作為價格型貨幣政策工具的代理變量。

（三）模型設(shè)定

參考宋清華（2021）和方顯倉（2019）實證思路，將數(shù)字金融因素引入貨幣政策的效果方程，觀察其相關(guān)解釋變量系數(shù)的符號大小，以此來識別近年來中國數(shù)字金融的發(fā)展對貨幣政策有效性產(chǎn)生的沖擊，從而對研究假設(shè)進行實證檢驗。在不考慮數(shù)字金融因素時，探討貨幣政策有效性模型的初始形式為：

根據(jù)江艇（2022）對中介效應(yīng)的最新研究成果，采用“兩步法”進行機制檢驗，構(gòu)建式（2）對貨幣政策從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道對經(jīng)濟產(chǎn)出進行調(diào)控的作用效果進行識別：

其中：Y為產(chǎn)出缺口，MP為貨幣政策工具代理變量 （上海銀行間同業(yè)拆借利率SHIBOR和廣義貨幣供應(yīng)量增長率M2），RISK為銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿，即銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的中介目標(biāo)。αi和εi,t為個體效應(yīng)和產(chǎn)出沖擊，m和n為滯后階數(shù)。進一步，將數(shù)字金融因素引入模型。數(shù)字金融會通過改變經(jīng)濟產(chǎn)出對貨幣政策工具的反應(yīng)程度而影響貨幣政策有效性，因此，構(gòu)建如下引入數(shù)字金融的貨幣政策效果方程（3）：

同時，為了探討數(shù)字金融因素對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的調(diào)節(jié)作用，觀察數(shù)字金融發(fā)展如何調(diào)節(jié)貨幣政策工具對銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿的影響效果，進一步構(gòu)建方程（4）進行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析：

考慮到回歸模型中包含同一變量的多個滯后項，為了避免解釋變量的回歸系數(shù)因滯后期不同所引起的系數(shù)符號“正負交替”對結(jié)果產(chǎn)生誤判，將解釋變量MPt和MPt×DIFIt的各期系數(shù)進行加總，以其累計值和作為對貨幣政策效果的主要判斷依據(jù)。同時，由于銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿衡量的是銀行對承擔(dān)風(fēng)險水平的主觀態(tài)度，是一個趨勢性過程，故將解釋變量對被解釋變量的各期系數(shù)加總，以其累計值作為銀行風(fēng)險承擔(dān)水平變化趨勢的主要判斷標(biāo)準(zhǔn)。

在式（3）中，由于上海銀行間同業(yè)拆借利率和法定存款準(zhǔn)備金率與經(jīng)濟產(chǎn)出負（正）相關(guān)，所以當(dāng)交互項系數(shù)累計值且時，說明在貨幣政策寬松的情形下，數(shù)字金融有助于促進價格型貨幣政策的有效性提高，同時，當(dāng)且時，則表明數(shù)字金融的發(fā)展對寬松的數(shù)量型貨幣政策有效性起到削弱作用。在式（4）中，當(dāng)系數(shù)累計值（或＞0）時，意味著寬松的價格型（數(shù)量型）貨幣政策將會促進商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)上升，且當(dāng)（或＜0）時，表明數(shù)字金融的引入會削弱銀行風(fēng)險承擔(dān)水平對價格型（數(shù)量型）貨幣政策變化的敏感性，即數(shù)字金融發(fā)展弱化了貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響，降低了貨幣政策在刺激實體經(jīng)濟時伴隨的銀行風(fēng)險上升代價，提高了銀行的風(fēng)險偏好和容忍度，使其更為積極、主動地承擔(dān)風(fēng)險，進而使銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的傳導(dǎo)效率得以提高。

五、實證分析

（一）基準(zhǔn)模型估計與結(jié)果分析

由于經(jīng)濟產(chǎn)出與利率、法定存款準(zhǔn)備金率之間存在逆向因果關(guān)系，同時被解釋變量的滯后值作為解釋變量出現(xiàn)在模型中會造成其包含的個體效應(yīng)與擾動項相關(guān)，產(chǎn)生內(nèi)生性問題，故本文采用系統(tǒng) GMM 方法進行估計。在工具變量選擇上，分別使用被解釋變量Yt的 1～3 階滯后項以及解釋變量MPt和MPtDIFIt的 1～5 階滯后項作為工具變量，并用AR 值和Hansen值作為擾動項自相關(guān)和工具變量有效性的主要檢驗標(biāo)準(zhǔn)。在回歸結(jié)果中，若AR（2）檢驗 p值均大于 0.1 ，說明模型不存在二階自相關(guān)，Hansen 檢驗 p 值均大于0.1，說明工具變量是有效的。

基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果如表1 所示，第（1）（3）列報告了結(jié)合數(shù)字金融因素后的價格型和數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控經(jīng)濟產(chǎn)出的回歸結(jié)果。第一，與理論分析預(yù)期相符，寬松的價格型貨幣政策總體上對產(chǎn)出產(chǎn)生了促進作用。剔除通貨膨脹后的上海銀行間同業(yè)拆借利率SHIBOR 滯后三期的利率累計系數(shù)為-1.891，說明當(dāng)利率下調(diào)1%時，產(chǎn)出缺口將增加1.891。在引入數(shù)字金融因素后，剔除通貨膨脹后的上海銀行間同業(yè)拆借利率與數(shù)字金融兩者交互項的累計系數(shù)值為-2.546，與價格型貨幣政策的系數(shù)累計符號相同。這意味著隨著數(shù)字金融與銀行業(yè)的不斷融合，中央銀行運用價格型貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟產(chǎn)出的效果得到了相應(yīng)的增強，研究假設(shè)H1a 成立。這是因為大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等信息技術(shù)對銀行業(yè)的賦能，使銀企之間信息不對稱問題有所緩解，降低了金融市場摩擦并進一步推動了利率市場化，數(shù)字金融的沖擊弱化了利率的風(fēng)險承擔(dān)機制對信貸配置的影響，在改善基于信貸服務(wù)的“金融—實體企業(yè)”傳導(dǎo)鏈條的同時也強化了金融機構(gòu)利率與市場利率的聯(lián)動性（宋清華，2021）），利率機制的傳導(dǎo)效應(yīng)逐步增強，價格型貨幣政策調(diào)控經(jīng)濟產(chǎn)出的效果得到了提升。第二，法定存款準(zhǔn)備金率的累計系數(shù)為-1.183，數(shù)字金融與法定存款準(zhǔn)備金率的交互項累計系數(shù)為1.235，意味著數(shù)字金融的發(fā)展起到了抑制數(shù)量型貨幣政策工具調(diào)控產(chǎn)出的效果，研究假設(shè)H1b 成立。隨著數(shù)字技術(shù)的迅速發(fā)展，以電子貨幣、數(shù)字貨幣為代表的新形態(tài)貨幣迅速興起，以其所具備的高流動性和支付便利等特點，對傳統(tǒng)貨幣體系產(chǎn)生沖擊，從而替代公眾對傳統(tǒng)貨幣的需求，導(dǎo)致貨幣供給彈性降低，并造成數(shù)量型貨幣政策工具對經(jīng)濟產(chǎn)出調(diào)控作用的減弱。

表1 基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

進一步，從表1 第（2）（4）的回歸結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)：第一，滯后三期的價格型貨幣政策累計系數(shù)為-0.187，同時滯后三期數(shù)量型貨幣政策工具累計系數(shù)為-0.022，與理論分析一致，說明貨幣政策的相對放松有效提升了銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，并且銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平對價格型貨幣政策變動的敏感性要強于數(shù)量型貨幣政策。第二，引入數(shù)字金融因素以后，價格型和數(shù)量型貨幣政策與數(shù)字金融交互項的系數(shù)累計值分別為1.918 和0.161，與貨幣政策的系數(shù)累計值的符號相反。這說明隨著數(shù)字金融的發(fā)展，兩種類型的貨幣政策在提高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的效果方面均受到了不同程度的削弱。據(jù)此可以得出結(jié)論，數(shù)字金融發(fā)展對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，弱化了貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的影響效果，有助于促進銀行風(fēng)險偏好和風(fēng)險承擔(dān)意愿的提升，而這會使銀行產(chǎn)生更強的信貸反應(yīng)（項后軍，2023），進而提高銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的傳導(dǎo)效率。同時，由于數(shù)字金融增強了企業(yè)對利率變化的敏感性，基準(zhǔn)利率的下調(diào)將減少銀行同業(yè)資金相互拆借經(jīng)營的成本并鼓勵企業(yè)更多地向銀行融資，銀行信貸投放規(guī)模增加，企業(yè)擴大投資和生產(chǎn)，進而刺激產(chǎn)出增長，促進了價格型貨幣政策有效性的提高，研究假設(shè)H2a 成立。此外，數(shù)字金融的發(fā)展也為企業(yè)提供了商業(yè)銀行以外的融資來源，數(shù)量型貨幣政策雖然擴大了銀行可貸資金的規(guī)模，但企業(yè)可能更傾向于選擇其他替代性融資來獲取生產(chǎn)經(jīng)營和投資所需的資金，從而在企業(yè)向銀行融資成本不變的情況下，銀行信貸規(guī)模并沒有增長，這也是基于銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道角度數(shù)字金融削弱數(shù)量型貨幣政策有效性的原因所在，研究假設(shè)H2b 成立。

（二）穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性問題

前文已對逆向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問題進行了處理，為了進一步緩解遺漏變量偏差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，參考何劍和魏濤（2022）的思路，鑒于數(shù)字金融的發(fā)展與各地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率密切相關(guān)，在模型中引入各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）互聯(lián)網(wǎng)普及率作為控制變量進行穩(wěn)健性檢驗。表2 第（1）-（4）的回歸結(jié)果顯示，引入互聯(lián)網(wǎng)普及率后，盡管相關(guān)解釋變量的系數(shù)大小有所改變，但其相關(guān)系數(shù)累計值的符號并未發(fā)生改變，這與前文所得結(jié)果一致，說明在添加控制變量緩解內(nèi)生性問題后，回歸結(jié)果依然是穩(wěn)健的。

表2 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

2.替換解釋變量

將剔除通貨膨脹率的同業(yè)拆借加權(quán)利率IBO 替換原變量作為價格型貨幣政策的代理變量，同時用廣義貨幣供應(yīng)量增長率M2 替換法定存款準(zhǔn)備金率RRR 作為數(shù)量型貨幣政策的代理變量，對模型進行穩(wěn)健性檢驗。從表2 第（5）-（8）列的回歸結(jié)果顯示，在替換解釋變量后的回歸檢驗中，價格型貨幣政策解釋變量系數(shù)累計值大小有所不同，但數(shù)字金融與其交互項的累計系數(shù)符號并未發(fā)生改變，同時，數(shù)量型貨幣政策對產(chǎn)出和銀行業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的相關(guān)系數(shù)累計值均為正且數(shù)字金融與其交互項的累計系數(shù)符號均為負，與理論分析預(yù)期一致，說明數(shù)字金融通過作用于銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，使貨幣政策工具在拉動產(chǎn)出的同時能夠有效抑制風(fēng)險上升的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

3.剔除直轄市樣本

考慮到我國數(shù)字金融發(fā)展在不同地區(qū)存在明顯差異，剔除北京、天津、上海和重慶四個直轄市的相關(guān)數(shù)據(jù)對模型進行穩(wěn)健性檢驗?；貧w結(jié)果顯示，剔除直轄市的樣本數(shù)據(jù)后，相關(guān)累計系數(shù)的符號和顯著性均沒有發(fā)生明顯變化，這說明基準(zhǔn)回歸模型的結(jié)果是穩(wěn)健的。

六、進一步討論

（一）基于數(shù)字金融不同維度的分析

將數(shù)字普惠金融指數(shù)分解為使用深度指數(shù)和覆蓋廣度指數(shù)，對基準(zhǔn)模型進行回歸，以探究數(shù)字金融發(fā)展在使用深度和覆蓋廣度兩個不同維度上通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道對貨幣政策有效性的影響效果，回歸結(jié)果如表3 所示。價格型貨幣政策與數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和使用深度的系數(shù)交互項累計系數(shù)均為負，與價格型貨幣政策的累計系數(shù)符號相同，同時，數(shù)量型貨幣政策與數(shù)字普惠金融覆蓋廣度和使用深度的系數(shù)交互項累計系數(shù)均為負，與數(shù)量型貨幣政策的累計系數(shù)符號相反。這說明數(shù)字金融在覆蓋廣度和使用深度兩個維度的提升均有效地促進了價格型貨幣政策有效性提升并對數(shù)量型貨幣政策有效性產(chǎn)生了削弱作用。

表3 基于數(shù)字金融維度分析的回歸結(jié)果

此外，在引入數(shù)字金融因素后，兩種類型的貨幣政策工具與數(shù)字金融交互項的系數(shù)累計值與貨幣政策工具的累計系數(shù)符號相反，意味著隨著數(shù)字金融在覆蓋廣度和使用深度兩方面的不斷拓展，兩種類型的貨幣政策提高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的效果都受到了不同程度的削弱，從而對銀行風(fēng)險承擔(dān)意愿的提高和風(fēng)險承擔(dān)渠道的傳導(dǎo)效率起到了積極作用。

（二）異質(zhì)性分析

1.數(shù)字金融發(fā)展程度異質(zhì)性分析

考慮到我國各地區(qū)商業(yè)銀行對數(shù)字金融發(fā)展的認知程度和反應(yīng)策略不盡相同，數(shù)字金融在不同地區(qū)調(diào)節(jié)貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的效果也存在差異，而這會影響到數(shù)字金融對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道第一階段的傳導(dǎo)效率。為此，引入地區(qū)虛擬變量IF，數(shù)字普惠金融指數(shù)高于中位數(shù)的地區(qū)記為1，反之記為0。回歸結(jié)果如表4 第（1）-（4）所示。第（1）（3）列的回歸結(jié)果顯示，地區(qū)虛擬變量、數(shù)字金融、價格型貨幣政策三者的交互項的系數(shù)累計值均為負，且與數(shù)量型貨幣政策的交互項系數(shù)累計值均為正，意味著在數(shù)字金融發(fā)展程度越高的地區(qū)，數(shù)字金融因素對貨幣政策有效性的非對稱效應(yīng)影響效果更為顯著，即對價格型貨幣政策的有效性表現(xiàn)出更明顯的促進作用并更為顯著地削弱了數(shù)量型貨幣政策的有效性，與樣本期內(nèi)數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策效果的影響相匹配。在第（2）（4）列中，引入地區(qū)虛擬變量后，數(shù)字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數(shù)符號和引入地區(qū)虛擬變量前相反，這表明相較于數(shù)字金融發(fā)展程度較高的地區(qū)，數(shù)字金融對貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的弱化效果在數(shù)字金融發(fā)展程度較低的地區(qū)更加有效，并且，在數(shù)字金融發(fā)展程度較高地區(qū)，貨幣政策工具經(jīng)由銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道調(diào)控經(jīng)濟運行時對風(fēng)險上升的抑制效果也更為顯著。

表4 數(shù)字金融發(fā)展程度和市場化程度的異質(zhì)性回歸結(jié)果

2.市場化程度異質(zhì)性分析

考慮到國內(nèi)各地區(qū)之間市場化進程的不一致，數(shù)字金融發(fā)展對企業(yè)融資約束的緩解作用在市場化水平較低的地區(qū)更明顯，這也進一步推動了數(shù)字金融對企業(yè)投資效率的改善效果提升。為此，引入地區(qū)虛擬變量IF，以市場化程度的中位數(shù)為界，將市場化程度指數(shù)高于中位數(shù)的地區(qū)虛擬變量記為1，反之記為0。表4 第（5）（7）列的回歸結(jié)果顯示，地區(qū)虛擬變量、數(shù)字金融、價格型貨幣政策三者交互項的系數(shù)累計值均為負，且與數(shù)量型貨幣政策的交互項系數(shù)累計值均為正，說明隨著地區(qū)市場化程度的提高，數(shù)字金融對貨幣政策有效性的影響逐漸增強，即對價格型貨幣政策有效性表現(xiàn)出更明顯的促進作用并更為顯著地削弱了數(shù)量型貨幣政策的有效性，這是因為市場化程度較高的地區(qū)，更能發(fā)揮數(shù)字金融降低金融摩擦以及對傳統(tǒng)金融模式替代效應(yīng)的作用，從而強化了貨幣政策有效性“量減價增”的非對稱效應(yīng)。

表4 第（6）（8）列中，引入地區(qū)虛擬變量后，數(shù)字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數(shù)符號和引入地區(qū)虛擬變量前相反，這表明數(shù)字金融的發(fā)展在弱化貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的影響效果方面，相較于市場化程度較高的地區(qū)，弱化效果在市場化程度較低的地區(qū)表現(xiàn)得更加明顯，并在市場化程度較低地區(qū)，貨幣政策工具經(jīng)由銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道調(diào)控經(jīng)濟產(chǎn)出時對風(fēng)險上升的抑制效果也更為顯著。

3.金融監(jiān)管強度異質(zhì)性分析

數(shù)字金融作為由信息技術(shù)驅(qū)動的新一代金融服務(wù)業(yè)態(tài)，其本質(zhì)仍為金融，也就離不開監(jiān)管部門對其風(fēng)險的監(jiān)管。為此，引入地區(qū)虛擬變量IF，以金融監(jiān)管支出/金融業(yè)增加值作為金融監(jiān)管強度的代理變量，將金融監(jiān)管強度高于中位數(shù)的地區(qū)虛擬變量記為1，反之記為0。表5 第（1）（3）列的回歸結(jié)果顯示，地區(qū)虛擬變量、數(shù)字金融、價格型貨幣政策三者的交互項系數(shù)累計值均為負，且與數(shù)量型貨幣政策交互項的系數(shù)累計值均為正，說明在金融監(jiān)管強度較高的地區(qū)，數(shù)字金融發(fā)展影響貨幣政策有效性非對稱效應(yīng)的效果更加明顯，其原因在于金融監(jiān)管強度越高，對金融創(chuàng)新風(fēng)險的管控越強，就更能保障當(dāng)?shù)財?shù)字金融的健康發(fā)展，進而產(chǎn)生支持貨幣政策工具在當(dāng)?shù)剡\用、合理調(diào)控經(jīng)濟運行的效果。

表5 金融監(jiān)管強度異質(zhì)性回歸結(jié)果

此外，在第（2）、（4）列中，引入地區(qū)虛擬變量后，數(shù)字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數(shù)符號和引入地區(qū)虛擬變量前相同，表明金融監(jiān)管程度的提升在促進數(shù)字金融對貨幣政策有效性的非對稱效應(yīng)的同時，也提高了對貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的弱化效果，使貨幣政策能夠在經(jīng)由銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道調(diào)控經(jīng)濟產(chǎn)出時進一步減輕其所帶來的風(fēng)險上升代價。

七、結(jié)論與啟示

本文從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道角度，分析數(shù)字金融發(fā)展對數(shù)量型、價格型貨幣政策工具有效性的影響，并利用2013-2021 年國內(nèi)省級面板數(shù)據(jù)，基于系統(tǒng)GMM 模型進行實證檢驗。研究結(jié)果表明：第一，通過銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，數(shù)字金融發(fā)展增強了價格型貨幣政策的有效性并削弱了數(shù)量型貨幣政策的有效性，同時緩解了政策傳導(dǎo)過程中產(chǎn)生的風(fēng)險上升代價。第二，從銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道角度看，造成價格型、數(shù)量型貨幣政策效果區(qū)別的原因在于，數(shù)字金融通過減緩信貸市場摩擦使價格型貨幣政策更有效，而替代性融資方式增多則令數(shù)量型貨幣政策效果打折扣。第三，數(shù)字金融在覆蓋廣度和使用深度兩個維度對銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道產(chǎn)生影響，均有效促進提升了貨幣政策對經(jīng)濟調(diào)控的非對稱效應(yīng)以及對銀行風(fēng)險上升的抑制效果。第四，在數(shù)字金融發(fā)展程度和市場化進程較低的地區(qū)，數(shù)字金融更為有效地弱化了貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，并對貨幣政策有效性起到了更加積極的作用。而在金融監(jiān)管力度較高的地區(qū)，數(shù)字金融對貨幣政策有效性的非對稱效應(yīng)影響更為顯著，同時也增強了對貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)水平這一過程的弱化效果。

以上研究結(jié)論帶來的若干啟示：

第一，更加重視貨幣政策工具與數(shù)字金融的結(jié)合，加強對數(shù)字金融背景下銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道對貨幣政策有效性影響的分析研判和積極應(yīng)對。中國貨幣政策實施框架正處于從數(shù)量型向價格型轉(zhuǎn)型的過渡階段，數(shù)字金融的迅速發(fā)展使貨幣政策的實施環(huán)境發(fā)生重大變化。中央銀行有必要根據(jù)我國經(jīng)濟、金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的新變化、新特征，積極利用數(shù)字化信息技術(shù)，構(gòu)建更加精準(zhǔn)、靈活的貨幣政策工具操作組合，使貨幣政策傳導(dǎo)更加有效，在實現(xiàn)整體通脹和經(jīng)濟增長調(diào)控目標(biāo)的同時兼顧金融穩(wěn)定，為中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展?fàn)I造適宜的貨幣環(huán)境。

第二，提高數(shù)字金融監(jiān)管能力，完善金融監(jiān)管與貨幣政策調(diào)控的協(xié)同配合機制。在數(shù)字金融影響貨幣政策有效性的過程中銀行風(fēng)險承擔(dān)機制發(fā)揮著重要作用。為此，金融監(jiān)管部門在防范金融風(fēng)險的同時，要有效推動數(shù)字信息技術(shù)與金融監(jiān)管的結(jié)合，建立多維度的風(fēng)險監(jiān)管指標(biāo)體系，在風(fēng)險管控和創(chuàng)新發(fā)展之間把握好平衡，為更深層次的銀行業(yè)市場化改革預(yù)留充足的空間，為數(shù)字金融環(huán)境下貨幣政策有效傳導(dǎo)提供監(jiān)管支持。

第三，引導(dǎo)商業(yè)銀行創(chuàng)新發(fā)展數(shù)字金融，有效防范數(shù)字化轉(zhuǎn)型風(fēng)險。推動商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈和云計算等數(shù)字信息技術(shù)，開發(fā)創(chuàng)新金融產(chǎn)品和工具，同時強化事前事后風(fēng)險規(guī)避能力建設(shè)，構(gòu)建更加完備的風(fēng)險預(yù)警機制，提升數(shù)字化條件下的銀行風(fēng)險管理水平，有效遏制部分銀行的過度風(fēng)險承擔(dān)，防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生，更好地發(fā)揮商業(yè)銀行傳導(dǎo)貨幣政策、支持實體經(jīng)濟發(fā)展的作用。