數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)嗎？

摘要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展， 為商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了良好的基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。近年來，商業(yè)銀行為應(yīng)對(duì)日益激烈的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、保持相對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，積極應(yīng)用金融科技，將銀行全部的金融活動(dòng)與數(shù)字技術(shù)深度融合。商業(yè)銀行在加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中，如何更好地防范和化解信貸風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要?；谥袊?guó)104家商業(yè)銀行2011—2021年度非平衡面板數(shù)據(jù)，實(shí)證分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，研究表明：數(shù)字化轉(zhuǎn)型擴(kuò)大了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，但對(duì)不同類型商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響具有很大差別；資本監(jiān)管削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大作用。因此，商業(yè)銀行在提高數(shù)字化水平的同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)、提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平；監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)高度重視因商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能引發(fā)的負(fù)面效應(yīng)，避免“一刀切”的監(jiān)管政策和措施，實(shí)施差別化和有針對(duì)性的監(jiān)管政策，因行施策、精準(zhǔn)監(jiān)管、分類監(jiān)管。

關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型；商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)；金融科技；資本監(jiān)管

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金青年項(xiàng)目“商業(yè)銀行壓力測(cè)試模型的優(yōu)化與模型風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度”（項(xiàng)目編號(hào)：72101087）

中圖分類號(hào)：F832.33 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-854X（2025）01-0037-08

一、引言

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，為商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了良好的基礎(chǔ)和技術(shù)支撐。2015年7月，《國(guó)務(wù)院關(guān)于積極推進(jìn)“互聯(lián)網(wǎng)+”行動(dòng)的指導(dǎo)意見》明確提出，鼓勵(lì)各金融機(jī)構(gòu)利用云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù)手段，加快金融產(chǎn)品和服務(wù)創(chuàng)新。2022年1月，中國(guó)人民銀行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025年）》，明確提出以加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、強(qiáng)化金融科技審慎監(jiān)管為主線，將數(shù)字元素注入金融服務(wù)全流程，將數(shù)字思維貫穿業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)全鏈條。同期對(duì)外發(fā)布的《中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)辦公廳關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》明確提出了到2025年銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得明顯成效的工作目標(biāo)。

商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型是指商業(yè)銀行利用信息技術(shù)和數(shù)字化手段，升級(jí)和轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)模式，以提高業(yè)務(wù)效率和服務(wù)質(zhì)量。近年來，我國(guó)商業(yè)銀行為應(yīng)對(duì)日益激烈的同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、保持相對(duì)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，積極應(yīng)用金融科技，將銀行全部的金融活動(dòng)與數(shù)字技術(shù)深度融合。國(guó)有大行、股份制銀行、上市銀行、東部發(fā)達(dá)省份的商業(yè)銀行是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要推動(dòng)者和參與者，且具有一定的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

然而，商業(yè)銀行在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提高服務(wù)效率和質(zhì)量的同時(shí)，其信貸風(fēng)險(xiǎn)也在擴(kuò)大。其中，農(nóng)村商業(yè)銀行的不良貸款率一直居于高位且上升較快，城市商業(yè)銀行的不良貸款率也有所上升（1）。2024年三季度，股份制商業(yè)銀行的不良貸款率為1.25%；城市商業(yè)銀行不良貸款率為1.82%；大型商業(yè)銀行不良貸款率為1.25%；農(nóng)村商業(yè)銀行不良貸款率為3.04%（2）。總體來說，我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度不斷提高（3），信貸風(fēng)險(xiǎn)也呈上升趨勢(shì)。

銀行業(yè)的穩(wěn)定運(yùn)行關(guān)系到整個(gè)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)的健康發(fā)展，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型應(yīng)更好地為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展提供高質(zhì)量服務(wù)和支撐。數(shù)字經(jīng)濟(jì)條件下的金融風(fēng)險(xiǎn)具有隱蔽性、突發(fā)性且傳染性強(qiáng)，易引發(fā)社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)和政治風(fēng)險(xiǎn)。2024年5月27日，中共中央政治局召開會(huì)議，審議通過《防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)問責(zé)規(guī)定（試行）》，明確提出防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，事關(guān)國(guó)家安全、發(fā)展全局、人民財(cái)產(chǎn)安全，是實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展必須跨越的重大關(guān)口。要進(jìn)一步推動(dòng)在金融領(lǐng)域落實(shí)全面從嚴(yán)治黨要求，切實(shí)加強(qiáng)黨中央對(duì)金融工作的集中統(tǒng)一領(lǐng)導(dǎo)，進(jìn)一步壓實(shí)金融領(lǐng)域相關(guān)管理部門、金融機(jī)構(gòu)、行業(yè)主管部門和地方黨委政府的責(zé)任。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率和服務(wù)質(zhì)量的提升無疑具有極其重要的作用和意義。但數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否擴(kuò)大了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)？數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于不同類型商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響存在哪些方面的差異？哪些類型的銀行應(yīng)該作為監(jiān)管的重點(diǎn)？金融監(jiān)管如何和多大程度降低了數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)？金融監(jiān)管應(yīng)如何精準(zhǔn)施策、實(shí)現(xiàn)高效監(jiān)管以使商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中趨利避害、揚(yáng)長(zhǎng)避短？本文擬就這些問題進(jìn)行思考和探究，以期為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供參考。

二、文獻(xiàn)綜述、理論分析與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)綜述

目前有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的研究相對(duì)較少，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要從金融科技、數(shù)字金融、互聯(lián)網(wǎng)金融等視角出發(fā)，對(duì)數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的變化展開研究，且得出的結(jié)果存在一定差異。與本文相關(guān)的研究，概括來說主要包括以下三個(gè)方面：

第一，數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平。劉偉等的實(shí)證結(jié)果表明，數(shù)字金融能夠促進(jìn)銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)，提升銀行風(fēng)險(xiǎn)水平（4）。顧海峰和卞雨晨認(rèn)為，數(shù)字金融對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)起到了推波助瀾的作用（5）。Cao等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了小銀行的不良貸款率（6）。郭娜和張駿研究發(fā)現(xiàn)：金融科技應(yīng)用將刺激銀行主動(dòng)承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)，且該影響作用在中小銀行中表現(xiàn)得更加明顯（7）。劉孟飛和王琦認(rèn)為，數(shù)字金融通過抬高管理成本進(jìn)而加劇商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（8）。梁洪等研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，而緊縮型貨幣政策有助于抑制系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)（9）。金洪飛等研究表明，大型銀行對(duì)金融技術(shù)的利用提高了中小銀行的風(fēng)險(xiǎn)（10）。

第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型降低了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)水平。有學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字化轉(zhuǎn)型推動(dòng)了商業(yè)銀行的信息化和科技化，而科技的賦能可以有效地減少商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，并且通過以下途徑發(fā)揮降低風(fēng)險(xiǎn)的作用：一是金融科技可以有效降低信息不對(duì)稱，從而降低銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。如楊馥和洪昆（11）、鮑星等（12）、王麗珊等（13）、Hoque等（14）。二是金融科技有利于銀行管理水平的提高，從而降低銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，如李學(xué)峰和楊盼盼（15）、何理等（16）。三是數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)降低業(yè)務(wù)成本，提高運(yùn)營(yíng)效率，減少銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，如蔣海等（17）、劉莉和李舞巖（18）等。張正平和段瑜萌通過研究認(rèn)為數(shù)字化轉(zhuǎn)型是通過降低銀行的信息不對(duì)稱程度和提高經(jīng)營(yíng)效率來降低信貸風(fēng)險(xiǎn)的，而且大規(guī)模、國(guó)有、高人員素養(yǎng)水平的銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能更顯著地降低其信貸風(fēng)險(xiǎn)（19）。

第三，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)具有倒“U”型的非線性影響。汪可等的研究發(fā)現(xiàn)，金融科技發(fā)展與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間呈現(xiàn)出“倒U”型非線性關(guān)系（20）。傅順等指出，當(dāng)前數(shù)字金融發(fā)展的測(cè)度指標(biāo)值位于“倒U”型結(jié)構(gòu)的拐點(diǎn)右側(cè)，繼續(xù)發(fā)展數(shù)字金融有利于降低商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)（21）。李泉等研究發(fā)現(xiàn)，信貸增長(zhǎng)在金融科技與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系中存在一定的中介作用，而市場(chǎng)化水平對(duì)其“倒U”型關(guān)系起到了負(fù)向調(diào)節(jié)作用（22）。Zhao等發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有“倒U”型非線性影響，高度區(qū)域數(shù)字化可以削弱這種效應(yīng)，而市場(chǎng)集中會(huì)加強(qiáng)這種效應(yīng)（23）。

已有研究成果為本文提供了重要參考，但相關(guān)問題仍需進(jìn)一步思考。第一，已有研究從不同角度分析了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，但在結(jié)論上存在明顯分歧；第二，已有研究多采用宏觀或省級(jí)層面構(gòu)建的金融科技指數(shù)、數(shù)字普惠金融指數(shù)等相關(guān)指標(biāo)衡量商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型成效，而宏觀和中觀層面金融科技、數(shù)字金融與微觀層面?zhèn)€體銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平之間存在一定差異。第三，已有研究從不同角度分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的原因和作用機(jī)理，但很少探討資本監(jiān)管對(duì)于這種影響的調(diào)節(jié)作用。第四，缺乏針對(duì)不同類型銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型效果的分析，如考慮到農(nóng)村商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究較少。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，區(qū)別于已有研究基于外部金融科技視角，本文利用“北京大學(xué)商業(yè)銀行數(shù)字轉(zhuǎn)型指數(shù)”，從銀行內(nèi)部視角出發(fā)，在微觀金融機(jī)構(gòu)層面研究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響。二是將樣本銀行按照產(chǎn)權(quán)屬性、規(guī)模、所在地區(qū)等進(jìn)行劃分，探討數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于不同類型商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響的差異性，分類更為細(xì)致。三是分析資本監(jiān)管在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)影響中的調(diào)節(jié)作用，探究商業(yè)銀行在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型以提升服務(wù)質(zhì)量和經(jīng)營(yíng)效率等的同時(shí)，如何降低其潛在風(fēng)險(xiǎn)，為政府支持商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型及金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的監(jiān)管創(chuàng)新提供決策參考。

（二）理論分析與研究假設(shè)

1.數(shù)字化轉(zhuǎn)型造成商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)增加的可能性與現(xiàn)實(shí)性

第一，數(shù)字金融主要是在技術(shù)、渠道和交易方式上的創(chuàng)新，并沒有改變金融的本質(zhì)，反而會(huì)因?yàn)樾畔踩葐栴}帶來技術(shù)層面的風(fēng)險(xiǎn)（24）。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有創(chuàng)新性和不確定性，數(shù)字技術(shù)更新?lián)Q代迅速，使得商業(yè)銀行在應(yīng)用新型數(shù)字技術(shù)手段協(xié)助貸款決策時(shí)難以有效地評(píng)估和控制風(fēng)險(xiǎn)，可能導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大和貸款損失的增加。第二，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過影響商業(yè)銀行盈利水平間接作用于信貸風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)商業(yè)銀行收入仍以存貸利差為主，但互聯(lián)網(wǎng)巨頭如阿里巴巴、騰訊等憑借其技術(shù)優(yōu)勢(shì)正在削弱傳統(tǒng)銀行業(yè)在存貸市場(chǎng)上的優(yōu)勢(shì)地位。這種外部競(jìng)爭(zhēng)促使銀行加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，但轉(zhuǎn)型初期需高額投入且回報(bào)周期較長(zhǎng)，可能對(duì)商業(yè)銀行盈利產(chǎn)生負(fù)面影響。為彌補(bǔ)收益不足，商業(yè)銀行或傾向發(fā)展高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)，導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)上升。第三，全面應(yīng)用數(shù)字技術(shù)的門檻很高，需要銀行投入大量管理成本（25）。數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程可能會(huì)對(duì)商業(yè)銀行的信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施提出更高的要求，商業(yè)銀行需要不斷進(jìn)行信息技術(shù)升級(jí)和改造，這需要大量的資金投入和技術(shù)人員數(shù)字能力的提升。如果商業(yè)銀行未能及時(shí)應(yīng)用這些技術(shù)，可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和數(shù)據(jù)安全問題。第四，盡管商業(yè)銀行與金融科技相融合可以提升經(jīng)營(yíng)效率，但業(yè)務(wù)融合也不可避免地增加了風(fēng)險(xiǎn)傳播的可能。數(shù)字化轉(zhuǎn)型加速了金融服務(wù)的脫媒進(jìn)程，使得金融業(yè)務(wù)在跨地區(qū)、跨市場(chǎng)和跨時(shí)間的背景下更加容易發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)交叉?zhèn)鞑ァ５谖?，?shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)提高銀行的信貸規(guī)模并伴隨著大量低端客戶的涌現(xiàn)，而信貸規(guī)模過大加上風(fēng)險(xiǎn)管理不當(dāng)也會(huì)導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)（26）。多元化的參與主體也為風(fēng)險(xiǎn)控制帶來困難。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的推進(jìn)催生了新的金融參與者，其中部分業(yè)務(wù)具有匿名性和隱蔽性，使得信貸風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與管理變得更加復(fù)雜。因此，從整體角度來看，當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)加劇商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

2.數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類型商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響具有差異性

由于我國(guó)商業(yè)銀行在產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、規(guī)模、地區(qū)等方面存在差異性，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于不同類型銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響也具有差異性。如國(guó)有大型銀行擁有技術(shù)、人才、實(shí)力等多方面的領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)，其客戶大多是國(guó)企或者實(shí)力強(qiáng)勁的企業(yè)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來的客戶分流難以影響到這些商業(yè)銀行。加之這些銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控能力相對(duì)更強(qiáng)，有關(guān)部門對(duì)這些銀行的金融監(jiān)管也更為嚴(yán)格和縝密。所以這些銀行能夠充分利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型條件和優(yōu)勢(shì)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其信貸風(fēng)險(xiǎn)的潛在擴(kuò)大效應(yīng)相對(duì)較小。類似地，大型股份制商業(yè)銀行在市場(chǎng)份額、資金量、盈利水平和客戶基礎(chǔ)等方面都占據(jù)著很大優(yōu)勢(shì)。由于其資金實(shí)力強(qiáng)，中高端客戶多，技術(shù)先進(jìn)、風(fēng)控能力強(qiáng)，因而受數(shù)字化轉(zhuǎn)型的消極影響較小。而我國(guó)城市商業(yè)銀行和中小型銀行則資金實(shí)力相對(duì)不足，技術(shù)手段不夠先進(jìn)，風(fēng)控能力薄弱，數(shù)字化轉(zhuǎn)型及新型數(shù)字技術(shù)的引進(jìn)和運(yùn)用可能加大其網(wǎng)絡(luò)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致其信貸風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步擴(kuò)大。由于各地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交易復(fù)雜程度等的差異，處于不同地區(qū)的銀行，其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響也會(huì)不同。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)2：數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)不同類型、不同區(qū)域商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響程度不同。

3.資本監(jiān)管對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信貸風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大作用具有約束性

數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)使商業(yè)銀行擴(kuò)大信貸規(guī)模，而在缺乏有效監(jiān)管的情況下，信貸規(guī)模的擴(kuò)大無疑會(huì)增大信貸風(fēng)險(xiǎn)。在資本金一定的條件下，如信貸資產(chǎn)等風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)規(guī)模越大，資本充足性越低。資本監(jiān)管通過資本充足率的分母效應(yīng)控制商業(yè)銀行的信貸規(guī)模，從而能降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。首先，資本監(jiān)管要求商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時(shí)，必須保持一定的資本充足率，這就意味著銀行不能無限制地?cái)U(kuò)大信貸規(guī)模；其次，資本監(jiān)管通過引導(dǎo)商業(yè)銀行優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)來降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。資本監(jiān)管要求商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時(shí)，必須對(duì)不同類型的資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)，并根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)結(jié)果來計(jì)算資本充足率，這可以引導(dǎo)商業(yè)銀行將更多的資本投向風(fēng)險(xiǎn)較小、收益穩(wěn)定的資產(chǎn)，從而降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。最后，資本監(jiān)管要求商業(yè)銀行構(gòu)建健全的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平，加強(qiáng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制。這不僅能有效應(yīng)對(duì)潛在的信貸風(fēng)險(xiǎn)，還能增強(qiáng)商業(yè)銀行的綜合競(jìng)爭(zhēng)力。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)3：資本監(jiān)管會(huì)抑制數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源與變量選取

1.樣本與數(shù)據(jù)來源

結(jié)合我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的特點(diǎn)以及銀行財(cái)務(wù)、數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)可得性，本文選取我國(guó)2011—2021年104家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，包括5家國(guó)有商業(yè)銀行、11家股份制商業(yè)銀行、70家城市商業(yè)銀行和18家農(nóng)村商業(yè)銀行。銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)主要來源于Wind和CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)于部分商業(yè)銀行的缺失數(shù)據(jù)，根據(jù)其年報(bào)或跟蹤評(píng)級(jí)報(bào)告予以補(bǔ)充。宏觀數(shù)據(jù)來源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。數(shù)字化轉(zhuǎn)型數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組謝絢麗和王詩(shī)卉所構(gòu)建的“中國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)”。

2.變量選取

（1）被解釋變量與解釋變量。銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)：參照江曙霞和陳玉嬋的做法（27），本文選擇商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比（RISK）作為衡量其信貸風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，并采用商業(yè)銀行不良貸款率（NPL）作為替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

本文核心解釋變量為：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（Index），該指標(biāo)從戰(zhàn)略、業(yè)務(wù)和管理三個(gè)層面，綜合測(cè)度并構(gòu)建了一套完整的數(shù)字化轉(zhuǎn)型體系，能夠較為全面、客觀地衡量商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀況。

（2）控制變量。借鑒以往研究，本文最終選取5個(gè)控制變量來分別控制商業(yè)銀行的個(gè)體特征以及宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響：實(shí)際GDP增長(zhǎng)率（GDPG）、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）、以總資產(chǎn)自然對(duì)數(shù)衡量的資產(chǎn)規(guī)模（ASSET）、總資產(chǎn)收益率（ROA）、流動(dòng)性比例（LIQ）。

（3）調(diào)節(jié)變量。本文通過資本充足率（CAR）水平的變化反映資本監(jiān)管的要求，據(jù)此進(jìn)行調(diào)節(jié)效應(yīng)分析，探索數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響是否會(huì)受到資本監(jiān)管因素的調(diào)節(jié)。商業(yè)銀行資本監(jiān)管最核心的要求即是對(duì)商業(yè)銀行資本充足率的要求。從時(shí)間維度看，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)資本充足率的要求是不斷提升的：從僅考慮單一風(fēng)險(xiǎn)的資本需求，到所需資本應(yīng)覆蓋多種風(fēng)險(xiǎn)類型；從僅要求核心與附屬資本，到金融危機(jī)后提出超額資本緩沖、逆周期資本緩沖等額外資本要求。因此，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)商業(yè)銀行資本充足性要求不斷提高，且在經(jīng)濟(jì)周期的不同階段，資本充足性要求亦不同。不同版本巴塞爾協(xié)議都給予銀行幾年過渡期，因此資本監(jiān)管要求的提升是漸進(jìn)的。

從銀行層面考察，監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)于不同類型商業(yè)銀行要求亦有差別。監(jiān)管機(jī)構(gòu)根據(jù)銀行的系統(tǒng)重要性、業(yè)務(wù)范圍、風(fēng)險(xiǎn)狀況等因素制定不同的資本監(jiān)管要求。例如，系統(tǒng)重要性銀行因?yàn)槠湓诮鹑隗w系中占據(jù)關(guān)鍵地位，一旦出現(xiàn)問題可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，所以對(duì)其資本充足率等關(guān)鍵指標(biāo)的監(jiān)管要求更為嚴(yán)格，往往需要滿足更高的資本充足率標(biāo)準(zhǔn)。不同層次的系統(tǒng)重要性銀行需滿足的資本充足率標(biāo)準(zhǔn)亦不相同，并且在資本質(zhì)量等方面也有更詳細(xì)的規(guī)定。相對(duì)而言，規(guī)模較小、對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響較小的銀行如農(nóng)村商業(yè)銀行等，雖然也要遵循資本監(jiān)管的基本要求，但資本充足率要求相對(duì)較低。

總之，資本充足率是資本監(jiān)管最關(guān)鍵的指標(biāo)，不同商業(yè)銀行不同時(shí)期的資本充足率水平的高低，體現(xiàn)著資本監(jiān)管要求和監(jiān)管成效。因此，本文以此變量作為資本監(jiān)管的衡量指標(biāo)。

（二）描述性統(tǒng)計(jì)

全樣本觀測(cè)值的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表1所示，104家商業(yè)銀行從2011年到2021年共1038個(gè)有效觀測(cè)數(shù)。樣本商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比的標(biāo)準(zhǔn)差約為其均值的13%以上，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)差約為其均值的65%以上，表明數(shù)據(jù)離散程度高，樣本銀行風(fēng)險(xiǎn)水平、數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度等方面都存在著較大差異。

（三）模型設(shè)定

1.基準(zhǔn)模型

為確定面板數(shù)據(jù)的估計(jì)方式，本文進(jìn)行了穩(wěn)健的豪斯曼檢驗(yàn)，其p值為0.0011，選取固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸。參考Cheng和Qu的研究（28），本文構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型如下：

RISKi，t=α0+α1Indexi，t-1+λChari，t-1+θMacrot+μi+δt+εi，t

（1）

其中，RISKi，t為第i家銀行在t年的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比。Indexi，t-1為第i家銀行在t-1年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)。Char i，t-1和Macrot分別是銀行的特征變量和宏觀控制變量，銀行控制變量使用滯后一期。μi和δt分別為個(gè)體和時(shí)間固定效應(yīng)，εi，t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。

2.資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型

資本監(jiān)管對(duì)于防控商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)具有重要作用。那么資本監(jiān)管是否在數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響中具有調(diào)節(jié)作用？本文選擇資本充足率作為調(diào)節(jié)變量，將商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)與資本充足率的交互項(xiàng)引入模型，實(shí)證分析資本監(jiān)管對(duì)于數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響信貸風(fēng)險(xiǎn)的調(diào)節(jié)作用，形成以下回歸方程：

RISKi，t=α0+α1Indexi，t-1+α2CARi，t-1+α3Indexi，t-1 ×CARi，t-1+λChari，t-1+θMacrot+μi+δt+εi，t （2）

由于模型中添加交互項(xiàng)可能會(huì)造成多重共線性，本文先對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行了中心化處理再進(jìn)行回歸分析，以消除共線性問題對(duì)回歸結(jié)果的不利影響。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)回歸

表2列（1）、（2）顯示商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的基準(zhǔn)回歸結(jié)果，其中列（1）為未加入控制變量的回歸結(jié)果，列（2）為加上控制變量后的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，無論是否加入控制變量，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)都在1%的水平上呈顯著的正相關(guān)關(guān)系，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。上述結(jié)論與假設(shè)1一致。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文采用替換因變量、縮尾處理兩種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。第一，使用不良貸款率（NPL）作為銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的衡量指標(biāo)重新進(jìn)行回歸。第二，參照楊柳（29）的做法，對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行1%水平的雙邊縮尾處理，剔除離群值，結(jié)果如表2列（3）、（4）所示。上述檢驗(yàn)均得到穩(wěn)健的估計(jì)結(jié)果，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正向影響，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大其信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（三）異質(zhì)性分析

1.產(chǎn)權(quán)異質(zhì)性

不同類型商業(yè)銀行在收入結(jié)構(gòu)、資產(chǎn)規(guī)模、盈利能力等方面都有著很大的區(qū)別，為更好地研究數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)不同類型銀行的影響，本文將樣本中的銀行劃分為四類——國(guó)有、股份制、城商行、農(nóng)商行，對(duì)這四類銀行分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表3列（1）—（4）。

國(guó)有、股份制和農(nóng)村商業(yè)銀行的回歸系數(shù)不顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)這些類型商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響不明顯。城市商業(yè)銀行的回歸系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)增加此類商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。上述結(jié)論與假設(shè)2一致?？赡艿慕忉屖?，國(guó)有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行的產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)中國(guó)有股占比高，在資本規(guī)模和市場(chǎng)占有率等方面具有天然優(yōu)勢(shì)。這些銀行一般都是為具有高信用度的客戶提供服務(wù)，如一些國(guó)企和大型民企等。由于內(nèi)部管理相對(duì)更為完善，在信貸風(fēng)險(xiǎn)管理上更有實(shí)力，數(shù)字化轉(zhuǎn)型使它們能夠更好地利用技術(shù)條件強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)管控，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信貸風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大作用對(duì)于其不顯著。農(nóng)村商業(yè)銀行一般在數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面起步比較晚，管理模式和經(jīng)營(yíng)方式還較大程度地停留在傳統(tǒng)階段，管理人員對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新技術(shù)并不敏感，因而還未因數(shù)字化轉(zhuǎn)型而造成信貸風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大。但隨著數(shù)字技術(shù)的普及和廣泛應(yīng)用，如果缺乏足夠的監(jiān)管，這類銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)會(huì)隨之增加。因而，這類銀行應(yīng)該是監(jiān)管的重點(diǎn)。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)城市商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大作用顯著。其原因是，數(shù)量眾多的城市商業(yè)銀行一方面會(huì)通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型使其信貸規(guī)模增加；另一方面，相較于國(guó)有、股份制大型商業(yè)銀行，城市商業(yè)銀行內(nèi)部治理相對(duì)不完善、風(fēng)險(xiǎn)管理能力相對(duì)較弱、資金成本高等問題沒有相應(yīng)的改進(jìn)，故而對(duì)于此類銀行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響較為顯著。

2.規(guī)模異質(zhì)性

參考喻微鋒和周黛采用的聚類方法（30），將資產(chǎn)規(guī)模在中位數(shù)及以上的銀行視作大型商業(yè)銀行；將資產(chǎn)規(guī)模在中位數(shù)以下的銀行視作中小型商業(yè)銀行，并對(duì)兩個(gè)子樣本進(jìn)行分別回歸。回歸結(jié)果見表3列（5）、（6）。

對(duì)于大型商業(yè)銀行來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)影響的回歸系數(shù)不顯著；而對(duì)于中小型商業(yè)銀行來說，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響在1%的水平上顯著為正，說明這種風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大效應(yīng)在中小型商業(yè)銀行中更為明顯。究其原因：規(guī)模大的商業(yè)銀行擁有更加豐富的經(jīng)驗(yàn)、信息資源和風(fēng)險(xiǎn)控制能力，可以更充分地利用技術(shù)手段，更好地應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能帶來的信貸風(fēng)險(xiǎn)。而中小銀行因?yàn)榧夹g(shù)、人才、資源、客戶等方面的弱勢(shì)，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其信貸風(fēng)險(xiǎn)的負(fù)面影響明顯。

3.地區(qū)異質(zhì)性

考慮到我國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較大的地區(qū)差異，本文將樣本銀行按注冊(cè)地所處省份劃分為東部、中部和西部三個(gè)地區(qū)，分別進(jìn)行回歸，檢驗(yàn)地區(qū)異質(zhì)性?；貧w結(jié)果見表3列（7）—（9）。

東部經(jīng)濟(jì)帶的回歸系數(shù)為0.050且在1%的水平上顯著，說明數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響在東部經(jīng)濟(jì)帶中更為明顯，在中、西部經(jīng)濟(jì)帶中作用不明顯。一方面，中部、西部地區(qū)的商業(yè)銀行在技術(shù)研發(fā)、人才儲(chǔ)備、資金投入等方面的能力和資源與東部地區(qū)存在差距，因此數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐慢于東部地區(qū)，因而其數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)于信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響還沒有充分凸顯。另一方面，東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的規(guī)模更大、市場(chǎng)交易活動(dòng)更為頻繁，商業(yè)銀行所處的市場(chǎng)環(huán)境、客戶需求和競(jìng)爭(zhēng)格局等相較于其他地區(qū)更復(fù)雜，因此金融科技的廣泛運(yùn)用可能帶來的數(shù)據(jù)安全、金融安全問題也顯著提升，造成潛在信貸風(fēng)險(xiǎn)的增加。

（四）資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)分析

表4展示了資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)。觀察表4發(fā)現(xiàn)，調(diào)節(jié)變量資本充足率的系數(shù)為-0.050且在1%的水平上顯著，表明商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)水平隨著銀行資本充足率的降低而升高。交互項(xiàng)Index×CAR的系數(shù)為-0.005，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，表明資本監(jiān)管削弱了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大作用，資本充足率越高的銀行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系越弱。上述結(jié)論與假設(shè)3一致。這是因?yàn)橘Y本監(jiān)管要求商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時(shí)必須保持一定的資本充足率，而不能無限制地?cái)U(kuò)大信貸規(guī)模。通過控制信貸規(guī)模，資本監(jiān)管可以降低商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)；另外，資本監(jiān)管要求商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時(shí)，必須對(duì)不同類型的資產(chǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)，這可以引導(dǎo)商業(yè)銀行優(yōu)化信貸結(jié)構(gòu)，以此來降低信貸風(fēng)險(xiǎn)。這說明加強(qiáng)資本監(jiān)管可以使商業(yè)銀行在發(fā)揮數(shù)字化轉(zhuǎn)型作用的同時(shí)，減少信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（五）內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于自變量與因變量之間可能存在內(nèi)生性，有必要對(duì)其進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。參考謝絢麗等（31）的研究，本文選取中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)普及率（Internet）作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的工具變量，并進(jìn)行兩階段最小二乘回歸。相關(guān)性方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型依賴于互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施，與互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展之間具有正相關(guān)關(guān)系，滿足工具變量的相關(guān)性要求；排他性方面，互聯(lián)網(wǎng)普及率對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)幾乎沒有影響，滿足工具變量的外生性要求。

表5展示了數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)生性檢驗(yàn)的兩階段回歸結(jié)果。不可識(shí)別檢驗(yàn)的K-P rk LM統(tǒng)計(jì)值為47.026，P值為0.000，拒絕“工具變量與解釋變量不相關(guān)”原假設(shè)。弱工具變量檢驗(yàn)的Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)值為60.952，大于10；K-P rk Wald F統(tǒng)計(jì)值為60.13，大于10，且大于15%和10%顯著性水平下的臨界值，拒絕“內(nèi)生變量與工具變量不相關(guān)”原假設(shè)。工具變量個(gè)數(shù)等于內(nèi)生變量個(gè)數(shù)，不需要過度識(shí)別檢驗(yàn)。表5列（2）顯示第二階段的回歸結(jié)果在5%的水平上顯著為正。因此，利用工具變量法削弱內(nèi)生性后，驗(yàn)證回歸結(jié)果穩(wěn)健。

五、研究結(jié)論與政策啟示

通過上述分析，本文得出以下結(jié)論：（1）數(shù)字化轉(zhuǎn)型會(huì)擴(kuò)大商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，且這種影響在不同銀行中差異很大。數(shù)字化轉(zhuǎn)型明顯提高了城市商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，而對(duì)國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行的影響不顯著；隨著商業(yè)銀行規(guī)模的增大，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)其信貸風(fēng)險(xiǎn)的擴(kuò)大作用會(huì)減??；對(duì)于東部地區(qū)銀行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的信貸風(fēng)險(xiǎn)擴(kuò)大作用顯著，而對(duì)中部、西部地區(qū)的商業(yè)銀行，此影響不顯著。（2）在數(shù)字經(jīng)濟(jì)條件下，對(duì)商業(yè)銀行的金融監(jiān)管更為重要和必要，金融監(jiān)管對(duì)降低商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)具有顯著作用。資本充足率越高的銀行，數(shù)字化轉(zhuǎn)型與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的正相關(guān)關(guān)系越弱，這說明加強(qiáng)監(jiān)管就能在發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)的同時(shí)，降低商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述結(jié)論，本文得到如下政策啟示：

第一，商業(yè)銀行在提高數(shù)字化水平的同時(shí)，應(yīng)進(jìn)一步增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)、提高風(fēng)險(xiǎn)管理水平。商業(yè)銀行必須對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型所帶來的風(fēng)險(xiǎn)保持高度清醒和警惕，不能因?yàn)閿?shù)字化轉(zhuǎn)型的收益而放松對(duì)其潛在風(fēng)險(xiǎn)的戒備和提防；應(yīng)認(rèn)真貫徹落實(shí)金融監(jiān)管和風(fēng)險(xiǎn)防范的政策，嚴(yán)格遵守相關(guān)規(guī)定；提高信息搜集和內(nèi)部治理能力，做好對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的防范、評(píng)估和管理；還應(yīng)加大資金、人才、基礎(chǔ)設(shè)施等方面的投入，強(qiáng)化對(duì)職工的技術(shù)培訓(xùn)。

第二，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)高度重視和警惕因商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能引發(fā)的負(fù)面效應(yīng)，如模型風(fēng)險(xiǎn)、數(shù)據(jù)與系統(tǒng)安全等新技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)一步健全管理制度并創(chuàng)新監(jiān)管工具。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)制定基于人工智能和大數(shù)據(jù)分析的監(jiān)管政策，以更加精準(zhǔn)地監(jiān)測(cè)和識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)；強(qiáng)化監(jiān)管信息公開工作，提高信息的透明度與公開度；密切關(guān)注銀行體系的經(jīng)營(yíng)狀況和風(fēng)險(xiǎn)控制狀況。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)借助科技力量，補(bǔ)齊金融監(jiān)管和治理能力的薄弱部分，以更好地應(yīng)對(duì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中潛藏的數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)和技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)。

第三，監(jiān)管部門應(yīng)避免“一刀切”的監(jiān)管政策和措施，進(jìn)一步實(shí)施差別化和有針對(duì)性的監(jiān)管政策，因行施策、精準(zhǔn)監(jiān)管、分類監(jiān)管。監(jiān)管部門應(yīng)關(guān)注商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不平衡不充分問題，重點(diǎn)針對(duì)洼地和短板。對(duì)于中小銀行、城市商業(yè)銀行以及農(nóng)村商業(yè)銀行在促進(jìn)和引導(dǎo)其穩(wěn)步實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同時(shí)，更要防范其數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致的風(fēng)險(xiǎn)。盡管農(nóng)村中小銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)問題目前還不突出，但隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程加快，技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)和信息安全風(fēng)險(xiǎn)等可能成為其信貸業(yè)務(wù)中的新風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)。因此，金融監(jiān)管政策、措施和手段要根據(jù)實(shí)際情況的變化和特點(diǎn)及時(shí)調(diào)整、變化和提升，以提升風(fēng)險(xiǎn)管理的精準(zhǔn)性、實(shí)時(shí)性和有效性。

注釋：

（1）（2） 《2024年商業(yè)銀行主要指標(biāo)分機(jī)構(gòu)類情況表（季度）》，國(guó)家金融監(jiān)督管理總局網(wǎng)站2024年11月22日。

（2） 根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)整理。

（3） 謝絢麗、王詩(shī)卉：《中國(guó)商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型：測(cè)度、進(jìn)程及影響》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2022年第6期。

（4） 劉偉、劉衛(wèi)鎮(zhèn)、戴冰清、呂婷：《數(shù)字金融、貸款結(jié)構(gòu)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于181家商業(yè)銀行2011—2020年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的分析》，《武漢金融》2022年第7期。

（5） 顧海峰、卞雨晨：《數(shù)字金融會(huì)影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)嗎？——基于中國(guó)上市銀行的證據(jù)》，《中國(guó)軟科學(xué)》2022年第2期。

（6） X. Cao， B. Han， Y. Huang， X. Xie， Digital Transfor-mation and Risk Differentiation in the Banking Industry： Evidence from Chinese Commercial Banks， Asian Economic Papers， 2022， 21（3）， pp.1-21.

（7） 郭娜、張駿：《金融科技應(yīng)用與銀行主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為——基于銀行信貸供給的理論和實(shí)證研究》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)家》2024年第5期。

（8）（25） 劉孟飛、王琦：《數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制研究》，《會(huì)計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究》2022年第1期。

（9） 梁洪、李樹、王雨：《數(shù)字金融、貨幣政策與系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)——基于TVP-VAR-SV模型的實(shí)證研究》，《統(tǒng)計(jì)研究》2023年第11期。

（10） 金洪飛、李弘基、劉音露：《金融科技、銀行風(fēng)險(xiǎn)與市場(chǎng)擠出效應(yīng)》，《財(cái)經(jīng)研究》2020年第5期。

（11） 楊馥、洪昆：《金融科技對(duì)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響及其機(jī)制研究》，《金融發(fā)展研究》2022年第6期。

（12） 鮑星、李巍、李泉：《金融科技運(yùn)用與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)——基于信息不對(duì)稱和內(nèi)部控制的視角》，《金融論壇》2022年第1期。

（13） 王麗珊、陳俊良、何立峰、亓浩：《金融科技應(yīng)用與涉農(nóng)信貸風(fēng)險(xiǎn)——來自980家農(nóng)村商業(yè)銀行的證據(jù)》，《金融理論與實(shí)踐》2023年第8期。

（14） A. Hoque， D. T. Le， T. Le， Does Digital Transformation Reduce Bank’s Risk-Taking？ Evidence From Vietnamese Commercial Banks， Journal of Open Innovation： Technology， Market， and Complexity， 2024， 10（2）， p.100260.

（15） 李學(xué)峰、楊盼盼：《金融科技、市場(chǎng)勢(shì)力與銀行風(fēng)險(xiǎn)》，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)科學(xué)》2021年第1期。

（16） 何理、馮科、劉雨峰：《金融科技發(fā)展水平對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響》，《西南金融》2022年第8期。

（17） 蔣海、唐紳峰、吳文洋：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究——理論邏輯與經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《國(guó)際金融研究》2023年第1期。

（18） 劉莉、李舞巖：《金融科技與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)——基于我國(guó)商業(yè)銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《哈爾濱商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2022年第2期。

（19） 張正平、段瑜萌：《數(shù)字化轉(zhuǎn)型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響》，《金融教育研究》2024年第6期。

（20） 汪可、吳青、李計(jì)：《金融科技與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——基于中國(guó)銀行業(yè)的實(shí)證分析》，《管理現(xiàn)代化》2017年第6期。

（21） 傅順、裴平、孫杰：《數(shù)字金融發(fā)展與商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)——來自中國(guó)37家上市銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2023年第1期。

（22） 李泉、王彥龍、高雅：《金融科技、信貸增長(zhǎng)與信貸風(fēng)險(xiǎn)：兼論市場(chǎng)化程度的調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《蘭州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第4期。

（23） G. Zhao， X. Bi， K. Zhai， X. Yuan， Influence of Digital Transformation on Banks’ Systemic Risk in China， Finance Research Letters， 2024， 63， p.105358.

（24） 方意、王羚睿、王煒、王晏如：《金融科技領(lǐng)域的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)：內(nèi)生風(fēng)險(xiǎn)視角》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第2期。

（26） C. Barra， N. Ruggiero， Do Microeconomic and Macroeconomic Factors Influence Italian Bank Credit Risk in Different Local Markets？ Evidence from Cooperative and Non-Cooperative Banks， Journal of Economics and Business， 2021， 114， p.105976．

（27） 江曙霞、陳玉嬋：《貨幣政策、銀行資本與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《金融研究》2012年第4期。

（28） M. Cheng， Y. Qu， Does Bank FinTech Reduce Credit Risk？ Evidence from China， Pacific-Basin Finance Journal， 2020， 63， p.101398.

（29） 楊柳：《金融科技對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響——基于SYS-GMM模型的實(shí)證估計(jì)》，《經(jīng)營(yíng)與管理》2023年第7期。

（30） 喻微鋒、周黛：《互聯(lián)網(wǎng)金融、商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2018年第1期。

（31） 謝絢麗、沈艷、張皓星、郭峰：《數(shù)字金融能促進(jìn)創(chuàng)業(yè)嗎？——來自中國(guó)的證據(jù)》， 《經(jīng)濟(jì)學(xué) （季刊） 》 2018年第4期。

作者簡(jiǎn)介：王哲琦，湖南大學(xué)金融與統(tǒng)計(jì)學(xué)院講師，湖南長(zhǎng)沙，410006。

（責(zé)任編輯 李燈強(qiáng)）