異質性特征視角下數(shù)字普惠金融發(fā)展對商業(yè)銀行信用風險的影響

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A DOI：10.12186/2025.03.009文章編號：2096-9864（2025）03-0075-09

摘要：數(shù)字普惠金融將數(shù)字技術融入傳統(tǒng)金融業(yè)務，拓展了金融業(yè)務的深度與廣度，并對商業(yè)銀行的信用風險產(chǎn)生了深遠影響?；?2家商業(yè)銀行2011—2022年的面板數(shù)據(jù)，采用固定效應模型研究異質性特征視角下數(shù)字普惠金融發(fā)展對我國商業(yè)銀行信用風險的影響。結果表明：（1）數(shù)字普惠金融的發(fā)展降低了商業(yè)銀行信用風險;（2）數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響效應存在維度、地域、股權結構等異質性特征。因此，在數(shù)字普惠金融不斷發(fā)展的過程中，金融監(jiān)管部門應鼓勵商業(yè)銀行進一步完成數(shù)字化轉型，不斷完善風險管理機制。

習近平總書記在2023年中央經(jīng)濟工作會議上提出“要有效防范化解重大經(jīng)濟金融風險”1]，抓好防范和化解商業(yè)銀行經(jīng)營過程中產(chǎn)生的各類金融風險這一關鍵點尤為重要2025年全國金融穩(wěn)定工作會議再次強調，要堅持把防控風險作為金融工作的永恒主題，及時有效防范化解重點領域金融風險和外部沖擊。在現(xiàn)代金融系統(tǒng)中，商業(yè)銀行發(fā)揮著舉足輕重的作用，其信用風險管理對于防范現(xiàn)代金融體系的系統(tǒng)性風險至關重要。防范系統(tǒng)性風險首先應當控制商業(yè)銀行的信用風險，因此商業(yè)銀行信用風險管控是當前金融領域關注的熱點問題?，F(xiàn)有研究主要集中在以下三個方面：商業(yè)銀行信用風險影響因素、商業(yè)銀行信用風險管理和各因素對商業(yè)銀行信用風險的影響。例如，張海亮等[2分析了金融部門債務風險的傳導過程，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行信貸分布能夠影響商業(yè)銀行不良貸款率;姚婷等通過實證分析得出金融科技能夠通過降低交易的信息成本來減少信用風險的發(fā)生；李朝輝等4采用修正后的KMV模型進行實證研究，發(fā)現(xiàn)對于不同類型商業(yè)銀行，其影響信用風險的因素存在差異

21世紀以來，數(shù)字經(jīng)濟以迅猛之勢發(fā)展或為助推全球經(jīng)濟發(fā)展的主力之一。中國信息通信研究院發(fā)布的《中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展研究報告（2024年）》指出，2023年我國數(shù)字經(jīng)濟規(guī)模達53.9萬億元，占GDP的比重提高至 42.8% ，數(shù)字經(jīng)濟已經(jīng)成為促進經(jīng)濟穩(wěn)定、轉型升級的內(nèi)生動力。2023年中央金融工作會議提出，做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融\"五篇大文章”[5]，體現(xiàn)出中央層面對數(shù)字金融、普惠金融的高度重視。以大數(shù)據(jù)為代表的數(shù)字技術與傳統(tǒng)的普惠金融服務相融合，使得商業(yè)銀行之間競爭日趨激烈，給商業(yè)銀行的信用風險管理帶來了沖擊。關于數(shù)字普惠金融影響商業(yè)銀行信用風險的研究相對較少，且結論存在差異。例如，張龍耀等[通過實證研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)商行受金融科技的影響會傾向于由擔保貸款向信用貸款調整，從而降低農(nóng)商行的信用風險。杜莉等[認為數(shù)字金融本質上是基于技術進步的一種金融創(chuàng)新行為，能夠通過強化商業(yè)銀行信用風險防控能力降低商業(yè)銀行信用風險發(fā)生率；傅順等[8]通過實證研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展對商業(yè)銀行信用風險的影響存在“倒U形”關系，并且在非“中農(nóng)工建交”五大行中，這種“倒U形”關系更為顯著。

通過梳理上述文獻，可以發(fā)現(xiàn)，在已有研究中，關于數(shù)字金融對商業(yè)銀行信用風險的影響尚未形成定論，且多集中在數(shù)字金融與金融科技等方面。區(qū)別于以往研究只考察數(shù)字金融對銀行業(yè)風險的整體作用，本文擬著重探討數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響，同時，在考慮異質性因素的基礎上，進一步分析數(shù)字普惠金融不同維度的異質性特征，以期為數(shù)字普惠金融更好地助力商業(yè)銀行發(fā)展提供參考。

一、理論分析與研究假設

1.數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響

數(shù)字普惠金融通過融合數(shù)字技術與普惠金融服務，對商業(yè)銀行的信用風險產(chǎn)生了一定影響。具體來說，主要表現(xiàn)在以下幾個方面。

其一，數(shù)字普惠金融服務的普及加劇了金融市場的競爭。數(shù)字普惠金融的出現(xiàn)降低了交易成本9]，使得新興金融科技企業(yè)憑借成本優(yōu)勢擠占部分商業(yè)銀行的市場份額與利潤空間，迫使一些商業(yè)銀行冒風險去獲取收益[10]。高回報往往與高風險掛鉤，商業(yè)銀行追求更高利潤會影響其風險偏好從而增加其信用風險。例如，商業(yè)銀行為了吸引和保留客戶，可能會放寬信貸標準，這會在短期內(nèi)增加其信用風險

其二，數(shù)字普惠金融能夠有效緩解信息不對稱問題，從而更好地控制信用風險。資金供求雙方之間存在著信息不對稱，供應方不能很好地識別需求方的經(jīng)營情況和資信狀況，而資金供應者則要支付監(jiān)管成本來對信貸需求方的狀況進行確認，從而導致了金融摩擦。數(shù)字普惠金融服務通過技術創(chuàng)新緩解了交易主體間的信息不對稱問題，提高了信息的透明度，幫助商業(yè)銀行更有效地收集和分析個人客戶的財務數(shù)據(jù)，從而更好地評估信用風險，還可以幫助商業(yè)銀行更及時地監(jiān)測到個人客戶的信用變化，從而采取相應的風險控制措施以降低信用風險。例如，云計算和大數(shù)據(jù)等工具能夠幫助商業(yè)銀行高效整合分析大量的客戶交易信息和行為信息，精準判斷客戶的信用水平，緩解銀行與客戶之間的信息不對稱[1]，提高商業(yè)銀行的信用風險管理能力[12] O

其三，一方面，數(shù)字普惠金融的發(fā)展帶來了技術創(chuàng)新，一定程度上能夠克服傳統(tǒng)金融業(yè)務的限制，幫助商業(yè)銀行完成數(shù)字化轉型，數(shù)字化轉型對企業(yè)技術創(chuàng)新有正向促進作用[13」，能夠提高商業(yè)銀行的服務效率和技術水平，幫助商業(yè)銀行判斷客戶信貸過程中存在的風險；另一方面，螞蟻金服等金融科技公司與商業(yè)銀行在數(shù)字普惠金融業(yè)務領域展現(xiàn)出互補性，為商業(yè)銀行帶來了金融產(chǎn)品創(chuàng)新。商業(yè)銀行利用自身的資金優(yōu)勢和監(jiān)管經(jīng)驗，與金融科技公司的數(shù)字普惠金融技術創(chuàng)新相結合，促進了金融產(chǎn)品的創(chuàng)新，商業(yè)銀行可以設計更多與客戶信用狀況相匹配的產(chǎn)品，從而降低違約風險。許多商業(yè)銀行已經(jīng)與金融科技公司建立了合作關系，通過合作提供更多元化的金融產(chǎn)品和服務。

其四，數(shù)字普惠金融服務平臺通常提供金融教育和理財工具，有助于提高客戶的金融素養(yǎng)，減少因客戶缺乏金融知識而對商業(yè)銀行造成的信用風險。例如，螞蟻金服的“螞蟻財富”騰訊的\"理財通”等通過文章、視頻等形式普及金融知識，幫助客戶加深了對金融產(chǎn)品的理解，增強了其風險意識和理財能力，有助于減少銀行客戶的違約行為，降低銀行的信用風險?；谝陨戏治?，本文提出以下研究假設：

假設1a 數(shù)字普惠金融能夠提升商業(yè)銀行信用風險。

假設1b 數(shù)字普惠金融能夠降低商業(yè)銀行信用風險。

2.數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險影響的異質性特征

數(shù)字普惠金融是數(shù)字技術和傳統(tǒng)普惠金融相融合的產(chǎn)物，其發(fā)展水平和效能受數(shù)字化程度和數(shù)字基礎設施建設完備程度的制約，一定程度上影響商業(yè)銀行信貸風險的管理效果。其一，數(shù)字普惠金融的發(fā)展是多維度的，不同地區(qū)的數(shù)字普惠金融發(fā)展程度具有顯著差異，從而導致數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響存在多維度異質性。其二，數(shù)字基礎設施建設需要投人大量人力物力，我國地域遼闊，各省份經(jīng)濟發(fā)展程度存在差異，這種差異同樣體現(xiàn)在數(shù)字基礎設施的建設和完善程度上。經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)數(shù)字基礎建設相對于經(jīng)濟落后地區(qū)更加完善，數(shù)字普惠金融的規(guī)模效應也更明顯，該地區(qū)客戶更容易接受數(shù)字普惠金融這類新型金融服務模式，因此可導致區(qū)域異質性的存在。其三，由于股權結構類型的不同，商業(yè)銀行的數(shù)字化程度、經(jīng)營目標等也有所不同。例如，國有控股商業(yè)銀行規(guī)模較大，資金充足，能夠投人大量資本用于數(shù)字化建設，數(shù)字化程度較高；而普通民營商業(yè)銀行在技術資金投人上不如國有控股商業(yè)銀行，其數(shù)字化程度也相對較低。另外，股權結構也會影響商業(yè)銀行風險承擔水平[14]。這些差異可能導致股權結構異質性的存在。基于以上分析，本文提出以下研究假設：

假設2 數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響存在維度異質性。

假設3 數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響存在區(qū)域異質性。

假設4數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的影響存在股權結構異質性。

二、數(shù)據(jù)來源、變量選取與模型設計

1.數(shù)據(jù)來源

基于數(shù)據(jù)的完整性和可得性，本文以國泰安數(shù)據(jù)庫、各上市銀行的年度報告為基礎，選取42家上市商業(yè)銀行作為樣本數(shù)據(jù)，研究區(qū)間為2011—2022年，樣本量能夠較好地反映上市商業(yè)銀行的信用風險情況。為避免缺失值和異常值對實證結果造成偏誤，本文剔除了部分數(shù)據(jù)缺失樣本，并采用插值法補充缺失數(shù)據(jù)。數(shù)字普惠金融數(shù)據(jù)來源于北京大學數(shù)字金融研究中心與螞蟻集團聯(lián)合發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)

2.變量選取

（1）被解釋變量

商業(yè)銀行信用風險（RISK：指由于債務人不能按時償付所欠的債務而使債權人蒙受損失。具體包含兩個層面：第一，借款人在主觀上不愿意歸還本金與利息；第二，借款人由于自身信用等級的下降或其他意外事件的發(fā)生，使得債務契約的價格發(fā)生溢價的可能性。目前學界已有文獻主要選取不良貸款率[15]與貸款撥備率[15]等對商業(yè)銀行信用風險進行衡量，由于貸款撥備率數(shù)據(jù)部分缺失，本文選取不良貸款率來衡量商業(yè)銀行的信用風險程度，其數(shù)值越大，代表商業(yè)銀行所承擔的風險越高。

（2）解釋變量

數(shù)字普惠金融發(fā)展 （DF ）：參考張中祥等[16-18]學者的做法，選取北京大學數(shù)字金融研究中心與螞蟻集團聯(lián)合發(fā)布的數(shù)字普惠金融指數(shù)作為衡量地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的衡量指標。該指數(shù)覆蓋范圍廣、指標選取全，可以較好地反映出我國各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）數(shù)字普惠金融的發(fā)展進程與未來趨勢

（3）控制變量

本文參照已有研究的做法，從銀行自身角度，控制了資本充足率（ CAP） ）非利息收入占比（NION）、成本收入比（CIR）、凈資產(chǎn)收益率（ROE）、凈息差（NIM）、資產(chǎn)負債率（ALR）、存貸比（LDR）等可能影響商業(yè)銀行信用風險的變量；從地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展角度，控制了GDP累計同比增長率（GDP）、CPI累計同比增長率（CPI）等其他可能影響商業(yè)銀行信用風險的變量。變量選取與具體定義見表1。

3.實證模型設計

為驗證所提假設，本文采用面板模型進行研究，構建模型如下：

RISK_it=α₀+α₁DF_it+φX_it+v_i+u_it

其中， i 為具體銀行， Ψ_t 為時間； RISK 為被解釋變量（不良貸款率）； DF 為核心解釋變量（數(shù)字普惠金融發(fā)展）， X 為控制變量集， v_i 為控制個體

固定效應， u_it 為隨機誤差項， α₀ 為截距項

三、實證結果與分析

1.描述性統(tǒng)計

本文樣本涵蓋42家上市商業(yè)銀行，分別對各個變量的數(shù)據(jù)進行描述性分析，具體結果見表2。除數(shù)字普惠金融發(fā)展外，其余變量均以百分比表示。由表2可知，所選的42家商業(yè)銀行的不良貸款率的標準差為0.578，最大值和最小值分別為9.560、0.220，相差較大。本文用數(shù)字普惠金融總指數(shù)衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展，其最大值和最小值分別為460.691、18.470，標準差為114.266，說明不同地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展水平存在較大差異，需要進一步分析地區(qū)間差異。

2.基準回歸結果

基準回歸結果見表3，表3中列（1）至列（3）分別使用不同方法對數(shù)字普惠金融與商業(yè)銀行信用風險的關系進行檢驗，其中列（1）運用最小二乘法（OLS）進行回歸分析，列（2）為固定效應模型（FE）回歸分析，列（3）是隨機效應模型（RE）回歸分析。由回歸結果可知，三種模型下數(shù)字普惠金融發(fā)展回歸系數(shù)分別為 -0.002 05_s-0.002 38_s-0.002 13 ，均在 1% 的水平上顯著為負，這表明，數(shù)字普惠金融能夠降低商業(yè)銀行信用風險，即隨著數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的提升，商業(yè)銀行信用風險能夠得到緩解，印證了本文的研究假設 1b ?？赡艿脑蚴牵虡I(yè)銀行通過數(shù)字普惠金融分析風險數(shù)據(jù)能更加精確地判定客戶的信用等級與還款能力等，有效地提高了商業(yè)銀行對信用風險的識別能力，從而降低了商業(yè)銀行的信用風險。另外，在控制變量中，凈資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)均顯著為負，這意味著凈資產(chǎn)收益率的提高，一定程度上能夠降低商業(yè)銀行信用風險。為了保證基準回歸結果的有效性，本文通過Hausman檢驗，確認固定效應模型估計結果更適合本文回歸分析，因此本文選取固定效應模型為本研究的適用模型

3.內(nèi)生性處理與穩(wěn)健性檢驗

（1）多重共線性檢驗

本文對模型采用方差膨脹因子（VIF）檢驗，結果顯示解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展與各個控制變量 ROE，ALR，LDR 等的VIF值均小于10，可以排除多重共線性問題，表明基準回歸結果穩(wěn)健。

（2）解釋變量滯后效應檢驗

本文將數(shù)字普惠金融發(fā)展指標的滯后一期和滯后兩期的數(shù)據(jù)作為解釋變量，盡量減少內(nèi)生性問題的影響，滯后效應檢驗結果見表4。表4中列（2）至列（3）的回歸結果顯示，在將工具變量“滯后一期的數(shù)字普惠金融發(fā)展”“滯后二期的數(shù)字普惠金融發(fā)展”納入回歸模型后，數(shù)字普惠金融發(fā)展的回歸系數(shù)分別為-0.00183和-0.00269，依然為負，且在 1% 的水平上顯著，表明數(shù)字普惠金融與商業(yè)銀行信用風險的反向因果偏誤得到緩解后，數(shù)字普惠金融依然能夠起到降低商業(yè)銀行信用風險的作用，驗證了研究結果的穩(wěn)健性。

（3）替換核心解釋變量

本文將數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個方面的數(shù)據(jù)作為替代變量，來替代核心解釋變量數(shù)字普惠金融發(fā)展，穩(wěn)健性檢驗結果見表5。由表5中列（1）至列（4）的回歸結果可知，在使用替換核心解釋變量的方法進行檢驗后，數(shù)字普惠金融發(fā)展回歸系數(shù)依然顯著為負，說明其對商業(yè)銀行信用風險的降低效果依然顯著，表明本文的基準回歸研究結論可信。

4.異質性分析

（1）數(shù)字普惠金融不同維度異質性檢驗

根據(jù)表5列（2）至列（4）的回歸結果可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度三個維度的回歸系數(shù)分別為-0.00288、-0.00191，-0.00020 ，且數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對商業(yè)銀行信用風險的影響最為顯著，數(shù)字普惠金融使用深度次之，數(shù)字化程度對商業(yè)銀行信用風險的影響則不顯著?？赡艿脑蛟谟冢簲?shù)字普惠金融發(fā)展對商業(yè)銀行金融業(yè)務的影響主要通過覆蓋廣度和使用深度的提升得以實現(xiàn)。數(shù)字普惠金融覆蓋程度越廣，其用戶數(shù)量和占比越高，商業(yè)銀行的客戶數(shù)量也會隨之增加；使用深度是由實際使用金融服務的人數(shù)及其活躍程度等指標進行衡量的，隨著數(shù)字普惠金融使用深度的提升，用戶的金融素養(yǎng)一定程度上也會得到提升，從而提高了商業(yè)銀行客戶質量，一定程度上促進商業(yè)銀行信用風險管理效率的提升，從而能夠減少商業(yè)銀行信用風險事件的發(fā)生。而數(shù)字化程度主要影響金融服務的便利性，其對商業(yè)銀行信用風險的影響并不顯著。基于以上分析，假設2得到驗證

（2）地域異質性檢驗

為了進一步檢驗數(shù)字普惠金融對不同地區(qū)商業(yè)銀行的影響是否存在異質性，本文考慮經(jīng)濟發(fā)展水平與資源稟賦等情況，參照李菲菲等[19 -20]的研究進行地域異質性檢驗，將我國的經(jīng)濟區(qū)域劃分為東部、中部、西部三大地區(qū)進行地域異質性分析，地域異質性檢驗結果見表6。

由表6可知，數(shù)字普惠金融系數(shù)依然顯著為負，表明數(shù)字普惠金融促使商業(yè)銀行信用風險顯著降低。進一步對比可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)回歸系數(shù)在 1% 的水平上顯著，中部和西部則在 10% 的水平上顯著，這說明數(shù)字普惠金融發(fā)展對東部地區(qū)商業(yè)銀行信用風險的影響作用更為明顯?？赡艿慕忉屖牵簴|部地區(qū)憑借良好的環(huán)境優(yōu)勢，經(jīng)濟增長較為穩(wěn)定，金融生態(tài)相對優(yōu)于中部和西部地區(qū)，數(shù)字基礎設施建設較為完善，數(shù)字化程度更高?；谳^高水平的數(shù)字普惠金融發(fā)展，商業(yè)銀行在利用先進數(shù)字技術進行客戶數(shù)據(jù)收集與分析時具有優(yōu)勢。同時，較為發(fā)達的經(jīng)濟環(huán)境和數(shù)字技術也培育出大量優(yōu)質企業(yè)，提升了商業(yè)銀行的客戶質量，使得商業(yè)銀行的風險管理機制具有規(guī)模效應，提高了風險監(jiān)管效率，從而降低了商業(yè)銀行信用風險發(fā)生的可能性。而經(jīng)濟發(fā)展水平偏弱的中部和西部地區(qū)，數(shù)字基礎設施建設相對落后，數(shù)字化程度也相對較低，優(yōu)質企業(yè)少于經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)，商業(yè)銀行風險管理水平受到自身技術與客戶質量雙重限制，因此數(shù)字普惠金融發(fā)展對中部和西部地區(qū)商業(yè)銀行信用風險的影響作用不如東部明顯，存在區(qū)域異質性?；谝陨戏治觯僭O3得到驗證。

（3）股權結構異質性檢驗

為深人研究數(shù)字普惠金融發(fā)展對商業(yè)銀行信用風險的影響作用是否存在股權結構異質性，本文參照周鶴峰[21的研究，進行股權異質性檢驗，將所選取的商業(yè)銀行樣本按照國有持股比例結構劃分為國有控股商業(yè)銀行、國有參股商業(yè)銀行和民營商業(yè)銀行3大類進行分組檢驗，股權結構異質性檢驗結果見表7。由表7中列（1）至列（4）的回歸結果可知，數(shù)字普惠金融發(fā)展回歸系數(shù)依然為負，表明數(shù)字普惠金融可顯著降低商業(yè)銀行信用風險。對比表7中列（2）至列（4）可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字普惠金融對國有參股商業(yè)銀行的信用風險影響更大，對民營商業(yè)銀行的影響次之，對國有控股商業(yè)銀行的影響則并不顯著。這主要是由于國有控股商業(yè)銀行相對來說規(guī)模較大、業(yè)務管理更規(guī)范、創(chuàng)新能力更強、信用風險管理水平較高，因此數(shù)字普惠金融的邊際效用對其信用風險管理影響較??；而國有參股商業(yè)銀行業(yè)務管理和創(chuàng)新能力相對較弱，因此數(shù)字普惠金融的邊際效用更強。另外，由于國有控股商業(yè)銀行受政府管制和政策限制，再加上其成立時間較早，管理經(jīng)驗豐富，相對來說風險偏好更加保守，因此數(shù)字普惠金融對其信用風險的降低作用不如國有參股商業(yè)銀行顯著。相較于國有控股商業(yè)銀行和國有參股商業(yè)銀行，民營商業(yè)銀行規(guī)模較小，且經(jīng)營范圍和客戶數(shù)量有限，其本身風險管理水平和創(chuàng)新能力不足，限制了信用風險水平，使得數(shù)字普惠金融所帶來的邊際效用被放大化，從而導致數(shù)字普惠金融對民營商業(yè)銀行信用風險的影響大于國有控股商業(yè)銀行。以上結論與本文上述理論分析相符合，假設4得到驗證。

四、結論與建議

1.研究結論

數(shù)字普惠金融作為一種全新的金融服務，推動著銀行業(yè)的改革和發(fā)展。實證檢驗數(shù)字普惠金融發(fā)展對商業(yè)銀行信用風險的影響及其異質性發(fā)現(xiàn)：其一，數(shù)字普惠金融的發(fā)展總體上會降低商業(yè)銀行的信用風險；其二，數(shù)字普惠金融對商業(yè)銀行信用風險的降低作用，存在維度、地域、股權結構等方面的異質性特征。在維度方面，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度對商業(yè)銀行信用風險的影響最為顯著，使用深度次之，數(shù)字化程度對商業(yè)銀行信用風險的影響則不顯著；在地域與股權結構方面，數(shù)字普惠金融對東部地區(qū)商業(yè)銀行與國有參股商業(yè)銀行信用風險的影響更為顯著。因此，金融監(jiān)管部門應對中西部地區(qū)與民營商業(yè)銀行重點關注，鼓勵商業(yè)銀行進一步完成數(shù)字化轉型、不斷完善風險管理機制。

2.對策建議

基于上述研究結論，本文提出以下對策建議。

其一，應當從覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度等多個維度，全面推動數(shù)字普惠金融的發(fā)展，尤其是數(shù)字普惠金融覆蓋廣度的發(fā)展。另外，商業(yè)銀行應認識到數(shù)字化轉型的重要性，從合作、投資、創(chuàng)新等方面著手，制定并調整自身數(shù)字化發(fā)展策略，以應對市場競爭帶來的風險

其二，商業(yè)銀行應完善其風險管理體系，并建立完善的預警管理機制，完善風險預警管理的內(nèi)在保障，以保證各項重大風險管理措施的有效實施，從而提升數(shù)字普惠金融的安全性，以應對信貸風險。

其三，數(shù)字普惠金融的發(fā)展應當因地制宜，東部地區(qū)數(shù)字普惠金融發(fā)展程度較高，應當繼續(xù)強化數(shù)字普惠金融創(chuàng)新技術，充分利用數(shù)字普惠金融的創(chuàng)新效應；中西部地區(qū)則應該著重數(shù)字基礎設施建設，提高商業(yè)銀行數(shù)字化水平。

其四，國有參股商業(yè)銀行應充分發(fā)揮自身優(yōu)勢，緊跟當?shù)禺a(chǎn)業(yè)發(fā)展方向和政策走向，利用數(shù)字普惠金融手段加強信用評估，并及時預警風險，繼續(xù)將信用風險保持在穩(wěn)健水平；民營商業(yè)銀行應加快信用風險管理的數(shù)字化轉型，主動與數(shù)字金融企業(yè)合作，從而增強銀行抵御風險的能力，實現(xiàn)信用風險管理的優(yōu)化與升級。

參考文獻：

[1]習近平.當前經(jīng)濟工作的幾個重大問題[J].求是，2023（4）：1-2.

[2] 張海亮，葉群，王海軍.債務風險累積與商業(yè)銀行不良貸款形成[J].金融論壇，2018，23（9）：26 -28.

[3] 姚婷，宋良榮.金融科技對商業(yè)銀行信用風險的經(jīng)濟資本影響研究[J].科技管理研究，2021，41（1） ：107 -109.

[4]李朝輝，張明潔，楊帆，等.基于修正KMV模型的商業(yè)銀行信用風險研究[J].金融發(fā)展研究，2023（7）：89-92.

[5]唐建偉，鄧宇.推動金融高質量發(fā)展助力“金融強國”建設：解讀2023年中央金融工作會議精神[J].新金融，2024（1）：25-26.

[6]張龍耀，袁振.金融科技會影響農(nóng)村金融機構貸款的信用結構嗎[J].農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟，2022（10）：11 -17.

[7]杜莉，劉錚.數(shù)字金融對商業(yè)銀行信用風險約束與經(jīng)營效率的影響[J].國際金融研究，2022（6） ：78 -85.

[8]傅順，裴平，孫杰.數(shù)字金融發(fā)展與商業(yè)銀行信用風險：來自中國37家上市銀行的經(jīng)驗證據(jù)[J].北京理工大學學報（社會科學版），2023，25（1） ：149 -153.

[9]衛(wèi)曉鋒.數(shù)字普惠金融的風險與監(jiān)管[J].金融理論與實踐，2019（6）：49-50.

[10］屈靜曉.數(shù)字金融對商業(yè)銀行信用風險影響分析[J].中國管理信息化，2023，26（9）：87 -88.

[11］楊竹清，張超林.數(shù)字普惠金融與銀行信用貸款關系研究：基于中國城市數(shù)據(jù)的實證研究[J].當代經(jīng)濟管理，2021，43（6）：79-80.

[12]邱晗，黃益平，紀洋.金融科技對傳統(tǒng)銀行行為的影響：基于互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)囊暯牵跩].金融研究，2018（11） ：18 -19.

[13]潘敏，張依茹.宏觀經(jīng)濟波動下銀行風險承擔水平研究：基于股權結構異質性的視角[J].財貿(mào)經(jīng)濟，2012（10）：63-65.

[14]王曉，李佳，李夢藝.政策因素下資產(chǎn)證券化能否降低銀行信用風險？——以中國銀行業(yè)為例的實證檢驗[J].商業(yè)研究，2019（9）：87-95.

[15]謝太峰，王蘊鑫，徐子麒.我國城市商業(yè)銀行信用風險影響因素的實證研究[J].征信，2020，38（6） ：79 -83.

[16]張中祥，胡雅慧.數(shù)字普惠金融如何影響家庭過度負債？一基于主客觀雙重視角的微觀證據(jù)[J].經(jīng)濟學（季刊），2024，24（2）：643-660.

[17］呂淑麗，郝如鈺，杜陽冉.河南省綠色金融經(jīng)濟高質量發(fā)展的耦合協(xié)調度及其形響機制[J].河南理工大學學報（社會科學版），2023，24（4） ：42 -52.

[18］張瓊，張雨晗.數(shù)字普惠金融助力鄉(xiāng)村振興的實證分析［J」.長江師范學院學報，2023，39（5） ：51 -64.

[19]李菲菲.數(shù)字經(jīng)濟推動經(jīng)濟高質量發(fā)展的機制效應分析：基于我國省際面板數(shù)據(jù)[J].鄭州輕工業(yè)大學學報（社會科學版），2023，24（6） ：59 -60.

[20］陳阿興，謝敏.數(shù)字貿(mào)易發(fā)展水平及其影響因素分析：基于省際面板數(shù)據(jù)[J].鄭州輕工業(yè)大學學報（社會科學版），2022，23（5）：56-63.

[21］周鶴峰.宏觀經(jīng)濟波動、銀行異質性與商業(yè)銀行信貸行為：來自中國銀行業(yè)微觀數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].金融發(fā)展評論，2018（10）：134-136.

[責任編輯：劉鳳霞 張省]

引用格式：王巖，王亞迪.異質性特征視角下數(shù)字普惠金融發(fā)展對商業(yè)銀行信用風險的影響［J].鄭州輕工業(yè)大學學報（社會科學版），2025，26（3）：75-83.