數字金融對商業銀行風險承擔的影響研究

笪敬一

摘? ?要：基于2011—2019年中國119家商業銀行的非平衡面板數據，運用動態面板模型研究了數字金融對銀行風險承擔的影響。研究發現，數字金融發展加重了我國商業銀行的風險承擔水平。由此，商業銀行應主動應對數字金融帶來的沖擊，采取外防內控的風險管理策略，以降低數字金融對銀行帶來的負面沖擊。

關鍵詞：數字金融;銀行風險承擔;系統GMM

中圖分類號：F832? ? ? 文獻標志碼：A? 文章編號：1673-291X（2022）17-0112-03

引言

作為我國金融體系主體的商業銀行，其風險水平對維護金融市場穩定、促進實體經濟高質量發展有著至關重要的作用（楊望，等，2020）。近年來，隨著大數據、人工智能等數字技術向金融領域的不斷滲透，誕生了數字金融這一新金融業態。數字金融打破了傳統金融藩籬，加速了“金融脫媒”，對商業銀行產生了全面沖擊，影響了商業銀行風險承擔（吳桐桐，王仁曾，2021）。本文從數字金融視角研究其對銀行風險承擔的影響。

一、文獻回顧和理論分析

（一）相關文獻回顧

數字金融與互聯網金融是關聯度較高的兩個概念，但關于互聯網金融發展對銀行風險承擔的影響尚未得到一致性結論。一些學者認為，互聯網金融基于云計算和大數據技術使得商業銀行風險管理發生變革，風險管理模式和風險控制流程更加準確，提高了商業銀行風險識別能力（吳曉求，2015），經營效率得到有效提升，彌補了其在盈利性及風險方面不利的沖擊，一定程度上減少了銀行的風險承擔（劉忠璐，2016）。也有學者認為互聯網金融的發展增加了銀行風險承擔。在利率市場化下，互聯網金融提高了銀行的資金成本和貸款利率，增加了銀行風險（戴國強，方鵬飛，2014）。郭品和沈悅（2019）研究發現，互聯網金融加重了銀行風險承擔，其中惡化存款結構和抬高付息成本是兩個重要的傳導機制。還有一些學者認為，互聯網金融與銀行風險承擔之間是非線性關系，表現為邊際遞增的單門限效應（顧海峰，楊立翔，2018），或者是先降后升的“U”型趨勢（郭品，沈悅，2015）。

（二）理論分析

數字金融沖擊了銀行的負債端、資產端和中間業務，對銀行風險承擔產生了影響。首先，數字金融沖擊了銀行的負債端存款業務，增加了銀行的流動性風險。數字金融通過技術創新，將貨幣市場與及時贖回技術相結合，創造出以余額寶為代表的理財產品。這些產品通過數字平臺吸收客戶的零散資金，再投資于貨幣基金市場。余額寶等產品的崛起導致銀行存款分流，特別是活期存款比例的不斷下降，但最后，數字金融以高息吸收的資金將會以更高利率的協議存款、拆借資金和委托理財等形式重返商業銀行（鄭聯盛，等，2014）。因此，在數字金融的沖擊下，銀行存款結構發生了變化，資金成本低的客戶存款比例下降，資金成本高的同業存款比例不斷上升。存款結構的改變提升了銀行負債的成本，增加了銀行的流動性風險。其次，數字金融沖擊了銀行的資產端信貸業務。一方面，數字金融平臺提供的信貸業務通過降低交易成本、簡化信貸流程分流了商業銀行信貸市場業務;另一方面，數字金融引致的銀行競爭加速了利率市場化，降低了銀行的“特許權價值”，進而降低了利息收入。為了增加利潤，銀行會投資一些高風險項目，提高自身風險承擔水平。最后，數字金融沖擊了銀行的中間業務。數字平臺可以依托大數據等技術為客戶提供更優質便捷的支付、咨詢和資產管理服務，同時，保險、信托等產品也可以依托電子平臺進行銷售，而不需要依賴于銀行。數字金融與銀行在中間業務的競爭對銀行產生一定威脅。銀行中間業務的流失使得客戶黏性降低，使得銀行的盈利產生波動，銀行利潤降低會加重銀行的風險承擔（Hellmann，等，2000）。

二、研究設計

（一）模型設計

由于銀行風險具有延續性和動態性，所以在模型中加入被解釋變量銀行風險承擔的一階滯后項，構建動態面板模型以解決因遺漏變量所產生的內生性問題?；鶞誓Ｐ腿缦拢?/p>

riskit=α0+α1riski，t-1+α2dfit+αjcontroljit+μi+εit

其中，riskit為被解釋變量，表示第i家銀行第t年的風險承擔水平;riski，t-1為被解釋變量的滯后一期項，dfit為數字金融發展水平;controljit表示控制變量，包括銀行層面和宏觀層面;μi表示個體固定效應;εit表示隨機擾動項。

（二）變量與數據說明

1.被解釋變量。本文選取Z值作為銀行風險承擔水平的代理變量，Z值越大表示銀行破產的概率越小、銀行系統越穩定、銀行承擔的風險越小。其計算公式如下：

Z=

其中，ROA表示銀行的資產收益率，CAR表示銀行的資本資產比率（股東權益/總資產），σ（ROA）為資產收益率的標準差。

2.核心解釋變量。采用北京大學數字金融研究中心發布的數字普惠金融指數（第3期）（郭峰，等，2020）衡量省級數字金融發展水平，按銀行總行所在省份進行匹配。

3.控制變量。參考現有研究（劉忠璐，2016;趙保國，薛驪陽，2019），本文在模型中加入以下控制變量。（1）資本充足率：用資本充足率來描述商業銀行資本安全水平。（2）資產收益率：用凈利潤與總資產比值的對數表示，描述商業銀行的盈利水平。（3）存貸比：用貸款總額和存款總額比值的對數表示，描述商業銀行的流動性水平。（4）銀行總資產：用商業銀行總資產的對數表示，描述商業銀行的規模。（5）GDP增長率：用GDP增長率的對數表示，描述宏觀經濟的運行情況。（6）廣義貨幣供給量增速：用廣義貨幣供應量增速的對數表示，描述貨幣政策實施情況。

上述銀行數據來自Bankscope數據庫，缺失數據通過銀行年報補齊;宏觀數據來自中國統計局網站。對變量進行對數化處理以保證數據平穩性。5A658E7D-0967-48DC-9A56-A34935DEEDF6

三、實證結果

采用系統GMM方法進行估計，表1報告了估計結果。列（1）至列（3）的AR（2）檢驗和hansen檢驗統計量的P值均大于0.1，意味著擾動項的差分不存在二階自相關，工具變量也不存在過度識別問題。結果表明，逐步加入相關控制變量后，數字金融系數顯著為負。Z值越小，銀行的風險承擔越大。這表明，數字金融的發展將會加重銀行的風險承擔水平?？刂谱兞糠矫?，資本充足率系數顯著為正，表明資本充足率的提高會緩解銀行風險承擔。這與徐明東和陳學彬（2012）的研究結論一致。資產收益率系數為正，存貸比系數為負，但二者均不顯著。資產規模系數顯著為正，說明資產規模越大的銀行風險承擔水平越低。汪莉（2017）也通過實證發現，規模大的銀行更有利于通過龐大的資產規模降低銀行風險。廣義貨幣供給量增速系數顯著為負，說明貨幣政策的實施加重了銀行風險承擔。

四、結論和政策建議

本文以2011—2019年中國119家商業銀行為樣本構建動態面板模型，實證研究了數字金融對銀行風險承擔的影響。研究發現，數字金融的發展加重了我國商業銀行的風險承擔。根據以上結論，提出以下政策建議：（1）商業銀行應主動擁抱數字金融，加快數字化轉型，在管理和產品上積極進行數字化創新。在認知上，銀行管理層應當加強對數字金融的認識和了解;在組織上，銀行應聘用具有信息科技背景的董事與高管，積極設立數字金融相關部門;在產品上，銀行要合理布局數字金融方面的相關業務，包括手機銀行、微信銀行、互聯網理財、互聯網信貸以及電子商務等業務。（2）在風險管理上，商業銀行應采取外防內控策略。一方面，運用大數據等互聯網技術及時有效地預警并監測風險，防范數字金融的外溢風險;另一方面，要優化內部風險控制管理體系，依托金融科技和數字化管理模式，提升商業銀行風險管理效率。同時，監管當局應堅持防范金融風險的原則，建立規范合理的數字金融監管體系。

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[責任編輯? ?妤? ?文]5A658E7D-0967-48DC-9A56-A34935DEEDF6