流動性創(chuàng)造、法定數字貨幣與銀行風險承擔

摘" "要：將法定數字貨幣引入DLM模型，闡述其對銀行流動性創(chuàng)造及其風險承擔的作用機理，并基于我國171家商業(yè)銀行的非平衡面板數據進行實證檢驗。結果發(fā)現(xiàn)：流動性創(chuàng)造水平與銀行風險承擔之間呈U型關系；法定數字貨幣總體上降低了銀行的風險承擔水平，且對上述U型關系起調節(jié)作用，其中法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具時的調節(jié)效應強于作為金融基礎設施工具時的效應；銀行數字化水平越高，法定數字貨幣的調節(jié)作用越顯著。這些發(fā)現(xiàn)可為我國央行進一步優(yōu)化法定數字貨幣設計、調控銀行流動性創(chuàng)造水平、幫助銀行降低風險承擔水平提供重要參考。

關鍵詞：法定數字貨幣；流動性創(chuàng)造；銀行風險承擔；DLM模型

中圖分類號：F822" "文獻標識碼：A" "文章編號：1003-7543（2024）05-0124-13

商業(yè)銀行作為流動性創(chuàng)造的關鍵部門，是金融服務實體經濟的重要樞紐，對經濟發(fā)展和金融穩(wěn)定均發(fā)揮著至關重要的作用。但是，商業(yè)銀行的流動性創(chuàng)造過程始終伴隨著宏觀政策不確定性、經濟周期變化、市場利率波動等各類風險。一方面，當資金市場出現(xiàn)流動性短缺時，融資成本上升會加大銀行的經營風險和信用風險，而經濟不景氣也會迫使銀行采取更加謹慎的交易策略，降低流動性創(chuàng)造水平，極端情況下甚至會誘發(fā)擠兌。另一方面，當市場上的流動性較為充足時，貸款門檻降低易導致低效率投資、過度投資，甚至刺激企業(yè)從事高風險投資，進而導致大量壞賬以及資產泡沫化等風險。可見，對銀行的流動性創(chuàng)造進行有效風險管理，對促進一國經濟與金融的健康運行意義重大。

近年來，我國商業(yè)銀行的流動性供給總體寬裕，中國人民銀行通過各種金融工具不斷優(yōu)化流動性供給規(guī)模和結構，但依然存在實體經濟融資難、全社會金融杠桿率不斷攀升、流動性結構錯配、銀行剛性兌付等問題［1］。這從一個側面表明央行現(xiàn)有的流動性管理工具或方法仍有待改進和創(chuàng)新［2］。為此，國家“十四五”規(guī)劃、黨的二十大報告、2023年中央金融工作會議均明確提出要進一步強化金融基礎設施建設、完善現(xiàn)代金融監(jiān)管體系。其中，穩(wěn)妥推進法定數字貨幣被屢次提及并列為重要舉措。法定數字貨幣也稱央行數字貨幣（Central Bank Digital Currency，簡稱CBDC），是以國家或中央銀行信用為基礎的數字貨幣。在設計過程中，CBDC應用了大數據與人工智能等金融科技，具有可控匿名性等特征。這些特征為央行利用CBDC進行流動性管理提供了諸多有利條件。首先，與現(xiàn)金通常游離于金融系統(tǒng)之外運行不同，法定數字貨幣基于數字技術在系統(tǒng)內運行，是一種新型金融基礎設施。央行通過對CBDC每一步運行自留軌跡的數據系統(tǒng)應用或溯源，既可及時統(tǒng)計貨幣運行數據，又可對各類經濟主體的投融資及交易行為進行有效監(jiān)管［3］。其次，CBDC中的智能合約以及條件觸發(fā)機制將助力央行提高貨幣投放精準度以及結構性貨幣政策實施效果［4］。最后，CBDC通過技術參數設置可為央行實施負利率、量化寬松、突發(fā)情境下的資本市場信用控制以及國際資本流動管制等非常規(guī)貨幣政策創(chuàng)造可能［5］。換言之，作為金融監(jiān)管和金融基礎設施建設的一種新工具，法定數字貨幣為有效管理銀行流動性創(chuàng)造及其風險提供了更多機會。

基于上述背景，法定數字貨幣（CBDC）如何影響我國商業(yè)銀行的流動性創(chuàng)造及其風險承擔成為本文的重點研究主題。具體而言，本文將首先根據貨幣政策傳導機理以及中國人民銀行公布的法定數字貨幣現(xiàn)有設計構想將CBDC納入DLM模型（一種刻畫貨幣政策影響銀行風險承擔的模型）中，探討CBDC作為新型金融基礎設施工具和金融監(jiān)管工具對銀行流動性創(chuàng)造和風險承擔的作用機理。然后，本文將基于我國171家商業(yè)銀行的非平衡面板數據并運用系統(tǒng)廣義矩估計（GMM）模型，對法定數字貨幣的作用機制及效果進行實證檢驗。最后，本文將進一步檢驗法定數字貨幣的上述作用機制在因素變化時的異質性效果。

一、相關文獻綜述

（一）關于流動性創(chuàng)造對銀行風險承擔影響的研究

流動性創(chuàng)造是指商業(yè)銀行將存款轉換為貸款進而為社會創(chuàng)造流動性的過程［6］。一種觀點認為，商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造會提高銀行的風險承擔水平，原因有三：一是銀行的存款與貸款之間存在期限錯配，且存款提取的期限靈活性要求強于貸款收回［7］；二是過多的流動性供應會使銀行可用資金外流，且在推動其他金融資產價格上漲后進一步加劇［8］；三是銀行之間的關聯(lián)性很強，當較多的流動性創(chuàng)造面臨銀根收緊、經濟下滑時，部分銀行的風險更易傳染至整個銀行系統(tǒng)［9］。第二類觀點認為，流動性創(chuàng)造是銀行利潤的重要源泉，利潤的增加會降低銀行的流動性壓力和風險，且流動性創(chuàng)造過多易招致更多更嚴的外部監(jiān)管和更大的內部風險管理壓力，進而迫使銀行調整策略，更加謹慎，并最終降低銀行的流動性風險承擔［10］。第三類觀點認為，流動性創(chuàng)造與銀行的風險承擔之間并非線性關系，而是一種先降低后升高的U型關系［11］，并且流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔間的關系會隨著利率市場化程度的提高而逐漸增強。

（二）關于流動性創(chuàng)造對銀行風險承擔影響機制的研究

大量研究證實，金融監(jiān)管和金融基礎設施是影響銀行流動性創(chuàng)造及其風險承擔的關鍵要素［12］。當央行提高金融監(jiān)管要求時，銀行盲目逐利的動機被削弱，銀行在流動性創(chuàng)造過程中將更加注重貸款質量審核、信貸結構優(yōu)化，進而降低風險承擔［13］。金融基礎設施會對銀行產生正負兩方面的影響：一方面，其采用的新型金融科技將幫助銀行提高風險識別和管理能力，進而降低銀行風險承擔［14］；另一方面，伴隨著金融基礎設施建設的不斷完善，非銀類的第三方金融服務機構更易快速成長，這既可能降低銀行的存款市場份額、沖擊銀行支付結算等各類傳統(tǒng)業(yè)務［15］，也可能迫使銀行采取加大研發(fā)、不斷優(yōu)化產品和服務、改善風險管理流程等措施來應對競爭和經營風險。

以往文獻就流動性創(chuàng)造對銀行風險承擔的影響進行了研究，但仍存在以下研究空間：第一，流動性創(chuàng)造對銀行風險承擔的影響研究主要聚焦在傳導渠道上，目前調節(jié)效應分析較少。第二，已有的調節(jié)效應研究是圍繞常規(guī)的監(jiān)管對流動性創(chuàng)造與風險承擔關系的影響展開的，法定數字貨幣作為兩者之間關系的調節(jié)效應理論分析較少。第三，已有文獻缺乏流動性創(chuàng)造、法定數字貨幣與銀行風險承擔的計量檢驗。基于此，本文先從理論上分析法定數字貨幣對銀行流動性創(chuàng)造與風險承擔關系的調節(jié)機理，再利用我國171家商業(yè)銀行的非平衡面板數據進行實證檢驗和異質性分析。

二、理論分析與研究假設提出

（一）模型構建

本文認為，法定數字貨幣實施后帶來的監(jiān)管強度和監(jiān)管成本變化可能會影響銀行的風險承擔，同時可能帶來的存款擠壓會影響流動性創(chuàng)造水平。因此，本文首先將監(jiān)管強度、監(jiān)管成本、存款擠壓規(guī)模等引入DLM模型。

具體思路是：假定銀行的貸款需求曲線為L（rL），L（rL）=a-brL，其中，rL為貸款利率，a、b為大于零的系數［16］。假設內部監(jiān)管強度q與銀行風險承擔Risk之間滿足函數關系：

Risk=k（q-q0）2+μ（1）

其中，k、μ為系數且滿足kgt;0，μgt;0，q0為最優(yōu)內部監(jiān)管強度。這樣設定的主要原因是當提高內部監(jiān)管強度時，銀行會更注重優(yōu)化信貸結構，提高貸款質量，進而降低風險承擔。但是，隨著監(jiān)管程度的提高，所有者可能會選擇風險更大的投資組合來彌補監(jiān)管加強的效用損失［17］。假定銀行用于貸款的資金主要來自短期融資和自有資本，設其占比分別為p和（1-p），其中存款負債和非存款負債分別為p。參考蔣海等［11］的做法，本文假設銀行的流動性創(chuàng)造水平為m，在數值上等于p/（1-e），e為法定存款準備金率。商業(yè)銀行的貸款監(jiān)督成本為（cp2+q2）/2，其中c為大于0的系數，用于反映法定數字貨幣技術溢出對商業(yè)銀行內部監(jiān)管成本的影響。短期融資利率rD和無風險利率r*數值上相等，以短期融資形式發(fā)放的貸款成本為rD /（1-e）。因經濟不確定性（σ）會產生資本風險溢價，故設自有資本發(fā)放的貸款成本（rE）為［r*/（1-e）+σ］/q。

（二）模型求解

商業(yè)銀行決策主要分為兩個階段：第一階段根據政策利率r*和法定存款準備金率e決定貸款利率rL和風險承擔水平Risk；第二階段決定流動性創(chuàng)造水平m。銀行的預期利潤函數如下：

由式（6）可見，銀行風險承擔Risk與銀行最優(yōu)內部監(jiān)管水平q0、銀行內部監(jiān)管成本c和宏觀風險σ有關。為了得到流動性創(chuàng)造水平與風險承擔二次函數的極值點，令公式（6）等于0。

當mlt;m*時，隨著流動性創(chuàng)造水平的提升，銀行風險承擔會降低。當mgt;m*時，隨著流動性創(chuàng)造水平的提升，銀行的風險承擔會上升，據此提出假設1：

假設1：流動性創(chuàng)造與商業(yè)銀行風險承擔之間存在先降低后增加的U型關系。

假設2：存貸利差在流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔之間起中介作用。流動性創(chuàng)造與存貸利差呈負相關，存貸利差與銀行風險承擔呈倒U型關系。

同業(yè)負債能夠使銀行繞開準備金限制，這使得非存款性負債逐漸成為流動性創(chuàng)造的主要資源。因此，流動性創(chuàng)造會改變負債結構（同業(yè)負債與存款之比），表現(xiàn)為變大。隨著同業(yè)負債規(guī)模的提升，銀行的短期融資規(guī)模p上升，又因為m=p/（1-e），結合公式（5）可知，負債結構與銀行風險承擔呈現(xiàn)U型關系。據此，提出假設3：

假設3：負債結構在流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔之間起中介作用。流動性創(chuàng)造與負債結構呈正相關，負債結構與銀行風險承擔呈U型關系。

（三）模型分析

1．法定數字貨幣作為新型金融基礎設施工具帶來的影響

當法定數字貨幣作為新型金融基礎設施工具時，技術溢出效應將提高銀行的信息技術與風險防控水平。通常，借貸雙方間的信息不對稱易誘發(fā)信用風險。銀行可以借助法定數字貨幣應用過程中的大數據系統(tǒng)、人工智能、數據共享技術等手段，收集到銀行利用傳統(tǒng)信息處理方法難以收集到的很多綜合數據，提高銀行對借款人信用的評估能力，從而降低監(jiān)督成本，即c值減少。由公式（4）可知，監(jiān)督成本c對銀行流動性創(chuàng)造和風險承擔關系的影響，主要是通過改變流動性創(chuàng)造與風險承擔二次函數的對稱軸位置和開口大小來發(fā)揮作用。監(jiān)督成本c的降低，會使對稱軸右移，其主要原因是：

因此，法定數字貨幣作為新型金融基礎設施后，流動性創(chuàng)造與風險承擔的關系將如圖1（下頁）所示。此外，當法定數字貨幣作為新型金融基礎設施工具時，資產之間的轉換效率提高，金融摩擦降低，存款的可替代性進一步增加，表現(xiàn)為銀行存款降低，銀行可用于流動性創(chuàng)造的資金減少，銀行的流動性規(guī)模也將減少。此時，若商業(yè)銀行采取更為謹慎的運營策略，并同步調整資本結構，將會降低銀行風險承擔。據此，提出假設4：

假設4：法定數字貨幣作為新型金融基礎設施工具能緩釋流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔間的關系。

2．法定數字貨幣作為新型金融監(jiān)管工具帶來的影響

當法定數字貨幣作為監(jiān)管工具時，央行的金融監(jiān)管效率提高。一旦出現(xiàn)各類風險苗頭，央行會要求銀行調整內部監(jiān)管強度，銀行監(jiān)管水平整體得以提高，監(jiān)管對降低風險的邊際效果提升［18］。此時，公式（5）中的系數μ將會降低。銀行的內部監(jiān)管強度增強，表現(xiàn)為q的提升。綜合兩方面并結合公式（4）、（5）可知，銀行的流動性創(chuàng)造與風險承擔的函數將會向左下方偏移，具體如圖2所示。據此，提出假設5：

假設5：法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具能緩釋流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔間的關系。

三、實證研究設計

（一）樣本選擇與變量說明

1.樣本選擇

本文選取2009—2022年的中國商業(yè)銀行年度數據為初始研究樣本，并進行如下處理：剔除財務數據不足6年的樣本，以保證數據的完整性和實證結果的有效性，最終得到2009—2022年171家商業(yè)銀行非平衡面板數據，其中包括5家大型國有控股銀行、12家股份制商業(yè)銀行及154家城商行和農商行。

2.被解釋變量

常用的衡量銀行風險承擔的指標有：風險加權資產占比（RWA）、Z值和不良貸款率等。參考梁方等［19］，本文選擇風險加權資產占比作為被解釋變量，來衡量銀行事前主動風險承擔。

3．解釋變量

銀行流動性創(chuàng)造水平（LQ）具體的衡量方法為：LQ=銀行總體流動性創(chuàng)造/銀行總資產［20］。其中，銀行總體流動性創(chuàng)造變量的測度借鑒了 Berger amp; Bouwman①［21］，即將銀行資產負債表中的資產、負債和權益類項目分為流動性、半流動性和非流動性，該指標可以有效衡量商業(yè)銀行的資產與負債情況；但由于國內外經濟制度的差異，出于對本國銀行業(yè)實際經營狀況的考量，在項目劃分時本文參考了國內文獻［20］做法，并賦予相應權重：流動性資產、非流動性負債和權益權重為-0.5，半流動性資產和半流動性負債權重為0，非流動性資產和流動性負債權重為0.5；最終通過加權求和得到銀行總體流動性創(chuàng)造指標，其與總資產的比值為銀行流動性創(chuàng)造水平（LQ）。同時，參考蔣海等［11］的方法，將存貸比倒數（Vldr）作為流動性創(chuàng)造水平的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗。

4.中介變量

由于存貸利差從本質上來講是資產負債期限轉換過程中因杠桿效應而承擔風險獲得的收益，因而可以作為中介變量來進行機制分析。現(xiàn)有的研究通常將凈息差作為存貸利差（NIM）的代理變量，借鑒顧海峰等［22］的方法以年度利息收入減去年度利息支出作為分子，除以年度生息資產總額，得到年度凈息差。

由于同業(yè)負債進行流動性創(chuàng)造具有高期限錯配和高杠桿的特征，對商業(yè)銀行的風險承擔產生影響，因而可以選擇負債結構作為另一個中介變量進行機制分析，本文參考蔣海和黃敏［23］的方法，將同業(yè)負債除以存款得到負債結構（INTERDEP）。

5.調節(jié)變量（法定數字貨幣）

法定數字貨幣是數字經濟發(fā)展的產物。央行既可以通過CBDC前置觸發(fā)條件的設置來限制資金的不合理流向，又可對CBDC的全生命周期運行數據進行事前預置、實時監(jiān)測、事后溯源，即此時CBDC主要是作為一種監(jiān)管成本更低、監(jiān)管效率更高的新型監(jiān)管工具對銀行風險承擔產生影響［3］。參考張曉燕等［24］的方法，本文分別從宏觀經濟運行、貨幣政策、宏觀審慎、微觀審慎、金融市場波動等多個角度①，運用熵值法計算金融監(jiān)管強度（JG），并將其作為法定數字貨幣擔當監(jiān)管工具角色時的代理變量。同時，法定數字貨幣是一種數字化、智能化的貨幣，不僅大大便捷了資金交易和結算過程，而且為商業(yè)銀行的各種決策提供了更易獲得的數據來源，因而其本身及其運行體系是一種全新的數字化金融基礎設施。基于此，本文將采用北京大學數字普惠金融指數（DG）作為法定數字貨幣擔當金融基礎設施角色時的代理變量。所有變量的定義及計算說明詳見表1（下頁）。

6.控制變量

在控制變量選取時，主要參考一些學者［19，20］的方法，本文從外部宏觀環(huán)境和銀行微觀兩個層面引入一系列控制變量。微觀層面包括非利息收入占比（Nie），該指標反映了銀行中間業(yè)務整體能力；資產規(guī)模（Size）和營業(yè)凈利率（Npgoi），反映銀行的競爭實力和盈利狀況；杠桿水平（Lev），反映銀行的資本充足情況；法定數字貨幣可能通過負債端對銀行資產端風險承擔產生作用，因而控制存款負債比（Dl）；宏觀層面控制銀行景氣指數（Bci）、GNP同比增長率（GNP）和經濟政策不確定性（EPU），分別反映銀行業(yè)總體的金融發(fā)展水平、國家總體經濟發(fā)展狀況以及宏觀環(huán)境的不確定性。

（二）主要變量描述性統(tǒng)計

銀行財務數據來源于國泰安數據庫（CSMAR），涉及監(jiān)管指標的宏觀原始數據來源于國家統(tǒng)計局和中國人民銀行官網。經濟政策不確定性指數（EPU）的編制方法參考Baker等［25］，并同時借鑒祝樹金等［26］的做法，將原始月度數據取算數平均值得到年度數據，最后除以100得到經濟不確定性指數（EPU）。主要變量的描述性統(tǒng)計結果見表2（下頁）。

（三）模型設定

為了驗證商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造與銀行風險承擔之間的U型關系，參考蔣海等［11］，加入銀行流動性創(chuàng)造的二次項（LQ2），本文構建動態(tài)面板回歸模型如下：

其中，RWA為銀行風險承擔，LQ為銀行流動性創(chuàng)造水平，控制變量Controls包括銀行微觀和宏觀經濟層面變量，εit為誤差擾動項，i 代表不同銀行，t 為年份。

為檢驗流動性創(chuàng)造與風險承擔之間的傳導機制，本文構建如下模型。其中，存貸利差傳導機制的檢驗模型為：

NIMit=σ0+σ1LQit+σ×Controlsit+εit（13）

負債結構傳導機制的檢驗模型為：

INTERDEPit=δ0+δ1LQit+δ×Controlsit+εit（15）

其中，NIM表示存貸利差，INTERDEP表示負債結構。為進一步檢驗法定數字貨幣的監(jiān)管作用對銀行流動性創(chuàng)造水平（LQ）與風險承擔（RWA）之間關系的影響，本文在原模型的基礎上，引入法定數字貨幣監(jiān)管強度（JG）及其與銀行流動性創(chuàng)造的交互項，以檢驗是否存在調節(jié)效應：

本文引入金融基礎設施水平（DG）及其與銀行流動性創(chuàng)造的交互項，用以檢驗法定數字貨幣作為金融基礎設施建設是否對銀行流動性創(chuàng)造水平（LQ）與風險承擔（RWA）之間的關系存在調節(jié)效應：

四、實證結果與分析

（一）基準回歸分析

表3分別列示了基準回歸結果以及存貸利差和負債結構的中介作用結果。考慮到模型可能存在的內生性和異方差問題，參照已有文獻，本文最終選擇使用系統(tǒng)GMM作為主要回歸方法，并在此基礎上進行了序列相關性檢驗以及工具變量的過度識別約束檢驗。結果發(fā)現(xiàn)，AR（2）以及Hansen檢驗的p值均接受原假設。

表3列（1）為不考慮中介變量的基準模型回歸結果，結果顯示，LQ系數顯著為負，LQ2系數顯著為正，同時通過了LQ—RWA間的U-test檢驗，表明我國商業(yè)銀行的流動性創(chuàng)造與風險承擔之間呈現(xiàn)顯著的U型關系，因而假設1得到驗證。其中原因可能是：流動性創(chuàng)造水平過低，通常意味著銀行“惜貸”嚴重、資金空轉、資金效率低下，從而銀行負債端的成本無法通過流動性創(chuàng)造去彌補，長此以往將最終加大銀行風險水平；流動性創(chuàng)造過高，期限錯配就嚴重，銀行可用資金變少，擠兌等風險變大，面臨的同業(yè)拆借成本越高。這也意味著，銀行應根據自身資產負債狀況與風險管理能力等因素選擇最合適的流動性創(chuàng)造水平。列（2）為流動性創(chuàng)造與存貸利差關系的回歸結果，結果顯示，流動性創(chuàng)造與存貸利差之間呈現(xiàn)負相關。列（3）為存貸利差及其二次項與風險承擔之間的關系，結果顯示存貸利差與風險承擔之間呈現(xiàn)倒U型關系。列（4）為流動性創(chuàng)造與負債結構關系的回歸結果，結果顯示，流動性創(chuàng)造與負債結構之間呈現(xiàn)正相關關系。列（5）為負債結構及其二次項與風險承擔之間的關系，回歸結果顯示負債結構與風險承擔之間呈現(xiàn)U型關系。該結果表明，存貸利差和負債結構在流動性創(chuàng)造與風險承擔的關系中起著中介作用。假設2、3得到驗證。

（二）調節(jié)效應結果分析

表4為調節(jié)效應分析結果。列（2）顯示流動性創(chuàng)造（LQ）與金融監(jiān)管強度（JG）的交互項系數顯著為正，流動性創(chuàng)造的二次項（LQ2）與金融監(jiān)管強度（JG）的交互項系數顯著為負，說明法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具對LQ—RWA間U型關系發(fā)揮了顯著的調節(jié)作用，并且監(jiān)管進一步弱化了LQ—RWA間的非線性關系。其中的原因可能是，金融監(jiān)管要求提高會迫使銀行更注重優(yōu)化信貸結構，進而降低風險承擔。同理，LQ與DG的交互項系數顯著為正，LQ2與DG的交互項系數顯著為負，說明CBDC作為金融基礎設施工具對LQ—RWA間U型關系也發(fā)揮了較好的調節(jié)作用，假設4、5得到證實。其中的原因可能是：基礎設施基于新技術產生的溢出效應提高了銀行風險管理能力［27］。

（三）CBDC作為金融監(jiān)管工具與金融基礎設施工具對LQ—RWA調節(jié)效應的對比

由表4列（2）、（3）的分析結果可知，盡管法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具和作為金融基礎設施工具對LQ—RWA間U型關系均有負向調節(jié)作用，但二者的強度存在顯著差別。流動性創(chuàng)造（LQ）與金融監(jiān)管強度（JG）的交互項系數大于流動性創(chuàng)造（LQ）與金融基礎設施水平（DG）的交互項系數，流動性創(chuàng)造的二次項（LQ2）與金融監(jiān)管強度（JG）的交互項系數小于流動性創(chuàng)造的二次項（LQ2）與金融基礎設施水平（DG）的交互項系數，初步可以判斷在其他條件相同時，法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具對流動性創(chuàng)造與風險承擔關系的調節(jié)作用更顯著。

為進一步考察法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具和金融基礎設施工具對LQ—RWA間U型關系的調節(jié)強弱，本文參考了Haans［28］的方法通過對拐點的計算從曲線的形態(tài)和拐點兩個角度對作為金融監(jiān)管工具和作為金融基礎設施工具的調節(jié)效應進行比較。計算結果顯示①，隨著金融監(jiān)管和金融基礎設施建設的加強，流動性創(chuàng)造和風險承擔的U型關系將被弱化。法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具時的調節(jié)效應要強于其作為金融基礎設施工具時的效應。

五、穩(wěn)健性檢驗和拓展分析

（一）內生性檢驗

本文使用面板工具變量法對內生性問題進行了處理。在回歸模型中，我們根據廉永輝等［29］的方法，使用了當年其他銀行流動性創(chuàng)造水平均值（MLQ），以及滯后期銀行流動性創(chuàng)造水平（L.LQ）作為工具變量。結果顯示，在緩解潛在的內生性后結論依然成立②。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為增強解釋變量的穩(wěn)健性，本文參照蔣海等［11］選擇存貸比倒數替代流動性創(chuàng)造水平（LQ）進行穩(wěn)健性檢驗。考慮到銀行微觀層面的數據可能會存在極值問題，因而對銀行流動性創(chuàng)造指標以及銀行微觀層面的控制變量進行5%縮尾處理并進行穩(wěn)健性檢驗。為控制經濟不確定性這一宏觀因素對流動性創(chuàng)造和商業(yè)銀行風險承擔的影響，本文將經濟政策不確定性指數作為宏觀控制變量進行了穩(wěn)健性檢驗。本文發(fā)現(xiàn)一系列穩(wěn)健性檢驗所得結論與基準回歸結果基本保持一致③。

（三）異質性分析

考慮到法定數字貨幣效果的實現(xiàn)最終需要通過銀行的數字化硬件設施、銀行智能生態(tài)、全場景研發(fā)推廣的實現(xiàn)和普及，本文認為法定數字貨幣所產生的效果在不同數字化水平的銀行中可能存在差異，為此本文根據謝絢麗和王詩卉［30］提出的商業(yè)銀行數字化水平中位數將銀行分組，分為高數字化銀行和低數字化銀行。估計結果如表5（下頁）所示。

結果顯示：數字化水平較高和較低的銀行，流動性創(chuàng)造水平的一次項（LQ）均顯著為負，二次項（LQ2）均顯著為正，說明流動性創(chuàng)造與風險承擔的U型關系在數字化水平不同的銀行中依然成立。無論是數字化水平較高的銀行還是數字化水平較低的銀行，一次項交互項LQ×JG和LQ×DG、二次項交互項LQ2×JG和LQ2×DG的系數均顯著，且從交互項系數來看，法定數字貨幣作為金融監(jiān)管的調節(jié)作用要強于作為金融基礎設施的調節(jié)作用。數字化水平較高的銀行的交互項系數絕對值更大，說明法定數字貨幣對數字化水平更高的銀行調節(jié)效應更顯著。這是因為數字化建設程度高的銀行往往具有更完善的體系、監(jiān)管措施和渠道，因而對于央行的反映更為靈敏。

六、結論與政策建議

作為一種兼具金融監(jiān)管和金融基礎設施功能的新型工具，法定數字貨幣會對商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造、風險承擔及其相互關系產生影響。通過在DLM模型中引入法定數字貨幣，本文刻畫了法定數字貨幣作為金融監(jiān)管工具和金融基礎設施工具對銀行流動性創(chuàng)造和風險承擔的影響機理，并基于2009—2022年171家商業(yè)銀行的非平衡面板數據，運用系統(tǒng)GMM模型進行了實證分析，結果發(fā)現(xiàn)：第一，流動性創(chuàng)造與商業(yè)銀行風險承擔呈現(xiàn)U型非線性特征；第二，法定數字貨幣總體上降低了銀行風險承擔水平，在商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造與風險承擔之間的關系中主要發(fā)揮調節(jié)作用，且作為金融監(jiān)管工具時的調節(jié)效應強于作為金融基礎設施工具時的效應；第三，在數字化水平越高的銀行中，法定數字貨幣發(fā)揮的調節(jié)效應越顯著。

基于上述結論，提出如下建議：首先，盡快完善與法定數字貨幣相關的技術標準與法律法規(guī)。既要確保法定數字貨幣的正常流通和便捷使用，又要對其中的數據管理進行科學授權、合理分工、明晰責任，平衡好數據共享與隱私保護之間的關系，為最大限度發(fā)揮數據賦能作用提供法律保障。其次，加快以法定數字貨幣為核心的金融基礎設施建設，不斷擴大法定數字貨幣的影響力。將法定數字貨幣的海量交易大數據、人工智能、條件觸發(fā)等金融科技與現(xiàn)有的金融基礎設施建設相結合，通過技術溢出、數據共享等渠道，提高現(xiàn)有基礎設施運營效能，降低銀行風險承擔水平。充分利用法定數字貨幣的大數據系統(tǒng)優(yōu)勢，不斷提升數字監(jiān)管的時效性、精確性。比如，通過流動性創(chuàng)造累計規(guī)模或比例進行實時統(tǒng)計與跟蹤，一旦觸發(fā)數據預警或超過風險閾值，貨幣當局可督促風險銀行提高內部監(jiān)管強度來降低風險。也可利用法定數字貨幣“數據智能”特征，對商業(yè)銀行實施差異化金融監(jiān)管。具體而言，可對數字化建設水平較低的商業(yè)銀行進行實時數據預警管理；對數字化建設水平較高的商業(yè)銀行鼓勵其在流動性監(jiān)管閾值內增加流動性創(chuàng)造。特別是在經濟頻繁波動時期，央行應加大法定數字貨幣運行數據的深度挖掘，及時了解并提醒商業(yè)銀行的風險承擔變化情況。再次，穩(wěn)步推進商業(yè)銀行的數字化轉型。由于數字化水平越高的銀行受法定數字貨幣調節(jié)效應的影響越明顯，因而政府應鼓勵商業(yè)銀行加大數字金融研發(fā)投入，激勵銀行面向重點行業(yè)著力打造法定數字貨幣生態(tài)體系，通過產業(yè)集群或產業(yè)園區(qū)打造智能生態(tài)圈，不斷豐富和完善法定數字貨幣的應用場景，提高商業(yè)銀行數字化水平，充分發(fā)揮法定數字貨幣作為新型金融監(jiān)管工具的作用。最后，商業(yè)銀行應充分利用法定數字貨幣的數據要素和科技要素功能，不斷提高自身數據治理能力，并以此促進風險管理水平的不斷提升。

參考文獻

［1］張勇，阮培恒，梁燚焱，等．宏觀經濟不確定性與銀行流動性創(chuàng)造分化［J］．數量經濟技術經濟研究，2022（12）：132-152．

［2］潘彬，王去非，易振華．同業(yè)業(yè)務、流動性波動與中央銀行流動性管理［J］．經濟研究，2018（6）：21-35．

［3］謝星，張勇，封思賢．法定數字貨幣的宏觀經濟效應研究［J］．財貿經濟，2020（10）：147-161．

［4］姚前．法定數字貨幣的經濟效應分析：理論與實證［J］．國際金融研究，2019（1）：16-27．

［5］黃志剛，李永建，林朝穎．央行數字貨幣的負利率工具及其宏觀調控效應研究［J］．中國管理科學，2023（12）：1-12．

［6］DIAMOND D W， DYBVIG P H. Bank runs， deposit insurance， and liquidity［J］. Journal of Political Economy， 1983， 91（3）： 401-419.

［7］TRAN V T， LIN C T， NGUYEN H. Liquidity creation， regulatory capital， and bank profitability［J］. International Review of Financial Analysis， 2016， 48（12）： 98-109.

［8］ALLEN F， GALE D. Financial intermediaries and markets［J］. Econometrica， 2004， 72（4）：1023-1061.

［9］方意，劉江龍．銀行關聯(lián)性與系統(tǒng)性金融風險：傳染還是分擔？［J］．金融研究，2023（6）：57-74．

［10］ DUAN Y， NIU J. Liquidity creation and bank profitability［J］. The North American Journal of Economics and Finance， 2020， 54： 101250.

［11］ 蔣海，張小林，唐紳峰，等．貨幣政策、流動性與銀行風險承擔［J］．經濟研究，2021（8）：56-73.

［12］ 王輝，朱家雲．金融監(jiān)管視角下銀行穩(wěn)健性與流動性資產配置［J］．經濟研究，2022（12）：104-123．

［13］ VAZQUEZ F， FEDERICO P. Bank funding structures and risk： Evidence from the global financial crisis［J］. Journal of Banking amp; Finance， 2015， 61： 1-14.

［14］ 宋科，李振，楊家文．金融科技與銀行行為——基于流動性創(chuàng)造視角［J］．金融研究，2023（2）：60-77．

［15］ CROUX C， JAGTIANI J， KORIVI T， et al. Important factors determining Fintech loan default： Evidence from a lendingclub consumer platform［J］. Journal of Economic Behavior amp; Organization， 2020， 173： 270-296.

［16］ 鄧向榮，張嘉明．貨幣政策、銀行風險承擔與銀行流動性創(chuàng)造［J］．世界經濟，2018（4）：28-52．

［17］ LUC L， ROSS L. Bank governance， regulation and risk taking［J］. Journal of Financial Economics， 2009， 93（2）： 259-275.

［18］ 王鵬，邊文龍，紀洋．中國央行數字貨幣的微觀需求與“金融脫媒”風險［J］．經濟學（季刊），2022（6）：1847-1868．

［19］ 梁方，趙璞，黃卓．金融科技、宏觀經濟不確定性與商業(yè)銀行主動風險承擔［J］．經濟學（季刊），2022（6）：1869-1890．

［20］ 盛天翔，邰小芳，周耿，等.金融科技與商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造：抑制還是促進［J］．國際金融研究，2022（2）：65-74.

［21］ BERGER A N， BOUWMAN C H S. How does capital affect bank performance during financial crisis？ ［J］. Journal of Financial Economics， 2013， 109（1）： 146-176.

［22］ 顧海峰，劉夢瑤，孫文萱．跨境資本流動、存貸利差與銀行流動性創(chuàng)造［J］．財經科學， 2023（8）：17-32．

［23］ 蔣海，黃敏．負債結構對銀行風險承擔的影響——基于中國上市銀行的實證研究［J］．國際金融研究，2017（7）：54-65．

［24］ 張曉燕，郭瑩，武競偉．金融監(jiān)管背景下中國金融效率及優(yōu)化［J］．數量經濟技術經濟研究，2022（4）：147-167．

［25］ BAKER S R， BLOOM N， DAVIS S J. Measuring economic policy uncertainty［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2016， 131（4）： 1593-1636．

［26］ 祝樹金，申志軒，文茜，等．經濟政策不確定性與企業(yè)數字化戰(zhàn)略：效應與機制［J］．數量經濟技術經濟研究，2023（5）：24-45．

［27］ 楊望，徐慧琳，譚小芬，等．金融科技與商業(yè)銀行效率——基于DEA-Malmquist模型的實證研究［J］．國際金融研究，2020（7）：56-65．

［28］ HAANS R F J， PIETERS C， HE Z L.Thinking about U： theorizing and testing U- and inverted U-shaped relationships in strategy research［J］. Strategic Management Journal， 2016， 37（7）： 1177-1195．

［29］ 廉永輝，黃嬌，高杰英．經濟政策不確定性與銀行羊群效應——基于貸款行業(yè)結構相似性視角［J］．中央財經大學學報，2023（5）：35-49．

［30］ 謝絢麗，王詩卉．中國商業(yè)銀行數字化轉型：測度、進程及影響［J］．經濟學（季刊），2022（6）：1937-1956．

Liquidity Creation， Central Bank Digital Currency and Bank Risk-taking

XIE Xing" "LI Ying" "FENG Si-xian

Abstract： This paper introduces CBDC into the DLM model， providing insights into the mechanisms by which CBDC influences banks' risk-taking and liquidity creation， and then conducts an econometric analysis based on the unbalanced panel data of 171 commercial banks in China. The results reveal that： liquidity creation and bank risk-taking exhibit a U-shaped nonlinear relationship; CBDC reduces bank risk-taking in general and moderates this U-shaped relationship， with a stronger impact when used as a financial regulatory tool than as a financial infrastructure tool; and the more uncertain the economic policy， the stronger the bank liquidity creation ability， and the higher the level of bank digitization， the more pronounced is the moderation effect of CBDC. These findings will provide an important reference for China's central bank in the future regarding how to further optimize the design and operation of CBDC， regulate and control bank liquidity creation， and reduce bank risk-taking.

Key words： central bank digital currency（CBDC）; liquidity creation; bank risk-taking; DLM model