數字金融對商業銀行信用風險的影響

各地政府以及金融機構要抓住數字金融的發展機遇，出臺相應的政策，促進金融科技產業進步，為金融行業的發展注人更多的活力。

1.數字金融相關政策例如，某市將“大力發展數字金融，建設金融科技中心”納入“十四五”金融業發展規劃，同時出臺了《關于促進金融科技發展的指導意見》等文件，明確了推進創新試點、集聚產業、筑牢發展基礎、提升服務經濟社會能力、增強風險防控能力、優化發展生態、強化審慎管理七項任務，推動了數字金融的發展。2024年以來，各地的數

一、數字金融發展現狀

在數字化經濟的浪潮中，各省市的金融行業都在以最快的速度推動數字化轉型，金融科技已經成為推動行業高質量發展的核心手段。

字金融都在高速發展狀態，緩解了金融、企業信息不對稱的問題，提高了金融服務的針對性和有效性。

2.提高服務水平某市隨著各大金融機構的數字化轉型，通過全面創新數字化金融業務模式和渠道，提高了小微服務質量，解決了融資困難的問題，服務實體經濟得到高質量發展。同時，針對小微企業融資困難的問題，采用大數據技術、互聯網技術構建與銀行傳統業務不同的普惠金融“五化三一”線上融資服務模式，如該市的建行就利用這一模式，在金融科技的支持下實現了普惠金融精準滴灌和穿透落地，引導資金流向社會需要的地方。

3.做好風險防控對于科技創新來說，最大的問題就是面對創新帶來的一系列風險，對銀行而言最關鍵的就是做好風險識別和管理。比如，郵儲銀行就在數據的基礎上構建了智能風控應用體系，從機構、產品、人員等多個維度進行分析，同時分析準入定價、催收、清收等環節的形成原因，找到管理薄弱的環節。創新研發信息智能檢測系統，能夠對客戶信息、交易信息、異常信息進行自動篩查并給出分析報告，單筆可疑交易處理時間得到了有效降低。

4.數字金融發展存在的問題第一，金融產品脫實向虛導致風險較為隱匿。數字技術與金融產品的融合構建了數字金融，要充分考慮數字技術應用的安全性與合理性，同時因為互聯網的虛擬性造成風險問題較為隱匿。數字金融的應用還處于探索過程中，很多不法分子會鉆空子，利用低成本、高收益的金融產品吸引消費者，但最終無法兌現承諾。同時，數字金融突破了空間限制，吸引了不同風險偏好的消費者，但是一旦銀行的資金脫節必然會對整個金融市場帶來影響，風險問題無法避免。

第二，市場信用體系不完善。目前，我國信用體系的核心為央行的征信中心，區域公共系統和外部非銀金融機構作為輔助機構。但是由于各地信息無法實現互聯互通、數據收集范圍不足，最終導致信息判斷失誤而增加了風險，阻礙了數字金融的發展。

二、商業銀行信用風險的現狀

1.監管環境2023年，我國的商業銀行監管政策出臺頻率較高，除了從行為上給予商業銀行業務上的指導、充分發揮金融機構服務實體經濟作用的同時，也從商業銀行質量和資本充足率等監管工具人手，加強了商業銀行的深度監管，這表示我國對商業銀行提出的持續穩定經營的要求也進人了全新階段。同時，2023年中共中央、國務院印發了《黨和國家機構改革方案》，構建了國家金融監督管理總局，引導金融監管向功能監管和行為監管過渡，實現了商業銀行日常經營管理中非現場監管職能與行為和功能監管的分離，不僅提高了商業銀行監管的專業性，也提高了商業銀行的整體運營能力。

2.商業銀行資產質量第一，資產結構。2023年，商業銀行資產規模持續增長、資產結構得到持續優化，但是商業銀行資產配置呈現分化狀態。截至2023年末，商業銀行資產總額為347.85萬億元，同比2022年增長 11.1% 。根據各類型商業銀行的資產占比分析，大型商業銀行資產規模占商業銀行資產總額的比重明顯提高，股份制商業銀行的占比有所下降，城鄉商業銀行所占比重相對穩定。其中，大型商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行以及農村商業銀行的總資產占比分別為 41.65% 、 17% 、 13.47% 、 13.33% ；2023年不同類型商業銀行的資產增速率為 13.5% ， 6.65% 、 10.66% . 9.2% 0

第二，信貸資產質量。2023年，我國商業銀行的信貸總量將繼續增加，并且增加了對制造業、民營企業、普惠小微企業、鄉村振興、科技創新等方面的新增信貸投放。截至2023年9月，金融機構涉農貸款余額為55.8萬億元，同比2022年增長 15.1% ；投向制造業的中長期貸款余額為12.1萬億元，同比2022年增長 38.2% ；高新技術制造業中長期貸款余額為2.6萬億元，同比2022年增長 38.2% ；科技型小企業貸款余額為2.4萬億元，同比2022年增長22.6% 。我國商業銀行不良貸款新增控制較為合理，2023年商業銀行不良貸款和關注類貸款相比2022年末分別增長了 8.14% 和 8.64% ；由于不良資產的核銷和貸款規模迅速增加，我國商業銀行的不良貸款比率顯著降低，信貸資產質量基本穩定。

三、研究數字化金融對商業銀行帶來的影響

筆者分析了35家商業銀行在2015—2023年的樣本數據，在此基礎上，采用一個固定效應模型來研究數字金融對商業銀行信貸風險的影響，并通過中介效應模型評估影響機制。

1.選擇變量第一，被解釋變量。商業銀行的信貸風險是金融機構不愿意或不能按期償還債務的現象。以貸款撥備覆蓋率為衡量風險的標準，當銀行計提的貸款損失準備金越多，則表明其對風險的承受能力越強，可以用來評價貸款的風險承受能力，即較高的貸款撥備率和較高的信貸風險。第二，解釋變量。

在此基礎上，借鑒北京大學數字金融指數，選取各省的覆蓋范圍作為衡量區域數字金融發展程度的指標。第三，控制變量。

比如資產的平均收益率、資本充足率、流動性比率、非利息收人所占比重等。第四，中介變量。由于數字化金融對商業銀行信貸風險的產生，其凈利差是一個重要因素，因此將凈利差作為一個調節變量，用利息凈收益／生息資產的平均數來衡量。

2.選擇樣本數據考慮到數據采集方便性和數據可靠性，本研究選取WIND及上市銀行年報為研究對象，同時選取北京大學數位財務中心之財務指標作為研究對象。

3.構建模型第一，基準模型。采用面板模型研究，進行Hausman檢驗，明確固定效應模型比較適合本次研究。模型為：

uit為隨機誤差， ∝0 為截距項。

第二，中介效應模型。通過該模型可以分析凈息差是否在數字金融對商業銀行信用風險中承擔了中介效果：

在上述公式中，NIM作為中介變量凈息差，分析2015—2023年各商業銀行利息凈收人/生息資產平均余額。β1表示數字金融對銀行信用風險產生的效應。01表示數字金融對商業銀行的信用風險產生的直接效應；81表示分析數字金融對凈息差的影響。若02明顯，則表示存在中介效應。

4.研究結果第一，研究顯示，貸款撥備率較高與較低指標的差異較大，因此存在異質性問題。

將商業銀行細化為國有商業銀行、股份制商業銀行和區域商業銀行。國有商業銀行的金融發展系數未通過顯著性檢驗；區域商業銀行中，數字金融的影響系數為正數，從而對區域商業銀行的信用風險產生正向影響。銀行具有較強的抵御風險的能力，服務于信用度較高的客戶，商業銀行依賴存貸業務來獲取利益，因為存貸業務受到數字金融的影響，信用風險隨之增加。

第二，影響機制分析。在模型 ② 中，數字金融發展系數在 1% 的條件下顯著性檢驗為正；在模型 ③ 中，數字金融發展系數為負，會造成凈息差的降低；在模型 ④ 中，凈息差在回歸系數 1% 條件下為正，但數據低于模型 ① ，表示銀行凈息差下降會造成信用風險增加。

i表示具體的銀行，t表示時間；以RISK作為被解釋變量，用來表征商業銀行的信貸風險。DF用來解釋變量數字金融的發展程度，X是一個控制變量，Vi表示個體固定效應，

因此，商業銀行必須充分把握數字金融所帶來的發展機遇，將其與信貸風險進行有效整合，建立信貸風險辨識體系。同時，商業銀行要不斷地創新產品與服務，將數字技術用于信用風險評估中，促進信用風險管理的完善與改革。

（作者單位：大連銀行股份有限公司）