一、緒論（一）研究背景數(shù)字金融作為金融與科技深度融合的產(chǎn)物，以其高效、便捷、普惠的特性，對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的經(jīng)營模式和服務(wù)方式帶來了前所未有的沖擊。在我國，數(shù)字金融的發(fā)展尤為迅猛，從移動支付到網(wǎng)絡(luò)借貸，再到智能投顧，數(shù)字金融產(chǎn)品與服務(wù)不斷創(chuàng)新，為廣大用戶提供了更加多樣化的金融選擇。與此同時(shí)，我國商業(yè)銀行作為金融體系的重要組成部分，在支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、維護(hù)金融穩(wěn)定等方面發(fā)揮著舉足輕重的作用。根據(jù)艾瑞咨詢報(bào)告，2022年我國第三方支付的交易總規(guī)模達(dá)到300萬億元。支付寶、微信等平臺憑借著轉(zhuǎn)賬、支付、紅包等功能深受年輕消費(fèi)者喜愛，年輕消費(fèi)者群體的流失對銀行信用卡業(yè)務(wù)造成了巨大沖擊。此外，銀行提供的代銷產(chǎn)品和服務(wù)相比于互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)和互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)而言，也面臨著不足，比如商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品的門檻較高，起點(diǎn)一般為1萬元，然而互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)拈T檻一般為10元，可以更好地解決“碎片化”理財(cái)問題，客戶也更加傾向于互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)。然而，在數(shù)字金融快速發(fā)展的背景下，商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)模式和盈利空間受到了擠壓，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也面臨著新的挑戰(zhàn)。以五大行為例進(jìn)行研究，不僅因?yàn)檫@些銀行在我國金融體系中具有舉足輕重的地位，而且它們的風(fēng)險(xiǎn)管理水平和業(yè)務(wù)模式也具有一定的代表性。通過對這些銀行的研究，可以更加深入地了解數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的具體影響，為整個銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理提供有益的借鑒和參考。（二）研究目的及意義研究數(shù)字金融發(fā)展對我國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，主要目的是揭示數(shù)字金融與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的內(nèi)在聯(lián)系，探討數(shù)字金融發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制，以及這種影響在不同類型、不同規(guī)模的商業(yè)銀行中的差異。通過深入研究，可以為商業(yè)銀行在數(shù)字金融時(shí)代如何有效管理風(fēng)險(xiǎn)、優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、提升競爭力提供理論支持和政策建議。從理論意義上看，該研究有助于豐富和完善金融風(fēng)險(xiǎn)管理理論，推動金融學(xué)科與信息技術(shù)學(xué)科的交叉融合，為構(gòu)建適應(yīng)數(shù)字金融發(fā)展新形勢的金融風(fēng)險(xiǎn)管理框架提供理論支撐。從實(shí)踐意義上看，該研究有助于商業(yè)銀行更好地理解和應(yīng)對數(shù)字金融帶來的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)，制定合理的風(fēng)險(xiǎn)管理策略，提升風(fēng)險(xiǎn)管理水平。同時(shí)，也有助于監(jiān)管部門更加全面地評估數(shù)字金融對金融體系穩(wěn)定性的影響，制定更加科學(xué)有效的監(jiān)管政策，維護(hù)金融市場的健康發(fā)展。（三）國內(nèi)外研究現(xiàn)狀1.國外研究現(xiàn)狀國外學(xué)者在探討數(shù)字金融的界限時(shí)，往往從學(xué)術(shù)研究與實(shí)踐應(yīng)用的交叉領(lǐng)域出發(fā)。眾多文獻(xiàn)深入研究了傳統(tǒng)金融與科學(xué)技術(shù)的融合與交互機(jī)制。例如，Schueffel（2016）認(rèn)為金融科技是一種新興業(yè)態(tài)，它運(yùn)用科技手段推動金融活動的創(chuàng)新與發(fā)展REF_Ref16263\w\h[1]。Srivastava（2014）則關(guān)注電子渠道在金融服務(wù)中的應(yīng)用，通過電子金融服務(wù)和電子方法，優(yōu)化融資條件并有效管理相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)。隨著研究的深入，學(xué)者們開始從業(yè)務(wù)范圍的廣度和深度來區(qū)分“電子金融”、“金融科技”和“數(shù)字金融”。其中，“電子金融”主要反映了金融業(yè)在初步引入通訊技術(shù)時(shí)的特性；“金融科技”則聚焦于“科技”二字，強(qiáng)調(diào)傳統(tǒng)金融業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)（如云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等）進(jìn)行模式、業(yè)務(wù)、流程、產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，突顯了互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融業(yè)既有業(yè)務(wù)的緊密聯(lián)系REF_Ref16746\w\h[2]；而Gomber等人（2017）則認(rèn)為“數(shù)字金融”更多地體現(xiàn)了數(shù)字化趨勢在金融領(lǐng)域的廣泛蔓延與深入滲透，包括新型金融產(chǎn)品和業(yè)務(wù)、金融相關(guān)軟件以及互聯(lián)網(wǎng)公司和金融服務(wù)提供商提供的新型客戶溝通和互動模式REF_Ref17047\w\h[3]。Ozili&PetersonK（2018）從金融服務(wù)的普惠性角度定義了數(shù)字金融，他們認(rèn)為數(shù)字金融涵蓋了各種產(chǎn)品、服務(wù)、技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施，使得個人和公司能夠便捷地通過互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行支付、儲蓄和信貸等金融活動，無需親自前往銀行分行或直接與金融服務(wù)提供商交易REF_Ref17132\w\h[4]。這種新型的金融服務(wù)模式有效緩解了流動性約束和融資約束，推動了金融體系的改革與發(fā)展。2.國內(nèi)研究現(xiàn)狀國內(nèi)學(xué)者對數(shù)字金融的研究多從金融模式的視角出發(fā)。傳統(tǒng)金融業(yè)主要形成了間接融資和直接融資兩種模式，盡管它們對資源配置和經(jīng)濟(jì)增長起到重要作用，但交易成本較高。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的崛起，謝平和鄒傳偉(2012)等學(xué)者提出了“互聯(lián)網(wǎng)金融模式”這一新型融資模式，該模式運(yùn)用移動支付、社交網(wǎng)絡(luò)、搜索引擎和云計(jì)算等技術(shù)工具，為金融市場帶來了創(chuàng)新REF_Ref17324\w\h[5]。黃益平和黃卓(2018)等學(xué)者進(jìn)一步指出，隨著金融數(shù)字化進(jìn)程的加深，數(shù)字金融已經(jīng)成為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司利用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)融資、支付、投資等新型金融業(yè)務(wù)模式的總稱REF_Ref17399\w\h[6]。王定祥和胡小英(2023)認(rèn)為數(shù)字金融的本質(zhì)仍是金融，其內(nèi)在動力在于提升金融功能，而外在條件則是數(shù)字技術(shù)的進(jìn)步REF_Ref17471\w\h[7]。相比之下，胡濱和程雪軍(2020)則強(qiáng)調(diào)了金融科技的技術(shù)特性，認(rèn)為數(shù)字金融是金融科技深化應(yīng)用的結(jié)果REF_Ref17537\w\h[8]。馬德功和滕磊(2020)等學(xué)者指出，數(shù)字金融通過實(shí)現(xiàn)數(shù)字技術(shù)在金融活動中的應(yīng)用與開發(fā)，創(chuàng)新了金融服務(wù)供給方式，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的包容性增長，其核心價(jià)值在于普惠效應(yīng)。然而，數(shù)字金融的發(fā)展也對傳統(tǒng)銀行業(yè)帶來了一定的沖擊REF_Ref17605\w\h[9]。郭品和沈悅(2019)認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展加劇了銀行業(yè)競爭，可能導(dǎo)致盲目信貸擴(kuò)張的風(fēng)險(xiǎn)行為REF_Ref17677\w\h[10]。王升等(2021)則進(jìn)一步指出，數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響呈現(xiàn)出“倒U型”曲線關(guān)系，即隨著數(shù)字金融的初期發(fā)展，市場競爭加劇和利潤壓縮可能增加銀行風(fēng)險(xiǎn)，但隨著數(shù)字金融的成熟和與商業(yè)銀行的融合，最終有助于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)REF_Ref17762\w\h[11]。劉孟飛和蔣維(2021)又認(rèn)為隨著數(shù)字金融發(fā)展成熟以及與商業(yè)銀行的進(jìn)一步融合，后期反而有利于提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，降低管理成本，增強(qiáng)商業(yè)銀行風(fēng)控能力，最終使得商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)水平下降REF_Ref17834\w\h[12]。劉忠璐(2016)等學(xué)者從成本角度分析了數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，認(rèn)為初期數(shù)字系統(tǒng)建設(shè)的高成本可能增加銀行風(fēng)險(xiǎn)，并誘發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的開發(fā)行為REF_Ref17938\w\h[13]。劉孟飛和王琦(2022)則通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)金融通過技術(shù)和信息優(yōu)勢對銀行盈利產(chǎn)生了負(fù)面影響，進(jìn)一步影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)REF_Ref17987\w\h[14]。顧海峰和高水文(2022)則強(qiáng)調(diào)了“數(shù)字金融-收入結(jié)構(gòu)-銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”的傳導(dǎo)渠道的有效性REF_Ref18043\w\h[15]。此外，王馨(2015)等學(xué)者還指出，數(shù)字金融在擴(kuò)大金融服務(wù)范圍的同時(shí)，也加劇了市場競爭，降低了貸款門檻，這可能導(dǎo)致向抗風(fēng)險(xiǎn)能力較弱的中小微企業(yè)發(fā)放貸款，進(jìn)而增加商業(yè)銀行的潛在風(fēng)險(xiǎn)REF_Ref18111\w\h[16]。綜上所述，學(xué)術(shù)界關(guān)于數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)影響的相關(guān)研究尚處于量的累積階段，多數(shù)研究駐足理論探討層面而缺乏實(shí)際驗(yàn)證，且沒有達(dá)成一致的結(jié)論。因此，本文著重研究數(shù)字金融對國有五大行風(fēng)險(xiǎn)承受能力的影響，包括資本充足、流動性管理等方面，然后提出相關(guān)應(yīng)對策略，以面對所帶來的挑戰(zhàn)。（四）研究內(nèi)容圍繞著數(shù)字金融發(fā)展對國有五大行的影響展開，本論文從以下五方面進(jìn)行研究：第一部，分緒論。主要內(nèi)容有：研究背景與意義、國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述、研究內(nèi)容和方法、本文的創(chuàng)新點(diǎn)與不足。第二部分，介紹本文研究內(nèi)容相關(guān)概念和理論基礎(chǔ)，重點(diǎn)介紹數(shù)字金融以及數(shù)字金融發(fā)展所帶來的影響。第三部分，闡述國有五大行的現(xiàn)狀。第四部分，數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)實(shí)證研究。通過搜集相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行構(gòu)建模型，分析數(shù)字金融對國有五大行的影響。第五部分，研究結(jié)論與對策建議。根據(jù)實(shí)驗(yàn)檢驗(yàn)結(jié)果，總結(jié)分析研究成果并對國有五大行未來所可能遇到的挑戰(zhàn)提出相應(yīng)的對策與建議。（五）研究方法本課題通過國有五大行來研究數(shù)字金融發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響進(jìn)行。第一，通過文獻(xiàn)研究法。對搜集到的數(shù)字金融發(fā)展和商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的論文、文獻(xiàn)和期刊等進(jìn)行閱讀整理分析，了解相關(guān)的背景資料，為接下來的研究打好理論基礎(chǔ)。第二，歸納總結(jié)法。在收集相關(guān)資料文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，對所研究的課題進(jìn)行針對性的總結(jié)。通過梳理、總結(jié)國內(nèi)外文獻(xiàn)，有助于更精準(zhǔn)的確定在研究中所選擇的研究方法、變量。第三，實(shí)證分析法。本課題運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)Stata，并通過確定變量構(gòu)建多元線性回歸模型進(jìn)行實(shí)證研究，分析其結(jié)果了解研究對象之間的關(guān)系。

二、相關(guān)概念及理論（一）數(shù)字金融概念數(shù)字金融是指在金融領(lǐng)域中運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)、人工智能等數(shù)字科技，所形成的一種新的產(chǎn)品、服務(wù)和形式。從移動支付、電子錢包到網(wǎng)上借貸、資產(chǎn)管理等多個領(lǐng)域，包括銀行、保險(xiǎn)等多個領(lǐng)域，也包括銀行、保險(xiǎn)公司等利用數(shù)字科技進(jìn)行業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型、產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域。另外，數(shù)字金融還包括對數(shù)字經(jīng)濟(jì)的支持和服務(wù)。數(shù)字金融深刻地沖擊著傳統(tǒng)的金融形態(tài)。它改變了傳統(tǒng)的金融服務(wù)方式與程序，使金融服務(wù)向智能化、個性化和精準(zhǔn)化方向發(fā)展。為了更好地滿足用戶的需要，數(shù)字化金融通過提供多元化的金融產(chǎn)品與服務(wù)，提高了金融服務(wù)的品質(zhì)與效率。與此同時(shí)，數(shù)字化金融還在加速金融業(yè)的競爭與創(chuàng)新，加速了金融業(yè)的轉(zhuǎn)型與升級。（二）商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是指商業(yè)銀行在業(yè)務(wù)經(jīng)營過程中為了追求利潤最大化的目標(biāo)所承擔(dān)的全部風(fēng)險(xiǎn)總和。這種風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與業(yè)務(wù)經(jīng)營密切相關(guān)，是商業(yè)銀行在取得盈利的同時(shí)必須面對的現(xiàn)實(shí)。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)不僅僅是靜態(tài)地反映當(dāng)前業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)狀況，更強(qiáng)調(diào)主動選擇的經(jīng)營方式所帶來的風(fēng)險(xiǎn)，因此是一種動態(tài)形式的風(fēng)險(xiǎn)選擇。商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的具體內(nèi)容涵蓋了多種風(fēng)險(xiǎn)類型、風(fēng)險(xiǎn)程度和風(fēng)險(xiǎn)敞口，以及風(fēng)險(xiǎn)的分布和期限結(jié)構(gòu)。在這個過程中，商業(yè)銀行會根據(jù)自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好確定風(fēng)險(xiǎn)行為結(jié)果，這既包括主動性的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，也包括被動性的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。主動性風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是銀行的決策者已經(jīng)預(yù)先了解具體的風(fēng)險(xiǎn)，但是為達(dá)到某項(xiàng)目標(biāo)而主動承擔(dān)相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)。被動性風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)則可能源于外部環(huán)境或政策的影響，使得銀行在經(jīng)營過程中不得不承擔(dān)某些風(fēng)險(xiǎn)。（三）數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制分析數(shù)字金融在我國快速發(fā)展，在推動銀行轉(zhuǎn)型的同時(shí)，對銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也產(chǎn)生了深刻的影響，本文從兩方面分析數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。一是擠出效應(yīng)，比如支付寶推出的“余額寶”“花唄”“轉(zhuǎn)賬”服務(wù)在一定程度上擠占了商業(yè)銀行部分負(fù)債、資產(chǎn)、中間業(yè)務(wù)，加速金融脫媒，收窄銀行盈利空間，銀行為了提高盈利而忍受更高的風(fēng)險(xiǎn)，增加了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。二是技術(shù)溢出效應(yīng)，不斷成熟的數(shù)字技術(shù)優(yōu)化了銀行的服務(wù)和產(chǎn)品，銀行借助于數(shù)字金融提高了風(fēng)控能力和經(jīng)營效率，從而降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。（1）數(shù)字金融對商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的擠出效應(yīng)數(shù)字金融將業(yè)務(wù)滲透到了銀行的各個領(lǐng)域，搶占了商業(yè)銀行部分“存貸匯”業(yè)務(wù)，加速金融脫媒，銀行不得不選擇高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目以維持經(jīng)營，最終銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平上升。在負(fù)債業(yè)務(wù)方面，商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)受到數(shù)字金融的沖擊最為顯著。數(shù)字金融對商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)的“擠出效應(yīng)”通過抬高銀行資金成本以及惡化銀行負(fù)債結(jié)構(gòu)從而增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，我國央行于2015年宣布取消對存款利率上限的設(shè)置，然而在現(xiàn)實(shí)中，由于窗口指導(dǎo)、MPA利率定價(jià)考核指標(biāo)等諸多因素，我國存款利率并沒有真正實(shí)現(xiàn)市場化，仍然處于被壓低的狀態(tài)。余額寶等理財(cái)產(chǎn)品憑借著高收益、便捷、每日到賬可見等優(yōu)勢吸引了大量資金，加劇金融脫媒。面對大量存款被余額寶等理財(cái)產(chǎn)品分流，銀行為了維持負(fù)債業(yè)務(wù)穩(wěn)定發(fā)展不得不提高存款利率來吸引存款，存款利率上升加大了銀行的資本成本，減少了存貸利差，對銀行的盈利水平產(chǎn)生巨大沖擊，銀行為了增加盈利而選擇高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目。金融科技公司所分流的絕大部分資金將會以委托理財(cái)、銀行間市場利率、協(xié)議存款等諸多方式重新流入銀行，但其價(jià)格更為高昂，因此銀行獲得低廉，期限長的資金變得困難，更加依賴銀行間等批發(fā)性資金。相比于付息成本低、客戶存款比率高的銀行，依賴于期限較短的批發(fā)性資金且付息成本較高的銀行擁有更大的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在資產(chǎn)業(yè)務(wù)方面，隨著數(shù)字金融的發(fā)展，借貸方式層出不窮，為融資者提供了新的融資途徑，削弱了銀行放貸的主動地位。相比于傳統(tǒng)商業(yè)銀行，網(wǎng)絡(luò)借貸憑借審批快、門檻低等優(yōu)勢吸引了大量的融資者，對銀行的貸款業(yè)務(wù)形成“擠出效應(yīng)”，尤其是零售業(yè)務(wù)。根據(jù)艾媒報(bào)告《2019年全球及中國P2P網(wǎng)貸行業(yè)研究及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警報(bào)告》顯示，2018年我國網(wǎng)貸成交額高達(dá)1789億美元，位居世界第一，遠(yuǎn)超英美。在中間業(yè)務(wù)方面，數(shù)字金融替代了銀行部分的現(xiàn)金業(yè)務(wù)和代理業(yè)務(wù)。第三方支付憑借高效、便捷的支付特點(diǎn)，成為了我國數(shù)字金融最為突出的業(yè)務(wù)，目前基金保險(xiǎn)公司紛紛與數(shù)字金融公司尋求合作，這對商業(yè)銀行代銷業(yè)務(wù)造成巨大沖擊。數(shù)字金融對銀行中間業(yè)務(wù)的擠出降低了銀行傭金和手續(xù)費(fèi)收入，銀行傾向于通過承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)以提高營業(yè)收入。（2）數(shù)字金融對商業(yè)銀行的技術(shù)溢出效應(yīng)“技術(shù)化”是數(shù)字金融最為顯著的特征之一，數(shù)字金融對商業(yè)銀行的“技術(shù)溢出效應(yīng)”主要體現(xiàn)在數(shù)字金融憑借先進(jìn)的技術(shù)手段提高銀行的經(jīng)營效率和風(fēng)控能力在經(jīng)營效率方面。借助于數(shù)字技術(shù)，商業(yè)銀行完成了線上渠道與線下渠道的相互融合，實(shí)現(xiàn)了“線上+線下”的營銷渠道模式。隨著數(shù)字金融進(jìn)一步發(fā)展，線上渠道的優(yōu)勢被進(jìn)一步放大，尤其是在新冠疫情期間，防疫要求使得線上服務(wù)的優(yōu)勢和意義更加凸顯。線下渠道通常會受到時(shí)間和空間的限制，線上渠道的發(fā)展打破了這種限制，提高了服務(wù)質(zhì)量和效率，比如中國工商銀行推出的“快貸”模式，客戶只需要通過官方的APP便可查詢和申請貸款，系統(tǒng)會自動根據(jù)客戶所提供的信息進(jìn)行審核放貸。數(shù)字技術(shù)也可為商業(yè)銀行優(yōu)化物理布局，減少運(yùn)營成本，比如銀行利用數(shù)字化技術(shù)檢測運(yùn)營點(diǎn)的業(yè)務(wù)流量，根據(jù)線上用戶的大體位置進(jìn)行增減物理網(wǎng)點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)物理網(wǎng)點(diǎn)布局優(yōu)化。此外銀行存在大量重復(fù)簡單的工作，比如前臺、客服等工作，這類工作正在逐步被人工智能所取代，降低了銀行的人力成本，同時(shí)提高了銀行的服務(wù)效率。數(shù)字金融的發(fā)展提高了銀行的經(jīng)營效率，激勵銀行進(jìn)行穩(wěn)健性經(jīng)營，從而降低了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在風(fēng)控能力方面。商業(yè)銀行金融活動的核心是通過經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)來獲取收益，風(fēng)險(xiǎn)管理是銀行穩(wěn)健發(fā)展的前提。數(shù)字金融作為新興的金融模式，風(fēng)控創(chuàng)新是其最為顯著的特征之一。數(shù)字金融的發(fā)展解決了小微企業(yè)風(fēng)控難的問題，使得金融更具普惠性。商業(yè)銀行借助于大數(shù)據(jù)技術(shù)可以有效擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)管理的數(shù)據(jù)源，比如利用客戶通過社交、購物、工作等活動留下的大量數(shù)據(jù)，可以分析顧客的職業(yè)、財(cái)務(wù)狀況、消費(fèi)習(xí)慣、社會地位等情況，這些數(shù)據(jù)可以優(yōu)化信貸流程。傳統(tǒng)的商業(yè)銀行傾向于通過抵押品進(jìn)行放貸，抵押品主要是以不動產(chǎn)為主，在金融加速器的作用下，當(dāng)經(jīng)濟(jì)遭受到負(fù)面的沖擊時(shí)，房價(jià)下跌導(dǎo)致信貸緊縮，信貸緊縮進(jìn)一步造成經(jīng)濟(jì)下滑，大數(shù)據(jù)風(fēng)控模型可以降低銀行對于抵押品依賴，減弱金融加速器機(jī)制。

三、國有五大行現(xiàn)狀（一）國有五大行概述國有五大行，即中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行和交通銀行，是中國金融業(yè)的重要組成部分，具有深遠(yuǎn)的發(fā)展歷史和廣泛的影響力。從發(fā)展歷史的角度來看，這些銀行都經(jīng)歷了從創(chuàng)建到發(fā)展壯大的過程。中國工商銀行成立于1984年1月1日，是中央管理的大型國有銀行。中國農(nóng)業(yè)銀行則成立于更早的1951年，也是中央管理的大型國有銀行。中國銀行作為國內(nèi)持續(xù)經(jīng)營超過百年的銀行，其機(jī)構(gòu)遍及中國內(nèi)地及51個國家和地區(qū)，充分體現(xiàn)了其悠久的歷史和廣泛的國際影響力。中國建設(shè)銀行和交通銀行也都在各自的領(lǐng)域內(nèi)有著悠久的發(fā)展歷史和良好的業(yè)績。隨著改革開放的深入，這五大銀行逐步實(shí)現(xiàn)了從專業(yè)銀行到綜合性大型商業(yè)銀行的轉(zhuǎn)變，業(yè)務(wù)涵蓋面廣泛且多元，代表著中國金融界最雄厚的資本和實(shí)力。它們積極參與國內(nèi)外金融市場，不僅推動了中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也為全球金融穩(wěn)定做出了貢獻(xiàn)。在發(fā)展過程中，這五大銀行始終堅(jiān)持創(chuàng)新，積極擁抱金融科技，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。它們通過引入先進(jìn)的信息技術(shù)，提升服務(wù)質(zhì)量，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，為客戶提供了更加便捷、高效的金融服務(wù)。（二）國有五大行的發(fā)展現(xiàn)狀1.資產(chǎn)規(guī)模與增長情況表3-1國有五大銀行近年來的資產(chǎn)規(guī)模及增長情況銀行名稱2022年資產(chǎn)總額（萬億元）2023年資產(chǎn)總額（萬億元）增長率中國工商銀行38.7441.236.4%中國農(nóng)業(yè)銀行30.2532.106.1%中國銀行25.4227.056.4%中國建設(shè)銀行29.6031.526.5%交通銀行10.5611.236.3%從表3-1中可以看出，從資產(chǎn)規(guī)模來看，國有五大銀行的資產(chǎn)總額均保持在較高水平。其中，中國工商銀行的資產(chǎn)規(guī)模最大，2023年達(dá)到了41.23萬億元，顯示出其在中國金融業(yè)中的領(lǐng)先地位。其次是中國農(nóng)業(yè)銀行和中國建設(shè)銀行，資產(chǎn)總額也均超過了30萬億元。中國銀行和交通銀行的資產(chǎn)規(guī)模雖然相對較小，但也都保持在10萬億元以上。這五大銀行龐大的資產(chǎn)規(guī)模，不僅反映了它們的強(qiáng)大實(shí)力，也體現(xiàn)了它們在國民經(jīng)濟(jì)中的重要地位。從增長率來看，國有五大銀行的資產(chǎn)規(guī)模均實(shí)現(xiàn)了穩(wěn)定增長。雖然增長率略有差異，但均保持在6%以上。這表明，這五大銀行在保持穩(wěn)健經(jīng)營的同時(shí)，也在積極拓展業(yè)務(wù)，推動資產(chǎn)規(guī)模的持續(xù)增長。此外，還可以發(fā)現(xiàn)，國有五大銀行在資產(chǎn)規(guī)模增長的同時(shí)，也在不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，提升資產(chǎn)質(zhì)量。通過加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理、推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型等措施，這些銀行不斷提升自身的競爭力和抗風(fēng)險(xiǎn)能力，為未來的可持續(xù)發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。2.業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)與創(chuàng)新能力表3-2國有五大銀行的主要業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)及創(chuàng)新能力銀行名稱傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)占比高附加值業(yè)務(wù)占比創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)量中國工商銀行65%35%85中國農(nóng)業(yè)銀行68%32%72中國銀行63%37%90中國建設(shè)銀行62%38%88交通銀行69%31%75從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)來看，傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)仍然是國有五大銀行的主要收入來源。在中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行中，傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)的占比均超過了65%，顯示出這些銀行在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域依然保持著較強(qiáng)的競爭力。然而，我們也注意到，高附加值業(yè)務(wù)的占比在逐漸提升，尤其是在中國銀行和中國建設(shè)銀行中，高附加值業(yè)務(wù)的占比已經(jīng)超過了35%，顯示出這兩家銀行在業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型和升級方面的努力。高附加值業(yè)務(wù)，如財(cái)富管理、投資銀行、金融市場交易等，通常具有更高的利潤率和增長潛力，是銀行提升綜合競爭力和盈利能力的重要方向。國有五大銀行在保持傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)優(yōu)勢的同時(shí)，積極拓展高附加值業(yè)務(wù)，有助于提升整體業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的質(zhì)量和效益。從創(chuàng)新能力來看，國有五大銀行在創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)量上呈現(xiàn)出不同的表現(xiàn)。中國銀行以90項(xiàng)創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)量領(lǐng)跑，顯示出其在產(chǎn)品研發(fā)和創(chuàng)新方面的較強(qiáng)實(shí)力。中國建設(shè)銀行和中國工商銀行分別以88項(xiàng)和85項(xiàng)創(chuàng)新產(chǎn)品緊隨其后，也展現(xiàn)了不俗的創(chuàng)新能力。相比之下，中國農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行在創(chuàng)新產(chǎn)品數(shù)量上稍顯落后，但也在積極推進(jìn)創(chuàng)新工作，提升產(chǎn)品和服務(wù)的競爭力。創(chuàng)新是銀行業(yè)發(fā)展的重要驅(qū)動力，能夠幫助銀行提升客戶滿意度、拓展市場份額、增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管理能力。國有五大銀行在創(chuàng)新方面的努力，不僅有助于提升自身的競爭力，也為整個銀行業(yè)的發(fā)展注入了新的活力。3.風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與管理能力表3.3國有五大銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力指標(biāo)銀行名稱不良貸款率撥備覆蓋率風(fēng)險(xiǎn)評級中國工商銀行1.45%230%AA+中國農(nóng)業(yè)銀行1.52%225%AA中國銀行1.38%235%AA+中國建設(shè)銀行1.40%232%AA+交通銀行1.55%220%AA表3.3展示了國有五大銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力指標(biāo)，包括不良貸款率、撥備覆蓋率以及風(fēng)險(xiǎn)評級。從不良貸款率來看，國有五大銀行的不良貸款率均保持在較低水平。其中，中國銀行的不良貸款率最低，為1.38%，顯示出其在信貸風(fēng)險(xiǎn)控制方面的出色表現(xiàn)。而中國工商銀行、中國建設(shè)銀行和中國農(nóng)業(yè)銀行的不良貸款率也均低于1.5%，這反映出這些銀行在資產(chǎn)質(zhì)量管理上的嚴(yán)謹(jǐn)性和有效性。盡管交通銀行的不良貸款率相對較高，為1.55%，但這一水平仍然處于可控范圍內(nèi)，且相較于行業(yè)平均水平仍屬較低。不良貸款率是衡量銀行信貸資產(chǎn)安全狀況的重要指標(biāo)，其低水平表明銀行在信貸業(yè)務(wù)中能夠較為有效地控制風(fēng)險(xiǎn)，避免資產(chǎn)損失。國有五大銀行在不良貸款率方面的表現(xiàn)，不僅體現(xiàn)了它們對風(fēng)險(xiǎn)管理的重視，也反映了它們在信貸業(yè)務(wù)中的穩(wěn)健經(jīng)營策略。撥備覆蓋率是銀行為應(yīng)對未來可能發(fā)生的資產(chǎn)損失而提取的準(zhǔn)備金與不良貸款的比率。從表中可以看出，國有五大銀行的撥備覆蓋率均超過了200%，其中中國銀行和中國工商銀行的撥備覆蓋率更是超過了230%。這意味著這些銀行在面臨潛在風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，擁有較為充足的準(zhǔn)備金來覆蓋可能發(fā)生的損失。高撥備覆蓋率不僅增強(qiáng)了銀行的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力，也為其未來的穩(wěn)健發(fā)展提供了有力保障。從風(fēng)險(xiǎn)評級來看，國有五大銀行均獲得了較高的評級。其中，中國工商銀行、中國銀行和中國建設(shè)銀行均獲得了AA+評級，顯示出這些銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的卓越表現(xiàn)。中國農(nóng)業(yè)銀行和交通銀行也獲得了AA評級，雖然略低于前三者，但這一評級仍然體現(xiàn)了它們在風(fēng)險(xiǎn)管理上的較高水平。風(fēng)險(xiǎn)評級是對銀行整體風(fēng)險(xiǎn)狀況的綜合評價(jià)，高評級意味著銀行在風(fēng)險(xiǎn)管理、內(nèi)部控制、資產(chǎn)質(zhì)量等方面均表現(xiàn)出色。國有五大銀行在風(fēng)險(xiǎn)評級方面的優(yōu)異表現(xiàn)，進(jìn)一步證明了它們在風(fēng)險(xiǎn)管理方面的專業(yè)能力和實(shí)力。（三）五大行數(shù)字金融現(xiàn)狀工商銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域積極推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷提升金融服務(wù)的智能化水平。通過優(yōu)化線上渠道，完善手機(jī)銀行、網(wǎng)上銀行等電子銀行服務(wù)體系，為客戶提供更加便捷、高效的金融服務(wù)。同時(shí)，工商銀行還加強(qiáng)了對大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用，推動金融創(chuàng)新和業(yè)務(wù)發(fā)展。農(nóng)業(yè)銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域注重服務(wù)“三農(nóng)”和鄉(xiāng)村振興，推出了多款線上金融產(chǎn)品，如“惠農(nóng)e貸”等，為農(nóng)戶提供方便快捷的貸款服務(wù)。此外，農(nóng)業(yè)銀行還加強(qiáng)了對物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的應(yīng)用，創(chuàng)新推出了智慧畜牧貸等新型金融產(chǎn)品，助力農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)升級和鄉(xiāng)村振興。中國銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域積極探索智慧銀行發(fā)展模式，加強(qiáng)與科技公司的合作，推動金融科技創(chuàng)新。通過運(yùn)用生物識別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等先進(jìn)技術(shù)，提升客戶服務(wù)的智能化水平。同時(shí)，中國銀行還加強(qiáng)了對跨境金融服務(wù)的數(shù)字化改造，提升國際業(yè)務(wù)的競爭力。建設(shè)銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域注重?cái)?shù)字化轉(zhuǎn)型和金融科技應(yīng)用，通過制定數(shù)字化戰(zhàn)略、創(chuàng)新金融科技應(yīng)用等措施，成功實(shí)現(xiàn)了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的“破圈”。建設(shè)銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域取得了顯著成績，推出了多款創(chuàng)新金融產(chǎn)品，提升了金融服務(wù)的智能化和便捷性。交通銀行在數(shù)字金融領(lǐng)域加大了投入力度，持續(xù)推進(jìn)數(shù)字化建設(shè)和金融科技的發(fā)展。該行在年報(bào)中顯示，金融科技投入同比增長顯著，位居六大行之首。交通銀行還煥新推出了個人手機(jī)銀行、買單吧APP等數(shù)字化產(chǎn)品，提升了客戶體驗(yàn)和服務(wù)質(zhì)量。

四、數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)實(shí)證研究（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源數(shù)字金融的萌芽可追溯到2004年，但鑒于數(shù)據(jù)獲取的完整性和準(zhǔn)確性考量，本文的研究范圍限定在2013年至2022年的年度數(shù)據(jù)。研究樣本涵蓋了全國范圍內(nèi)的66家商業(yè)銀行，包括國有五大銀行。為了獲取全面而準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)，主要依賴于國泰安數(shù)據(jù)庫和WIND數(shù)據(jù)庫，其中部分缺失或不全面的數(shù)據(jù)則通過仔細(xì)翻閱各銀行的年度報(bào)告進(jìn)行補(bǔ)充和完善。在解釋變量的選擇上，采用了北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心精心編制的《數(shù)字金融普惠金融指數(shù)》，該指數(shù)全面反映了數(shù)字金融在我國的發(fā)展?fàn)顩r，為本文的研究提供了有力的數(shù)據(jù)支持。至于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，則主要依托國家統(tǒng)計(jì)局和中國人民銀行官方網(wǎng)站這兩個權(quán)威渠道進(jìn)行獲取，確保了數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。（二）變量選擇（1）關(guān)于被解釋變量：商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在梳理以往文獻(xiàn)時(shí)，發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究中，采用了多種代理變量，如Z值、不良貸款率、加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率、股價(jià)波動率、資產(chǎn)資本比率以及預(yù)期違約率等。然而，這些指標(biāo)在實(shí)際應(yīng)用中均存在不同程度的局限性。例如，加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)多從2012年開始，且樣本數(shù)據(jù)缺失較多；股價(jià)波動率主要適用于上市銀行，而本文樣本涵蓋了非上市公司，無法全面反映銀行業(yè)整體情況；資產(chǎn)資本比率雖易于獲取，但難以反映銀行實(shí)際持有的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)數(shù)量；預(yù)期違約率則因數(shù)據(jù)缺失和函數(shù)未建立而無法使用。綜合考慮各種因素，本文借鑒了徐明東和陳學(xué)彬（2012）REF_Ref18356\w\h[17]、劉忠璐（2016）REF_Ref18810\w\h[18]等學(xué)者的研究方法，選擇Z值作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量。Z值能夠綜合衡量商業(yè)銀行的經(jīng)營穩(wěn)定性、財(cái)務(wù)杠桿狀況以及盈利能力，是一個全面且有效的指標(biāo)。因此，本文采用Z值作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的指標(biāo)，以更準(zhǔn)確地反映銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（4-1）在衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)時(shí)，采用了Z值和不良貸款率這兩個關(guān)鍵指標(biāo)。Z值由資產(chǎn)收益率（ROA）、資本資產(chǎn)比率（CAR）以及ROA的標(biāo)準(zhǔn)差共同構(gòu)成。通過對Z值進(jìn)行對數(shù)化處理，能夠更直觀地反映銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)狀況。具體來說，Z值越小，意味著銀行的收益波動率越大，綜合收益率越低，同時(shí)杠桿率升高，從而增加了銀行破產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)，表明銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較高。相反，Z值越大，則反映出銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相對較低。除了Z值，不良貸款率也是本文重點(diǎn)關(guān)注的被解釋變量。考慮到我國商業(yè)銀行的主要業(yè)務(wù)集中在存貸款領(lǐng)域，不良貸款率成為衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要指標(biāo)。這一指標(biāo)反映了銀行事后風(fēng)險(xiǎn)的水平，不良貸款率越高，說明銀行所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)水平也越高。此外，為了驗(yàn)證模型的穩(wěn)健性，還選擇了撥備覆蓋率這一指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。撥備覆蓋率通過貸款損失準(zhǔn)備金與不良貸款的比值計(jì)算得出，它體現(xiàn)了商業(yè)銀行對信貸風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期承擔(dān)能力，具有一定的前瞻性。撥備覆蓋率越高，意味著銀行對風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的預(yù)期越為謹(jǐn)慎。這些指標(biāo)的選取和應(yīng)用，將有助于更全面、準(zhǔn)確地評估商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)狀況。（2）解釋變量：數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)本文的核心解釋變量來自于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的中國數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)。數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)（DFin）、數(shù)字金融廣度指數(shù)（DFin1）、數(shù)字金融深度指數(shù)（DFin2）這一指數(shù)通過深入分析螞蟻金服的大數(shù)據(jù)交易賬戶，實(shí)現(xiàn)了資源的有效整合，從而精準(zhǔn)地反映了中國數(shù)字金融的發(fā)展?fàn)顩r。螞蟻金服作為中國金融科技行業(yè)的領(lǐng)軍企業(yè)，其代表性產(chǎn)品如支付寶和余額寶在國內(nèi)市場擁有極高的滲透率，因此該指數(shù)具有較高的權(quán)威性和參考價(jià)值。此外，該指數(shù)包括數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)、廣度指數(shù)和深度指數(shù)等多個維度，能夠全面反映數(shù)字金融在不同層面的發(fā)展水平。相較于其他研究方法，如文本挖掘法構(gòu)建的金融科技指數(shù)，本文所選的指數(shù)更能準(zhǔn)確展現(xiàn)不同地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平的差異，從而更好地反映商業(yè)銀行的金融科技水平。（3）調(diào)節(jié)變量的設(shè)定本文還引入了貨幣政策（M2）作為調(diào)節(jié)變量。貨幣政策是國家宏觀調(diào)控的重要手段，對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有顯著影響。在緊縮的貨幣政策下，金融市場資金減少，商業(yè)銀行對市場風(fēng)險(xiǎn)的態(tài)度更加謹(jǐn)慎，從而有助于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在我國，貨幣政策工具主要作用于市場中流通的貨幣資金，因此本文選擇貨幣供應(yīng)量的增長率作為貨幣政策的替代變量，以探究其對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。（4）中介變量的選取為了更深入地研究商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素，本文還選取了凈資產(chǎn)收益率（ROE）作為中介變量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。凈資產(chǎn)收益率是衡量銀行盈利水平的重要指標(biāo)之一，與本文的被解釋變量Z值具有較強(qiáng)的相關(guān)性。因此，通過檢驗(yàn)凈資產(chǎn)收益率的中介效應(yīng)，可以更全面地了解商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與盈利能力之間的關(guān)系。（5）控制變量在本文中，精心選取了多個控制變量，它們涵蓋了宏觀和微觀兩個層面，主要包括國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、資本充足率（CAR）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（LA）、銀行產(chǎn)權(quán)比（ER）以及存貸比（LOD）。綜上，各個變量的具體信息匯總見表4-1。表4-1變量定義ZROADFinDFin1DFin2M2ROEGDPCIRLAERLOD宏觀經(jīng)濟(jì)水平（GDP）。商業(yè)銀行作為經(jīng)濟(jì)體系中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，其經(jīng)營決策和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)都會受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的深刻影響。在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，市場需求旺盛，銀行往往會擴(kuò)大信貸規(guī)模以追求更高的盈利水平，但這也可能增加不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)。相反，在經(jīng)濟(jì)蕭條時(shí)期，銀行對信貸的審批會更加嚴(yán)格，從而降低風(fēng)險(xiǎn)。因此，采用名義GDP增長率作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)水平的指標(biāo)。資本充足率（CAR）。銀行為了滿足資本充足率的要求，可能會傾向于投資更高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目，從而增加風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。但另一方面，如果銀行在投資項(xiàng)目中投入較多的自有資金，根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)原則，它們會更加謹(jǐn)慎地運(yùn)用資金，從而降低風(fēng)險(xiǎn)。資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（LA）。信貸業(yè)務(wù)是銀行的核心業(yè)務(wù)，而信貸資產(chǎn)往往具有較高的風(fēng)險(xiǎn)。如果銀行過度擴(kuò)張信貸，可能會導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債失衡，進(jìn)而增加信貸風(fēng)險(xiǎn)和償討風(fēng)險(xiǎn)，最終加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。因此，采用總貸款與總資產(chǎn)的比值來衡量銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。銀行產(chǎn)權(quán)比（ER）。它反映了銀行的資金構(gòu)成是否合理。較高的產(chǎn)權(quán)比意味著銀行可能擁有較大的放貸規(guī)模，但同時(shí)也面臨著更大的信貸資金回收風(fēng)險(xiǎn)，這導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的加劇。在本文中，采用負(fù)債總額與所有者權(quán)益的比例來衡量銀行的產(chǎn)權(quán)比。存貸比（LOD）。它反映了銀行的流動性狀況。過高的存貸比會對銀行的日常資金結(jié)算產(chǎn)生不利影響，降低其抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力，從而可能加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。（三）模型設(shè)定（1）數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響在第三章中研究了其影響的理論分析后，為了進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)，構(gòu)建以下模型：Riski,t=ao+a1DFini,t+a2contToli,t+εi,t（4-2）在上述模型中，主要關(guān)注銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)這一核心問題，并運(yùn)用ZROA和NPL這兩個關(guān)鍵指標(biāo)來衡量。在解釋變量的選擇上，聚焦于數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)組，具體涵蓋了總指數(shù)（DFin）、廣度指數(shù)（DFin1）以及深度指數(shù)（DFin2），以全面反映數(shù)字金融的發(fā)展?fàn)顩r。此外，還考慮了一系列控制變量，包括國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、資本充足率（CAR）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（LA）、銀行產(chǎn)權(quán)比（ER）以及存貸比（LOD），以更準(zhǔn)確地揭示銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素。最后，ε作為隨機(jī)誤差項(xiàng)，用于捕捉模型中未考慮到的其他因素。通過這樣的模型設(shè)定，能夠更深入地探討數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響機(jī)制。（2）調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ捅疚脑诨鶞?zhǔn)模型的基礎(chǔ)上引入交互項(xiàng)構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，以此考察貨幣政策對數(shù)字金融與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系的調(diào)節(jié)作用，模型如下：Riski,t=ao+a1DFini,t+a2M2t+a3DFini,t*M2t+a4contToli,t+εi,t（4-3）在此模型中，M2為貨幣政策，DFini,t*M2t為交互項(xiàng)，具體考察貨幣政策的調(diào)節(jié)作用。（3）中介效應(yīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ蛥⒖冀梃b溫忠麟和葉寶娟（2011）REF_Ref19029\w\h[19]的中介檢驗(yàn)方法，建立以下路徑模型分別從盈利水平與風(fēng)險(xiǎn)管控兩條路徑檢驗(yàn)是否是影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的原因。Riski,t=ao+a1DFini,t+a2contToli,t+εi,t（4-4）ROEi,t=βo+β1DFini,t+β2contToli,t+εi,t（4-5）Riski,t=Yo+Y1DFini,t+Y2ROEi,t+a3contToli,t+εi,t（4-6）在上述方程中，i代表個體銀行，t代表年份，RISK表示的被解釋變量是銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，針對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)行了深入研究，采用Z值作為衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的被解釋變量。同時(shí)，數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)（DFin）作為解釋變量，旨在探討其對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。此外，還引入了中介變量，包括凈資產(chǎn)收益率（ROE）和不良貸款率（NPL），以揭示數(shù)字金融發(fā)展對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用機(jī)制。在控制變量的選擇上，考慮了多個因素，包括國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（LA）、貨幣供應(yīng)量增長率（M2）、凈資本情況（EQ）以及銀行產(chǎn)權(quán)比（ER），以確保研究的準(zhǔn)確性和可靠性。根據(jù)Baron和Kenny的中介研究理論，進(jìn)行了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。首先，驗(yàn)證了數(shù)字金融對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，即回歸方程（4-3）。如果系數(shù)C1不顯著，則無需進(jìn)一步檢驗(yàn)；若系數(shù)顯著，則進(jìn)行下一步。接著，檢驗(yàn)了中介變量與數(shù)字金融發(fā)展之間的關(guān)系，即回歸方程（4-5）。若系數(shù)β1顯著，則進(jìn)行第三步，即對方程（4-6）進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。在中介效應(yīng)檢驗(yàn)中，關(guān)注兩個關(guān)鍵系數(shù)：γ1和γ2。若系數(shù)γ2顯著但γ1不顯著，且SobelZ值在統(tǒng)計(jì)上顯著，這表示完全中介效應(yīng)成立，即中介變量在數(shù)字金融發(fā)展對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響路徑中起到了完全中介的作用。若系數(shù)γ1和γ2同時(shí)顯著，且C1小于γ1，且SobelZ值在統(tǒng)計(jì)上顯著，這表示部分中介效應(yīng)成立，即中介變量在影響路徑中起到了部分中介的作用。通過這樣的中介效應(yīng)檢驗(yàn)，能夠更深入地了解數(shù)字金融發(fā)展如何通過中介變量影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，為制定相關(guān)政策提供科學(xué)依據(jù)。（四）結(jié)果分析1.描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果本文對所有變量的實(shí)證檢驗(yàn)主要運(yùn)用Stata軟件，表4-2中列出了各個變量的的描述性統(tǒng)計(jì)。表4-2描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果變量名稱符號平均值標(biāo)準(zhǔn)差最小值最大值銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)ZRA3.6150.5912.3195.031不良貸款率NPL1.4100.6600.0204.690撥備覆蓋率PC263.877171.942102.4402366.32數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)DFin5.2300.4423.7255.813數(shù)字金融覆蓋廣度DFin15.2410.4143.3765.788數(shù)字金融使用深度DFin25.1950.4643.5335.857凈資產(chǎn)收益率ROE0.1310.0550.0000.385貨幣政策M(jìn)20.1170.0280.0820.173國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP0.0880.065-0.3280.346資本結(jié)構(gòu)LA0.4620.1080.0000.732資本充足率CIR13.0912.2050.00026.38銀行產(chǎn)權(quán)比ER23.7192.5870.00028.699存貸比LOD0.6830.1510.0001.170根據(jù)上表所示的數(shù)據(jù)結(jié)果，所有變量的標(biāo)準(zhǔn)差均小于其均值，這表明這些變量的分布相對集中，數(shù)據(jù)波動較小。在衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的Z值中，最小值為2.319，最大值為5.031，平均值為3.615，顯示出銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在不同銀行之間存在一定的差異。另外，商業(yè)銀行的總貸款占總資產(chǎn)的比率（LA）平均值為0.462，表明貸款在商業(yè)銀行資產(chǎn)中占據(jù)了相當(dāng)大的比重。因此，商業(yè)銀行在擴(kuò)大信貸規(guī)模的同時(shí)，更應(yīng)關(guān)注信貸質(zhì)量的問題，以防范潛在的風(fēng)險(xiǎn)。2.全樣本實(shí)證結(jié)果與分析為了檢驗(yàn)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的假設(shè)，選擇上述樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4-3所示。表4-3全樣本回歸結(jié)果LnzLnzLnzNplNplNplLndfin0.0057***0.0055***0.0059***LaErLod0.7368***0.6042*** 4.7299***4.7652***4.6899***NR2*p<0.1,**p<0.05,***p<0.001tstatisticsinparentheses通過表4-3的數(shù)據(jù)分析，進(jìn)一步探究了數(shù)字金融發(fā)展與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。在模型（1）至（3）中，采用Z值作為被解釋變量，而在模型（4）至（6）中，則以不良貸款率（NPL）作為衡量指標(biāo)。解釋變量則涵蓋了數(shù)字金融發(fā)展的三個維度：總指標(biāo)（DFin）、覆蓋廣度（DFin1）和覆蓋深度（DFin2）。結(jié)果顯示，前三個解釋變量的系數(shù)顯著為負(fù)，而后三個則顯著為正，這均表明數(shù)字金融的發(fā)展確實(shí)會增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，從而驗(yàn)證了假設(shè)LA的正確性。數(shù)字金融的興起和發(fā)展，一方面分流了商業(yè)銀行的資金，減少了其資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)量，并抬高了資金成本，導(dǎo)致存貸利差縮小，影響了銀行的盈利能力。為了尋求更多的利潤，商業(yè)銀行可能會調(diào)整其經(jīng)營管理策略，傾向于投資高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，從而增加了資金損失的風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，根據(jù)“競爭穩(wěn)定性”理論，數(shù)字金融的發(fā)展加劇了金融市場的競爭，這也會促使商業(yè)銀行承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。此外，盡管數(shù)字金融通過先進(jìn)的信息技術(shù)可以提高商業(yè)銀行的技術(shù)水平，降低其管理成本，對風(fēng)險(xiǎn)管理有積極影響，但由于數(shù)字金融與銀行業(yè)務(wù)的深度融合是一個長期過程，需要投入大量的資金和時(shí)間進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和學(xué)習(xí)，因此短期內(nèi)其積極影響并不明顯。在控制變量方面，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)。這意味著在經(jīng)濟(jì)環(huán)境較好的時(shí)期，商業(yè)銀行可能會增加貸款量，但這也可能增加不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提高其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。同時(shí)，商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（LA）和銀行產(chǎn)權(quán)比（ER）的系數(shù)也均為負(fù)且顯著，說明貸款規(guī)模的擴(kuò)大和產(chǎn)權(quán)比的增加都會加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。這是因?yàn)橘J款規(guī)模的擴(kuò)大可能增加不良貸款的風(fēng)險(xiǎn)，而產(chǎn)權(quán)比的增加則意味著銀行放貸規(guī)模的擴(kuò)大，可能導(dǎo)致貸款管理困難，增加無法收回貸款的風(fēng)險(xiǎn)。3.調(diào)節(jié)作用實(shí)證結(jié)果及分析在本文中，選用廣義貨幣供應(yīng)量M2作為貨幣政策的代理變量來探討其影響。從表4-4的數(shù)據(jù)來看，模型（1）和模型（2）中的交互項(xiàng)系數(shù)分別為0.4114和-2.9650，均在1%的顯著性水平上顯著。這意味著貨幣政策對Z值和不良貸款率均產(chǎn)生了顯著的反向作用。換言之，貨幣政策的調(diào)整在一定程度上緩解了數(shù)字金融對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)面影響。當(dāng)實(shí)施緊縮的貨幣政策時(shí)，市場上的流動資金會減少，投資熱度也會相應(yīng)降低。在這種環(huán)境下，銀行會更加審慎地選擇投資項(xiàng)目，可能會降低對高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的投資比例。因此，貨幣政策在調(diào)節(jié)數(shù)字金融與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系時(shí)起到了負(fù)向的作用。表4-4貨幣政策的調(diào)節(jié)作用檢驗(yàn)結(jié)果LnzNplLndfinM20.2812***Dfin*M20.4