文鐘藝，吳 蝶，李華民，吳 非

（1.香港浸會(huì)大學(xué) 理學(xué)院，中國(guó) 香港 999077；2.浦發(fā)銀行廣州分行，廣東 廣州 510630；3.廣東金融學(xué)院 區(qū)域金融政策研究中心，廣東 廣州 510630）

一、研究背景和文獻(xiàn)梳理

隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈、互聯(lián)物聯(lián)以及安全技術(shù)等新興科技向金融業(yè)的逐步滲透，金融創(chuàng)新領(lǐng)域不斷拓展，創(chuàng)新產(chǎn)品和創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式迭代衍生，金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)能力明顯增強(qiáng)（薛瑩和胡堅(jiān)，2020）[1]。特別是隨著《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025）》《關(guān)于銀行業(yè)保險(xiǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見(jiàn)》等政策文件的陸續(xù)出臺(tái)，國(guó)家在頂層設(shè)計(jì)上為金融與科技的深度融合提供了更加完善的配套政策體系和支持工具箱，金融科技發(fā)展正逐步進(jìn)入快車(chē)道，并深刻影響和改變商業(yè)銀行的行為方式及其金融業(yè)務(wù)的演化格局（李華民等，2021；李為等，2022）[2-3]。但是，金融科技發(fā)展呈現(xiàn)動(dòng)態(tài)演化特質(zhì)，由最初的游離于傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)之外的自構(gòu)金融業(yè)態(tài)①金融科技是基于大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等一系列技術(shù)創(chuàng)新全面應(yīng)用于支付清算、借貸融資、財(cái)富管理、零售銀行、保險(xiǎn)、交易結(jié)算等的技術(shù)驅(qū)動(dòng)的金融創(chuàng)新，在一段相當(dāng)量的時(shí)期內(nèi)，形成了并行且與傳統(tǒng)銀行體系競(jìng)爭(zhēng)的包括“存”、貸和支付及結(jié)算等各項(xiàng)業(yè)務(wù)的新金融業(yè)態(tài)，典型載體是金融科技公司。本文將上述新金融業(yè)態(tài)稱(chēng)為“金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)”。逐步演化過(guò)渡，形成了當(dāng)前的金融科技賦能商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)并存和競(jìng)爭(zhēng)的結(jié)構(gòu)狀態(tài)②易言之，金融科技既包括金融科技公司以及其金融產(chǎn)品等，即本文所言及的金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)，在存貸、支付、理財(cái)、保險(xiǎn)、投資和征信等領(lǐng)域與傳統(tǒng)商業(yè)銀行服務(wù)體系并行競(jìng)爭(zhēng)，也包括傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)吸納融合金融高科技，通過(guò)場(chǎng)景嫁接、技術(shù)合作和數(shù)據(jù)共享等各種方式，創(chuàng)新和改造傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型和升級(jí)，發(fā)展形成商業(yè)銀行體系內(nèi)的新金融業(yè)態(tài)。。從這個(gè)角度來(lái)看，金融科技發(fā)展對(duì)于商業(yè)銀行的行為方式及業(yè)務(wù)邊界的影響，實(shí)現(xiàn)了從單一競(jìng)爭(zhēng)替代轉(zhuǎn)向競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)與促進(jìn)效應(yīng)（技術(shù)溢出效應(yīng)）并存和消長(zhǎng)的動(dòng)態(tài)演化格局。因此考察金融科技對(duì)商業(yè)銀行的影響效應(yīng)，能為商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)創(chuàng)新變革與我國(guó)金融監(jiān)管決策提供依據(jù)，具有一定的實(shí)踐價(jià)值。

現(xiàn)有研究文獻(xiàn)分別從不同方位考察商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響因素。第一，從宏觀政策角度來(lái)看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性（顧海峰和于家珺，2019）[4]、貨幣政策（譚政勛和李麗芳，2016）[5]及資產(chǎn)流動(dòng)性（馬勇和李振，2019）[6]都被認(rèn)為是影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的重要因素。特別是金融監(jiān)管（鄭宗杰和任碧云，2022）[7]對(duì)于金融科技的銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)發(fā)揮了調(diào)節(jié)作用，可能會(huì)導(dǎo)致國(guó)有大型商業(yè)銀行和其他銀行機(jī)構(gòu)之間的異質(zhì)性分化。第二，從商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)的行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)角度來(lái)看，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)有緊密聯(lián)系（韓雍和劉生福，2018；楊文捷等，2020）[8-9]，而對(duì)于商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)、貸款業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)和替代，則是市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的集中體現(xiàn)（郜棟璽和項(xiàng)后軍，2020）[10]。第三，從商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)內(nèi)部角度來(lái)看，銀行機(jī)構(gòu)內(nèi)部的信息捕捉能力差異（金洪飛等，2020）[11]、信貸結(jié)構(gòu)異化、市值管理（劉志洋等，2022）[12]、業(yè)務(wù)多元化與管理成本（劉孟飛和王琦，2022）[13]以及銀行屬性類(lèi)別（胡援成等，2020；李淑萍和徐英杰，2020）[14-15]等，都曾被用作求證金融科技改變銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的傳遞中介和渠道。上述研究都為本文實(shí)證分析的開(kāi)展提供了參考。

2013年以來(lái)，有關(guān)金融科技演化對(duì)于商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)行為選擇及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)演化效應(yīng)的研究越來(lái)越豐富。郭品和沈悅（2015）[16]、劉孟飛（2021）[17]、余靜文和吳濱陽(yáng)（2021）[18]等研究認(rèn)為，金融科技發(fā)展改變了傳統(tǒng)銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)模式，打破了傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)的負(fù)債端壟斷格局，加速了利率市場(chǎng)化進(jìn)程，并由此“倒逼”銀行機(jī)構(gòu)通過(guò)強(qiáng)化資產(chǎn)端風(fēng)險(xiǎn)偏好提增其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，由此彌補(bǔ)負(fù)債端成本，但對(duì)于流動(dòng)性慢、資本充足率低的銀行機(jī)構(gòu)而言，金融科技的影響力有明顯的邊界限制。在異質(zhì)性分析層面，現(xiàn)有研究出現(xiàn)了一定分歧。一方面，一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)了金融科技發(fā)展不利于小型銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提升的特征事實(shí)；另一方面，金融科技對(duì)銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的提升，往往在大型機(jī)構(gòu)中才成立（劉忠璐，2016）[19]。從這個(gè)角度來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于“金融科技發(fā)展—商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”的研究結(jié)論并不一致，對(duì)其重新檢驗(yàn)和分析，具有一定的學(xué)術(shù)理論價(jià)值。

綜合上述討論，一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)對(duì)于金融科技范疇的邊界厘定尚不清晰，金融科技究竟是傳統(tǒng)金融體系之外的自構(gòu)金融業(yè)態(tài)，還是在此基礎(chǔ)上包括銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型新業(yè)態(tài)的演變，還未形成一致性的分析框架；另一方面，有關(guān)銀行機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的界定，往往也區(qū)分為業(yè)務(wù)承擔(dān)能力和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比重的不同。這些差異，在很大程度上決定了前述研究文獻(xiàn)的落腳點(diǎn)與核心結(jié)論的差異。

基于此，第一，要明確且合乎實(shí)際演化的金融科技的概念界定，同時(shí)厘清作為被解釋變量的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的內(nèi)涵和外延。第二，要明確金融科技演化的自構(gòu)金融業(yè)態(tài)和賦能商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型的金融科技系統(tǒng)等兩種類(lèi)型及其不同特征，對(duì)應(yīng)金融科技發(fā)展帶來(lái)的商業(yè)銀行負(fù)債端存款業(yè)務(wù)、資產(chǎn)端貸款業(yè)務(wù)和表外中間業(yè)務(wù)等三項(xiàng)傳統(tǒng)主體業(yè)務(wù)的沖擊展開(kāi)分析，將金融科技發(fā)展下商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變化效應(yīng)的影響機(jī)制和傳遞渠道予以細(xì)分和理論化，由此考察金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)帶來(lái)的綜合效應(yīng)，是本文研究的邊際貢獻(xiàn)。

二、理論分析與假說(shuō)提出

（一）金融科技發(fā)展對(duì)于商業(yè)銀行主體業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)與賦能

第一，金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)沖擊商業(yè)銀行負(fù)債端業(yè)務(wù)，導(dǎo)致商業(yè)銀行存款“脫媒”。金融科技企業(yè)憑借其個(gè)性化產(chǎn)品，凸顯其“獲客”優(yōu)勢(shì)，特別是在長(zhǎng)尾客戶(hù)市場(chǎng)領(lǐng)域更是如此。貨幣市場(chǎng)基金針對(duì)商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)負(fù)債端形成激烈競(jìng)爭(zhēng)，“倒逼”商業(yè)銀行增加理財(cái)及同業(yè)負(fù)債，以彌補(bǔ)存款資金損失導(dǎo)致的資金需求缺口并擴(kuò)展其收益空間，這形成和推進(jìn)了事實(shí)上的存款利率市場(chǎng)化，可能會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行負(fù)債成本上升。盡管商業(yè)銀行以金融科技賦能的理財(cái)產(chǎn)品積極參與上述競(jìng)爭(zhēng)，且在資管新規(guī)實(shí)施后商業(yè)銀行可以把保本理財(cái)產(chǎn)品計(jì)入負(fù)債端，部分抵消金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)的沖擊，但由于資產(chǎn)方業(yè)務(wù)即貸款利率在LIBOR利率①2021年6月1日，市場(chǎng)利率定價(jià)自律機(jī)制工作會(huì)議要求，積極推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)美元浮動(dòng)利率貸款定價(jià)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換，LIBOR逐步退出市場(chǎng)，但商業(yè)銀行貸款利率的約束條件并不發(fā)生實(shí)質(zhì)性改變。約束下不能隨意上調(diào)，商業(yè)銀行沒(méi)有通暢渠道向下游貸款客戶(hù)轉(zhuǎn)嫁成本，只能選擇投資更高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)以維系盈利空間。

第二，金融科技發(fā)展影響商業(yè)銀行資產(chǎn)端業(yè)務(wù)，導(dǎo)致銀行貸款被分流。一方面，相對(duì)于商業(yè)銀行煩瑣的信貸程序而言，金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)的貸款效率要高，對(duì)于資金周轉(zhuǎn)比較頻繁的小額貸款客戶(hù)而言，具有較強(qiáng)吸引力，由此形成對(duì)商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)和替代。另一方面，金融科技賦能商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)服務(wù)轉(zhuǎn)型，各項(xiàng)底層技術(shù)可以有效處理傳統(tǒng)銀行的海量交易數(shù)據(jù)，由此提升其獲取客戶(hù)信息的便捷性、完善性和速率，準(zhǔn)確把握客戶(hù)貸款項(xiàng)目進(jìn)度，降低商業(yè)銀行與貸款客戶(hù)之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度（Demertzis等，2018）[20]，同時(shí)現(xiàn)代信息系統(tǒng)可改善征信系統(tǒng)，賦能商業(yè)銀行把控長(zhǎng)尾高風(fēng)險(xiǎn)客戶(hù)信用狀態(tài)，有助于有效識(shí)別信貸風(fēng)險(xiǎn)，強(qiáng)化風(fēng)險(xiǎn)全流程管控，降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Berg等，2020）[21]?？傊?，金融科技發(fā)展通過(guò)資產(chǎn)端業(yè)務(wù)影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的最終效果，取決于兩個(gè)方面：一方面是金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)帶來(lái)的商業(yè)銀行資產(chǎn)端業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)程度，另一方面是金融科技賦能商業(yè)銀行資產(chǎn)端業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型帶來(lái)的信貸便利。

第三，金融科技的自構(gòu)金融業(yè)態(tài)會(huì)壓縮商業(yè)銀行的中間業(yè)務(wù)。一方面，第三方支付平臺(tái)的興起，打破了商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)在交易結(jié)算、財(cái)富管理、投顧服務(wù)乃至銀行卡業(yè)務(wù)等中間業(yè)務(wù)領(lǐng)域的收益壟斷，互聯(lián)網(wǎng)基金以及互聯(lián)網(wǎng)保險(xiǎn)產(chǎn)品會(huì)壓縮商業(yè)銀行相關(guān)代理業(yè)務(wù)的手續(xù)費(fèi)收入。盈利能力受到?jīng)_擊的商業(yè)銀行通過(guò)轉(zhuǎn)型升級(jí)創(chuàng)新中間業(yè)務(wù)，但高收益產(chǎn)品往往伴隨更大風(fēng)險(xiǎn)，使得自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平增加。另一方面，謝平等（2015）[22]認(rèn)為，商業(yè)銀行通過(guò)自研或者引入金融科技手段可以實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)代銷(xiāo)基金和保險(xiǎn)產(chǎn)品，或者利用金融科技進(jìn)行差異化競(jìng)爭(zhēng)，打造多元場(chǎng)景服務(wù)平臺(tái)，加持其原有廣大客戶(hù)資源，由此削弱金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)的負(fù)面影響；顧海峰和閆君（2019）[23]也關(guān)注到第三方支付對(duì)于商業(yè)銀行的存款結(jié)構(gòu)和客戶(hù)拓展方面的正向效應(yīng)?；诖?，金融科技對(duì)于商業(yè)銀行中間業(yè)務(wù)的沖擊以及衍生的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，是兩個(gè)方面消長(zhǎng)的綜合結(jié)果。

（二）金融科技賦能商業(yè)銀行提高經(jīng)營(yíng)效率

商業(yè)銀行吸納融合金融科技手段，實(shí)現(xiàn)智能化經(jīng)營(yíng)管理，比如增設(shè)智能柜臺(tái)，利用客戶(hù)設(shè)備拓展服務(wù)終端，并由此降低人力成本和交易成本，同時(shí)提高服務(wù)速率。金融科技賦能商業(yè)銀行吸收金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)中的線上客戶(hù)資源和海量數(shù)據(jù)，可以降低信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，改善經(jīng)營(yíng)效率。從理論邏輯而言，金融科技賦能商業(yè)銀行提高經(jīng)營(yíng)效率，由此抵消金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)增加效應(yīng)。但是，有關(guān)經(jīng)營(yíng)效率提升帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，顧海峰和張晶（2021）[24]認(rèn)為，經(jīng)營(yíng)效率提升一方面可能會(huì)刺激商業(yè)銀行更加偏好高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目博弈，另一方面也為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險(xiǎn)提供了技術(shù)手段。因此，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的綜合效應(yīng)，決定于兩者的比較結(jié)果。

（三）金融科技賦能商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理效應(yīng)

第一，金融科技拓展了商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)，增加了數(shù)據(jù)庫(kù)維度，提升數(shù)據(jù)質(zhì)量，為商業(yè)銀行甄別客戶(hù)以及精準(zhǔn)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)總類(lèi)提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。第二，金融科技中的高階統(tǒng)計(jì)量的信息處理技術(shù)，可針對(duì)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)庫(kù)中的冗雜信息進(jìn)行梳理分類(lèi)并提煉總結(jié)，生成智能化數(shù)據(jù)分析報(bào)告，完善商業(yè)銀行內(nèi)部評(píng)級(jí)方法，提升商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理和控制能力。第三，金融科技可使管理過(guò)程可視化，支持風(fēng)險(xiǎn)管理流程重構(gòu)，由此打破商業(yè)銀行內(nèi)部部門(mén)間的信息孤島狀態(tài)，規(guī)避內(nèi)部推諉現(xiàn)象，推動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)管理流程更加規(guī)范和高效，由此降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。第四，金融科技的出現(xiàn)打破了商業(yè)銀行內(nèi)部推諉、信息孤立的狀態(tài)，使管理過(guò)程更加可視化，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的流程更加規(guī)范與高效（宋首文等，2015）[25]。綜上所述，金融科技增強(qiáng)商業(yè)銀行各部門(mén)之間以及商業(yè)銀行內(nèi)部與外部之間的溝通效率，提升商業(yè)銀行信息交流共享的能力，從而有助于商業(yè)銀行優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理模式，降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

綜上所述，金融科技通過(guò)業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)及賦能，改變商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理流程，提升商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)效率等，從而影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。鑒于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平改變風(fēng)向決定于多元變量的綜合效應(yīng)，本文提出如下競(jìng)爭(zhēng)性假說(shuō)。

H1a：金融科技發(fā)展提增商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

H1b：金融科技發(fā)展削減商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

當(dāng)前，大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城商行和農(nóng)商行等，是構(gòu)成中國(guó)商業(yè)銀行業(yè)機(jī)構(gòu)體系演化變遷的主體成分。不同類(lèi)型的商業(yè)銀行，具備不同特質(zhì)。大型商業(yè)銀行規(guī)模大，網(wǎng)點(diǎn)遍布全國(guó)；股份制商業(yè)銀行體制靈活，創(chuàng)新動(dòng)機(jī)強(qiáng)烈，經(jīng)營(yíng)效率較高；城商銀行有地域優(yōu)勢(shì)，業(yè)務(wù)區(qū)域相對(duì)集中，風(fēng)險(xiǎn)分散難度大；農(nóng)商行聚焦農(nóng)村普惠金融，觸及高風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)尾客戶(hù)，風(fēng)險(xiǎn)控制相對(duì)較難；等等?；诖耍疚恼J(rèn)為，不同類(lèi)型的商業(yè)銀行機(jī)構(gòu)，其自身風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平及行為方式不同，金融科技發(fā)展帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)也會(huì)有明顯差異。具體分析，大型商業(yè)銀行，其綜合實(shí)力較強(qiáng)，人才儲(chǔ)備厚實(shí)，吸納金融科技進(jìn)行內(nèi)部研發(fā)和融合創(chuàng)新能力也強(qiáng)，但其面臨的監(jiān)管資本標(biāo)準(zhǔn)更為嚴(yán)格，其風(fēng)險(xiǎn)行為相對(duì)謹(jǐn)慎，因此金融科技引致的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)彈性應(yīng)該不敏感。股份制商業(yè)銀行及滬、深A(yù)股上市的城商行和農(nóng)商行等，具有企業(yè)組織架構(gòu)靈活優(yōu)勢(shì)，業(yè)務(wù)范圍和線條鮮明，經(jīng)營(yíng)模式更為激進(jìn)，同時(shí)更加貼近市場(chǎng)，其風(fēng)險(xiǎn)偏好和容忍度也相對(duì)較高，其對(duì)于金融科技沖擊下的風(fēng)險(xiǎn)分擔(dān)敏感度較高。城商行和農(nóng)商行，規(guī)模相對(duì)較小，融合金融科技能力以及抵御外部沖擊能力較弱，因此金融科技發(fā)展引致的金融脆弱乃至擠出效應(yīng)可能會(huì)占據(jù)主要地位，但因其具備區(qū)域性較強(qiáng)、客戶(hù)黏性高的特質(zhì)，可在一定程度上抵消上述擠出效應(yīng)。本文認(rèn)為，銀行規(guī)?？赡軙?huì)對(duì)于金融科技發(fā)展的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平產(chǎn)生調(diào)節(jié)功能，從而導(dǎo)致明顯異質(zhì)性效應(yīng)。由此，本文提出如下假說(shuō)。

假說(shuō)2：金融科技發(fā)展帶來(lái)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，對(duì)于不同類(lèi)型不同規(guī)模的商業(yè)銀行而言，呈現(xiàn)明顯的異質(zhì)性特征。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

綜合考慮金融科技興起及其進(jìn)度周期和商業(yè)銀行相關(guān)數(shù)據(jù)的完整性及可獲得性，最終選取2012—2019年26家上市商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，其中包括6家國(guó)有大型商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行（其他銀行部分?jǐn)?shù)據(jù)缺失）和12家城商行和農(nóng)商行。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)理財(cái)網(wǎng)和中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)各銀行年度報(bào)告、全球銀行與金融機(jī)構(gòu)分析庫(kù)以及《中國(guó)金融統(tǒng)計(jì)年鑒》；宏觀統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，貨幣政策的利率數(shù)據(jù)來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量設(shè)計(jì)

1.被解釋變量

在本文中，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（Risk-taking）指商業(yè)銀行基于利潤(rùn)最大化、價(jià)值最大化、運(yùn)營(yíng)穩(wěn)定目標(biāo)等綜合考慮業(yè)務(wù)選擇而主動(dòng)承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)水平，其中的風(fēng)險(xiǎn)暴露損失需要憑借內(nèi)部資源予以彌補(bǔ)。綜合參考Laeven和Levine（2009）[26]、陳偉光等（2021）[27]的研究方法，本文選取不良貸款率NPL作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理指標(biāo)，計(jì)算風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例。選取Z-Score值作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的替代變量，其計(jì)算公式為：其中ROA為商業(yè)銀行總資產(chǎn)收益率（銀行凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)），CAR表示商業(yè)銀行的資本充足率，ρ(ROA)表示總資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，本文采用3年股東數(shù)據(jù)計(jì)算獲得該數(shù)據(jù)。根據(jù)定義可知，Z-Score越大，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

2.核心解釋變量

有關(guān)金融科技指數(shù)的度量，當(dāng)下研究文獻(xiàn)有兩種思路。一種是直接選擇某個(gè)可觀測(cè)指標(biāo)來(lái)指代，比如互聯(lián)網(wǎng)金融中的第三方支付水平等。該方法優(yōu)點(diǎn)在于簡(jiǎn)單，但其不足是難以覆蓋金融科技外延。另一種是吳非等（2021）[28]的研究文獻(xiàn)所采用的文本挖掘法。與直接選取某可觀測(cè)指標(biāo)予以指代解釋變量的方法相比，該方法更加全面且相對(duì)合理。文本挖掘法的工作重心在于建構(gòu)一個(gè)能夠反映金融科技發(fā)展水平的關(guān)鍵詞詞庫(kù)，利用百度或者Python搜索引擎統(tǒng)計(jì)各關(guān)鍵詞的年度新聞發(fā)布次數(shù)，然后除以年度新聞發(fā)布總數(shù)，由此得出各關(guān)鍵詞的年度詞頻，最后將各關(guān)鍵詞的年度詞頻進(jìn)行合成，得到金融科技指數(shù)。本文借鑒吳非等（2021）[28]的經(jīng)驗(yàn)做法，第一步，依據(jù)巴塞爾監(jiān)管委員會(huì)對(duì)金融科技業(yè)務(wù)的分類(lèi)，從支付結(jié)算、財(cái)富管理、基礎(chǔ)設(shè)施、借貸融資以及信息渠道等五項(xiàng)業(yè)務(wù)維度選取二十個(gè)關(guān)鍵詞，建構(gòu)金融科技演化詞庫(kù)矩陣（見(jiàn)表1）；第二步，基于python完成各個(gè)關(guān)鍵詞2011—2019年年度搜索詞頻，作為建構(gòu)金融科技指數(shù)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)；第三步，運(yùn)用主成分分析法提取每一維度中的關(guān)鍵詞的公因子，對(duì)初始詞庫(kù)中的關(guān)鍵詞詞頻數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，得出前三個(gè)主成分累積貢獻(xiàn)率達(dá)到87.22%，可解釋大部分關(guān)鍵詞信息；第四步，根據(jù)三個(gè)主成分方程貢獻(xiàn)率占比，加權(quán)得到2011—2019年金融科技的年度總得分，即金融科技指數(shù)（FI）。其折線圖如圖1所示。

表1 金融科技指數(shù)初始詞庫(kù)

圖1 金融科技指數(shù)變遷態(tài)勢(shì)

由圖1可知，中國(guó)金融科技指數(shù)從2012—2017年總體呈現(xiàn)右向上斜趨勢(shì)，2018年開(kāi)始右下傾斜。具體演化狀態(tài)是，從2013年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融元年開(kāi)始，互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品涌現(xiàn)，互聯(lián)網(wǎng)貸款機(jī)構(gòu)平臺(tái)數(shù)量猛增，帶動(dòng)了其他類(lèi)型的金融科技業(yè)態(tài)無(wú)理性膨脹。從2016年8月P2P網(wǎng)貸平臺(tái)整頓至2020年11月末清零，金融科技企業(yè)平臺(tái)以及其金融業(yè)態(tài)績(jī)效逐步收斂。通過(guò)Python文本挖掘的金融科技指數(shù)走勢(shì)，雖樣本規(guī)模相對(duì)有限，但也與宋良榮和李佳男（2022）[29]、王小華等（2022）[30]大體一致。

3.控制變量

根據(jù)前文分析，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)受宏觀層面和微觀層面兩大類(lèi)可量化因素影響。因此，本文實(shí)證研究的控制變量參考以往研究文獻(xiàn)選取以上兩類(lèi)變量，見(jiàn)表2。（1）實(shí)際GDP增速，以反映經(jīng)濟(jì)運(yùn)行情況。（2）廣義貨幣供應(yīng)量增速（M2），反映貨幣政策的情況。（3）商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模，用商業(yè)銀行總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)來(lái)表示。（4）流動(dòng)性水平，綜合考慮數(shù)據(jù)的可得性以及應(yīng)用普遍性，以存貸比來(lái)衡量銀行流動(dòng)性水平。（5）盈利能力，以資產(chǎn)收益率（ROA）作為衡量盈利能力的代理指標(biāo)。

表2 變量名稱(chēng)及其含義

（三）描述性統(tǒng)計(jì)及檢驗(yàn)

宏觀層面，中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)于2012年達(dá)到最高，然后進(jìn)入經(jīng)濟(jì)新常態(tài)，由超高速增長(zhǎng)逐步回落。M2增速與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)趨勢(shì)基本一致，2009年開(kāi)始，寬松的貨幣政策提高了M2增速，延至2012年達(dá)最大值。受周期變化影響，M2在2017年觸底，2018年開(kāi)始稍有回暖，具體結(jié)果如表3所示。微觀層面，工商銀行體量最大，紫金銀行在2012年規(guī)模最小。2014年的貴陽(yáng)銀行資產(chǎn)收益率為最大值，2016年的郵儲(chǔ)銀行的資產(chǎn)收益率為最小。不同銀行的經(jīng)營(yíng)理念、運(yùn)作模式以及企業(yè)文化決定了各商業(yè)銀行指標(biāo)的差異。

表3 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表4、表5為檢驗(yàn)變量之間關(guān)系多重共線結(jié)果。在沒(méi)有控制其他因素影響的前提下，金融科技指數(shù)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量NPL正相關(guān)，表明在1%的顯著性水平下，金融科技的發(fā)展整體上會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。而商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模和盈利水平提升則會(huì)降低其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。從宏觀層面來(lái)看，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有逆周期效應(yīng)。從表5可以看出，各個(gè)變量的VIF值均小于10，表明變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問(wèn)題。

（四）模型建構(gòu)

由于風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的滯后項(xiàng)也是影響當(dāng)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要因素，即風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有持續(xù)性，本文在構(gòu)建模型時(shí)選擇動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)（GMM）模型進(jìn)行研究，該方法可有效規(guī)避滯后期變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題，同時(shí)也降低模型估計(jì)偏差。動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)包含差分廣義矩估計(jì)和系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM），后者通過(guò)引入工具變量解決內(nèi)生性問(wèn)題且不受異方差和序列相關(guān)約束，由此可降低估計(jì)系數(shù)偏差，并納入被解釋變量的滯后效應(yīng)來(lái)吸收更多內(nèi)生元素?；诖?，本文應(yīng)用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）作為本文的計(jì)量分析工具。

表4 變量相關(guān)系數(shù)表

表5 多重共線性檢驗(yàn)

1.檢驗(yàn)金融科技對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的基準(zhǔn)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

其中，被解釋變量NPLi1t，是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量，i表示商業(yè)銀行，t表示時(shí)間；FI是金融科技指數(shù)；NPLi1t-1為上一期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；μi為個(gè)體異質(zhì)性截距項(xiàng)；Contrili1t表示控制變量，包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度（GDP）、貨幣政策（M2）、銀行資產(chǎn)規(guī)模對(duì)數(shù)（Lna）、流動(dòng)性水平（Li）和盈利能力（ROA），λt為時(shí)間固定效應(yīng)。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/p>

本文選取資本資產(chǎn)比（AE）和Z-score替代不良貸款率（NPL）進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

四、實(shí)證檢驗(yàn)及分析

（一）全樣本系統(tǒng)廣義矩估計(jì)

表6是利用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（SYS-GMM）的動(dòng)態(tài)回歸結(jié)果。通過(guò)模型驗(yàn)證可以看出，模型Sargan檢驗(yàn)值超過(guò)0.1，這說(shuō)明工具變量是有效的。模型AR（2）大于0.1，這說(shuō)明擾動(dòng)項(xiàng)差分不存在二階序列相關(guān)。基于此，說(shuō)明本文使用數(shù)據(jù)與模型有效。

從表6可知，核心解釋變量FI的系數(shù)在1%的置信度水平下顯著為正，這說(shuō)明金融科技發(fā)展整體提增了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，由此假設(shè)1a成立。對(duì)此，可能的解釋是，金融科技賦能商業(yè)銀行改善風(fēng)險(xiǎn)管理能力帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)抵消效應(yīng)，尚不足以彌補(bǔ)金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來(lái)的沖擊效用。流動(dòng)性水平變量（Li）的估計(jì)結(jié)果，在1%的顯著性水平下系數(shù)為正，這表明商業(yè)銀行的流動(dòng)性水平越低，即存貸比越高，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也就越高。其實(shí)，商業(yè)銀行流動(dòng)性越弱，其流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)就越大，抗御風(fēng)險(xiǎn)的能力越弱。資產(chǎn)收益率（ROA）在1%的水平下顯著為負(fù)，表明商業(yè)銀行盈利性越強(qiáng)，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越低。商業(yè)銀行盈利增加，其主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)去獲取盈利的意愿會(huì)趨于下降，因此風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)下降。在1%的顯著性水平下，M2增速的系數(shù)顯著為正，這說(shuō)明商業(yè)銀行在貨幣政策寬松時(shí)傾向于承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)從而獲取超額收益。

表6 GMM估計(jì)結(jié)果

（二）金融科技對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的異質(zhì)性分析

在基準(zhǔn)檢驗(yàn)基礎(chǔ)上，本部分進(jìn)一步研究金融科技對(duì)不同類(lèi)型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的異質(zhì)性。借鑒Zhu（2012）[31]的分類(lèi)回歸法，分類(lèi)檢驗(yàn)不同商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。在表7中，總樣本剔除6家大型商業(yè)銀行之后得到子樣本一，其檢驗(yàn)結(jié)果是股份制商業(yè)銀行、城商行及農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)；總樣本剔除8家股份制商業(yè)銀行后得到子樣本二，檢驗(yàn)結(jié)果是國(guó)有大型商業(yè)銀行、城商行和農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)；剔除12家城商行及農(nóng)商行后得到子樣本三，檢驗(yàn)結(jié)果是國(guó)有大商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。對(duì)各個(gè)子樣本進(jìn)行GMM回歸，最后與總樣本的系數(shù)進(jìn)行比較分析，可邏輯演繹不同類(lèi)型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)差異。子樣本GMM估計(jì)結(jié)果，如表7所示。

表7所示，三個(gè)子樣本的各變量回歸系數(shù)符號(hào)與總樣本大致相同，金融科技指數(shù)系數(shù)均為正，與總樣本的檢驗(yàn)結(jié)果一致。其中子樣本一中金融科技系數(shù)為0.0449，子樣本二中金融科技系數(shù)為0.0252，子樣本三中金融科技系數(shù)為0.0995。系數(shù)絕對(duì)值越大，說(shuō)明銀行對(duì)金融科技的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的反應(yīng)越敏感。各個(gè)子樣本與總樣本的回歸結(jié)果均存在明顯差異。基于此，假說(shuō)2成立。其中，金融科技對(duì)股份制商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響最大，國(guó)有大型商業(yè)銀行次之，對(duì)于城商行和農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響最小。這體現(xiàn)出不同類(lèi)型不同規(guī)模的商業(yè)銀行，由于在管理模式、發(fā)展戰(zhàn)略、客戶(hù)群體、受政策支持力度以及企業(yè)文化等方面的差異，因此其風(fēng)險(xiǎn)管理承受金融科技的影響程度也不盡相同。國(guó)有大型商業(yè)銀行規(guī)模大、客戶(hù)多為大型國(guó)企或者基金項(xiàng)目、戰(zhàn)略穩(wěn)健、抗風(fēng)險(xiǎn)沖擊能力強(qiáng)，因此受金融科技的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)較弱。城商行和農(nóng)商行的業(yè)務(wù)模式和發(fā)展路徑具有區(qū)域特質(zhì)，其客戶(hù)黏性強(qiáng)，對(duì)于金融科技沖擊的敏感性反而比股份制商業(yè)銀行弱。股份制商業(yè)銀行管理方式靈活，組織結(jié)構(gòu)明確，針對(duì)自身發(fā)展定位形成了獨(dú)具一格的盈利模式，戰(zhàn)略策略較為進(jìn)取，金融科技帶來(lái)的客戶(hù)分流首先沖擊股份制商業(yè)銀行，受到金融科技的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)彈性較高。

表7 分樣本GMM估計(jì)結(jié)果

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文分別使用資本資產(chǎn)比和Z值替換不良貸款率進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)①考慮篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果未附，若需要可以提供。。從檢驗(yàn)結(jié)果來(lái)看，除控制變量M2系數(shù)發(fā)生方向性改變外，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中其他各變量的系數(shù)符號(hào)與前文一致，驗(yàn)證了前文研究結(jié)論的穩(wěn)健性?？刂谱兞縈2對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響由正變?yōu)樨?fù)，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著。該變化符合現(xiàn)實(shí)及預(yù)期?？赡艿慕忉尀椋瑢捤傻呢泿耪邥?huì)增加商業(yè)銀行的自有資金占比，銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)能力變強(qiáng)，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)降低。

五、研究結(jié)論及其政策建議

（一）研究結(jié)論

金融科技發(fā)展在完成從自構(gòu)金融業(yè)態(tài)獨(dú)立運(yùn)行階段到賦能商業(yè)銀行業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型與其并存階段之后，金融科技發(fā)展帶來(lái)的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)呈現(xiàn)其渠道復(fù)雜性，這決定了本文研究的邊際貢獻(xiàn)。本文運(yùn)用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法，以2011—2019年數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)金融科技的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究結(jié)論如下。

（1）金融科技發(fā)展整體上提增了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。金融科技賦能商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理能力提升，不足以彌補(bǔ)金融科技發(fā)展給商業(yè)銀行帶來(lái)的沖擊，以至于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在金融科技演化進(jìn)程中依然處于上升趨勢(shì)，但增幅從2018年開(kāi)始進(jìn)入下降通道。商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)、貸款業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)均受不同程度影響，銀行資金獲取成本上升，但效應(yīng)方向復(fù)雜。

（2）金融科技發(fā)展對(duì)稟賦的商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)呈現(xiàn)明顯異質(zhì)性。股份制商業(yè)銀行的彈性系數(shù)最大，國(guó)有大型商業(yè)銀行次之，對(duì)城商行與農(nóng)商行的影響最小。體制范式、經(jīng)營(yíng)管理、客戶(hù)群體、業(yè)務(wù)類(lèi)型、區(qū)域黏性及政策支持力度等都可以解釋上述結(jié)論。

（二）政策建議

（1）商業(yè)銀行吸納融合創(chuàng)新金融科技模式。從實(shí)證檢驗(yàn)過(guò)程和結(jié)論看，商業(yè)銀行積極主動(dòng)融合金融科技，可以盡快改變金融科技帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的提增趨勢(shì)，在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)同比條件下，保證其存款、貸款和中間業(yè)務(wù)的常態(tài)運(yùn)轉(zhuǎn)，兼具營(yíng)利性、穩(wěn)健性和流動(dòng)性目標(biāo)?；诖耍虡I(yè)銀行通過(guò)加快與金融科技企業(yè)合作，或者自發(fā)進(jìn)行金融科技研發(fā)，推進(jìn)內(nèi)部業(yè)態(tài)轉(zhuǎn)型，以提升自身在金融科技演化進(jìn)程中的風(fēng)險(xiǎn)管理能力，消解金融科技自構(gòu)金融業(yè)態(tài)的沖擊。

（2）依據(jù)自身特質(zhì)，理性應(yīng)用金融科技。城商行和農(nóng)商行利用自身區(qū)域優(yōu)勢(shì)和客戶(hù)黏性，開(kāi)發(fā)金融科技業(yè)務(wù)終端，在長(zhǎng)尾客戶(hù)端加持金融科技服務(wù)，在滿(mǎn)足長(zhǎng)尾客戶(hù)的金融服務(wù)需求的同時(shí)，實(shí)現(xiàn)自身盈利水平和風(fēng)控能力提升。股份制商業(yè)銀行利用自身經(jīng)營(yíng)靈活優(yōu)勢(shì)，加持金融科技賦能，實(shí)現(xiàn)數(shù)字化金融服務(wù)轉(zhuǎn)型，可在金融科技創(chuàng)新領(lǐng)域形成核心競(jìng)爭(zhēng)力，從而提增風(fēng)險(xiǎn)管理能力。國(guó)有大型商業(yè)銀行可重構(gòu)金融科技創(chuàng)新部門(mén)，獨(dú)立創(chuàng)新金融科技業(yè)態(tài)，引領(lǐng)金融科技演化方向，基此實(shí)現(xiàn)金融科技賦能整體金融業(yè)從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)賦能向整體金融業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的賦能轉(zhuǎn)變。

（3）對(duì)監(jiān)管部門(mén)的政策建議。對(duì)于金融科技發(fā)展依然在提增商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平這一事實(shí)而言，監(jiān)管部門(mén)應(yīng)采取相應(yīng)政策激勵(lì)金融科技的賦能方向，促進(jìn)金融科技對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的正向影響的轉(zhuǎn)變進(jìn)程，同時(shí)出臺(tái)相關(guān)激勵(lì)政策引導(dǎo)商業(yè)銀行吸納金融科技企業(yè)，承擔(dān)金融業(yè)整體穩(wěn)定、覆蓋長(zhǎng)尾群體的社會(huì)責(zé)任，降低金融業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)暴露概率。這是當(dāng)前全球通貨膨脹和國(guó)際技術(shù)性衰退背景下防范國(guó)際金融危機(jī)傳染的現(xiàn)實(shí)要求。