韋顏秋 邱立成

(1.天津商業(yè)大學(xué)，天津 300134；2.燕山大學(xué)，河北 秦皇島 066000)

一、引言

近年來，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)與金融相結(jié)合推動了數(shù)字金融快速發(fā)展，在機(jī)遇與挑戰(zhàn)中，傳統(tǒng)商業(yè)銀行不斷調(diào)整與數(shù)字金融的關(guān)系。商業(yè)銀行在經(jīng)歷數(shù)字金融沖擊后，主動借鑒數(shù)字金融經(jīng)驗并加快金融科技的戰(zhàn)略制定。作為一種新型金融模式，數(shù)字金融核心是利用現(xiàn)代科技對金融產(chǎn)品進(jìn)行優(yōu)化創(chuàng)新并借助大數(shù)據(jù)、云計算等智能數(shù)據(jù)技術(shù)，為商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型升級集聚能量。[1]

面對發(fā)展迅猛的數(shù)字金融，金融市場正在從被動適應(yīng)向積極調(diào)整轉(zhuǎn)變，商業(yè)銀行競爭格局發(fā)生著巨大的變化，風(fēng)險控制也面臨著新的挑戰(zhàn)。[2]不可否認(rèn)，金融風(fēng)險攀升將波及實體企業(yè)的融資穩(wěn)定性及可持續(xù)性。因此，深入研討數(shù)字金融與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的機(jī)理和作用效果，對商業(yè)銀行穩(wěn)健發(fā)展及為監(jiān)管部門提供經(jīng)驗證據(jù)具有重大意義。

本文選取中國106家不同規(guī)模的商業(yè)銀行，利用可獲得的2013—2020年數(shù)據(jù)，檢驗了數(shù)字金融與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系，并探究其影響機(jī)理。本文主要貢獻(xiàn)有：(1)從金融功能觀出發(fā)，在四個功能層面選取十八個相關(guān)指標(biāo)，創(chuàng)新性地將熵值法與因子分析兩種方法相結(jié)合，構(gòu)建出數(shù)字金融指標(biāo)體系，以便于科學(xué)客觀地進(jìn)行分析。(2)改變以往文獻(xiàn)中僅依據(jù)資產(chǎn)規(guī)模作為單一指標(biāo)對商業(yè)銀行規(guī)模進(jìn)行粗略劃分的做法，運(yùn)用門檻效應(yīng)模型求出門檻值，為不同規(guī)模商業(yè)銀行劃分提供合理依據(jù)，以便科學(xué)研究數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的異質(zhì)性影響。(3)數(shù)字金融通過替代效應(yīng)與技術(shù)溢出效應(yīng)兩條路徑對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生影響，而且兩條路徑影響方向相反，本研究對現(xiàn)有理論成果進(jìn)行了擴(kuò)展和補(bǔ)充。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)數(shù)字金融發(fā)展及其影響

界定數(shù)字金融的概念和內(nèi)涵是研究的前提。數(shù)字金融概念提出較晚，國內(nèi)外學(xué)者并沒有形成統(tǒng)一的定義，與“互聯(lián)網(wǎng)金融”“金融科技”等概念既存在聯(lián)系又有所區(qū)別。較早的“互聯(lián)網(wǎng)金融”是集移動支付、信息處理和資源配置為一體的新型模式，既不是直接融資，又不屬于間接融資。而金融科技更側(cè)重于技術(shù)創(chuàng)新和發(fā)展，金融或非金融部門應(yīng)用大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等，以較低成本、超高效率為客戶提供優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品及服務(wù)。[3]數(shù)字金融則是傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)運(yùn)用數(shù)字技術(shù)更好地提供金融服務(wù)，既強(qiáng)調(diào)了科技屬性，又強(qiáng)調(diào)了金融屬性。[4]綜合各方觀點(diǎn)，本文認(rèn)為數(shù)字金融既涵蓋互聯(lián)網(wǎng)金融強(qiáng)調(diào)的交易功能，又包括金融科技的技術(shù)導(dǎo)向，是將數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)金融業(yè)態(tài)相融合的一種新型金融模式，數(shù)字技術(shù)是手段，金融服務(wù)是本質(zhì)。

數(shù)字金融本質(zhì)上仍屬金融，并未脫離金融風(fēng)險負(fù)外部性和順周期性，在先進(jìn)技術(shù)與網(wǎng)絡(luò)化傳輸?shù)碾p重作用下，加之現(xiàn)行金融監(jiān)管滯后，數(shù)字金融的快速發(fā)展極可能大幅增加風(fēng)險傳染的突發(fā)概率與波動幅度。[5]商業(yè)銀行身處其間難免受到數(shù)字金融的影響，會通過商業(yè)銀行特有的信用創(chuàng)造功能作用于其風(fēng)險承擔(dān)。[6]

(二)商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及其影響因素

商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)是指商業(yè)銀行通過不同經(jīng)營決策平衡風(fēng)險和收益以期獲得自身利益最大化，并主動承擔(dān)這種經(jīng)營決策所帶來的風(fēng)險。[7]大概率造成商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的主要原因有兩個方面：

一是政策環(huán)境與宏觀經(jīng)濟(jì)層面，一般來說寬松貨幣政策會通過提高資產(chǎn)評估降低風(fēng)險預(yù)判而誘使商業(yè)銀行承擔(dān)更多的風(fēng)險；同時低利率環(huán)境會促使銀行追求利潤，提高風(fēng)險承擔(dān)；[8]存款保險制度被視為一種看跌期權(quán)，一般來說，會產(chǎn)生道德風(fēng)險，使銀行風(fēng)險承擔(dān)增加，且與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度密切相關(guān)；經(jīng)濟(jì)政策不確定性反向影響銀行主動風(fēng)險承擔(dān)；[9]金融創(chuàng)新會降低銀行風(fēng)險承擔(dān)且不具時滯性，宏觀經(jīng)濟(jì)增長水平則會加劇銀行風(fēng)險承擔(dān)同時存在順周期性。[10]

二是商業(yè)銀行微觀運(yùn)營層面，隨著業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)趨向多樣化商業(yè)銀行所開展的風(fēng)險管控工作難以將其完全覆蓋，同時會增加商業(yè)銀行風(fēng)險水平；而資本充足率監(jiān)管要求同樣會提高商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，與之相反的是特許權(quán)價值上漲會降低風(fēng)險承擔(dān)，同時股權(quán)結(jié)構(gòu)與風(fēng)險承擔(dān)存在非線性關(guān)系；公司治理方面對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響錯綜復(fù)雜，股東集權(quán)度、自有資本率以及獨(dú)立董事規(guī)模的提高都會加劇風(fēng)險承擔(dān)，而董監(jiān)會規(guī)模則與之相反。[11]

(三)文獻(xiàn)述評

目前，國內(nèi)外對于數(shù)字金融與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)問題的研究尚不深入，對數(shù)字金融影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)機(jī)理的剖析還不系統(tǒng)，二者間的關(guān)系需要進(jìn)一步的實證檢驗。因此，本文選取新的研究視角，深入探究數(shù)字金融影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的理論機(jī)制，進(jìn)而對其非線性特征與資產(chǎn)規(guī)模異質(zhì)性進(jìn)行實證檢驗，力圖對該領(lǐng)域既有文獻(xiàn)提供有益擴(kuò)展與補(bǔ)充。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)數(shù)字金融影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的機(jī)理

一方面，數(shù)字金融的金融本質(zhì)決定了其與商業(yè)銀行存在競爭關(guān)系：在資金配置方面具有替代效應(yīng)，可以縮小銀行貸款規(guī)模并降低其資金配置效率；數(shù)字金融憑借其低成本、快捷優(yōu)勢引發(fā)客戶脫媒，致使商業(yè)銀行存款產(chǎn)生分流；[12]同時，數(shù)字金融使客戶足不出戶便可享受服務(wù)，替代效應(yīng)降低商業(yè)銀行收入水平，使銀行在經(jīng)營策略上趨于冒險，導(dǎo)致其風(fēng)險承擔(dān)意愿提高。[13]另一方面，數(shù)字金融具有的技術(shù)屬性必然存在溢出效應(yīng)，有助于商業(yè)銀行提升資金配置效率，降低過多承擔(dān)風(fēng)險的意愿。數(shù)字金融技術(shù)提高傳統(tǒng)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性，對海量碎片信息進(jìn)行有機(jī)整合與高效處理，有效緩解貸前信息不對稱問題，風(fēng)險管理效率得到提升，并主動降低風(fēng)險承擔(dān)水平；數(shù)字金融促進(jìn)銀行利用新一代信息技術(shù)豐富產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，優(yōu)化商業(yè)銀行服務(wù)質(zhì)量，提高客戶好感度和忠誠度，增加客戶粘度。[14]

綜合以上分析，提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H1：數(shù)字金融對商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)具有增強(qiáng)和降低兩方面的影響，其綜合效應(yīng)取決于二者力量對比。具體而言，數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行收入水平加劇其風(fēng)險承擔(dān)，通過提高商業(yè)銀行技術(shù)水平降低其風(fēng)險承擔(dān)水平。

(二)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的總體趨勢

通過對數(shù)字金融影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)機(jī)理分析可知，數(shù)字金融通過替代效應(yīng)和溢出效應(yīng)，對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生方向相反的影響。但在總體趨勢上，有的觀點(diǎn)認(rèn)為，初期數(shù)字金融通過技術(shù)溢出效應(yīng)降低銀行管理成本減輕風(fēng)險承擔(dān)，后期通過推高銀行資金成本加重其風(fēng)險水平。[15]數(shù)字金融發(fā)展初期通過提升商業(yè)銀行技術(shù)水平帶來收益增長，可能彌補(bǔ)商業(yè)銀行收入減少帶來的不利影響；隨著數(shù)字金融不斷發(fā)展，商業(yè)銀行技術(shù)水平提升帶來的收益不足以彌補(bǔ)收入收窄帶來的缺口。那么，在不同發(fā)展階段數(shù)字金融對商業(yè)銀行的替代效應(yīng)和溢出效應(yīng)相疊加，可能會產(chǎn)生不同的總體影響，據(jù)此提出如下假設(shè)：

假設(shè)H2：數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的整體影響存在U型走勢。

(三)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)存在規(guī)模異質(zhì)性影響

大規(guī)模商業(yè)銀行與時俱進(jìn)積極與金融科技相結(jié)合，兩者進(jìn)行優(yōu)勢互換實現(xiàn)共贏，使其憑借優(yōu)質(zhì)客戶資源以較低成本獲取高額回報；大規(guī)模商業(yè)銀行可利用規(guī)模優(yōu)勢有效進(jìn)行分散化投資，可以從容應(yīng)對數(shù)字金融沖擊。而對于小規(guī)模商業(yè)銀行來說，數(shù)字金融的示范效應(yīng)仍在外圍，很難利用數(shù)字金融優(yōu)勢改善其風(fēng)險管理，缺乏規(guī)避數(shù)字金融引發(fā)新型金融風(fēng)險的能力。因此，面對數(shù)字金融沖擊時，其風(fēng)險承擔(dān)水平會有較大波動。同時資產(chǎn)規(guī)模小的商業(yè)銀行可以靈活轉(zhuǎn)變經(jīng)營策略，最大限度避免數(shù)字金融造成商業(yè)銀行過度的風(fēng)險承擔(dān)，及時調(diào)整其風(fēng)險承擔(dān)意愿。綜合以上分析，提出如下研究假設(shè)：

假設(shè)H3：數(shù)字金融對不同規(guī)模商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響具有異質(zhì)性。

四、研究設(shè)計

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

在研究樣本選取上盡可能全面覆蓋，兼顧上市公司及非上市公司、不同資產(chǎn)規(guī)模的商業(yè)銀行。本文擬采用106家商業(yè)銀行平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究(1)包括5家國有大型銀行、12家股份制商業(yè)銀行、71家城市商業(yè)銀行和18家農(nóng)村商業(yè)銀行。，數(shù)據(jù)主要來源于國家統(tǒng)計局、Bank-scope數(shù)據(jù)庫以及年報。數(shù)字金融發(fā)展指標(biāo)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于艾瑞咨詢、網(wǎng)貸之家、中國互聯(lián)網(wǎng)中心以及前瞻產(chǎn)業(yè)研究院等。

(二)模型設(shè)計與變量定義

1. 商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)(Z)。商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)是為其獲取超額利潤而愿意在其他方面做出犧牲，是一種自愿的理性或非理性行為。商業(yè)銀行風(fēng)險水平會隨這種行為改變發(fā)生變化，可據(jù)此來衡量風(fēng)險承擔(dān)意愿?，F(xiàn)有研究中，商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量主要有加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)占比[16]、預(yù)期違約率、不良貸款率、破產(chǎn)概率Z值等。[17]針對以上商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量，由于本文選擇的樣本不局限于上市銀行，股價波動率不適用；鑒于目前還沒有建立銀行業(yè)違約數(shù)據(jù)庫，預(yù)期違約率也不適用；不良貸款率主要反映的是商業(yè)銀行信貸風(fēng)險，也不適用；風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)主要用信用風(fēng)險暴露進(jìn)行加權(quán)，體現(xiàn)的是風(fēng)險資產(chǎn)的概念；而Z值則能綜合反映商業(yè)銀行的財務(wù)狀況、盈利能力以及經(jīng)營的穩(wěn)定性，是衡量風(fēng)險承擔(dān)的較為理想指標(biāo)。Z值計算公式為：

其中ROA代表資產(chǎn)收益率，CAR代表資本資產(chǎn)比率，it代表第i家銀行第t年的CAR值，σ(ROA)為資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差，衡量商業(yè)銀行收益的波動性，波動越大，風(fēng)險承擔(dān)水平越高，故Z值越小，商業(yè)銀行穩(wěn)定性越差，商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)越大。由于Z值偏度較大，為避免其特性影響實證結(jié)果，對其采用對數(shù)化處理。另外，在本文中選用加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)占比(RISK)這一指標(biāo)作為穩(wěn)健性檢驗的輔助代理變量。

2.數(shù)字金融指數(shù)(DF)。學(xué)者大都使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)作為數(shù)字金融發(fā)展代理變量[18]，這種方法主要針對普惠金融發(fā)展問題，并不能很好地體現(xiàn)數(shù)字技術(shù)在數(shù)字金融中的作用；有的學(xué)者使用文本挖掘法，從金融功能觀出發(fā)構(gòu)建基礎(chǔ)詞庫，依據(jù)關(guān)鍵詞在百度數(shù)據(jù)庫和新聞中出現(xiàn)的頻率用因子分析法合成指數(shù)，這種方法使用的數(shù)據(jù)龐雜而不準(zhǔn)確；[19]有的學(xué)者直接使用第三方支付市場交易額作為數(shù)字金融發(fā)展的代理變量，這種方法存在一定片面性。本文從數(shù)字金融視角出發(fā)，兼顧金融和技術(shù)雙重屬性，選取支付結(jié)算、資源配置、風(fēng)險管理和信息處理四大功能作為一級指標(biāo)，并分別用可觀測且具代表性的二級指標(biāo)具體刻畫，之后合成的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)更具實際意義。具體而言，支付結(jié)算從新興支付方式的規(guī)模以及普及程度兩個方面選取；資源配置從體現(xiàn)資源配置效率的資金、產(chǎn)品和潛在風(fēng)險三個方面選??；風(fēng)險管理指標(biāo)從互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品規(guī)模、平均損失等方面選??；信息處理從信息處理工具規(guī)模、信息化發(fā)展程度、普及程度和安全穩(wěn)定程度方面選取，指標(biāo)體系詳見表1。

表1 數(shù)字金融發(fā)展的指標(biāo)體系

為了檢驗方便，對各指標(biāo)進(jìn)行同向化處理，正向指標(biāo)保持不變，逆向指標(biāo)通過(1)式進(jìn)行處理，P為處理后數(shù)值，Q為處理前數(shù)值。本文的逆向指標(biāo)有問題網(wǎng)貸平臺數(shù)量和網(wǎng)絡(luò)侵權(quán)人均損失，對各指標(biāo)進(jìn)行無量綱化處理。[20]

(1)

對這四個維度內(nèi)二級指標(biāo)依次進(jìn)行因子分析，如表2所示，每個因子分析的KMO值都大于0.50，Bartlet檢驗結(jié)果也均顯著，說明指標(biāo)之間存在貢獻(xiàn)因素的假設(shè)均成立。

表2 因子分析檢驗結(jié)果

最后，對一級指標(biāo)進(jìn)行熵值法綜合賦權(quán)，計算出各一級指標(biāo)權(quán)重，合成數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)。變量名稱符號及定義見附表3。

DF=S1·X1+S2·X2+S3·X3+S4·X4

(2)

其中，Xi(i=1，2，3，4)為各一級指標(biāo)，Sj(j=1，2，3，4)為各一級指標(biāo)所占的權(quán)重，將計算得出的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)繪制成如圖1所示的趨勢圖。

圖1 數(shù)字金融發(fā)展趨勢圖

3.門檻變量(SIZE)。通常采用銀行年末總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量銀行規(guī)模。一般在資產(chǎn)規(guī)模劃分上，將國有商業(yè)銀行視為規(guī)模較大，股份制商業(yè)銀行視為中等規(guī)模，而城商行和農(nóng)商行則為規(guī)模較小。為準(zhǔn)確檢驗數(shù)字金融對不同規(guī)模商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的異質(zhì)性影響，本文以資產(chǎn)規(guī)模作為門檻變量來準(zhǔn)確區(qū)分規(guī)模大小。

4.控制變量。為控制商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響因素，在模型中加入包括資本充足率、盈利能力、經(jīng)營效率和流動水平等商業(yè)銀行微觀特征變量，包括經(jīng)濟(jì)發(fā)展和貨幣環(huán)境等宏觀變量。

表3 變量名稱、符號及定義

(三)描述性統(tǒng)計

表4 變量描述性統(tǒng)計

表4給出前述變量樣本數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計結(jié)果。商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模標(biāo)準(zhǔn)差1.4610，說明樣本銀行之間的資產(chǎn)規(guī)模相差較大，其余變量標(biāo)準(zhǔn)差均小于1，則說明相關(guān)變量較平穩(wěn)，分布相對集中。資本充足率的均值為12.86%，滿足大于8%的監(jiān)管要求；成本收入比均值為36.85%，滿足小于45%的監(jiān)管要求；存貸比均值為67.67%，滿足小于75%的監(jiān)管要求。

(四)計量模型設(shè)定

為檢驗數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的整體影響，構(gòu)建如下模型來驗證假設(shè)H1：

(3)

由于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)具有高度持續(xù)性，需要將其代理變量的滯后項作為自變量。Z值為商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量，DF為數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)。數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響可能是非線性的，因此，加入二次項來研究其非線性關(guān)系，SIZE、CAR、ROA、CIR、DLR為商業(yè)銀行微觀變量，GDP、M2為宏觀經(jīng)濟(jì)變量，詳細(xì)說明見表3，ε為殘差項，i為第i家銀行，t為年份。

為檢驗假設(shè)H2即數(shù)字金融對不同規(guī)模商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)是否存在異質(zhì)性影響，構(gòu)建門檻面板回歸模型，以確定門檻值，準(zhǔn)確劃分資產(chǎn)規(guī)模：

(4)

其中，SIZE為門檻變量，使用商業(yè)銀行資產(chǎn)總額自然對數(shù)(SIZE)以緩解異方差產(chǎn)生。γ代表特定的門檻值，I表示示性函數(shù)，Controls為控制變量。

為檢驗數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響效應(yīng)是否成立，借鑒 Baron 和 Kenny中介因子檢驗方法，建立如下中介效應(yīng)模型分別檢驗收入水平和技術(shù)水平路徑對風(fēng)險承擔(dān)的影響。

(5)

上述模型中PATH分別代表兩方面影響效應(yīng)，用凈資產(chǎn)收益率ROA衡量商業(yè)銀行收入水平來檢驗替代效應(yīng)；用收入成本比CIR衡量技術(shù)水平檢驗溢出效應(yīng)。若α1、β1、γ2均顯著但γ1不顯著，且Sobel Z值顯著，則完全中介效應(yīng)成立；若α1、β1、γ1、γ2均顯著，且Sobel Z值顯著，則部分中介效應(yīng)成立。

五、實證結(jié)果與分析

(一)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的總體影響分析

通過使用GMM方法進(jìn)行總體檢驗，為了更好地進(jìn)行過度識別檢驗和序列相關(guān)性檢驗以解決內(nèi)生性問題，使用了Hansen檢驗方法。總體檢驗結(jié)果在表5中列示出，可以看出：Z值一階滯后項系數(shù)在1%的顯著性水平下表現(xiàn)為顯著。系統(tǒng)GMM模型的回歸結(jié)果中AR(2)與Hansen值均超過了0.1，這說明二階擾動項不存在自相關(guān)而且不存在工具變量過度識別的問題。

表5 數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的回歸結(jié)果

根據(jù)表5 GMM估計結(jié)果，得到以下結(jié)論：

數(shù)字金融指數(shù)DF一次項顯著為正，二次項顯著為負(fù)。說明數(shù)字金融發(fā)展對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響具有非線性的U型趨勢，與假設(shè)2預(yù)期一致。各控制變量系數(shù)估計結(jié)果符合預(yù)期：從商業(yè)銀行微觀層面來看，資本充足率系數(shù)顯著為正，說明商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平隨資本充足率的提高而降低。盈利能力系數(shù)顯著為正，則其與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)顯著負(fù)相關(guān)，說明盈利水平越高的商業(yè)銀行所選用的經(jīng)營策略越是激進(jìn)，從而承擔(dān)較大的風(fēng)險；資產(chǎn)規(guī)模系數(shù)為正，說明商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)隨資產(chǎn)規(guī)模的提高而降低。

(二)資產(chǎn)規(guī)模異質(zhì)下數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響分析

對模型4進(jìn)行門檻值檢驗和估計，采用Bootstrap自抽樣300次，得到F值、P值以及門檻估計值γ，如表6所示。

表6 門檻值估計結(jié)果

圖2 對Z回歸的門檻值似然比函數(shù)圖

由表6中的P值、F值可知，單一門檻以及雙重門檻均通過顯著性檢驗，統(tǒng)計學(xué)意義上認(rèn)為應(yīng)建立雙重門檻模型。為更清晰反映門檻值的特征，本文畫出門檻值估計的似然比(LR)函數(shù)圖，如圖2所示，在16.3322、16.5679左右發(fā)生結(jié)構(gòu)性變化。結(jié)合表6的檢驗結(jié)果，可知存在兩個門檻值分別為16.3322(802.09億元)和16.5679(1015.28億元)?；谏鲜鰴z驗結(jié)果，將商業(yè)銀行按照門檻值劃分為大、中、小三種類型。然后將門檻值代入模型中，為了防止模型的內(nèi)生性問題，繼續(xù)采用系統(tǒng)GMM方法對模型進(jìn)行估計，結(jié)果見表7。

表7 數(shù)字金融對不同規(guī)模商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的GMM回歸結(jié)果

通過回歸結(jié)果可看出中、小型商業(yè)銀行的一次項系數(shù)顯著為正，二次項系數(shù)顯著為負(fù)，呈現(xiàn)出U型趨勢，且中型商業(yè)銀行二次項絕對值小于小型銀行，則中型商業(yè)銀行面對數(shù)字金融沖擊的敏感性強(qiáng)于小型銀行。而大型商業(yè)銀行的一次項與二次項系數(shù)均不顯著，說明數(shù)字金融對大規(guī)模商業(yè)銀行無甚影響。因此，隨著資產(chǎn)規(guī)模的擴(kuò)大，商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的敏感度逐漸降低，驗證了假設(shè)3。

為檢驗上述結(jié)果的穩(wěn)健性，按照銀行資產(chǎn)規(guī)模的平均數(shù)將樣本分為兩組，小型銀行Sizemean，并采用動態(tài)廣義矩方法進(jìn)行估計，結(jié)果在表7后兩列列中展現(xiàn)出來。其與標(biāo)準(zhǔn)門檻分析結(jié)果基本相同，小型銀行對風(fēng)險承擔(dān)的敏感性明顯強(qiáng)于大型商業(yè)銀行。

(三)影響機(jī)理的實證檢驗分析

數(shù)字金融對商業(yè)銀行存在替代效應(yīng)，通過改變銀行的利潤情況，使其收入水平降低，改變其風(fēng)險偏好。替代效應(yīng)的檢驗鏈條為：數(shù)字金融(DF)——銀行收入水平(ROA)——風(fēng)險承擔(dān)(Z)，表8顯示了其檢驗結(jié)果。前兩列DF與第三列ROA均在1%的水平下顯著，Soble Z值也是顯著的，驗證了數(shù)字金融通過替代效應(yīng)，降低商業(yè)銀行收入水平，加劇其風(fēng)險承擔(dān)。

表8 替代效應(yīng)檢驗

數(shù)字金融在業(yè)務(wù)經(jīng)營過程中對傳統(tǒng)商業(yè)銀行所產(chǎn)生的技術(shù)溢出效應(yīng)，會提高商業(yè)銀行的經(jīng)營效率，改變其風(fēng)險承擔(dān)意愿。技術(shù)溢出效應(yīng)的檢驗鏈條為：數(shù)字金融(DF)——銀行技術(shù)水平(CIR)——風(fēng)險承擔(dān)(Z)，表9顯示了其檢驗結(jié)果。三個回歸中的DF與CIR均顯著，Soble Z值也是顯著的，驗證了數(shù)字金融通過提升商業(yè)銀行技術(shù)水平降低其風(fēng)險承擔(dān)這一結(jié)論。

表9 技術(shù)溢出效應(yīng)檢驗

(四)穩(wěn)健性檢驗

為保證回歸結(jié)果的可靠性和穩(wěn)健性，本文采用幾種方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗：

1.替換變量

用加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)占比(RISK)代替破產(chǎn)風(fēng)險Z值，加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)的占比可以反映商業(yè)銀行所承擔(dān)的風(fēng)險，因此，用加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)作為替代變量具有合理性，其檢驗結(jié)果如表10所示，全樣本中一次項系數(shù)顯著為負(fù)，二次項系數(shù)顯著為正，說明數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響呈現(xiàn)U型趨勢，由分樣本回歸結(jié)果可看出隨著資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大，商業(yè)銀行對數(shù)字金融沖擊的敏感性逐漸降低。

表10 替換變量回歸結(jié)果

2.固定效應(yīng)回歸

本文的基準(zhǔn)回歸是采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)，考慮到本文構(gòu)建的模型可能存在遺漏變量所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，為了檢驗結(jié)果的可靠性，利用固定效應(yīng)模型對靜態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析并在模型中放入被解釋變量的一階滯后項，檢驗結(jié)果如表11所示。檢驗結(jié)果估計系數(shù)在絕對值上有所差異，但是在顯著水平及符號意義上基本與本文所得結(jié)果一致。檢驗結(jié)果仍然支持研究假設(shè)，本文研究結(jié)論未發(fā)生改變。

3.工具變量法

考慮到模型中變量可能存在一定的反向因果關(guān)系，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率(INT)作為數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)的工具變量，以減輕內(nèi)生性問題。作為數(shù)字金融的基礎(chǔ)設(shè)施，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)覆蓋程度與數(shù)字金融的發(fā)展密切相關(guān)，在控制一系列經(jīng)濟(jì)水平、銀行狀況等變量后，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)普及率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)不存在直接的關(guān)聯(lián)渠道，因此互聯(lián)網(wǎng)普及率是有效的工具變量。檢驗結(jié)果見表12，在加入工具變量后，本文主要研究結(jié)論未發(fā)生改變。

表12 工具變量法回歸結(jié)果

綜上可見，基準(zhǔn)回歸所得結(jié)果具有很強(qiáng)的穩(wěn)健性，原有研究結(jié)論仍然成立。

六、研究結(jié)論與政策建議

本文選用不同規(guī)模的106家商業(yè)銀行2013-2020年度數(shù)據(jù)，使用GMM模型及異質(zhì)性檢驗實證分析了數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，實證結(jié)果表明：(1)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)存在替代效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)，兩種效應(yīng)在不同方向上影響商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)。(2)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響主要呈現(xiàn)U型特征，在發(fā)展初期，數(shù)字金融促使商業(yè)銀行技術(shù)水平提升帶來的收益足以彌補(bǔ)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)競爭的不利影響；隨著數(shù)字金融不斷發(fā)展，商業(yè)銀行技術(shù)與經(jīng)營效率的提升所帶來的收益不足以彌補(bǔ)存貸利差收窄所帶來的缺口，數(shù)字金融加重商業(yè)銀行的過度風(fēng)險承擔(dān)。(3)數(shù)字金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響具有異質(zhì)性，大型商業(yè)銀行面對數(shù)字金融沖擊時風(fēng)險承擔(dān)敏感度最差，中型與小型商業(yè)銀行的敏感度則逐步提升。數(shù)字金融的沖擊對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響程度隨著資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大而逐漸降低。

根據(jù)本文的研究結(jié)論，提出以下建議：(1)商業(yè)銀行要積極應(yīng)對數(shù)字金融的挑戰(zhàn)，在發(fā)展初期，充分發(fā)揮數(shù)字金融技術(shù)溢出效應(yīng)帶來的積極作用，在后期推動與數(shù)字金融的進(jìn)一步融合，為客戶打造高附加值的服務(wù)，增加客戶粘性以及競爭優(yōu)勢，降低商業(yè)銀行業(yè)務(wù)競爭帶來的消極影響。(2)商業(yè)銀行依據(jù)資產(chǎn)規(guī)模采取差異化數(shù)字金融發(fā)展策略，中小規(guī)模商業(yè)銀行要加強(qiáng)信息技術(shù)方面的投資以提高數(shù)字化程度，服務(wù)好長尾客戶；大規(guī)模商業(yè)銀行要充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，著力打造外部信息的采集，實現(xiàn)內(nèi)外信息資源整合，打通全流程的業(yè)務(wù)鏈條，優(yōu)化業(yè)務(wù)流程。(3)商業(yè)銀行要平衡好風(fēng)險承擔(dān)，持續(xù)做好穩(wěn)健經(jīng)營，妥善協(xié)調(diào)好宏觀政策與微觀特征之間的關(guān)系，找到最優(yōu)的經(jīng)營模式和風(fēng)險管理體系。(4)基于本研究結(jié)論，建議監(jiān)管部門加強(qiáng)對數(shù)字金融的監(jiān)管，尤其針對數(shù)字金融存在的替代效應(yīng)和技術(shù)溢出效應(yīng)，結(jié)合數(shù)字金融虛擬化、技術(shù)化等特點(diǎn)，建立科學(xué)合理的監(jiān)管措施，制定前瞻性的風(fēng)險監(jiān)督機(jī)制，完善數(shù)字金融行業(yè)的監(jiān)管條例，實行實時動態(tài)監(jiān)管，注重對數(shù)字金融風(fēng)險外溢效應(yīng)的防范，以便更好地監(jiān)管商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)。