■張正平 紀環(huán)宇 董晶

一、引言

防控風險是商業(yè)銀行經(jīng)營管理的重要內(nèi)容。農(nóng)村商業(yè)銀行（以下簡稱“農(nóng)商行”）作為服務“三農(nóng)”、支持鄉(xiāng)村振興的金融主力軍，其風險防控任務格外艱巨。一方面，由于農(nóng)業(yè)經(jīng)營主體信息不易獲取，農(nóng)戶金融素養(yǎng)較低，農(nóng)業(yè)具有天然的弱質(zhì)性；另一方面，國有大行、金融科技企業(yè)紛紛進入農(nóng)村市場，加劇了農(nóng)村金融市場競爭，導致農(nóng)商行面臨較大的經(jīng)營壓力。與此同時，在金融數(shù)字化轉(zhuǎn)型的背景下，不少農(nóng)商行也加大金融科技應用力度，加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。2022年1月，銀保監(jiān)會印發(fā)《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導意見》，提出“到2025 年，銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型取得明顯成效”的發(fā)展目標，并從戰(zhàn)略規(guī)劃與組織流程建設(shè)、業(yè)務經(jīng)營管理數(shù)字化、數(shù)據(jù)能力建設(shè)等方面給出了指導意見。2021 年2 月，中央一號文件《關(guān)于全面推進鄉(xiāng)村振興加快農(nóng)業(yè)農(nóng)村現(xiàn)代化的意見》明確提出“發(fā)展農(nóng)村數(shù)字普惠金融”。2021年7月，中國人民銀行等八部委聯(lián)合頒布《關(guān)于深入開展中小微企業(yè)金融服務能力提升工程的通知》，強調(diào)“為提升中小微企業(yè)金融服務的便利度，應鼓勵地方法人銀行業(yè)金融機構(gòu)使用數(shù)字信息技術(shù)”。由此可見，數(shù)字化轉(zhuǎn)型已成為包括農(nóng)商行在內(nèi)的中小銀行提升綜合實力、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的必然選擇[1]。然而，有研究表明，在前期階段電子化會給農(nóng)商行帶來新的風險[2]。那么，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會對其風險承擔產(chǎn)生影響嗎？尤其是數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響農(nóng)商行的主動風險承擔嗎？進一步地，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會影響其被動風險承擔嗎？這些正是本文試圖回答的問題。

從已有文獻來看，關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風險承擔關(guān)系的研究主要集中在兩個領(lǐng)域：

一是探究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型及其影響。新一代信息技術(shù)的發(fā)展為數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了技術(shù)支撐[3]，加快了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程。金融科技通過優(yōu)化商業(yè)銀行外部環(huán)境和提高商業(yè)銀行內(nèi)部能力進而驅(qū)動其數(shù)字化戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型[4]，數(shù)字技術(shù)在數(shù)字金融領(lǐng)域的應用改變了商業(yè)銀行的經(jīng)營效率與風險偏好，進而對商業(yè)銀行的經(jīng)營模式進行了創(chuàng)新[5]。此外，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型著力于技術(shù)思維與技術(shù)構(gòu)建、金融生態(tài)思維與金融生態(tài)場景構(gòu)建、數(shù)據(jù)思維與數(shù)據(jù)能力構(gòu)建、互聯(lián)網(wǎng)思維與新商業(yè)文明構(gòu)建等思維和能力的轉(zhuǎn)變[1]。Standaert 等[6]通過與來自大型銀行、金融科技公司的專家談話，確定了數(shù)字技術(shù)與信息數(shù)據(jù)的應用作為銀行決策者制定未來戰(zhàn)略方向的依據(jù)之一。Kellner 等[7]研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字技術(shù)在商業(yè)銀行中的應用能夠使銀行在競爭中取得優(yōu)勢。熊健等[8]認為，金融科技的發(fā)展能夠通過技術(shù)溢出效應達到降低商業(yè)銀行運營成本和提升工作效率的目的。此外，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型也意味著銀行面臨著大數(shù)據(jù)處理、網(wǎng)絡安全風險方面的局限性[9]。就農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型而言，由于農(nóng)戶、小微企業(yè)存在信息不透明、抗風險能力較弱、缺乏抵押物等特點，農(nóng)商行發(fā)放涉農(nóng)貸款時將承擔更多經(jīng)營風險[10]。農(nóng)村金融供給側(cè)改革可以通過技術(shù)創(chuàng)新改進金融服務[11]，農(nóng)商行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型也能夠通過降低經(jīng)營成本改善其盈利能力[12]。

二是探究銀行風險承擔的影響因素。商業(yè)銀行風險承擔分為主動風險承擔和被動風險承擔，前者為銀行事前風險承擔意愿的反映，后者則是銀行風險的事后衡量[13，14]。從宏觀來看，Dias[15]認為，資本監(jiān)管與銀行風險承擔之間存在非線性關(guān)系。經(jīng)濟政策的不確定性顯著提升了商業(yè)銀行主動風險承擔水平，同時降低了商業(yè)銀行被動風險承擔水平[16]?；ヂ?lián)網(wǎng)金融[17]、數(shù)字金融[18]與普惠金融[12]的發(fā)展則有效降低了商業(yè)銀行被動風險承擔水平。從微觀來看，Kasman 等[19]認為，企業(yè)文化相對穩(wěn)健的銀行其風險承擔水平較低。Nguyen 等[20]發(fā)現(xiàn)，企業(yè)文化偏激進的銀行則更傾向于選擇高風險信貸項目。銀行治理過度也會加大銀行面臨的風險[21]，但可以通過改善運營效率來降低銀行風險水平[22，23]。就農(nóng)商行而言，資本水平的變動與其風險承擔水平之間呈現(xiàn)負向關(guān)系[24]，價格競爭則加劇了農(nóng)商行風險承擔水平[25]，利率市場化放大了農(nóng)商行這種被動風險承擔[26]；相比于股份制銀行與城商行，經(jīng)濟政策的不確定性對農(nóng)商行主動和被動風險承擔的抑制作用更強[16]。

由上述文獻梳理可知，有關(guān)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與風險承擔關(guān)系的研究已經(jīng)取得了豐碩的成果，但仍存在需要改進的地方：（1）現(xiàn)有文獻對農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型特點和運行環(huán)境關(guān)注較多，少有關(guān)注農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的影響；（2）有關(guān)農(nóng)商行風險承擔的研究并沒有清晰闡明主動風險承擔與被動風險承擔的關(guān)系；（3）鮮有文獻關(guān)注農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其風險承擔的影響及其作用機制。因此，本文基于文本挖掘法構(gòu)建了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)，檢驗了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其風險承擔意愿的影響及其作用機制，并進一步討論了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中主動風險承擔與被動風險承擔的關(guān)系。

具體而言，本文的主要創(chuàng)新點為：（1）以農(nóng)商行為研究對象，實證檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的影響，豐富了有關(guān)農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的研究；（2）探討農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主動風險承擔的影響，并分析數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中農(nóng)商行主動風險承擔與被動風險承擔的關(guān)系，拓展了銀行風險承擔問題的研究范圍；（3）揭示了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善運營效率提升其主動風險承擔的作用機制，并考察了不同資產(chǎn)規(guī)模、不同省聯(lián)社干預強度下農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的異質(zhì)性影響，深化了對二者關(guān)系的理解。

二、理論分析與假說提出

（一）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行主動風險承擔的影響

農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要通過緩解銀行競爭壓力和強化金融科技應用來促進其主動風險承擔意愿。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以緩解國有銀行、股份制銀行對城商行造成的競爭壓力，進而增加農(nóng)商行主動風險承擔意愿。Marcus[27]指出，存款市場競爭加劇會壓縮銀行存貸利差，進而降低銀行特許權(quán)價值。數(shù)字化轉(zhuǎn)型能幫助銀行識別客戶需求差異，擴展穩(wěn)定資金的來源，進而增加銀行存款[28]，緩解存款市場競爭壓力。而且，為了提升銀行特許權(quán)價值，銀行主動承擔風險的意愿也會隨之增加[29，30]。同樣，商業(yè)銀行的競爭行為對農(nóng)商行的穩(wěn)健運營也產(chǎn)生了重要影響[25]，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以降低農(nóng)商行的經(jīng)營成本[12]，從而緩解銀行競爭帶來的壓力，在這種情況下其主動風險承擔意愿會更強烈。另一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以促使農(nóng)商行加大金融科技的應用，從而進一步增加其主動風險承擔意愿。農(nóng)商行可利用網(wǎng)絡技術(shù)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等手段，提升金融服務效率及風險識別能力[31]，進一步緩解信息不對稱帶來的困擾[12]，從而增加其主動風險承擔意愿。據(jù)此，本文提出假說1。

H1：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升其主動風險承擔意愿。

（二）數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響農(nóng)商行主動風險承擔的機制分析

數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高農(nóng)商行運營效率，進而增加其主動風險承擔意愿。莊雷等[32]發(fā)現(xiàn)，科技企業(yè)與傳統(tǒng)銀行在長期博弈過程中最終實現(xiàn)互利共贏。換言之，金融與科技相結(jié)合能幫助銀行降低運營成本，提升運營效率。從農(nóng)商行的角度看，數(shù)字金融的發(fā)展使金融和科技融合得更深，加速了業(yè)務轉(zhuǎn)型，進而提高了其運營效率[33]。同樣的，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進了金融資源的定價與配置[34]，有助于緩解農(nóng)村金融中交易成本高、信息不對稱等問題[35]，還可以提高農(nóng)商行業(yè)務辦理速度，降低運營成本[12]，最終提升農(nóng)商行的運營效率。進一步地，農(nóng)商行運營效率的提高可以增加其主動風險承擔意愿。田雅群等[36]從市場勢力的角度研究發(fā)現(xiàn)，農(nóng)商行成本效率的降低使其抵御風險的能力下降。換言之，如果農(nóng)商行成本效率提高，其風險控制能力也會隨之提高。當制定有效的風險控制措施后，商業(yè)銀行更愿意主動承擔風險[37]。因此，隨著農(nóng)商行運營效率的提升，其應對風險的能力會提高[2]，風險承擔意愿也隨之增加。據(jù)此，本文提出假說2。

H2：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有助于提升其運營效率，進而增加其主動風險承擔意愿。

（三）數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行主動風險承擔的異質(zhì)性影響

資本是銀行抵御風險的重要防線，銀行自身的資本閑置將影響其盈利，為了彌補利潤損失，銀行具有較高的風險投資激勵[38]。相對于資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)商行，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行人才儲備和技術(shù)儲備更充足，有更多的資源可投入到數(shù)字化轉(zhuǎn)型上[1]。并且，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升農(nóng)商行主動風險承擔的過程中，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行憑借其優(yōu)質(zhì)客戶資源降低經(jīng)營成本，提升運營效率[39]，其結(jié)果可能是增加了農(nóng)商行的主動風險承擔意愿。此外，資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行還可以利用其規(guī)模優(yōu)勢進行分散化投資，這也有助于提升其主動風險承擔意愿。因此，在資產(chǎn)規(guī)模較大的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔意愿的影響可能更大。

省聯(lián)社一直承擔著對轄內(nèi)農(nóng)商行的管理、指導、協(xié)調(diào)、服務等職能。盡管省聯(lián)社的這種干預會制約農(nóng)商行的運營和發(fā)展[41]，但在農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，省聯(lián)社的作用不可忽視[42]。具體而言，省聯(lián)社對農(nóng)商行的影響主要體現(xiàn)在兩個方面：一是間接調(diào)配農(nóng)商行的金融資源或直接插手農(nóng)商行的經(jīng)營行為[40]。例如，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型前期，省聯(lián)社可以協(xié)調(diào)整合轄內(nèi)外農(nóng)商行的資源，促進農(nóng)商行間的交流合作，以助推數(shù)字化轉(zhuǎn)型[1]；在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，省聯(lián)社可以發(fā)揮其“平臺優(yōu)勢”，通過集中進行人才招聘、升級核心業(yè)務系統(tǒng)等方式，發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟，降低轄內(nèi)農(nóng)信機構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的投入成本，提升轉(zhuǎn)型效率[42]。這些都可能會增加農(nóng)商行的主動風險承擔水平。二是直接干預，為農(nóng)商行提供必要的風險管理服務，提升其風險控制能力[43]，從而增加其主動風險承擔的意愿。據(jù)此，本文提出假說3。

H3a：在資產(chǎn)規(guī)模較高的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔意愿的影響更大。

H3b：在省聯(lián)社干預較強的省份中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行主動風險承擔意愿的影響更大。

（四）進一步分析：對被動風險承擔的作用

值得注意的是，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以抑制農(nóng)商行的被動風險承擔。一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠強化商業(yè)銀行對客戶行為數(shù)據(jù)的捕捉能力[44]，緩解信息不對稱，進而提升商業(yè)銀行的風險控制能力[45，46]，減少客戶的違約行為，從而降低其被動風險承擔水平。另一方面，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠優(yōu)化傳統(tǒng)業(yè)務流程降低風險轉(zhuǎn)嫁的動機[47]，進而降低其被動風險承擔水平。就農(nóng)商行而言，可借助線上化和電子化等途徑，拓展金融服務渠道，提升運營效率[2]，從而進一步降低其被動風險承擔水平。

值得注意的是，提高農(nóng)商行的主動風險承擔意愿有利于降低其被動風險承擔水平。金洪飛等[48]發(fā)現(xiàn)，在商業(yè)銀行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型過程中，應用金融科技能夠改善其風險承受能力，同時降低風險承擔水平。在政策不確定性增加的情況下，商業(yè)銀行的主動風險承擔意愿下降，而不良貸款率和破產(chǎn)風險增加[16]。就農(nóng)商行而言，當農(nóng)商行主動風險承擔水平增加后，勢必引起其風險資產(chǎn)的擴張，由此可能倒逼銀行計提更多的風險準備金以應對潛在的風險累積[49]。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架下，農(nóng)商行進一步重塑其業(yè)務流程和風控制度，從而提升其風控水平[1]，最終降低其被動風險承擔水平。據(jù)此，本文提出假說4。

H4：農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會降低其被動風險承擔水平，并通過提升其主動風險承擔意愿降低農(nóng)商行的被動風險承擔水平。

三、研究設(shè)計

（一）數(shù)據(jù)來源

本文手工整理了2015—2020年207家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于各銀行的官網(wǎng)、中國債券信息網(wǎng)和中國貨幣網(wǎng)披露的年報，部分財務數(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫；此外，宏觀變量數(shù)據(jù)來源于相應年份的《中國統(tǒng)計年鑒》。

（二）變量定義

1.被解釋變量

已有文獻中，銀行風險承擔水平的衡量指標主要包括不良貸款率、加權(quán)風險資產(chǎn)、資本充足率、Z值、資產(chǎn)收益率波動性、β系數(shù)和貸款損失準備金[50，51]。由于資產(chǎn)收益率波動性、β系數(shù)一般度量的是上市公司的風險情況，需要時間序列較長且完整的數(shù)據(jù)集，而農(nóng)商行大多沒有上市，因此無法用這些指標來衡量。此外，農(nóng)商行一般處在政府隱性擔保之下，幾乎不存在破產(chǎn)風險[52]，因此Z 值也不適用。綜合考慮，本文借鑒顧海峰等[16]的做法，分別以加權(quán)風險資產(chǎn)和不良貸款率來衡量農(nóng)商行的主動風險承擔水平和被動風險承擔水平。主動風險承擔水平是銀行事前風險承擔意愿的體現(xiàn)。加權(quán)風險資產(chǎn)指標值越高，代表銀行風險承擔偏好和意愿越強，因此能夠較為全面地反映銀行的主動風險承擔行為和水平。被動風險承擔水平是銀行因已發(fā)放的貸款出現(xiàn)違約所被動承擔的風險。不良貸款率是對銀行事后風險的度量指標[30]，能夠評估銀行貸款質(zhì)量，度量貸款違約風險的變化。

2.核心解釋變量

參考吳非等[53]的做法，本文采用文本挖掘法測算農(nóng)商行數(shù)字化水平，衡量其數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況。參考《2021農(nóng)商行轉(zhuǎn)型趨勢報告》《金融業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展報告》《2021 中國銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究報告》，篩選出適合農(nóng)商行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞庫。同時，考慮到農(nóng)商行也屬于企業(yè)，因此參考《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型藍皮書》，總結(jié)數(shù)字化轉(zhuǎn)型詞匯加入其中。具體的關(guān)鍵詞詞庫見表1。

表1 農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型關(guān)鍵詞庫

3.控制變量

為精準識別農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其風險承擔的影響，本文引入了微觀和宏觀層面的控制變量。其中，微觀層面的控制變量包括農(nóng)商行的資產(chǎn)規(guī)模[54]、資產(chǎn)利潤率[50]、資本充足率[55]和存貸比[56]。宏觀層面的控制變量為所在地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平[36，2]。

4.機制變量

為識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行主動風險承擔的作用機制，本文引入運營效率作為機制變量，并參考張正平等[33]的做法，以總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率作為運營效率的代理變量。具體變量定義見表2。

表2 變量定義

（三）模型設(shè)定

參考張正平等[33]的做法，本文設(shè)定如下計量模型對農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與主動風險承擔的關(guān)系進行實證檢驗：

其中，被解釋變量Yit為第i家農(nóng)商行t年的主動風險承擔指標；核心解釋變量DIit為第i 家農(nóng)商行t年的數(shù)字化水平指標；Xijt為控制變量（包含機制變量），j為第j個控制變量；μi和γt分別表示個體和時間固定效應，εit為擾動項。

參考董曉林等[57]的做法，構(gòu)建如下模型識別數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高運營效率促進農(nóng)商行主動風險承擔的作用機制：

其中，TOTCit為農(nóng)商行運營效率，DIit×TOTCit為數(shù)字化轉(zhuǎn)型與農(nóng)商行運營效率的交互項。若β2系數(shù)顯著且符號符合預期，則表明農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過改善其運營效率提高其主動風險承擔意愿。

四、基準回歸及其分析

（一）變量描述性統(tǒng)計

表3 為各變量描述性統(tǒng)計結(jié)果。結(jié)果表明，農(nóng)商行數(shù)字化水平的最大值為92，最小值為0，均值為3.88，可見樣本農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍處于初級階段，不同農(nóng)商行之間數(shù)字化水平差異較大。加權(quán)風險資產(chǎn)取對數(shù)之前的最大值為7839.24 億元，最小值為0.47億元，均值為888.58億元，這表明不同農(nóng)商行的主動風險承擔有很大的差別。不良貸款率的均值為2.51%，遠高于商業(yè)銀行平均水平；標準差為1.71%，表明農(nóng)商行被動風險承擔的差異并不大。此外，存貸比、經(jīng)濟發(fā)展水平等控制變量的標準差相對較大，表明不同農(nóng)商行在這些方面的表現(xiàn)存在顯著差異，符合計量回歸的需要。

表3 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

（二）基準回歸分析

首先，由于本文的平衡面板數(shù)據(jù)的時間長度小于面板個體數(shù)，趨勢性的影響較小，屬于短而寬的面板數(shù)據(jù)，因此可不必進行單位根檢驗。其次，采用方差膨脹因子（VIF）對面板數(shù)據(jù)的所有解釋變量進行多重共線性檢驗，結(jié)果表明變量之間不存在嚴重多重共線性問題。最后，在進行基準回歸前，需要在混合回歸、隨機效應和固定效應模型中選擇合適的模型，通過檢驗，結(jié)果表明固定效應模型優(yōu)于混合效應模型。進一步進行Hausman 檢驗，P 值為0.000，結(jié)果拒絕隨機效應模型，因此本文采用雙向固定效應模型進行基準回歸。

表4報告了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔影響的基準回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，未加入控制變量時，農(nóng)商行數(shù)字化的系數(shù)顯著為正，加入控制變量后，農(nóng)商行數(shù)字化的系數(shù)仍顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了農(nóng)商行主動風險承擔水平。假說1得到驗證。這可能是由于農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型重塑了其業(yè)務流程，有助于提高其經(jīng)營效率，降低其經(jīng)營成本[12]，進而刺激農(nóng)商行主動承擔風險的意愿。

表4 基準回歸結(jié)果

就控制變量來看，資產(chǎn)規(guī)模、資本充足率、存貸比和總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率的估計結(jié)果是符合預期的。資產(chǎn)利潤率的估計系數(shù)顯著為負，與預期不一致?？赡艿脑蚴?，資產(chǎn)利潤率衡量的是銀行的盈利能力[58]，在農(nóng)商行資本監(jiān)管相對薄弱、內(nèi)部風險治理水平較低[59]的情況下，即使盈利能力較低也可能激勵農(nóng)商行采取更冒險的經(jīng)營策略（增加主動風險承擔）以獲取較高收益。這與徐明東等[55]發(fā)現(xiàn)“較低的盈利性可能促使銀行為改善盈利指標而采取高風險策略”的結(jié)論是一致的。經(jīng)濟發(fā)展水平的估計系數(shù)顯著為負，與預期也不相符。其原因可能在于，在經(jīng)濟發(fā)展水平較好的地區(qū)，銀行的密集程度較高，各類型銀行的布局也較為完善，企業(yè)信貸資金來源更加廣泛[60]，農(nóng)商行因此面臨著更加嚴峻的外部競爭環(huán)境，傾向于采取更加保守的經(jīng)營策略，從而降低其主動風險承擔意愿。

（三）內(nèi)生性分析與穩(wěn)健性檢驗

1.內(nèi)生性分析

（1）工具變量法

由于農(nóng)商行主動風險承擔也會對其自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度產(chǎn)生一定影響，即變量間可能存在一定的反向因果關(guān)系。因此，本文借鑒邱晗等[61]的做法，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率作為數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的工具變量。其計算方法為當?shù)鼗ヂ?lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)×100/年末當?shù)乜側(cè)丝跀?shù)，并使用2SLS 進行回歸，以緩解計量識別中的內(nèi)生性問題。一方面，互聯(lián)網(wǎng)普及作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必備基礎(chǔ)建設(shè)，與數(shù)字化轉(zhuǎn)型有著密不可分的聯(lián)系，滿足相關(guān)性原則。另一方面，在控制商業(yè)銀行微觀層面以及宏觀經(jīng)濟層面的相關(guān)變量后，互聯(lián)網(wǎng)普及率不會對農(nóng)商行主動風險承擔造成直接的影響，滿足外生性原則，因此，互聯(lián)網(wǎng)普及率應是一個較為有效的工具變量。本文將農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對互聯(lián)網(wǎng)普及率以及其他控制變量做一階段回歸，并通過了名義顯著性水平為5%的Wald檢驗，表明工具變量有效。

采用工具變量進行回歸后的結(jié)果見表5，數(shù)字化水平的估計系數(shù)在10%的水平上顯著為正，表明在考慮內(nèi)生性問題后，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型仍能顯著地提高其主動風險承擔意愿，與基準回歸結(jié)果一致。

表5 工具變量法的回歸結(jié)果

（2）系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）

考慮到農(nóng)商行上一期風險承擔水平與本期風險承擔水平之間可能存在一定的相關(guān)性，本文引入銀行風險承擔水平的滯后一期作為工具變量，運用動態(tài)面板模型進行系統(tǒng)廣義矩估計。由表6報告的回歸結(jié)果可知，數(shù)字化水平的估計系數(shù)在10%的水平上顯著為正。AR（2）檢驗結(jié)果表明，擾動項差分不存在二階序列相關(guān)。Wald 檢驗結(jié)果和Hansen 檢驗結(jié)果說明工具變量選取有效。這表明在考慮變量內(nèi)生性因素后，基準回歸的結(jié)論依然成立。

表6 系統(tǒng)廣義矩法（SYS-GMM）的回歸結(jié)果

2.穩(wěn)健性檢驗

（1）替換解釋變量

考慮到農(nóng)商行正從電子化階段向數(shù)字化階段轉(zhuǎn)型，包含電子化的詞頻可能導致對農(nóng)商行數(shù)字化水平的衡量產(chǎn)生偏差，因此，去除文本挖掘詞頻中關(guān)于農(nóng)商行電子化相關(guān)詞頻（手機銀行、網(wǎng)上銀行和互聯(lián)網(wǎng)），重新構(gòu)建農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標進行回歸分析。表7（1）列的結(jié)果表明，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致。

表7 穩(wěn)健性檢驗的結(jié)果

（2）替換被解釋變量

借鑒金洪飛等[48]的做法，選擇核心一級資本充足率作為銀行主動風險承擔的代理變量進行穩(wěn)健性檢驗，核心一級資本充足率越大，表明銀行風險承擔能力越強。表7（2）列的結(jié)果顯示，替換被解釋變量后，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致。

（3）增加控制變量

考慮到市場競爭可能帶來的影響，本文借鑒戴美虹[62]的做法，使用單位面積內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量來衡量當?shù)劂y行業(yè)競爭水平。通常而言，單位面積內(nèi)銀行網(wǎng)點數(shù)量越多，當?shù)氐母偁幩皆礁?。?（3）列的回歸結(jié)果顯示，增加當?shù)劂y行競爭水平這個控制變量后，數(shù)字化水平的系數(shù)仍顯著為正，與基準回歸結(jié)果一致。

五、作用機制與異質(zhì)性分析

（一）作用機制分析

表4 結(jié)果表明，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔有顯著的正向影響，但其作用機制仍有待分析。表8 的回歸結(jié)果顯示，農(nóng)商行總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率與數(shù)字化水平的交互項系數(shù)顯著為正，表明農(nóng)商行運營效率顯著增加了數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的正向影響。其可能的原因是：一方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型促進金融資源的定價與配置[34]，有助于解決農(nóng)村金融中交易成本高、信息不對稱等問題[35]，還可以提高農(nóng)商行業(yè)務辦理水平、降低運營成本[12]，最終達到提升農(nóng)商行運營效率的效果；另一方面，隨著農(nóng)商行運營效率的提升，其應對風險的能力也會提高[2]，主動承擔風險的意愿也隨之提升。由此，假說2得到驗證。

表8 作用機制的回歸結(jié)果

進一步地，借鑒周利等[63]的做法，采用分組回歸的方式檢驗上述作用機制的穩(wěn)健性。根據(jù)總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率將樣本劃分為低運營效率組與高運營效率組，如果高運營效率組的數(shù)字化水平的系數(shù)更顯著并且絕對值更大，則表明該機制是成立的。由表8可知，組間系數(shù)差異顯著，兩組估計結(jié)果具有可比性。在高運營效率組中，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對主動風險承擔有顯著的正向影響，而在低運營效率組中并不存在正向影響。假說2得到了支持。

（二）異質(zhì)性分析

1.資產(chǎn)規(guī)模的異質(zhì)性

根據(jù)農(nóng)商行資產(chǎn)規(guī)模大小，將樣本劃分為高資產(chǎn)規(guī)模組與低資產(chǎn)規(guī)模組，采取分組回歸的方式進一步識別不同資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的異質(zhì)性影響。由表9（1）和（2）列P 值的結(jié)果可知，分組回歸后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型估計系數(shù)間的差異是顯著的。在高資產(chǎn)規(guī)模組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正；在低資產(chǎn)規(guī)模組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)則為不顯著的負值。這表明，相比于低資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行，高資產(chǎn)規(guī)模的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的影響更強。假說3得到部分驗證。

表9 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行主動風險承擔的異質(zhì)性影響

2.省聯(lián)社干預的異質(zhì)性

采用張正平等[40]測算的省聯(lián)社信貸業(yè)務關(guān)注指數(shù)來衡量各地省聯(lián)社干預水平，將樣本劃分為強省聯(lián)社干預組和弱省聯(lián)社干預組，采用分組回歸檢驗異質(zhì)性影響。由表9（3）和（4）列P值的結(jié)果可知，分組回歸后，數(shù)字化轉(zhuǎn)型估計系數(shù)之間的差異是顯著的。在強省聯(lián)社干預組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正；在弱省聯(lián)社干預組中，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)則不顯著。這表明，相比于弱省聯(lián)社干預組，強省聯(lián)社干預組的農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔的影響更強。假說3得到驗證。

六、進一步分析

為驗證假說4，本文參照江艇[64]的建議①，借鑒趙健宇等[65]的做法，建立如下模型進一步驗證數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行被動風險承擔的影響以及主動風險承擔的機制作用：

其中，Yit為農(nóng)商行的被動風險承擔水平，Mit為機制變量主動風險承擔水平。若系數(shù)α1顯著，且Mit在理論上是影響被動風險承擔的，則表明Mit的機制是成立的。

從表10的回歸結(jié)果來看，對于農(nóng)商行被動風險承擔，數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為負，說明農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型有效降低了其被動風險承擔水平。假說4得到部分驗證。其可能的原因在于，農(nóng)商行借助線上化和電子化，拓展了金融服務方式渠道，提高了運營效率，以解決金融對接困難等問題[2]。從主動風險承擔的機制作用可知，農(nóng)商行數(shù)字化水平的系數(shù)顯著為正，表明數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了農(nóng)商行的主動風險承擔。進一步地，當農(nóng)商行主動風險承擔水平增加后，勢必會引起其風險資產(chǎn)的擴張，由此可能倒逼銀行計提更多的風險準備金以應對潛在的風險累積[49]，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型框架下進一步重塑其業(yè)務流程和風控制度，提升農(nóng)商行的風控水平[1]，最終降低其被動風險承擔水平。

表10 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對農(nóng)商行被動風險承擔的影響及主動風險承擔的機制作用

綜上，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型可通過提升其主動風險承擔，進而降低其被動風險承擔。至此，假說4得到驗證。

七、研究結(jié)論及政策啟示

本文使用文本挖掘法測算出農(nóng)商行數(shù)字化水平，并利用2015—2020 年207 家農(nóng)商行的數(shù)據(jù)作為研究樣本，實證檢驗了農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其風險承擔的影響及其機制，主要的結(jié)論有：（1）農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠有效提升其主動風險承擔意愿，同時有效抑制其被動風險承擔意愿，即農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型既能增加事前的風險承擔意愿，也能降低其事后的風險承擔水平，并且，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升農(nóng)商行主動風險承擔水平降低其被動風險承擔水平；（2）農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型水平的提升可提升其運營效率，進而提高其主動風險承擔意愿；（3）在資產(chǎn)規(guī)模更大和省聯(lián)社干預更強的農(nóng)商行中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其主動風險承擔有更強烈的正向影響。

上述研究結(jié)論對我國農(nóng)商行加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型和強化風險治理具有重要的政策啟示。

首先，農(nóng)商行應積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，借力數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升其風險承擔水平。遵循銀保監(jiān)會發(fā)布的《關(guān)于銀行業(yè)保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導意見》中的相關(guān)精神：一方面，農(nóng)商行應積極探索適合自身情況的數(shù)字化轉(zhuǎn)型模式，通過與金融科技合作、借助省聯(lián)社平臺優(yōu)勢等方式提升金融科技應用水平，探索線上與線下的適宜匹配方式，加大數(shù)字人才引進、培養(yǎng)的投入力度，加快物理網(wǎng)點的升級改造，積極推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。另一方面，農(nóng)商行應在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中加強數(shù)據(jù)治理，著力完善業(yè)務流程，提升信息獲取和處理能力，打造智能化風控系統(tǒng)，逐步消除信貸業(yè)務中的信息不對稱、交易成本高等痛點，提升農(nóng)商行主動風險承擔的意愿和能力。

其次，農(nóng)商行應著力改善運營效率，結(jié)合內(nèi)外特征穩(wěn)妥推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。一方面，農(nóng)商行積極運用數(shù)字技術(shù)創(chuàng)新業(yè)務流程，提升業(yè)務處理能力，降低運營成本，提高運營效率。另一方面，農(nóng)商行應結(jié)合內(nèi)外特征穩(wěn)妥推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型。具體而言，對于資產(chǎn)規(guī)模較小的農(nóng)商行，應遵循“先戰(zhàn)略、組織，后技術(shù)、運營”的順序穩(wěn)妥推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型，確保農(nóng)商行有更堅實的基礎(chǔ)應對數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的新風險。對于省聯(lián)社干預較強的農(nóng)商行，不僅可依靠省聯(lián)社的管理作用，也可以與其他農(nóng)商行“抱團取暖”，打造數(shù)字化轉(zhuǎn)型的行業(yè)協(xié)同機制，合力推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

最后，在數(shù)字化助力的基礎(chǔ)上，農(nóng)商行應合理增加風險承擔水平。研究表明，農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會增加其主動風險承擔水平，并通過增加其主動風險承擔意愿降低其被動風險承擔水平。這意味著，一方面，農(nóng)商行可利用數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的“正向效應”提升其主動風險承擔意愿，從而加大對風險資產(chǎn)（項目）的配置比例，擴大其盈利能力。另一方面，農(nóng)商行還可以進一步借助數(shù)字化轉(zhuǎn)型實現(xiàn)銀行戰(zhàn)略、業(yè)務、流程、系統(tǒng)、產(chǎn)品等方面的全面再造，在進一步推動降本增效的同時提升風險控制能力，降低被動風險承擔水平。

注 釋

①本文放棄中介效應的逐步回歸，不再估計間接效應，重點關(guān)注X 對Y 影響的因果關(guān)系識別，對X 與中介變量進行回歸檢驗，而從理論上或基于已有文獻論述中介變量對Y的影響。