［摘?要］?文章立足于城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，從信貸資產(chǎn)配置的視角出發(fā)，研究了省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展給城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比帶來的影響。研究發(fā)現(xiàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以助推城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，對(duì)其“資產(chǎn)端”的零售貸款占比具有顯著的促進(jìn)作用。一方面，這種促進(jìn)作用主要集中于個(gè)人經(jīng)營性貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)人汽車貸款，對(duì)于個(gè)人住房按揭貸款則表現(xiàn)出抑制作用；另一方面，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較大和東部地區(qū)的城商行，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用更為明顯。機(jī)制檢驗(yàn)表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以“賦能”城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理，進(jìn)而促進(jìn)其“資產(chǎn)端”零售貸款占比的提升。調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)表明：通過“改善民生質(zhì)量、提升司法質(zhì)量、改善城市人居環(huán)境質(zhì)量”優(yōu)化零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境，可以強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比的促進(jìn)作用。此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，城商行“資產(chǎn)端”的“零售貸款占比提升”是以“對(duì)公貸款占比降低”為代價(jià)的，即存在“替代效應(yīng)”，且在經(jīng)濟(jì)下行期尤為明顯。

［關(guān)鍵詞］數(shù)字經(jīng)濟(jì)；零售貸款；風(fēng)險(xiǎn)管理；成本管理

［中圖分類號(hào)］??F49;F832.2［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］??A［文章編號(hào)］?1673-0461（2024）01-0084-13

一、引言

長期以來，我國商業(yè)銀行大都高度依賴于傳統(tǒng)的對(duì)公貸款業(yè)務(wù)，一面追求資產(chǎn)規(guī)模的快速擴(kuò)張，一面將大量資金投入到對(duì)公貸款當(dāng)中［1-2］。在市場利率受到嚴(yán)格管制的歷史時(shí)期，這種資產(chǎn)配置方式一度為我國商業(yè)銀行創(chuàng)造了豐厚的收益。近年來，隨著經(jīng)營環(huán)境巨變和市場競爭加劇，對(duì)公貸款業(yè)務(wù)逐漸步入“微利”時(shí)代，高度依賴于對(duì)公貸款業(yè)務(wù)的傳統(tǒng)經(jīng)營模式已然不利于商業(yè)銀行的長期發(fā)展。零售貸款業(yè)務(wù)則因其資本消耗低、風(fēng)險(xiǎn)分散性好、盈利穩(wěn)定而受到各銀行的青睞與重視，零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型也成為商業(yè)銀行實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的戰(zhàn)略性選擇［3］。

城商行深耕地方經(jīng)濟(jì)、踐行普惠金融、廣泛服務(wù)民眾，是我國多層次金融服務(wù)體系的重要組成部分。相比國有大型銀行和股份制銀行，城商行起步較晚、實(shí)力較弱，在零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的推進(jìn)方面處于落后位置。目前，為實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，有關(guān)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的安排頻繁出現(xiàn)于城商行的戰(zhàn)略規(guī)劃中，部分城商行甚至賦予了零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型“最高戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)”。

貸款業(yè)務(wù)始終是銀行的主體業(yè)務(wù)，因而我國銀行業(yè)普遍將零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)放在拓展零售貸款方面［3］。城商行的零售貸款業(yè)務(wù)受到諸多因素的制約，“渠道匱乏、流程復(fù)雜”使得個(gè)人客戶難以便捷、高效、低成本地獲取零售貸款，“風(fēng)控難度大、授信成本高”也使得城商行難以找到拓展零售貸款業(yè)務(wù)的“著力點(diǎn)”，這都對(duì)城商行的零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型形成了阻礙。所幸的是，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以“賦能”傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，為傳統(tǒng)行業(yè)帶來“新業(yè)態(tài)、新模式和新發(fā)展”。那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否“賦能”城商行，助力城商行推進(jìn)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型？本文主要針對(duì)這一問題展開研究。

我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)近十年來取得了舉世矚目的發(fā)展成就，總體規(guī)模連續(xù)多年位居世界第二①，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為驅(qū)動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)恿Α！翱茖W(xué)技術(shù)是第一生產(chǎn)力”，人類社會(huì)的多次科技革命為經(jīng)濟(jì)社會(huì)帶來了跨越式發(fā)展。目前，大力發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為“把握新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革新機(jī)遇的戰(zhàn)略選擇”②。與此同時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)也成為當(dāng)下的研究熱點(diǎn)?，F(xiàn)有研究顯示，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主要從以下方面對(duì)銀行發(fā)揮積極影響：首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以推動(dòng)“開放銀行”建設(shè)。謝治春等（2018）［4］認(rèn)為，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用有助于推動(dòng)“開放生態(tài)型銀行”的建設(shè)。當(dāng)然，我國雖然在數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)下形成了獨(dú)具特色的“開放銀行”模式，但仍存在配套制度與規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)欠缺的問題［5］。其次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。一方面，數(shù)字經(jīng)濟(jì)主體與銀行之間的聯(lián)系更為密切，銀行可以獲取更多內(nèi)部信息，從而降低銀企之間的信息不對(duì)稱［6］；另一方面，數(shù)字技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，為緩解信貸市場的信息不對(duì)稱提供了解決方案［7］。基于此，孫光林和蔣偉（2021）［8］利用我國省級(jí)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)銀行業(yè)不良貸款的抑制作用。再次，數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于改善銀行的經(jīng)營管理。包括但不限于：提高銀行的競爭力、適應(yīng)力［9］；提高銀行滿足客戶多樣化需求的能力［10］；降低交易成本、提高交易效率［11］；促進(jìn)管理創(chuàng)新和產(chǎn)品創(chuàng)新［12］；改善銀行治理［13］。最后，數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以促進(jìn)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展。主要包括無抵押的信用貸款業(yè)務(wù)和信用卡業(yè)務(wù)［14-15］。

總的來看，現(xiàn)有文獻(xiàn)仍有一些缺憾之處：第一，關(guān)于“數(shù)字經(jīng)濟(jì)賦能銀行轉(zhuǎn)型”的研究仍然較少，圍繞城商行這一“弱勢群體”的研究更是稀少，且大都集中于理論描述和定性分析，鮮有定量研究的文獻(xiàn)。第二，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展情況有關(guān)，由此產(chǎn)生的“自選擇偏誤”會(huì)對(duì)實(shí)證結(jié)果造成干擾，但現(xiàn)有文獻(xiàn)大都沒有考慮這一問題。鑒于此，本文立足于城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，從信貸資產(chǎn)配置的視角出發(fā)，實(shí)證檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比的影響。

本文理論層面的貢獻(xiàn)在于：第一，立足于城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，提供了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提升城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，并從不同類型零售貸款和不同特征銀行的角度探究了其異質(zhì)性影響。第二，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低通常與一省份的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展情況有關(guān)，潛在的“自選擇偏誤”會(huì)對(duì)實(shí)證結(jié)果造成干擾，本文采用處理效應(yīng)模型排除了“自選擇偏誤”的干擾［16］，加強(qiáng)了研究結(jié)果的可靠性。第三，通過機(jī)制檢驗(yàn)考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)于城商行風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理的“賦能”作用。本文實(shí)踐層面的貢獻(xiàn)在于：一方面，將“民生質(zhì)量、司法質(zhì)量、城市人居環(huán)境質(zhì)量”引入了研究框架，為地方政府助力城商行實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展提供了有益啟發(fā)。另一方面，揭示了城商行在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下“減少對(duì)公貸款配置、增加零售貸款配置”的“資產(chǎn)轉(zhuǎn)換”行為，從宏觀審慎的角度來看，這值得監(jiān)管部門提高“警惕”。

二、影響機(jī)制與研究假設(shè)

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展如何助推城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型

目前，我國銀行業(yè)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重點(diǎn)任務(wù)依然是拓展零售貸款業(yè)務(wù)［3］。城商行在拓展零售貸款業(yè)務(wù)的過程中，面臨著“渠道劣勢”和“信息劣勢”，因而其零售貸款業(yè)務(wù)一度發(fā)展緩慢，嚴(yán)重阻礙了其零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的推進(jìn)。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展“改變了客戶獲取金融服務(wù)的習(xí)慣、促進(jìn)了社會(huì)層面的數(shù)據(jù)積累與共享”，有助于城商行扭轉(zhuǎn)競爭中面臨的劣勢：

一方面，城商行面臨著“渠道劣勢”。優(yōu)質(zhì)客戶始終是銀行信貸市場上的稀缺資源，零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型實(shí)際上就是圍繞優(yōu)質(zhì)個(gè)人客戶的競爭。物理網(wǎng)點(diǎn)是商業(yè)銀行開展業(yè)務(wù)的重要渠道，國有大型銀行和股份制銀行實(shí)力雄厚、網(wǎng)點(diǎn)眾多，因而成為個(gè)人客戶獲取零售貸款的首選。與之相對(duì)的，城商行的物理網(wǎng)點(diǎn)較少，因而在開展零售貸款業(yè)務(wù)時(shí)面臨“渠道劣勢”：一是網(wǎng)點(diǎn)較少限制了城商行的銷售渠道，這導(dǎo)致客戶的觸達(dá)率低，城商行開展零售貸款業(yè)務(wù)時(shí)大都處于“被動(dòng)獲客”和“隨機(jī)獲客”的狀態(tài)；二是網(wǎng)點(diǎn)較少也限制了客戶的獲貸渠道，這導(dǎo)致客戶的轉(zhuǎn)化率低，很多個(gè)人客戶有貸款需求卻無法便捷地獲取貸款，因而其貸款需求無法有效傳導(dǎo)至城商行。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了“渠道的公平化”。具體的，作為“以信息化和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展為支撐，通過數(shù)字化技術(shù)提供產(chǎn)品或服務(wù)的新型經(jīng)濟(jì)形態(tài)”［17］，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展改變了個(gè)人客戶獲取金融服務(wù)的習(xí)慣：物理網(wǎng)點(diǎn)的重要性日漸降低，手機(jī)App開始成為聯(lián)結(jié)銀行與客戶的重要紐帶。目前，絕大部分的零售貸款都可以通過線上進(jìn)行辦理，銀行可以通過手機(jī)App精準(zhǔn)地推銷其產(chǎn)品，客戶也可以通過手機(jī)App便捷地獲取其所需的服務(wù)。受此影響，城商行開展零售貸款業(yè)務(wù)不再受到“物理網(wǎng)點(diǎn)較少”的制約，這在渠道層面給予了城商行更加公平的競爭機(jī)會(huì)，可以緩解其在線下競爭中面臨的不利局面，因而有助于其推進(jìn)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。

另一方面，城商行面臨著“信息劣勢”。國有大型銀行和股份制銀行擁有基數(shù)龐大的客群，在客戶信息的積累量上處于優(yōu)勢地位，面對(duì)個(gè)人客戶提出的貸款申請，通過分析自有的歷史信息，就可以快速實(shí)現(xiàn)“受理→評(píng)估→審批→放款”等一系列流程。與之相對(duì)的，城商行原有的客群基數(shù)較小，在客戶信息的積累量上處于劣勢，面對(duì)個(gè)人客戶提出的貸款申請，城商行往往還需要通過其他外部渠道進(jìn)行信用信息采集，或者要求客戶進(jìn)一步提交補(bǔ)充材料，因而其業(yè)務(wù)流程需要耗費(fèi)較長時(shí)間。對(duì)于個(gè)人客戶而言，這種“內(nèi)容繁瑣、過程冗長”的貸款申請流程，會(huì)極大地消耗其精力和耐心，甚至可能導(dǎo)致個(gè)人客戶放棄向城商行申貸。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展促進(jìn)了“信息的公平化”。具體的，數(shù)字經(jīng)濟(jì)推動(dòng)了“數(shù)據(jù)多共享、多跑路，客戶少等待、少跑腿”，征信系統(tǒng)持續(xù)得到完善、“信用信息”逐步互聯(lián)互通、銀企之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互。社會(huì)層面信用信息的歸集與共享，為城商行創(chuàng)造了更為公平的信息環(huán)境。城商行借此實(shí)現(xiàn)了信息收集的便利化和智能化，大幅提升了零售貸款的評(píng)估、審批、放款效率，部分零售貸款甚至實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)審批放款，極大地改善了個(gè)人客戶的申貸體驗(yàn)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來的“渠道公平化”和“信息公平化”，助力城商行扭轉(zhuǎn)了競爭劣勢。個(gè)人客戶可以便捷、高效、低成本地從城商行獲取零售貸款，這對(duì)城商行的零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型產(chǎn)生了助推作用，有助于提升其“資產(chǎn)端”的零售貸款占比。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H1：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展可以助推城商行的零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，對(duì)城商行“資產(chǎn)端”的零售貸款占比具有顯著的促進(jìn)作用。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)“賦能”城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理

實(shí)際上，零售貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)控難度大、授信成本高，也曾長期困擾我國城商行［3］。具體來看：首先是風(fēng)控難度大。由于個(gè)人信息難以獲取，零售貸款業(yè)務(wù)面臨的信息不對(duì)稱要比對(duì)公貸款業(yè)務(wù)嚴(yán)重得多［18］。然后是授信成本高。研究顯示，無論是大額信貸業(yè)務(wù)還是小額信貸業(yè)務(wù)，其固定成本幾乎相差無幾［19］。因此，同樣規(guī)模的信貸資金，相較于“集中授信給企業(yè)客戶（對(duì)公貸款）”，“分散授信給個(gè)人客戶（零售貸款）”產(chǎn)生的授信成本要高得多。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)為城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理提供了“著力點(diǎn)”：首先為風(fēng)險(xiǎn)管理工作解決了信息來源。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，個(gè)人征信體系不斷完善③、金融機(jī)構(gòu)與互聯(lián)網(wǎng)公司之間實(shí)現(xiàn)“信用信息”互聯(lián)互通、銀行與經(jīng)銷商之間實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)交互，城商行可以借此有效降低零售貸款業(yè)務(wù)的信息不對(duì)稱。其次為成本管理工作提供了技術(shù)路徑。零售貸款業(yè)務(wù)因其單筆額度小、同質(zhì)化程度高的特點(diǎn)，很容易通過數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)“業(yè)務(wù)線上化、流程自動(dòng)化和決策智能化”，城商行可以借此大幅壓縮零售貸款業(yè)務(wù)的授信成本。綜上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)除了直接促進(jìn)零售貸款業(yè)務(wù)發(fā)展，還可以“賦能”風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理，使之更好地發(fā)揮業(yè)務(wù)驅(qū)動(dòng)作用，提升城商行“資產(chǎn)端”的零售貸款占比。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H2：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以“賦能”城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的情況下，風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理可以更好地促進(jìn)其零售貸款占比提升。

（三）數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“賦能”效應(yīng)與零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境

在適宜的外部環(huán)境下，零售貸款業(yè)務(wù)的市場需求會(huì)更加旺盛，數(shù)字經(jīng)濟(jì)助推城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型也可以取得“事半功倍”的效果。進(jìn)一步地，本文圍繞零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境展開分析：

其一，是民生質(zhì)量。滿足居民在“消費(fèi)領(lǐng)域”的資金需求，是零售貸款業(yè)務(wù)的主要功能。隨著民生質(zhì)量不斷改善，人民群眾對(duì)美好生活的需求日益增長，超前消費(fèi)的理念也逐漸被廣泛接受，這為零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展提供了廣闊空間。因此，零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展與民生質(zhì)量聯(lián)系緊密。相應(yīng)地，本文從改善民生的角度分析如下：首先，是增收入。隨著城鄉(xiāng)居民收入水平的改善，其消費(fèi)積極性也會(huì)上升；相反地，如果收入水平保持在低位，則居民會(huì)缺乏消費(fèi)的積極性。其次，是穩(wěn)就業(yè)。失業(yè)率高企會(huì)導(dǎo)致居民的消費(fèi)意愿低迷，整個(gè)社會(huì)的消費(fèi)需求會(huì)被嚴(yán)重抑制。再次，是提升城鎮(zhèn)基本醫(yī)療保險(xiǎn)參保率。在沒有基本醫(yī)療保險(xiǎn)提供保障的前提下，居民會(huì)心存“后顧之憂”而不愿消費(fèi)（未來可能會(huì)因?yàn)榧膊?、突發(fā)意外而產(chǎn)生額外支出）。最后，是縮小城鄉(xiāng)居民收入差距。近年來，隨著在線消費(fèi)、物流網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展，農(nóng)村居民的消費(fèi)潛力也得到了有效釋放。目前，農(nóng)村居民消費(fèi)已成為社會(huì)消費(fèi)的重要一環(huán)，在擴(kuò)內(nèi)需、穩(wěn)增長方面發(fā)揮了不容忽視的作用。但是，城鄉(xiāng)居民收入差距過大，會(huì)嚴(yán)重抑制農(nóng)村居民消費(fèi)的積極性［20］。

城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)意愿不足，會(huì)嚴(yán)重抑制整個(gè)社會(huì)在“消費(fèi)領(lǐng)域”的資金需求，不利于零售貸款業(yè)務(wù)發(fā)展。通過“增收入、穩(wěn)就業(yè)、提升城鎮(zhèn)基本醫(yī)保參保率、縮小城鄉(xiāng)居民收入差距”改善民生，可以有效激發(fā)城鄉(xiāng)居民的消費(fèi)活力，促進(jìn)整個(gè)社會(huì)在“消費(fèi)領(lǐng)域”的資金需求，為零售貸款業(yè)務(wù)創(chuàng)造廣闊的發(fā)展空間。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H3：通過“增收入、穩(wěn)就業(yè)、提升城鎮(zhèn)基本醫(yī)保參保率、縮小城鄉(xiāng)居民收入差距”改善民生，有助于強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行零售貸款占比的促進(jìn)作用。

其二，是司法質(zhì)量。零售貸款業(yè)務(wù)主要服務(wù)于居民的消費(fèi)支出。消費(fèi)過程包括多個(gè)環(huán)節(jié)（產(chǎn)品選擇、價(jià)格接受、質(zhì)量保證、實(shí)際消費(fèi)、服務(wù)態(tài)度、售后保障等），任何一個(gè)環(huán)節(jié)發(fā)生“消費(fèi)糾紛”都可能導(dǎo)致消費(fèi)者的權(quán)益受損，使得消費(fèi)難以再正常進(jìn)行［21］。相應(yīng)地，市場對(duì)零售貸款業(yè)務(wù)的需求也會(huì)因此受到抑制。這種情況下，就需要通過司法保護(hù)“定分止?fàn)?、維護(hù)公平”，從而化解“消費(fèi)糾紛”，促進(jìn)消費(fèi)市場健康發(fā)展［22］。研究顯示，司法質(zhì)量的提升有助于降低消費(fèi)者維權(quán)成本、提振消費(fèi)者安全感，從而促進(jìn)城鄉(xiāng)居民消費(fèi)支出［23］。因此，司法質(zhì)量高的省份，零售貸款業(yè)務(wù)具有更好的發(fā)展環(huán)境。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H4：提升司法質(zhì)量，有助于強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行零售貸款占比的促進(jìn)作用。

其三，是城市人居環(huán)境質(zhì)量。在一個(gè)令人舒適的城市環(huán)境中，個(gè)體更愿意在消費(fèi)中支付額外的價(jià)格，因?yàn)閮?yōu)質(zhì)的居住環(huán)境會(huì)給居民帶來無形的“心理收入”［24］?！靶睦硎杖搿睅淼某~消費(fèi)，需要其他的資金來源進(jìn)行填補(bǔ)，這拓展了零售貸款業(yè)務(wù)的市場需求。此外，城市人居環(huán)境質(zhì)量高的地區(qū)，居民的消費(fèi)觀念會(huì)愈加偏向于享樂性質(zhì)的消費(fèi)（住房、汽車以及奢侈品），即居民的“消費(fèi)層級(jí)”會(huì)更高［25］。零售貸款（個(gè)人住房按揭貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)人汽車貸款）正是用于滿足高“消費(fèi)層級(jí)”的個(gè)人授信業(yè)務(wù)。鑒于此，本文提出如下假設(shè)：

H5：改善城市人居環(huán)境質(zhì)量，有助于強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行零售貸款占比的促進(jìn)作用。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取

1.被解釋變量

本文立足于城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，從信貸資產(chǎn)配置的視角出發(fā)，選取城商行“資產(chǎn)端”的零售貸款占比（retail）作為被解釋變量，即“零售貸款/總資產(chǎn)”。

2.解釋變量

本文采用劉軍等（2020）［17］構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（DE）反映各省份歷年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況。該指數(shù)基于各省份的光纜密度、移動(dòng)電話基站密度、信息化從業(yè)人員占比、電信業(yè)務(wù)總量、軟件業(yè)務(wù)收入、互聯(lián)網(wǎng)接入端口密度、移動(dòng)電話普及率、寬帶互聯(lián)網(wǎng)用戶人數(shù)占比、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)用戶人數(shù)占比、企業(yè)網(wǎng)站占比、企業(yè)使用計(jì)算機(jī)數(shù)占比、電子商務(wù)占比、電子商務(wù)銷售額、網(wǎng)上零售額，采用熵值法進(jìn)行加權(quán)構(gòu)建。劉軍等（2020）［17］構(gòu)建的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域作出了開創(chuàng)性貢獻(xiàn)，可以較為全面地反映各省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況，因而在相關(guān)研究中得到廣泛的好評(píng)與應(yīng)用［26-27］。

考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的“自選擇偏誤”會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問題，本文采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行了糾正［16］。根據(jù)處理效應(yīng)模型的需要，本文將省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平轉(zhuǎn)化為虛擬變量的形式（DE_d）。通過計(jì)算樣本期內(nèi)30個(gè)省份（除西藏、港澳臺(tái)地區(qū)）數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的均值，將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（DE）≥均值”定義為“高”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE_d=1），將“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)（DE）＜均值”定義為“低”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE_d=0）。

3.控制變量

本文選取的控制變量包括：資本充足率（CAR）；資產(chǎn)規(guī)模（size）；資產(chǎn)收益率（ROA）；貸存比（SLR）；資產(chǎn)權(quán)益率（AER）；各省份的經(jīng)濟(jì)環(huán)境（GDP）；各省份的貨幣環(huán)境（CPI）；各省份的金融環(huán)境（finance），具體見表1。

我國城商行普遍提出零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型是從2014年開始，本文將時(shí)間向前推進(jìn)一年，選取了96家城商行2013—2021年的數(shù)據(jù)作為樣本。相關(guān)數(shù)據(jù)來自各城商行的年報(bào)、各省份統(tǒng)計(jì)年鑒、MARK數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

（二）模型設(shè)定

本文設(shè)定式（1）檢驗(yàn)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE_d）對(duì)城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比（retail）的影響：

retail=α+β×DE_d+∑8j=1θj×controlj+u（1）

式（1）中control代表控制變量；u代表殘差項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

一省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平并非隨機(jī)變量，而是與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展情況有關(guān)（受一些前定因素的影響），這會(huì)導(dǎo)致自選擇問題，進(jìn)而對(duì)實(shí)證結(jié)果造成干擾。這種情況下，“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的省份”和“數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低的省份”，當(dāng)?shù)爻巧绦性诹闶圪J款占比上的差異，既有可能是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同造成的，也有可能是前定因素不同造成的?；蛘哒f，可能存在一些前定因素，使得部分省份無論數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平如何，當(dāng)?shù)爻巧绦械牧闶圪J款占比總是會(huì)高于或者低于其他省份。為消除“自選擇偏誤”導(dǎo)致的內(nèi)生性，本文進(jìn)一步采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行了回歸［16］。根據(jù)處理效應(yīng)模型的數(shù)據(jù)需要，解釋變量采用了虛擬變量形式的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE_d）。

表2和表3采用了處理效應(yīng)模型（OLS兩步法和MLE估計(jì)），用以排除“自選擇偏誤”導(dǎo)致的內(nèi)生性。微觀控制變量（CAR、size、ROA、SLR、AER）采用其滯后期值，以避免反向因果關(guān)系導(dǎo)致內(nèi)生性問題。處理效應(yīng)選取的協(xié)變量包括：人均GDP（PCG），用于控制各省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平；城鎮(zhèn)化率（urban），即各省份的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎兀皇I(yè)率（lost），用于控制各省份的就業(yè)情況；固定資產(chǎn)投資增速（invest），用于控制各省份投資因素的影響；對(duì)外貿(mào)易依存度（trade），用于控制各省份的對(duì)外開放程度；金融環(huán)境（finance），即各省份的金融業(yè)增加值占比；每萬人擁有的專利授權(quán)數(shù)（tech），用于控制各省份的技術(shù)因素；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（second），即各省份的第二產(chǎn)業(yè)增加值占比。

第一階段Probit回歸中，協(xié)變量較好地控制了相關(guān)因素對(duì)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響；第二階段的診斷性指標(biāo)（hazard?lambda和LR）檢驗(yàn)均顯著，說明省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平確實(shí)會(huì)產(chǎn)生“自選擇偏誤”，應(yīng)當(dāng)采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行糾正。表3的列（1）和列（2）中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（DE_d）的系數(shù)顯著為正，說明：隨著省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城商行的零售貸款占比會(huì)上升?？偟膩砜矗鲜鼋Y(jié)果依然支持了本文假設(shè)H1。

（二）內(nèi)生性討論

首先，是“自選擇偏誤”導(dǎo)致的內(nèi)生性。這是本文內(nèi)生性問題的主要來源，本文在表2和表3基準(zhǔn)回歸部分采用處理效應(yīng)模型予以了糾正。

其次，是反向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性。省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平作為一個(gè)宏觀變量，一般不會(huì)受到微觀個(gè)體的反向影響。但出于穩(wěn)妥考慮，本文依然采用工具變量法進(jìn)行了檢驗(yàn)。現(xiàn)有文獻(xiàn)大都采用各省份的光纜密度、互聯(lián)網(wǎng)接入端口密度、移動(dòng)電話普及率作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的外生工具變量。本文采用的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)本身就是基于這些外生變量編制的［17］。因此，借鑒王詩卉和謝絢麗（2021）［12］的做法，直接采用數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的滯后一期值（L.DE）作為工具變量進(jìn)行回歸?；鶞?zhǔn)回歸部分的處理效應(yīng)模型主要用于糾正“自選擇偏誤”導(dǎo)致的內(nèi)生性，并不適用于該工具變量的回歸，因而本部分采用了傳統(tǒng)的面板數(shù)據(jù)回歸方法，F(xiàn)檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果均支持了固定效應(yīng)模型，結(jié)果見表4：列（1）作為參照，是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)當(dāng)期值（DE）的回歸結(jié)果；列（2）則是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)滯后一期值（L.DE）的回歸結(jié)果?？偟膩砜?，結(jié)果依然支持了本文假設(shè)H1。

最后，是遺漏變量和測量誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性。借鑒李春濤等（2020）［28］的做法，使用相同年度“相鄰省份數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的均值”（DE_ave）作為工具變量進(jìn)行了回歸：一方面，相鄰省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平一般比較接近，這確保了其相關(guān)性；另一方面，由于行政區(qū)劃上的分割，相鄰省份的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)外生。F檢驗(yàn)和Hausman檢驗(yàn)的結(jié)果均支持了隨機(jī)效應(yīng)模型，結(jié)果見表4的列（3）。DE_ave的系數(shù)依然顯著為正，支持了本文假設(shè)H1。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

首先，基于劉軍等（2020）［17］數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)的三個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)，信息化發(fā)展指數(shù)（inform）、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)（internet）和數(shù)字交易發(fā)展指數(shù)（DT），根據(jù)樣本期均值將三個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)轉(zhuǎn)化為信息化發(fā)展水平（inform_d）、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平（internet_d）和數(shù)字交易發(fā)展水平（DT_d），同時(shí)采用兩種處理效應(yīng)模型（OLS兩步法和MLE估計(jì)）進(jìn)行了回歸，即表5中列（1）～（6），結(jié)果未出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性變化。

然后，采用固定效應(yīng)模型對(duì)信息化發(fā)展指數(shù)（inform）、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)（internet）和數(shù)字交易發(fā)展指數(shù)（DT）進(jìn)行回歸，結(jié)果見表6列（1）～（3），三個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)的系數(shù)均顯著為正，與前文結(jié)論一致。還將三個(gè)分項(xiàng)指標(biāo)滯后一期，回歸結(jié)果見表6列（4）～（6），結(jié)果未出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性變化。

此外，本文還進(jìn)行了以下穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一方面，是更換解釋變量，參考劉珺等（2023）［29］的研究，以“北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)”為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的代理變量；另一方面，是增加控制變量，包括流動(dòng)性比例、不良貸款率、民資持股比例。結(jié)果依然支持前文結(jié)論（囿于篇幅所限，結(jié)果未列出）。總的來看，本文回歸結(jié)果穩(wěn)健可靠。

五、進(jìn)一步的研究

表3中的診斷性指標(biāo)（hazard?lambda和LR檢驗(yàn)）均顯著，說明“自選擇偏誤”導(dǎo)致的內(nèi)生性問題非常嚴(yán)重，必須采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行糾正。為確保后續(xù)回歸結(jié)果的可靠，下文研究與基準(zhǔn)回歸保持一致，繼續(xù)采用處理效應(yīng)模型，并參照現(xiàn)有文獻(xiàn)的做法［1-2］，同時(shí)采用基于處理效應(yīng)模型的OLS兩步法和MLE估計(jì)進(jìn)行實(shí)證分析。

（一）異質(zhì)性影響：不同類型零售貸款和不同特征城商行

零售貸款主要由“個(gè)人經(jīng)營性貸款、個(gè)人住房按揭貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款、個(gè)人汽車貸款”構(gòu)成。表7檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)不同類型零售貸款的影響：列（1）和列（2）是個(gè)人經(jīng)營性貸款（business），DE_d的系數(shù)顯著為正；列（3）和列（4）是個(gè)人住房按揭貸款（mortgage），DE_d的系數(shù)顯著為負(fù)；列（5）和列（6）是個(gè)人消費(fèi)貸款（consume），DE_d的系數(shù)顯著為正；列（7）和列（8）是個(gè)人汽車貸款（car），DE_d的系數(shù)顯著為正。總的來看，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行零售貸款業(yè)務(wù)的促進(jìn)作用主要集中于個(gè)人經(jīng)營性貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)人汽車貸款，對(duì)于個(gè)人住房按揭貸款則表現(xiàn)出抑制作用。

從抵押物來看：個(gè)人經(jīng)營性貸款和個(gè)人消費(fèi)貸款具有無抵押的特點(diǎn)；個(gè)人汽車貸款的抵押物屬于消耗品，其保值性較差；個(gè)人住房按揭貸款的抵押物則具有較好的保值增值能力，流轉(zhuǎn)性也相對(duì)較強(qiáng)。長期以來，我國城商行出于安全考慮，所投放的零售貸款大都集中于個(gè)人住房按揭貸款（部分城商行的房貸占零售貸款比重甚至超過八成）。這種零售貸款配置方式“表面穩(wěn)健，實(shí)則畸形”，因?yàn)榱闶圪J款板塊的安全性與房價(jià)走勢深度綁定，一旦房價(jià)出現(xiàn)波動(dòng)，整個(gè)零售貸款板塊都將遭到拖累。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，個(gè)人經(jīng)營性貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)人汽車貸款受到促進(jìn)，個(gè)人住房按揭貸款則受到抑制，這說明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)有助于城商行的零售貸款板塊“回歸”合理狀態(tài)。

進(jìn)一步地，表8從資產(chǎn)規(guī)模（size）和區(qū)位因素（local）兩個(gè)方面檢驗(yàn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行零售貸款占比的異質(zhì)性影響。

首先，列（1）和列（2）中引入了城商行的資產(chǎn)規(guī)模與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)。DE_d和size×DE_d的系數(shù)均顯著為正，說明：資產(chǎn)規(guī)模越大的城商行，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)其零售貸款占比的促進(jìn)作用越大。究其原因，資產(chǎn)規(guī)模大的城商行往往客戶基數(shù)大、業(yè)務(wù)覆蓋面廣，而且還具備規(guī)模經(jīng)濟(jì)［2］，在開展零售貸款業(yè)務(wù)的過程中更具優(yōu)勢，因而加強(qiáng)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“賦能”效果。

其次，列（3）和列（4）中引入了城商行的區(qū)位因素與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)（位于東部地區(qū)的城商行，local=1；位于中西部地區(qū)的城商行，local=0）。DE_d和local×DE_d的系數(shù)均顯著為正，說明：相較于中西部地區(qū)的城商行，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)東部地區(qū)城商行零售貸款占比的促進(jìn)作用更大。這主要是我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡造成的，東部地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平大都高于中西部地區(qū)，因而對(duì)當(dāng)?shù)爻巧绦辛闶圪J款業(yè)務(wù)的“賦能”效果更好。

（二）機(jī)制檢驗(yàn)：數(shù)字經(jīng)濟(jì)“賦能”城商行風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理

近年來，傳統(tǒng)的“逐步回歸法”在機(jī)制檢驗(yàn)中，可靠性受到較多的批評(píng)與質(zhì)疑［30］。鑒于此，本文采用交互項(xiàng)的方式進(jìn)行了機(jī)制檢驗(yàn)。表9考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理工作的“賦能”效應(yīng)。

表9列（1）中引入了城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力（risk_m）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，風(fēng)險(xiǎn)管理能力用“100%－不良貸款率”進(jìn)行衡量［31］。risk_m和risk_m×DE_d的系數(shù)均顯著為正，說明：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)（DE_d=0），風(fēng)險(xiǎn)管理能力對(duì)零售貸款占比的影響為0.609；在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)（DE_d=1），風(fēng)險(xiǎn)管理能力對(duì)零售貸款占比的影響為1.420（0.609+0.811）。明顯地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，強(qiáng)化了風(fēng)險(xiǎn)管理能力對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用。列（2）的結(jié)果同樣支持該結(jié)論。

表9列（3）中引入了城商行的成本管理能力（cost_m）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，成本管理能力用“100%－成本收入比”進(jìn)行衡量［32］。cost_m的系數(shù)不顯著，cost_m×DE_d的系數(shù)則顯著為正，說明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低時(shí)（DE_d=0），成本管理能力未能促進(jìn)零售貸款占比提升；數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高時(shí)（DE_d=1），成本管理能力可以促進(jìn)零售貸款占比提升。明顯地，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，強(qiáng)化了成本管理能力對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用。列（4）的結(jié)果同樣支持該結(jié)論。總的來看，上述結(jié)果支持了假設(shè)H2。

（三）調(diào)節(jié)效應(yīng)：零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境

首先，表10考察了民生質(zhì)量帶來的影響。列（1）和列（2）引入了各省份的人均可支配收入（income）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說明：人均可支配收入的提升，有助于強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用。列（3）和列（4）引入了各省份的城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（lost）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為負(fù)，說明：失業(yè)率的攀升，會(huì)抑制數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用。列（5）和列（6）引入了各省份的城鎮(zhèn)基本醫(yī)保參保率（insurance）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說明：城鎮(zhèn)基本醫(yī)保參保率的提升，有助于強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用。列（7）和列（8）引入了各省份的城鄉(xiāng)居民收入差距（gap）與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，城鄉(xiāng)居民收入差距用“城鎮(zhèn)居民人均可支配收入/農(nóng)村居民人均可支配收入”衡量。交互項(xiàng)系數(shù)顯著為負(fù)，說明：城鄉(xiāng)居民收入差距的擴(kuò)大，會(huì)抑制數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用?？偟膩砜矗?0的結(jié)果支持了假設(shè)H3。

其次，表11中列（1）和列（2）考察了司法質(zhì)量帶來的影響，司法質(zhì)量用各省份每萬人擁有的律師數(shù)量進(jìn)行度量［23］。justice×DE_d的系數(shù)顯著為正，說明：司法質(zhì)量越高的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用越大。該結(jié)果支持了假設(shè)H4。

最后，表11中列（3）～（8）考察了城市人居環(huán)境質(zhì)量帶來的影響。本文主要從三個(gè)方面評(píng)價(jià)了城市人居環(huán)境質(zhì)量：一是城市生態(tài)環(huán)境（green），即各省份的人均公園綠地面積（這是住建部評(píng)價(jià)城市宜居度的重要指標(biāo)）；二是城市交通環(huán)境（road），即各省份的人均城市道路面積（人均城市道路面積少，意味著道路負(fù)荷高，更容易產(chǎn)生交通擁堵問題，進(jìn)而降低城市人居環(huán)境質(zhì)量）；三是城市醫(yī)療環(huán)境（medical），即每萬人擁有的醫(yī)療衛(wèi)生機(jī)構(gòu)數(shù)（這是新冠疫情以來非常受關(guān)注的指標(biāo)）。列（3）和列（4）引入了城市生態(tài)環(huán)境和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說明：城市生態(tài)環(huán)境建設(shè)越先進(jìn)的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用越大。列（5）和列（6）引入了城市交通環(huán)境和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說明：城市交通環(huán)境建設(shè)越先進(jìn)的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用越大。列（7）和列（8）引入了城市醫(yī)療環(huán)境和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)，系數(shù)顯著為正，說明：城市醫(yī)療環(huán)境建設(shè)越先進(jìn)的省份，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)零售貸款占比的促進(jìn)作用越大?？偟膩砜矗校?）～（8）的結(jié)果支持了假設(shè)H5。

六、拓展性研究：數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下城商行的“資產(chǎn)轉(zhuǎn)換”行為

進(jìn)一步地，本文在表12中考察了數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下城商行的“資產(chǎn)轉(zhuǎn)換”行為。列（1）和列（2）的被解釋變量為城商行“資產(chǎn)端”的對(duì)公貸款占比（corporate），DE_d的系數(shù)顯著為負(fù)，說明：隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城商行“資產(chǎn)端”的對(duì)公貸款占比在下降。這與表3的結(jié)果形成鮮明對(duì)比（隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，城商行“資產(chǎn)端”的零售貸款占比在上升）。

城商行的“資產(chǎn)端”主要由對(duì)公貸款、零售貸款、同業(yè)資產(chǎn)以及金融資產(chǎn)構(gòu)成，從資產(chǎn)配置的視角來看：受數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，城商行增加“資產(chǎn)端”零售貸款配置的同時(shí)，減少了“資產(chǎn)端”的對(duì)公貸款配置。換而言之，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下城商行“資產(chǎn)端”的“零售貸款占比提升”是以“對(duì)公貸款占比降低”為代價(jià)的，即存在“替代效應(yīng)”。對(duì)公貸款對(duì)于支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)具有重要意義，因此，從宏觀審慎的角度來看，這值得監(jiān)管部門提高“警惕”。

表12中列（3）和（4）的被解釋變量為城商行“資產(chǎn)端”的對(duì)公貸款占比（corporate），引入了經(jīng)濟(jì)環(huán)境（GDP）和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)。DE_d的系數(shù)顯著為負(fù)，GDP×DE_d的系數(shù)則顯著為正，說明：隨著經(jīng)濟(jì)增速放緩，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于對(duì)公貸款占比的負(fù)向影響會(huì)上升。表12中列（5）和（6）的被解釋變量為城商行“資產(chǎn)端”的零售貸款占比（retail），引入了經(jīng)濟(jì)環(huán)境（GDP）和數(shù)字經(jīng)濟(jì)的交互項(xiàng)。DE_d的系數(shù)顯著為正，GDP×DE_d的系數(shù)則顯著為負(fù)，說明：隨著經(jīng)濟(jì)增速放緩，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于零售貸款占比的正向影響會(huì)上升。究其原因：對(duì)公貸款具有強(qiáng)周期性，在經(jīng)濟(jì)增速放緩的情況下，企業(yè)客戶的經(jīng)營狀況會(huì)惡化，因而違約率會(huì)出現(xiàn)明顯攀升；零售貸款則具有弱周期性，即使面臨經(jīng)濟(jì)下行，借款人仍然會(huì)保持強(qiáng)烈的還款意愿。因此，一旦經(jīng)濟(jì)增速放緩，城商行為避免“資產(chǎn)端”的違約率攀升，會(huì)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的助力下加速進(jìn)行“資產(chǎn)轉(zhuǎn)換”，將資金從對(duì)公貸款轉(zhuǎn)向零售貸款。

七、結(jié)論與啟示

（一）結(jié)論

本文立足于城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的實(shí)踐，從信貸資產(chǎn)配置的視角出發(fā)，研究了省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展給城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比帶來的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以助推城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，對(duì)其“資產(chǎn)端”的零售貸款占比具有顯著的促進(jìn)作用。一方面，這種促進(jìn)作用主要集中于個(gè)人經(jīng)營性貸款、個(gè)人消費(fèi)貸款和個(gè)人汽車貸款，對(duì)于個(gè)人住房按揭貸款則表現(xiàn)出抑制作用；另一方面，對(duì)于資產(chǎn)規(guī)模較大和東部地區(qū)的城商行，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用更為明顯。②機(jī)制檢驗(yàn)表明：數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以“賦能”城商行的風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的情況下，風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理可以更好地促進(jìn)零售貸款占比提升。③調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)表明：通過“改善民生質(zhì)量、提升司法質(zhì)量、改善城市人居環(huán)境質(zhì)量”優(yōu)化零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境，可以強(qiáng)化數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)城商行“資產(chǎn)端”零售貸款占比的促進(jìn)作用。④數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，城商行“資產(chǎn)端”的“零售貸款占比提升”是以“對(duì)公貸款占比降低”為代價(jià)的，二者存在“替代效應(yīng)”，且在經(jīng)濟(jì)下行期尤為明顯。

（二）啟示

本文的政策啟示直接蘊(yùn)含于本文的結(jié)論之中：

第一，城商行推進(jìn)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，要以堅(jiān)持服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)為前提。零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型要求城商行大力發(fā)展零售貸款業(yè)務(wù)，但這并不意味著要放棄對(duì)公貸款。城商行要通過“合理控制對(duì)公貸款增速、深入優(yōu)化對(duì)公貸款結(jié)構(gòu)”的方式，更高質(zhì)量地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)。當(dāng)然，數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，城商行增加零售貸款配置是零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的必然要求，但是減少對(duì)公貸款配置并不值得提倡（對(duì)公貸款對(duì)于“支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展、推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)”具有重要意義）。在資金有限的前提下，城商行可以優(yōu)先壓縮“資產(chǎn)端”的同業(yè)資產(chǎn)和金融資產(chǎn)（減少金融體系內(nèi)的資金空轉(zhuǎn)），將節(jié)約的資金用于零售貸款投放，不能有意壓縮“資產(chǎn)端”對(duì)公貸款的配置比例。從宏觀審慎的角度來看，監(jiān)管部門也要適時(shí)對(duì)城商行的信貸投放給出指導(dǎo)意見，避免城商行在零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型過程中對(duì)企業(yè)客戶進(jìn)行“惜貸”“抽貸”，尤其是在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增速放緩的背景下，監(jiān)管部門更需要加強(qiáng)信貸政策的引導(dǎo)作用。

第二，城商行要加強(qiáng)對(duì)省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的資金支持。省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“賦能”效應(yīng)是助力城商行實(shí)現(xiàn)零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的重要手段，同時(shí)，省域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也離不開城商行的資金支持。城商行將信貸資源向數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域做出傾斜，不僅有助于促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)健發(fā)展，也有助于數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)揮“反哺”作用，助力城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的順利進(jìn)行。

第三，城商行要積極提升自身的數(shù)字化水平：一方面，前臺(tái)業(yè)務(wù)部門要轉(zhuǎn)換競爭思維，擺脫物理網(wǎng)點(diǎn)的桎梏，通過數(shù)字化技術(shù)進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)“流程再造、模式升級(jí)”，借助線上渠道打造一體化的服務(wù)體系，讓零售貸款業(yè)務(wù)更加“民生化、便捷化和智慧化”；另一方面，中后臺(tái)部門也要進(jìn)一步提高數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用，充分“賦能”自身風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理工作，讓風(fēng)險(xiǎn)管理和成本管理成為加速自身零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的引擎。

第四，地方政府不是城商行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的旁觀者，而是可以發(fā)揮助推作用的參與者。地方政府可以通過“改善民生質(zhì)量、提升司法質(zhì)量、改善城市人居環(huán)境質(zhì)量”優(yōu)化零售貸款業(yè)務(wù)的發(fā)展環(huán)境，助力城商行通過零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展。

［注?釋］①

數(shù)據(jù)來自國家發(fā)展和改革委員會(huì)主任何立峰于2022年10月28日在十三屆全國人大常委會(huì)第三十七次會(huì)議上所作的報(bào)告。

②?2021年10月18日，習(xí)近平總書記在主持十九屆中央政治局第三十四次集體學(xué)習(xí)時(shí)所強(qiáng)調(diào)。

③?截至2022年8月末，由央行主導(dǎo)建設(shè)的個(gè)人征信系統(tǒng)已收錄11.5億自然人信息（數(shù)據(jù)來自中國人民銀行征信管理局）。[BFQ][ZK）]

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Development?of?Provincial?Digital?Economy?and?Retail?Business?Transformation?

of?Urban?Commercial?Banks

Wang??Yan

（School?of?Economics?and?Management，?Dalian?Minzu?University，?Dalian?116000，?China）

Abstract：

This?article?is?based?on?the?practice?of?retail?business?transformation?of?urban?commercial?banks.?From?the?perspective?of?credit?asset?allocation，?it?studies?the?impact?of?the?development?of?the?provincial?digital?economy?on?the?proportion?of?retail?loans?on?the?asset?side?of?urban?commercial?banks.?The?results?show?that：?the?digital?economy?can?promote?the?retail?business?transformation?of?urban?commercial?banks，?and?increase?the?proportion?of?retail?loans.?On?the?one?hand，?this?promoting?effect?mainly?focuses?on?personal?business?loans，?personal?consumption?loans，?and?personal?vehicle?loans，?while?showing?a?restraining?effect?on?personal?housing?mortgage?loans.?On?the?other?hand，?for?urban?commercial?banks?with?larger?asset?size?and?in?the?eastern?region，?the?promoting?effect?of?the?digital?economy?is?more?pronounced.?Mechanism?tests?show?that：?the?digital?economy?can?empower?urban?commercial?banks’?risk?management?and?cost?management，?thereby?promoting?the?increase?in?the?proportion?of?retail?loans

on?their?asset?side.?The?adjustment?effect?test?shows?that：?by?improving?the?quality?of?people’s?livelihood，?enhancing?the?quality?of?justice，?and?improving?the?quality?of?urban?living?environment?to?optimize?the?development?environment?of??retail?loan?business，?the?promotion?effect?of?the?digital?economy?can?be?strengthened.?In?addition，?in?the?context?of?the?digital?economy，?the?increase?in?the?proportion?of?retail?loans?on?the?asset?side?of?urban?commercial?banks?is?at?the?expense?of?the?reduction?in?the?proportion?of?corporate?loans，?which?means?there?is?a?substitution?effect，?especially?in?the?downturn?of?the?economy.

Key?words：digital?economy;?retail?loans;?risk?management;?cost?management

（責(zé)任編輯：蔡曉芹）