數字金融、貸款結構與商業銀行風險承擔
——基于181家商業銀行2011—2020年財務數據的分析

■劉偉 劉衛鎮 戴冰清 呂婷

一、引言

隨著云計算、人工智能、區塊鏈和大數據等新興技術與金融相結合，一種新型普惠金融模式——數字金融應運而生。數字金融的特點是“普”和“惠”[1]，能夠在低成本、低風險的基礎上處理海量數據[2]。隨著新興技術不斷迭代和更新，銀行業務數字化程度也逐漸提高，給傳統商業銀行帶來了全新的機遇和挑戰。一方面，商業銀行獲得了數字金融帶來的“技術溢出效應”，改變了業務流程，降低了部分業務成本，提升了工作效率，增加了對長尾客戶的金融服務。另一方面，數字金融產生了較強的“競爭效應”，加劇了銀行間的同業競爭，改變了銀行的經營模式，對其盈利和風險承擔產生了影響[3]。

貸款結構能夠反映商業銀行信貸資產質量和貨幣政策實施效果，與國民經濟穩定發展有密切關系。優化商業銀行貸款結構可以為供給側結構性改革和高質量發展提供重要動力[4]。優化商業銀行貸款結構是商業銀行實現效益最大化的本質要求，也是商業銀行在面臨競爭環境加劇、政策監管要求提高的背景下提升風險管理能力的內在要求。商業銀行在經過金融領域供給側結構性改革后，信貸結構得到明顯優化，但仍然存在一些問題：商業銀行大量信貸資金流向房地產行業，中小微企業和科技公司“融資難”和“融資貴”的情況仍然存在。數字金融的發展盡管沒有改變商業銀行“風險—收益”的本質，但能夠從負債端和資產端兩方面影響商業銀行的存貸結構，進而影響商業銀行風險承擔。

數字金融的發展改變了商業銀行的運營成本和風險承擔。一方面，數字金融的發展催生了大量金融科技公司，搶占了存款市場，加劇了銀行業競爭。金融科技公司憑借其獲取客戶的渠道優勢，吸引了大量零散小額的資金，分流出部分銀行存款。這些資金又會以利率更高的協議存款、同業拆借、委托理財等方式流回商業銀行[5]。最終結果是存款客戶獲得了略高于銀行存款的利率，金融科技公司獲得利差，商業銀行資金使用成本增大。另一方面，數字金融提高了商業銀行處理軟信息與風險控制的能力并降低了業務運行成本[6，7]。因此，數字金融的發展可能通過提高商業銀行的付息成本來影響商業銀行的風險承擔[8]。

數字金融的發展改變了商業銀行的貸款結構。數字金融的發展使金融弱勢群體的信息得到挖掘，并將他們納入銀行業務范圍，擴大了銀行信貸規模。金融弱勢群體帶來的風險溢價提升了銀行的盈利效率，并進一步推動了銀行零售業務發展[7]。從貸款期限上看，當銀行面臨激烈的競爭時，會更重視對長期貸款客戶的爭奪，從而可能推進貸款期限的長期化。從信貸結構來看，商業銀行對具有抵押物的客戶更加重視，但是隨著銀行間競爭加劇，商業銀行從具有抵押物的客戶身上所獲取利潤的空間有限，從而可能倒逼商業銀行為信用良好但缺乏抵押物的長尾客戶提供貸款[9]。

在數字化時代，金融風險的傳染性、外部性、隱蔽性等特征依然存在。數字金融具有加速或放大金融風險的客觀功能[10]。數字金融對商業銀行風險承擔起到什么作用？是否可以通過調整商業銀行貸款結構，達到控制風險的目的？本文可能的邊際貢獻有三點：第一，現有文獻多從商業銀行存款端研究風險承擔，本文則從商業銀行貸款結構角度研究數字金融發展對商業銀行風險承擔的影響。第二，現有文獻大多從整體角度研究數字金融對商業銀行貸款的影響，本文進一步考察了這種影響的異質性，討論了數字金融對不同類型貸款結構的影響。第三，本文進一步識別了數字金融對商業銀行風險承擔影響的機制，檢驗了銀行業競爭和數字金融與銀行業競爭的交互作用對商業銀行風險承擔的影響。本文豐富了數字金融對商業銀行信貸結構與風險承擔影響的相關研究，為金融數字化背景下商業銀行進行風險管理和監管部門制定相關政策提供了啟示。

二、文獻回顧與研究假說

（一）數字金融與商業銀行貸款結構

商業銀行貸款結構是指商業銀行將信貸資金投放與運用在不同區域、不同產業、不同行業以及不同期限上的比例。數字金融是指傳統金融公司和互聯網金融公司利用區塊鏈、人工智能、大數據、互聯網技術和分布式技術等高科技手段來實現融資、支付、投資和其他新型金融業務模式[11]?；ヂ摼W技術和大數據技術能夠幫助銀行收集到客戶財務層面以外的信息，人工智能、云計算和區塊鏈等技術能夠在低成本的基礎上處理海量數據，描繪完整的客戶畫像[2]。

數字金融緩解了銀行與貸款客戶之間的信息不對稱，縮小了大銀行與中小銀行在獲取軟信息方面的能力差距[12]。數字金融興起之前，小銀行在獲取貸款客戶軟信息方面具有比較優勢，其信貸員與當地企業形成了良好的互動關系。相比于大銀行而言，中小銀行能夠為抵押物不足、財務報表缺失的中小企業提供更多的金融支持[13]。而大銀行則是根據企業的可抵押資產、財務報表等硬信息做出貸款決策[14，15]。一方面，數字金融技術的發展幫助商業銀行將“軟信息”轉化為“硬信息”，提升了信息的可讀性和傳遞的便捷性，減少了人工對數據的干擾[16]；另一方面，商業銀行應用數字金融技術提高了處理軟信息的能力，能夠以低成本處理海量信息，從而將更多的金融弱勢群體納入銀行業務范圍，擴大了銀行信貸規模[6，7]。在此過程中，大銀行由于在資金成本和規模上具有優勢，搶占了中小銀行的部分優質低風險客戶，從而對中小銀行產生了擠出效應[12]。

數字金融技術存在技術溢出效應。商業銀行運用數字金融技術，降低了運營成本、強化了風險控制、優化了客戶服務[17]。數字金融的發展提升了商業銀行流程統籌優化能力，降低了獲取新客戶和維護老客戶的成本[2]。數字金融的發展能夠緩解商業銀行與企業、消費者之間的信息不對稱，給商業銀行風險管理領域帶來較大的變化。商業銀行利用互聯網技術，使產品和服務突破時間和空間的限制。

數字金融的發展加劇了銀行業的競爭，激烈的競爭環境促進了貸款結構調整，但同時也會引起商業銀行信貸擴張的冒險行為。首先，數字金融的發展加劇了銀行同業競爭，使得貸款利率同質化，壓縮了商業銀行的利潤空間[9]。其次，隨著數字金融技術的發展，銀行能夠獲得更多維度的數據，將更多的金融弱勢群體納入其業務范圍。金融弱勢群體所帶來的高風險溢價提升了商業銀行的盈利效率，進而促進了銀行對其貸款[7]。數字金融加劇銀行業競爭存在異質性，其中資本規模較小、資本充足率低和流動性水平低的銀行，信貸調整更積極，更有動力進行信貸擴張[9]。

由于各類商業銀行在資金、規模和人才等方面存在較大差異，各類商業銀行與數字金融的結合方式也不同。國有商業銀行和全國性股份制銀行多選擇自建金融科技子公司，或者與國內互聯網巨頭開展金融合作；而城市商業銀行多選擇與金融科技公司合作或者選擇與其他多個城市商業銀行抱團組建金融科技聯盟。有研究表明，國有商業銀行數字金融的發展速度高于其他類型的商業銀行[18]。

綜合以上分析，本文提出如下假說：

假說一：數字金融發展擴大了商業銀行貸款規模，且各類貸款比例變化呈現異質性。

假說二：數字金融對商業銀行貸款結構的影響在不同類型銀行之間存在異質性。

（二）數字金融與商業銀行風險承擔

學術界關于數字金融如何影響商業銀行風險承擔展開了激烈的討論，本文從風險管理、經營效率和風險傳染等視角展開梳理。

關于風險管理，數字金融的發展對商業銀行風險承擔產生了兩方面影響。一方面，數字金融提升了商業銀行風險管理能力。首先，數字金融的發展提升了商業銀行處理軟信息的能力，商業銀行利用大數據和互聯網技術豐富了數據維度，通過擴大數據來源、挖掘數據信息來緩解信息不對稱。其次，數字金融的發展變革了商業銀行風險管理的模型與方法，優化了風險管理流程，從而達到降低風險的目的。另一方面，數字金融加大了商業銀行破產的風險。首先，數字金融的發展加劇了銀行間的同業競爭，可能導致盲目信貸擴張的冒險行為[9]。其次，數字金融的發展降低了商業銀行產品議價能力，縮小了盈利空間，從而導致商業銀行風險承擔加大[19]。從營利性角度出發，數字金融對商業銀行影響的消極效應大于積極效應[20]。

關于經營效率，商業銀行與數字金融相結合，實現優勢共享，提高了商業銀行工作效率和風險管理能力[21，22]。商業銀行通過大數據等技術，篩選出風險較低的客戶，達到降低部分信貸風險的目的。其中，大科技生態系統可以覆蓋從獲得貸款到還款流程中的絕大部分活動，大數據風控模型可以更準確地預測貸款違約率，同時能夠為缺少財務信息記錄的借款人提供金融服務[22]。

關于風險傳染，商業銀行在數字化過程中，提升了風險管理和經濟效率，但同時也引入數字金融特有的風險[20]。具體來說，商業銀行引入數字化交易系統，其操作系統的安全與穩定性、數據更改所引起的偏頗，都可能誘發和產生操作風險[23]；商業銀行將數字金融引入風險管理系統，由于大數據、區塊鏈等技術發展不成熟，從而可能引發銀行系統風險；商業銀行運用數字金融技術，篩選出財務信息不完善的潛在客戶，但是這些客戶未經過進一步考察，數據的真實準確性存疑，容易引發信用風險；商業銀行運用數字技術開發產品，金融創新產品的合法性、客戶隱私保護等存在法律風險，不易規避。

在盈利方面，數字金融的發展催生了大量金融科技公司，在一定程度上加大了商業銀行經營風險。一方面，金融科技公司分流了部分銀行存款，這些資金會以利率更高的協議存款、拆借資金、委托理財等方式流回商業銀行，提高了商業銀行資金成本，縮小了其盈利空間[5，24]。另一方面，當商業銀行盈利狀況較差時，出于提高盈利的動機，商業銀行有可能追求高風險高收益的投資項目。數字金融發展間接推動了貸款利率，貸款利率提高會促使企業家選取更高風險的投資項目，從而增加了銀行的破產風險。

根據以上分析，本文提出如下假說：

假說三：數字金融可以通過改變貸款結構來調整商業銀行風險承擔。

三、研究設計

（一）計量模型

參考彭繼增等[25]的研究，本文構建模型（1）進行分析。在控制變量（Control）中，參考申宇等[26]和金洪飛等[12]的研究：Size 為銀行規模，用銀行總資產的自然對數來衡量；EBTP 為銀行盈利能力，用計提的貸款損失準備及稅前利潤占期初總資產的比重來表示；NPL為銀行資產質量，用不良貸款率來衡量；Li?quidity 為銀行資產流動性，用銀行流動資產與總資產的比重來表示；EDR 為銀行資本結構，用銀行權益性資本與總負債的比重來表示；ROE為商業銀行盈利能力，用凈資產收益率來表示。在宏觀經濟層面，本文主要控制了當地經濟發展水平（Gdp）、地區人均Gdp（PGdp）和當地通貨膨脹水平（CPI）。其中，CPI 用當地的消費者物價指數來衡量。Pro_in?dex 是北京大學數字普惠金融指數省級層面指標，用來衡量數字金融發展狀態。

本文采用面板固定效應模型，控制了銀行的個體效應，檢驗數字金融對商業銀行貸款結構的影響，設定如下模型：

檢驗數字金融和銀行貸款結構的交互項對商業銀行風險承擔的影響，設定如下模型：

1.貸款結構（Structure）

本文參考劉莉亞等[9]的研究：PL 是指個人貸款總額占總貸款的比例，反映貸款客戶群體的變化；CL是指信用貸款總額占總貸款的比例；Short是指短期貸款總額占總貸款的比例，反映貸款期限的變化。

2.銀行風險承擔（Risk）

本文參考郭品等[8]的研究，商業銀行風險承擔（Risk）用貸款損失準備與貸款總額的比值來衡量，其數值越大表示銀行風險承擔越大。

（二）數據來源與描述性統計

本文研究主要涉及數字金融指數、銀行層面財務數據和宏觀層面數據。其中，數字金融指數來源于北京大學數字普惠金融指數[1]。銀行層面財務數據來源于Bankfocus 數據庫，對于缺失的數據，通過查詢各銀行年報進行補充。宏觀層面數據來源于中經網統計數據庫。變量描述性統計如表1所示。

表1 變量描述性分析

四、實證結果與分析

（一）數字金融與銀行貸款結構

1.數字金融對商業銀行貸款的影響

模型（1）的回歸結果如表2所示，（1）（3）（5）列只加入了銀行財務層面的控制變量，（2）（4）（6）列加入了銀行財務層面和地方經濟發展層面控制變量。（1）列的回歸結果顯示，數字金融指數（Pro_index）系數為正，并且在1%的水平上顯著。（2）列控制了地方經濟發展層面變量后，數字金融指數依然為正且系數變小，說明數字金融發展促進了商業銀行對個人貸款的增加。這與已有研究相符，體現了數字金融的普惠性。（3）（4）列的回歸結果顯示，數字金融指數（Pro_index）不顯著，說明數字金融的發展對于商業銀行信用貸款的影響較小。主要原因是商業銀行對信用貸款的投放仍是以個人或企業的財務信息為依據。（5）列的回歸結果顯示，數字金融指數在1%的顯著性水平上為正，說明數字金融發展促進了商業銀行短期貸款比例的提高。（6）列加入當地宏觀經濟變量后，數字金融對商業銀行短期借款不再顯著，說明商業銀行短期借款較多受當地的宏觀經濟發展水平影響。主要原因是商業銀行相較于長期借款而言對于短期借款的調整能力更強，且對短期經濟發展狀況預測更加精準。（7）列的回歸結果顯示，數字金融指數在1%的水平上顯著為正，說明數字金融的發展提升了商業銀行管理貸款規模和優化業務流程的能力，促進了商業銀行總貸款規模的提高，這與徐曉萍等[7]的研究結果一致。以上回歸結果驗證了假說1。

表2 省級數字金融和銀行貸款結構

2.數字金融對貸款結構的異質性分析

商業銀行在運用數字金融方面存在差異。參考申宇等[26]的研究，將商業銀行分為國有大型商業銀行（簡稱“國商行”）、股份制銀行（簡稱“股份行”）和城市商業銀行（簡稱“城商行”），分別匯報數字金融發展對不同類型商業銀行貸款結構的影響，回歸結果如表3所示。表3的（1）（2）列回歸結果顯示，數字金融的發展提升了國商行對個人貸款和信用貸款的比例。主要原因可能是：一方面，商業銀行應用數字金融技術簡化了貸款流程，提升了個人貸款需求；另一方面，商業銀行通過大數據分析，使原先缺少財務信息的潛在客戶由于其社交層面信息得到挖掘而獲得貸款。Sheng[27]研究指出，數字金融發展對國有商業銀行信用貸款的影響更為顯著。本文與此研究相一致。由（3）列可知，數字金融的發展對國商行發放短期貸款影響不顯著。主要原因可能是：國商行承擔了更多政策性功能，其資金投向了對國家和社會長期有益的行業，這種行業通?；貓笾芷谳^長，貸款資金規模較大。由（4）列可知，數字金融的發展提高了股份行對個人貸款的比例。由（7）至（9）列可知，數字金融的發展提高了城商行對個人貸款和短期貸款的比例，而對信用貸款影響不顯著。主要原因可能是：城商行規模和資金實力較弱，在與國商行和股份行競爭中處于劣勢，但是城商行具有市場靈敏度高且內部機制靈活的特點。城商行深耕本地經濟多年，數字金融的發展為其優化貸款流程、控制風險提供了全新的工具，同時短期貸款和個人貸款具有高盈利性，城商行通過提高個人貸款和短期貸款的比例來維持其盈利性需求。

表3 省級數字金融對不同類型銀行的差異性影響

（二）數字金融與貸款結構對商業銀行風險承擔的影響

本文進一步探討數字金融如何通過調整銀行貸款結構來影響銀行風險承擔?？紤]到銀行風險承擔受上一期風險承擔的影響，因此將風險承擔滯后一期（L.Risk）加入回歸方程，實證結果如表4所示。表4的（1）至（4）列分別檢驗了數字金融和銀行貸款結構對商業銀行風險承擔的影響。由（1）列可知，數字金融的回歸系數在1%的水平上顯著為正，說明數字金融的發展顯著增加了商業銀行風險承擔。由（2）至（4）列可知，個人貸款（PL）的回歸系數在5%的水平上顯著為正，說明個人貸款比例的提升增加了商業銀行風險承擔；信用貸款（CL）對銀行風險承擔的影響在1%的水平上顯著為正，即信用貸款比例提升，商業銀行主動增加風險承擔；短期貸款（Short）的回歸系數在1%的水平上顯著為負，說明短期貸款比例的提升降低了商業銀行風險承擔。主要原因可能是，商業銀行可以通過調整當前的短期貸款來調整其風險承擔。（5）至（7）列分析了數字金融與貸款結構對商業銀行風險承擔的交互作用。（5）列結果顯示，數字金融與個人貸款的交互項（Pro_index×PL）的回歸系數顯著為正，說明數字金融發展程度越高，個人貸款比例越高，則商業銀行風險承擔越高。這與數字金融降低銀行貸款風險不相符，主要原因可能是數字金融發展促進了商業銀行對個人貸款，同時在現行的商業銀行監管制度下，銀行每多一份個人貸款，就要相應地增加一份貸款損失準備。（6）列結果顯示，數字金融與信用貸款的交互項（Pro_in?dex×CL）的回歸系數顯著為正，說明隨著數字金融的發展，信用貸款比例的提升會使得商業銀行風險承擔增大。主要原因可能是數字金融的發展在一定程度上促進了商業銀行信用貸款的投放，而增加的信用貸款，相較之前提升了銀行風險水平。（7）列結果顯示，數字金融與短期貸款的交互項（Pro_index×Short）的回歸系數顯著為負，說明隨著數字金融發展，短期貸款比例越高，商業銀行風險承擔就越低。主要原因可能是數字金融發展優化了商業銀行貸款流程，短期貸款的審批速度加快，從而減輕了商業銀行的風險承擔。

表4 數字金融與貸款結構對銀行風險承擔的影響

五、穩健性檢驗

為進一步檢驗研究結論的穩健性，對模型回歸結果主要從以下兩方面檢驗其穩健性。

（一）替換數字金融指數

參考唐松等[10]的研究，將省級數字金融指數替換為城市級數字金融指數（City_index）。

1.城市級數字金融對商業銀行貸款的影響

實證結果如表5所示。由（1）（2）列可知，數字金融的發展促進了商業銀行對個人貸款比例的提升。由（3）（4）列可知，數字金融的發展對信用貸款影響不顯著。由（5）（6）列可知，數字金融的發展促進了商業銀行對短期貸款的發放，但是當加入當地宏觀經濟環境變量后，數字金融的系數不顯著。由（7）列可知，數字金融的發展擴大了商業銀行總貸款規模。以上結論與前文結論一致。

表5 城市級數字金融和銀行貸款結構

2.城市級數字金融對商業銀行貸款結構的異質性分析

回歸結果如表6所示。由（1）（2）（3）列可知，數字金融發展提高了國商行對個人貸款和信用貸款的比例。由（4）（5）（6）列可知，數字金融發展提高了股份行對個人貸款的比例。由（7）（8）（9）列可知，數字金融發展能夠提高城商行對個人貸款和短期貸款的比例。以上結論與前文結論一致。

表6 城市級數字金融對不同類型銀行的差異性影響

3.城市級數字金融與貸款結構對商業銀行風險承擔的影響

回歸結果如表7所示。由（1）列可知，城市級數字金融的發展，提高了商業銀行風險承擔水平。由（2）列可知，隨著數字金融的發展，個人貸款比例的提升加重了商業銀行風險承擔。由（3）列可知，數字金融與信用貸款的交互項（City_index×CL）的回歸系數顯著為正，即隨著數字金融的發展，信用貸款比例提升，商業銀行風險承擔增加。由（4）列可知，隨著數字金融的發展，短期貸款比例的提升減輕了商業銀行的風險承擔。以上結論與前文結論一致。

表7 城市級數字金融與貸款結構對銀行風險承擔的影響

（二）替換商業銀行風險承擔

參考郭品等[8]的研究，Risk1 以銀行凈貸款與總資產的比值來衡量商業銀行風險承擔，其數值越大，銀行風險承擔就越大?；貧w結果如表8所示。參照金洪飛等[12]的研究，Risk2 以“總資產/風險加權資產”來測度銀行個體風險，其數值越大，表示銀行承受風險能力越強，風險水平就越低。為了保持形式一致，本文取Risk2 的倒數作為衡量商業銀行風險承擔的代理變量，回歸結果如表9所示。以上結論與前文結論一致。

表8 省級數字金融與貸款結構對銀行風險承擔的影響

表9 省級數字金融與貸款結構對銀行風險承擔的影響

六、商業銀行競爭對風險承擔的機制分析

衡量商業銀行競爭程度的方法有結構法和非結構法，目前國內外學者多采用勒納指數和赫芬達爾—赫希曼指數作為商業銀行壟斷程度的測量指標。其中，勒納指數衡量了商業銀行獲取超額利潤的能力，其數值越大，則壟斷程度越高。赫芬達爾—赫希曼指數（HHI），包含了所有銀行在市場上的所有信息[28]，因此本文主要采用赫氏指數來度量銀行業的競爭程度。

（一）銀行競爭指數的構建

1.赫芬達爾—赫希曼指數（HHI）

計算公式如下：

其中，Assetit表示第i 個銀行t年的資產總額，Assett表示第t年市場上所有銀行的總資產。赫氏指數數值越大，其壟斷能力就越強。赫氏指數與銀行競爭程度呈反向變動關系。

2.勒納指數（Lerner）

計算方法如下：

本文參考唐文進等[29]的做法計算資產價格（P）。使用超越函數來計算邊際成本函數，采用隨機前沿分析法（SFA）得到商業銀行的邊際成本（MC），進一步可計算出勒納指數（Lerner）。勒納指數是介于0到1之間的指標，與銀行競爭呈反向變動關系。

（二）數字金融發展對商業銀行競爭的影響

1.數字金融發展對商業銀行競爭的影響

北京大學構建的數字金融指數包括數字金融總指數和三個二級指標，分別是覆蓋廣度、使用深度和數字化程度。數字金融對商業銀行競爭的影響回歸結果如表10所示。表10中（1）至（4）列分別是數字金融總指數、覆蓋廣度（Coverage）、使用深度（Usage）和數字化程度（Digitization）對市場集中度的影響。由回歸結果可知，數字金融總指數、覆蓋廣度、使用深度和數字化程度均降低了赫氏指數，即數字金融的發展促進了銀行業競爭。為了在一定程度上緩解內生性問題，本文采用將赫氏指數替換為勒納指數的方法，（5）至（8）列的解釋變量為勒納指數。由回歸結果可知，數字金融指數和覆蓋廣度促進了銀行業競爭，但是回歸系數不顯著。其中，使用深度反而加劇了銀行業壟斷程度，說明銀行客戶在一定程度上培養了用戶習慣，加深了對銀行的依賴。數字化程度促進了銀行業競爭，說明數字金融的便捷性和低成本性，使用戶可以突破時間和空間的限制，可選擇的商業銀行增多。

表10 數字金融及其二級指數對商業銀行競爭的影響

2.數字金融與銀行業競爭對商業銀行風險承擔的影響

進一步探討數字金融如何通過商業銀行競爭來影響銀行風險承擔，回歸結果如表11所示。表11的（1）至（4）列分別檢驗了數字金融和銀行業競爭對商業銀行風險承擔的影響。由結果可知，數字金融、使用深度和數字化程度均提高了商業銀行風險承擔，赫氏指數的系數在1%的水平上顯著為負，說明隨著銀行業壟斷程度加劇，銀行承擔風險的動機減弱，銀行風險承擔減小。（5）至（7）列分析了數字金融總指數及其二級維度與銀行競爭的交互作用對銀行風險承擔的影響，其中Pro×HHI、U×HHI、D×HHI 分別為數字金融總指數、使用深度和數字化程度與銀行競爭的交乘項。結果顯示，數字金融總指數、使用深度和數字化程度與銀行競爭的交互項均顯著為負，說明隨著商業銀行競爭減弱，數字金融發展程度提高，銀行風險承擔水平降低。這意味著商業銀行競爭在數字金融與商業銀行風險承擔中起到調節作用，商業銀行競爭程度降低會緩解數字金融對商業銀行風險承擔的提升。

表11 數字金融與銀行業競爭對商業銀行風險承擔的影響

在穩健性檢驗部分，本文采用替換被解釋變量的方法。Risk3 是以核心一級資本充足率來測度銀行個體風險，其數值越大，則銀行承受風險能力越強，風險水平就越低。為了和前文形式保持一致，在這里取Risk3 的倒數形式，回歸結果如表12所示。除（3）列的數字化程度對商業銀行風險承擔影響不顯著外，其余結論與前文相一致。

表12 數字金融與銀行競爭對銀行風險承擔的影響

七、結論與啟示

（一）研究結論

本文將宏觀數字金融的發展與商業銀行財務數據及當地經濟數據相聯系，研究發現：數字金融的發展提升了商業銀行對個人貸款的投放，擴大了商業銀行貸款規模。將商業銀行分為國商行、股份行和城商行三類后，發現數字金融的發展對不同類型的商業銀行貸款結構呈現異質性。對國商行而言，數字金融的發展，提高了個人貸款和信用貸款的比例；對股份行而言，數字金融的發展僅對個人貸款具有促進作用；對城商行而言，數字金融的發展提高了對個人貸款和短期貸款的比例。研究數字金融與貸款結構對商業銀行風險承擔的影響發現，數字金融具有放大商業銀行風險承擔的功能，數字金融和個人貸款均具有提高銀行風險承擔的作用，短期貸款具有降低商業銀行風險承擔的作用。數字金融與貸款結構的調節作用顯示，隨著數字金融的發展，個人貸款的增加，商業銀行風險承擔增加；而與此不同的是，隨著數字金融的發展、短期貸款的增加，商業銀行風險承擔會減少。研究還發現，數字金融的發展會促進銀行業競爭，提升了銀行風險承擔水平，但是銀行業競爭減弱能夠緩解數字金融對銀行風險承擔加重的影響。

（二）啟示與建議

第一，數字金融的發展應著力于解決中國信貸市場長短期資金配置不合理問題。當前中國信貸市場長期資金匱乏，表現為滾動的短期資金彌補長期資金，這種現象加大了企業使用資金成本，對企業健康發展不利。短期的貸款結構會從發展速度和質量兩個方面，對中國經濟增長造成顯著的抑制效應[30]。數字金融的發展促進了城商行對短期貸款的投放，但是對國商行和股份行而言，這種作用卻不顯著。由于國商行和股份行在中國經濟中的作用地位不同，兩者應發展數字金融技術以促進長期貸款業務，同時控制長期貸款的信貸風險。

第二，商業銀行數字化要著眼于貸款結構多元化，從而達到降低風險承擔和維持盈利性的均衡。數字金融的發展對商業銀行風險承擔具有放大作用。商業銀行應積極擁抱數字金融的發展，加強數字金融科技創新，利用數字化技術提升信貸風險管理能力和風險定價能力，根據不同類型的貸款結構對其風險承擔的關系進行合理配置和精準定價，以達到在符合相關監管要求下獲得更高盈利的目的。

第三，監管要求應隨著數字金融的發展而作出調整。在現行商業銀行監管制度下，商業銀行提供數字化金融服務，擴大了個人放貸規模，增加了銀行風險。然而商業銀行運用大數據、區塊鏈等技術，降低了個人貸款中的不良貸款，滿足現行監管制度的相關資本要求，可能會鎖住銀行資金的流動性，不利于商業銀行在經濟發展中釋放活力。因此，在運用數字金融技術的同時，相應地改變商業銀行監管要求，就顯得十分必要。

第四，政府應加大對數字金融公共基礎設施的投入，以減少由于銀行規模所帶來的差異，同時維護銀行業良性競爭?！?/p>