數字金融能否平抑經濟波動？
——基于動態隨機一般均衡模型的研究

■孫振華 易小麗

一、引言

中國經濟發展進入新常態，經濟從高速增長階段轉向高質量發展階段。同時，世界百年未有之大變局加速演進，中國經濟發展不確定性顯著增加。金融系統作為現代經濟的核心，對于支持實體經濟發展、助力經濟穩定增長至關重要。近年來，數字經濟在我國快速發展，國家互聯網信息辦公室發布的《數字中國發展報告（2022年）》顯示，2022年中國數字經濟規模總量達50.2萬億元，占國內生產總值比重達41.5%，居世界第二。數字經濟以信息技術為基礎，將數據作為關鍵核心生產要素，在推動實體經濟數字化轉型的同時，也引發了金融領域變革。

數字金融通常指傳統金融機構與互聯網公司利用數字技術實現融資、支付和投資等業務的新型金融業務模式[1]。一方面，數字金融促進了銀行產品創新，推動了傳統金融機構在管理和服務上的數字化轉型[2]，并依托于現代數字技術，強化了銀行信用風險防控，促進商業銀行經營效率提升[3]。另一方面，數字金融發展能夠優化營商環境，增加企業研發投入，促進企業數字化轉型[4]。同時，數字金融發展能夠推動技術創新，進而促進經濟增長[5]，其通過優化資源配置和促進區域創新，助力產業結構升級[6]，提升經濟韌性[7]，為高質量發展創造現實條件[8]。

然而，數字金融在帶動銀行業效率提升的同時，其潛在風險同樣值得關注。業界通常將2013 年視為中國數字金融的發展元年。2013—2020年，中國銀行不良貸款率由1.54%上升到1.56%，數字金融發展水平與銀行不良貸款率呈現同向變動趨勢[9]，加之中國經濟下行壓力加大，企業信用違約風險增加，金融系統潛在風險逐步上升。

那么，數字金融發展是否會帶來潛在金融風險？數字金融加劇了經濟波動還是促進了經濟穩定增長？為回答上述問題，本文從內生性技術進步與金融摩擦理論出發，構建了包含雙重金融摩擦的動態隨機一般均衡模型，模擬外部風險沖擊以及數字技術使用沖擊對經濟體各主要變量的影響及其動態變化，探究數字金融能否穩定經濟波動，并分析數字金融可能帶來的風險因素，提出相應的政策建議。

二、文獻綜述

內生增長理論認為經濟能夠不依賴外力的推動實現持續增長，內生的技術進步是保證經濟持續增長的決定因素。數字技術是具有滲透性、替代性和協同性三大“技術-經濟”特征的通用目的技術[10]，是數字經濟時代發展的基礎。已有研究表明數字技術應用對推動經濟內生增長具有重要影響。楊俊等[11]以大數據作為生產要素拓展了內生增長理論框架，揭示了大數據對經濟增長的內生影響機制。唐要家等[12]構建了包含數據要素的內生增長模型，研究發現數字經濟發展總體上促進了創新水平的提高，但數字經濟對創新績效具有典型的動態非線性影響。技術進步離不開金融的作用，金融是技術進步促進經濟增長鏈條中的關鍵環節。易信等[13]通過建立熊彼特內生增長模型研究發現，金融發展能通過技術創新的“水平效應”與“結構效應”加速產業結構轉型，促進經濟增長。王建偉[14]在內生增長理論的框架下，研究了金融發展與經濟增長之間的關系，發現金融發展促進經濟增長來源于金融深化和金融廣化兩方面的作用。數字技術的發展應用在加速技術創新驅動經濟轉型發展的同時，也帶來了信息通信技術推動金融創新的新范式——數字金融[15]。數字金融對推動技術進步，帶動經濟增長具有重要意義。數字金融能夠顯著促進技術密集型制造業的發展，助力我國制造業轉型升級和綠色發展[16]。數字金融尤其能夠促進中小企業創新，且該作用長期存在[17]。

然而，金融發展的作用并不一定都是正向的。金融發展帶動金融效率提升[18]，金融效率的變化會影響產出水平，從而影響經濟增長率的波動性[19]。數字金融作為數字技術引發的金融革命，其對金融效率的提升效應已經得到廣泛認可[20，21]。不過，數字金融發展能否穩定金融市場，從而穩定經濟波動則尚無定論。有學者認為，數字金融發展能夠緩解銀企之間的信息不對稱[22]，提升信貸資源配置效率，降低企業融資約束[23]，尤其是在新冠疫情期間，金融機構通過數字技術實現無接觸式觸達，提高了金融服務的可及性和服務效率，幫助企業尤其是中小微企業抵御疫情沖擊，幫助中國經濟在疫情后企穩回升，起到“經濟穩定器”效應[24]。然而，也有學者認為，數字金融發展雖然降低了商業銀行經營成本，提高了銀行服務效率，但是同樣加劇了商業銀行之間的競爭[25]，導致存貸利差收窄，銀行可持續盈利能力下降[26]。數字金融給商業銀行帶來的負面效應可能大于正面效應[27]。除此之外，在數字金融時代，包括信用風險、市場風險、流動性風險、操作風險等在內的金融風險升級，相對于傳統體系，風險蔓延明顯加快[28]。

“金融加速器”理論認為，金融摩擦是導致經濟波動的關鍵[29—32]。根據“金融加速器”理論，數字金融可以降低經濟波動。金融摩擦在中國經濟社會中普遍存在，既存在于銀行部門與企業部門之間，也存在于銀行部門與家庭部門之間[33]，信息不對稱與不完全契約是金融摩擦產生的主要原因。一方面，銀行與企業之間由于信息不對稱導致信貸需求端溢價，表現為企業面臨異質性借貸成本和借貸約束[34]。另一方面，銀行與家庭之間由于不完全契約導致信貸供給端溢價。通常家庭無法完全監控銀行行為，從而銀行有偏離儲戶意愿轉移儲戶資金的傾向，使得銀行吸儲能力受其資產負債表約束，限制了銀行信貸供給[35]。依托于數字技術廣泛應用和數據要素的深入挖掘，數字金融有效降低了信息不對稱[36]，緩解了銀行、企業與家庭之間的金融摩擦，既能夠減輕企業面臨的融資約束[37]，助力實體經濟發展，也能夠優化家庭資產配置，提升配置效率[38]。金融數字化利用信息技術優勢對個人和企業的信用風險進行整合與識別，進一步解決金融摩擦問題[39]，進而降低經濟波動，穩定經濟運行。

也有學者根據“銀行特許權價值（Franchise Value FV）”理論，認為數字金融發展可能增加金融系統風險因素，加劇經濟波動。銀行業準入限制產生的“特許壟斷”以及創收能力是銀行等金融機構生存的基礎[40]。特許權價值是銀行持續經營能力的反映，與銀行冒險動機密切相關，是銀行風險行為的重要影響因素[41]。銀行特許權價值降低會激發銀行主動承擔更大風險，推動金融系統整體風險水平上升，即銀行特許權價值和銀行風險之間存在負相關關系[42]。而數字金融對銀行特許權價值具有抑制作用，可能降低銀行特許權價值[43]。一方面，數字金融發展源起于大型科技公司利用自身技術優勢及數據資源優勢，躋身金融領域，使銀行，尤其是中小銀行喪失原有優勢，加劇了行業競爭[44]，削弱了商業銀行的盈利能力，導致商業銀行市場勢力的降低[45]。并且，互聯網金融吸納的資金會以同業存款形式重新流入銀行，增加銀行吸儲成本，降低銀行系統的創收能力，進而降低了銀行特許權價值，從而加重了銀行風險承擔[46]，加大了金融系統不穩定性，不利于實體經濟穩健運行。

以往研究可能存在以下不足：首先，在空間維度上，已有文獻往往只關注數字金融對部門間金融摩擦的緩解效應或者只關注數字金融加劇金融部門內部競爭的效應，而較少將部門間摩擦以及部門內競爭置于同一框架下，比較兩種效應相對強弱帶來的不同影響。其次，在時間維度上，已有學者注意到數字金融在不同發展階段具有不同特征[47]，但少有文獻分析其在不同發展階段對經濟穩定的不同影響。最后，已有文獻較少通過建立理論模型的方式，探究數字金融影響經濟運行的內在機制，缺乏對數字金融發展影響金融體系以及經濟運行的理論分析。

基于此，本文可能的邊際貢獻主要有：第一，同時考慮數字金融對部門間金融摩擦的緩解效應與部門內的競爭效應，并考察在不同經濟發展階段，兩種效應相對強弱帶來的不同影響。第二，區分數字金融發展不同階段所具有的不同特征，分別探討其對經濟穩定運行的不同影響。第三，構建包含雙重金融摩擦與內生性技術進步在內的動態一般隨機均衡模型，更好地分析宏觀經濟運行特征，系統性考察數字金融對宏觀經濟穩定運行的影響，豐富數字金融發展影響經濟運行的理論研究。

三、模型構建

在國內學者的研究中，金融摩擦的存在已經得到廣泛認可。一方面，銀企之間的金融摩擦導致企業外部融資約束加強和企業信貸可得性降低，從而引起資本錯配，降低全要素生產率[48]。另一方面，居民與銀行之間的金融摩擦同樣影響著經濟波動，存在“雙重金融摩擦”。雙重金融摩擦因素的模型能夠較好地刻畫中國經濟波動特征[49]。帶有摩擦因素的金融中介模型能更好地解釋中國經濟增長和波動的特征[50]。金融摩擦主要源于信息不對稱產生的金融交易成本，造成了額外的配置效率損失。上文的分析已經表明，數字技術的應用對于降低金融摩擦，提高金融服務效率起到了關鍵作用。數字金融發展既能夠顯著減少企業面臨的金融摩擦，緩解企業面臨的融資難融資貴問題，也能夠減少家庭與銀行之間的金融摩擦，降低信息不對稱程度，減少供給端金融摩擦。基于此，本部分在新凱恩斯DSGE 理論模型的基礎上，納入雙重金融摩擦以及內生技術進步，用技術進步緩解金融摩擦來表征數字金融發展，并構建包含家庭部門、中間品生產商、最終品生產商、資本品生產商、數字技術研發部門、金融部門、企業家和政府部門共八類經濟主體在內的模型，以分析數字金融發展與經濟波動的關系。模型邏輯框架如圖1所示。

（一）家庭部門

經濟中存在無數個同質家庭，連續分布于區間[0,1]。對于代表性家庭j∈[0,1]，通過消費，提供勞動，最大化其預期的效用貼現和，效用函數采用消費和勞動可分離的形式：

其中，β代表跨期貼現因子，Ct代表家庭t時期的消費，σ為家庭相對風險規避系數（Relative Risk Aversion，RRA）。Lt代表家庭勞動供給，η＞0代表家庭勞動的相對偏好程度，φ代表家庭勞動供給的Frisch彈性的倒數。

家庭通過提供勞動獲得勞動報酬，通過儲蓄獲取收益，通過投資獲取股權回報，通過持有政府債券獲取利息以及獲取中間廠商通過利潤分配方式得到的收益，并將其用于當期消費以及儲蓄、投資和債券持有的決策。因此，家庭面臨如下的預算約束：

其中，Bt為家庭部門在t期持有的政府債券，Dt為家庭在t期的儲蓄決策，Gt為家庭在t期在研發部門的股權配置，Wt為名義工資率分別為t期政府債券利率、銀行儲蓄利率以及股權收益率。υ為研發沉沒成本。Tt為一次性總賦稅。Ot代表家庭從中間產品廠商獲取的利潤分配。構造拉格朗日函數，進行一階求導，可以得到如下一階條件：

（二）最終產品生產商

經濟系統中存在一個最終產品生產商，以中間產品作為投入，采用如下生產技術生產最終產品：

其中，Yt代表最終產品數量，Yt(j)代表生產最終產品所使用的第j個中間產品生產商生產的中間產品數量。εp＞1 代表不同中間產品之間的替代彈性。假設最終產品市場處于完全競爭狀態，最終產品生產商追求利潤最大化，從而得到對第j種中間產品的需求函數為：

在完全競爭市場零利潤假設下，可以得到總價格水平決定方程：

（三）中間產品生產商

中間產品市場處于壟斷競爭狀態，生產第j類中間產品的廠商采用Cobb-Douglas生產函數形式：

其中，At代表全要素生產率，Kt(j)代表生產第j類中間產品的資本品投入，Lt(j)代表生產第j類中間產品的勞動力投入。α為資本產出份額。1-α為勞動產出份額。

本文基于Calvo[51]的研究，在壟斷競爭狀態下對中間產品定價，從而引入價格粘性。在t期能夠調整價格的廠商通過制定最優價格Pt(j)，來實現利潤最大化：

其中，θp代表中間品廠商不能重新定價的概率。U'(Ct)代表家庭消費的邊際效用。mct代表中間品廠商面臨的實際邊際成本，假設所有中間品廠商面臨相同的邊際成本。從而得到中間品廠商的最優定價方程為：

將上述優化問題進行對數線性化，可以得到關于最終產品定價的新凱恩斯菲利普斯曲線：

（四）研發部門

參考田秀娟等[15]的做法，本文將經典研發部門設定為數字技術的研發部門。數字技術研發部門的投入由銀行貸款和股權投資Gt構成。參照楊偉中等[52]的研究，研發部門貸款需要進行股權質押，因此，研發部門的投入可以表示為：

借鑒易信等[13]的研究，假設研發部門投入同研發成功概率之間的關系為：

其中，φa為研發效率參數。參考King 等[53]、Pinchetti[54]的研究，研發成功后，技術進步水平改進程度為γa，而研發失敗后，技術水平保持不變。因此，技術進步函數可表示為：

研發失敗后，技術水平保持不變，研發部門需要償還銀行貸款本息，并損失掉一定的沉沒成本。此時，股東投資的股權收益為研發成功后，研發部門將獲得生產部門由技術進步帶來的額外收益。此時，股東投資的股權收益為：研發部門追求股權平均收益最大化，股權投資的平均收益表示為：

求解以上優化問題，可以得到最優創新概率為：

（五）企業家

企業家充當生產廠商與商業銀行之間融資的角色。在t期期初利用自有資金和銀行貸款從資本品生產商手中購買資本品，并將資本品出租給中間產品生產商使用。在期末賣掉折舊的資本。因此，企業家期末的期望回報為：

其中，Φe(·)為企業家貸款溢價函數，表示需求端融資溢價，令企業家杠桿為，表明信貸需求端融資溢價依賴于企業家自身的財務狀況。需求端溢價彈性系數為dlog(Jt)，代表需求端金融摩擦。其大小依賴于銀行監督成本μt和企業貸款違約分布函數標準差σt。企業貸款違約分布函數標準差滿足AR（1）過程：。本文將數字金融緩解信貸需求端摩擦設定為數字金融發展降低商業銀行監督的成本，設δa為數字技術轉化率，δaAt為數字金融對商業銀行效率的提升，則有代表商業銀行固有監督成本。設企業家持續經營的概率為θe，退出時市場的企業家轉移支付率為χe，則企業家自有資本變化規律為：

（六）資本品生產商

借鑒Christensen 等[55]的做法，假設生產資本品的廠商在t期期初從企業家手中收購折舊后的資本，與新投資品結合生產新的資本品，然后將新的資本品賣給企業家，假設存在投資調整成本，資本品生產商的優化問題可表示為：

其中，It為投資量，投資調整成本可表示為：

其中，h代表投資調整成本參數，資本存量運動方程為：

（七）商業銀行

商業銀行依靠自有資本Ntb與家庭部門的儲蓄向經濟系統提供貸款，其資產負債關系可以表示為：

商業銀行自有資金的變動取決于其經營收益情況，可以得到：

假設商業銀行生存周期有限，在每期期初持續經營的商業銀行與退出市場的商業銀行比例分別為θb和1-θb，商業銀行的目標是最大化其自有資金流的貼現和：

參考Gertler 等[56]的研究，商業銀行的優化方式可以表示為：

儲戶與商業銀行之間的債務合約要求商業銀行滿足激勵約束條件反映了商業銀行偏離儲戶的利益而擅自挪用資金的情況，體現為信貸供給端摩擦。類似于信貸需求端摩擦，本文將數字金融緩解信貸供給端摩擦設定為

整個商業銀行體系自有資金變化包括兩個部分：一是持續經營的銀行自有資金；二是新加入的商業銀行自有資金。新加入的商業銀行自有資金通過居民轉移支付來提供，比例為。因此，整個商業銀行體系的自有資金變化可表示為：

（八）中央銀行

假設中央銀行采用Taylor 規則調整名義存款利率：

（九）政府部門

政府通過稅收和發行政府債券的方式籌集資金用于政府購買，政府部門的預算約束可以表示為：

（十）產品市場出清

產品市場出清滿足約束條件：

四、參數校準

本文通過參考已有文獻對模型參數進行校準。參考馬理等[57]的研究，將家庭跨期貼現因子設定為0.99。借鑒Horvath[58]的研究，將勞動供給的Frisch彈性設定為1。設定資本折舊率為0.1，與現有文獻中資本品年折舊率一般水平保持0.1 相一致[59]。資本的產出彈性設定為0.4[60]。參考藍天等[61]的研究，將家庭勞動相對偏好程度設定為1。借鑒李向陽[62]的研究，將中間產品替代彈性設定為10，中間廠商重定價概率為0.75，將風險變化平滑參數與政府購買平滑參數設定為0.9。參考劉斌等[63]的研究，將投資調整成本參數設定為5，商業銀行持續經營概率為0.75，產出的反應系數與通脹的反應系數分別為0.5 和1.5，政府稅收參數為0.1。借鑒張云等[35]的研究，將需求端金融摩擦穩態值設定為0.089。參考楊偉中等[52]的研究，將研發沉沒成本設定為0.6，研發成功技術改進程度為0.025。參考彭安興等[64]的研究，將數字技術轉化率設定為1.3。研發效率參數設定為0.6[15]。銀行供給端金融摩擦通過計算模型穩態求得，各參數校準值見表1。

表1 參數校準值

五、模擬結果與影響路徑

本部分將基于上述理論模型和參數校準的結果，區分經濟衰退期與經濟繁榮期，模擬分析數字金融能否起到“經濟穩定器”作用。

（一）經濟衰退期

以不包含數字金融的模型作為基準模型，以一單位正向企業風險因子沖擊模擬經濟下行期各經濟變量變化。圖2為基準模型在一單位正向風險沖擊下社會總產出、企業違約率、企業融資溢價、社會信貸總量、銀行杠桿和銀行資本的變化趨勢。結果顯示，在風險沖擊下，經濟陷入衰退期，產出連續下降，企業違約率、融資溢價大幅攀升，信貸總量、銀行杠桿與銀行自有資本也出現不同程度的下降。這是因為，風險沖擊導致企業違約率上升，從而在存在金融摩擦的情況下，企業風險溢價上升，外部融資成本增加，進而導致生產廠商成本上升，生產資本需求降低，社會信貸總量減少，銀行杠桿率下降，金融系統支持實體經濟的能力降低，產出下降。而一方面，產出下降會導致家庭部門收入減少，銀行吸儲困難，不得不主動提高儲蓄利率吸收流動資金；另一方面，社會信貸需求降低迫使貸款利率降低，銀行收益空間進一步縮減，銀行資本金不斷下降，導致金融系統風險上升，不穩定因素增加。

圖2 基準模型中主要經濟變量關于一單位正向風險沖擊的響應

圖3繪制了引入數字金融緩解金融摩擦機制后在一單位正向風險沖擊下社會總產出、企業違約率、企業融資溢價、社會信貸總量、銀行杠桿和銀行資本的變化趨勢與基準模型的對比。如圖3 所示，一單位外部風險沖擊導致企業違約率上升，但是由于數字金融降低了銀行監督成本，緩解了信貸需求端摩擦，從而使企業違約率低于基準模型，進而在一定程度上限制了廠商融資成本的上升，社會信貸總量的下降幅度小于基準模型，防止銀行杠桿過快下降，促進經濟快速企穩回升。雖然在衰退期，經濟產出下降，限制了銀行吸儲能力，但數字金融緩解了信貸供給端摩擦，提升了銀行吸儲效率，維持了商業銀行利潤空間，從而降低了金融系統的脆弱性。據此可以得出，數字金融通過緩解金融摩擦，可以有效降低經濟波動，在經濟衰退期起到“穩定器作用”。

圖3 基準模型與加入數字金融模型中主要經濟變量關于一單位正向風險沖擊的響應

（二）經濟繁榮期

以一單位負向風險沖擊模擬經濟繁榮期。類似于經濟衰退期的方法，首先考察不加入數字金融的基準模型中主要變量的變化情況。圖4繪制了無數字金融時在一單位負向風險沖擊下社會總產出、企業違約率、企業融資溢價、社會信貸總量、銀行杠桿和銀行資本的變化趨勢。總的來看，經濟上行期，社會總產出、社會融資總量、商業銀行杠桿及銀行自有資本均有所上升，企業違約率和外部融資成本顯著下降。這是因為，企業經營風險降低后，企業違約率下降，企業自身資產負債狀況較好，外部融資溢價下降。從而廠商生產成本下降，社會信貸增加，銀行杠桿上升，產出增加。經濟繁榮期，家庭收入提高，提高銀行吸儲能力，存款利率降低，銀行收益區間擴大，自有資金逐步積累，金融系統以及實體經濟系統穩定性增強。

圖4 基準模型中主要經濟變量關于一單位負向風險沖擊的響應

進一步加入數字金融，圖5 展示了加入數字金融后模型主要經濟變量變化趨勢與基準模型的對比。結果顯示，各主要經濟變量變化趨勢與基準模型基本一致。

圖5 基準模型與加入數字金融模型中主要經濟變量關于一單位負向風險沖擊的響應

但以下區別值得注意：首先，企業面臨的外部風險降低后，違約率下降，但是相對于基準模型，違約率變化更為緩慢，變化區間更窄。可能的原因是，在經濟上行期，經濟系統中各部門間金融摩擦相對較弱，金融部門內部競爭發揮主要作用，加之獲利機會較多，而銀行等金融機構往往是風險偏好者，為獲取更大收益，有一定動機放松對企業監管，導致在期初企業違約率相較于基準模型更高。不過，同樣可以注意到，企業違約率變化相較于基準模型更緩慢。這可能是因為，數字金融緩解金融摩擦，提高了銀行監管效率，銀行能夠在違約率上升后及時糾正，從而使企業違約率變化更加平穩。企業違約率變動相較于基準模型先高后底、范圍收窄的特征導致企業外部融資溢價也呈現出先高后底、范圍收窄的特征。

其次，經濟上行期，經濟系統中各部門間金融摩擦相對較弱，金融部門內部競爭發揮主要作用，數字金融則進一步增加了商業銀行之間的競爭[65]，商業銀行競相通過降低自身貸款利率促進信貸增長，同時，供給端金融摩擦的緩解，有助于銀行保持存貸款利差，保持收益范圍。但此時，金融系統部門內的競爭效應強于數字金融對部門間金融摩擦的緩解效應，貸款利率下降幅度大于存款利率下降幅度，銀行收益范圍收窄，自有資本下降，因此，可用于供給社會信貸的資金減少，社會信貸總量低于基準模型。社會信貸總量的下降幅度大于自有資本下降幅度，從而銀行杠桿率低于基準模型。

最后，金融系統部門內競爭效應導致社會信貸總量低于基準模型，廠商生產受到一定限制，產出下降。因此，在經濟繁榮期，數字金融加劇競爭效應，同樣起到了“穩定器作用”。

綜上所述，數字金融能夠發揮經濟“穩定器”作用。數字金融發展通過價格渠道，作用于金融部門的存貸利差，通過部門間金融摩擦緩解效應與部門內競爭加劇效應，發揮經濟“穩定器”作用。一方面，在經濟衰退期，數字金融的部門間金融摩擦緩解效應發揮主要作用，既能夠減少銀行與企業之間的金融摩擦，在一定程度上緩解企業，尤其是中小微企業的融資難融資貴問題，也能夠減少銀行與家庭之間的金融摩擦，降低信息不對稱程度，提高金融效率，在經濟下滑時期穩定銀行利潤區間，防止信貸利差過快下降，增強金融系統穩定性。另一方面，在經濟繁榮期，部門間金融摩擦相對較弱，數字金融緩解金融摩擦并沒有使經濟過熱，此時，數字金融的部門內競爭加劇效應發揮主要作用，既能夠抑制經濟過熱，抑制金融部門利差迅速擴張，避免社會信貸總量過快增長，穩定金融部門杠桿，又能夠避免企業杠桿過快上升，降低由此帶來的企業違約率迅速上升，有利于企業穩健運行。

六、進一步討論

根據以上分析，數字金融發展能夠平滑經濟波動，起到“經濟穩定器”作用。但現實經濟中的如下事實不能忽略。在數字金融發展初期，P2P 模式火爆，中國網貸平臺數量激增，社會信貸暴漲，但由于缺乏對行業的有效監管，P2P行業不斷爆雷，甚至出現平臺“跑路”浪潮，引發金融領域動蕩，風險因素逐漸顯現。因此，現實中數字金融在發展初期所引起的波動可能遠大于上述分析。本文認為，現實經濟中存在上述劇烈波動，原因在于：數字經濟時代，數字技術發展速度遠超以往歷次技術革命，甚至超過了市場自我調節能力。因此，在市場尚未適應如此之快的技術更迭時，經濟會出現較為劇烈的波動。本部分將利用上述加入數字金融的模型，模擬在數字技術使用率沖擊下，經濟的變動情況。

首先，將上文數字技術轉化率δa改變為隨機變量，并令其服從AR（1）過程，考察在一單位正向數字技術轉化率沖擊下，經濟體各主要變量的變化特征。圖6展示了社會總產出、企業違約率、企業融資溢價、社會信貸總量、銀行杠桿和銀行資本的變化趨勢。結果顯示，在一單位正向數字技術轉化率沖擊下社會總產出、企業違約率、社會信貸總量、銀行杠桿和銀行資本都出現不同程度的上升，只有企業融資溢價呈現下降趨勢。數字技術轉化率突然提高，可以在短時間內極大降低信貸供給端摩擦和需求端摩擦，市場對數字金融發展前景預期過高，經濟過熱。在缺乏對數字金融理性認識和有效監控措施下，企業違約率迅速攀升，但此時由于信貸需求端摩擦下降過快，企業融資溢價并未出現大幅度上升，融資成本較低，社會信貸總量短時間內迅速攀升。高企業違約率與高信貸總量并存，經濟不穩定性增加，導致銀行資本在經歷前期繁榮增加后迅速下降。社會總產出沒有回歸穩態，反而進一步降低，呈現出負增長。因此，在數字技術應用深度過快增長，超出市場自我調節的承受范圍時，數字金融部門間金融摩擦緩解效應遠超部門內競爭加劇效應，反而導致經濟不合理增長，潛在風險不斷增加。

圖6 主要經濟變量關于一單位正向數字技術轉化率沖擊的響應

七、主要結論及政策建議

本文通過構建包含內生技術進步與雙重金融摩擦的動態隨機一般均衡模型，綜合考察在經濟衰退期和經濟繁榮期，數字金融能否起到穩定經濟波動的效果，并進一步模擬數字技術的快速深度應用給經濟波動帶來的影響。模擬結果表明：第一，不論是在經濟衰退期還是經濟繁榮期，數字金融都能較好地發揮“經濟穩定器”作用，減少經濟波動，穩定經濟運行。第二，在不同經濟運行時期，數字金融發揮“經濟穩定器”作用的機制不同，取決于部門間金融摩擦緩解效應與部門內競爭加劇效應的相對強弱。經濟衰退期，部門間金融摩擦緩解效應起主要作用，經濟繁榮期部門內競爭加劇效應起主要作用。第三，數字技術應用深度過快增長，會造成經濟不合理增長，加劇經濟波動。主要原因在于，數字技術應用深度過快增長超出市場自我調節的承受范圍時，數字金融的部門間金融摩擦緩解效應遠超過部門內競爭加劇效應，導致經濟過熱。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：第一，深入探究數字金融本質，深化金融領域改革，合理促進數字金融發展，充分發揮數字金融緩解家庭與銀行之間、企業與銀行之間金融摩擦的作用，提高金融系統運行效率，助力實體經濟穩定健康發展。第二，加快打造一只專業素質過硬、綜合水平夠高的金融監管團隊，規范數字金融行業發展。既要加強數字金融行業監管，防止經濟過度金融化，嚴防數字金融發展可能引發的系統性金融風險；又要做到“張弛有度”，在經濟不景氣時，引導數字金融行業充分釋放活力，優化信貸資源配置，幫助經濟快速企穩回升。第三，在充分發揮市場決定性作用的同時，注重監管措施，防止數字經濟時代技術迭代速度加快，導致監管漏洞，引發系統性金融風險，在鼓勵金融創新，提升金融系統效率的同時，防止金融創新過快，經濟過熱而出現不合理增長，引發經濟波動。