數字金融與貨幣政策有效性：基于銀行風險承擔渠道視角*

史煥平，劉 鑫

（華東交通大學經濟管理學院，江西 南昌 330000）

一、引言

數字金融的興起不僅重塑了金融市場格局，改善了金融資源配置效率，還改變了貨幣政策工具的運行環境，對貨幣政策的有效性造成了影響。當前，中國經濟已經由高速增長階段轉向高質量發展階段，貨幣政策操作也處于從以數量型調節為主向以價格型調節為主轉變的關鍵時期。在我國以銀行業為主導的金融體系下，以商業銀行風險承擔為核心的銀行風險承擔渠道成為貨幣政策調控經濟運行過程中維護金融穩定不可或缺的關鍵環節。本文擬從銀行風險承擔渠道的角度，研究數字金融發展對數量型、價格型貨幣政策有效性的影響。

本文可能的邊際貢獻主要體現在以下兩個方面：第一，以傳導機制為切入點，基于數字金融背景對貨幣政策工具通過銀行風險承擔渠道調控宏觀經濟產出的路徑、機理分析進行完善，為加深理解數字金融這一新型金融服務模式對貨幣政策有效性的沖擊提供了基于金融風險角度的學術觀點；第二，系統論述數字金融的發展對銀行風險承擔渠道的作用機理，以及對價格型和數量型貨幣政策有效性的影響。金融體系穩定對于國家經濟的短期增長和長期可持續發展都具有重要意義，而商業銀行的風險承擔水平作為金融穩定的“晴雨表”，為金融體系的風險控制提供了良好的觀測窗口。基于此，明晰數字金融發展對銀行風險承擔渠道的影響機理，并檢驗不同類型貨幣政策有效性的差異，對于推動我國貨幣政策調控方式轉型、促進金融體系高質量發展、維護金融穩定、提升貨幣政策有效性具有重要的理論及現實意義。

二、文獻綜述

關于數字金融與貨幣政策有效性，現有研究文獻主要討論了數字金融對貨幣政策調控目標的影響，并從微觀角度剖析數字金融對貨幣政策有效性的影響機理。宋清華和謝坤（2021）發現，金融科技增強了貸款規模和貸款利率對市場利率的敏感性，削弱了數量型貨幣政策工具調控貨幣供給的作用，并且增強了價格型貨幣政策工具的調控效果。Wong 等（2020）研究發現，移動支付及電子貨幣的應用在互聯網金融缺少有效監管的情況下增加了貨幣政策實施中的不確定性，進而影響貨幣政策有效性。Shen 等（2016）認為金融體系數字化發展使得“金融加速器”效應因信息不對稱而減弱，進而增強了銀行存貸款規模及利率對銀行同業市場利率的敏感性。

關于數字金融對銀行風險承擔渠道的影響，現有文獻主要對貨幣政策工具影響銀行風險承擔水平的作用機制及其內在因素展開討論。楊景陸和粟勤（2023）認為，數字金融的發展通過影響銀行的人力資本、技術水平和經營管理而作用于銀行風險承擔，且對銀行的風險水平呈現倒 U 型的非線性影響。陳敏和高傳君（2022）研究發現，金融科技發展在帶來銀行風險承擔行為擴張的同時,提高了貸款類行為與投資類行為的占比，從而增強了銀行對實體經濟的支持力度,有利于金融與經濟的良性循環,最終降低了系統性風險。Berg（2020）的研究表明，科技與金融的融合可以減少信貸中的信息不對稱，減少銀行等融資部門的逆向選擇和道德風險問題，從而使商業銀行的風險承擔過高的問題得到一定程度的緩解。

關于貨幣政策有效性與銀行風險承擔渠道關系的探討，以往文獻主要討論了銀行風險承擔渠道的存在性以及對貨幣政策如何影響銀行風險的傳導機制與內在因素展開研究。余麗霞和溫文（2022）發現，我國存在貨幣政策調控的銀行風險承擔渠道，且數量型貨幣政策調控經濟的短期效應明顯，而價格型貨幣政策的長期效應則更加顯著。Van（2020）基于越南數據開展研究，發現如果央行通過公開市場操作等方式釋放流動性，會促使銀行主動提高風險承擔。李雙建和田國強（2020）基于銀行競爭視角展開研究，發現中國存在銀行風險承擔渠道，寬松的貨幣政策將刺激商業銀行提高風險承擔水平，而銀行競爭加劇將進一步強化貨幣政策對銀行風險承擔水平的促進作用。Paligoro-va 和Santos（2017）研究顯示，美國的商業銀行在 1990—2010 年聯邦基金利率較低時期，向信用歷史欠佳和無信用記錄的高風險借款者發放貸款的概率上升。

現有文獻對數字金融、貨幣政策有效性及銀行風險承擔渠道三者間的關系展開了研究，為本文在思路上和方法上提供了有益啟示，有著重要參考意義。但是，現有文獻主要討論數字金融發展對貨幣政策有效性的作用效果，或分析貨幣政策對銀行風險承擔的影響，尚缺乏對數字金融從銀行風險承擔渠道角度影響貨幣政策有效性的內在原因和機理的深入研究。同時，大多數文獻沒有分析地區數字金融發展水平、市場化進程以及金融監管力度強弱對數字金融通過銀行風險承擔渠道對貨幣政策有效性的異質性影響。為此，本文從銀行風險承擔渠道視角出發，對數字金融影響貨幣政策有效性的機理過程進行分析，試圖厘清數字金融發展對價格型和數量型貨幣政策有效性影響差別的原因所在，并進一步基于相關數據進行實證檢驗，為系統闡述數字金融發展通過銀行風險承擔渠道對貨幣政策有效性的影響提供實質性的證據，以期對現有研究形成一定補充。

三、理論分析與研究假設

（一）數字金融發展對貨幣政策有效性的影響

隨著信息技術的迅速發展，數字金融對貨幣政策有效性的影響也愈發不容忽視。作為一種技術驅動的金融創新，數字金融利用大數據分析等新型信息技術及第三方支付改變了金融資源的供給模式和需求特點（段偉杰，2020），使得金融資源的配置更為高效（見圖1），對價格型、數量型兩類貨幣政策工具的傳導帶來影響。具體分析如下：

圖1 數字金融對貨幣政策有效性的“量減價增”效應

第一，數字金融發展通過減少金融市場摩擦增強價格型貨幣政策的有效性。從微觀角度來看，隨著區塊鏈、大數據、云計算等信息技術在金融領域的應用，數字金融一方面降低了商業銀行信貸供給由信息不對稱導致的逆向選擇及道德風險，另一方面也有效降低了在銀行信貸管理過程中的管理成本及人工成本，促進了銀行信貸管理效率的提高，這推動了整個金融市場信息成本、控制成本和監督成本的下降，并進一步緩解了金融市場摩擦，使得貨幣政策基準利率向商業銀行信貸利率的傳導過程更為順暢，推進了金融體系的利率市場化（李向前，2021）。從宏觀視角來看，數字金融促進了互聯網金融服務的發展，使得傳統商業銀行與互聯網銀行之間的市場競爭加劇，迫使傳統商業銀行推動自身的數字化轉型并且參與利率市場化進程，而利率市場化程度提升也有助于增強貨幣政策的利率傳導渠道的作用效果（吳詩偉，2015）。以上表明，數字金融的發展改善了金融市場環境并推動利率市場化，通過減少金融市場的信息不對稱以及增進銀行競爭等方式減少金融摩擦，增強了銀行貸款供給和貸款利率對市場利率的敏感性，使得“政策利率—市場利率—投資”這一貨幣政策傳導鏈條更加高效，從而有助于提升以利率為主要調控手段的價格型貨幣政策的作用效果。

第二，數字金融通過替代效應削弱數量型貨幣政策的有效性。一方面，從央行對貨幣數量的控制力來看，移動支付及電子貨幣的使用對現金支付的替代改變了貨幣需求的形式。移動支付及電子貨幣的迅速發展降低了市場主體交易成本，促使消費者和企業更多地選擇互聯網金融服務，減少了對交易性貨幣的需求（段偉杰，2020），并轉而持有銀行理財產品、基金、股票等高收益的金融資產。這進一步加劇了貨幣乘數的內生性和波動性，對原有貨幣政策框架造成沖擊（Fung 等，2014），增加央行預測貨幣需求總量難度，導致央行對貨幣乘數、貨幣流通速度以及貨幣供應量的監控難度加大，進而造成央行對基礎貨幣的控制力減弱，由此令數量型貨幣政策的有效性下降。另一方面，從對企業投資的傳導來看，互聯網理財對居民儲蓄存款的替代改變了商業銀行的負債結構。能夠提供投資收益高于銀行儲蓄利息的貨幣市場基金的互聯網基金銷售公司迅速興起，大量吸納了社會閑散資金，使得居民在銀行的儲蓄存款減少，同時非銀行金融機構存款增加，而這會造成商業銀行可貸資金的波動性趨于上升，持續、穩定放貸能力受限，從而削弱企業投資，最終導致數量型貨幣政策對產出的傳導效果下降。

基于上述分析，對數字金融與貨幣政策有效性的關系提出第一個研究假設：

H1a：數字金融發展會強化價格型貨幣政策的有效性。

H1b：數字金融發展會削弱數量型貨幣政策的有效性。

（二）數字金融發展對貨幣政策有效性的影響機制分析

2008 年的全球金融危機引發了學術界對貨幣政策與金融穩定關系的廣泛討論，并提出了銀行風險承擔渠道，即貨幣政策的調整影響商業銀行承擔風險的意愿，進而影響其資產定價和信貸決策行為，并最終影響到實體經濟的過程（Borio 等，2009）。在這個過程中，將銀行風險承擔意愿作為中介目標，可以把貨幣政策的傳導區分為兩個階段：第一階段是指貨幣政策通過相關機制影響銀行風險承擔水平，促使其風險承擔意愿發生變化；第二階段是指在銀行風險承擔意愿發生變化的情況下，銀行主動調整經營策略，擴張或收縮其信貸投放規模,并引起社會投資、消費和出口的變化，從而影響到貨幣政策最終目標的實現（張強，2013）。數字金融發展對銀行風險承擔渠道的影響在傳導過程的兩個階段均有體現（見圖2），具體分析如下：

圖2 數字金融經由銀行風險承擔渠道影響貨幣政策有效性

在銀行風險承擔渠道的第一階段，數字金融對傳統金融模式的互補效應弱化了貨幣政策對銀行風險承擔的影響效果，減少商業銀行擴張信貸業務所要承受的風險上升代價，從而刺激商業銀行對風險承擔態度的積極轉變。首先，數字金融帶來信息技術的比較優勢對傳統金融模式的賦能，強化了銀行的內部控制和風險管理能力，完善了對于信貸業務經營的事前風險識別、事中信息管理、事后風險補償能力，使銀行在貨幣政策寬松背景下得以有效降低風險上升的程度（陳敏，2022）。其次，基于網絡外部性的作用，數字金融的發展逐步成熟，應用門檻和成本趨于降低，會放大其產生的技術溢出效應。同時，新興業務模式產生的示范引領效應，也將進一步帶動傳統銀行業進行技術變革，推動銀行轉型升級，引發新一輪的“鯰魚效應”（楊景陸，2023），從而對銀行業的風險承擔水平上升起到緩解作用，刺激其風險承擔意愿的提升。因此，在銀行風險承擔渠道的第一階段，數字金融對傳統金融模式的沖擊弱化了貨幣政策影響銀行風險承擔的后果，減輕了銀行擴張信貸資產所伴隨的風險上升壓力，這就增強了銀行承擔風險的能力，促使銀行風險承擔的意愿更為積極，從而鼓勵其在貨幣政策寬松的背景下擴張信貸業務，為企業投資和生產經營提供必要的信貸支持。總之，數字金融的發展激發了銀行承擔風險的主觀意愿，從而對價格型和數量型貨幣政策在這個階段的傳導效率提升均起到了促進作用。

在銀行風險承擔渠道的第二階段，數字金融對傳統金融的替代效應在此得以體現。商業銀行自身風險承擔意愿的積極轉變將有助于提高銀行對企業的信貸供給（馮玉梅，2019），增加企業的可貸資金。但在該階段，數字金融的發展為企業提供了更多、更靈活的融資渠道選擇，既緩解了企業融資約束，也使得企業基于資金成本、可得性、靈活性等因素的考量在銀行信貸和其他替代性融資之間作出選擇，導致價格型和數量型貨幣政策在這個階段的傳導效率有所差別。

一方面，由數字金融發展推動的利率市場化進程，增強了企業投資對利率變化的反應敏感性，讓企業得以更為迅速地根據資金價格的變化調整其投資決策（何劍和魏濤，2022）。具體而言，中央銀行下調基準利率將有助于降低企業從銀行獲取借貸資金的成本，吸引企業向銀行融資，以較低的利率水平方便、快捷地獲得擴大生產經營規模所需的充足資金，同時減少企業向其他網絡借貸渠道獲取資金的情況，從而擴大銀行的信貸投放規模，緩解企業融資約束，提高投資效率，并鼓勵企業加大投資力度，進一步拉動實體經濟增長，促進貨幣政策最終目標的實現。在這個過程中，價格型貨幣政策的有效性由此得以提高。

另一方面，數字金融的發展緩解了企業融資約束，拓展了企業資金的獲取渠道，有效降低了金融服務的成本和門檻（劉心怡，2022），即便中央銀行采取放松銀根并增加銀行可貸資金規模的方式來刺激企業投資，但出于對資金可得性、運用靈活性等因素的考量，一些企業可能更傾向于選擇資金可得性更高、借用還款安排更靈活的互聯網小額信貸、供應鏈金融等替代性融資渠道來獲取必要的資金來源。如此一來，雖然企業獲得了投資和生產經營所需的資金，但來源并不是商業銀行，導致商業銀行對企業的信貸投放規模受到沖擊，影響了銀行信用創造的過程，從而削弱了數量型貨幣政策對實體經濟的調控效力。

由此可見，數字金融在銀行風險承擔渠道的第一階段通過弱化貨幣政策對銀行風險承擔的影響效果，提高了銀行風險承擔的主觀意愿，改善了貨幣政策的傳導效率。然而，在第二階段，在實施不同類型的貨幣政策背景下，數字金融的發展影響了企業對融資來源的選擇，導致兩種類型的貨幣政策在該階段的傳導效率有所差別，這也就造成了經由銀行風險承擔渠道，數字金融對價格型和數量型貨幣政策的有效性分別起到了增強和削弱兩種不同作用。基于上述分析，提出第二個研究假設：

H2a：數字金融通過銀行風險承擔渠道提高價格型貨幣政策的有效性。

H2b：數字金融通過銀行風險承擔渠道削弱數量型貨幣政策的有效性。

四、研究設計

（一）數據來源

本文選取2013-2021 年我國各省（自治區、直轄市）商業銀行年度數據為樣本。考慮到數據的可獲得性和完整性，剔除了海南和西藏的樣本，并在數據處理過程對主要解釋變量進行了1%的縮尾處理以排除極端值的影響。本文銀行業層面的數據主要來源于中國金融年鑒，其中部分缺失的數據根據當地原銀監局公布的報告人工補齊。此外，國內生產總值、貨幣政策工具代理變量和通貨膨脹率的相關數據來源于Wind 金融數據庫。

（二）變量選取

1.被解釋變量

（1）產出缺口（Y）。此處參考方顯倉（2019）的做法，選取產出缺口作為探究貨幣政策與產出是否具有穩定聯系的代理變量，并進一步推斷貨幣政策有效性的強弱。產出缺口由國內省域生產總值按照公式Ln（yt/yt*）×100 計算而得，其中yt*為潛在產出，由實際GDP 通過HP 濾波法（6.25）剔除周期性波動得到。

（2）銀行風險承擔變量（RISK）。目前學界主要選取Z 值、風險加權資產占比以及不良貸款率對銀行風險承擔水平進行衡量，但由于Z 值和風險加權資產占比省際數據缺失，本文選取各省（自治區、直轄市）銀行業不良貸款率衡量各省（自治區、直轄市）商業銀行的風險承擔行為，其數值越大，代表該省（自治區、直轄市）商業銀行業所承擔的風險越高。

2.解釋變量

（1）數字普惠金融指數（DIFI）。選取 “北京大學數字普惠金融指數”作為地區數字金融發展水平的衡量指標，該指數從各省（自治區、直轄市）數字金融的覆蓋廣度、使用深度和普惠金融數字化程度等3 個維度來構建數字普惠金融指標體系（郭峰，2020），可以較好反映出我國各省（自治區、直轄市）數字金融的發展進程及未來趨勢。在數據處理中，通過對數字普惠金融總指數取對數后進行一階差分，以考察數字金融的內在發展變化對貨幣政策有效性的作用效果。

（2）貨幣政策代理變量（MP）。目前，中國的貨幣政策操作仍在綜合運用數量型工具與價格型工具，故選取中國人民銀行公布的法定存款準備金率作為數量型貨幣政策工具的代理變量（宋清華，2021），將剔除通貨膨脹率后上海銀行間同業拆借利率SHIBOR 作為價格型貨幣政策工具的代理變量。

（三）模型設定

參考宋清華（2021）和方顯倉（2019）實證思路，將數字金融因素引入貨幣政策的效果方程，觀察其相關解釋變量系數的符號大小，以此來識別近年來中國數字金融的發展對貨幣政策有效性產生的沖擊，從而對研究假設進行實證檢驗。在不考慮數字金融因素時，探討貨幣政策有效性模型的初始形式為：

根據江艇（2022）對中介效應的最新研究成果，采用“兩步法”進行機制檢驗，構建式（2）對貨幣政策從銀行風險承擔渠道對經濟產出進行調控的作用效果進行識別：

其中：Y為產出缺口，MP為貨幣政策工具代理變量 （上海銀行間同業拆借利率SHIBOR和廣義貨幣供應量增長率M2），RISK為銀行風險承擔意愿，即銀行風險承擔渠道的中介目標。αi和εi,t為個體效應和產出沖擊，m和n為滯后階數。進一步，將數字金融因素引入模型。數字金融會通過改變經濟產出對貨幣政策工具的反應程度而影響貨幣政策有效性，因此，構建如下引入數字金融的貨幣政策效果方程（3）：

同時，為了探討數字金融因素對銀行風險承擔渠道的調節作用，觀察數字金融發展如何調節貨幣政策工具對銀行風險承擔意愿的影響效果，進一步構建方程（4）進行調節效應分析：

考慮到回歸模型中包含同一變量的多個滯后項，為了避免解釋變量的回歸系數因滯后期不同所引起的系數符號“正負交替”對結果產生誤判，將解釋變量MPt和MPt×DIFIt的各期系數進行加總，以其累計值和作為對貨幣政策效果的主要判斷依據。同時，由于銀行風險承擔意愿衡量的是銀行對承擔風險水平的主觀態度，是一個趨勢性過程，故將解釋變量對被解釋變量的各期系數加總，以其累計值作為銀行風險承擔水平變化趨勢的主要判斷標準。

在式（3）中，由于上海銀行間同業拆借利率和法定存款準備金率與經濟產出負（正）相關，所以當交互項系數累計值且時，說明在貨幣政策寬松的情形下，數字金融有助于促進價格型貨幣政策的有效性提高，同時，當且時，則表明數字金融的發展對寬松的數量型貨幣政策有效性起到削弱作用。在式（4）中，當系數累計值（或＞0）時，意味著寬松的價格型（數量型）貨幣政策將會促進商業銀行的風險承擔上升，且當（或＜0）時，表明數字金融的引入會削弱銀行風險承擔水平對價格型（數量型）貨幣政策變化的敏感性，即數字金融發展弱化了貨幣政策對銀行風險的影響，降低了貨幣政策在刺激實體經濟時伴隨的銀行風險上升代價，提高了銀行的風險偏好和容忍度，使其更為積極、主動地承擔風險，進而使銀行風險承擔渠道的傳導效率得以提高。

五、實證分析

（一）基準模型估計與結果分析

由于經濟產出與利率、法定存款準備金率之間存在逆向因果關系，同時被解釋變量的滯后值作為解釋變量出現在模型中會造成其包含的個體效應與擾動項相關，產生內生性問題，故本文采用系統 GMM 方法進行估計。在工具變量選擇上，分別使用被解釋變量Yt的 1～3 階滯后項以及解釋變量MPt和MPtDIFIt的 1～5 階滯后項作為工具變量，并用AR 值和Hansen值作為擾動項自相關和工具變量有效性的主要檢驗標準。在回歸結果中，若AR（2）檢驗 p值均大于 0.1 ，說明模型不存在二階自相關，Hansen 檢驗 p 值均大于0.1，說明工具變量是有效的。

基準模型的回歸結果如表1 所示，第（1）（3）列報告了結合數字金融因素后的價格型和數量型貨幣政策工具調控經濟產出的回歸結果。第一，與理論分析預期相符，寬松的價格型貨幣政策總體上對產出產生了促進作用。剔除通貨膨脹后的上海銀行間同業拆借利率SHIBOR 滯后三期的利率累計系數為-1.891，說明當利率下調1%時，產出缺口將增加1.891。在引入數字金融因素后，剔除通貨膨脹后的上海銀行間同業拆借利率與數字金融兩者交互項的累計系數值為-2.546，與價格型貨幣政策的系數累計符號相同。這意味著隨著數字金融與銀行業的不斷融合，中央銀行運用價格型貨幣政策調控經濟產出的效果得到了相應的增強，研究假設H1a 成立。這是因為大數據、區塊鏈等信息技術對銀行業的賦能，使銀企之間信息不對稱問題有所緩解，降低了金融市場摩擦并進一步推動了利率市場化，數字金融的沖擊弱化了利率的風險承擔機制對信貸配置的影響，在改善基于信貸服務的“金融—實體企業”傳導鏈條的同時也強化了金融機構利率與市場利率的聯動性（宋清華，2021）），利率機制的傳導效應逐步增強，價格型貨幣政策調控經濟產出的效果得到了提升。第二，法定存款準備金率的累計系數為-1.183，數字金融與法定存款準備金率的交互項累計系數為1.235，意味著數字金融的發展起到了抑制數量型貨幣政策工具調控產出的效果，研究假設H1b 成立。隨著數字技術的迅速發展，以電子貨幣、數字貨幣為代表的新形態貨幣迅速興起，以其所具備的高流動性和支付便利等特點，對傳統貨幣體系產生沖擊，從而替代公眾對傳統貨幣的需求，導致貨幣供給彈性降低，并造成數量型貨幣政策工具對經濟產出調控作用的減弱。

表1 基準模型回歸結果

進一步，從表1 第（2）（4）的回歸結果可以發現：第一，滯后三期的價格型貨幣政策累計系數為-0.187，同時滯后三期數量型貨幣政策工具累計系數為-0.022，與理論分析一致，說明貨幣政策的相對放松有效提升了銀行的風險承擔水平，并且銀行的風險承擔水平對價格型貨幣政策變動的敏感性要強于數量型貨幣政策。第二，引入數字金融因素以后，價格型和數量型貨幣政策與數字金融交互項的系數累計值分別為1.918 和0.161，與貨幣政策的系數累計值的符號相反。這說明隨著數字金融的發展，兩種類型的貨幣政策在提高銀行風險承擔水平的效果方面均受到了不同程度的削弱。據此可以得出結論，數字金融發展對銀行風險承擔渠道具有調節效應，弱化了貨幣政策對銀行風險承擔水平的影響效果，有助于促進銀行風險偏好和風險承擔意愿的提升，而這會使銀行產生更強的信貸反應（項后軍，2023），進而提高銀行風險承擔渠道的傳導效率。同時，由于數字金融增強了企業對利率變化的敏感性，基準利率的下調將減少銀行同業資金相互拆借經營的成本并鼓勵企業更多地向銀行融資，銀行信貸投放規模增加，企業擴大投資和生產，進而刺激產出增長，促進了價格型貨幣政策有效性的提高，研究假設H2a 成立。此外，數字金融的發展也為企業提供了商業銀行以外的融資來源，數量型貨幣政策雖然擴大了銀行可貸資金的規模，但企業可能更傾向于選擇其他替代性融資來獲取生產經營和投資所需的資金，從而在企業向銀行融資成本不變的情況下，銀行信貸規模并沒有增長，這也是基于銀行風險承擔渠道角度數字金融削弱數量型貨幣政策有效性的原因所在，研究假設H2b 成立。

（二）穩健性檢驗

1.內生性問題

前文已對逆向因果導致的內生性問題進行了處理，為了進一步緩解遺漏變量偏差導致的內生性問題，參考何劍和魏濤（2022）的思路，鑒于數字金融的發展與各地區互聯網普及率密切相關，在模型中引入各省（自治區、直轄市）互聯網普及率作為控制變量進行穩健性檢驗。表2 第（1）-（4）的回歸結果顯示，引入互聯網普及率后，盡管相關解釋變量的系數大小有所改變，但其相關系數累計值的符號并未發生改變，這與前文所得結果一致，說明在添加控制變量緩解內生性問題后，回歸結果依然是穩健的。

表2 穩健性檢驗結果

2.替換解釋變量

將剔除通貨膨脹率的同業拆借加權利率IBO 替換原變量作為價格型貨幣政策的代理變量，同時用廣義貨幣供應量增長率M2 替換法定存款準備金率RRR 作為數量型貨幣政策的代理變量，對模型進行穩健性檢驗。從表2 第（5）-（8）列的回歸結果顯示，在替換解釋變量后的回歸檢驗中，價格型貨幣政策解釋變量系數累計值大小有所不同，但數字金融與其交互項的累計系數符號并未發生改變，同時，數量型貨幣政策對產出和銀行業風險承擔的相關系數累計值均為正且數字金融與其交互項的累計系數符號均為負，與理論分析預期一致，說明數字金融通過作用于銀行風險承擔渠道，使貨幣政策工具在拉動產出的同時能夠有效抑制風險上升的結論具有穩健性。

3.剔除直轄市樣本

考慮到我國數字金融發展在不同地區存在明顯差異，剔除北京、天津、上海和重慶四個直轄市的相關數據對模型進行穩健性檢驗。回歸結果顯示，剔除直轄市的樣本數據后，相關累計系數的符號和顯著性均沒有發生明顯變化，這說明基準回歸模型的結果是穩健的。

六、進一步討論

（一）基于數字金融不同維度的分析

將數字普惠金融指數分解為使用深度指數和覆蓋廣度指數，對基準模型進行回歸，以探究數字金融發展在使用深度和覆蓋廣度兩個不同維度上通過銀行風險承擔渠道對貨幣政策有效性的影響效果，回歸結果如表3 所示。價格型貨幣政策與數字普惠金融覆蓋廣度和使用深度的系數交互項累計系數均為負，與價格型貨幣政策的累計系數符號相同，同時，數量型貨幣政策與數字普惠金融覆蓋廣度和使用深度的系數交互項累計系數均為負，與數量型貨幣政策的累計系數符號相反。這說明數字金融在覆蓋廣度和使用深度兩個維度的提升均有效地促進了價格型貨幣政策有效性提升并對數量型貨幣政策有效性產生了削弱作用。

表3 基于數字金融維度分析的回歸結果

此外，在引入數字金融因素后，兩種類型的貨幣政策工具與數字金融交互項的系數累計值與貨幣政策工具的累計系數符號相反，意味著隨著數字金融在覆蓋廣度和使用深度兩方面的不斷拓展，兩種類型的貨幣政策提高銀行風險承擔水平的效果都受到了不同程度的削弱，從而對銀行風險承擔意愿的提高和風險承擔渠道的傳導效率起到了積極作用。

（二）異質性分析

1.數字金融發展程度異質性分析

考慮到我國各地區商業銀行對數字金融發展的認知程度和反應策略不盡相同，數字金融在不同地區調節貨幣政策影響銀行風險承擔水平的效果也存在差異，而這會影響到數字金融對銀行風險承擔渠道第一階段的傳導效率。為此，引入地區虛擬變量IF，數字普惠金融指數高于中位數的地區記為1，反之記為0。回歸結果如表4 第（1）-（4）所示。第（1）（3）列的回歸結果顯示，地區虛擬變量、數字金融、價格型貨幣政策三者的交互項的系數累計值均為負，且與數量型貨幣政策的交互項系數累計值均為正，意味著在數字金融發展程度越高的地區，數字金融因素對貨幣政策有效性的非對稱效應影響效果更為顯著，即對價格型貨幣政策的有效性表現出更明顯的促進作用并更為顯著地削弱了數量型貨幣政策的有效性，與樣本期內數字金融發展對貨幣政策效果的影響相匹配。在第（2）（4）列中，引入地區虛擬變量后，數字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數符號和引入地區虛擬變量前相反，這表明相較于數字金融發展程度較高的地區，數字金融對貨幣政策影響銀行風險承擔水平的弱化效果在數字金融發展程度較低的地區更加有效，并且，在數字金融發展程度較高地區，貨幣政策工具經由銀行風險承擔渠道調控經濟運行時對風險上升的抑制效果也更為顯著。

表4 數字金融發展程度和市場化程度的異質性回歸結果

2.市場化程度異質性分析

考慮到國內各地區之間市場化進程的不一致，數字金融發展對企業融資約束的緩解作用在市場化水平較低的地區更明顯，這也進一步推動了數字金融對企業投資效率的改善效果提升。為此，引入地區虛擬變量IF，以市場化程度的中位數為界，將市場化程度指數高于中位數的地區虛擬變量記為1，反之記為0。表4 第（5）（7）列的回歸結果顯示，地區虛擬變量、數字金融、價格型貨幣政策三者交互項的系數累計值均為負，且與數量型貨幣政策的交互項系數累計值均為正，說明隨著地區市場化程度的提高，數字金融對貨幣政策有效性的影響逐漸增強，即對價格型貨幣政策有效性表現出更明顯的促進作用并更為顯著地削弱了數量型貨幣政策的有效性，這是因為市場化程度較高的地區，更能發揮數字金融降低金融摩擦以及對傳統金融模式替代效應的作用，從而強化了貨幣政策有效性“量減價增”的非對稱效應。

表4 第（6）（8）列中，引入地區虛擬變量后，數字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數符號和引入地區虛擬變量前相反，這表明數字金融的發展在弱化貨幣政策對銀行風險承擔水平的影響效果方面，相較于市場化程度較高的地區，弱化效果在市場化程度較低的地區表現得更加明顯，并在市場化程度較低地區，貨幣政策工具經由銀行風險承擔渠道調控經濟產出時對風險上升的抑制效果也更為顯著。

3.金融監管強度異質性分析

數字金融作為由信息技術驅動的新一代金融服務業態，其本質仍為金融，也就離不開監管部門對其風險的監管。為此，引入地區虛擬變量IF，以金融監管支出/金融業增加值作為金融監管強度的代理變量，將金融監管強度高于中位數的地區虛擬變量記為1，反之記為0。表5 第（1）（3）列的回歸結果顯示，地區虛擬變量、數字金融、價格型貨幣政策三者的交互項系數累計值均為負，且與數量型貨幣政策交互項的系數累計值均為正，說明在金融監管強度較高的地區，數字金融發展影響貨幣政策有效性非對稱效應的效果更加明顯，其原因在于金融監管強度越高，對金融創新風險的管控越強，就更能保障當地數字金融的健康發展，進而產生支持貨幣政策工具在當地運用、合理調控經濟運行的效果。

表5 金融監管強度異質性回歸結果

此外，在第（2）、（4）列中，引入地區虛擬變量后，數字金融和貨幣政策工具交互項的累計系數符號和引入地區虛擬變量前相同，表明金融監管程度的提升在促進數字金融對貨幣政策有效性的非對稱效應的同時，也提高了對貨幣政策影響銀行風險承擔水平的弱化效果，使貨幣政策能夠在經由銀行風險承擔渠道調控經濟產出時進一步減輕其所帶來的風險上升代價。

七、結論與啟示

本文從銀行風險承擔渠道角度，分析數字金融發展對數量型、價格型貨幣政策工具有效性的影響，并利用2013-2021 年國內省級面板數據，基于系統GMM 模型進行實證檢驗。研究結果表明：第一，通過銀行風險承擔渠道，數字金融發展增強了價格型貨幣政策的有效性并削弱了數量型貨幣政策的有效性，同時緩解了政策傳導過程中產生的風險上升代價。第二，從銀行風險承擔渠道角度看，造成價格型、數量型貨幣政策效果區別的原因在于，數字金融通過減緩信貸市場摩擦使價格型貨幣政策更有效，而替代性融資方式增多則令數量型貨幣政策效果打折扣。第三，數字金融在覆蓋廣度和使用深度兩個維度對銀行風險承擔渠道產生影響，均有效促進提升了貨幣政策對經濟調控的非對稱效應以及對銀行風險上升的抑制效果。第四，在數字金融發展程度和市場化進程較低的地區，數字金融更為有效地弱化了貨幣政策對銀行風險承擔的影響，并對貨幣政策有效性起到了更加積極的作用。而在金融監管力度較高的地區，數字金融對貨幣政策有效性的非對稱效應影響更為顯著，同時也增強了對貨幣政策影響銀行風險承擔水平這一過程的弱化效果。

以上研究結論帶來的若干啟示：

第一，更加重視貨幣政策工具與數字金融的結合，加強對數字金融背景下銀行風險承擔渠道對貨幣政策有效性影響的分析研判和積極應對。中國貨幣政策實施框架正處于從數量型向價格型轉型的過渡階段，數字金融的迅速發展使貨幣政策的實施環境發生重大變化。中央銀行有必要根據我國經濟、金融數字化轉型的新變化、新特征，積極利用數字化信息技術，構建更加精準、靈活的貨幣政策工具操作組合，使貨幣政策傳導更加有效，在實現整體通脹和經濟增長調控目標的同時兼顧金融穩定，為中國經濟高質量發展營造適宜的貨幣環境。

第二，提高數字金融監管能力，完善金融監管與貨幣政策調控的協同配合機制。在數字金融影響貨幣政策有效性的過程中銀行風險承擔機制發揮著重要作用。為此，金融監管部門在防范金融風險的同時，要有效推動數字信息技術與金融監管的結合，建立多維度的風險監管指標體系，在風險管控和創新發展之間把握好平衡，為更深層次的銀行業市場化改革預留充足的空間，為數字金融環境下貨幣政策有效傳導提供監管支持。

第三，引導商業銀行創新發展數字金融，有效防范數字化轉型風險。推動商業銀行利用大數據、區塊鏈和云計算等數字信息技術，開發創新金融產品和工具，同時強化事前事后風險規避能力建設，構建更加完備的風險預警機制，提升數字化條件下的銀行風險管理水平，有效遏制部分銀行的過度風險承擔，防范系統性金融風險的發生，更好地發揮商業銀行傳導貨幣政策、支持實體經濟發展的作用。