數字人民幣的發行對中小型商業銀行的影響★

張雨青 于晨曦 張旭彤 何宇豪 楊曉焓

（上海對外經貿大學）

一、研究背景

數字人民幣是由中國人民銀行發行的數字形式的法定貨幣，是一種電子支付手段，主要定位為M0，即流通中的現金。其本質與人民幣現鈔無異，具有價值特征和無限法償性（張林云，2022）。2021年，十三屆全國人大四次會議明確提出“穩妥推進數字貨幣的研發”，意味著數字人民幣的推進已成為推動我國經濟高質量發展、實現國內國際雙循環互促局面的戰略著眼點（黃國平，2022）。

數字人民幣采取雙層運營機制，中央銀行向商業銀行發行數字貨幣，商業銀行再向社會公眾發行數字貨幣。商業銀行是數字人民幣的主要運營機構。因此，數字人民幣的發行對于商業銀行有著重要的影響。此外，毛瀟穎（2015）指出，20世紀80年代開始，我國中小型銀行憑借其特有的生命力，逐步成為我國銀行業中最具活力的群體之一。盡管中小型銀行成立時間較短，在業務規模、機構數量、社會影響等方面還不能與大型銀行相提并論，但自身取得了良好的經營業績，其資本、資產及利潤的增長速度已經高于大型銀行。

綜上所述，中小型商業銀行在頗具發展前景的同時，也面臨資金、技術、人才等實力上的限制，在機構數量和社會影響上處于不利地位，亟待應對金融變革帶來的巨大挑戰，所以數字人民幣的發行對其造成的影響值得進一步探究。

二、中小型商業銀行面臨新的機遇與挑戰

在數字人民幣的推行浪潮中，中小型商業銀行面臨著與大型商業銀行截然不同的機遇與挑戰。

（一）有利于資產傳統業務創新，營銷模式快速轉型

與規模較大，組織結構復雜的大型商業銀行相比，中小型商業銀行多采用“三會一層”的治理結構，公司框架精巧。因此，在數字人民幣發行的浪潮中，中小型商業銀行具有極大優勢實現業務、營銷模式快速轉型。中小型商業銀行一方面可以快速進行數字人民幣金融產品托管創新；另一方面還可以逐步減少線下網點，增加線上業務，打造互聯網金融線上與線下結合的方式，業務模式轉型速度較快。

（二）有利于個性化數字生態建設

由于經營地域性的特點，中小型商業銀行更容易建立個性化的數字生態體系。中小型商業銀行主要面向本地政府、企業、居民開展業務，其對當地經濟貢獻較大。此外，中小型商業銀行對當地企業的經營狀況、財務風險等了解的更為透徹，可以有效規避風險。再者，中小型商業銀行更了解當地的風土人情以及當地居民的消費習慣。綜上，中小型商業銀行因其經營地域性帶來的“地緣、人緣、時效”三重優勢，針對“政府、企業以及居民”三個主體，有利于促進設計個性化的數字政務服務應用場景、數字商家服務應用場景以及數字消費服務應用場景。

（三）貨幣創造能力受到負面影響，抗風險壓力增加

中小型商業銀行經營規模較小且多屬于區域性金融機構，其經營質量受當地的經濟狀況影響。此外，其在對客戶的選擇與風險控制上明顯弱于大型商業銀行，致使其抗風險壓力更大。

而數字人民幣的推行將進一步加重金融脫媒的趨勢，促使金融機構貸款余額下降，中小型商業銀行的存款創造貨幣能力下降。并且數字人民幣相關的表外業務的擴張將會代替部分現金和活期存款，進一步壓縮銀行的獲利空間，對于本身就具有較大經營風險的中小型商業銀行，若不盡快尋找新的盈利模式，加快數字化轉型速度，增強風險管控能力，就很難應對數字人民幣發行過程中產生的各種挑戰。

三、研究設計

（一）模型設計

1.模型

根據上述理論分析表明數字人民幣的發行會對中小型商業銀行的貨幣創造過程產生影響，下面本文將參考張迪（2023）的研究方法，通過構建向量自回歸模型（VAR模型）來預測相互聯系的時間序列系統和分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊的邏輯，來探究影響因素和程度。可以概括為以下幾個步驟：

（1）數據收集和準備：收集從2013年第一季度到2023年第二季度的電子支付占比、資本充足率、貸款需求指數、法定存款準備金率等變量的時間序列數據。確保數據具有平穩性和代表性。

（2）模型階數選擇：通過統計指標如AIC（Akaike信息準則）或BIC（貝葉斯信息準則），選擇VAR模型的適當階數。階數表示過去時期的觀測值對當前觀測值的影響程度。

（3）參數估計：利用最小二乘法，估計VAR模型中的參數矩陣。參數矩陣反映了不同變量之間的線性關系。

（4）動態沖擊分析：利用VAR模型，可以進行動態沖擊分析來研究隨機擾動對變量系統的影響。通過引入沖擊響應函數，可以觀察在系統中某個特定變量受到沖擊時，其他變量如何反應和調整。

2. ADF單位根檢驗

采用ADF單位根檢驗對估計得到的VAR模型進行診斷和驗證，檢驗變量各自的時間序列是否穩定以及避免它們之間的偽回歸。如果存在問題，則進行修正。

3. Johansen協整檢驗

Johansen協整檢驗是一種常用的測試方法，用于檢測多個變量是否存在協整關系。基于Johansen提出的方法，通過對向量誤差修正模型（VECM）進行估計和檢驗。其主要目的是確定時間序列之間的長期關系，即是否存在穩定的均衡關系以及該關系的數量。

總之，通過構建VAR模型并進行參數估計、動態沖擊分析和預測與推斷，我們可以獲得關于電子支付占比、資本充足率、貸款需求指數、法定存款準備金率等變量之間相互聯系的信息，并進一步了解隨機擾動對變量系統的動態沖擊。

（二）變量的選取

為構建VAR模型，本文用電子支付占比來類推數字人民幣的發行后果，故選取電子支付占比作為被解釋變量；中小型金融機構貸款余額，資本充足率，貸款需求指數以及法定存款準備金率作為解釋變量。根據貸款創造存款理論分析，解釋變量分別用以量化中小型商業銀行貨幣創造能力，流動性，貸款需求以及央行對商業銀行的控制程度。

（三）數據來源

本文模型中所選取的被解釋變量為金融機構貸款余額總額l，解釋變量為資本充足率k、電子支付占比e、法定存款準備金率r、貸款需求指數dloan。

四、實證分析

（一）描述性統計

根據表1分析，資本充足率的均值為13.757，標準差為0.924小于1，表明數據較為集中地分散在均值附近，而中位數略小于均值，證明數據可能呈現出正偏，而最大值和最小值之間差距適中，說明數據跨度不大。

表1 描述性統計表

存款準備金率的均值為13.167，略大的標準差表明數據的分散程度稍大，再者中位數大于均值，說明數據可能呈現出負偏的情況。最大值和最小值相差過大，證明數據分布范圍廣。

電子支付占比數據的均值為58.189，數據分布分散。中位數小于均值，表明數據可能呈現一定程度上的正偏，最大值和最小值差距較大，說明數據分布范圍廣。

貸款需求指數的均值為66.971，數據分布較為分散，中位數與均值數值較為接近，表明數據可能相互對稱，最大值和最小值之間差距不大，說明數據跨度適中。

金融機構貸款余額的均值為5.709，標準差較小說明數據集中分布在均值附近，均值與中位數相差不大，表明數據可能相對對稱分布，最大值和最小值之間差距不大，證明數據跨度不大。

（二）趨勢分析

觀察圖1，存款準備金率自2013年第一季度到2014年第四季度基本呈現平穩狀態，但從2014年第四季度開始有明顯的下降趨勢，直至2016年第一季度又重新穩定到15%左右，然而，從2018年第一季度至今一直表現出不同程度的下降趨勢。此外，資本充足率自2013年第一季度至2014年第一季度表現小幅度下降趨勢，之后則保持浮動上升趨勢。

圖1 存款準備金率、資本充足率的變動趨勢

觀察圖2可知，貸款需求自2014年第一季度以來呈下降趨勢，至2016年第三季度跌至谷底。此外，2022年第二季度數據驟降。總體而言，貸款需求呈現波動中上升的趨勢。

圖2 電子支付占比、貸款需求指數的變動趨勢

電子支付占比于2014年第四季度呈現驟增趨勢，于2015年第一季度達到峰值。但是數據后勁不足，自2015年至今總體呈現下降趨勢，期間波動幅度逐漸縮小。

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中小型金融機構貸款整體呈上升趨勢。其中，2015年第二季度數據陡升（見圖3）。

（三）ADF單位根檢驗

為了確保協整分析的準確性，本文需要先驗證各個變量的時間序列是否平穩。若原始數據序列未能通過單位根檢驗，則無法拒絕原假設，那么這些序列就是非平穩的，需要對非平穩的數據序列進行差分處理，直至獲得平穩性。進行差分處理的次數稱為平穩階數。

通過驗證時間序列的平穩性，能夠確保所進行的協整分析是可靠的。平穩的數據序列具有穩定的均值與方差，能夠更好地反映變量之間的長期均衡關系。因此，在時間序列平穩的基礎上進行協整分析，來揭示各項變量間的長期趨勢。

本文使用ADF檢驗進行單位根檢驗。ADF檢驗假設時間序列具有單位根，即時間序列是非平穩的，若序列的檢驗統計量小于1%、5%、10%的置信水平下的臨界值，則在相應的置信水平下可以拒絕原假設，即不存在單位根，時間序列是平穩的；反之，則是接受原假設，即存在單位根，時間序列是非平穩的。當檢驗得到原始數據序列是非平穩時，需要對非平穩的原始數據序列進行差分處理。

驗證結果如表2所示。由表2可知，變量電子支付占比e，貸款需求指數dloan原始數據序列的T統計量均小于在5%的顯著水平下的臨界值，故變量電子支付占比e，貸款需求指數dloan的原始數據序列可拒絕原假設，即原始數據序列不存在單位根，是平穩的時間序列，故在之后的檢驗中，可使用電子支付占比e，貸款需求指數dloan的原始數據。

表2 電子支付占比e和貸款需求指數dloan的ADF檢驗表

從表3、表4、表5可知，變量存款準備金率r，資本充足率k的原始數據序列，經過取對數處理的金融機構貸款余額l（下稱金融機構貸款余額l）的T統計量均大于5%的顯著水平下的臨界值，故變量存款準備金率r，資本充足率k，經過取對數處理的金融機構貸款余額l接受原假設，即原始數據序列存在單位根，是非平穩的時間序列。故對變量存款準備金率r、資本充足率k、金融機構貸款余額l的原始數據序列進行差分。變量存款準備金率r、資本充足率k的原始數據序列進行一階差分后，T統計量均小于5%的顯著水平下的臨界值，故一階差分后的數據序列可拒絕原假設，即一階差分后的數據序列不存在單位根，是平穩的數據序列。變量金額機構貸款余額l數據序列進行二階差分后，T統計量均小于5%的顯著水平下的臨界值，故二階差分后的數據序列可拒絕原假設，即二階差分后的數據序列不存在單位根，是平穩的數據序列。

表5 金融機構貸款余額l的ADF檢驗表

（四）Johansen協整檢驗

對經過處理的數據進行協整檢驗，結果如表6所示。針對假“None(無協整關系)”:其跡統計量值為92.154，1%臨界值為77.820，意味著1%水平上拒絕該假設；針對假設“最多1個協整”：其跡統計量值為49.943，5%臨界值為47.855，意味著5%水平上拒絕該假設；針對假設“最多2個協整”：其跡統計量值為19.921，其絕對值均低于各臨界值的絕對值，意味著接受該假設。可得出：在5%的顯著性水平下，跡統計顯示存在兩種協整關系，變量間存在兩種協整關系且擁有較好的長期穩定性。

表6 Johansen協整檢驗

進一步分析可得協整方程：

e=-506.570-5.284k-0.251dloan+98.909l+7.313r

根據協整方程我們可以得知電子支付占比與金融機構貸款余額、資本充足率、法定存款準備金率以及貸款需求指數之間具有較強的長期平衡性。

（五）結論

根據均衡關系式得知，電子支付占比與資本充足率、貸款需求指數呈反比，與法定存款準備金率、中小型機構貸款余額呈正比。故數字人民幣的發行導致法定存款準備金率，中小型金融機構貸款余額下降，資本充足率，貸款需求上升。根據貸款創造存款理論可知，金融機構貸款余額下降，即新產生的存款貨幣凈值為負，中小型商業銀行的存款創造貨幣能力下降。此外，貸款需求上升沖擊中小型商業銀行傳統金融業務，致使其提高資本充足率，減少對其他業務的投資。

五、研究結論及建議

（一）研究結論

數字人民幣的注入已成為商業銀行重要的發展導向。本文重點分析大型商業銀行與中小型商業銀行在經營范圍、資本規模以及技術變革等方面存在的差異，然后構建VAR模型進行量化分析，最終得出結論：數字人民幣發行對中小型商業銀行的影響具有兩面性。一方面帶來機遇：促進個性化數字生態建設，傳統業務，營銷模式轉型；另一方面帶來挑戰：增強抗風險壓力，不利于中小型商業銀行進行貨幣創造。

（二）研究建議

1.內部：調整業務，營銷模式以及戰略目標

首先，中小型商業銀行應該調整傳統的現金和線下網點為主的業務，構建以“交付”為核心的數字化轉型業務。將人力物力投入到數字貨幣代理發行業務，創新資產托管等表外業務方面。

其次，營銷模式方面，重視線上個人用戶推廣。因為普通消費者是對支付方式便捷度、安全性以及營銷最為敏感的群體，且群體基數龐大。其應利用大數據算法，刻畫消費者畫像，再精準定位受眾群體，進行針對性的線上營銷推廣。

最后，中小型商業銀行應結合上文提到的“人緣、地緣、時效”三重優勢，避免盲從大型銀行的發展戰略，具體問題具體分析，制定貼合其本身發展，貼合當地消費環境的持續性發展戰略目標。

2.外部：提高對貨幣創造的控制能力 ，加大數字人民幣宣傳力度

一方面，我們要重視對中小型商業銀行貨幣創造能力的控制。張迪（2023）建議國家積極推動利率市場化改革，推廣完善“前瞻條件觸發”，保障中央銀行對商業銀行貨幣創造的控制能力。

另一方面，政府及有關部門應該采用多種類型的宣傳方式，向公民普及數字人民幣的相關知識。通過嚴格執法，提高公民對數字人民幣的信任，以此來達到推行數字人民幣的目標。