货币政策不确定性下数字化转型对商业银行经营风险影响的研究

Research on the Impact of Digital Transformation on the Operational Risk of Commercial Banks under the Uncertainty of Monetary Policy

摘要: 货币政策的实施和调整不仅直接影响经济波动，也对商业银行的运营产生重大影响。随着数字金融技术的广泛应用，许多商业银行选择进行数字化转型以应对这种不确定性。通过数字化转型，商业银行可以降低运营成本，提高经营效率。但数字化转型对风险管理的影响尚未明确。文章通过运用调节效应检验模型，对2011~2021年我国58家上市银行的年度数据进行了实证研究，结合“北京大学商业银行数字转型指数”，探讨了货币政策不确定下数字化转型程度与银行风险之间的关系，并分析了不同类型银行的异质性特征。文章发现，货币政策不确定性会促进数字化转型降低商业银行风险，并且不同类型银行对数字化转型与货币政策不确定性的响应存在显著差异。具体表现为相较于国有银行和股份制银行，城市商业银行和农村商业银行受货币政策不确定性影响较小。

Abstract: The implementation and adjustment of monetary policy not only directly affect economic fluctuations, but also have a significant impact on the operation of commercial banks. With the widespread application of digital financial technology, many commercial banks choose to undergo digital transformation to cope with this uncertainty. Through digital transformation, commercial banks can reduce operating costs and improve operational efficiency. However, the impact of digital transformation on risk management is not yet clear. The article conducted an empirical study on the annual data of 58 listed banks in China from 2011 to 2021 by using a moderation effect test model. Combined with the “Peking University Commercial Bank Digital Transformation Index”, it explored the relationship between the degree of digital transformation and bank risk under monetary policy uncertainty, and analyzed the heterogeneity characteristics of different types of banks. The article found that monetary policy uncertainty promotes digital transformation and reduces commercial bank risks, and there are significant differences in the response of different types of banks to digital transformation and monetary policy uncertainty. Specifically, compared to state-owned banks and joint-stock banks, urban commercial banks and rural commercial banks are less affected by monetary policy uncertainty.

1. 引言

货币政策在中央银行进行间接调控宏观经济时发挥着重要作用，也在整个国家的宏观调控体系当中居于十分重要地位。各个国家会根据当下的经济形势，制定出台相应的货币政策，以求实现自身的经济发展目标。稳健的货币政策能够营造良好的货币金融环境，促进经济健康良好发展。但实施新的货币政策和调整原有的货币政策必定会加强其不确定性[1]，造成经济波动，为经济发展带来负面效应。如今在分析影响经济周期性波动时，货币政策不确定性日趋成为不可忽视的一个重要因素[2] [3]。商业银行作为货币政策传导过程中的重要中介，受到货币政策不确定性的影响最为明显。货币政策不确定性所带来的经济波动也必然对商业银行的经营管理带来不确定性风险。怎样应对这种不确定风险？成为了阻碍商业银行发展的一个巨大难题。

近年来，随着数字金融技术应用的普及，不少商业银行选择数字化转型战略。数字金融技术的应用，使得商业银行能够控制其业务成本，增加服务包容性，提高自身的经营效率。然而，在商业银行风险管理方面，数字化转型究竟会造成怎样的影响？目前说法众多。由于金融科技的运用是商业银行数字化转型的关键，大多数对商业银行数字化转型的研究则是从金融科技的角度出发。有研究发现内部金融科技的应用会加剧商业银行的系统性风险[4]。但也有学者发现金融科技能够有效地帮助商业银行提升风险承担能力、降低风险水平[5] [6]。风险管理是现代商业银行经营管理的核心部分。当前世界经济动荡起伏，货币政策不确定性日益增加。因此，探讨在货币政策不确定性的影响下，商业银行是否能够通过数字化转型，加大金融科技的使用力度，降低风险水平，提高抗风险能力，具有重要的理论意义和现实意义。

本文运用“北京大学商业银行数字转型指数”刻画商业银行数字转型程度；通过计算我国上市银行的风险Z值，进一步分析检验在货币政策不确定性下两者之间的影响。本文可能的贡献包括：一是，本文选取的样本为我国在A股和H股上市的商业银行，具有一定的代表性。现有研究对商业银行数字化转型程度的刻画主要是通过构建的金融科技指数来代理的。但这种方法相对简单且较为粗略。相较于此，本文所使用的“北京大学商业银行数字转型指数”能够更加精准刻画商业银行数字化转型程度。二是，现有文献较少关注特殊情境下商业银行数字化转型对商业银行风险的影响。有关宏观政策情境的研究大多集中于经济政策不确定性的探讨。相较于全局性的经济政策，货币政策对银行业影响最为直接。故此，本文基于货币政策不确定性的情境，探讨了商业银行数字化转型对商业银行风险的影响，丰富了宏观经济不确定性对微观企业的影响的研究，也为之后对商业银行风险管理相关研究提供了新的视角。

2. 文献综述与理论假设

2.1. 文献综述

1. 货币政策不确定性对商业银行影响的研究

目前学术界主要从信贷业务、银行风险、流动性管理和资本配置等方面，探讨货币政策不确定性对商业银行影响。首先，货币政策不确定性的上升会导致贷款利率的上升以及银行贷款规模下降[7]，从而影响银行的经营效率。对于不同的期限的信贷，货币政策不确定性的影响有所不同，具体表现为对短期贷款产生促进作用和对中长期贷款产生抑制作用[8]。其次，在货币政策不确定性的影响下，商业银行的贷款供给会受到抑制，倒逼银行调整其信贷结构，以应对潜在的信贷风险[9]。针对这种潜在的银行风险，部分学者从不同角度进行了研究。Li et al. [10]通过实证分析，证实了货币政策不确定性会提高商业银行信贷风险这一结论。李力和黄新飞[11]进一步发现货币政策不确定性会导致银行不良贷款率上升，进而加大商业银行风险承担。Ge et al. [12]通过对中国465家商业银行进行研究，发现货币政策不确定性会降低商业银行盈利能力，恶化资产负债表状况，加大商业银行经营风险。而这种由货币政策不确定性所导致的银行风险，将会对银行流动性创造造成重大影响[13]。同时，货币政策不确定性还会抑制商业银行资本配置效率，且对不同类型的银行抑制力度也不同[14]。最后，也有学者发现货币政策不确定性对商业银行所带来的影响也有积极的一面。货币政策不确定性会从降低银行流动性错配水平和增加贷款集中度两个渠道，提高银行贷款质量，从而降低商业银行风险水平[15]。

2. 数字化转型对商业银行风险影响的研究

目前有关数字化转型对商业银行风险的研究已经较多。一部分学者认为商业银行数字化转型会降低商业银行风险水平。Lapavitsas & Santos [16]认为，金融科技通过缓解信贷市场信息不对称、改善商业银行盈利水平和提升风险管理水平三个方面，显著降低商业银行风险承担水平。郭品和沈悦[17]研究表明，商业银行数字化转型会导致业务转移，但相应会提高经营效率，从而降低商业银行整体风险水平。对于上述不同的研究结果，有学者做了进一步研究，发现金融科技发展与商业银行风险承担之间存在倒U型曲线关系[18]，这种倒U型曲线关系表现为先增后减，并且为非线性关系[19]。同时，也有研究分别从地区和银行两个维度证实，商业银行数字化转型通过减少信贷集中度、加强银行风险控制能力、提高经营管理水平等方面，降低风险水平[20] [21]。与之相对，另一部分学者认为商业银行数字化转型会形成风险积累，从而加大商业银行风险。Hauswald & Marquez [22]通过研究发现，数字化转型会加大银行间的竞争，驱使银行信贷市场下沉，从而形成潜在的风险积累。王升等[23]也认为，互联网金融的发展会加大银行对同业拆借资金的依赖，加大银行的信贷扩张，形成风险积累。

综上所述，目前关于货币政策不确定性对商业银行影响的研究，集中在不确定性对银行自身的影响；同时，虽然关于数字化转型对商业银行风险影响的研究比较充实，但针对数字化转型对商业银行风险影响这一问题尚未达成共识，并且大多是研究并未考虑宏观政策介入这一情境。因此，关于在货币政策不确定性下，数字化转型与商业银行风险两者之间存在较大的研究空间。

2.2. 理论假设

根据现有研究，信贷业务是货币政策不确定性影响商业银行风险的主要渠道。通常，出于关联贷款动机，商业银行倾向将信贷资金发放给关联企业；但这种行为往往会导致信贷规模缩减、信贷资金过度聚集，从而增加信贷风险[24]。在货币政策不稳定的情境下，由于存在银企信息不对称，这种效应将会被放大，加剧商业银行风险。货币政策不确定性对不同期限的信贷影响不同，从而改变其信贷结构，造成商业银行存贷期限风险上升，同时存贷利差收入降低。为了稳定盈利、增加利差收入、减低期限风险，商业银行通常会上调贷款利率，以应对潜在的风险。但这种行为会加重逆向选择和道德风险问题，加剧贷款违约行为，增大商业银行风险。

数字化转型会从商业银行风险管理和经营效率两个角度影响商业银行风险。首先，商业银行可以通过数字化转型来降低信息不对称程度，提升风险管理能力，从而有效地化解信用风险问题。信贷资产质量恶化是商业银行最主要的风险之一。信息不对称导致的道德风险和严谨性较低、封闭性较差的风险管理是为其产生的主要原因。传统商业银行风险管理主要以人为主导，具有较强的主观性、被动性和局限性。金融科技的应用能够帮助商业银行有效改善传统风险管理的不足。通过使用大数据技术对海量数据的分析，商业银行能够更多客户相关的信息融入信用等级的判定之中，扩充风险数据来源，更加有效地从贷前审批、贷中检查和贷后管理三个阶段把控风险，缓解信息不对称问题，提升商业银行风险管理能力，降低风险水平。其次，数字化转型可以提升商业银行金融创新能力，增加营业收入减少营业成本，提高商业银行经营效率。商业银行数字化转型的本质是以技术为要素驱动的金融创新行为[25]。金融创新在风险可控的前提下，影响商业银行制度、经营理念和经营方式，最终提升营业能力，增加营业收入。数字技术能使商业银行经营突破时间和地域的限制，拓宽经营渠道、扩大客户基数、营造多元化的经营方式，为商业银行提供多样化的收入模式，从而提升盈利能力，最终降低其风险水平。基于此，本文提出如下基本假设：

H1：数字化转型能降低商业银行风险水平。

H2：货币政策不确定性能促进数字化转型降低商业银行风险水平。

3. 数据、模型与变量

3.1. 数据来源

本文选取2011~2021年我国58家上市银行作为样本，样本包含国有大型银行、股份制银行、城市商业银行和农村商业银行。本文所使用的数据来源于CSMAR数据库、WIND数据库以及各大银行官方网站所公布的年报。商业银行数字化转型指数源自北京大学数字金融研究中信课题组构建的“商业银行数字转型指数”。Shibor数据则是从上海银行间拆放利率官网取得。GDP和CPI取自国家统计局网站。样本缺失数据采用线性插值法进行补充。

3.2. 变量说明

1. 被解释变量：商业银行风险(Risk)

当前学术界针对商业银行风险的衡量指标主要有Z-score、不良贷款率、风险加权资产比例三种。其中，不良贷款率侧重从信贷的角度对商业银行风险进行衡量；风险加权资产比例则是从商业银行风险承担意愿的角度刻画风险水平；Z-Score是从商业银行收益水平、资本结构的角度，对商业银行风险进行测度。为了减少主观性和更加全面地衡量商业银行风险，本文选择Z-score度量商业银行风险。具体计算方式如式(1)所示：

$Z=\frac{RO{A}_{it}+{\left(\frac{E}{A}\right)}_{it}}{\sigma {\left(ROA\right)}_{it}}$ (1)

其中ROA为资产收益率；$\frac{E}{A}$ 为权益资本与总资产的比值，从侧面反映商业银行杠杆率；$\sigma \left(ROA\right)$ 是资产收益率的标准差。Z值越大表明银行风险越小。并且，为排除Z值尖峰后尾的特征对结果的影响，本文对所计算出的Z值做取自然对数处理。

2. 核心解释变量：商业银行数字化转型指数(Fintech)

本文借鉴“北京大学商业银行数字转型指数”的构建方法，从商业银行的战略数字化、业务数字化和管理数字化三个维度来构建指标体系衡量商业银行数字化转型程度。其中，战略数字化部分体现银行整体战略层面对数字技术的关注程度，占比14.90%，具体的衡量方法为抓取目标商业银行年报文本中与数字技术相关的关键词进行构建；业务数字化部分体现商业银行数字技术与金融服务的融合程度，比重为31.22%；管理数字化部分则是体现商业银行数字技术与治理结构、组织管理的融合程度，比重为53.88%。

3. 调节变量：货币政策不确定性(Shibor)

目前学术界测度货币政策不确定性的方法较多。部分文献的测度方式是通过相关关键词的提取，构建货币政策不确定性指标。也有学者通过运用加权平均法和主成分分析法对货币政策不确定性指数进行估算，衡量货币政策不确定性。由于基于短期利率走势的不确定性在很大程度上能够很好地反映货币政策的不确定性，且参与Shibor报价并公布利率的银行在中国国内货币市场具有交易量大、活跃度高、信息披露相对充分等特点，故该拆借利率能较为真实、精确地反映中国货币政策的变化。综上所述，本文参考孙健等[26]的研究方法，采用上海银行间同业拆放利率隔夜利率的年度标准差衡量货币政策不确定性。

4. 控制变量

为了能够更好地探讨货币政策不确定下数字化转型对商业银行风险的影响，本文主要是以下两个层面选取控制变量。首先是银行因素层面：(1) 银行规模(Size)。选取银行总资产的自然对数作进行测度；(2) 不良贷款率(Npl)。该指标采用不良贷款在银行总贷款的占比进行测度，主要用来衡量银行贷款质量；(3) 净息差(Nim)。该指标采用银行净利息收入和银行全部生息资产的比值进行测度，用以衡量银行收入能力；(4) 存贷比(Ldr)。该指标主要用于衡量银行流动性，指标数值越大说明银行负债对应的贷款资产越大，银行流动性越差，采用商业银行贷款总额与存款总额的比值进行测度；(5) 资本充足率(Car)。该指标采用银行资本总额与加权风险资产的比值进行测度，主要用以衡量银行财务稳健程度；(6) 非利息占比(Inn)。该指标采用商业银行除利差收入之外的营业收入与总收入的比值进行测度，主要衡量银行非利息性收入对营业净收入的贡献程度。其次是宏观经济层面：(1) 国民生产总值的增长率(GDPg)。该指标用以对宏观经济发展水平进行控制；(2) 消费者价格指数增长率(CPI)。该指标用以对控制通胀水平进行控制。具体变量定义见表1。

3.3. 模型设定

为了验证数字化转型和商业银行风险的关系，根据假设H1构建如下形式的面板回归模型：

Table 1. Variable definition

表1. 变量定义

类型	变量名称	变量符号	变量构造
因变量	银行风险	Risk	商业银行风险Z值取自然对数
自变量	数字化转型	Fintech	北京大学商业银行数字转型指数
调节变量	货币政策不确定性	Shibor	上海银行间同业拆放利率隔夜利率年度标准差
控制变量	银行规模	Size	银行总资产取自然对数
	不良贷款率	Npl	不良贷款率/总贷款额
	净息差	Nim	净利息收入/生息资产
	存贷比	Ldr	贷款总额/存款总额
	资本充足率	Car	资本总额/加权风险资产
	非利息占比	Inn	非利息性收入/营业收入
	宏观经济发展水平	GDPg	国民生产总值增长率
	通胀水平	CPI	消费者价格指数增长率

$Ris{k}_{it}={\alpha }_0+{\alpha }_{1}Fintec{h}_{it}+{\alpha }_{2}Shibo{r}_{it}+{\displaystyle {\sum }_{j=3}^T{\alpha }_{j}Contro{l}_{it}^j+{\mu }_{it}}$ (2)

其中，$Ris{k}_{it}$ 为银行风险，通过计算商业银行风险Z值取自然对数衡量；$Fintec{h}_{it}$ 为商业银行数字化转型指数；$Shibo{r}_{it}$ 为货币政策不确定性，以上海银行间同业拆放利率隔夜利率的年度标准差进行衡量；$Contro{l}_{it}$ 为影响商业银行风险的其他控制变量；${\mu }_{it}$ 为误差项。

为探究在货币政策不确定性下，数字转型对商业银行风险的影响及其异质性特征，根据假设H2，本文构建如下形式的面板回归模型：

$Ris{k}_{it}={\beta }_0+{\beta }_{1}Fintec{h}_{it}+{\beta }_{2}Shibo{r}_{it}+{\beta }_{3}Fintec{h}_{it}\times Shibo{r}_{it}+{\displaystyle {\sum }_{j=4}^T{\beta }_{j}Contro{l}_{it}^j+{\mu }_{it}}$ (3)

其中，需要关注模型(3)中$Fintec{h}_{it}$ 系数${\beta }_1$ 和交互项$Fintec{h}_{it}\times Shibo{r}_{it}$ 系数${\beta }_3$ 。若系数${\beta }_1$ 和系数${\beta }_3$ 显著，则说明货币政策不确定的调节作用存在。此外还需结合系数${\beta }_3$ 的正负符号来进一步分析调节作用的方向。

4. 实证结果与分析

4.1. 回归结果分析

本文采用调节效应检验模型考察了货币政策不确定性下数字化转型对商业银行风险影响，表2第(2)列报告了货币政策不确定性下数字化转型对商业银行风险影响的全部样本检验结果。结果显示，Fintech的系数在1%分位下显著，且系数为正。这表明，数字化转型会提高Risk，由于我们使用的是Z-Score来衡量商业银行风险，Risk越高风险越低，即数字化转型能够降低商业银行风险水平，假设H1得到验证。同时，Fintech × Shibor的系数在1%分位下显著，并且也为正数。这表明，货币政策不确定性对数字化转型对商业银行风险的影响存在调节作用，并且为正向调节，即货币政策不确定性每上升一个百分点，则数字化转型对商业银行风险Risk的正向影响将显著上升0.008个百分点。可以发现，货币政策不确定性上升会加强数字化转型降低商业银行风险的作用，假设H2得到验证。货币政策不确定性下数字化转型对商业银行风险影响检验结果见表2。

Table 2. The test results of the impact of digital transformation on the risk of commercial banks under monetary policy uncertainty

表2. 货币政策不确定性下数字化转型对商业银行风险影响检验结果

	模型
常数	2.310^*** (6.003)
Size	0.111^*** (3.598)
Npl	−0.432^*** (−7.176)
Nim	−0.114 (−1.560)
Ldr	0.005^* (1.772)
Car	0.017 (1.621)
Inn	−0.001 (−0.269)
GDPg	−0.004 (−0.286)
CPI	−0.015 (−0.506)
Fintech	0.004^*** (2.707)
Shibor	0.445^*** (3.355)
Fintech × Shibor	0.008^*** (2.757)
样本量	638
R^2	0.191
调整R^2	0.177
F值	F (11, 626) = 13.421, p = 0.000
ΔR^2	0.01
ΔF值	F (1, 626) = 7.599, p = 0.006
因变量：Risk

^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01括号里面为t值。

4.2. 异质性检验

相比于国有银行和股份制银行，城市商业银行和农村商业银行规模较小，盈利水平较弱，数字化转型程度整体较低。为了进一步探讨货币政策不确定下数字化转型对商业银行风险是否具有异质性特征，本文将样本银行划分为两组进行分组检验：一组是国有银行和股份制银行，另一组是城市商业银行和农村商业银行。

根据异质性检验结果表明，无论是国有银行、股份制银行，还是城市商业银行和农村商业银行，货币政策不确定性的上升，均会加强数字化转型降低商业银行风险的作用。但其影响程度具有差异。其主要原因是国有银行和股份制银行经营方式更加多元化，提供的金融服务更加多样化，货币政策不确定下，能够通过增加非利息收入来提高自身盈利能力，较少风险。城市商业银行和农村商业银行存在典型的地域聚集的特征，并且抗风险能力相对较弱，在货币政策不确定下，更容易集中于少数关联企业，从而减弱货币政策不确定性对数字化转型对商业银行风险影响的调节作用。检验结果见表3。

5. 研究结论与政策启示

5.1. 研究结论

本文通过运用调节效应检验模型对2011~2021年中国58家上市银行年度数据进行实证检验，探讨了

Table 3. Heterogeneity test results of the impact of digital transformation on commercial bank risk under monetary policy uncertainty

表3. 货币政策不确定性下数字化转型对商业银行风险影响异质性检验结果

	国有银行和股份制银行	城市商业银行和农村商业银行
常数	1.377 (1.447)	2.453^*** (4.195)
Size	0.129 (1.530)	0.096 (1.411)
Npl	−0.216 (−0.902)	−0.487^*** (−7.339)
Nim	0.064 (0.302)	−0.152^* (−1.790)
Ldr	−0.005 (−0.877)	0.009^** (2.242)
Car	0.046 (0.906)	0.011 (1.004)
Inn	0.016^* (1.777)	−0.005 (−0.922)
GDPg	0.042 (1.284)	−0.008 (−0.570)
CPI	0.025 (0.486)	−0.013 (−0.332)
Fintech	0.007^*** (2.784)	0.003^* (1.694)
Shibor	1.123^*** (4.332)	0.403^** (2.521)
Fintech × Shibor	0.028^*** (4.149)	0.007^* (1.741)
样本量	176	462
R^2	0.265	0.165
调整R^2	0.215	0.144
F值	F (11, 164) = 5.369, p = 0.000	F (11,450) = 8.066, p = 0.000
ΔR^2	0.077	0.006
ΔF值	F (1, 164) = 17.214, p = 0.000	F (1,450) = 3.032, p = 0.082

因变量：Risk。^*p < 0.1，^**p < 0.05，^***p < 0.01括号里面为t值。

货币政策不确定性背景下数字化转型对商业银行风险的影响，并分析了不同类型银行的异质性特征。主要结论为：货币政策不确定性会促进数字化转型降低商业银行风险。本研究研究结果显示，数字化转型对商业银行风险的影响在多个方面显著且正向。首先，本文使用Z-Score作为风险衡量指标，发现Fintech (数字化转型)的系数在1%显著水平下为正。这表明数字化转型有助于降低商业银行的风险水平，支持了假设H1的验证。数字化转型通过提升技术应用和服务创新，增强了银行的盈利多样性和风险管理能力，从而在面对不确定性时展现出积极的风险缓冲效果。其次，Fintech与Shibor (货币政策不确定性)的交互项系数同样在1%显著水平下为正。这意味着货币政策不确定性能够调节数字化转型对商业银行风险的影响程度。具体来说，随着货币政策不确定性的增加，数字化转型对商业银行风险的正向影响也显著增强，每上升一个百分点，对风险的影响增加约0.008个百分点。这一发现验证了假设H2，即在不确定的货币政策环境下，数字化转型能够更有效地降低商业银行的风险。进一步的异质性分析显示，不同类型银行对数字化转型与货币政策不确定性的响应存在显著差异。国有银行和股份制银行由于其多元化的经营模式和丰富的金融服务产品线，能够更有效地利用数字化转型来增加非利息收入，降低风险水平。相比之下，城市商业银行和农村商业银行则面临地域聚集特征和相对较弱的抗风险能力，使得其在不确定性增加时，数字化转型对风险的影响可能不如其他类型银行显著。

5.2. 政策启示

针对上述结论，提出以下针对性的政策建议，以促进数字化转型对商业银行风险的有效缓解和管理：

首先，在制定货币政策时，应考虑其带来的不确定性对银行数字化转型效果的调节作用。在货币政策不确定性增加的情况下，积极鼓励银行加快数字化转型进程，从而更好地应对不确定性带来的风险。其次，考虑到国有银行和股份制银行在数字化转型方面的相对优势，政策应更加注重支持城市商业银行和农村商业银行的数字化转型。这类银行由于其地域和业务特征，在面对货币政策不确定性时，较难充分发挥数字化转型的效益。政策可以通过提供财政补贴、技术援助等方式，帮助这些银行提升其数字化能力，以实现均衡发展。此外，银行自身在制定战略时，可将数字化转型纳入风险管理框架中，加强对数字化技术的应用，提升其在不确定环境中的风险缓冲能力。