数字化转型与银行风险承担

摘 要：基于2010—2021年中国109家商业银行的数据，从信息不对称视角分析银行数字化转型对银行风险承担的影响。实证结果显示，数字化转型能够显著降低银行风险承担。机制检验表明，银行利用数字技术获取海量信息，绘制用户画像，构建大数据征信体系，通过缓解信息不对称降低信贷风险，从而抑制银行风险承担。进一步研究发现，数字金融的发展会增强数字化转型对银行风险承担的抑制作用；数字化转型对东部地区银行或小规模银行风险承担的降低效果更好。本文扩展了数字化转型通过缓解信息不对称降低银行风险承担这一作用机制，为商业银行合理推进数字化转型、防范化解金融风险提供理论参考。

关键词：数字化转型；银行风险承担；商业银行；信息不对称；数字技术；数字金融

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2024.09.003

中图分类号：F832.33 文献标识码：A 文章编号：1003－9031（2024）09－0032－17

一、引言及文献综述

当前，数字经济蓬勃发展，推动生活生产方式和治理方式发生深刻变革。充分发挥数字技术和数据要素对实体经济的作用，推动二者深度融合，是实现我国经济高质量发展的必然选择（荆文君和池佳林，2023）。数字化转型是推进数字经济发展和数实融合的重要抓手。推进银行数字化转型，将数字元素与思维注入金融服务全流程、贯穿银行业务运营全链条，以数据要素和数字技术的深度应用来驱动和拓展金融服务，构建适应数字经济发展的数字金融新格局，可以有效支撑企业数字化转型，加快数字经济与实体经济深度融合。

数字化转型深刻改变了银行的业务流程、组织架构、风控方式，进而对银行风险承担、经营效率、运营成本等产生影响。具体而言，银行金融科技部门与金融科技公司、电商政务等平台合作，利用数字技术获取征信、税务、消费倾向等客户信息，建立大数据征信体系与智能风控模型，对客户的海量信息进行风险评估，增强风险的筛查与监测，通过缓解银企信息不对称，提高贷款决策的效率和准确性，降低信贷成本和信贷风险（李志辉等，2022）；同时，借助于人工智能、移动互联网、智能终端等数字技术和设备，银行可以将业务搬到线上，摆脱物理网点的制约，突破“最后一公里”难题，提升业务办理的效率和便捷性，降低人工成本与管理成本。

在商业银行深入推进数字化转型的同时，银行风险承担同样需要关注。一方面，全球不确定因素增加、国际环境动荡不安，全球风险传染更有可能波及国内银行（陆岷峰，2023）。另一方面，国内房地产市场动荡、实体经济低迷，导致银行尤其是中小银行的风险攀升。截至2024年4月，部分上市中小型银行的不良贷款率超出了银行业金融机构的平均水平。我国政府多次强调要“化解中小银行风险，防范系统性风险的发生”，银行风险承担成为当前金融监管的重点。在以数字化转型推动银行业高质量发展的同时，需要有效防范和化解金融风险。

目前，关于银行数字化转型对风险承担影响的文献主要分为两类，一是关注金融科技与银行风险承担的关系，主要有正相关、负相关、“U”型三种观点。部分学者认为银行内部数字技术的应用会通过流动性创造渠道、事前信息渠道、事中管理渠道、事后损失渠道等对银行的风险承担产生正向影响（陈敏和高传君，2022；张骏等，2023）；也有部分学者认为银行数字化转型通过提高盈利能力、降低管理成本、提升管理效率与经营效率等对银行风险承担产生负向影响（姚婷和宋良荣，2020；李学峰和杨盼盼，2021；郑宗杰和任碧云，2022；董晓林等，2023）；还有学者基于动态视角认为银行金融科技的发展与其风险承担结果呈现倒Ｕ型曲线关系，即金融科技发展初期，银行风险承担增加，金融科技发展后期得到抑制（汪可等，2017；孙丽和於佳欢，2022）。同时，金融科技对银行风险承担的影响因银行规模、信贷结构（任碧云和郑宗杰，2021）、所有权性质、金融科技运用水平（赵胜民和屠堃泰，2022）、数字化转型口径等不同而存在差异。二是直接分析银行数字化转型对风险承担的影响，认为数字化转型对银行风险承担起到抑制作用（翟胜宝等，2023；郭峰等，2023；蒋海等，2023；马亚明等，2024；吴文洋等，2024），也有些学者认为起到促进作用（方芳和李强，2024），学者们分别从负债与管理成本、经营管理效率、信息不对称、贷款结构、盈利能力、网络关联性、信贷集中度等视角对作用机制进行探究。

然而，上述多数文献并未严格区分银行风险承担行为与结果。风险承担行为与结果是银行风险承担的两个方面，风险承担行为指银行主动去追求过度风险承担的行为，体现事前或事中的动态情况；风险承担结果则是银行在选择不同的风险承担行为之后在风险指标上呈现出的结果，表现为事后的静态情况，与破产风险、信用风险、操作风险等银行风险基本同义，侧重衡量商业银行综合风险度量的结果。银行风险承担行为主要受到银行主观风险偏好的影响，是银行自身的主动选择行为，而银行风险承担结果受银行风险承担行为和众多其他因素的综合影响，更能体现银行整体风险状况。故本文将银行风险承担结果作为研究对象。

为进一步探究银行数字化转型对风险承担的影响机制和效应，本文选取2010—2021年109家银行作为观测对象，检验数字化转型对银行风险承担结果的影响，并进行信息不对称的中介机制和数字金融的调节机制检验。

二、理论分析与研究假设

（一）数字化转型对银行风险承担的直接影响

银行风险承担是商业银行综合风险度量的结果，侧重银行面临的信用风险、操作风险等。商业银行综合运用物联网、大数据、人工智能、云计算、区块链等数字技术，构建大数据智能风控体系，进行信用风险识别与预警，降低人为操作风险，直接降低了银行的风险承担（翟胜宝等，2023；张正平等，2023）。具体而言，物联网、大数据技术对客户信息数据进行收集、加工、整理，将碎片化的数据系统化，从中提取可用信息（任恒，2024）；人工智能技术通过大量历史数据分析复杂的市场变化和客户的风险因素，建立风险模型，进行风险等级评分，帮助银行进行风险评估、预测和决策。在业务办理前，物联网、大数据、云计算、人工智能等技术对新客户进行关联方筛查、反欺诈过滤，完成对客户信息的验证，生成业务准入的风险判定结果，从源头上筛选优质客户，剔除劣质客户，防范风险；在业务办理后，与电商平台合作，对客户实行7×24小时的持续风险跟踪预警，监测资金流向，在发现风险隐患时及时发出信号，最大程度减少损失，降低银行整体的风险承担（陈敏和高传君，2022）。此外，手机银行、智能终端等数字化业务渠道逐渐取代基于线下物理网点的实地业务办理渠道，减少因人为错误、机器故障、工作程序不当等引起的操作风险，同样促进了银行风险承担的降低。

银行在数字化转型过程中，还通过加强与金融科技公司、平台公司的数字化合作，获取先进技术、培养数字化人才，进一步降低银行的风险承担。商业银行拥有获客渠道优势，金融科技公司拥有技术优势，因而银行可以积极寻求与金融科技公司开展合作，利用其先进科学技术与算法模型提高自身的信息挖掘能力，提升数据质量与数字技术应用效率，进而提高大数据、人工智能等数字技术识别风险的全面性与准确性，推动银行风险承担的降低。此外，银行注重与金融科技公司联合培养金融科技复合型人才，打造金融科技管培生项目，培养金融科技储备人才；组织科技公司技术人员对银行内部员工进行培训，提升员工的数字思维与数据管理能力，及时排查业务流程中的数字技术问题，促进数字技术对银行风险承担的降低。根据以上分析提出假设1：

H1：数字化转型可以降低银行风险承担。

（二）数字化转型对银行风险承担的间接影响

1.信息不对称

近年来，我国实体经济低迷，房地产市场动荡，叠加疫情后遗症，部分经营不善的企业难以偿还银行债务，从而转化为银行的不良资产，侵蚀银行的净资本，加剧银行的风险承担。换言之，在商业银行向企业发放贷款的过程中，由于信息不对称导致银行缺乏对企业信息的充分了解，可能引发逆向选择和道德风险问题，使银行承担风险和损失。因此，降低银行风险承担的关键在于缓解信息不对称并精准识别风险，剔除存在潜在风险的客户。同时，“金融中介理论”认为，商业银行解决逆向选择的办法是在发放贷款之前对企业信用状况和资金用途信息做好充分调研与核实；克服道德风险的方法是通过对信贷资金去向等信息进行事中和事后的动态了解与监督，防止企业发生不利于还款的风险。但在传统银行风控模式下，银行缺乏有效的方法或手段来及时获取客户的相关数据或信息，同时，在贷前进行信息核实形成的交易成本以及在贷后获取资金流向信息形成的监督成本过高，使得银企之间存在严重的信息不对称，客观上增加了银行的信贷风险。如传统的银行信贷审核方式主要依赖于人工审核，通过人行征信中心的个人或企业征信报告、信用评分卡以及信审人员的经验来判定客户的信用状况，从而作为是否放款的重要依据，但征信中心信息更新缓慢，存在时滞性，授信人员无法获取客户最新的、全面的数据信息，这一信息获取手段很难发挥作用，无法通过缓解信息不对称降低银行风险承担。

而银行数字化转型可以基于数字技术手段获取客户信息，降低信息识别成本，通过缓解信息不对称降低银行的风险承担（李华民和吴非，2019；朱小能和李雄一，2022）。首先，数字技术成为银行获取信息、缓解信息不对称的有效手段。银行与金融科技公司、平台开展合作，或增设金融科技部、建设金融科技子公司，利用云计算、大数据、人工智能等数字技术全面搜集和获取客户信息（Zhu，2018），这些客户信息既包括客户的交易信息、信用记录、投资行为、消费习惯等金融交易信息，还涉及客户的社交网络、搜索历史、电商购物等非金融信息，并继续利用数字技术对这些信息进行降噪处理，提取有价值的信息，绘制个人与企业的“用户画像”“关系图谱”，及时发现并了解财务状况差、存在信用污点与历史违约记录的客户，缓解信息不对称。其次，数字技术降低了银行贷前信息核实的交易成本、贷后资金流向信息的监督成本，通过缓解信息不对称降低了银行的信贷风险承担。在贷前，银行利用数字技术通过对比客户信用档案、关系图谱即可快速完成授信，大大降低了信息识别成本，并提高授信效率，通过缓解信息不对称降低了银行信用风险承担（金洪飞等，2020；刘少波等，2021；鲍星等，2022）。在发放贷款后，银行与电商平台合作，利用数字技术追踪借款人资金去向，缓解贷后的信息不对称，降低银行贷后监督成本，一旦发现借款人资金流向异常，立即采取措施降低借款人违约概率或违约损失程度，从而降低银行信用风险承担。由于信贷风险是银行面临的最主要、最为复杂的风险，因此银行数字化转型可以通过缓解信息不对称降低银行风险承担。由此提出假设2a：

H2a：数字化转型通过缓解信息不对称降低银行风险承担。

2.经营效率

银行数字化转型通过提高银行经营效率降低银行的风险承担（张骏等，2023）。一方面，银行数字化转型有利于提高经营效率。银行应用互联网、手机银行、远程银行等数字技术，将账务查询、账户转账、存款贷款等部分柜面业务迁移至线上，改变了传统银行的经营方式，打造了7×24小时全天候不间断运营模式，在一定程度上解决了传统银行服务在时空限制和服务触达上的痛点，提高了业务办理效率；同时，银行数字化转型与分支机构增长为负相关关系，线上渠道的发展在一定程度上替代了线下物理网点（罗煜等，2022），降低了银行实体网点的设立成本（郭峰等，2023），包括人工成本、日常机器维护成本、管理成等，通过降低成本，银行可以释放更多的资源来提升业务处理速度、优化客户服务，从而提高整体运营效率；此外，数字技术的应用提高了信息传递速度，有利于银行内部知识与信息的动态同步，帮助银行迅速做出决策，提高银行决策效率、经营效率（戚聿东和蔡呈伟，2019）。另一方面，银行经营效率的提升抑制了风险转嫁动机，降低了银行风险承担（江曙霞和陈玉婵，2012；刘忠璐，2016；翟胜宝等，2023）。具体而言，银行经营效率的提升意味着其资金周转效率得到提升，银行收入增加，从而使银行主动进行风险承担来增加偿付能力的动机降低，进而降低主动风险承担行为带来的风险，各项风险指标趋于稳定，银行风险承担结果降低。根据以上分析提出假设2b：

H2b：数字化转型通过提高运营效率降低银行风险承担。

三、研究设计

（一）样本选择和数据来源

本文选取样本为2010—2021年间109家商业银行的非平衡面板数据，包括大型商业银行6家、股份制商业银行12家、城市商业银行60家、农村商业银行28家、外资银行3家。本文有关银行层面的财务数据均来自国泰安银行数据库，部分缺失值通过查找银行年报获取；数字化转型指数来源于“北大商业银行数字化转型指数”（谢绚丽和王诗卉，2022）；宏观经济数据来自历年《中国城市统计年鉴》。部分缺失值采用线性插值法补齐。

（二）模型设计

1.基准回归模型

本文构建双向固定效应模型实证研究银行数字化转型对风险承担的影响。构建如下：

Riskit=？琢+？茁Digitalit+？酌Controlit+？兹t+？滋i+？着it （1）

其中，Riskit表示银行i在t年的风险承担，以Z值的倒数取对数进行衡量；Digitalit表示银行i在t年的数字化转型程度；Controlit为主要的控制变量；？滋i为银行个体固定效应，消除银行个体层面的干扰因素，？兹t为时间固定效应，消除宏观层面的干扰因素，？着it为随机误差项。

2.中介效应模型

在机制分析部分，本文参考江艇（2022）、王伟和王芝丹等（2024）的研究，基于两步法来进一步探究银行数字化转型对风险承担的影响机制。检验模型如下所示：

Mit=？琢0+？茁0Digitalit+？酌0Controlit+？兹t+？滋i+？着it （2）

其中，Mit包括信息不对称和运营效率。模型（1）（2）分别为中介效应两步法的两个步骤，若系数？茁和？茁0通过显著性检验，且中介变量也对银行风险承担具有显著影响，则说明中介变量在数字化转型影响银行风险承担的过程中发挥了机制作用。

（三）变量定义

1.被解释变量

银行风险承担包括银行风险承担行为和银行风险承担结果两个方面。银行风险承担行为指商业银行在现有政策制度的规范下，有动机或受到激励主动去追求过度风险承担行为，不仅包括前期从事风险业务的动机和决策过程，还包括风险业务的执行，更多体现的是一种事前或事中的动态情况，一般而言，银行主动承担风险都是出于追逐更高利润这一目的，可能有助于推动金融产品的创新和发展，有利于银行更加有效地配置资本和改善资本结构，提高银行的竞争力和盈利能力，但也可能使银行面临更大的风险，导致银行风险承担结果的增加；而银行风险承担结果则是商业银行在选择不同的风险承担行为之后在风险指标上呈现出的结果，体现的是一种事后的静态情况，侧重衡量商业银行综合风险度量的结果，侧重银行面临的破产风险、信用风险、操作风险等，这些风险不利于银行的正常经营与发展，甚至可能引发风险传染导致整个金融市场面临危机，因此应该尽可能地降低银行风险承担结果，保障银行与金融业稳健发展。

本文主要关注风险承担结果，并选取Z值作为银行风险承担结果的代理变量（汪可等，2017；李学峰和杨盼盼，2021；余静文和吴滨阳，2021；韦颜秋和邱立成，2022）。因为Z值考虑了银行的经营稳定性、盈利能力及财务杠杆状况，衡量银行整体的破产风险，能较好地反映银行的综合风险，体现的是一种事后的静态状况。Z值的计算公式为Zit=（ROAit+Equity/Assetit）÷σi（ROA），其中，ROA代表资产收益率，Equity/Asset为资本资产比率，σi（ROA）为银行总资产收益率的标准差，i代表商业银行，t代表年份。Z值越大，商业银行的风险承担越小，银行稳定性越强。考虑到其尖峰厚尾、高度有偏的特征，对之取自然对数；同时为了方便理解，在Z值取倒数的基础上再取对数，此时被解释变量越小，银行风险承担结果越小。另外，本文也选用负债权益比作为银行风险承担结果的替代变量（刘孟飞和蒋维，2021），用以进行稳健性检验。

2.解释变量

本文使用北大数字化转型指数来衡量商业银行的数字化转型程度（谢绚丽和王诗卉，2022），该指标包括战略数字化、业务数字化和管理数字化三个维度，具体含义如表1所示。数字化转型指数越大，银行的数字化程度越高。

3.控制变量

商业银行财务状况可能对风险承担产生影响，包括资产、负债、资产负债结构、盈利能力、资本等，因此本文从银行个体财务层面将银行资产总规模（代军勋和陶春喜，2016；孙旭然等，2021）、贷款增长率（李学峰和杨盼盼，2021）、存贷比（汪可等，2017；张骏等，2023）、净息差（蒋海等，2023）、资本充足率（任碧云和郑宗杰，2021；田雅群和何广文，2022；董晓林等，2023；李振新和陈享光，2023）作为控制变量。

此外，本文还控制了可能对银行风险承担存在影响的宏观经济变量，分别是：GDP增速，作为宏观经济水平的代理变量；M2增速，作为货币政策的代理变量（郭品和沈悦，2019）；消费价格指数，反映通货膨胀水平；地区产业结构，即第二产业占地区生产总值的比重。

4.机制变量

（1）信息不对称

信息不对称使银行面临严重的信贷风险，银行数字化转型可以通过缓解信息不对称降低其风险承担。已有文献采用商业银行当年普通股交易量与该年度发行在外的普通股平均数的比值，即股票年周转率来衡量信息不对称程度（王蕾等，2019），但本文样本包含非上市银行，因此采取商业银行对上市实体企业授信数量与银行总资产对数之比，以及银行对上市实体企业贷款数量与银行总资产对数之比作为衡量银行信息甄别能力的代理变量（丁鑫和周晔，2024），其中上市实体公司不包括金融类和房地产类公司，除以总资产的自然对数进行标准化是为了消除银行规模差异带来的贷款客户数量偏差，标准化后的单位为家数/每单位资产，反映银行每单位资产能够服务的贷款客户数量。两个比值越大，银行信息甄别能力越强，信息不对称程度越低。

（2）银行运营效率

本文分别以总资产周转率、成本收入比与管理费用比例作为衡量银行运营效率的代理变量（汪可等，2017；蒋海等，2023；杨景陆和粟勤，2023）。总资产周转率越高，成本收入比与管理费用比例越小，银行经营效率越高。

四、实证结果分析

（一）基准回归结果

本文基准回归模型采用面板双向固定效应模型，基准回归结果如表3所示。列（1）至列（3）分别为不加入控制变量、加入银行微观层面控制变量和加入宏观层面控制变量的结果，列（4）至列（6）分别为解释变量子指标战略数字化指数、业务数字化指数和管理数字化指数的回归结果。由结果可知，银行数字化转型总指数与其子指标的回归系数均显著为负，说明银行数字化转型显著降低了银行的风险承担，银行在战略、业务、管理方面的数字化转型降低了银行风险承担，验证了假设1。

（二）内生性处理

数字化转型和银行风险承担可能存在逆向因果关系，同时，由于遗漏变量、度量误差等问题的存在，基准回归的结果可能会受到内生性干扰，因此本文通过改变基准回归计量模型以及使用工具变量两阶段最小二乘回归模型对潜在的内生性问题进行处理。

1.改变计量模型：动态面板广义矩估计

本文采用动态面板系统GMM估计进行内生性处理（张骏等，2023），因为银行风险具有动态持续性（Delis and Kouretas，2011），因此将被解释变量的滞后一阶项纳入回归模型中。结果如表4所示，数字化转型总指数系数显著为负，回归结果与基准回归结果基本保持一致，说明基准回归的结果较为稳健。

2.工具变量法

本文采用年份—省份层面的银行数字化转型程度平均值作为工具变量（翟胜宝等，2023），进行两阶段最小二乘法的检验，结果如表5所示，列（1）中均值的估计系数在1%的水平下显著为正，即第一阶段检验的结果证实银行数字化转型指数均值工具变量对内生变量有很好的解释力；第二阶段列（2）中的解释变量在10%水平下显著为负，说明本文主要研究结论未发生改变，银行数字化转型能够显著促进银行风险承担降低。

采用解释变量滞后一期作为工具变量（刘慧超和王书华，2023），因为银行数字化转型对于银行风险承担的影响具有一定的滞后效应。同样进行两阶段最小二乘法，检验结果如表5所示，列（3）数字化总指数系数在与列（4）的解释变量滞后一期系数均在1%水平下显著，符号分别为正号和负号，其结果仍与上文主要结论相符。

（三）稳健性检验

为保证基准回归结果的可靠性，本文采取以下几种方法进行稳健性检验。首先，替换被解释变量，选取权益负债比作为银行风险承担的替代变量（刘孟飞和蒋维，2021），权益负债比越大，意味着所有者提供的资本相对于借入资本越大，银行承担的风险越小；其次，为排除新冠疫情及其相关政策的影响，剔除2020年及之后的样本后进行回归；再次，剔除银行总部所在城市为直辖市的样本后再次回归（杨景陆和粟勤，2023）。回归结果如表6所示，稳健性检验结果与主回归结果保持一致，证明基准回归结果具备稳健性。

（四）作用机制分析

为进一步探究数字化转型降低银行风险承担的作用机制，本文按照两步法检验银行数字化转型对各中介变量的影响，检验结果如表7所示。由列（1）、列（2）可知，数字化转型能够显著提高银行的信息甄别能力，缓解银行信息不对称。一方面，银行借助数字技术提高了信息获取与应用的速度和质量，缓解了信息不对称。银行通过人工智能建立的人脸识别和智能语音识别系统提升了客户身份识别和客户需求确认效率，基于区块链的智能合约推动了银行业务交易流程的自动化程度，以云计算为基础的数据存储和处理逻辑则提高了数据应用效率等（王津，2021）。另一方面，银行应用数字技术降低了信息收集的成本，缓解了信息不对称。传统风控获取信息主要依靠信贷人员走访，信息处理主要基于审贷官对材料的理解与把握，这种模式高度依赖人工支持，且实际管理困难，人工成本与管理成本高，但银行引入数字技术后，信息的收集与处理主要依靠大数据、人工智能、云计算等建立的线上算法与模型，代替了人工审核，大大降低信息搜集成本，进而缓解了信息不对称。

大数据征信和人工智能缓解了银行与客户之间的信息不对称，银行可以更加精准的识别客户，借助于智能算法或大数据风控模型，银行可以更加及时、有效地筛选出优质客户，并对不良客户进行更加严格的跟踪监测，从而降低银行的风险承担。金洪飞等（2020）、翟胜宝等（2023）、胡婧和张璇（2023）等文献均认为，银行运用科学技术降低了银企之间的信息不对称程度，抑制了银行的风险承担，假设2a成立。

由列（3）、列（4）、列（5）可知，数字化转型能够提高银行总资产周转率，降低成本收入比与管理费用比例，表明银行数字化转型能够提高银行的经营效率。一方面，线上线下一体化运营模式打破了银行业务经营的空间限制和时间限制，业务办理效率提高，同时，互联网、移动终端等数字技术拓宽了银行内部信息交换渠道，沟通与决策效率提高，业务处理效率提高，效率的提升抑制了银行主动承担风险的行为，银行被动承担的风险降低；另一方面，业务线上化也降低了人工成本、管理成本、运营成本，使银行有更充足的精力与资金投入到风险管理之中，风险管理效果更加显著，风险承担得到有效抑制（翟胜宝等，2023；张骏等，2023）。因此数字化转型能够通过提高银行经营效率降低银行的风险承担，假设2b成立。

五、进一步讨论

（一）数字金融的调节作用

银行数字化转型在不同数字金融发展环境下对银行风险承担的降低效果会有所不同，本文引入北京大学数字普惠金融指数作为地区数字金融水平的代理变量（聂秀华等，2021；付佳琦，2024；梁多佳，2024），在模型中加入中心化后银行数字化转型总指数与北京大学数字普惠金融指数的交互项，再次回归检验，结果如表8所示。

表8中交乘项与银行数字化转型指数系数显著为负，两者同号，说明地区数字金融具有增强主效应的调节作用，即在数字金融发展水平高的地区，数字化转型对银行风险承担的降低效果更好。一方面，地区数字金融水平的提高意味着金融科技企业与平台迅猛发展，产生“鲶鱼效应”，倒逼该地区传统金融机构走出舒适区，进行数字化转型（孟娜娜和粟勤，2020；Gao C and Wang Q，2023）。具体而言，数字金融的发展挤压了商业银行的存款、贷款和中介业务市场，数字金融借助自身的成本优势、技术优势、渠道优势等，抢占金融服务领域大量客户资源，银行的竞争压力不断增大，这种竞争压力迫使传统银行业利用新型数字技术重塑银行业务流程、进行组织架构创新，进而提高服务水平、改善客户体验，而数字技术的全面应用又增强了银行的大数据风控能力，缓解信息不对称并提高经营效率，进而降低银行风险承担，因此，数字金融强化了数字化转型对银行风险承担的抑制作用；另一方面，数字金融的不断发展形成了技术溢出效应（郭品和沈悦，2015），即该地区拥有更多的技术资源，金融科技公司数量多，金融科技人才聚集，更有利于银行与金融科技公司展开合作、引入数字技术相关人才，以较低的成本使用大数据、云计算、人工智能等数字技术，构建银行自身的数智风控体系，强化数字化转型减少银行风险承担的直接效应（顾海峰和杨立翔，2018；杨景陆和粟勤，2023）。

（二）异质性分析

1.银行所在地域差异

我国经济发展水平存在明显的地域差异，银行所在地域经济发展程度影响银行数字化转型对风险承担的作用效果。本文根据银行总部所在省份进行东中西部的划分，将全样本分为东部和中西部两个子样本，分组回归并观察异质性。检验结果如表9所示，列（1）东部地区银行数字化转型指数在5%的水平下显著为负，而列（2）中西部地区银行系数为负但不显著，且组间系数差异Chow检验P值小于0.01，说明组间系数差异显著，银行数字化转型对不同经济区域商业银行风险承担的影响存在明显差异。东部地区的经济发展水平较高、市场化程度较高、科技与人才要素流动较高、城市集中且企业众多，该地区的商业银行可以用更低的成本开展银企合作、引入科技型人才，对内部的数字信息体系进行完善，数字化转型程度更高、质量更好，而中部、西部地区以上因素相对匮乏，数字化转型程度较低，因此东部地区银行数字化转型对风险承担的降低效果较中西部银行更好（刘孟飞和王琦，2022）。

2.银行规模差异

银行规模同样可能影响数字化转型对银行风险承担的作用效果。本文根据银行规模的不同展开异质性分析（Sleimi，2020；韦颜秋和邱立成，2022），并将大型国有商业银行、股份制商业银行和外资银行划分为大规模银行子样本，其余的银行为小规模银行子样本（丁鑫和周晔，2024）。检验结果如表9所示，列（3）为大规模银行作为样本的回归结果，数字化转型总指数估计系数为负但不显著，列（4）为小规模银行样本的回归结果，其数字化转型指数在5%的水平下显著为负，组间系数差异Chow检验P值小于0.01，不同规模银行的数字化转型对银行风险承担的降低效应具有异质性。数字化转型前，小规模银行信息搜集与获取的难度比大规模银行更大，受信息不对称及其引发的信用风险和损失的影响更大，因此小型银行数字化转型通过缓解信息不对称渠道降低银行风险承担的作用效果更好。

六、结论与政策建议

（一）结论

本文以2010—2021年109家商业银行为研究对象，分析了数字化转型对银行风险承担的影响机制和效应，主要得出四点结论：一是数字化转型能够显著降低银行风险承担。银行基于大数据、人工智能、云计算、区块链等数字技术，构建大数据智能风控体系，有效识别信用风险，降低人工操作风险，直接降低银行风险承担。二是数字化转型通过缓解银企之间的信息不对称、提高银行效率降低银行风险承担。银行应用数字技术获取客户信息，绘制用户信息图谱，构建大数据征信体系，通过缓解贷款前后的信息不对称降低银行信贷风险承担，从而抑制银行整体的风险承担水平。三是银行所在地区数字金融发展水平更高时，银行数字化转型对风险承担的抑制作用增强。数字金融对银行产生“鲶鱼效应”，倒逼银行进行数字化转型，应用数字技术，同时，数字金融具有技术溢出效应，数字金融发展更好的地区，更有利于银行与金融科技企业展开合作、引进科技型人才，在此过程中，银行大数据风控体系愈发完善，信息不对称得到缓解、经营效率得到提升，银行风险承担进一步降低。四是东部银行、小规模银行进行数字化转型对其风险承担的抑制效果更好。

（二）政策建议

第一，商业银行应深入推进数字化转型，有意识地强化数字技术在缓解信息不对称方面的应用，从而降低自身风险承担。银行可以加深与金融科技公司、电商大数据平台、政府税务部门的合作，打通政府部门、公共事业单位等数据源单位与银行间的数据共享通道，增加数据积累量，扩大数据收集范围，更大程度上缓解银企之间的信息不对称，降低银行风险承担。同时，银行可以建立企业级大数据平台，增加自身数据资产的积累，增强银行对信息的掌控和甄别能力。此外，银行还可以组建数据管理部门，形成覆盖数据应用全流程的数据资产管理体系，通过加强对数据信息的管理，提高数据的应用能力。

第二，商业银行可以促进战略数字化转型、经营管理数字化转型，进一步降低自身风险承担。在总体战略方面，制定科学有效的数字化转型战略规划与目标，分阶段实施并持续推进；在人才培养方面，注重培养和引入科技人才，吸纳计算机、人工智能、大数据等专业的高校毕业生；在业务经营与管理方面，将大数据、云计算、人工智能等数字技术应用于更多业务领域，如投融资、国际业务、支付结算、现金管理等业务。

第三，商业银行应积极融入地区数字金融发展大环境，与当地金融科技平台或公司开展银企合作、与本地区其他进行数字化转型的银行开展相关的交流活动，利用地区数字金融的发展强化数字化转型对银行风险承担的降低效果。

第四，对于不同特质的银行，银行与相关政府部门应采取差异化的、有针对性的措施。东部地区银行应充分利用其区位优势，引入科技型人才、与金融科技公司开展银企合作，使银行数字化程度进一步提高，而中西部地区的政府可以通过提供政府补贴、税收优惠等政策措施促进本地区科技人才与企业的引入，搭建科技与金融的交流平台，帮助中西部银行缩小其与东部银行在人才资源、科技环境等方面的差距，提高中西部银行数字化转型水平。小规模银行应抓住数字化转型时机，充分利用自身内部结构灵活简单的优势进行数字化转型，应用数字技术改善内部控制流程，进行风险控制；同时，政府也可以制定相关政策鼓励小规模银行通过数字化转型降低自身风险承担，实现中小银行风险的化解。

（责任编辑：夏凡）

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基金项目：本文系河北省社科基金项目“河北省县域数字金融排斥的测度、成因与治理研究”（HB21YJ012）阶段性研究成果。

作者简介：郭小卉（1981-），男，河北邢台人，金融学博士，河北大学经济学院副教授、硕士生导师；

姜铱然（2000-），女，河北唐山人，河北大学经济学院硕士研究生。