银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略_唐绅峰.pdf

2023 年 3 月第 45 卷第 3 期CONTEMPOAYECONOMICMANAGEMENTMar 2023Vol 45No3收稿日期:20221207基金项目:国家自然科学基金面上项目 考虑尾部风险关联性和逆周期因子的宏观审慎金融监管机制研究(71973053);国家自然科学基金青年项目 数字化转型背景下系统性金融风险预警系统重构及其监管政策优化(72201096);湖南省自然科学基金青年项目 利益相关者视角下银行数字化转型的群体效应与治理机制优化研究(2022JJ40134)。作者简介:唐绅峰(1994)，男，广东湛江人，博士，广州大学经济与统计学院讲师，研究方向为公司治理与金融监管;蒋海(1967)，男，广东梅州人，博士，暨南大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为金融监管与风险管理;吴文洋(1991)，男，河南信阳人，本文通讯作者，博士，湖南工商大学财政金融学院讲师，研究方向为公司治理与金融监管。DOI:10.13253/jcnkiddjjgl2023.03.011银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略唐绅峰1，蒋海2，吴文洋3(1.广州大学经济与统计学院，广东广州510006;2.暨南大学经济学院，广东广州510632;3.湖南工商大学财政金融学院，湖南长沙410205)摘要 基于手工收集和文本挖掘方法建立的 20112020 年中国商业银行数字化转型指数的季度面板数据，考察了数字化转型对宏观审慎监管政策工具有效性的影响，并在此基础上提出银行数字化背景下我国宏观审慎监管政策的优化策略。研究结果表明:首先，商业银行推进数字化转型能显著提高其资本充足水平和流动性水平。其次，我国商业银行资本缓冲水平具有较强的逆周期性，而流动性水平则呈现较强的顺周期性特征，但两者均受到银行数字化水平的影响。最后，我国商业银行逆周期资本监管和流动性监管是有效的，但数字化转型会弱化银行资本缓冲水平和流动性水平的监管效果。研究将为我国商业银行数字化转型的顺利推进及深化、建立健全数字化转型背景下的宏观审慎监管框架提供有益借鉴。关键词 数字化转型;资本监管;流动性监管;周期性;优化策略 中图分类号F832 文献标识码A 文章编号16730461(2023)03008611一、引言数字经济是稳定经济增长的关键动力，也是经济高质量发展的新引擎。2020 年 4 月，中共中央、国务院发布 关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见，明确指出要推动实体经济和数字经济融合发展，加快培育技术和数据要素市场，推动企业加速向数字化、网络化和智能化发展。而金融作为现代经济的核心，金融业的高质量发展是我国经济转型升级的源动力。“十四五”规划和 2035 年远景目标纲要强调，要“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”。2022 年 1 月，人民银行印发 金融科技发展规划(20222025 年)，再次强调要坚持创新驱动发展，高质量推进金融数字化转型，并明确金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障。在此背景下，一大批商业银行纷纷拥抱数字科技与新兴技术并启动数字化变革，使得数字化转型成为银行之间新一轮的军备竞赛。此外，2008 年国际金融危机给各国监管当局带来了深刻启示，即保障金融机构个体稳健的微观审慎监管并不能确保金融体系的整体稳健，要想维护金融系统的健康稳定，需要弥补微观审慎监管所存在的不足，防范金融体系的顺周期变化和风险传染所带来的系统性金融风险。危机之后，国际组织和各国监管当局开始重视宏观审慎监管的重要性，加大宏观审慎政策的实施力度。2010年巴塞尔委员会出台的 巴塞尔协议不仅大幅提高商业银行的监管要求，也进一步扩大了监管范围1。其中，主要通过资本监管和流动性监管的方式从时间维度上解决原先仅以资本监管为核心的监管框架的不足及其所存在的顺周期性问题，并通过对系统重要性商业银行的识别和附加资本要求，从截面维度上降低系统重要性商业银行发生重大风险的可能性。由于数字化转型的本质是一种创新，那么商业银行在大力推进数字化转型的同时，势必会对我国宏观审慎监管框架造成影响。2021 年 1 月，中国人民银行工作会议强68唐绅峰，蒋海，吴文洋:银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略调，要确保金融创新在审慎监管前提下发展，持续打好防范化解重大金融风险攻坚战。同年 12月，中国人民银行发布 宏观审慎政策指引(试行)，表示要持续健全完善宏观审慎管理，夯实防范化解系统性金融风险的能力，守住不发生系统性金融风险底线。在宏观审慎监管框架不断完善的过程中，商业银行的资本充足率、流动性水平以及如何保障银行资本补充渠道等相关问题已受到我国金融监管部门的高度重视。而随着数字化转型的不断推进，商业银行的资本充足水平和流动性水平将发生怎样的变化?宏观审慎的资本监管工具和流动性监管工具能否发挥有效的监管效果，实现降低银行风险，从而维护银行业的健康稳定?本文将围绕上述问题展开研究，对我国商业银行数字化转型的有效推进、维护银行业稳定性具有重要的理论和现实意义，也可为我国金融监管政策框架的完善提供经验支撑。二、理论分析与研究假设宏观审慎监管政策工具主要包括信贷类、资本类和流动类三个方面的监管工具2。其中信贷类监管工具所针对的是金融机构的借款者，其主要目的是限制贷款数量。资本类和流动类监管工具所针对的是商业银行等金融机构，其主要目的是缓解金融体系的顺周期性以及增加金融机构抵抗流动性冲击的能力。由于本文的研究对象是商业银行，因此将重点聚焦于研究数字化转型对资本类和流动类监管工具有效性的影响。(一)数字化转型对银行资本充足水平和流动性水平的影响在数字时代，金融科技企业纷纷进入金融领域，尤其是支付及贷款领域，使得商业银行传统业务的盈利空间被不断压缩。然而，商业银行通过数字化转型能够实现自身业务的重新搭建与构造，升级原有的业务系统，提升经营效率，并凭借数字技术进行金融产品等方面的创新，有效维护了自身的竞争优势。具体来看，商业银行进行数字化转型可以通过新的电子平台服务渠道实现在没有分支机构的情况下提供金融服务，能够大量增加银行所能接触到的客户，降低其交易成本并提高其运营效率，从而提 高 银 行 的 盈 利 能力34。同时，银行盈利能力越强，其产生的利润也越多，因此能够提供更多的利润留存与资本金，有效提高银行的资本充足水平。而数字化转型对银行流动性水平的影响与之相像，商业银行进行数字化转型能够实现业务收入的快速周转，大幅提高资金周转速度与流动性水平，进而降低流动性风险。据此，本文提出如下研究假设:假设 1:数字化转型会对银行资本充足水平和流动性水平产生正向的影响。(二)数字化转型对资本与流动性监管工具周期性的影响关于宏观审慎监管工具周期性，大量研究表明，我国资本监管工具存在逆周期性56，即在经济上行期，银行资本缓冲水平反而会增加。而商业银行数字化程度可能会弱化资本缓冲的逆周期性。具体表现为，数字化技术的运用全面提升了商业银行的风险管控能力。一方面，凭借大数据、人工智能等数字技术的运用，银行和贷款企业之间的信息不对称问题能够得到较好的缓解，同时在数字化技术的共识机制作用下，信息的披露会更加贴近于真实情况，从而能够有效减少信息操纵、恶意欺诈等道德风险的发生，使得银行能够有效控制自身风险7。另一方面，大数据等新兴数字技术的应用，大幅提升了银行的贷前审查能力，促进银行风险评估的智能化，有助于打造覆盖风险识别、计量、决策、实施全流程的风险管理体系，从而全面提升银行的风险管控能力。而银行风险管控能力的大幅提升，将激励银行在经济形势较好时加大贷款投放力度，从而降低了资本充足状况。同时，在流动性监管工具方面，银行的流动性水平会受到信贷行为顺周期性的影响8，进而呈现出顺周期性的特征。一般情况下，经济上行期，资本的预期收益较高，银行倾向于高风险高收益的长期投资，争取最大的利润。但这种激进的投资行为可能会受到银行数字转型的影响，由于数字时代的商业银行业务经营模式发生了根本性转变，逐渐迈向多元化与智能化，大幅提升了商业银行的盈利能力9，使得其承担高风险的意愿降低。据此，本文提出如下研究假设:假设 2:我国商业银行资本缓冲水平具有逆周期性，但流动性水平可能呈现顺周期性特征，同时它们的周期性会受到数字化转型的影响。(三)数字化转型对资本与流动性监管工具监管效果的影响研究表明，我国资本监管与流动性监管制度的引入，能够避免商业银行信贷规模的片面扩张，从而降低银行风险承担，有效维持银行体系的稳定10。一方面，资本监管要求的提高将迫使商业银行以自身资本承担损失，强化对银行信贷的资本约束效应，有助于商业银行强化风险防控意识。另一方面，从商业银行债务期限选择方面来看，流动性监管要求将影响银行管理层对债务期限与资产结构的选择11。当短期债务在可用稳定资金中的权重足够低时，商业银行将会降低短期融资的比例，否则银行需要通过降低风险资产占比的方式达到监管要求，从而降低银行破产概率，提高其稳定性。因此，管理层对流动性监管要求提782023 年第 3 期高，一是可以选择增加资本份额或延长债务期限，二是可以降低风险资产的持有或缩短此类资产的持有期限。而商业银行数字化转型会对其可用稳定资金产生重要影响，进而影响到监管工具的监管效果。因此，本文提出如下研究假设:假设 3:资本监管与流动性监管能够降低银行风险承担，但其监管效果也会受到数字化转型的影响。三、实证研究设计(一)模型构建第一，为了考察银行数字化进程的不断推进，其资本充足水平与流动性水平将发生怎样的变化，同时避免研究变量之间及研究变量与残差项之间的内生性、随机扰动项的异方差以及实证模型遗漏变量等问题所引起的结果偏差，本文借鉴张强等(2013)12 的做法分别建立以下动态面板回归模型:Carit=0+1Carit1+2DTIit+Xit+it(1)Liqit=0+1Liqit1+2DTIit+Xit+it(2)其中，Carit代表商业银行的资本充足水平，以资本充足率来表征资本充足水平;Liqit代表商业银行的流动性水平，以流动性比例来表征流动性水平。DTI 代表银行数字化转型水平，以上市银行的年度报告中相应关键词词频的对数值来衡量。Xit代表控制变量组;it为随机误差项。第二，为了进一步验证数字化转型对商业银行资本充足水平的影响是由其分子资本渠道抑或是分母风险加权资产渠道所导致的，本文分别建立以下动态面板回归模型检验数字化转型对银行资本水平与风险加权资产的影响:sheit=0+1sheit1+2DTIit+Xit+it(3)WAit=0+1WAit1+2DTIit+Xit+it(4)其中，sheit是商业银行资本充足水平的分子部分，以资本比率来衡量;WAit是商业银行资本充足水平的分母部分，以风险加权资产占比来衡量。资本比例越高，则说明商业银行资本充足水平的分子越大，其资本充足水平越高，若数字化转型对资本比例有显著影响，表明数字化转型能够通过分子渠道发挥作用。同理，风险加权资产越高，说明商业银行资本充足水平的分母越大，其资本充足水平越低，若数字化转型对风险加权资产有显著影响，表明数字化转型能够通过分母渠道发挥作用。第三，关于数字化转型对资本监管工具周期性的影响，本文借鉴 ADIAN SHIN(2008)13 的研究，建立以下动态面板回归模型考察数字化转型背景下商业银行资本缓冲的周期性:BUFit=0+1BUFit1+2Cyclet+Xit+it(5)BUFit=0+1BUFit1+2Cyclet+3DTIit+4Cyclet DTIit+Xit+it(6)其中，BUFit代表资本缓冲水平，Cycleit代表经济周期，Xit代表影响资本缓冲水平的一系列控制变量;it为随机误差项。若 2 0，说明商业银行资本缓冲水平是具有逆周期性的，即银行要求的资本缓冲水平会在经济上行期增加，而在经济下行期减少;若 2 0，说明商业银行资本缓冲水平是具有顺周期性的，即银行要求的资本缓冲水平会在经济上行期减少，而在经济下行期增加。同样，若 2 0，同时 4 0，则说明数字化转型弱化了银行资本缓冲水平的逆周期性;若2 0，同时 4 0，则说明数字化转型弱化了银行资本缓冲水平的顺周期性，反之则反。第四，针对数字化转型对流动性监管工具周期性的影响，同样建立以下动态面板回归模型考察数字化转型背景下商业银行流动性水平的周期性:Liqit=0+1Liqit1+2Cyclet+Xit+it(7)Liqit=0+1Liqit1+2Cyclet+3DTIit+4Cyclet DTIit+Xit+it(8)其中，Liqit代表流动性水平，Cycleit代表经济周期，Xit代表控制变量组;it为随机误差项。若2 0，表明商业银行会在经济上行期持有更多的流动性资产，因此同样可以认为商业银行流动性水平是具有逆周期性的;若 2 0，则说明商业银行流动性水平是具有顺周期性的，即商业银行会在经济上行期减少流动性资产的持有。同样，若 2 0，同时 4 0，说明数字化转型弱化了银行流动性水平的逆周期性;若 2 0，同时4 0，则说明数字化转型弱化了银行流动性水平的顺周期性，反之则反。第五，为了进一步考察数字化转型会对资本监管工具的监管效果产生怎样的影响，本文在JOKIPII MILNE(2011)14 研究基础上，建立以下动态面板回归模型:iskit=0+1iskit1+2BUFit+Xit+it(9)iskit=0+1iskit1+2BUFit+3DTIit+4BUFit DTIit+Xit+it(10)其中，iskit代表银行风险承担水平，分别以Z-score 和不良贷款率来表征银行风险承担。BUFit代表资本缓冲水平，DTI 代表银行数字化转型水平，Xit代表控制变量组;it为随机误差项。第六，针对数字化转型对流动性监管工具监管效果的影响，同样建立以下动态面板回归模型:88唐绅峰，蒋海，吴文洋:银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略iskit=0+1iskit1+2Liqit+Xit+it(11)iskit=0+1iskit1+2Liqit+3DTIit+4Liqit DTIit+Xit+it(12)其中，iskit代表银行风险承担水平，Liqit代表流动性水平，其余变量的定义与上文一致，不再赘述。(二)变量说明1.被解释变量与核心解释变量资本充足水平。资本充足水平是商业银行资本监管的重要指标之一15，其主要代理变量包括资本充足率、核心资本充足率以及核心资本比重。由于核心资本充足率与核心资本比重的数据缺失较为严重，因此本文采用资本充足率(资本比率/风险加权资产占比)作为银行资本监管的代理变量。一般而言，商业银行资本充足率越高，其风险承受能力越强。资本比率和风险加权资产占比。资本比率是银行资本充足水平的分子部分，表征分子资本渠道，采用股东权益占总资产的比重来衡量。其中，资本比率越大，银行资本充足水平越高。而风险加权资产占比是银行资本充足水平的分母部分，表征分母风险加权资产渠道，采用银行风险加权资产占总资产的比重来衡量。显然，风险加权资产占比越大，银行资本充足水平越低。流动性水平。流动性水平是商业银行流动性风险监管的重要指标之一16，而衡量银行流动性水平的指标主要有存贷比、流动性比例、流动性覆盖率、流动性匹配率、净稳定资金比例和优质流动性资本充足率等。由于存在监管套利等问题，银行存贷比监管指标已在 2015 年被取消，同时流动性覆盖率、净稳定资金比例等监管指标却只适用于资产规模大于 2 000 亿元的商业银行，而优质流动性资本充足率所针对的是资产规模小于2 000亿元的商业银行。从适用范围来看，流动性比例适用于所有商业银行，也符合本文样本选择的要求，因此本文选取流动性比例作为商业银行流动性水平的代理变量。银行数字化转型水平。相关研究表明，银行等企业的数字化转型相关特征信息更容易体现在具有总结和指导性质的年度报表中17。因此，通过统计银行年报中涉及“数字化转型”的词频来刻画其转型程度，具有可行性和科学性。具体而言，本文借助 Python 爬虫功能对中国 40 家上市银行年度报表进行爬取，并采用 Jieba 分词模块对银行“数字化转型”相关的关键词进行分词与统计。使用 Jieba 的优势在于其能够精准地对中文文本进行识别与分词，同时支持用户自定义词典，可以有效提高分词的准确性。在词库方面，本文借鉴吴非(2021)17 的研究，将银行数字化转型细分为“底层技术”与“实践应用”两类，不仅包括了数字化转型的四种典型底层技术，即“ABCD”技术;同时也包含了这类技术在具体实践中的运用表现。此外，本文在已有研究的基础上对关键词词库进行有效补充(具体见图 1)，并在此基础上，根据词库对上市银行年度报表进行匹配与词频汇总，同时剔除关键词前存在否定表达的词频后进行对数化得到银行业数字化转型指数。图 1构建银行数字化转型指数的关键词词库982023 年第 3 期资本缓冲水平。由资本缓冲的定义可知，银行资本缓冲水平是指商业银行实际资本充足率与监管当局最低资本监管要求的差额。在 2012 年之前，巴塞尔委员会对所有商业银行执行统一的资本要求，即银行资本充足率不能低于 8%的指标要求。同时为了防范系统重要性银行发生重大风险时所带来的巨大冲击，在 2012 年之后采用了分类资本监管制度，即根据是否为系统重要性银行执行差异化的资本监管要求，具体如表 1 所示。表 1最低资本充足率监管要求与系统重要性银行单位:%时间系统重要性银行系统重要性非系统重要性2012 年之前8.08.02013 年中国银行、工商银行9.58.52014 年中国银行、工商银行、农业银行9.98.92015 年中国银行、工商银行、农业银行、建设银行10.39.32016 至2020 年中国银行、工商银行、农业银行、建设银行11.510.5数据来源:作者自行整理所得。经济周期。关于经济周期，本文主要采用两种方法进行衡量。一是借鉴 AYUSO 等(2008)18 以及蒋海等(2018)19 的做法，以实际 GDP 增长率来衡量。二是使用通过 HP 滤波方法剔除 GDP 增长率中趋势项后的剩余部分进行度量，该方法能够更好地反映经济周期波动5。2.控制变量在数字化转型对宏观审慎监管指标水平及其周期性影响部分，本文参考蒋海等(2018)19 的研究，从微观银行特征和宏观经济环境两个方面进行控制变量选择。资产规模，采用对数化的总资产来衡量;贷款规模，以贷款占总资产之比进行度量;信用风险，采用银行不良贷款率表示;盈利能力，以净资产收益率进行度量;宏观层面的变量，主要选择国内生产总值增长率作为主要代理变量。在数字化转型对宏观审慎监管工具监管效果的影响部分，由于被解释变量是银行风险承担，因此本文在顾海峰和张亚楠(2018)20 和蒋海等(2021)16 的研究基础上，从微观银行特征和宏观经济环境两个方面进行控制变量选择。资产规模，采用 对 数 化 的 总 资 产 来 衡 量;盈 利 能力，一般使用银行总资产利用率和营业净利率来衡量，分别以总资产收益率和净利润占营业收入之比进行度量;存贷款比例，采用银行贷款总额与存款总额之比表示;生息资产收益，以净息差进行度量;非生息资产收益，以非利息收入占比进行度量;宏观层面的变量，主要选择银行业景气指数以及 M2 与 GDP 比值作为主要代理变量。(三)样本及数据来源本文选取 20112020 年中国 A 股上市的全部商业银行季度数据为研究样本，数据来源于 Wind数据库，部分缺失值则通过手工查找银行财务报表进行补充。最终获得 40 家上市银行的“银行季度”非平衡面板数据，数据描述性统计如表 2所示。表 2样本数据描述性统计变量定义均值标准差最小值最大值zrisk银行破产风险0.4950.1910.0711.068npl不良贷款率1.3020.4150.3402.900car资本充足率13.1171.5818.78018.940rwa风险加权资产占比64.5186.11341.48578.692she资本比率6.8951.0963.3149.732liq流动性比例53.11014.44225.490129.070BUF资本缓冲水平3.1881.4570.2809.070gGDPGDP 增长率0.0300.1190.2570.210hpGDPGDP 增长率(剔除趋势)0.0020.1180.3000.164gloan贷款/总资产0.4810.0830.1860.644lnDTI数字化转型(取对数)3.9540.8330.0005.838roe净资产收益率9.8975.1181.76929.379lnasset总资产(取对数)9.7601.6026.23812.721ldr存贷款比例72.89012.59633.140115.985npgoi净利润/营业总收入36.4916.34417.46354.421niir非利息收入占比23.90710.38914.62557.170nim净息差2.3700.4631.1784.260bci银行业景气指数70.1636.88658.30085.400m2gdpM2/GDP7.7490.8116.17010.11509唐绅峰，蒋海，吴文洋:银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略四、实证结果分析本文设定的动态面板模型包含了被解释变量的滞后一期，使用 OLS 和面板固定效应估计方法容易造成有偏估计，而系统 GMM 估计方法能够较好克服模型的内生性、异方差等问题，因此本文运用系统 GMM 方法进行实证检验。同时，为了保证实证结果的可靠性，进一步对回归结果进行以下两个方面检验:一是考虑到系统 GMM 方法需要满足残差项不存在二阶序列自相关的前提要求，因此对模型的残差项进行二阶序列自相关检验;二是采用汉森检验(Hansen test)考察回归结果中是否存在工具变量的过度识别问题。值得一提的是，萨甘检验(Sargan test)需要在同方差的前提下才有效21，因此为了避免模型中可能存在的异方差性造成估计偏误，本文将报告 Hansen 检验的结果。(一)数字化转型对宏观审慎监管指标水平的影响1.数字化转型对银行资本充足水平的影响表 3 给出了数字化转型对商业银行资本充足水平的影响结果，由表 3 可以看到，所有被解释变量的一阶滞后项均在 1%的显著性水平上显著，说明银行资本充足水平具有动态连续性，使用动态面板模型估计具有合理性。同时，基于 GMM估计的序列相关性检验 A(2)的 P 值分别为0.154、0.247 和 0.204，表明在 1%的显著性水平下，接受模型二阶序列自相关检验的原假设，运用系统 GMM 模型进行估计是合理 的。此 外，Hansen 检验的 p 值均大于 0.1，也说明本文选择的工具变量是有效的。从表 3 的第(1)(3)列可以看出，数字化转型对银行资本充足水平的影响在 5%的显著性水平上显著为正，即数字化转型会提高银行资本充足水平。可能的原因是:商业银行通过运用数字化技术能够提高贷款质量，促进银行业务多元化经营，加速银行中间业务发展，从而提高银行资本补充的及时性，进而增加银行资本充足水平。从数字化转型对商业银行资本充足水平分子渠道的影响来看，数字化转型的估计系数为 0.425，且在 1%的显著性水平上显著，表明商业银行进行数字化转型能够增加了其资本水平。这一点也验证了前面的分析，数字化技术的运用不仅能够缓解信息不对称等问题，提高贷款质量，同时可以促进银行资产和贷款业务向多元化发展，实现根据客户多样性需求开发创新金融产品，从而有效提高银行非利息收入及其盈利能力，使得银行资本补充更加快捷2223，致使银行数字化转型可能会通过分子资本渠道增加其资本充足水平。从数字化转型对商业银行资本充足水平分母渠道的影响来看，数字化转型的估计系数为 0.356，且在表 3数字化转型对宏观审慎监管指标水平的影响变量及统计参数car(1)分子渠道分母渠道liq(4)she(2)rwa(3)L.car0.848 (73.087)L.she0.501 (5.324)L.rwa0.815 (69.110)L.liq0.840 (32.643)lnDTI0.068 0.425 0.356 0.399(4.165)(2.679)(5.848)(2.049)gGDP0.506 0.542 0.624 2.822 (9.055)(4.074)(3.899)(4.730)lnasset0.069 0.213 0.0481.029 (7.440)(2.671)(1.034)(5.924)npl0.320 0.425 0.0511.660 (3.483)(3.842)(0.714)(6.317)gloan1.673 4.004 5.818 1.385(2.782)(5.638)(16.783)(0.670)roe0.039 0.014 0.060 0.111 (13.044)(3.798)(8.990)(7.753)_cons0.854 1.245*8.987 16.168 (5.147)(1.991)(31.054)(5.930)N829891512850A(2)-p0.1540.2470.2040.953Hansen-p0.6810.4900.8940.635注:括号内为 t 值，*、和 分别代表在 10%、5%和 1%水平上显著，A(2)-p 和 Hansen-p 分别表示二阶序列自相关检验和汉森检验的 p 值，下同。1%的显著性水平上显著，表明商业银行进行数字化转型将提高其风险加权资产占比，即数字化转型会通过分母风险加权资产渠道降低银行资本充足水平。大数据、人工智能等数字技术的应用，能够大幅提升银行的贷前审查能力，提高贷款质量，降低银行风险承担水平。此时，银行为了追逐更高的利润目标，会采取较为激进的经营策略，增加对高风险和高收益项目的投资，从而提高了银行风险资产。数字化转型虽然会通过分子资本渠道提高商业银行资本充足水平，但数字化转型也会通过分母风险加权资产渠道降低银行资本充足水平。然而，可以发现，分母风险加权资产渠道中数字化转型的回归系数小于分子资本渠道中数字化转型的回归系数，说明数字化转型对风险加权资产的影响程度并没有其对银行资本水平的影响程度那么大，由此导致了数字化转型能够提高银行资本充足水平。此外，从宏微观控制变量对资本充足192023 年第 3 期水平的影响来看，经济增长率与商业银行资本充足水平之间显著负相关，说明银行资本充足水平在经济上行期会下降，具有显著的顺周期性。银行贷款的增加和不良贷款率的提升能够显著提高银行的资本充足水平。可能的原因是:贷款的增加提高了银行的盈利水平，从而增加银行资本水平，而随着银行资本水平的提高，其放贷能力得到加强24，进一步促进银行资本水平的提升。而不良贷款率的上升，则意味着银行需要计提更多的资本用来覆盖其信用风险。在经济形势较好时，由于企业经营良好，贷款违约率较低，此时商业银行倾向于降低资本充足率，发放更多的贷款，获取更大的利润;而当经济形势恶化时，企业贷款违约率上升，商业银行出于控制风险的目的，会减少贷款的发放，积累更多的资本用来抵御风险。2.数字化转型对银行流动性水平的影响表 3 同时报告了数字化转型对商业银行流动性水平的影响结果。从回归结果来看，数字化转型的估计系数在 1%的显著性水平上显著，表明数字化转型提高了商业银行的流动性水平。可能的原因是:数字化技术的运用不仅能够提高银行贷款质量，减少不良贷款，提高资金回收率，同时数字化转型促进了商业银行以中间业务为主的非传统业务活动的多元化发展，使得银行能够实现业务收入的快速周转，从而提高银行资金周转速度与流动性水平，进而降低流动性风险25。从控制变量的影响情况来看，经济增长水平与银行流动性水平之间具有显著的负相关关系，表明银行流动性水平与经济形势呈现出反方向变动的特征，即经济形势越好，银行流动性水平越低。同时规模越大的银行，其流动性水平越低，主要的原因是大型商业银行自有资本较为充足，具有国家信用背书，债权人对其流动性风险抵抗能力有足够的信心，使得大型商业银行短期偿债压力较小。此外，不良贷款率对流动性水平影响显著大于零，造成这一结果的原因可能是:在银行的不良贷款率尚未达到监管机关规定的监管红线时，商业银行可以运用贷款重组等方式降低和化解贷款风险，从而有效降低不良贷款对银行流动性资产的损耗。(二)数字化转型对宏观审慎监管工具周期性的影响1.数字化转型对资本监管工具周期性的影响表 4 报告了数字化转型背景下银行资本缓冲周期性的检验结果。由表 4 可以看到，在两种不同衡量经济周期变量的方法下，经济周期对银行资本缓冲水平的影响均至少在 5%的显著性水平下显著为正，表明在经济上行期，银行资本缓冲水平会增加，而在经济下行期，银行资本缓冲水平则会减少，即我国商业银行资本缓冲具有较强的逆周期性特征。这一结果也侧面说明了我国对商业银行的资本监管能够较好地缓解金融体系的顺周期性，减少经济的周期性波动。同时，经济周期变量与数字化转型交叉项的回归系数分别为0.072和0.071，且在 5%的显著性水平下显著，说明银行资本缓冲水平的逆周期性会受到商业银行数字化转型程度的影响，即我国商业银行进行数字化转型在一定程度上弱化了银行资本缓冲水平的逆周期性。原因在于:数字化技术的运用将大幅提升商业银行的贷前审查与贷后风险管理能力，有效降低了银行的信贷风险，导致在经济形势较好时，商业银行为了追逐更高利润，将发放更多的贷款，减少银行资本充足水平，从而弱化了资本缓冲水平的逆周期性。表 4数字化转型背景下资本监管工具周期性检验变量及统计参数经济周期变量:gGDP经济周期变量:hpGDPBUFBUFBUFBUFL.BUF1.117 0.808 1.115 0.811 (75.976)(4.771)(75.045)(5.161)Cycle0.920 0.278 0.831 0.271(6.101)(2.281)(5.533)(2.252)CycleDTI0.072 0.071(2.457)(2.467)lnDTI0.237 1.606 0.218 1.305(6.252)(2.857)(5.962)(2.668)lnasset0.272 1.451 0.278 1.431 (8.107)(4.008)(8.310)(4.392)npl1.235 0.8391.244 0.644(12.648)(1.156)(12.716)(0.877)gloan1.777 9.281 1.814 9.794(4.519)(2.234)(4.637)(2.588)roe0.261 0.247 0.264 0.252 (36.790)(3.978)(36.515)(4.587)_cons1.526 2.7071.571 3.152(7.368)(1.278)(7.570)(1.640)N960960960960A(2)-p0.2560.2950.2770.334Hansen-p0.3560.4240.3560.3622.数字化转型对流动性监管工具周期性的影响表 5 给出了数字化转型背景下银行流动性水平周期性的检验结果。可以看到，在两种不同衡量经济周期变量的方法下，经济周期对银行流动性水平的影响均在 1%的显著性水平下显著为负，表明银行流动性水平在经济上行期会减少，而在经济下行期增加，即我国商业银行流动性水平具有顺周期性特征。这一结果也侧面说明了流动性监管并不能缓解我国商业银行流动性水平的顺周期性，即在经济形势较好时，商业银行预期资本回报率较高，此时商业银行倾向于投资那些长期29唐绅峰，蒋海，吴文洋:银行数字化背景下宏观审慎监管政策的有效性及优化策略限高收益的项目，使得金融体系与实体经济之间的正反馈机制推动经济进一步繁荣，加剧经济的周期性波动。而经济周期变量与数字化转型交叉项的回归系数在 5%的显著性水平下显著为正，说明银行流动性水平的顺周期性会受到商业银行数字化转型程度的影响，即我国商业银行进行数字化转型在一定程度上弱化了银行流动性水平的顺周期性。可能的原因是:数字化技术的运用将促进商业银行业务向移动化、数据化、智能化方向发展，有效拓展其业务发展的深度、广度与多元化程度，从而大幅提升银行的盈利能力。而随着银行盈利能力的不断加强，不仅能够实现银行业务收入的快速周转，提高其资本充足水平，同时能够减弱银行投资长期限高收益项目的意愿。表 5数字化转型背景下流动性监管工具周期性检验变量及统计参数经济周期变量:gGDP经济周期变量:hpGDPliqliqliqliqL.liq0.840 0.842 0.838 0.841 (32.643)(28.974)(32.756)(28.959)Cycle2.822 23.432 2.933 23.947 (4.730)(7.244)(4.911)(7.459)CycleDTI4.829 4.930 (7.103)(7.416)lnDTI0.399 0.525*0.390*0.682(2.049)(1.981)(1.991)(2.611)lnasset1.029 0.6721.030 0.652(5.924)(1.516)(5.926)(1.471)npl1.660 1.4701.669 1.425(6.317)(1.577)(6.360)(1.524)gloan1.3850.6611.2551.063(0.670)(0.088)(0.618)(0.145)roe0.111 0.080 0.109 0.078 (7.753)(2.760)(7.741)(2.723)_cons16.168 12.688 16.247 12.058 (5.930)(3.839)(5.970)(3.758)N850850850850A(2)-p0.9530.9140.9520.912Hansen-p0.6350.6700.6330.672(三)数字化转型对宏观审慎监管工具监管效果的影响1.数字化转型对资本监管工具监管效果的影响表 6 报告了数字化转型背景下资本缓冲水平对银行风险承担的影响结果。可以看到，在没有加入数字化转型变量及其与资本缓冲水平交叉项时，银行资本缓冲水平对银行破产概率和不良贷款率的回归系数分别为0.002 和0.018，且在1%的显著性水平下显著，说明商业银行资本缓冲水平的提高能够降低其风险承担水平。这一结果也侧面反映了我国商业银行逆周期资本监管的有效性，即逆周期资本监管机制的实施在一定程度上降低了我国商业银行的风险承担水平。当加入数字化转型变量及其与资本缓冲水平交叉项时，可以发现，数字化转型的回归系数在 1%的显著性水平下显著为负，验证了本文理论分析中数字化转型能够有效降低银行风险承担的结论。而数字化转型与资本缓冲水平交叉项的回归系数分别为0.009 和 0.008，且至少在 5%的显著性水平下显著，说明银行资本缓冲水平的监管效果在一定程度上会受到商业银行数字化转型程度的影响，即我国商业银行进行数字化转型弱化了银行资本缓冲水平的监管效果。这是因为商业银行在数字技术的支持下，能够有效改善其与贷款企业之间的信息不对称问题，同时凭借大数据、人工智能等技术的应用，银行能够实现风险评估的智能化，并打造出覆盖风险识别、计量、决策、实施全流程的风险管理体系，全面提升风险管控能力。而表 6数字化转型对资本监管工具监管效果的影响变量及统计参数zriskzrisknplnpl(1)(2)(3)(4)L.Y0.331 0.319 0.842 0.802 (53.546)(33.837)(67.765)(42.068)BUF0.002 0.035 0.018 0.034 (2.950)(4.644)(5.409)(2.813)BUFDTI0.009 0.008(4.850)(2.638)lnDTI0.069 0.057 (7.022)(4.220)nim0.066 0.099 0.025 0.037 (9.903)(9.276)(2.597)(2.958)lnasset0.021 0.009 0.0010.007(7.926)(2.913)(0.292)(2.099)bci0.009 0.008 0.004 0.008 (