商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會提升流動性創(chuàng)造水平嗎？

張慶君 郭 遼

（天津財經(jīng)大學(xué)，天津 300222）

一、引言

2022年1月，央行印發(fā)《金融科技發(fā)展規(guī)劃（2022—2025 年）》，規(guī)劃明確了我國未來數(shù)字化轉(zhuǎn)型的總體思路。隨后，銀保監(jiān)會也發(fā)布了《關(guān)于銀行保險業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的指導(dǎo)意見》。數(shù)字經(jīng)濟建設(shè)已經(jīng)成為國家發(fā)展戰(zhàn)略布局中的重要部分，也為當前背景下商業(yè)銀行的發(fā)展指明了方向。除此之外，國家在“十四五”規(guī)劃綱要中也提出要進一步推進整個社會的數(shù)字化發(fā)展，加快建設(shè)數(shù)字中國的步伐，這對商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提出了更為迫切的要求。同時，我國目前在大力發(fā)展數(shù)字貨幣體系建設(shè)，而在這一過程中，必然需要商業(yè)銀行進行運營系統(tǒng)的更新升級，因此借助數(shù)字貨幣帶來的技術(shù)更新，商業(yè)銀行也能將其數(shù)字化程度推進一大步，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型建設(shè)將更加深入。

我國商業(yè)銀行以提升客戶體驗、提高運營效率、優(yōu)化組織結(jié)構(gòu)、拓寬應(yīng)用場景、加大科技創(chuàng)新研發(fā)投入等為切入點，積極布局數(shù)字化建設(shè)。根據(jù)Wind 數(shù)據(jù)，截至2020年末，我國上市銀行中有16家銀行設(shè)立金融科技部，3家銀行設(shè)立數(shù)字金融部，4家銀行設(shè)立數(shù)字銀行部，20家銀行設(shè)立網(wǎng)絡(luò)金融部，幾乎所有上市銀行都已經(jīng)設(shè)立專門負責數(shù)字研發(fā)的部門。數(shù)字化程度的提升從組織架構(gòu)、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風險管理、銷售渠道等方面引發(fā)了銀行業(yè)的巨大變革，同時也改變了消費者的消費與儲蓄習(xí)慣，衍生新的客戶需求。在供給和需求的雙重沖擊下，商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表各業(yè)務(wù)發(fā)生變化，進而影響商業(yè)銀行的流動性創(chuàng)造水平，從而改變其服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。因此，數(shù)字化轉(zhuǎn)型對銀行業(yè)而言既是機遇又是挑戰(zhàn)。

目前在金融科技與商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造之間，大多數(shù)文獻將金融科技作為外部沖擊探討其對商業(yè)銀行盈利能力、風險承擔、功能發(fā)揮的影響，但少有文獻從商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一角度研究其對銀行流動性創(chuàng)造水平的影響。針對研究中鮮有涉及的角度，文本通過構(gòu)建商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標，借鑒學(xué)者們關(guān)于銀行流動性創(chuàng)造水平的度量方法，探究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造的影響。

二、研究假設(shè)

數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)改變銀行傳統(tǒng)的盈利模式。一方面，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用使銀行加快金融產(chǎn)品與金融服務(wù)的創(chuàng)新步伐。另一方面，數(shù)字技術(shù)帶來新的營銷方式和渠道，改變消費者的消費和儲蓄習(xí)慣（Nemet，2009）。供需雙方的變化使商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，進而影響商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造水平和服務(wù)實體經(jīng)濟的能力。受到?jīng)_擊時，商業(yè)銀行會主動改變資產(chǎn)負債結(jié)構(gòu)。在資產(chǎn)端，互聯(lián)網(wǎng)金融改善了銀行傳統(tǒng)的貸款處理技術(shù)（盛天翔等，2020），并通過縮減銀行與企業(yè)間的交易成本（謝平和鄒傳偉，2012）、降低中小企業(yè)的違約風險（張磊和吳曉明，2020），滿足中小微企業(yè)和個體工商戶貸款“小、頻、急”的特點，增加其對小微企業(yè)和個體工商戶信貸投放覆蓋面。數(shù)字化技術(shù)能夠暢通銀行與核心企業(yè)及其上下游企業(yè)間的信息共享渠道，因此銀行能夠在保證信用風險可控的情況下增加對相關(guān)企業(yè)的貸款。同時，數(shù)字化轉(zhuǎn)型可以提高中長期貸款比率，進而增加非流動資產(chǎn)占比（孫旭然等，2020），提高銀行流動性創(chuàng)造能力。在負債端，數(shù)字技術(shù)使銀行金融產(chǎn)品有效投放至個人客戶，為銀行、個人與企業(yè)建立線上業(yè)務(wù)平臺，打破時間和空間的障礙，客戶可以隨時隨地將閑散資金存至銀行，銀行吸收零售存款的能力得到提高。同時，個性化、智能化、差異化的金融產(chǎn)品也能夠降低客戶參與門檻，提高銀行對尾部客戶閑散資金的吸收能力。因此，數(shù)字技術(shù)的發(fā)展能夠提高銀行吸收存款的能力，進而減少對同業(yè)資金的依賴度，同業(yè)資金借貸周期短、利率高，客戶存款穩(wěn)定且成本更低（李學(xué)峰和楊盼盼，2021）。因此數(shù)字化技術(shù)的發(fā)展能夠提高銀行吸收存款的能力，優(yōu)化存款結(jié)構(gòu)和付息成本。

對于表外業(yè)務(wù)，目前我國商業(yè)銀行規(guī)模占比較大的有以下兩種：第一，表內(nèi)貸款業(yè)務(wù)的補充即貸款承諾。貸款承諾雖然未在當期兌付貸款，形成銀行資產(chǎn)，但是卻為企業(yè)將來流動性供給提供保證。貸款承諾本質(zhì)上是銀行的一種“或有資產(chǎn)”，當銀行為企業(yè)實際發(fā)放貸款時，才能實現(xiàn)流動性的真實創(chuàng)造。如果銀行表內(nèi)信貸業(yè)務(wù)在當期擴大，企業(yè)可以及時獲得資金，因此對信貸承諾及未來的信貸兌現(xiàn)權(quán)利的需求就會減弱。同時，從監(jiān)管角度而言，相當一部分銀行為了躲避資本監(jiān)管會將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至表外，但是數(shù)字技術(shù)的發(fā)展為銀行信用風險控制能力提供有力保障，因此銀行將業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至表外的傾向會減弱。第二則是銀行承兌匯票和信用證等業(yè)務(wù)，這些業(yè)務(wù)在本質(zhì)上是企業(yè)利用銀行的信用背書，獲得購買能力。據(jù)此，本文提出假設(shè)H1和H2。

假設(shè)H1：商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高銀行流動性創(chuàng)造水平。

假設(shè)H2：不同類型的商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造的影響具有差異。

從商業(yè)銀行資金供給端來看，商業(yè)銀行和企業(yè)間存在信息不對稱，部分中小微企業(yè)及個體工商戶缺少抵押品，因此商業(yè)銀行出于對信用風險的防控等原因，在對以上企業(yè)的貸款業(yè)務(wù)中更加謹慎，而這類企業(yè)恰恰是最需要資金補充的企業(yè)，資金短缺與結(jié)構(gòu)性信用缺失導(dǎo)致企業(yè)與商業(yè)銀行之間的惡性循環(huán)，中小企業(yè)面臨的融資約束加大，因此長期以來，商業(yè)銀行傾向于向大型國有企業(yè)提供貸款，商業(yè)銀行貸款中國有企業(yè)占比居高不下，而以民營性質(zhì)為主體的中小微企業(yè)作為我國經(jīng)濟發(fā)展的源頭活水，長時間面臨著融資約束問題。數(shù)字技術(shù)的出現(xiàn)打破了中小微企業(yè)“融資難、融資貴”的僵局。首先，中小微企業(yè)貸款具有“規(guī)模數(shù)量小、貸款速度急、貸款頻次高”的特點，而以往傳統(tǒng)的信貸技術(shù)難以及時滿足小微企業(yè)和個體工商戶的貸款需求，在數(shù)字技術(shù)的加持下，線上信貸業(yè)務(wù)審批具有“放款速度快、覆蓋范圍廣、風險控制準”的特點，因此能夠很好地滿足小微企業(yè)和個體工商戶的貸款需求。其次，數(shù)字技術(shù)可以暢通商業(yè)銀行與企業(yè)之間的信息共享渠道，商業(yè)銀行可以通過已有信譽良好的大客戶了解其上下游產(chǎn)業(yè)相關(guān)的小公司與個體經(jīng)營者的信用狀況。同時，如果小企業(yè)的業(yè)務(wù)確實與大型企業(yè)生產(chǎn)合作相關(guān)聯(lián)，商業(yè)銀行則可以以大型企業(yè)信用為擔保向小微企業(yè)提供貸款資金，提高風控能力。最后，對于發(fā)展的重點領(lǐng)域與薄弱環(huán)節(jié)如中小微企業(yè)和農(nóng)戶，商業(yè)銀行借助衛(wèi)星遙感、數(shù)字圖像、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)，能夠?qū)J款對象的生產(chǎn)經(jīng)營情況進行實時動態(tài)監(jiān)控，進而將以往對抵押物的強烈依賴轉(zhuǎn)變?yōu)槭虑巴ㄟ^技術(shù)手段實現(xiàn)風險的實時控制。數(shù)字金融技術(shù)的發(fā)展破解了小中微企業(yè)和個體工商戶缺少抵押物的限制。據(jù)此，本文提出假設(shè)H3。

假設(shè)H3：在資產(chǎn)端，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過暢通商業(yè)銀行與企業(yè)信息傳遞渠道、緩解銀企信息不對稱，進而放松對中小微企業(yè)信貸約束，彌補中小微企業(yè)和個體工商戶金融服務(wù)短板，提高其流動性創(chuàng)造水平。

在互聯(lián)網(wǎng)金融技術(shù)發(fā)展之前以及發(fā)展初期，銀行間同業(yè)拆借資金規(guī)模大幅提升，同業(yè)拆借成為商業(yè)銀行的一項資金來源。但是大部分同業(yè)拆借業(yè)務(wù)期限短、利率高，相較于客戶存款而言，同業(yè)拆借是銀行一項成本較高的業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行將數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用于銀行內(nèi)部，實現(xiàn)產(chǎn)品和渠道上的創(chuàng)新，有效抵御互聯(lián)網(wǎng)金融競爭在負債端帶來的分流效應(yīng)。根據(jù)“長尾理論”，在互聯(lián)網(wǎng)時代尾部群體成為經(jīng)營主體在當下競爭中不可忽視的一部分，該理論打破傳統(tǒng)“二八定律”，而商業(yè)銀行通過數(shù)字化技術(shù)更加有效地捕捉到尾部群體。首先，商業(yè)銀行通過建立智慧網(wǎng)點及推出手機應(yīng)用程序等產(chǎn)品，有效將金融服務(wù)下沉至鄉(xiāng)村等地區(qū)，商業(yè)銀行提高了金融服務(wù)的覆蓋面和滲透度，把握“長尾”群體。其次，商業(yè)銀行利用大數(shù)據(jù)和云計算等技術(shù)精準把握住線上群體，并通過手機銀行、微信等應(yīng)用將傳統(tǒng)線下辦理的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至線上，簡化業(yè)務(wù)辦理程序，滿足異地客戶存款和理財需求，打破時間和空間的限制。最后，通過數(shù)字技術(shù)精準把握客戶的風險偏好和財富水平進行精準營銷，并且提供智能化、差異性的存款和財富管理產(chǎn)品，進而吸引高凈值客戶并提高客戶黏性。據(jù)此，本文提出假設(shè)H4。

假設(shè)H4：在負債端，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高客戶存款占比、改善負債端結(jié)構(gòu)、降低付息成本，進而提高其流動性創(chuàng)造水平。

三、研究設(shè)計

（一）變量設(shè)定

1.被解釋變量。本文對商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造的指標構(gòu)建參考了Berger &Bouwman（2009）的三步法，并結(jié)合王周偉和王衡（2016）的研究，按照我國商業(yè)銀行的資產(chǎn)負債特點構(gòu)建表內(nèi)、表外流動性創(chuàng)造指標以及總流動性創(chuàng)造指標。具體而言，首先，根據(jù)變現(xiàn)難易程度、交易成本和到期時間將銀行資產(chǎn)負債表內(nèi)外項目分為流動性、半流動性和非流動性等三類。然后，對流動性負債、非流動性資產(chǎn)和非流動性表外項目賦予0.5的權(quán)重，對半流動資產(chǎn)、半流動負債賦予0 的權(quán)重，對非流動負債、流動性資產(chǎn)和流動性表外業(yè)務(wù)賦予-0.5的權(quán)重。最后，將賦值好的指標進行加總，構(gòu)建流動性創(chuàng)造綜合指標，具體的計算公式如下：

2.核心解釋變量。本文核心解釋變量參考北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組（2016）構(gòu)建的商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)轉(zhuǎn)型指數(shù)，利用文本挖掘方法構(gòu)建商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標（張慶君等，2022），指標數(shù)值越大代表商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越高。

在認知層面，統(tǒng)計商業(yè)銀行年報中“數(shù)字”“電子”“智能”“大數(shù)據(jù)”“區(qū)塊鏈”“云計算”“物聯(lián)網(wǎng)”出現(xiàn)的詞頻并通過主成分分析法構(gòu)建商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型認知指標（fin_cog）。在組織層面，本文通過銀行年報搜索和網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取以下信息：是否設(shè)置與銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型相關(guān)的部門、是否與互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)合作、是否有具備信息技術(shù)背景的董監(jiān)高人員，從以上三個角度對各個銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織建設(shè)進行評分，得到商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型組織架構(gòu)指標（fin_org）。在產(chǎn)品層面，本文通過銀行年報、官網(wǎng)搜索和網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取商業(yè)銀行是否推出了智能投顧、供應(yīng)鏈金融、電子銀行和互聯(lián)網(wǎng)貸款產(chǎn)品的相關(guān)信息，對銀行推出的數(shù)字化產(chǎn)品進行評分，得到商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)品指標（fin_pro）。

綜合以上三個角度，本文使用主成分分析法確定每個分指標在綜合指標中所占權(quán)重，并以此為基礎(chǔ)構(gòu)建商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標（fin）作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度的替代指標。

3.中介變量和其他控制變量。本文從資產(chǎn)、負債兩個角度分析商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型影響流動性創(chuàng)造的中介機制，因此采用信用貸款占比（loan_credit）與客戶存款占比（loan_kehu）分別對中介渠道進行檢驗。本文對影響商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造水平的宏觀與微觀變量進行控制，具體選取GDP 增速（GDP）、成本收入比（CIR）、撥備覆蓋率（PCR）、權(quán)益負債比（DE）、資產(chǎn)收益率（ROA）、貸款占比（loan）。

另外，本文在穩(wěn)健性檢驗中使用電子替代率（elec）作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的替代指標，使用北大數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（inclusive）作為工具變量，由于北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心構(gòu)建的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)對應(yīng)各地級市的數(shù)字化轉(zhuǎn)型狀況，因此本文以銀行注冊地所在地級市為參照，將該指標一一匹配各家銀行。在進一步研究中，對銀行資產(chǎn)取對數(shù)作為商業(yè)銀行規(guī)模變量（size）的替代變量。變量定義詳見表1。

表1 變量定義

（二）模型設(shè)定

為了檢驗商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度對其流動性創(chuàng)造的影響，設(shè)計模型（4）對基本假設(shè)H1和H2進行檢驗。為分析銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造水平的中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟等（2004）的中介效應(yīng)方法設(shè)計模型（5）、（6）進行逐步回歸。

公式（4）～（6）中，LC代表商業(yè)銀行總流動性創(chuàng)造以及表內(nèi)和表外流動性創(chuàng)造；fin代表商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標以及認知、組織架構(gòu)和產(chǎn)品層面的分指標；Controls表示控制變量，包含GDP 增速、成本收入比、撥備覆蓋率、權(quán)益負債比、資產(chǎn)收益率和貸款占比。ε表示隨機誤差項。

在銀行規(guī)模所帶來的異質(zhì)性影響及調(diào)節(jié)效應(yīng)上，本文首先利用模型（4）對大型和小型商業(yè)銀行進行分組回歸，變量fin回歸系數(shù)的絕對值大小體現(xiàn)商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造受到影響的程度大小，以驗證不同銀行規(guī)模存在的影響具有差異性。

（三）數(shù)據(jù)來源與描述

本文以2011—2020 年中國A 股上市商業(yè)銀行為研究對象，剔除關(guān)鍵數(shù)據(jù)缺失較多的樣本后，篩選出38 家銀行323 個樣本。關(guān)于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的數(shù)據(jù)主要由手工搜索銀行年報、社會責任報告、網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)搜索網(wǎng)頁等方式獲取，其他數(shù)據(jù)來源于Wind 數(shù)據(jù)庫、CSMAR 數(shù)據(jù)庫。為減小極端值對結(jié)論的影響，對連續(xù)變量在1%和99%分位上縮尾處理。數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計結(jié)果如表2所示。

表2 變量描述性統(tǒng)計結(jié)果

由以上數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，目前銀行數(shù)字化指標均值為0.2416，最小值為0，最大值為0.5239。隨著時間的推移，各個銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度越來越高，以平安銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行等為代表的國有銀行和全國大型股份制銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度在同時期相對更高，而城商行、農(nóng)商行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度相對較低。在流動性創(chuàng)造上，流動性創(chuàng)造最強的銀行該指標數(shù)值為0.5276，而流動性創(chuàng)造最低的銀行為負值，因此不同銀行在不同年度的流動性創(chuàng)造水平差異很大。從表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)來看，除以總資產(chǎn)后的表外業(yè)務(wù)流動性數(shù)值相對于表內(nèi)業(yè)務(wù)而言極小，因此商業(yè)銀行現(xiàn)有的流動性創(chuàng)造功能主要通過表內(nèi)業(yè)務(wù)實現(xiàn)。其他控制變量指標值均處在合理范圍，符合實際情況。

四、實證結(jié)果及分析

（一）基本回歸

本文首先使用數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標對模型（4）進行固定效應(yīng)、隨機效應(yīng)模型與混合模型回歸，回歸結(jié)果分別列示在表3 第（1）至（3）列。同時，Hausman 檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，因此在后續(xù)研究中選擇固定效應(yīng)模型進行回歸。假設(shè)H1的回歸結(jié)果如表3 第（1）至（3）列所示。由三種回歸模型結(jié)果可知，核心變量的回歸系數(shù)分別為0.2523、0.3283、0.4963，核心變量的回歸系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)字化轉(zhuǎn)型顯著提升了商業(yè)銀行總流動性創(chuàng)造水平，證實假設(shè)H1。表3第（4）至（5）列是使用固定效應(yīng)模型檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型對表內(nèi)和表外流動性創(chuàng)造的影響。由第（4）至（5）列回歸結(jié)果可知，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提高了表內(nèi)的流動性創(chuàng)造且該影響大于銀行總體流動性創(chuàng)造，而表外業(yè)務(wù)回歸系數(shù)為負值。由于商業(yè)銀行表內(nèi)和表外業(yè)務(wù)更多表現(xiàn)為“替代效應(yīng)”，因此該結(jié)果表明商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠在更大程度上提高表內(nèi)業(yè)務(wù)流動性創(chuàng)造水平，在較小程度上抑制表外流動性創(chuàng)造，綜合而言提升了銀行總體流動性創(chuàng)造水平。

表3 數(shù)字化轉(zhuǎn)型對銀行流動性創(chuàng)造的影響

金融科技發(fā)展帶來效率的飛速提升，同時也提高市場總體風險水平，而大部分商業(yè)銀行相較于其他類型金融機構(gòu)而言，更加安全穩(wěn)定。因此客戶可能更傾向于辦理銀行業(yè)務(wù)，保證資金安全與增值。商業(yè)銀行更易吸收成本較低的客戶存款，減少對同業(yè)及其他渠道資金的依賴度。同時，數(shù)字技術(shù)發(fā)展能夠提高商業(yè)銀行風險控制能力，有效減少信用風險的發(fā)生，商業(yè)銀行表內(nèi)業(yè)務(wù)提升則會抑制表外業(yè)務(wù)的流動性創(chuàng)造水平，但表外業(yè)務(wù)規(guī)模遠小于表內(nèi)業(yè)務(wù)規(guī)模，因此總體而言商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高總體流動性創(chuàng)造水平。

（二）異質(zhì)性分析

一些學(xué)者在研究中發(fā)現(xiàn)，對于不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的銀行，數(shù)字金融沖擊所造成的影響具有明顯差異。劉忠璐（2016）認為互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊對大型銀行破產(chǎn)風險的負面影響小于城商行；邱晗等（2018）認為股份制銀行表外業(yè)務(wù)比國有銀行更活躍，因此受金融科技沖擊的影響更大，且規(guī)模更大的銀行在受到金融科技沖擊時表現(xiàn)更加穩(wěn)定；于波等（2020）認為金融科技對銀行盈利造成的沖擊在城商行和農(nóng)商行中更大，大型銀行抗沖擊能力更強。本文為了探究銀行規(guī)模對商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與流動性創(chuàng)造的異質(zhì)性影響，將樣本按照規(guī)模大小分為大型銀行和小型銀行兩組分別進行回歸。表4 結(jié)果顯示，在大型銀行樣本中，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型總指標與流動性創(chuàng)造回歸系數(shù)為0.2082 且在1%水平下顯著，該結(jié)果小于全樣本回歸系數(shù)（0.2523），說明大規(guī)模的商業(yè)銀行在數(shù)字變革的過程中，資產(chǎn)負債業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)相較小型商業(yè)銀行更加穩(wěn)定，流動性創(chuàng)造水平受到較小影響。

表4 結(jié)果顯示，在小型商業(yè)銀行樣本中，商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型總指標與流動性創(chuàng)造回歸系數(shù)為0.3181 且在5%水平下顯著，該結(jié)果大于全樣本回歸系數(shù)（0.2523），說明小規(guī)模的商業(yè)銀行在數(shù)字變革的過程中流動性創(chuàng)造受到的影響較大。原因是中小銀行本身受流動性約束更為明顯，因此小型商業(yè)銀行在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中驅(qū)動力更強，流動性創(chuàng)造受到的影響更大。但是大部分小型商業(yè)銀行在組織架構(gòu)和人員配置上落后于大型商業(yè)銀行，這也是小規(guī)模商業(yè)銀行相較于大型商業(yè)銀行的劣勢所在。從客戶類型角度進行分析，在大型商業(yè)銀行傳統(tǒng)表內(nèi)業(yè)務(wù)中大型國有企業(yè)和其他大型企業(yè)占比相對較高，這類企業(yè)具備較低的存款利率彈性，而小型銀行的客戶大多具有存款價格彈性高的特征，小規(guī)模的商業(yè)銀行有更強的動力抓住數(shù)字化轉(zhuǎn)型這一契機，實現(xiàn)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴大，挖掘更多“長尾客戶”，提高流動性創(chuàng)造水平。

表4 大型銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與流動性創(chuàng)造

（三）穩(wěn)健性檢驗

1.替換商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的初級表現(xiàn)形式就是交易的電子化，即大量業(yè)務(wù)通過電子化平臺進行交易，因此本文借鑒張正平和劉云華（2020）的方法，選取電子交易替代率來衡量商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，并對模型重新進行回歸。由表5 第（1）列回歸結(jié)果可知，使用電子替代率作為解釋變量后，結(jié)果仍然對流動性創(chuàng)造有顯著正向影響，證實了假設(shè)H1，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

2.工具變量法。考慮到流動性創(chuàng)造水平較高的商業(yè)銀行自身數(shù)字化程度也較高，因此研究可能出現(xiàn)一定的內(nèi)生性問題。因此，本文使用北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字化轉(zhuǎn)型指數(shù)（inclusive）作為工具變量，商業(yè)銀行注冊地的數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展水平一定會影響到商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型布局，但是地區(qū)的數(shù)字化水平卻與商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造水平?jīng)]有關(guān)聯(lián)。通過工具變量的兩階段最小二乘法回歸，結(jié)果見表5第（2）列，回歸系數(shù)為0.7079，在1%水平下顯著，結(jié)果與前文保持一致，通過穩(wěn)健性檢驗，該結(jié)果可以證明假設(shè)H1成立。

表5 電子替代率與流動性創(chuàng)造

3.系統(tǒng)GMM法。商業(yè)銀行不同年份的流動性創(chuàng)造水平可能有一定連續(xù)性，因此引入被解釋變量LC的滯后項并使用系統(tǒng)GMM進行回歸。Hansen統(tǒng)計量大于10%說明模型通過過度識別約束檢驗，GMM 估計方法有效。表5 第（3）列回歸系數(shù)為0.1735 且在1%水平下顯著，通過穩(wěn)健性檢驗，該結(jié)果依舊可以證明假設(shè)H1成立。

（四）機制分析

為分析銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造的中介效應(yīng)，本文借鑒溫忠麟等（2004）的中介效應(yīng)方法進行逐步回歸。

1.暢通信息傳遞。采用商業(yè)銀行信用貸款占比（loan_credit）衡量貸款業(yè)務(wù)中商業(yè)銀行與企業(yè)間的信息不對稱程度，并以此檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否緩解了商業(yè)銀行對缺少抵押品的中小微企業(yè)的貸款融資約束，暢通了銀企的信息交流渠道，促使銀行重視“長尾客戶”，使銀行更好發(fā)揮“金融服務(wù)實體經(jīng)濟”的作用。

如表6 所示，在中介效應(yīng)檢驗第一步中，fin系數(shù)在1%水平下顯著為正，在第二步中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標（fin）對信用貸款占比（loan_credit）的回歸系數(shù)在1%水平下顯著為正，說明商業(yè)銀行提高了信用貸款的投放，對于中小微企業(yè)而言，缺少抵押品是限制其獲取貸款的重要影響因素，這一變化能夠說明商業(yè)銀行數(shù)字技術(shù)的發(fā)展確實提高了銀行對中小微企業(yè)的風險容忍度，降低其對抵押品的限制要求，為中小微企業(yè)提供貸款便利。第三步回歸結(jié)果表明，數(shù)字轉(zhuǎn)型指標（fin）和信用貸款占比（loan_credit）對流動性創(chuàng)造（LC）的系數(shù)均在1%水平下顯著為正，這也證實了數(shù)字化技術(shù)通過提高商業(yè)銀行風控能力、暢通溝通渠道，進而緩解中小企業(yè)融資約束的過程中，資產(chǎn)端信用貸款占比起到部分的正向中介作用，即改變商業(yè)銀行貸款結(jié)構(gòu)與規(guī)模，能夠提高銀行資產(chǎn)端流動性創(chuàng)造水平，驗證假設(shè)H3。

表6 暢通信息傳遞渠道

2.優(yōu)化付息成本。采用商業(yè)銀行客戶存款在付息負債中的占比（loan_kehu）衡量負債業(yè)務(wù)中銀行吸收成本較低的客戶存款的比例，以此檢驗數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否改變了商業(yè)銀行資金來源的結(jié)構(gòu)，減少銀行對成本較高、期限較短的同業(yè)資金的依賴性，通過負債成本的降低提高銀行對實體經(jīng)濟的流動性供給。在中介效應(yīng)檢驗第一步中，fin系數(shù)在1%水平下顯著為正，在第二步中，數(shù)字化轉(zhuǎn)型綜合指標（fin）對客戶存款在付息負債中的占比（loan_kehu）回歸系數(shù)為0.0184，但不顯著，而在第三步檢驗中客戶存款比例的增加確實能夠提升流動性創(chuàng)造水平。為探究第二步檢驗中不顯著問題產(chǎn)生的原因，使用數(shù)字化轉(zhuǎn)型分指標即組織層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型（loan_org）進行回歸，結(jié)果見表7第（4）、（5）列。通過回歸發(fā)現(xiàn)組織層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠顯著增加客戶存款占付息負債的比例，并通過降成本這一中介機制增加銀行的流動性創(chuàng)造，驗證假設(shè)H4。

表7 優(yōu)化付息成本渠道

五、結(jié)論與建議

本文基于2011—2020 年中國A 股上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，研究商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對其流動性創(chuàng)造的影響。實證結(jié)果表明：首先，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高銀行流動性創(chuàng)造水平，且不同類型商業(yè)銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造的影響具有差異。其次，將商業(yè)銀行按照資產(chǎn)規(guī)模大小進行分組后發(fā)現(xiàn)，小型商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型對流動性創(chuàng)造的提升作用更強；在中介渠道方面，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提升商業(yè)銀行與企業(yè)間信息傳遞效率進而緩解銀企信息不對稱，放松對中小微企業(yè)信貸約束，提高資產(chǎn)端流動性創(chuàng)造水平；在負債端，數(shù)字化轉(zhuǎn)型通過提高客戶存款占比、改善負債端結(jié)構(gòu)、降低利息成本，進而提高負債端流動性創(chuàng)造水平?；谏鲜龇治霰疚奶岢鋈缦陆ㄗh：

首先，商業(yè)銀行進一步深化數(shù)字化改革。商業(yè)銀行需要自上而下轉(zhuǎn)變思想，積極營造創(chuàng)新氛圍，提高創(chuàng)新變革意識，鼓勵創(chuàng)新，提高對創(chuàng)新的失敗容忍度。一方面，當前中小銀行在數(shù)字化的組織架構(gòu)層面仍有較大完善空間，因此對于中小商業(yè)銀行而言，應(yīng)該進一步提升組織架構(gòu)層面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度，在現(xiàn)有的信息科技部基礎(chǔ)上盡快成立網(wǎng)絡(luò)金融部、數(shù)字銀行部等相關(guān)部門，或積極籌備金融科技子公司，做好數(shù)字化建設(shè)的人才與組織建設(shè)。在平臺搭建層面，推進信息系統(tǒng)架構(gòu)變革，以此支撐基礎(chǔ)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)，從產(chǎn)品、流程、渠道、營銷等方面進行變革，全方位收集客戶信息，切中客戶痛點，把握客戶需求。

其次，完善線上渠道，打造開放銀行。在產(chǎn)品服務(wù)層面，由“產(chǎn)品驅(qū)動”轉(zhuǎn)向“客戶驅(qū)動”，深入推進服務(wù)場景化，同時豐富生活中旅游、購物、醫(yī)療等多層次的應(yīng)用場景，提供多樣化產(chǎn)品與便捷服務(wù)。在外部合作層面，加強與高校、互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)、其他產(chǎn)業(yè)企業(yè)的戰(zhàn)略合作，打造高校數(shù)字化實驗室，實現(xiàn)資源與知識的優(yōu)勢互補。與阿里集團、騰訊集團、華為等互聯(lián)網(wǎng)與高新技術(shù)企業(yè)合作，引進大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)，共建創(chuàng)新實驗室，共享科技研發(fā)成果。對于尚未建設(shè)金融科技子公司的商業(yè)銀行，應(yīng)該盡可能增加數(shù)字化技術(shù)和人才的投入，提高數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用程度。

最后，商業(yè)銀行應(yīng)進一步通過數(shù)字技術(shù)實現(xiàn)對“長尾客戶”的需求捕捉，把握更多客戶資源，持續(xù)不斷地增加個人儲蓄存款的吸收能力，減少對同業(yè)資金的依賴度，進一步降低利息成本。一是抓好中小微企業(yè)和個體工商戶，加緊供應(yīng)鏈金融平臺建設(shè)，把握好核心優(yōu)質(zhì)的企業(yè)，并以此為中心將金融業(yè)務(wù)延伸至上下游企業(yè)，減少對小微企業(yè)和新興企業(yè)的融資約束，提高風險容忍度，將更多流動性投放至實體經(jīng)濟。二是做好對三農(nóng)領(lǐng)域的流動性供給工作，利用數(shù)字技術(shù)將金融服務(wù)下沉至鄉(xiāng)村，提高金融的覆蓋面和滲透率。相關(guān)部門應(yīng)將數(shù)字技術(shù)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)，如大數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感、圖像識別等技術(shù)，將其應(yīng)用于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域并確保其能夠發(fā)揮關(guān)鍵作用，同時，商業(yè)銀行可以將這些技術(shù)應(yīng)用于對農(nóng)業(yè)企業(yè)信貸審批和風險控制的各個環(huán)節(jié)，減少農(nóng)業(yè)企業(yè)與商業(yè)銀行間的信息不對稱程度，在防止壞賬增多的基礎(chǔ)上實現(xiàn)對農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的信貸幫扶。