2文獻(xiàn)綜述商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)研究的理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述目錄TOC\o"1-3"\h\u299201理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述 1136681.1概念界定 137001.1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)定義 1284501.1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)成因 157391.1.3商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理 2240011.2相關(guān)理論基礎(chǔ) 3175611.1.1信息不對(duì)稱理論 3154151.1.2委托代理理論 3268471.1.3全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論 483421.3國內(nèi)外研究綜述 560991.3.1國外研究綜述 542581.3.2國內(nèi)研究綜述 51.1概念界定1.1.1商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)定義信用，根據(jù)《辭?！返慕忉專饕瑑煞N含義：一是指有條件地讓渡貨幣或商品的獨(dú)特形式的運(yùn)動(dòng)；二是指遵守諾言，實(shí)踐成約，取得別人的信用，是一個(gè)含著深厚內(nèi)涵和廣泛外延的概念。信用是資金與物資更有效運(yùn)轉(zhuǎn)的紐帶，在進(jìn)行買賣交易過程中，以信用為基礎(chǔ)，買方可以依靠信用來換取他所需要的物品或者服務(wù)，同時(shí)也是一種債務(wù)和債權(quán)關(guān)系的界定。信用風(fēng)險(xiǎn)就是在交易過程中，由于買方經(jīng)營狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、自身道德等情況發(fā)生不利變化，進(jìn)而導(dǎo)致買方的信用不可靠而形成的風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行中的信用風(fēng)險(xiǎn)，巴塞爾協(xié)議對(duì)此作出解釋，就是商業(yè)銀行借款方或者在交易過程中，無法按照先前的約定履行償債義務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，指在以信用方式進(jìn)行的交易過程中，交易的一方不能履行付款承諾而給另一方造成損失的可能性，即客戶到期喪失還款能力或不愿還款的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)范圍來分類，可以將信用風(fēng)險(xiǎn)分為兩類，即廣義信用風(fēng)險(xiǎn)和狹義信用風(fēng)險(xiǎn)，廣義信用風(fēng)險(xiǎn)就是不僅僅局限于貸款業(yè)務(wù)上的信用風(fēng)險(xiǎn)，還包括隨著現(xiàn)代金融的發(fā)展隨之而來的業(yè)務(wù)上的風(fēng)險(xiǎn)，比如表外擔(dān)保業(yè)務(wù)、委托貸款業(yè)務(wù)、債券投資業(yè)務(wù)。狹義信用風(fēng)險(xiǎn)就是商業(yè)銀行在貸款業(yè)務(wù)方面存在的風(fēng)險(xiǎn)，是指商業(yè)銀行客戶無力償還本息的風(fēng)險(xiǎn)。為切實(shí)防范和有效控制這兩類風(fēng)險(xiǎn)，商業(yè)銀行只有建立一套完整的信用風(fēng)險(xiǎn)管理體系，才能使企業(yè)健康持續(xù)發(fā)展。1.1.2商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)成因有關(guān)信用風(fēng)險(xiǎn)形成因素的探索，Ashta&Herrmann（2021）認(rèn)為人工智能有利于降低銀行的綜合成本并提高差異化競(jìng)爭(zhēng)力。但人工智能的準(zhǔn)確性較大程度上取決于數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞和算法的選擇，因此人工智能的布局會(huì)對(duì)商業(yè)銀行帶來潛在的信用風(fēng)險(xiǎn)。MaoyongCheng&YangQu（2020）通過對(duì)中國60家商業(yè)銀行2008年至2017年的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)銀行金融科技的發(fā)展顯著降低了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，并且通過異質(zhì)性分析得出了小型銀行對(duì)此種效應(yīng)更顯著的結(jié)論。類似的還有Chi-ChuanLeeetal（2021）利用2003-2017年的中國商業(yè)銀行樣本數(shù)據(jù)對(duì)不同所有制的銀行進(jìn)行了研究，結(jié)果表明金融科技的創(chuàng)新不僅提高了銀行的技術(shù)水平，也降低了銀行的成本率和信用風(fēng)險(xiǎn)，并且這種促進(jìn)作用對(duì)國有商業(yè)銀行影響最小。Saleh（2020）以計(jì)量面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，考察信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和銀行資本對(duì)銀行在9年期間盈利能力的影響，采用GMM方法。結(jié)果表明，信用風(fēng)險(xiǎn)、流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)和銀行資本變量對(duì)銀行盈利能力有影響。MTAbusharbeh（2020）考察了過去十年中宏觀經(jīng)濟(jì)和銀行特定因素對(duì)巴勒斯坦信貸質(zhì)量的影響。使用2007至2018年期間固定和隨機(jī)效應(yīng)估計(jì)的面板數(shù)據(jù)集進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)。固定效應(yīng)的結(jié)果表明，當(dāng)金融危機(jī)包括在面板數(shù)據(jù)分析中時(shí)，利率、盈利能力和信貸供應(yīng)對(duì)信用違約有顯著影響的充分證據(jù)。因此，利息和信貸供給對(duì)不良貸款的影響具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，而盈利能力與不良貸款有顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。我國的一些學(xué)者覺得，之所以會(huì)出現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)，是受我國體制的影響，鄒新月等（2020）通過對(duì)內(nèi)部機(jī)制的疏導(dǎo)發(fā)現(xiàn)數(shù)字普惠金融可以通過收入、移動(dòng)支付、消費(fèi)信貸等影響銀行風(fēng)險(xiǎn)水平。除此之外，數(shù)字普惠金融有利于完善征信體系，豐富銀行信用產(chǎn)品供給，嵌入場(chǎng)景眾多且使用便捷，促進(jìn)銀行的個(gè)人消費(fèi)信用貸款，從而對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響。馬雪晴（2021）專注于研究數(shù)字普惠金融對(duì)區(qū)域性銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響后得出，二者呈顯著的“倒U型”關(guān)系。許江（2020）認(rèn)為大力發(fā)展數(shù)字普惠金融，有助于創(chuàng)新普惠金融風(fēng)險(xiǎn)防控體系，打造智能化的反欺詐平臺(tái)和信用風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控預(yù)警平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)對(duì)普惠信貸業(yè)務(wù)欺詐風(fēng)險(xiǎn)和信用風(fēng)險(xiǎn)的實(shí)時(shí)識(shí)別、監(jiān)控預(yù)警以及處置核銷。孫凌云，臧建玲（2018）的觀點(diǎn)認(rèn)為在金融去杠桿的大背景下，信用風(fēng)險(xiǎn)管理的難度增加，源于經(jīng)濟(jì)周期的影響，經(jīng)濟(jì)政策的傳導(dǎo)，信息不對(duì)稱，銀行信貸業(yè)務(wù)“三查”不到位，地方政府行政干預(yù)，不當(dāng)金融創(chuàng)新，致使信貸資產(chǎn)存在著諸多風(fēng)險(xiǎn)隱患。頓貝妮（2019）認(rèn)為我國商業(yè)銀行管理面臨的最主要風(fēng)險(xiǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)的不斷增長(zhǎng)，這不僅與我們的經(jīng)濟(jì)和金融體系密切相關(guān)，而且表現(xiàn)特征并不明顯，這成為了對(duì)我國國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的最嚴(yán)重的威脅之一。因此，加強(qiáng)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的任務(wù)非常急迫，提高資產(chǎn)質(zhì)量和減少不良貸款比例已成為商業(yè)銀行的重中之重。王碩，張繼紅和任康鈺（2020）也從股權(quán)結(jié)構(gòu)出發(fā)，并利用2013-2017年農(nóng)商行的面板數(shù)據(jù)，證明了股權(quán)集中度對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的削弱作用受資產(chǎn)規(guī)模的影響，當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模在合理值以內(nèi)時(shí)股權(quán)集中度的提高能降低不良貸款率，當(dāng)資產(chǎn)規(guī)模超出合理值時(shí)結(jié)論相反。1.1.3商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理一般認(rèn)為，信用風(fēng)險(xiǎn)管理就是針對(duì)授信主體的違約概率進(jìn)行識(shí)別和評(píng)估，從而制定相應(yīng)策略，將風(fēng)險(xiǎn)影響降到最低，以盡可能減少銀行經(jīng)濟(jì)損失。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理，是指商業(yè)銀行通過制定信用風(fēng)險(xiǎn)管理政策，協(xié)調(diào)和指導(dǎo)銀行各個(gè)部門的業(yè)務(wù)活動(dòng)，從客戶資信的調(diào)查和評(píng)估、信用政策的制定、客戶履約的跟蹤、應(yīng)收賬款的回收等各個(gè)環(huán)節(jié)實(shí)行的全面控制和監(jiān)督，以保障授信資產(chǎn)的及時(shí)回收。商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理主要包括三個(gè)流程：（1）信用風(fēng)險(xiǎn)的測(cè)量：對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理目標(biāo)變化進(jìn)行量化分析，由數(shù)值反映風(fēng)險(xiǎn)值的大小。（2）信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)：根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)主體的風(fēng)險(xiǎn)承受能力，按照收益和風(fēng)險(xiǎn)匹配的原則確定信用風(fēng)險(xiǎn)價(jià)格。（3）信用風(fēng)險(xiǎn)控制：是風(fēng)險(xiǎn)管理中最重要的部分，包含銀行為對(duì)防控信用風(fēng)險(xiǎn)而采取的所有手段。1.2相關(guān)理論基礎(chǔ)1.1.1信息不對(duì)稱理論信息不對(duì)稱，在整個(gè)活動(dòng)的事情以及事后都會(huì)有所涉及。胡金焱（2020）認(rèn)為如果在事前出現(xiàn)信息不對(duì)稱的行為，那么直接的作用就是出現(xiàn)逆向選擇的概率大大增加，此時(shí)很容易引發(fā)一些道德風(fēng)險(xiǎn)。在個(gè)人與銀行進(jìn)行房地產(chǎn)按揭貸款過程中，信息不對(duì)稱的情況就很容易出現(xiàn)，個(gè)人向商業(yè)銀行申請(qǐng)按揭貸款，針對(duì)其本身的財(cái)務(wù)情況個(gè)人并沒有如實(shí)匯報(bào)，甚至將不利的財(cái)務(wù)情況進(jìn)行隱瞞，比如本身沒有工作和收入，卻偽造銀行流水，這樣就會(huì)出現(xiàn)逆向選擇，銀行個(gè)人按揭貸款客戶的質(zhì)量越來越低，而銀行貸款利率越來越高。銀行在企業(yè)信用管理中，由于中小企業(yè)不公開不透明的特點(diǎn)，較難獲取企業(yè)真實(shí)的經(jīng)營和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，銀行為了加強(qiáng)對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的彌補(bǔ)，會(huì)采取提高融資利率、增加擔(dān)保人或者抵押物等措施，這就從客觀上造成了企業(yè)融資難和融資貴的問題。在這種情況下，企業(yè)為了能夠順利的從銀行獲取貸款并降低貸款利率，就傾向于向銀行提供經(jīng)過美化的經(jīng)營數(shù)據(jù)和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，而正由于企業(yè)財(cái)務(wù)管理不規(guī)范的特點(diǎn)，這樣的操作難度較小，甚至形成了很多企業(yè)的慣例。如果商業(yè)銀行在進(jìn)行貸款發(fā)放的過程中，對(duì)于借款人的資金狀況以及還款能力并沒有做充足的了解，也沒有進(jìn)行詳細(xì)的調(diào)查，此時(shí)就會(huì)出現(xiàn)企業(yè)的貸款演變?yōu)椴涣假J款的情況。商業(yè)銀行針對(duì)于企業(yè)進(jìn)行的貸款項(xiàng)目中，很多都是因?yàn)樾畔⒉粚?duì)稱而引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)危機(jī)。近些年來，由于疫情影響，經(jīng)濟(jì)處于下行周期，企業(yè)經(jīng)營普遍困難，信息不對(duì)稱問題愈發(fā)嚴(yán)重，商業(yè)銀行不良貸款金額和不良貸款率也在持續(xù)增加。1.1.2委托代理理論委托代理關(guān)系其實(shí)屬于一種契約關(guān)系。代理人受到委托人的委托，按照委托人提出來的規(guī)定和要求做出一些行為，與此同時(shí)，代理人也會(huì)從委托人那里獲得相應(yīng)的權(quán)利進(jìn)行決策。無論是委托人還是代理人，都會(huì)通過契約將他們的權(quán)責(zé)明確的記錄下來。主動(dòng)涉及契約條款和被動(dòng)接受的分別是委托人和代理人。該理論的基礎(chǔ)在于以下幾個(gè)假設(shè)，第一個(gè)假設(shè)，委托人和代理人之間存在信息不對(duì)稱的情況。假如不存在該情況，代理人就不敢說話，也不敢偷懶。第二個(gè)假設(shè)，雙方利益方面有沖突。否則，也不需要通過契約的方式，對(duì)當(dāng)事人的行為進(jìn)行約束。第三個(gè)假設(shè)，是契約必須能夠得以執(zhí)行。也就是說，當(dāng)事雙方均按照契約的規(guī)定，行使各自權(quán)利與義務(wù)。其履約的結(jié)果，不僅能夠被第三方證實(shí)，而且能被第三方強(qiáng)制執(zhí)行。第四個(gè)假設(shè)，委托人利益最大化。之所以要簽訂協(xié)議，其主要目的就是為了保障委托人的最大利益。就當(dāng)前的公司運(yùn)營情況來看，股東往往擁有所有權(quán)，管理人員擁有經(jīng)營權(quán)。而管理人員是由股東聘請(qǐng)的。所以，雙方之間就具有委托代理關(guān)系。根據(jù)第一大股東的類型，我國城商行股權(quán)構(gòu)成主要可以分為政府股、法人股和自然人股東，其中法人股又可以分為國有法人、外資法人和內(nèi)資法人。我國城商行整體股權(quán)制衡情況較好，并保持較高的穩(wěn)定性，但從個(gè)體來看，差異仍然較大。大部分上市銀行的政府及其一致行為人占比相對(duì)較低，且外資股權(quán)占比也較大，在股權(quán)分散情況下，任何單一的股東都無法憑借自身的力量獨(dú)自對(duì)管理層施加影響，但是該類股權(quán)結(jié)構(gòu)也容易使得管理層權(quán)力不受約束，他們可能會(huì)違背股東意志，操控公司運(yùn)營。對(duì)于非上市銀行而言，大股東往往是地方政府，他們?nèi)鄙俦O(jiān)管金融業(yè)務(wù)的經(jīng)驗(yàn)，自身沒有足夠的能力去監(jiān)管經(jīng)理人，只能使用搭便車的方式，這樣就會(huì)導(dǎo)致公司中出現(xiàn)“內(nèi)部人”。而在股權(quán)適度集中時(shí)，大股東通過監(jiān)督管理者可以獲得更多的收益，因此股權(quán)集中在一定程度上可以改善“搭便車”問題。1.1.3全面風(fēng)險(xiǎn)管理理論全面風(fēng)險(xiǎn)管理是指對(duì)業(yè)務(wù)范圍涉及到的風(fēng)險(xiǎn)都要納入管理范圍內(nèi)，包括還沒有發(fā)生但未來可能會(huì)發(fā)生的重大風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的相關(guān)研究與金融業(yè)和保險(xiǎn)業(yè)的發(fā)展息息相關(guān)，其中，全面風(fēng)險(xiǎn)管理理念的研究最早出現(xiàn)于旨在監(jiān)管銀行業(yè)務(wù)的《新巴塞爾協(xié)議》中。《巴塞爾資本協(xié)議》的誕生，標(biāo)志著銀行業(yè)從原有以資產(chǎn)負(fù)債管理為主的模式，轉(zhuǎn)向風(fēng)險(xiǎn)管理經(jīng)營模式，為國際銀行風(fēng)險(xiǎn)管理設(shè)立了統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。但隨著金融業(yè)的迅速發(fā)展，其在風(fēng)險(xiǎn)管理范圍上的局限性逐漸凸顯，不再能夠滿足銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)管理需求，在此背景下《新巴塞爾協(xié)議》于2004年應(yīng)運(yùn)而生?！缎掳腿麪枀f(xié)議》更加全面地反映和管理風(fēng)險(xiǎn)，將風(fēng)險(xiǎn)控制因素從原單一的信用風(fēng)險(xiǎn)，擴(kuò)展為信用風(fēng)險(xiǎn)、市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)、操作風(fēng)險(xiǎn)三部分內(nèi)容。雖然風(fēng)險(xiǎn)管理理論最早由西方國家提出，但在風(fēng)險(xiǎn)管理向全面化發(fā)展的過程中，我國一直緊跟發(fā)展趨勢(shì)，并結(jié)合自身情況積極探索。國資委出臺(tái)《中央企業(yè)全面風(fēng)險(xiǎn)管理指引》，其中第四條指出了全面風(fēng)險(xiǎn)管理的內(nèi)涵及概念。全面風(fēng)險(xiǎn)管理是圍繞總體經(jīng)營目標(biāo)，通過在企業(yè)管理的各個(gè)環(huán)節(jié)和經(jīng)營過程中執(zhí)行風(fēng)險(xiǎn)管理的基本流程，培育良好的風(fēng)險(xiǎn)管理文化，建立健全全面風(fēng)險(xiǎn)管理體系，從而為實(shí)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)管理的總體目標(biāo)提供合理保證的過程和方法。同時(shí)，《指引》明確了全面風(fēng)險(xiǎn)管理基本流程，其中風(fēng)險(xiǎn)管理初始信息收集作為全面風(fēng)險(xiǎn)管理的起點(diǎn)，是后續(xù)管理流程的基礎(chǔ)信息來源。1.3國內(nèi)外研究綜述1.3.1國外研究綜述一直以來都有不少學(xué)者從事信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究，傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為信用風(fēng)險(xiǎn)主要是指信貸風(fēng)險(xiǎn)，即借貸方未能按合同約定償還債務(wù)而給借款人帶來的風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)范圍來分類，可以將信用風(fēng)險(xiǎn)分為兩類，即廣義信用風(fēng)險(xiǎn)和狹義信用風(fēng)險(xiǎn)，廣義信用風(fēng)險(xiǎn)就是不僅僅局限于貸款業(yè)務(wù)上的信用風(fēng)險(xiǎn)，還包括隨著現(xiàn)代金融的發(fā)展隨之而來的業(yè)務(wù)上的風(fēng)險(xiǎn)，比如表外擔(dān)保業(yè)務(wù)、委托貸款業(yè)務(wù)、債券投資業(yè)務(wù)。狹義信用風(fēng)險(xiǎn)就是商業(yè)銀行在貸款業(yè)務(wù)方面存在的風(fēng)險(xiǎn)，是指商業(yè)銀行客戶無力償還本息的風(fēng)險(xiǎn)。本文主要考察商業(yè)銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)，因此本文所指信用風(fēng)險(xiǎn)主要是狹義的信用風(fēng)險(xiǎn)。在商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理影響因素方面，Khan，Scheule&ElizaWu（2017）通過對(duì)1986-2014年的美國商業(yè)銀行控股公司的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，銀行融資困難增加了銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，但是銀行規(guī)模和資本緩沖通?？梢韵拗沏y行在難以融資時(shí)承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)。但是對(duì)于商業(yè)銀行的資本充足率能否控制信用風(fēng)險(xiǎn)的問題依然存在爭(zhēng)議。反對(duì)者認(rèn)為商業(yè)銀行資本率的提高帶來了道德風(fēng)險(xiǎn)，銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的意愿會(huì)更高。Arping（2019）認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)可能導(dǎo)致銀行采取更加謹(jǐn)慎的行為，隨著競(jìng)爭(zhēng)加劇和利潤(rùn)率下降，銀行面臨更強(qiáng)的經(jīng)營約束力，銀行將降低風(fēng)險(xiǎn)來應(yīng)對(duì)這種威脅。Bodnar（2019）等人從信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)體系以及利率管理的方向研究其對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的影響，并且提出利用對(duì)客戶的風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)評(píng)析對(duì)其投資貸款方面進(jìn)行差異化管控。金融科技的重要程度在近些年愈發(fā)顯著，并在銀行的眾多層面產(chǎn)生了顯著的影響。但其對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響較為復(fù)雜，現(xiàn)有研究亦存在分歧。第一類觀點(diǎn)認(rèn)為，數(shù)字普惠金融能夠利用技術(shù)驅(qū)動(dòng)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理，有效提高風(fēng)控水平，降低銀行傳統(tǒng)普惠金融業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)，由此提高銀行普惠金融業(yè)務(wù)的覆蓋率。Santiago等（2020）認(rèn)為相較于現(xiàn)金支付，非現(xiàn)金支付更有利于貸款調(diào)整，銀行不良貸款率隨之降低，即信用風(fēng)險(xiǎn)降低。第二類觀點(diǎn)認(rèn)為數(shù)字普惠金融的普及提高了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，新的風(fēng)險(xiǎn)可能也會(huì)隨之而來。不夠從最終目的來看，風(fēng)險(xiǎn)管理和內(nèi)部控制是相同的，都是出于控制風(fēng)險(xiǎn)的目的而存在，因而企業(yè)沒有必要因此制定兩種規(guī)范，應(yīng)該將其整合成為一個(gè)框架。COSO-ERM（2017）作為目前最為全面的風(fēng)險(xiǎn)管理指導(dǎo)框架，能夠滿足更高層次的企業(yè)管理需求。1.3.2國內(nèi)研究綜述我國對(duì)于金融機(jī)構(gòu)信用風(fēng)險(xiǎn)管理的實(shí)務(wù)研究，多在20世紀(jì)80年代后期才開始進(jìn)行，比起西方發(fā)達(dá)國家，起步晚很多。李佳（2019）基于銀行業(yè)數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行面板分析，認(rèn)為將資產(chǎn)證券化，短期內(nèi)對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)緩解沒有作用，甚至?xí)?dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的上升，但從長(zhǎng)期看來可以有效緩解銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素，陸岷峰等（2019）學(xué)者深入探索互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用的新形勢(shì)和數(shù)字普惠金融的趨勢(shì)，并提出了其可能帶來的七大風(fēng)險(xiǎn)類別，其中信用風(fēng)險(xiǎn)是最普遍也是危害最大的風(fēng)險(xiǎn)，認(rèn)為兩大風(fēng)險(xiǎn)來源就是普惠金融服務(wù)對(duì)象和普惠金融數(shù)字技術(shù)。姚遠(yuǎn)（2019）支持“競(jìng)爭(zhēng)-脆弱假說”，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的競(jìng)爭(zhēng)程度對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)具有顯著的正向影響。袁媛（2018）認(rèn)為導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)的最本質(zhì)因素是信息流動(dòng)不暢，利用信息技術(shù)可以很容易地抓取、存儲(chǔ)和分析海量信息，這使商業(yè)銀行更加科學(xué)合理地判斷信用風(fēng)險(xiǎn)，有效監(jiān)測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)。劉剛（2019）也認(rèn)為，商業(yè)銀行借助數(shù)字化技術(shù)能夠促進(jìn)普惠金融業(yè)務(wù)的信用評(píng)級(jí)和風(fēng)控手段的不斷創(chuàng)新，這在一定程度上能夠緩解信用風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理評(píng)價(jià)與度量，國內(nèi)學(xué)者根據(jù)我國實(shí)際情況，在國外的度量模型的基礎(chǔ)上展開一系列研究。王葒、劉昱沛（2018）結(jié)合信用評(píng)級(jí)法及KMV模型對(duì)還沒有信用評(píng)級(jí)的中小銀行違約概率進(jìn)行測(cè)度，證實(shí)修正KMV模型對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估具備可行性。由于銀行信貸是銀行收益的重要來源，也是維系商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)穩(wěn)定的主要因素，近幾年開始有學(xué)者從銀行信貸產(chǎn)品的角度來評(píng)估商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。因此謝赤、凌毓秀（2018）運(yùn)用修正KMV模型度量銀行信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品在不同時(shí)期的信用風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)果顯示我國政策性銀行和大型商業(yè)銀行在各個(gè)時(shí)期信用風(fēng)險(xiǎn)均處于較低水平，而股份制銀行、城商行和農(nóng)商行略高于前兩類銀行。在指標(biāo)選擇上，李世平和孟慶竹（2018）通過2013——2016年84家非上市銀行的非平衡面板分析，得出Zscore評(píng)分法能較好地度量非上市銀行的風(fēng)險(xiǎn)，且相較Zscore來說Z1score會(huì)度量得更加精準(zhǔn)。王星予等（2019）對(duì)模型進(jìn)行有效修正后對(duì)我國39家商業(yè)銀行發(fā)行的94只信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的信用風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行測(cè)量。關(guān)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的研究國外已經(jīng)比較深入，有一套完整的研究體系，主要集中在宏觀層面，從宏觀層面定性分析到定量分析。國內(nèi)的研究重點(diǎn)在信用風(fēng)險(xiǎn)的影響因素上，并且對(duì)其成因有所分析，在度量模型方面，更多借鑒國外研究成果，因此本文選取ZY銀行作為研究樣本，希望能為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面提供有效經(jīng)驗(yàn)。AshtaA,HerrmannH.Artificialintelligenceandfintech:Anoverviewofopportunitiesandrisksforbanking,investments,andmicrofinance[J].StrategicChange,2021,30(3).ChengM,QuY.DoesbankFinTechreducecreditrisk?EvidencefromChina[J].Pacific-BasinFinanceJournal,2020,63.LeeCC,LiX,YuCH,etal.Doesfintechinnovationimprovebankefficiency?EvidencefromChina'sbankingindustry[J].InternationalReviewofEconomics&Finance,2021(4).SalehI,AbuAfifaM.Theeffectofcreditrisk,liquidityriskandbankcapitalonbankprofitability:Evidencefromanemergingmarket[J].CogentEconomics&Finance,2020,8(1):1814509.AbusharbehMT.DeterminantsofcreditriskinPalestine:Paneldataestimation[J].InternationalJournalofFinance&Economics,2020.鄒新月,涂仕達(dá).有為政府+有效市場(chǎng),區(qū)域金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——中國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證分析[J].金融論壇,2020,25(7):9.馬雪晴.數(shù)字普惠金融抑制了區(qū)域性銀行的風(fēng)險(xiǎn)嗎？[D].四川大學(xué),2021.許江.數(shù)字化助力大型銀行普惠金融發(fā)展[J].中國金融,2020,(09):30-32.孫凌云,臧建玲.商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)成因及應(yīng)對(duì)措施[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì),2018(5):2.頓貝妮.探討國有商業(yè)銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)成因及治理[J].納稅,2019(31):1.王碩,張繼紅,任康鈺.金融創(chuàng)新,股權(quán)集中度對(duì)我國農(nóng)村商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性研究[J].浙江金融,2020(10):12.胡金焱,韓坤.信息不對(duì)稱視角下網(wǎng)絡(luò)眾籌融資績(jī)效解構(gòu)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì),2020,41(09):100-116.KhanMS,ScheuleH,WuE.FundingLiquidityandBankRiskTaking[J].JournalofBanking&Finance,2016,82:203-216.ArpingS.Competitionandrisktakinginbanking:Thechartervaluehypothesisrevisited[J].JournalofBanking&Finance,2019,107.BodnarGM,GiambonaE,GrahamJR,etal.AViewInsideCorporateRiskManagement[J].ManagementScience,2019.SantiagoC.V.,