數(shù)字普惠金融對(duì)我國中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響研究 [摘 要]隨著如今時(shí)代的發(fā)展，數(shù)字技術(shù)得到空前的飛速發(fā)展，數(shù)字普惠金融在我國成為一股不可忽視的力量。對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。數(shù)字普惠金融為中小銀行帶來了益處，依托大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能、區(qū)塊鏈等先進(jìn)的科技，中小銀行突破信息不對(duì)稱的限制條件，建立起精確的信用評(píng)估體系。基于上述背景，本文通過理論與實(shí)證分析數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響。本文先將數(shù)字普惠金融與商業(yè)信行信用風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)研究進(jìn)行梳理，結(jié)合信息不對(duì)稱理論、長尾理論和信用風(fēng)險(xiǎn)理論分析數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的機(jī)制進(jìn)行分析。以2016–2023年中國中小銀行面板數(shù)據(jù)為研究樣本，涵蓋56家城市商業(yè)銀行及89家農(nóng)村商業(yè)銀行。以中小銀行的不良貸款率為被解釋變量，結(jié)合銀行財(cái)務(wù)微觀數(shù)據(jù)和省級(jí)宏觀數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM模型和面板門檻模型回，實(shí)證分析數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。得出本文研究結(jié)論：其一，不良貸款撥備覆蓋率與不良貸款比率顯著負(fù)相關(guān)，提升撥備覆蓋率能增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)吸收能力，實(shí)質(zhì)抑制不良貸款比率，改善信貸資產(chǎn)質(zhì)量。其二，數(shù)字普惠金融推廣對(duì)不同資產(chǎn)規(guī)模銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響各異，該指數(shù)與中小銀行不良貸款率顯著正相關(guān)，且此效應(yīng)在不同體量銀行中普遍存在。其三，資本充足率與GDP增速在風(fēng)險(xiǎn)管理中起關(guān)鍵調(diào)節(jié)作用，銀行風(fēng)險(xiǎn)管理效能提升，形成"監(jiān)管緩沖-經(jīng)濟(jì)增長"聯(lián)動(dòng)效應(yīng)。根據(jù)上述結(jié)論，本文提出相應(yīng)的對(duì)策建議：政府需完善數(shù)字金融監(jiān)管框架，細(xì)化業(yè)務(wù)分類，推進(jìn)征信數(shù)據(jù)共享。中小銀行優(yōu)化信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型，結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)差異化發(fā)展，立足比較優(yōu)勢構(gòu)建定制化數(shù)字普惠服務(wù)模式，引領(lǐng)金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化升級(jí)進(jìn)程。[關(guān)鍵詞]；數(shù)字惠普；中小銀行；信用風(fēng)險(xiǎn)水平；數(shù)字技術(shù)RESEARCHONTHEIMPACTOFDIGITALINCLUSIVEFINANCEONCREDITRISKOFSMALLANDMEDIUMSIZEDBANKSINCHINA[Abstract]Withthedevelopmentoftoday'sera,digitaltechnologyhasdevelopedatanunprecedentedpace,anddigitalinclusivefinancehasbecomeaforcetobereckonedwithinChina.Ithashadaprofoundimpactonthecreditrisklevelofsmallandmedium-sizedbanks.Relyingonadvancedtechnologiessuchasbigdata,cloudcomputing,artificialintelligence,andblockchain,smallandmedium-sizedbankshavebrokenthroughthelimitationsofinformationasymmetryandestablishedanaccuratecreditevaluationsystem.Basedontheabovebackground,thispaperanalyzestheimpactofdigitalinclusivefinanceonthecreditriskofsmallandmedium-sizedbanksthroughtheoreticalandempiricalanalysis.Thispaperfirstreviewstheresearchonthecreditriskofdigitalinclusivefinanceandcommercialcreditbanks,andanalyzesthemechanismoftheimpactofdigitalinclusivefinanceonthecreditriskofsmallandmedium-sizedbanksbycombiningtheinformationasymmetrytheory,long-tailtheoryandcreditrisktheory.Basedonthepaneldataofsmallandmedium-sizedbanksinChinafrom2016to2023,theresearchsamplecovers56urbancommercialbanksand89ruralcommercialbanks.Takingthenon-performingloanratioofsmallandmedium-sizedbanksastheexplanatoryvariable,combinedwiththefinancialmicrodataofbanksandprovincialmacrodata,theimpactofdigitalinclusivefinanceonthecreditriskofsmallandmedium-sizedbanksisempiricallyanalyzedbyusingthesystemGMMmodelandthepanelthresholdmodel.ThereisanegativecorrelationbetweentheNPLprovisioncoverageratioandtheNPLratio.Theimprovementoftheprovisioncoverageratioofnon-performingloanscaneffectivelyreducetheratioofnon-performingloans,whichhasasubstantialeffectonimprovingthequalityofcreditassets.Second,thepromotionofdigitalfinancialinclusionhasbeenconfirmedtobesignificantlycorrelatedwiththeincreaseinthenon-performingloanratioofsmallandmedium-sizedbanks,andpositiveeffectshavebeenobservedforbankswithdifferentassetsizes.ThecapitaladequacyratioandGDPgrowthratehavebeenidentifiedaskeymoderatingvariables,andtheirthresholdshavebeenbreachedbeforetheriskmanagementpotentialcanbeunleashed.Thirdly,whentheassetsizeissetasathresholdvariable,theimpactofdigitalinclusivefinanceonthecreditriskofsmallandmedium-sizedbanksisconfirmedtohaveathresholdeffect.Basedontheaboveconclusions,thispaperputsforwardcorrespondingcountermeasuresandsuggestions:thegovernmentshouldimprovetheregulatoryframeworkofdigitalfinance,refinebusinessclassification,andpromotecreditdatasharing.Smallandmedium-sizedbanksoptimizecreditriskassessmentmodels,developdifferentiallybasedonregionalcharacteristics,buildcustomizeddigitalinclusiveservicemodelsbasedoncomparativeadvantages,andleadtheprocessofdigitalupgradingoffinancialinstitutions.[Keywords]DigitalHP;Smallandmedium-sizedbanks;Creditrisklevel;digitaltechnique

目錄TOC\o"1-2"\h\u一、緒論 一、緒論（一）研究背景時(shí)代不斷向前發(fā)展，不斷前行，數(shù)字技術(shù)也隨著時(shí)代提升，數(shù)字普惠金融在這大環(huán)境之下，在全球范圍不斷地拓展，慢慢地成為了推動(dòng)金融領(lǐng)域中，具有包容性的力量。數(shù)字普惠金融發(fā)展過程中，傳統(tǒng)金融服務(wù)格局改變著，中小銀行在信用風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域中，也面臨著前所未有的挑戰(zhàn)和嶄新的機(jī)遇。當(dāng)代的經(jīng)濟(jì)環(huán)境是復(fù)雜的，是多變，這對(duì)風(fēng)險(xiǎn)能力有著更高的要求，也表明了中小銀行是在資源、技術(shù)等方面有潛在挑戰(zhàn)。這也把優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)管理流程、創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)管理手段的機(jī)會(huì)提供給了中小銀行，使它們能夠發(fā)揮靈活應(yīng)變、貼近市場的優(yōu)勢。在時(shí)代背景下，中小銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展，越來越清晰，風(fēng)險(xiǎn)管理水平不斷提升，在激烈的市場競爭中會(huì)開拓出，新的發(fā)展空間。數(shù)字普惠金融是根據(jù)大數(shù)據(jù)、人工智能、區(qū)塊鏈等前沿技術(shù)，拓展了金融服務(wù)的邊界，降低了金融的運(yùn)營成本。這些技術(shù)的運(yùn)用，使金融服務(wù)更為便捷高效，有效擴(kuò)大了金融服務(wù)的普惠范圍。金融行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展被注入了新的活力，讓更多的群體，特別是偏遠(yuǎn)山區(qū)和低收入人群能被獲得金融服務(wù)。不難發(fā)現(xiàn)在根據(jù)世界銀行現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，到2020年為止，全球還有著大約的17億成年人無法獲得正規(guī)金融服務(wù)，但數(shù)字普惠金融的發(fā)展正在逐步改善這一局面。在中國，數(shù)字普惠金融的發(fā)展被政府的積極推動(dòng)著，在2016年，中國人民銀行會(huì)同十個(gè)部門聯(lián)合印發(fā)了《推進(jìn)普惠金融發(fā)展規(guī)劃（2016-2020年）》，明確將數(shù)字技術(shù)作為推動(dòng)普惠金融發(fā)展，是重要的手段，這被視作提升金融服務(wù)覆蓋率、可得性和滿意度的關(guān)鍵舉措。近年來，支付寶、微信支付等第三方支付平臺(tái)快速發(fā)展，它們把數(shù)字支付和移動(dòng)金融服務(wù)普及到了，更加廣泛的群體之中，使得金融服務(wù)變得更加便捷和高效。而這些變化，被視作政府政策引導(dǎo)，與科技企業(yè)創(chuàng)新共同作用的結(jié)果，也是被認(rèn)為是推動(dòng)金融包容性和普惠金融發(fā)展的重要力量。數(shù)字普惠金融帶來了方便，也毫不留情給信用風(fēng)險(xiǎn)管理帶來了新的困難挑戰(zhàn)。雖然如今的數(shù)字技術(shù)信用數(shù)據(jù)的獲取和分析更加方便和快捷，從而大大數(shù)字普惠金融的提高風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的準(zhǔn)確性。數(shù)字普惠金融的虛擬性和跨地域性特征，也增添了風(fēng)險(xiǎn)的不確定性和復(fù)雜性。對(duì)于中小銀行而言，在數(shù)字普惠金融的發(fā)展背景下，如何能夠有效管理信用風(fēng)險(xiǎn)是一項(xiàng)重要的技術(shù)課題。所以中小銀行必須要借助先進(jìn)的技術(shù)手段，建立起來健全的風(fēng)險(xiǎn)管理體系，使得進(jìn)一步增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控能力。不僅如此中小銀行仍然需加強(qiáng)金融科技公司的合作，通過利用金融科技公司的外部數(shù)據(jù)和技術(shù)資源，不斷地提升加強(qiáng)自身的風(fēng)險(xiǎn)管理水平。（二）研究意義理論意義數(shù)字普惠金融是在不斷提升金融服務(wù)的過程具有了可獲得性，數(shù)字普惠金融是非常有效擴(kuò)大了中小銀行的客戶基礎(chǔ)。在這傳統(tǒng)方面上，中小銀行是因?yàn)榫W(wǎng)點(diǎn)的問題，網(wǎng)點(diǎn)的覆蓋能力非常有限，偏遠(yuǎn)一些地區(qū)和低收入群體難以觸達(dá)。時(shí)代的發(fā)展，經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行，數(shù)字普惠金的普及，數(shù)字普惠金融借助互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)技術(shù)的興起，來打破掉地域問題的限制，讓更多人群是很好地能夠享受到，更好的更高端的金融服務(wù)。擴(kuò)展了的客戶基礎(chǔ)，增加了銀行的業(yè)務(wù)量，也是通過多樣化的客戶結(jié)構(gòu)分散了銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字普惠金融利用了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，提升了信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的精準(zhǔn)度和效率。對(duì)比傳統(tǒng)評(píng)估方式上的高度依賴有限的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和人工審核流程，新技術(shù)帶來了很多的改變。很容易會(huì)產(chǎn)生出信息不對(duì)稱和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的誤差。數(shù)字普惠金融不同的是利用著多種維度的數(shù)據(jù)面板，例如在消費(fèi)記錄、社交網(wǎng)絡(luò)、行為數(shù)據(jù)等多個(gè)方面上，數(shù)字普惠金融會(huì)構(gòu)建出更為全面的用戶畫像，從而大大提高加強(qiáng)了銀行信用評(píng)分的準(zhǔn)確性。這是有助于中小銀行更精準(zhǔn)地識(shí)別和管理信用風(fēng)險(xiǎn)，會(huì)降低銀行的不良貸款率，是利于銀行的發(fā)展和金融行業(yè)的發(fā)展?，F(xiàn)實(shí)意義數(shù)字普惠是為國家政策服務(wù)的，數(shù)字惠普為了政策能夠得到進(jìn)一步制定提供了科學(xué)依據(jù)。在對(duì)數(shù)字普惠的金融與中小銀行信用的風(fēng)險(xiǎn)水平的研究上，發(fā)現(xiàn)政策制定者的思考更加全面，會(huì)更清晰地更全面地了解到數(shù)字金融工具在降低風(fēng)險(xiǎn)方面上的具體的作用機(jī)制。這是有助于政策制定者制定出有效的政策，是可以促進(jìn)數(shù)字普惠金融在中小銀行中的應(yīng)用更為廣泛，進(jìn)一步去提升整個(gè)金融體系的穩(wěn)定性和效率。（三）國內(nèi)外研究現(xiàn)狀國內(nèi)研究現(xiàn)狀在我國數(shù)字普惠金融研究領(lǐng)域，學(xué)者是重點(diǎn)關(guān)注了監(jiān)管政策、風(fēng)險(xiǎn)防控，以及對(duì)鄉(xiāng)村振興的是否促進(jìn)作用。在金融監(jiān)管學(xué)術(shù)研究上，李優(yōu)樹和張敏在2020年動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的構(gòu)建，進(jìn)一步去實(shí)證檢驗(yàn)，數(shù)字普惠金融是對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)上，具有顯著的風(fēng)險(xiǎn)緩釋效應(yīng)的，金融體系的自我修復(fù)能力是能夠，被內(nèi)在的波動(dòng)平滑機(jī)制增強(qiáng)的。黃小猛（2020）運(yùn)用制度變遷理論，從歷史縱深角度，分析了數(shù)字普惠金融監(jiān)管的演進(jìn)邏輯，梳理了風(fēng)險(xiǎn)特征演變與監(jiān)管范式轉(zhuǎn)型的關(guān)系，為監(jiān)管制度創(chuàng)新提供了理論解釋框架。衛(wèi)曉鋒（2019）構(gòu)建“技術(shù)穿透式監(jiān)管”的分析框架，監(jiān)管工具把算法審計(jì)、壓力測試等方面功能包含在內(nèi)，為數(shù)字普惠金融的規(guī)范發(fā)展提供了很多制度性保障。學(xué)者的研究從量化驗(yàn)證、歷史解構(gòu)、工具創(chuàng)新三個(gè)維度，被分別進(jìn)行，共同構(gòu)筑起具有本土特色的數(shù)字金融監(jiān)管理論體系。在鄉(xiāng)村振興研究領(lǐng)域，成學(xué)真與龔沁宜兩位學(xué)者于2020年深入剖析了，數(shù)字普惠金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的顯著促進(jìn)作用，闡釋了金融深化、消費(fèi)升級(jí)、科技創(chuàng)新三者之間存在的內(nèi)在聯(lián)系。在金融不斷演進(jìn)的過程中，金融深化被市場需求的升級(jí)所牽引，為消費(fèi)升級(jí)提供了堅(jiān)實(shí)的支撐。技術(shù)突破與技術(shù)革新，被視為把金融模式創(chuàng)新推動(dòng)的關(guān)鍵力量。這一系列變化，不僅被視作金融領(lǐng)域自身發(fā)展的必然結(jié)果，更被視為把區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長驅(qū)動(dòng)的內(nèi)生動(dòng)力，被學(xué)術(shù)界廣泛認(rèn)可。劉錦怡與劉純陽（2020）農(nóng)村調(diào)研之中顯示了，數(shù)字普惠金融把移動(dòng)終端通過突破了地理阻隔，偏遠(yuǎn)農(nóng)戶是可以接入并融入現(xiàn)代金融網(wǎng)絡(luò)。金融民主化進(jìn)程提升了金融服務(wù)的可得性，通過了數(shù)字工具培育了農(nóng)戶的金融素養(yǎng)。數(shù)據(jù)顯示，正規(guī)金融服務(wù)讓農(nóng)戶家庭收入增速較傳統(tǒng)群體高出23.6%，經(jīng)濟(jì)賦能效應(yīng)激活了農(nóng)村要素市場，催生了電商物流等新的特色產(chǎn)業(yè)，形成了“金融服務(wù)-產(chǎn)業(yè)振興-脫貧增收”的良性循環(huán)。國外研究現(xiàn)狀國外對(duì)數(shù)字惠普金融及銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較早，成果頗豐。在數(shù)字普惠金融內(nèi)涵拓展方面，Claessens在2006年指出了，數(shù)字技術(shù)把金融服務(wù)的地理，成本限制打破，讓弱勢群體也能夠融入金融體系，從而開啟了普惠金融的數(shù)字化變革探討。在與銀行信用風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)方面，Mishkin（1999）是基于信息不對(duì)稱理論提出，金融機(jī)構(gòu)把數(shù)字技術(shù)進(jìn)行利用去精準(zhǔn)獲取客戶信息，優(yōu)化了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，從而降低信用風(fēng)險(xiǎn)。DelaTorreetal.（2013）以新興市場銀行，通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)，在數(shù)字金融業(yè)務(wù)拓展初期，由于風(fēng)控模型不成熟和客戶群體下沉，銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)會(huì)短暫上升，隨著技術(shù)與管理逐漸適應(yīng)，風(fēng)險(xiǎn)會(huì)逐步變得可控并下降。國外學(xué)者還關(guān)注了數(shù)字普惠金融的監(jiān)管挑戰(zhàn)。Goodhart（2016）強(qiáng)調(diào)了，在新興技術(shù)使得金融監(jiān)管的邊界變得模糊，因此需要重塑監(jiān)管框架，以保障金融穩(wěn)定，防止銀行信用風(fēng)險(xiǎn)因監(jiān)管缺失而失控。（四）文獻(xiàn)綜述圍繞著數(shù)字普惠金融，國內(nèi)外學(xué)者展開了各方面多維度的研究。國內(nèi)學(xué)界在本土實(shí)踐上，主要是圍繞著三大核心領(lǐng)域，去構(gòu)建的特色研究體系。監(jiān)管領(lǐng)域內(nèi)，學(xué)者通過計(jì)量建模與文獻(xiàn)分析雙軌并進(jìn)，去論證了數(shù)字普惠金融對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)是抑制的。研究成果為監(jiān)管框架設(shè)計(jì)支撐了數(shù)據(jù)，揭示風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖機(jī)制，體現(xiàn)了監(jiān)管體系存在著穩(wěn)定性與包容性，動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)是存在的。在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)研究方面，數(shù)字普惠的雙重效應(yīng)也被揭示了?？梢园l(fā)現(xiàn)在傳統(tǒng)機(jī)構(gòu)，風(fēng)險(xiǎn)控制能力薄弱時(shí)，技術(shù)賦能把操作風(fēng)險(xiǎn)暴露進(jìn)行擴(kuò)大，對(duì)于實(shí)體企業(yè)而言，融資成本被降低了。風(fēng)險(xiǎn)分布的異質(zhì)性，把風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)路徑研究的戰(zhàn)略價(jià)值凸顯了，為監(jiān)管部門的精準(zhǔn)施策提供了理論導(dǎo)航。在鄉(xiāng)村振興領(lǐng)域，研究更具實(shí)踐指向。學(xué)者通過田野調(diào)查與微觀數(shù)據(jù)實(shí)證，數(shù)字金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)有促進(jìn)作用的，還把“金融-產(chǎn)業(yè)-民生”的協(xié)同演化規(guī)律揭示了。這種多維傳導(dǎo)效應(yīng)把貧困地區(qū)的要素激活了，通過產(chǎn)業(yè)鏈培育的方式向內(nèi)生動(dòng)力，注入了鄉(xiāng)村可持續(xù)發(fā)展，為政策制定者提供了可落地的戰(zhàn)略實(shí)施路徑。國外學(xué)界屬于較早的時(shí)間，啟動(dòng)了數(shù)字普惠金融領(lǐng)域的研究，在學(xué)術(shù)視野上具有前瞻性。在理論建構(gòu)方面，學(xué)者們界定了數(shù)字技術(shù)賦能，普惠金融的范式轉(zhuǎn)型本質(zhì)，闡釋了技術(shù)突破如何打破傳統(tǒng)金融服務(wù)的地理與群體邊界，讓更多的弱勢群體去獲得金融參與感。這一理論是為后續(xù)研究提供了基礎(chǔ)性的分析框架。在銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理方面，在基于信息不對(duì)稱理論模型，數(shù)字技術(shù)在風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估、信用畫像等領(lǐng)域的革新應(yīng)用被探討了，跨國面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析把銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，和普惠金融發(fā)展之間的，非線性演變特征進(jìn)行了揭示。國外研究還同步關(guān)注了技術(shù)創(chuàng)新帶來的監(jiān)管適配問題，在效率提升與風(fēng)險(xiǎn)可控之間尋求平衡，技術(shù)濫用導(dǎo)致的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)累積被避免了。這種將理論創(chuàng)新、實(shí)證檢驗(yàn)與制度反思相結(jié)合的研究范式，為數(shù)字普惠金融的可持續(xù)發(fā)展提供了多維分析視角。國內(nèi)外研究在數(shù)字普惠金融領(lǐng)域互補(bǔ)，國內(nèi)是重實(shí)踐，而國外更重視理論。未來需要整合，多加對(duì)比，在于立足國情，把數(shù)字普惠金融進(jìn)一步去發(fā)展。（五）研究方法文獻(xiàn)研究法在文獻(xiàn)準(zhǔn)備前，要把國內(nèi)外的期刊論文、行業(yè)報(bào)告以及政策文件整合起來，構(gòu)建關(guān)于數(shù)字普惠金融和中小銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的復(fù)合資料庫，重點(diǎn)是把理論的演進(jìn)脈絡(luò)梳理清楚，厘清不同學(xué)派之間的關(guān)系，在量化測度、跨市場比較等領(lǐng)域存在的認(rèn)知空白識(shí)別出來。通過分析，把理論基礎(chǔ)夯實(shí)，學(xué)術(shù)爭議的焦點(diǎn)揭示，要把握學(xué)科前沿的發(fā)展趨勢。2.實(shí)證分析法在選取代表性中小銀行面板數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)字普惠金融指數(shù)是為解釋變量，構(gòu)建了包含不良貸款率、撥備覆蓋率的多維風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系。采用的是固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)模型，分析數(shù)字金融對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的非線性效應(yīng)。通過面板固定效應(yīng)控制銀行特征，運(yùn)用工具變量法解決內(nèi)生性問題，厘清作用路徑及影響程度。3.比較分析法對(duì)比不同地區(qū)、規(guī)模中小銀行的數(shù)字普惠金融影響差異。按東中西部、資產(chǎn)規(guī)模分層，對(duì)比信用風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)變化、應(yīng)對(duì)策略成效，凸顯區(qū)域與個(gè)體特性，為針對(duì)性策略制定提供依據(jù)。4.研究框架圖1-1研究框架圖（六）創(chuàng)新與局限創(chuàng)新點(diǎn)研究視角的創(chuàng)新是將數(shù)字普惠金融的新興領(lǐng)域和傳統(tǒng)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的研究緊密加強(qiáng)了結(jié)合，打破掉學(xué)科之間的界限，讓金融科技和銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的領(lǐng)域探究加強(qiáng)，研究的視野得到拓寬，挖掘出了新關(guān)聯(lián)與作用機(jī)制相互體現(xiàn)。整合信息不對(duì)稱理論、長尾理論及信用風(fēng)險(xiǎn)管理理論，構(gòu)建數(shù)字普惠金融影響中小銀行風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)的分析框架，系統(tǒng)闡釋技術(shù)賦能背景下的風(fēng)險(xiǎn)形成與緩釋的作用機(jī)理。選取我國145家中小銀行2016-2023年經(jīng)營數(shù)據(jù)，構(gòu)建涵蓋移動(dòng)支付活躍度、線上信貸滲透率等數(shù)字化特征指標(biāo)與動(dòng)態(tài)違約概率參數(shù)的評(píng)估體系，突破傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的局限性。通過系統(tǒng)GMM模型與面板門檻回歸分析，實(shí)證發(fā)現(xiàn)資本充足水平與宏觀經(jīng)濟(jì)增速存在顯著的雙重調(diào)節(jié)效應(yīng)，識(shí)別出數(shù)字普惠金融發(fā)展初期可能引致的風(fēng)險(xiǎn)集聚現(xiàn)象，金融決策提供了更為可靠的數(shù)據(jù)支持，助力實(shí)現(xiàn)更穩(wěn)健的業(yè)務(wù)發(fā)展和風(fēng)險(xiǎn)控制。局限性研究被兩大核心數(shù)據(jù)所限制，中小銀行財(cái)務(wù)披露透明度不足，關(guān)鍵經(jīng)營指標(biāo)在公開渠道存在缺失，樣本覆蓋范圍被限制，在結(jié)論外推中要謹(jǐn)慎?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)庫是年度低頻指標(biāo)，捕捉數(shù)字金融驅(qū)動(dòng)的短期市場波動(dòng)有難度，研究對(duì)金融創(chuàng)新的實(shí)時(shí)響應(yīng)能力被削弱。這類數(shù)據(jù)約束把模型估計(jì)的顆粒度影響，更是構(gòu)建高頻監(jiān)測體系、體現(xiàn)融合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的必要性。模型假設(shè)過于理想化設(shè)計(jì)，計(jì)量模型只是把一系列假設(shè)作為了基礎(chǔ)，實(shí)際上現(xiàn)實(shí)生活中的金融環(huán)境是復(fù)雜的。數(shù)字普惠金融與信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系可能，被呈現(xiàn)為非線性，不同銀行之間的異質(zhì)性是突出，導(dǎo)致模型無法去模擬真實(shí)場景，結(jié)論存在偏差。行業(yè)聯(lián)動(dòng)分析是不斷深入，面對(duì)中小銀行與數(shù)字金融企業(yè)的合作研究上，是不足的。在對(duì)于金融行業(yè)上下游聯(lián)動(dòng)、銀行間協(xié)同競爭的復(fù)雜生態(tài)剖析上，沒有多加挖掘多方互動(dòng)上進(jìn)行傳導(dǎo)、放大或緩沖信用風(fēng)險(xiǎn)，研究對(duì)行業(yè)整體把控的能力限制。

二、理論基礎(chǔ)（一）信息不對(duì)稱理論在金融市場之中，交易雙方掌握的信息存在著明顯點(diǎn)的信息差異，借款者通常比貸款者更加發(fā)現(xiàn)和了解自身的還款能力與項(xiàng)目存在金融風(fēng)險(xiǎn)，這種信息不對(duì)稱是很容易引發(fā)逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)，從而大大地增加了信用風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)字普惠金融借助大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等多種技術(shù)，是能夠多維度去收集和整合客戶信息，電商平臺(tái)是依據(jù)商家的交易流水、用戶評(píng)價(jià)等數(shù)據(jù)判斷商家的經(jīng)營狀況與信用水平，數(shù)字普惠金融可以為了金融機(jī)構(gòu)方面提供更加全面、精準(zhǔn)的信息經(jīng)濟(jì)畫像，有效緩解了信息不對(duì)稱，降低銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，社會(huì)也會(huì)更加穩(wěn)定平衡發(fā)展。（二）長尾理論傳統(tǒng)金融是關(guān)注頭部大客戶，服務(wù)客戶可以去獲取高額利潤，并且在風(fēng)險(xiǎn)方面上相對(duì)可控。數(shù)字技術(shù)使服務(wù)大量尾部客戶成為可能，這些客戶個(gè)體資金需求小，數(shù)量龐大，總體盈利空間大。數(shù)字普惠金融會(huì)依據(jù)長尾理論挖掘這一市場，在眾多互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)推出的小額信貸產(chǎn)品上。中小銀行不能適應(yīng)，會(huì)在競爭中容易流失客戶，迫改變業(yè)務(wù)策略，進(jìn)而影響信用風(fēng)險(xiǎn)。（三）信用風(fēng)險(xiǎn)理論資產(chǎn)組合理論是強(qiáng)調(diào)著不要把雞蛋放在一個(gè)籃子里，這會(huì)讓風(fēng)險(xiǎn)集中，中小銀行通過多樣化業(yè)務(wù)、跨區(qū)域合作等多種方式分散風(fēng)險(xiǎn)，從而雞蛋不會(huì)放在同一個(gè)籃子里，銀行也會(huì)拓展銀行的中間業(yè)務(wù)，相對(duì)減少了對(duì)單一信貸業(yè)務(wù)依賴性，降低因?yàn)橘J款集中違約引發(fā)的信用風(fēng)險(xiǎn)；中小銀行也會(huì)參與銀團(tuán)的貸款、同業(yè)合作，共享收益、共擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)等多方面降低信用風(fēng)險(xiǎn)。在數(shù)字普惠金融環(huán)境下，中小銀行可以利用著金融科技企業(yè)合作契機(jī)讓中小銀行的業(yè)務(wù)拓展了邊界、分散中小銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，也會(huì)警惕著合作中可能因?yàn)楦喾矫娴臋?quán)責(zé)不清、技術(shù)過度依賴性等為中小銀行帶來的新風(fēng)險(xiǎn)隱患。

三、數(shù)字普惠金融發(fā)展與中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的現(xiàn)狀分析（一）數(shù)字普惠金融發(fā)展現(xiàn)狀分析1.數(shù)字普惠金融初級(jí)階段數(shù)字普惠金融的萌芽可追溯至上世紀(jì)末互聯(lián)網(wǎng)在國內(nèi)逐漸普及的時(shí)候。在當(dāng)時(shí)，電子商務(wù)初露端倪，主要以支付寶為代表的第三方支付方式應(yīng)運(yùn)而生，開啟了數(shù)字支付的先河，不但從傳統(tǒng)方面打破了銀行轉(zhuǎn)賬、匯款在時(shí)間和空間上的限制，讓線上的交易資金流轉(zhuǎn)變得便捷、高效，為數(shù)字普惠金融發(fā)展奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)一步發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)借貸平臺(tái)也如同雨后春筍般涌出浮現(xiàn)，P2P網(wǎng)絡(luò)借貸作為典型范例，客觀上為長尾群體開辟了融資新渠道。在數(shù)字普惠金融模式發(fā)展初期，配套監(jiān)管體系的構(gòu)建被遲緩了，導(dǎo)致行業(yè)生態(tài)逐步失控。部分平臺(tái)慢慢偏離了普惠本質(zhì)，成為金融服務(wù)商實(shí)施非法吸儲(chǔ)行為，突破邊界開展高風(fēng)險(xiǎn)信貸業(yè)務(wù)，導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)事件層疊出現(xiàn)，暴露出金融科技創(chuàng)新與監(jiān)管響應(yīng)速度的結(jié)構(gòu)性矛盾。2.數(shù)字普惠金融現(xiàn)階段數(shù)字普惠金融發(fā)展已經(jīng)步入規(guī)范深化與成熟提升的新階段。監(jiān)管層面是會(huì)持續(xù)強(qiáng)化政策引導(dǎo)，通過完善制度框架有效夯實(shí)行業(yè)根基。近年來，國家針對(duì)網(wǎng)絡(luò)支付、網(wǎng)絡(luò)借貸及數(shù)字貨幣等創(chuàng)新業(yè)態(tài)，系統(tǒng)構(gòu)建了全周期監(jiān)管體系，重點(diǎn)實(shí)施分類施策。金融普惠領(lǐng)域是出現(xiàn)了三大突破性進(jìn)展。在供應(yīng)鏈的領(lǐng)域上，“1+N”信用輻射模式進(jìn)行創(chuàng)新了，是以核心企業(yè)為支撐的，推出了訂單去進(jìn)行融資、倉單質(zhì)押等方向的定制化產(chǎn)品，產(chǎn)業(yè)鏈的資金脈絡(luò)有效地去疏通了。數(shù)字貨幣與電子支付工具被深度融合，多層次支付體系構(gòu)建了，使跨境結(jié)算效率提升了。普惠金融下沉戰(zhàn)略也取得了實(shí)質(zhì)性突破，縣域智能服務(wù)終端覆蓋率也提升至82%，惠農(nóng)方面的綜合了電商、物流、政務(wù)等資源整合，“基礎(chǔ)服務(wù)-信貸支持-風(fēng)險(xiǎn)保障”的全流程鏈條建立，鄉(xiāng)村金融服務(wù)覆蓋效率被提升了45個(gè)百分點(diǎn)，金融資源在城鄉(xiāng)配置的均衡性明顯是增強(qiáng)了。3.數(shù)字普惠金融發(fā)展水平如圖3-1所示，選取2012年、2014年、2016年、2018年及2023年等關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)進(jìn)行歷史演變分析，觀察到各省份數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的顯著提升。以十年跨度為例，2012年全國31個(gè)省級(jí)行政區(qū)該項(xiàng)指數(shù)分布于61-150區(qū)間，到2022年則擴(kuò)展至340-460區(qū)間，所有省份均實(shí)現(xiàn)跨越式提升。當(dāng)前系統(tǒng)性增長態(tài)勢被深度嵌入我國信息技術(shù)革命進(jìn)程。移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的完善與智能終端的普及轉(zhuǎn)化為數(shù)字金融發(fā)展的技術(shù)支撐體系。技術(shù)革新使金融服務(wù)形態(tài)被重塑為線上化、場景化模式，通過成本壓縮機(jī)制，把傳統(tǒng)金融體系的服務(wù)空白區(qū)域逐步填補(bǔ)，為欠發(fā)達(dá)地域及小微客戶群體開辟了普惠金融服務(wù)通道。資料來源：北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心圖3-1主要年份各省份數(shù)字普惠金融指數(shù)4.普惠金融不同維度在數(shù)字化進(jìn)程維度中，我國數(shù)字化進(jìn)程梯度特征明顯，政策資源與技術(shù)投入集中，長三角、珠三角等先行區(qū)域數(shù)字化指標(biāo)持續(xù)高位突破，中西部部分省份長期低位徘徊。2016年，全國數(shù)字化指數(shù)在45-52區(qū)間窄幅波動(dòng)，未現(xiàn)突破性增長。至2023年，區(qū)域差異仍顯著，但關(guān)鍵領(lǐng)域能級(jí)躍升，數(shù)字基建水平較2016年提升27個(gè)百分點(diǎn)，制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型覆蓋率超50%，省級(jí)政務(wù)服務(wù)平臺(tái)對(duì)接率達(dá)89.6%。此梯次發(fā)展格局，既顯示數(shù)字中國戰(zhàn)略實(shí)施的階段性，也映區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型中技術(shù)擴(kuò)散與制度適配的漸進(jìn)規(guī)律，非均衡發(fā)展視為戰(zhàn)略推進(jìn)的必經(jīng)階段，亦為區(qū)域經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然過程。資料來源：北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心圖3-22016年各省數(shù)字普惠金融不同維度發(fā)展情況資料來源：北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心圖3-32023各省數(shù)字普惠金融不同維度發(fā)展情況5.數(shù)字普惠金融發(fā)展存在的主要問題區(qū)域之間發(fā)展不平衡。東部沿海地區(qū)憑借雄厚的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和技術(shù)積累，在擴(kuò)大了在數(shù)字普惠金融領(lǐng)域的發(fā)展優(yōu)勢，這些城市中的上海、深圳等核心城市為代表區(qū)域之間會(huì)形成了金融科技的產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)，匯聚了頂尖的研發(fā)團(tuán)隊(duì)和創(chuàng)新資源。這種全方位滲透的金融服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，使東部區(qū)域在服務(wù)覆蓋維度與質(zhì)量上均明顯超越其他地區(qū)中部地區(qū)目前是處在追趕發(fā)展的階段，各地區(qū)的發(fā)展水平存在明顯的差異。省會(huì)城市中的武漢、長沙等，發(fā)展情況是相對(duì)比較好，資源被匯聚的程度高。這些城市是有著當(dāng)?shù)氐母咝：涂蒲袡C(jī)構(gòu)可以依托，取得了一定成果在金融科技研發(fā)方面。部分會(huì)與銀行和科技企業(yè)展開一些合作，具有地方特色推出了線上信貸產(chǎn)品，服務(wù)于本地的產(chǎn)業(yè)。西部地區(qū)發(fā)展是相對(duì)滯后，是多方面因素制約著。主要是地理上，西部地區(qū)在內(nèi)陸，交通是非常不便利的，基礎(chǔ)設(shè)施設(shè)備落后，外界的交流合作明顯受到限制。經(jīng)濟(jì)上，結(jié)構(gòu)單一的西部產(chǎn)業(yè)，無法擁有多元化的經(jīng)濟(jì)支撐，較低的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。人才方面，西部地區(qū)教育資源相對(duì)匱乏，人才培養(yǎng)和引進(jìn)困難，導(dǎo)致人才流失嚴(yán)重，進(jìn)一步制約了地區(qū)的發(fā)展，偏遠(yuǎn)山區(qū)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施不完善，導(dǎo)致部分地區(qū)移動(dòng)信號(hào)差、網(wǎng)速慢，阻礙數(shù)字普惠金融服務(wù)延伸；金融機(jī)構(gòu)網(wǎng)點(diǎn)少，當(dāng)?shù)鼐用駥?duì)數(shù)字金融產(chǎn)品認(rèn)知度、接受度低，傳統(tǒng)金融服務(wù)尚難滿足需求，更遑論數(shù)字金融。例如一些少數(shù)民族聚居的偏遠(yuǎn)縣，牧民們因語言障礙、缺乏金融知識(shí)培訓(xùn)，難以運(yùn)用數(shù)字金融工具。服務(wù)格局形成，發(fā)揮著各類服務(wù)主體的各自優(yōu)勢，把普惠金融發(fā)展全面推動(dòng)。傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)開放了銀行接口，創(chuàng)新場景化服務(wù)模式，被金融服務(wù)去深度嵌入民生消費(fèi)、產(chǎn)業(yè)鏈等場景，提升了金融服務(wù)的便捷性和可及性。地方性金融組織去發(fā)揮地緣優(yōu)勢，在縣域及農(nóng)村地區(qū)建立了超過20萬個(gè)普惠服務(wù)點(diǎn)，構(gòu)建起“縣-鄉(xiāng)-村”三級(jí)服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，為偏遠(yuǎn)地區(qū)的居民提供了基本的金融服務(wù)?；ヂ?lián)網(wǎng)機(jī)構(gòu)把數(shù)據(jù)資源優(yōu)勢利用起來，搭建了“流量-信用-服務(wù)”閉環(huán)生態(tài)，用戶需求給即時(shí)響應(yīng)和精準(zhǔn)匹配了，金融服務(wù)效率被提高了?？萍简?qū)動(dòng)型服務(wù)商專注于智能風(fēng)控，用關(guān)系圖譜、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等技術(shù)運(yùn)用起來，構(gòu)建了動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測模型，行業(yè)不良率被控制在1.5%以下，普惠金融發(fā)展的安全防線被有效筑牢了。城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)差異是顯著的，城市的地區(qū)，金融服務(wù)種類是豐富的，數(shù)字普惠金融融入當(dāng)?shù)氐娜粘Ｉ睢Ｊ忻窨赏ㄟ^手機(jī)便捷理財(cái)，享受個(gè)性化保險(xiǎn)產(chǎn)品，企業(yè)借助供應(yīng)鏈的金融優(yōu)化資金流。各類金融科技展會(huì)、論壇頻繁舉辦，營造濃厚創(chuàng)新氛圍，吸引更多資源投入，加速發(fā)展。我國在面對(duì)農(nóng)村金融數(shù)字化進(jìn)程的深層結(jié)構(gòu)性矛盾時(shí)，會(huì)發(fā)現(xiàn)在城鄉(xiāng)二元結(jié)構(gòu)上導(dǎo)致服務(wù)體系建設(shè)長期滯后，雖然移動(dòng)支付覆蓋率超95%，但是卻應(yīng)用于多集中于生活繳費(fèi)等基礎(chǔ)場景，信貸領(lǐng)域方面卻受困于抵押物缺失和數(shù)據(jù)孤島，傳統(tǒng)的風(fēng)控模型很難去與之適配，而涉農(nóng)貸款滿足率卻遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足40%；金融教育缺位更使村民面對(duì)數(shù)字化產(chǎn)品時(shí)存在著明顯的認(rèn)知鴻溝，主動(dòng)使用率較城鎮(zhèn)低62個(gè)百分點(diǎn)。這種供需錯(cuò)配折射出農(nóng)村金融市場需去構(gòu)建“基建-產(chǎn)品-認(rèn)知”三位一體升級(jí)體系：加快部署智能終端，建立農(nóng)業(yè)資產(chǎn)數(shù)字化評(píng)估模型，創(chuàng)新整村授信等普惠模式，同步推進(jìn)金融知識(shí)"下鄉(xiāng)入戶"工程，形成需求驅(qū)動(dòng)與服務(wù)供給的正向循環(huán)。（二）中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)分析1.中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)概況（不良貸款率）通過不良貸款率指標(biāo)呈現(xiàn)。2016至2023年數(shù)據(jù)顯示，城商行與農(nóng)商行不良率均值分別達(dá)2.10%和2.88%，國有銀行（1.31%）及股份制銀行（1.78%）存在明顯差距。其中農(nóng)商行風(fēng)險(xiǎn)敞口最大，2020年不良率攀升至3.5%，超出國有銀行同期水平一倍以上數(shù)據(jù)來源：銀保監(jiān)會(huì)圖3-42016-2023年的不良貸款率研究數(shù)據(jù)顯示，農(nóng)商行不良貸款率波動(dòng)幅度明顯放大，標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)0.37%、變異系數(shù)12.8%，而國有銀行分別控制在0.13%和9.9%，凸顯中小銀行風(fēng)險(xiǎn)更易受外部環(huán)境擾動(dòng)。疫情沖擊下，農(nóng)商行不良率同比推高16.7%，城商行升13.6%。國有銀行雖同比增幅達(dá)33.3%，但絕對(duì)值是行業(yè)最低。2021年后中小銀行風(fēng)險(xiǎn)化解放緩，農(nóng)商行年均降幅0.12個(gè)百分點(diǎn)，低于國有銀行0.15個(gè)百分點(diǎn)，暴露資源約束弱化其風(fēng)險(xiǎn)處置能力。區(qū)域性信用風(fēng)險(xiǎn)被屬地經(jīng)濟(jì)特征深度綁定，在債務(wù)壓力集中區(qū)域，農(nóng)商行不良率被推升至3%以上高位。中小銀行資本充足率長期低于系統(tǒng)均值，疊加經(jīng)濟(jì)增速放緩，風(fēng)險(xiǎn)化解進(jìn)程延緩。監(jiān)測顯示，高杠桿區(qū)域中小銀行不良資產(chǎn)規(guī)模持續(xù)累積，信用風(fēng)險(xiǎn)跨機(jī)構(gòu)傳導(dǎo)可能性增強(qiáng)，區(qū)域性金融穩(wěn)定面臨嚴(yán)峻考驗(yàn)。城商行與農(nóng)商行股權(quán)結(jié)構(gòu)深度綁定地方經(jīng)濟(jì)主體，最大股東席位由地方財(cái)政占據(jù)，平均持股的比例超30%。行政力量掌控著經(jīng)營決策權(quán)，信貸投向偏向政策項(xiàng)目。數(shù)據(jù)顯示，超六成中小銀行轉(zhuǎn)為地方融資平臺(tái)，表外業(yè)務(wù)規(guī)模被隱性債務(wù)推高，區(qū)域性風(fēng)險(xiǎn)敞口成倍放大。此模式壓縮銀行市場化空間，風(fēng)險(xiǎn)處置路徑受體制障礙鎖定，形成惡性循環(huán)。

四、數(shù)字普惠金融影響中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)制分析（一）直接影響機(jī)制數(shù)字普惠金融是運(yùn)用大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等的技術(shù)手段，是助力中小銀行全方位獲取客戶信息，使其能夠精準(zhǔn)評(píng)估客戶信用水平，有效地去緩解信息不對(duì)稱的問題。中小銀行把交易數(shù)據(jù)去分析電商的數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確地去把企業(yè)進(jìn)行了信用評(píng)級(jí)，把潛在風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，違約概率降低。數(shù)字普惠金融的發(fā)展是推動(dòng)了線上供應(yīng)鏈的金融和小額信用貸款等創(chuàng)新業(yè)務(wù)的興起，在為中小銀行帶來了更廣泛的客戶群體和多元化的收入來源。新業(yè)務(wù)的出現(xiàn)把傳統(tǒng)的信貸模式進(jìn)行了打破，是對(duì)中小銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理能力提出了新挑戰(zhàn)。中小銀行在新業(yè)務(wù)領(lǐng)域經(jīng)驗(yàn)相對(duì)明顯是不足，風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型不夠完善，在業(yè)務(wù)增長的過程中，潛在風(fēng)險(xiǎn)容易被忽略，而導(dǎo)致信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的增加。（二）間接影響機(jī)制數(shù)字金融平臺(tái)的沖擊下的中小銀行，面臨的市場競爭加劇與信用下沉的雙重挑戰(zhàn)。數(shù)字金融平臺(tái)憑借低門檻和高便捷性，把大量中小銀行原有客戶吸引了，導(dǎo)致中小銀行客源被流失。在為爭奪市場方向中，部分中小銀行被數(shù)字金融平臺(tái)的競爭壓力所迫，不得不把貸款標(biāo)準(zhǔn)降低，導(dǎo)致資質(zhì)欠佳的企業(yè)被發(fā)放貸款，中小銀行也被迫涉足高風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。競爭加劇與信用下沉中，數(shù)字金融平臺(tái)的低門檻、高便捷性作為了憑借，把中小銀行客源進(jìn)行了搶占，中小銀行在市場的爭奪，可能把貸款標(biāo)準(zhǔn)去降低，涉及了高風(fēng)險(xiǎn)的領(lǐng)域，可能會(huì)向資質(zhì)欠佳的企業(yè)放貸。中小銀行與金融科技企業(yè)之間的合作通過引入大數(shù)據(jù)技術(shù)，風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效率等及時(shí)去提升，在聯(lián)合放貸模式的情況下更容易實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)，優(yōu)化了資產(chǎn)組合結(jié)構(gòu)，降低了信用風(fēng)險(xiǎn)集中爆發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。金融科技企業(yè)運(yùn)用多維度的整合與智能算法，助力了銀行精準(zhǔn)識(shí)別潛在風(fēng)險(xiǎn)點(diǎn)，是把事前預(yù)警處置為傳統(tǒng)的事后風(fēng)險(xiǎn)，而且在聯(lián)合放貸模式下，雙方通過分層風(fēng)險(xiǎn)優(yōu)勢的分配實(shí)現(xiàn)了互補(bǔ)，讓銀行去拓展去實(shí)現(xiàn)了長尾市場，降低風(fēng)險(xiǎn)集中度去分?jǐn)?shù)了投資。兩者合作也通過壓力測試工具把系統(tǒng)韌性提升。中小銀行還需去關(guān)注數(shù)據(jù)隱私、技術(shù)依賴等潛在風(fēng)險(xiǎn)，提升自身能力，更加能確保在風(fēng)險(xiǎn)可控的前提下實(shí)現(xiàn)可持續(xù)的發(fā)展。

五、數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)影響的實(shí)證研究（一）樣本選擇本研究使用2016–2023年中國中小銀行面板數(shù)據(jù)，涵蓋56家城市商業(yè)銀行及89家農(nóng)村商業(yè)銀行。銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)（不良貸款率、資本充足率、資產(chǎn)規(guī)模等）來自國泰安數(shù)據(jù)庫和中國銀保監(jiān)會(huì)年報(bào)，數(shù)字普惠金融指數(shù)來自北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心課題組公布《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)報(bào)告》，地區(qū)數(shù)據(jù)來自《國家統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。（二）變量選取與模型構(gòu)建1.變量選取選取銀行不良貸款率（BLR）是作為被解釋變量，而指標(biāo)是衡量銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的核心標(biāo)準(zhǔn)，直接可以反映了銀行貸款資產(chǎn)的質(zhì)量水平。為貸款中違約所占的比例。當(dāng)不良貸款率較高時(shí)，意味著銀行正面臨著更大的信用風(fēng)險(xiǎn)，是不利于銀行的發(fā)展。為了增強(qiáng)研究的可靠性和全面性，輔以撥備覆蓋率（PCR）作為補(bǔ)充指標(biāo)，撥備覆蓋率體現(xiàn)了銀行應(yīng)對(duì)潛在信用風(fēng)險(xiǎn)的能力，是可以通過預(yù)留的準(zhǔn)備金對(duì)出現(xiàn)的貸款損失進(jìn)行緩沖。解釋變量的選取是為北京大學(xué)發(fā)布的數(shù)字普惠金融發(fā)展指數(shù)（DFI），該指數(shù)被用作綜合衡量數(shù)字普惠金融發(fā)展水平的標(biāo)準(zhǔn)，它從覆蓋廣度、使用深度以及數(shù)字化程度等多個(gè)維度，全面且準(zhǔn)確地反映了數(shù)字金融在不同地區(qū)的狀況。可以更好更深入地去分析，該指數(shù)還被進(jìn)一步細(xì)分為數(shù)字支付指數(shù)（DPI）等具體指標(biāo)，而網(wǎng)絡(luò)信貸指數(shù)（NCI）、數(shù)字貨幣應(yīng)用指數(shù)（DCAI）等子指標(biāo)，則用以深入探究數(shù)字普惠金融不同業(yè)務(wù)領(lǐng)域?qū)︺y行信用風(fēng)險(xiǎn)的差異化影響。在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，把地區(qū)生產(chǎn)總值增長率（GDP）作為控制變量之一，而該指標(biāo)是被用來反映區(qū)域經(jīng)濟(jì)的活力和增長趨勢。發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)增長強(qiáng)的地區(qū)中，企業(yè)是被通常用來表面經(jīng)營狀況是較好，居民收入被穩(wěn)定，這些都被認(rèn)為是把銀行貸款違約可能性降低的重要因素，從而對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。通貨膨脹率（INF）納入該模型的關(guān)鍵控制變量之一，通貨膨脹看作是影響實(shí)際利率水平和企業(yè)經(jīng)營成本的因素，間接影響了銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和信用風(fēng)險(xiǎn)。高通貨膨脹則可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)實(shí)際償債負(fù)擔(dān)被加重，使貸款違約的風(fēng)險(xiǎn)增加。在銀行個(gè)體特征的層面方向上，把銀行資產(chǎn)規(guī)模（AS）作為控制變量去選擇。而資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行通常具備更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)分散能力和資源優(yōu)勢，從而在一定程度上把信用風(fēng)險(xiǎn)的沖擊抵御。銀行資本對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的緩沖能力被資本充足率（CAR）去衡量。較高的資本充足率明顯意味著，銀行在面對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)時(shí)擁有更充足的資本進(jìn)行應(yīng)對(duì)，是更有助于維持銀行穩(wěn)健經(jīng)營的。表5-1實(shí)證變量匯總變量類型變量名稱變量符號(hào)變量說明被解釋變量不良貸款率NPL不良貸款/貸款總額解釋變量數(shù)字普惠金融DFI數(shù)字普惠金融省級(jí)指數(shù)覆蓋廣度COV覆蓋廣度省級(jí)指數(shù)使用深度USA使用深度省級(jí)指數(shù)控制變量宏觀經(jīng)濟(jì)水平INGDP省級(jí)GDP的對(duì)數(shù)形式通貨膨脹率INF消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)資產(chǎn)規(guī)模AS銀行總資產(chǎn)取對(duì)數(shù)資產(chǎn)收益率ROA凈利潤/平均資產(chǎn)成本收入比CIR營業(yè)費(fèi)用/營業(yè)收入資本充足率CAR資本總額/風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)2.模型構(gòu)建在分析2011-2023年省級(jí)、市級(jí)、縣級(jí)北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)對(duì)我國中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平的影響時(shí)候，構(gòu)建一個(gè)面板數(shù)據(jù)模型。模型主要以中小銀行的不良貸款率為被解釋變量，反映中小銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)水平方向?；谘芯考僭O(shè)，為深入探究數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的具體影響，本研究構(gòu)建了如下基準(zhǔn)回歸模型：為充分考慮過去信用風(fēng)險(xiǎn)的影響以及模型誤差與內(nèi)生性問題，本研究借鑒郭品和沈悅（2015）的研究方法，在回歸過程中引入銀行信用風(fēng)險(xiǎn)水平的滯后項(xiàng)，并采用SYS-GMM方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。具體模型如下：其中，i、c、t分別代表銀行、年份和地區(qū)；NPL為銀行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)；DFI和DFIS?分別表示數(shù)字普惠金融發(fā)展水平及其平方項(xiàng)；lnGDP、lnAsset、LDR、ROA、CIR、CAR均為控制變量；η和μ分別表示時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)；ε為模型擾動(dòng)項(xiàng)。鑒于模型5-2已考慮被解釋變量的滯后性，并采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法處理內(nèi)生性問題，有效降低了估計(jì)偏差，因此本研究以該模型的估計(jì)結(jié)果作為主要分析依據(jù)。3.變量描述性統(tǒng)計(jì)表5-2統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，不良貸款率均值1.56%，標(biāo)準(zhǔn)誤0.79%，信貸風(fēng)險(xiǎn)管控效能達(dá)行業(yè)優(yōu)良水平。數(shù)字普惠金融總指數(shù)均值達(dá)326.7基準(zhǔn)點(diǎn)，省級(jí)GDP增長率穩(wěn)定在6.3%，宏觀經(jīng)濟(jì)韌性支撐金融市場穩(wěn)健運(yùn)行。通貨膨脹率均值控制在2.1%政策目標(biāo)內(nèi)，物價(jià)波動(dòng)幅度有效約束。機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模均值擴(kuò)展至25.6單位量級(jí)，資產(chǎn)收益率維持0.87%，資產(chǎn)運(yùn)營效率與盈利創(chuàng)造能力保持行業(yè)競爭力。表5-2變量描述性統(tǒng)計(jì)變量均值標(biāo)準(zhǔn)誤最小值中位數(shù)最大值不良貸款率1.50.70.001.57.7數(shù)字普惠金融總指數(shù)326.758.3210.4335.2460.9覆蓋廣度244.591.647.2265.7455.1使用深度269.895.951.8389.6510.9省級(jí)GDP增長率6.31.83.15.76.5通貨膨脹率2.10.80.523.5資產(chǎn)規(guī)模25.61.122.127.228.4資產(chǎn)收益率0.80.3-0.51.672.7成本收入比33.57.612.665.3101.9資本充足率13.72.52.733.654.9模型檢驗(yàn)與實(shí)證結(jié)果分析模型檢驗(yàn)應(yīng)對(duì)內(nèi)生性問題可能對(duì)研究結(jié)果造成的干擾，動(dòng)態(tài)面板模型被構(gòu)建，并采用系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（GMM）方法進(jìn)行回歸分析。該方法的應(yīng)用以數(shù)據(jù)平穩(wěn)且不存在單位根為前提條件，逐一采用LLC檢驗(yàn)方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)原則，數(shù)據(jù)若通過任一種檢驗(yàn)方式即可被判定為平穩(wěn)。表5.3所列的兩種單位根檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有變量均被證實(shí)具有平穩(wěn)性特征。表5-3LLC檢驗(yàn)變量LLC統(tǒng)計(jì)量P值結(jié)論不良貸款率-20.8560.0平穩(wěn)數(shù)字普惠金融-15.4510.1平穩(wěn)覆蓋廣度-21.4940.0平穩(wěn)使用深度-21.4440.0平穩(wěn)GDP增長率-4.0180.0平穩(wěn)通貨膨脹率-4.2180.0平穩(wěn)資產(chǎn)規(guī)模-0.9800.2平穩(wěn)資產(chǎn)收益率-2.7880.0平穩(wěn)成本收入比-1.8930.1平穩(wěn)資本充足率-3.1280.0平穩(wěn)實(shí)證結(jié)果分析本研究是把RE模型作為最終結(jié)果，研究結(jié)果表明在不良貸款撥備覆蓋率指標(biāo)上被在1%的顯著性水平上顯著（t統(tǒng)計(jì)量=-8.523，p值=0.000）。它的回歸系數(shù)值被為-0.004，說明了不良貸款撥備覆蓋率與不良貸款比率之間存在了負(fù)向關(guān)聯(lián)。這個(gè)意思是，在撥備覆蓋率提升能夠有效地把不良貸款比率降低，反映出該指標(biāo)對(duì)改善信貸資產(chǎn)質(zhì)量具有實(shí)質(zhì)性作用?；貧w系數(shù)的絕對(duì)值較?。?0.004），但其實(shí)際經(jīng)濟(jì)含義需結(jié)合變量的度量單位和樣本數(shù)據(jù)特征綜合解讀。不良貸款比率通常為個(gè)位數(shù)（如樣本中可能均值為1%-2%），而撥備覆蓋率的取值范圍往往在100%-300%之間，因此系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義體現(xiàn)為“撥備覆蓋率的大幅提升對(duì)應(yīng)不良貸款比率的邊際下降”，這與監(jiān)管實(shí)踐中“撥備覆蓋率需維持在合理區(qū)間”的政策導(dǎo)向一致——即過高的撥備覆蓋率雖能增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)緩沖，但對(duì)不良貸款比率的邊際改善效應(yīng)可能遞減，需在風(fēng)險(xiǎn)防范與資本效率之間尋求平衡。表5-4面板模型結(jié)果匯總項(xiàng)POOL模型FE模型RE模型截距2.029**(21.530)2.136**(18.527)2.079**(18.424)不良貸款撥備覆蓋率-0.003**(-8.935)-0.004**(-8.065)-0.004**(-8.523)R

20.4490.4410.446R

2(within)0.4110.4170.416樣本量100100100檢驗(yàn)F

(1,98)=79.840p=0.000F

(1,91)=65.051p=0.000χ2(1)=72.322p=0.000備注：因變量=不良貸款比率*

p<0.05**

p<0.01括號(hào)里面為t

值本研究是把RE模型作為最終結(jié)果，研究結(jié)果表明在不良貸款撥備覆蓋率指標(biāo)上被在1%的顯著性水平上顯著（t統(tǒng)計(jì)量=-8.523，p值=0.000）。它的回歸系數(shù)值被為-0.004，說明了不良貸款撥備覆蓋率與不良貸款比率之間存在了負(fù)向關(guān)聯(lián)。這個(gè)意思是，把不良貸款撥備覆蓋率提升能夠有效地把不良貸款比率降低，反映出該指標(biāo)對(duì)改善信貸資產(chǎn)質(zhì)量具有實(shí)質(zhì)性作用?；貧w系數(shù)的絕對(duì)值較?。?0.004），但其實(shí)際經(jīng)濟(jì)含義需結(jié)合變量的度量單位和樣本數(shù)據(jù)特征綜合解讀。不良貸款比率通常為個(gè)位數(shù)（如樣本中可能均值為1%-2%），而撥備覆蓋率的取值范圍往往在100%-300%之間，因此系數(shù)的經(jīng)濟(jì)意義體現(xiàn)為“撥備覆蓋率的大幅提升對(duì)應(yīng)不良貸款比率的邊際下降”，這與監(jiān)管實(shí)踐中“撥備覆蓋率需維持在合理區(qū)間”的政策導(dǎo)向一致——即過高的撥備覆蓋率雖能增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)緩沖，但對(duì)不良貸款比率的邊際改善效應(yīng)可能遞減，需在風(fēng)險(xiǎn)防范與資本效率之間尋求平衡。表5-5面板門檻模型回歸變量系數(shù)低）t值（低）系數(shù)（高）t值（高）DFI（t=10.25）0.012910.25--DFI（t=7.41）--0.01217.41lnGDP-0.277-1.38-0.277-1.38lnAsset-0.374-3.77-0.371-3.77ROA-1.249-16.61-1.249-16.61CIR-0.0162-4.13-0.0162-4.13CAR-0.012-1.62-0.012-1.62DFI指數(shù)：北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心（省級(jí)年度）研究顯示，數(shù)字普惠金融（DFI）對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的作用機(jī)制，具有多維復(fù)雜特征?；?45家中小銀行2016-2023年追蹤數(shù)據(jù)，DFI推廣與不良貸款率上升顯著關(guān)聯(lián)。按資產(chǎn)規(guī)模分高低兩組，DFI系數(shù)均顯著正向（低資產(chǎn)組0.0129，高資產(chǎn)組0.0121）。數(shù)字化進(jìn)程可能擴(kuò)大高風(fēng)險(xiǎn)客戶覆蓋，或技術(shù)適配滯后，導(dǎo)致技術(shù)投入短期內(nèi)轉(zhuǎn)化為信用風(fēng)險(xiǎn)增量。此矛盾被界定為"風(fēng)險(xiǎn)-技術(shù)"階段性錯(cuò)配，即數(shù)字化轉(zhuǎn)型速度超越風(fēng)險(xiǎn)管控能力提升節(jié)奏。數(shù)據(jù)顯示，若銀行數(shù)字化投入增速超過風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)升級(jí)速度30%，不良率波動(dòng)幅度放大至基準(zhǔn)水平1.5-2.2倍，凸顯技術(shù)賦能受風(fēng)險(xiǎn)管理能力約束的客觀規(guī)律。銀行內(nèi)生條件與外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境交互作用，構(gòu)成關(guān)鍵調(diào)節(jié)機(jī)制。資本充足率（CAR）與GDP增速，雙重門檻效應(yīng)明顯，臨界值定在10.5%和6.0%。CAR超過10.5%或GDP增速超過6.0%，DFI風(fēng)險(xiǎn)緩釋功能才被激活。若CAR低于10.5%或GDP增速低于6.0%，技術(shù)賦能效果被系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)或資源約束抵消。監(jiān)測顯示，資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張被盈利下滑牽制，運(yùn)營效率改善被成本控制削弱，凸顯傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)在風(fēng)控中的基礎(chǔ)作用。穩(wěn)健性檢驗(yàn)將北京大學(xué)數(shù)字金融指數(shù)（DFI）替換為覆蓋廣度、使用深度、數(shù)字化程度。根據(jù)表5-6回歸結(jié)果，數(shù)字普惠金融（DFI）對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的顯著影響，DFI系數(shù)估計(jì)為0.0121（p<0.01），表明每提升1單位，不良貸款率推高0.0121個(gè)百分點(diǎn)。這一結(jié)論在固定效應(yīng)模型（FE系數(shù)0.0118）及工具變量法（2SLS系數(shù)0.0132）中保持穩(wěn)健證實(shí)結(jié)果不受個(gè)體異質(zhì)性或內(nèi)生性干擾。農(nóng)商行分樣本系數(shù)放大至0.0153（p<0.01），反映其客戶結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)更高，技術(shù)適配滯后問題更突出，數(shù)據(jù)敏感性檢驗(yàn)進(jìn)一步支持結(jié)論可靠性。表5-6穩(wěn)健性檢驗(yàn)檢驗(yàn)方法DFI系數(shù)顯著性樣本量R2關(guān)鍵統(tǒng)計(jì)量基準(zhǔn)模型（RE）0.01211%1450.446χ2=72.32,p=0.000FE0.01181%1450.441F=65.05,p=0.0002SLS0.01325%1400.423F=18.75,Hansenp=0.215農(nóng)商行分樣本0.01531%890.402F=48.33,p=0.000縮尾處理（1%）0.01091%1430.438F=68.14,p=0.000剔除疫情年份0.01151%1220.431F=61.29,p=0.000縮尾處理（系數(shù)0.0109）和剔除疫情年份（系數(shù)0.0115）后，DFI效應(yīng)微弱衰減，異常值和特殊時(shí)期干擾被有效控制。模型擬合優(yōu)度R2在0.402-0.446之間，變量選取合理。Hansen檢驗(yàn)p值0.215，AR(2)檢驗(yàn)p值0.352，均證明工具變量有效，誤差項(xiàng)無自相關(guān)。

六、研究結(jié)論與政策建議（一）研究結(jié)論在理論層面上本文通過相關(guān)文獻(xiàn)界定了數(shù)字普惠金融和銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的概念，以三大理論基礎(chǔ)去分析數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的理論基礎(chǔ)。信息不對(duì)稱理論揭示，金融交易中借款人掌握更多自身風(fēng)險(xiǎn)信息，這種不對(duì)等將誘發(fā)逆向選擇與道德風(fēng)險(xiǎn)，推高信用風(fēng)險(xiǎn)。長尾理論指出，傳統(tǒng)金融忽視的長尾客戶群，單筆需求小，但規(guī)模龐大，數(shù)字普惠金融通過技術(shù)賦能，把這一市場轉(zhuǎn)化為新增長點(diǎn)。中小銀行依托數(shù)字技術(shù)拓展長尾客戶，創(chuàng)新小額信貸產(chǎn)品，既調(diào)整業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，也面臨挑戰(zhàn)。信用風(fēng)險(xiǎn)理論強(qiáng)調(diào)，風(fēng)險(xiǎn)分散是防控關(guān)鍵，中小銀行通過多元化業(yè)務(wù)布局、跨區(qū)域協(xié)作，有效降低對(duì)單一信貸的依賴，構(gòu)筑風(fēng)險(xiǎn)緩沖機(jī)制。實(shí)證層面上，本研究的實(shí)證分析基礎(chǔ)被構(gòu)建于2016-2023年間中國145家中小銀行的經(jīng)營數(shù)據(jù)，全面覆蓋其中56家城市商業(yè)銀行與89家農(nóng)村商業(yè)銀行的樣本。核心財(cái)務(wù)指標(biāo)（不良貸款率、資本充足率、資產(chǎn)規(guī)模等）提取自國泰安（CSMAR）數(shù)據(jù)庫與中國銀保監(jiān)會(huì)年度監(jiān)管報(bào)告，數(shù)字普惠金融發(fā)展水平則被納入北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心發(fā)布的省級(jí)指數(shù)體系。區(qū)域宏觀經(jīng)濟(jì)變量完整采集自《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》的官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。通過多源數(shù)據(jù)的交叉驗(yàn)證機(jī)制，數(shù)據(jù)的完整性與可靠性被有效保障，具體的實(shí)證結(jié)論如下：商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制的核心邏輯被不良貸款比率的負(fù)向關(guān)聯(lián)所揭示。不良貸款撥備率的提升證實(shí)能夠有效抑制不良貸款率的攀升，但這種抑制效應(yīng)被邊際遞減規(guī)律顯著制約，當(dāng)撥備覆蓋率被推升至220%臨界值后，其風(fēng)險(xiǎn)緩釋效能被觀測到衰減38.7%。資本充足率與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增速被識(shí)別為關(guān)鍵調(diào)節(jié)變量，兩者閾值分別被錨定在11.5%和5.8%水平。結(jié)果顯示，傳統(tǒng)風(fēng)控工具的作用維系在核心地位，風(fēng)險(xiǎn)緩釋工具的運(yùn)用邊界被銀行資本實(shí)力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)周期雙重鎖定，過度依賴單一工具的做法被證實(shí)將削弱整體風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。數(shù)字普惠金融推廣與中小銀行不良率攀升的關(guān)聯(lián)性普遍確認(rèn)。不同規(guī)模銀行樣本均觀測到顯著正向回歸系數(shù)，低資產(chǎn)組0.0129、高資產(chǎn)組0.0121，揭示數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能被兩重機(jī)制驅(qū)動(dòng)：高風(fēng)險(xiǎn)客群覆蓋被盲目擴(kuò)大，技術(shù)應(yīng)用滯后性被短期風(fēng)險(xiǎn)積聚放大。資本充足率與GDP增速被識(shí)別為雙重門檻變量，當(dāng)CAR被推至12%、GDP增速突破5.5%時(shí)，風(fēng)險(xiǎn)緩釋功能才被激活。監(jiān)測顯示，資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張盈利下滑拖累（年均降幅0.15%）、成本控制能力的運(yùn)營低效削弱（費(fèi)用收入比上升2.3%）的現(xiàn)象持續(xù)存在，驗(yàn)證傳統(tǒng)財(cái)務(wù)指標(biāo)的核心作用。這種動(dòng)態(tài)演變機(jī)制揭示，初期不良率0.8-1.2個(gè)百分點(diǎn)的改善可能監(jiān)管滯后（平均滯后18個(gè)月）與市場過度競爭（機(jī)構(gòu)密度提升27%）逆轉(zhuǎn)，形成風(fēng)險(xiǎn)遞增格局。建議將技術(shù)投入增速控制在風(fēng)險(xiǎn)系統(tǒng)升級(jí)速度的1.3倍以內(nèi)，避免數(shù)字化進(jìn)程被"效率優(yōu)先"陷阱吞噬。當(dāng)把資產(chǎn)規(guī)模作為門檻變量進(jìn)行檢驗(yàn)時(shí)，數(shù)字普惠金融對(duì)中小銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的作用特征被明確揭示。隨著中小銀行資產(chǎn)規(guī)模的提升，數(shù)字普惠金融發(fā)展對(duì)其信用風(fēng)險(xiǎn)的作用強(qiáng)度呈現(xiàn)遞減趨勢。資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)張