数字金融能否平抑经济波动？——基于动态随机一般均衡模型的研究

■孙振华 易小丽

一、引言

中国经济发展进入新常态，经济从高速增长阶段转向高质量发展阶段。同时，世界百年未有之大变局加速演进，中国经济发展不确定性显著增加。金融系统作为现代经济的核心，对于支持实体经济发展、助力经济稳定增长至关重要。近年来，数字经济在我国快速发展，国家互联网信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，2022年中国数字经济规模总量达50.2万亿元，占国内生产总值比重达41.5%，居世界第二。数字经济以信息技术为基础，将数据作为关键核心生产要素，在推动实体经济数字化转型的同时，也引发了金融领域变革。

数字金融通常指传统金融机构与互联网公司利用数字技术实现融资、支付和投资等业务的新型金融业务模式[1]。一方面，数字金融促进了银行产品创新，推动了传统金融机构在管理和服务上的数字化转型[2]，并依托于现代数字技术，强化了银行信用风险防控，促进商业银行经营效率提升[3]。另一方面，数字金融发展能够优化营商环境，增加企业研发投入，促进企业数字化转型[4]。同时，数字金融发展能够推动技术创新，进而促进经济增长[5]，其通过优化资源配置和促进区域创新，助力产业结构升级[6]，提升经济韧性[7]，为高质量发展创造现实条件[8]。

然而，数字金融在带动银行业效率提升的同时，其潜在风险同样值得关注。业界通常将2013 年视为中国数字金融的发展元年。2013—2020年，中国银行不良贷款率由1.54%上升到1.56%，数字金融发展水平与银行不良贷款率呈现同向变动趋势[9]，加之中国经济下行压力加大，企业信用违约风险增加，金融系统潜在风险逐步上升。

那么，数字金融发展是否会带来潜在金融风险？数字金融加剧了经济波动还是促进了经济稳定增长？为回答上述问题，本文从内生性技术进步与金融摩擦理论出发，构建了包含双重金融摩擦的动态随机一般均衡模型，模拟外部风险冲击以及数字技术使用冲击对经济体各主要变量的影响及其动态变化，探究数字金融能否稳定经济波动，并分析数字金融可能带来的风险因素，提出相应的政策建议。

二、文献综述

内生增长理论认为经济能够不依赖外力的推动实现持续增长，内生的技术进步是保证经济持续增长的决定因素。数字技术是具有渗透性、替代性和协同性三大“技术-经济”特征的通用目的技术[10]，是数字经济时代发展的基础。已有研究表明数字技术应用对推动经济内生增长具有重要影响。杨俊等[11]以大数据作为生产要素拓展了内生增长理论框架，揭示了大数据对经济增长的内生影响机制。唐要家等[12]构建了包含数据要素的内生增长模型，研究发现数字经济发展总体上促进了创新水平的提高，但数字经济对创新绩效具有典型的动态非线性影响。技术进步离不开金融的作用，金融是技术进步促进经济增长链条中的关键环节。易信等[13]通过建立熊彼特内生增长模型研究发现，金融发展能通过技术创新的“水平效应”与“结构效应”加速产业结构转型，促进经济增长。王建伟[14]在内生增长理论的框架下，研究了金融发展与经济增长之间的关系，发现金融发展促进经济增长来源于金融深化和金融广化两方面的作用。数字技术的发展应用在加速技术创新驱动经济转型发展的同时，也带来了信息通信技术推动金融创新的新范式——数字金融[15]。数字金融对推动技术进步，带动经济增长具有重要意义。数字金融能够显著促进技术密集型制造业的发展，助力我国制造业转型升级和绿色发展[16]。数字金融尤其能够促进中小企业创新，且该作用长期存在[17]。

然而，金融发展的作用并不一定都是正向的。金融发展带动金融效率提升[18]，金融效率的变化会影响产出水平，从而影响经济增长率的波动性[19]。数字金融作为数字技术引发的金融革命，其对金融效率的提升效应已经得到广泛认可[20，21]。不过，数字金融发展能否稳定金融市场，从而稳定经济波动则尚无定论。有学者认为，数字金融发展能够缓解银企之间的信息不对称[22]，提升信贷资源配置效率，降低企业融资约束[23]，尤其是在新冠疫情期间，金融机构通过数字技术实现无接触式触达，提高了金融服务的可及性和服务效率，帮助企业尤其是中小微企业抵御疫情冲击，帮助中国经济在疫情后企稳回升，起到“经济稳定器”效应[24]。然而，也有学者认为，数字金融发展虽然降低了商业银行经营成本，提高了银行服务效率，但是同样加剧了商业银行之间的竞争[25]，导致存贷利差收窄，银行可持续盈利能力下降[26]。数字金融给商业银行带来的负面效应可能大于正面效应[27]。除此之外，在数字金融时代，包括信用风险、市场风险、流动性风险、操作风险等在内的金融风险升级，相对于传统体系，风险蔓延明显加快[28]。

“金融加速器”理论认为，金融摩擦是导致经济波动的关键[29—32]。根据“金融加速器”理论，数字金融可以降低经济波动。金融摩擦在中国经济社会中普遍存在，既存在于银行部门与企业部门之间，也存在于银行部门与家庭部门之间[33]，信息不对称与不完全契约是金融摩擦产生的主要原因。一方面，银行与企业之间由于信息不对称导致信贷需求端溢价，表现为企业面临异质性借贷成本和借贷约束[34]。另一方面，银行与家庭之间由于不完全契约导致信贷供给端溢价。通常家庭无法完全监控银行行为，从而银行有偏离储户意愿转移储户资金的倾向，使得银行吸储能力受其资产负债表约束，限制了银行信贷供给[35]。依托于数字技术广泛应用和数据要素的深入挖掘，数字金融有效降低了信息不对称[36]，缓解了银行、企业与家庭之间的金融摩擦，既能够减轻企业面临的融资约束[37]，助力实体经济发展，也能够优化家庭资产配置，提升配置效率[38]。金融数字化利用信息技术优势对个人和企业的信用风险进行整合与识别，进一步解决金融摩擦问题[39]，进而降低经济波动，稳定经济运行。

也有学者根据“银行特许权价值（Franchise Value FV）”理论，认为数字金融发展可能增加金融系统风险因素，加剧经济波动。银行业准入限制产生的“特许垄断”以及创收能力是银行等金融机构生存的基础[40]。特许权价值是银行持续经营能力的反映，与银行冒险动机密切相关，是银行风险行为的重要影响因素[41]。银行特许权价值降低会激发银行主动承担更大风险，推动金融系统整体风险水平上升，即银行特许权价值和银行风险之间存在负相关关系[42]。而数字金融对银行特许权价值具有抑制作用，可能降低银行特许权价值[43]。一方面，数字金融发展源起于大型科技公司利用自身技术优势及数据资源优势，跻身金融领域，使银行，尤其是中小银行丧失原有优势，加剧了行业竞争[44]，削弱了商业银行的盈利能力，导致商业银行市场势力的降低[45]。并且，互联网金融吸纳的资金会以同业存款形式重新流入银行，增加银行吸储成本，降低银行系统的创收能力，进而降低了银行特许权价值，从而加重了银行风险承担[46]，加大了金融系统不稳定性，不利于实体经济稳健运行。

以往研究可能存在以下不足：首先，在空间维度上，已有文献往往只关注数字金融对部门间金融摩擦的缓解效应或者只关注数字金融加剧金融部门内部竞争的效应，而较少将部门间摩擦以及部门内竞争置于同一框架下，比较两种效应相对强弱带来的不同影响。其次，在时间维度上，已有学者注意到数字金融在不同发展阶段具有不同特征[47]，但少有文献分析其在不同发展阶段对经济稳定的不同影响。最后，已有文献较少通过建立理论模型的方式，探究数字金融影响经济运行的内在机制，缺乏对数字金融发展影响金融体系以及经济运行的理论分析。

基于此，本文可能的边际贡献主要有：第一，同时考虑数字金融对部门间金融摩擦的缓解效应与部门内的竞争效应，并考察在不同经济发展阶段，两种效应相对强弱带来的不同影响。第二，区分数字金融发展不同阶段所具有的不同特征，分别探讨其对经济稳定运行的不同影响。第三，构建包含双重金融摩擦与内生性技术进步在内的动态一般随机均衡模型，更好地分析宏观经济运行特征，系统性考察数字金融对宏观经济稳定运行的影响，丰富数字金融发展影响经济运行的理论研究。

三、模型构建

在国内学者的研究中，金融摩擦的存在已经得到广泛认可。一方面，银企之间的金融摩擦导致企业外部融资约束加强和企业信贷可得性降低，从而引起资本错配，降低全要素生产率[48]。另一方面，居民与银行之间的金融摩擦同样影响着经济波动，存在“双重金融摩擦”。双重金融摩擦因素的模型能够较好地刻画中国经济波动特征[49]。带有摩擦因素的金融中介模型能更好地解释中国经济增长和波动的特征[50]。金融摩擦主要源于信息不对称产生的金融交易成本，造成了额外的配置效率损失。上文的分析已经表明，数字技术的应用对于降低金融摩擦，提高金融服务效率起到了关键作用。数字金融发展既能够显著减少企业面临的金融摩擦，缓解企业面临的融资难融资贵问题，也能够减少家庭与银行之间的金融摩擦，降低信息不对称程度，减少供给端金融摩擦。基于此，本部分在新凯恩斯DSGE 理论模型的基础上，纳入双重金融摩擦以及内生技术进步，用技术进步缓解金融摩擦来表征数字金融发展，并构建包含家庭部门、中间品生产商、最终品生产商、资本品生产商、数字技术研发部门、金融部门、企业家和政府部门共八类经济主体在内的模型，以分析数字金融发展与经济波动的关系。模型逻辑框架如图1所示。

（一）家庭部门

经济中存在无数个同质家庭，连续分布于区间[0,1]。对于代表性家庭j∈[0,1]，通过消费，提供劳动，最大化其预期的效用贴现和，效用函数采用消费和劳动可分离的形式：

其中，β代表跨期贴现因子，Ct代表家庭t时期的消费，σ为家庭相对风险规避系数（Relative Risk Aversion，RRA）。Lt代表家庭劳动供给，η＞0代表家庭劳动的相对偏好程度，φ代表家庭劳动供给的Frisch弹性的倒数。

家庭通过提供劳动获得劳动报酬，通过储蓄获取收益，通过投资获取股权回报，通过持有政府债券获取利息以及获取中间厂商通过利润分配方式得到的收益，并将其用于当期消费以及储蓄、投资和债券持有的决策。因此，家庭面临如下的预算约束：

其中，Bt为家庭部门在t期持有的政府债券，Dt为家庭在t期的储蓄决策，Gt为家庭在t期在研发部门的股权配置，Wt为名义工资率分别为t期政府债券利率、银行储蓄利率以及股权收益率。υ为研发沉没成本。Tt为一次性总赋税。Ot代表家庭从中间产品厂商获取的利润分配。构造拉格朗日函数，进行一阶求导，可以得到如下一阶条件：

（二）最终产品生产商

经济系统中存在一个最终产品生产商，以中间产品作为投入，采用如下生产技术生产最终产品：

其中，Yt代表最终产品数量，Yt(j)代表生产最终产品所使用的第j个中间产品生产商生产的中间产品数量。εp＞1 代表不同中间产品之间的替代弹性。假设最终产品市场处于完全竞争状态，最终产品生产商追求利润最大化，从而得到对第j种中间产品的需求函数为：

在完全竞争市场零利润假设下，可以得到总价格水平决定方程：

（三）中间产品生产商

中间产品市场处于垄断竞争状态，生产第j类中间产品的厂商采用Cobb-Douglas生产函数形式：

其中，At代表全要素生产率，Kt(j)代表生产第j类中间产品的资本品投入，Lt(j)代表生产第j类中间产品的劳动力投入。α为资本产出份额。1-α为劳动产出份额。

本文基于Calvo[51]的研究，在垄断竞争状态下对中间产品定价，从而引入价格粘性。在t期能够调整价格的厂商通过制定最优价格Pt(j)，来实现利润最大化：

其中，θp代表中间品厂商不能重新定价的概率。U'(Ct)代表家庭消费的边际效用。mct代表中间品厂商面临的实际边际成本，假设所有中间品厂商面临相同的边际成本。从而得到中间品厂商的最优定价方程为：

将上述优化问题进行对数线性化，可以得到关于最终产品定价的新凯恩斯菲利普斯曲线：

（四）研发部门

参考田秀娟等[15]的做法，本文将经典研发部门设定为数字技术的研发部门。数字技术研发部门的投入由银行贷款和股权投资Gt构成。参照杨伟中等[52]的研究，研发部门贷款需要进行股权质押，因此，研发部门的投入可以表示为：

借鉴易信等[13]的研究，假设研发部门投入同研发成功概率之间的关系为：

其中，φa为研发效率参数。参考King 等[53]、Pinchetti[54]的研究，研发成功后，技术进步水平改进程度为γa，而研发失败后，技术水平保持不变。因此，技术进步函数可表示为：

研发失败后，技术水平保持不变，研发部门需要偿还银行贷款本息，并损失掉一定的沉没成本。此时，股东投资的股权收益为研发成功后，研发部门将获得生产部门由技术进步带来的额外收益。此时，股东投资的股权收益为：研发部门追求股权平均收益最大化，股权投资的平均收益表示为：

求解以上优化问题，可以得到最优创新概率为：

（五）企业家

企业家充当生产厂商与商业银行之间融资的角色。在t期期初利用自有资金和银行贷款从资本品生产商手中购买资本品，并将资本品出租给中间产品生产商使用。在期末卖掉折旧的资本。因此，企业家期末的期望回报为：

其中，Φe(·)为企业家贷款溢价函数，表示需求端融资溢价，令企业家杠杆为，表明信贷需求端融资溢价依赖于企业家自身的财务状况。需求端溢价弹性系数为dlog(Jt)，代表需求端金融摩擦。其大小依赖于银行监督成本μt和企业贷款违约分布函数标准差σt。企业贷款违约分布函数标准差满足AR（1）过程：。本文将数字金融缓解信贷需求端摩擦设定为数字金融发展降低商业银行监督的成本，设δa为数字技术转化率，δaAt为数字金融对商业银行效率的提升，则有代表商业银行固有监督成本。设企业家持续经营的概率为θe，退出时市场的企业家转移支付率为χe，则企业家自有资本变化规律为：

（六）资本品生产商

借鉴Christensen 等[55]的做法，假设生产资本品的厂商在t期期初从企业家手中收购折旧后的资本，与新投资品结合生产新的资本品，然后将新的资本品卖给企业家，假设存在投资调整成本，资本品生产商的优化问题可表示为：

其中，It为投资量，投资调整成本可表示为：

其中，h代表投资调整成本参数，资本存量运动方程为：

（七）商业银行

商业银行依靠自有资本Ntb与家庭部门的储蓄向经济系统提供贷款，其资产负债关系可以表示为：

商业银行自有资金的变动取决于其经营收益情况，可以得到：

假设商业银行生存周期有限，在每期期初持续经营的商业银行与退出市场的商业银行比例分别为θb和1-θb，商业银行的目标是最大化其自有资金流的贴现和：

参考Gertler 等[56]的研究，商业银行的优化方式可以表示为：

储户与商业银行之间的债务合约要求商业银行满足激励约束条件反映了商业银行偏离储户的利益而擅自挪用资金的情况，体现为信贷供给端摩擦。类似于信贷需求端摩擦，本文将数字金融缓解信贷供给端摩擦设定为

整个商业银行体系自有资金变化包括两个部分：一是持续经营的银行自有资金；二是新加入的商业银行自有资金。新加入的商业银行自有资金通过居民转移支付来提供，比例为。因此，整个商业银行体系的自有资金变化可表示为：

（八）中央银行

假设中央银行采用Taylor 规则调整名义存款利率：

（九）政府部门

政府通过税收和发行政府债券的方式筹集资金用于政府购买，政府部门的预算约束可以表示为：

（十）产品市场出清

产品市场出清满足约束条件：

四、参数校准

本文通过参考已有文献对模型参数进行校准。参考马理等[57]的研究，将家庭跨期贴现因子设定为0.99。借鉴Horvath[58]的研究，将劳动供给的Frisch弹性设定为1。设定资本折旧率为0.1，与现有文献中资本品年折旧率一般水平保持0.1 相一致[59]。资本的产出弹性设定为0.4[60]。参考蓝天等[61]的研究，将家庭劳动相对偏好程度设定为1。借鉴李向阳[62]的研究，将中间产品替代弹性设定为10，中间厂商重定价概率为0.75，将风险变化平滑参数与政府购买平滑参数设定为0.9。参考刘斌等[63]的研究，将投资调整成本参数设定为5，商业银行持续经营概率为0.75，产出的反应系数与通胀的反应系数分别为0.5 和1.5，政府税收参数为0.1。借鉴张云等[35]的研究，将需求端金融摩擦稳态值设定为0.089。参考杨伟中等[52]的研究，将研发沉没成本设定为0.6，研发成功技术改进程度为0.025。参考彭安兴等[64]的研究，将数字技术转化率设定为1.3。研发效率参数设定为0.6[15]。银行供给端金融摩擦通过计算模型稳态求得，各参数校准值见表1。

表1 参数校准值

五、模拟结果与影响路径

本部分将基于上述理论模型和参数校准的结果，区分经济衰退期与经济繁荣期，模拟分析数字金融能否起到“经济稳定器”作用。

（一）经济衰退期

以不包含数字金融的模型作为基准模型，以一单位正向企业风险因子冲击模拟经济下行期各经济变量变化。图2为基准模型在一单位正向风险冲击下社会总产出、企业违约率、企业融资溢价、社会信贷总量、银行杠杆和银行资本的变化趋势。结果显示，在风险冲击下，经济陷入衰退期，产出连续下降，企业违约率、融资溢价大幅攀升，信贷总量、银行杠杆与银行自有资本也出现不同程度的下降。这是因为，风险冲击导致企业违约率上升，从而在存在金融摩擦的情况下，企业风险溢价上升，外部融资成本增加，进而导致生产厂商成本上升，生产资本需求降低，社会信贷总量减少，银行杠杆率下降，金融系统支持实体经济的能力降低，产出下降。而一方面，产出下降会导致家庭部门收入减少，银行吸储困难，不得不主动提高储蓄利率吸收流动资金；另一方面，社会信贷需求降低迫使贷款利率降低，银行收益空间进一步缩减，银行资本金不断下降，导致金融系统风险上升，不稳定因素增加。

图2 基准模型中主要经济变量关于一单位正向风险冲击的响应

图3绘制了引入数字金融缓解金融摩擦机制后在一单位正向风险冲击下社会总产出、企业违约率、企业融资溢价、社会信贷总量、银行杠杆和银行资本的变化趋势与基准模型的对比。如图3 所示，一单位外部风险冲击导致企业违约率上升，但是由于数字金融降低了银行监督成本，缓解了信贷需求端摩擦，从而使企业违约率低于基准模型，进而在一定程度上限制了厂商融资成本的上升，社会信贷总量的下降幅度小于基准模型，防止银行杠杆过快下降，促进经济快速企稳回升。虽然在衰退期，经济产出下降，限制了银行吸储能力，但数字金融缓解了信贷供给端摩擦，提升了银行吸储效率，维持了商业银行利润空间，从而降低了金融系统的脆弱性。据此可以得出，数字金融通过缓解金融摩擦，可以有效降低经济波动，在经济衰退期起到“稳定器作用”。

图3 基准模型与加入数字金融模型中主要经济变量关于一单位正向风险冲击的响应

（二）经济繁荣期

以一单位负向风险冲击模拟经济繁荣期。类似于经济衰退期的方法，首先考察不加入数字金融的基准模型中主要变量的变化情况。图4绘制了无数字金融时在一单位负向风险冲击下社会总产出、企业违约率、企业融资溢价、社会信贷总量、银行杠杆和银行资本的变化趋势。总的来看，经济上行期，社会总产出、社会融资总量、商业银行杠杆及银行自有资本均有所上升，企业违约率和外部融资成本显著下降。这是因为，企业经营风险降低后，企业违约率下降，企业自身资产负债状况较好，外部融资溢价下降。从而厂商生产成本下降，社会信贷增加，银行杠杆上升，产出增加。经济繁荣期，家庭收入提高，提高银行吸储能力，存款利率降低，银行收益区间扩大，自有资金逐步积累，金融系统以及实体经济系统稳定性增强。

图4 基准模型中主要经济变量关于一单位负向风险冲击的响应

进一步加入数字金融，图5 展示了加入数字金融后模型主要经济变量变化趋势与基准模型的对比。结果显示，各主要经济变量变化趋势与基准模型基本一致。

图5 基准模型与加入数字金融模型中主要经济变量关于一单位负向风险冲击的响应

但以下区别值得注意：首先，企业面临的外部风险降低后，违约率下降，但是相对于基准模型，违约率变化更为缓慢，变化区间更窄。可能的原因是，在经济上行期，经济系统中各部门间金融摩擦相对较弱，金融部门内部竞争发挥主要作用，加之获利机会较多，而银行等金融机构往往是风险偏好者，为获取更大收益，有一定动机放松对企业监管，导致在期初企业违约率相较于基准模型更高。不过，同样可以注意到，企业违约率变化相较于基准模型更缓慢。这可能是因为，数字金融缓解金融摩擦，提高了银行监管效率，银行能够在违约率上升后及时纠正，从而使企业违约率变化更加平稳。企业违约率变动相较于基准模型先高后底、范围收窄的特征导致企业外部融资溢价也呈现出先高后底、范围收窄的特征。

其次，经济上行期，经济系统中各部门间金融摩擦相对较弱，金融部门内部竞争发挥主要作用，数字金融则进一步增加了商业银行之间的竞争[65]，商业银行竞相通过降低自身贷款利率促进信贷增长，同时，供给端金融摩擦的缓解，有助于银行保持存贷款利差，保持收益范围。但此时，金融系统部门内的竞争效应强于数字金融对部门间金融摩擦的缓解效应，贷款利率下降幅度大于存款利率下降幅度，银行收益范围收窄，自有资本下降，因此，可用于供给社会信贷的资金减少，社会信贷总量低于基准模型。社会信贷总量的下降幅度大于自有资本下降幅度，从而银行杠杆率低于基准模型。

最后，金融系统部门内竞争效应导致社会信贷总量低于基准模型，厂商生产受到一定限制，产出下降。因此，在经济繁荣期，数字金融加剧竞争效应，同样起到了“稳定器作用”。

综上所述，数字金融能够发挥经济“稳定器”作用。数字金融发展通过价格渠道，作用于金融部门的存贷利差，通过部门间金融摩擦缓解效应与部门内竞争加剧效应，发挥经济“稳定器”作用。一方面，在经济衰退期，数字金融的部门间金融摩擦缓解效应发挥主要作用，既能够减少银行与企业之间的金融摩擦，在一定程度上缓解企业，尤其是中小微企业的融资难融资贵问题，也能够减少银行与家庭之间的金融摩擦，降低信息不对称程度，提高金融效率，在经济下滑时期稳定银行利润区间，防止信贷利差过快下降，增强金融系统稳定性。另一方面，在经济繁荣期，部门间金融摩擦相对较弱，数字金融缓解金融摩擦并没有使经济过热，此时，数字金融的部门内竞争加剧效应发挥主要作用，既能够抑制经济过热，抑制金融部门利差迅速扩张，避免社会信贷总量过快增长，稳定金融部门杠杆，又能够避免企业杠杆过快上升，降低由此带来的企业违约率迅速上升，有利于企业稳健运行。

六、进一步讨论

根据以上分析，数字金融发展能够平滑经济波动，起到“经济稳定器”作用。但现实经济中的如下事实不能忽略。在数字金融发展初期，P2P 模式火爆，中国网贷平台数量激增，社会信贷暴涨，但由于缺乏对行业的有效监管，P2P行业不断爆雷，甚至出现平台“跑路”浪潮，引发金融领域动荡，风险因素逐渐显现。因此，现实中数字金融在发展初期所引起的波动可能远大于上述分析。本文认为，现实经济中存在上述剧烈波动，原因在于：数字经济时代，数字技术发展速度远超以往历次技术革命，甚至超过了市场自我调节能力。因此，在市场尚未适应如此之快的技术更迭时，经济会出现较为剧烈的波动。本部分将利用上述加入数字金融的模型，模拟在数字技术使用率冲击下，经济的变动情况。

首先，将上文数字技术转化率δa改变为随机变量，并令其服从AR（1）过程，考察在一单位正向数字技术转化率冲击下，经济体各主要变量的变化特征。图6展示了社会总产出、企业违约率、企业融资溢价、社会信贷总量、银行杠杆和银行资本的变化趋势。结果显示，在一单位正向数字技术转化率冲击下社会总产出、企业违约率、社会信贷总量、银行杠杆和银行资本都出现不同程度的上升，只有企业融资溢价呈现下降趋势。数字技术转化率突然提高，可以在短时间内极大降低信贷供给端摩擦和需求端摩擦，市场对数字金融发展前景预期过高，经济过热。在缺乏对数字金融理性认识和有效监控措施下，企业违约率迅速攀升，但此时由于信贷需求端摩擦下降过快，企业融资溢价并未出现大幅度上升，融资成本较低，社会信贷总量短时间内迅速攀升。高企业违约率与高信贷总量并存，经济不稳定性增加，导致银行资本在经历前期繁荣增加后迅速下降。社会总产出没有回归稳态，反而进一步降低，呈现出负增长。因此，在数字技术应用深度过快增长，超出市场自我调节的承受范围时，数字金融部门间金融摩擦缓解效应远超部门内竞争加剧效应，反而导致经济不合理增长，潜在风险不断增加。

图6 主要经济变量关于一单位正向数字技术转化率冲击的响应

七、主要结论及政策建议

本文通过构建包含内生技术进步与双重金融摩擦的动态随机一般均衡模型，综合考察在经济衰退期和经济繁荣期，数字金融能否起到稳定经济波动的效果，并进一步模拟数字技术的快速深度应用给经济波动带来的影响。模拟结果表明：第一，不论是在经济衰退期还是经济繁荣期，数字金融都能较好地发挥“经济稳定器”作用，减少经济波动，稳定经济运行。第二，在不同经济运行时期，数字金融发挥“经济稳定器”作用的机制不同，取决于部门间金融摩擦缓解效应与部门内竞争加剧效应的相对强弱。经济衰退期，部门间金融摩擦缓解效应起主要作用，经济繁荣期部门内竞争加剧效应起主要作用。第三，数字技术应用深度过快增长，会造成经济不合理增长，加剧经济波动。主要原因在于，数字技术应用深度过快增长超出市场自我调节的承受范围时，数字金融的部门间金融摩擦缓解效应远超过部门内竞争加剧效应，导致经济过热。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：第一，深入探究数字金融本质，深化金融领域改革，合理促进数字金融发展，充分发挥数字金融缓解家庭与银行之间、企业与银行之间金融摩擦的作用，提高金融系统运行效率，助力实体经济稳定健康发展。第二，加快打造一只专业素质过硬、综合水平够高的金融监管团队，规范数字金融行业发展。既要加强数字金融行业监管，防止经济过度金融化，严防数字金融发展可能引发的系统性金融风险；又要做到“张弛有度”，在经济不景气时，引导数字金融行业充分释放活力，优化信贷资源配置，帮助经济快速企稳回升。第三，在充分发挥市场决定性作用的同时，注重监管措施，防止数字经济时代技术迭代速度加快，导致监管漏洞，引发系统性金融风险，在鼓励金融创新，提升金融系统效率的同时，防止金融创新过快，经济过热而出现不合理增长，引发经济波动。