数字金融与货币政策有效性：基于银行风险承担渠道视角*

史焕平，刘 鑫

（华东交通大学经济管理学院，江西 南昌 330000）

一、引言

数字金融的兴起不仅重塑了金融市场格局，改善了金融资源配置效率，还改变了货币政策工具的运行环境，对货币政策的有效性造成了影响。当前，中国经济已经由高速增长阶段转向高质量发展阶段，货币政策操作也处于从以数量型调节为主向以价格型调节为主转变的关键时期。在我国以银行业为主导的金融体系下，以商业银行风险承担为核心的银行风险承担渠道成为货币政策调控经济运行过程中维护金融稳定不可或缺的关键环节。本文拟从银行风险承担渠道的角度，研究数字金融发展对数量型、价格型货币政策有效性的影响。

本文可能的边际贡献主要体现在以下两个方面：第一，以传导机制为切入点，基于数字金融背景对货币政策工具通过银行风险承担渠道调控宏观经济产出的路径、机理分析进行完善，为加深理解数字金融这一新型金融服务模式对货币政策有效性的冲击提供了基于金融风险角度的学术观点；第二，系统论述数字金融的发展对银行风险承担渠道的作用机理，以及对价格型和数量型货币政策有效性的影响。金融体系稳定对于国家经济的短期增长和长期可持续发展都具有重要意义，而商业银行的风险承担水平作为金融稳定的“晴雨表”，为金融体系的风险控制提供了良好的观测窗口。基于此，明晰数字金融发展对银行风险承担渠道的影响机理，并检验不同类型货币政策有效性的差异，对于推动我国货币政策调控方式转型、促进金融体系高质量发展、维护金融稳定、提升货币政策有效性具有重要的理论及现实意义。

二、文献综述

关于数字金融与货币政策有效性，现有研究文献主要讨论了数字金融对货币政策调控目标的影响，并从微观角度剖析数字金融对货币政策有效性的影响机理。宋清华和谢坤（2021）发现，金融科技增强了贷款规模和贷款利率对市场利率的敏感性，削弱了数量型货币政策工具调控货币供给的作用，并且增强了价格型货币政策工具的调控效果。Wong 等（2020）研究发现，移动支付及电子货币的应用在互联网金融缺少有效监管的情况下增加了货币政策实施中的不确定性，进而影响货币政策有效性。Shen 等（2016）认为金融体系数字化发展使得“金融加速器”效应因信息不对称而减弱，进而增强了银行存贷款规模及利率对银行同业市场利率的敏感性。

关于数字金融对银行风险承担渠道的影响，现有文献主要对货币政策工具影响银行风险承担水平的作用机制及其内在因素展开讨论。杨景陆和粟勤（2023）认为，数字金融的发展通过影响银行的人力资本、技术水平和经营管理而作用于银行风险承担，且对银行的风险水平呈现倒 U 型的非线性影响。陈敏和高传君（2022）研究发现，金融科技发展在带来银行风险承担行为扩张的同时,提高了贷款类行为与投资类行为的占比，从而增强了银行对实体经济的支持力度,有利于金融与经济的良性循环,最终降低了系统性风险。Berg（2020）的研究表明，科技与金融的融合可以减少信贷中的信息不对称，减少银行等融资部门的逆向选择和道德风险问题，从而使商业银行的风险承担过高的问题得到一定程度的缓解。

关于货币政策有效性与银行风险承担渠道关系的探讨，以往文献主要讨论了银行风险承担渠道的存在性以及对货币政策如何影响银行风险的传导机制与内在因素展开研究。余丽霞和温文（2022）发现，我国存在货币政策调控的银行风险承担渠道，且数量型货币政策调控经济的短期效应明显，而价格型货币政策的长期效应则更加显著。Van（2020）基于越南数据开展研究，发现如果央行通过公开市场操作等方式释放流动性，会促使银行主动提高风险承担。李双建和田国强（2020）基于银行竞争视角展开研究，发现中国存在银行风险承担渠道，宽松的货币政策将刺激商业银行提高风险承担水平，而银行竞争加剧将进一步强化货币政策对银行风险承担水平的促进作用。Paligoro-va 和Santos（2017）研究显示，美国的商业银行在 1990—2010 年联邦基金利率较低时期，向信用历史欠佳和无信用记录的高风险借款者发放贷款的概率上升。

现有文献对数字金融、货币政策有效性及银行风险承担渠道三者间的关系展开了研究，为本文在思路上和方法上提供了有益启示，有着重要参考意义。但是，现有文献主要讨论数字金融发展对货币政策有效性的作用效果，或分析货币政策对银行风险承担的影响，尚缺乏对数字金融从银行风险承担渠道角度影响货币政策有效性的内在原因和机理的深入研究。同时，大多数文献没有分析地区数字金融发展水平、市场化进程以及金融监管力度强弱对数字金融通过银行风险承担渠道对货币政策有效性的异质性影响。为此，本文从银行风险承担渠道视角出发，对数字金融影响货币政策有效性的机理过程进行分析，试图厘清数字金融发展对价格型和数量型货币政策有效性影响差别的原因所在，并进一步基于相关数据进行实证检验，为系统阐述数字金融发展通过银行风险承担渠道对货币政策有效性的影响提供实质性的证据，以期对现有研究形成一定补充。

三、理论分析与研究假设

（一）数字金融发展对货币政策有效性的影响

随着信息技术的迅速发展，数字金融对货币政策有效性的影响也愈发不容忽视。作为一种技术驱动的金融创新，数字金融利用大数据分析等新型信息技术及第三方支付改变了金融资源的供给模式和需求特点（段伟杰，2020），使得金融资源的配置更为高效（见图1），对价格型、数量型两类货币政策工具的传导带来影响。具体分析如下：

图1 数字金融对货币政策有效性的“量减价增”效应

第一，数字金融发展通过减少金融市场摩擦增强价格型货币政策的有效性。从微观角度来看，随着区块链、大数据、云计算等信息技术在金融领域的应用，数字金融一方面降低了商业银行信贷供给由信息不对称导致的逆向选择及道德风险，另一方面也有效降低了在银行信贷管理过程中的管理成本及人工成本，促进了银行信贷管理效率的提高，这推动了整个金融市场信息成本、控制成本和监督成本的下降，并进一步缓解了金融市场摩擦，使得货币政策基准利率向商业银行信贷利率的传导过程更为顺畅，推进了金融体系的利率市场化（李向前，2021）。从宏观视角来看，数字金融促进了互联网金融服务的发展，使得传统商业银行与互联网银行之间的市场竞争加剧，迫使传统商业银行推动自身的数字化转型并且参与利率市场化进程，而利率市场化程度提升也有助于增强货币政策的利率传导渠道的作用效果（吴诗伟，2015）。以上表明，数字金融的发展改善了金融市场环境并推动利率市场化，通过减少金融市场的信息不对称以及增进银行竞争等方式减少金融摩擦，增强了银行贷款供给和贷款利率对市场利率的敏感性，使得“政策利率—市场利率—投资”这一货币政策传导链条更加高效，从而有助于提升以利率为主要调控手段的价格型货币政策的作用效果。

第二，数字金融通过替代效应削弱数量型货币政策的有效性。一方面，从央行对货币数量的控制力来看，移动支付及电子货币的使用对现金支付的替代改变了货币需求的形式。移动支付及电子货币的迅速发展降低了市场主体交易成本，促使消费者和企业更多地选择互联网金融服务，减少了对交易性货币的需求（段伟杰，2020），并转而持有银行理财产品、基金、股票等高收益的金融资产。这进一步加剧了货币乘数的内生性和波动性，对原有货币政策框架造成冲击（Fung 等，2014），增加央行预测货币需求总量难度，导致央行对货币乘数、货币流通速度以及货币供应量的监控难度加大，进而造成央行对基础货币的控制力减弱，由此令数量型货币政策的有效性下降。另一方面，从对企业投资的传导来看，互联网理财对居民储蓄存款的替代改变了商业银行的负债结构。能够提供投资收益高于银行储蓄利息的货币市场基金的互联网基金销售公司迅速兴起，大量吸纳了社会闲散资金，使得居民在银行的储蓄存款减少，同时非银行金融机构存款增加，而这会造成商业银行可贷资金的波动性趋于上升，持续、稳定放贷能力受限，从而削弱企业投资，最终导致数量型货币政策对产出的传导效果下降。

基于上述分析，对数字金融与货币政策有效性的关系提出第一个研究假设：

H1a：数字金融发展会强化价格型货币政策的有效性。

H1b：数字金融发展会削弱数量型货币政策的有效性。

（二）数字金融发展对货币政策有效性的影响机制分析

2008 年的全球金融危机引发了学术界对货币政策与金融稳定关系的广泛讨论，并提出了银行风险承担渠道，即货币政策的调整影响商业银行承担风险的意愿，进而影响其资产定价和信贷决策行为，并最终影响到实体经济的过程（Borio 等，2009）。在这个过程中，将银行风险承担意愿作为中介目标，可以把货币政策的传导区分为两个阶段：第一阶段是指货币政策通过相关机制影响银行风险承担水平，促使其风险承担意愿发生变化；第二阶段是指在银行风险承担意愿发生变化的情况下，银行主动调整经营策略，扩张或收缩其信贷投放规模,并引起社会投资、消费和出口的变化，从而影响到货币政策最终目标的实现（张强，2013）。数字金融发展对银行风险承担渠道的影响在传导过程的两个阶段均有体现（见图2），具体分析如下：

图2 数字金融经由银行风险承担渠道影响货币政策有效性

在银行风险承担渠道的第一阶段，数字金融对传统金融模式的互补效应弱化了货币政策对银行风险承担的影响效果，减少商业银行扩张信贷业务所要承受的风险上升代价，从而刺激商业银行对风险承担态度的积极转变。首先，数字金融带来信息技术的比较优势对传统金融模式的赋能，强化了银行的内部控制和风险管理能力，完善了对于信贷业务经营的事前风险识别、事中信息管理、事后风险补偿能力，使银行在货币政策宽松背景下得以有效降低风险上升的程度（陈敏，2022）。其次，基于网络外部性的作用，数字金融的发展逐步成熟，应用门槛和成本趋于降低，会放大其产生的技术溢出效应。同时，新兴业务模式产生的示范引领效应，也将进一步带动传统银行业进行技术变革，推动银行转型升级，引发新一轮的“鲶鱼效应”（杨景陆，2023），从而对银行业的风险承担水平上升起到缓解作用，刺激其风险承担意愿的提升。因此，在银行风险承担渠道的第一阶段，数字金融对传统金融模式的冲击弱化了货币政策影响银行风险承担的后果，减轻了银行扩张信贷资产所伴随的风险上升压力，这就增强了银行承担风险的能力，促使银行风险承担的意愿更为积极，从而鼓励其在货币政策宽松的背景下扩张信贷业务，为企业投资和生产经营提供必要的信贷支持。总之，数字金融的发展激发了银行承担风险的主观意愿，从而对价格型和数量型货币政策在这个阶段的传导效率提升均起到了促进作用。

在银行风险承担渠道的第二阶段，数字金融对传统金融的替代效应在此得以体现。商业银行自身风险承担意愿的积极转变将有助于提高银行对企业的信贷供给（冯玉梅，2019），增加企业的可贷资金。但在该阶段，数字金融的发展为企业提供了更多、更灵活的融资渠道选择，既缓解了企业融资约束，也使得企业基于资金成本、可得性、灵活性等因素的考量在银行信贷和其他替代性融资之间作出选择，导致价格型和数量型货币政策在这个阶段的传导效率有所差别。

一方面，由数字金融发展推动的利率市场化进程，增强了企业投资对利率变化的反应敏感性，让企业得以更为迅速地根据资金价格的变化调整其投资决策（何剑和魏涛，2022）。具体而言，中央银行下调基准利率将有助于降低企业从银行获取借贷资金的成本，吸引企业向银行融资，以较低的利率水平方便、快捷地获得扩大生产经营规模所需的充足资金，同时减少企业向其他网络借贷渠道获取资金的情况，从而扩大银行的信贷投放规模，缓解企业融资约束，提高投资效率，并鼓励企业加大投资力度，进一步拉动实体经济增长，促进货币政策最终目标的实现。在这个过程中，价格型货币政策的有效性由此得以提高。

另一方面，数字金融的发展缓解了企业融资约束，拓展了企业资金的获取渠道，有效降低了金融服务的成本和门槛（刘心怡，2022），即便中央银行采取放松银根并增加银行可贷资金规模的方式来刺激企业投资，但出于对资金可得性、运用灵活性等因素的考量，一些企业可能更倾向于选择资金可得性更高、借用还款安排更灵活的互联网小额信贷、供应链金融等替代性融资渠道来获取必要的资金来源。如此一来，虽然企业获得了投资和生产经营所需的资金，但来源并不是商业银行，导致商业银行对企业的信贷投放规模受到冲击，影响了银行信用创造的过程，从而削弱了数量型货币政策对实体经济的调控效力。

由此可见，数字金融在银行风险承担渠道的第一阶段通过弱化货币政策对银行风险承担的影响效果，提高了银行风险承担的主观意愿，改善了货币政策的传导效率。然而，在第二阶段，在实施不同类型的货币政策背景下，数字金融的发展影响了企业对融资来源的选择，导致两种类型的货币政策在该阶段的传导效率有所差别，这也就造成了经由银行风险承担渠道，数字金融对价格型和数量型货币政策的有效性分别起到了增强和削弱两种不同作用。基于上述分析，提出第二个研究假设：

H2a：数字金融通过银行风险承担渠道提高价格型货币政策的有效性。

H2b：数字金融通过银行风险承担渠道削弱数量型货币政策的有效性。

四、研究设计

（一）数据来源

本文选取2013-2021 年我国各省（自治区、直辖市）商业银行年度数据为样本。考虑到数据的可获得性和完整性，剔除了海南和西藏的样本，并在数据处理过程对主要解释变量进行了1%的缩尾处理以排除极端值的影响。本文银行业层面的数据主要来源于中国金融年鉴，其中部分缺失的数据根据当地原银监局公布的报告人工补齐。此外，国内生产总值、货币政策工具代理变量和通货膨胀率的相关数据来源于Wind 金融数据库。

（二）变量选取

1.被解释变量

（1）产出缺口（Y）。此处参考方显仓（2019）的做法，选取产出缺口作为探究货币政策与产出是否具有稳定联系的代理变量，并进一步推断货币政策有效性的强弱。产出缺口由国内省域生产总值按照公式Ln（yt/yt*）×100 计算而得，其中yt*为潜在产出，由实际GDP 通过HP 滤波法（6.25）剔除周期性波动得到。

（2）银行风险承担变量（RISK）。目前学界主要选取Z 值、风险加权资产占比以及不良贷款率对银行风险承担水平进行衡量，但由于Z 值和风险加权资产占比省际数据缺失，本文选取各省（自治区、直辖市）银行业不良贷款率衡量各省（自治区、直辖市）商业银行的风险承担行为，其数值越大，代表该省（自治区、直辖市）商业银行业所承担的风险越高。

2.解释变量

（1）数字普惠金融指数（DIFI）。选取 “北京大学数字普惠金融指数”作为地区数字金融发展水平的衡量指标，该指数从各省（自治区、直辖市）数字金融的覆盖广度、使用深度和普惠金融数字化程度等3 个维度来构建数字普惠金融指标体系（郭峰，2020），可以较好反映出我国各省（自治区、直辖市）数字金融的发展进程及未来趋势。在数据处理中，通过对数字普惠金融总指数取对数后进行一阶差分，以考察数字金融的内在发展变化对货币政策有效性的作用效果。

（2）货币政策代理变量（MP）。目前，中国的货币政策操作仍在综合运用数量型工具与价格型工具，故选取中国人民银行公布的法定存款准备金率作为数量型货币政策工具的代理变量（宋清华，2021），将剔除通货膨胀率后上海银行间同业拆借利率SHIBOR 作为价格型货币政策工具的代理变量。

（三）模型设定

参考宋清华（2021）和方显仓（2019）实证思路，将数字金融因素引入货币政策的效果方程，观察其相关解释变量系数的符号大小，以此来识别近年来中国数字金融的发展对货币政策有效性产生的冲击，从而对研究假设进行实证检验。在不考虑数字金融因素时，探讨货币政策有效性模型的初始形式为：

根据江艇（2022）对中介效应的最新研究成果，采用“两步法”进行机制检验，构建式（2）对货币政策从银行风险承担渠道对经济产出进行调控的作用效果进行识别：

其中：Y为产出缺口，MP为货币政策工具代理变量 （上海银行间同业拆借利率SHIBOR和广义货币供应量增长率M2），RISK为银行风险承担意愿，即银行风险承担渠道的中介目标。αi和εi,t为个体效应和产出冲击，m和n为滞后阶数。进一步，将数字金融因素引入模型。数字金融会通过改变经济产出对货币政策工具的反应程度而影响货币政策有效性，因此，构建如下引入数字金融的货币政策效果方程（3）：

同时，为了探讨数字金融因素对银行风险承担渠道的调节作用，观察数字金融发展如何调节货币政策工具对银行风险承担意愿的影响效果，进一步构建方程（4）进行调节效应分析：

考虑到回归模型中包含同一变量的多个滞后项，为了避免解释变量的回归系数因滞后期不同所引起的系数符号“正负交替”对结果产生误判，将解释变量MPt和MPt×DIFIt的各期系数进行加总，以其累计值和作为对货币政策效果的主要判断依据。同时，由于银行风险承担意愿衡量的是银行对承担风险水平的主观态度，是一个趋势性过程，故将解释变量对被解释变量的各期系数加总，以其累计值作为银行风险承担水平变化趋势的主要判断标准。

在式（3）中，由于上海银行间同业拆借利率和法定存款准备金率与经济产出负（正）相关，所以当交互项系数累计值且时，说明在货币政策宽松的情形下，数字金融有助于促进价格型货币政策的有效性提高，同时，当且时，则表明数字金融的发展对宽松的数量型货币政策有效性起到削弱作用。在式（4）中，当系数累计值（或＞0）时，意味着宽松的价格型（数量型）货币政策将会促进商业银行的风险承担上升，且当（或＜0）时，表明数字金融的引入会削弱银行风险承担水平对价格型（数量型）货币政策变化的敏感性，即数字金融发展弱化了货币政策对银行风险的影响，降低了货币政策在刺激实体经济时伴随的银行风险上升代价，提高了银行的风险偏好和容忍度，使其更为积极、主动地承担风险，进而使银行风险承担渠道的传导效率得以提高。

五、实证分析

（一）基准模型估计与结果分析

由于经济产出与利率、法定存款准备金率之间存在逆向因果关系，同时被解释变量的滞后值作为解释变量出现在模型中会造成其包含的个体效应与扰动项相关，产生内生性问题，故本文采用系统 GMM 方法进行估计。在工具变量选择上，分别使用被解释变量Yt的 1～3 阶滞后项以及解释变量MPt和MPtDIFIt的 1～5 阶滞后项作为工具变量，并用AR 值和Hansen值作为扰动项自相关和工具变量有效性的主要检验标准。在回归结果中，若AR（2）检验 p值均大于 0.1 ，说明模型不存在二阶自相关，Hansen 检验 p 值均大于0.1，说明工具变量是有效的。

基准模型的回归结果如表1 所示，第（1）（3）列报告了结合数字金融因素后的价格型和数量型货币政策工具调控经济产出的回归结果。第一，与理论分析预期相符，宽松的价格型货币政策总体上对产出产生了促进作用。剔除通货膨胀后的上海银行间同业拆借利率SHIBOR 滞后三期的利率累计系数为-1.891，说明当利率下调1%时，产出缺口将增加1.891。在引入数字金融因素后，剔除通货膨胀后的上海银行间同业拆借利率与数字金融两者交互项的累计系数值为-2.546，与价格型货币政策的系数累计符号相同。这意味着随着数字金融与银行业的不断融合，中央银行运用价格型货币政策调控经济产出的效果得到了相应的增强，研究假设H1a 成立。这是因为大数据、区块链等信息技术对银行业的赋能，使银企之间信息不对称问题有所缓解，降低了金融市场摩擦并进一步推动了利率市场化，数字金融的冲击弱化了利率的风险承担机制对信贷配置的影响，在改善基于信贷服务的“金融—实体企业”传导链条的同时也强化了金融机构利率与市场利率的联动性（宋清华，2021）），利率机制的传导效应逐步增强，价格型货币政策调控经济产出的效果得到了提升。第二，法定存款准备金率的累计系数为-1.183，数字金融与法定存款准备金率的交互项累计系数为1.235，意味着数字金融的发展起到了抑制数量型货币政策工具调控产出的效果，研究假设H1b 成立。随着数字技术的迅速发展，以电子货币、数字货币为代表的新形态货币迅速兴起，以其所具备的高流动性和支付便利等特点，对传统货币体系产生冲击，从而替代公众对传统货币的需求，导致货币供给弹性降低，并造成数量型货币政策工具对经济产出调控作用的减弱。

表1 基准模型回归结果

进一步，从表1 第（2）（4）的回归结果可以发现：第一，滞后三期的价格型货币政策累计系数为-0.187，同时滞后三期数量型货币政策工具累计系数为-0.022，与理论分析一致，说明货币政策的相对放松有效提升了银行的风险承担水平，并且银行的风险承担水平对价格型货币政策变动的敏感性要强于数量型货币政策。第二，引入数字金融因素以后，价格型和数量型货币政策与数字金融交互项的系数累计值分别为1.918 和0.161，与货币政策的系数累计值的符号相反。这说明随着数字金融的发展，两种类型的货币政策在提高银行风险承担水平的效果方面均受到了不同程度的削弱。据此可以得出结论，数字金融发展对银行风险承担渠道具有调节效应，弱化了货币政策对银行风险承担水平的影响效果，有助于促进银行风险偏好和风险承担意愿的提升，而这会使银行产生更强的信贷反应（项后军，2023），进而提高银行风险承担渠道的传导效率。同时，由于数字金融增强了企业对利率变化的敏感性，基准利率的下调将减少银行同业资金相互拆借经营的成本并鼓励企业更多地向银行融资，银行信贷投放规模增加，企业扩大投资和生产，进而刺激产出增长，促进了价格型货币政策有效性的提高，研究假设H2a 成立。此外，数字金融的发展也为企业提供了商业银行以外的融资来源，数量型货币政策虽然扩大了银行可贷资金的规模，但企业可能更倾向于选择其他替代性融资来获取生产经营和投资所需的资金，从而在企业向银行融资成本不变的情况下，银行信贷规模并没有增长，这也是基于银行风险承担渠道角度数字金融削弱数量型货币政策有效性的原因所在，研究假设H2b 成立。

（二）稳健性检验

1.内生性问题

前文已对逆向因果导致的内生性问题进行了处理，为了进一步缓解遗漏变量偏差导致的内生性问题，参考何剑和魏涛（2022）的思路，鉴于数字金融的发展与各地区互联网普及率密切相关，在模型中引入各省（自治区、直辖市）互联网普及率作为控制变量进行稳健性检验。表2 第（1）-（4）的回归结果显示，引入互联网普及率后，尽管相关解释变量的系数大小有所改变，但其相关系数累计值的符号并未发生改变，这与前文所得结果一致，说明在添加控制变量缓解内生性问题后，回归结果依然是稳健的。

表2 稳健性检验结果

2.替换解释变量

将剔除通货膨胀率的同业拆借加权利率IBO 替换原变量作为价格型货币政策的代理变量，同时用广义货币供应量增长率M2 替换法定存款准备金率RRR 作为数量型货币政策的代理变量，对模型进行稳健性检验。从表2 第（5）-（8）列的回归结果显示，在替换解释变量后的回归检验中，价格型货币政策解释变量系数累计值大小有所不同，但数字金融与其交互项的累计系数符号并未发生改变，同时，数量型货币政策对产出和银行业风险承担的相关系数累计值均为正且数字金融与其交互项的累计系数符号均为负，与理论分析预期一致，说明数字金融通过作用于银行风险承担渠道，使货币政策工具在拉动产出的同时能够有效抑制风险上升的结论具有稳健性。

3.剔除直辖市样本

考虑到我国数字金融发展在不同地区存在明显差异，剔除北京、天津、上海和重庆四个直辖市的相关数据对模型进行稳健性检验。回归结果显示，剔除直辖市的样本数据后，相关累计系数的符号和显著性均没有发生明显变化，这说明基准回归模型的结果是稳健的。

六、进一步讨论

（一）基于数字金融不同维度的分析

将数字普惠金融指数分解为使用深度指数和覆盖广度指数，对基准模型进行回归，以探究数字金融发展在使用深度和覆盖广度两个不同维度上通过银行风险承担渠道对货币政策有效性的影响效果，回归结果如表3 所示。价格型货币政策与数字普惠金融覆盖广度和使用深度的系数交互项累计系数均为负，与价格型货币政策的累计系数符号相同，同时，数量型货币政策与数字普惠金融覆盖广度和使用深度的系数交互项累计系数均为负，与数量型货币政策的累计系数符号相反。这说明数字金融在覆盖广度和使用深度两个维度的提升均有效地促进了价格型货币政策有效性提升并对数量型货币政策有效性产生了削弱作用。

表3 基于数字金融维度分析的回归结果

此外，在引入数字金融因素后，两种类型的货币政策工具与数字金融交互项的系数累计值与货币政策工具的累计系数符号相反，意味着随着数字金融在覆盖广度和使用深度两方面的不断拓展，两种类型的货币政策提高银行风险承担水平的效果都受到了不同程度的削弱，从而对银行风险承担意愿的提高和风险承担渠道的传导效率起到了积极作用。

（二）异质性分析

1.数字金融发展程度异质性分析

考虑到我国各地区商业银行对数字金融发展的认知程度和反应策略不尽相同，数字金融在不同地区调节货币政策影响银行风险承担水平的效果也存在差异，而这会影响到数字金融对银行风险承担渠道第一阶段的传导效率。为此，引入地区虚拟变量IF，数字普惠金融指数高于中位数的地区记为1，反之记为0。回归结果如表4 第（1）-（4）所示。第（1）（3）列的回归结果显示，地区虚拟变量、数字金融、价格型货币政策三者的交互项的系数累计值均为负，且与数量型货币政策的交互项系数累计值均为正，意味着在数字金融发展程度越高的地区，数字金融因素对货币政策有效性的非对称效应影响效果更为显著，即对价格型货币政策的有效性表现出更明显的促进作用并更为显著地削弱了数量型货币政策的有效性，与样本期内数字金融发展对货币政策效果的影响相匹配。在第（2）（4）列中，引入地区虚拟变量后，数字金融和货币政策工具交互项的累计系数符号和引入地区虚拟变量前相反，这表明相较于数字金融发展程度较高的地区，数字金融对货币政策影响银行风险承担水平的弱化效果在数字金融发展程度较低的地区更加有效，并且，在数字金融发展程度较高地区，货币政策工具经由银行风险承担渠道调控经济运行时对风险上升的抑制效果也更为显著。

表4 数字金融发展程度和市场化程度的异质性回归结果

2.市场化程度异质性分析

考虑到国内各地区之间市场化进程的不一致，数字金融发展对企业融资约束的缓解作用在市场化水平较低的地区更明显，这也进一步推动了数字金融对企业投资效率的改善效果提升。为此，引入地区虚拟变量IF，以市场化程度的中位数为界，将市场化程度指数高于中位数的地区虚拟变量记为1，反之记为0。表4 第（5）（7）列的回归结果显示，地区虚拟变量、数字金融、价格型货币政策三者交互项的系数累计值均为负，且与数量型货币政策的交互项系数累计值均为正，说明随着地区市场化程度的提高，数字金融对货币政策有效性的影响逐渐增强，即对价格型货币政策有效性表现出更明显的促进作用并更为显著地削弱了数量型货币政策的有效性，这是因为市场化程度较高的地区，更能发挥数字金融降低金融摩擦以及对传统金融模式替代效应的作用，从而强化了货币政策有效性“量减价增”的非对称效应。

表4 第（6）（8）列中，引入地区虚拟变量后，数字金融和货币政策工具交互项的累计系数符号和引入地区虚拟变量前相反，这表明数字金融的发展在弱化货币政策对银行风险承担水平的影响效果方面，相较于市场化程度较高的地区，弱化效果在市场化程度较低的地区表现得更加明显，并在市场化程度较低地区，货币政策工具经由银行风险承担渠道调控经济产出时对风险上升的抑制效果也更为显著。

3.金融监管强度异质性分析

数字金融作为由信息技术驱动的新一代金融服务业态，其本质仍为金融，也就离不开监管部门对其风险的监管。为此，引入地区虚拟变量IF，以金融监管支出/金融业增加值作为金融监管强度的代理变量，将金融监管强度高于中位数的地区虚拟变量记为1，反之记为0。表5 第（1）（3）列的回归结果显示，地区虚拟变量、数字金融、价格型货币政策三者的交互项系数累计值均为负，且与数量型货币政策交互项的系数累计值均为正，说明在金融监管强度较高的地区，数字金融发展影响货币政策有效性非对称效应的效果更加明显，其原因在于金融监管强度越高，对金融创新风险的管控越强，就更能保障当地数字金融的健康发展，进而产生支持货币政策工具在当地运用、合理调控经济运行的效果。

表5 金融监管强度异质性回归结果

此外，在第（2）、（4）列中，引入地区虚拟变量后，数字金融和货币政策工具交互项的累计系数符号和引入地区虚拟变量前相同，表明金融监管程度的提升在促进数字金融对货币政策有效性的非对称效应的同时，也提高了对货币政策影响银行风险承担水平的弱化效果，使货币政策能够在经由银行风险承担渠道调控经济产出时进一步减轻其所带来的风险上升代价。

七、结论与启示

本文从银行风险承担渠道角度，分析数字金融发展对数量型、价格型货币政策工具有效性的影响，并利用2013-2021 年国内省级面板数据，基于系统GMM 模型进行实证检验。研究结果表明：第一，通过银行风险承担渠道，数字金融发展增强了价格型货币政策的有效性并削弱了数量型货币政策的有效性，同时缓解了政策传导过程中产生的风险上升代价。第二，从银行风险承担渠道角度看，造成价格型、数量型货币政策效果区别的原因在于，数字金融通过减缓信贷市场摩擦使价格型货币政策更有效，而替代性融资方式增多则令数量型货币政策效果打折扣。第三，数字金融在覆盖广度和使用深度两个维度对银行风险承担渠道产生影响，均有效促进提升了货币政策对经济调控的非对称效应以及对银行风险上升的抑制效果。第四，在数字金融发展程度和市场化进程较低的地区，数字金融更为有效地弱化了货币政策对银行风险承担的影响，并对货币政策有效性起到了更加积极的作用。而在金融监管力度较高的地区，数字金融对货币政策有效性的非对称效应影响更为显著，同时也增强了对货币政策影响银行风险承担水平这一过程的弱化效果。

以上研究结论带来的若干启示：

第一，更加重视货币政策工具与数字金融的结合，加强对数字金融背景下银行风险承担渠道对货币政策有效性影响的分析研判和积极应对。中国货币政策实施框架正处于从数量型向价格型转型的过渡阶段，数字金融的迅速发展使货币政策的实施环境发生重大变化。中央银行有必要根据我国经济、金融数字化转型的新变化、新特征，积极利用数字化信息技术，构建更加精准、灵活的货币政策工具操作组合，使货币政策传导更加有效，在实现整体通胀和经济增长调控目标的同时兼顾金融稳定，为中国经济高质量发展营造适宜的货币环境。

第二，提高数字金融监管能力，完善金融监管与货币政策调控的协同配合机制。在数字金融影响货币政策有效性的过程中银行风险承担机制发挥着重要作用。为此，金融监管部门在防范金融风险的同时，要有效推动数字信息技术与金融监管的结合，建立多维度的风险监管指标体系，在风险管控和创新发展之间把握好平衡，为更深层次的银行业市场化改革预留充足的空间，为数字金融环境下货币政策有效传导提供监管支持。

第三，引导商业银行创新发展数字金融，有效防范数字化转型风险。推动商业银行利用大数据、区块链和云计算等数字信息技术，开发创新金融产品和工具，同时强化事前事后风险规避能力建设，构建更加完备的风险预警机制，提升数字化条件下的银行风险管理水平，有效遏制部分银行的过度风险承担，防范系统性金融风险的发生，更好地发挥商业银行传导货币政策、支持实体经济发展的作用。