■張慶君 郭遼 歐一丁

一、引言

國際金融危機后我國采用較寬松的貨幣政策刺激經(jīng)濟增長，但部分資金僅在約束相對寬松的金融部門中流轉，造成金融體系貨幣供給不斷膨脹與實體部門融資難、融資貴并存的局面。2020年，我國制造業(yè)增加值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比重達28%，除金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)以外的實體經(jīng)濟對GDP 貢獻率約為85%，而我國銀行投放給制造業(yè)和非金融、非房地產(chǎn)業(yè)的信貸占比僅分別為19%和50%。銀行對實體部門的信貸投放量遠低于實體經(jīng)濟對國內(nèi)經(jīng)濟的貢獻程度。實體部門資金收益率低于金融與房地產(chǎn)業(yè)，而且不少實體企業(yè)面臨著產(chǎn)能過剩、利潤率下降的問題。因此，金融機構將更多資金配置給虛擬經(jīng)濟部門，形成實體經(jīng)濟回報率不斷下降和虛擬經(jīng)濟收益泡沫不斷增長的反差[1]。2020年10月發(fā)表的中共中央《關于制定國民經(jīng)濟和社會發(fā)展第十四個五年規(guī)劃和二〇三五年遠景目標的建議》提出，要加快我國數(shù)字化建設并推動數(shù)字經(jīng)濟和實體經(jīng)濟深度融合?？梢?，數(shù)字經(jīng)濟建設已經(jīng)成為國家發(fā)展戰(zhàn)略布局的重要部分。金融服務實體經(jīng)濟最基本的方式是將資金從儲蓄者轉移到融資者手中，實現(xiàn)資金合理流動[2]。商業(yè)銀行則是實現(xiàn)金融市場資金融通最核心的主體，對于金融體系的穩(wěn)定起著錨定的作用。然而，近些年互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的迅速成長使得銀行業(yè)受到金融科技沖擊的巨大影響。數(shù)字化轉型對銀行業(yè)既是機遇又是挑戰(zhàn)，我國商業(yè)銀行早已開始為數(shù)字化轉型籌謀規(guī)劃。目前，已經(jīng)有包括中國銀行、建設銀行、招商銀行在內(nèi)的10家上市商業(yè)銀行設立了金融科技子公司，9家銀行與騰訊、阿里巴巴等互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)達成戰(zhàn)略合作協(xié)議，超三分之一的上市商業(yè)銀行設立了數(shù)字金融部、金融科技部等獨立的業(yè)務部門。在此趨勢下，銀行業(yè)的數(shù)字化轉型對其支持實體經(jīng)濟發(fā)展的核心功能會產(chǎn)生怎樣的影響呢？

雖然數(shù)字經(jīng)濟和科學技術的發(fā)展推動了銀行數(shù)字化轉型，但銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力的影響是復雜的。鑒于此，本文提出以下問題：商業(yè)銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力的影響如何？不同銀行之間數(shù)字化轉型程度和服務實體經(jīng)濟的能力是否存在差異？針對以上問題，本文利用2010—2019年我國38 家上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)探究銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力的影響。本文的創(chuàng)新點體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）以往文獻多是研究金融科技、數(shù)字金融外部沖擊對銀行風險、銀行效率的影響；而本文從銀行自身出發(fā)，通過構建衡量銀行數(shù)字化轉型程度的指標來研究其對服務實體經(jīng)濟能力的影響。（2）以往關于數(shù)字金融對實體經(jīng)濟影響的文獻主要研究數(shù)字普惠金融對實體經(jīng)濟發(fā)展的影響，本文則從銀行的核心功能即信貸配置角度考查數(shù)字化背景下金融機構對實體經(jīng)濟的貢獻。

二、文獻綜述與研究假設

（一）數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行服務實體經(jīng)濟能力的影響

數(shù)字金融的發(fā)展可能創(chuàng)造出除商業(yè)銀行間接融資與資本市場直接融資之外的另一種融資模式[2]，進而使資金供求可以直接通過互聯(lián)網(wǎng)匹配，實現(xiàn)交易的去中介化[3]。國外相關文獻認為，數(shù)字經(jīng)濟新時代挑戰(zhàn)了現(xiàn)有的商業(yè)慣例和已建立的結構[4，5]。在銀行供給端，新技術從其他業(yè)務領域轉移而來啟發(fā)銀行創(chuàng)造了新的應用程序和服務[6]。在需求端，數(shù)字金融的發(fā)展改變了客戶的思考和行動方式，從而塑造新的客戶需求[7]。

國內(nèi)一些學者從普惠金融和銀行服務中小微企業(yè)的角度探討了數(shù)字金融發(fā)展對實體經(jīng)濟產(chǎn)生的影響。一方面，數(shù)字金融對實體經(jīng)濟最突出的貢獻在于其推動了普惠金融的發(fā)展[8]?；诒本┐髮W數(shù)字普惠金融指數(shù)，學者們研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展能提升居民消費[9，10]，縮小城鄉(xiāng)居民收入差距[11，12]，促進經(jīng)濟增長[13]。也有學者認為數(shù)字金融通過降低金融歧視、拓寬金融服務范圍[14]，或者激勵創(chuàng)新研發(fā)促進了實體經(jīng)濟增長[15]。另一方面，金融服務實體經(jīng)濟最基本的功能是資金融通，數(shù)字金融促使銀行放松了對實體部門的信貸約束，優(yōu)化銀行對實體部門的信貸資源配置?；ヂ?lián)網(wǎng)金融改善了銀行傳統(tǒng)的貸款處理技術[16]，并通過縮減銀行與企業(yè)間的交易成本[2]、降低中小企業(yè)的違約風險[17]緩解了銀行對中小企業(yè)的融資約束，增加其對小微企業(yè)的信貸投放[18]。

然而，也有研究認為數(shù)字金融發(fā)展不利于銀行服務實體經(jīng)濟。何啟志等[19]基于北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)，研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使資金流向了股票市場，資金并沒有被投放到真正的實體經(jīng)濟部門。從銀行流動性創(chuàng)造的角度考慮，銀行流動性創(chuàng)造對實體經(jīng)濟有促進效果[20]，而互聯(lián)網(wǎng)金融削弱了銀行的表內(nèi)流動性創(chuàng)造功能[21，22]。權飛過等[23]也發(fā)現(xiàn)銀行表外業(yè)務通過抑制流動性創(chuàng)造削弱了銀行服務實體經(jīng)濟的能力?；ヂ?lián)網(wǎng)金融和傳統(tǒng)銀行負債業(yè)務競爭導致銀行負債端更依賴同業(yè)拆借資金并通過增加資產(chǎn)端風險來彌補損失[24]。這體現(xiàn)在銀行將更多傳統(tǒng)信貸資金轉移至表外業(yè)務。甚至有研究發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融導致資金從實體經(jīng)濟部門和金融系統(tǒng)中“逃離”，大量閑置資金游離在金融和實體部門之外[25]。

總之，數(shù)字化轉型對銀行服務實體經(jīng)濟的能力既存在著正向促進作用，也存在著表外業(yè)務擠占信貸的負面影響。因此有理由相信，二者之間可能存在先降后升的U型關系或是先升后降的倒U型關系。

基于以上理論，本文提出以下競爭性假設：

假設1a：商業(yè)銀行數(shù)字化轉型與其服務實體經(jīng)濟的能力呈U型關系。

假設1b：商業(yè)銀行數(shù)字化轉型與其服務實體經(jīng)濟的能力呈倒U型關系。

（二）數(shù)字化轉型對商業(yè)銀行服務實體經(jīng)濟能力影響的機制

為了研究商業(yè)銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力影響的傳導機制，本文在相關文獻研究的基礎上，從表外盈利和銀行服務效率兩個渠道對中介機制進行分析。

1.表外盈利渠道

銀行對實體經(jīng)濟的支持主要體現(xiàn)在通過表內(nèi)信貸投放對實體經(jīng)濟部門提供資金支持。

對銀行資金來源即負債端而言，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使負債端付息成本增加。具體表現(xiàn)為，成本較低的客戶存款比例下降而成本較高的同業(yè)存款占比提升[24]，對于非國有銀行而言低成本的資金流失更快。這導致銀行在負債端更依賴成本較高的金融機構同業(yè)資金[25]。Hou 等[26]發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使存款人對銀行風險資產(chǎn)的敏感程度增加，因此存款人更容易因為銀行風險資產(chǎn)的小幅增加而抽離自己在銀行的存款，這也減少了銀行的資金來源。

對銀行資金供給即資產(chǎn)端而言，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展使資產(chǎn)業(yè)務盈利減小。金融科技的發(fā)展推動了利率定價趨于市場化，凈息差則會由于貸款利率的下降而收窄[24]。張慶君等[27]認為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展降低了銀行貸款規(guī)模，并通過替代效應和技術溢出效應共同降低了銀行資本配置效率。金融科技在發(fā)展的同時壓縮了銀行負債、中間業(yè)務以及資產(chǎn)業(yè)務[28]，而互聯(lián)網(wǎng)金融和商業(yè)銀行在負債業(yè)務領域形成直接競爭、在資產(chǎn)業(yè)務領域形成錯位競爭[29]。于波等[30]則認為數(shù)字金融帶來的競爭效應對銀行而言是消極的，且這種消極的影響大于技術溢出效應，從而減弱了銀行的盈利能力。相反，一些研究認為互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展給商業(yè)銀行帶來了積極的影響。孫旭然等[31]認為金融科技通過加劇銀行競爭提高了銀行資產(chǎn)端的中長期貸款比例，進而增加了銀行資產(chǎn)端的盈利。DeYoung 等[32]認為在競爭背景之下，互聯(lián)網(wǎng)主要通過增加與存款業(yè)務相關的服務費來提高美國社區(qū)銀行盈利能力。也有學者認為銀行的盈利能力因為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展得到了提高，但是成本效率卻受到了阻礙[33]。

表內(nèi)業(yè)務多受到資本充足率和存貸比等監(jiān)管指標的約束，因而難以形成更多樣化的發(fā)展。因此，銀行在實行數(shù)字化轉型戰(zhàn)略初期，為了尋求更高的利潤會將更多的盈利空間轉移至中間業(yè)務和表外業(yè)務。表內(nèi)業(yè)務規(guī)?？s減、表外業(yè)務和中間業(yè)務多樣性與數(shù)量增加，均擠占了商業(yè)銀行服務實體經(jīng)濟的能力?？傊虡I(yè)銀行出于盈利最大化目的，在受到?jīng)_擊時會主動改變資產(chǎn)負債結構[34]。如果表內(nèi)傳統(tǒng)信貸業(yè)務的盈利性確實因為銀行數(shù)字化轉型而降低，銀行將減少表內(nèi)業(yè)務占比；同時，為了彌補這種利潤損失，將資金和業(yè)務轉移至表外或中間業(yè)務。以上行為弱化了實體經(jīng)濟部門對銀行信貸的依賴性[35]。

基于以上理論，本文提出如下假設：

假設2：在銀行數(shù)字化轉型初期，由競爭導致的表外業(yè)務擴張抑制了銀行服務實體經(jīng)濟能力的發(fā)揮。

2.服務效率渠道

銀行通過信貸渠道服務實體經(jīng)濟的阻礙根源在于市場信息不對稱。我國金融市場信用體系不完善，銀行不敢向缺少抵押資產(chǎn)與擔保的中小微企業(yè)授信，導致企業(yè)面臨融資約束。同時，在這種情況下，無論是拓展獲客渠道還是貸前審查和貸后管理，銀行都面臨高昂成本。

金融科技有降低中介成本并擴大普惠金融的潛力。國外學者Allen 等[36]較早地提出電子金融將重塑傳統(tǒng)銀行服務業(yè)態(tài)。何師元[37]認為大數(shù)據(jù)技術應用使銀行通過持續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘以及構造更完善的信用評級體系來解決中小企業(yè)與銀行間信息不對稱和抵押擔保的問題。電子銀行的潛在好處包括更低的運營成本、更短的周轉時間、信息的實時管理、更順暢的組織內(nèi)部溝通、與客戶之間更便捷的交互等，例如獲得財務管理專業(yè)知識的機會等[38]。Berger[39]認為科技進步通過改善銀行服務質(zhì)量與增加服務多樣性提高了銀行生產(chǎn)率。Raza等[40]認為有效利用互聯(lián)網(wǎng)技術可以節(jié)省成本、時間和資金，并幫助銀行挖掘潛在用戶以提升利潤。

在銀行數(shù)字化轉型后期，技術趨于成熟穩(wěn)定，銀行通過應用大數(shù)據(jù)、云計算等技術獲取資金需求方信用狀況，使自身更了解客戶；銀行通過在線平臺宣傳與產(chǎn)品銷售將信息傳遞給客戶，使客戶更了解銀行的產(chǎn)品與服務。數(shù)字金融加速企業(yè)與銀行之間的雙向信息傳遞，緩解了信息不對稱，以“信息流”帶動“資金流”，實現(xiàn)資金對實體企業(yè)的有效配置。

基于以上理論，本文提出如下假設：

假設3：隨著數(shù)字化轉型的推進，銀行通過提高服務效率，降低交易成本，從而提高了其服務實體經(jīng)濟的能力。

三、樣本、變量與模型設定

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2010—2019年中國A 股上市商業(yè)銀行為研究對象，剔除關鍵數(shù)據(jù)缺失較多的樣本后，篩選出38家銀行共359個樣本。本文關于銀行數(shù)字化轉型的數(shù)據(jù)主要由手工搜索銀行年報、社會責任報告，通過網(wǎng)絡爬蟲技術搜索網(wǎng)頁等方式獲取。其他變量數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫。為減小極端值的影響，本文對連續(xù)變量在1%和99%分位上進行縮尾處理。

（二）變量說明

1.被解釋變量

商業(yè)銀行服務實體經(jīng)濟能力。借鑒黃群慧[1]和權飛過等[23]的研究，本文從產(chǎn)業(yè)層次角度對我國實體經(jīng)濟范圍進行定義。以制造業(yè)代表我國實體經(jīng)濟核心R0，并使用各個銀行投放給制造業(yè)的貸款占比反映銀行服務實體經(jīng)濟的能力。在穩(wěn)健性檢驗中對實體經(jīng)濟的范圍進行擴展，使用包含制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)和除制造業(yè)以外的其他工業(yè)作為實體經(jīng)濟主體部分R1；使用包含R1和批發(fā)和零售業(yè)、交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)，以及除金融、房地產(chǎn)以外的其他服務業(yè)代表廣義的實體經(jīng)濟R2。按照以上分類方法，將銀行投放給不同層次實體經(jīng)濟的貸款占比作為銀行服務實體經(jīng)濟的替代指標。

2.解釋變量

銀行數(shù)字化轉型的研究核心之一在于如何衡量數(shù)字化轉型程度。目前具有代表性的數(shù)據(jù)和指標構建方法有北京大學數(shù)字普惠金融指數(shù)、文本挖掘法構建的互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)、中國數(shù)字金融指數(shù)。以上指數(shù)的編制主要是從銀行外部數(shù)字金融發(fā)展出發(fā)，較少有針對銀行個體構建的用以衡量銀行內(nèi)部的數(shù)字化轉型程度的指標。因此，本文參考北京大學互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心課題組構建的商業(yè)銀行互聯(lián)網(wǎng)轉型指數(shù)[41]，對該指數(shù)進行改良，構建了商業(yè)銀行數(shù)字化轉型指標，并從認知、組織、產(chǎn)品三個維度構建分指標。

在認知層面，統(tǒng)計銀行年報中“互聯(lián)網(wǎng)”“數(shù)字化”“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，并通過主成分分析構建商業(yè)銀行數(shù)字化轉型認知指標D_cognition。在組織層面，本文通過手工搜索銀行年報、銀行社會責任報告和網(wǎng)絡爬蟲技術篩選銀行在部門設置、互聯(lián)網(wǎng)合作、人員配備、金融科技子公司這四方面的情況，進行主成分分析得到銀行業(yè)數(shù)字化轉型組織指標D_org。在產(chǎn)品層面，本文通過銀行年報搜索和網(wǎng)絡爬蟲技術獲取商業(yè)銀行是否推出了微信銀行、手機銀行、互聯(lián)網(wǎng)理財、互聯(lián)網(wǎng)信貸、電子商務的相關信息，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)字化轉型產(chǎn)品指標D_products。

本文通過主成分分析法合成最終商業(yè)銀行數(shù)字化轉型綜合指標Digitalize，以此作為商業(yè)銀行數(shù)字化轉型的替代指標。各指標的信息搜集、處理方法及在總指標中所占權重的標準詳見表1。

表1 銀行數(shù)字化轉型指標構建體系

3.中介與控制變量

本文從表外盈利和服務效率渠道進行中介效應檢驗，使用手續(xù)費收入（commission）代表盈利渠道的表外業(yè)務收入，使用管理費用率（manage）代表銀行服務效率。

本文選取規(guī)模（size）、資產(chǎn)收益率（roa）、資本充足率（car）、利率水平（iir）、非利息收入占比（nir）、利潤增速（npg）、前十大貸款客戶集中度（loan10）等變量對銀行的微觀特征變量進行控制，使用GDP增速（GDP）對宏觀經(jīng)濟狀況進行控制。另外，本文在穩(wěn)健性檢驗中使用電子替代率（ele）作為銀行數(shù)字化替代指標。全部變量定義詳見表2。

表2 變量定義

（三）模型設定

為了檢驗商業(yè)銀行數(shù)字化轉型程度對其服務實體經(jīng)濟能力的影響，設計模型（1）對基本假設1進行檢驗。

為分析銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力影響的中介效應，本文借鑒陳小輝等[42]的中介效應方法設計模型（2）、（3）進行逐步回歸。

式中，Loan1、Digitalize 分別代表銀行投放給實體經(jīng)濟的信貸占比和數(shù)字化程度；M為中介變量，從表外盈利渠道考慮使用手續(xù)費收入（commission）進行回歸檢驗，從服務效率渠道考慮使用管理費用率（manage）進行回歸檢驗。Controls 表示控制變量，ε表示隨機誤差項。分步回歸模型主要步驟如下：

模型（1）主要研究銀行數(shù)字化對其服務實體經(jīng)濟的能力的影響。若系數(shù)α1顯著為正，系數(shù)α2為負，說明銀行內(nèi)部數(shù)字化轉型與其服務實體經(jīng)濟的能力之間的關系為倒U型，假設1a得以驗證。若系數(shù)α1為負，系數(shù)α2為正，說明銀行內(nèi)部數(shù)字化轉型與其服務實體經(jīng)濟的能力之間的關系呈U 型，假設1b得以驗證。

模型（2）研究銀行數(shù)字化中介變量的影響。如果系數(shù)β1顯著，說明數(shù)字化轉型會影響銀行表外盈利能力和服務效率。

模型（3）在模型（1）的基礎上加入中介變量M，以考察中介變量、銀行數(shù)字化和銀行服務實體經(jīng)濟能力之間的影響。若系數(shù)δ3顯著，而δ1不顯著，說明中介變量承擔了完全中介的效果；若系數(shù)δ3和δ1均顯著，且δ1相比于α1數(shù)值絕對值有所下降，則說明中介變量承擔了部分中介的效果。

四、實證結果與分析

（一）描述性統(tǒng)計

表3 為主要變量的描述性統(tǒng)計結果。其中，銀行投放給實體經(jīng)濟核心部門即制造業(yè)的貸款量占比平均值為19.2%，最小值為2.6%，最大值為63.9%，說明不同銀行對制造業(yè)的貸款投放差距很大。具體而言，蘇農(nóng)銀行、江陰銀行、常熟銀行在多個年份對制造業(yè)投放的貸款量占全部貸款的50%以上，而國有銀行對制造業(yè)信貸投放占比在10%～20%之間。從擴展后的實體經(jīng)濟主體部分和除金融與房地產(chǎn)業(yè)以外的部門來看，銀行投放的貸款占比平均值分別為29.0%和50.3%。由以上數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，目前銀行投放給金融和房地產(chǎn)部門的貸款量仍然較高，平均占比達到近50%。

表3 描述性統(tǒng)計

（二）實證結果分析

1.基本回歸

本文首先使用數(shù)字化轉型總指標對模型（1）使用混合回歸、雙重固定效應與隨機效應模型回歸，結果如表4（1）至（3）列所示。結果顯示，Hausman檢驗拒絕原假設，因此在后續(xù)研究和中介效應檢驗中選擇固定效應模型進行回歸。銀行對不同產(chǎn)業(yè)部門的信貸投放具有一定的可持續(xù)性，因此引入被解釋變量Loan1的滯后項并使用系統(tǒng)GMM 和差分GMM 方法進行回歸，結果如表4（4）、（5）列所示。由結果可知，系統(tǒng)和差分GMM 的AR（2）P 值分別為0.337 和0.347，均大于10%，滿足GMM 的要求，不存在二階序列相關的問題。Hansen 統(tǒng)計量均大于10%，說明模型通過過度識別約束檢驗。以上結果均說明GMM估計方法有效。

表4 商業(yè)銀行數(shù)字化對服務實體經(jīng)濟能力的影響

由雙重固定效應、差分GMM 和系統(tǒng)GMM 模型結果可知，商業(yè)銀行內(nèi)部數(shù)字化轉型與銀行投放給實體經(jīng)濟部門的貸款之間呈U型關系。加入被解釋變量滯后項的GMM估計結果顯示，銀行上期投放給制造業(yè)的貸款對本期有正向影響，這也說明了貸款投放的可持續(xù)性。盡管使用不同回歸方法得到的解釋變量二次項系數(shù)均在5%水平上顯著為正，但解釋變量一次項系數(shù)顯著為負，說明銀行內(nèi)部數(shù)字化程度仍對銀行服務實體經(jīng)濟的能力在不同階段產(chǎn)生了不同方向的影響，使得二者整體關系呈U型，然而單純的通過系數(shù)符號判斷U 型關系存在不準確性，因此本文借鑒Lind 等[43]的做法，對U 型進行以下三步檢驗：第一步，要求模型中一次項和二次項的系數(shù)正負性顯著相反；第二步，要求端點斜率要明顯陡峭，也即正負性相反；第三步，要求曲線的端點取值要位于核心解釋變量的取值范圍內(nèi)，即拐點取值在0.802～2.203 之間。表5 顯示了上述三步檢驗的結果，可以看出固定效應回歸、隨機效應回歸、差分GMM 和系統(tǒng)GMM 回歸的結果通過了檢驗，證實解釋變量與被解釋變量之間的關系確為U 型，以上結果證實了假設1b。

表5 U型檢驗

數(shù)字化轉型的初期，在互聯(lián)網(wǎng)快速發(fā)展的沖擊下，大部分銀行爭相擠入技術與產(chǎn)品更新的浪潮，銀行投入較多，這種迫切的帶有追逐心理的革新在一定程度上催生了商業(yè)銀行的逐利行為。銀行會優(yōu)先研發(fā)能快速跟上潮流、拓寬盈利渠道的數(shù)字金融產(chǎn)品，從而大量開發(fā)表外業(yè)務，以此增加盈利。相較于監(jiān)管標準相對寬松、創(chuàng)新發(fā)揮空間更大的表外業(yè)務而言，傳統(tǒng)信貸業(yè)務產(chǎn)生額外利潤的空間較為狹窄，銀行對實體經(jīng)濟的信貸投入有所縮減，但隨著數(shù)字化水平的提升，銀行服務效率提高，其服務實體經(jīng)濟的能力得到體現(xiàn)。數(shù)字化的發(fā)展在一定程度上通過提高銀行信息技術能力而提高交易效率，節(jié)省企業(yè)和銀行間由于信息不對稱產(chǎn)生的交易成本，緩解銀行對企業(yè)的信貸約束，因此數(shù)字化發(fā)展后期，銀行服務于實體經(jīng)濟的能力又逐漸上升。

2.分樣本回歸

一些學者在研究中發(fā)現(xiàn)對于不同產(chǎn)權性質(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[44]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對城商行。邱晗等[18]認為股份制銀行表外業(yè)務比國有銀行更活躍，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[30]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，相對而言大型國有銀行和股份制銀行抗沖擊能力更強。本文為了探究銀行產(chǎn)權性質(zhì)對銀行數(shù)字化轉型服務實體經(jīng)濟能力的異質(zhì)性影響，將樣本分為國有銀行、股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行三組，分別采用固定效應回歸、系統(tǒng)GMM 和差分GMM 對子樣本進行回歸，結果見表6。

表6 分樣本回歸

結果顯示，在國有銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行分樣本中，使用三種回歸方法得到的解釋變量一次項系數(shù)為負、二次項系數(shù)為正，且二者均顯著，表明銀行數(shù)字化與銀行服務于實體經(jīng)濟的能力呈U 型關系，數(shù)字化發(fā)展前期銀行對實體經(jīng)濟的支持有所下降，但很快便得到逆轉，加強了其服務實體經(jīng)濟的能力。而在股份制商業(yè)銀行分樣本中，使用固定效應回歸方法得到的一次項系數(shù)為正、二次項系數(shù)為負，且結果并不顯著。但系統(tǒng)GMM和差分GMM方法回歸得到的系數(shù)符號方向與前述兩個分樣本得到的結果是一致的，且系數(shù)均顯著。因而有理由相信，三個分樣本下的商業(yè)銀行數(shù)字化發(fā)展與其對實體經(jīng)濟的支持均呈U型關系。

從表7、表8 的U 型檢驗可以看出，對于國有銀行而言，其拐點對應的值小于數(shù)字化指標均值1.336，也就是說國有銀行數(shù)字化轉型服務實體經(jīng)濟能力的提升要快于非國有銀行，數(shù)字化轉型并沒有削弱其服務實體經(jīng)濟的熱情和能力，這也說明在國家大力強調(diào)金融要服務實體經(jīng)濟的背景下，國有銀行貫徹國家政策的效果要高于非國有銀行。對于區(qū)域性商業(yè)銀行而言，其拐點對應的值超過了數(shù)字化指標均值，說明其服務于實體經(jīng)濟的能力低于國有銀行。而對于股份制商業(yè)銀行來說，其拐點對應的值不僅超過了數(shù)字化指標均值，而且接近最大值2.203，說明相較于國有銀行與區(qū)域性商業(yè)銀行，其服務于實體經(jīng)濟的能力較弱，短時間內(nèi)無法平衡傳統(tǒng)銀行業(yè)務與新開發(fā)的表外業(yè)務之間的關系。原因可能在于其將數(shù)字化投入大部分集中在新興業(yè)務中，為了獲取更大的利潤收入，忽略了對實體經(jīng)濟的服務。以上結果說明互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展對實體經(jīng)濟的擠出效應主要體現(xiàn)在非國有銀行中。

表7 分樣本U型檢驗1

表8 分樣本U型檢驗2

對回歸結果進一步分析：首先，從客戶類型角度來看，國有銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務的客戶主要是大型國有企業(yè)和其他大型企業(yè)，這類企業(yè)具備較低的存款利率彈性，而非國有銀行的客戶大多具有存款利率彈性高的特征[45]，且國有銀行與企業(yè)形成“關系型借貸”的可能更大，因此即便在互聯(lián)網(wǎng)金融快速發(fā)展的背景下，銀行轉型對已經(jīng)形成穩(wěn)定借貸關系的企業(yè)部門貸款產(chǎn)生的擠出效應較小。其次，從監(jiān)管角度來看，國有銀行受到的監(jiān)管和約束更為嚴格，信息披露相對完善，風險管理體系也更加成熟，這種模式也使國有銀行在應對互聯(lián)網(wǎng)金融沖擊時更加自如[46]。最后，國有銀行與非國有銀行在貫徹國家政策上肩負的責任不同，國有銀行對金融體系穩(wěn)定起著錨定作用[47]，而股份制銀行、區(qū)域性商業(yè)銀行受利潤驅(qū)動更明顯，因此國有銀行與非國有銀行在追求內(nèi)部數(shù)字化轉型時的動機具有一定差異。

（三）穩(wěn)健性檢驗

本文首先使用電子交易替代率替換解釋變量，然后根據(jù)實體經(jīng)濟定義將實體經(jīng)濟由核心制造業(yè)拓展至實體經(jīng)濟的主體部分和廣義的實體經(jīng)濟，并據(jù)此改變被解釋變量對模型重新進行回歸。

1.替換解釋變量

銀行數(shù)字化轉型的表現(xiàn)形式之一是交易的電子化，即大量業(yè)務通過電子化平臺進行交易。因此，本文借鑒張正平等[48]的方法，選取電子交易替代率來衡量商業(yè)銀行的數(shù)字化轉型程度，并對模型（1）利用系統(tǒng)GMM和差分GMM法重新進行回歸。由表9回歸（1）結果可知，使用電子交易替代率作為解釋變量后，銀行數(shù)字化程度仍然與其投放到實體經(jīng)濟的信貸占比呈U 型關系，證實了假設1b，說明結果具有穩(wěn)健性。

表9 穩(wěn)健性檢驗

2.替換被解釋變量

本文參考黃群慧[1]的研究，對實體經(jīng)濟的范圍進行擴展。使用包含制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、建筑業(yè)和除制造業(yè)以外的其他工業(yè)作為實體經(jīng)濟的主體部分R1；使用包含R1以及批發(fā)和零售業(yè)、交通運輸倉儲和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)以及除金融、房地產(chǎn)以外的其他服務業(yè)代表廣義的實體經(jīng)濟R2。按照以上分類方法將銀行投放給不同層次行業(yè)企業(yè)的貸款占比作為銀行服務實體經(jīng)濟的替代指標。由表9（2）、（3）列的結果可知，數(shù)字化指標與銀行投放給實體經(jīng)濟的主體部分和廣義的實體部分的貸款占比都有顯著的U型關系。從系數(shù)數(shù)值角度分析，用三個層次衡量的實體部門的系統(tǒng)GMM 回歸二次項系數(shù)絕對值分別是0.031、0.047和0.065，數(shù)值不斷增大，這也說明隨著實體經(jīng)濟范圍的擴大，這種代表U 型關系的拋物線開口越大，服務于實體經(jīng)濟的能力提升速度越緩慢。且從表10的U型檢驗來看，隨著實體經(jīng)濟范圍的擴大，拐點也在后移，再次印證實體經(jīng)濟范圍越大，銀行數(shù)字化發(fā)展對于實體經(jīng)濟的服務水平提升越緩慢。同樣的，用差分GMM回歸方法得到的結果也是一致的，解釋變量與被解釋變量之間關系始終呈U型。再次說明本文回歸結果具有穩(wěn)健性。

表10 U型檢驗

五、影響機制分析

前文的實證結果和分析說明銀行數(shù)字化轉型與銀行服務實體經(jīng)濟的能力呈U 型關系，而這種效應是通過何種渠道傳導的呢？為彌補數(shù)字化轉型降低銀行表內(nèi)盈利能力所帶來的損失，許多銀行發(fā)展表外業(yè)務以彌補表內(nèi)信貸業(yè)務造成的利潤下滑。同時，銀行數(shù)字化會通過信息技術的更迭提高風險識別能力、緩解銀行和企業(yè)間的信息不對稱程度，進而減少銀行各項業(yè)務的交易成本，提高金融服務效率。基于本文假設，為探究銀行數(shù)字化轉型作用于實體部門信貸投放的表外盈利渠道和服務效率渠道中介機制，本文引入手續(xù)費收入和管理費用率指標，并基于中介效應模型（1）至（3）利用固定效應法進行回歸，分別檢驗中介效應。

（一）表外盈利渠道

銀行手續(xù)費收入主要是由擔保承諾、代理投融資以及中介類等服務所產(chǎn)生，主要與表外業(yè)務相對應，因此使用銀行手續(xù)費收入作為中介變量進行檢驗。由表11第二步回歸結果可知，銀行數(shù)字化指標和手續(xù)費收入系數(shù)為0.034 且在5%水平上顯著，說明銀行在數(shù)字化轉型的推進過程中促進了表外業(yè)務的發(fā)展。在第三步回歸中，手續(xù)費收入和銀行數(shù)字化指標一次項系數(shù)與實體經(jīng)濟的信貸投放占比均呈負相關關系，而數(shù)字化指標二次項系數(shù)與實體經(jīng)濟的信貸投放占比呈正向關系，且相較于第一步的回歸結果，一次項系數(shù)與二次項系數(shù)數(shù)值均有所下降。這一結果證實了銀行數(shù)字化轉型由于促進表外業(yè)務發(fā)展而抑制了其對實體經(jīng)濟的支持。手續(xù)費收入起到部分中介效應作用。這一結果與權飛過等[23]的觀點一致，證明了本文假設2。

表11 表外盈利渠道——手續(xù)費收入中介效應分步檢驗

總之，從表外業(yè)務角度考慮，銀行數(shù)字化轉型前期導致其服務實體經(jīng)濟能力的減弱，主要原因是在逐利目標驅(qū)動下，表外業(yè)務具備更多創(chuàng)新可能性且監(jiān)管標準相對寬松，銀行為了擴大利潤收入，使銀行服務向表外業(yè)務轉移，從而也證實了U 型關系的下降部分。

（二）服務效率渠道

銀行數(shù)字化轉型通過大數(shù)據(jù)、云計算等技術以及在線金融產(chǎn)品和平臺緩解企業(yè)和銀行間的信息不對稱程度，減少交易成本并提高了銀行服務效率，為企業(yè)和銀行的信息流通提供通道，帶動資金合理流動。首先，金融產(chǎn)品的線上化節(jié)省了銀行的人力成本、辦公費用等；其次，大數(shù)據(jù)技術提高了銀行對客戶信用能力的識別和評價，從而減少了信貸投放的審批環(huán)節(jié)與費用；最后，線上平臺通過不同網(wǎng)絡社區(qū)、論壇等拓寬了獲客渠道，進而減少了銀行拓展業(yè)務過程產(chǎn)生的費用。

為檢驗服務效率中介機制是否存在，使用管理費用率作為銀行服務效率的替代變量。表12 結果顯示，數(shù)字化指標與管理費用率的系數(shù)為-0.032，數(shù)字化在1%水平上顯著降低了銀行的管理費用率，而管理費用率與銀行配置給實體經(jīng)濟部門的貸款占比負相關，因此管理費用率的降低會提升銀行配置給實體經(jīng)濟的貸款。另外，從第三步回歸結果來看，數(shù)字化指標的二次項系數(shù)與一次項系數(shù)均顯著，其數(shù)值相對第一步回歸結果減小，說明銀行數(shù)字化轉型后期通過提高銀行服務效率從而提高了銀行對實體經(jīng)濟部門的資金配置效率，證明了本文假設3。以上結果表明，銀行數(shù)字化轉型通過降低銀行的管理費用率提升了服務和管理效率，并對其實體經(jīng)濟的服務能力有正向提升作用，從而解釋了U 型關系的上升部分。

表12 服務效率渠道——管理費用率中介效應分步檢驗

總的來說，在數(shù)字化轉型前期，商業(yè)銀行為了提升盈利水平，大力發(fā)展表外業(yè)務，抑制了對實體經(jīng)濟的支持，使得其服務于實體經(jīng)濟的水平有所下降。但隨著數(shù)字化水平的提升，數(shù)字化轉型有效緩解了交易雙方的信息不對稱，提高了服務效率，銀行服務實體經(jīng)濟的能力逐漸提升，從而促進了銀行對實體經(jīng)濟部門的支持。因而，數(shù)字化轉型與銀行服務于實體經(jīng)濟之間呈現(xiàn)出先低后高的U型關系。

六、結論與建議

近年來，我國大力推動數(shù)字化建設，并提倡發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟幫扶實體經(jīng)濟。在數(shù)字金融的沖擊之下，商業(yè)銀行的經(jīng)營業(yè)態(tài)發(fā)生了巨大改變。本文利用2010—2019年我國上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，基于認知、組織和產(chǎn)品三個層面構建了銀行數(shù)字化轉型指標，并從銀行投放給實體經(jīng)濟信貸占比的角度，實證檢驗了銀行數(shù)字化轉型對其服務實體經(jīng)濟能力的影響。研究得出以下結論：（1）銀行數(shù)字化轉型與其服務實體經(jīng)濟的能力之間存在U 型的曲線關系，即隨著數(shù)字化水平的提升，銀行服務實體經(jīng)濟能力表現(xiàn)出先下降后上升的變化趨勢。（2）在銀行數(shù)字化轉型的初期，由競爭導致的表外業(yè)務擴張，抑制了銀行服務實體經(jīng)濟的能力；而隨著銀行數(shù)字化轉型的不斷推進，數(shù)字化轉型通過提升銀行的服務效率，降低了交易成本與管理費用，從而提高了其服務實體經(jīng)濟的能力，從而引起了曲線回彈。

針對研究結論，本文提出如下建議：第一，商業(yè)銀行應嚴格落實國家支持實體經(jīng)濟的相關政策，適當約束表外業(yè)務，縮小由于表外業(yè)務監(jiān)管相對寬松而產(chǎn)生的套利投機空間，繼續(xù)發(fā)揮好商業(yè)銀行促進資金融通的核心功能，提升銀行服務實體經(jīng)濟的能力。第二，提高數(shù)字化建設質(zhì)量，目前大多數(shù)商業(yè)銀行對數(shù)字金融有了一定的認知，并且在積極地推進數(shù)字化平臺建設，加強數(shù)字化研發(fā)投入，以設計出多種金融科技產(chǎn)品。銀行不應該僅僅把線下產(chǎn)品搬到線上，而是要對產(chǎn)品的內(nèi)容與本質(zhì)進行數(shù)字化創(chuàng)新。第三，作為商業(yè)銀行發(fā)展變革的持續(xù)驅(qū)動力，我國商業(yè)銀行數(shù)字金融組織架構與專業(yè)人才隊伍尚處于建設初期。在數(shù)字金融產(chǎn)品快速更迭的同時加強對銀行內(nèi)部組織架構和金融科技人才建設是商業(yè)銀行數(shù)字化轉型的關鍵。■