数字普惠金融发展对商业银行风险承担的影响分析

（1）变量选取与说明

本书选择北京大学数字金融研究中心课题组于2019年4月所公布的2011—2018年数字普惠金融指数作为我国数字普惠金融发展的衡量指标^[15]。该指数的设计涵盖覆盖广度、使用深度和数字化程度三个方面，对中国创新性数字金融趋势下数字普惠金融发展程度进行了相对全面而深入的刻画，为相关研究提供了很好的数据支持。其中，在使用深度方面，细分为支付服务、货币基金服务、信贷服务、保险服务、投资服务和信用服务六种金融服务类型；在数字化程度方面，将便利性和成本作为数字普惠金融的影响因素。

本书通过银行业景气指数来刻画国内商业银行的预期风险承担水平。其理由在于，银行业景气指数是中国人民银行和国家统计局在共同向银行家们发放的问卷调查基础上，根据调查结果来判断银行业对未来的经营预期，该指数代表了国内银行业对宏观经济的热度及信心度，以及不确定性的感知程度。在分类指数中，银行盈利指数反映了管理者对当期经营状况及未来盈利利润的预期，即能否在承担可控风险前提下实现利润最大化。通过以上判断，本书使用银行业景气指数和银行盈利指数来刻画商业银行经营能力与风险承担能力，样本数据来源于国泰安经济金融数据库（CSMAR）。

本书的分析是基于我国2011—2018年的数据，在时间范围确定上主要是受到数字普惠金融指数数据可得性及各指标完整性的限制。在样本数据的观测频率选择上，采用平滑处理的方式，即所有变量的观测频率为季度，各变量设计与描述性统计见表8.3。

表8.3　变量设计与描述性统计

（2）检验结果分析(www.xing528.com)

本书采用格兰杰因果关系检验方法，检验了数字普惠金融发展与商业银行风险承担之间的相关性。在采用ADF检验对各序列的平稳性进行分析的基础上，通过AIC和BIC信息准则来判断并选择最优滞后阶数，当二者结果不一致时，在农业保险中，讨论巨灾风险，如果仅仅局限于自然灾害给农业生产者带来的损失，是具有一定局限性的。检验结果见表8.4。

表8.4　数字普惠金融对商业银行风险承担的因果关系检验

续表

对表8.4的检验结果进行梳理可得：第一，数字普惠金融发展会影响商业银行的风险承担。对“数字普惠金融指数（SZPU）不是引起银行景气指数（YHJQ）变化的格兰杰原因”的原假设，AIC给出的最优滞后期是1期，对应的F统计量的统计值为8.473，概率值为0.002，也就是说，在1%的显著性水平下拒绝原假设。由此，有一定证据表明数字普惠金融指数的变化会引起银行景气指数的变化。从二者实际变化趋势来看，近年来数字普惠金融指数是不断增加的，而银行业经营环境并没有得到优化改善，这在一定程度反映出数字普惠金融并没有成为商业银行持续的发展动力，在实际中仍存在很多风险问题没有被解决。从影响因素的细分来看，数字普惠金融的覆盖广度（FGGD）、支付领域（ZF）、信贷领域（XD）及数字化程度（SZH）领域均在一定程度上与银行景气指数的因果关系是成立的，这些也是商业银行数字普惠金融重点关注的领域。第二，普惠金融的数字化程度给银行业的盈利性带来影响。在“数字化程度（SZH）不是引起银行盈利指数（YHYL）变化的格兰杰原因”的检验中，BIC给出的最优滞后期是1期，对应的F统计量的统计值为4.194，概率值为0.027，也就是说，在5%的显著性水平下拒绝原假设，而在“数字普惠金融指数（SZPU）不是引起银行盈利指数（YHYL）变化的格兰杰原因”的检验中却无法拒绝原假设。由此说明，随着普惠金融数字化程度的深入，商业银行盈利性受到影响。从目前国内数字普惠金融发展来看，这种影响并不是积极的，尽管一部分银行进行了有效的尝试，但是整体上商业银行开展数字普惠金融业务仍处于发展阶段，业务模式、开展领域、风控手段并没有凸显出优势，在认识不全面并缺乏可持续的经营模式的情况下，商业银行会面临新的风险。