姚登寶,李雪怡

(安徽大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,安徽 合肥 230601;安徽大學(xué) 金融與統(tǒng)計研究中心,安徽 合肥 230601)

一、引言

傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)企業(yè)運用數(shù)字技術(shù)來進(jìn)行融資、交易的模式與其他新型金融服務(wù)業(yè)務(wù)稱之為數(shù)字金融。在新數(shù)字經(jīng)濟(jì)時期,我國的數(shù)字金融服務(wù)在過去十幾年中已經(jīng)得到了充分的發(fā)展,在第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)信貸、數(shù)字貨幣等行業(yè)中已經(jīng)達(dá)到了全球領(lǐng)先地位。數(shù)字金融的發(fā)展也極大地提高了傳統(tǒng)金融的便利性和可得性,不管是在數(shù)字支付、網(wǎng)上貸款或者其他金融服務(wù)業(yè)態(tài)等方面,數(shù)字金融服務(wù)都大大降低了傳統(tǒng)金融市場的搜尋成本和道德風(fēng)險,滿足了大量新借貸適配需求,成為金融體系創(chuàng)新和經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要推動力。

金融市場常常是發(fā)展與問題伴隨而生,有效預(yù)防重大金融風(fēng)險、保持金融市場平穩(wěn)發(fā)展一直是政府監(jiān)管工作的重點。2021年12月的中央經(jīng)濟(jì)工作會議和2022年3月的第十三屆全國人大工作報告都強調(diào)了“穩(wěn)妥處理重大金融風(fēng)險,堅決防止系統(tǒng)性風(fēng)險的發(fā)生”,而在黨的二十大報告中,“防范化解重大風(fēng)險”的重要性被進(jìn)一步提升到了一個新的高度。因為金融風(fēng)險的獨特產(chǎn)生機(jī)理及其傳播機(jī)制,導(dǎo)致不同地區(qū)和不同部門的金融風(fēng)險間存在很大的相關(guān)性。此外,由于中國地區(qū)金融一體化的不斷推進(jìn),地區(qū)間的金融業(yè)務(wù)往來、債權(quán)債務(wù)關(guān)聯(lián)日益復(fù)雜,構(gòu)成了關(guān)系密切的區(qū)域金融風(fēng)險關(guān)系網(wǎng),為金融風(fēng)險的跨區(qū)域傳染提供了可能。數(shù)字金融的發(fā)展會造成實體經(jīng)濟(jì)過分金融化和行業(yè)空心化,不利于金融業(yè)與實體經(jīng)濟(jì)、金融業(yè)與房地產(chǎn)業(yè)、金融機(jī)構(gòu)內(nèi)部市場的健康循環(huán)發(fā)展,對金融風(fēng)險形成了負(fù)面的外部性效果,數(shù)字金融以其獨特的優(yōu)勢重塑金融業(yè)態(tài),進(jìn)一步加深了不同部門、區(qū)域之間金融網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)程度,對金融風(fēng)險的跨區(qū)域傳染產(chǎn)生了重要影響。

可見,數(shù)字金融發(fā)展在一定程度上影響著我國不同區(qū)域的金融風(fēng)險,那么,數(shù)字金融發(fā)展對我國區(qū)域金融風(fēng)險的影響是加劇還是緩釋?其內(nèi)在影響機(jī)制又是如何?本文在分析數(shù)字金融發(fā)展影響區(qū)域金融風(fēng)險內(nèi)在機(jī)理的基礎(chǔ)上,實證考察了數(shù)字金融發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險的影響關(guān)系及其內(nèi)在機(jī)制,并利用門檻效應(yīng)模型對影響存在的非線性門檻關(guān)系進(jìn)行了檢驗。上述研究從理論和實證兩個角度較好地詮釋了數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險的影響關(guān)系,對于各經(jīng)濟(jì)部門和地方政府在大力發(fā)展數(shù)字金融的同時有效防范區(qū)域金融風(fēng)險提供了理論支撐和經(jīng)驗參考。

二、文獻(xiàn)綜述

在當(dāng)前數(shù)字化轉(zhuǎn)型興起的新背景下,將網(wǎng)絡(luò)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)運用于現(xiàn)代金融服務(wù),也成為中國金融業(yè)未來變革發(fā)展的必然趨勢,越來越多的研究開始著重于數(shù)字金融服務(wù)這一新興金融服務(wù)方式?，F(xiàn)有文獻(xiàn)重點在以下兩個領(lǐng)域?qū)?shù)字金融進(jìn)行探討:一是關(guān)于數(shù)字金融及其自身發(fā)展規(guī)律的探討,重點研究了數(shù)字金融的發(fā)展趨勢、空間集聚特征、監(jiān)管要求及影響因素等。丁曉蔚[1]從數(shù)字金融的運行途徑、信息安全、交易效率等角度出發(fā),探討數(shù)字金融的發(fā)展技術(shù)特征、資產(chǎn)數(shù)字化及風(fēng)險管控。二是聚焦于數(shù)字金融的社會影響。宏觀層面包括數(shù)字金融對融資約束、技術(shù)創(chuàng)新及減貧效應(yīng)等方面的影響。王召等[2]研究數(shù)字金融改善直接與間接融資環(huán)境的影響機(jī)理,指出數(shù)字金融的使用可以擴(kuò)大融資可得性來減少信用約束,進(jìn)而解決企業(yè)的投資需求,有效解決社會的融資問題。微觀層面主要研究數(shù)字金融對于各經(jīng)濟(jì)部門,如企業(yè)、家庭借貸乃至經(jīng)濟(jì)行為的影響。吳雨等[3]在中國傳統(tǒng)民間借貸市場的分析中認(rèn)為,數(shù)字金融通過對傳統(tǒng)金融進(jìn)行替代和加強,大大降低了民間不合規(guī)借貸行為的需求。

現(xiàn)有文獻(xiàn)對區(qū)域金融風(fēng)險的研究可以分為區(qū)域金融風(fēng)險傳染效應(yīng)研究和區(qū)域金融風(fēng)險影響因素研究,在風(fēng)險傳染效應(yīng)方面,丁述軍等[4]指出,在我國區(qū)域金融風(fēng)險傳染過程中,區(qū)域部門間存在著多種風(fēng)險傳播途徑,其中處于核心地位的部門則是金融部門。呂勇斌、陳自雅[5]從金融、政府、企業(yè)部門的風(fēng)險傳遞角度,也發(fā)現(xiàn)了各經(jīng)濟(jì)部門風(fēng)險存在較強的正相關(guān)性和外部傳導(dǎo)性。這些研究大多是區(qū)分不同經(jīng)濟(jì)部門來探究區(qū)域金融風(fēng)險的傳染性,缺乏從整體角度構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險的狀況指數(shù),以反映區(qū)域金融風(fēng)險的總體狀態(tài)及趨勢。在影響因素方面,大多數(shù)學(xué)者主要關(guān)注資產(chǎn)杠桿和互聯(lián)網(wǎng)金融方面的因素。對于資產(chǎn)杠桿層面,資產(chǎn)價格的急劇攀升通過金融加速器效應(yīng)[6]與資產(chǎn)負(fù)債表效應(yīng)[7]等渠道推動社會投資的進(jìn)一步擴(kuò)大,在我國社會投資的擴(kuò)大最終反映在房地產(chǎn)市場上,致使房價上升,家庭杠桿率提高,造成資產(chǎn)泡沫化風(fēng)險,對金融穩(wěn)定和實體經(jīng)濟(jì)造成了重大沖擊;對于互聯(lián)網(wǎng)金融層面,郭品和沈悅[8]認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展及產(chǎn)業(yè)集中度的提升,會導(dǎo)致區(qū)域金融風(fēng)險水平的上升。

數(shù)字金融作為傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)和現(xiàn)代數(shù)字科技深入融合的產(chǎn)物,它有效降低了交易成本,減少了由道德風(fēng)險等造成的金融風(fēng)險[9]。事實上,數(shù)字金融不完全依靠實體機(jī)構(gòu),其發(fā)展更不受物理時空限制,改善了落后地區(qū)的金融服務(wù)條件,有利于降低服務(wù)的信息成本、優(yōu)化資源配置等。逐漸成熟的數(shù)字金融在傳統(tǒng)金融業(yè)上的發(fā)展也帶來了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和金融增長的差異[10]。因此,數(shù)字金融的發(fā)展減少了中小企業(yè)的融資約束,推動了技術(shù)創(chuàng)新和創(chuàng)業(yè)發(fā)展[11]。同時,數(shù)字金融削弱了傳統(tǒng)商業(yè)銀行在支付中介這一功能中所占的地位,給傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)帶來了巨大沖擊[12],這對傳統(tǒng)商業(yè)銀行的現(xiàn)有布局形成了很大的挑戰(zhàn)。此外,部分學(xué)者也認(rèn)為數(shù)字金融發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險的影響存在結(jié)構(gòu)化和區(qū)域化差異。例如,李優(yōu)樹和張敏[13]通過資本轉(zhuǎn)移為中介途徑研究了數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響,但并沒有考慮到金融杠桿和金融脫媒方面的中介作用。

目前,國內(nèi)外學(xué)者對金融風(fēng)險的研究以微觀分析為主,主要從不同部門間的傳染效應(yīng)著手或者運用某些指標(biāo)來衡量金融風(fēng)險,所關(guān)注的金融風(fēng)險也大多集中在系統(tǒng)性風(fēng)險層面。同時,現(xiàn)有有關(guān)數(shù)字金融的研究主要聚焦其經(jīng)濟(jì)效應(yīng),關(guān)于其影響區(qū)域金融風(fēng)險的研究尚存在不足。鑒于此,本文在分析影響的內(nèi)在機(jī)制基礎(chǔ)上,實證檢驗了影響的結(jié)構(gòu)效應(yīng)、區(qū)域效應(yīng)和兩者的非線性門檻關(guān)系。本文研究的邊際貢獻(xiàn)主要包括:第一,從正反兩方面重新解析了數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的加劇或緩釋關(guān)系,揭示發(fā)展影響區(qū)域金融風(fēng)險演變的作用機(jī)制;第二,從金融杠桿與金融脫媒兩方面檢驗了數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的中介效應(yīng),并從非線性視角分析了數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的門檻效應(yīng)。

三、理論分析與研究假設(shè)

數(shù)字金融產(chǎn)生風(fēng)險時會利用網(wǎng)絡(luò)借貸、金融債權(quán)債務(wù)鏈等方式直接影響與之相關(guān)的其他行業(yè)金融風(fēng)險。因此,本文從作用機(jī)制和中介傳導(dǎo)機(jī)制兩個層面解析數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響關(guān)系。

(一)數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的作用機(jī)制

關(guān)于數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險的關(guān)系,學(xué)者們從不同視角給予了分析。數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響可歸納為正面影響和反面影響,其中正面影響是指數(shù)字金融發(fā)展有助于緩釋區(qū)域金融風(fēng)險,而反面影響則是指數(shù)字金融發(fā)展可能會加劇區(qū)域金融風(fēng)險,具體機(jī)制如下:

1.緩釋作用機(jī)制

數(shù)字金融在緩釋區(qū)域金融風(fēng)險方面的作用主要體現(xiàn)在:第一,數(shù)字金融發(fā)展可通過降低交易成本、減少信息不對稱來減少區(qū)域金融風(fēng)險積累。數(shù)字金融憑借其大數(shù)據(jù)分析優(yōu)勢,用較低的成本對小微企業(yè)進(jìn)行風(fēng)險評估,從而降低借貸的信息成本,提高交易效率,降低信息不對稱對金融市場造成的危害。第二,數(shù)字金融促進(jìn)了金融中介的發(fā)展。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)往往無法有效滿足中小微企業(yè)的資金需求[14],而數(shù)字金融方便快捷,有助于降低區(qū)域金融風(fēng)險。第三,數(shù)字金融可以加快金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新,將傳統(tǒng)銀行業(yè)由同質(zhì)化競爭轉(zhuǎn)變?yōu)椴町惢偁嶽15],增強其抵御風(fēng)險的能力。

2.加劇作用機(jī)制

數(shù)字金融在加劇區(qū)域金融風(fēng)險方面的作用主要表現(xiàn)在:第一,當(dāng)不同主體的信貸過度增長,會導(dǎo)致資本進(jìn)入不同的資產(chǎn)領(lǐng)域,導(dǎo)致資產(chǎn)價格快速增長,最終會造成金融風(fēng)險的加劇[16]。數(shù)字金融發(fā)展在提高金融服務(wù)的便利性和普惠性的同時,也進(jìn)一步加劇資金流入以至于信用擴(kuò)張,而過度的信用擴(kuò)張會不可避免地帶來不良貸款的增加,導(dǎo)致金融亂象叢生,金融風(fēng)險加劇。第二,數(shù)字金融發(fā)展降低了信用門檻,減少抵押品甚至是無需抵押品,雖然擴(kuò)大了潛在客戶群體,但卻失去了資產(chǎn)質(zhì)量保證。第三,由于相關(guān)法律政策還不健全,對數(shù)字金融平臺缺乏有效的約束力,部分不法分子利用法律漏洞,假借數(shù)字金融進(jìn)行詐騙、非法集資等違法活動,嚴(yán)重擾亂了金融秩序,使得金融風(fēng)險加劇。

不同區(qū)域存在差異體現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融資源稟賦和數(shù)字技術(shù)發(fā)展方面,使得影響可能存在區(qū)域性、結(jié)構(gòu)性特征。一方面,數(shù)字金融包括三個子指標(biāo),這些指標(biāo)分別反映數(shù)字金融服務(wù)的普惠性、應(yīng)用性和便利性特征,對區(qū)域金融風(fēng)險影響往往具有結(jié)構(gòu)性差異;另一方面,我國東部地區(qū)相對較為發(fā)達(dá),數(shù)字金融發(fā)展水平較中西部地區(qū)偏高,這種經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展差異可能會導(dǎo)致數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的作用效果存在區(qū)域性差異。

基于上述理論分析,提出假設(shè)1:

H1A:數(shù)字金融發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險具有緩釋作用,且該作用存在區(qū)域性、結(jié)構(gòu)性差異。

H1B:數(shù)字金融發(fā)展對區(qū)域金融風(fēng)險具有加劇作用,且該作用存在區(qū)域性、結(jié)構(gòu)性差異。

(二)中介傳導(dǎo)機(jī)制

上述理論機(jī)制對“數(shù)字金融發(fā)展—區(qū)域金融風(fēng)險”之間的整體影響進(jìn)行了刻畫,但數(shù)字金融發(fā)展影響區(qū)域金融風(fēng)險的具體渠道機(jī)制有待進(jìn)一步分析。對此,本文選擇了金融杠桿和金融脫媒兩個渠道分析中介傳導(dǎo)機(jī)制。

首先,數(shù)字金融通過金融杠桿影響區(qū)域金融風(fēng)險,金融杠桿反映了信貸資本擴(kuò)張相對于實體經(jīng)濟(jì)的增長。數(shù)字金融降低金融借貸的門檻,提高金融服務(wù)的資源配置效率[17],但與此同時,數(shù)字金融也提高了金融杠桿率,助推產(chǎn)業(yè)空心化,金融信貸泡沫膨脹,促進(jìn)金融資本持續(xù)向虛擬經(jīng)濟(jì)輸入,脫離實體經(jīng)濟(jì)盲目擴(kuò)張。

其次,數(shù)字金融通過金融脫媒影響金融風(fēng)險狀態(tài),數(shù)字金融市場利用其大數(shù)據(jù)技術(shù)等手段使得信息在各部門之中有效地傳遞,衍生出了眾多金融脫媒形式,實現(xiàn)資金供需雙方的去中介化,降低銀行經(jīng)營穩(wěn)定性。同時,金融脫媒會使貨幣創(chuàng)造機(jī)制復(fù)雜化。數(shù)字金融可針對傳統(tǒng)金融市場和業(yè)務(wù)進(jìn)行深度優(yōu)化和提升質(zhì)效,矯正金融市場信息不對稱,使得中小企業(yè)和家庭小額資金流動加速[18],擴(kuò)大了金融市場的借貸規(guī)模,使貨幣創(chuàng)造不受控制,進(jìn)而影響金融市場風(fēng)險承受能力。

基于上述中介傳導(dǎo)機(jī)制,提出假設(shè)2:

H2:數(shù)字金融可通過金融杠桿和金融脫媒兩類渠道影響區(qū)域金融風(fēng)險水平。

四、區(qū)域金融風(fēng)險的評價體系

(一)區(qū)域金融風(fēng)險指標(biāo)體系構(gòu)建

金融風(fēng)險具有自我積累、傳播速度快和波及廣泛等特點,任何單個市場或部門的金融風(fēng)險都無法表征整體金融風(fēng)險狀態(tài)。借鑒沈麗等[19]的思路,從金融、企業(yè)、政府和家庭四個經(jīng)濟(jì)部門選擇區(qū)域金融風(fēng)險的基礎(chǔ)指標(biāo),同時考慮反映各省份宏觀經(jīng)濟(jì)狀況的指標(biāo),將企業(yè)、政府、家庭三部門合并為非金融部門,進(jìn)而從金融部門、非金融部門和區(qū)域經(jīng)濟(jì)部門三個維度構(gòu)建反映區(qū)域金融風(fēng)險狀況的指標(biāo)體系,如表1所示。

表1 區(qū)域金融風(fēng)險的指標(biāo)體系

(二)評價結(jié)果分析

為了測度區(qū)域金融風(fēng)險的整體狀況,這里基于表1中的指標(biāo)體系構(gòu)建區(qū)域金融風(fēng)險狀況指數(shù)。首先,參照沈麗等[19]的方法,先對不同部門的金融風(fēng)險指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,使得各指標(biāo)值越大,所反映的區(qū)域金融風(fēng)險水平越高。其次,分別通過賦權(quán)計算金融部門、非金融部門和區(qū)域經(jīng)濟(jì)部門的金融風(fēng)險狀況水平,其中各部門中各指標(biāo)的權(quán)數(shù)為該指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差的倒數(shù)。最后,選擇CRITIC賦權(quán)法確定三個部門的權(quán)重,對各部門的金融風(fēng)險進(jìn)行加權(quán)求和,從而得到區(qū)域金融風(fēng)險狀況指數(shù)?；跀?shù)據(jù)可得性,這里選取2011-2020年的我國31個省份數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫、EPS數(shù)據(jù)庫以及各省統(tǒng)計年鑒,運用上述方法測度31個省份的區(qū)域金融風(fēng)險狀況指數(shù),結(jié)果如圖1所示。同時,參考李優(yōu)樹和張敏[13],將31個省份分成東中西部三個地區(qū),分別計算其區(qū)域金融風(fēng)險狀況指數(shù),結(jié)果如圖2所示。

圖1 中國31個省份區(qū)域金融風(fēng)險狀況

圖2 中國東、中、西三大地區(qū)的區(qū)域金融風(fēng)險狀況

從圖1可以看出,北京、上海和廣東的區(qū)域金融風(fēng)險水平較低,而西藏、貴州和青海的區(qū)域金融風(fēng)險水平較高,明顯高于全國平均水平,這表明發(fā)達(dá)地區(qū)與欠發(fā)達(dá)地區(qū)的區(qū)域金融風(fēng)險狀況存在較大差別。圖2進(jìn)一步佐證了圖1的情況,東部、中部和西部地區(qū)的區(qū)域金融風(fēng)險水平依次增大,具有很顯著的區(qū)域差異,與該地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展水平關(guān)系密切。

五、研究設(shè)計

(一)變量說明

1.被解釋變量

區(qū)域金融風(fēng)險,用上述測得的31個省份的區(qū)域金融風(fēng)險狀況指數(shù)來替代。

2.核心解釋變量

數(shù)字金融,采用北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心編制的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》作為數(shù)字金融的代理變量[20]。

3.中介傳導(dǎo)變量

在金融杠桿測算上,參考彭俞超等[21]的方法,用31個省份的本外幣貸款總額和地區(qū)生產(chǎn)總值的比值來反映金融部門的杠桿率。在金融脫媒測算上,參照顧海峰和卞雨晨[22]的方法,采用31個省份年直接融資占總?cè)谫Y規(guī)模的比重來衡量金融脫媒的深化程度。

4.控制變量

為了克服遺漏變量的影響,在綜合參考郭品和沈悅[23]、朱沛華和李軍林[24]等文獻(xiàn)基礎(chǔ)上選擇如下指標(biāo)為控制變量。具體包括:資本轉(zhuǎn)移程度、通貨膨脹程度、金融機(jī)構(gòu)發(fā)展程度、城鎮(zhèn)化程度、對外開放程度等。所有變量的符號及代理指標(biāo)如表2所示,所有數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

表2 變量說明

(二)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

本文以中國境內(nèi)31個省份為對象構(gòu)建2011-2020年省際面板數(shù)據(jù)。變量的描述性統(tǒng)計如表3(66頁)所示,可以看出,全國的數(shù)字金融發(fā)展水平、區(qū)域金融風(fēng)險程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平等都具有較大差異性。

(三)研究方法

1.基準(zhǔn)回歸模型

為驗證數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的總體影響,建立如下基準(zhǔn)回歸模型:

FIRit=α0+α1DFit+αcXit+μi+φt+ξit

(1)

其中,FIR為區(qū)域金融風(fēng)險,DF為數(shù)字金融,i表示地區(qū),t表示年份,X包含前述的所有控制變量,α0為模型截距項,α1為數(shù)字金融系數(shù),αc為控制變量系數(shù),μi用來控制地區(qū)固定效應(yīng),φt用來控制時間固定效應(yīng);ξit為誤差擾動項。

2.中介效應(yīng)模型

為進(jìn)一步驗證數(shù)字金融通過何種渠道影響區(qū)域金融風(fēng)險水平,本文在中介效應(yīng)模型框架下選擇“金融杠桿”和“金融脫媒”這兩個傳導(dǎo)渠道檢驗數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的具體作用路徑,中介效應(yīng)模型如下:

FIRit=α0+cDFit+αcXit+μi+φt+ξit

(2)

M=α0+αDFit+αcXit+μi+φt+ξit

(3)

FIRit=α0+c'DFit+bM+
αcXit+μi+φt+ξit

(4)

其中,式(2)是主效應(yīng)模型,系數(shù)c表示數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險影響的總效應(yīng)。式(3)為數(shù)字金融對中介變量M的影響。式(4)為數(shù)字金融通過中介變量M對區(qū)域金融風(fēng)險的影響。

表3 描述性統(tǒng)計

六、實證分析

(一)數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的總體影響

表4針對“數(shù)字金融—區(qū)域金融風(fēng)險”的基準(zhǔn)關(guān)系進(jìn)行實證檢驗。其中第(2)-(4)列是基于雙向固定效應(yīng)模型下分別檢驗數(shù)字金融的覆蓋廣度,使用深度和數(shù)字化程度對區(qū)域金融風(fēng)險的影響關(guān)系。

表4 數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響:基準(zhǔn)回歸

由表4可以看出,數(shù)字金融發(fā)展以及其覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度都在一定程度上加劇了區(qū)域金融風(fēng)險的集聚,但加劇作用存在顯著的結(jié)構(gòu)性差異,其中使用深度的作用效果最強,覆蓋廣度次之,數(shù)字化程度最弱。這表明在數(shù)字金融的影響下,區(qū)域金融風(fēng)險表現(xiàn)出了較顯著的風(fēng)險集聚效應(yīng),可能是數(shù)字金融發(fā)展加劇了信用擴(kuò)張,導(dǎo)致信貸增多和資產(chǎn)價格上漲,推動不良貸款和不良資產(chǎn)的不斷增加,加劇區(qū)域金融風(fēng)險集聚。另外,擴(kuò)大數(shù)字金融的覆蓋廣度雖然可以夯實數(shù)字金融的應(yīng)用基礎(chǔ),但金融風(fēng)險對使用深度的敏感性更強,單純深化使用深度并不能有效降低區(qū)域金融風(fēng)險的集聚程度。然而,持續(xù)擴(kuò)大覆蓋廣度數(shù)字化程度對區(qū)域金融風(fēng)險水平的影響較小,在防范金融風(fēng)險時需要考慮三個子維度的結(jié)構(gòu)性差異。上述結(jié)論驗證了假設(shè)H1B。

(二)數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的地區(qū)效應(yīng)分析

經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展常常伴隨著明顯的地區(qū)集聚現(xiàn)象,不同地區(qū)引起經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和金融資源稟賦不同,數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響效應(yīng)也可能存在較大差異。因此,分別檢驗數(shù)字金融對三大地區(qū)金融風(fēng)險的影響,結(jié)果如表5所示。

表5 數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的地區(qū)效應(yīng)

由表5可以發(fā)現(xiàn),數(shù)字金融對東部、中部和西部三大地區(qū)的區(qū)域金融風(fēng)險均存在顯著的加劇作用,但該作用具有地區(qū)差異性。數(shù)字金融對中部區(qū)域影響的加劇程度最高,西部地區(qū)次之,對東部區(qū)域的影響相對較低。這主要是因為西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展相對落后,而雖然東部地區(qū)金融資源豐富,金融機(jī)構(gòu)眾多,但風(fēng)險監(jiān)管更為嚴(yán)格,導(dǎo)致數(shù)字金融發(fā)展對其風(fēng)險集聚的推動作用得到了部分的抑制。隨著近年來“中部崛起”戰(zhàn)略的持續(xù)推進(jìn),中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢頭強勁,吸引更多金融資源向中部集聚,這種高速增長雖然可以推動數(shù)字金融高速發(fā)展,但也在一定程度上加劇了區(qū)域金融風(fēng)險的不斷集聚,使得數(shù)字金融對中部區(qū)域金融風(fēng)險的影響程度相對較高。上述結(jié)論進(jìn)一步驗證了假設(shè)H1B。

(三)內(nèi)生性和穩(wěn)健性檢驗

為了避免可能存在的反向結(jié)果和遺漏變量等問題,采用工具變量法檢驗?zāi)Ｐ偷膬?nèi)生性問題。參照孫玉環(huán)等[25]的方法,選擇移動電話普及率(MPP)作為工具變量對模型的內(nèi)生性進(jìn)行檢驗。同時,為了檢驗上述實證結(jié)果的穩(wěn)健性,以區(qū)域金融風(fēng)險的對數(shù)值lnFIR作為新的被解釋變量對結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(見表6,68頁)?？梢园l(fā)現(xiàn),在采用工具變量法后,數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的加劇作用依然顯著。同時,在更換被解釋變量以后,估計參數(shù)的大小及其顯著性均沒有發(fā)生明顯變化,說明上述實證結(jié)論是較穩(wěn)健的。

(四)數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的中介傳導(dǎo)機(jī)制檢驗

雖然數(shù)字金融在一定程度上能夠加劇區(qū)域金融風(fēng)險的積聚,但數(shù)字金融具體通過哪些渠道影響區(qū)域金融風(fēng)險尚不明確。對此,本文選取了“金融杠桿”和“金融脫媒”為中介變量,構(gòu)建中介效應(yīng)模型檢驗數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的中介傳導(dǎo)機(jī)制。

1.基于金融杠桿的中介傳導(dǎo)機(jī)制

表7給出了以“金融杠桿”為中介變量的中介傳導(dǎo)機(jī)制檢驗結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn),數(shù)字金融能夠顯著提高金融杠桿率,尤其是提高金融機(jī)構(gòu)服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)部門的規(guī)模,從而加劇區(qū)域金融風(fēng)險集聚。數(shù)字金融通過提高資源配置效率,緩解融資約束,突破金融服務(wù)的時空界限,從而促進(jìn)金融資本持續(xù)向整體經(jīng)濟(jì)輸入。然而,整體經(jīng)濟(jì)分為實體經(jīng)濟(jì)部門和虛擬經(jīng)濟(jì)部門,虛擬經(jīng)濟(jì)部門貸款比例高,帶來資產(chǎn)價格的暴漲暴跌和房地產(chǎn)價格的持續(xù)高漲,積累了大量潛在風(fēng)險。數(shù)字金融通過提高金融杠桿,進(jìn)一步加劇了區(qū)域金融風(fēng)險的積聚。

表7 中介傳導(dǎo)機(jī)制:金融杠桿

2.基于金融脫媒的中介傳導(dǎo)機(jī)制

表8(69頁)給出了以“金融脫媒”為中介變量的中介傳導(dǎo)機(jī)制檢驗結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn),數(shù)字金融通過優(yōu)化金融脫媒來加劇區(qū)域金融風(fēng)險。金融脫媒是指資金脫離以銀行為主導(dǎo)的金融中介,直接在資金供給者與需求者之間進(jìn)行匹配的現(xiàn)象,數(shù)字金融有助于促進(jìn)資金盈余者和短缺者直接匹配。同時,數(shù)字金融的發(fā)展可以影響金融市場直接融資,創(chuàng)新金融體系,提高資金直接匹配效率,進(jìn)一步加劇區(qū)域金融風(fēng)險。第(3)列回歸中,DF、M2的系數(shù)分別為0.015 7、0.395,說明數(shù)字金融通過增加金融脫媒程度加劇了區(qū)域金融風(fēng)險,“數(shù)字金融—金融脫媒—區(qū)域金融風(fēng)險”的傳導(dǎo)渠道有效。

七、數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的門檻效應(yīng)分析

(一)門檻效應(yīng)模型

適度的數(shù)字金融發(fā)展會對區(qū)域金融風(fēng)險產(chǎn)生正的加劇效應(yīng),而過度發(fā)展可能會產(chǎn)生不同的效應(yīng),其影響程度可能存在一定的門檻效應(yīng)。因此,下面以數(shù)字金融為門檻變量,由于不知道具體門檻數(shù)量,這里構(gòu)建數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的單一門檻模型和雙重門檻模型:

FIRit=α0+α1DFitI(qit<γ)+
α2DFitI(qit≥γ)+αcXit+μi+φt+ξit

(5)

FIRit=α0+α1DFitI(qit<γ1)+
α2DFitI(γ1≤qit<γ2)+α3DFitI(qit≥γ2)+
αcXit+μi+t+ξit

(6)

其中,I(·)為示性函數(shù),當(dāng)qit<γ成立時,I(·)值為1,否則為0。

表8 中介傳導(dǎo)機(jī)制:金融脫媒

(二)門檻效應(yīng)分析

下面選取區(qū)域金融風(fēng)險為被解釋變量,參考唐文進(jìn)等[26]選擇數(shù)字金融發(fā)展水平作為門檻變量,構(gòu)建如下面板門檻回歸模型檢驗數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險的門檻影響關(guān)系。為確保門檻估計的精密度,這里采用Bootstrap自舉法得到數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險之間的門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果,如表9所示?？梢园l(fā)現(xiàn),數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險之間確實存在一個關(guān)于數(shù)字金融的單一門檻效應(yīng),門檻值為350.164 7。

表9 門檻效應(yīng)檢驗結(jié)果

為了與線性模型進(jìn)行對比,在不考慮門檻效應(yīng)的情況下對模型(1)進(jìn)行估計,結(jié)果如表10第(1)列所示。同時,運用面板門檻回歸模型對模型(6)進(jìn)行估計,以檢驗數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險之間的非線性影響關(guān)系,結(jié)果如表10第(2)列所示。

表10 門檻效應(yīng)回歸模型估計結(jié)果

由表10可知,無論采用線性模型還是非線性模型均顯示,數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險具有顯著的加劇作用,但并不意味著二者之間存在長期穩(wěn)定的正向影響關(guān)系。由表10第(2)列可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)數(shù)字金融位于不同的發(fā)展階段時,其對區(qū)域金融風(fēng)險呈現(xiàn)出不同的正向影響。具體來說,當(dāng)數(shù)字金融處于較低發(fā)展階段(低于門檻值350.164 7)時,其回歸系數(shù)估計值為0.013 6,表明推動數(shù)字金融發(fā)展能夠較好地緩釋區(qū)域金融風(fēng)險集聚;當(dāng)數(shù)字金融進(jìn)入較高發(fā)展階段(高于門檻值350.164 7)時,其回歸系數(shù)估計值由0.013 6變?yōu)?.025 4,這表明兩者之間存在著非線性的關(guān)系。數(shù)字金融發(fā)展可以降低信貸門檻,減少信息不對稱進(jìn)而影響區(qū)域金融風(fēng)險。隨著數(shù)字金融發(fā)展水平的上升,超過某個閾值后,其帶來的風(fēng)險因素慢慢增強,原本能從數(shù)字金融發(fā)展中降低交易成本、提高效率以降低金融風(fēng)險的金融機(jī)構(gòu)將會進(jìn)一步擴(kuò)大其信貸規(guī)模,降低信貸門檻以應(yīng)對激烈的競爭,這將使區(qū)域金融風(fēng)險進(jìn)一步上升。

八、研究結(jié)論與政策建議

本文從金融、非金融和區(qū)域經(jīng)濟(jì)三個部門建立區(qū)域金融風(fēng)險的指標(biāo)體系,并采用CRITIC賦權(quán)法測度中國31個省份的區(qū)域金融風(fēng)險水平。同時,從理論上分別解析了數(shù)字金融影響區(qū)域金融風(fēng)險的加劇作用機(jī)制和緩釋作用機(jī)制,并結(jié)合固定效應(yīng)、中介效應(yīng)和門檻效應(yīng)模型分別檢驗了其影響關(guān)系、中介傳導(dǎo)效應(yīng)和門檻效應(yīng)。主要結(jié)論包括:第一,數(shù)字金融及其覆蓋廣度、使用深度和數(shù)字化程度均在一定程度上顯著加劇了金融風(fēng)險集聚。但是,在結(jié)構(gòu)上,使用深度的作用程度最高,覆蓋廣度和數(shù)字化程度相對作用較弱;在區(qū)域效應(yīng)上,中部地區(qū)的加劇效應(yīng)最強,而東部和西部地區(qū)相對較弱。第二,數(shù)字金融可通過金融杠桿和金融脫媒兩種傳導(dǎo)渠道影響區(qū)域金融風(fēng)險演化。第三,數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險的影響具有顯著的門檻效應(yīng),隨著數(shù)字金融發(fā)展水平超過門檻值350.164 7時,區(qū)域金融風(fēng)險加劇效應(yīng)逐步增強,總體呈現(xiàn)邊際遞增態(tài)勢。

根據(jù)以上結(jié)論,可以得到如下啟示:第一,鑒于數(shù)字金融加劇區(qū)域金融風(fēng)險集聚的作用敏感性不同,各省在大力發(fā)展數(shù)字金融時應(yīng)該關(guān)注其結(jié)構(gòu)均衡性問題,避免盲目擴(kuò)大其覆蓋廣度,建議從覆蓋廣度和數(shù)字化程度兩個維度適度發(fā)展數(shù)字金融,減少對區(qū)域金融風(fēng)險的不利影響。第二,關(guān)注數(shù)字金融對區(qū)域金融風(fēng)險影響的地區(qū)差異,各省相關(guān)部門應(yīng)采取差異化政策,充分發(fā)揮數(shù)字金融普惠性、靶向性和政策性特點,及時引導(dǎo)金融資源向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移,采用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等數(shù)字技術(shù)時要加強對中部和東部地區(qū)金融監(jiān)管。第三,數(shù)字金融可通過金融杠桿和金融脫媒兩種渠道影響區(qū)域金融風(fēng)險,需要科學(xué)監(jiān)控金融資本轉(zhuǎn)移的規(guī)模和比例,警惕金融去中介化,避免資本的無序擴(kuò)張,進(jìn)一步防范區(qū)域金融風(fēng)險,維護(hù)區(qū)域金融穩(wěn)定。第四,更加注重數(shù)字金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的匹配度,結(jié)合數(shù)字金融與區(qū)域金融風(fēng)險的逐步加劇效用及門檻值,推動數(shù)字金融與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。