序言：寫作是分享個(gè)人見解和探索未知領(lǐng)域的橋梁，我們?yōu)槟x了1篇的數(shù)字金融對(duì)銀行利息收入的影響研究樣本，期待這些樣本能夠?yàn)槟峁┴S富的參考和啟發(fā)，請(qǐng)盡情閱讀。

一、引言

近年來，隨著數(shù)字金融的快速發(fā)展，數(shù)字金融企業(yè)憑借著海量流量資源、核心科技能力以及創(chuàng)新的運(yùn)營模式，在支付、財(cái)富管理、信貸等領(lǐng)域吸引了大批的客戶，對(duì)傳統(tǒng)銀行機(jī)構(gòu)的存款、貸款和中間業(yè)務(wù)均造成較大的沖擊。與此同時(shí)，數(shù)字金融的發(fā)展也促使商業(yè)銀行加快了業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型的步伐，加強(qiáng)了商業(yè)銀行與數(shù)字金融企業(yè)在業(yè)務(wù)、人員、技術(shù)等多方位的合作，提升了商業(yè)銀行服務(wù)效率、服務(wù)質(zhì)量與服務(wù)范圍。商業(yè)銀行作為中國金融體系的主要力量，對(duì)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)健發(fā)展具有深遠(yuǎn)的影響，而利息凈收入則是商業(yè)銀行利潤的核心來源。因此，如何更好地促進(jìn)商業(yè)銀行與數(shù)字金融的融合與共生，明確數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的影響方向與影響路徑，對(duì)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)、金融體系以及銀行業(yè)均具有重要意義。文章選取2011—2020年中國42家上市商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)以及北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的數(shù)字金融發(fā)展指數(shù)，系統(tǒng)地分析了數(shù)字金融發(fā)展與商業(yè)銀行利息凈收入的關(guān)系，以及數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的相關(guān)影響路徑。研究發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響，數(shù)字金融的發(fā)展導(dǎo)致了銀行利息凈收入的下降，并通過降低存款規(guī)模、降低貸款利率以及降低付息負(fù)債中存款占比三種影響路徑降低銀行利息凈收入。文章第二部分為文獻(xiàn)綜述，第三部分為研究假設(shè)，第四部分為研究設(shè)計(jì)，第五部分為研究結(jié)果，第六部分為相關(guān)建議。

二、文獻(xiàn)綜述

黃益平、黃卓(2018)指出數(shù)字金融為互聯(lián)網(wǎng)公司與傳統(tǒng)金融企業(yè)通過使用數(shù)字技術(shù)實(shí)現(xiàn)投融資、投資、支付和其他新型金融業(yè)務(wù)模式[1]。將2004年支付寶賬戶體系的上線時(shí)點(diǎn)作為數(shù)字金融的起點(diǎn)，且一般將2013年余額寶的發(fā)展年作為中國數(shù)字金融發(fā)展的元年。近年來隨著螞蟻金服、京東金融、百度等數(shù)字金融企業(yè)的蓬勃發(fā)展，中國數(shù)字金融的業(yè)務(wù)規(guī)模已經(jīng)居于全球領(lǐng)先位置。經(jīng)研究表明，數(shù)字金融對(duì)中國實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展、區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、貨幣政策、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)、家庭經(jīng)濟(jì)活動(dòng)、企業(yè)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)等方面均具有一定程度的影響[2]。數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的發(fā)展同時(shí)具有正面影響與負(fù)面影響。正面影響方面，數(shù)字金融催生的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、區(qū)塊鏈等先進(jìn)技術(shù)被傳統(tǒng)銀行學(xué)習(xí)，產(chǎn)生了示范效應(yīng)、人員流動(dòng)效應(yīng)和業(yè)務(wù)聯(lián)系效應(yīng)，促使銀行業(yè)提升服務(wù)效率與服務(wù)質(zhì)量[3]。負(fù)面影響方面，第三方支付、貨幣基金、互聯(lián)網(wǎng)貸款、數(shù)字保險(xiǎn)等數(shù)字金融業(yè)務(wù)的快速發(fā)展加劇了傳統(tǒng)銀行的競(jìng)爭(zhēng)壓力，對(duì)傳統(tǒng)銀行的存量業(yè)務(wù)規(guī)模產(chǎn)生了分流與侵蝕。具體來說，現(xiàn)有研究主要集中于數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤、風(fēng)險(xiǎn)管理、資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)、經(jīng)營效率等方面的影響。數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤影響方面，部分學(xué)者認(rèn)為數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤具有負(fù)面影響。傅順、裴平(2022)研究發(fā)現(xiàn)，第三方支付、互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)然ヂ?lián)網(wǎng)金融的發(fā)展分流了傳統(tǒng)銀行的存量存款業(yè)務(wù)、促進(jìn)了中間業(yè)務(wù)的發(fā)展，從而顯著降低了銀行的凈息差，改變了銀行的利潤結(jié)構(gòu)[4]。劉孟飛、王琦(2021)指出，互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的盈利能力產(chǎn)生了明顯的負(fù)面沖擊，并對(duì)商業(yè)銀行的利息收入和非利息收入均造成了明顯的負(fù)面影響，且對(duì)區(qū)域性銀行盈利能力的影響大于全國性大中型銀行[5]。顧海峰、閆君(2019)通過對(duì)125家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析指出，第三方支付對(duì)商業(yè)銀行的盈利能力和非利息收入均具有顯著的沖擊效應(yīng)，而P2P對(duì)商業(yè)銀行的盈利能力、非利息收入的影響均不顯著[6]。劉忠璐(2016)指出互聯(lián)網(wǎng)金融顯著降低了城商行、大型商業(yè)銀行和農(nóng)商行的盈利能力，而股份制銀行的盈利能力反而提升。王錦虹(2015)指出，互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行的負(fù)債影響較大，對(duì)資產(chǎn)類和中間類業(yè)務(wù)影響較小[7]。

也有部分學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)的利潤具有正面影響，指出數(shù)字金融通過對(duì)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)、負(fù)債業(yè)務(wù)和中間業(yè)務(wù)提供有力的技術(shù)支撐，從而擴(kuò)展了業(yè)務(wù)范圍與業(yè)務(wù)規(guī)模，促進(jìn)銀行績效的提升。王詩卉、謝絢麗(2021)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融的發(fā)展可以促進(jìn)商業(yè)銀行的數(shù)字化創(chuàng)新，他們的另一項(xiàng)研究指出銀行管理層對(duì)數(shù)字技術(shù)所帶來的創(chuàng)新機(jī)會(huì)的理解與認(rèn)知，對(duì)商業(yè)銀行線下分支機(jī)構(gòu)的調(diào)整行為和數(shù)字化創(chuàng)新均具有提升作用[8]。李建軍、姜世超(2021)指出，金融科技可以擴(kuò)大商業(yè)銀行金融服務(wù)的包容性，促進(jìn)商業(yè)銀行的盈利性和成長性[9]。于鳳芹、于千惠(2021)利用文本分析法編制商業(yè)銀行的金融科技相關(guān)指數(shù)，通過中介效應(yīng)模型和動(dòng)態(tài)面板模型，研究發(fā)現(xiàn)金融科技的提升可以促進(jìn)銀行增強(qiáng)盈利能力，且金融科技的提升對(duì)銀行的資產(chǎn)、負(fù)債業(yè)務(wù)的管理能力及經(jīng)營效率、風(fēng)險(xiǎn)管理水平都大有益處，同時(shí)也是影響銀行盈利能力的傳導(dǎo)途徑[10]。在數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理的影響方面，王依婷等(2020)指出，金融科技與商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)會(huì)增加傳統(tǒng)銀行的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，利率市場(chǎng)化會(huì)減弱金融科技競(jìng)爭(zhēng)對(duì)銀行資產(chǎn)質(zhì)量的負(fù)面影響[11]。戴國強(qiáng)、方鵬飛(2014)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融提升了商業(yè)銀行的負(fù)債成本，從而促使商業(yè)銀行貸款利率增加，導(dǎo)致貸款申請(qǐng)者更偏好于選擇高風(fēng)險(xiǎn)高收益的資產(chǎn)，從而增加了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)[12]。郭品、沈悅(2015)發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融發(fā)展會(huì)加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為[13]。顧海峰等(2022)利用170家商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)，通過面板回歸模型發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融通過“數(shù)字金融—收入結(jié)構(gòu)—銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)”的傳導(dǎo)途徑，對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有促進(jìn)作用，且對(duì)股份制銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)促進(jìn)作用更大[14]。

在數(shù)字金融對(duì)傳統(tǒng)銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)的影響方面，邱晗等(2018)發(fā)現(xiàn)金融科技的發(fā)展推動(dòng)了存款利率市場(chǎng)化，對(duì)傳統(tǒng)銀行體系產(chǎn)生了一定的沖擊，影響了傳統(tǒng)銀行業(yè)負(fù)債端的結(jié)構(gòu)與資產(chǎn)端的定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)[15]。段永琴等(2021)指出，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)定價(jià)的市場(chǎng)化具有明顯的促進(jìn)作用，并通過提升商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)定價(jià)的技術(shù)能力、提升商業(yè)銀行對(duì)市場(chǎng)各項(xiàng)利率變動(dòng)的敏感度、優(yōu)化商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)定價(jià)模式三種途徑影響貸款定價(jià)[16]。鄭志來(2015)通過使用互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展與銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營數(shù)據(jù)研究認(rèn)為互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)的負(fù)面效應(yīng)[17]。王喆(2021)等研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)與數(shù)字金融之間存在“業(yè)務(wù)互補(bǔ)”的關(guān)系，銀行信貸業(yè)務(wù)發(fā)展的越充分，數(shù)字金融發(fā)展越快，傳統(tǒng)金融的發(fā)展水平對(duì)數(shù)字金融的使用深度和覆蓋廣度均具有明顯的正面影響[18]。在貸款業(yè)務(wù)方面，Tang指出(2019)以P2P為主的互聯(lián)網(wǎng)公司業(yè)務(wù)雖然部分地替代了傳統(tǒng)銀行的借貸業(yè)務(wù)，但是這部分替代主要發(fā)生在銀行低質(zhì)量客戶以及銀行并未拓展的下沉客戶上，因此互聯(lián)網(wǎng)公司的借貸業(yè)務(wù)與商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)形成互補(bǔ)關(guān)系[19]。Jag-tiani等(2018)采用美國2013—2016年的傳統(tǒng)銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)據(jù)、信用貸款數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)貸款數(shù)據(jù)分析指出，在銀行實(shí)際網(wǎng)點(diǎn)少的地區(qū)，互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)的滲透率更高[20]。

綜上可知，目前數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)影響的研究文獻(xiàn)較少細(xì)化到利息凈收入的影響路徑層面，且數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利潤的影響方面暫時(shí)未有一致的結(jié)論。利息凈收入是商業(yè)銀行利潤的重要組成部分，中國商業(yè)銀行2021年利息凈收入在利潤的占比約為80.19%。由此可見，研究數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的影響對(duì)商業(yè)銀行利潤的提升和業(yè)務(wù)的高質(zhì)量發(fā)展具有重要的作用。因此，文章擬將數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的具體影響路徑以及影響程度作為研究目標(biāo)。

三、研究假設(shè)

數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的影響路徑主要有存貸款業(yè)務(wù)的規(guī)模、存貸款業(yè)務(wù)的定價(jià)、付息負(fù)債和計(jì)息資產(chǎn)的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)三個(gè)層面。

1.存貸款業(yè)務(wù)規(guī)模的影響路徑

對(duì)存款業(yè)務(wù)規(guī)模的影響方面，數(shù)字金融企業(yè)與商業(yè)銀行的競(jìng)爭(zhēng)促進(jìn)了金融脫媒，互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)、數(shù)字保險(xiǎn)、貨幣基金等數(shù)字金融業(yè)務(wù)分流了商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)的市場(chǎng)份額，尤其是個(gè)人活期存款業(yè)務(wù)的規(guī)模。商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)的規(guī)模是建立在存款業(yè)務(wù)規(guī)模的基礎(chǔ)上的，同時(shí)基于存貸比的要求限制，導(dǎo)致商業(yè)銀行貸款規(guī)模的進(jìn)一步降低以及利息凈收入的降低。因此通過“數(shù)字金融—存款規(guī)模降低—利息凈收入”的傳導(dǎo)途徑對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。對(duì)貸款業(yè)務(wù)規(guī)模的影響方面，數(shù)字金融企業(yè)通過互聯(lián)網(wǎng)貸款分流商業(yè)銀行存量貸款客戶，從而降低商業(yè)銀行的貸款規(guī)模，導(dǎo)致商業(yè)銀行貸款利息凈收入的降低。因此通過“數(shù)字金融—貸款規(guī)模降低—利息凈收入”的傳導(dǎo)途徑對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。

2.存貸款業(yè)務(wù)定價(jià)的影響路徑

對(duì)存款業(yè)務(wù)定價(jià)的影響方面，數(shù)字金融的發(fā)展加劇了金融機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)，促進(jìn)了利率市場(chǎng)化，提升了商業(yè)銀行對(duì)利率的敏感度，促使商業(yè)銀行提升存款利率，通過“數(shù)字金融—存款利率提升—利息凈收入”的傳導(dǎo)途徑提升存款利率、降低利息凈收入。對(duì)貸款業(yè)務(wù)定價(jià)的影響方面，數(shù)據(jù)金融的發(fā)展一是通過加強(qiáng)貸款市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)，加強(qiáng)利率市場(chǎng)化，促使商業(yè)銀行降低貸款利率；二是商業(yè)銀行通過大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等金融科技功能，加強(qiáng)了貸款產(chǎn)品的定價(jià)能力和高風(fēng)險(xiǎn)客戶的識(shí)別能力，從而通過更加精準(zhǔn)的貸款定價(jià)降低了貸款定價(jià)中的風(fēng)險(xiǎn)成本，從而促進(jìn)了貸款利率的降低。因此，商業(yè)銀行通過“數(shù)字金融—貸款利率提升—利息凈收入”的傳導(dǎo)途徑對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。

3.付息負(fù)債和計(jì)息資產(chǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的影響路徑

對(duì)付息負(fù)債和計(jì)息資產(chǎn)的業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的影響方面，數(shù)字金融的發(fā)展憑借著便捷靈活的交易模式，各類高收益的理財(cái)、基金產(chǎn)品以及流量效應(yīng)，對(duì)商業(yè)銀行的存款業(yè)務(wù)進(jìn)行分流，并將吸收的居民的儲(chǔ)蓄存款大部分都投向了銀行間市場(chǎng)[17]。商業(yè)銀行為了滿足資金需求，增加了對(duì)同業(yè)負(fù)債的依賴程度。因此，數(shù)字金融增加了銀行同業(yè)負(fù)債在付息負(fù)債中的占比，降低了存款業(yè)務(wù)在付息負(fù)債中的占比，尤其是活期存款業(yè)務(wù)在付息負(fù)債中的占比。而存款業(yè)務(wù)同時(shí)也是計(jì)息負(fù)債中的低成本業(yè)務(wù)，因此數(shù)字金融降低了計(jì)息負(fù)債中低成本業(yè)務(wù)的占比，通過“數(shù)字金融—付息負(fù)債中低成本負(fù)債占比降低—利息凈收入”的傳導(dǎo)途徑增加了商業(yè)銀行的利息支出，降低了商業(yè)銀行的利息凈收入。而對(duì)于計(jì)息資產(chǎn)的結(jié)構(gòu)方面，數(shù)字金融的發(fā)展減少了存款規(guī)模，同時(shí)對(duì)貸款規(guī)模也具有負(fù)面影響，而貸款業(yè)務(wù)也是商業(yè)銀行計(jì)息資產(chǎn)中的高收益資產(chǎn)，因此數(shù)字金融通過“數(shù)字金融—計(jì)息資產(chǎn)中高收益資產(chǎn)占比減少—利息凈收入”的路徑，降低了商業(yè)銀行的利息凈收入。綜上，文章提出如下研究假設(shè)：假設(shè)H1：數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H2：數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行存款規(guī)模，從而對(duì)商業(yè)銀行的利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H3：數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行貸款規(guī)模，從而對(duì)商業(yè)銀行的利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H4：數(shù)字金融通過提升商業(yè)銀行存款利率，從而對(duì)商業(yè)銀行的利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H5：數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行貸款利率，從而對(duì)商業(yè)銀行的利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H6：數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)在付息負(fù)債中的占比，從而對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。假設(shè)H7：數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)在計(jì)息資產(chǎn)中的占比，從而對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。

四、研究設(shè)計(jì)

1.被解釋變量

文章選取商業(yè)銀行利息凈收入在商業(yè)銀行營業(yè)收入中的占比作為銀行利息收入的衡量指標(biāo)，同時(shí)將商業(yè)銀行的凈息差作為輔助指標(biāo)做穩(wěn)健性校驗(yàn)。

2.解釋變量

文章解釋變量為數(shù)字金融的發(fā)展程度，選取了北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)[19]作為數(shù)字金融發(fā)展程度的衡量指標(biāo)。該指標(biāo)是由北京大學(xué)金融研究中心和螞蟻集團(tuán)研究院合作共同編制的，基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于支付寶生態(tài)系統(tǒng)，從數(shù)字金融覆蓋廣度、數(shù)字金融使用深度和普惠金融數(shù)字化程度等3個(gè)緯度構(gòu)建了數(shù)字普惠金融指標(biāo)體系，覆蓋年份為2011—2020年。

3.控制變量

文章對(duì)銀行層面和宏觀經(jīng)濟(jì)層面的影響因素均進(jìn)行了控制，其中銀行層面的控制變量為資本充足率(car)、不良率(npl)和資本收益率(roa)，宏觀層面的控制變量為gdp增長率(gdp)、m2增長率(m2)和通貨膨脹率(cpi)。同時(shí)也通過個(gè)體固定效應(yīng)模型控制了個(gè)體的影響因素。

4.中介變量

依據(jù)上文的分析，文章的中介變量為存款規(guī)模(ck)、貸款規(guī)模(dk)、存款利率(ckll)、貸款利率(dkll)、存款規(guī)模在付息負(fù)債規(guī)模中的占比(ckzb)和貸款規(guī)模在計(jì)息資產(chǎn)規(guī)模中的占比(dkzb)。

5.主要數(shù)據(jù)來源及變量匯總表

文章相關(guān)數(shù)據(jù)來源主要為wind數(shù)據(jù)庫和國泰安經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)庫，選取的銀行為中國A股42家已上市的銀行，各項(xiàng)指標(biāo)的數(shù)據(jù)時(shí)間維度為2011—2020年，并對(duì)其中的個(gè)別缺失數(shù)據(jù)通過均值法進(jìn)行處理。有關(guān)變量的計(jì)算與模型處理主要是通過stata17.0統(tǒng)計(jì)軟件完成，相關(guān)變量的定義如表1所示。

6.模型構(gòu)建

通過面板個(gè)體固定效應(yīng)模型進(jìn)行分析，同時(shí)采用中介模型分析數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的具體影響路徑?？紤]到商業(yè)銀行當(dāng)年的利息凈收入與上年利息凈收入之間存在連續(xù)性，為克服內(nèi)生性問題，文章選擇了將上一期的利息凈收入值加入模型。檢驗(yàn)商業(yè)銀行利息收入與數(shù)字金融發(fā)展程度的模型如下：lxi，t=β0+β1lxi，t-1+β2sjt+β3roai，t+β4cari，t+β5npli，t+β6gdpt+β7m2t+β8cpit+γt+εi，t(1)在模型(1)中，lxi，t表示i銀行在第t年的利息收入，β0為截距項(xiàng)，β1至β8為解釋變量或控制變量的估計(jì)參數(shù)，γt是指?jìng)€(gè)體固定效應(yīng)，用于控制不隨時(shí)間變化的銀行個(gè)體特征，εi，t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為進(jìn)一步檢驗(yàn)數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的影響路徑，在文章模型(1)的基礎(chǔ)上，加入中介變量，建立中介效應(yīng)模型如下：medθ，i，t=α0+α1sjt+α2roai，t+α3cari，t+α4npli，t+α5gdpt+α6m2t+α7cpit+γt+εi，t(2)lxi，t=δ0+δ1lxi，t-1+δ2sjt+δ3medθ，i，t+δ4roai，t+δ5cari，t+δ6npli，t+δ7gdpt+δ8m2t+δ9cpit+γt+εi，t(3)在模型(2)中，medθ，i，t表示i銀行在第t年的第θ個(gè)中介變量的數(shù)值，其中中介變量包含存款利率(ckll)、貸款利率(dkll)、存款規(guī)模(ck)、貸款規(guī)模(dk)、存款規(guī)模在付息負(fù)債規(guī)模中的占比(ckzb)和貸款規(guī)模在計(jì)息資產(chǎn)規(guī)模中的占比(dkzb)。模型(3)為包含了中介變量、解釋變量、控制變量、個(gè)體固定效應(yīng)、截距和隨機(jī)項(xiàng)后的模型。

五、研究結(jié)果

1.描述性統(tǒng)計(jì)

從表2可知，42家樣本上市銀行在10年間的觀測(cè)值共420個(gè)，對(duì)于樣本缺失值采用了線性平均值的方法進(jìn)行填補(bǔ)。數(shù)字金融(sj)的最大值和最小值分別為341.2和40.00，平均值為216.20，由此可見，中國數(shù)字金融的發(fā)展速度較快，在觀測(cè)期間有了較大的差距。

2.結(jié)果分析

（1）數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入的影響分析

第一，模型結(jié)果。由表3的回歸結(jié)果可知，支持了假設(shè)H1中數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響的假設(shè)，變量數(shù)字金融(sj)的系數(shù)顯著為負(fù)，表明數(shù)字金融的發(fā)展導(dǎo)致了商業(yè)銀行利息凈收入的降低。第二，穩(wěn)健性分析。為確保上述實(shí)證結(jié)果的可靠性，文章通過替換被解釋變量的方式進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。通過將被解釋變量將利息凈收入的衡量指標(biāo)由“（利息收入-利息支出）/營業(yè)收入”調(diào)整為凈息差(jxc)，凈息差（jxc）=（利息收入-利息支出）/生息資產(chǎn)平均余額。得到表4中回歸結(jié)果顯示，數(shù)字金融對(duì)凈息差的回歸系數(shù)顯著為負(fù)，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入仍然具有負(fù)面影響作用，因此實(shí)證結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性及可靠性。

（2）商業(yè)銀行存貸款規(guī)模的中介效應(yīng)分析

中介效應(yīng)占比的計(jì)算公式為ab/(ab+c′)，其中a代表解釋變量sj作用于中介變量M的效應(yīng)，b表示中介變量M作用于被解釋變量lx的效應(yīng)，c′代表考慮或控制中介變量M后，解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)。由表5結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量ck的效應(yīng)a、中介變量ck作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b、考慮或控制中介變量ck后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，同時(shí)數(shù)字金融通過商業(yè)銀行存款規(guī)模的中介效應(yīng)占比的計(jì)算公式為(-0.034)×(0.163)/[(-0.034)×(0.163)+(-0.05)]=9.98%，該中介效應(yīng)成立。該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H2成立，數(shù)字金融通過降低商業(yè)銀行貸款定價(jià)，從而對(duì)商業(yè)銀行的利息凈收入具有負(fù)面影響。由表5結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量dk的效應(yīng)a、中介變量dk作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b、考慮或控制中介變量dk后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，而數(shù)字金融通過商業(yè)銀行貸款規(guī)模的中介效應(yīng)計(jì)算公式(0.023)×(0.269)/[(0.023)×(0.269)+(-0.06)]=-11.50%，表明中介效應(yīng)與直接效應(yīng)方向相反，中介效應(yīng)不成立，該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H3不成立。主要原因可能為線上貸款業(yè)務(wù)的客戶主要為傳統(tǒng)銀行并未拓展的下沉客戶，數(shù)字金融的發(fā)展并未降低商業(yè)銀行的貸款規(guī)模，反而與商業(yè)銀行存量貸款業(yè)務(wù)形成“互補(bǔ)”；且目前商業(yè)銀行與數(shù)字金融公司通過業(yè)務(wù)合作，已經(jīng)成為了互聯(lián)網(wǎng)貸款重要的出資方。由數(shù)字金融與商業(yè)銀行貸款規(guī)模的回歸系數(shù)0.055可知，數(shù)字金融的發(fā)展進(jìn)一步提升了商業(yè)銀行的貸款規(guī)模。

（3）商業(yè)銀行存貸款定價(jià)的中介效應(yīng)分析

由表6結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量ck_ll的效應(yīng)a、考慮或控制中介變量ck_ll后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，而中介變量ck_ll作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b(-1.17)不顯著，同時(shí)數(shù)字金融通過商業(yè)銀行存款定價(jià)的中介效應(yīng)計(jì)算公式(-0.002)×(-1.056)/[(-0.002)×(-1.056)+(-0.055)]=-3.99%，說明中介效應(yīng)與直接效應(yīng)方向相反，可知該中介效應(yīng)不成立，因此假設(shè)H4不成立。主要原因可能為中國商業(yè)銀行存款業(yè)務(wù)的利率暫時(shí)未實(shí)現(xiàn)完全的利率市場(chǎng)化，雖然從2015年10月起，中國人民銀行放開了對(duì)存款利率的行政性管制，但是各家商業(yè)銀行存款利率仍然是參考2015年10月24日央行公布的最后一次存款基準(zhǔn)利率。直至2022年4月《2022年第一季度中國貨幣政策執(zhí)行報(bào)告》明確指出，中國商業(yè)銀行存款利率主要參照1年期LPR為代表的貸款市場(chǎng)利率和10年期國債收益率為代表的債券市場(chǎng)利率，才進(jìn)一步推進(jìn)了存款利率的市場(chǎng)化進(jìn)程。因此，在樣本數(shù)據(jù)檢測(cè)期間，數(shù)字金融的發(fā)展未通過提升存款利率對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入產(chǎn)生負(fù)面影響。由表6結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量dk_ll的效應(yīng)a、中介變量dk_ll作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b、考慮或控制中介變量dk_ll后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，同時(shí)數(shù)字金融通過商業(yè)銀行貸款定價(jià)的中介效應(yīng)計(jì)算公式為(-0.003)×(2.157)/[(-0.003)×(2.157)+(-0.047)]=12.10%，該中介效應(yīng)成立。因此，該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H5成立，即數(shù)字金融的發(fā)展促使商業(yè)銀行降低貸款利率，進(jìn)而降低商業(yè)銀行的利息凈收入。

（4）商業(yè)銀行計(jì)息負(fù)債與付息資產(chǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)分析

由表7結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量ck_zb的效應(yīng)a、中介變量ck_zb作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b、考慮或控制中介變量ck_zb后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，同時(shí)數(shù)字金融通過付息負(fù)債業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)占比計(jì)算公式為(-0.036)×(0.182)/[(-0.036)×(0.182)+(-0.052)]=11.59%，中介效應(yīng)成立。因此，該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H6成立，數(shù)字金融通過降低存款業(yè)務(wù)在銀行付息負(fù)債中的占比，從而對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響。由表7結(jié)果可知，解釋變量sj作用于中介變量dk_zb的效應(yīng)a、中介變量dk_zb作用于被解釋變量lx的效應(yīng)b、考慮或控制中介變量dk_zb后解釋變量sj作用于被解釋變量lx的效應(yīng)c′的系數(shù)均顯著，而數(shù)字金融通過計(jì)息資產(chǎn)業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)的中介效應(yīng)占比計(jì)算公式為(0.037)×(0.188)/[(0.037)×(0.188)+(-0.06)]=-13.11%，表明中介效應(yīng)與直接效應(yīng)方向相反，中介效應(yīng)不成立，該結(jié)果證實(shí)了假設(shè)H7不成立。主要原因與假設(shè)H3相同，互聯(lián)網(wǎng)貸款業(yè)務(wù)與商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)形成互補(bǔ)，且目前商業(yè)銀行已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)貸款的重要出資方，因此數(shù)字金融的發(fā)展增加了貸款業(yè)務(wù)的規(guī)模。從數(shù)字金融與貸款占比的回歸結(jié)果0.056可知，數(shù)字金融的發(fā)展并未降低高收益資產(chǎn)在計(jì)息資產(chǎn)中的占比，反而提高了高收益資產(chǎn)在計(jì)息資產(chǎn)中占比。

（5）結(jié)果分析

由上述實(shí)證分析可知，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入具有負(fù)面影響，文章將被解釋變量替換為凈息差，得出與上述實(shí)證分析相同的結(jié)果。經(jīng)中介效應(yīng)分析可知，數(shù)字金融通過分流存款規(guī)模、降低貸款利率、降低付息負(fù)債中存款業(yè)務(wù)規(guī)模占比三種中介途徑，降低商業(yè)銀行利息凈收入；而文章提出的通過數(shù)字金融通過分流貸款規(guī)模、提升存款利率、降低計(jì)息資產(chǎn)中貸款業(yè)務(wù)規(guī)模三種中介途徑降低利息收入的假設(shè)不成立。

六、相關(guān)建議

由文章的研究結(jié)果可知，數(shù)字金融對(duì)商業(yè)銀行利息凈收入整體具有負(fù)面影響。數(shù)字金融通過降低存款規(guī)模、降低貸款利率、降低付息負(fù)債中存款業(yè)務(wù)規(guī)模占比三種影響路徑，進(jìn)而降低商業(yè)銀行利息凈收入。而文章最初提出的數(shù)字金融通過降低貸款規(guī)模、提升存款利率、降低計(jì)息資產(chǎn)中貸款規(guī)模的占比的中介路徑，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果均不成立。根據(jù)分析，因商業(yè)銀行與數(shù)字金融企業(yè)的客群具有一定的差異性，同時(shí)商業(yè)銀行通過為數(shù)字金融公司提供資金支持，使得數(shù)字金融的發(fā)展對(duì)商業(yè)銀行的貸款規(guī)模具有促進(jìn)作用。由此可見，數(shù)字金融公司憑借著先進(jìn)的技術(shù)和創(chuàng)新的思維，對(duì)商業(yè)銀行以利息凈收入作為主要利潤來源的盈利方式產(chǎn)生了較大的沖擊，而商業(yè)銀行通過與數(shù)字金融企業(yè)通過貸款業(yè)務(wù)的合作，在一定程度上緩沖了對(duì)利息凈收入的沖擊。為了應(yīng)對(duì)數(shù)字金融的快速發(fā)展，中國商業(yè)銀行應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐，加強(qiáng)與數(shù)字金融公司的業(yè)務(wù)合作，積極應(yīng)用金融科技進(jìn)行內(nèi)部創(chuàng)新，從而力求在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮中穩(wěn)健發(fā)展。

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作者:高潔瓊 單位:中國社會(huì)科學(xué)院大學(xué) 應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院