摘 要：近年来，我国数字金融发展势头迅猛，商业银行数字化转型持续加速。深入研究数字金融产业的影响，对推动整个金融体系的优化升级具有重要意义。本文基于商业银行数字化转型背景，着重探讨数字金融的发展对货币政策信贷渠道的影响，通过构建理论分析框架，选取2011—2022年中国银行业微观数据，基于商业银行数字化转型，运用交互模型展开实证检验，以考察数字金融对货币政策信贷渠道传导效果的影响。实证结果表明，数字金融的快速发展显著弱化了传统银行体制下货币信贷渠道的传导效果，且经过一系列稳健性检验后，该结论依然成立。本研究为理解数字金融背景下货币政策传导机制的变化提供了新的经验证据，对完善货币政策调控框架具有启示意义。
关键词：数字金融；货币政策；信贷传导；稳健性分析；数字化转型；商业银行
中图分类号：F822.0；F832.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2025）03（b）--05
1 引言
2023年召开的中央工作会议提出，“坚定不移走中国特色金融发展之路，推动我国数字金融高质量发展”“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融五篇大文章”。由于货币政策是调控宏观经济的核心工具，我国高度重视相关政策调控机制的优化和策略制定。诸多研究表明，我国金融市场不完善、利率传导效率低下，且我国金融体系以银行为主导，使得银行信贷成为货币政策传导的主要渠道（盛朝晖，2006；盛松成和吴培新，2008）。货币政策的变化会通过银行信贷的增减来影响经济活动，进而影响货币政策的最终效果。因此，分析货币政策信贷渠道对理解我国货币政策的作用效果具有重要意义。
近年来，我国互联网科技已经进入创新活跃期，电子化设备、网络技术、云计算等先进技术与各个产业实现深度融合发展。互联网科技革命与传统的金融业相结合，生成了数字金融。数字金融通常指传统金融服务与数字技术相结合，以智能终端为载体，对传统金融业务的流程、模式和产品进行数字化改造与升级，创新金融产品和服务，改善金融服务的效率和体验，拓展金融服务的覆盖面。主要包括移动支付和转账、网络借贷、在线投资和大数据征信等服务。互联网企业在金融领域的探索给商业银行传统业务带来巨大的冲击。新型金融科技公司对银行业务发起冲击，以支付宝、微信支付为首的互联网金融服务颠覆了传统的支付模式，互联网金融企业借助其便捷服务和创新服务的优势，积极向消费金融、普惠金融等金融领域扩张，打破了传统银行的垄断。互联网公司对金融行业不断渗透，颠覆了现有市场并创造出新需求。
数字化背景下，消费者的诉求不断升级，追求更加方便快捷的数字化金融服务。相较传统金融业，数字金融的优势主要体现在以下几点：（1）便捷性：用户可以随时随地通过电子设备进行金融交易和查询。（2）高效性：数字金融能够处理大量数据，快速响应客户需求，提高金融服务效率。（3）低成本：减少对物理网点的依赖，降低了运营成本。（4）普及性：能够覆盖传统金融机构难以触及的长尾客户。要加快金融机构数字化转型，就要将金融科技与金融服务进行深度融合，用数字思维重新审视和优化金融业务运营的每一个链条。新技术在银行业的应用为银行传统“存、贷、汇”业务带来运营模式的创新，银行通过互联网技术识别信息不对称程度，依托人工智能、大数据、云计算等前沿技术打造数字化产品和服务，更新银行运营模式和生态体系，提升欺诈识别、授信评分、贷后管理等风险管理水平。数字金融的发展降低了市场中的信息不对称程度，促进了金融市场的发展，降低了信贷传导渠道的有效性。数字金融建设是大势所趋，银行贷款是企业融资最主要的方式，因此应加快数字化转型来适应未来中国数字金融的新环境。
本文基于数字金融的宏观环境，分析了商业银行实施数字化转型战略对货币政策信贷渠道的作用效果，主要在银行数字化转型视角下考察了数字金融发展能否弱化货币政策的信贷传导效果。已有诸多学者从宏观层面对数字金融发展如何影响货币政策有效性进行了大量研究，却鲜有学者从微观的商业银行层面对数字金融与货币政策信贷渠道之间的关系进行实证分析。本文创新性地在银行微观层面研究了数字金融的发展对货币政策信贷渠道的传导效果。
数字技术在小微、制造业、科创、绿色金融等领域广泛应用，切实提升了银行的信贷供给水平，赋能银行提升服务实体经济的质效。在数字金融环境下，货币政策的传统工具可能不再那么有效，因此研究其影响有助于制定更加科学的政策工具，这不仅关系到金融市场的稳定与经济的健康发展，还为理论研究和政策制定提供了新的视角和挑战。因此，研究数字金融发展对货币政策信贷传导渠道传导效果的影响，在调节宏观经济、提供政策参考和促进学术研究等诸多方面都具有重要意义。
2 文献评述与理论分析
2.1 文献评述
货币政策既是重要的宏观经济调控手段，又是维持经济稳定的关键工具，研究货币政策对于经济学家、政策制定者和金融市场参与者来说都是至关重要的。Bernanke和Gertler（1995）认为，传统的IS-LM模型在解释货币政策如何影响实际经济活动方面存在一定的局限性，所以基于信息不对称理论提出了信贷渠道，这一理论强调了银行与其他金融机构在货币政策传导过程中的作用。Bernanke和Blinder（1998）认为，货币政策与银行信贷渠道有效运作的基本前提为：金融市场摩擦的存在导致了信息不对称问题。一是银行作为金融中介，在信贷市场中扮演着关键角色，通过吸收存款、发放贷款来影响经济的信贷条件；货币政策通过改变银行的成本和收益，影响银行的贷款行为，进而影响整个经济的信贷状况。二是银行贷款与其他融资来源之间存在一定的差异性，不能完全替代。
基于以上前提，货币政策通过影响银行信贷行为，进而对实体经济产生影响。由于银行贷款是企业尤其是中小企业的重要融资来源，因此银行贷款的减少会影响企业的投资与消费，从而放大了货币政策的影响。研究表明，货币政策的传导效果受多种因素影响，这种影响既有来自内部金融市场的因素，又可能来自外部经济运行环境的共同作用（Huber、Fischer，2018）。目前，人工智能等互联网新兴技术的应用范围不断拓展，必将影响货币政策传导链条中的银行信贷传导。
鉴于数字金融的不断发展，货币政策信贷渠道的不确定性可能进一步加剧，因此迫切需要评估数字金融发展对货币政策信贷渠道的影响。诸多学者认为，数字金融的发展使得金融市场逐步完善，金融市场摩擦逐渐弱化，从而降低了信息不对称程度，降低了信贷渠道的有效性（Mishra等，2014；Aysun等，2013）。战明华等（2020）利用拓展的 IS-LM-CC模型，在伯南克提出的信贷理论框架下，发现互联网金融发展完善了银行外部融资市场，金融市场的摩擦系数降低，最终使得货币政策通过信贷渠道的传导效应呈现弱化趋势。
2.2 理论分析与假设提出
数字金融通过技术创新与模式创新改变了金融服务的提供方式，对传统金融体系产生了深远影响（刘澜飚等，2016）。数字金融的发展促使商业银行进行数字化转型，银行极大地丰富和拓展了资产负债业务，增强了其调整贷款供给的灵活性。以互联网理财产品和小额信贷等为代表的数字金融工具，使银行在货币政策紧缩的情况下，通过扩大理财产品发行规模或增加有价证券持有来持续获得资金来源。数字金融带来贷款供给调整的灵活性，显著改变了银行信贷对货币政策的敏感性。
传统银行信贷规模对货币政策变化高度敏感，政策调整通过改变可贷资金量直接影响信贷供给。然而，随着数字金融的发展，银行不断优化资产负债结构，降低对单一存贷款业务的依赖，使其更加灵活地应对政策变化。邱晗等（2018）发现，金融科技改变了银行的负债业务，银行负债越来越依赖同业拆借资金。数字金融的发展促进了金融脱媒，企业和小微客户可以直接通过数字平台进行融资，降低了对银行信贷的依赖（梁榜和张建华，2018）。万佳彧等（2020）发现，数字金融的发展显著拓宽了企业资金获取的多样性路径。同时，数字金融的发展也吸引了更多非银行金融机构和市场参与者，这些参与者往往不受传统货币政策工具的直接调控。
在传统银行体系中，信贷审批依赖银行的内部流程和风险管理机制，这些机制与央行的货币政策紧密相关。而数字金融利用大数据和人工智能等技术，简化了信贷审批流程，使得货币政策对信贷审批的影响减弱。创新型金融产品可能因监管较为宽松而进行监管套利，避开了一些传统货币政策工具的监管。数字金融促进了银行资产负债业务的多元化，提高了其应对货币政策变化的能力，削弱了货币政策通过信贷渠道对经济的直接影响。因此本文认为，数字金融的发展可使货币政策的银行信贷传导效果更加不显著，接下来的实证部分将对此进行检验。
3 研究设计
3.1 模型设定
此部分实证研究的主要目的是探究数字金融的演进与传统货币政策和信贷工具之间的作用关系及其影响路径。参考战明华等（2018）的做法，本文通过在实证模型中构造商业银行数字化转型程度和货币政策代理变量的交互项来检验其对货币政策信贷传导效果的影响。
lnloanit=β0+β1difiit+β2mpt+β3difiit×mpt+β4controlsit+μi+εit（1）
式（1）中：i代表银行；t代表季度；被解释变量（lnloanit）表示第t季度第i家银行信贷投放量的自然对数值；解释变量（difiit）为第i家金融机构在第t年度数字金融演进的量化指标，使用银行数字化转型指标作为其代理变量；解释变量（mpt）为第t季度货币政策的代理变量；lndigitalit×mpt为数字金融（difi）和货币政策（mp）代理变量的交互项；系数β3刻画了货币政策（mpt）对银行贷款规模（lnloanit）的边际效应随着数字金融发展水平（idfiit）的变化而变化。此外，controlsit为模型的控制变量，包括微观层面的银行特征变量，用于控制其对银行贷款行为的影响，包括银行体量（sizeit）、资本储备（capit）、金融结构流动资产规模（liqit）和资产回报比率（roait）等一系列银行微观变量；宏观层面的经济控制变量包括国民生产总值增长率（GDP）、居民消费水平（cpi）、影子银行（yz），用来控制非正式贷款对正式银行贷款的替代性；μi控制样本个体间的异质性特征；εit表示随机扰动项。
3.2 变量定义与说明
（1）数字金融变量（difi）：本文参考吴非等（2021）的做法，使用银行数字化转型程度（digital）刻画微观层面的数字金融发展程度。银行是货币政策信贷传导中的关键，我国数字金融业务发展包括移动支付、数字信贷、商业银行数字化转型、央行数字货币等，使用银行数字化转型程度衡量银行微观层面的数字金融发展程度具有一定的合理性。本文采用文本挖掘的方法，借助爬虫技术归集银行年报中的“人工智能”“大数据”“供应链金融”和“区块链”等金融科技关键词构建银行数字化指标，同时包括有关数字化转型的同义词、近义词和相关术语来确保覆盖面广泛。计算每个关键词在文本中出现的频率，并对词频进行标准化处理，以得到相对频率。为不同的关键词或类别分配不同的权重，反映其在数字化转型中的重要性。结合权重和词频计算出一个综合得分，代表银行的数字化转型程度。这种方法可以从文本数据中提取出银行数字化转型的相关信息，并量化其程度。然而，这种方法也有局限性，比如关键词的选择可能带有主观性，且无法完全反映数字化转型的实际效果，需结合其他公开信息和内部数据进行补充。
在稳健性检验部分，本文采用的数据来源于北京大学光华管理学院数字金融研究中心研究团队编制的中国数字普惠金融发展指标体系。该指标涉及我国31个省、337个地级以上城市，可以较好地刻画我国数字金融发展水平。这个指数在学术界和业界都产生了较大影响，被广泛应用于各种学术研究。
（2）货币政策代理变量（mp）：指标的选取方面，由于我国政策体系存在多重工具特征和多元目标性的特点，不同研究在指标选择上存在显著差异，所以学术界尚未达成共识。本文强调数字金融的发展对货币政策信贷渠道的影响，数字金融势必会通过货币供给量影响货币政策实施效果，进而影响经济活动。广义货币供应量覆盖了经济中大部分的货币形式，能够较好地代表货币政策的总体影响。广义货币供应量是一个可以通过银行系统定期统计和报告的量，具有较高的可测性和透明度，故本文选取广义货币供应量（M2）作为货币政策的代理变量（mp）。参考借鉴陆正飞和杨德明（2011）、吴晓灵（2009）的研究，本文需要将引起货币供应量（M2）变动的需求因素予以剔除。基于货币供给量应满足GDP增长与物价水平增长需求这一假设计算下列公式：
（3）影子银行变量（yz）：影子银行变量是指用来衡量影子银行系统规模和活动的经济指标，这些活动与机构可能涉及信贷中介、流动性转换、期限转换等，通常在传统银行体系之外运作，受传统银行的监管。本文参考王振等（2014）和战明华等（2018）的计算方法来获得影子银行的样本值。其他变量定义及具体测算方法如表1所示。
3.3 数据来源与处理
本文采用的银行业相关变量数据来源于Choice与Wind两大金融数据库。为确保研究样本的准确性，本文对商业银行层面2001—2022年的微观数据进行了以下预处理：（1）在收集到的数据中，剔除包含错误、缺失值、重复数据及不一致的数据，以各银行财务报表补全缺失数据；（2）对连续变量进行缩尾处理；（3）根据研究需要对变量进行标准化处理。这一系列数据处理流程旨在提高数据的可靠性和研究结果的可信度。为了提高模型的解释力，本文还加入一系列宏观控制变量，指标均来源于国家统计局网站。
4 实证分析
表2列（1）在商业银行数字化转型的视角下，验证与解释了数字金融的发展弱化了货币政策在银行信贷规模调控中的有效性。实证表明，货币政策变量（mp）在1%显著水平上表现出正相关关系，说明货币政策能够对银行贷款规模进行有效调控。具体而言，当经济萧条时，可以通过放宽货币政策带来银行贷款规模的显著扩大，进而促进投资和刺激经济增长；当经济过热时，可以通过收紧货币政策带来银行贷款规模的显著缩小，从而抑制过度投资行为和放缓经济增长。重点观察交互项（mp*difi）的系数在5%水平上显著为负，且与货币政策变量的系数呈现显著差异性，表明数字金融的演进在削弱货币政策传导机制的同时，也减弱了货币政策在银行信贷规模调控中的有效性。这一发现与研究假设具有高度的一致性，进一步验证了理论模型的合理性和解释力。
5 数字金融弱化货币政策信贷渠道的稳健性分析
为保证研究结论的稳健性，有必要检验回归结果是否受指标选取的影响，为此本文将关键被解释变量数字金融（difi）替换为北大数字普惠金融指数（cifi），并进行稳健性检验。北京大学数字普惠金融指数（cifi）也是衡量数字金融发展水平的一大重要指标。表3列（1）给出了当使用北京大学数字普惠金融指数（cifi）衡量数字金融发展程度时，数字金融的发展弱化了货币政策信贷传导效果，结果与前文一致，具有稳健性。
虽然广义货币供应量是一个有用的货币政策代理变量，但不应单独使用，而应与其他经济指标（如利率、信贷增长、通货膨胀率等）结合使用，以获得更全面的政策评估。因此，本文采用银行同业拆借利率和存款准备金率重新衡量货币政策，以检验在替换货币政策代理变量（mp）的情况下回归结果是否依然稳健。
表3列（2）和列（3）分别给出了以同业拆借利率（IR）和存款准备金率（reserve）为货币政策代理变量（mp）的分析结果。研究表明，这两种货币政策代理变量作为解释变量时，回归系数显著为负，表明当利率提高时，紧缩的货币政策会缩小银行贷款规模，与之前使用货币供应量（M2）作为代理变量时的结果一致。此外，交乘项（mp*difi）的系数为4.832，在1%水平上显著为正，与货币政策（mp）的系数相反，符合理论预期，说明前文结论具有一定的稳健性。
6 结语
数字金融特别是金融科技的快速发展，对中国金融市场产生了深远影响，并在一定程度上改变了货币政策的传导机制和效果。基于我国商业银行的微观面板数据，本文在数字金融与货币政策信贷传导的探讨中发现，总体来看，数字金融的发展明显弱化了货币政策相关信贷渠道的传导效果。商业银行数字化转型促使银行发放更多互联网理财产品，极大地影响了银行信贷供给。数字金融的完善发展补全了金融市场中的部分信息问题，通过弱化经济中的金融摩擦，有效改善了政策银行贷款渠道的传递效果。数字金融的发展增加了新的传导渠道，如P2P借贷、网络微贷、互联网消费金融等，这些新型金融服务在一定程度上绕开了传统银行体系，使得货币政策传导更加复杂。
本文的研究对政策制定具有重要意义。提高货币政策的有效性，进一步优化货币政策调控框架和传导机制。中央银行和监管机构应不断更新和改进货币政策工具，提高政策的精准性和有效性，通过创新监管手段和调整货币政策框架来应对数字金融带来的影响。积极谋求货币政策工具转型升级，注重发挥利率调控的作用，从而更加凸显金融稳定的基础性作用，推动货币政策框架逐步由传统的数量型调控向价格型调控转型。
在加强对金融创新风险监管的基础上，进一步强化金融监管策略，推动以数字化进程和技术创新为驱动力的金融创新发展，降低金融摩擦程度、改善金融市场结构，构建数字金融新发展格局。数字金融的发展对银行渠道建设能力、技术架构搭建、数字化运营能力等方面提出了全新的要求。加快构建新兴技术和传统银行业相结合，鼓励商业银行加大科技投入力度，推动数字化转型，鼓励银行业金融机构创新产品和服务，提高银行业对实体经济的支持能力，通过数实融合助力经济高质量发展。
与此同时，监管部门应更新现有的监管框架，建立和完善与金融科技创新相适应的法律法规体系，为金融科技的发展提供法治保障。对数字金融跨界业务、交叉性产品实施穿透式监管，明确监管责任，防止监管空白和套利。利用大数据、人工智能等现代科技手段，提高监管的实时性和有效性，实现对金融风险的前瞻性预警。数字金融的快速发展给我国金融市场带来新的机遇和挑战。
参考文献
Bernanke， Ben S.， and Gertler M. Inside the black box： the credit channel of monetary policy transmission[J]. Journal of Economic perspectives， 1995， 9（4）： 27-48.
Bernanke B S， Blinder A S. Credit， Money， and Aggregate Demand [J]. American Economic Review， 1988， 78， （2）.
Huber F， Fischer M M. A Markov switching factor-augmented VAR model for analyzing US business cycles and monetary policy[J]. Oxford Bulletin of Economics amp; Statistics， 2017.
Aysun U， Brady R， Honig A. Financial frictions and the strength of monetary transmission[J]. Journal of International Money amp; Finance， 2013， 32（FEB.）：1097-1119.
盛朝晖.中国货币政策传导渠道效应分析：1994—2004[J].金融研究，2006（7）：22-29.
盛松成，吴培新.中国货币政策的二元传导机制：“两中介目标，两调控对象”模式研究[J].经济研究，2008，43（10）：37-51.
刘澜飚，齐炎龙，张靖佳.互联网金融对货币政策有效性的影响： 基于微观银行学框架的经济学分析[J].财贸经济，2016，37（1）： 61-73.
战明华，张成瑞，沈娟.互联网金融发展与货币政策的银行信贷渠道传导[J].经济研究，2018，53（4）：63-76.
战明华，汤颜菲，李帅.数字金融发展、渠道效应差异和货币政策传导效果[J].经济研究，2020，55（6）：22-38.
吴非，胡慧芷，林慧妍，等.企业数字化转型与资本市场表现： 来自股票流动性的经验证据[J].管理世界，2021，37（7）：130-144+10.
郭峰，熊云军，石庆玲，等.数字经济与行政边界地区经济发展再考察： 来自卫星灯光数据的证据[J].管理世界，2023，39（04）：16-33.
陆正飞，杨德明.商业信用：替代性融资，还是买方市场？[J].管理世界，2011（4）：6-14+45.
吴晓灵.货币政策回归适度宽松是今后中国经济平稳发展的需要： 解读数量宽松的货币政策和适度宽松的货币政策[J].银行家，2009（9）：10-13.
邱晗，黄益平，纪洋.金融科技对传统银行行为的影响： 基于互联网理财的视角[J].金融研究，2018（11）：17-29.
万佳彧，周勤，肖义.数字金融、融资约束与企业创新[J].经济评论，2020（1）：71-83.
梁榜，张建华.中国普惠金融创新能否缓解中小企业的融资约束[J].中国科技论坛，2018（11）：94-105.
