張慶君 陳 思

內(nèi)容提要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)以數(shù)據(jù)為主要構(gòu)成要素，以現(xiàn)代化網(wǎng)絡(luò)為主要載體，對銀行業(yè)的結(jié)構(gòu)與發(fā)展模式產(chǎn)生影響。本文選取中國36家上市銀行2010—2019年的年度經(jīng)營數(shù)據(jù)，研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、銀行數(shù)字化投入與銀行治理的關(guān)系，分析銀行數(shù)字化投入對銀行治理影響的傳導(dǎo)機制與銀行異質(zhì)性問題，并從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展和銀行資產(chǎn)、負(fù)債以及非利息收入等方面探討銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。研究結(jié)果表明：銀行數(shù)字化投入的增加有利于改善銀行治理，銀行管理者的非理性程度、管理層代理成本以及技術(shù)效率會影響銀行數(shù)字化與銀行治理之間的關(guān)系，非國有銀行數(shù)字化發(fā)展更有利于銀行治理水平的提高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、銀行融資成本的上升、資產(chǎn)收益能力的提高以及非利息收入的降低有利于促進(jìn)銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

一、問題提出

近年來，隨著金融創(chuàng)新工具的應(yīng)用，銀行業(yè)風(fēng)險積聚，這給金融體系的穩(wěn)定帶來了不利的影響。銀行業(yè)治理水平的提升不僅依賴于外部監(jiān)管，也需要銀行自身治理能力的提高。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行業(yè)開始進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)，而數(shù)字化技術(shù)的研發(fā)以及數(shù)字化產(chǎn)品的應(yīng)用有利于提高銀行獲取信息的能力，降低信息不對稱行為發(fā)生的可能性、增強決策者的理性判斷能力等，能夠有效地提升銀行自身的治理能力。銀行治理能力的提升，既可以增強銀行盈利能力和風(fēng)險控制能力，又可以提升銀行在數(shù)字化潮流中的競爭力。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，銀行通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型提升治理能力對中國銀行業(yè)以及金融體系的健康發(fā)展至關(guān)重要。

在“十四五”時期，中國努力構(gòu)建國內(nèi)國際雙循環(huán)的新發(fā)展格局，而數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有助于推動新格局的建立。數(shù)字經(jīng)濟(jì)是一種區(qū)別于農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)、工業(yè)經(jīng)濟(jì)的新經(jīng)濟(jì)形態(tài)，其依托于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，以數(shù)據(jù)為生產(chǎn)要素，推動數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化融合發(fā)展。中國在2017年3月首次將數(shù)字經(jīng)濟(jì)寫入政府工作報告，意味著數(shù)字經(jīng)濟(jì)已納入國家發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃中。中國社會科學(xué)院在2020年9月發(fā)布《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模測算與“十四五”展望研究報告》，報告顯示中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)增加值規(guī)模在2019年達(dá)到了17.03萬億元，占同期國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)的17.2%，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動力。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，銀行憑借數(shù)字技術(shù)從以往的線下經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型為線上經(jīng)營模式，從依托于傳統(tǒng)人力創(chuàng)新轉(zhuǎn)型為技術(shù)創(chuàng)新，從傳統(tǒng)銀行逐步轉(zhuǎn)型為數(shù)字銀行。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代，銀行依賴數(shù)據(jù)這一生產(chǎn)要素進(jìn)行數(shù)字化經(jīng)營，能夠降低營銷成本、提高營銷的精準(zhǔn)性、全方位滿足客戶的需求，有利于提高銀行的競爭力。隨著市場競爭的加劇，銀行業(yè)的發(fā)展會受到周圍經(jīng)濟(jì)環(huán)境的制約，而合理有效的銀行治理有利于改善銀行業(yè)的經(jīng)營模式與發(fā)展趨勢，實現(xiàn)銀行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。具體而言，銀行可以通過兩種途徑實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型：一是產(chǎn)品和服務(wù)數(shù)字化，即銀行可以通過開發(fā)數(shù)字化技術(shù)、研發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品、構(gòu)建數(shù)字化交易平臺等渠道，對產(chǎn)品與服務(wù)進(jìn)行轉(zhuǎn)型升級；二是銀行組織管理數(shù)字化，即銀行充分利用數(shù)字化技術(shù)完善組織結(jié)構(gòu)以及管理模式，這是因為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用會改善銀行信息不對稱現(xiàn)象、降低銀行的非理性決策，從而對銀行的治理方式和治理效果產(chǎn)生影響。隨著市場競爭加劇，銀行業(yè)的發(fā)展會受到周圍經(jīng)濟(jì)環(huán)境的制約，而合理有效的銀行治理有利于改善銀行業(yè)的經(jīng)營模式與發(fā)展趨勢，因此數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及銀行數(shù)字化投入能否改善銀行的治理情況會直接影響銀行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，豐富了相關(guān)的理論文獻(xiàn)，對銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了參考建議；第二，使用理論模型推導(dǎo)和實證分析相結(jié)合的方法研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、銀行數(shù)字化與銀行治理的關(guān)系；第三，從多個渠道研究銀行數(shù)字化發(fā)展對銀行治理產(chǎn)生影響的傳導(dǎo)機制；第四，從銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端以及非利息收入等方面，深入探究銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。

本文其余部分安排如下：第二部分是文獻(xiàn)綜述；第三部分是理論模型、機制分析與研究假設(shè)；第四部分是研究設(shè)計；第五部分是實證結(jié)果分析；第六部分是銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力分析；第七部分是研究結(jié)論與政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)

隨著電子計算機的誕生與信息技術(shù)的進(jìn)步，科技與經(jīng)濟(jì)之間相互作用，數(shù)字經(jīng)濟(jì)應(yīng)運而生。塔普斯科特(Tapscott，1996)首次提出了“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)開啟了網(wǎng)絡(luò)智能時代的篇章[1]。美國商務(wù)部在1998年首次發(fā)布數(shù)字經(jīng)濟(jì)政府工作報告，之后數(shù)字經(jīng)濟(jì)開始出現(xiàn)在世界各國的戰(zhàn)略規(guī)劃當(dāng)中。萊恩(Lane，1999)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)依托于互聯(lián)網(wǎng)、通信技術(shù)與信息技術(shù)等[2]，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展核心是數(shù)字技術(shù)。金等人(Kim et al.，2002)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)定義為一種新的經(jīng)濟(jì)形態(tài)[3]。2016年，二十國集團(tuán)領(lǐng)導(dǎo)人(G20)杭州峰會在《G20數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展與合作倡議》中明確了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)涵蓋了信息產(chǎn)業(yè)以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化部分。中國在2017年首次將數(shù)字經(jīng)濟(jì)納入國家發(fā)展戰(zhàn)略，進(jìn)一步釋放數(shù)字經(jīng)濟(jì)的潛力。2017年中國信息通信研究院在《中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書(2017年)》中指出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依賴于數(shù)據(jù)、技術(shù)創(chuàng)新、信息產(chǎn)業(yè)、產(chǎn)業(yè)融合、平臺化、線上線下一體化發(fā)展以及多元共治治理模式。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展初期，工業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)數(shù)字化的特征；隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，逐步形成了以信息網(wǎng)絡(luò)為載體，大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為推手的數(shù)字經(jīng)濟(jì)格局。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起會對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生影響。逄健和朱欣民(2013)分析對比了美國、歐洲、日本等經(jīng)濟(jì)體的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于新興產(chǎn)業(yè)的經(jīng)營與發(fā)展，直接影響著一個國家的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇[4]。布倫金(Bryndin，2018)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)建立了新的金融體系和勞動市場結(jié)構(gòu)等，改變了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展模式[5]。夏炎等(2018)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)會影響中國經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對技術(shù)密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響最大，其會提高技術(shù)性產(chǎn)業(yè)的規(guī)模占比，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步[6]。李輝(2019)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會提高企業(yè)的創(chuàng)新能力，企業(yè)應(yīng)當(dāng)在研發(fā)、生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)使用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等數(shù)字技術(shù)，推動企業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展[7]。溫珺等(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)提高了創(chuàng)新能力、加大了規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，但數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在地區(qū)差異，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對經(jīng)濟(jì)的影響仍存在進(jìn)步空間[8]。段博和邵傳林(2020)使用中介效應(yīng)模型，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與地區(qū)差距之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起會促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展，數(shù)字技術(shù)的推廣以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)制度的完善有利于縮小地區(qū)差異[9]。溫濤和陳一明(2020)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)融合發(fā)展能多方位促進(jìn)農(nóng)業(yè)升級、農(nóng)村進(jìn)步和農(nóng)民發(fā)展[10]。

此外，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會對企業(yè)的經(jīng)營管理產(chǎn)生影響。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，數(shù)據(jù)成為重要的生產(chǎn)要素，因此數(shù)據(jù)資源會影響企業(yè)的競爭力和經(jīng)營實力。隨著物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術(shù)的創(chuàng)新，其應(yīng)用規(guī)模與使用頻率不斷上升，數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營過程的影響也隨之發(fā)生改變。一是數(shù)字經(jīng)濟(jì)會提高企業(yè)決策的準(zhǔn)確性，如霍維茨等(Horvitz et al.,1988)認(rèn)為，大數(shù)據(jù)與人工智能的開發(fā)與應(yīng)用，會拓展企業(yè)獲得信息的渠道，減少企業(yè)在經(jīng)營過程中的信息不對稱現(xiàn)象[11]；穆勒希(Mouelhi，2009)、克拉克等(Clarke et al.,2015)認(rèn)為在數(shù)字經(jīng)濟(jì)的背景下，企業(yè)增加互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)、信息技術(shù)以及通信技術(shù)的使用頻率，能夠提高企業(yè)的生產(chǎn)效率和經(jīng)營效率[12-13]。二是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會帶動企業(yè)組織結(jié)構(gòu)的變革，如胡斌和王莉麗(2020)認(rèn)為物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的進(jìn)步會改變企業(yè)的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和經(jīng)營方式[14]。三是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會改變企業(yè)價值，如李小玲等(2020)使用滬深A(yù)股上市企業(yè)的數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融會改變金融結(jié)構(gòu)以及信息披露質(zhì)量，能夠提升上市企業(yè)的價值[15]。因此，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會對企業(yè)的經(jīng)營方式、管理模式以及決策能力、生產(chǎn)效率、價值水平等產(chǎn)生影響。

(二)銀行數(shù)字化對銀行業(yè)發(fā)展的影響

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，銀行數(shù)字化會給銀行業(yè)帶來巨大的挑戰(zhàn)，銀行會進(jìn)行數(shù)字化改革以達(dá)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的，不同銀行轉(zhuǎn)型程度存在差異。謝治春等(2018)研究發(fā)現(xiàn)，金融與科技的融合發(fā)展會推動商業(yè)銀行進(jìn)行戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，且不同資產(chǎn)規(guī)模和資金實力會影響銀行轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略和進(jìn)程，大中型的銀行會傾向于選擇閉環(huán)生態(tài)型或開放生態(tài)型銀行戰(zhàn)略，而小型銀行可能會選擇細(xì)分市場型或垂直分工型銀行戰(zhàn)略[16]。朱太輝和張彧通(2021)研究了農(nóng)村中小銀行的轉(zhuǎn)型問題，指出農(nóng)村中小銀行存在數(shù)字化技術(shù)落后、資源獲取沒有優(yōu)勢、組織不完善等問題，且在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中呈現(xiàn)梯隊特征，即頭部機構(gòu)、中部和尾部分別處于數(shù)字化轉(zhuǎn)型推進(jìn)狀態(tài)、信息化向數(shù)字化轉(zhuǎn)換階段以及信息化初期階段[17]。張一林等(2021)將銀行按照數(shù)字化特征劃分為三類，分別是數(shù)據(jù)獲得能力較強的互聯(lián)網(wǎng)中小銀行、具有規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢的大銀行以及在線下搜集軟信息方面具有比較優(yōu)勢的地區(qū)性中小銀行，研究發(fā)現(xiàn)前兩類銀行更有能力研發(fā)數(shù)字貸款技術(shù)，可以為數(shù)字化水平較高的企業(yè)提供貸款[18]。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)會驅(qū)動銀行開發(fā)新技術(shù)以及將數(shù)字技術(shù)廣泛地應(yīng)用于銀行業(yè)務(wù)。王建清(2001)認(rèn)為銀行數(shù)字化會對銀行業(yè)的營銷方式、高技術(shù)人員結(jié)構(gòu)、競爭環(huán)境以及信息網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)產(chǎn)生影響，改變銀行經(jīng)營的業(yè)務(wù)模式、服務(wù)方式、組織結(jié)構(gòu)等，從而提高銀行的競爭力、適應(yīng)力[19]。從客戶需求的角度分析，首先，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行會增加數(shù)字化投入，銀行數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用能夠拓展銀行經(jīng)營產(chǎn)品的開發(fā)渠道、銷售渠道，從而豐富了銀行的服務(wù)工具；其次，莫里(Mowry，2015)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化技術(shù)將傳統(tǒng)的營業(yè)網(wǎng)點轉(zhuǎn)變?yōu)榱酥悄芫W(wǎng)點，提高了銀行服務(wù)的數(shù)字化水平，滿足了客戶多樣化的需求[20]。從風(fēng)險監(jiān)控的角度分析，新冠肺炎疫情期間，疊加國內(nèi)國際經(jīng)濟(jì)形勢變化，銀行面臨的風(fēng)險敞口擴大，肖宇等(2020)認(rèn)為銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級能夠提高資產(chǎn)配置能力，有效監(jiān)控銀行內(nèi)部風(fēng)險[21]。因此，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大發(fā)展的時代，銀行會將數(shù)字化轉(zhuǎn)型納入其發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃中，構(gòu)建數(shù)字化發(fā)展格局。

(三)對現(xiàn)有研究文獻(xiàn)的評價

通過梳理和總結(jié)國內(nèi)外關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的文獻(xiàn)，可以總結(jié)出四個特點：第一，現(xiàn)有的文獻(xiàn)側(cè)重于理論研究，各國學(xué)者側(cè)重于研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的定義與涵蓋范疇；第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)主要分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的興起會對社會經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生影響；第三，現(xiàn)有的文獻(xiàn)側(cè)重于研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會對企業(yè)的經(jīng)營管理產(chǎn)生影響，缺乏從銀行角度探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對治理的研究；第四，現(xiàn)有的文獻(xiàn)分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對銀行治理影響的作用機制時，側(cè)重于理論研究，缺乏實證研究。關(guān)于銀行數(shù)字化對銀行業(yè)產(chǎn)生的影響，可以總結(jié)出以下特點：第一，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注于銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，重點分析了異質(zhì)性銀行轉(zhuǎn)型的特點；第二，現(xiàn)有文獻(xiàn)關(guān)注銀行數(shù)字化對銀行經(jīng)營層面產(chǎn)生的影響，即數(shù)字化會改變銀行的業(yè)務(wù)銷售模式、產(chǎn)品特征等；第三，部分學(xué)者從銀行風(fēng)險和組織管理能力，考慮數(shù)字化對銀行的影響，但缺乏從銀行治理的角度進(jìn)行分析。

與以往研究相比，本文的研究貢獻(xiàn)體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，近年來，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要推動力，然而現(xiàn)有文獻(xiàn)側(cè)重于研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對企業(yè)經(jīng)營管理的影響，缺乏從銀行角度探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)的治理效應(yīng)，甚至鮮有文獻(xiàn)研究銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響，鑒于此，本文研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)、銀行數(shù)字化投入與銀行治理之間的關(guān)系，并考慮異質(zhì)性銀行對上述關(guān)系的影響；第二，鮮有文獻(xiàn)從理論與實證兩個角度分析數(shù)字化對銀行治理效應(yīng)影響的傳導(dǎo)機制，因此本文基于委托代理理論，分析數(shù)字化對委托代理理論基本假定的影響，深入探究銀行數(shù)字化投入對銀行治理產(chǎn)生影響的傳導(dǎo)機制，并從銀行管理者的非理性程度、管理層的代理成本、技術(shù)效率三個角度實證檢驗該機制渠道；第三，本文基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的視角，以銀行是否有金融科技子公司為劃分依據(jù)，引入外生數(shù)字經(jīng)濟(jì)沖擊，又進(jìn)一步從上市銀行年報中挖掘2010—2019年銀行數(shù)字化投入數(shù)據(jù)，并將其與國泰安、萬得數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配。同時，本文從銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端以及非利息收入等方面研究銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力，以期為銀行數(shù)字化發(fā)展提供一定的指導(dǎo)。

三、理論模型與研究假設(shè)

(一)理論模型

為簡化模型，本文只考慮銀行的存款業(yè)務(wù)(L)、貸款業(yè)務(wù)(qD)以及信息化投入(F)的治理情況，三者之和為總投入(X)。借鑒曹廷求和錢先航(2011)[22]的公司治理模型，銀行治理效益方程可以用治理的價值和治理的成本來衡量。首先，考慮銀行治理成本，銀行會在經(jīng)營過程中投入資金進(jìn)行管理建設(shè)，即資金投入越高，說明銀行的治理成本越高，因此銀行治理成本方程應(yīng)是增函數(shù)；其次，考慮治理收益，當(dāng)銀行完善內(nèi)部組織結(jié)構(gòu)、提高經(jīng)營管理水平時，會產(chǎn)生治理收益，即治理投入與收益正相關(guān)，因此銀行治理方程也為增函數(shù)。聯(lián)立方程(1)、方程(2)，得方程(3)，其中β、α分別是投入要素的系數(shù)，兩者均大于零。

(1)

X=L+qD+F

(2)

(3)

參考布特和撒克(Boot & Thakor,2000)[23]、金洪飛等(2020)[24]的研究方法，銀行貸款單位價格D會受三個因素影響，分別是無風(fēng)險利率、信息生產(chǎn)成本和信息租金，其中信息生產(chǎn)軟成本(SIC)取決于信息不對稱程度、銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度以及管理者的非理性決策。為簡化模型，銀行貸款價格方程中的無風(fēng)險利率和信息租金設(shè)為固定值，分別用Rf、Rm來表示。fB()為規(guī)模較大銀行的信息生產(chǎn)成本方程、fs()為規(guī)模較小銀行的信息生產(chǎn)成本方程、fbank()為信息生產(chǎn)成本的方程，故信息生產(chǎn)成本(SICbank)以及銀行貸款單位價格方程(Dbank)的表達(dá)式如方程(4)、方程(5)所示：

SICbank=fbank(θ,IU,γ),bank=B,S

(4)

Dbank=θfbank(θ,IU,γ)+(1-θ)Rm+Rf,bank=B,S

(5)

其中，B表示規(guī)模較大的銀行，S表示規(guī)模較小的銀行，θ表示銀行軟信息所占的比例，IU表示銀行非理性程度，γ表示銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。聯(lián)立以上方程式，得到短期的納什均衡方程為：

(6)

γ=g(F)

(7)

根據(jù)以上分析，將方程(5)代入方程(3)，得：

(8)

根據(jù)以上計算結(jié)果，分別對方程(6)中的IU和γ求導(dǎo)，對方程(8)中的F求導(dǎo)，求導(dǎo)結(jié)果如方程(9)、方程(10)、方程(11)所示：

(9)

(10)

(11)

整理得：

(12)

(13)

(14)

在方程(12)中，當(dāng)銀行決策者的非理性投資程度增高時，大銀行由于業(yè)務(wù)規(guī)模龐大，其增加的信息生產(chǎn)成本會大于小銀行，即大小銀行信息生產(chǎn)成本對非理性投資的偏導(dǎo)數(shù)的差小于零，說明銀行非理性決策的增加會降低銀行的信息獲取能力。在方程(13)中，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行信息生產(chǎn)成本下降，而大銀行運用數(shù)字技術(shù)的能力較強，因此大小銀行信息生產(chǎn)成本對數(shù)字經(jīng)濟(jì)偏導(dǎo)數(shù)的差大于零，說明隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，大銀行會增加獲取信息的能力。以上分析說明銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及銀行的非理性決策均會影響銀行獲取信息的能力。

在方程(14)中，F(xiàn)*為銀行治理效益最大化時的銀行信息化投入規(guī)模。當(dāng)F=F*時，X小于銀行治理收益與成本相等時的治理投入；當(dāng)F

通過該模型的推導(dǎo)，可以發(fā)現(xiàn)銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平以及銀行的非理性投資決策均會對銀行的經(jīng)營能力產(chǎn)生影響。具體來說，首先，當(dāng)銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高、銀行非理性投資決策越少時，銀行獲取信息的能力越強；其次，銀行信息獲取能力增強會增大銀行治理效益最大時的均衡數(shù)字化投入，當(dāng)實際投入小于均衡投入時，銀行數(shù)字化投入越高，銀行治理效益越大，說明銀行治理水平越高；再次，當(dāng)銀行增加數(shù)字化投入時，銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度會提高，非理性投資水平會降低，銀行信息生產(chǎn)成本會降低，銀行獲取信息的能力也會增強，從而有利于改善銀行的治理水平。

(二)研究假設(shè)

1.銀行數(shù)字化的直接治理效應(yīng)

中國進(jìn)入數(shù)字經(jīng)濟(jì)2.0時代，大數(shù)據(jù)、5G、區(qū)塊鏈等高科技技術(shù)與實體經(jīng)濟(jì)深度融合發(fā)展，新型經(jīng)濟(jì)形式和組織架構(gòu)不斷涌現(xiàn)；金融科技企業(yè)層出不窮，搶占了銀行傳統(tǒng)市場，直接影響了銀行業(yè)的盈利能力。在這種背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會促使銀行增加數(shù)字化投入，以達(dá)到數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目的。銀行會通過以下兩個方面進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型：首先，在產(chǎn)品與服務(wù)上，銀行主動開發(fā)與應(yīng)用數(shù)字化技術(shù)，研發(fā)數(shù)字化產(chǎn)品，開展數(shù)字化經(jīng)營，滿足客戶多樣化的需求，從而提高銀行在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的競爭力；其次，從銀行治理與經(jīng)營管理的角度上分析，數(shù)字化技術(shù)應(yīng)用于銀行的經(jīng)營管理過程中，會提高銀行經(jīng)營管理的科學(xué)性，提升銀行內(nèi)部信息傳遞的速度，強化同業(yè)之間的“數(shù)據(jù)”交流與合作。

隨著市場競爭的加劇，銀行業(yè)面臨著新的機遇與挑戰(zhàn)，尤其是在銀行治理方面，經(jīng)常存在治理方式與新發(fā)展模式脫節(jié)的問題。王軼昕和程索奧(2015)認(rèn)為，中國銀行治理存在信息資源與決策權(quán)不匹配、治理結(jié)構(gòu)與市場化經(jīng)營不匹配、信息技術(shù)發(fā)展與落后的治理手段不匹配等問題[25]。而數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用會直接影響治理體系的形成，例如，唐衍軍和蔣堯明(2020)認(rèn)為區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用更改了政府審計的治理體系[26]。

隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行會積極進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，給銀行治理帶來積極影響，銀行數(shù)字化的直接治理效應(yīng)如下：

一是銀行數(shù)字化發(fā)展會緩解銀行委托代理關(guān)系中的利益沖突問題。銀行中存在復(fù)雜的委托代理關(guān)系，銀行的數(shù)字化發(fā)展會影響委托代理關(guān)系的基本假定，從而直接影響銀行的治理情況。由于銀行股東與管理層之間存在信息不對稱，管理層擁有信息優(yōu)勢，銀行股東與管理層存在利益沖突。何宏慶(2019)研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有利于提高銀行的數(shù)據(jù)搜集能力，加強銀行內(nèi)部以及銀行同業(yè)之間的信息披露力度，緩解銀行存在的信息不對稱問題[27]。從銀行股東的角度來看，股東能夠更加全面地了解銀行的經(jīng)營情況，弱化了管理層的信息優(yōu)勢。因此，銀行數(shù)字化能在一定程度約束管理層的行為，緩解委托代理關(guān)系中的利益沖突，從而改善銀行的治理情況。

二是數(shù)字化提高了銀行內(nèi)部規(guī)劃治理能力。根據(jù)信息化戰(zhàn)略理論，銀行能夠通過使用信息技術(shù)，提高內(nèi)部規(guī)劃與經(jīng)營能力。周亮(2020)認(rèn)為銀行數(shù)字化是以銀行信息化為基礎(chǔ)，通過整合優(yōu)化銀行以往的信息系統(tǒng)，開發(fā)使用人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)，來改善銀行的治理方式和模式，提高銀行治理的能力與效率[28]。戚聿東和肖旭(2020)認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會引發(fā)企業(yè)內(nèi)部管理方式的組織結(jié)構(gòu)的變革，新型技術(shù)的研發(fā)與應(yīng)用推動了管理模式的網(wǎng)絡(luò)化、產(chǎn)品設(shè)計多元化，有助于提高企業(yè)整體的治理水平[29]?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)H1。

H1：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下，銀行數(shù)字化投入有利于改善銀行的治理水平。

2.銀行數(shù)字化的中介治理效應(yīng)

(1)銀行管理者的非理性程度。劉星和曾宏(2002)認(rèn)為，盲目樂觀的預(yù)期、利益驅(qū)使、過度多元化投資，會導(dǎo)致非理性投資行為的發(fā)生[30]。銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型會通過降低管理層的非理性程度來影響銀行的治理情況，一方面，在委托代理理論中，銀行管理者與股東之間有利益沖突，銀行管理者相對于股東能夠獲得更多信息，因此銀行管理層存在機會主義行為，導(dǎo)致銀行管理者在經(jīng)營過程中存在非理性行為；另一方面，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行投資業(yè)務(wù)規(guī)模和種類不斷擴寬數(shù)據(jù)的搜集能力直接影響了銀行管理者的非理性投資水平。銀行在進(jìn)行數(shù)字化建設(shè)時，會通過研發(fā)和使用大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)工具，提高管理者的理性決策，降低銀行的非理性投資水平，優(yōu)化以往的經(jīng)營模式、改善銀行的治理情況。楊東(2018)研究發(fā)現(xiàn)區(qū)塊鏈技術(shù)的應(yīng)用能夠提高交易的成本和效率，實時有效地監(jiān)管交易和投資情況，完善了已有的監(jiān)管體系[31]。祁懷錦等(2020)認(rèn)為企業(yè)數(shù)字化改革會降低信息不對稱、管理者的非理性投資決定程度，從而提高企業(yè)的治理水平[32]。銀行在進(jìn)行數(shù)字化發(fā)展時，積極探索和應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)，提高了交易效率和數(shù)據(jù)的獲取能力，能夠改善銀行的投資情況。因此，基于以上分析，本文提出假設(shè)H2。

H2：銀行管理者的非理性投資決策會影響銀行數(shù)字化投入與銀行治理之間的關(guān)系，銀行數(shù)字化投入會降低管理者的非理性決策，從而起到了對銀行治理的改善作用。

(2)管理層代理成本。在代理成本理論中，代理成本來源于代理關(guān)系中的股東管理者利益不一致以及所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離等問題。楊群和楊柳(2006)認(rèn)為中國商業(yè)銀行是特殊的企業(yè)，內(nèi)部存在極其復(fù)雜的委托代理關(guān)系，如存款人與銀行的債務(wù)關(guān)系、貸款人與銀行的貸款合約以及股東與管理層的委托代理關(guān)系等[33]。本文中的代理成本主要包含監(jiān)督成本、激勵成本以及剩余成本等。王滿四和徐朝輝(2017)認(rèn)為管理層代理成本的增加可能來源于管理層激勵機制不完善，管理層追求個人利益最大化會提高銀行的代理成本[34]。銀行通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，可通過以下途徑降低銀行的代理成本：第一，從監(jiān)督成本的角度分析，銀行運用數(shù)字化技術(shù)監(jiān)管管理層行為時，能夠提高監(jiān)管效率和監(jiān)督成本；第二，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型能夠提高信息獲取能力，降低委托代理關(guān)系中的信息不對稱問題，有利于降低銀行的管理層代理成本。因此，銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型導(dǎo)致銀行代理成本的降低，會直接改善銀行的公司治理情況?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)H3。

H3：銀行數(shù)字化投入會降低管理層的代理成本，代理成本的降低能夠改善銀行的治理水平。

(3)銀行技術(shù)效率。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)大發(fā)展的環(huán)境中，5G、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)平臺等數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用對傳統(tǒng)金融行業(yè)產(chǎn)生影響，尤其是對銀行業(yè)的影響不斷增大。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的浪潮下，互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品層出不窮，直接導(dǎo)致了銀行的核心存款規(guī)模下降、利潤收窄，促使銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。楊望等(2020)認(rèn)為數(shù)字技術(shù)與金融的結(jié)合會影響商業(yè)銀行的效率，金融科技能夠通過技術(shù)溢出以及市場驅(qū)動等方式提高銀行的效率水平[35]。銀行技術(shù)效率的提升能夠從以下幾個方面改善銀行的治理情況：第一，銀行在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的過程中會努力開發(fā)與運用數(shù)字技術(shù)，數(shù)字化技術(shù)的應(yīng)用提高了銀行的技術(shù)效率，而技術(shù)效率的提升有利于銀行增強數(shù)據(jù)搜集的能力，增強信息獲取的準(zhǔn)確性和有效性，有利于銀行根據(jù)已獲取的信息提高其內(nèi)部經(jīng)營治理情況；第二，銀行技術(shù)效率提升，有利于提升管理效率[36]，能夠在一定程度上降低銀行在管理方面存在的信息不對稱問題，從而緩解委托代理關(guān)系中的利益沖突。基于以上分析，本文提出假設(shè)H4。

H4：銀行數(shù)字化投入會提高銀行技術(shù)效率，技術(shù)效率的提高能夠改善銀行的治理水平。

四、研究設(shè)計

(一)變量選取說明

1.被解釋變量：銀行治理(GM)

借鑒吳成頌等(2019)[37]關(guān)于公司治理變量的構(gòu)造方法，本文從銀行的股權(quán)情況、董事會結(jié)構(gòu)以及薪酬激勵三個角度選取變量。參考祁懷錦等(2020)[32]的做法，選取股東大會出席股份比例、董事會獨董異議率、股東權(quán)益率、前三大股東持股比例、前五大股東持股平方和以及前十大股東持股平方和，來衡量銀行的股權(quán)結(jié)構(gòu)。除此之外，由于樣本銀行是中國上市商業(yè)銀行，股權(quán)性質(zhì)大部分為國有持股，在股權(quán)結(jié)構(gòu)中未選取股權(quán)性質(zhì)這一指標(biāo)，并增加股東權(quán)益率來衡量股東的收益水平。本文使用董事會的規(guī)模和獨立董事比例來衡量董事會的結(jié)構(gòu)和治理情況。在薪酬激勵方面，參考李堪(2013)[38]關(guān)于商業(yè)銀行治理指標(biāo)的構(gòu)建方法，選取高級管理人員薪酬總額、監(jiān)管層前三名薪酬總額、董事會獨董異議率、董事前三名薪酬總額進(jìn)行衡量，數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理。因此，本文選取股東大會出席股份比例(X1)、董事會獨董異議率(X2)、股東權(quán)益率(X3)、前三大股東持股比例(X4)、前五大股東持股平方和(X5)、前十大股東持股平方(X6)和董事會規(guī)模(X7)、獨立董事比例(X8)、高級管理人員薪酬總額(X9)、監(jiān)管層前三名薪酬總額(X10) 以及董事前三名薪酬(X11)，構(gòu)建銀行治理變量，如表1所示。

表1 銀行治理變量

為了測量銀行治理指標(biāo)，本文使用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析。根據(jù)主成分分析結(jié)果，前三個成分的累積值為86.320 0，大于85，因為本文選取了三個主成分，通過得分加權(quán)計算，得出銀行治理變量GM。本文使用KMO與巴特利特球檢驗方法檢驗?zāi)Ｐ偷倪m用性。檢驗結(jié)果為：KMO檢驗值為0.75，通過KMO檢驗；巴特利特球檢驗拒絕原假設(shè)，說明主成分選取合理。具體情況如表(2)、表(3)所示。

表2 解釋的總方差

表3 成分矩陣

2.核心解釋變量

數(shù)字化變量(FIN)：本文使用銀行的數(shù)字化投資水平作為銀行數(shù)字化投入的代理變量。銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型情況可以通過銀行數(shù)字化投資水平、銀行數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用程度以及銀行的業(yè)務(wù)模式轉(zhuǎn)型三個方面進(jìn)行衡量。其中，劉飛(2020)認(rèn)為銀行數(shù)字化投資水平包含兩個部分，分別是硬件投資和軟件投資[39]。本文主要研究上市銀行的數(shù)字化投入對銀行治理的影響，因此本文選擇銀行的數(shù)字化投資水平作為銀行數(shù)字化投入的代理變量。上市銀行的數(shù)字化程度可以使用銀行金融科技的投入金額來衡量，但是上市銀行年報中對金融科技投入資金的披露較少。本文借鑒祁懷錦等(2020)[32]的研究，對企業(yè)數(shù)字化程度的構(gòu)建方法進(jìn)行改進(jìn)，使用上市銀行年報中與數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的無形資產(chǎn)衡量數(shù)字經(jīng)濟(jì)變量。銀行的無形資產(chǎn)與一般企業(yè)的無形資產(chǎn)有區(qū)別，上市銀行的無形資產(chǎn)主要包含土地使用權(quán)和軟件項目。因此，本文篩選的方法是：選取無形資產(chǎn)中“軟件”“科技”“計算機”等項目進(jìn)行加總，使用加總數(shù)據(jù)衡量銀行的數(shù)字化程度。在穩(wěn)健性檢驗部分將使用文本分析法，構(gòu)建金融科技指數(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的代理變量。

3.中介變量

(1)銀行管理者的非理性程度(UI)。本文參考坎貝爾等(Campbell et al.,2011)[40]、江軒宇和許年行(2015)[41]、王璐等(2020)[42]的研究，對企業(yè)過度投資水平的計算方法進(jìn)行改進(jìn)，將企業(yè)過度投資水平的衡量方法應(yīng)用于銀行領(lǐng)域，用于衡量銀行的過度投資程度。企業(yè)總投資水平計算過程中涉及以下變量：購建固定資產(chǎn)、 無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)支付的現(xiàn)金，取得子公司及其他營業(yè)單位支付的現(xiàn)金，投資支付的現(xiàn)金，處置固定資產(chǎn)、 無形資產(chǎn)和其他長期資產(chǎn)收回的現(xiàn)金凈額，處置子公司及其他營業(yè)單位收到的現(xiàn)金凈額，收回投資收到的現(xiàn)金，期初總資產(chǎn)。但是，中國銀行業(yè)有其特殊的屬性，即貸款規(guī)模在銀行業(yè)中占主導(dǎo)地位，貸款本質(zhì)上是銀行的投資，是銀行的負(fù)債業(yè)務(wù)。因此，本文在銀行總投資變量中加入銀行貸款規(guī)模，銀行的總投資水平可以細(xì)分為三個部分，分別是銀行攤銷折舊的資金、銀行預(yù)期的投資以及銀行非預(yù)期(非理性)投資。此外，使用投資活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額(IVT)、托賓Q值(QB)、資產(chǎn)負(fù)債率(AD)、現(xiàn)金資產(chǎn)比(CASH)、上市年數(shù)(YR)、股票回報率(RETURN)以及資產(chǎn)規(guī)模(ASSET)，建立方程(15)；其次，統(tǒng)計方程(15)的回歸結(jié)果的殘差，用殘差的數(shù)值衡量銀行的過度投資水平。

IVTit=α+β1IVTit-1+β2QBit-1+β3ADit-1+β4CASHit-1+β5YRit-1+
β6RETURNit-1+β7ASSETit-1+μi+λt+ε

(15)

(2)管理層代理成本(MC)。根據(jù)代理成本理論，代理成本來源于代理關(guān)系中的股東管理者利益不一致以及所有權(quán)與經(jīng)營權(quán)分離等問題。銀行存在委托代理關(guān)系，且中國商業(yè)銀行存在大股東控股等特點，因此銀行存在代理成本。由于銀行具有一般企業(yè)的基本特征，銀行的治理水平的衡量與一般企業(yè)沒有太大差異，研究銀行代理成本對銀行治理的影響可以采用與普通企業(yè)相似的指標(biāo)。本文以一般公司的代理成本與公司治理關(guān)系為基礎(chǔ)，借鑒李小榮和張瑞君(2014)[43]的研究，使用管理費用率來作為銀行管理層的代理成本，即管理費用率越高，意味著管理層代理成本越高。

(3)銀行技術(shù)效率(TECH)。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，銀行提高數(shù)字化投入，能夠改善銀行的科技水平。本文使用數(shù)據(jù)包絡(luò)-馬爾奎斯(DEA-Malmquist)指數(shù)測算中國上市銀行的銀行技術(shù)效率。參考李興華等(2014)的研究[44]，選擇固定資產(chǎn)、存款作為投入要素，貸款總額、稅前利潤作為產(chǎn)出要素，使用DEAP 2.1軟件進(jìn)行測算，具體結(jié)果如表4所示。

表4 DEA-Malmquist 指數(shù)測算結(jié)果

表4(續(xù))

4.控制變量

本文引入一系列的控制變量來提高模型的準(zhǔn)確性?？刂谱兞繛橘Y產(chǎn)收益率(ROA)、資本資產(chǎn)率(CE)、利息凈收入資產(chǎn)比(CI)、存貸比(SAL)。其中，資產(chǎn)收益率是衡量銀行資產(chǎn)的盈利程度，資本資產(chǎn)率是用于衡量自有資本的存量，利息凈收益資產(chǎn)比是經(jīng)營效率的變量，存貸比反映經(jīng)營情況。

(二)模型構(gòu)建

1.銀行數(shù)字化與銀行治理模型

本文構(gòu)建模型(16)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響，并進(jìn)一步將樣本劃分為國有銀行與非國有銀行，以研究數(shù)字化投入對異質(zhì)性銀行治理的影響。

GMit=α0+α1FINit+α2ROAit+α3CEit+α4CIit+α5SALit+μi+λt+εit

(16)

其中，i代表銀行，t代表年份，μi是銀行固定效應(yīng)，λt是時間固定效應(yīng)，εit是隨機擾動項。

2.銀行數(shù)字化對銀行治理影響的影響機制模型

本文借鑒巴倫和肯尼(Baron & Kenny，1986)[45]的中介效應(yīng)模型，構(gòu)建逐步回歸模型(1)本文借鑒其中介效應(yīng)模型，構(gòu)建四步逐步回歸模型，模型本質(zhì)與中介效應(yīng)模型一致，只是增加一步(模型(18)所示，即逐步檢驗中的第三步)，主要目的是為了更詳細(xì)地解釋傳導(dǎo)路徑。，主要研究銀行非理性投資變量(UI)、銀行管理層代理成本(MC)、銀行技術(shù)效率(TECH)是否會對銀行數(shù)字化投入與銀行治理產(chǎn)生影響，其中中介變量用ZJ代替，具體分析如下：模型(16)主要研究銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響；模型(17)主要研究銀行數(shù)字化投入對中介變量的影響；模型(18)主要研究銀行中介變量對銀行治理的影響；模型(19)考察銀行中介變量、銀行數(shù)字化投入與銀行治理之間的關(guān)系，若FIN、ZJ的系數(shù)顯著，說明存在部分中介效應(yīng)，模型的設(shè)定如下所示：

ZJit=λ0+λ1FINit+λ2ROAit+λ3CEit+λ4CIit+λ5SALit+εit

(17)

GM=η0+η1ZJit+η2ROAit+η3CEit+η4CIit+η5SALit+εit

(18)

GM=ν0+ν1FINit+ν2ZJit+ν3ROAit+ν4CEit+ν5CIit+ν6SALit+εit

(19)

(三)樣本選取與描述性統(tǒng)計

本文使用費雪式檢驗方法以及佩德羅尼方法對模型進(jìn)行檢驗分析。費雪式檢驗方法的結(jié)果顯示，主要變量均在5%的顯著水平下顯著；佩德羅尼檢驗F值在1%顯著水平下顯著；因此使用本文的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果具有穩(wěn)定性。由于數(shù)據(jù)的可得性，本文選取了中國36家上市銀行2010—2019年的年度數(shù)據(jù)。其中，36家上市銀行可以劃分為兩大類，分別是國有銀行和非國有銀行。近年來，銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，因此樣本數(shù)據(jù)的時間跨度為2010—2019年。本文的數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫以及銀行年報等，如表5所示。

表5 描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：萬得數(shù)據(jù)庫、國泰安數(shù)據(jù)庫與銀行年報。

五、實證結(jié)果分析

(一)銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響

本文對模型(16)分別進(jìn)行固定效應(yīng)、最大似然估計、差分廣義矩估計(GMM)、系統(tǒng)廣義矩估計(SYS-GMM)回歸估計以研究銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響，其中使用工具變量對模型進(jìn)行回歸分析，有利于檢驗?zāi)Ｐ褪欠翊嬖趦?nèi)生性問題，回歸結(jié)果如表6所示。

表6 銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響

表6(續(xù))

表6報告了銀行數(shù)字化投入對銀行治理影響的檢驗結(jié)果，F(xiàn)IN的系數(shù)分別為4.334 9、3.363 2、2.274 6、3.171 5，系數(shù)顯著為正，且通過檢驗。從經(jīng)濟(jì)意義上看，當(dāng)銀行提高一單位的數(shù)字化投入時，銀行治理水平會顯著提高。該結(jié)果與理論分析的邏輯相一致：一方面，銀行增加數(shù)字化投入會直接緩解銀行委托代理關(guān)系中的利益沖突問題，降低各部門之間的信息不對稱現(xiàn)象，增強信息披露程度，有利于銀行治理水平的提高；另一方面，銀行增加數(shù)字化投入有助于提高銀行內(nèi)部規(guī)劃治理能力，提高治理效率，豐富治理方式。綜上，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下，銀行增加數(shù)字化投入有利于改善銀行的治理水平，假設(shè)H1得以驗證。

(二)銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響機制

1.非理性投資渠道

本文以中介效應(yīng)模型為基礎(chǔ)，增加中介變量對被解釋變量的影響路徑，分別對模型(16)—模型(19)使用逐步檢驗法，考察銀行數(shù)字化投入對銀行治理水平影響的非理性投資渠道的傳導(dǎo)路徑，回歸結(jié)果如表7所示。其中，非理性投資變量為滯后兩階，原因是銀行的非理性決策對銀行治理的影響存在滯后性。

表7 逐步檢驗Ⅰ

表7(續(xù))

由表7可知，模型(16)中FIN的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)銀行增加一個單位的數(shù)字化投入時，銀行治理水平提高了4.334 9，即銀行數(shù)字化投入與銀行治理水平存在正相關(guān)關(guān)系，這可能是由于銀行數(shù)字化投入會改善委托代理關(guān)系中的利益沖突、提高銀行內(nèi)部規(guī)劃能力，從而改善銀行的治理水平。模型(17)中FIN的系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行數(shù)字化投入與銀行的非理性投資行為存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；模型(18)中UI的系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行非理性投資與銀行治理存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。可能的原因在于，銀行管理者會因為利益驅(qū)使、錯誤的預(yù)期等因素產(chǎn)生非理性投資行為，而隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行增加數(shù)字化投入會降低信息不對稱現(xiàn)象，提高管理者的信息獲取能力和理性決策水平，從而優(yōu)化銀行治理水平。基于以上分析，非理性投資渠道的傳導(dǎo)機制得到驗證，即銀行數(shù)字化投入的增加會通過改善銀行的非理性投資行為，從而改善銀行的治理水平，假設(shè)H2得以驗證。

2.管理層代理成本渠道

本文以中介效應(yīng)模型為基礎(chǔ)，增加中介變量對被解釋變量的影響路徑，分別對模型(16)—模型(19)使用逐步檢驗法，研究管理層代理成本對銀行數(shù)字化投入與銀行治理的影響，回歸結(jié)果如表8所示。

表8 逐步檢驗Ⅱ

表8(續(xù))

由表8可知，模型(16)中FIN的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)銀行增加一個單位的數(shù)字化投入時，銀行治理水平提高了4.334 9，即銀行數(shù)字化投入與銀行治理水平存在正相關(guān)關(guān)系，這可能是由于銀行數(shù)字化投入會改善委托代理關(guān)系中的利益沖突、提高銀行內(nèi)部規(guī)劃能力，從而改善銀行的治理水平。模型(17)中FIN的系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行數(shù)字化投入與管理層的代理成本存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；模型(18)中MC的系數(shù)顯著為負(fù)，說明管理層代理成本過高不利于改善銀行治理水平。這可能是由于銀行在治理過程中存在管理層代理成本，例如監(jiān)督成本、激勵成本等，而管理層激勵機制不完善、管理層追求個人利益等因素會導(dǎo)致管理層代理成本提高，不利于銀行內(nèi)部治理。當(dāng)銀行增加數(shù)字化投入、進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型時，一方面，銀行內(nèi)部信息透明度較高，有利于緩解管理層的代理成本問題；另一方面，銀行運用數(shù)字化技術(shù)監(jiān)管管理層行為可以降低監(jiān)督成本，提高銀行的治理水平。模型(19)中FIN的系數(shù)顯著為正、MC的系數(shù)顯著為負(fù)，且模型(19)中FIN的系數(shù)小于模型(16)中FIN的系數(shù)，說明存在部分中介效應(yīng)。基于以上分析，管理層代理成本渠道機制得到驗證，即銀行數(shù)字化投入能夠通過降低銀行管理層的代理成本改善銀行的治理水平，假設(shè)H3得以驗證。

3.銀行技術(shù)效率渠道

由于銀行技術(shù)效率變化對銀行治理的改善存在滯后性，本文在模型(18)、模型(19)中，選取滯后一階的銀行技術(shù)效率變量，研究銀行技術(shù)效率渠道對銀行數(shù)字化投入與銀行治理的影響，回歸結(jié)果如表9所示。

表9 逐步檢驗Ⅲ

由表9可知，模型(16)中FIN的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)銀行增加一個單位的數(shù)字化投入時，銀行治理水平提高了4.334 9，即銀行數(shù)字化投入與銀行治理水平存在正相關(guān)關(guān)系，這可能是由于銀行數(shù)字化投入會改善委托代理關(guān)系中的利益沖突、提高銀行內(nèi)部規(guī)劃能力，從而改善銀行的治理水平。模型(17)中FIN的系數(shù)顯著為正，說明銀行數(shù)字化投入與銀行的技術(shù)效率水平存在正相關(guān)關(guān)系；模型(18)中TECH的系數(shù)顯著為正，說明銀行技術(shù)效率的提高有利于改善銀行治理水平。這可能是由于銀行增加數(shù)字化投入進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，研發(fā)了新技術(shù)，深化了數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)業(yè)務(wù)的融合，從而提高了銀行的技術(shù)效率水平。而銀行技術(shù)效率水平的提升可以從以下兩個方面改善銀行的治理情況：一方面，銀行技術(shù)效率的提升可以改善銀行的數(shù)據(jù)搜集能力，尤其是數(shù)字化時代，信息獲取能力的提升可以有效改善銀行內(nèi)部的經(jīng)營治理情況；另一方面，銀行技術(shù)效率的提升有助于提升銀行的管理效率，緩解委托代理關(guān)系中的利益沖突問題。模型(19)中FIN、TECH的系數(shù)顯著為正，且模型(19)中FIN的系數(shù)小于模型(16)中FIN的系數(shù)，說明存在部分中介效應(yīng)?；谝陨戏治?，銀行技術(shù)效率渠道機制得到驗證，即銀行數(shù)字化能夠提高銀行技術(shù)效率水平，從而改善銀行的治理水平，假設(shè)H4得以驗證。

(三)銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響：異質(zhì)性分析

為了進(jìn)一步檢驗不同類型的銀行的數(shù)字化投入對銀行治理的影響，本文使用模型(19)，把樣本銀行的數(shù)據(jù)分類為國有銀行和非國有銀行，分別進(jìn)行異質(zhì)性分析。具體結(jié)果如表10所示。

表10 銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響：異質(zhì)性分析

表10(續(xù))

在表10中，非國有銀行FIN的系數(shù)均大于國有銀行，且系數(shù)顯著為正，說明銀行數(shù)字化投入有利于改善銀行的治理水平，且非國有比國有銀行的改善效果明顯。對比列(1)、列(4)，可以發(fā)現(xiàn)國有銀行的非理性投資系數(shù)為-0.120 8，系數(shù)顯著為負(fù)，說明國有銀行的非理性決策對銀行治理有明顯的影響，原因可能是國有銀行投資規(guī)模較大，非理性決策會對銀行治理質(zhì)量產(chǎn)生較大影響；對比列(2)、列(5)，可以發(fā)現(xiàn)管理層代理成本對非國有銀行的影響更大，原因可能是相比于國有銀行，非國有銀行內(nèi)部代理成本問題較為明顯，因此管理層代理成本會直接影響非國有銀行的治理情況；對比列(3)、列(6)，可以發(fā)現(xiàn)銀行技術(shù)效率的提高對非國有銀行的影響不顯著，原因可能是非國有銀行投入技術(shù)要素的成本過高，會弱化銀行技術(shù)效率提高對銀行治理的改善作用?；谝陨戏治觯梢钥闯?，當(dāng)提高一單位的數(shù)字化投入時，銀行的治理水平均會得到改善，且非國有銀行的改善效果更明顯。一方面，相比于國有銀行，非國有銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模較小，組織形式的復(fù)雜程度低于國有商業(yè)銀行，因此非國有銀行易于進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型；另一方面，相比于非國有銀行，國有銀行的組織管理結(jié)構(gòu)一般較為合理，信息披露程度較高，銀行中的委托代理的利益沖突問題不嚴(yán)重，因此當(dāng)銀行增加一個單位的數(shù)字化投入時，非國有銀行更能改善其治理水平。

(四)穩(wěn)健性檢驗

本文進(jìn)行一系列的穩(wěn)健性檢驗：(1)借鑒張慶君和張港燕(2021)[46]的研究，使用銀行金融科技指數(shù)(Fintech)作為銀行數(shù)字化的衡量指標(biāo)，以檢驗數(shù)字化投入對銀行治理的影響，進(jìn)一步檢驗傳導(dǎo)機制的穩(wěn)健性：(2)為檢驗數(shù)字化投入對異質(zhì)性銀行的影響，本文使用銀行金融科技指數(shù)作為代理指標(biāo)，將銀行劃分為國有銀行和非國有銀行，進(jìn)行固定效應(yīng)模型檢驗。

1.銀行數(shù)字化投入對銀行治理的影響

本文使用銀行金融科技指數(shù)(Fintech)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的衡量指標(biāo)，對模型(16)使用固定效應(yīng)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗，若回歸結(jié)果中Fintech的系數(shù)顯著為正，說明銀行數(shù)字化能夠改善銀行的治理情況，實證檢驗結(jié)果如表11所示。

表11 數(shù)字化對銀行治理的影響

在表11中，列(1)、列(2)為基準(zhǔn)回歸，回歸模型中不包含中介變量，列(3)—列(5)的回歸模型中包含了中介變量?；貧w結(jié)果顯示，F(xiàn)intech的系數(shù)顯著為正，說明在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代背景下，銀行數(shù)字化發(fā)展有利于改善銀行的治理水平，進(jìn)一步驗證了假設(shè)H1，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。中介變量MC、IU、TECH的系數(shù)均顯著，說明中介變量選取合理。

2.異質(zhì)性檢驗

本文繼續(xù)使用銀行金融科技指數(shù)(Fintech)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的衡量指標(biāo)，分別對國有銀行和非國有銀行的數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，結(jié)果如表12所示。

表12 銀行數(shù)字化投入對銀行治理異質(zhì)性影響的穩(wěn)健性檢驗

在表12中，F(xiàn)intech的系數(shù)大部分顯著為正，說明銀行數(shù)字化投入有利于改善銀行的治理水平，且非國有銀行比國有銀行的改善效果明顯，結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗。對比列(1)、列(4)，可以發(fā)現(xiàn)銀行非理性投資對國有銀行治理水平影響顯著；對比列(2)、列(5)，可以發(fā)現(xiàn)管理層代理成本對非國有銀行的影響更大；對比列(3)、列(6)，可以發(fā)現(xiàn)銀行技術(shù)效率的提高對非國有銀行的影響不顯著。實證結(jié)果通過了穩(wěn)健性檢驗。

六、進(jìn)一步分析：銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型驅(qū)動力

(一)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與銀行數(shù)字化投入

經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，數(shù)字化的重要性日益凸顯。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)浪潮的沖擊下，銀行紛紛進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。興業(yè)銀行、工商銀行等多家銀行成立了金融科技子公司。金融科技子公司的成立，意味著銀行可以利用其自身豐富的風(fēng)險管理經(jīng)驗、強大的金融服務(wù)能力以及天然的資金優(yōu)勢，探索人工智能、5G、區(qū)塊鏈等前沿數(shù)字領(lǐng)域，從而進(jìn)行新產(chǎn)品的研發(fā)與運營，建設(shè)數(shù)字銀行、開放銀行等新業(yè)態(tài)，助力數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展，提升銀行的競爭力和盈利水平。本文將數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為外生沖擊，以2017年為分界點，引入數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策虛擬變量(PL)，2017年之前虛擬變量設(shè)為0,2017年之后虛擬變量設(shè)為1；同時本文根據(jù)銀行是否有金融科技子公司為劃分依據(jù)，將樣本銀行劃分實驗組和控制組(GROUP)。本文使用雙重差分模型，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)作為外生沖擊，對銀行數(shù)字化投入力度的影響，模型設(shè)定如下：

FINit=ψ0+ψ1PLit+ψ2GROUP+ψ3PLit×GROUPit+ROAit+ψ4CEit+ψ5CIit+ψ6SALit+εit

(20)

另外，對樣本進(jìn)行隨機分組，隨機選取實驗組與控制度，進(jìn)行安慰劑檢驗。本文對模型(20)進(jìn)行普通最小二乘法(OLS)回歸，回歸結(jié)果如表13所示。

表13 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對銀行數(shù)字化投入的影響

由表13可知，列(1)、列(2)中數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策與分組變量交互項的系數(shù)顯著為正，分別為0.043 8、0.044 5，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對銀行的數(shù)字化投入有正向的影響，即隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，銀行會增大數(shù)字化投入水平。在列(2)、列(3)的安慰劑檢驗中，數(shù)字經(jīng)濟(jì)政策與分組變量交互項的系數(shù)不顯著，因此通過了穩(wěn)健性檢驗。這可能由于，隨著大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)與經(jīng)濟(jì)部門的深度融合發(fā)展，金融科技企業(yè)層出不窮，市場競爭加劇，直接挑戰(zhàn)了銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)規(guī)模和盈利水平。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會促使銀行增加數(shù)字化投入，創(chuàng)新業(yè)務(wù)種類和模式、改善經(jīng)營管理的方式，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，以此提高自身的競爭力和盈利能力?；谝陨戏治?，可以看出，實證結(jié)果與理論邏輯相一致，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展增加銀行的數(shù)字化投入水平。

為進(jìn)一步檢驗上述研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文借鑒實踐研究法，對模型進(jìn)行平穩(wěn)趨勢檢驗(限于篇幅，具體過程略)。檢驗結(jié)果顯示模型通過檢驗，說明結(jié)果具有穩(wěn)健性。

(二)銀行行為與數(shù)字化轉(zhuǎn)型

本文使用中國信息通信研究院2017年公布的白皮書中的數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模與GDP的占比作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的代理變量，分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與銀行資產(chǎn)端、負(fù)債端、非利息收入代理指標(biāo)的變動情況，其中非利息收入代理變量選取銀行發(fā)行的非保本理財占比以及銀行非利息收入指標(biāo)[47]來衡量。隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，從負(fù)債端看，銀行增加了對同業(yè)負(fù)債的依賴，存款與負(fù)債的占比呈現(xiàn)下降趨勢，銀行融資成本相對上升；從資產(chǎn)端看，銀行對風(fēng)險資產(chǎn)的偏好呈現(xiàn)曲折上升的趨勢，但銀行信貸利率在經(jīng)過短期波動上升又下降后呈現(xiàn)較平穩(wěn)的走勢，銀行的凈息差隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展呈下降趨勢；從非利息收入角度分析，非保本理財產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)量與總發(fā)行量的占比增加，銀行非利息收入呈現(xiàn)曲折上升的狀態(tài)。從以上分析可以看出，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會對銀行的資產(chǎn)端、負(fù)債端、非利息收入等產(chǎn)生影響。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，銀行在資產(chǎn)負(fù)債端的吸儲能力和凈息差有所下降，銀行發(fā)行的非保本理財占比以及銀行非利息收入增高，說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)有利于提高銀行表外業(yè)務(wù)的獲利能力。因此，在資產(chǎn)負(fù)債端的影響下，銀行會隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，增加數(shù)字化投入，將大數(shù)據(jù)、5G等技術(shù)應(yīng)用于銀行經(jīng)營，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型與建設(shè)，即銀行的數(shù)字化投入將有利于改善銀行的治理水平。為進(jìn)一步研究銀行數(shù)字化投入的驅(qū)動力，模型設(shè)定如下所示：

GMit=τ1FINit+τ2FINit×Banksit+τ3ROAit+τ4CEit+τ5CIit+τ6SALit+μi+εit

(21)

其中，Banks代表銀行資產(chǎn)端、負(fù)債端以及非利息收入的變動情況，資產(chǎn)端使用銀行凈息差(NIM)、信貸利率(I2)、風(fēng)險資產(chǎn)(RISK)作為代理變量；負(fù)債端使用銀行存款負(fù)債比(CKR)、同業(yè)負(fù)債比(DS1)作為代理變量；非利息收入使用FL來表示，本文對以上模型使用固定效應(yīng)回歸。

表14 資產(chǎn)負(fù)債與非利息收入對銀行治理的影響

表14(續(xù))

從表14的回歸結(jié)果中可以看出，在資產(chǎn)端，列(1)—列(3)中的凈息差與銀行數(shù)字化交互項、借貸利率與銀行數(shù)字化交互項的系數(shù)顯著為正，而風(fēng)險資產(chǎn)占比與銀行數(shù)字化交互項的系數(shù)為負(fù)，說明借貸利率和凈息差越高，銀行獲利能力越強，因此銀行增加數(shù)字化投入更有利于改善銀行的治理情況。在負(fù)債端，列(4)中銀行數(shù)字化投入與銀行存款占比交互項的系數(shù)不顯著；在列(5)中，銀行數(shù)字化投入與銀行同業(yè)負(fù)債占比交互項的系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)銀行同業(yè)負(fù)債增加時，銀行數(shù)字化投入更有利于改善銀行的治理。在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，大數(shù)據(jù)等技術(shù)的應(yīng)用會使存款資金流向銀行間市場，當(dāng)銀行負(fù)債結(jié)構(gòu)由存款負(fù)債轉(zhuǎn)向同業(yè)負(fù)債時，銀行的融資成本會上升，負(fù)債結(jié)構(gòu)變化會促使銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型升級，而銀行數(shù)字化投入的增加可以優(yōu)化銀行的治理情況。在非利息收入方面，列(6)、列(7)中交互項的系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行非利息收入越高，越會弱化銀行數(shù)字化投入對銀行的治理作用。非利息收入越高時，銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力降低，銀行增加數(shù)字化投入對銀行治理的改善作用越不明顯。

七、研究結(jié)論與政策建議

本文使用中國36家上市銀行2010—2019年的年度經(jīng)營數(shù)據(jù)，實證研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、銀行數(shù)字化投入與銀行治理的關(guān)系，分析了銀行管理層非理性投資程度、技術(shù)效率、管理層代理成本對銀行數(shù)字化投入與銀行治理關(guān)系的影響，進(jìn)一步探討銀行數(shù)字化投入對異質(zhì)性銀行的影響以及數(shù)字經(jīng)濟(jì)對銀行數(shù)字化投入的外生沖擊，并從銀行資產(chǎn)端、負(fù)債端以及非利息收入等方面探討銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力。研究結(jié)果表明：第一，銀行數(shù)字化投入能夠降低信息不對稱現(xiàn)象，從而完善了銀行的治理體系和治理能力；第二，銀行數(shù)字化投入的增加能夠通過降低非理性投資水平、降低管理層代理費用、提高技術(shù)效率等渠道來改善銀行委托代理關(guān)系中的利益沖突問題，從而提高銀行的治理水平；第三，銀行異質(zhì)性會影響銀行數(shù)字化投入與銀行治理之間的關(guān)系，由于非國有銀行的委托代理關(guān)系的利益沖突問題更為復(fù)雜，非國有銀行數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展更有利于緩解銀行內(nèi)部的利益沖突，從而提高銀行治理水平；第四，數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展、銀行融資成本的上升、資產(chǎn)收益能力的提高以及非利息收入的降低有利于促進(jìn)銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，銀行對于數(shù)字化技術(shù)的研發(fā)與使用能夠規(guī)范銀行理性投資行為、降低成本、提高技術(shù)效率、增強銀行的信息安全水平，數(shù)字化改革有利于改善銀行的治理水平。政府、監(jiān)管機構(gòu)、銀行應(yīng)當(dāng)以數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展為著力點，推動數(shù)字化產(chǎn)業(yè)與產(chǎn)業(yè)數(shù)字化建設(shè)，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)化發(fā)展。因此，本文分別從政府和銀行兩個角度提出數(shù)字經(jīng)濟(jì)與銀行治理相關(guān)的政策建議。首先，從政府的角度來說，應(yīng)積極發(fā)揮政府職能，推動數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的制定，為創(chuàng)新發(fā)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型創(chuàng)造良好條件。政府可以通過以下四種途徑發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)：第一，應(yīng)推動數(shù)據(jù)共享的實現(xiàn)。數(shù)據(jù)是主要的生產(chǎn)要素，生產(chǎn)要素的有效循環(huán)有利于生產(chǎn)力的提高。一方面，政府應(yīng)當(dāng)逐步開放政府公共數(shù)據(jù)，以數(shù)據(jù)共享的方式提高社會參與經(jīng)濟(jì)治理的積極性；另一方面，政府應(yīng)當(dāng)完善數(shù)據(jù)共享機制，加速數(shù)據(jù)信息在多部門之間的流動。第二，政府應(yīng)建立創(chuàng)新激勵機制，努力提高科技創(chuàng)新能力。政府應(yīng)當(dāng)倡導(dǎo)數(shù)字經(jīng)濟(jì)，開發(fā)與運用物聯(lián)網(wǎng)、5G等前沿的計算機技術(shù)，推動新型基礎(chǔ)建設(shè)的研發(fā)與應(yīng)用。第三，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)相關(guān)的法律體系，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的信息安全水平。第四，倡導(dǎo)金融與科技相結(jié)合，強化金融科技對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推手作用。其次，從銀行的角度來說，應(yīng)著力構(gòu)建數(shù)字化建設(shè)體系，推動銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。第一，銀行應(yīng)將數(shù)字經(jīng)濟(jì)寫入戰(zhàn)略發(fā)展規(guī)劃中，加大銀行數(shù)字化投入，重視銀行數(shù)字化發(fā)展。銀行借助數(shù)字化技術(shù)，如5G、大數(shù)據(jù)等能夠豐富業(yè)務(wù)種類、全方位滿足客戶的需求、挖掘潛在客戶、降低銀行非理性投資行為、提高銀行競爭力。第二，應(yīng)積極引進(jìn)高科技人才，提高創(chuàng)新研發(fā)能力。銀行可以通過設(shè)立數(shù)字化研發(fā)部門，開發(fā)與使用數(shù)字經(jīng)濟(jì)前沿技術(shù)，創(chuàng)新銀行業(yè)務(wù)以及提高銀行治理水平，推動銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。第三，應(yīng)加強銀行同業(yè)、銀行與金融機構(gòu)以及銀行與企業(yè)之間的數(shù)字化合作，共享數(shù)據(jù)，實現(xiàn)合作共贏。第四，銀行應(yīng)強化監(jiān)管，加強數(shù)字業(yè)務(wù)的信息披露，提高數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對銀行治理的優(yōu)化作用，實現(xiàn)銀行的可持續(xù)發(fā)展。第五，隨著銀行產(chǎn)品形式與業(yè)務(wù)模式的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，銀行面臨的風(fēng)險類型也在轉(zhuǎn)變。銀行應(yīng)努力構(gòu)建數(shù)字化風(fēng)控平臺，創(chuàng)新風(fēng)險管理模式，以有效識別與處理多樣化的安全威脅，維護(hù)銀行“數(shù)據(jù)資產(chǎn)”的安全。第六，強化對“銀行系”金融科技子公司的管理，建立更加嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)來要求金融科技產(chǎn)品，最大程度發(fā)揮科技子公司助力銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的作用。