依據(jù)現(xiàn)代金融中介理論，商業(yè)銀行的核心功能是實現(xiàn)資金規(guī)模、期限與風(fēng)險的轉(zhuǎn)換

。銀行通過吸收流動性較高的社會閑散資金，投向流動性相對較低的資產(chǎn)，為企業(yè)提供融資服務(wù)，支持實體經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運行和可持續(xù)發(fā)展。銀行貸款是我國社會融資的主要渠道，在我國社會融資規(guī)模中占比達(dá)到65.67%

。隨著我國經(jīng)濟(jì)增長方式由要素投入向創(chuàng)新驅(qū)動轉(zhuǎn)變，銀行業(yè)能否為企業(yè)提供更多的流動性，成為中國經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵因素

。因此，研究如何改善我國銀行業(yè)流動性創(chuàng)造功能，使金融服務(wù)更好地滿足實體經(jīng)濟(jì)融資需求，具有重要的應(yīng)用價值和理論意義。

2022年1月，中國人民銀行發(fā)布《金融科技發(fā)展規(guī)劃(2022—2025年)》，數(shù)字金融發(fā)展步伐加快。數(shù)字金融既為金融業(yè)科技創(chuàng)新驅(qū)動與數(shù)據(jù)賦能提供了前所未有的機(jī)遇，也對商業(yè)銀行的經(jīng)營帶來了巨大的挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)字金融是助力我國銀行業(yè)功能提升和服務(wù)創(chuàng)新的重要手段。依托數(shù)據(jù)沉淀、集成和智能化分析，數(shù)字金融使長期被傳統(tǒng)銀行排除在外的長尾客戶(中小微企業(yè)和低收入群體)被納入銀行服務(wù)范疇，從而有力地推動了普惠金融的發(fā)展。通過數(shù)據(jù)實時更新與監(jiān)測，銀行風(fēng)控水平得到加強(qiáng)，提高了銀行的全要素生產(chǎn)率

。另一方面，數(shù)字金融對銀行業(yè)務(wù)構(gòu)成了巨大沖擊。統(tǒng)計顯示，商業(yè)銀行本外幣活期存款占總存款的比重2011年初為 35.18%，2021年初降為26.75%

。除了活期存款流失，還存在資產(chǎn)競爭加劇、凈息差收窄、風(fēng)險行為改變

等負(fù)面沖擊。流動性創(chuàng)造作為銀行的核心功能是否受到數(shù)字金融發(fā)展的影響?如何影響?內(nèi)在作用機(jī)制是什么？本文試圖就此展開研究，希冀能為銀行更好地服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)提供理論依據(jù)與實踐參考。

一、文獻(xiàn)綜述

(一)銀行流動性創(chuàng)造的影響因素

關(guān)于流動性創(chuàng)造影響因素的研究，大體圍繞外部經(jīng)營環(huán)境與銀行個體特征兩方面展開。外部經(jīng)營環(huán)境方面，主要聚焦于貨幣政策、政策不確定性與市場競爭。貨幣政策與流動性創(chuàng)造的關(guān)系廣受學(xué)界關(guān)注。大部分研究發(fā)現(xiàn)，擴(kuò)張(緊縮)的貨幣政策會增加(降低)銀行存款，增加(減少)可貸資金規(guī)模，從而影響銀行流動性創(chuàng)造

。貨幣政策的主要傳導(dǎo)渠道是銀行信貸規(guī)模與企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表

。也有少數(shù)學(xué)者認(rèn)為寬松的貨幣政策會抑制流動性創(chuàng)造

。相對而言，政策不確定性與流動性創(chuàng)造關(guān)系的研究略顯不足。Berger等(2018)

、田國強(qiáng)和李雙建(2020)

分別探討了美國與中國的政策不確定性對流動性創(chuàng)造的影響，一致認(rèn)為政策調(diào)整會改變市場主體預(yù)期，進(jìn)而抑制銀行流動性供給。關(guān)于市場競爭對流動性創(chuàng)造的影響，部分學(xué)者認(rèn)為激烈的市場競爭會影響關(guān)系型借款人預(yù)期，抑制銀行信貸，減少銀行流動性創(chuàng)造

；Black和Strahan(2002)檢驗了美國銀行業(yè)的競合程度與信貸可得性的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)銀行競爭有利于企業(yè)家獲得信貸

；也有學(xué)者認(rèn)為兩者呈“倒U型”關(guān)系，即一定程度的市場競爭有助于提升銀行流動性創(chuàng)造，過度競爭則會降低流動性創(chuàng)造效率

。銀行個體特征方面，主要基于 “風(fēng)險吸收”假說與“金融脆弱性—擠出”假說展開討論。“風(fēng)險吸收”假說認(rèn)為資本充足率與銀行風(fēng)險吸納能力正向關(guān)聯(lián)，因而資本充足率越高的大銀行流動性創(chuàng)造能力越強(qiáng)

?！敖鹑诖嗳跣浴獢D出”假說則強(qiáng)調(diào)在銀行資本較少、資本結(jié)構(gòu)較脆弱時，銀行會更加努力吸收資金，拓展貸款業(yè)務(wù)，從而創(chuàng)造更多的流動性

。

(二)數(shù)字金融與銀行流動性創(chuàng)造

隨著數(shù)字金融業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展，數(shù)字金融與銀行流動性創(chuàng)造的研究日漸增多。部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)數(shù)字金融抑制了銀行流動性創(chuàng)造。盛天翔和范從來(2020)從貨幣政策視角展開分析，認(rèn)為金融科技發(fā)展到一定階段后會削弱銀行流動性創(chuàng)造，且不同特質(zhì)的銀行在其中的調(diào)節(jié)作用存在差異

。喻微鋒和鄭建峽(2021)運用文本挖掘法構(gòu)造了宏觀互聯(lián)網(wǎng)金融指數(shù)，從銀行負(fù)債角度，證實了互聯(lián)網(wǎng)金融會通過存款規(guī)模競爭與付息成本競爭兩條渠道削弱銀行整體及表外流動性創(chuàng)造

。另有部分學(xué)者持相反的結(jié)論。李學(xué)峰和楊盼盼(2021)使用文本挖掘法測度了銀行個體金融科技發(fā)展水平，并分別從資產(chǎn)、負(fù)債兩端予以探討，發(fā)現(xiàn)金融科技的應(yīng)用能夠擴(kuò)大小微企業(yè)信貸(補(bǔ)短板)，降低銀行付息成本(降成本)，提高銀行流動性創(chuàng)造效率

。盛天翔等(2022)認(rèn)為金融科技對資產(chǎn)端的技術(shù)溢出效應(yīng)超過了對負(fù)債端的市場擠出效應(yīng)，總體提升了銀行流動性創(chuàng)造能力

。

(三)文獻(xiàn)評述

上述文獻(xiàn)為本文研究提供了良好的基礎(chǔ)，也存在待完善之處：第一，已有研究或是從資產(chǎn)負(fù)債表中某一端的業(yè)務(wù)展開，對于流動性創(chuàng)造的整體影響分析不夠全面；或是基于單一視角的靜態(tài)研究，未考慮數(shù)字金融的動態(tài)發(fā)展，也就無法得出契合變化的經(jīng)驗規(guī)律。第二，已有研究的微觀數(shù)字金融指數(shù)測度方法不多，大部分學(xué)者使用文本挖掘法統(tǒng)計詞庫詞頻數(shù)構(gòu)建數(shù)字金融指數(shù)，這一測算方法可能存在主觀性及技術(shù)偏誤。第三，現(xiàn)有文獻(xiàn)從不同視角對數(shù)字金融與流動性創(chuàng)造關(guān)系進(jìn)行了驗證，但得出了相互對立的結(jié)論。數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造究竟是促進(jìn)還是抑制，是市場擠出還是技術(shù)溢出?答案有待進(jìn)一步檢驗。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：(1)從市場競爭促進(jìn)利率市場化角度，捋清了數(shù)字金融對銀行資產(chǎn)、負(fù)債兩端業(yè)務(wù)的影響，并從市場競爭與技術(shù)溢出動態(tài)效應(yīng)雙向維度展開實證分析，得出了數(shù)字金融與銀行流動性創(chuàng)造之間呈“U”型關(guān)系，變化拐點出現(xiàn)于2015年的新結(jié)論。本文的理論分析與研究視角是對過往研究的補(bǔ)充。(2)以北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)為基礎(chǔ)，結(jié)合銀保監(jiān)會金融許可證信息，以銀行分支機(jī)構(gòu)地區(qū)分布為權(quán)重，以一種新的加權(quán)方法創(chuàng)新性地構(gòu)建了銀行微觀數(shù)字金融指數(shù)。(3)從銀行類型與地區(qū)差異兩個層面，深入分析了數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造的異質(zhì)性影響。

二、理論分析與研究假設(shè)

流動性創(chuàng)造是銀行的重要功能，負(fù)債與資產(chǎn)期限錯配直接影響銀行流動性創(chuàng)造水平。本文將數(shù)字金融對流動性創(chuàng)造的影響渠道總結(jié)為市場競爭效應(yīng)與技術(shù)溢出效應(yīng)兩方面。

一是市場競爭效應(yīng)。數(shù)字金融會加劇市場競爭，直接推動我國利率市場化進(jìn)程

，間接促使貸款利率下降與存款利率上升。而流動性創(chuàng)造取決于銀行負(fù)債吸收能力與信貸供給規(guī)模，因此，基于銀行資產(chǎn)負(fù)債表的分析，市場競爭對流動性創(chuàng)造的影響如下：(1)從負(fù)債端看，市場競爭推升了銀行資金成本，降低了資金來源的穩(wěn)定性。不斷壯大的金融科技平臺通過全方位服務(wù)與市場化的資本回報率，蠶食了銀行負(fù)債中成本最低的活期存款，迫使銀行加入“資金爭奪戰(zhàn)”，線下高息攬儲，線上與金融科技平臺合作吸收存款。但這類存款穩(wěn)定性較差，對銀行流動性管理提出了較大挑戰(zhàn)，也為銀行內(nèi)部資金轉(zhuǎn)移與貸款投放安全埋下隱患，不利于銀行創(chuàng)造流動性。(2)從資產(chǎn)端看，市場競爭分流了銀行信貸資產(chǎn)。新興的金融科技平臺既能提供更加便捷、高效的服務(wù)，又以大數(shù)據(jù)分析為基礎(chǔ)評估客戶信用，降低了信貸成本，緩解了信息不對稱，提高了信貸資金配置效率。但在市場存量不變的情況下，對銀行信貸資產(chǎn)造成了一定程度的擠出，降低了銀行信貸供給規(guī)模，不利于銀行流動性創(chuàng)造。

土壩劈裂灌漿防滲加固機(jī)理是多方面的，首先是壩體內(nèi)部應(yīng)力的分布規(guī)律為劈裂灌漿提供了可能性，再就是灌漿過程中的泥漿的劈裂充填作用、漿壩互壓作用、壩體濕陷固結(jié)作用、壩體內(nèi)部應(yīng)力調(diào)整作用等。

二是技術(shù)溢出效應(yīng)。隨著數(shù)字技術(shù)的不斷成熟，技術(shù)壁壘日趨降低，由金融科技平臺引領(lǐng)的數(shù)字技術(shù)浪潮逐漸過渡到銀行成為應(yīng)用的主體

。數(shù)字金融發(fā)展對商業(yè)銀行呈現(xiàn)出技術(shù)溢出效應(yīng)：(1)通過要素流動與模仿學(xué)習(xí)，銀行能優(yōu)化產(chǎn)品和運營模式；(2)銀行不斷進(jìn)行技術(shù)升級，開發(fā)出更加智能、高效的線上服務(wù)系統(tǒng)，拓展了財富管理業(yè)務(wù)，使流失的客戶群體回歸；(3)數(shù)字技術(shù)提高了銀行風(fēng)險管控能力，增加了小微信貸資產(chǎn)

，擴(kuò)大了經(jīng)營規(guī)模。總體來說，技術(shù)溢出效應(yīng)改善了銀行流動性創(chuàng)造。數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造的作用機(jī)制具體如圖1所示。

其實數(shù)碼單反相機(jī)最初的設(shè)計理念就是將膠片單反相機(jī)“數(shù)碼化”，那么所有感光元件與35mm膠片大小相同或幾乎類似的機(jī)型就是全畫幅機(jī)型。

另外，已有研究表明，表內(nèi)和表外流動性創(chuàng)造之間存在協(xié)同效應(yīng)

。當(dāng)銀行將流動性負(fù)債轉(zhuǎn)化為非流動性資產(chǎn)時，將在資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)創(chuàng)造出流動性；當(dāng)銀行發(fā)出貸款承諾與信用證時，會在資產(chǎn)負(fù)債表外創(chuàng)造流動性。為了打開銀行流動性創(chuàng)造能力的“黑箱”，我們將在實證部分同步驗證表內(nèi)流動性創(chuàng)造與表外流動性創(chuàng)造。根據(jù)上述理論分析，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：相較于國有大型商業(yè)銀行，數(shù)字金融對股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行的作用更為顯著；與西部地區(qū)銀行相比，數(shù)字金融對東、中部地區(qū)銀行的作用更為顯著。

《民本思想的發(fā)展邏輯及其當(dāng)代價值》一書，構(gòu)架縝密，材料翔實，方法得當(dāng)，文字流暢，反映了作者較強(qiáng)的理論功底和研究能力。如果作者在民本思想與當(dāng)代中國特色社會主義實踐結(jié)合上能作更多一些闡述，該書的現(xiàn)實意義就會更加彰顯。相信作者會有后續(xù)的研究工作。

商業(yè)銀行因類型不同，其提供流動性的能力有別。國有大型商業(yè)銀行資金實力雄厚、網(wǎng)點眾多、經(jīng)營地域廣、業(yè)務(wù)規(guī)模大，可以憑借較高的市場地位和信用擁有強(qiáng)招攬存款能力。但同時存在組織層級多、業(yè)務(wù)彈性小的弊端，無法迅速應(yīng)對數(shù)字金融的挑戰(zhàn)，及時開拓相關(guān)新業(yè)務(wù)。股份制商業(yè)銀行、區(qū)域性商業(yè)銀行自身經(jīng)營范圍有限，更能傾力深耕區(qū)域客戶，發(fā)揮比較優(yōu)勢，兼以更靈活的體制創(chuàng)新、更多的軟信息，資產(chǎn)增速快于國有大型商業(yè)銀行。而數(shù)字金融“軟信息硬化”的特點，削弱了原本依靠軟信息獲客的股份制商業(yè)銀行和區(qū)域性商業(yè)銀行的優(yōu)勢，因此面對業(yè)務(wù)沖擊時，他們的反應(yīng)更為強(qiáng)烈，進(jìn)而影響其流動性創(chuàng)造能力。

國內(nèi)外都進(jìn)行過試管嫁接技術(shù)的試驗，對諸如北美紅衫、西部松等品種進(jìn)行了相關(guān)研究，最終都實現(xiàn)了老樹的復(fù)幼。張翠萍[9]對柳杉進(jìn)行了試管嫁接復(fù)幼嘗試，試驗結(jié)果表明進(jìn)行3次嫁接，成年芽變得年輕化，再現(xiàn)生根能力。目前有研究顯示，作為一種先進(jìn)的營養(yǎng)繁殖技術(shù)，莖尖嫁接較為普遍地應(yīng)用在柑橘、蘋果這些脫毒苗之上[10-11]，在針葉樹的使用上還不多。但是該技術(shù)具有不錯的前景，在誘導(dǎo)發(fā)育階段返幼、砧木生長型鑒定、親和性早期診斷以及生理、生化的研究等領(lǐng)域都值得進(jìn)行嘗試。

不同地區(qū)的商業(yè)銀行受到的數(shù)字金融沖擊不一。本文依據(jù)國家統(tǒng)計局統(tǒng)計制度及分類標(biāo)準(zhǔn)

，劃分東、中、西經(jīng)濟(jì)帶。2018年《北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)》報告顯示，數(shù)字普惠金融覆蓋廣度指數(shù)已突破胡煥庸線，實現(xiàn)了地區(qū)跨越，東、中、西部三個地區(qū)在廣度指數(shù)方面差異不顯著，但使用深度上，優(yōu)勢仍集中于東南沿海地區(qū)。由此推斷，實際金融服務(wù)取決于地區(qū)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與軟條件。東、中部地區(qū)的銀行，所處地區(qū)的市場化程度更高，金融需求更大，金融機(jī)構(gòu)競爭更激烈，對數(shù)字金融挑戰(zhàn)的反應(yīng)更敏捷。而西部地區(qū)的銀行，因數(shù)字金融環(huán)境落后，客戶金融素養(yǎng)不高，外部競爭壓力較弱，其自身業(yè)務(wù)迭代速度較慢。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：從動態(tài)演進(jìn)視角來看，數(shù)字金融與銀行流動性創(chuàng)造之間呈先降后升的“U”型關(guān)系。即數(shù)字金融發(fā)展程度較低時，數(shù)字金融由于負(fù)債分流、資產(chǎn)競爭，減少了銀行流動性創(chuàng)造，隨后數(shù)字金融通過技術(shù)溢出提高銀行流動性創(chuàng)造。

三、銀行流動性創(chuàng)造與微觀數(shù)字金融指數(shù)測度

(一)銀行流動性創(chuàng)造

變量描述性統(tǒng)計如表1所示。

2.銀行流動性創(chuàng)造測度。2009年Berger和Bouwman構(gòu)建了流動性創(chuàng)造的綜合測度指數(shù)

。指數(shù)構(gòu)建的基本原理是，當(dāng)商業(yè)銀行吸收流動性負(fù)債并轉(zhuǎn)化為非流動性資產(chǎn)時，即意味著創(chuàng)造出流動性，所對應(yīng)的資產(chǎn)負(fù)債表項目權(quán)重取正；在銀行流動性創(chuàng)造受限時，流動性資產(chǎn)、非流動性負(fù)債和權(quán)益權(quán)重取負(fù)。表外業(yè)務(wù)的權(quán)重符號與類似的表內(nèi)活動權(quán)重分配一致。將銀行的資產(chǎn)、負(fù)債、所有者權(quán)益與表外業(yè)務(wù)賦予同等權(quán)重，最終加權(quán)加總得到銀行流動性創(chuàng)造總和。

為銀行每單位資產(chǎn)的流動性創(chuàng)造，

表示銀行微觀數(shù)字金融指數(shù)。

為個體固定效應(yīng)，

為時間固定效應(yīng)，

為隨機(jī)誤差項。

與

度量數(shù)字金融發(fā)展的影響效應(yīng)，是本文重點關(guān)注的系數(shù)。當(dāng)

顯著為負(fù)，而

顯著為正時，假設(shè)1得到驗證。另外，本文將流動性創(chuàng)造的組成部分回歸，被解釋變量替換為表內(nèi)流動性創(chuàng)造(

_

)與表外流動性創(chuàng)造(

_

)，分別予以檢驗。

表示宏觀控制變量，

表示影響流動性創(chuàng)造的銀行微觀特征變量。參考現(xiàn)有文獻(xiàn)，宏觀層面選取GDP同比增速與M2同比增速；銀行微觀特征變量選取資產(chǎn)總計、資產(chǎn)收益率與資本資產(chǎn)比。宏觀變量數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站，微觀特征數(shù)據(jù)來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫。為了將數(shù)據(jù)統(tǒng)一至同一量級，將表示銀行規(guī)模的銀行資產(chǎn)總計取對數(shù)。

2.合理性驗證。我們分別從銀行機(jī)構(gòu)類型和經(jīng)營地域檢驗該指標(biāo)測算結(jié)果的合理性，并在后文的異質(zhì)性分析中做進(jìn)一步檢驗。依照銀保監(jiān)會發(fā)布的截至2020年12月31日《銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)法人名單》中的“機(jī)構(gòu)類型”，將173家商業(yè)銀行劃分成國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行與農(nóng)村商業(yè)銀行四類。在合理性驗證中，為了避免樣本中48家農(nóng)村商業(yè)銀行大多位于東、中部地區(qū)而帶來樣本選擇偏差，參照田國強(qiáng)和李雙建(2020)的處理

，與城市商業(yè)銀行合并為區(qū)域性商業(yè)銀行，但在后文的實證檢驗中依然分為四類。依據(jù)商業(yè)銀行的注冊地進(jìn)行東、中、西部地區(qū)的劃分。分類型數(shù)字金融總指數(shù)趨勢圖與分地區(qū)數(shù)字金融總指數(shù)累積分布函數(shù)圖如圖2所示。

（3）引發(fā)劑加量在pH值為6，m(AMPS)∶m(AA)∶m(AM)為6∶4∶2，水浴溫度65℃條件下合成緩凝劑，并配置水泥漿（配方A）進(jìn)行性能評價，實驗數(shù)據(jù)顯示最佳引發(fā)劑加量為0.2%（圖3）。

方法上，本文延續(xù)Berger和Bouwman(2009)的三步法

：第一步，根據(jù)變現(xiàn)的難易程度，將資產(chǎn)負(fù)債表與表外項目分為流動性、半流動性與非流動性。第二步，根據(jù)與流動性創(chuàng)造的關(guān)聯(lián)程度，依次對項目賦權(quán)。第三步，將前兩步結(jié)果加權(quán)加總得到銀行流動性創(chuàng)造值。計算公式如下：銀行流動性創(chuàng)造=0.5*(非流動性資產(chǎn)+流動性負(fù)債+非流動性表外業(yè)務(wù))+0*(半流動性資產(chǎn)+半流動性負(fù)債+半流動性表外業(yè)務(wù))+(-0.5)*(流動性資產(chǎn)+非流動性負(fù)債+流動性表外業(yè)務(wù))。

(二)微觀數(shù)字金融指數(shù)

本文的研究假設(shè)能否成立，尚需進(jìn)一步實證檢驗。以銀行微觀數(shù)字金融指數(shù)為橫軸，以銀行流動性創(chuàng)造為縱軸，獲得初步判斷，如圖3所示，發(fā)現(xiàn)二者具有“U”型非線性特征。在曲線的拐點前后，數(shù)字金融發(fā)展與流動性創(chuàng)造分別表現(xiàn)出負(fù)向與正向關(guān)聯(lián)。當(dāng)然，任意兩個經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系均會受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境及其他因素的影響，為了驗證關(guān)系的穩(wěn)定性，還需加入控制變量進(jìn)行實證檢驗。

(3)線形照明。繪畫、展板、文字介紹等展品的照明常采用直線照明，常用的設(shè)置方式為：展區(qū)上方安裝槽燈或射燈，增強(qiáng)聚光效果，也常用燈片和燈箱照明。其中文字的展示照明設(shè)計最好應(yīng)用LED燈光照明或燈箱，他們的形狀可以自由定制，具有較強(qiáng)的識別性。

實驗環(huán)境：windows10操作系統(tǒng)，intel Xeon E3-1501Mv6處理器，16 G內(nèi)存，程序?qū)崿F(xiàn)語言為java。

第一，分機(jī)構(gòu)類型的微觀數(shù)字金融指數(shù)。從走勢上來看，經(jīng)過處理后的微觀銀行數(shù)字金融指數(shù)與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融總指數(shù)發(fā)展趨勢一致，證實了本文指數(shù)構(gòu)建的合理性。就機(jī)構(gòu)類型而言，數(shù)字金融對股份制商業(yè)銀行的沖擊大于區(qū)域性商業(yè)銀行，也大于國有大型商業(yè)銀行。具體來說：其一，股份制商業(yè)銀行受到的沖擊最大。原因在于股份制商業(yè)銀行的分支行多分布于數(shù)字金融發(fā)展程度較高的東部和中部地區(qū)。其二，區(qū)域性商業(yè)銀行穩(wěn)中有進(jìn)。近年來區(qū)域性商業(yè)銀行偏好在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平更優(yōu)、數(shù)字金融發(fā)展程度更高的地區(qū)設(shè)立分支行，因此呈上升趨勢。其三，國有大型商業(yè)銀行所受沖擊最小，主要源于其業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍更加普惠，覆蓋地區(qū)更加均衡。

第二，分地區(qū)的微觀數(shù)字金融指數(shù)。數(shù)字金融總指數(shù)呈現(xiàn)的特點是：在發(fā)展初期，東部地區(qū)銀行指數(shù)的增幅落后于中西部地區(qū)；在發(fā)展后期，前者的增速遠(yuǎn)高于后者。進(jìn)一步分析總指數(shù)下設(shè)的覆蓋廣度與使用深度兩個指標(biāo)，更可觀察出其背后的深層原因與作用機(jī)理。覆蓋廣度指數(shù)字金融業(yè)務(wù)的觸達(dá)性。由于數(shù)字技術(shù)的邊際成本近乎為0，讓更多的人接觸、使用數(shù)字金融服務(wù)相對容易，因此，在發(fā)展初期各地區(qū)均能迅速開展數(shù)字金融業(yè)務(wù)，尤其是金融服務(wù)供給匱乏的中西部地區(qū)，需求更加旺盛。這一現(xiàn)象印證了郭峰等(2020)的結(jié)論

，即數(shù)字普惠金融具有地域穿透性，呈地區(qū)收斂特點

，也驗證了本指數(shù)在發(fā)展初期表現(xiàn)的合理性。使用深度指用戶實際使用數(shù)字金融服務(wù)總量與活躍度情況。近年來，地區(qū)間的數(shù)字金融發(fā)展差異開始體現(xiàn)在使用深度上，由于集聚效應(yīng)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，東部人口集中地區(qū)的數(shù)字金融發(fā)展水平與使用活躍程度具有絕對優(yōu)勢，而西部地區(qū)由于金融軟環(huán)境欠缺，用戶對金融服務(wù)的依賴程度較低。

(三)曲線擬合

四、數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造的影響

(一)回歸模型設(shè)定

為了驗證假設(shè)1，即數(shù)字金融對流動性創(chuàng)造的影響呈先降后升的“U”型趨勢，本文設(shè)定包含二次項的面板固定效應(yīng)模型進(jìn)行回歸：

=

+

++

+

+

+

+

+

在后續(xù)研究中，學(xué)者多在此研究方法的基礎(chǔ)上，依據(jù)數(shù)據(jù)實際情況進(jìn)行科目調(diào)整

。本文結(jié)合Bankscope數(shù)據(jù)庫特點，對相關(guān)財務(wù)指標(biāo)進(jìn)行了適度處理：(1)空值指標(biāo)刪除，包括資產(chǎn)業(yè)務(wù)中的保險資產(chǎn)、停止經(jīng)營，負(fù)債業(yè)務(wù)中的其他長期借款、停止經(jīng)營、其他遞延負(fù)債、其他混合資本、作為債務(wù)核算的優(yōu)先股、交易性負(fù)債、客戶存款(儲蓄)、其他批發(fā)存款，表外業(yè)務(wù)中托管的證券化資產(chǎn)、證券化的其他風(fēng)險暴露；(2)不涉及流動性創(chuàng)造的資產(chǎn)負(fù)債表項目刪除，包括銀行的壞賬準(zhǔn)備金、商譽(yù)、無形資產(chǎn)、應(yīng)付經(jīng)紀(jì)款項。

1.數(shù)據(jù)來源。本文使用的銀行資產(chǎn)負(fù)債表相關(guān)數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫目前收錄了在中國注冊且正常運營的商業(yè)銀行263家。剔除政策性銀行、外資銀行與互聯(lián)網(wǎng)銀行，得到2011—2020年173家商業(yè)銀行非平衡面板數(shù)據(jù)，具體包括5家國有大型商業(yè)銀行、12家股份制商業(yè)銀行、108家城市商業(yè)銀行和48家農(nóng)村商業(yè)銀行。

(二)基準(zhǔn)回歸結(jié)果

首先進(jìn)行多重共線性檢驗，變量相關(guān)性檢驗通過后，進(jìn)行方差膨脹因子檢驗，vif小于10，表明變量之間不存在多重共線性。靜態(tài)面板數(shù)據(jù)回歸可以采用固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)以及混合回歸模型，展開Hausman 檢驗，結(jié)果為p值小于5%，即在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，故而本文選擇固定效應(yīng)模型進(jìn)行基礎(chǔ)回歸，得到表2回歸結(jié)果。

由表2第(1)、(2)列結(jié)果可知，數(shù)字金融發(fā)展與銀行流動性創(chuàng)造之間存在“U”型效應(yīng)，印證了本文假設(shè)1成立，即數(shù)字金融在發(fā)展初期對銀行流動性創(chuàng)造這一基礎(chǔ)功能帶來負(fù)向沖擊，但隨著時間的推移和技術(shù)溢出效應(yīng)的顯現(xiàn)，數(shù)字金融轉(zhuǎn)為促進(jìn)銀行流動性創(chuàng)造。為了驗證結(jié)論的可靠性，本文在回歸后進(jìn)行“U”型檢驗，檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，模型存在“U”型關(guān)系。計算出該二次函數(shù)的極值點在數(shù)據(jù)范圍[0，3.2]內(nèi)，為1.97。對于模型(2)這一開口向上的拋物線，結(jié)合圖2(a)的數(shù)字普惠金融總指數(shù)趨勢可看出，1.97的拐點值出現(xiàn)在2015年。因此本文判斷，在2011—2015年期間，數(shù)字金融降低了銀行的流動性創(chuàng)造，但2016—2020年，數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了銀行流動性創(chuàng)造。根據(jù)數(shù)字金融的發(fā)展歷程，2013年之前互聯(lián)網(wǎng)金融主要是互聯(lián)網(wǎng)科技企業(yè)應(yīng)用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，進(jìn)行金融模式創(chuàng)新，通過負(fù)債分流、加劇競爭等方式，擠占了銀行流動性創(chuàng)造的部分份額。中國人民銀行等十部委于2015年聯(lián)合發(fā)布了《促進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融健康發(fā)展指導(dǎo)意見》，規(guī)范互聯(lián)網(wǎng)金融的“野蠻”擴(kuò)張行為，大力促進(jìn)傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，二者共同驅(qū)動了銀行流動性創(chuàng)造。因此，2015年成為數(shù)字金融發(fā)展對銀行經(jīng)營影響的重要轉(zhuǎn)折點，U型曲線拐點出現(xiàn)于該年，合乎邏輯。

接下來，本文分別檢驗流動性創(chuàng)造的組成部分：表內(nèi)與表外流動性創(chuàng)造?？梢园l(fā)現(xiàn),表2第(3)—(6)列的回歸結(jié)果與總體回歸保持了一致性。數(shù)值上，數(shù)字金融對流動性創(chuàng)造的作用表內(nèi)大于表外。就表內(nèi)業(yè)務(wù)而言，銀行在負(fù)債分流與資產(chǎn)競爭的市場環(huán)境下，流動性創(chuàng)造能力減弱。銀行通過主、被動擁抱數(shù)字技術(shù)，加速向數(shù)字金融轉(zhuǎn)型，在客戶服務(wù)能力、風(fēng)險控制水平及發(fā)展普惠金融業(yè)務(wù)等方面獲得了極大改善和提高，流動性創(chuàng)造隨之回升。對于銀行表外業(yè)務(wù)來說，市場競爭加劇，政府監(jiān)管趨嚴(yán)，信用敞口收緊，或有業(yè)務(wù)

下降，減少了銀行流動性創(chuàng)造。但面對利潤減少及資產(chǎn)負(fù)債表流動性管理壓力，銀行更有動機(jī)進(jìn)行表外業(yè)務(wù)創(chuàng)新，并尋求表內(nèi)貸款資產(chǎn)證券化，從而有利于增加信貸供給和流動性創(chuàng)造。

為了有效地實現(xiàn)組織目標(biāo),需要提高組織的有效性[1]。成立健康促進(jìn)和健康教育工作領(lǐng)導(dǎo)小組,明確職責(zé)和工作目標(biāo),制定了《創(chuàng)建健康促進(jìn)醫(yī)院工作實施方案》,責(zé)任分工配檔表,實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化管理將創(chuàng)建工作任務(wù)分解到相關(guān)責(zé)任部門和責(zé)任人,明確職責(zé)和工作目標(biāo),形成創(chuàng)建合力,推動醫(yī)院健康促進(jìn)和健康教育工作科學(xué)化、規(guī)范化、制度化、標(biāo)準(zhǔn)化,以強(qiáng)有力的組織領(lǐng)導(dǎo)和管理機(jī)制保障創(chuàng)建工作順利實施,加強(qiáng)醫(yī)院健康教育與健康促進(jìn)工作,以人為中心,以健康為中心,不僅是提高人群健康水平的需要,更是適應(yīng)當(dāng)今醫(yī)學(xué)模式的轉(zhuǎn)變,擴(kuò)大醫(yī)院功能,彰顯健康教育及健康促進(jìn)醫(yī)院在醫(yī)改中的作用。

(三)穩(wěn)健性檢驗(7)受篇幅限制，未報告具體結(jié)果，作者備索。

1

內(nèi)生性處理。數(shù)字金融發(fā)展對銀行流動性創(chuàng)造的影響會受到其他因素的干擾，從而使得本文的研究可能因為遺漏變量而產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為此，借鑒傅秋子和黃益平(2018)的做法

，使用“地級市到杭州的距離”作為外部工具變量。將該指標(biāo)同樣進(jìn)行加權(quán)處理，得出銀行微觀層面加權(quán)后的距離數(shù)據(jù)。地級市到杭州的距離與地區(qū)數(shù)字金融發(fā)展水平直接相關(guān)，同時不影響銀行流動性創(chuàng)造水平，滿足工具變量的外生性與相關(guān)性條件。工具變量調(diào)整后的回歸結(jié)果與基礎(chǔ)回歸一致，說明本文的結(jié)論可靠。

1.2 細(xì)菌孔蛋白表達(dá)缺失伴產(chǎn)ESBLs和AmpC ESBLs和AmpC的產(chǎn)生均由質(zhì)粒編碼并常見于腸桿菌科，有學(xué)者［6］認(rèn)為這與誘導(dǎo)型或去抑制型染色體基因酶的高表達(dá)有關(guān)?？椎鞍讓儆诟锾m陰性菌外膜上的蛋白質(zhì)，由跨膜蛋白形成孔道，可允許抗菌藥物通過。當(dāng)其改變或丟失，同時伴 ESBLs和（或）AmpC高產(chǎn)時，可致抗生素在細(xì)菌外膜上的擴(kuò)散速率減緩以至于藥物不能進(jìn)入細(xì)菌內(nèi)部從而產(chǎn)生耐藥性。

2

替換解釋變量。以數(shù)字普惠金融指數(shù)下設(shè)的覆蓋廣度和使用深度兩個指標(biāo)進(jìn)行考察。使用深度側(cè)重于衡量數(shù)字普惠金融滲透的程度，而覆蓋廣度主要用于測算數(shù)字金融業(yè)務(wù)覆蓋的范圍，前者代表實際使用情況，后者可以看作是前提條件，區(qū)域之間數(shù)字金融差異能否縮小以及縮小的速度主要體現(xiàn)在使用深度上。兩個指標(biāo)的側(cè)重點各有不同，單獨使用可能存在偏頗，因此我們將使用深度和覆蓋廣度指標(biāo)交乘替代

回歸，回歸結(jié)果保持了一致。

五、異質(zhì)性分析

(一)銀行類型

我國商業(yè)銀行類型與銀行資產(chǎn)規(guī)模、經(jīng)營范圍、資本實力雄厚程度息息相關(guān)，由表3可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融發(fā)展對國有大型商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造的影響不顯著，而對股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行則存在顯著的“U”型影響效應(yīng)。

從具體影響系數(shù)來看，在表2第(2)列中，數(shù)字金融二次項的平均效應(yīng)為0

023

。由表3可知，銀行類型不同，表現(xiàn)各異。國有大型商業(yè)銀行管理層級多，業(yè)務(wù)來源點多面廣，數(shù)字金融對其業(yè)務(wù)沖擊不構(gòu)成顯著威脅。股份制商業(yè)銀行的二次項系數(shù)為0

06，遠(yuǎn)大于均值，曲線十分陡峭，說明股份制商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)靈活度高，在市場競爭中反應(yīng)更迅速。農(nóng)村商業(yè)銀行二次項系數(shù)為0

04，高于平均值，處于股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行的中位值，曲線略顯平緩。農(nóng)村商業(yè)銀行擁有相對固定的專屬業(yè)務(wù)領(lǐng)域與目標(biāo)客戶群體，數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用能加快資金運轉(zhuǎn)效率，增加可貸資金，創(chuàng)造出新的流動性，因此業(yè)務(wù)表現(xiàn)既有一定的穩(wěn)定性又有適度的靈活性。城市商業(yè)銀行二次項系數(shù)為0

02，小于均值0

023，曲線最為平緩。原因在于其業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍既有地域限制，又與國有大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行的分支行存在某種程度的重合，業(yè)務(wù)發(fā)展空間有限，因此流動性創(chuàng)造影響較小。另外，表3中的符號均保持穩(wěn)定，也從側(cè)面驗證了本文結(jié)論的穩(wěn)健性。

(二)地區(qū)差異

我國經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境存在較大的地區(qū)差異，本文依據(jù)銀行注冊地所在城市，對樣本進(jìn)行東、中、西部的區(qū)域劃分。由表4可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融對東、中部地區(qū)的銀行影響顯著，但對于西部地區(qū)銀行影響不顯著，推斷系由數(shù)字金融低成本、易擴(kuò)散之特性所致。發(fā)展初期，利用邊際成本趨近于0的優(yōu)勢，數(shù)字金融得以在全國范圍內(nèi)快速開展業(yè)務(wù),然而，要增強(qiáng)用戶粘性，進(jìn)而形成依賴數(shù)字金融服務(wù)則相對較難。一方面，數(shù)字金融的本質(zhì)依舊是金融，金融服務(wù)供給離不開地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與實際融資需求；另一方面，數(shù)字金融業(yè)務(wù)的深度使用需求與當(dāng)?shù)乜蛻舻娜谫Y習(xí)慣息息相關(guān)。西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)金融發(fā)展相對落后，企業(yè)和個人更偏好用傳統(tǒng)方式申請銀行貸款或從民間拆借資金，因而數(shù)字金融在西部地區(qū)銀行流動性創(chuàng)造方面所起的作用較小。至此，假設(shè)2得到驗證。

長江的“納污容量”按照其水量特征及“水質(zhì)”管理目標(biāo)經(jīng)計算與核定后，便需要按照一定規(guī)則分配到流域范圍的19個省級行政區(qū)管理單元，即對每個省級行政區(qū)單元提出限制“入河污染物總量”意見，以作為各省級行政區(qū)單元“總量控制”的基本依據(jù)?！凹{污容量”的分配，以流域內(nèi)常住人口規(guī)模為權(quán)重。

六、結(jié)論與政策建議

本文從動態(tài)演化的視角，以2011—2020年我國173家商業(yè)銀行為研究樣本，考察了數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造的影響。實證結(jié)果表明：(1)數(shù)字金融對銀行流動性創(chuàng)造的影響呈先降低后升高的“U”型趨勢。數(shù)字金融發(fā)展初期，帶來了“鲇魚效應(yīng)”，加劇了市場競爭，減少了銀行流動性創(chuàng)造。但隨著技術(shù)溢出效應(yīng)的顯現(xiàn)，數(shù)字金融有效地促進(jìn)了銀行流動性創(chuàng)造。(2)不同類型與不同地域的銀行面對數(shù)字金融沖擊，響應(yīng)程度具有異質(zhì)性。國有大型商業(yè)銀行與西部地區(qū)銀行作用不顯著，股份制商業(yè)銀行、區(qū)域性商業(yè)銀行與中、東部地區(qū)銀行反應(yīng)更為敏銳。

基于此，本文提出如下政策建議：(1)把握數(shù)字金融發(fā)展規(guī)律，提升監(jiān)管預(yù)見性。及時設(shè)立市場準(zhǔn)入門檻，規(guī)范市場主體經(jīng)營行為，營造公平競爭的環(huán)境，保障有序競爭。(2)適度強(qiáng)化數(shù)字技術(shù)溢出效應(yīng)。利用數(shù)字技術(shù)提供的新動能，穩(wěn)步推進(jìn)金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，提高銀行流動性創(chuàng)造功能，優(yōu)化資金配置效率，實現(xiàn)金融與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。(3)實行差異化發(fā)展戰(zhàn)略。中小銀行貫徹落實“聚焦主責(zé)主業(yè)”“堅持科技賦能”的政策精神，主動求變，立足自身優(yōu)勢，重新定位，實現(xiàn)數(shù)字化經(jīng)營模式的全面升級。西部地區(qū)銀行面臨金融發(fā)展水平落后與數(shù)字技術(shù)發(fā)展相對不足的雙重困難，應(yīng)從戰(zhàn)略高度積極應(yīng)對挑戰(zhàn)，抓住數(shù)字經(jīng)濟(jì)提供的機(jī)遇，特別是國家全面啟動“東數(shù)西算”工程的契機(jī)，將科技創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)變革和數(shù)字化升級有機(jī)結(jié)合，力爭實現(xiàn)晚起步、高起點，縮小數(shù)字經(jīng)濟(jì)鴻溝。

（2）取水企業(yè)。取水企業(yè)對審批工作態(tài)度不端正。取水企業(yè)是論證工作的主要對象，是申請者，也是受益者。一般分為兩種：一種是對審批程序認(rèn)識不清，覺得過于復(fù)雜或簡單，往往先實施后補(bǔ)辦手續(xù)；另一種是一些業(yè)主屬于政府招商項目或上市企業(yè)，常常會利用政府或相關(guān)部門影響審批過程。在工作中經(jīng)常有企業(yè)要求審批單位縮短審批時間，或者要求論證企業(yè)盡快形成論證報告書的現(xiàn)象，影響水資源論證管理工作。

[1]Bryant J. A Model of Reserves, Bank Runs, and Deposit Insurance[J]. Journal of Banking and Finance, 1980, 4(4): 335-344.

[2]Diamond D. W., Dybvig P. H. Bank Runs, Deposit Insurance, and Liquidity[J]. Journal of Political Economy, 1983, 91(3): 401-419.

[3]韓揚, 何建敏. 流動性創(chuàng)造對實體經(jīng)濟(jì)增長的影響及其調(diào)整空間分析——來自中國商業(yè)銀行的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 財經(jīng)論叢, 2018，(11): 40-50.

[4]郭品, 沈悅. 互聯(lián)網(wǎng)金融對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響: 理論解讀與實證檢驗[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2015，(10): 102-116.

[5]邱晗, 黃益平, 紀(jì)洋. 金融科技對傳統(tǒng)銀行行為的影響——基于互聯(lián)網(wǎng)理財?shù)囊暯荹J]. 金融研究, 2018，(11): 17-29.

[6]Bernanke B. S., Blinder A. S. The Federal Funds Rate and the Channels of Monetary Transmission[J]. American Economic Review, 1992, 82(4): 901-921.

[7]Acharya V., Naqvi H. The Seeds of a Crisis: A Theory of Bank Liquidity and Risk Taking over the Business Cycle[J]. Journal of Financial Economics, 2012, 106(2): 349-366.

[8]李明輝, 孫莎, 劉莉亞. 貨幣政策對商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造的影響——來自中國銀行業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟(jì), 2014，(10): 50-60.

[9]郭友, 莫倩. 資本約束與信貸擠壓[J]. 金融研究, 2006，(7): 134-142.

[10]鄧向榮, 張嘉明. 貨幣政策、銀行風(fēng)險承擔(dān)與銀行流動性創(chuàng)造[J]. 世界經(jīng)濟(jì), 2018, (4): 28-52.

[11]Donaldson J. R., Piacentino G., Thakor A. Warehouse Banking[J]. Journal of Financial Economics, 2018, 129(2): 250-267.

[12]Berger A. N., Guedhami O., Kim H. H., et al. Economic Policy Uncertainty and Bank Liquidity Creation[J]. Social Science Research Network, 2018.

[13]田國強(qiáng), 李雙建. 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與銀行流動性創(chuàng)造: 來自中國的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究, 2020, (11): 19-35.

[14]Allen F., Gale D. Competition and Financial Stability[J]. Journal of Money, Credit and Banking, 2004， (4): 453-480.

[15]Horvath R., Seidler J., Weill L. How Bank Competition Influences Liquidity Creation[J]. Economic Modelling, 2016, 52: 155-161.

[16]Black S. E., Strahan P. E. Entrepreneurship and Bank Credit Availability[J]. The Journal of Finance, 2002, 57(6): 2807-2833.

[17]李明輝, 黃葉苨, 劉莉亞. 市場競爭、銀行市場勢力與流動性創(chuàng)造效率——來自中國銀行業(yè)的證據(jù)[J]. 財經(jīng)研究, 2018, (2): 103-114.

[18]Von Thadden E. L. Liquidity Creation through Banks and Markets: Multiple Insurance and Limited Market Access[J]. European Economic Review, 1999, 43(4-6): 991-1006.

[19]Berger A. N., Bouwman C. H. S. Bank Liquidity Creation[J]. The Review of Financial Studies, 2009, 22(9): 3779-3837.

[20]錢智通. 商業(yè)銀行資本結(jié)構(gòu)、風(fēng)險承擔(dān)與流動性創(chuàng)造[J]. 金融與經(jīng)濟(jì), 2016，(7): 20-26.

[21]孫莎, 李明輝, 劉莉亞. 商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造與資本充足率關(guān)系研究——來自中國銀行業(yè)的經(jīng)驗證據(jù)[J]. 財經(jīng)研究, 2014, (7): 65-76， 144.

[22]Evans J. J., Haq M. Does Bank Capital Reduce Liquidity Creation?[J]. Global Finance Journal, 2021， (1): 100640.

[23]盛天翔, 范從來. 金融科技、銀行異質(zhì)性與貨幣政策的流動性創(chuàng)造效應(yīng)[J]. 南京社會科學(xué), 2020，(12): 19-25，42.

[24]喻微鋒, 鄭建峽. 互聯(lián)網(wǎng)金融、存款競爭與銀行流動性創(chuàng)造[J]. 西部論壇, 2021, (2): 106-124.

[25]李學(xué)峰, 楊盼盼. 銀行金融科技與流動性創(chuàng)造效率的關(guān)系研究[J]. 國際金融研究, 2021，(6): 66-75.

[26]盛天翔, 邰小芳, 周耿, 等. 金融科技與商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造：抑制還是促進(jìn)[J]. 國際金融研究, 2022，(2): 65-74.

[27]吳桐桐, 王仁曾. 數(shù)字金融、銀行競爭與銀行風(fēng)險承擔(dān)——基于149家中小商業(yè)銀行的研究[J]. 財經(jīng)論叢, 2021, (3): 38-48.

[28]汪可. 金融科技、利率市場化與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)[J]. 上海經(jīng)濟(jì), 2018，(2): 108-116.

[29]王劍, 賀晨, 陳俊良. 金融科技創(chuàng)新, 助力小微信貸業(yè)務(wù)破題[J]. 人工智能, 2020，(6): 106-118.

[30]Kashyap A. K., Rajan R., Stein J. C. Banks as Liquidity Providers: An Explanation for the Coexistence of Lending and Deposit-Taking[J]. The Journal of Finance, 2002, 57(1): 33-73.

[31]Gatev E., Strahan P. E. Banks’ Advantage in Hedging Liquidity Risk: Theory and Evidence from the Commercial Paper Market[J]. The Journal of Finance, 2006, 61(2): 867-892.

[32]周愛民, 陳遠(yuǎn). 中國商業(yè)銀行資本結(jié)構(gòu)與其流動性創(chuàng)造關(guān)系的實證研究[J]. 金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究, 2013, (3): 68-77.

[33]郭峰, 王靖一, 王芳, 等. 測度中國數(shù)字普惠金融發(fā)展: 指數(shù)編制與空間特征[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊), 2020, (4): 1401-1418.

[34]梁榜, 張建華. 中國城市數(shù)字普惠金融發(fā)展的空間集聚及收斂性研究[J]. 財經(jīng)論叢, 2020, (1): 54-64.

[35]傅秋子, 黃益平. 數(shù)字金融對農(nóng)村金融需求的異質(zhì)性影響——來自中國家庭金融調(diào)查與北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)的證據(jù)[J]. 金融研究, 2018，(11): 68-84.