摘 要：近年來，我國數(shù)字金融發(fā)展勢頭迅猛，商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型持續(xù)加速。深入研究數(shù)字金融產(chǎn)業(yè)的影響，對推動整個金融體系的優(yōu)化升級具有重要意義。本文基于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景，著重探討數(shù)字金融的發(fā)展對貨幣政策信貸渠道的影響，通過構(gòu)建理論分析框架，選取2011—2022年中國銀行業(yè)微觀數(shù)據(jù)，基于商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，運用交互模型展開實證檢驗，以考察數(shù)字金融對貨幣政策信貸渠道傳導(dǎo)效果的影響。實證結(jié)果表明，數(shù)字金融的快速發(fā)展顯著弱化了傳統(tǒng)銀行體制下貨幣信貸渠道的傳導(dǎo)效果，且經(jīng)過一系列穩(wěn)健性檢驗后，該結(jié)論依然成立。本研究為理解數(shù)字金融背景下貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的變化提供了新的經(jīng)驗證據(jù)，對完善貨幣政策調(diào)控框架具有啟示意義。

關(guān)鍵詞：數(shù)字金融；貨幣政策；信貸傳導(dǎo)；穩(wěn)健性分析；數(shù)字化轉(zhuǎn)型；商業(yè)銀行

中圖分類號：F822.0；F832.2 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號：2096-0298（2025）03（b）--05

1 引言

2023年召開的中央工作會議提出，“堅定不移走中國特色金融發(fā)展之路，推動我國數(shù)字金融高質(zhì)量發(fā)展”“做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融和數(shù)字金融五篇大文章”。由于貨幣政策是調(diào)控宏觀經(jīng)濟(jì)的核心工具，我國高度重視相關(guān)政策調(diào)控機(jī)制的優(yōu)化和策略制定。諸多研究表明，我國金融市場不完善、利率傳導(dǎo)效率低下，且我國金融體系以銀行為主導(dǎo)，使得銀行信貸成為貨幣政策傳導(dǎo)的主要渠道（盛朝暉，2006；盛松成和吳培新，2008）。貨幣政策的變化會通過銀行信貸的增減來影響經(jīng)濟(jì)活動，進(jìn)而影響貨幣政策的最終效果。因此，分析貨幣政策信貸渠道對理解我國貨幣政策的作用效果具有重要意義。

近年來，我國互聯(lián)網(wǎng)科技已經(jīng)進(jìn)入創(chuàng)新活躍期，電子化設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、云計算等先進(jìn)技術(shù)與各個產(chǎn)業(yè)實現(xiàn)深度融合發(fā)展?；ヂ?lián)網(wǎng)科技革命與傳統(tǒng)的金融業(yè)相結(jié)合，生成了數(shù)字金融。數(shù)字金融通常指傳統(tǒng)金融服務(wù)與數(shù)字技術(shù)相結(jié)合，以智能終端為載體，對傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的流程、模式和產(chǎn)品進(jìn)行數(shù)字化改造與升級，創(chuàng)新金融產(chǎn)品和服務(wù)，改善金融服務(wù)的效率和體驗，拓展金融服務(wù)的覆蓋面。主要包括移動支付和轉(zhuǎn)賬、網(wǎng)絡(luò)借貸、在線投資和大數(shù)據(jù)征信等服務(wù)?；ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)在金融領(lǐng)域的探索給商業(yè)銀行傳統(tǒng)業(yè)務(wù)帶來巨大的沖擊。新型金融科技公司對銀行業(yè)務(wù)發(fā)起沖擊，以支付寶、微信支付為首的互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)顛覆了傳統(tǒng)的支付模式，互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)借助其便捷服務(wù)和創(chuàng)新服務(wù)的優(yōu)勢，積極向消費金融、普惠金融等金融領(lǐng)域擴(kuò)張，打破了傳統(tǒng)銀行的壟斷?；ヂ?lián)網(wǎng)公司對金融行業(yè)不斷滲透，顛覆了現(xiàn)有市場并創(chuàng)造出新需求。

數(shù)字化背景下，消費者的訴求不斷升級，追求更加方便快捷的數(shù)字化金融服務(wù)。相較傳統(tǒng)金融業(yè)，數(shù)字金融的優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾點：（1）便捷性：用戶可以隨時隨地通過電子設(shè)備進(jìn)行金融交易和查詢。（2）高效性：數(shù)字金融能夠處理大量數(shù)據(jù)，快速響應(yīng)客戶需求，提高金融服務(wù)效率。（3）低成本：減少對物理網(wǎng)點的依賴，降低了運營成本。（4）普及性：能夠覆蓋傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)難以觸及的長尾客戶。要加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，就要將金融科技與金融服務(wù)進(jìn)行深度融合，用數(shù)字思維重新審視和優(yōu)化金融業(yè)務(wù)運營的每一個鏈條。新技術(shù)在銀行業(yè)的應(yīng)用為銀行傳統(tǒng)“存、貸、匯”業(yè)務(wù)帶來運營模式的創(chuàng)新，銀行通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)識別信息不對稱程度，依托人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算等前沿技術(shù)打造數(shù)字化產(chǎn)品和服務(wù)，更新銀行運營模式和生態(tài)體系，提升欺詐識別、授信評分、貸后管理等風(fēng)險管理水平。數(shù)字金融的發(fā)展降低了市場中的信息不對稱程度，促進(jìn)了金融市場的發(fā)展，降低了信貸傳導(dǎo)渠道的有效性。數(shù)字金融建設(shè)是大勢所趨，銀行貸款是企業(yè)融資最主要的方式，因此應(yīng)加快數(shù)字化轉(zhuǎn)型來適應(yīng)未來中國數(shù)字金融的新環(huán)境。

本文基于數(shù)字金融的宏觀環(huán)境，分析了商業(yè)銀行實施數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略對貨幣政策信貸渠道的作用效果，主要在銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型視角下考察了數(shù)字金融發(fā)展能否弱化貨幣政策的信貸傳導(dǎo)效果。已有諸多學(xué)者從宏觀層面對數(shù)字金融發(fā)展如何影響貨幣政策有效性進(jìn)行了大量研究，卻鮮有學(xué)者從微觀的商業(yè)銀行層面對數(shù)字金融與貨幣政策信貸渠道之間的關(guān)系進(jìn)行實證分析。本文創(chuàng)新性地在銀行微觀層面研究了數(shù)字金融的發(fā)展對貨幣政策信貸渠道的傳導(dǎo)效果。

數(shù)字技術(shù)在小微、制造業(yè)、科創(chuàng)、綠色金融等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，切實提升了銀行的信貸供給水平，賦能銀行提升服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效。在數(shù)字金融環(huán)境下，貨幣政策的傳統(tǒng)工具可能不再那么有效，因此研究其影響有助于制定更加科學(xué)的政策工具，這不僅關(guān)系到金融市場的穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，還為理論研究和政策制定提供了新的視角和挑戰(zhàn)。因此，研究數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策信貸傳導(dǎo)渠道傳導(dǎo)效果的影響，在調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)、提供政策參考和促進(jìn)學(xué)術(shù)研究等諸多方面都具有重要意義。

2 文獻(xiàn)評述與理論分析

2.1 文獻(xiàn)評述

貨幣政策既是重要的宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控手段，又是維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的關(guān)鍵工具，研究貨幣政策對于經(jīng)濟(jì)學(xué)家、政策制定者和金融市場參與者來說都是至關(guān)重要的。Bernanke和Gertler（1995）認(rèn)為，傳統(tǒng)的IS-LM模型在解釋貨幣政策如何影響實際經(jīng)濟(jì)活動方面存在一定的局限性，所以基于信息不對稱理論提出了信貸渠道，這一理論強(qiáng)調(diào)了銀行與其他金融機(jī)構(gòu)在貨幣政策傳導(dǎo)過程中的作用。Bernanke和Blinder（1998）認(rèn)為，貨幣政策與銀行信貸渠道有效運作的基本前提為：金融市場摩擦的存在導(dǎo)致了信息不對稱問題。一是銀行作為金融中介，在信貸市場中扮演著關(guān)鍵角色，通過吸收存款、發(fā)放貸款來影響經(jīng)濟(jì)的信貸條件；貨幣政策通過改變銀行的成本和收益，影響銀行的貸款行為，進(jìn)而影響整個經(jīng)濟(jì)的信貸狀況。二是銀行貸款與其他融資來源之間存在一定的差異性，不能完全替代。

基于以上前提，貨幣政策通過影響銀行信貸行為，進(jìn)而對實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。由于銀行貸款是企業(yè)尤其是中小企業(yè)的重要融資來源，因此銀行貸款的減少會影響企業(yè)的投資與消費，從而放大了貨幣政策的影響。研究表明，貨幣政策的傳導(dǎo)效果受多種因素影響，這種影響既有來自內(nèi)部金融市場的因素，又可能來自外部經(jīng)濟(jì)運行環(huán)境的共同作用（Huber、Fischer，2018）。目前，人工智能等互聯(lián)網(wǎng)新興技術(shù)的應(yīng)用范圍不斷拓展，必將影響貨幣政策傳導(dǎo)鏈條中的銀行信貸傳導(dǎo)。

鑒于數(shù)字金融的不斷發(fā)展，貨幣政策信貸渠道的不確定性可能進(jìn)一步加劇，因此迫切需要評估數(shù)字金融發(fā)展對貨幣政策信貸渠道的影響。諸多學(xué)者認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展使得金融市場逐步完善，金融市場摩擦逐漸弱化，從而降低了信息不對稱程度，降低了信貸渠道的有效性（Mishra等，2014；Aysun等，2013）。戰(zhàn)明華等（2020）利用拓展的 IS-LM-CC模型，在伯南克提出的信貸理論框架下，發(fā)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展完善了銀行外部融資市場，金融市場的摩擦系數(shù)降低，最終使得貨幣政策通過信貸渠道的傳導(dǎo)效應(yīng)呈現(xiàn)弱化趨勢。

2.2 理論分析與假設(shè)提出

數(shù)字金融通過技術(shù)創(chuàng)新與模式創(chuàng)新改變了金融服務(wù)的提供方式，對傳統(tǒng)金融體系產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響（劉瀾飚等，2016）。數(shù)字金融的發(fā)展促使商業(yè)銀行進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，銀行極大地豐富和拓展了資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)，增強(qiáng)了其調(diào)整貸款供給的靈活性。以互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品和小額信貸等為代表的數(shù)字金融工具，使銀行在貨幣政策緊縮的情況下，通過擴(kuò)大理財產(chǎn)品發(fā)行規(guī)模或增加有價證券持有來持續(xù)獲得資金來源。數(shù)字金融帶來貸款供給調(diào)整的靈活性，顯著改變了銀行信貸對貨幣政策的敏感性。

傳統(tǒng)銀行信貸規(guī)模對貨幣政策變化高度敏感，政策調(diào)整通過改變可貸資金量直接影響信貸供給。然而，隨著數(shù)字金融的發(fā)展，銀行不斷優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，降低對單一存貸款業(yè)務(wù)的依賴，使其更加靈活地應(yīng)對政策變化。邱晗等（2018）發(fā)現(xiàn)，金融科技改變了銀行的負(fù)債業(yè)務(wù)，銀行負(fù)債越來越依賴同業(yè)拆借資金。數(shù)字金融的發(fā)展促進(jìn)了金融脫媒，企業(yè)和小微客戶可以直接通過數(shù)字平臺進(jìn)行融資，降低了對銀行信貸的依賴（梁榜和張建華，2018）。萬佳彧等（2020）發(fā)現(xiàn)，數(shù)字金融的發(fā)展顯著拓寬了企業(yè)資金獲取的多樣性路徑。同時，數(shù)字金融的發(fā)展也吸引了更多非銀行金融機(jī)構(gòu)和市場參與者，這些參與者往往不受傳統(tǒng)貨幣政策工具的直接調(diào)控。

在傳統(tǒng)銀行體系中，信貸審批依賴銀行的內(nèi)部流程和風(fēng)險管理機(jī)制，這些機(jī)制與央行的貨幣政策緊密相關(guān)。而數(shù)字金融利用大數(shù)據(jù)和人工智能等技術(shù)，簡化了信貸審批流程，使得貨幣政策對信貸審批的影響減弱。創(chuàng)新型金融產(chǎn)品可能因監(jiān)管較為寬松而進(jìn)行監(jiān)管套利，避開了一些傳統(tǒng)貨幣政策工具的監(jiān)管。數(shù)字金融促進(jìn)了銀行資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)的多元化，提高了其應(yīng)對貨幣政策變化的能力，削弱了貨幣政策通過信貸渠道對經(jīng)濟(jì)的直接影響。因此本文認(rèn)為，數(shù)字金融的發(fā)展可使貨幣政策的銀行信貸傳導(dǎo)效果更加不顯著，接下來的實證部分將對此進(jìn)行檢驗。

3 研究設(shè)計

3.1 模型設(shè)定

此部分實證研究的主要目的是探究數(shù)字金融的演進(jìn)與傳統(tǒng)貨幣政策和信貸工具之間的作用關(guān)系及其影響路徑。參考戰(zhàn)明華等（2018）的做法，本文通過在實證模型中構(gòu)造商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度和貨幣政策代理變量的交互項來檢驗其對貨幣政策信貸傳導(dǎo)效果的影響。

lnloanit=β0+β1difiit+β2mpt+β3difiit×mpt+β4controlsit+μi+εit（1）

式（1）中：i代表銀行；t代表季度；被解釋變量（lnloanit）表示第t季度第i家銀行信貸投放量的自然對數(shù)值；解釋變量（difiit）為第i家金融機(jī)構(gòu)在第t年度數(shù)字金融演進(jìn)的量化指標(biāo)，使用銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型指標(biāo)作為其代理變量；解釋變量（mpt）為第t季度貨幣政策的代理變量；lndigitalit×mpt為數(shù)字金融（difi）和貨幣政策（mp）代理變量的交互項；系數(shù)β3刻畫了貨幣政策（mpt）對銀行貸款規(guī)模（lnloanit）的邊際效應(yīng)隨著數(shù)字金融發(fā)展水平（idfiit）的變化而變化。此外，controlsit為模型的控制變量，包括微觀層面的銀行特征變量，用于控制其對銀行貸款行為的影響，包括銀行體量（sizeit）、資本儲備（capit）、金融結(jié)構(gòu)流動資產(chǎn)規(guī)模（liqit）和資產(chǎn)回報比率（roait）等一系列銀行微觀變量；宏觀層面的經(jīng)濟(jì)控制變量包括國民生產(chǎn)總值增長率（GDP）、居民消費水平（cpi）、影子銀行（yz），用來控制非正式貸款對正式銀行貸款的替代性；μi控制樣本個體間的異質(zhì)性特征；εit表示隨機(jī)擾動項。

3.2 變量定義與說明

（1）數(shù)字金融變量（difi）：本文參考吳非等（2021）的做法，使用銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度（digital）刻畫微觀層面的數(shù)字金融發(fā)展程度。銀行是貨幣政策信貸傳導(dǎo)中的關(guān)鍵，我國數(shù)字金融業(yè)務(wù)發(fā)展包括移動支付、數(shù)字信貸、商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型、央行數(shù)字貨幣等，使用銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度衡量銀行微觀層面的數(shù)字金融發(fā)展程度具有一定的合理性。本文采用文本挖掘的方法，借助爬蟲技術(shù)歸集銀行年報中的“人工智能”“大數(shù)據(jù)”“供應(yīng)鏈金融”和“區(qū)塊鏈”等金融科技關(guān)鍵詞構(gòu)建銀行數(shù)字化指標(biāo)，同時包括有關(guān)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的同義詞、近義詞和相關(guān)術(shù)語來確保覆蓋面廣泛。計算每個關(guān)鍵詞在文本中出現(xiàn)的頻率，并對詞頻進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，以得到相對頻率。為不同的關(guān)鍵詞或類別分配不同的權(quán)重，反映其在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的重要性。結(jié)合權(quán)重和詞頻計算出一個綜合得分，代表銀行的數(shù)字化轉(zhuǎn)型程度。這種方法可以從文本數(shù)據(jù)中提取出銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的相關(guān)信息，并量化其程度。然而，這種方法也有局限性，比如關(guān)鍵詞的選擇可能帶有主觀性，且無法完全反映數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實際效果，需結(jié)合其他公開信息和內(nèi)部數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

在穩(wěn)健性檢驗部分，本文采用的數(shù)據(jù)來源于北京大學(xué)光華管理學(xué)院數(shù)字金融研究中心研究團(tuán)隊編制的中國數(shù)字普惠金融發(fā)展指標(biāo)體系。該指標(biāo)涉及我國31個省、337個地級以上城市，可以較好地刻畫我國數(shù)字金融發(fā)展水平。這個指數(shù)在學(xué)術(shù)界和業(yè)界都產(chǎn)生了較大影響，被廣泛應(yīng)用于各種學(xué)術(shù)研究。

（2）貨幣政策代理變量（mp）：指標(biāo)的選取方面，由于我國政策體系存在多重工具特征和多元目標(biāo)性的特點，不同研究在指標(biāo)選擇上存在顯著差異，所以學(xué)術(shù)界尚未達(dá)成共識。本文強(qiáng)調(diào)數(shù)字金融的發(fā)展對貨幣政策信貸渠道的影響，數(shù)字金融勢必會通過貨幣供給量影響貨幣政策實施效果，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)活動。廣義貨幣供應(yīng)量覆蓋了經(jīng)濟(jì)中大部分的貨幣形式，能夠較好地代表貨幣政策的總體影響。廣義貨幣供應(yīng)量是一個可以通過銀行系統(tǒng)定期統(tǒng)計和報告的量，具有較高的可測性和透明度，故本文選取廣義貨幣供應(yīng)量（M2）作為貨幣政策的代理變量（mp）。參考借鑒陸正飛和楊德明（2011）、吳曉靈（2009）的研究，本文需要將引起貨幣供應(yīng)量（M2）變動的需求因素予以剔除。基于貨幣供給量應(yīng)滿足GDP增長與物價水平增長需求這一假設(shè)計算下列公式：

（3）影子銀行變量（yz）：影子銀行變量是指用來衡量影子銀行系統(tǒng)規(guī)模和活動的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，這些活動與機(jī)構(gòu)可能涉及信貸中介、流動性轉(zhuǎn)換、期限轉(zhuǎn)換等，通常在傳統(tǒng)銀行體系之外運作，受傳統(tǒng)銀行的監(jiān)管。本文參考王振等（2014）和戰(zhàn)明華等（2018）的計算方法來獲得影子銀行的樣本值。其他變量定義及具體測算方法如表1所示。

3.3 數(shù)據(jù)來源與處理

本文采用的銀行業(yè)相關(guān)變量數(shù)據(jù)來源于Choice與Wind兩大金融數(shù)據(jù)庫。為確保研究樣本的準(zhǔn)確性，本文對商業(yè)銀行層面2001—2022年的微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下預(yù)處理：（1）在收集到的數(shù)據(jù)中，剔除包含錯誤、缺失值、重復(fù)數(shù)據(jù)及不一致的數(shù)據(jù)，以各銀行財務(wù)報表補(bǔ)全缺失數(shù)據(jù)；（2）對連續(xù)變量進(jìn)行縮尾處理；（3）根據(jù)研究需要對變量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。這一系列數(shù)據(jù)處理流程旨在提高數(shù)據(jù)的可靠性和研究結(jié)果的可信度。為了提高模型的解釋力，本文還加入一系列宏觀控制變量，指標(biāo)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

4 實證分析

表2列（1）在商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型的視角下，驗證與解釋了數(shù)字金融的發(fā)展弱化了貨幣政策在銀行信貸規(guī)模調(diào)控中的有效性。實證表明，貨幣政策變量（mp）在1%顯著水平上表現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，說明貨幣政策能夠?qū)︺y行貸款規(guī)模進(jìn)行有效調(diào)控。具體而言，當(dāng)經(jīng)濟(jì)蕭條時，可以通過放寬貨幣政策帶來銀行貸款規(guī)模的顯著擴(kuò)大，進(jìn)而促進(jìn)投資和刺激經(jīng)濟(jì)增長；當(dāng)經(jīng)濟(jì)過熱時，可以通過收緊貨幣政策帶來銀行貸款規(guī)模的顯著縮小，從而抑制過度投資行為和放緩經(jīng)濟(jì)增長。重點觀察交互項（mp*difi）的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，且與貨幣政策變量的系數(shù)呈現(xiàn)顯著差異性，表明數(shù)字金融的演進(jìn)在削弱貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的同時，也減弱了貨幣政策在銀行信貸規(guī)模調(diào)控中的有效性。這一發(fā)現(xiàn)與研究假設(shè)具有高度的一致性，進(jìn)一步驗證了理論模型的合理性和解釋力。

5 數(shù)字金融弱化貨幣政策信貸渠道的穩(wěn)健性分析

為保證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，有必要檢驗回歸結(jié)果是否受指標(biāo)選取的影響，為此本文將關(guān)鍵被解釋變量數(shù)字金融（difi）替換為北大數(shù)字普惠金融指數(shù)（cifi），并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗。北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（cifi）也是衡量數(shù)字金融發(fā)展水平的一大重要指標(biāo)。表3列（1）給出了當(dāng)使用北京大學(xué)數(shù)字普惠金融指數(shù)（cifi）衡量數(shù)字金融發(fā)展程度時，數(shù)字金融的發(fā)展弱化了貨幣政策信貸傳導(dǎo)效果，結(jié)果與前文一致，具有穩(wěn)健性。

雖然廣義貨幣供應(yīng)量是一個有用的貨幣政策代理變量，但不應(yīng)單獨使用，而應(yīng)與其他經(jīng)濟(jì)指標(biāo)（如利率、信貸增長、通貨膨脹率等）結(jié)合使用，以獲得更全面的政策評估。因此，本文采用銀行同業(yè)拆借利率和存款準(zhǔn)備金率重新衡量貨幣政策，以檢驗在替換貨幣政策代理變量（mp）的情況下回歸結(jié)果是否依然穩(wěn)健。

表3列（2）和列（3）分別給出了以同業(yè)拆借利率（IR）和存款準(zhǔn)備金率（reserve）為貨幣政策代理變量（mp）的分析結(jié)果。研究表明，這兩種貨幣政策代理變量作為解釋變量時，回歸系數(shù)顯著為負(fù)，表明當(dāng)利率提高時，緊縮的貨幣政策會縮小銀行貸款規(guī)模，與之前使用貨幣供應(yīng)量（M2）作為代理變量時的結(jié)果一致。此外，交乘項（mp*difi）的系數(shù)為4.832，在1%水平上顯著為正，與貨幣政策（mp）的系數(shù)相反，符合理論預(yù)期，說明前文結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

6 結(jié)語

數(shù)字金融特別是金融科技的快速發(fā)展，對中國金融市場產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響，并在一定程度上改變了貨幣政策的傳導(dǎo)機(jī)制和效果?；谖覈虡I(yè)銀行的微觀面板數(shù)據(jù)，本文在數(shù)字金融與貨幣政策信貸傳導(dǎo)的探討中發(fā)現(xiàn)，總體來看，數(shù)字金融的發(fā)展明顯弱化了貨幣政策相關(guān)信貸渠道的傳導(dǎo)效果。商業(yè)銀行數(shù)字化轉(zhuǎn)型促使銀行發(fā)放更多互聯(lián)網(wǎng)理財產(chǎn)品，極大地影響了銀行信貸供給。數(shù)字金融的完善發(fā)展補(bǔ)全了金融市場中的部分信息問題，通過弱化經(jīng)濟(jì)中的金融摩擦，有效改善了政策銀行貸款渠道的傳遞效果。數(shù)字金融的發(fā)展增加了新的傳導(dǎo)渠道，如P2P借貸、網(wǎng)絡(luò)微貸、互聯(lián)網(wǎng)消費金融等，這些新型金融服務(wù)在一定程度上繞開了傳統(tǒng)銀行體系，使得貨幣政策傳導(dǎo)更加復(fù)雜。

本文的研究對政策制定具有重要意義。提高貨幣政策的有效性，進(jìn)一步優(yōu)化貨幣政策調(diào)控框架和傳導(dǎo)機(jī)制。中央銀行和監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)不斷更新和改進(jìn)貨幣政策工具，提高政策的精準(zhǔn)性和有效性，通過創(chuàng)新監(jiān)管手段和調(diào)整貨幣政策框架來應(yīng)對數(shù)字金融帶來的影響。積極謀求貨幣政策工具轉(zhuǎn)型升級，注重發(fā)揮利率調(diào)控的作用，從而更加凸顯金融穩(wěn)定的基礎(chǔ)性作用，推動貨幣政策框架逐步由傳統(tǒng)的數(shù)量型調(diào)控向價格型調(diào)控轉(zhuǎn)型。

在加強(qiáng)對金融創(chuàng)新風(fēng)險監(jiān)管的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步強(qiáng)化金融監(jiān)管策略，推動以數(shù)字化進(jìn)程和技術(shù)創(chuàng)新為驅(qū)動力的金融創(chuàng)新發(fā)展，降低金融摩擦程度、改善金融市場結(jié)構(gòu)，構(gòu)建數(shù)字金融新發(fā)展格局。數(shù)字金融的發(fā)展對銀行渠道建設(shè)能力、技術(shù)架構(gòu)搭建、數(shù)字化運營能力等方面提出了全新的要求。加快構(gòu)建新興技術(shù)和傳統(tǒng)銀行業(yè)相結(jié)合，鼓勵商業(yè)銀行加大科技投入力度，推動數(shù)字化轉(zhuǎn)型，鼓勵銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)，提高銀行業(yè)對實體經(jīng)濟(jì)的支持能力，通過數(shù)實融合助力經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。

與此同時，監(jiān)管部門應(yīng)更新現(xiàn)有的監(jiān)管框架，建立和完善與金融科技創(chuàng)新相適應(yīng)的法律法規(guī)體系，為金融科技的發(fā)展提供法治保障。對數(shù)字金融跨界業(yè)務(wù)、交叉性產(chǎn)品實施穿透式監(jiān)管，明確監(jiān)管責(zé)任，防止監(jiān)管空白和套利。利用大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代科技手段，提高監(jiān)管的實時性和有效性，實現(xiàn)對金融風(fēng)險的前瞻性預(yù)警。數(shù)字金融的快速發(fā)展給我國金融市場帶來新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。

參考文獻(xiàn)

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.

盛朝暉.中國貨幣政策傳導(dǎo)渠道效應(yīng)分析：1994—2004[J].金融研究，2006（7）：22-29.

盛松成，吳培新.中國貨幣政策的二元傳導(dǎo)機(jī)制：“兩中介目標(biāo)，兩調(diào)控對象”模式研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008，43（10）：37-51.

劉瀾飚，齊炎龍，張靖佳.互聯(lián)網(wǎng)金融對貨幣政策有效性的影響： 基于微觀銀行學(xué)框架的經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016，37（1）： 61-73.

戰(zhàn)明華，張成瑞，沈娟.互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展與貨幣政策的銀行信貸渠道傳導(dǎo)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018，53（4）：63-76.

戰(zhàn)明華，湯顏菲，李帥.數(shù)字金融發(fā)展、渠道效應(yīng)差異和貨幣政策傳導(dǎo)效果[J].經(jīng)濟(jì)研究，2020，55（6）：22-38.

吳非，胡慧芷，林慧妍，等.企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型與資本市場表現(xiàn)： 來自股票流動性的經(jīng)驗證據(jù)[J].管理世界，2021，37（7）：130-144+10.

郭峰，熊云軍，石慶玲，等.數(shù)字經(jīng)濟(jì)與行政邊界地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展再考察： 來自衛(wèi)星燈光數(shù)據(jù)的證據(jù)[J].管理世界，2023，39（04）：16-33.

陸正飛，楊德明.商業(yè)信用：替代性融資，還是買方市場？[J].管理世界，2011（4）：6-14+45.

吳曉靈.貨幣政策回歸適度寬松是今后中國經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)發(fā)展的需要： 解讀數(shù)量寬松的貨幣政策和適度寬松的貨幣政策[J].銀行家，2009（9）：10-13.

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.

萬佳彧，周勤，肖義.數(shù)字金融、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新[J].經(jīng)濟(jì)評論，2020（1）：71-83.

梁榜，張建華.中國普惠金融創(chuàng)新能否緩解中小企業(yè)的融資約束[J].中國科技論壇，2018（11）：94-105.