17 浏览摘要
随着数字化转型的不断深入，智能合约（Smart Contract）作为区块链技术的关键应用，正逐步渗透至商业银行的业务场景。智能合约通过编程预设交易规则、自动化执行合约条款，不仅提升了交易效率，也在风险管理领域展现出巨大潜力。本文立足数字化转型背景，从理论与实证两个维度系统研究智能合约对商业银行风险管理的影响。首先，阐述数字化转型与智能合约的发展背景及其在商业银行风险管理中的应用场景；其次，通过文献梳理，总结智能合约在信用风险、市场风险、操作风险等方面的赋能机理；接着从合约透明度、自动化执行与不可篡改性三个角度提出影响假设；然后以2016—2024年中国A股上市商业银行为样本，构建智能合约应用水平指数与风险管理绩效指标，通过双向固定效应面板模型检验智能合约对风险管理绩效的影响，并利用中介效应模型检验合约透明度与流程自动化在其中的中介作用；最后，基于实证结果提出商业银行如何推进智能合约应用以优化风险管理的政策建议。研究发现：（1）智能合约应用水平与商业银行风险管理绩效显著正相关；（2）合约透明度与流程自动化分别在智能合约应用与风险管理绩效之间发挥显著中介作用；（3）大中型银行在智能合约赋能风险管理方面具有更强的优势，而小型银行需重点补齐数字化基础能力。基于此建议商业银行强化区块链与智能合约平台建设、完善合约治理与合规标准，并在组织布局与监管协调层面形成协同效应。
关键词：数字化转型；智能合约；商业银行；风险管理；区块链
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
近年来，以云计算、大数据、区块链为代表的信息技术加速渗透金融领域，推动商业银行数字化转型不断深入。尤其是区块链技术的日趋成熟，使得智能合约成为实现自动化、去信任化交易的重要手段。智能合约将合约条款以可执行代码形式编写，部署在区块链底层，通过网络节点共同验证与执行，保证合约执行的透明度与不可篡改性。国外金融机构如摩根大通、美国银行、花旗银行等已进行智能合约试点，将其应用于票据清算、贸易融资等场景；国内工商银行、中国银行等也在区块链+智能合约领域展开探索。
在商业银行数字化转型的大背景下，风险管理体系面临诸多挑战：传统风险监测依赖人工审核、数据孤岛与中介机构介入导致信息不对称，合约执行过程存在待确认、待清算的时滞，难以及时、精准地识别和控制风险。智能合约利用区块链底层账本可对业务全流程进行实时记录，使得各方共享统一数据视图；合约条款可自动触发执行，减少人为干预与操作风险。这些特性使得智能合约在信用风险管理、市场风险预警与操作风险控制等方面具备潜在优势。因此，深入研究智能合约对商业银行风险管理效率与效果的具体影响，对于推动数字化转型落地具有重要现实意义。
1.1.2 研究意义
——理论意义：
第一，丰富了银行风险管理与区块链技术融合的研究体系。目前已有文献多聚焦于区块链在风控数据共享与供应链金融方面的作用，但对智能合约在商业银行风险管理体系中所起作用的系统性研究仍较少。本文从合约透明性、自动化执行与合约不可篡改性三个基本维度，构建智能合约赋能风险管理的理论框架，填补相关研究空白。
第二，创新性提出中介机制。结合信息不对称理论与协同治理理论，本文设计合约透明度与流程自动化两个中介变量，通过实证检验揭示智能合约如何通过这两条路径影响风险管理绩效，为后续研究提供思路。
——实践意义：
第一，为商业银行数字化转型下的风险管理优化提供路径指引。本文梳理并实证智能合约在信用风险、市场风险与操作风险环节的应用效果，帮助银行明确技术投入方向与应用场景，实现由“前中后台”整体风控体系向“智能合约+区块链”风控模式升级。
第二，为监管部门完善金融科技监管框架提供依据。智能合约的去中心化与自动执行特性挑战了传统合规审查流程，监管需探索基于可追溯账本的风控监管新模式。本文提出的合约透明度与合约自动化标准，可促进监管方在沙盒环境中开展智能合约风控监管试点。
1.2 研究思路与方法
本研究主要分为以下五个部分：
（一）文献综述与现状分析：梳理数字化转型、智能合约与商业银行风险管理相关文献，归纳研究现状与问题；
（二）理论基础与假设提出：基于信息不对称与协同治理理论，分析智能合约对银行风险管理的作用机理，提出研究假设；
（三）指标构建与数据来源：设计智能合约应用水平指数、风险管理绩效指标与中介变量指标，说明数据来源与样本选取；
（四）实证分析：采用双向固定效应面板模型检验智能合约应用对风险管理绩效的影响，并运用Bootstrap中介效应模型检验合约透明度与流程自动化的中介作用，最后进行异质性分析；
（五）结论与政策建议：总结研究发现，提出商业银行与监管层面的政策建议。
研究方法主要包括：
1. 文献分析法：通过CNKI、万方、Google Scholar检索相关论文与行业报告，了解国内外智能合约在银行业风控领域的应用进展，为后续理论构建提供依据；
2. 指标构建与描述性统计：依据银行年报与行业数据库，构建智能合约应用水平指数与风险管理绩效指标，并进行描述性统计与相关性分析；
3. 双向固定效应回归：控制银行个体与年度效应，检验智能合约应用对风险管理绩效的影响；
4. 中介效应分析：基于Bootstrap方法检验合约透明度与流程自动化在智能合约应用与风险管理绩效之间的中介作用；
5. 异质性分析：分别对不同规模（大、中、小型）、所有制性质（国有、股份制、城商行）与区域属性（东部、中西部）银行分组回归，探讨影响效应差异。
1.3 创新点与局限
1.3.1 研究创新点
（1）从智能合约角度系统研究商业银行风险管理的赋能路径；
（2）构建并实证检验合约透明度与流程自动化两条中介路径；
（3）综合考察不同规模、所有制与区域银行的异质性反应，为差异化技术推进提供依据。
1.3.2 研究局限
（1）数据可得性限制：智能合约应用数据主要依赖银行年报与区块链联盟披露，未能获取全部实验性或隐私项目数据；
（2）样本局限：仅选取A股上市银行，未涵盖部分区域性银行与外资行，结论的普适性有待扩展；
（3）动态性研究不足：本文采用面板静态模型，未能深入揭示智能合约赋能风险管理的动态演进过程。
2 文献综述
2.1 数字化转型与商业银行风险管理研究
2.1.1 数字化转型的内涵与趋势
近年，数字化转型已成为商业银行发展战略的核心。数字化不仅仅是技术改造，更是业务流程重构、组织架构优化与文化变革的综合过程。国内外学者普遍认为，数字化转型依托大数据、云计算、移动互联网与区块链等技术，实现线上线下融合、一体化服务与智能化运营（Brynjolfsson & McAfee, 2014；王磊，2021）。银行通过数字化转型可提升业务效率、降低运营成本、优化客户体验，但同时面临网络安全、数据合规等新的风险挑战。
2.1.2 风险管理理论演进
传统风险管理聚焦于内部审计、资本充足与合规控制，主要采用定期审计与报表分析等方式。随着金融市场的复杂化，风险管理从单一维度向综合维度延伸，包括信用风险、市场风险、操作风险与系统性风险。系统性风险与网络风险逐渐受到重视，强调以动态监测与模型预测为核心的新型风控体系构建（Borio et al., 2018；李玮，2020）。
2.2 智能合约相关研究
2.2.1 智能合约概念与特征
智能合约最早由Szabo（1997）提出，指在区块链等分布式账本平台上，以代码形式自动执行合约条款的计算机程序。其主要特征包括：
——自动化执行：合约条款在预设条件满足时自动执行，无需中介机构介入；
——合约透明度：所有交易记录在分布式账本中公开可查，提高合规与审计可视化；
——不可篡改性：合约部署后无法轻易更改，减少人为干预风险；
——去信任化：通过共识机制确保合约条款执行的公正性与安全性。
2.2.2 智能合约在金融领域的应用
国内外研究多聚焦于智能合约在证券交易、贸易融资、供应链金融等场景的应用案例。例如，上海银行与中国银联联合开发基于智能合约的跨境结算系统，实现资金实时清算与自动化对账（Li et al., 2019）；花旗银行在贸易融资场景中试点将信用证条款编码为智能合约，缩短业务办理时间（Sun et al., 2020）。这些研究多强调智能合约在提高交易效率、降低对账成本与减少操作风险方面的优势，但对其在商业银行整体风险管理体系层面的研究仍较欠缺。
2.2.3 智能合约与风险管理融合研究
较少文献从宏观与微观两层面探讨智能合约对银行风险管理的影响：
——宏观层面：学者指出智能合约的去信任化特性有助于打破信息孤岛，实现跨机构数据共享，从而对系统性风险监测和危机预警产生积极作用（Zhang & Wang, 2021）；
——微观层面：研究更多聚焦于具体场景，如供应链金融中基于智能合约的风控模型，可实时监测资金流向并在异常发生时自动锁定担保资产，从而降低信用风险（Yang et al., 2020）。
综合来看，智能合约在银行风险管理中的研究多为案例或概念分析，缺乏系统的理论框架与实证检验，特别是对合约透明度与流程自动化对风险管理绩效的定量研究。为此，本文将从这两个中介维度出发，系统分析智能合约对商业银行风险管理绩效的影响。
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 信息不对称理论
在银行与客户、银行与合作方的交互中，信息不对称是导致逆向选择与道德风险的根源。智能合约通过区块链账本实现交易与合约条款的全程上链，所有方可实时查看合约执行状态与交易记录，有助于缓解信息不对称，提高合约执行的透明度与可追溯性，从而降低信用风险与操作风险。
3.1.2 系统性风险理论
系统性风险强调金融机构间风险传染机制。智能合约的自动化机制与分布式共识使交易双方无需通过中心化中介完成合约履行，从而减少中心节点风险与对手方集中风险；同时，区块链账本可实时反映全网交易，应对系统性风险时可实现多方协同预警。
3.1.3 协同治理理论
协同治理强调通过多主体之间的信息共享与资源调配实现整体系统优化。智能合约可构建多方参与的可信环境，将合约条款与业务流程上链，参与方可实时互动与协同。商业银行内部不同部门（如信贷部、风险管理部、IT部）通过智能合约统一数据源，提高风控流程协同性，提升整体风险管理效率。
3.2 研究假设
基于上述理论与文献分析，本文提出以下研究假设：
3.2.1 智能合约应用与风险管理绩效
智能合约通过合约透明度与自动化执行特性，可提高合规审计效率、缩短风控流程时滞并降低操作风险。由此得出：
假设1（H1）——商业银行智能合约应用水平越高，其风险管理绩效越优。
3.2.2 合约透明度的中介作用
智能合约上链后，业务逻辑与交易数据均在分布式账本中公开透明。透明度的提高可降低信息不对称，提升信用风险识别准确率与合规审计效率，进而促进风险管理绩效提升。
假设2（H2）——合约透明度在智能合约应用水平与风险管理绩效之间起部分正向中介作用。
3.2.3 流程自动化的中介作用
智能合约内置合约条款与业务流程逻辑，可在触发条件满足时自动执行，无需人工干预。流程自动化可减少人工审核步骤、降低操作风险与审批时滞，进而提升风险管理效率。
假设3（H3）——流程自动化在智能合约应用与风险管理绩效之间起部分正向中介作用。
3.2.4 异质性假设
不同规模、不同所有制性质与区域属性银行在智能合约应用上的基础与资源投入存在差异，导致赋能效应不同。
假设4（H4）——大中型与国有银行因具备更完善的数字化基础设施，对智能合约应用赋能风险管理绩效的边际效应高于小型与民营银行；东部地区银行相较中西部银行具备更成熟的区块链生态，受益效应更为显著。
4 研究设计
4.1 样本选择与数据来源
本文选取2016—2024年中国A股上市商业银行为样本，剔除ST、\*ST及数据缺失银行后，最终获得38家样本银行的面板数据。具体数据来源包括：Wind、CSMAR数据库提供银行年报与财务数据；各银行官方披露的区块链与智能合约试点项目年报与应用案例；银保监会与区块链联盟发布的行业报告。宏观经济数据（GDP增速、CPI、M2增速）来源于国家统计局。
4.2 变量测度
4.2.1 被解释变量：风险管理绩效（RiskPerf）
风险管理绩效综合考虑信用风险管理、市场风险管理与操作风险管理三大维度的绩效指标：
（1）信用风险损失率（CRLoss）：计算逾期贷款损失金额/不良贷款余额，损失率越低表示信用风险管理绩效越高；
（2）市场风险暴露波动率（MRVar）：基于每日风险敞口VaR值计算年度波动率，波动率越低表示市场风险管理更稳健；
（3）操作失误事件次数（OpErr）：年度因系统、流程或人员失误导致的重大损失事件次数，次数越少表示操作风险管理绩效更优。
将三者按 0.4：0.3：0.3 权重合成综合指标 $\text{RiskPerf}$，各子指标先行极差归一化，数值越高表示风险管理绩效越好。
4.2.2 核心解释变量：智能合约应用水平（SmartCon）
构建智能合约应用水平指数需考虑以下四个维度：
（1）合约部署覆盖度（ContractCov）：银行年度内部与外部（如贸易融资、票据清算）场景中已部署智能合约数量/可部署场景总数；
（2）合约执行率（ExecRate）：年度内部合同触发条件发生后，智能合约自动成功执行的次数/触发次数；
（3）合约调用频次（CallFreq）：年度智能合约API调用次数/总交易次数，用以衡量合约使用深度；
（4）区块链节点覆盖度（NodeCov）：银行自建或联盟链节点数量/行业平均节点数，用以反映基础设施投入。
对上述四项指标采用主成分分析（PCA）提取第一主成分构建综合指数 $\text{SmartCon}$，数值越高表示智能合约应用水平越高。
4.2.3 中介变量
（1）合约透明度（Transp）：衡量银行智能合约上链后数据对内外部可见程度，包括：
1. 公示合约条款比例（PubRate）：年度智能合约中百分之多少的合约条款在内部审计平台与监管系统中公开可查；
2. 交易可溯源率（TraceRate）：年度上链交易中，能够完整追溯至源头节点的比例。
将两项指标按 0.5：0.5 加权合成 $\text{Transp}$，数值越高表示合约透明度越高。
（2）流程自动化（AutoFlow）：衡量从发起交易到合约结算全流程的自动化程度，包括：
1. 自动化流程覆盖率（AutoCov）：年度所有可自动化流程中实际已自动化流程数量/可自动化流程总数；
2. 自动执行时滞（AutoLat）：智能合约触发条件满足后至合约实际执行完毕的平均时滞（以小时为单位），时滞越短表示自动化程度越高。
将两项指标先归一化后按 0.5：0.5 加权合成 $\text{AutoFlow}$，数值越高表示流程自动化水平越高。
4.2.4 控制变量
为剔除其他影响因素，选取以下控制变量：
（1）银行规模（SIZE）：以年末总资产对数衡量；
（2）资本充足率（CAR）：年末核心资本充足率；
（3）不良贷款率（NPL）：年末不良贷款余额/贷款总额；
（4）资产回报率（ROA）：年末净利润/平均总资产；
（5）净息差（NIM）：年度净利息收入/平均生息资产；
（6）流动性覆盖率（LCR）：年末流动性覆盖率；
（7）宏观经济指标：GDP增速（RGDP）、CPI增长率（CPI）、M2增速（M2）。
4.3 模型构建
4.3.1 基准回归模型
检验智能合约应用对风险管理绩效的影响，构建双向固定效应面板模型：
$$
\text{RiskPerf}_{i,t} = \alpha + \beta\,\text{SmartCon}_{i,t-1} + \gamma \,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{i,t}
$$
其中，$\text{RiskPerf}_{i,t}$ 表示第 $i$ 家银行第 $t$ 年的风险管理绩效综合指数；$\text{SmartCon}_{i,t-1}$ 表示滞后一期的智能合约应用水平；$\mathbf{X}_{i,t}$ 为控制变量向量；$\mu_i$ 与 $\lambda_t$ 分别为银行个体与年度固定效应，$\varepsilon_{i,t}$ 为随机误差项。
4.3.2 稳健性检验模型
（1）替换被解释变量：分别以信用风险损失率（CRLoss）、市场风险暴露波动率（MRVar）、操作失误事件次数（OpErr）为因变量进行回归；
（2）工具变量法检验：将“同省其他银行智能合约应用平均水平 $\text{MeanSmartCon}_{-i,t}$”作为工具变量，采用两阶段最小二乘法（2SLS）检验内生性问题；
（3）异质性分析：基于银行规模（大、中、小型）、所有制性质（国有、股份制、城商行）与区域属性（东部、中西部）进行分组回归。
4.3.3 中介效应模型
为检验合约透明度与流程自动化的中介作用，构建以下模型：
（1）合约透明度中介模型：
$$
\text{Transp}_{i,t} = \alpha_1 + \beta_1\,\text{SmartCon}_{i,t-1} + \gamma_1 \,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{1,i,t}
$$
$$
\text{RiskPerf}_{i,t} = \alpha_2 + \beta_2\,\text{SmartCon}_{i,t-1} + \theta_1\,\text{Transp}_{i,t} + \gamma_2 \,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{2,i,t}
$$
（2）流程自动化中介模型：
$$
\text{AutoFlow}_{i,t} = \alpha_3 + \beta_3\,\text{SmartCon}_{i,t-1} + \gamma_3 \,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{3,i,t}
$$
$$
\text{RiskPerf}_{i,t} = \alpha_4 + \beta_4\,\text{SmartCon}_{i,t-1} + \theta_2\,\text{AutoFlow}_{i,t} + \gamma_4 \,\mathbf{X}_{i,t} + \mu_i + \lambda_t + \varepsilon_{4,i,t}
$$
采用Bootstrap方法（5000次抽样）检验 $\theta_1$ 和 $\theta_2$ 的显著性水平，验证中介效应。
4.4 描述性统计与相关性分析
4.4.1 描述性统计
对主要变量进行描述性统计，结果如表4.1所示。
