19 浏览表4.1 主要变量描述性统计
| 变量名称 | 观测值数（N） | 均值 | 标准差 | 最小值 | 最大值 |
| ----------- | ------- | ----- | ----- | ----- | ----- |
| RiskPerf | 342 | 0.522 | 0.135 | 0.210 | 0.880 |
| CRLoss | 342 | 0.061 | 0.028 | 0.010 | 0.140 |
| MRVar | 342 | 0.094 | 0.042 | 0.020 | 0.200 |
| OpErr | 342 | 2.15 | 1.10 | 0 | 5 |
| SmartCon | 342 | 0.412 | 0.187 | 0.040 | 0.950 |
| ContractCov | 342 | 0.325 | 0.124 | 0.050 | 0.810 |
| ExecRate | 342 | 0.684 | 0.152 | 0.300 | 0.980 |
| CallFreq | 342 | 120.5 | 55.2 | 10 | 280 |
| NodeCov | 342 | 0.275 | 0.085 | 0.050 | 0.450 |
| Transp | 342 | 0.438 | 0.162 | 0.070 | 0.870 |
| PubRate | 342 | 0.502 | 0.174 | 0.100 | 0.950 |
| TraceRate | 342 | 0.374 | 0.118 | 0.050 | 0.820 |
| AutoFlow | 342 | 0.401 | 0.155 | 0.060 | 0.880 |
| AutoCov | 342 | 0.314 | 0.127 | 0.040 | 0.850 |
| AutoLat | 342 | 1.25 | 0.48 | 0.50 | 2.80 |
| SIZE | 342 | 7.84 | 0.79 | 6.00 | 9.40 |
| CAR | 342 | 13.28 | 1.82 | 9.00 | 17.50 |
| NPL | 342 | 1.21 | 0.55 | 0.30 | 3.30 |
| ROA | 342 | 0.96 | 0.22 | 0.40 | 1.75 |
| NIM | 342 | 2.01 | 0.39 | 1.10 | 3.10 |
| LCR | 342 | 138.5 | 32.1 | 80 | 225 |
| RGDP | 342 | 6.65 | 1.88 | 2.10 | 8.90 |
| CPI | 342 | 2.30 | 0.52 | 0.90 | 3.50 |
| M2 | 342 | 10.05 | 1.92 | 7.20 | 13.60 |
注：各综合指标均经极差归一化后构建。
4.4.2 相关性分析
表4.2 主要变量相关系数矩阵
| | RiskPerf | SmartCon | Transp | AutoFlow | CRLoss | MRVar | OpErr |
| -------- | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ | ------------ |
| RiskPerf | 1 | 0.372\*\*\* | 0.316\*\*\* | 0.338\*\*\* | -0.421\*\*\* | -0.398\*\*\* | -0.284\*\*\* |
| SmartCon | 0.372\*\*\* | 1 | 0.442\*\*\* | 0.487\*\*\* | -0.312\*\*\* | -0.285\*\*\* | -0.231\*\*\* |
| Transp | 0.316\*\*\* | 0.442\*\*\* | 1 | 0.268\*\*\* | -0.268\*\*\* | -0.243\*\*\* | -0.198\*\*\* |
| AutoFlow | 0.338\*\*\* | 0.487\*\*\* | 0.268\*\*\* | 1 | -0.285\*\*\* | -0.298\*\*\* | -0.219\*\*\* |
| CRLoss | -0.421\*\*\* | -0.312\*\*\* | -0.268\*\*\* | -0.285\*\*\* | 1 | 0.365\*\*\* | 0.311\*\*\* |
| MRVar | -0.398\*\*\* | -0.285\*\*\* | -0.243\*\*\* | -0.298\*\*\* | 0.365\*\*\* | 1 | 0.292\*\*\* |
| OpErr | -0.284\*\*\* | -0.231\*\*\* | -0.198\*\*\* | -0.219\*\*\* | 0.311\*\*\* | 0.292\*\*\* | 1 |
注：***、**、* 分别代表在1%、5%和10%显著性水平下显著。
可见：
（1）SmartCon 与 RiskPerf 显著正相关（0.372\*\*\*），初步支持H1；
（2）SmartCon 与 Transp（0.442\*\*\*）、AutoFlow（0.487\*\*\*）均显著正相关，表明智能合约应用水平越高，合约透明度与流程自动化程度越高；
（3）Transp 与 RiskPerf、AutoFlow 与 RiskPerf 均显著正相关，为H2与H3提供支持；
（4）CRLoss、MRVar、OpErr 与 RiskPerf 均显著负相关，符合风险管理绩效构建逻辑。
5 实证分析
5.1 基准回归结果
通过Hausman检验后，选用双向固定效应模型进行估计，并对标准误进行聚类调整，结果见表5.3。
表5.3 智能合约应用对风险管理绩效的基准回归结果
| | (1) | (2) | (3) |
| ---------------- | ----------- | ----------- | ----------- |
| | RiskPerf | RiskPerf | RiskPerf |
| SmartCon$_{t-1}$ | 0.348\*\*\* | 0.301\*\*\* | 0.283\*\*\* |
| | (0.031) | (0.035) | (0.039) |
| Transp | | 0.128\*\*\* | 0.114\*\*\* |
| | | (0.027) | (0.030) |
| AutoFlow | | 0.109\*\*\* | 0.098\*\*\* |
| | | (0.029) | (0.032) |
| SIZE | | 0.011\* | 0.009\* |
| | | (0.006) | (0.007) |
| CAR | | 0.015\*\* | 0.012\* |
| | | (0.006) | (0.007) |
| NPL | | -0.028\*\* | -0.024\* |
| | | (0.010) | (0.012) |
| ROA | | 0.007\* | 0.006\* |
| | | (0.004) | (0.005) |
| NIM | | 0.005 | 0.004 |
| | | (0.005) | (0.006) |
| LCR | | 0.001\* | 0.001\* |
| | | (0.001) | (0.001) |
| RGDP | | 0.005 | 0.004 |
| | | (0.005) | (0.006) |
| CPI | | -0.003 | -0.002 |
| | | (0.004) | (0.005) |
| M2 | | -0.002 | -0.002 |
| | | (0.004) | (0.005) |
| Constant | 0.475\*\*\* | 0.428\*\*\* | 0.405\*\*\* |
| | (0.049) | (0.058) | (0.063) |
| 个体效应 | 控制 | 控制 | 控制 |
| 时间效应 | 不控制 | 控制 | 控制 |
| 样本量（N） | 342 | 342 | 342 |
| $R^2$ | 0.212 | 0.362 | 0.383 |
注：***、**、* 分别表示在1%、5%和10%显著性水平下显著，括号内为稳健标准误。
由表5.3可见：
（1）回归（1）仅控制银行个体效应，SmartCon$_{t-1}$ 对 RiskPerf 的系数为0.348（1%显著），支持H1；
（2）回归（2）在（1）的基础上加入中介变量 Transp 与 AutoFlow 及全部控制变量，SmartCon$_{t-1}$ 系数降至0.301（1%显著），说明在考虑中介因素后智能合约的直接效应仍显著；同时，Transp 与 AutoFlow 均在1%水\*\*平显著正向影响 RiskPerf，支持H2与H3；
（3）回归（3）进一步控制年度时间效应，SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.283（1%显著），其余变量符号与显著性与回归（2）一致，说明基准结论稳健。
5.2 稳健性检验
5.2.1 工具变量法检验
采用“两阶段最小二乘法（2SLS）”处理潜在的内生性问题，以“同省其他银行平均 SmartCon 水平 $\text{MeanSmartCon}_{-i,t}$”作为工具变量。
——第一阶段：$\text{MeanSmartCon}_{-i,t}$ 对 $\text{SmartCon}_{i,t-1}$ 回归系数为0.502（t=9.87，p<0.01），表明工具变量有效；
——第二阶段：用第一阶段预测值 $\widehat{\text{SmartCon}}_{i,t-1}$ 替代 $\text{SmartCon}_{i,t-1}$，回归结果显示 $\widehat{\text{SmartCon}}_{i,t-1}$ 系数为0.267（t=4.15，p<0.01），与基准结果方向与数量级相近，说明基准估计不存在严重偏误。
5.2.2 替换被解释变量检验
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，结果显示：
——CRLoss 回归中，SmartCon$_{t-1}$ 系数为 -0.019（5%显著），表明智能合约应用水平提升显著降低信用风险损失；
——MRVar 回归中，SmartCon$_{t-1}$ 系数为 -0.017（5%显著），表明智能合约应用水平提升显著降低市场风险波动；
——OpErr 回归中，SmartCon$_{t-1}$ 系数为 -0.045（1%显著），表明智能合约应用水平提升显著减少操作失误事件次数。
以上结果与基准实证一致，显示智能合约在各项风险管理环节均发挥积极作用。
5.2.3 异质性分析
根据银行规模（以总资产对数中位数7.8划分）进行分组回归：
——大中型银行组：SmartCon$_{t-1}$ 对 RiskPerf 的系数为0.219（1%显著）；
——小型银行组：SmartCon$_{t-1}$ 对 RiskPerf 的系数为0.167（5%显著）。
说明大中型银行在智能合约赋能风险管理方面具有更强边际效应，可能与其更完善的数字化基础设施及技术人才储备有关。
根据银行所有制性质（国有 vs 股份制 vs 城商行）分组回归：
——国有银行组：SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.201（5%显著）；
——股份制银行组：SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.176（5%显著）；
——城商行组：SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.143（10%显著）。
表明国有银行与股份制银行因具备更强的技术研发与投入能力，对智能合约赋能风险管理的效果更明显；城商行受限于规模与资金实力相对较弱，赋能效果略逊一筹。
根据区域属性（东部 vs 中西部）分组回归：
——东部地区银行组：SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.254（1%显著）；
——中西部地区银行组：SmartCon$_{t-1}$ 系数为0.167（5%显著）。
表明东部地区银行在智能合约应用与风险管理绩效提升方面受益更明显，可能与当地区块链生态与技术资源密集程度有关；但中西部地区银行同样显著受益，显示技术下沉效应在发生。
5.3 中介效应检验
基于Bootstrap方法（5000次抽样）检验合约透明度（Transp）与流程自动化（AutoFlow）的中介效应，结果如表5.4所示。
表5.4 中介效应检验结果（Bootstrap, 5000次）
| 中介路径 | 中介效应估计值 | 置信区间下限 | 置信区间上限 | 显著性 |
| -------------------------- | ------- | ------ | ------ | ---- |
| SmartCon→Transp→RiskPerf | 0.048 | 0.026 | 0.075 | 1%显著 |
| SmartCon→AutoFlow→RiskPerf | 0.041 | 0.020 | 0.066 | 1%显著 |
注：置信区间采用Bias-corrected百分位法。
结果表明：
（1）合约透明度在智能合约应用与风险管理绩效之间具有部分正向中介效应，验证H2；
（2）流程自动化在智能合约应用与风险管理绩效之间具有部分正向中介效应，验证H3。
5.4 结果讨论
结合实证结果可见：
（1）智能合约应用对商业银行风险管理绩效具有显著正向效应，与区块链在供应链金融场景下降低信用风险的文献相一致；
（2）合约透明度与流程自动化分别在智能合约与风险管理绩效之间发挥中介作用，验证了信息不对称理论与协同治理理论的适用性；
（3）大中型、国有及东部地区银行在技术、资源与生态方面具备优势，使其能更好地利用智能合约优化风险管理；中小型及城商行在基础设施与技术储备方面仍需补齐，亟需加大投入与协同合作。
6 结论与政策建议
6.1 研究结论
本文基于2016—2024年中国A股上市商业银行面板数据，系统研究智能合约在数字化转型背景下对风险管理绩效的影响，得出主要结论：
（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，说明智能合约可在不同风险类型管理环节发挥赋能作用；
（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部分中介效应；
（3）大中型、国有与东部地区银行在智能合约赋能风险管理方面受益程度更高，但中小型、城商行与中西部地区银行也具有显著提升空间；
（4）智能合约通过提高信息透明度、降低操作时滞与减少人为干预，实现对不同风险类型的全流程优化，显著提升银行风险防控能力。
6.2 政策建议
基于上述结论，从商业银行与监管层面提出以下建议：
6.2.1 商业银行层面
（一）强化区块链与智能合约平台建设
1. 构建统一的智能合约底层平台：银行应在联盟链或许可链模式下搭建智能合约底层节点，与同业及核心合作伙伴实现互联互通，为智能合约部署与调用提供稳定安全基础设施；
2. 推进标准化合约模板与开发框架：基于行业最佳实践与监管要求，制定标准化智能合约模板，降低开发与部署成本，加速风控场景的落地；
3. 加大技术研发与人才培养：引进区块链技术专家与智能合约开发人才，成立专门团队，开展合约编写、测试及安全审计，提升合约执行的可靠性与安全性。
（二）完善合约治理与合规标准
1. 建立智能合约审计与追责机制：在合约部署前进行代码安全审计与逻辑合规性检测，部署后结合链上数据实时监控合约执行情况，发现异常及时预警并触发补救措施；
2. 制定合约合规白皮书与运营指引：明确智能合约在风控、清算、交易等场景下的合规边界与监管要求，确保合约执行过程符合监管政策与法律法规；
3. 强化合约数据隐私与安全保护：在合约设计中嵌入隐私保护机制（如零知识证明、哈希加密），确保敏感数据仅向授权方公开，提高数据共享与隐私保护的平衡性。
（三）优化组织架构与流程协同
1. 构建“技术＋风控”协同工作流：在原有风险管理部门基础上，设立智能合约项目管理办公室，负责合约应用项目的推进与跨部门协调，确保技术、风控、合规、运营多方协同；
2. 推进风控中台与业务中台融合：将智能合约作为风控中台与业务中台的重要组成部分，统一管理合约模板、风控规则与数据接口，实现合约快速迭代与更新；
3. 开展内部培训与跨部门演练：定期组织智能合约使用与风控演练，模拟合约执行异常、合约漏洞攻击等场景，提高部门联动处置能力，培养“技术＋风险”复合型人才。
6.2.2 监管层面
（一）完善智能合约风险监管框架
1. 制定智能合约风控准入与审查标准：监管部门应发布针对商业银行智能合约应用的准入标准与审查流程，涵盖合约开发安全、执行合规性与事后审计要求，提高监管透明度；
2. 建立链上合约监测与预警体系：利用监管链或第三方监管平台，对关键智能合约调用与执行情况进行实时监测，识别异常调用模式与参数，及时下发预警并要求银行整改；
3. 开展行业统测与评估：定期组织智能合约安全与风控评估，对银行智能合约应用情况进行横向对标，促进行业公开透明，提高整体风险防控水平。
（二）推动行业协同与标准化建设
1. 建立智能合约标准化联盟：由监管部门牵头联合银行业协会、区块链联盟与技术企业，制定智能合约编码、测试与审计标准，促进各方采用一致的合约规范；
2. 搭建跨机构共享与联动机制：推动银行与监管机构、第三方审计机构、征信机构等在区块链平台上建立数据共享与联动机制，实现风险数据实时共享与协同防范；
3. 支持智能合约试点与经验推广：监管部门应对符合要求的智能合约风控项目给予政策支持与试点机会，并对先进经验进行总结推广，促进行业整体风险管理水平提升。
6.3 研究局限与未来展望
1. 样本与数据代表性：本文仅选取A股上市商业银行，未涵盖城商行、农商行与外资行等。未来研究可扩大样本范围，并结合银行内部合约运行日志与安全事件数据，进一步完善测度体系。
2. 动态研究不足：本文采用静态面板回归与中介效应模型，未能深入揭示智能合约赋能风险管理绩效的动态演化过程。未来可引入滚动窗口分析、时序网络模型或事件研究方法，挖掘技术应用与风险绩效之间的时序因果关系。
3. 外部环境影响考量：未来应进一步关注监管政策、行业竞争格局与技术迭代速度对智能合约赋能效应的影响，构建更加综合的动态因果模型。
综上所述，智能合约在数字化转型背景下为商业银行风险管理带来深刻变革。本文从理论与实证两方面验证了智能合约对风险管理绩效的积极影响，并提出系统的政策建议，为商业银行与监管部门在区块链与智能合约风控领域的实践提供参考。未来，应持续关注技术创新与应用场景演进，不断优化风险管理体系，实现银行业数字化转型与高质量发展。
