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在普惠金融发展背景下，商业银行正致力于通过金融科技手段提高普惠金融服务的覆盖面与效率，但同时也面临着更为多样化与复杂化的风险挑战。本文以2015—2024年中国A股上市商业银行为样本，构建金融科技应用水平指数与普惠金融风险控制绩效指标，采用双向固定效应面板模型检验金融科技赋能下商业银行普惠金融风险控制的效应，并通过中介效应分析探讨信息透明度与运营效率在其中的中介机制。研究发现：（1）金融科技应用水平与商业银行普惠金融风险控制绩效显著正相关，表明金融科技可有效降低普惠金融贷款不良率和贷款损失率；（2）信息透明度与运营效率在金融科技应用与风险控制绩效之间发挥部分正向中介作用；（3）对于不同规模与性质的银行，金融科技赋能普惠金融风险控制的边际效应存在显著异质性；（4）在控制宏观与银行自身特征后，基准结论依然稳健。基于此，提出商业银行需要加大大数据与智能风控平台建设、完善风险预警体系，监管层面应建立针对普惠金融科技应用的风险评估与监督机制，以实现普惠金融与风险控制的双赢。
关键词：金融科技；商业银行；普惠金融；风险控制；大数据；智能风控
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近年来，随着我国“科技+金融”战略的推进，金融科技在商业银行各项业务中得到了广泛应用。普惠金融作为支持小微企业和“三农”发展、缩小收入差距、促进社会可持续发展的重要手段，也逐步成为银行差异化竞争与履行社会责任的关键领域。然而，普惠金融因客户群体风险特征复杂、单笔贷款规模小且数量庞大，传统人工审批及风控手段难以适应其多样化、分散化的特征，导致贷款不良率高、信贷回收成本大。与此同时，金融科技的快速发展为银行提供了新的风险识别、授信决策与贷后管理工具——以大数据、人工智能、云计算等技术为代表的新一代信息技术，能够对海量、多源的客户数据进行实时挖掘和智能分析，为普惠金融业务带来更高效、更精准的风险控制手段。
目前，已有多家银行在小微贷款、农业信贷、消费金融等普惠场景中引入智能风控模型、线上授信系统与移动审批流程。但也存在一些问题：数据孤岛导致信息不对称依然存在；模型过度依赖历史数据而对新兴风险预警不足；底层技术平台建设参差不一，难以形成行业协同效应。因此，深入研究金融科技赋能下商业银行普惠金融风险控制的具体机制和实证效应，对于完善银行风控体系、推动普惠金融健康发展具有重要意义。
1.1.2 研究意义
——理论意义：
第一，本文将金融科技与普惠金融风险控制结合，构建了一个综合性的赋能框架，将信息透明度与运营效率视作中介变量，丰富了金融科技与风险管理领域的相关研究。现有文献多聚焦于传统信贷或互联网金融，缺乏从普惠金融角度探讨金融科技的作用机制与实证证据。本文对该领域进行系统性研究，有助于完善普惠金融风险管理的理论体系。
第二，本文在实证方面构建了“普惠金融风险控制绩效”指标体系，将不良贷款率与贷款损失率结合，综合衡量商业银行在小微及“三农”贷款领域的风控水平，填补了定量研究浅薄的空白。
——实践意义：
第一，为商业银行优化普惠金融业务风控体系提供路径指引。通过实证验证金融科技在降低贷款不良率、提升回款效率等方面的有效性，为银行差异化配置技术资源、完善风控模型及审批流程提供依据。
第二，为监管部门制定金融科技相关监管政策提供决策参考。实证结果可以帮助监管层了解在普惠金融场景下金融科技的风险防范效果和潜在隐患，为后续出台针对小微贷款的科技风控监管指引或沙盒试点提供数据支撑。
1.2 研究思路与方法
1.2.1 研究思路
本文主要分为五个部分：
第一部分为绪论，阐述研究背景、意义及创新点；
第二部分为文献综述，梳理普惠金融风险控制和金融科技赋能相关研究，为理论与实证奠定基础；
第三部分为理论基础与研究假设，从信息不对称理论、普惠金融特性及数字金融理论视角，探讨金融科技如何通过信息透明度与运营效率两条路径影响普惠金融风险控制；
第四部分为研究设计与指标构建，介绍样本选取、变量定义与数据来源，并构建双向固定效应模型及中介效应模型；
第五部分为实证分析与结果讨论，包括基准回归、稳健性检验、异质性分析及中介机制检验；
第六部分为结论与政策建议，归纳主要发现并提出对商业银行和监管机构的建议。
1.2.2 研究方法
（1）文献分析法：通过检索CNKI、万方、Google Scholar等数据库，对普惠金融风险控制与金融科技赋能的国外与国内研究进行梳理，总结研究现状与不足。
（2）指标构建与描述性统计：设计“普惠金融风险控制绩效”与“金融科技应用水平”两套指标体系，对主要变量进行描述性统计与相关性分析，为实证提供直观依据。
（3）双向固定效应面板回归：控制银行个体与年度固定效应，检验金融科技应用水平对普惠金融风险控制绩效的影响；
（4）中介效应分析：采用Bootstrap抽样方法检验信息透明度与运营效率对主效应的中介作用；
（5）异质性分析：基于银行规模、所有制性质与区域属性进行分组回归，探讨影响效应的差异性。
1.3 创新点与研究局限
1.3.1 研究创新点
（1）从普惠金融风险控制角度切入，首次系统探讨金融科技如何通过提高信息透明度与优化运营效率来降低小微与“三农”贷款风险；
（2）构建了兼顾不良贷款率与贷款损失率的“普惠金融风险控制绩效”综合指标，为量化研究提供了新的思路；
（3）通过中介效应与异质性分析相结合，揭示了信息透明度与运营效率两条中介路径，突出了不同类型银行在金融科技赋能下的差异化响应。
1.3.2 研究局限
（1）数据可得性限制：金融科技应用水平及信息透明度等指标主要来源于银行年报与公开披露，无法完全涵盖所有内部技术指标，可能存在测度偏差；
（2）样本局限：仅选取A股上市商业银行，未涵盖区域性城商行、农商行与外资银行，研究结论的普适性有待进一步扩展；
（3）动态演化研究不足：本文采用静态面板模型，难以捕捉金融科技技术快速迭代与风险演化之间的动态互动关系，未来可引入时序分析或事件研究方法。
2 文献综述
2.1 普惠金融风险控制相关文献
2.1.1 普惠金融的内涵与特点
普惠金融强调金融服务的可获得性与包容性，旨在向小微企业、农业主体与低收入群体提供可持续、便捷、价格合理的金融服务。相较于商业化信贷，普惠金融客户群体信用历史缺乏、抵押物不足，业务单笔金额小、笔数多且分散，信息不对称与信用风险显著高于传统客户（Beck et al., 2015）。因此，在普惠金融领域，如何在保持高覆盖面的同时有效控制风险，成为学界与业界关注的焦点。
2.1.2 传统普惠金融风险控制方法
早期研究主要集中在通过政策性贴息、再贷款等激励措施降低小微企业融资成本，同时通过加强贷前调查、提升贷后跟踪与担保体系建设等方式来控制风险。学者指出，借助信用担保、产业基金等制度性安排，可改善小微企业融资可得性，但在信息不对称和成本压力下，仍难以实现大规模复制（Klapper & Love, 2011）。近年来，随着微型贷款与合作社融资模式的推广，部分地区通过村镇银行、农村信用社等渠道开展小额信贷业务，但因授信审批效率低、风险定价机制不完善，仍存在较高的不良贷款率。
2.1.3 普惠金融风险控制绩效评价
国内外常用不良贷款率、贷款损失准备率、贷款回收率、逾期率等指标衡量普惠金融风险水平。在实证研究中，部分学者对比不同模式下的风险控制效果，例如银行直销贷与合作机构代销贷模式的违约率差异；还有研究将金融普惠度与风险水平结合，探讨平衡普惠覆盖与风险容忍度之间的最优点（Zins & Weill, 2016）。总体来看，传统风险控制手段依赖人工审核与线下尽调，难以实现实时监测与高频迭代，限制了普惠金融业务的规模化扩展。
2.2 金融科技赋能相关文献
2.2.1 金融科技的概念界定与发展阶段
金融科技（FinTech）是指利用大数据、人工智能、区块链、云计算、移动互联网等新一代信息技术，对金融产品、服务、流程及组织模式进行全面创新，以提高金融效率和降低交易成本。根据行业发展特点，可将金融科技应用分为三个阶段：第一阶段为在线化和移动化，通过互联网渠道提供金融服务；第二阶段为智能化与大数据应用阶段，利用数据挖掘与机器学习优化信贷决策；第三阶段为区块链与智能合约阶段，强调去中心化与流程自动化。
2.2.2 金融科技对商业银行绩效与风险管理的影响
大量实证研究表明，金融科技可以提升银行效率、降低运营成本并拓展客户基础。例如，基于大数据征信可降低小微企业贷款违约率（Chen et al., 2019）；人工智能信用评分模型可提高信用风险预测准确率（Li & Shen, 2021）。此外，云计算平台可实现银行风控系统的高弹性部署，缩短模型上线时滞。区块链技术在贸易金融、供应链金融等场景可增强透明度与可追溯性，降低操作风险。总体而言，金融科技在优化风控流程、提高风险识别效率方面展现出显著优势。
2.2.3 金融科技与普惠金融融合研究
学界已有部分研究关注金融科技在普惠金融领域的应用效果。例如，基于手机上网数据与社交网络数据的小微企业信用评估模型，可有效解决传统征信缺失问题；基于区块链的农产品担保贷模式，实现了农户销售收入与贷款偿还的自动匹配，降低了信贷风险（Zhang & Peng, 2020）。另有文献研究了数字普惠金融指数与经济增长之间的关系，发现数字技术的渗透有助于改善普惠金融可得性并降低不良贷款率（Lin et al., 2022）。然而，系统性探讨“金融科技→普惠金融风险控制绩效”的路径及中介机制研究尚不充分。
2.3 文献述评
通过以上文献梳理可见：
（1）传统普惠金融风险控制方法在大规模推广方面存在效率瓶颈，难以满足多元化、分散化的风险管理需求；
（2）金融科技在商业银行风险管理领域的应用研究较为深入，但多集中于传统企业信贷或零售信贷场景，缺乏专门聚焦于普惠金融场景下的系统研究；
（3）现有实证研究大多聚焦于金融科技与银行绩效或单一风险维度的关系，未能同时考虑信息透明度与运营效率等中介因素，也未充分展现不同类型银行的异质性特点。
因此，本文拟构建“金融科技—信息透明度/运营效率—普惠金融风险控制绩效”一体化研究框架，通过实证检验与机制分析，填补现有研究空白。
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
信息不对称理论认为，借贷双方在交易过程中的信息不对称会导致逆向选择与道德风险，尤其在小微与“三农”等普惠金融领域更为明显。由于普惠金融客户缺乏抵押物与可参考的信用记录，银行对借款主体风险难以准确评估，易导致不良贷款率攀升。金融科技通过大数据与多源数据整合可显著提高借款人信用信息透明度，降低信息不对称程度，提升授信决策精准度，从而改善普惠金融风险控制绩效。
3.1.2 数字金融理论
数字金融理论强调以技术驱动金融业务模式转型，通过移动端、线上平台、大数据算法等手段实现从传统线下到线上化再到智能化的演进。该理论指出，在数字化架构下，金融机构可借助数据中台与技术中台进行资源整合与流程重组，实现业务自动化与实时风控。普惠金融正是数字金融应用的重点领域之一，智能风控与实时监测可帮助银行更好地识别潜在风险、优化贷款定价与额度分配。
3.1.3 协同治理理论
协同治理强调不同主体之间的信息共享与资源协作，以实现整体协同效应。普惠金融涉及银行、监管机构、担保机构、合作社等多方参与，传统模式下各方信息割裂，难以有效协作。金融科技搭建的区块链与数据共享平台能够将多方风控规则与信息整合，实现联动预警与协同处置，提升整体风险治理效率。
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 金融科技应用水平与普惠金融风险控制绩效
金融科技通过技术手段改善风险识别、优化授信决策流程、强化贷后监控机制。大数据分析可实时挖掘借款人交易与行为数据，机器学习模型可构建更准确的信用评分体系；云计算与人工智能可加速审批与贷后监测；区块链可实现贷款资金与还款来源的可溯源性，从而降低贷款违约概率和操作风险。因此，预期金融科技应用水平越高，商业银行普惠金融风险控制绩效越优。
假设1（H1）：金融科技应用水平与商业银行普惠金融风险控制绩效显著正相关。
3.2.2 信息透明度的中介作用
金融科技可以整合多源数据，构建统一的信用信息数据库，提高贷前、贷中、贷后各环节的透明度。信息透明度的提高有助于银行及其合作方及时获取借款人运营状况与还款能力，减少信息不对称导致的逆向选择，从而降低不良贷款率与贷款损失率。
假设2（H2）：信息透明度在金融科技应用与普惠金融风险控制绩效之间发挥部分正向中介作用。
3.2.3 运营效率的中介作用
金融科技通过自动化审批与智能风控模型，可大幅提升普惠金融业务的运营效率。运营效率提高不仅缩短了审批时滞，还减少了人工干预与人为错误，降低操作风险。与此同时，快速响应机制有助于及时调整风险敞口与贷款结构，从整体上改善风险控制绩效。
假设3（H3）：运营效率在金融科技应用与普惠金融风险控制绩效之间发挥部分正向中介作用。
3.2.4 异质性假设
不同规模、所有制性质与区域属性的银行在科技投入能力、数据资源与技术人才储备方面存在差异，大中型与国有银行在金融科技平台建设与数据治理方面更具优势，因此其科技赋能对普惠金融风险控制绩效的提升边际效应可能更强；东部地区银行在数据基础设施与技术生态方面相对完善，其受益程度或高于中西部地区。
假设4（H4）：在其他条件相同前提下，大中型与国有银行受金融科技赋能提升普惠金融风险控制绩效的边际效应显著高于小型与民营银行；东部地区银行效应显著高于中西部地区银行。
