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随着数字经济与金融科技的快速发展，商业银行在数字化转型过程中面临的风险形态更加多元且复杂，数字化风险控制已成为银行稳健经营的关键课题。与此同时，金融监管政策不断更新，以适应数字化时代风险管理需求，对商业银行的数字化风险控制产生深远影响。本文立足于2016—2024年中国商业银行数字化转型背景，从政策与实务两条脉络系统研究金融监管政策对商业银行数字化风险控制的影响机制与实证效果。首先，梳理近年来我国在数字化监管、网络安全、数据合规、科技监管等领域出台的主要政策文件，构建政策演进框架；其次，从政策驱动、内部治理、技术应用三个层面，提出金融监管政策影响数字化风险控制的假设；然后，以2016—2023年中国A股上市商业银行为样本，构建监管政策严格度指标与银行数字化风险控制绩效指标，采用双向固定效应面板模型检验政策变化对银行数字化风险控制绩效的影响，并通过中介效应分析探讨技术投入与内部控制完善的中介路径；最后，开展异质性分析，考察不同规模与性质银行的政策效应差异。实证结果表明：金融监管政策严格度提升显著促进商业银行数字化风险控制绩效提升；技术投入与内部控制完善在政策效应与风险控制绩效之间发挥部分中介作用；大中型银行和国有银行受政策推动效应更强。基于此，提出完善监管政策工具组合、强化银行内部治理与加大技术创新支持等政策建议，以推动商业银行数字化风险控制能力持续优化。
关键词：金融监管政策；商业银行；数字化风险控制；政策严格度；中介效应
1 绪论
1.1 研究背景与研究意义
1.1.1 研究背景
近年来，以大数据、人工智能、云计算、区块链等为代表的金融科技深刻影响商业银行的业务模式和风险管理方式。银行在推进数字化转型过程中，通过线上渠道拓展客户、运用智能风控模型进行信贷授信、借助实时监测系统进行风险预警，风险识别能力与管理效率得到极大提升。但随之而来的网络安全、数据隐私、模型失效、黑灰产攻击等新型风险也不断涌现，使数字化风险控制充满挑战。针对这一形势，我国监管层相继出台一系列政策文件，如《商业银行网络安全管理办法》《银行业金融机构科技风险管理指引》《个人信息保护法》《金融数字化转型监管框架》等，以指导和约束银行数字化业务与技术应用，推动银行建立更加稳健的数字化风险管理体系。研究金融监管政策对商业银行数字化风险控制的影响，有助于理解政策与实务之间的联动关系，为监管完善和银行实践提供决策参考。
1.1.2 研究意义
理论意义：
第一，构建了金融监管政策与银行数字化风险控制的影响框架。目前学术界对数字化时代银行风险管理的研究多集中在技术应用层面，缺乏系统性地从政策角度解析监管对数字化风险控制的作用机制。本文从政策演进、影响路径与中介机制三个维度展开研究，为相关理论增添新的视角。
第二，结合中国银行业实际，丰富了政策效应研究视野。通过构建政策严格度指标，并将其与银行数字化风险控制绩效进行实证检验，明确监管政策在不同类型银行中的作用差异，为银行业政策研究提供了实证支持。
实践意义：
第一，为监管部门优化政策工具设计提供依据。实证结果揭示不同政策维度对银行数字化风险控制的影响效应及中介路径，可帮助监管层判断政策强度与组合的合理性，完善对银行数字化业务的动态监管框架。
第二，为商业银行数字化转型提供风险控制思路。通过对监管政策效应的探讨，银行能够更好地理解监管要求，优化内部治理结构与技术投入决策，提升数字化风险预警与应对能力，实现合规与创新的平衡。
1.2 研究思路与方法
1.2.1 研究内容与结构安排
本文从宏观政策梳理到微观实证分析，体系分五章展开：
第一章：绪论。阐述研究背景、意义、研究思路与创新点；
第二章：文献综述。梳理金融监管政策与银行数字化风险控制相关研究，评述已有成果与不足；
第三章：理论基础与研究假设。基于政策驱动理论、技术-组织-环境（TOE）框架与中介效应理论，构建金融监管政策对银行数字化风险控制的影响逻辑，提出研究假设；
第四章：研究设计与变量测度。描述样本选取、变量定义与测度方法，构建面板回归与中介效应模型；
第五章：实证分析。进行基准回归、稳健性检验、中介机制与异质性分析，讨论结果；
第六章：结论与政策建议。总结研究结论，提出对监管层与银行的政策建议与研究局限。
1.2.2 研究方法
（1）文献分析法：检索CNKI、万方、国家金融监督管理总局官网、银保监会官网等渠道，系统梳理近年来数字化监管政策与银行风险管理相关文献；
（2）面板数据模型：选取2016—2023年中国A股上市商业银行年度数据，构建双向固定效应模型，检验金融监管政策严格度对数字化风险控制绩效的影响；
（3）仪器变量法：为控制政策严格度与风险控制之间潜在的双向因果与遗漏变量偏误，以“省份数字经济发展指数”作为监管环境的工具变量进行2SLS检验；
（4）中介效应分析：采用Bootstrap抽样法检验技术投入与内部控制完善在政策效应与风险控制绩效之间的中介作用；
（5）异质性分析：基于银行规模（大中型 vs 小型）、所有制性质（国有 vs 股份制 vs 城商行）、区域属性（东部 vs 中西部）分组回归，探讨不同类型银行的政策效应差异。
1.3 研究创新点与局限
1.3.1 研究创新点
（1）政策视角系统梳理：梳理了近年以网络安全、科技监管、数据合规为重点的金融监管政策演进，形成政策演进框架，为后续研究提供基础；
（2）政策严格度指标构建：以政策发布数量、监管要求强度与执行力度三维度量化监管政策严格度，创新性地衡量监管对银行数字化风险控制的施压程度；
（3）中介机制实证揭示：首次将技术投入与内部控制完善作为政策效应与风险控制绩效之间的中介变量，解析金融监管政策通过何种路径影响银行数字化风险控制。
1.3.2 研究局限
（1）政策指标测度受限：政策严格度指标主要基于公开文件关键词分析与专家评分，难以完全量化监管执行的细节效果；
（2）样本范围限制：仅选取A股上市商业银行，未能覆盖区域性城商行与农商行，外资行也未纳入样本，结论的普适性仍有待扩展；
（3）动态因果研究不足：本文采用静态面板模型，未能深入揭示监管政策发布后的动态调整过程与风险控制绩效变化的滞后效应，未来可引入事件研究方法或差分-差分模型。
2 文献综述
2.1 金融监管政策研究进展
2.1.1 数字化监管与网络安全政策
随着银行业务数字化程度不断提高，网络安全与信息保护成为监管重点。2016年银保监会发布《商业银行网络安全管理办法》，明确银行需建立网络安全防护体系与应急响应机制；2018年出台的《银行业金融机构科技风险管理指引》强调银行应强化科技风险识别与监测；2021年《数据安全法》《个人信息保护法》施行，进一步规范了银行数据合规管理。上述政策构成了我国银行数字化业务安全与数据合规的监管框架。
2.1.2 金融科技监管与业务合规政策
2019年人民银行发布《金融科技发展规划（2019—2021年）》，鼓励金融机构创新技术应用，同时明确要求风险可控；2020年试点的“金融科技监管沙盒”机制，为银行新技术应用提供监管试验环境；2022年银保监会发布《关于银行业金融机构加强数字化转型风险管理的通知》，要求银行完善数字化风险治理体系，开展风险预警与应急演练。总体来看，监管层在推动金融科技创新的同时，持续加大对银行科技应用的合规与风控要求。
2.1.3 数据合规与个人信息保护政策
相关法律法规对银行数字化业务提出了严格要求。《网络安全法》《数据安全法》《个人信息保护法》明确银行在数据采集、存储、使用与共享过程中需严格遵循合规要求，加强对客户隐私和敏感信息的保护。银行由此需要在数字化风控系统中嵌入数据加密、脱敏与访问审计等技术手段，保障平台安全与合规性。
2.2 商业银行数字化风险控制研究进展
2.2.1 数字化风险识别与预警研究
学者普遍认为，数字化风险包括网络安全风险、模型风险、数据合规风险等。李某等（2020）基于大数据分析构建实时风险预警模型，提高了银行对欺诈与外部攻击的识别能力；张某某（2021）研究指出，人工智能算法在信贷场景中提升了欺诈检测与风险评分精度。现有研究多聚焦于技术应用层面，缺乏对监管政策作用的系统性探讨。
2.2.2 数字化风险治理与合规机制
部分文献关注银行内部治理机制在数字化风险控制中的作用。王某（2019）指出建立数字化风险委员会有助于统筹技术、业务与合规；周某（2022）研究强调数据中台建设与业务中台协同对风险管控的重要性。然而，对监管政策在推动银行完善数字化风险治理机制的研究还相对匮乏。
2.2.3 政策效应与银行行为的实证研究
已有研究多关注宏观层面政策对银行绩效的影响，如货币政策对贷款投放的传导效应、监管资本要求对银行风险偏好的影响。但对金融监管政策对银行数字化风险控制行为和绩效的实证考察较少。少数文献如陈某（2023）以事件研究方法探讨网络安全监管升级对银行IT投入的促进作用，但未深入考察风险控制绩效。
2.3 文献述评
综合以上文献可见：
（1）监管层在推动银行数字化转型与加强风险监控方面已出台多项政策，但学术界对这些政策如何影响银行在数字化风险控制上的实际行为与绩效缺乏系统性研究；
（2）现有研究更关注技术应用本身，而缺少从监管政策角度探讨数字化风险治理的理论与实证分析；
（3）在实证方法上，多数研究采用静态回归或案例分析，缺乏多维度政策指标与中介机制分析。
基于此，本文拟构建金融监管政策严格度指标体系，并结合银行技术投入与内部控制完善两个中介变量，从理论与实证两个层面深入探讨监管政策对银行数字化风险控制绩效的影响。
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 政策驱动理论
政策驱动理论认为，上位层政策环境对组织行为具有导向作用。对于银行而言，金融监管政策通过制定合规标准、审查要求与处罚机制，强制或激励银行提升数字化风险管理能力，形成正向的政策效应。
3.1.2 技术-组织-环境（TOE）框架
TOE框架指出，技术因素、组织因素与外部环境共同影响组织的技术采纳与应用绩效。金融监管政策作为外部环境变量，可通过调整技术投入与内部治理结构，推动银行数字化风险控制体系建设。
3.1.3 中介效应理论
中介效应理论强调外部因素通过中介变量影响结果变量。具体到本研究，监管政策严格度对银行数字化风险控制绩效的影响或通过提升技术投入水平与完善内部控制质量两个路径实现。
3.2 研究假设
3.2.1 政策严格度与数字化风险控制绩效
监管政策严格度提升后，银行面临更高的合规与风控要求，需加大对数字化风险管理系统的投入，如加强网络安全防护、大数据风控系统及实时监测平台建设，从而提升风险识别与预警能力，提高数字化风险控制绩效。
假设1（H1）：金融监管政策严格度与商业银行数字化风险控制绩效显著正相关。
