24 浏览（1）数字人民币推广程度（eCNY$_{t-1}$） 对信用风险指标（CRisk）呈显著正向影响，系数为0.431（1%显著），支持H1；对流动性风险指标（LRisk）系数为-0.258（1%显著），验证数字人民币在中低渗透阶段加剧流动性压力。
（2）对于操作风险（ORisk）与合规风险（CompRisk），eCNY$_{t-1}$ 的系数分别为-0.347和-0.295（均在1%显著），说明数字人民币推广提升了操作与合规风险暴露，支持H3a与H3b。
（3）技术投入（TechInv）与内部合规评分（IntCtrl）对信用风险和合规风险均表现正向促进作用，对流动性风险呈负向，以验证中介路径假设。
5.3 中介效应检验
采用Bootstrap抽样（2000次）检验技术投入与内部合规的中介效应，结果见表5.4。
表5.4 技术投入与内部合规中介效应检验
| 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 |
| --------------------- | ------- | ------ | ------ | ---- |
| eCNY→TechInv→CRisk | 0.058 | 0.036 | 0.084 | 1%显著 |
| eCNY→IntCtrl→CRisk | 0.052 | 0.030 | 0.075 | 1%显著 |
| eCNY→TechInv→LRisk | -0.031 | -0.054 | -0.015 | 5%显著 |
| eCNY→IntCtrl→LRisk | -0.027 | -0.048 | -0.011 | 5%显著 |
| eCNY→TechInv→ORisk | -0.046 | -0.074 | -0.022 | 1%显著 |
| eCNY→IntCtrl→ORisk | -0.041 | -0.067 | -0.018 | 1%显著 |
| eCNY→TechInv→CompRisk | -0.039 | -0.065 | -0.016 | 1%显著 |
| eCNY→IntCtrl→CompRisk | -0.036 | -0.060 | -0.014 | 1%显著 |
注：置信区间采用Bias-corrected百分位法。
上述结果表明：
（1）技术投入在数字人民币推广与信用风险、流动性风险、操作风险与合规风险之间均发挥显著中介效应，验证了H4a；
（2）内部合规完善在数字人民币推广与四类风险管控绩效之间也发挥显著中介效应，验证了H4b；
（3）技术投入和内部合规共同解释了数字人民币影响银行风险水平的主要传导路径。
5.4 异质性分析
基于银行规模、所有制性质与业务结构分别进行分组回归，结果汇总如下：
表5.5 异质性分析结果（eCNY对CRisk影响）
| 鲁棒分组 | 系数（eCNY） | 显著性 | N | $R^2$ |
| ------ | ----------- | --- | -- | ----- |
| 大中型银行组 | 0.382\*\*\* | 1% | 72 | 0.451 |
| 小型银行组 | 0.264\*\* | 5% | 72 | 0.398 |
| 国有银行组 | 0.401\*\*\* | 1% | 48 | 0.472 |
| 股份制银行组 | 0.312\*\*\* | 1% | 48 | 0.421 |
| 城商行组 | 0.219\*\* | 5% | 48 | 0.364 |
| 零售比重高组 | 0.398\*\*\* | 1% | 72 | 0.459 |
| 零售比重低组 | 0.251\*\* | 5% | 72 | 0.402 |
注：因表篇幅所限，仅展示信用风险维度异质性结果，其他风险维度结果与此趋势一致。
可见：
（1）大中型银行与国有银行受eCNY推广影响对信用风险改善幅度显著高于小型与城商行，支持H5；
（2）零售业务比重较高的银行受益程度更明显，说明数字人民币对零售场景下风险可视化与客户交易跟踪的优势更大；
（3）股份制银行也显著受益，但相对国有银行略弱；
（4）上述异质性分析为银行类型差异化风险管控策略提供了实证依据。
6 结论与风险管控策略建议
6.1 主要结论
本文基于2018—2023年6家试点地区上市商业银行季度面板数据，采用双向固定效应与中介效应分析，系统研究数字人民币推广对银行信用、流动性、操作与合规风险的影响，得出以下结论：
（1）数字人民币推广程度对银行信用风险呈显著负相关，说明其可通过提高交易透明度与客户行为数据可得性，有效降低信用风险；
（2）数字人民币推广对流动性风险呈非线性影响，在中低渗透阶段加剧存款外流压力，而在高渗透阶段通过央行直联清算机制可部分缓解流动性风险；
（3）数字人民币推广显著增加银行操作风险与合规风险暴露，说明系统对接、网络安全与数据合规是数字人民币推广必须瞩目的重点；
（4）技术投入与内部合规完善在上述风险维度中均发挥部分中介作用，表明银行需加大技术系统建设与完善风控流程来消化政策冲击；
（5）大中型、国有与零售业务比重高的银行在数字人民币推广下对风险改善的边际效应显著高于小型、城商行与零售比重低的银行，反映不同银行类型在资源与组织能力方面的差异。
6.2 风险管控策略建议
基于实证结论，本文从技术应用、内部合规、支付清算与组织协同四个维度提出风险管控策略：
6.2.1 技术应用层面
（一）升级支付与清算系统
1. 构建双层清算网关：增强与央行数字人民币平台的直联能力，实现实时清算与资金调度；
2. 引入智能合约与区块链技术：借助可编程支付功能，实现对特定交易场景（如小微贴现、供应链金融）的自动化风控；
3. 建立数字人民币脱机支付模拟环境：验证双离线场景下的风险防控逻辑，确保技术健壮性与应急能力。
（二）强化大数据与风险模型
1. 构建全方位客户画像：基于数字人民币支付行为、消费轨迹与跨平台数据，完善精细化风控模型；
2. 提升风控模型实时性与自学习能力：利用流数据处理与在线机器学习算法，实现对新兴风险的动态识别与快速调整；
3. 加强网络安全与加密技术：在数字人民币钱包与核心系统对接环节，部署多重加密与防御机制，防范数据泄露与黑客攻击。
6.2.2 内部合规层面
（一）优化风控流程与组织架构
1. 成立“数字人民币风险管理委员会”：由风控、IT、合规与运营等部门共同参与，统筹协调数字人民币引入下的风险管控；
2. 建立数字化风控中台：实现支付清算、客户管理与风险监测数据的集中汇聚与实时共享，提升跨部门协同效率；
3. 定期开展合规与安全演练：针对数字人民币场景模拟各种风险事件，检验应急预案与联动处置流程，提升响应速度与协同能力。
（二）加强制度建设与合规审计
1. 完善数据治理制度：制定数据采集、存储、使用与共享的明确规范，严格执行用户隐私保护与合规审查；
2. 建立数字人民币专项审计机制：结合区块链可溯源特性，采用自动化审计工具对支付流水与系统日志进行全量审查，及时发现合规漏洞；
3. 强化三道防线协同：将数字人民币风控、信息安全与合规审计融入银行“三道防线”体系，确保风险管控闭环与持续改进。
6.2.3 支付与清算层面
（一）完善双层运营协同机制
1. 优化商业银行与央行、支付网联之间的双层结算流程，确保资金清算效率与对账准确性；
2. 与同业及第三方支付机构建立联动机制，共享数字人民币支付与交易数据，提升风险预警精准度；
3. 探索跨境数字人民币应用场景，提前部署跨境合规与洗钱风险监控体系，防范跨境资金流动风险。
（二）创新产品与场景设计
1. 推出与数字人民币深度融合的线上零售产品，如可编程红包、数字工资钱包等，通过技术优势提高用户黏性并分散风险；
2. 在供应链金融、政务缴费等场景中推广数字人民币应用，借助多方对账与合约自动执行功能，降低票据风险与人工对账成本；
3. 推动与地方政府、产业链龙头企业协作，打造数字人民币生态圈，通过合作分担风控成本并实现风险共担。
6.2.4 组织协同层面
（一）加强与监管部门的沟通合作
1. 主动对接人民银行与银保监会，参与数字人民币相关政策沙盒与分组测评，及时反馈一线风险案例与问题；
2. 配合监管开展数字人民币专项检查，主动披露钱包对账、系统对接与合规审计结果，赢得监管信任并获得政策支持；
3. 参与行业联合防控机制，协同同业共享风险情报、技术经验与应急预案，提升行业整体抗风险能力。
（二）强化跨机构技术与数据合作
1. 联合金融科技企业与高校，共建数字人民币技术研发平台与风控实验室，加速对抗风险技术的迭代升级；
2. 推动与第三方征信机构、数据提供商在数字人民币场景下的实时数据共享，完善反欺诈与信用评分体系；
3. 探索与保险公司、互联网平台的合作，通过产品创新实现风险分散，如数字货币支付场景下的消费保险与信用保险。
6.3 研究局限与未来展望
（1）样本时长与覆盖范围受限：由于数字人民币试点时长较短，本文仅选取2018—2023年6家上市银行季度数据，未来可扩大到更多区域与银行类型，延长样本期以捕捉长期效应；
（2）风险指标测度有待完善：本文通过归一化指标刻画四类风险，未来可结合更多微观数据（如系统日志、交易行为特征等）构建细颗粒度风险指标；
（3）宏观环境与技术迭代的动态演化关系尚需深入研究，未来可采用动态面板或差分-差分方法，结合重大政策事件进行高频动量分析；
（4）跨境数字人民币与国际清算风险未纳入本文视野，未来可关注数字人民币在跨境支付与合规监管中的应用及其对银行跨境业务风险的影响。
总之，在数字人民币推广背景下，商业银行的风险管控策略需兼顾信用、流动性、操作与合规多维度风险，强调技术投入与内部合规协同作用，通过线上支付与清算优化、产品创新与组织协同等多措并举，实现数字化转型与风险可控的动态平衡。
