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随着数字普惠金融的快速发展，农村商业银行在服务“三农”与小微企业的过程中，面临着信用风险防控的新挑战与新机遇。本文在梳理传统农商银行信用风险管理模式与数字普惠金融特征的基础上，提出基于“大数据+区块链+本地化协同”三位一体的创新信用风险防控框架。首先，从数字普惠金融视角分析农商银行信用风险来源和传导路径，构建“客户数字画像—信息共享平台—风险预警机制”理论模型；其次，以2018—2023年全国25家具有代表性的农商银行为样本，构建数字普惠金融渗透率指数与信用风险指标，采用双向固定效应面板模型实证检验数字普惠金融对农商银行不良贷款率的影响，并通过中介效应模型考察大数据应用与区块链共享平台在其中的中介作用；最后，针对实证结论提出差异化风险防控策略，包括加强本地农业产业链数据采集、搭建区块链联盟链、完善智能风控模型与多方协同治理。实证结果表明：数字普惠金融渗透率与农商银行不良贷款率显著负相关；大数据应用与区块链共享平台在“数字普惠金融→信用风险”关系中分别发挥部分中介效应；不同地区与规模的农商银行在数字普惠金融应用与风险管控上的效应存在显著异质性。基于此，本文建议农商银行构建本地化数字普惠金融生态，强化技术赋能与多方协同，以提升信用风险防控的精准性与效率。
关键词：数字普惠金融；农商银行；信用风险；大数据；区块链；中介效应
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
近年来，中国农村金融改革持续深化，数字普惠金融逐步成为支持“三农”与小微企业发展、促进乡村振兴的重要抓手。互联网、大数据、移动支付等技术在农村地区广泛应用，使农村居民和小微企业获得信贷的渠道显著拓宽。然而，与商业银行相比，农村商业银行（以下简称“农商银行”）在风控能力、数据资源与技术应用方面相对薄弱。数字普惠金融在提升农村金融可及性的同时，也带来了信用风险管理的新课题：一方面，线上贷款审批下客户信息不对称问题有所缓解，但农村地区信息碎片化与数据质量参差不齐导致信用风险隐患依然存在；另一方面，网贷平台与农商银行的合作加剧了银行面对的同业竞争压力，若无法构建精准的风险预警与处置机制，将对其资产质量造成挑战。
在此背景下，探索农商银行在数字普惠金融环境下的信用风险防控路径具有重要价值。一方面，数字技术为农商银行提供了新的数据采集与分析工具；另一方面，区块链等创新技术为信息共享、安全合规提供了可能。如何将数字普惠金融理念与农商银行经营特点相结合，形成本地化、场景化的信用风险防控模式，是当前实践中亟待解决的问题。
1.1.2 研究意义
——理论意义：
第一，从数字普惠金融视角构建农商银行信用风险传导机制，将大数据与区块链技术融入农村金融特定场景，丰富了银行信用风险管理理论。当前关于数字普惠金融与商业银行风险的研究多集中在国有大型银行或城商行，针对农商银行这一特殊主体的理论研究相对欠缺。本文通过构建“客户数字画像—信息共享平台—风险预警机制”模型，为农商银行在数字普惠金融环境下的信用风险管理提供系统化理论框架。
第二，创新性地提出“大数据+区块链+本地化协同”三位一体风控框架。在数字金融背景下，大数据和区块链各自已有研究成果，但针对农村地区信息不对称与数据孤岛问题，本文将二者与本地化产业链协同共治结合，形成具有可操作性的风险防控体系拓展了数字金融风险管理研究的深度与广度。
——实践意义：
第一，为农商银行构建差异化风险管控策略提供实证依据。通过对2018—2023年25家样本农商银行的实证研究，量化分析数字普惠金融渗透率对不良贷款率的影响，并揭示大数据应用与区块链共享平台的中介效应，为农商银行在技术投入与合作模式选择上提供决策参考。
第二，为监管部门优化农村数字普惠金融政策提供参考。实证结果将帮助监管层理解数字普惠金融在农村地区的潜在风险传导路径，进一步制定有针对性的监管政策，如鼓励建立区域区块链联盟链、支持农村金融数据基础设施建设等，以促进农商银行稳健发展。
1.2 研究思路与方法
1.2.1 研究思路
本文研究主要分为五个部分：
第一部分为绪论，阐述研究背景、意义与创新点，明确研究思路；
第二部分为文献综述，梳理数字普惠金融与银行信用风险管理、大数据与区块链在金融风控的应用，以及农商银行特色等相关研究，为第三部分理论与假设奠定基础；
第三部分为理论基础与研究假设，基于风险传导理论与技术-组织-环境（TOE）框架，构建数字普惠金融对农商银行信用风险的影响机制，并提出相应假设；
第四部分为研究设计与变量测度，介绍样本选择、数据来源，构建数字普惠金融渗透率、大数据应用指数、区块链共享平台建设度、信用风险指标等变量，设计双向固定效应与中介效应模型；
第五部分为实证分析，包括描述性统计与相关性分析、基准回归与稳健性检验、中介效应检验、异质性分析，检验研究假设并对结果进行讨论；
第六部分为结论与风险防控策略建议，根据研究发现提出针对农商银行的创新性信用风险防控对策。
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，以及监管政策文档，系统梳理数字普惠金融、银行风险管理、大数据与区块链应用于农商银行等领域的国内外研究现状，明确研究空白与创新点；
（2）面板数据模型：采用2018—2023年全国25家具有代表性的农商银行季度面板数据，构建双向固定效应模型，检验数字普惠金融渗透率对银行不良贷款率（信用风险）的影响；
（3）中介效应分析：以大数据应用水平与区块链共享平台建设度为中介变量，采用Bootstrap抽样法检验中介效应强度，探索数字普惠金融渗透率通过技术与协同机制影响信用风险的传导路径；
（4）异质性分析：基于银行规模（大中型 vs 小型）、区域属性（东部 vs 中西部 vs 西部）、业务结构（农业信贷占比高 vs 低）进行分组回归，检验征信效应是否存在显著差异；
（5）稳健性检验：包括替换被解释变量（以逾期贷款率代替不良贷款率）、引入工具变量（如“地方电子商务发展指数”）缓解内生性及控制季度时间趋势等手段，保证结论的可靠性。
1.3 创新点与研究局限
1.3.1 研究创新点
（1）风险传导机制创新。首次将数字普惠金融渗透率与农商银行信用风险管理结合，通过“客户数字画像—信息共享平台—风险预警机制”构建系统化传导逻辑，弥补了现有研究中对农村银行风险传导多维度分析的不足。
（2）技术应用与本地协同防控框架。创新性提出“大数据+区块链+本地化协同”三位一体风控框架：大数据用于精准客户画像与模型训练，区块链用于建立透明可信的信用信息共享平台，本地化协同强调在农村产业链上下游金融、合作社和政府多方参与的共治模式。该框架结合农村特色，具有较强的可操作性。
（3）多层次异质性实证分析。本文以全国25家农商银行为样本，分别从区域、规模与业务结构维度开展异质性分析，揭示不同类型农商银行在数字普惠金融环境下的风险防控差异，突显研究结果的普适性与政策启示。
1.3.2 研究局限
（1）数据可得性限制。由于部分区域性农商银行季度数据披露不完整，样本数量虽已力求覆盖典型地区，但仍可能存在地区样本偏差；
（2）变量测度精度待提升。数字普惠金融渗透率、区块链共享平台建设度等指标基于公开数据与调研问卷构建，难以完全量化技术应用深度与数据质量；
（3）动态演化因素未充分考虑。数字普惠金融与技术应用快速迭代，本文采用季度面板数据无法捕捉更高频率的动态变化，未来研究可结合月度或周度数据进行更细致分析。
2 文献综述
2.1 数字普惠金融与银行信用风险管理
2.1.1 数字普惠金融内涵与特征
数字普惠金融指利用互联网、大数据、移动终端等技术，为农村与低收入群体提供便捷、低成本的金融服务。其核心特征包括：广覆盖：通过移动互联网实现“触网式”服务，覆盖偏远农村地区；低门槛：线上开户、电子身份认证降低业务审批成本；精准投放：基于数据分析的精准营销与授信；实时性：交易与风控可实现线上实时监测与动态调整。
2.1.2 数字普惠金融对信用风险的双向影响
已有研究表明，数字普惠金融能够改善信息不对称，降低小微与“三农”客户信用风险。王鹏飞等（2021）发现，基于手机行为数据与社交网络数据的信贷审批模型比传统征信模式对违约预测准确率提高15%；李海峰（2022）指出，农村数字支付场景普及有助于积累客户消费与交易数据，为农商银行提供更全面的信用画像。然而，也有研究认为，线上快速授信可能导致审批“宽松”，增加信贷投放后的违约风险，特别是在数据质量尚未完全覆盖的偏远地区。
2.2 大数据与区块链技术在银行风控中的应用
2.2.1 大数据风控应用
大数据技术应用于银行风控主要包括：贷前精准模型、贷中实时监测与贷后动态风控。刘军（2020）研究表明，引入电商交易数据后，小微企业贷款的违约率下降10%；张慧（2021）采用社交网络数据与消费行为数据相结合的信用评分模型，将信用风险预测准确度提升至85%。上述研究多聚焦于城市网商银行与城商行，针对农商银行在乡村地区数据稀缺性的研究较少。
2.2.2 区块链共享平台
区块链技术在金融领域主要用于构建多方信任共享平台，如供应链金融中的票据溯源与存管。区块链去中心化与不可篡改特性，有助于构建具有可信度的农村信用信息共享网络。赵明（2022）构建了“村社－农户－银行”三级联盟链，实现农村合作社与农户贷款历史信息共享，违约率下降12%。但该研究主要针对单一试点村社，尚未探讨跨区域农商银行协同防控路径。
2.3 本地化协同与多方治理
2.3.1 本地化金融生态
农商银行深耕农村地区，具备地方网络与合作社资源。王庆（2020）指出，与本地合作社、种植大户建立长期合作关系，有助于收集一线生产与信用信息。但该研究未进一步探讨如何将本地化信息与数字技术结合，实现数字普惠金融下的精准风控。
2.3.2 多方协同治理
多方协同治理强调政府、银行、合作社与第三方平台共同参与风控。陈毅（2021）认为，通过建立“政府-银行-第三方平台”多级联动机制，可实现风险监测信息共享与快速响应。但具体协同机制构建与实施路径尚待深入探究。
2.4 文献述评
综上所述，已有文献主要集中在：数字普惠金融对银行信用风险影响的单一路径分析、大数据与区块链技术在特定场景的应用案例、以及本地化合作与多方治理模式的初步探索。然而，研究仍存在以下不足：
（1）缺乏系统化理论框架，将数字普惠金融渗透、大数据与区块链应用与本地化协同整合于一个整体风险传导机制中；
（2）针对农商银行的实证研究样本较少，缺乏全国多地区、不同规模银行的面板数据对比分析；
（3）中介机制与异质性研究不足，尚未揭示技术与协同在风险防控中的具体传导路径与效果差异。本文将基于以上不足，构建创新性理论与实证模型，开展全面研究。
3 理论基础与研究假设
3.1 理论基础
3.1.1 风险传导理论
风险传导理论强调外部冲击（如政策、技术变革）通过多条路径影响银行风险体系。在数字普惠金融背景下，技术手段（大数据、区块链）与客户行为（数字交易数据）构成风险传导渠道，影响农商银行的信用风险水平。
