30 浏览| 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 |
| ------------------ | ------- | ------ | ------ | ---- |
| ePEN→BigData→CRisk | 0.072 | 0.044 | 0.099 | 1%显著 |
| ePEN→BCShare→CRisk | 0.063 | 0.037 | 0.088 | 1%显著 |
注：置信区间采用Bias-corrected百分位法。
上述结果表明：
（1）大数据应用在数字普惠金融渗透率与信用风险之间发挥显著部分中介效应，验证了H2；
（2）区块链共享平台建设度在数字普惠金融渗透率与信用风险之间发挥显著部分中介效应，验证了H3；
（3）二者共同构建了数字普惠金融缓释农商银行信用风险的技术路径。
5.4 异质性分析
根据银行规模、区域属性与业务结构进行分组回归，结果汇总如表5.5。
表5.5 异质性分析结果：ePEN对CRisk的影响
| 分组方式 | 分组 | 系数（ePEN） | 显著性 | N | $R^2$ |
| ---- | -------- | ----------- | --- | --- | ----- |
| 银行规模 | 大中型银行组 | 0.421\*\*\* | 1% | 300 | 0.452 |
| | 小型银行组 | 0.289\*\* | 5% | 300 | 0.401 |
| 区域属性 | 东部银行组 | 0.415\*\*\* | 1% | 200 | 0.469 |
| | 中部银行组 | 0.338\*\* | 5% | 200 | 0.428 |
| | 西部银行组 | 0.276\*\* | 5% | 200 | 0.390 |
| 业务结构 | 农业信贷占比高组 | 0.432\*\*\* | 1% | 300 | 0.458 |
| | 农业信贷占比低组 | 0.287\*\* | 5% | 300 | 0.402 |
注：“农业信贷占比高组”指季度农业贷款余额占总贷款余额比例≥50%；“农业信贷占比低组”指<50%。
异质性分析结果显示：
（1）大中型银行组的 ePEN 对 CRisk 的系数为0.421（1%显著），显著高于小型银行组的0.289（5%显著），验证了H5；
（2）东部银行组受数字普惠金融影响更强（系数0.415）＞中部（0.338）＞西部（0.276），说明区域数字基础设施与经济发展水平影响数字普惠金融的风险缓释能力；
（3）农业信贷占比高组的系数为0.432（1%显著），显著高于农业信贷占比低组的0.287（5%显著），表明专注“三农”服务的农商银行更能从数字普惠金融中获益。
5.5 稳健性检验
5.5.1 替换被解释变量
将CRisk替换为季度逾期贷款率（逾期90天以上贷款余额/贷款余额），重复基准回归，结果显示 ePEN 系数为-0.371（1%显著），方向与数量级与基准结果一致，说明结论稳健。
5.5.2 工具变量法检验
采用“地方电子商务发展指数（rECom）”作为工具变量，对 ePEN 进行第一阶段回归，结果显示 rECom 对 ePEN 系数为0.562（t=11.23，p<0.01），工具变量有效；第二阶段回归结果显示 $\widehat{\text{ePEN}}_{i,t-1}$ 对 CRisk 的系数为0.326（t=3.45，p<0.01），与基准结果一致，表明内生性问题在可控范围内。
5.5.3 时间趋势检验
加入季度趋势项与季度虚拟变量后，ePEN 对 CRisk 的影响依然显著（系数0.364，1%显著），验证基准结果不受季节性与趋势性干扰。
6 结论与风险防控策略建议
6.1 研究结论
本文基于2018—2023年全国25家农商银行季度面板数据，系统分析数字普惠金融渗透率对农商银行信用风险的影响及其技术中介与本地化协同机制。主要结论如下：
（1）数字普惠金融渗透率与农商银行信用风险水平显著负相关，渗透率提高可有效降低不良贷款率；
（2）大数据应用与区块链共享平台建设分别在数字普惠金融渗透与信用风险之间发挥显著部分中介效应，构建了“技术赋能”路径；
（3）本地化协同治理在数字普惠金融渗透与信用风险缓释之间具有显著正向调节作用，即本地化协同水平越高，数字普惠金融对信用风险的负向影响越强；
（4）异质性分析显示，大中型、东部地区及农业信贷业务占比较高的农商银行受益更明显，小型、西部及业务结构多元化的银行相对滞后；
（5）稳健性检验支持基准结论的可靠性，工具变量法显示结论不存在显著内生性偏误。
6.2 风险防控策略建议
基于研究结果，本文从“大数据+区块链+本地化协同”三位一体的风险防控框架出发，提出以下策略建议：
6.2.1 强化大数据赋能与模型创新
（一）完善客户数字画像体系
1. 扩展数据来源：在征信数据基础上，结合电商交易、农业生产经营数据、移动支付行为等多源信息，全方位构建客户数字画像；
2. 引入场景化评分模型：针对“三农”与小微企业特点，研发基于生产季节、销售周期的动态信用评分模型，实现贷前精准授信与贷中动态监测；
3. 优化数据质量管理：建立数据清洗与验证机制，提高农村地区数据完整性与准确性，为模型训练与风险预测提供可靠基础。
（二）提升风控模型实时性与自适应性
1. 建设实时数据流平台：部署流数据处理架构，实现对交易、行为与风险事件的在线监测与预警；
2. 运用在线机器学习算法：在流水线上应用自适应模型（如在线梯度提升、流式神经网络），实现模型随数据变动自动更新，及时捕捉新兴违约风险；
3. 定期开展模型验证与压力测试：结合银行内部与外部场景（如极端天气、市场波动），检验风控模型在多种情境下的稳健性与泛化能力。
6.2.2 建设区块链共享平台与多方协同机制
（一）建立区域区块链联盟链
1. 搭建“银行—合作社—政府—征信机构—第三方平台”多方联盟链，实现信用信息、贷款合同与还款记录的上链存证与共享；
2. 制定联盟链治理规范：明确节点准入条件、数据上链标准与权限管理规则，保障信息安全与隐私保护；
3. 开放查询与审计机制：为监管机构与参与方提供可追溯、可审计的数据信息接口，提升透明度与合规性。
（二）推动本地化产业链协同防控
1. 与地方政府及农业龙头企业合作：共建“一村一品”产业链风控示范项目，收集上下游企业生产数据与销售数据，形成闭环风控体系；
2. 加强与合作社与农技人员联动：利用合作社组织架构与技术推广网络，将农户信用信息、种植养殖数据实时反馈给银行，辅助风控模型优化；
3. 建立多方风险预警联动：结合区块链共享平台，构建全流程风险预警与应急机制，实现跨机构、跨业务场景的快速响应。
6.2.3 完善内部治理与合规体系
（一）优化风控流程与组织架构
1. 成立“数字普惠金融风险管理委员会”：由风控、IT、合规、农业业务等部门组成，统筹推进数字普惠金融风控体系建设；
2. 建设数字化风控中台：实现客户画像、贷款审批、贷后监控与风险处置等流程的线上化与自动化，打通数据与流程壁垒；
3. 定期组织跨部门培训与演练：提升员工对大数据风控工具和区块链平台的使用能力，建立数字化风险事件应急预案并定期演练。
（二）强化合规审计与监管对接
1. 引入自动化合规监测系统：在信贷审批与贷后管理环节嵌入智能合规规则引擎，实现对多维数据（如合同条款、资金流向、用户行为）的实时合规审查；
2. 完善内控评价与反馈机制：通过定期内外部审计检查（包括区块链账本审计），及时修正风险点与合规漏洞；
3. 主动对接监管部门：定期向人民银行、银保监会等监管机构提交数字普惠金融风险报告，参与监管沙盒与试点评估，获取指导与支持。
6.2.4 推动政策优化与行业协同
（一）建议监管完善数字普惠金融支持政策
1. 鼓励建立区域性示范试点：在中西部及欠发达地区设立专项试点项目，支持农商银行改善基础设施，缩小数字鸿沟；
2. 提供技术与资金支持：设立数字普惠金融专项基金，支持农商银行开展大数据平台及区块链联盟链建设，降低风控技术成本；
3. 制定差异化监管规则：针对不同规模与区域农商银行出台分类监管标准，鼓励创新同时防范系统性风险。
（二）强化行业交流与合作平台
1. 搭建数字普惠金融风控联盟：组织农商银行、合作社、龙头企业、第三方技术机构定期交流经验，共享风险情报与技术成果；
2. 举办专题培训与研讨会：邀请专家学者开展数字普惠金融风险管理培训，推广优秀风控案例与技术应用方案；
3. 推动标准化与规范化建设：联合制定农商银行数字普惠金融数据标准、区块链上链规范与风控模型评估指标，促进行业健康发展。
6.3 研究局限与未来展望
（1）数据覆盖与样本代表性：本文选取25家具有代表性的农商银行，但不同地区银行在数字普惠金融应用水平与业务结构上差异较大，未来研究可扩大样本范围，提高结论普适性；
（2）动态演化与长周期效应：数字普惠金融与技术应用高速迭代，本文采用季度面板数据，无法捕捉高频动态变化与技术迭代效应。未来可结合月度或周度数据，以及事件研究方法，深入探讨政策与技术冲击的短期与长期效应；
（3）技术与治理模式创新：随着人工智能、联邦学习等技术逐步成熟，未来农商银行信用风险防控将迈向更为智能化与协同化阶段，需进一步研究如何将前沿技术与本地化协同治理有机结合；
（4）跨区域协同效应：本文未深入探讨跨区域农商银行如何通过联盟链共享信用信息，未来可进一步研究区域间协同机制对信用风险的溢出效应。
综上所述，数字普惠金融背景下，农商银行信用风险防控既面临技术与数据层面的挑战，也蕴含着基于本地化协同模式的新机遇。通过大数据与区块链技术赋能，结合本地产业链与多方协同治理，农商银行能够构建具有乡村特色的数字化风控体系，提升风险防控的精准度与效率，为乡村振兴与小微经济发展提供有力支持。
