15 浏览从这些教训中，我们可以总结出以下几点。
1. 风险定价的精确性至关重要。 危机暴露出传统信用评分模型在识别复杂风险和预测尾部风险方面的局限性。未能根据借款人真实的信用风险水平进行合理定价，导致风险与收益不匹配。
2. 集中性风险管理不足。 银行往往过度依赖某一行业或某一客户群体，当该领域出现系统性风险时，银行将面临巨大冲击。例如，在次贷危机中，银行在房地产领域的过度集中导致了灾难性后果。
3. 贷后监测与预警滞后。 传统的贷后监测往往依赖于定期报告和人工审查，难以实时捕捉借款人财务状况和经营环境的恶化信号。当风险信号出现时，往往已为时过晚，难以有效干预。
4. 复杂金融工具的风险穿透不足。 对于MBS、CDO等结构化金融产品，银行未能充分理解其底层资产的信用风险，也缺乏有效的模型对其进行准确估值和风险评估，导致风险盲目累积。
5. 顺周期性问题。 在经济繁荣时期，银行往往倾向于放松信贷标准，而经济下行时又急剧收紧，这种顺周期性加剧了经济波动和金融风险。
这些教训促使国外银行在危机后大幅提升信用风险管理能力。它们普遍加强了数据基础建设，引入了更复杂的风险计量模型（如基于VaR的风险资本计量），更加注重压力测试和情景分析，并强化了巴塞尔协议III框架下的资本充足和风险管理要求。随着数字化浪潮的兴起，这些银行又进一步将大数据、人工智能等技术应用于信用风险管理的各个环节，以期实现更精细、更智能的风险管理。例如，一些大型银行已经利用机器学习模型进行欺诈识别、逾期预测，并尝试通过人工智能辅助不良资产清收。
3.2.2 我国商业银行信用风险管理的现状
近年来，随着我国经济结构转型、利率市场化深化以及数字金融的快速发展，我国商业银行的信用风险管理体系也经历了持续的演进与完善，但仍面临多重挑战。
在发展成就方面。
1. 风险管理意识与架构逐步完善。 经历过不良贷款高企的时期，我国商业银行普遍认识到信用风险管理的重要性。银行内部普遍建立了较为健全的风险管理组织架构，设立了风险管理委员会和独立的风险管理部门，并在信贷审批流程中引入了“三道防线”原则。
2. 信用风险计量工具应用普及。 大多数银行已广泛采用内部评级法（IRB）、信用评分卡（Credit Scoring Card）、Z值模型等工具进行贷前信用评估和违约概率估算。尤其是在零售信贷和信用卡业务中，自动化信用评分系统已成为主流。
3. 大数据与人工智能初步应用。 随着数字化转型，我国商业银行开始尝试将大数据、人工智能技术应用于信用风险管理。例如，大型银行和头部股份制银行已建立大数据风控平台，通过整合客户在社交、电商、物流、支付等领域的非传统数据，构建更全面的客户画像，用于小微企业贷款的信用评估和反欺诈识别。部分银行也开始利用机器学习模型进行贷后风险预警和不良资产处置效率提升的探索。
4. 普惠金融风控创新。 数字化技术为普惠金融发展提供了重要支撑，银行能够通过线上化、模型化风控，有效管理小微企业和农户的信用风险，扩大了信贷的可得性，降低了服务成本（林波，杜琰琰，2020）。
5. 监管推动日益强化。 监管机构持续推动银行加强风险管理，对信用风险资本计量、压力测试、不良资产处置等方面提出了更高要求，引导银行提升风险管理精细化水平。
然而，我国商业银行信用风险管理仍存在以下挑战与不足。
1. 数据治理与共享效率不高。 尽管银行数据量巨大，但数据孤岛现象普遍，不同部门、不同业务系统之间的数据难以有效整合和共享。同时，数据质量、标准化程度和实时性仍有欠缺，制约了大数据和AI模型效能的充分发挥。外部数据源的接入和整合也面临合规与成本挑战。
2. 核心风险模型仍需优化。 现有信用风险模型多基于历史数据和传统统计方法构建，在应对经济结构性变化、新业态新模式（如平台经济、数字经济）带来的新型信用风险时，可能存在滞后性和准确性不足。模型“黑箱”问题、可解释性差以及对小样本、长尾风险的识别能力有待提升。
3. 技术与业务融合深度不足。 金融科技的应用仍停留在“工具”层面，未能从根本上重塑信贷审批、贷后管理等业务流程。技术部门与业务部门的协作仍有待加强，导致许多新技术未能充分发挥其价值。
4. 复合型人才短缺。 银行缺乏既精通信用风险管理理论与实践，又掌握大数据、人工智能等技术的复合型人才，尤其是在模型开发、数据分析和算法应用方面。人才的匮乏制约了银行数字化风控能力的深层次提升。
5. 新型信用风险挑战。 数字化转型也带来新的信用风险。例如，过度依赖线上数据可能导致“数据偏见”和“算法歧视”问题，对特定群体或新兴行业产生误判；网络安全漏洞可能引发大规模数据泄露，进而影响客户信用；线上欺诈手段日益复杂，对银行的反欺诈能力提出更高要求。此外，数字消费信贷的快速发展也带来新的风险承担模式（王家华等，2022）。
6. 不良资产处置效率有待提升。 尽管数字化手段在催收方面有所应用，但不良资产的核销、重组和证券化等传统处置方式效率仍有待提高，面临法律法规、市场化机制不健全等障碍。
总体而言，我国商业银行在信用风险管理方面已取得显著进步，并积极拥抱数字化转型。但要实现从传统风险管理向智能风控的全面跃升，仍需在数据治理、模型优化、人才培养和应对新型风险方面持续发力。
3.3 研究假设
基于上述文献评述、理论基础以及对商业银行数字化转型和信用风险管理现状的深入分析，本研究提出以下研究假设，这些假设将在后续的实证分析中进行检验。
核心假设。
H1。商业银行数字化转型程度与信用风险管理效能存在显著正相关关系。 即商业银行的数字化程度越深，其信用风险管理能力越强，所承受的信用风险水平越低。
细分假设（基于数字化转型的具体影响机制）。
H1a。数字化转型通过提升信息获取与处理能力，正向影响信用风险管理效能。 大数据技术能够帮助银行获取更全面、多维度、实时的客户信息，缓解信息不对称，从而提高贷前信用评估的准确性和效率。
H1b。数字化转型通过优化风险计量模型与算法，正向影响信用风险管理效能。 人工智能和机器学习算法能够构建更精密的信用评分、违约概率（PD）估算模型，提升风险定价的精准性。
H1c。数字化转型通过实现风险管理流程自动化和智能化，正向影响信用风险管理效能。 机器人流程自动化（RPA）和智能审批系统能够缩短信贷审批周期，提高贷中操作效率，减少人为错误。
H1d。数字化转型通过强化贷后监测与预警能力，正向影响信用风险管理效能。 实时数据监控和智能预警系统能够及时发现借款人的信用风险恶化迹象，帮助银行采取早期干预措施，降低不良贷款生成率。
H1e。数字化转型通过提升不良资产处置效率，正向影响信用风险管理效能。 数字化工具和平台能够优化不良资产的催收、估值和处置流程，提高资产回收率。
可能存在的负面影响或权衡。
H2。数字化转型可能在特定情境下增加商业银行的信用风险承担。 例如，过度依赖模型而忽视人工经验，或算法偏见可能导致对特定客户群体或业务的误判，从而增加潜在风险。或者在数字化转型的初期，由于系统磨合、数据质量问题等，短期内可能存在风险承担的波动。
这些假设将作为本研究实证分析的出发点，通过数据检验来验证其合理性和显著性。
第四章 商业银行数字化转型对其信用风险管理影响的实证分析
本章将通过构建计量模型，运用面板数据对商业银行数字化转型对其信用风险管理的影响进行实证分析。
4.1.1 样本选择
本研究选择2013年至2022年间我国境内上市的75家商业银行作为研究样本。选择这些上市银行的主要原因有两点。首先是数据可获得性。上市银行严格遵循信息披露规范，其财务报表、年度报告、社会责任报告等信息公开透明，数据获取相对容易且可靠性高，这为构建全面、准确的变量指标提供了便利。其次是样本代表性。这75家上市商业银行涵盖了国有大型商业银行、股份制商业银行以及部分城市商业银行，它们在我国银行业资产规模、业务结构和市场份额中占据主导地位，能够较好地反映我国商业银行信用风险管理和数字化转型的整体发展态势。选择2013年至2022年的时间跨度，是因为这一时期是我国利率市场化改革逐步深化、数字技术快速发展并广泛应用于金融领域的关键十年，有利于观察数字化转型对信用风险管理影响的动态变化过程。在初始样本选取后，将进行必要的筛选，剔除ST、\ST类银行（可能存在财务异常或经营困难，不具备普遍代表性），以及数据缺失严重的银行，以确保数据的完整性和有效性，最终确定用于实证分析的样本集。
4.1.2 数据来源
本研究所需数据主要来源于以下几个权威途径，以确保数据的可靠性和准确性。首先，中国银行保险监督管理委员会（现国家金融监督管理总局）官方网站是获取银行监管报告、行业统计数据和相关政策法规的重要来源，这些数据有助于我们了解行业整体趋势和监管导向。其次，我们将查阅各商业银行的年度报告和半年度报告，从中提取详细的财务数据、业务运营数据以及关于数字化转型、科技投入、风险管理等方面的文字描述和量化指标。这些报告提供了最直接、最真实的银行经营情况。再次，Wind数据库和CSMAR数据库是本研究主要的数据获取平台。这两个数据库包含了我国上市公司的详尽财务数据、股权结构、公司治理信息、宏观经济数据以及部分行业特定数据，为构建各变量指标提供了坚实的数据基础。最后，国家统计局和中国人民银行的官方数据是获取宏观经济变量（如GDP增长率、消费者物价指数CPI、广义货币供应量M2增长率、社会融资规模等）的重要来源，这些宏观数据将作为控制变量纳入模型，以控制宏观环境对银行信用风险的影响。为保证数据质量，收集到的数据将经过严格的清洗、核对和处理，对于存在的异常值和缺失值，将根据实际情况采用插值法、剔除法或均值填充等合理方式进行处理，确保实证分析的有效性。
4.2 变量选取
4.2.1 被解释变量
本研究的被解释变量是商业银行信用风险管理效能。信用风险管理效能的提升意味着银行的信用风险水平降低。因此，我们将选择衡量信用风险水平的指标作为被解释变量。
借鉴现有研究，本研究主要采用不良贷款率（Non-Performing Loan Ratio, NPLR）作为核心被解释变量，以反映商业银行信用风险的水平。不良贷款率是衡量银行资产质量和信用风险状况最直接、最常用的指标，计算公式为。$$NPLR = \frac{\text{不良贷款余额}}{\text{贷款总额}}$$。不良贷款率越高，表明银行的信用风险管理效能越低；反之，不良贷款率越低，则表明信用风险管理效能越高。
选择不良贷款率作为核心被解释变量的优点在于。
1. 直观性强。 它直接反映了银行信贷资产的质量，是投资者和监管机构关注的核心指标。
2. 数据可得性高。 上市银行每年都会在财务报告中披露不良贷款率，数据获取方便且标准化。
3. 反映综合管理效果。 不良贷款率的变动是贷前审批、贷中监测和贷后处置等信用风险管理全流程综合效果的体现。
为进行稳健性检验，本研究还将考虑采用以下替代指标。
贷款损失准备充足率。 衡量银行应对未来可能贷款损失的能力，反映风险抵补水平。较高的充足率通常意味着银行对风险有更好的识别和拨备能力。
拨备覆盖率。 反映银行贷款损失准备金对其不良贷款的覆盖程度，是衡量银行风险抵补能力的重要指标。
逾期贷款率。 衡量贷款逾期但尚未被确认为不良的比例，可以作为不良贷款率的先行指标。
通过替换被解释变量进行稳健性检验，可以增强研究结论的可靠性。
4.2.2 解释变量
本研究的解释变量是商业银行数字化水平（Digitalization Level, DIGI）。为了全面衡量商业银行的数字化水平，本研究将借鉴谢绚丽、王诗卉（2022）等研究的做法，构建一个涵盖多个维度的综合指标。这些维度旨在反映银行在数字化投入和数字化应用/产出两方面的表现。
具体衡量指标包括。
1. 数字化投入方面。
信息技术投入占营业收入的比重。 反映银行在IT基础设施、软件开发、金融科技人才等方面的资源投入强度。较高的投入通常意味着银行对数字化转型的重视程度。
研发费用占营业收入的比重。 衡量银行在技术创新、新产品开发方面的投入力度，其中包含大量与数字化转型相关的研发活动。
2. 数字化应用/产出方面。
无形资产占总资产的比重。 无形资产中包含了大量与软件、专利、数据资产等相关的投入，可以间接反映银行在数字化资产方面的积累。
电子银行交易额占总交易额的比重。 衡量银行通过线上渠道提供金融服务的普及程度和客户使用粘性，反映数字化业务的渗透率。
金融科技人员占员工总数的比重。 反映银行在金融科技人才队伍建设上的力度，是数字化转型成功的关键支撑。
与数字技术相关的专利申请数量或授权数量。 直接反映银行在金融科技创新方面的产出和知识产权积累。
构建方法。
由于上述指标具有多维度、可能存在共线性等特点，本研究将采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）或因子分析（Factor Analysis）等降维方法，将这些原始指标合成为一个综合性的商业银行数字化水平（DIGI）指标。在合成之前，将对原始指标进行标准化处理（如Z-score标准化），以消除量纲差异的影响。通过主成分分析，可以提取出能够解释大部分信息变异的少数几个主成分，然后根据各主成分的贡献率加权求和，得到最终的数字化水平综合指标。这个指标将更全面、更客观地反映银行的数字化程度，避免单一指标的片面性。
4.2.3 控制变量
为了更准确地评估商业银行数字化水平对信用风险管理的影响，本研究将纳入一系列控制变量，以排除其他可能影响银行信用风险水平的因素。
1. 银行规模 (SIZE)。 银行规模通常与风险分散能力、市场地位以及风险管理资源配置能力相关。大型银行可能拥有更完善的风险管理体系和更强的风险抵御能力，但同时其业务复杂性也更高。
衡量。 银行总资产的自然对数（Ln_TotalAssets）。
2. 资本充足率 (CAP)。 资本充足率是衡量银行风险抵补能力的重要指标。更高的资本充足率意味着银行有更强的抗风险能力，可能对信用风险水平产生负向影响。
衡量。 核心一级资本充足率（Core_Tier1_CAR）或总资本充足率（Total_CAR）。
3. 盈利能力 (PROFIT)。 银行的盈利能力反映其经营状况，盈利能力强的银行通常拥有更充足的内部留存收益来吸收损失，且其风险管理水平可能更高。
衡量。 净资产收益率（Return on Equity, ROE）或总资产收益率（Return on Assets, ROA）。
4. 资产负债结构 (STRUC)。 银行的资产负债结构特征直接影响其面临的信用风险敞口和风险偏好。例如，贷款结构、负债结构等。
衡量。 贷款总额占总资产的比重（Loan_TA），反映银行的信贷资产暴露程度。
替代。 生息资产占总资产比重、客户存款占负债比重等。
5. 管理效率 (EFF)。 银行的管理效率可能影响其风险管理的执行力和效果。
衡量。 成本收入比（Cost-Income Ratio）。成本收入比越低，通常表明管理效率越高。
6. 宏观经济因素 (MACRO)。 宏观经济环境是影响银行信用风险的外部重要因素。经济繁荣期，企业违约率通常较低；经济下行期，信用风险则会上升。
衡量。 实际国内生产总值增长率（GDP_Growth）或消费者物价指数（CPI_Growth）。
7. 产权性质 (OWN)。 银行的产权性质（如国有银行、股份制银行、城市商业银行等）可能影响其风险偏好、公司治理结构和风险管理效率。
衡量。 设置哑变量。例如，国有大型银行=1，股份制银行=2，城市商业银行=3。
通过纳入这些控制变量，本研究旨在更准确地识别数字化水平对信用风险管理效能的净影响，减少遗漏变量偏误。
4.3 模型构建
本研究将采用面板数据模型进行实证分析，以探讨商业银行数字化转型对其信用风险管理的影响。面板数据模型能够同时处理时间序列数据和截面数据，具有更高的效率和更强的控制能力。在面板数据模型中，我们将主要考虑固定效应模型（Fixed Effects Model）。
选择固定效应模型的原因在于。
1. 控制个体异质性。 商业银行之间存在许多不随时间变化的个体特征，如银行文化、管理理念、成立背景、地理位置等。这些不可观测的个体异质性如果被遗漏，可能导致估计偏误。固定效应模型通过引入个体虚拟变量（或对个体进行“去均值化”处理）来控制这些不随时间变化的个体效应，从而获得更一致、无偏的估计结果。
2. 减少遗漏变量偏误。 相比于混合OLS回归，固定效应模型能够更好地控制由于遗漏了对被解释变量有影响且与解释变量相关的个体特有变量而导致的偏误。
3. 适应样本特性。 本研究样本为75家商业银行在10年期间的面板数据，固定效应模型非常适合处理此类数据结构。
基本模型设定如下。
$NPLR_{i,t} = \alpha + \beta_1 DIGI_{i,t} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 CAP_{i,t} + \beta_4 PROFIT_{i,t} + \beta_5 STRUC_{i,t} + \beta_6 EFF_{i,t} + \beta_7 MACRO_{i,t} + \mu_i + \epsilon_{i,t}$
其中。
$NPLR_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的不良贷款率（被解释变量），用于衡量信用风险水平。
$DIGI_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的数字化水平（核心解释变量）。
$SIZE_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的银行规模（控制变量）。
$CAP_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的资本充足率（控制变量）。
$PROFIT_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的盈利能力（控制变量）。
$STRUC_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的资产负债结构（控制变量）。
$EFF_{i,t}$。表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的管理效率（控制变量）。
$MACRO_{i,t}$。表示第 $t$ 年的宏观经济因素（控制变量）。
$\alpha$。常数项。
$\beta_1, \beta_2, ..., \beta_7$。各变量的回归系数。
$\mu_i$。个体固定效应，捕捉不随时间变化的个体特有因素。
$\epsilon_{i,t}$。随机误差项。
预期回归结果。
根据研究假设H1，我们预期核心解释变量 $\beta_1$ 的符号为负，且统计显著。如果 $\beta_1$ 显著为负，则表明商业银行数字化水平越高，其不良贷款率越低，即信用风险管理效能越好。如果存在负面影响，则 $\beta_1$ 可能为正（对应假设H2）。
模型选择。
在进行正式回归之前，我们将通过Hausman检验来选择更适合数据的模型（固定效应模型或随机效应模型）。Hausman检验的原假设是随机效应模型是合适的（即个体效应与解释变量不相关）。如果p值小于0.05，则拒绝原假设，选择固定效应模型；否则，接受原假设，选择随机效应模型。
4.4 实证结果与分析
4.4.1 描述性统计
