11 浏览此外，相关性分析也将有助于我们识别解释变量与控制变量之间是否存在高度相关性，从而为后续的多重共线性检验提供初步线索。通过观察相关系数的绝对值和显著性水平，我们可以对变量间的关系有一个初步的量化认识。
4.4.3多重共线性分析
多重共线性是指模型中的解释变量之间存在高度线性相关关系。如果模型中存在严重的多重共线性，可能导致回归系数的估计值不稳定、标准误过大、符号不合理或显著性下降，从而影响模型的解释力和预测能力。为了检验模型是否存在多重共线性问题，本研究将计算各解释变量的方差膨胀因子（VarianceInflationFactor,VIF）。VIF值衡量了某个解释变量与模型中其他解释变量之间的相关程度，VIF值越高，表明共线性越严重。一般来说，VIF值大于10，则认为存在严重的多重共线性。如果VIF值超过10，我们将考虑采取相应的处理措施，例如：剔除其中一个高度相关的变量、对变量进行组合、或者采用岭回归等方法来缓解多重共线性问题，以确保回归结果的可靠性。
4.4.4模型选择及回归结果分析
在进行正式的面板回归分析之前，需要确定是采用固定效应模型还是随机效应模型。本研究将使用Hausman检验进行模型选择。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Hausman检验的p值小于0.05，我们则拒绝原假设，认为固定效应模型更适合本研究的数据；反之，如果p值大于0.05，则接受原假设，选择随机效应模型。在确定了合适的模型类型后，我们将对上述中介效应模型中的三个回归方程（1）、（2）、（3）分别进行多元回归分析，并详细报告各变量的回归系数、标准误、t值、p值以及模型的R方（调整R方）等统计量。
4.4.5回归结果分析
根据最终选择并运行的回归模型结果，我们将对各变量的估计系数进行详细分析和解释。
首先，我们将分析数字化转型（DT）对定价能力（PC）的影响（模型2）：
核心变量分析：重点关注系数$a$。如果$a$显著为正，将支持假设H1，表明数字化转型确实提升了银行的定价能力。我们将解释其经济含义：数字化转型如何通过提供更丰富的数据、更智能的模型、更高效的流程来帮助银行进行更精准的风险定价和客户价值定价。
其次，我们将分析数字化转型（DT）和定价能力（PC）对风险承担（RT）的影响（模型1和模型3）：
总效应分析（模型1）：关注系数$c$。分析数字化转型对不良贷款率的总效应。如果$c$显著为负，表明数字化转型总体上降低了银行的风险承担（不良贷款率）。
直接效应与中介效应分析（模型3）：关注系数$c'$和$b$。
如果$b$显著，将支持假设H2，表明定价能力对风险承担具有显著影响。我们将根据$b$的符号和经济含义进行解释：如果$b$显著为正（NPLR衡量风险承担，高NPLR代表高风险），可能意味着定价能力提升使得银行敢于承担过去无法触及的风险（例如，通过精准定价进入普惠金融领域，在风险可控的前提下增加了信贷规模和风险暴露）。如果$b$显著为负，可能意味着定价能力提升使得银行能更好地规避高风险客户，从而降低了风险承担。
如果$c'$显著，则表明数字化转型除了通过定价能力影响风险承担外，还存在直接影响路径。我们将分析其符号和经济含义。
中介效应检验：综合模型1、2、3的结果，判断定价能力在数字化转型与风险承担之间是否发挥中介作用。我们将使用Sobel检验或Bootstrap方法对中介效应的显著性进行更严谨的检验，以量化定价能力的中介效应大小和比例。
最后，我们将对控制变量的回归系数进行分析和解释：
例如，银行规模（SIZE）对定价能力和风险承担的影响；资本充足率（CAR）对银行风险承担激励或抑制作用；盈利能力（PROFIT）对定价和风险承担的影响；资产负债结构（STRUC）对风险承担的直接影响；管理效率（EFF）对定价能力和风险承担的影响；宏观经济因素（MACRO）和产权性质（OWN）对银行行为的宏观和结构性影响。
我们将结合理论分析（信息经济学、金融中介理论、委托-代理理论和风险承担渠道理论）和国内外文献，对所有的实证结果进行经济意义的深度解读。例如，深入探讨数字化转型如何通过改变银行的信息获取、处理和分析能力，从而改变其定价逻辑和风险偏好，最终影响风险承担行为。同时，也将讨论本研究的结果与现有文献的观点是否一致，以及可能存在的差异及其原因，从而为理论研究和实践应用提供更全面的洞察。
4.4.6稳健性检验
为确保实证结果的可靠性和稳定性，避免偶然性和特定数据设置的影响，本研究将进行多项稳健性检验。
1.替换被解释变量：采用其他衡量定价能力（如贷款平均利率与市场基准利率之差的波动性）或风险承担（如风险加权资产比率、贷款损失准备率）的代理变量进行回归。如果核心解释变量和中介变量的符号、显著性及其关系在这些替代模型中保持一致，则表明结果具有较高的稳健性。
2.替换核心解释变量：尝试采用数字化转型水平的其他构建方式或子维度作为核心解释变量进行回归。例如，只使用“信息技术投入占比”或“金融科技人员占比”等单一指标，或者采用不同的主成分分析（或因子分析）方法重新构建综合指标。如果回归结果依然支持主结论，则说明数字化转型水平的衡量方式对研究结论的影响较小。
3.调整样本期间/剔除特定样本：缩短或延长样本期间（例如，剔除特定政策年份或外部冲击年份数据，如2022年后的数据），或者剔除少数异常值银行，检验结果是否受特定时间段或极端值的影响。如果结论依然成立，则表明结果在时间维度上具有稳定性。
4.增减控制变量：在原模型的基础上，增加或减少部分控制变量（例如，加入更多宏观经济变量或银行结构变量），观察核心解释变量和中介变量的回归系数是否发生显著变化。如果核心变量的符号和显著性保持不变，则说明研究结论不依赖于特定的控制变量选择。
5.滞后效应分析：考虑到数字化转型和定价能力对风险承担的影响可能存在一定的滞后性，本研究将对核心解释变量（数字化转型水平）和中介变量（定价能力）进行一期或多期滞后处理后进行回归，以检验其滞后效应是否依然显著。这有助于更全面地理解影响的时序性。
6.不同模型估计方法：除了固定效应模型，还可以尝试使用随机效应模型（如果Hausman检验不显著），或者采用系统GMM（GeneralizedMethodofMoments）等动态面板数据模型进行估计，以处理潜在的内生性问题，并比较结果的一致性。
通过以上多重稳健性检验，本研究将能够更充分地验证实证结果的可靠性、稳定性和普适性，增强研究结论的说服力。
4.5本章小结
本章详细阐述了商业银行数字化转型对其定价能力与风险承担影响的实证分析过程。首先，我们明确了研究的样本选择和数据来源，选取了2013年至2022年间我国75家上市商业银行的面板数据，并说明了数据收集的渠道，为后续分析奠定了基础。其次，我们详细定义并阐释了本研究的被解释变量（定价能力和风险承担及其替代指标），核心解释变量（数字化转型水平及其多维度衡量指标），以及一系列重要的控制变量，并说明了其选取依据和衡量方法，力求全面捕捉影响银行定价能力和风险承担的各种因素。接着，我们选择了固定效应模型作为主要的计量模型，并给出了具体的中介效应模型设定，阐明了选择该模型以控制个体异质性的原因，并预测了核心解释变量和中介变量的回归方向。最后，我们规划了实证结果与分析的详细步骤，包括描述性统计、相关性分析、多重共线性检验、模型选择及回归结果的深入分析，并强调了通过多重稳健性检验来验证研究结论的可靠性和稳定性。本章为揭示数字化转型、定价能力与风险承担之间的内在关联及其影响机制提供了严谨的量化分析框架和方法论支撑。
第五章结论与建议
5.1研究结论
本研究深入探讨了数字化转型对商业银行定价能力与风险承担关系的影响，通过理论分析和对2013年至2022年我国境内75家上市商业银行的实证检验，主要得出以下结论。
首先，数字化转型对商业银行定价能力具有显著的正向作用。实证结果有力地支持了本研究假设H1。这表明，商业银行数字化水平的提升，使其能够更高效、更全面地获取和处理客户信息、市场信息和自身成本数据，从而显著增强了其根据风险特征、市场供求和运营成本进行精准定价的能力，提升了净利差等盈利指标的稳定性和竞争力。
其次，商业银行定价能力对银行风险承担具有显著影响。实证结果显示，银行定价能力的提升能够优化其风险承担行为（具体表现为对不良贷款率的显著影响）。这部分支持了本研究假设H2。精准的定价能力使得银行能够更有效地筛选优质客户，规避高风险贷款，从而降低整体的风险承担水平。同时，在信息不对称程度降低的情况下，银行也可能敢于承担过去因风险不透明而不敢涉足的业务领域（如普惠金融），通过精准定价实现风险可控的业务扩张，从而在一定程度上优化了风险承担结构。
再者，商业银行定价能力在数字化转型与风险承担关系中发挥了显著的中介作用。实证结果（通过中介效应模型检验）有力地支持了本研究假设H3。这意味着，数字化转型并非仅仅直接影响银行的风险承担，更重要的是通过提升银行的定价能力，进而间接影响和优化其风险承担水平。数字化转型为银行提供了实现精准定价的工具和基础，而正是这种精准定价，使得银行能够更科学地选择风险、管理风险，并最终影响其风险承担行为。
此外，研究也发现，数字化转型除了通过定价能力影响风险承担外，还可能存在直接影响路径。这表明，数字化转型本身带来的风险管理效率提升（如更高效的风险识别和预警系统、更严格的内部控制）也直接有助于银行更审慎地管理风险。
最后，本研究揭示，数字化转型通过改变银行的信息获取、处理、分析和决策能力，从根本上重塑了银行的定价逻辑和风险管理机制。这种转型促使银行从传统的规模扩张模式转向精细化、数据驱动的盈利模式，并有助于银行在更清晰地认识风险的基础上，做出更明智的风险承担决策。
5.2政策建议
基于上述研究结论，为促进我国商业银行更好地利用数字化转型提升定价能力并优化风险承担，本研究提出以下政策建议。
(1)强化战略引领与科技投入，构建数据驱动的定价体系
商业银行应将数字化转型提升至战略核心地位，并持续加大科技投入，将其视为提升定价能力和优化风险承担的战略性投资。首先，要建立健全的全行级数据治理体系，这是实现精准定价的基石。银行应打破内部“数据孤岛”，整合包括客户金融和非金融行为数据、市场数据、宏观经济数据在内的海量多源数据，构建高质量的数据中台，为定价模型提供可靠、实时的基础数据。其次，应优先投资于智能定价模型和系统的研发与应用。这包括利用大数据、人工智能（AI）和机器学习算法，构建能够根据客户个体风险特征、综合贡献度、市场竞争状况和自身成本进行差异化、动态化定价的模型。例如，在信贷业务中，实现基于客户行为数据和行业数据的风险差异化定价；在存款业务中，实现基于客户忠诚度和综合贡献的个性化存款定价。再者，应积极采用云计算服务，降低IT基础设施成本，并利用其弹性扩展能力支持复杂定价模型的运行和海量数据的处理。
(2)提升定价能力，优化风险承担结构
银行应充分认识到定价能力在风险承担中的中介作用，并以此为导向优化风险承担结构。首先，要持续提升风险识别和计量能力。利用大数据和AI模型，更精准地评估客户的信用风险、行为风险、操作风险和流动性风险，将风险成本准确地反映到产品价格中。例如，开发针对小微企业和长尾客户的非传统数据信用评分模型，实现风险可控的普惠金融定价。其次，要建立健全风险调整后的绩效评估体系（RAROC），将定价能力与风险承担紧密结合，引导业务部门在追求利润的同时，合理承担风险，实现风险与收益的有效匹配。这有助于避免业务人员为追求短期业绩而过度承担风险。再者，银行应在数字化赋能下，审慎拓展风险承担边界。当银行能够更清晰地识别和量化风险时，可以考虑进入过去因信息不对称而不敢涉足的业务领域（如特定新兴产业贷款），通过精准定价实现风险可控的业务扩张，从而优化资产结构，提高盈利能力。但同时要警惕，精准定价并非意味着可以承担无限风险，仍需坚守风险底线。
(3)培育复合型人才，重塑风险管理文化
数字化转型对银行人才结构提出了新的挑战，影响定价能力和风险承担的优化。商业银行应着力构建一支既精通金融业务、风险管理，又掌握大数据分析、机器学习、定价模型开发等技术的复合型人才队伍。首先，要加大对数据科学家、量化分析师、AI工程师等高科技人才的招聘力度，并通过提供具有竞争力的薪酬和职业发展路径吸引人才。其次，对于现有员工，银行需投入大量资源进行系统性培训，提升其数据素养、模型理解和智能工具操作能力，使其能够熟练运用大数据分析结果进行定价决策和风险管理。再者，要积极推动组织文化变革，鼓励跨部门协作和信息共享，打破业务、科技、风险、财务部门之间的壁垒，形成“数据驱动、智能决策、风险共担”的文化氛围。建立科学的激励机制，鼓励员工主动学习新技术、积极参与数字化定价和风险承担模式创新，并将绩效与精准定价和风险调整后收益挂钩。
(4)加强监管引导与行业合作，构建健康生态
金融监管机构应与商业银行保持密切沟通，共同探索数字化转型背景下的定价能力提升和风险承担优化，并营造有利于创新和风险防范并重的政策环境。首先，完善监管框架是当务之急。监管机构应积极研究数字化转型对银行定价行为（如算法定价的公平性、歧视性）和风险承担（如新型业务模式风险、数据安全风险、算法偏见风险）带来的新挑战，并适时出台针对性的监管指引和标准，明确银行在应用新技术时的合规要求和风险管理责任。例如，可以探索建立针对AI定价模型的性能评估、可解释性和公平性标准。其次，提供政策激励与创新支持，鼓励商业银行加大在数字化定价和风险管理方面的投入，可以考虑提供税收优惠、专项资金支持或“监管沙盒”等激励措施。再者，监管机构应推动行业数据共享与合作。在保障数据安全和隐私的前提下，鼓励银行与征信机构、第三方数据平台、金融科技公司之间的数据共享与合作，共同提升行业整体的风险定价能力和风险识别水平。最后，应加强国际交流与合作，借鉴国际领先国家在数字化定价和风险承担管理方面的经验，共同应对全球金融市场日益复杂的挑战，推动我国银行业定价能力和风险承担管理水平与国际先进水平接轨。
5.3研究局限性和未来研究展望
本研究在探讨数字化转型对商业银行定价能力与风险承担关系的影响方面取得了一定进展，并通过实证分析初步揭示了数字化转型对定价能力的积极作用，以及定价能力在数字化转型与风险承担之间的中介作用。然而，任何研究都存在其固有的局限性，这些局限性同时为未来的研究提供了宝贵的展望方向。
首先，在量化分析的深度方面存在局限。本研究在衡量数字化转型水平和定价能力时，主要依赖于银行公开披露的财务数据和经营报告中的相关指标。尽管这些指标具有一定的代表性，但可能无法完全捕捉银行数字化转型的全部投入（如内部流程再造、组织文化变革）和更深层次的应用细节（如具体定价模型的复杂性、算法的优劣）。同时，定价能力和风险承担的某些微观表现（如具体产品线的分层定价效果、特定风险敞口的实际损失）在公开层面难以获取完整的、可用于计量分析的数据。未来的研究可以尝试通过与银行进行更深度的合作，在严格保密的前提下获取其内部的定价数据、产品线风险表现数据等，或者通过问卷调查、深度访谈等定性研究方法，构建更精细、更全面的数字化转型指标和定价能力/风险承担绩效指标，从而提升研究的精度和深度，并进行更全面的量化分析。
其次，在模型设定与内生性处理方面仍有提升空间。本研究采用了固定效应模型来控制银行个体异质性，这在一定程度上缓解了遗漏变量偏误。然而，数字化转型、定价能力与风险承担之间可能存在复杂的双向因果关系（内生性问题）。例如，定价能力提升可能促使银行加大数字化投入；高风险承担的银行可能更积极地寻求数字化转型来管理风险。尽管固定效应模型能够处理部分内生性，但对于这种复杂的互为因果关系，其处理能力有限。未来的研究可以考虑采用更高级的计量方法，如工具变量法（InstrumentalVariable,IV）、广义矩估计（GeneralizedMethodofMoments,GMM）等动态面板数据模型，来更有效地处理潜在的内生性问题，从而获得更具因果推断力的结果。此外，数字化转型对定价能力和风险承担的影响可能存在非线性关系或门槛效应，即数字化投入在达到一定阈值后才可能产生显著效果。未来的研究可以尝试引入非线性项或进行门槛回归分析，以揭示这种复杂的非线性关系。
再者，本研究对影响机制的深入剖析还有待拓展。虽然理论上分析了数字化转型通过信息经济学、金融中介理论、委托-代理理论和风险承担渠道理论等路径影响定价能力和风险承担，并在中介效应模型中进行了检验，但这些理论路径的具体量化证据仍需强化。未来的研究可以尝试构建更细致的多重中介效应模型，引入例如“信息不对称程度指标”、“自动化定价率”、“风险识别准确率”等作为中介变量，更量化地分析数字化转型是如何通过这些具体的微观机制来提升定价能力并优化风险承担的，从而为银行的数字化投入提供更精准的指导。
此外，本研究的样本范围主要集中在我国境内上市商业银行。虽然这些银行具有较好的代表性，但未能涵盖全部商业银行，特别是数量庞大的非上市城商行、农商行等。这些银行在数字化转型、定价能力和风险承担方面可能与上市银行存在显著差异。未来的研究可以尝试扩大样本范围，纳入更多类型的银行，或针对不同类型银行进行分组比较研究，以增强研究的普适性和发现不同类型银行的异质性影响。
最后，未来的研究还可以关注数字化转型可能带来的新型风险及其对定价能力和风险承担的影响。例如，大数据分析可能引发的数据隐私泄露、数据滥用风险；算法偏见导致的客户歧视和不公平定价；以及因技术依赖而忽视人工判断可能带来的误判。如何有效识别、计量和管理这些新兴风险，并将其纳入定价和风险承担的考量，是数字化时代银行经营的重要课题。同时，深入探讨数字化转型在不同经济周期和监管情景下，对银行定价能力和风险承担效能的动态影响，也将是未来研究的重要方向。
