45 浏览本研究的被解释变量是商业银行利率风险管理效能，用利率风险水平来衡量。利率风险水平越低，则利率风险管理效能越高。借鉴现有文献，本研究主要采用净利差（Net Interest Margin, NIM）的波动性作为衡量商业银行利率风险水平的代理变量。净利差是银行净利息收入与平均生息资产的比率，直接反映银行盈利能力对利率变动的敏感性。其波动性越大，表明银行的利率风险敞口越大，利率风险管理效能越低。计算方法上，采用过去N个季度或年度的净利差标准差（或变异系数）来衡量其波动性。本研究将采用滚动窗口法计算年度净利差标准差。这种方法的优点是净利差是银行核心盈利指标，对利率波动敏感且数据可得性高。作为替代变量进行稳健性检验，可以考虑净利息收入波动性、总资产收益率（ROA）波动性或缺口比率。净利息收入波动性衡量利率变动对银行核心收入的影响。ROA波动性是银行整体盈利能力的指标，其波动性在一定程度上也能反映利率风险的影响。虽然公开数据中难以直接获取各银行详细的利率敏感性缺口数据，但在稳健性检验中，可以尝试寻找公开报告中类似数据进行补充验证。
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。借鉴谢绚丽、王诗卉（2022）等研究，构建综合指标来衡量商业银行的数字化水平。主要考虑数字化投入和数字化产出/应用两个维度。数字化投入包括信息技术投入占营业收入或总资产的比例以及研发费用占营业收入或总资产的比例。数字化产出/应用包括无形资产占比（衡量银行在软件、专利等数字化资产上的积累）、电子银行交易额/客户数占比（衡量电子渠道在业务办理中的普及程度和客户活跃度）、金融科技人员占比（银行金融科技或IT人员占员工总数的比例）以及专利申请数量/授权数量（衡量银行在金融科技创新方面的能力）。在构建方法上，采用主成分分析（PCA）或因子分析（Factor Analysis）等方法，对上述多个指标进行降维处理，合成一个综合性的数字化水平指标。为了确保指标的可靠性，需要对各子指标进行标准化处理。
4.2.3 控制变量
为了更准确地评估数字化转型对利率风险管理的影响，需要控制其他可能影响银行利率风险水平的因素，包括银行规模、资产负债结构、资本充足率、盈利能力、宏观经济因素以及产权性质。银行规模 (SIZE)，用银行总资产的自然对数衡量。银行规模越大，其业务范围越广，风险分散能力越强，可能对利率风险产生影响。资产负债结构 (STRUC)，用贷款占总资产的比重（Loan_TA）或存款占总负债的比重（Deposit_TL）衡量。银行的资产负债结构特征直接影响其利率风险敞口。资本充足率 (CAP)，用核心一级资本充足率或资本充足率衡量。银行的资本充足水平影响其风险承受能力和风险管理策略。盈利能力 (PROFIT)，用净资产收益率（ROE）或总资产收益率（ROA）衡量。银行的盈利能力可能与其风险管理能力相关。宏观经济因素 (MACRO)，用GDP增长率、消费者物价指数（CPI）或M2增长率衡量。宏观经济环境对银行的利率风险产生重要影响。产权性质 (OWN)，通过设置哑变量，如国有银行=1，股份制银行=2，城商行=3来衡量。银行的产权性质可能影响其风险偏好和管理效率。
4.3 模型构建
本研究将采用固定效应模型 (Fixed Effects Model) 进行实证分析。选择固定效应模型的原因在于其能够有效控制个体异质性和适应面板数据特性。固定效应模型通过引入个体虚拟变量来控制商业银行之间固有的、不随时间变化的异质性（如公司文化、管理风格、地理位置等），从而避免遗漏变量偏误。此外，本研究样本为75家商业银行在10年期间的面板数据，固定效应模型适用于处理此类面板数据，能够有效利用时间序列和截面数据的信息。
基本模型设定如下：
$IRR_{i,t} = \alpha + \beta_1 DIGI_{i,t} + \beta_2 SIZE_{i,t} + \beta_3 STRUC_{i,t} + \beta_4 CAP_{i,t} + \beta_5 PROFIT_{i,t} + \beta_6 MACRO_{i,t} + \mu_i + \epsilon_{i,t}$
其中：
$IRR_{i,t}$：表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的利率风险水平（被解释变量）。
$DIGI_{i,t}$：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）。
$STRUC_{i,t}$：表示第 $i$ 家商业银行在第 $t$ 年的资产负债结构（控制变量）。
$CAP_{i,t}$：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）。
$MACRO_{i,t}$：表示第 $t$ 年的宏观经济因素（控制变量）。
$\alpha$：常数项。
$\beta_1, \beta_2, ..., \beta_6$：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。
根据研究假设H1，我们预期 $\beta_1$ 的符号为负。如果 $\beta_1$ 显著为负，则表明商业银行数字化水平越高，其利率风险水平越低，即利率风险管理效能越好。
4.4 实证结果与分析
4.4.1 描述性统计
在进行回归分析之前，首先对样本数据进行描述性统计分析，主要包括各变量的均值、标准差、最大值、最小值等，以了解数据的基本分布特征。对于IRR（利率风险水平），我们将观察其均值和标准差，以了解样本银行利率风险的平均水平和波动范围。对于DIGI（数字化水平），我们将观察其均值和标准差，以了解样本银行数字化转型的平均水平和差异。同时，还将观察各控制变量的统计特征，确保数据符合实证分析要求。这些描述性统计结果将为后续的深入分析提供基础性认识。
4.4.2 相关性分析
在描述性统计之后，将计算各变量之间的皮尔逊相关系数，以初步判断变量之间的相关关系。我们将重点关注DIGI与IRR之间的相关性，若它们呈显著负相关，则初步支持本研究的研究假设。同时，我们还将观察各控制变量与IRR之间的相关性，以及解释变量与控制变量之间的相关性，这为后续的多重共线性分析提供了初步的判断依据。
4.4.3 多重共线性分析
多重共线性是指解释变量之间存在高度相关性，这可能导致回归系数估计不准确、符号不合理等问题。为了检验多重共线性，本研究将计算方差膨胀因子（Variance Inflation Factor, VIF）。一般来说，如果VIF值大于10，则表明存在严重的多重共线性。如果检测到严重的多重共线性，本研究将考虑采取相应的处理方法，例如剔除高度相关的变量、进行变量变换或采用岭回归等方法，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
在进行正式回归分析之前，需要对固定效应模型和随机效应模型进行选择。本研究将使用Hausman检验来判断哪种模型更适用于当前数据。如果Hausman检验结果显著（p值小于0.05），则应选择固定效应模型；否则，可以选择随机效应模型。在确定模型后，我们将进行回归分析，并报告回归系数、标准误、t值、p值以及模型的拟合优度（R方）等关键统计量。
4.4.5 回归结果分析
根据最终确定的固定效应模型（或随机效应模型）的回归结果，我们将重点分析数字化水平（DIGI）对利率风险水平（IRR）的影响。首先，我们将关注核心变量数字化水平（DIGI）的系数符号。如果其系数为负，且统计显著，这将验证本研究的核心假设H1，即数字化程度越高，商业银行的利率风险水平越低。同时，系数的绝对值大小将反映数字化水平对利率风险影响的程度。我们还将关注p值或t值，以判断回归系数是否在统计上显著。
其次，我们将分析控制变量对利率风险水平的影响。例如，对于银行规模（SIZE），通常认为大型银行具有更好的风险分散能力和风险管理资源，可能与利率风险呈负相关。资产负债结构（STRUC），如贷款占比或存款占比，可能会直接影响银行的利率风险敞口。资本充足率（CAP）较高的银行意味着有更强的风险吸收能力，可能与利率风险呈负相关。盈利能力（PROFIT）强的银行可能拥有更完善的风险管理体系，从而降低利率风险。宏观经济因素（MACRO）的变化对银行利率风险的影响方向需要结合经济理论进行解释。产权性质（OWN）不同的银行在风险管理方面可能存在差异。
最后，我们将结合理论分析和现有文献，对实证结果进行经济意义与合理解释。我们将深入讨论数字化转型如何通过提升数据质量、优化风险计量模型、实现流程自动化以及强化决策支持等途径，降低了商业银行的利率风险。同时，也将讨论本研究的结果与国内外现有研究成果之间的一致性或差异性，从而为学术界和业界提供更深入的理解。
4.4.6 稳健性检验
为了验证实证结果的可靠性和稳定性，本研究将进行一系列稳健性检验。首先，我们将替换被解释变量，例如，采用净利息收入波动性或总资产收益率波动性作为被解释变量进行回归，以观察核心解释变量的符号和显著性是否保持一致。其次，我们将替换核心解释变量，采用数字化水平的其他构建方式或子维度（如信息技术投入、无形资产占比）进行回归，以检验结果是否稳健。此外，我们还将调整样本期间，如缩短或延长样本期间，或者剔除个别年份的数据，以检验结果是否受特定年份影响。同时，通过增加或减少部分控制变量，我们将检验结果的稳定性。最后，我们将进行滞后效应分析，考虑数字化转型对利率风险管理可能存在的滞后影响，将数字化水平变量进行滞后处理后进行回归。如果经过以上稳健性检验，核心解释变量的符号和显著性依然保持一致，则表明本研究的实证结果是稳健和可靠的。
4.5 本章小结
本章详细阐述了商业银行数字化转型对其利率风险管理影响的实证分析过程。首先，我们明确了样本选择和数据来源，确保了研究的科学性和可靠性。其次，我们详细定义了被解释变量（利率风险水平）、核心解释变量（数字化水平）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。接着，基于面板数据特性，我们选择了固定效应模型进行构建，并给出了具体的模型设定。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、模型选择以及核心回归结果和控制变量的分析，并强调了稳健性检验的重要性，以确保研究结论的可靠性。本章为揭示商业银行数字化转型与利率风险管理之间的内在关联提供了严谨的量化分析框架。
第五章 结论与建议
5.1 研究结论
本研究深入探讨了商业银行数字化转型对其利率风险管理的影响，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，数字化转型显著降低商业银行利率风险。实证结果表明，商业银行数字化水平与其利率风险水平之间存在显著的负相关关系，即商业银行的数字化程度越深入，其所承受的利率风险呈现出递减态势。这验证了本研究的核心假设，即商业银行的数字化转型越深入，其利率风险管理的效果通常越优异。其次，数据赋能是核心驱动力。数字化转型使得银行能够获得更为丰富、全面且实时的数据信息支持。这些高质量的数据是银行进行精细化风险管理的基础，包括对客户行为模式、市场利率波动、资产负债期限结构等方面的实时洞察，从而有力地增强了银行实施精细化风险管理策略及精确的定价决策能力。再者，模型与工具的智能化提升管理效能。大数据分析、人工智能和机器学习等数字技术，能够帮助银行构建更精准的利率风险计量模型（如VaR、EaR等），并优化传统的缺口分析、久期分析等工具。这些智能化的模型和工具提高了银行对利率风险的预测准确性和管理效率。此外，流程自动化促进管理效率。数字化转型推动了利率风险管理流程的自动化和智能化，减少了人工操作的复杂性和错误率，提升了风险识别、监测、预警和报告的及时性，从而提高了整体风险管理效率。最后，决策支持能力增强。数字化平台能够整合多源数据，提供多维度、可视化的风险分析报告和情景模拟功能，为银行管理层在资产负债配置、利率敏感性产品定价以及对冲策略选择等方面提供更科学、更精准的决策支持。
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利率风险管理能力，本研究提出以下政策建议。
(1) 强化科技投资，推进数字化变革
商业银行应将数字化转型提升至战略高度，持续加大对金融科技的投入，而不仅仅是将其视为成本支出。这要求银行深化技术应用，不仅关注表面的线上化、移动化，更要将大数据、人工智能、云计算、区块链等核心技术深度融入到利率风险识别、计量、监测和控制的各个环节。例如，可以建立中央数据平台，打破“数据孤岛”，实现全行数据共享与协同分析；运用机器学习算法预测利率走势，优化利率互换等衍生品的对冲策略。同时，银行需要搭建智能风险管理平台，投资建设集数据采集、风险计量、情景分析、压力测试、预警报告于一体的智能利率风险管理平台，实现风险管理流程的自动化和智能化，提高响应速度和决策效率。此外，银行还应鼓励开放创新，在保证数据安全和合规的前提下，积极探索与金融科技公司、科研机构的合作，引入外部先进技术和创新理念，弥补自身技术短板，共同开发适用于利率风险管理的创新解决方案。
(2) 着力培育人才，提升金融专业素养
数字化转型对人才结构提出了新的要求。商业银行应加强复合型人才的培养和引进，提升员工的数字化素养和风险管理专业能力。这包括建立人才引进与培养机制，大力引进具备金融知识背景和数据科学、人工智能、云计算等技术能力的复合型人才。同时，通过内部培训、外部合作等方式，系统性提升现有员工的数字化技能和利率风险管理专业素养，使其能够熟练运用数字化工具进行风险分析和决策。银行还应搭建知识共享平台，鼓励银行内部跨部门协作，促进业务人员与技术人员之间的交流与融合，形成共同的数字化风险管理文化，确保技术能够更好地服务于业务需求。最后，优化绩效考核机制也是关键，建立与数字化转型目标相匹配的绩效考核体系，激励员工积极参与数字化转型，并在利率风险管理中运用新工具、新方法。
(3) 构建完备的利率风险管理体系
在数字化转型的背景下，商业银行应构建一个更具前瞻性、系统性和智能化的利率风险管理体系。这要求银行完善风险识别与计量，建立更细致、更全面的利率风险识别框架，充分考虑重定价风险、收益率曲线风险、基差风险和期权性风险。利用大数据和AI技术，构建更精准的计量模型，实现对利率风险敞口的实时、动态量化。同时，银行应强化资产负债精细化管理，运用数字化工具，对资产和负债的期限结构、重定价特征、现金流模式进行精细化匹配和管理。通过情景分析和压力测试，评估不同利率情景下的净利息收入和经济价值变化，并制定相应的对冲策略。此外，加强预警与应急机制也至关重要，建立基于大数据分析的实时风险预警系统，一旦发现潜在的利率风险敞口或市场异动，能够及时发出预警，并启动相应的应急预案，避免风险的扩大。最后，优化内部控制和合规管理是保障，确保数字化风险管理体系的内部控制和合规性，防范数据安全、隐私泄露、算法偏见等新兴风险。
(4) 加强与监管沟通，营造有利政策环境
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利率风险管理新模式，并营造有利于创新的政策环境。这包括完善监管框架，监管机构应根据数字化发展趋势，适时调整和完善利率风险管理的监管规则，使其既能适应技术创新，又能有效防范新兴风险，例如，对银行使用AI模型的风险管理提出更明确的要求。同时，要提供政策引导和支持，鼓励银行加大在数字化风险管理方面的投入，例如，可以考虑提供税收优惠或专项资金支持，引导银行在技术研发和人才培养方面加大投入。此外，促进数据共享与合作也十分重要，在保障数据安全和隐私的前提下，推动金融机构之间以及金融机构与监管机构之间的数据共享，共同提升行业整体的风险管理水平。最后，加强国际合作与经验交流，借鉴国际领先银行在数字化风险管理方面的经验，加强与国际同行的交流与合作，共同应对全球金融市场的利率风险挑战。
5.3 研究局限性和未来研究展望
本研究虽然在探讨数字化转型对商业银行利率风险管理的影响方面取得了一定进展，但也存在一些局限性，这些局限性也为未来的研究提供了方向。
首先是数据可获得性限制。在衡量商业银行数字化水平时，本研究主要基于上市银行公开披露的财务数据和经营报告，可能无法完全捕捉银行数字化转型的全貌，例如，一些非财务性的数字化投入（如内部培训、文化建设）和更深层次的技术应用细节难以量化。未来研究可以尝试通过非结构化数据（如银行新闻、科技博客、专利信息等）挖掘，或者通过问卷调查、案例访谈等方式，构建更全面、更细致的数字化指标体系。同时，尽管净利差波动性是衡量利率风险的常用指标，但其并不能完全覆盖利率风险的所有类型，例如，基差风险、期权性风险等在公开数据中难以直接精确量化。未来研究可以探索如何通过更复杂的数据处理方法或结合半公开数据，构建更精准的利率风险指标。
其次是模型设定的局限性。本研究采用固定效应模型，主要考察数字化水平对利率风险的线性影响。然而，数字化转型对风险管理的影响可能存在非线性关系，例如，可能存在边际收益递减效应，或者在达到一定数字化程度后，其对风险的降低作用才会显著体现。未来的研究可以尝试引入非线性模型或门槛效应模型进行探索。此外，数字化转型的投入可能不会立即体现在利率风险管理效能的提升上，而是存在一定的滞后效应。本研究在稳健性检验中考虑了滞后效应，但未来可以更深入地探讨不同滞后期的影响。还需注意的是内生性问题。数字化水平与利率风险管理效能之间可能存在相互影响，即数字化转型影响风险管理，同时较好的风险管理也可能促使银行更积极地进行数字化转型。尽管固定效应模型能够缓解部分内生性问题，但未来研究可以尝试采用工具变量法、GMM等方法，更有效地处理潜在的内生性问题。
再者是影响机制的深入剖析。本研究的实证结果表明数字化转型对利率风险管理具有正向影响，但对于具体的影响路径和微观机制的解释，主要基于理论分析。未来研究可以尝试构建中介效应模型，更量化地分析数字化转型如何通过数据质量提升、模型优化、流程自动化等具体路径影响利率风险管理效能。
最后，在样本范围的拓展方面。本研究以我国境内上市商业银行为样本，虽然具有较好的代表性，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和风险管理方面可能存在与上市银行不同的特点。未来研究可以尝试扩大样本范围，纳入更多类型的商业银行，以增强研究的普适性。
