56 浏览$\beta_1, \beta_2, ..., \beta_8$：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。
国有与股份制银行对比模型：
为了对比国有银行和股份制银行在智能风控对风险管理绩效影响上的差异，我们将构建两种模型：
1. 分组回归模型： 将样本银行分为国有银行组和股份制银行组，分别进行上述固定效应回归。通过比较两组中IRC变量的回归系数 ($\beta_1$) 的大小和显著性，来判断智能风控对两类银行风险管理绩效影响的差异。
2. 交互项模型： 在总样本中加入一个产权性质哑变量 ($OWN_{i,t}$，国有银行=1，股份制银行=0) 及其与核心解释变量 $IRC_{i,t}$ 的交互项。
$$NPLR_{i,t} = \alpha + \beta_1 IRC_{i,t} + \beta_2 OWN_{i,t} + \beta_3 (IRC \times OWN)_{i,t} + \sum_{k=4}^n \beta_k X_{k,i,t} + \mu_i + \epsilon_{i,t}$$
其中，$X_{k,i,t}$ 代表所有控制变量。交互项 $\beta_3$ 的符号和显著性将直接反映国有银行与股份制银行在智能风控对风险管理绩效影响上的差异。如果 $\beta_3$ 显著为正，则表明国有银行的智能风控对NPLR的降低作用（即对绩效的提升作用）弱于股份制银行；如果显著为负，则说明国有银行更强。
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。根据研究假设H2和H3，我们预期在分组回归中，股份制银行组的 $\beta_1$ 绝对值可能大于国有银行组；在交互项模型中，交互项 $\beta_3$ 可能显著为正，表明国有银行的智能风控对不良贷款率的降低作用相对较弱。
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
对收集到的样本数据进行描述性统计分析，旨在提供各变量的基本概况和分布特征。我们将计算不良贷款率（NPLR）、智能风控体系建设水平（IRC）以及所有控制变量（银行规模SIZE、资本充足率CAP、盈利能力PROFIT、资产负债结构STRUC、风险偏好RISK、管理效率EFF、宏观经济因素MACRO）的均值、标准差、最小值、最大值、中位数等统计量。此外，我们还将针对国有银行和股份制银行两类子样本分别进行描述性统计，以便初步观察两类银行在这些指标上的差异。例如，我们可以比较国有银行和股份制银行在智能风控投入（IRC均值）和风险管理绩效（NPLR均值）上的平均水平和波动范围，初步了解它们在数字化转型和风险管理方面的现状。这些基础统计数据将为后续的深入回归分析提供直观的认识和背景信息。
4.4.2 相关性分析
在描述性统计之后，我们将进行相关性分析，以初步探究各变量之间的线性关系。通过计算主要变量（NPLR和IRC）以及控制变量之间的皮尔逊相关系数，我们可以初步判断它们是否存在显著的相关性及其方向。我们将重点关注智能风控体系建设水平（IRC）与不良贷款率（NPLR）之间的相关性。如果二者呈现显著负相关，这将初步支持本研究的核心假设H1，即智能风控体系建设水平越高，不良贷款率越低，风险管理绩效越好。同时，我们还将分别计算国有银行组和股份制银行组内部的相关系数，以初步观察两类银行中IRC与NPLR相关性的异同。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（Variance Inflation Factor, 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。我们将对总样本和分组样本分别进行VIF检验。
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。这一检验将分别对总样本、国有银行组和股份制银行组进行。在确定了合适的模型类型后，我们将进行多元回归分析，并详细报告回归结果，包括各变量的回归系数、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，我们将重点关注核心解释变量——智能风控体系建设水平（IRC）在总样本回归中的系数（$\beta_1$）。
符号分析： 如果$\beta_1$的符号为负且统计显著，这将有力地支持本研究的核心假设H1，即商业银行的智能风控体系建设水平越高，其不良贷款率越低，从而印证智能风控体系对风险管理绩效的积极影响。
经济含义： 我们将解释IRC每提高一个单位，NPLR将平均下降多少个百分点，从而量化智能风控在风险管理方面的实际效益。
其次，我们将进行国有银行与股份制银行的对比分析。
分组回归结果： 分别报告国有银行组和股份制银行组的回归结果。我们将重点比较两组中IRC变量的回归系数（$\beta_1$）的绝对值和显著性。如果股份制银行组的 $\beta_1$ 绝对值大于国有银行组，且统计显著，这将支持研究假设H2，即股份制银行在数字化转型背景下，其智能风控对风险管理绩效的提升幅度可能大于国有银行。我们将深入分析这背后的原因，如股份制银行的体制机制优势、创新意愿等。
交互项模型结果： 分析交互项（$IRC \times OWN$）的系数（$\beta_3$）的符号和显著性。如果 $\beta_3$ 显著为正，则表明与股份制银行相比，国有银行的智能风控对NPLR的降低作用相对较弱，进一步支持假设H2。
控制变量分析： 我们还将对各控制变量（银行规模SIZE、资本充足率CAP、盈利能力PROFIT、资产负债结构STRUC、风险偏好RISK、管理效率EFF、宏观经济因素MACRO）的回归系数进行分析和解释，观察它们对不良贷款率的影响方向是否与预期一致，以及在两类银行中是否存在差异。例如，规模对不良贷款率的影响可能在国有银行和股份制银行中有所不同。
最后，我们将结合理论分析（信息经济学、巴塞尔协议、新制度经济学、产权理论、组织学习理论）和国内外实践经验，对所有的实证结果进行经济意义的深度解读。例如，深入探讨智能风控如何通过优化信息获取、提升模型预测能力、自动化流程、强化实时监控、以及优化决策辅助等具体路径来降低风险，以及这些路径在国有和股份制银行中表现出差异化的原因。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。这些检验将分别在总样本和分组样本中进行，以验证结论的普适性。
1. 替换被解释变量： 采用其他衡量风险管理绩效的代理变量进行回归，例如，用拨备覆盖率、或总资产收益率波动性作为被解释变量进行重新回归。如果核心解释变量（智能风控体系建设水平）的符号、显著性及其对风险管理绩效的影响方向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： 尝试采用智能风控体系建设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，则说明智能风控体系建设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），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，或剔除部分相关性较低的控制变量），观察核心解释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： 考虑到智能风控体系建设的投入可能不会立即体现在风险管理绩效的提升上，而是存在一定的滞后性（例如，投入需要一段时间才能显现效益），本研究将对核心解释变量（智能风控体系建设水平）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智能风控影响风险管理的时序性。
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（Generalized Method of Moments）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智能风控体系建设对其风险管理绩效影响的实证分析过程，并重点针对国有银行与股份制银行的对比分析进行了模型设计。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（不良贷款率及其替代指标），核心解释变量（智能风控体系建设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，力求全面捕捉影响风险管理绩效的各种因素。接着，我们设计了基本回归模型、分组回归模型和交互项模型，并阐明了选择固定效应模型以控制个体异质性的原因，以及各模型对核心假设和差异性假设的检验逻辑。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。本章为揭示商业银行智能风控体系建设与风险管理绩效之间的内在关联，以及国有与股份制银行间的差异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背景下国有与股份制银行风险管理能力的对比分析，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，商业银行智能风控体系建设对风险管理绩效提升具有显著正向作用。实证结果有力地支持了本研究的核心假设H1，即商业银行在智能风控体系建设方面的投入和应用程度越高，其不良贷款率越低，风险管理绩效越好。这表明，无论银行的所有制性质如何，拥抱金融科技、建设智能风控体系是提升其风险管理能力的有效途径，能够显著降低信用风险，从而为银行的稳健经营提供有力保障。
其次，股份制银行在数字化转型背景下，其风险管理能力的提升幅度可能大于国有银行。实证分析（通过分组回归和交互项模型）初步支持了研究假设H2。这表明，虽然国有银行在智能风控方面也投入巨大并取得进展，但股份制银行凭借其更灵活的市场化体制机制、更强的创新动力和更快的决策响应速度，在将智能风控技术转化为风险管理绩效提升方面可能展现出更高的效率和更显著的边际改善。例如，股份制银行可能更快地将AI模型应用于小微金融等新兴业务，实现精准风控，从而更快地降低不良率。
再者，本研究也发现，国有银行在智能风控体系建设的全面性和基础性方面具有固有优势，但其转型效率可能受到组织惯性影响。国有银行长期积累的庞大数据量和较为完善的传统风险管理体系，为智能风控提供了坚实的基础。然而，其复杂的组织架构、较长的决策链条和较强的制度惯性，可能使得数据整合、核心系统改造和技术与业务深度融合的进程相对缓慢，从而在短期内影响其风险管理绩效的快速提升，这部分验证了假设H3。
此外，研究结果揭示了智能风控体系通过多个维度提升风险管理绩效。无论国有银行还是股份制银行，智能风控建设都通过提升数据获取、处理和分析能力（降低信息不对称）、优化风险计量模型与算法（提高预测精准度）、实现风险管理流程自动化和智能化（提高效率、降低操作风险）、以及强化实时监控与预警能力（实现风险早期干预）等路径，共同促进了风险管理绩效的提升，部分验证了假设H4。但在这些具体路径的实现效率和深度上，两类银行可能存在差异。
最后，本研究强调了在数字化转型背景下，国有银行和股份制银行在风险管理能力提升方面既有共性，也有异质性。理解这些差异对于制定差异化的发展战略和监管政策至关重要。
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建设智能风控体系并提升风险管理绩效，本研究提出以下政策建议，并特别关注国有与股份制银行的差异化需求。
(1) 强化科技投资，推进全流程智能化
商业银行应将智能风控体系建设提升至银行的战略核心地位，并持续加大科技投入，将之视为战略性投资而非简单的成本支出。首先，要建立健全的数据治理体系，这是智能风控的基石。无论是国有银行还是股份制银行，都应打破内部“数据孤岛”，实现全行数据源的整合、清洗、标准化和集中管理，构建高质量的风险数据湖或数据中台，为大数据和AI模型的训练提供可靠、实时的数据支撑。国有银行尤其需要克服其历史沉淀带来的数据整合难题，可借鉴股份制银行在敏捷数据整合方面的经验。其次，应优先投资于核心风险管理系统的智能化改造。这包括引入AI驱动的风险识别与预测模型（如智能信用评分、欺诈识别、操作异常检测模型）、自动化合规审查工具、智能审计机器人和RPA流程自动化平台。例如，在信贷审批、反洗钱、资金清算等高频且易出错的环节，全面推广RPA和AI决策辅助应用，减少人工操作带来的风险并提高效率。对于国有银行，核心系统的改造可能需要更长时间和更大投入，应制定分阶段、可量化的目标；股份制银行则可更灵活地选择成熟的外部解决方案进行快速部署。
(2) 着力培育复合型人才，重塑组织文化
智能风控体系的建设对银行人才结构提出了新的挑战。商业银行应着力构建一支既精通金融业务和风险管理理论，又掌握大数据、人工智能、云计算、网络安全等金融科技的复合型人才队伍。这需要银行在人才引进方面，加大对数据科学家、机器学习工程师、AI模型开发师、网络安全专家和系统架构师等高科技人才的招聘力度。股份制银行可通过更具市场竞争力的薪酬和灵活的用人机制吸引人才；国有银行则可利用其品牌影响力和长期发展前景吸引人才，并可探索与高校、科研机构共建人才培养基地。同时，更重要的是加强内部员工的能力再造。银行应制定系统的培训计划，对现有风险管理人员、业务人员进行金融科技知识和应用技能的深度培训，提升他们的数据分析能力、模型理解与应用能力、智能工具操作能力以及对新兴风险的识别能力。此外，还需积极推动组织文化变革，鼓励跨部门协作和信息共享，打破业务与科技之间的壁垒，形成“科技赋能业务、业务驱动科技”的良性互动机制，共同构建数据驱动的风险管理文化。建立科学的激励机制，鼓励员工主动学习新技术、积极参与风险管理模式创新，并将其绩效与智能风控的实际效果挂钩。国有银行可考虑在风险管理部门推行更市场化的激励机制。
(3) 构建健全的智能风险管理体系并差异化发展
在金融科技赋能下，商业银行应构建一个更具前瞻性、系统性、主动性和弹性的智能风险管理体系。首先，要完善风险识别机制，从过去的“事后报告”转向“事前预警”。通过实时监控客户行为、交易流水、员工操作、系统性能等大数据，并利用AI模型进行异常检测，及时发现各类潜在的风险信号。其次，应提升风险计量与评估的精准度。利用机器学习算法对各类风险（信用风险、操作风险、市场风险、流动性风险）进行更精细的建模，并结合外部风险数据进行校准。定期开展基于智能风控技术的情景分析和压力测试，模拟极端灾难性事件对银行各类风险的潜在影响，从而检验银行的韧性和应对能力。再者，应强化内部控制的自动化与智能化。运用RPA、智能合约等技术，将内部控制措施内嵌到业务流程中，实现自动化执行和持续监控，减少人为疏忽和舞弊空间。最后，需加强模型风险管理，对所部署的AI风险管理模型进行严格的验证、监控和迭代优化，确保其公平性、透明度和可解释性，防范因模型设计缺陷、数据偏见或算法失效导致的错误判断和新的风险。
在构建体系时，两类银行应差异化发展。国有银行应发挥其数据广度和资源优势，着力解决数据孤岛问题，深挖客户全生命周期数据价值，构建全面的风险视图，并在系统性和稳定性方面保持领先。股份制银行则应发挥其创新活力和市场敏锐度，聚焦特定业务领域或客群（如零售、小微、新兴产业），在智能风控应用深度和精准度上实现突破，并通过开放合作弥补资源短板。
(4) 加强与监管沟通，营造有利政策环境
金融监管机构应与商业银行保持密切沟通，共同探索智能风控背景下的风险管理新模式，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金融科技发展带来的新型风险（如算法伦理、数据隐私、网络安全、系统弹性等），并适时出台针对性的监管指引和标准，明确银行在应用智能风控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模型的性能评估、可解释性和审计标准，以及数据安全和隐私保护的行业规范。其次，监管机构应提供分类指导和支持，鼓励商业银行加大在智能风控科技投入和人才培养方面的力度，可以考虑提供税收优惠、专项资金支持或试点项目等激励措施，引导银行将更多资源投入到智能风控基础设施建设中。在政策制定上，应充分考虑国有银行与股份制银行的差异，避免“一刀切”政策，鼓励差异化发展。此外，监管机构应促进数据共享与合作。在保障数据安全和隐私的前提下，推动行业内以及银行与公共信用信息平台之间的数据共享，构建更完善的风险信息共享机制，从而提升整个银行业识别和防范系统性风险的能力。最后，应加强国际交流与合作，借鉴国际领先国家在智能风控监管和实践方面的经验，共同应对全球金融市场日益复杂的风险挑战，推动我国银行业风险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背景下国有与股份制银行风险管理能力对比分析方面取得了一定进展，并通过实证分析初步揭示了智能风控体系建设对风险管理绩效的积极作用及其在两类银行间的异质性。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。本研究在衡量智能风控体系建设水平时，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智能风控体系的全部投入（如内部培训、文化建设）和更深层次的技术应用细节（如具体模型的复杂性、算法的优劣）。同时，在风险管理绩效的衡量上，虽然不良贷款率是核心且可得的指标，但操作风险损失和市场风险波动等更细致的风险数据在公开层面往往难以获取完整的、可用于计量分析的数据。未来的研究可以尝试通过与银行合作，获取更细致、更全面的内部管理数据和金融科技投入数据，或者通过问卷调查、案例研究的量化评分等方式，构建更精细、更全面的智能风控建设指标和风险管理绩效指标，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，智能风控体系建设与风险管理绩效之间可能存在复杂的双向因果关系（内生性问题）。例如，智能风控体系提升了风险管理能力，但同时，银行在面临较高风险压力时，也可能更迫切地进行智能风控投入以应对风险。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（Instrumental Variable, IV）、广义矩估计（Generalized Method of Moments, 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，智能风控对风险管理绩效的影响可能存在非线性关系或门槛效应，即智能风控投入在达到一定阈值后才可能产生显著效果，或者存在边际收益递减甚至负效应。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，本研究对智能风控体系影响机制的深入剖析还有待拓展。虽然理论上分析了智能风控通过数据赋能、模型优化、流程自动化、实时监控和决策辅助等路径提升风险管理绩效，但在实证层面，并未能完全量化和区分这些具体路径的作用。未来的研究可以尝试构建中介效应模型或机制分析模型，引入例如“数据质量指数”、“风险模型精准度指标”、“流程自动化率”等作为中介变量，更量化地分析智能风控是如何通过这些具体的微观机制来提升风险管理绩效的。例如，可以通过比较使用AI信用模型的银行与未使用银行在客户画像完整性、审批效率等方面的差异，从而间接验证机制的有效性。
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市商业银行、农村商业银行以及政策性银行等。这些银行在智能风控体系建设程度、风险管理水平以及面临的挑战上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智能风控体系可能带来的新型风险及其管理。例如，技术故障引发的系统性操作风险、算法偏见与歧视导致的合规风险和声誉风险、模型“黑箱”导致的可解释性差、以及过度依赖技术可能削弱人工判断能力等。如何有效识别、计量和管理这些新兴风险，是智能风控时代风险管理的重要课题。此外，深入探讨智能风控体系建设对银行风险文化的影响，以及在不同经济周期和市场情景下智能风控效能的动态变化，也将是未来研究的重要方向。
