Детальная информация

Цель работы — комплексная оценка влияния цифрового инклюзивного финансирования на кредитный риск малых и средних банков Китая, включая теоретическое обоснование, эмпирическую проверку и разработку практических рекомендаций. В работе раскрыты понятие и сущность цифрового инклюзивного финансирования, выявлены его отличия от традиционных финансовых моделей, определена роль малых и средних банков в финансовой системе Китая, проведен сравнительный анализ традиционных и современных методов оценки кредитного риска. На основе сбалансированной панельной выборки из 27 региональных банков за 2013-2024 гг. (324 наблюдения) выполнен дескриптивный анализ, оценена базовая линейная модель с двусторонними фиксированными эффектами, проверено наличие нелинейной связи между DFI и NPL через квадрат центрированного индекса, исследована неоднородность влияния по типам банков с использованием моделей взаимодействия. Сбор и обработка данных выполнены в Microsoft Excel, эконометрические расчеты — в Stata. Научная новизна заключается в выявлении выпуклого нелинейного характера связи: предельный рискоснижающий эффект DFI ослабевает по мере роста цифровой финансовой среды. Установлены признаки более выраженного эффекта для сельских коммерческих банков. Предложена комплексная система переменных, объединяющая банковские, региональные и механизм-связанные показатели. Практическая значимость состоит в возможности использования результатов менеджментом банков при разработке дифференцированных стратегий цифровой трансформации и регуляторами при формировании политики цифрового финансового надзора.

The aim of the study is a comprehensive assessment of the impact of digital inclusive finance on the credit risk of small and medium-sized banks in China, including theoretical justification, empirical testing, and practical recommendations. The study discloses the concept and essence of digital inclusive finance, identifies its differences from traditional financial models, defines the role of small and medium-sized banks in Chinas financial system, and conducts a comparative analysis of traditional and modern credit risk assessment methods. Based on a balanced panel sample of 27 regional banks for 2013-2024 (324 observations), descriptive analysis was performed, a baseline linear model with two-way fixed effects was estimated, a nonlinear relationship between DFI and NPL was tested through the squared centered index, and heterogeneity by bank type was investigated using interaction models. Data processing was performed in Microsoft Excel, econometric calculations in Stata. The scientific novelty lies in identifying a convex nonlinear relationship: the marginal risk-reducing effect of DFI weakens as the digital financial environment grows. Signs of a more pronounced effect for rural commercial banks were established. A comprehensive system of variables combining bank-level, regional, and mechanism-related indicators was proposed. The practical significance consists in the possibility of using the results by bank management in developing differentiated digital transformation strategies and by regulators in shaping digital financial supervision policies.