就业是最基本的民生,农民工的高质量充分就业是城乡融合发展与全体人民共同富裕的重要内容,而农民工作为弱势群体,突发性冲击会对其就业产生巨大的影响。文章基于“突发性冲击-农民工流动-农业再就业”的逻辑框架,利用中国家庭追踪调查数据,采用广义双重差分模型论证了突发公共卫生事件对农民工的工资收入、就业地点以及农业就业的冲击效应。研究发现：在重大突发公共卫生事件冲击下,劳动力供需变化与市场配置效率下降加大了农民工工资下行压力,带来了不利的收入效应；加之不确定性风险较高,农民工外出务工的机会成本增大,县域内就业增加,农民工流动性下降；由于非农就业机会有限,农民工利用农业的劳动力蓄水池功能进行农业再就业,获得暂时的就业保障以抵御公共卫生风险。此外,城市的失业效应与劳动者的替代效应是突发性冲击影响农民工就业选择的潜在机制。据此,文章认为将更多农民工纳入就业保障体系,大力发展县域经济,推动农业现代化与农村产业融合,以及通过技能培训等加强对弱势农民工群体的救助和支持是保障农民工生计、提升农民工就业质量的重要途径。

伦敦金属交易所（LME）镍期货价格在2022年3月7日至8日两个交易日暴涨，令我国青山控股集团持有的镍套期保值空头浮亏惨重，成为又一起企业参与境外衍生品交易被国际资本狙击的风险事件。本文对“青山事件”狙击活动进行了详细案例分析与解构，从狙击动机、客观条件、市场环境、狙击策略四个维度提出了可用于分析期货市场狙击事件的分析框架。研究发现，交叉套保令青山集团实物交割能力弱成为被狙击的客观条件，地缘政治风险引发的低水平镍库存的市场环境进一步限制了青山集团的库存掌控能力和交割能力。LME合约设计令交易仓位和动机暴露，LME交易制度令短期价格操纵等狙击行为更具便利性，并可据此推断出本次狙击的合约、时间、价格拉动手法等狙击策略。大类持仓报告的分析揭示出本次狙击的本质可能是对镍资源的争夺战。最后，本文利用事件分析法证实了2022年3月7日镍期货价格暴涨并非基本面因素支撑而是交易因素驱动的价格异常。本研究结合案例分析、数据分析和实证分析的多种范式，所提出的分析框架对于识别狙击风险，识别市场操纵，更好的评估相关风险并做好早期预警和防范具有重要价值。

文章利用CHFS（2019）调查数据，实证研究了移动互联网可及性对家庭风险金融资产配置的影响。结果表明：移动互联网可及性能显著提高家庭参与风险金融资产配置的概率和占比；异质性分析表明，在家庭是否参与风险金融资产配置方面，移动互联网可及性对低收入、城镇户口、受教育程度在高中及以上的家庭的影响程度更大；在家庭风险金融资产配置占比方面，移动互联网可及性对低收入、乡村户口、受教育程度在高中及以上的家庭影响程度更大；机制分析显示，移动互联网可及性可通过提高金融素养、增强投资便利性和增加家庭总收入，进而提高家庭参与风险金融资产配置的概率和程度。根据实证结果，本文提出了一些可行的政策建议。

企业ESG表现良好是否会降低权益资本成本，事关我国通过建设多层次资本市场实现绿色发展战略目标，具有重要现实意义。本文选取2009—2020年中国A股上市公司数据，考察企业ESG表现对权益资本成本的影响，从企业风险视角出发采用多种风险指标对上述影响的作用机制进行检验，并进行不同层面的异质性分析。实证结果表明：（1）企业良好的ESG表现能够降低企业权益资本成本。（2）企业风险是上述影响的作用机制之一，即企业提高ESG表现能够通过降低企业风险来降低权益资本成本。（3）从宏观来看，企业所在地区较高的市场化程度是上述影响机制成立的条件之一。（4）从行业来看，ESG表现与权益资本成本之间的关系在不同污染属性的行业之间具有异质性。（5）从微观来看，企业所有制对于ESG表现与权益资本成本之间的关系存在明显的调节效应。本文深化了人们对“双碳”背景下企业可持续发展能力与企业融资成本之间关系的理解，为企业重视和提升ESG表现提供了有力的经验证据。

“双碳”目标下企业的绿色投资及风险管理策略受到预期碳价格变动的影响，并且绿色投资最优决策需要企业权衡投资不足的机会成本和绿色债务无法偿还的违约成本。考虑外部融资风险和随机流动性冲击，本文建立一个理论模型，量化研究碳价格对企业最优绿色投资规模和绿色债券信用利差的影响机制。碳资产可被质押使得碳价格在直接影响违约边界的同时，也通过影响绿色投资规模间接影响企业的违约边界，且模型发现由于碳价格对企业违约概率和违约成本的非对称影响，碳价格对信用风险的直接影响大于间接影响。理论结果与进一步的实证分析表明：碳价格的提高能够改善绿色投资企业的信用风险，降低绿色债券信用利差；存在碳价格的高低双重门槛来决定企业的最优绿色投资决策，当碳价格低于影子价格时，随着碳价格的提高，最优绿色投资规模增加、现金持有水平降低，而当碳价格处于显著大于影子价格的较高水平时，碳价格的提高反而降低最优绿色投资规模、提高现金持有水平；此外，当碳价格分别大于和小于高低门槛值时，企业绿色债券信用利差随着绿色投资规模的增加而分别相应地增加和减少。本文研究有助于更深入地理解碳定价机制对企业绿色投资决策和绿色债券定价所发挥的作用与微观机理。

本文构建理论模型分析金融不确定性与经济下行风险之间的关系，并结合实证研究进行检验。理论模型基于风险积累渠道描述了金融不确定性通过干扰银行部门正确预期的形成，影响其主动风险承担水平，并最终影响经济下行风险的传导机制。实证部分基于 Jurado et al（2015）的大数据方法构建金融不确定性指数，并使用分位数回归从宏观层面进行研究，结果表明扩张波动期的金融不确定性对中长期经济增长左尾分布有显著的负面影响，这是由于扩张波动期的金融不确定性会使银行部门预期向好偏差，银行部门将提高其主动风险承担水平，从而增加中长期经济下行风险；紧缩波动期的金融不确定性将使银行部门预期向坏偏差，进而导致其主动风险承担水平下降，但该风险积累渠道发挥的作用较弱，此机制下金融不确定性对中长期经济下行风险的抑制作用不明显。

《巴黎气候协定》以及碳达峰、碳中和目标要求中国向低碳经济发展模式转型。本文以《巴黎气候协定》签署为事件冲击，采用连续型 DID 模型探究了区域低碳转型风险对银团贷款定价的影响。研究发现，自协定签署后，中国高碳排放地区的银团贷款存在显著为正的碳风险溢价；由于地区碳风险导致贷款违约风险上升，从而提高了企业贷款成本。此外，研究还发现：碳风险溢价的高低受地区自然环境和制度环境特征的影响；在法制化程度高的地区，银行因承担污染连带责任而提高对碳风险的重视程度，相应地提高了碳风险溢价；在产品市场发育程度高的地区，价格机制和竞争机制能够激励低碳产品生产和低碳技术研发，从而降低碳风险溢价；在发生气候灾害的地区，银行执行国家救济职能，会降低碳风险溢价；在森林覆盖率高的地区，碳中和更易实现，林业碳汇收益和碳汇抵押资产能够增加现金流并降低信用风险，从而降低碳风险溢价。本文研究对于推动中国区域低碳转型和降低企业融资成本具有重要的政策启示意义。

增强服务实体经济的能力是发展金融科技的根本目的。本文在利用自然语言处理技术对上市银行年报进行分析，测度银行个体层面金融科技水平基础上，实证检验金融科技对银行贷款配置的影响及其作用机理，以此考察金融科技对提升金融服务实体经济能力的作用效果。研究发现，商业银行发展金融科技尽 管显著提高了零售贷款供给，但是对实体贷款供给产生了挤出效应，并且该挤出效应对于放贷资金紧张的商业银行更为显著。机制检验结果表明，挤出实体贷款与银行追求利益最大化的经营目标一致，是银行出于增加收益、减少损失和降低风险的理性决策行为，表现为在零售贷款相对于实体贷款收益率更高、实体贷款不良率更高以及风险资产率更高的银行中，该挤出效应更为明显；同时，商业银行发展金融科技能够显著降低总贷款的不良率和显著提高总贷款的收益率。进一步的证据还表明，该挤出效应对于拥有手机 APP的银行，在数字金融素养高和贷款需求旺盛的区域，以及在消费者信心指数高的宏观环境下也更为明显。本文的研究结论从商业银行金融科技影响贷款配置的视角揭示了一个金融科技影响实体经济增长的潜在负向效益，有助于深入理解技术驱动的金融创新与经济发展之间的关系，同时在监管层面为促进我国金融科技高质量发展提供重要参考和政策建议。

以2002年至2018年A股上市公司的季报量化了公司的盈利季节性，考察了市场对盈利季节性的反应，并从行为金融学的角度解释了其原因。研究发现，相较于盈利旺季而言，股票在其盈利淡季的盈余公告发布期间能够获得更大的累计超额收益，且买入盈利淡季股票、卖出盈利旺季股票的套利组合在经过标准风险因子的调整后每月能够获得显著为正的超额收益：同时，相较于其他季度而言，股票在盈利淡季的盈余公告发布后具有更大的未预期盈余。结果表明，由于市场参与者受代表性启发（Representativeness Heuristic）认知方式的影响，对盈利淡季近几年持续的低盈利情况反应过度，因此对该季度的盈利产生悲观情绪而低估该季度的盈利，故盈利淡季的盈余公告发布后能获得更大的超额收益。

摘要：以ChatGPT为代表的现象级的人工智能出现，未来势必拥有更大的普及性金融场景应用，预判其对金融市场有效性的影响十分必要。ChatGPT人工智能未来对于金融市场的影响，存在着“二律背反”规律：即一方面人工智能加强信息传播所将使市场更接近于有效市场状态；但相反但是人工智能可能提供错误市场信息，从而加剧市场风险，降低市场有效性程度。通过中美股市数据的分析对比，发现完全有效市场理论中的“理性人”假设与现实情况不符，而因为“二律背反”，很难预测ChatGPT最终对于金融市场产生什么样的影响。