商业保险是家庭风险管理的重要工具，而人口跨文化流动的日益频繁正深刻影响着家庭的保险决策行为。本文基于2019年中国家庭金融调查（CHFS）数据，以北方家庭为研究对象，实证考察了跨文化流动对家庭商业保险参与的影响效应及作用机制。研究发现：第一，跨文化流动显著促进了家庭商业保险购买，该结论在采用工具变量法缓解内生性问题，以及进行倾向得分匹配、替换样本、Oster边界检验等一系列稳健性检验后依然成立。第二，机制分析表明，跨文化流动通过提升家庭风险偏好与金融素养水平两条渠道发挥作用，前者改善家庭风险态度，后者增强风险认知与评估能力，共同推动商业保险参与。第三，异质性分析显示，该效应在非健康、低学历及高收入家庭中更为显著。本文从人口流动与文化交融的双重视角，为理解我国家庭商业保险参与差异提供了新的微观证据，并为完善流动家庭风险保障体系、加强金融知识普及提供了政策启示。

大语言模型等生成式人工智能技术正深刻重构企业的业务模式与创新路径。本文以2018—2024年中国A股上市公司为研究对象，依托企业在线招聘数据与职业层面的大语言模型暴露度，构建了企业人工智能技术暴露度指标，实证检验了企业核心业务面临的技术冲击对其实质性创新的影响及其作用机制。研究发现，企业人工智能技术暴露度能够显著促进企业实质性创新，该结论在经过一系列内生性与稳健性检验后依然成立。机制分析表明，面对外生技术冲击，企业主要通过推动人力资本结构升级与提升研发投入强度，将技术红利转化为实质性的创新产出。异质性分析表明，在技术吸收能力较强、转型动机强烈以及具备长期积累优势的企业中，人工智能技术暴露度对企业实质性创新的促进作用更为显著。本文从外生技术冲击的视角，为理解人工智能重塑企业创新活动的内在机理提供了经验证据，对引导企业妥善应对技术更迭、优化要素配置进而实现高质量发展提供了现实参考。

在我国当前低利率环境下，债券收益率持续下行，多元化资产配置的战略意义愈发凸显。本文基于桥水全天候理念，构建了适用于中国投资者的宏观因子增广Black-Litterman（ABL）模型，将宏观信号嵌入传统Black-Litterman（BL）模型的观点矩阵，同时整合风险平价先验基准，有效缓解了传统BL模型参数敏感性高及经济解释性不足问题。基于2012-2024年股债商汇四大类14项资产的回测表明，ABL模型实现了17.7%的年化收益和0.66的夏普率，优于传统BL模型及其他常用基准，且在波动率和最大回撤等风控维度更为稳健。ABL模型为资产配置提供了兼具理论创新与实践价值的参考方案。

可转债是上市公司重要的融资工具，其强制赎回条款在实践中可能被上市公司利用，通过操纵股价满足强制赎回条件，以便加速转股进程。基于2006-2025年中国A股市场数据，本文分析了可转债强制赎回背景下的股价异动现象。研究发现：在强制赎回条件触发的关键窗口期，正股价格出现显著异常拉升，强制赎回公告后则迅速反转，呈现“拉高达标”的“倒V”型反转特征；面临较高偿债压力和融资成本的发行人，更倾向于通过市场操纵推动股价达到强赎条件；微观交易数据显示，临近强赎节点时，市场买卖失衡、知情交易增多及大额交易增加，验证了主力资金通过短期内大量买入推升股价的操纵机制。本文揭示了可转债强制赎回条款可能诱发的道德风险，为完善市场制度设计和保护中小投资者权益提供了实证依据。

在实现“双碳”与共同富裕目标并进的背景下，环保规制的公平后果日益受到关注。本文以2013、2014与2016年分批启动的碳排放权交易试点为准自然实验，基于2000—2023年中国区县面板数据，系统评估市场型环保规制的分配效应。结果变量方面，本文使用区县夜间灯光构建的不平等指标（基尼、泰尔、阿特金森）刻画县域经济活动分布，并以县域城乡居民收入对数差距作为补充。识别策略方面，除区县与年份双向固定效应的TWFE-DID外，进一步引入适用于分批采用的更强识别方法：（1）Sun-Abraham分组事件研究用于动态效应检验并规避传统事件回归在异质处理效应下的加权偏误；（2）Callaway-Sant’Anna ATT(g,t)在“尚未受处理/从未受处理”对照组框架下估计分组—时期平均处理效应；（3）合成双重差分（SDID）同时估计单位权重与时间权重，以匹配处理前趋势并降低对严格平行趋势的依赖。研究发现：在TWFE-DID下，试点显著降低了县域夜间灯光基尼与阿特金森指数；更强识别（ATT(g,t)、SDID）在城市层面同样指向夜间灯光泰尔指数的下降，但幅度更为温和。机制检验表明，试点显著降低城市单位GDP能耗，支持“绿色转型—要素再配置—分配格局改善”的作用链条。

本文基于2007—2022年中国上市能源相关企业面板数据（46,424个企业—年度观测值），研究极端气候与政策冲击背景下ESG风险暴露对企业能源系统韧性的影响及其动态传导机制。本文构建阶段敏感的离散风险状态表示方法，把《易经》中“变易—不易”的结构思想转化为可操作的计量框架，将企业风险映射为六个生命周期阶段下的64种状态结构，并在企业与年份固定效应框架下识别风险效应的阶段异质性。结果表明，原煤依赖度显著降低绿色转型指数（韧性指标），天然气依赖度显著提高韧性；标准煤当量能源强度在煤炭暴露与韧性之间发挥重要中介作用，占总效应的62.3%。进一步构建马尔可夫状态转移模型，发现极端事件显著改变高风险状态向低韧性状态的转移概率。结合LSTM-注意力机制生成预警概率，在最优阈值下样本外预测准确率为78.6%，稳健性检验结果一致。基于预警概率构建阶段相关的对冲规则，结果显示其在后期阶段显著降低风险暴露并提高风险调整后收益。本文为能源企业转型期风险管理与政策干预提供了可操作的识别框架与决策依据。

加快建设金融强国是2023年中央金融工作会议首次提出的重大战略目标，对于全面建成社会主义现代化强国、构建中国特色现代金融体系和推动金融高质量发展具有十分重要的战略意义。本文系统阐述了金融强国建设的重大意义，认为金融强国是强国支柱、高质量发展的内在要求、大国博弈的战略选择以及国家安全的基石。在此基础上，从党的领导与以人民为中心、服务实体经济、深化改革开放、强化风险防控、厚植文化根基五个维度深入剖析了金融强国建设的本质要求。对于深刻理解金融强国战略内涵具有理论价值和实践启示。

随着数字技术与人工智能技术的快速发展，金融业正经历深刻的数字化与智能化转型。人工智能通过提升数据处理能力、优化风险识别机制以及促进金融服务模式创新，逐渐成为推动金融体系高质量发展的重要技术力量。在中国推进金融强国建设和金融高质量发展的背景下，科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融和数字金融被提出为新时代金融发展的“五篇大文章”，为金融服务实体经济和促进社会可持续发展提供了重要路径。基于这一政策背景，本文从人工智能驱动金融创新的视角出发，探讨其对中国金融体系高质量发展的影响机制。研究通过构建人工智能、金融创新与金融高质量发展之间的分析框架，结合现代金融“五篇大文章”的实践维度，分析人工智能在推动金融结构优化、提升金融服务效率以及促进金融资源合理配置方面的作用。研究结果表明，人工智能技术能够通过促进金融创新能力提升与金融服务模式转型，显著推动金融体系高质量发展，并在科技金融与数字金融领域表现出更为显著的促进效应。进一步分析发现，人工智能对普惠金融和绿色金融的发展同样具有重要促进作用，有助于提升金融服务的公平性与可持续性。本文的研究为理解人工智能技术在现代金融体系中的作用机制提供了新的理论视角，也为中国金融高质量发展及金融强国建设提供了重要的政策启示。

在全球可持续投资理念日益强化的背景下，ESG披露逐步成为影响资本配置的重要因素。私募股权机构作为非公开市场的重要中介，其ESG披露行为是否会影响募资表现？本文以2010-2023年中国资产管理规模领先的961家私募股权机构为研究样本，研究其ESG披露对募资表现的影响及作用机制。研究发现，私募股权机构披露ESG报告可显著提升募资成功率与募资规模，该作用主要通过“声誉补偿”与“资本适配”机制实现。此外，开展全球化业务与公众环境关注度较高地区的机构，ESG披露的募资促进效应更为显著。进一步分析表明，正式的ESG报告披露相比于非正式ESG信息提及对募资表现推动作用更强。同时，项目层面结果表明，ESG披露不仅提升募资能力，也对应着更优的投资项目退出表现。本研究为评估ESG披露在非公开市场的有效性提供了经验证据，并为私募股权行业ESG规范化与绿色金融发展提供参考。

本研究聚焦中国契约型公募 REITs 底层资产所有权保留程度对收益分配公平性与效率的影响机制，基于2021年至2025年6月中国68只公募REITs面板数据及美国15只基础设施 REITs 案例，采用文献分析案例深描实证建模与跨市场对比方法，探讨资产所有权与经营权在不同分离程度下对项目收益激励设计及风险的影响。 研究构建了“所有权保留程度 - 治理机制 - 收益分配”分析框架，得出以下发现：所有权保留程度低的REITs 收益效率显著高于保留程度高的类型，所有权保留比例的降低对营运现金流FFO分配率具有显著正向影响。中国契约型架构下原始权益人通过隐性所有权干预运营，导致中小投资者保护不足，而美国公司型 REITs 中独立董事占比的制衡机制具有借鉴价值。政府参与型 REITs 存在短期收益波动与长期战略增值的平衡难题，产权类 REITs 中所有权保留对收益分配的抑制效应弱于特许经营类。 研究提出创新建议推动基础设施 REITs 所有权保留分层调整机制，完善商业地产REITs 试点的“所有权 - 运营权”分离框架，构建公司型 REITs 与契约型并行制度等。 本研究揭示了契约型架构下所有权保留对收益的作用机理，为中国 REITs 治理优化存量资产盘活及监管设计提供理论依据与实践参考。