人工智能技术正以前所未有的速度重塑人类社会的基本结构，其影响广度从 日常生活延伸至全球治理体系。2025年，全球人工智能核心产业规模已突破6000 亿元人民币，用户规模接近 2.5 亿，技术渗透率高达 17.7%。这一指数级增长态 势既孕育着社会效率革命的曙光，又潜伏着深刻的伦理危机。当深度伪造技术能 够以几可乱真的方式模拟人类生物特征，当算法偏见在招聘、信贷领域悄然固化 社会不平等，人类不得不面对一个核心命题：如何在享受 AI 技术红利的同时， 构建牢不可破的伦理防护网？本文从 AI 技术的社会影响全景出发，系统分析其 作为效率引擎与犯罪工具的双重面相，并探索符合技术伦理与现实需求的治理路 径，为构建安全可信的人工智能未来提供理论支撑与实践指南。

近年来，中国面临“资本外流”与“通缩压力”并存的独特现象，即国内货币购买力上升（通货紧缩）与对外汇率持续承压并存。这种“内升外贬”现象与经典经济学理论的购买力平价说相悖。为应对这一现象，文章提出系统性解决方案，包括发展新质生产力、实施收入对冲机制、推动“商品+服务”双顺差、打通政策孤岛、构建内外联动制度体系、实施资本管制的“非对称开放”、开启跨境支付新赛道等。这些措施旨在通过结构性改革，推动中国经济从出口导向型向规则输出型转变，从被动防御向主动造局转变，最终实现经济发展范式转变。

随着全球金融市场之间联系的加深，金融风险通过各种渠道的传递愈加频繁。为有效防范金融风险的跨市场冲击，维护金融市场稳定，本文利用汇改以来 2006 年 10 月至 2018 年 10 月的数据，基于误差修正模型与 TARCH 模型，实证研究了汇率、国际资本市场变动与中国股市的长期关系和时变动态关系。结果表明，汇率、国际资本市场变动与中国股市波动呈现明显的时变性，汇率的下降即人民币的升值，造成了中国股价的下跌。国际资本市场与中国股市之间存在着长期稳定的正向关系，特别是美国股市的大幅下跌对中国股市冲击的概率更大。此外，国际资本市场金融风险对中国股市的冲击力度存在较为明显的“杠杆效应”。并提出了避免由于风险传递的时滞导致金融政策的误判；积极引导资本市场投资者预期，降低资本市场的动荡幅度；建立健全金融市场风险监控体制，做好风险预警等相关政策建议。

本文研究中美贸易摩擦期间汇率变动对中美两国股票市场的直接影响以及由生产网络带来的间接影响。从一个静态一般均衡模型可以推出具有空间自回归（SAR）模型形式的实证模型，其中以行业间投入产出关系作为空间权重矩阵。由实证结果发现，中美双边汇率变动对两国股市的影响在贸易摩擦期间均比之前更为显著，人民币的贬值导致中国股市收益率的下降，其中约 80%的部分是由行业间生产联系带来的网络影响，而美元的升值导致了美国股市收益率的下降，其中约 65%的部分是网络影响。关税制裁波及的行业与未波及行业的股票收益率均受到了汇率变动的影响，但后者受到的网络影响更大。

本文使用事件研究法利用一分钟间隔的交易数据，结合 VECM 模型和 BEKKGARCH 模型检验不同类型的中美贸易摩擦事件冲击是否改变了离在岸汇率的联动机制。研究发现：无论是利空事件还是利好事件，事件前后离在岸汇率之间始终存在协整关系，且离岸汇率占据主导地位，当二者出现偏离时多数情况下在岸汇率向离岸汇率靠拢，且离岸汇率始终是在岸汇率的格兰杰原因；事件冲击显著增大了离岸汇率对来自在岸汇率的脉冲响应程度。当中美爆发贸易冲突并对人民币汇率产生冲击时，离在岸汇率的波动率会显著增强，此时在岸汇率向离岸汇率的波动溢出效应变得更加显著，事件冲击增强了在岸汇率向离岸市场汇率的波动溢出效应。此外，利空消息与利好消息产生的上述影响并没有显示出明显差别。

提 要：本文简述了平均劳动生产率与GDP间的关系、1PYN=GDP/n的超主权性货币本位意义及其实用性优点、 人民币的超主权化方案及其管理措施等，启示基于平均劳动生产率货币本位基础上的世界金融王道，才是中国金融崛起的强大理论武器。

使用DCC-GARCH和分位数回归模型，本文比较分析了金融危机前后人民币与东亚六种货币汇率的相关关系，研究结果表明，第一，危机前后东亚货币与人民币都保持一定程度的同步性，但这种同步性具有明显的时变特征，总体来说，危机后各货币的同步性程度均有所增加，这可能反映了中国对东亚地区经济影响力的提升；第二，危机前后东亚货币与人民币的相关性特点具有明显的阶段性差异，危机前东亚货币表现出明显的国别差异，但危机后表现出更多的一致性，并且在人民币升值幅度较小及贬值时，才表现出与人民币的相关性，而人民币贬值幅度越大，东亚货币的贬值幅度也越大；第三，导致这种差异的主要原因在于东亚在金融危机前后所面临的宏观经济环境变化。

本文认为，站在购汇者（如央行）的角度，外汇占款是因购入外汇而相应付出的人民币；站在售汇者（如企业）的角度，结汇所得款项，则是生产相关商品所耗人力物力的价值补偿。为保障再生产过程正常循环，外汇占款应进入市场参与生产流通。若将流动性过剩的回收靶点定为外汇占款，似属“殃及无辜”。

本文选取了2011年1月1日到2012年10月10日的人民币汇率作为数据源，采用了BP神经网络动态模型与ARMA模型对人民币汇率进行了预测分析，结果表明：预测人民币汇率的涨跌方向上和预测人民币汇率大小偏差上，BP神经网络动态模型的预测效果都要好于ARMA模型的预测效果。

本文在对热钱流动导致资产价格波动进而影响金融脆弱性的进行系统论述的基础上，基于国内2003年1月至2011年12月月度股票收益率和房屋价格指数，利用SVAR模型研究了热钱对我国股票市场和房地产市场价格的影响。结果表明，热钱对股票市场和房地产市场有着长期均衡关系，热钱流入显著推动了股票价格指数上涨，并得到股票收益率波动的30%是由热钱异动所致，但热钱对房屋价格指数影响相对较小，表现在房价变动中20%与热钱流动有关；另一方面发现股价上涨同时对房地产市场价格有着正向影响，被抬高的房价会进一步吸引热钱的流入。基于热钱对金融稳定与脆弱性的影响，提出了完善人民币汇率和利率机制，合理疏导等治理热钱的政策建议。