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。

企业非效率投资是影响资源配置效率和经济高质量发展的重要因素。已有研究多聚焦于公司治理、外部监管等传统因素对非效率投资的影响，鲜有研究关注行为金融的纠偏是否有助于缓解非效率投资。本文以中国A股上市公司为研究对象，考察人工智能应用所产生的行为金融纠偏对企业非效率投资的影响及其作用机制。研究发现，企业人工智能应用可以显著降低非效率投资程度，在进行了一系列稳健性检验，尤其是控制了公司战略选择这一潜在解释因素后，本文结论依然稳健。机制检验表明，人工智能应用主要通过改善管理层非理性行为缓解企业非效率投资，体现出人工智能技术在认知优化和行为纠偏方面的独特作用。进一步分析未发现人工智能改善公司治理水平的证据，揭示了人工智能应用的边界与局限性。本文丰富和拓展了行为公司金融的研究文献，也为优化提升企业投资效率提供了经验证据。

壮大耐心资本实现高质量发展是当前理论界与实践界共同关注的焦点，但鲜有研究探讨由耐心资本形成的共同所有权网络及其绿色治理效应。鉴于此，本文以2016—2023年沪深A股制造业上市公司为样本，探究长期共同机构所有权对企业绿色创新的影响及机制。研究发现，长期共同机构所有权对企业绿色创新具有显著的正向影响，人工智能技术能够增强长期共同机构所有权对企业绿色创新的驱动效应。机制检验表明，长期共同机构投资者可以通过抑制研发操纵与提升内部控制信息质量来促进绿色创新。进一步分析发现，长期共同机构投资者通过抑制绿色创新的“黑暗面”，推动企业全面履行其社会责任，从而促进企业绿色创新的“言行一致”。异质性检验发现，在高科技行业和行业竞争程度较高的行业中，长期机构所有权的绿色治理效应更为明显。本文从长期共同机构所有权视角揭示了AI赋能耐心资本网络在促进绿色创新中的显著作用，拓展了耐心资本作用机制及绿色创新驱动因素方面的研究文献，也为政府监管政策制定与企业绿色创新实践提供了重要参考。

摘要：数字经济时代，“人数”协同的多层次整合成为突破关键核心技术“卡脖子”难题的核心机制。基于沪深A股上市公司2012-2023年数据，本文构建耦合协调模型测度人力资本与数据资产的协同度，并依托技术-组织-生态多层次整合框架，实证检验“人数”协同对关键核心技术突破的影响与作用机制。研究发现：（1）“人数”协同显著提升企业关键核心技术突破效能；（2）“人数”协同通过在技术层激发创新螺旋、在组织层优化资源配置和在生态层构建战略联盟，来促进企业关键核心技术突破。（3）异质性分析表明高资源禀赋企业通过“人数”协同突破关键核心技术的边际效能显著更高，印证“人数”协同是资源禀赋的“增效器”。本文从多层次整合视角拓展了数据资产与人力资本融合的理论边界，为企业在数据资产化管理过程中发挥数据要素的乘数效应，促进企业关键核心技术突破提供了实践范式。

突破性创新是破解我国创新质量短板、实现科技自立自强的关键路径，也是企业在不确定环境下获得持续竞争优势的重要支撑。本文以2015-2023年A股上市公司为研究样本，通过机器学习与文本分析方法构建高管长期主义变量，运用企业发明专利CD指数测量突破性创新水平，探究高管长期主义特质对企业突破性创新的影响及作用机制。研究发现：高管长期主义对企业突破性创新具有显著的促进效应。机制分析表明，高管长期主义通过提升企业自主研发水平、促进人力资本积累以及抑制外部并购等路径，提升了企业突破性创新水平。高管团队断裂带削弱了高管长期主义对企业突破性创新的促进作用。异质性检验发现，在非国有企业与处于衰退期的企业中，高管长期主义对企业突破性创新的促进作用更加显著。研究结论有助于丰富时间导向影响高管创新决策的研究，并为企业实现从“外源依赖”到“内生驱动”的突破性创新路径演进提供了新的理论解释。

本文基于2011-2022年城市层面与A股上市公司数据，采用多维面板固定效应模型与双重差分法（DID），系统考察了国外技术引进对企业数字化转型的影响及其作用机制。研究发现，国外技术引进通过技术转移基地的设立显著促进了企业数字化转型，且这一结果在控制了企业特征与城市特征后依然稳健。技术溢出效应是数字化转型的重要中介路径，国外技术引进通过提升数字经济领域专利授权量推动了企业数字化转型，但对专利申请的影响较小。异质性分析表明，国外技术引进对国有企业、参与国际贸易企业以及融资约束较小企业的促进作用更为显著；高技术制造业企业比中低技术制造业企业更易从技术引进中获益，而服务业企业的数字化转型受技术引进的影响较小。城市异质性分析显示，非省会城市、内陆城市以及新基础设施较发达城市的技术引进对企业数字化转型的促进作用更为显著。本文的研究为理解企业数字化转型过程中，国外技术引进的作用提供了经验证据，同时也为相关政策制定提供了重要参考。

本文基于研发“投入—产出”弹性构建研发回报指标，发现制造业技术前沿化提升了企业研发回报。结构分析显示，行业与国际技术前沿均促进研发回报，其中国际前沿作用更显著。作用机制体现为投融资协同与供需协同两个方面。异质性研究表明，高精尖行业/企业对技术前沿化敏感度更高；创新型产业集群及制度保障完善区域的促进效应更明显。经济后果分析发现，技术前沿化对研发回报的提升存在长期影响，其通过创新成果转化提高企业生产效率与经营业绩。

在我国资本市场中，政策作为宏观调控的重要工具，对行业资产价格具有显著影响。本文尝试将政策文本纳入金融文本分析框架，构建政策——行业相似度指标体系，识别政策支持导向，并探讨其在行业定价中的作用机制。文章构建了涵盖多层级政策的文本数据库，分别采用传统模型（LDA和LSA）与大语言模型（LLM）识别政策中的行业提及频次，测算政策——行业相似度指数，并结合行业收益数据构建策略。文章进一步引入支持向量回归（SVR）识别不同行业的最优政策滞后期，提升策略表现。实证结果表明：LLM模型在政策主题提取上明显优于传统方法，基于政策相似度构建的行业策略在多阶段均展现出稳健的超额收益，且政策对行业的影响有长期滞后效应，行业反应通常在政策发布半年后。考虑现实市场约束，基于最优滞后窗口构建的单边多头策略也表现优秀，具备良好实用性，特别是在政策密集期（如2015、2020年）表现突出。本文的研究为政策信号的量化研究与行业资产配置提供了新的方法与实证支持。

统筹金融开放和安全是构建高水平开放型金融新体制的基本要求。本文以美国货币政策为切入点，先从实证角度分析美国加息对我国产出的影响，然后构建包含跨境金融关联的两国DSGE模型，定量分析美国货币政策的溢出效应及应对之策。研究发现，美国加息1个百分点使中国产出下降约0.4个百分点，其中贸易渠道和金融渠道分别使中国产出下降0.2个百分点。分析作用机制发现，UIP偏离机制使金融中介净值波动和汇率波动相互强化，外部融资溢价机制使金融中介净值波动和企业净值波动相互强化，正是这两个机制放大了美国货币政策的外溢效应。进一步研究发现，金融开放度越高和汇率越缺乏弹性，美国加息冲击对我国变量的传导效应越显著。基于不同的福利函数特征，本文构建了统一的政策评估框架，对宏观审慎政策和双支柱调控应对美国加息冲击的有效性作出了精准评估。结果表明，无论是针对国内金融机构信贷监管的宏观审慎政策还是针对跨境资本流动和外汇相关的宏观审慎政策，均能降低美国加息的溢出效应，且宏观审慎政策有效性与汇率制度无关。在联合最优政策组合下，货币政策无需对名义汇率作出反应，外汇市场要强化价格调控淡化数量干预。在货币政策和宏观审慎政策相互协调搭配下，双支柱调控通过维护经济金融稳定具有显著的社会福利增进效应。本文为构建高水平开放型金融新体制，以金融高质量发展加快推进中国式现代化提供了政策启示。