在中国式现代化和金融强国战略纵深推进的背景下，中国保险业正由以规模扩张为主导的发展模式，全面转向以质量提升、风险可控和价值创造为核心的高质量发展阶段。特别是2024年新一轮金融监管体制改革以及《加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》（新“国十条”）出台后，保险业在服务国家战略、保障民生安全和防范系统性金融风险中的功能定位进一步强化。本文在国内国际双循环新发展格局下，系统界定保险业高质量发展的政治性、人民性与专业性内涵，构建“规模—结构—功能—效益”四维分析框架，基于“十四五”以来尤其是近两年行业最新数据与实践进展，分析我国保险业在服务实体经济、普惠保障、科技赋能和风险防控方面取得的阶段性成效，同时揭示产品同质化、服务信任不足、风险定价能力偏弱等突出问题。在此基础上，结合数字金融发展趋势与中国特色保险文化建设要求，从产品创新、服务升级、风险治理、监管优化和文化培育五个维度，提出推动我国保险业实现高质量、可持续发展的现实路径，为保险业由“保险大国”迈向“保险强国”提供具有现实针对性的政策建议。

本文基于互联网企业价值评估的背景，重点探讨一种常用估值方法——相对估值法（Relative Valuation），并以阿里巴巴集团（Alibaba）为实证对象首先，文章回顾了互联网企业估值的特殊性与挑战；其次，介绍了相对估值法的理论基础、常用指标（如市盈率P/E、市净率P/B、市销率P/S、EV/EBITDA 等）及其优缺点；再次，从互联网企业特征出发，分析该方法在阿里巴巴所处环境中的适用性及限制。然后，结合阿里巴巴最新财报数据（截至FY 2024 期）整理公司基本资料、选取可比公司、计算关键估值指标，进而得出对阿里巴巴的估值区间与市场价值对比。最后，基于实证结果，从估值结果合理性、影响因素（如业务结构、成长预期、市场情绪）以及方法优化建议三个维度展开讨论。研究发现：对于快速成长、业务多元的互联网企业而言，虽相对估值法具备便捷性与可比性优势，但也易受到可比公司选取不当、成长预期偏差及无形资产难以量化等影响。论文建议在实际应用中，应辅以折现模型（DCF）等方法，并注意调整估值倍率以反映公司成长性与风险特征。本文的研究可为互联网企业估值提供一种实务参考，也为资产评估的教学与研究提供新的案例视角。

本文研究了元宇宙和工业元宇宙的基本概念及其主要相关技术的特点，指出工业元宇宙是工业乃至产业数字化、智能化发展的全新阶段。介绍了国内外若干制造企业工业元宇宙的实践成效；指出全域数字化转型为肇庆推动产业升级、培育数字经济新动能提供了重要契机。阐述了工业元宇宙是肇庆数字经济与实体经济融合发展的新时空，是大湾区发展新质生产力的助推器，是新型工业化发展的重要推动力量。针对肇庆不同区域在推进工业元宇宙中的不均衡现象，建议推动大数据、云计算、人工智能、区块链等新兴技术与传统产业的深度融合，形成产业集群效应，提升产业整体竞争力；提出了完善顶层设计、强化统筹协调、构建全面场景示范、构建协同集聚生态、构建技术攻关体系、推进区域创新要素整合共享、构建区域制造业创新协同机制等建议。

本文研究了元宇宙和工业元宇宙的基本概念及其主要相关技术的特点，指出工业元宇宙是工业乃至产业数字化、智能化发展的全新阶段。介绍了广州市各区从战略高度大力支持元宇宙赋能传统产业，各区“元宇宙”产业发展各有侧重；广州具有发展元宇宙产业的硬件和软件等优势，拥有多个元宇宙场景应用的优势产业，数实融合为广州元宇宙产业发展创造了良好基础。阐述了工业元宇宙是广州数字经济与实体经济融合发展的新时空，是大湾区发展新质生产力的助推器，是新型工业化发展的重要推动力量。针对广州不同区域在推进工业元宇宙中的不足或不均衡现象，提出了完善顶层设计、强化统筹协调、构建全面场景示范、构建协同集聚生态、构建技术攻关体系、推进区域创新要素整合共享、构建区域制造业创新协同机制等建议。

环境行政处罚作为环境规制的核心手段，在促进企业绿色创新方面发挥着重要作用。深入探究其影响机制及异质性效应是优化环境政策设计的重要议题。本研究以2010—2019年沪深A股上市公司为研究对象，结合网络爬虫技术获取的环境行政处罚数据，运用Staggered DID（交错双重差分模型）与双变量Tobit模型，分析了政府环境处罚对企业绿色创新的影响机制和异质性作用。研究发现，政府绿色行政处罚对企业绿色创新具有正向积极作用：一方面，绿色发明型专利和实用新型专利的申请数量与质量得到提升；另一方面，该效应在控制企业异质性与动态趋势后依然稳健。进一步的异质性分析表明，相较于大型企业，小型企业在行政处罚后展现出更为敏感的绿色创新响应，尤其是实用新型专利的增长表现更为显著；此外，制造业企业的绿色创新提升幅度显著高于非制造业企业。在中介机制方面，分析发现环境行政处罚主要通过改善企业信息披露透明度和缓解融资约束，间接驱动企业的绿色技术创新。更为重要的是，本文发现PM2. 5污染与行政处罚存在显著的交互作用，凸显了区域环境治理与宏观创新战略协同的重要性。基于研究发现，本文提出以下政策建议：一是优化环境规制工具的差异化设计，二是构建动态信用评级体系，三是加强政策协同。这些研究结论为提升环境规制的精准性、激发企业的绿色转型提供了坚实的理论依据和实证支持。

2010年中国一些大城市的房地产市场成交量大幅下降。基于对一些基本经济学思想的理性重构和对房地产价格泡沫的分析叙述，我得出结论，这应该是由于获利消失投资需求和不断增长供给之间的巨大缺口，未来中国将可能爆发金融危机。我建议政府应该减持国有股份。

摘要：人工智能正在快速发展，在与金融行业的融合中产生了量化交易等大量应用场景。AI的发展对我国建设统一开放性证券市场方面有什么影响？本文提出“人工智能+”金融”的发展存在着“二律背反”规律：即正题是金融人工智的发展降低证券市场的信息熵，提高了开放性市场的效率；反题是金融人工智的发展提升证券市场信息熵值，降低了开放性市场的效率。因此，基于“二律背反”规律的存在，人工智能未来对证券市场将同时着存在着两种方向相反的影响。为确保金融人工智能的健康发展，建议监管部门应深化在“人工智能+”金融领域的监管法规建设。

本文基于LASSO-VAR模型，使用A股全行业各股票近11年1分钟级高频数据，结合网络分析方法，从全样本和滚动窗口的视角分析房地产及其上下游行业的风险冲击及传染，测度“房住不炒”和“三道红线”两种不同力度的房地产调控政策的影响。研究发现：（1）在全样本期间，房地产的系统重要性较高，且扮演着“风险传出者”的角色。（2）“三道红线”的调控效果远高于“房住不炒”。（3）“三道红线”政策过于严格，对行业发展产生了负面影响。（4）房地产在受到紧缩性政策冲击后，风险会立刻向下游行业传递，而上游行业约4个月后才受到冲击。最后，结合房地产行业的特殊性，对房地产调控政策力度提出了相应的建议。

把握新技术革命发展机遇,推动产业智能化升级,对于新形势下实现经济高质量发展具有重要作用。文章基于 2003—2019 年中国 283 个地级市数据和网络爬虫获得的企业微观数据构建城市产业智能化指数,采用社会网络分析方法考察产业智能化的空间关联网络特征；此外,运用机器学习中的极限梯度提升树算法（XGBoost）识别出产业智能化的核心驱动因素,在此基础上借助加权指数随机图模型（ERGM）探析产业智能化空间关联网络驱动机制。研究发现：（1）样本期间产业智能化空间关联强度不断提高,但整体处于较低水平,存在较大的提升空间；大部分城市位于网络边缘位置,主要依靠城市群或中心城市对周边城市产业智能化产生辐射带动作用。（2）XGBoost 算法测算结果表明,技术创新、产业结构升级和对外开放是产业智能化的核心影响因素,累积贡献率高达 92.72%。（3）技术创新、产业结构升级和对外开放有利于加强城市间的产业智能化合作。异质性分析发现,产业结构升级主要推动外围城市、高产业智能化水平城市形成紧密的产业智能化空间关联,而技术创新和对外开放对其驱动作用有限。据此,文章提出了推动产业智能化空间协调发展的相应政策建议。

本文首次对我国 2019 年新证券法生效前的内幕交易案件进行了一个全面和深入的实证研究，并与境外法域进行比较，揭示我国内幕交易法律的执行情况。我国对内幕交易的打击力度持续加大，案件数量显著增长，以行政处罚为主，但 2008 年后刑事处罚逐渐增加。内幕交易变得更为隐蔽，体现在非传统类型的内幕人增多、内幕信息主要与并购相关、选择只交易且利用他人账户交易等。我国的内幕交易处罚类型与境外法域基本接轨，处罚强度甚至居于前列，其主要的影响因素包括违法所得、社会影响、减轻处罚情节、是否使用他人账户等。基于这些发现，本文评价了 2019 年证券法相关修订，提出了相关完善建议，并指出了需要进一步研究的课题。