金融创新分散风险的行为虽然对提升金融效率有益，但通常也伴随着系统性金融风险的累积。本文改进最新的“去一”法，运用云计算技术和分年度各2000万次蒙特卡洛模拟实验，测算2010-2021年包括中小银行在内的684家商业银行的系统性风险贡献值和易被忽视的间接关联风险，深度理论思考并实证探索银行数字化这一金融创新的伴生关联风险溢价，以及其系统性风险累积效应源泉。主要结论如下：首先，针对第一个新视角，银行数字化转型通过数字科技相关度提高基础资产相关度，从而产生了易被忽视的间接关联风险。这主要是因为中小银行跟随性创新引致了基础资产同质化，大银行则不显著。其次，针对第二个新视角，商业银行的数字化具有显著的系统性风险累积效应。这主要由个体风险主导，而总关联风险则显著下降，说明数字化虽然有助于分散风险，但激励了总量的风险承担水平。具体来说，其有利的一面在于拓展了新投融资渠道，降低了同业投资和负债，实现风险分散。除间接关联风险之外，其负向机制在于新投资渠道使得商业银行有能力进行高风险高收益的资产配置，但是对盈利能力提升作用不明显，导致提升了其风险承担乃至个体风险水平。最后，进一步探索研究表明，大银行通过数字化下沉业务的挤压效应，使中小银行表现出“太小而无法竞争”的现象，是系统性风险累积的主因。具体来说，中小银行在大银行数字化下沉业务的挤压下，导致数字化开拓新业务承担较高风险的同时，盈利效果、融资成本和风控优势均不明显。并且排除了监管约束和数字化门槛效应的替代假说。上述研究拓展了“太关联而不能倒”的理论以及发现了“太小而无法竞争”的典型现象，也有助于丰富关于银行数字化上述两个新视角的理论认识，并且对于推进数字金融的穿透式监管和行为监管，从源头上防范化解系统性风险具有重要政策参考意义。

文章在“不利冲击—集中型制度适应性效率—经济韧性”的框架下分析中国经济遭遇不利冲击时保持强劲韧性的制度根源。当经济遭遇不利冲击时,政府凸显“集中力量办大事”的制度优势并充分发挥公有制经济作用,将有限资源进行再配置,支持和扶持受冲击地区或者城市,对冲不利冲击的负面影响,使得经济快速恢复增长,从而保持经济韧性。文章采用地震这一不利冲击,运用 CRITIC-熵权 TOPSIS 模型测算出 1997—2020 年经济韧性和集中型制度适应性效率,检验集中型制度适应性效率的对冲效应。实证分析发现：（1）地震对经济韧性的负面冲击为 5.830 个百分点,集中型制度适应性效率的对冲效应为 6.452 个百分点；（2）集中型制度适应性效率的对冲效应存在地区差异,南方集中型制度适应性效率的对冲效应为 12.423 个百分点,北方集中型制度适应性效率的对冲效应为 5.500 个百分点；（3）政府部门适应性效率的对冲效应为 2.381 个百分点,银行部门适应性效率的对冲效应为 3.746 个百分点,企业部门适应性效率的对冲效应为 2.218 个百分点；（4）南方地区三个部门的对冲效应均高于北方地区,而且南北地区银行部门的对冲效应均最高,其次是政府部门的对冲效应,企业部门的对冲效应最低。上述发现是稳健的,从而揭示了制度适应性效率对中国经济保持强劲韧性的关键作用。因此,改革开放以来中国基础性制度建设和基本经济制度的不断完善是经济韧性形成的重要原因。

行为金融学的发展离不开各种心理学理论。大量的心理学研究成果显示，人们在进行实际的投资决策时，其信念的形成并不遵循贝叶斯理性，其选择的偏好也并非满足“理性”的假设，而是存在种种“非理性”的局限。事实上，这种“非理性”成为人们在实际生活中的一种普遍的思维和决策模式，对其决策行为和结果产生总体的和长远的影响，典型的如代表性思维、经验法则、锚定与调整效应、框定依赖偏差、首因效应和近因效应、证实偏差等。本文在介绍这些经典金融心理学理论的同时，予以借鉴并对我国A股市场上发生的投资者心理就行了分析，本文成果对于研究我国证券市场投资者的心理状态具有较强的启迪与借鉴意义。

本文的研究目的是探究数字加密货币与中国金融市场之间的关系， 并采用小波分析和溢出指数法等方法进行量化分析。经过深入研究，本文得出 以下主要结论。第一，数字加密货币和中国金融市场对外界事件的冲击反应具 有显著特征，并存在着显著的相关性和长期依赖性。不仅数字加密货币对中国 金融市场波动产生影响，中国金融市场的波动也会影响数字加密货币价格的波 动。第二，从静态和动态角度衡量溢出效应发现，数字加密货币和中国金融市 场之间存在溢出效应。在静态情况下，溢出效应并不明显，而动态情况下溢出 效应较为明显，尤其在极端经济事件中，数字加密货币与中国金融市场之间的 溢出关系会呈现极端风险溢出现象。第三，本文还考察了突发事件和政策不确 定性对总溢出关系的影响。结果显示，地缘政治风险、贸易摩擦以及美国经济 政策不确定性会加剧比特币对中国金融市场的影响，而中国经济政策不确定性 则会缓和数字加密货币对中国金融市场的影响。这些结论有助于金融机构和投 资者更好地理解和应对数字加密货币对金融市场的影响，同时也为相关政府部 门制定监管政策提供了重要参考。

实现区域间技术要素的联通、转移与高效配置,需要破除阻碍技术要素自由流动的体制机制障碍。文章基于技术要素市场化配置机理,结合政府职能转变视角,通过观测 199 个城市之间技术要素流动的 39 402 种可能的路径,构建城市间“匹配流动模型”,实证分析了降低制度性交易成本对城市间技术要素流动的影响。论证指出：降低制度性交易成本可以使创新主体建立广泛的交流合作,促进技术要素的创造、运用及转化,实现其经济价值。从城市层面来看,具有较低制度性交易成本的城市能够吸引更多技术要素流入,该城市的技术要素也会更多地被其他城市接收。同时,城市间技术要素流动存在显著的“协同效应”和“虹吸效应”,即技术要素会更多在制度性交易成本较低的城市之间流动,并且制度性交易成本相对较低的城市的技术要素净流出更少。进一步的作用 机制分析表明,当地理距离和交通基础设施等客观因素导致的交通运输成本较低时,降低制度性交易成本可以更显著地促进技术要素在城市间流动。此外,当城市所处地区的创新创业活跃程度较高,对技术要素的需求较大时,降低制度性交易成本可以更加显著地促进技术要素流动及供需匹配。文章在一定程度上为“科斯定理”在技术市场中的应用提供了新的证据,探析了针对技术要素配置的科斯定理的内涵,可以为当前推动政府职能转变和优化公共服务提供理论依据,并为促进技术要素自主有序流动的改革举措提供政策参考。

股权激励会影响高管的环保态度,而高管环保态度与动机差异会导致企业不同的环境治理投入选择。文章基于 2009—2020 年我国沪深两市 A 股高污染企业的财务数据,考察了高管股权激励与企业环境治理投入的关系,探讨了高管股权激励影响环境治理投入的作用机制,并进一步分析了外部治理环境的异质性影响。研究结果表明：高管股权激励会抑制企业转移性环境治理投入,增加其实质性环境治理投入,提高企业环保积极性,该结论在考虑了内生性问题的影响后依然稳健；进一步研究发现,提升运营效率和抑制管理层短视是高管股权激励抑制转移性环境治理投入、增加实质性环境治理投入的重要机制；环境规制、市场竞争、媒体压力和分析师关注等具有调节效应,均能够强化高管股权激励与转移性环境治理投入的负向关系,促进高管股权激励与实质性环境治理投入的正向关系。文章的研究为我国企业治理和运营机制优化以及决策部门环境治理政策的完善提供了决策参考和经验证据。

厘清当前国际分工下的价值链是具有全球性特征还是更具区域性特征,这是探究当前国际分工构成以及未来分工发展等根本性贸易问题的基础,具有重要的理论意义。文章利用CEPII 双边贸易流量数据库,测算产品的平均进口距离用于衡量 1995—2014 年间价值链生产在全球性特征上的变化,并与 Eaton 和 Kortum（2002）框架下构造的理想“全球价值链”进行比较,分析评估全球化进一步发展的潜力。研究显示,1995—2014 年间“全球价值链”的发展极为有限,平均进口距离只增长了约 300 千米,距离理想的“全球价值链”下的进口距离差距很大,特别是中间品贸易的进口距离较短,说明价值链分工仍主要体现为区域性特征。在价值链呈区域性特征的背景下,各国更倾向于达成区域性的自由贸易协定以支持区域性的价值链生产,即一国价值链的区域性越强,则该 国签订的贸易协定区域性倾向就越强。该效应体现为一国中间品进口距离增加 100 千米,则该国与其贸易协定伙伴国的平均距离就增加约 389 千米。文章揭示了当前价值链分工的区域性特征,部分解释了近年来多边贸易协定推进困难的原因。

自由贸易协定建设是中国扩大对外开放,深化与世界互动的重要举措。文章选取2000—2018 年全球 134 个国家和地区的面板数据,基于马克思国际价值理论构建各国（地区）与中国的国际不平等交换程度指数,继而检验与中国签署自由贸易协定对国际不平等交换的影响效应。结果表明,与中国签署自由贸易协定能显著降低其与中国之间的国际不平等交换程度,即相比于没有与中国签署自由贸易协定的国家（地区）,与中国签署自由贸易协定的国家（地区）和中国之间的国际不平等交换程度减少了 23.07%,此效应主要体现在单位价值商品所包含劳动时间低于中国的国家（地区）上。究其机制,该效应源于与中国签署自由贸易协定能够显著提高该国（地区）与中国的贸易规模,减少该国（地区）与中国进出口商品种类的差异。进一步将上述效应与美国、日本、巴西、俄罗斯进行对比后发现,自由贸易协定对国际不平等交换程度的缓解效应并不具有普遍性,因国家（地区）而异,与中国签署自由贸易协定的缓解效应大于其他四个国家。文章的研究结论有效地反驳了“中国威胁论”“中国新殖民主义论”等观点。

本文基于手工搜集整理的地方政府债务数据和 2007-2019 年中国 A 股非金融行业上市公司财务数据，实证检验了地方政府债务扩张对企业商业信用供给的影响及作用机理。研究结果表明，地方政府债务扩张对地区企业商业信用供给具有显著的抑制作用，且该效应在非国有、小规模、行业竞争程度低、供应商集中度低、处于货币政策趋紧和经济政策不确定性较高时期的企业中更为明显。机制检验发现，地方政府债务规模扩张加剧了企业信贷融资约束、企业经营风险和企业税负压力，进而减少了企业的商业信用供给。进一步研究发现，地方政府债务扩张缩短了企业商业信用的供给期限，并且降低了供给质量。此外，地方政府债务扩张导致企业商业信用供给被动减少，并降低了企业的经营业绩。本研究为加强地方政府债务治理和防范化解系统性金融风险提供参考与借鉴。

本文在中国股票市场中，针对上市公司公告文本数据，采用文本分析机器学习方法进行信息提取，研究了上市公司公告信息与资产预期回报之间的关系，并探讨其对资本市场的影响渠道。本文首先依据监督式训练方法构造了基于公告的文本情感词典，并以此为基础使用机器学习方法对公告效应进行实证分析。其次，本文探究了公告效应的预测来源，并进行了异质性分析。本文研究发现，基于机器学习的公告文本情感倾向能够显著正向预测股票收益，在全样本中多空投资组合的平均年化收益达到了 20.04%。公告效应在小规模、成长型公司中溢价显著；与国企相比，民营企业的公告效应更显著。在对公告效应的来源分析中，本文发现金融机构关注度和公司信息披露质量较高的公司，公告效应相对较弱，而散户投资者的关注度会加强公告效应。