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  • 详情 票据市场数字化转型的机理、路径与协同治理研究
    本文立足于金融强国建设与“十五五”规划对金融工作提出的新要求,聚焦票据市场做好“五篇大文章”中的“数字金融”核心驱动力。从信息经济学、交易成本理论与金融功能观等理论视角出发,文章首先系统阐释了数字技术赋能票据市场高质量发展的深层理论逻辑,认为其通过重塑信息生产与传递机制、重构业务流程与组织形态,从根本上降低了信息不对称、提升了运营效率、创新了服务模式并强化了风险管理能力,从而为票据市场服务科技创新、绿色发展、普惠金融、养老金融和数字金融自身提供了坚实的底层技术支撑与创新范式。 随后,文章结合上海票据交易所的创新实践及国际票据市场数字化经验,全面梳理了当前数字技术在票据业务关键领域的应用图景与实践路径。具体包括:基于大数据与人工智能的智能信用评级、反欺诈与精准定价体系;依托区块链技术构建的、可实现信用穿透与拆分的供应链票据平台及应收账款数字化探索;运用物联网与卫星遥感技术实现的绿色票据环境效益可信追踪与核证机制;以及通过开放API与生态平台化建设推动的普惠金融服务高效下沉模式。这些实践共同勾勒出票据市场从“电子化”向“数字化”再向“智能化”演进的清晰路径。 然而,技术的深入应用在释放巨大效能的同时也伴生了新型风险,呈现出“赋能”与“赋险”并存的复杂面相。本文借鉴技术社会学与治理理论,重点剖析了电子化背景下票据业务面临的多维挑战:数据安全与个人/企业隐私保护的严峻性;算法模型的“黑箱”特性可能引发的公平性质疑与新型歧视;对集中化技术系统的高度依赖所演化的新型操作风险与系统性脆弱点;法律与监管框架相对于技术创新的适配性滞后问题,特别是《票据法》在面对数字票据、智能合约时的解释困境;以及可能加剧的“数字鸿沟”对金融包容性目标的潜在冲击。 最后,本文构建了一个涵盖技术伦理、协同治理、监管科技(RegTech)、法律修订与生态培育的多维度、前瞻性风险治理框架。该框架强调技术治理的内生性、监管的敏捷性、法律的包容性与生态的可持续性。在此基础上,本文提出了具体的阶段性政策建议,旨在为票据市场在安全、合规、包容的前提下,深化数字技术融合应用,全面提升服务实体经济质效,最终助力金融强国战略目标的实现提供系统的理论参考与实践指引。
  • 详情 智慧医养协同:数字技术赋能中国老龄化健康服务的模式创新与效应研究
    聚焦全球老龄化背景下的银发经济需求,分析人工智能、物联网等智能化技术在养老服务、健康管理、消费场景中的应用实践,总结 “技术 + 服务” 的创新模式,并提出适配老年群体需求的优化路径,为银发经济高质量发展提供参考。
  • 详情 相对估值法在互联网企业价值评估中的应用——以阿里巴巴为例
    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。
  • 详情 公司关联与动量溢出效应 ——来自财经社交媒体的证据
    财经社交媒体深刻重塑信息传播格局的背景下,如何从投资者视角有效提取上市公司之间的关联关系,已成为识别市场动态和资金流向的关键。本文采用雪球网百万用户近8500万条社交媒体大数据,利用文本分析构建基于社交媒体的A股上市公司关联网络,研究关联股票间的动量溢出效应。研究结果表明:(1) 社交媒体关联股票加权收益率对目标股票收益具有显著为正的预测能力,且该结论在控制各类公司关联动量后仍然保持稳健,据此构建的等值加权多空策略可产生约36个基点的日平均收益。(2) 经济机制检验发现,关联股票加权收益率越高,目标股票的散户买入、主动性买入订单越多,并且在套利摩擦更高的股票中,动量溢出效应越强,支持了注意力溢出与有限套利驱动的错误定价的理论解释。(3) 进一步分析表明,投资者情绪越高、预测期限越短,动量溢出效应越强;该效应在考虑交易成本、采用不同关联测度方式以及纳入多源社交媒体平台后依然显著。本文揭示了互联网时代下基于社交媒体的公司关联的独特价值,可为监管层实时研判公众认知和防范金融市场风险传导提供更高频、前瞻且准确的依据,对二级市场投资决策亦具有重要参考意义
  • 详情 基于推特情感分析预测股指回报率
    随着互联网经济的发展,互联网评论渗透在人们生活的方方面面。为了研究Twitter上关于新能 源汽车的大量评论情绪是否是TESLA的股价波动产生的原因, 本论文假设从Twitter收集到的用户情绪 数据与TESLA股票市场价格相关。并采取CS新能车指数399976和Twitter上的关于新能源汽车的评论情 绪数据与CS新能源车指数的股价数据进行格兰杰因果检验。研究结果表明中国投资者情绪是指数价格 变化的主要原因,且投资者对新能源汽车指数的正面冲击是短期的,长期来看情绪对股票价格的影响将 会消失。
  • 详情 数据隐私与企业创新 —来源于《个人信息保护法》 的证据
    摘 要:随着互联网与电子贸易的发展,用户的个人隐私保护机制已成为当今社会的热点议 题之一。本文探讨《中华人民共和国个人信息保护法》实施对企业创新的影响。选取2021年《个 人信息保护法》的实施作为准自然实验以构建双重差分模型,并以机构投资者和分析师关注度为 中介变量构建机制分析。在《个人信息保护法》实施后,实验组比对照组的每年专利数量增量减 少了 12.4%。《个人信息保护法》的实施短期内对企业获职数据的能力造成限制,因此会抑制数 字化转型程度较高的企业的创新活动。此外,机制分析表明《个人信息保护法》通过抑制机构持 股比例和分析师关注度进而抑制企业创新,这一结论与异质性检验结果一致,即尽管长远看有助 于构建健康数字经济环境,该抑制效应短期内在国有高数字化转型水平企业及非四大审计的企业 中更为显著。
  • 详情 中国城市产业智能化空间关联网络及其驱动机制
    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。
  • 详情 移动互联网可及性对家庭风险金融资产配置的影响
    文章利用CHFS(2019)调查数据,实证研究了移动互联网可及性对家庭风险金融资产配置的影响。结果表明:移动互联网可及性能显著提高家庭参与风险金融资产配置的概率和占比;异质性分析表明,在家庭是否参与风险金融资产配置方面,移动互联网可及性对低收入、城镇户口、受教育程度在高中及以上的家庭的影响程度更大;在家庭风险金融资产配置占比方面,移动互联网可及性对低收入、乡村户口、受教育程度在高中及以上的家庭影响程度更大;机制分析显示,移动互联网可及性可通过提高金融素养、增强投资便利性和增加家庭总收入,进而提高家庭参与风险金融资产配置的概率和程度。根据实证结果,本文提出了一些可行的政策建议。
  • 详情 中国数字普惠金融指标体系与指数编制
    普惠金融已经成为全球和中国金融业发展的一个重要理念。在传统金融机构加大普惠金融实践的同时,依赖信息技术、大数据技术和云计算等创新技术的互联网金融进一步拓展了普惠金融的触达能力和服务范围。为了科学、准确地刻画中国数字普惠金融的发展现状,我们利用中国代表性互联网金融机构-蚂蚁金服关于数字普惠金融的微观数据,编制了一套 2011-2015 年省级、城市和县域三个层级的“数字普惠金融指数”。指数结果显示数字普惠金融是实现低成本、广覆盖和可持续的普惠金融的重要模式,数字普惠金融为经济落后地区实现普惠金融赶超经济发达地区提供了可能。
  • 详情 互联网消费信贷、流动性约束与居民消费
    近年来,互联网消费信贷迅速增长,其模式与客群显著区别于传统信用卡,值得探究。本研究选取某代表性平台的互联网消费信贷产品作为研究对象,其业务团队曾于2017年6月展开内部测试,对同期满足信贷准入的用户随机分为准入组(实验组)和非准入组(对照组),以检验互联网消费信贷的现实影响。利用这一套独特的微观用户随机实验数据,本文对比准入组与对照组的约10万用户在实验前后的消费变化,研究发现:第一,在实验期间,互联网消费信贷显著增加了消费,月均消费增加幅度在73-92元之间;第二,互联网消费信贷同时增加了线上与线下消费,未发现对传统信用卡的挤出效应;第三,其主要作用渠道是缓解流动性约束,消费促进作用对于流动性约束较强的用户更为显著。本文具有重要的政策含义,既提示了普惠型消费信贷对提振消费的意义,也为指引互联网消费信贷健康发展提供了依据。