In this paper, we examine the spillover effect of US monetary policy uncertainty (MPU) on China's real economic activities, and study the international transmission mechanisms of MPU shock from the view of financial integration, on both aggregate and firm level. Based on the macro level evidences, we find that an increase in US MPU will depress not only domestic output but also the real economic activities in China. The international spillover effect of US MPU shock will be intensified when international financial markets get more integrated. The firm level evidence based on Chinese listed firms further corroborate the deflationary effect of US MPU shock. Theoretically, we build a two-country New Keynesian DSGE model featuring monetary uncertainty shocks to confirm the empirical evidences.

本文选用 2011-2018 年省级面板数据作为研究样本，构建线性面板模型及面板门槛模型，验证数字 普惠金融的发展对城乡收入差距的影响及其门槛效应，并进一步进行中介效应检验。研究结果显示，数字 普惠金融的发展能有效缩小城乡居民收入差距，且具有门槛效应，在经济发展初期，这一收敛作用效果更 为明显。中介效应分析推断出数字普惠金融能缩小城乡居民收入差距并且促进经济发展，而经济发展水平 的提升却能小幅度地扩大城乡居民收入差距，但总体来说，仍以数字普惠金融对城乡居民收入差距的收敛 作用为主导效应。

金融集聚、经济发展和生态效率的互动关系存在耦合特征，利用协同学思想构建三者之间的耦合协调度模型，并对 2008-2013 年中国省域金融集聚、经济发展和生态效率耦合协调发展进行分析。结果表明：①时序变化上，省域金融集聚、经济发展和生态效率系统耦合度和耦合协调度变 化趋势基本趋同，大致呈现同步稳定上升态势，耦合度均值为 0.316，处于拮抗阶段；耦合协调度 均值为 0.318，处于低度耦合协调阶段；②空间分异上，省域金融集聚、经济发展和生态效率系统 耦合度和耦合协调度都存在明显的地域性差异，耦合协调度呈现出东部省域普遍高于中西部省域的特征，并且与省域经济发展水平存在很大的空间对应关系；③空间组合上，呈现了三类和三型共七种类型，失调发展类、轻度失调类和濒临失调类所占比重分别为：42%、45%和 13%，北京市和上海市表现为生态效率滞后型，金融集聚滞后型和经济发展滞后型省域占比分别为 71%和 23%。

随着互联网金融在我国的发展，网络借贷产品在家庭资产配置中逐渐受到青睐。本文以 2010 年 1 月 1 日至 2014 年 12 月 31 日中国日均交易量最大的 P2P 平台——红岭创投（www.my089.com）所有有效成功借款为研究样本， 发现股票市场投资者情绪对于网络借贷溢酬的整体线性影响为正向的溢出效应， 但适度情绪下的溢出效应与极端情绪下的传染效 应共同作用的结果在高次项加入回归时发现存在降低-提高-降低的 S 型效应， 说明在极端情绪下，负向的传染效会成为主导。 进一步利用借款项目逾期情况与借款基本信息进行 Probit 回归， 发现高潜在违约率的项目股市的投资者情绪对借款溢酬的影响仍符合 S 型， 但低潜在违约率的项目传染效应会弱化， 这说明投资者能够在极端情绪下识别低风险项目， 并能发 现它的避险功能。

随着互联网的普及与发展， 网络购物不断地改变着人们的消费习惯和社会的消费模式。 本文用 LA/EASI 拓展模型和似无关回归模型(SUR) 相结合的组合研究模式来分析网络购物（ 网购） 对我国中老年家庭消费结构的影响。 首先， 借助模糊量来构造一个能刻画网购影响程度的指标；其次， 利用 LA/EASI 拓展模型分析网购对中国中老年家庭消费结构的影响； 再次，利用 SUR 模型的 FGLS 估计方法消费需求模型进行估计；最后，采用聚类分析方法探讨网购对不同消费倾向的中老年家庭消费结构的影响。 实证分析结果表明： 1） 网购不仅对中老年家庭消费结构具有显著的影响， 还对中老年家庭消费结构的影响具有时变性； 2）网购对我国城乡中老年家庭消费结构的影响存在差异； 3）对于不同消费倾向的中老年家庭，网购对其影响的结果是不一样的。 基于以上分析，本文最后对网购今后的发展提出了相应的建议。

互联网支付是基于互联网信息技术的一种金融创新，是互联网金融金融业务的核心和发展的起点。作为一种新的支付模式，互联网支付不仅对传统互联网金融体系带来了冲击，还对人们的生活和习惯带来改变。研究影响农民选择互联网支付的影响因素，对推进农村互联网金融健康发展和促进农村消费具有重要现实意义。本文拟采用 Heckman二阶段分析法对影响农村居民选择互联网支付的因素展开实证研究，得出以下三点结论：一是互联网支付在未来农村有很大发展空间。由于消费者年龄对于农村居民是否使用在线支付这一互联网金融形式具有反向影响，因此，随着年轻一代的农村居民不断成长，使用互联网金融的人会越来越多；二是教育水平影响农民居民对互联网支付的选择。受教育水平越高，农民选择互联网支付的可能性就越大；三是农村居民是否选择互联网支付还受快递终端网络的影响。农村居民收发快递越方便，越愿意选择互联网支付。（此段由CFRN编辑）

近年来互联网理财发展迅猛，众多社会资本争相涌入，行业参与者数量也出现爆炸性增长， 互联网理财的未 来走向越来越受到关注。为了论证互联网理财是否会实现长远发展这一极具意义的问题， 本文尝试构建理财系统及其子系统的系统动力学模型， 对互联网理财在资金规模与市场份额方面的发展趋势进行研究。实证结果表明， 互联网理财将使理财市场的格局发生变动，并成为金融体系中的重要组成部分； 理财规模不断扩大，未来十年或相当长的一段时间内增速可能还会加快； 利用系统仿真完成行业趋势研究有一定的科学性，但仍有较大的改进空间。

In view of the growing importance of P2P lending in China, we investigate the role of the level of education of a borrower on the demand for funding. We collect and analyze data for more than 10,000 transactions obtained from Renrendai.com, a popular P2P company operating in China. Our analysis indicates that individuals with higher levels of education demand smaller loans for any given interest rate and lower interest rates for any given loan amount, controlling for a variety of factors. This finding applies to individuals demanding both personal and business loans. The same result holds, moreover, when an individual’s credit information is available to a P2P company online. Several robustness tests confirm our basic empirical findings.

本文使用我国 P2P 平台人人贷网站的数据，研究注意力对 P2P 投资者投资决策的影响。研究发现， 当可选借款标的数量增加，使得投资者的注意力下降时，名义利率对投资决策影响增加，名义利率以外的信息对投资决策的影响降低。这是因为当注意力下降时，投资者更关注名义利率，同时忽略更多名义利率以外的信息。这使得投资者忽略更多关于借款人风险的信息，出现在预期收益率相同时，偏好高风险借款标的行为偏差，增加投资者和借款人之间的信息不对称。本文立足 P2P 市场这一适合研究投资者注意力对投资决策影响的场景，强调了注意力在 P2P 投资决策中的重要地位，进一步探讨了注意力在投资决策中的作用。

In this paper we use the data from “paipaidai”, an online peer-to-peer lending platform in China, to testify whether mood affects the efficiency of credit approval by individual. Refering to the studies in Psychology and Financial Economics, we employ season, temperature and weather as mood proxies, and crotrol the variables related to the quality of loan to study the credit approval behavior under different mood condition. The results suggest that the efficiency of credit approval is significantly correlated with mood—positive mood would improve the efficiency, while negative mood would reduce it. Specifically, loan examined under better mood condition (e.g. spring, comfortable temperature, and sunny days) has significantly higher probability of approval, but lower probability to default if approved; and that examined under lower mood condition shows lower probability of approval and higher probability to default if approved. This effect of mood is even stronger when a loan application to judge is more complex, atypical, or unusual. Moreover, investor sentiment, denoted by closed-end fund premiums, has the same effect on credit approval as well.