大语言模型(LLMs) 拥有强大的自然语言处理能力, 本文系统梳理了相关领域的前沿文献, 并详细论述其为经济金融领域的文本分析带来的新研究机会. 首先, 本文介绍了GPT和BERT这两类最具代表性的LLMs及一系列经济金融领域专用的LLMs, 并阐述应用LLMs分析文本数据的基本原理. 其次, 本文从两个方面归纳了LLMs在经济金融文本分析研究中的应用场景: 一是LLMs在计算文本相似度、提取文本向量进行预测、文本数据识别与分类、构建特定领域词典、主题建模与分析、文本情绪分析等传统文本分析场景中所呈现的显著优势; 二是LLMs拥有强大的人类对齐能力, 由此开创了全新的应用场景, 即作为经济代理人, 模拟人类生成对于文本的信念或预期并进行经济决策. 最后, 本文总结了LLMs在开拓经济金融文本分析研究的新范式过程中面临的局限性以及现有研究不足, 并针对这些问题可能催生的新研究议题进行展望.

本文研究了气候变化与中国金融系统性风险之间的关系. 首先, 本文以极端气候事件为切入点, 测试了我国银行、证券与保险行业的系统性风险对极端气候灾害的反应速度, 并评估了不同金融行业抵御极端气候灾害的能力, 结果证实了部分极端气候事件可能会加剧金融系统性风险. 其次, 通过构建非线性自回归分布滞后(NARDL) 模型, 本文分析了绿色和棕色市场股票指数表现对金融子行业系统性风险的影响. 结果显示, 短期内棕色资产风险的提高及指数的降低会显著增加金融行业的系统性风险. 但从长期来看, 棕色资产指数上升会增加银行业系统风险, 而绿色资产指数上升有助于降低证券业系统性风险, 绿色资产风险的减少会显著降低银行业系统性风险. 本文的研究不仅强调了应对气候灾害频率和严重程度增加的政策重要性, 还提出对绿色和棕色行业实施差异化的金融审慎监管建议, 以在降低物理风险的同时, 最大限度地减少气候政策实施所带来的转型风险. 这对于金融行业改善风险管理模式, 降低物理风险与转型风险对金融系统性风险的冲击具有重大意义.

本文利用初等方法,结合同余方程解的个数与经典高斯和的性质研究了一类二项指数和五次均值的计算问题,并给出了精确的计算公式.

大力发展人工智能是推动科技创新、实现产业升级和提升中国经济韧性的关键举措. 作为人工智能的重要应用之一, 工业机器人依靠数字技术和大数据算法来执行各项任务, 改变了传统制造业的生产模式. 本文根据中国2012——2019年制造业A股上市公司数据, 探讨工业机器人应用对中国制造业企业韧性的影响. 研究发现, 工业机器人应用显著增强了企业韧性, 且该结论在一系列稳健性检验后依旧成立. 机制检验表明, 工业机器人应用通过提高劳动生产效率和促进技术创新两条机制增强企业韧性. 异质性分析发现, 工业机器人应用对企业韧性的积极影响在非国有企业、产品技术复杂度高、技术匹配度高以及市场化水平较高地区的企业中更加显著. 本研究为人工智能经济后果研究增添了新的证据, 拓展了企业韧性的影响因素研究文献, 也为通过人工智能增强企业韧性, 进而提高中国经济韧性提供了理论支撑与政策启示.

随着我国劳动力成本上升以及资源环境约束的加剧, 叠加地缘政治冲突, 导致相关产业或生产环节向东南亚、南亚和墨西哥等新兴经济体转移. 其中, 印度的发展潜力备受关注, 全球产业链的"中国→印度转移模式"对中国的冲击与威胁更大. 为此, 本文构建了衡量产业向外转移对母国影响的事前量化模型, 设计了超长期、中长期和中短期三类情景, 采用反事实分析, 衡量了不同情景下印度承接中国产业转移对中国GDP和就业的影响. 研究结果表明, 我国产业向印度外移将产生巨大的社会经济冲击. 在超长期, 这一产业转移可能导致中国GDP降低15.6%, 从业人员总体收入下降16.8%, 同时减少就业人数1.1亿人, 在中长期、中短期的影响也较为显著. 分行业来看, 低研发强度和中低研发强度制造业在中短期和中长期视角下的转移对中国经济的影响都较大. 以计算机为代表的高研发制造业在超长期视角下的转移也对中国经济造成较大的负面影响. 本文的定量分析有助于预判未来产业布局变化对中国经济的冲击, 以提前布局应对策略. 结合中长期国际经济形势展望和国内区域经济、产业经济发展特征, 我们提出了三点政策建议, 为政府相关部门的决策提供科学参考.

在数字经济时代, 数字货币的出现吸引了诸多投资者与研究者, 但其高波动性的价格特征, 为投资决策和风险评估提出了新的挑战. 为更准确地刻画这种特征, 本文提出基于指数衰减加权自举法的区间变量置信域构建方法, 进一步以此置信域的覆盖面积与尾部分位数作为评估数字货币市场波动率与尾部风险的新指标. 以比特币为例的实证结果表明, 首先, 相比于传统点值模型如指数加权移动平均模型, 区间变量置信域的覆盖面积能同时有效度量比特币价格的水平与极差的不确定性, 这增加了对日内价格波动的度量. 其次, 在分析尾部风险预测效果时, 相比于历史模拟法和指数加权移动平均模型预测的在险价值, 区间变量置信域生成的尾部分位数在条件覆盖率与非条件覆盖率检验上的表现更优. 此外, 本文提出的基于指数衰减加权的自举法更有效地刻画市场的非正态分布与时变性的特征. 本研究不仅为数字货币的波动分析贡献了一种新的统计工具, 而且为金融市场的尾部风险管理提供了新方法和新视角.

Existing research has shown that political crisis events can directly impact the tourism industry. However, the current methods suffer from potential changes of unobserved variables, which poses challenges for a reliable evaluation of the political crisis impacts. This paper proposes a panel counterfactual approach with Internet search index, which can quantitatively capture the change of crisis impacts across time and disentangle the effect of the event of interest from the rest. It also provides a tool to examine potential channels through which the crisis may affect tourist outflows. This research empirically applies the framework to analyze the THAAD event on tourist flows from the Chinese Mainland to South Korea. Findings highlight the strong and negative short-term impact of the political crisis on the tourists' intentions to visit a place. This paper provides essential evidence to help decision-makers improve the management of the tourism crisis.

金融科技兼具金融性、普惠性和科技性. 在新发展格局下, 扎实推进我国共同富裕离不开金融科技的支撑. 本文首先基于我国2011–2020年省际面板数据, 从发展性、共享性和可持续性三个特征维度构建共同富裕综合指数及子指数, 进而研究金融科技发展对我国共同富裕的影响效应和作用机制. 结果表明, 金融科技发展能够显著促进我国共同富裕. 进一步研究发现, 金融科技发展的覆盖广度对我国共同富裕的促进效果更为明显, 且对共同富裕的可持续性有更强的促进作用, 发展性次之、共享性最弱. 机制分析表明, 金融科技发展能够促进人力资本积累、提升市场化程度、促进流通业发展、提振居民消费, 通过畅通国内大循环助力我国共同富裕. 异质性检验发现, 金融科技发展中存在区域马太效应, 而提升创新活跃度有助于缓解金融科技的马太效应. 为此, 本文提出持续推动金融科技提质增效, 改善国内大循环的各个环节, 增强数字基础资源倾斜力度, 提升区域创新活力, 从而使金融科技更有效地发挥其效能, 为实现我国共同富裕增添动力.

提升民生福祉是我国新时代高质量发展的核心目标之一. 数字普惠金融对提升我国居民主观幸福感具有关键作用. 本文利用2013至2019年的中国家庭金融调查数据, 基于城市等级信息, 将其与市级数字普惠金融指数进行匹配, 运用有序Probit模型实证研究了数字普惠金融发展对居民主观幸福感的影响. 研究结果表明, 数字普惠金融发展显著提升了我国居民的主观幸福感; 分维度看, 其覆盖广度和使用深度对居民主观幸福感具有正向影响, 数字化程度则产生负面效应. 此外, 数字普惠金融发展对不同收入水平和受教育水平群体的主观幸福感的影响存在显著差异. 机制分析结果表明, 数字普惠金融发展会通过提升居民金融素养、改善居民经济状况和提高社会保障水平三种途径提升居民主观幸福感.

本文探讨由银行与非银行金融机构发展与使用的两种金融科技创新对我国A股上市公司舞弊行为的影响. 基于2011年至2020年的面板数据, 研究结果表明, 两种金融科技均能通过增强企业内部控制水平与外部关注水平来抑制企业舞弊. 异质性分析表明, 两种金融科技的抑制效应在数字化转型较高、信息披露较低的企业中更为显著. 另外, 由于金融科技研发者的经营条件、策略、目标不同, 银行金融科技的抑制效应在所有企业中显著, 而非银行金融科技的抑制效应则仅在高风险企业中显著. 区分企业舞弊类型时, 两种金融科技对信息披露类、资金使用类以及其他类舞弊行为造成了显著的抑制效应. 本文进一步分析发现银行金融科技与非银行金融科技的应用效果之间存在复杂的互动关系. 具体地, 银行金融科技的抑制效应在非银行金融科技发展较弱时显著, 非银行金融科技的抑制效应则在银行金融科技发展较强时显著. 通过同时纳入两种金融科技及其交互项, 两种金融科技在资金使用类与其他类中体现出显著的协同抑制效应. 最后, 本文的结果还表示两类金融科技的协同发展有可能会带来潜在的风险. 综上所述, 本文在识别金融科技发展对企业舞弊行为影响的基础上, 凸显了不同类型金融科技的“共性”特征与“个性”差异, 强调银行金融科技和非银行金融科技之间潜在的未来合作机会, 并指出金融科技发展过程中的潜在风险.

推动企业加快数字化转型, 对于增强企业核心竞争力、 赋能传统产业转型升级并带动我国数字经济做大做强具有重要意义. 本文立足管理者角色理论与动态能力理论, 使用基于偏最小二乘估计的结构方程模型 (partial least square-structural equation modeling, PLS-SEM) 实证分析企业数字化转型前因. 研究结果表明: 1) 企业家精神、 数字文化宣传者、 组织结构变革者等管理者特征, 以及感知能力、 学习能力、 整合能力、 协调能力等企业动态能力, 均正向促进企业的数字化转型倾向及产出; 2) 进一步分析发现, 管理者特征能够显著提升企业动态能力水平, 且管理者特征对数字化转型的影响效果受到政策不确定性感知的调节; 3) 上述效应在不同产权性质及不同地区的企业之间存在异质性. 上述结果丰富了数字化转型前因的相关研究, 为企业培养数字时代管理者并提升动态能力提供了一条可行的实践路径.

利用2015年、2017年和2019年中国家庭金融调查数据, 结合收入转移矩阵分析法和实证分析法, 系统性研究了数字金融对农户收入流动和收入不平等的影响. 收入转移矩阵分析表明, 使用数字金融农户收入从低位次向上流动的概率高于未使用数字金融农户. 实证研究发现: 数字金融显著促进农户收入向上流动, 并显著降低收入不平等. 作用机制表明, 数字金融是通过提高农户金融可得性、促进农户发展要素积累和外出务工来提升收入流动性的. 同时, 相较于中高收入农户, 数字金融对低收入农户金融可得性、发展要素积累和外出务工影响效应更大, 有利于缩小低收入农户与中高收入农户收入差距, 降低收入不平等, 助力包容性增长. 进一步讨论发现, 数字金融通过以上三条路径主要作用于农户财产性收入与工资性收入, 最终改善农户整体收入流动与收入不平等; 此外, 数字支付与数字理财均能显著促进农户收入向上流动并降低收入不平等, 而数字借贷则影响不显著. 本文为深化数字金融促进农民持续增收、优化农村收入分配格局提供了经验依据.

作为推动产业结构转型升级、促进经济高质量发展的主要手段, 产业政策在国民经济发展中一直扮演着重要角色. 本文基于“九五”至“十一五”时期省级地方政府五年规划文本数据和中国工业企业微观数据, 构建一个交错型DID识别策略, 实证分析了地方重点产业政策对企业全要素生产率的影响. 研究发现: 地方重点产业政策能够通过成本效应(财政补贴、税收减免、低息贷款)和竞争效应显著提升企业的全要素生产率水平, 该结论在经过一系列稳健性检验后依然成立. 进一步的分析表明, 地方重点产业政策的制定和实施方式均会对产业政策的效果产生重要影响, 结合地区比较优势制定以及分散化实施的地方重点产业政策效果均更好. 本文的研究为产业政策对企业生产率的影响提供了中国经验上的证据, 从而为政府更好地制定和实施产业政策、促进经济高质量发展提供有益借鉴.

随着社交媒体的兴起, 其对上市公司财务透明度的影响日益受到关注. 本文旨在探讨社交媒体, 特别是东方财富股吧的发帖活动, 如何影响上市公司的财务造假行为. 借助东方财富股吧发贴数据, 通过构建关于财务造假被惩处的双变量probit回归模型, 本文发现股吧发帖数目与造假发生的概率成反比、与造假被发现的概率成正比, 即社交媒体可能起到抑制财务造假以及揭露财务造假的双重作用. 为了应对内生性问题, 本文使用了工具变量法. 进一步, 基于"造假三角(fraud triangle)"理论, 本文提出并验证了股吧发帖活动通过降低潜在造假机会和增加合理化造假难度来降低财务造假可能性的两条路径. 异质性分析揭示了负面帖子和高级用户发布的帖子在抑制财务造假方面更为有效. 本研究不仅丰富了对社交媒体如何在公司治理中发挥作用的理解, 也为监管机构如何利用社交媒体进行财务监管提供了借鉴.

近年来, 由于平台经济的迅猛发展和疫情的冲击, 我国外卖行业取得了显著增长. 外卖服务不仅有效减轻了顾客对延迟的敏感性, 还为商家创造了更广泛的市场需求. 实践中, 多数商家采用了集中式运营, 即一个店铺同时接受外卖和堂食订单. 与此同时, 一些商家选择了分散式运营, 即在经营堂食店铺的同时, 另外开设专门的外卖店铺以接受外卖订单. 为了探究外卖渠道对商家决策的影响, 本研究在易拥塞的场景中建立了双渠道服务系统. 该系统刻画了两种运营模式下顾客的均衡策略, 并深入研究了外卖质量水平对商家利润的影响. 最终, 研究根据不同的外卖服务质量水平制定了最优的商家运营策略. 研究发现: 1) 在分散式运营模式下, 商家为外卖渠道分配的服务能力与外卖质量水平之间存在非单调关系, 即更高的外卖质量水平可能促使商家减少外卖渠道的人员配置. 2) 尽管更高的外卖质量水平能够吸引更多的顾客, 但令人惊讶的是, 本研究表明提高外卖质量可能会导致商家的利润下降, 这一现象在集中式运营和分散式运营两种情境下都有体现. 3) 虽然分散式运营可能降低订单处理效率, 但当外卖服务质量较高时, 采用该模式可以有效减轻外卖渠道对堂食渠道的蚕食效应, 进而实现更高的利润. 结果显示, 只有当外卖服务质量适中时, 集中式运营才能为商家带来最高的利润. 此外, 我们从边际成本、外卖配送费等多个角度出发, 进一步验证了该结论的稳健性.

“输煤转输电”对于改善能源受端地区生态环境和减少煤炭消费具有重要作用, 但现实中却陷入困境. 本文基于“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”实践, 利用多区域CGE模型定量分析了“输煤转输电”对二者的环境、经济和社会效应. 发现当前“输煤转输电”能源输送转型困境的根本症结在于能源送端与受端地区之间利益失衡, 即京津冀地区大气环境获益而“三西”地区却遭受大气环境和经济双重负面冲击. 本文结合“十四五”大气环保目标, 得出2021——2025年“三西”地区向京津冀地区“输煤转输电”的年均增长合理区间为[14%,27%], 提出对两地区开展联合大气治污的环保优化税率区间, 以及经济补偿和分配方案. 本文为摆脱“输煤转输电”转型困境提供了破解路径和方案参考, 有助于京津冀地区顺利完成生态目标.

本文介绍向量值指数权Bergman空间$A^p_{\varphi}(\mathcal{H})$ $(1 ＜ p ＜ \infty)$上正算子值linebreak Toeplitz算子的一些性质. 首先, 讨论了从 $L^p_{\varphi}(\mathcal{H})$ 到 $A^p_{\varphi}(\mathcal{H})$ 上的Bergman投影何时是有界的, 得到了向量值指数权Bergman空间的对偶. 其次, 得到了Carleson条件的几种等价描述, 并用之来刻画Toeplitz 算子在$A^p_{\varphi}(\mathcal{H})$ 上的有界性和紧性. 最后, 考虑了作用于 $A^2_{\varphi}(\mathcal{H})$ 上的Toeplitz算子的Schatten-$p$类.

设 $\mathbb{F}_{q}$ 为 $q$ 阶有限域, $\mathbb{F}_{q^{n}}$ 为 $\mathbb{F}_{q}$ 的 $n$ 次扩域. 设$\alpha\in\mathbb{F}_{{q}^n}$, 若 $\{\alpha,\alpha^{q},\ldots, \alpha^{q^{n-1}}\}$ 构成$\mathbb{F}_{q^{n}}/\mathbb{F}_{q}$ 的一组基, 称 $\alpha$ 为 $\mathbb{F}_{q^{n}}/\mathbb{F}_{q}$ 的正规元. 正规元可用来加速有限域上的算术运算, 因而在编码和密码中具有重要应用. 正规元的极小多项式一定是非零迹的不可约多项式, 但反之未必成立. 本文利用线性化多项式给出了关于该问题的一组充分必要条件, 推广了已知结论.

在金融科技发展的背景下, 本文从金融大数据复杂特征入手, 阐述了使用多源数据信息辅助目标任务的重要作用, 从多源数据的角度解释了迁移学习技术对处理数据异质性的重要性, 并对迁移学习技术相关概念和方法进行梳理和综述, 包括数据驱动和基于模型的迁移学习方法. 此外, 本文提出了基于广义矩估计(GMM) 的迁移学习方法的统一框架, 给出有效的迁移学习的算法, 并将所提出方法应用于多源数据下基于风险价值(VaR)和期望分位数(expectile)的风险度量. 然后, 在银行个人信用评估场景下模拟了样本量不足和样本不平衡两种情况, 测试了三种迁移学习方法的预测精度, 并分析了筛选资源域信息对提高估计精度的重要作用. 最后, 描述了更多迁移学习在金融领域的应用场景与发展前景.

绿色发展涉及面广, 涵盖范围大, 利益诉求差异性使得政府、企业和金融机构三方在以自身利益最大化为目标的博弈中无法达成有效共识. 本研究基于绿色偏好视角构建三方演化博弈模型, 分析了绿色监管、绿色转型和绿色债券投资行为决策之间的相关性. 研究发现, 政府、企业和金融机构的绿色偏好大小对绿色发展存在不同影响. 企业绿色偏好对绿色转型起决定性作用. 首先, 当企业的绿色偏好较大时, 即便政府不进行绿色监管或金融机构不投资绿色债券, 企业仍然会进行绿色转型生产. 而企业绿色偏好较小时, 会出现政府做出绿色监管决策但不产生政策效应的现象. 其次, 当企业的绿色偏好大小处于特定区间, 而金融机构和政府的绿色偏好较大时, 存在绿色转型和绿色债券发行同时成功或同时失败两种可能. 最后使用数值模拟方法验证了本文主要结论.