利率市场化对企业绿色技术创新质量与效率的影响及其作用机制

针对利率市场化与企业绿色技术创新之间关系的探究尚有可拓展空间。为进一步明确在经济转型发展的背景下,利率市场化能否给企业绿色技术创新带来新动力,基于2007—2020年A股上市公司数据构建计量分析模型,探讨利率市场化对企业绿色技术创新质量和效率的影响及其内在作用机制,并通过剔除部分影响因素、更改时间窗口和考虑时间滞后效应进行稳健性检验,还进一步基于企业的产权属性和科技属性划分进行分样本检验。结果表明:利率市场化显著促进企业绿色技术创新的质量与效率提升,且稳健性较高;利率市场化显著改善了企业绿色技术创新融资约束、优化企业资源配置效率和促进企业技术进步,进而推动企业绿色技术创新质量与效率提升;利率市场化的绿色技术创新效应在不同产权属性和不同技术密集型属性企业之中存在显著异质性,其中利率市场化对非国有企业、科技密集型企业的绿色技术创新质量与效率提升作用更显著。为此,中国应进一步推进利率市场化和积极推广数字技术,同时积极发挥高新技术企业、战略性新兴企业绿色技术创新势能,推动企业绿色技术创新质量与效率提升。

跨境资本流动与商业银行系统性风险

防范化解商业银行系统性风险是推动银行高质量发展的重要路径,也是牢牢守住不发生系统性金融风险、保障国家金融安全的重要抓手。在理论分析基础上,运用银行微观数据实证检验跨境资本流动强度对商业银行系统性风险的影响效应和影响机制。研究表明:第一,提高跨境资本流动强度显著降低了商业银行系统性风险,增强证券投资、其他投资的资本流动强度显著降低了商业银行系统性风险,而增强直接投资资本流动强度有利于降低商业银行系统性风险。第二,银行信贷规模和信贷集中度是跨境资本流动强度对商业银行系统性风险影响的重要渠道,提高跨境资本流动强度有利于增加银行信贷规模,降低银行信贷集中度,而银行信贷规模的增加和银行信贷集中度的降低有助于降低商业银行系统性风险。“跨境资本流动强度—信贷规模/信贷客户集中度—商业银行系统性风险”传导渠道有效。第三,相比大型国有银行,跨境资本流动降低商业银行系统性风险效应在中小银行中表现更明显。因此,在进一步建立健全跨境资本流动机制的基础上,应更加重视银行信贷业务,强化银行监管,同时加强同国际金融机构合作,推动商业银行高质量发展。

数实融合下数字经济的分类治理路径研究

大数据、人工智能等信息技术的迅速普及,推动以共享单车为代表的数字经济异军突起,引领了生产生活方式的巨大变革,倒逼传统产业转型升级。与此同时,数字技术在与实体经济融合发展的过程中催生出一系列新型治理方式,呈现出数字实体化、产业数字化、数据中心化、监管平台化等新特征,为数字经济治理提供了新思路。在积极鼓励数字经济发展的同时,相应的治理难题随之浮出水面,暴露出治理理念冲突、制度体系薄弱、运行机制缺失、方法手段单一等诸多短板。由共享单车兴起—衰落—再次兴起的演进规律可知,协调好数字经济发展与安全的关系,需要从源头治理、综合治理、系统治理等方面着手,最终实现数字技术与实体经济的深度融合发展,更好地优化数字经济的分类治理。

数字政府建设中政企合作的困境与出路

深入探寻数据要素驱动下政企合作的作用机制,并在此基础上,以企业尤其是信息技术企业为样本,重点在参与主体、协作方式、工作机制和支撑保障等方面提出思考,从而有针对性地找到破解数字政府建设中政企合作困境的新出路。

地方产业政策、研发补贴与企业创新——基于战略性新兴产业的实证

文章采用地方政府发布的“五年规划”中的政策文本,通过对中国战略性新兴产业A股上市公司的专利数据进行收集和整理,利用双重差分模型检验了地方产业政策对企业创新的影响,并进一步分析研发补贴在其中发挥的中介作用。研究发现,地方产业政策能够有效提升企业发明专利数量,但是这种促进作用主要表现在策略性创新中。与国有企业相比,地方产业政策对企业创新的积极影响在非国有企业中更加显著。进一步分析发现,研发补贴在地方产业政策与企业创新中发挥显著的中介效应。

大数据如何影响企业全要素生产率——来自《促进大数据发展行动纲要》实施的准自然试验

数字经济发展对企业技术进步展现出突出优势。文章从政策评估视角探讨大数据政策对企业全要素生产率的影响,且依托企业是否进行大数据利用活动进行实验组和对照组划分,并借助2007—2020年上市公司数据,实证检验大数据政策对企业全要素生产率的影响。研究表明,大数据政策的确显著促进了企业全要素生产率。机制分析显示,大数据政策不仅提高了企业研发投入,也增加了企业收益,最终促进企业全要素生产率。进一步来看,无论在不同国有企业还是非国有企业中,无论科技密集型企业还是非科技密集型企业,大数据政策均能够显著促进企业全要素生产率;但大数据政策影响企业全要素生产率强度上存在不同企业“所有制属性”“技术密集程度属性”的差异,在非国有企业中,大数据政策对企业全要素生产率的促进作用更强,在科技密集型企业中,大数据政策对企业全要素生产率促进效果更为明显。

跨境融资宏观审慎管理与商业银行系统性风险

通过数理模型推导了全口径跨境融资宏观审慎调节参数、跨境资本流动与商业银行系统性风险之间的作用机理,构建了全口径跨境融资宏观审慎管理政策与商业银行系统性风险之间的理论框架。同时基于准自然实验实证检验了全口径跨境融资宏观审慎管理政策的商业银行系统性风险效应,进而揭示了全口径跨境融资宏观审慎管理政策对银行系统性风险的影响效应和作用机制。研究表明:全口径跨境融资宏观审慎管理政策的实施使得商业银行系统性风险显著降低;银行风险承担和银行间风险溢出在全口径跨境融资宏观审慎管理政策对商业银行系统性风险影响机制中具有重要的中间路径作用,全口径跨境融资宏观审慎管理政策实施显著降低了银行风险承担水平和减少了银行间风险溢出效应,进而抑制商业银行系统性风险。

数据赋权、网络协同、信任支撑:数字政府建设中政企合作的路径优化

数字政府建设为进一步理清政府与市场关系、加快政府职能转变、有效发挥企业作用带来新的机遇和挑战。数据要素市场化驱动政府治理和企业参与发生新变革,政企合作成为数字政府建设的新议题,随之引发对权责错配、路径依赖和信任缺失等困境的新反思。依据行动者网络理论,数据要素有望成为新的“核心行动者”,在权责界定、网络协同及信任提升等方面发挥积极作用,逐步形成新的政企合作行动者网络。从行动者选择、网络化协同与合约化机制切入,依据角色定位分配任务,重塑政府与企业依赖关系,建立信任支撑的转译机制等,则是数据要素驱动下政企合作的新路径。

融资结构与企业数字化转型--基于直接融资与间接融资的视角

基于2011—2020年中国A股上市公司数据,探讨了市场主导的直接融资与银行主导的间接融资对企业数字化转型的影响。研究表明:提高市场主导的直接融资占比显著促进企业数字化转型,而提高银行主导的间接融资占比则显著抑制企业数字化转型。在不同企业所有制属性、行业属性、技术密集型属性和资本密集型属性中,提高直接融资占比与提高间接融资占比分别对企业数字化转型表现出显著的促进作用和抑制作用。进一步机制分析显示,提高直接融资占比能够显著缓解企业融资约束、促进企业全要素生产率和提升企业利润率,从而推动企业数字化转型;但提高间接融资占比则会显著加剧企业融资约束、抑制企业全要素生产率和降低企业利润率,从而抑制企业数字化转型。

经济时间序列相空间重构与混沌特性判定研究

提出通过相空间重构及Lyapunov指数来判定时间序列的混沌特性.给出了时间序列相空间重构中确定最小嵌入维数的伪邻点法及确定时滞参数的自相关函数法;提出了一种计算Lyapunov指数的实用方法;最后,以上证综合指数收益率时间序列为例研究了经济时间序列的混沌特性判定问题.

DEA模型在钢铁企业经济效益综合评价中的应用

通过运用数据包络分析模型（ＤａｔａＥｎｖｅｌｏｐｍｅｎｔＡｎａｌｙｓｉｓ，简称ＤＥＡ），对钢铁企业经济效益进行综合评价，从而为企业管理者进行科学决策提供依据。

Lyapunov指数混沌特性判定研究

探讨了 L yapunov指数混沌特性判据原理 ,分析了时间序列 L yapunov指数的计算过程 ,通过计算我国上证综合指数收益率时间序列的 L yapunov指数谱系 ,分析了我国资本市场的混沌特性。

新型城镇化背景下农村土地制度改革研究——基于产业支撑和粮食安全的视角

新型城镇化是解决三农问题、实现城乡统筹的重要举措。城镇化的快速发展有赖于完善的农村土地制度为其产业发展提供支撑,为其粮食安全提供保障。但现行农村土地制度由于产权主体缺位、流转行政化、经营细碎化等问题,不利于产业要素供给、农业产业化和耕地面积的扩大,不能为城镇化的产业发展和粮食安全提供有效助力。基于此,我们提出了农村土地制度改革建议:以"农民参与"和"产权细分"明确农村土地产权主体,建设城乡统一用地市场,完善农用地流转制度,强化耕地保护制度,构建耕地承包权退出制度。

中小企业融资中的信用能力建设模式

融资渠道不畅始终是制约我国中小企业进一步健康发展的重要瓶颈。造成中小企业融资难的一个重要原因就是企业信用水平偏低,即中小企业可以凭借的转化为资金支持的信用能力不够,或者说得到的认可程度不够。因此,充分挖掘中小企业自身的信用资源,以及联合其他信用能力较高的主体通过一定的运行机制来丰富中小企业的信用资源,增进中小企业的信用能力,是帮助中小企业获得融资的重要方式。

中小企业融资中的信用能力建设机制研究

中小企业融资困难的根本原因是其信用水平较低,难以获得金融部门和社会资本的充分信任和支持。因此,加强企业信用能力建设是解决企业融资困难的一条重要途径。信用能力建设本质上是企业在一定的信用环境下,通过信用资源的挖掘,信用资源的整合,信用能力的提升,信用收益的分配,信用风险的承担等一系列相关机制来实现信用能力的提升,从而达到提高企业融资能力的目的。

多中心治理研究进展与理论启示:基于2002—2018年国内文献

国内关于多中心治理的研究大多沿着理论构建和实践应用两条路径不断延展。前者注重对理论起源、发展演变、结构意义等的阐释;后者坚持问题导向,以多中心治理理论为视角提出针对某一公共治理问题的措施方案。在梳理国内关于多中心治理理论研究成果的基础上,对两条路径的研究进行综述,概括各自的特点和研究逻辑,发现当前研究存在空泛化与同一化倾向以及忽略本土化等不足之处。当前,我国全面深化改革的总目标是推进国家治理体系和治理能力现代化,中国共产党的领导是中国特色社会主义的本质特征,在此背景下,对多中心治理的研究和实践应用要把握三点要求:坚持党的领导是实现多中心治理理论中国化的根本要求,人民当家作主是多中心治理的出发点和落脚点,治理现代化是多中心治理的路径与目标。

中小企业信用资本形成机制及对融资支持的研究

中小企业融资困难的根源是其信用不足,解决该问题的关键是增加其信用资本。中小企业信用资本形成机制的理论框架包括:承信—增信平台建设机制、征信—评信系统运行机制、保信—授信确认实施机制、励信—续信可持续发展机制。以此为基础,对国家开发银行及诸多商业银行的中小企业的信贷实践进行具体分析,为开拓和发展中小企业基于信用资本的信贷融资提供参考。

制度环境作用下银行信贷资源配置的实证研究

文章以制度环境为视角,发现以分税制为代表的财政体制造成了地方政府的财政压力,以维护社会稳定为目标的政绩考核取向造成了地方政府解决就业的压力。这些压力导致地方政府所能动员的资源和所背负的重担之间的尖锐矛盾,因而促使地方政府将干预的触角伸向了银行信贷资源。文章对此进行了检验。

基于混沌时间序列的非线性动态系统神经网络建模与预测

在分析神经网络非线性建模原理的基础上,以典型的非线性差分方程为研究对象,提出了一类基于神经网络的非线性动态系统建模方法.针对传统BP算法的局限性,提出了一种非线性动态系统神经网络改善梯度估计精度的新算法.并以上证综合指数时间序列为研究对象,运用本文提出的建模方法和算法,进行了我国资本市场混沌时间序列预测研究的实例分析,得到的单步预测上证综合指数误差很小(-100～100);多步预测在最初的10步之内预测效果较为理想,而在此之后的预测值则严重偏离真实值.这与混沌时间序列特性相吻合,同时也证明了所用算法的有效性.

金融融资中信用体系建设及运行机制的理论研究——以我国开发性金融城市建设融资实践为例

通过研究开发性金融在城市建设融资过程中的成功实践,概括总结了支持金融融资成功的"信用结构系统、信用评估系统、信用运行系统、信用支持系统"等融资信用体系基本模型,并对每个系统的构成要素给出了内涵解释。开发性金融城建融资项目运行过程的成功推进,是由一系列内在的运行机制推动的。它包括功能协同、权责转移、权能创新、收益回馈等四个机制。而保证这四个机制成功运行的,是贯穿于整个项目过程中有效的信用体系建设。通过对开发性金融城建融资实践的研究,得出运行机制与信用体系的四个系统是相互对应的,这正说明了信用体系建设是金融融资得以启动、运行、共赢、可持续的关键。