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金融经济

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2026年04期

旨在引导大众关注金融、经济生活中的热点、难点、焦点问题，传播和报道投资理财、股市运作、保险市场、商界竞争、企业营销、收藏爱好等方面的知识事例。

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行长视点 | 深耕三湘沃土谱写普惠金融新篇章

行长视点 | 深耕三湘沃土谱写普惠金融新篇章

当前，我国经济已转向高质量发展阶段，金融作为现代经济的核心，其服务实体经济、促进社会公平的使命愈发凸显。普惠金融是一项重要的发展战略，旨在以可负担的成本为有金融服务需求的社会各阶层和群体提供适当、有效的金融服务。其不仅是金融供给侧结构性改革的重要抓手，更是推动共同富裕、实现中国式现代化的关键一环。对于湖南这样一个承东启西、连南接北，且兼具农业大省与先进制造业基地双重定位的中部省份而言，发展普惠
金融风险 | 数字平台数据治理与隐私保护演化博弈研究

金融风险 | 数字平台数据治理与隐私保护演化博弈研究

摘要: 保护用户隐私是数字平台合规运营、建立用户信任的基础, 但过度保护可能会阻碍数据充分利用并推高数据治理成本。如何在完善数字平台数据治理、有效保护用户隐私的同时, 实现数据利用与隐私保护的动态平衡, 是数字平台亟需解决的现实问题。本文聚焦数字平台与用户在数据治理中的决策互动过程, 构建演化博弈模型来刻画平台隐私保护策略与用户信任策略的选择, 分析不同参数设定下模型的均衡状态演化路径以及关键影响因素。研究发现, 当用户信任平台且使用平台服务所得到的净收益高于其不信任平台而寻找其他替代服务所得到的净收益, 且平台实施高隐私保护策略的成本低于低隐私保护策略的成本与其他损失之和时, 系统倾向于 “信任平台, 高隐私保护” 的理想均衡。进一步分析表明, 理想均衡的达成受到平台高隐私保护实施成本与用户遭受的额外隐私损失等核心参数的约束。
金融风险 | 面向中国金融市场的极端事件预警：基于 XGBoost-TFA 的尾部风险识别框架

金融风险 | 面向中国金融市场的极端事件预警：基于 XGBoost-TFA 的尾部风险识别框架

摘要: 金融尾部风险具有突发性、非线性及跨市场传染性等特征，已成为威胁全球金融稳定的核心风险源之一。我国已将维护金融安全提升至国家战略高度，并持续推动风险早期纠正机制的健全与完善。然而，传统预警模型因难以有效捕捉非线性动态且依赖静态阈值，信号滞后与误报率偏高的问题较为突出。为应对上述问题，本文提出一种融合时序特征分析、反馈机制与动态阈值优化的 XGBoost-TFA 集成学习框架，用于识别我国金融市场的极端事件。具体而言，该框架通过引入多维时序衍生特征，增强了对市场状态演变的刻画能力，并进一步结合误报驱动的在线反馈机制与融入市场情绪因子的动态阈值设计，显著提升了预警系统的自适应性与稳健性。基于我国金融市场数据的实证结果表明，该框架在准确率、召回率及 AUC-ROC 等关键性能指标上均显著优于传统模型与基准机器学习模型，能够为构建实时、智能的金融风险预警系统提供可靠的支持。
金融风险 | 媒介舆论对系统性金融风险的预警机制研究

金融风险 | 媒介舆论对系统性金融风险的预警机制研究

摘要：防范化解系统性金融风险是金融工作的永恒主题。要实现这一目标，必须做到早识别、早预警、早处置。本文基于叙事经济学，在数字媒介深度嵌入金融生态的情境下，探讨媒介舆论对系统性金融风险的预警机制。研究发现，第一，国内外历次系统性金融风险暴露之前，媒介舆论曾多次出现极度乐观或极度悲观的情绪极化现象；第二，媒介舆论中的情绪极化能够在一定程度上前瞻预警系统性金融风险；第三，媒介舆论并非越积极越好，部分情境下，极度乐观的媒介舆论助推了市场泡沫，造成非理性繁荣，进而导致系统性金融风险积累。
公司金融 | ESG 表现与企业创新走向：促进突破还是维持渐进？

公司金融 | ESG 表现与企业创新走向：促进突破还是维持渐进？

摘要: 本文基于 2013—2023 年我国沪深 A 股上市公司数据, 采用双向固定效应模型, 实证检验了企业 ESG 表现对双元创新 (突破式创新和渐进性创新) 的差异化影响及其作用机制。研究发现, 企业 ESG 表现能够有效促进企业双元创新, 且对渐进性创新的作用更为显著。机制分析表明, 企业 ESG 表现通过缓解企业融资约束、降低企业委托代理成本, 进而促进企业创新。异质性分析显示, 企业 ESG 表现对大型企业、市场集中度高的企业和高科技行业企业创新的促进作用更为显著。据此, 本文建议企业强化 ESG 战略嵌入, 监管部门健全信息披露制度, 引导金融资源向 ESG 表现优异的企业倾斜, 推动 ESG 与创新的深度融合, 助力企业高质量发展。
公司金融 | 异地投资对企业共同富裕的影响研究

公司金融 | 异地投资对企业共同富裕的影响研究

摘要: 扎实推进共同富裕是社会主义现代化建设的重要目标, 企业作为财富创造与分配的微观主体, 其跨区域投资行为对共同富裕的实现具有重要影响。本文基于 2011—2022 年 A 股上市公司数据, 从初次分配、再分配和第三次分配三个维度构建企业共同富裕水平指标体系, 并探讨异地投资对企业共同富裕的影响。研究发现, 异地投资能够显著促进企业共同富裕, 并主要通过增强信息效应、提高创新效率以及降低企业成本三条路径实现。异质性分析显示, 对于制造业企业、获得政府环保补助的企业以及法治环境薄弱地区的企业, 异地投资对企业共同富裕的促进效果更显著, 而供应链集中度较高时则会削弱异地投资对企业共同富裕的积极效应。本文为从企业角度探讨异地投资对企业共同富裕的影响, 并为推动共同富裕目标的实现提供了微观层面的经验证据。
公司金融 | 破产审判改革与企业劳动收入份额

公司金融 | 破产审判改革与企业劳动收入份额

摘要: 破产审判在促进企业出清、优化资源配置以及防范化解重大风险中发挥着关键作用,破产法庭的设立则是提升破产审判专业化水平、完善破产审判体系的重要举措。本文以2019年起各市陆续设立破产法庭为准自然实验,基于2011—2023年我国沪深A股上市公司数据,借助多期双重差分法考察破产法庭的设立对企业劳动收入份额的影响。研究发现,设立破产法庭能够显著提升企业劳动收入份额。机制分析显示,缓解企业融资约束和增大控制权转移风险是推动企业劳动收入份额提升的两条重要路径。异质性检验表明,在劳动与资本要素互补性较强、政府干预程度较高以及清算风险较大的企业中,破产法庭的设立对企业劳动收入份额提升的促进效应更为显著。进一步研究发现,破产法庭的设立有利于缩小企业内部收入差距,推动实现共同富裕。本文不仅拓展了破产审判改革经济后果的研究边界,丰富了法律与金融相关文献,也为如何在高质量发展中实现共同富裕提供了政策启示。
公司金融 | 人工智能试验区政策对企业绿色技术创新的影响：来自双重机器学习的证据

公司金融 | 人工智能试验区政策对企业绿色技术创新的影响：来自双重机器学习的证据

摘要：高质量发展背景下，人工智能应用能否有效促进企业绿色技术创新，对于加快推进绿色低碳转型、实现科技自立自强具有重要意义。本文基于2014—2024年中国沪深A股上市公司数据，以国家新一代人工智能创新发展试验区（以下简称“人工智能试验区”）政策作为准自然实验，采用双重机器学习（DML）方法，分析人工智能试验区政策对企业绿色技术创新的影响及作用机制。研究发现，人工智能试验区政策显著推动企业绿色技术创新“量质齐升”，并且对创新数量的促进作用更为明显。机制分析表明，提升企业人才密度与拓展创新知识宽度是人工智能试验区政策促进企业绿色技术创新的重要路径。异质性分析显示，人工智能试验区政策对环保意识较强、非技术密集型、国有企业以及低行业竞争程度企业的促进作用更为突出。本文拓展了人工智能试验区政策微观经济后果的研究，为我国“十五五”时期加快科技自立自强、实现绿色低碳转型提供了经验证据与政策参考。

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