1、金融数字化转型应当遵循“三维分析框架”运行模式

本文构建了一个金融数字化转型的“三维分析框架”——主体维度金融机构、客户和数字科技公司的合作联动，要素维度用户、产品和场景的创新升级，运行维度业务、资金和数据的实施交互，并具体分析了数字化转型下金融业务运行模式的演变。在数字科技公司的参与下，金融数字化转型改变了金融服务运行模式中业务流、资金流、数据流的交互模式。在数字科技公司主导的金融数字化模式下，金融服务的业务流、资金流和数据流出现了向拥有客户、数据、技术优势的数字科技公司和少量大型金融机构集中的趋势；随着“金融的归金融，科技的归科技，数据的归征信”监管框架的确立，这种集中式的数字化运行模式正在向金融机构和数字科技公司“分流交互”的模式转变。未来，在新的“分流交互”运行模式下，金融机构将专注于采用数字化的方式实现金融业务的高效经营管理，而数字科技公司则将专注于通过为金融机构提供数字技术、数据治理等手段和方案参与金融数字化。

（详见朱太辉等.金融数字化的运行模式研究.金融发展研究.2022,5.）

2、机构投资者持股能促进企业创新行为

机构投资者在企业治理中扮演着外部监管者的角色，但其外部监管的有效性受到诸如机构投资者特性、企业内部治理以及外部环境等因素的影响。在实践中，机构投资者持股究竟对企业创新行为产生何种影响，这一问题一直未达成共识。本文采用Meta分析法对57篇相互独立的中英文实证文献进行实证分析。结果显示：（1）机构投资者持股能促进企业创新行为，并且对于创新产出的促进作用大于创新投入；（2）机构投资者类型、产权属性对机构投资者持股与企业创新行为的关系有调节作用；（3）国家发达程度对机构投资者持股与企业创新行为的关系有负向调节作用，并且，国家发达程度的负向调节作用存在于机构投资者持股与创新产出的关系中，在机构投资者持股与创新投入的关系中则不显著。这表明机构投资者持股有效地促进了企业创新，尤其是对中国等发展中国家的促进作用更为明显。研究结果丰富和细化了资本市场作用于企业创新路径的相关研究，尽可能呈现了机构投资者持股对企业创新行为作用的全貌，得到了相对可靠的结论，对后续研究的深入有启发作用，同时对企业创新活动具有一定指导意义。

（详见刘洪颖等.机构投资者持股与企业创新行为——基于Meta分析的研究.金融发展研究.2022,5.）

3、支小再贷款存在结构性货币政策工具的最优规模区间

近年来，针对宏观经济运行中面临的结构性问题，中国人民银行不断创新丰富结构性货币政策工具，取得良好的政策效果。以结构性货币政策工具为研究对象，通过构建理论模型，探讨了结构性货币政策工具的最优区间，并基于山东省100家地方法人银行7个季度的数据，利用面板门槛模型，实证研究了支小再贷款与普惠小微贷款的关系，测算了支小再贷款的最优门槛值。研究结果发现，支小再贷款实现了预期的政策目标，促进了普惠小微贷款的增长，但支小再贷款的作用也有临界值，存在最优的结构性货币政策工具规模区间。基于此，建议根据普惠小微企业、“三农”等市场主体发展情况，提供相匹配的结构性货币政策工具支持，有效平衡好稳总量和调结构的功能，适时调整再贷款、再贴现等结构性货币政策工具的利率水平，进一步完善结构性货币政策工具的配套政策措施。

（详见董龙训等.关于结构性货币政策工具最优规模的实证分析——以山东省支小再贷款为例.金融发展研究.2022,5.）

4、美国贸易政策制定中的相关问题：分析与建议

美国一直存在较大的贸易逆差，其根源在于美国储蓄与投资的失衡，也就是宏观经济的失衡。当前美国贸易政策及国际贸易规则面临挑战，贸易促进权的续签、世界贸易组织改革、自由贸易协定谈判、美中贸易关系等都是需要关注的重点。在贸易政策方面，未来美国国会的监督和立法工作任重道远。

[详见沙耶拉·伊利亚斯·阿赫塔尔布洛克·R·威廉姆斯（王宇译）.美国贸易政策制定中的相关问题：分析与建议.金融发展研究.2022,5.]

5、我国住户部门资产负债核算范围的框架

尽管我国没有编制和公布住户部门资产负债表，但住户部门的财富和负债一直是社会讨论的热点问题之一，其中住户部门的住房、耐用消费品、耕地、存款等最为引人关注。但公布的住房数据不都是我国居民购买的，也包括非居民购买的；我国住户在境外购买的住房也没有包括在内。囿于联合国发布的《国民账户体系2008》，我国住户部门的耐用消费品等没有纳入住户资产核算的范围，导致我国住户财富被低估；同样，我国住户部门的存款也没有包括住户在境外的存款。本文通过研究住户部门资产负债核算范围的国际准则和有关国家核算的实践及我国有关部门现行做法和学术界研究成果，探讨上述问题并提出我国住户部门资产负债核算范围的框架。

 （详见杜金富等.我国住户部门资产负债核算范围研究.金融发展研究.2022.5.）

6、机构投资者网络与资产误定价呈现显著负相关关系

我国资本市场上长期存在的资产价格“异象”一直备受学者关注。本文借助社会网络算法，以2010—2020年我国A股上市公司为研究样本，探究机构投资者网络对资产误定价产生的影响。研究发现，机构投资者网络与资产误定价呈现显著负相关关系，在有效缓解内生性并经稳健性测试后，结论仍然成立。机制研究表明：一方面，机构投资者网络强化了信息传递功能，通过提高股票流动性水平缓解资产误定价；另一方面，机构投资者网络提升了公司治理水平，通过提高上市公司信息披露质量进而缓解资产误定价。进一步分析表明，内控质量、分析师关注度与市场化进程发挥了负向调节作用；产权性质起到了正向调节作用。经济后果显示，机构投资者网络通过缓解资产误定价、提高资产定价效率、促进资源要素合理配置进而提升企业全要素生产率。本文拓展了资产误定价的影响因素研究，对提高我国资本市场定价效率、防范金融风险具有重要的现实意义，也为社会网络与资本市场交叉融合的相关研究提供了理论与现实证据。

（详见毕鹏等.机构投资者网络与资产误定价：激浊扬清抑或推波助澜.金融发展研究.2022,5.）

7、外汇风险感知会抑制企业投资扩张

世界经济环境不确定性背景下汇率风险将冲击国内实体经济，企业外汇风险感知是否抑制企业投资扩张是我国防范外部风险输入引发国内经济风险所面临的重要问题。本文采用世界银行企业调查的跨国数据，利用企业层面关于外汇风险感知的主观评价指标，实证检验外汇风险感知对企业投资扩张的影响，并进一步分析国家宏观制度的调节效应。实证结果发现：（1）外汇风险感知将显著抑制企业投资扩张，这一结果在考虑内生性、指标选取、模型设定等问题后仍然稳健；（2）企业的风险预期、投资不可逆性以及融资约束程度越高，企业投资扩张受到外汇风险感知的抑制作用越明显；（3）一国具有较高金融发展水平、较低汇率制度弹性、较低资本开放程度以及更高效的中央银行调控政策与国家治理水平，外汇风险感知对企业投资的抑制作用将会被削弱。

（详见郭平等.外汇风险感知是否抑制企业投资扩张——基于世界银行企业调查的跨国分析.金融发展研究.2022,5.）

8、金融科技企业可通过多种途径提升企业价值

文章以沪深上市的金融科技企业为样本，基于组态视角和模糊集定性比较分析方法，对金融科技企业价值影响因素进行了研究，报告了产生高金融科技企业价值的6种组态。金融科技企业可根据自身情况，通过多种途径提升企业价值，可以在政府的大力支持下通过利用资产与创新驱动企业价值提升，可以在大股东有力主导下通过资产增值驱动企业价值提升，还可以在具有较强盈利能力的情况下通过创新驱动企业价值提升。

（详见王广生.金融科技企业价值影响因素研究——基于沪深上市公司的模糊集定性比较分析.金融发展研究.2022,5.）

9、大数据技术赋能供应链金融信用风险评估和治理

通过将前沿大数据征信技术与评分卡方法相结合，以整车制造行业供应链为场景，对供应链金融信用风险进行测度。借助Python软件，从“企查查”API数据接口和万得数据库获取相关数据，对27家核心企业122条供应链多维指标进行数据挖掘、WOE编码和变量筛选，构建指标体系。然后，运用大数据和人工智能建模思路，建立涵盖14个特征解释变量的Logistic回归模型，并运用多种工具训练和改进模型形成可用于实务的Logistic评分卡。经实证检验，最终确定的信用评估模型区分能力强，风险预测准确率能达到96.77%。基于大数据的Logistic评分卡将供应链信用等级数字化，相较于传统的信用评级更具有实用性，因此，大数据技术的运用对提升供应链金融信用风险评估和管理水平具有重要价值。

（详见周雷等.基于大数据的供应链金融信用风险评估实证研究——以整车制造行业为例.金融发展研究.2022,5.）

10、考虑风险因素的三叉树模型可以科学评估知识产权的最优风险概率

知识产权价值受到技术、经济、消费、法律、政策和人文等因素的影响。从风险视角出发，通过改进三叉树模型，对知识产权价值进行评估并寻找最优风险概率可以为知识产权证券化提供定价和风险控制借鉴。本文首先分析了知识产权的实物期权特征，继而在三叉树模型中引入风险因素及其发生概率，计算标的资产价格上涨、不变或下降的概率，得到考虑风险因素的三叉树模型，最后结合案例，分别运用收益法及改进的三叉树模型进行计算分析。研究发现，传统的收益法会低估知识产权价值，所构建的基于风险因素的三叉树模型考虑因素更为全面、评估结果更加准确。知识产权期权价值因风险概率水平的不同而不同，所构建的考虑风险因素的三叉树模型可以更加准确地衡量知识产权价值并确定知识产权的最优风险概率。

（详见周衍平等.知识产权证券化定价及最优风险概率评估——基于改进的三叉树模型.金融发展研究.2022,5.）

11、公司特征与股票超额收益率存在非线性关系

资产定价领域已成为金融学研究的热点。与传统因子模型不同，本文提出了加权非线性因子模型，将公司特征的未知函数作为因子载荷，时变的因子收益作为权重，研究股票超额收益率与公司特征之间是否存在非线性关系，以及模型对我国股票市场的适用性和解释力度。选取1995年7月—2020年6月我国A股上市公司的财务数据，考虑公司规模特征、价值特征和动量特征，采用核函数回归方法同时估计出因子载荷和因子收益，结果发现三个特征都是显著的，并且动量特征与收益率成非线性关系。此外，与美国股票市场相比，本文模型更加适用于中国股票市场，解释力度更强；与Fama-French三因子模型相比，本文估计误差更小。本文提出的模型在基本面分析和因子投资策略领域中具有借鉴意义。

（详见魏杰等.公司特征是否和收益率成非线性关系？——基于中国股市的实证研究.金融发展研究.2022,5.）