小型开放经济中环境税改革的效应研究

文章在一般均衡模型框架下考察了事先存在税收“扭曲”的“次优环境”中,环境税改革对小型开放经济的效应,并利用重庆市的宏观经济数据对模型结论进行模拟。结果发现：环境税有利于改善环境质量,但同时也加重了原本的经济扭曲,环境与经济效率之间存在替代关系,从而表明“双重红利”假说不成立;“次优环境”下的最优环境税低于“最优环境”下的最优环境税率(庇古税率);对重庆市宏观经济数据的模拟却表明环境税对家庭和企业的影响具有显著的差异性。     

复杂产品系统后发企业如何实现快速追赶？——中集海工纵向案例研究（2008～2021）

复杂产品系统追赶难度高且生命周期长，给后发经济体企业构成重大挑战。不同于大多数复杂产品系统面临的本地制度型市场环境（如高铁、大飞机等），海洋工程装备具有全球竞争性、市场强周期性和需求离散等特征，现有技术追赶理论的参考价值有限。为此，本文探讨了中集海工如何从国际并购起步，从依赖国外设计和核心设备进口到实现核心技术突破与市场领先的快速追赶过程。研究发现，中集通过跨国并购高起点进入海工装备市场，采取“自主可控、开放协同、共生共演”的新型追赶模式，先通过市场牵引的资源协同快速集聚复杂产品建造所需的全球创新资源，成功交付我国首批深水钻井平台，获得国际客户认可；继而通过平台支撑的流程协同构建研发设计+工程总承包能力体系，自主掌握总体设计集成关键核心技术；再通过价值引领的战略协同突破关键核心子系统技术，带动国产装备水平提升，形成具有国际竞争力的产业生态，实现较快追赶。本研究对于后发企业打破低端锁定、提升复杂产品系统自主创新能力提供有益启示。     

东道国制度环境、市场规模和中国对外直接投资——基于“一带一路”国家的半参数变系数空间面板模型

本文采用半参数变系数空间面板模型实证研究东道国制度环境、市场规模和我国“一带一路”对外直接投资之间的非线性时空关系。首先，提出基于截面似然函数的模型估计方法；其次，从理论层面探究估计量的渐近性质和有限样本表现；最后，分别构建以东道国市场规模为解释变量、东道国制度环境为变系数协变量、我国对外直接投资为被解释变量的参数空间面板模型和半参数变系数空间面板模型，分析东道国市场规模如何随制度环境变化影响我国对外直接投资规模。研究发现：半参数变系数空间面板模型估计量具有良好的渐近理论和小样本性质；在空间维度上，我国对“一带一路”国家的投资相互依赖，表现为“第三国”溢出效应；我国对外直接投资非线性依赖于东道国市场规模，表现为一条关于东道国制度环境的“倒U”型曲线；我国对外直接投资具有制度距离接近性偏好，即我国更偏向于投资制度环境相似的国家，稳健性检验支持了这一结论。     

政府与市场心理因素的经济影响及其测度

政府与市场关系是经济学的世界性难题，也是中国特色社会主义市场经济的核心问题。在政府政策制定与实施过程中，经济主体会基于自己掌握的信息和认知能力，学习、解读政策含义，形成对政策影响的预期，并基于自身利益最大化原则做出最优决策，从而影响宏观经济运行。因此，研究政府政策背景下各类经济主体的预期等心理因素的产生原因与形成过程，以及经济主体心理因素对经济运行与政策效应的影响机制，是深刻认识政府与市场关系的一个重要视角。本文提出利用人工智能特别是机器学习方法，从海量非结构化大数据提取政府政策变化与各类经济主体对政策变化的反应等信息，从理论和实证两个层面分析经济政策与经济主体的互动关系，以及经济主体心理因素如何影响经济运行与政策效应，并探讨发展非结构化大数据计量经济学，推动形成分析经济政策背景下经济主体心理因素及其影响的实证研究范式，以深入研究政府与市场关系。     

政府财会监督与企业税收规避——来自财政部会计信息质量随机检查的证据

财会监督作为党和国家监督体系的重要组成部分，在规范政府收支、改善会计信息质量、保障财税政策执行等方面发挥了重要作用。本文基于财政部会计信息质量随机检查这一准自然实验，手工搜集2006～2019年检查公告中的相关数据，实证检验了政府财会监督对企业税收规避行为的影响。结果发现：（1）政府财会监督显著地降低了企业避税程度，提高了纳税贡献；（2）政府财会监督主要通过抑制盈余管理和改善内部控制路径来降低企业避税行为；（3）在披露具体数据、整改态度积极、行业竞争激烈和税收征管强度大的企业中政府财会监督的治理效应更强。本文为有效减少企业避税行为提供了经验借鉴，也为完善政府财会监督制度提供了理论支持。     

基于机器学习方法的中国上市公司舞弊研究

数字时代的来临使利用机器学习识别财务舞弊成为研究的热点。在采用原始财务数据的基础上，引入财务比率、公司治理指标、审计指标和我国资本市场特殊指标，并以Logistic模型为评价基准，分别运用决策树、随机森林、Adaboost决策树和支持向量机(SVM)模型进行机器学习分析，并利用采样的方式降低样本不平衡性，以召回率(recall)为评价各模型的标准，综合运用准确率(accuracy)、召回率和AUC判断模型和数据的优劣。研究发现：加入财务比率、审计指标和我国资本市场特殊要素指标的模型能够得到较优的识别效果，而公司治理指标并不能提高模型的舞弊识别能力；与其他模型相比，随机森林模型和Adaboost-决策树模型具有更好的舞弊识别效果。     

分析师社交媒体在信息传播效率中的作用——基于分析师微博的研究

利用分析师开通微博这一现象,探究社交媒体能否有助于提高分析师信息传播效率.主要结果表明:首先,与未开通微博的分析师相比,分析师在开通微博后,其信息传播效率显著提升,而分析师停止在微博发布消息后,提升效应随之消失;其次,分析师微博的关注度越高,信息传播效率越高.进一步发现,信息传播效率的提升效应仅适用于明星分析师和机构投资者持股比例高的公司,说明微博信息的供求双方主要是明星分析师和机构投资者.总之,本研究为探讨分析师社交媒体在资本市场中的作用提供了证据支持.