普惠金融、数字鸿沟与共同富裕——基于农村相对贫困缓解的视角北大核心CSSCI

[摘要]本文基于中国家庭金融调查数据(CHFS),从农村相对贫困缓解的视角运用Probit模型实证检验普惠金融对共同富裕的影响效应。研究发现:传统普惠金融和数字普惠金融都能够显著缓解农村相对贫困,进而促进共同富裕。但是,数字普惠金融对农村相对贫困的缓解作用要弱于传统普惠金融;传统普惠金融和数字普惠金融都能够通过促进农民创业和改善农民风险偏好来缓解农村相对贫困;互联网使用和金融素养数字鸿沟的存在是造成传统普惠金融和数字普惠金融对农村相对贫困缓解效果差异的深层次原因。     

数字普惠金融对农村青年非农就业的影响研究

基于北京大学数字普惠金融发展指数和中国家庭追踪动态调查(CFPS)数据从个体微观层面就数字普惠金融发展对农村青年非农就业抉择的影响机制展开理论分析与实证检验.研究结果表明:数字普惠金融发展及其覆盖广度、使用深度显著促进农村青年非农就业,农村青年互联网的使用和社会信任强化了两者的正相关关系.异质性分析发现,数字普惠金融对于农村青年非农就业的促进作用存在地区异质性,即在东部省份较为显著,中西部省份则不明显,同时数字普惠金融对于男性农村青年的促进效应大于女性.     

正式制度、非正式制度与农村内部收入差距——基于数字普惠金融和社会网络的维度北大核心

基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,运用再中心化影响函数(RIF)等回归方法,检验作为正式制度的数字普惠金融、作为非正式制度的社会网络以及二者的交互作用对农户收入差距的影响。研究结果表明:第一,数字普惠金融和社会网络均能显著缓解农户收入差距矛盾,总体效应明显,但对于高收入和低收入农户群体的结构效应不显著;第二,农户家庭的社会网络在农村金融和收入分配中发挥的作用具有两面性,其信息传递和风险分担功能有助于缓解农村信贷约束,缩小农户收入差距,但信贷资金分配向社会网络资源丰富的高收入农户群体倾斜,会弱化数字普惠金融对农户家庭收入差距矛盾改善的缓解作用。上述研究结论带来的启示:农村数字普惠金融服务要增强对不同层次收入农户群体的针对性和可及性,着重服务农村低收入群体;农村普惠金融在数字化进程中要注意保持“乡土”特色;数字普惠金融在善用农村社会资本和避免村民社会网络的逆向影响中需要仔细权衡,力求达到最优效果。     

数字普惠金融赋能农村产业融合：内在机制与门槛效应

基于2011—2022年中国省级面板数据,构建“资本—技术—劳动力”分析框架,探究数字普惠金融对农村产业融合的影响效应与作用机制。研究发现：数字普惠金融发展有助于促进农村产业融合,该研究结论在使用工具变量法克服内生性问题并进行一系列稳健性检验后依旧成立。机制检验表明,数字普惠金融通过增加资本供给、驱动技术创新和引导劳动力回流,为农村产业融合提供了良好的发展要素支撑。进一步分析发现,数字普惠金融对农村产业融合的影响存在门槛效应,当区域产业结构优化程度和新型农业经营主体发育程度超过一定水平时,数字普惠金融的赋能作用更加显著。因此,应加快推动农村数字普惠金融发展,通过优化数字普惠金融赋能环境、加强政策支持、提升农民数字金融素养等举措,进一步提升数字普惠金融对农村产业融合的赋能效果。     

数字普惠金融能促进共同富裕吗?

本文基于CHFS数据和北大数字普惠金融指数,研究了数字普惠金融对共同富裕的影响效应和作用机制。结果发现,数字普惠金融能够提升家庭收入水平,缩小收入差距,有利于促进共同富裕。家庭创业和金融市场参与是重要的作用机制。数字普惠金融对东部共同富裕的促进作用更显著。为了进一步促进共同富裕,应完善中西部农村偏远落后地区的数字基础设施建设,推进数字普惠金融业务和产品创新,加强低收入群体的金融素养教育及数字技能培训。     

数字普惠金融赋能农民农村共同富裕的机理与路径

共同富裕是社会主义的本质要求,是中国式现代化的重要特征。数字普惠金融的发展为农民农村共同富裕的实现提供了新动能,深刻影响着农民农村的生产生活方式。数字普惠金融能够发挥极大的赋能效应,在“三农”领域推动实现农业高质高效、农村宜居宜业、农民富裕富足,进而推动实现农村农民实现共同富裕。数字经济时代背景下,为更好地发挥数字普惠金融对农民农村共同富裕的赋能效应,需要提升农民金融素养和数字技能以弥合鸿沟;加快推进数字乡村建设进程来夯实基础;完善数字普惠金融安全体系进一步加强风险防控;最后要因地制宜实施不同的数字普惠金融发展战略,助力实现农民农村共同富裕。     

外资银行进入与中国普惠金融发展——基于传统与数字对比视角北大核心

伴随着中国金融业的开放，外资银行进入对推进普惠金融高质量发展产生积极影响。本文基于2011—2020年中国26个省（自治区、直辖市）面板数据，探讨外资银行进入对中国传统与数字普惠金融作用的差异性。研究发现，相比于依赖“硬信息”的传统普惠金融，外资银行进入更有效地推动依托“软信息”的数字普惠金融发展。从作用异质性看，外资银行进入对中国金融发展程度低和互联网技术水平高地区的普惠金融促进效果更明显。从作用渠道看，除直接效应外，外资银行进入会通过竞争和技术两个渠道对中国普惠金融产生显著的间接效应，且其中的竞争效应主要作用于传统普惠金融，而技术效应更显著地推动数字普惠金融发展。为此，本文建议通过鼓励外资银行积极参与中国数字普惠金融、激励中资银行拓展普惠金融业务、统筹外资银行进入区域分布等措施推动中国普惠金融高质量发展，实现共同富裕。     

数字普惠金融对农业机械化的影响——来自中国1869个县域的证据

中国农业机械化水平总体较低,如何依靠内生动力补齐农业机械化短板尤为重要,数字普惠金融的发展正好为破解农业机械化难题开辟了新路径。本文基于1869个县域数据,运用SARAR模型分析了数字普惠金融对农业机械化影响的均衡效应和非均衡效应,同时分析了数字普惠金融的作用机制。研究发现,数字普惠金融与农业机械化均存在空间溢出效应;数字普惠金融发展是促进农业机械化的重要路径;数字普惠金融对农业机械化的影响会受到农业经济发展水平的影响;与其他县域相比,农业落后县、平原县和农业县更容易在数字普惠金融发展过程中受益;数字普惠金融还会以农民收入和固定资产投资为中介变量提升农业机械化水平。为此,农业机械化过程中应抓住数字普惠金融发展所带来的红利,不同区域应依据自身条件因地制宜推动数字普惠金融发展。     

数字金融对居民的债务扩张效应北大核心

数字金融在缓解流动性约束、提升居民融资便利的同时,也可能助推居民杠杆率短期内快速攀升。本文利用中国家庭追踪调查(CFPS) 2014年、2016年和2018年三年面板数据,对数字金融的债务扩张效应进行实证分析。研究发现:数字金融的发展显著推高居民资产负债率,数字金融存在债务扩张效应且具有典型的“长尾”特征;数字金融主要通过支付机制、融资机制和投资机制三种渠道实现债务扩张;数字金融与资产负债率的关系受到传统金融发展的影响,传统金融发展水平越低,数字金融的杠杆提升效应越强。综上,本文认为,满足普惠的需求不一定就是合理的,“数字普惠金融”并不等同于“数字金融”+“普惠群体”。为降低居民负债尤其是“长尾”群体的负债风险,数字金融服务的供给方应精准分析客户需求的合理性,而需求方应加强风险意识,量入为出、合理负债,政府也应加强引导。     

数字普惠金融发展对居民消费结构升级的影响研究

随着数字产业化的推进,数字普惠金融发展正成为推动现代消费的重要元素之一.本文基于我国2011—2018年居民消费支出和北京大学数字金融研究中心发布的数字普惠金融指数数据,采用双向固定效应模型和中介效应模型研究数字普惠金融发展对居民消费结构升级的影响及作用机制.研究发现:数字普惠金融的发展所带来的普惠效应有利于促进居民提高发展与享受型消费占比,实现消费结构升级;不同维度的数字普惠金融发展水平对居民消费结构升级的影响存在差异,数字普惠金融的覆盖广度和使用深度都能促进消费结构升级,但使用深度的促进作用更显著;数字普惠金融发展通过影响金融可及性促进农村居民消费升级的中介效应占比41.7％,而对于城镇居民来说直接效应比间接效应显著.     

有效预警上市公司违规的递延所得税异动指标和人工智能模型

2000-2017年,3434家A股上市公司样本中的47.79%至少有一次违规记录,每年平均有17%的公司违规,而监管机构平均需要2.7年查证并通告违规行为。我们用当年数据构建递延所得税异动指标,可有效预判违规,并发现监管机构未能识别这一指标的警示作用,实际激励了违规公司通过操纵递延所得税提高财务指标以规避稽查。进一步构建决策树模型,对违规事件实现样本外精准判别。本文揭示了A股公司大面积违规而稽查过程冗长迟缓这一重要现象,并分析了违规机制,指出了所得税数据在稽查违规中可以发挥的预警作用,为监管者和投资者提供有效预警上市公司违规行为的新指标和方法。     

媒体新闻报道的声誉溢出效应

本文聚焦于公司违规曝光这一特定事件,使用三重差分的计量分析方法,探讨了媒体的事前新闻报道是否会影响其在投资者群体中的声誉,即是否存在声誉溢出效应。结果表明媒体对违规公司的事前新闻报道越正面(负面),其日后针对非涉案公司发布的新闻报道的市场反应就越弱(强),即存在双向声誉溢出效应。然而该效应存在不对称性,表现为负面报道带来的正向溢出效应明显强于正面报道带来的负向溢出效应。进一步研究发现,声誉溢出效应取决于投资者对于媒体声誉的主观感知以及对于违规事件的信息解读能力。当媒体的既有声誉水平较低、违规案件较为严重,或非违规公司机构投资者比例较高时,媒体的声誉溢出效应更加明显。本文论证了媒体客观公正性对于声誉积累的重要性,为媒体是否应当以及如何维护在投资者群体中的声誉形象提供了经验证据。本文对投资者如何判断和使用媒体发布的信息,进而做出正确投资决策也具有重要意义。     

Fraud: from national strategies to practice on the ground—a regional case study

The intentions of a number of national strategies and other initiatives to address fraud are reviewed in the context of one UK region. This paper considers how far various agencies in that region have responded to fraud. It then discusses which factors appear to have influenced the role of the strategies and other initiatives as an anti-fraud framework or to deliver anti-fraud work.     

基于成本—收益理论的社会医疗保险欺诈问题研究

通过引入成本—收益理论,对社会医疗保险制度中的欺诈问题进行研究,比较该制度中各参与主体的成本、收益构成,分析各影响因子对欺诈与反欺诈行为的影响,研究表明:欺诈与反欺诈行为受行为成本、行为收益大小的制约,且有其相应的约束条件。在此基础上,提出了相应的反欺诈对策。     

数字普惠金融与未预期风险应对:理论与实证

本文构建理论模型刻画数字普惠金融对居民未预期风险应对的影响,并基于世界银行2014年和2017年中国普惠金融微观数据进行实证检验。研究表明,数字普惠金融能够有效提高居民风险应对能力,增强贫困人口抵抗风险冲击的韧性。但考虑个体多重借贷行为后发现,适度借贷有益于改善居民风险分担,过度借贷则会损害其风险防御能力,进而弱化数字普惠金融的风险平滑效应,这意味着数字普惠金融增强居民风险应对能力是建立在理性借贷基础之上。进一步分析发现,数字普惠金融还能帮助遭受风险冲击的家庭平稳消费,这一影响主要来源于对非耐用品支出的促进作用。此外,机制检验表明数字普惠金融能在扩大风险分担网络、增进信任机制、培养金融习惯以及提升服务效率等方面带来重要影响。本文为我国推进数字技术与普惠金融融合创新,营造健康数字普惠金融生态圈提供了一定启示。     

Detecting accounting fraud in companies reporting under US GAAP through data mining

The accounting fraud detection models developed on financial data prepared under US Generally Accepted Accounting Principles (GAAP) in the current literature achieve significantly weaker performance than models based on financial data prepared under different accounting standards. This study contributes to the US GAAP accounting fraud data mining literature through the attainment of higher model performance than that reported in the prior literature. Financial data from the 10-K forms of 320 fraudulent financial statements (80 fraudulent companies) and 1,200 nonfraudulent financial statements (240 nonfraudulent companies) were collected from the US Security and Exchange Commission. The eight most commonly used data mining techniques were applied to develop prediction models. The results were cross-validated on a testing dataset and then compared according to parameters of accuracy, F-measure, and type I and II errors with existing studies from the US, China, Greece, and Taiwan. As a result, the developed predictive models for accounting fraud achieved performance comparable to those achieved by models built on data from other accounting standards. Moreover, the developed models also significantly outperformed (accuracy 10.5%, F-measure 16.1%, type I error 12.2% and type II error 15.2%) existing studies based on US GAAP financial data. Furthermore, this study provides an extensive literature review encompassing recent accounting fraud theory. It enhances the existing US fraud data mining literature with a performance comparison of studies based on other accounting standards.     

Jack's Sports Bar

This two‐part case focuses on indicators or red flags of a possible fraud being committed by a majority shareholder against a minority shareholder. The student assumes the role of an accountant investigating the possible fraud. In Part 1 the student is provided with a whistleblower complaint and examines the draft financial statements that will be used for the purchase price of the sale of shares by the minority shareholder to the majority shareholder. In Part 2 the student is provided with further information on inventory controls and the accounting practices. Drawing on the student's knowledge of control systems and financial statement analysis, the student's task is to identify the possible fraudulent transactions and quantify their effect.     

Digital finance and corporate financial fraud

Corporate financial fraud harms the interests of investors and affects the healthy development of the capital market. Understanding corporate financial fraud has important academic value and practical significance. Digital finance been rapidly developing over the past few years and scholars are investigating strategies for using digital finance as a tool to curb corporate financial fraud. This paper empirically examines the direct effect, intrinsic mechanism, and heterogeneous effect of digital finance on corporate financial fraud based on panel data of A-share listed corporations in China from 2011 to 2020. Results show that digital finance significantly inhibits corporate financial fraud. The breadth of coverage and depth of usage within digital finance show inhibitory effects on corporate financial fraud. This suggests that a combination of coverage and depth is needed to improve the success of digital finance on corporate financial fraud. The internal mechanisms suggest that digital finance inhibits corporate financial fraud by alleviating financing constraints, reducing corporate leverage, and decreasing agency costs. The heterogeneity analysis shows digital finance has a greater inhibitory effect for large-scale corporates, state-owned corporates, and corporates in areas with low degree of marketization. Our findings can provide reference for financial institutions, investors, analysts, and regulators to improve the quality of decision-making.     

Chief financial officer demographic characteristics and fraudulent financial reporting in China

We investigate whether management's cognitions, values and perceptions are associated with fraud for 18 863 firm‐years for Chinese listed firms from 2000 to 2014. Demographic characteristics of the chief financial officer (CFO) are used as proxies for management's cognitions, values and perceptions. We find that fraudulent financial reporting is higher when CFOs are younger, male, and have lower education backgrounds. An analysis of inflated earnings, fictitious assets, material omissions and other material misstatements provide similar results, with the exception that CFOs with higher education levels are associated with more inflated earnings.     

有效预警上市公司违规的递延所得税异动指标和人工智能模型

2000-2017年,3434家A股上市公司样本中的47.79%至少有一次违规记录,每年平均有17%的公司违规,而监管机构平均需要2.7年查证并通告违规行为。我们用当年数据构建递延所得税异动指标,可有效预判违规,并发现监管机构未能识别这一指标的警示作用,实际激励了违规公司通过操纵递延所得税提高财务指标以规避稽查。进一步构建决策树模型,对违规事件实现样本外精准判别。本文揭示了A股公司大面积违规而稽查过程冗长迟缓这一重要现象,并分析了违规机制,指出了所得税数据在稽查违规中可以发挥的预警作用,为监管者和投资者提供有效预警上市公司违规行为的新指标和方法。