本文从经济学角度研究了区块链的功能。首先,在给出区块链技术的经济学解释的基础上,归纳出目前主流区块链系统采取的“Token范式”,厘清与区块链有关的共识和信任这两个基础概念,并梳理智能合约的功能。其次,根据对区块链内Token的使用情况,梳理了目前区块链的主要应用方向,再讨论Token的特征、Token对区块链平台型项目的影响、区块链的治理功能以及区块链系统的性能和安全性等问题,最后总结并讨论区块链能做什么、不能做什么。

本文使用2011-2015年263家银行的年报数据和北京大学数字金融研究中心基于蚂蚁金服用户数据构建的地市级数字金融普惠指数,探究金融科技的发展对银行行为的影响。研究发现金融科技的发展实质上推动了一种变相的利率市场化,改变了银行的负债端结构,使得银行负债端越来越依赖于同业拆借等批发性资金。负债端结构的改变导致银行资产端风险承担偏好上升,但是借贷利率和净息差都有所下降。即银行选择了更高风险的资产来弥补负债端成本上升所造成的损失,但并没有将成本向下游企业转移。此外,本文还发现规模越大的银行受到金融科技的冲击越小。

本文基于 Jurado et al.(2015)提出的大数据分析方法,采用280个月度经济金融变量构造了2002-2017的中国金融不确定性指数,并从股票市场波动和金融机构系统性风险两个方面对中国的金融不确定性指数进行了实证分析。本文发现,在控制了滞后波动率后,金融不确定性指数仍然对股票市场的波动率有显著的预测作用;同时,金融不确定性的增加会显著提升金融机构的系统性风险,尤其是规模较大的金融机构。实证结果表明,金融不确定性是金融市场波动的一个重要来源。

本文就数字普惠金融的发展对居民消费的影响进行了理论探讨和实证检验。研究结论表明:(1)数字普惠金融的发展显著促进了样本期的居民消费,且这一促进效应在农村地区、中西部地区以及中低收入阶层家庭更为明显,同时数字普惠金融发展中除覆盖广度外,使用深度以及使用深度指标中支付、保险与货币基金这三个子指标均显著促进居民消费;(2)数字普惠金融主要通过缓解流动性约束、便利居民支付两种机制促进了样本期的居民消费;(3)使用工具变量法以及将数据集替换为中国劳动力动态调查数据的估计结果表明结论比较稳健和可靠;(4)人力资本差异的分样本回归结果显示,当户主的受教育程度越高、认知能力越强时,数字普惠金融对样本期居民消费的促进效应更为明显;(5)数字普惠金融的发展显著促进衣着、居住、日用品、交通通信以及其他商品和服务的消费支出;(6)家庭债务收入比的分样本回归结果显示,数字普惠金融的发展仅仅促进了中低债务收入比家庭的消费支出,而对高债务收入比家庭的消费支出却存在不显著的抑制效应,同时数字普惠金融的发展确实增加了家庭的债务收入比,因此在积极推动数字普惠金融发展的同时,也需提防居民家庭债务的过度和过快增长。

本文基于中国家庭金融调查和北京大学数字普惠金融指数,采用加入工具变量的面板数据回归,研究了数字金融对不同类别农村正规金融需求的异质性影响。结果表明:数字金融整体水平的提升一方面减少了农村生产性正规信贷需求概率,其中拥有智能手机的群体受影响更明显,另一方面也增加了农村消费性正规信贷需求概率,其中教育水平较高、有网购习惯的群体需求被激发较多,反映出数字金融提升效率、促进消费的多维度效应。本文首次通过实证方法研究了数字金融对农村金融需求的影响,为未来的农村金融政策提供了有益参考。

本文利用中国P2P行业代表企业“人人贷”网络贷款平台的交易数据和中国70个大中城市的房价数据,实证研究了房价上涨对P2P网络借贷市场上的借款利率所产生的影响。实证结果表明,房价上涨显著增加了P2P借贷市场上的借款利率。进一步分析发现,房价上涨对P2P借贷市场上生产经营类、买房类和其他消费类借款项目的借款利率均具有显著的正向影响,且这一增加效应在生产经营类和买房类借款项目中体现得更为明显。此外,基于异质性的分析还发现,相比于一二线城市,房价上涨对三四线城市借款项目的借款利率影响更大。本文的研究发现,房价上涨对新兴互联网信贷市场的影响机制存在,这为相关部门制定房价调控和互联网金融监管政策提供了参考和补充。

基于清华大学金融科技研究院互联网金融研究中心网络借贷平台数据库与网贷之家相关平台统计数据,通过构建Logit模型与Cox比例风险回归模型来研究2015年12月e租宝事件和2018年6月备案延期后的“爆雷”现象,本文着重考察投资者是否具备根据信息披露程度识别问题平台和正常平台的能力。本文发现,第一,信息披露程度是影响平台风险的重要因素:信息披露程度越高的平台,其运营时间越长,出现问题的可能性越低。第二,信息披露程度越高的平台对抗风险的能力越强。风险传染期内,信息披露程度较高的平台,其成交量受市场负面情绪的影响较小。上述两点表明,总体而言,投资者重视平台披露的信息,并具备一定的信息识别能力。最后本研究也发现,上述两次风险事件期出现的问题平台是市场出清所需,它们和正常运营平台存在较大差异,尚无证据表明大量正常平台被拖累成问题平台。

基于实物期权理论,本文构建了P2P网络借贷平台爆发风险事件的结构模型,籍以从理论上来揭示P2P网络借贷平台爆发风险事件的内在机理。本文将P2P网络借贷平台爆发风险事件的问题视同为永久美式看跌期权的最优行权问题,并在几何布朗运动的框架内,根据最优停时理论求得了P2P网络借贷平台的价值。继而通过使用Laplace变换法,本文给出了平台爆发风险事件的理论概率的显式解,并发现:平台融资人还款金额的增长率、平台融资人还款金额的波动率、风险准备金的规模等因素会对平台爆发风险事件的理论概率产生显著的影响。本文还通过数值模拟发现:平台融资人还款金额的增长率越大,平台爆发风险事件的理论概率则会越小;平台融资人还款金额的波动率越大,平台爆发风险事件的理论概率也会越大;风险准备金的规模越大,平台爆发风险事件的理论概率则会越小。

本文以“人人贷”平台的388522条借款标的为样本,基于借款描述文本构造P2P网络借贷词典,并探究文本中六种类型词语比重对网络借贷行为的影响,实证结果表明:首先,各类词语比重发出的信号对贷款人的投资决策有显著影响,积极类词语和金融类词语比重与借款成功率呈正相关,消极类词语比重、强语气词语比重和弱语气词语比重均与借款成功率呈负相关关系;其次,不同年龄层次和不同收入水平的借款人提供的描述性文本中词语信号对贷款人行为的影响存在较大差异,而性别差异和学历高低基本不影响词语信号作用的发挥;最后,各类词语比重发出的质量信号是部分有效的,金融类词语比重发出的信号有效且被投资者正确识别,强语气词语比重发出的信号同样有效却未被投资者准确识别,其他类别词语比重不是有效质量信号。

现金贷具有高利率、无抵押、无场景、线上放款的特性,近两年来饱受争议。一方面,现金货因其服务对象为中低收入者和弱势群体而具有一定的普惠特性,但另一方面,部分从业者无节制放贷则让行业逐步成为监管严管的对象。为了衡量现金贷利率对于贷款者贷款数量与逾期表现的影响,本文使用某现金贷公司2017年6月-9月全部贷款数据,利用其使用连续信用分对申请者进行分级、对不同信用等级赋予不同利率的特性,进行断点回归设计。研究发现贷款申请人对于利率有稳健的敏感性,同时道德风险并不明显,之后进一步从不同角度分析影响贷款人利率敏感性的因素,并依据实证结果提出相关政策建议。

电子货币对现有货币的替代给传统金融带来了较大的挑战,特别是对货币供给的影响尤为明显。本文以第三方支付为表现形式的电子货币作为研究对象,将其引入货币供给的理论分析框架,通过建立基于消费者和商家的博弈模型,分析微观主体持币动机和电子货币替代的驱动因素,并分析电子货币对货币供给的影响。同时构建了SVAR模型进行实证检验,结果表明现金漏损率和电子货币使用量是影响广义货币乘数的内生变量。综合来看,在中长期两个内生因素对广义货币乘数冲击反馈的贡献度分别稳定在1.18%和4.92%。

本文基于中国家庭金融调查(CHFS)数据,选择工具变量,采用极大似然估计方法发现,金融可及性可显著增加家庭信贷需求,同时显著降低家庭信贷约束的概率。进一步,本文发现金融可及性可显著降低家庭需求型信贷约束和供给型信贷约束的概率。本文引入互联网金融变量后发现,在正规金融不可及的情况下,互联网金融可显著促进家庭信贷需求,并降低家庭信贷约束的概率。本文政策含义是,提高金融可及性,推广互联网金融,对于释放家庭信贷需求,缓解家庭信贷约束,提升家庭消费水平具有积极意义。