以中国上市公司要素配置效率为研究对象，通过理论分析与大样本实证检验相结合的方式厘清数字化转型与企业要素配置效率之间的内在关系，并深入挖掘数字化转型影响企业要素配置效率的异质性特征及机理路径。研究发现，企业数字化转型能够有效提升企业全要素生产率，降低企业的非效率投资水平。相比于非国有企业，国有企业的数字化转型能够显著改善自身的全要素生产率并实现非效率投资水平的降低，从而达到更突出的全要素生产率优化效果；高科技企业较之于非高科技企业，全要素生产率提升效应与抑制非效率投资表现更为显著。从渠道机制识别检验看，企业数字化转型能够显著改善企业的投融资行为，从而为全要素生产率优化提供良好的基础条件。

业务经营数字化和运营管理数字化的高效联动（内外联动）能强化金融机构数字化转型的“内生动力”，推动数字化不断迭代升级。实践中，很多金融机构的数字化转型缺乏明确的内外联动框架，陷入了数字化转型的误区，对数字化的作用过于乐观，对数据驱动的重视不够，对数字化框架的理解不深，制约了其数字化转型的效果。金融机构数字化转型“内外联动”的核心是要实现业务经营数字化和运营管理数字化“人-货-场”框架的映射联动，关键是要发挥策略方案的“桥梁作用”，在内部数字化发展过程中通过技术迭代促进策略模型的沉淀，在外部数字化应用过程中通过业务发展提升策略模型的适配度。

基于1993—2019年省际面板数据的测算，发现我国地区间生产要素错配呈现出快速加重的趋势，而研发要素错配比生产要素错配更为严重。因此，从生产与研发两个方面，就数字金融发展对要素配置效率的作用展开分析，通过机制分析与实证检验发现：数字金融整体上纠正了我国要素的错配，而且要素错配越严重的地区，数字金融的配置优化作用越明显，并且其作用也将随着数字金融自身的发展深化而得以加强。对于生产要素而言，无论是数字金融的覆盖广度、使用深度，还是数字化程度都有着显著的配置优化作用，而对于研发要素，数字金融的使用深度更能起配置优化作用。

用民间借贷诉讼案件的发生率表示居民债务风险，基于2014—2018年省级面板数据分析数字普惠金融与居民债务风险的关系，发现随着数字普惠金融发展，居民债务风险也随之提高。数字普惠金融的三个维度对居民债务风险影响不一，覆盖广度和使用深度指数与债务风险显著正相关，使用深度的各项二级维度均对债务风险有正向影响，其中支付指数和信贷指数影响最强，而数字化程度指数与债务风险关系不显著。最后提出了完善数字普惠金融统计、强化大型金融科技企业和互联网平台监管、加强支付和信贷风险约束、继续提升普惠金融数字化水平等建议。

采用中国2011—2018年地市级数字金融指数与上市公司数据进行匹配，实证分析了数字金融发展对企业杠杆率的影响及影响机制。研究发现，数字金融的发展能够有效缓解金融错配，进而降低企业杠杆率。数字金融发展不仅有降低企业杠杆的作用，还会促进结构性去杠杆。通过异质性分析发现，数字金融的发展更有助于降低国有企业、所属产能过剩行业的企业、大型企业、盈利能力较差企业的杠杆率。依据研究结论提出完善数字金融的监督机制与功能、加快部署金融科技发展战略、促进信息资源整合等建议。

基于我国2000—2019年省级面板数据，从“三重”开放视角运用空间面板计量模型和门槛面板模型，研究经济开放对我国城乡收入差距的影响。研究结果显示：经济开放与城乡收入差距存在显著的空间相关性，经济开放能够显著缩小本地区及其邻近地区的城乡收入差距，但存在显著的阶段性特征与区域差异；经济开放对城乡收入差距存在单一经济发展水平的门槛效应，伴随经济发展水平跨越门槛值，经济开放对城乡收入差距的作用效应由扩大变为缩小；经济开放对城乡收入差距存在单一地方财政支出水平的门槛效应，伴随地方财政支出水平跨越门槛值，经济开放缩小城乡收入差距的作用效应趋于下降。

基于我国31个省份2010—2020年省级面板数据剖析乡村振兴背景下数字经济发展与城乡收入差距之间的关系。结果表明：数字经济与城乡收入差距整体呈现“倒U 型”关系。当人力资本水平较低、创新活力较弱、城镇化率较低时，数字经济会扩大城乡收入差距；而当人力资本水平较高、创新活力较强、城镇化率较高时，数字经济会缩小城乡收入差距。影响路径回归结果表明：数字经济能分别通过提升人力资本水平、增强创新活力、推动城镇化进程三条路径缩小城乡收入差距。

基于我国2004—2018年275个地级市平衡面板数据，实证检验金融科技、资源错配和城市绿色创新三者之间的内在逻辑。结果显示：金融科技能够促进城市绿色创新，并具有正向的空间溢出效应和区域异质性。金融科技在发展初期能够改善资源错配程度，但当金融科技发展到一定阶段后会加深资源错配。在资本配置过度或劳动力配置不足地区，金融科技会缓解资本或劳动力错配程度，进而带动城市绿色创新；在资本配置不足或劳动力配置过度地区，金融科技会加深资本或劳动力错配程度，进而推动城市绿色创新。

涨跌停幅度调整是我国股票市场放开涨跌停限制的必然过程。基于2020年创业板市场调整涨跌幅这一准自然实验，利用双重差分模型评估涨跌停调整对股价整体波动、极端波动和崩盘风险的影响，并进行调节效应检验。研究结果表明，调整涨跌停幅度降低了股价的整体波动与极端波动，但其对股票崩盘风险的影响并不显著。调节效应检验结果表明，股票流动性在涨跌停调整降低股价整体波动中起正向调节作用，而投机欲望则在涨跌停调整降低股价极端波动中起负向调节作用。

通过建立数学模型论证了金融科技企业以金融科技为手段，提取并利用有价值数据信息的能力对企业经营效益的影响机理，并基于2015—2020年39家上市金融科技企业的面板数据进行了系统GMM实证检验。结果显示：金融科技企业的数据要素增值能力与其经营效益之间具有显著的“倒U型”关系，并且存在着异质性；其对规模体量和行业重要性较大的金融科技企业的经营效益影响更显著。