中国社会科学网讯（记者 李永杰）9月5—7日，首届中国数字金融自主知识体系前沿学术研讨会在中山大学举行。 

　　中山大学邰忠智副校长介绍，中山大学围绕人工智能、生物医药、新能源与海洋经济布局了新兴与交叉学科，并在粤港澳大湾区建设了多个产学研基地以促进成果转化。中山大学岭南学院紧扣国家战略，建设数字经济专业硕士与本科专业，并推出“金融学+计算机”双学士学位等项目，从而服务金融改革与高质量发展。他进一步表示，数字金融是数字经济发展的重要引擎，中国学界需要加快中国特色金融学自主知识体系建设，以更好地服务中国式现代化。 

　　中山大学岭南学院林建浩院长在致辞中表示，数智时代正加速金融与科技的深度融合，而广东在中国式现代化进程中肩负重要使命，岭南学院面向国家需求推出了非全日制数字经济专业硕士与数字经济本科专业，并设立了“邹至庄班”（金融学+计算机），同时在深圳校区培养金融专业硕士与数字经济专业硕士（人工智能方向）的人才。他表示，学院将以本次会议为契机，与产学研各方深化合作，打造数字金融创新高地，并稳步推进自主知识体系建设。 

　　中国科学院院士汪寿阳作了题为《加密货币与稳定币和大国博弈》的报告。他表示，稳定币通过锚定法币、资产或算法追求价格稳定，该路径既可能补充法币体系，也可能带来货币主权与金融稳定的挑战，监管者应针对能耗、操纵与系统性风险等问题推进治理与合规，建议研究者利用人工智能和链上数据开展合规审计与风险监控研究。中央财经大学副校长李建军作了题为《〈中国金融学〉课程教材自主知识体系的“四梁八柱”》的报告。他提出将马克思主义政治经济学、中国金融实践、中华金融文化和人类优秀金融理论界定为“中国金融学”教材体系的“四梁”。  

　　广东金融学院校长易行健团队基于2011—2022年A股上市公司样本和区域数字金融指标开展了实证研究，研究发现“专精特新”企业可以从数字金融中获得更明显的收益，建议政策制定者应完善制度与监管、推广有效试点并统筹二元创新，以更好地服务科技自立自强。广州大学刘金全教授作了题为《生产要素加成问题解析——兼论数据要素和新质生产力对经济增长的驱动机理》的报告，他提出从“数据要素+”和“新质生产力+”视角构建要素加成效应框架，探讨了数据要素融入生产函数后的复杂性，并论证了该变化对传统均衡理论的冲击，要素加成框架可以更好解释智能化和数据化对经济增长、收敛与治理工具的重塑。 

　　南方科技大学李仲飞教授认为，数字金融提升了融资供给方的信息处理能力并改变了披露与合规标准，他研究发现处于融资压力下的企业倾向采取与低债务成本同行一致的会计政策以降低融资成本，这一现象构成了“会计模仿”；在融资约束更强的样本中该效应更为显著，并伴随债务成本下降、期限错配缓解、信息质量提升与内控改善等治理效应。华东师范大学周勇教授探讨了风险传播网络、数字货币与智能合约、生成式人工智能金融服务以及元宇宙场景等议题。他表示，监管科技、数据安全与系统性风险防控对绿色金融、普惠金融和跨境合作具有重要的战略价值。 

　　四川大学余乐安教授介绍了大语言模型和多模态模型在信用风险评估与欺诈识别中的应用进展与实践案例，认为研究者必须重视数据质量、可解释性、稳健性、成本与合规等挑战。他建议研究团队应融合多源人工智能方法、强化解释性与合规研究并探索智能发展，从而推动大模型在安全可控的前提下服务实体经济。天津大学管理与经济学部熊熊副主任作了题为《失衡的代价——上市公司规模分布、系统性风险与资产定价》的报告，报告认为，A股市值的幂律分布导致“颗粒性风险”可以把特质风险转化为系统性风险，并通过该机制影响资产定价。 

与会学者合影 

　　会议由中山大学岭南学院主办，中山大学岭南学院保险与金融工程教研室、中山大学金融工程与风险管理研究中心、粤港澳高校数字金融联盟（筹）和深圳大学经济学院承办。