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12-22 00:00
本研究利用1980-2017年南亚五国（孟加拉国、印度、尼泊尔、巴基斯坦、斯里兰卡）的面板数据，通过静态面板模型（OLS、固定效应、随机效应、GLS）分析了外商直接投资（FDI）对经济增长的影响。实证结果表明，FDI与经济增长呈正相关，但在统计上不显著。相比之下，国内投资和人力资本发展是显著且稳健的正向增长决定因素。研究结论表明，对于样本中的南亚经济体而言，促进国内投资和培育人力资本比依赖FDI流入对推动经济增长更为关键。
外商直接投资经济增长南亚经济面板数据国内投资人力资本
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12-22 00:00
本文提出了一种识别结构动态模型的新方法：不再依赖传统限制条件，而是通过优化目标函数来识别模型。该方法为传统的乔列斯基识别提供了新的理论见解。通过最大化相关性的目标函数，研究者提出了一个“阶次与尺度不变识别方案”（OASIS），该方案能选择出使结构冲击与其简化形式创新最佳对齐的正交旋转。研究重新审视了大量SVAR文献，发现在22个已发表的SVAR模型中，结构冲击与简化形式冲击之间的相关性普遍较高。
结构模型识别动态模型svar正交旋转计量经济学
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12-22 00:00
本研究利用2021/22人口普查的1x1公里网格数据，计算了欧洲30个国家717个功能城市区的空间加权相异指数，并通过16,164个回归模型进行规范曲线分析。研究发现，西欧和北欧的移民-本地人居住隔离程度普遍高于东欧和南欧。隔离主要由多元化的城市核心区与相对同质的郊区之间的宏观空间动态驱动。在城市层面，隔离与当地人口构成、空间分布、经济状况、住房市场及移民人口构成系统性相关；在国家层面，成熟的移民目的地隔离更严重，而移民与融合政策与隔离水平无一致关联。
居住隔离移民融合空间分析欧洲比较城市研究
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12-22 00:00
本文提出了一种创新的信任构建模型，将研究重点从传统的第一参与者决策转向第二参与者的决策过程。该模型采用重复博弈结构，第一参与者通过持续且策略性的行动，有效培育第二参与者的信任。该框架可广泛应用于公共政策、市场营销和国际关系等领域，深化了对信任形成机制的理解，有助于在现实场景中促进可持续合作。
信任博弈合作模型行为经济学重复博弈决策过程
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12-22 00:00
本研究探讨了难民早期获得酒店业低门槛临时工作机会对其劳动力市场融入的影响。通过利用奥地利酒店业高季节性特征与难民安置地点的准外生变化，研究发现：在需求旺季获得工作机会，可使难民最初几个月的就业概率显著提升约3个百分点（即平均水平的9%）。然而，这种就业优势在一年后逐渐消失，表明此类早期工作并未成为长期职业发展的“垫脚石”。尽管前三年总收入更高，但中期工资与工作质量无显著差异。一个显著弊端是，早期从事酒店业加剧了劳动力市场隔离，使难民更可能集中在难民典型行业及外籍员工比例更高的企业工作。
难民就业劳动力市场融入季节性就业职业隔离政策评估
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12-22 00:00
本研究分析了在高度可再生能源市场中，三种不同设计的差价合约对风电利润和消费者电价波动的影响。通过理论推导和基于36个市场情景的数值模拟，研究发现所有差价合约都能显著降低市场波动。对于消费者电价，不同设计差异不大；但对于投资者利润，以容量为基础、参考价接近电厂个体市场收入的合约设计能最大程度降低波动。然而，这种设计会削弱价格信号对投资决策的引导作用，揭示了激励系统友好型投资与降低投资者风险之间的权衡。
差价合约可再生能源电力市场价格风险投资激励系统建模
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12-22 00:00
本文系统性地解决了Kendall's tau、Spearman's rho等经典秩相关系数在渐近推断中的长期理论缺失问题。研究基于U-统计量的渐近理论，推导了适用于独立同分布及时间序列数据的渐近分布，并提出了具有一致性的方差估计量。这使得为离散随机变量和一般情况构建置信区间与假设检验成为可能，推广了连续变量下的经典结果，并修正了广泛使用的独立性检验方法。模拟研究验证了所提估计量与检验方法的有限样本性能。
秩相关渐近推断u-统计量方差估计置信区间独立性检验
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12-22 00:00
本研究通过分析1967年至2025年间超过1000万笔交易记录，首次大规模绘制了全球援助系统的网络拓扑结构。研究发现，尽管政府和多边机构提供了主要资金，但少数知识中介（如大学和研究基金会）构成了连接不同资助方与执行方的关键桥梁。研究识别出一个由25个核心行动者组成的“太阳系”，其结构性连接对系统的影响力不亚于资金体量。这为捐助方识别战略伙伴、加速全球网络协调提供了新框架。
全球援助网络网络拓扑知识中介结构连接数据可视化战略伙伴
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12-22 00:00
本文系统研究了在不对未知干扰函数施加结构性先验假设（即“结构无关”）的前提下，非参数估计所能达到的最优误差率。研究首先证明，对于因果推断中的核心参数——平均处理效应（ATE），双重稳健学习方法能够达到结构无关估计的最优误差率。随后，分析被推广至依赖于未知干扰函数的一类广泛泛函，并确立了去偏/双重机器学习（DML）在结构无关框架下的最优性。研究区分了双重稳健性可达成与不可达成两种机制，它们对应于一阶去偏方法的不同最优速率，并证明了DML在两种机制下均是最优的。最终，通过推导显式的最优速率实例化了普适下界，这些结果不仅复现了已有结论，还扩展至更多感兴趣的估计量。该工作为广泛应用的一阶去偏方法提供了理论验证，并为实践中在缺乏结构假设时寻求最优方法提供了指导。
结构无关估计最优误差率双重稳健学习去偏机器学习非参数估计因果推断
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12-22 00:00
本研究提出一个基于多智能体强化学习的模型，用于评估支持雄心勃勃脱碳目标的长期电力市场设计。模型采用独立近端策略优化算法，模拟发电公司在批发电力市场中以利润最大化为目标的投资决策，并响应系统需求、竞争动态和政策信号。通过对意大利电力系统的简化版本进行测试，分析了不同竞争水平、市场设计和政策情景下的结果。研究表明，市场设计对于电力部门脱碳和避免价格波动至关重要，该框架能够评估多种政策和市场机制同时相互作用、市场参与者响应并适应脱碳路径的复杂环境。
电力市场多智能体强化学习能源转型市场设计脱碳政策投资决策
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12-22 00:00
本研究通过在线实验，探究了美国与欧洲消费者对不同在线广告实践（如行为定向、情境定向）的感知隐私侵犯程度。研究发现，尽管行业现状（高程度追踪与行为定向）导致高感知隐私侵犯，但将数据保留在用户设备上的新技术（如群组定向）对降低感知侵犯的效果有限。相比之下，不涉及追踪的情境定向能显著降低感知隐私侵犯。值得注意的是，消费者对无定向广告与无广告的偏好相似，且其隐私感知常与技术定义不符，这凸显了以消费者为中心评估隐私增强技术可行性的重要性。
隐私感知在线广告行为定向情境定向隐私增强技术消费者实验
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12-22 00:00
本文研究在次价拍卖中，当竞拍者对影响估值的复杂物品特征存在认知盲区时，卖方如何通过提升其认知度来优化收益。模型假设买方估值是各特征独立随机变量之和，认知盲区会导致其忽略部分变量。研究发现，最优入场费能捕获因认知不足而产生的额外租金，因为认知不足的竞拍者会错误估计获胜概率和支付价格。卖方在提升个体对具有正期望值特征的认知时，面临权衡：一方面能提高最高出价的期望值并保留其他认知不足者的租金，另一方面会损失新认知者的租金。文章还探讨了公共认知提升与信息完全性之间的关系，并分析了认知盲区导致的“赢者诅咒”。
拍卖理论认知盲区次价拍卖信息设计赢者诅咒机制设计
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12-22 00:00
本研究针对异质用户（如不同时间价值的司机）的交通拥堵博弈，提出了一种自适应定价方案。规划者虽仅能观测总量状态（如总流量），无法实施差异化税收，但通过将税收与外部性的真实价值随时间对齐，并利用复制者动态，确保了社会最优状态的全局稳定性。研究发现，即使无法实时精确评估外部性，规划者仍可通过基于总量观测调整非加总状态，引导经济趋向长期社会最优。相比之下，依赖每期完全非加总状态信息的定价机制，在相同动态下可能无法实现全局稳定。
拥堵博弈自适应定价社会最优异质性外部性动态稳定性
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12-22 00:00
本研究通过将熊彼特竞争建模为一个具有唯一、吸引的演化稳定状态（熊彼特状态）的种群博弈，分析了新产品引入所带来的多样性变化对经济系统演化的影响。研究发现，创新者开发的新产品特性决定了熊彼特状态（创新者与模仿者共存）的演化路径，表明多样性变化是驱动创新和创造性破坏过程的核心动力之一。
熊彼特竞争演化博弈创新多样性种群动态经济演化
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12-22 00:00
本文指出，面板数据中常用的严格外生性假设在实证中往往不成立，限制了研究的可信度。作者主张采用序贯外生性假设，允许过去的结果对未来的协变量或处理变量存在反馈效应。文章回顾了经典线性模型，并介绍了处理系数异质性的方法，最后探讨了非线性面板模型及网络环境下的扩展可能。
面板数据序贯外生性反馈效应系数异质性非线性模型
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12-22 00:00
本文研究当设计者重复使用固定机制与策略型代理人互动时，代理人会从观察到的分配结果中学习。作者引入了一个静态框架——校准机制设计，要求机制在重复使用中，即使其揭示了关于潜在状态的信息，也必须保持激励相容。在单代理人设定中，可实施的结果对应于两阶段机制：设计者先披露状态信息，再承诺一个与状态无关的分配规则。这为刻画校准机制提供了一个易于处理的程序，结合了信息设计与机制设计。在私人价值环境中，完全透明是最优的，基于相关的剩余提取会失效。本文提供了一个微观基础，证明当无限耐心的代理人重复与同一机制互动时，校准机制精确刻画了可实施的结果。依赖于历史记录动态机制只能通过弱化激励相容和个人理性来扩展可实施的结果集——这一区别在可转移效用设定中消失。
机制设计信息设计重复博弈激励相容学习
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12-22 00:00
本文研究具有类型独立支付的双人常和贝叶斯博弈。在满足“完备性”统计条件下，任何“可识别”的均衡都是事后均衡。作者将此结果应用于唐斯式选举模型，其中追求职位的候选人拥有关于政策后果的私人信息。事后均衡性质对信息聚合施加了严格限制：均衡下的选民福利最多只能达到有效利用单个候选人信息的水平。在经典设定中，政客可能“反迎合”（过度反应其信息），而一定程度上的迎合行为反而对社会有益。
常和博弈贝叶斯博弈选举模型信息聚合事后均衡政治经济学