公众如何理解货币政策与房价的关系？一项五国调查揭示认知差异
一项在奥地利、德国、意大利、瑞典和英国进行的大规模跨国调查实验，研究了公众对货币政策与房地产市场关联的认知。研究发现，尽管多数受访者理解常规货币政策的基本机制并认识到利率与房价的联系，但对非常规货币政策的认知度极低。公众关于货币政策对房价影响的信念是可塑的，尤其当信息来自学术经济学家而非央行官员时。政策认知水平与教育、性别、年龄及住房/抵押贷款市场经验密切相关。
2026-01-15 速览 · 经济学
2026-01-15 共 19 条抓取，按综合热度排序
信息捆绑拍卖机制：解决广告定向与市场竞争的权衡
本文提出了一种新的广告拍卖机制——信息捆绑位置拍卖（IBPA），旨在解决数字广告中信息精准度与市场竞争之间的根本矛盾。该机制将广告库存类型视为发布商的私有信息，通过比较广告商的边际收益来分配展示位。研究表明，IBPA机制能使发布商收入随信息粒度增加而增加，随披露粒度增加而减少，从而在提升定向精度的同时维持市场厚度。与广义第二价格（GSP）拍卖相比，IBPA在任何广告商估值分布和信息披露制度下均占优。基于大型零售媒体平台数据的反事实模拟显示，IBPA可使发布商收入提升68%，分配率提升19个百分点，广告商福利提升29%，总福利提升54%。
公民教育改革如何重塑宗教认同？来自哥伦比亚宪政改革的证据
本研究利用哥伦比亚1991年宪法改革（废除国教制度并强制推行宪法教育）带来的队列差异，采用双重差分法分析公民教育对宗教认同的影响。研究发现，接受宪法课程使天主教徒自我认同比例下降约3个百分点。这种下降并非普遍性的宗教衰落，而是宗教身份的重新分配：在天主教历史根基较弱的地区，信徒转向其他基督教派别，宗教参与度上升；而在天主教主导地区，则表现为世俗认同增加和宗教参与度下降。结果表明，公民教育通过重塑不同宗教派别的相对合法性，能够重新配置宗教身份。
基于对比双编码器的零样本技能提取：利用合成数据增强ESCO本体匹配
本研究提出一种零样本技能提取框架，用于将非结构化招聘广告映射至标准技能分类体系（如ESCO）。该方法无需人工标注的招聘广告训练数据，而是利用大语言模型（LLM）从ESCO定义中合成训练实例，并引入基于ESCO二级类别的层次约束多技能生成机制以提升语义连贯性。在此基础上，训练一个对比双编码器模型，该模型通过结合BiLSTM和注意力池化增强BERT主干网络，以更好地建模信息密集的长句，从而将招聘广告句子与ESCO技能描述对齐至共享嵌入空间。实验表明，该方法在真实中文招聘广告上实现了有效的零样本迁移，检索性能（F1@5 = 0.72）优于TF-IDF和标准BERT基线，为劳动力市场分析提供了可扩展且数据高效的自动化技能编码方案。
体育赛事概率匹配分类模型：揭示UEFA新赛制下的激励与风险
本研究针对现有锦标赛设计文献中匹配分类模型的两大局限——仅当不确定的未来结果不影响奖金时才视参赛者为“无动于衷”，且未根据参赛者激励区分竞争性比赛——提出了一个概率框架。该方法通过模拟所有同时或之后进行的比赛，计算在胜、平、负三种主要结果下的晋级概率，从而将每场比赛划分为六个不同类别。模型应用于UEFA俱乐部赛事2024/25赛季引入的新赛制（不完整的循环赛）分析发现：新赛制减少了双方均无动于衷的“无关紧要”比赛，显著增加了双方都应积极进攻的比赛。然而，潜在合谋比赛比例的稳健上升，可能带来严重的丑闻风险。
基于利润数据估计出口生产率门槛：一种新的阈值估计方法
本文提出了一种估计企业特定市场进入门槛的新方法，允许固定成本随生产率在企业间变化。该框架将市场进入建模为生产率与可观测固定成本指标之间的交互作用，将传统的单阈值模型扩展为具有集合值阈值的模型。应用该方法于中国企业数据，我们估计了出口市场进入门槛作为国内销售额和固定成本代理变量的函数。结果揭示了显著的异质性和门槛轮廓，挑战了传统的单门槛点假设。
大规模枪击事件如何改变社区流动与经济活动分布
本研究利用2018-2022年美国42起大规模枪击事件附近超过15万个兴趣点（POI）的人流量数据，分析了悲剧事件对社区流动和经济活动空间分布的时空影响。研究发现，枪击地点附近的POI访问量下降，而较远区域的POI人流量增加，表明社区活动从事件发生地转移。当预期创伤反应更强时，这种影响更为显著。结果表明，大规模枪击事件会显著驱动经济活动的空间位移，并可能因扭曲人们在时间和地点上的最优选择而导致福利损失。
媒体曝光如何影响裁判的种族偏见与肤色歧视：来自WNBA的证据
本研究利用Price and Wolfers (2010)关于NBA裁判种族偏见的广泛报道作为自然实验，考察了媒体关注对偏见行为的影响。研究聚焦于以DEI政策著称的WNBA，运用AI技术系统识别种族与肤色，并结合裁判的准随机指派与高维固定效应模型进行分析。结果显示，在媒体密集报道前未发现显著种族偏见；但报道后出现了“过度矫正”现象：当球员面对更多不同种族/肤色的裁判时，获得的犯规反而减少。尽管这种效应随时间减弱，但研究强调在制定DEI相关政策前，必须考虑偏见的基线水平。
利用LLM文本嵌入分析低戒备监狱中的再犯率与同伴影响
本研究结合大型语言模型（LLM）嵌入与结构计量经济学识别方法，提出了一个识别语言中同伴效应的统一框架。该框架应用于低戒备矫正机构中8万至12万份书面交流记录，发现LLM语言特征对三年内再犯率的预测准确率比仅使用入狱前协变量高出30%，表明文本表征能捕捉有意义的信号。研究开发了适用于多变量结果、稀疏网络和多维潜变量的新颖工具变量估计器，在现实稀疏网络条件下实现了根号N一致性和渐近正态性。结果显示，居民的语言特征存在显著的同伴效应。
自适应Neyman分配：多阶段实验设计的优化算法
本文针对多阶段实验设计（如A/B测试、临床试验）中处理组与对照组方差未知的问题，提出了一种自适应Neyman分配算法。该算法利用前期观测数据估计标准差，动态调整后续阶段的样本分配比例，以最小化处理效应估计量的方差。理论分析表明，该算法几乎达到了实验设计的信息论极限，并通过社交媒体A/B测试数据和合成数据验证了其有效性。
极端分位数在双向聚类依赖下的渐近正态性
本文研究了在双向聚类依赖结构下极端分位数的统计性质。研究发现，即使在典型的非高斯极限情形下，无条件中间阶尾部极端分位数的极限分布仍保持高斯性。基于此，作者将分析扩展至中间阶极端分位数回归，并通过模拟验证了理论结果。实证应用于增长风险分析表明，在考虑面板数据的双向聚类依赖和极端分位数后，先前的经验结论依然稳健。
名义变量相关性新测度：突破传统依赖系数的局限
本文针对至少一个为名义变量的情形，提出了“完美依赖”的直观概念，并构建了一套新的依赖度量。这些度量在满足完美依赖时取值为1，且具有两大优势：适用于变量存在连续性的情况，并满足“可达性”——无论边际分布如何，都能取遍[0,1]区间所有值。而传统的列联系数、Goodman-Kruskal's λ与τ、不确定性系数等，不仅要求两个变量均为离散型，在某些强依赖甚至完美依赖的情况下仍可能给出接近0的值。论文还提供了新度量的一致估计量及其在独立性与一般情况下的渐近分布，可用于构建置信区间和具有良好有限样本性质的独立性检验。
财报发布后股价跳跃：高频数据揭示市场效率
本研究利用独特的盘后市场高频数据及一种新的、对微观结构噪声稳健的跳跃检验方法，实证检验了公司财报发布对股价的影响。研究发现，财报发布几乎总会引发发布公司股价的跳跃，并显著提高了非发布公司及整体市场价格发生协同跳跃的概率。此外，2016年后的交易策略收益表明，市场价格形成过程符合有效市场假说。
金融市场的“漂移爆发”假说：高频数据揭示的短期价格爆炸趋势
研究提出“漂移爆发”假说，认为金融资产价格路径中存在短暂、局部爆炸性趋势。通过将这一现象纳入连续时间伊藤半鞅模型，并确保模型无套利，作者开发了一种非参数检验统计量，可从高频数据中识别漂移爆发。实证分析表明，漂移爆发是股票、固收、外汇和大宗商品价格动态的典型事实，平均每周发生一次，且多数伴随价格反转，可视为“闪崩”。负向漂移爆发伴随大交易量时反转更强，这与市场崩盘期间对即时性的内生需求一致。
可信纳什议价解：双边交易网络中的稳定盈余分配新方案
本文研究具有可转移效用的网络约束双边匹配市场中的盈余分配问题。作者提出了一种新的解概念——可信议价解，它通过要求每一对匹配的买卖双方根据其“可信外部选择”来划分盈余，从而对稳定性进行了精炼。可信外部选择被定义为在移除其连接后形成的子市场中某个稳定结果下的收益。研究建立了可信议价解的一般性质，证明了其存在性，并在单位盈余情形下基于“关键连接”的概念给出了完整的刻画。
Lee边界方法扩展至随机对象：处理组合与分布数据的因果推断
本文扩展了Lee（2009）在存在选择偏差时估计平均处理效应的边界方法，使其适用于一般度量空间中的结果变量，如组合数据和分布数据。通过将潜在结果的Fr\'echet均值嵌入欧几里得或希尔伯特空间进行表征，论文给出了目标因果效应可识别集的可行刻画，并提出了其类比估计量及Bootstrap置信区域。该方法通过组合与分布数据的数值示例进行了说明。
音乐流媒体平台点击欺诈研究：按比例分成规则下的欺诈稳健性分析
本文针对音乐流媒体平台按比例分成规则下的点击欺诈漏洞，建立了一个非合作博弈模型。研究发现，当欺诈技术较弱时，诚实是严格占优策略，可实现无欺诈的有效均衡；当技术较强时，会出现唯一的欺诈均衡，但总虚假流量有界。研究还提出了一种介于按比例分成和用户中心制之间的参数化加权规则，可在技术约束下恢复无欺诈均衡。最后，讨论了Spotify新版版税系统对欺诈激励的影响。
美联储货币政策如何影响期刊影响力因子？一项基于1975-2026年的计量分析
本研究首次系统探讨了期刊影响因子（IF）与美联储货币政策（以实际利率为代理变量）之间的长期统计关系。基于1975-2026年的时间序列数据，通过OLS回归分析发现：在量化宽松时期（2001-2020年），实际利率与IF呈显著负相关（$\beta=-0.069$，$p<0.01$），即实际利率每下降1个百分点，IF约上升6.9%。全样本模型调整$R^2$达0.893。这表明货币政策可能通过研究经费、期刊定价能力等渠道间接影响学术出版体系，为理解“学术资本金融化”现象提供了计量证据。
局部投影推断：比想象中更简单稳健的宏观计量方法
本文证明，在应用宏观经济学中广泛使用的局部投影（LP）方法，其推断过程比以往认知更简单且更稳健。研究聚焦于控制了变量滞后的局部投影模型，并证明：采用滞后项增强的局部投影配合正态临界值，其有效性在（i）平稳与非平稳数据上具有一致性，并且（ii）适用于广泛的脉冲响应预测期。此外，滞后增强技术免除了对回归残差序列相关性的标准误修正需求。因此，局部投影推断比标准的自回归推断更为稳健，后者的有效性对数据持久性和预测期长度极为敏感。