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02-04 00:00
本研究提出了一种迭代式经济测量框架，利用大语言模型直接从调查问卷中提取测量结构。该方法通过“软映射”将调查项目映射到潜在构念的稀疏分布上，将协调后的回答聚合成受访者层面的子维度分数，并通过样本外增量效度测试和判别效度诊断来约束生成的分类体系。框架将迭代过程明确整合到测量构建中，通过重叠性和冗余性诊断触发有针对性的分类体系优化和约束性重映射，确保仅在能带来稳定的样本外性能提升时才保留增加的测量灵活性。应用于一项大规模的公共雇员退休计划调查，该框架识别出哪些语义成分包含行为信号，并阐明了影响退休选择的经济机制（如信念与约束）。
经济测量大语言模型调查问卷退休选择迭代框架行为信号
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02-04 00:00
本研究评估了生成式AI（GenAI）采纳对美国银行业生产率与系统性风险的因果影响。基于2018-2025年809家金融机构的SEC文件与美联储监管数据，结合动态空间杜宾模型（DSDM）与合成双重差分法（SDID），以ChatGPT发布为外生冲击进行分析。研究发现显著的“生产率悖论”：AI采纳银行虽为高绩效者（$\beta > 0$），但因果分析揭示其承担了“实施税”——采纳银行的净资产收益率（ROE）平均下降428个基点，整合成本尤其冲击小型机构（底部四分位银行ROE下降517个基点，大型银行仅129个基点）。DSDM分析进一步显示显著的正向网络溢出效应（ROA的$\theta = 0.161$，$p < 0.01$；ROE的$\theta = 0.679$，$p < 0.05$），大型银行间ROE溢出高达$\theta = 3.13$，表明银行系统正形成“算法耦合”。这种AI驱动决策的同步化创造了系统性传染的新渠道：广泛采用的AI模型技术故障可能引发整个金融网络的关联冲击。
生成式ai生产率悖论系统性风险银行业算法耦合网络溢出
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02-04 00:00
本研究通过阿富汗、科特迪瓦、马拉维和多哥四国的标准化机器学习实验，系统评估了利用手机数据预测家庭福祉的潜力。研究发现，财富指数（皮尔逊相关系数 ρ = 0.20-0.59）和多维贫困（ρ = 0.29-0.57）等长期贫困指标比消费支出（ρ = 0.04-0.54）更易预测，而粮食安全和心理健康等短期脆弱性指标则难以预测。通话和短信行为数据比移动互联网使用、移动货币交易和话费充值等元数据更具预测力。模型精度在最初1000-2000个训练样本中快速提升，并在超过4500个样本后持续改善。样本异质性对模型性能影响显著，全国代表性样本的预测准确率比纯城市或纯农村样本高出20%-70%。
手机数据福祉预测机器学习发展经济学贫困测量数字足迹
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02-04 00:00
本研究运用结构方程模型（SEM），通过整合潜变量测量与路径分析的双重框架，系统验证了四川五粮液消费者行为中多因素间的层级路径。基于最大似然估计的统计分析量化了路径系数显著性，结果显示：消费者民族中心主义直接促进购买意愿，而感知行为控制的作用被否定，从而解构了变量间的“触发-传导”因果链。关键发现是，环境刺激成为主导因素，通过感知价值间接影响购买行为，这与现有文献认为民族中心主义、环境刺激和感知行为控制影响均等的观点相悖。研究还发现高端五粮液在线购买频率更高，符合Z世代电商偏好。通过实施更严格的在线参与者筛选，本研究优化了分析模型，为四川市场提出了数据驱动的电商平台强化、促销专业化、文化本土化及优先发展高端产品等策略建议。
结构方程模型消费行为白酒市场路径分析电商偏好四川经济
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02-04 00:00
本研究提出了一种基于物理学原理估算碳社会成本（SCC）的全新方法，开发了海洋热含量物理与时间宏观经济模型（OPTiMEM）。该模型结合“热猜想”，即天气损害与海洋热量增加随机成比例，对二氧化碳、甲烷等四种温室气体的社会成本进行模拟。研究发现，SCC并非单一数值，而需用经济相空间表示。研究提出发行超长期碳债券以实现实际贴现，从而绕过描述性与规范性贴现率的理论争议。模型预测，若沿用DICE模型的碳排放与增长假设，全球气温可能在2210年突破+18°C，2300年达+110°C，远超出DICE模型的乐观预期。研究同时警示，若各国行动过晚，可能面临低成本化石燃料不足，以及低能量投资回报率（EROEI）能源的货币价值依赖性能源供给的困境。
碳社会成本气候经济学物理经济模型海洋热含量长期贴现能源投资回报率
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02-04 00:00
本文系统回顾了公共池塘资源治理的数学建模发展历程。从20世纪中期基于个体利润最大化的确定性生物经济模型出发，梳理了经典博弈论（如N人囚徒困境与纳什均衡）对“公地悲剧”的形式化分析。随后，研究转向“奥斯特罗姆转向”，将监测、分级制裁等制度现实纳入博弈结构。通过演化博弈论和行为经济学（如前景理论与双曲线贴现）放松了完全理性假设。最后，综述整合了随机微分方程与基于主体的计算经济学等前沿方法，以捕捉空间异质性、噪声诱导的体制转换及系统崩溃的早期预警信号，揭示了管理范式从静态优化向动态韧性转变的趋势。
公共池塘资源博弈论复杂系统制度分析计算经济学韧性管理
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02-04 00:00
本研究利用英国数据，通过家庭内兄弟姐妹比较设计，发现母乳喂养对成年后的身高和流体智力有显著正向影响，但对教育程度和成年BMI无显著影响。进一步分析表明，母乳喂养对身高的促进作用在遗传上倾向于更高的人群中更为明显。研究揭示了母乳喂养在儿童发展中的非可忽视作用。
母乳喂养长期影响身高智力基因交互儿童发展
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02-04 00:00
本研究将伊朗2006-2007年的战略转变视为与西方长期对峙的开始，而非孤立制裁事件。通过合成控制法与广义合成控制法，作者构建了伊朗若无对峙的经济发展反事实路径。研究发现，对峙导致伊朗实际GDP与人均GDP出现巨大且持续的损失，外国直接投资、贸易一体化与非石油出口亦急剧下降。与此同时，政治稳定性、法治水平与腐败控制均出现显著且持久的恶化。其累积产出损失堪比内战水平，凸显了长期地缘政治孤立对经济与制度的深刻而持久的冲击。
地缘政治经济合成控制法制度质量长期冲击伊朗经济
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02-04 00:00
本研究利用断点回归设计，评估了1948年英国国家医疗服务体系（NHS）的建立对早期死亡率的因果效应，并首次检验了生存是否具有选择性。基于新数字化的周度死亡记录，研究发现NHS引入后显著降低了死产率和婴儿死亡率。更重要的是，通过分析英国生物银行等数据中的多基因指数（PGI），研究发现NHS后出生的人群中，与不利性状（如抑郁、慢阻肺）相关的PGI升高，而与有利性状（如教育程度、自评健康）相关的PGI降低，效应量高达标准差的7.5%。这表明大规模公共政策不仅影响健康结果，还会通过选择性生存机制对人口基因构成产生持久印记，效应在社会经济弱势地区和男性中最为明显。
选择性生存公共政策评估断点回归多基因指数健康经济学人口遗传
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02-04 00:00
本研究在多边际、多资产的鞅最优运输（MOT）问题中建立了对偶可达性，这是量化金融中模型无关定价和对冲理论的核心问题。主要结果证明，在温和的正则性和不可约性条件下，对偶最优解存在，将经典和双边际情形下的对偶性和可达性结果推广至任意数量的资产和时间周期。这一理论进展为复杂路径依赖金融衍生品的稳健定价和对冲提供了严格基础。数值实验利用最先进的原对偶线性规划（PDLP）算法，展示了大规模离散MOT问题的实际可解性，特别是在最差自动赎回期权稳健定价中出现的多维MOT实例，验证了理论结果的准确性和可行性。
鞅最优运输模型无关定价稳健对冲金融衍生品对偶理论数值算法
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02-04 00:00
本文通过基于主体的模型和演化博弈论，研究了生成式AI对人类文化演化的长期影响。研究发现，依赖AI替代（AI-substitute）的用户在个体层面选择中占优，但会显著降低文化多样性，可能导致“文化崩溃”。而AI互补（AI-complement）用户虽在个体层面不占优，却能维持群体探索所需的方差，在群体边界较强时可通过文化群体选择获得优势。研究为缓解AI依赖风险的政策与组织策略提供了理论依据。
ai替代文化演化群体选择模型崩溃演化博弈多样性
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02-04 00:00
研究提出了一种连接气象学、人工智能与社会科学的决策导向评估框架，旨在将AI天气预测模型的优势转化为对中低收入人群的实际决策支持。该框架以印度季风预测这一150年来的难题为例，重点关注对气候变化高度敏感的雨养农业。评估表明，AI模型能够提前数周在区域尺度上准确预测与农业相关的季风开始指数。基于此框架，2025年印度政府向3800万农民发送了AI季风预报，成功捕捉到一次异常的季风暂停过程。
人工智能气象预测决策导向评估印度季风农业适应气候变化
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02-04 00:00
本研究构建了一个包含异质性企业、不完全竞争和企业选择的理论框架，探讨规模经济与生产率停滞之间的联系。模型区分了由固定成本驱动的规模经济和由规模报酬（边际成本斜率）驱动的规模经济，并证明两者对全要素生产率的影响机制不同。基于英国数据的估计显示，长期内固定成本和规模报酬均在上升。模型预测，这应通过改善企业选择和资源配置来提高总体生产率。然而，不断上升的加成率会抵消这一收益：高加成率一方面通过支撑低生产率企业的收入使其得以存活，另一方面限制了企业产出，从而阻碍了对规模经济的充分利用。
规模经济全要素生产率企业异质性不完全竞争固定成本加成率
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02-04 00:00
本研究通过整合人工智能生成的多模态产品表征，推进了实证需求分析。利用亚马逊玩具汽车的详细数据集，结合文本描述、图像和表格协变量，使用基于Transformer的嵌入模型表征每个产品。这些嵌入捕捉了传统方法难以概括的细微属性（如质量、品牌和视觉特征）。研究进一步微调这些嵌入以用于因果推断任务。结果表明，所得嵌入显著提高了销售排名和价格的预测准确性，并带来了更可信的价格弹性因果估计。特别地，研究揭示了由这些产品特定特征驱动的价格弹性存在显著的异质性。
需求分析多模态ai因果推断价格弹性产品表征实证研究
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02-04 00:00
本研究复现了Chen和Kung（2019）关于中国土地市场中‘太子党’关联企业获得交易折扣的分析。在检查原始数据时，发现近三分之一（388,903/1,208,621）的交易记录是除交易编号外的完美重复项。剔除重复数据后，复现结果仍支持存在统计显著的‘太子党’效应。进一步分析揭示原文文本与代码存在不一致：论文中所述的‘面积对数’实际为面积（$\text{m}^2$）除以一百万。这一发现要求对原估计结果进行重新解读，表明‘太子党’效应的影响规模被极大低估，实际效应极其巨大。
土地市场数据复现计量经济学政治关联中国研究
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02-04 00:00
本文构建了一个线性需求框架来研究内生产品设计。核心假设是，影响商品效用的产品特性也（至少部分地）塑造了产品间的竞争互动。模型允许特性对竞争的相关性、强度及相互关联性存在差异。该框架适用于任意有限数量商品、企业和特性的场景，兼容纵向与横向差异化，且具备实证检验性。研究表明，在伯特兰德价格竞争下，企业可控属性的产品差异化主要是纵向的，横向差异化仅存在于潜在属性中。与直觉相反，模拟显示内生设计可能导致垄断下的消费者剩余高于竞争，因为垄断者有更强的属性投资激励，从而提升有效质量。
产品设计线性需求差异化竞争内生模型消费者剩余
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02-04 00:00
本文针对组规模不平衡的多水平随机效应模型，推导了中心矩的闭式无偏估计量。在两层模型中，分别基于组水平和观测水平平均，给出了二阶、三阶和四阶中心矩的无偏估计量。在三层模型中，则给出了二阶和三阶中心矩的无偏估计量。这些结果为社会科学、经济学和生物统计学中广泛使用的多水平模型提供了更稳健的矩估计工具。
多水平模型无偏估计中心矩随机效应非平衡数据统计推断
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02-04 00:00
本文提出并研究了一个嵌套搜索问题，该模型通过树状结构对Weitzman（1979）的经典搜索模型进行了两项关键扩展：一是搜索过程是渐进的，更贴合现实中决策者逐步获取奖品信息的场景；二是允许奖品实现值之间存在相关性，以捕捉其相似性。研究推导出了最优搜索策略，其形式为一种指数解。作者将此模型应用于一个包含两阶段产品检验的垄断竞争市场分析，结果表明，对“点滴定价”的监管能够降低均衡价格并提高消费者剩余。
搜索理论最优策略垄断竞争信息获取监管效应
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02-04 00:00
本文针对多变量断点回归设计中全局检验的难题，提出了一种新方法。现有方法在大样本下表现良好，但在中小样本中，由于边界点附近观测值稀疏，容易出现严重的尺寸扭曲。该方法将多元机器学习估计器与基于距离的聚合策略相结合，构建了一个在有限数据下仍保持可靠的检验统计量。模拟实验表明，该方法能维持接近名义水平的尺寸和较强的检验功效，即使在标准多元估计器失效的场景下也表现稳健。
断点回归全局检验机器学习多元设计小样本推断
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02-04 00:00
本文指出，在半对数回归中，将处理系数解释为百分比点的平均处理效应（ATE）近似值时，若存在处理效应异质性，会因詹森不等式而产生被忽视的偏差。该问题在具有对数转换结果和交错处理采用的双重差分设计中尤为突出。作者提出了新的估计与推断方法，针对一个考虑可观测子组异质性的估计量，改进了传统度量。该估计量提供了ATE百分比点的下界，并在组内无异质性时与之重合。蒙特卡洛实验表明，当系统性异质性较大时，传统方法与新方法存在显著差异。
处理效应异质性半对数回归双重差分詹森不等式计量经济学