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02-06 00:00
本研究分析了瑞典1970-2021年间创新企业的技术合作网络，探讨合作对生物经济转型的作用。结果表明，直接合作关系的增加与创新产出呈显著正相关，每增加一个直接合作伙伴都能带来有意义的产出提升。然而，中介位置与创新产出的关系在统计上不显著，认知邻近性的影响也微乎其微。值得注意的是，专注于生物经济的企业与其他创新领域的参与者在合作与产出的关联机制上高度相似。这提示，广泛促进合作，而非过度优化合作结构，可能是提升瑞典生物经济及其他领域创新数量的有效策略。
生物经济创新网络合作机制瑞典技术合作绿色转型
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02-06 00:00
本研究首次通过真实世界专家评审数据，实证检验了剔除极端投票机制对抑制偏袒行为的影响。研究分析了来自不同国家专家在竞争性评审中对29,383份主观评价的打分数据，发现在未采用剔除机制的评审中，专家会显著给予本国申请者更高分数；而在采用剔除机制的评审中，这种偏袒行为基本消失。这为投票机制设计提供了重要的经验证据。
投票机制专家评审偏袒行为实证研究制度设计
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02-06 00:00
本文针对史密斯森（1971）关于保序多值函数不动点定理的原始证明中存在错误的问题，提供了一个新的、简洁的证明。该定理在经济学研究中应用广泛，新证明不仅修正了原论证的缺陷，还解释了原证明为何无效，为相关领域的研究提供了更坚实的理论基础。
不动点定理保序多值函数数学证明经济学理论史密斯森定理
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02-06 00:00
欧洲央行专业预测者调查面临参与者频繁进出、数据缺失的挑战，传统聚合方法会因面板构成变化产生虚假预测波动。研究提出一种贝叶斯更新框架，通过隐含条件结构更新组合预测分布，为每位预测者维护明确的潜在预测状态。该方法能区分真实预测表现与机械参与效应，在ECB调查中相比等权重基准提高了预测精度，特别是在高流动时期产生了更平滑、校准更好的通胀密度预测。
通胀预测贝叶斯方法调查数据预测聚合央行沟通
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02-06 00:00
本文针对极值估计中出现的线性或非线性假设，为双线性形式检验在参数重设下的不变性提供了一组充分条件，并提出了一个简单的检验统计量修正方法。蒙特卡洛模拟实验表明，修正后的方法具有良好的性能。
计量经济学假设检验不变性参数变换极值估计
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02-06 00:00
本研究通过在线实验，验证了一种名为“业力”的非交易性信用系统在动态资源分配中的有效性。在个体偏好随机变化且资源需求紧迫度不同的重复竞争场景下，实验结果表明，即使未经训练的人群使用该机制，也能带来显著且持续的福利提升。研究发现，在个体高紧迫需求偶发（而非频繁中度需求）的背景下，采用简单的二元“业力”竞价方案尤为有效，能实现相对更大的整体效率增益，并接近帕累托最优状态。
资源分配机制设计行为实验社会福利非交易信用
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02-06 00:00
本文研究在委托人与代理人需达成一致同意才能启动项目的情境下，委托人如何设计信息测试并进行沟通。委托人可以进行测试以了解项目状态，但缺乏完全承诺能力，可能谎报测试结果。研究发现，有限承诺使得二元测试成为最优选择。当双方偏好正相关时，最优测试为阈值测试；当偏好负相关时，最优测试为区间测试或尾部测试，具体取决于代理人的相对风险态度。此外，委托人可以通过提供测试菜单来筛选代理人类型，且该菜单结构简单，不受代理人类型空间复杂性的影响。
信息设计有限承诺一致同意测试设计沟通博弈
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02-06 00:00
本研究区分了AI与决策者产生分歧的两类原因：注意力差异（AI发现了决策者忽略的特征）和理解差异（双方对已观察特征的解释不同）。研究发现，当分歧源于注意力差异时，AI的说服效果更佳。此外，AI的可解释性会影响决策者对分歧来源的归因，进而影响其是否采纳AI建议。核心结论是：在决策者存在职业顾虑时，使AI变得“不可解释”反而能增强其说服力，并提升决策准确性。
ai说服注意力差异可解释性决策归因职业顾虑决策准确性
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02-06 00:00
本研究针对在线平台A/B测试只能评估有限离散策略水平的局限，提出一个深度学习框架（DLPT），利用高维用户特征，从离散实验数据中学习个性化的连续策略（如定价、激励水平）。理论证明该策略估值器具有渐近无偏性和一致性，学习到的策略满足根号n后悔界。与某头部社交媒体平台合作优化内容创作激励的实证表明，DLPT在评估各用户群策略价值及识别最优个性化策略方面，均显著优于现有基准方法。
个性化策略a/b测试深度学习连续优化实证研究在线平台
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02-06 00:00
本文提出了一种用于BLP需求模型（Berry, Levinsohn, and Pakes, 1995）的快速GMM估计算法。该方法借鉴动态离散选择模型的嵌套伪似然思想，通过交换GMM优化与不动点计算的顺序，避免了反复求解逆需求系统。核心创新在于固定消费者层面的外部选项概率，使得市场份额到平均效用的反演具有闭式解，且在产品间可分离，从而得到一个具有解析梯度的嵌套伪GMM算法。该估计器在处理产品数量时计算效率显著提升，并天然适合并行与多线程实现。蒙特卡洛模拟与实证应用表明，新方法比现有最快替代方案快得多，且效率增益随产品数量超比例增长。
需求估计blp模型gmm估计计算效率差异化产品嵌套算法
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02-06 00:00
本研究提出“期望加权卢斯模型”（AWLM），用于分析当影响者展示的选择范围（包含不可行选项）比决策者实际可行集更广时的社会影响力机制。决策者将其自身偏好与影响者展示的分布进行凸组合，再重新归一化到可行集上。该模型揭示了“期望阻尼效应”：影响者对不可行选项的曝光增加会削弱其对决策者实际可行选择的影响力。研究提供了基于比例响应和单位斜率杠杆限制的公理化刻画，并证明仅需两种曝光机制即可识别影响力强度和个体偏好，为实证检验提供了可验证的过度识别约束。
社会影响力选择模型行为经济学决策理论卢斯模型
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02-06 00:00
本研究探讨了有限责任下的标准道德风险问题。一阶方法是解决该问题的主要工具，但以往证明其有效性的充分条件较为严格。本文的核心结论表明，只要代理人的保留效用足够高，一阶方法就具有广泛的适用性。在基础模型中，对于几乎任何正的保留工资，该方法均有效。研究证明了最优合同的存在性与唯一性，并针对多种函数形式给出了闭式解。结果表明，在代理人具有对数效用且产出分布属于具有线性充分统计量的指数族时，最优合同要么是线性的，要么是分段线性的期权合同。此外，本文还提供了一种算法，无论一阶方法是否有效，都能以较低的计算成本找到最优合同。
道德风险一阶方法最优合同委托代理激励理论
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02-06 00:00
本文提出了一种结合低维工具变量与高维基础工具变量的组合检验方法。该方法将基于低维工具变量的聚类稳健Wald统计量，与基于高维工具变量的留一聚类LM统计量和Anderson-Rubin统计量进行线性组合。在低维工具变量强识别的条件下，证明了该检验的联合渐近正态性与渐近最优性。该方法能无成本地提升估计效率，自动适应高维工具变量的弱识别问题，并提供了评估效率增益的实用经验法则。
工具变量组合检验弱识别渐近最优性计量经济学统计推断