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03-31 00:00
本研究对全球低碳转型背景下的基础设施能源投资进行了综合战略分析。通过整合15个国家（2010-2023年）的定量面板数据分析、对德国、美国、中国和欧盟的详细案例研究，以及到2050年的情景模拟，探讨了政策、技术和经济因素如何相互作用以决定投资效益。研究发现，在控制了国家和年份固定效应后，可再生能源投资与更高的经济增长和更低的碳排放存在系统性关联。
能源投资低碳转型政策分析面板数据可再生能源经济效率
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03-31 00:00
本研究为机会平等主义的社会规划者评估收入分配建立了一个公理化框架。该框架与模糊决策理论建立形式联系，提出了一种基于两阶段评估的机会敏感社会福利函数：规划者首先计算每个社会类型（由不可控环境相同的个体组成）内的收入期望效用，然后通过反映机会不平等厌恶的变换来聚合这些类型特定的福利水平。该评估由一个参数主导，并提供了社会福利函数的等价表示（包括分离效率项与不平等项的均值-散度形式），同时建立了机会随机占优准则。最后，研究推导出将总体不平等分解为组内风险和组间机会不平等的不平等度量，为规范性福利分析提供了可操作的基础。
社会福利函数机会平等收入分配模糊决策理论不平等分解公理化框架
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03-31 00:00
本研究构建了一个解释哥伦比亚通胀的计量模型，考虑了该国以利率和通胀为目标、允许汇率自由浮动的货币政策框架。通过广义矩估计法对模型结构形式进行检验，主要发现：1）存在一条菲利普斯曲线，即通胀率与产出缺口在通胀预期条件下呈正相关；2）货币当局对通胀和产出缺口冲击做出了方向正确的政策调整，但直至2025年底，其反应均不够及时和有力，未能确保观测通胀快速回归目标区间。
通货膨胀模型货币政策菲利普斯曲线广义矩估计哥伦比亚经济
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03-31 00:00
本文针对合作博弈中并非所有获胜联盟都可行的现实问题（如意识形态距离、制度约束），引入凝聚结构量化联盟可行性，并公理化地表征了两类凝聚敏感权力指数。这些指数可表示为Luce型分布下的期望边际贡献：Banzhaf分支中联盟权重是凝聚度的幂变换；Shapley分支则通过额外公理分离规模与凝聚度，恢复经典规模权重。所有结果已在Lean 4中通过Mathlib机械化验证，并以德国联邦议院和法国国民议会的“防疫线”等场景为例展示了可解释的权力转移。
合作博弈权力指数公理化联盟形成政治经济学形式验证
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03-31 00:00
本研究采用自回归分布滞后（ARDL）边界检验方法，利用2011-2022年月度数据，分析了印尼硬币需求与支付创新、新冠疫情、硬币购买力及收入间的长期关系。研究发现，尽管数字支付平台在疫情期间加速普及，但硬币在经济中仍扮演关键角色，短期内不会被完全替代。研究结果为优化硬币生产、流通政策及印尼卢比面额结构审查提供了重要依据。
支付创新硬币需求ardl模型新冠疫情印尼经济货币流通
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03-31 00:00
本研究通过构建包含航线进入、航班频率和定价的两阶段竞争模型，量化了欧盟碳排放交易体系（ETS）对航空业的影响。模拟结果显示，碳定价的影响在承运商类型和市场细分中存在高度不对称性：消费者剩余总体下降高达25%，其中中程市场承受了90%的损失；而短程市场因运力重新配置，在计入碳收入和减排社会价值后，净福利反而有所提升。航空公司利润预计下降8-45%，但碳税收入（9-31亿美元）和减排社会价值（5-14亿美元）可部分抵消福利损失。
碳排放交易航空竞争福利分析欧盟政策不对称影响
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03-31 00:00
本文提出一个显示性偏好框架来研究AI代理是否遵循人类委托者的偏好。作者引入Luce对齐模型，将AI的选择建模为人类偏好与AI自身偏好的两个Luce规则的混合。研究表明，在实验室（同时观测人类与AI选择）和实地（仅观测AI选择）两种场景下，AI与人类偏好的对齐程度均可被识别。
ai对齐显示性偏好委托决策luce规则偏好识别
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03-31 00:00
本文指出，算法内容推送导致信息同质化，并影响战略互动（如硅谷银行挤兑事件）。作者认为现有相似性度量不适用于博弈研究，尤其是协调博弈，因为它们无法约束参与者的条件信念。为此，作者提出了一类基于条件信念的随机序——对角线集中度（CAD）。在经典的二元行动协调博弈中，更高的CAD相似性既是战略相似性（参与者采取相同策略）的充分条件，也是必要条件。研究进一步展示了CAD在拥堵博弈、集体行动和第二价格拍卖中的适用性。
信息同质化协调博弈条件信念战略互动随机序
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03-31 00:00
本文提出了一种基于反事实密度的因果推断新框架，突破了传统平均处理效应（ATE）仅关注结果变量一阶矩的限制。该方法将条件密度视为贝叶斯希尔伯特空间中的元素，通过构建灵活的函数加性回归模型进行估计。在经典无混淆性和重叠性假设下，该方法能分解出“分布效应”和“协变量效应”两种具有因果解释的效应。作者将其应用于分析德国东西部工资差距，不仅能捕捉平均差异，还能揭示包括零概率质量差异在内的全部分布特征。
因果推断密度估计分布分解收入差距贝叶斯希尔伯特空间反事实分析
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03-31 00:00
本文探讨了生成式AI辅助研究对计算工作流碳足迹的影响。研究将分析单位从AI模型转向完整工作流，并将提示词视为分配研究者与系统自主权的决策策略。通过对绿色AI文献的梳理，识别出七大主题，其中训练足迹是最大集群。通过基准测试一个基于LDA的现代经济学文献计量工作流发现，在提示词中加入通用的“绿色”语言对减排效果不显著，而设置具体的操作约束和决策规则提示，则能在保持主题输出等效的前提下，实现大幅且稳定的碳足迹降低。
绿色ai碳足迹生成式ai经济学研究工作流分析提示工程
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03-31 00:00
本研究通过分析大型国际资助机构的科研项目提案数据，发现AI在短期内对科研产出的提升有限，主要集中于顶尖项目。其核心影响在于重组科研生产过程：采用AI的项目将更多资源投向人力资本，组建更大规模的团队，并承担更广泛的研究任务。任务层面分析显示，AI项目扩展的活动（特别是构思与实验）与大型语言模型能力日益兼容，预示着未来技术成熟后可能带来生产力提升。
人工智能科研组织资源分配团队结构通用目的技术科研生产力
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03-31 00:00
研究揭示了网络扩散模型（用于疾病传播、信息扩散等）的预测对测量误差高度敏感。即使网络结构测量完美，初始种子节点的微小局部误差也会导致预期扩散路径发生巨大偏移。反之，若初始种子已知，即使遗漏极少比例的连接（尤其是充当“捷径”的远距离连接），也会导致预测严重低估扩散规模。研究提供了导致预测“灾难性失败”与保持稳健性的充分条件，并指出即使基本传染数可被一致估计，此类预测失败仍可能发生。
网络扩散测量误差预测稳健性复杂网络传播模型
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03-31 00:00
本研究通过一项在台湾进行的随机实验，探讨了信息的内生性选择如何塑造信念形成。实验在获取受试者对特定疫苗报告的偏好后，随机分配他们接收自己选择或未选择的信息，从而将“选择”与“暴露”正交分离。研究发现，受试者更倾向于选择那些他们已认为更有效的疫苗信息。在接收到信息后，即使控制了先验与后验信念的差异，当信息是自我选择时，信念更新的幅度也显著更大。这表明，内生的信息需求是说服力的核心决定因素，单纯增加信息可得性可能不足，因为个体会理性地过滤掉他们认为与自身决策相关性较低的信息。
信息选择信念更新行为实验疫苗态度说服力内生性
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03-31 00:00
本文提出了一种在采用符号限制进行识别的结构向量自回归（SVAR）模型中进行贝叶斯推断的新算法。其核心创新在于引入了一个基于'软'符号限制的抽样步骤，该步骤从一个平滑惩罚违反限制的参数值的目标密度中抽样，从而促进了计算高效的马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法的使用。通过一个重要性抽样步骤，最终可获得满足'硬'符号限制条件的样本。与标准的接受-拒绝抽样相比，该方法在模型识别条件严格时能显著加速抽样过程，并有助于实现先验稳健的贝叶斯方法。作者通过一个结合了丰富符号、弹性和叙事限制的石油市场模型，展示了该方法的广泛适用性。
贝叶斯推断结构向量自回归符号限制蒙特卡洛抽样模型识别计量经济学
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03-31 00:00
本文为经济学中普遍存在的参数标准化问题提供了一个通用分析框架。作者基于“建模等价”概念，将未知参数空间划分为等价类，并将标准化定义为从每个等价类中“无损失一般性”地选取一个代表。核心结论是：只有当反事实参数在等价类上恒定时，它才是独立于标准化的；否则，任何点识别都是由标准化本身而非模型产生的。研究进一步揭示了标准化的两个脆弱性来源：扩展三难困境（保真性、不变性和正则性无法在边界奇点处同时成立）以及标准化可能引入坐标奇点，扭曲参数空间的拓扑和度量结构，从而影响估计与推断。
参数标准化建模等价识别问题反事实分析经济学方法论模型脆弱性
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03-31 00:00
本文提出了一种针对二元选择模型（如Logit/Probit）误差项分布假设的检验方法，特别关注其尾部性质。基于极值理论，研究证明未观测误差的尾部指数可通过观测协变量的尾部指数恢复。零假设（尾部指数为零）涵盖了常用的Probit和Logit模型。该方法构造了一个简单且强力的统计检验，适用于横截面和面板数据，无需模型估计和参数假设。蒙特卡洛模拟显示检验具有良好的尺寸和功效，在关于企业出口创新决策及女性劳动参与率的三个实证应用中展示了其普适性。
二元选择模型模型设定检验极值理论尾部指数非参数检验计量经济学
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03-31 00:00
本研究针对方差分析（ANOVA）模型中随机误差的正态性假设，开发了适用于组数发散情况下的Neyman平滑检验方法。该方法基于ANOVA残差的高斯概率积分变换构建检验统计量，并揭示了残差使用带来的参数估计效应如何影响检验统计量的形式及其渐近行为。在原假设下，统计量服从渐近卡方分布。作者进一步提出改进的Schwarz选择准则来自动确定平滑检验的阶数，从而实现了无需额外调参的完全数据驱动检验。模拟与实际数据应用表明该方法具有良好的实践性能。
方差分析正态性检验平滑检验大组数数据驱动渐近理论
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03-31 00:00
本文研究了一个声誉驱动的信息传递模型：发送者拥有关于隐藏状态的私人信息，并试图通过沟通显得自己消息灵通，但这可能损害接收者的利益。作者在广泛的信号结构下刻画了信息性均衡，并证明其存在时基本唯一。研究发现，即使存在信息传递，均衡也可能是“非影响力”的，此时接收者无法从中获益，只能依赖先验信息。核心结论揭示了一种互补性：足够精确的先验信息有助于恢复有影响力的沟通，并刻画了接收者福利如何依赖于先验信息的质量。此外，发送者初始的“知情”声誉也塑造了这些结果。
信息传递声誉模型廉价谈话贝叶斯博弈福利分析经济理论
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03-31 00:00
本研究探讨了在何种偏好域下，每个一致且局部防策略的社会选择函数（scf）都满足独裁性。论文提出了一个称为“具有不同邻居的连通性”的域条件，并证明该条件对于在一致性和局部防策略性下实现独裁性是必要的。进一步研究表明，在满足“仅关注最优偏好”的域类中，该条件也是充分的。此外，论文还证明，在具有不同邻居的连通域上，一致性与更强的策略防性要求同样会推出独裁性。
社会选择理论防策略性独裁性偏好域机制设计