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郭峰
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- 所属机构:上海财经大学公共经济与管理学院
- 所在地区:上海市
- 研究方向:经济管理
- 发文基金:国家社会科学基金
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- 郭峰
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- 2013年
- 本文将经济地理空间权重矩阵引入通胀惯性和通胀预期共存的新凯恩斯混合菲利普斯曲线框架,通过空间动态面板模型计量方法考察我国地区通胀在时间和空间上的特征。我们通过蒙特卡罗模拟发现,使用拟最大似然函数方法估计空间动态面板模型明显优于用于估计动态面板模型的向前正交离差广义矩方法。分析发现,消费者物价指数和零售商品物价指数空间传染性较强,GDP平减指数空间相关性较弱。新凯恩斯混合菲利普斯曲线较好地拟合了我国通胀的运行机理,其中,在影响当期通胀水平上,通胀惯性明显占优于通胀预期,治理通胀必须承受必要代价。
- 胡军郭峰龙硕
- 关键词：通胀惯性通胀预期
- 机器学习与社会科学中的因果关系:一个文献综述被引量：14
- 2023年
- 因果识别是社会科学实证研究的焦点,而在大数据时代,机器学习为因果识别带来一些新的机遇与挑战。本文重点总结了机器学习对因果关系识别的价值:更好地识别和控制混淆因素、帮助更好地构建对照组、更好地识别异质性因果效应,以及检验因果关系的外部有效性。同时,本文还讨论了在大数据和机器学习广泛应用下,可能存在因果关系在某些情形下变得不再重要、大数据和机器学习会让因果效应识别更加困难,以及部分机器学习算法缺乏可解释性等情形。本文有助于拓展社会科学研究者的工具箱和思想库。
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- 大小城市合并与行政边界地区经济增长:基于机器学习算法的合成控制评估
- 2024年
- 城市行政边界地区在经济发展中处于弱势地位,行政区划调整则为边界地区经济增长带来新的契机,但政策效应在边界两侧可能是不对称的。本文以“莱芜并入济南”作为一次自然实验,利用细颗粒度的卫星灯光数据和基于机器学习算法的合成控制法,评估了大、小两个城市合并对原边界地区经济增长产生的影响。结果显示,济南莱芜合并对原边界地区经济增长产生正向影响,边界地区灯光亮度的实际值比基于机器学习算法预测的反事实合成值平均高出10.8%。这一结论在更换了边界地区度量方式、对照组选取方式、机器学习算法等后依旧保持稳健。进一步研究还发现,城市合并的正向效应主要体现在核心城市济南市边界一侧,而被合并的小城市莱芜市边界一侧则受益甚微。另外,本文也通过预留样本、考察其他案例的方法验证了核心结论的外部有效性,表明基于机器学习算法的合成控制法有较为广泛的适用性。
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- 关键词：行政边界
- 贸易开放、地区市场规模与中国省际通胀波动被引量：18
- 2013年
- 利用1976～2010年我国内地28个省份的面板数据,本文实证考察了我国各省的贸易开放和地区市场规模对我国省际通货膨胀波动性的影响。我们根据新经济地理学中的市场潜力理论构造了地区市场规模指标,并通过多重工具变量两阶段最小二乘回归法有效处理了贸易开放的内生性问题。研究结果表明,地区市场规模扩大产生的竞争效应缓解了省际通胀波动;而贸易开放将各省置于外部冲击之下,从而放大了省际通胀波动。多个稳健性分析表明我们的实证结论具有较好的稳健性。
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- 雾霾治理中的“政治性蓝天”——来自中国地方“两会”的证据被引量：157
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- 地方政府和官员更重视环境保护还是经济增长,目前尚有争议,但在政治敏感时期,地方政府有更大的激励加大环境保护力度,营造一种暂时性的"政治性蓝天",这并不影响长期的经济增长。本文通过对中国189个城市2013年12月至2016年3月的日度空气质量指数(AQI)以及合成空气质量指数的单项污染物浓度数据进行实证研究,发现各城市"两会"期间空气质量显著改善。相对于平常时期,"两会"期间空气质量指数降低约5.7%。而且"两会"期间空气质量的改善主要发生在PM_(2.5)、PM_(10)、SO_2等考核更看重、民众更敏感的污染指标上,而对于NO_2和O_3等污染指标,则影响不显著。此外,本文的实证结果还发现,部分空气污染指标的改善实际上在"两会"召开前就已经开始,但在"两会"过后空气质量迅速恶化,且恶化的程度较"两会"召开期间的改善程度更为严重,因此,"政治性蓝天"是以政治事件过后更严重的报复性污染为代价的。一系列的稳健性检验和反事实分析显示本文的结果非常稳健。
- 石庆玲郭峰陈诗一
- 关键词：雾霾
- P2P网贷平台上的债权转让具有风险识别效应吗?被引量：1
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- P2P网贷平台投资者的债权转让行为是否传递了借款标的风险相关的信息?相关学术研究与实践探讨暂付阙如。本文基于"人人贷"平台41.7691万个借款标的所形成的7246.1519万次债权转让事件,以及1亿多次投资事件的大样本数据,对P2P网络借贷中的债权转让行为进行了研究。结果表明,人人贷平台上90%以上的标的发生过债权转让,每个借款标的平均转让次数超170次,且债权转让累计金额达原始借款金额的数倍。风险识别检验的结果发现,标的债权发生转让,转让的次数越多、金额越大以及转让的投资者人数越多,借款标的违约风险越高,揭示了债权转让具有一定的风险识别效应。拓展性分析还发现,债权转让的风险识别效应在高利率、未婚与无房的借款标的中更为凸显。进一步研究显示,学习效应与经验积累是债权转让投资者获取信息优势的主要来源。
- 尹兴强郭峰
- 关键词：债权转让
