2025年, 第5卷, 第1期　刊出日期：2025-01-27

  

• 全选
  |

• Select
  封面目录

  计量经济学报. 2025, 5(1): 0-0.

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏
论文
• Select
  大语言模型与经济金融文本分析: 基本原理、应用场景与研究展望

  林建浩, 孙乐轩

  计量经济学报. 2025, 5(1): 1-34. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0208

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  大语言模型 (LLMs) 拥有强大的自然语言处理能力, 本文系统梳理了相关领域的前沿文献, 并详细论述其为经济金融领域的文本分析带来的新研究机会. 首先, 本文介绍了GPT和BERT这两类最具代表性的LLMs及一系列经济金融领域专用的LLMs, 并阐述应用LLMs分析文本数据的基本原理. 其次, 本文从两个方面归纳了LLMs在经济金融文本分析研究中的应用场景: 一是LLMs在计算文本相似度、提取文本向量进行预测、文本数据识别与分类、构建特定领域词典、主题建模与分析、文本情绪分析等传统文本分析场景中所呈现的显著优势; 二是LLMs拥有强大的人类对齐能力, 由此开创了全新的应用场景, 即作为经济代理人, 模拟人类生成对于文本的信念或预期并进行经济决策. 最后, 本文总结了LLMs在开拓经济金融文本分析研究的新范式过程中面临的局限性以及现有研究不足, 并针对这些问题可能催生的新研究议题进行展望.
• Select
  基于阈值距离加权损失的股票收益预测

  孔艳蕾, 秦祎辰, 李扬

  计量经济学报. 2025, 5(1): 35-51. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0425

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  股票收益预测的准确性对投资决策具有关键影响. 随着深度学习模型的引入, 收益预测的性能得到了显著提升. 但是, 现实世界中的股票序列常常包含多种模式的异常值, 这些异常值在一定程度上扭曲了数据的关键统计指标, 掩盖了序列的真实趋势, 削弱了深度学习模型的预测能力, 严重时可能导致后续投资决策的失误. 鉴于此, 本文在考虑异常值存在的场景和梯度下降算法的学习特性的基础上, 提出了一种新颖的损失函数: 阈值距离加权损失(threshold distance weighted loss, TDW). 该损失通过为样本施加差异化的权重, 有效减少了模型对异常值的敏感度. 模拟研究和实证分析验证了该方法的预测准确性和稳健性, 证明其能够为投资组合带来稳定的正向收益, 并为实际金融投资决策提供有力支持.
• Select
  融资约束对碳定价政策有效性的影响研究

  于兴, 范英, 金昊

  计量经济学报. 2025, 5(1): 52-80. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0220

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  在低碳转型过程中, 企业需要大量资金支持相关投资, 因此碳定价政策的有效性依赖于健全的金融市场. 然而, 现实中金融市场存在多种阻碍资金流动的金融摩擦, 导致资本和资源无法有效配置, 这些摩擦可能影响企业的投资行为, 从而削弱碳定价政策的实施效果. 本文以融资约束问题为代表, 构建了一个包含融资抵押约束机制的环境-动态随机一般均衡 (E-DSGE)模型, 研究了融资约束问题对碳定价政策有效性的影响, 并探讨了相应的政策应对方案. 研究结果表明: 1) 从环境效益角度, 融资约束削弱了碳定价政策带来的“减排效应”, 抑制了企业的低碳投资, 降低了企业的减排强度; 2) 从经济成本角度, 融资约束放大了碳定价对企业的成本影响, 限制了企业的产出增长, 增加了低碳转型的整体经济代价; 3) 将碳资产抵押贷款作为碳定价政策的配套措施, 可以有效缓解融资约束对碳定价政策的负面影响; 4) 通过数值模拟, 我们发现融资约束导致碳定价政策相关成本在企业总生产成本中的占比从年均15.31%上升至19.47%, 同时使年均低碳投资规模减少约37%. 此外, 针对高碳排放企业提供更多碳资产抵押贷款可显著提高政策收益. 本文结论对于健全绿色低碳发展机制, 构建系统性的气候政策体系具有重要意义.
• Select
  绿色技术创新、数字经济发展与经济绿色增长——基于“增长”和“降碳”的视角

  赵向琴, 赵超, 陈国进

  计量经济学报. 2025, 5(1): 81-108. https://doi.org/10.12012/CJoE2025-0001

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  为探讨绿色技术创新和数字经济发展如何协同推动经济绿色增长, 本文构建了包含绿色技术创新和数字化转型的一般均衡模型, 并结合中国城市层面的现实数据, 从经济增长和碳排放两个方面, 分析了数字经济发展协同绿色技术创新对经济绿色增长的影响效果以及作用机制. 研究发现: 1)绿色技术创新对经济增长和碳排放具有“U”型影响效果, 即在超过特定的技术创新水平门槛后, 随着绿色技术创新水平的不断上升, 经济增长速度会不断提升, 碳排放会持续降低, 而数字经济发展会强化绿色技术创新的影响, 产生更陡峭的“U”型影响. 2)数字经济发展同时具备中介效应和调节效应. 绿色技术创新对数字经济发展存在正“U”型影响, 即绿色技术创新的提高对数字经济发展具有推动作用. 而数字经济发展又会进一步调节绿色技术创新在经济增长和降低碳排放上的作用, 加强绿色技术创新对经济绿色增长的正向作用. 3)数字经济发展增强了绿色技术创新对绿色全要素生产率的影响是数字经济发展协同绿色技术创新推动经济绿色增长的主要机制. 4)促进数字经济发展的政策需要搭配更强的碳税, 虽然存在短期经济成本, 但是在长期经济增长和环境质量上都存在优势. 本研究将经济发展的绿色转型问题与数字化转型问题联合研究, 为协同推进经济绿色化、数字化转型保障经济稳定增长提供了重要的理论依据.
• Select
  公共数据资源与企业可持续发展——基于政府数据开放的准自然实验

  刘宇, 梁栋, 张硕

  计量经济学报. 2025, 5(1): 109-128. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0270

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  本文以政府数据开放为准自然实验, 以2009—2022年中国上市公司为研究样本, 通过双重差分模型依次探究了政府数据开放对企业经济绩效和环境绩效的影响效应. 本文研究表明, 政府数据开放对企业经济和环境绩效带来了双重增益, 即政府数据开放促进了企业可持续发展, 其原因在于, 政府数据开放会促进企业技术创新, 提高企业运营管理效率. 进一步研究发现, 政府数据开放在国有企业、营商环境更优和数字基础设施条件更好的地区中对经济绩效的促进作用更大, 对环境绩效的提升作用则更易在国有企业、非重污染企业以及环境规制强度更高的地区中得到充分展现. 本研究揭示了政府数据开放对企业经济绩效和环境绩效的提升作用, 为推动经济社会可持续发展以及在“双碳”背景下提升数据开放领域政策制定的科学性提供了重要的经验启示.
• Select
  美国制造业回流政策背景下中美制造业国际竞争力动态演变分析

  李鑫茹, 蒋雪梅, 杨翠红

  计量经济学报. 2025, 5(1): 129-147. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0356

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  自2008年全球金融危机后, 美国积极推进制造业回流, 在为本土制造业创造发展机遇的同时, 也深刻影响全球产业结构和布局, 尤其给中国制造业发展构成显著挑战. 本文利用亚洲开发银行公布的2009—2022年国家间投入产出表和美国官方统计数据, 对比和分析了回流政策背景下中美两国制造业国际竞争力动态演变特征, 并结合结构分解模型, 探究了不同阶段、不同技术水平制造业国际竞争力变化的驱动因素及其贡献. 研究发现: 1)美国制造业回流政策在解决美国产业空心化问题、增加就业、降低供应链风险和改善经济状况等方面取得一定成效; 2)2009年至今, 在全球维度上, 美国制造业国际竞争力并未得到显著提升, 而中国制造业国际竞争力增强和产业转型升级趋势仍在继续; 3)近年来中美两国在中高技术制造业领域的竞争明显加剧; 4)对国际竞争力的驱动因素分解表明, 产业链供应链韧性、传统贸易格局演变和全球价值链重构为增强中国制造业国际竞争力提供了重要支撑; 而美国始终未能形成巩固和强化其高技术制造业比较优势的国内驱动因素. 本文的实证结果为中国如何进一步提升制造业国际竞争力提供了参考.
• Select
  中国金融机构风险关联性: 基于DBN-LGCNET多层网络的计量研究

  任晓航, 付晨佳, 周玲, 杨晓光, 卢祖帝

  计量经济学报. 2025, 5(1): 148-170. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0276

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  金融系统的结构在宏观环境的冲击下不断变化, 而风险溢出是分析系统性风险的关键. 为了突破传统参数模型的维数限制与模型规范, 本文提出了一种半参数方法——动态贝叶斯-局部高斯相关网络 (DBN-LGCNET) 来衡量整体和尾部风险的时变非线性关联. 将该模型应用于我国 A 股 65 家上市金融机构数据, 结果表明: 1) 金融系统存在明显的尾部风险溢出现象. 2) 金融行业的风险溢出具有异质性, 一般风险传播的来源主要是银行业, 尾部风险传播的来源主要是证券业. 3) 风险在金融机构间动态传播, 国有银行接受风险溢出较为稳定, 中小银行对极端事件的抵御能力较弱. 4) 极端事件发生后, 一般关联网络中银行业影响增强, 证券业影响减弱. 尾部关联网络中金融机构间的联系增强, 尤其是保险机构.
• Select
  产业政策与企业创新的同群效应: 基于空间自回归模型的异质性研究

  朱梦晨, 韩晓祎, 李木易

  计量经济学报. 2025, 5(1): 171-196. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0365

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  目前研究宏观产业政策影响微观企业创新的文献通常假设企业的决策是独立的. 然而, 本文通过引入空间自回归模型, 探讨了《高新技术企业认定管理办法(2008)》这一产业政策对地区企业研发创新行为的影响, 并关注创新的同群效应及其异质性. 研究发现, 受到政策扶持的企业倾向于模仿区域内其他受扶持企业的创新行为, 体现出正向的创新同群效应. 这种模仿行为的目的是为了维持或提升企业在市场中的相对竞争地位. 相比之下, 未受政策扶持的企业并未表现出这种正向的同群效应. 在这些企业中, 融资约束较大的企业会积极参考同伴的创新活动, 以降低决策过程中的信息成本. 相反, 融资约束较小的非扶持企业由于与同群企业在产品或要素市场上存在竞争关系, 可能会表现出负向的竞争挤出的同群效应. 本文的结论从创新同群效应的视角, 丰富了关于政策影响的研究. 通过揭示企业间同群效应和互动行为的异质性, 本文强调了不同企业在不同场景下行为模式的差异, 这些发现对于政策制定者根据企业类型精准施策具有重要启示.
• Select
  特朗普再执政对中国出口的影响: 基于合成控制法的动态分析

  田雅洁, 季捷, 汪寿阳, 魏云捷

  计量经济学报. 2025, 5(1): 197-217. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0480

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  中美贸易争端是近年来国际贸易领域的重大事件, 其对中美贸易产生了深远影响. 本文以2018和2019年特朗普两次对中国产品加征关税为背景, 运用合成控制法从两个层次研究其影响: 第一, 分析关税政策对中国对美国出口额的动态影响, 识别政策实施前后的变化趋势; 第二, 探讨21个HS大类产品的异质性影响, 揭示不同类别产品对关税政策的敏感度差异. 本文进一步结合历史政策效果, 对特朗普本次执政可能对中美贸易的潜在影响进行推断与预测. 结果显示, 若特朗普在未来继续实施类似政策, 中国对美国出口额将再次下降. 政策初期囤货效应等市场行为可能引发出口额向上波动, 但随后出口降幅将逐步增加. 高价格弹性类产品所受的潜在影响相对大于高附加值产品, 但由于美国的技术限制措施, 高科技类产品的出口也将面临较大压力. 本文为理解中美贸易争端的经济影响、评估关税政策的后果以及制定应对措施提供了参考.
• Select
  行业泡沫与公司系统性风险贡献——基于分位数风险网络模型的证据

  马勇, 苏晓坚, 张正军

  计量经济学报. 2025, 5(1): 218-240. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0207

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  在“守住不发生系统性金融风险的底线”背景下, 本文探究行业泡沫对行业内公司系统性风险贡献的影响, 并以此构建行业间风险网络来识别不同强度冲击下的风险源头, 旨在为深化以国内大循环为主体的新发展格局改革提供有效的政策参考. 研究发现: 第一, 除农业、水利业以及文娱业外, 大多数行业泡沫对行业内公司系统性风险贡献的影响不显著或呈抑制作用; 但当投资者情绪高涨时, 行业泡沫会提高行业内公司系统性风险贡献; 第二, 局部投影模型的累积效应结果表明, 大部分行业泡沫的促进作用呈持续上升趋势, 且促进作用的累积效应存在异质性; 第三, 分位数风险网络中尾部冲击导致的行业联系相较于正常时期更为紧密, 同时各行业的风险防御能力也随冲击强度而异. 此外, 行业泡沫网络的风险源主要集中在农业、制造业、交通业、住宿餐饮业和租赁业, 说明风险冲击以生产、分配、流通、消费为核心向外扩散, 体现了我国经济正转向以国内大循环为主体的新发展格局.
• Select
  风险感知因子及其在中国市场的定价能力

  谢忠华, 朱宏泉, 林治宇

  计量经济学报. 2025, 5(1): 241-266. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0199

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  本文在Liu et al. (2019) 三因子基础上引入风险感知因子 (FRP) 构建中国股票市场的四因子模型 (记为RPM4模型). 结果表明, 对比现有模型的定价因子, 风险感知因子在样本期内能获得显著溢价, 且因子的波动率、夏普比率、最大回测等指标均具有明显优势. 风险感知因子的最大平方夏普比率最高, 具有显著的增量信息, 能够有效地捕捉市场、规模和价值等因子外的有效信息. 进一步检验表明, RPM4模型蕴含了更丰富的信息, 在对股票组合收益率的解释上具有绝对优势, 在截面回归$R^2$对比检验中表现出色, 是Fama and French (1993) 三因子、Liu et al. (2019) 三因子和四因子模型的有效补充.
• Select
  居民主观幸福感再测度——基于社交媒体文本和大语言模型SentiGLM的分析

  陈黎明, 苏杨, 王小燕, 冮建伟, 张智

  计量经济学报. 2025, 5(1): 267-292. https://doi.org/10.12012/CJoE2024-0237

  摘要 ( ) PDF全文 ( )   可视化   收藏

  增进民生福祉是发展的根本目的, 也是衡量发展成效的重要标尺. 本文利用大数据和以ChatGPT为代表的大语言模型技术, 探索在全国范围内准确核算居民主观幸福感的可能性, 提出一种基于微博大数据的居民主观幸福指数构建方法, 并基于ChatGLM3开发一种针对于社交媒体文本的情感分析大语言模型SentiGLM, 以提升微博文本情感分类的准确性和有效性. SentiGLM模型通过在精心设计的多任务指令微调数据集上进行低秩适应训练, 提升其在微博文本情感分析任务中的表现. 基于约6千万条的微博文本数据, 首次在年、月、周、日四种时间粒度上核算中国各地区以及国家层面的主观幸福感指数. 研究发现: SentiGLM在微博文本情感分析中的预测效果明显优于传统机器学习模型(如BERT、LSTM和SnowNLP); 同时, 基于大语言模型的测度方法相比传统问卷调查, 展现出更优的经济性、时效性和稳健性, 并且在时间和空间上具备更细的颗粒度.