高金10月学术研讨会精彩回顾

共同所有权

激励与生产率

Martin Schmalz教授与合作者收集了美国所有上市公司的所有权数据，以考察所有权差异是否有助于解释生产率差异。

研究团队发现，产品市场竞争对手之间的共同所有权与全要素生产率呈负相关。研究团队以竞争对手被纳入指数作为共同所有权的冲击来源，发现存在对生产率的间接因果效应的证据：共同所有权通过降低对绩效敏感的管理层薪酬来影响生产率，进而导致生产率下降。

对抗式经济学家：经济学与金融学研究的自动化

研究者推出“对抗式经济学家”（Adversarial Economists），一个用于经济学与金融学研究的自动化、自我进化的系统。

该系统以两个智能体之间的生成式对抗博弈为组织方式：生成器（Generator）负责提出问题、设计识别策略、执行分析并撰写论文；评论家（Critic）则扮演顶级学术期刊中持质疑立场的审稿人，对研究进行严格质询，直至无法再提出有充分依据的异议；而协调者（Orchestrator）负责将二者的交互组织为一个流程确定、可审计的闭环。

该设计聚焦于是经济学与金融学研究区别于机器学习的关键所在：核心不在于算力，而在于识别（identification）的可信度。同时，系统能够从持续积累的经验中学习，自主升级其研究工具。

选举纪律、经济增长与资产价格

Junxiong Gao教授与合作者构建了“总统支持率紧度”（Presidential Approval Tightness, PART），一个衡量选举纪律的连续指标，刻画更优经济表现所能带来的边际政治回报。

在美国数据中，高PART预示更强的产出与消费增长、更低的政治不确定性与波动率，以及更高的股票超额收益。

一个政治经济学模型将这些规律与财政和选举激励联系起来：这些激励限制了寻租与低效支出，改善了现金流，并降低了政策风险。研究团队分两步检验这一机制。

首先，PART能够预测更好的腐败治理与政府质量。其次，支持率与支持率紧度共享一个“政府质量”传导渠道，该渠道所蕴含的效应幅度与二者在宏观经济和金融层面预测作用的观测幅度高度吻合。

针对某一部门的金融监管会在更广泛的经济中传导多远？Yang Yao教授与合作者研究了中国2020年的“三道红线”政策。

该政策将房地产开发企业允许的债务增速与三项资产负债表指标挂钩，并沿着生产网络的商业信用关联追踪其传导范围。结合上市公司的资产负债表与中国投入产出表，研究团队记录了商业信用关系的两个方面：受约束的开发商的应付账款上升，而它们的供应商的应收账款随之上升，这表明商业信用是网络自身交易边上的金融摩擦，而非并行的信贷渠道。

随后，研究团队构建了一个多部门模型：每家企业须在受制于具有约束力的借贷约束的条件下，选择预付其投入品账单的比例，从而使付款条件随金融状况内生调整。

以中国数据校准该模型，并输入观测到的开发商信贷收缩后，模型将累计GDP损失中约42%归因于商业信用的内生调整（相对于付款条件固定的经济体，这相当于1.7倍的放大效应），并将58%的损失归于房地产业之外。因此，针对特定部门的金融监管应当以其网络溢出效应来评判，而不应仅看其对目标部门的影响。