中国人民大学|应用经济学院举办宏观经济年度论坛（2021） “人工智能、机器学习与宏观经济”( 二 )

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第三篇报告来自中国人民大学应用经济学院助理教授郭伯威，报告主题为“峰值电价的溢出效应”。郭伯威的研究侧重于微观层面，聚焦于电力市场，分析了峰值电价的溢出效应。本研究中的溢出效应不是宏观经济层面的溢出效应，而是分析在峰值电价的情况下，消费者和家庭作何反应，尤其是过度反应。本研究通过分析人口信息，发现如果家庭成员是老年人，峰值电价的影响较大；通过分析时间信息，发现工作日中溢出效应影响较大，夏天时溢出效应相比冬天时较大。最后，该研究通过分析比较不同家庭案例得出结论，峰值电价的出现会导致溢出效应，溢出效应的大小取决于家庭是否有认知的压力或紧张状态。

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12月12日分会场
本会场由中国人民大学应用经济学院助理教授曹佳主持，中国人民大学应用经济学院教授林晨首先以“渐进式的市场化改变，行业政策和经济增长：从产业链的角度分析”发表主旨演讲。
林晨的研究从产业链的角度分析了渐进式的市场化改革和行业政策以及经济增长的关系。从供应链的角度来说，中国渐进式的市场化改革的过程是从下游逐渐向上游产业进行移动，而中国的行业政策主要支持上游行业发展，即市场化的改革从下游行业开始，行业政策从上游行业开始。基于这样的背景，该研究用理论模型来讨论这项政策结合的有效性，同时进行场景分析来研究如果政策结合不同会有怎样的结果。最后，研究得出结论，与上游相比，下游开展的市场化改革对经济增长的影响更为明显，且中国实际的政策组合相比其他三种政策的情境更加有效，换言之，“下游+上游”组合相比“上游+上游”、“下游+下游”、“上游+下游”来说是更为有效的机制。

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本会场第一篇报告来自国际货币基金组织的高级研究员Hites Ahir，他以“确定性的度量：从阿富汗到津巴布韦以及介于两者之间的国家”为题进行专题报告。Hites Ahir的研究主要围绕市场不确定性指数。专家和政策制定者一直在讲不断增加的不确定性，新冠疫情爆发后，国家政策制定者也不断在讨论这汇总不确定性会对自己的国家贸易增长带来怎样的影响。人们主要通过两种方法对不确定性进行追踪，一是根据市场波动，比如股市的波动，二是根据经济政策的不确定性。该研究使用了经济学人智库所提供的国别报告来帮助评价和测量不确定性指数，构建不确定性衡量的体系。最后，该研究通过提取各个国别的指数，对关键词进行复查，对比指数与其他不确定性指数，以及验证指数与其他波动性追踪的指数的关联性，验证指数与风险的指标等，来核对并评估研究所制定的指数体系。

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第二篇报告来自美利坚大学客座教授刘玎倩，报告主题为“管理者注意力和杠杆动态”。刘玎倩的研究分析了管理者的注意力以及杠杆动态。大数据时代，涉及人工智能的运算和机器学习，只能借助技术和海量数据进行实验。在海量数据中，管理者如何做决策是值得关注的一点。该研究主要关注管理者的财务决策，具体关注的指标为杠杆率。该研究对注意力的能力和分配进行测量，并提供明确的注意力能力的函数，接着分析管理者对于宏观经济冲击的变化以及在此过程中注意力能力和分配的变化和与杠杆率的关系。研究发现，高的注意力总量会带来更高的杠杆率，管理者注意力高则会通过学习新的东西来了解周围的环境。同时从精力分配的角度来看，管理者可能更多关注宏观经济，降低杠杆率。