《经济管理学刊》| 2024年第3卷第1期目录、摘要

一

目录 

二

摘要

1

厉以宁先生追思会暨厉以宁学术思想研讨会——经济学思想理论创新和实践探索

摘 要:改革开放已经四十多年，世界迎来了百年未有之大变局。在全面推进中国式现代化的征程中，为了学习和传承厉以宁先生的思想和精神，北京大学光华管理学院于2023年11月26日举办了厉以宁先生追思会暨厉以宁学术思想研讨会。会议邀请了厉先生生前各界的挚友、同事、学生，他们是中国改革开放的见证者和实践者，也是中国经济管理学科领域的杰出代表。大家围绕着厉先生的学术思想、治学精神和为师之道展开了深入讨论，共同追思弥足珍贵的历史岁月，一起讲述一位思想大师的学术人生。

厉先生生前是《经济管理学刊》的顾问委员会主任，对学刊的发展一直寄予厚望，倾注了很多心血。厉先生的逝世对于学刊也是一个巨大的损失。《经济管理学刊》编辑部现将与会者的精彩发言整理成文，以飨读者，同时表达我们深切的缅怀和哀思。

作者：

姜国华，北京大学党委副书记、光华管理学院教授

刘俏，北京大学光华管理学院院长

徐宪平，国务院原参事、国家发展和改革委员会原副主任

吴志攀，北京大学原常务副校长、光华管理学院原院长、法学院博雅讲席教授

于鸿君，北京大学原党委常务副书记、光华管理学院教授

钱颖一，清华大学文科资深教授、经济管理学院原院长

蔡洪滨，香港大学经济及工商管理学院院长、北京大学光华管理学院原院长

姚洋，北京大学博雅特聘教授、国家发展研究院原院长

周黎安，北京大学经济与管理学部主任、光华管理学院教授

平新乔，北京大学经济学院原学术委员会主席

龚六堂，北京大学管理科学中心主任、光华管理学院教授

2

家庭教育支出与身心健康——对“双减”政策的效果评估

Family Education Expenditure and Physical/Mental Health—The Effect of “Double Reduction” Policy

摘 要:本文研究2021年实施的教育“双减”政策对中小学校内外负担、家庭教育支出以及身心健康等的影响。基于在全国范围内针对“双减”政策开展的家庭微观调查数据，我们发现学生的学习负担在“双减”政策实施后显著减少了四分之一，家庭教育支出及家长的时间投入降低了约15%，学生和家长的多项身心健康指标也得到了显著改善。异质性分析发现，家长具有本科及以下学历的家庭在教育投入上的降幅相对更大，而这些学生和家长在身心健康方面的获益也更多。进一步的机制探索发现，家长在认知和信念上的差异影响了其实际的教育投入。

关键词：“双减”政策；家庭教育投入；身心健康

Keywords: “Double Reduction”Policy; Family Education Expenditure; Physical and Mental Health

作者：

孟涓涓、王辉、杨宇、张明山，北京大学光华管理学院

Juanjuan Meng,Hui Wang,Yu Yang,Mingshan Zhang (Guanghua School of Management, Peking University) 

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相关性误判与策略性信息混淆

Misperceived Correlation and Strategic Obfuscation

摘 要:本文研究了消费者信念更新能力的局限如何影响市场竞争。在本文模型中，消费者可能会低估甚至完全忽视不同信息来源之间的相关性。本文证明了这种对于相关性的错误认知对异质化企业之间的竞争有重大影响。如果产品的差异化足够大，则无论消费者如何感知相关性，企业都将选择完全披露产品价值的最优策略。然而，当产品价值差异较小时，企业可以从消费者的认知局限中获益，通过只提供部分信息来阻碍消费者对产品的比较。本文研究结果表明，随着相关性忽视偏误的加剧，产品市场价格上升，且均衡下企业和消费者之间的错配现象加剧。总体而言，本文的分析揭示了由消费者有限理性所催生的企业制造信息混淆激励，并强调了采取合适的监管方法提高透明度和保护消费者福利的必要性。

关键词：相关性忽视；信念更新；信息混淆；伯川德竞争

Keywords: Correlation Neglect; Belief-Updating; Obfuscation; Bertrand Competition

作者：

刘烁、沈吉、王禛阳，北京大学光华管理学院

Shuo Liu, Ji Shen, Zhenyang Wang (Guanghua School of Management, Peking University)

4

空间面板数据模型——基于空间计量的文献综述
Spatial Panel Data Models—A Survey

摘 要:本文对计量经济学中的空间面板数据模型进行了文献综述。近十几年来，具有空间交互作用的面板数据模型在实证研究中越来越重要，因为它考虑了动态和空间依赖性，并控制了不可观测的异质性。利用面板数据，我们不仅可以有更大的样本量来提高估计的有效性，还可以研究一些横截面数据无法处理的问题，例如异质性和跨时间的状态依赖性。本文首先详细介绍了各种空间面板数据模型，分为静态空间面板和动态空间面板两大类进行文献梳理，然后针对这两类情况详细介绍对应的估计方法，包括拟最大似然估计和广义矩方法，最后介绍了近年来空间面板数据模型的非参数估计。

关键词：空间计量；面板数据；动态面板；拟似然估计；广义矩估计；二阶矩；异方差；非参数估计

Keywords: Spatial Econometrics; Panel Data;Dynamic Panel; QML;GMM; Quadratic Moments; Heteroscedasticity; Nonparametric Estimation

作者： 

李龙飞，上海财经大学经济学院

Lung-fei Lee (School of Economics, Shanghai University of Finance and Economics)

虞吉海，北京大学光华管理学院

Jihai Yu (Guanghua School of Management, Peking University)

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基于强化学习的可持续联邦学习激励机制设计

Incentive Mechanism Design for Sustainable Federated Learning Based on Reinforcement Learning

摘 要:随着数据在互联网、物联网和人工智能等技术中的广泛应用，数据共享成为促进经济和科技发展的关键引擎之一。然而，由于数据隐私和法律等多方面的顾虑，数据共享面临挑战。联邦学习作为一种新兴的机器学习范式，以保护数据隐私的同时促进多方协作而备受关注。本文关注跨孤岛的长期联邦学习合作，旨在解决数据所有者参与合作的成本和风险问题。本文首先建立了动态博弈模型，考虑了联邦客户端之间的互动策略；然后，提出了一种基于强化学习的激励机制，通过中央计划者为不同训练期设定激励，有效地促进客户端的参与。实验证明，该激励方案在提高系统总收益和控制激励成本方面具有显著效果。本文为可持续联邦学习提供了一种有效的激励设计，有望推动数据共享和合作模型在不同领域的应用。

关键词：数据共享；联邦学习；激励机制；稳定合作

Keywords: Data Sharing; Federated Learning; Incentive Mechanism; Stable Cooperation

作者：

艾秋媛，北京大学工学院

Qiuyuan Ai (College of Engineering,Peking University) 

詹志坚，北京大学前沿交叉学科研究院

Zhijian Zhan (Academy for Advanced Interdisciplinary Studies, Peking University)

王聪，北京大学光华管理学院

Cong Wang (Guanghua School of Management, Peking University) 

宋洁，北京大学工学院

Jie Song (College of Engineering,Peking University)

6

股权众筹企业后续融资绩效的影响因素研究

The Influencing Factors of Post-Crowdfunding Financing Performance for Equity Crowdfunding Enterprises

摘 要:股权众筹是一种新型的融资模式，具有门槛低、效率高、成本低等优势，为中小企业拓展了融资渠道，吸收了大众闲散资金。但这种新兴的融资模式也存在诸多问题，如法律环境、信用体系、知识产权保护和社会认知等，可能影响企业高质量发展，让投资者的决策面临风险。本文基于信号理论，利用股权众筹平台Seedrs和Crunchbase的相关数据，从项目特征、众筹绩效、获得的广告效应三个方面，对完成股权众筹的初创企业的后续融资绩效影响因素进行了研究。研究发现，项目特征中的项目估值、目标金额、出让股权份额、政策优惠程度，以及众筹绩效中的先前的融资经历、获得的广告效应中的投资者数量，均会显著正向影响后续融资绩效（是否获得后续融资、后续融资所需时间或后续融资金额）。除此之外，项目视频介绍长度、所在城市等级、公司经营对象、数字化程度、融资完成时间、公司年龄对于后续融资也有一定影响。本文研究结论可为投资者、创业者和平台提供有效的决策参考。

关键词：股权众筹；后续融资；融资绩效

Keywords:  Equity Crowdfunding; Subsequent Financing; Financing Performance

作者：

杨雪、丁思雨，南京大学商学院

Xue Yang, Siyu Ding (Business School, Nanjing University)

凌子超, 网易股份有限公司

Zichao Ling (NetEase,Inc.) 

谈刻，燕舞集团有限公司

Ke Tan (Yanwu Group Co.,Ltd)

7

基于高管连锁网络的上市公司财务困境预测研究

Financial Distress Prediction of Listed Company Based on Executive Network

摘 要:上市公司财务困境的预测问题是金融学领域的热点研究问题之一，科学的财务困境预测有利于企业提高预警管理水平。高管连锁网络通过高管在多家公司兼任的方式在企业中形成网络，使企业之间的决策越来越紧密关联，对企业的行为和绩效产生影响，而现有的财务困境预测模型忽视了高管连锁网络的影响。针对具有网络结构的样本数据，本文提出了带样本网络结构的Logistic模型，根据系数是否受网络结构影响将变量分为网络结构变量和非网络结构变量，不同样本对应的网络结构变量系数是不同的，通过拉普拉斯（Laplacian）二次惩罚函数鼓励样本网络中有连接的样本对应的网络结构变量系数具有相似性。蒙特卡洛模拟表明该模型要优于其他方法。最后，本文应用所提方法基于高管连锁网络进行了财务困境预测研究。结果表明，将高管连锁网络信息纳入财务困境预测模型，可以提高模型预测的准确率。

关键词：上市公司；财务困境预测；Logistic模型；高管连锁网络

Keywords: Listed Company; Financial Distress Prediction; Logistic Model; Network of Executives

作者：

张晓晨，北京师范大学珠海校区文理学院

Xiaochen Zhang (Faculty of Arts and Sciences,Beijing Normal University,Zhuhai)

张晶、方匡南，厦门大学经济学院

Jing Zhang, Kuangnan Fang (School of Economics,Xiamen University)

严晓东，山东大学中泰证券金融研究院

Xiaodong Yan (Zhongtai Securities Institute for Financial Studies,Shandong University)

8

基于点击流网络的再次购买意愿预测模型

Studies on Forecasting Customer’s Repurchase Based on Click-Stream Networks

摘 要:预测客户重复购买意愿是电商平台制定营销策略的关键，是促进客户重复购买、提升企业利润的重要手段。研究表明，消费者点击行为能够刻画其决策过程，对点击行为进行建模有助于提升再次购买意愿预测的准确度。基于此，本文提出基于点击流网络的再次购买意愿预测模型。该模型以消费者购买决策模型（EBM）等理论为依据，借助复杂网络刻画消费者的点击行为，并提取反映商品热度和消费者行为的可解释性特征；然后采用经典机器学习模型预测消费者是否会在7天内再次购买同一商品，并借助Shapley值解释特征在预测模型中的作用，从而使预测方法具备可解释性并启发实践活动。实验结果表明，该预测模型具备较好的准确性、可解释性和稳健性，能够用于电商平台预测消费者再次购买意愿。

关键词：点击流网络；再次购买；预测；机器学习；可解释性

Keywords: Clickstream Network; Repurchase; Prediction; Machine Learning; Interpretability

作者：

杨虎、成煜昊，中央财经大学信息学院

Hu Yang, Yuhao Cheng (School of Information,Central University of Finance and Economics) 

李季，中央财经大学商学院

Ji Li (School of Business,Central University of Finance and Economics)

张煜，清华大学社会科学学院

Yu Zhang (School of Social Sciences,Tsinghua University)

9

新《预算法》实施背景下地方政府债务对经济下行风险的影响——基于在险增长的实证分析

The Impact of Local Government Debt on Economic Downturn Risk Under the Background of the Implementation of the New “Budget Law”—Empirical Analysis Based on the Growth at Risk

摘 要:基于在险增长理论，本文在新《预算法》实施背景下实证考察和研究了地方政府债务对经济下行风险的影响。实证研究结果表明，地方政府债务的增加在短期内会减少经济下行风险，而在中长期内则反而会加剧经济下行风险。在按经济市场化程度将样本进行分类后，本文还发现：相较于经济市场化程度较低的地区（或经济下行风险较小的地区），在经济市场化程度较高的地区（或经济下行风险较大的地区），地方政府债务的增加在短期内会显著地降低经济下行风险，而在中长期内则会显著地加剧经济下行风险。本文进而通过机制分析发现，地方政府债务会通过行业挤出、信贷挤占、创新抑制三个机制来影响经济下行风险。

关键词：经济下行风险；地方政府债务；在险增长；跨期分析；预期缺口

Keywords: Economic Downturn Risk; Local Government Debt; Growth at Risk; Inter-temporal Analysis; Shortfall

作者：

毛杰、万程，上海大学经济学院

Jie Mao, Cheng Wan (School of Economics,Shanghai University)

10

全球价值链参与和绿色技术创新——以四个战略性新兴产业为例

The Global Value Chain Participation and Green Technology Innovation—A Study Based on Four Strategic Emerging Industries

摘 要:立足中国战略性新兴产业绿色转型问题，本文利用战略性新兴产业中327家上市公司数据，实证考察了中国战略性新兴产业参与全球价值链对企业绿色技术创新影响的内在机制。研究发现，全球价值链参与能够明显促进战略性新兴企业的绿色技术创新绩效；机制检验发现，全球价值链参与对战略性新兴企业绿色技术创新的影响主要通过后向参与度这条路径；进一步检验发现，地区宏观经济水平会对全球价值链嵌入与绿色技术创新之间的关系产生积极影响。

关键词：全球价值链参与；前向参与度；后向参与度；战略性新兴产业；绿色技术创新

Keywords: Global Value Chain Participation Position; Forward Participation; Backward Participation; Strategic Emerging Industries; Green Technology Innovation

作者：

邢如霄、李波、郭运超，天津大学管理与经济学部  

Ruxiao Xing, Bo Li, Yunchao Guo (College of Management and Economics,Tianjin University)

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