2019 年，经济学领域有哪些论文让你印象深刻？
以下是我认为在2019年具有代表性和重要性的论文，并尽量详细地讲述其内容、贡献和影响：
1. 关于“新古典主义宏观经济学（Neoclassical Macroeconomics）”的挑战与发展
论文主题概述： 尽管“新古典主义宏观经济学”在解释经济周期方面取得了巨大成功，但其模型中的一些核心假设，例如完全理性、信息对称以及企业利润最大化等，在面对现实世界的复杂性和金融危机后显得越来越力不从心。2019年，许多研究继续深化对这些假设的挑战，并探索更符合现实的模型。
代表性论文（可能不是单篇，而是整个研究方向的趋势）：
虽然无法指向一篇特定论文作为2019年的代表性总结，但我们可以观察到关于“信息不完全”、“异质性主体”、“行为经济学要素融入宏观模型”等方向的研究在2019年依然强劲。例如，许多论文开始更深入地研究家庭在财富分配和消费决策上的异质性如何影响宏观经济的动态，特别是考虑到金融摩擦和不确定性。
详细内容与贡献：
模型中的异质性： 研究者开始更广泛地使用具有异质性主体的模型（Heterogeneous Agent Models, HAMs），这些模型能更好地捕捉家庭和企业在财富、收入、技能、借贷能力等方面的差异。这与传统新古典模型中同质性（representative agent）的假设形成鲜明对比。这些模型能更细致地分析政策（如税收、补贴）对不同群体的影响，以及财富不平等如何影响总需求和经济增长。
行为经济学与宏观经济的结合： 2019年，将行为经济学的洞察（如有限理性、心理偏差、锚定效应、损失规避等）融入宏观经济模型的研究进一步深化。这使得模型能够解释一些传统模型难以解释的现象，比如非理性繁荣或恐慌性抛售，以及金融市场中的异常波动。
金融摩擦与宏观经济： 金融危机后，对金融摩擦（如信息不对称、代理问题、抵押品约束）如何影响实体经济的研究成为重点。2019年的研究进一步探索了这些摩擦在经济周期中的传导机制，以及它们如何放大或减缓冲击的影响。
为什么印象深刻：
现实意义强： 这些研究直接回应了2008年金融危机暴露出的宏观模型局限性。它们提供了更贴近现实的分析工具，有助于理解和应对当前经济面临的挑战，例如收入不平等、金融稳定等问题。
理论前沿： 将行为经济学和异质性主体模型系统地融入宏观经济框架，是理论经济学的重要前沿。这需要跨学科的知识和复杂的计算能力，代表了宏观经济学研究的现代化趋势。
2. 关于“全球化、贸易战与供应链重塑”的经济影响
论文主题概述： 2019年恰逢全球贸易摩擦升级，特别是中美贸易战的影响日益显现。经济学家们致力于量化贸易壁垒对各国经济、企业和消费者福利的影响，并开始探索全球供应链的重塑及其潜在后果。
代表性论文（示例性，可能有多篇类似的）：
例如，一些研究利用精密的数量贸易模型（如具有异质性企业和中间产品贸易的模型）来模拟不同关税情景下的影响。具体论文可能侧重于：
《The Global Economic Effects of Tariffs》 (例如，由Simon J. Evenett, Johannes Van Biesebroeck 等研究者在不同平台发表的系列研究，或者类似主题的综合分析报告)
关于“供应链韧性”和“区域化贸易”的学术讨论。
详细内容与贡献：
量化关税影响： 研究通过微观数据（如企业出口、进口数据）和宏观模型，量化了不同行业和企业在贸易战中的损失或受益情况。这包括对消费者福利（价格上涨）、企业利润（出口下降、生产成本上升）、就业以及GDP的影响。
供应链调整： 分析了企业如何应对贸易壁垒，例如通过改变供应商、调整生产地点、寻找新的市场或进行国内生产替代。研究强调了全球价值链（Global Value Chains, GVCs）的复杂性和脆弱性，以及贸易战如何迫使企业进行成本高昂的调整。
非关税壁垒与不确定性： 除了关税，研究还关注了贸易战引发的政策不确定性对投资和贸易的负面影响。不确定性会使企业推迟投资决策，并可能导致资源配置的低效。
地缘政治因素： 一些研究开始更深入地考虑地缘政治因素对贸易格局的影响，以及“去全球化”或“区域化”趋势可能带来的长期经济后果。
为什么印象深刻：
紧贴时代热点： 贸易战是2019年全球经济最突出的事件之一。经济学家的研究为理解这一事件的深远影响提供了科学依据，也为政策制定者提供了参考。
揭示了全球化的新逻辑： 论文揭示了全球化并非不可逆转，而是一个动态调整的过程。当贸易壁垒升高时，全球供应链的重塑将是一个复杂而漫长的过程，其经济代价和社会影响需要深入研究。
政策启示： 这些研究为政府在贸易谈判、产业政策和风险管理方面提供了重要的分析框架。
3. 关于“气候变化经济学与绿色转型”的政策分析
论文主题概述： 随着全球对气候变化问题的日益关注，2019年，经济学界在量化气候变化成本、评估减排政策效果以及设计激励相容的绿色转型路径方面取得了重要进展。
代表性论文（示例性，可能有多篇关于碳定价、能源转型效率的研究）：
例如，以下主题的论文在当年具有影响力：
《The Economic Costs of Climate Change: A MetaAnalysis》 （对现有研究进行综合分析）
关于“碳税与创新激励”、“绿色金融与可持续投资” 的实证或模型研究。
详细内容与贡献：
气候变化影响的量化： 研究通过经济模型和实证数据，量化了全球变暖对农业、健康、基础设施、水资源等多个领域的影响，并估算了其对GDP的潜在损失。这为气候变化政策的紧迫性提供了经济证据。
减排政策的有效性： 大量论文评估了不同减排政策（如碳税、碳交易、排放标准、绿色补贴）的经济效率和可行性。研究关注如何通过政策设计最大化减排效果，同时最小化对经济增长的负面影响，并促进技术创新。
绿色转型路径的建模： 利用动态随机一般均衡（DSGE）模型或优化的CGE模型，研究者探索了实现净零排放的多种可能路径，包括能源结构调整、技术进步速度、消费者行为改变等关键因素。
气候金融与风险管理： 关注了气候风险如何影响金融市场，以及如何发展绿色金融工具来支持低碳投资，例如绿色债券、气候风险披露等。
为什么印象深刻：
跨代际公平与经济发展： 气候变化问题触及了当代经济发展与子孙后代福祉的深刻矛盾。经济学家的研究为如何在追求经济繁荣的同时解决环境问题提供了理论框架和工具。
政策工具的创新： 研究推动了“碳定价”等市场化机制的广泛讨论，并探索了将气候目标与经济激励更有效地结合起来的创新方法。
政策的实操性： 许多研究不仅仅是理论推演，而是基于详细的数据和模型，为各国政府制定具体的减排目标和行动计划提供了可操作的建议。
4. 关于“人工智能（AI）与未来就业”的颠覆性影响
论文主题概述： 随着人工智能技术的飞速发展，2019年关于AI对劳动力市场的影响、自动化对不同技能水平劳动者工资和就业机会的冲击，以及未来工作性质的演变成为经济学界的热门话题。
代表性论文（示例性，侧重于AI对技能需求和劳动分工的影响）：
《The Impact of Automation on Labor: Evidence from Robot Adoption》 （例如，Erik Brynjolfsson, Daniel Rock, and Chad Syverson 的研究以及类似主题的后续工作）
关于“AI赋能的生产力提升”与“技能偏向性技术进步”的讨论。
详细内容与贡献：
自动化对就业的直接冲击： 研究通过分析企业采用机器人、自动化设备等数据，实证检验了自动化对特定行业、职业和技能水平劳动者就业的替代效应。
AI与技能需求的变化： 论文分析了AI如何改变对劳动者技能的需求。一方面，AI可能替代重复性、规则性的劳动；另一方面，它可能增加对创造力、批判性思维、情感智能以及与AI协作能力的需求。
生产力悖论的讨论： 一些研究重新探讨了AI等新兴技术对生产力增长的实际影响，以及为何在技术飞速发展的同时，宏观层面的生产力增长似乎不如预期（“生产力悖论”）。这可能与技术传播速度、组织变革以及衡量方式有关。
工资不平等加剧： 研究发现，AI和自动化技术可能进一步加剧工资不平等，因为高技能劳动者从AI中受益更多，而低技能劳动者可能面临更大的失业风险或工资停滞。
为什么印象深刻：
对未来社会结构的预判： AI对就业的影响直接关系到社会公平、教育体系和福利制度的设计。经济学家的分析为预见未来社会结构的变化提供了重要的视角。
技术进步的“两面性”： 论文深刻揭示了技术进步并非总是普惠的，而是可能带来赢者通吃的局面，以及对不同群体和技能的偏好差异。这促使人们思考如何设计政策来缓和负面影响。
对教育和培训体系的挑战： 研究结果对教育和培训体系提出了严峻的挑战，需要培养适应未来劳动力市场需求的技能，并提供终身学习的机会。
总结：
2019年的经济学研究继续在应对现实挑战（如金融危机遗留问题、贸易保护主义、气候变化）和探索前沿理论（如行为经济学、异质性主体模型、AI影响）之间取得平衡。上述几类研究之所以令人印象深刻，是因为它们不仅在理论上具有创新性，更重要的是，它们能为理解我们所处的复杂世界提供深刻的洞察，并为解决紧迫的经济社会问题提供政策启示。这些研究不断推动着经济学这门学科的进步，并帮助我们更好地塑造未来。
网友意见
今年印象最深的论文，前段时间在想法中已经说了，就是今年刚刚发表在Econometrica上的一篇「关于非洲艾滋病流行的均衡模型」[1]，我看完的感觉就是：这样的就应该发ECMA！
文章的内容非常直接，就是标题所写的，用经济学均衡的方法来分析非洲艾滋病的传播。平心而论，这种主题相对比较容易发顶刊——问题比较重要，数据要获得有一定难度，正常的套路就是深入调研一两年——当然最近要求有所提高，比较流行今年诺奖的随机对照组实验（RCT）的做法，比如用金钱/彩票来激励人进行安全性行为[2]，这篇就发了「美国经济评论」。结论也很有意思：因为冒着性病风险进行不安全性行为的人骨子里都是冒险的人，所以可以看做是风险爱好者，而风险爱好者最喜欢彩票，所以可以用彩票的方式来激励这些人，花钱少，见效大。
一般这种论文的花活都玩在实验设计上，到数据分析这一步，就是正常的简约式线性回归，因为实验设计的好，也不太需要其他的辅助，比如工具变量之类来得出因果关系。
但是今天我要介绍这一篇文章非常不同。他指出了前人研究的一个重要缺陷：总是给定人的行为是一样的。就像安全带对交通事故的影响一样：安全带诚然可以保护人在事故中受到更少的损害，但是人们知道了自己有安全带，往往开车就没有以前那么小心，所以就会增加事故的发生率。安全带的整体效应可能依然是正的，但是它本来可以带来更大的提升，结果被人们的反应给冲销了。
艾滋病的防治也是一样的，人们总是认为，开发出更加安全的保护措施，开发出更有效的药品，就一定能够取得多少成效，但是事实往往并不是这样的，因为如果人们知道进行高危性行为更安全，那么人们可能会倾向于进行类似的行为，而会更少的自我约束；这样的话，更安全的保护措施所提升的这点安全概率，就被人们的行为给抵消了。
这也是为什么，这篇文章要从根本上——也就是人们的效用最大化出发，去模型化人们是否进行高危性行为，以及相应的频率，从而模拟出不同的政策对人群的真实影响。这也是这篇文章有意思的地方，万物皆可模型化。
性行为的市场，每个人入场后有三种选择：
- 长期无保护关系，比如结婚；
- 短期保护关系，但是带安全措施；
- 短期无保护关系，高危。
这三种亲密行为所带来的效用是固定的，短期无保护，也就是高危性行为带来的效用最高（在不考虑风险的情况下，因为风险会另算），设为一个固定的u，当然风险也最大，带保护是p，设定为严格低于u；有趣的是长期无保护的效用是u+l，l可正可负：如果l为负，说明人们更倾向于多元化；如果为正，那就只能说是真爱了。
这个市场是一个搜寻和匹配的市场，每个人拥有不同的风险偏好，然后进入这个市场之后就来搜寻自己的临时或者长期伴侣，然后建立这三种关系之一，其中长期关系有一点优势，就是搜索一次之后，可以不需要再次匹配，就可以持续产生效用；而短期关系每次产生效用之后，则需要重新进入市场，再次匹配。而匹配成功的概率需要花钱，花钱越多，匹配到的概率越大。
这里作者们做了一个简化假设：就是不存在「一方走肾，一方走心」的情况，每个人所匹配到的，都是和自己「志趣相投」的，要走心都走心，要走肾都走肾。因为对临时或者长期伴侣的健康状况是不可知的，所以一个最直接的推论就是这个市场必然是逆选择的，因为只有那些最冒险的人才愿意从短期高危中获得效用。
模型的式子非常长，但是逻辑非常清晰：每个人有不同的风险偏好和耐心程度。有的人更加耐心，有的人更加不耐心。而年轻人进入市场的时候，都是不耐心的，这可以理解为青春期对异性的渴望，而每过一段时间，每个人都有一定的概率变成耐心的类型。不耐心的人更看重当下，容易忽视未来得病之后给自己带来的负效用。下面这个图，主要是文中描述的人们的行为模式，贝尔曼方程就可以从这个图中求出：
其中绿色的点，是人们决定需要花费多少金钱进行「搜寻」的节点，红色的心，是亲密关系所带来的效用实现的点。所以人们的决策是复杂的，比如人们可以在第一步的时候故意少努力，选择不进入长期关系，而在「没找到」之后，投入大量的金钱和精力来搜寻短期高危的关系；人们也可能花费很多金钱来寻找婚姻关系，失败之后因为害怕传染而主动进入单身狗状态，等待下一期继续搜寻长期关系。
经济学在分析中引入的这种趋利避害的个体决策机制，是其他领域的文献中所不多见的。所这个意义上讲，这篇文章对于流行病学的研究也有一定的启发意义。根据这个模型，作者们分析了四种政策对艾滋病传播的功能：
- 包皮环切术
- 抗病毒疗法
- 更好的安全套
- 治疗其他性传播疾病(STD)
先看包皮环切。包皮环切降低的是女对男的传染比例。小规模的实地实验数据回归表明，每增加20%的男性包皮环切，艾滋病流行率会下降1%。作者的模型非常好的拟合了这一点，同时模型中也推导出了和实地实验一样的副作用：包皮环切之后，男性因为更加不容易别传染，所以会相对不乐意进入婚姻，而倾向于进行更加高危的性行为。我们从上面的图中也可以看出，如果「短期高危」潜在的风险小了，那么显然理性人就会增加自己搜寻短期高危性伙伴的努力，而减少自己进入婚姻的努力。
但是即便如此，这项政策依然是有效的，因为男性更不容易被传染，从而其他健康女性被传染的概率也下降了，然后其他健康男性遇到被传染女性的概率也下降了。所以尽管这项政策看起来是针对男性的，女性其实也是受惠者。
再看抗病毒疗法。以前，抗病毒疗法被认为是治疗用，现在发现它减少了病毒的浓度，所以也存在一定的「预防患者传染给其他人」的作用。但是，因为抗病毒疗法下的患者活的时间也长，所以他们也有更多的时间把病毒传染给其他人。所以抗病毒疗法到底对艾滋病的传染是好是坏，并不那么明显的。
模型的结论是令人吃惊的。事实证明，只有当抗病毒疗法被大规模广泛应用之后，才会显著的降低艾滋病的流行率，如果只是小规模的随机使用，反而可能会有负面影响，也就是增加了艾滋病的流行。
为什么呢？还是看之前那个图。抗病毒疗法让患者活的更长，更健康，这意味着「得病的后果没有以前那么严重了，并且能够传染人的时间也更长了」，所以人们相对更加不愿意进入婚姻，也更加不愿意进行安全保护，这就是典型的「安全带效应」，只不过这个安全带存在于人们的意念中——因为知道犯错之后还有相当的可能性自己还能过得不错，那为什么要如此谨慎呢？所以抗病毒疗法，对于单个的个体是毫无疑问的有益的，但是对于整体艾滋病的流行，未必是一件好事。只有当绝大多数人得病之后都能得到抗病毒疗法的加持之后，相当于药物对病毒的整体抑制，强大到了可以平推的地步，即便是大多数人都进行高危性行为，病毒也很难传染，这项政策才能真正的降低艾滋病的流行。
第三个政策是：更好的安全套。这个政策的意义在于，尽量缩小高危性行为和安全性行为之间给人带来的感官上的差异，来激励人们采取安全性行为。
这个总应该是有效的了吧？然而依然出乎意料：
只有当安全性行为和高危性行为几乎给予行为人差不多的效用的时候，「更好的安全套」才会降低艾滋病的流行，否则只会增加。
因为「更好的安全套」对于艾滋病的流行率有两个作用相反的效应：第一个是给人们更大的激励去采用安全性行为；而第二个是让婚姻变得更加没有吸引力——还是回到上面的图，人们首先选择是不是进入婚姻，失败之后在短期性行为市场上搜寻，所以「更好的安全套」降低了人们在第一步的搜寻努力，把更多的人推到了短期性行为的市场，这客观上增加了艾滋病的流行。只有当「更好的安全套」非常好的时候，第一个效用才能真的压倒第二个效用。
所以，更好的安全套，除非真的很好，对于预防艾滋病流行是有限的，甚至于可能是负面的。一般的流行病学的文献一般不太注意人们行为策略上的改变，不会去实验「让人觉得更舒服的避孕措施」对艾滋病流行率的贡献；这篇文章从这个意义上也是对流行病学有一定的启发。
最后，治疗其他的性病，可以减少艾滋病传播的概率。这个有一点点像包皮环切术，不过对传染概率的减少是双方的，并不是仅仅女对男。所以效果也和包皮环切差不多。值得注意的是，和流行病学的文献预测相比，实地实验中艾滋病流行率的下降少了很多，这中间的差，就可以用上面讲到的人们的策略性行为来解释——毕竟「治疗其他的性病」，也让人们传染艾滋病的概率下降了，这也增加了人们单身和高危的动机。
下面这幅图，就显示了流行病学实验，和实地实验之间的差异。可以看出流行病学的实验认为治疗性病会大幅度减少艾滋病的传播，但是真的实地这么做了，效果却一般般。中间的绿线是本文的模型所预测的，显示在大规模治疗之后，中间会有一个拐点，也就是当除了艾滋病之外的性病都能得到显著而及时的治疗之后，即便人们更喜欢「作」，整体上对传染可能性的降低也能显著的压制艾滋病的流行率。
这个图说明，尽管实地实验，治疗其他STD对艾滋病促进有限，但是这项政策可能依然值得尝试的好政策。
这篇文章的大致内容就是如此。这是我今年读过最有意思的文章没有之一，因为这个问题传统上就是一个流行病学的问题，这方面的研究不说汗牛充栋，也是非常可观了。但是作者们就开了一个严肃的脑洞，用他们擅长的搜寻和匹配模型来模型化了个人的选择，用数据度量了参数进行了拟合，最终用一个模型解释并定量的概括了之前大量的实证研究的结论，并且还解释了流行病学相关文献中实验室数据和实地数据之间的差异，同时对还没有被充分研究的政策给出了非常合理的建议。
文章无论是可读性、原创性、还是技术性，都达到了一个非常高的水准，读完这篇文章我就一个感觉：这样的文章，就应该发表在顶刊上！
参考
- ^ Greenwood, Jeremy, Philipp Kircher, Cezar Santos, and Michèle Tertilt. "An equilibrium model of the African HIV/AIDS epidemic." Econometrica 87, no. 4 (2019): 1081-1113.
- ^ Björkman Nyqvist, Martina, Lucia Corno, Damien De Walque, and Jakob Svensson. "Incentivizing safer sexual behavior: evidence from a lottery experiment on HIV prevention." American Economic Journal: Applied Economics 10, no. 3 (2018): 287-314.
谢邀 @司马懿
今年印象最深的论文是2个：Pol Antras的“CONCEPTUAL ASPECTS OF GLOBAL VALUE CHAINS”和 Jessie Handbury 的“Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non-Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities”
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Pol Antras的那个其实是一篇总结性的文章，讲的是最近GVC研究领域的进展，以及未来研究的可能性。个人认为是个很好的对gvc方面的论文的总结。
其中在最后一章，提到未来研究有哪些可能。一个是网络平台的发展让企业更容易找到suppliers和客户，这样有可能减少search friction，但是可能会增加大企业suppliers之间的竞争，带来更大的market power；还有一个是3D打印以及它可能带来的reshoring
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Jessie 的这个paper貌似是她的JMP。这篇文章主要是讲的non-homothetic的问题，也就是说，consumer taste是和收入水平以及所在地区相关的。她用了Nielsen barcode data和household data计算了每个地区/家庭所面对的价格指数，并且比较各个地区的产品。两个观察1. 富有一些的家庭比低收入家庭在同一产品上（平均）支出更多； 2. 在发达一些的城市，高收入群体的购买的产品种类比低收入多一些，并且花费比不那么发达的城市低一些。
文章的模型加入了valuation for product quality，并且对price/quality elasticity都和收入相关。文章用Nielson data估计了elasticity和收入的相关系数和各个产品的quality。估计好了各个参数就可以计算各个地区的各收入水平的resident的消费指数。通过将消费指数对某个地区的人均收入，以及人均收入*某个收入分组的平均收入水平还有人口，发现只有那个interaction 显著，按照作者的收入划分的话，高收入人群从Scranton搬到Pittsburgh会比低收入人群多减少10%的消费支出。也就是说，其实poor city对高收入人群来说，更expensive一些.
那么这个其实有2个原因：1. rich city的高质量产品更多 2. rich city的高质量产品更便宜；或者2者兼有。然后作者重复上述的回归，但是每个product的价格按照全美平均价格计算，发现还是那个交互项显著。这就说明即使同一产品的价格是一样的，但是高收入人群还是在rich city better off 更多，所以更多的是variety effect，也就是1.
参考文献
Handbury, Jessie "Are Poor Cities Cheap for Everyone? Non-Homotheticity and the Cost of Living Across U.S. Cities" http://www.jessiehandbury.com/papers/Handbury_NHP_currentpublic.pdf
Antras, Pol "Conceptual Aspects Of Global Value Chains" NBER Working Paper No.26539 https://www.nber.org/papers/w26539
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