2016 年有哪些让你深受启发的经济学论文？

2016 年涌现出许多令人瞩目的经济学论文，它们在不同领域都带来了深刻的洞察和启发。要选出“最”有启发性的确实有些难度，因为启发性是主观的，并且取决于个人的研究兴趣和背景。

然而，我可以根据学术界和政策界的广泛讨论、以及对经济思想的潜在影响，列举一些在 2016 年引起广泛关注并具有深远启发意义的经济学论文，并尽量详细地介绍它们的观点和影响。

以下是我认为在 2016 年具有高度启发性的几篇论文，并进行详细阐述：

1. 关于不平等和政治的深刻洞察：

论文题目可能与以下主题相关（具体标题可能有所变化，因为研究成果往往会以不同的形式发表）：

"The Price of Inequality: How to Stop Corporate Greed from Hurting Us All" by Joseph Stiglitz (虽然这本书是 2012 年出版的，但其相关的经济学研究在 2016 年仍然是讨论的焦点，并且有许多后续的学术论文深化了这些观点。)
研究不平等对民主制度和政策制定的影响的学术论文。

核心观点与启发：

尽管斯蒂格利茨的著作出版时间略早，但围绕“不平等对民主的影响”的研究在 2016 年仍然是经济学领域的热点。许多学术论文深入探讨了日益扩大的收入和财富不平等如何改变政治格局和政策制定的方向。

经济权力与政治权力联动：这些研究强调，经济上的高度集中（少数人拥有大量财富）往往会转化为政治上的影响力。富裕阶层可以通过政治捐款、游说、媒体控制等方式，影响立法过程，使其更偏向于维护自身利益，而不是全体公民的福祉。
政策扭曲与机会不均等：当政策制定受到少数富裕群体的影响时，可能会出现有利于资本而非劳动力的税收政策、监管放松、以及对公共服务的削减。这进一步加剧了机会的不平等，使得社会底层阶层更难向上流动。
民主质量的侵蚀：研究表明，高度不平等可能导致公民对政治体制的信任度下降，参与度降低，甚至出现政治极化和民粹主义的兴起。这不仅是经济问题，更是对民主制度健康运作的根本挑战。

启发意义：

这系列研究极具启发性，它迫使经济学家和社会评论员重新审视经济增长的模式和分配的公平性。它提醒我们，经济政策的制定绝不仅仅是效率问题，更是关乎社会公正和政治稳定的核心议题。经济学家不仅要关注“蛋糕有多大”，更要关注“蛋糕如何分”。它促使人们思考如何设计制度，以限制经济权力对政治权力的过度渗透，维护更广泛的民主参与和公平竞争的环境。

2. 行为经济学在公共政策中的应用深化：

论文题目可能与以下主题相关：

"Nudge" 理论在环境行为、健康行为或金融决策中的应用案例研究。
关于默认选项、激励机制和信息不对称如何影响个体选择的实证研究。

核心观点与启发：

行为经济学在 2016 年继续蓬勃发展，尤其是在政策制定领域的应用。许多研究展示了如何利用人类的认知偏差和非理性行为来设计更有效的公共政策，以引导人们做出更符合其自身长远利益或社会整体利益的选择。

“助推”（Nudge）的精细化：研究不再局限于简单的“助推”概念，而是更深入地探讨了不同类型“助推”的有效性，例如：
信息呈现方式：如何设计信息，使其更容易被理解和接受，例如使用更直观的图表、简化复杂合同。
默认选项：如何设置默认选项来影响人们的决策，例如在退休金计划中将自动加入设置为默认。
社会规范：如何利用社会规范来鼓励特定行为，例如告知人们他们的能源消耗与邻居相比是高还是低。
情境依赖性：强调“助推”的效果高度依赖于具体的政策情境、目标人群的特征以及所面临的选择。没有一种“助推”适用于所有情况。
伦理考量：随着行为经济学在政策中的广泛应用，对其伦理边界的讨论也日益增多。研究开始关注如何确保“助推”不被滥用，不侵犯个人自主权。

启发意义：

这些研究极具启发性，因为它提供了一种“软性”的政策工具，可以以较低的成本和较少的强制性来改善个体和社会结果。它改变了我们对“理性人”的刻板印象，承认了人类决策的复杂性和系统性偏差。这促使政策制定者跳出传统的“惩罚与奖励”框架，思考如何与人类的心理规律合作，而不是对抗。对于经济学家来说，它拓展了分析工具箱，鼓励在实证研究中更加关注人的行为细节。

3. 人工智能（AI）与劳动力市场变革的早期探索：

论文题目可能与以下主题相关：

“自动化对就业和工资的影响”的实证研究。
人工智能驱动的生产力增长与就业结构的长期分析。

核心观点与启发：

虽然关于 AI 对就业的影响是长期以来讨论的话题，但在 2016 年，随着机器学习和人工智能技术的快速发展，这一领域的研究开始显露出更清晰的轮廓和更紧迫的意义。

技术性失业的担忧：研究开始深入分析哪些职业和哪些技能更容易被 AI 取代。例如，重复性、程序化的任务更容易被自动化，而需要创造力、复杂人际互动和高级解决问题能力的职业则相对安全。
技能差距的扩大： AI 的发展可能加剧技能差距。能够与 AI 协同工作、或者从事 AI 无法替代的工作的人，其收入和就业前景可能会更好，而那些技能容易被取代的人则可能面临失业或工资停滞。
新的就业机会：与此同时，一些研究也开始探索 AI 可能创造的新型就业机会，例如 AI 训练师、数据科学家、以及与 AI 相关的服务和维护人员。
生产力与收入分配的权衡： AI 带来的生产力提升可能非常显著，但关键问题在于，这些收益是广泛共享，还是会进一步集中到资本所有者和少数高技能劳动者手中。

启发意义：

这些早期探索具有极强的预见性和启发性。它们揭示了一个即将到来的重大经济和社会转型，并迫使我们思考如何应对。它提醒我们经济增长的动力正在发生深刻变化，并且需要提前规划，以避免大规模的社会动荡。经济学家和政策制定者需要关注：

教育和培训改革：如何调整教育体系，培养适应未来劳动力市场需求的新技能。
社会保障体系的调整：如何为那些可能被自动化取代的工人提供支持，例如失业救济金、再培训计划，甚至更具颠覆性的如普遍基本收入（UBI）的讨论。
技术政策的引导：如何引导 AI 的发展方向，使其更好地服务于人类福祉，而不是仅仅追求效率和利润最大化。

4. 气候变化经济学与政策评估的量化与细化：

论文题目可能与以下主题相关：

“社会成本碳排放”（Social Cost of Carbon, SCC）的最新估算模型与应用。
气候变化对特定行业（如农业、保险）的经济影响分析。
碳税、碳交易等气候政策的成本效益分析。

核心观点与启发：

2016 年，气候变化经济学的研究继续向更精细化和量化方向发展，尤其是在评估政策成本效益和量化气候变化长期影响方面。

社会成本碳排放的更新：围绕“社会成本碳排放”（衡量每单位额外碳排放对经济造成的长期损害）的估算方法和数值一直是政策讨论的焦点。2016 年，研究者们试图通过更新经济模型、考虑更多气候反馈机制、以及引入更长远的时间跨度来改进 SCC 的估算。这对于制定有效的减排政策至关重要。
气候变化的适应与减缓成本：研究更详细地分析了为适应气候变化（如建设防洪设施、培育耐旱作物）和减缓气候变化（如发展可再生能源、提高能源效率）所需的经济投入，并试图权衡这些成本与不作为的潜在代价。
政策工具的比较与选择：对比不同气候政策工具（如碳税、总量管制与交易、能源补贴）的优缺点，包括其效率、公平性、对产业竞争力影响以及政治可行性。
对发展中国家的影响：更加关注气候变化对脆弱发展中国家造成的经济冲击，以及国际社会在气候融资和技术转移方面的责任。

启发意义：

这些研究具有极强的紧迫性和长远规划的启示。它强调了经济学在解决人类面临的最严峻挑战之一中的关键作用。通过量化气候变化的经济后果，并评估不同政策的成本效益，经济学研究能够：

提供政策制定的科学依据：为政府决策者提供数据支持，帮助他们理解不同政策的潜在影响，并做出更明智的选择。
提高公众和企业对气候风险的认识：帮助人们理解气候变化并非遥远或抽象的问题，而是对经济活动和生活质量有切身影响的现实威胁。
推动全球合作：通过提供共同的分析框架和量化指标，促进国际社会在应对气候变化方面的协调与合作。

总结：

2016 年的经济学论文在多个维度上展现了经济学研究的深度和广度。以上列举的只是其中的几个代表性领域，还有许多其他领域，如金融市场稳定性、国际贸易理论、宏观经济政策等都有重要的研究成果。

这些论文的启发性在于它们不仅推进了经济学理论本身，更重要的是，它们为理解我们所处的复杂世界提供了新的视角、工具和数据，并直接或间接地影响着公共政策的制定和社会的发展方向。它们提醒我们，经济学不是一个封闭的学科，而是与社会现实、人类行为以及未来挑战紧密相连的动态领域。

网友意见

这个答案介绍今年发表的两篇论文，两篇论文的结果正好相反。它们研究的问题不新，但具有极其重要的政策意义。这个问题是：银行之间的竞争对金融稳定有什么影响？

这个问题的重要性无需多言。但是在介绍论文之前，我需要说说这个问题里的一个坑。和大多数行业不一样，银行和银行之间不仅竞争客户，彼此还是重要的交易对手和合作伙伴。银行和银行之间的交易包括拆借、债券交易、证券回购等。由于各国监管部门往往规定银行对单一风险主体的风险暴露不能超过资本金的某一百分比。面对大客户的贷款需求时，银行还往往组成银团来满足客户需求和监管要求。如果说银行之间竞争客户是日常工作的一部分，那么合作赚钱或者为对方提供融资便利也是日常工作的一部分。

所以，当银行的人跟你说出“兄弟行”这个词的时候想表达的意思，跟其他大部分行业的人说出“友商”这个词的时候，是有些不一样的。换句话说，把从其他行业里得到的结论直接套到银行业头上，不一定能得出靠谱的结论。

产业组织的一个重要议题是竞争对福利的影响。放到银行这，福利的一个重要标准是“出事的概率有多大”。大家都知道，把资产放银行，银行给你的收益率不太高。它的好处在于流动性高，风险小。既然风险小是把资产配置在银行的理由之一，那么银行破不破产就变成了大家关心的重要问题了。给定监管环境，银行破产与否取决于它资产端的实际表现。当然，表现是事后的，但配置是事前的。如果竞争会影响银行配置资产的策略，那么它当然会影响金融稳定。

这个观点是

John Boyd

和

Gianni De Nicoló

（2005）考察的角度。在2005年的这篇综述中，Boyd和De Nicolo挑战了认为竞争程度越高，银行资产端风险暴露越高的旧观点，认为旧观点忽视了驱动银行降低资产端风险暴露的力量。这两位和

Abu Jalal - Suffolk University

（清真哥）2009年的文章用了一个美帝横截面数据和一个第三世界国家（大概是非平衡）面板数据，得出了银行间的竞争程度与破产概率负相关的结论。

考虑到他们用的样本，这个问题的争论似乎被画上了句号。我要介绍的第一篇今年发表的文章也无非是佐证这个观点。它是Akins, B., Li, L., Ng, J., & Rusticus, T. O. (2016). Bank competition and financial stability: evidence from the financial crisis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(01), 1-28.

前面说的2009年文章用的竞争测度是

Herfindahl index

。JFQA16的四位作者认为，这个测度描述的是市场层面的竞争水平——一个行业在一个时点只会有一个HHI。JFQA16使用了FDIC提供的分行级别的存款数据，构建了一个银行级别的竞争测度。换句话说，在一个时点，每家银行都会有一个竞争测度。这个测度比起HHI，更直接地模拟了一个银行管理人员面临的真实竞争场景。而银行管理人员当然就是决定银行资产配置策略的人。所以，既然这个用银行级别的测度做出来的结果和用行业级别测度做出来的结果是一致的，那么Boyd等人2009年画上的那个句号理应被再描一圈。

不过，这个句号描完以后可不一定就不再动了。我介绍的下一篇文章得出了和它完全相反的结论。这篇文章是Bushman, R. M., Hendricks, B. E., & Williams, C. D. (2016). Bank Competition: Measurement, Decision‐Making, and Risk‐Taking. Journal of Accounting Research, 54(3), 777-826.

这篇文章用的测度也是银行级别的。不过与前一篇不同，这个测度是通过对银行的

10-K

进行文本分析得出来的。作者们宣称，通过文本分析，能得到银行管理人员对于当前竞争压力的（带有一定主观性的）观点（原文叫current perception）。比起前面说的用存款构建的测度，这个测度看上去携带了更多关于银行面对的竞争压力的信息。BTW，对10-K进行文本分析的作法最早是密大+高金的Li Feng老师等人提出的。

他们发现竞争压力越大，银行越容易放松贷款发放标准，在确认贷款预期减值上越不及时，同时更依赖非利息收入。这些微观决策上的变化，最终会导致银行破产概率的增加。另外，经营范围和体量相似的银行面临的竞争环境也相似。不难想象，它们适应竞争环境的作法也会是相似的。

如果银行管理人员认为JAR2016这篇文章更能描述他们的苦衷，那么Boyd等人确立的那一派观点，就有了些“何不食肉糜”的意味。事实上放松（房屋）贷款发放标准正是次贷危机风险积累的原因。不过当时影响贷款发放标准的不是竞争环境，而是资产证券化的容易程度。但是，如果银行面临的竞争环境会影响贷款发放标准，那么我们就真的要多长个心眼了。或许银行竞争与金融稳定后面的句号，现在画上还太早了。

参考文献：

Akins, B., Li, L., Ng, J., & Rusticus, T. O. (2016). Bank competition and financial stability: evidence from the financial crisis. Journal of Financial and Quantitative Analysis, 51(01), 1-28.

Boyd, J. H., & De Nicolo, G. (2005). The theory of bank risk taking and competition revisited. The Journal of finance, 60(3), 1329-1343.

Boyd, J. H., De Nicoló, M. G., & Jalal, A. M. (2009). Bank competition, risk and asset allocations (No. 9-143). International Monetary Fund.

Bushman, R. M., Hendricks, B. E., & Williams, C. D. (2016). Bank Competition: Measurement, Decision‐Making, and Risk‐Taking. Journal of Accounting Research, 54(3), 777-826.

感谢

@Joe De

的邀请。想不到论文也有盘点的时候 ^_^. 确实有一篇文章我印象很深刻，但是要把原意用白话表述出来挺有挑战，本来我是想着过几天写专栏的，不过既然要盘点，就先贡献给盘点吧。

这篇论文来自今年八月份的《美国经济评论》，题目叫做——宽恕和放逐。听这名字就很大气吧^_^ 读完之后，这篇文章让我理解了为什么宋朝为什么“不杀士大夫”，为什么会出现“铁打的政事堂，流水的宰相”的情况，乃至于有些人经常两度甚至三度为宰相，而清朝那些“剥去顶戴花翎，永不叙用”的大臣，往往没有过几年就能够被重新启用。是因为宋朝和清朝的皇帝喜欢反悔么？如果皇帝金口玉言都可以随便收回，那么是不是会让大臣有一种肆无忌惮犯法的动机呢？反正只要不触及底线，过几年还是有很大概率起复的嘛！这是皇帝人性的缺陷，还是理性的必然？这篇文章中就有答案。

假设一个小团体有三个人，A，B和C。每次随机的抽取任意两个人合作进行生产，只有这两个人能互相观察到对方是不是在合作中偷奸耍滑了。比如说，假如A和B的合作中，B偷懒了，那么A可以选择把B的行为公之于众，那么一个最高权威将“放逐”B，把B排除出这个群体之外。

在学习博弈论的时候，我们都知道在无限期重复博弈下，背离惩罚越重，合作程度越高。那么就上面这个简单的设定来说，一个直觉的结论就是，如果实行永久放逐，只要一次偷懒，就真的永不叙用，似乎是最优的选择。事实真的如此么？

我们来仔细分析这个貌似很简单的模型。那么分两种情况：

1. 如果所有的人都很诚实，只要合作伙伴偷懒了，就马上汇报给权威放逐对方，那么这种情况下，对A来说，偷懒一次的代价是永久的丢失了在未来和B和C合作的机会，所以A会有很大的激励不去偷懒——换句话说，在这种情况下，因为A，B和C的互相监视，他们都会相对很努力的工作。我们把这个均衡的努力水平定义为E1. 均衡水平的定义为，在该努力水平下，偷懒一次所得到的收益（因为之后都为0了没有折现）正好等于不偷懒一直合作下去所得到的所有收益的折现，我们把这个收益定义为R1.

2. 永久放逐了B之后，只剩下了A和C，这个时候因为减少了一个人，所以未来合作的选择也少了，偷懒的动机也变大了，我们把只有两个人合作时候的均衡努力水平定义为E2，而每个人收益的折现定义为R2.

显然两个均衡的努力水平相比较，E1>E2，也意味着在三人局中偷懒一次获得的收益要大于两人局中一直合作的收益，也就是R1>R2.

那么有趣的事情来了，当人们不是那么诚实，而是严格的按照自己的利益行事的时候，会发生什么情况呢？

在A和B的一次合作中，B偷懒了，A会怎么想呢?

如果A把这件事情公开了，那么B会被永久的放逐，那么只剩下A和C，因为B永远的消失了，A和C之间合作的均衡会从E1跳E2。这个真的对A有利么？

A这个时候就会心里有小九九了：”不如这样，反正B偷懒了这一次，下次他碰到C的时候肯定还会偷懒，因为他知道自己迟早要被放逐掉，到时候C就会知道B不是个好人，所以对我来说，最优的选择是隐瞒B和我合作时偷懒的事实，如果C不告诉我，我就不告诉C。这样C还会认为我们三个人都在努力的工作，所以C会投入E1的努力，那么我在和C的这一次合作中让C当个冤大头，什么都不干攫取一个R1的收入，这要比放逐了B之后，和C一直双人合作能获得的R2好多了啊！“

于是A隐瞒了自己曾经被B耍过一次的事实，把魔爪伸向了懵懵懂懂什么都不知道的C。

在永久放逐的机制下，B在和A的合作中偷懒，这让A私下里知道，B会很快的被放逐（因为他欺诈了A，下次碰到C保持努力毫无意义，所以也会欺诈C，等A和C都知道了B的欺诈，不管告不告诉权威，事实上都相当于放逐）再也无法监视A了，从而单方面的降低了A工作的动机，还给A提供了信息优势。而A的最优策略，就可以通过隐瞒自己的知道B偷懒这一事实，来欺骗C继续以一个较高的努力程度来合作，从而让自己得利。

上面这个分析说明，在永久放逐的机制下，高水平的努力程度E1是无法维持的，因为人们会策略性的隐瞒同伴对自己的欺诈，以便于自己去欺诈其他人。只有当均衡的努力水平下降到E2的时候，也就是无论几个人合作，努力程度都不高于双人合作的努力程度时，人们才没有这一隐瞒的动机，从而再次回归诚实。

这也就是说，如果皇帝的惩罚过重，只要有弹劾，查证实了就判死刑，或者永不叙用，结果就是官僚之间心照不宣，谁都不揭发谁，大家都磨洋工，不干事或者以一个很低的努力水平在干事。最明显的例子就是崇祯天子，殷鉴不远。

所以——在这种情况下，引入策略性的宽容就变的很重要。宽容有两个作用，一方面是不好的，因为惩罚轻了，降低了E1，仅仅是一段时间不能够和其他人合作了，而不是永久，所以努力水平的上限降低了，但是我们通过上面的分析已经知道无论如何，这个上限不可能是均衡的状态。宽容的另外一个作用，则是实实在在的提高了努力水平的下限。因为当A知道迟早B还是可以回来和自己一起共事合作的时候，隐瞒B偷懒的事实仅仅是推迟了B被放逐这件事情的发生——而自己也会偷懒，自己也会被放逐，自己也要等一段时间才能再回来, 这段时间损失的并不仅仅是和C合作的收入，并且也无法和回来之后的B合作。所以宽容让惩罚的威慑变小的同时，也保持了三个或者更多人相互监视的可能性，不会出现：”我知道你偷懒了，你会被永久放逐，所以我再也不怕你告我的密了“这种情况。在最优的宽容度下，努力的均衡程度为E3.显然 E1>E3>E2.

不同的是，这次E3是真正的能够维持下去的均衡。

雷霆雨露，莫非天恩。帝王用人的心术都可以在现代的文章中得到佐证，不够震撼么？^_^

谢

@从不毒舌可达鸭

邀，推荐前几天读的一篇文章，Xavier Jaravel的The Unequal Gains from Product Innovations:Evidence from the US Retail Sector。

上图展示文章核心结论：家庭收入愈高，受通货膨胀愈小。对年收入30000美元以下家庭，实际年通货膨胀率超过2%。对年收入超过100000美元家庭，实际年通货膨胀率仅为1.4%。其中超过80%差距来自高端品革新更多，新产品更多，整体降价更快这一因素。

通货膨胀压力负担不均来自产品革新分布不均是文章另一核心结论。文章说明原因来自供给：收入不平等上升使高端产品市场容量（market size）相对重要性上升，厂商会在高端品上投入更多资源。从消费者角度看，年收入每上升10000美元，新产品消费支出平均上升3%。

最后，高低收入家庭受通货膨胀影响不均等程度在逐年上升，具体见上图展示低收入家庭实际通货膨胀率与高收入家庭比值，65年增加约15%。

收入不平等可能是重要驱动因素，上图显示收入与通货膨胀不平等间有高度相关。总之，我们应更关注这一不平等传导渠道。如果效应很大，传统主张的涓滴效应（Trickle-down）改善不平等效果可能没有预期的大。我会尽快补更简单介绍研究方法。

参考文献：

Jaravel X. The Unequal Gains from Product Innovations: Evidence from the US Retail Sector[J]. 2016.

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2016 年的 Steam 夏季特惠，那可是相当有味道的一段记忆！当时的市场跟现在比，虽然平台生态略有不同，但好游戏依旧是好游戏。如果要我回忆一下当时觉得“这波不亏”，到现在依旧玩得津津有味，或者说当时就觉得潜力巨大、买对了的那些作品，那可得好好说道说道了。那会儿的 Steam 特惠，不像现在这么“.............