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外部性期刊前沿信息_外部性期刊是什么(2024年12月实时热点)

内容来源：这家有保障所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

外部性期刊

三校经济学修士考试心得分享我来自日本某大学，日语水平自然不在话下。在准备经济学修士考试时，我选择了中央大学、明治大学和名古屋大学的环境（经济）学研究科。为了更好地备考，我在致远塾报了经济学的课程。在7月和8月，我主要复习了托业，而在9月到12月，我全力投入经济学的复习。12月，我参加了「ERE 経済学検定試験」，并取得了A+的成绩。复习过程中，我遇到了宏观经济学部分有6道金融题，没有原题可参考，只能靠猜测。此外，宏观经济学部分需要记忆各种经济学家的理论，但大部分内容可以通过塾里提供的资料来掌握。通过反复刷题，我逐渐掌握了这些知识。在自学了『環境経済学をつかむ』这本书后，我感到这本书非常清晰，尤其是名古屋大学的环境经济学题目，基本上看懂这本书就能答对。面试方面，我感到MARCH的问题比较常规，都是定番必问的内容。在准备面试时，我直接从各大经济学期刊中寻找感兴趣的题目，虽然这是一个快速的方法，但真正理解自己写的是什么，理论依据是最重要的。因此，如果时间充裕，建议先阅读自己感兴趣领域的经济学理论书籍，如环境经济学、开发经济学、产业组织论等。关于三所学校的笔试和面试：中央大学的笔试包括微观经济学的不完全竞争市场、消费者理论和外部性各一题，难度与ERE相当。面试是通过网络进行，有3个教授参与，主要问了一些基础问题和控制变量的测量方法。明治大学的笔试与ERE相同，面试则是对面进行，有3个老师参与，主要问了一些基础问题，如「看过老师论文吗？概述一下」，还有研究计划的理论依据和为什么选择这个专业。气氛比较轻松，老师们都是笑着说话的。名古屋大学的面试教授最多，大约有7个老师参与，主要是志望的导师进行提问，涉及基础问题、计量问题和数据分析软件的使用等。希望这些信息对正在准备这三所学校考试的同学们有所帮助！加油！𐟒ꀀ

「NBER Working Paper」本周选读了8篇工作论文： 1. Guo, Roys, and Seshadri (2024, w33151) 分别使用结构模型和简式估计，评估了人力资本外部性的规模。首先，将外部性纳入具有义务教育法（CSL）的人力资本积累的重叠世代模型，作者估计了CSL对下一代工资的影响。然后，使用从模型里推导出的工具变量，作者发现在美国的州一级，平均受教育年限每增加一年，个体工资会增加6-8%。最后，作者估计，典型公司生产力相对于平均人力资本的弹性约为0.121。 2. Olivetti, Pan, and Petrongolo (2024, w33153) 追溯了劳动力市场性别研究的演变，重点介绍了从20世纪80年代到现在，关于这一主题的学术思考是如何随着现实世界性别不平等的发展而演变的（经济学期刊中的性别论文以及相关主题论文的演变如下图1和图2所示）。作者用一个简单的女性劳动力供给模型，来说明文献里讨论的各种因素如何影响性别收入差距。文献的一个主要发展是，更明确地区分了男女之间偏好和技能的内在差异，以及推动性别差距的差异性限制。作者强调了家庭-职业权衡的影响，植根于社会规范的性别角色，以及推动这种规范形成和演变的力量。最后，作者还提出了对未来研究的建议。 ^ 本章也是为新一辑劳动经济学手册准备的。 3. 2021年，约有760亿美元的自付费用医疗支出被申报为逐项医疗扣除（IMD），导致约90亿美元的联邦税收被减免。Goda et al. (2024, w33157) 使用美国纳税申报表的数据来研究这些税收减免如何按收入和年龄分配，分配与抵押贷款利息扣除有何不同，以及分配如何随着2017年《减税和就业法案》而变化。结果表明，医疗税收抵扣偏向于高收入纳税人，而且有42%集中在65岁以上的老年人身上。作者使用丰富的自付费医疗支出调查数据，发现扩大税收优惠门槛可能会降低高收入者的税收优惠集中度，并增加老年人的税收优惠集中度。 4. Agarwal, Chen, and Prasad (2024, w33159) 将自然语言处理技术应用于150万篇报纸文章，从15个国家的国内媒体关于中国的叙述中构建了情绪和风险指数（如下图3和图4所示），从而提供了第一个关于媒体驱动的叙事如何影响跨境机构投资流动的实证证据。结果表明，即使在控制宏观经济和金融基本面后，这些叙述也显著影响了投资组合的流动。对于更熟悉中国的投资者来说，这种影响较小，而在不确定性加剧的时期，这种影响更大。此外，投资者对负面叙事的反应比对正面叙事的反应更强烈。 5. 斯坦福的 Harstad (2024, w33162) 讨论了广泛的政治经济力量如何影响各国对全球公共产品的供应。 ^ This is the draft of a chapter that will be forthcoming in Handbook of Political Economy, Volume 1 (edited by Acemoglu and Robinson), Elsevier. 6. Abramitzky et al. (2024, w33164) 收集了过去100年美国65所精英（私立和公立）大学的250万学生社会经济背景的最大数据集，发现：第一，尽管低收入学生的比例有所增加，但这些学生在精英大学的比例在整个20世纪都保持在低水平；第二，二战后，精英大学中高收入学生的比例有所下降，但自20世纪80年代以来，又有所回升；第三，虽然经济多样性没有增加，但这些学校在种族和地理上变得更加多样化；第四，美国高等教育史上的两个重大政策变化，即二战后的G.I.法案（退伍军人权利法案）和引入标准化入学考试，在增加中低收入学生的代表性方面几乎没有成效。 7. Cong et al. (2024, w33168) 介绍了一种分析大规模文本数据的一般方法，结合了神经网络语言处理和生成性统计建模的优势，为社会科学中通常使用的回归创建非结构化数据的因子结构。作者还介绍了该方法的三种应用：（i）增强文本预测和推理，（ii）解释（非基于文本的）模型，以及（iii）构建新的基于文本的指标和解释变量。作者使用金融和经济学的例子来说明这些应用，例如用新闻文章进行宏观经济预测，用公司文件解释多因素资产定价模型，以及用专利文本衡量基于主题的技术突破。最后，作者还提供了一个灵活的文本因素分析统计包，以促进未来的研究和应用。 ^网页链接 8. Mertens and Schoefer (2024, w33172) 记录并剖析了一个关于公司增长的新典型事实：从劳动力向中间投入的转变。作者使用德国和另外11个估计的公司微观数据确立这一事实，并构建了一个模型来进行阐释。作者估计，这一转变可以解释成长型公司劳动力份额下降的一半到三分之一（其余部分是由于工资降价和加价导致的）。下周见～

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