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集锦 | 北大经院工作坊(第658-661场)

发布时间:2023-06-19

北大经院工作坊第658场

国际经济学与实证产业组织工作坊 

 

 

  主讲人:刘青(中国人民大学国家发展与战略研究院教授)

  主持人:莫家伟(北京大学经济学院助理教授)

  讲座主题:Upstream Capital Exports and Firm Productivity

  参与老师:北京大学经济学院杨汝岱教授、田巍长聘副教授、刘政文助理教授、吴群锋助理教授,新结构经济学研究院王歆助理教授、徐铭梽助理教授

 

  讲座内容:

  全球供应链上的技术扩散对经济增长至关重要,不同国家以不同的方式参与全球供应链。刘青利用中国工业企业数据研究了上游企业进行资本品和中间品出口如何影响国内下游企业的生产率。他分别用世界上其他国家的需求以及行业关税作为中国的出口的工具变量,发现上游资本品出口对下游企业的生产率有显著的正向影响,而上游中间品出口对下游企业的生产率则没有显著的影响。刘青进一步检验了三个机制,结果表明,资本出口提高了产品质量、出口产品的公司数量和行业平均生产率,并导致下游企业对国内资本品的使用增加。此外,他还发现,当上游供应商向高收入国家出口资本品时,对下游生产率的正向影响更大。


 

北大经院工作坊第659场

风险、保险与不确定性经济学工作坊 

 

  主讲人:林一佳(内布拉斯加大学林肯分校V. J. Skutt特聘教授)

  讲座主题:Defense in Competition: Multimarket and Structural Effects of Firm-Specific Competition on Risk Transfer(企业竞争中的防御性策略:多点市场竞争和市场结构对于企业风险分散决策的影响)

  主持人:贾若(北京大学经济学院长聘副教授)

  参与老师:北京大学经济学院郑伟教授、锁凌燕教授,清华大学经济管理学院陈秉正教授、刁莉助理教授,中国人民大学财政金融学院魏丽教授、陈泽副教授等

 

  讲座内容:

  林一佳结合自己最近的文章分享了竞争对于企业风险管理的影响。企业的防御性行为(defensive actions)虽然在实务中至关重要,在文献中所受的关注却较少。企业在国际化竞争中存在多元风险,风险分散可以增加公司价值,其重要性不言而喻。企业的竞争者可能通过增加不确定性的渠道影响企业的风险分散行为。通过研究企业应对自身特定的多点市场和结构性竞争条件而转移风险的行为,该文章延展了有关企业竞争与集团组织管理的有关文献和讨论。基于多点市场竞争理论(multimarket competition,MMC),该文章贡献于企业管理与风险管理相关文献。多点市场竞争结构的出现是企业竞争的表现,而其特点和经济影响随不同企业和业务范围而改变,亦随着MMC竞争阶段的改变而改变。在这种背景下,风险分散的动机可能是平滑成本、收入,以及更高的定价权。文章预测企业的风险分散动机首先随着MMC竞争激烈程度的上升而上升,继而在达到峰值后随着MMC竞争激烈程度的上升而下降。在上述背景下,企业风险分散的动机和其竞争者风险分散的动机呈现负向相关。最后,随着行业集中性的提升,MMC与企业风险分散的相关性将会减弱。文章最后利用美国财产和意外伤害保险行业再保险使用情况的实证检验了上述假说。


 

北大经院工作坊第660场

风险、保险与不确定性经济学工作坊 

 

  主讲人:王天阳(美国科罗拉多州立大学教授)

  讲座主题:Privacy-Preserving Collaborative Information Sharing through Federated Learning—A Case of the Insurance Industry(保全隐私的信息分享与协同处理:基于联邦学习和保险行业的证据)

  主持人:贾若(北京大学经济学院长聘副教授)

  参与老师:北京大学经济学院郑伟教授、锁凌燕教授,清华大学经济管理学院陈秉正教授、刁莉助理教授,中国人民大学财政金融学院魏丽教授、陈泽副教授等

 

  讲座内容:

  王天阳结合自己最近的研究,分享了利用机器学习方法在不公开私有数据的前提下进行行业信息共享的探索。数据资源在现代社会中是十分宝贵的资源,如何从数据中提取信息至关重要。现代保险行业的经营需要基于大量数据,不同保险公司的经营范围有较大交叠,信息共享可能带来巨大的潜在收益。然而,基于监管要求、经营考量、数据归属权争议、数据传输成本等考量,公司间的数据分享几乎不可行。该文章是一篇有关如何提升受限金融数据(bounded financial data)使用效率的综合性研究。文章开创性地提出通过在保险行业中进行联邦学习(federated learning),可以在保护隐私、不正式公开数据的前提下联合多方共享已有数据进行开发。联邦学习解决了数据开发中的两大问题,即数据体量和数据变异性。具体来说,联邦学习联合各个保险公司,即数据拥有者与一个中央服务器。每个保险公司利用自己的私人数据训练自己的数据模型,将训练结果上传至中央服务器。经过该中间人汇总的各家公司的数据训练结果随即反馈回各家参与公司,使后者能够在不接触其他公司数据的情况下得到行业整体情况的信息。这种方法使得行业信息挖掘在无法统一汇总数据信息的情况下成为可能。该方法作为一种保护隐私的协作学习技术,解决了传统机器学习解决方案中数据的敏感性和隐私性所带来的挑战。


 

北大经院工作坊第661场

风险、保险与不确定性经济学工作坊 

 

  主讲人:何小伟(对外经济贸易大学保险学院副教授)

  讲座主题:WTO规则与我国农业保险补贴政策的合规风险评估

  主持人:贾若(北京大学经济学院长聘副教授)

  参与老师:北京大学经济学院郑伟教授、锁凌燕教授,清华大学经济管理学院陈秉正教授、刁莉助理教授,中国人民大学财政金融学院魏丽教授、陈泽副教授等

 

  讲座内容:

  何小伟结合自己最近的文章分享了WTO关于农业保险补贴的现行规则及我国农业保险补贴政策的研究。作为一种财政支农方式,农业保险在全世界得到了广泛运用。既往一些研究认为农业保险补贴属于WTO“绿箱”工具,不会引发国际贸易争端;然而,近年来有研究指出WTO关于农业保险补贴“归箱”的规则并不完备,简单将农业保险补贴视作“绿箱”工具并不准确。在系统梳理了WTO关于农业保险补贴的现行规则框架基础上,该文章进一步总结了WTO相关规则的主要特征和不完备之处,并基于我国农业保险补贴的实践,从保费补贴以及农业再保险支持两方面评估了我国农业保险补贴的合规风险。文章结论主要包括:第一,我国农业保险补贴要受到WTO《农业协定》及我国入世承诺协议的共同约束,其中的核心约束是8.5%的微量允许政策;第二,保费补贴中的收入保险和自然灾害保险被视作“绿箱”工具需要满足特定条件,否则仍存在被视作“黄箱”工具的可能性;第三,现行WTO关于农业保险补贴的规则存在不完备之处,滞后于全球农业保险发展实践,迫切需要完善;第四,我国种植业收入保险保费补贴的WTO合规风险总体有限并且可控,而再保险支持并无合规风险。最后,该文章就WTO规则框架下我国农业保险补贴的合规发展提出若干建议。

  


 

  北京大学经济学院工作坊简介

  2018年10月,北京大学经济学院、国家发展研究院和新结构经济学研究院达成框架合作协议,约定采用轮流主持的方式共同举办工作坊,正式建立了科研领域的交流创新合作机制。2019年,根据协议,先后启动了七个工作坊:政治经济学工作坊;国际经济学与实证产业组织工作坊;宏观经济学工作坊;微观理论经济学工作坊;计量、金融和大数据分析工作坊;劳动-健康经济学工作坊和发展与公共财政工作坊。2019年举办了127场活动。截至2020年年底,工作坊共举办209场活动,这些活动为广大师生提供了良好的国内外一流学术交流平台,促进了学院之间的学术资源整合和人才培养,提升了广大师生和经济学领域的研究水平。2021年伊始,北大经济学院继续扩大工作坊规模、扩展合作范围,与光华管理学院、国家发展研究院共同举办了“经济史”工作坊;与国家发展研究院、现代农学院共同举办了“生态、环境与气候经济学”工作坊;打破高校间壁垒,与清华大学经济管理学院、中国人民大学财政金融学院共同举办了“风险、保险与不确定性”三校联合工作坊。2021年十个工作坊共计举办了193场活动。2022年下半学期,北京大学经济学院与全球健康发展研究院合力打造了“经院-全健院健康与劳动经济学工作坊”。截至2022年底,十个工作坊共举办了184场活动,总计586场活动。今后我们将继续深化合作,为广大师生的学术交流提供更为广阔的平台。

  


  供稿:科研与博士后办公室

  美编:初夏

  责编:度量、雨禾、雨田

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