北大经院工作坊第758场
“行为和实验经济学”工作坊
主讲人：刘潇（清华大学经济管理学院）
讲座主题：The Emergence of Economic Rationality of GPT
主持人：Lukas Hensel（北京大学光华管理学院助理教授）
参与老师： 北京大学经济学院平新乔教授、秦雪征教授、陆方文教授、庄晨助理教授、曹光宇助理教授，北京大学光华管理学院孟涓涓教授、高彧助理教授，北京大学现代农学院刘承芳教授、罗仁福教授、侯玲玲研究员、王悦助理教授，北京大学教育学院杨钋副教授、丁延庆副教授、马莉萍副教授、朱琼助理教授
讲座内容：
本次讲座汇报的文章以大语言模型快速发展为背景，旨在探讨GPT是否是理性的，GPT的偏好是什么，以及其在不同情境下的决策是否具有一致性这三个问题。刘潇教授使用GPT-3.5-Turbo这一自然语言处理模型，通过让GPT在风险、时间、社会和食物偏好四个情境中进行决策，并用显示偏好理论中效用最大化原理来测量其决策的经济理性。
结果发现GPT在四个情境下的决策都表现出高度的理性，且超过人类实验者和文献中的人类样本。此外，GPT的决策也遵循了需求曲线向下倾斜的基本原理。文章还估计了GPT的偏好参数，发现GPT与人类实验者在风险、时间、社会和食物偏好方面有一些细微的差异，且表现出更低的偏好异质性。
但GPT的理性也存在一定的局限性。文章通过改变GPT的随机性、人口特征和决策任务的呈现方式，来检验GPT的理性是否稳健。作者发现GPT的理性不受随机性和人口特征的影响，但受到决策任务呈现方式的影响，即当价格信息的框架发生变化或者决策选项从连续变为离散时，GPT的理性程度显著下降。这些发现表明GPT虽然具有很高的理性水平，但也存在一些潜在的局限性和不确定性。
北大经院工作坊第759场
经院-全健院
“健康与劳动经济学”工作坊
主讲人：刘珏（北京大学公共卫生学院研究员）
讲座主题： 卫生人力资源公平性对健康的影响
主持人：吕蓓妮（北京大学全球健康研究院助理教授）
参与老师： 北京大学经济学院秦雪征教授、石菊长聘副教授、姚奕长聘副教授、王耀璟助理教授、袁野助理教授、梁远宁助理教授、庄晨助理教授，北京大学全球健康研究院刘国恩教授、潘聿航助理教授、孙宇副研究员、林昊翔助理研究员、杨佳楠助理教授
讲座内容：
本次讲座的主题为“卫生人力资源公平性对健康的影响”。在国际和国内，卫生人力资源的公平性都具有重要的现实意义。从国际看，卫生人力资源是实现联合国全民健康覆盖目标的重要基础。刘珏及其合作者首次系统评估了1990—2019年全球172个国家和地区卫生人力资源配置的演化规律，揭示了卫生人力资源配置不公平性对死亡的影响机制。在数据层面，本文对各国指标进行了详细的追踪，对数据的可信度设定了很高的门槛。文章考察了包括不同科室医生在内的详细分组卫生人力资源密度和全因死亡风险之间的关联，并使用集中度指标（concentration index）等方式衡量卫生人力资源分布的不公平程度，发现过去30年全球卫生人力资源的不公平性得到改善，然而改善程度较小，不公平性仍然较为明显。
此外，文章还关注了分病种的死亡风险和卫生人力资源之间的关联。总体而言，低卫生人力资源与更高的死亡风险有关，且在被忽视的热带病和疟疾（neglected tropical disease and malaria）、肠道感染（enteric infection）、孕产妇及新生儿疾病（maternal and neonatal health issues）等患者中则更为明显。刘珏及其合作者使用了丰富的数据，系统地评估了卫生人力资源在全球各国的分布公平性，为加快实现全民健康覆盖和联合国可持续发展目标进程提供支撑。
北大经院工作坊第761场
微观理论经济学工作坊
主讲人：Carl Heese（香港大学助理教授）
讲座主题：Persuasion of a Continuum
主持人：
吴泽南（北京大学经济学院长聘副教授）
石凡奇（北京大学经济学院助理教授）
胡岠（北京大学国家发展研究院长聘副教授）
参与老师：北京大学经济学院胡涛副教授，北京大学光华管理学院刘烁副教授，清华大学经济管理学院吴星晔助理教授，中国人民大学经济学院邝仲弘助理教授
讲座内容：
在本次报告中，Carl Heese分享了有关连续集上说服博弈的研究。关于说服博弈的传统研究往往只关注信息接受者离散分布的情况，而本研究则考虑了信息接受者在区间上连续分布的情形。模型的基本设定为一个信息发送者和一个连续集的信息接受者，信息发送者的策略集则为二元状态、信息接受者、实现值到连续区间信息的映射。在具体的分析之前，Carl Heese首先讲解了几个现实中的例子，包括简单多数投票、推销员业绩考核、合作生产等。随后，他对信息发送者的效用函数作了一系列假设，并定义了信息接受者的可行策略集。通过函数变换，Carl Heese演示了如何在给定实现值分布的情况下最大化信息发送者的收益。对于比较静态分析，他证明了F均值保留展开式下，发送者最大收益小于分布为F下的情况。最后，Carl Heese将本研究与已有文献进行联系与比较，并讲解了模型可能的拓展延伸。
北大经院工作坊第762场
数字经济工作坊
主讲人：刘晨冉（清华大学五道口金融学院博士后研究员）
讲座主题：AI-Assisted Learning, Academic Achievement, and Beyond: Experimental Evidence from Middle School Students in China
主持人：曹光宇（北京大学经济学院助理教授）
参与老师：北京大学经济学院李伦助理教授
讲座内容：
首先，刘晨冉通过用OpenAI的DALL-E工具绘制出的文章主题图片引入话题，再从教育辅助工具、教学技术和AI辅助学习等角度明确该研究的文献定位与贡献。在研究的主体内容上，文章通过实验随机选取了中国18个省的53个中学中的一部分初一班级，并向他们发放了AI学习机，以此来全面评价AI学习机的影响效果，特别是对学生学业成绩的影响。
研究发现，配备AI学习机的学生在随后的考试中取得了更高的考试成绩。为了解决样本可能存在的班级差异和个体差异等问题，文章进行了匹配和检验。基于倾向得分处理的匹配样本结果与全样本的结果保持一致。
研究进一步揭示了AI学习机所带来效果的不同层面，指出该技术在特定群体中的成效更为突出，这为推动教育公平提供了有力的政策支持。具体来说，在经济欠发达地区、教育财政投入较少的城市，以及对于学习基础薄弱的学生和女性学生而言，AI学习机带来更大的积极影响。这一发现对于缩小教育资源差异、提升教育质量具有重要意义。
研究通过分析学习机的后台使用记录，表明学生的成绩提高与他们使用AI学习机进行的针对性练习存在正向关联。这一点突显了AI学习机自适应学习功能的关键作用，即能够根据学生的学习情况和需求，提供定制化的学习内容和练习，从而促进了学生学业成绩的提高。
最后，刘晨冉进一步扩展视角，分析了AI学习机的使用可能对学生在其他学科的成绩、学习兴趣、时间管理以及自我发展能力等方面的溢出效应。这一分析有助于了解AI学习机的综合价值，为学校和教育决策者如何整合和利用这一技术提供了数据支持，同时也为促进学生全面发展提供了新的思路，有望为未来教育技术的应用和政策制定提供科学依据。
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10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，10个工作坊共举办了184场活动，总计586场活动。2023年9月新增 “行为与实验经济学工作坊”，10月新增“数字经济工作坊”，目前学院共有12个工作坊开展活动。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
