“迈向人工智能时代的中国经济与计量经济学——2026上海计量经济学高级研讨会”顺利举行

开幕式由上海财经大学计量经济学系主任张征宇教授主持。

上海财经大学经济学院院长周亚虹常任教授作开幕致辞。他向与会专家学者表示热烈欢迎，并指出本次研讨会旨在搭建高水平学术交流平台，促进计量经济学方法创新与跨学科合作，推动相关领域前沿研究与实践发展。

东北财经大学王维国教授分享了最新工作论文“延迟退休政策背景下托育服务的老年福利效应”，评估这类政策组合对老年福利的影响机制。

复旦大学陈诗一教授讨论了 “优化土地配置的双重减排效应”，就土地资源如何配置进而同时带来双重减排效果作出分享。

首都经济贸易大学李鲲鹏教授汇报了题为“On the Endogeneity of Spatial Weights Matrix”的论文，主要讨论了当空间权重矩阵内生情况下的估计。

上海交通大学瞿茜教授，香港中文大学（深圳）盛抒杨副教授，厦门大学韩晓祎教授分别就“Spatial Autoregressive Models with Outcome Generated Spatial Weights”“Weak Identification in General Peer Effect Models”“Identifying Time-Varying Latent Grouped Heterogeneity in Spatial Dynamic Panels: A Nonparametric Bayesian Approach”作专题报告。

厦门大学郑挺国教授，复旦大学刘庆富教授以及香港大学罗晔副教授分别就“Nowcasting GDP Growth in an Ever-Changing World”“Let Tables Talk: Auditing and Enhancing Corporate Narratives with LLMs”“Inference Net: Empirical Studies in Business Related Fields and AI replicability” 作专题报告。

北京大学涂云东教授以“Characteristic-Driven One-Factor Model for the Cross-Section of Stock Returns”为题作报告，旨在用特征驱动的方式，构造一个统一的一因子模型，来解释股票收益。

浙江大学陈松年教授以“Quantile Selection Models”为题作报告 ，分享了使用新型替代估计量能够克服在工具变量信号较弱情形下的识别与估计。

华东师范大学周勇教授以“Enhancements of Communication-Efficient Distributed Statistical Inference and Its Privacy Preservation”为题作报告，分享了如何在分布式环境下，同时实现 “低通信成本、高估计精度、强隐私保障”。

中国人民大学王霞教授，武汉大学刘成教授，上海纽约大学王丹副教授，湖南大学李海奇教授分别就“High-Dimensional Mixed-Frequency Factor Models with Temporal Aggregation”“High-Dimensional Multivariate Realized Volatility Forecasting with Community Network Structure”“Estimation of Rough Leverage Effect”“Sparse Grouped Heterogeneity in Panel Data: A Penalized K-Means Approach”作专题报告。

中山大学周先波教授，吉林大学孙巍教授，兰州财经大学肖强教授以及上海社会科学院纪园园副研究员分别就“宏观经济上行与家庭消费倾向提升：证据与机制”“地方政府预期引导的消费效应——基于新闻发布会语料库的实证分析”“中国通货膨胀不确定的测度、探源与消费效应分析”“人工智能与企业技术赶超：内部激励与外部联动”作专题报告。

本次会议特别设置院长论坛，围绕“人工智能对经济学研究的冲击与破解之道”展开专题讨论。与会学者从方法论创新、数据结构变革以及实证研究范式转型等角度，深入探讨了AI时代计量经济学面临的新机遇与新挑战。

会议特别邀请美国布朗大学Toru Kitagawa教授分享其工作论文“Who With Whom? Learning Optimal Matching Policies”，其提出一种基于熵正则化经验最优传输（optimal transport）的学习方法，用来在双边匹配问题中根据可观测特征学习福利最优的匹配规则。

北京大学虞吉海教授以 “Dyadic Spatial Dynamic Panel Data Models with Fixed Effects: A GMM Approach”为主题作报告，其构建通用二元关系空间动态面板模型，系统讨论了多维固定效应的消除与推断。

南京大学谭黎明副研究员，上海财经大学张征宇教授和山东大学陈强教授分别就“Clustering for Quantile Panel Data Model with Interactive Fixed Effects”“Learning optimal infinitesimal nudge via quantile partial effects”“The Myth of Bad Controls”作专题报告。

复旦大学朱雪宁副教授，厦门大学吴吉林教授，对外经济贸易大学林蔚教授分别就“Model-Xt Knockoffs: Controlling the False Discovery Rate in High Dimensional Time Series”“Testing Quantile Predictability with a Persistent Regressor”“Least Hausdorff distance regression for interval-valued data”作专题报告。