2026-11-01A+++AMERICAN ECONOMIC REVIEW
1. 全球供应链中断的宏观经济因果效应：证据与理论
The Causal Effects of Global Supply Chain Disruptions on Macroeconomic Outcomes: Evidence and Theory
方向关联信息、不确定性与价格主线：供应链中断作为可度量的宏观冲击源；新指数构造是方法论卖点；与特刊地缘经济碎片化主题直接相关
摘要
我们研究全球供应链中断的因果效应，方法是利用集装箱船自动识别系统（AIS）实时数据与空间聚类算法，构建一个新的实时港口拥堵指数。我们建立了一个包含生产者与零售商之间搜寻摩擦的模型，把上游生产闲置与下游供应短缺联系起来，刻画供应链冲击下的产出与价格反应。产出、价格、闲置产能与市场紧度之间的联动，提供了新的识别约束。我们发现，2020 年美国通缩由需求与供给冲击共同驱动，而 2021 年的通胀飙升主要由供应链冲击驱动。
主要贡献
- 基于 AIS 船舶实时数据与空间聚类算法构建港口拥堵新指数，供应链冲击的实时度量工具
- 建立含搜寻摩擦的理论模型，把上游闲置产能与下游短缺、产出价格反应统一起来
- 识别出 2021 年通胀飙升的主因是供应链冲击，而非需求
DOI: 10.1257/aer.20250081 →
2026-11-01A+++AMERICAN ECONOMIC REVIEW
2. 通胀注意力阈值与通胀飙升
The Inflation Attention Threshold and Inflation Surges
方向关联信息、不确定性与价格主线：注意力作为信息摩擦进入价格形成；阈值设定是可检验的新测度
摘要
最近的通胀飙升让通胀重新回到人们的视野。我量化了人们对通胀的注意力在何时、以及多大程度上发生变化，并推导这些注意力变化的宏观含义。我估计出一个通胀注意力阈值：通胀率 4%。当通胀超过这一阈值时，注意力翻倍，且供给冲击在高注意力时期对通胀的影响更强、更持久。建立一个包含注意力阈值的模型后，我证明注意力变化可以同时解释通胀飙升、通胀与通胀预期的联动，以及通缩“最后一公里”的漫长。
主要贡献
- 估计出 4% 的通胀注意力阈值：越过阈值注意力翻倍
- 证明高注意力时期供给冲击对通胀的影响更强且更持久
- 用注意力机制统一解释通胀飙升、预期联动与通缩最后一公里
DOI: 10.1257/aer.20250051 →
2026-11-01A+INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS
3. 央行行长的讲话能预测银行股收益吗？一种机器学习方法
Can central bankers' talk predict bank stock returns? A machine learning approach
方向关联机器学习与金融方向：文本信息进入价格的直接证据；预测可黑箱、决策讲经济价值，贴合他的方法论直觉
摘要
银行业对货币政策条件高度敏感，央行沟通因而可能成为预测银行股收益的有价值信息来源。本研究结合机器学习算法与文本分析，利用从美联储主席在 FOMC 发布会上的回答中提取的文本特征来预测银行股收益。三个主要发现：第一，机器学习模型的样本外预测精度高于传统基准回归；第二，FOMC 发布会文本特征的信息量至少不亚于传统金融变量，两者结合时预测表现最佳；第三，基于机器学习预测构建的投资组合持续跑赢基准策略，风险调整后收益显著更高。结论在扩展窗口评估下保持稳健。
主要贡献
- FOMC 发布会文本 + 机器学习预测银行股收益，样本外显著优于传统基准
- 文本信息与传统金融变量互补，结合使用预测最强
- 基于预测的组合持续跑赢基准，结论折算为明确的经济价值
DOI: 10.1016/j.irfa.2026.105465 →
2026-11-01A+++AMERICAN ECONOMIC REVIEW
4. 生产网络中的企业适应：来自巴基斯坦极端天气事件的证据
Firm Adaptation in Production Networks: Evidence from Extreme Weather Events in Pakistan
方向关联网络信息优势与学习：生产网络中的信念更新与适应；微观交易数据 + 结构模型
摘要
本文考察私人适应能在多大程度上降低未来对气候风险的脆弱性。利用巴基斯坦企业间月度交易数据，我们发现，受洪水影响的企业更可能迁往更安全的地区，并把采购转向位于洪涝风险较低地区、且经由洪涝风险较低道路可达的供应商。结果表明，企业对洪水风险的信息并不完全，会在洪水发生后更新信念。我们用一个内生生产网络形成的空间模型量化总体影响。研究发现，企业的学习将塑造日益频发的气候灾害的经济影响。
主要贡献
- 用企业间月度交易数据识别洪灾后企业的选址与供应商切换行为
- 揭示企业对洪水风险信息不完全、事后更新信念的学习机制
- 内生生产网络空间模型量化私人适应的总体经济影响
DOI: 10.1257/aer.20241027 →
2026-11-01A+++JOURNAL OF ECONOMETRICS
5. 集约边际与广延边际上的处理效应评估
Treatment evaluation at the intensive and extensive margins
方向关联方法论卖点：去偏机器学习 + 部分识别的组合；分而治之、复杂度须有回报的方法论直觉的直接注脚
摘要
本文在既无工具变量、也无参数假设可用的情况下，为选择性样本中的处理效应评估提供了解决方案。我们在条件单调性假设下，对全部主分层（即刻画完整集约边际与广延边际的单元）给出平均处理效应的夏普界。最重要的是，我们允许存在很大一部分选择对处理无动于衷的单元，例如因不依从而产生的这类人群。这类人群的存在与夏普总体界的正则性密切相关，因此 Lee 界等方法的常规渐近推断可能产生误导。该问题可用平滑外层识别区域进行推断来解决。我们为正则界与平滑界提供了半参数有效的去偏机器学习估计量，可容纳高维协变量与灵活函数形式。对积极劳动力市场政策的研究揭示了上述无动于衷人群在经验中的普遍性，并在弱得多的假设下支持了以往的影响评估结果。
主要贡献
- 无工具变量、无参数假设下给出处理效应的夏普界，覆盖集约与广延双边际
- 指出选择无动于衷人群会破坏 Lee 界的正则性，提出平滑外层识别区域的推断方法
- 提供半参数有效的去偏机器学习估计量，适配高维协变量
DOI: 10.1016/j.jeconom.2026.106344 →
2026-11-04A++REVIEW OF FINANCE
6. 组合选择的一种条件收缩方法
A Conditional Shrinkage Method for Portfolio Selection
方向关联组合决策与市场动态方向：收缩估计 + 情绪状态变量；估计风险与效率的权衡正是组合决策的核心
摘要
我们提出一种用于组合选择的条件收缩方法。该方法建立在均值—方差组合的分解之上：1/N 组合与一个能带来大幅效率提升、但暴露于显著估计风险的 alpha 成分。我们证明，线性收缩协方差矩阵决定了组合对这两个成分的相对暴露，且框架允许收缩强度取决于一个能预测两者相对表现的状态变量。我们用投资者情绪作为状态变量实施该方法，发现估计关系主要导致在情绪低迷时更大幅度地向 1/N 收缩，在保持低换手率的同时提升均值—方差效率。
主要贡献
- 把均值—方差组合分解为 1/N 与 alpha 成分，收缩强度由状态变量条件化
- 用投资者情绪驱动收缩强度，低情绪时向 1/N 收缩更多
- 在低换手下提升均值—方差效率，样本外经济价值明确
DOI: 10.1093/rof/rfag052 →
2026-11-01A++Journal of Economic Behavior and Organization
7. 协调与领导力：人工智能的影响
Coordination and leadership: The impact of artificial intelligence
方向关联AI 驱动的行为与组织：生成式 AI 进入协调博弈；信念与信任机制，与信息主线相通
摘要
协调失败是许多经济与社会场景中集体效率的障碍，领导力可通过公开沟通提供焦点来缓解这一问题。然而，这种沟通的有效性依赖于共同信任——领导者的建议会被他人遵循。随着生成式人工智能日益普及，领导者可能在公开沟通中使用 AI 生成的文本。透明的 AI 辅助是否会削弱领导力的协调作用，仍是一个开放问题。我们通过基于有领导力的最小努力博弈的在线实验来研究这一问题。领导者可以发送人工撰写或 ChatGPT 生成的信息，且跟随者知晓信息的来源。结果显示，协调结果在各处理组间没有差异：AI 生成与人工撰写的信息在促进向帕累托占优均衡的协调上同样有效。此外，领导者与跟随者关于他人行为的信念也不受信息来源的影响。这些发现表明，领导者透明地选择通过 AI 生成的信息进行沟通，并不会损害战略沟通或跟随者对成功协调的信任。
主要贡献
- 实验识别 AI 生成的领导沟通是否削弱协调作用：结论是不削弱
- 透明披露 AI 来源不改变参与者关于他人行为的信念
- 为组织中 AI 辅助沟通的信任问题提供因果证据
DOI: 10.1016/j.jebo.2026.107767 →
2026-11-02A+ANNUAL REVIEW OF FINANCIAL ECONOMICS
8. 金融中的网络：基础与前沿
Networks in Finance: Foundations and Frontiers
方向关联网络信息优势与系统性风险：与其 2024–2026 主线几乎逐字对位；综述性质，可作网络金融的研究地图
摘要
金融中的网络塑造价值如何创造、风险如何产生——既包括系统性风险，也包括系统性（定价）风险。本文综述生产网络、银行网络、董事网络与信息网络等不同网络如何传播微观冲击，并将其传导至更广的加总层面。首先，我们综合关于系统性风险的效率—稳定性权衡的文献：互联既传递收益、流动性与知识，也创造传染渠道。除了关注网络内传导的基础文献，我们进一步讨论跨网络溢出。其次，从系统性风险转向系统性定价风险，我们展示网络拓扑如何驱动随机贴现因子，进而影响因子与预期收益。我们还追踪网络如何形成与演化，动态地产生新的风险来源。通过采用把不同网络统合为“网络之网络”（元网络）的宏观视角，我们聚焦共同的传播机制，并勾勒未来研究方向，包括网络如何随 AI、无形资产与去全球化的兴起而演化。
主要贡献
- 统合生产、银行、董事、信息网络，提出“网络之网络”的宏观视角
- 系统梳理效率—稳定性权衡与跨网络溢出机制
- 揭示网络拓扑如何驱动随机贴现因子与预期收益
- 展望 AI、无形资产与去全球化下的网络演化方向
DOI: 10.1146/annurev-financial-111824-015225 →
2026-11-01A+INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS
9. 气候变化不确定性与绿色/棕色收益的截面
Climate change uncertainty and the cross-section of green and brown returns
方向关联信息、不确定性与价格主线：气候不确定性作为可定价风险因子；不确定性与风险分开定价的直接例证
摘要
我们研究与气候变化不确定性（CCU）相关的风险溢价在 2015–2022 年美国股票收益中的表现。我们使用多个 CCU 代理变量，捕捉媒体气候关注、气候政策不确定性、社交媒体气候注意力与谷歌搜索强度；并基于环境评分、碳强度与气候政策部门暴露构建绿色与棕色组合。这些代理变量捕捉气候不确定性的不同维度，而组合分类反映企业气候暴露的不同方面。我们发现，估计的 CCU 风险溢价在符号与幅度上存在显著异质性：同一组合在不同不确定性代理下的时变溢价相关系数从低于 -0.9 到高于 0.9；同一代理下不同组合分类的溢价相关系数从约 -0.1 到高于 0.9。对于按 ESG 评分与碳强度排序的组合，气候不确定性高时 CCU 溢价倾向为正、低时倾向为负。结论在用因子模拟组合替代原始不确定性代理时依然稳健。我们的结果挑战了唯一、稳定的 CCU 风险溢价的观念，凸显度量选择对资产定价、气候风险管理与金融监管的重要性。
主要贡献
- 多维度 CCU 代理变量揭示气候不确定性风险溢价高度依赖度量选择
- 发现 CCU 溢价符号随不确定性高低而翻转
- 挑战唯一稳定气候风险溢价的观念，对绿色资产定价与监管有直接含义
DOI: 10.1016/j.irfa.2026.105490 →
2026-11-01A+INTERNATIONAL REVIEW OF FINANCIAL ANALYSIS
10. 地缘政治风险、银行脆弱性与宏观审慎政策工具
Geopolitical risk, bank fragility, and macroprudential policy tools
方向关联地缘经济碎片化与系统性风险：地缘政治风险进入银行稳定性；直接对位特刊主题，政策含义明确
摘要
本研究考察地缘政治风险与银行稳定性之间的关联，以及这种关系是否随宏观审慎政策活动而变化。样本覆盖 2000–2021 年 38 个国家的 1786 家银行，银行层面财务数据来自 Orbis Bank Focus，国家层面地缘政治风险度量与 IMF iMaPP 数据库中的宏观审慎政策行动相结合。结果显示，地缘政治风险越高，银行稳定性越低。这一关系在更丰富的国家层面控制、替代固定效应结构、替代稳定性设定、竞争性不确定性度量以及额外的银行层面结果下均稳健。负向关联在资本不足的银行中更明显，而在宏观审慎政策活动更强的国家—年份中更弱。工具层面的分析显示，资本/杠杆与流动性管理工具的条件关系尤为稳健。总体而言，研究结果提供了跨国证据，表明地缘政治风险与银行脆弱性密切相关，且这种关系随审慎政策环境而异。
主要贡献
- 1786 家银行 × 38 国的跨国证据：地缘政治风险显著削弱银行稳定性
- 识别异质性：资本不足的银行更脆弱，宏观审慎政策可缓释冲击
- 工具层面证据：资本/杠杆与流动性管理工具的缓释作用最稳健
DOI: 10.1016/j.irfa.2026.105493 →