四月，共有6位來自全球知名學(xué)府經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的一流學(xué)者亮相上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院（高金）的學(xué)術(shù)研討會現(xiàn)場，與高金教授、學(xué)生展開深度對話和觀點(diǎn)碰撞。

6場研討會議題涵蓋了綠色金融、財(cái)政政策與貨幣政策、技術(shù)溢出、醫(yī)療經(jīng)濟(jì)學(xué)、人工智能經(jīng)濟(jì)學(xué)等多個(gè)前沿領(lǐng)域，打造了與全球金融智慧同步的平臺。

讓我們共同回顧4月高金精彩的學(xué)術(shù)現(xiàn)場！

4月高金學(xué)術(shù)分享嘉賓一覽

4.09

Dan Su

長江商學(xué)院金融學(xué)助理教授

4.11

Jianjun Miao

浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、青山商學(xué)高等研究院青山講席教授

4.16

Seungjoon Oh

北京大學(xué)匯豐商學(xué)院金融學(xué)長聘副教授

4.18

Merih Sevilir

歐洲管理與技術(shù)學(xué)院金融學(xué)教授

4.23

Hong Yan

上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院金融學(xué)講席教授、學(xué)術(shù)副院長、GES項(xiàng)目學(xué)術(shù)主任

4.25

Ernst-Ludwig von Thadden

曼海姆大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授

4月高金學(xué)術(shù)現(xiàn)場精彩回顧

4月9日

大型科技公司信用的綠色價(jià)值

Dan Su

長江商學(xué)院金融學(xué)助理教授

明尼蘇達(dá)大學(xué)雙城分校金融學(xué)博士

Dan Su教授以“The Green Value of BigTech Credit”（大型科技公司信用的綠色價(jià)值）為題，與大家探討了如何通過激勵機(jī)制讓個(gè)人更積極地參與環(huán)保。

他與合作者的該項(xiàng)研究利用從知名個(gè)人碳賬戶平臺“螞蟻森林”隨機(jī)選取的10萬名用戶的數(shù)據(jù)集展開研究，發(fā)現(xiàn)個(gè)人會策略性地參與環(huán)保行為以提升信用額度，尤其在接近借貸約束時(shí)這一現(xiàn)象更為顯著。

這些行為不僅體現(xiàn)了大型科技公司的綠色助推效應(yīng)，還通過將個(gè)人綠色行為轉(zhuǎn)化為軟信息為平臺創(chuàng)造價(jià)值，進(jìn)而提高信用配置效率。

該研究通過結(jié)構(gòu)模型估算出個(gè)人碳賬戶與大型科技公司信用掛鉤產(chǎn)生的年度綠色價(jià)值達(dá)4.2752億美元。

研究還表明，相較于綠色指令和補(bǔ)貼，這種基于激勵的機(jī)制在改善消費(fèi)者福利和社會整體福利方面更具優(yōu)勢。本研究結(jié)果凸顯了激勵協(xié)同模式在應(yīng)對環(huán)境挑戰(zhàn)中的重要作用。

4月11日

長期證券與銀行危機(jī)

Jianjun Miao

浙江大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院、青山商學(xué)高等研究院青山講席教授

羅徹斯特大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士

Jianjun Miao教授帶來了題為“Long-Term Securities and Banking Crises”（長期證券與銀行危機(jī)）的主題分享。

他與合作者在動態(tài)隨機(jī)一般均衡（DSGE）框架中納入銀行部門，研究加息如何影響宏觀經(jīng)濟(jì)。

研究發(fā)現(xiàn)，順周期的銀行資產(chǎn)負(fù)債表和長期債券價(jià)格會放大負(fù)面沖擊，進(jìn)而可能引發(fā)銀行擠兌。

該論文提出一項(xiàng)可緩解或預(yù)防銀行危機(jī)的宏觀審慎政策：對銀行持有的長期政府債券征收事前永久性稅收，并針對加息調(diào)整降低稅率。

相比之下，當(dāng)資本生產(chǎn)者面臨預(yù)付貸款約束時(shí)，補(bǔ)貼銀行持有長期投資債券可改善社會福利。

4月16日

技術(shù)溢出中的擴(kuò)散性誤差：來自510 (k)醫(yī)療器械市場的證據(jù)

Seungjoon Oh

北京大學(xué)匯豐商學(xué)院金融學(xué)長聘副教授

密歇根大學(xué)金融學(xué)博士

Seungjoon Oh教授通過介紹他與合作者共同撰寫的論文“Diffused Errors along Technology Spillovers: Evidence from the 510(k) Medical Device Market”（技術(shù)溢出中的擴(kuò)散性誤差：來自510 (k)醫(yī)療器械市場的證據(jù)），探討了技術(shù)誤差通過溢出效應(yīng)的擴(kuò)散過程及影響。

研究團(tuán)隊(duì)利用510 (k)（一種醫(yī)療器械上市前審查程序）中的“謂詞列表”（即通過證明新器械與現(xiàn)有器械“實(shí)質(zhì)等同”的審批機(jī)制），對召回器械及其未召回的“同類”器械進(jìn)行匹配研究后發(fā)現(xiàn)，與召回器械實(shí)質(zhì)等同的后續(xù)器械更可能被召回，且伴隨更多不良事件。這一現(xiàn)象在前者制造商更傾向于復(fù)制召回器械的技術(shù)誤差時(shí)尤為明顯。

此類擴(kuò)散性誤差會對召回器械制造商的發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響，但同時(shí)為競爭對手提供了搶占市場份額和創(chuàng)新的機(jī)會。

4月18日

非營利組織能否在財(cái)務(wù)壓力下拯救生命？來自醫(yī)院行業(yè)的證據(jù)

Merih Sevilir

歐洲管理與技術(shù)學(xué)院金融學(xué)教授

歐洲工商管理學(xué)院金融學(xué)博士

Merih Sevilir教授分享了她與合作者的研究“Can Nonprofits Save Lives Under Financial Stress? Evidence from the Hospital Industry”（非營利組織能否在財(cái)務(wù)壓力下拯救生命？來自醫(yī)院行業(yè)的證據(jù)）。

她指出，美國醫(yī)院行業(yè)經(jīng)歷了營利性醫(yī)院的急劇增長，營利性醫(yī)院對外部融資沖擊的脆弱性可能給患者帶來不良后果。

她與合作者利用機(jī)密的患者出院數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)醫(yī)院債務(wù)融資能力的負(fù)面沖擊會增加營利性醫(yī)院的患者死亡率，而非營利性醫(yī)院則未受影響。

這一效應(yīng)在對醫(yī)院特征、患者人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、診斷和治療程序進(jìn)行精細(xì)化控制后依然顯著。該效應(yīng)主要集中于持有公共保險(xiǎn)且面臨更高健康風(fēng)險(xiǎn)的患者群體。

該項(xiàng)研究的證據(jù)表明，非營利性醫(yī)院更充裕的現(xiàn)金儲備可作為緩沖，抵御負(fù)面融資沖擊的影響。

4月23日

生成式人工智能對企業(yè)就業(yè)與估值的雙重影響

Hong Yan

上海交通大學(xué)上海高級金融學(xué)院金融學(xué)講席教授、學(xué)術(shù)副院長、GES項(xiàng)目學(xué)術(shù)主任

加州大學(xué)伯克利分校金融學(xué)博士

密西根大學(xué)應(yīng)用物理學(xué)博士

Hong Yan教授分享了他與合作者共同開展的研究“The Dual Impact of Generative Artificial Intelligence on Corporate Employment and Valuations”（生成式人工智能對企業(yè)就業(yè)與估值的雙重影響）。

這項(xiàng)研究主要探討了生成式人工智能（GenAI）對美國上市公司就業(yè)結(jié)構(gòu)和市場估值的影響。

研究團(tuán)隊(duì)首先構(gòu)建理論框架，分析了GenAI的勞動力增強(qiáng)與替代效應(yīng)在企業(yè)估值和勞動力使用上的差異化影響。隨后，他們構(gòu)建了各職業(yè)的GenAI增強(qiáng)效應(yīng)得分與替代效應(yīng)得分，并將職業(yè)得分與企業(yè)及行業(yè)層面的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，來揭示GenAI對不同企業(yè)和行業(yè)的差異化影響。

研究表明，在高科技行業(yè)，GenAI主要發(fā)揮勞動力增強(qiáng)作用，有助于提升效率并激發(fā)創(chuàng)新；而在傳統(tǒng)行業(yè)，其帶來的勞動力替代風(fēng)險(xiǎn)更大。

研究團(tuán)隊(duì)進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，這些效應(yīng)得分與員工流動率和薪資水平相關(guān)，表明GenAI的影響因勞動者技能水平而異。

更多實(shí)證結(jié)果顯示，增強(qiáng)效應(yīng)得分與企業(yè)估值呈正相關(guān)，而替代效應(yīng)得分與企業(yè)估值呈負(fù)相關(guān)。

4月25日

公共財(cái)政與私營部門資產(chǎn)負(fù)債表

Ernst-Ludwig von Thadden

曼海姆大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教授

波恩大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)博士

Ernst-Ludwig von Thadden教授分享了他與合作者共同開展的研究“Public Finance and the Balance Sheet of the Private Sector”（公共財(cái)政與私營部門資產(chǎn)負(fù)債表）。

研究團(tuán)隊(duì)探討了內(nèi)生性金融市場不完全和異質(zhì)性生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)下的最優(yōu)財(cái)政政策特征。他指出，企業(yè)家經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，但由于代理問題無法實(shí)現(xiàn)最優(yōu)融資。在次優(yōu)均衡中，他們發(fā)行持續(xù)交易的短期債務(wù)。政府通過舉債和征稅為公共支出融資，并最大化企業(yè)家與家庭福利的加權(quán)總和。

研究表明，任何受約束的帕累托最優(yōu)配置均可通過發(fā)行普通政府債券結(jié)合差異化財(cái)富稅，分散為競爭性均衡。該模型允許對公共與私人債務(wù)、經(jīng)濟(jì)增長和利率進(jìn)行豐富且明確的比較靜態(tài)分析。

自2009年建院以來，高金始終以“打造中國的世界級金融學(xué)院”為目標(biāo)，以“匯聚國際一流師資、培養(yǎng)高端金融人才、構(gòu)筑開放研究平臺、形成頂級政策智庫”為重要使命，致力于推動高水平學(xué)術(shù)交流，促進(jìn)學(xué)術(shù)創(chuàng)新與進(jìn)步，為社會發(fā)展提供有力支撐。

學(xué)院每年精心組織近50場學(xué)術(shù)研討會，聚焦科技金融、數(shù)字金融、可持續(xù)金融三大核心方向，邀請全球頂尖學(xué)府的經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域知名學(xué)者，分享最新研究成果與進(jìn)展。這一學(xué)術(shù)交流平臺不僅助力高金學(xué)者始終與國際學(xué)術(shù)前沿同頻共振，更構(gòu)建起充滿活力的國際化學(xué)術(shù)生態(tài)，為學(xué)院的長遠(yuǎn)發(fā)展奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

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