2023年11月15日下午，经济学院开展应用经济学前沿研讨会，波士顿学院Barbara A. and Patrick E. Roche讲席教授Arthur Lewbel教授，北京大学博雅特聘教授易君健教授等国内外经济学名家应邀出席，经济学院黄乃静副教授主持讲座，全校40余名师生参加了研讨会。

波士顿学院Barbara A. and Patrick E. Roche讲席教授Arthur Lewbel教授做题为“Estimating Social Network Models with Missing Links”的演讲。Lewbel教授首先介绍了社会网络中某个经济主体的产出可能受到的不同影响，尤其是可能受到其他个体特征与产出的影响，即存在同伴效应，并指出基于调查数据构造出的社会网络中，描述两人之间联系的数据（links）可能出现缺失或错配，这种错配会造成内生性问题，使得同伴效应的估计存在偏误。此后，Lewbel教授提出错配网络的转置矩阵是一种有效的工具变量，便于估计错配率p，在此基础上可以构建2SLS模型，解决内生性问题，修正偏误。之后，Lewbel教授对该模型的使用场景进行了拓展，分析了其在有组别固定效应、考虑环境效应、错配率存在异质性等条件下的有效性，并用印度43个村落的实验数据为实例，展示了本文提出的2SLS模型的效果。实证结果证实了同伴效应估计确实存在偏误，会比实际情况偏高，而2SLS模型准确地修正了偏误。最后，Lewbel教授简要谈到了“双向错配”问题，即双方在描述彼此联系时同时出现错误的可能解决方法。

北京大学博雅特聘教授易君健教授做题为“The Identification of Collective Household Behavior with Information Asymmetry”的演讲。他首先回顾了标准的集合模型（collective model）在家庭决策问题的应用。而在本文中，易君健教授将不对称信息加入到传统模型中。他假设对于一些不可观测信息，在家庭中，两人都知道其事前的情况，而当决策发生后，可能存在有其中一人不知道的真实实现值得情况，即存在不对称信息。他通过贝叶斯劝说法进行建模，并推导指出，在存在不对称信息的情况下，具有信息优势的一方（发送方）会说服另一方（接收方）接受其更推荐的行为。此后，易君健教授也讨论了在多重选择，更大的家庭规模的情况下，不对称信息对家庭决策的影响。

中央财经大学吴楠老师做题为“Anti-slum Policy and Workers’Location Choices: Evidence from China”的演讲。吴楠老师首先引入本文的政策背景，分别介绍了中国的反棚户区政策与劳动力迁移状况，强调了对于迁移劳动力而言，便利的生活设施和相对低廉的住房成本非常重要，而由于缺乏城市户口，迁移到城市中的劳动力难以获取廉价的住房，一般居住在“非正规住房”中，因此在2008年前后，“非正规住房”在中国各地的占比都比较高。之后，吴楠老师详细介绍了中国自2008年起的棚户区重建项目，并解释了其作为政策冲击的可行性。随后，吴楠老师展示了本文的交错双重差分模型与数据，并简要介绍了实证结果。他介绍，随着棚户区重建项目展开，总劳动力供给增加，但本地劳动力占比下降，拥有高技能的迁移劳动力比例上升。这说明中国反棚户区政策促进了劳动力的迁移，尤其是高端劳动力的迁移。最后，吴楠老师谈及本文可能的进一步分析，想要构建说明政策对国内移民的影响模式的理论模型，并探索决定棚户区改造政策效果的城市具体特征。

几位老师的精彩演讲收获了老师同学们的热烈掌声，各位老师和同学们在聆听的过程中仔细思考，认真学习，踊跃发言，积极参与讨论，提出问题，研讨会气氛十分热烈，讨论十分充分，参会的老师同学都收获良多。

撰稿人：赵子轩

审稿人：黄乃静、何召鹏