机构工作论文
274 篇How do firms cope with economic shocks in real time?
In a turbulent world, effective policy requires granular estimates of firm responses to shocks as they unfold. We develop a replicable framework that combines high-frequency administrative and survey microdata with a pre-registered shift-share design to estimate multi-margin firm responses in real time.
阅读原文 ↗Locking in the rate or staying flexible? Mortgage refinancing around an interest rate shock
This paper examines UK mortgage refinancing around the 23 September 2022 mini-budget interest rate shock, exploiting predetermined expiry dates of discounted two and five year fixed-rate mortgages.
阅读原文 ↗A welfare analysis of the central bank balance sheet
What is the socially optimal long-run size of the central bank balance sheet, once interest rates are away from the effective lower bound and the balance sheet is no longer needed for monetary stimulus? I introduce a central bank into a model in which banks are liquidity mismatched and prone to sudden ‘bank runs’.
阅读原文 ↗学习违约概率与压力测试
本文利用机器学习方法估计欧洲非金融企业的违约概率（PD），并评估其在银行业压力测试中的应用价值。作者结合两类数据：企业财务报表数据库（Orbis）和银行信贷登记数据（Anacredit），构建覆盖企业与银行关联关系的样本。研究方法上，将随机森林（Random Forest, RF）与传统的逻辑回归进行对比，考察两者在压力测试情境下对违约风险的风险敏感性差异。主要发现有三点：第一，在压力测试中，随机森林相比逻辑回归展现出更强的风险敏感性，说明机器学习方法能更好地捕捉情景严重程度对违约概率的非线性影响——即随着压力情景加深，PD的上升并非线性，而是存在明显的非线性放大效应。第二，文章展示了如何将基于随机森林估计的PD嵌入银行-企业网络模型，通过银行贷款敞口这一关键传导渠道，模拟不利情景下风险从企业向银行体系的传导，从而对整个银行业进行压力测试。第三，对网络模型中银行风险指标的细粒度考察显示，随机森林的优势在于其能够识别“尾部银行”——即那些在极端情景下风险上升尤为突出的银行，这正是线性模型容易遗漏的部分。研究结论对中央银行和银行监管者具有直接参考价值：机器学习模型可以改进压力测试的风险识别能力，但需要与传统审慎框架结合使用。
阅读原文 ↗当人群发声：基于Reddit数据的AI零售投资者情绪指标
零售投资者正越来越多地在社交媒体上实时讨论市场，但这些海量讨论难以被系统性测量。本文推出了Reddit零售投资者情绪指标（R-RISI），一个基于2015年至2026年4月主要投资与加密货币相关subreddit帖子构建的高频零售投资者情绪指标。在技术层面，作者使用ChatGPT 5.1对帖子进行情绪与主题分类，并证明大语言模型对非正式社交媒体语言的标注准确度高于广泛使用的金融专用模型（如FinBERT），后者倾向于把大量帖子过度归为中性情绪。在构建方法上，R-RISI通过汇总每日正面与负面帖子、按用户参与度加权，并采用滚动一年z-score方法对序列进行标准化而生成。该指标具有很高的灵活性，可以针对广泛的资产类别、投资组合、单个证券或主题组分别构建，因而比传统的零售投资者指标（如投资者调查或资金流数据）拥有更高的颗粒度和更及时的信号。文章还展示了每个subreddit内部情绪与主导讨论主题随时间的演变，并验证R-RISI能密切反映主要市场事件，与既有情绪指标方向一致但频率更高、信号更及时。实证上，R-RISI的变化对市场价格含有统计显著的短期预测信息，且这种关系在市场压力期尤为突出：当市场处于下跌阶段时，R-RISI的变化对次日标普500指数收益的影响更大，说明情绪驱动的交易在弱势市场中更容易影响价格。该指标为分析零售投资者行为、监测情绪驱动的市场动态提供了及时而精细的工具，并配有定期更新的在线仪表板供实时跟踪。
阅读原文 ↗生产率与通胀动态
更高的生产率会如何影响通胀？本文从理论和政策角度系统分析这一问题。生产率提升会同时作用于经济的供给与需求两侧：在供给侧，生产率的提高意味着单位投入能生产更多产出，降低了企业的单位成本，具有压低物价的倾向；在需求侧，更高的生产率会通过提高实际收入（工资和利润）来拉动消费与投资需求，从而具有推升物价的倾向。因此，生产率提升对通胀的净影响并不确定，取决于这两个方向效应的相对大小与出现的时序：如果供给扩张效应更快更强，生产率提升将压低通胀；如果需求拉动效应占主导或提前显现，则可能推升通胀。此外，货币政策的反应至关重要——如果央行将生产率提升视为潜在产出的增加、并据此调整政策立场，那么生产率冲击对通胀的影响路径会与央行不作出反应时明显不同。文章为理解生产率冲击的通胀含义提供了一个清晰的框架，特别是帮助央行区分供给侧与需求侧驱动的通胀压力：当通胀上升源于生产率放缓（供给不足）而非需求过热时，适当的政策应对可能截然不同。这对于评估技术进步、AI与自动化等生产率冲击的中期通胀影响具有直接的参考价值。
阅读原文 ↗资本利得税与资产价格波动
资本利得税削减究竟是稳定还是加剧资产价格波动？本文在一个包含异质性投资者、且税收基于“已实现收益”征收的资产定价模型中，分析资本利得税政策对资产价格波动的影响，发现减税会产生两种方向相反的效果。一方面，降低资本利得税减少了投资者卖出资产的交易成本，鼓励更频繁的交易，有助于促进价格发现和信息融入价格，从而可能降低价格偏离基本面的程度、起到稳定作用。另一方面，减税改变了投资者的持有与变现行为：投资者可能更倾向于锁定收益、更频繁地调整仓位，也更容易在价格波动时跟进买卖，这反而可能放大价格波动。模型刻画了这两种力量的权衡，其相对强弱取决于投资者异质性程度、税收的累进结构以及市场中“锁定效应”的大小。研究为评估资本利得税政策的金融稳定影响提供了理论依据，提示政策制定者在设计税收改革时，不仅要考虑财政收入与激励效应，还要关注其通过投资者行为对资产市场波动性的潜在影响；对央行和监管者而言，理解税收制度与投资者行为的相互作用，有助于更全面地评估金融市场风险的来源。
阅读原文 ↗隐藏在总量中：欧盟劳动力参与率的周期性
本文估计欧盟各地区劳动力参与率对经济增长冲击的周期性反应，检验“总体参与率是否随经济周期波动”这一经典问题。作者采用份额移动（shift-share，即Bartik）工具变量方法并结合局部投影（local projections）技术，利用覆盖2000—2020年15个国家、114个地区的欧盟劳动力调查（LFS）微观数据进行估计。核心发现是：欧盟总体劳动力参与率对增长冲击表现出显著的韧性，这与美国劳动力参与率高度周期性波动的特征形成鲜明对比。然而，这种总体韧性掩盖了显著的人口结构异质性。具体而言：男性的劳动力参与率在冲击后显著下降，而女性的参与率保持稳定，这反映了部门隔离（男性更多集中于周期敏感行业）以及附加工人效应（家庭收入受冲击时女性进入劳动力市场以补充收入）的共同作用；年轻工人对冲击的反应最为持久，其参与率受影响的持续时间可长达八年，与人力资本侵蚀导致的滞后效应（hysteresis）一致——经济衰退期年轻人就业机会减少、技能积累受阻，长期拉低其参与意愿；受教育程度较低和非本土（移民）工人则承担了不成比例的就业成本。研究结果的政策含义在于：总体松弛指标（如总体失业率或参与率）可能掩盖重要的分配维度，而这些维度对货币政策、财政政策和结构性政策的制定都很关键——例如，仅盯住总量指标可能低估劳动力市场的真实闲置程度及其区域、人群分布。
阅读原文 ↗欧元区银行的融资结构与利率传导
本文研究欧元区银行融资结构对货币政策利率传导的影响，考察不同类型的负债结构如何改变银行贷款利率对政策利率变化的敏感度。作者使用银行层面的资产负债表数据，估计货币政策对非金融企业贷款利率的传导，并将贷款利率的反应与银行的融资结构特征进行交互分析。核心发现是：相对于更依赖货币市场融资的银行，更依赖债券发行融资的银行对货币政策变化的反应较弱——这是因为债券融资期限较长、利率粘性更强，且债券持有人对政策利率变动的敏感度低于货币市场资金提供者，因此政策利率变化难以快速传导到这类银行的资金成本。文章还检验了资产负债管理（ALM）渠道的存在性：那些同时具备较长负债期限（债券份额更高）和较长贷款利率固定期（固定利率贷款占比更高）的银行，其贷款利率对政策冲击的反应最为迟钝。这类银行在加息周期中贷款定价上调更慢，在降息周期中下调也更为滞后，从而削弱了货币政策向实体经济的传导效果。研究对理解欧元区货币传导的异质性具有重要意义：银行融资结构的差异是解释为何同一政策利率调整对不同银行、不同地区贷款条件影响不同的关键因素，也为评估央行政策传导的充分性以及审慎监管对银行融资结构的影响提供了实证基础。
阅读原文 ↗银行业外包与竞争：云服务提供商的崛起
云计算外包可能深刻改变银行业的竞争格局：它让规模较小的银行和新型金融机构能够以较低成本获得可扩展的数字基础设施，从而挑战传统大型银行的规模优势。本文利用英国银行与云服务提供商（CSP）之间的专有合同数据，系统研究英国银行业外包协议对竞争的影响。文章考察的核心问题包括：云外包如何改变银行的成本结构——将庞大的IT投入从固定成本转为可变成本，降低了新进入者和中小银行的数字化门槛；外包如何影响市场份额分布——原本受限于IT预算的中小银行能否借此与大型银行在数字服务上竞争；以及外包带来的集中度风险——如果少数几家云服务商垄断了银行的关键基础设施，可能形成新的系统性依赖。文章还讨论了由此带来的政策含义：监管机构需要在促进竞争与防范集中度风险之间取得平衡，包括对云服务商这一“第三方”风险的管理、外包合同的可移植性要求，以及金融稳定框架是否应扩展到核心基础设施提供商。该研究为理解金融科技时代银行业竞争结构的变化提供了实证基础。
阅读原文 ↗结构性改革能否释放私人投资？
本文系统考察劳动力市场和产品市场结构性改革对私人投资的影响，样本覆盖1975年至2020年的26个发达经济体。研究方法上，作者将重大结构性改革的叙事型数据库（记录各国历次重大改革的时点与内容）与局部投影（local projections）方法相结合，并使用增广逆概率加权（augmented inverse probability weighting）来处理改革时点的内生性问题。主要发现如下：一项重大劳动力市场改革通常会在六年内使实际私人投资水平累计提高约5%；一项重大产品市场改革的影响约为3%。改革的投资效应在具备特定条件的国家更为显著——当私营部门能够获得充足的外部融资、且法治环境健全时，结构性改革对私人投资的刺激作用尤为明显。这说明改革的效果并非自动产生，而是依赖于配套的金融体系和制度环境：融资约束会限制企业将改革带来的机会转化为实际投资，薄弱的法治则削弱企业对改革承诺的信任。总体而言，研究结果为结构性改革提振私人投资、进而改善发达经济体长期增长前景的作用提供了强有力的实证支持，也提示政策制定者应将改革与金融深化、制度建设统筹推进。
阅读原文 ↗货币政策与企业就业预期的刚性
本文考察货币政策公告如何影响企业的就业预期。作者利用德国企业调查数据，将高频货币政策意外（monetary policy surprises）与调查回复日期相匹配，从而识别货币政策对企业层面就业预期的即时与动态效应，并追踪其对后续实际就业的影响。主要发现如下：紧缩性货币政策冲击导致企业立即且持续地下调就业计划，最终拖累实际就业增长；在时间节奏上，企业首先削减招聘计划，裁员则在更晚阶段才增加。文章还发现生产预期的调整频率是就业预期的两倍，但恢复更快，这与劳动力市场调整成本更高、更具刚性的事实一致。劳动力市场制度显著塑造了企业反应：受最低工资约束或集体谈判覆盖率较低的企业，对就业预期的下调幅度更大，说明制度刚性放大了政策冲击向就业的传导。此外，受融资约束的企业表现出不成比例的大幅下调，表明金融加速器机制在预期形成阶段就已经开始发挥作用——融资紧张的企业面对紧缩政策时，会更快、更大幅度地调整人事计划。文章强调，由于企业在宏观总量数据出现变化之前很久就开始调整计划，就业预期指标可以作为衡量货币政策向劳动力市场传导的早期信号，为央行和研究者提供了比滞后失业数据更及时的分析工具。
阅读原文 ↗理解多节点城市体系对泰国城市经济的影响：基于动态递归空间一般均衡模型的洞见
泰国向高收入国家转型本质上是一个城市挑战：曼谷贡献了全国近一半的GDP，但其主导地位日益受到拥堵、环境压力和进一步集中的收益递减制约。历次国家空间发展战略都呼吁构建更多节点的城市层级，但评估这一雄心的分析基础一直薄弱。本文为泰国城市体系构建并校准了一个2025—2050年的动态递归空间量化一般均衡模型，利用它评估三组反事实政策组合：将相同的总体生产率-投资包（约占2030年城市GDP的2.3%）以不同比例分配给曼谷和11个指定次级城市——偏向曼谷（80/20）、均衡（50/50）和偏向次级城市（20/80）。主要结果显示：偏向曼谷的组合在2045年前领先；但偏向次级城市的组合在2045—2050年间实现反超，最终使全国人均GDP较无投资基准提高12.38%，略高于偏向曼谷方案的11.62%。均衡组合在2050年被两种倾斜方案同时压倒，反映了集聚经济的门槛特性——投资需要集中到足够规模才能激活集聚收益。进一步的二维“包络-分配”扫描显示，方案相对优劣取决于投资承诺的规模与时间跨度：低于某个临界点，偏向曼谷更优；超过临界点，偏向次级城市更优。文章的总体结论是：规模适中但分配得当的空间投资计划本身不足以成为泰国高收入转型的引擎，充分的承诺规模是前提条件。
阅读原文 ↗生产网络中的金融摩擦与货币政策传导
本文研究生产网络中的金融摩擦如何影响货币政策的传导。传统分析通常关注某个部门自身的金融摩擦，而本文证明：货币政策的传导不仅受部门自身摩擦影响，还受其所在生产网络中其他部门摩擦状况的显著影响。这种通过投入产出关联传递的“间接摩擦”会放大货币政策对产出和价格的影响，并且在实证上主导直接摩擦。其放大效应源于一个“下游需求渠道”：当货币政策收紧、融资成本上升时，下游客户会减少对上游投入品的采购，需求的收缩沿供应链向上游传导并逐级放大。这一效应部分被“上游成本渠道”所抵消——上游供应商在自身融资成本上升时，会提高价格以保护利润率，从而部分缓冲需求的负面冲击。作者在多部门一般均衡模型中检验了这一机制，模型包含投入产出联系和营运资本约束，能够刻画企业融资成本对生产决策的影响。研究的意义在于：央行评估政策传导强度时，不能只看金融体系对个别行业的直接影响，还需要考虑生产网络结构——供应链越复杂、上下游金融摩擦越普遍，货币政策对实体经济的冲击可能被放大得越明显。
阅读原文 ↗企业内部薪酬与晋升的性别差距：来自埃塞俄比亚金融部门的证据
劳动力市场中的薪酬与领导岗位性别差距已有充分记录，但针对低收入和中等收入国家的研究相对有限，且人们尚不清楚这些差距究竟来自女性较少进入高薪技能行业，还是来自行业内部的职业发展差异。本文聚焦埃塞俄比亚金融业这一典型的高技能部门，利用该国最大商业银行——埃塞俄比亚商业银行的数据展开研究，该行约占该国金融部门总就业的四分之一。研究结合覆盖近5万名员工、长达六年的行政记录，以及大规模员工和经理调查，记录了薪酬与晋升方面的显著性别差距：女性收入约为男性的85%，担任主管职位的可能性低80%，担任管理职位的可能性低68%。关键的是，这些差距无法由教育、经验或内部绩效评估的差异来解释，说明并非能力或履历因素所致。研究对高收入国家文献中常见的机制解释——如女性晋升竞争意愿更低、谈判意愿更弱或专业网络获取更少——几乎没有找到支持。相反，性别差距主要出现在两个环节：获得职业发展机会的差异，以及工作灵活性所受的约束，其中一部分还可能通过主管的性别刻板印象被放大。综合来看，晋升中的性别差距并非源于动力或努力不足，而是源于接触发展机会、时间分配与地域流动性的差异。值得注意的是，该行在总体性别指标上表现相对较好且明确将女性晋升列为首要任务，这意味着其性别差距很可能低于金融行业其他机构——即真实差距可能更大，即使在制度环境相对有利的情况下，显著的不平等仍可能持续存在。
阅读原文 ↗MuSE：用于压力测试的多重宏观金融情景模拟引擎
本文设计了一套计量经济框架，用于模拟可用于自上而下压力测试的多个不利宏观金融情景，并将其命名为MuSE（多重宏观金融压力情景模拟引擎）。框架包含两个核心模块：第一，构建金融压力指数——基于大型日度金融指标数据集，通过非参数copula估计金融冲击的联合分布，从而生成反映金融市场压力的随机冲击；第二，在大型多国贝叶斯VAR模型中，以这些copula生成的金融冲击为条件，模拟宏观经济指标的联合动态。二者结合使得MuSE能够复现成千上万个宏观金融压力情景，刻画金融部门产生的不利冲击如何传导至整体经济并引发显著的宏观经济波动。为展示其功能，作者生成了大量受历史上真实危机启发的压力情景，覆盖三大类风险来源：金融市场压力、主权债务危机和地缘政治紧张。随后，作者使用基于近期欧盟范围压力测试构建的自上而下偿付能力模型，测算欧元区银行的资本消耗。核心发现是：在当前时点，由股票市场冲击和主权债务冲击触发的不利情景对欧元区银行业的韧性威胁最大——这为欧盟层面的宏观审慎评估和银行压力测试的情景选择提供了量化依据，也展示了机器学习与贝叶斯方法在宏观审慎分析中的实际应用潜力。
阅读原文 ↗用财报电话会议数据预测欧元区职位空缺率
本文分析从企业财报电话会议中提取的文本信息能否改善欧元区职位空缺率的预测。作者利用欧元区总部企业的电话会议记录，基于与劳动力市场压力相关的关键词构建一个月度劳动力需求指标，并将其与标准的硬指标（如产出、失业率）和软指标（如调查信心）一同纳入混合频率贝叶斯VAR（BVAR）模型。伪实时评估显示，财报电话会议数据为跟踪职位空缺动态提供了及时而有价值的信号。在各类软指标中，限制生产的因素（factors limiting production）带来的预测改进最大；而一旦纳入这些定性信号，失业等实际劳动力市场指标对空缺率预测几乎没有额外贡献，说明定性信息已经包含并超越了硬指标的信息量。预测改善在很大程度上由制造业部门的信息驱动：制造业的电话会议信号比服务业的信息丰富得多，尤其当与电话会议数据结合时，制造业信息能显著提升模型对空缺动态的跟踪能力。这一部门异质性反映出制造业劳动力需求对周期更敏感、企业在电话会议中对用工压力的讨论也更直接。总体而言，研究结果凸显了高频文本信息对改善欧元区短期劳动力需求预测的实用价值，也为央行在实时监控劳动力市场紧张程度时补充了数据工具。
阅读原文 ↗理解蓝色就业：支持蓝色经济中更多更好就业的操作指引
本指引文件为世界银行国别团队构建了一个识别、诊断和支持蓝色经济中更多更好就业的实用框架。文件从一个核心区分出发：并非水生部门的所有就业都自动属于“蓝色就业”——蓝色就业是水生部门中同时支持环境可持续性、促进经济生产力并推动社会包容的那部分就业。这一区分之所以重要，是因为如果把所有水生部门就业都视为天然可持续，就可能高估转型的就业收益，并掩盖各国向更可持续水生资源利用过渡时工人、企业和社区所承受的调整成本。这种转型并非无摩擦：传统捕捞、近海养殖等行业的从业者可能面临收入下降和失业风险，在转型的短期和中期内需要政策缓冲。为帮助国别团队应对这些复杂性，文件提出四步诊断序列：一是识别水生部门就业的规模、特征和区位；二是评估相关活动是否符合蓝色经济路径；三是诊断影响工人、企业和社区的劳动力市场摩擦与转型风险；四是将诊断结果匹配到适当的政策和项目工具。文件随后给出了项目层面的切入点，围绕世界银行就业框架的三大支柱展开：投资于支撑就业的基础设施、加强治理与监管环境、动员私人资本。结合部分国家和项目的实例，文件展示了如何在水生部门应用这些切入点，以长期支持更具生产力、包容性、韧性和环境可持续性的生计。
阅读原文 ↗严重性重于数量：内部评级法模型中监管资本附加的驱动因素
银行使用内部模型以风险敏感的方式估计资本要求，但这些模型受到监管规则（如CRR）的约束，且并非完美：模型存在过度简化、假设错误等缺陷，可能导致风险被低估，尤其在模型被用于评估银行偿付能力风险时，这种“模型风险”尤为棘手。本文填补了关于此类模型风险的文献空白，利用监管检查数据研究了银行内部评级法（IRB）模型缺陷的性质及其与监管资本附加（capital add-ons）的关系。核心发现是：少数高严重性的模型缺陷造成了监管资本附加所施加的反事实风险加权资产（RWA）负担的大部分——也就是说，监管资本附加主要由数量有限的严重问题驱动，而非由大量轻微瑕疵累积所致。作者进一步将潜在的不合规行为追溯到一组主要规范银行处理IRB相关数据（如违约概率、违约损失率和风险参数的数据质量与治理）的CRR条款。研究结果的监管含义明确：通过识别和优先处理高严重性的模型缺陷及其对应的具体规则环节，监管机构可以更有效地配置稀缺的监管资源，从而改进对IRB银行的监督，在有限的检查资源下提升监管的针对性和有效性。
阅读原文 ↗欧洲和美国的在职搜寻：预防性动机与职业阶梯动机
雇主到雇主（E2E）的工作转换已被大量文献记录，但仅凭转换数据无法揭示劳动力流动的深层驱动：谁在搜寻工作、为什么搜寻、以及搜寻如何转化为实际跳槽。本文利用欧洲央行和纽约联储消费者预期调查的新面板数据，对11个欧元区国家和美国的在职搜寻（OJS）与E2E转换进行了首次系统性跨国分析。数据的一个独特优势是包含对所有工人（而不仅仅是搜寻者）在职搜寻状态及其动机的直接度量：预防性动机以失业预期衡量，职业阶梯动机以薪酬满意度衡量。主要发现有四点：第一，在职搜寻非常普遍，就业者构成了搜寻者的大多数——寻找新工作并非失业者的专利；第二，在职搜寻能强烈预测E2E转换，是劳动力流动的重要先行指标；第三，动机结构存在显著跨国差异——预防性搜寻在欧洲占主导，工人出于对未来失业风险的担忧而提前搜寻，而职业阶梯动机（追求更高薪酬）在美国占主导，反映出两国劳动力市场制度和工人风险认知的差异；第四，在职搜寻具有高度持续性，约40%的工人即使在新工作开始后仍在继续搜寻，说明搜寻行为具有惯性，也提示劳动力市场的信息摩擦依然显著。这些发现对理解工资形成、劳动力配置效率和劳动力市场政策设计具有参考价值。
阅读原文 ↗公共财政管理如何塑造教育与健康结果：一种组态视角
本研究考察发展中及中等收入经济体中，公共财政管理（PFM）绩效、部门支出与治理背景的“组态”如何共同塑造教育和健康结果。研究采用模糊集定性比较分析（fsQCA）并辅以贝叶斯稳健性检验，识别出连接预算执行可信度与初等教育、中等教育、全民健康覆盖及五岁以下儿童死亡率等多重结果之间的多条充分路径。研究得出三点核心发现：第一，公共财政管理条件是通过“合取组合”（多个条件共同作用）而非线性单一渠道发挥作用的——单一指标（如教育支出占比）往往不能单独决定结果，而是与治理质量和执行能力等条件相互配合；第二，公共财政管理条件对中期结果（如教育入学率、健康服务覆盖率）的解释力强于对长期结果的解释力，长期结果更多受其他结构性因素影响；第三，强大的总体支出与收入执行能力可以弥补部门层面支出不足——即使教育或卫生部门预算偏低，只要整体预算执行可信、资金能及时到位，也能取得较好的结果。其中，预算执行阶段的“可信度”（budget credibility）被识别为最核心的运作机制：预算一旦批准能否按承诺执行、资金能否及时拨付，比纸面上的支出规模更能决定教育和健康的实际成效。研究为在财政约束下优化教育和卫生支出提供了新的分析视角。
阅读原文 ↗冲击跨部门传导与部门价格动态
本文在一个大型贝叶斯向量自回归（BVAR）模型中研究美国部门生产者价格指数的动态，其独特之处在于利用投入产出（IO）矩阵来构建部门价格之间的长期关系，从而让模型在没有预先设定溢出机制的情况下，自动识别部门间传导渠道。研究有三个主要发现：第一，模型提供了部门溢出渠道驱动总体通胀的证据——部门价格冲击会沿生产网络传播并最终影响整体通胀，这一机制在模型中并未被预先强加，而是由数据识别出来；第二，模型的总体通胀预测精度与专业预测者调查（SPF）相当，且优于使用标准明尼苏达先验的BVAR，证实IO矩阵的长期先验确实携带了关于数据的有用信息；第三，加入生产网络先验会改变冲击的传导方式——以油价冲击为例，考虑生产网络后油价冲击对总体通胀的放大效应更明显，各部门对油价冲击的峰值价格反应随其石油密集度上升而增大；即使是一个狭窄的部门特定扰动（如谷物价格冲击），在考虑生产网络后也会产生不可忽视的总体效应。文章进一步指出，部门间不对称性对评估能源价格冲击和货币政策冲击等宏观冲击的经济后果至关重要：价格调整较慢的行业会放大通胀的持续性，即使在冲击本身消退之后，这种“尾部惯性”仍会延续。
阅读原文 ↗平衡不断变化的优先事项，提升也门人力发展融资的资金效益
也门长期冲突、制度碎片化以及人道主义和发展融资的急剧下降，使得最大化稀缺人力发展（HD）资源的资金效益（VfM）变得尤为迫切。本说明基于对世界银行2008—2022年运作经验的回顾、国际证据、实施评估以及关于系统整合、瞄准和捐助方协调的专题研究，考察资金效益考量如何引导脆弱和受冲突影响环境中的融资决策。分析提出了一个以平衡三个相互关联的战略选择为中心的框架：第一，加强国家体系的同时继续利用第三方实施机构——在国家能力薄弱时，既要投资于政府系统的长期建设，又不能放弃能够即时交付的第三方渠道；第二，将资源集中于最脆弱的人口和地区，同时保持足够的覆盖面并跨部门整合干预，避免“撒胡椒面”式的低效配置；第三，满足紧迫的运作需求，同时有选择地投资于学习、证据生成和交付体系，确保短期救援与长期能力建设并重。说明强调，通过提高现金转移系统的互操作性、精准的地理瞄准、综合服务交付包、强化地方机构能力和协调捐助方参与，可以改善项目的有效性、效率、公平性、可持续性并降低交付成本。其核心主张是：在外部支持持续下降的背景下，加强协调与战略优先排序有助于保住人力资本成果，提升有限资金的发展回报，为各国利益相关方、发展伙伴、人道主义行动者和实施机构提供了实践借鉴。
阅读原文 ↗让树来做决定：FABART——用于非线性石油冲击传导的非参数因子模型
石油供给新闻冲击如何传导至实际经济活动、金融状况和区域劳动力市场，重新回到了宏观经济研究的核心议程。本文引入因子贝叶斯加性回归树（FABART）模型——一种非线性因子增广向量自回归模型，并将其应用于包含外部识别的石油供给新闻冲击的大型美国宏观金融数据集。该框架的优势在于：它将大型宏观金融信息集与灵活的非参数测量方程相结合，使冲击的非线性传导能够直接从数据中浮现出来，而不是通过预设的函数形式强加，从而能更真实地刻画传导机制。主要发现有：第一，不利的石油供给新闻冲击（如供给中断消息）对实际活动造成的收缩比同等规模有利冲击（如供给增加消息）带来的扩张更强且更持久，这种不对称在工业生产、金融变量和股票价格上表现尤为明显；第二，就业反应在美国各州之间存在高度异质性——制造业密集地区的就业收缩显著更强，而能源生产州则因油价上涨带来的收入效应而表现出部分抵消的动态；第三，非线性主要出现在很小与中等油价变动之间：很小的冲击产生的反应微弱且估计不精确，而中等规模的冲击已经对工业生产和区域就业产生具有经济意义的显著影响，更大规模的冲击并不系统性地产生成比例更强的反应。这些发现对评估能源冲击对经济和金融的差异化影响具有重要价值。
阅读原文 ↗主观收入与就业动态
作者开发了一种利用主观预期数据估计收入、工作和就业动态的新方法。与传统方法依赖已实现的收入和工作结果不同，本文使用纽约联储消费者预期调查（SCE）中受访者对未来收入报价和接受概率的信念数据——这些主观预期直接提供了关于反事实结果的信息（例如“如果我现在辞职，能找到什么样的工作、以什么薪资”），从而可以在更弱的假设下实现模型识别。这一方法的优势在于能避免使用已实现结果模型所面临的选择偏差和不可观测异质性问题——现实观测到的收入和工作状态是工人选择的结果，直接使用它们会混入选择效应。方法上，作者采用两步估计：第一步的固定效应回归识别个体收入过程中的风险、持续性和转换效应；第二步用GMM恢复能力（ability）、流动性（mobility）和匹配质量（match quality）等不可观测异质性之间的协方差结构。研究发现：个人生产率成分的风险和持续性低于以往文献的估计，但能力与匹配质量的异质性比此前认为的更大。模拟分析还显示，使用简化形式的估计会因为工作转换和分类效应而高估个人层面生产率的持续性和波动性；在充分考虑异质性之后，收入波动性下降，并且在整个收入分布上趋于平坦。这些结果凸显了预期数据在收入动态研究中的独特价值。
阅读原文 ↗服务最弱势群体的社会经济：社会企业在创造就业议程中的作用
本报告强调为世界上最弱势人口创造就业的紧迫性，并论证“社会经济”——包括合作社、互助社、协会、基金会，尤其是社会企业——为这一挑战提供了有力解决方案。社会企业的突出之处在于将社会目标与市场化运作相结合：它们通过市场机制经营业务，但将盈余再投资以实现社会目标，而非追求利润最大化。其本地化定位和高度适应性使其能够针对流动性受限、托儿服务不足和技能水平低等具体障碍提供解决方案，从而在传统企业往往失败的地方，为边缘化群体有效创造私营部门就业。报告强调，包容性增长需要有针对性的、社区层面的干预，而社会企业凭借对本地需求的深刻理解和灵活的组织形式，在创新和推动可持续、公平发展方面具有独特地位。报告基于奥地利、比利时、法国、罗马尼亚、斯洛伐克和土耳其的案例研究，展示了如何通过技术援助、政策制定、融资以及实践共同体（CoPs）等综合支持来加强社会经济的本地生态系统、扩大包容性就业。报告提出五项建议：优先支持扎根于本地、数量众多的社会企业以实现分布式增长；设计能够纳入正外部性的融资机制；通过系统性框架减少碎片化；将实践共同体制度化；部署与本地结合的就业匹配平台。这些战略对于扩大社会经济规模、实现可持续和包容的就业成果至关重要。
阅读原文 ↗如何培养阅读者：加纳一项可扩展扫盲干预的证据
要解决富裕与贫穷国家之间巨大的学业成绩差距，需要既有高影响力又可大规模推广的教育项目。本研究利用在加纳低收费私立学校进行的随机对照试验（RCT），考察一个同时满足这两个条件的项目——“基础学习提升工具”（Tools for Foundational Learning Improvement）项目。结果显示，仅经过九个月的干预，学生考试成绩就提高了0.5个标准差，这是一个相当可观的效果。研究使用机器学习方法，按学生若未接受干预时的预测成绩对效果进行分解，发现成绩较弱的学生受益更大，说明该项目对学习基础薄弱者尤其有效，有助于缩小学生内部的能力差距。此外，与较短周期、小规模的试点随机对照试验相比，项目效果随时间大致呈线性扩展，表明其具备规模化推广的潜力。值得关注的是，项目开发者使用生成式人工智能来加速教案开发和对新环境的适配，并在乌干达进行了观察性试点测试，其结果与本研究的随机对照试验结果相当，初步验证了AI辅助课程开发的可迁移性。研究还构建了一个“基础技能约束高级技能发展”的模型，该模型能预测项目在早期阅读能力上的效果分布模式，并对项目延续到二年级后的未来影响作出预测。
阅读原文 ↗向量自回归中的阈值内生性：重新评估货币政策的制度依赖性
作者开发了一个内生阈值向量自回归（threshold VAR）模型，用于处理阈值变量与简化形式冲击之间的同期相关性——当制度状态指标与系统动态共同决定时，这是一个普遍存在的估计难题。模型的创新在于引入一个基于copula的制度特定控制函数（control function）来消除这种内生性依赖，无需依赖外部工具变量，也无需对阈值的边际分布施加参数假设，同时保留了线性、按制度分区的最小二乘结构，保持了估计的简洁性。研究表明，若忽略这一控制，脉冲响应会产生“过度敏感性”和“过度传播”的系统性误差，从而夸大政策冲击的效果；文章还阐明了在内生制度下结构VAR和代理VAR的识别条件，并证明了在包含生成控制变量时Chan型阈值估计渐近性质依然成立。为适应更复杂的数据特征，作者进一步提出Hermite筛（sieve）扩展，以容纳尾部依赖和不对称依赖。蒙特卡洛实验系统记录了不同实验设计下忽略内生性所导致的偏差大小。在货币政策传导的应用分析中，该框架避免了线性VAR常见的“价格之谜”和“持续性之谜”，能够给出依赖制度状态的牺牲率（sacrifice ratio），并使估计出的制度状态与历史上的高通胀时期相吻合，为研究货币政策在不同通胀环境下的差异化效果提供了更可靠的计量工具。
阅读原文 ↗黑暗中的SPOT：用AI评估金融稳定风险
金融稳定风险由两个不同的组成部分构成：脆弱性（vulnerabilities）和可能的触发事件（trigger events）。虽然脆弱性的测度已取得相当大的进展，但触发事件的评估在很大程度上仍然停留在定性层面——例如，监管者会讨论“某个事件可能成为导火索”，但缺乏系统、量化的度量。为填补这一空白，作者运用大语言模型（LLM），从2005年至2026年的大量金融新闻文章中提取关于潜在触发事件“严重性和概率”（Severity and Probability Of Trigger events，SPOT）的结构化信息，构建SPOT指标。验证结果显示：SPOT指标在重大历史触发事件发生之前就会上升，具备提前预警能力；它能够正确识别触发事件的来源（如特定国家、部门或政策事件）；并且有助于改进对经济下行风险的前瞻性模型估计（如增长风险Growth-at-Risk模型），提高模型对尾部风险的预测能力。研究结果表明，利用AI从文本中提取信号是改善金融稳定风险监测的一个很有前景的途径——它为监管机构提供了一种可以系统、高频、跨语言地扫描全球金融新闻并量化触发风险的工具，弥补了脆弱性指标与触发事件评估之间的空白，也为宏观审慎监测体系增添了新的数据维度。
阅读原文 ↗《巴黎协定》十年之后：应对气候不确定性与临界点
气候危机是一个紧迫的、由人类活动驱动的系统性挑战，其影响正通过日益频繁和严重的极端天气事件逐步显现。虽然2015年《巴黎协定》显著推进了全球气候治理框架，但现有实施力度仍不足以将升温限制在远低于2摄氏度并努力实现1.5摄氏度的目标。不断加速的风险、相互交织的危机和潜在的临界点（tipping points）表明，如果当前的温室气体排放轨迹持续下去，气候变化可能变得无法管理。本文做出三点贡献：第一，剖析为何全球未能果断行动，指出持续存在的“认知差距”（公众和决策者低估气候风险）、相互竞争的优先事项，以及推动雄心勃勃气候行动的政治激励不足；第二，借鉴央行与监管机构绿色金融网络（NGFS）的气候政策情景、气候政策“三难困境”（安全、成本与公平之间的权衡）和预防性原则，阐明在深度不确定性下政策制定的取舍；第三，系统回顾加速公正绿色转型的政策、金融和技术杠杆，包括碳定价、绿色财政、金融监管对气候风险的定价以及清洁技术的推广。文章主张需要一种新的气候政策范式：系统性、预防性、适应性和激励相容的框架，即使在概率信息不充分的情况下，也能“扭转局势”，使世界远离不可逆转的气候损害。
阅读原文 ↗难民人才的技术工人签证：一项影响评估
本文评估难民劳动力流动作为一种补充性安置途径的效果，研究对象是Talent Beyond Boundaries（TBB）——一家将流离失所的专业人才与国际雇主就业机会连接起来的非营利组织。研究采用混合方法：结合多个国家的纵向调查与定性访谈，既评估雇主驱动的难民劳动力流动路径对难民个体的影响，也考察这一模式的可行性与可扩展性。初步研究结果表明，通过TBB迁移改善了流离失所工人的就业结果、收入水平、安全感和社会融入程度，但短期调整成本依然显著——迁入新国家的初期，难民需要适应新环境、语言和职场文化。定性证据显示，难民对劳动力流动路径的需求强劲，但同时也存在持续的结构性障碍，包括证件与资质认可要求、迁移和安家的财务约束，以及移民政策的不确定性。研究结论认为，在支持性移民政策、雇主积极参与以及有针对性的技能发展和支持机制的共同作用下，难民劳动力流动可以补充现有的持久解决方案（如重新安置和本地融入），为拥有专业技能的难民开辟一条基于就业的国际流动通道。研究为“难民技能如何转化为劳动力市场机会”提供了实证依据，也为国际组织和各国政府设计难民政策提供了参考。
阅读原文 ↗用于公共部门廉正的政府科技：跨部门经验
政府在确保公共支出的效率和廉正（integrity）方面面临持续挑战。腐败、欺诈和串通等不法行为不仅消耗财政资源，还损害公共服务质量并破坏发展目标。本报告考察GovTech——即作为“整体政府”（whole of government）方法进行现代化并利用技术——如何帮助应对这些脆弱性。报告基于八个国家的案例研究：加纳的医疗、阿富汗的教育、韩国的公务员体系、菲律宾的社会保障、印度的农业、巴西的水资源管理、摩尔多瓦的商业监管和智利的政府采购，重点识别了采购和监管职能、福利发放管理以及一线服务交付互动中反复出现的廉正风险——这些环节正是腐败和欺诈最易发生的领域。报告指出，设计良好的GovTech改革——包括数字身份系统、开放数据平台和可互操作的登记系统——能够显著提高透明度和问责制，但其效果取决于能否与制度和治理改革相结合：仅靠技术工具而缺乏机构能力、法律框架和问责机制，难以产生持久的廉正收益。报告为各国在公共部门数字化转型中如何设计技术干预、防范新技术带来的新型腐败风险提供了系统性的经验总结。
阅读原文 ↗大规模能源价格冲击对银行信贷的影响
本研究考察俄罗斯入侵乌克兰后大规模能源价格冲击对企业银行信贷的影响。为了隔离冲击的因果效应，作者采用了一种准自然实验方法：将银行对高能源密集度企业的贷款与对特征相似的低能源密集度企业的贷款进行比较——两类企业受到的宏观冲击相同，但对能源价格的暴露程度不同，从而可以识别能源冲击本身的信贷效应。主要发现如下：冲击发生后，银行对高能源密集度企业的信贷持续下降，同时这些企业新增贷款的利率上升、其他贷款条款（如抵押、期限）也相应收紧。进一步按企业风险分布考察发现，冲击的影响具有明显的异质性：较安全的企业主动减少了未偿信贷额度，但新增银行贷款的利率基本保持不变——它们能够以原有的优惠条件获取融资；而风险较高的企业则面临更高的借款利率，融资成本显著上升。这一证据揭示了能源冲击如何通过银行信贷渠道对不同风险类型的企业产生差异化影响：信用良好的企业通过压缩信贷规模来消化冲击，而高风险企业则承受了更高的融资成本。研究对理解能源危机向实体经济的传导、评估货币与宏观审慎政策在能源冲击下的应对具有参考价值。
阅读原文 ↗中央银行、债务管理者与德国国债回购市场的特殊性
德国政府债券回购利率的特殊性（specialness，即特定券种回购利率显著低于一般回购利率）在2016—17年、尤其是2022—23年明显升高，市场普遍将其归因于欧洲央行资产购买计划大量吸收德国国债、导致合格抵押品稀缺。本文首次提供了债务管理办公室（debt management office）如何缓解这些效应的系统性证据：作者将德国金融署（DFA）的日度二级市场交易和回购操作数据，与欧元体系2015—2024年在德国国债市场的交易数据联合分析。研究发现两点：第一，欧元体系购买对回购利率的压低作用约为DFA自身购买的四倍（每增加1%自由流通量分别压低约0.4个基点与0.1个基点），而DFA通过回购放贷则使回购利率上升约每1%未偿量0.2个基点——这一证据表明，DFA的干预确实有助于缓解稀缺性引发的特殊溢价，通过向市场供给券源来熨平供需失衡。第二，在对冲基金对债券需求旺盛的环境下，DFA干预的整体缓解效果受到两大约束：回购市场本身的分割（不同参与者之间的融通受限），以及DFA工具设计的目标定位——其设计初衷是防止抵押品短缺和交割失败，而非为债券价格提供支撑。研究为理解央行购债、债务管理与回购市场定价之间的相互作用提供了新的实证证据。
阅读原文 ↗选择还是更多资本？肯尼亚高增长企业家的实验证据
商业计划竞赛旨在识别并激励高增长潜力的企业家，但竞赛设计中“筛选强度”与“资金规模”哪个更重要，缺乏严格证据。本文利用嵌入肯尼亚一场商业竞赛的两项随机实验来检验这个问题。实验设计为：一部分申请者经简化流程后直接获得9000美元赠款；另一部分申请者则需要经过多阶段筛选（竞争更激烈、信息更充分），并在此后被随机分配到9000美元或36000美元的赠款。研究结果显示：所有赠款在初始阶段都创造了就业机会，但影响只有在多阶段筛选的情况下才能持续超过三年——简化流程组的就业创造效应随时间消退；同时，更大规模的赠款（36000美元）并未比多阶段筛选下的9000美元赠款产生更大的长期影响，表明资本存在收益递减，且企业面临的“块状”投资机会有限，单纯注入更多资金难以转化为成比例的长期增长。核心结论是：决定企业长期增长的是筛选机制（选择谁），而非赠款规模（给多少钱）。这一发现对发展融资的资金配置具有重要启示：精心设计的筛选和尽调流程，可能比单纯增加资金规模更能识别和培育真正有增长潜力的企业家，公共资金应更多投向“选人”的机制建设。
阅读原文 ↗生产网络中的进口关税传导
本文研究美国进口关税通过生产网络传导的机制，核心问题是：关税对美国制造业部门究竟产生供给侧还是需求侧效应，取决于受影响的部门在投入产出网络中的位置。作者利用美国制造业部门面板数据，采用局部投影（local projections）方法进行估计，发现美国进口关税——包括2018—19年的关税上调——通过两条不同的渠道导致部门产出收缩：第一条是供给侧渠道：对于在生产中使用关税对象部门商品作为投入的部门，关税提高了其投入成本，相当于负向供给冲击，直接压缩其产出；第二条是需求侧渠道：对于其客户部门因关税而遭受负向供给冲击、被迫减少生产的部门，来自客户的订单减少，相当于负向需求冲击，同样压低产出。作者证明，这些实证结果与一个包含生产互补性的简化生产网络模型相一致——上下游部门之间的投入产出联系使得关税的影响沿供应链传播并相互强化。总体而言，研究结果表明关税会显著减少美国制造业生产，而理解进口关税冲击向产出和生产者价格传导的关键，在于把握投入产出联系的结构。这对评估贸易政策的经济成本、预测关税对不同行业和地区的差异化影响具有重要参考价值。
阅读原文 ↗细节中的魔鬼：用简约智能体框架评估可释放宏观审慎资本缓冲的状态依赖尾部效应
本文开发了一个基于智能体（agent-based）的分析框架DeTail，用于评估可释放宏观审慎资本缓冲在不同经济状态下的尾部效应。模型包含异质的企业、住户和银行，以及一个中央银行，所有主体在一个完全整合、存量—流量一致的框架中互动，能够内生产生信贷周期，从而捕捉宏观金融反馈机制。作者利用这一框架，评估随时间变化的资本要求如何影响信贷增长、企业和住户违约率以及银行损失在信贷周期不同阶段的时变分布。政策实验的主要发现是：在经济下行期间释放资本缓冲，能够通过改善风险较高的“下尾”信贷结果来维持信贷供给——即最脆弱借款人的信贷条件得以改善，同时减少住户和企业违约，并通过限制银行的尾部损失增强宏观金融韧性；而在经济上行期积累资本缓冲的成本极小，并不会显著制约银行放贷。这些发现支持积极使用可释放缓冲（即在繁荣期累积、在衰退期释放）来缓解系统性风险和熨平信贷周期，同时不削弱银行体系。该研究为宏观审慎政策工具的反周期运用提供了模型层面的证据支撑。
阅读原文 ↗人工智能与土耳其劳动力市场调整：暴露度与互补性
人工智能（AI）作为新兴经济体生产率增长和结构转型的潜在来源日益受到关注，但AI对劳动力市场的影响不仅取决于技术能力本身，还取决于这些能力如何与企业行为、工人技能和制度条件相互作用。本文对AI相关技术潜力在土耳其劳动力市场中的分布进行了系统性诊断，并考察这些潜力在何种条件下会转化为可观察的劳动力市场结果。方法上，作者将职业层面的AI暴露度（exposure）和任务互补性（complementarity）指标应用于全国代表性的劳动力调查数据和雇主—雇员行政记录，记录了AI技术潜力在工人、工作、企业、部门和地区之间的分布。结果显示：土耳其约有41%的就业处于AI暴露度相对较高的职业，但生产率增强的互补性空间在不同职业和工人群体之间差异很大——有些职业虽然暴露度高，却缺乏与AI互补的任务结构。鉴于AI扩散尚处早期阶段且AI能力快速演变，作者强调这些估计应被视为技术暴露与潜在互补性的“描述性图谱”，而非对已实现就业、工资或生产率效应的预测。值得注意的是，尽管暴露广泛，近年来不同暴露类别之间的就业和劳动力需求模式大体保持稳定，说明技术潜力转化为可观察的劳动力市场效应，关键取决于企业内部的采用动态和互补性调整（如再培训、任务重组和制度配套）。
阅读原文 ↗魔鬼在细节中：评估可释放宏观审慎资本缓冲的状态依存尾部效应
本文构建了一个基于智能体的分析框架（DeTail），用于评估“可释放的宏观审慎资本缓冲”（即顺周期累积、逆周期释放的资本要求）在不同经济状态下的尾部效应。模型刻画了异质的企业、住户和银行以及一个中央银行，所有主体在完全整合、存量—流量一致的框架中互动，能够内生产生信贷周期和宏观金融反馈机制。在该框架下，作者评估随时间变化的资本要求如何影响信贷增长、企业违约、住户违约和银行损失的时变分布。政策实验的核心发现是：在经济下行期间释放资本缓冲，能够通过改善风险较高（下尾）借款人的信贷结果来维持信贷供给，降低住户和企业违约率，并通过限制银行在尾部状态下的损失来增强宏观金融韧性；而在经济上行期累积资本缓冲的成本很小，不会显著制约银行放贷。研究结论支持监管机构积极使用可释放资本缓冲来缓解系统性风险、平滑信贷周期，同时保持银行体系的稳健。该框架为评估宏观审慎工具的状态依赖效应提供了一种可操作、可扩展的建模方法。
阅读原文 ↗调查间插补估算贫困：评估可行性、风险与所需验证的操作决策树
当目标调查缺少直接进行福利测量所需的消费或收入汇总数据时，“调查间插补”（Survey-to-Survey imputation，S2S）方法被广泛用于估算贫困率：即利用另一项具备完整福利数据的调查（来源调查）估计福利模型，再将其应用于缺少福利数据的目标调查。本指引文件提供了一个实用框架，帮助从业者判断何时S2S是可信的、何时风险较高、何时应优先采用替代方法。文件强调，S2S的可靠性依赖两组关键条件：一是来源与目标调查的总体具有可比性，且预测变量测量口径一致；二是福利模型能够跨调查或跨时期“迁移”，即收入与消费的关系在不同环境间保持稳定。基于提供模拟证据的背景说明、利用秘鲁数据的实证工作，以及全球S2S插补挑战赛的经验，文件阐明：当这些假设被违反时，会产生巨大的预测误差——尤其是在经济冲击或结构性变化的时期，福利模型的参数可能发生系统性漂移，导致贫困估计严重失真。为帮助从业者管理这些风险，文件提供了一套操作工具：决策树（用于判断适用性）、诊断检查、验证实践和文档标准，使假设显性化、对预测进行三角验证，并在操作性贫困统计工作中恰当沟通不确定性，是各国统计部门和研究人员规范使用S2S方法的实用参考。
阅读原文 ↗流离失所中长大的后果：来自哥伦比亚流离失所儿童的证据
本文考察强迫流离失所如何在社会经济不利之外进一步塑造儿童的发展轨迹。研究使用在哥伦比亚麦德林收集的约1600名儿童的数据，涵盖三类群体：委内瑞拉难民儿童、哥伦比亚境内流离失所儿童（因武装冲突被迫迁移）和未流离失所的本地儿童。方法上，作者将代际流动性文献中的“排名—排名回归”（rank-rank regression）方法适配到强迫流离失所情境：先把每个儿童的发展结果（认知、身体、心理等维度）按家庭财富进行排名，再比较不同群体在同一财富水平上的排名位置，从而隔离出流离失所本身的独立影响。文章记录了在控制财富和父母背景之后仍然持续存在的显著发展差距，并进一步发现：流离失所的原因决定了差距的性质。因严重物质匮乏而流离失所的委内瑞拉难民儿童，在认知和身体发育方面分别落后19个和13个排名点；因武装冲突流离失所的哥伦比亚儿童，在抑郁指标上落后12个排名点，并表现出更高的创伤水平。研究还发现，获得正规化身份（如合法居留身份）和社会服务与更小的发展差距相关，说明包容性政策——身份合法化、教育和社会服务可及性——对缓解流离失所儿童的发展劣势至关重要。
阅读原文 ↗保护区对南非收入、鸟类与旅游业的长期影响
保护区覆盖了世界陆地面积的17%，但关于其长期经济和生态影响的可靠证据仍然稀缺。本文估计南非保护区对家庭收入、鸟类生物多样性和旅游消费者剩余的影响。在收入和生物多样性分析中，作者开发了一种机器学习反事实方法，能够还原创建时间长达100年的保护区的当前影响——这是传统短期评估无法做到的。结果显示：较新保护区的短期影响小而统计上不显著，而较老的保护区则带来巨大收益——这意味着此前的研究可能因为只估计新设立保护区的短期效应而严重低估了保护区的总体效益。总体估计，南非保护区使家庭年收入增加约3000亿兰特（约占2011年GDP的10%），相当于约760万个就业当量；不同类型的保护区在保护不同类别的受威胁鸟类方面发挥互补作用，彰显了整个保护区网络的价值。结构旅行成本模型还估计，南非国家公园每年为国内外游客创造77亿兰特（2023年币值）的休闲价值。综合来看，研究表明在南非，野生动物保护与经济发展之间几乎没有取舍关系。但文章也强调，实现保护区的经济和生态收益需要耐心：保护投资的回报是数十年累积的结果，而非立竿见影。
阅读原文 ↗公共就业保障的劳动力市场效应
公共就业保障计划——将毕业生安排到公务员系统和国有企业的终身职位——是后殖民世界国家主导工业化战略的核心工具，但相对于临时性工作方案（workfare），学界对它的研究要少得多。本文利用埃及的典型公共就业保障制度，提供了对其劳动力市场效应的首个因果估计：自1960年代初起，埃及在没有竞争性考试的情况下，向中学和大学毕业生保证公共部门就业机会。识别策略上，作者以改革前夕（1959/60年）各地区中学的供给水平来衡量地区层面的“暴露度”，并将其与1986、1996和2006年的人口普查微观数据相关联；采用连续处理强度的事件研究设计，比较在公共就业保障引入时年龄不同、且所在地区改革前学校供给不同的群体。主要发现是：公共就业保障将城市男性的工资就业从私营部门重新配置到了国有企业，而在国有企业基本缺席的农村地区则没有出现类似的转变；这种再配置集中在制造业和高技能白领职业，与该政策将受过教育的工人引导到国家工业化核心部门的初衷一致。值得注意的是，文章几乎没有发现公共就业保障提高教育程度的证据——它主要是重新引导了本已不断增长的受教育工人群体，而非扩大了教育供给本身，这提示就业保障政策对人力资本积累的促进效果有限。
阅读原文 ↗人工智能与土耳其劳动力市场：管理暴露度，扩大机会
人工智能（AI）正在重塑全球劳动力市场，但其影响方式更多是通过对工人工作内容和工作方式的渐进、不均衡的重新配置，而非立即的、整体性的岗位替代。对土耳其而言，核心问题不是AI是否会重要，而是该国是否有能力在管理分配风险的同时收获AI的生产率红利。这一问题对土耳其尤为突出，因为它同时具备四个特征：相当高的职业层面AI暴露度、有限的企业AI采用率、持续存在的技能错配、较大的劳动力市场包容性缺口，以及受限的国内AI人才基础。因此，近期的政策挑战在于“不均衡调整”：一部分暴露度高的工人可能具备条件从AI带来的生产率提升中受益，另一部分则面临更大的替代风险，还有一部分可能被完全排除在AI创造的生产率收益之外。本说明综合了全球证据与土耳其的定量和定性研究发现，将其转化为一个有针对性的政策议程：包括促进企业AI采用与工人再培训、弥合技能错配、扩大劳动力市场包容性、加强国内AI人才培养，以及建立社会保护体系以支持调整过程中的受损群体。研究为新兴经济体如何主动管理AI转型提供了分析框架。
阅读原文 ↗南里奥格兰德州学校环境中备灾监测与预警行动的整合指南
本报告为巴西南里奥格兰德州学校环境整合备灾、监测和预警行动提供了实用指南，以应对气候相关灾害日益增长的风险。文件的制定直接汲取了2024年4月至5月重创该州的毁灭性洪水教训：洪水扰乱了教育活动、损坏了学校基础设施，并暴露了学校社区面对极端天气事件的脆弱性。报告提出了一个加强学校韧性的综合框架，包含两大类措施：结构性措施，如基础设施加固和降低风险的投资；以及非结构性措施，包括机构规划、社区参与、教育和应急准备。指南为学校灾害风险管理提供了实用的操作框架，重点关注应急预案制定、预警系统建设、应急准备以及灾害期间和之后的持续教育。报告特别强调学校、教育主管部门和民防机构之间的协调配合，以及定期开展培训和模拟演练的重要性——只有通过反复演练，预案才能在真实灾害中发挥作用。报告还提供了具体的工具和实施建议，旨在支持建立更安全、更有韧性的学校环境，将学校从灾害的“被动受害者”转变为防灾减灾体系中的主动一环。
阅读原文 ↗马托格罗索州学校灾害风险评估
本报告对巴西马托格罗索州75所公立学校进行了系统的灾害风险评估。研究利用整合了地理空间、环境、气候和教育数据的地理信息系统（GIS），分析学校面临的气候相关灾害暴露度，并识别韧性建设措施的优先区域。评估方法将1991—2022年的历史灾害记录与空间分析、水文建模和气候预测相结合，考察四类关键威胁：洪水、风暴、热浪和森林火灾。主要发现包括：水文事件（洪水和暴雨）是马托格罗索州最频繁发生的灾害；风暴对学校设施的损害占比不成比例地高，尤其是屋顶结构；在未来气候情景下，该州南部地区与高温相关的风险暴露将不断增加；虽然未发现森林火灾对学校造成的直接损害，但一些学校位于近期火灾爆发点附近，存在空气质量与社区健康的隐患。报告最后提出了一系列建议，包括加强灾害备灾能力、提升学校基础设施的韧性（如加固屋顶、改善排水和通风）、将气候风险纳入教育部门的规划与投资决策，以及支持教育系统的气候适应规划。该研究为巴西及其他气候风险上升地区将气候韧性纳入教育基础设施投资提供了数据依据。
阅读原文 ↗南里奥格兰德州学校基础设施快速诊断
本报告对巴西南里奥格兰德州（Rio Grande do Sul）的学校基础设施进行了快速诊断，是在2024年该州遭受严重洪水灾害之后开展的。评估在世界银行“更安全、更有韧性的学校路线图”框架下进行，全面审查了州立学校网络的现状，并考察了塑造学校基础设施建设与维护的制度、监管、施工和融资环境。分析覆盖州教育局（SEDUC-RS）管理的2320所学校，目的是将气候韧性和灾害风险降低的考量系统性地纳入未来的基础设施投资与规划流程。研究方法结合了案头分析、实地检查、利益相关方咨询和地理空间评估：对选定学校的实地访问提供了建筑类型、结构状况、可达性、环境表现、维护需求以及近期灾害影响的第一手信息；同时开展的气候敏感性评估，考察了学校在当前和未来气候情景下对洪水、极端高温、干旱、极端大风和山体滑坡的潜在暴露。结果表明，学校基础设施面临的气候相关压力正在增加，尤其是洪水和极端高温风险，凸显了改进规划工具、建立建筑层面信息系统和推动基于风险的决策的必要性。报告还审查了支持该州学校基础设施的治理安排、技术标准、施工实践和融资机制，为未来开展风险和韧性评估奠定了基础，并为建设更安全、更有韧性和气候适应型学校提供了实用建议。
阅读原文 ↗廉价能源可能还不够：AI算力服务的贸易模型
能源资源丰富的发展中国家能否把廉价电力转化为AI算力出口？本文构建了一个具有容量约束的AI算力服务贸易模型，并在模型中纳入交付、监管和信任三个方面的双边摩擦。将模型校准到85个国家的数据后发现：一些发展中经济体确实能够以低成本生产算力，但这一成本优势很少能转化为实际的出口竞争力。原因在于，硬件成本在算力生产的单位成本中占主导地位，而硬件在全球市场上以统一价格定价，因此各国之间的综合生产成本差异仅为12%—20%——远不足以抵消跨境交易中的各种摩擦。模型表明，即使是适度的监管障碍、融资限制和信任摩擦，也足以抹平廉价电力带来的成本优势。因此，决定一个国家能否成为AI算力出口国的约束条件，主要不是电价，而是制度可信度：包括可执行的数据治理框架、稳定的监管环境、可信的电力供应合同、可获得的融资，以及与买方的地缘政治契合度。研究为能源富集国家评估AI算力产业的可行性提供了冷静的视角，提示政策制定者应优先建设制度能力和数据治理，而非仅聚焦于降低能源成本。
阅读原文 ↗斯坦利·费舍尔纪念演讲：公共债务与中央银行——世界银行集团ABCDE会议
本文基于作者在2026年发展经济学年度银行会议（ABCDE）上发表的斯坦利·费舍尔纪念演讲，考察阻碍广泛经济发展的两个结构性障碍：功能失调的中央银行货币体系，以及未得到充分解决的主权债务负担。在货币方面，文章认为浮动汇率制和多重汇率制度——如埃塞俄比亚、尼日利亚和埃及等国的实践——系统性地将财富从低收入工薪阶层转移到狭窄的特权阶层，加深而非缓解贫困。以埃塞俄比亚为核心案例，文章记录了连续贬值如何使全国贫困率从2016年的33%升至2025年预计的43%，同时侵蚀以本币支付的发展援助的实际价值。文章主张，货币稳定、低成本的数字支付基础设施和非冲销式央行干预，为提升中位收入提供了比现行IMF认可的汇率灵活性更直接的路径。在主权债务方面，文章以1989年布雷迪计划为基准，评估G20共同框架和全球主权债务圆桌会议的表现，发现当代框架虽然带来了密集的债权人参与，但对债务国的净现值削减甚微。文章识别的关键失败包括：缺乏统一的比较贴现率来衡量债务减免、中国和商业债权人的参与不完整、抵押主权交易日益不透明，以及价值回收工具对重组协议持久性构成的风险。文章结论是，现行形式的共同框架和债务圆桌会议都不适合其使命，呼吁建立以可衡量的中位收入增长而非债权人迁就为首要目标的新框架。如果这两方面都缺乏改革，低收入发展中国家的年人均收入增长预计将维持在约2%，使56亿人收入不足发达经济体的十分之一，全球发展差距将持续扩大。
阅读原文 ↗正规化与社会资本的形成：来自哥伦比亚强迫移民的证据
本文估计了哥伦比亚一项移民正规化计划启动四年半后的中期效应。该计划为近50万名无犯罪记录的委内瑞拉强迫移民提供临时合法身份、行动自由、工作许可和社会项目准入。由于该计划是意外宣布的，并追溯适用于在严格的资格截止日期之前完成普查登记的移民，作者得以利用模糊回归断点设计和独特的两波面板调查来识别其因果效应。研究最重要的发现是，最大的中期收益出现在社会资本领域：在断点处，符合资格的移民在衡量归属感、与哥伦比亚人的友谊、社区参与和对哥伦比亚依恋的社会融入指数上，比不符合资格的同伴高出0.95个标准差；在衡量普遍信任及对哥伦比亚人和委内瑞拉人信任的利他行为指数上高出0.97个标准差。这两种效应在短期内都无法检测到，而是随时间推移逐渐显现。相比之下，经济收益立竿见影且基本持续：符合资格的移民月劳动收入高出69%，服务获取指数高出2.6个标准差，并在住房方面进行了大量投资，住房质量在两波调查之间从0.60上升到1.27个标准差。哥伦比亚由此节省的财政支出也随时间增加，从约为无证家庭财政成本40%的水平上升到70%。这些发现表明，正规化带来的最大社会资本和财政回报，是通过持续的法律融入以及与制度和东道社区的反复积极互动逐步累积起来的，而非来自合法化行为本身。
阅读原文 ↗对2022年西班牙移民改革的实证评估
本文考察西班牙2022年的移民改革。该改革放宽了国家持续正规化制度的资格要求，从而加速了无证移民获得合法身份的路径，但没有引入一次性大赦。研究结合行政数据和调查数据，利用互补的广义双重差分、回归断点（针对改革前后资格门槛的变化）和工具变量策略，估计改革对移民流动、移民劳动力市场结果和当地经济状况的影响。核心发现如下：第一，研究没有发现改革产生“磁吸效应”（magnet effects）的证据——改革实施后，移民流入量和非正规移民存量都没有增加，说明放松正规化路径并不会诱发新一轮非法移民；第二，改革大幅缩短了移民处于非正规身份的时间，将无证移民获得合法居留的等待时间缩短了约一年；第三，虽然更早获得合法身份带来了一些工作质量和劳动力市场轨迹方面的提示性改善，但研究只发现了有限的短期就业收益证据。作者认为，这一结果模式与改革后制度下被正规化移民的“负向选择”一致——即在改革放宽资格后选择申请正规化的移民，可能是劳动力市场竞争力相对较弱、就业前景较差的群体，因此正规化身份虽然改善了其身份状态，但短期内并未转化为显著的就业增长。研究为评估移民正规化政策的效果与副作用提供了严谨的因果证据。
阅读原文 ↗马托格罗索州学校基础设施管理与维护系统指南
本报告为巴西马托格罗索州学校基础设施的管理与维护体系提出了一个系统化的加强框架。报告由马托格罗索州教育局（SEDUC-MT）与世界银行合作制定，核心建议是推动学校基础设施维护从以“纠正性维护”（坏了再修）为主的被动模式，转向以“预防性维护”（定期保养）和“预测性维护”（基于数据预判故障）为基础的系统化模式。建议借鉴国际资产管理的最佳实践，重点改进全州学校网络的维护活动规划、监测和执行环节。报告概述了实施计算机化维护管理系统（CMMS）的技术和制度指南，涵盖资产清单建立、维护计划制定、合同与财务管理、绩效监测以及基于可靠数据的决策等程序——通过建立建筑层面的信息系统，使维护决策从经验驱动转向数据驱动。此外，报告还将气候韧性考量纳入基础设施管理流程，考虑极端天气对校舍的长期影响，旨在提高学校设施的质量、安全性、可持续性和使用寿命。该报告为地方政府建立可持续的学校基础设施治理体系提供了可操作的路线图。
阅读原文 ↗老挝贫困概况：2024-25年老挝支出与消费调查贫困报告
本报告利用老挝2012-13年、2018-19年和2024-25年的三次支出与消费调查（LECS）数据，对老挝的贫困、不平等和家庭福利状况进行了全面分析。主要发现包括：全国贫困率从2012-13年的24.6%显著降至2024/25年的15.0%，同时生活水平改善、服务获取提升，多维贫困和不平等程度也有所下降，反映出过去十多年经济增长带来的减贫成果。然而，近年来的减贫进展明显放缓，主要原因是多重经济冲击的叠加：新冠疫情、高通胀、本币贬值和农业以外就业创造有限，共同削弱了家庭实际收入和就业机会。贫困仍然集中在农村地区、处境不利的族群、儿童和青年群体中；与此同时，城市贫困有所上升，说明城市家庭同样受到通胀和生活成本上升的冲击。报告还强调了农业、迁移（劳动力向国内外流动）和汇款在支撑老挝家庭生计中日益重要的作用。基于这些发现，报告建议加大人力资本投资、促进生产性就业、推动农业现代化，并实施针对性的政策来解决区域和社会群体之间的差距。该报告为理解老挝减贫进程的最新动态及其面临的挑战提供了系统的数据基础。
阅读原文 ↗Macroeconomic Effects of Rare Earths Supply Chain Disruptions
Rare earth elements (REEs) are critical inputs in high‑tech manufacturing. Following China’s 2025 export licensing requirements on REEs and permanent magnets, concerns have risen about the macroeconomic consequences of supply disruptions in import‑dependent economies. Standard assessments based on “value added at risk” (VAAR) ignore production network linkages and input reallocation. We develop a small open economy model with imported REEs and production networks, calibrated using an REE‑augmented input–output table from USGS data. Applying the model to the United States, Germany, France, the United Kingdom, Japan, and India, we find substantial cross‑country heterogeneity in response to an 80% reduction in REEs supply. The most exposed economies are Japan, U.S. and Germany. Under low substitution elasticities (horizons under one year), these economies experience a GDP loss of 1.8, 1.5, and 1.2 percent, respectively. These differences reflect heterogeneity in sectoral composition, fact
阅读原文 ↗大宗商品市场的产业政策与供应链瓶颈：来自稀土元素的证据
这篇国际货币基金组织（IMF）工作论文量化了降低稀土供应链集中度的政策成本。背景是：近年来的供给短缺放大了对供应链瓶颈的担忧，促使各国采取产业政策推动回流和友岸外包；而稀土元素市场是集中度问题的极端案例——其供应链在多个环节高度集中，尤其是精炼环节（中国占主导）。作者构建了一个动态全球贸易模型，用详细的市场、行业和地质数据校准：上游（采矿）和下游（精炼）生产调整缓慢，产能由资本开支（CAPEX）投资决定。在此框架下，作者评估了不同政策组合能否把美国下游稀土自给率从目前的10%提高到2035年的25%，比较了资本开支补贴和价格下限两种工具，在进口方单边行动与多国协调行动两种情形下的效果。结果显示：到2035年，下游单边资本开支补贴的累计财政成本达到美国稀土市场年规模的141%（约12亿美元），在协调行动下降至96%；价格下限政策在提升自给率上同样有效，但财政效率更低。文章强调，虽然这些成本相对于稀土市场规模相当可观，但绝对财政成本仍然可控，表明通过产业政策实现稀土供应链“去风险”在财政上是可行的。研究为各国设计关键矿产产业政策提供了量化的成本—效果评估框架。
阅读原文 ↗GFDRR伙伴关系对话：共同建设更有韧性的塞内加尔——GFDRR与塞内加尔变革性伙伴关系的成果与经验
本文件记录了塞内加尔、世界银行集团（WBG）与全球减灾与恢复基金（GFDRR）之间在加强气候和灾害风险韧性方面的长期伙伴关系及其成果。文件展示了有针对性的分析、技术援助和战略投资如何帮助塞内加尔在城市、沿海和社区系统层面实现从“灾害应对”向“主动风险管理”的转变。通过达喀尔、圣路易斯和萨利三个城市的案例研究，文件系统展示了在洪水风险降低、海岸保护、城市规划、气候适应、生计恢复和社区参与方面取得的成就，说明韧性导向的干预如何保护弱势群体、支持经济发展、改善基础设施并加强地方能力建设。文件还强调了实现可持续成果的三个关键要素：包容性规划（让受影响社区参与决策）、基于自然的解决方案（如红树林和沙丘修复等利用生态系统服务的手段）以及参与式方法。基于经验教训，文件强调基于风险信息的决策、战略伙伴关系和长期投资的价值，主张通过持续投入建设能够应对不断演变的气候和发展挑战的有韧性城市、海岸和社区。该文件为其他发展中国家建立类似的灾害韧性伙伴关系提供了可借鉴的模式。
阅读原文 ↗序列空间中偏离完全信息理性预期的灵活方法
本文提出了一种在动态随机一般均衡（DSGE）模型中灵活偏离“完全信息理性预期”（FIRE）假设的新方法，采用“序列空间”（sequence space）框架。传统DSGE模型通常假设所有主体拥有完全信息并以理性预期方式形成信念，这一假设虽便于求解，但与现实中的信息摩擦不符。作者提出的方法使研究者能够以更灵活、更便捷的方式引入有限信息、粘性信息（信息更新滞后）或适应性学习等行为，同时保持模型的可解性和可计算性——在序列空间中处理信息结构的变化比传统的状态空间求解方法更直接。这一工具的价值在于：它使宏观模型能够更真实地刻画冲击传导过程中预期的形成与调整，例如当企业和家庭无法立即获知全部经济状态时，政策冲击的效果会如何被削弱或延迟；也便于评估央行沟通和前瞻指引在有限信息环境下的实际效果。文章为宏观经济学模型在冲击传导、预期形成与政策评估中纳入更现实的信息结构提供了实用的新工具。
阅读原文 ↗锚定失效？沟通预测不确定性的效果
本文通过一个两部分的实验研究，考察央行如何最有效地向市场沟通预测的不确定性。第一部分测试不同的可视化媒介——扇形图（fan charts）、点阵图（dot plots）、箱线图、速度表和区间图——在向普通公众和专家受众传递不确定性信息时的效果差异：哪种图表能让受众最准确地理解预测的分布和风险？不同受众群体对复杂图表的理解能力是否存在系统性差异？第二部分考察这些沟通方式如何影响受众的预期形成以及他们对央行可信度和政策立场的判断：清晰传达不确定性是否会增强还是削弱央行公信力？例如，当央行明确表示预测存在较大不确定性时，市场是否会因此怀疑央行对通胀目标的承诺，还是反而认为央行更加坦诚可信。实验证据表明，图表形式的选择会显著影响信息接收效果和预期反应，央行在沟通预测不确定性时需要在“清晰表达风险”与“维护政策锚定”之间取得平衡。研究为央行改进不确定性沟通、增强前瞻指引有效性提供了基于实验的证据支持。
阅读原文 ↗乌干达电动出行市场发展诊断研究：主要发现与实施路线图——聚焦电力系统准备度
本报告系统考察乌干达电动出行（e-mobility）推广的制度、市场、政策、监管、财政和电力部门维度，重点关注大坎帕拉都市区。乌干达已经建立了电动出行的治理框架，并将该部门视为战略机遇：一方面可以减少交通排放、应对气候变化，另一方面可以加强能源安全，并利用其以水电等可再生能源为主的电力供给优势。评估发现，电动两轮车（电动摩托车和电动自行车）正在推动早期市场采用——它们价格更低、运营成本优势明显，在坎帕拉的摩托车出租车（boda-boda）市场中渗透较快；而其他车辆细分市场（如电动乘用车和电动公交车）的增长仍受高购置成本、充电基础设施有限和监管不确定性的制约。情景分析表明，到2040年乌干达的电动车队规模可能显著扩大，这要求充电基础设施与电网建设协调推进。报告强调，明确的技术标准、有效的财政激励（如关税减免和补贴）以及加强机构能力是加速市场发展的关键；同时，智能充电和需求侧管理措施有助于平滑充电负荷、减轻电力系统压力并降低电网加固成本。报告最后提供了实施路线图，列出支持乌干达可扩展、可持续和包容性电动出行发展的优先行动。
阅读原文 ↗中东欧银行业地理的变迁：分支机构关闭超过开设
本文研究2013年至2021年间十个中东欧（CESEE）国家银行分支网络的演变。作者手工整理了这些国家所有银行分支及其地理坐标的数据集，记录了超过30%的分支关闭率，且这种“去分支化”在国家之间和国家内部都存在显著异质性。文章考察了分支关闭的驱动因素，主要发现有四点：第一，银行业市场整合（并购与合并）是分支关闭的关键驱动因素——合并后的银行往往收缩重叠的分支网络；第二，盈利能力和地方经济增长可以缓解关闭——盈利能力强的分支和经济增长较快地区的分支更可能被保留；第三，分支位置呈现明显的“U型”规律：位于高度城市化地区（租金高、竞争激烈）和非常偏远地区（客户基础薄弱）的分支关闭更频繁，而中等规模城市的分支相对稳定；第四，竞争效应是非线性的：适度的分支集聚（网点集中）可以降低关闭风险——集聚带来规模经济和客流共享，但过度激烈的竞争反而会增加关闭风险。这些模式在分析期内因不同CESEE国家的银行体系特征而异，为理解银行物理网络的收缩、金融可及性变化以及数字化对银行服务的影响提供了系统证据。
阅读原文 ↗欧元区银行存款定价
本文研究2007—2024年期间欧元区银行存款定价的供需驱动因素，核心关注点是政策利率向活期存款利率的传导。文章首先记录了三个经验事实：政策利率向活期存款利率的传导总体偏低；传导具有不对称性（加息与降息的传导速度不同）；传导力度随货币政策制度变化，并随时间逐渐减弱。为解释这些现象，作者构建并估计了一个银行存款市场的均衡模型，发现储户的价格敏感度存在巨大的异质性：住户与企业之间、不同国家之间以及不同时期之间的价格弹性差异很大。模型的估计结果揭示了一个重要的动态机制：对利率敏感的储户（主要是企业和金融意识较强的储户）随着时间推移越来越多地转向替代性的高收益储蓄产品（如定期存款、货币基金和国债），从而降低了剩余活期存款池的平均利率敏感度。这反过来增强了银行对活期存款的市场势力——银行知道留在活期存款中的客户对利率不敏感，因此没有动力提高活期存款利率。这解释了2022年欧洲央行大幅加息后，隔夜存款利率却增长缓慢的现象。研究为理解欧元区存款市场的定价粘性、银行市场势力与货币传导之间的关系提供了系统的实证和理论证据。
阅读原文 ↗关税、生产网络与溢出：中美贸易战案例
本文在一个开放经济多部门新凯恩斯模型中研究美中关税战的短期宏观经济传导，模型包含投入产出联系、部门名义刚性以及异质的货币计价方式。作者模拟双方对等加征10个百分点关税的情景，得到三个核心发现。第一，关税负担的分布是不对称的：征收关税的一方（美国）承担更多的通胀压力（进口成本上升推高国内价格），而被征税的一方（中国）经历更大的产出收缩。第二，生产网络会放大这种收缩：关税冲击通过投入产出链条传播到直接受关税影响的双边贸易之外，波及更多部门和地区。第三，货币计价方式显著塑造传导效果——在异质计价下，美元计价的边境价格削弱了汇率贬值的“支出转换”作用（贬值本应促进出口、抑制进口，但美元定价使这一机制失灵），从而加深了中国的产出收缩，并改变了对第三国（如欧元区）的溢出效应。欧元区总体反应较小，但这只是因为正面的贸易转移效应（从中国转单到欧洲）恰好被来自中国的需求减弱和多边调整所抵消。文章还利用模型的部门结构，对单个中国部门逐一施加关税，发现部门层面的负担高度集中，但总体效应不能仅从直接受关税部门推断：国内传导抵消了美国本部门的收益、强化了中国本部门的损失。研究结论是，评估关税影响必须同时考虑关税落点、生产网络传导和货币计价三个维度，仅基于双边贸易份额的简化分析会得出明显不同的结论。
阅读原文 ↗气候监管、企业排放与绿色并购
本文研究气候监管收紧如何改变企业行为，特别是高排放企业的减排策略和并购活动。作者利用欧盟排放交易体系（ETS）的一次意外收紧作为自然实验，比较同一行业内高排放强度企业与低排放强度企业的反应差异。主要发现有三点：第一，ETS收紧后，高排放强度企业相对于低排放强度的同行显著削减了排放，且没有以产出下降为代价——企业通过提升排放效率（单位产出的排放更少）而非减产来应对监管，说明碳定价可以激励减排而不损害生产；第二，减排效应在电力生产商中比在制造业企业中更强，反映了电力行业对碳价传导更敏感、减排技术选择更直接的特点；第三，在并购（M&A）方面，ETS收紧后，高排放强度制造业企业比低排放强度企业收购了更多绿色目标公司（拥有清洁技术或低碳业务的标的），但企业并购总数没有变化——监管改变了企业并购的“方向”而非“规模”，企业通过收购绿色技术来调整业务组合以应对碳约束。研究还表明，这些绿色并购对样本期内观察到的整体排放下降做出了实际贡献，揭示了气候监管如何通过资本市场和企业重组渠道推动实体经济绿色转型。
阅读原文 ↗中低收入国家教育中AI应用的成本核算
人工智能（AI）正成为中低收入国家人力资本发展的潜在加速器，对学习、技术技能开发和劳动力市场生产率具有重要的影响和机遇。但本文指出，AI与传统教育技术有一个根本性的成本差异：过去的采购是相对可预测的一次性硬件、软件和连接支出，而AI将教育支出转向动态的、按使用量计费的成本——包括推理计算、云计算、数据整合、治理和持续的教师支持。这些成本波动大、具有累积性，且往往难以在传统教育预算中得到充分反映。文章开发了一个规划框架，将AI采用理解为“从产品到服务再到代币（tokens）”的转变，展示这一转变如何改变教育部面临的财政风险结构：从一次性资本支出变成持续性的经常性支出。文章特别警示，试点项目的成本具有误导性——小规模试点时的补贴、简化整合和有限规模，都无法代表系统推广后的真实负担；随着补贴消失、整合要求扩大、公平义务在规模化时变得更加昂贵，系统级的成本会大幅上升。文章还考察了资源受限环境中使AI更可行的路径，并将AI置于基础设施缺口、数字技能低下、公共教育预算受限和学习影响证据薄弱等现实约束之中。其核心贡献是把教育中的AI重新定义为“成本架构、实施顺序和制度准备度”问题：成本效益高的AI采用，关键不在于能否用上最新模型，而在于能否治理经常性成本、从精心设计的试点中学习、保护公平，并建立能随技术、价格和证据演进而调整的灵活体系。
阅读原文 ↗SOS！非银行金融机构对银行的隔夜双边流动性供给
本文研究隔夜双边金边债券（gilt）回购市场，评估全球非银行金融机构（NBFIs）如何向英国大型银行提供流动性。在这个市场中，非银机构——包括货币市场基金、养老金、保险公司和对冲基金等——通过以英国国债为抵押品的隔夜回购交易，将现金拆借给银行。文章利用该市场的交易数据，分析三个核心问题：第一，非银机构在隔夜资金市场中的供给行为具有哪些特征——它们的资金供给如何随利率、市场条件和自身资产配置变化；第二，这种流动性供给对银行融资成本和整体流动性状况有何影响——非银资金是否是英国大银行日常融资的重要组成部分；第三，在压力时期（如市场波动加剧或国债收益率剧烈变动时），非银流动性供给的稳定性如何——非银机构是否会在压力时撤出资金，从而加剧银行的融资压力。研究为理解金融体系中非银中介的角色、评估回购市场的韧性和监管设计提供了实证依据，也关系到对“影子银行”与银行体系之间资金流动的理解。
阅读原文 ↗能触达公众的央行沟通
央行沟通要发挥作用，不仅取决于央行说了什么，还取决于公众实际上听到了什么。本文构建了专门衡量政策信息如何传导至家庭的“央行沟通冲击”。该冲击的构建结合两个环节：一是“发出端”——央行的官方文本（如政策声明、新闻发布会和会议纪要），政策信息从这里产生；二是“接收端”——新闻报道的叙事，家庭实际上是通过媒体报道接触央行信息的。通过区分这两个环节，作者可以识别沟通在传播过程中被放大、扭曲或稀释的程度：媒体报道可能忠实传递央行的政策立场，也可能选择性强调某些内容、添加解读甚至曲解原意。这一方法使研究者能够量化“央行说了什么”与“家庭听到了什么”之间的差距，并评估这种差距如何影响家庭预期（如通胀预期、利率预期）和实际行为（如消费、储蓄和工资谈判）。文章为央行评估其沟通策略能否真正影响家庭预期与行为提供了新方法，也提示央行需要关注媒体作为“中介”在政策传导中的关键作用。
阅读原文 ↗银行流动性要求的一种理论
作者发展了一个金融中介及其对流动性监管影响的一般均衡理论。模型围绕杠杆中介产生的代理问题构建：银行以存款为贷款发放融资，在风险管理上面临道德风险——银行可能因追逐高收益而承担过度风险；而持有现金（流动性资产）能够缓解这种激励，代价是放弃更高收益的投资回报。因此，模型中的流动性需求内生地源于激励考量，而非源于对外生融资冲击的暴露。在均衡中，金融专家（掌握金融技能的投资者）需要在两个部门之间配置股权：受监管的银行部门，以及能够在事后通过购买银行资产提供流动性的非银行金融部门。清算状态下的资产价格内生决定，从而将银行事前的流动性选择与市场流动性、跨部门的中介配置联系起来。比较分散均衡与计划者（社会最优）配置后，作者得出一个重要结论：仅要求银行持有更高现金的流动性监管能够改善银行内部的激励，但不足以实现有效配置——它会导致银行部门规模过大，并在流动性提供上“搭非银投资者的便车”。要实施计划者的最优配置，需要第二个政策工具，例如限制银行规模，或对银行部门之外的股权融资流动性提供给予补贴。这一理论为理解流动性监管的局限性和政策组合设计提供了新框架。
阅读原文 ↗开放劳动力市场的经济体如何运作？临时移民在欧盟中的作用
本文利用一个包含搜寻—匹配摩擦和内生跨境劳动力流动的两国DSGE模型，研究临时移民如何影响宏观经济波动和稳定政策的实施。模型的核心设定是：移民对劳动力市场状况（如工资和就业机会差异）和汇率变动都会作出内生反应，从而使劳动力流动成为跨国经济调整的重要渠道。分析表明，劳动力流动以三种主要方式改变冲击的传导：第一，它重新分配生产率冲击的调整负担——冲击的调整不再完全由各国内部承担，而是通过劳动力在区域间的流动来分担，平滑了接收经济体的产出波动，同时对输送经济体产生更细致的影响；第二，它改善了政策权衡——移民降低了货币紧缩的产出成本（因为劳动力供给的灵活性缓解了紧缩对就业的冲击），并减轻了财政扩张的挤出效应；第三，它加强了跨国溢出——劳动力市场冲击可以通过人口流动在区域间传导，重塑其国内传播路径。总体而言，临时移民是一种强大但不中性的调整机制：它既影响稳定政策的有效性，也影响一体化经济体中宏观经济结果的分布。研究对理解欧盟劳动力流动与货币政策、财政政策的相互作用具有参考价值。
阅读原文 ↗繁荣的肯尼亚：肯尼亚国别增长与就业报告背景文件
本文是《肯尼亚国家增长与就业报告》的背景文件，系统回顾了肯尼亚过去二十年的经济增长与减贫历程，并分析了维持增长、增强包容性所面临的挑战。数据显示，肯尼亚2001年至2025年间实际GDP年均增长4.5%，实现了稳健而持续的增长：虽然2000年代的增长速度低于同收入水平国家和撒哈拉以南非洲（SSA）的平均水平，但此后该国成功维持了增长势头，在2010年代超过地区同行，2011—2024年间年均增长4.6%。经济增长转化为收入增加和显著的减贫成效，尤其是在2005—2015年间，超过20万肯尼亚人在人口持续增长的情况下摆脱了贫困；最贫困家庭——特别是农村地区——从增长中受益最大，不平等程度也随之下降。基本服务可及性同步改善：安全水源覆盖面扩大、电力接入率上升、家庭资产拥有量增加。文件同时指出，要维持增长、减少贫困并使经济成果更具包容性，肯尼亚需要应对紧迫的结构性挑战——包括创造足够的生产性就业、提升人力资本、改善营商环境、促进经济多元化以及应对气候变化和外部冲击的韧性建设，为国家的增长和就业政策制定提供了数据基础和改革方向。
阅读原文 ↗主权投资者关系：债务管理者指南——实用工具与实施的机构选项
主权投资者关系（Sovereign Investor Relations，SIR）是一项连接公共债务管理战略目标与投资者偏好的战略和运作职能，其根本目的是在满足投资者信息需求的同时最小化主权借款成本。虽然透明度至关重要，但仅靠透明度还不够——主权国家还需要主动、系统地与投资者沟通。本文认识到，虽然透明度和投资者参与的原则对所有主权国家都适用，但不同国家面临的市场需求和拥有的机构能力差异巨大。因此，本指南主要面向处于两个极端之间的国家：一端是债务报告和披露系统基础薄弱、能力较低的主权国家，另一端是拥有资源充足的投资者关系部门的高级新兴市场。选择设立专门的投资者关系部门（IRU）还是精简的SIR职能，取决于各国的具体情况。文章特别强调，SIR在债务重组中可以发挥重要作用：通过填补信息共享的关键缺口，在高不确定性时期确保投资者和其他利益相关方获得及时、准确、一致的信息，有助于稳定市场预期、避免谣言和误判。指南提供了可实施、可操作的实用工具，包括即用型模板，覆盖五个方面：如何制定SIR战略并形成促进实施的文件；设立SIR职能的实用步骤（从精简联络点（focal points）到专门投资者关系部门的制度模式、人员配置和产品）；SIR对债务重组的重要性；与信用评级机构的沟通；投资者关系领域的新趋势和技术应用。文中还包含不同主权国家在正常和压力环境下运行SIR的案例。
阅读原文 ↗测量地缘经济紧张：面向欧元区的大语言模型方法
本文利用大语言模型（LLM）构建了欧元区的地缘政治和地缘经济紧张指数。方法上，作者使用多语言LLM对大量欧洲本地语言报纸文章进行处理和提示，从中提取紧张局势的相关信息，形成“LLM地缘经济与地缘政治紧张指数”（LGPT）及其子指数，旨在为过去四分之一世纪的紧张局势及其来源提供准确的“叙事”。该方法的优势在于：多语言处理能力使其能够覆盖欧洲各国本地语言的媒体，避免只依赖英语报道的偏差；LLM能够区分地缘政治紧张（涉及安全、军事和外交冲突）与地缘经济紧张（涉及贸易、能源、金融和科技领域的对抗），并细粒度地识别紧张来源的具体领域——包括贸易、能源和金融。这为更准确地分析地缘政治和地缘经济因素对欧元区经济的影响奠定了基础。此外，LLM方法还能高效提取国际机构参与者（如联合国、WTO、欧盟机构等）在相关事件中的角色和趋势。作者还演示了指数的一个应用：在贝叶斯结构VAR框架中估计地缘经济紧张对欧元区产出和通胀的影响，为量化地缘风险的经济成本提供了新的指标工具。
阅读原文 ↗欧洲银行业联盟的障碍
本文量化了欧元区内部银行跨境企业放贷所面临的障碍，并评估这些障碍对信贷配置和产出的影响。数据方面，作者利用欧洲信贷登记（AnaCredit）的贷款层面数据和集团结构数据（RIAD），在“国家对”层面分别估计三类障碍：银行与企业之间跨境关系形成的障碍、贷款定价（利率）的楔子，以及银行跨境设立分支机构的进入障碍。核心发现是：银行与企业的跨境关系形成障碍以及跨境银行进入障碍都非常大，而利率和贷款数量上的楔子相对较小——也就是说，阻碍欧洲银行业一体化的主要不是价格因素，而是关系网络和机构准入层面的摩擦。进一步分析显示，这些估计出的楔子与各国银行监管差异密切相关，作者用一个关于“监管距离”的新数据集来度量这种差异。作者将估计结果嵌入一个包含异质银行和企业、且面临关系形成、贷款定价和银行进入三类跨境摩擦的量化空间一般均衡模型中，模拟部分放松摩擦的效果，预测欧元区各国将获得可观但高度异质的产出收益——这些收益主要由资本和劳动投入的增加驱动，而非资源配置效率的改善。研究为推进欧洲银行业联盟（Banking Union）和资本市场一体化提供了量化的政策依据。
阅读原文 ↗用行为洞见打击腐败
腐败仍是发展的关键障碍：它破坏公众信任、转移基本服务资源并阻碍经济增长。虽然传统的反腐败战略侧重于法律、监管和制度改革，但这些投资面临的持续挑战和参差不齐的成效，凸显了补充性方法的必要性。本政策说明介绍了反腐败的“行为洞见”（behavioral insights）方法，强调理解和应对驱动腐败行为的人类因素的重要性——人们为什么会行贿受贿？是单纯的利益计算，还是也受到认知偏差、社会规范和情境压力的影响？基于近期证据和实际案例，说明提出了一个分析框架：首先诊断腐败行为的驱动因素（从个人激励、心理偏差到社会规范和组织文化），然后设计针对性的干预措施，并强调将行为洞见与制度改革相结合，能够提高行政和金融腐败治理的有效性、可持续性和公平性。说明探讨了塑造公职人员、公民和私营部门行为者之间互动的激励、认知偏差、社会规范和情境压力，旨在为政策制定者、实践者和项目团队提供可操作的工具，以识别特定情境的挑战、动态调整有前景的做法，并实施让“廉正成为更容易的选择”的干预——例如简化流程、减少自由裁量空间、利用默认选项和及时反馈等行为设计手段。
阅读原文 ↗融合数据源以测量多维贫困
多维贫困指标比单纯的货币贫困提供了更完整的贫困图景——它不仅衡量收入不足，还涵盖教育、健康、生活标准等多个维度。然而，多维贫困指标的采用一直受到数据约束的限制：通常，一个多维测量所需的所有维度并不能在同一个调查中被同时观测，这导致许多国家因数据不全而被排除在全球多维贫困测量之外。本研究提出了一种新颖的“数据融合”方法：通过整合来自多个数据源的汇总统计量，估计多维贫困指标，而不要求单一调查包含全部维度。验证方法上，作者使用112个国家（1989—2024年）的571项家庭调查，模拟典型的缺失数据情景，来估计世界银行的多维贫困测量指标（MPM）。结果显示，融合方法在各种缺失情景下都能准确预测多维贫困指标，即使在存在反映调查设计差异的模拟样本偏差时依然稳健。该方法的价值在于：能够为更多国家估计多维贫困指标，填补全球多维贫困时间序列中的缺口，并将以前无法获取的指标和维度纳入全球多维贫困测量，从而显著扩大多维贫困监测的覆盖范围和可比性，为全球减贫政策的监测和评估提供了更好的数据基础。
阅读原文 ↗人力资本支出及其对多项目覆盖率的有效性：政策优先排序研究
本文利用AI增强的智能体计算（agent-based computing）方法，研究政府如何在大量异质性的人力资本项目中分配预算资源。该方法考虑了预算分配过程的三个基本特征：一是多维性——政府的福利目标涉及教育、健康、就业等多个维度，不能单看单一指标；二是政策议题之间的相互依赖——不同项目的效果并非独立，改善一个项目可能影响另一个项目的有效性；三是公职人员集体行动的政治经济学——预算分配是多方博弈和协调的结果，受到部门利益和激励结构的影响。分析使用2016—2022年墨西哥49个联邦人力资本项目的高精度数据，聚焦支出如何影响短期项目覆盖率——覆盖率定义为“存在公共问题且能够获得各种政府福利以缓解这些问题的人口比例”。文章回答了三个研究问题：第一，项目覆盖率对公共支出变化的敏感度如何——哪些项目对预算变动反应大，哪些反应迟钝？第二，覆盖率响应不佳背后的结构性瓶颈是什么——是资金不足、制度执行能力问题，还是目标人群识别困难？第三，能够提升多维目标函数绩效的最优预算分配是什么——如何在相互竞争的民生项目之间重新配置资源以最大化整体福利。研究为政府在资源约束下优化民生项目资金配置提供了新的计算方法和实证依据。
阅读原文 ↗通往投保之路：为人道主义行动方解锁保险
本说明旨在为人道主义领域的工作者提供对保险投保流程的清晰理解。近年来，人道主义组织越来越多地考虑使用保险工具来管理灾害和冲突带来的财务风险——例如通过巨灾保险在灾害发生后快速获得资金、通过参数保险为预先商定的触发事件提供即时赔付——但投保流程对许多非保险专业背景的人道主义工作者而言相当陌生。该说明对三类群体最为有用：正在积极探索购买保险产品的人道主义组织、处于投保早期阶段的组织，以及支持它们的捐助方和顾问。内容上，它提供了一份基于实际经验的、贴近现实的投保流程指南，涵盖从保险产品选择、风险评估、条款谈判到投保完成的关键环节：包括如何定义风险和保险需求、如何理解保费与赔付结构、如何选择保险经纪人和承保人、如何谈判条款与排除事项，以及投保后的监测与理赔管理。说明还提示了人道主义场景下投保的特殊挑战——如数据缺乏、政治风险和货币波动——帮助组织在有限资源下做出务实的保险决策。
阅读原文 ↗推广有效做法：加纳综合社会保障改革以促进减贫和向上流动
加纳近年来经济增速稳健，但贫困减少却陷入停滞：高通胀、财政失衡和不断扩大的地区差距持续存在。仅2022—23年的通胀冲击就估计使约85万加纳人重新陷入贫困，贫困最为集中的是北部地区。在此背景下，社会保障对于恢复和促进生计、保障人力资本、推动向上流动至关重要。本文论证：精心瞄准、资金充足的社会安全网，叠加“生产性包容”（productive inclusion，即帮助贫困家庭获得生产性资产和就业机会），并与就业和补充服务挂钩，可以帮助加纳减少极端贫困并支持贫困家庭爬上就业阶梯。方法上，文章结合加纳旗舰项目（如LEAP现金转移计划）的影响评估证据，以及模拟分析，评估扩大覆盖率、提高福利充足性和制度化生产性包容对贫困和财政的影响。结果显示，将干预措施与覆盖率和福利充足性改革相结合，可以以约占GDP 0.32%的财政成本，使多达约180万人摆脱极端贫困。文章还提出了运作和政策改革议程：到2030年将LEAP扩展到60万户家庭、将生产性包容项目扩展到15万户；使福利结构契合家庭需求并提高充足性；将安全网与健康、技能、农业服务和价值链挂钩；加强全国家庭登记系统（GNHR）、社会保障管理信息系统（SP-MEMIS）和一站式公民服务等交付体系。最后，文章识别了可行的融资方案，包括重新优先安排累退性补贴，以及遵守2025年《公共财政管理（修正）法》下的财政规则。综合来看，这些改革有望在短期至中期内将极端贫困减半，同时增强全国范围的韧性、生产力和包容性。
阅读原文 ↗评估可再生能源与化石燃料能源对经济增长的影响：各发展阶段弹性的元分析
本研究对“能源—增长关系”这一经典议题的文献作出了重要贡献，其独特性体现在两个方面：第一，这是首个系统比较可再生能源与不可再生（化石）能源对经济增长影响的元分析（meta-analysis），而不是使用笼统的总能源消费指标——以往研究往往无法区分能源结构的影响；第二，它明确考察了这些影响在发展中国家的异质性。研究的一个重要发现是：能源对增长的弹性表现出显著的非线性，并随发展阶段呈U型模式。在低收入国家，两种能源类型的弹性都相对较高，这反映了这些国家无论何种能源来源，都迫切需要扩大能源获取——电力接入本身就能显著促进增长。随着国家收入水平上升，可再生能源的弹性趋于下降，可能反映了整合间歇性电源（风能、太阳能）所带来的短期摩擦和调整成本；到了高收入国家，可再生能源弹性趋于平稳。相比之下，在可再生能源占比更高的高收入情境中，化石燃料可能仍是支撑电网稳定和储能的重要“配套”能源——因为间歇性可再生能源需要可靠的调峰电源。研究结论强调，能源政策必须与各国经济发展阶段相匹配：低收入国家应侧重于扩大可负担、可靠能源的获取；发达经济体则应鼓励清洁能源技术创新，并支持技术向发展中国家转移，帮助其在可持续的前提下满足增长所需的能源需求。
阅读原文 ↗当数字助推令人厌烦：WhatsApp干预中项目参与的证据
本文研究了一项旨在提高政策参与率的“助推”（nudge）干预如何意外产生反效果。试验对象是哥伦比亚境内无合法身份的委内瑞拉移民：他们被随机分配到通过WhatsApp接收鼓励其在正规化项目注册的信息视频，或属于不接收视频的对照组。结果令人意外：收到视频反而使参与率降低了8个百分点，相对于对照组均值下降了15%——信息干预不仅没有促进参与，反而吓退了一部分人。作者识别出负面效应通过两个渠道起作用：第一，在确实观看了视频的移民中，视频中关于注册程序的复杂程序性内容（所需文件、流程步骤、资格要求）可能让本已犹豫的人感到门槛过高，从而放弃注册；第二，在未观看视频的移民中，未经请求的陌生联系本身（收到来自不熟悉来源的WhatsApp消息）就足以降低参与意愿，可能引发疑虑或不信任。两种效应都集中在处于“参与决策边缘”的个体身上——那些本可能参与但信心不足的人最容易因负面信息或打扰而被推离。这些发现挑战了“精心设计的信息助推最坏情况是中性的”这一常见假设，提示政策干预中的沟通方式需要更加谨慎，尤其是在服务弱势、不信任感强的群体时。
阅读原文 ↗产权、农业技术采用与投资：来自莫桑比克的实验证据
不安全的土地权利和有限的现代投入品获取，通常被视为撒哈拉以南非洲小农投资的两大关键制约。本文通过一项在莫桑比克与女性农民合作、为期三年的田间实验同时研究这两个约束。实验设计采用了交叉随机化（cross-randomization）：一组女性农民接受法定的土地登记干预（获得正式土地权利），另一组接受“补贴农业投入品加气候智能型农业培训”的组合干预，同时以随机价格引导农民对该组合的支付意愿，从而同时测度需求与效果。主要发现颇具启示：土地登记的需求很高，但其效果有限——它只带来了感知土地保障的暂时性改善，并没有提高农民对投入品的支付意愿，也没有促进下游投资；尽管地契发放有针对女性的设计，它也没有改善女性在家庭内部的保障地位或决策权。投入品与培训组合则提高了投入品使用量，却反而降低了收成——探索性证据显示，农户可能转向了更容易受气候冲击的作物组合；即使在家庭完全恢复到此前的种植做法之后，损失仍然持续。此外，与“负向社会学习”一致，网络中接触更多受处理农户的非受处理农户，随时间推移也减少了对气候智能型做法的采用。同时放宽两种约束，并未产生超出任一干预单独实施之外的额外效应。研究提醒发展干预的设计者：单靠提供土地权利或投入品，未必能转化为预期的投资和生产改善。
阅读原文 ↗贸易转移与就业：来自墨西哥市镇的证据
本文考察2018—19年美中贸易摩擦对第三方国家墨西哥的地方性影响，聚焦“贸易转移”（trade diversion）带来的就业与工资效应。方法上，作者将详细的市级海关数据与美国关税表相结合，构造每个市镇对美中贸易摩擦的“关税暴露度”——即该市镇出口产品中，被美国对华加征关税产品所覆盖的比例。研究发现，关税暴露度更高的市镇获得了显著更大的“近岸外包”红利：关税暴露度每增加1%，市镇对美出口增加4.3%，收益集中在墨西哥北部和中南部各州。这些出口增长转化为广泛的劳动力市场改善：关税暴露度每增加1%，劳动总收入上升5.6%，且主要由就业创造而非工资增长驱动（平均收入基本不变）。影响因技能水平而异，半技能工人的就业率增幅最大；同时就业质量也得到改善——关税暴露度每增加1%，非正规就业率下降0.25个百分点，新增就业不成比例地以正规就业为主。效应主要由制造业驱动，并通过地方溢出扩展到服务业。研究结果表明，主要经济体之间的贸易政策变化可以显著重塑第三方国家经济活动的空间分布以及就业的数量和质量，为理解全球供应链重组对新兴市场的影响提供了重要的微观证据。
阅读原文 ↗超越城市甜点区：蒙古首都过度集聚的企业层面证据
本文提供了首个关于蒙古集聚经济的企业层面评估，聚焦该国主导性城市中心——乌兰巴托。蒙古的城市体系高度集中，乌兰巴托集聚了全国大部分人口和经济活动，但关于这种集中是促进还是制约生产率的微观证据一直缺乏。作者利用2021年企业普查数据，估计了大量企业的全要素生产率，并考察其与三类集聚变量的关系：本地化经济（同行业企业集聚）、城市多样性（不同行业企业共存）和同行生产率。结果显示，存在稳健的正向集聚效应——企业从城市和行业集聚中获益；同时有证据表明本地化收益递减，与倒U型模式一致——即集聚的好处随密度上升先增后减，超过某个“甜点”后开始转为净负。这些非线性在乌兰巴托和制造业中最为明显，但结果对替代性的集聚和生产率度量较为敏感。虽然数据的横截面性质限制了因果推断，但分析提供了关于空间集中如何与拥堵、基础设施压力及潜在空间错配相互作用的新微观证据。研究强调了城市规划、基础设施投资和区域中心建设对维持蒙古高度集中城市体系中生产率增长的重要性，对资源依赖型经济体在矿业之外实现经济多元化也具有启示意义。
阅读原文 ↗东亚与太平洋地区的潜在照护市场
东亚与太平洋地区正在经历异常快速的人口结构转型——生育率下降和老龄化加速，这意味着儿童照护和老年照护的需求将急剧变化，市场和公共机构必须提前预见并应对。为此，本文开发了一个“照护模拟模型”（Care Simulation Model），这是一个基于人口统计的模型，用于估计儿童照护和老年照护的需求缺口。通过整合公开可得的人口统计数据，模型在生命周期和队列层面同时捕捉照护需求与家庭照护者（潜在承担照护责任的家庭成员）的可得性，从而能够评估人口结构转变如何改变社会对家庭照护的依赖。本文将未满足的家庭照护需求量化，并转化为潜在市场规模估计——定义为可能需要家庭之外照护服务的家庭比例，以及相应的儿童照护和老年照护潜在就业创造。主要结果显示：到2030年，东盟五国（ASEAN-5）中估计有25%家庭的儿童照护需求和7%家庭的老年照护需求将无法在家庭内部得到满足；在考虑家庭照护者可得性和当前照护就业之后，东亚及太平洋21个国家的未满足需求转化为约1990万个儿童照护岗位和3410万个老年照护岗位的潜在就业缺口。该模型提供了一个透明、可跨国比较的框架，为照护政策制定、劳动力规划和社会保障投资战略提供了依据。
阅读原文 ↗双边进口需求弹性与平衡贸易保护
宏观经济状况决定了总体贸易失衡，那么在宏观经济条件不变的前提下，关税能否消除双边贸易逆差？本文引入“平衡贸易关税指数”（Balanced Trade Tariff Index，BTTI）来回答这一问题：BTTI被定义为在保持宏观经济状况不变的情况下、恰好关闭双边贸易逆差所需的统一关税水平。该指数的构建依赖于双边、产品层面的进口需求弹性估计，作者利用跨国对数GDP（translog GDP）函数对七个主要经济体的数据进行估计。这些新颖的弹性估计呈现出巨大的异质性：不同进口方、出口方、产品和贸易方向之间的弹性差异很大。研究的关键政策含义是：与假设所有产品弹性相同的同质弹性基准相比，考虑这种异质性通常会降低平均的隐含关税水平（因为许多产品的需求弹性较高，关税可以更低）；但对于出口非弹性产品（需求对价格不敏感的产品）的贸易伙伴而言，要平衡双边逆差则需要高得多的关税——这在实际中既不现实也可能引发贸易战。因此，研究凸显了用关税作为工具来平衡双边贸易的局限性，提示贸易政策的制定需要考虑产品层面需求弹性的异质性。
阅读原文 ↗通过自适应学习平台改善学生成绩：来自多米尼加共和国的实验证据
发展中国家的多数学生尽管缺乏必备的先前技能，却接受与年级水平匹配的课程教学，这种“教学错配”随着学生年级升高而不断拉大学习差距——跟不上进度的学生被抛在后面。本文报告了在多米尼加共和国进行的一项随机对照试验的证据：试验覆盖38个教室和1333名九年级学生，教室被随机分配到三个组别之一：使用计算机自适应学习（CAL）软件取代每周七小时数学课中的两小时；CAL软件结合小组辅导；以及常规教学对照组。计算机自适应学习的核心特点是软件会根据学生答题情况动态调整题目难度，使教学与每个学生的实际水平相匹配。结果显示：经过六个月，CAL将考试成绩提高了0.29—0.31个标准差，这是发展中国家教育技术干预中记录到的较大效应之一。然而，加入小组辅导相对于单独使用CAL并没有带来可检测的额外改善；如果有任何迹象，同时接受两种干预的教室表现反而低于仅使用CAL的教室（虽然这一差异在统计上不显著）。机制证据显示，辅导教室的学生对CAL平台的参与度反而下降——辅导可能挤占了学生自主使用软件的时间或降低了其学习动机。这些结果表明：计算机自适应学习软件可以有效地整合到课堂教学中以规模化改善学习，但组合多种干预并不保证产生叠加收益，反而可能引发抵消其有效性的意外行为反应。
阅读原文 ↗非正规竞争是否会减少撒哈拉以南非洲正规制造业中小企业的员工培训？
本文研究“非正规竞争”——即正规企业面临的来自非正规企业（未登记、不受监管的企业）的竞争——对正规制造业中小企业提供员工培训的影响。利用覆盖23个撒哈拉以南非洲国家的中小制造企业代表性数据集，研究发现显著负向影响：非正规竞争每增加一个标准差，企业向员工提供培训的概率降低8.7至12.9个百分点，相对于样本中约25%的培训提供率均值，这是一个相当大的抑制效应；接受培训的工人占比也出现类似下降。为处理内生性（例如经济环境可能同时影响非正规竞争和企业培训决策），作者采用了多种互补策略：第一，工具变量策略——利用每名育龄女性中0—4岁和5—9岁儿童数量的差异来生成非正规竞争的外生变动，理由是儿童照护负担影响女性进入非正规就业的倾向，从而影响非正规部门的规模；第二，基于“法治主义”（legalist）非正规性观的异质性检验——该理论预测在法治较弱、商业监管更严格的环境中，非正规竞争的负面影响更大，实证结果与这一预测一致；第三，利用其他世界地区企业的信息构建部门层面非正规竞争的样本外预测。研究结论表明，非正规竞争是正规企业培训投资的重大制约因素，政策上需要采取措施缓解其负面影响——例如改善执法、降低正规化成本、支持企业培训融资。
阅读原文 ↗发展的联盟建设与变革管理：关于成功推动改革和政策实施的技术说明
改革和政策实施的成功，往往更多取决于对“变革中人的因素”的把握，而非仅仅依靠技术设计的完善。本技术说明旨在让发展实践者了解如何通过“联盟建设”（Coalition Building，CB）和“变革管理”（Change Management，CM）的综合循证方法来支持改革和政策的落地。联盟建设是指动员和组织利益相关者群体，以刻意、持续的方式为共同目标协同工作的过程；变革管理是指帮助人们理解变革的必要性、激励其采取行动，从而实现行为和态度的持续改变的过程——许多改革失败并非因为方案不好，而是因为缺乏支持联盟、既有利益受损者的抵触以及执行者缺乏动力。说明分为三部分：第一部分介绍了为什么许多发展改革会失败，考察联盟建设和变革管理在解决失败根源中的作用，定义关键术语并提供说明的用途与受众概览；第二部分利用国别案例展示联盟建设和变革管理策略的实际应用及其对改革结果的影响；第三部分回顾了文献中关于政治经济学、变革管理和联盟建设干预对发展结果影响的证据。说明的附录还整合了制定符合具体情境的联盟建设和变革管理战略所需的基本指导和工具，为改革实施提供了实用参考。
阅读原文 ↗为英国构建房价风险（House Price-at-Risk）框架
本文为英国构建了一个“房价风险”（House Price-at-Risk）框架。该框架借鉴了金融领域“风险价值”（Value-at-Risk）的思想，其核心是刻画房价增长率整个分布而非仅预测均值：模型允许作者追踪和分解房价增长率分布的不同部分——尤其是分布下尾（房价大幅下跌的风险），从而识别房价下行风险的大小、时点与来源。在方法上，模型将房价增长分布与一系列宏观经济和金融变量（如利率、信贷条件、收入增长、估值指标等）联系起来，能够在不同情景下模拟房价下行风险的概率。分析覆盖英国全国层面，以及英格兰的九个地区加上威尔士、苏格兰和北爱尔兰，揭示了各地区房价风险的显著差异。该框架为英国央行等宏观审慎当局评估地区房价脆弱性、监测金融稳定风险提供了可操作的工具——例如在房价风险明显上升时，可考虑收紧房贷审慎政策（如贷款价值比上限）；同时，地区层面的分解也有助于识别全国总量数据掩盖的区域性风险集聚。
阅读原文 ↗货币政策对企业研发投入的传导
货币政策的效果通常以总产出和通胀来衡量，较少受到关注的是它如何在不同企业之间重新配置创新投资——而这恰恰可能决定长期生产率和增长潜力。本文研究货币政策对企业层面研发（R&D）支出的影响。其核心问题包括：利率变动如何影响企业的研发投资决策？传导渠道有哪些——一方面，货币政策通过融资成本渠道影响研发的资金可得性（研发通常依赖长期、不确定的融资，对利率尤其敏感）；另一方面，通过需求渠道影响研发的预期回报（紧缩政策压低总需求，削弱企业研发的激励）；此外，研发投资具有调整成本高、周期长的特点，企业可能根据货币政策路径的预期调整其创新组合。文章还分析货币政策对创新的“配置效应”：紧缩周期中哪些企业收缩研发更多——是高杠杆、现金储备少的企业，还是依赖外部融资的年轻企业——以及这种差异化的配置效应如何影响整体生产率和长期增长。研究为评估货币政策的供给侧后果提供了新视角，提示央行在权衡通胀与增长时，也应考虑政策对创新投资的长期影响。
阅读原文 ↗撒哈拉以南非洲的农业性别差距：规模、驱动因素与政策方向
本文系统综合了撒哈拉以南非洲农业生产力性别差距的国家级分解证据，识别其主要驱动因素，并回顾被证明有效的缩小差距做法。数据显示，性别生产力差距在十二个非洲国家之间差异很大，介于7%至77%之间——男性管理的地块产出通常高于女性管理的地块。控制农民、家庭和地块特征后，这一差距会缩小，但仍存在4%至62%的“条件差距”持续存在；从农业总产量看，文献记录的总体性别差距在18%至61%之间。研究识别出差距的最大驱动因素是：女性集中于种植低价值作物（而非高价值经济作物），这是首要因素；其次是女性对劳动力和生产投入的使用量更低、回报率也更低。而社会规范（如性别分工、对女性从事经济作物的限制）以及土地和金融资源的获取不平等，在维持和加剧这些差距方面发挥着关键作用。证据表明，针对性的项目方法——增加女性对经济作物的采用、提高她们对劳动力和投入品的使用效率、为女性农民提供量身定制的技能培训和农业信息——可以有效缩小农业生产力性别差距。研究为撒哈拉以南非洲农业政策和减贫战略中纳入性别视角提供了系统的证据基础。
阅读原文 ↗中小企业贷款中的信息不对称与资本监管：银行与非银放贷的结构模型
本文利用英国无担保中小企业（SME）贷款市场的保密贷款级数据，分析基于风险的资本要求如何塑造银行与非银行放贷机构之间的竞争格局和信贷配置。中小企业贷款市场存在显著的信息不对称：银行难以准确评估中小企业的信用质量，这会影响贷款定价和信贷配给。作者构建了一个结构性模型，刻画银行与非银机构（如金融科技放贷平台、专业贷款公司）在风险评估、定价和放贷行为上的差异——银行受资本监管约束、需要为不同风险等级的贷款持有不同水平的资本，而非银机构面临不同的监管和融资结构。基于这一框架，文章评估资本监管变化（如提高对高风险中小企业贷款的资本要求）如何影响信贷市场均衡：哪些企业获得贷款、以什么价格、来自银行还是非银机构，以及总体信贷可得性和金融稳定。研究为理解资本监管与信贷市场竞争之间的相互作用提供了结构性证据，对监管者权衡“银行稳健性”与“中小企业融资可得性”具有参考价值。
阅读原文 ↗大语言模型的通胀态度
本文研究大语言模型（LLM）——主要是GPT-3.5 Turbo——能否基于宏观经济价格信号形成合理的通胀感知与通胀预期。在经济学中，通胀预期是驱动工资谈判、价格设定和消费储蓄决策的关键变量，传统上通过调查（如密歇根大学消费者调查）来衡量。本文的设计思路是：向LLM提供历史通胀数据等宏观价格信号，检验模型能否从中提取通胀信息、形成与人类调查结果可比的通胀感知和预期；并通过系统化的实验考察模型对通胀动态的理解、对不同通胀情景的判断、以及其预期形成机制是否与经济理论一致。文章讨论了LLM作为“预期主体”的潜力与局限：一方面，LLM可能为通胀预期测量提供低成本、可复制的新方法，并可作为宏观模型中的预期形成机制；另一方面，模型的训练数据、提示设计和潜在偏见可能使其预期偏离人类行为，需要谨慎验证。研究为探索AI在宏观经济分析和货币政策沟通研究中的应用提供了前沿证据。
阅读原文 ↗分权、服务交付与合法性：马里案例
在脆弱、受冲突影响和暴力环境中，分权化改革被广泛提倡：通过把权力和资源下放到更接近公民的地方层面，改善公共服务交付并加强国家与公民之间的“社会契约”。然而，关于这类改革在政府能力薄弱、制度信任低的环境中是否真正奏效的实证证据一直有限。本文评估了马里的一项分权改革项目——“部署国家资源改善服务项目”：该项目在2021年至2024年间向102个市镇提供基于绩效的有条件拨款，即拨款金额与市镇的绩效表现挂钩。研究利用行政预算数据和带地理参考的Afrobarometer调查数据，评估基于绩效的有条件拨款对地方财政绩效、服务交付和制度合法性的影响。主要发现包括：拨款每增加1%，地方投资支出增加1.2%，预算余额可测改善；支出被重新配置到社会部门（教育、健康、水和农业），与项目目标一致。双重差分分析显示，公民对公共服务的满意度显著提升——健康满意度提高2.6个百分点、水和卫生提高1.4、教育提高1.0——对市议会的信任上升18.4个百分点。制度“溢出”效应还延伸到国家层面：对总统和议会的信任分别上升9.1和7.3个百分点。基于情景的成本效益分析显示，在合理假设下，信任提升带来的自愿纳税合规改善可能带来每年5700万至1.41亿美元的额外税收，相当于项目总成本的1.1至2.8倍。研究支持“设计良好的绩效转移支付能在脆弱环境中改善服务并重建公众信任”的观点，政策含义包括将绩效拨款制度化并制定可持续和推广的中期路线图。
阅读原文 ↗旅行限制作为边境摩擦：来自新冠疫情的证据
新冠疫情暴发后，各国实施了大规模的旅行限制——边境关闭、航班停运、隔离要求——以遏制病毒传播。本文利用一个包含国内贸易流量的引力模型（gravity model）框架，研究这些旅行限制如何影响跨境商品贸易成本。引力模型是贸易文献中标准的实证框架，通常用距离、经济规模和贸易壁垒解释双边贸易流量；本文的独特之处在于把国内贸易流量也纳入框架，作为跨境贸易成本的对照基准，从而更干净地识别边境摩擦的影响。研究发现：旅行限制显著且经济意义上大幅提高了跨境商品贸易的成本——即使商品本身不受健康限制，人员的流动限制仍会通过商务旅行减少、物流协调困难、清关延误、信任和监督成本上升等渠道阻碍贸易。这一发现说明旅行限制不仅是健康政策，也是重要的贸易摩擦来源。研究为评估疫情式边境摩擦对全球供应链、贸易格局和区域经济一体化的冲击提供了量化证据，也为未来应对流行病时权衡“公共卫生”与“经济开放”提供了分析基础。
阅读原文 ↗战胜高温：热浪和干旱对欧盟区域经济的作用
欧洲正日益频繁地遭受热浪和干旱，但这类极端气候对各部门的短期经济影响仍然难以预测。本文开发了“气候增广”模型，结合经济指标与高频气候数据，预测2002—2022年欧盟1117个地区的人均增加值实际增长。方法上，作者将传统经济预测模型（如包含滞后经济变量的面板模型）与机器学习方法（随机森林和XGBoost）进行对比，考察加入气候变量能否改善各行业的增长预测。主要发现：使用机器学习时，气候变量显著改善了农业部门的预测——农业对气温和降水高度敏感，气候信息蕴含大量预测价值；但其他部门（如制造业和服务业）的预测改进有限，并未超过纯经济模型的表现。在具体气候指标上，热浪指标一致地提升了预测表现，而干旱的效应因部门而异。模拟极端“高温加干旱”组合情景显示：多数欧盟地区的农业年增长率可能下降1.9至7.6个百分点，影响显著；工业（尤其是制造业）受气候冲击的影响较小，但东欧和波罗的海国家的影响更为明显。总体而言，机器学习模型能更好地反映复杂的气候—经济相互作用，支持其用于气候风险的早期预警、政策规划和有针对性的适应措施。
阅读原文 ↗监管活动在缓解银行商业房地产风险方面的有效性
本文评估欧洲银行监管活动在缓解银行商业房地产（CRE）组合信贷风险方面的有效性。商业房地产贷款在银行资产负债表中占有重要地位，其风险在利率上升和办公物业需求下滑的环境下尤为突出，因此监管者需要有效工具督促银行控制相关风险。作者分析了欧洲银行监管者部署的两类活动：第一类是现场检查（on-site inspections）——监管团队深入银行现场，深度评估银行的风险承担行为、内部控制和治理，但这种检查资源密集、只能有选择地对部分银行实施；第二类是场外定向审查（off-site targeted reviews）——监管者通过提交数据和问卷调查各机构的风险管理实践，侵入性较低、覆盖面更广。利用2020年至2024年大型欧元区银行的季度保密监管数据，作者采用双重差分框架结合事件研究设计，考察这两类活动对银行商业房地产组合“覆盖率”（coverage ratio，即拨备对风险敞口的覆盖程度）的影响。结果显示：现场检查之后，银行的覆盖率出现持续性上升——检查带来的整改压力效果持久；而场外定向审查虽然带来即时、显著的改善，但这种改善是短暂的，会随时间消退。研究凸显了两种监管活动的互补性：现场检查“深入但覆盖面窄”，定向审查“面广但效果短暂”，有效的监管组合需要两者并用，根据风险分布和资源约束灵活配置。
阅读原文 ↗无国界的创新？技术扩散的地理
创新在地理边界上的扩散效果如何？本文通过一项大规模的实地实验来回答这一问题：实验覆盖12个欧盟国家的3300家企业。作者首先通过调查获取企业对两类信息的认知：本国类似企业（同行）中投资于人工智能（AI）的比例，以及德国、法国和意大利等外国同行中投资AI的比例。随后，随机向一半样本提供关于国内外AI投资的准确信息（信息处理组），另一半则不加干预（对照组）。研究发现三个核心结果：第一，企业大幅低估了竞争对手当前的AI投资水平——无论国内还是国外都是如此，说明企业之间存在普遍的信息不对称；第二，在获得准确信息后，企业会显著上调对竞争对手未来AI投资的预期；第三，信息处理还引起企业自身预期AI投资率的统计显著上升——了解同行正在投资AI，会促使企业跟进。最重要的发现在于“战略互补性”的国界差异：国内存在很强的战略互补效应——预期国内同行AI投资比例每增加1个百分点，企业自身预期AI投资率提高0.570个百分点；但跨境互补效应统计上不显著——预期外国同行投资增加并不会显著影响企业自身的AI投资意愿。总体而言，证据表明AI投资的创新扩散和战略互补性在国内远强于国际，创新扩散存在明显的“地理边界”，这对理解技术扩散机制和制定促进创新的政策具有重要含义。
阅读原文 ↗世界银行集团水电开发方法文件
本文件是世界银行集团关于水电开发的总体方法说明。确保获得可靠、可负担和现代化的能源是世界银行集团使命的核心，而水电在支持经济增长、创造就业和基本公共服务方面发挥着关键作用。水电的独特价值体现在多个方面：它提供可靠的基荷电力和储能能力，增强电力系统的灵活性；它能够支持风能、太阳能等间歇性可变可再生能源的大规模并网，因为水电可以快速调节出力来平衡供需；在水资源管理方面，水电项目往往与防洪、灌溉和供水相结合。全球能源需求要求大幅扩张并现代化水电装机，尤其是在低收入和中等收入国家——这些国家电力基础设施不足，水电既能增强对气候相关冲击的韧性，又能支持水资源综合管理。世界银行集团支持可持续水电开发的方式是：坚持强有力的环境和社会框架，强调风险管理、利益相关方参与和包容性利益分享（确保受项目影响的社区公平分享收益）；将上游的政策与制度支持（如水电规划、电网接入、环境法规）同项目层面的融资、技术援助和风险缓释工具相结合；并借助与国际金融公司（IFC）和多边投资担保机构（MIGA）的伙伴关系，动员公共和私人资本扩大投资规模、提高项目可融资性，促进符合各国发展优先事项的有韧性、低碳能源体系建设。
阅读原文 ↗FDI、引力与加总：用部门层面FDI数据重新审视距离弹性
本文在“FDI引力模型”（Kleinert and Toubal, 2010）的框架下重新考察外国直接投资（FDI）的动机，重点关注“距离”的作用。传统的FDI引力模型认为，FDI规模与两国之间的距离负相关，因为距离增加运输成本、沟通成本和信息摩擦。但本文提出一个关键问题：总体和加总的引力模型是否掩盖了不同行业之间的显著异质性？为回答这一问题，作者使用了新颖的MREID数据集——该数据集提供了2010年至2020年间184个国家在两位NAICS行业代码层面的FDI数据，比以往仅有总体FDI数据的研究精细得多。研究结果揭示了两个维度的部门异质性：第一，水平型FDI（为进入当地市场而投资）与垂直型FDI（为利用廉价要素、进行跨境生产分割而投资）的相对重要性在不同部门间差异巨大——距离对两种FDI动机的影响方向可能不同；第二，距离弹性本身存在显著的部门异质性——虽然总体层面距离与FDI负相关（对多种计量设定稳健），但具体行业的距离弹性差异很大。部分行业的表现难以用标准的水平型/垂直型FDI理论简单解释，提示存在复杂的部门特定因素（如自然资源区位、监管壁垒、产业内贸易模式等）。研究为理解FDI的区位选择提供了更精细的证据。
阅读原文 ↗通胀风险与异质性消费降级
本文研究家庭在不利经济冲击下如何调整其购买商品的质量——“消费降级”（trading down）行为，以及这种行为的宏观价格效应。作者利用德国住户扫描数据（记录家庭购买商品的详细明细），记录了不同收入水平家庭的异质性反应：高收入家庭倾向于降低所购商品的质量等级（从高端品牌转向中低端品牌）；而低收入家庭通常本来就消费较低质量的商品，其降级空间有限，因此表现出有限的降级倾向。文章进一步评估了这种总需求向低质量品类转移的均衡价格效应：采用份额移动（shift-share）研究设计，利用两个关键成分——大金融危机前各种社会人口群体在“中等质量”品类上的预设支出份额（衡量不同群体受冲击后向低质量商品转移的潜在规模），以及危机期间这些群体的人口增长差异（作为需求结构变化的驱动）。研究发现：经济衰退后，总需求向低质量品类转移1%，平均使低质量品类的相对价格上涨约0.45%。这意味着在通胀或衰退环境下，低收入群体因降级需求集中涌向低质量商品，反而推高了低质量商品的价格，使本已脆弱的低收入消费者承受额外的物价压力——这一“降级推价”机制对理解通胀的分配效应具有重要含义。
阅读原文 ↗云与数据中心监管——赋能AI就绪算力：快速评估工具
现代云计算提供高质量、可扩展、灵活和安全的计算与数据存储能力，是数字化转型的基础，支持人工智能（AI）和物联网（IoT）等先进技术的采用，同时改善政府和企业的数字服务。云解决方案以数据中心为物理基础，通过基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS）等模式提供按需计算和存储，能够降低前期资本支出、增强可扩展性、加强系统韧性并促进创新和经济增长。本报告提供了一个“云与数据中心监管快速评估工具”，帮助各国评估其法律和监管框架，识别支持云采用和市场发展的优先改革事项。报告强调，要创造有利于云发展的环境，需要综合的战略、政策和监管措施，并以可靠的能源和网络连接等基础设施为支撑。报告提出三大行动支柱：一是通过政府云采用促进需求——公共部门率先上云，为市场提供示范和规模需求；二是通过私人投资吸引供给——完善投资环境、简化许可、保障数据跨境流动，吸引国内外云服务提供商建设数据中心；三是确保隐私、网络安全和可持续性——建立数据保护、云安全标准和数据中心能效要求。通过实施这些互补措施，各国可以加强云生态系统、吸引投资，并实现包容和可持续的数字转型，为AI时代的算力基础奠定监管条件。
阅读原文 ↗通过国际教育移民实现海外机会流动
本项目研究来自低收入国家的国际教育移民的影响。作者评估了一个非政府组织（NGO）的干预项目：该项目支持经济条件有限的乌干达学生在德国攻读本科学位。其核心逻辑是，被项目录取能够把“移民到高收入国家的回报”与“接受高等教育的回报”相结合，可能大幅扩展学生的经济机会——他们在德国获得的学位和人力资本、在发达劳动力市场的经验，都可能显著提高其一生的收入潜力。研究方法上，作者开展了一项随机对照试验，利用该组织在合格申请者中的随机录取过程作为自然随机化机制；同时实施了一项随机化的校园宣传活动，向乌干达的中学学生介绍这一项目。本文展示了短期效应的初步证据：第一，被录取使申请者在德国最初几年（仍以学生身份兼职工作）的月劳动收入增加约900美元——这对乌干达的收入水平而言是非常可观的提升；第二，尽管适应截然不同的语言、文化和教育环境充满挑战，被录取仍显著改善了申请者本人及其在乌干达父母的主观幸福感；第三，被录取还提高了申请者兄弟姐妹和朋友的抱负——教育移民的激励效应会外溢到周围人群；第四，校园信息宣传活动提高了中学生的移民意愿和抱负，但对人力资本投资（如在校努力程度）没有可测量的影响。研究为理解国际教育移民的经济和社会回报提供了严谨的因果证据。
阅读原文 ↗规模化学习：基础设施、援助有效性与世界银行绩效
本文利用世界银行资助的2500个基础设施项目六十年间的“事后经济回报率”数据，重新审视发展援助的有效性。经济回报率是衡量项目实际创造的经济价值相对于投入成本的指标，事后计算（而非事前预测）使其更具可信度。研究呈现三个核心事实：第一，平均价值创造很高——项目平均经济回报率为24%（中位数为18.5%），远高于资本的机会成本，说明世界银行的基础设施投资总体上是高回报的；第二，回报随时间上升——在1980年代中期之前相对稳定之后，经济回报率自1980年代后期起持续上升，与世界银行项目选择、设计和交付质量的改善相一致；第三，在制度薄弱的国家，经济回报率反而系统性更高——这与“援助在好制度下更有效”的常见直觉形成对照。在这些国家，高质量的世界银行绩效与平均经济回报率约12个百分点的提升相关。作者提出一个合理的机制解释——“人才部署”：更高质量的项目团队负责人不成比例地被分配到最具挑战性的环境中，他们带来了更快的见效时间和更高的经济回报率，尽管实施时间更长、强度更大。总体结论是：在国家基本面之外，世界银行自身的绩效管理和人才部署能实质性地提高稀缺资本的回报——尤其是在治理薄弱、最需要外部支持的地方。
阅读原文 ↗现金转移是否会减少难民的工作？来自土耳其的证据
针对难民的现金援助常常引发一种担忧：定期、可预期的现金转移可能会削弱难民工作的积极性，形成“福利依赖”。本文利用土耳其“紧急社会安全网”（ESSN）项目——世界上最大的人道主义现金转移项目之一——的证据来检验这一担忧。识别策略上，作者比较了项目基于规则资格门槛（如家庭规模和脆弱性评分）附近、特征相似的叙利亚难民家庭：这些家庭被分配到的援助状态差异近乎随机，从而可以干净地估计现金援助对就业的影响。研究结果几乎不支持“现金援助抑制工作”的担忧：无论女性还是男性，都没有发现大幅或统计上可检测的就业下降。作者指出，这背后有一个重要的劳动力市场背景：在土耳其，难民的工作往往是非正规、不稳定且受到法律约束的（工作许可获取困难），在这种环境下，现金援助帮助家庭应对经济不安全、平滑消费，但并不会改变难民“寻找和接受任何可得工作”的基本激励。因此，研究建议：加强难民经济参与的政策应聚焦于消除就业机会获取、正规就业和稳定生计的障碍——如工作许可、语言培训、职业认证——而不是假设减少收入支持就能增加工作。
阅读原文 ↗交通基础设施与全要素生产率：发展异质性与不利冲击下的韧性
全要素生产率（TFP）增长乏力已成为解释增长表现低迷的核心关切，尤其是在新兴市场和低收入经济体；与此同时，受限的财政和投资条件增加了有效利用稀缺公共资源的重要性。在此背景下，本文从跨国视角考察两个问题：什么与生产率表现相关？什么决定了不利冲击期间的生产率损失？分析沿两个维度展开：一是“结构性维度”，聚焦交通基础设施——这是一种公共投资密集的资本形式，通过降低运输成本、扩大市场范围和促进分工，可能提升生产效率；二是“韧性维度”，考察治理（法治、政治稳定）和基础设施如何塑造不利冲击（如金融危机、经济衰退）期间的生产率成本。作者利用100多个国家的年度跨国面板数据和动态面板系统GMM框架进行估计。主要发现：第一，交通基础设施与TFP正相关，且这种回报在低收入国家更大——发展约束越突出的地方，基础设施的生产率价值越高；第二，严重危机与较贫穷经济体更大的生产率损失相关，但更强的法治和政治稳定能显著缩小最低收入国家群体的生产率损失；第三，道路基础设施还与温和衰退期间较小的生产率损失相关，说明基础设施也有助于增强经济的抗冲击能力。研究为基础设施投资与治理改革如何共同支持长期增长和韧性提供了实证依据。
阅读原文 ↗信息干预对男女纳税合规的影响是否不同？来自埃塞俄比亚的实验证据
本研究调查纳税人对与埃塞俄比亚税务机关合作开展的纳税合规干预的反应，并重点关注企业主的性别差异。研究针对5408名企业主样本，其中3551人成功接受了干预——干预形式是向企业主发送强调纳税义务和公民责任的信件。评估采用随机对照试验设计，覆盖多个经济部门和分区，以保证结果的代表性；数据来自定量调查和行政记录，提供关于纳税申报和合规行为的客观信息。研究发现：干预前各关键变量在组间平衡，干预对报告的企业利润税申报产生了显著影响——强调纳税义务和公民责任的信件确实提高了企业主的纳税申报。在性别差异方面，研究的关键问题是：同样的信息干预对男性和女性企业主的效果是否不同？结果显示，干预效果不存在基于企业主性别的差异效应——男性和女性企业主之间的纳税合规差异在集约边际（申报税额的多少）和广延边际（是否申报）上均不显著。这说明性别并未在干预效果中发挥有意义的作用，信息型干预对男女企业主同样有效，提示税务机关可以通过统一的沟通策略提升整体合规水平，无需针对性别设计不同的干预。
阅读原文 ↗联邦研究资助与STEM教育
本文考察联邦科学与工程研究资助——其直接目的是推进科学研究——如何“附带地”影响科学、技术、工程和数学（STEM）领域的学位产出和项目设置。利用1971—2016年的数据，研究采用三重差分设计，利用不同学院、不同时期和不同学科领域之间的差异来识别联邦拨款的因果效应。结果显示，在美国200所研究型大学中，联邦研究拨款每年产生了约27.4%的STEM博士学位和14.7%的STEM本科学位，以及6.3%的博士项目和3.7%的本科项目——即研究资助不仅产出论文和发现，还通过资助研究生、提供实验室设备和吸引教师资源，显著扩大了相关领域的学位供给和培养能力。影响主要集中在生物学和工程学，这与卫生与公众服务部（HHS）、国家科学基金会（NSF）和国防部（DoD）等主要资助方的优先方向高度一致。研究结论提出了一个重要的政策含义：“双重红利”——政府对大学研究的资助，在推进科学发现的同时，也扩大了目标领域熟练劳动力的供给，为美国STEM人才管道建设提供了隐性的但实质性的支撑。这一发现对于评估研究资助政策的社会回报、思考科研经费与人才培养的协同关系具有参考价值。
阅读原文 ↗资本要求与流程创新
本文研究旨在防止银行道德风险的最低资本要求水平，与银行投资于流程创新（process innovation，即改进内部运营效率的创新）的激励之间的关系。资本监管的逻辑是：更高的资本要求让银行用更多自有资金承担风险，从而抑制其过度冒险行为；但资本也是有成本的，更高的资本要求可能压缩银行的利润空间和可用于创新投资的资源。本文的理论分析刻画了这一权衡：更高的资本要求如何在“抑制冒险”与“影响效率改进投入”之间产生取舍——一方面，资本约束收紧可能促使银行更谨慎地经营，也可能挤占用于流程创新（如数字化、自动化、风控技术升级）的资源；另一方面，资本缓冲更充足、治理更稳健的银行可能更有能力进行长期的效率投资。文章还考察了这种权衡如何随银行特征（如盈利能力、融资结构）和市场环境（如竞争程度）而变化。研究为校准资本监管的“审慎”与“效率”双重目标提供了理论参考：监管者在设定资本要求时，不仅需要考虑金融稳定，还需要考虑其对银行效率改进和长期竞争力的影响。
阅读原文 ↗保持漂浮：洪水对英国企业的影响
本文研究英国企业面临的洪水风险敞口，以及过去洪水事件对企业经营结果的实际影响。随着气候变化，英国极端降水事件日益频繁，洪水已成为英国最普遍的与气候相关的自然灾害，而企业的受损程度和恢复能力直接关系到就业、供应链和区域经济韧性。文章利用企业层面的数据（包括洪水风险地图和企业财务与经营数据），从多个维度评估洪水的影响：产出与收入损失、投资中断、就业变化、融资条件恶化（受灾企业可能面临更高的贷款成本和更紧的信贷约束）。分析还考察了哪些类型的企业更容易受损——例如规模较小、位于特定地区（如低洼地带和沿海）或依赖实体设施的企业——以及洪水风险是否存在区域集中，形成对银行和保险机构的系统性风险敞口。文章讨论了气候风险如何通过企业渠道向金融体系传导（企业受损→贷款违约→银行资产质量恶化），为英国央行的气候压力测试和灾害风险管理提供了实证基础，也为企业层面的气候适应政策（如防洪设施投资、保险覆盖）提供了依据。
阅读原文 ↗央行应如何应对大宗商品价格冲击？最优货币与汇率框架
本文研究央行应如何应对大宗商品价格冲击，核心结论是：最优的货币政策与汇率制度框架关键取决于经济对大宗商品的敞口——即该国是出口国还是进口国，以及大宗商品部门在GDP和财政中的比重。对于大宗商品进口国，价格上涨是负面的贸易条件冲击：推高国内通胀、压低实际收入和产出，央行需要在“抑制通胀”与“稳定增长”之间权衡，通常更倾向于在一次性价格冲击中“看穿”（look through）首轮效应、聚焦于通胀预期是否脱锚。而对于大宗商品出口国，价格冲击的传导完全不同：价格上涨带来出口收入和财政收入的激增，可能引发需求过热、本币升值和所谓的“荷兰病”，央行的挑战是如何防止大宗商品繁荣演变为通胀和资产泡沫，同时管理汇率大幅波动对非大宗商品部门竞争力的损害。文章在一个包含商品部门的开放经济模型中，推导不同商品敞口下的最优利率规则与汇率安排（浮动、固定或管理浮动），并讨论财政政策（如主权财富基金和财政规则）如何与货币政策配合。研究为资源依赖型经济体设计货币政策框架提供了理论指导。
阅读原文 ↗加强分裂社会群体间凝聚力的证据到行动框架
植根于长期社会、经济和制度基础的社会群体间深刻分歧，会拖慢经济发展、削弱制度建设，并可能瓦解多年积累的进步——在冲突后国家和族群紧张地区，群体间不信任还会破坏公共服务、阻碍投资并诱发暴力。本文提出了一个加强分裂社会群体间凝聚力的“证据到行动”框架，为发展团队提供实用指导。框架综合了五种经严格评估证明有效的干预方式的证据：合作接触（让不同群体在合作任务中共同工作）、群体间对话（促进沟通和理解）、换位思考（通过叙事和体验改变对他群体的认知）、调解培训（培养处理冲突的技能）和寓教于乐（利用媒体和娱乐传递包容信息）。文章指导实践者如何将每种方式与具体情境相匹配——取决于冲突的性质、群体关系的紧张程度、制度环境和干预的可行性。值得注意的发现是：严格评估中的效果虽然一致，但幅度温和——说明这类干预带来的是渐进而非变革性的改变，需要理性设定预期，并与其他结构性改革配合。框架还借鉴撒哈拉以南非洲、中东等地区的案例，提供诊断工具、说明性指标和操作指导，帮助发展团队将凝聚活动嵌入项目设计，并随时间跟踪和评估结果。
阅读原文 ↗异质性住户下财政政策通过生产网络的传导
本文研究在具有异质性住户和生产网络的经济中，针对特定部门的财政政策如何传导。作者开发了一个多部门新凯恩斯模型，其核心创新是让投入产出联系与住户之间“边际消费倾向”（MPC）的差异相互作用。MPC刻画了家庭每增加一元收入中用于消费的比例——高MPC住户（如“手口相”住户，即没有储蓄缓冲、收入直接用于消费的家庭）对收入变化的消费反应远大于高收入储蓄家庭。研究表明，财政乘数取决于支出投向的部门在生产网络中的位置：因为网络联系会把收入在具有不同消费反应的住户之间重新分配。作者推导出一个“跨部门凯恩斯交叉”，并引入“MPC增广的网络乘数”，共同刻画财政冲击的传导路径。一个关键发现是，异质性消费反应与生产网络之间的相互作用是非加性的：网络联系可以放大或减弱财政传导，取决于收入如何在住户之间重新分配。政策含义明确：财政政策在支出投向“劳动密集型、下游部门”时最有效——因为这些部门雇用大量高MPC住户，支出能更快转化为消费需求。利用消费者金融调查数据，作者记录了住户资产负债表和“手口相”住户占比的显著部门异质性；将模型校准到美国经济后，发现部门财政乘数差异很大，政府支出具有显著的分配效应。
阅读原文 ↗外汇市场中的羊群行为
本文利用一个近期构建的全面数据集，研究外汇汇率预测中的羊群行为（herding，即预测者向市场共识靠拢的趋势）。数据集覆盖1995年至2024年九种交易最活跃的货币，每种货币平均有40—50位专业预测者，无论从货币覆盖范围、时间跨度还是预测者横截面看，都远超外汇羊群文献中通常使用的数据规模。方法上，作者采用多种互补的检验来识别羊群行为：基于预测修正的检验（观察预测者是否向当前共识修正）、基于预测误差的检验（检验预测偏离共识的方向是否可预测）、Bernhardt等人统计量（衡量预测者的“过度自信”偏离程度）以及过度反应回归。研究结果对羊群行为提供了混合证据，但总体倾向“反羊群”的结论：虽然部分基于修正的检验在使用当前共识预测时提示存在羊群，但使用滞后信息后这一证据明显减弱——如果预测者只是机械地跟随共识，使用滞后共识时羊群迹象应仍然存在；相反，基于预测误差的检验、Bernhardt统计量和过度反应回归更多指向反羊群，即预测者系统性地偏离共识，尤其在较长期限上。作者将结果解读为：预测者之间的差异主要来自异质观点、噪音或特质性误差，而非向共识的系统性收敛。在考虑预期形成的替代解释后，主要发现在多种度量（包括不同类型的不确定性以及远期溢价、实际汇率、贬值率等外汇预测变量）下保持稳健。
阅读原文 ↗学校拨款对弱势学生的影响：来自罗马尼亚的实验证据
本研究分析罗马尼亚“中学教育项目”的影响：该项目旨在提高罗马尼亚低成绩高中的学生保留率、毕业率和全国高中毕业考试（baccalaureate）通过率。项目分三批实施（2017年9月、2018年9月和2020年9月），符合条件的中学被随机分配到各批次，作者利用这种交错实施设计来识别项目的因果效应。学校获得的拨款与学校规模挂钩，主要用于改善教学条件和学生支持。研究结果令人意外且重要：项目对以下六个结果都没有显著影响——学生就读项目高中的偏好、学生保留率、高中毕业率、高中后学士学位考试的报名率、考试通过率以及考试成绩。唯一的例外是女孩的通过率小幅上升了约3个百分点。更重要的是，无效效应在拨款规模、城乡状况、学生成绩水平、城镇收入水平和课程类型等维度上几乎没有异质性——无论给钱多少、在什么类型的学校，项目都没有产生明显的整体效果。这一发现对教育财政干预的设计提出了重要警示：单纯向学校提供资金，如果没有配套的教学改革、教师激励和学校管理改善，可能难以转化为学生成绩和保留率的提升。
阅读原文 ↗投资构成与增长：欧盟及其他经济体中无形和有形ICT资本的作用
本文考察1996年至2021年投资构成的差异是否有助于解释欧盟与其他发达经济体之间的增长差距。一个重要的背景事实是：欧盟与美国的总体投资水平（投资占GDP的比重）大致相似，但欧盟在“无形资产”（如研发、软件、知识产权、组织资本）和“有形ICT资本”（如通信设备、计算机硬件）方面的投资明显更少——投资的结构而非总量存在差异。利用面板固定效应和局部投影方法，作者发现：无形资产和有形ICT投资——尤其是通信设备、研发和其他知识产权产品——比其他形式的投资（如传统建筑和机械）与更高的人均GDP增长相关联。为量化这些差异，作者构建了一个新颖的“投资效率比”：将每种资产的估计增长贡献与其在总投资中的份额联系起来，衡量“每单位投资份额带来的增长贡献”。结果显示，相同规模的投资，投向ICT和无形资产比投向传统资本品带来更高的增长回报。结果在各种实证方法、国家样本和时间段下都稳健，并呈现显著异质性：ICT相关投资的增长关联在收入水平更高、人力资本更充足的国家更强——因为高技能劳动力能更好地利用数字资本。总体结论是：改善投资配置和效率，而非简单地增加投资总量，是提升长期增长的关键，这对评估欧盟投资政策（如复苏基金的资金投向）具有直接的政策含义。
阅读原文 ↗越南企业减排措施的偏好与碳税支付意愿
越南承诺到2030年将温室气体排放减少15.8%，并在2050年前实现净零排放。工业部门（包括电力部门）是主要排放源，其积极参与是实现这些目标的前提。本研究采用“陈述偏好”调查方法，了解越南企业对减排措施的真实偏好和支付意愿。研究发现，越南企业倾向于通过三种途径减排：提高能源效率、以非化石燃料替代化石燃料、改变生产流程——这些偏好的排序因企业规模、类型、所有制和地理位置而异。企业减排意愿的主要驱动力是：预期的未来监管（担心未来面临更严格的减排要求）、社会形象（绿色企业形象的市场价值）和全球趋势（国际客户和市场的环保要求）；而企业认为“缺乏资金”是投资气候减缓措施的最大障碍。研究还量化了企业碳税支付意愿：如果征收每吨二氧化碳10万越南盾（约5美元）的碳税，超过60%的企业愿意将不到年收入的5%投资于温室气体减排；只有不到10%的企业愿意将超过10%的年收入用于减排。规模较大和国有企业对减排措施的支付意愿更高。鉴于样本量较小且采用静态偏好方法，研究结果应视为参考性而非结论性，但它为越南设计碳定价和减排激励政策提供了企业视角的重要信息。
阅读原文 ↗在复合极端事件下评估天气预报的实际经济价值：决策特定框架
评估天气预报的实际经济价值仍然具有挑战性，尤其是在高影响极端事件背景下。虽然近年来气象预报技能大幅提升——既得益于基于物理模型的稳步进展，也得益于基于人工智能的数据驱动预报的显著突破——但业务评估仍主要关注标准技能指标（如命中率、误报率、预报误差），对“气象技能改善如何转化为实际经济价值”的考量有限。本文提出了一个灵活的天气预报经济价值评估框架，其特点包括：第一，惩罚函数显式纳入“复合损失”——即连续极端事件叠加造成的损失放大，以及“用户信任衰减”——反复误报会降低用户对预报的信任和使用意愿；第二，允许变化的成本—损失比（cost-loss ratio），以表示不同用户的预防成本和脆弱性结构差异。框架被应用于暴露于天气相关自然灾害的城市，比较欧洲中期天气预报中心（ECMWF）领先的两类预报系统——基于物理的综合预报系统高分辨率模式（IFS HRES）与数据驱动的人工智能预报系统（AIFS）——的相对经济价值。核心发现是：预报的经济价值对复合损失、惩罚结构和预防成本的假设高度敏感，这些假设常常大幅改变仅凭气象技能指标得出的结论。例如，在南欧一些城市，IFS HRES更高的灵敏度（更早预警）使其在“保护成本相对潜在损失较小”时更优——因为早预警带来的损失减免超过误报成本；而AIFS更高的特异性（更少误报）使其在“保护成本较高”时更优——因为误报带来的浪费更昂贵。研究强调了在现实风险情景下评估预报经济价值的重要性。
阅读原文 ↗中国在学术研究中的崛起
本文研究中国在学术研究领域的崛起及其政策根源。作者分析了2000年至2022年间40种顶级学术期刊上发表的超过30万篇文章，考察了中国2006年《国家中长期科学和技术发展规划纲要》对科研产出的影响。研究发现，该规划催化了中国科研论文发表量和被引量的大幅增长，推动中国超越美国成为世界领先的科学研究生产国。关键的识别证据来自领域之间的对比：在控制国民收入、人口和人力资本等因素后，科研产出的增长集中在政府规划明确重点支持的领域——物理学、化学、生物学和医学——而这些领域恰恰是规划中被赋予最高优先级的基础科学方向；相比之下，未被纳入规划重点的领域（如数学和经济学）的产出增长显著较小。这种“政策目标领域增长快、非目标领域增长慢”的模式，为规划政策的因果效应提供了有力证据。研究的政策含义是：有针对性的国家主导投资可以有效推动科学进步——至少在中央计划经济体制下如此——这对于理解不同创新体系的有效性、以及各国在基础科学竞争中的政策选择具有重要参考价值。
阅读原文 ↗对失业保险和劳动力市场项目进行压力测试
欧洲和中亚（ECA）国家正面临日益频繁的气候相关事件——洪水、干旱、热浪和野火——这些事件对社会经济稳定构成风险，也促使各国重新评估失业保险制度的设计。本报告系统探讨了气候变化和绿色转型如何影响失业保险的运作：一方面，气候灾害会导致就业中断（如旅游、农业和户外行业在灾害后的需求萎缩）；另一方面，绿色转型会带来行业性的岗位流失和技能转换需求（如化石能源行业的工人需要再培训）。报告提出了提高失业保险体系韧性的改革建议和补充项目，并附带一个详细记录欧洲和中亚地区失业保险制度特征的数据库。报告强调，在保留失业救济金、就业服务和培训等传统措施的同时，应扩展针对性的行动：部分福利（允许失业者从事兼职而不完全失去救济）、定制化服务（根据个人情况设计再就业计划）以及流离失所工人的专项支持。报告特别突出“就业保留工具”——包括短时工作制、强制休假（furlough）、工资保险和就业补贴——在气候扰动期间维持就业和收入水平的关键作用。此外，报告还引入了一个新的“压力测试”框架，评估失业保险体系应对气候相关冲击以及更广泛结构性变化（经济危机、疫情、贸易转变、技术进步）的能力，为各国增强劳动力市场韧性提供了分析工具。
阅读原文 ↗用户指南：基础识字与数学的教学学习材料（TLM）审查工具
本指南介绍了两种教学与学习材料（TLM）审查工具——一种用于基础识字，一种用于基础数学——旨在填补教育评估中的一个重要空白：许多国家的教科书和教学材料虽然大量使用，却缺乏系统、标准化的质量审查，导致低质量材料在课堂中持续存在。这两种工具是结构化、基于明确标准（criterion-based）的评估框架，用于评估从学前到三年级的基础识字和基础数学教学材料的质量，考察维度包括：内容是否准确和适龄（内容标准）、学习内容的排序是否符合儿童认知发展规律（排序标准）、以及教学法的质量——材料是否采用循证的、以学生为中心的教学实践（如音素意识、语音教学、数学概念的具体—表象—抽象过渡等）。工具的设计使政府和教育从业者能够：识别教学材料的弱点（哪些内容缺失、排序不当或教法有误）、指导教材修订（为编写者提供具体改进方向）、并确保课堂使用的教学材料真正符合教育目的并与循证教学实践一致。该指南为提升基础教育的教材质量、改善早期学习成果提供了可操作的工具。
阅读原文 ↗气候变化对摩洛哥蓝色经济的影响：沿海旅游业就业前景
摩洛哥致力于释放其“蓝色经济”潜力，其《新发展模式》强调沿地中海和大西洋海岸可持续利用海洋和沿海资源。沿海地区已经发挥核心经济作用：容纳了该国大部分工业、创造大量GDP份额，并提供超过一半的全国就业。在蓝色经济部门中，沿海旅游业尤为重要——它对GDP、外汇收入和就业贡献显著，阿加迪尔、丹吉尔-得土安和卡萨布兰卡是主要旅游枢纽。然而，气候变化正对这一部门构成日益严重的威胁：气温上升、海平面上升、沿海洪水、海岸侵蚀、野火、海洋变暖和疾病风险，都可能降低沿海目的地的吸引力和生存能力。为量化这些风险，研究在“蓝色经济结果导向项目”（Blue Economy Program for Results）框架下进行了分析，估计气候变化将如何影响旅游需求和就业。方法上，利用气候带相近地区游客的支出模式，结合投入产出分析，将气候驱动的游客数量变化转化为经济影响。研究发现：到2035年，游客支出可能下降8%—18%；这可能给沿海旅游价值链带来重大损失，其中餐厅、酒店、娱乐和交通部门受冲击最大；沿海旅游业就业可能下降多达32%。研究为摩洛哥制定蓝色经济适应战略——包括旅游业多元化、沿海保护和就业转型——提供了量化依据。
阅读原文 ↗在低收入环境中通过心理构念测量能动性
与“能动性”（agency）相关的心理构念——如设定目标的能力、掌控感（locus of control）和自我效能感（self-efficacy）——日益被视为经济结果和福祉的重要决定因素：认为自己能够掌控生活和实现目标的个体，往往在就业、收入、健康和家庭决策上表现更好。然而，经过验证的测量工具大多来自西方、受过教育、工业化、富裕和民主（WEIRD）的社会情境，在其他环境中其适用性存疑。本文专门针对低收入国家情境，引入了四个新量表：目标设定能力、控制点、一般生计自我效能感和农业自我效能感，并在贝宁、科特迪瓦、肯尼亚、马拉维、坦桑尼亚和乌干达通过代表性和专门调查进行验证。结果显示，所有量表都表现出良好的心理测量学特性，尽管控制点的内部一致性稍弱；五点李克特量表优于三点备选方案。利用这些工具，文章记录了所有四种能动性构念与主观福祉、劳动力供给、收入、粮食安全和家庭内部决策之间的显著关联——其中一般生计自我效能感与各结果之间的关联最强且最一致。性别差异显著：对女性而言，能动性与劳动力供给和家庭内部决策的关联比男性更强，且在更多情境中成立。此外，能动性与“预期生活满意度”的关系大于与“当前生活满意度”的关系，表明能动性对预测抱负和未来取向尤其相关。这些量表被推荐用于与福祉、经济生计和赋权相关的描述性调查和影响评估。
阅读原文 ↗改革“政治意愿”的一种理论
当政客明知现行政策低效时，他们还会推进改革吗？既有文献通常从“连任激励”角度回答这一问题：政客为了迎合不知情的选民而不愿推行可能短期内不受欢迎的改革。本文提出了一个不同的理论解释——改革失败可能源于“政治选择”（political selection），即追求领导职位和政治生涯者的内在特质，即使选民希望政府推行高效政策也是如此。理论构建分两步：第一，文章展示在“迎合”模型中逐步改变环境设定，如何使“维持现状型”人物（而非“改革型”人物）被政治选择机制筛选出来，成为改革失败的主导力量——与主流解释截然相反，在该模型中连任激励反而推动政客走向改革；第二，即使引入连任激励，“维持现状型”政客仍会抵制改革，原因是“名声价值”——在政治市场中，坚持其偏好的（低效）政策可以作为一种信号，向潜在的未来雇主（政党、私营部门、国际机构）传递其“立场坚定”的类型信息。也就是说，政客即使在可能输掉选举的风险下也可能选择低效政策，因为卸任后的政治职业前景（获得职位、合同或影响力）对其更具价值。文章由此将“政治意愿”正式化为不同类型政客的内在动机和政治职业关切，并用现有案例研究和实证证据说明模型的相关性。研究对倡导改革的国际发展机构具有前瞻性启示：推动改革不能只依赖激励设计，还需考虑政客的职业关切和政治选拔机制。
阅读原文 ↗冲突对外国投资的影响：来自项目层面数据的证据
本文利用月度冲突死亡数据与2010—2023年项目层面的绿地外国直接投资（FDI）和跨境并购（M&A）数据相匹配，系统考察武装冲突如何影响外国直接投资的全球配置。主要发现有五个方面。第一，武装冲突的存在与绿地项目数量下降16.5%、FDI相关就业下降15.6%、投资来源国数量下降12.4%以及涉及部门数量下降15.6%相关——冲突不仅减少投资总量，还缩小了投资的地理和部门多元化。第二，2020—2023年间FDI对冲突的敏感性明显加剧，尤其是对针对平民的单方暴力——冲突对投资的威慑力在上升。第三，冲突的地理特征很重要：一国境内地理分散的冲突死亡（即冲突蔓延至多个地区）与FDI的负相关更强；邻国的冲突也会抑制本国FDI，说明投资者对整个区域的风险环境进行评估。第四，部门敏感性差异显著：半导体和生物技术投资对冲突最敏感（这些行业对供应链安全和人才环境要求高），而煤炭、石油和天然气等资源行业受冲突影响较小（资源区位锁定使投资者更愿意承担风险）。第五，对乌克兰的合成反事实分析显示，2014年克里米亚被吞并后，乌克兰每年损失约1万个与FDI直接相关的就业岗位。这些模式量化了冲突在延续“发展陷阱”中的作用——冲突赶走投资、投资不足又削弱增长与稳定——凸显了冲突对发展政策构成的广泛经济威胁。
阅读原文 ↗基础设施的（财政）红利：卢旺达的道路与税收
本文考察基础设施投资能否带来“财政红利”——即通过促进经济活动和资产增值，扩大地方税收基础，部分回收公共投资成本。作者构建了一个新颖的数据集，将卢旺达所有道路升级工程的地点和时间信息，与12年的行政税收记录和人口普查数据相结合，比较升级道路附近市镇与未升级地区市镇的税收变化。研究估计，升级道路附近的市镇税收收入出现大幅且显著的增加。作者进一步剖析了税收增长的来源：其一，企业进入效应——道路改善降低了运输成本和市场进入门槛，吸引新企业在沿线落户，扩大了税基；其二，土地价值升值——道路通达性提升推高沿线土地和房产价值，并通过地方层面的租金收入税等渠道转化为税收增长。文章还评估了财政回报的规模：尽管增加的税收收入并未完全回收中央政府的初始投资（投资具有正外部性，收益部分外溢到非税收渠道），但地方市镇的税收收入在道路升级后五年内翻了一倍以上——基础设施投资具有显著的本地财政回报。研究为“基础设施融资”和“地方财政能力建设”提供了新的证据，支持在财政分权框架下将基础设施投资视为增强地方税收能力的手段。
阅读原文 ↗异质性企业的贸易融资使用
信用证是国际贸易中最关键的银行中介融资工具之一，覆盖全球贸易的10%以上，且在低收入和中等收入经济体中的作用尤为突出——在这些制度环境较弱的市场上，信用证提供的银行信用担保对交易双方都更加重要。本文利用越南的详细贸易数据，考察信用证使用如何随企业特征而系统变化。研究发现：较年轻、规模较小和外资所有的贸易企业使用信用证的概率系统性较低——年轻小企业可能缺乏与银行的合作记录和获得信用证所需的额度；外资企业可能更依赖母公司内部的融资安排或集团信用。相反，多样化程度较低（依赖少数贸易伙伴）或贸易经验较少（对交易对手不熟悉）的进口商更可能使用信用证——因为信用证能降低交易对手风险。关键的异质性发现是：企业特征的影响在信息稀缺、合同执行薄弱的市场中最为强烈。这些模式与一个理论模型一致：企业筛选贸易伙伴的能力和银行中介的成本随企业特征而变化，且企业的筛选能力与国家制度环境互为替代——在制度薄弱的环境中，银行中介（信用证）和筛选能力可以相互替代。政策含义是：任何旨在促进银行中介贸易融资使用的政策或干预，都必须考虑企业异质性，不能一刀切。
阅读原文 ↗从数据到劳动力市场情报：利用全球最佳实践建设有效的劳动力市场观测站
劳动力市场观测站（Labor Market Observatories，LMO）的核心职能是把数据转化为政策制定者、雇主、教育者和求职者可操作的情报——例如岗位需求趋势、技能缺口、工资水平和就业匹配状况。尽管其重要性得到公认，许多国家仍被困在碎片化、依赖传统调查的系统中，无法实现有效劳动力市场治理所需的综合、前瞻性功能。本文开发了一个在不同制度背景下设计和加强LMO的实用框架，基于对五个高收入国家——澳大利亚、德国、韩国、新加坡和英国——先进LMO功能的案例研究，提炼出可迁移的经验教训，并围绕五大支柱组织：使命与政策意图（LMO服务哪些决策者、回答什么问题）、治理（法律授权、跨机构协调和问责）、数据基础设施（行政数据与调查数据的整合、互操作性）、分析能力（专业团队、预测模型和技能缺口分析）和传播（面向不同用户的可理解、及时的信息产品）。文章还提供了一个“成熟度评估框架”，帮助各国识别自身所处阶段并规划升级路径。高绩效LMO的共同特征包括：清晰的法律授权、可互操作的数据系统和可信的分析能力。文章强调不存在单一的制度模式，但结合本国情境灵活运用这些支柱，可以显著增强国家循证劳动力市场政策制定的能力。
阅读原文 ↗医学教育中的人工智能整合：越南的HOT维度全景
本研究采用混合方法，围绕三个目标展开：（1）描述越南医学院校中人工智能（AI）采用的现状；（2）分析影响医学教育中AI整合的关键因素；（3）提出促进越南医学教育AI整合的关键战略行动领域。总体情况显示：学生和教师的AI采用率相对较高，很大比例的人报告使用了AI工具，尤其是学习助手等生成式AI应用。然而，AI的整合在很大程度上仍是非正式的、碎片化的，主要集中于个人层面的使用场景，而非系统性地嵌入机构教学、临床培训和教育管理系统——也就是说，“个人在用、制度未跟上”。对人的因素分析显示总体支持态度：学生和教师对AI持积极态度，认可其在提高学习效率、数字素养和研究能力方面的益处；但同时也存在重要担忧——过度依赖AI、批判性思维下降、学术诚信问题，以及医学实践中人文关怀层面可能被侵蚀。从组织角度看，主要障碍包括：缺乏结构化的AI培训项目、课程中AI能力整合有限、财政资源不足，以及缺乏明确的监管和道德框架。技术因素则呈现混合图景：数字基础设施提供了较强基础，但数字数据建设滞后、AI准确性的担忧仍然是挑战。研究结论是，推进越南医学教育中的AI整合，需要在人、组织和技术三个维度采取全面、协调的行动。
阅读原文 ↗性别与目标对青年就业很重要：坦桑尼亚社会情感技能培训的回报
本文评估了一项针对坦桑尼亚城市青年的社会情感技能（socio-emotional skills，即非认知技能）培训项目。项目覆盖4728名未处于全职就业、教育或培训状态的青年，采用随机设计比较三种课程：意识类课程（培养自我意识、同理心和积极倾听）、管理类课程（培养自我控制、主动性和谈判能力）以及两类结合的组合课程。社会情感技能通过自我报告和行为指标两种方式测量。主要发现包括：第一，培训在短期内提高了两个领域的自我报告社会情感技能——参与者认为自己变得更自信、更有自控力——但对行为指标的测量影响有限，说明自我感知的提升未必转化为可观察的行为改变；第二，所有社会情感技能的收益在一年后消退，效果缺乏持续性；第三，就业结果方面，仅在基线时为求职者的男性中观察到适度但持续的就业收益；第四，培训没有改善女性的劳动力市场结果——女性面临的就业障碍（如照护责任、歧视和技能门槛）可能不是社会情感技能培训能够解决的；第五，不同培训类型之间没有发现差异效应，且每种培训都影响了“另一领域”的技能，说明社会情感技能的各领域是相互关联的。总体结论是：社会情感技能培训可能只对特定子群体改善劳动力市场结果，尤其是在缺乏解决就业障碍的补充干预（如就业安置、融资和照护支持）的情况下。
阅读原文 ↗自然灾害造成的全球就业损失
自然灾害可能深刻扰乱经济，但以往研究对灾害的就业影响关注不足。本研究采用“全职工作当量损失”（full-time job equivalent loss）估计方法，量化132个国家因洪水、地震、大风、风暴潮、海啸和高温等灾害造成的就业损失。结果显示：突发性自然冲击（洪水、地震、风暴等快速发生的灾害）每年平均造成940万个工作当量损失，主要由地震和洪水导致，负担集中在东亚和太平洋以及撒哈拉以南非洲；此外，极端高温是另一大杀手——2015—2024年间，114个国家每年因极端高温损失7970万个工作当量，负担集中在南亚和撒哈拉以南非洲（这些地区的户外劳动占比高、气候适应能力弱）。研究还强调了一个重要的“极端事件风险”：平均年就业损失可能远低于特定极端事件的损失——百年一遇的灾害事件造成的单次损失可超过平均年损失的10倍，说明就业风险具有显著的“厚尾”特征，仅看平均值会严重低估灾害威胁。分布上，低收入国家的人均就业损失率最高；在国家内部，最贫困人口群体承担了不成比例的工作当量损失——因为贫困人口更多从事暴露于灾害的户外和非正规工作，且缺乏储蓄和保险缓冲。研究凸显了采取有针对性的适应和韧性措施以保护工人、就业和生产率、支持经济发展的紧迫性。
阅读原文 ↗量化宽松与紧缩的效果是否随状态而变化？
本文研究量化宽松（QE）和量化紧缩（QT）等非常规货币政策工具的效果是否“状态依存”（state contingent），即其效力是否随经济和金融条件的变化而改变。传统上，央行和研究者倾向于把QE/QT的效力视为相对稳定的参数，但本文的证据挑战了这一假设。方法上，作者利用英国60年（跨越多个政策体制和经济周期）的公共部门向银行体系出售债务（即央行吸收国债、创造准备金的对应操作）的数据，识别出一种新颖的“银行融资冲击”，以此衡量非常规货币政策对银行体系和实体经济的影响。核心发现是：非常规货币政策的影响随时间显著变化——在金融体系承压、市场功能受损的时期，QE的效果更强；而在市场正常运行时期，其边际效果减弱；且这种制度状态“不可重复”——每一次QE所处的宏观金融环境都不同，历史上类似操作的效力不能简单外推。这一发现对央行的政策操作有重要含义：央行在评估QE/QT工具效力时，不能依赖固定的“乘数”，而需要根据当前的市场状态、银行体系的传导能力和政策组合进行动态评估；同时也提示，同样的缩表操作在不同环境下对利率、信贷和增长的影响可能大相径庭。
阅读原文 ↗企业层面异质性与货币政策对劳动力需求的影响
本文研究货币政策对企业就业调整的异质性影响，核心概念是“劳动力囤积”（labour hoarding）——即企业在产出下降时并非立即裁员，而是保留部分劳动力（因为招聘和培训有成本，企业倾向于等待需求恢复）。作者结合截至2020年的年度企业层面数据和截至2023年的季度企业层面数据，并用高频货币政策意外（识别货币政策冲击）进行估计。主要发现：对于给定的产出变化，货币政策会显著影响企业“囤积”劳动力的程度——货币政策不仅影响总需求，还影响企业调整劳动力的意愿。更重要的是，这种效应是不对称的：紧缩性货币政策对劳动力囤积的抑制作用是宽松性货币政策增加其作用的2至3倍——也就是说，当货币政策收紧时，企业会更快地裁掉“多余”的员工，而宽松政策鼓励企业保留劳动力的效果相对较弱。这种不对称意味着货币政策对就业的影响在紧缩和宽松阶段是不对等的，可能加剧衰退期的失业冲击。作者还考察了融资条件和企业人口特征的作用——受融资约束的企业对货币政策调整的反应可能更强。研究为理解货币政策传导的企业层面异质性、以及就业对货币政策的非对称反应提供了新的证据。
阅读原文 ↗机会无国界？远程工作机会对难民的影响
远程数字工作日益被视为被迫流离失所者经济融入的途径——它提供独立于实际地理位置和东道国劳动力市场准入的收入机会。但这一潜力在什么条件下能够实现，研究仍然不足。本文评估了“机会无国界”（Opportunities Without Borders）项目：这是Na'amal组织在东非受流离失所影响的社区实施的结构化干预，结合软技能培训、自由职业技能发展和导师指导，2024—2025年通过随机对照试验覆盖2000名难民和东道国社区成员。研究利用定量、行政和纵向定性数据，考察一个核心问题：供给侧准备（技能和态度）是否构成流离失所者参与在线劳动力市场的主要制约。结果显示：干预在平台素养和自由职业导向方面产生了可测量的改善——参与者更了解在线工作平台、更倾向于从事自由职业——但对实际求职申请、工作小时数和收入没有统计上显著的影响。在能力提升与实际就业之间存在持续的“转化缺口”，其根源在于市场进入的结构性障碍：支付系统准入（难民往往无法开立国际支付账户）、身份验证（缺乏可被国际平台接受的身份文件）、申请成本，以及获得最初合同所需的声誉信号缺失（没有工作历史就无法获得第一个订单）。纵向跟踪显示，参与者的结果分化不是由动机或技能决定，而是由网络连接、金融工具和持续支持的可得性差异决定。研究的结论是：远程工作是一个生态系统——如果结构性障碍未被解决，仅靠供给侧培训无法产生就业结果。有效的项目设计需要从“个体准备”转向“系统级干预”：降低交易成本、创造“第一份工作”的路径、并在从学习到赚钱的全过程中提供持续支持。
阅读原文 ↗在灾害期间保护就业：日本失业保险制度的经验
本文考察日本失业保险制度如何在灾害期间适应性保护就业和支持工人，为“适应性社会保障”制度的设计提供经验。分析背景是灾害频次不断上升，以及社会保障对危机的应对需要超越传统的、事后性的社会救助（如一次性现金转移）。日本的多层社会保障框架以失业保险为主要防线，通过“双重支持机制”保护人们免受危机影响：一是面向失业工人的失业救济金（基本津贴），保障其基本生活；二是“就业调整补贴”——政府补贴企业在危机期间保留员工而非裁员的成本，从供给侧保住就业岗位。2011年东日本大地震的案例生动展示了该制度的有效性：三个受灾最严重县的失业者中约51%领取了基本津贴，有效缓冲了收入冲击；就业调整补贴计划估计防止了30万至40万个工作岗位的流失，凸显了“就业保留机制”在灾害应对中的关键价值。文章最后为其他国家提出了可操作建议：第一，在法律框架中嵌入快速危机响应的灵活性（允许在灾害时快速扩大覆盖、简化申请流程）；第二，建立强大、协调的行政网络（失业保险、就业服务和救灾机构的信息共享与联动）；第三，为弱势工人（非正规就业者、临时工）设计包容性项目；第四，通过有政府兜底的缴费型计划确保可持续融资。日本经验表明，设计良好的社会保险制度可以显著增强国家的灾害韧性。
阅读原文 ↗谁从网络安全准备中获益？来自部门增长的证据
本文研究网络安全准备是否影响经济增长，以及这种影响在哪里最为显著。作者认为，网络安全是数字化的“制度互补物”：数字基础设施和数字采用要转化为增长，需要有效的网络安全作为保障——如果企业因网络攻击而遭受损失、数据泄露破坏信任，数字化的增长红利就难以兑现。方法上，研究采用跨国、跨部门的交互设计，基于178个国家、五个部门（农业、工业、服务业等）和两个增长区间的面板数据，利用同一国家同一时期不同部门之间对网络风险脆弱性的差异（以及随时间的变化）来识别效应。估计结果显示：相对于同一国家和时期网络风险暴露度较低的部门，网络安全准备每增加一个标准差，网络风险更脆弱部门的年化增加值增长约高1至2个百分点——网络安全确实放大了数字化程度较高部门的增长。该结果在部门脆弱性的替代测量和一系列附加检验下依然稳健。高收入国家的效应略大，表明不同收入水平国家的网络安全体系有效性存在差异。总体政策含义是：投资于数字基础设施和数字采用，如果能同时加强网络安全，将获得更大、更有韧性的增长回报——数字化战略必须与网络安全战略协同推进。
阅读原文 ↗欧洲的股票持有：来自消费者预期调查的证据
本文利用欧洲央行消费者预期调查（CES）在2020—2024年期间覆盖11个欧元区国家的新数据，考察股市参与度的近期变化。数据揭示了一个重要的动态特征——“参与者的高流动性”：每年约有10%的非持股者进入股市，同时有超过20%的持股者退出市场。这种持续的双向流动意味着股市参与者群体并非稳定不变，而是在不断更替。研究进一步刻画了新进入者的特征：与既有投资者相比，新进入者往往教育水平更低、收入更低、金融素养更弱、风险承受能力更有限——这反映了市场参与者构成的变化，更多此前未参与股市的家庭开始进入，可能受到疫情后零售投资热潮、数字化交易平台普及和低利率环境的推动。文章还特别强调了加密货币投资在零售投资者中的日益重要——越来越多家庭同时持有加密资产，这构成了家庭资产负债表和金融稳定面临的新风险维度。总体而言，研究为理解家庭金融行为的演变、股市参与度的动态变化及其对金融市场稳定和货币政策传导的含义提供了新的微观证据。
阅读原文 ↗利用协方差约束识别关系层面效应
本文提出了一种在“二部网络”（bipartite network，如企业与银行之间的借贷关系网络）中识别“关系特定”效应或冲击的新模型，在温和的协方差约束下实现识别，推广了有影响力的Abowd等人（1999）双向固定效应框架。其核心思想是：如果一家企业从多家银行借款，那么可以分别识别出每家银行面临的信贷供给冲击以及企业与每家银行关系层面的信贷需求冲击——而不是像传统方法那样假设同一企业的所有借贷关系面临同一冲击。作者展示，面对这种关系层面的异质性，以往的方法会失效（产生系统性偏差），而他们的新识别策略只需较弱的网络密度假设，即可得到一致且渐近正态的简单估计量，并在经验校准的模拟中表现良好。应用方面，作者将其用于识别九个欧元区国家和三个不同经济时期（包括2022年后的货币紧缩）中数千家企业和银行的信贷需求与供给冲击：在几乎所有国家—时期都正式拒绝了Abowd等人（1999）的假设；发现企业/银行内部的冲击变动与之间的变动规模相当——说明关系层面的异质性不可忽视；记录Abowd等人式估计及相关回归中的可观偏差；并发现2022年后的货币紧缩对暴露企业产生了显著不利影响，凸显了货币政策传导中此前被掩盖的新异质性。
阅读原文 ↗土耳其的母亲身份与劳动力市场轨迹
本研究估计土耳其的“子女惩罚”（child penalty）——即生育孩子对母亲劳动力市场结果的负面影响。利用2006年至2023年的收入与生活条件调查（SILC）数据，分析揭示了显著且持续的子女惩罚，且其强度在土耳其各地区之间存在差异。基于面板的估计显示：女性劳动力参与率在子女出生后一年内下降44%，就业率下降40%——超过四成的母亲在孩子出生后一年内退出劳动力市场；对于继续就业的母亲，工作小时数减少约7%，而分娩三年后从事非正规就业的可能性增加69%——说明生育不仅影响就业，还改变了就业质量。研究特别强调子女惩罚的持久性：其影响至少持续到第一个孩子出生后10年，而男性的劳动力市场结果基本不受生育影响——性别间的鲜明对比凸显了这一惩罚的“母性属性”。研究还识别出缓解惩罚的关键因素：更高的教育水平、较大年龄生育、祖母（外祖母）的存在、托儿服务的可得性，以及更进步的社会性别规范——祖母照护和托儿服务通过分担照护责任直接降低惩罚。政策含义明确：需要扩大托儿服务、促进灵活工作安排、并推动性别规范变革，以增强母亲在劳动力市场的平等参与。
阅读原文 ↗评估利用调查与人口普查数据的小区域贫困估计方法
本文利用五轮墨西哥和巴西的人口普查抽样数据，系统评估利用调查和人口普查数据生成“小区域贫困估计”（small area estimation，即把国家级贫困测量分解到更小的地理单元）时，不同模型设定和估计方法的准确性。研究的主要发现包括：第一，利用更细粒度数据（住户级和/或村级预测变量）进行预测的模型，往往比仅使用地区级预测变量的模型产生更准确的贫困估计——因为住户层面的信息能更好捕捉贫困的异质性；第二，使用住户或村级预测变量的模型和方法之间，准确性差异很小——关键在于“是否使用细粒度数据”，而非具体方法；第三，省略住户级预测变量的模型（如地区级模型）往往比单元级模型对“使用旧人口普查数据”和“调查预测变量的经典测量误差”更稳健——细粒度模型对数据质量更敏感；第四，Fay-Herriot地区级模型在存在样本选择偏差和小样本量的情况下表现下降；第五，样本权重重新缩放很重要——在墨西哥，样本在地区内具有信息性（某些地区被过度抽样），若不重新缩放权重直接使用原始权重，会大大降低线性模型估计的准确性并扭曲方法比较。总体结论是：没有一种方法在所有情境中普遍占优，但当样本权重被正确重新缩放后，使用更细粒度数据进行预测没有明显弊端。
阅读原文 ↗欧盟碳交易体系价格的就业效应
本文研究欧盟排放交易体系（EU-ETS）碳定价对就业的影响。方法上，作者参考文献中的标准方法，从两个维度定义和测量工作的环境属性：工作有多“绿色”（green，即环境友好程度）以及有多“污染”（polluting，即碳排放强度），从而区分碳价对不同类型就业的差异化影响。识别策略利用一系列EU-ETS价格的冲击（配额价格的外生变动），通过面板局部投影估计其对就业的动态影响。核心结果：EU-ETS价格外生上涨1%，会在一年半后导致就业下降约0.2%——碳定价对就业存在统计显著但幅度温和的负面影响。分部门看，对更污染工作的就业影响更强（高碳行业直接受碳成本冲击），而对更绿色工作的就业影响也为负但程度较轻——说明碳价尚未带来明显的“绿色就业创造”补偿效应。两个因素在塑造反应中发挥重要作用：第一，免费排放配额的分配——当免费配额覆盖的排放比例较低时（企业需要购买更多配额、成本冲击更大），碳价冲击的负面就业效应更强；第二，就业保护立法的严格程度——就业保护较强时，碳价冲击对就业的影响更温和（裁员成本高、企业更倾向于保留员工）。此外，平均每周工作小时数是碳价影响就业的另一个边际（企业可能先减少工时而非裁员），但效应相对较小且短暂。研究为在气候目标与劳动力市场考量之间寻求平衡的政策制定者提供了量化依据。
阅读原文 ↗用深度神经网络序贯求解DSGE模型
本文开发了一种求解动态随机一般均衡（DSGE）模型的“序贯深度学习”算法。传统上，求解DSGE模型（即找到刻画主体最优决策的政策函数）依赖线性化或扰动法等高阶局部方法，这些方法在应对大规模冲击时可能失效。本文的算法训练深度神经网络来逼近模型的政策函数，通过四个渐进阶段实现：稳态锚定（从解析已知的稳态出发）、稳态附近的探索（生成靠近稳态的训练数据）、遍历集上的模拟（在整个状态空间模拟）、以及随机预期的蒙特卡洛积分（用数值积分处理预期算子）。算法的一个关键优势是不需要预计算的起始近似：网络从稳态初始化，并内生地构建训练数据，解决了“训练数据分布依赖于待求解的政策函数”这一循环问题。对网络架构的系统比较显示：浅层、中等宽度的网络配合中间稳态惩罚，能够以最低计算成本提供最佳精度——说明并非网络越深越好。作者将方法应用于一个两国开放经济模型，发现大型关税冲击会产生局部方法即使在高阶展开下也无法复现的非线性效应，展示了深度学习全局求解方法的独特价值。
阅读原文 ↗南亚的机会不平等：教育收益而无消费收益之谜
南亚二十多年的持续经济增长带来了贫困率的大幅下降，但“包容性社会进步”仍然难以实现。本文采用伪面板方法，利用涵盖七个南亚国家约2000万观测值的大规模协调数据集，追踪1950年代至1990年代出生的队列在教育、劳动力市场和消费三个结果上“机会不平等”（inequality of opportunity，即由出生环境而非个人努力决定的结果差异）的演变。核心发现是“教育机会改善与消费机会停滞”的悖论：教育机会不平等显著改善——越来越多的人获得了受教育的机会；但消费方面的机会不平等保持在不变的高水平——教育改善没有转化为消费和收入的更平等。文章提出三个机制解释这一分化：第一，教育扩张集中于1950年代至1980年代队列的基础教育——这一技能水平在劳动力市场上的回报有限，基础教育普及并不自动转化为高收入；第二，尽管教育成就的性别差距缩小，女性劳动力参与率在各队列中仍顽固地偏低——大量受过教育的女性没有进入劳动力市场，教育投资没有转化为经济参与；第三，即使在教育水平相同的个体中，环境因素（家庭背景、地域、种姓等）仍持续预测劳动力结果——劳动力市场准入和公平回报存在持续的结构性障碍。研究揭示了南亚增长模式中“人力资本积累”与“机会转化”之间的断裂。
阅读原文 ↗世界银行集团对约旦的支持：2015-25财年（方法文件）
本次国别项目评估（Country Program Evaluation）系统考察世界银行集团在2015—25财年期间对约旦的支持，重点关注在近期国别伙伴关系框架（CPF）下对约旦长期发展目标的贡献。评估聚焦两个优先领域：一是私营部门主导的就业创造——约旦长期面临高失业率（尤其是青年和女性），私营部门增长乏力；二是社会保障——包括政策和制度改革、能源和水资源的可负担性（约旦能源进口依赖度高、水电成本沉重）以及制度体系强化。评估还探讨了三个跨领域议题：在反复冲击（区域冲突、难民涌入、疫情）下的改革排序——改革如何分阶段推进；改革与财政可持续性之间的取舍——约旦财政空间有限，改革需要权衡短期成本与长期收益；以及世界银行集团内部（IBRD、IFC、MIGA）的制度互补性——不同机构如何协同支持约旦。评估的背景是约旦在温和增长、高失业率和持续难民压力下的经济韧性表现。评估旨在产生可操作的教训，为世界银行集团未来的参与提供信息，并支持处于类似情境（接受大量难民、资源受限、面临多重冲击）的国家。
阅读原文 ↗世界银行集团组合中的创新模式：对贷款业务IEG评估的试点分析
这篇世界银行工作论文采用大规模文本分析和生成式人工智能方法，对世界银行集团贷款组合中的创新模式进行了一项开创性的试点分析。研究数据来自独立评估集团（IEG）在1998年至2025年间完成的7500多份项目评估报告，作者通过文本挖掘和AI分类，从海量评估文本中识别出哪些项目具备“创新”特征，并将创新与项目绩效结果进行关联。研究发现，平均而言，创新项目与更高的绩效结果相关，说明创新并非牺牲业绩的冒险，而是可以带来更好发展成果的路径。文章还识别出世界银行集团内部创新的几个关键赋能因素：纪律严明的实验（有明确假设和检验机制）、灵活且可适应的项目设计、对当地情境的因地制宜、在新解决方案设计和试点中采用参与式方法，以及有远见且提供支持的内部领导。分析同时显示，世行集团的创新已从零星的实验逐步演变为嵌入组织的制度化能力，但依然存在显著制约，包括官僚碎片化、能力缺口、项目设计过于复杂、创新规模化缺乏连续性，以及学习和适应的激励不足。这些发现对国际发展机构如何系统性地培育创新、优化贷款工具设计具有参考意义。
阅读原文 ↗关上大门：性骚扰与女性创办企业的存活率
这篇世界银行工作论文首次利用长期跟踪的面板数据，系统考察了创业中的性骚扰与经济结果之间的关系。研究使用埃塞俄比亚790家女性创办企业的独特面板数据集，跟踪时间长达五年，将企业主经历的性骚扰与企业绩效和存续状况联系起来。文章首先记录了女性企业主中性骚扰的普遍程度：超过16%的女性报告在过去12个月内遭受过骚扰，包括性提议和不适当的身体接触，且发生率因商业部门以及个人和企业特征而异。其次，研究发现性骚扰与女性企业主长期的经济回报负相关：报告遭受过性骚扰的女性企业家，五年后关闭企业的可能性比未受骚扰者高出37%，尽管她们最初的商业利润反而更高。更值得注意的是，企业关闭与后续收入下降相关，说明这些女性的退出并非因为找到了更好的就业机会，而是被迫离开经营活动。作者由此提出，基于性别的安全约束会扭曲企业动态和女性的经济成就，减少性骚扰不仅是社会正义议题，也具有可度量的经济发展成本。文章对发展中国家的创业扶持政策、女性赋权项目设计具有直接的政策含义。
阅读原文 ↗比较低碳政策的有效性：技术扩散方法
这篇世界银行工作论文从技术扩散的视角，评估了不同政策工具在加速低碳技术采用方面的相对有效性。研究背景是：尽管太阳能、风电等低碳技术的成本已大幅下降，但其扩散仍不均衡，受到当地经济条件和政策环境的制约。作者基于技术扩散理论构建了建模框架，系统地比较两类政策工具：基于价格的手段（如碳税和补贴）与基于非价格的手段（如强制要求和监管规定），并评估它们如何影响四个东亚经济体的技术扩散路径和碳排放轨迹。模型明确纳入了路径依赖、学习效应和技术不确定性——这些在标准静态模型中往往被忽略的因素。研究的关键发现是政策时机与排序至关重要：在技术扩散的早期阶段，价格工具的效果可能有限，因为成本依然是主要障碍而市场规模和配套能力不足；相比之下，非价格工具能够更有效地解决协调失败问题（如基础设施配套、标准统一），为后续碳定价发挥作用铺平道路。因此，最优的政策组合并非一成不变，而是取决于技术成熟度阶段、初始采用模式和当地条件，政策制定者应动态调整工具组合以实现减排目标。
阅读原文 ↗拉丁美洲的穷人是否更容易暴露于气候灾害？
这篇世界银行工作论文聚焦拉丁美洲和加勒比地区的两大核心问题：一是有多少人暴露于气候灾害之中，尤其是穷人与非穷人之间的暴露率差异；二是是否存在同时具备高灾害暴露率和高贫困率的“热点地区”，从而需要针对性政策干预。研究在方法上有三项创新：同时分析五种气候灾害——干旱、飓风、热浪、洪水和滑坡；使用行政二级的官方贫困数据（而非仅行政一级）；并开发插值方法，以便在各国数据来源不一的情况下估算“贫困加暴露”的联合指标。结果显示，该地区约36.9%的人口至少暴露于五种气候灾害之一；若只看贫困人口，暴露率升至44.6%，明显高于非贫困人口的34.0%，说明贫困人口承受着不成比例的气候风险。研究还识别出一批高暴露—高贫困的热点区域，约占地区人口的10%，包括巴西北部、哥伦比亚—厄瓜多尔—秘鲁—巴西的上亚马逊地区、阿根廷—巴西—巴拉圭的大查科地区、加勒比群岛、加利福尼亚湾西海岸以及尤卡坦半岛。这些发现为气候适应投资、社会保障体系与社会保护政策的优先排序提供了具体的地理靶点。
阅读原文 ↗弥合差距：基础设施、服务与劳动力市场一体化
这篇世界银行工作论文研究交通基础设施如何重塑服务供给、劳动力市场和区域不平等，以2000年开通的连接瑞典马尔默与丹麦哥本哈根的厄勒海峡大桥为自然实验。大桥大幅缩短了两地通行时间，其情境类似一般的基础设施把边缘地区与城市枢纽连接起来；而两国边境的存在使得原本难以观测的服务流动可以在贸易统计中被测量。大桥一方面使依赖现场交付的服务可以实现跨境通勤，另一方面降低了咨询等部分远程服务的商务旅行成本。作者构建了一个包含通勤、迁移和服务贸易的空间模型，以分离不同渠道并量化福利效应。结果显示，服务贸易对距离敏感（弹性介于-1.06至-0.45），但敏感性低于通勤；因此，降低通勤成本带来的收益分布不均（主要惠及靠近桥梁的居民），而降低服务贸易成本产生的收益更为分散广泛。若忽略服务渠道，基础设施的福利收益会被低估约18%，尤其对距离较远的地区而言，它们主要通过商务旅行驱动的服务贸易受益，而非通勤。该研究为评估跨境基础设施项目的福利效应提供了更完整的框架。
阅读原文 ↗云基础设施的经济学：商品化数据市场中的成本、风险与比较优势
这篇世界银行工作论文运用国际贸易理论分析全球云计算市场的结构转型：云计算正从差异化、企业专属的服务，转向标准化且日益商品化的全球市场。文章以赫克歇尔—俄林要素比例框架为分析基础，研究云服务供给中的专业化模式与比较优势来源。作者将云产出概念化为标准化的数据处理单元，假设其在全球统一技术下按恒定规模报酬生产；在此基础上构建了多要素单位成本模型，把传统生产要素——能源、资本和数字基础设施、熟练劳动力——与数字经济特有的非要素成本（尤其是监管合规成本以及地缘政治和环境风险溢价）整合在一起。比较优势取决于包括要素和非要素成本在内的总结构性数据处理单元成本的最小化。该框架很好地解释了数据中心的区位分布：它们倾向于集中在低成本且可靠能源、健全的连接基础设施、深厚的专业人力资本池以及监管摩擦或系统性风险较低的地点。分析表明，云服务构成国际要素禀赋贸易的新前沿，经典比较优势来源与制度质量、政策选择和风险状况相互作用，共同塑造全球专业化格局。对发展中国家而言，文章揭示了参与全球数据经济的潜在路径与约束。
阅读原文 ↗外部融资溢价：市场融资与银行融资
这篇欧央行工作论文首次同时考察企业的市场型融资溢价与银行型融资溢价，研究美国和欧元区公司债券市场的表现，重点比较两个货币联盟中国家和州层面的异质性。作者利用独特的微观数据集发现，以公司债券利差衡量的市场融资溢价在欧元区和美国惊人地相似——两者对发行人所在州或国家来源的依赖都很小；在两个货币联盟中，货币政策向公司债券利率的传导都不会因发行人所在州或国家而有所差异。从无条件角度看，债券发行人的来源国或来源州只能解释公司债券利差方差的很小一部分，这与银行贷款利差形成鲜明对比——对同一批发债企业样本而言，银行贷款利差明显在国家层面决定。作者由此得出一个重要结论：欧元区公司债券市场与美国一样一体化，这与传统认知相反。研究进一步表明，国家对银行贷款利差与公司债务利差的差异化影响，并非源于发债企业的选择效应，而是直接源于市场融资与银行融资在定价机制上的本质区别——市场融资的定价更依赖全球或泛欧的风险价格，而银行融资更受当地信贷条件和银行体系的影响。这一发现对理解货币联盟内部金融一体化程度及货币政策传导机制具有重要意义。
阅读原文 ↗私募股权收购的供应链溢出
这篇欧央行工作论文利用比利时独特的企业对企业（B2B）交易数据，研究私募股权（PE）收购如何沿着供应链向上下游传导。研究发现具有鲜明的周期性差异。在正常时期，PE支持企业的供应商在就业和销售增长上比同行高出5%—10%，这种超常表现主要源于PE背景客户带来的更大投入需求，而非知识溢出或其他机制。然而在经济下行时期，情况发生变化：PE支持企业供应商的领先优势被削弱，供应商被迫压缩约8%的加价（利润率），因为PE投资者在衰退期加强议价压力，并通过重组供应链来压降成本。论文还揭示了超越直接供应商的竞争效应：随着PE支持企业吸收供应商产能，依赖同一批供应商的竞争对手会受到挤出，面临产能和成本的挤压。总体而言，研究结果表明供应链是PE投资者创造和再分配价值的核心渠道——繁荣期PE通过需求扩张向供应商输出增长，衰退期则把成本压力向供应链转移，这种价值的创造与再分配对理解PE收购的宏观经济影响、产业链韧性和竞争格局具有重要意义。
阅读原文 ↗趋同之路：孟加拉国的代际教育流动性与性别和地域差距的下降
这篇世界银行工作论文利用2022年孟加拉国家庭收入与支出调查数据，研究1950年代至1990年代出生队列的代际教育流动性，即父母教育对子女教育成就的影响强度及其演变。作者估计了代际回归系数和代际相关系数两个指标，得出三个主要发现。第一，1990年代队列的代际回归系数下降，说明父母教育对子女教育结果的“传递强度”减弱；但考虑两代人教育成就不平等的代际相关系数呈倒U型模式，两者合在一起意味着净流动性并未明显改善。这一发现修正了此前关于教育持续性不断上升的证据，表明自1980年代以来的教育扩张已逐步惠及父母教育程度较低的孩子。第二，与南亚其他地区城市居住带来流动性优势的模式不同，孟加拉国不存在明显的城市溢价，农村地区整体流动性更高，尽管1990年代队列出现大幅城乡趋同；区域层面还观察到东西部趋同，由传统上流动性较低的东部地区改善所驱动。第三，女性在1980年代前历史上比男性具有更高的流动性，性别趋同直到1990年代队列才出现，主要源于城市男性流动性的加速提升。总体而言，孟加拉国的教育流动性呈现出性别、城乡和区域三维度全面收敛的特征，既区别于其自身历史，也有别于更广泛的南亚趋势；但研究同时指出，教育成就的提升尚未转化为劳动力市场结果的改善。
阅读原文 ↗无论疾病还是健康：用整体患者合约激励更好的医疗保健
这篇世界银行工作论文考察一种创新的初级医疗干预：由家庭医生与高风险患者签订明确的“照护合约”，将传统的、零散的治疗性照护，转向以患者整体福利为中心、覆盖预防与慢病管理的持续性照护计划。研究通过随机实验设计，利用全部患者记录追踪医疗利用、诊断、处方、住院和死亡率等结果。实证结果显示，该项目的效果显著：入组患者的慢性健康问题筛查、诊断和治疗在各类别中约增加10%，并有提示性证据表明住院率下降约8%。在“轻度风险”患者群体中，治疗组的全因死亡率每年降低20%——不过这一分析在预注册中设定为探索性结果，需谨慎解读。作者认为，干预的机制在于把医患关系从“有病才治”的一次性互动，重构为有承诺、有目标、持续追踪的整体照护关系，从而激励患者坚持预防性医疗并改善依从性。研究为发展中经济体重构初级卫生保健体系、以低成本方式改善健康结果提供了新的政策思路，也呼应了全球健康议程中从治疗导向转向预防与整体照护的潮流。
阅读原文 ↗推动家长走出家门：家长鼓励对择校和考试成绩的影响
这篇世界银行工作论文评估肯尼亚私立小学一项大规模短信（SMS）家长外联项目的效果，探讨“推动家长更积极参与”会如何同时影响学生的学业成绩与择校行为。研究采用两阶段随机化设计，测试了两种每周短信：一是成长型思维鼓励（强调努力和学习可以改善能力），二是个性化成绩信息（告知家长孩子的表现）。结果显示两个主要效应。第一，外联使考试成绩平均提高0.07个标准差，初始成绩较低的学生收益尤其突出；换算下来，每100美元支出可产生12个学习调整后学年，与其他教育干预相比成本效益极高。第二，外联同时使学生的转出率提高4.7—5.0个百分点，且效应集中在成绩较好的学生中（5.7—6.6个百分点）——即更知情的家长会把优秀学生转到自认为更好的学校。作者构建了一个垂直差异化学校的理论模型：家长参与既影响学习生产，也影响择校；当家长通过参与项目更新对教育生产的理解后，他们对学校质量的感知差异变得更加敏感。这种敏感性提高会让低质量学校即使面对零成本的外联项目也选择不参与，因为家长辨别力的增强会加速学生流失。研究由此提出，在竞争性教育市场中，由第三方（而非学校自身）提供家长参与项目可以缓解这一激励扭曲。
阅读原文 ↗公私对话与增长
这篇世界银行工作论文研究“公私对话”（Public-Private Dialogue）这一政策协调机制对经济增长的影响。公私对话是由专业机构促成的制度化过程，政府与企业通过持续的磋商和合作来推进政策改革、实现经济目标。作者利用跨国数据系统评估这类对话的效果，得出几个重要发现。第一，大多数公私对话聚焦于经济整体性问题（如营商环境、税收、监管改革），增长中和衰退中的经济体采用程度相当，且对话往往先于增长的提速——说明这类机制通常是在经济承压或寻求转型时被启动。第二，针对特定行业的公私对话效应需要与经济整体冲击分开识别：平均而言，行业性对话对增长的效应为零，但存在重要的异质性——当行业性对话能够弥补薄弱的国家治理、并瞄准新兴产业而非成熟产业时，往往取得成功。例如，秘鲁著名的林业和纺织业“执行圆桌”（mesas ejecutivas）产生了轻微负面效应，而尼日利亚针对化肥行业的公私对话带来了最大的正面效应。文章的政策含义是：公私对话的有效性高度取决于制度环境、议题选择和行业定位，简单地复制形式并不足以保证成功。
阅读原文 ↗利用调查数据了解难以触及人群的健康需求：欧洲男男性行为者性生活幸福感的个人与情境相关因素的社区调查证据
这篇世界银行工作论文利用2017年欧洲男男性行为者互联网调查（EMIS-2017）这一新颖数据集，同时考察个人层面与情境（国家）层面的变量对男男性行为者（MSM）性生活幸福感的影响。对性生活感到满意是性健康的重要维度，但这一群体往往被边缘化、难以通过常规调查触及，本文展示了如何利用针对性互联网调查来理解难以接触人群的健康需求。研究发现，近期有性行为或处于稳定的性关系中，与更高的自报性生活幸福感关联最强；而单身是最大的负面因素。在个人层面，未经历过恐同以及向大多数社交圈公开自己的性取向，与性生活幸福感关联最强——说明社会接纳度直接影响这一群体的健康与幸福。在国家层面，生活在更威权政治体制的国家与更低的性生活幸福感相关；中介分析进一步显示，威权体制还通过降低人们公开性取向的可能性，间接地对性生活幸福感产生负面影响。研究为关注少数和边缘化人群健康结果的政策制定者提供了量化证据，也展示了调查设计与中介分析相结合的研究范式，对改善相关公共健康政策具有参考价值。
阅读原文 ↗逃税与缴费-福利关联：匈牙利和拉脱维亚育儿福利案例
这篇世界银行工作论文研究缴费—福利关联与逃税行为之间的相互作用，以匈牙利和拉脱维亚的育儿福利制度为案例。育儿福利通常与父母的缴费记录和申报收入挂钩，这就为企业主和自雇者提供了在怀孕前低报收入、在怀孕期间临时提高申报以获取更高福利的激励。作者利用两国在不同制度环境、不同时间段的行政数据发现，收入和就业模式呈现出明显的“怀孕前低报、怀孕期部分正规化”的特征，而且申报行为会随政策改革引起的激励变化而相应调整。一个重要的政策发现是：即使在存在第三方报告（如雇主代扣代缴）的制度下，收入低报也可能相当普遍，传统监管手段并不能完全杜绝。文章进一步讨论了政策权衡：在收入被低报的情况下，将福利与缴费挂钩虽然可以在短期内抑制逃税（因为多缴即多得），但根据项目设计，可能产生净财政成本——例如激励扭曲导致福利支出上升，或促使高收入者通过临时申报获取补贴。研究对社会保障制度的激励设计、税务合规治理以及育儿福利政策的成本评估具有直接的政策含义。
阅读原文 ↗社会情感技能有回报吗？能否通过培训培养？一项元分析
这篇世界银行工作论文通过元分析，系统综合了关于社会情感技能（如责任感、开放性、情绪稳定性等）劳动力市场回报的证据，并评估培训项目能否有效培养这些技能。作者利用心理学中成熟的大五人格量表，为社会情感技能定义关键词，通过文献网络爬取构建了涵盖回报系数和培训影响系数的数据库。基于DerSimonian和Laird随机效应模型，估计结果显示：大五人格特质每提高一个标准差，与实际工资增加1.4%至3.1%相关，且回报在不同特质、人口群体和国家收入水平之间存在显著异质性。值得注意的是，在五大人格中，宜人性较低（通常与果断、敢于挑战共识相关）的工资回报最高（3.1%）。在培训方面，现有项目平均可将大五特质提高0.46个标准差，其中对态度相关特质的改善效果更大：开放性提高0.67个标准差，尽责性提高0.40个标准差。虽然儿童早期是认知技能形成的关键期，但本文的证据表明，社会情感能力在成长后期仍然高度可塑，设计良好的中学后干预可以带来可观收益。研究为教育政策和劳动力培训项目纳入非认知技能培养提供了有力的实证依据。
阅读原文 ↗全球五分之一人口处于气候相关灾害的高风险中
这篇世界银行工作论文首次给出全球气候灾害高风险人口的系统估计。气候变化正在增加极端天气事件的频率和强度，但同样强度的灾害对不同人群的威胁不同——风险取决于暴露程度与脆弱性的叠加。作者将住户层面的脆弱性数据与高分辨率空间暴露数据相结合，考察四类灾害：农村地区的农业干旱、洪水、热浪和气旋。在当前的climate条件下，预计45亿人将经历强度超过特定灾害阈值的事件——这些阈值的设计旨在捕捉“一生中可能发生系统性影响”的程度。根据影响应对和恢复能力的七个维度（收入、教育、融资渠道、社会保障、饮用水、电力、服务和市场获取），这45亿人中有三分之一被视为高度脆弱。综合来看，全球每五个人中就有一个处于高风险状态：既可能经历至少一种灾害，又缺乏灾后恢复能力。积极的一面是，由于脆弱性下降，全球高风险人口比例自2010年以来几乎减半；但暴露人口的绝对数量仍在增加，且各地区进展不均衡。本文还引入了一个基于住户调查和高分辨率空间数据的新全球人口计数指标，可用于跨国家、跨时期监测气候风险，为气候适应与减贫政策的优先排序提供依据。
阅读原文 ↗国际贸易融资与学习动态
这篇世界银行工作论文研究“关系特定学习”如何影响出口与贸易融资的共同动态。利用智利企业层面的微观数据，文章记录了一个鲜明的模式：新出口商在进入外国市场初期主要依赖预付款（cash-in-advance）交易，随着贸易关系的成熟逐渐转向提供贸易信贷（赊销）；而且这种转变在风险较高的目的地和经验较少的公司中发生得更快——因为风险越高，双方越需要通过更安全的结算方式逐步建立信任。受这一经验事实启发，作者构建了一个一般均衡贸易模型，把关于外国需求和对手方风险的学习过程，与企业内生的出口决策和贸易融资选择整合在一起。模型被用来研究学习和风险如何塑造出口调整路径，并量化贸易融资成本冲击对总出口的影响。分析发现，贸易融资成本上升对出口的冲击幅度取决于目的地的风险程度：在高风险目的地，冲击效应更大；而且冲击还会因长期贸易关系的中断而被放大——即学习形成的信任资本一旦断裂，恢复成本极高。研究对理解贸易融资在出口增长中的作用、以及金融危机或金融条件收紧时期贸易的脆弱性具有重要启示。
阅读原文 ↗判断在银行监管评分和额外资本要求中的作用
这篇欧央行工作论文实证研究“监管判断”在欧元区银行监管中的关键作用。每年，欧元区监管机构通过监管审查与评估过程（SREP）评估银行的风险状况、给出总体评分并设定监管行动，同时确定银行必须满足的第二支柱资本要求（P2R）。作者利用面板数据，分析监管者在分配总体评分和设定P2R时如何运用定性判断。研究发现，监管者会主动调整总体评分各组成部分的权重，以反映难以量化的定性信息（如治理质量、商业模式可持续性、管理层的风险偏好），从而平滑最终评估的短期波动——即监管判断起到了“缓冲器”作用，避免评分因单一指标的季度性波动而大起大落。分析还揭示了一个“共同的监管判断渠道”：不同银行的评分调整存在系统性相似性，可能反映监管当局共同的优先事项和关切，如对系统性脆弱性或宏观经济的整体判断。此外，某些风险类别（如信用风险）在银行整体生存能力评估中可以起决定性作用。这些发现凸显了监管判断在使监管框架适应不断演变的风险和系统性状况方面的价值，为在个体和系统层面保持监管灵活性提供了支持。
阅读原文 ↗生物多样性风险在塑造银行贷款决策中的作用
这篇欧央行工作论文研究银行是否将企业层面的生物多样性风险纳入贷款决策。随着自然相关金融风险成为国际监管议程的焦点（如央行与监管机构绿色金融网络和“自然相关财务信息披露工作组”的推动），生物多样性风险对金融机构资产组合的影响日益受到关注。作者将大型银团贷款样本与企业层面的生物多样性风险敞口相匹配，实证检验银行是否对生物多样性风险更高的借款企业收取更高的贷款利差或施加更严格的贷款条款，从而把自然风险“内部化”到信贷定价和配置之中。研究的背景逻辑是：企业如果高度依赖生态系统服务（如水、授粉、原材料）或对生物多样性造成显著负面影响，其经营可持续性和违约风险都可能更高，审慎的银行理应将其纳入风险定价。文章还探讨了不同银行类型（如是否具有环境政策承诺）在定价反应上的异质性，以及监管信息披露要求如何改变银行的定价行为。研究为评估自然相关风险如何进入金融体系、以及绿色金融监管政策的效果提供了实证证据，对理解“棕色资产”风险溢价的形成具有参考价值。
阅读原文 ↗在强迫流离失所情境下社会救助是否惠及最弱势群体？来自中非共和国的证据
这篇世界银行工作论文研究冲突与强迫流离失所背景下，社会救助是否真正惠及最脆弱的群体，以中非共和国为案例。减贫在受冲突影响的国家很少取得进展，如何设计救助瞄准机制、让资源到达最贫困家庭，是国际发展议程的重要难题。作者利用覆盖营地内外人群的独特住户调查数据，考察社会救助的分配模式，发现了明显的错配。首先，救助按“类别”而非“需求”瞄准：营地内的境内流离失所者获得救助的可能性显著高于营地外人群——包括营地外的流离失所者——而无论其实际消费水平如何；同时，货币消费较低的家庭并不比消费较高的家庭更可能获得救助。其结果是，营地内处于最高消费五分位的流离失所者，获得救助的概率是营地外最低消费五分位家庭的两倍以上，一些极度脆弱的家庭被排除在救助体系之外。其次，这种分配模式可能产生逆向激励，促使人们进入并留在营地——数据显示在营地居住时间越长，获得救助的可能性越高。模拟分析表明，如果基于货币福利指标来瞄准救助，可以显著降低贫困的深度和严重程度，更好地保护最弱势群体。研究强调了在冲突环境中建立务实瞄准机制、同时覆盖营地内外人群的紧迫性。
阅读原文 ↗缺失的一半资本：为欧洲和中亚女性领导的企业解锁融资
这篇世界银行工作论文系统分析欧洲和中亚地区女性拥有和领导的中小企业为何面临持续的融资缺口，并提出缩小缺口的政策路径。研究采用“旅程映射”框架，把女性企业家获取债务和股权融资的全过程分解为需求侧、供给侧和生态系统三个维度，共识别出49个障碍；结合现有证据，确认了欧洲和中亚地区实际存在的13个障碍，包括抵押品有限、贷款条件不利、信贷员偏见与激励错配、监管缺口和信息不对称等。文章回顾了全球范围内27项经过评估、可能缓解这些约束的干预措施。在债务融资方面，包括资产抵押贷款、心理测量信用评分、灵活创新的合约结构、面向女性的定制产品以及信贷员激励改革；在股权融资方面，证据指向投资准备项目、突出推广的推介策略，以及通过向投资者展示榜样和行业特定信息来减少投资者偏见。文章还指出，数字金融服务可以降低进入门槛并扩大替代信贷数据的使用，但目前仍需更多按性别分类的证据来确立因果路径。最后，文章提出三大优先事项：用按性别分类的数据系统诊断和排序约束；推广已被证明有效的干预并继续在证据薄弱领域（尤其股权融资）创新；嵌入严格的监测、评估和文档记录机制，以加速学习并支持有效规模化。
阅读原文 ↗野火现金流冲击
这篇欧央行工作论文研究野火对企业现金流和财务决策的冲击，以2017年葡萄牙发生的严重野火为案例。作者把酒店行业的机构层面数据与野火邻近度、土地利用等地理空间信息相结合，采用双重差分方法，同时考察直接受灾企业和间接受影响企业。研究发现，遭受直接损失的企业2018年平均收入下降43%；而位于1公里半径内、过火面积占比高的间接受影响企业，收入平均下降24%。更重要的是，两类企业面对现金流冲击的财务反应截然不同：直接受损的酒店增加了对长期债务的依赖，并把有形资产投资与额外现金储备相结合——既借债重建，又保留流动性缓冲；而间接受影响的企业则同时减少了有形投资和现金持有，处于“观望”状态。作者认为，这种分化与实物期权理论和参照依赖的风险偏好理论一致：直接受损企业面临明确的再投资机会（重建）而动用期权，间接受影响企业则选择“等待再投资”的期权；同时，相对于灾前参照点，企业基本面变化影响了它们的风险态度。研究为理解自然灾害冲击如何沿供应链和空间邻近关系扩散、以及企业如何调整财务结构提供了微观证据。
阅读原文 ↗供应链不确定性、能源价格与通胀
这篇欧央行工作论文研究供应链不确定性与能源价格向通胀传导之间的关系。利用美国和欧元区的数据，作者记录了三个关键事实：第一，能源价格对通胀的传导是“状态依赖”的——当供应链不确定性升高时，能源价格上涨向通胀的传导明显更强；第二，在这样的状态下，能源价格本身携带了更多关于物流状况的信息。为解释这些现象，作者构建了一个模型：企业需要同时使用能源和一种通过容量受限运输网络运输的专业投入品；当运输网络出现拥堵时，能源仍可在本地市场以溢价获得，而专业投入品则面临交付延迟。由于能源价格同时反映原始的能源冲击和运输状况，企业会把能源价格视为供给中断的“噪音信号”，并通过贝叶斯学习不断更新对供给状况的信念。这一信号提取渠道提高了企业感知的边际成本，产生一个“不确定性楔子”，从而放大并延长能源冲击对通胀的影响。在一般均衡的新凯恩斯模型中，该机制显著提高了暂时性能源冲击对通胀的即时弹性与持续性。文章的结论挑战了货币政策“看穿”供给扰动的传统处方，提示央行在供应链不确定性高企时，可能需要对能源价格引发的通胀反应给予更多关注。
阅读原文 ↗AI时代的公共机构：新兴实践
这篇世界银行工作论文考察各国政府如何将AI使用的国际原则（如负责任、透明、以人为本等）落实到公共机构的实际运作中。通过对全球经验的系统回顾，文章识别出七个实践领域，展示各国政府如何把抽象原则转化为具体操作步骤，并辅以多样化的国别案例说明良好实践的构成要件。文章同时为“早期采用者”提供了一些警示案例——提醒政策制定者，AI在公共部门的部署可能带来算法偏见、问责缺口、数据治理风险和机构能力不足等隐患。每个实践领域都与相关的国际原则和证据链条相衔接，形成“原则—实践—案例”的完整对应。为支持落地实施，论文在附录中提供了一套建议活动表格，涵盖各国政府可考虑的具体技术手段，目标是在AI的完整生命周期内实现三件事：把负责任AI原则操作化（从采购、开发到部署、审计）、减少公共部门内部碎片化（避免各机构各自为政、标准不一）、以及系统性地建设机构能力。文章对希望推进“政府AI化”但缺乏成熟路径的发展中国家具有直接的借鉴意义，也提醒各国把治理框架前置，而不是事后补救。
阅读原文 ↗弥合孟加拉国化肥补贴分析中的数据缺口：调查间插补方法
这篇世界银行工作论文解决了一个具体的政策数据难题：孟加拉国的化肥补贴每年耗资25亿美元，占农业支出的近三分之二，但由于数据限制，这项巨额补贴的分配效应长期未知——究竟补贴的好处是集中在较大、较富裕的农户手中，还是在各农户间相对公平地分配，此前无法回答。这阻碍了政策改革：现行补贴可能偏向大农户，并挤出对公共品（如水利、研发、推广服务）的投资，而这些才是长期生产率增长的真正引擎。研究开发了一种“调查间插补”方法：2022年家庭收入与支出调查记录了化肥总支出，但没有区分化肥品种（是否含尿素补贴），无法进行准确的负担分析；而2018—19年孟加拉国综合家庭调查包含了详细的品种构成。作者将交叉验证的LASSO回归与随机热卡匹配相结合，用42个统一的预测变量预测家庭的尿素份额，再在“福利×农业生态区”分层内通过最近邻匹配为每个家庭分配完整的化肥构成。该方法预测精度高（测试集RMSE为0.169），并保持了样本的分布特征：插补的平均尿素份额为51.5%，与来源调查的51.1%高度接近，各类化肥和地区的置信区间相互重叠。研究不仅为评估化肥补贴的分配效应奠定了基础，也展示了一个可扩展的框架——在数据受限的国家如何整合互补性调查来弥补数据缺口。
阅读原文 ↗欧洲央行的汇率沟通
这篇欧央行工作论文重新审视央行汇率沟通有效性的争论。争论的双方是：怀疑观点认为央行口头干预既不能改变汇率走势，也无法引导汇率朝期望方向移动；乐观观点则认为沟通能够影响汇率。作者利用2002年以来欧央行货币政策新闻发布会上近100份与汇率相关的官方声明，结合高频识别和自然语言处理技术，对这一问题进行了系统检验。首先，他们发现欧央行提及汇率的时机具有规律性：当实际有效汇率偏离其均衡值时，央行倾向于主动提及汇率；而记者提问则主要对名义汇率的变动作出反应——说明央行关注的是竞争力和外部均衡，市场关注的是短期交易价格。其次，在控制货币政策冲击之后，汇率沟通对欧元汇率的即时影响有限，且效应迅速消退，总体上支持怀疑观点。尤其值得注意的是，当政策利率处于有效下限时，沟通的有效性更加受限——在利率没有调整空间的背景下，口头干预的可信度和市场反应都打了折扣。文章对央行沟通策略的设计（何时说、说什么、效果如何评估）具有直接的政策参考价值。
阅读原文 ↗贷款人会为柴油风险定价吗？柴油门与低排放区中专属银行与独立银行的证据
这篇欧央行工作论文研究贷款机构是否把柴油车的环境风险纳入信贷定价，进而影响环境监管的有效性。向可持续经济转型和减少空气污染，依赖适当的经济激励与融资条件；汽车贷款市场是一个绝佳的研究场景——贷款人的信贷条款既可以抑制、也可以激励消费者购买高污染车辆。作者利用贷款层面的微观数据，比较两类贷款机构的定价行为：与汽车制造商关联的“专属银行”（captive banks，如车企金融公司）和独立银行。研究以2015年柴油排放丑闻（“柴油门”）和地方流通限制（低排放区）的引入作为信息与监管冲击，检验两类银行如何调整柴油车的贷款条件。结果显示，贷款反应在不同类型机构之间存在系统性差异：专属银行倾向于削弱、而非强化环境监管对空气污染治理的有效性。原因在于专属银行与汽车制造商的销售利益深度绑定——如果对柴油车大幅收紧信贷，会直接损害母公司的销量，因此它们更不愿意把监管风险转嫁给借款人。研究揭示了金融中介的商业模式如何影响环境政策传导，提示政策制定者在设计绿色金融激励时，需要把贷款机构的激励结构纳入考量。
阅读原文 ↗数字求职教练能否降低失业？来自法国的实验证据
这篇世界银行工作论文评估法国数字求职辅导平台Bob Emploi对失业者就业结果的影响。该平台由一家能够获取法国公共就业机构数据的非营利组织开发，旨在通过自动化工具复制传统人工咨询辅导服务，为失业者提供个性化的求职建议。研究采用了大规模随机实验：共有212277人参与，其中56.3%被随机分配接受鼓励使用平台的干预。结果显示，干预确实显著提高了平台的覆盖率——Bob Emploi的使用率上升了27个百分点；但使用量的提升并未转化为就业结果的改善。具体而言，用户对求职方法做了适度调整，对标准就业服务的参与度略有提高，并感觉在求职过程中得到了更多支持；但评估未发现平台对求职时间投入、职业搜寻范围或求职者福祉有任何影响。最关键的是，在长达18个月的跟踪期内，平台没有改善任何就业结果——包括就业率、再就业速度和收入——所有子群体都呈现精确的零效应。作者据此提出，单纯提供辅导和信息的数字平台可能效果有限，需要把辅导与具体的工作推荐（即针对个人的岗位匹配）结合起来，才能真正改善求职者的劳动力市场表现。该研究对数字公共就业服务的政策设计具有重要的警示与指导意义。
阅读原文 ↗天然气市场冲击：追踪对欧元区通胀预期的影响
这篇欧央行工作论文利用贝叶斯向量自回归（BVAR）模型，考察天然气市场冲击对欧元区天然气价格、通胀预期和已实现通胀的影响。作者的贡献体现在三个方面：一是提出了一种新颖的识别策略，以前所未有的细节区分不同类型的冲击——包括管道气与液化天然气（LNG）供给冲击、预防性需求冲击和工业需求冲击等；二是利用周度而非月度数据，提高估计的时效性和精度；三是把分析对象同时扩展到基于市场的总体通胀预期和核心通胀预期。主要发现如下：虽然概念上不同，管道气和LNG供给冲击对已实现变量（天然气价格、实际通胀）的影响大体相当；但LNG供给冲击在塑造通胀预期方面的作用更为有限——这可能是因为LNG市场更灵活、全球供给可以更快调剂，市场对其持续性预期更低。此外，预防性需求冲击和工业需求冲击也是通胀动态的重要驱动因素：前者具有前瞻性，捕捉投资者情绪与囤积行为的变化；后者的影响超越天然气市场本身，反映更广泛的宏观经济需求状况。研究对欧洲能源冲击后的通胀管理、以及央行如何解读天然气市场信号具有直接参考价值。
阅读原文 ↗两国DSGE模型中的欧洲临时移民
这篇欧央行工作论文利用两国动态随机一般均衡（DSGE）模型，研究临时性跨境劳动力流动的宏观经济含义。模型被校准为分别代表“老”欧盟成员国（EU15）和“新”成员国（NMS12），引入完全内生的临时移民，并将其与劳动力市场的搜寻—匹配摩擦相结合：工人会根据两国劳动力市场条件和工资差异做出临时迁移决策，从而使生产率冲击能够影响当地的劳动力供给。模拟结果显示几个重要结论。第一，接收经济体的生产率冲击会吸引临时移民流入、增加劳动力供给，这种移民反应放大了产出波动，但对通胀动态影响不大。第二，移民平滑了工资反应——因为供给增加缓解了工资上行压力——但同时增加了就业的波动性。第三，对输送经济体而言，临时移民通过跨区域重新配置劳动力，抑制了其生产率冲击的宏观经济效应（劳动力外流减轻了国内供给压力）。研究凸显了劳动力流动作为一体化经济区域内重要调整机制的作用，表明跨境移民可以显著塑造欧洲的商业周期动态。对理解欧盟扩大后的劳动力市场一体化、以及移民政策如何影响经济周期同步性具有政策意义。
阅读原文 ↗劳动力市场中不断上升的高温：气温上升对欧洲企业和就业的影响
这篇世界银行工作论文首次利用细粒度数据系统评估高温上升对欧洲劳动力市场的影响。作者把地理编码的地区级、机构级数据与湿球温度数据相结合：在地区层面构建了覆盖32个国家1525个地区、按10个经济部门分解的1980—2023年面板；在企业层面利用覆盖超过46000家机构的地理编码调查。分析发现，年度湿球温度每上升一个标准差（0.7摄氏度），两年后就业增长降低0.3%；从长期累计看，自1980年以来湿球温度的上升可能使欧洲减少了约110万个就业岗位，相当于正常年份就业增长的一半以上。效应的分布很不均匀：在高温暴露、低工资和劳动密集型部门，以及小型和年轻机构中更强，并随地区收入水平系统性变化。温度上升还导致总工时和总增加值下降。值得注意的是，与就业的负效应相反，温度上升后实际平均工资增长反而上升——因为低技能工人和低工资机构在行业内承担了就业冲击的主要部分，使就业构成向更高薪酬岗位倾斜。文章还揭示了“适应不足”的原因：欧洲只有不到三分之一的小型机构和约一半的大型机构投资于降温技术，而支付较低工资、面临较不利商业环境的机构更不可能投资，形成恶性循环。研究为欧洲应对气候变暖的劳动力市场政策提供了实证基础。
阅读原文 ↗Supporting Small-Scale Micro-Entrepreneurship in South Africa’s Townships
Drawing on qualitative data from 11 key informants and 75 small-scale firm owners in South Africa’s townships, this paper identifies five factors shaping micro-entrepreneurial success. First, micro-entrepreneurship often begins as employment of last resort but evolves into a deliberate choice as owners value its autonomy and independence. Second, social and communal networks expand access to shared resources, information, and markets. Third, complex processes and limited benefits discourage firm registration, even though entrepreneurs feel that it boosts customer trust and patronage. Fourth, access to government support is low, hindered by perceived program irrelevance and stringent eligibility criteria. Fifth, success depends less on finance than on resilience, resourcefulness, and mindset. These findings underscore the need for holistic programs offering business training, socio-emotional skills, mentorship, and collective business strategies tailored to the township economy.
阅读原文 ↗机器之出：人工智能时代的金融稳定
这篇欧央行工作论文研究人工智能（AI）是否对金融稳定构成威胁，核心聚焦AI投资者在共同基金赎回问题上的行为。作者在一个同时包含经济不确定性（如基金资产质量）和战略不确定性（其他投资者是否会挤兑）的赎回博弈中，模拟两类AI投资者：基于Q学习的强化学习投资者和基于大语言模型（LLM）的投资者，并与理性均衡结果进行比较。研究发现，不同的AI架构会系统性地产生不同的结果。Q学习投资者能够较好地协调——它们通过反复试错学会集体行动的均衡，但在存在违约风险时，会表现出过度的赎回行为，反而放大基金的脆弱性——因为它们对坏状态过度反应，形成“自我实现的挤兑”。LLM投资者能够内化均衡结构（理解其他投资者的行为逻辑），但表现出明显的信念异质性——不同的“模型人格”对同一信息给出不同判断，从而削弱协调性和结果的可预测性。作者的结论是：AI架构是金融稳定的一阶决定因素——不是AI“是否聪明”，而是“哪种AI”在管理资金，将决定系统性风险的大小。研究为AI大规模进入金融市场的监管（如对AI交易系统的架构审查、压力测试）提供了新的理论视角。
阅读原文 ↗物理气候风险、信用风险与放贷活动
这篇欧央行工作论文研究物理气候风险如何塑造银行的放贷行为和信贷质量。作者把高分辨率的Copernicus洪水地理空间地图与贷款层面的AnaCredit数据相结合，利用2021—2024年间欧洲的四次重大洪水，在空间回归断点设计中比较位于洪水边界内侧与外侧（相距300—500米）的企业，从而在几乎相同的区位条件下隔离洪水的因果效应。研究发现：洪水发生后，受影响企业的放贷立即增加约3.5%—5%，主要由流动性需求（灾后重建和周转资金）驱动，随后一个季度出现幅度相近的收缩；利率遵循类似模式；而违约率则持续上升约0.7个百分点。借助多重借贷关系和企业—时间固定效应，作者进一步识别出供给与需求的相对作用：需求因素占主导——对受灾企业敞口更大的银行并未系统性收紧信贷供给。尽管如此，关系银行（与企业有长期信贷关系的银行）向受灾企业提供了约10个百分点的额外信贷，同时施加更严格的抵押品要求，这符合“风险分担”而非“无条件支持”的行为特征。部门构成和企业既有风险水平是即时反应异质性的主要维度。研究揭示了物理气候冲击通过信贷市场传播的机制，对金融稳定分析和气候压力测试具有参考价值。
阅读原文 ↗欧元区经济的部门互联：网络分析洞见
这篇欧央行工作论文利用2024年第四季度的资金流量“谁—对—谁”（who-to-whom）数据，构建了欧元区各国的金融互联网络，并用网络分析工具考察部门间风险传染的结构。作者先把各国金融联系表示为弦图（chord diagrams），直观展示部门间资金流动的规模与方向；再计算中心性指标，识别网络中的核心部门。结果显示，在绝大多数欧元区国家，银行是金融网络的核心节点；但有四个例外——塞浦路斯、爱尔兰、卢森堡和马耳他——在这些国家，其他金融机构和投资基金处于核心地位，它们与国内实体部门联系有限，而与世界其他地区的跨境联系紧密（这反映了这些国家作为国际金融中心的定位）。跨国家比较显示，16个欧元区国家的金融网络结构具有很大的同质性，而四个例外国家与它们存在显著差异。在每个国家内部，网络可识别出两个社群：一个以实体经济为中心、包含银行（即国内信贷循环）；另一个由其他金融中介与世界其他地区构成（即跨境金融循环）。文章提供的部门联系系统性图谱和描述性分析，可以帮助政策制定者识别系统性重要部门、评估跨部门传染路径，也为后续更深入的金融稳定分析（如压力测试、传染模拟）搭建了平台。
阅读原文 ↗约束数字风险：来自网络压力测试的证据
这篇欧央行工作论文研究监管审查能否纠正银行在网络安全投资上的“投资不足”问题。核心背景是：在高度互联的银行体系中，网络安全投资具有公共品属性——一家银行的安全防护会产生正外部性（保护整个支付网络和金融系统），但银行自己无法完全捕获这些收益，因此容易出现系统性的投资不足。作者利用欧洲央行的保密监管数据，首先根据银行相对于其网络风险状况的投资水平，识别出“落后银行”（投资不足者）；然后把2024年欧央行网络韧性压力测试（CyRST）作为准自然实验，用双重差分方法考察监管审查对落后银行投资激励的影响。结果显示，在CyRST公告之后，落后银行的网络安全投资相对同类银行增加了约80%，说明监管审查显著纠正了投资不足。进一步的异质性分析发现，受到高强度监管监督的落后银行反应更强，与“审查发挥约束效应”的解释一致。研究还讨论了这种投资增长是否有效改善了银行的操作风险管理。总体而言，文章表明有针对性的监管审查（如压力测试、密集监督）可以缓解网络安全的集体行动困境，加强银行的操作风险管理，对监管者设计网络风险治理框架具有直接启示。
阅读原文 ↗跨越国界、深入社会：不平等与美国货币政策的全球传导
这篇欧央行工作论文研究收入不平等如何影响美国货币政策向外国经济体的溢出效应。作者利用状态依赖的局部投影方法，以及1966—2020年87个国家的可支配收入不平等数据，考察家庭异质性是否改变外国GDP对美国货币紧缩的反应。研究发现：总体而言，当一国的收入不平等高于平均水平时，美国货币紧缩对其GDP的负面冲击最大可达平均水平下的1.5倍，说明国内分配结构是外溢传导的重要调节变量。更细致的分析显示，这种放大效应存在鲜明的国别分化：在发达经济体中，更高不平等放大了美国紧缩的负面溢出；但在新兴市场中，更高不平等反而缓解了冲击。为解释这一看似矛盾的结论，作者构建了一个三国开放经济双主体新凯恩斯（TANK）模型。模型的机制是国际金融市场参与的差异：新兴市场的家庭面临更大的国际投资壁垒，资产组合中外国资产占比低，在美国利率上升后难以把组合再平衡到收益率更高的外国债券上，因此外部冲击对国内需求和产出的影响相对有限；而发达经济体家庭能够自由参与国际投资，资产再平衡渠道更活跃，不平等则通过消费边际倾向差异放大总需求收缩。研究为理解货币政策外溢的分配维度提供了新证据。
阅读原文 ↗银行对非银行贷款与信贷再配置
这篇欧央行工作论文研究银行对非银行金融机构（NBFI）的贷款如何影响流向实体经济的信贷。利用细粒度的监管和贷款层面数据，作者记录了近年来的一个重要趋势：银行对NBFI的贷款增长远快于对非金融企业的贷款。深入分析显示，这一增长的驱动因素主要是对投资证券的NBFI（如投资基金）的反向回购——即银行以政府债券为抵押向基金提供短期融资——而不是对向企业放贷的NBFI（如私募信贷基金）的贷款。作者进一步表明，银行—NBFI贷款扩张的背后是NBFI为持有政府证券而产生的借款需求上升，其根源在于量化宽松（QE）逐步退出以及欧元区、美国、英国和日本政府债券供给的扩大——金融机构需要借钱来吸收庞大的国债供给。更重要的发现是挤出效应：对NBFI的贷款不成比例地挤出了对非金融企业的贷款（而非银行资产负债表上的证券持有），最终收缩了对实体经济的信贷供给。作者用模型对实证发现进行了合理化，并量化了总体挤出效应。结论是，银行对NBFI贷款的上升代表银行商业模式收窄和信贷中介功能的收缩，对理解“银行去中介化”和信贷配置具有政策含义。
阅读原文 ↗性别工资差距中的分位数选择
这篇欧央行工作论文提出一个计量方法创新，用以更准确地估计性别工资差距在收入分布不同位置上的大小。传统研究面临的挑战是“选择性样本”问题：观察到的工资只来自有工作的人，而女性（尤其是低技能女性）的就业选择受家庭责任等因素影响，导致样本中的性别构成有偏，直接比较会造成误导。作者提出的方法利用工具变量解释潜在劳动市场特征的变动，同时保证这些工具在控制潜在过程后不直接影响就业选择，从而在不设定选择概率参数形式的情况下，实现了分位数参数的半参数识别；他们还推导了基于约束选择概率加权的估计量的渐近分布，并把方法应用于罗伊劳动供给模型。利用德国行政数据，作者分析了全职收入性别差距的分布，发现两个方向的“选择效应”：在收入分布下端，存在女性显著的正面选择——尤其是教育程度较低的女性——这扩大了该段位的性别差距（因为能进入就业市场的低技能女性能力更强，拉高了可比基线）；而在收入分布顶端，高学历男性存在强正面选择，这反而收窄了上分位数的性别工资差距。文章的方法和发现对性别平等政策的设计（如最低工资、育儿支持、职场公平）具有参考价值。
阅读原文 ↗没有锚的货币政策
这篇欧央行工作论文研究央行信誉与通胀预期“脱锚”风险之间的权衡。政策制定者经常以“通胀预期可能脱锚”为由，对通胀冲击采取强力反应；本文把这一直觉模型化，并量化稳定长期通胀预期的收益。框架的关键设定是信息不对称：家庭和企业对央行的政策目标并非完全了解，而是从央行的实际政策行为中不断学习。意识到这一互动后，理性央行会在不利供给冲击后更激进地加息，并接受短期产出成本，以换取更稳定的长期通胀预期——这相当于一种“声誉建设”动机：现在的强硬让市场相信未来也会强硬。声誉渠道的强度取决于一个关键参数：长期通胀预期对利率意外的敏感度（弹性）。作者利用高频识别方法，对新兴和发达经济体估计了这一弹性，发现巴西的弹性绝对值很大（即市场对央行动作高度敏感）。他们把模型拟合到这些数据，量化了声誉建设动机对实际政策决策的影响，并评估央行信誉在促进宏观经济稳定中的作用。研究为理解高通胀国家央行为何“鹰派”姿态、以及信誉如何降低政策成本提供了理论框架。
阅读原文 ↗Welfare Analysis of Income-Stabilization Policies in a HANK Model with Unemployment Risk
Understanding how policies can stabilize household welfare during recessions requires a framework that captures household heterogeneity, unemployment risk, and general-equilibrium labor market dynamics. We study a contractionary demand shock in a Heterogeneous-Agent New-Keynesian model with search-and-matching friction on the labor market (HANK–SAM) and compare the effectiveness of alternative income-stabilization policies. Using a common fiscal envelope, we contrast increases in unemployment insurance generosity, with targeted transfers to hand-to-mouth households, and universal transfers. Policy effectiveness is assessed through the aggregate consumers’ welfare, measured in consumption-equivalent variation units. In an economy calibrated to U.S. data, unemployment insurance yields the largest welfare gain per percentage point of fiscal cost, followed by targeted transfers, while universal transfers are the least effective. A temporary increase in unemployment insurance generates the
阅读原文 ↗Benchmarking Dynamically Stable Public Debt Trajectories for Low-Income Countries
In this paper, we develop two complementary approaches for benchmarking the public debt trajectories of Low-Income Countries (LICs) to assess their dynamic stability. We compare the evolution of the overall public debt-to-GDP ratios of reference LICs with the historical experiences of other countries with similar characteristics, which are now further down the path of economic development and have not experienced public debt stress events. We rely on both direct comparison and a novel application of the synthetic control method (SCM). These public debt trajectories that are dynamically stable from a historical perspective can provide insights into debt sustainability analyses for LICs.
阅读原文 ↗Making Stablecoins Stable
Payment stablecoins are privately issued digital money with the potential to enhance payment efficiency, foster innovation, and improve financial inclusion. At the same time, they are vulnerable to runs and associated welfare losses. One way to lower run risk is to require stablecoin issuers to hold safe assets. But doing so may lower issuers’ profitability and thus their incentive to provide stablecoins, hampering payment innovation and product variety. This paper offers a theoretical framework to navigate the tradeoff between maintaining stability and incentivizing issuance. Based on the Diamond and Dybvig (1983) model of bank runs, the paper shows that an unregulated private equilibrium is suboptimal. Stablecoin issuers hold risky assets to maximize profits, increasing run risk. A social planner can improve the equilibrium by requiring the backing of stablecoins with a safe asset (such as central bank reserves in a narrow bank setting), and creating conditions for other sources of r
阅读原文 ↗货币政策的劳动力供给效应：来自澳大利亚房贷持有者的证据
这篇IMF工作论文提供了一个挑战传统货币传导理论的重要证据：货币政策不仅通过支出和投资渠道影响经济，还可能通过“家庭劳动力供给渠道”传导。主流宏观经济模型大多假设家庭劳动力供给不对货币政策冲击作出反应，但本文利用澳大利亚的独特制度环境检验了这一假设：澳大利亚大多数抵押贷款是浮动利率，政策利率上升会迅速转化为更高的抵押贷款月供，因此可以通过家庭紧缩前的偿债比率精确衡量每个家庭对加息的暴露程度。作者使用覆盖全部就业工人的行政数据，研究工人如何对澳大利亚储备银行2022—23年的紧缩周期调整劳动供给。结果发现，高暴露个体（房贷还款负担重的家庭）确实通过增加劳动力供给来应对更高的利息支付：他们的就业概率上升、从事的工作数量增加、劳动收入提高。效应在无子女群体中最强，与托儿约束限制有子女家庭增加工时的解释一致；而一项提高托儿补贴慷慨程度的政策改革显著缩小了有子女与无子女家庭的差距，凸显了财政政策与货币政策传导之间的互动。研究为理解“房贷偿付压力—劳动力供给—通胀”这一新传导链条提供了因果证据。
阅读原文 ↗贸易政策冲击与企业估值——区分贸易与不确定性渠道
这篇IMF工作论文利用企业层面的数据，研究2025年美国贸易政策冲击如何传导至全球股票估值，并首次把“贸易暴露”与“不确定性敏感度”两个渠道在企业层面分离开来。此前的国别研究记录了关税和不确定性的总体成本，但缺乏企业层面证据。作者采用企业层面事件研究设计：在2025年4月2日美国宣布大规模关税之后，以及随后宣布暂停并达成贸易协议之后，分别观察不同企业的股价反应。结果发现清晰的“双渠道”模式：对美贸易敞口更大、对政策不确定性敏感度更高的企业，在4月2日初始关税公告后的估值跌幅最大；但在随后的暂停和贸易协议后，这些企业的反弹也最强劲——说明市场把两次事件视为同一政策风险的两个阶段。两个渠道在经济上都有意义、规模相当，合计解释了4月2日后可贸易企业股价下跌的约20%，以及贸易协议后反弹的约10%。文章的总体结论是：贸易政策对企业的影响不仅来自预期的关税成本，还来自政策可预测性的重塑——反复的政策摇摆改变了企业对未来政策路径的信念，进而影响投资激励，这对理解“关税不确定性税”的宏观成本具有重要意义。
阅读原文 ↗军费开支与挤出效应：来自撒哈拉以南非洲的证据
这篇IMF工作论文利用1990—2023年33个撒哈拉以南非洲经济体的数据，量化军费开支增加对教育和健康等社会支出的挤出效应。研究面临的核心挑战是军费开支的内生性——安全威胁升级既推高军费，也可能直接恶化社会状况，因此简单的回归难以识别因果关系。作者采用了多种识别策略：局部投影方法、军费激增事件识别、财政反应函数设定，以及处理内生性的工具变量估计。不同设定给出了不同结果：部分设定下军费上升对教育和健康支出的影响既无经济意义也无统计显著性，但工具变量估计表明，军费占政府总支出比重每增加一个标准差，中期内教育支出份额和健康支出份额约下降1个百分点。挤出效应在时间上存在差异：健康支出被挤出得更快，因为其自由裁量成分更大（容易被削减），而教育支出受制度刚性保护、调整较慢。研究还发现，当国际援助可及性有限时，军费上升会显著挤出健康支出；而在援助充足时没有挤出证据。相比之下，债务水平和商业周期状态对挤出程度没有显著影响。文章揭示了安全支出与人力资本投入之间的资源竞争关系，对低收入国家的财政资源配置和安全—发展权衡具有政策含义。
阅读原文 ↗资本管制是否会拖慢跨境支付的“最后一公里”？初步证据
这篇IMF工作论文研究资本管制是否拖慢跨境支付的速度，聚焦支付链条的“最后一公里”——收款端。跨境支付速度受多种因素影响，包括合规审查、代理行关系、技术基础设施和监管要求；资本管制作为监管摩擦的一种，可能延长资金到达最终收款人的时间。作者利用两个来源于微观数据的新跨国数据集，衡量了资本管制强度与支付延迟之间的关系。研究发现，尽管无法确立严格因果性，但相关性在统计上显著且规模可观：资本管制指标（金融账户限制指数）每上升一个标准差，收款端的支付延迟增加4至8小时。异质性分析显示，这一效应在新兴和发展中经济体更强，且在不同地理区域之间存在明显差异——反映了各地支付基础设施和监管执行能力的差异。文章的意义在于：资本管制虽然是管理资本流动的常用政策工具，但其对支付效率的隐性成本——拖慢跨境支付、增加企业和家庭的资金周转时间——需要被政策制定者纳入成本收益考量。研究也为国际支付现代化的讨论（如G20跨境支付议程）提供了新的实证输入。
阅读原文 ↗多重融资约束下的货币政策
这篇欧央行工作论文研究企业同时面临多重融资约束时货币政策的信贷渠道，试图解释货币经济学中一个长期谜题：为什么紧缩政策的效果强于等规模的宽松政策。作者首先用实证数据证明，同时受制于多种融资约束（如抵押品约束、杠杆约束、现金流约束）是企业融资的常见特征；随后在理论上证明，约束的多重性会显著抑制扩张性政策向企业借贷和投资的传导，同时放大紧缩政策的传导。机制的关键在于“约束切换”：当政策收紧时，对紧缩最敏感的约束（通常是流动性或现金流约束）首先变得有约束力，企业借贷和投资快速收缩；而当政策放松时，对宽松最不敏感的约束（如抵押品或杠杆约束）继续限制企业扩张，宽松的效果因此被削弱。利用美国企业层面数据和一个准自然实验，作者找到了支持这些预测的强证据。把机制嵌入新凯恩斯框架后，他们发现紧缩冲击后投资的下降幅度是等规模扩张冲击后投资上升幅度的两倍。研究还表明，货币政策的有效性很大程度上取决于融资约束在企业间的分布——约束越普遍、越多样，宽松越“失灵”，这为理解金融摩擦时代的货币政策传导提供了新的视角。
阅读原文 ↗动态信贷约束：来自信贷额度的理论与证据
这篇欧央行工作论文研究企业信贷额度的利用行为，聚焦一个令人困惑的现象：为什么企业在利率很低、远低于其股本回报率的情况下，仍然不使用全部可用信贷额度？作者利用覆盖瑞典企业的全面信贷登记数据，发现规模分布中的各类企业都通过信贷额度拥有可观的潜在借款能力，但大多数企业选择只使用其中一部分。文章提出了一个理论解释：信贷利用率会随“实际不确定性”和“金融不确定性”的上升而下降——企业在不确定性高时，倾向于保留未动用的信贷额度作为预防性缓冲，以备不时之需（类似于家庭持有预防性储蓄）。作者在企业层面结构性地估计了这一模型，并比较两类不确定性的相对重要性，结果发现：由流动性冲击驱动的金融不确定性，比由现金流冲击驱动的实际不确定性，能更好地解释信贷利用率偏低的现象——即企业更担心“融资渠道突然收紧”（银行抽贷、市场关闭），而非“自身经营现金流变差”。这一发现对理解货币政策传导、银行信贷供给和企业投资决策具有意义：当金融不确定性上升时，即使信贷供给充裕，企业也可能“捂紧钱袋子”，削弱宽松政策的效果。
阅读原文 ↗谁拥有欧元区的加密资产？加密采用、支付使用及其与法币现金互动的驱动因素
这篇欧央行工作论文利用覆盖17个欧元区国家39507名成年人的调查数据，研究加密资产的持有与支付使用，及其与实物现金的关系。作者首先描绘了加密资产所有者与“加密支付者”（用加密资产付款的小众群体）的不同画像：所有者通常更年轻、男性、金融活跃，表现出混合偏好——既看重类似现金的隐私性，也看重类似银行卡的支付速度；而加密支付者则呈“以现金为中心”的特征，他们希望把实物现金的隐私和易用性复制到数字形式上。研究的一个关键发现在于现金与加密的关系：标准回归显示持有现金储备与拥有加密资产正相关，似乎挑战了“早期采用者拒绝现金”的流行观点；但作者利用疫情相关支付冲击构建多工具变量策略，揭示出因果方向其实相反——对受工具影响的“依从者”而言，在不确定性上升时建立预防性现金缓冲会降低拥有加密资产的可能性。综合来看，文章有三个结论：所有者和支付者的差距主要由用户特征驱动，而非单纯的商户接受摩擦；加密与现金在正常情况下是投资组合的互补品，但在压力时期是替代品；这些发现可以为加密监管和央行数字货币（CBDC）设计提供参考。
阅读原文 ↗全球失衡、产业政策与关税
这篇IMF工作论文重新评估产业政策和贸易政策在全球失衡（经常账户不平衡）形成中的作用，挑战了传统宏观经济学的一个隐含假设。传统观点认为，产业政策和关税不是经常账户的重要驱动因素：大多数产业政策规模太小，难以影响国民储蓄与投资的总体平衡；而教科书模型显示，永久性关税没有跨期效应——它会被实际汇率升值所抵消，因此不改变经常账户。但近年来全球产业政策和贸易政策的使用急剧增加，需要重新审视。作者构建了一个分析框架，并做出一个关键区分：传统的“微观产业政策”（针对特定部门的补贴或其他工具）与“宏观产业政策”（通过金融抑制、外汇储备积累、资本管制等更宏观的工具促进产业竞争力）。核心发现是：如果微观产业政策未能提高总体生产率，它往往倾向于增加外部失衡（补贴扭曲资源配置、推高投资却不提升竞争力）；而宏观产业政策在某些条件下可以提振经常账户盈余，迫使其他国家被动调整，但代价是抑制国内消费、可能损害国内福利。作者还确认关税是改善经常账户的“弱工具”——效果有限且伴随汇率调整。文章最后强调，传统宏观驱动因素（财政政策、人口结构、信贷周期）仍然是全球失衡的关键，尤其是对美国和中国。
阅读原文 ↗宏观审慎借款人措施下的家庭行为
这篇IMF工作论文开发了一个生命周期模型，研究宏观审慎“借款人措施”（BBMs，如贷款价值比LTV上限、债务收入比DTI上限等直接约束借款人借款能力的工具）对家庭行为和住房市场的影响。模型扩展到多个异质性家庭，使作者既能评估BBM对抵押贷款和住房需求的总体效应，也能评估其分配效应。框架被应用于立陶宛和斯洛伐克的分配数据，量化不同BBM配置的后果。研究发现：有约束力的BBM确实能有效抑制抵押贷款和房价的过快增长——这是其作为金融稳定工具的核心价值。但文章同时揭示了严格的代价：收紧监管可能把需求转向价值更低的住房，并把部分家庭推向租赁市场——这些家庭本来可能购房，却因贷款能力受限而被迫调整住房选择。特别值得注意的是分配效应：贷款价值比（LTV）上限对几乎没有初始财富的家庭（年轻家庭、首次购房者、低收入群体）约束最强，因为这些家庭恰恰依赖高杠杆进入住房市场。作者由此强调，BBM的设计必须考虑借款人特征——一刀切的严格监管可能在抑制金融风险的同时，把住房负担转移给最脆弱的群体。研究为宏观审慎政策的精细化设计提供了模型和量化工具。
阅读原文 ↗房价对国内迁移的影响：西班牙案例
这篇IMF工作论文研究房价如何影响西班牙国内劳动力的空间配置，利用引力式框架估计2007—2023年目的地和来源地房价对省际迁移流的因果影响。房价内生性是识别难点（经济增长同时推高房价和吸引迁入），作者用外部外国移民流入的Bartik式预测因子作为省级房价的工具变量，并让这种住房需求冲击在土地约束更紧的省份产生更强的价格效应。工具变量估计显示，住房成本构成国内迁移的显著障碍：目的地房价上升10%，迁入减少约4.0%；来源地房价上升10%，迁出增加约2.8%。来源地房价的“推力效应”对外国出生者及年轻外国出生者比本土人更大，租金成本的影响甚至强于购房价格。一个粗略的反事实计算很有启示：如果2017—23年间高生产率省份的房价没有以超过通胀的速度上涨，约6.3万劳动年龄人口会迁入这些省份，而实际净迁入仅1700人——高房价几乎完全扼杀了向高生产率地区的劳动力流动。虽然直接的隐含GDP收益不大（该时期约0.05%），但若区域房价分化长期存在，收益会随时间累积；而且该估算还没有计入吸引大量外国移民（本研究的边界之外）到最生产性地区可能带来的更大收益。文章对区域政策、住房政策和劳动力市场改革具有直接参考价值。
阅读原文 ↗信息、社交媒体与国际贸易：基于2000万条在线帖子的理论与证据
这篇IMF工作论文利用超过2000万次企业间在线互动的独特大数据，研究社交媒体平台如何促进企业之间的信息交流、进而影响国际贸易。数据来自一个主流社交平台，参与者在该平台上分享国际贸易相关信息，这为观察“贸易信息摩擦”的缓解提供了前所未有的微观窗口。作者记录了四个实证模式：第一，企业开始使用该平台后，出口显著增长——说明平台降低了获取海外市场信息的成本，直接促进了贸易；第二，地理上更接近的企业交换更多信息——信息流动仍然受到地理距离的约束；第三，生产网络关系更强的部门中的企业，在平台上的互动更多——企业间的既有买卖关系会促进信息交流，信息渠道与生产网络相互强化；第四，较发达地区的企业更可能采用该平台——平台使用存在“数字鸿沟”，发达地区的企业更早受益。受这些模式启发，作者构建了一个包含信息摩擦、内生学习和内生信息共享的定量一般均衡贸易模型，为理解社交媒体在降低贸易信息成本、塑造出口动态中的作用提供了理论框架。文章对发展中国家如何利用数字平台降低贸易成本、以及信息基础设施对贸易的作用具有政策含义。
阅读原文 ↗中央清算与回购市场特殊性的定价
这篇欧央行工作论文研究中央对手方（CCP）清算如何改变回购市场的定价行为，尤其是“特殊性”（specialness）——某些抢手债券（如新发行的基准国债）在回购市场上能以低于一般担保利率融得资金的现象。回购市场存在两种清算方式：双边场外（OTC）清算和通过CCP的中央清算，两者的对手方风险定价方式不同——双边市场中回购利率反映每个借款人的特定风险，而CCP把参与者风险池化、适用统一定价规则。作者构建了一个证券驱动型回购模型，其中回购利率是借款人风险的非线性函数；由此推导出，对借款人的特定OTC价格取平均，会得到比在CCP中对池化借款人定价更低的利率（即OTC更容易出现负利率和更强的特殊性）。模型预测，CCP与OTC之间的“特殊性差距”会在对手方不确定性时期收窄，并随借款人和抵押品特征而变化。作者用2020年3月新冠疫情冲击前后欧元区银行间回购市场的交易层面数据验证了这些预测：正常时期中央清算抑制特殊性，但在压力时期，CCP清算反而稳定了回购定价——因为池化机制消除了对单个对手方违约的担忧。研究对理解回购市场基础设施、金融压力时期的流动性管理具有价值。
阅读原文 ↗贸易战的第三国效应
这篇欧央行工作论文研究贸易战对“第三国”（未被直接针对的国家）的溢出效应，以2025年美中关税升级对欧元区的影响为核心案例。作者开发了一个三国新凯恩斯模型，包含最终品和中间品贸易、不完备资产市场以及不对称的货币制度（美国与中国的货币政策立场与欧元区不同），从而能够在一般均衡框架中量化第三国效应。核心发现呈现出清晰的“先甜后苦”模式：在双边美中贸易战阶段，美国和中国的福利损失巨大且不对称（两败俱伤，但程度不同），而欧元区作为第三国暂时从贸易转移中获益——因为美国进口商把订单从中国转向欧洲商品。然而，一旦关税扩展到欧元区商品（保护主义扩散），欧元区的福利立即由盈转亏，同时中国的经济下行进一步加深。文章还模拟了欧元区的报复性关税：福利最大化的报复虽然能带来适度的国内改善，但代价是美国和中国承担大额额外损失，全球整体福利下降。文章的总体结论是：贸易政策的全球影响本质上是多边的——双边保护主义下第三国的收益是短暂的，一旦保护范围扩大就会逆转，而且这种动态无法从简单的两国分析中推断。研究对评估关税政策的全球福利效应、以及第三国（如欧洲）的政策应对具有直接参考价值。
阅读原文 ↗评估欧盟复苏与韧性基金对制度质量的影响：贝叶斯合成控制方法
这篇欧央行工作论文评估欧盟复苏与韧性基金（RRF）对成员国制度质量的供给侧影响。RRF于2021年启动，是欧盟疫后复苏计划（NextGenerationEU）的核心工具，其特点是以“改革换资金”——成员国只有兑现其国家复苏与韧性计划中的结构改革和投资承诺，才能获得拨款和贷款。本文研究这一机制的延伸效果：资金与改革挂钩是否改善了成员国的制度质量（以世界治理指标衡量）？作者采用贝叶斯合成控制方法，利用截至2024年的数据，把意大利等主要受益国的制度质量变化与“如果没有RRF会如何”的反事实路径进行比较。结果显示，意大利的制度质量出现了稳健且经济意义显著的改善——RRF的条件性改革激励在意大利确实起到了作用。但对其他主要受益国而言，证据从“有提示性”到“有限”不等。作者把这种跨国差异与各国计划的实际执行联系起来：实施速度越快、改革组合越贴近制度质量薄弱环节的国家，效果越明显。文章谨慎地指出，现在下明确政策结论还为时过早，但证据支持一个一般性观点：RRF这类有条件的、与改革挂钩的融资工具可以改善制度质量，进而改善长期增长前景——前提是改革设计良好并得到有效实施。研究为评估欧盟宏观金融工具的治理效应提供了新证据。
阅读原文 ↗恶劣天气与金融（不）稳定
这篇欧央行工作论文在允许经济在“金融稳定”与“金融不稳定”两种状态间切换的框架下，量化恶劣天气冲击对美国经济的影响。作者估计了一个包含银行部门和恶劣天气事件的新凯恩斯动态随机一般均衡（NK DSGE）模型，其中天气冲击来自精算师气候指数（Actuaries Climate Index），并采用马尔可夫状态切换机制模拟金融脆弱性的周期性变化（类似大衰退时期的金融不稳定状态）。研究得出三个主要结论。第一，恶劣天气冲击对美国实际和金融变量（产出、投资、银行资本、信贷）有负面影响，但这种影响只有在金融不稳定时期才规模显著——在金融稳定时期，银行体系能够吸收天气冲击，影响温和；对名义变量（通胀）的影响则始终很小。第二，恶劣天气冲击从来不是商业周期波动的重要来源——与金融危机、货币政策等冲击相比，天气冲击的宏观影响是次要的。第三，天气冲击的传导机制主要是“资本质量恶化”——灾害破坏基础设施和生产性资本，降低资本的边际生产率，进而通过银行的抵押品和资产质量渠道放大金融摩擦。研究为评估气候风险的宏观金融影响、以及气候压力测试的设计提供了模型框架。
阅读原文 ↗产业政策的制度：经济发展的基础
这篇IMF工作论文从“亚洲奇迹”（日本、韩国、中国台湾、新加坡、中国香港）的实践中提炼出成功产业政策的制度架构。作者认为，产业政策能否成功，关键不在于选对具体产业或补贴金额，而在于是否有合适的制度安排来持续学习、适应和协调。核心制度安排是一个“主导机构”：它通过持续试验和来自市场的反馈积累部门特定知识，设计“事前未知”的、适合部门和情境的政策组合，并协调各方落实——即政策不是一次性蓝图，而是不断试错迭代的过程。作者进一步提出主导机构的“4A模型”：雄心与能动性（Ambition-Agency，主动寻找和创造政策空间）、自主权（Autonomy，不受短期政治干扰）、问责制（Accountability，对结果负责）、适应性（Adaptability，随市场反馈调整政策）。文章把这一思路与独立央行的崛起进行强烈类比：独立央行之所以成功，正是通过法定独立性、明确目标、透明沟通和问责机制建立信誉；产业政策主导机构可以借鉴同样的逻辑——通过制度化设计获得独立性和可信承诺，从而避免“寻租”和“选错产业”的失败陷阱。文章为发展中国家构建产业政策治理框架提供了具体的制度设计蓝图。
阅读原文 ↗金融部门网络事件与数字欺诈的上升
这篇IMF工作论文利用公开数据，系统梳理全球金融部门网络事件与数字欺诈的最新趋势。网络安全与数字欺诈在金融服务中紧密交织：数字系统的漏洞既导致机构层面的网络事件，也导致针对用户的欺诈。基于162个国家、20个行业部门的公开报告数据，文章发现几个重要趋势。第一，过去十年中，金融部门的网络事件约占全球总数的10%，且主要集中在银行和证券子部门——金融业是网络攻击的主要目标之一。第二，网络赋能的欺诈数量几乎增长了两倍，但由于各司法管辖区报告不足和数据缺口，真实规模仍被低估。第三，信贷转账和信用卡支付是诈骗的主要载体，部分司法管辖区支付欺诈报告显著增加，同时与加密货币相关的网络事件和欺诈也在上升——加密资产的匿名性和跨境特性成为欺诈的新温床。第四，损失分布存在南北差异：发展中经济体的诈骗损失占GDP比重更高（对相对较小的经济体冲击更大），而发达经济体的个人单笔损失更高。文章最后指出，部分司法管辖区已采取有针对性的监管和基础设施措施（如反欺诈的实时交易监控、身份验证要求）来加强数字金融信任，这些经验值得推广。研究为金融监管者评估网络风险、设计反欺诈政策提供了数据基础。
阅读原文 ↗欧元区银团与银行间贷款市场的网络估值
这篇IMF工作论文研究银团杠杆贷款发生减值时，对欧元区银行体系的系统性风险影响。杠杆贷款（向高杠杆企业发放的、常被打包出售的贷款）在近年来快速增长，其资产质量恶化可能通过银行间网络传导。作者采用网络估值模型（network valuation models，如Bardoscia等人2016年的框架），模拟两种情形：单一借款人减值（single-name markdown）和广泛减值（widespread markdown，整个资产类别普遍下调），并扩展模型以容纳系统重要性银行的资本重组（recapitalization）政策。关键结果显示一种“状态依赖”的风险：在银行业信心较强时，无论单一还是广泛的杠杆贷款减值，对银行股本的影响都不显著——市场相信银行有足够缓冲和盈利能力吸收损失；但在信心较低时（类似2008年或2023年银行业动荡的环境），同样的减值可能产生灾难性影响，因为银行间互持敞口和资产价格螺旋放大冲击。研究进一步表明，及时且校准适度的系统重要性银行资本重组可以有效缓解这种灾难性后果——公共资本注入在关键时刻能切断负面反馈循环。文章对理解私人信贷市场扩张背景下的金融稳定风险、以及危机应对政策的设计具有参考价值。
阅读原文 ↗流向新兴市场的资本：数量与价格分离
这篇IMF工作论文研究新兴市场经济体（EMEs）资本流动的“数量”与“价格”（利差）为何表现出不同的动态。作者采用一个带符号和零约束的动态因子模型，把资本流动的冲击分解为特质性（国别特有）与共同性（全球）的需求和供给冲击，从而回答：是什么在驱动资本流入的规模，又是什么在驱动新兴市场利差的波动？主要发现是：共同信贷供给冲击（全球流动性条件的变化）是价格（利差）的主要驱动因素——利差在很大程度上由“全球金融周期”决定；而国别特质性的信贷需求和供给冲击解释了资本流动数量变动的大部分——流入数量更多取决于各国自身的经济状况和政策。作者进一步用一个校准到新兴市场数据的结构多国小国开放经济/真实商业周期（SOE/RBC）模型检验传导渠道：加入相关的生产率和利率冲击后，模型能同时匹配价格与数量的共同变动。模型中，共同的信贷需求驱动因素（捕捉为相关的全要素生产率冲击）解释了数量共同变动的约一半，但不是价格共同变动的重要驱动。结论是：基本面（各国增长前景）对资本流动数量的重要性远大于对国别利差的重要性，后者被全球金融周期主导。这对新兴市场如何降低外部脆弱性、以及全球金融条件如何影响新兴市场融资成本具有政策含义。
阅读原文 ↗零利率下限的通胀税政策
这篇IMF工作论文提出并评估一种非常规货币政策工具——“通胀税政策”（Tax on Inflation Policy，TIP），用于改善零利率下限（ZLB）约束下的福利。在新凯恩斯模型中，当名义利率触及零下限、央行无法进一步降息时，经济容易出现通缩和负产出缺口。作者引入对通胀的“税”（或补贴）——即对持有货币或特定名义资产征收或补贴，从而直接影响消费跨期决策和物价路径。研究考察了两种ZLB成因下的效果：如果ZLB源于中性利率的自然下降，一个负的TIP（对通胀的补贴）能够缓解通缩压力、收窄负产出缺口，并实现约束有效的资源配置；如果ZLB由自我实现的悲观预期（通缩预期陷阱）驱动，TIP甚至可以完全消除通缩均衡。作者测试了不同政策规则形式，发现一个带负截距、对通胀反应激进的规则在多种情景下都稳健有效。利用校准到日本的中等规模模型（日本是长期深陷流动性陷阱的典型案例），他们量化了一个稳健的TIP规则，结果显示该政策本可使日本经济更早摆脱流动性陷阱。文章为突破ZLB约束提供了教科书式降息之外的创新政策选项。
阅读原文 ↗信誉溢价：央行独立性与本币主权收益率
这篇IMF工作论文研究央行独立性（CBI）是否降低新兴和发展经济体本币主权债务市场的借贷成本，为“制度信誉有价”提供了直接证据。利用2000—2024年最多137个国家的数据，作者首先重申了CBI的经典功效：更强的央行独立性能大幅降低通胀及其波动性。然后进入文章的核心贡献：在正常时期，CBI（0—1尺度）每提高0.1点，五年期本币主权债券收益率下降0.6—0.7个百分点——这是一个可观的数量，说明主权债务市场直接为央行的制度信誉“定价”。机制分解揭示了两条渠道：一是降低近期的风险补偿——投资者相信独立央行会控制通胀，因此要求的通胀风险溢价更低；二是压缩期限溢价——更可信的货币政策让长期通胀预期更稳定，长端收益率的期限溢价下降。异质性分析显示，这一关系在实行通胀目标制的国家更强（制度承诺与政策框架相互强化）、在撒哈拉以南非洲更显著（制度改善的边际价值更大），但在系统性全球危机期间不成立（危机时全球避险情绪压倒国别制度因素）。作者还利用主导分析表明，国内基本面解释的收益率变动多于全球因素。研究为央行独立性改革提供了成本—收益证据。
阅读原文 ↗不完全信息、需求冲击构成与菲利普斯曲线趋平
这篇IMF工作论文为“菲利普斯曲线趋平”（通胀对经济活动的敏感度下降）提供了一个新颖的解释：冲击的构成——而不仅仅是冲击的幅度——决定了通胀对总需求变化的反应。传统解释聚焦于通胀预期的锚定、全球化或劳动力市场结构；本文则提出信息摩擦的视角。利用覆盖日本全部企业的调查数据，作者首先记录了一个关键事实：企业无法完美区分“总体需求变化”与“部门特定需求变化”——当企业看到自己行业需求变化时，不能确定这是全国性趋势还是本行业特有的波动，导致对这两个成分的预期正相关（分不清就把部分行业变化当成总体信号）。基于这一微观证据，作者构建了一个不完全信息模型：部门特定需求的相对波动率越高，企业越难以从自身订单变化中提取总需求的真实信号，从而对总需求变化的反应越弱——通胀对总需求的敏感度下降，菲利普斯曲线变平。用1976—2022年的日本数据检验，作者发现部门需求冲击波动率的上升确实解释了样本期内菲利普斯曲线斜率的大部分变化。文章的贡献在于：把“信号提取”信息摩擦引入菲利普斯曲线分析，解释了为什么同样的总需求变化在不同时期会带来截然不同的通胀反应。
阅读原文 ↗稳定币流入及其对外汇市场的溢出
这篇IMF工作论文研究稳定币外汇市场向传统外汇市场的溢出效应，揭示稳定币正在成为全球货币市场的新兴组成部分。作者利用四种美元挂钩稳定币和27种法定货币的数据，首先记录了一个关键现象——“平价偏差”：通过稳定币获取美元的成本与通过即期外汇市场获取美元的成本之间存在差距，说明两个市场并未完全整合。为确立因果联系，作者使用细粒度工具变量，利用其他货币中稳定币净流入的特质性冲击（与本国基本面无关的外部冲击），识别稳定币流动对汇率的影响。估计显示：稳定币净流入外生增加1%，会使平价偏差上升40个基点、本币贬值，并扩大合成融资市场的美元溢价（即抛补利率平价CIP偏差扩大——用美元融资更贵）。一个受约束套利模型为这些发现提供了结构基础：套利者资本有限，无法完全抹平两个市场的价差。反事实模拟显示，如果把跨市场摩擦减半，CIP溢出将减弱约一半、汇率效应削减近三分之一。动态扩展还发现：当中介机构（做市商、套利基金）遭受损失、资本耗损时，溢出会不成比例地放大——资本约束削弱了它们吸收冲击的能力。研究对金融稳定监测具有直接含义。
阅读原文 ↗东非的财政预测误差：性质、驱动因素与政策含义
这篇IMF工作论文研究2000—2024年若干东非国家财政执行偏差（fiscal slippage）的性质与驱动因素。所谓执行偏差，指预算执行结果与预算预测之间的差距，本文用IMF工作人员《世界经济展望》（WEO）中的预算预测误差作为代理。核心发现是：预算预测存在系统性的“乐观偏差”——实际预算余额通常低于预测水平，即政府系统性高估了自己的财政表现。进一步分解显示，偏差主要来自支出超支，其次才是收入短缺。收入短缺的来源很具体：意外的收入不足主要源于间接税（增值税和关税）——这类税收对经济活动和进口波动高度敏感，预测难度大；而支出超支主要由公共投资、商品和服务采购以及社会保障支出驱动——这些项目往往是政治优先事项，执行中难以控制。文章还识别出乐观偏差加剧的条件：预算处于赤字状态时（需要“画饼”来维持信心）、经济繁荣期（顺周期乐观）、大宗商品出口国（价格波动大）、缺乏IMF项目或财政规则约束时、以及财政制度薄弱的国家。这些结果在排除异常值、扩展样本到其他撒哈拉以南非洲国家、控制国别效应和内生性后依然稳健。研究对财政规划、预算纪律和IMF监督的设计具有政策含义。
阅读原文 ↗解释拉美技能工资溢价的下降：供给、定向技术变革与需求
这篇IMF工作论文研究拉丁美洲技能工资溢价（高技能与低技能工人工资差距）持续下降的原因，并做出方法论创新。此前研究通常用“需求—供给”框架解释技能溢价变化：教育扩张（供给增加）应压低技能溢价，需求偏向技能则推高。但标准框架忽略了一个重要机制——定向技术变革（DTC）：供给增加本身可以诱发技能偏向的技术变革（更多高技能劳动力促使企业采用互补高技能的技术），从而部分抵消供给扩张压低技能溢价的替代效应。作者把DTC纳入需求—供给分解框架，并应用于十个拉美国家、三个时期（整个样本期、技能溢价峰值至2015年、2015年以来）的数据。基线结果显示：DTC在数量上显著，同时替代效应仍然重要。关键差异在于：传统框架推断的需求变化在整个样本期（包括2015年以来）是技能偏向的，但纳入DTC调整后的需求变化是技能中性的——即需求端并非技能偏向的元凶；在峰值至2015年间，未调整需求变化是技能中性的，调整后甚至偏向非技能工人。等价地，可观的DTC效应意味着如果没有DTC，工资下降会快得多。作者还检验了不同弹性假设（替代弹性1.25下DTC效应更小、供给效应更大）和不同供给度量下的稳健性。研究为理解拉美不平等演变和人力资本政策提供了新视角。
阅读原文 ↗合成转移：但转移了多少风险？
这篇欧央行工作论文深入研究规模达万亿欧元的“合成风险转移”（SRT）市场及其潜在的金融稳定风险。SRT是银行常用的资本管理工具：银行把贷款组合的潜在损失风险通过信用衍生品转移给非银行投资者，同时把贷款继续保留在资产负债表上，从而在不卖出贷款的情况下降低监管资本占用。作者利用欧元区（全球最大的SRT市场）的交易层面数据，识别出三个潜在风险渠道。第一，资本套利：银行合成转移的往往是“相对于其风险性而言资本占用较高”的贷款——即银行通过SRT规避了监管资本成本高于经济资本成本的贷款；作者利用一项导致贷款风险权重跳跃、但不改变其真实风险性的监管规则确立了因果性。当银行把释放的资本重新部署到更高风险的资产上时，其整体贷款组合相对于资本化程度变得更加冒险。第二，监督松懈：进入SRT后，银行减少了对借款企业的监督——相比向同一企业放贷的其他银行，SRT银行的监控努力下降，而且转移敞口占比越大，监督下降越多，因为银行已经把部分风险转嫁出去。第三，互联性：银行更倾向于向已有信贷关系的非银投资者出售SRT，形成银行与非银之间的相互关联，可能放大系统性风险。文章为监管者评估SRT的真实风险转移效果提供了重要证据。
阅读原文 ↗证券损失与货币政策传导的银行抵押品渠道
这篇欧央行工作论文揭示银行证券组合损失如何通过“抵押品渠道”影响货币政策的传导，即使在没有金融稳定担忧的平静时期也是如此。研究的核心机制是：银行在银行间市场融资时，需要把持有的证券作为抵押品；当银行持有的可抵押证券遭受损失（例如利率上升导致债券市值下跌）时，其抵押品的价值和可用性下降，银行通过银行间市场获取流动性的能力随之受损。这种流动性约束最终传导为信贷收缩：银行减少了对流动性较差的企业贷款（这类贷款难以出售或证券化，对银行流动性管理最敏感）。值得注意的是，无论这些证券是按市值还是按历史成本记账，效应都存在——说明问题不在于会计处理，而在于抵押品的经济价值。效应的异质性也很鲜明：拥有充足抵押品和准备金（大银行、高流动性银行）以及能通过集团内部资本市场获得流动性的银行，受证券损失的冲击较小。研究凸显了“抵押品渠道”在银行型货币政策传导中的重要性：央行的利率政策不仅通过贷款利率直接传导，还通过影响银行证券组合的市值，间接改变银行的融资能力和信贷供给。
阅读原文 ↗监管谁？识别DeFi治理中的行动者
这篇欧央行工作论文研究去中心化金融（DeFi）的治理结构，回答一个监管难题：DeFi没有中心化中介，那么监管者应该把谁纳入监管范围？DeFi自2021年以来快速增长，其创新在于通过智能合约和区块链技术提供金融服务，而不依赖传统中心化机构（银行、券商），这给监管带来根本性挑战——找不到明确的“责任主体”。作者利用综合数据集，考察四个主要DeFi协议（Aave、MakerDAO、Ampleforth、Uniswap）的治理安排。核心发现是“去中心化的幻觉”：这些协议的治理代币持有高度集中，约一半或更多的代币持有与协议自身或加密货币交易所相关——即所谓的“去中心化治理”实际上由少数利益相关方主导。顶级投票者大多是“代表”（delegate），在许多情况下无法通过公开数据识别其身份、也无法确认他们与代币持有者的关系，这使问责机制难以落地。研究的政策含义是：政策讨论中常提出的监管锚点——治理代币持有者、开发者或中心化交易所——在操作上难以依赖，因为利用公开数据识别真实的责任主体非常困难。作者建议监管者在设计DeFi监管框架时，需要认识到其治理的实际集中度，并寻找更可行的监管入口（如与法币世界交互的接口、技术基础设施提供者）。
阅读原文 ↗欧洲部门企业违约的分位数概率模型
这篇欧央行工作论文提出一种新的信用风险建模框架——违约分位数概率（QPD）模型，以弥补传统模型低估尾部风险的缺陷。传统信用风险模型（如平均违约概率模型）以“平均违约率”为中心，忽略了违约概率分布的厚尾特征和部门间异质性，导致在压力情景下系统性低估损失。作者的QPD框架基于无条件分位数回归，利用欧洲九个国家约500万家非金融企业的流动违约率数据，以压力测试标准的宏观和部门情景变量为条件，估计违约概率分布的各个分位数。关键发现是：违约概率分布的尾部对宏观变量的敏感性是中位数处的三至五倍——即当经济恶化时，最脆弱企业的违约率飙升的幅度远大于“平均企业”所暗示的，揭示了信用风险传导的非线性和跨部门不对称性。作者用危机时期的数据验证了模型的稳健性，并与基准模型比较，确认其审慎效率更高。把模型应用于欧央行2025年地缘政治和贸易紧张加剧的情景，QPD识别出建筑业、贸易、酒店业和房地产部门具有更高的尾部脆弱性。该框架把分布估计嵌入压力测试，为基于情景的部门信用风险评估提供了更审慎的工具。
阅读原文 ↗数字银行与不断演变的货币政策传导
这篇欧央行工作论文系统描绘欧元区数字银行细分领域，并评估数字银行与传统实体银行在货币政策传导上的差异。作者从监管数据中手工核对构建了2016—2025年170多家数字银行的全集，按商业模式分为电子零售、电子服务和电子批发三类。数字银行的特征是：平均规模较小但增长迅速，更依赖住户存款（主要是隔夜存款），持有比传统银行更大的现金缓冲和无形资产。利用围绕2022年7月开始的欧央行紧缩周期和2024年首次宽松的双重差分设计，文章得出三个主要结果。第一，在紧缩期，数字银行的融资渠道更强更快：住户存款利率上升更多、零售融资利差压缩更少，尤其在隔夜期限和独立数字银行中——因为数字银行对存款利率竞争极其敏感，必须快速跟进以留住存款。第二，贷款利率传导并不更强，这导致数字银行利润空间被压缩、贷款增长随后放缓，尽管零售资金仍在流入——存款利率快涨与贷款利率慢调形成“息差挤压”。第三，在早期宽松中，数字银行相对较快地削减新融资利率（尤其长期限），但有效存款溢价持续、零售流入放缓，利润率开始正常化。文章的政策含义涉及市场数字化采用与银行调整资产负债表久期能力的互动，以及对金融稳定的潜在影响。
阅读原文 ↗回购市场网络：金融压力下的动态
这篇欧央行工作论文利用交易层面数据和网络分析方法，考察欧元计价回购市场在近期金融压力事件中的韧性。回购市场（以证券为抵押的短期融资市场）的平稳运作对金融稳定至关重要——它是金融机构融资链条的核心枢纽；但近年来，该市场一再经历压力事件（如2020年3月疫情冲击、2022—2023年英国养老金危机等引发的融资紧张）。作者的核心发现如下。第一，机构回购网络呈现“核心—外围”结构：少数大型机构（大银行和主要做市商）构成互联紧密的核心，大量其他机构处于外围；而且压力时期网络的连通性反而增强——机构在紧张时更倾向于与核心交易对手交易，形成“抱团”。第二，在部门层面，交易量和回购利差大体保持稳定，说明市场在压力下仍能维持基本运转。第三，对整个欧元回购市场而言，金融压力与更低的利差相关——这一看似反直觉的发现与“市场作为冲击吸收器”的解释一致：压力时期央行提供流动性支持，叠加核心机构的融出行为，反而缓解了融资溢价。文章表明，欧元回购市场的网络结构使其在压力下展现出相当的韧性，但核心—外围结构也意味着风险集中于少数核心节点，这些节点的脆弱性值得持续关注。
阅读原文 ↗住房财富与货币政策传导：跨国证据
这篇欧央行工作论文量化住房财富在货币政策向消费传导中的作用，覆盖20个发达经济体。作者使用贝叶斯VAR模型，用一种新颖的“符号限制+最大预测误差方差限制”组合识别结构性冲击，并通过反事实脉冲响应把“住房财富渠道”从其他传导渠道中隔离出来。核心概念是“住房财富乘数”——消费对房价外生变化的敏感度。研究有两个主要发现。第一，住房财富乘数与各国的“完全自有住房率”密切相关：在完全自有住房率高的国家（住房产权更普及、房价涨跌直接转化为家庭净财富），房价变化对消费的拉动更大；这一效应对耐用消费品尤为显著——因为财富增加会刺激大额支出决策（如汽车、家具、装修）。第二，货币政策向消费传导的跨国差异，很大程度上由“现金流渠道”驱动——即利率变化通过影响家庭房贷还款负担（而非资产价格）传导至消费：在浮动利率房贷占比高的国家，加息更快转化为家庭现金流压力、抑制消费。这一发现区分了“财富渠道”与“现金流渠道”的相对重要性，对理解不同住房金融制度下货币政策的效力、以及评估房价在政策传导中的作用具有重要意义。
阅读原文 ↗热浪、寒潮、洪水与干旱：极端天气事件对经济活动的短期影响
这篇欧央行工作论文考察德国、法国、意大利和西班牙四个欧洲主要经济体中极端天气事件（热浪、寒潮、洪水、干旱）对宏观经济的短期影响。作者基于长期历史分布的百分位阈值构建了极端温度和降水的创新指标——不是用绝对温度，而是用“相对该地区历史常态有多异常”来定义极端事件。估计采用各国特定的结构性贝叶斯VAR模型，以识别天气冲击对实际GDP、HICP（调和消费者物价指数）和部门产出的因果影响。分析记录了一年时间范围内显著且异质的影响。第一，极端温度主要冲击工业和能源相关部门：德国对热浪的脆弱性最强（其制造业和能源密集型产业结构使然）。第二，极端降水主要影响建筑业和采矿业，西班牙对洪水和干旱的暴露最大。第三，部门构成在传导中起关键作用——制药、电力、建筑和采矿呈现独特且重复出现的模式。从通胀角度看，天气冲击可能产生两种不同类型的效应：供给型冲击在不妨碍活动的情况下推高价格（如电力价格飙升），或产生需求型效应（如灾害后的重建支出）。各国影响不同，这取决于其产业结构、能源体系和气候暴露。研究为央行在通胀监测中纳入天气风险提供了量化工具。
阅读原文 ↗支付系统互联与贸易流动
这篇欧央行工作论文首次对跨国支付系统互联的经济影响提供了因果估计。研究的背景是：各国正在推进快速支付系统的跨境互联（如“同一时刻即时支付”的互联安排），但此前缺乏对互联贸易效应的量化证据。作者构建了一个新的支付系统互联举措数据集，识别出全球超过2000个互联连接，并用标准引力模型估计互联对双边贸易流的影响。核心结果与贸易成本理论一致：支付系统互联国家的贸易量平均高约4%——这个幅度约为贸易协定效应的一半、共同货币区效应的四分之一，说明支付互联确实降低了跨境贸易成本，但作为“深度一体化”工具的作用弱于传统贸易协定和货币联盟。识别策略很严谨：通过控制已接入代理银行网络的国家对，作者隔离了“直接连接快速支付系统”的净平均效应，证明收益来自支付基础设施本身。异质性分析显示，允许批发交易的支付系统互联、连接小国（通常与代理银行网络连接较少）以及面临高跨境支付成本的地理区域，互联带来的贸易提升更大——即互联的边际收益在原本支付通道不畅的国家更高。结论稳健，且剔除最大的互联国家集团（欧元区）后依然成立。研究为全球支付互联（如G20跨境支付议程）的福利评估提供了首个因果证据。
阅读原文 ↗欧盟国防开支的宏观经济影响
这篇IMF工作论文研究欧洲大规模重整军备（rearmament）的宏观经济后果。背景是欧洲防务开支的历史性转变：北约成员国预计将达到GDP的2%，且正在讨论到2035年把目标提高到5%。作者采用两种互补的方法。第一，利用覆盖1989—2023年27个欧盟国家的年度面板数据，考察过去国防开支的经验效应：国防开支在短期内刺激经济活动，并产生可观的跨境溢出（军备采购带来邻国的订单和需求）。更重要的是，支出乘数存在巨大的国家和时间异质性：进口密集度低（更多国内采购）、财政空间充足（主权收益率利差小）和公共投资效率高的国家，国防开支乘数更大。第二，利用来自Opentender的2009—2023年欧盟27国月度国防采购合同高频数据，配合财政新闻和基于欧洲总体国防采购及各国与主要对手地理邻近度的工具变量，改进因果识别。估计确认了国防开支对产出的正向效应，且装备采购（武器系统）的相对影响最强。文章最后给出一个重要的警示：当前欧洲国防建设比样本中的历史国别事件规模更大、更同步，乘数可能低于历史估计——尤其在货币政策不宽松（央行不配合扩张）的情况下，挤出效应会削弱财政扩张的效果。研究为评估欧洲防务扩编的宏观影响提供了量化框架。
阅读原文 ↗稳定币与支付的未来：来自金融市场的证据
这篇IMF工作论文利用金融市场定价，检验一个前瞻性问题：市场参与者是否普遍预期稳定币将在支付领域扮演重要角色？识别策略很巧妙：利用美国国会推进支持稳定币支付立法的事件，观察上市支付企业的股价高频反应。如果市场预期稳定币会加剧支付行业竞争，那么现有支付企业的估值应受损。估计结果显示：美国支持稳定币用于支付的立法，使上市现有支付企业的市场价值合计下降18%，约合3000亿美元——这一降幅大于其他近期促进竞争的监管冲击（如开放银行、费率改革），说明市场把稳定币视为支付行业的重大竞争威胁。异质性分析提供了机制证据：第一，对专注于跨境支付的现有企业冲击比例更大（稳定币的低成本跨境结算直接威胁其核心业务）；第二，对受网络效应保护的企业（如拥有庞大商户和用户生态的巨头）冲击更小；第三，对已提供加密相关服务的企业冲击更小（它们已经对冲了这一风险）。文章的结论是：金融市场已经为稳定币的未来“投票”——在投资者眼中，稳定币不是边缘资产，而是可能重塑全球支付格局的竞争者，这对支付监管和金融稳定政策具有参考意义。
阅读原文 ↗解释债务积压阈值的跨国异质性
这篇IMF工作论文研究“债务积压阈值”（debt overhang threshold）的跨国差异。债务积压是指当政府债务水平过高时，增债不仅无法刺激增长，反而抑制投资和经济活动（因为市场预期未来将加税或违约，私人部门不敢投资）的现象；债务积压阈值即“债务超过多少开始伤害增长”的临界点。作者使用卡尔曼滤波方法，把该方法应用于一个标准增长模型，为105个国家分别估计各自的债务积压阈值，而不是像多数文献那样估计一个全球统一或分组的平均值。结果显示：各国阈值存在显著的异质性——无论在发达国家组还是发展中国家组内部，阈值差异都很大；但单个国家的时间变化有限，说明阈值主要反映深层的结构性特征而非短期周期因素。第二步，作者探索了异质性的来源，发现四个结构性因素与更高的债务积压阈值相关：良好的还款记录（市场相信政府会还债）、高质量的制度和治理（政策可信）、有利的公共债务构成（本币债务占比高、期限长、债权人基础稳定多元）、以及发达的金融市场（深度和规模大、能吸收债务）。文章的结论对债务可持续性评估具有直接意义：债务上限不是“一刀切”的数字，而取决于国家的制度质量和债务结构。
阅读原文 ↗应对巴哈马的生活成本：贸易多元化视角
这篇IMF工作论文开发了一套评估贸易多元化战略对进口成本影响的方法，并以巴哈马为例量化其潜在收益。背景是：巴哈马等小型开放经济体高度依赖进口，进口来源集中使它们暴露于供应风险和高价格，是生活成本压力（食品、能源等价格高企）的重要来源。作者利用巴哈马的细粒度双边进口数据，模拟把一部分进口从高价低效来源重新配置到更具竞争力的供应国。估计结果显示：战略性重新配置约2%—3%的进口，可将年度进口账单减少2%—5%，具体幅度取决于进口替代在集约边际（从同一国家进口更多更便宜的品种）和广延边际（切换到新的供应国）上的可行程度。节省的很大一部分集中在少数来源国和产品类别——说明“精准打击”式的多元化战略可以迅速见效，而非需要全面重构贸易体系；据估算，这能把经常账户余额占GDP的比例改善0.5—1.5个百分点。作者同时强调，贸易多元化并非万能药：其效果取决于国内配套改革（如物流基础设施、海关效率、贸易协定的市场准入），且需要平衡多元化收益与供应链稳定性的权衡。研究为小型开放经济体缓解生活成本压力提供了量化的政策工具。
阅读原文 ↗用贝叶斯结构时间序列模型预测增长：坦桑尼亚应用
这篇IMF工作论文考察贝叶斯结构时间序列（BSTS）模型在坦桑尼亚季度经济增长预测（nowcasting）中的应用。背景是：近年来全球冲击频发、外部波动加剧，各国（尤其是难以获得高频增长数据的低收入国家）越来越需要及时监测短期经济波动——而官方GDP数据发布滞后，通常需要借助高频指标进行“预测”。BSTS模型提供了灵活的框架：它同时纳入趋势成分（潜在增长路径）、季节性变化和回归效应（高频指标对增长的驱动），其中的spike-and-slab变量选择机制能够自动从众多候选高频指标（如货币供应、税收、进口、制造业产出等）中筛选出与增长真正相关的变量，避免人为选择的随意性。文章详细说明了模型选择和评估框架，包括稳健性检验和敏感性分析，并展示模型相对传统方法的预测表现。此外，模型对更长预测区间和动态回归变量的适应能力，使其在数据环境变化时仍能保持效用。研究的价值在于：为缺乏成熟预测基础设施的国家提供了一套可操作、可复制的预测方法论，帮助政策制定者在官方数据发布前及时把握增长态势，改进预算规划和宏观决策。
阅读原文 ↗用多区域因子模型预测世界贸易
这篇IMF工作论文提出了一个改进的全球贸易预测（nowcasting）模型，核心创新是纳入区域动态与溢出。世界贸易增长既由共同的全球因素驱动（如全球需求、美元汇率、全球供应链状况），也受区域趋势影响（如亚洲制造业周期、欧洲能源冲击、美洲贸易政策变化）。此前的贸易预测模型大多只关注前者——用一个或几个全球因子解释所有国家——忽略了区域结构。作者采用带多因子块结构的动态因子模型（DFM）：分别估计全球因子和各区域因子，并显式建模区域之间的溢出关系，从而捕捉“区域分化”时期全球贸易的动态。实证显示，与标准贸易预测模型相比，该模型在区域异质性突出的时期（如2020—2021年疫情后的复苏错位、当前的地缘经济碎片化）预测误差显著更小。模型还揭示了贸易溢出的方向：亚洲（尤其是中国及东亚供应链）对全球和其他区域贸易周期具有显著的外溢效应——亚洲制造业波动是全球贸易波动的重要源头。在贸易格局剧变和“去风险化”背景下，多因子区域框架为跟踪贸易趋势提供了更具适应性的工具，也为理解全球贸易新闻的驱动因素提供了洞察。
阅读原文 ↗塑造创新：产业政策能否提振专利申请？
这篇IMF工作论文对产业政策能否促进创新（以专利申请衡量）进行了全球实证分析，并解决了政策评估中的选择偏差问题。识别策略是：利用“报复性动态”——即一国实施产业政策会引发贸易伙伴的报复性措施，从而产生与本国政策目标无关的外部变动——作为产业政策的工具变量，剥离政策瞄准（政府倾向于扶持有潜力的行业）造成的内生性。核心结果有些反直觉：平均而言，产业政策在四年期内并不会增加本国的国内专利申请——多数政策补贴和扶持并没有转化为可度量的创新产出；唯一的例外是当政策针对具有潜在扭曲或外部性的部门时（如幼稚产业或低碳技术），这些领域市场本身投资不足，政策补位确实有效。但产业政策有一个显著且普遍的“副作用”：它暂时提振了同期的外国专利申请——外国发明人抢先在政策扶持的部门申请专利，既是为确保技术保护（防止本国企业在政策支持下竞争时侵犯其专利），也可能是为了抢占市场准入。这种“外国提前申请”效应在出口导向型政策（相比国内补贴）、针对创新核心部门的政策以及新兴市场和发展中经济体中更强。文章提示：产业政策的效果取决于设计，且可能带来跨境知识产权竞争等意外后果。
阅读原文 ↗欧元区疫情时期通胀动态：政策与非政策需求以及能源和非能源供给因素的作用
这篇欧央行工作论文系统剖析欧元区疫情时期通胀飙升的来源，是首个在统一框架中同时考察能源和非能源供给因素、以及政策性和非政策性需求因素（包括财政政策、常规和非常规货币政策）的研究。作者采用贝叶斯向量自回归（BVAR）模型，通过叙事、符号、零和不等式限制的组合来识别各类冲击。一个重要的方法论创新是：作者考虑到能源价格动态本身也会响应总需求状况——能源价格既是供给冲击的结果，也包含了需求信息——避免把能源上涨全部归因于供给端。主要发现如下：第一，疫情时期的通胀飙升是由供给和需求因素的组合共同驱动的，而非单一原因；第二，能源相关的供给约束是通胀上升的关键因素，但重要程度低于此前许多研究的估计——部分能源价格涨幅其实是总需求过热的结果；第三，财政和货币政策在本轮通胀中起到了“助推”作用（宽松立场支持了需求），但并不是主导驱动因素，把高通胀主要归咎于“央行印钱”或“财政大撒钱”的简单叙事缺乏证据支持。研究为理解本轮通胀的构成、评估政策角色的争议提供了系统的量化证据。
阅读原文 ↗欧盟的能源转型
这篇IMF工作论文评估欧盟能源转型的宏观与投资影响，方法上试图弥合“自下而上”与“自上而下”两种建模思路的分歧。分歧的根源是：基于部门计算的“自下而上”方法（逐项加总建筑、交通、电网等脱碳投资）通常得出每年需要投资增加GDP的2%—3%；而“自上而下”的一般均衡模型往往得到总体投资效应接近零的结论——因为转型会挤出其他投资，或者旧有投资（如化石燃料资产）的下降抵消新增投资。作者用衔接两类方法的建模技术解决这一矛盾：把新凯恩斯一般均衡模型（GMMET）扩展，详细刻画主要排放部门（建筑、交通、能源密集型制造业）的能源使用。模拟结果显示：实现欧盟2035年气候目标需要总体年度投资增加约GDP的1%——介于两类方法的估计之间。更重要的是政策组合效应：如果欧盟把碳定价与绿色补贴结合使用，宏观影响温和——因为二者互补，绿色补贴降低能源价格和通胀并提高产出，碳定价效果相反，两者叠加后各方面的影响都变小。财政层面：只要脱碳充分依赖碳定价，转型的财政成本温和——ETS1和ETS2的碳收入最终可达GDP的约1%，而转型的公共投资成本每年低于GDP的0.5%，留下可用于其他政策目标的净财政空间。研究为欧盟气候政策的宏观成本收益提供了细致评估。
阅读原文 ↗劳动力调查参与率的侵蚀：证据、驱动因素与解决方案
这篇IMF工作论文研究一个影响全球统计质量却常被忽视的问题：劳动力调查（LFS）回复率的持续下降。劳动力市场数据是经济决策的基础，但世界许多地区的劳动力数据质量不佳——IMF的数据充分性评估已多次标记相关问题——而回复率下降正在加剧这一挑战：调查回复率越低，样本偏差越大，失业率和就业数据的可靠性越差。作者首先记录了若干国家LFS回复率的演变，然后通过新建一个覆盖39个（主要为发达）经济体的LFS特征数据集，系统考察驱动因素。核心发现是制度设计的决定性作用：在自愿参与调查的国家，回复率平均每年下降1.5个百分点，侵蚀速度惊人；而在强制参与（法律规定必须回答）的国家，回复率基本稳定——强制参与制度是抵御回复率下滑的最有效工具。作者还发现数据收集方式（如面对面、电话、在线）影响回复率，模式差异与人口特征有关。最后，文章评估了统计机构和数据用户的各种应对措施：调整调查方法（如混合模式收集、激励设计）、利用非传统数据（行政记录、大数据）补充或替代调查，并讨论了这些方法的有效性与局限。研究对改进劳动力统计、保障政策制定所需的数据质量具有直接价值。
阅读原文 ↗稳定币冲击
这篇IMF工作论文开发了度量稳定币冲击的新方法，并利用其识别稳定币采用对美国金融市场的因果效应。数据与识别策略：作者把稳定币特定新闻的日度叙事数据（记录影响稳定币需求的事件）与USDC和USDT总市值的高频变动相结合，度量稳定币市值的高频冲击；然后基于异方差性（不同时期冲击方差不同）在事件研究和SVAR-IV框架内实现因果识别。核心结果：稳定币需求冲击引发了短期国债收益率的持续下降——大量资金流入稳定币并沉淀为美国国债投资（稳定币储备通常配置短期美债），压低了短端利率；美元贬值——稳定币需求上升替代了部分对美元现金和存款的需求；以及向加密和股票市场的渐进溢出——稳定币流动性释放推动加密资产价格上涨并波及股市。企业层面的异质性同样显著：支付提供商从更大的稳定币采用中受益（交易量增长）；而银行——包括社区银行和小银行——没有表现出被定价的“去中介化”风险（市场并未因稳定币竞争而压低银行估值）。研究结果凸显了稳定币需求作为资产市场传导新渠道的作用：稳定币已成为连接加密世界与传统金融市场的桥梁，其需求波动可以影响美国短端利率和汇率，这对货币政策和金融稳定监测具有新意。
阅读原文 ↗AI遇上财政政策：绘制64个国家的政府支出行动
这篇IMF工作论文把人工智能用于财政政策研究，构建了首个全球季度“酌情政府支出行动”叙事数据库。方法上，作者用一个固定的GPT-4.1提示词，对经济学人智库（EIU）国别报告进行大规模自动编码，从历史文本中识别各国政府主动采取的支出扩张和收缩行动，覆盖64个国家、时间跨度从1952年一季度到2023年四季度。数据库的价值在于：传统财政研究难以区分“政府主动调整支出”与“经济波动被动改变支出”（自动稳定器），而叙事数据库可以识别出外生的、主动的政策行动。作者从三个维度验证了数据库的可靠性：成功复现Romer和Romer（2019）的专家手工编码；识别出的冲击能显著预测随后测得的政府支出变动；与Adler等人（2024）基于行动口径的财政整顿措施一致。利用把叙事指标作为内部工具变量的逐国VAR，文章给出了第一组跨国可比的累积政府支出乘数：中位数乘数在两年期内约为0.7，且各国和各时期差异显著。合并估计显示：在开放度较低的经济体（进口漏出少）、固定汇率制度（货币政策不抵消）和经济下行期（闲置产能多），乘数更大；不确定性高时乘数较小，政治支持强时乘数较大。研究展示了AI在经济学数据构建中的巨大潜力。
阅读原文 ↗主权债务可持续性与再分配
这篇IMF工作论文从“再分配动机”出发，发展了一套全新的主权债务可持续性理论。传统理论把主权债务解释为政府平滑税收或应对冲击的工具；本文则强调：政府借债，还因为想再分配。分析框架是一个异质主体小型开放经济体：政府通过劳动税进行再分配（对高收入者多征税、补贴低收入者），而劳动税是扭曲性的；政府在财政政策上缺乏承诺（今天的承诺明天可能反悔）。在此设定下，国际信贷市场的作用被重新诠释：能够借外债，降低了政府进行再分配的成本（不用完全依靠高税收），因此政府有动机积累外部债务；而如果违约、被排除在国际信贷市场之外（退回金融自给），再分配的成本上升——这构成了内生的违约成本。定量上，模型成功解释了意大利外部债务的累积，以及“税前收入不平等越高、外部债务越高”的正向跨国相关——不平等越严重，政府越有再分配冲动，越需要借助外部融资。政策含义很新颖：在存在分配关切的情况下，最优财政紧缩应该更加渐进——过快削减债务虽然改善财政纪律，但会迫使政府大幅提高扭曲性税收或压缩再分配，社会福利代价更大。文章把政治经济学（再分配）与主权债务理论结合，为理解高债务国家（如意大利）的债务动态提供了新视角。
阅读原文 ↗实现小型发展中国家的持续经济增长：伯利兹入门
这篇IMF工作论文以伯利兹为案例，研究小型发展中国家（SDS）面临的独特经济挑战与增长瓶颈。SDS的特点是经济体量小、出口和产业结构单一、自然灾害和外部冲击暴露度高、金融和基础设施薄弱。作者的实证分析聚焦三个关键领域。第一，改善融资渠道：研究发现需求和供给两方面的因素共同制约私营部门信贷——需求端是企业信贷意愿和项目储备不足，供给端是贷款利率水平偏高、抵押品流程复杂、不良贷款遗留问题（历史高企的NPL抑制银行放贷意愿）以及银行持有远超监管最低要求的资本（保守的资本缓冲降低放贷积极性）。第二，提高劳动力参与率：研究探讨了男女劳动力参与率差距的驱动因素，包括旅游业在服务业中的比重（旅游就业的季节性和性别结构）、青年教育成就、劳动力市场结果的不平等以及托儿服务的可得性——这些因素共同解释了为什么女性的劳动参与率显著低于男性。第三，旅游业容量约束：作为伯利兹经济支柱的旅游业，其前景受制于酒店容量（床位供给）、航班可得性（航空连通性）和成本竞争力（价格优势）。文章为SDS制定增长战略提供了针对性的政策方向。
阅读原文 ↗削弱央行独立性的宏观后果：来自行长更替的证据
这篇IMF工作论文利用央行行长更替这一自然事件，研究削弱央行独立性的宏观经济后果。作者构建了一个覆盖2000年以来28个发达和新兴市场经济体132次央行行长更替的新面板数据集，按更替是否具有政治动机进行分类（即新行长是否在政治压力下产生、是否配合政府短期目标）。研究发现分几个层面。第一，描述性证据：政治动机任命的行长任期与更高、更波动的已实现和预期通胀相关；专业预测者预期这类行长在应对通胀变化时更偏鸽派。第二，因果估计：利用双重差分设定中的局部投影，政治动机的更替宣布后，名义和实际短期利率下降、预期和已实现通胀上升，同时GDP增长短期内上升——即政治干预央行领导层带来一个“增长—通胀的短期权衡”：短期刺激增长，但以更高通胀为代价。第三，异质性与信誉成本：这些效应在新行长宣扬非正统货币政策观点（如财政主导、货币融资）时更为明显；尤其值得注意的是，长期通胀预期只有在“政治任命+非正统观点”组合下才上升——说明央行信誉受损的成本在明确信号（非正统言论）下才被市场充分定价。研究为央行独立性这一制度安排提供了直接的宏观成本—收益证据。
阅读原文 ↗犯罪的长期效应：从个人关切到宏观后果
这篇IMF工作论文研究犯罪对经济的长期影响，打通了“历史犯罪暴露—个人认知—宏观后果”的完整链条。传统研究关注犯罪冲击的短期成本（财产损失、治安支出），本文则关注其持久的心理和制度效应。作者把跨国调查数据与历史犯罪记录相匹配，发现：历史上暴露于高犯罪年份的个体，今天更可能把“打击犯罪”置于其他社会目标（如维持经济稳定）之上——童年的犯罪记忆塑造了终身的政策偏好，这种效应在年长、较富裕个体和父母中尤其强烈。更强的财政状况可以缓解犯罪暴露影响的持续性——财政实力使国家有能力投入资源打击犯罪、重建安全感，切断认知的长期固化。更重要的是宏观层面：在犯罪关切更“根深蒂固”（历史暴露更重）的国家，新的高犯罪年份之后GDP下降更大——而且这种下降主要由消费、资本积累和生产率的降低驱动，而非就业变化——说明犯罪引发的恐惧改变了家庭和企业的长期行为（减少消费、抑制投资、恶化营商环境），侵蚀的是经济的供给能力和信心，而非直接的劳动力损失。文章把行为经济学（恐惧与偏好）与增长理论结合，为理解社会治安与长期增长的互动提供了新证据。
阅读原文 ↗韧性与可持续性安排（RSF）的催化作用
这篇IMF工作论文评估“韧性与可持续性安排”（RSF）的催化融资作用。RSF是2022年加入IMF贷款工具箱的新工具，提供可负担的长期融资，支持成员国实施宏观关键改革，以降低极端天气事件和流行病对国际收支稳定前景的风险——它是IMF应对气候变化和疫情等长期结构性风险的核心工具之一。文章的核心问题是：RSF是否实现了其关键目标之一——“催化”其他来源的融资（即利用IMF的背书撬动更多国际资金）？作者采用多管齐下的方法：对IMF国别团队的调查、计量经济研究以及非传统数据分析（新闻媒体和劳动力市场数据）。调查结果显示，大多数拥有RSF安排的国家获得了气候融资，主要来自与公共来源（多边开发银行、双边援助机构）的协同。计量分析进一步证实：RSF获批与低收入国家多边开发银行（MDB）气候融资和官方发展援助（ODA）的增加显著相关——IMF的批准起到了“信誉信号”作用，为受援国吸引了额外资金，从而加强了RSF与国际收支稳定的联系。非传统数据也暗示未来融资可能进一步增加。文章为评估IMF新工具的有效性提供了早期经验，支持在气候脆弱国家推广此类催化型安排。
阅读原文 ↗稳健的倾斜方法：参数化相对熵
这篇欧央行工作论文提出一种改进的概率预测方法——“参数化倾斜”（parametric tilting），用于把外部信息（如专家判断、市场信号）整合进基于计量经济模型的密度预测。背景是：政策制定者通常不仅需要点预测，还需要完整的概率分布（例如通胀未来各路径的概率），而“熵倾斜”（entropic tilting）是常用的整合外部信息的方法——通过最小化目标分布与模型分布之间的Kullback-Leibler散度，把外部约束施加到模型预测上。但传统熵倾斜存在明显缺陷：在某些条件下会产生不现实或不稳定的分布，例如多峰分布、退化的分布，或数值计算不稳定，导致预测结果难以解读和复现。作者提出的参数化倾斜方法，利用偏t分布（skew-T）的灵活性来刻画宏观时间序列的关键矩特征（均值、方差、偏度、厚尾），并在参数化分布族内最小化目标分布与模型分布之间的KL散度，从而在保留外部信息约束的同时，确保输出的分布形态合理、数值稳定。该方法克服了熵倾斜的多峰和退化问题，为政策制定者和研究人员把外部观点稳健地整合进概率预测框架提供了实用工具。
阅读原文 ↗稳定币与货币政策传导
这篇欧央行工作论文研究稳定币（与美元等参考资产挂钩的加密资产）的普及对银行中介和货币政策传导的影响。作者利用稳定币快速扩张的经验事实，结合欧元区银行及其个体借款人的保密细粒度数据，记录了三个主要发现。第一，存款替代机制：稳定币的采用导致资金从零售银行存款流向数字资产，这种再配置增加了银行对批发融资（同业市场、大额存单等）的依赖，最终可能制约银行的信贷中介能力——因为批发融资更不稳定、成本更高。第二，传导改变：稳定币改变了政策利率向银行融资成本和贷款条件的传导，可能削弱政策行动的可预测性；这些效应是非线性的，关键取决于稳定币采用的规模、设计特征（如是否计息）和监管待遇。第三，外币稳定币的风险：随着外币（主要是美元）计价的稳定币日益流行，银行可能增加对外币批发融资的依赖；实证显示，对此类融资敞口更大的银行，对国内货币政策冲击的贷款供给反应更弱——即货币政策的国内传导被削弱，货币主权可能受到侵蚀。研究为监管者评估加密资产对金融稳定和货币政策的影响提供了重要证据。
阅读原文 ↗向股权倾斜：资本管制与外部负债结构
这篇IMF工作论文研究资本流动管理措施（CFMs，即资本管制）能否优化国家外部负债的结构——使其从波动性高的债务融资转向更稳定的股权融资。背景是：波动的国际资本流动和高外部债务是金融危机的常见诱因（如突然的资本外逃和货币危机），因此政策制定者长期争论资本管制作为管理外部脆弱性工具的作用；但此前缺乏关于资本管制能否改变外部负债“构成”（而非总量）的实证证据。作者利用一个新的细粒度资本账户开放度指标数据集——该指标衡量政策强度而非简单的开放/封闭二元分类——进行实证分析。核心发现是：偏袒股权的“非对称开放”（对股权流入开放、对债务流入限制）确实能把一国的外部资本结构推向股权——即在总外部负债中，股权类融资（外国直接投资、组合股权投资）占比上升、债务类融资（银行贷款、债券）占比下降，从而使外部融资结构更稳定、更抗冲击。效应的异质性很重要：这一效果在制度质量更高的国家更强——良好的治理（产权保护、合同执行、法律环境）是吸引长期股权资本的前提，说明“开放股权+改善治理”的政策组合才能有效吸引稳定外资。
阅读原文 ↗新颖的季度宏观经济预测框架：以波黑为例
这篇IMF工作论文介绍了一个新的季度宏观预测框架（QMFF），并以波斯尼亚和黑塞哥维那为例展示其应用。该框架的核心是一个季度预测模型（QPM），其特点是以“实际变量对其趋势的偏离”（产出缺口式设定）来量化主要行为方程——这是许多央行和IMF常用的小型结构模型方法。模型是一个联立方程组系统，覆盖金融规划与政策（FPP）框架的主要部门（实体经济、财政、货币、外部部门），并嵌入部门内外的关键核算恒等式（如国际收支恒等式、货币供给恒等式），确保模型内部一致。一个重要的设计特征是：通过显式纳入实际变量和相对价格中观察到的趋势，框架确保经济沿平衡增长路径运行、支出份额相对名义GDP保持恒定——避免长期预测中出现不合理的结构漂移。QMFF足够灵活，可适应不同的货币框架（通胀目标制、汇率锚）和汇率制度（浮动、固定）。实证部分不仅包括参数校准，还测试了模型的动态性质和样本内模拟表现。文章的价值在于：为缺乏复杂模型基础设施的国家（尤其是小型和转轨经济体）提供了一套可操作、可复制的宏观预测与政策分析工具。
阅读原文 ↗当前LLM分析宏观金融问题的有效性如何？
这篇IMF工作论文以人类经济学家的评估为基准，系统检验当前大语言模型（LLM）在宏观金融分析上的能力——具体任务是对IMF第四条款员工报告中的宏观金融内容进行分析。第四条款报告是IMF对成员国经济政策进行年度评估的权威文件，包含大量需要专业判断的分析内容，是测试LLM经济学能力的理想对象。作者在2016—2024年的报告上测试多个GPT模型，评估其定性评级（如对风险的评级）和二元问题（如是否符合某个标准）的表现。结果：最新模型已经可以在相当程度上协助经济学家——2024年，高级GPT模型在评级任务上的平均准确率为71%—75%，在二元问题上的平均精确匹配率为76%—81%。但研究也发现了明显的局限：第一，LLM倾向于给出比人类专家更高、更不分散的评级——即系统性乐观偏误，把风险评得偏低；第二，在需要深度情境判断的开放式问题上表现不佳——这类问题依赖对国别背景、历史脉络和微妙权衡的理解，超出了纯模式识别的范围。文章还探讨了模型性能的驱动因素（如训练数据、提示设计）并提出了改进方向。研究为央行和金融机构使用LLM辅助分析提供了实证依据和风险提示。
阅读原文 ↗地籍、资产有形性与增长
这篇IMF工作论文研究地籍（cadasters——土地和财产所有权的官方记录）对长期经济增长的影响，并识别出一个具体的作用渠道：资产有形性。地籍是产权制度的基础设施——只有清晰、可靠的产权记录，财产权才能被界定和执行，资产才能用于抵押、交易和投资。作者的假说是：企业资产越“有形”（依赖土地、建筑、设备等实物资产），地籍制度对其越重要——因为实物资产的融资和流转恰恰依赖产权证明。利用跨国地籍数据集和过去六十年行业面板的细粒度数据，实证结果显示：地籍制度的发展促进长期增长，尤其在资产有形性高的行业（如制造业、建筑业、房地产相关行业）；机制是这些行业因地籍改善而获得更多投资——清晰的产权降低了融资摩擦、提高了资产的可抵押性。异质性很有意思：地籍的增长效应在两类国家更明显——缺乏强地籍的国家（如撒哈拉以南非洲，地籍改善的边际价值最大）和拥有更有利于投资的法律体系的国家（产权登记能真正转化为合同执行和融资便利）。文章的结论是：地籍改革可以成为许多发展中经济体刺激投资、维持长期增长的务实切入点，其收益远超“行政现代化”本身。
阅读原文 ↗卫星能预测石油需求吗？
这篇欧央行工作论文探索一个新颖的数据来源：卫星观测能否改善石油需求预测？核心思路是：二氧化氮（NO₂）是一种主要由化石燃料燃烧排放的短寿命污染物，其大气浓度与能源消费活动高度相关——哪里烧油多，哪里的NO₂浓度就高。因此，卫星遥感监测NO₂可以提供一个及时、全球一致、免费获得的“石油需求活动代理”。作者检索、清洗并汇总日度卫星NO₂数据，把它整合进一系列预测模型中，并在发达和新兴经济体的面板上检验预测效果。结果显示：纳入NO₂显著提高了石油需求的实时预测（nowcasting）精度，优于仅基于自回归项和传统预测变量（工业活动、价格、天气、车辆登记）的基准模型；预测精度的提升在危机时期尤为明显（危机时传统指标滞后、卫星数据实时反映经济活动骤变），但在稳定时期仍然存在。非线性模型（尤其是神经网络）带来的改进最大，凸显了能源需求与污染之间的非线性联系（如活动水平不同时，需求对活动的敏感度不同）。研究的贡献在于：为石油需求监测提供了一种新的高频、客观、覆盖全球的工具，对能源市场分析、通胀预测和大宗商品监测具有应用价值。
阅读原文 ↗没有发生的大再分配：货币政策的HANK-OLG视角
这篇欧央行工作论文研究欧元区本轮通胀飙升及其货币政策应对的分配后果，标题“那场没有发生的巨大再分配”点出了核心发现。作者使用一个估计的、带代际交叠（OLG）结构的双资产异质主体新凯恩斯（HANK）模型，分析2021—2022年驱动通胀的宏观经济冲击（能源冲击、需求复苏、供给瓶颈等）如何在不同群体间重新分配资源。研究发现，这些冲击本身在群体间产生了显著的再分配效应：从年轻和贫困住户向年长和富裕住户转移——原因是通胀对不同资产结构家庭的侵蚀不同（老年人持有更多名义资产、可能从利率上升中受益，年轻人和贫困家庭负债更高、实际工资受损）。然而，关键的转折在于货币政策：欧央行直到2022年中期才加息，这种“按兵不动”的利率路径在很大程度上抵消了冲击本身的分配效应——因为低利率保护了借款人（年轻和贫困家庭）、惩罚了储蓄者（年长和富裕家庭），与通胀的再分配方向相反。反事实分析显示：如果欧央行从一开始就采用标准的泰勒规则（更早、更快加息），将无法缓解这种再分配，甚至可能加剧。文章的启示是：货币政策在再分配中扮演着比通常认识更重要的角色，而“反应的时机”决定了分配的走向。
阅读原文 ↗债券基金的风险承担与货币政策
这篇欧央行工作论文研究货币政策如何通过债券基金的风险承担行为传导，识别出一个“基于市场的风险承担渠道”。作者利用美国和欧元区注册债券基金的细粒度证券层面数据，以基金债券持仓的加权平均信用评级衡量基金层面的信用风险，考察宽松货币政策对基金组合风险的影响。主要发现如下。第一，美联储和欧洲央行的宽松货币政策都与债券基金组合风险的增加相关——低利率环境下的“追逐收益”行为使基金增持风险更高的债券。第二，风险承担的期限结构效应：持有长期限资产的基金比持有短期限资产的基金风险承担更明显——长期资产对利率更敏感，基金在宽松期更倾向于拉长久期、下沉信用。第三，工具异质性：非常规货币政策（量化宽松等）比常规利率政策产生更强的风险承担效应——QE直接向资产市场注入流动性、压低收益率曲线，对基金配置的边际影响更大。第四，跨央行比较：美联储的货币政策对基金风险承担的影响强于欧洲央行，凸显了美国货币政策在全球金融市场中的主导地位——即使对欧元区注册的基金，美元流动性的松紧也是配置决策的重要变量。研究对理解非银金融机构在货币政策传导中的作用、以及宽松政策积累的金融稳定风险具有意义。
阅读原文 ↗不良贷款激增时的信贷稳定：资产管理公司的作用
这篇欧央行工作论文研究不良贷款激增时如何稳定信贷，聚焦资产管理公司（AMC）的作用。核心机制是“违约率—贷款利率”的反馈循环：当经济下行导致违约率上升时，银行的预期损失上升、资本承压，银行为覆盖风险提高贷款利率；而更高的利率加重借款人负担、进一步推高违约率——形成恶性循环，使“扩张信贷”这一常规政策失效（在模型中，单靠增加信贷供给无法稳定经济）。AMC如何打破循环？作者的分析显示：AMC按不良贷款的长期回收价值收购不良资产，把银行面临的有效违约率“钉住”在可承受水平，切断了违约率向贷款利率的反馈，从而恢复信贷渠道。相比之下，政府直接购买正常贷款虽然扩张了信贷，但保留了这个反馈循环，效果有限。在一个校准到欧元区的模型中，量化结果鲜明：设立AMC后，季度违约率下降0.8个百分点、贷款利率下降1.6个百分点、福利提高0.2%；而政府购买正常贷款反而挤出了银行存款、收缩信贷——违约率上升1.8个百分点、贷款利率上升1.2个百分点、福利下降0.3%。文章的结论是：处置不良资产的工具设计（买什么、按什么价格）决定了危机政策的成败，AMC式的“坏资产剥离”优于“好资产购买”。
阅读原文 ↗房主保险与货币政策的传导
这篇欧央行工作论文记录了一个货币政策传导的新渠道——通过房主保险市场。传统上，货币政策通过抵押贷款利率、房价和家庭财富影响房地产市场；本文发现，保险公司是另一个被忽视的传导环节。核心发现：紧缩性货币政策冲击平均导致房主保险价格上涨。机制如下：保险公司大量投资于债券等利率敏感资产；央行加息降低保险公司资产的市场价值，收紧其资产负债表约束（资本充足压力上升），保险供给的“影子资本成本”提高——保险公司为了维持资本充足率，要么提价、要么收缩承保。这种保险供给的收缩，通过提高住房持有成本（保费上升），使住房更难负担，从而放大了货币政策对房地产和抵押贷款市场的影响。异质性证据很清晰：在地方保险公司对利率更敏感的地区（其投资组合久期长、资本缓冲薄），货币政策冲击对房价和抵押贷款申请的负面影响更强。尤为值得注意的是，这一渠道在气候风险暴露高的地区更为突出——这些地区保险本来就紧张，加息的保险传导效应叠加气候风险，可能加剧住房市场的脆弱性。研究凸显了保险市场在放大宏观冲击中的作用，以及房主保险、住宅房地产与抵押贷款之间的相互联系。
阅读原文 ↗更宽松、更紧、更清晰：欧元区新的金融状况指数
这篇欧央行工作论文提出一个新的欧元区金融状况指数（FCI）——“宏观金融FCI”，用于衡量央行直接控制之外的更广泛金融状况。作者构建了一个新颖的结构性向量自回归（VAR）模型，纳入关键宏观经济变量（产出、通胀等），并把九种资产价格映射为单一指数：无风险利率（短端和长端）、主权债券利差、风险资产（股票）、信用利差和汇率等。方法论上最重要的创新是“一体化联合估计”：VAR系数和FCI权重在同一步骤中联合估计，确保指数与宏观经济的反馈关系在模型内部一致——金融状况影响经济，经济状况反过来影响金融变量，两者不能割裂。指数提供了一个直观的中性基准：其模型隐含的长期均值，即当通胀处于目标、产出处于潜在水平时金融状况应收敛到的“中性”水平，便于判断当前金融条件是宽松还是收紧。实证显示，该指数赋予名义利率主导作用（欧元区金融状况主要由利率水平驱动），并在通胀和产出的样本外预测中优于现有指数。结构识别显示，金融状况传导至实体经济需要长达一年、传导至通胀几乎需要两年——提示金融条件的松紧变化对政策的影响存在明显滞后。
阅读原文 ↗碳密集能源价格变化的宏观经济效应：模型比较
这篇欧央行工作论文通过模型比较，评估碳密集能源（化石燃料）价格变化对货币政策的挑战。作者召集了多个“环境货币模型”——这些模型在标准宏观经济模型中加入了详细的多部门能源结构（区分碳密集与非碳密集生产、能源投入的替代弹性等）——并比较它们对欧元区和美国两种能源冲击场景的反应：暂时性价格上涨（如一次供应中断）和永久性价格上涨（如长期碳税或结构性供给约束）。核心结果既有共识也有分歧。共识方面：无论暂时还是永久，能源价格上涨都具有通胀性——推高物价、抑制产出（滞胀性质）。分歧方面：永久性冲击的通胀影响高度依赖模型假设和货币政策反应——如果央行积极应对（加息遏制通胀），通胀峰值更低但产出损失更大；如果“看穿”能源冲击，通胀更持久。模型的量化和定性结果具有很大的共性——这说明关于能源冲击的方向性结论是稳健的；但跨国差异仍然存在：欧元区（能源进口依赖高、工资刚性更强）与美国的通胀传导路径不同。文章的意义在于：为央行评估碳定价和能源转型的通胀影响提供了多模型交叉验证的框架，帮助政策制定者理解模型不确定性的范围。
阅读原文 ↗序列空间模型的最小二乘滤波
这篇欧央行工作论文（技术笔记）为宏观经济学中日益流行的“序列空间模型”提供了一种新的计量工具——最小二乘滤波器。序列空间模型在异质主体文献中越来越受欢迎（如HANK模型的计算实现），但这类模型的计量工具包仍不如传统状态空间方法发达：研究者通常面临“如何从观测数据中恢复不可观测的结构性冲击”的问题。作者提出的算法在线性序列空间模型中高效解决这一滤波问题：它以闭式解求解一个最小二乘优化问题，直接返回给定观测数据条件下不可观测冲击的条件期望。该方法的实用性体现在其灵活性上：能够处理异方差（冲击波动随时间变化）、缺失观测、测量误差以及非高斯冲击分布——这些都是实际宏观数据中常见的特征。作者用一个中等规模的异质主体新凯恩斯模型模拟的数据验证了滤波器性质，结果显示它能准确恢复底层的结构性冲击。这篇笔记的意义在于：它为使用序列空间模型的研究者提供了比现有方法更高效、更稳健的冲击提取工具，降低了HANK类模型用于实证和政策分析的门槛，也方便央行把这类前沿模型用于政策评估。
阅读原文 ↗宏观审慎措施如何影响抵押贷款放贷标准？来自欧洲央行银行贷款调查的证据
这篇欧央行工作论文利用欧洲央行银行贷款调查（BLS）的数据，研究基于借款人的宏观审慎措施（BBMs）如何影响银行的抵押贷款放贷标准。样本覆盖2009年一季度至2023年三季度15个欧元区国家，期间各国陆续实施了贷款价值比（LTV）上限、偿债收入比（DSTI）上限、期限限制等借款人约束措施。核心发现如下。第一，银行通常在BBM实施前后收紧信贷标准，最强的收紧效应出现在实施当期——即监管措施落地时，银行同时通过更严格的标准（更高的首付要求、更谨慎的借款人筛选）配合监管。第二，这种收紧对不同类型BBM普遍存在，无论LTV、DSTI还是期限限制，都能观察到放贷标准收紧，说明BBM通过“直接约束+信号作用”双重渠道起作用。第三，法律约束力的措施比非约束性建议形式的措施带来更强的收紧——“硬法规”比“软建议”更能改变银行行为。第四，在抵押贷款增长或房地产价格上涨较快的地区，收紧更明显——BBM在高热市场中的效果更强，与“平滑信贷周期”的宏观审慎目标一致。研究的政策含义是：BBM不仅通过限制单个借款人的杠杆起作用，还通过促使银行整体收紧标准来影响信贷周期，这对评估宏观审慎政策的效果和设计具有参考价值。
阅读原文 ↗欧洲银行体系中的风险传播：NBFI和市场风险的放大效应
这篇IMF工作论文利用网络分析，研究非银行金融机构（NBFI）和金融市场压力如何放大欧元区银行体系的风险传染。作者基于欧元区银行的监管数据构建银行间网络，模拟不同压力情景下的传染过程。核心发现是“缓冲有效、外源放大”的双重图景。第一，银行的资本和流动性缓冲显著抑制了银行间敞口的传染：在基线情景（银行体系自身承压）下，传染只造成温和的资本损失，没有出现级联违约——后危机时代建立的资本和流动性监管框架（巴塞尔III）发挥了预期作用，银行间网络的“防火墙”是有效的。第二，但压力源头在银行体系之外时，情况完全不同：源于NBFI的压力（如基金赎回、保证金螺旋、市场波动加剧下的资产抛售）在市场波动加剧时显著放大了系统性风险——NBFI的杠杆和流动性错配通过“抛售—价格下跌—追加保证金”的反馈循环冲击银行，而这类冲击绕过了传统的银行间传染渠道，也超出了基于银行资产负债表的缓冲设计所能防御的范围。文章的政策建议：把传染模型纳入全系统压力测试，设计覆盖整个金融生态系统（而非仅银行）的宏观审慎政策——在校准银行缓冲和识别系统性机构时，必须把银行对NBFI的敞口及其放大风险纳入考量。
阅读原文 ↗预测肯尼亚的GDP增长
这篇IMF工作论文为肯尼亚开发了一个季度GDP增长的实时预测（nowcasting）模型，展示预测技术在低收入国家的适用性。模型的特色是“官方数据+数字交易数据”的双源融合：除了官方月度指标（工业生产、货币供应、贸易、财政收支等），还纳入数字交易数据（移动支付交易量等）——肯尼亚是全球移动支付渗透率最高的国家之一，数字交易记录了经济活动的大量实时信息，为预测提供了传统统计体系之外的高频信号。方法上，模型利用宏观时间序列的强共同运动，用少数潜在因子概括总量动态（动态因子模型），避免“维度灾难”；模型随每次数据发布滚动更新，并把预测修正分解为“可预测成分”（基于既有一致性的调整）和“新闻成分”（新数据带来的真实新信息），帮助使用者理解预测变化的来源。结果显示：模型在数据受限环境下表现稳健，预测精度足以支持政策决策，证明nowcasting方法可以成功应用于低收入国家——即使在官方统计发布滞后、频率有限的情况下，也能及时把握增长态势。研究为其他数据约束型经济体提供了可复制的预测框架。
阅读原文 ↗税收征管改善时谁买单？格鲁吉亚大纳税人办公室的收入、合规与行为反应
这篇IMF工作论文利用格鲁吉亚2021年设立大纳税人办公室（LTO）这一准自然实验，研究在不改变税率的情况下，强化税收征管对纳税人行为和财政收入的影响。大纳税人办公室专门监管贡献税收份额不成比例的大企业——格鲁吉亚此举旨在加强征管、改善合规。作者利用2017—2024年的行政数据，并结合2024年资格门槛的调整（部分企业被纳入或移出LTO范围），采用加权双重差分设计识别因果效应。核心发现：被LTO强化监督的企业，年度税收评估增加约GDP的0.4%—0.7%，增收集中在增值税和预扣税——这两类税种依赖第三方申报和交易记录，最容易通过征管改善来堵漏。机制分析显示，LTO的成效来自“组合拳”：针对性执法（对高风险企业重点稽查）与改善纳税人服务（辅导、简化流程、加快退税）双管齐下；同时审计次数减少但更具选择性——从“撒网式”稽查转向“情报驱动”的精准稽查，效率更高。效应的异质性也很清晰：在第三方报告强、交易可追溯性高的部门（如贸易、金融）影响最大。文章的结论是：税收征管改革（而非加税）可以显著增强财政能力、创造财政空间，是发展中经济体增收的务实路径。
阅读原文 ↗石油冲击下的最优汇率政策
这篇IMF工作论文研究面临油价冲击的小型开放经济体（尤其是石油出口国）的最优货币与汇率政策。理论框架是一个包含金融市场分割的模型——居民和企业参与国际金融市场的程度不同，产生内生的无抛补利率平价（UIP）偏差（即利率差不再精确对应预期汇率变动），这是许多小型开放经济体面临的实际摩擦。作者的主要发现如下。第一，最优政策是“双工具组合”：利率政策稳定国内通胀和产出缺口（传统货币政策目标），外汇干预（FXI）专门瞄准UIP楔子（利率平价偏差），以抵消金融摩擦——两个工具各司其职，共同实现最优配置。第二，油价冲击内生地改变净外国资产头寸（油价上涨时出口国积累资产），由此产生金融失衡，使FXI变得必不可少——这一机制不同于文献中强调的外生金融冲击，说明大宗商品冲击本身就是外汇干预需求的重要来源。第三，定量上，对一个校准的石油出口国，次优汇率制度代价高昂：自由浮动或简单钉住造成约2%消费当量的福利损失；但有趣的是，简单钉住（尤其是带燃料补贴的钉住）在某些情况下反而优于自由浮动——因为浮动汇率下UIP偏差和金融摩擦会放大油价波动对经济的冲击。总体结论：FXI是打破“实物大宗商品冲击与金融风险溢价”之间不稳定联系的关键工具。
阅读原文 ↗中介被打断？黑山银行利差的银行层面分析
这篇IMF工作论文研究黑山银行业的中介效率问题。背景数据很直观：自独立以来，黑山的金融中介持续萎缩——私营部门国内信贷占GDP比重从2008年86.5%的峰值降至2024年的46.4%，信贷供给大幅收缩；而与此同时，净息差（NIM，衡量银行中介成本的核心指标）持续偏高，在西巴尔干地区名列前茅。高息差意味着企业融资成本高、银行中介效率低，与信贷萎缩相互强化。作者利用一个独特的银行层面数据集——覆盖2013—2025年黑山所有商业银行的季度观测——分析净息差的决定因素，得出三个关键发现。第一，规模效应：规模较大的银行净息差往往更低，反映规模经济（固定成本分摊）、业务多元化（收入来源广）和更强的市场势力（能够以更低利差吸引业务）；这说明银行业整合（并购）可能降低整体中介成本。第二，资产质量：资产质量更高的银行净息差更窄——有效的信用风险管理减少了不良贷款成本和风险溢价，无需靠高利差覆盖损失。第三，运营效率：运营效率更高的银行净息差更低——成本控制和管理的有效性直接转化为更低的中介费用。政策含义：支持银行业整合、强化信用风险管理、促进运营效率提升，是降低黑山融资成本、恢复金融中介功能的方向。
阅读原文 ↗播下流动性的种子：土地改革的不均衡影响
这篇IMF工作论文利用中国的土地改革，研究降低土地市场摩擦对劳动力流动的“不均衡”影响。作者以中国两项加强土地租赁权的重大改革（允许土地流转、强化租地权利）为自然实验，通过追踪改革在县级层面的空间和时间推进，构建了一个新颖的县级改革指数，并与大型面板数据结合。研究发现改革的效应在性别和城乡维度上高度分化。第一，农村女性：相对于男性，改革促进了农村女性脱离农业的转型——土地租赁市场化使农村家庭可以把土地出租给更有效率的生产者，解放了家庭（尤其是女性）的劳动力，使其能够转移到非农部门，获得更高收入。第二，城市女性：与此同时，改革减少了城市女性的就业和工资收入——机制可能是农村女性劳动力涌入城市劳动力市场，增加了低技能劳动供给，对城市女性形成了竞争压力。作者把改革指数嵌入一个包含家庭层面就业决策的两部门（农业—非农业）模型，指出“土地市场摩擦×性别角色分工（市场劳动与家庭生产）”的相互作用是驱动这些不均衡影响的关键机制。反事实分析表明，如果完全缓解土地市场摩擦，女性的劳动配置和农业生产率都会发生显著变化。文章的政策含义是：土地改革既释放效率红利，也可能带来局部的分配冲击，政策需要配套补偿和再培训。
阅读原文 ↗中国的人口老龄化与养老金改革
这篇IMF工作论文系统评估中国人口老龄化对养老金体系和宏观财政的影响，并模拟各项改革的效果。中国正经历快速老龄化和劳动力下降：人口结构变化对经济增长、财政和养老金体系构成重大挑战。作者首先梳理了中国养老金体系的演变（城镇职工基本养老保险与城乡居民养老保险的城乡二元结构），并评估其与国际同行的差距（覆盖率、替代率、可持续性）。在此基础上，用一个明确纳入城乡差异的校准代际交叠（OLG）模型进行量化预测，得出几个重要结果。第一，基准情景：仅人口老龄化一项，就可使2024—2050年间的年度GDP增长放缓约2个百分点；养老金支出占GDP比重上升近10个百分点——老龄化对增长和财政的拖累是巨大的。第二，2024年退休年龄改革的效应：延迟退休缓解了部分长期压力——GDP增长每年提高0.2个百分点，2050年养老金支出从占GDP的15.3%降至11.9%。第三，政策模拟：作者考察了四项改革——把目前待遇不足的居民养老金计划待遇翻倍、将待遇与预期寿命挂钩（自动调整）、进一步提高退休年龄、促进城镇化——每项都对财政和宏观经济结果产生显著影响。文章的结论是：中国需要组合拳式的养老金改革，以在保障老年福利与维持财政可持续之间取得平衡。
阅读原文 ↗IV回归中的贝叶斯推断
这篇欧央行工作论文（由Giannone、Lenza和Primiceri三位计量经济学权威合作）解决工具变量（IV）回归中的弱工具问题，提出一种新的贝叶斯推断方法。众所周知，当工具变量较弱（工具与内生变量相关性低）时，标准的频率学派推断会失效——置信区间过窄、系数估计有偏；而使用扩散先验（无信息先验）的贝叶斯推断也面临同样的问题。作者诊断出问题的根源：对第一阶段系数设定平坦先验，相当于在“集中参数”（concentration parameter，衡量工具与内生变量相关性的关键冗余参数）上隐含了一个偏向“工具很强”的先验——即平坦先验无意识地高估了工具强度，导致推断过于自信。解决方案因此很自然：直接在集中参数上设定无信息先验，而不是在第一阶段系数上。这样得到的后验推断大幅改善：贝叶斯可信区间与基于条件化方法（conditioning approaches）的频率学派置信区间渐近等价，并且在弱工具下保持稳健——即使在“几乎不相关”的极端弱工具情形也不会给出虚假的精确结论。文章的贡献是把弱工具问题的贝叶斯处理提升到与频率学派经典方法相当的水平，为实证研究中普遍存在的弱工具场景（如宏观、金融、劳动经济学）提供了更可靠的推断工具。
阅读原文 ↗资本缓冲可用性的结构模型
这篇欧央行工作论文研究“资本缓冲可用性”问题：为什么银行在面临损失时往往不愿动用监管缓冲，反而大幅收缩信贷？这是后危机时代宏观审慎监管的核心难题之一——监管者设计资本缓冲的初衷是“逆周期”：好时候积累缓冲，坏时候释放缓冲支持信贷。但实践中银行即使有缓冲也不愿动用，因为动用缓冲会被市场解读为“银行有问题”（污名效应），反而抬高融资成本。作者构建了一个非线性结构性银行部门模型，区分两类资本要求：银行不得违反的最低资本要求，和银行可以违反但会承担污名成本的资本缓冲要求（CBR）。核心结论是：即使污名成本非常低，也会产生巨大的缓冲可用性约束——面对损失时，银行会选择大幅去杠杆（削减资产、收缩贷款）以避免资本比率跌破CBR，而不是动用缓冲。这意味着：当银行体系面临系统性损失时，不可释放的（或实际不可用的）监管资本缓冲不太可能完全实现其支持总体贷款供给的宏观稳定目标——缓冲可能“看起来充足、实际用不上”。文章的政策含义是深刻的：要提高缓冲的可用性，监管者需要从制度设计入手（如降低动用缓冲的污名、明确缓冲释放的沟通机制、可释放缓冲与不可释放缓冲的区分），让缓冲真正发挥“雨天补伞”的功能。
阅读原文 ↗从港口到价格：全球供应链中断的通胀效应
这篇IMF工作论文定量评估航运延误（供应链中断的核心形式）对通胀的影响，为“供应链冲击—物价”传导提供了直接证据。方法上很有新意：作者利用实时AIS（船舶自动识别系统）海事数据，构建了“港口到港口航运时间”的新度量——比传统的延误指标（如集装箱等待时间）更全面、更及时；然后把航运时间数据与细粒度的港口层面贸易数据和项目层面价格数据相链接，形成一个“港口—产品—时间”的微观面板。文章首先记录了三个事实：商品进口在港口和地区间存在显著异质性、不同产品对航运延误的暴露度差异很大、拥堵冲击会引发可观测的总体价格反应。识别策略利用跨产品暴露度的差异：同一次延误冲击对高暴露产品（如依赖特定港口航线的商品）和低暴露产品的影响不同，从而可以干净地估计航运延误的因果价格效应。核心估计结果：航运延误100小时，在五个月的峰值时使通胀上升约0.5个百分点——这个量级说明供应链延误确实具有实质性的通胀效应，但也是暂时性的（峰值后回落）。研究为央行在供应链冲击期间评估通胀路径、以及“看穿还是回应”供给冲击的争论提供了量化依据。
阅读原文 ↗阿尔及利亚宏观经济预测模型（AMPM）
这篇IMF工作论文介绍阿尔及利亚银行的季度预测模型（QPM），即该行“预测与政策分析系统”的核心工具。阿尔及利亚经济的独特性对模型设计提出了特殊要求，模型被精心构造以捕捉这些特征。第一，碳氢化合物部门的重要性：油气出口是财政收入、出口收入和外部平衡的主要来源，模型需要对油价和油气产量冲击的传导进行详细刻画。第二，可观的财政政策影响：阿尔及利亚财政规模大、对经济的影响直接，模型需要充分反映财政支出和转移支付对总需求的推动。第三，货币—财政互动：财政赤字通过货币融资和银行体系影响货币供给，模型需体现这一联动。第四，政策框架：阿尔及利亚实行货币总量目标制（以广义货币增长为中介目标）和有管理的汇率制度（汇率不自由浮动），模型相应设定了货币总量规则和汇率管理规则。文章展示了模型的校准、求解和评估过程，并演示了理论一致性与数据拟合的稳健性——说明模型可以用于实时政策分析、预测和风险情景模拟。文章的价值在于：为资源型经济体构建适配其政策框架和结构性特征的预测模型提供了范例，也展示了IMF如何帮助成员国提升政策分析能力。
阅读原文 ↗保证金作为煤矿中的金丝雀
这篇欧央行工作论文提出了一个理解中央对手方（CCP）保证金机制的新视角：把追加保证金视为“煤矿中的金丝雀”——一种主动的早期预警和风险处置工具。CCP通过要求清算会员缴纳保证金管理对手方风险；传统观点把保证金看作事前的风险缓冲。本文的洞见是：保证金还有一个动态功能——通过在合约到期前诱导脆弱的对手方“提前违约”，CCP可以及时把这些对手方的合约转移给更稳健的交易对手，从而在损失酿成系统性连锁反应之前完成风险再配置，维持整体的风险分担功能。作者构建的模型揭示了CCP风险管理工具的“使用顺序”（pecking order）：当市场脆弱性较低时，原始对手方之间的损失分担（如违约基金）就足够；当脆弱性升高、合约到期时的违约可能引发清算会员的连锁失败时，CCP最优地以追加保证金补充损失分担——通过“逼出”脆弱方来降低到期时的集中风险；当脆弱对手方的资产负债表严重受损（追加保证金也无法救回）时，把保证金用作“金丝雀”（主动触发其违约并替换合约）是最优策略。研究凸显了保证金、损失分担和对手方替换三种工具之间的互补性，为理解CCP在压力时期的运作和监管设计提供了理论框架。
阅读原文 ↗用VAR进行财政监测
这篇欧央行工作论文开发了一个用于“财政监测”的贝叶斯混合频率VAR模型，实时预测政府赤字占GDP比率并解释其动态。现实需求很明确：政府和官方机构通常每半年才发布一次赤字预测（点预测），而政策制定者和市场需要更及时、更高频的信息。模型的构造思路是充分利用不同频率的数据：纳入月度现金财政数据（财政部月度收支）和季度权责发生制财政指标，再结合其他高频宏观与金融变量（如利率、股市、PMI）以及实际GDP和GDP平减指数，通过混合频率VAR统一建模，生成“月度密度预测”——不仅是点估计，还给出概率分布，刻画预测的不确定性。作者用意大利的实时数据版本数据库（每次发布时的历史数据集）做样本外评估：模型对年度赤字/GDP比率的预测在多数月份与欧盟委员会的官方预测相当甚至更准确，且发布更及时。文章还做了情景分析：比较货币政策冲击和典型衰退两种情景下的赤字动态，发现衰退情景下赤字反应更温和（自动稳定器起作用，而货币政策冲击直接压缩税收、推高支出）。研究展示了混合频率模型在财政监测中的应用价值，为高频财政政策评估提供了工具。
阅读原文 ↗为什么欧洲在高科技部门落后？制度与监管质量的作用
这篇欧央行工作论文从制度与监管质量的角度，解释欧洲为何在科技领域落后于美国。作者利用25个欧盟国家2004—2019年的数据（针对AI的分析延长到2023年），考察制度治理质量、劳动力市场监管和商业监管如何影响创新、高科技和AI密集型部门的投资份额。核心发现是：更好的制度质量和更少的负担性监管，与更高的高科技投资份额显著相关。机制上，高科技行业的特点是高风险、长周期、无形资产密集——这类投资对监管环境的确定性、合同执行效率、破产制度的宽容度（允许失败后重新出发）和劳动力市场的灵活性（快速招募和调整人才）尤其敏感；负担沉重的监管会不成比例地抑制这类“冒险型”投资。文章的量化结果很有冲击力：如果把欧盟国家的制度和监管质量提高到当前欧盟前沿水平，高科技部门的投资份额可以提高多达50%，从而显著缩小欧盟与美国之间的投资差距。研究还指出，欧盟的制度和监管质量存在明显的“前沿—滞后”分化，科技投资差距主要由监管负担较重、治理质量较低的成员国拉大。文章凸显了有效治理和高效监管在促进投资、创新和长期生产率增长中的核心作用。
阅读原文 ↗气候变化、灾难、保险与宏观经济
这篇欧央行工作论文系统研究保险在缓解气候灾难宏观冲击中的作用，聚焦“气候保险保障缺口”（protection gap）问题。作者首先构建了一个简洁的理论增长模型，纳入自然灾难、气候变化和保险：保险通过事前分散风险、事后提供重建资金，能够显著缓解灾难对资本积累和增长的冲击；但随着全球变暖加剧，灾害更频繁、更严重，保险定价上升，覆盖反而可能下降——形成“气候变暖—保费上涨—保障缺口扩大—灾后损失更重”的恶性循环。理论模型为实证分析提供了基础：作者利用1996—2019年间47个发达和中等收入国家的数千起灾害事件，检验保险覆盖与灾难宏观影响的关系。结果证实：保险覆盖越高的国家，灾害对GDP和增长的负面冲击越温和——保险在灾后重建、维持投资和防止长期疤痕效应方面发挥了实质作用。随着气候相关灾难日益频繁和严重，文章呼吁政策制定者采取措施缩小气候保险保障缺口：包括公共—私人保险合作、巨灾再保险安排、提高保险渗透率、以及把保险纳入气候适应战略。研究对气候风险下的宏观稳定和金融政策设计具有直接参考价值。
阅读原文 ↗货币联盟中的财政铸币税与价格水平决定
这篇欧央行工作论文研究货币联盟中价格水平的决定机制，提出了“财政铸币税”的新概念。传统上，货币联盟的价格水平由共同货币政策（货币铸币税）和各成员国的基本财政盈余共同锚定——这是财政价格水平理论（FTPL）的框架。本文的贡献是引入“便利收益”（convenience yield）：某些成员国（如德国）的政府债券因其安全性、流动性和国际储备地位，受到投资者的特别青睐，持有它们能获得超出利息的“便利价值”。这种便利收益产生一种特殊的财政收入——“财政铸币税”：政府可以以更低的利率发行债券，相当于从债券持有者那里获得隐性收入。在适当的财政和货币政策下，这些便利资产的财政铸币税像基本盈余和货币铸币税一样，为联盟的价格水平提供支撑。在此基础上，作者分析了一个重要场景：如果私营部门对便利资产的需求外生下降（例如投资者不再把德国国债视为“安全避风港”，或国际储备需求变化），财政铸币税收入减少，联盟价格水平上升（通胀压力）；而且由于各成员国便利收益水平不同（有的国家债券享有溢价、有的没有），需求冲击还会导致国家间的财富转移——便利收益高的国家损失更多隐性收入。文章为理解货币联盟中财政—货币互动提供了新视角。
阅读原文 ↗非金融企业的货币需求
这篇欧央行工作论文利用一项独特的新调查——关于欧洲非金融企业在压力时期现金使用的调查——实证研究企业的货币需求。研究的核心问题是：企业为什么持有现金，持有多少，以及哪些因素决定现金需求？作者从三个角度展开分析。第一，现金持有与企业规模的关系：研究发现现金持有与企业规模负相关——中小企业相对其业务规模持有更多现金，这为“中小企业更依赖现金缓冲”提供了额外证据。第二，部门和国别维度的比较：现金密集型部门（如零售、建筑等日常交易使用现金多的行业）和“现金友好型”国家（现金文化浓厚、非现金支付渗透率较低的国家）的企业，现金持有分布整体右移、平均持有量统计显著更大。第三，经济解释：作者认为，在低利率和低通胀环境中，持有现金的机会成本很低，现金对欧洲企业（尤其是更容易受融资约束的中小企业）起到“价值储存”作用——中小企业难以在危机时及时获得外部融资，预防性现金持有成为其抵御现金流冲击的主要手段。文章的贡献在于：提供了企业层面货币需求的罕见微观证据，对理解货币流通速度、利率政策对企业流动性的影响以及中小企业融资约束具有意义。
阅读原文 ↗通胀飙升期间欧元区的消费价格粘性
这篇欧央行工作论文利用九个欧元区国家的CPI微观数据，刻画2021—2024年通胀周期中价格调整行为的变化，为理解菲利普斯曲线的动态提供了微观基础。核心度量是“价格变动频率”——每月有多大比例的商品价格发生变化。研究发现：2022年，月度价格变动频率达到12%，而2010—2019年平均为8%，即通胀飙升使价格调整频率上升约4个百分点；随后频率在2023年迅速回落、2024年继续缓慢下降，最终接近疫情前水平。回落速度存在部门差异：食品和非能源工业品的价格变动频率下降较快，服务业则较慢，服务业频率在2024年仍处于高位（反映服务价格粘性更强、工资成本传导更持久）。频率上升主要来自“涨价次数增多”，而非单次涨跌幅度的变化——平均涨跌幅在飙升期间变化甚微。进口能源成本份额较大的产品价格反应更强。危险率分析显示：价格调整概率随“实际价格与最优价格之差”的扩大而上升——即企业不是机械地按时间调价（时间依赖），而是根据偏离程度主动调价（状态依赖），这与通胀越高、企业越频繁调价、菲利普斯曲线越陡的理论一致。宏观模型演示了这一状态依赖的含义：如果价格调整频率不随通胀飙升而上升，峰值通胀会低近1个百分点——即价格灵活性的内生上升放大了本轮通胀。
阅读原文 ↗欧元区劳动力市场：然而，它在移动！
这篇欧央行工作论文解释一个引人注目的现象：与1970年代和1980年代的高通胀时期不同，欧元区劳动力市场在2020年代初的通胀飙升期间表现出惊人的韧性——失业率没有大幅上升，产出与就业出现“脱钩”（产出增长强于就业增长，劳动生产率顺周期上升）。作者把1970—2025年的长期欧元区宏观数据与结构VAR分析相结合，分离总需求和总供给、货币政策以及要素替代冲击的各自作用。核心发现如下。第一，实际工资下降是劳动力市场韧性的关键：在本轮通胀中，名义工资增长落后于通胀，实际工资显著下降，这降低了企业的劳动成本、支撑了劳动力需求——与1970—1980年代工资—物价螺旋（实际工资上涨、企业裁员）形成鲜明对比。实际工资的“让利”使得企业更愿意保就业、甚至增雇，这是产出与就业脱钩（生产率上升）的重要来源。第二，货币政策冲击对产出的影响强于对就业的影响——加息更多通过投资和需求渠道打击产出，而就业调整相对滞后，这进一步放大了劳动生产率的顺周期性（经济走弱时生产率先降，走强时先升）。研究对理解本轮通胀中劳动力市场的韧性、以及货币政策对就业与产出不对称影响具有参考价值。
阅读原文 ↗什么驱动企业预期？需求与供给的故事
这篇欧洲央行工作论文（第3179号）开发了一个新颖的实证框架，系统分析欧元区企业预期的驱动因素。作者利用欧盟委员会针对制造业、服务业和建筑业开展的企业调查统一数据，构建了覆盖“经济活动”与“价格”两个维度的综合企业预期指数（BEI）。这些综合指数具有很强的前瞻预测能力：对短期实际GDP增长和以GDP平减指数衡量的通胀均有显著预测力，说明企业调查中的预期信息是实时判断经济走势的有效先行指标。为了识别塑造企业预期的底层力量，作者估计了分部门的结构性贝叶斯向量自回归（BVAR）模型，将企业对未来的预期回答与报告的生产限制（如订单不足、产能瓶颈、原材料短缺等约束）信息相结合，从而把预期波动分解为需求侧与供给侧冲击各自的贡献。主要发现如下。第一，需求侧冲击占据主导：产品需求和金融状况等需求因素解释了企业预期波动的大部分，但各部门之间存在明显异质性——制造业对需求变化最为敏感，服务业次之，建筑业则受金融条件的影响更大。第二，供给侧冲击的作用集中于价格预期：原材料供应和劳动力状况等供给因素在推动企业价格预期方面发挥重要作用，尤其在疫情后的高通胀时期，供给冲击是通胀预期上行的关键推手。第三，从政策角度看，该框架证明利用细颗粒度的高频调查数据，可以在官方宏观数据发布之前，把企业预期信息及时转化为对增长和通胀的即时评估，有助于欧洲央行进行实时经济分析和政策判断。总体而言，论文展示了“结构化模型与高频调查数据相结合”的方法论价值，也深化了我们对欧元区企业预期形成机制和通胀预期传导的理解。
阅读原文 ↗银行会对朋友的市场作出反应吗？存款定价中的社会溢出
这篇欧洲央行工作论文（第3178号）研究存款利率冲击如何通过数字社会联系在银行市场之间传导，探讨“社交溢出”对存款定价的影响。出发点在于储户的注意力有限：大多数储户并不会主动关注所有银行的利率变化，只有当地竞争或社交网络使外部利率变化变得“显著”时，储户才会作出反应，这种有限注意力成为存款利率跨市场传导的重要摩擦。作者利用银行并购事件带来的当地存款利率外生冲击，结合美国县级层面的社交网络连接度数据（反映不同县居民之间的数字社交联系强度），考察利率冲击能否通过社交联系传播到地理上遥远但社会关系紧密的县。核心发现：小型银行确实会对发生在“社交相连但地理遥远”县的存款利率冲击作出反应，相应提高自身存款利率——这说明储户通过社交网络获知远方银行的加息后，会与本地银行议价或转移存款，从而迫使本地银行跟随上调利率。这一溢出效应在经济上显著且具有持续性，并且在竞争更激烈的市场以及金融素养更高（更善于比较和切换银行）的住户所在县表现更强。机制上，数字社交联系激活了储户的搜寻行为，打破了存款市场的地理边界，使原本分割的地方存款市场在空间上趋于整合。文章的启示在于：在社交网络时代，银行定价策略不仅要盯住本地竞争者，还要关注社交关联市场的动态；对监管机构而言，存款竞争的空间边界已经改变，评估竞争格局与定价行为时需要把社交网络维度纳入考量。
阅读原文 ↗欧盟碳边境调节机制：对成员国和贸易伙伴的影响
这篇欧洲央行工作论文（第3177号）系统评估欧盟碳边境调节机制（CBAM）对欧盟成员国及其贸易伙伴的经济影响。CBAM于2023年10月1日生效，首先对覆盖产品（钢铁、铝、水泥、化肥、电力和氢等碳密集型产品）的进口商引入碳含量申报要求，并从2026年起正式征收碳关税——进口商需按进口商品隐含碳排放购买CBAM证书，证书价格与欧盟碳排放交易体系（ETS）碳价挂钩，从而防止“碳泄漏”并拉平境内外的碳成本。作者采用从价关税（ad valorem tariff）指数方法，把CBAM的碳成本转化为等效关税税率，测算其对欧盟进口和贸易伙伴出口的影响。总体结论是直接贸易影响有限：按全部进口平均计算，CBAM仅使欧盟进口总价值增加约0.1%；对非欧盟国家向欧盟出口的平均成本影响约为0.04%，即便在影响最大的国别和产品组合下，最高也只有1.2%。但平均数字掩盖了显著的结构性差异：对特定产品——尤其是钢铁、铝等碳密集的基础材料——影响可能相当可观，这些产品正是CBAM覆盖的核心对象，其高隐含碳排放使等效关税明显抬升。这有助于解释CBAM为何在政治上备受关注：尽管总体成本不大，但冲击高度集中于少数行业和地区，相关行业的游说与政治博弈因而十分激烈。文章还展望了更远期的情景：如果未来CBAM扩展至全面覆盖所有ETS部门，且碳价显著上升，相关贸易成本可能大幅增加，对新兴经济体和发展中国家的出口影响将更为显著。总体而言，论文为CBAM的贸易效应提供了较为全面的量化评估，提示政策设计需关注行业集中度和分配效应，以实现气候目标与贸易成本之间的平衡。
阅读原文 ↗政策评论/博客
150 篇Why the EU right to consent to personal data processing doesn't work
Consent banners fail GDPR’s promise of informed choice, with fatigue, dark patterns and opaque data uses undermining real control
阅读原文 ↗Profit shifting, tax harmonisation and investment in the EU single market: a trilemma
Anti-avoidance success has made EU investment more tax-sensitive, strengthening the case for corporate tax coordination within the single market
阅读原文 ↗Does generative AI save time at work?
The takeaway More workers are using generative AI tools, using them more often, and saving more time because of them, according to new survey data in FRED. The survey Economists Alexander Bick, Adam Blandin, and David Deming built the Generative … Continue reading →
阅读原文 ↗AI adoption and the productivity promise: what workers report
Use of artificial intelligence at work has doubled over the last two years and people report significant time-savings. But an ECB survey shows that perceived productivity gains vary widely and there are still barriers preventing many from adopting this new technology.
阅读原文 ↗2022年能源通胀冲击是否损害了欧洲央行和美联储的公信力？——跨期限证据
2022年俄罗斯能源供给冲击导致全球通胀大幅上行，市场普遍担忧央行公信力受损。本文利用跨期限的通胀预期数据，系统评估这次能源冲击对欧洲央行与美联储公信力的影响。研究发现，尽管欧元区短期通胀预期一度明显走弱、美国较长期限的通胀预期也出现一定漂移，但总体来看，两家央行在能源冲击之后仍保持了可信度：各期限通胀预期大体仍锚定在政策目标附近，说明市场并未因一次供给侧冲击就质疑央行长期抗通胀承诺的可信性。文章的比较视角很有价值：欧元区因能源依赖更深、短期通胀预期受损更明显，而美国的漂移更多体现在较长期限，反映出两国通胀预期形成机制和央行沟通框架的差异。对政策制定者而言，该研究意味着在供给冲击下，央行可以通过清晰沟通与坚持政策框架来守住预期锚，不必因短期通胀上行而动摇长期信誉；同时也要关注不同期限预期之间的分化信号，及时回应市场对通胀持续性的担忧。研究为比较主要央行在同类冲击下的公信力表现提供了系统的实证参考。
阅读原文 ↗州与都市区就业：2026年第二季度
本文基于圣路易斯联储FRED数据库，分析2026年第二季度美国各州与主要都市区的就业表现。数据显示，2026年第二季度美国全国就业同比增速小幅加快至0.3%，整体处于温和扩张状态。然而，这一总量数据掩盖了各州之间的显著分化：全美50个州中有38个州实现就业增长，而12个州以及部分都市区的就业出现下降。这意味着美国就业复苏并非普遍均衡，区域之间冷热差异明显：部分州的就业扩张动能较强，另一部分州则已出现就业收缩迹象。文章利用FRED提供的州级与都市区级数据，直观呈现了这种地域分化格局。对于投资者和研究者而言，这类区域就业数据有助于判断美国经济内部的结构性变化、劳动力流动方向以及不同地区消费与住房市场的冷暖；对于政策制定者，区域就业分化也提示总量性政策之外需要关注地方层面的结构性因素。该文是FRED博客对季度区域就业数据的常规跟踪，为观察美国劳动力市场的地区分布提供了及时的数据参考。
阅读原文 ↗人工智能是否在减少程序员就业？
本文利用FRED就业数据观察AI对程序员就业的影响。数据显示，自2022年以来，程序员（software coders）的就业增速明显放缓。关键问题是：这种放缓是行业周期因素所致，还是AI工具兴起的替代效应？近期研究倾向于认为，这一特定职业受到的冲击并非源于整体行业增长放缓，而很可能来自AI工具的普及——生成式AI能够承担越来越多的编码任务，降低了对初级编码岗位的人力需求。文章通过FRED图表直观呈现程序员就业的走势，并讨论AI替代效应对劳动力市场的潜在影响：如果生成式AI确实在取代编码岗位，那么其影响可能很快外溢到其他认知型、可编程化的职业，例如数据分析、法律文书、翻译和初级金融岗位等，从而对整体就业结构形成冲击。文章还提示，与传统自动化主要影响制造业蓝领不同，本轮AI冲击直接作用于白领与知识工作者，其扩散速度和范围可能更快更广。这为评估技术进步对就业结构的冲击、思考劳动者再培训与教育体系调整提供了重要的数据视角。
阅读原文 ↗美国股市参与度的扩大是否改变了利率对经济的影响？
过去四十年，美国股市参与度发生了根本性变化。1980年代中期，持有股票的住户占比不到30%；到2000年代初，超过一半的美国家庭直接或通过共同基金、401(k)和IRA账户间接持有股票。本文讨论一个关键问题：随着股市参与度扩大，股市波动向家庭支出传导的方式是否发生了改变，进而影响货币政策对实体经济的传导机制。其核心逻辑是：当持股家庭较少时，股市波动集中影响少数家庭的财富，这些家庭的消费对财富变化高度敏感，因此股市涨跌对总消费和产出的冲击较大；而当股票持有普及到更广泛的家庭后，股市波动被分散到更大比例的住户之间，单个家庭财富暴露减小，消费支出、资产价格和投资支出对利率变化的反应被缓和，产出对货币政策利率变动的敏感度因此下降。这意味着居民资产负债表结构的变化可能重塑货币政策传导渠道：在股市参与度更高的经济体中，同样幅度的加息或降息对实体经济的边际影响可能更小。文章为理解居民财富结构变化如何影响货币政策效力提供了最新的证据和思考框架。
阅读原文 ↗各州最低工资与生活成本
美国联邦最低工资多年来一直维持在每小时7.25美元，但各州最低工资的情况则完全不同：许多州的最低工资远高于联邦标准，且调整节奏不一。本文利用FRED和劳工统计局数据，将各州最低工资水平与当地生活成本结合起来分析，揭示一个容易被忽视的事实：名义最低工资相近的州，其实际购买力可能因生活成本差异而相去甚远——在高生活成本的州，即便最低工资较高，低收入工人的实际生活水平也可能低于生活成本较低的州。文章还讨论了最低工资调整面临的权衡：提高最低工资可以直接改善低收入群体的收入，但也可能带来就业减少、企业成本上升和物价传导等副作用，其净效应取决于劳动力市场的结构特征和地区经济条件。这种州际比较为评估最低工资政策对低收入群体福利、区域就业和物价的影响提供了直观的数据参考，也提示政策讨论不能只看名义数字，还要结合生活成本与区域差异来理解最低工资的真实经济含义。
阅读原文 ↗AI繁荣：理性热情还是下一个互联网泡沫？
AI的兴起推动全球科技板块大幅上涨，主要股市估值水平已回到互联网泡沫时期才见过的历史高位。本文围绕一个核心问题展开讨论：当前的AI热潮究竟是理性乐观，还是又一次互联网式泡沫？虽然AI确实在重塑经济结构、提升潜在生产率，但高估值本身并不意味着安全——历史上，估值过高的市场往往对盈利预期落空和利率上升极为敏感。文章从多个角度审视当前科技股定价的可持续性：一是估值水平本身是否已透支未来多年的盈利增长；二是AI相关投资能否如市场预期那样快速转化为企业利润；三是利率环境的变化——在高利率环境下，远期盈利的折现价值下降，高估值股票更容易受到冲击。文章还特别关注欧元区的情况：与美国相比，欧元区科技股权重较低、AI相关企业较少，但全球估值联动和跨境资金流动仍可能使欧元区市场受到波及；如果AI热潮出现剧烈调整，其影响可能通过财富效应、企业融资和信心渠道传导至实体经济与金融稳定。该文体现了欧洲央行对金融市场估值风险与货币政策之间关系的持续关注。
阅读原文 ↗政府补贴是否在驱动全球失衡？
近年来全球失衡再度扩大，市场关注焦点转向各国塑造国际贸易的产业政策与补贴措施。本文利用企业层面的数据，系统比较中国、美国和欧元区三国政府支持（补贴、税收优惠、产业政策等）的规模、形式与结构差异，并重点考察补贴对出口表现的影响。核心发现是：补贴正在推动中国在战略性重要行业的出口——在政府重点扶持的行业，中国企业获得了明显的出口竞争优势，这既可能反映了产业政策对产能和成本优势的塑造，也可能与国内支持措施的设计有关。文章将这一结果置于全球失衡的背景下讨论：补贴驱动的出口扩张如何影响贸易伙伴的竞争格局、如何加剧贸易失衡的积累，以及产业政策在全球贸易规则框架下面临的约束与争议。对欧元区而言，研究提出了现实的政策关切：面对战略性行业的补贴竞争，欧洲企业是否处于不利地位，欧盟应当如何调整其产业政策与贸易防御工具，同时维护基于规则的多边贸易体系。该文为理解产业政策、补贴与全球贸易失衡之间的复杂联系提供了企业层面的新证据。
阅读原文 ↗什么是“德克萨斯比率”？
20世纪80年代，得克萨斯州因油价暴跌和房地产投资失败爆发了严重的银行业危机，大量银行倒闭。为评估银行在类似压力下的脆弱性，加拿大皇家银行的杰拉德·卡西迪（Gerard Cassidy）开发了“德克萨斯比率”（Texas ratio）这一预警指标。该比率的计算方法是：银行的问题资产（不良贷款加上丧失赎回权的房地产等）除以有形普通股本与贷款损失准备金之和。其核心逻辑是：如果银行的问题资产规模相对于其能够吸收损失的资本缓冲过大，那么当资产损失兑现时，银行将难以依靠自身资本维持生存。一般而言，比率低于100%表明银行相对稳健，而接近或超过100%则意味着银行面临严重压力。文章介绍了该指标的历史渊源、构成要素和解读方法，并讨论了它的优点与局限：德克萨斯比率计算简单、数据可得性强，是快速筛查银行压力的有效工具；但它只反映存量风险的粗略快照，忽略了盈利前景、流动性和融资结构等因素，因此在监管实践中通常需要与其他指标结合使用。该文为理解银行压力监测工具提供了清晰的入门参考。
阅读原文 ↗股票期限结构是否对货币政策冲击作出反应？
自Bernanke和Kuttner（2005）的开创性研究以来，大量文献记录了美联储利率意外对股票市场的冲击效应。传统研究主要关注总体股价指数的反应，但股市其实还包含了关于投资者风险溢价和股息增长预期的丰富信息——这些信息可以沿不同期限进行分解。本文采用Giglio、Kelly和Kozak（2024）开发的模型框架，估计跨广泛期限的股票风险溢价与股息增长预期期限结构，并据此考察货币政策意外（冲击）如何影响短期与长期的股权定价变量。研究揭示的核心问题是：当美联储意外加息或降息时，投资者对未来不同期限的股权风险补偿和增长预期的调整是否一致？短期风险溢价可能对政策冲击反应剧烈，而长期预期可能更多反映投资者对货币政策路径和经济增长前景的重新评估。通过这一期限结构视角，文章展示了货币政策冲击如何沿时间维度重塑股权资产的定价，也为理解货币政策向股票市场传导的机制——究竟是通过折现率渠道还是预期渠道——提供了新的实证证据，对资产定价和货币政策分析都有参考价值。
阅读原文 ↗消费者压力有多大？调和相互背离的信用卡违约指标
根据纽约联储微观数据中心最新发布的《家庭债务与信贷季度报告》，2026年第二季度美国家庭总债务余额小幅下降130亿美元：抵押贷款和学生贷款余额略有下降，其他债务产品余额有所增加，大多数债务产品的违约率保持相对稳定。然而，一个令人担忧的趋势正在显现：从2022年三季度到2026年一季度，信用卡余额中逾期90天以上的存量比例（存量违约率）从7.6%升至12.8%，达到自大衰退以来未见的高位，引发市场对消费者财务健康恶化的担忧。但与此同时，衡量新增逾期发生的流动违约率（flow delinquency rate）近两年来却保持相对稳定，两种指标出现了明显背离。本文利用纽约联储消费者信贷面板（CCP）数据深入剖析这一背离的原因。核心结论是：存量违约率的上升并非源于新增违约的恶化，而是因为银行报告的“陈旧坏账”（stale, charged-off debts）被保留在报表中的时间更长，导致存量口径下的逾期余额不断累积，从而高估了消费者实际陷入财务困境的速度。这一发现意味着，评估家庭财务压力不能仅看存量违约率，而应结合流动违约率等指标综合判断。
阅读原文 ↗剥离STRIPS交易活动
2020年3月起，美国金融业监管局（FINRA）开始公布财政部发行证券的汇总交易量数据，为研究者观察美国国债市场流动性提供了便利。然而，公开数据并不包含本息分离交易证券（STRIPS）的交易活动信息。STRIPS是由存量国债“剥离”创造出来的证券：将国债的本金和利息现金流拆分为独立出售的零息债券，分别以本金券和利息券的形式在市场上交易。由于零息结构，STRIPS的久期更长、对利率更敏感，主要被机构投资者用于资产负债匹配、利率风险管理与久期敞口管理，具有独特的风险与流动性特征，也是观察长期利率预期的重要窗口。本文利用新的数据来源，刻画STRIPS市场的实际交易活动，研究其在国债整体市场流动性中的地位、其交易行为如何随利率环境和市场波动变化，以及与整券（非剥离国债）交易之间的联系。文章为理解这一重要但长期数据匮乏的细分市场提供了新的实证证据，有助于更全面地认识美国国债市场的深度、弹性和定价机制，也填补了以往因数据缺失而难以研究的空白。
阅读原文 ↗小企业主能否获得所需信贷？
小企业能否获得所需的信贷，直接关系到创业活力、就业创造与创新。本文利用美联储的小企业信贷调查数据，分析不同风险特征的小企业在信贷可得性上的差异。核心发现是：信用风险较低的小企业通常比信用风险较高的小企业更频繁地获得全部所需融资。而信用风险较高的小企业往往更年轻、规模更小，恰恰是最需要资金支持的群体——它们可能缺乏抵押品和经营记录，无法从银行获得充足贷款，转而依赖成本更高的替代融资渠道，甚至被迫放弃扩张计划。文章讨论了这一融资缺口的多重影响：受信贷约束的小企业难以投资设备、雇佣员工和进入新市场，从而抑制了整体的创业活力和就业增长；信贷可得性的分层还可能加剧企业之间的规模分化，使少数大企业享受融资便利而众多小微企业被排除在外。此外，文章还考察了小企业申请贷款时遭遇的障碍类型——是申请被拒、贷款额不足还是干脆放弃申请，以及社区银行、金融科技贷款等不同信贷渠道的作用。这些证据为评估小企业融资支持政策、优化信贷担保机制和推动普惠金融提供了实证参考。
阅读原文 ↗从石油到电力：1970年代能源危机的教训
本文从1970年代两次石油危机的历史中提炼能源转型的教训，并对照欧洲当前的能源政策处境。1970年代，石油输出国组织（OPEC）的禁运和供应中断导致油价飙升，暴露出欧洲对单一能源来源的高度依赖；当时的应对思路主要是能源供应多元化——寻找新的石油来源、发展核电和天然气。欧洲央行的视角认为，这一历史经验在今天依然适用，但形势已经不同：欧洲的电力结构已显著变得更清洁、对化石燃料价格波动的敞口大幅降低，可再生能源占比持续上升。真正的挑战如今在于把电气化从电力部门延伸到交通、供暖和工业等领域——这些部门仍然高度依赖化石燃料。文章强调，1970年代的教训不仅是要分散能源供应，更要推动结构性变革：唯有通过持续投资于清洁能源、电网基础设施和电气化技术，才能从根本上降低对进口化石燃料的依赖，增强能源安全并缓冲外部价格冲击。文章还讨论了能源转型中的政策权衡：如何平衡能源安全、减排目标与价格稳定，以及转型成本在不同部门和家庭之间的分配，为理解欧洲能源政策的宏观影响提供了背景。
阅读原文 ↗为什么预期搬家的租房者减少了？
美国人的居住流动性正在长期下降：搬家率从1980年代中期的每年接近20%一路降至2019年的10%以下，这一下降贯穿整个经济周期，并且普遍存在于所有地区和广泛的人口群体之中。流动性下降之所以值得关注，是因为搬家帮助家庭获取更好的工作机会、适应收入和生活环境的变化、改善住房条件——流动性降低意味着劳动力市场的资源配置效率下降，家庭应对冲击的灵活性减弱。本文聚焦租房者群体，利用纽约联储SCE住房调查的年度数据，研究租房者的预期流动性及其影响因素。研究发现，租房者的预期搬家意愿同样在下降，而购房难度的上升是重要的推动因素：房价高企、抵押贷款利率上升以及首付门槛提高，使得许多租房者感到难以通过购房实现“升级”，同时租房市场的租金上涨和供给紧张也压缩了其迁移空间。文章强调租房者流动性的独特重要性：租房者约占美国家庭的三分之一，且与房主不同，他们不受抵押贷款利率锁定效应的束缚，理论上应当更具流动性，因此其预期流动性下降是一个值得警惕的信号。由于预期搬家行为能有效预测实际搬家行为，该指标可以在实际搬迁发生之前就提前预示居住流动性的走向，为观察劳动力流动、租赁市场供求和住房政策效果提供了早期信号。
阅读原文 ↗FDIC承保银行持有哪些证券？
美国联邦存款保险公司（FDIC）每个季度发布的银行经营概况（Quarterly Banking Profile），提供了受保机构整体的财务状况快照，包括银行盈利、贷款与存款活动以及资产质量等数据。本文利用这一数据源，解析美国受保存款机构的证券持仓结构。数据显示，抵押贷款支持证券（MBS）构成了银行证券投资组合的一半以上，其次是美国国债和机构证券，公司债券和市政债券占比相对较低。文章指出，这种持仓结构对理解银行体系的利率风险至关重要：MBS久期较长且受提前偿还行为影响，当利率大幅波动时，银行证券组合的市值和收益表现会明显变化；在2022—2023年加息周期中，银行账面未实现损失大幅上升正是这一结构风险的体现。此外，文章还讨论了银行在“可供出售”（AFS）与“持有至到期”（HTM）账户之间配置证券的选择，以及不同规模银行在证券持仓上的差异——大银行和小银行的风险敞口形态并不相同。理解银行证券持仓结构，有助于评估银行体系在利率波动环境下的脆弱点、流动性状况和监管资本压力，也是判断金融稳定风险的重要切入点。
阅读原文 ↗AI对劳动力与招聘的影响
本文是纽约联储Liberty Street Economics博客新系列“Street Level”的开篇。该系列由纽约联储研究主管执笔，旨在定期围绕联储经济学家们的研究工作展开专题讨论：一方面重点介绍研究部门员工的最新分析成果，另一方面加入作者本人对相关议题的观察与评论。开篇文章聚焦当下最受关注的话题之一——人工智能如何改变劳动力市场和招聘行为。文章梳理了纽约联储内部围绕AI经济影响的最新研究，涉及的议题包括：AI对生产率的提升效应及其行业分布；AI替代与补充人类劳动的方式——哪些岗位面临被自动化替代的风险，哪些岗位因AI而增强；企业对AI人才的需求变化、招聘流程如何被AI工具重塑，以及劳动者技能结构的调整方向。作者强调，理解AI对就业的影响不能停留在总量层面，需要关注行业、职业和技能层面的异质性。文章为读者提供了一个从美联储研究视角理解生成式AI如何重塑就业与用工模式的综合框架，也预示了该系列后续将围绕不同主题持续展开讨论。
阅读原文 ↗建立韧性：能源价格如何推动家庭能效提升
高能源价格正在激发家庭对节能改造和非化石燃料供暖系统的新兴趣，本文从宏观经济角度讨论这一现象的价值。核心观点是：这类家庭节能投资能够缓冲能源冲击对建筑和建筑业的负面影响。其逻辑在于两个方面：其一，能效更高的住宅在能源危机中受到的冲击更小——能耗降低意味着家庭对能源价格波动的敏感性下降，从而削弱了能源价格上涨向消费和通胀的传导；其二，节能改造本身构成实体投资，直接拉动建筑、建材、安装和暖通设备等相关产业的活动，部分对冲了能源成本上升对建筑业的拖累。文章利用数据考察能源价格与家庭节能投资之间的关系，并讨论其多重政策含义：在短期内，节能投资有助于稳定经济活动和降低通胀压力；在中长期，它推动住宅存量的低碳改造，与绿色转型目标一致。文章还提示，节能投资的规模和时点受家庭收入、融资可得性和政策激励的影响，政策设计（如补贴、绿色贷款和建筑能效标准）可以加快这一进程，使能源价格冲击转化为结构性升级的契机。
阅读原文 ↗一窥债券投资者对r*的不确定性
货币政策制定者密切关注主权债券收益率的期限结构，以推断市场参与者对未来货币政策立场、通胀和经济活动的预期。其中特别受关注的对象是自然实际利率，即“r*”（r-star）——它被视为衡量政策立场松紧的基准，也是指引货币政策决策的关键概念。但一个长期困扰研究者和决策者的问题是：投资者对r*究竟掌握多少信息？他们的认知有多精确？本文基于纽约联储的一份最新员工报告（Staff Report），探讨利率期限结构能告诉我们关于r*及其投资者认知的哪些信息。文章的核心思路是：债券价格中不仅包含了投资者对r*的点估计，还包含了他们对r*的不确定性（信念的分散程度）。通过分析收益率曲线在不同期限上的形态和波动，可以反向推断投资者对r*预期水平及其不确定性的动态变化。研究还考察了这种不确定性的来源——是源于对潜在产出、生产率趋势等长期基本面判断的分歧，还是源于对货币政策反应函数理解的不同。文章为衡量市场对中性利率的预期及其不确定性提供了新的工具，也有助于央行理解市场如何解读其政策路径以及沟通是否有效。
阅读原文 ↗季节性天气如何影响建筑业就业？
FRED博客此前曾讨论过零售和邮政服务行业的就业为何在圣诞节前后达到峰值。本文则转向另一个季节模式截然不同的行业——建筑业。文章引用芝加哥联邦储备银行2018年的一项研究，解释建筑业就业为何遵循与假日经济不同的季节节奏：建筑活动高度依赖天气条件，户外施工在气候温暖的春季和夏季更容易进行，因此建筑业就业通常在春夏季走高、在冬季回落，形成明显的季节性波动。文章利用数据直观展示建筑业就业的季节模式及其与天气因素的关系，并指出这种季节性在南北气候差异大的地区表现更为明显。更重要的是，文章说明了解读就业数据时季节性调整（seasonal adjustment）的作用：未经调整的数据会混入天气、假日等规律性因素，容易误导对就业趋势的判断；而经季节性调整后的数据才能更准确地反映潜在的经济趋势和周期变化。对于政策分析和市场观察而言，区分“季节性波动”与“趋势性变化”是正确解读劳动力市场数据的关键，这也是FRED系列文章持续向读者传递的方法论要点。
阅读原文 ↗趋势失业率为何持续下降？
美国失业率几十年来呈趋势性下降。本文在剔除商业周期波动之后估算美国“趋势失业率”，结果显示该趋势值已从1976年的7.8%降至2024年的4.8%。文章指出，这一长期下降部分反映了劳动力构成（composition）的变化：随着人口老龄化和教育水平提升，受教育程度更高、年龄更大的劳动者占比上升，而这两个群体传统上失业率更低，从而拉低了总体失业率；同时，新一代进入劳动力市场的群体自身失业率也更低，进一步强化了这一趋势。文章还利用人口预测对未来进行了推演：未来20年的人口结构变化预计将使趋势失业率再下降约0.4个百分点，说明即使经济周期不变，劳动力结构本身也会持续压低失业率中枢。这一发现对政策制定者有多重含义：其一，在评估“充分就业”目标时，需要考虑趋势失业率下移带来的影响——过去被视为过热的低失业率可能已经处于新的正常区间；其二，趋势失业率的测算有助于更准确地区分周期性失业与结构性失业，从而判断货币政策与财政政策的合适力度。文章为理解美国劳动力市场长期健康、评估就业目标提供了重要参考。
阅读原文 ↗评估中期自然利率
自然利率（r*）是经济在满负荷运行下与之相一致的经通胀调整后的实际利率，被视为判断货币政策立场松紧的重要基准。但经验估计的自然利率往往不精确且波动较大，不同方法给出的数值差异明显，这给政策使用带来困难。本文提出一种“中期”自然利率的衡量方法：它聚焦于对持续性经济因素（如生产率趋势、人口结构、全球储蓄意愿等）的响应，同时剔除短期波动和噪音的干扰，从而可能提供比标准基准更可靠的指引。分析表明，如果货币政策使用这一中期衡量标准作为参照，相比使用传统的短期估计，能更有效地稳定通胀并实现最大就业目标——因为中期指标避免了把暂时性冲击误判为政策立场变化。文章给出的当前中期估计显示，实际政策利率低于中期自然利率，意味着当前货币政策立场偏宽松，但作者也强调围绕这一估计的不确定性仍然很高，政策判断需要谨慎。该文为评估中性利率水平和货币政策立场提供了新的方法视角，有助于理解美联储政策决策背后的利率基准。
阅读原文 ↗金融市场、油价与供给侧风险
股票与债券之间的相关性可以揭示市场认为经济风险主要来自供给冲击还是需求冲击。其逻辑是：需求冲击（如货币政策收紧或财政紧缩）往往同时压低股价和债券收益率，使股债走势正相关；而供给冲击（如油价飙升）会推升通胀预期，压低股价的同时推高债券收益率，使股债走势负相关。本文指出，在经历了两百多年以需求侧担忧为主的时期后，股债相关性近期发生反转，表明金融市场感知的经济风险来源已转向供给冲击。其他金融相关性也支持这一解读：例如股票与油价的相关系数随之变化，市场定价显示油价高企和潜在通胀已成为突出的风险来源。对政策制定者而言，这一信号很重要：如果市场将风险主要归因于供给冲击，那么需求管理政策（如加息抑制需求）在应对通胀时可能面临“滞胀”式的权衡——抑制通胀的同时进一步损害增长；这也提示央行需要更仔细地区分通胀的来源，并关注供给瓶颈、地缘政治和能源市场对经济前景的持续影响。文章为通过金融市场价格快速识别宏观风险来源提供了简明而有力的分析框架。
阅读原文 ↗本轮扩张中的就业获得率异常
本文观察当前经济扩张期美国劳动力市场的一个异常现象：过去三年，失业者以及退出劳动力市场者（outside the labor force）找到工作的比率均出现下降。这一下降的群体分布与典型经济扩张期明显不同：在失业者中，就业获得率的下降主要集中在壮年（prime-age，25—54岁）和受过大学教育的群体——这些通常是最具竞争力、最应受益于扩张期强劲需求的工人；而在退出劳动力市场的人群中，就业获得率的下降则主要由较年轻和受教育程度较低的群体推动。这种“反常”的分化组合意味着当前劳动力市场呈现出双重特征：一方面，就业增长放缓、用工需求降温，使求职变得困难；另一方面，劳动力市场内部正在发生结构重组——不同群体面临的就业机会变化不对称，壮年高学历者的求职困境提示某些行业需求的结构性转移，而年轻低学历者退出劳动力市场则可能与技能错配、替代效应或工资吸引力下降有关。这些发现对评估充分就业状况、工资压力和政策应对具有启示：总量就业数据可能掩盖群体层面的结构性紧张，政策需要针对不同群体的求职障碍精准施策。
阅读原文 ↗稳定币与（非）加密冲击：2026年更新
稳定币是价值与法定货币挂钩的数字资产，通常以每枚1美元与美元保持固定比价。纽约联储此前的研究曾描述截至2025年初稳定币的快速增长，强调其储备资产构成的变化，并考察稳定币对加密货币内部冲击（如比特币价格波动）的反应。本文更新了这一分析：一方面记录2025年以来稳定币市场的持续扩张；另一方面，将视角转向加密行业之外的冲击，考察传统金融事件如何影响稳定币储备资产的构成。文章以2023年硅谷银行（SVB）倒闭为案例：硅谷银行曾是发行USDC（市值第二大的稳定币，由Circle发行）的公司的主要储备存放银行之一，其倒闭一度引发USDC短暂脱锚、市场恐慌性赎回，迫使Circle调整储备资产的存放与配置方式。这一案例生动展示了稳定币并非与实体经济隔绝——它们依赖传统银行体系作为储备资产的托管和清算基础设施，因此银行风险、监管环境和利率变化等传统金融因素都会通过储备渠道传导至稳定币体系。文章的分析对于理解稳定币与传统金融体系之间的相互依赖、评估稳定币市场的稳定性和潜在系统性风险具有参考价值。
阅读原文 ↗从油井到油泵：燃油价格如何形成
2026年中东冲突爆发后，零售燃油价格大幅飙升，直接推高了欧元区的能源通胀，使“加油站价格”重新成为宏观经济关注的焦点。本文系统拆解了从原油到加油站零售价格的完整定价链条，分析决定燃油价格动态的多个环节：一是国际原油价格——最基础的成本驱动因素，地缘政治风险溢价会迅速反映在油价中；二是炼油环节的利润率——炼厂产能、维护周期和区域性供给瓶颈会影响裂解价差，使成品油价格与原油价格出现阶段性脱钩；三是税收——燃油税（消费税和增值税）在多数欧洲国家占零售价格的很大比重，使零售价的绝对水平显著高于原油成本的直接换算；四是汇率变动——原油以美元计价，欧元兑美元汇率波动会放大或抵消油价变化对欧元区消费者的影响；五是零售环节的市场竞争结构——不同国家加油站网络的集中度与价格调整频率不同，影响成本向零售价传导的速度。文章通过分解这些因素，为理解能源价格冲击如何传导至通胀、以及央行应如何评估能源通胀的持续性与二轮效应提供了清晰的分析框架。
阅读原文 ↗FRED中最古老的美国数据序列
FRED数据库不仅收录最新的经济数据，还保存了大量历史序列，其中一些年代非常久远。此前的博客曾提到，FRED中最古老的序列是英国的人口数据，可以追溯到1086年（即《末日审判书》时期）。本文则把目光转向美国本土的历史数据序列，介绍FRED中历史最悠久的美国数据。文章通过展示这些超长历史序列，说明了长跨度数据在经济研究中的独特价值：其一，它们可以帮助研究者识别长达数十年乃至上百年的长期趋势和结构性变迁，例如人口增长模式、城市化进程和价格水平的长期走势；其二，它们提供了研究经济周期规律所需的足够样本——短样本难以识别周期性重复模式，而超长序列能让研究者区分周期波动与趋势变化；其三，它们为检验经济理论的长期适用性提供了证据基础，例如货币数量论、增长理论在不同历史阶段的解释力。FRED将现代数据与历史数据置于同一平台，大大降低了研究者获取和比较长跨度数据的门槛，使历史视角的分析更加便捷。
阅读原文 ↗需求驱动还是供给驱动？企业如何看待当前通胀
能源价格再次飙升，正在推高欧元区的通胀，使“当前通胀究竟是需求驱动的还是供给驱动的”成为政策辩论的核心。本文利用企业调查数据，考察企业自身是如何归因当前价格压力的——是需求激增还是供给约束。文章采用两种互补的方法使图景更加清晰：一是文本分析方法，对企业调查中的开放式回答进行文本挖掘，捕捉企业描述价格上涨原因时使用的语言和措辞；二是经验模型方法，利用宏观经济和企业层面的数据估计需求与供给因素对通胀的相对贡献。区分二者的政策含义至关重要：如果通胀主要是供给驱动（如能源和原材料成本上涨），那么货币政策收紧在抑制通胀的同时可能对增长造成更大伤害，央行需要更谨慎地权衡政策的幅度与节奏，避免过度紧缩；如果通胀由需求过旺驱动，则政策收紧的代价相对较小、必要性更高。文章通过揭示企业的主观感受与客观数据，为央行判断通胀性质、校准货币政策立场提供了参考，也凸显了在供给冲击频发的环境下，政策沟通和前瞻指引需要更加精细。
阅读原文 ↗从1996年看生产率增长
近期AI热潮重新引发了关于官方统计如何捕捉生产率增长变化的争论，以及统计滞后或测量局限对货币政策的影响。本文回顾了1996年前后围绕美国生产率统计的一场著名历史辩论：20世纪90年代，信息技术革命已经全面展开，但官方生产率统计却表现低迷，一些经济学家据此认为统计指标未能反映新技术（尤其是计算机和通信技术）带来的质量改进和新产品价值，出现了所谓的“生产率悖论”（productivity paradox）——计算机无处不在，却看不见它们在生产率数据中的踪影。当时的主流观点分歧在于：低生产率数据反映的是真实的技术吸收缓慢，还是统计测量方法的局限。文章将这一历史争论与当下AI热潮进行类比：如今同样存在关于GDP和生产率统计是否充分计入AI带来的免费服务、质量改进和时间节省的讨论。如果官方统计低估了实际生产率改善，货币政策可能基于错误的增长判断作出过度宽松或过度收紧的决策。1996年的经验提醒政策制定者，在技术变革加速期，要谨慎解读生产率数据、关注统计方法的演进，并认识到测量滞后对货币政策判断的潜在影响。
阅读原文 ↗能源冲击：为何油气价格上涨低于预期
2026年伊朗战争爆发后，全球能源价格虽有所上涨，但涨幅明显小于2022年俄罗斯入侵乌克兰之后的飙升，本文试图解释这一差异。文章从市场结构角度比较了两次能源冲击的传导路径。关键因素包括：第一，市场缓冲——经历2022年冲击之后，全球能源市场建立了更大的战略库存和商业库存缓冲，主要消费国也在能源安全方面做了更多准备，增强了应对供应中断的能力；第二，需求侧环境——当前全球经济增长放缓、能源需求增长相对疲软，尤其是主要进口经济体的工业需求不振，抑制了价格上行空间；第三，LNG船货的竞争——液化天然气（LNG）市场供给弹性增大、美国等地的LNG出口能力扩张，使欧洲在争夺船货时面临更多供给来源，减轻了“抢气”推价的程度；此外，替代能源（尤其是可再生能源和核电）在发电结构中的占比提升，也降低了欧洲对化石燃料的边际依赖。文章通过对比两次冲击，说明能源市场的结构性变化如何影响冲击的传导强度——同样的地缘政治冲击，在不同市场缓冲和供需格局下会产生截然不同的价格反应，这对于判断当前能源通胀的持续性以及欧央行政策应对具有重要意义。
阅读原文 ↗宏观审慎政策与生产率：朋友而非敌人
在欧洲生产率增长持续低迷、各界担忧欧洲与美国的增长差距不断拉大的背景下，本文从宏观审慎政策的角度提供了另一个观察维度。常见的直觉是，宏观审慎政策（如提高资本缓冲要求）会约束银行信贷和投资，从而对生产率和经济增长造成拖累。但本文论证，宏观审慎政策与生产率之间并非对立关系，反而可以成为“盟友”：审慎政策通过降低金融脆弱性、减少金融危机的发生概率和严重程度，避免了危机对资本存量、研发投入和资源错配的长期破坏——金融危机往往造成“疤痕效应”，使生产率长期低于危机前趋势。此外，审慎监管通过约束信贷过度扩张，减少了信贷向低生产率部门的错配配置，促使资金流向更有生产力用途；健康的金融体系也为企业创新和扩张提供了更稳定的融资环境。文章探讨了审慎监管在促进金融稳定与支持生产率长期提升之间的互补性，提示政策制定者在评估宏观审慎政策成本时，不应忽视其通过稳定性和资源分配渠道对生产率的正面贡献。
阅读原文 ↗国际碳交易：推动全球脱碳的战略杠杆
本文主张把国际碳信用交易定位为实现全球脱碳的战略工具，并重点讨论了其与欧盟2040年气候目标的衔接。作者认为，国际碳信用可以为欧盟的减排目标提供支撑，但前提是“买方俱乐部”（即购买碳信用的国家群体）的规则设计得当，并借助适当的杠杆机制确保海外减排真实、额外且可核查——即每一单位碳信用都必须代表在没有该交易情况下不会发生的实际减排。文章指出，如果规则合理，欧盟可以借助国际碳市场以更低的成本放大全球减排效果：一方面，让减排发生在成本更低的国家和部门，提高全球减排的经济效率；另一方面，通过买方俱乐部的集体购买力和标准设定，推动全球碳市场规则趋同和减排诚信提升。同时，文章也警示了风险：如果规则过于宽松，碳信用可能被滥用以规避国内减排责任，导致“纸上减排”并削弱欧盟自身转型动力。因此，需要在扩大国际碳市场规模与保障减排诚信之间取得平衡，包括严格的方法学标准、独立的核查机制以及逐步收紧的资格要求。该文为欧盟如何利用国际碳市场实现更具雄心的气候目标提供了政策建议。
阅读原文 ↗非银行子公司与内部资本市场再配置的隐性脆弱性
本文是纽约联储“银行监管如何与银行公司组织结构相互作用”系列文章的第三篇，也是收尾篇。系列前两篇分别记录了：银行控股公司（BHC）内部存在规模庞大、股权充裕的非银行子公司（“资本蓄水池”）；以及自2015年巴塞尔III生效后，银行控股公司主要是通过内部资本再配置——将股权从非银行附属机构转移到受监管的银行子公司——来满足新的资本要求，而非筹集新的外部资本。本文在此基础上提出核心问题：这种内部资本再配置对金融稳定意味着什么？作者指出，监管套利式的资本转移可能带来被忽视的脆弱性：其一，当银行体系遭遇压力时，原本可用于缓冲的非银行子公司资本已被转移至银行内部，集团层面的整体缓冲能力下降；其二，内部资本市场在压力时期可能失灵——非银行子公司自身的融资需求和市场环境变化会阻碍资本向银行的及时回流；其三，这种“隐形”的资本转移使监管者和市场难以准确评估银行集团的真实资本实力。系列研究基于作者最新的员工报告《企业内部的监管套利》（Regulatory Arbitrage Within the Firm），为理解监管规则与银行组织架构之间的动态博弈提供了系统视角。
阅读原文 ↗巴塞尔III如何改变资本的存放位置：非银行子公司作为股权蓄水池
本文是纽约联储“银行监管与银行公司组织结构相互作用”系列文章的第二篇。第一篇已经记录了三个基本事实：银行控股公司（BHC）内部的非银行子公司是规模庞大、股权充裕的“蓄水池”；自2015年巴塞尔III生效以来，银行层面的资本与并表资本之间出现了显著分化。本文进一步追问：为什么会出现这种分化？答案是监管规则本身的激励。巴塞尔III对银行子公司的资本要求更高、约束更严，而对控股公司层面的并表资本也有严格规定，但非银行附属机构（如经纪商、资产管理平台、金融科技子公司）面临的资本监管相对宽松。于是，控股公司有动力把股权“存放”在资本监管更宽松的非银行子公司中，以满足并表层面的资本要求，同时避免把资本下沉到受严格监管的银行子公司——因为资本一旦进入银行子公司，就受到更多使用限制。文章沿着控股公司的内部资金管道追溯这一机制，揭示监管资本要求如何激励银行在组织内部重新安排资本位置，从而在纸面上满足监管要求的同时，改变资本实际所处的风险敞口。系列研究基于作者最新的员工报告《企业内部的监管套利》，为理解巴塞尔III对银行组织结构的意外影响提供了证据。
阅读原文 ↗为世贸组织半导体部门协议制定方案
贸易武器化正在日益冲击世界贸易组织（WTO）的规则体系：各国越来越多地将贸易限制、出口管制和产业补贴作为战略竞争工具，传统的WTO争端解决和纪律框架难以约束这些行为。本文提出，一个针对半导体的WTO部门性协议（sectoral agreement）可以成为破局之策，展示如何在保留开放贸易的同时管理安全风险。文章具体阐述了协议的设计方案：一是明确“安全例外”的边界，防止其被滥用为贸易保护主义的挡箭牌；二是为出口管制设定清晰、可预期的纪律——哪些出于国家安全目的的限制是合理的，哪些构成变相的保护主义；三是为补贴行为建立透明度和约束机制，限制补贴竞赛对市场秩序的扭曲。通过在这三个领域建立多边规则，半导体协议有望在大国竞争时代为关键技术贸易提供可操作的规则样板，也为WTO在其他战略行业（如AI、关键矿产和新能源）的规则创新提供参照。文章认为，与其让半导体贸易滑向碎片化的阵营对抗，不如由主要经济体共同推动一个兼顾开放与安全的部门性规则框架。
阅读原文 ↗对欧盟共同债务的冷静审视
本文对欧盟发行共同债务的主张进行了冷静、审慎的评估。近年来，随着欧盟先后推出“下一代欧盟”（NextGenerationEU）复苏基金等共同举债工具，关于扩大欧盟共同债务规模以支持公共投资和深化资本市场的呼声日益高涨。文章的核心判断是：如果缺乏财政联盟特征、永久性发行机制和可信的财政后盾，更多欧盟共同债务既不会降低公共借贷成本，也难以深化欧洲资本市场。具体而言：其一，共同债务要获得“安全资产”溢价、降低融资成本，必须以可信的共同偿付能力为后盾——如果市场怀疑共同债务最终由谁偿还、是否存在违约风险，其融资优势将大打折扣；其二，临时性的发行安排（如一次性复苏基金）无法为市场提供稳定的基准收益率曲线，也就难以真正深化欧洲债券市场；其三，共同举债可能带来道德风险，削弱成员国的财政纪律，并使市场定价扭曲。文章提示，共同债务只有在与更深入的财政一体化、可信的偿付机制和严格的治理相配套时才具有经济意义，否则可能得不偿失。
阅读原文 ↗利用非银行部门：银行控股公司内部的监管套利
本文是纽约联储“银行监管如何与银行公司组织结构相互作用”系列文章的第一篇，系列研究基于作者最新的员工报告《企业内部的监管套利》（Regulatory Arbitrage Within the Firm）。开篇文章介绍了现代银行控股公司（BHC）中非银行子公司的规模与角色：在现代金融体系中，大型银行控股公司旗下往往拥有大量非银行附属机构——包括证券经纪商、资产管理平台、保险子公司、金融科技公司和各类金融服务实体，这些子公司在并表监管框架下构成集团资产和股权的重要组成部分。文章的核心问题是：银行为什么要把资本安排在非银行子公司而非受严格监管的银行子公司中？答案在于监管套利——不同子公司面临的资本监管强度不同，控股公司可以通过组织架构调整，在满足并表监管要求的同时实现资本效率最大化，把股权配置到资本监管更宽松、使用限制更少的非银行环节。文章为后续两篇分别探讨巴塞尔III对资本位置的改变以及这种再配置的金融稳定含义奠定了分析基础，揭示了监管规则与银行组织架构之间的动态互动。
阅读原文 ↗银行如何调整贷款以应对贸易紧张局势
全球贸易紧张已成为跨境经营企业面临的重要风险来源：关税上调、出口管制和供应链重组不仅直接影响贸易成本，还通过融资渠道传导至实体经济。本文结合企业贷款数据和银行放贷条件调查，研究银行如何相应调整放贷政策。分析的重点包括：哪些行业和企业受到了更严格的信贷审查——通常是对贸易敞口高、供应链集中在特定国家的企业；信贷条件（利差、抵押要求、期限和额度）如何收紧；以及银行是否对高敞口客户实行差别化定价，即是否根据客户的贸易风险暴露程度提高融资成本。研究还考察了银行在地区分布上的差异：对贸易依赖度更高的国家或地区，银行信贷政策的收紧可能更明显。文章为评估贸易摩擦通过信贷渠道对实体经济的传导提供了实证证据：即使关税本身没有直接冲击企业，融资条件的收紧也会放大贸易政策的不确定性效应，抑制投资和扩张。这对央行和监管者理解贸易冲突的宏观金融传导具有重要意义。
阅读原文 ↗超越关税：欧洲与印度为何必须优先投资制造业
本文主张欧洲与印度的经济合作应当超越关税议题，优先推动制造业投资。文章认为，仅仅围绕贸易壁垒（关税、配额和市场准入）进行谈判，不足以解决双方在供应链安全、产业竞争力和战略自主方面面临的深层挑战：关税只是表层工具，而决定未来竞争力的是产能布局、技术能力和供应链韧性。作者建议，欧印双方应把重点放在三个方向：一是直接投资——鼓励欧洲企业在印度设立制造基地，利用印度庞大的市场和劳动力优势，同时为欧洲企业提供供应链多元化选择；二是技术合作——在清洁能源、半导体、数字制造等领域开展联合研发和技术转移，帮助印度提升制造业技术水平；三是产业政策协调——在补贴、标准和投资规则上加强对话，避免补贴竞赛和规则冲突，为双向投资创造可预期的政策环境。文章认为，通过制造业投资建立更稳固的经济联系，欧印双方不仅能够增强供应链韧性、降低对单一来源的依赖，还能为未来的贸易和投资协定奠定更坚实的基础。
阅读原文 ↗是什么吸引欧元区消费者使用中国电商平台
中国电商平台（如Temu、Shein、速卖通等）在欧元区日益流行，其跨境直邮模式正在改变欧洲消费者的购物习惯。本文基于欧洲央行的消费者调查，分析了欧元区消费者选择中国电商平台的动机、使用模式，以及这一趋势的经济含义。调查显示，吸引消费者的核心因素是低价和丰富的商品种类——中国平台能够以极具竞争力的价格提供广泛的商品选择；但与此同时，对质量、信任（售后保障、消费者保护）和环境影响的担忧，构成了非用户不愿尝试的主要障碍。文章进一步讨论了跨境电商对欧元区的影响：在零售竞争层面，中国平台的进入对本地零售商形成竞争压力，可能压低消费品价格；在通胀层面，跨境低价商品的流入对衡量进口消费品价格和整体通胀具有潜在影响；在贸易统计和监管层面，小额包裹免税等规则的设计也日益受到关注。文章为评估跨境电商在欧元区经济中的作用提供了独特的实证视角，也提示政策制定者需要在消费者福利、竞争政策和监管公平之间寻求平衡。
阅读原文 ↗仍然适用吗？在不确定时代升级我们的经济模型
在战争、能源冲击和高通胀的时代，经济不确定性大幅上升，欧洲央行正在对其经济建模体系进行升级。本文首先指出当前模型工具箱的局限性：传统的宏观经济模型（如DSGE模型）通常假设经济处于平稳状态、关系是线性的，难以刻画非线性效应、结构性断裂（如疫情和战争带来的体制变化）、金融摩擦的复杂传导以及经济主体之间的异质性。在极端冲击下，这些假设会导致预测明显失准。文章随后展望了建模的新方向：一是利用更丰富、更高频的数据（包括大数据和另类数据）增强模型的及时性；二是引入机器学习方法，让模型从数据中学习复杂的非线性关系，而不是依赖预设的函数形式；三是采用异质性主体模型，刻画不同家庭和企业对政策的差异化反应，从而更真实地模拟政策在分配层面的影响。文章强调，改进经济模型并非学术游戏，而是直接关系到货币政策的质量——在高度不确定的环境中，央行需要更稳健、更灵活的模型工具来支持决策，评估不同情景下的政策路径和风险。
阅读原文 ↗欧盟碳排放交易体系有效，但大部分工业脱碳仍未完成
本文基于企业调查证据，评估欧盟碳排放交易体系（ETS）对制造业脱碳的实际效果。调查显示，受ETS监管的制造商确实对欧盟碳价作出了反应：企业将碳价纳入投资和生产决策，在评估减排技术、调整能源结构和高碳产品产出时都会考虑碳成本，说明碳价信号正在发挥作用。但调查同时揭示了一个关键问题——企业对政策方向和严格程度的可预期性存在顾虑：许多企业希望在投资前获得更明确的政策信号，担心未来碳价的路径和监管要求发生变化，因而推迟了大规模低碳投资。文章由此提出政策含义：ETS在推动工业减排上已初见成效，但要完成剩余的大部分脱碳任务——尤其是钢铁、水泥、化工等高耗能行业的深度脱碳——需要更稳定的政策信号、更清晰的长期碳价路径和配套的产业政策，以鼓励企业进行周期长、规模大的低碳资本投资。如果企业始终担心政策反复，碳价机制的减排潜力就难以充分释放。
阅读原文 ↗争夺投入品：欧盟如何提升关键原材料供应安全
本文评估欧盟关键原材料（critical raw materials）供应的自给能力，并为其供应安全提出政策建议。欧盟已制定了关键原材料法案并设定了自给自足目标——例如到2030年实现一定比例的国内开采和加工能力——但研究指出，欧盟目前的关键原材料项目（采矿、冶炼和加工）难以达到这些目标：项目推进缓慢、环境许可复杂、投资回报周期长，加上全球范围内对锂、钴、稀土、镍等关键矿产的竞争日益激烈，欧盟在关键原材料上仍高度依赖少数供应国。文章认为，供应安全不能只靠本土项目，贸易协定和针对性投资同样关键。具体建议包括：通过多元化贸易伙伴（与更多资源国签署贸易和投资协议）降低对单一供应源的依赖；建立关键原材料战略储备以缓冲供应中断；利用投资激励和支持政策推动欧盟内部的加工与回收能力建设；以及在多边层面推动负责任采购和供应链透明度标准。文章强调，保障关键原材料供应不仅是产业问题，更关系到绿色转型（电池、风电、电动汽车）和国防等战略产业的供应链韧性。
阅读原文 ↗关税对美国小企业的影响
近期美国大规模实施关税，但对小企业的影响却因数据缺乏而很少被研究。本文利用2025年版小企业信贷调查（SBCS）的数据，分别考察全美以及纽约联储第二区（本研究界定为纽约、新泽西和康涅狄格州）的小企业受关税影响的情况。研究发现：2025年，从事商品制造和零售行业的全国性企业中，大多数报告因关税遭遇财务困难——进口成本上升压缩了利润空间；而在纽约联储辖区，报告遭遇财务困难的企业比例甚至更高，反映出该区域制造业和零售业对进口投入品的依赖程度。在应对策略上，约80%的全国性和区域性企业选择把进口投入品成本上升的一部分转嫁给客户（提高售价），约60%的企业自行吸收了部分成本，许多企业同时采取了两种做法。研究还发现，2025年面临更大关税挑战的企业，对2026年的就业和收入前景更为悲观。研究为评估关税对小微企业部门的冲击——这一通常被总量数据掩盖的群体——提供了罕见的微观证据，也提示关税的成本负担正在通过小企业渠道向消费者和就业市场传导。
阅读原文 ↗欧盟金融规则简化不应以降低标准为代价
本文就欧盟金融规则“简化”议题提出审慎警告：在降低银行合规负担的呼声日益高涨的背景下，改革不应以牺牲金融安全保障为代价。文章承认，欧盟现行银行业规则确实存在复杂性过高、合规成本沉重的问题——多重监管文本叠加、报告义务繁琐、技术细节冗长，这些成本最终由银行、企业和储户共同承担，也削弱了欧洲银行的国际竞争力。但作者强调，简化的目标应当是削减不必要的复杂性和重复合规要求，而非放松核心的审慎监管防线：资本充足率、流动性要求、杠杆约束和风险治理标准是2008年金融危机后用血泪换来的安全底线，不应在“提高竞争力”的旗号下被侵蚀。文章建议在“简化”与“稳健”之间寻求平衡：通过整合监管文本、减少报告负担、协调各成员国实施差异来降低合规成本，同时保留并强化关键的风险缓冲和监管权力。文章提醒政策制定者，过去的经验表明，监管放松往往在金融周期上行时看似无害，却在危机到来时付出高昂代价——简化的红利必须是真实的行政效率提升，而不是隐性的标准下降。
阅读原文 ↗更多关税转嫁即将到来
过去一年，美国贸易政策发生剧烈变化：大规模新关税的落地，加上最高法院一项进一步重塑关税格局的裁决，使许多企业的成本显著上升。面对成本冲击，企业必须在三种策略之间作出复杂抉择：压低利润率自行吸收关税、提高价格把成本转嫁给客户、或者两者兼施。纽约联储去年的调查发现，大多数企业已经通过提高价格把至少一部分更高的成本转嫁给了客户。本文关注的核心问题是：一年多过去后，企业的价格调整是否已经完成？未来是否还会有进一步的关税引致涨价？作者利用最新的区域商业调查数据发现，答案倾向于“还没有结束”：在已经实际支付关税的企业中，近一半仍计划进一步提价以抵消关税成本，其中一些企业预计将在六个月甚至更长时间之后才会实施涨价。这一发现对通胀前景具有重要含义：关税对消费者价格的传导可能是一个逐步展开的过程，而非一次性完成——企业往往分阶段消化成本，先吸收一部分、再逐步转嫁，因此即使关税政策本身不再变化，关税对通胀的滞后推升效应仍可能在未来几个季度持续显现。
阅读原文 ↗3000多起银行挤兑能告诉我们关于银行危机的什么？
金融机构挤兑是金融危机最显著的标志之一，但挤兑在危机中究竟扮演什么角色，是金融学界长期争论的话题。一种观点认为，挤兑是关键转折点：即使是很小的冲击，也可能通过自我实现的挤兑动态（储户预期银行倒闭而争先取款，最终导致银行真的倒闭）引发严重危机和大面积银行倒闭；另一种观点认为，挤兑主要是金融体系深层问题的“症状”——银行倒闭的根本原因是基本面恶化（资产质量差、资本不足、管理不善），挤兑只是加剧了危机而非其主要成因。理解这一争论具有一阶重要性，因为它直接决定了政策应对的方向：如果挤兑是自我实现的，那么流动性支持、存款保险和最后贷款人安排至关重要；如果挤兑主要反映基本面问题，那么政策重点应放在资本充足和风险监管上。本文利用一个包含3000多起银行挤兑的新数据库（在姊妹篇中介绍），证明基本面不佳是解释挤兑何时发生、以及何时产生严重经济后果的核心因素。作者认为，这一证据弱化了“小冲击可以通过自我实现的挤兑动态产生巨大实际影响”的观点，提示危机防范的重心仍应放在改善银行基本面而非单纯防范挤兑本身。
阅读原文 ↗用AI让历史讲述银行挤兑
银行危机通常与银行挤兑和银行恐慌联系在一起，但我们对银行挤兑的实证认识一直受制于银行层面数据的缺乏——历史挤兑事件往往只存在于报纸报道和档案之中，难以系统化。在一篇新论文中，作者使用大语言模型（LLM）从数百万页数字化的历史报纸版面中自动提取银行挤兑的信息，构建了美国历史上最全面的银行挤兑数据库。这一方法的核心是利用LLM的自然语言理解能力，从海量报纸文章中识别出符合“挤兑”特征的事件（储户集中取款、银行限制兑付、恐慌蔓延等），并进行时间、地点和银行层面的结构化标注。论文识别出的每一个挤兑事件都记录在配套网站上：用户可以浏览和查阅单个事件，并阅读当时的原始报纸文章，实现“让历史说话”。本文描述了构建这一数据集的技术方法——包括报纸数字化处理、LLM提示设计、人工验证和去重——并讨论数据的基本特征所揭示的规律：挤兑的时间分布（哪些时期高发）、地理分布、银行特征（规模、资本状况）以及挤兑与银行倒闭之间的关系。该数据库为重新检验银行挤兑的成因、传播机制和经济后果提供了全新的历史证据基础。
阅读原文 ↗气候因素：ECB如何在其抵押品框架中应对气候不确定性
欧洲央行正在其抵押品框架中应对与气候变化相关的潜在金融损失。其推出的“气候因素”（climate factors）机制，确保在评估银行用作向央行借款抵押品的公司债券价值时，充分考虑企业对气候转型冲击的脆弱性。具体而言，对于气候转型风险较高的企业发行的债券（例如高碳行业、转型计划不清晰的企业），央行将适用更高的估值折扣（haircut），即允许的融资额度更低，从而在抵押品定价中体现气候风险。本文解释了这一机制的设计逻辑：一方面，央行作为最后贷款人和货币政策执行者，需要保护自身资产负债表免受气候相关损失；另一方面，通过抵押品定价向市场传递气候风险信号，激励企业改善碳足迹和转型计划。文章还讨论了气候因素对银行抵押品可获得性的实际影响——高碳资产融资成本的上升可能促使银行调整其抵押品组合，以及这一政策如何与央行的气候议程和货币政策操作相协调。该文展示了央行如何将气候风险审慎地纳入货币政策的日常操作框架。
阅读原文 ↗超越能源价格：海湾供应中断的涟漪效应
本文评估全球经济和欧元区对霍尔木兹海峡贸易中断的脆弱性。霍尔木兹海峡是全球最重要的能源运输通道之一，承担着全球约五分之一至三分之一的石油和大量液化天然气运输，一旦该海峡通行受阻，能源价格将大幅飙升。但本文的核心观点是：供应短缺对增长和通胀的影响会超出全球能源价格本身的冲击——即使只看能源价格，也会低估真实成本。文章利用情景分析，梳理了多条放大传导渠道：一是运输成本——绕行替代航线（如好望角）会增加运输时间和保险成本；二是供应链延迟——能源和货物的交付延误扰乱生产计划；三是替代品价格——天然气、煤炭和电力之间会形成价格联动，推高整体能源成本；四是预期效应——市场对未来供应持续中断的担忧会推高风险溢价，影响企业投资和消费者信心。文章评估了不同中断情景（如短期中断、中长期中断）下欧元区增长与通胀的响应路径，为央行进行压力测试和政策情景分析提供了参考，也凸显了能源安全对欧元区宏观经济稳定的关键意义。
阅读原文 ↗消失的隔夜漂移
纽约联储的研究者在2021年的一篇Liberty Street Economics文章中记录了美国股市的一个奇特现象——“隔夜漂移”（overnight drift）：在东部时间凌晨2点到3点之间——正是欧洲股市开盘的窗口——持有美国股指期货可以获得大而持续的回报，年化收益约3.7%。这个时间段内美国本土交易清淡，为何会产生如此可观的收益，当时的解释与隔夜持仓风险、欧洲市场开盘带来的流动性需求以及做市商的库存风险有关。在又积累了五年的数据之后，本文重新审视这一现象，发现它已经消退：2021年以来，这个曾经年化收益约3.7%的2—3点窗口，平均回报已经接近于零。作者利用其“库存风险”框架，检验三个可观测渠道中哪一个解释了这一变化：一是收盘指令失衡（closing order imbalances）的离散度——收盘时买卖订单不平衡的程度是否下降；二是收益方差水平——市场波动率的变化是否改变了隔夜持仓的风险溢价；三是流动性提供者的风险承担能力——做市商愿意在隔夜窗口承担库存风险的意愿和能力是否变化。文章通过数据甄别这些机制，为理解美国股指期货市场定价结构和交易生态的变化提供了新的证据。
阅读原文 ↗疫情通胀飙升期间企业的通胀预期
企业的通胀预期会直接影响其当前定价行为——如果企业预期未来成本上升，可能现在就提高价格，因此理解企业预期的形成对于判断通胀走势至关重要。本文利用2018年至2025年的企业调查数据，研究疫情时期通胀飙升期间企业通胀预期的变化。一个重要的背景发现是：疫情通胀期间，企业的通胀预期与专业预测者的预期出现明显分化，反而更接近普通家庭的预期——专业预测者倾向于认为高通胀是暂时的，而企业和家庭则更为警惕。分析揭示了这一转变背后的三个主要模式：第一，企业对当前通胀的感知变得更加敏感——当通胀上升时，企业会更快、更大幅度地修正其预期；第二，企业的长期通胀预期一度向上漂移，反映出企业对通胀持续性的担忧一度上升；第三，企业对美联储通胀目标的感知有所上升——一些企业可能认为央行在容忍更高的通胀。然而，当通胀最终回落时，调查数据显示企业通胀预期大体恢复到了疫情前的特征。这一发现对央行具有启示：企业预期在通胀冲击期间可能“脱锚”于专业预期，央行需要通过清晰沟通锚定企业预期，防止企业基于高通胀预期提前提价，形成自我实现的通胀螺旋。
阅读原文 ↗利用通胀冲击模式预测通胀
本文介绍了一个新的实时通胀监测工具——“通胀冲击动量指数”（Inflation Shock Momentum Index）。该指数的构建思路是：逐月计算各消费支出类别面临的通胀冲击（价格环比变化），并追踪正在经历连续正冲击（持续涨价）或连续负冲击（持续降价）的消费类别的份额。当越来越多类别的消费价格连续上涨时，说明通胀动能正在增强；反之则意味着通缩压力上升。与传统的总体CPI同比增速相比，这一指数能够更早地捕捉通胀环境的变化，因为“冲击动量”反映了通胀压力扩散的范围和持续性。实证结果显示：该指数能够改善未来一年到三年通胀预测的表现，并且在宏观经济冲击（如货币政策变动、能源价格冲击）后的反应与公认的经济理论一致。近期指数读数在零值上下波动，提示通胀可能在未来中期保持在当前水平附近，既没有明显加速也没有显著下行的迹象。该指标为央行和市场观察者提供了一个及时、直观的通胀动能监测工具。
阅读原文 ↗国债老化，流动性消退
美国国债市场规模庞大，未偿余额超过30万亿美元。一个显著的结构特征是：与最新发行国债（新券，on-the-run）相关的部分占未偿余额不到4%，却贡献了平均日交易量的65%——流动性高度集中在少数最新基准券种上。其余未偿余额由被新基准取代的“旧券”（off-the-run）构成。本文回顾作者利用交易层面国债TRACE数据所做研究的核心结果，考察证券从新券变为旧券的过程中交易活动和流动性如何演变。研究揭示了三个主要模式：第一，旧券票据和债券比基准新券更依赖“做市商对客户”（dealer-to-customer）的撮合中介——交易从电子化、匿名的中央市场转向更多依赖双边关系和客户网络；第二，随着证券“变老”，交易活动急剧下降、交易成本上升——流动性随券龄系统性地衰减；第三，一个重要的例外是“国债期货最便宜可交割券”（cheapest-to-deliver）：这类旧券虽然同样老旧，但因为可以被用来交割期货合约，交易比同龄的其他旧券活跃得多。这些发现对理解国债市场结构、做市商行为和压力时期的市场流动性风险具有重要的政策含义。
阅读原文 ↗在2022-23年美国货币紧缩周期中，新兴市场经济体的韧性如何？
美国货币政策立场变化的跨境溢出效应，长期以来是学术界和政策制定者关注的焦点。文献中的常见结论是：美国货币政策的变化会显著影响新兴市场经济体（EMEs）的经济活动和金融市场——加息往往导致新兴市场资本外流、货币贬值、融资条件收紧和增长放缓，历史上有多次新兴市场危机与美国紧缩周期相伴。本文分析这一溢出效应的一个特定方面：在2022—23年美国大幅加息的紧缩周期中，新兴市场经济体的实际表现如何，相对一个基于历史数据校准、旨在捕捉新兴市场经验特征的模型预测有何差异。研究结果颇具新意：更脆弱的新兴经济体（如财政状况较弱、外部融资依赖度较高的国家）在金融市场和增长结果方面都优于模型的预期——它们没有像历史经验所预示的那样遭受严重冲击；而相对不那么脆弱的新兴经济体，金融结果略好于模型预测，但增长结果却明显差于预期。这一“脆弱者韧性更强、稳健者增长更弱”的反直觉格局，提示新兴市场的韧性格局已经较历史经验发生了变化——可能反映了储备缓冲增强、汇率制度灵活度提升、政策框架改善以及全球投资者行为的变化，也可能反映了这次紧缩周期在节奏和传导上的特殊性。
阅读原文 ↗减少对减贫的关注？评估欧盟2028-2034年发展援助计划
本文评估了欧盟2028—2034年发展援助计划的政策重心变化。分析显示，与以往的发展合作框架相比，新计划对减贫的直接强调有所下降，而将更多资源和注意力转向了其他地缘政治优先事项——包括移民与边境管理、供应链安全、关键原材料获取、地缘战略伙伴关系，以及与大国竞争相关的议题。文章对这一方向转变提出了审慎的质疑：一方面，欧盟确实有理由在援助中体现自身的战略利益，援助资源也无法脱离地缘政治现实；但另一方面，减贫仍是发展援助的核心使命和可持续发展目标（SDGs）的基础，最不发达国家面临的贫困、债务和气候脆弱性并未因欧盟优先事项的调整而消失。文章分析了新计划中减贫资金的实际配置变化，讨论了欧盟如何在“战略自主”与“发展承诺”之间取得平衡，并警告如果援助越来越多地被工具化为地缘政治杠杆，可能削弱欧盟发展政策的一致性和国际信誉。研究呼吁在制定最终援助框架时，保持对最不发达国家和减贫目标的实质承诺。
阅读原文 ↗疫情后劳动收入份额的下降
美国劳动收入份额——经济产出中以工资和薪金形式支付给工人的比例——目前处于战后历史最低水平。劳动收入份额是判断工资增长的重要基准：当份额下降时，意味着生产率或价格（或两者）的增长快于工资，工人没有充分分享经济增长的成果。在2000年代经历了被大量研究的下降之后，劳动收入份额在新冠疫情后再次急剧下滑。本文的核心问题是：疫情后的这次下降，究竟是过去几十年趋势的延续，还是一个全新的独立现象？作者将疫情后劳动收入份额的动态与更早时期进行比较，重点考察两个维度：一是劳动收入份额的周期性特征——它对经济周期的反应模式（在经济衰退和复苏中如何起伏）；二是“再配置”（reallocation）对劳动收入份额的贡献——即劳动力在不同行业和部门之间的流动如何影响总体份额（工人从高劳动份额部门流向低份额部门会压低总体份额）。研究发现，疫情后劳动收入份额的周期性特征以及再配置的贡献都与早期时期相似，说明疫情后的下降在很大程度上延续了此前的结构性模式，而非全新机制，这为理解当前要素分配格局和工资增长前景提供了分析框架。
阅读原文 ↗密集使用AI的企业与不使用AI的企业有何不同？
AI的采用率正在快速上升：越来越多企业尝试使用AI工具。但本文指出，“采用”与“密集使用”之间存在巨大差距——只有深度、系统性地把AI整合进核心生产流程（而不是零散地试用某个工具），才能带来真正的转型和宏观层面的生产率收益，而这种密集使用目前仍然罕见。本文探讨了密集使用AI的企业与一般企业之间的区别。证据显示，密集使用AI的企业往往具备一些共同特征：规模更大（有更多资源投入AI基础设施建设）；组织结构更灵活（能够围绕AI重新设计业务流程）；数据基础设施更完善（AI的效果高度依赖高质量、可访问的数据）；以及拥有具备AI技能的人力资本。文章还讨论了企业需要什么条件才能把AI从“试点”推向“深度整合”——包括数据治理、流程再造、员工培训和试错空间。对政策制定者而言，这些发现意味着：促进AI扩散的政策不应只盯着“有多少企业尝试AI”，而应关注如何帮助企业跨越从采用到深度整合的门槛，包括支持数据共享、技能培训和中小企业的基础设施建设，才能让AI的宏观生产率红利真正显现。
阅读原文 ↗合成稳定币与金融稳定
2025年10月10日，市场传出美国可能对中国商品加征额外100%关税的消息，引发全球范围的避险行情：股票、国债、信用利差和数字资产全线承压。在数字资产市场中，价格大幅下跌、交易量激增、关键交易所的流动性迅速消失。本文的核心贡献是展示这场数字资产价格冲击如何通过一类被称为“合成稳定币”（synthetic stablecoins）的工具被传导并放大。合成稳定币是一种不直接持有美元等储备资产、而是通过衍生品和算法机制维持与美元锚定的加密资产。其结构性设计使得价格下跌会触发自动清算和保证金追加：当加密资产价格下跌时，合成稳定币的头寸被迫平仓，进一步压低价格，形成“自我强化的去杠杆螺旋”——外部的一次关税消息冲击，被这一机制转化为加密生态系统内部剧烈的连锁清算。文章通过数据展示这一传导链条的每一步：从价格冲击到合成稳定币发行量收缩、再到更广泛的加密市场流动性枯竭。研究揭示了加密资产内部杠杆结构的脆弱性，为监管者理解数字资产市场风险及其与传统金融体系的联系提供了新的视角。
阅读原文 ↗堆栈之战：美中人工智能竞争已不止于芯片
本文指出，美中两国的AI竞争正在从芯片层面延伸到“整个技术堆栈”——包括芯片、模型、算力基础设施、开发者生态和应用层。文章的核心判断是：中国正在AI硬件和软件两个层面同时挑战美国的领先地位，而欧洲在AI竞赛中大概率难以追赶。具体来看：在硬件层面，美国通过出口管制限制先进芯片对华出口，但中国正在加速发展自主芯片和替代方案，并通过大规模算力投资弥补差距；在软件和模型层面，中国开源模型快速崛起，其性能与美国前沿模型的差距在缩小；在生态系统层面，中美各自形成了相对独立的技术生态。作者认为，这场“堆栈之战”将决定未来全球AI格局——竞争的核心不是单一环节，而是整条技术栈的控制权和生态系统的完整性。对欧洲而言，文章的建议是：认清自身在AI竞赛中难以全面追赶的现实，政策重点应放在AI应用、监管规则制定和标准设定上，从系统层面（而非单一环节）思考竞争与安全风险，避免在芯片出口管制等单点问题上陷入被动。
阅读原文 ↗欧洲央行是否应放缓量化紧缩？
本文讨论欧洲央行在当前金融条件下是否应该放缓量化紧缩（QT）的节奏。自2023年起，欧洲央行在加息之外开始主动缩减其资产负债表（QT），债券购买组合逐步到期而不续作，这本身就是一种紧缩力量。文章分析认为，鉴于当前金融环境偏紧——信贷条件收紧、融资成本处于高位、经济增长乏力——欧洲央行可以适当放慢QT的节奏，以缓解市场压力、避免QT与高利率形成叠加紧缩效应。但文章同时强调，放缓QT必须谨慎沟通其意图：央行需要明确区分“调整QT节奏”与“逆转货币政策方向”，避免市场将放缓QT误读为提前转向宽松或放弃抗通胀承诺，从而损害政策信誉。文章还指出，QT路径的设计需要与利率政策协调一致——在维持政策利率不变的前提下放缓缩表，可以传递“平衡金融条件与通胀目标”的信号；同时也要关注债券供给变化对收益率曲线形态和主权债市场的影响。该文为理解欧元区货币正常化路径的节奏选择提供了政策分析。
阅读原文 ↗纽约联储DSGE模型预测——2026年6月
本文更新了纽约联储动态随机一般均衡（DSGE）模型生成的经济预测，并简要描述了自2026年3月以来的预测变化。DSGE模型是基于微观经济基础、刻画家庭、企业和央行最优行为的结构化宏观模型，其预测反映了最新数据、模型对经济结构性特征的估计以及对当前冲击状态的判断。概括而言，本次更新有两个要点：第一，模型对2026年的通胀预测高于3月份的预测——通胀前景的上修可能反映了近期能源价格反弹、工资增长或需求强于预期等因素被模型纳入考量；第二，短期实际自然利率（r*）的预测值较3月略有上升——自然利率是使经济处于潜在产出水平的实际利率，其上升意味着模型认为中性利率水平有所上移，对货币政策立场松紧的判断具有参考意义。文章同时指出预测本身具有较大的不确定性，DSGE模型预测只是决策参考之一。该文为跟踪美国经济前景和货币政策路径提供了量化的基准参考。
阅读原文 ↗绿色金融还是为绿色融资？弥合欧盟可持续金融与资本市场架构
本文分析欧盟可持续金融规则与资本市场建设之间的衔接问题。近年来，欧盟建立了庞大的可持续金融监管体系——包括可持续金融披露条例（SFDR）、欧盟分类法（Taxonomy）、企业可持续发展报告指令（CSRD）等——要求企业和金融机构披露大量的环境、社会和治理（ESG）信息。但作者警告：如果这些信息披露要求不能与市场政策（如资本市场联盟建设）和全球标准（如国际可持续准则理事会ISSB的标准）有效协调，可持续金融规则可能沦为高昂的合规负担，而非推动绿色转型的助力——企业忙于应付披露义务，投资者却被不一致、不可比的信息困扰，绿色融资的实际成本不降反升。文章建议欧盟采取三项协调行动：一是使欧盟披露框架与国际标准趋同，降低跨国合规成本；二是将披露要求与市场激励机制（如绿色债券市场、资本市场融资渠道）相结合，让合规产生实际融资收益；三是弥合“可持续金融”规则与“为绿色融资”之间的鸿沟——规则不应只盯着标签和披露，而应服务于实体经济绿色转型的真实融资需求，促进资本市场为气候转型提供充足、可负担的资金。
阅读原文 ↗为气候灾害不断上升的财政成本做好规划
本文关注气候灾害给欧盟公共财政带来的日益沉重的负担。随着气候变化加剧，洪水、风暴、野火和干旱等灾害的频率与强度不断上升，造成的经济损失持续扩大。但欧盟的灾害保险覆盖率明显偏低——许多家庭和企业没有为气候灾害购买足够的保险。其结果是：灾害发生后，政府实际上成为“最后保险人”，被迫动用公共预算来补偿受灾者、重建基础设施和提供社会救助，财政成本逐年攀升。本文认为，这种局面强化了加强“预防”和“适应”融资的必要性——与其在灾害后被动买单，不如在灾害前主动投资。文章提出三方面政策建议：一是通过政策工具激励保险覆盖，例如强制或鼓励性的灾害保险安排、公私合作的再保险机制，把灾害风险从政府财政转移到保险市场；二是投资预防性基础设施（防洪堤、城市排水、森林防火管理）和气候适应措施，降低未来灾害的潜在损失；三是建立应急财政安排，包括财政缓冲、应急预算线和灾害基金，提高财政体系吸收灾害冲击的能力。文章强调，面对不断上升的灾害财政成本，欧盟成员国需要把气候风险纳入中期财政规划，避免灾害预算对长期公共财政的挤出。
阅读原文 ↗利率上限的意外影响：信贷向更安全借款人的再配置
近年来，美国多个州以“保护借款人”为名，对消费贷款利率设置了上限（usury limits），主要针对发薪日贷款、分期贷款和汽车产权贷款等替代信贷提供者。纽约联储作者的一份员工报告研究了这些政策在三个州的实际效果。该系列第一篇文章已经发现：利率上限导致高风险借款人面临信贷配给——贷款人不愿意以被限制的低利率向高风险客户放贷。本文进而研究一个自然延伸的问题：上限实施前，贷款人原本提供给高风险借款人的信贷，流向了哪里？这是一个关于“信贷再配置”的问题。文章提出并检验了两种可能的反应：专门向高风险借款人放贷（利率高于上限）的贷款人，可能干脆停止在该州向这类借款人放贷，退出这一细分市场；而另一些贷款人则可能调整其“信贷箱”（credit box，即目标客户的风险范围），通过向稍安全的借款人增加放贷来维持业务量。文章利用数据和实证方法追踪利率上限实施后信贷的流向，揭示了一个重要的政策含义：以保护借款人为目标的监管，可能产生意料之外的再分配效应——信贷从中等风险借款人向更安全借款人转移，使一部分本可获得信贷的借款人（尽管条件苛刻）失去融资渠道。
阅读原文 ↗利率上限的意外影响：高风险借款人的信贷配给
对贷款利率设定上限以保护借款人的做法由来已久：在中国古代，3%是法定月贷款利率上限，违规者会被处以40至100下“轻杖”的体罚。几个世纪后的今天，许多美国州对发薪日贷款、分期贷款和汽车产权贷款等替代信贷提供者施加类似的利率上限（当然不再伴随体罚），目标是降低依赖这些资金来源的高风险借款人的信贷成本和违约率。但一个核心担忧是：贷款人会不会干脆拒绝以被限制的低利率向高风险借款人放贷，从而使这些借款人失去融资渠道、被迫转向更差的选择？本文利用一家大型征信机构的住户层面数据，研究近期采纳利率上限的几个州中政策对高风险借款人的实际影响。研究发现：相对于没有利率上限的州，上限州的最高风险借款人的贷款余额显著下降——信贷供给确实收缩了。更值得警惕的是，尽管这些借款人承担了更少的债务，他们的违约率并没有改善——也就是说，减少借贷并没有让他们在财务上变得更安全，可能是因为他们转向了其他高成本渠道，或是因为失去正规信贷反而使其财务状况恶化。这一发现揭示了一个重要的政策悖论：利率上限在名义上“保护”借款人，实际上却可能通过信贷配给剥夺其获得正规信贷的机会，且未必改善其财务健康。
阅读原文 ↗两次能源危机的故事：初始条件很重要
本文比较了2022年初俄罗斯入侵乌克兰引发的能源危机与当前的能源冲击，核心论点是“初始条件决定传导路径”。当前的能源冲击规模大且具有全球性，但它冲击的是一个与2022年相比更加平衡的欧元区经济。文章分析了两次冲击的异同及其对通胀传导的含义：第一，通胀预期的锚定程度不同——2022年冲击初期，通胀预期在多年低通胀后可能未充分锚定，而如今市场对欧洲央行通胀目标的信任更强，这降低了工资和价格形成中的“预期螺旋”风险；第二，财政缓冲不同——2022年各国政府大规模补贴能源价格，如今财政空间更为受限，政策干预的力度和方式会不同；第三，劳动力市场的紧张程度不同——工资增长压力和劳动力短缺的格局可能已经变化；第四，汇率和外部环境的差异——欧元兑美元汇率、全球需求状况和能源供给的多样化程度都发生了变化。文章强调，同样的能源价格冲击，在不同初始条件下会传导出非常不同的通胀路径——初始的通胀水平、预期的锚定状态、财政和货币政策的联动，都会决定冲击是被“看穿”还是演变为持续的通胀压力。这一分析为评估当前通胀前景提供了重要的背景框架。
阅读原文 ↗苦苦挣扎的地区小企业对2026年前景深感悲观
本文利用2025年版小企业信贷调查（SBCS）的数据，更新了描述纽约联储第二区（本研究界定为纽约、新泽西和康涅狄格州）及全美小企业表现的指标系列。研究发现了一个明显的区域分化：第二区的区域性小企业报告2025年就业和收入增长严重下滑——与全国其他地区形成鲜明对比——并且这些企业对2026年的增长前景变得更加悲观。相比之下，美国其他地区的小企业在2025年保持了收入和就业的稳定，虽然它们对未来增长的预期也有所下调，但下降幅度明显更小。文章将这种区域差异放在小企业的重要经济角色背景下解读：小企业是就业创造的主要引擎，其业绩和信心直接影响区域劳动力市场、消费和投资。这种区域性的小企业困境对政策设计具有重要意义——货币政策虽然是全国性的，但其效果会通过区域经济结构产生差异化的传导；区域性的小企业支持措施（如信贷计划、技术援助和供应链支持）可能需要更加精准。分析此类数据有助于理解区域经济趋势，为有效的货币政策和区域经济政策设计提供信息。
阅读原文 ↗欧洲需要主动行动以强化其货币地位
近年来欧元的国际使用有所增长——欧元在全球外汇储备、国际债券发行、贸易结算和支付中的份额都有所上升——但本文指出，这种增长在很大程度上是“顺其自然”的结果（外部环境变化和美元体系调整带来的被动受益），而非欧洲主动设计推动的。在一个竞争更激烈、地缘政治更紧张的全球货币体系中——美元的主导地位受到各种挑战、其他货币（如人民币）的国际化推进、数字货币重塑支付格局——欧洲需要主动采取行动来强化欧元的国际角色。文章讨论了提升欧元国际地位的若干措施：一是深化欧洲资本市场联盟，提供深度、流动性和安全的欧元资产，这是国际投资者持有欧元的前提；二是发展数字欧元和现代化支付基础设施，提升欧元在跨境支付中的效率和吸引力；三是扩大欧元在国际使用中的场景，如能源和大宗商品交易的欧元计价、官方储备中的欧元配置；四是强化欧元区的财政和制度基础。文章还指出，国际货币角色的增强不仅是经济利益的考量，还关系到欧洲的金融主权、经济韧性和地缘政治影响力——在美元体系可能被武器化的时代，一个更强大的欧元为欧洲提供了战略选项。
阅读原文 ↗远程工作让年轻工人被边缘化
疫情以来，青年失业率大幅上升，同时远程工作也迅速普及。本文的分析表明，这两个趋势并非巧合，而是存在因果关联：远程工作使管理者更难对新员工进行在职培训和指导——面对面的观察、即时反馈和“跟着学”的学徒式学习在分布式工作安排中难以实现，而培训是年轻员工积累工作经验、提高生产率的关键。因此，公司在决定是否招聘经验较少的年轻员工时变得更加谨慎：在远程工作环境下，招聘和培养新人的成本更高、效果更差，企业宁愿雇佣有经验的员工或减少招聘。作者量化了这一效应：远程工作可以解释近期年轻大学毕业生失业率上升的64%。文章还通过“时点证据”排除了另一个流行的解释——生成式AI：青年失业率的激增发生在远程工作普及之后、与AI替代效应的时间线不符，说明远程工作而非生成式AI解释了青年失业率上升的大部分。这一发现为理解疫情后青年劳动力市场的结构性变化提供了新的视角，对教育、职业培训和远程工作政策设计具有参考意义。
阅读原文 ↗校准货币政策
本文介绍旧金山联储新开发的“政策校准工具”（Policy Calibration Tool），该工具旨在帮助政策制定者和分析者构建一条与自己对经济状况和政策目标的判断相一致的政策利率路径。工具的运作方式是：使用者输入对经济前景（如通胀、增长、失业）的判断和政策目标权重，工具据此推导出相应的政策路径，使政策选择透明化、系统化。文章将该工具应用于近期的关税上调情景，展示了政策结论如何依赖对关税经济效应的判断：如果关税主要影响需求——关税提高进口价格、抑制实际购买力和总需求，那么通胀和增长都面临下行压力，此时可能值得更多政策宽松；如果关税主要影响供给——推高成本、形成成本推动型通胀，那么通胀与增长面临相反方向的压力（滞胀），此时宽松空间更小、甚至需要维持紧缩。由于经济学家对关税的宏观效应存在高度分歧和不确定性，最优政策路径的可能情景范围非常宽——校准工具的价值正在于把这种不确定性显性化，帮助决策者在不同情景下权衡。文章体现了美联储系统在提升货币政策分析透明度和系统性方面的努力。
阅读原文 ↗央行债券购买与“安全”的价格
央行用自身准备金购买债券和其他证券（即量化宽松QE），这一操作不仅降低了长期利率，还通过另一个渠道影响金融市场：它扩大了经济中“安全资产”的供给。国债和政府债券是投资者眼中的安全资产，当央行大量买入并持有这些债券时，市场上可供私人投资者购买的安全资产减少（实际上是被央行“锁仓”），从供给角度看会降低投资者为安全性支付的溢价——安全溢价下降意味着风险资产的吸引力相对上升。本文的分析证实了这一机制：欧洲央行在2015—2021年的大规模债券购买（包括疫情后的紧急购债）降低了投资者的安全溢价，最多可在约30个基点的程度上“部分抵消”债券收益率的下降。其政策含义颇具反讽：央行通过资产购买压低利率的效果，有一部分被“安全溢价下降”这一自身行为带来的副作用所抵消——因为QE在压低无风险利率的同时，也降低了安全资产的稀缺价值，使投资者愿意为安全性支付的溢价减少，进而部分抵消了整体利率下行。结果提示，央行在评估QE等资产购买工具的效力时，需要考虑其对安全资产供需结构的动态影响。
阅读原文 ↗劳动力参与率如何在性别间分化
美国劳动力参与率在20世纪90年代中期之前持续上升了数十年，此后则稳步下降。本文指出，这一总体模式掩盖了男性和女性在劳动力参与路径上的显著分化。老龄化和教育水平上升能够解释劳动力参与率长期变化的很大一部分——人口老龄化降低参与率、教育水平提升（尤其是女性）提高参与率——但无法解释性别之间的分化。数据显示：男性劳动力参与率的趋势值自1970年代末以来持续下降，从高峰一路下滑；而女性劳动力参与率在2000年之前一直上升、此后才趋于平稳。造成这种分化的主要原因是代际差异：较年轻的男性群体（出生于较晚年代的男性）的参与率系统性低于早期的男性群体——可能与就业机会结构变化、制造业岗位减少、技能需求变化以及男性教育表现相对下滑有关；而较年轻的女性群体——尤其是受教育程度更高的女性——的参与率高于早期群体，反映了女性教育水平提高和就业观念转变的持续影响。理解这种性别和代际的分化，对于准确评估劳动力市场的闲置程度、设计针对性的劳动力供给政策（如育儿支持、再培训）具有重要意义。
阅读原文 ↗地缘政治风险对消费者预期的疤痕效应：乌克兰与伊朗战争的启示
地缘政治冲击不仅直接影响经济，还会通过改变消费者预期产生影响——战争和冲突会改变家庭对通胀和增长的看法，进而影响其消费、储蓄和工资谈判行为。本文利用欧洲央行的消费者预期调查数据，探讨乌克兰战争和伊朗战争如何影响家庭对经济的判断。文章的核心发现是“疤痕效应”：过往的经历会放大人们对后续地缘冲突的反应——那些亲身经历过严重通胀、经济危机或冲突的家庭，面对新的地缘政治冲击时，其通胀和增长预期的调整更加剧烈、反应更加敏感。例如，经历过历史上高通胀时期的家庭，可能在新的能源冲击或战争消息传出后更快、更大幅度地上调通胀预期。这种“预期疤痕”对政策制定有重要含义：第一，通胀预期可能因地缘冲击而变得更具粘性和脆弱性，央行需要更密切地监测不同人群的预期分化；第二，由于预期驱动实际通胀（工资谈判和定价行为），同一地缘冲击在不同人群中的预期效应差异，会影响货币政策传导的均匀性；第三，央行沟通需要针对预期最脆弱、最易受疤痕效应影响的群体，防止地缘事件引发预期的自我强化。
阅读原文 ↗故事的区域面：区域内呈现K型模式，汽油支出差距更大
本文利用纽约联储首次发布的区域消费者支出指标，考察此前在全国数据中发现的“K型”支出模式是否在第二区（纽约、新泽西和康涅狄格州）也成立，并比较区域与全国按收入划分的消费行为差异。“K型”模式指的是高收入与低收入家庭在经济冲击后支出走势分化：高收入家庭支出恢复甚至增长，而低收入家庭支出持续下滑——两条曲线呈字母K的形态。研究发现：第二区的零售支出和汽油支出都呈现出与全国类似的K型模式——高收入家庭与低收入家庭在消费行为上的分化在区域层面同样突出；并且，近期汽油价格冲击下的K型模式在本地区更加明显。这意味着，当汽油价格大幅上涨时，区域内的低收入家庭削减汽油消费的幅度远大于高收入家庭（低收入家庭对能源价格更敏感、缓冲更少），导致区域层面的支出分化比全国更为显著。这些区域消费指标为理解家庭资产负债表、评估货币政策和能源冲击对不同收入群体的差异化影响提供了新的数据工具。
阅读原文 ↗粮食不安全与消费者悲观情绪
当前关于美国“经济分化”（bifurcated economy）的讨论，凸显了低收入与高收入美国人在支出、收入增长和财富积累方面日益扩大的经济鸿沟：整体经济在扩张、许多家庭状况良好，但很大一部分人口正面临高度的经济不安全感和财务压力，整体消费者信心跌至低位。本文利用纽约联储消费者预期调查（SCE）新收集的数据，更新了2020年对疫情早期家庭经历不成比例财务困难的分析，重点研究两个问题：粮食不安全（food insecurity）及更广泛经济压力的近期变化，以及粮食不安全与消费者悲观情绪上升之间的联系。研究发现了令人担忧的趋势：粮食不安全程度显著上升，尤其是在教育水平较低、收入较低的家庭以及有幼儿的家庭中——这些群体在高通胀环境中首当其冲。同时，同一群体的消费者悲观情绪同步上升，并伴随求职预期的急剧下降——不仅是对经济前景的悲观，还包括对自己能否找到工作的信心下降。研究为理解高通胀后家庭资产负债表压力和消费者信心的结构性恶化提供了实证依据，也提示政策制定者关注经济扩张中被落在后面的群体。
阅读原文 ↗评估当前工资通胀状况
经济学家通常用名义工资增长来判断劳动力市场是否过热、通胀压力大小以及家庭购买力状况，但短期工资数据波动很大，容易受到一次性奖金、行业轮换和统计噪声的干扰，直接观察可能误导判断。为此，纽约联储的这篇博文使用了作者自己构建的工资增长持续性指标——趋势工资通胀（Trend Wage Inflation，简称TWIn），旨在过滤短期波动、提取工资增长的潜在趋势。文章首先回顾了近年走势：TWIn在2021年底见顶后持续回落，目前水平已接近2017—2019年疫情前的常态区间，说明此前由疫情刺激和劳动力短缺推动的工资加速上涨大体已经消退。但近几个月，这一下降势头有所放缓，暗示工资通胀的回落可能进入平台期。文章进一步做了行业层面的分解：2022年至2025年间TWIn的下降在大多数行业是共同的，反映的是宏观层面的普遍降温；不过最近，少数行业的工资增长动态出现了与整体脱钩的迹象。这对判断未来工资—价格螺旋是否重燃、以及美联储降息路径的可持续性具有直接的政策含义。
阅读原文 ↗中东战争如何重塑欧元区企业的预期
这篇欧央行博客利用其专属调查的高频数据，刻画了美国与伊朗之间爆发战争后欧元区企业预期的即时反应。经济冲击很快传导至企业层面：对欧央行调查的日度回复显示，企业在战争爆发后迅速上调了对投入成本、销售价格和短期通胀的预期。文章的核心发现是，这种预期调整不仅速度快，而且覆盖面广，体现出能源和地缘政治冲击通过预期渠道放大经济影响的作用机制——即使实际物价尚未明显变动，企业已经抢先调整定价行为。作者还指出，预期渠道的迅速响应意味着央行需要密切跟踪高频指标，而不能只依赖月度或季度的低频数据；如果企业预期持续走高，可能自我实现地推升通胀，迫使央行在更长时间内维持限制性政策。总体而言，这篇博文展示了地缘冲突如何通过企业预期这一无形渠道重塑通胀走势，对理解战争冲击的传导速度、评估欧央行政策立场以及前瞻性通胀监测都有参考价值。
阅读原文 ↗AI的宏观经济挑战与前景
这篇纽约联储博文从宏观角度审视AI热潮的两面性。文章指出的关键事实是：2025年第三季度，美国最大的科技公司首次出现资本投资支出超过经营收入的情况，这意味着AI——一项有潜力大幅提升经济生产率的技术——目前正在以比其产生回报更快的速度消耗资源。作者由此展开讨论：AI的长期承诺与短期成本之间的紧张关系，将如何影响通胀、实际活动和金融稳定三大宏观变量的前景。从通胀角度看，大规模数据中心、芯片和相关设备的投资会推高当期需求并形成供给瓶颈；从实际活动看，资本开支的快速扩张对GDP有短期拉动，但若回报迟迟不能兑现，可能引发投资回调；从金融稳定看，AI投资热潮中企业杠杆上升、估值集中以及融资依赖度提高，都可能放大金融体系的脆弱性。文章为市场参与者评估AI投资周期的宏观影响提供了一个清晰的框架，也提示政策制定者关注技术变革期特有的资源错配与金融风险积累问题。
阅读原文 ↗公司债券回报中的全球信贷周期
这篇纽约联储博文研究全球公司债券市场收益的同步性问题。全球企业非金融债券市场既是规模庞大的投资资产类别，也是非金融企业的重要融资渠道：截至2024年底，未偿余额高达19万亿美元，一个广泛配置的公司债券组合本应被认为具备良好的分散化效果。然而数据显示，1998年至2024年间有37%的月份，ICE全球债券指数（包含逾1万个成分，横跨不同行业、信用评级和地区）中超过80%的债券同向变动，说明全球公司债收益存在高度的同步性，传统的“广泛分散”假设在相当比例的月份里并不成立。为解释这一现象，作者引入“全球信贷因子”这一新概念，用以代理国际公司债券市场中的全球风险价格。该因子在债券风险溢价层面创造了一个可观测的“全球信贷周期”，能够产生可预测的债券价格联动。文章的分析为全球资产配置者理解跨市场联动提供了新工具：当全球信贷因子变动时，不同国家、不同评级的公司债可能同时承压或同时走强，从而影响组合的分散化效果与风险评估。
阅读原文 ↗亲爱的，谁缩水了美国的收入盈余？
这篇纽约联储博文分析美国对外投资净收入盈余为何逐渐消失。背景事实是：外国持有的美国金融资产规模极其庞大，官方估计当前市值高达69万亿美元；美国持有的外国资产虽然也很可观，但只有41万亿美元，两者之间的缺口数十年来不断累积，使美国成为全球最大的对外净债务国。然而令人意外的是，直到最近，美国的投资收入——利润、股息和利息——一直“轻松超过”对外支付，即美国凭借净债务头寸反而赚取了净收入盈余。本文揭示了这个盈余消退的两大原因：一是疫情后利率水平整体上移，推高了美国对外债务（主要是美元资产）的利息成本，使其超过美国在海外资产上的收益；二是美国资产持续净销售给外国投资者，进一步扩大了负债与资产的规模差。作者的分析把“估值效应”、利率环境与资本流动结合起来，说明外部头寸的可持续性并非只取决于存量规模，更取决于收益率差与汇率估值等动态因素。对理解美元的国际地位、美国经常账户及全球资本流动格局具有重要参考意义。
阅读原文 ↗非银金融机构的跨境流动如何约束欧元区企业融资
这篇欧央行博客聚焦非银行金融机构（NBFIs）崛起对欧元区企业融资和货币政策传导的影响。过去十多年，NBFIs（包括投资基金、保险公司、养老基金等）在金融体系中的份额持续上升，成为企业融资的重要来源，但其借贷行为和投资组合调整也带来了新的传导渠道。文章显示，当NBFIs收缩跨境贷款、赎回敞口或重新调整资产配置时，依赖其融资的欧元区企业会立即感受到信贷条件的收紧——这种冲击尤其在银行体系同时承压时被放大，因为NBFIs与银行存在此消彼长的“监管套利”和风险偏好差异。作者还讨论了这一渠道如何影响货币政策的传导：央行加息时，NBFIs可能比银行更快调整资产组合，从而加快或放大政策利率向实体经济融资条件的传导；反之，在宽松周期中，NBFIs的风险偏好上升也可能提前释放流动性。文章强调，监管者需要把NBFIs纳入宏观审慎视野，跟踪其跨境资金流动和资产配置变化，以更准确地评估欧元区金融条件和货币政策效果。
阅读原文 ↗招聘启事是否显示AI对劳动力市场的早期影响？
这篇纽约联储博文利用招聘数据检验生成式AI对劳动力需求的早期影响。随着ChatGPT等生成式AI工具迅速普及，一个关键问题是：这项技术究竟会减少、增加还是重塑就业需求？作者的做法是寻找可观察的早期证据——企业的招聘启事。他们把一个职业层面的AI暴露度指标（衡量该职业任务被AI替代或增强的程度）与Lightcast提供的详细美国招聘数据（汇总企业招聘页、全国和地方招聘板及职位聚合器的海量职位列表）相结合，检验自2022年底ChatGPT发布以来，AI暴露度较高职业的招聘是否出现了不成比例的下降。研究结论颇为稳健：虽然自那以后美国整体招聘活动持续放缓（更多反映宏观周期因素），但招聘数据几乎没有显示存在明显的、由AI驱动的特定职业需求下降。作者谨慎地指出，这并不意味着AI对就业没有影响——招聘启事只是劳动力需求的众多信号之一，且企业可能尚未完成岗位再设计；但它说明，在AI革命初期，劳动力市场并未出现预期中的剧烈替代，政策讨论需要基于更细致的证据。
阅读原文 ↗疫情暂停期结束后联邦学生贷款违约回归
这篇纽约联储博文基于该行微观数据中心最新一期《家庭债务与信贷季度报告》，聚焦疫情暂停期结束后联邦学生贷款违约的回归。宏观背景是：2026年第一季度家庭债务余额小幅增加180亿美元，达到18.8万亿美元；在抵押贷款、房屋净值贷款和汽车贷款余额上升、信用卡余额季节性下降的同时，学生贷款余额基本持平。但逾期结构出现变化：逾期学生贷款余额的占比上升，已接近疫情前水平，略超过10%——这表明疫情期的宽限与还款暂停措施到期后，还款压力正在回归。文章深入分析了过去两个季度进入联邦学生贷款违约状态的借款人画像，发现三个鲜明特征：平均年龄接近40岁（并非传统意义上的“刚毕业年轻人”）；在疫情前并无学生贷款逾期记录（说明这批人是被疫情后的生活成本上升或收入冲击拖入违约，而非长期困难户）；更可能居住在美国南部（该地区经济脆弱性更高、学生贷款负担相对较重）。文章同时指出，违约借款人更可能在信用卡、汽车贷款等其他债务上出现逾期，但学生贷款违约的总体规模仍然相对较低，因此关于违约向其他信贷产品广泛传染的担忧目前还为时过早。这些发现对设计针对性的还款援助政策（如按收入还款计划的定向推广）具有参考价值。
阅读原文 ↗不断加剧的供应链紧张会拖累AI投资热潮吗？
这篇纽约联储博文评估中东冲突引发的全球供给冲击对美国AI投资热潮的潜在制约。文章指出，中东冲突构成了六年内的第三次全球供给冲击——前两次分别是2020年的疫情和2022年俄罗斯入侵乌克兰。此次冲击通过两条渠道向美国溢出：价格上涨和实物商品短缺。文章强调，最关键的外溢通道是亚洲供应链，尤其是东南亚的中等及中低收入国家：这些国家既是美国AI基础设施建设（数据中心、电网设备、芯片相关材料等）的关键供应来源，同时又高度依赖中东能源进口，因此面临“上游能源受冲击、下游需求旺盛”的双重挤压。文章分析了这些供应链的脆弱性因素：出口商品对AI资本开支的依赖度、对中东石油天然气的进口敞口、国内电力与物流基础设施的瓶颈，以及地缘政治紧张下航运与贸易路线的风险。如果东南亚供应商因能源成本上升、产能受限或物流中断而无法按时交付关键设备，美国AI资本开支的扩张节奏可能被明显拖慢——即“供给瓶颈”可能成为AI投资热潮的约束条件。文章为评估AI周期可持续性提供了供应链视角的重要补充。
阅读原文 ↗从非银行金融机构到银行的压力与紧张
这篇纽约联储博文研究近期非银行金融机构（NBFI）领域的压力是否传导到银行体系。文章列举了近期几个标志性事件：Tricolor和First Brands的破产，以及Blue Owl Capital Corp II（OBDC II）决定终止赎回计划、通过基金清盘返还资本。市场的主流判断是，这些压力不太可能演变为系统性风险，但这并不意味银行可以完全置身事外——政策制定者正“密切观察”银行对NBFI的敞口。作者回顾了自己此前一系列研究的结论：对NBFI的冲击会直接冲击对其有敞口的银行，因为银行向NBFI提供融资（如回购、证券借贷、信贷额度），NBFI一旦承压，银行的资产质量和资金渠道都会受到影响。本文利用市场数据再次印证了这一机制：在近期NBFI困境事件发生期间，银行股确实直接受到冲击，尤其是与NBFI关联度较高的银行。作者总结道，NBFI的麻烦确实会给银行带来“压力与紧张”：虽然单一事件可能不足以致系统性风险，但NBFI部门的脆弱性会通过融资链条和资产价格渠道向银行传导，监管者需要持续监测这一风险传导通道。
阅读原文 ↗同样的冲击，不同的路径？加油站的K型模式
这篇纽约联储博文利用新开发的消费支出高频数据，分析能源价格冲击对不同收入群体的不对称影响。背景是2026年3月，在中东冲突持续的背景下，伊朗关闭霍尔木兹海峡推动能源价格飙升至四年高点。作者使用经济异质性指标（EHI）中新增的消费者支出模块，比较不同收入家庭在名义与实际汽油消费上的变化，发现了鲜明的“K型分化”。3月份，高收入家庭的名义汽油支出增幅最大，但实际消费量基本保持不变——价格上涨没有迫使它们压缩用油，支出上升主要是价格效应。低收入家庭则相反：实际汽油消费量明显下降（不得不减少用车），但由于油价涨幅巨大，其名义支出仍然大幅上升——这意味着低收入家庭既要承担更高的油费，又要忍受实际消费的收缩，双重受压。作者将这一模式与2022年春季俄罗斯—乌克兰战争爆发初期的能源价格上涨相比：两者定性地一致（高收入群体消费增长更快），但本轮高收入与低收入群体之间的消费差距在数量上更大，K型分化更为显著。研究凸显了能源价格冲击的分配效应，对设计针对低收入群体的能源补贴和转移支付政策具有参考价值。
阅读原文 ↗为什么应用很重要：数字银行传导货币政策的方式不同
这篇欧央行博客讨论数字化如何改变银行传导货币政策的方式，聚焦数字银行与传统网点银行在定价调整速度上的差异。核心发现是：与基于实体网点的传统银行相比，数字银行在存款定价上对政策利率变化的反应更快，但在贷款定价的更新上却更慢——形成一个“存快贷慢”的不对称格局。作者解释了背后的机制。在存款端，数字银行的客户转换成本更低、价格透明度更高，储户可以随时在手机上比较并转移存款，因此数字银行必须迅速跟随政策利率调整存款利率，否则存款会快速流失。在贷款端，数字银行的贷款决策更依赖自动化和大数据模型，其风控和定价流程的重估成本较高、调整链条较长，且没有网点柜员面临的面客压力，因此对新政策利率的传导更慢。文章进一步讨论了这一不对称性对货币政策的影响：它可能使政策紧缩更快地传导到家庭储蓄收入，同时延迟向借贷成本的传导，从而改变货币政策的实际紧缩力度和节奏分布；对央行而言，理解数字金融的传导特征有助于更准确地评估政策效果。该文为“金融科技改变货币政策传导”这一前沿议题提供了具体证据。
阅读原文 ↗美国与中国的贸易发生了哪些变化？
这篇纽约联储博文梳理过去一年美国对华贸易政策剧变后的贸易格局变化。一个出人意料的宏观事实是：尽管美国对华关税和贸易政策经历了巨大调整，整体贸易差额几乎未受影响——美国十二个月的贸易逆差虽然在年初因进口“抢跑”（企业在关税生效前集中进口）而剧烈波动，但2025年底收于1.2万亿美元，与2024年基本持平；与此同时，中国对全世界的贸易顺差反而从1万亿美元扩大到了1.2万亿美元。这表明关税主要改变了贸易的流向，而非总量。文章聚焦美国、中国与东南亚之间的贸易重构：对华直接贸易受到抑制后，转口贸易和中间品贸易兴起，东南亚国家成为贸易流改道的重要通道——部分中国商品经由东南亚组装或转运后进入美国市场，同时中国对东南亚的直接投资和出口也快速增长。文章通过数据展示了双边贸易余额的大幅调整，揭示了“关税墙”之下全球供应链与贸易网络如何重新布线，对理解贸易政策的实际经济效果、以及东南亚在全球贸易中地位上升的趋势具有重要意义。
阅读原文 ↗解释K型经济：分化背后的原因是什么？
这篇纽约联储博文是分析美国“K型经济”系列的第二篇，聚焦解释高收入与低收入家庭消费增长分化的原因。姊妹篇已经用经济异质性指标（EHI）的新模块证明：2023年以来零售支出的增长主要由高收入家庭驱动。本文进一步追问“为什么”，从三个候选因素——工资、通胀和财富——入手进行分析。研究首先考察了这种分化适用于哪些商品类别，然后分别检验三大解释变量。结果发现：自2023年以来，高收入家庭的财富增长最多——股市和房产等资产的上涨收益高度集中在富裕群体手中，财富效应直接支撑了它们的消费；与此同时，低收入家庭承受的通胀上升最多——因为低收入家庭的支出篮子中食品、能源和住房等必需品占比更高，而这些品类的价格涨幅更大，侵蚀了它们的实际购买力。这两个因素共同解释了实际零售支出在高收入群体中增长最多的现象。相比之下，工资（收入）因素的表现更为混杂，但最高收入者的收入增长仍快于最低收入者。文章揭示了K型消费分化的根源在于“财富端向富人倾斜、通胀端向穷人倾斜”的双重挤压，对评估美国消费增长的可持续性和分配政策具有参考价值。
阅读原文 ↗追踪K型经济：谁在推动支出？
这篇纽约联储博文利用经济异质性指标（EHI）新加入的消费支出数据，回答一个核心问题：2023年以来美国零售消费的增长究竟由谁驱动？背景是，总体实际消费支出自2023年以来稳步增长，但这一改善在多大程度上被社会各阶层共享并不清楚——如果增长高度依赖一小部分家庭，那么总量的繁荣可能掩盖脆弱的根基和潜在的宏观经济风险。数据显示，零售支出的增长主要由高收入家庭驱动——具体指年收入超过12.5万美元的家庭。媒体将这种“高收入群体增长更快、低收入群体掉队”的分化现象称为“K型经济”。更有意思的是时间维度的对比：研究发现，K型特征自2023年以来才出现，在疫情前以及疫情后恢复期（2021—2022年）并不明显——彼时财政转移支付、超额储蓄和重启效应让不同收入群体的消费相对同步。文章提示，消费增长基础的收窄意味着总需求对高收入群体资产价格和信心的依赖上升，一旦财富效应逆转，消费下行的风险可能比表面数据所显示的更大。研究为监测美国消费韧性提供了新的高频、分收入组视角。
阅读原文 ↗我们是否已进入高生产率增长时代？
这篇旧金山联储经济信函探讨美国是否正进入高生产率增长时代。背景是：过去三年，美国劳动生产率稳步提升，帮助经济在就业几乎零增长的情况下仍保持扩张；同时，企业对人工智能技术的投资大幅增加，为未来生产率提升提供了想象空间。作者利用两项广为使用的生产率指标来检验“高生产率时代是否已经到来”，结论是：这些指标尚未提供这一转变的有力证据——近年来的生产率改善可能部分来自周期性因素（如就业增长缓慢带来的分母效应）而非持续的技术进步。但作者并不悲观：他们指出，当前的数据模式与1990年代中期的生产率飙升初期颇为相似——在那次著名的“新经济”生产率加速到来之前，宏观数据同样呈现出混杂的信号（增速有限、分布不均、与投资热潮并存），随后才进入持续多年的高增长阶段。基于这种历史相似性，文章认为对未来生产率增长可以保持“谨慎乐观”：AI投资能否转化为生产率红利，可能需要数年时间才能在官方统计数据中充分显现，但早期信号值得跟踪。文章为评估AI对美国潜在增速的影响提供了一个平衡的框架。
阅读原文 ↗对人工智能的乐观情绪是否在推高投资？
这篇旧金山联储经济信函研究AI乐观情绪是否正在推动美国企业投资增长。2025年，美国上市公司的AI相关商业支出大幅增长，而上市公司占整体投资的绝大部分，因此企业层面的数据能较好地代表全国投资趋势。作者的方法颇具新意：利用自然语言处理技术分析上市公司季度财报电话会议的情绪数据，推断企业对AI的乐观程度及其演变。研究发现一个高度集中的模式：2025年资本支出和研发投入的增长完全来自对AI持正面看法的大型公司——也就是说，AI投资热潮的增量几乎全部由少数“AI乐观派”巨头贡献，多数中小型公司尚未大规模跟进。作者讨论了这一集中度带来的挑战：投资增长过度依赖少数公司，如果这些公司的AI预期转弱或融资条件收紧，整体投资可能迅速放缓；同时，大型公司的市场集中也可能抑制竞争和创新。但基于当前乐观情绪指标的分析，文章预计AI投资将继续为未来整体投资增长作出贡献。研究为理解AI周期的可持续性、以及“乐观预期—资本开支—生产率”之间的传导链条提供了及时的证据。
阅读原文 ↗AI驱动的算法定价与货币政策
这篇旧金山联储经济信函研究AI驱动的算法定价对货币政策传导的影响。所谓AI定价，是指企业利用人工智能算法对海量数据进行预测分析，把供给和需求的实时变化直接纳入价格决策——与传统定价（依赖人工判断、定期调整）相比，AI定价能够让企业更快、更频繁地调整价格，以应对市场条件和货币政策的意外变化。文章的关键问题是：这种定价方式的普及是否会改变价格粘性，从而改变货币政策的传导机制？行业层面的证据给出了肯定答案：在AI定价更普遍的行业，价格调整对货币政策的敏感度更高——当政策利率变动时，这些行业的价格会更快做出反应。这一发现对通胀动态和货币政策具有重要意义：一方面，更高的价格灵活性理论上可以让价格更快向均衡调整，但另一方面，AI定价的“同步化”效应（大量企业使用相似的算法和数据，可能在同一时间做出相同调整）也可能放大价格联动、加剧通胀的波动性，甚至带来协调性的价格突变风险。文章提示，随着AI定价向更多行业渗透，央行在评估货币政策传导路径和通胀前景时，需要把算法定价的结构性影响纳入考虑。
阅读原文 ↗财务高管如何预测价格涨幅？
这篇旧金山联储经济信函介绍一种新的通胀预期衡量指标：基于首席财务官（CFO）等财务决策者的调查。与传统的消费者或专业预测者通胀预期调查不同，这一调查不询问受访者对“总体通胀”的预期，而是询问他们所在企业自身的预期价格涨幅——即“你所在的企业计划或预计自己的产品价格涨多少”。作者认为，企业财务主管对自身定价决策最了解，他们的回答直接反映了企业层面的定价意图，汇总之后可以形成一个经济整体层面的价格压力指标。实证检验显示，该指标与实际核心CPI通胀的走势高度吻合，具有良好的跟踪能力，可以作为官方通胀数据的补充先行指标。文章将其应用于当前形势：利用近期石油价格冲击之前和期间收集的调查回应，作者估计，如果财务高管预期与已实现核心通胀之间的历史关系继续成立，今年美国核心通胀可能仍将维持在较高水平——提示尽管总体通胀已回落，企业定价端的价格压力并未完全消退。研究为通胀监测提供了来自企业“内部人”视角的新工具，对政策制定者和市场参与者评估通胀路径具有参考价值。
阅读原文 ↗借助人工智能穿越不确定时期
这篇欧央行博客介绍该行新开发的一个基于机器学习的人工智能通胀风险监测模型。传统的通胀预测通常给出一个点预测或区间估计，但在高不确定时期（如地缘冲突、能源冲击、供应链扰动频发的当下），决策者更需要了解通胀大幅偏离预期的“尾部风险”。这个新模型正是为此设计：它利用大量宏观与微观数据训练，能够捕捉传统线性模型容易忽略的非线性关系，实时输出通胀明显高于或低于专家预期的概率。文章介绍了模型的技术思路——如何整合多维度数据、如何校准概率输出、如何与专家判断结合——并强调其定位是“辅助工具”而非替代人类判断：机器学习模型擅长在海量数据中发现复杂关联，但最终的政策解读仍需要经济学家的专业判断。对货币政策而言，这一工具的价值在于：把“通胀脱锚风险”这类难以量化的概念转化为可监测、可更新的概率信号，帮助决策者在不确定性中更及时地评估通胀前景和风险平衡。文章体现了央行拥抱前沿技术、提升数据洞察力的方向。
阅读原文 ↗银行倒闭：偿付能力与流动性的作用
这篇纽约联储博文基于长期历史证据，回答一个金融危机的核心问题：银行倒闭究竟是因为挤兑（流动性问题），还是因为资不抵债（偿付能力问题）？这一区分对设计金融稳定政策至关重要——如果挤兑是主因，政策重点应是存款保险、最后贷款人和流动性支持；如果偿付能力是主因，政策重点则应是资本监管和资产质量。作者利用跨越长期的历史数据（涵盖多次银行危机）得出结论：银行倒闭的根本原因通常是偿付能力不足；挤兑的重要性在一定程度上被高估了。具体而言，挤兑确实在危机中扮演角色，但在大多数情况下，它们的作用是“触发或加速”本已虚弱的银行走向倒闭，而不是把原本稳健的银行拖垮——健康的银行通常能够抵御存款流失，或在流动性支持下渡过难关。这一结论的监管含义是：与其把全部精力放在防止挤兑本身，不如更关注银行资产负债表的基本面质量——资本充足率、资产估值、风险集中度——因为这才是决定银行存亡的根本。文章为后危机时代资本监管的合理性提供了历史证据支持。
阅读原文 ↗r*与劳动收入份额的联动关系
这篇纽约联储博文提出一个新的分析框架，把过去二十五年美国经济的两个重要趋势联系起来：劳动收入份额（GDP中流向劳动者的比例）的持续下降，和自然利率（r*，即经济处于潜在增速且通胀稳定时的均衡实际利率）的显著下行。此前研究大多把这两个现象分开分析——劳动份额下降被归因于技术、全球化与市场力量，r*下行则被归因于人口老龄化、储蓄过剩与投资不足。作者指出，二者可能同源：影响r*的结构性因素（如储蓄意愿上升、投资回报下降）也会通过改变资本深化和要素相对价格，影响劳动收入份额的演变，进而影响工资和价格。他们构建了一个简单的模型来捕捉这种“r*与劳动份额联动”机制，核心发现是：任何改变r*的结构性变化，都会同时改变劳动份额的路径，这意味着评估r*时必须考虑其对分配的影响，反之亦然。文章强调，这一渠道在多数宏观经济模型中是缺失的——政策制定者若忽略两者的联动，可能误判中性利率的走势或工资通胀的持续性。对货币政策而言，理解r*与劳动份额的联动有助于更准确地评估经济潜在产出和通胀压力。
阅读原文 ↗生成式AI在工作场所的使用与培训机会的价值
这篇纽约联储博文利用2025年11月消费者预期调查（SCE）新增的补充问题，对美国工作场所生成式AI（Gen AI）工具的使用情况进行了代表性调查。调查关注三个此前数据稀少的维度：工人能否接触到AI工具、这些工具如何影响日常生产率、以及工人对有效使用AI所需培训的评价。主要发现包括：第一，工作场所AI工具的采用存在明显异质性——不同行业、职业和收入群体之间的使用率差异很大，高技能和知识密集型岗位的采用明显更早更广；第二，相当比例的工人认为AI培训很重要，他们把获得培训视为有效使用工具的前提，也担心没有培训会落后；第三，尽管工人重视培训，仍有相当比例的雇主尚未提供AI工具或相关使用培训——供给与需求之间存在缺口，部分工人“想用却不会用、想学却没处学”。作者还讨论了这一缺口的潜在影响：如果培训跟不上工具的普及，AI的生产率红利可能不均等地分配，甚至加剧劳动力市场的不平等。研究为劳动力技能政策、企业AI采用策略和再培训项目的设计提供了及时的调查证据。
阅读原文 ↗数百万份房主保险合约揭示了关于风险分担的什么
这篇纽约联储博文基于作者的新论文《财产保险经济学》，利用覆盖数百万份房主保险单的细粒度数据，考察美国房主保险合约在实践中的设计。研究动机来自住房在美国家庭财富中的核心地位：2025年美国住房资产总计达48万亿美元，是家庭资产的最大组成部分；当自然灾害发生时，房屋损失相对于家庭的流动性储蓄可能非常巨大，而房主保险是家庭抵御财产风险的主要金融工具。然而，尽管保险的经济重要性显而易见，学界对保险合约如何针对财产风险实际设计知之甚少。作者记录了四个引人注目的模式，涉及保障范围限制、免赔额、保险定价和财产损失的分布。这些模式揭示了保险市场在极端天气时代面临的深层矛盾：例如，灾害风险上升推动保费上涨，而高免赔额和保障限制又让许多家庭实际处于“保障不足”状态；风险定价虽然更趋精准，但也可能使高风险地区的家庭面临保费负担能力问题。文章的研究为理解保险在风险分担、房价稳定和气候适应中的作用提供了微观证据，对讨论气候风险背景下的保险监管和政策具有参考价值。
阅读原文 ↗为什么大冲击之后货币政策的作用更强
这篇欧央行博客解释了一个引人注目的现象：在最近一轮（2022—2023年）的紧缩周期中，加息对通胀的抑制效果异常显著。作者利用欧元区数据发现，这一期间货币政策向通胀的传导很强：面对主要由供给驱动（能源和供应链冲击）的高通胀，加息以较低的“牺牲比率”（为压低通胀所需付出的产出代价）实现了通胀快速回落。文章探讨了大冲击期间政策传导增强的几个机制：一是预期渠道——当通胀远超目标、脱锚风险上升时，市场对央行行动的关注度和敏感度大幅提高，政策信号更快地进入定价和工资谈判；二是企业定价行为改变——在高通胀环境下，企业更频繁地调整价格，价格粘性下降，政策利率变化向实际价格的传导更快；三是政策可信度——央行在关键时刻的坚定行动增强了市场对通胀将回归目标的信心，抑制了第二轮效应。文章还讨论了这种状态依赖性的政策含义：同样的政策利率变动，在不同经济状态下效果可能差异很大，央行需要根据冲击性质和通胀预期状态动态校准政策力度，这一发现对理解货币政策的“非线性”效力具有重要意义。
阅读原文 ↗细看新兴市场在近期冲击中的韧性
这篇纽约联储博文评估新兴市场经济体在近年多重冲击下的真实韧性。近年全球接连遭遇疫情、俄乌战争、中东冲突等冲击，市场普遍关注新兴市场的经济和金融韧性是否已经改善。作者指出，需要区分两类国家。对一部分新兴经济体而言，“韧性改善”的评价是有根据的——它们是1990年代以来深度结构性改革的受益者，建立了更灵活的汇率制度、更稳健的财政框架、更高的外汇储备和更低的对外币债务依赖，从而能更好地吸收外部冲击。但对数量大得多的另一批国家来说，抵御冲击的能力仍然参差不齐：许多国家财政空间有限、外部融资依赖度高、通胀和汇率压力大，一旦全球金融条件收紧或大宗商品价格剧烈波动，仍可能陷入困境。文章聚焦近期冲击（包括持续的中东冲突及其对能源价格和全球贸易的影响），比较两类国家在汇率、通胀、主权利差和资本流动等方面的表现差异。结论提醒市场参与者，把“新兴市场韧性改善”当作普遍事实是有风险的，需要逐个经济体评估其结构性改革进展与当前脆弱性。
阅读原文 ↗保加利亚采用欧元与价格上涨：区分神话与事实
这篇欧央行博客利用保加利亚正式采用欧元（列弗退出流通）前后的数据，检验一个常见的担忧：货币转换是否会导致物价大幅上涨。历史上，每次欧元区扩员，民众普遍担心商家借“换算效应”（按有利汇率的近似值定价、四舍五入上提）抬高价格，形成“欧元通胀”。作者梳理了欧元转换可能影响价格的几个渠道：一是换算效应——商家把列弗价格按汇率换算成欧元时，可能向上取整；二是菜单成本——改价和更新标签需要成本，商家可能借机调整价格；三是心理定价——整数价格和消费者的价格感知变化可能影响需求。初步证据显示，保加利亚的货币转换迄今对消费者价格的总体影响有限，对通胀感知的影响也很小。文章分析了为什么这次转换没有出现普遍担忧的大幅涨价：监管到位、竞争压力、以及欧元区以往的转换经验（此前成员国转换的实际通胀效应通常很小）。研究为理解欧元区扩员过程中的通胀动态提供了实证依据，也有助于缓解公众对货币转换的担忧。
阅读原文 ↗欧洲对化石燃料的依赖对价格稳定构成风险
这篇欧央行博客讨论欧洲化石燃料依赖与价格稳定之间的关系。核心论点是：欧洲对外部能源（石油、天然气）的高度依赖，日益成为维持价格稳定的重大障碍——因为全球能源市场波动剧烈且受地缘政治支配（如中东冲突、俄罗斯断供），能源价格的剧烈涨跌会通过进口成本直接冲击欧元区通胀，而欧洲作为能源进口方几乎无法控制这种外部冲击。作者指出，实现欧洲的清洁能源目标（可再生能源占比提升、电气化推进）将从根本上削弱“波动性全球市场”与“国内价格”之间的传导链条：本土可再生能源发电的成本稳定且不受国际地缘政治影响，电气化的普及还能降低经济对化石燃料价格的敏感度，能效提升则直接压缩能源需求。文章特别强调，实现这一转型的工具已经“触手可及”——包括可再生能源投资、电气化、能效提升和供应多元化——并非遥不可及的长期愿景。对央行而言，能源转型的意义超越气候政策本身：它通过降低外部能源冲击向国内通胀的传导，增强价格稳定，减少“进口通胀”对货币政策的制约，体现了绿色转型与宏观稳定的协同效应。
阅读原文 ↗美联储有两种工具影响货币市场状况
这篇纽约联储博文介绍该行最新一份员工报告的核心发现：美联储如何利用两种工具分别管理经济状况与货币市场融资条件。在2022—23年的紧缩周期中，美联储同时动用了两种货币政策工具：一是调整管理利率（联邦基金利率目标区间及配套的利率走廊工具），二是调整资产负债表的规模（缩表）。传统上，人们往往把两者视为同向操作，但本文利用保密的交易层面数据发现，两种工具对货币市场（尤其是回购市场的资金定价）都有显著影响，而且可以独立操作。这为美联储提供了“双重控制”的能力：在影响经济状况的同时，单独管理融资条件。例如，美联储可以降低管理利率以放松整体经济条件，同时通过缩表（减少银行准备金）来维持货币市场的融资条件紧张度；反之亦然。这种工具组合的灵活性意味着，央行在利率接近中性、需要微调时，可以更精细地引导货币市场利率，而不必牺牲对经济方向的把握。文章对理解当前“利率工具+资产负债表工具”并用的政策框架、以及准备金水平如何影响货币市场利率具有重要意义。
阅读原文 ↗2025年4月以来的国债市场流动性
这篇纽约联储博文回顾过去一年美国国债市场流动性的演变，这一年经历了众多经济和政治事件。文章使用的流动性指标包括买卖价差、市场深度和价格冲击等。关键时间线如下：一年前（2025年4月），美国政府宣布高于预期的关税，市场波动率骤然上升，国债市场流动性明显恶化——买卖价差扩大、深度下降，交易成本上升；随后关税上调被部分回退，市场情绪缓解，流动性迅速改善；此后直到样本结束（2026年2月），流动性总体保持稳定——即使在此期间发生了美国最高法院裁定紧急关税无效、以及政府随后宣布新关税等重大政策事件，国债市场都没有再现此前的流动性恶化。作者认为，这说明国债市场在政策冲击反复出现的情况下表现出较强的适应能力，市场参与者已逐渐学会在政策不确定性中定价。文章还讨论了流动性演变与波动率、市场结构（如做市商库存、算法交易）之间的关系。对美国国债这一全球最重要的基准市场而言，监测其流动性状况对理解金融条件和政策传导具有持续的意义。
阅读原文 ↗银行如何适应准备金下降
这篇欧央行博客分析欧元体系资产负债表正常化（量化紧缩）过程中，银行如何适应央行准备金持续下降的局面。央行准备金是银行最具流动性的资产，也是银行间流动性分配的基础；随着欧元体系收缩资产负债表，银行的准备金存量不断减少。文章的核心问题是：准备金减少到什么程度，银行才会改变行为？作者指出，银行的准备金需求分为两部分：一部分是满足法定准备金要求和结算需要的“必备”准备金，另一部分是银行出于审慎而自愿持有的“缓冲”准备金。当准备金水平充裕时，银行之间的准备金分配相对宽松，流动性市场平稳；但当总准备金下降到接近银行的合意水平时，银行会开始“囤积”流动性、减少拆出，导致准备金在银行间分布不均，货币市场利率出现上行压力。文章解释，这正是欧元体系标准再融资操作参与预计将增加的原因——当准备金低于合意水平时，银行会转向央行的借贷便利来补充流动性，而非依靠银行间市场。这一分析对理解缩表（QT）进程中货币市场利率的演变、以及央行如何通过政策工具维持流动性管理具有重要参考意义。
阅读原文 ↗美联储的区域主义：众声合一
这篇旧金山联储经济信函改编自该行行长2026年4月8日在犹他州圣乔治商会发表的演讲，主题是“区域主义”在美联储制度中的价值。演讲的核心观点是：像美联储这样的公共机构必须不断演进以应对新挑战、拥抱新可能，但其演进始终扎根于创始原则——工作上的区域化、思考上的独立性、以及对所服务公众的问责。美联储的独特之处在于它的“12家地区联储银行”架构：这一设计不是历史遗留，而是深思熟虑的制度安排。区域架构带来了三重功能：第一，信息收集——12个地区联储通过遍布全国的实地联络网络（企业访谈、社区调查）捕捉国家统计数字难以反映的基层经济温度，让“褐色皮鞋”式的实地信息进入货币政策讨论；第二，决策多样性——不同地区的行长从各自辖区的经济状况出发提出观点，形成“多种声音”，避免决策的单一视角；第三，公众沟通与问责——地区联储贴近社区，既是央行的“耳目”，也是央行向公众解释政策和听取反馈的桥梁。演讲把这种区域多元性视为美联储保持独立性和公信力的基础，而非效率的代价。
阅读原文 ↗从基于市场的通胀视角看货币政策
这篇旧金山联储经济信函讨论“非市场定价”通胀类别对货币政策规则的启示。通胀统计中，一部分商品和服务的价格可以直接观测（如汽油、食品、汽车），但另一部分价格无法直接观测，必须通过间接方法推导（如业主等价租金、部分服务价格），这类“非市场”或“推导型”通胀类别在过去两年是拖住总体通胀高位运行的重要因素——其中尤以住房相关价格的推导测量为主。文章的核心问题是：这些推导价格带有测量不确定性，货币政策应当如何处理？一种思路是“只看可直接观测的价格”——把这一做法套进广为人知的货币政策规则（如泰勒规则），会得出明显更低的联邦基金利率，因为可观测价格的通胀已经大幅回落。但作者指出，这种思路忽略了政策制定者面临的隐性不确定性：如果只根据可观测价格行动，而推导价格随后被证明真实（通胀确实更高），政策就可能过于宽松。考虑了这种测量不确定性之后，其他政策规则会得出联邦基金利率基本不变的结论——即当前政策利率与兼顾两类通胀的规则大体一致。文章揭示了通胀测量的“盲区”如何影响政策利率的合意路径。
阅读原文 ↗ATM背后：探索银行控股公司的结构
这篇纽约联储博文聚焦一个常被忽视但对金融分析至关重要的主题：现代银行组织的内部结构。对公众而言，“一家银行”是一个整体，但实际上现代银行组织（银行控股公司/金融控股公司）是由众多不同法律实体构成的复杂集团——包括商业银行、投资银行、交易子公司、信托机构、国际分支机构等，每个实体受制于不同的监管、监督和报告要求。作者用一个实际例子展示了现代金融控股公司的典型形态（母公司与各子公司的层级关系），并利用数据记录银行组织结构随时间的演变：过去几十年，银行通过并购和业务多元化，组织结构变得越来越复杂、层级越来越多。文章解释为什么这些细节对研究和政策制定至关重要：第一，风险分析——集团的风险敞口分布在不同实体中，如果只看合并报表，可能漏掉子公司层面的风险聚集；第二，监管评估——资本充足率、流动性要求按实体适用，不同实体的监管边界影响危机处理；第三，数据准确性——许多研究使用机构层面数据，如果误把控股公司当作单一实体，分析可能出错。文章为理解银行组织架构与金融监管的互动奠定了基础。
阅读原文 ↗从峰值回归目标：追踪通胀飙升期间的预期
这篇欧央行博客介绍一种把低频通胀预期调查数据转化为高频、密集预期序列的方法。通胀预期对货币政策至关重要——它塑造家庭和企业的经济决策，并通过工资谈判和定价行为传导至实际通胀。但现有的通胀预期调查存在明显盲区：频率低（多为月度或季度）、覆盖时间维度有限（往往只有几个固定期限）、且不同调查之间口径不一，难以精细追踪预期在冲击期间的动态演变。作者利用一个结构化模型，把分散、低频的调查数据（消费者预期、专业预测者预期、市场衍生品隐含预期等）整合转化为一个“密集网格”——即每一天、每个期限上的通胀预期序列。借助这一工具，文章回顾了本轮通胀飙升期间（从2021—2022年的峰值到当前回落）欧元区通胀预期的完整路径：预期如何上升、在哪个期限上脱锚风险最大、以及锚定程度如何随政策回应而修复。这种方法使央行能够更早发现预期的“锚松动”信号，评估政策沟通和加息对预期的修复效果，并在预期回归目标的路径上提供高频监测。文章展示了模型驱动的高频数据重构如何增强央行的预期管理能力。
阅读原文 ↗一个市场，一种监管：欧盟资本市场一体化监管的理由
这篇欧央行博客主张推进欧盟资本市场的一体化监管。文章指出，当前欧盟资本市场的监管框架复杂且碎片化：监管权限分散在各国监管机构（加上ESMA等欧盟层面的协调机构）之间，同一类机构、同一类活动在不同成员国适用不同的规则和执行标准。这种碎片化带来三重代价：一是监管套利——金融机构倾向于在规则最宽松的辖区注册或开展业务，形成“逐底竞争”；二是跨境风险盲区——集团化、跨境经营的金融机构的风险在国别视角下难以被完整识别，尤其是非银机构的风险传染往往跨越国界；三是市场一体化受阻——不同监管标准提高了跨境融资和投资的合规成本，阻碍了“储蓄与投资联盟”（SIU）目标的实现。作者认为，一体化监管能够带来三方面改进：增强监管一致性（同一风险统一标准）、改善跨境风险检测（从单一机构视角转向系统和市场层面）、支持市场一体化（降低跨境合规成本）。文章还讨论了过渡路径的现实挑战——国家监管机构既得利益、法律框架调整、以及如何平衡中央监管与地方知识的取舍。核心论点是：要建成真正统一的欧洲资本市场，监管架构必须与市场架构同步一体化。
阅读原文 ↗数字欧元：银行的机会
这篇欧央行博客从银行的角度重新审视数字欧元，主张把它视为银行业的“机遇”而非威胁。数字欧元是欧洲央行推进的央行数字货币（CBDC）项目，目标是提供一种安全、泛欧、与现金互补的数字支付手段。主流讨论往往聚焦于数字欧元对银行存款的潜在竞争压力——如果公众把大量存款换成数字欧元，银行的存款基础可能收缩、融资成本上升。但本文强调另一面：数字欧元是对欧洲自主性、货币主权和金融韧性的战略投资——它减少欧洲对境外支付基础设施和大型科技公司的依赖，确保支付体系在危机中仍能运转。对银行而言，数字欧元可以成为零售支付创新的“跳板”：银行可以围绕数字欧元开发新的支付服务、身份验证、智能合约和嵌入式金融产品，提升客户体验和运营效率；在来自大型科技公司（Big Tech）和金融科技公司的竞争日益激烈的环境中，数字欧元为传统银行提供了现代化的支付基础设施和公平竞争的舞台。文章呼吁银行积极参与数字欧元的开发和采用，把这场变革转化为强化商业模式的机会，而不是被动地承受冲击。
阅读原文 ↗体育博彩无处不在，尤其在信用报告上
这篇纽约联储博文基于该行最新员工报告，利用美国各州逐步合法化体育博彩的自然实验，研究合法化对家庭财务健康的影响。背景是：自2018年最高法院为体育博彩开闸以来，超过三十个州将移动体育博彩合法化，累计投注额超过五千亿美元。作者把已合法化州与未合法化州的博彩活动和消费者信用结果进行比较。结果发现四个重要模式。第一，合法化使在线体育博彩的支出增长了约十倍——需求被极大释放。第二，博彩活动并不止步于州界：邻近未合法化地区的县仍经历了合法化县约15%的增长——物理边界挡不住线上博彩的渗透。第三，消费者财务健康受损：参与州的信用卡、贷款等逾期率上升，且存在跨州溢出效应——即使本州未合法化，靠近合法化州边境的居民财务恶化也会加剧。第四，也是最令人警惕的：虽然合法化后实际参与体育博彩的人口比例很小（约占总人口的3%），但整体信贷逾期率仍上升了约0.3个百分点——少数人的博彩成瘾行为产生了可量化的总体成本。作者的结论是，体育博彩合法化对家庭财务稳定具有显著影响，这对评估其社会收益与成本的平衡具有直接政策含义。
阅读原文 ↗中国的电气贸易
这篇纽约联储博文利用贸易数据刻画中国“新三样”（电动汽车、锂电池、太阳能电池板）出口的演变及其对贸易顺差的影响。背景是：中国投入了大量政府资源（补贴、产业政策、研发支持）发展先进电气技术产业，这些努力的效果已溢出到国际贸易——由于价格下降和质量提升，全球对这些商品的需求大幅增长。文章的核心发现呈现“两极分化”：乘用车和电池对近年来中国贸易顺差上升做出了不成比例的巨大贡献——它们是顺差扩大的主要引擎，因为出口量增长强劲且价格相对坚挺。但太阳能电池板的情况完全不同：由于国内产能扩张导致供应过剩、价格持续下跌，尽管出口量大幅上升，出口收入反而被拉低——“以量补价”补不上价格崩塌的缺口，太阳能电池板对顺差的贡献微乎其微甚至为负。这一对比揭示了绿色产业出口的两种模式：一种是“量价齐升”的强势扩张（电动车、电池），另一种是“增量不增收”的过剩困境（光伏）。文章还讨论了这对全球贸易格局和贸易政策的影响——中国绿色产品的竞争力提升既带来全球减排红利，也引发贸易摩擦。研究为理解中国产业政策的外部效应提供了最新的数据图景。
阅读原文 ↗从希腊退欧到希腊复苏：希腊走出困境之路——以及仍需完成的工作
这篇欧央行博客回顾希腊从债务危机到复苏的十年历程，评估成就、挑战与教训。2010—2015年的希腊危机曾引发“希腊退出欧元区”（Grexit）的恐慌，如今危机已过去十年，希腊经济实现了显著复苏（标题用“Grecovery”一词概括）。文章指出希腊的主要成就：在严厉的国际救助条件下完成大规模财政整顿和结构改革，经济重获竞争力（单位劳动成本下降、出口和旅游业复苏）、银行体系从崩溃边缘修复（不良贷款率大幅下降、资本充足率恢复）、公共债务比率从峰值回落，重新获得市场融资能力。但文章同时提出两个关键问题。第一，银行是否足够强大以支持经济？尽管资产负债表已修复，但银行在信贷供给、盈利能力（低利率环境下的净息差）和对中小企业的支持方面仍有待加强。第二，如何缩小与欧洲平均水平的生活水平差距？希腊的人均GDP仍低于危机前水平和欧盟均值，投资缺口（尤其是生产性私人投资）、公共行政效率、制度质量和人口结构（人才外流）是主要制约。文章最后提炼了危机应对的教训：改革需要持续性与政治共识，外部支持（救助+改革激励）可以与国内努力形成合力。
阅读原文 ↗纽约联储DSGE模型预测——2026年3月
这篇纽约联储博文更新了该行动态随机一般均衡（DSGE）模型在2026年3月的经济预测，并说明与2025年12月预测相比的变化。总体判断是：2026年增长将比此前预期的更强劲，而通胀将比此前预期的更持久。具体而言，增长上修的主要驱动力是投资——模型识别出更强的投资动能（可能反映AI相关资本开支和商业投资周期的持续）；通胀上修的关键因素是成本推动冲击——模型把这一冲击解读为可能捕捉了关税的影响（进口成本上升通过生产链条传导至价格）。也就是说，在模型的视角下，2026年美国经济呈现“增长与通胀同步偏高”的组合：需求端由投资支撑，供给端面临关税带来的成本压力。模型对短期实际自然利率（r*）的预测与12月持平，说明模型认为经济潜在利率环境没有明显变化。文章简要说明了预测方法（模型基于宏观经济数据的时间序列结构），并提示读者DSGE预测是众多预测工具之一，应与市场预期和人工判断结合使用。对市场参与者而言，这一更新提供了纽约联储内部模型视角下的增长、通胀和政策路径参考。
阅读原文 ↗通往欧洲数字金融未来的高速公路
这篇欧央行博客介绍欧元体系推进“央行货币结算代币化交易”（tokenised finance）的计划，把它比作欧洲数字金融的“高速公路”。背景是：支付和金融市场正在快速走向数字化和代币化——债券、基金份额等金融资产在区块链等分布式账本技术上以“代币”形式发行和交易，效率更高、成本更低。但一个关键问题是：这些代币化交易以什么货币结算？如果以商业稳定币或其他私人货币结算，会带来信用风险、结算风险和货币主权问题。欧元体系的目标是确保代币化金融能够安全地以“央行货币”（即数字化的欧元央行准备金）结算——这相当于为代币化金融提供与当前批发支付系统同等安全等级的结算基础。文章介绍了相关工作：欧元体系正与市场参与者合作设计技术方案和治理安排，探索央行货币在分布式账本上的可用性（包括探索性工作、试验项目），并讨论这一安排对批发支付、资本市场基础设施（如证券结算）和货币政策操作的影响。核心逻辑是：央行货币必须随金融数字化而演进，才能继续发挥“安全的结算资产”这一公共职能，支持创新与欧洲金融主权。
阅读原文 ↗为什么经济需要健康的海洋
这篇欧央行博客讨论海洋健康与宏观经济的关系，以及央行为何需要关注海洋问题。核心论点是：健康的海洋对经济至关重要，海洋退化不仅损害生态环境，也会通过多重经济渠道产生影响。第一，生态系统服务渠道——健康的海洋支撑渔业、水产养殖和旅游业等直接依赖海洋资源的行业，海洋退化直接侵蚀这些行业的产出和就业。第二，通胀渠道——过度捕捞、海洋污染和气候相关的海洋变化（如海水升温和酸化）推高海产品价格，并通过食品价格篮子传导至通胀；海洋对气候的调节功能（吸收二氧化碳和热量）一旦受损，还会加剧全球变暖，放大极端天气对物价的冲击。第三，金融稳定渠道——沿海资产（港口、房地产、基础设施）暴露于海平面上升和极端海洋事件的风险，保险和银行体系面临自然相关金融风险。文章呼吁把海洋健康纳入更广泛的可持续金融与气候政策议程，并讨论了需要采取的行动：遏制过度捕捞和污染、扩大海洋保护区、促进蓝色经济的可持续投资。对央行而言，理解海洋—经济—金融的联系，有助于更全面地评估气候变化相关风险对价格稳定和金融稳定的影响。
阅读原文 ↗低失业、充足劳动：对工资压力意味着什么？
这篇欧央行博客分析一个看似矛盾的劳动力市场现象：欧元区失业率接近历史低位且预计将进一步下降，但工资增长却预计将放缓——失业率这么低，工资不应该涨得更快吗？作者指出，破解这一“悖论”的关键是超越失业率本身，看劳动力供给的完整图景。第一，移民——近年来欧元区吸收了大量移民，移民显著扩大了劳动力供给，压低了工资上行压力。第二，劳动参与率——疫情后劳动参与率持续上升，更多原本不工作的人（尤其是女性和年长工人）进入劳动力市场，增加了有效供给。第三，跳槽行为——劳动力市场紧张时期工人跳槽更频繁，职位空缺的“抢人大战”会推高入职工资，但随着劳动力供给改善，跳槽溢价正在消退。第四，企业的招聘意向——调查显示企业招聘计划趋于温和，说明劳动力需求端的紧张在缓解。把这些因素加总，结论是：失业率只是劳动力市场紧张程度的“部分指标”，就业增长和工资压力更多取决于劳动力供给的弹性。当前的劳动力供给扩张（移民+参与率）解释了为什么失业率极低而工资增长温和，这对评估通胀前景和欧央行政策立场具有重要意义。
阅读原文 ↗企业的通胀预期回落至2024年水平
这篇纽约联储博文基于区域商业调查，分析2025年企业成本压力、定价行为与通胀预期的演变。背景是：2025年企业面临显著的成本压力——保险成本和公用事业成本大幅上升，同时关税上调推高了商品和原材料成本。调查结果首先显示企业的涨价行为明显加快：2025年企业提价的幅度和频率上升，制造业尤为突出（其投入品对关税更敏感）。然而，最关键、也最引人注目的发现是成本压力与企业通胀预期的“脱钩”：尽管成本和价格涨幅双双加剧，企业并不认为通胀会在短期或长期上升。事实上，企业的一年期通胀预期反而有所回落，并回到了2024年的水平——受访企业目前预计未来一年通胀为3%，低于去年同期预期的水平；更重要的是，与去年一样，企业的长期通胀预期仍然保持良好锚定。这一结果的含义是：企业把2025年的成本上涨（保险、公用事业、关税）视为一次性的相对价格调整，而非持续性通胀上升的信号，因此没有上调对未来通胀的预期。对货币政策而言，这是通胀预期仍然锚定的积极信号，也提示政策制定者关注“成本推动型涨价”与“通胀预期恶化”之间的关键区别。
阅读原文 ↗不断上升的员工健康保险成本是否在抑制工资增长？
这篇纽约联储博文利用区域商业调查，研究一个影响美国工资增长的重要结构因素：雇主提供的健康保险成本上升对工资的挤出效应。背景数据很有冲击力：雇主提供的健康保险是美国许多工人总薪酬的重要组成部分，而这类成本在过去五年上涨了近20%；2025年雇主提供的家庭健康保险平均年保费约为2.7万美元——大致相当于一名时薪15美元的全职员工的全年工资。该行2月份的区域商业调查专门询问企业：工资设定决策是否受到员工健康保险成本上升的影响？结果显示，受访企业报告今年此类成本平均上涨超过13%。更关键的是反事实信息：为员工提供保险的企业表示，如果没有这些成本上涨，它们平均会额外提高工资约1个百分点——即健康保险成本上升相当于把本应用于工资增长的资源“吃掉”了。作者据此估计，健康保险成本上升对工资增长产生了约1个百分点的拖累。这一发现对理解“劳动力市场紧张但工资增长温和”的谜题提供了重要补充：衡量工资压力时，不能只看货币工资，还要看总薪酬（工资+福利）的结构——福利成本上升会侵蚀企业支付更高现金工资的空间。
阅读原文 ↗是什么在推动企业成本上升？
这篇纽约联储博文是分析纽约—新泽西北部地区企业成本与价格动态的三篇系列文章的第一篇，基于该行区域商业调查数据。背景是：在成本上涨一度放缓之后，2025年企业重新面临不断上升的成本压力。文章首先回答“成本从哪里来”：虽然关税在推高许多投入品（尤其是制造业）成本方面发挥了重要作用，但它只是故事的一部分——企业报告称，过去一年成本涨幅最大的类别是员工健康保险和公用事业，其次是商业保险以及商品和原材料投入品。这一结构值得注意：健康保险和公用事业等“非贸易品”成本与关税无关，反映的是国内价格压力（医疗成本趋势、能源价格），说明2025年的成本压力是多来源的。文章还报告了企业对2026年的预期：企业预计成本增长将放缓——这为通胀进一步回落的判断提供了微观支撑。系列的第二篇将更详细地考察员工健康保险成本急剧上升对工资增长的影响，第三篇将分析企业在成本压力下的定价行为和通胀预期。该系列的价值在于：用高频、区域性的企业调查数据，拆解成本、工资和价格之间的传导链条，为评估通胀动态提供微观证据。
阅读原文 ↗人工智能：欧洲当下招聘的友还是敌？
这篇欧央行博客研究AI对企业招聘与裁员决策的实际影响，回答一个时代之问：AI是赋能工人，还是取代工人？文章基于欧洲企业层面的数据，考察AI的使用和投资如何影响企业当前的岗位设置和未来的人力资本规划。主要发现包括：AI采用的效应因企业类型和岗位构成而异——已经采用AI的企业更倾向于调整岗位结构，对常规化、可重复性任务的岗位需求下降，而对能够与AI互补的技能（如数据分析、AI管理、复杂问题解决）需求上升；AI投资力度大的企业展现出更高的生产率增长，但就业总量的净效应尚不明确——既有岗位替代，也有通过降本增效、扩大产出带来的新增需求。文章还讨论了“转型成本”：受AI影响较大的行业和工人面临再技能化的压力，政策需要支持劳动力从被替代岗位向新岗位的流动。对央行而言，AI通过影响生产率、工资和价格粘性，最终会影响通胀动态和潜在增速的评估。文章的基调是审慎乐观：AI既是挑战也是机遇，关键在于政策如何引导转型过程，让技术红利惠及更广泛的劳动者。
阅读原文 ↗美联储沟通与通胀预期
这篇旧金山联储经济信函利用高频市场数据，研究美联储沟通对通胀预期的传导。核心概念是“货币政策意外”：央行沟通事件（FOMC声明、会后新闻发布会）前后，各类利率的变动反映了政策行动和沟通中包含的新信息。作者用事件研究方法，把这些“意外”与基于市场的通胀预期（如通胀互换、盈亏平衡通胀率）的变化联系起来。结果符合标准货币政策传导理论：鹰派政策意外（市场发现政策比预期更紧）会降低基于市场的通胀预期；鸽派意外（政策比预期更松）则推升通胀预期。值得注意的是，这些效应在更长期限上尤为显著——说明美联储的沟通不仅影响短期政策路径预期，更能塑造市场对长期通胀走势的判断，这正是“预期管理”的核心目标：通过可信的沟通锚定长期通胀预期。文章还讨论了数据细节：近年来FOMC声明和会后新闻发布会的意外往往带来有意义的市场反应，捕捉到真实的政策新闻；而基于市场的通胀预期指标包含通胀风险溢价，解读时需结合其他指标。研究为评估央行沟通效果、理解货币政策通过预期渠道的传导提供了实证基础。
阅读原文 ↗关税对通胀各组成部分的影响
这篇旧金山联储经济信函研究关税对通胀各组成部分的动态影响，挑战“关税必然推高通胀”的简单直觉。利用多个发达经济体的数据估算，文章描绘了一条先降后升的路径。第一阶段的发现反直觉：关税实施后，总体通胀立即下降。原因在于“需求效应”——关税提高进口商品价格、削弱消费者购买力，导致总需求降温；这种需求下降首先体现在通常被豁免关税的大宗商品上，尤其是油价下跌（能源是全球定价、不受关税直接影响，但需求走弱会压低其价格）。因此，关税的即时效应是压制需求、压低通胀。第二阶段，随着时间推移，通胀逐渐回升，且回升有清晰的先后顺序：先是商品价格（关税直接推高进口制成品价格，并沿供应链传导至含进口投入的国内商品），后是服务价格（服务受进口影响更间接，但成本上升和工资压力会逐步渗透）。文章特别强调服务通胀的持续性——服务是通胀中最持久的类别，一旦服务价格开始上行，通胀回落的难度就会加大。研究的政策含义是：评估关税的通胀效应需要区分时点（短期需求效应vs中期成本效应）和类别（商品vs服务），这对央行判断关税冲击的持续性和政策应对具有参考价值。
阅读原文 ↗疫情后的全球r*
这篇纽约联储博文讨论“全球自然利率”（global r*）在疫情后的走势。r*是经济处于潜在产出、通胀稳定时的均衡实际利率，全球r*则是主要国家实际利率的共同趋势。作者采用Del Negro、Giannone、Giannoni和Tambalotti在《利率的全球趋势》中提出的方法，利用多个国家的短期和长期收益率及通胀数据，通过一个名为“trendy VAR”的计量经济模型，从众多变量的共同趋势中提取全球实际利率。主要结论有三点。第一，全球r*在1990年代至疫情前经历了显著下降——这与人口老龄化、储蓄过剩、投资不足等结构性因素一致，也是长期利率持续走低的宏观背景。第二，疫情后全球r*有所回升——财政扩张、AI投资热潮、通胀上升等力量推高了均衡利率。第三，尽管回升，全球r*仍远低于1990年代前的水平——利率的“新常态”依然偏低，但已高于疫情前的低谷。文章还基于Lukasz Rachel在布鲁金斯会议上关于r*驱动因素的论文展开讨论，涉及财政政策、全球储蓄流动和生产率前景对r*的影响。对投资者和政策制定者而言，全球r*的走势决定了长期利率的锚、资产估值的基础和货币政策的最终约束。
阅读原文 ↗关税如何威胁商业活力、生产率与增长
这篇欧央行博客讨论关税对欧洲经济长期增长潜力的损害，聚焦一个常被忽视的渠道——“商业活力”（business dynamism）。商业活力指经济中企业进入、退出、扩张和收缩的动态过程，以及资源从低效企业向高效企业重新配置的强度；它是创新和长期生产率增长的关键机制。文章指出，在生产率增长本已低迷的背景下，加征关税对欧洲企业构成三重压力。第一，直接成本：进口关税推高企业投入成本，压缩利润，削弱投资能力。第二，不确定性：贸易政策反复变动使企业难以规划长期投资，推迟扩张和研发决策。第三，供应链重组：关税迫使企业重构供应链，产生调整成本，可能把高生产率企业与全球投入品市场隔离。这些压力通过商业活力渠道损害增长：更高的贸易成本和不确定性会减少新企业进入（创业风险上升）、抑制资源重新配置（低效企业继续存活）、降低竞争压力（竞争是生产率的重要推手）。文章强调，关税的长期损害（通过商业活力侵蚀生产率）可能比短期通胀或情绪波动更值得警惕，呼吁政策制定者在贸易政策中纳入对创新生态和长期增长的考量。
阅读原文 ↗估计公司债券风险溢价的期限结构
这篇纽约联储博文介绍对公司债券风险溢价期限结构的估计方法及其意义。理解短期与长期资产如何定价是金融学的根本问题之一：风险溢价（投资者为承担风险要求的超额回报）随期限如何变化，决定了债券、股票等资产的估值基准。作者按照Jankauskas（2024）的方法，构建了公司债券市场风险溢价期限结构的前瞻性估计。为什么选择公司债券市场？因为它是研究风险溢价与期限关系的理想实验室：规模庞大（截至2024年底约16万亿美元），且与股票不同，债券的期限有清晰界定（到期日明确），可以干净地把“期限”维度剥离出来。文章解释了这一估计的三个用途：第一，净现值计算——把未来现金流按不同期限的风险溢价折现，评估资产价值；第二，检验资产定价模型——理论模型对风险溢价期限结构的预测可以与实际估计对照；第三，解释横截面异象——许多资产定价异常（如低波动异象、价值异象）可能与风险溢价随期限的变动有关。文章还讨论了估计背后的经济含义：风险溢价期限结构反映了市场对未来风险补偿路径的预期，是理解信用市场定价和宏观金融传导的重要工具。
阅读原文 ↗求职者期望什么样的职场构成？
这篇纽约联储博文基于作者的调查实验，研究一个劳动力市场性别隔离研究中较少被触及的因素：工作本身的性别构成。尽管近几十年来女性劳动参与大幅上升，工人在职业、行业和企业层面仍呈现显著的性别隔离——例如某些职业“女性化”、另一些“男性化”。既有研究多聚焦于偏好差异（如女性更看重工作灵活性、育儿假等福利），但作者提出，工作场所的性别构成本身也是一种“工作福利”（amenity）——人们可能因为希望与同性或异性同事共事而选择特定工作。作者设计了一个调查实验，向求职者展示虚构的职位，系统变化职位的性别构成（从“几乎全男性”到“几乎全女性”），估计男性和女性对职场性别构成的偏好。结果显示：女性和年轻的单身男性偏好至少一半同事为女性的工作——女性偏好女性占比较高的职场（可能与安全感、包容性、职业支持网络有关），年轻单身男性也偏好女性同事较多的环境；而已婚或年长男性的偏好相对中性。研究的贡献在于：把性别构成从“结果变量”（隔离的结果）重新理解为“偏好变量”（选择的原因），提示职场性别隔离可能部分源于劳动者的自我选择，这对解释隔离的持续性和设计多元化政策（如改变职场文化而非仅配额）提供了新视角。
阅读原文 ↗气候相关灾害可能推高债务成本
这篇欧央行博客讨论气候灾害如何推高主权借贷成本，尤其是在高负债和发展中国家。逻辑链条有三环。第一，增长损失：气候灾害（飓风、洪水、干旱）直接摧毁生产性资本、中断经济活动，压低潜在增速，削弱偿债能力。第二，重建需求：灾后重建需要大量财政支出，推高政府债务和赤字——对于财政空间本已有限的国家，一次大灾可能使债务可持续性显著恶化。第三，风险溢价上升：灾害暴露改变投资者对主权信用风险的评估，主权评级可能被下调，债券收益率上升，形成“灾害—评级下调—融资成本上升—财政恶化”的恶性循环。文章特别强调不对称性：同样的灾害冲击，对高负债国家和发展中国家的借贷成本影响远大于发达经济体——因为前者财政缓冲薄、保险覆盖率低、外部融资依赖高；而发达经济体能够通过保险和多样化吸收冲击。文章还讨论了国际社会的应对：气候脆弱国家的债务负担需要多边支持（如气候适应融资、债务重组机制、灾难条款——在灾害时暂停偿债），并呼吁把气候脆弱性纳入主权风险评估和评级框架。对央行而言，气候风险通过主权信用渠道影响金融稳定和货币政策传导。
阅读原文 ↗透视政府停摆下缺失的通胀数据
这篇纽约联储博文展示如何在数据缺失的环境下识别潜在通胀趋势。背景是美国政府停摆导致过去四个月的通胀数据发布稀少：直到1月22日，个人消费支出（PCE）数据仍停留在9月，消费者价格指数（CPI）在10月和11月的环比变化也大量缺失——这给通胀监测造成了前所未有的“数据盲区”。作者使用纽约联储多变量核心趋势（MCT）通胀模型的扩展版本来穿透这一盲区。MCT模型的设计初衷就适合这种任务：它把各部门通胀率分解为趋势（持续性）成分和暂时性成分，目标是剔除所有暂时性因素（相对价格波动、季节性、一次性冲击），识别“潜在通胀趋势”——比核心通胀（剔除食品和能源）更纯粹地反映通胀的持续性；更重要的是，该模型能够处理缺失数据，可以在没有或只有很少数据发布的月份生成趋势通胀估计。研究结论具有警示意义：11月的碎片化数据最初显示价格压力在减速，但纳入12月数据后，模型发现这些减速在很大程度上是暂时性的——一旦使用完整数据集，总体通胀趋势并未确认持续回落。文章提醒政策制定者和市场不要被缺失数据时期的“假减速”误导，潜在通胀可能仍具粘性。
阅读原文 ↗用AI改造ECB企业电话调查
这篇欧央行博客以一个具体案例展示人工智能如何提升经济研究效率——用AI改造欧央行企业电话调查（CTS）的流程与分析能力。企业电话调查是欧央行收集企业定价、成本、融资和预期等信息的重要工具，其原始数据是大量电话访谈的文本记录，处理成本高、挖掘潜力大。文章介绍了AI在三个环节的应用。第一，自动化访谈文本处理：用自然语言处理（NLP）和大语言模型自动转录、分类和总结访谈内容，大幅降低人工整理成本，缩短数据到可用状态的时间。第二，提升数据质量校验：AI可以自动检测异常回答、前后矛盾和不一致编码，辅助人工复核，提高数据的可靠性。第三，提取新信息：传统问卷结构之外的开放回答中隐藏着丰富的定性信息（如企业对未来的担忧、政策影响的细节），AI能够系统地从这些文本中提取新的分析维度，为政策评估提供此前无法获得的证据。文章强调，AI不是替代经济学家和调查设计者，而是把人力从重复劳动中解放出来、放大分析能力。这篇博客是央行拥抱AI、推动统计基础设施现代化方向的示范案例。
阅读原文 ↗为什么大型资产管理公司的监管需要欧盟视角
这篇欧央行博客主张对欧洲大型资产管理公司实施欧盟层面的统一监管。核心问题是“规模与监管的错配”：欧洲最大的资产管理公司管理着横跨整个欧盟的投资者资产，跨境业务占比高，但它们目前完全由本国（母国）监管机构单独监管。这种“国别监管”存在系统性盲区——单一国家的监管者难以全面评估一家在多个成员国运营的资产管理公司的整体风险，跨境业务的风险敞口、资金流动和运营依赖在国别视角下支离破碎；同时，不同国家的监管标准与执法力度差异可能导致监管套利（选择监管最宽松的辖区）。作者还指出，缺乏欧盟层面的监管视角削弱了跨境风险监测（如流动性错配、赎回压力、集中度风险的泛欧评估）和危机协调（危机时各国监管者各自为政、信息共享不畅）。文章主张建立欧盟层面的监管安排，其收益不仅在于风险防控，还在于促进跨境融资——统一的监管环境降低资产管理公司跨境分销的合规成本，支持欧盟储蓄与投资联盟（SIU）和资本市场联盟的建设。文章讨论了制度设计选项（如赋予ESMA更多直接监管权）与潜在挑战，呼吁在大型非银机构监管上尽快形成欧洲方案。
阅读原文 ↗谁在为2025年美国关税买单？
这篇纽约联储博文回答一个备受争议的问题：2025年美国加征关税的代价主要由谁承担——美国自己还是外国出口商？背景是：2025年期间，美国进口的平均关税税率从2.6%飙升至13%，这是近一个世纪以来最大幅度的关税上调。作者利用截至2025年11月的进口数据，考察关税对进口价格的影响：如果关税全部由外国出口商吸收（降价让利），那么美国进口价格不会上涨，外国承担了关税；如果美国进口价格同步上涨，则说明关税被转嫁给了美国企业和消费者。研究发现，近90%的关税经济负担落在了美国企业和消费者身上——进口价格几乎与关税等幅上涨，外国出口商降价有限。这意味着：关税的主要效果是向美国经济征收“隐性税”，推高进口成本，最终通过商品价格转嫁给消费者，并挤压依赖进口投入的美国企业的利润。文章的结论直接回应了“关税由外国买单”的说法——数据显示美国自身承担了绝大部分成本，这对评估关税的通胀效应、分配效应和贸易政策的实际收益具有直接政策含义，也为理解2025年关税冲击下美国通胀走势提供了微观基础。
阅读原文 ↗欧洲制造
这篇欧央行博客提出一个提升欧洲经济规模和创新转化能力的制度构想——“第28种制度”（28th regime）。文章的诊断是：欧洲拥有创意、人才和强大的制度，但缺乏规模——大量欧洲企业（尤其是创新型中小企业）难以跨越国界扩张，因为27个成员国的公司法律、监管和合规要求各不相同，跨境经营的“碎片化成本”使企业停留在低效的小规模状态，创新难以转化为增长。“第28种制度”的构想是：在27套国家法律之外，建立一套全新的、统一的欧盟级公司法律框架——企业可以自愿选择采用这套规则（而非任何特定成员国的规则）来设立和运营，从而以一套标准覆盖整个欧盟市场。其吸引力在于“自愿性”和“竞争性”：它不是替代国家法律，而是给企业多一个选项，通过企业选择形成制度竞争，倒逼各国简化监管。文章认为，这一安排能显著降低跨境经营的合规成本、便利泛欧融资和规模扩张，让欧洲企业把创新转化为全球竞争力。文章呼应了欧盟关于资本市场联盟和单一市场深化的政策讨论，为“欧洲缺乏本土科技巨头”这一痛点提供了制度层面的解决方案。
阅读原文 ↗抵押贷款逾期率在哪些地区上升最快？
这篇纽约联储博文基于该行微观数据中心2025年第四季度《家庭债务与信贷季度报告》，聚焦抵押贷款逾期率的区域分化。总体背景：家庭债务余额继续增长——总量增加1910亿美元至18.8万亿美元，自2019年底以来累计增加4.6万亿美元；其中抵押贷款余额增加980亿美元至13.2万亿美元，信用卡债务增加440亿美元至1.28万亿美元。逾期结构呈现分化：信用卡和汽车贷款逾期率已经趋稳（但仍处于高位）；抵押贷款逾期率虽然从长期看仍接近低位，但过去几年一直在稳步上升。文章进一步拆解总量，揭示地区差异：不同收入水平、不同劳动力市场和住房市场动态的地区，抵押贷款信用表现差异显著。文章重点展示抵押贷款逾期率上升最快的地图——通常集中在本轮通胀和高利率压力下家庭财务脆弱的地区（如中低收入地区、疫情期间房价涨幅大而就业增长弱的地区）。这些区域分析的价值在于：总量逾期率看似温和，但局部市场的压力可能更集中，监测区域分化有助于提前识别住房市场的脆弱点，为政策制定者评估家庭部门风险和住房政策提供依据。
阅读原文 ↗通胀走低、活动走弱：外国进口关税对欧元区意味着什么
这篇欧央行博客评估其他国家（主要是美国）对外国商品征收的进口关税对欧元区的影响，结论呈现“双刃剑”性质。一方面，外部关税往往降低欧元区通胀并削弱增长：外国关税使欧元区出口商品在目标市场更贵、需求下降，同时被关税打击国家的经济放缓也会减少对欧洲商品的需求，欧元区出口和产出承压；而从通胀看，需求走弱、出口价格压力和欧元可能贬值等因素倾向于压低物价。另一方面，文章揭示了一个关键的政策相关性：受关税冲击最大的行业，恰恰是对利率变化最敏感的行业——出口密集型、制造业和耐用品部门对融资条件和汇率都高度敏感。这意味着货币政策的传导在关税冲击下反而更加有效：当外部关税带来通缩压力和需求下滑时，央行可以通过调整政策立场（降息）来稳定总需求、对冲通缩倾向——货币政策能够部分抵消关税的不利影响。文章量化了关税对欧元区通胀和增长的拖累幅度，并讨论了货币政策的应对空间，提示在贸易保护主义升温的背景下，央行需要关注外部需求冲击的传导及其与国内政策立场的互动。
阅读原文 ↗新成员入席：保加利亚采用欧元如何重组ECB
这篇欧央行博客介绍保加利亚于2026年1月1日采用欧元对欧元体系治理结构的影响。保加利亚加入欧元区，意味着保加利亚国家银行（BNB）成为欧元体系的新成员和欧洲央行的全额股东，其行长获得欧央行管理委员会（Governing Council）的席位，参与欧元区货币政策的制定。文章从几个层面解释了这一变化的意义。第一，治理结构调整：管理委员会由执行委员会成员和各国央行行长组成，保加利亚行长的加入改变了委员会的构成和投票格局——欧元区扩大到21个成员国，决策中的地域代表性更加多元。第二，政策协调与操作：新成员国央行全面融入欧元体系的货币政策操作、支付系统（TARGET）、银行监管（单一监管机制SSM）和危机管理框架，其资产负债表与欧元体系合并，需要与现有操作标准对接。第三，象征与实际意义：欧元区扩员标志着欧洲货币一体化在经历多年停滞后的继续推进，增强了欧元作为国际货币的地域基础；对保加利亚而言，则意味着货币政策主权的让渡和与欧元区经济周期的深度绑定。文章还讨论了新成员融入的过渡安排和潜在挑战（如银行体系整合、与既有成员国的经济趋同）。
阅读原文 ↗成本激增时菲利普斯曲线会变陡吗？
这篇纽约联储博文讨论通胀对冲击反应的非线性特征——即“非线性通胀动态”。基本逻辑是：通胀对成本和需求压力的反应并非恒定不变。当冲击较小时，成本到价格的映射大致成比例——成本冲击翻倍，通胀反应大致翻倍；但当经济遭遇大冲击时，这种比例关系被打破，价格增长可以以超过一比一的速度加速（或减速）。作者用近期全球通胀的飙升与回落作为例证：2021—2022年能源和供应链成本大幅飙升时，通胀的上升幅度超过了成本冲击规模所暗示的线性预测；而2023—2024年成本回落时，通胀下降的速度同样超过线性预期。这种非线性意味着菲利普斯曲线（通胀对经济活动或成本的敏感度）的斜率是“状态依赖”的——在大冲击时期变陡，在平稳时期变平。文章讨论了非线性的理论机制：大冲击使更多企业突破调价门槛（菜单成本），价格调整频率上升，通胀对成本的传导增强；同时解释了非线性与姊妹篇中讨论的菲利普斯曲线斜率估计之间的关系。作者强调，企业层面数据可以帮助识别这些机制——观察大冲击期间哪些企业调价、调价幅度多大，从而为央行评估通胀路径和货币政策力度提供依据。
阅读原文 ↗菲利普斯曲线的解剖（而非尸检）
这篇纽约联储博文为“菲利普斯曲线已死”的说法提供反驳，展示了基于合作研究的新证据。菲利普斯曲线衡量通胀对经济状况变动的反应强度，其斜率对货币政策至关重要：曲线越陡，通胀在繁荣期上升越快、在衰退期下降越快，央行必须更有力地行动才能把通胀稳定在目标附近。此前大量研究估计出的PC斜率小得惊人，暗示曲线几乎平坦甚至“死亡”——这被用作“通胀与失业脱钩”的证据，也影响了货币政策框架的设计（如平均通胀目标制）。作者指出，问题可能出在“测量对象”上：传统研究用标准实际经济活动指标（如失业率缺口、产出缺口）作为解释变量；而作者的证据显示，一旦改用“实际边际成本”（real marginal cost）——衡量企业生产一单位产品的实际成本偏离——菲利普斯曲线就“复活”了：曲线不仅是活的，而且是陡的，并且能非常好地捕捉通胀的波动。实际边际成本与经济活动的区别在于，它直接度量企业定价决策背后的成本压力（包括工资、中间品、能源成本），是微观上驱动价格调整的真正变量。文章的结论对货币政策有重要含义：通胀并非与实体经济脱钩，而是需要正确的“压力指标”来度量；央行不应过早宣告菲利普斯曲线的死亡。
阅读原文 ↗纽约联储EHI揭示小企业的困境
这篇纽约联储博文介绍经济异质性指标（EHI）新增的小企业板块，并展示其揭示的小企业困境。小企业在经济中举足轻重：自2005年以来，它们贡献了近63%的新增私营部门就业岗位；2025年雇佣了近46%的美国工人——理解小企业的经营状况对设计有效的货币政策和支持区域经济至关重要。EHI新增的指标覆盖区域（纽约、新泽西、康涅狄格）和全国，按企业规模（微型、小型、中型）区分，跟踪盈利、收入、就业和负债等维度的演变。文章突出展示2022—2025年高通胀、高利率环境对小企业的冲击：与大型企业相比，小企业利润率和收入增长承压更大——因为它们议价能力弱、难以把成本转嫁给客户、融资成本（依赖浮动利率贷款和小企业信贷）对加息更敏感；就业方面，小企业的雇佣意愿和招聘能力明显收缩；负债方面，小企业债务负担上升、贷款可得性下降。这些指标揭示了总量数据掩盖的规模异质性：宏观增长看似稳健，但小企业部门正承受着不成比例的压力，这对理解就业动能、信贷条件和货币政策的传导深度具有意义。
阅读原文 ↗纽约联储EHI中新增的消费支出数据集
这篇纽约联储博文介绍经济异质性指标（EHI）新增的消费支出数据集。EHI的宗旨是研究不同群体在经济中的差异化表现；此次新增的消费支出指标，把数据按收入、教育、种族和族裔、年龄以及城乡状况等维度进行划分，使研究者能够追踪特定群体的消费行为。其核心优势是及时性：传统公开调查（如消费者支出调查）发布滞后、样本量有限，而EHI的消费支出数据基于高频支付和交易数据，可以比公开调查更及时地捕捉支出变化——在通胀、利率和政策冲击发生后，几乎实时地看到不同收入群体的消费反应（如高收入家庭支出韧性与低收入家庭支出收缩的分化）。这些数据有助于回答一系列重要问题：消费增长的分布有多宽？货币紧缩对哪个群体打击最大？财政转移支付的效果如何？K型复苏的持续性如何？对货币政策而言，了解消费动能的结构和分化，可以更准确地评估总需求状况和政策传导的广度。文章强调，这一数据集把“总体宏观数字”拆解为“分群体微观现实”，为衡量经济分化和消费动能提供了高频支持。
阅读原文 ↗AI时刻？可能性、生产率与政策
这篇旧金山联储经济信函改编自该行行长2026年2月17日在硅谷的演讲，讨论AI时代的经济政策挑战。演讲的核心态度是“谦逊与耐心”：AI的采用和使用仍在演变，技术本身也在快速变化，我们对AI及其对生产率增长和经济影响的认识仍然充满不确定性。演讲强调几个要点。第一，转型需要时间：历史经验表明，通用技术（如电力、计算机）从发明到生产率红利充分显现通常需要数十年——早期阶段数据往往表现混杂，不能因短期数据不佳就否定AI的长期潜力，也不能因投资热潮就断言生产率必然爆发。第二，寻找早期指标：货币政策制定者需要在数据和商业实践中寻找领先信号——如AI投资的构成和回报、企业层面的采用率、劳动力市场的技能变化、价格和利润率数据——来判断AI是否真正开始提升潜在增速。第三，政策含义：如果AI确实提升潜在增速，中性利率可能上升、财政空间增大；如果只是投资泡沫，则需警惕产能过剩和金融风险。演讲呼吁政策制定者保持开放心态、持续监测证据，避免在AI时代过早下结论，也避免错失政策调整的时机。
阅读原文 ↗无证移民对地方劳动力市场的影响
这篇旧金山联储经济信函研究近年来无证移民数量变化对美国地方劳动力市场的影响。背景是：无证移民工人数量经历了大幅增加随后又减少的剧烈波动——先是在经济复苏和边境压力下激增，随后在政策收紧（如更严格的边境执法和驱逐行动）下快速下降，这些变化引发了关于其对就业影响的激烈争论。作者把移民数据与特定地理区域的就业数据相链接，进行因果分析。核心发现：无证移民工人流入的快速增加使当地就业几乎“一对一”地增长——即新增的就业岗位主要由无证移民填补，且几乎没有挤出本地工人；这说明在劳动力市场紧张、许多行业（尤其是劳动密集型行业）招工困难的背景下，无证移民提供了关键的劳动供给增量，与本地工人的就业形成互补而非替代。行业层面的进一步分析显示：当净移民放缓时，当地就业受到较大的负面影响，尤其是建筑业和制造业——这两个行业对无证移民工人的依赖度最高，移民流入减少直接导致用工短缺、产出和就业收缩。文章的结论是：无证移民对地方劳动力市场具有实质性的供给效应，政策变化（收紧或放宽）会通过劳动供给渠道对就业产生显著影响。
阅读原文 ↗PPPLF仍在鼓励小企业贷款吗？
这篇旧金山联储经济信函评估“薪资保护计划流动性便利”（PPPLF）的长期效果。PPPLF是美联储在疫情初期设立的紧急信贷工具：允许银行把薪资保护计划（PPP）贷款作为无风险抵押品向美联储质押融资，从而缓解银行的流动性压力、鼓励银行积极发放PPP贷款支持小企业。文章的核心问题是：疫情过去、该计划实质上结束后，它对小企业贷款的促进效应是否仍然存在？分析显示，答案是肯定的——PPPLF的正向影响持续存在，即使在计划结束后，曾受益于该便利的银行仍然维持了更高的小企业贷款水平。效应的分布尤其值得关注：这种持续性效应在流动性较低的小银行中最为明显——这些小银行在疫情前缺乏充足的流动性缓冲，正是PPPLF让它们能够参与PPP贷款；计划期间的“学习效应”和客户关系建立，使它们在计划结束后继续服务小企业客户。文章认为，这与PPPLF的设计初衷相符：该工具不仅是在危机时输血，还帮助扩大了小银行参与小企业信贷市场的能力，产生了持久的影响。研究为评估美联储紧急流动性工具的长期效果提供了证据，也支持在类似危机中采用“抵押品创新+流动性支持”的组合工具。
阅读原文 ↗住房可负担性与住房需求
这篇旧金山联储经济信函从住房需求的角度切入，重新审视美国住房可负担性持续恶化的根源。作者提出了一个简单而有力的观察框架：理解住房需求的两个基本指标——收入增长与人口增长——能够为住房可负担性提供重要洞见。文章首先梳理了美国主要都市区的长期数据特征：平均收入增长与房价上涨之间存在强相关关系，即收入增长越快的地区房价上涨越明显；但收入增长与各都市区住房供给单位数量的变化之间基本没有关联。与之相对，人口增长则与住房供给增长紧密相连：人口增长越快的地区住房供给扩张越快，而且即使在房价昂贵的市场，住房供给增速也普遍超过人口增速。这一发现对常见的“供给约束决定一切”叙事构成挑战：如果可负担性问题主要源于土地管制、区划限制等供给端约束，那么昂贵市场应当表现为住房供给增长缓慢，但数据显示这些市场的供给增长并不慢。作者由此提出核心解释：不同地区之间的可负担性差异，可能更多反映了住房需求增长的速度和类型差异——例如高收入人群对住房品质、区位和居住面积偏好的升级，推动了房价的结构性分化——而非单纯的住房供给约束差异。换言之，需求端的结构性变化，尤其是收入增长所驱动的对更优质住房的追逐，是推动房价分化与可负担性压力的重要力量。文章为政策讨论提供了新视角：除了放松供给管制，政策制定者也应关注需求端因素对房价和住房可负担性的影响，例如通过税收、收入分配和住房补贴政策调节需求结构，从而更全面地应对住房可负担性挑战。
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