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双重机器学习在社会科学因果推断中的应用: 1; 作者陈茁陈云松《浙江社会科学》北大核心 2025年第6期72-85,158,共15页; 双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能... 展开更多; 关键词机器学习因果推断双重机器学习去偏机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

科技金融政策对碳中和技术创新的影响被引量：5: 2; 作者巩艳红肖昱玲《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第10期66-79,共14页; 碳中和技术创新是应对气候变化、实现碳中和的关键。在面临巨额投资需求的情况下,促进科技和金融结合试点的科技金融政策能否助力碳中和技术创新,现有研究尚无确定答案。该研究以科技金融政策的实施作为一项准自然实验,基于2006—2021... 展开更多; 关键词科技金融政策碳中和技术创新双重机器学习方法; 在线阅读下载PDF 职称材料

高管文理科教育背景与企业创新被引量：1: 3; 作者彭方平何锦安廖敬贤《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期233-239,共7页; 本文旨在从CEO文理科教育背景差异对企业创新影响的角度提供一些经验证据。基于双重/无偏机器学习方法,本文研究发现:理工科教育背景的CEO对企业创新具有正向的促进效应,即相对于人文社科教育背景的CEO,理工科教育背景的CEO能显著提高... 展开更多; 关键词文理科教育背景企业创新双重/无偏机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

财政纵向失衡对城市绿色全要素生产率的影响——双重机器学习下来自土地财政视角的理论阐释被引量：7: 4; 作者吕祥伟张莉娜《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2024年第4期56-75,共20页; 本文在推动绿色发展的时代背景下,从土地财政的角度为财政纵向失衡如何影响城市绿色全要素生产率提供一种新的理论阐释,并进一步量化分析异质性环境规制情境下影响机制的适用范围。具体而言,本文在利用网络爬虫技术手工整理匹配百万条... 展开更多; 关键词财政纵向失衡土地财政城市绿色全要素生产率环境规制双重机器学习模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

成本加成与价格传递:溢出效应还是吸收效应?: 5; 作者何锦安彭方平 +1 位作者廖敬贤王继洲《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期1348-1361,共14页; 原材料等成本冲击是否必然导致我国物价的普遍上涨?基于微观企业的定价行为,从理论上分析了成本冲击下不同成本加成企业在价格传递方面所呈现出的非线性关系。理论研究发现:高成本加成企业在正向成本冲击下表现出更强的涨价行为,即价格... 展开更多; 关键词成本加成价格传递溢出效应吸收效应双重/无偏机器学习模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

企业垄断势力对财务杠杆操纵行为的影响研究被引量：16: 6; 作者彭方平廖敬贤何锦安《管理学报》 CSSCI 北大核心 2023年第2期297-307,共11页; 从市场竞争结构角度出发,采用2000~2020年中国沪深A股上市公司数据,通过传统计量方法和基于连续处理变量的非参数推断双重机器学习方法,考察不同垄断势力企业在杠杆操纵行为上的差异。研究表明:相较于高垄断势力企业,融资难度更大的低... 展开更多; 关键词杠杆操纵垄断势力成本加成双重/无偏机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向深度学习的公平性研究综述被引量：9: 7; 作者陈晋音陈奕芃 +4 位作者陈一鸣郑海斌纪守领时杰程瑶《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期264-280,共17页; 深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和... 展开更多; 关键词深度学习算法公平性去偏方法公平性指标机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名双重机器学习在社会科学因果推断中的应用: 1; 作者陈茁陈云松; 机构南京大学社会学院南京大学中华文明数智创新实验室; 出处《浙江社会科学》北大核心 2025年第6期72-85,158,共15页; 基金国家社会科学基金重大项目“国家治理视角下基于数智方法的社会风险评估与应对”(24&ZD168) 教育部哲学社会科学创新团队“中国式现代化的社会治理数智创新研究”(AI for HASS)的阶段性研究成果。; 文摘双重机器学习是运用机器学习技术来解决因果推断中遗漏变量偏误的有效方法,但目前社会科学界对其还未充分关注。传统的回归模型在处理大量混淆变量和拟合非线性关系方面存在局限,相比之下,双重机器学习不仅能够整合大量的混淆因子,还能捕捉变量间的复杂非线性关系,同时在发现和刻画影响方式异质性、估计因果效应随时间变化的动态趋势等方面有独特优势。此外,该框架可以与因果中介分析、面板数据分析及非结构化数据处理相结合,展现出广泛的应用潜力。本文旨在系统地介绍双重机器学习方法,审视其所带来的机遇及其面临的挑战,并通过一个关于“父母学业期望”对“子女学业表现”影响的研究案例来对双重机器学习的分析过程进行实证演示。; 关键词机器学习因果推断双重机器学习去偏机器学习; Keywords machine learning causal inference double machine learning debiased machine learning; 分类号 C812 [社会学—统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名科技金融政策对碳中和技术创新的影响被引量：5: 2; 作者巩艳红肖昱玲; 机构西藏大学财经学院; 出处《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第10期66-79,共14页; 基金国家社会科学基金项目“数字经济推动西藏农牧区共同富裕的机制与路径研究”(批准号:23XMZ054)。; 文摘碳中和技术创新是应对气候变化、实现碳中和的关键。在面临巨额投资需求的情况下,促进科技和金融结合试点的科技金融政策能否助力碳中和技术创新,现有研究尚无确定答案。该研究以科技金融政策的实施作为一项准自然实验,基于2006—2021年中国277个地级及以上城市面板数据,从低碳技术、零碳技术以及负碳技术3个方面综合衡量碳中和技术创新,采用双重机器学习方法,检验了科技金融政策对碳中和技术创新的影响及作用机制。研究表明:(1)科技金融政策的实施对碳中和技术创新具有显著的促进作用。其中,科技金融政策对低碳技术创新以及零碳技术创新的促进作用更为明显,主要体现在涉及能源利用与工业生产过程的相关碳排放部门;对负碳技术创新的促进作用则存在较大提升空间。(2)机制检验发现,科技金融政策的实施通过提高政府科技投入水平以及科技人才集聚水平两个途径促进碳中和技术创新。(3)异质性分析表明,对于发达城市、非资源型城市以及知识产权保护水平高的城市,科技金融政策的实施均可以显著促进碳中和技术创新。基于以上结论,提出以下政策建议:(1)科技金融政策的实施应根据碳中和技术创新的类型以及所处阶段进行调整,从而适应碳中和技术创新的发展需要。(2)受不同类型城市的外在条件影响,科技金融政策实施效果的发挥,还应注重产业的绿色转型升级以及知识产权保护制度的完善。该研究为科技金融政策影响碳中和技术创新的效果评估提供了理论支持和经验证据。; 关键词科技金融政策碳中和技术创新双重机器学习方法; Keywords sci-tech finance policy carbon neutrality technology innovation double or debiased machine learning method; 分类号 F832.0 [经济管理—金融学] F124.3 [经济管理—世界经济]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名高管文理科教育背景与企业创新被引量：1: 3; 作者彭方平何锦安廖敬贤; 机构中山大学管理学院; 出处《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第4期233-239,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(72274224) 教育部人文社会科学研究基金(21YJA790044)。; 文摘本文旨在从CEO文理科教育背景差异对企业创新影响的角度提供一些经验证据。基于双重/无偏机器学习方法,本文研究发现:理工科教育背景的CEO对企业创新具有正向的促进效应,即相对于人文社科教育背景的CEO,理工科教育背景的CEO能显著提高企业创新。同时,高学历理工科教育背景的CEO对企业创新产出质量的正向影响更加明显。相对于高新企业而言,在一般企业中上述差异反而更显著。进一步机制研究表明,相对于人文社科背景的CEO,理工科教育背景的CEO倾向于通过加强企业创新团队建设、提高创新投入强度等途径促进企业创新。本文首次为企业高管的文理科教育背景差异对企业创新行为影响提供了经验证据。; 关键词文理科教育背景企业创新双重/无偏机器学习; Keywords science&engineering and humanities&social science education background firm innovation double/debiased machine learning; 分类号 F272 [经济管理—企业管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名财政纵向失衡对城市绿色全要素生产率的影响——双重机器学习下来自土地财政视角的理论阐释被引量：7: 4; 作者吕祥伟张莉娜; 机构山东工商学院金融学院; 出处《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心 2024年第4期56-75,共20页; 基金教育部人文社会科学研究青年基金项目“合村并居”后农村劳动力就业的分化与集聚效应研究(22YJC790101) 山东工商学院科研启动项目“全球价值链嵌入下产业集聚对绿色全要素生产率的影响研究”(014/306480)。; 文摘本文在推动绿色发展的时代背景下,从土地财政的角度为财政纵向失衡如何影响城市绿色全要素生产率提供一种新的理论阐释,并进一步量化分析异质性环境规制情境下影响机制的适用范围。具体而言,本文在利用网络爬虫技术手工整理匹配百万条土地交易信息以及使用两期前沿技术下的曼奎斯特-卢恩伯格指数测度城市绿色全要素生产率的基础上,基于2007—2019年的城市面板数据,运用双重机器学习模型、倾向得分匹配方法等进行了多维检验。研究发现,财政纵向失衡推动了土地财政规模的扩张,阻碍了城市绿色全要素生产率,并且土地财政是重要影响渠道。进一步分析发现,传导渠道会受到环境规制的调节影响,在低环境规制情境下,作用机制的适用性更强。考虑城市异质性特征发现,财政纵向失衡对三线以下城市、非资源型城市以及内陆城市绿色全要素生产率的阻碍作用更强。由此,本文提出完善纵向转移支付体系,降低地方政府对土地财政过度依赖的政策建议。; 关键词财政纵向失衡土地财政城市绿色全要素生产率环境规制双重机器学习模型; Keywords fiscal vertical imbalance land finance urban green TFP environmental regulation double/debiased machine learning model; 分类号 F812.7 [经济管理—财政学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名成本加成与价格传递:溢出效应还是吸收效应?: 5; 作者何锦安彭方平廖敬贤王继洲; 机构紫荆学院中山大学管理学院广东外语外贸大学南国商学院; 出处《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2024年第5期1348-1361,共14页; 基金国家自然科学基金资助项目(72274224) 教育部人文社会科学研究基金资助项目(21YJA790044) 广州市基础与应用基础研究专题(2024A04J3286)。; 文摘原材料等成本冲击是否必然导致我国物价的普遍上涨?基于微观企业的定价行为,从理论上分析了成本冲击下不同成本加成企业在价格传递方面所呈现出的非线性关系。理论研究发现:高成本加成企业在正向成本冲击下表现出更强的涨价行为,即价格传递表现为溢出效应;在负向成本冲击下,企业产品定价并未随成本下降做出显著调整,而是由成本加成吸收了成本冲击的影响,表现出吸收效应。与之相对照的是,低成本加成企业在正向成本冲击下表现出价格传递的吸收效应,而在负向成本冲击下表现出溢出效应。进一步使用基于连续处理变量的非参数推断双重/无偏机器学习模型,从行业层面进行了实证检验。对洞悉价格传递行为提供了新的视角,进而对我国通货膨胀的预测和防控具有重要参考意义。; 关键词成本加成价格传递溢出效应吸收效应双重/无偏机器学习模型; Keywords markup price transmission spillover effect absorption effect double/debiased machine learning(DML)model; 分类号 E31 [军事—军事理论] C33 [社会学] D42 [政治法律—国际共产主义运动]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名企业垄断势力对财务杠杆操纵行为的影响研究被引量：16: 6; 作者彭方平廖敬贤何锦安; 机构中山大学管理学院; 出处《管理学报》 CSSCI 北大核心 2023年第2期297-307,共11页; 基金教育部人文社会科学研究规划基金资助项目(21YJA790044)。; 文摘从市场竞争结构角度出发,采用2000~2020年中国沪深A股上市公司数据,通过传统计量方法和基于连续处理变量的非参数推断双重机器学习方法,考察不同垄断势力企业在杠杆操纵行为上的差异。研究表明:相较于高垄断势力企业,融资难度更大的低垄断势力企业存在更大的杠杆操纵动机;宽松货币政策会缓解企业财务杠杆操纵问题,但增加的资金供给更多流入高垄断势力企业,导致低垄断势力企业杠杆操纵程度下降幅度低于高垄断势力企业。; 关键词杠杆操纵垄断势力成本加成双重/无偏机器学习; Keywords leverage manipulation monopoly power markup double/debiased machine learning model; 分类号 C93 [经济管理—管理学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向深度学习的公平性研究综述被引量：9: 7; 作者陈晋音陈奕芃陈一鸣郑海斌纪守领时杰程瑶; 机构浙江工业大学网络空间安全研究院浙江工业大学信息工程学院浙江大学计算机科学与技术学院华为国际有限公司新加坡研究院; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第2期264-280,共17页; 基金国家自然科学基金项目(62072406) 浙江省自然科学基金项目(LY19F020025) 宁波市“科技创新2025”重大专项(2018B10063)。; 文摘深度学习是机器学习研究中的一个重要领域,它具有强大的特征提取能力,且在许多应用中表现出先进的性能,因此在工业界中被广泛应用.然而,由于训练数据标注和模型设计存在偏见,现有的研究表明深度学习在某些应用中可能会强化人类的偏见和歧视,导致决策过程中的不公平现象产生,从而对个人和社会产生潜在的负面影响.为提高深度学习的应用可靠性、推动其在公平领域的发展,针对已有的研究工作,从数据和模型2方面出发,综述了深度学习应用中的偏见来源、针对不同类型偏见的去偏方法、评估去偏效果的公平性评价指标、以及目前主流的去偏平台,最后总结现有公平性研究领域存在的开放问题以及未来的发展趋势.; 关键词深度学习算法公平性去偏方法公平性指标机器学习; Keywords deep learning algorithm fairness debiasing method fairness metric machine learning; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	双重机器学习在社会科学因果推断中的应用	陈茁陈云松	《浙江社会科学》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	科技金融政策对碳中和技术创新的影响	巩艳红肖昱玲	《中国人口·资源与环境》 CSSCI CSCD 北大核心	2024	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	高管文理科教育背景与企业创新	彭方平何锦安廖敬贤	《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	财政纵向失衡对城市绿色全要素生产率的影响——双重机器学习下来自土地财政视角的理论阐释	吕祥伟张莉娜	《经济与管理研究》 CSSCI 北大核心	2024	7	在线阅读下载PDF 职称材料
5	成本加成与价格传递:溢出效应还是吸收效应?	何锦安彭方平廖敬贤王继洲	《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	企业垄断势力对财务杠杆操纵行为的影响研究	彭方平廖敬贤何锦安	《管理学报》 CSSCI 北大核心	2023	16	在线阅读下载PDF 职称材料
7	面向深度学习的公平性研究综述	陈晋音陈奕芃陈一鸣郑海斌纪守领时杰程瑶	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料