集锦 | 北大经院工作坊（第877-881场）

主讲人：

吕有吉（南开大学金融学院讲师）

讲座主题：

Grandchild Care and Grandparents' Health（隔代照护与祖父母健康）

参与老师：

北京大学经济学院郑伟教授、贾若副教授，清华大学经济管理学院冯润桓教授，中国人民大学财政金融学院魏丽教授、陈泽副教授等

讲座内容：

吕有吉分享了他最近的一项研究，基于我国国情考察隔代照护对祖父母健康的影响。首先，他介绍了研究动机。在我国，祖父母在孙子女成长过程中往往扮演着重要的角色，已有研究却鲜有考察隔代照护对于祖父母健康的影响。进一步地，吕有吉讲解了研究方法和实证结果。文章以孙辈性别作为祖父母是否提供隔代照护的工具变量，对隔代照护的健康影响进行因果检验。结果表明，提供隔代照料显著改善了祖父母自评健康与心理健康水平，以及记忆能力。随后，他介绍了基于地域特征和人口统计学特征的异质性分析的结果。最后，吕有吉讲解了作用机制：隔代照护可以通过改变祖父母劳动供给、生活习惯、家庭资源分配和情感支持的渠道作用于祖父母健康水平。

主讲人：

江源（国家统计局工业司原副司长）

讲座主题：

中国工业统计概况、问题和改革设想

主持人：

韩晗（北京大学经济学院长聘副教授）

参与老师：

北京大学经济学院陈仪副教授、李博助理教授、李伦助理教授，北京大学国家发展研究院赵波长聘副教授、余昌华长聘副教授、李明浩助理教授

讲座内容：

江源介绍了工业统计调查范围、工业统计调查方法和调查内容、工业统计数据采集方式和特点、工业统计主要指标和计算方法、工业统计数据开发使用需要注意的问题、工业统计的若干问题和工业统计改革设想。工业统计调查单位包括工业法人单位和工业个体经营单位。其中工业法人单位按照年主营业务收入能否达到2000万元及以上又可以分为规模以上工业企业和规模以下工业企业。未来，工业统计要更加数字化、科学化、精确化。

主讲人：

刘行（清华大学五道口金融学院助理教授）

讲座主题：

Artificial Intelligence and Information Production in Selection Markets: Experimental Evidence from Insurance Intermediation（选择市场中的人工智能和信息生成：来自保险中介的实验证据）

参与老师：

北京大学经济学院郑伟教授、贾若副教授，清华大学经济管理学院冯润桓教授，中国人民大学财政金融学院魏丽教授、陈泽副教授等

讲座内容：

刘行分享了他最近的一项研究，通过中国一家顶级保险机构大规模随机实验的数据探究人工智能如何影响中介市场中的注意力分配和信息生成。

在实验中，保险公司根据潜在消费者在社交媒体广告上的足迹，向接受实验的处理组代理人提供AI根据生成的消费者保险需求估计；实验前，所有代理人都可以获得足迹信息。实证结果表明，人工智能需求预测将代理人的注意力转移到高意向的消费者，能够帮助代理人提高14%的销售额。意想不到的另一发现是，人工智能产生的需求估计信息减少了代理人自己获取信息进行风险评估的努力，增加了逆向选择，这与注意力模型和风险信息挤出一致。同时，实验组中的代理人容易为保险机构带来了更高风险的消费者，但并未将上述消费者与更昂贵的产品相匹配。

研究结论包括：人工智能在预测消费者需求方面的应用可能对人类信息生成和市场效率产生副作用；中介机构利用人工智能可能加剧代理冲突。

主讲人：

Matthew Neidell (Professor, Health Policy and Management at Columbia University)

讲座主题：

Hot and Crowded: Temperature, healthcare utilization and patient outcomes

主持人：

潘聿航（北京大学全球健康发展研究院助理教授）

参与老师：

北京大学经济学院秦雪征教授、石菊长聘副教授、姚奕长聘副教授、王耀璟助理教授、袁野助理教授、梁远宁助理教授、庄晨助理教授、Kevin Devereux助理教授，北京大学全球健康发展研究院刘国恩教授、黄成教授、孙宇副研究员、吕蓓妮助理教授、杨佳楠助理教授

讲座内容：

Matthew Neidell近期的一项研究揭示了气候变化如何通过引发医院拥挤影响医疗服务轨迹和患者结果。这项研究利用了2012年至2019年期间墨西哥最大医疗子系统的综合数据，包括急诊、住院和门诊记录，深入探讨了日常温度冲击对医疗服务动态的影响。

研究发现，随着温度上升，医疗需求呈线性增长。在最热的日子里，急诊科的就诊量比平常增加了10%。尽管从急诊科住院的患者数量增加，但单个患者被接收住院的概率却在下降，这表明医疗设施面临着容量紧张的困境。随着温度上升，患者分流现象愈发严重，导致更重症的患者在高温天被送回家中。此外，研究还观察到护理质量的下降，反映在医院内过高的额外死亡率上。死亡证数据显示，极端高温日的整体死亡率上升，特别是医院外的死亡率增幅更大。

研究还探讨了医院系统在患者激增时的响应能力，发现“更快更病重”的出院现象普遍存在。一些研究利用入院的随机变化（如伤害、出生时间等）来探讨这一现象，发现出乎意料的患者激增使医院调整空间极小。Matthew Neidell的团队利用高温作为冲击因素，研究医院如何应对这一可预测的情况，进而为应对其他灾难（如疾病爆发、自然灾害等）提供参考。

Matthew Neidell的研究表明，气候变化对健康有显著影响，适应性措施是当前紧迫的解决方案。个人降温措施（如空调）和提高医疗系统容量（如增加医院床位和医生数量）是关键策略。