6月11日至15日，游艇会线路检测中心主办的“2017数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座”在经济学院学术报告厅和407会议室隆重举行。

本次论坛特邀十余位国际著名数量经济学家作主题报告，全面系统地介绍数量经济学前沿理论和方法，涵盖理论与应用计量，包括微观计量、金融计量、面板数据模型的理论及应用和非参数、半参数的研究方法等。同时，本次论坛也邀请了国内外优秀青年学者报告他们在因子模型、社交网络等领域的最新研究。

游艇会线路检测中心教授王少平主持本次论坛。王少平教授首先向讲座嘉宾表示热烈的欢迎，并向参会人员介绍讲座嘉宾及本次论坛的日程安排。

王少平教授主持

游艇会线路检测中心院长张建华教授致开幕辞，向各位专家学者表示热烈的欢迎与衷心的感谢。张建华教授表示，本次数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座，是一次学习和体验数量经济学前沿发展的课堂，也是亲历并与数量经济学国际大家交流的难得机会。他强调，数量经济学的发展离不开老一辈学者的倾情奉献，也离不开青年学者的锐意进取，期待各位青年学者通过本次论坛开拓视野、广泛交流、丰富自我、启迪思维。

张建华教授致辞

范德堡大学李彤教授、哥伦比亚大学白聚山教授、波士顿学院肖志杰教授、美国德克萨斯A&M大学李奇教授、佛罗里达大学艾春荣教授、范德堡大学黄晓东教授、约翰霍普金斯大学胡颖尧教授、俄亥俄州立大学李龙飞教授、首都经济贸易大学李鲲鹏教授、加州大学洛杉矶分校助理教授盛抒杨博士、上海财经大学助理教授陈亮博士、约翰霍普金斯大学凯瑞商学院助理教授邢亦青博士、约翰霍普金斯大学凯瑞商学院助理教授程琛博士带来精彩主题报告。

据悉，2017数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座后续还将邀请耶鲁大学陈晓红教授、加州大学圣地亚哥分校孙一啸教授、台湾大学管中闵教授、新加坡管理大学余俊教授作主题报告。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(一)

李彤教授作主题报告

范德堡大学经济学教授李彤应邀作题为”A Partial Identification Subnetwork Approach to Discrete Games in Large Networks: An Application to Quantifying Peer Effects”的报告。李彤教授基于子网络对离散博弈进行部分识别，量化同群效应。计量模型基于一个完全信息网络博弈，通过分析子网络建立矩条件。李彤教授进行了蒙特卡罗模拟，每个模拟产生1000个五人网络，模拟显示真值基本落于部分识别的区间中央，且估计区间相对紧凑。李彤教授用Add Health这个研究同群效应常用的数据进行了应用，先进行了OLS和Linear IV，再分别对有朋友的网络和没朋友的网络进行Probit估计。李彤教授利用其提出的方法分别进行了一步法估计和两步法估计，估计显示，两步法得到的区间更紧凑。最后，李彤教授介绍了社交网络与同群效应的研究状况，并指出该领域给计量经济学带来的挑战。

【嘉宾介绍】李彤教授，美国南加州大学(University of Southern California)经济学博士，美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校(University of California, San Diego)数学博士，美国范德堡大学(Vanderbilt University)经济系Gertrude Conaway Vanderbilt教授，新加坡国立大学（National University of Singapore）Goh Keng Swee访问教授。李彤教授于2010年当选为Fellow of the Journal of Econometrics。他曾于1998年获得由美国统计协会颁发的Zellner博士论文奖；于2001年获得Journal of Econometrics的Arnold Zellner 2000-2001最佳理论论文奖。李彤教授还担任Journal of Econometrics、Journal of Econometric Methods、Journal of Applied Econometrics、Journal of Economic Behavior and Organization等国际权威期刊的副主编。他的文章发表于Econometrica、Review of Economic Studies、American Economic Journal: Microeconomics、International Economic Review、Review of Economics and Statistics等国际权威期刊。李彤教授的主要研究领域为微观计量，如带潜变量计量模型的识别和推理，博弈论，动态、非线性面板数据分析等。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(二)

白聚山教授作主题报告

哥伦比亚大学经济学教授、南开大学金融学院院长白聚山应邀作题为“Topics in high dimensional factor analysis”的报告。白聚山教授指出，因子模型具有广泛的应用。白聚山教授阐述了两个基于因子模型的运用。第一个运用是基于高维方差-协方差矩阵有效地估计面板交互因子模型，首先进行交互因子OLS估计，得到残差，以类似LASSO的方式处理得到估计的方差-协方差矩阵，再进行GLS估计。白聚山证明了，相比OLS估计，GLS估计消除了偏差，减小方差。第二个运用是存在大量工具变量下的IV估计，白聚山提出，假设存在因子结构，可以利用主成分分析提取共同因子作为工具变量，很重要的一点是，工具变量本身不需要是有效的，只需要共同因子是外生的。若内生变量和工具变量都受共同的外生因子的影响，可以提取共同因子。白聚山以估计资产的beta系数为例介绍了因子工具变量的应用。

【嘉宾介绍】白聚山教授，美国加州大学伯克利分校（University of California, Berkeley）经济学博士，美国哥伦比亚大学（Columbia University）经济学教授，南开大学金融学院院长，并当选为Fellow of the Econometric Society、Fellow of the Journal of Econometrics。他曾获得“REstud Tour”、Econometric Theory奖等荣誉，并于2010年作为全球顶尖的三位计量经济学家之一在世界计量经济学大会上作报告。白聚山教授曾任或现任Econometrica、Journal of Econometrics等国际权威学术期刊的联合主编或副主编。白聚山教授目前已经在Econometrica、Annals of Statistics、Journal of Econometrics等国际权威学术期刊上发表论文60多篇。白聚山教授是近十年来论文引用率排名前50名的经济学家中唯一的华人。2014年，白聚山教授被汤森路透评为高引用率学者（Thomson Reuters Highly Cited Researchers）。目前，白聚山教授的主要研究方向包括：带交互效应的面板数据分析、横截面相关的面板数据分析、单位根和协整、高维因子分析等。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(三)

肖志杰教授作主题报告

耶鲁大学经济学博士、美国波士顿学院教授、山东大学经济研究院教授、中组部学者肖志杰应邀作题为“Estimating Conditional Quantiles for Time Series with Conditional Heteroskedasticity”的主题报告。肖志杰教授从“条件分位数可以作为风险的一种测度”、“资产组合回报的分布”及“分位数信息和收益预测”三个方面展开主题报告。肖志杰教授分别讨论了二次方GARCH模型和线性GARCH模型的特点和分位数估计方法。在线性GARCH模型部分，肖教授强调了分位数回归中参数和系数的不同之处。参数不随分位数的变化而变化，而系数随分位数变化而变化。然后，使用两步估计法对GARCH模型中的条件分位数进行估计。其中第一步为Global Estimation（即估计GARCH模型并得到标准差），第二步为Local Estimation（即基于第一步的回归结果进行分位数回归）。在二次方GARCH模型部分，肖志杰教授指出，应当先用转换模型进行分位数回归，然后对原始时间序列进行条件分位数估计，先估计出每一个分位数，再把这些分位数结合起来。然后，肖志杰教授强调在不同条件下应该选择不同的GARCH模型。

【嘉宾介绍】肖志杰教授，美国耶鲁大学（Yale University）经济学博士，美国波士顿学院（Boston College）教授，山东大学经济研究院教授，并当选为Fellow of the Journal of Econometrics。肖志杰教授曾获得Malta Scripsit Award and Plura Scripsit Award in Econometric Theory、Boston College Distinguished Junior Scholar Research Award等荣誉。肖志杰教授担任过Journal of American Statistical Association、Econometric Theory等国际权威期的联合主编或者副主编，并在Econometrica、Journal of Econometrics、Econometric Theory、Journal of the American Statistical Association等国际权威学术期刊上发表论文70多篇。近年来，肖志杰教授的主要研究领域集中于计量经济学理论、时间序列计量经济学、金融计量经济学、半参数及非参数统计、稳健统计分析、 实证宏观经济学。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(四)

李奇教授作主题报告

美国德克萨斯A&M大学Hugh Roy Cullen人文科学教授、首都经济贸易大学国际经济管理学院院长李奇教授带来题为“A Simple Nonparametric Approach for Estimation and Inference of Conditional Quantile Functions”的主题演讲。李奇教授由条件分位数的基本概念出发，提出了基于LS(location-scale form)的条件分位数模型，运用非参数化核密度方法估计模型中的条件均值与条件方差，并给出了解析解。此项研究的一大创新点在于LS模型可以保证当解释变量样本跨度较大时，线性模型不会相交。进一步的为简化计算，文章采用残差bootstrap方法得到中心化的残差，进行排列后再做分位数估计，所得估计结果会因为进行了高阶修正而更精确。最后的蒙特卡罗模拟和实证都证实了这一结论。

【嘉宾介绍】李奇教授，美国德克萨斯A&M大学(Texas A&M University)经济学博士，美国德克萨斯A&M大学Hugh Roy Cullen人文科学教授,首都经济贸易大学国际经济管理学院院长，并当选Fellow of the Journal of Econometrics。李奇教授曾获得Texas A&M Al Chalk Award, Multa Script Award in Econometric Theory, The Econometric Theory Plura Scripsit Award by the Journal of Econometrics，美国德克萨斯A&M大学人文科学学院突出成就奖”等荣誉，并于2016年被评为全球范围内1973-2012年全球在Journal of Econometrics上最高产的20位作者之一。李奇教授是Econometrics Journal、Journal of Econometrics、Econometric Theory、Journal of Nonparametric Statistics等国际权威期刊的联合主编或副主编，并在Econometrica、American Economic Review、Journal of Econometrics等国际权威期刊上发表论文一百多篇。近年来，李奇教授研究领域主要集中在非参数计量经济学、时间序列计量经济学、金融计量经济学等。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(五)

艾春荣教授作主题报告

美国佛罗里达大学经济学教授、中国人民大学统计与大数据研究院院长艾春荣应邀发表题为“Estimation of Treatment Effect from Cross-sectional Dependent Data”的主题演讲。他首先深入浅出地回顾了平均处理效应这一概念的发展及应用。他随后指出，现有因果推断领域文献均假定截面不相关，而在存在市场竞争的很多经济问题中，市场均衡都会引致截面相关性的存在。艾春荣教授提出一个允许截面相关的因果推断建模框架，来替代传统的鲁宾框架进行更加一般化的平均处理效应估计。他简要介绍了新框架的修正思想，平均处理效应的表达式及其估计方法。这项研究为现有因果推断领域拓宽了研究思路，提醒学者们在估计处理效应时应充分考量经济背景。

【嘉宾介绍】艾春荣教授，美国麻省理工大学（Massachusetts Institute Technology）经济学博士，美国佛罗里达大学（University of Florida）经济学教授，中国人民大学统计与大数据研究院院长，华中科技大学杰出校友。艾春荣教授一直从事数理统计学与经济学、金融学交叉领域的研究，并在理论与方法研究和应用研究上取得了令人瞩目的成果，已在Econometrica、International Economic Review、Review of Economic and Statistics、Journal of Econometrics、American Journal of Agricultural Economics、Journal of Health Economics等国际权威期刊上发表论文四十多篇。近几年来，他对中国经济也给予极大的关注，并在《经济研究》、《管理世界》、《管理科学学报》、《中国科学》、《数量经济与技术经济研究》、《统计研究》等国内权威期刊上发表文章十多篇，就中国数据保密问题、如何扩大消费问题、中国公司债券定价问题、中国卫生服务公平性问题、中国经济结构变化等问题做出了有益的探索。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(六)

黄晓东教授作主题报告

范德堡大学经济学教授、美国联邦储备经济顾问高级经济学家黄晓东就ZLB与状态依存定价的历史信息货币政策规则对政府支出乘数的启示与大家进行交流。黄晓东首先回顾了有关政府支出乘数的研究背景，第一，零利率下限（ZLB）附近的财政乘数规模近来被实证研究质疑；第二，政府支出乘数是否是状态依存这一点尚无定论。接着，黄晓东讨论了财政政策和货币政策之间的交互作用。货币政策的立场与财政政策效应研究息息相关，当经济体处在零利率下限附近或实行适应性货币政策时，政府支出乘数可能很大。然而即使在ZLB附近，中央银行还是会通过预期制定未来政策，继续对经济状况进行反应。因此，为了完全将政策和私人预期的交互作用纳入考虑，我们必须把ZLB时期和普通时期看作是内生循环的，这两种时期状态依存的内生随机转换能够帮助我们解决“前瞻性指引难题”。为了避免拟线性模型中政府支出乘数计算出的向上偏误，黄晓东运用完全非线性模型研究ZLB，并得出全局解，以便捕捉固定冲击的高阶效应。

【嘉宾介绍】黄晓东教授，美国明尼苏达大学（University of Minnesota）经济学博士，美国范德堡大学（Vanderbilt University）经济学教授，华中科技大学知名校友。黄晓东教授担任Pacific Economic Review、China Economic Review、Macroeconomic Dynamics、Frontiers of Economics in China等国际学术期刊的联合主编或副主编。加入范德堡大学之前，他曾担任美国联邦储备经济顾问高级经济学家、高级经济顾问。黄晓东教授在America Economic Review、Journal of Monetary Economics、Journal of International Economics、Journal of Economic Theory等国际权威期刊上发表论文多篇，其研究领域为宏观经济学、货币经济学、金融经济学等。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(七)

胡颖尧教授作主题报告

美国约翰霍普金斯大学经济学教授胡颖尧作题为“Econometrics of Unobservables”的主题报告。胡颖尧首先通过永久收入假说的例子，介绍了非经典测量误差模型的基本概念。然后他介绍了实证文献中关于测量误差的一些结论，主要集中于两点：测量误差的分布取决于潜在的不可观测变量，并且具有零均值的特征。接着他提出了测量误差模型的一般分析框架。最后，胡颖尧通过几个例子介绍了测量误差模型在实证中的应用。比如未知竞拍者数量的拍卖、存在不可观测异质性的拍卖、存在异质性信念的拍卖、不完全信息博弈中的多重均衡、动态学习模型、失业率和劳动市场参与度研究、认知技能和非认知技能的形成、存在不可观测状态变量的动态离散选择问题、双边匹配问题、收入动态变化过程等等，这些极为丰富的应用领域为测量误差模型提供了广阔的应用前景。

【嘉宾介绍】胡颖尧教授，美国约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）经济学博士，美国约翰霍普金斯大学（Johns Hopkins University）经济学教授，并当选为Fellow of Journal of Econometrics。他曾获得2013 Kuznets Prize of Journal of Population以及2010年Best Paper Award of Journal of Nonparametric Statistic。胡颖尧教授担任过Journal of Econometrics、Econometrics Journal、Econometric Reviews等国际权威学术期刊的副主编，其在Econometrica、American Economic Review、Journal of the American Statistical Association、Journal of Econometrics等国际权威学术期刊上发表论文多篇。目前，胡颖尧教授的研究主要集中在微观计量及其在产业组织和劳动经济学的应用。他最新的论文主要研究了非经典测量误差模型（Measurement Error Model）的非参数识别和估计，并将这些方法推广到产业组织和劳动经济学中不可观测的异质性或者不可观测的状态变量的研究中。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(八)

李龙飞教授作主题报告

俄亥俄州立大学经济学教授李龙飞报告其工作论文“Recent Studies on the Estimation of Special Econometric Models with Endogenous Weights Matrix”。他提出，关于空间计量的理论和实证研究都假定权重矩阵严格外生，但现实中不同截面单元之间的权重矩阵可能是内生的，此时如果利用权重矩阵外生假定情况下的方法来估计模型，估计量非一致。考虑以上问题，李龙飞教授以空间滞后模型（SAR）为例，在权重矩阵内生以及误差项服从正态分布的假定下，利用ML方法来估计模型，在渐近分布方面，他引入了一种near epoch dependence（NED）空间过程来得到对应的大数定理（LLN）、中心极限定理（CLT），从而得到一致的估计量。通过蒙特卡洛模拟表明，在权重矩阵是内生的时候，传统估计方法产生的bias明显高于考虑到权重矩阵内生性时估计量的bias。

【嘉宾介绍】李龙飞教授，美国罗切斯特大学(University of Rochester)经济学博士，美国俄亥俄州立大学(The Ohio State University)University Chaired经济学教授、并当选为Fellow of the Econometric Society、Fellow of the Journal of Econometrics、Fellow of Academia Sinica等。李龙飞教授曾担任Journal of Econometrics、Journal of Applied Econometrics、Regional Science and Urban Economics等国际权威学术期刊的联合主编或副主编，其在Econometrica、Journal of Econometrics、International Economic Review、Journal of Applied Econometrics等国际权威学术期刊上发表论文一百多篇。李龙飞教授研究集中在理论计量经济学尤其是空间计量经济学、社交网络等领域。李龙飞教授是目前国际上空间计量经济学理论及应用研究方面最为活跃和有重要影响的计量经济学家。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(九)

李鲲鹏教授作主题报告

首都经济贸易大学国际经济管理学院李鲲鹏教授作了题为“Quasi Maximum Likelihood Estimation for Dynamic Panel Data Models with Interactive Random Effects”的精彩报告。李鲲鹏首先介绍了随机交互效应动态面板模型的基本形式，并认为交互效应模型的关键在于对共同因子的解释。接着，他梳理了现有相关文献，一类文献假设解释变量具有因子结构，主要估计方法为一般相关估计和拟极大似然估计。另一类文献不假设解释变量具有因子结构，主要的估计方法为最小二乘估计、加权最小二乘法和GLS方法。但这些方法不能研究收敛速度问题，而EM算法可使收敛研究可行，因此他们采用拟极大似然估计研究随机交互效应模型。最后，他阐述了基本估计思想，提出可以直接误设共同因子，经过迭代算法之后共同因子的估计值将会收敛，即共同因子的初值不影响估计。他从理论上证明了该种估计方法的一致性和收敛速度有效性。但是，初值误设将导致估计结果发生偏差，因此必须经过偏差校准。他指出，采用蒙特卡洛模拟检验的结果表明，采用偏差校准之后的估计结果是无偏且有效的。

【嘉宾介绍】李鲲鹏教授，清华大学经济学博士，首都经济贸易大学教授，中国经济学优秀博士学位论文奖获得者，曾主持国家自然科学基金面上项目、国家自然科学基金青年基金项目、教育部人文社科青年基金项目各一项。近年来，李鲲鹏教授在统计学顶级杂志Annuals of Statistics发表2篇论文，在Journal of Econometrics、Journal of Business & Economic Statistics、Review of Economics and Statistics等国际权威期刊上发表论文多篇，李鲲鹏教授同时对中国经济问题也有深入研究，目前在《世界经济》、《数量经济与技术经济研究》和《南开管理评论》等中文权威期刊发表了多篇文章。其研究领域主要为高维因子模型、交互效应面板数据模型、空间计量模型等领域的理论扩展。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座(十)

盛抒扬博士作主题报告

加州大学洛杉矶分校助理教授盛抒扬博士应邀发表题为“Econometrics of Network Formation”的报告。她以网络形成的基本模型为出发点，结合四个拓展模型梳理了相关理论的发展，并介绍了该领域的前沿研究。她指出研究网络形成的文献都在试图回答同一个问题：在能够观测到朋友之间关系的前提下如何估计个人行为和效用的参数，同时探讨了网络形成与社会交互效应（Social Interactions）的区别。在双边网络形成模型（Dyadic Network Formation）的基础上她主要介绍了四个网络形成模型的设定、特点、局限、估计方法以及最新发展，包括个体效应的网络形成模型、序贯网络形成模型、完全信息的静态网络形成模型和不完全信息的静态网络形成模型。此外，她还分享了自己关于不完全信息网络形成模型的工作论文，该研究基于单一大型网络数据提出了网络模型的结构化估计方法，发现当在随机效用中加入辅助变量时可以将不易处理的多项式离散选择问题转化为一个易处理的二元选择问题。

【嘉宾介绍】盛抒扬博士，美国南加州大学（University of Southern California）经济学博士，美国加州大学洛杉矶分校（University of California, Los Angeles）经济系助理教授，游艇会线路检测中心校友。盛舒扬博士曾担任Econometrica、Journal of Econometrics、Journal of Applied Econometrics、Econometric Theory、Journal of Economic Literature、Journal of Economics & Management Strategy等国际权威期刊审稿人。近年来，其主要研究领域集中于计量经济学和社会网络（large network），如，社会网络交互作用实证模型的估计方法。目前其工作论文之一已进入国际顶级权威期刊Econometrica二审修改阶段。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座（十一）

陈亮博士作主题报告

上海财经大学经济学院助理教授陈亮发表题为“Quantile Factor Models”的报告。陈亮对常规分位数因子模型进行改进，采用迭代的思想求解因子，来捕捉不影响均值的因子，防止遗漏分位数信息。近似因子模型传统上仅落脚于条件均值，而分位数因子模型不仅关注均值上的整体变化，还关注不同分位数阶段系数对解释变量的影响。例如研究教育水平和收入的关系时，如果加入分位数模型，可以求解出在低收入水平或高收入水平下，提高教育水平对此时收入的影响。该研究结合了分位数回归和因子模型，为研究不同水平下的相关关系提供了新方法。报告最后，陈亮也明确指出，虽然他的研究理论上已经证明了分布的一致收敛性，但目前还未研究出分布的特点。

【嘉宾介绍】陈亮博士，马德里卡洛斯三世大学（Unversidad Carlos III de Madrid）经济学博士，牛津大学（University of Oxford）博士后，上海财经大学经济学院助理教授，游艇会线路检测中心校友。陈亮博士的主要研究方向为高维因子模型、分位数因子模型、因子模型结构变化的检验等理论计量经济学问题，曾在Journal of Econometrics、Economics Letters等国际著名期刊上发表多篇论文。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座（十二）

邢亦青博士作主题报告

约翰霍普金斯大学凯瑞商学院助理教授邢亦青博士发表题为“Sustaining Cooperation with Multiple Relationships”的报告。人与人之间通常存在多种不同类型的关系，比如论文合作、一起运动、借贷等。然而，现有文献基本没有考虑关系之间的联系，而是将这些关系割裂开单独研究。这篇工作论文的创新点就在于研究关系的多重性，需要回答的关键问题就是：什么情况下，关系多重新更受偏好。邢亦青从简单的囚徒困境开始，一个关系网络存在的纳什均衡是每个人都选择合作。他提出问题：给定一个关系网络的条件下，如果一个网络中的人要增加一个关系，他是会选择与认识的人增加关系还是与陌生人增加新的关系。邢亦青通过均衡时福利最大化的规则发现，只要关系之间的兼容性差异不是太大，所有人都更偏好增加关系的多重性。同时，邢亦青考虑了关系数量的异质性，发现在任何常规的关系网络中，每个人都更偏好关系的多重性。最后，利用印度75个村庄关于关系网络的调查数据，邢亦青发现在已存在关系的情况下，人们更趋向于建立更多的关系。在关系数量的分散程度越低、趋同性越高的时候，人们对关系多重性的偏好程度也越高。

【嘉宾介绍】邢亦青，美国斯坦福大学（Stanford University）经济学博士，美国约翰霍普金斯大学凯瑞商学院（Johns Hopkins University Carey Business School）助理教授。邢亦青博士曾经在《美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）、《经济研究》等权威期刊上发表论文多篇。邢亦青博士主要研究领域为经济和社会网络、微观经济理论、博弈论和实验经济学。

数量经济学国际论坛暨前沿系列讲座（十三）

程琛博士作主题报告

约翰霍普金斯大学凯瑞商学院助理教授程琛博士带来题为“Laboratories of Democracy: Policy Experimentation under Decentralization”的精彩报告。程琛列举了这一研究领域的重要文献，并比较了已有相关文献和本文研究的区别，即当现任的行政官未能连任时，他的收益为0，而不是负数。同时，这也是与中国现实情况差别很大的一点。因此，程琛认为，如何在中国背景下讨论分权和集权的问题值得进一步思考。接着，程琛对文章设定的模型进行剖析。程琛指出，为方便讨论，假定研究对象为两个地区，且每个地区有一个代表投票者以及两个政策，每个政策都服从均值为0的正态分布。当现任执行官的名誉大于挑战者的能力时，现任执行官将继续连任。最后，本文得出结论：当政策制定者对未来仕途有更高期待时，相对于集权，他们更愿意在分权下进行政策实验，且地方政府比中央政府更有激励在不同地方实施不同的政策。

【嘉宾介绍】程琛，美国西北大学凯洛格商学院（Northwestern University Kellogg School of Management）经济学博士，约翰霍普金斯大学凯瑞商学院（Johns Hopkins University Carey Business School）助理教授，游艇会线路检测中心校友。程琛博士目前撰写工作论文多篇，其中两篇在American Economic Journal: Microeconomics和经济学季刊进入二审阶段。程琛博士研究兴趣为微观理论在组织经济学和政治经济学领域的应用。