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将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的多位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Chiara Farronato、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Bentley MacLeod、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Ray Huang、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
将人类专业知识与人工智能相结合
∗ 我们感谢斯坦福大学医院为数据访问提供便利。作者感谢阿尔弗雷德·P·斯隆基金会 (2022-17182)、JPAL 医疗保健交付计划和麻省理工学院 SHASS 的支持。该实验已在 AEA 注册表上预先注册，编号为 AEARCTR-0009620。预分析计划可在 SSR 注册 9620 和 SSR 注册 8799 处获得。† Agarwal：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：agarwaln@mit.edu。Moehring：麻省理工学院斯隆管理学院，电子邮件：moehring@mit.edu。Rajpurkar：哈佛医学院生物医学信息学系，电子邮件：pranav_rajpurkar@hms.harvard.edu。Salz：麻省理工学院和 NBER 经济学系，电子邮件：tsalz@mit.edu。该项目受益于与多位放射科医生的合作，包括斯坦福大学的 Matthew Lungren 博士、Curtis Langlotz 博士和 Anuj Pareek 博士、西奈山医院的 Etan Dayan 博士和 Adam Jacobi 博士、VinBrain 的 Steven Truong 和 VINMEC 的几位放射科医生，以及 USARAD、Vesta Teleradiology 和 Advanced Telemed 的远程放射科医生。我们感谢 Daron Acemoglu、David Autor、David Chan、Glenn Ellison、Amy Finkelstein、Drew Fudenberg、Paul Joskow、Whitney Newey、Pietro Ortoleva、Paul Oyer、Ariel Pakes、Alex Rees-Jones、Frank Schilbach、Chad Syverson 和 Alex Wolitzky 提供的有益对话、评论和建议。Oishi Banerjee、Andrew Komo、Manasi Kutwal、Angelo Marino 和 Jett Pettus 提供了宝贵的研究协助。
公众对法院算法风险评估的态度
参考：•acemoglu，D。（ed。）。（2021）。重新设计AI。麻省理工学院出版社。•De Cremer，D。和Tyler，T。R.（2007）。信任对权威和程序公平性对合作的影响。应用心理学杂志，92（3），639。•De Freitas，J。，Schmitt，B。，＆Haslam，N。（2023）。对AI工具态度的心理因素。自然人类行为，7（11），1845- 1854年。•Greenstein，S。（2022）。在人工智能时代（AI）保存法治。人工智能与法律，30（3），291-323。•Sætra，H。S.，Borgebund，H。和Coeckelbergh，M。（2022）。避免通过算法稀释民主。自然机器智能，4（10），804-806。•Simmons，R。（2017）。大数据和程序正义：使刑事司法系统中的算法合法化。俄亥俄州圣公司。L.，15，573。•Stilgoe，J。（2024）。AI有民主问题。公民的议会可以提供帮助。Science，385（6711），EADR6713。 •Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。 程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。 法律与社会修订版，37（3），513-547。 •Tyler，T。R.（2006）。 人们为什么遵守法律。 普林斯顿大学出版社。 •Wang，A。J. （2018）。 程序正义和风险评估算法。 可在SSRN 3170136中获得。Science，385（6711），EADR6713。•Sunshine，J。和Tyler，T。R.（2003）。程序正义和合法性在塑造公众对警务支持方面的作用。法律与社会修订版，37（3），513-547。•Tyler，T。R.（2006）。人们为什么遵守法律。普林斯顿大学出版社。•Wang，A。J.（2018）。程序正义和风险评估算法。可在SSRN 3170136中获得。
法律在中国经济发展中的作用
经济增长要求经济代理人相信政治，社会和经济状况使他们可以期望从他们对财产的投资以及与他人达成的协议中获得合理的回报。在存在这种信念的地方，它们可能是由于许多不同机制而产生的。财产所有人可能认为政府在民主中受到法律的约束，或者认为特定的专制政府有兴趣不征收财产。承诺可能对同胞盲目信任，或者知道法院制度将在违反合同的情况下做出适当的判决。因此，在探索一个国家增长绩效的决定因素时，重要的是要了解哪些机制促进了业主之间以及达成协议的人们之间的期望。在世界银行和类似组织的宣告中回荡的最近经济学文献的重点是正式机构或法治对于促进适当的期望至关重要（Hall and Jones，1999; Acemoglu，Johnson，Johnson，Johnson，Androbiminson，Androbinson，Rodrik，subramanian; subramanian，subramanian，subramanian and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and andtrebbi and and andtrebi，2004年），2004年。这种重点遵循了可以追溯到马克斯·韦伯（Max Weber）并由道格拉斯·诺斯（Douglass North）（1990）进行的制度经济学的重要思想，我们将其称为“权利假设”（Clarke，2003b）。这认为经济增长需要ElesalegalorderOfferingStableAndictablererightSofpropertyandantract。在本章中，我们评估了中国正式法律制度的发展和分析的经济学，研究了中国在MAO后改革时代的经验来证明Edegreetowhichtherightshypothesis。
领域的社会形象和经济行为
图片是所有图像吗？在我们的许多社交互动和关系中，我们希望以特定的方式思考。我们可能希望其他人认为我们有钱或成功；我们可能会关心其他人是否认为我们是无私，公民意识或虔诚的；或者，我们可能想避免以某些方式思考，例如不想被视为“书呆子”或“ w夫”。在我们的日常生活中，对呈现特定社交形象的担忧可能会以多种方式影响行为，包括我们购买的东西；我们说话或着装的方式；我们在工作中的努力程度；还是我们参与社会，政治或社区活动。社会压力或对图像的关注已在理论工作中进行了研究，这些工作涵盖了一系列经济学的不同文献，包括信号传导（Spence 1973），身份（Akerlof＆Kranton 2000，2010），规范（B´enabou＆tirole 2011，Acemoglu＆Jackson 2017） 1996年），一致性（Bernheim 1994）和亲社会行为的动机（B´enabou＆Tirole 2006）。最新的经济学文献使用了新颖的领域实验来测试这种社会压力或社会形象问题的证据。在这篇综述中，我们评估了这一最新文献，并列出了我们认为是未来研究的最重要方向。1
替代的持续弹性持续多么恒定？清洁和肮脏能量之间的内源性∗
在大多数经济体中，从化石燃料到低碳可再生能源的过渡在阻止变暖进展的政策愿景中起着核心作用（IPCC，2018年）。作为控制过渡过程的关键参数，已证明清洁和肮脏能量之间的替代性程度强烈影响可持续增长和气候政策最佳设计的预测。例如，Acemoglu等。（2012）表明，当干净和肮脏的输入是较弱的替代品或补充时，要避免环境灾难并改用清洁生产，必须使用永久性的碳税，而当两个输入是强大的替代品时，则需要较低和临时的碳税税。进一步，Golosov等。（2014）从其校准模型中注意到，不同燃料之间的高度可替代性诱导了下一个世纪中叶的温度下降，而较低的替代性也涉及即使有最佳政策，温度也持续升高。尽管其重要性，但大多数宏观经济模型以及可计算的一般平衡模型，它们在很长一段时间内产生预测（超过2100）总是会假设清洁和脏输入之间的替代弹性恒定且外源性的弹性。然而，清洁能量的日益增长表明，随着时间的流逝，这种替代性可能会有所改善。为了说明，图1显示了在经济中的清洁能源的渗透，其相对价格在过去三十年中在法国，这是世界第七大经济体。21这些观察结果也与世界各地的新兴政策计划一致，这些计划导致了使用清洁能源的必要技术和基础设施的大量扩展（IEA，2020年）。
中间产品税收的政治经济学
目前有大量文献研究政治经济互动（特别是政客的自利目标和群体冲突）对政策造成的各种制约（例如，参见 Persson 和 Tabellini，2000 年的出色概述）。这些文献表明，政治经济制约往往会导致政策扭曲，并研究了不同政治制度下的公共政策有何不同。公共财政理论在很大程度上没有考虑到这些政治经济制约，并得出了许多关于税收结构的重要规范性结论。当前一个有趣的研究领域是整合政治经济学文献的见解，以确定这些规范性结论中的哪些也具有积极内容。在本文中，我们朝这个方向迈出了一步，研究了公共财政理论中最著名的成果之一，即 Diamond 和 Mirrlees（1971 年、1976 年）的生产效率定理。在公共财政分析的标准（规范）框架中，戴蒙德和米尔利斯表明，即使税收菜单仅包括扭曲性工具，最佳税收制度也不应该涉及对（纯）中间产品的征税。这一结果的直觉很简单：对中间产品的征税将扭曲生产要素在中间产品和最终产品之间的分配，从而导致生产效率低下。通过减少中间产品税收并增加消费或收入税收，可以增加总剩余金额，即“经济蛋糕”。为了研究戴蒙德和米尔利斯关于中间产品税收的结果是否适用于包含政治经济扭曲的环境，我们基于我们之前的研究 Acemoglu、Golosov 和 Tsyvinski（2007a、b）构建了一个简单的无限期经济。该模型的政治经济维度很简单：在每个日期，财政和再分配决策都委托给一位政治家（或一组政治家）。政客是自私自利的，他们可以利用可用的税收手段来获取资源，以谋取自己的利益（例如，用于自己的消费）。公民控制政客，就像在标准的 Barro (1973) 和 Ferejohn (1986) 模型中一样，如果他们对政客的表现不满意，可以投票将其赶下台。经济的生产方面是 Acemoglu、Golosov 和 Tsyvinski (2007a,b) 考虑的新古典增长模型的延伸；家庭供应劳动力，但除了用于生产和储蓄的最终商品外，还有一个中间商品部门。中间商品部门使用资本和劳动力，而最终商品部门使用资本、劳动力和中间商品。我们研究政客和公民之间这种动态博弈的子博弈完美均衡 (SPE)，重点关注最佳 SPE——最大化公民初始预期效用的子博弈完美均衡。我们的主要结果是，最佳 SPE 始终满足 Diamond-Mirrlees 生产效率条件，并且不涉及对中间产品的征税。尽管政治经济学确实引入了其他扭曲，并且我们的动态博弈中的最佳 SPE 中的劳动力供应和资本存量水平可能低于“有效”分配，但事实仍然如此。我们首先通过关注政治家可以使用无限税收工具的经济体来建立这一结果。然后，我们将这一结果推广到政治家只能使用线性税收的情况。本文中我们主要结果的直觉与经典 Diamond-Mirrlees 结果的直觉相似。1 政治经济学考虑——存在一个负责政策的自私政治家——需要为政治家支付租金。此外，
将专利与工人级数据联系起来的证据
∗ We are grateful to Daron Acemoglu, Philippe Aghion, David Autor, Effi Benmelech, Nicholas Bloom, Carter Braxton, Julieta Caunedo, Martin Beraja, Carola Frydman, Tarek Hassan, David Hemous, Anders Humlum, Nir Jaimovich, David Lagakos, Joseba Martinez, Michael Peters, Pascual Restrepo, Jonathan Rothbaum, Miao Ben Zhang, along with seminar participants at University of Amsterdam, BI-SHoF Conference, Boston University, CIREQ Macroeconomics Conference, Columbia GSB, FIRS, Johns Hopkins, HKUST, Labor and Finance Group, NBER (EFG, PRMP, LS, PIE), Macro-Finance Society, MIT Sloan,密歇根州立大学，赖斯大学，罗切斯特大学，伦敦大学学院经济动态学会，伊利诺伊大学乌尔巴纳·尚特阿布恩大学，多伦多大学，多伦多大学，UZH Automation，Tsinghua PBC，WFA，WFA和沃顿大学的UZH工作室，以进行宝贵的讨论和反馈。我们感谢Carter Braxton，Will Cong和Jonathan Rothbaum慷慨地共享代码。Huben Liu提供了出色的研究支持。该论文先前曾以“技术，特定的人力资本和劳动力流离失所：将专利与职业联系起来的证据”标题。The Census Bureau has reviewed this data product to ensure appropriate access, use, and disclosure avoidance protection of the confidential source data used to produce this product (Data Management System (DMS) number: P-7503840, Disclosure Review Board (DRB) approval numbers: CBDRB-FY21-POP001-0176, CBDRB- FY22-SEHSD003-006, CBDRB-FY22-SEHSD003-023，CBDRB-FY22-SEHSD003-028，CBDRB-FY23-SEHSD003-0350，CBDRB-FY23-SEHSD003-0003-064）。
工人对外部选项的信念Simon ...
We thank Alexander Busch, Isabel di Tella, Pietro Ducco, Maximilian Fell, Raymond Han, Christian Höhne, Sarthak Joshi, Apoorv Kanoongo, Nelson Mesker, Shakked Noy, Tommy O'Donnell, Gabriela Díaz- Pardo, Emiliano Sandri, and Dalton Zhang for excellent research assistance.我们感谢德国经济研究所（DIW柏林），德国社会经济小组，尤其是Bettina Zweck和David Richter，作为创新样本的一部分实施了我们的调查模块。我们非常感谢Soep-iab-iza Consortium，特别是Thomas Dohmen，Stefan Liebig和DanaMüller，以及Manfred Antoni和Simon Trenkle，以实现合并调查和管理数据和管理数据（SOEP-ADAIB）的分析。我们感谢Daron Acemoglu，Arindrajit Dube，Lawrence Katz，Alan Manning，Johannes Schmieder，Johannes Spinnewijn和Simon Trenkle有用。我们感谢葡萄牙银行，Cesifo行为的观众，维也纳，哥伦比亚，公爵，杜克/IAB，IWH HALLE，IZA/CREST会议，LSE，MIT行为午餐，MIT劳动午餐，麻省理工学院劳动午餐，麻省理工学院组织研讨会，MIT夏季劳动研究Andrews，UCL，UMD，波恩大学，威尼斯大学，苏黎世大学和耶鲁大学都有有用的评论。Jäger和Schoefer感谢斯隆基金会的工作更长的支持计划。Jäger非常感谢STIFTUNG GRUNDEINKOMMEN的资金。Roth：由德国Forschungsgemeinschaft（德国研究基金会DFG）资助的德国卓越战略 - EXC 2126/1-390838866。本文所表达的观点是作者的观点，不一定反映国家经济研究局的观点。
恒定替代弹性有多恒定......
在大多数经济体中，从化石燃料向低碳可再生能源的转变在遏制全球变暖进程的政策愿景中发挥着核心作用（IPCC，2018）。作为控制转变过程的关键参数，清洁能源和肮脏能源之间的替代程度已被证明对可持续增长的预测和气候政策的最佳设计有重大影响。例如，Acemoglu 等人（2012）表明，当清洁能源和肮脏能源是弱替代品或互补品时，需要征收永久性碳税来避免环境灾难并转向清洁生产，而当两种能源是强替代品时，征收低得多的临时碳税就足够了。此外，Golosov 等人（2014）从他们的校准模型中指出，不同燃料之间的高度替代性会导致下个世纪中叶的温度下降，而较低的替代性会导致温度持续上升，即使实施了最佳政策。尽管清洁能源十分重要，但大多数宏观经济模型以及可计算的一般均衡模型（这些模型可以对很长一段时间（2100 年以后）进行预测）都假设清洁能源和污染能源投入之间存在恒定的外生替代弹性。然而，清洁能源的日益普及强烈表明，这种替代性可能会随着时间的推移而改善。为了说明这一点，图 1 显示了清洁能源在经济中的渗透率，在过去 30 年里，在世界第七大经济体法国，清洁能源的相对价格大幅下降。1 这些观察结果也与世界各地新兴的政策举措相一致，这些政策举措已导致清洁能源使用所需技术和基础设施的大规模扩张（IEA，2020 年）。2