XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemAcemoglu
政府工作论文 23006 的经济起源
* 纽约大学阿布扎比分校社会科学学院，萨迪亚特滨海区，阿布扎比，阿联酋。电子邮件：bob.allen@nyu.edu。† 牛津大学经济学系和纳菲尔德学院，10 Manor Road，OX1 3UQ 牛津，英国。电子邮件：mattia.bertazzini@economics.ox.ac.uk。网站：https://sites.google.com/view/mattia-bertazzini ‡ 西北大学凯洛格管理学院，2211 Campus Drive，埃文斯顿，伊利诺伊州 60208，美国。电子邮件：leander.heldring@kellogg.northwestern.edu。网站：www.leanderheldring.com。我们要感谢 Daron Acemoglu、Thilo Albers、Eric Chaney、Davide Cantoni、Steven Cole、Paul Collins、Jonathan Chapman、Joshua Dean、Melissa Dell、James Fenske、Luke Jackson、Noel Johnson、Matthew Lowe、Nathan Nunn、James Robinson、Christopher Roth、Raul Sanchez de la Sierra、Jakob Schneebacher、Andreas Stegmann、Jonathan Weigel、Noam Yuchtman、Roman Andres Zarate 以及 2020 年 ASSA 会议、2022 年 Associazione per La Storia Economica 年会、2022 年巴塞罗那夏季论坛、剑桥 briq 研究所、杜塞尔多夫加拿大高级研究所、格罗宁根经济史协会年会、牛津大学国王学院、伦敦政治经济学院、里昂、麦吉尔大学、密歇根大学、慕尼黑、西北大学凯洛格分校、巴黎经济学院、蒂尔堡和 2022 年世界经济史研讨会的参与者大会的宝贵意见。我们要感谢 Carrie Hritz 慷慨地与我们分享数据。特别感谢楔形文字数字图书馆计划 (CDLI) 的 Jacob Dahl 和 Emilie Page-Perron 在处理 CDLI 数据方面提供的帮助和指导，以及牛津大学东方研究系的 John Melling 在翻译苏美尔语术语方面提供的帮助。我们还要感谢 Sofia Badini、Adelina Garamow、Dominik Loibner 和 Jaap-Willem Sjoukema 提供的出色研究协助。其余所有错误均由我们自己承担。
在绿色革命的地缘政治斗争中，拉丁美洲采矿业的机会
拉丁美洲在全球矿产提取中发挥了关键作用，一直是工业化国家的原材料的主要供应商。西班牙人于1492年到达后来被称为美国的领土。尽管这些最初的“发现”任务旨在寻找到达亚洲的较短的贸易路线，但他们遇到的大量银和黄金储层很快引起了他们的注意。从这些土地上提取财富成为西班牙存在的主要目标，重点是利用所有可用资源（Acemoglu＆Robinson，2012年）。到16世纪，银和黄金采矿将拉丁美洲融入全球经济的融合牢固。像玻利维亚，墨西哥和秘鲁这样的国家成为银行贸易的主要参与者，而巴西以其金矿而闻名。在19世纪和20世纪发现了广阔的铜，铁和锡储量，进一步巩固了该地区作为原始矿物的主要出口商的作用。这种扩张主要是由外国投资（尤其是来自欧洲和美国）驱动的，左跨国公司控制了许多提取和出口过程。This long-standing dependence on resource extraction created a pattern of economic vulnerability, where exports were prioritized over domestic industrialization, leaving the region exposed to external market fluctuations and exploitation (Furtado, 1971; Dos Santos, 1972; Cardoso & Faletto, 1979; Prebisch, 1950; Sachs & Warner, 1995; Auty, R. M; Burchardt & Dietz, 2014; McKay, 2017）。初级商品依赖性是拉丁美洲政治经济学的一个定义特征，因为它融入了全球市场。在南美，尤其是急剧，因为它“拥有地球上一些最大的矿藏”（Altomonte等人，2013：7）。学者在萃取学1的概念下已广泛分析了这种现象，该现象定义为“基于自然的提取和分配的开发模型，这几乎无法提供
2025-2030战略计划
2025-2030 战略计划加强、巩固和更新了先前计划的指示。它加强了经济学和管理工程两所学院的学科专业化，这构成了 LIUC 的独特身份。这一身份将大学定位为国家和国际层面上最广泛、最深刻甚至隐喻意义上的“商学院”，这反映在新徽标的回报中——商学院——这反过来又暗示了它的愿景。它巩固了博士课程和高管教育之间、学术研究和应用研究之间的相互联系和协同作用，将大学转变为一个将其主张付诸实践的地方。这些主张受到 LIUC 诞生并继续蓬勃发展的象征性环境——制造业的启发，使其成为知识和专业知识的车间，人才工厂。它通过将基本学科知识与就业市场和技术创新所需的技能相结合来更新课程。它改革了方法论和教育方法，采用了一种整体的知识视角，通过跨学科、聚合、学科间的协同作用和关系的国际化来构建。此外，它巩固和更新了组织结构，确保学术部门和行政服务部门之间的互动更加顺畅，并审查了流程，以便进行更精确的记录和监控。这将确保组织效率成为教育效果的基础。2024年是两个战略计划之间的过渡年，也是瑞典央行经济学奖（诺贝尔经济学奖）授予麻省理工学院的达隆·阿西莫格鲁和西蒙·约翰逊以及芝加哥大学的詹姆斯·罗宾逊的一年，以表彰他们对制度形成及其对国家繁荣的影响的研究。在研究这些学者的作品后，我认为教育机构（包括大学）可以被视为塑造人类行为、文化、道德和经济取向的机构之一。显然，学者们旨在推广一种新的经济学概念，这种概念不仅以利润为导向，还关注社会和人力资本。我相信 LIUC 的教育选择符合这一愿景，即强调培养“精心打造的头脑而不是充实的头脑”（蒙田）：能够对人们及其所处的生态系统产生积极影响的男性和女性，
经济发展与致命传染病及公共预防
传染病在历史上一直是决定人类死亡率的主要因素，也是人口规模的主要调节因素。在西方国家，传染病在工业革命的大部分时间里都造成了重大死亡（Livi-Bacci，2017），这种情况一直持续到 20 世纪 50 年代引入大规模疫苗接种。直到现在，传染病——从疟疾、结核病 (TB) 和艾滋病等主要杀手到下呼吸道感染和腹泻病——仍然是最不发达国家，尤其是撒哈拉以南非洲 (SSA) 死亡的主要组成部分（例如，Bloom & Canning，2004；Lorentzen 等人，2008；Murray 等人，2017）。正在发生的 COVID‐19 大流行极大地改变了人们对工业化世界传染病经济影响的看法，并开启了越来越多的文献（例如，参见 Acemoglu 等人，2020 年；Auray 和 Eyquem，2020 年；Alvarez 等人，2021 年；Eichenbaum 等人，2020 年；Goenka 等人，2021 年；Gollier，2020 年；Gori、Manfredi、Marsiglio 和 Sodini，2021 年），这些文献以前局限于主要关注特定主题的领域，例如撒哈拉以南非洲地区艾滋病毒/艾滋病和疟疾等致命感染的影响及其对经济发展的影响，或拒绝接种疫苗对疫苗可预防感染的影响。关于传染病对发展的影响这一关键议题，Chakraborty 等人做出了开创性的努力。 （ 2010 、 2016 ）他们首次在有限寿命重叠代际 (OLG) 增长模型中对感染流行率的动态（即任何时候感染个体在人口中的比例）进行了明确、简约的表示。他们以标准的 Diamond 式 OLG 设置为基础，其中理性的（两个寿命期的）个体选择他们的私人健康预防投资。虽然他们的表示是一种风格化的表示，使用了与 OLG 时间相同的简单感染动态时间框架（因此仅适用于长期传播的感染，例如 HIV/AIDS 流行或历史上结核病传播的情况），但它仍然是定性解释经济发展与传染病之间相互作用的非常有用的工具。
雅各布·莫斯科纳 - 哈佛学者
雅各布·莫斯康纳 电子邮件：moscona@fas.harvard.edu 网站：www.scholar.harvard.edu/moscona 学术任命 2021-2024 经济学、历史和政治学奖研究员 哈佛大学（历史与经济联合中心） 麻省理工学院 (J-PAL) 教育 2021 经济学博士 麻省理工学院 2016 经济学学士学位，辅修数学 哈佛大学 出版物 Moscona, J.、Nunn, N. 和 Robinson, James A. “撒哈拉以南非洲的分段宗族组织和冲突。”计量经济学，88(5): 1999-2036。 Moscona, J.、Nunn, N. 和 Robinson, James A. “将其保留在家庭中：撒哈拉以南非洲的宗族组织和信任范围。”美国经济评论：论文和会议纪要 107(5): 565-571。Acemoglu, D.、Moscona, J. 和 Robinson, James A。“国家能力与美国技术：来自 19 世纪的证据。”美国经济评论：论文和会议纪要 106(5): 61-67。工作论文 Moscona, J. 和 Sastry, K。“定向创新能减轻气候损害吗？来自美国农业的证据。”请求修订，季刊经济学。Moscona, J. 和 Seck, AA“年龄集合与亲属：东非的文化和金融联系。”请求修订，美国经济评论。Moscona, J。“非洲的援助与冲突管理。”请求修订，美国经济学杂志：经济政策。Moscona, J. 和 Sastry, K。“不适当的技术：来自全球农业的证据。” Moscona, J。“环境灾难与发明方向：来自美国沙尘暴的证据。” Moscona, J。“发明之花：美国农业的专利保护和生产力增长。” Moscona, J。“国家内部和跨国的农业发展和结构变化。” Moscona, J. 和 Levy, A。“专注于密度：工业地理和比较优势。” 专业活动 研讨会和会议演讲（包括计划中的）：2022 南加州大学；加州大学伯克利分校；加州大学伯克利分校哈斯商学院；加州大学圣地亚哥分校；哈佛大学；斯坦福大学；宾夕法尼亚州立大学； IIES 斯德哥尔摩分校；西北大学 BREAD 发展会议；布朗大学比较发展根源会议；NBER 暑期学院（宏观经济与生产力）；NBER 暑期学院（环境与能源经济学）；NBER 暑期学院
垄断市场中的人工智能采用 Joshua S. Gans...
虽然经济学中已经探讨了有关人工智能采用的某些主题，包括其在劳动力替代中的作用（Acemoglu & Restrepo (2018)）以及在潜在地促进勾结（Calvano 等人(2020)），但很少有人关注人工智能的最新发展将如何影响企业的“核心”业务。也就是说，人工智能的采用将如何改变企业的价格和数量决策？通常，技术变化通过流程创新（降低生产的边际成本，从而降低价格和扩大数量）或产品创新（改善需求，从而导致价格上涨，数量含义不明确）来影响这些决策。绝大多数情况下，采用此类创新被认为对企业和消费者都有利，尽管也有例外（Bryan & Williams (2021)）。AI 采用的某些方面确实会对企业产生影响，例如标准创新。但从本质上讲，最近的 AI 发展是预测统计的进步——允许企业生成和使用以前无法获得的信息（参见 Agrawal 等人(2019)）。对于此类创新，采用的回报和对消费者福利的影响并不一定是简单的。在这里，我们探讨了一类典型的预测，这些预测 (a) 对大多数公司都有价值，并且 (b) 对这些公司做出的价格和数量决策有明确的影响。我们研究公司需求的预测。通过使用机器学习等 AI 方法收集更大的消费者数据集和更复杂的多特征需求预测模型，未来，公司可能能够在做出关键价格和数量决策之前准确、更提前地预测需求。这促使我们研究信息的改善将如何影响企业行为的理论。本文探讨了从不确定需求转向确定需求对单一垄断企业的影响。1 探索这一问题的技术挑战不是在采用人工智能后对价格和数量结果进行建模——这些结果沿着通常的教科书思路进行——而是在采用人工智能之前对这些选择进行建模。具体而言，正如几十年前所指出的那样（Mills (1959)），当面临需求不确定性时，企业的价格和数量选择变得具有挑战性，并且不会像教科书那样陷入单一维度。此外，不同的公司面临的信息环境也不同，这取决于相对于需求揭示的决策时机以及需求预测的时间范围。这引发了许多案例和场景，必须对其进行分析，才能全面了解人工智能的采用对公司选择的影响。
企业 AI 态势的缺失环节
人工智能（OECD，2019），尤其是当它与高技能职业结合使用时（Bughin 等人，2018；Pissarides 和 Bughin，2018；Balsmeier 和 Woerter，2019）。在这里，我们假设人工智能有一些相关的就业机会，因为人工智能技术在提供超越自动化效率的好处方面是独一无二的。人工智能突破性创新的例子包括自动驾驶汽车的兴起、ChatGPT 和大流行疫苗的快速发现。事实上，对先前技术的实证研究已经表明，利用技术推出新的成功产品创新的公司可以促进就业。1 最近，Babina 等人。( 2020 ) 关于人工智能的开创性研究得出结论，基于人工智能的产品创新与就业增长呈正相关。我们的贡献在几个方面超越了 Babina 等人。( 2020 )。首先，我们的前提是研究应该避免选择狭窄的范围，例如仅将自动化或仅将创新作为人工智能的来源。相反，我们研究企业如何在人工智能的两种好处之间分配资源。其次，我们对人工智能部署如何影响就业动态的实证分析明确植根于企业对任何一种形式的人工智能进行战略投资的博弈论框架。虽然还存在其他概念框架，但我们的理论允许我们强调企业竞争和人工智能投资组合，这是人工智能采用最终如何影响企业就业的关键驱动因素。2 特别是，我们扩展了 Acemoglu 和 Restrepo (2020) 的任务型模型，以解释基于人工智能的创新收益以及企业之间的寡头竞争。第三，我们的实证检验基于对多个行业和国家的 3,000 多家大公司的全面调查。依赖调查的优势在于，调查可以收集原本无法访问的数据，作为私人信息，例如每种人工智能技术的利用程度，以及其人工智能投资背后的公司战略方向。其他基于调查的人工智能研究，如 Lee 等人的研究。( 2022 )，Rammer 等人。( 2022 ) 或 Czarnitzki 等人。( 2023 ) 也收集了有关所采用的各种 AI 技术的信息。我们的调查内容更丰富，因为它利用了采用 AI 的战略意图类型（创新或效率），并研究了可能受 AI 影响的各种类型的资产（例如资本、劳动力或中间产品）。3 其他关于 AI 和工作水平的研究，例如 Babina 等人。（2020），Damioli 等人。（ 2022 ），Fossen 和 Sorgner （ 2022 ），
人工智能的采用和系统范围的变革
在过去十年中，人工智能 (AI) 已成为一种潜在的通用技术 (Cockburn 等人 (2019))。在机器学习进步的推动下，各个领域的预测成本开始加速下降 (Agrawal 等人 (2018a))。这引发了一些有趣的问题：人工智能将在哪些领域得到采用，以及它对就业和企业的潜在颠覆性影响 (Gans 和 Leigh (2019)、Frey 和 Osborne (2017)、Brynjolfsson 和 McAfee (2017))。到目前为止，我们对人工智能采用的概念主要在任务或决策层面上运作 (例如，Frank 等人 (2019)；Acemoglu 和 Restrepo (2018))。例如，为了预测人工智能对就业的潜在影响，已经进行了大量练习，旨在识别受人工智能威胁的工作、构成威胁的工作的任务以及自动化对工作场所的更普遍影响（Webb（2020）；Brynjolfsson 和 Mitchell（2017）；Brynjolfsson 等人（2018）；Felten 等人（2018））。尽管如此，一些人质疑这种任务级别的关注是否合适。Bresnahan（2020）认为人工智能是一种信息技术，传统上这种技术需要组织重新设计才能全面采用。这在早期 IT 的采用模式中显而易见（Bresnahan 和 Greenstein（1996）；Bresnahan 等人（2002）；Aral 等人（2012）；Dranove 等人（2014））。 Bresnahan (2020) 质疑了可以在任务层面分析 AI 采用情况的观点，而与任务所在的组织环境无关。Bresnahan 将组织的模块化程度确定为 AI 采用的预测指标。当一个组织是非模块化的时，改变一个部分的决策性质（就像采用 AI 时会出现的情况一样）可能需要改变其他地方的决策和实践。他认为，整个非模块化组织都需要进行调整，这可能会阻碍 AI 的采用。相反，Bresnahan 预测 AI 将主要在现有的模块化组织中采用，并且只有在其他组织被重新设计为模块化时，AI 才可能被采用。我们建立了一个模块化在 AI 采用中的作用模型。我们考虑一家公司，其价值来自两个决策（类似于任务）的结果。模块化是指公司从一个决策中获得收益的程度，即使这两个决策没有正确对齐。在基线模型中，决策者不知道外部状态，因此不知道正确的操作。因此，他们选择最有可能正确的操作。无论模块化程度如何，决策者都没有必要进行沟通。他们总是做同样的事，而且通常是正确的，但并非总是正确的。
扭曲经济中的贸易与技术采用
在过去四十年中，发展中国家已显著深入地融入全球供应链。这一过程刺激了采用先进技术的现代制造企业的出现，这些企业大量使用来自国际的中间投入。然而，发展中国家融入世界贸易体系是否带来了预期的红利仍是一个有争议的问题。批评这一过程的人强调了两个明显的异常现象。首先，尽管最近出现了贸易自由化现象，但许多低收入国家采用现代技术的速度仍然异常低（Hsieh 和 Klenow，2014 年；Buera、Hopenhayn、Shin 和 Trachter，2021 年）。其次，一些发展中国家在采用现代技术的同时，总劳动生产率却停滞不前（Diao、Ellis、McMillan 和 Rodrik，2021 年）。现有文献对这些所谓的异常现象提供了一些可能的解释。经济发展的大推动理论认为，固定生产成本和市场规模不足是低收入国家采用现代技术的主要障碍（Murphy、Shleifer 和 Vishny，1989 年）。另一部分关于（不）适当技术的文献将上述模式归因于现代技术与低收入国家的资源禀赋之间可能存在的不匹配（Basu 和 Weil，1998 年；Acemoglu 和 Zilibotti，2001 年）。根据经济理论和详细的企业层面数据，我们认为劳动力市场扭曲为这两个异常现象提供了另一种解释。具体来说，我们在一个标准的数量贸易模型中引入了两个关键因素：技术采用和劳动力市场扭曲。我们通过分析表明这两个因素在开放经济体中是如何相互作用，从而影响总劳动生产率和福利的。此外，我们量化了我们的模型，并表明劳动力市场扭曲导致现代技术采用效率低下，并削弱了贸易主导的现代制造业增长对低收入国家总劳动生产率的影响。我们开发的模型是一个多国、多行业的一般均衡框架，其中企业在劳动力市场扭曲的情况下自行选择传统或现代技术类型。每个国家除了劳动力之外，还拥有一系列异质企业，每个企业都对应一个管理资本单位。每个行业的公司都会选择能够最大化其利润的技术类型。技术在总要素生产率以及使用管理资本、劳动力和中间投入的强度方面有所不同。在实证相关案例中，现代技术节省劳动力并需要大量中间投入。因此，减少贸易壁垒可以提供
封建政治经济学
几篇重要的论文研究了无政府状态的国家的出现，包括奥尔森（1993）； Moselle and Polak（2001）； Bates，Greif和Singh（2002）和Grossman（2002）。也有正式的模型在从弱提取状态到包容性机构的过渡的各个方面（Myerson，2008； Acemoglu和Robinson，2023）。这些模型捕获了垄断暴力的重要性，但没有明确描绘精英之间的议价。我们的模型捕捉了精英可以讨价还价和策略的想法，因此使我们能够将封建政治秩序描述为涉及合作和冲突的封建政治秩序。我们使用此框架来检查导致封建政体合并或分散的条件。在最近的贡献中，莱文（Levine）和莫迪卡（2022）开发了一种相互冲突的进化模型，它们适用于研究西欧历史上升。在Levine和Modica（2013）上建造，他们分析了商业和军事精英之间的冲突如何推动机构发展。后者占主导地位的，挖掘机构占上风。相比之下，前者占上风更多的机构是可行的。该框架的一个关键特征是它专注于权力平衡以及整个状态系统是否以具有包容性或提取机构的社会为特征。在他们的模型中，局外人的威胁以及盛行的军事技术的防御/进攻能力扮演着关键的角色。Levine和Modica（2022）发现了欧亚大陆历史上这些预测的支持。包容性国家之间的权力平衡要求局外人的威胁要强大，而防御性则相对较弱。我们在本文中的重点不是西欧的提升，而是在封建社会的基本政治经济学上的表征。我们构建了一个由一个领土精英进行的讨价还价游戏，其中有抱负的统治者提出了与其他精英的联盟。在联盟下，精英将她的所有资源（经济和军事）授予了统治者联盟，以换取在殖民地总资源中的份额。但是，这一承诺是没有约束力的，因为联盟的任何成员随后都可以叛逆并夺回她从最初的贡献中获得的一切。如果精英拒绝了该提议，则统治者试图在其联盟的一些关键成员的帮助下通过战斗迫使联盟。借用Ray（2007），我们将该集团称为“批准委员会”。 随着游戏的重复，每当玩家和平或通过征服者加入时，结合就会扩展，并且每当玩家叛军时收缩。 在平衡中，该领域要么被整合到一个大联盟中，要么保持零散。 关键决定因素是个人精英的支付成本，其资源以及这些资源是可符合的或不可申请的借用Ray（2007），我们将该集团称为“批准委员会”。随着游戏的重复，每当玩家和平或通过征服者加入时，结合就会扩展，并且每当玩家叛军时收缩。在平衡中，该领域要么被整合到一个大联盟中，要么保持零散。关键决定因素是个人精英的支付成本，其资源以及这些资源是可符合的或不可申请的