11月11日，2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学教授Thomas J. Sargent到访厦门大学经济学科，出席在经济楼举办的“2025人工智能经济学与宏观经济学研讨会”，与师生展开深度对话，点评青年教师研究成果，并分享其学术智慧。
本次研讨会由蔡熙乾教授主持，共有五名经济学科教师报告了前沿研究。
蒙莉娜：Subway Construction, Café Talks, and Innovation
蒙莉娜老师深入研究城市基础设施与创新活力之间的内在联系，聚焦于城市地铁建设如何重塑非正式社交空间，进而对创新活动产生积极影响。随着地铁的开通运营，该区域的发明专利申请数量也呈现出显著的增长趋势。进一步利用智能手机移动轨迹数据进行分析，揭示了专利发明人在地铁站附近的咖啡馆停留时间以及非正式会面次数增多的现象。这一现象表明，“交通便利性与第三空间”的结合为创新提供了一种新机制。该研究成果强调了在城市规划中整合交通与社交空间策略的重要意义，这种策略能够有效激发区域的创新产出。在汇报过程中，萨金特教授对咖啡馆在创新过程中发挥的具体作用表现出了浓厚的兴趣。他特别提出关于咖啡馆相较于茶馆、食堂所具有的独特作用，这一提问引发了与会者对城市空间与创新生态之间关系的深入思考。
周颖刚：Monetary Tightening and Deflation: China's Evidence from the Silver Act in the 1930s
周颖刚老师从历史视角探究了美国《购银法案》对中国近代经济的影响，研究证实白银外流引发了中国通货紧缩与流动性危机，这为弗里德曼所持的“白银外流导致通缩”观点与萨金特所强调的“国际套利导致价格下降”的经典学术争论提供了新的来自中国视角的经验证据。研究还指出白银外流导致了金融信贷供给规模的下降以及新设企业数量的减少。这一历史实证研究结果表明，在外部货币冲击的情况下，维护独立自主的货币政策是发展中国家保持金融稳定的重要基石。在学术交流过程中，萨金特教授对周颖刚老师的研究表现出了浓厚的兴趣，并进行了深入探讨。他们就“自由银行”制度的历史启示以及其与当下数字货币竞争之间的关联进行了富有启发性的探讨。
薛博文：Generative AI on Inflation Expectation and Forecasting
薛博文老师创新运用大语言模型构建了“通胀预期指数”，该指数不仅与调查数据高度吻合，还能预测未来通胀走势和企业财务决策，为理解预期形成机制提供了新视角。研究通过一系列稳健性检验，证明了大语言模型方法的优越性及其结果不受前瞻性偏差影响，该研究开发的叙事测量指标为现有调查类预期数据提供了强有力的补充。在汇报过程中，萨金特教授对该研究表现出了浓厚的兴趣，并进行了深入探讨。他重点关注了指数构建中“叙事”的界定方法以及模型的透明度问题，推动了更严谨的方法论讨论。此外，萨金特教授还就模型的内在工作机制与薛博文老师进行了长时间的辨析。
许文超：Bias and Trust in LLM-Driven Screening Automation: Experimental Insights from FinTech Lending
许文超老师通过实验研究，揭示了大语言模型在金融科技信贷决策中存在的偏见与信任问题。研究发现，尽管大语言模型在违约判断的准确率上显著优于人类，但其在决策过程中对女性存在“批准易、额度严”的歧视。在人机协同实验中，大语言模型的建议能够有效提升人类判断的准确性。然而，额外的人类输入并未能进一步优化决策效能，且出现了明显的算法厌恶现象。这一结果表明，单靠技术性能优势不足以实现有效的人机协同，必须同步解决模型内在的偏见问题以及人类对模型输出结果的信任问题。在学术汇报过程中，萨金特教授对实验设计表现出了高度关注。他特别询问了贷款金额设定的合理性及其与真实信贷业务的对应关系，并就研究中发现的“女性获批易但额度低”这一现象与许文超老师进行了深入探讨。
马超：Consumers Semi-Intertemporally Make Intertemporal Decisions: Insights from the Payday Effects
马超老师通过分析某零售连锁企业交易数据，揭示了消费者在发薪周期内的规律性消费模式。他发现，顾客不仅在发薪日当天消费额显著更高，即便在非发薪日，只要是其发薪后的首次到店访问，消费金额也会明显增加。在月度工资周期内，单次消费额随着后续访问次数的增加而逐次递减，直至下一个发薪日后的首次访问出现新一轮的跃升。并基于这种消费模式提出了“半跨期决策模型”，以解释消费者的这种有限理性行为。在学术汇报过程中，萨金特教授对该研究构建的理论模型表现出了浓厚的兴趣，并进行了深入探讨。他重点关注了模型的结构以及“理性”和“行为”的界定，并就模型中的细节进行了探讨。此外，萨金特教授还建议采用决策树等形式，更清晰地展示消费者在不同阶段的选择路径。
这场学术对话活动充分展现了萨金特教授深厚的理论功底与敏锐的学术洞察力，同时也彰显了厦门大学青年经济学者在前沿领域的探索活力。
从历史货币冲击对经济的影响到当代人工智能在经济领域的应用，从城市空间对创新的推动作用到个体消费行为的分析，研讨内容全面覆盖了经济学正在经历的深刻变革。
萨金特教授在每个研究中关注的不仅是研究发现，更是理论框架与方法论的完善空间。这场学术交流不仅启发了新的研究思路，更传承了严谨求实的学术精神。在人工智能重塑经济学研究范式的今天，这样的思想碰撞尤为珍贵，为未来的学术创新播下了种子。
（经济学院2023级博士生 王歆澄）
