重磅！2025年《数量经济技术经济研究》第1篇应用双重机器学习论文

2025年第9期《数量经济技术经济研究》上，出现了2025年首篇应用到双重机器学习的论文了。

此前关于双重机器学习的论文推荐，详见

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下面是2025年第9期论文的主要方法集合。

1、面向新质生产力的未来技术预见模型探究

图卷积神经网络(Graph Convolutional Network, GCN)

2、被时间束缚的消费：工作时长对居民消费的影响

数据来源：

• 中国家庭金融调查和中国时间利用调查
• 中国健康和营养调查(China Health and Nutrition Survey，CHNS)

双重差分方法 描述性统计 稳健性检验

• 动态DID估计
• PSM-DID估计
• 考虑其他混淆因素的影响
• 控制收入的影响
• 置换检验(permutation test)

异质性分析

3、政府引导基金与战略性新兴产业发展 ——产业发展中的政府与市场协同视角

4、外部技术断供、工作任务与企业劳动力需求结构——基于Transformer架构大数据文本挖掘的微观证据

基准回归 稳健性检验

• 事前趋势检验
• 安慰剂检验
• 负权重检验与异质性稳健估计量估计
• 排除同期其他冲击干扰等方面

5、平台化产品中间投入的最优贸易政策

6、制度为绿色护航：知识产权制度完善与绿色贸易发展

双重差分法基准回归

平行趋势检验

内生性讨论

稳健性检验

7、失败容忍何以激励企业研发迎难而进？ ——基于研发费用加计扣除的视角

双重差分模型(Differences-in-Differences, DlD)

异质性 三重差分模型

8、创新网络、关键核心技术与研发资源配置 ——基于跨区域跨技术知识溢出网络模型

9、数字政府建设赋能县域外商投资——来自县级政府开通政务微信的证据

多期双重差分

内生性问题

事前趋势检验

工具变量法

双重机器学习法

稳健性检验

安慰剂检验

倾向得分匹配

两阶段双重差分稳健估计量

控制高维固定效应

其他

10、政务服务一体化何以缩小城乡收入差距：理论逻辑与中国经验

基准回归

稳健性检验

事前趋势检验--事件分析法(Event-StudyApproach)

异质性处理效应检验