图书信息
内容简介
对 arXiv econ.GN 分类的年度综述，涵盖 2025 年 9 月 至 2026 年 8 月 期间发表的研究。本卷基于对 120 篇论文 的细读整理，组织为 44 章，按该领域的研究子方向描绘这一年的全貌。
全书框架（年度产出占比）：
- 经济增长与能源系统中的机器学习应用 (17.5%) — 应用强化学习与聚类技术建模能源路径、经济增长与劳动力自动化可行性。
- 全球贸易、不平等与社会经济数据测量 (15.6%) — 利用大规模数据与面板回归方法分析全球贸易流、收入分配与社会经济差距。
- 市场设计、定价动态与风险管理 (11.4%) — 通过机制设计与基于智能体的建模，研究电力、保险与预测市场中的价格形成、竞争与风险分配。
- 劳动力与福利的实验与准实验证据 (11.3%) — 利用实地证据评估政策、全球化与工作条件对工作满意度、健康与可持续发展的因果影响。
- 生成式 AI 采用、生产力与劳动力市场转型 (10.4%) — 考察生成式 AI 对工作结构、生产率指数以及人类劳动力替代或增强的经济影响。
- 住房、劳动力与能源部门的市场动态 (9.7%) — 使用动态建模与预测研究住房、劳动力与电力市场中的市场崩溃、价格波动与设计挑战。
- 经济动态的结构建模与统计方法 (8.4%) — 利用结构模型、语言模型与随机控制分析财政能力、通货膨胀与宏观经济动态。
- 行为经济学与通用人工智能对人机协作的影响 (7.7%) — 探索行为响应、系统动力学，以及通用人工智能与人机交互的经济影响。
- 经济行为与政策分析中的大语言模型 (4.3%) — 评估大语言模型对就业、决策偏见的短期经济影响，及其在智能体经济分析中的应用。
- AI 治理、会计框架与战略情报 (3.9%) — 在智能驱动商业与安全风险背景下，发展 AI 治理、会计研究与战略管理框架。
每个子方向均通过三章展开论述——它如何提出自己的问题、其关键结论的强度，以及它开放的争论与前沿，从而让读者获得该领域今年实际产出的可溯源图景。
