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本研究は、解釈可能な機械学習を用いることで、中国における都市のイノベーション能力が、イノベーション・ネットワークの密度、経済密度、およびR&D投資といった異質かつ非線形な要因によって駆動されており、それらの相対的な重要性と活性化閾値が都市規模、発展段階、および行政階層によって大きく異なることを明らかにし、それゆえに、個別の文脈に応じた調整可能なイノベーション政策を提唱するものである。
インドネシアのパーム油産業に関するこの研究は、グリーン・ヒューマン・キャピタルとグリーン・ケイパビリティが企業のサステナビリティ・パフォーマンスを直接的に向上させる一方で、グリーン・イノベーションは、グリーン・ケイパビリティおよびグリーン・ナレッジ・マネジメントをサステナビリティの成果へと変換する選択的な媒介変数として機能し、それに対してグリーン・ヒューマン・キャピタルは、媒介を経ない独自の経路を辿ることを明らかにしている。
本研究は、インドの主要4セクターにおける10年間のデータを分析しており、投資家は通常時および新型コロナウイルス危機を含む極端な市場状況下の両方においてアンチハーディング（逆群集）行動を示すことを明らかにしており、これはインドの株式の動きがファンダメンタルズによって駆動されており、投資家の成熟度を反映していることを示唆している。
本論文は、カーディナリティ制約と現実的な市場摩擦を組み込んだ多期間平均分散区間ポートフォリオ選択モデルを提案し、これを前方動的計画法によって解くとともに、適度なポートフォリオの規模が富を最適化し、投資家心理が時間の経過とともにリターンを著しく増幅させることを実証的に検証するものである。
本論文は、パブリックブロックチェーンが断片化した流動性への透明なアクセスを提供する一方で、Ethereumのようなネットワークにおける高いトランザクションレベルのルーティングコストが、潜在的なマルチベニューによる利得を劇的に損なわせることを実証しており、経済的に統合された実行とは、単なる接続性ではなく、アクセスコストによって決定されるオーダー固有の特性であることを明らかにしている。
本研究は、CAC 40構成企業を用いたパネルGARCHモデルを活用することで、高いESGパフォーマンスが個別銘柄の株価変動を効果的に抑制する一方で、そのリスク軽減能力は、金融引き締めおよび高インフレの局面においてはシステム的リスクによって著しく打ち消されることを実証している。
本研究は、連結された調査データおよび行政データを用い、複数の計量経済学的手法を通じて、民間医療保険加入状況の報告誤りがその医療利用への影響に関する推定値に著しいバイアスをもたらし、しばしばプライマリケアおよび専門医への受診に対する影響を大幅に過大評価させることを実証している。
本論文は、中国の社会信用システムは、アルゴリズムによる監視を通じて取引コストを削減することで法の支配の効率性を再現するように設計された「非自発的秩序」として機能しているが、最終的には、不可欠なローカル知識を有する下級官僚の自律性を制限することによって、党の経済的指導力を弱体化させるリスクを孕んでいると論じている。
本研究は、220の中国の都市におけるパネルデータ（2005年–2022年）に対し、差の差分析と二重機械学習モデルを統合した手法を用いて、低炭素都市パイロット政策が産業構造の高度化とグリーン技術革新を通じて都市の生態学的レジリエンスを大幅に向上させていることを実証するとともに、異なる都市類型間における明確な時空間的変動と異質性を明らかにしている。
本論文は、単位円上の連続空間における新経済地理学モデルを構築することで、インフラ投資の厚生への影響がレジーム依存的な閾値に依存すること、すなわち、局所的な貿易コストが十分に高い場合には、集積共鳴バンドにおいて集中的かつ低頻度の投資が一様な投資を上回る一方で、貿易コストが一定の水準以下では一様な投資が最適となることを示す。