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Impact of youth unemployment in Ethiopia during COVID-19 Lockdowns: Case study Arsi-Zone, Ethiopia
本研究利用倾向得分匹配法和结构方程模型，分析了新冠肺炎疫情封锁期间埃塞俄比亚阿尔西区自雇与受薪就业的驱动因素以及青年失业的后果，旨在为有针对性的政府干预提供参考。
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470 篇论文
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Digital Maritime Logistics and Lead Time performance: Empirical Evidence from Nigerian Seaport Industry
本研究通过实证表明，采用数字化海运物流能通过提高预测准确性、订单履行率、实时库存追踪以及交付速度，显著提升尼日利亚港口的提前期表现。
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USDT Premium as an Empirical Signal for Crisis Regime Identification: Evidence from the Stablecoin Market 2019-2026
本文证明了 USDT 溢价可作为一种实时、零延迟的信号，用于区分驱动正溢价的传统金融危机与驱动负溢价的加密原生危机，从而提供了一种独立于滞后宏观经济数据的、用于识别危机体制的独特实证工具。
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Development Achievement and Resource Abundance- Study of Resource Curse in Indian States
本研究通过证实资源丰富度与发展成果之间存在负相关关系，证实了印度15个矿产资源丰富省份存在资源诅咒现象，同时发现若没有更强的制度治理，仅靠地区矿产基金（DMF）资金不足以缓解这一影响。
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When Does AI Adoption Enhance SME Innovation Performance? The Roles of Absorptive Capacity, Entrepreneurial Agility, and Digital Maturity
本研究表明，在中小企业中，人工智能的应用并非直接提升创新绩效，而是通过一条序列中介路径间接实现，即应用通过构建吸收能力来促进创业敏捷性，且这一过程受到企业数字化成熟度的显著强化。
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Inflation Dynamics in Indonesia: A Systematic Review of Monetary Determinants, Growth Nexus, Spatial Transmission, and Forecasting Methodologies
本系统综述综合了九项实证研究（2018–2026），揭示了印尼的通胀主要由货币供应量和全球食品价格驱动，且在 9.59% 附近存在非线性增长阈值，表现出显著的跨省空间传导特征，并指出使用长短期记忆网络（LSTM）等机器学习工具进行预测效果最佳，从而强调了协调货币与财政政策以及采取区域敏感型策略的必要性。
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Analysing the Socio-Economic impact of petroleum prices volatility: Empirical Investigation through the lenses of Consumer perception and fiscal policy
这项实证研究调查了由全球波动和国内税收驱动的石油价格波动如何影响消费者感知及更广泛的经济，并最终得出结论，即平衡的财政政策和税制改革对于缓解通胀和支持可持续能源增长至关重要。
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From Mandate to Margin: A Causal Investigation of Green Finance and Bank Profitability Following China's "Dual Carbon" Pledge
本研究发现，中国2020年的“双碳”承诺显著提升了原有绿色业务敞口较高的上市商业银行的每股收益，这主要是通过向绿色手续费业务多元化发展以及改善风险结构实现的，且该效应主要集中在股份制银行而非大型国有银行。
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Do Better Roads and Reliable Grids Supercharge Electricity-Driven Gains? Evidence on Appliance Adoption, Fuel Transitions, and Income
本文提供了来自埃塞俄比亚的因果证据，表明电气化通过家电采用、燃料转型和收入增长显著提升了家庭福利，且这些益处在拥有改善的道路通达度和可靠电网基础设施的地区得到了大幅放大。
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FinGPT Under Scrutiny for Look-Ahead Bias: Evaluating Temporal Reasoning Capability Against Data Leakage.
这项试点研究利用 Look-Ahead-Bench 协议评估了 FinGPT 的时间推理能力，以区分真实的金融推理与数据记忆，结果发现一个月内存在 +2.27% 的初步正向阿尔法衰减，这在投入生产部署前仍需进一步验证。