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　　近日，经济学院林丽花博士的研究成果发表于理论经济学与统计学领域国际一流期刊《Journal of Business & Economic Statistics》2024年第42卷第4期，论文题目为“Identification and Auto-Debiased Machine Learning for Outcome-Conditioned Average Structural Derivatives”，文章作者按姓氏首字母排序（致谢中注明文章作者贡献相同），林丽花为论文第二作者，论文合作者为上海财经大学金泽群博士、上海财经大学张征宇教授。

　　文章在一个一般模型中研究了一类新的异质性处理效应参数，名为条件与结果的平均结构导数（OASDs）。OASD是和个体特征无关，在结果分布不同部分，连续处理对个体的边际影响。文章表明OASD扩展了Firpo, Fortin and Lemieux的无条件分位数处理效应（UQPE）。文章探索OASD和UQPE两者之间的关系发现：一、UQPE不是收敛，但OASD是收敛。二、OASD估计量达到了半参数效率界，这在文献中是一个新的结果。本文提出了OASD一个新的、自动去偏差机器学习估计量。文章也证明了OASD过程一致推断的自助过程的合理性。在实证部分，本文将所提出的方法应用于Imbens, Rubin, and Sacerdote’s的彩票数据，效果良好。

      【延伸阅读】

      《Journal of Business & Economic Statistics》是理论经济学与统计学的权威学术期刊之一，旨在发表微观经济学、宏观经济学、商业和金融应用的高质量方法论的文章。方法论上的创新包括统计方法的发展和改进、更广泛地采用如机器学习、数据科学等其他领域的方法；以及计算方面的改进。这些方法论的贡献应具有明确的实证相关性。该期刊被厦门大学、西南财经大学认定为国际A类期刊，也是我校国际英文权威A类期刊。（图文/林丽花    编辑/雷伟杰    审核/一审 姜莹 二审 赵旻 终审 李大晖）