第十四期：

题目：斩断毒链：快递实名制与威慑吸毒行为

主讲人：梁平汉

时间：2023年10月19日（周四）14:00-15:30

地点：北京师范大学湾区国际商学院励耘楼B312

摘要：

Postal service has become an important channel for drug trafficking worldwide. This paper examines the impact of the real-name mailing regulation on drug use in a Chinese province. Based on the universe of drug arrests, the difference-in-differences analysis shows that after the implementation of this regulation, on average, a town with 10 percent more courier services penetration exhibits a 0.78 percent reduction in drug arrest. This effect persists for at least a year. We exploit the early development of the courier service industry and use the early mulberry tree planting status as the Instrumental Variable for the courier service penetration today. We find no evidence that police activities change or drug users substitute alternative substances. Further analysis shows that the number of first timers diminishes, while the number of addicted users remains. We show the potential of regulating private business in deterring drug use in China.

邮政服务已成为全球贩毒的重要渠道。本文考察了实名邮寄法规对中国某省毒品使用的影响。基于毒品逮捕的范围，双重差分分析结果表明在该法规实施后，平均而言，快递服务渗透率每增加10%，城镇的毒品逮捕可减少0.78%。这种影响至少持续一年。我们利用快递服务业的早期发展，以桑树种植早期的状态作为当今快递服务渗透的工具变量。我们没有发现任何证据表明警察活动发生变化或吸毒者变更替代物质。进一步的分析表明，首次吸毒者的数量减少，而上瘾的用户数量仍然存在。为此，本文展示了监管私营企业在阻止中国吸毒方面的潜力。

个人简介：

梁平汉，中山大学政治与公共管理学院教授、博士生导师，中山大学“逸仙学者”，牛津大学“太古”高级访问学者。《产业经济评论》执行副主编，中国数量经济学会理事，中国运筹学会博弈论分会理事。主要研究地方政府行为、行为与实验经济学、博弈论、政商关系等。在Economic Journal, Games and Economic Behavior，《经济研究》、《管理世界》、《经济学（季刊）》等国内外一流期刊发表论文数十篇，主持国家社科基金、国家自科基金项目多项，研究成果被《新华文摘》和人大复印报刊资料全文转载多次，获霍英东基金会优秀青年教师奖，教育部、四川省、重庆市等部省级奖励多项。在“一席”发布的视频讲座“犯罪行为的经济学分析”获10万+点击阅读。

第十五期：

题目：Data Quality and the Optimal Data Property Allocation

主讲人：潘士远

时间：2023年10月20日（周五）15:30-17:00

地点：北京师范大学湾区国际商学院励耘楼B312

摘要：The nonrivalry of data is constrained by data quality: Low-quality data may weaken the scale effect of data on promoting economic growth and improving social welfare. To study the role of data quality and data property allocation on growth and social welfare, we build an endogenous growth model featured with firms processing raw data for higher quality. Increasing data quality can reduce the rate of creative destruction and encourage raw data sharing. However, it also leads to oversized incumbents, reduced product variety and increased consumer privacy cost. We find that giving data property rights to firms can generate allocations closer to optimal. The optimal allocation is achieved in equilibrium by subsidizing raw data transaction, taxing data processing labor and reducing new firms' entry cost.

数据的非竞争性受到数据质量的制约：低质量数据可能会削弱数据促进经济增长和改善社会福利的规模效应。为进一步研究数据质量和数据财产配置对经济增长和社会福利的作用，我们建立了一个内生增长模型，其特点是企业处理原始数据以获得更高的数据质量。研究发现，提高数据质量可以降低创造性破坏的速度，并鼓励原始数据共享。然而，这也导致现有企业规模过大，产品种类减少，消费者隐私成本增加。我们发现，将数据产权赋予企业可促使均衡进一步接近最优分配。此外，通过补贴原始数据交易、对数据处理劳动力进行征税以及降低新企业的进入成本，可以促使市场均衡达到最优。

个人简介：潘士远，浙江大学求是特聘教授、博导，浙江大学社科学部副主任，浙江大学民营经济中心主任，国家百千万人才工程人选，享受国务院特殊津贴。主要研究方向为经济增长理论、创新经济学与中国经济。已在International Economic Review、《经济研究》、《管理世界》等发表论文60余篇。曾获浙江省哲学与社会科学优秀成果奖一等奖、二等奖。担任China Economic Review和China & World Economy副主编，浙江省经济学会副会长。