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12月8日-9日，由清华大学五道口金融学院国际金融与经济研究中心 (CIFER) 发起、辽宁大学主办、国际金融与经济研究中心 (CIFER) 与辽宁大学金融与贸易学院共同承办的“2023国际贸易争端与全球化重构学术研讨会”顺利召开。
清华大学五道口金融学院博士后研究员、CIFER助理研究员李元琨主持分论坛二：技术创新与产业政策，分享其与合作者题为《基于ChatGPT大语言模型衡量美国对华产业政策》。
李元琨，清华大学五道口金融学院博士后研究员，清华大学五道口金融学院国际金融与经济研究中心 (CIFER) 助理研究员，经济学博士。研究方向为贸易政策与技术竞争。曾在World Economy, Economic Analysis and Policy, Pacific-Basin Finance Journal, Emerging Markets Finance and Trade, Journal of Environmental Management等SCI/SSCI 期刊上发表论文。曾获 2022年联合国贸发会议和全球商务学会最佳论文提名奖(Top 5 nominees of the 2022 UNCTAD-AIB Award），中国社会科学院2021年度优秀对策信息研究类三等奖。主持中国博士后科学基金面上资助项目。
李元琨在介绍文章时表示，本文基于美国法案与提案的文本数据，运用ChatGPT 大型语言模型分析美国国内及对华产业政策的类型与态度。研究显示，经人工核实后的多任务准确率超过80%。美国国内产业政策态度较为稳定，受两院党派控制情况影响，而对华产业政策近年呈显著下滑趋势。通过行业差异和面板时间序列分析发现中美呈现产业政策的动态竞争。美国国内及对华产业政策与中美上市公司股价异常收益呈正相关。政策评估表明，美国国内产业政策通过消费者补贴和研发支持促进了国内研发创新，而财政金融政策效果相反。美国对华产业政策在出口管制和供应链方面对中国企业研发创新产生反向影响，但关税政策对中国研发创新呈正相关，以上结果均表明需求侧产业政策优于供给侧。
李元琨
对外经济贸易大学教授荆然在点评本文章极具创新性地将ChatGPT工具用在了产业政策大文本的分析当中。荆然表示，如果想要推出本文在数字技术上的亮点，建议从几种语言，至少从前一种语言结果的对比切入。也需要考虑ChatGPT所提供内容的可信度，可以在文章中增加算法细节的篇幅占比。同时加以多媒体更加清晰地展示推导逻辑。同时，荆然教授建议文章增加行业范例，通过实际应用的案例来更加明确ChatGPT在使用过程中的优势与劣势。最后可以在行文中更加精准的描述文章中所提到的概念以及形成流程。
荆然
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文字 | 李元琨
编辑 | 夏之薇
审核 | 杨绿原
