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"A Machine Learning Approach to Analyze and Support Anti-corruption Policy." 2024. American Economic Journal: Economic Policy.
作者：Elliott Ash，Sergio Galletta，Tommaso Giommoni内容推送：机器学习能否支持更好的治理？该研究使用基于树的梯度提升分类器，以预算数据作为预测因子，预测巴西各市的腐败情况。训练有素的模型提供了腐败的预测指标，作者通过复制和扩展以前的腐败研究对其进行了验证。 作者的政策模拟表明机器学习可以显著提高腐败检测能力：与随机审计相比，在相同审计率的情况下，以机器为指导的定向政策可以检测出两倍于随机审计的腐败市政当局。关于本文更多内容，请点击左下角“阅读原文”。广告：《非此即彼：社会科学研究指南》是陈硕教授研究方法系列的第一部。感兴趣的读者可通过推送图片中二维码下单购买。“出新意于法度之中”是苏轼观赏吴道子画后的评价。学术评价与画作欣赏有相似之处：创新总是孕育于严格训练。训练的意思是把一套技能在结构视野中分解，然后针对不同分解部分加以简单重复。简单重复意味着可以不需要知道背后的原因，不断练习即可。书名《非此即彼》来源于此，本书试图为读者提供社科研究训练的基础操作指南。在这本书中，作者会依次讨论价值观、学术世界、学术习惯、论文撰写、论文拓展及研究技能。同时，每节后附有复习和练习题，旨在读者巩固。
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