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英国拉夫堡大学张涛教授应邀与威尼斯官网师生进行学术交流

发布时间:2023-09-20 浏览次数:

2023年9月15日上午9:30,英国拉夫堡大学张涛教授应邀做客9778818威尼斯经管学术论坛第252期,在江湾楼336晨星厅为威尼斯官网师生带来了题为Air Pollution and Travel Behavior: Empirical Evidence from Chinese Online Data的讲座。讲座由9778818威尼斯9778818威尼斯周志方教授主持,李世辉教授、修宗峰副教授、殷敬伟老师、李祎老师、李孟哲老师、张颖老师等教师与各年级本硕博学生参加本次讲座。

讲座伊始,张涛教授梳理了过往阐述空气质量与旅游业发展关系的文献,如Lenzen et al.(2018)总结了全球旅游碳足迹的测算方法,Guo et al.(2019)采用自举截断回归模型(Bootstrapped truncated regression model)探究不同类型的空气污染物对中国31个省份的酒店业的影响等。后强调本文的研究基础,即空气质量(用AQI、PM2.5衡量)与旅游业发展存在双向因果关系。

接着,张教授着重介绍了本研究的贡献,即采用断点回归方法(RDD)判断因果关系,强调该研究并不关心自变量和因变量的线性或者非线性关系,而是关心两者在变化的过程中是否会出现断点,其中他简要说明了根据多次实验结果AQI的边界值确定为150,当AQI低于150的城市空气质量定义为轻度污染,高于150则为重度污染。另外,他还提示在研究的过程中需要注意驱动变量(AQI和PM2.5)是否被操纵、被解释变量(旅游订单的数量)在断点处是否跳跃等问题,以确保结论的正确性。

最后,张涛教授展示了非参数的断点回归设计的结果并展示结论,同时通过稳健性检验、安慰剂检验以及替换解释变量进一步分析等方法,进一步证实了本文结论的有效性。结论表明,空气污染造成了旅游订单的下降。

在此讲解的过程中,许多老师都提出了自己的疑惑,例如,修宗峰教授提出在本篇研究中AQI是一个day data,还是一个month data?张教授对此给予的解释是AQI实际上是可以精确到小时的,而在本研究是将其相加变成了day data。除此之外,大家的讨论焦点主要在于该研究中衡量空气污染的AQI值具体是如何选取的,取的是交易时的数据还是抵达时的数据,是出发地的数据还是目的地的数据,是否考虑疫情的影响。同时,部分老师还提出了自己的一些改进意见,如可以考虑出发地和目的地的空气污染程度差别,空气污染数据可以考虑采用均值等。最后,周志方教授对本次讲座做了简单总结,并对张涛教授的到来表示诚挚的感谢。撰稿:杨秋英、赵文潇;摄影:沙煜晗;一审:陈格,二审:万萍,审核发布:危平