Stochastic Boundaries in Spatial General Equilibrium: A Diffusion-Based Approach to Causal Inference with Spillover Effects
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摘要
本文提出一个基于跳跃扩散过程和扩散概率模型(DDPM)的空间因果推断框架，解决局部干预向系统性(一般均衡)传播的边界识别问题。通过结合CUSUM序列检测，首次严谨识别空间溢出效应由部分均衡转向一般均衡的临界阈值，实证聚焦日本省份AI技术采用，发现溢出效应在约35公里呈跳跃式扩散，一般均衡效应较偏估计高出42%。蒙特卡洛模拟验证忽略此边界将导致28-67%效果低估，框架适用于政策评估与复杂经济系统分析 [page::0][page::4][page::5][page::26][page::47].
