从好奇大脑神经元如何指挥个体行为，到探究个体的选择如何汇聚成宏观经济的大潮——樊娅萌的学术地图，始终沿着“人”与“世界”交织的经纬线不断拓展。

从微观心理到宏观世界的探索

樊娅萌的科研之路始于父亲的启蒙。“父亲是一位物理学博士，又在政府部门从事宏观经济政策工作，他对科研的热爱与思维方式深刻影响了我，所以我从小就把读博士当作人生目标。”

在小学阶段，父亲常常拿着《参考消息》等报刊，教她如何透过新闻的表象分析背后的逻辑，潜移默化地培养了她的研究能力。中学时期，她对心理学产生了浓厚兴趣。“那时我特别想探究微观个体的大脑活动如何影响行为决策。”带着这份好奇，她考入北京大学心理学与认知科学专业。然而，在燕园的四年学习让她发现，自己真正的兴趣点不仅在于微观个体，更在于这些个体行为如何聚合起来塑造宏观经济周期。这个更具挑战性的命题，让她本科毕业后追寻兴趣前往西班牙顶尖学府——庞培法布拉大学攻读经济学，并将目光锁定在宏观经济领域，一路从硕士读到博士。

博士求学之路并非坦途，初入宏观经济学殿堂，樊娅萌遇到的第一个挑战就是怎样找到研究兴趣点。如同许多博士生在头两年的经历，樊娅萌也曾陷入迷茫与痛苦，不确定该做什么课题。“我觉得这种痛苦很大程度上源于初入领域，对相关文献和历史还不够熟悉。”幸运的是，她遇到了学术生涯的关键引路人——导师Edouard Schaal教授。在他的指导下，樊娅萌系统梳理经典，追踪前沿，逐渐拨开迷雾，找到了能对宏观经济学领域作出贡献的研究切入点，并着手进行具体课题的研究工作。

研究工作初见成效后，新的挑战接踵而至：如何将复杂的学术思想清晰地传递给世界？“用学界的话说，就是怎么把文章讲得让家里老人都能听懂。”博士第五年，她与合作者完成的论文获得了在全球顶级经济学盛会——美国国家经济研究局（NBER）大型企业与经济会议上亮相的宝贵机会。这是极少学生能企及的舞台。为了这场“学术首秀”，导师团队轮番指导她进行演讲。她的另一位导师Ruben Enikolopov教授曾花数小时逐字逐句指导她如何将艰深理论转化为通俗易懂的讲述。密集的训练不仅锤炼了她的表达能力，更击碎了演讲的胆怯。最终报告大获成功，也重塑了她攀登学术高峰的信心。2024年，樊娅萌以最高荣誉“Excellent Cum Laude”获得庞培法布拉大学经济学博士学位。

在学术研究中叩问时代

在庞培法布拉大学，樊娅萌师承宏观劳动经济学领域的两位知名学者——Edouard Schaal教授和Jan Eeckhout教授。两位导师聚焦于微观个体行为如何塑造宏观运行图景，与樊娅萌长期以来的兴趣高度契合，为她开启了深入研究宏观劳动经济学的大门。

“技术变革”是她叩开研究之门的首个灵感源泉。传统视角往往聚焦技术如何直接提升工人的生产效率。而樊娅萌敏锐地捕捉到，技术对社会生产的赋能维度远不止于此。“互联网和在线招聘平台的兴起，就像给劳动力市场装上了‘加速器’和‘精准导航’，让求职者找工作更快、更准，让企业招人更高效——这种‘匹配效率’的提升，同样是驱动生产力飞跃的重要一环。”那么，如何实证检验这种关系？樊娅萌找到了一个新颖的研究视角：技术进步带来的求职与招聘效率提升如何重塑人才与企业在不同城市的地理分布？

为了解答这个问题，樊娅萌深入挖掘了德国就业研究所（IAB）提供的1975-2017年综合就业履历（IEB）抽样数据。分析揭示了一个显著趋势：德国大城市的工资优势（相对于小城市）在这期间缩水了约12%。这背后，是企业不再扎堆大城市，以及全国范围内人才与岗位匹配质量普遍提升的双重作用。为了揭示其深层机制，她构建了一个融合双边异质性与摩擦性特征的劳动力市场空间均衡模型，模拟在存在差异和摩擦的市场环境中，求职者与企业的空间选择行为。模型清晰地显示：当找工作像“大海捞针”时，大城市因其机会密集成为首选地；而一旦技术降低了求职招聘的“摩擦成本”，企业和人才向小城市流动的意愿便会增强；另一方面，偏向高技能人才的技术变革，反而可能加剧向大城市的聚集。这意味着，通过发展在线招聘平台、优化就业服务等措施降低求职招聘成本，能够有效改善劳动力市场效率，尤其有助于增强小城市对人才和企业的吸引力。

樊娅萌将这项开创性研究写成论文“The Geography of Matching”（匹配的地理分布），并于2023年入选劳动经济学领域顶级盛会——欧洲劳动经济学家协会（EALE）年会。

此后，樊娅萌将研究视野进一步拓展至政治经济学领域。这一转向深受其导师Ruben Enikolopov教授及其合作者的导师Maria Petrova教授的影响。两位教授均是当代政治经济学领域的知名学者，他们的引导促使樊娅萌深入思考政治经济学与宏观经济学之间的深刻联系。

美国经济近几十年来的一个突出现象引起了她的注意：巨头企业“肌肉”日益强壮——市场势力不断膨胀，议价能力持续攀升，这折射出市场集中度提高、竞争削弱的现实。这种“弱竞争”格局对消费者利益的潜在威胁让她深思：“究竟是什么导致了企业间竞争的下降？”与此同时，她敏锐地观察到另一个并行现象：大型企业正日益积极地参与政治献金活动，构建与政界人士，尤其是国会议员的紧密联系。这促使她思考：“企业政治关联的强化，是否正是市场竞争弱化的一个驱动因素？”

带着这一疑问，樊娅萌与合作者从2022年起展开深入研究，其成果凝结于论文“Market Power and Political Connections”（市场势力与政治关联）。该研究聚焦核心问题：“政治因素是否助推了美国市场势力的崛起？”，探究美国企业与国会议员的政治关联对其市场势力的因果影响。她与合作者系统整合了2001-2018年间美国政治行动委员会（PAC）的竞选捐款、游说支出、独立支出记录、国会议员名单、政府采购数据等多维关键数据。为了确立因果关系，他们巧妙地利用了一项国会程序变动所带来的准外生性冲击进行分析，发现平均而言，美国上市公司与在任国会议员建立政治关联的成功率每提高10%，会导致企业层面的溢价（markup）上升0.47个百分点。政治关联主要通过帮助企业规避监管成本上升来提升其市场势力，而非依赖获取政府采购合同。他们也观察到随着时间推移，大企业的政治关联程度在显著增加。对于政治权力集中度增幅更大的行业，其市场集中度的提升也更为明显。

这项研究有力地揭示了政治关联是塑造市场势力的一个重要来源，其通过降低企业面临的监管成本等方式，扭曲了正常的市场竞争机制。研究获得了国际学术界的高度关注，论文相继被全球十多次重要的经济学领域学术会议接收，包括美国国家经济研究局（NBER）会议和欧洲经济政策研究中心（CEPR）会议等，在相关研究领域内引发了广泛讨论并收获了宝贵反馈。

教书中的收获

博士阶段的樊娅萌也活跃在讲台前。2018年起，她先后在庞培法布拉大学和法国国立统计与信息分析学院（ENSAI-CREST）开展教学工作，给学生们上宏观经济学导论、劳动经济学、项目评估方法等课程。

置身于ENSAI-CREST这座统计学与数学的殿堂，樊娅萌如鱼得水，她积极与校内顶级的统计学家、数学家交流，使她的数据处理能力得到不断的拓展。“经济学研究有时容易忽视数据处理中的关键细节，比如‘缺失数据’的处理。但在这个大数据时代，数据问题日益凸显。通过与专门研究缺失数据的教授深入探讨，我理解了传统方法的局限并且找到前沿的解决方案。”不仅如此，当她的研究涉及文本分析或机器学习时，她也能直接向相关领域的专家求教。“他们总能提供最新的方法学洞见，并指导我针对特定研究问题选择最优工具。”

而面对这所精英学校的学生，教学挑战也随之而来。学生们拥有相当扎实的数理背景——硕士前两年密集的数学训练让他们在公式推导上游刃有余，但对经济学的基础概念和核心假设却相对陌生，往往需要更多时间去消化理解。对此，樊娅萌摸索出一套行之有效的教学方法：案例驱动，实战演练。“我会从一个现实的经济学问题出发，详细拆解：如何设定初始假设？模型会如何演变？最终结果该如何解读？其对政策制定又意味着什么？”更重要的是，她并不止步于讲解，而是围绕这个案例，抛出研究问题，引导学生运用刚学到的理论和方法去实际解决。通过这种沉浸式的“做中学“，让学生们得以在实践中深刻理解经济学模型的精髓和应用价值，将抽象概念转化为解决实际问题的能力。

选择高金 开启扎根中国的学术新路

在欧洲求学和工作九年之后，樊娅萌为自己的学术道路锚定了新坐标——加入上海交通大学上海高级金融学院（高金）。高金吸引她的最重要的理由有两个：“首先，我觉得高金拥有国内顶尖的经济金融学研究环境和学者群体，可以帮助我持续深耕现有的研究方向；其次是因为我之前就和高金的于晓筠教授、汪勇祥教授等知名学者有过深入合作，加入高金后也更方便我们共同推进这些项目。”

加入高金后，樊娅萌将继续完成手头正在进行的几项宏观经济学研究项目，包括探讨企业层级结构与工资周期性的论文。同时，她也计划将研究触角更深地探向中国议题。在她看来，中国作为全球多极化格局中的关键力量，其独特的政策设计思路与实践路径，为理解世界范围内的政策效应提供了无可替代的“天然实验室”。她期待在高金这片连接中国与世界的学术前沿汲取更丰富的数据养分，开拓更广阔的本土观察视角。