日前，北京大学汇丰商学院长聘副教授、院长助理陈亮合作论文《基于重复测量数据的“去卷积”估计量的更快收敛速度》（“Faster Uniform Convergence Rates for Deconvolution Estimators From Repeated Measurements”）在《计量经济学理论》（Econometric Theory）（Volume 41, Issue 5, October 2025, Pages 1196-1228）发表。论文合作者为上海财经大学的张珉源博士。

　　《计量经济学理论》（Econometric Theory）是国际公认的理论计量经济学顶级期刊之一，创刊于1988年，由英国剑桥大学出版社出版，被英国商学院协会认定为四星级（ABS 4）期刊，在学术界享有很高声誉。该刊旨在发表最前沿的理论研究成果，以审稿严格著称，每年仅出版六期，每期六篇论文。

　　在经济学和实证研究中，数据往往被“测量误差”污染，导致对关键变量（如收入、人力资本）的分布估计出现偏差。例如，要确定一个未观测变量 X的真实分布，传统的非参数方法要求我们知道误差的分布，这一假设在现实中往往过于苛刻。处理测量误差的方法广泛应用于经济学的多个子领域，包括劳动经济学、产业组织、面板数据分析等，其核心价值在于能够从受污染的数据中恢复变量的真实分布或结构特征 。

　　本研究为解决这一难题提供了新的思路和理论结果，极大地提升了处理测量误差模型的效率和可靠性。首先，文章证明，现有基于Kotlarski's恒等式（利用重复测量来识别未知误差分布）的非参数“去卷积”估计量可以达到比先前研究更快的均匀收敛速度。另外，文章提出了一种基于Kotlarski's恒等式变体的新估计量。

　　研究发现，在某些情况下，这些新估计量的收敛速度比现有估计量更快。尤其值得注意的是，与现有文献中的结果不同，新估计量对估计误差分布的收敛速度不依赖于被估计变量的分布光滑性。在经济学中，去卷积估计量常作为两步半参数模型的第一步估计量 。这篇文章中得到的更快收敛速度，将直接简化后续渐近分析的复杂性，并可能带来更优的统计推断效果。

陈亮，北京大学汇丰商学院长聘副教授、院长助理，西班牙马德里卡洛斯三世大学经济学博士，主要研究领域为计量经济学理论、应用计量经济学。曾在国际顶尖期刊《计量经济学》（Econometrica）、《计量经济学杂志》（Journal of Econometrics）、《计量经济学理论》（Econometric Theory）、《计量经济学期刊》（The Econometrics Journal）、《经济学》（Economica）、《经济学快报》（Economic Letters） 等国际一流期刊发表论文多篇发表论文，并获得国家自科基金项目结题绩效评估“特优”、广东省哲学社会科学优秀成果奖等多项荣誉。