粮食安全是“国之大者”。粮食安全对中国而言是治国理政的头等大事，必须居安思危，坚持底线思维、增强忧患意识。农民是粮食生产的主体，种粮农民积极性关乎粮食生产基础，关系粮食持续稳定增产和粮食安全。只有把以农民为主构成的粮食安全坚强基石夯得实之又实，千方百计保护和提高农民种粮积极性，才能稳住粮食生产的好形势，扛牢粮食安全重大责任。

本文首发“灼识新维度”，作者罗马主义授权推送

为了生存，这些企业就必须要裁员，裁员就会导致社会消费意愿的进一步降低，就会让企业生产能力变得更加过剩，然后就只能进一步的裁员，然后就陷入了马克思所说的那个怪圈。

与之类似，还有在抖音小红书上频频出圈的“联合国戒指”。很多年轻人为了获得这枚戒指，会持续性地为联合国儿童基金会每月捐款，这种捐助的主动性和愉悦感要比某十字的劝捐要高得多。

As for whether Shapley Value can make predictions, because Shapley Value is essentially a problem of allocating the income generated by the final complete set, it is necessary to meet the effectiveness constraints in the process of solving the prediction problem first:

《欧洲悲剧》原名“欧元悲剧”（Euro Tragedy），是很有道理的。因为本书主题涉及战后欧洲的方方面面，“欧元”更像是穿针引线的某个“主要角色”，把故事的线索串联起来。能游刃有余处理如此庞大、专业、复杂之主题的莫迪教授在欧洲主权债务危机期间，深刻参与了政策研究与现实观察，并和当时身处危机的欧洲财政官员有着个人的交往与接触。无论从专业还是经历两方面来说，他都是进行这一主题写作的绝佳人选。莫迪教授从不避讳自己的立场，《欧洲悲剧》，正如它的戏剧形式所暗示的那样，有明确的场景和情节，英雄与恶棍。当然，作者高超学术训练和丰富的政策经验使得他的观点大多言之有据、逻辑分明。不过，悲剧之所以为悲剧，往往也出自命运的定夺和人智的有限。很少有罪责可以完全归在悲剧的角色内在品质缺陷上。因此，笔者在大体认同莫迪教授分析之精准、逻辑之明晰的同时，也会尝试从不同的角度出发，更加同情地理解这出戏剧中“恶人”们的选择与思考，还原更加复杂微妙的历史情境。

之所以说虾水饺是靠”买点营销”，答案就在前文陈述中—广告牌立在商场后身紧邻两座写字楼。这就意味着休息日逛街的消费者能路过这组广告牌的几率不大，反而更多经过的人都是每天中午从写字楼倾泻而出，急匆匆奔进商场吃午餐的白领们。

消费者内心：哦，原来这家是卖水果的(品质还可以)—括号内的信息可能直接忽略

welcome to leave us a message,

作者/黄非

这和今天的中国何其相似，就在前一年，中国实现了史无前例的全民脱贫，而且在疫情的肆虐之下，依然保持了经济的持续发展，这是中国历史上，前所未有的成就。

Customer rebates: Customer rebates are also known as pull rebates. It mainly provides rebate strategy directly to consumers in an attempt to expand market share, improve sales scale and obtain excess profits. For example, the catering industry presents vouchers to attract repeat customers; E-commerce companies promise consumers to return cash packets or coupons after giving 20-word "praise" and photos.

效果回归本质上属于统计学中的因果推断问题。在统计科学中，因果推断要解决的问题本质是剥离我们所不关心的外部变量对结果的影响，从而精准估计到我们所关心的策略因素对结果的单一影响。在不能做AB实验的场景下，通常有两种完成这件事情的思路：

那怎么让老百姓手里有钱呢？最好的办法就是一刀切，所有的消费贷款，全都无条件地延期一年，想还也要等一年，再少还一年的利息，“强迫”绝大多数老百姓手里有钱。

学者在文中所采用的返利形式为顾客返利，一是制造商对线上消费者采取返利策略。二是零售商对线下消费者采取返利策略。

左上的Persuadables(说服型)类用户被发券干预后购买率得以提升，是我们真正想要进行干预的营销敏感用户。

（7）因果效应估计(策略效果)：我们的目标是推断策略组用户的平均处理效应 ATT (Average Treatment Effect on the Treated)。现在我们已经构造出了一对接近同质的实验组和对照组了，我们可以直接比较匹配后的实验组和对照组。

结合文献的题目与关键词部分我们对思维导图所列的关键词进行解读：

精准定位策略敏感人群：我们希望找出来一些对干预项（例如发券、投放、内容推荐等）比较敏感的用户，继而对其进行精准策略/营销；

测算收益空间：Uplift模型可以帮助我们测算如果对策略做一些人群向优化，业务收益将会提升多少；

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