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本文使用人工智能增强的代理计算来确定如何在一个庞大的异质性政府项目集合中分配预算资源，这些项目针对的是人力资本。该方法考虑了预算分配过程的关键特征：多维性、政策问题之间的相互依赖性，以及公共官员集体行动的政治经济学。分析使用了高度细分的墨西哥数据，涵盖了2016-2022年期间的49个联邦政府人力资本项目。它关注支出如何在短期内影响项目覆盖范围，定义为拥有公共问题并能够获得各种政府福利以减轻这些问
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