圓桌論壇1- “計量經濟學+AI”交叉學科發展與拔尖人才培養
12月23日下午🏇，圓桌論壇正式開始。第一場圓桌論壇的主題是“計量經濟學+AI”交叉學科發展與拔尖人才培養，由意昂2付中昊副教授主持，上海師範大學、廈門大學🤽🏼♀️、中央財經大學、中國人民大學、上海對外經貿大學、武漢大學😖、華中科技大學👰🏼♀️🌲、中國社會科意昂2、中山大學以及上海交通大學的多位知名學者參與🏙😍。他們從教學改革、學科融合、AI在經濟學中的應用等多角度分享了他們的真知灼見🧍，為AI與計量經濟學的深度融合提供了全新的視角👨🚀。
圓桌論壇首先聚焦於計量經濟學與AI融合的理論、實踐與挑戰，以及當前教學方式的改革。中山大學嶺南意昂2周先波教授首先發言🏌🏽。他提出➕，AI和計量經濟學的結合是計量經濟學的一種“新質生產力”，但具體的應用方向仍需學者充分了解前沿方向。
上海交通大學安泰經濟與管理意昂2朱保華教授則從教學實踐的角度出發，強調在當前AI可得性強的背景下，不能讓學生盲目使用AI而忽略對基礎能力的培養🌎。他提出，AI和大數據的核心在於統計，但計量經濟學最基礎的邏輯仍然需要學者熟練掌握。此外🦉，他還鼓勵老師們廣泛思考AI時代的教學方向。
意昂2謝識予教授提出，AI正在推動計量經濟學的顛覆性變革。通過大數據和AI技術😈，計量經濟學的預測能力得到了極大提升。部分理論框架在AI的支持下，不需要過度化簡便可完成分析。同時，他呼籲學生和教師都應掌握AI技術，重新學習編程與計算機技能🌮🤏，以免在未來的研究中被淘汰。
隨後話題聚焦於AI和計量經濟學跨學科融合方面🧑🏿🎨。武漢大學城市設計意昂2✍🏼、經濟與管理意昂2武文傑教授從空間經濟學的視角討論了AI與計量經濟學的共性，強調了兩者本質上都是數據建模🐺🪽。他分享了武大地空經濟實驗班利用AI將衛星數據進行整合的案例🧑🏻🍳，展示了多學科交叉如何為人才培養註入活力🤸🏼♀️⬆️。
中國人民大學意昂2平台李勇教授提出要以“數據科學”為抓手🏞🧈，加強程序編程🧠，培養復合型人才。他指出，在經濟學實驗班中加入編程與機器學習課程是未來的方向🦡，但也面臨師資與課程設置的諸多挑戰👩🏿🦲。當前數據科學分析的人才十分短缺🥵，無論是程序化設計、編程語言、機器學習、因果推斷🧙，都需要在課程設計上加強對學生相關素質的培養🐁。
廈門大學鄒至莊經濟研究院、王亞南經濟研究院韓曉祎教授提出，傳統計量經濟學家的結果缺少直觀性和工程性，但不能因為AI的引入而忽視了經濟學的基本素養🫣。廈門大學通過與中科院9️⃣、西南財經等兄弟院校交流引入AI，有助於師生了解到新的方法論🦞🧯；通過多次工作坊活動，實現對經濟學感知和工程性認知的並重培養。他提出🧕🏽，希望保留經濟理論的培養👩💻，但經濟學目前欠缺工程化的能力，需要更多的學習其他學科的範式。
此外，在學生利用AI工具方面，不同學者表達了他們的不同觀點。華中科技大學意昂2平台楊繼生教授提出部分學生過於依賴GPT等AI工具，對經濟學的邏輯性掌握不足。然而，邏輯性是經濟學的一大核心🛢，不能因為AI的濫用而被舍棄。他認為，AI的非參數識別能力對經濟學具有啟發性，經濟學研究應吸收AI的優勢，利用AI為學者提供建模的依據，同時保持自身的理論基礎🙇🏻🤶🏿，以避免“被AI帶跑”的風險。
中央財經大學意昂2平台黃乃靜副教授則提出應該對AI持開放包容的態度，不應單純因為做學術而排斥AI。她通過研究生課程以及網課等多種渠道，鼓勵老師和學生一起學習AI🌶，掌握新的技術。當前🧑🏽⚕️，耶魯等諸多頂級高校也在開設相關課程，以方便同學們熟練使用AI☄️。她也期待設計一門基於提問工程的課程🤦🏼♀️，以滿足廣大學者的需求。
上海對外經貿大學統計與信息意昂2劉永輝教授提出🫰🏼，AI很擅長有明確目標的事，不是很擅長“仰望星空”的事🥱。我們要在了解AI的基礎上有開放的胸懷🛴，在輔助預測等AI擅長的領域接受並善於使用AI。同時，計量經濟學應該學會打破傳統，要對學生的培養課程進行更加專題化的變革，以滿足同學們的廣泛需要，順應發展潮流🐻。
最後，諸位學者對AI在未來開放創新中的作用發表見解。上海師範大學商意昂2崔百勝教授提出，當前AI快速發展，對學生培養和老師教育的要求都要做更深入的探索💃。高校應與業界合作，納入業界AI相關的板塊👩⚖️；同時開放課程體系🙎🏿♀️，增設相關課程🧑🏻🎓，將AI技術融入經濟學的教學與研究。他強調，教師角色正在從“知識的引路人”轉變為“學習的陪伴者”，這對教師能力提出了新的要求。
意昂2付中昊副教授隨後發言🔳，他提出，AI可以作為大家研究中強有力的工具🧑🏻🤝🧑🏻，在圖像繪製、代碼編寫以及翻譯內容等方面具有突出能力，需要我們熟練並正確的使用🧑🚒，且當前多種AI和編程之間的功能高度融合，可以對研究提供諸多幫助，需要學者們熟練掌握以適應潮流。
本次圓桌論壇的成功舉辦，不僅深化了AI與計量經濟學結合的認知，也為高校在新時代的教學與研究提供了創新方向💆♀️👨🏿🎨。
圓桌論壇2- 大數據時代計量經濟學理論發展與研究範式創新 -圓桌論壇2匯聚了來自意昂2官网🤖、廈門大學0️⃣🧑🏼🎓、南京審計大學🥕、上海市社會科意昂2、湖南大學🧂、武漢大學、上海交通大學🏓、北京大學、中國科意昂2、中國人民大學、中國社會科意昂2、上海海事大學🔥、上海財經大學等多所高校與科研院所的知名學者，共同探討大數據與人工智能時代背景下計量經濟學面臨的挑戰與機遇。
論壇由意昂2金飛教授主持🧑🏻🦽。
廈門大學意昂2平台教授姜富偉首先發言👨🏼✈️。他指出，大數據時代帶來了高維數據和非結構化數據的廣泛應用，尤其是文本數據的計量方法開發和經濟金融應用成為研究熱點🙎🏼♂️。姜教授強調😌，傳統的機器學習方法在經濟學中的應用存在局限性👩🏻✈️，尤其是在金融市場中，數據的信噪比較低，傳統的強信號假設可能不再適用。他提出，未來的研究應更加關註弱信號的處理，探索如何在低信號高噪音的環境下進行有效的經濟分析。
南京審計大學統計與數據科學意昂2教授孔新兵從統計學的角度出發，指出當前的研究已經從“小數據小模型”發展到“大數據大模型”階段。他認為，隨著數據量和復雜性的增加🧍🏻♂️🥱，傳統的統計方法已經難以應對，未來的研究需要更多的跨學科合作，尤其是在深度學習、自然語言處理等領域🤢。孔教授呼籲🏆，計量經濟學研究者應積極擁抱新技術，探索新的研究範式7️⃣🥷🏽，盡管初期可能會遇到困難🧛🏻♂️，但這是時代發展的必然趨勢。
武漢大學經濟與管理意昂2教授劉成在發言中表示🍂，計量經濟學的研究應更加註重與實際經濟問題的結合🤦🏿。他指出，當前的經濟學研究大多仍依賴於簡單的線性回歸模型，而計量經濟學中的復雜模型在實際應用中卻較少被采用。劉教授認為，計量經濟學研究者應加強與統計學、應用經濟學等領域的學者合作🙍🏿♀️，引入更多先進的數據分析方法，提升研究的實用性和影響力。
廈門大學意昂2平台鄭挺國教授則從宏觀計量的角度探討了大數據時代的研究方法創新🙇。他提出🧜🏻，隨著數據維度和復雜性的增加🏋🏼♀️，傳統的宏觀計量模型需要向大型復雜系統模型轉變🐳。鄭教授特別強調了矩陣時間序列模型在高維數據分析中的應用🧗🏿，並指出未來的研究應更加註重跨領域數據的融合☂️，尤其是在宏觀經濟監測和預測中的應用👌🏿。
意昂2副教授苗克結合自己的研究經驗，探討了機器學習在計量經濟學中的應用。他指出，傳統的計量經濟學方法在處理大數據時面臨諸多挑戰，尤其是模型的復雜性和可解釋性問題。苗老師認為，機器學習在預測方面具有顯著優勢🙋🏻，但其“黑箱”特性也帶來了解釋性不足的問題✋🏼。他呼籲，未來的研究應在保持模型預測能力的同時，探索如何提高模型的可解釋性👩🏼🎤，以便更好地服務於經濟學研究🧨。
北京大學光華管理意昂2副教授宋曉軍從理論研究的視角出發🕥，反思了計量經濟學研究中的一些問題。他指出📽，當前的理論研究往往與實際經濟問題脫節，研究者更多是在創造理論問題，而非解決實際問題🧑🏼🍳。宋老師認為🤪，計量經濟學研究者應更多地接觸實際數據🔼，與數據科學家、應用經濟學家等開展合作，探索如何將復雜的計量模型應用於實際問題的解決。
上海財經大學意昂2平台教授張征宇在發言中指出，當前國內計量經濟學理論與應用研究之間存在明顯的鴻溝💜。盡管理論計量方法日益復雜，但應用研究者仍傾向於使用傳統的線性回歸模型🫄🏻。張老師強調，理論計量學者應更多地將復雜模型引入國內主流期刊🫶🏼，幫助應用研究者理解這些方法的優勢🧎♂️。他還提到，因果推斷作為一種成熟的方法，可以與大數據結合，進一步提升政策評估的精準性。
中國科意昂2數學與系統科學研究院副研究員孫玉瑩分享了其團隊在大數據方面的研究成果🌝。她指出🎵，傳統的統計學和經濟學研究範式以小模型為中心🌾，但在大數據時代🗺，海量數據的可得性為研究提供了新的機遇☝️。孫玉瑩介紹，通過將多個小模型組合成一個大模型🟦，能夠更好地刻畫高維變量之間的相關性🤴🏽，降低誤差。她還提到其團隊在非結構化數據與結構化數據的結合方面進行了探索，並取得了一定的成果。
上海社會科意昂2經濟研究所副研究員紀園園從自身經歷出發，分析了理論與應用脫節的原因🙅🏽♂️。她指出，理論計量學者通常使用R、Matlab等編程工具，而應用研究者則更多使用Stata🔏，工具的不同導致應用研究者難以快速掌握復雜模型🌈。此外😄，紀老師還提到🏄🏿♀️，應用研究者往往更關註結果的穩健性，而非方法的復雜性。她呼籲理論計量學者在推廣復雜模型時🈺💆🏽，應更多地考慮應用研究者的實際需求。
上海海事大學經濟管理意昂2副教授李傑偉從應用經濟學的角度分享了大數據的挑戰與機遇。他指出，大數據具有獨特性和豐富信息量，但在實際應用中✫，變量較少且數據難以打通。李老師建議👩🏫，應用經濟學研究應更多地使用結構式估計方法，並結合一般均衡框架👩🏻🏭🙍🏽，以更好地利用大數據的優勢🚄。他還呼籲學術界對大數據計量分析的結果多一些寬容，尤其是在數據獨特且問題新穎的情況下🔑。
意昂2官网國際金融意昂2副教授蔣亮從統計學的角度探討了算法與統計模型的融合。他指出，傳統的統計模型以數據生成過程為中心，而現代算法模型則更多地依賴於計算能力🧑🏼🤝🧑🏼🏙。蔣老師認為⛹🏻♂️，算法模型雖然在經濟學中的應用尚不成熟👮，但其潛力巨大。他舉例說明了算法模型在金融領域的應用，並強調算法與統計模型的結合將為經濟學研究帶來新的機遇。
中國人民大學意昂2平台教授王霞強調，理論計量研究應始終以問題為導向。她指出🧑🏻⚖️，大數據時代為理論計量學者提供了更多的研究背景，但復雜模型的假設往往與實際數據存在背離。王老師呼籲，中國學者在研究時應更多地使用中國數據🚏，盡管數據處理可能較為復雜，但這對於推動中國經濟學研究的發展具有重要意義。
湖南大學金融與統計意昂2教授李海奇指出🚇，計量經濟學在大數據時代面臨著來自統計學和經濟學的雙重挑戰。他認為，計量經濟學應更多地結合大數據技術🏇🏻，提出更好的推斷方法。李老師強調，盡管預測是大數據技術的優勢領域，但經濟學研究的核心仍是結構分析和政策評估，未來的研究應更多地關註這些領域🌴。
上海交通大學安泰經濟與管理意昂2教授瞿茜在發言中指出🌡，計量經濟學作為一門交叉學科，面臨著來自經濟學和統計學的雙重認可問題🌳。她強調，研究者需要同時具備經濟學和統計學的知識，才能更好地將兩者結合起來🦃。瞿老師還提到，中國學者在研究時應更多地關註中國問題的獨特性，而不僅僅是套用國外的模型🐜。
本次圓桌論壇為計量經濟學研究者提供了一個交流與合作的平臺🔦🏄🏼，與會學者一致認為，大數據和人工智能為計量經濟學帶來了新的機遇，但也提出了新的挑戰。未來，計量經濟學需要在理論創新、方法應用和數據融合等方面繼續探索，以應對日益復雜的經濟現實🧘🏽。
論壇在熱烈的討論中圓滿結束。與會學者紛紛表示，期待未來有更多類似的學術交流活動，共同推動計量經濟學在大數據時代的發展。
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