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2025年7月3日，2025中國數(shù)字經(jīng)濟發(fā)展和治理學(xué)術(shù)年會在清華大學(xué)成功舉辦。本屆學(xué)術(shù)年會以“開放、共享、友好：數(shù)智時代的社會發(fā)展與理論創(chuàng)新”為主題，依托全球數(shù)字經(jīng)濟大會，匯聚國內(nèi)外數(shù)十位頂尖專家學(xué)者、智庫機構(gòu)及產(chǎn)業(yè)代表發(fā)表演講與交流，探索數(shù)智時代如何通過開放與共享，推動數(shù)字友好合作，并在實踐中實現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟理論創(chuàng)新。三十多位專家學(xué)者和業(yè)界代表出席并發(fā)言，四百余人參加線下會議，超十萬人次觀看了大會實況。

本屆年會“數(shù)字經(jīng)濟學(xué)科發(fā)展對話論壇”由中國人民大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副院長、教授李三希主持。清華大學(xué)公共管理與決策科學(xué)實驗室副主任、公共管理學(xué)院教授張楠，中山大學(xué)嶺南學(xué)院院長、教授林建浩，南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院副院長嚴兵，中國科學(xué)院大學(xué)學(xué)位辦主任、經(jīng)濟與管理學(xué)院特聘教授喬晗，廈門大學(xué)國際合作與交流處副處長、經(jīng)濟學(xué)院及王亞南經(jīng)濟研究院教授蔡熙乾，在論壇上圍繞“數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域?qū)W科建設(shè)與學(xué)術(shù)創(chuàng)新展望”展開了精彩發(fā)言討論。

論壇現(xiàn)場

李三希主持論壇

張楠基于交叉學(xué)科建設(shè)、數(shù)據(jù)跨境流動和國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運營的視角發(fā)表了對公共管理學(xué)科建設(shè)的思考。在公共管理領(lǐng)域，無論是科技產(chǎn)業(yè)政策還是區(qū)域發(fā)展政策，或是衛(wèi)生、環(huán)境政策，一旦進入到特定的政策場景必然就會有學(xué)科交叉，需要突破學(xué)科邊界開展思考與探索。在當前的學(xué)術(shù)研究中，數(shù)據(jù)跨境流動和國家數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)運營等熱點問題需要跨學(xué)科的交叉學(xué)習(xí)研究，才能應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。在學(xué)科建設(shè)方面，一是傳統(tǒng)學(xué)科藩籬壁壘的突破需要有更好的機制去推動；二是知識凝練和傳播機制體系的變化需要新的應(yīng)對策略；三是開展交叉研究時如何突破原本學(xué)科分野形成的知識路徑依賴。未來哲學(xué)社會科學(xué)實驗室的定位可能更多是搭建一個能夠?qū)佣鄠€學(xué)科的平臺，從而使開展面向新的經(jīng)濟形態(tài)、新的技術(shù)場景的研究成為可能；最后從人才培養(yǎng)的角度來講，數(shù)字經(jīng)濟這個新興專業(yè)的魅力，可能并不在于這個專業(yè)未來一定怎樣的前景，而在于這個專業(yè)對動態(tài)學(xué)習(xí)能力的持續(xù)要求。

張楠發(fā)言

林建浩分享了數(shù)字時代的發(fā)展對研究范式和研究理論的沖擊。第一，數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)分析技術(shù)的發(fā)展使經(jīng)濟學(xué)和金融學(xué)領(lǐng)域的研究范式發(fā)生了重要變化?，F(xiàn)在出現(xiàn)了海量的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，背后還可能跟一些更深層的文化和敘事相關(guān)。由于有了這樣的技術(shù)，將這些數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)化，變成價值很獨特的一些指標，是一種無中生有的變革。第二，對研究范式造成變化的是大語言模型?，F(xiàn)在建立了AI Agent，賦予它特征和外掛的知識庫，再給一個歷史的信息，就變成一個異質(zhì)性的Agent，做調(diào)查的時候不是針對人類而是針對Agent的主體進行調(diào)查，成本又低又可實施。第三，大量數(shù)據(jù)會對研究理論帶來沖擊。剛才劉守英老師在介紹數(shù)據(jù)特性，為什么產(chǎn)權(quán)的界定很多是因為后續(xù)希望它能流通和交易，這在歷史上都沒有出現(xiàn)過，數(shù)據(jù)從來沒有作為一個可交易的標的，這是一個全新的領(lǐng)域。

以前的行為科學(xué)更多是研究人的行為、組織的行為，現(xiàn)在有可能是研究AI的行為，這是一個很大的挑戰(zhàn)，對經(jīng)濟學(xué)學(xué)科來講是很大的機遇。到目前人才培養(yǎng)階段的挑戰(zhàn)已經(jīng)很清晰了，應(yīng)該要跳出學(xué)科和學(xué)院，基于學(xué)生的成長、知識的發(fā)現(xiàn)、知識的應(yīng)用以及知識的共享去推動學(xué)科交叉、產(chǎn)業(yè)融合和教學(xué)模式的變革。

林建浩發(fā)言

嚴兵聚焦數(shù)字經(jīng)濟時代對跨國公司國際直接投資（FDI）研究的影響發(fā)表了自己的看法。第一，全球FDI整體下滑時，數(shù)字領(lǐng)域FDI持續(xù)增長，引發(fā)對傳統(tǒng)影響因素是否仍適用及新因素的探討。第二，數(shù)字經(jīng)濟技術(shù)迭代快，倒逼分析工具加速更新。過去博士階段可能掌握時間序列、面板數(shù)據(jù)分析即可發(fā)頂刊，如今需掌握爬蟲、機器學(xué)習(xí)等新技能，否則難以指導(dǎo)博士生。數(shù)據(jù)獲取也從被動等數(shù)據(jù)變?yōu)橹鲃訕?gòu)建，如團隊花半年爬取商務(wù)部公開的400多萬條外資數(shù)據(jù)。第三，數(shù)字經(jīng)濟時代的研究會遇到很多新問題，有一些誤區(qū)，也有些挑戰(zhàn)，例如企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究多依賴上市公司年報文本分析，但學(xué)者對企業(yè)實際轉(zhuǎn)型操作了解甚少，測度的可能只是重視程度而非實際行為；部分學(xué)生高估新分析工具的作用，認為隨機森林等可規(guī)避因果識別、內(nèi)生性等傳統(tǒng)經(jīng)濟學(xué)核心問題，實則新技術(shù)僅能在大樣本下補充因果分析，無法完全替代傳統(tǒng)方法。第四，團隊通過爬蟲構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫，使用過程中會面臨很多把握不準的問題。例如爬取的商務(wù)部外資數(shù)據(jù)是否涉及商業(yè)秘密，所有權(quán)及交易權(quán)歸屬存疑；爬取的微觀數(shù)據(jù)加總后與宏觀數(shù)據(jù)不一致，原因難辨，這是傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫未遇到的問題，需與同行探討。

嚴兵發(fā)言

喬晗的發(fā)言圍繞數(shù)字經(jīng)濟時代的創(chuàng)新變革展開，聚焦研究對象、創(chuàng)新范式及研究需求三方面的核心變化。首先，研究對象發(fā)生顯著變革。數(shù)字經(jīng)濟時代技術(shù)進步呈現(xiàn)指數(shù)型增長，進步速度遠超工業(yè)經(jīng)濟時代的線性增長，易產(chǎn)生奇點，推動商業(yè)模式持續(xù)創(chuàng)新。更關(guān)鍵的是，AI已不僅是技術(shù)，開始具備智商、情商，未來甚至可能出現(xiàn)領(lǐng)導(dǎo)力，硅基智能與碳基智能并存，帶來社會經(jīng)濟系統(tǒng)變化，產(chǎn)生諸多嶄新的經(jīng)濟學(xué)和管理學(xué)問題。其次，科研與產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式雙重變革。科研范式上，AI for Science成為新的重要趨勢，AI可支撐各學(xué)科研究，成為科研協(xié)作伙伴。產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新范式方面，數(shù)實孿生的方向正在發(fā)生改變。以化工行業(yè)為例，AI大模型出現(xiàn)后，產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新可能跳過中試環(huán)節(jié)，先構(gòu)建數(shù)字化系統(tǒng)驗證，再進行實體投資，大幅降低試錯成本，實現(xiàn)范式革新。最后，數(shù)字經(jīng)濟研究需要在解決新問題中構(gòu)建新理論。工業(yè)經(jīng)濟時代的理論仍有用但不足，數(shù)字經(jīng)濟包含工業(yè)經(jīng)濟但范疇更廣。例如數(shù)據(jù)要素特性與產(chǎn)權(quán)機制、數(shù)字跨境、數(shù)據(jù)主權(quán)等問題，均需基于交叉學(xué)科視角的新理論用于指導(dǎo)實踐，這為數(shù)字經(jīng)濟時代的研究提供了大量新課題。

喬晗發(fā)言

蔡熙乾從行為經(jīng)濟學(xué)視角探討了數(shù)字經(jīng)濟與人工智能對個體決策及相關(guān)研究帶來的新變化。首先，在決策信息基礎(chǔ)層面發(fā)生了顯著轉(zhuǎn)變。傳統(tǒng)行為經(jīng)濟學(xué)假設(shè)個體基于有限信息決策，而數(shù)字經(jīng)濟時代個體面臨海量信息，這一根本差異催生了信息過載環(huán)境下如何決策的新研究問題，從而突破了以往基于有限信息框架的決策研究范式。其次，決策的影響因素因算法與AI的出現(xiàn)而擴展。算法推薦機制如何影響個體決策成為一個亟待研究的新課題；同時，算法固有的不透明特性會因用戶偏好差異影響其接受度，進而改變決策行為，這一機制值得深入探討；此外，人工智能與人類互動場景的日益增多，如教育領(lǐng)域AI助手對學(xué)生能力的影響、工作場景人機協(xié)作對團隊效果的作用等等，為行為經(jīng)濟學(xué)開辟了新的研究領(lǐng)域和視角。最后，在研究工具層面，人工智能提供了革新性助力。傳統(tǒng)研究中對個體心理變化的測量往往間接且依賴指標數(shù)據(jù)收集，難以細致刻畫；如今借助AI機器人通過對話交互及語言分析技術(shù)，研究者能夠在更微觀層面捕捉個體心理的細微變化，從而獲得更精細、更直接的研究工具支持。

蔡熙乾發(fā)言

各位老師在輕松愉悅的氛圍中發(fā)表各自的真知灼見，增進了大家對數(shù)字經(jīng)濟領(lǐng)域?qū)W科建設(shè)與學(xué)術(shù)創(chuàng)新發(fā)展的認識，激發(fā)了現(xiàn)場更多關(guān)于未來數(shù)字領(lǐng)域?qū)W科建設(shè)、科研范式創(chuàng)新、優(yōu)秀人才培養(yǎng)的思考和展望。

論壇現(xiàn)場