国际学者和厦大经济学科师生共话AI时代的经济学研究与青年学者成长
7月24日下午，美国宾夕法尼亚大学Gilles Duranton教授和加拿大多伦多大学Stephan Heblich教授与厦门大学经济学科师生齐聚经济楼C209会议室，在Teatime活动中围绕AI时代的经济学研究、学术选题与青年学者成长等话题进行了面对面交流。活动由陈滢副教授主持，蒙莉娜教授简单介绍了经济学科硕博士培养的基本情况后，两位来访教授与十余名硕博研究生参加交流。
在轻松开放的对话氛围中，同学们的提问从“什么样的研究值得投入”，延伸到“AI如何影响经济学研究”，再落到“青年学者如何确立方向、培养判断力”。两位教授结合自己多年的研究、工作经历，在解答这些困惑的基础上，还给同学们提出了切实的建议。
面对"如何判断一个研究想法是否重要、是否值得投入"的困惑，Stephan Heblich教授指出，好的研究想法需要同时具备原创性、新颖性与可执行性。他通过举例，生动地描述了青年学者在确立研究问题时容易陷入的两类误区：一是在成熟选题上做第N个版本，虽然稳妥却难以体现边际贡献；二是彻底抛开前人的积累去开辟全新方向，忽略已有研究的理论基础。可行之道在于平衡“能够落地”与“足够不同”。谈及灵感来源，Gilles Duranton教授鼓励同学们保持开放心态，多读多聊，在交流碰撞中孕育想法。他同样建议青年学者养成定期跟踪前沿工作论文的习惯。
当谈及人工智能与经济学研究的融合与挑战时，Stephan Heblich教授引导同学们辩证看待工具与思考的关系。他肯定AI在数据处理、文献梳理和写作辅助上的巨大潜力，认为它让过去一些难以企及的研究变得可行；同时郑重提醒，对于AI的输出需经过透彻的理解才能吸收，深度思考必须由自己亲历推演过程来完成。他还谈到，学术前沿总在变化，得先理清一个领域的演进脉络，才能敏锐地察觉有哪些多年前被搁置的问题，如今因为数据、方法或视角的更新，又重新有了挖掘的价值。要做到这一点，离不开日常持续的阅读和输入。关于机器学习与结构型模型的关系，他认为二者之间相互补充，机器学习擅长灵活的预测和放松函数形式，而结构模型仍然担负着机制解释与反事实分析的重任。他建议同学们夯实经典计量理论的基本功，以审慎态度善用AI，保持独立思考的习惯。
最后，针对“青年学者确立研究方向、培养学术判断力”的困惑，Stephan Heblich教授强调要把精力投注在自身兴趣与能力的交汇处，增强自身比较优势。他特别建议同学们用审稿人的眼光审视文献和自己的研究，追问一篇论文“实际做了什么”与“声称做了什么”之间的距离，在批判性阅读中提升判断力。他鼓励大家保持独立思考与独立验证的习惯，面对权威文献也应始终持批判性思维。Gilles Duranton教授坦言，在研讨会、工作坊等学术交流活动上可能面对的犀利质疑虽令人生畏，却正是深入了解自身研究贡献、打磨论文的契机。他鼓励同学们以开放的心态去倾听。面对同学们在AI时代下，高校就业市场对于人才需求是否依然强劲的担忧，两位教授展现出乐观态度。他们相信学科终究会青睐真正善于发现和解决问题的人，经历过扎实的学术训练并拥有可迁移的思维能力的青年学者会走得更加长远。
讨论热烈，临近尾声同学们仍意犹未尽。两位教授不仅在方法层面给予指点，更深入思维方式给予启迪。他们的分享坦诚而审慎，为年轻研究者标示出如何取舍选题、如何善用工具、如何审视自身的发展路径，这些建议也将长久伴随博士生未来的学术探索。
嘉宾简介
Gilles Duranton 教授
宾夕法尼亚大学沃顿商学院房地产学讲席教授（Dean's Chair）, 曾任城市经济学协会（Urban Economics Association）会长，现任Journal of Urban Economics期刊的联合主编。他的研究兴趣主要包括城市增长与空间经济结构、工业集聚的经济学机制、交通经济与基础设施政策、人力资本与地理集中等重要课题，相关成果发表在American Economic Review、Review of Economic Studies、Journal of Urban Economics 等国际权威经济学期刊，Google Scholar 累计被引用超过 32,700 次。
Stephan Heblich 教授
加拿大多伦多大学经济学系教授、Journal of Urban Economics主编。他的研究主要涉及城市经济学、经济史、环境经济学、政治经济学以及创新与创业，相关成果发表于American Economic Review、Quarterly Journal of Economics、Journal of Political Economy和Journal of Urban Economics等国际权威经济学期刊。Google Scholar 累计被引用超过9,200次。
（邹至庄经济研究院博士生 张宇瑄）
