應用經濟學與人工智能結合的研究生課程設計

宋雯彥

0 引言

2018年4月教育部印發下達了《高等學校人工智能創新行動計劃》的通知，計劃中指出了行動的總體要求、重點任務和政策措施，其中特別強調了要加強人工智能與經濟學、數學、統計學等相關學科的交叉融合，推進完善數據分析與機器學習、知識工程、智能系統等相關方向的建設。

隨著對掌握人工智能技術的復合型人才的需求不斷提升，近年來在經濟學和管理學等專業的研究生教育中將現有課程進行拓展并與人工智能領域的相關課程進行融合的發展趨勢，受到了越來越多高校和師生的重視，在國內外經管類專業的研究生教學實踐中正進行著各種探索與嘗試[1-2]。

1 應用經濟學研究生專業課程設置現狀分析

現階段在我國各高校的應用經濟學專業研究生培養大綱中，通常設置有包含專業基礎課(主要有微觀經濟學、宏觀經濟學和計量經濟學等)以及結合各學校特色和下設二級學科情況開設的若干專業主干課及專業選修課等。

以北京大學為例，在其經濟學院的應用經濟學一級學科下設有二級學科財政學、金融學和風險管理與保險學，在光華管理學院設有國民經濟學、產業經濟學和統計學等二級學科，開設的涉及經濟學研究方法相關的課程有時間序列分析、數據分析工具及應用、實證研究方法與數據分析。復旦大學經濟學院應用經濟學一級學科下設有二級學科區域經濟學、財政學、金融學、國際貿易學、勞動經濟學和數量經濟學等，開設有經濟數學方法、截面與面板數據分析、非參數計量經濟學等課程。

可以看出，目前我國各高校仍多以傳統的經濟學理論基礎、計量方法及數理模型的教學作為相關專業研究生課程設置的主要構成部分[3-4]。與此同時，在各院校經濟學專業的選修課、專題講座或短期討論班等較為靈活的教學環節安排中，已經陸續將經濟學研究中新問題、新視角和新方法引入到課程體系里。特別是隨著人工智能領域的研究方法以及人工智能產業對社會經濟系統產生的影響受到越來越多關注，不僅使其成了經濟學研究的熱點議題，也促使經濟學專業的教學需要對人工智能的技術和問題進行探討。

2 經濟學與人工智能相關的發展動態

經濟學和管理學領域的眾多典型問題及模型，在人工智能技術發展過程的最初就成了推動相關領域研究的基礎。例如，人工智能中對最優化問題以及決策與對策問題等的關注，就源于經濟管理中對資源合理配置、成本最小化、利潤最大化等最為基本的問題的研究。到21 世紀初，博弈論和行為經濟學等領域的進展對人工智能技術起到了進一步的推動作用。反之，隨著近年來以深度學習、大數據挖掘等為代表的人工智能技術的日新月異，它對經濟學和管理學中許多問題的研究也發揮了越來越重要的作用。作為一種研究工具運用人工智能討論預測、分類、歸納、優化等問題的求解，同時許多機器學習中的方法源于統計學習的理論，且與計量經濟學和經濟統計學中研究的模型形式、估計分法和分析過程，都有著實質上的共通之處。不僅如此，由于人工智能在處理海量數據、高維數據和多源數據等問題的分析中具有明顯的優勢，它已被經濟學研究者用于探討金融學、網絡經濟學、行為經濟學等領域的問題。

另一方面，由于人工智能技術在社會經濟生活各領域的廣泛應用，它對不同行業帶來巨大的影響，也成為經濟學研究的對象。據斯坦福大學人工智能研究所發布的2019年人工智能指數(Artificial Intelligence Index)報告中統計，2019年全球私人人工智能投資超過7 000 億美元，與人工智能相關的初創公司投資超過370 億美元。而《2019 中國人工智能產業研究報告》中預計，2020年中國人工智能核心產業規模將超過1 500 億元，到2025年人工智能核心產業規模將超過4 000 億元。人工智能除了推動無人駕駛車輛和網絡安全等代表性產業的進一步發展，也正在對工業、農業、互聯網、零售、金融、醫療、交通以及教育等幾乎所有行業的升級帶來變革性的效應。

3 經濟學與人工智能結合的課程設計

為了更加有效地將人工智能技術運用于經濟學問題的研究，同時為了更加深入地對人工智能在社會經濟發展中已經產生或即將造成的影響進行研討，在對經濟學專業，特別是應用經濟學專業的學生的培養中，增加人工智能的相關課程或將人工智能的研究方法與經濟學的研究方法相融合的教學模式勢在必行。

目前，已有一些高校在應用經濟學的研究生課程設置中加入了人工智能領域的若干課程，進行了多種有益的嘗試[5]。例如，中國人民大學統計與大數據研究院在博士研究生課程中開設了機器學習與數據科學、空間統計及時空數據分析等課程；中央財經大學的中國經濟與管理研究院開設了動態優化和計算機高級應用等課程。在國外一些高校的經濟學與金融學專業或商學院中，開設的有關人工智能的課程更加豐富，值得國內高校應用經濟學等專業在課程改革和教學研究中進行參考與借鑒。

通過對經濟學與人工智能在研究方法和研究視角方面的梳理，結合人工智能時代下對復合型人才培養的需求，未來在經濟學研究生層次的課程體系建設以及教學教法改進中，可以從以下方面進行規劃：

（1）從課程的整體結構出發，在原有的統計學方法和計量經濟學方法的專業課程框架中，增加有關現代數據分析和優化方法的理論課程。

（2）結合不同學校在應用經濟學一級學科下設置的二級學科情況，補充與人工智能相關產業對應的實證研究選修課程。

（3）在經濟統計學或理論計量課程中適當擴充對模型估計、參數識別以及假設檢驗環節的數值算法及其計算機實現流程的講解。

（4）將應用經濟學的研究路徑與機器學習以及隨機網絡等人工智能典型技術融合，拓展人工智能在經濟學研究中的應用。

（5）結合研究生創新創業實踐，鼓勵研究生參與科研項目或校企合作項目，運用經濟學知識和方法結合人工智能技術解決實際的經濟學、金融學問題。

4 結語

經濟學思維與人工智能技術的相互滲透影響既能豐富經濟學和人工智能研究方法的不斷發展，又能拓展二者在現實經濟社會生活各領域中的應用。為此，在應用經濟學專業的研究生培養中，將人工智能的相關課程和人工智能產業的相關理論進行學習和探討，有助于培養人工智能+ 經濟學的符合新時期經濟社會需求的人才。