一、课程基本信息

课程名称：面向AI时代的经济学研究工具与方法

授课单位：商学院

课程类别：学科前沿课程

学      时：16学时

适用对象：相关专业的硕士、博士研究生

考核方式：随堂开卷

教学方式：课堂讲授

二、课程简介

本课程旨在系统介绍大语言模型（LLM）时代经济学实证研究的工具体系与工作流方法，涵盖研究环境搭建、AI 编程助手与智能体（Agent）协作、大模型文本分析、专业工具桥接（MCP）、学术写作自动化以及可复现工作流治理等全流程内容。课程以“一站式研究”为核心理念，将 VS Code、Git/GitHub、AI 助手（Copilot、Claude Code、Codex）、Jupyter Notebook、LaTeX 学术写作与大语言模型文本分析整合为一条可复现、可检查、可交接的研究流水线。课程内容紧密围绕"大语言模型如何赋能科研"这一主题，注重工具实操与研究方法论的深度融合，突出前沿性、实操性和跨学科交叉性。

本课程属于前沿课程与交叉融合课程。近年来大语言模型技术在经济学、管理学、社会学等社会科学领域迅速渗透，正在深刻改变研究设计、数据测量、模型估计与学术写作的方式。课程不仅涵盖 VS Code 多工具集成、Git 版本控制、AI 编程助手使用等基础设施技能，更重点介绍 Skills 机制（预定义领域知识模块如何提升 AI 行为质量）、Agents 工作流（多步骤自主研究任务的设计与验证）、LLM 文本分析（从 API 调用与 Prompt 工程设计，到构念效度检验与文本指标进入实证模型的全流程）以及 MCP 工具桥接（让 AI 助手调用 Stata、Matlab 等专业软件）等前沿议题，体现了 AI 技术与经济学实证研究深度融合的方法论前沿性与学科交叉性。

三、课程安排

（一）教学内容

课程分为四个模块：

1.研究基础设施：涵盖 VS Code、Git/GitHub、AI 助手入门

2.Skills 与 Agents 机制：涵盖 Skills 机制与 AI 驱动的研究设计、Agents 工作流与 AI 辅助研究全流程

3. 因果推断自动化初探：利用Skill与Agents进行因果推断的自动化流程建设

4.研究自动化与一站式科研工作流闭环：涵盖 MCP 工具桥接、AI 辅助写作与学术汇报、Agentic 研究自动化与可复现工作流治理课程结构系统。

课程适合初次接触 AI 工具的研究者快速上手，也适合有一定经验的研究者系统化提升 AI 协作效率。通过本课程的学习，学员将掌握 AI 时代经济学实证研究的一站式工具链，理解 Skills 与 Agents 的核心机制，具备独立调用大模型 API 完成文本分析的能力，并建立可复现、可审计的 AI 协作研究工作流。

（二）开课时间和开课地点

开课时间：11月19日（周四）-11月20日（周五），上午1-4节，下午5-8节

开课地点：商学院5-787

（三）授课专家学术情况简介

陈志远，中国人民大学商学院教授(院聘)，中国人民大学吴玉章青年学者，入选国家级青年人才项目。研究领域为产业组织，宏观发展与国际贸易，研究兴趣集中于中国发展相关的创新、生产率、产业政策等问题，致力于理论模型与结构估计方法工具开发。论文发表于RAND Journal of Economics, Journal of Financial Economics, Journal of Development Economics, EuropeanEconomic Review, Canadian Journal of Economics, Journal of Law, Economics &Organization,《经济研究》等期刊。论文获教育部优秀成果奖，张培刚发展经济学优秀论文奖，安子介国际贸易论文奖。主持国自科青年项目与面上项目。多篇资政研究成果获党和国家领导人正面批示。

四、其他

《面向AI时代的经济学研究工具与方法》课程为2026年我校立项的研究生微型课程项目，请相关学院严格课程管理，积极组织研究生开展课程学习，确保项目顺利实施并取得预期成效。选修课程的研究生应按照相关管理规定，自觉遵守课堂纪律，认真学习。