人工智能+經濟管理科研方法
劉穎，姚鳳閣，張峰
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商品描述
本書系統探討人工智能（AI）如何重塑經管科研範式，聚焦AI 時代經管研究的理論創新、方法升級與實踐應用，為研究者提供從思維變革到工具落地的全流程指南。
全書共10章，以“範式變革—工具賦能—質量倫理”為主線展開，第1~3章解析AI對經管理論體系與科研流程的重構，詳解提示詞設計的原則與技巧；第4~7章圍繞理論構建、多模態數據分析、實證研究、質性研究等核心科研場景，展示AI的應用路徑；第8~10章則闡述論文優化策略、能力進化路徑及倫理規範，助力高質量成果產出。
本書兼具學科針對性、方法實操性與內容前沿性，適合經管專業高年級本科生、研究生、高校教師，以及從事AI與社會科學交叉研究的科研人員閱讀，亦可作為數智化研究方法相關課程的教材。
作者簡介
劉穎，中國科學院大學經濟與管理學院教授，博導，院長助理，研究生教學部主任。斯坦福大學訪問學者，北京大學大數據分析與應用技術國家工程實驗室技術委員會委員，入選第六期北京市國家治理青年人才培養計劃。主要從事商業數據分析、數字經濟、金融科技、電子商務、算法治理等領域的研究與實踐工作。主持國家重點研發計劃子課題、國家自然科學基金等6項課題、中央網信辦、公安部、北京市自然科學基金等科研項目10余項。多次承擔阿裏巴巴、百度、騰訊等企業委托的大數據課題，在《管理世界》《中國科學》《管理科學學報》Nature子刊等重要期刊和會議上發表論文40余篇。
姚鳳閣，現任哈爾濱商業大學金融學院院長，教授，博士（後）導師，黑龍江省領軍人才梯隊金融學科帶頭人，本科專業金融工程專業（建設）帶頭人，黑龍江省政府特殊津貼專家，龍江學者，黑龍江省“六個一批”人才，黑龍江省智庫專家。主持國家社科基金一般項目3項，國家社會科學基金重大項目子課題1項及多項省部級課題，並獲省社會科學成果一等獎2項，二、三等獎各1項，主編專著、編著、教材11部。
張峰，北京聯合大學研究生處處長，教授，博士生導師，北京區域經濟學會理事，中關村金融科技產業發展聯盟“金融科技專才培養計劃”專家組成員。曾獲北京市教學名師、北京高校優秀本科育人團隊帶頭人等榮譽稱號。研究方向包括數字金融、普惠金融，主持參與國家社科基金、教育部人文社科基金、北京市社科基金等項目十余項，公開發表學術論文50余篇，出版專著5部，主編參編教材十余本。
目錄大綱
第 1章 AI 時代經管科研的範式變革 /01
1.1 AI 時代的經管理論重構 /02
1.1.1 理性人與算法人 /02
1.1.2 經驗決策與人機混合決策 /05
1.1.3 微觀行為與宏觀湧現 /09
1.1.4 計算科學與經管學科的融合 /13
1.2 AI 時代的經管研究方法 /16
1.2.1 理論研究與實證研究 /16
1.2.2 定性分析與定量分析 /18
1.2.3 小模型範式與大模型範式 /21
1.3 AI 的局限性與人機協同邊界 /22
1.3.1 AI 在經管科研應用中的局限性 /23
1.3.2 人機協同的邊界 /25
第 2章 人工智能 + 經管科研的流程與步驟 /27
2.1 什麼是好的研究 /28
2.1.1 真問題：研究的起點 /28
2.1.2 新見解：視角的重構 /29
2.1.3 嚴謹論證：結論的科學保障 /29
2.1.4 三種研究類型及 AI 應用 /30
2.2 AI 重塑科研的三要素 /32
2.2.1 AI 與研究者 /33
2.2.2 AI 與研究工具 /35
2.2.3 AI 與研究對象 /37
2.3 AI+ 經管科研的基本流程 /39
2.3.1 AI 輔助研究設計 /40
2.3.2 AI 輔助科研實施 /45
2.3.3 AI 輔助理論貢獻提煉 /48
第3章AI 提示詞在經管科研中的通用設計邏輯 /53
3.1 AI 提示詞設計的基本原則 /54
3.1.1 精準性設計 /54
3.1.2 場景化設計 /60
3.1.3 擴展性設計 /62
3.2 AI 提示詞在經管科研中的通用框架 /64
3.2.1 AI 提示詞與經管學科的融合 /64
3.2.2 從理論到實踐的 AI 提示詞框架構建 /65
3.2.3 提示詞疊代優化方法 /68
3.3 AI 提示詞在經管科研中的典型應用場景 /72
3.3.1 跨模態交互：文本、數據與圖表的協同設計 /72
3.3.2 成功與失敗的提示詞對比 /79
第4章 人工智能 + 經管理論構建與文獻研究 /83
4.1 AI+ 經管理論構建 /84
4.1.1 理論構建的意義與流程 /84
4.1.2 理論構建的經典方法與新路徑 /86
4.1.3 AI 賦能理論構建的價值維度 /88
4.1.4 AI 優化演繹和歸納的路徑 /90
4.1.5 AI 驅動經管理論創新的範文解析 /92
4.2 AI+ 經管文獻研究 /94
4.2.1 文獻研究中的提示詞設計 /94
4.2.2 AI 輔助文獻閱讀與歸納 /97
4.2.3 AI 輔助文獻熱點分析 /100
第5章 人工智能 + 經管科研數據處理與分析 /107
5.1 AI+ 經管數據采集 /108
5.1.1 AI+ 數據勘探 /108
5.1.2 AI+ 數據抓取 /114
5.1.3 AI 助力多源數據融合 /117
5.2 AI+ 經管文本數據分析 /119
5.2.1 文本分類及經管科研應用 /119
5.2.2 主題建模及經管科研應用 /121
5.2.3 文本相似度計算及經管科研應用 /123
5.3 AI+ 經管音頻數據分析 /125
5.3.1 音頻的分類維度及數據背後的經濟含義 /125
5.3.2 音頻數據挖掘方法及經管科研應用 /127
5.4 AI+ 經管視頻數據分析 /129
5.4.1 視頻分類的維度及經濟含義 /129
5.4.2 視頻數據挖掘方法及經管科研應用 /130
第6章 人工智能 + 經管實證研究 /133
6.1 AI+ 實證研究 /134
6.1.1 經管實證研究的基本流程 /134
6.1.2 AI 與實證研究的融合 /135
6.2 AI+ 實證變量構建 /138
6.2.1 判別式人工智能在變量構建中的應用 /139
6.2.2 生成式人工智能在變量構建中的應用 /143
6.3 AI+ 解釋性實證研究 /147
6.3.1 AI 驅動的關聯關系研究 /148
6.3.2 AI 驅動的因果關系研究 /150
6.4 AI+ 預測性實證研究 /154
6.4.1 AI 與傳統預測模型的融合 /154
6.4.2 AI 驅動的新型預測模型構建 /155
第7章 人工智能 + 經管質性研究 /157
7.1 AI+ 質性研究 /158
7.1.1 質性研究在經管科研中的價值 /158
7.1.2 質性研究的實施流程 /159
7.1.3 質性研究中的局限性 /161
7.1.4 AI 對質性研究路徑的改變 /162
7.1.5 AI 在質性研究應用中面臨的挑戰 /167
7.2 AI+ 經管案例研究法 /169
7.2.1 案例研究概述 /169
7.2.2 案例研究的實施流程 /171
7.2.3 AI 在案例研究中的應用 /172
7.3 AI+ 紮根理論研究 /174
7.3.1 紮根理論概述 /174
7.3.2 紮根理論的實施流程 /176
7.3.3 AI 在紮根理論中的應用 /177
第 8 章 AI 賦能經管科研論文優化與質量提升 /180
8.1 頂級期刊針對大模型使用的政策 /181
8.1.1 頂級期刊的政策 /181
8.1.2 大模型輔助寫作的“四原則”/186
8.2 AI 賦能經管科研論文質量提升的應用場景 /187
8.2.1 研究邏輯檢驗與模擬評審 /188
8.2.2 期刊偏好分析與智能選刊建議 /192
8.2.3 語言潤色與表達優化 /198
8.2.4 科研繪圖智能優化 /201
8.3 規避 AI 寫作的學術合規風險 /205
8.3.1 查重降噪策略 /205
8.3.2 規避大模型“幻覺”風險 /206
8.3.3 規避大模型合作使用風險 /208
第 9 章 AI 時代研究者的能力進化 /210
9.1 AI 時代研究者的核心能力 /211
9.1.1 工具賦能與認知賦能 /211
9.1.2 科技素養與學科深度的平衡 /212
9.1.3 深度思考與判別能力 /215
9.1.4 復雜系統下的創新力與決策力 /219
9.2 AI 時代經管科研的跨學科跨領域協作 /220
9.2.1 科技與人文的交匯 /220
9.2.2 經管學科與自然學科的融合 /223
9.2.3 政產學研協同創新 /227
9.3 AI 時代的經管科研團隊管理 /232
9.3.1 AI 時代的經管科研團隊組織結構 /232
9.3.2 AI 時代的數據治理與知識共享 /235
第 10 章 經管科研的 AI 倫理 /238
10.1 AI 倫理的基本內涵 /239
10.1.1 倫理的概念 /239
10.1.2 技術倫理的關註點 /239
10.1.3 AI 倫理的概念和新內涵 /240
10.2 AI 倫理的常見問題 /241
10.2.1 虛假信息的甄別 /241
10.2.2 數據泄露與知識產權 /245
10.2.3 知識偏見 /247
10.2.4 算法歧視 /250
10.3 AI 倫理問題的應對 /252
10.3.1 大模型學術使用邊界 /252
10.3.2 人機雙向互動 /255
10.3.3 引註規範與全程監管 /258
10.4 學術規範保障與 AI 檢測平臺使用 /263
10.4.1 學術規範保障 /263
10.4.2 AI 檢測平臺的使用 /265
參考文獻 /269
