前些日，我们讨论过AI独立、自动化撰写经济学实证论文的迅猛发展。从选题、文献综述到数据分析和结论推导，整个过程似乎正在被AI重塑。这听起来有些不可思议，但它确实是我们正在面对的现实。
在经济学之外，像NeurIPS这样的顶级人工智能会议，很多投稿论文从研究思路、代码实现到初稿撰写，都有AI的深度参与，甚至起到了主导作用。由此，经济学者们开始思考一个深刻的问题：对于实证经济学而言，一场由AI驱动的深刻变革已经拉开帷幕。
过去，熟练掌握双重差分（DID）、断点回归（RDD）、工具变量（IV）等因果推断方法，能高效使用Stata或 Python 处理数据的研究者，往往更容易在顶级期刊上崭露头角。但现在，这些技术门槛正在被人工智能迅速抹平。大型语言模型在数学和编程上的能力，已经超越了大多数博士生的水平。
- 代码不再是障碍：过去需要耗费一整晚调试的数据爬取和清洗工作，如今可能只需要一句精准的指令（Prompt）。
- 回归分析变得简单：只要提供数据，AI可以在一分钟内跑完几十种不同的模型设定，还能自动完成稳健性检验。
- 研究叙事也不再稀缺：过去我们引以为傲的经济学直觉和讲“好故事”的能力，也面临挑战。如果一个研究者一天能想出10个研究点子，AI一天就能生成上百个逻辑通顺、风格贴合顶刊的“经济学故事”。
那么，当计量技术和叙事能力都不再稀缺，实证研究中真正不可替代、真正值钱的东西，究竟是什么呢？
在众多讨论中，一个清晰的共识正在形成：真正稀缺的是独家数据。我们正在见证实证经济学进入一个以数据为核心的全新阶段。在AI普及的当下，许多简约式（Reduced Form）研究的价值，几乎完全取决于其所用数据的独特性。
如果你使用的是公开、常见、谁都能下载的数据库，那么你的研究就极易被替代。毕竟，AI可以比你更快、更准、更全面地完成同样的数据分析工作。未来学术界的格局，可能会因此发生显著分化。
- 一类是掌握独特数据资源的研究者：他们或拥有长期积累的微观数据库，能开展实地调研，或与企业、政府合作获取非公开信息。这些数据无法被AI凭空生成，也无法被轻易复制，构成了他们新的核心竞争力。
- 另一类则仍依赖公开数据：试图通过微调模型或变换计量技巧来寻找显著结果。在AI可以自动尝试成百上千种设定的背景下，这类工作越来越像重复劳动，产出的论文也难再引起广泛关注。
除了数据，在这场AI驱动的学术变革中，还有两类研究依然具备强大的生命力，甚至可能变得更加重要。
第一，是扎实的理论研究与结构模型。虽然大语言模型能快速进行数学推导，甚至写出形式漂亮的模型，但真正有价值的理论创新，依靠的是对人类行为深层次逻辑的洞察，以及一种难以量化的学术判断力。AI可以生成无数个模型，但它仍然无法分辨哪个模型真正揭示了现实世界的运行机制。那些需要复杂逻辑架构、深刻洞见和学术品味的工作，在未来相当长一段时间内，可能仍是人类学者的专属领地。
第二，是实验经济学与实地研究。这是目前AI几乎无法涉足的领域。AI没有“身体”，不能走进实验室操控设备，无法与乡村农户面对面交流，更无法设计并执行真实的随机对照试验（RCT）。一切依赖真实人际互动、现场观察和一手数据采集的研究，反而因为AI的局限性而凸显出更高的价值。正因为AI无法通过计算完美模拟真实的人类行为和社会情境，这类“具身”研究成为了抵御AI冲击的坚固堡垒。
所以，如果你正在选择研究方向，或者刚刚踏上学术道路，有句话值得牢记：“只会跑回归、调模型，真的已经不够了。”
基于AI对经济学研究带来的冲击，这里有一些建议供大家参考和讨论：
- 不要只做“计量技工”：单纯跑回归、调模型、做稳健性检验的工作，正迅速被AI替代。AI能在几秒内完成你几天的工作，且效率可能更高。
- 主动争取数据主动权：尽可能接触独家数据源，参与实地调研，或转向那些必须依赖一手信息的研究领域。数据的独特性，正在成为学术价值的新锚点。
- 单一学科训练已不足够：不妨多学习一些计算机课程，了解 深度学习 的基本原理，弄清楚AI的能力边界。未来的经济学者，很可能需要同时具备严谨的数据思维和对前沿技术的敏感度。
以下是社群中关于此议题的一些精彩讨论片段：
这场讨论远未结束。在技术飞速迭代的今天，重新思考研究的本质与学者的核心技能，或许是我们应对变革的第一步。对于这个话题，你有什么想法？欢迎在 云栈社区 的相关板块继续深入探讨。 | 
发表于 12 小时前
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