2025年政府工作报告提出，要持续推进“人工智能+”行动。为深入贯彻党的最新理论成果，进一步提升教师的科研能力与跨学科素养，推动数字经济领域的研究创新，数字经济党支部于2025年4月25日下午在文泉楼南207室举办了以“大数据时代机器学习方法在经济学研究中的应用”为主题的专题分享会。本次活动由贾红静博士担任主讲人，支部全体党员教师积极参与。
活动伊始，贾红静博士首先呼应全国两会精神，深入解读了国家层面推动人工智能发展的关键政策，重点讲解了《新一代人工智能发展规划》的目标与要求，特别是其中强调发展高级机器学习、开展经济学等跨学科探索性研究的内容。同时，贾红静博士阐释了2024年首次被写入《政府工作报告》的“人工智能+”的重大意义，指出这是推动数字经济发展和数实融合的新范式。结合教育部《高等学校人工智能创新行动计划》，贾红静博士强调，高校经济学研究者应积极拥抱机器学习等工具，这不仅是响应国家战略，更是提升研究精准度、拓展新研究领域的必然要求，是AI驱动人文社科理论创新与范式变革的重要体现。
在明确政策背景与研究方向后，贾红静博士系统介绍了机器学习技术。她阐述了机器学习的本质——一种通过算法从经验（数据）中学习并提升任务性能的计算机程序，是解决数学优化问题的有效途径。她特别指出，面对当今海量、高维、类型多样、信息密度低的大数据，机器学习方法在降维、精准预测、识别因果关系、构建新理论方面具有显著优势，能够有效变革经济学研究范式。
随后，贾红静博士重点阐述了机器学习在经济学三大核心应用领域。第一，拓展数据来源与变量构建。通过处理文本、图像、音视频等非结构化数据，丰富经济研究的数据多样性与视角。第二，提升经济预测准确性。利用机器学习灵活的算法优势，特别是在样本外预测方面，显著提升金融、会计、管理等领域预测任务的精准度。第三，深化因果推断分析。将机器学习技术与传统计量方法深度融合，通过更好的变量筛选、异质性处理效应估计以及双重机器学习（DML）等前沿方法，更有效地识别和解释经济现象背后的因果关系，并推动因果分析范式向“理论与数据双重驱动”转型。分享会内容前沿、信息量大，引发了与会教师的浓厚兴趣和热烈讨论。大家围绕数据获取、模型选择、结果解释以及如何将这些方法应用于自身研究和教学等问题，与贾红静博士进行了深入的互动交流。
本次专题分享活动，紧密结合2025年全国两会精神，聚焦学术前沿，不仅使教师们对政府工作报告重点提及的“人工智能+”有了更深刻的理解，更系统学习了机器学习在经济学研究中的强大潜力与具体应用。数字经济党支部将继续以高质量党建引领高质量教师发展，为服务国家战略和学校“双一流”建设贡献力量。
【系列活动由澳门永利yl6776党的基层组织建设工作经费支持（资助编号: 24129043101）】