2024年9月13日下午，由教育部人文社会科学重点研究基地厦门大学会计发展研究中心（简称会计中心）、厦门大学会计学系和厦门大学会计学系MPAcc中心联合主办的第五十一讲“冠亚·群贤”交叉学科工作坊在嘉庚一号楼404室线上线下同步举行。本期特邀中国科学院数学与系统科学研究院关肇直首席研究员，中国科学院大学经济与管理学院院长，发展中国家科学院院士，世界计量经济学会会士，国家自然科学基金委员会“计量建模与经济政策研究”基础科学中心项目负责人，教育部高等学校经济学类专业教学指导委员会副主任委员洪永淼教授作主题为“大数据时代经济学实证研究方法演变”的学术讲座。会计中心主任刘峰教授、刘馨茗副教授、李茂良副教授、李胜难助理教授等千余名师生线上线下共同参加本次讲座。
讲座伊始，刘峰教授代表主办方对洪永淼教授的到来表示了热烈的欢迎，并且简要介绍了举办此次”冠亚·群贤”交叉学科工作坊的初衷，希望会计学相关学者能够接受不同学科不同领域学者的思想，在洪教授的演讲中学习到可用的实证研究工具方法并加以运用，从而促进会计学科的创新发展。刘峰教授也期待借助冠亚交叉学科工作坊、《当代会计评论》杂志等多途径，推动会计学术共同体提升社会对会计的认知、助力会计成为一门“显学”。
洪教授首先阐述了大数据和人工智能对经济学研究的深远影响以及人工智能与统计学的相关性，并指出人工智能带给统计学与计量经济学带来的挑战。洪教授提出，大数据为改进经济测度提供了新机遇，大数据能够提升经济社会测度的及时性、精准性以及可行性，特别是经济社会心理等测度，如利用夜间灯光强度预测GDP等创新方法。同时，他也强调了心理因素在经济行为中的重要性，并探讨了如何通过文本数据和自然语言处理技术来测度这些因素。洪教授还指出海量微观大数据可为宏观经济学提供坚实的微观基础，推动宏观统计学和微观统计学的融合发展。
在宏观统计与微观统计的讨论中，长期以来，统计学和计量经济学聚焦于小模型建模范式，而大模型范式是一种将定性分析和定量分析相结合的系统分析方法，可比较充分利用大数据信息，大幅提升样本外预测能力和因果推断能力。洪教授创新性地提出连结宏观分析与微观异质性的一个新方法——利用分布式经济变量，即基于大量微观动态数据，构建重要经济变量的横截面分布，用于研究宏观经济异质性，如经济政策和外生冲击对不同群体的异质性影响。除此之外，洪教授还讨论了大模型范式在统计建模中的应用，包括大模型对GMM模型的修进，以及如何通过模型简化来降低信噪比以解决维数灾难问题。
接着，洪教授探讨了因果推断与可解释统计学的重要性。他强调伴随着大数据和人工智能的广泛应用，学者在迫切呼唤在创新经济学实证研究方法的同时，也需要注重统计学与人工智能方法的可解释性，特别是经济可解释性，目前，可解释统计学和可解释人工智能还处于初步阶段，这是统计科学未来非常重要的发展方向之一。最后，洪教授认为大数据和人工智能正在重塑统计科学与计量经济学的研究范式，拓展统计科学的研究范畴，并会开辟一些新的研究方向。
在交流讨论环节，洪教授精彩讲解了高维数据正态分布、R-Squre在计量经济学的重要性以及机器学习等相关内容，解决了现场学生们提出的困惑，也引发了师生们更深入的思考交流，互动氛围十分活跃。
最后，刘峰教授再次强调当今时代是一个讲求方法论的时代，希望会计学的同学们能够利用好计量经济学的高效工具，做出更高质量的研究。伴随着线上线下与会者的热烈掌声，本次讲座圆满落幕。通过此次讲座，与会师生对大数据时代经济学实证研究方法演变有了更清晰的认识，对交叉学科研究的理论和实践意义有了更深刻的理解。
