机器学习在经济学与管理研究中的应用：方法革新与实证拓展

一、引言

在经济学与管理学研究中，因果推断、政策评估与预测分析一直是核心命题。长期以来，主流研究范式依赖于线性模型、固定效应模型及工具变量等传统计量方法，这些方法在理论上具备明确的识别机制和稳健性，但在实际研究中却常常遭遇数据维度高、变量内生性强、非线性结构显著等问题，致使模型解释力和预测能力均受到限制。特别是在面向新兴经济形态（如平台经济、数字经济与绿色转型）的问题研究中，传统模型受限于预设函数形式与强假设约束，往往难以捕捉复杂的异质性效应与交互机制。与此同时，互联网、大数据和物联网等技术的发展极大丰富了经济数据的维度、粒度和频率，推动研究者从传统“小样本+ 强理论”的范式，向“高维度 + 弱假设”的实证探索转型。机器学习作为一类数据驱动、结构灵活的建模工具，其在非参数估计、变量压缩、预测增强等方面展现出卓越性能，为经济学研究提供了新的方法论支持[1]。它不仅具备强大的预测能力，更重要的是通过适当改造，可实现对结构参数的识别与解释，从而服务于因果分析与政策评估等核心议题。本文通过系统回顾近年来代表性研究，尝试揭示机器学习在经济学与管理学研究中所扮演的多重角色，推动研究范式、工具体系与问题视角的整体更新。

二、方法论革新

机器学习对因果推断的补充 因果识别能力是经济学理论和实证分析的基石，而传统因果推断方法（如 DID、IV、RDD 等）虽然在特定情境下具有清晰的识别策略，但在面对高维控制变量、非线性结构、异质性个体响应时往往力不从心。机器学习，尤其是“双重机器学习（DoubleMachine Learning, DML）”方法的提出，为经济学因果推断提供了一种新的可能性。DML 方法通过在模型中嵌入正则化回归，如 Lasso、Random Forests 与交叉拟合机制，实现在高维协变量环境中对结构参数进行无偏估计[2]。李超与求文星[2] 指出，DML 框架在缓解混淆变量偏误、稳定参数估计以及识别非线性效应等方面表现优越，显著提升了因果推断的适用范围与实证解释力。此外，郭峰和陶旭辉[3]”container-title”:”经济学（季刊）”,”DOI”:”10.13821/j.cnki.ceq.2023.01.01”,”issue”:”1”,”language”:”zh-CN”,”note”:”foundation: 国家社会科学基金重大项目（18ZDA091）； 国家自然科学基金青年项目 (72003214 在其综述中系统比较了不同 ML 方法在因果识别中的表现，提出“估计—修正—解释”三阶段的因果建模范式，为复杂政策评估提供了理论与方法的整合路径。总体来看，机器学习的引入不仅拓展了经济学研究方法论的边界，也促使学者在模型选择、估计策略与推论机制上进行反思与创新。

三、实证拓展

机器学习赋能经济与管理议题除了方法层面的革新，机器学习在多个具体应用场景中亦展现出强大的赋能效应，尤其在企业创新、城市治理、绿色发展与数字经济等方向成果尤为丰富。在企业创新领域，孙慧等 [4] 基于专利文本挖掘与企业创新投入数据，利用机器学习模型揭示了人工智能对企业创新质量的多路径影响机制。他们发现 AI 技术的引入不仅提升了创新产出数量，更重要的是改善了创新的技术复杂度与协同性。在城市与区域治理方面，周建平等[5] 基于中国城市面板数据，通过构建 DML 模型识别数字经济对城市 ESG 绩效的影响路径，并进一步检验不同城市类型与治理能力下的异质性响应。他们的研究强调了政策评估中不可忽视的制度环境差异。绿色发展研究中，张涛与李均超[6] 利用多源数据结合双重机器学习框架，发现网络基础设施作为外部条件能够显著促进地区绿色全要素生产率的增长，体现出基础设施对区域绿色转型的外溢效应。此外，徐红丹与王玖河[7] 研究发现，人工智能通过优化生产调度、提升能效管理等路径推动制造企业实现“新质生产力”的跃迁，其作用在资本与技术密集型产业中尤为明显。这些研究表明，机器学习不仅为识别复杂经济机制提供了技术工具，也推动了政策评估与

企业战略研究的范式创新。

四、面临挑战与未来研究方向

尽管机器学习为经济学研究带来了前所未有的工具扩展与应用活力，但其在理论融通与学科整合方面仍面临诸多挑战。首要问题在于可解释性与理论嵌入的张力。当前主流机器学习模型（如深度神经网络、Boosting 树等）在捕捉高阶交互关系方面虽然效果显著，但模型结构往往过于复杂，缺乏清晰的理论结构支持，不利于经济机制的识别与政策含义的抽象。其次，研究结果的稳定性与再现性问题亦不容忽视。在不同的算法参数设定、样本划分与特征工程下，模型输出存在较大波动，影响其在公共政策与企业决策中的实用性。此外，机器学习变量选择机制虽然可提升预测准确率，但缺乏经济理论指引的变量选择往往导致模型难以对结果进行合理解释。未来研究可从三个方向发力：一是推动可解释性机器学习的发展，构建具备经济学含义的模型结构；二是探索机器学习与结构建模（如 DSGE、微观仿真模型）的融合，弥合理论与算法之间的隔阂；三是构建标准化、共享化的数据与模型平台，提升研究透明度与可复制性，推动形成“开放科学”的研究生态。

五、结语

综上所述，机器学习正以前所未有的速度与广度进入经济学与管理学的研究核心。它不仅丰富了因果推断的技术路径，更以高度灵活性支持了新兴经济议题的实证研究。在当前数据复杂性不断上升、经济行为愈加异质与动态的背景下，机器学习方法以其实证适应性、建模灵活性与预测准确性成为主流研究范式的重要补充与推动力量。从结构估计到异质性识别，从宏观经济预测到微观机制探测，机器学习技术不仅提供了方法上的“工具箱”，更重塑了经济学者理解世界的方式。在此过程中，我们也应保持警觉，避免盲目崇拜“算法权威”，更应注重其经济解释、理论约束与政策含义的有效结合。未来，随着数据获取机制、计算架构与交叉学科协同的进一步发展，机器学习将在推动经济学理论创新、实证工具变革和政策体系重构中发挥越来越重要的作用。特别是在数字经济、智能制造、绿色金融等实践驱动强、技术更新快的领域，机器学习有望实现理论与实践的深度耦合，成为应对现实经济复杂挑战的重要利器。对于希望立足前沿的经济与管理学者而言，掌握并运用机器学习方法，不仅是一种技能，更是一种适应未来学术生态的必要路径。

参考文献

[1] 王芳 , 王宣艺 , 陈硕 . 经济学研究中的机器学习：回顾与展望 [J/OL]. 数量经济技术经济研究 , 2020, 37(4): 146-164.DOI:10.13653/j.cnki.jqte.2020.04.008.

[2] 李超 , 求文星 . 基于机器学习的因果推断方法研究进展 [J/Λ] OL]. 统 计 与 决 策 , 2021, 37(11): 10-15. DOI:10.13546/j.cnki.tjyjc.2021.11.002.

[3] 郭峰 , 陶旭辉 . 机器学习与社会科学中的因果关系：一个文献综述 [J/OL]. 经济学（季刊）, 2023, 23(1): 1-17. DOI:10.13821/j.cnki.ceq.2023.01.01.

[4] 孙慧 , 罗添 , 夏学超 . 人工智能如何影响企业创新质量 [J/Λ] OL]. 产业经济评论 , 2025(2): 5-26. DOI:10.19313/j.cnki.cn10-1223/f.20250225.001.

[5] 周建平, 徐维祥, 宓泽锋, 等. 数字经济对城市esg 发展的影响——基于双重机器学习方法的检验[J]. 地理研究, 2024, 43(6):1407-1424.

[6] 张涛 , 李均超 . 网络基础设施、包容性绿色增长与地区差距——基于双重机器学习的因果推断 [J/OL]. 数量经济技术经济研究 ,2023, 40(4): 113-135. DOI:10.13653/j.cnki.jqte.20230310.005.

[7] 徐红丹 , 王玖河 . 人工智能与制造企业新质生产力——基 于 双 重 机 器 学 习 模 型 [J/OL]. 软 科 学 , 2025, 39(5): 26-33.DOI:10.13956/j.ss.1001-8409.2025.05.05.