新生培养第三讲：中山大学黄新飞教授详细论述“数字经济与大数据经济运行监测运用”

随着新学期的临近，我院研究生新生提前培养系列学术活动进入尾声。2026年8月27日，作为该系列的最后一场专题讲座，我院特邀中山大学国际金融学院院长黄新飞教授担任主讲人，为2026级研究生新生作题为“数字经济与大数据经济运行监测运用”的学术讲座。

讲座伊始，屠新泉院长代表我院对黄新飞教授的到来表示热烈欢迎，并详细介绍了黄教授的学术履历与研究成果。屠院长还强调，本次讲座是新生提前培养系列学术活动的收官之讲，希望同学们通过聆听前沿研究，把握数字经济时代经济学研究的新方法、新范式，为即将开启的学术探索打下坚实基础。

黄新飞教授首先从为何要监测经济运行切入，系统梳理了习近平总书记2013年以来关于大数据与数字经济发展的重要论述，指出完善风险监测预警体系是推进国家治理体系和治理能力现代化的重要环节。他详细剖析了传统统计监测方法的五大结构性缺陷：数据获取成本高、滞后性强、统计误差较大、样本量偏小以及颗粒度粗糙，强调这些不足为大数据在经济监测中的深度应用提供了广阔空间。

随后，黄教授介绍了我国数字经济的发展现状以及大数据的多元应用场景，包括基于手机通话数据监测失业率的创新实践，电力、夜间灯光、支付结算、搜索引擎等多源数据在宏观经济研判中的运用，并分析了我国发展大模型面临的算力、数据和生态三大瓶颈。

黄教授在总结中指出，大数据经济监测的核心在于数据的收集整合与清洗预处理，数据质量直接决定分析结果的可靠性。展望未来，随着数据要素价值不断释放、大语言模型技术持续迭代，经济运行监测将向更高频、更精准、更智能的方向发展，但也需正视算力、数据和生态等方面的现实挑战。

在互动环节，同学们围绕大数据应用及AI辅助学术写作等话题踊跃提问。针对AI工具撰写论文这一热点问题，黄教授指出，大语言模型可作为文献梳理、代码调试等辅助工具，但学术研究的问题提出、理论分析、价值判断等核心环节必须由研究者自身完成，鼓励同学们善用技术工具但守住学术诚信底线。

本次讲座视野宏阔、内容翔实，将理论与实证有机结合。通过本次讲座，同学们对数字经济时代经济运行监测的前沿发展有了更加深入的认识，为即将到来的学术探索之旅奠定了坚实基础。

供稿人：李佳璇