选题简报|国家社科基金年度项目（应用经济学）立项选题分析（2023）

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一、立项选题高频词

风险 农业 企业 中国 对策 产业链 数字经济 高质量发展 供应链 治理 数字化 制造业 评估 金融 农村 共同富裕 数据 全球 农户 数字技术 数据要素 市场 改革 数字金融 绿色转型 消费

二、选题特点

一是紧跟时代主题，关注国家战略和社会热点。例如，选题涉及“双碳”目标、数字经济、共同富裕、供应链安全等重大问题，体现了应用经济学研究的时代性和前瞻性。

二是突出创新性，提出新的理论机制、评价方法和政策建议。例如，选题运用图深度学习、机器学习、AI等新兴技术，探索数据要素化、数据资产化、数据金融化等新型机制，构建碳交易市场、绿色信贷、蓝色金融等新领域政策。

三是注重实证性，采用大数据、实验、案例等多种研究方法。例如，选题利用网络数据分析金融风险传导、利用实验数据评估公共政策效果、利用案例数据探究企业创新策略等，体现了应用经济学研究的实证性和科学性。

四是强调协同性，构建跨学科、跨领域的研究视角和框架。例如，选题结合生态经济学、演化经济地理学、环境税收学等交叉学科，结合能源转型、城市发展、农村振兴等跨领域问题，体现了应用经济学研究的协同性和开放性。

五是关注实效性，针对具体问题提出可操作的解决方案和对策建议。例如，选题针对芯片产业的挑战、平台企业的监管、财富分配的调节等具体问题，提出了实现路径、治理策略、改革方案等可操作的解决方案和对策建议。

三、建议

一是紧密结合国家重大战略需求和社会发展趋势，选择有价值和有意义的研究课题。例如，可以关注“十四五”规划中提出的重点领域和任务，如数字化转型、区域协调发展、社会保障体系完善等。

二是突破传统理论框架和方法论束缚，探索新的研究思路和创新点。例如，可以借鉴国际前沿理论和方法，如行为经济学、网络经济学、复杂系统理论等，或者尝试构建自己的理论模型和方法体系。

三是充分利用大数据和人工智能等新技术手段，提高研究的实证水平和科学性。例如，可以利用互联网平台提供的海量数据进行文本分析、情感分析、网络分析等，或者利用机器学习、深度学习等技术进行数据挖掘、预测建模等。

四是加强跨学科和跨领域的合作和交流，拓展研究的视野和范围。例如，可以与其他学科的专家学者进行合作研究，如管理学、法学、社会学等，或者与其他领域的实践者进行对话交流，如政府部门、企业机构、社会组织等。

五是注重研究的实用性和政策导向性，提出有针对性和可操作性的建议和方案。例如，可以根据研究结果，提出具体的政策建议和实施步骤，或者设计相应的政策评估和监督机制，以期为国家和社会的发展提供参考和支持。

四、立项选题名单

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