机器学习如何赋能管理学研究？——国内外前沿综述和未来展望

管理学研究的新纪元：机器学习全景综述与展望

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一、 范式变革：从“数据建模”转向“算法建模”

• 研究背景：机器学习（Machine Learning）作为人工智能的核心分支，正深刻改变管理学的研究范式。它通过从海量、复杂、高维、多模态的非结构化数据中提取价值，弥补了传统计量经济学在处理非实验性、时变性数据及模型误设方面的短板。
• 核心驱动：倡导研究者拥抱“算法建模文化”，实现机器学习技术与传统计量方法的深度融合，推动“大数据与机器学习计量经济学”这一新兴学科的发展。
  

二、 机器学习赋能管理学研究的四种途径

• 变量测量：
      - 内涵：利用自然语言处理（NLP）和计算机视觉等技术，从文本（如MD&A、社交媒体）、图像、音频、视频中挖掘有意义的构念。
      - 应用：测量CEO人格特质（外倾性、自恋）、沟通风格、管理者短视主义及企业文化等传统方法难以量化的变量。
• 事件预测：
      - 内涵：利用灵活的函数形式，在保障模型稳健性的前提下，实现精准的样本外预测。
      - 应用：在财务欺诈检测、股票风险溢价分析、信贷违约预测及消费者情绪分类等领域展现出超越传统逻辑回归的精准度。
• 因果推断：
      - 内涵：辅助传统方法解决“维数灾难”，通过精准估计反事实结果和处理效应来识别因果关系。
      - 策略：运用PDS LASSO选择协变量，利用因果森林（Causal Forest）估计异质性处理效应，并构造强工具变量以克服内生性问题。
• 理论构建：
      - 内涵：机器学习在模式发现阶段发挥关键作用，作为溯因理论构建的输入，而非仅仅是假设检验。
      - 流程：遵循样本拆分、模式发现、理论解释、理论检验的四步路径。
  

三、 中国情境下的未来机遇

• 讲好中国故事：中国独特的制度、文化背景及资本市场（如精准扶贫、国有企业双重代理关系）为理论构建提供了肥沃土壤。
• 跨方法融合：鼓励将机器学习与多案例分析、随机实验等方法结合，权衡模型的预测能力与可解释性，拆解算法“黑箱”。
• 公平与伦理：在建模中引入因果理论，防范算法偏见，确保研究的社会责任与伦理规范。
  

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文章作者： 刘景江、郑畅然、洪永淼
文章原名： 《机器学习如何赋能管理学研究？——国内外前沿综述和未来展望》