日前，教育部社科司公布了教育部人文社会科学研究一般项目评审结果。我院共5位老师获得青年项目立项，立项信息如下：
李鑫茹
副教授，硕士生导师
项目类别：青年项目
项目名称：中国双向投资趋势对双重价值链结构与韧性的影响及预警研究
项目简介：双重价值链是双循环的核心体现，深化双重价值链分工、强化双重价值链韧性是构建新发展格局的内在要求；而双向投资能够促进全球范围内资源优化配置以及母国和东道国内部要素重组，要素分工模式将推动国内外产业布局调整，进而影响双重价值链结构。近年来中国双向投资趋势出现新变化，发达经济体“去风险化”政策和供应链体系构建、制造业逆全球化等因素加大中国FDI下行压力，将双向投资与双重价值链置于统一研究框架，将有助于厘清和理解高水平对外开放与新发展格局的内在逻辑。本项目拟建立中国双向投资与省级区域双重价值结构的定量研究模型，预测跨国投资趋势及其对双重价值链结构和韧性的影响，提出双向投资布局优化策略以减缓经济冲击和助力转型升级。
王晓星
讲师，硕士生导师
项目类别：青年项目
项目名称：国际经贸规则重构下深度贸易协定的量化及贸易与福利效应研究
项目简介：在当前全球经贸格局和规则体系深刻变革的背景下，特惠贸易协定（PTAs）的数量和内容深度显著增加，这些变化对于经济一体化和福利水平产生了重要影响。本课题基于深度贸易协定（DTAs）数据库，利用机器学习方法量化1995-2023年间签署的DTAs深度水平，采用定量贸易模型评估DTAs的贸易和福利效应，并进行反事实分析以量化进一步深化DTAs的潜在影响。本研究旨在为我国在国际经贸规则重构背景下的政策制定提供科学依据，提升我国DTAs深度水平，推动更高水平的开放型经济新体制建设。
王格非
讲师
项目类别：青年项目
项目名称：人工智能技术辅助下的晚清气候变化与人口发展模式变迁研究
项目简介：历史时期的气候变化与人类社会的互动关系复杂而深刻。本项目追踪1840-1910年的人口变化，探讨人口转型模式，分析气候变化、人口结构变化与社会结构变迁的关系。挖掘和利用大量可靠数据是研究气候、人口及社会互动关系的主要挑战。项目旨在探索深度学习和自然语言处理等人工智能技术在量化经济史研究中的作用，并应用这些技术进行研究。借助多种算法，项目通过精细化重构的多源微观历史数据，探讨在气候变化驱动下的历史人口发展与社会结构转型的复杂互动，为理解人类社会现代化演变及东西方“大分流”现象提供新视角。项目展示的人工智能技术应用不仅为跨学科研究铺设了新通道，还为经济史研究引入了创新工具，为揭示复杂的历史演进提供全新视角。
李兴申
讲师，硕士生导师
项目类别：青年项目
项目名称：全球金融周期与跨境银行资本流动网络：影响机制与审慎监管研究
项目简介：随着全球金融一体化进程的推进，各国之间的跨境资本流动形成了日益紧密的全球资本流动网络，忽视网络化特征将低估全球性因素的跨境溢出影响，2008 年全球金融危机、2015 年与2022 年美联储开启货币政策紧缩进程对全球资本流动网络的冲击便是典型例子。随着跨境银行资本流动网络关联性的不断提高，全球金融周期的网络风险溢出效应进一步增强，对中国金融稳定的影响也将不断提高。本项目以跨境银行资本流动网络视角作为切入点，研究全球金融周期通过直接和间接方式对跨境银行资本流动网络的影响，评估网络中各经济体实施跨境资本流动审慎监管政策的效果和溢出效应，为中国完善宏观审慎监管框架提供参考。
高廷帆
讲师，硕士生导师
项目类别：青年项目
项目名称：大科技平台主导的企业创新生态建设研究
项目简介：放眼全球，大科技平台正通过股权投资等方式积极构建自身的创新生态。不同于历史上大烟草公司、大石油集团，或是20世纪中后期占主导的大型通信技术公司，大科技平台掌握了海量数据、先进算法等数智时代创新的关键要素，这些资源将赋能于生态参与者的创新。然而，在大科技平台不断集中、数据驱动知识垄断的背景下，生态参与者的创新轨迹也有可能受到影响，创新可能被抑制甚至封杀。本课题聚焦大科技平台对创新生态的影响，利用智能体模拟等新方法，探究科技企业创新生态的演化规律，为进一步发挥科技型骨干企业引领支撑作用、营造有利于科技型中小微企业成长的良好环境提供学理支持。