时间：2026年3月27日 15:00-18:00

地点：策文商学院 508教室

参会人员：经济管理学院彭敏晶老师、陈玉文老师、吴尤可老师、熊莎莎老师及研究生同学共10余人

2026年3月27日下午，管理科学与工程专业“神经科学与消费行为组”顺利开展了本周的科研汇报与文献分享研讨会。本次会议由吴一坤、周强、周皓及罗静婷四位硕士研究生进行主讲分享，与会师生围绕相关前沿文献及工作论文展开了深入交流与热烈探讨。

一、吴一坤：《数字世界的自我化身理论建构》

主要内容：吴一坤同学分享了一篇关于自我化身的综述文章。该研究系统检索了Web of Science等数据库中的实证论文，提取了商业、教育、健康、游戏等领域的典型数字应用场景案例，深入探讨了自我化身的本质属性及其对人类行为的影响机制。研究表明，自我化身与用户的化身认同呈正相关，形象与行为的相似性设计能有效降低疏离感，提升用户接纳度。研究还发现，形象相似性对探索期用户及功能性场景影响更显著；行为相似性则对适应期用户及情感性场景作用更强；而在社交场景中，两者的有效匹配能进一步提升社交价值。

专家点评：与会老师指出，该研究极具启发性，不仅深化了数字时代下对自我化身核心作用的认识，也为理解用户数字行为与优化化身设计提供了新颖视角。老师建议同学们在撰写综述类文章时，可以深入学习并模仿该论文的研究框架、分析思路与论证逻辑。

二、周强：《IMM: An Imitative Reinforcement Learning Approach with Predictive Representation Learning for Automatic Market Making》

主要内容：周强同学汇报了一篇关于多档位自动做市（Market Making）问题的算法研究文献。该论文提出了一种IMM框架，通过将强化学习与模仿学习相结合来解决相关痛点。模型引入了稳定参考价与多档位动作编码，并利用TCSA网络提取市场表示，融合多粒度趋势信号。通过模仿专家策略，模型显著提升了探索效率，并在四个期货数据集上均取得了更优的风险收益表现。

专家点评：与会老师对该技术框架的应用价值表示认可，并建议汇报同学可以在此文献基础上，结合具体应用场景进一步开展深入的拓展研究。

三、周皓：《GPTs are GPTs: labor market impact potential of LLMs》

内容精要：周皓同学分享了发表于顶刊《Science》的重磅文章。该研究以“大语言模型（如ChatGPT）属于通用目的技术（General Purpose Technology）”为核心立意，首次系统量化了LLMs对全球劳动力市场的结构性影响，打破了“AI仅替代低技能岗位”的传统认知。研究发现，超过80%的岗位存在可被LLM自动化的任务，其中知识密集型岗位的暴露度最高。LLMs未来将作为重要的效率工具，深刻重构劳动力的时长格局。

专家点评：与会老师建议同学们仔细研读并学习该顶级期刊论文的研究方法与量化手段，以便在未来的研究中更好地进行实验设计与数据分析。

四、罗静婷：《人工智能、敏捷响应度与民营企业韧性——CEO 开放度的调节作用》

内容精要：罗静婷同学汇报了其正在开展的工作论文。该研究以2010—2024年中国民营上市企业为样本，探讨了人工智能对企业韧性的影响机制，并深入分析了“敏捷响应度”的中介作用以及“CEO开放度”的调节效应。

师生探讨：在讨论环节，与会师生针对该研究的变量设定与研究设计提出了多项建设性修改意见：

（1）核心变量衡量：敏捷响应度目前仅以“董事会会议次数”作为代理变量维度较为单一，建议引入更能反映企业实际业务响应能力的综合指标。

（2）调节变量优化：CEO开放度目前基于年龄、教育和任期构建，说服力有限，建议采用能更直接体现高管认知与行为特征的变量进行测度。

（3）研究情境聚焦：建议进一步从理论层面阐明“为何聚焦民营企业而非国有企业”，以夯实研究的情境理论基础。

（4）样本与稳健性：针对部分样本可能存在的“壳公司”问题，建议进一步完善样本筛选标准，并增强控制变量选取的理论依据，以全面提升研究的严谨性。

本次组会学术氛围浓厚，师生交流充分。通过深度的文献剖析与细致的论文打磨，与会同学对相关领域的前沿动态与研究范式有了更深刻的理解，会议取得圆满成功。