复旦大学经济学院副教授、复旦-图卢兹创新与数字经济研究院研究员，法学学士、经济学博士。主要研究领域包括产业政策与企业行为、创新与数字经济、能源与环境经济学。担任《技术经济》青年编委，入选上海市“晨光计划”。

相关成果发表在《经济研究》《金融研究》《中国工业经济》、Canadian Journal of Economics、Economic Inquiry、Economics Letters、Energy Economics、Journal of Economic Behavior & Organization等中英文经济学期刊，多篇文章被人大复印报刊全文转载。论文获得教育部高等学校科学研究优秀成果奖（人文社会科学）青年成果奖、上海市哲学社会科学优秀成果二等奖。近年来主持国家自然科学基金青年科学基金项目、教育部人文社会科学研究青年基金项目、中国博士后科学基金特别资助项目、面上资助项目。撰写的研究报告多次获得中央领导、省部级主要领导的正面批示。

共同主笔的研究报告《中国城市和产业创新力报告2017》公开了2001—2021年中国“城市-行业”层面的创新力指数，该指数当前已被500多篇CSSCI和SSCI期刊的论文引用（包括《经济研究》《管理世界》、China Economic Review、Energy Economics、Journal of Economic Behavior & Organization、The Energy Journal、World Development等）。

学术感悟：

熊彼特认为，“科学的”经济学研究应该掌握三类技术：历史、统计和理论。在求学过程中，本人也将其视为学术座右铭。以下是个人的一些浅见。

首先，历史分析强调理解经济现象的时间背景和制度环境。在开始研究项目前，必须清楚了解制度背景和政策实施的细节，并搜集相关典型案例，从而将历史事件与经济行为相联系。

其次，统计分析是现代经济学不可或缺的一部分，主要涉及三个方面：数据、软件和方法。具体而言，除了跨国、行业、地区层面的数据外，最好系统了解中国的企业数据和家庭个体数据，并且至少熟练掌握Stata、R或Python中的一种分析软件。同时，通过深入阅读《MHE》及因果识别方法的前沿文献，不断提高数据分析能力也至关重要。然而，个人认为，统计分析最关键的部分是描述特征事实，即通过对数据的简单分析，直观展示研究问题。

最后，理论是解释经济现象的基础。没有理论支持的研究，历史和统计分析往往会缺乏解释力。高质量的经济学研究不仅依赖于精确的数据和可靠的识别方法，还必须与经典经济学理论进行深入对话。因此，学好“三高”并熟悉研究领域内的前沿文献，特别是关注理论研究中的争议假设，对于做好经济学研究至关重要。

当然，这三者在实际研究中是有机结合的。通过掌握并运用这三类技术，从而推动研究更上一层楼，进而能够更加科学、严谨地分析中国的经济问题。

中国技术经济学会《技术经济》编辑部
2024年9月19日