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李晓龙(副教授)

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  •  硕士生导师
  • 电子邮箱:
  • 所在单位:经济管理学院
  • 职务:邮政管理系教研中心主任
  • 学历:研究生毕业
  • 办公地点:鸿通楼617
  • 性别:男
  • 学位:博士学位
  • 在职信息:在职
  • 主要任职:经济管理学院副教授/硕士生导师
  • 毕业院校:北京大学/北京邮电大学
  • 学科:管理科学与工程*
  • 所属院系:经济管理学院

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  • 研究方向

数字经济、金融科技、区块链技术及应用

数字经济、金融科技、区块链技术及应用


一、数据要素/数字经济

数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态,是以数据资源为关键要素,以现代信息网络为主要载体,以信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力,促进公平与效率更加统一的新经济形态。2020年04月10日,《中共中央国务院关于构建更加完善的要素市场化配置体制机制的意见》明确将数据列为除土地、劳动力、资本、技术外的第五大生产要素。数据作为一种新型的生产要素如何推动经济增长,所有权的归属的界定、市场交易机制的设计、对其他生产要素的替代效应都是当前科研热点。

数字经济与数据要素课题组聚焦于数字经济时代背景下,数据要素作为新型生产要素对经济增长、劳动力市场、产业升级及社会福利的影响。课题组通过理论建模、实证分析和政策研究,深入探讨数据要素与人工智能(AI)技术的协同作用,揭示其在推动经济增长、优化劳动力市场结构、促进产业创新等方面的机制与路径。课题组的研究成果旨在为政府、企业和社会提供科学依据,推动数字经济的高质量发展。

重点关注以下方向:

数据要素对经济增长和劳动力市场的影响;

人工智能技术在不同行业和地区的应用差异及其对劳动力市场的塑造;

数据要素市场的包容性发展路径。


二、计算经济学/算法交易/金融科技

数据科学是利用科学方法、流程、算法和系统从数据中提取价值的跨学科领域。以大数据分析为中心、多学科交叉融合为特色,依托统计学、数学、计算机科学与技术和人工智能等学科,充分利用各种科学方法从海量数据中提取有价值的信息及提高洞察力,并做出准确的决策。算法交易是金融领域的前沿,课题组的研究涉及开发和优化算法交易策略,结合数据科学技术和数学模型,以分析市场动态并支持自动化交易决策。目前,课题组参与举办四届International Conference on Computing and Data Science (CONF-CDS)系列国际会议,为中外计算机、数据科学及其相关领域的学者提供了交流对话、共同学习、相互探讨的平台。往届会议的论文集已经由IEEE CS CPS、Springer CCIS等知名论文集出版,论文已被IEEE Xplore、EI Compendex、SCOPUS等数据库检索。


三、区块链技术及应用

区块链技术及应用课题组专注于区块链技术的创新与应用,特别是在非同质化通证(NFT)、数字藏品、元宇宙等新兴领域的探索与实践。课题组通过理论研究、技术开发与产业应用相结合,深入挖掘区块链技术在数字经济中的潜力,推动其在文化创意、品牌营销、消费领域等场景中的落地应用。课题组的研究成果不仅为行业发展提供了理论支持,还为政府和企业提供了切实可行的政策建议和技术解决方案。