4月11日，来自德国哥廷根大学农业经济学与农村发展系，深耕机器学习与人工智能研究领域多年的于晓华教授做客经济学院经济大讲堂，为全院师生带来一场精彩的学术讲座。讲座由经济学院副院长吴平教授主持。
于晓华教授以“机器学习方法对中国农村减贫问题的再审视”为题，从专业视角出发系统论证机器学习技术对发展经济学研究的范式革新意义。他首先通过“下雨—打伞”的案例解构传统计量经济学（基于因果推断）与机器学习（基于模式识别）的方法论差异。他指出，传统研究聚焦“为何打伞”（因果机制），而机器学习更关注“何时打伞”（预测关联），二者在问题意识与分析逻辑上存在本质分野。于晓华教授强调，机器学习并非对经济理论的替代，而需与“新制度经济学”“行为发展理论”等传统框架形成对话。他呼吁学界在方法创新中保持“问题导向”，避免陷入技术工具主义陷阱。
在学术交流环节中，与会师生围绕机器学习的经济学应用展开深入探讨，重点关注算法模型的实现路径、不同经济场景下的方法适配性及与传统计量经济学的融合策略。于晓华教授结合其丰富的研究经验，系统解答了各类专业疑问，并强调“学术创新往往产生于传统方法与新兴技术的交叉地带”，鼓励青年学者在夯实理论基础的同时，勇于拓展方法论的边界。
会后，于晓华教授结合国际前沿研究趋势，就经济学院数字经济专业建设提出若干前瞻性建议，为学院数字经济专业特色化发展提供重要思路。
主讲人简介：
于晓华，德国哥廷根大学农业经济学与农村发展系教授，在《American Journal of AgriculturalEconomics》《Journal of Economic Dynamics andControly》等顶级期刊发表论文一百余篇。担任《Agricultural Economicsx》、《China EconomicReview》等期刊的副主编或编委，担任非洲农业研究论坛(Forum for Agricultural Research in Africa）、联合国粮农组织2024年度报告以及德国转型国家农业经济研究所 (IAMO)等国际组织的科学咨询委员。
