对于经管领域的实证研究而言，从选题到成稿，最磨人的往往并非研究问题的提出，而是其间高度重复的事务性工作。数据检索、清洗、回归估计、文献梳理与理论建构，每一步都消耗大量时间，且常因某一环节受阻而反复返工。
本次直播即围绕一件事展开：上述各环节如何交由AI智能体执行，从原始数据一路推进至成文框架，将原本1–2周的工作量压缩至数小时。全程不涉概念空谈，仅呈现这套AI实证写作工作流的具体运行方式。
01｜AI实证写作的四步走
整套流程可划分为四个环环相扣的环节：
第一步 · 数据：完成变量构建，产出研究框架稿；
第二步 · 实证：由AI驱动代码执行；
第三步 · 文献综述：依托SKILL与AI验真；
第四步 · 理论论证与假设提出：由AI辅助完成。
以下逐一展开。
第一步：数据——变量构建与自动化清洗
数据是实证研究的基石。AI智能体可实现从原始数据到期刊三线表的全链路自动化处理。
数据集智能推荐：给定研究主题，自动输出含变量与来源说明的候选数据集列表。
复合指标体系构建：自动检索核心指标并给出计算公式，形成可复用的指标体系。
代理变量构造：AI协助明确核心概念类型、提取量化特征，探索并确立代理变量的构建方法。
自动化清洗脚本：生成可复跑的do／Python脚本，缺失值与缩尾处理全自动完成。
第二步：实证——AI驱动代码执行
依托Skill，实现从基准回归到异质性分析的全流程自动化。
基准回归与稳健性检验：主效应回归自动输出系数与显著性；稳健性测试自动覆盖替换变量、工具变量法（IV）与倾向得分匹配（PSM），对核心解释变量的显著性完成一次性验证。
机制分析：自动运行中介效应与异质性分析，生成机制路径表；AI同时自动撰写结果叙事。
第三步：文献综述——SKILL与AI验真
以主题维度重组文献，用漏斗结构生成引言初稿，并撰写本文定位句，凸显学术增量与边际贡献。
文献重组与定位：按研究主题重组既有文献，明确本文在学术谱系中的坐标与增量。
AI验真：辅助甄别并筛除引用错误，保障文献基础的严谨与扎实。
第四步：理论论证与假设提出
由 AI 辅助完成理论匹配与假设推演，形成可检验的研究命题。
理论匹配与机制推演：AI检索并匹配适用理论，推演"为何 X 影响 Y"的作用路径。
DAG机制图：绘制有向无环图，还原因果逻辑的结构关系。
假设生成：自动产出H1主效应、H2机制效应、H3边界条件三组研究假设。
02｜一个基本原则：AI起草，人工精修
这套流程的定位并非以AI替代研究者完成论文，而是"AI出初稿、人工把关"的协同范式。
AI承担重复性的事务工作——数据获取、脚本编写、回归估计、文献列举与框架搭建；研究者则负责判定研究价值、表述边际贡献并完成最终定稿。二者各司其职，方能有效提升科研效率。
03｜直播信息
⏰ 直播时间：今晚 19:00
📱 直播平台：微信视频号 · 杰科力AI科研
适合人群：
• 正在撰写实证论文的硕博研究生
• 希望提升科研效率的经管类高校教师
• 关注AI与社科研究交叉领域的同行
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