数码经济理学硕士 [*有待大学批准]

数码经济理论前沿

本课程探讨定义数码经济学前沿的尖端理论框架和研究问题。课程超越既有模型，审视核心经济学假设和理论如何受到数码现象的挑战与重塑。主题包括网络效应与平台动态的微观基础、作为通用技术的人工智能与机器学习经济学、数据市场与隐私的理论模型、数码化转型的宏观经济学，以及数码治理的政治经济学。课程强调对开创性及近期学术论文的批判性阅读、理论建模直觉的培养，以及对未来研究中开放性问题的识别。课程融入中国香港的动态数码生态系统案例，将理论讨论置于本地相关情境中。

数码化转型与经济政策分析

本课程深入探讨数码化转型与经济政策的制定、实施及评估之间深刻的相互作用。课程超越技术描述，批判性分析数码化内在的经济逻辑、社会影响及复杂的治理挑战。课程内容研究数码技术如何重塑核心经济政策领域，包括生产率与增长、劳动力市场与技能、竞争与创新、产业结构、财政政策及区域发展。通过对不同国家和地区战略的比较分析，本课程探讨政策如何引导数码转型走向包容性与可持续性。学生将学习评估政策权衡、设计循证干预措施，并应对技术变革中的政治经济学问题。课程高度重视中国香港及粤港澳大湾区的情境，利用本地案例与政策辩论来为实理论概念作基础，并培养学生分析和制定符合具体情境的政策建议的能力。

大数据驱动的经济决策

本科目深入探讨利用数据分析为经济与商业决策提供信息并实现优化的完整流程。课程内容从基础的统计与计量经济学方法，延伸到包括机器学习、因果推断、贝叶斯分析及自然语言处理在内的高级技术。课程强调实践与解决问题的能力，引导学生贯穿整个数据分析流程：从定义商业问题与数据获取，经过严谨的数据清洗、探索性分析与模型构建，到最终为决策者解读与沟通结果。核心应用领域包括宏观经济预测、消费者情绪与市场细分、算法定价与风险评估以及政策效果评估。课程融入中国香港及粤港澳大湾区的真实数据集与案例研究，确保学生能将其技能应用于本地相关的经济挑战。

平台经济学与共享经济 

本科目深入探讨数码时代两个定义性现象的经济原理、商业模式和社会影响：平台经济与共享经济。课程批判性地审视两者之间的相互联系与区别。内容深入探究支撑平台的双边市场、网络效应和降低交易成本等核心经济理论，并分析这些原理在共享经济背景下的具体应用。通过全球及区域（包括中国香港）案例研究，学生将评估其商业模式、定价策略、市场动态、竞争、创新、数据治理，以及信任与声誉机制的作用。课程亦探讨关键的监管挑战、零工经济中的劳动问题、可持续性主张，以及平台中介型共享模式的未来演变，并特别关注中国在平台经济治理方面的政策动态与实践。

数据要素市场与治理 

本科目全面分析数据作为数码经济中关键生产要素的新兴市场，以及管理该市场所需的复杂治理框架。课程探讨数据作为一种非竞争性、部分排他性资产的经济特性，并研究数据交换的制度基础、市场设计和定价机制。学生将分析数据治理中的关键问题，包括数据产权、隐私法规、跨境数据流动机制，以及公共与私营机构在塑造数据生态系统中的作用。课程亦深入探讨数据市场在特定领域的应用，应对数据垄断与安全等挑战，并批判性评估旨在促进数据创新、竞争及公平价值分配的政策辩论。课程特别聚焦于大中华区，融入中国香港及内地的案例研究与政策分析，使学生能够理解数据要素市场在地化的实践与监管发展。

数码经济与产业政策

本科目运用经济学原理，分析数码技术如何重塑产业结构、企业战略和市场形态。课程探讨数码产业特有的经济学特征，包括高固定成本、近乎为零的边际成本、网络效应以及数据驱动的价值创造。内容涵盖网络效应与成本经济学等核心理论基础，并系统性介绍数码基础设施、数据要素市场、传统产业的数码化转型等关键数码产业部门。课程亦分析平台经济及生产性服务业的数码化。通过全球及区域（特别是中国香港及粤港澳大湾区）案例研究，学生将评估产业政策、企业战略以及数码产业演进的社会经济影响。本课程还探讨相关政策影响，包括针对数码巨头的竞争政策、数据市场监管，以及产业政策在塑造区域数码竞争力方面的作用。

基于AI 的数据挖掘与计量经济学

本课程将现代人工智能技术与传统计量经济学分析相结合，旨在利用高维、非结构化及大规模数据集解决复杂的经济学问题。课程超越标准回归模型，探讨机器学习方法如何增强经济学中的因果推断、政策评估和预测能力。课程强调理论理解与动手实践并重，涵盖高维推断的正则化方法、异质性处理效应的因果森林、经济预测的神经网络，以及使用Transformer 模型分析经济文本数据等主题。学生将批判性地评估这些AI 增强型计量工具的优势与局限，并学习如何负责任地将其应用于现实世界的经济数据分析。

数码安全与数码治理

本课程将现代人工智能技术与传统计量经济学分析相结合，旨在利用高维、非结构化及大规模数据集解决复杂的经济学问题。课程超越标准回归模型，探讨机器学习方法如何增强经济学中的因果推断、政策评估和预测能力。课程强调理论理解与动手实践并重，涵盖高维推断的正则化方法、异质性处理效应的因果森林、经济预测的神经网络，以及使用Transformer 模型分析经济文本数据等主题。学生将批判性地评估这些AI 增强型计量工具的优势与局限，并学习如何负责任地将其应用于现实世界的经济数据分析。

数码经济贸易研究

本科目深入探讨在数码技术和数据驱动型经济重塑下快速演变的国际贸易格局。课程超越传统货物贸易，聚焦于数码化交付服务、电子商务、跨境数据流动以及无形资产贸易。课程内容基于一个涵盖数码贸易方式、生态圈构建、综合服务及全球规则制定的完整框架。它深入探讨数码贸易成本、贸易数码化与数码化贸易的区别与联系、数码服务贸易、数据治理、数码贸易生态圈、开放型全球平台、天生全球公司、数码营销、智慧物流、数码贸易壁垒以及全球数码贸易规则构建等关键领域。通过全球及区域（重点关注中国香港作为国际贸易金融中心的角色，及其在粤港澳大湾区内的定位）案例研究与分析，学生将批判性地审视数码贸易的经济逻辑、战略意涵及政策挑战。

实习项目

本课程整合了前期研究的成果，基于体验式学习的概念框架，通过为期8 周的实地督导实习项目，让学员在真实环境中亲身体验数码经济一线工作。核心目标是促进参与者在真实职业环境中应用当代数字经济理论与实践。预期参与者能够接触科技企业、咨询公司、政府机构或数码转型部门的工作，并通过本项目在专业培训支持下建立职业网络。

本顶点课程跨越两个连续阶段，是数码经济理学硕士课程的完整学术体验。

第一阶段：研究方法与提案

通过提供与数码经济相关的研究方法论基础并强调研究伦理，培养学生成为独立研究者。学生学习确定可行的研究课题、进行批判性文献综述、设计严谨的方法论，最终完成一份综合性研究提案。

第二阶段：研究报告与成果传播

在导师指导下执行已获批准的研究计划。学生收集并分析数据、诠释研究发现、反思研究过程。主要成果为一份充实的书面研究报告（论文）及一次正式的研究发现口头报告与答辩。

本整合课程旨在产出增进对数码经济理解的原创性学术成果，并展示对研究技能与学科知识的掌握。