于晓宇老师、贾迎亚老师；博士后：陶奕达、孟晓彤、何琳、常焙筌、刘希鹏；博士生：马晓书、曹港、虞曦凯、尚俊茹、王冬玲、张紫嫣、赵文静、胡曼、王坤；硕士生：何月飞、杨南、姚豆豆、李博伦、刘晓莉、蒋宗寰、胡海霞、林红英、秦佳音、依力米冉·斯干旦、尹昊、付嘉其、宁若曼、马思镇、吕滢睿
1.研二同学汇报开题进展（8分钟）
2.点评人进行点评，其他同学补充，汇报人简要回应（10分钟）
3.老师进行点评并总结（10分钟）
点评人观点（贾迎亚、陶奕达、曹港、何琳、孟晓彤、赵文静）：
1. 注意研究存在的内生性问题，可考虑稳健性检验；
2. 概念界定不清晰，需要明确概念的含义；
3. 选择具有代表性的案例；
4. 主效应变量的测量存在重复，调节变量与模型的适配度需要提高。
于老师观点：
1. 阐释清楚变量的概念，明确测量方式；
2. 研究问题需要从现实角度出发；
3. 根据研究问题更换调节变量；
4. 在研究中考虑企业容错率。
l Part 02 林红英汇报《人工智能技术对制造业企业倍增的影响研究》（作者：林红英）
点评人观点（贾迎亚、陶奕达、孟晓彤、曹港、王冬玲、赵文静）：
1. 变量测量不够严谨，要明确变量的概念，采用更恰当的测量方法；
2. 结合样本特征和企业实践案例，明确研究方法的合理性；
3. 目前模型与研究理论的匹配度较低，可以考虑技术可供性实现理论；
4. 调整案例，在制造业是否真的存在创新生态系统，明确调节变量的选择。
于老师观点：
1. 寻找真实案例，案例应高度契合研究模型；
2. 对于scaling测量的时间窗口需要进一步思考和明确；
3. 进一步明确所选择的行业；
4. AI的测量可考虑词典，可以从网络层面引入调节变量。
1. 研究问题需要有价值，是现实中真实存在的，而非变量拼凑；
2. 研究模型要紧扣理论，主效应、调节、中介都应由理论引出；
3. 尊重知识产权。
研究工作不仅仅是一项任务，而是一个需要严谨态度和连贯性的整体。每一个变量和概念的引入都应当基于扎实的理论基础，并且在整个研究过程中得到合理的验证和讨论。此外，积极参与和主动提问也是我们在研究道路上不可或缺的一部分。在组会讨论中，认真倾听他人的意见同时可以多多表达自己的想法。通过积极的交流与互动，相互启发，共同进步。
——付嘉其
本次组会会议组织：总协调，刘晓莉；会议记录，胡海霞；摄像，秦佳音；时长控制，林红英；
问卷计分，蒋宗寰。
编辑：付嘉其、刘晓莉
审核：陶奕达