夜雨聆风
AI赋能计划
项目成果推介
Ai for social science
AI赋能计划/
人工智能促进科研范式改革 赋能学科跃升计划
为推动高校人工智能促进科研范式改革，上海市教育委员会于2024年启动实施人工智能促进科研范式改革 赋能学科跃升计划（简称“AI赋能计划”），支持科研人员主动拥抱并深刻理解人工智能思维、熟练掌握并有效运用人工智能方法。
上海对外经贸大学获批立项8项，共计18个子项目。本文将介绍由会计学院吕晓亮讲师负责的项目——人工智能赋能资本市场信息传播效率。
人工智能赋能资本市场信息传播效率
1
研究背景
人工智能技术的快速发展正深刻改变着会计学的理论与实践框架，尤其是在信息披露、信息中介和信息使用三个维度上，推动资本市场的运行机制变革。人工智能技术也为资本市场信息传播效率的提升提供了新的思路与路径。因此，本项目将立足会计学和人工智能的学科交叉，研究人工智能赋能资本市场信息传播效率。研究人工智能赋能资本市场信息传播效率，不仅是对资本市场运行效率的技术提升，也是对会计学传统理论框架的创新与重塑，具有重要的理论意义和实践意义。
2
技术方法与创新
研究方法综合应用。为实现人工智能赋能资本市场信息传播效率的研究目标，本项目设计了一套科学且多维度的研究方法，主要方法包括：制度梳理、文献分析、实地调研、机器学习、大语言模型、自然语言处理、实证分析。
机器学习构建投资者层面情绪指数。本项目采用机器学习和网络爬虫的方法，获取个体投资者在社交媒体的发帖信息，采用Word2vec和TextCNN的方法进行文本情感分类，构建投资者个人层面细颗粒度的情绪指标。本项目文本情绪分类上能够达到81.5%的准确率，达到了现有同类文献的水平。
3
主要成果与成效
01
数据库建设
围绕资本市场信息传播链条，搭建覆盖四大核心环节的大规模数据库，为研究提供坚实数据支撑：
1. 信息披露数据库：收集上市公司年报文本约 6.3 万份，涵盖公司经营、财务、战略等核心信息；
2. 工商企业注册数据库：覆盖约 2.1 亿家企业，为企业特征、行业分布及产业链关联分析提供底层数据；
3. 信息中介数据库：累计收录分析师研究报告约 300 万份，支撑信息加工与传播机制研究；
4. 投资者互动数据库：收录股吧论坛发帖 2.9 亿条、回复 6.7 亿条，精准刻画散户投资者行为特征与信息互动模式。
02
期刊论文发表
本项目围绕人工智能、社交媒体、大数据与资本市场信息传播效率等前沿议题，持续推进会计学与人工智能的交叉研究，形成了具有代表性的期刊论文成果。
1. 社交媒体与资本市场信息效率研究取得重要进展。Feng Guo, Bin Lyu, Xiaoliang Lyu, Jiandong Zheng. Social Media Networks and Stock Price Synchronicity: Evidence from a Chinese Stock Forum. Abacus, 2025.
2. 社交媒体实名制与信息质量研究深化了对数字治理效应的认识。Xiaoliang Lyu, Xiaoyang Zhao. Does Mandatory Real-name Identification Improve the Informativeness of Social Media? Evidence from a Quasi-natural Experiment in China. Humanities and Social Sciences Communications, 2025.
3. 公司治理与企业行为研究拓展了会计与治理交叉领域的分析视角。Xiaoliang Lyu, Xiaochen Zhang. Corporate Fraud and Independent Director’s Re-Appointment: Information Hypothesis or Favoritism Hypothesis? Accounting and Finance, 2024.
4. 会计信息有用性研究回应了大数据时代信息环境变革的重要问题。赵晓阳,吕晓亮（通讯）,李增泉.替代还是互补?社交媒体使用与会计信息的有用性.会计研究,2025.
03
行业应用与社会认可情况
1. 研究成果获得国际学术会议高度认可。项目相关研究成果《Soft Information, Information Transmission and Banks’ Lending Decisions: Evidence from Rural Commercial Bank A》荣获Journal of Accounting, Auditing and Finance会议2025年最佳论文奖。
2. 研究成果获得国内权威学术平台宣传推广。2026年3月2日，中国会计学会微信公众号推送本项目的研究成果。该成果聚焦社交媒体时代会计信息价值的新变化，探讨社交媒体信息与传统会计信息之间究竟是替代关系还是互补关系，对理解数字信息环境下资本市场信息传播机制具有重要意义。
3. 项目相关教材成果获得社会层面认可。项目团队参编的教材《机器学习与社会科学应用》荣获上海财经大学出版社2024年“年度十大好书”。该教材在国内较早系统回应了机器学习方法在社会科学研究中的应用需求，填补了面向社会科学研究者的机器学习教材领域空白。教材出版后受到广泛欢迎，多次加印，体现出较强的社会需求和推广价值。
04
人才培养与课程建设
在人才培养方面，本项目深度融合科研与育人，有效指导学生围绕数字化转型、智能制造等前沿课题开展研究。2024-2026年，围绕智能财务、数字化转型等主题，累计对14名本科生、8名硕士生开展论文指导，提升学生的科研素养与实践能力。
在课程建设方面，项目积极推动教学革新与知识转化。面向研究生开设的《云会计与智能财务》课程，成功将自然语言处理、文本分析等AI方法融入教学。同时，本科阶段的《会计学》课程也注重融入数字化思维，夯实了复合型财会人才的基础。
4
项目负责人简介
吕晓亮，上海对外经贸大学会计学院讲师，硕士生导师。博士毕业于上海财经大学会计学院。上海财经大学数实融合与智能决策实验室研究员。研究领域为人工智能与会计财务交叉研究、会计与财务大数据，资本市场财务与会计。已在《管理科学学报》《会计研究》《数量经济技术经济研究》《Abacus》《Accounting and Finance》《China Journal of Accounting Studies》《The North American Journal of Economics and Finance》《Journal of Asian Economics》等国内外权威期刊发表、录用多篇论文。研究成果获得香樟金融学优秀论文奖，参与编著《机器学习与社会科学应用》，多次在中国青年经济学者论坛、数智会计研究论坛、香樟金融学论坛等学术会议报告论文。
END
编辑：刘洋志
审核：张海娜
