理论与实际如何契合，是经济学研究始终面临的根本问题。当前，世界进入百年未有之大变局、中国经济进入新发展阶段，各种新现象、新问题不断涌现，迫切要求通过经济学基础理论研究增进对世界的理解，总结中国经验、构建中国理论，并对重大现实问题给出有力的中国回应。“把论文写在祖国大地上”已经成为衡量学术研究社会价值与理论生命力的根本尺度。这就需要重新审视调研在经济学发展中的基础地位，探索人工智能技术与调研的创新融合。关键在于，研究者要脚踏实地观察社会，与国计民生的脉搏同频共振。 

　　中国现代学术研究自诞生之初就高度重视社会调查。在救亡图存、寻求复兴的道路上，一批具有远见卓识的学者认识到，脱离对中国社会实际状况的真切了解，任何引进的理论或设计的方案都无异于空中楼阁。社会学家陶孟和教授于20世纪20年代主持北平社会调查所，开启了中国现代意义上系统社会调查的先河，其著作《北平生活费之分析》便是深入实地调研的典范。1930年毛泽东同志在《调查工作》一文中提出“没有调查，就没有发言权”的著名论断，指出真正的知识必须来源于对客观实际周密系统的调查研究。费孝通先生更是以《江村经济》、《乡土中国》等一系列基于长期深入社区调研的经典，提炼出理解中国社会结构的核心概念，实现了从微观个案到宏观理论的飞跃。这些调查实践和研究成果表明，调查研究从来不是简单的资料收集工具，更是理论创新的源泉与检验理论的试金石。 

　　就经济学而言，其学科发展经历了从古典政治经济学注重思辨与宏观叙事，到新古典以降日益强调数学形式化与理论严谨性，再到近几十年来“可信度革命”（Credibility Revolution）席卷全球的深刻历程。“可信度革命”的核心，是基于大规模微观数据（尤其是调查数据）的因果推断研究成为主流研究范式，理论模型的验证与修正越来越依赖于高质量的经验证据。在这一国际学术潮流背景下，调查研究作为生成高质量微观数据的最主要方式，其地位非但没有削弱，反而在技术进步的加持下不断强化。在中国经济学界，正是这种深刻认识，催生了如“中国健康与养老追踪调查（CHARLS）”和“中国家庭追踪调查（CFPS）”这样具有全国代表性、长期追踪性的大型社会调查项目，其数据已成为国内外学者研究中国老龄化、收入分配、劳动市场、健康经济学等重大问题不可或缺的公共学术资源。北京大学数字金融研究中心编制的北京大学数字普惠金融指数则基于海量微观交易数据，系统刻画了中国数字金融发展的地域差异与时空演变，成为研究数字金融与经济包容性增长关系的重要基础数据。这些调研实践深刻表明，社会调查不是研究的边缘辅助手段，而是把握现实脉络、进行理论创新的基础。 

　　现代经济学研究中的社会调查已超越传统问卷调查的单一模式，呈现出方法多元化的面貌：有针对特定经济现象开展深入考察的专题调查，有将实验方法嵌入调查过程的实验调查，更有将传统调查数据与行政记录、商业平台数据相结合的多源数据融合调查。调查方法的演进，折射出学术研究对中国现实的持续追问与深入探索。  

　　过去十多年，人工智能技术的蓬勃发展为调查研究注入了新动能。在提升调研效率与质量方面，人工智能正在改变社会调查的各个环节：问卷设计阶段，自然语言处理技术用来分析政策文件与公开讨论，识别当前经济政策的重点方向和研究热点，把握现实关切；数据收集过程中，语音识别、计算机视觉和智能逻辑使访谈更加自然流畅，改善受访者的调查体验；样本维护阶段，机器学习模型可预测追踪调查中的流失风险，AI系统则能实时监测数据的一致性与完整性，从源头上保障数据质量。同时，在拓展数据分析深度方面，人工智能技术的价值同样不可忽视：自然语言处理和计算机视觉可从文本、图像等非结构化数据中提取有价值的经济信息；机器学习算法擅长在高维数据中发现非线性关系和交互效应，揭示传统方法所忽略的复杂模式；基于调查数据训练的预测模型，则可用于政策模拟与效果评估，为政策优化提供坚实依据。总体来看，人工智能技术正在大幅提升调查研究的广度、精度和效率，已经在深刻重塑调查研究的格局。 

　　当然，人工智能与社会调查的融合，并非没有挑战。生成式人工智能的可解释性问题、幻觉问题以及算法偏见问题，正推动着计量经济学和实证研究方法论的深层反思与创新。与此同时，如何保护受访者隐私、防止数据滥用，是需要严肃对待的伦理议题，不仅需要技术解决方案，更需要制度规范与伦理共识的共同支撑。 

　　技术是工具，洞察力才是核心。社会调查在中国经济学研究中具有不可替代的基础性地位，它是连接理论与现实、学术与政策的重要桥梁。在人工智能技术蓬勃发展的今天，将技术创新与扎实的田野工作相结合，在深入调研的基础上发展出能够解释中国经验、解决中国问题的经济理论，让经济学研究真正扎根中国大地，既服务于国家发展的重大需求、又为经济学知识体系作出中国贡献。这正是当代中国经济学研究的使命与担当。 

　　（作者系北京大学国家发展研究院教授）