2026 丘奖经济金融建模赛道备赛指南：选题策略 + 评估标准 + 金奖案例拆解

2018 年，丘成桐中学科学奖首次设立经济金融建模奖。作为国际级青少年科创赛事的标杆，丘奖经济金融建模学科评审始终聚焦学术严谨性、创新突破性、应用价值性三大核心维度。

2026 赛季丘奖亚洲赛区已截止报名，内地赛区和北美赛区 7 月 1 日开启报名。本文系统梳理经济金融建模赛道的评估标准、金奖案例与备赛策略。

丘奖经济金融建模学科评估标准 7 大要点

序号	评估维度	具体要求
1	与经济学科的相关性	研究范围涵盖经济学（含金融学）的所有领域。研究课题对于回答经济问题有直接的贡献或者方法学方面的贡献。
2	研究主题和研究方法的原创性	参赛队伍应该提供相应的关于背景或者创新性的参考文献。那些在学术团体中已经公认知晓的问题不能够被认定为有创新性。
3	科学性和严密性	方法和结论必须是正确的，课题中涉及的概念、推演，以及实证检验过程必须科学、严密。
4	研究报告书的学术规范性	课题的研究报告应该书写规范，至少包含一页的摘要，对问题背景和方法的综述，参考文献的引用。必须清晰区分问题背景材料和原创内容。
5	面试答辩的学术规范性	面试答辩需要说清楚问题的背景，关键背景材料，以及参赛队伍的所有原创内容。
6	团队合作性	如是团队参赛，每个参赛的学生都应该有组织地代表其所在的队伍发言。
7	学术诚信	评审委员在关注研究的学术原创性的同时，还特别关注参赛团队的学术道德和诚信。

获奖者	阎立谦、邱梓淳、陈胤同（上海星河湾双语学校）
课题	Firm-Level Impacts of Artificial Intelligence on Labor Demand: Evidence from Online Job Postings
研究方向	AI 对劳动需求的影响 + 劳动经济学 + 计量方法

研究内容：该研究以 2015–2024 年跨行业企业级数据为基础，系统量化了人工智能技术对劳动需求的"替代效应、互补效应与工资极化效应"，在方法上结合 OLS、工具变量与双重差分（DID）有效缓解内生性，填补了当前关于 AI 就业影响的微观层面实证缺口。

核心发现：

· 企业在采用 AI 后显著减少常规劳动、提升对高技能劳动的需求，并推动工资结构向技能偏向方向演化

· 首次识别出 2018 年后出现的大量新职业，揭示了 AI 的就业创造效应及其潜在长期福利

获奖原因：课题将劳动经济学、技术冲击理论与现代计量方法高度融合，兼具理论框架、实证严谨性与政策启示，具有显著的社会现实价值与前沿学术意义，完全符合丘奖金奖对"原创性、数据深度、方法严谨性与经济学洞见"的要求。

策略 1：紧扣时代热点

2025 金奖课题选择的是"AI 对就业的影响"，这是当下最热门的经济话题之一。选题时关注当前经济社会的重大变革：数字经济、绿色金融、人工智能、人口老龄化、全球化重构等。

策略 2：数据可得性

经济金融建模研究需要数据支撑。选题时考虑数据的可得性：公开数据库（World Bank、IMF、国家统计局）、企业级数据（Compustat、CRSP）、调查数据（CFPS、CHFS）等。

策略 3：方法严谨性

丘奖评审非常看重方法的科学性。掌握至少一种计量方法（OLS、DID、IV、RDD、面板数据等），能够进行稳健性检验和内生性讨论。

策略 4：政策启示

好的经济研究不仅有学术价值，还要有政策启示。思考你的研究结论对政府决策、企业管理、个人选择有什么指导意义。