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      编者按：日前，江西财经大学全力推进中国宏观经济监测预测与政策评估分析平台（以下简称“中国宏观经济分析平台”）建设，取得重要进展。平台构建了涵盖贸易、财政、产业、货币与可持续发展等五大政策领域的分析模块，共同构筑起服务国家宏观经济治理的“数智工具箱”。本期介绍聚焦政策强度量化、政策效应预测与方案科学模拟的“产业政策分析模块”。

　　在国家提高宏观调控科学性、构建现代化产业体系的战略背景下，如何科学量化产业政策强度、有效识别政策与宏观经济的联动关系、前瞻性评估政策方案效果，成为提升宏观治理能力的关键课题。为响应科学制定产业政策的现实需求，江西财经大学整合财经数据科学重点实验室、数字经济学院、统计与数据科学学院、计算机与人工智能学院、设计与艺术学院等多部门力量，在中国宏观经济分析平台框架下，共同开发了“产业政策分析”模块。该模块致力于以数据驱动为核心，为我国科学制定产业政策提供前瞻研判的数字化分析支持。

　　该模块以微观数据为基础，以动态建模为手段，以科学决策为导向，聚焦“政策强度量化、政策-经济联动识别、政策方案预判”三大核心目标，构建集动态监测、效应预测与情景模拟于一体的数智化决策支持体系，具备以下三大功能亮点：

动态监测  聚焦微观主体量化政策干预力度

　　动态监测功能以上市公司为核心观测样本，系统性识别三大核心产业政策变量——国有资本投资强度、政府补贴强度与税收减免强度，涵盖政府对市场主体进行引导与扶持的主要渠道。该功能已优先构建反映政策总体力度的宏观时间序列指标，为后续分析提供统一基准，并支持拓展至行业细分维度，揭示政策资源在不同产业间的结构性配置特征。动态监测功能的突出价值在于突破传统政策评估的定性局限，通过捕捉政策变量的连续动态变化，实现对产业政策强度的客观量化评估，将“政策是否存在”“执行力度如何”从定性描述转化为可观测、可比较的时间序列数据，为政策评估奠定坚实的实证基础。通过持续追踪三大产业政策指标的动态演变，还能刻画国家战略导向下公共资源在不同经济部门的流向与分布规律，为研判政策重点领域、评估政策执行与战略目标的一致性提供数据支撑。

效应预测  依托动态建模前瞻政策经济影响

　　效应预测功能以计量模型为核心，将产业政策变量与主要宏观经济指标纳入统一动态系统建模，可有效捕捉多变量间的交互影响与滞后效应，识别产业政策冲击的传导路径，并基于系统历史动态关系开展条件预测。该功能聚焦政策影响的“前瞻性研判”，能够基于当前政策态势，对未来中短期内宏观经济关键指标的潜在走势进行预测，为决策者提供政策经济后果的“先验评估”，显著增强宏观调控的前瞻性与主动性。同时，系统能够揭示不同产业政策工具与宏观经济目标之间的动态传导机制与影响强度，助力理解政策传导路径的核心节点与政策工具的重要性排序。预测结果还能为市场提供趋势研判，帮助引导和稳定企业、投资者等微观主体的经济预期，减少因信息不对称导致的市场波动。

图为产业政策分析模块技术框架

情景模拟  聚焦方案择优赋能科学政策制定

　　情景模拟功能以系统建模为基础，嵌入反事实分析机制，构建可定制化的政策冲击模拟体系。用户可根据决策需求设定不同外生政策冲击，系统会自动计算各宏观经济指标的相对偏离程度与动态响应轨迹。该功能的核心价值在于为政策“事前优化”提供科学工具，推动决策从“经验判断”向“数据驱动”转变。一方面，该功能可在政策正式出台前，模拟不同方案的潜在宏观经济效果，通过多方案横向对比实现择优，提升决策的科学性与精细化水平。另一方面，该功能还能检验单一政策与政策组合的效应差异，识别政策工具间的互补或替代关系，为制定协调高效的政策组合提供实证依据。此外，针对特定宏观经济目标，模拟功能可以反向测算所需的政策力度，为宏观目标与产业政策匹配提供量化参考。

　　本模块是江西财经大学“做有用的数智财经”理念的生动实践。随着数据覆盖的逐步拓展、模型精度的不断提升，模块将为政府实现更科学、更高效、更具前瞻性的宏观调控提供持续支撑，助力国家治理体系和现代化产业体系建设，为经济高质量发展注入数智动能。

　　（图文/数字经济学院  审核/姜莹  赵旻  成亚林）