财政是国家治理的基础和重要支柱，构建中国财政学自主知识体系是回应新时代财政发展改革实践，加快建设中国哲学社会科学自主知识体系的必然要求。当前，生成式人工智能技术的快速迭代与广泛应用，正深刻改变着知识创造方式，为中国财政学自主知识体系建设提供了新的思路。

　　一、构建中国财政学本土数据资源体系

　　数据是知识产生的源头，自主知识体系建设需要扎根于海量的本土数据资源。生成式人工智能凭借强大的多模态数据处理、自然语言理解与深度学习能力，能够为中国财政学本土数据资源体系建设提供技术支持。第一，运用生成式人工智能以数字化方式归纳呈现中国财政史料。中华五千年文明积淀了丰富的财政治理思想，这些思想被收纳在大量古籍文献及历史档案中，传统人工考据方式效率低、门槛高。因此，应充分运用生成式人工智能的技术优势，对相关材料进行智能释读、数字化归档，系统梳理中国财政发展的历史脉络，让历史上的财政数据成为当代理论创新的源头活水。第二，运用生成式人工智能整合当代中国财政实践的海量数据。我国改革开放四十余年的财政制度改革历程与政策实施成效，沉淀在各类资料之中。生成式人工智能可对多源数据进行语义挖掘、关联度匹配与特征提取，有效提高相关工作效率。因此，应充分运用生成式人工智能系统梳理改革开放以来我国财政收支、债务管理等方面的海量数据，打破部门间、区域间以及层级间的数据壁垒，构建统一的财政数据资源库，供相关学者研究参考。

　　二、推动中国财政学本土理论体系创新

　　理论体系的自主性，是中国财政学自主知识体系的灵魂。西方公共财政理论对我们财政学研究产生过“用西方话语解释中国实践”的影响。但这难以充分阐释中国财政在国家治理中的基础性、支柱性作用，更不适用于中国经济社会发展实践。生成式人工智能的深度应用，为本土财政理论的原创性突破提供了全新的手段。第一，运用生成式人工智能深度提炼中国财政实践规律。可运用生成式人工智能对中国财政改革的历史、实践、理论等方面进行系统性梳理、挖掘，帮助研究者深度挖掘中国式现代化进程中财政运行的独特规律。这样能够为研究者提供更多研究思路，帮助其跳出“市场失灵、政府干预”的西方传统分析框架，推动财政学本土理论的学理化、体系化发展。此外，要充分运用生成式人工智能对海量实践案例进行交叉验证与逻辑推演，辅助研究者提炼出具有中国特色的财政学标识性概念、范畴与原理，推动构建起能够充分解释中国实践、指导中国改革的财政理论体系，真正实现“以中国为观照、以时代为观照，立足中国实际，解决中国问题”。第二，运用生成式人工智能深入推进财政学领域的“两个结合”。构建中国财政学自主知识体系，需坚持把马克思主义基本原理同中国财政的具体实际相结合、同中华优秀传统财政文化相结合。这需要研究者能够灵活运用生成式人工智能，在准确总结马克思主义经典作家相关理论的基础上，将其系统性地与中国财政实践、传统财政思想相联系，得出值得研究参考的思想。

　　三、构建人机协同的财政学研究方法体系

　　创新研究方法，是完善知识体系的重要手段。传统财政学研究多以人工思辨为主，当面临海量数据和跨学科问题时，可能会陷入思维停滞。而构建人机协同的财政学研究方法体系，能够使研究者借助生成式人工智能的技术优势，极大地提高研究效率，即人类主导理论创新与价值判断、AI辅助数据处理与逻辑推演。第一，在研究过程中，运用生成式人工智能补齐研究者能力短板。在研究前期，可运用生成式人工智能快速梳理海量文献，并构建相应的知识图谱与研究脉络，帮助研究者摆脱重复性的文献整理工作，使其有更多时间用于关键问题的研究。在理论分析阶段，运用生成式人工智能辅助检查逻辑漏洞，对相关思想的逻辑自洽性、实践适用性进行验证。在实证分析阶段，可运用生成式人工智能辅助完成数据清洗、建模以及计量回归等工作。第二，运用生成式人工智能促进财政学科的跨领域研究。财政作为国家治理的基础和重要支柱，其运行涉及经济、政治、社会、文化、生态等多学科领域。因此，应充分运用生成式人工智能的跨学科知识整合能力，将各学科有机融合，构建起更具包容性、解释力的研究方法体系。

　　四、打造财政学与数智技术深度融合的协同创新生态

　　中国财政学自主知识体系建设是一项长期的、系统性的工程。生成式人工智能赋能中国财政学自主知识体系建设，不仅体现在技术应用方面，更在于推动构建产学研用深度融合，构建多主体协同发力的创新生态，为财政学自主知识体系建设提供长效保障。第一，搭建跨主体协同创新平台。推动高校财政学科、财政科研院所、财政实务部门、国产人工智能科技企业深度合作，共建财政数智化研究实验室、财政大数据研究中心等平台。将财政学的理论研究需求与数智技术的研发应用紧密结合，开发适配财政学研究的大模型。这一方面，可以保障技术应用的自主可控性和数据安全。另一方面，也能解决技术与学术“两张皮”的问题。第二，完善复合型人才培养体系。改革传统财政学人才培养模式，在学科建设中融入生成式人工智能应用的课程内容，构建“财政理论+数智技术”的复合型人才培养体系。培养既精通财政学理论与实务，又掌握数智技术工具的青年人才。为财政实务工作者及科研人员提供常态化的数智技术培训保障。第三，健全学术规范与伦理准则。针对生成式人工智能应用中可能出现的知识产权、学术诚信、算法偏见等问题，应建立健全财政学领域AI应用的学术规范与伦理准则。具体要明确人机协同研究的成果界定、产权归属与学术诚信要求，在鼓励技术创新的同时，守住学术伦理底线，确保技术应用始终服务于原创性、高质量的学术研究。第四，推动理论成果与政策实践相互转化。通过生成式人工智能搭建财政理论研究与实务工作的对接桥梁，将本土财政理论创新成果快速转化为财政政策制定的实践参考。同时将财政实践中的新问题、新挑战反馈到理论研究中，让中国财政学自主知识体系始终扎根中国大地，成为推动国家治理体系和治理能力现代化的重要驱动力。（作者：杨志安，中宏观察家、辽宁大学地方政府债务研究院院长、教授，沈阳市人民政府参事，博士研究生许凯宁对本文做出贡献）

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