产业经济学作为经济学的重要分支，在复旦大学博士研究生入学考试中具有显著的理论深度与实践导向。考生需系统掌握产业组织理论的核心框架，包括市场结构、企业行为、产业演化等基础模块，同时关注中国本土化研究进展与政策实践。以《产业组织理论》（Tirole, 1988）与《中国产业经济学》（吕政等，2020）为理论基石，结合复旦产业经济学派特色，可构建"三维一体"备考知识体系。

在市场结构分析层面，需重点突破完全竞争、垄断竞争、寡头垄断与寡头垄断的差异化特征。针对中国特有的混合所有制改革与反垄断监管实践，应深入理解《反垄断法》修订要点，特别是平台经济"二选一"等新型垄断形态的认定标准。以阿里集团反垄断处罚案例为切入点，分析行为主义监管与结构主义监管的适用边界，需掌握谢识予教授提出的"动态博弈下的市场势力评估模型"（谢识予，2021）。

企业边界理论部分，需建立从传统产业到数字经济的演进分析框架。结合黄群慧教授"中国制造2025"研究，解析技术扩散、规模经济与范围经济在智能制造中的重构效应。重点掌握戴国晨团队关于"平台生态系统的网络外部性测度"（戴国晨等，2022）的创新方法，能够运用Stata或Python完成产业关联度测算，运用GMM模型检验政策干预效果。

产业政策研究需突破传统"政府-市场"二元分析范式，转向演化博弈视角。以中国新能源汽车产业为例，系统梳理补贴政策、双积分制度与碳交易市场的协同机制。需熟练运用产业生命周期理论，结合林毅夫"新结构经济学"框架，分析长三角G60科创走廊的产业集聚效应。重点掌握张军团队构建的"政策-技术-市场"三维评价指标体系（张军等，2023），能够运用DEA模型评估区域产业升级成效。

研究方法层面，需掌握产业经济学的混合研究方法论。在案例研究方面，应能运用Nvivo进行政策文本挖掘，结合QCA方法处理多案例比较。计量分析需突破传统回归模型，重点掌握动态面板系统GMM、空间杜宾模型在产业空间溢出效应中的应用。大数据分析方面，需熟悉网络爬虫技术处理电商、社交媒体数据，运用LDA主题模型挖掘消费者行为特征。

前沿领域需重点关注数字经济与产业经济学交叉创新。包括平台治理的"算法合谋"识别、数据要素的产权界定、产业云服务的价值链重构等。以复旦大学数字经济研究中心最新成果为导向，掌握"监管科技（RegTech）"在反垄断中的应用路径，理解《数据安全法》对产业组织形态的塑造机制。同时关注ESG（环境、社会、治理）指标与产业绩效的关联研究，掌握TCFD框架下的绿色产业评估方法。

考生应建立"理论-政策-数据"三位一体的知识图谱，定期研读《管理世界》《中国工业经济》等核心期刊的年度综述。特别关注2023年国家发改委《产业结构调整指导目录（2024年本）》的修订要点，结合二十大报告关于"构建高水平社会主义市场经济体制"的战略部署，分析现代产业体系建设的实施路径。建议建立包含300个核心案例的政策案例库，运用Notion进行知识管理，形成包含理论模型、政策文本、数据集的立体化备考资源体系。

在答题策略上，需遵循"问题意识-理论工具-实证分析-政策建议"的逻辑链条。针对"平台经济反垄断的边界与尺度"等高频考点，可构建包含市场界定、竞争效果、社会效益的三维分析框架。运用Porter钻石模型解析中国新能源汽车国际竞争力，结合波特-克鲁格曼模型比较中美产业升级路径差异。注意把握复旦特色，如对"长三角一体化中的产业链韧性研究"（李伟，2022）等命题的敏感度，体现区域经济研究的在地化视角。

最后需建立动态知识更新机制，重点关注国家产业政策库、工信部产业经济研究所的年度报告，跟踪中国竞争政策论坛、复旦产业经济学年会的前沿议题。建议组建3-5人的备考小组，定期开展模拟答辩，重点训练"政策仿真推演"与"监管沙盒设计"等高阶能力。通过系统化的知识建构与精准的能力训练，方能在复旦大学产业经济学博士考试中展现扎实的理论功底与突出的研究潜力。