中山大学产业经济学考博初试主要考察考生对产业经济学核心理论体系的掌握程度、实证研究方法的熟练程度以及解决实际经济问题的能力。考试内容通常分为三大部分：产业组织理论、产业政策与战略、产业经济实证分析。其中，产业组织理论占比约40%，重点考察市场结构、企业行为、博弈论应用等经典内容；产业政策与战略占比30%，涉及产业升级路径、创新驱动发展、区域经济协同等热点议题；实证分析占比30%，要求考生运用计量经济学模型处理产业数据，完成规范的实证研究。考生需特别注意近年来平台经济反垄断、数字经济治理、绿色产业发展等新兴领域的理论突破和政策实践。

在复习策略上，建议采用"三维立体备考法"：第一维度精读经典教材，重点掌握《产业组织理论》（Tirole）中关于寡头模型、定价策略、动态博弈等核心章节，配合《产业经济学》（刘伟）中产业关联与产业波动的案例分析；第二维度强化实证训练，熟练掌握Stata或R语言在产业经济中的应用，特别是面板数据模型、双重差分法（DID）和工具变量法（IV）的实证操作，需完成至少3个完整的实证分析案例；第三维度关注政策前沿，系统梳理近五年《中国制造2025》《十四五产业规划》等政策文件，结合《经济学人》《产业经济研究》等期刊最新论文，形成对产业政策演变的逻辑框架。

考试中常出现两类典型难题：一类是理论模型与现实场景的复合应用，例如要求运用博弈论分析平台企业的"二选一"策略对市场效率的影响；另一类是数据驱动的政策效果评估，如给定某区域产业升级的微观数据，需构建计量模型验证财政补贴政策的效果边界。建议考生建立"理论-模型-数据"三位一体的答题思维，在作答时严格遵循"假设条件-模型推导-实证检验-政策建议"的逻辑链条。例如分析新能源汽车产业时，需先明确市场结构特征，再构建空间计量模型检验区域政策溢出效应，最后提出差异化补贴机制。

备考资源方面，推荐使用国家哲学社会科学文献中心（NSSD）获取核心期刊论文，通过CNKI数据库建立"平台经济""产业政策"等主题的文献追踪体系，定期研读中山大学产业经济学系教授团队在《管理世界》《经济学动态》发表的权威成果。特别要关注2023年新增的"数字经济与产业转型"专题，重点掌握数据要素市场化配置、产业数字孪生等前沿概念。建议考生在10月前完成3轮模拟考试，每轮包含2套完整真题和1套跨年综合卷，重点训练时间管理和答题规范。

研究计划准备是考核的核心环节，需体现三个创新维度：理论创新上要突破传统产业组织理论的假设约束，如将环境外部性纳入寡头博弈模型；方法创新上建议融合机器学习算法与经典计量模型，例如运用随机森林模型筛选政策干预变量；实践创新上应聚焦粤港澳大湾区等区域特色，设计具有可操作性的产业协同发展方案。例如针对半导体产业"卡脖子"问题，可构建包含技术路线图、供应链韧性指数、知识产权壁垒系数的多维分析框架。

最后需特别提醒考生注意学术伦理规范，在引用外文文献时严格标注DOI编号，实证分析中的数据处理步骤需完整呈现，避免任何形式的数据造作。建议建立个人学术成长档案，系统记录文献阅读、模型训练、政策分析的完整过程，该档案在复试环节可能作为考察考生学术潜力的关键材料。备考期间要保持每周15小时的有效学习强度，重点时段集中在产业经济模型推导（每周8小时）、政策文件研读（每周4小时）、实证软件操作（每周2小时），同时培养每天2小时的专业英语阅读习惯，为后续外文文献写作奠定基础。