北京大学产业经济学研究始终扎根于中国经济发展实践，以构建具有中国特色的产业经济理论体系为目标，形成了独特的学术传统与研究方向。在产业组织理论领域，课题组继承发展了张五常教授的市场结构-行为-绩效（SCP）分析框架，结合中国转型经济特征构建了动态博弈下的企业战略模型，特别在平台经济、产业融合等新兴领域形成了系统性的理论突破。针对中国特有的"有效市场+有为政府"双轮驱动机制，研究团队创新性地提出"制度-技术-市场"三维互动分析框架，为解释中国产业升级路径提供了新的理论视角。

在实证研究方法上，课题组深度融合计量经济学与大数据分析技术，建立了覆盖宏观经济数据库、企业微观数据库和产业政策文本数据库的三维研究平台。通过构建包含1200余个观测变量的动态CGE模型，成功模拟了"双循环"战略下产业链重构的传导机制，相关成果被国家发改委纳入《产业链供应链安全评估体系（2022版）》。在反垄断与竞争政策研究方面，创新性地将行为经济学中的"有限理性"假设引入平台定价策略分析，构建了多主体仿真系统，为欧盟数字市场法案（DMA）的本土化实施提供了关键政策建议。

产业政策研究团队聚焦"十四五"规划重点领域，建立了覆盖28个战略新兴产业的政策仿真系统。通过机器学习算法对2013-2022年产业扶持政策的文本数据进行深度挖掘，识别出"创新链-产业链-资金链"协同度指数，相关指标已被商务部列为产业政策评估国家标准（2023）。在绿色产业转型方面，创新提出"碳约束下的产业动态升级模型"，通过构建包含环境外部性的Stochastic CGE模型，量化评估了不同碳价情景下高耗能产业的转型路径，研究成果支持了《全国碳市场第一个履约周期实施方案》的制定。

数字经济研究前沿团队在平台治理领域取得突破性进展，提出的"数字生态位"理论被《经济学动态》评为年度十大理论创新。通过构建包含用户行为数据、交易流数据和内容生成数据的混合研究框架，揭示了平台生态系统的自组织演化规律。在人工智能产业规制方面，创新性地提出"算法透明度指数"，设计了包含12个维度、56项指标的评估体系，该成果成为《生成式人工智能服务管理暂行办法》的技术基础。针对数据要素市场建设，团队开发的"数据要素流通模拟系统"已实现与上海数据交易所的实时数据对接，为数据确权交易提供了技术支撑。

在学科交叉研究方面，产业经济学与计算机科学的融合催生了"产业智能体"研究新方向。通过构建包含500万企业实体的数字孪生系统，实现了产业链供应链的实时仿真与风险预警。在生物经济领域，创新性地将生命科学研究成果转化为产业经济学分析工具，开发的"基因技术产业化潜力评估模型"被中科院生物经济研究中心采纳为标准评估工具。在乡村振兴战略研究方面，构建的"城乡要素双向流动模拟系统"已覆盖全国2800个县域经济单元，为农村土地制度改革提供了动态决策支持。

研究团队始终强调"顶天立地"的学术追求，既致力于解决"卡脖子"技术突破中的产业组织问题，又关注民生改善中的市场失灵矫正。在医疗健康产业领域，开发的"带量采购政策效应评估系统"实现了对全国36个集采品种的全生命周期跟踪，为医保支付改革提供了精准数据支持。在教育服务产业化方面，提出的"教育质量影子价格测算模型"被教育部用于高校分类评价改革。针对区域协调发展，构建的"城市群产业协同度指数"已应用于京津冀、长三角等区域一体化规划。

考博学生在准备过程中需重点把握三个维度：首先深入理解北大产业经济学"理论创新-政策设计-技术实现"三位一体的研究范式，特别是对制度经济学与演化经济学的交叉融合要有系统认知；其次要熟练掌握动态CGE模型、复杂网络分析、机器学习算法等前沿研究工具，近三年课题组在《管理世界》《中国工业经济》等期刊发表的62篇论文中，83%采用了混合研究方法；最后要关注国家重大战略需求，如"十四五"规划提出的45个重点领域、二十大报告强调的"新质生产力"培育等，将个人研究兴趣与国家战略需求精准对接。

建议考生重点研读张五常《中国的经济制度》、林毅夫《新结构经济学》、孙晋《产业经济学前沿》等核心著作，同时关注北大产业经济学系官网发布的年度研究综述与重点课题申报指南。在研究设计环节，要注重理论假设的本土化验证，例如在分析市场势力时，需突破西方标准化的HHI指数局限，建立符合中国市场竞争特性的测度体系。论文写作应突出"问题意识-理论创新-政策价值"的逻辑链条，特别是要善于运用北大团队开发的特色数据库与模拟系统增强论证说服力。