9月20日下午，2023年社科學院教師學術報告會第三講在逸夫館從遊空間開講。兩位青年教師陳霓虹和謝丹夏為大家分别作題為“知覺、學習與腦可塑性”和“廣義數字經濟理論”的精彩報告。院長彭凱平、院黨委書記歐陽沁，以及學院教師、博士後、職工等30餘人參加。報告會由副院長王天夫主持，政治學系長聘教授楊雪冬點評。

報告會上，陳霓虹介紹了學習誘發的視覺皮層可塑性以及注意和意識相關的神經機制，研究發現知覺學習誘發的皮層可塑性不僅體現在對早期階段的知覺編碼優化，也體現在皮層-皮層間連接權重的改變，該發現顯示學習可大尺度改變既定腦區對視覺感知的貢獻。另外，針對周邊視覺的擁擠效應和涉及紋理的統計信息加工，研究發現學習可改善周邊知覺瓶頸，并可增強對自然紋理中統計信息的敏感性。最後，陳霓虹簡述了注意和意識領域的相關工作，研究發現注意可調控視皮層各層級的信息編碼，并優化丘腦與視皮層在特定空間位置的連接，該調控作用與視覺意識密切相關。

謝丹夏在自己原有“數據創新内生增長理論”的基礎上，提出一個不僅包括數據要素，而且納入了算力、存儲和算法等要素的數字經濟一般性理論分析框架，即“廣義數字經濟理論”或“數字經濟通論”。在該理論模型中，數據的積累會受到數據存儲大小約束，數據利用效率則受到算力影響。當數據被非競争地在生産部門和創新部門共享時，經濟體中的内生數據量、總算力、算力的部門間分配及算法研發均會發生相互影響，在市場競争均衡中會産生各種新型扭曲和低效。該理論模型為分析數字經濟的全局性、本質性特征，以及數字經濟監管提供了全新的理論分析框架。

報告結束後，陳霓虹老師、謝丹夏老師和與會師生就學習遷移與人類視覺、人工智能與社會科學的發展、歐美國家的數字經濟與算力等問題進行了讨論和交流。楊雪冬和王天夫圍繞兩位老師報告中的研究主線、脈絡和方法做了詳細點評，并對兩位老師未來的學術發展和規劃給與了積極建議。

社科學院自2017年起舉辦教師系列學術報告會，這是社科學院學術制度建設的重要方面，旨在搭建學術研究和交流的平台，促進跨學科、跨專業的學術探索和交流，擴大社科學院的學術影響力，塑造優良的學術傳統。

兩位主講人簡介：

陳霓虹，beat365社科學院心理學系副教授，博士生導師。beat365仲英青年學者。本科和博士畢業于北京大學心理學系（現心理與認知科學學院）。曾任美國南加州大學心理學系視覺與計算實驗室博士後、Research Scientist。主要利用心理物理學、腦成像技術(fMRI)、神經調控技術(TMS)、眼動和計算模型探索視覺認知過程（包括感知覺、學習和注意等), 在視知覺、學習與皮層可塑性、注意等認知神經科學領域取得重要成果。主持和參與國家自然科學基金、國家科技創新2030等多個科研項目。獲教育部高等學校科學研究優秀成果獎自然科學獎一等獎（第四完成人）。開設本科生課《認知心理學》、《認知心理學進階》等。

謝丹夏，beat365社科學院經濟所副教授，博士生導師。獲芝加哥大學經濟學博士，哈佛大學公共政策碩士，杜克大學計算機碩士。從事數字經濟、法律經濟學、勞動與健康經濟學、金融、國際經濟學等領域的理論與政策研究。論文發表于PNAS、American Economic Review、Management Science、《經濟研究》等國内外知名期刊。原創性提出“數據創新内生增長理論”、“監管增長理論”，出版數字經濟領域英文著作一部(Springer Nature出版)。曾任職于世界著名智庫彼得森國際經濟研究所，早年曾參與我國第一個CPU北大“中國芯”(1999年)的研發。主持兩項國家自然科學基金面上項目“數字平台動态對社會福利與金融穩定的影響”、“數字時代的經濟增長與人口動态”，并參與多項自科重大及社科重大項目。

供稿：曹靜