合作导师：彭聪，北大国发院、南南学院助理教授、研究员、博士生导师

研究方向：

本研究团队以空间经济学为核心视角，研究发展中国家的城市发展、贸易格局、环境变化与基础设施投资，重点关注交通、信息和金融等经济摩擦如何影响人口、企业和市场的空间分布及各种政策下的反事实情景。研究区域涵盖非洲、中亚、巴基斯坦以及中国等地。

团队强调AI+Econnomics跨学科合作，结合实证研究、数量空间经济模型与人工智能技术，并与世界银行和政府部门保持长期合作。加入项目的研究助理将有机会参与多项高影响力研究，在真实研究情境中提升空间分析、数据处理和经济学研究能力，为未来申请博士项目奠定坚实基础。

本岗位分为两个申请方向。Track A 面向具有经济学背景的申请人，要求具备一定的实证分析与因果推断经验；Track B 欢迎具有交叉学科背景的申请人，尤其鼓励具备 GIS 或 AI 相关研究与实践经验者申请。申请时请务必注明所申请的 Track。

基本要求：

该岗位拟于 2026 年 7 月开始（可协商），申请人需能够到北京大学线下参与团队工作并实行全日制工作安排；

正式 offer 发放前，申请人需先参加为期 1 至 2 个月的 Fellowship 阶段，以便双方进一步了解彼此的研究匹配度与合作方式；

经济学、管理学、大数据、人工智能或其他定量学科背景（如统计学、地理信息科学等）；

熟悉因果推断方法，例如双重差分法、断点回归等，并能使用 Stata 进行相关分析；

具备 Python 编程能力，热爱编程与数据处理；

具有良好的学习能力与团队合作精神。

Track A: Economics

岗位职责：

基本数据清洗与处理，包括人口统计数据、微观贸易流数据等；

使用 Python 和 Stata 进行因果推断和统计分析，包括双差分（DID）、断点回归（RDD）、事件研究法（Event Study）、工具变量（IV）等；

具备英文文献阅读能力，能理解英文论文中的研究设定、方法框架和数据描述；

协助撰写研究报告、学术论文及英文材料，支持项目成果的学术发表与国际交流；

根据项目需要，参与其他研究任务，确保项目按时保质推进。

优先考虑：

有因果推断、应用微观实证或空间经济学研究经验者；

熟悉 Stata 与 Python 的协同工作流程，并能够独立完成较完整的实证分析。

对空间经济学、城市经济学、国际贸易经济学等定量研究领域感兴趣，并有志于深入研究；

有相关研究项目经验者优先考虑。

Track B: Data Science (GIS / AI)

岗位职责：

协助搜集、整理和清洗多源异构数据，特别是具有空间属性的微观数据与遥感数据，如企业地理位置、人口栅格数据、道路网络、卫星影像（如Landsat、Sentinel）等；

熟练处理空间数据，包括：空间匹配、缓冲区分析、邻接矩阵构建、路径测算、矢量-栅格转换、栅格裁剪与合并、空间插值等；

使用 GeoPandas、Rasterio、Shapely、QGIS/ArcGIS 等工具进行数据处理与空间分析；

深度学习模型算法验证和论文撰写。

优先考虑：

熟练使用空间数据处理工具（如 ArcGIS、QGIS），并能运用 GeoPandas、Rasterio 等 Python 工具包；

熟悉 OpenStreetMap 数据提取与使用者优先；

具备处理道路网络数据以及运输时间计算的经验，对空间与城市经济学中常用概念有一定了解；

具备使用 PyTorch 等 Python 工具包构建人工智能模型的经验；

具备机器学习、遥感影像分析、计算机视觉或 AI 模型开发经验；

有相关研究项目经验者优先考虑。

适合人群：

准备申请博士项目、希望利用一年时间提升研究能力的本科或硕士应届毕业生；

对学术研究充满热情，未来计划从事AI+经济学或相关领域研究工作。

工资待遇：

全职助研税前月薪范围为 8,000 – 12,000 元，具体金额根据应聘者的技能背景与经验确定；

表现优秀者可获得额外奖励；

表现突出且承担较多责任的助研，有机会参与论文署名或后续研究项目；

提供办公空间和办公设备；

试用期为2个月，工资为月工资标准的90%。

提供五险一金；

申请方式：

请将个人简历、成绩单及一封简短的自我介绍（说明您的研究兴趣与相关经验）发送至 congpeng@nsd.pku.edu.cn。录取后需补交两封推荐信。邮件标题格式为：RA申请-Track Econ/Data Science-本科（硕士）-学校-专业-姓名。请同时注明您获悉本岗位的信息来源；如系经推荐人推荐，请一并填写推荐人姓名及相关信息。若成功入职，我们将按一定标准向推荐人提供推荐奖励。

截止日期：

我们将滚动审核申请材料，建议尽早申请。第一批申请截止日期为 2026年04月30日，将优先考虑在此日期前提交的申请。之后如有空缺，将继续接受材料，直至招满为止。

项目组介绍：

彭聪博士，北京大学国家发展研究院与南南合作与发展学院助理教授，博士生导师。2019年于伦敦政治经济学院获得博士学位，2020至2022年在加州大学圣迭戈分校与哈佛大学肯尼迪学院从事博士后研究，2014至2015年曾任耶鲁大学Fox Fellow。研究聚焦于空间经济学与经济地理，涵盖城市经济、环境政策、国际贸易及地理空间人工智能的应用，特别关注发展中国家在交通、金融与信息流动中的经济摩擦。近期项目深入分析非洲、中亚、巴基斯坦等地的基础设施建设对区域经济发展、环境与健康的影响。相关成果发表于《Journal of Economic Geography》等国际权威期刊，多次受邀在世界银行Infra4Dev大会等国际学术会议上作专题报告，并担任多家权威期刊的匿名审稿人。

李思璇博士，北京大学国家发展研究院博士后，2022年获得北京大学物理学博士学位，主要研究方向包括机器学习、遥感数据分析与环境监测技术。现阶段与北京大学国家发展研究院彭聪博士合作，利用人工智能与遥感技术，研究“一带一路”沿线发展中国家基础设施建设中的道路网络自动识别与动态监测，致力于为资源与数据匮乏地区的经济发展、环境政策提供科学支持。曾在业界从事人工智能算法开发和图像处理相关工作，积累了丰富的数据分析与实践经验。相关成果发表于《Marine Pollution Bulletin》《Chemosphere》等国际期刊。

尚卓然博士，北京大学国家发展研究院博士后，2025 年获美国雪城大学经济学博士学位。主要研究领域为城市与空间经济学，研究方向涵盖数量空间模型（Quantitative Spatial Model, QSM）的应用及交通基础设施对经济活动的影响分析。现阶段与北京大学国家发展研究院彭聪博士合作，运用并拓展最优交通网络模型，研究“一带一路”倡议下道路基础设施投资项目在相关国家的建设合理性，并为国际基础设施投资提供政策建议。其研究成果曾在 European Urban Economics Association 等国际学术会议上报告。

张业鹏，北京大学国家发展研究院全职研究助理，毕业于香港中文大学（深圳）计算社会科学专业，获统计学理学硕士学位。擅长数据分析、数据科学与地理信息系统分析，在深度学习建模与优化方面既有浓厚兴趣，也积累了丰富经验。过往研究涵盖城市与区域经济学、文本大数据分析、公共政策评估及大语言模型应用。熟练运用 Python、R、MATLAB 进行数据处理与分析，并精通 R 及 Stata 的统计建模方法。当前研究兴趣聚焦于人工智能在社会科学领域的应用与地理信息系统的深入研究。

潘从容，北京大学国家发展研究院全职研究助理，2024年获得威斯康星大学麦迪逊分校经济学硕士学位。擅长因果推断、数据分析。研究兴趣为IO和Health Economics。过往研究经历包括城市经济学、环境经济学、劳动经济学，相关成果在RSUE等期刊的审稿/返修阶段。

为什么加入我们？

学习中实践（Learning by Doing）：在真实的研究任务中提升能力，快速掌握空间经济学、发展经济学和数据分析的核心技能。

多学科导师团队指导：团队成员包括来自经济学、管理学、计算机科学等不同背景的博士与资深研究人员，为你提供系统的学术指导与技术支持。

提升博士申请竞争力：我们鼓励RA深入参与完整研究过程，协助你打磨研究兴趣、积累实战经验，并在申请博士时提供有力的推荐。

参与高水平研究项目：你将亲手参与“一带一路”等重要议题的前沿研究，处理高质量数据、应用严谨的识别策略，拓展学术视野。

团队氛围开放包容：我们鼓励问题导向、主动探索与跨领域合作，注重个体成长与长期发展。