01、项目概况
南洋理工大学商学院正在招聘运营管理领域的全职研究助理，该项目专注于两个具有前瞻性的研究方向：人工智能增强医疗服务交付和全球供应链中的劳动实践研究。项目核心任务是通过先进的数据分析和因果推断方法，深入评估技术采用和政策变化对相关领域产生的深远影响。
该研究助理职位要求申请者具备供应链管理或相关领域的学士学位，并具有编程和计量经济分析经验。项目特别欢迎对攻读运营管理博士学位有浓厚兴趣的候选人，为未来的学术发展提供了良好的过渡平台。
02、研究方向深度解析
人工智能增强医疗服务交付研究
人工智能在医疗健康领域的应用正经历前所未有的发展机遇。根据最新研究报告，医疗服务是大模型应用最集中的领域，提及频次占比达53%，临床专病辅助决策、预问诊、病历辅助生成、医学影像辅助诊断为四大核心场景。2019-2023年，中国AI医疗市场规模从27亿元快速增长至88亿元，预计2028年市场规模将接近300亿元。
政策层面的支持为这一研究方向提供了坚实基础。《卫生健康行业人工智能应用场景参考指引》明确84个AI应用场景，其中19个涉及大模型，为临床准入与应用方向提供清晰指引。2025年中国医学发展大会以"人工智能赋能医学发展"为主题，强调人工智能是典型的新质生产力，正在深刻改变医学研究的范式与行业生态。
在实际应用场景中，人工智能技术正在多个医疗健康应用场景中发挥重要作用：慢病管理与疾病监测、临床预测分析、病历搜索与质量控制等。这些应用不仅提升了医疗服务的效率，更为医疗资源的优化配置提供了新的解决方案。
全球供应链劳动实践研究
全球供应链正经历深刻的重构与演变，新冠疫情暴发后，全球供应链短期内出现明显的断裂与紊乱，一些国家由此开始反思全球化及对某一国经济的高度依赖。这种背景下，供应链的多元化、弹性化和本地化配置被愈发重视，供应链链主企业因能够更好地把握资源整合与风险对冲的主动权，从而承担核心统筹角色。
《全球供应链促进报告》分析指出，当前全球供应链扰动因素增多，呈现区域化、绿色化等四大趋势。供应链领导力通过促进供应链创新与发展，对经济发展、社会安全、产业链稳定等方面具有重要意义。
在劳动实践方面，全球产供链是世界各国分工合作、促进共同发展的重要载体，需要构建开放包容、高效稳定的全球产供链以促进全球共同发展。研究重点关注政策干预如何影响供应链中的劳动条件、工作环境和员工权益保障，这对于推动可持续发展和社会责任具有重要意义。
03、核心方法论：因果推断技术体系
差分差分法（Difference-in-Differences）
差分差分法是一种利用准自然实验设计进行因果推断的方法，通过比较处理组和控制组在政策实施前后的变化差异来识别政策的因果效应。该方法在评估医疗政策和供应链管理政策效果方面具有广泛应用。
在实际应用中，假设我们想评估某医疗技术的引入对患者康复时间的影响。通过DID方法，我们可以比较引入该技术的医院（处理组）与未引入的医院（控制组）在技术引入前后的患者康复时间变化。
工具变量法（Instrumental Variables）
工具变量方法可以在数据有未被观察到的混杂因素情况下使用，通过引入一个新的工具变量Z来解决内生性问题。工具变量法可以把处理变量X中和混杂因子相关的部分过滤掉，只保留正交的部分，从而获得无偏的因果效应估计。
工具变量要求满足三个核心假设：与内生变量强相关、与异质性残值无关，以及只能通过内生变量对结果变量产生影响。在医疗和供应链研究中，寻找合适的工具变量是应用该方法的关键挑战。
断点回归设计（Regression Discontinuity Design）
断点回归是一种利用随机性进行因果推论的统计方法，学术界普遍认为断点回归的设计更接近准自然实验，估计的结果更加准确。断点回归是美国教育部教育科学研究院唯一认可的具有因果判定效力的准实验方法。
在医疗研究中，假设某项技术培训课程要求医生达到特定分数才能获得认证。断点回归可以利用这个分数阈值，比较刚好达到和未达到阈值的医生在后续表现上的差异。
匹配技术
匹配技术包括倾向性得分匹配法（PSM）和广义精确匹配（CEM）等，通过构建相似的对照组来减少选择偏误。在供应链研究中，匹配技术可以帮助识别具有相似特征的企业，从而更准确地评估政策干预效果。
04、新加坡学术环境与待遇分析
学术声誉与国际地位
根据QS 2023排名，南洋理工大学在全球大学中名列第19位；在U.S.News排名中，位居第30位；而在泰晤士高等教育排名中，排名第36位。在QS评选的50年以下年轻大学中，NTU自2014年起一直居于榜首。
特别值得注意的是，南洋理工大学的计算机全球排名在QS 2023中位居第11位，而人工智能方向在U.S.News的全球排名中则荣获第2位，这为从事AI相关研究的学者提供了世界一流的学术平台。
薪资待遇与生活环境
南洋理工大学博士后和研究助理的月薪一般在4200-5500新币之间，约合人民币2-3万元，具体取决于申请者的个人科研经验。新加坡大学教师的收入水平较高，且享有完善的福利待遇，是吸引全球教育人才的重要因素之一。
新加坡作为亚洲金融中心，提供了机构的生活环境和广阔的职业发展机会。新加坡的多元文化氛围和创新精神为学生提供了独特而宝贵的学习和生活体验。
研究资源与合作机会
南洋理工大学拥有现代化的校园，配备先进的研究设施和享有国际声誉的教学团队。学校致力于推动跨学科研究，为学生提供多元化的全球学术体验。
在人工智能和供应链管理领域，新加坡政府提供了强有力的政策支持和资金投入，为研究工作创造了良好的外部环境。
05、申请建议与准备策略
学术背景要求
申请者应具备供应链管理、运营管理、工业工程、经济学或统计学相关领域的学士学位。具有硕士学位的申请者将更具竞争优势。重点关注申请者在定量分析、数据处理和建模方面的能力。
技术技能准备
编程能力：熟练掌握Stata、R或Python中的至少一种统计软件。建议申请者提前学习因果推断相关的软件包，如R中的did、rdrobust包，或Python中的econml、dowhy库。
计量经济学基础：深入理解线性回归、面板数据分析、时间序列分析等基础计量方法。特别要掌握因果推断的核心概念，包括内生性问题、工具变量选择、平行趋势假设等。
数据处理技能：具备处理大规模复杂数据集的能力，包括数据清洗、变量构造、缺失值处理等技能。
研究经验积累
项目参与：积极参与相关研究项目，特别是涉及政策评估、技术采用分析或供应链管理的实证研究。即使是课程项目或毕业论文，也要注重应用因果推断方法。
文献阅读：深入阅读运营管理、医疗经济学和供应链管理领域的顶级期刊文章，特别关注使用因果推断方法的实证研究。
实习经验：寻找在咨询公司、政策研究机构或科技企业的实习机会，积累实际的数据分析和政策评估经验。
申请材料准备
个人陈述：明确表达对运营管理研究的兴趣，特别是对AI医疗和供应链劳动实践两个研究方向的理解和见解。展示自己的研究潜力和对攻读博士学位的规划。
研究计划：针对项目的两个研究方向，提出具体的研究问题和方法框架。展示对因果推断方法的理解和应用能力。
推荐信：寻求在相关领域有影响力的教授或行业专家的推荐，重点强调申请者的研究能力、分析技能和学术潜力。
面试准备要点
准备详细讨论因果推断方法的应用场景和技术细节。能够解释在什么情况下选择不同的识别策略，如何处理方法的局限性和假设检验。熟悉人工智能在医疗领域和全球供应链管理的最新发展趋势，能够提出有见地的研究问题和政策建议。准备展示自己的编程和数据分析技能，包括实际的代码示例和分析结果解释。
长期职业规划
明确表达对学术研究的兴趣和博士学位的规划。研究助理职位通常是攻读博士学位的重要跳板，申请者应展示出对长期学术发展的承诺和规划。考虑将该职位作为了解新加坡学术环境、建立国际学术网络的重要机会。积极参与学术会议、研讨会和合作项目。通过该项目积累的研究经验和成果，为未来申请顶级大学的博士项目或在政策机构、咨询公司的职业发展奠定基础。
【竞赛报名/项目咨询+微信：mollywei007】
