华中科技大学博士理论经济学专业目录

工资？！就业？！同学你是真决心做学术吗？如果是就不要考虑这些，否则还内是创业吧容，只有自己创业才能获得经济自由，其他的一辈子都是工薪阶层罢了。 按照国际惯例，读书不能太功利的。因为即使博士也只是一种学习的经历、一种人生历程罢了。中国之前一直批评美国博士毕业找不到工作是资本主义的弊端。现在回头看，其实很正常。尤其中国13年来的高校大扩招与学术大跃进后，博士某种程度上已经是大众化教育的组成部分和普通劳动者。而且教育部推崇 专业博士——也即不把博士当做知识精英，而只是技工而已。不过，如果不进“三站”（学士后流动站、硕士后流动站、博士后流动站），一般是7年。同时，理论上一旦成为“本硕博”连读的学生，也可对外称“博士生”或被美称为“博士”，这也是为什么中国十几岁的少年也可以被称作“博士”的原因。另，关于“三站”，可搜索 山东大学学士后流动站 温州大学硕士后流动站 清华大学博士后流动站，相对比较有代表性。收起

在美来国来说，金融是一个源很热门的专业，就业出路非常好。即使就业当老师，因为会是在商学院里面教书，所以待遇也会比同是经济学的教师高上五成。还有一些人进入业界，从事一些实务工作，待遇可能会更高。金融PhD一般是设在大学的商学院下面，规模通常较小，每个项目只招收4，5个人，而申请的人则逾数百人，若是名校，一年收到四五百份申请也不是奇事。由于毕业生若去学界，未来主要是去商学院给MBA授课，所以招生委员会对于口语能力要求格外苛刻，通常更喜欢美国本土学生或者在美国念过硕士的学生。由于毕业人数较少，就业也很容易，如果你想回国的，你拿着TOP20大学的金融学Phd，可以任意挑选国内任何大学工作。经济学是一个比较正常的社会科学门类，国内目前经济学被炒得有些过热，但仍是不错的学科。如果你热衷于学术的话，经济学的训练对于研究还是很有帮助。经济学的Phd招生规模会更大，每个学校15人到30人不等，申请人数大概略多于金融学申请人数，但录取率就会搞许多，而且国内学生的数学水平好，会更容易得到对方青睐。毕业之后从事教职会是很激烈的竞争，去业界的话，可能的就业方向包括世界银行、IMF和一些金融机构的研究部门。那如果读完金融phd不想做学术呢，可以去华尔街那种投行，对冲基金这类的吗，做什么工作？通常来说，不会去投行，因为事实上国外投行并不是金融业里收入最高的。一般来说，有的会自己做对冲基金，通过一些交易策略来牟利。也有做公募基金的投资策略，构造一些长期的投资组合。还有做市场或者行业分析师的。总的来说，做什么的都会有，待遇也会很不错。收起

参考2016年美国前50的商学院对GMAT成绩要求，但是每年可能有变动，以申请当年的院校申请条件为准。1 Stanford University斯坦福大学商学院博士项目组织行为、政治经济学领域只接受GRE成绩，不接受GMAT。金融、会计、经济分析与政策、运营与IT倾向申请人使用GRE成绩，但接受GMAT成绩。 2. Harvard University哈佛大学商学院哈佛大学商学院(Harvard Business School)不设最低GMAT分数要求。博士项目不设最低分数要求。(特别提醒，博士项目申请只接受托福成绩，不接受雅思成绩)GRE和GMAT成绩效力相同，没有偏好。3. University of Pennsylvania(Wharton)宾夕法尼亚大学沃顿商学院博士项目不设最低GMAT分数要求。博士项目应用经济学、统计学方向只接受GRE成绩(统计学还推荐GRE 数学Subject考试)。伦理法律研究倾向GRE成绩。其他流向GRE和GMAT成绩均可。2015年入学博士生GMAT平均分为760分(语文部分：43.5分，数学部分：50分)。写作部分平均分为5.5分。博士项目不接受雅思成绩，2015年入学博士生的平均托福成绩为106分。 4. University of Chicago (Booth) 芝加哥大学布斯商学院博士项目未给出最低GMAT分数要求。2015-2016年录取的博士生的平均GMAT成绩为740分，数学部分平均分是51，GRE数学部分成绩为167分。博士项目中的经济学项目、金融经济学联合项目只接受GRE成绩;金融学、商业和心理学联合项目倾向接受GRE成绩，GMAT也可以接受。其他项目GMAT和GRE成绩均可。 5. Massachusetts Institute of Technology(Sloan)麻省理工学院斯隆商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求。(要求托福成绩不低于90分，雅思总成绩不得低于7分。) 6. Northwestern University(Kellogg)西北大学凯洛格商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求，但录取学生的平均分数在90%以上。博士项目金融、管理与组织、管理与组织与社会只接受GRE，其他项目接受GRE或GMAT。 7 University of California Berkeley(Haas)加州大学伯克利分校哈斯商学院博士项目未给出最低GRE或者GMAT成绩要求。(托福总成绩不得低于90分，雅思成绩要求不低于7分。)博士项目更倾向于GRE成绩而不是GMAT。 8. Columbia University 哥伦比亚大学商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求，成功的申请人在GMAT语文、数学和写作部分成绩在90%以上。博士项目接受GRE，但无偏好。 9. Dartmouth College (Tuck) 达特茅斯大学塔克商学院博士项目不确定。 10. University of Virginia (Darden) 弗吉尼亚大学达登商学院博士项目未给出GMAT成绩要求。(申请人自报成绩即可，不需要官方递送)博士项目接受GRE成绩，对GRE或GMAT成绩无偏好。 11. New York University (Stern) 纽约大学斯特恩商学院博士项目录取学生平均GMAT成绩在700分以上。2015年秋季录取学生的平均GMAT成绩为746分，GRE数学部分成绩为168分，语文部分成绩为163分。(平均托福成绩为113分。) 11. University of Michigan—Ann Arbor (Ross)密西根大学-安娜堡分校博士项目不设最低GMAT分数要求，录取学生平均GMAT成绩为720分。最低托福成绩要求为106分，其中听说读写各单项不得低于26分。博士项目接受GRE成绩，录取学生平均GRE成绩为语文部分162分，数学部分163分。 13. Duke University (Fuqua) 杜克大学福库商学院福库商学院由于博士项目学生流向不同，其GMAT平均成绩在705分到731分之间。 13. Yale University 耶鲁大学商学院耶鲁商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求，但大多数申请人的GMAT成绩在90%以上。博士项目接受GRE成绩，GRE和GMAT成绩无偏好。 15. University of California—Los Angeles (Anderson) 加州大学洛杉矶分校安德森商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求，但有竞争力的申请者的GMAT成绩在90%以上。2014年秋季入学的申请者的平均GMAT成绩为735分。(2015年数据未更新。)项目要求申请人托福总成绩不得低于87分，雅思总成绩不得低于7分。博士项目接受GRE成绩，2013秋季入学的申请者的GRE数学部分平均分数为167分。 16. Cornell University (Johnson)康奈尔大学约翰逊商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求。博士项目接受GRE成绩。 17. University of Texas--Austin (McCombs)德克萨斯大学奥斯汀分校麦库姆斯商学院博士项目以会计学为例，一般成功的申请人的GMAT成绩在650分以上，大多数在700分以上。18 the University of North Carolina at Chapel Hill (Kenan-Flagler)北卡罗来纳大学教堂山分校凯南-弗拉格勒商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求，但大多数获得关注的申请人GMAT成绩在90%以上。博士项目接受GRE成绩。 19 Washington University in St Louis(Olin)圣路易斯华盛顿大学欧林商学院博士项目不设置最低GMAT成绩要求，但成功的申请人的GMAT成绩在90%以上，录取学生的平均GMAT成绩为720分左右。博士项目接受GRE成绩。 20. Carnegie Mellon University (Tepper) 卡耐基梅隆大学泰珀商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求。博士项目接受GRE成绩，经济学倾向申请人提供GRE成绩。 21 Emory University (Goizueta)埃默里大学戈伊朱塔商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求，但录取学生平均GMAT成绩在600分以上。博士项目接受GRE成绩。23 University of Washington (Foster)华盛顿大学福斯特商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求。大多数申请人的GMAT成绩在600分以上，低于600的申请人极少被录取。最近三届学生的平均GMAT成绩为720分。博士项目接受GRE成绩，但更倾向接受GMAT成绩。 24 Georgetown University (McDonough) 乔治城大学麦克多诺商学院博士项目不确定25 University of Notre Dame (Mendoza)圣母大学门多萨商学院博士项目不确定 25. University of Southern California (Marshall) 南加州大学马歇尔商学院马歇尔商学院博士项目未给出GMAT成绩最低要求情况。2014届学生GMAT平均成绩为735分。2015届成绩为95%。博士项目接受GRE成绩。2015届学生GRE数学和语文部分的平均成绩均为95% 27. Texas A&M University—College Station (Mays) 德州农工大学梅斯商学院全日制MBA项目不设最低GMAT成绩要求。2014年秋季入学学生的平均GMAT成绩为647分。接受GRE成绩。 27. University of Minnesota—Twin Cities (Carlson) 明尼苏达大学双城分校卡尔森商学院博士项目未给出GMAT成绩最低要求。2015年秋季入学学生的GMAT平均分数为721分。博士项目接受GRE成绩，2015年秋季入学学生的GRE总分平均为324分。 27. Vanderbilt University (Owen)范德堡大学欧文商学院博士项目不确定 30 Arizona State University (Carey) 亚利桑那州立大学凯瑞商学院博士项目不确定 30. Georgia Institute of Technology (Scheller) 佐治亚理工学院舍勒商学院博士项目不确定 30. Ohio State University(Fisher)俄亥俄州立大学菲舍尔商学院欧林商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求。数学部分平均分为151分，居中80%的成绩区间为141到162分。博士项目除了会计流向外，其他都接受GRE成绩。 33. Brigham Young University (Marriott)杨百翰大学万豪商学院博士项目不确定 33. Rice University (Jones) 莱斯大学琼斯商学院博士项目不确定 33. University of Texas—Dallas 得克萨斯大学达拉斯商学院博士项目不确定33. University of Wisconsin—Madison 威斯康星大学麦迪逊分校商学院博士项目不设GMAT成绩最低要求。但很少有GMAT成绩在90%以下的申请人被录取。 37. Michigan State University (Broad) 密歇根州立大学布罗德商学院博士项目不确定 37. Pennsylvania State University—University Park (Smeal) 宾州州立大学斯米尔商学院博士项目不设最低GMAT成绩要求。录取学生的成绩区间在650分到760分之间。最近几届学生的平均成绩已经超过700分。会计要求GMAT成绩，金融、管理和组织、市场、房地产和保险、物流信息系统倾向于申请人提供GMAT，但接受GRE。录取学生的新GRE数学部分平均成绩为166分，语文部分为160分。 37. University of Florida (Hough) 佛罗里达大学霍夫商学院工商管理博士项目管理方向未给出最低MGMAT成绩要求情况。博士项目管理方向接受GRE成绩。GRE成绩在1400分左右(旧GRE成绩请自行换算)。 37. University of Rochester (Simon) 罗切斯特大学西蒙商学院博士项目未给出GMAT成绩最低要求情况。但有一条很有趣的标准：GMAT成绩高于720分和GRE总成绩高于329分的学生可以免去申请费。博士项目接受GRE成绩。 41. University of Maryland—College Park (Smith) 马里兰大学公园分校斯密斯商学院博士项目不设置最低GMAT成绩要求，近几年，博士项目学生的平均GMAT成绩约为700分。博士项目接受GRE成绩，近几年，学生平均GRE语文和数学部分成绩为700分(此处为旧GRE成绩，请自行换算为新GRE成绩。) 41. Temple University (Fox) 天普大学福克斯商学院博士项目要求申请人GMAT成绩在90%以上。(要求申请人托福总成绩不得低于100分。)博士项目接受GRE成绩，要求申请人GRE成绩在90%以上。 43. Boston University波士顿大学商学院博士项目不设置最低GMAT成绩要求。2015年入学的管理方向的学生的平均GMAT成绩为730分。博士项目接受GRE成绩。2015年入学的管理方向的学生的平均GRE成绩为161分，金融学方面的学生的平均GRE成绩为166分。 43. University of Iowa (Tippie)爱荷华大学Tippie商学院博士项目不确定 45. Boston College (Carroll)波士顿学院卡罗尔商学院博士项目未给出最低GMAT成绩要求情况。要求申请人托福总成绩不得低于100分，雅思总成绩不得低于7.5分。博士项目接受GRE成绩。 45. Wake Forest University维克森林大学商学院博士项目不确定 47. University of Illinois—Urbana-Champaign 伊利诺伊大学香槟分校工商管理博士项目未给出GMAT成绩最低要求情况。但成功的申请人GMAT成绩在90%或以上。工商管理博士项目在某些情况下接受GRE成绩。具体是什么情况请咨询校方。 48. University of California—Davis 加州大学戴维斯分校商学院博士项目不确定 48. Rutgers, The State University of New Jersey—Newark and New Brunswick 罗格斯大学商学院博士项目不设置最低GMAT成绩要求。2014年秋季录取学生的平均GMAT成绩为672分。博士项目接受GRE成绩，2014年秋季录取学生的平均GRE成绩是319分(语文部分156分，数学部分163分)。 48. Southern Methodist University (Cox)商学院博士项目不确定收起

现在产经的就业形势好点，但是不论应用还是理论经济学，研究生就业前景都不好，如果读的话就直接读到博士吧收起

我觉得，如果不是真正喜欢经济这个专业，就不要单纯地因为就业的缘故勉强自己了吧。哪怕读完博士，没有兴趣做研究的话，大概也於事无补吧？某种程度上来讲，博士专业固然很重要，但是也是取决於你以后的职业规划的。比如说，如果你要想毕业后当老师，学对口专业那是必须的；不过，如果你想进私立机构或者政府机关，有时候博士这个学位比你的专业更管用吧。我所了解到的情况是，经济的博士读出来大部份留校继续做研究当老师，不然就是到私营机构去做研究了吧。不然就乾脆转行。笑。然后经济博士是否容易毕业的话，很大程度上取决于你的学校和导师的要求。一般美国的经济学博士平均需要五年时间。国内就不太清楚了，可以问问你的老师。：）如果只是在考虑就业容易与否的问题，据我所知，至少在美国来说，读会计的博士绝对会比读经济的要好找工作得多。现在市场上学会计的商科学生是最好找工作的，不管是去事务所，银行或者是留校当老师，都是非常抢手的。但是，前提是需要考到资格认证。商科里面的专业，会计之后，我感觉第二好找工作的应该是金融吧，通常本科出来就可以了，继续读博士的大都最后偏向金融工程搞建模去了。这个数学和计算机编程方面的功底要求要高一些。其次的话，如果有相关的从业经验之后，回学校再修管理和市场营销的博士学位大概都会比经济更靠谱。当然，管理专业读研究生的比较多，而市场营销读博士且没有任何工作经历的人，大概是打定主意要当老师了吧。一般这种类型的博士，找工作时如果没有工作经验，很多公司都不愿意招。听说学历太高却没有实践的话，大公司会觉得你太死读书了之类的。 至於到底要选什麼专业，建议你多问问相关专业的从业人员，还有就是老实透彻地想想自己到底想要做什麼，能力在哪方面比较突出，或者愿意在什麼领域多学些东西之类的问题。这些大概会对你确定专业有些微的帮助吧。祝好运！ ：）收起

首先你要知道经来济学分为理论经济源学与应用经济学。理论经济学代码020100，应用经济学代码020200.理论经济学（西方经济学，020101政治经济学020102经济思想020103经济史020104西方经济学020105世界经济020106人口、资源与环境经济学）的热度低于应用经济学（020201国民经济学020202区域经济学020203财政学020204金融学020205产业经济学020206国际贸易学020207劳动经济学020208统计学020209数量经济学020210国防经济020226房地产经济学），相对竞争没那么激烈。第二经济学硕士分为学术型硕士与专业型硕士（税务硕士，资产评估硕士，国际商务硕士，国际金融硕士）。专业型硕士相对好考，因为很多名校学硕免费，专硕收学费。经济学专业很多，金融学不管学硕还是专硕竞争都很激烈。而且比较偏向于招收本科理工专业跨考的学生，有些硕博连读的金融学硕考数一。其他类别的经济学专业没有金融热，但难度也不会低很多。总结：1.理论经济学比应用经济学容易一些；2.专硕比学硕容易一些；3.金融是所有经济学专业里面最热门的；本回答被网友采纳收起

这方面复就业应该还可以的。现在满大制街的大学生都找不到工作或理想的工作就说明理论与实践相结合是有多么的重要，比如厨师，我们学校就有很多职高或大学生毕业后选择再学习，毕业一般安排到连锁或星级酒店上班，就业问题还是挺有保障的。收起

① 1101英语② 2202经济学③ 3302金融、财政理论与实践或 3303产业经济学、区版域经济学、国际贸或 3304电子商务、金融信息权与应用统计分 这是西安交通大学应用经济学博士专业考试科目，这个就不用考数学收起

应该是山大吧，因为山大的老本行就是文科，所以应该文史比较好。同时经济学院也是山大超级火的学院之一，如果成绩不好报山大经济要慎重。不过要是考理工专业，最好别来山大。我都后悔了。其实 说这个没有意思的 看的还是学校的整体实力 学校 学校能给你的最重要的应该 是一种氛围 我觉得还是 西安交大 好一些毕竟西安交大 是2+7 c9成员 拿出去直接将 山大 压倒收起

亚尔马·贺拉斯·格里莱·沙赫特博士（德语：Hjalmar Horace Greeley Schacht，1877年1月22日－1970年6月3日），德国经济学家、银行家、自由主义政治家，德国民主党的联合创始人。特勒最精明的地方之一就是他懂得什么时候该用什么人（希特勒和他的密友著名汽车设计师保时捷在探讨汽车发动机问题) 前奏：上帝保佑打败仗的人民 二十世纪二十年代初，一战硝烟远去未久，古老的德国笼罩在一片几乎毫无生机与希望。希特勒最精明的地方之一就是他懂得什么时候该用什么人（希特勒和他的密友著名汽车设计师保时捷在探讨汽车发动机问题)前奏：上帝保佑打败仗的人民二十世纪二十年代初，一战硝烟远去未久，古老的德国笼罩在一片几乎毫无希望的风雨凄迷中。人们尚未来得及摆脱战败的沮丧和羞辱，严峻的生计问题就紧逼了上来。德国在战争中丧失了总人口的10％和将近七分之一的土地，换来的是每年1320亿金马克的赔款，相当于1921年德国商品出口总值的四分之一。德国拿不出这笔钱，法国就伙着比利时波兰，毫不客气地进占了德国经济命脉鲁尔工业区，是为“鲁尔危机”。正倒着霉的时候，你往往想不到有一天还能更加倒霉，于是手忙脚乱的政府采取了千古不变的饮鸩止渴老办法：增发纸币。真正的灾难开始了。随着印刷机全速开动，1921年1月31日，世界金融史上前所未有的恶性通货膨胀，如同张开翅膀的死神，扑向了已经奄奄一息的德国经济。美元与马克的比率从1921年1月的1：64，到1923年11月已经崩溃为1：4,200,000,000,000。如此骇人的程度，即使到今天，也只有1946年的墨西哥和1949年的中国可以相提并论（顺便说一下，到目前为止中国还保持着这项领先记录）。到了这个地步，德国的日常生活可想而知。薪水得按天给，要不然到了月末你会发现本来买面包的钱只能买面包渣了。发工资前大家都要活动一下腿脚，准备好起跑姿势，钱一到手，立刻拿出百米冲刺的激情和速度——冲向市场与杂货店。腿脚慢点的，往往就难以买到足够的生活必需品。农产品和工业品生产都在急遽萎缩，市面上商品短缺，唯一不缺的就是钱，纸钱！没有购买力的纸币像没有生殖力的性器官，叫人想着就伤心，孩子们在街上大捆大捆地拿它们堆房子玩。1923年《每日快报》上刊登过一则轶事：一对老夫妇金婚之喜，市政府发来贺信，通知他们将按照普鲁士风俗得到一笔礼金。第二天，市长带着一众随从隆重而来，庄严地以国家名义赠给他们1,000,000,000,000马克—或者半个便士。对于德国的悲惨境地，它一战中的对手们反应并不一致。老对头法国自然是盼着这个强邻兼宿敌越倒霉越好，在赔款问题上咬紧牙关毫不让步；苏联因为社会制度被西方排除在战后的“凡尔赛——华盛顿体系”之外，割地赔款全没它的份，又刚刚跟波兰打了一场败仗，希望借助德国的先进军事经验，1922年开始就与德国秘密合作（结果是搬起石头砸了自己20年后的脚）；英国秉承一贯的老奸巨猾，继续“均衡势力”品牌之大陆政策，不希望德国过分削弱而使法国坐大。小国家们有的内部爆发民族革命自顾不暇，有的在老大中间小心翼翼找个位置坐下观看演出，有机会也诈点汤喝喝。战败者付出代价，古来皆然。历史上没事就打来打去的欧洲，利益变幻翻云覆雨，沾亲带故反目成仇，一千多年下来戏码反复，不过如此。然而，这次的确有点不同。现在的人们讨论一战远远没有二战兴趣浓厚，但是事实上，今天国际关系和文明准则的基础，大部分是由一战奠定的，某种意义上来说，第一次世界大战真正摧毁了传统世界的根基，而二战是一战遗留矛盾的延续和清算。如果说从前欧洲的战争是国王和贵族的战争，那么一战就是第一次现代意义上国家之间的战争，从它的政治根源、战争动员、兵役体制和战后安排上，无不体现出鲜明的现代国家主义特点。不管主动还是被动，战争成为全民对国家的事务的参与，惩罚也成为有理论依据的全民责任。这样，每个人难免要反思一下，打了这个仗，对每个人来说意味着什么？另外，通过一战，人类在自相残杀方面的创造力表现得没有最强，只有更强。在凡尔登的绞肉机和索姆河的坦克面前，19世纪天真的乐观情绪，对主流古典人文主义的自信土崩瓦解了。新的思潮纷纷登上舞台，直截了当，冷酷无情，与这个铁血强权的时代宾主相得一拍即合。另外，通过一战，人类在自相残杀方面的创造力表现得没有最强，只有更强。在凡尔登的绞肉机和索姆河的坦克面前，19世纪天真的乐观情绪，对主流古典人文主义的自信土崩瓦解了。新的思潮纷纷登上舞台，直截了当，冷酷无情，与这个铁血强权的时代宾主相得一拍即合。潘多拉的盒子打开了，古老的欧洲现在到处都是打碎的坛坛罐罐，德国的巴掌挨得最响亮，然而他们要报复的并不仅仅是从普鲁士时代延续下来的那些敌人们。在这个产生过无数哲学巨人的民族，思考活动一向壮丽而可怖，短暂的痛苦过后，将化身为钢铁的洪流，无论说它邪恶还是野蛮，它是从我们自以为是的文明中生长出来的，让我们前所未闻，目瞪口呆。完成这个过程，它需要的只有一种力量：金钱。帝国银行里的华尔街精英1923年11月，德国发生了两桩对历史有深远影响的事件。第一件是阿道夫?希特勒发动了以失败告终的慕尼黑啤酒馆政变。尽管此前他爱国愤青的风头一时无贰，甚至原陆军总司令、德高望重的鲁登道夫将军都稀里糊涂地被拉上了他的检阅台；在德国普通人眼里，恐怕这位热血沸腾的老兄当时也和一个比较抢镜的行为艺术家差不了多少。在这个动荡不安的年代，又何尝缺乏大胆冒险的事件，和昙花一现的赌徒呢？于是未来的元首只好郁闷地在监狱里写他的奋斗。比较有趣的是，希特勒提到了他对通货膨胀及其原因的看法。“政府镇定沉着地继续印发这些废纸,因为,如果停止印发的话,政府就完蛋了，因为一旦印刷机停止转动——而这是稳定马克的先决条件——骗局马上就会暴露在光天化日之下。??????如果受惊的人民注意到,他们即使有几十亿马克,也只有挨饿的份儿，那他们一定会作出这个结论:我们不能再听命于一个建筑在骗人的多数决定的玩意儿上面的国家了：我们需要"(转引自威廉?夏伊勒《第三帝国的兴亡》)从这段有意思的话里头，我们能够看到古往今来煽动艺术的精髓。凭心而论，希特勒确实颇有几分洞察力，他看出马克的疯狂贬值被有意利用来应对外债（赔款是用马克计算的），政府也的确难辞其咎，然而由此得出结论——“民主不如*”就莫名其妙了。煽动的诀窍偏偏就在于此，观点必须够震撼，论据必须够彪悍——那么从论据到论点到底是什么逻辑，基本上就没多少人注意了。不信你看看史料，从教皇的十字军演讲，到姚文元的大批判文章，莫不多有印证。同时发生的第二件事，可要比那位退役下士的表现吸引力大多了。甚至可以说，停战以来，德国人民第一次听见了好消息。持续将近三年的恶性通胀，在1923年底开始得到缓解和控制。历史学家们将这个功绩与1923年11月的一个任命联系起来：46岁的德意志帝国银行董事亚尔马?霍雷斯?格里雷?沙赫特被任命为国家货币流通专员。沙赫特1877年1月生于特因利夫（原属德国，现属丹麦），父亲是德裔美国公民，母亲是丹麦裔。他的父亲为纽约公平信托公司工作了将近30年，亚尔马之所以在德国而不是美国出生，只是因为他母亲当时患病必须全家回德国治疗。和今天的众多移民一样，老沙赫特觉得美国的月亮特别圆，为了聊表对第二祖国的热爱之情，居然把一位美国反蓄奴制政治家的名字嵌进了儿子的姓名中间，这就是他奇怪的中间名的来由。在日耳曼的命名方法里，中间名本应是父名和祖父名，这个独特的做法如同一个奇异的预言，在他的一生中深深刻下了难以磨灭的美国印记。小亚尔马聪明而勤奋，具有德意志历史上那些百科全书式学者的天资气质，他先后专门学习过医学、哲学和政治科学，年仅22岁就得到了经济学博士头衔。年轻的沙赫特博士秉承父业，进入德雷斯顿银行。他本人出众的能力加上老头子在金融界广泛的人际关系，沙赫特一帆风顺，很快成为引起关注的金融精英。1916年，他成为德国国家银行的董事之一。1923年，沙赫特临危受命，拯救灾难中的德国货币流通体系。货币崩溃的根源在于沉重的赔款负担，沙赫特当然清楚，一切金融改革的举措如果不解决好这个问题，只会引发更可怕的动荡。他上任之后，立刻从两个方面齐头并进：一边寻求外国金融资本的支持，一边改革货币，用新的地产抵押马克（Rentenmark）取代极度滥发的旧马克。 那么该向谁寻求帮助呢？哪个国家有能力又有意愿帮助德国呢？欧洲的邻居和对手们要么心怀叵测，要么自己也穷得够呛，沙赫特也根本不指望它们，他的目光越过浩瀚的大西洋，精准地投向了自己的精神故乡——美国。一次大战最重要的后果，既不是霍亨斯陶格、哈布斯堡、罗曼诺夫三大欧洲王室的垮台，也不是共产主义革命的兴起，而是美国作为国际经济政治关系中最强有力，甚至决定性的一端，羽翼丰满，开始闪亮登场。巴黎和会和国际联盟提供了它的出场秀，然而要真正深化美国对世界的控制能力，向欧洲大陆的经济渗透是一个重要途径。德国伸过来的求援之手，与华尔街的金色魔杖正好一拍即合。二十年代的华尔街，宛如现实版的迪斯尼乐园，不断在狂欢的气氛中迎来繁荣奇迹，几大主要银行财团积累下来的资本迫切要向外扩张。马克思曾有言道，300%的利润下资本就敢冒上绞架的危险，绞架尚且不怕，何况区区一个德国。1924年，以美国银行的查尔斯道斯为首的委员会推出了“道斯计划”，1924-1928年内总计8亿美元贷款流向德国，帮助它偿还凡尔赛条约的赔款，利息收益直接投资于德国市场。同时，国联调停法比两国撤军，接管鲁尔工业区。时来天地皆同力，沙赫特一旦心中有底，立刻果断地行动起来，用国家银行黄金储备为基础的新马克，以一比三十亿的悬殊比率兑换旧马克，到1924年8月这个过程基本完成，马克汇率开始在国际市场上稳定下来，国际投机者逐渐停止了对它的攻击。折磨德国的漫长通货膨胀结束了，乱云犹飞，千山已渡，沙赫特经此一役，证明自己不愧为金融奇才！1928年，沙赫特率领德国国家银行代表团，与美国为首的国联赔款委员会谈判签订了“杨计划”，它是道斯计划的延续，德国每年只要付赔款额的1/3，剩下的部分可以推迟。1929年世界经济危机爆发之后，胡佛总统干脆提议暂停德国赔款的90%。等到1933年纳粹上台，就压根一分钱都不给了道斯计划和杨计划背后，都站着华尔街金融巨鳄J?P?摩根的庞大身影。道斯计划，据美国乔治华盛顿大学国际关系教授卡罗尔?奎格雷的研究结果，“很大程度上是一个J?P?摩根产物”，而杨计划的这位“杨”——OwenYoung，直接就是J?P?摩根派出的代表。这两个计划最大程度保证了美国金融资本的利益，在1934年分业法案之前，像摩根这种巨无霸的金融恐龙一手控制信贷，一手承销证券，去了德国的贷款在华尔街发行成债券，巨额佣金收入滚滚而来，像金雨一样幸福地淋在华尔街精英高贵的脑袋上。然而，道斯和杨计划的另一个结果，却是双方始料未及的。那就是“迅雷不及掩耳盗铃之势”的美国资本赤裸裸占领了德国实业界，将德国私人资本严重排挤出去。一方面，德国中小企业破产，实业资本流失，造成了大面积失业，刚刚稳定的经济又面对考验，大家伙出得狼窝入虎穴，使纳粹的蛊惑宣传有了民意基础；另一方面，美国资本集中在电力、钢铁、化工几个大的行业中，大展拳脚滚雪球，恰恰是这里生长出的垄断寡头，为希特勒的竞选活动提供了主要资助，进而为他发动的战争承担经济支持。从沙赫特其人来看，他与华尔街的渊源明显而深刻，他父亲就职的纽约公平信托公司就是被摩根财团控股的。早在1905年，他随同德累斯顿银行董事会访美时，就会晤过J?P?摩根本人。他英语说得比德语都流利，以至于几十年后对他的审判是采用英德双语进行的。从广义上讲，沙赫特是以华尔街为代表的国际金融精英圈子里的一分子，一个“大人物”。资本没有国家之界，只有利益之别，资本家何尝不是一样？纽伦堡法庭上，只有三个被告指控没有成立，当庭释放，当过纳粹财政部长和中央银行首脑，为整个战争筹集资金的沙赫特就是其中之一，苏联代表尖刻地指责“资本家永远不会受惩罚”，此言未必正确，但西方对他的偏袒却毋庸置疑。然而，成为沟通华尔街金融集团和纳粹德国核心圈子的关键人物，20年代离沙赫特尚颇遥远，就是说起来都匪夷所思。那个粗俗的流浪汉出身，政变未遂的小头目？大概他连帝国银行的门往哪儿开都没搞清呢，在这些衣冠楚楚手握经济命脉的绅士们中间，谁会给他一个正眼呢？然而历史的魅力就在于此，昨日言犹在耳，今朝沧海桑田；聚光灯下，王子与贫儿的游戏不断被命运慷慨刷新，只不过每次付出代价的，永远都是黑暗里的芸芸众生。三．资助希特勒的工业寡头们国王死了，国王万岁。此时一战勇士穷途潦倒，二战豪杰尚未登上舞台，灯光下活跃的是一批当代英雄。德国需要钱，华尔街需要能赚更多钱的钱。货币和货币的交流没有语言文化制度历史种种障碍，是世界上最亲密无间直截了当的尔虞我诈。1924年到1933年，在道斯计划和杨计划之下，通过华尔街的国际财团经手流入德国的贷款总额为330亿马克，其中的最大三笔款项，分别建立和帮助了三家大工业卡特尔。“卡特尔”这种垄断形式最早就源于德国，词根也是德语，指的是把小生产厂家由统一定价限量的协议联合起来，控制某一种行业的整个市场，比方说OPEC组织就是一个卡特尔。卡特尔的特点是简单有效，缺点是不够稳定，每人都有破坏协议的动机。但是在德国这种持重守信的地方比较合适，它从汉撒同盟时期开始就有一个悠久的信用传统，背信弃义的事不太流行。美国的资本进来之后，很快就看中了这种垄断形式。银行家们的操纵方法很简单，控股其中最强的一个或几个企业，让它们在一两种基本产品上占绝对优势，进而控制整个卡特尔。这三家卡特尔分别是德国通用电力（A.E.G），联合钢铁，I.G.法本，它们分别控制了电力、钢铁和化工行业，把握了德国的工业命脉。到1937年，联合钢铁和IG法本生产的爆炸物加起来占全国总量的95％，著名的克虏伯军火公司也在它们控制之下。这个不仅得益于美国贷款，还有美国的技术。美国的投资者直接进了它们的董事会，顺便说一句，战后他们都没有因为给希特勒的政治献金受到审问。这三个卡特尔的美国债主子和经手人皆为华尔街银行中最显贵的名字——迪隆&里德（Dillon Read）;哈里斯福布斯（Harris，Forbes）；国家城市公司（national city）公平信托（Equitable trust）……美国资本促进了德国工业的迅速卡特尔化，除了上一节提到的，为希特勒上台提供了经济环境和金钱资助之外，这个结果本身也被上台后的纳粹当作宝贵遗产和大好经验继承下来。纳粹的经济政策很重要的一部分就是在工业界大搞卡特尔，用巨额订单喂养它们，整合出几个高效又听话的巨型战争齿轮来，纳粹党人可从来不是自由市场经济的Fans。这是后话，目前还轮不到希特勒说三道四。中学政治课本告诉我们，垄断资本家阶级挑选了代理人某某，旁边还常给配个图：一个大腹便便穿燕尾服的和一个干瘪猴瘦戴礼帽的，俩家伙正在弹冠相庆。话倒没说错，不过和没说差不多，反正我感兴趣的是某某怎样被招聘录用为资本家代理人的，这种好事怎么才能赶上哪。希特勒也不是个第一眼帅哥，开始没人觉得他能成气候。当时德国政坛风起云涌，政党林立，国会席位非常分散，导致的直接结果就是投票难以出现优势多数，几个党联盟起来可以有简单多数，但是中间一出个反水的，马上优势就没了，这种状况正好给小党派提供了砝码，在分裂和混乱中找到机会出头。1930年，希特勒赢得了选举中的第一次胜利，取得107席，成为德国议会第二大党。这个胜利令人吃惊，也来之不易，1928年国家社会主义工人党才只有可怜的12席，但是毛主席说得好，世上事怕就怕认真二字。希特勒全国奔波，四处演讲，外加到处赠送他的大作《我的奋斗》，功夫不负苦心人，渐渐他的周围也聚集了一些有头有脸的人物，包括他的早期资助者，上面提到过的卡特尔——“联合钢铁”老板弗里茨?蒂森，以及鲁尔煤矿大王埃米尔?寇道夫。这些工业家之所以靠近希特勒，是因为他强烈支持禁止罢工和工会活动.老鼠和猫，钱和选票，一样都不能少。希特勒转身讨好工人用的许诺是消灭失业，提高福利。这个诺言当时听来格外动人，因为1929年从美国开始，席卷世界的经济危机爆发了。经过6年的资本输出，现在德国总共欠了美国70多亿美元，整个国民经济高度依赖美资。华尔街一崩溃，银行出现挤兑，开始从国外急调资金回国，多米诺骨牌效应立刻把德国拉进了深渊，生产收缩，失业率骤增。那边凡尔赛赔款还没完呢，杨计划规定每年必还的那三分之一，是用商品消费税保证的，结果结结实实转嫁在了民众身上。末世而妖言用，本来希特勒的极右翼主张在主流社会总是被当作笑柄，现在却有不少人真的追随他了，希特勒的煽动迷人之处在于简单直接——不还钱！赔款和债务是由这些外国资本家、犹太佬和卖国贼造成的，老百姓凭什么负责。然而，听得热血冲脑，怒发冲冠的人们哪里想到，希特勒这时正在紧锣密鼓地想办法扩大外国资本对他的支持。仿佛命运在冥冥之中的安排，正在他选举胜利的前几个月，亚尔马?沙赫特博士从德国国家银行主席的职位上辞职了。沙赫特辞职和杨计划后续谈判中与政府的摩擦有关，他对政府作出的一些新让步十分不满，在没有通知政府的情况下，他给J。P。摩根写了一封信威胁要退出巴塞尔的国际清算银行。这封信在美国报纸上发表后，德国政府大为震惊和丢脸，财政部长公开和他闹翻了，在兴登堡总统的压力下，沙赫特愤然辞职。这次离职对沙赫特的影响是微妙的，首先深觉羞辱，他是第一个没到任期就被赶下台的帝国银行主席；同时也委屈和愤怒，且不说当年力挽狂澜拯救通胀的功劳，就是这两年领着谈判队伍，寸土必争一条一条争取到的利益被政府漠视，也让他觉得寒心。他离职后马上去了美国，应邀在各大学里演讲，会见各界名流尤其是华尔街的同事，抨击凡尔赛条约，鼓吹德国经济复兴。就在这次旅途上，沙赫特读到了《我的奋斗》。尽管他评价希特勒的文笔在糟踏德语，但是对里面表达的观点却心中一动。软弱无能的魏玛政府不再让他寄托希望了，那么换一剂猛药如何？1930年底，沙赫特会见了纳粹党二号人物戈林，31年初，沙赫特与希特勒见面了沙赫特对未来元首的感觉还不错，希特勒在这次会晤中表现得“真诚而谦虚”，他的自信和敢于行动的决心给沙赫特留下了很深印象，滔滔不绝的口才也名不虚传。沙赫特显得很有兴趣地听着，然后给了个小小建议，推荐一位金融记者瓦尔特?丰克给希特勒讲授一些基本的经济学知识（此人后来接替沙赫特担任纳粹经济部长）。我看沙赫特回忆录写到这里，想象博士忍耐着这位对经济学一窍不通还特别能侃的主儿，顿觉情景可笑。沙赫特是何等阅人无数老奸巨滑的人物，怎么会被希特勒那套古怪混乱的理论忽悠了去呢？答案似乎出现了一点影子，1931年春天，沙赫特会见希特勒的新闻在金融家圈子里不胫而走，人们猜测他政治上向右转的同时，还大胆预测他要借助纳粹的力量竞选下一任德国总统。沙赫特自己的话也加剧了这种猜测，当他的朋友、一位美国女记者问他会不会帮助纳粹统治德国经济之时，沙赫特回答“不，纳粹不会统治，但我会通过他们统治。”共谋！考察每一个历史关键时刻的背后，各种目的与意志盘根错节纠集在一起，我们看到只不过是一个合力的表现而已。希特勒、沙赫特，投票给希特勒的德国老百姓还有与纳粹合作的美国资本家，都怀着各自目的处于合力当中。能造时势的英雄，就是在这个巨大的拼图游戏里有幸拿到最后一块图版的人。不管出于良好的愿望还是勃勃的野心，在历史的转折关头，沙赫特帮希特勒弄到了那块最后的拼图。1931年之后，沙赫特开始运用他的声望、人脉和杰出的理财本领，为希特勒经营竞选资金。1932年11月，沙赫特成功发动了一次德国工业和金融界大规模联名上书，由他领衔，要求兴登堡总统任命希特勒为帝国总理。1933年1月底，希特勒戏剧性地当上台，2月宣布竞选总统，沙赫特为他组织了一个晚会，在他的惊人能量作用下，与会者涵盖了工业界的大部分巨头，包括I。G。法本及其美国分公司，克虏伯军火公司，通用电力，德国汽车协会，联合钢铁公司，电报电话公司；当场筹资3百万马克。希特勒在财运上终于告别诸多蝌蚪，遇见了一群牛蛙。这笔钱十分阔绰地解决了竞选资金问题，选完之后还剩了大约60万。除了筹资，更重要的是，这是一个显著的信号，表达了德国工业寡头，以及站在背后的美国金融资本对希特勒上台和进一步统治的认可。就拿占总献金额30%的法本（如果再加上它的美国子公司就占45%了）来说，此时它的董事会包括了华尔街和美国实业界最显赫的一批人：福特汽车公司的老板，纽约联储银行的董事，新泽西标准石油公司的董事，曼哈顿银行总裁，以及弗兰克林罗斯福温泉基金的主席。风雷动，鱼龙惨，魏玛共和国就这样不知不觉走到了尽头，这个夹在两个铁血帝国时期之间，德国历史上罕见柔仁的民主共和国，既生不逢时又先天不足。它失败的最深刻的根源，是它始终建筑在一个极不稳定的经济基础上，畸形的资本结构，沉重的外债负担，脆弱的货币体系，以及对德国中小企业和国内贸易传统的破坏，使任何一点经济波动都有可能引发灾难性的动荡，最后摧毁上层建筑。从《魏玛宪法》到希特勒上台，它的民主从最完善的文本开始，用最糟糕的实践结束。在历史的吊诡里，人人看到开头却总是猜不中这结局，国会大厦巨大的阴影倾斜在柏林的夕阳下，犹如共和国无声的挽歌，的确，它作为殉葬品的命运也很快就要宣判了。在魏玛共和国时期，亚尔马·沙赫特担任货币局长和德国央行行长，对一战后德国的赔款义务抱持猛烈批评之态度。他后来成为了希特勒和纳粹党的支持者，在希特勒政府中担任央行行长和经济部长。在此期间，他帮助希特勒实现了经济复兴、再工业化和重新武装的政策。1939年，他因与希特勒和其他纳粹高层人物的分歧被迫离开政府，因此在二战中并未扮演任何角色。他参加了德国抵抗希特勒运动并成为其外围成员，在7月20日密谋后被监禁。战后，他在纽伦堡被审判，但被宣告无罪。1953年，他在杜塞尔多夫创办了自己的银行，为发展中国家的经济发展提供建议。收起

点击上方“ CSDN ”，选择“置顶公众号”关键时刻，第一时间送达！谢梁，美国微软总部首席数据科学家，本科毕业于西南财经大学经济学专业，然后在中国工商银行从事信贷评估工作，一年后辞职到纽约州立大学学习应用计量经济学。研究兴趣主要是混合模型（mixed model）和数据挖掘方法，以及 SAS 潜力的挖掘（他认为在各大 SAS 论坛帮人解决问题同时学习他人经验，是提升自己最快的途径，曾用网名 oloolo），著有《Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战》。十余年的机器学习应用经验，让他成功从一位经济学毕业生转型为云计算领域的顶级数据科学家。近日，谢梁接受 CSDN 专访，分享了从经济学入坑机器学习的原因和挑战；如何深入掌握深度学习；当今工业界应用的模型很多，是否可安心当调包侠等话题。谢梁 美国微软总部首席数据科学家一个着迷于机器学习的经济学博士CSDN：作为经济学博士，为什么会着迷于机器学习、数据挖掘和人工智能，并将其应用于 IT 基础架构的优化？谢梁： 我的专业是计量经济学，专注于实证分析各种社会和经济现象，其中很多内容跟统计学习、机器学习都有重合，只是应用领域不同，后面的数理模型还是有很多相通的地方。我一开始也直接从事基于机器学习的商业智能方面的工作，包括自动化的营销、客户画像等，使我对机器学习的应用领域有了比较多的了解。到微软以后，我先后在 Azure 云计算部门从事了服务层 SaaS 和基础架构层 IaaS 的数据分析工作。SaaS 层专注于使用 Azure 云服务的客户行为分析，而在 IaaS 则重点构筑基于机器学习的基础架构运营优化工作。这些领域都需要对大量的数据进行分析，对客户运营策略和基础架构上运行的软件行为进行优化，都是在有限资源条件下进行最优化的工作，同时需要对结果进行合理的解读与概念推广，这些都与经济学里的工作很像，因此计量经济学所学的理论，方法和技术都能自然地得到运用。凡是有大量数据，并能根据数据找出某种规律并实施操作的业务都能运用机器学习的方法来自动化和优化。微软 Azure 云计算恰恰提供了一个非常符合这种要求的应用环境，并且其规模和竞争压力促使其无法一直维持最初的粗放型扩张，必须运用现代智能方法提高自动化运维水平。可以说在合适的时间，出现的合适的机会促使我考虑将机器学习和人工智能应用于 IT 基础架构的优化。CSDN：从经济学入坑机器学习，都遇到过哪些挑战？谢梁： 经济学背景的人进行机器学习有自己的优势和劣势。优势是经济学出身的人对实证分析结果的解释非常重视，往往考虑的是如何在实证结果的基础之上进一步提供理论总结和可执行的策略。这在以后的发展中非常重要。劣势是经济学出身的人在编程方面相对较弱，特别是生产系统上进行规范的编程相对科班出身的人来讲差距较大，会影响在 IT 公司里发挥。经济学里面的一个核心概念是比较优势，作为经济学出身的人，需要懂得合理运用这个理论。微软 Azure 存储部门是如何开展机器学习的？CSDN：你和团队将机器学习与人工智能方法用于大规模高可用并行存储和运维，具体包括哪些方面的工作？是否可以量化说明这些手段的效果？谢梁： 机器学习和人工智能的方法可以应用于 IaaS 存储系统的多个方面，包括负载平衡、节点故障预测、可售容量预测、系统工作调度等。更新的应用包括内部运维的知识图谱构建，代码质量打分和 Bug 预测等。这些工作有很大部分也是建立在微软现有其他部门的工作或者建立的基础平台之上。机器学习的效果非常显著。比如，通过节点故障预测，并相应地合理安排存储拷贝，我们在几乎不损失容量的情况下，将由于节点故障造成的 Incidents 降低了 30%。CSDN：根据你的经验，是否未来的开发团队和运维团队都应当掌握机器学习和人工智能方法？谢梁： 我觉得未来的运维必须智能化才能有效降低程序员的工作负荷，极大提高系统运作效率。在一个部门里面，至少需要一个专门的数据挖掘团队来提供相应服务，而如果开发和运维团队都能将人工智能方法从一开始就建立到系统中，那将有更大的竞争优势。这也是我在 Azure 存储部门推动的目标之一。CSDN：深度学习在互联网公司应用广泛，社区提供的工具很多，你和团队如何根据场景选择深度学习框架？谢梁： 微软作为一个成熟的领先 IT 公司，内部有自己的系统和深度学习平台。但是微软现在也拥抱各种开源工具。在深度学习框架选择上，仍然是根据自己需要的场景，「哪个能尽快提供从概念到生产系统的实现」是选择的重要依据。深度学习实战技巧CSDN：你的著作《Keras 快速上手：基于 Python 的深度学习实战》，选择从 Keras 入手简单、快速地设计模型，较少注底层代码，那我们是否可以这么推导：现在很多算法都封装好了，并且工业界应用的模型那么多，安心当调包侠就可以了？谢梁： 肯定不是这样的。诚然，现在的机器学习理论和算法越来越先进，很多以前需要数据科学家和分析师进行的工作都可以由算法自动完成，比如以前需要做很多人工的特征工程工作，现在新的算法将这方面的要求降低，但是如何选择合适的模型，如何对结果进行合理的解释仍然需要数据科学家有较好的理论训练和知识深度。 在工业界应用机器学习，包括三个部分：前端对实际业务问题的理解和翻译；中端对所选机器学习算法的实现；末端对结果的解释和在业务上的运用。现在有了较多可调用的机器学习包，只是让中段的一些工作简化，但同时对前端和末端提出了更多的要求，因为现在很多业务问题都非常复杂，如何将其合理地分解为可以进行建模的问题，非常考验实践工作者。同时，如何将分析结果植入到现有生产系统中，高效率高质量地运行也是不低的要求。「调包侠」会是被人工智能代替的首批白领之一，所以当调包侠可没法安心。CSDN：能否分享写这本书的初衷，以及写作过程中你印象最深刻的事情是什么？谢梁： 写这本书之前就有很多业界朋友问我深度学习问题，最多的就是如何开始，并能了解一些应用。他们也都看了很多市面上的深度学习书籍，基本面临两个难题：一是很多书是大部头论著，作为学校毕业多年已经工作的人来说没有精力研读 y；二是很多深度学习著作难以入门，学习曲线陡峭，不是适合他们的背景。他们需要一本简单实用的书，能达到快速入门的目的。CSDN：很多专家对这本书的评价都强调了「实用」，你能否总结这一点如何体现，实用的收获都有哪些？谢梁： 最实用的书就是菜谱，从配料都烹饪的每一步都一一列出。我们这本书也遵循这样的方式，不过多强调理论，而是具体强调对于一个问题去怎么做。没有深度学习基础的读者读完本书以后能自己举一反三进行类似问题的实际操作。CSDN：有评论说这部书后半部分讲解得比较深，需要有一定深度学习基础，你对本书读者的知识储备和配套学习资料有什么建议吗？谢梁： 这本书基本都讲得比较浅显，后半部分可能最深的要算时间序列的一些理论，但是并不影响读者学习深度学习实际操作部分。如果对那些理论暂时不了解的话可以跳过，先看代码，等有时间再回去依次了解每个概念。那么，对于开发者们来说，又该如何进阶呢？CSDN：通过 Keras 快速体验深度学习之后，如果还想进一步提升，比如希望透彻理解底层原理和优化，或者这本书的经验用到移动端深度学习，你有什么建议？谢梁： 进一步提升需要跟上最新的进展，可以多读读这个领域顶级会议的文章。如果没有什么基础可以从以前的经典论文开始读，辅以 Ian Goodfellow 与 Yoshua Bengio 合写的《深度学习》这本书能较好地了解原理。之后可以关注当前顶级会议的文章，看看最新发展。CSDN：有人评价说 Keras 不好调试，编译慢，那么 Keras + TensorFlow/CNTK 是否可以满足生产环境需求？谢梁： 相对于很多模型的训练时间，编译的耗时可以忽略不计。对于轻度的生产环境，Keras 本身就可以满足需求，比如用 neocortex.js 在浏览器中根据 Keras 模型实时打分。对于负载较大的生产环境或者对实时性要求非常高的生产环境，还是需要直接使用 TensorFlow 或者 CNTK 的底层 API。CSDN：对于调参，有哪些经验可以分享？谢梁： 调参对于传统的机器学习方法通常是通过 Cross Validation 进行 greedy search，但是对于 hyperparameter 的范围大致根据经验有一个设定。对于深度学习的模型，还是根据数据量大小和特点选择合适的结构特征比较有效。最后，10 月 28 日，谢梁将在「 SDCC 2017 人工智能技术实战线上峰会」上分享主题为《使用 Keras 由零开始快速构造自己的深度学习模型》的演讲。在这个会议上，还同时邀请了 阿里巴巴、商汤科技、第四范式、微博、出门问问、菱歌科技 的 AI 专家，将针对机器学习平台、系统架构、对话机器人、芯片、推荐系统、Keras、分布式系统、NLP 等热点话题进行深度探讨。详情可扫描下方二维码，或点击“ 阅读原文 ”了解。收起

学历越高面对工作选择就越多，这也是很多人读完研究生之后再选择继续深造。这年头研究生一抓一大把，甚至硕士毕业的人也比比皆是，但是博士生相对来说就要少很多。博士的含金量比起硕士自然的高出不少，但是他们在面对工作时也有烦恼，并不是找不到，而是不知道如何去选择，今天我们就来看看一位博士毕业生遇到的难题。这位网友说自己是北方的普通家庭，家里也没有什么背景，工作全靠自己的努力。当年自己在北大读完硕士之后，没有选择出来工作，反而是继续留在学校攻读博士。后来也算成功上岸，拿到了北大经济学的博士学位。毕业之后也相继收到了很多offer，但是自己只保留了两个。一个是留在北京，去一家985大学当老师，每年的课题和基本薪资加在一起最开始也有二十多万的收入。第二个是福建省定向的选调生，前两年是科技副县长的级别，两年后转为正式的副处级。觉得这两个都不错，不知道该选择哪个，想听听大家的意见。网友看完之后也是纷纷给他出主意，有网友说道：建议还是选第一个好些。毕竟经济学也是你的强项，985大学的老师在社会地位上也不比副处级差哪里去。而且近几年教师的福利待遇也提高了不少，假期也多。大学教师不比高中初中教师，课程相对要少很多，人轻松薪资也不错，没事自己也可以搞搞课题研究，轻松又自在，比在官场上打拼强多了。还有的网友说道：北京是能体现个人能力，福建是考验你的为人处世能力。如果你擅长和人打交道的话，还是建议去福建的好。985的老师归根到底终究也只是个老师，你去福建发展好了说不定还能在政界做出一番事业。你留在北京只能说是达到了人生的终点，但你去福建那就是人生新起点，未来还不知道能达到什么高度。政界和学术界的选择，教师行业薪资稳定，生活轻松。政界得学会处事圆滑，处处看人眼色，一旦熬出头那就是前途不可限量。不知道大家会怎么选择呢？欢迎大家在评论区留言。收起

为了帮助准备或正在进行学位论文研究和写作的同学们解锁优博“创作秘籍”，研究生院官微开设“优博优享”，精选部分2019优博作者的研究和写作经验以飨读者。本期分享人北京大学经济学院 吴群锋我的博士学位论文写作经过了一个比较长的周期。短期来看，学位论文的写作过程只包括了从博士毕业前一年开始的开题到最后的答辩通过；但长期来看，这个周期同时包括了刚入学时基本知识技术的学习、尝试写作发表规范经济学论文以及完成最后一篇完整的博士学位论文。这个周期的组成中，这三个部分对我而言同样重要，特别是前两个部分，具有奠基性的重要作用。01、确立职业方向博士论文写作过程中，我感到比较幸运的是自己比较早就确立了将经济学研究作为一生工作的职业方向，并得到了导师的大力支持与帮助。较早确立职业方向，为我省去了大量徘徊、筛选、尝试的时间和精力成本，使我能够专注开展学术研究。即使我的个人能力有限，利用比别人更多的时间和精力投入，我也能够弥补自己的不足，补平短板、构建优势。如果不能够确立职业方向，就容易犹豫徘徊，浪费较多的选择、搜寻成本。更为重要的是，我的导师给了我足够的方向指引和学术支撑，并给予了我很大的自由研究空间。导师的指引和支撑减少了我走弯路的可能性，并以很多的前期工作作为基础节省了我大量前期所需要投入的固定时间精力成本，使我能够专注在前沿文献的阅读和重要工具的学习等核心能力的提升上。自由宽松的研究氛围，使我能够选择自己感兴趣的研究话题开展深入研究，从而在深度上实现一定的突破。在这里，我要再次感谢我的导师杨汝岱副教授对我的大力帮助。02、确立论文写作的可行方案确立了职业方向后，在学习基本知识技术和开始尝试写作发表规范经济学论文的过程中，我发现“干中学（Learning By Doing）”的策略是一个比较切实可行的方案。时至今日，西方主流经济学已经发展出了一套完整的课程内容和培养体系。基本西方主流经济理论和工具，以“三高”（高级微观、高级宏观、高级计量）和各类计量方法为基础扩展开去，其内容不断深化、广延不断拓展，越来越细化、专业化。如果只是就理论学理论、就方法学方法，很容易顾此失彼，难以统筹掌握。而如果将经济学论文写作与学习理论方法结合起来，可能起到事半功倍的效果。一方面，这可以缓解论文发表压力；另一方面，在实践运用中所使用的理论方法总是能够掌握得更为深入、印象更为深刻。在尝试撰写论文时，努力尝试使用西方经济学数理模型、思考尝试多种不同计量方法，是一个很好的主动学习方式。经济学研究的领域广、涉及面大，不断尝试不同领域的研究，对开拓研究视野、提升研究能力也有很大的帮助。03、整合研究成果并注重创新研究进入到博士论文开题等正式环节之后，事实上博士论文就逐渐进入尾声，一方面需要新的创新研究，另一方面则需要统筹整合此前的研究内容，形成完整的论文体系。经济学类研究的特性之一是经济类研究涉及面广、联系多样，即使是一个较小的子领域也会涉及非常多、非常重要的关联经济学话题。例如，我主要的研究领域是贸易与发展经济学，考察贸易在经济发展过程中的作用。这就涉及到贸易和发展两个重要的领域。而发展过程中，制度因素是重要的作用变量——不论是作为解释变量还是被解释变量——这就又涉及到制度经济学的研究领域。这样丰富的关联对我们的研究能力提出了很高的要求——事实上我在写作过程中感到了巨大的压力。国外知名高校的优秀经济学博士学位论文对这一问题的一种处理方式是，一篇经济学博士论文可以由多个较为独立的部分组成，并不强求一个非常细化的论文研究题目，而是使用一些比较宽泛的题目来统筹其多元的研究内容，例如“An Essay on International Trade”、“An Essay on Macroeconomics”等等。当然，这并不意味着排斥传统的细化深入的博士论文研究范式。如何从一个细化的问题得到一般性的、具有全局意义的发现与结论，同那种多元式的、联系广泛的博士论文，具有同样的研究难度和研究意义。我想这是一个可以选择的问题，取决于博士生自身的研究特点和优势。博士论文撰写的最重要问题之一，是思考论文的创新性贡献与定位。对于这个问题，撰写的时候应该做到心中有数、下笔有点、成文有体系。学术论文的核心是创新性，寻找和把握创新性也是最大的难点所在。大量的文献积累和方法掌握是一个基本前提，达到以点带面实现突破。这需要一个很长期的过程，这个过程不仅局限在我们博士学习期间，而是更为长期的职业生涯所同样需要积累发现的。我想博士论文只是阶段性地达成了这一目标。此外，经济学科的研究特点决定了，重大、重要的社会经济问题，总是历久弥新的。美国上世纪的“大萧条”已经过去了八十年，至今还有大量知名学者在进行研究。注重对这些重要社会经济问题的深入研究，可能是一个可以长期坚持的方向，也可以体现出经济学研究的社会经济价值。来源：北京大学研究生教育 作者：吴群锋收起

编者按：亚马逊近几年来已经聘用了超过150名经济学博士，可能是私企行业中最大的雇主，仅次于有数百名经济学家的美联储这样的机构。亚马逊之所以重金聘用大量经济学博士，其意图显然是希望借助经济学家的专业知识，提升公司运营效率，改善公司赢利能力，从而进一步增强公司的核心竞争力。这篇文章，翻译自原题为Amazon gets an edge with its secret squad of PhD economists的文章，作者Lydia DePillis。Lydia希望通过这篇文章，向你介绍亚马逊背后的这群经济学家的故事。对通货膨胀现状及预测做出分析，是非常棘手而复杂的任务。在美国，国家劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）通常会派遣相关测试人员到商店记录所有在售商品的价格，并通过电话调研了解消费者在如燃气及葬礼服务等第三行业的具体花费。然而，亚马逊认为自己可以做得更好。在第三方研究人员的协助下，亚马逊的经济学家正在研究一种方法，通过在自有平台上成千上万的交易数据来预测并分析通货膨胀。通过自动分析产品描述，这些经济学家可以更好地评估平台上销售的连衣裙、榨汁机以及浴室脚垫等商品的质量，从而在理论上建立一个更有精准性和实效性的产品价格指数。这只是亚马逊近年以来招聘的一批经济学家参与协助的若干项工作之一。随着亚马逊的壮大发展，它不断地涉足于更多的商业领域，包括零售服务以及云计算服务等若干领域，并且通过核心技术实现了在众多领域的历史性颠覆。如今，亚马逊正在着力改变经济学家乃至整个经济学领域的传统角色。相比于其他行业，经济学博士人才库规模本来就不大。据报道，美国每年平均只有约1000名经济学博士毕业生，而亚马逊每年都会从这个人才库中吸纳关键人才。虽然如今对“经济学家”的定义已十分模糊，但这门学科通常都被理解为关于人们如何使用有限资源以及面对优惠激励如何反应的研究。图片来源：Youtube.com过去几年中，亚马逊已经聘用了超过150名有博士学位的经济学家，可能是私企行业中最大的雇主，仅次于有数百名经济学家的美联储这样的机构。此外，在每年一月举行的美国经济协会（American Economics Association）年会上，亚马逊也是唯一一家在年会期间设有招聘摊位的企业，并且还在现场派发免费签字笔和带有亚马逊logo的压力球。相比于在学界或政界供职的经济学家，亚马逊的经济学家其工作内容几乎完全处于保密状态，此外，亚马逊还要求所有受聘用的经济学家签署保密协议。然而，据相关背景调查和亚马逊自身透露的信息称，不断地招募并发挥经济学家的价值，对亚马逊在电子商务领域的惊人增长是非常关键的因素之一。在亚马逊，受聘用的经济学家通过机器学习算法，实现大规模地决策自动化。其中，包括制定房地产决策、在追求利润的同时尽可能保证产品定价更低以及判断营销广告是否有效等方面的决策。如果公司规模不够大的话，根本不可能有足够的资金用于这方面研究和决策。因此，亚马逊才得以把行业中的其它竞争对手远远地甩在身后。其他重视经济学家的科技公司，比如有30人经济学家团队的Uber，坦诚地表示，他们对亚马逊的发展规模表示钦佩。“亚马逊是唯一一家聘用了如此多经济学家的公司，而且还取得了如此大的成就。”Uber首席经济学家乔纳森·霍尔（Jonathan Hall）在今年一月美国经济协会年会上的演讲中说道。虽然许多公司都会聘用经济学家，但他们大多在公司中都担任对外发言人或扮演企业总体战略顾问等角色。乔纳森说，他和亚马逊都在尽可能地让他们成为几乎每项商业决策中的核心顾问，并通过大量的数据用科学的方法来取代人们对科学的直觉认知。同时，亚马逊也在根据自己的品牌定位和发展重新塑造整个经济学领域。“亚马逊的经济学家，并不会担任像传统的首席经济学家那样的角色，”美国商业经济学协会（National Association of Business Economics）执行董事汤姆·比尔斯（Tom Beers）说，“他们现在从事的是完全不一样的工作。”来自亚马逊分拣配送中心网络的数据，可以帮助经济学家更好地预测各中心的库存需求、配送车辆的最佳行驶路线以及如何保证一线员工更高效地工作。科技领域经济学家的崛起就私企而言，经济学家对他们并不是很陌生。长期以来，他们一直都在协助预测宏观经济，从而在生产产品、拓展市场以及采购原材料等方面提供战略决策支持。此外，这些经济学家也早已涉足于科技领域。像IBM、英特尔以及微软这些科技公司，几十年之前就开始聘用经济学家了。谷歌的首席经济学家哈尔·范里安（Hal Varian），就曾帮助谷歌设计过首次公开募股（IPO）的全新拍卖模式，此外还确保谷歌在整个过程中不会违反反垄断法的相关规定。据谷歌官方消息称，谷歌现在有大约300名经济学家和统计学家，但这两个岗位具体分别有多少人，谷歌并没有详细透露。但是据报道，在这一领域聘用经济学博士最多的科技公司，目前仍然是亚马逊。在过去几年中，少部分以面向消费者为主要经营方向的小型科技公司，比如租房购房搜索平台Homeaway以及求职网站Indeed，也开始聘请聘请经济学家来分析处理用户数据，并从中获取某些信息。这些信息还可以打包成为赢得媒体（earned media），提供给相关记者。此外，他们还要求这些经济学家协调政府公关。通过对数据的分析，向政府部门展示其对某特定领域的积极影响，从而在有关法律法规的制定方面有更多的发言权。两年前，美国商业经济学协会还专门为科技领域的经济学家组织了一场年度盛会，其中的主讲嘉宾有四位来自亚马逊的经济学家。此外，亚马逊同时也是会议后的招待宴会赞助商。根据哈佛商学院教授迈克尔·卢卡（Michael Luca）以及斯坦福大学商学院教授苏珊·艾西（Susan Athey）最近联合发表的一篇论文，在美国经济协会官网发布的工作机会中，招募经济学家的科技公司在2014—2015年有15家；而2017—2018年则增长至21家。就目前的数据来看，这个数字今年有望继续增加。此外，鉴于并不是所有的科技公司都会通过该网站发布招募信息，因此实际数字应该要比这个数字大。在各行各业中，数据如今是非常重要的转型要素之一。此外，另一个决定性因素则是，结合软件工程师的软件以及经济学家的专业知识进行数据分析的能力。“试想一下，如果你是一家大型零售企业，你的若干门店分布在不同的区域，”IBM的首席经济学家马丁·菲林明（Martin Fleming）说，“基本上，在了解门店具体销售表现的时候，我们大概有30%至40%的准确率。然而，如果借助于机器学习和人工智能，我们在分析预测某特定门店的业务时，准确率就可以接近90%。”亚马逊有着比其他任何公司都要多的海量数据，而且亚马逊旗下各个业务部门也都需要数据，从而来支撑像贷款、网络服务或最后一公里派送等日常运营。因此，对于像亚马逊这类型的公司而言，这种获取并分析数据的能力是极其重要的。在亚马逊，很多主流产品的定价决策，比如智能音箱Echo Dot到底该卖多少钱，都离不开这些经济学家的个人投入。“你要做的，实际上就是清理垃圾”亚马逊的数据处理团队的总设计师是帕特·巴贾里（Pat Bajari），无论是作为一名学者，还是入职亚马逊过后，他都是一个备受尊敬的人。1993年，巴贾里在明尼苏达州立大学获得博士学位后，他所研究的课题非常广泛，发表的论文涵盖了房价、政府采购、拍卖甚至共谋等领域。在哈佛大学、斯坦福大学和杜克大学工作后，巴贾里于2010年入职亚马逊，并担任副总裁一职。两年后，他又接受华盛顿大学的邀请，担任其首席经济学家一职。一直以来，亚马逊都要求旗下所有的经济学家不得接受外部任何采访，也不得回答有关其在亚马逊具体工作的问题。但这些经济学家偶尔会在公开场合发言。巴贾里就曾在美国经济协会的会议期间发表了一篇论文并发言，其发言主题是“大数据如何影响公司业绩：亚马逊是如何利用海量数据和实验结果来预测零售需求的”。在演讲中，巴贾里介绍了亚马逊的承接，同时还分享了他个人对经济学可以如何重塑科技公司的看法。“大约从八年前开始，我就逐渐发现这个行业在不断变化。企业开始更加严肃地利用科学方法，来扫清内部传统的猜忌认知，”巴贾里带着特有的紧张笑声说，“实际上，这就是在不断地清理垃圾。”在其他公司，经济学家通常会组成一个小团队。但是在亚马逊，他们却是和公司上上下下的各个团队紧密配合在一起。在一份印刷精致的招聘手册中，亚马逊描述了其经济学家是如何在向第三方贷款业务中协助建立风险模型的。此外，手册中还描述了他们如何为产品设计和用户活跃度追踪等业务提供咨询，协助云服务业务精准定位目标客户，以及预测消费者网站的服务器容量需求等工作场景。亚马逊首席经济学家帕特·巴贾里（Pat Bajari）在招聘视频中的讲话截图在亚马逊招聘网站上，目前发布了46个全职和实习经济学家岗位。其中，有一些岗位的主要工作职责是协助对卖家定价进行微调、通过亚马逊庞大物流体系研究配送卡车的高效运输路线，以及识别高校人才的核心特征，从而为公司招聘提供支撑建议。例如，亚马逊有一个名叫“联络”（Connections）的程序。通过这个程序，可以向员工分发小型问卷：你在工作中是否有机会学习新事物？你的团队是否总是把客户放在第一位的？在交付成果过程中，官僚主义在多大程度上对你造成干扰？为了进一步优化员工的反馈信息，亚马逊还推出了若干措施，比如培训经理人员更好地与下属进行互动。在早期的时候，公司都比较看重心理学家、其他领域的科学家以及产品经理等发挥的重要作用。但没过多久，亚马逊就发现，仍然无法实现其追求的终极目标，即更好的业绩表现。相比之下，经济学家则可以对前述的若干措施逐一分析，并发现到底是哪一种措施可以促进更高效的生产力。“心理学家之前在亚马逊度过的日子并不轻松，因为他们并没有接受像经济学家那样的系统培训，而这些培训是直接与利润挂钩的，”一位不愿意透露姓名的前亚马逊经济学家表示，“亚马逊非常重视数据。如果你无法证明你的项目能帮助客户的话，那这个项目很有可能被砍掉。”在确认某人力资源试点项目是否可行的过程中，亚马逊经济学家基本上都会用到“因果推断”（causal inference），即了解是什么导致了什么的发生，从而该做什么，又不该做什么。以Prime会员订阅服务为例，消费者订阅这项服务是否主要是因为免费派送服务？还是因为流媒体视频？或者是因为全食（Whole Foods）的折扣力度？对于这些问题，经济学家基本可以推测出最相关的答案，从而帮助公司更好地进行保留或取消某项福利的决策。此外，还可以在如何提升广告业务、在哪里开设书店或新建仓库，以及蓝牙音箱Echo到底该如何定价等方面提供其专业建议。在大多数公司，这类工作通常都是由数据科学家来完成的。但据另一位亚马逊前经济学家透露，巴贾里一直倡导聘用接受过正统经济学课程的人才，并尽可能地参与到更多的商业决策中。“在某种程度上，他们认为经济学家所拥有的核心技能和知识，更适合用于解决各类型的商业问题。”这位前经济学家透露称，“因为如果你要写经济学论文的话，基本都是去研究像最低工资的影响等内容，而通常都不需要去做实验。”亚马逊的经济学家，会对数以太字节的数据进行分析研究，从而找到最适合进行零售的地点、在货架上摆放什么商品，以及Prime会员最关心的福利是什么。冲破象牙塔的桎梏创建一支由150名博士经济学家组成的团队，一点也不容易。特别是在研究院修读博士学位期间，不少学生都听过“如果在大学找不到工作，就去私营企业”这种说法。此外，私营企业的经济学家也很少在学术期刊发表论文，这却是学术界的核心指标。然而，与其他人文学科相关的领域不同，经济学家获得的报酬还是非常丰厚的。在亚马逊，经济学家的报酬就更丰厚。即便是初入门的经济学家，其基本年薪也高达16万美元，这几乎是亚马逊所有员工中最高的基本工资。此外，他们还有额外的股票期权。这样一来，总体收入还是非常乐观的。然而，这并不是亚马逊招募刚毕业的经济学博士生的主战场。负责管理经济学家的团队负责人，基本上都是著名学府的终身教授，他们发表了大量了学术论文和书籍。在他们的领英简历上，你可以看到他们的一系列作品。但同时更重要的是，他们还把领英状态修改为“我在招人！”总的来说，他们向外界传达的信息是，如果能够进入亚马逊工作的话，就可以获得海量独家数据来进行分析研究。这可是在学校研究期间都无法获得的宝贵数据，虽然处理起来可能会费时又费力。“如果你知道我们日常工作中分析处理的数据，足以让我们感到焦虑不已的话，你可能既会觉得羡慕，又会觉得我们可怜。”2013年加入亚马逊的高级经理兼经济学家威尔克·马伦道夫（Wilko Schulz-Mahlendorf）在他的领英主页中写道。如今，知名学府也在开设机器学习和人工智能相关的课程。看来他们也意识到，这些是处理现有数据的必备技能，也是当今经济社会中面临的最大的问题之一。对许多学者而言，也存在一定的弊端。如今的私营企业，创建并掌控着了解当代世界所需的大部分原材料。“在这之前，经济学家所研究的基本都是公开数据，”法国塞吉-蓬图瓦兹大学（Université de Cergy-Pontoise）经济史学家比阿特丽斯·切里尔（Beatrice Cherrier）说，“而如今，如果你要研究经济行为，却只有科技企业才有这些数据，而且这些数据并不是公开的。”切里尔解释说，如今的这种发展局面，不仅会让世界各地像亚马逊这样的企业为所欲为地掩盖对公司不利的信息，同时也因为数据源并不是公开的，就更难去复制抄袭他们愿意透露的任一研究。图片来源：Getty Images然而，对于亚马逊内部的人员而言，这却是充满欢乐的游乐场。达丽尔·费尔韦瑟（Daryl Fairweather）在2014年从芝加哥大学获得经济学博士学位后不久，就加入了亚马逊。在那之前，她曾短暂地供职于圣地亚哥的一家咨询公司。但她当时经手的项目周期较短，压力又大，并且在工作中找不到一丝乐趣，而又碰巧注意到亚马逊在各个地方的招聘信息。就这样，她顺利进入了亚马逊。“去了才发现，你可以同时面试多个岗位。”费尔韦瑟说。她在2018年选择离开了亚马逊，并跳槽至地产经纪公司Redfin担任首席经济学家一职。而一经录用后，你就会发现大量研究问题。“如果我觉得有什么内容真正值得深究的话，那我就可以深入去研究。在那之前，没有人会告诉我，到底什么才是最重要的。”费尔韦瑟说。另一个吸引人的方面是，尽管亚马逊经济学家的所做工作可能永远都无法被普通大众所知晓。但在公司层面而言，他们的成就却可以影响上百万人的生活。在亚马逊，即便是初入门的经济学家也可以在高级副总裁面前呈述其研究内容；公司也会进行专项评估，从而确认其研究内容是否会对公司产生有利影响。“就个人而言，这样的经历是非常振奋人心的。我能从我所做的工作中，看到明显的价值所在，而且是实打实的。”费尔韦瑟说，“如果你只是在学术期刊发表论文的话，就很难知道当权机构是否会根据你的研究结果做出不同的决策。”编译组出品。收起

王福重，一个经济学博士，为何如此信口开河？职业可以有差别，但没有贵贱之分。“农民出大力、流大汗就是愚蠢和懒惰的行为……”“农民不值得尊重，因为老实巴交辛苦干活的农民是最懒惰的……“”农民甚至几乎没有什么贡献，因为农民辛苦种地并不会发明东西，也不会开放新世界。”工作之余，刷刷新闻，看到了网上流传的一个经济学博士王福重的言论，可以说还挺火了。于是翻开百科，王福重，经济学博士，北大博士后，中央财经大学教授，名头可谓响亮。今天，祥子就和大家聊聊这个事儿：首先，可以看出来，这位博士想强调的是科学的重要性这点毋庸置疑，也早有定论，马哲告诉我们，“科学技术是生产力”，这也是我们社会主义社会发展的一条基本原理。但是，我们应该明白科学也只是生产力的一部分。就好像一架机器有无数个零件，作用不同而已。隔壁农村老王说了：“我虽然没受过啥高级教育，但我知道，如果把国家比作一个人，那么各行各业便是人身体的某一部分、手、足、嘴、耳、眼、大脑等等。你们说说，身体缺了哪部分是健全的。”解放生产力靠科技、知识不错，但根据实际，提高农民的技能是需要一定发展过程，在这个过程中很多地方的农民劳动还需要靠“蛮力”才能完成，所以王教授说话有点不腰疼。既然是博士，又是公众人物，那么为何要用如此拙劣的话呢。换个说法，不就是想表达：“用科学技术解放农民，提高农业生产力，使农民有足够的时间和精力提高自己的就业能力。”正常说话不行吗？为何要用这样的言论贬低农民，伤害农民的感情，以及一切有良知的人的感情。第二，职业可以有差别，但没有贵贱之分经济社会高速发展的今天，工作不仅仅是谋生的手段，也是我们生活的第一需要。职业也许可以分出高低，但没有贵贱之分。仔细想想，广大农民是整个国家最大的后备力量，最大的后方。国家要发展城市建设，农民工就从农民中走来，不辞辛劳，冲去一线干起来，大城市的高楼大厦哪里没有“农民”的坚强身影？在往前说，战争时期，农民拥军支援前线、交公粮制军需物资、冒枪林弹雨组担架队上火线，这些巨大无比的力量，可以忘了吗？一叶障了目而不见了泰山？还大放厥词，用一句祖宗们常说的话叫“罪过啊”！不论是农民还是其他工作人员、亦或是像博士这样的高材生，本质都是一样的，只是工作的性质不同，所以别瞧不起农民，大家都有各自的事儿，做好各自的事就好。最后，人的收入高低，虽然不是以“出大力、流大汗”的辛苦程度来定的，而是市场供求关系决定的，是由你自身的价值决定的，是由自身可替代性大小决定的。但是，人的价值、贡献的大小，也不是以收入高低，自身可替代性大小来衡量的。我是祥子，很荣幸能和各位远方老友们交流。收起

图说：博士创新项目证书授予仪式 采访对象供图新民晚报讯（记者 张钰芸）由当代经济学基金会主办、上海财经大学金融学院承办的“2020年当代经济学博士创新项目证书授予仪式暨学术讨论会”日前在上海财经大学召开。会上，2020年博士创新项目入选名单揭晓，并举行了2019年、2020年博士创新项目证书授予仪式。“这是一个需要理论且一定能产生理论的时代，也是一个需要思想且一定能产生思想的时代。”国务院参事、当代经济学基金会理事长夏斌在致辞中表示，基金会从事此类学术公益活动，就是要挖掘未来经济学大师的个人潜质，塑造、培养青年经济学大师的社会氛围，乃至繁荣中国的经济学科。在夏斌看来，今后五十年、一百年正是涌现经济学大师的年代，纵观经济思想史，历史上经济学大师的出现，不是纯偶然的，首先是时代的召唤，其次是自身学术志向的确立、学术规范的潜移默化、学术钻研精神的孜孜不倦，以及周围学术氛围的支撑。他对青年博士生们提出希望：熟悉学术主流，遵循学术范式，同时又不拘泥于主流与范式，要勇于创新、善于创新。“当代经济学博士创新项目”由当代经济学基金会设立，旨在激励和资助有志于在经济学领域作出创新贡献的中国高校经济学优秀博士毕业生，助力其在学术前沿领域潜心研究，为经济科学的创新发展贡献力量。该项目每年资助一次，每次资助10位青年学者，每位入选者将获得资助经费10万元人民币，后续资助其4万元人民币出版博士论文。自2016年开办以来，“当代经济学博士创新项目”已举办五届，评选出50位优秀青年学者。这些受资助的获奖论文，勇于探索经济基础理论和应用理论的创新，对推动经济学领域青年学子的学术追求，意义深刻、影响深远，在高校博士圈发挥了学术标杆性影响。【来源：新民晚报】声明：转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益，请作者持权属证明与本网联系，我们将及时更正、删除，谢谢。 邮箱地址：newmedia@xxcb.cn收起

来源：证券时报由当代经济学基金会主办、上海财经大学金融学院承办的“2020年当代经济学博士创新项目证书授予仪式暨学术讨论会”近日在上海财经大学召开。会上，2020年博士创新项目入选名单揭晓，并举行了2019年、2020年博士创新项目证书授予仪式。“世界正处于百年未有之大变局下，2008年的金融危机、当下各国央行的放水政策等，一系列似乎‘异常’的重大经济事实与现象得不到经济学解释。”国务院参事、当代经济学基金会理事长夏斌在致辞中表示，“这是一个需要理论而且一定能够产生理论的时代，这是一个需要思想而且一定能够产生思想的时代。“在夏斌看来，今后五十年、一百年正是涌现经济学大师的年代，纵观经济思想史，历史上经济学大师的出现，不是纯偶然的，首先是时代的召唤，其次是自身学术志向的确立、学术规范的潜移默化、学术钻研精神的孜孜不倦，以及周围学术氛围的支撑，“基金会从事此类学术公益活动，目的是为挖掘未来经济学大师的个人潜质，塑造、培养青年经济学大师的社会氛围，乃至繁荣中国的经济学科，做一些力所能及的贡献。"“当代经济学博士创新项目”由当代经济学基金会设立，旨在激励和资助有志于在经济学领域作出创新贡献的中国高校经济学优秀博士毕业生，助力其在学术前沿领域潜心研究,为经济科学的创新发展贡献力量。该项目每年资助一次，每次资助10位青年学者，每位入选者将获得资助经费 10 万元人民币，后续资助其4万元人民币出版博士论文。自2016年开办以来，“当代经济学博士创新项目”已举办五届，评选出50位优秀青年学者。这些受资助的获奖论文，勇于探索经济基础理论和应用理论的创新，对推动大中华区经济学领域青年学子的学术追求，意义深刻，影响深远，在高校博士圈发挥了学术标杆性影响。据悉，该项目往届评选出的许多优秀青年学者如今已成为经济学界的教授、副教授，在各自研究领域成果卓著。收起

来源：金融界网金融界网1月19日消息 由蒙格斯智库学术总顾问朱小黄博士带领的团队研究的关于异度均衡的论文—— The Third Equilibrium:The Economic Impact of Future and the Model of Multidimensional Equilibrium 被全球知名学术出版集团美国科研出版社（Scientific Research Publishing）旗下的Theoretical Economics Letters（理论经济学期刊）录用。Theoretical Economics Letters（理论经济学期刊），是美国科研出版社（Scientific Research Publishing：SRP）旗下的一本经济学刊物，该出版社致力于国际学术交流和知识的传播，从事英文图书和学术会议论文集的出版与检索，以及专业学术期刊的出版发行。旗下有多种英文期刊，覆盖领域主要有：自然科学、经济管理、水资源保护、生物医学、医疗、计算机及管理等。这些期刊已被美国国会图书馆、Inspec、ProQuest、Gale、EBSCO等多家权威数据库全文收录。异度均衡理论是朱小黄博士基于对均衡思想的演化过程梳理，发现了均衡理论的可扩展空间，提出的一种新的均衡思想。从风险原理出发，当前经济行为中容易被忽视但又需要特别关注的四个因素分别是时间、空间、公平和机会，即需防范把风险转嫁给未来、把风险转移给其他地区、资源过度利用带来的代际公平问题以及经济活动产生的机会成本问题。虽然可持续发展理论在一定程度上考虑的时间和空间上的风险，但其立足方向偏向宏观，强调观念，缺乏某种经济学理基础。异度均衡理论将未来的收益和损耗纳入当期的经济资源配置分析框架，解决了可持续发展理论的底层逻辑问题。异度均衡模型考虑了经济活动的收益总量与损耗总量的关系，在计量模型的基础中，引入时间维度，空间维度，代入收益与损耗波动、风险成本、机会成本，公平尺度等变量，选择相应的开源数据代入模型计算异度均衡的实际数值。该模型为社会经济活动的总收益与总损耗之间的关系进行评价提供了一种工具，使得对经济活动的评价更加直观和科学。异度均衡理论不仅仅是停留在理论探讨和分析的阶段，它同时也给出了相关的数学模型，因此其理论及应用价值是多方面的。首先异度均衡为评价经济活动提供了一个全新的视角，通过比较经济活动的总收益和总损耗之间的关系来对该项经济活动进行评价分析。其次，异度均衡为解决公平问题提供一个更直观的方法，这其中包括考虑风险在时间空间上转移而引发的公平问题，如代际公平、虹吸效应等。此外，异度均衡还为经济活动风险提供一种预警机制，对风险水平超过异度均衡点的经济活动给予示警。以下为录用函截图论文作者简介朱小黄博士朱小黄，蒙格斯智库学术委员会主席；中山大学经济学博士，国务院特殊津贴获得者；中国行为法学会金融法律行为研究会会长；原中国建设银行首席风险官、副行长，原中信银行行长、中信集团监事长。朱小黄博士是国内首位银行首席风险官，国内风险研究和宏观经济研究领域专家。收起

来源：腾讯科技审校汤姆，文中观点不构成投资建议。据国外媒体报道称，预测国家通货膨胀是一项棘手而复杂的任务。在美国，政府的劳工统计局（Bureau of Labor Statistics）通常会派遣测试人员到商店记录从奶酪到轮胎的各种商品价格，并通过电话向消费者调查他们在汽油和葬礼服务上的具体花费。但显然，亚马逊认为自己可以做得更好。在外部研究人员的帮助下，该公司的经济学家正在研究一种方法，通过在自己的平台上进行数千笔交易来衡量通胀。自动分析产品说明以帮助自己更好地评估服装、榨汁机或浴垫的质量，从理论上创建一个更准确、最新的产品价格指数。这只是亚马逊使用其近年来招募的一批经济学家的其中一种方式。如今这家电商巨头已经开始从零售业扩展到包括云计算等多个业务领域，同时颠覆了经济学家在公司内部的传统角色。消息称，亚马逊现在每年会从毕业的博士经济学家人才库中“吸取”大量新鲜血液。在美国，这一人才库每年只增长约1000名新博士毕业生。虽然如今“经济学家”的定义已经十分模糊，但这门学科通常被理解为“研究人们如何使用资源和对激励的反应”。过去几年里，亚马逊雇佣了超过150名博士经济学家，已经成为了该领域最大的雇主，仅次于美联储（美联储拥有数百名经济学家）。而且，它还是唯一家在1月份美国经济协会（AmericanEconomics Association）年会上设有招聘摊位的企业，并且在场免费分发钢笔和带商标的压力球。与任职于学术界或政府的经济学家不同，亚马逊经济学家的工作内容几乎完全是保密的，工作人员必须签署保密协议才能开始工作。但根据背景调查和亚马逊本身透露的消息，整合经济学家的力量对该公司在电子商务领域的惊人增长起着至关重要的作用。亚马逊的经济学家们负责制定房地产决策，设定为公司带来利润的产品最低价格，精确确认客户需求，以及判断广告是否有效。以上所有这些都使用到了机器学习算法，这种算法可以大规模地实现决策自动化。规模较小的公司并不总是能为这种资产买单，这使得亚马逊将竞争对手远远抛在身后。其他有效利用经济学家的科技公司，比如拥有30人经济学家团队的Uber，也对亚马逊所打造的团队规模表示钦佩。Uber首席经济学家乔纳森·霍尔（JonathanHall）今年1月在美国经济协会发表演讲时表示：“亚马逊是唯一家聘用了大量经济学家的公司，并且因此取得了大量成功。尽管许多公司聘请经济学家担任自己面向公众的发言人或指导总体企业战略，但Uber和亚马逊都试图让他们成为几乎每一项商业决策的关键顾问，并用大量数据来取代人类直觉。与此同时，亚马逊正在按照自己的形象重塑经济领域。“亚马逊的人并不会扮演像传统首席经济学家那样的角色，他们在做的是完全不同的事情。”全国商业经济协会（National Association of Business Economics）执行主任汤姆·贝尔斯（TomBeers）说道。01科技经济学家的崛起应该说，经济学家对私营企业来说并不陌生。长期以来，他们一直在帮助预测宏观经济状况，以指导关于生产什么产品、进入哪个市场以及从哪里采购原材料的战略决策。他们的角色对于科技企业来说也不陌生，因为像IBM、英特尔和微软这样的公司都设立了这一角色，并有几十年的历史。比如，谷歌首席经济学家哈尔·瓦里安（HalVarian）帮助设计了该公司首次公开募股时的新拍卖模式，同时也证明了谷歌并未违反垄断法。谷歌透露，该公司现在拥有约300名经济学家和统计学家，但不愿就此提供更详细的数据。据信，在这一领域，亚马逊聘用的博士经济学家数量比任何其他科技公司都多。过去几年里，一些面向消费者的小型科技公司，比如家庭搜索平台Homeaway和求职网站Indeed也开始聘请经济学家来处理用户数据，并产生一些数据解读。这些数据解读可以打包成一种媒体形式，提供给记者。这些企业同时还具有某些政府关系职能，并通过数据表明公司对某一特定社区带来的积极影响。两年前，全国商业经济学协会还启动了一场仅面向科技经济学家的年度会议，与会嘉宾包括来亚马逊的四位经济学家。根据哈佛商学院（Harvard Business School）教授迈克尔·卢卡（MichaelLuca）和斯坦福大学研究生院教授、微软前经济学家苏珊·阿西（Susan Ahe）最近的一篇论文，在美国经济协会的工作清单数据库中，为经济学家打出招聘启事的科技公司数量从2014~2015年的15家增加到了2017~2018年的21家，今年甚至有望继续增加。而且，考虑到并不是所有科技公司都会公开为经济学家职位做招聘广告，这一数字可能还并不是全部。“想象一下，如果你是一家拥有大量门店的大型零售商。我们通常可以准确预测30~40%门店的销售表现。利用目前的机器学习和人工智能能力，我们在特定地点预测业务表现的准确率已经接近90%。”IBM首席经济学家马丁·弗莱明（MartinFlming）说道。对于像亚马逊这样的公司来说，这种能力是他们极为看重的。亚马逊拥有的数据可能比其他任何公司都多，而它也需要数据才能正常运作各个业务部门，无论是贷款、网络服务，还是最后一英里交付等都是如此。02数据的魔力亚马逊庞大数据处理团队的设计师是帕特·巴贾里（Pat Bajari），他是一位备受尊敬的学者。自1993年在明尼苏达大学获得博士学位以来，他撰写了大量关于房价、政府采购、拍卖等主题的论文。在哈佛大学、斯坦福大学和杜克大学工作后，巴贾里于2010年加入亚马逊，担任副总裁和首席经济学家。一直以来，亚马逊都拒绝让旗下任何一位经济学家接受采访，也拒绝回答有关他们工作的问题。但经济学家们偶尔会公开发言，巴贾里曾在美国经济协会会议上发表了一篇论文，主题是关于亚马逊利用大量数据预测零售需求，以及大数据如何影响企业业绩的。在演讲中，他分享了一些自己对经济如何塑造科技公司的看法。“从大约八年前开始，我看到这个行业发生了变化，企业开始更加认真地使用科学方法，来消除公司内部的猜测。”在两句话之间，巴贾里带着特有的紧张笑声说。“你基本上是在‘清理垃圾’（clean up waste）。”在其他公司，经济学家通常集中在一个小团队中。但在亚马逊，他们会被整合到整个公司的许多团队中。在一本制作精美的招聘手册中，亚马逊描述了其经济学家如何帮助建立贷款给第三方卖家的风险模型、为Alexa和Kindle等设备的产品设计和参与跟踪提供咨询，以及帮助其蓬勃发展的云服务业务寻找客户，并预测该消费者网站的服务器容量需求等工作场景。在目前发布在亚马逊招聘网站上的46个经济学家职位和实习职位中，其中有一些是让经济学家帮助微调卖家定价、找出亚马逊庞大分销网络实现运输的最佳方式，以及确定表现最好人才的特征以期做出最好的招聘决定。例如，亚马逊运行着一个名为“Connections”的程序，该程序会向员工发送小调查问卷，内容包括“你的工作是否为您提供了学习新事物的机会？你的团队总是把客户放在第一位吗？官僚主义多大程度上阻碍了你交付成果的能力？”为了改善员工反馈，亚马逊实施了一些干预措施，比如培训管理人员，让他们与下属更好地互动。事实上，该公司最早的时候聘请了一支由心理学家、其他科学家和产品经理组成的团队。但不久他们便发现，这显然不适合实现亚马逊追求的目标，即更好的员工表现。相比之下，经济学家则能够有效分析哪些干预措施促成了更高的工人生产率。一位要求匿名的前亚马逊经济学家表示：“心理学家在亚马逊度过了一段非常艰难的时光，因为他们没有接受过经济学家经历过的培训，这就是与盈利能力的关系。亚马逊是一个以数据为驱动的地方，如果你不能证明你的计划对客户有利，就很可能会遭遇挫败。”要弄清楚人力资源试点计划或者经济学家在亚马逊做的许多其他事情是否奏效，就需要使用到所谓的“因果推理”（causal inference），即确定是什么导致了什么，从而决定了要做什么、该做些什么。以Prime订阅服务为例，大多数消费者选择这一服务大都是因为免费送货服务、流媒体视频、还是全食超市的折扣？经济学家得出最可能的答案，使公司能够更好地决定哪些Prime福利应该包括在内、哪些应该取消。其他一些公司决策，比如如何定位广告、在哪里开设书店和仓库，以及Echo设备的成本等也受到经济学家的审查。在大多数公司，这类工作通常是由数据科学家来完成的。但另一位亚马逊前经济学家表示，巴贾里主张聘用受过正规经济培训的人才，以为尽可能多的商业决策提供有效咨询。这位亚马逊前员工表示：“他们在某种程度上表明，经济学家拥有更具体的技能组合，这些技能更适用于许多商业问题。”03突破象牙塔的桎梏可以肯定的是，建立一支由150名博士经济学家组成的团队并非易事，尤其是因为在研究生院的学生通常认为“对于无法在大学找到工作的人来说，私营部门才是一个后备选择”。虽然公司经济学家很少在学术期刊上发表文章（学术期刊的文章发表数量被认为是学术界硬指标），但与人文学科的许多领域不同，前者通常可以拿到丰厚的薪水。当然，亚马逊也完全有能力为这一团队支付更高的价格。数据显示，甚至连普通经济学家的薪酬也高达16万美元，这几乎是亚马逊所有员工基本薪资的上限，额外的股票期权则使他们的总体薪酬要更高。然而，这并不是亚马逊向新培养的博士们所进行的主要宣传。因为这些经济学家通常任职于知名学府，其中许多人都是终身职位，在他们的简历上有一长串的出版物清单。因此亚马逊的杀手锏是：为他们提供拥有大量独家数据的访问权限，这些数据对于大学的研究人员来说可能是非常费时费力才有可能获得的。2013年加入亚马逊的高级经理兼经济学家威尔科·舒尔茨·马伦多夫（Wilko Schulz-Mahlendorf）在LinkedIn的个人资料中写道：“你理应嫉妒我们正在研究的各种问题，以及我们能够获得的海量数据。”现在，正是这些知名学府正将机器学习和人工智能整合到它们的课程中。因为它们知道，这些都是处理现有信息的基本技能，也是解决当今经济面临最大问题的出路所在。对许多学者来说，这里有一个不利的方面：私营企业现在创造、控制着了解现代世界所必需的大部分“原材料”。“在此之前，经济学家们的研究对象都是公开数据。”比阿特丽斯·谢里尔（Beatrice Cherrier）说道，她是法国加州大学（Universityof Cenerg Pontoise）的经济史学家。“但现在，这些有价值的数据都是科技企业所独有的。”谢里尔解释说，这不仅使世界上所有的亚马逊人不能发表任何可能使公司看起来不好的东西，而且也使他们很难复制自己可能发布的任何研究，因为公司内的所有源数据都是保密的。但是对于那些已经在里面的人来说，亚马逊就是一个充满快乐的游乐场。达里尔·费尔韦瑟（Daryl Fairweet）2014年从芝加哥大学获得经济学博士学位后，不久就加入了亚马逊。“你不是为了一份工作不得不去面试的，你可以在同一时间面试很多工作。”费尔韦瑟说，他于2018年离开了亚马逊，成为房地产网站Redfin的首席经济学家。“一旦被录用，研究期间就会发现很多问题。如果我觉得有什么东西真的值得研究的话，我可以去研究一下，但没有人会提前告诉我什么才是真正重要的。”另一个吸引人的地方是：尽管亚马逊经济学家们所做的工作可能在公司内部永远看不到曙光，但它却会影响着管理层的决策，而这些决策足以影响到千百万人。在亚马逊，即便是最初级的经济学家都可以在高级副总裁面前介绍他们的研究，并可以对自己的建议对公司利润产生的实际影响进行评估。“就个人而言，这的确令人兴奋。因为我所做的工作有明显的价值。如果仅仅在学术期刊上发表论文的话，你很难知道立法者是否根据你的研究做出了不同的选择。但当你在公司工作时，你会明显知道自己的研究改变了人们的想法。”费尔韦瑟说道。加入华尔街见闻VIP会员，领取2019全球市场机会！都到这里了，点下在看吧收起