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NYU学长分享 | 经济学里那些你不知道的事

 灵937 2018-04-14


毕业于纽约大学,攻读财政学、公共经济学和发展经济学方向

先后供职或服务中外多家国际组织和智库机构

先后参与国务院、全国人大财经委、世界银行等国内外政府或国际机构的研究课题

现供职于国内知名金融机构从事二级市场策略研究


Clarence本次讲座主要分享了四个问题:

1. 经济学专业介绍

2. 经济学专业的基础铺垫:数学

3. 经济学专业课程的主要内容介绍

4. 经济学的就业方向

经济学专业介绍

经济学专业主要研究平时生活中的经济活动和生产活动,就目前的学科划分来说,经济学在很多领域被认为是个一级学科,目前也是比较受到关注的热门学科。在经济学内部,目前有两种划分方式:一种是根据整个经济运行背景,分为微观经济学、宏观经济学和国际经济学,另一种则根据经济学的应用场景或形式,分为微观经济学、宏观经济学和计量经济学,在后面这种分类里,国际经济学就被划在了宏观经济学范畴内。

经济学专业的基础铺垫:数学

无论是以后决定将经济学作为major,还是想学习其他专业的同时选修经济学,最重要的是在入学前就具备扎实的数学基础。经济学中最基础的三门学科是微积分1微积分2线性代数,这也是其他理工科专业必须要修的基础数学课,尤其是微积分,在计算边际变化量上是非常重要的。尤其是想走学术路线(读博)的学生来说,在大学的前两年,甚至前三年中,都要不断的完善数学基础。



学完基本的微积分和线性代数后,还需要学习微分方程、实分析、势函数、测度论、随机分析等难度比较高的数学课程,有些还会和统计学结合,所以对学生的数学能力要求比较高。在决定学习经济学专业之前,你需要思考一下自己是否能够掌握逐渐难度加深的数学课程。



对于数学的悟性比较高、学习能力比较强的同学,当你学过这些课程后,就可以继续向中级经济学或者高级经济学的方向发展,可以说此时已经具备了比较好的经济学深度研究的基础。



对于没有想要专业学习经济学、并不打算从事经济学有关的研究性工作的同学来说,完成了之前提到的三个数学课程后,你的数学基础就已经搭建完毕,之后就要开始经济学基础的学习过程了。

 经济学专业的课程设置

1. 微观经济学


一般来说,大家都会先学微观经济学,或者有些学校会开设经济学入门课(introduction to economics),这样的学科会把经济学的最基本理论和假设进行普及。微观经济学会学习基本的经济模型和经济理论,搭建学科知识框架,研究个人、家庭、企业,在经济活动中,在不同的环境下,不同因素比如价格因素、生产量因素、需求因素等对经济活动参与的人或者参与决策产生的影响。


微观经济学研究到了更高的级别后,基本上就可以说到了整个经济研究的最前沿了。我们现在所熟知的一些经济学学者,大多数都是从事偏宏观方面的学究。在微观经济领域,经济理论的创新是一个比较大的挑战,也是个难度较高的研究工作。


2. 宏观经济学


经济学的第二个部分就是宏观经济学了。宏观经济学可以说是将所有的经济活动以及其中的参与者,作为一个总体来看待,研究是在国家这个层面的,比如说经济的周期的总体循环。相对于微观经济学,它还会牵涉到国家方面的经济决策,比如财政政策和货币政策都是在宏观经济学的研究范畴的。


绝大多数的宏观经济学的理论,是建立在微观经济学的基础上的。这也是为什么往往经济学中比较前沿的理论研究、理论创新基本上集中在微观经济学的领域。当然宏观经济学也有自己的理论创新和研究方向,但由于时政方面研究数据的困难性,以及模型构建的困难性,理论的突破方面是滞后于微观经济学的。



3. 国际经济学


还有一个经济学分支就是国际经济学。主要研究的是国家与国家之间的一些经济活动所产生的一些问题或者一些研究领域,比如汇率研究,还有在国家不同的贸易环境下,国际贸易的研究。如果按照第二种分类,那另一个经济学分支就是计量经济学。



4. 计量经济学


计量经济学是经济学研究的一种工具,建立在统计学基础上,而统计学又是建立在数学基础上,所以根据目前经济学发展的态势来看,往往最尖端的统计学的研究,落后于相应的数学研究3-5年左右的时间,而计量经济学又落后于统计学5年左右的时间。所以经济学研究根据的发源地,都是数学。



计量经济学大范围的应用,已经是上世纪八十年代以后了。因为在那之前,计量经济学虽然建立在统计之上,随着学科的发展不断地有所推进,但是因为大样本数据的处理和分析在当时比较棘手,所以整个学科的发展相对缓慢。80年代尤其90年代后,开始出现了计算机的普及,大量的计算不再是棘手的问题,大数据都可以由计算机去处理,所以计量经济学才有了比较快速的发展。



以上介绍的都是经济学学习研究的框架,除了这三个方向,其他细分方向还包括:


5. 财政学


财政学主要研究的是国家方面的收支,以及政府支出对整个经济的影响。所以这个学科的应用场景就是在国家财政方面,财政部规定的政府预算、政府支出,对于经济是否有推动作用?或者说对区域经济发展和国家的一个经济发展能起到什么作用?作用的大小、以及应该用什么样的方式来推动经济?是通过减税还是政府投资?这些不同的方式都属于财政学研究的范围。



6. 发展经济学


发展经济学主要研究的是,对于相对贫穷地区或者说经济落后地区,如何利用各种资源来实现当地的经济发展。这也曾经是一个非常热门的话题,或者认为了非常热门的一个经济学研究方向,尤其是在进入2008-2010年经济危机爆发以后,发展经济学又成为了一个相对主流,和颇受关注的一个经济学的研究分支和方向。



这其中涉及的内容包括社会制度对于和经济发展的作用、规模经济效应、劳动力的要素(包括劳动力的数量和质量等等),虽然这些在宏观经济学中。甚至微观经济学中多多少少都会有涉及,但在发展经济学的背景下,会从一个新的视角和发展经济学的核心研究方法来分析问题。



7. 行为经济学/行为金融学


这个分支在近几年备受关注,这个分支的理论实际上还在不断测试,或者说挑战最经典的一个经济学假设:人都是理性的。所以行为经济学就会不断的检验:为什么在很多的实际的经济生活中,经济活动的参与者呈现出了不符合这个理性假设的一些行为?

经济学的就业方向

1. 继续深造


首先,如果是经济学专业的同学,也准备在毕业后在经济学领域继续深造,或者是对专业研究比较感兴趣的同学,那你在学习期间主要应该做的事情就是不断加深你对于数学基础的掌握,不断提升在经济学中学习的深度。



比如你可以在学习完微观经济学和宏观经济学之后,继续学习中级、甚至是高级宏观经济学和微观经济学,这些都是在本科期间可以达到的目标。也可以在学习课程的基础上,寻找你自己想要研究的,或比较具体的感兴趣的的经济学研究方向、分支学科,然后去不断的补充你在这个方面或者这个学科方面的知识和理论基础。



2. 美国公共部门


对于只是想学习一定的经济学知识,并不打算从事研究类工作的同学,可供选择的职业方向会比较广泛。首先,如果在美国修完经济学本科或硕士之后,可以去美国的公共经济研究机构,或政府机构做一些经济分析工作。我们知道美国的联邦政府是不允许雇佣非美国籍员工的,但州政府是可以允许雇佣外国员工的,所以这也是很多学习经济学的外国人会从事的一个就业方向。



3. 国际机构


我曾经服务过的一类国际机构, 比如世界银行、国际货币基金组织、IMF这样一些机构,还有联合国都会需要一些从事经济研究和分析的工作人员。这些国际机构有个好处:首先当你确认成为他们的雇员之后,你的身份在美国会有一个转变,你会算作外交人员,也就是你以后的签证就不再是一个普通学生证H1B,会变成外交人员的专用签证。其次,在这些国际机构工作,基本是不用交个人所得税的,包括很多美国在个人财富方面征收的税、以及美国国税,都是不用缴纳的。



以上是在公共领域的工作前景,那么在私人机构,也就是我们所说的业界,也有很多大家可以从事的方向。首先就是比较热门的金融方向。从某种程度上讲可以把金融。看作由经济学不断发展延伸出来的一个分支学科,那么学好经济学,对于从事金融和金融相关的工作是非常有帮助的。



4. 金融行业


以证券研究(研究公司股票和证券)为例,本科生还需要在掌握经济学基础上再去补充一些财务会计方面的知识,和基本的金融学的理论基础。


除此之外,本科学习期间还需要更多的突出个人能力,比如思维模式。举个例子:上海的一家投资公司,叫上投摩根,是JP Morgan和我们中国的出资方一起投资成立的基金公司,他们现在很多的基金运营经理、投资经理其实很多都是文科背景。所以大家不要认为以后从事经济和金融方面的工作,就要学习很多特别难的经济学或金融学的知识。



比较可能产生困难的话就是在一些新兴行业,或者发展比较快的一些量化的领域,比如说金融工程方面,会需要你更多的去学习一些编程计算机方面、统计方面、数学方面的课程。总体来说,如果你想进入金融行业那么你选择经济学这个专业的话是完全没有问题的,应该来说非常对口了。


总而言之,社会中很多的行业对于有经济学背景的学生都是比较期待和欢迎的,对于并不打算从事经济学研究的学生来说,不必把经济学当作非常庞大的学习工程,只要掌握了经济学的基础课程,并有良好的数学基础,那么从事相关行业都不会有很大问题。



你可以既把经济学当作一份事业,不断地加深加宽对它的学习和研究,你也可以把它当作你未来学习规划或者职业发展规划的一部分,把它融入到你整个人生规划当中。

问答环节

问个不专业的问题,请问未来金融类专业会被机器人取代吗?谢谢老师!

其实会有这样的趋势,现在已经有律师事务所和会计师事务所在利用人工智能取代人来完成一些模式化的工作。但是这样的挑战不是金融行业特有的,其实很多行业都是这样,也许有一天人工智能足够发达,可以用机器人研发新的机器人,那工程师也会面临挑战。但是这个过程肯定是漫长且曲折的。

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