经济学博士信息

梁捷，复旦大学经济学博士，澳大利亚莫纳什大学博士后。有发表过一篇《像经济学家一样思考：一平方公里的经济学》的专栏，引起了很多人的讨论与深思。在专栏中这样讲到：“孩子学得越多，所学的东西越贵，这种信号就越强，越有可能帮助孩子说服选拔考官。所以，孩子接受各种培训，重要的不是培训本身，而是培训以后的那张证书，可以表明家长对孩子教育的重视。”结合毕业生的职场生涯，理论都是一样的。在找工作时，面试官一开始看到的也是那张证书。不管是学历证书也好，职位证书也好，会优先挑选学历高的，有职业证书的，这叫首因效应。与985、211院校的学生相比，同等普通高校面试的求职者就会显得黯淡无光。当你大学毕业拥有985、211的学位文凭后，你将会：1、光宗耀祖。家人有脸面，曾经的老师同学也会对你另眼看待。不是因为你在学校获得了多少奖项和殊荣，那些都只是锦上添花，最重要的是你从985、211这样的名校毕业了。就已经非常了不起了！2、拥有比非名校更多的选择权。你还没有毕业就会收到很多offer，你在众多优质的企业中挑选最适合的岗位，决策权在你手上。不用到处投简历，职位自己送上门。3、你将会受到比非名校更好的待遇。面对在同一家公司，从薪资上来说至少高出2倍。然后是待遇，住宿可能是最好的；房间的设备设施也是最好的；连岗位晋升也具有优先权的。4、高起点。985、211毕业的学生，有着同校或者更高阶院校的同学或者朋友。凭借自己的朋友圈层，也可以发展得很好。5、个人综合素养高。985、211的毕业学生，接受着最高学府的教育，有着全国最知名的老师，有着更先进的设备设施。这么得天独厚的条件，他们的专业能力和综合素养也是高于普通院校的。而我们的普通高校毕业生毕业之后：1、有一个茫然期，自己不知道毕业之后该做什么。很多毕业生并不喜欢自己的专业，所以毕业之后大多从事着与专业无关的工作。可能是销售，也可能会转行。2、选择的岗位有局限性。没有名企发放offer，工作需要自己到处去投简历。适合自己的岗位基本上都是专业相关的。最后从专业岗位上挑选自己觉得不错的，企业认可的工作。3、待遇低。普通高校毕业生的待遇极低，没有享受跟高等学府同样的待遇，没有别人底薪高，没有别人住宿好，没有别人升职快。4、起点稍低。普通高校的毕业生，身边的朋友大多是同校或者稍微高一点的院校。所以能靠的朋友力量薄弱，最后只能靠自己。因为一个很现实的问题，985、211对这些普通高校的学生是有歧视的。5、个人综合素质稍低。因为教育上来说，有些学校的专业在全国的排名是首屈一指的，普通高校自然比不上。其实也有很多人说学历只是敲门砖，进入职场后看的还是个人实力。但是社会是复杂的，首先在竞争同一岗位时，你要具备这块敲门砖，你才有机会展现你的实力。对于普通高校的学生来说，没办法与985、211这样的相提并论。在没有高文凭前提下，一定要在专业能力上完善自己。这样才会在自己职场道路上走得远，跑得快。最后，高考发榜了，祝愿广大学习都考上理想的大学。#2020年高考成绩即将出炉#

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。

来源：金融界网站金融界网站讯 近日，由当代经济学基金会主办、上海财经大学金融学院承办，上海景林资产管理有限公司、上海国际金融与经济研究院支持的“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”在上海财经大学盛大召开。会议公布了2020年博士创新项目入选名单，举行了2019年、2020年博士创新项目证书授予仪式，并邀请到上海交通大学安泰经济管理学院特聘教授陆铭教授作主旨演讲。 “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，已举办五届，评选出50位优秀青年学者。他们从中国大陆、港澳台84所高校的153所经济学相关院系中脱颖而出。这些受资助获奖论文，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。 大会在上海财经大学金融学院党委书记刘莉亚教授的主持下正式拉开帷幕，国务院参事、当代经济学基金会理事长夏斌教授，上海财经大学副校长姚玲珍教授分别致辞，众多知名经济学教授出席现场。 夏斌教授首先致辞，代表基金会向参与“当代经济学博士创新项目”评选的各位专家学者、承办单位、支持单位、参会师生以及出席本次会议的媒体表示感谢，对今天的仪式和学术研讨会寄予殷切期望。“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。”夏斌教授热情表示，基金会从事此类学术公益活动，就是要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。此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。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。 姚玲珍教授在致辞中代表上海财经大学向各位参会嘉宾表示热烈欢迎，对北京当代经济学基金会及各位与会专家长期以来对上海财经大学发展的热情关心和大力支持表示感谢，并简要介绍了学校及金融学院近年来取得的长足发展。她表示，上海财经大学金融学院和上海国际金融与经济研究院是学校金融学科开展人才培养、科学研究和社会服务的重要平台。相信本次会议将为来自全国各地的金融学优秀博士生提供与金融领域专家高水平的面对面学术交流机会，期待大家通过观点交流、思想碰撞、成果展示等，启迪学术研究、加强学科交流，并对会议取得预期的成果表示良好祝愿。 大会对2019年当代经济学博士创新项目获得者举行证书颁发仪式，紧接着宣布2020年当代经济学博士创新项目最新出炉名单并举行证书颁发仪式： 北京当代经济学基金会根据《当代经济学博士创新项目暂行办法》，现将2020年项目最终名单、论文题目信息公告如下（根据姓氏字母排序）： 作者：陈乔伊 论文题目： 《中国企业节能政策影响研究——基于“千家企业节能行动”的准自然实验》 导师：陈钊 毕业院校：复旦大学 作者：侯方宇 论文题目： 《产业政策有效性边界研究：一个不完全契约理论分析框架》 导师：杨瑞龙 毕业院校：中国人民大学 作者：侯欣裕 论文题目： 《外资政策动态调整、中间品市场与出口绩效》 导师：孙浦阳 毕业院校：南开大学 作者：李长洪 论文题目： 《家庭资源分配决策与人力资本形成》 导师：赵敏强 毕业院校：厦门大学 作者：李庄园 论文题目： 《经济增长中公共服务的作用和优化研究——基于中国和OECD国家发展的实证》 导师：王金营 毕业院校：河北大学 作者：凌永辉 论文题目： 《内需主导型全球价值链研究》 导师：刘志彪 毕业院校：南京大学 作者：牛英杰 论文题目： 《模型不确定条件下公司投资行为及委托代理关系》 导师：杨金强 毕业院校：上海财经大学 作者：王熙麟 论文题目： 《市场结构对创新与经济增长的影响——基于最低工资、专利保护和研发补贴的分析》 导师：朱智豪 毕业院校：复旦大学 作者：张睿 论文题目： 《中国制造业贸易产品质量研究：贸易成本和企业异质性的视角》 导师：余淼杰 毕业院校：北京大学 作者：赵旭霞 论文题目： 《财政与金融联动视角下的地方政府债务成因及其风险研究》 导师：田国强 毕业院校：上海财经大学

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

【编辑/张喜斌 统筹/刘姝蓉】5月5日，教育部党组在北京交通大学宣布了有关任免决定：王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记。公开资料显示：王稼琼，男，汉族，1964年5月出生，山西大同人，中共党员，经济学博士，教授，博士生导师。曾在南开大学、北京交通大学、北京物资学院、首都经济贸易大学、对外经济贸易大学任职。王稼琼任北京交通大学校长5月5日，教育部党组在北京交通大学宣布了有关任免决定，王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记，宁滨不再担任北京交通大学校长、党委副书记。教育部党组成员、副部长田学军出席宣布会议并讲话。教育部人事司、北京市委教育工委负责同志出席会议。值得注意的是，此次履新北京交通大学校长、党委副书记的王稼琼，曾在南开大学、北京交通大学、北京物资学院、首都经济贸易大学、对外经济贸易大学等五所高校任职。据悉，王稼琼，男，汉族，1964年5月出生，山西大同人，中共党员，经济学博士，教授，博士生导师。1981年9月，王稼琼考入南开大学，先后获得理学学士和经济学硕士学位。1987年6月至1992年2月，王稼琼在南开大学交通经济研究所工作。1995年，王稼琼获北方交通大学经济学博士学位并留校工作（北方交通大学后改名北京交通大学）。1996年至2004年10月，王稼琼先后担任北京交通大学经济系副主任、经济管理学院副院长、校长办公室主任、经济管理学院院长。2004年10月，王稼琼任北京交通大学副校长。2008年3月，王稼琼任北京物资学院院长；2010年3月，王稼琼任首都经济贸易大学校长；2016年8月，王稼琼任对外经济贸易大学党委常委、校长；2017年4月，王稼琼任对外经济贸易大学校长、党委副书记；2019年5月，王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记。宁滨不再担任北京交通大学校长公开资料显示：宁滨，男，汉族，中共党员，中国工程院院士，工学博士，教授，交通运输工程学科交通信息工程及控制方向博士生导师。1959年5月出生于山西稷山，1978年3月加入中国共产党，1975年3月参加工作。分别于1982年1月、1987年3月毕业于北方交通大学信号专业、铁道运输自动化与通信专业，获工学学士、工学硕士学位，2005年4月毕业于北京交通大学交通运输规划与管理专业，在职取得工学博士学位。历任电信系教师，外事处处长，副校长、常务副校长，学校第八、九、十届党委委员、常委。北京市第十三、十四届人大代表。中国城市轨道交通协会副会长，中国自动化学会常务理事。【资料来源：新华网、人民网-中国共产党新闻网、北京日报、北京交通大学官网等】

【编辑/张喜斌 统筹/刘姝蓉】5月5日，教育部党组在北京交通大学宣布了有关任免决定：王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记。公开资料显示：王稼琼，男，汉族，1964年5月出生，山西大同人，中共党员，经济学博士，教授，博士生导师。曾在南开大学、北京交通大学、北京物资学院、首都经济贸易大学、对外经济贸易大学任职。王稼琼任北京交通大学校长5月5日，教育部党组在北京交通大学宣布了有关任免决定，王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记，宁滨不再担任北京交通大学校长、党委副书记。教育部党组成员、副部长田学军出席宣布会议并讲话。教育部人事司、北京市委教育工委负责同志出席会议。值得注意的是，此次履新北京交通大学校长、党委副书记的王稼琼，曾在南开大学、北京交通大学、北京物资学院、首都经济贸易大学、对外经济贸易大学等五所高校任职。据悉，王稼琼，男，汉族，1964年5月出生，山西大同人，中共党员，经济学博士，教授，博士生导师。1981年9月，王稼琼考入南开大学，先后获得理学学士和经济学硕士学位。1987年6月至1992年2月，王稼琼在南开大学交通经济研究所工作。1995年，王稼琼获北方交通大学经济学博士学位并留校工作（北方交通大学后改名北京交通大学）。1996年至2004年10月，王稼琼先后担任北京交通大学经济系副主任、经济管理学院副院长、校长办公室主任、经济管理学院院长。2004年10月，王稼琼任北京交通大学副校长。2008年3月，王稼琼任北京物资学院院长；2010年3月，王稼琼任首都经济贸易大学校长；2016年8月，王稼琼任对外经济贸易大学党委常委、校长；2017年4月，王稼琼任对外经济贸易大学校长、党委副书记；2019年5月，王稼琼任北京交通大学校长、党委副书记。宁滨不再担任北京交通大学校长公开资料显示：宁滨，男，汉族，中共党员，中国工程院院士，工学博士，教授，交通运输工程学科交通信息工程及控制方向博士生导师。1959年5月出生于山西稷山，1978年3月加入中国共产党，1975年3月参加工作。分别于1982年1月、1987年3月毕业于北方交通大学信号专业、铁道运输自动化与通信专业，获工学学士、工学硕士学位，2005年4月毕业于北京交通大学交通运输规划与管理专业，在职取得工学博士学位。历任电信系教师，外事处处长，副校长、常务副校长，学校第八、九、十届党委委员、常委。北京市第十三、十四届人大代表。中国城市轨道交通协会副会长，中国自动化学会常务理事。【资料来源：新华网、人民网-中国共产党新闻网、北京日报、北京交通大学官网等】

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

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。

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。