经济学博士每天怎么过？ 我大概会花一上午看文献，然后下午和晚上写代码、做数据处理、写模型、建模或调参、写论文，有时候也会看看电影 我是2014年入学的，当时学校还没有建成自己的数据仓库，大部分同学都在使用央行的data.cnoof的数据库，但是data.cnoof的数据是按季度更新的，有些变量是缺失的，需要我们自己补充完整的数据。因此我们不仅需要学习如何建立计量经济模型，还要学习如何进行数据处理和分析，因为有很多东西没有现成的包可以调用，所以都需要自己编写代码来完成。
比如，我想看看房价的影响因素都有哪些（由于数据的可得性），首先想到的是房地产研究中的经典文献《The Home Buyer's Labor Cost》[1]；接着我在data.cnoof上找到了这篇论文中提到的变量，但变量的名称和数据类型与我的期望并不一致，于是需要先进行数据的预处理，把正确的变量名称和数据类型导入到程序中。
因为想要分析的房屋价格是以百万为单位的人民币，而data.cnoof上的房屋数据是美元单价，我们需要把单位统一成人民币，同时考虑到城市级数据无法得到，需要把城市个体消掉，剩下的只有年份和个人特征等解释变量。为了保存计算结果，每次运行程序都要记录运行的时间、内存使用情况以及各种变量的取值情况，以便于日后查看。
虽然写程序的过程很乏味，但是每次程序运行完毕之后看到最终的结果还是很有成就感的。
作为微观经济学家我们也会学习如何进行分析，比如说如何做toy model，在纸上推演一个经济问题的解决方法，最后得到一个结论。虽然这个结论可能并不是最符合实际的，但它会让你学会思考的过程，这就是经济学最宝贵的财富。
作为一个学派林立的学科，你可能会发现在经济学课堂上或者书本里提到的理论A和理论B似乎矛盾，这时候你需要判断孰是孰非，或是两者都没有错，只是适用条件不同而已。这就锻炼了你的逻辑能力，让你知道如何提出问题并找出合理的答案。
发布于 2024/6/14 17:44:04 一、看文献、写文
博士的看文献，不在于多少，而在精。你得从别人的论文里看明白：这个研究，到底研究了哪些东西；别人怎么设计研究方法的，你用这个研究方法，可不可以研究其他问题，甚至改进这个方法；这个研究的问题，还可以怎么理解，用什么数据去验证……
二、看数据
看数据就是看变量，看有哪个变量可以“下手”。一个数据库少则几百个变量，多则上千个变量，一个数据弄不好就得半年，所以，找到一个可靠的数据库，可能花几年都研究不完。
三、建模、实证
找到变量之后，就要想办法将之纳入模型。比如你要研究教育对收入的影响，那就要考虑找到工资方程，然后在方程里加上“受教育年限”这个变量，看它的系数是多少。
四、各种培训
如果你有闲功夫，还可以去各种培训，什么python、matlab、计量经济学等，都可以报名学习。当然，这些培训都比较贵，自己掏钱是相当心酸的。
五、上课、开会、社交、实习
当然，博士除了忙“科研”，还有很多“学习”，什么各种博士生课程、学术会议（有的是要作报告的）、各种培训、博士生助教、博士生辅导员……
更别提，有的导师会带着博士生搞一些“横向”项目，或者需要去政府部门实习，那更是焦头烂额。。。
六、搞副业
很多博士，尤其是工科、经管类的博士，都需要考证，比如注册会计师、各类工程师、建造师、律师等等；而很多文科博士，也考各种教师资格证。这些考试不仅占用时间，而且相当耗费心思。
七、论文要发
除了写毕业论文，博士生还需要发论文，在读期间至少要发1~2篇CSSCI（或CSCD）级别的期刊，这可是硬指标。而且还有“海投诅咒”的存在，所以，要发论文，那得准备写得特别好，投得特别多。
八、准备出国做访问
现在大部分的博士生在读期间都要出国进行访问学习，而且要提前去申请，需要写“访学计划”、准备语言成绩等。申请成功后，有的博士生为了备考雅思、托福，那就得停一年的学。但出去访学1年，又需要准备各种国外教授的推荐信，以及国内导师同意访学及回国的承诺函。
发布于 2025/2/1 11:36:32 
