顶尖211高校博导教授谈学术职业选择：我会劝退90%想读博的人

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标签: 职业规划 · 读博 · 高校教师 · 学术圈 · 职场建议

核心观点前瞻

陈老师： 我认识的起码90%以上的大学老师极其勤奋，在人群里面肯定是前1%勤奋的。

我看到的想读博士的人，90%其实在我眼里都不要去读博士。包括我就业的时候，财经领域开始放大，因为经济繁荣了10年，但现在周期变了，就业肯定是受影响的。

做学术研究最关键的就是，你要找到一个你跟别人完全不一样的地方。我认为没有任何一个人的过去能支撑未来的必然成功，尤其是在今天经济面临大转型，很多新技术周期正在快速涌现。所以要抛弃过去的认知，在新的体系里重构自己的核心竞争力。以后所有的核心竞争力，都是来自于学习能力，因为学习能力不是个普遍能力。后来我慢慢发现，很多人其实不爱学习、不会学习、不想学习。

嘉宾介绍与开场

姜老师： 今天非常高兴请到了在顶尖211高校担任博导教授的陈老师。我们一起聊一聊，分享陈老师对个人职业发展和路径选择的思考，以及在学术职业道路上的经历和感悟。请陈老师做一个自我介绍。

陈老师： 大家好，我叫陈波，我是中央财经大学数字财经研究中心的主任。我从事人工智能大模型还有绿色金融方面的研究。我们自己还有一个公益性平台叫“财经人学AI”，主要是辅导大家去学习最新的一些大模型工具。另外我自己也有一个创业公司，主要从事人工智能和绿色金融方面的一些产品研发。今天非常高兴跟姜老师一起来探讨关于职业发展和就业相关的问题。今天的讨论完全基于我们的个人观点，不代表任何单位或组织的立场和意见。

跨学科读博的契机：为了填补知识盲区

姜老师： 我们就先从你的教育和求学背景了解。陈老师，你是本科毕业直接保送读了研究生，硕士毕业之后先后就职于外企，工作几年之后又选择去读博的。你当时为什么会做出这样的选择呢？

陈老师： 我现在也经常会回顾当时为什么读博士，而且选了一个跨学科的博士。其实我一开始硕士毕业的时候，没打算读博士，非常不喜欢读博士。后来工作去了能源行业，跟我原来学的专业差别挺大的。尤其是后来我在政府部门做一些相关的行业研究，那个时候我发现一个问题，就是我典型的学工科背景（本科和硕士都是学工科），结果发现对于很多国家政策，知识是有盲区的，尤其是在经济学领域。

所以后来我在考虑，我是不是应该进一步去读一个不一样的学科。综合考虑之后，就转到了经济学领域。当时的出发点比较单纯，主要是觉得自己有知识盲区，想学点新东西。

姜老师： 所以你当时选择读博，并不是说已经有了非常明确的想要走学术职业道路的目标？

陈老师： 对，当时是没有考虑那么多的，完全是从自己兴趣的角度来讲，要学点新东西，还没想过将来是不是要做教职或者是去企业。

为什么选择高校教职与交叉学科的优势

姜老师： 那你博士毕业之后找工作，为什么选择了走大学的职业道路呢？

陈老师： 当时找工作我没有什么针对性，去企业、事业单位、研究所或者高校都可以，我也都试过。因为我之前有工作经验，在企业、研究所待过，知道这些风格是什么。后来找工作的时候，我希望时间或自己做的事情能更自由一点。正好当时经管领域是发展比较好的时代，招教职的机会比较多。后来我就投了简历，进了中央财经大学。

姜老师： 你转学科的路径非常有意思，从系统工程到泛金融的理学双硕士，再到网络经济学博士。这种学科的选择是一种顺其自然，还是有战略上的规划？

陈老师： 规划没有特别多。我不是典型从本科开始学经济学或金融的，所以我后面做的研究和工作，都不是非常典型的经管类研究方向。我很多时候会反过来用以前学的专业，比如本科硕士学的自动化、控制学、系统科学，在做研究时我会大量用这方面的方法论和技术。包括我选择研究领域时，也是跟技术相关性比较强的方向。

这就决定了你的专业背景会驱动你去学新的专业，你会把新知识跟原来的进行融合。这个东西很难走标准化道路，因为你学过的东西不可能丢掉。这么多年我也一直尝试把以前学到的东西跟新学的东西融合在一起，到今天为止我一直是受益于此的。

姜老师： 你觉得这种多学科和交叉学科的背景，给你的职业发展带来了优势吗？具体可以举几个例子吗？

陈老师： 很多时候是有优势的。大家都有自己的赛道，有明确的方向才可以做得很好。如果你的专业方向有很多交叉，就要学会找到适合自己的赛道。

例子非常多。比如我刚开始工作时是纯工程背景，写代码、做硬件设计和具体技术解决方案的。工作之后，我突然发现面对的是一个产业。在政府部门，考虑的维度完全不一样，所以我补充了很多经济学的知识，很多时候是自学，完全是因为我想去了解。

反过来，随着这方面了解越来越多，当我面临更深的问题时，比如既有宏观政策，又不能停留在宏观政策里，还要深入到产业里的新技术发展。这两边就面临交叉融合的问题，这时候我的专业优势又出来了，因为我可以很容易理解新技术的语言体系。比如现在做AI，我硕士的时候就已经在做人工智能算法了，虽然那时候跟现在不完全一样，但基本功训练在今天仍然有意义。现在我学习AI就非常快，给经管或金融领域的同事讲这些东西时，因为有基础，讲得更明白，他们也觉得容易理解。

因为知识领域不一样，本身是有鸿沟的，但你的鸿沟会比较小。你既可以跟经济学的人谈，也可以转头跟做基础技术的人谈。最终你接触的信息更加多样性，反过来在研究或工作中，就更容易找到最优路径去解决问题。

打破学术圈滤镜：大学老师的真实工作状态

姜老师： 在高校任职这么多年，你亲身体验过的大学老师的工作和生活，跟大家带着滤镜想象中的学术职业最大的不同之处在哪里呢？

陈老师： 其实我不太清楚现在有什么滤镜，你能举个例子吗？

姜老师： 比如教授有很高的社会地位，知识渊博什么都懂，工作时间很自由，相对比较轻松。你觉得这种滤镜跟实际情况一样吗？

陈老师： 差别还是挺大的。大家可能看到很多专家在外面讲东西，觉得他好像很轻松。但我认识的起码90%以上的大学老师，首先极其勤奋，在人群里肯定是前1%勤奋的。无论年轻还是年纪大，他虽然在外面滔滔不绝，但如果你观察细节，他可能早上起得很早，晚上睡得很晚，每天都在学习新东西。

所以轻松肯定是谈不上的，但也不能用“轻松”来描述大学老师的生活，这不全面。我很少用轻松或不轻松来描述，这就是一种生活状态。你习惯了每天学习研究新东西，就像每天要吃饭一样，不会觉得难受，这是一种生活惯性。

在这种惯性下，这个群体学习效率非常高，更容易输出新东西。普通人大部分工作是朝九晚五完成任务，不会尝试学太多工作之外的东西。但大学老师不一样，行业每天都在变，看到最前沿的东西，他本能就想去了解，了解后就想参与进去，甚至深入从事这方面的工作。他始终在这个环境里被驱动，这是这个人群非常典型的特点。

学术考核压力与“学者+创业者”的双重身份

姜老师： 听你描述感觉非常有自发驱动力。但从外在压力来说，你觉得现在工作压力大吗？比如拿funding、做课题、发paper这种硬性要求。

陈老师： 从学术角度讲，每一代人的压力是不一样的。现在新入职的人，压力在于国际化非常强，每个人都有顶刊，卷的是这个。但如果你一直在这个环境里，你会发现大家都在面对，其实也没有那么难。

我们一几年入职的时候，面临的挑战跟现在又不一样。所以压力大不大，取决于你的经历和优势在这个体系里是否有准备和竞争力。我们也有考核，目标对我来说比较中规中矩，不能说很简单，但也没那么难以完成。很多时候在这基础之上，老师本能会有更高的自我要求，下限是考核，上限是没有止境的。这种压力更多还是来自于自己。

姜老师： 对于大学教授这份职业，你最享受的是哪个部分？

陈老师： 就是可以始终接触新东西，而且这是你工作的一部分，不会受限于限定要求。自主权更高，创造力就能得到发挥，这是比较理想的状态。

姜老师： 除了大学教授，你还有一个身份是创业者。这两种身份你是怎么达到平衡的？是相辅相成还是相互竞争？

陈老师： 对我来说这都是工作。很多人会把学术和商业分开，认为这是完全独立的东西。但从美国或欧洲的一些教职来看，他们把技术原创变成商业产品化，很多时候都是亲身上马的。

这里面的核心逻辑是：你的东西对学术有价值只是基本条件，对市场和社会有没有价值，需要商业化的检验。对我来说，这是对自己的更高要求。在学术层面发paper只是第一步，拿到市场去检验，有没有市场价值？想法能不能变成有竞争力的产品？能不能大规模应用？这会有更多的社会和市场价值判断。

这两个身份其实就是把我学术的东西进一步输出和全面化的过程。无论做什么工作，我都在创新和接受挑战。表面看是商业问题，背后是产品问题，再背后可能是学术问题。我喜欢做能带来社会价值的研究，而不是小部分人互相认可发个paper就结束了。纯粹做商业销售我也觉得创新不足。所以我每天既看学术也看商业，在两种思维模式间切换，最后在我的体系里融合。

姜老师： 在时间安排上顾得过来吗？

陈老师： 目前阶段没有问题。我以前写的很多学术论文，并不是从paper到paper，更多是来自我在实际调研或市场里的发现。我习惯这种状态，不会刻意强调今天搞学术明天搞商业。

最近AI发展很好，大量既懂学术又懂商业的人在做这个事情。时代要求变了，如果老师只懂学术，那就没有竞争力了。市场上的企业家本身就具有非常强的学术能力，反过来倒逼象牙塔里的人，如果你只有学术能力没有商业能力，企业不需要你，你的社会认可度从哪里来？这是一个趋势。

时间管理：切换大脑工作区域就是最好的休息

姜老师： 每个人时间有限，你一个星期工作大概多少小时？

陈老师： 我的合作伙伴经常问我为什么24小时不睡觉。当然不会真不睡觉，但基本上是24小时在线。我对平时时间调整得比较好，经常会运动。大部分时间的生活状态是：每时每刻都在想问题，但也可能每时每刻都在休息（比如在飞机上或出差途中）。

我认为最好的休息并不是躺在床上刷手机或看电视。很多人觉得下了班时间是自己的，去胡吃海塞或熬夜，这非常消耗自己，第二天未必有效率。我不会刻意把周末跟工作日分开，周末也工作，工作日也可能调整休息，完全是动态的最优规划。

只要有时间我会去运动，运动是最好的休息，能换脑子。最好的休息是去更换大脑的不同工作区域。比如我写一段代码，过段时间写文案，再过段时间跟别人聊天，切换大脑区域时，这块在工作那块就在休息。

姜老师： 你很享受这种工作和生活不分家的状态。

陈老师： 对，我不太喜欢分开，分开对我来说效率太低、非常痛苦。但现在带着团队，我会尽量尊重他们，周末和工作日会让他们分开。

为什么我会劝退90%想读博的人

姜老师： 现在学术圈高度内卷，就业竞争激烈，高等教育界面临缩减专业等危机。在大背景下，对于想读博走学术道路的同学，你会劝退他们吗？

陈老师： 我经常劝退别人。我看到的想读博士的人，90%其实在我眼里都不要去读。

原因非常客观，不能灌鸡汤。首先，大部分想读博士的人其实并不太适合读。虽然在中国读博基本都能毕业，但从个人职业发展想，最优秀那一批真正有创新能力、适合做学术的人，在本科硕士阶段就已经有职业方向了，可能去大公司或做研究分流出去了。

剩下想读博的有两类：一类确实想读，有能力有天赋，大概占二三十%。另一类就是有滤镜，觉得读完博士名字好听、光宗耀祖，甚至幻想将来更好找工作。这类人我一般非常真实地劝他别读，自己找工作去吧。真读了博士可能就业更难。

当下读博，要么你家里条件特别好，无所谓三年不工作挣得少；要么你真的想做学术创新。但真正想做学术的人不需要劝，他自己早有答案，身边人也会鼓励他、给他资源。

姜老师： 博士毕业后找教职，在现在的行业环境下，是不是应该保持开放心态去非学术界找机会？

陈老师： 首先要把读博和将来的工作看清楚，到底是工作还是事业。如果当成工作，在哪里领份工资都可以。如果当成事业，无论在高校还是企业，核心是你有没有真本事。你博士期间是混过去的，还是真的去解决了行业核心问题、提升了核心技术？你自己心里非常有数。

我读博毕业时也迷茫，我导师让我把所有东西放下，坦诚地写下来：你到底是什么人？想成为什么？学到了什么？有什么能力？想面对什么？如果能坦诚面对这些，去高校还是去企业都不是大问题。核心竞争力有了，走哪条路都没问题。

财经类专业的就业现状与周期性挑战

姜老师： 国内金融和财经专业的高校就业情况现在是什么样的？卷到了什么程度？

陈老师： 非常真实地讲，我就业的时候财经领域开始放大，经济繁荣了10年。但现在周期变了，就业肯定受影响。现在大的经济周期更强调硬科技，财经作为服务性、辅助性的专业就比较受影响。金融行业在收缩，这是大的经济周期问题。

未来几年会出现几个分化：一是减少编制和就业机会，经管专业可能会合并收缩；二是更强调交叉背景，不但要懂经管，还要懂具体行业。综合性院校、工科院校的学生会比较有竞争力。既懂理工科，金融也学得快，能发交叉领域的paper，这些人走到哪都有竞争力。纯文科或纯财经类的专业，就业岗位现在越来越少了。

学术赛道突围的核心：寻找独一无二的创新点

姜老师： 如果想要在学术职业赛道上杀出重围，最关键的成功因素是什么？

陈老师： 不能简单用发论文去衡量，更重要的是你有什么自己的优势路径和特色。做学术研究最关键的就是：你要找到一个你跟别人完全不一样的地方。

做商业有时候跟随别人是最优策略，但做学术一定要开拓新方向。哪怕这个方向非常小，全世界就几个人，但对不起，我是独一个。一定要有这种认知，永远要“新”。这跟做产品一样，做别人有的东西是没有机会的，一定要在这个细分赛道无限耕耘下去。

姜老师： 这种创新能力很多博士生可能不具备，需要很强的敏感性。

陈老师： 这跟进入什么学术团队有关系。如果团队是传统导向的，你就在大树上结自己的果子。如果没有这种条件，就要自己去找创新点。只要勤奋、多交流、多找资料，机会是非常多的。首先你要有这个想法，主动去寻找并花功夫钻研。

英国留学经历的启发：重原创思想与“游学”体验

姜老师： 你作为获得英国政府全额奖学金的过来人，如何评价海外留学经历对你职业发展的影响？

陈老师： 我去英国比较特殊，是工作之后去的，而且已经有硕士学位了，不是为了拿学历。当时我在国内做双碳研究，看到很多问题但找不到答案。英国是低碳最早的发起国，我想去了解来龙去脉。

到了苏格兰我才知道，那里才是工业革命真正的起源地。我在爱丁堡大学图书馆读了非常多一手的原始资料，从80年代的文献看气候变化的起源。我比较喜欢研究行业的历史，不能只追逐最新的东西，要了解演化过程，才能站在历史维度看今天工作的价值。

英国的博士培养体系跟国内不太一样。国内更多偏工程化，要用模型、数据做复杂图表来体现工作量。但英国更强调提出原创的idea，去构建方法论和理论体系，实证计算只是补充工具。所以英国能出很多原创性的思想。

姜老师： 现在网上有人说出国性价比不高，你会鼓励学生出国吗？

陈老师： 我鼓励他们。很多人从性价比角度考虑能不能把钱赚回来，这很合理。但如果为了扩大生活阅历，还是值得去读的。

我建议两方面：一是上课学习，有些专业确实挺辛苦的；二是有时间多加入当地的社团去交流交朋友，多去“游学”。旅游和学习应该是一体的，如果只为了学知识在哪都能学，游学更多是生活阅历的提升，要沉浸式体验。

先工作再读博的利弊与学术圈的“年龄门槛”

姜老师： 你硕士毕业后在外企和研究所工作过，这段经历对你读博和职业发展有什么作用？

陈老师： 影响挺大的。从企业到政府机构再到高校，处于不同的利益主体，考虑问题的维度是不一样的。你会知道不同主体的决策逻辑和管理体系，沟通和设计时会考虑得更全面，理解国家政策背后的逻辑也会更敏感。

姜老师： 但是走学术路有年龄限制（青椒、国自然、帽子），先工作再读博在年龄上是不是劣势？

陈老师： 这是非常现实的问题。国内很多政策卡年龄，本质上就是赛马和淘汰机制。如果你打算走这条路，就必须老老实实从一开始纯走学术道路，不能掉队。如果你想自由一点，就走另外一条路。

这确实挺遗憾的，导致进了学术界的人可能缺乏象牙塔之外的视野。但没有办法，你必须尊重游戏规则，自己去衡量取舍。

应对时代转型的唯一核心竞争力：学习能力

姜老师： 对你自己一路走来的轨迹，你觉得做对了哪些事情？

陈老师： 我仍然在做选择和尝试新东西。我经常想如果当时不换专业会怎样，很难做定论。

我认为没有任何一个人的过去能支撑未来的必然成功，尤其是在今天经济面临大转型，新技术周期快速涌现。过去三年的经验放在未来三年可能完全是错的。

所以第一个就是要抛弃过去的认知。在新的体系里，应该去重构自己的核心竞争力。以后所有的核心竞争力，都是来自于学习能力。未来要想持续保持竞争力，就必须持续学习。

但我发现很多人其实不爱学习、不会学习、不想学习。即使到了年纪很大，他用的工具和工作方式还是刚读书时那一套。他表面说爱学习，但细节上十年来没根本变化，导致竞争力下降。所以我现在更强调从细节里去改进自己，用新工具提升自己。找到爱学习的同路人会非常愉悦。

如何保持学习习惯：打造“被动学习”的环境

姜老师： 学习能力是可以习得的，还是天生的？年轻人怎么在学习能力上下功夫？

陈老师： 有的人是天生的，跟成长经历有关，从学习中得到过回报就愿意学。有的人受挫过，就本能排斥，宁可用最笨的习惯方式，也不愿花功夫学新东西。

对于大部分没有学习习惯的人，很难通过讲道理去改变。我举个自己的例子：怎么学习AI工具？主动学习需要时间做思想斗争，效率有时很低。我提出了一个概念叫“被动学习”。

我退了很多传统的微信群，加了很多AI相关的群。每天打开手机本来就要看信息，现在看到的都是AI相关的。潜移默化中，我的视线和认知就被改变了。看别人说话的方式，我的输入改变了，输出也会改变。习惯了之后，进入新生态去接触新东西就更简单了。这就是主动把自己置身于有利于学习的环境中，类似孟母三迁。

努力与选择的关系及文理科的职业壁垒

姜老师： 关于“选择大于努力”和“风口上的猪”，结合你做人工智能和绿色金融的经历，你怎么看？

陈老师： 我做这些研究完全是因为过去的专业背景，在我的体系里这是最优选择。找第一份工作时觉得这东西很新，这就成了我做选择的主要价值判断。

风口不风口其实不重要。雷军那句话的前提是，你在这里面做了多少沉淀，才能成为风口上的猪。很多人以前很寂寞，突然这东西成了热点才呈现出来。如果等热点来了再投入就晚了。风口停了之后你自己会不会飞？这需要持续的运营和努力。

姜老师： 从就业难度看，理工科是不是比文科更有优势？文科转理工科很难，理工科转文科相对容易。

陈老师： 这不一定。现在很多理工科（建筑、IT）也很难就业，财经类因为金融行业不景气也很难。但财经专业比较宽泛，在企业里容易跨行适应，不过这种岗位在大部分企业都是少数。理工科岗位数量大，但分工非常细，可能一辈子就研究一个工艺，如果技术路线被淘汰也会有挑战。

文科转理工科确实难，理工科到硕士再学金融比较容易，企业也喜欢这种复合背景。所以我鼓励交叉，建议本科优先选理工科，硕士阶段跨学科机会更多。

给年轻人的终极建议：拥抱AI工具，跨越学习曲线

姜老师： 最后，对于还在读书的年轻人，你有什么建议帮助他们规划求学和求职？

陈老师： 现在读书风险比较高。你本科入学觉得热门的专业，毕业时大概率不再是热门。经济政策有三五年的小周期，过了就是拐点。

虽然经济在下滑，但新技术变革趋势非常深刻，尤其是AI大模型。这些新工具在彻底颠覆很多行业的工作和协作方式。学校里是不教这些的，因为老师还没掌握，但市场在快速迭代。

这既是挑战也是大机会。现在AI工具有几万个，供给过剩，怎么找到最适合自己的？这需要一个筛选和学习的周期。这种工作方式的改变首先发生在产业界，教育界是被动的。这会导致你毕业时发现学的东西跟市场脱节。所以要高度关注这个风险，从大二就开始全面调整学习和工作方式。

姜老师： 不管学什么专业，人工智能是一定要关注的对吗？文科生应该从哪里入手？

陈老师： 必须的。比如微软新出的材料学AI能预测元素周期表做稳态设计，编程也可以直接通过聊天实现。工作方式和对人的要求完全变了。

AI入门门槛很低，但要达到高水平需要跨越几个阶段的学习周期：

1. 当搜索工具用，但久了会发现效果不好。
2. 了解提示词背后的基本原理，实现进阶。
3. 筛选全世界的工具，找到最擅长的跟工作结合。
4. 用AI做数据分析、内容创作，甚至独立编程完成工程闭环。

这需要建立新的学习曲线。就像用Word或Excel，0分和100分的人产出完全不一样。在AI时代，这个差距会被放大到1000分、10000分。这一定是一个靠时间积累的周期，不是看个网课明天就能达到90分的，必须持续迭代。