如何成為經濟達人

㈠ 經濟和生活有什麼關系

生活中的經濟學

經濟是一個古老的話題，在西方可以追溯到亞里斯多德時代，在我國則可追溯到孔夫子那裡。但如果以亞當·斯密1776年《國富論》的發表作為經濟學誕生的標志，則經濟學至今也不過只有200多年的歷史。

什麼是經濟學呢？對這一概念的界定有各種各樣的回答。如經濟學探討生產什麼物品，如何生產這些物品和為誰生產這些物品。在名著《經濟學》中薩繆爾森寫道：「經濟學研究社會如何使用稀缺資源來生產有價值的商品，並把它們在不同的人之間進行分配。」我在《管理經濟學》一書中從公平與效率、生產與分配的角度出發，指出「經濟學是研究如何有效配置經濟資源和如何公平分配國民財富，以滿足個人或社會目的的一門社會科學。」種種說法歸結起來，總離不開這樣一種思考，即經濟學是使有限的資源被用於最合理的方面以便增加社會總的財富，使社會變得越來越富裕。

這種對經濟學的理解，大致具有三方面的含義：第一，個人或社會的目的或慾望是永無止境的，而經濟資源在絕對量上來說是有限的，稀缺的。由於人口的急劇增加，工農業的調整發展，污染的日益嚴重，森林和地下水等可再生的資源及礦產等不可再生資源日漸匱乏，甚至就連以往認為取之不盡、用之不竭的空氣和江河之水也因污染而變得稀缺起來。第二，稀缺資源雖然有各種各樣的用途，但一旦用於某一用途就不能再用於其他用途。因此，人們的各項經濟活動都牽涉到選擇問題。在這里，效率意味著一國經濟應將它的生產和消費單位組織得使社會能夠得到最大數量的所需要的物品和勞務，而且，在現行習慣、法律和制度的范圍內，經濟資源應得到最充分的利用。第三，在社會福利最大化的目標下，可通過「機會均等」或「結果均等」等制度來尋求公平分配方案，在市場經濟條件下，通過機會均等的公正游戲規則，將實現由競爭帶來的繁榮。

在短暫的200多年中，經濟學按照科學的規范建立了自己的語言、文字的邏輯系統。一組初始概念，一套公理體系，精確的定義，嚴密的邏輯，以至如果沒有受過專業訓練，很少有人能夠讀懂經濟學論文，特別是如果沒有一定的數學功底，人們不要指望能看懂那些權威的經濟學學術刊物上的論文。經濟學已成為人類社會的「陽春白雪」而難以普撒尋常巷陌人家。

世紀之交，經濟改革成為全球性流行思潮。而隨著原計劃經濟國家大幅度向市場經濟體制轉軌，這一思潮日益成為廣泛的社會行動。學習、研究、傳授和應用經濟學則成了這一社會行動的一個重要方面。經濟學人認真鑽研經濟學、大膽實踐經濟學、不遺餘力地傳播經濟學，為經濟建設提供了大量經濟管理人才，他們已經或正在成為跨世紀的市場經濟主體。國內近百所大學開設經濟管理專業，為市場經濟建設提供了大量的人才。各級各類的研究機構對經濟理論的潛心研究和深入探討，極大地豐富了經濟理論寶庫，為我國經濟建設指明了方向，提供了理論依

㈡ 如何做一個職場女性

作為一個職場女性，說沒有性別歧視，我覺得是還有一些的。但是我們也有自己有優勢的地方，也是男性不能替代的部分。我來分享一下我的經驗，希望能對大家有用。

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首先，我想說的，還是要做好自己的保養，皮膚不好，人看著就不幹凈。盡量保養好自己的皮膚。

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然後就是膳食，沒有好身體，怎麼能好好的工作呢？准備點有營養的輔食，也是極好的。

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個人覺得，時間觀念很重要，手機之類的也許越來越發達了，可是代表，還是能更好的掌握時間。

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我是在男性佔比最大的企業上班，所以，有時候需要強硬一點。現在連香水都換了男香，不過這個隨個人。

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鍛煉身體，也是很重要的，一個能維持體型，再者也是有個好身體的基礎。高強度工作，還是要能勝任的。

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建議，看聽新聞、財經，工作相關的知識等，對於提升自己，有很大幫助。現在世界變化這么快，活到老，學到老，也是極其必要的。

㈢ 經濟學人2018-02-06

YOU have multiple jobs, whether you know it or not. Most begin first thing in the morning, when you pick up your phone and begin generating the data that make up Silicon Valley』s most important resource. That, at least, is how we ought to think about the role of data-creation in the economy, according to a fascinating new economics paper. We are all digital labourers, helping make possible the fortunes generated by firms like Google and Facebook, the authors argue. If the economy is to function properly in the future—and if a crisis of technological unemployment is to be avoided—we must take account of this, and change the relationship between big internet companies and their users.

無論你是否知道，其實你身兼數職。大部分開始於早晨你做的第一件事——拿起手機，開始產生數據，而這是矽谷最重要的資源。一篇新發表的 有趣的 經濟學論文表示，至少我們應該這樣來衡量創造數據對經濟所起的作用。文章作者認為，我們都是數字化的勞工，幫助谷歌和臉書這樣的大企業創造財富。如果未來經濟要 正常運轉 ，並且避免技術性失業危機的發生，我們必須要考慮這一點，改變大型互聯網企業和用戶之間的關系。

Artificial intelligence (AI) is getting better all the time, and stands poised to transform a host of instries , say the authors (Imanol Arrieta Ibarra and Diego Jiménez Hernández, of Stanford University, Leonard Goff, of Columbia University, and Jaron Lanier and Glen Weyl, of Microsoft). But, in order to learn to drive a car or recognisea face, the algorithms that make clever machines tick must usually be trained on massive amounts of data. Internet firms gather these data from users every time they click on a Google search result, say, or issue a command to Alexa. They also hoover up valuable data from users through the use of tools like reCAPTCHA, which ask visitors to solve problems that are easy for humans but hard for AIs, such as deciphering text from books that machines are unable to parse. That does not just screen out malicious bots, but also helps digitise books. People 「pay」 for useful free services by providing firms with the data they crave .

文章作者們(斯坦福大學的伊馬諾爾·阿列塔·伊巴拉和迭戈希·門尼斯·埃爾南德斯、哥倫比亞大學的倫納德·勒戈夫以及微軟公司的傑倫•拉尼爾和格倫•外爾)一致認為， 人工智慧（AI）技術日趨完善，勢必將為多個行業帶來變革 。但是，為了學習駕駛汽車或是進行面部識別，計算機必須通過演算法來進行訓練，而訓練中就要使用大量的數據。每當用戶點擊谷歌搜索結果或是在Alexa上下達指令的時候，互聯網公司都會收集這些數據。互聯網公司同樣使用工具，如使用驗證碼，從用戶獲取有價值的數據，要求訪問者解決對於人類來說輕而易舉但對於AI來說卻非常困難的問題，例如解析書上的文字，這對於機器來說是不可能的。這不僅能夠篩選出惡意的網路機器人，還能幫助將圖書轉為數字形式。人們向互聯網公司提供了他們渴望的數據，以此來換取的免費網路服務。

These data become part of the firms』 capital, and, as such, a fearsome source of competitive advantage. Would-be startups that might challenge internet giants cannot train their AIs without access to the data only those giants possess. Their best hope is often to be acquired by those very same titans, adding to the problem of uncompetitive markets.

這些數據成為企業資本的一部分，因此也是競爭優勢的可怕來源。那些有可能挑戰互聯網巨頭的初創公司，由於無法獲得這些被壟斷的數據，因而無法訓練他們的人工智慧。他們最大的希望就是被同業互聯網巨頭收購，加重了市場的壟斷程度。

That, for now, AI』s contributions to proctivity growth are small, the authors say, is partly because of the free-data model, which limits the quality of data gathered. Firms trying to develop useful applications for AI must hope that the data they have are sufficient, or come up with ways to coax users into providing them with better information at no cost. For example, they must **pester **random people—like those blur-deciphering visitors to websites—into labelling data, and hope that in their annoyance and haste they do not make mistakes.

文章作者認為，目前人工智慧對於生產率增長的貢獻還很小，部分原因在於免費數據的模式限制了數據的質量。如果互聯網公司想要開發更有用的人工智慧程序，他們一定希望能取得足夠的數據，或者想方設法哄騙用戶，免費獲得更好的用戶信息。例如，他們會隨意騷擾隨機用戶——比如識別模糊驗證碼的網站訪問者，進行數據標注，希望他們在不勝其擾的情況下也不會犯錯誤。

Even so, as AI improves, the amount of work made vulnerable to displacement by technology grows, and ever more of the value generated in the economy accrues to profitable firms rather than workers. As the authors point out, the share of GDP paid out to workers in wages and salaries—once thought to be relatively stable—has already been declining over the past few decades.

即便如此，隨著人工智慧技術的進步，越來越多的工作崗位將更容易被取代，而在經濟發展中產生的價值則會越來越多地落到公司的口袋，而非惠及普通員工。正如作者所指出，在過去的幾十年裡，工人的工資和薪金佔GDP的份額——一度被認為是相對穩定的，在逐年下降。

To tackle these problems, they have a radical proposal. Rather than being regarded as capital, data should be treated as labour—and, more specifically, regarded as the property of those who generate such information, unless they agree to provide it to firms in exchange for payment. In such a world, user data might be sold multiple times, to multiple firms, recing the extent to which data sets serve as barriers to entry. Payments to users for their data would help spread the wealth generated by AI. Firms could also potentially generate better data by paying. Rather than guess what a person is up to as they wander around a shopping centre, for example, firms could ask indivials to share information on which shops were visited and which items were viewed, in exchange for payment. Perhaps most ambitiously, the authors muse that data labour could come to be seen as useful work, conferring the same sort of dignity as paid employment: a desirable side-effect in a possible future of mass automation.

為了解決這些問題，他們提出了一個非常激進的建議。 數據不應被視為一種資本，而應當作為一種勞動，更確切地說，應該作為創造這些信息的人的財產，除非他們同意向企業有償提供這些信息。在這種情況下，用戶的數據可能會被多次出售給不同的公司，同時也能夠降低作為入門門檻的數據收集難度。對用戶的數據付費有助於擴散人工智慧創造的財富。企業也將有可能通過付費獲得質量更好的數據。 例如，當一個人在商場閑逛時，商家可以不用去猜測這個人在干什麼，而可以通過付費的方式要求個人分享諸如他逛了哪些商店，看了哪些商品之類的信息。而作者大膽地設想，在不久的將來，數據勞動也能夠被當成是一種有價值的工作，並且能夠獲得與有薪工作同樣的尊嚴，而這正是未來可能的大規模自動化帶來的一種好的副作用。

The authors』 ideas need fleshing out; their paper, thought-provoking though it is, runs to only five pages. Parts of the envisioned scheme seem impractical. Would people really be interested in taking the time to describe their morning routine or office habits without a substantial monetary **incement **(and would their data be valuable enough for firms to pay a substantial amount)? Might not such systems attract data mercenaries, spamming firms with useless junk data simply to make a quick buck?

從目前來看，作者的想法需要充實，他們的文章盡管 發人深省 ，但是全文僅僅只有5頁。部分設想看上去不太實際。在沒有足夠大金錢利益驅動下，人們真的會有興趣去花時間記錄自己的日常習慣或者是辦公習慣嗎（或是用戶數據的價值是否足以使企業去支付大量的費用）？這樣的體系下是不是會吸引大批唯利是圖，企圖通過垃圾郵件或者無用數據來賺快錢的公司？

Still, the paper contains essential insights which should frame discussion of data』s role in the economy. One concerns the imbalance of power in the market for data. That stems partly from concentration among big internet firms. But it is also because, though data may be extremely valuable in aggregate, an indivial』s personal data typically are not. For one Facebook user to threaten to deprive Facebook of his data is no threat at all. So effective negotiation with internet firms might require collective action: and the formation, perhaps, of a 「data-labour union」.

盡管如此，論文提出了數據在經濟中的作用的 基本見解 。其中一點是目前數據市場權力的不平衡，這源於大部分的資源都集中在大型互聯網公司手裡。但是這也是因為數據只有在成規模的時候才有價值，單個的數據信息並沒有那麼有價值。比如說一個臉書的用戶威脅他將從臉書上自己的數據，而這根本無法構成威脅。因此，同互聯網公司進行有效談判可能也得採取抱團的方式，也許通過『數據勞工工會』這種形式比較合適。

This might have drawbacks. A union might demand too much in compensation for data, for example, impairing the development of useful AIs. It might make all user data freely available and extract compensation by demanding a share of firms』 profits; that would rule out the pay-for-data labour model the authors see as vital to improving data quality. Still, a data union holds potential as a way of solidifying worker power at a time when conventional unions struggle to remain relevant.

但是工會的模式可能也有問題。例如，它可能會對於數據要價太高從而影響那些非常實用的人工智慧技術的發展。它可能讓所有用戶的數據可以自由獲取，但用戶通過從企業收益中獲取分成從而獲得補償。如果這樣，無疑會毀掉數據付費使用這一勞動模式，而這種模式正是作者希望用來提升數據質量至關重要的一環。盡管如此，當傳統工會難以保持利益相關性之時，數據工會依然可能成為保護勞動者權利的一種方式。

Most important, the authors』 proposal puts front and centre the collective nature of value in an AI world. Each person becomes something like an oil well, pumping out the fuel that makes the digital economy run. Both fairness and efficiency demand that the distribution of income generated by that fuel should be shared more evenly, according to our contributions. The tricky part is working out how.

最重要的是，作者的建議將人工智慧世界中價值的集體性質置於超前和中心的位置。 每個人都變成了一個「油井」，噴發出讓數字經濟運行的「石油」。公平和效率都要求根據貢獻來更加均等地分配由我們生產的「石油」所產生的回報。理想很美好，但難的是如何將一切付諸行動。

References: [取經號]（ https://qujinghao.com/2018/01/27/5418/ ）

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書名：誰偷走了我的客戶（第2版）

作者：【美】哈維•湯普森（Harvey Thompson）

譯者：趙玲

豆瓣評分：7.4

出版社：北京聯合出版公司

出版年份：2016-6-18

頁數：240

內容簡介：

這本書的目的是在這個客戶流失率呈旋渦式增長的時代，為大家介紹一個吸引和留住你的客戶的強大的新方法和新思路。今時今日，如何管理客戶關系來提高客戶留存率和忠誠度，已經成為一個全球企業最熱衷、最重視的話題。

如果你是下列一類人，這本書正是為你而寫的：

你是一名銷售員、經理人或行政執行官……或想要成為這樣的人。

你擁有一個企業……或想要成為這樣的人。

你是一個未來的商業領袖……或正在學習如何成為這樣的人。

如果你是上述提到的任何一類人，這本書對你的成功就至關重要。因為，你以往的經驗和學習殘酷地將你變得習慣從這樣一個角度看待企業：從內向外，從企業觀點出發。

作者簡介：

哈維·湯普森（Harvey Thompson）

前IBM全球服務和客戶價值管理咨詢總裁，是全世界公認的提升企業市場份額和客戶忠誠度方面的權威。作為一位客戶忠誠度和關系管理專家，他為世界五百強公司和超過1300位CEO開發出可行的、客戶定製的方案，幫助他們吸引和留住客戶並贏得客戶的忠誠。同時，他也是《金融服務營銷的雜志》（Journal of Financial Service Marketing）的編委會成員，經常在《經濟學人》（The Economist）、《商業周刊》（Business Week）等權威刊物上發表文章。

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《倫巴第街》（沃爾特.白芝浩）電子書網盤下載免費在線閱讀

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書名：倫巴第街

作者：沃爾特.白芝浩

譯者：湯鐸鐸

出版社：中國社會科學出版社

出版年份：2017-3

頁數：187

作者簡介：

白芝浩1826年2月23日，白芝浩（Walter Bagehot）生於英國薩默特郡（Somerset）長港鎮（Langport）的一個中產階級的小康之家。那個時候，沒人想到有一天他能夠作為記者和作家就經濟學、教育、歷史、法律、文學、政治、宗教與社會心理學等等廣泛領域里的主題發表評論並被人傾聽；當然，更沒人會想到，有一天他會被當作英國最著名的經濟學家、政治社會學家和公法學家之一而被後人銘記。

從13歲到16歲間，白芝浩在布里斯托爾學院（Bristol College）就讀，該校講授的人類學課程給他留下了深刻印象。之後，他進入由邊沁創辦的倫敦大學學院（University College, London）學習。在那裡，他和一些朋友成立了一個辯論會。他們也跑遍倫敦市的大街小巷聆聽憲章派（Chartist）的演說。1946年，白芝浩作為甲等優秀畢業生獲得古典文學專業文學學士學位。1848年，他拿到了碩士學位。

在求學期間，白芝浩花了很多時間閱讀道德哲學、政治經濟學以及十九世紀早期的英國詩歌。這些閱讀的心得體現於他發表在《前景（Prospective Review）》（一份主張一神教的期刊）上的一系列以文學和經濟為主題的文章中。那是他最早發表的作品。

從大學學院畢業後，22歲的白芝浩面臨著職業的選擇。假如他是現代人，就其興趣和特長而言，他很適合做一個「自由職業」的專欄作家。但在維多利亞時期的英國，「自由職業」還是匪夷所思的。於是，白芝浩決定進入林肯律師學院（Lincolns Inn）學習法律，嘗試成為一名律師。經過痛苦的四年，他在1852年終於獲得了執業資格，卻決定放棄法律職業，進入了其家族開辦的銀行工作。幸好，他叔父的銀行並未使上班成為他的沉重負擔，他仍有充裕的時間按自己的興趣繼續寫作。

1851年的假期，白芝浩到巴黎旅遊，親歷了路易.拿破倫的政變。他寄回了七篇文章，稱之為「有關法國1951年政變的信」（Letters on the French Coup dEtat of 1851）,發表在《探究者》（Inquirer,另一份主張一神教的刊物）上。這些文章寫得客觀翔實，反映了白芝浩在寫作和思考時注重經驗事實的一貫特點，其生動活動的表達方式也受到了讀者的歡迎。

1857年，白芝浩結識了《經濟學人》（1843年創刊）的創立者和擁有者詹姆斯.威爾遜（James Wilson），並開始為《經濟學人》撰稿。1958年，白芝浩成為詹姆斯.威爾遜的女婿。詹姆斯.威爾遜在1860年去世後，白芝浩就接管了《經濟學人》並於1861年成為主編。他在這個位置「鞠躬盡瘁，死而後已」，奠定了這份雜志的獨特風格：即用簡潔明快、大眾化而非技術性的語言表述論點，堅持「所有的主題，都可以用清晰簡潔的英語表述出來」；還拓展了這份雜志的內容，使其不僅限於商業和經濟報道，而同時廣泛涉及政治乃至科學技術。在白芝浩的主持下，《經濟學人》對英國的政策制定者們產生了直接的影響。據說：19世紀英國有位外交大臣（格蘭維爾）曾經說過，如果他有什麼拿不準的事，他就會等著看下一期的《經濟學人》會怎麼說。

後人認為，白芝浩是《經濟學人》歷史上最偉大的主編，「或許是《經濟學人》的編輯們永遠試圖接近但無法超越的楷模」。為紀念他的卓越貢獻，後來聞名於全世界的《經濟學人》將其有關英國政治的專欄命名為「白芝浩專欄」。英國政治研究協會（Political Studies Association）每年給政治與公共行政領域的優秀論文頒發「白芝浩獎」。

實際上，白芝浩的聲名並不能僅僅歸因於其對《經濟學人》雜志的貢獻。早在開始為《經濟學人》撰稿之前，白芝浩就與他人共同創立和編輯了《全國評論》（National Review）,從 1855年該刊創立到1864年該刊停辦,他一直堅持為它撰寫有關文學、宗教、經濟和政治問題的文章。1859年，他在《全國評論》上發表的、評論一個較大市鎮將選舉權擴大到男性工人的改革方案的文章曾得到自由黨領袖的注意和賞識。該文後來以小冊子的形式風行一時，在引發贊揚的同時也招來了激烈的批評。

1865年，白芝浩還與他人共同創辦《雙周評論》（Fortnightly Review）,並為之撰寫了有關英國憲制實際運作機制的系列文章和有關人類社會中政治組織源起和發展動因的系列文章，均引起了較大反響。

白芝浩有一度不滿足於僅僅通過政論文章影響政治家而想親自躋身政界。1866年，他作為自由黨人參加了布里斯托爾鎮的競選，但結果以294比301票輸給了保守黨候選人。據說，他落敗的原因是他喜歡站在超然的地位譏諷批評、不熱衷於取悅聽眾、缺乏平易近人的氣質。1868年，競爭倫敦大學議會席位時又一次失利似乎是令白芝浩對其政治生涯絕望的最後一根稻草。他緊接著就謝絕做中薩默特郡（Mid-Somerset）議會的候選人。1873年，又謝絕做利物浦（Liverpool）議會的候選人。

但是，白芝浩在晚年談起未能成為議員的經歷時，似乎並不遺憾，他認為如果當年未曾落選的話他就沒有充裕的時間從事他所喜愛和擅長的寫作了。他還曾著文分析當議員的利弊得失，宣稱當議員的確會帶來一定的社會地位、權力和豐富的實踐經驗；但代價是巨大的，這代價不僅僅指時間和精力上的支出，還包括犧牲個人的創見和獨立性——而總有那麼一些人是不能和光同塵、隨波逐流的。

白芝浩一生的著述，都採取了評論的形式，文風簡潔明晰而又機智風趣，時有警句。這些文章後來被編為五本文集，即《英國憲制》（The English Constitution，1867年）、《物理與政治》（Physics and Politics, 1875）、《隆巴特街》（Lombard Street，1873）、《文學研究》（Literary Studies，1879) 與《經濟研究》（Economic Studies，1880)。

其中前三本是他生前出版的：《英國憲制》是論及英國政制中內閣、君主、貴族院、平民院以及英國憲法史的系列文章，自出版之後，就不斷地被重印，並被翻譯成了多國文字，現在被公認為是憲法學的經典著作。《物理與政治》是將進化論原理應用於人類社會政治組織的系列文章，體現了白芝浩對政治運作之心理學、社會學機制的關注。《隆巴特街》則是有關金融的系列文章，其目的是說明貨幣市場的實際運作，這是白芝浩在生命的最後十年所思考的主題。白芝浩著述中所包含的有關政策建議不僅在知識分子中引發了廣泛的討論，而且還得到了英國當權的政治家們的重視。

1877年3月24日，白芝浩因風寒卒於長港鎮，年僅51歲。

㈥ 哈佛商業評論哪裡可以訂閱

《哈佛商業評論》月刊雜志訂閱
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概要：《哈佛商業評論》( Harvard Business Review，簡稱 HBR )創建於1922年，是哈佛商學院的標志性雜志。

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《哈佛商業評論》( Harvard Business Review，簡稱 HBR )創建於1922年，是哈佛商學院的標志性雜志。建立之初，它的使命就是致力於改進管理實踐。發展90年後，HBR已經成為先進管理理念的發源地，致力於給全世界的專業人士提供縝密的管理見解和最好的管理實踐，並對他們及其機構產生積極的影響。目前，HBR在全世界有10種語言的11個授權版本,包括在台灣地區發行的繁體字版和2012年7月起在大陸地區出版的簡體中文版。
關於哈佛商學院出版社（HBSP）

作為哈佛大學商學院的附屬機構，哈佛商學院出版社的使命是在飛速發展的商業世界中改善管理實踐。我們將最權威的學術研討和實踐管理理念相結合，通過發現、對話、交流與合作，使我們的雜志、圖書、新媒體內容更具前瞻性和說服力。

經典文章

創刊九十年來，《哈佛商業評論》曾經孕育出許多先進的管理觀念，對全球的商業管理實踐產生了深遠的影響。許多著名學者和專家常常先在《哈佛商業評論》上發表原創性的文章，傾聽雜志讀者反饋，然後改寫成書，如彼德•德魯克、邁克爾•波特、蓋瑞•哈默爾和大前研一等專家的著作。

《哈佛商業評論》經典文章

《平衡記分卡》 作者：羅伯特•卡普蘭、大衛•諾頓

《戰略是什麼？》 作者：邁克爾•波特

《藍海戰略》 作者：W.錢•金、勒妮•莫博涅

《創造共享價值》 作者：邁克爾•波特

《行銷短視》 作者：西奧多•李維特

《市場全球化》 作者：西奧多•李維特

《組織的核心競爭力》 作者：C.K.普拉哈拉德、蓋瑞•哈默爾

《顛覆性技術：逐浪之道》作者：約瑟夫•鮑爾、克萊頓•克里斯坦森

《如何成為領導者》 作者：丹尼爾•戈爾曼

《競爭能力分析》 作者：托馬斯•達文波特

《生命該如何度量》 作者：克萊頓•克里斯坦森

《恢復美國競爭力》 作者：蓋瑞•皮薩諾

《商業和社會：競爭優勢和企業社會責任之間的聯系》 作者：邁克爾•波特

《創造共同價值》 作者：邁克爾•波特

《喬布斯領導力的14位密碼》 作者：沃爾特•伊薩克森

《激勵泡沫》 作者：米希爾•德塞

《共同創造商業的新社交契約》 作者：C.K.普拉哈拉德

《迷宮中的女當家》 作者：愛麗絲•伊格莉、琳達•卡莉

《大公司如何變相思維》 作者：羅莎貝斯•坎特

社會贊譽

「《哈佛商業評論》的信徒是世界范圍內公司發展的原動力」 ——摘自Mediabistro網

「多年來填補了商業學術和實踐管理之間的鴻溝，通過卓越的編輯將學術議題應用到真實世界中」 ——摘自《經濟學人》

「獨立承載了管理史上所有議題」 ——摘自《經濟學人》

「不可否認的影響力」 ——摘自《財富》

「管理界聖經」——摘自《華爾街日報》

「值得敬佩」——摘自《福布斯》

關於《哈佛商業評論》中文版

《哈佛商業評論》中文版2002年進入中國,2012年7月起，財訊傳媒（SEEC）推出全新的《哈佛商業評論》中文版(Harvard Business Review China，簡稱 HBRC)。

《哈佛商業評論》中文版是最佳管理思想的載體。《哈佛商業評論》中文版，將致力於為商業管理提供世界級價值參考標准，推進中國企業管理實踐與研究的國際化。通過其雜志、中文網、數字化內容為中國商業人士和全球思想領袖提供縝密的商業見解和最佳實踐，提升中國社會及華人世界的管理理念、改進實務運作，對管理者以及他們管理的機構產生積極的影響。《哈佛商業評論》中文版必將成為中國商業精英的必備思想夥伴！

《哈佛商業評論》中文版特色

1、2012年7月起全新推出的簡體中文版《哈佛商業評論》與英文版保持同步出版，中國讀者可以在第一時間同步閱讀到《哈佛商業評論》主要內容，分享世界最新的管理思想和商業經驗。

2、擁有資深的翻譯及編輯團隊，他們不僅擁有豐富的管理知識和經驗，而且能貼近本土讀者的語言要求對文章進行精到的翻譯。在保持世界級管理思想原滋原味呈現的基礎上，還將為中國讀者提供良好的閱讀體驗，更加適合中國讀者快速、方便的閱讀。

3、《哈佛商業評論》中文版60%以上的內容是來自於《哈佛商業評論》英文版，約有30%以上內容來自中國本土公司案例行業研究、管理教學等方面的成果。 更多本土內容的增加，更加適合指導中國商業管理實踐，貼合中國讀者需求。

4、《哈佛商業評論》中文版將按《哈佛商業評論》的標准，採集中國本土的商業管理內容，反向提供給《哈佛商業評論》英文版雜志和網站，推進中國企業管理實踐與研究的國際化。

《哈佛商業評論》中文版欄目介紹

《哈佛商業評論》中文版是一本充滿睿智的的現代雜志。幫助讀者了解全球商業的核心話題，並從中獲得啟發是其內容遴選的首要要務。《哈佛商業評論》中文版內容由以下版塊構成：

前沿

傳遞最新的、基於研究的商業進展。這個欄目的文章總體篇幅比較短小，但內容精煉，對於開啟商業新思維，非常有幫助。這個版塊欄目包括：搶鮮讀、奇思辯、研究控、數據控、新視界、幽商一默、專欄等。

至於專欄，除了英文的之外，我們也將會有中文的專欄作者，來自中國頂尖商學院、咨詢顧問公司乃至企業的，不定期為雜志撰寫文章。

對話

全面走進中國乃至全球最頂尖的商業領袖，系統解讀其經營理念、戰略謀劃以及對整個商業世界的思考。

實戰復盤

公司CEO（或者董事長）現身說法，講述如何完成某個具體行為（並購、渠道、創新、戰略等）的故事。

中國案例

和商學院、咨詢公司攜手，共同剖析和分享中國企業遭遇到的真問題，一起探求可能的出路。

大趨勢

關注那些真正影響到中國商業行為的技術、管理、產業乃至宏觀要素。

大思路

每期英文版重磅，封面候選。把目光放長遠一些，大思路能幫你打開視野，真正為大戰略做准備。

聚光燈

每期英文版重磅，封面候選。針對重大商業話題，結合理論和實務的一組專題報道；無論商界還是學界，都能從中受益。

全球

關注企業的全球化涉及的方方面面，可為中國企業走出去提供難得的鏡鑒。

經驗

致力於幫助個體經營者成為更有效的領導者，同時運用睿智及戰略的方法規劃自己的職業生涯。這個版塊包括：自我管理、案例研究、雜談、博客、英文摘要、跨界人生等。

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㈦ 大數據時代的變革思維

大數據時代的變革思維
信息時代，數據深刻影響著銀行的未來發展。在全球龐大的人群和應用市場下，探索以大數據為基礎的解決方案，深入洞察復雜且充滿變化的市場成為了企業提高自身競爭力的重要手段。僅憑直觀感受，任何人都能感覺到大數據時代已經來了。
維克托 邁爾舍恩伯格——《大數據時代》一書作者，牛津大學網路學院互聯網研究所治理與監管專業教授，英國新聞周刊《經濟學人》曾經將維克托邁爾-舍恩伯格定義為大數據領域最受人尊敬的權威發言人之一。2010年，維克托 邁爾舍恩伯格就已經開始對該領域進行了系統而深入的研究，並在《經濟學人》上和數據編輯肯尼思庫克耶一起，發表了長達14頁的大數據專題文章，成為最早洞見大數據時代發展趨勢的數據科學家之一。
大數據時代的思維變換
維克托 邁爾舍恩伯格在《大數據時代》中最具洞見之處在於，他明確指出，大數據時代最大的轉變就是，放棄對因果關系的渴求，而取而代之關注相關關系。也就是說只要知道「是什麼」，而不需要知道「為什麼」。這顛覆了千百年來人類的思維慣例，對人類的認知和與世界交流的方式提出了全新的挑戰。
這本書的價值體現在三個方面：第一，關於大數據的思維變換，重在大數據變革時代的價值與觀念變化;第二，關於大數據影響商業變革的三個要素：即數據、技術與創新思維之間的互動;第三，是關於大數據泛化下的治理與隱私。
與中國企業相比，美國企業知道大數據價值並且能挖掘大數據的隱藏價值，從而獲得最大利益，可以說他們已經建立了大數據思維，從而促使他們不斷創新挖掘更好的數據。「美國收集的數據要比我們多得多，他們不光搜集可以理解的數據，他們也收集不能理解的數據，並且會花大量資源來存儲這些數據，讓數據一直有價值。」在維克托邁爾舍恩伯格看來，大多數企業還把大數據作為一種在市場營銷手段，但是大數據還可以幫助人們改變商業模式以及盈利模式，這才是大數據最大的價值所在。「美國與中國相比，最不同一點就在於他們有大數據思維，懂得如何利用大數據的價值，但這並不代表中國無法逾越美國，中國的優勢在於掌握數據量比較大，而在大數據時代『大』也是非常重要的。」
城市的發展需要大數據，沒有數據的輔佐城市就不會得到最優化的發展方案，大數據能幫助政府領導者進行更好的決策，尤其是公共政策的決策。城市需要知道如何建立基礎設施來收集數據，同時要利用大數據開拓思路，讓數據來說話，並且藉助多方力量，即便是大數據方面的專家，但是並不一定有最正確的決定或最有效的方法來利用大數據，所以政府在這方面需要多聽取私人企業或機構的意見，大數據時代合作、溝通、廣泛吸納意見是非常重要的。
維克托 邁爾舍恩伯格以倫敦為例談道：「倫敦政府其實是從一家私人企業買了關於人們交通模式的數據，讓政府驚訝的是人們的行動路線跟他們想像的完全不一樣，所以在這一方面的幫助他們更好的優化交通，包括高速公路、停車場，以減少城市擁堵。」
誰是大數據「贏家」？
大數據所面臨困境並不在技術方面，而是在數據流動方面。大數據時代，一個人的智慧不能幫助我們更好的利用大數據價值，所以要讓數據流動起來，讓不同的部門和不同的公司都參與進來，進而優化數據。
「更多的人會認為大數據只是用在企業營銷方面，但是如果讓他們知道大數據可以幫助孩子更好的學習、更好的生活居住條件，以及能夠解決城市交通、居住等問題，他們慢慢發現大數據的好處，他們就會關心大數據。」維克托邁爾舍恩伯格談道，「一方面，人們要信任大數據，不要害怕大數據暴露隱私，需要建立完善的大數據保護。不信任就導致人們不願意讓其他機構知道數據，如果不能使用這些數據就更談不上大數據的價值。所以只有讓他們信任數據，才能挖掘大數據價值。另一方面，一定要接受大數據使用限制問題，不要賦予大數據過多的意義。」
維克托 邁爾舍恩伯格理解的大數據贏家，並不是指本來就已經很成功而且在大數據時代同樣成功的的公司，「我認為大數據的最大贏家應該是一些默默無聞的公司，因為大數據而發生飛躍性的變化，所以大數據時代最大贏家不可能是那些已經掌握大量數據的大公司，而是新興創業、年輕人來工作的小公司，幫助他們在大數據時代成為非常有競爭力的企業。所以數據好比一座金山，但是數據在那裡放著，這座金山就不會屬於你，我們需要做的是了解並挖掘這些『金子』，成為大數據的贏家。」維克托邁爾 舍恩伯格如是說。
大數據是看待現實的新角度，不僅改變了市場營銷、生產製造，同時也改變了商業模式。數據本身就是價值來源，這也就意味著新的商業機會，沒有哪一個行業能對大數據產生「免疫能力」，適應大數據才能在這場變革中繼續生存下去。

㈧ 數字化時代，生活是是更簡單了還是更復雜了

一張保單只需要3分鍾就可以在線完成理賠了；

一個智能醫生在診斷的準度、精度、速度上均超過三甲醫院專科醫生；

一份300多頁的財報，涉及數十家公司僅僅用34天就能完成……

這些都不是想像，而是發生在平安的真實案例。這些案例的背後，正是數字化對於一家公司經營管理和業務服務帶來的顛覆性改變。

今年是 「十四五」的開局之年。年初公布的「十四五」規劃綱要，首次將建設數字中國單列篇章，「數字化」一詞出現25次，成為高頻詞彙。

而在中國平安，數年前就已將全面數字化戰略及經營作為至關重要的工程之一，並提出未來10年，要成為全球數字化戰略及發展的領導者之一。數字化將給我們的生活帶來哪些變化？平安在不同領域的數字化探索，已經讓我們感受到了數字化浪潮帶來的新變革。

在數字化成為一個國之戰略之時，我們該如何理解數字化？平安所嘗試的數字化還將會給我們帶來哪些服務？數字化對於企業意味著什麼，又將對人類對人類社會發展帶來哪些新的探索？這些疑問，也許我們能從近日平安董事長馬明哲發表《數字化之我見》的文章中找到答案。

01

數字化讓極致產品服務變成現實

「

數字化是21世紀推動人類社會進步、提升生產力的基礎工程，是人類跨越式提升認識水平和能力的革命性的進步。

——馬明哲

作為國民經濟和社會發展的重要風向標，「十四五」規劃對數字化的發展作出了重要部署，將其推向了一個新的高度。在規劃中，「數字化」一詞出現了25次，第五篇更是集中描述了數字化的發展目標：迎接數字時代，激活數據要素潛能，推進網路強國建設，加快建設數字經濟、數字社會、數字政府，以數字化轉型整體驅動生產方式、生活方式和治理方式變革。

數字化會帶來哪些變化？在金融和科技領域，企業數字化帶來的最大變化在於讓極致的產品服務變成現實。

因為數字化，我們看到，平安壽險代理人的工作方式有了極大的改變，他們被稱為「AI+代理人」，因為每個代理人身邊都有個貼身助手「Askbob」，凡是不懂的問題隨時隨地獲得AI的支持。

因為數字化，我們都享受到了平安車險極速理賠服務的高效——客戶只需要使用平安好車主APP拍照上傳受損照片，3分鍾即可自助完成理賠。過去一年，平安產險家用車客戶平均每天有近2萬線上自助理賠案件，83%的車險報案不再需要查勘員現場查勘。

因為數字化，平安的服務能力正在極大地提升，讓平安的服務觸角更廣泛——如今平安已經擁有2.2億個人客戶、6.11億互聯網用戶。

比如在平安，客戶可以享受到「一個賬戶、多種產品」的一站式服務，用戶只要一個賬戶入口，就像打開「任意門」能享受多元化產品和服務。

數字化幫平安架起了一條條高速公路。這些路開始修建要追溯到2009年。當時平安推出了一賬通功能，通過一個賬戶打通不同業務場景。經過近十年的發展，這也成為了平安綜合金融服務客戶最堅實的「基礎設施」。

數字化帶來的極致用戶體驗，還體現在平安潤物細無聲的各個業務板塊和服務的方方面面。比如，人還在醫院「智能預賠」提前拿到賠付款。再比如，平安好醫生的「雲問診」為客戶提供在線咨詢、轉診、掛號、在線購葯服務等等。

數字化到底正在給我們的生活帶來哪些改變，我們在馬明哲文章中能夠找到答案。

在他看來，數字化具有三大顛覆性特徵，即「顛覆性的計算能力、顛覆性的認識方法、顛覆性的數據基礎」。他認為，數字化的顛覆性不僅在計算能力，而且在於顛覆人類認知，能幫助人類解決更為復雜的難題，認知也更深入、更全面。

對於數字化的理解，馬明哲更是超出金融、經濟領域，在他看來，數字化有著更高的社會價值。數字化不僅能夠察覺客觀世界與人類活動的發展規律，而且能夠提升認識對實踐的指導作用。

因此，平安的數字化實踐早已走出金融業，持續拓展到醫療醫療、汽車、房產和智慧城市等領域，貢獻了更大的社會價值。今年初，平安更是提出了要打造「有溫度的金融」，就是要運用數字化能力更好地為客戶提供服務。

比如，我們剛剛提到的平安的AskBob智能醫生。馬明哲說，未來，將推廣到偏遠國家和地區，有望提升當地居民健康水平，提升人類的平均壽命。

再比如，在疫情期間，平安好醫生率先推出抗疫24小時線上義診，疫情高峰期累計訪問量達11.1億次；平安醫保科技派遣移動CT影像車馳援武漢，通過遠程線上閱片輔助診斷，並成為第一批入選新冠病毒核酸檢測的定點機構。

這些都驗證了馬明哲認為數字化有著更高的社會價值的判斷，「數字化將把人類認識客觀世界、把握發展規律的能力提升到新的水平」。

02

平安何以領跑數字化？

「

未來10年，要成為全球數字化戰略及發展的領導者之一。

——馬明哲

在最新發表的文章中，馬明哲更是指出全面數字化的緊迫性——數字化時代的市場競爭將更加激烈，贏家通吃。他對中國平安的全體員工發出號令——全面數字化必將成為平安可持續發展的「壓艙石」與「領頭雁」。

事實上，在數字化跑道上，平安是最早的先行者之一——早在2018年，平安就將原Logo中的「保險、銀行、投資」六個字，改為「金融、科技」，all in 的決心由此可見。平安的數字化實踐，猶如釘子一般，將集團業務發展的「四梁八柱」鉚實。

一個有意思的轉變是，平安發展的頭20年，馬明哲一直將匯豐、花旗等國際金融機構作為對標和參照，近幾年，這一參照和對標對象則換成了亞馬遜、谷歌等互聯網公司。

平安和馬明哲對數字化有如此深入的認識，與這家一直以來緊跟時代的創新基因密不可分。

在上世紀八十年代，電腦剛剛開始在中國大地開始普及，彼時馬明哲就曾給公司每個人都配備一台電腦。當時，一台電腦、一台復印機和一台傳真機成為平安的每家分公司開業的標配。甚至在紙質保單盛行的年代，平安的第一張保單就是用電腦出的單。

廣為流傳的幾則故事見證了馬明哲對於科技的重視：2004年，馬明哲寧可漫遊也要讓高管使用黑莓手機辦公；2009年他在保監會參加會議就已經用IPAD拍照當記錄等等。

事實上，早在90年代末、21世紀初，平安就在全國金融機構中首次試水網銷、電銷平台，如PA18、壹錢包、萬里通等項目。比如壹錢包曾經有個功能就是發紅包，從時間上來看可能還早於微信紅包。雖然首次試水過於超前，和當時的網速、用戶習慣不匹配，但為平安的數字化實踐積累了寶貴的經驗。

如今的平安，已擁有25個科技研發實驗室和六大科技創新研究院、24000多名研發人員，核心科技專利數已超3.2萬。

在雄厚的科技實力加持下，平安已經將人臉識別、微表情識別、聲紋識別、語音分析、自然語言處理、知識圖譜、機器學習等技術滲透到大量業務場景，實現了多項業務的自動化和線上化，並為員工提供數字化業務輔助能力。

值得一提的是，在剛剛公布的「2021年凱度BrandZ™最具價值全球品牌排行榜」中，平安再次位列全球前50。而在該品牌價值的認定中，科技含量和數字化能力成為最重要的評判因素之一。

03

平安的數字化未來

「

21世紀，數字化浪潮來襲，將進一步在各行各業引發顛覆式革命，改變人類生存、發展的方式。

——馬明哲

未來，數字化浪潮將會怎麼改變我們的生活，給我們帶來怎樣的想像空間？

馬明哲在文章中得出數字化對企業的5點價值與意義。

• 其一是聰明經營，通過大數據分析，總結行業發展規律，識別市場機遇與挑戰，從而在紛繁復雜的環境中看清本質，提前做出正確決策。

• 其二是提升管理，通過數字化精簡優化流程。

• 其三是防範風險，通過對風險數據分析的前移，從財務數據、業務數據，再到行為數據，憑借人工智慧的精準監測與分析，從行為源頭上預防風險。

• 其四是優化服務，金融業無需通過實物進行客戶服務，更適合用數字化提升服務，優化客戶體驗。

• 其五是降低成本，將簡單重復的勞動力密集型工作，用人工智慧替代。降低人力成本。

在平安，我們看到了平安的數字化戰略和實踐已經開始賦能生態，在醫療健康等五大生態圈開花結果。

那麼未來，數字化領跑者平安又將去向何方？

得到創始人羅振宇有個觀點，筆者很認同。在數字化的未來社會中，人分成兩類——一部分人在數字化系統的指揮下奔忙，不斷產生新的數據反哺給數字化系統。而另一部分人，不斷地構想未來、形成判斷、畫出藍圖、確定邊界，來驅使數字化系統為人類服務。

平安和馬明哲註定將成為「另一部分人」。

《新數字化之我見》這么指出：數字化不僅僅是一種技術革命，更是一種認知革命，是人類思維方式與行為模式的革命，通過科技的賦能，認識可以從表面到本質，從獨立到聯系，從感性到理性，從經驗到科學，數字化將把人類認識客觀世界、把握發展規律的能力提升到新的水平。

身處數字化的時代，不論你從事怎樣的崗位、身處怎樣的行業，我們都被捲入其中。有人甚至說，所有的企業都將因為數字化重做一遍。

顯然，數字化已經不是一道選擇題，而是一道必答題了。答錯了、答慢了，一家企業可能就要錯過了一個時代。

而數字化帶來的改變也絕不是簡單地引入新技術、新設備。而是一種全新的理念更新。

當下，數字化、數字經濟成為社會、經濟領域的熱詞。然而，我們不得不承認，除了少數少數企業主動擁抱並全力推進外，不少一些企業把數字化簡單看作是一種互聯網新技術的應用，停留在生產與營銷過程式控制制的信息化上；一些企業則把數字化簡單等同於將線下部分搬到線上，建立線上渠道、搞電子商務，網上買貨。

企業家與高層對數字化轉型的意義和戰略缺乏共識，更多的企業還只是追求管理時尚，炒數字化概念，喊數字化口號，但在操作層面上鮮有行動和建樹。

凡事，理解的深度將決定我們到達的位置；理解的角度將影響我們出發的方向。這是為何在數字化風口正勁時，早已啟航的平安，其掌舵者馬明哲會再次以撰文方式為數字化進行一次全面的解讀，並發出新的動員號令

㈨ 萬喆經濟學家簡介

萬喆，女，中國黃金集團首席經濟學家，中國人民大學重陽金融研究院客座研究員。

萬喆是一名高級經濟師、經濟學博士，在宏觀經濟研究、金融戰略、大宗商品價格、國際形勢、對外投資、市場戰略研究等多個領域均有建樹。

為《金融國策論》、《金融與國家安全》主要執筆人之一，並長期跟蹤研究國際國內經濟形勢，在新華社瞭望智庫、《財經國家周刊》等中央媒體及澎湃新聞等互聯網媒體發表文章數百篇。

(9)如何成為經濟達人擴展閱讀

1、林毅夫

北京大學國家發展研究院（原北京大學中國經濟研究中心）聯合創始人 、名譽院長、教授、博士生導師。

中華人民共和國第七、八、九、十屆政協全國委員會委員、第十一屆全國人大代表，現任全國政協常委 、經濟委員會副主任、中華全國工商業聯合會副主席。2005年獲選第三世界科學院院士，2008年2月，被任命為世界銀行首席經濟學家兼負責發展經濟學的高級副行長。

2、張維迎

原北京大學光華管理學院副院長、經濟學教授，北京大學工商管理研究所所長，同時兼任牛津大學現代中國研究中心研究員。20多年來，他以一個獨立學者的立場，積極參與到中國改革實踐的洪流中。他是國內最早提出並系統論證雙軌制價格改革思路的學者。

2000年，他獲得國家自然科學基金「傑出青年基金」。2002年，他當選為「CCTV2002年中國經濟年度人物」。2006年3月他發表了《理性思考中國改革》的長文，將有關改革的爭論推向了一個高潮。

㈩ 作為一個學經濟學的學生，應該具備哪些專業素養

首先，數學基礎一定要好。經濟學在本科階段更多的是人文社會科學，數學的應用不算多，更重要的是在於培養學生的邏輯思維能力。經濟學和數學一樣，本身是一種抽象的思維方式，邏輯非常清楚。比如對付通貨膨脹，政府要提高利率，但是提高利率以後別的東西都會發生變化，我們不可能像做物理化學實驗一樣把其它東西分離出去，只能假設別的東西都不變，單獨看利率對物價的影響，這就需要抽象思維，由此可見數學邏輯和抽象思維方式的重要。而到了高年級就需要用到很多計量的知識，這其中包括了很高深的數學知識；特別是如果你將來要讀博士，那數學基礎一定要打好。經濟學雖然文理兼收，但相比之下讀博士的時候理科生要比文科生占優勢。
第二，英語永遠是非常重要的，特別是對於那些想去美國讀博士深造的同學。首先它能幫助你直接接觸前沿知識而無需翻譯。很多很優秀的學生希望做一個學者，甚至有拿諾貝爾獎的理想。這就需要他們站在巨人的肩膀上，先搞清了主流經濟學再去發展，這時候英語就是一塊最重要的敲門磚。同時，英語方便了國際交流，而交流在對一個人思想的促進上是不可或缺的。

第三個需要的是歷史政治文化知識。經濟學不光是數學，數學出身的經濟學家和文科出身的經濟學家在分析社會問題的時候往往有所差別。比如有一個現在在美國讀經濟學博士的同學本科是學物理的，如果他在人文社科歷史文化方面不注重修養，他回來面對具體的經濟問題時，分析就會不夠深入：他僅僅會分析一些經濟數字的關系，而不會考慮到歷史的原因。舉個例子，比如現在國外回來的博士，在對比中國現在和八十年代日本的房價股市時，發覺從數據上兩者非常相似，於是認定現在的中國和當時的日本一樣處於泡沫經濟之下。但我們應該注意到，雖然數據非常相似，但中國的歷史發展階段和日本歷史當時的發展階段是不一樣的，所以要把歷史發展的不同背景，不同階段考慮進去才會發現其中的差別是什麼。經濟學家絕對不是光數學好就行了，必須要有深厚的歷史政治人文功底，既要了解人類社會發展的軌跡，也要了解各個社會的特徵。

為什麼要在北大學經濟學

首先，北大經濟學歷史悠久。北京大學是中國最早的大學，是1898年革新的一個產物。戊戌變法沒有成功，大部分變法的條例都被廢除了，但是北京大學留下來了，當時叫京師大學堂。京師大學堂開的六個學科裡面就包括商科，即經濟學最早的一門學科，它的第一個專業是銀行。1912年北大成立了經濟系，1985年改組為經濟學院。當時的管理學，現在的光華管理學院，原來是經濟學院下的一個系。
第二，北大經濟學大師雲集。比如經濟學家馬寅初，曾是北大校長。大家印象最深的是他敢對毛主席提出不同意見，提出控制人口，雖然後來被批判，但他始終堅持這個理念。再比如陳岱孫先生是中國最早從國外回來的經濟學博士。他1926年拿了哈佛大學的經濟學博士回國，後在北大經濟系擔任過30年系主任。他們都不在了，但他們的精神對北大的老師們有很長遠的影響。從這兩個人的身上我們可以看到北大經濟學教授的兩個特點，第一是堅持真理，別人經常會發表一些不同的意見，但只要是真理就要堅持；第二，始終把學生當成自己的服務對象，這是北大教師的一種精神——教師和學生始終處於一種平等的地位。
第三，北大的學術自由環境。學術自由是北大的傳統。北大經常是媒體最喜歡炒作的地方，因為北大的影響力大。北大教授們對於很多問題都會存不同的意見，比如物權法的爭議，制定物權法的是北大的教授，反對物權法的也是北大的教授。這就是北大，北大剛開始的時候就是這樣的，一方面聘了洋人做院長，另一方面又有留著辮子的教授；清朝已經滅亡了，保皇派還留著辮子，而北大照樣聘來當教授。作為人文社會科學，經濟學的發展，必須要一個很充分的學術環境，北大做到了，而在別的學校則很難找到這樣自由的學術環境。
第四，北大的學科很綜合。不同院系的學生可以互相選課，別的學科的同學可以學經濟學，經濟學的同學也可以學別的課程。經濟學是一門綜合課程，不光需要經濟學本身的學問，還需要歷史政治地理等多方面的知識。北大是最綜合的一所大學，不僅有最好的文史哲，政經法，同時理科也是最強的，經濟學院和經濟學雙學位的數學課都是直接由數學學院的老師來教。

還有一個非常重要的是身邊的同學優秀。跟什麼樣的同學一起學習，決定了你會成為一個什麼樣的人。香港的那些大學，雖然學校的師資也很強，學術也很自由，工作環境也不錯，但是它絕不可能有北大里這樣一批如此優秀的學子，因此也不可能像北大一樣培養出如此多的人才。同學是非常重要的，同學之間不僅僅是一種競爭關系，更是一種相互促進共同進步的關系，從長遠來看同學對自身的影響是非常深遠的。

北大現在有三個地方可以學經濟學，第一是經濟學院，下面有六個本科專業，包括經濟學（主要研究理論），國際經濟與貿易，金融學，財政學，風險管理與保險學，環境資源與發展經濟學六個本科專業。經濟學是北大歷史上最悠久的學科之一，從1898年開始就有，經濟學院是北大招收的本科生最重要的學習經濟學的學院。
光華管理學院，算經濟管理類，它有應用經濟學。光華的教師隊伍里基本是博士，而且從海外歸來的比例非常高，佔一半以上，包括厲以寧，張維迎等，還有很多非常優秀但是在社會上不很有名的，他們研究的都是很專的學術。光華管理學院有九個系，應用經濟學系、金融系、組織管理系、市場營銷系、戰略管理系、會計系、管理科學與信息系統系、商務統計與經濟計量系、衛生經濟與管理系。本科現在主要設三個專業，金融學、會計學和市場營銷。

還有一個是北京大學中國經濟研究中心。中國經濟研究中心是成立於1994年，它是一個改革的特殊產物， 1994年國內體制還不是很適合推行經濟學教育，所以單獨成立了一個經濟研究中心，包括最近被聘為世界銀行副行長兼首席經濟學家的林毅夫，現在是中國人民銀行副行長的易綱，海聞，張維迎等幾個人一起組織經濟研究中心的工作。