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美国留学就业-上篇

王凯
2018-04-20 04:29:44
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第二外语选什么小语种吃香?

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我们项目,75个人,中国人大概有15个。说来奇怪,我们班上总有那么几个男女,特别他比较高傲。说话都不大看人的,骨子里面有一种莫名其妙的优越感。是的啊,这些人可能常常安慰自己,纽约大学啊,经济学排名前十,经济学硕士还可以全美顶级牛逼的纽约大学Stern商学院任意选课。

1、起点低,落点高,循序渐进

知识给人力量,无知也给人力量,而且往往是更大的力量。义和团就是典型吧。

义和团员们在上课时每每都有些优越感。尤其是经济学的课程,基本上不是数学(理论性)就是统计学(实证性)。中国学生又有强大的计算能力,这些无疑都这些无知的人又一次增添了优越感。当美国学生抓耳挠腮的时候,义和团的余光中总是有那么点兴奋。“这个你都不懂,我大一就学过了。”

但是,随着课程的进行,义和团员们开始感悟到了什么是强大和有质量的教育了。

我们这个学期,必修课有三门,数理经济学、计量经济学和宏观经济学。不过,纽约大学和经济学有关的老师,最好的在stern商学院,他们给MBA教课。

如果哪一天纽约大学的老师再夺诺贝尔经济学奖,概率最高的是数学系,其次就是商学院了。(看看数学系的大楼就知道了,在主校区中,数学系是纽约大学最气派的了,完全盖过了毗邻的商学院和同一条街上的法学院。)商学院随便一个给你上课的教授,就是全美金融的顶级专家。

经济学科中,次一等的老师就是经济系给博士和本科上课的老师。说实话,给硕士生上课必修课的老师,相对于这些大牛,都是“non boy”的无名之辈了,他们一般都是是美联储的专家,或曾经是美联储专家。就是这样一些老师,已经让我们越来越震惊于美国的教育质量了。

我们数理经济学的老师,是Hoge,他是芝加哥大学的博士,曾经是惠普和微软的财务专家。数理经济学基本上从最基本的线性代数和微积分讲起,真正体现了美国教育的“起点低,落点高”的特点。怎么说呢,中国有一本最好的“抽象代数”(或者叫“近世代数”)教材(抽象代数是代数的前沿和高峰,是大学阶段“线性代数”的后续高级课程),是张瑞禾教授1948年在北京大学编的,作者在前沿里是这样写的:

“只需要高中代数知识,但是,经过一个学期的训练和学习,学生可以看懂最前沿的论文。” 我们现在学习的数理经济学差不多就是特点。

Hoge老师,每节课内容不多,两个小时,循循善诱,但是,总是能击中知识的最要害,然后迅速把你带到前沿。一节课下来,你会“噢”的一声,原来是这样的啊。比如,线性代数最基本的克莱姆法则、可逆性,在国内算了那么多题目,才知道,原来这些简单的规则你可以分析经济中的各种模型,自己马上能够理解,那么多复杂的前沿论文,原来是建立在这么简单的基础上的。上周学了无穷级数,在国内,看到了级数的没有不头疼的。

Hoge老师,简单讲了一下,这个公式是怎么来的,到了,这里我心里“噢”了一下。因为,在国内,我们就知道死记硬背大堆的级数公式,然后解各种生僻的题目,现在一下子理解了这个级数到底要讲什么了。接下来,Hoge老师用这个公式分析了如何用级数这个工具分析各种金融定价模型。

说到这里,我恍然大悟啊。我考cfa一级的时候,就是死记硬背了一把公式,原来公式是这样来的,是这个意义啊。可以说,一下子打通了任督二脉。六周下来,那些在国内看起来高不可攀的问题,你不仅理解了,而且很快就会运用了。比如,行列式的微分等等。

记得计量经济学第一节课的时候,我们的麦卡锡老太太用手势比喻了一下,“你们很多人只学习了初级的统计学,但是,我们却要用两个学期时间把你们带到计量经济学的前沿,所以,我们要…..”。他做了一个手势,从黑板的一头走到了另一头,手的高度越来越高,最后超过了她的头顶。“所以,我们要在渐渐的学习中,把你们带到这个高度。”

是的啊,国内的教学就是欠缺了这样一个过程。或者说,国内的老师缺乏对于教学内容本身的把握。举个例子,我在北大旁听过平新乔老师的“中级微观经济学”。可以说,平新乔老师的中级微观已经是国外“高级微观初步”的内容了。结果怎么样呢?上课的时候,大家就是一个字,“难!”教学效果呢?好在北大是最优秀的头脑,一大推奥林匹克竞赛一等奖,各地的高考状元,所以,总有那么20%的人,是可以赶得上的。但是,其他的80%呢?还有,即使对于这20%的天才,这是一个正确的引导吗?对于那些天生发育特别良好的孩子,没有学会走就学跑,即使他们真的能跑起来,就真的能够一直跑下去?

来到了美国,最大的感受就是中国人计算能力好,但是基本概念不清晰。在数学上如此,在经济学上也是如此。以我们的计量经济学为例,国内很多本科生初级计量经济学里面已经讲到了时间序列分析,Panel数据分析。而且,统计软件也都用上了。点击几下鼠标,你似乎就掌握了前沿的计量经济学知识了。直到我们听了助教丹尼尔(拉丁美洲来的)的课程,连义和团小将们都承认自己在国内学的一团混乱。

第一节助教的课程,他上来讲了最基本的线性代数。底下的义和团小将不停的以大声聊天来进行抗议,“太简单了,我大一就学过了。”但是,十分钟过后,全班静默了。因为他要用这个最基本的知识来引导你到一个前沿的内容,就是矩阵的最优化问题,这是高级计量经济学的基础。

助教课程主要讲stata的运用。其实,点击几下鼠标我也会的,中国很多好的学校,如北大,本科生也要求学习stata。但是,丹尼尔不是告诉你点击就完事了。先描述一下变量吧,统计结果出来了。但是,电脑是怎么算的呢?计算的意义是什么呢?电脑计算了出了一个区间检验的结果,他随口问,“这个标准误差se怎么算的?”底下出现了哄笑,有人回答了。“Really?”他反问道,然后在黑板上证明了一下,这个标准差se的计算公式。

上周,丹尼尔给我们讲嵌套模型的检验。不是几个按键就结束了。他是在黑板上详细证明了公式,然后分析了电脑固化模型的缺陷,并且自己当场编写了一个计算程序。几秒以后,他的结果出来的,计算的精度比电脑的固化程序更好。“噢!!!!!”

我们的思维就是这样被开拓的。通过助教课程上的训练,我们很自然的学会了分析电脑模型。而不是像以前那样,就知道点击鼠标。这几天做作业的时候,我就习惯性的自己编写一些语句。对于电脑计算的结果,我总是从原理上想一下。

几周下来,义和团的小团员们,也都服服帖帖了。

宏观的助教也是那么给力。基本概念的清晰啊,拿捏的程度啊。不得不心生佩服。我们宏观老师编写了一本自己的讲义,基本上是在Romer那本的基础上,做了大幅度的改进。他们有一个基本理念,就是把宏观经济学像微观经济学那样建立一个严明的体系。

2、 美国博士教育与中国博士教育

看到我们这两个给力的助教。我们真的是越来越佩服他们。感慨啊,美国的博士教育就是牛逼啊。

我想起了,自己在北大学习。说来真的很悲惨。

作为核心课程的计量经济学,老师是南加州大学毕业的,烂啊,差啊。什么都没有讲清楚。课讲得好,是作为好老师的必要非充分条件。一个老师,连自己专业领域内的课程都讲不清楚(不是表达能力不好),能是有水平的吗?是他毕业的院校差吗?南加州大学也是美国经济学前30的啊,换言之也是世界经济学排名前30的啊。差吗?

那西北大学总是够牛逼了吧,前十前五的学校了吧。北大给我们教授微观经济学的,是西北大学毕业的博士,而且是西北大学凯洛格商学院的博士。考,竟然就是讲不清楚。

为什么都是美国牛校的博士,差别能这么大呢

我们这两个助教,还都是美国的外国人,口音极其严重。但是,我们听起来还是这么舒服。我终于理解了,唯一的一个解释是:美国的博士教育,只是很小概率上有次品,但是,不幸的是,次品都回到了中国。所以,中国不乏从美国名校毕业回国的博士,但是,他们极少有能够做出和他们的美国博士同学们类似的成就。

注意了,是和他们美国同学类似的成就。

3、 人的基本定位是职业关系:师师生生

上周一,宏观老师给每个人邮箱里面发了一个邮件,说自己下课有事要走,不能回答问题了,十分抱歉。可以在他的专门答疑时间或者另外约时间回答我们的问题。这就是美国的教育吧,孔爷爷曾经讲过“父父子子,君君臣臣”,套用一下来形容美国的教育:师师生生。

老师和学生的基本关系是一种职业伦理,老师必须要回答学生问题,这是义务。在中国,只有极好的老师才有耐性回答你那么几次的问题吧。

我遇到一个在国内读过博士的中国人,他现在纽约大学法学院读LLM。他和我有相同的感受,他给了一个特别龌龊但是贴切的话来形容国内的师生关系:导师叫你干活的时候,他是你亲爹(父父子子嘛);

你叫导师帮忙的时候,他是你仇人。

所以,在美国,既然师生名分已定——师师生生,授业解惑就是老师的基本责任了。你上课的时候,任何时候你都可以举手提问(我目前有了自由,但是,还不习惯享受)。“没有傻逼的问题,只有傻逼的回答。”

我们这学期特意选了一个讨论课程。沃夫老师是专门研究美国收入分配制度的,他在列举美国人经济条件恶化时,用了欠债占资产的比例。结果显示,美国人近年来负债率极大提高。立刻一个美女反驳,这个不能成立!

(注意,用词很直接)。为啥呢?因为,近十年来,美联储大量降息,贷款政策特别宽松。美国人民享受了到了大量的低息贷款的好处,这说明美国家庭流动性极大增加。

沃夫老爷爷是哈佛的本科,耶鲁的经济学博士,是那种典型的美国优秀白人,从小到大的优等生。深刻,冷幽默,但是,特别枯燥。沃夫老爷爷一下子愣住了。几个回合下来,最后老爷爷不得不承认,我们都可以坚持自己的观点,也许老爷爷我确实结论下得有点仓促了,你要是反驳我,你学期论文就可以写这个,给你女娃一个特权,不用写指定的东西了。

“Any questions?”几乎是每个老师口头禅。

这就是师师生生,这就是基本的职业伦理。

再看看我们的作业吧。每一个题目,老师都是经过精心思考出来的,其目标都是围绕上课的核心概念和方法的。尤其是我们刚刚提交的宏观作业题目。两个大题目,每个题目十个问题,逐步深入,每个题目都是对思维的一种训练。两个题目下来,开学这几周基本方法,比如迭代、跨期选择、欧拉公式等等,全部浸透在这个里面了。

做完作业,这四个章节的内容你也了然于心了。相反,在政法大学我们没有作业,老师也布置不了作业,因为他们自己没有思考过。

在北大经济学,我做过类似的大作业,但是,可以用不着边际来形容了。缺乏这种对于教学过程的把握或者拿捏,纯属一种应付。

所以,阿育那天和我说,美国的作业真的是“给力”。作业给力是因为老师给力啊,老师给力是因为他有正确的职业伦理啊。

4、 再说循序渐进和中国的学位热

也许是因为中国的教授们水平太低,他也只能把自己懂的不懂的全部和盘托出。所以,本科生学的很难——接近研究生内容,研究生学的很简单——接近本科内容,博士生根本不学习。教授者对于学习内容本身缺乏应有的把握。

我的学友贾莺同学,当年在我的建议下,选了统计学作为自己的第二学位。按道理说,什么难的内容她都学过了。但是,前几天,突然兴奋地给我打电话。“收获太大了。在一个综合排名80开外的学校,没想到有这么大的收获。我自己的统计学学的就是狗屁。”

贾莺同学,在UTD学了公共政策博士,数学难度接近一半的政治学。所以,要求是很低的。作为定量方法论,他们要学习两个学期的统计学。原本对她来说,这些统计学的内容,都是小菜了。但是,她才知道,原来自己基本概念那么不清晰。在这个之上的所谓高精尖,也就是纯属扯淡了。难怪北大的朱家祥(我很佩服的老师,美国经济学博士,但是,不属于小概率次品,是属于典型成功产品)老师说,国内的经济学论文,很少有几个计量和统计用的是对的。

我们纽约大学的本科生可以直接读硕士,无需GRE成绩。通过和他们交流,我才越来越能体会到,循序渐进,低起点高落点了。纽约大学的经济学本科生,要首先学习6个学分的统计学,才能学习4个学分的计量经济学。大部分学生到此为止了,

因为核心内容你已经掌握了。但是,这绝不是说,人家计量就比你差了,后面你可以选时间序列4学分。如果你还想学习,还有计量经济学讨论课程4学分。你还是不满足,可以再学习高级计量经济学4学分。

这样,你最后学下来,已经完全达到了美国博士生要求的水平了。所以,纽约大学的优秀本科生完全不需要来读我们这个硕士了,申请博士也不是那么必要,除非他非要以后从教。

相反,中国呢?本科生拔苗助长,研究生无所适从,博士生整天扯淡。本科没有打牢基础要用研究生弥补,研究生意犹未尽要用博士生来弥补。补到最后,也没有补出一个什么结果来。

美国就是这样,有效分层级,针对不同对象和需要。美国毕业的本科生,完全可以根据自己的兴趣选自己要选的课程,然后直接工作去。优秀本科生,要想搞研究的,去读研究生院的博士(ph)去。要想成为专业人士,就去医学院读四年拿一个医学博士Meicine Doctor ,或者去法院读三年拿一个法学博士Juris Doctor。那些本科毕业直接工作的本科生,几年下来积攒了足够的经验,就来读MBA吧。层次一目了然。

美国的教育在培养人,人。每一个层次有着自己明确的目标,而且有着充足的条件来实现这个目标。毕经纬真是一个由观察能力的人啊,通过在德国的几年访问,他感慨到,“教育培养人,好比培养植物。一颗植物要茁壮成长,需要进行的养护。但是,在中国,你没有花房,也没有呵护。你只能在冬天的太阳底下,靠着老天吸取一下温暖。结果怎么样,只有天知道。”

5、 把火炬传给下一代

我们是被耽误的一代。我们的父辈从农村到了城市,我们从小城市到了大城市。火炬要传给下一代,要让我们的后辈从中国走向世界。

我们和美国的差距是决定性的。

我们和同辈优秀美国人的差距也是决定性的(注意,不要拿中国的上等马和美国下等马比较)。希望有一天,我们的后辈可以比我们享受更好的教育资源。他在本科的时候,就可以做在美国的课堂上,与柏拉图为友与亚里士多德为友与真理为友(哈佛校训),让自由之风沐浴(斯坦福校训)。他可以接受liberal arts的教育,分享从苏格拉底到马克思的智慧,让他的内心成为一个自由独立和有理性的人。

我希望他们也不像我们这一代人,大学的教育把自己挤压到了一个狭小的空间而无法选择。他可以有多种选择,他喜欢的选择他都有机会选择。

三十年后,他们带领自己的人民行走在红海!

我的朋友们,我最好的朋友们。我们一起走过困惑,我们一起砥砺思想。今后,我们还要一起奋斗。

后面的十年如果不够辉煌,我们还有二十年。如果我们的三十年都很平庸,我们还有三十年的新生命。加油吧!

所以,他们这个讲义,内容极其严明。每次课程下来,我都有不同德感慨,通过训练思维又上升到了一个程度。但是,助教stela(要么是拉丁美洲人,要么是意大利人)比老师更牛,他总是能把老师课上讲的东西,用半个小时讲清楚,而且更加清楚。原来对我们而言,高不可攀的高级经济学内容,我们发现也不过如此。

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