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现在国内的学术资源虽然稀缺，但机会也相对集中，只要有一定的才华和表现力，就能迅速脱颖而出。
裴瑜如果能抓住这个窗口期，比如通过发表几篇具有前瞻性的文章、参与一些高水平的会议，完全有可能在国内的学术圈站稳脚跟，甚至成为一个时代的学术符号。
当然，这一切的前提是她不能仅仅满足于“知道答案”，而是要学会将后世的知识与80年代的现实结合，找到适合目前社会环境的研究切入点。
至于国外的学术环境，虽然比国内先进得多，但也并非高不可攀。
80年代的西方经济学虽然已经形成了较为成熟的体系，但微观经济学的主流框架还在围绕静态均衡打转，经典的供需模型、完全竞争市场假设占据了课堂和论文的中心。
动态规划虽然在数学和运筹学领域已有应用，但在经济学中的广泛使用要等到90年代，计算经济学、复杂系统分析等其他新兴领域，虽然已经开始萌芽，但远未成为主流，许多关键的理论突破甚至都还在娘胎里呢。
而裴瑜不仅知道这些未来理论的最终形态，还了解它们在经济学中的具体应用场景。她能用动态规划分析企业投资决策的长期效应，能用机器学习的基本原理解释消费者行为的预测模型。这些知识在80年代的西方学术圈，绝对是超前得让人瞠目结舌。
站在科研前沿，终生学习是必不可少的，在经济学领域尤其如此。
经济学的更新换代特别快，从微观经济学来看，从以前死板的静态模型到后来活络的动态优化；宏观经济学方面，从老掉牙的IS-LM模型升级到了DSGE模型；做实证研究的方法就更夸张了，从最基础的OLS回归到后来各种花里胡哨的机器学习算法，新的理论框架和工具层出不穷。
如果研究者在这行混吃等死，光靠老本吃饭，顶多两三年就得被学术圈淘汰。国际期刊的审稿标准日益严苛，顶级会议的门票只发给那些能提出新问题、提供新洞见的研究者。
管你是刚入行的菜鸟博士，还是已经混出名的老教授，都必须在知识的洪流中不断前行，否则逆水行舟不进则退，分分钟就被边缘化了，最后连个名字都留不下来。
裴瑜对这一点简直不能再认同了。她骨子里就是个求知欲爆棚的人，不是为了应付差事，就是单纯地热爱学习新东西。
现实有时候挺残酷的，有的人能抓住搞科研的机会，有的人却连边都摸不着。
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