亚马逊找了250个经济学博士为它干活，中国企业家还需要自己读博士？
当前，中欧DBA2022级招生已经进入了冲刺轮阶段，此轮预报名截止时间为7月22日。在课程咨询过程中，一些“热门”问题依然被提及：当今的中国企业家真的有必要读个商学博士吗？DBA到底能学到什么？又能够为企业“掌舵者”带来什么？
在中欧会计学终身荣誉教授、DBA课程学术主任黄钰昌教授看来，中欧DBA作为应用型商业博士课程，致力于培育能够运用“科学循证”、将知识转换成影响力的企业学者型领袖。随着数字化深层科技企业的发展，未来我们更需要具备深层知识的“企业学者型领袖”来引领企业的创新与行业的发展。
01 亚马逊和它的250名经济学博士
在亚马逊的招聘网站上，6月最新的招聘信息中，“经济学博士”的需求十分醒目。这些需求分别来自不同岗位——方案评估、CMO团队、PV营销、优化定价等等。
以CMO这一职位为例，亚马逊希望寻找一个对营销洞察力和分析有好奇心、有动力的经济学博士，这一角色将与其他科学家和工程师密切合作，分析大量的业务数据，开发和运行统计模型，实现分析的自动化和规模化，以了解客户行为以及客户如何回应亚马逊的营销。
一直以来，亚马逊几乎每年都会从毕业的经济学博士人才库中“吸取”大量新鲜血液。在过去几年里，亚马逊就雇佣了近250名经济学博士，成为了该领域最大的雇主。新聘人员从首席经济学家（之前是终身经济学教授）到新晋博士，他们被分配到整个公司的具体业务问题上工作。
这些受聘用的经济学和管理学博士们通过量化分析、机器学习等算法，以大量数据来取代人类直觉，最终实现大规模的决策自动化，来帮助企业决策与战略：从投放广告的定价、竞标模式到产品成本、通货膨胀的预测，到客户心理与行为的分析等。
正因如此，亚马逊才得以把行业中的其它竞争对手远远地甩在身后。
亚马逊在积极聘用博士方面并非孤军奋战。从谷歌、Facebook、微软到Airbnb和Uber，现在都有大规模的经济学和管理学博士团队来支撑它们的运作。
深度的人才投入与海量的交易、行为数据，我们几乎可以预测，假以时日，此类企业在未来很有可能比美联储更有能力来预测通货膨胀！
02 产学融合是未来企业创新的原动力
在斯坦福大学研究生院教授、微软前经济学家苏珊•阿西（Susan Athey）看来，经济学和管理学博士的训练会给经营团队带来独特的技能与洞察，他们能与组织的非经济科学家、软件或系统工程师很好的互补。特别是深层的科技平台公司，不仅需要高深的系统、软件、AI或基因的工程师与科学家，它们更需要这些经济学和管理学博士透过系统化的深入循证分析来解释、探讨无数变量下商业运作的互动与均衡，进而帮助企业未来战略的制定。
首先，在使用观察数据或实验设计以解答商业问题时，平台运营的各类A/B Tests 往往过于碎片化、区域化。而经济学领域已经投入近百年时间开发了一个旨在调查、循证各式变量间关系的工具包，从而系统性、科学化地分析各类复杂变量与因子之间的关联度及因果关系。在实验经济与行为金融的助力之下，传统的数据分析更能帮助解释客户或消费者的行为与心理。
其次，经济学和管理学博士们更善于思考均衡及反馈效应，特别是对当下数字化多边平台的商业模式尤其适用。他们可以将研究/评估复杂数据的成熟经验与他们对市场机制设计的独特视角, 通过理论和数据结合起来；他们不仅仅能预测一项决策的特定直接影响，更能评估长期的视角、企业战略决策如何影响市场整体的均衡行为。
研究趋势清晰地显现，商业的产学融合，正是未来企业创新的原动力。经济学和管理学博士们完美融合了企业随手可得的数据宝藏和他们的分析能力，为科技公司提供独特的价值。
03 深层技术企业，更需深层知识“掌舵者”
不过，我们首先要认识到的是，中国的博士并没有“满街跑”，按14亿人口计算，中国博士累计占总人口的比重不足万分之七，远低于主流发达国家水平（美国约为1%）。
在亚洲，以日本为例，曾支撑日本近代化和经济发展的“人才立国”模式正在被动摇。每100万人口中取得博士学位的人数从2008年的131人降至2018年度的120人。作为参考，2018年度中国这一数据约为43人。日本已经意识到这一问题的严重性，认为这是影响国家创新和增长的一个巨大威胁，也是与世界逐渐拉开差距的关键所在。
同时我们看到，全球拥有最多博士员工的企业名单中几乎被美国企业包揽，包括谷歌、英特尔、苹果等，他们也被认为是当今“最有脑力”的企业/组织。这些全球知名企业往往不仅能够“先人一步”制定战略，甚至能深深地影响整个社会的运作体系。
而当下中国这样的企业实属凤毛麟角。在可预见到的未来，中国的经济体量将引领世界。中国企业如果同样想要“先人一步”，那么广揽人才、打造知识密集型企业当然至关重要。
在数字化与智能化的经济体系中，深层技术的企业最不缺乏的是数据；但最稀缺的资源却是如何从这复杂的海量数据中萃取、挖掘、识别、并创造价值的人才。谷歌首席经济学家，也是当今平台经济的开拓者Hal Varian (加州大学伯克利分校经济学系荣誉退休教授)曾说过：“未来最性感的工作将会是统计、分析、处理数据的能力——也就是能够理解、处理，并从中提取价值，将它可视化；这将是未来几十年的一项极其重要的技能。因为现在（数字化平台时代）我们确实拥有几乎零边际成本和无处不在的数据。”
但对于整个企业的创新和发展来说，单纯的数据分析人才还远远不够，更需要在面对各种变量时，有能力思考、识别和分析均衡状况之下种种企业政策/战略影响的人才。这一重任，非企业掌舵者莫属。
只有拥有深度系统化思维、有“远见”的企业掌舵者，方能引领企业思考未来的商业模式。特别是未来深层技术的企业，将更需要能够掌握深层知识、更具脑力的掌舵者，来引领企业的创新与发展。
对于那些成功的企业而言，很多时候他们并非仅是抓住了政策红利，更重要的是企业掌舵者具备极强的自我认知和系统思考洞察能力——他们敏锐的洞见展现在独特的系统思维和逻辑层面，能够快速、高效地整合复杂的前沿知识；主动打造知识密集型企业，知人善用，并与企业的各类高知识密度人才同频共振；能够着眼未来，挖掘无限的创新机会与商业模式。
“学习型组织之父”德内拉·梅多斯(Donella Meadows)曾指出，对于系统性问题，不能指望单一措施或速效方案，而需洞察关键因素及其之间的互动，把握核心关键。在这一方面，只有对企业最为了解的掌舵者扩大时空范围、深入思考，才有可能辨识出整体运作的微妙特性；单靠AI、基因或系统工程师、经济学和管理学博士等专业技术人才显然无法完成。
因此，高度知识密集型的企业，更需要一个 “更具系统思维”的企业掌舵者，才能为公司创造更多价值。
04 中欧DBA：培育科学循证的“企业学者型领袖”
提高个人认知和系统思维能力，打造企业的“最强大脑”，并非一蹴而成的。
以系统思维能力为例，单单碎片式的阅读、学习或参与各式培训课程或许“知道”了一些原理或局部性的规则，但这显然不足以应对如何运营未来高度知识密集型的深层技术企业。
系统性的知识不仅需“知其然”，还更需深刻地理解各类变量间的前因后果、来龙去脉，“知其所以然”。这不仅需要将相关论据、系统化的方法论参透，还更需有能力在管理实践（尤其是直接经验）的感性认识中理出头绪，进而提升到理性认识的归纳（在实践中发现真理）。
放眼当下，中国经济未来之发展，亟需这样一批掌握上述能力的掌舵者来担当重任。
中欧DBA的使命和初心，正是产学融合、格物致知，致力培育能够运用“科学循证” 的企业学者型领袖。在未来智能化、数字化的经济体系中以科学的逻辑与思维沟通协同、循证决策，从而引领未来商业模式/战略的创新，助益整体经济体系（行业、社会或社区）运作，提升企业家的贡献。
由知到行，掌握必要的方法与工具不可或缺。通过系统化学习、熟悉相应的理论、方法和分析工具，并不断地与教授、学者、思想家、各路企业领袖切磋，才能发展出新的系统化的认知和技能，并在实践中不断论证其适用性，形成良性循环。
因此，在四年的学习历程中，中欧DBA会进行严谨的训练，从方法论到实操数据分析与实验设计等等，因为只有严谨的训练，才能真正的“格物”，只有实操才能“致知”。对于企业家来说，它是一种系统思维的锤炼与提升，而不仅仅是管理工具的获取。
在这一过程中，中欧的教授会深度介入和陪伴DBA同学的学习，帮助其更好地理解商业现象背后的底层逻辑，与同学们共享、共创知识，助力未来的“企业学者型领袖”们挑战现有的商业实践，创新商业思维，共同探索未来领域、助益社会。
参考资料：
1、《Why Tech Companies Hire So Many Economists》 作者：Susan Athey and Michael Luca
2、《亚马逊智囊团：150多名经济学博士，用“谋略”甩开对手》 来源：36氪
3、《Why do technology companies hire economists, and what is their contribution? What kinds of problems do they work on?》 来源：Quora
4. 《Hal Varian on how the Web challenges managers》来源：McKinsey & Company
5、《Which countries have the most doctoral graduates?》来源：The World Economic Forum
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中欧国际工商学院（瑞士）于2021年首次开设工商管理博士（DBA）课程。课程定位为应用型博士，旨在以实质性提高商业领袖学术能力的方式，使商业领袖能够更加系统化、科学化地提炼原创商业思想，从而助益行业及中国经济发展，塑造并引领全球经济未来！
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