又到一年一度的PhD申请季。今天突然回顾了一下自己的学术道路，感慨颇多，积累了不少经验与教训，也意识到一些战略选择上的失误。因此，想把这些心得分享给正在或即将准备PhD申请的校友们。 

我本科毕业于P大经济研究的“三驾马车”之一。当时，Econ PhD因为相对容易申请，加上师兄师姐大多走这条路，我也没多犹豫，就随大流选择了Econ PhD。现在回想起来，这段博士生涯从学习到就业，可谓一路坎坷。Econ PhD的学习本身就已经非常艰难。第一年必须修完高难度的微观、宏观和计量三大理论核心课，内容从静态博弈、动态一般均衡到复杂的统计模型，强度极大。我所在的系几乎每年都有同学因无法通过资格考试而被迫退学——而这些课程即便与你未来的研究方向无关，也仍然必须苦读、硬考。但真正的挑战，是从毕业前夕才真正开始。Econ的job market堪称“死海”，博士毕业生数量远远多于合适的教职岗位，竞争惨烈到难以想象。身边许多原本立志学术的同学，最终只能转向业界，和来自数学、物理、CS等背景的硕士、博士们竞争非学术岗位。我至今还记得系里一位老师曾直接对一位做微观机制设计的韩国同学说：“你很难在美国找到学术工作。”结果一语成谶，他连一个面试都没有拿到。现实正是如此残酷：Econ正越来越像传统的物化生专业，绝大多数人需要做2-3年博士后，还要有一篇top field刊物的“ revise & resubmit ”（R&R），才可能勉强进入学术市场的讨论范围。而这还只是门槛。Econ期刊的发表周期长得可怕，从投稿到接收动辄三五年起步。刚入职的助理教授还没站稳，就已经要为下一份工作发愁。我自己也经历了这样的挣扎：做了博士后才终于拿到一个还算满意的教职，但回头望去，那段日子充满了焦虑与不确定性。 

在postdoc期间，我最明智的一个决定，就是开始将研究方向转向financial accounting——这个选择最终也帮助我找到了理想的教职。回过头看，北美商学院的博士就业市场基本可以这样概括：Econ是“死海”，Finance是“红海”，而Accounting仍算得上一片“蓝海”。

Finance的就业形势虽然比Econ略好，但由于大量Econ博士生也从事金融相关研究，尤其是来自顶尖高校的Econ博士往往能够直接进入金融学术市场，导致该领域的竞争日趋白热化。更值得注意的是，如今几乎所有顶尖高校在招收 Finance PhD 时，都更倾向于录取有 pre-doctoral 经历（即全职研究助理）的申请人。像 Harvard、Yale、Chicago、Columbia 这类学校普遍设有此类项目，许多学生在结束时已经具备扎实的研究经验和强力的推荐信，甚至来自常春藤级别教授的推荐。可以说，能否进入一个优秀的 Finance PhD 项目，很大程度上在 predoc 阶段就已决定了。所以，没有2-4年的predoc经历，申请Finance PhD 是非常困难的。

相比之下，Accounting 的就业市场目前更为友好, 而且待遇也丰厚（研究型学校起薪大概是$300K）。一方面，该学科在博士生招生规模上控制得比较严格，每个学校一年只招收1-2个学生，不像Econ那样存在明显的供过于求；另一方面，由于许多人对Accounting存在认知偏差——比如认为Accounting这个学科社会认可度不高或职业内容较为单调，导致申请竞争相对没那么激烈。但是，其实有一些Accounting的subfield是很有社会影响力的，我在下面会提到。目前申请 Accounting PhD 一般并不强制要求 predoc 经历，除非你的目标院校是顶级常青藤（Yale，Stanford，Chicago 等）。对于大多数美国院校的Accounting PhD，清北本科的学弟学妹可以考虑直接申请，非清北的话，建议读一个美国Accounting/Finance/Economics/Statistics/Computer Science master提高录取概率，因为Accounting PhD的录取对英语交流要求较高。正因如此，我最终选择了专注于 financial accounting 这一方向。它的研究议题与 Finance 高度重合，既可以在顶级会计期刊发表，也可以投稿至金融类期刊。这种“双向发表”的可能性不仅拓宽了研究成果的出路，也显著增强了在就业市场上的灵活性与竞争力。同时，因Financial Accounting研究内容本身与金融紧密相关，也在一定程度上避开了Accounting在社会认可度方面的传统偏见。此外，Accounting 作为一个高度依赖实证和数据的学科，不像 Finance 那样常常涉及复杂艰深的数学模型，理论门槛相对较低，研究过程也更直观高效。

我很庆幸自己在postdoc阶段成功转向这一方向——尽管转换方向并不容易。如果现在重新选择，我会毫不犹豫地优先选择Accounting，其次是Finance。而如果只剩Econ这一个选项，我可能根本不会读博。从我自己的经历来说，在Accounting PhD里面做Finance和Economics相关的研究是最好的选择。

除此之外，我也想多说几句，谈一谈未来研究方向的选择。当前商科研究的发展与许多学科的大趋势一致，越来越注重数据驱动。在就业市场上，招聘委员会通常更青睐关注前沿议题——例如ESG（环境、社会和治理）和人工智能——的候选人。一味延续陈旧课题，容易让人觉得缺乏创新性，难以在竞争中脱颖而出。值得注意的是，ESG相关研究因其牵涉意识形态和价值观，容易引发两极分化的评价：支持者极力推崇，而质疑者则往往强烈排斥。相比之下，依托扎实的理论背景开展人工智能相关研究，不仅更贴近前沿，风险也相对较低。AI在经济学、金融学及会计学中的应用正在快速扩展，为研究者提供了丰富且尚未充分挖掘的机会。我建议大家在申请博士项目的时候，考虑申请Accounting PhD，在会计系做AI和Textual Analysis的研究，就业好也有社会影响力。如果你想去北美的大学，可以考虑University of Maryland的Sean Cao，这位老师在Accounting和Finance两个专业都很有影响力，但他本身属于Accounting Department，所以申请他所在系的PhD是没有predoc要求的。清北本科的学弟学妹，如果英语水平不错的话，可以考虑直接申请。当然，有北美的硕士（专业不重要），会在面试（英语和文化）上更有竞争力。如果想要留在亚太地区，HKUST的Allen Huang也是Accounting做AI方向的知名教授，他们的工作代表了AI在商科应用中的最新进展。如果有幸成为他们的学生，不仅有望在AI与商业交叉领域做出重要成果，也将在毕业求职时占据显著优势，甚至为成为未来学术领袖奠定坚实基础。

毕业多年，一直想把自己在学术界打拼的经验与教训和大家分享，希望大家少走弯路，因为选择比努力更重要。祝大家PhD申请顺利！