為什麼索洛模型對本科生很重要？
我一直在研究經濟學本科課程，並且一直在思考和想知道我們希望在工作世界中為本科生提供哪些特定技能。
人們可以通過思考經濟學本科生的理想職業成果來思考這一點。大多數擁有經濟學學位的本科生理想情況下應該從事兩種職業*（理想情況下，他們的教育將與期望的職業相對應）：
- 數據分析師（僅使用數據來辨識可操作的資訊）
- 業務分析師（使用與給定業務相關的經濟環境的數據和定性資訊來辨識可操作的資訊）。
考慮到這兩個理想的職業成果，就很清楚為什麼中間微觀經濟學、計量經濟學和宏觀市場會有所作為。然而，為什麼在本科階段教授索洛增長模型對我來說有點令人困惑，我留下了任何令人滿意的答案。這是一個相關的問題，因為它是核心本科宏觀經濟學教育的一部分，所以它甚至與那些不相關打算去讀研究生。
就具體的職業成果而言（可能是缺少此列表），為什麼研究索洛模型與不打算上研究生院的本科生相關？
**編輯：**我不是說索洛模型沒用，我問為什麼這是核心經濟學課程的一部分。我本人對了解經濟及其波動的經濟增長很感興趣。此外，我是一名經濟學教育者，而不是學生，所以這些問題確實出現在我負責回答的課堂上。
我不同意：
a) 核心課程不應包括僅與攻讀研究生相關的內容。
b) 大學學位必須只關注學生的職業成果。
c) 只有兩個相關的職業，因此唯一值得教的是如何處理不同類型的數據。
核心課程需要為學生的所有未來道路提供**基礎，包括那些進入研究生院的學生。
此外，大學學位首先是一個領域內的科學（或有時是藝術）追求，而不是貿易學校。這就是為什麼教授是科學家（或有時是藝術家）而不是行業專業人士的原因。獲得學士學位後，畢業生至少應該了解該領域的基礎知識。當然，在大學學到的許多技能可以部分轉移到現實世界中的工作中。然而，這是一個不同的故事，它通常不涉及實際學習的材料，而是在此過程中學到的其他技能，例如批判性思維和寫作。
索洛模型是開始理解經濟增長和發展的基礎。這是經濟學領域旨在理解的核心。即使是大多數政策辯論也將不可避免地涉及發展經濟或創造就業機會。我會爭辯說，任何對這個問題根本不感興趣的學生都不會學習經濟學。這就是為什麼 Solow 模型出現在核心課程中的原因。
最後，不是每個人都研究統計和 IT 是有原因的，所以我們都可以成為數據分析師（無論是商業還是其他）。原因是還有許多其他職業道路。
我第二/第三/不管對“理想職業”的反對意見在這裡提出。
- 數據分析師——這些工作中的大部分將交給電腦科學專業的畢業生，尤其是隨著人工智慧和機器學習方法被更廣泛地採用。深度學習、生成對抗網路和強化學習等工具由於它們是“黑盒”算法，因此不需要或幾乎不需要圖形辨識的主題專業知識。作為一名經濟學專業的學生，您將獲得一些完成這項工作所需的知識，但效率低下，而且您學校的教員看到這種聯繫的可能性充其量是狡猾的。正如您所注意到的，您不需要 Solow 來編寫本質上是嵌套機率模型的程序，但這有點像指出您不需要量子力學來操作望遠鏡 - 但 QM 通常是物理本科生的核心，而天文學通常不是。
- 商業分析師——世界上至少有 30 億 MBA。他們將在您沒有個人聯繫的幾乎所有行業中被雇用。坦率地說，除非你在這條線上爭奪 C 級職位，否則這將是浪費你的培訓。“業務分析”的大部分內容只是複雜的Google搜尋。
您在這裡缺少的是關鍵的第三條路徑，我從直接的個人經驗中談到為什麼真正理解經濟學（包括索洛及其衍生模型）很重要：
- 政策分析師- 這是我的領域。客氣地說，在對經濟理論的第二年理解的基礎上製定的政策數量是驚人的。了解更多並能夠很好地溝通是取得成功的快速方法。索洛適合的一個例子是在創新政策領域——人們會遇到許多決策者，他們在沒有真正掌握“全要素生產率”之類的術語時胡思亂想。當你繼續研究索洛模型的衍生品時，你會遇到這個術語，它將有助於產生對現實世界有直接影響的見解（例如，羅默的技術變革模型可以用來論證過度限制性的智慧財產權規則會減緩甚至扭轉技術變革的速度，
簡而言之，Solow 模型比你在課堂上看到的要多得多。也許你只是有一個乾巴巴的講師，他沒有為課程提供足夠的背景，但在你遇到它的水平上，你應該完全有能力提出自己的問題並追求它們（你是有點在這裡做，但你對答案的假設太多了）。