打算成為文科生的你為什麽要學習數學建模？

昨天的推文發布後，引起了不少老師和學生的探討。

AI和大數據正在重塑人文社科領域。許多文社科同學發現，單純依靠傳(chuan) 統的閱讀、寫(xie) 作和批判性思維已不足以應對大學和職場的需求。如何在保持文科優(you) 勢的同時，增強量化分析能力，成為(wei) 提升競爭(zheng) 力的關(guan) 鍵。

以下這些是文社科生可以額外學習(xi) 的知識與(yu) 技能：

編程基礎

利用Python或R語言處理和分析大量的文本數據，挖掘其中的有用信息，梳理事件脈絡。

統計學與(yu) 數據分析

學習(xi) 如何使用SPSS、Excel進行數據可視化，幫助在曆史、政治等學科中開展量化研究。

AI工具應用

如自然語言處理（NLP）分析文本數據，或機器學習(xi) 預測社會(hui) 趨勢（如選舉(ju) 、消費行為(wei) ）。

高中生必學學科——經濟學

不同課程體(ti) 係下的學習(xi) 策略

無論是IB、AP還是A-Level，經濟學都是高中階段的核心社科課程，且大學申請時極具競爭(zheng) 力。不同課程體(ti) 係的經濟學各有側(ce) 重，但核心目標一致：培養(yang) 學生的經濟思維與(yu) 量化分析能力。

課程 體(ti) 係	核心 內(nei) 容	考核 重點	適合 學生
AP 經濟學	微觀+宏觀經濟學，側(ce) 重理論模型與(yu) 圖形分析	選擇題+FRQ（自由回答題）	目標美本，希望換學分的學生
IB 經濟學	微觀+宏觀+國際經濟學+發展經濟學，強調論文寫(xie) 作與(yu) 案例研究	IA（內(nei) 部評估）+筆試	適合綜合能力強，擅長批判性寫(xie) 作的學生
A-Level 經濟學	理論深度較高，涉及計量經濟學基礎	筆試為(wei) 主，題型包括論述題與(yu) 數據分析	目標英聯邦大學，尤其是LSE、劍橋經濟係的學生

在數字技術席卷全球的今天，經濟學早已不再是傳(chuan) 統意義(yi) 上的“文科”。無論是分析國家宏觀政策，還是預測市場波動，經濟學研究的核心已轉向量化建模與(yu) 數據驅動。頂尖高校如MIT、劍橋大學等紛紛將編程、AI與(yu) 經濟學課程融合，培養(yang) “文科+數字”的複合型人才。

01、經濟學的“硬核”技能

數學建模與(yu) 編程缺一不可

經濟學看似屬於(yu) 社會(hui) 科學，但其底層邏輯高度依賴數學與(yu) 統計學。想要真正掌握經濟學，以下能力不可或缺：

1、數學基礎:從(cong) 公式到邏輯的跨越

▪統計學與(yu) 概率論：正態分布、回歸分析（線性與(yu) 非線性）是經濟研究的基石。例如，計量經濟學通過構建模型分析變量間的因果關(guan) 係，若缺乏統計知識，學生隻能“死記硬背公式”，無法理解政策效果評估的深層邏輯。

▪微積分與(yu) 優(you) 化理論：供需模型中的邊際分析、生產(chan) 函數的最大化問題，均需通過微積分求解。芝加哥大學經濟學專(zhuan) 業(ye) 甚至將數據科學設為(wei) 分支方向，要求學生掌握微積分與(yu) 線性代數。

2、編程能力:數據處理的“加速器”

▪Python與(yu) 數據分析：威斯康星大學麥迪遜分校的經濟學本科課程要求學生用Python處理經濟數據，而清華大學的政策分析課程也納入文本建模與(yu) 代碼編寫(xie) 。編程能力不僅(jin) 是工具，更是將理論轉化為(wei) 實踐的關(guan) 鍵。

▪建模軟件的應用：如MATLAB、R語言等，能高效完成從(cong) 數據清洗到模型驗證的全流程。

3、分析思維:從(cong) 現象到模型的抽象能力

經濟學寫(xie) 作的核心並非華麗(li) 的辭藻，而是邏輯嚴(yan) 謹的分析框架。例如，研究國際貿易中的資源分配問題，需通過建模量化關(guan) 稅、匯率等因素的影響，再以論文形式呈現結論。這種能力在AI時代尤為(wei) 重要——機器可以生成文字，但無法替代人類的批判性思考。

02、數學建模思維

解開經濟學複雜問題的鑰匙

數學建模的思維模式，能讓學生跳出傳(chuan) 統文科的“描述性分析”，轉而用量化工具揭示經濟規律。

1、經典經濟理論的建模詮釋

▪供需模型：通過線性回歸分析價(jia) 格與(yu) 需求量的關(guan) 係，學生不僅(jin) 能繪製供需曲線，還能預測政策幹預（如征稅）對市場均衡的影響。

▪彈性計算：利用導數工具計算價(jia) 格彈性，結合實際數據驗證理論假設，避免紙上談兵。

▪博弈論與(yu) 決(jue) 策模型：如納什均衡的數學表達，幫助學生理解企業(ye) 競爭(zheng) 、國際談判等場景中的策略互動。

2、宏觀問題的量化研究

▪資源分配與(yu) 經濟增長：通過構建動態模型，模擬不同政策下GDP、就業(ye) 率的變化趨勢。例如，HiMCM2021年真題《應對幹旱》便要求學生用建模優(you) 化水資源分配，這與(yu) 經濟學中的“稀缺性”研究高度契合。

▪氣候變化與(yu) 經濟成本：2022年HiMCM題目《CO2與(yu) 全球變暖》要求建立二氧化碳濃度與(yu) 溫度的關(guan) 係模型，這正是環境經濟學的核心議題之一。

3、跨學科融合的前沿領域

經濟學與(yu) AI、大數據結合已成趨勢。例如，機器學習(xi) 可用於(yu) 預測股票市場波動，而文本建模能分析政策文件的社會(hui) 影響。這些技能在HiMCM競賽中均有體(ti) 現——參賽者需從(cong) 實際問題出發，綜合運用數學、編程與(yu) 領域知識提出創新方案。

03、經濟學寫(xie) 作的轉型

AI時代需要怎樣的分析能力？

傳(chuan) 統經濟學論文注重理論推導，而現代研究更強調數據驅動與(yu) 可視化呈現。

1、從(cong) “描述”到“實證”的轉變

▪劍橋大學：將在10月新開設貝內(nei) 特公共政策學院，該學院將采用技術課程（如機器學習(xi) 、大數據分析）+ 政策課程（如公共治理、倫(lun) 理框架）+ 實踐項目（如與(yu) 英國政府合作的智能決(jue) 策工具開發），來培養(yang) 能夠利用技術工具解決(jue) 複雜社會(hui) 問題的政策製定者。

▪倫(lun) 敦政治經濟學院（LSE）：它的課程中，學生需通過建模分析勞工政策的效果，並以數據圖表支撐論點。

2、政策分析中的建模實踐

▪HiMCM：2023年真題《推進電動公交車》要求為(wei) 城市設計電動化轉型模型，涉及成本效益分析、能源結構優(you) 化等經濟問題。此類題目與(yu) 麻省理工學院MIT“數據、經濟學與(yu) 發展政策 ”專(zhuan) 業(ye) 的培養(yang) 目標不謀而合。

▪成果輸出：論文需包含模型假設、數據處理、敏感性分析等模塊，這正是學術研究與(yu) 報告的標準框架。

3、文科生的“逆襲”機會(hui)

許多文科生誤以為(wei) 建模是理科生的專(zhuan) 屬，但經濟學與(yu) 數學建模的結合恰恰為(wei) 文科生提供了差異化競爭(zheng) 力。例如，HiMCM訓練營的“核心論文手”角色，允許零基礎學生快速掌握論文寫(xie) 作技巧，同時學習(xi) 基礎建模知識，最終在團隊中發揮獨特價(jia) 值。

為(wei) 什麽(me) HiMCM

適合未來的經濟學人才？

HiMCM 美國高中生數學建模競賽是全球最具影響力的中學生建模賽事之一，而係統的賽前培訓能讓學生最大化備賽收益。

課程設計:覆蓋經濟學所需的核心技能

▪數學與(yu) 編程基礎：從(cong) Python入門到高等數學銜接，幫助學生夯實量化能力；

▪建模實戰：通過線性規劃、機器學習(xi) 等專(zhuan) 題課程，掌握解決(jue) 複雜經濟問題的方法論；

▪論文寫(xie) 作：學習(xi) 如何用清晰邏輯與(yu) 可視化工具展示模型成果，契合大學經濟學論文的要求。

導師團隊:學術界與(yu) 業(ye) 界的雙重保障

▪學術權威：導師包括紐約大學博士、浙江大學數學係博士、複旦經濟學院博士等，指導過多項國家級建模項目；

▪競賽經驗：多位導師自身是數學建模競賽獲獎者，深諳HiMCM評分標準與(yu) 策略。

團隊協作:模擬真實學術與(yu) 職場環境

▪ 在團隊中擔任建模手、編程手或論文手，提前適應大學小組作業(ye) 與(yu) 跨部門合作；

▪ 通過線下模擬賽與(yu) 答辯演練，培養(yang) 時間管理、溝通表達等軟實力。

1、項目戰績

8年來累計取得特等獎及特等獎提名80多人次，一等獎500多人次，二等獎800多人次。

•2024-2025賽季

取得特等獎（O）3人、特等獎提名（F）4人、一等獎（M）24人

•2023-2024賽季

取得特等獎提名（F）16人、一等獎（M）50人、二等獎（H）32人

2024數學建模學員錄取：劍橋大學5人、牛津大學3人、帝國理工大學7人、新加坡國立大學3人、倫(lun) 敦大學學院9人、康奈爾大學2人、加州大學伯克利分校3人、加州大學洛杉磯分校2人、紐約大學6人、香港大學5人......

2、傑出學員故事

01.黃同學｜2018年數學建模學員

錄取專(zhuan) 業(ye) ：北京大學 生物學

目前就讀於(yu) 北卡州立大學 人工智能博士

數學建模的培訓和參加經驗使得他較之其他生物專(zhuan) 業(ye) 的同學有更強量化與(yu) 編程背景，在北京大學人才濟濟的環境中，在信息生物學、人工智能、數據挖掘、團隊科研競賽等方麵取得了出色的成績，順利申請到了美國一流大學人工智能方向的全額獎學金。

01.陳同學｜2020年數學建模學員

錄取院校：香港大學；帝國理工大學；新加坡國立大學；蘇黎世聯邦理工大學

2022年入讀新加坡國立大學計算機與(yu) 電子工程專(zhuan) 業(ye) ，獲得全額獎學金

2024年擔任計算機學院助教並領取補貼

陳同學通過數學建模課程，並在相關(guan) 老師指導下完成高爾夫球運動原理數學建模論文一篇、實用新型專(zhuan) 利一項。

01.方同學｜2020年數學建模學員

2021年錄取到加州大學洛杉磯分校化學專(zhuan) 業(ye)

憑借出色的數學建模基礎、輔修了經濟學和統計學並取得了出色的成績。大三暑假取得了全美知名谘詢公司的實習(xi) 機會(hui) ，並成功獲得 哥倫(lun) 比亞(ya) 大學、卡內(nei) 基梅隆大學等名校的Offer，最終選擇就讀康奈爾大學金融數學/工程專(zhuan) 業(ye) 。

01、春季VIP

//全麵進階，衝(chong) 擊F獎//

適合希望從(cong) 基礎夯實建模能力、循序漸進掌握核心知識的學生。1V4精品專(zhuan) 享私教，精準輔導，助力高效提升。

02、FM暑期強化

//係統精講，穩紮穩打//

適合已有一定建模基礎，希望進一步強化數學思維、編程能力及論文寫(xie) 作技巧的學生。線下集訓，深度講解高階建模方法，挑戰更高榮譽。

03、精講速通

//五天高效突擊，衝(chong) 擊M獎//

適合時間緊湊且希望快速提升建模能力的學生。短期高效集訓，強化數學建模與(yu) 編程基礎，精準提升論文寫(xie) 作能力，為(wei) 競賽做好萬(wan) 全準備。

HiMCM訓練營通過科學培養(yang) 體(ti) 係，幫助學生在高中階段掌握量化工具、建模思維與(yu) 學術寫(xie) 作能力，為(wei) 申請頂尖名校和職業(ye) 發展奠定堅實基礎。無論是想深耕經濟學，還是跨界金融、數據科學，參與(yu) HiMCM都將是一次“以小見大”的蛻變之旅。