上海科技大学数字经济专业依托学校强大的理工科背景与管理学院的交叉学科优势，致力于培养具备扎实经济学理论、数据分析能力以及数字化管理思维的复合型人才。该专业考研内容紧跟时代前沿，既包含传统的经济学原理，又深度融合了大数据、人工智能在经济学中的应用。

重点阅读参考书籍与资料

核心教材：微观与宏观经济学基础是重中之重。建议精读范里安的《微观经济学：现代观点》和曼昆的《宏观经济学》。这两本书构建了分析经济问题的基本框架，特别是关于市场均衡、博弈论基础、经济增长理论等章节。数字经济专业部分，推荐陈永伟的《数字经济：理论与政策》或李晓华主编的相关数字经济教材，重点理解平台经济、双边市场、数据要素定价等核心概念。

辅助资料：务必关注《经济研究》《管理世界》等国内顶级期刊关于“数字产业化”与“产业数字化”的最新论文。同时，建议补充阅读关于计量经济学（如伍德里奇《计量经济学导论》）和Python数据分析的基础书籍，因为上科大非常看重学生利用数据工具解决实际经济问题的能力。

专业课复习方案与答题技巧

复习方案：分三阶段推进。基础阶段（3-6月）：通读高鸿业或范里安的经济学教材，构建供需曲线、市场结构、国民收入核算等知识框架，理解基本模型的数学推导。强化阶段（7-9月）：重点攻克数字经济专题，如“网络外部性”、“长尾理论”、“大数据杀熟的经济学分析”等。此时应开始结合真题或模拟题进行练习，特别是要训练如何将经济学模型应用到互联网平台案例中。冲刺阶段（10-12月）：进行全真模拟，背诵核心名词解释，并针对论述题进行“理论+数据+政策”的结构化训练。

答题技巧：计算题（如古诺模型、伯特兰模型）需步骤清晰，公式准确。简答题要条理分明，分点作答。论述题是拉分关键，建议采用“经济学原理引入+数字技术特征分析+现实案例佐证+政策建议”的四步法。例如在回答“数据确权对资源配置的影响”时，要先引用科斯定理，再分析数据的非竞争性与非排他性特征，最后结合当前数据交易所的实践提出看法。

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