在数字经济浪潮席卷全球的当下，华东师范大学数字经济硕士专业凭借其 “经济学 + 数据科学” 的跨学科优势，成为众多考生追逐的热门方向。而 739 经济学与数据统计作为该专业的核心专业课，既要求考生夯实经济学理论基础，又需具备扎实的数据统计分析能力，其跨学科特性让不少备考者感到棘手。本文将从备考痛点出发，结合学科特点与高分经验，为大家拆解 739 的备考逻辑，打造一套可落地的跨学科备考方案。

　　一、认清 739 考试本质：不是 “两门课”，而是 “一套逻辑”

　　很多考生在备考初期会陷入一个误区：将经济学与数据统计拆分为两个独立学科，分别刷题、背诵，最后却发现无法应对试卷中跨学科的综合题型。事实上，华东师大 739 的考察核心，是检验考生能否用数据统计工具解决经济学实际问题 —— 比如用回归分析验证消费理论、用时间序列模型预测经济指标。因此，备考的第一步不是 “分而治之”，而是建立 “经济学为体、数据统计为用” 的思维框架。

　　从历年真题来看，739 的命题呈现两大特点：一是经济学部分注重基础理论的深度理解，比如微观经济学中的 “市场失灵”“博弈论”，宏观经济学中的 “经济增长模型”“货币政策传导机制”，均需结合数字经济案例(如平台经济监管、数字技术对经济增长的贡献)进行分析;二是数据统计部分强调应用能力，不考复杂的公式推导，但要求掌握描述统计、概率分布、参数估计、假设检验、线性回归等核心方法的实际运用，且题目常以经济学数据为背景(如居民收入与消费支出的相关性分析)。

　　二、经济学备考：从 “死记” 到 “活用”，绑定数字经济场景

　　经济学部分的备考，切忌单纯背诵教材定义，需做到 “理论 + 案例 + 数据思维” 的结合。推荐以高鸿业《西方经济学(微观 + 宏观)》为核心教材，搭配曼昆《经济学原理》辅助理解，同时关注《数字经济导论》等书籍补充跨学科视角。

　　具体备考可分为三个阶段：基础阶段(6-8 月)，逐章梳理高鸿业教材的核心考点，比如微观中的 “边际效用递减规律”“纳什均衡”，宏观中的 “IS-LM 模型”“菲利普斯曲线”，并标注每个理论可关联的数字经济场景(如 “平台经济中的垄断与反垄断” 对应微观的 “市场结构” 章节);强化阶段(9-11 月)，结合华东师大导师发表的数字经济相关论文(可在知网检索)，学习用经济学理论分析实际问题，例如用 “外部性” 理论解释数据要素的共享困境，用 “经济增长模型” 分析数字技术对全要素生产率的提升作用;冲刺阶段(12 月)，聚焦真题中的论述题，练习 “理论框架 + 案例分析 + 数据意识” 的答题逻辑，比如在回答 “数字经济对就业的影响” 时，需先明确 “替代效应” 与 “创造效应” 的理论基础，再结合美团骑手、直播电商等案例，最后提及 “可通过面板数据模型分析不同地区数字经济发展与就业率的相关性”，体现跨学科思维。

　　三、数据统计备考：从 “公式” 到 “应用”，聚焦经济学问题解决

　　数据统计部分的备考，核心是 “理解方法 + 会用工具 + 结合经济场景”，无需陷入复杂的数学推导。推荐教材为贾俊平《统计学》(通俗易懂，贴近应用)、茆诗松《概率论与数理统计》(补充概率基础)，同时建议用 Excel 或 Python 辅助练习数据处理(无需深入编程，掌握基础函数即可)。

　　备考重点需围绕四大模块展开：一是描述统计，掌握均值、方差、标准差、中位数等指标的计算与经济含义，比如用 “居民收入的方差” 分析收入差距;二是概率分布，重点理解正态分布、二项分布的应用场景，例如 “某地区数字经济企业的利润服从正态分布，计算其盈利超过某一水平的概率”;三是参数估计与假设检验，学会用样本数据推断总体特征，比如 “通过抽样调查的居民消费数据，估计某城市的平均消费支出，并检验‘数字支付普及提升消费额’的假设”;四是线性回归，掌握一元线性回归的原理、参数估计方法(最小二乘法)及结果解读，比如 “建立‘数字基础设施投入’与‘地区 GDP 增长’的回归模型，分析两者的相关性”。

　　值得注意的是，数据统计部分的真题常以 “小案例” 形式呈现，比如 “某电商平台想检验新营销策略是否提升了客单价，请设计假设检验方案”，考生需先明确研究问题(检验客单价是否提升)，再选择合适的方法(两样本 t 检验)，最后说明步骤(提出假设、计算统计量、确定显著性水平、得出结论)，全程需体现 “用统计方法解决经济问题” 的思路。

　　四、跨学科融合备考：打通 “理论” 与 “工具”，针对性突破综合题型

　　739 的难点在于跨学科综合题，这类题目往往需要同时运用经济学理论与数据统计方法，例如 “请设计一个研究‘数字金融发展对农村居民收入增长影响’的方案”。应对这类题目，需在备考中主动搭建 “理论 - 方法 - 场景” 的关联体系。

　　推荐两种融合训练方法：一是 “理论反推法”，看到一个经济学理论，思考 “若要验证该理论，需用到哪些统计方法”，比如验证 “凯恩斯消费理论(消费随收入增加而增加)”，可联想到 “一元线性回归(以收入为自变量，消费为因变量)”;二是 “方法联想”，学习一个统计方法时，思考 “该方法可用于分析哪些经济问题”，比如 “时间序列分析” 可用于预测 GDP、CPI 等宏观经济指标，也可用于分析数字经济政策的实施效果(如政策出台前后的经济数据变化)。

　　此外，可定期做 “跨学科专题训练”，比如围绕 “数据要素市场化”“平台经济监管”“数字技术赋能制造业” 等数字经济热点，分别从经济学角度梳理理论框架，从统计角度设计研究方案，形成完整的答题思路。

　　五、备考时间规划与资源推荐：科学安排，高效进步

　　结合 739 的跨学科特点，建议备考时间规划如下：6-8 月(基础阶段)，完成经济学与数据统计的教材精读，搭建知识框架;9-11 月(强化阶段)，结合真题分模块突破，练习跨学科综合题，同时补充数字经济热点案例与论文;12 月(冲刺阶段)，整套模拟真题，优化答题时间分配，背诵核心理论与答题模板。

　　资源方面，除了上述推荐教材，还可关注以下渠道：华东师范大学经济管理学院官网(了解导师研究方向与专业动态)、《数字经济研究》期刊(获取最新研究成果与案例)、B 站 “统计学”“经济学” 相关课程(辅助理解难点知识)、考研论坛华东师大板块(获取真题与学长备考经验)。

　　总之，739 经济学与数据统计的备考，关键在于打破学科壁垒，建立 “用数据解决经济问题” 的思维。只要围绕 “理论理解 - 方法应用 - 场景融合” 三个核心，循序渐进、针对性突破，就能在考试中脱颖而出，成功上岸华东师大数字经济硕士。更多考研相关资讯请关注新东方考研网。