去新加坡读经济，原来这些专业才是高薪密码

嘿，大家好，我是你们在 lxs.net 的老朋友，专门帮大家排雷踩坑的小编。

上周我跟一个学弟 Alex 吃饭，他去年从新加坡一所还不错的大学经济学本科毕业。按理说，正是意气风发的时候，可他整个人看起来有点丧。

“姐，我真搞不懂了，” 他搅着面前的咖啡，满脸困惑，“我简历上写着精通宏观微观经济模型，博弈论拿了A+，怎么投出去的简历就是石沉大海呢？面试了几家金融公司，HR 一上来就问我会不会 Python，懂不懂机器学习，我当时就懵了。这不是计算机专业干的活儿吗？”

我还没来得及安慰他，他指了指不远处正在和朋友大笑的另一个女生，“看到她没？我大学同学 Sarah，当时我们都觉得她不务正业，一个学经济的，天天泡在电脑社团里，学什么数据分析，还去考了 SQL 证书。结果呢？人家毕业就进了 Shopee 做数据分析师，起薪比我跑断腿找的银行管培生高了快 30%！”

Alex 的故事，是不是让你心里也咯噔一下？

咱们很多同学都抱着一个美好的幻想：来新加坡读经济，毕业进投行、入券商，成为西装革履的金融精英。这个想法没错，但“版本”需要更新了。现在这个时代，如果你对经济学的理解还停留在凯恩斯和亚当·斯密，那可能真的要被拍在沙滩上了。

新加坡作为亚洲的金融和科技中心，对人才的需求早就变了。单纯的理论家已经不吃香了，市场真正渴求的，是那些能把经济学理论、数据分析能力和计算机技术结合起来的“复合型武器”。

所以今天，咱们就来聊点实在的。别再傻傻地只盯着“经济学”这个大框框了，我带你看看那几个真正能让你在新加坡就业市场横着走的“宝藏专业”，它们才是解锁高薪的真正密码！

商业分析 (Business Analytics, BA)：数据时代的“翻译官”

如果你问我，现在新加坡就业市场上什么专业最火，商业分析（BA）绝对是 Top 3。你可以把它理解为数据科学在商业领域的应用。BA 的核心任务，就是从一大堆杂乱无章的数据里，挖出金子般有价值的信息，然后用这些信息帮助公司老板做决策。比如，电商平台怎么给用户精准推荐商品？银行怎么判断要不要给你批信用卡？这些背后，都有 BA 的影子。

你可能会说，这不就是搞数据的吗？跟经济学有啥关系？关系大了！经济学教给你的是商业逻辑和市场规律的底层框架，而 BA 给你的，是验证和优化这些框架的工具。有了经济学思维，你做数据分析时就不会只是一个埋头跑代码的“工具人”，你能更好地理解数据背后的商业含义。

学的是什么硬核技能？

BA 专业非常务实，课程表里满满的都是硬技能。你不再是天天抱着理论书啃，而是要动手操作。比如新加坡国立大学（NUS）的王牌项目——商业分析理学硕士（MSc in Business Analytics），它的课程就包括了：

• 编程语言： Python 和 R 是标配，你得用它们来清洗数据、建模分析。
• 数据库技术： SQL 是家常便饭，你得学会怎么从庞大的数据库里高效地提取你需要的信息。
• 数据可视化： 你得学会用 Tableau 这样的工具，把枯燥的数据变成老板能看懂的漂亮图表。
• 机器学习： 预测模型、分类算法这些都得懂，这是 BA 的核心竞争力。
• 商业应用： 课程会结合具体的商业场景，比如营销分析、金融分析、运营分析等。

申请门槛高吗？

因为太火，所以申请难度不小。以 NUS 的 MSBA 为例，官网明确表示，他们喜欢有量化背景的学生，比如数学、统计、计算机、工程或者经济学。但这还不够，他们非常看重你的实际动手能力。如果你在本科期间参加过数据分析比赛、做过相关的实习，或者自己鼓捣过一些数据项目，都会是简历上大大的加分项。根据往届录取数据，被录取的学生平均 GMAT 成绩在 700 分左右，很多人都有 1-2 年的工作经验。所以，如果你是跨专业申请，一定要提前准备，多积累项目经验。

毕业后到底有多香？

我们直接看数据。根据新加坡教育部发布的2022年毕业生就业调查（Graduate Employment Survey 2022），NUS 计算机学院（BA 专业就在其下）的毕业生月薪中位数高达 6,600 新币（约合人民币 3.5 万元），是所有专业里最高的之一。这还只是本科毕业生的水平，硕士毕业生的薪资只会更高。

我认识一位从 NUS BA 硕士项目毕业的学姐，她一毕业就拿到了字节跳动新加坡的 Offer，职位是数据分析师，负责 TikTok 的用户增长分析。她告诉我，她同届的同学去向都非常好，有去 Grab、Gojek 这些东南亚互联网巨头的，有去谷歌、Meta 这些国际大厂的，也有去星展银行（DBS）、大华银行（UOB）做金融数据分析的。起薪普遍在 6,000 到 8,000 新币之间，可以说是名副其实的“高薪入场券”。

在 LinkedIn 上随便一搜“Business Analyst Singapore”，你会看到海量的招聘信息，发布者包括了花旗银行、彭博社、宝洁公司等。这些公司给出的薪资范围非常可观，有几年经验的资深分析师，年薪轻松超过 10 万新币。这就是市场最直接的反馈。

金融工程/金融科技 (Financial Engineering/FinTech)：华尔街的“新物种”

如果说 BA 是商界的“翻译官”，那么金融工程（MFE）就是金融界的“特种兵”。这个专业听起来就很高大上，它是一门融合了金融理论、数学建模和计算机编程的交叉学科。简单来说，就是用理工科的思维和工具来解决复杂的金融问题。

你以为的金融：看 K 线图、分析财报。

实际上的金融工程：写代码、建模型、搞算法交易、设计复杂的金融衍生品、做风险量化。这个专业的人，就是传说中的“宽客”（Quant）。

近年来，随着新加坡大力发展金融科技（FinTech），这个方向也变得炙手可热。很多学校的金融工程项目也开始融入更多关于区块链、人工智能支付、监管科技（RegTech）的内容。

学的是什么“天书”？

这个专业的课程，对数学和编程的要求非常高，堪称“硬核中的硬核”。我们来看看南洋理工大学（NTU）的金融工程理学硕士（MSc in Financial Engineering）项目，它的课程列表可能会让你倒吸一口凉气：

• 随机微积分： 这是现代金融衍生品定价理论的基础，非常抽象。
• 计量经济学与数据分析： 比普通经济学里的计量要难得多，涉及时间序列分析等高级内容。
• 编程课程： C++ 和 Python 是两大主力。C++ 用于构建高性能的交易系统，Python 则用于快速建模和数据分析。
• 金融产品与市场： 深入学习期权、期货、互换等各种衍生品的定价和风险管理。
• 机器学习在金融中的应用： 如何用 AI 来预测市场走势、识别交易信号等。

申请难度有多大？

MFE 项目是精英教育，招生规模小，申请难度极大。它极度偏爱本科是数学、物理、计算机、电子工程等强量化背景的学生。如果你的本科是纯经济学，那你的数学和计算机课程成绩必须非常非常突出，否则很难入围。NTU 的 MFE 项目明确要求申请者有很强的数学背景，并且会优先考虑那些有相关编程经验或工作经验的人。这个项目每年在全球只招几十个人，竞争激烈程度可想而知。

毕业后能赚多少钱？

虽然学习过程很痛苦，但回报也是惊人的。MFE 的毕业生是金融行业鄙视链的顶端。他们的主要去向是投资银行的量化部门、对冲基金、资产管理公司和金融科技创业公司。

具体的薪资数据很难有官方统计，因为这个圈子比较小，而且薪资结构里奖金（Bonus）占了很大一部分。但根据行业内的信息，MFE 毕业生在新加坡的起薪，基本都在 8,000 新币以上，做得好的第一年总收入（薪水+奖金）就能达到 15 万新币以上。几年之后，成为资深宽客，年薪百万人民币并不是梦。

比如，在新加坡的对冲基金 Point72、Millennium，或者像 Jump Trading 这样的高频交易公司，它们招聘的量化研究员或交易员，给出的薪酬待遇都极具吸引力。而随着蚂蚁集团、微众银行等中国金融科技巨头在新加坡设立区域总部，对既懂金融又懂技术的人才需求更是与日俱增。

应用经济学 (Applied Economics)：解决现实问题的“政策顾问”

看到前面两个专业，你是不是觉得数学不好、代码不行就没活路了？别急，还有一条路，那就是应用经济学（Applied Economics）。

这个专业和我们传统理解的经济学最接近，但它强调的是“应用”二字。它不像理论经济学那样专注于构建抽象的数学模型，而是更关心如何运用经济学的分析工具来解决现实世界中的具体问题。比如，政府提高消费税对通货膨胀有什么影响？公司应该如何给新产品定价才能实现利润最大化？这些都是应用经济学家需要回答的问题。

学的是什么实用技能？

应用经济学的核心是计量经济学（Econometrics），也就是用统计方法来分析经济数据，检验经济理论。所以，你依然需要和数据打交道，但侧重点和 BA、MFE 不同。你更关注的是因果关系推断，而不是预测的精准度。

以新加坡管理大学（SMU）的应用经济学理学硕士（MSc in Applied Economics）为例，它的课程设置非常接地气：

• 高级计量经济学： 你会学到很多处理各种复杂数据的模型和方法。
• 项目评估与成本效益分析： 这在公共部门和咨询行业非常实用，教你如何科学地评估一个政策或项目的可行性。
• 宏观经济预测： 教你如何利用经济数据来预测未来的经济走势。
• 专业方向： 学生可以选择金融经济、公共政策或者商业经济等具体的方向进行深入学习。

申请要求怎么样？

相比 MFE，应用经济学的申请门槛对文科背景的同学会友好一些。它欢迎经济学、金融、商科等背景的学生申请。但它对你的数理基础，尤其是统计和计量的能力，依然有比较高的要求。SMU 的 MSAE 项目就非常看重申请者本科阶段的计量经济学、宏观、微观等核心课程的成绩。有在政府机构、咨询公司或金融机构的相关实习经历，同样是重要的加分项。

毕业后去哪里发光发热？

应用经济学的毕业生就业面非常广。他们既可以进入金融行业，也可以在非金融领域找到很好的位置。

根据 SMU 经济学院的就业报告，MSAE 毕业生的去向非常多元化：

• 政府与公共部门： 这是非常重要的一个去向。比如新加坡金融管理局（MAS，相当于央行）、贸易与工业部（MTI）、新加坡政府投资公司（GIC）等，都需要大量的经济分析师来做政策研究和宏观分析。这类工作非常稳定，社会地位也高。

• 咨询行业： 像麦肯锡、波士顿咨询，以及“四大”会计师事务所（PwC, Deloitte, EY, KPMG）的经济咨询部门，都非常青睐应用经济学硕士。他们的工作是为企业客户提供市场进入策略、定价策略等方面的建议。

• 金融机构： 银行和资产管理公司的研究部门也需要经济学家来分析宏观经济形势，为投资决策提供支持。职位通常是宏观研究员或行业分析师。

• 大型企业： 很多大公司，比如航空公司、能源公司，也设有自己的经济研究部门，负责预测行业需求、分析竞争格局等。

薪资方面，虽然可能不像 MFE 的毕业生那样起薪就“一飞冲天”，但也相当可观。毕业生起薪中位数大约在 4,500 到 5,500 新币之间，进入顶尖咨询公司或政府关键部门，薪资水平会更高。更重要的是，这条职业道路的后期发展非常稳健，随着经验的积累，你会成为特定领域的专家，价值会越来越高。

聊了这么多，你可能会有点焦虑。是不是觉得如果自己的背景不那么“硬核”，就没机会了？

千万别这么想。认识到趋势，永远是改变的第一步。

如果你还在申请阶段，那恭喜你，你现在就有机会调整方向，朝着这些更具竞争力的专业去努力。多去学学 Python，考个 GRE/GMAT 刷高点分，找一段有含金量的实习，你的申请优势就会大很多。

如果你已经在一个比较传统的经济学专业里了，也别慌。大学的学习只是一个起点。你可以利用课余时间，在 Coursera 或者 edX 上去修一些数据分析、机器学习的在线课程；可以主动参与教授的研究项目，积累处理数据的经验；可以去参加一些数据分析比赛（比如 Kaggle），用实战项目来丰富你的简历。

记住，这个时代没有一劳永逸的专业，只有不断学习的人。

别再抱着“学了经济就能进投行”的旧地图去寻找新大陆了。未来的金融和商业世界，属于那些既能仰望星空、洞悉经济规律，又能脚踏实地、玩转数据代码的“跨界玩家”。

所以，从现在开始，别只盯着课本上的需求曲线了，打开你的电脑，敲下第一行代码吧。这可能比你多背一个经济模型，更能决定你未来薪水的高度。