03 项目的课程 3.1 必修课程 3.2 选修课程 3.3 两个项目的教学内容
原标题：经管留学 | 英国现代经济学研究双子星之二：UCL经济学硕士项目介绍
UCL经济学硕士项目介绍
作者：Howard Hu
(PhD Candidate in Economics)
广州摆渡学人留学经管学部
在之前的文章中，笔者分别介绍了经济学硕士项目的基本情况和LSE的经济学硕士项目（点击下方链接阅读原文）
经济学留学 | 留学申请视角下的经济学硕士课程、研究和就业刍议
经管留学 | 英国现代经济学研究双子星之一：LSE经济学硕士项目介绍
而对于英国留学来说，伦敦的另外一所学校伦敦大学学院UCL（University College London）自然也是大多数考虑将经济学作为申请方向的同学的选择之一。
和LSE相比，UCL的经济学硕士项目数量更少，分为Economics MSc，Data Science and Public Policy(Economics) MSc和Economics MRes。
其中MRes项目与LSE或其他英国学校一样，本质上其实是博士项目；而前两个项目则是有不同的侧重，管理上也有所不同——经济学项目是由经济系全权管理，而数据科学项目则是由经济系和政治科学系共同管理。本文我们将主要介绍Economics MSc和Data Science and Public Policy(Economics) MSc两个项目的特性和区别，并辅以对UCL经济系的社群和就业方向的介绍。
▲UCL经济学硕士https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/economics-msc
▲UCL数据科学与公共政策（经济学）硕士https://www.ucl.ac.uk/prospective-students/graduate/taught-degrees/data-science-and-public-policy-economics-msc
UCL是一所公立研究型大学，在QS世界大学排名、泰晤士高等教育世界大学排名、U.S.News世界大学排名中都排名世界前二十，英国前五。和大众的“英伦水校”刻板印象完全不同的是，UCL的经济系实力和擅长领域在经济学学界中有着更偏硬核的风格。
UCL的经济系兼具历史与传承，至今仍然是欧洲顶尖的经济学社群之一，在世界范围内也处于主导地位：历史上，英格兰地区的第一个经济系就是于1828年为了纪念大卫·李嘉图而设立在UCL，距今近200年历史。而在漫长的历史中，UCL经济系也诞生了许多伟大的经济学家，如在边际革命中起到重要作用的经济学家杰文斯（William Stanley Jevons）。
小知识
▲ William Stanley Jevons
William Stanley Jevons，英国著名的经济学家和逻辑学家。在1862年他的论文《政治经济学数学理论通论》（A General Mathematical Theory of Political Economy）中，他创新性地将他对于经济学和逻辑学的思考结合，认为经济学也是一门可以数学化的科学，并做出了抽象形式的表达，概括了边际效用理论。
他的开创性研究在当时领先于其他边际学派经济学家的成果，但直到近10年后他出版了更全面的《政治经济学理论》（Theory of Political Economy）之后，这一开创性成果才被其他经济学家所注意。
除了边际效用理论之外，杰文斯还关注众多实际的经济问题，如黄金价格、煤炭资源、劳工问题等，同时杰文斯也是能把基本数据利用起来的理论家，对于经济学思想的发展与传播做出了重要贡献。在之前的文章中，我们也提到过他：留学申请视角下的经济学硕士课程、研究和就业刍议
关于边际学派：在主张价值理论的古典经济学诞生后，产生了著名的“钻石与水”悖论，即水对人的生命很重要，可是水的市场价格相对很低；钻石对于人的生命没有重大影响，可是钻石的市场价格却很高。在发现强调价值作为产品属性影响价格的价值理论无法产生足够的解释力之后，十九世纪末期以杰文斯和瓦尔拉斯（Léon Walras）为主导的边际学派（Marginalist）经济学家提出价值是主观的而非固定的，即价值由人们“最后欲望满足的程度”来决定。
在经济学说史上这一般被看作名为“边际革命（Marginal Revolution）”的分水岭。其重要性不仅体现在新理论的解释力上，更在于提供了对数学工具充分利用的新研究范式，即利用数学工具刻画个体、组织在经济体中的决策行为，进而对个体决策、经济运行做出具有数学性质的预测。这使得经济学蜕去了过往理论中的立场性问题，进入更纯粹的“观察现象、提出假说、验证假说”的阶段，这也是新古典主义经济学的萌芽阶段。
发展到现代，在最新的2021全英REF排名（Research Excellence Framework）中，UCL的研究环境和研究产出排名全英第一；在2016-2020五年间来自UCL的学者在经济学Top5期刊的发文量多达58篇，在非美国*（*注释：Top5中4个期刊的编辑部都在美国院校设立，只有Restud是设立在欧洲）的学校中仅次于LSE（89篇），远远领先于同在英国的牛津大学（36篇）和华威大学（39篇），与位于美国的杜克大学（61篇）相近，是世界范围内经济学学术产出的第二梯队（Top10-20）。同时，因为UCL位于伦敦这一世界金融中心，对于想去业界的同学来说，这一地理优势提供的业界的实习资源和工作资源毋庸置疑。
*数据来源：Tilburg University Economics Ranking based on research contribution
作为以研究产出、研究质量为强项的系所，UCL经济系与财政研究所（The Institute for Fiscal Studies，以下简称IFS）有着密切合作，不仅大部分UCL的经济学教授在IFS有研究职位，很多IFS的学术、研究、业界资源也会对UCL的学生开放，对于以学术研究为目的的同学来说，IFS提供的丰富人才、数据和学术资源是一个很好的阶梯，大量的研究助理工作也能迅速丰富学生对于学术前沿工作的理解并为申请做准备；对非学术类业界研究感兴趣的同学也可以基础到多面体的研究报告和研究资源，为之后的工作做好扎实的能力和眼界准备。
小知识：IFS介绍
▲ IFS官网首页
官网https://ifs.org.uk/
IFS成立于1965年，是一所位于伦敦的经济研究机构，尤其擅长于税收和公共政策的研究，在学术和政策方面都有丰富的产出和可观的影响力。机构的目的在于“分析经济和社会政策决策并为之提供信息，帮助决策者、相关群体了解他们的选择对个人、家庭、企业和社会造成的影响”。
IFS被英国经济和社会科学研究委员会（Economic and Social Research Council）认证为全球卓越的社会科学研究中心，学术方面，IFS是唯二得到英国研究创新学会赞助的社会科学研究所，更有多名学者为世界计量经济学会院士；政策方面，IFS为政策制定提供研究支持，多次在英国议会辩论中被引用，并产出大量篇通讯报导。
除去与IFS的密切合作之外，UCL也独自或与其他机构合作成立了众多研究机构，其中包括了由UCL和IFS共同成立的研究中心包含了以计量经济学和其在经济问题中的应用为主要研究内容的CEMMAP（Centre for Microdata Methods and Practice）、以微观经济学应用和公共政策分析为主要研究内容的CPP（Centre for the Microeconomic Analysis of Public Policy），还包括了和LSE等学校合办的宏观经济研究中心Centre for Macroeconomics，也包括由James M. & Cathleen D. Stone基金会成立、与哈佛伯克利等高校合作研究不平等议题的Stone Centre on Wealth Concentration, Inequality and the Economy，最后还包括UCL自己成立的主要研究劳动经济学、公共经济学的CReAM（Centre for Research and Analysis of Migration）。
针对不同研究议题的分门别类也提供给对于现实议题和学术议题有兴趣的同学各取所需，而再加上UCL自身丰富的资源，对于志在经济学学习和研究的同学来说都是千金难买的机会。
研究中心所提供的网络与资源最终还是来源于一批成熟学者的努力与合作。与LSE相似，UCL经济系也拥有大量在各自领域内十分优秀的教授。以下是UCL经济系拥有世界计量经济学会院士身份的学者和他们的入选年份（按姓氏排列）（世界计量经济学会院士的内容请见我们上一篇关于LSE的文章：经管留学 | 英国现代经济学研究双子星之一：LSE经济学硕士项目介绍）
Mark Armstrong 2008
Richard Blundell 1991
Pedro Carneiro 2022
Andrew Chesher 1999
Martin Cripps 2008
Aureo De Paula 2020
Christian Dustmann 2021
Raffaella Giacomini 2022
Philippe Jehiel 2004
Albert Marcet 2011
Fabien Postel-Vinay 2018
Imran Rasul 2020
Morten Ravn 2022
Ran Spiegler 2014
这14位学者老中青皆有，在英国的学校中，以院士数量计算也仅次于LSE的16位；这些教授在各自的领域内都有着非常重要的研究成果并得到广泛认可，当中的Blundell教授则非常值得介绍：
▲Richard Blundell教授
Richard Blundell教授于1984年获得了终身教职，现任UCL的大卫李嘉图政治经济学主席教授。他在1986到2016年间一直担任IFS的研究主管，并因为对经济学和社会科学的重要贡献，分别于2006年和2014年被授勋和授爵。他还曾在1997-2001年间担任Top5之一的Econometrica的编辑，也是世界计量经济学会（Econometric Society）、英国国家学术院（The British Academy）、欧洲经济学会（European Economic Association）、美国经济学会（American Economic Association）和美国科学技术研究院（American Academy of Arts and Science）的院士，历任世界计量经济学会、欧洲经济学会、劳动经济学会（the Society of Labour Economics）和皇家经济学会（Royal Economic Society）主席。
Blundell教授的研究领域横跨微观计量经济学，劳动经济学，公共经济学和宏观经济学等领域都做出了重要贡献，他与在牛津大学的Steve Bond教授合作发表于1998年的论文《Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models》更是计量经济学引用领域的突破性贡献，乃至于计量经济学中动态面板的系统广义矩估计的估计量被直接命名为Blundell-Bond Estimator，也因为这一估计方法的广泛应用，Blundell教授被认为是诺奖守门员级别的候选人。
UCL学者所涉及的研究领域也非常全面，不仅各个领域都能找到对应的老师，在劳动经济学、发展经济学、计量经济学、应用微观尤其是实证产业组织等方面也有一批业界内势头强劲的学者。
以劳动经济学为例，UCL在结构劳动经济学的研究与教学尤为强劲，训练扎实的同时教授们的学术研究还颇具创新，是当今劳动经济学界中更重视理论发展和创新的一脉，并更重视从理论到政策的完整严谨的闭环逻辑
以发展经济学为例，伦敦作为世界范围内三大发展经济学研究的中心，它的地位正是来自于UCL和LSE的发展经济学社群支持，其中UCL以Imran Rasul教授为主导，横跨发展经济学中劳动、组织、生产和贸易的不同话题，是该领域中不可忽视的一股力量，如今年的CEPR年度发展经济学学术会议就由UCL主办。
以计量经济学为例，UCL的教授在结构计量经济学、面板数据处理这种传统领域深耕多年，同时在较为新颖、前沿的领域也有着丰富的人才供给：非常年轻的Kirill Borusyak教授尽管还是助理教授，毕业不过四年，但他参与主导的对因果识别和政策冲击的应用计量经济学方法的革命性改进的研究已经成为近几年来最重要的应用经济学领域的突破，在21和22年分别发出的一篇Restud论文和两篇工作论文已累计获得近两千的引用量，是世界范围内公认的应用计量经济学学术新星。
以应用微观理论领域为例，UCL所提供的人才储备十分全面，从消费者行为、有限理性到机制设计和拍卖理论、从博弈论应用到实验经济学都拥有稳定的学术和教学产出，并因为在这个领域内良好的声誉，UCL与哥大等微观理论强校有着非常密切的联系，一众前教授和前学生组成的校友网络也帮助UCL打出了良好的名声：如现在欧洲数理经济学领域的两位西班牙籍领军人物Jan Eeckhout和Antonio Cabrales都曾在UCL任教；而现在在耶鲁大学商学院任教、研究市场机制理论的周纪东教授则是UCL毕业的经济学博士。
同时UCL的应用微观领域研究还辐射到了金融经济学研究，使得UCL经济系和商学院金融系在微观金融市场机制领域内也是领军院系。
人才和资源是一个项目的根基，而具体课程则是一个项目的核心内容。接下来笔者将简单介绍一下UCL这两个经济学硕士项目课程的共性与差异。
值得注意的是，虽然从全称“数据科学与公共政策（经济学方向）”来看，数据科学项目更靠近数据科学在公共政策分析中的应用，但其课程规划、课程教学、乃至助教和教学资源管理基本都是在经济系之下运作，这两个项目的课程列表和我们在第一篇经济学硕士项目系列文电影先生章中介绍的一样（经济学留学 | 留学申请视角下的经济学硕士课程、研究和就业刍议），分为必修课程和选修课程两类，即必修课程以计量经济学、微观经济学、宏观经济学这三大类课程辅以数学课为主要结构，辅修课程覆盖各个学科的细分领域。
但是数据科学这个项目增添了一些其他强调量化方法的社科类课程，也在经济学的课程设计上做了相应取舍。因此，在共性中笔者将重点强调经济学的课程设计，而在区别方面则重点强调数据科学项目为何有不同于经济学项目的设计。
以下我们首先介绍项目的共性——在两个项目中都需要上的经济学类的必修课程和选修课程。
3.1 必修课程
三高是最基本的课程安排（详情请见经济学留学 |留学申请视角下的经济学硕士课程、研究和就业刍议），而这三门课程都分别由学术上活跃、较为年轻、对于学科前沿十分熟悉的老师任教：
计量经济学由2020年从普林斯顿大学毕业入职UCL的Andrei Zeleneev老师任教，他的研究领域也覆盖了多个领域，包括非参估计、统计推断、面板数据处理、网络模型等，这位老师在CEMMAP也同样有研究职位，对于计量经济学和计量经济学应用的教学有前沿且全面的支持。
微观经济学由2022年刚从哈佛大学拿到博士学位、从普林斯顿大学完成博士后工作、刚入职UCL的Michael Thaler老师任教，他的研究领域横跨行为经济学、实验经济学和政治经济学，并尤其关注用实验方法研究信念偏误、政治极化以及其中的动机分析。
虽然这位老师非常年轻，但是他的学术能力是充分得到了学术界认可的，不仅2020年与克拉克奖（关于克拉克奖的介绍，可以参考文章：英国现代经济学研究双子星之一：LSE经济学硕士项目介绍）得主Matthew Gentzkow和另外一位研究政治极化的学术新星Levi Boxell等人合作发表了研究极化政治带来的政治攻讦与民众对待疫情信念的论文《Polarization and Public Health: Partisan Differences in Social Distancing during the Coronavirus Pandemic》，该论文也在两年多的时间内获得了近千引用量。
宏观经济学则是由相对资深的Vincent Sterk教授任教，他不仅是经济系的副主任，也是Top5期刊之一的Restud的编辑部成员，更担任宏观经济学领域内两份顶刊RED（Review of Economic Dynamics）和JME（Journal of Monetary Economics）、以及欧洲另外两本经济学综合性的顶刊JEEA（Journal of the European Economic Association）和EJ（Economic Journal）的副主编，是欧洲宏观经济学界在货币政策、商业周期、公司和市场动态领域内十分重要的学者。除此之外他还是英格兰银行的学术顾问。
当然在这三高之外，两个项目的学生都需要完成一个线上的数学和统计的预备课程。
虽然这三门课程名义上都属于必修课程，且由同样的老师教、在同样的班级内上课，但这三门课的选课方式在两个项目中却完全不同。前面讲到了，数据科学项目因为还需要补充数据科学和公共政策的课程，在经济学的专业课程中做出了取舍。因此，尽管这三门必修课程是经济学项目的必修内容、且必须要在第一学期修完，在数据科学项目中三门必选则变成了三选一即可：学生可以任意选择一门来作为自己主攻的经济学理论的方向，从而融入到之后的经济学课程选择和论文写作中。
既然是三选一，那么数据科学项目还有哪些必修课程呢？答案是
? Machine Learning in Economics(ECON0126)
? Statistical Learning for Public Policy(ECON0127)
? Statistical Programming for Social Data Science(ECON0128)
? Data, Evidence and Public Policy(PUBL0097)
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▲ 更多详情，请见下方链接
https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/machine-learning-in-economics-ECON0126
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https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/statistical-learning-for-public-policy-ECON0127
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▲ 更多详情，请见下方链接
https://www.ucl.ac.uk/module-catalogue/modules/statistical-programming-for-social-data-science-ECON0128
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可以很明显的看出，这些必修课程非常强调统计学习和机器学习的应用，更因为前三门课程都是由经济系的老师提供，能够确保方法论的深度；负责教授这些课程的Stephen Hansen教授和Ben Deaner老师也都是研究处理经济数据方法的学者，前者研究领域极广，覆盖了经济学和计量经济学的多个领域，对于引用统计学和文本分析中的机器学习方法也颇有涉猎，后者则刚从MIT毕业，论文已经拿到了Restud和Econometrica的修改提交邀请。
与经济学项目的不同在此就很明显了：数据科学项目非常强调方法论的学习与使用，强调“处理不同数据”的过程，而不是像经济学项目一样更关心“数据背后”的机制与理论。
3.2 选修课程
我们可以对比一下经济学项目的选修课程和数据科学项目内经济学分支的选修课程：
▲经济学硕士(左)与数据科学硕士经济学(右)各自的选修课
首先需要注意的是，经济学的选修课列表明显要更多、更全地覆盖整个经济学领域，而数据科学项目的选修课列表则体现了非常明显的“公共政策”导向。
对于经济学项目来说，主要组成方式为方法论课程和领域理论类课程。前者包含了Time Series Econometrics(ECON0058)和Advanced Microeconometrics(ECON0060)这两门对计量经济学拓展的方法论课程，其中时间序列计量经济学专注于基本的处理时间序列数据的理论及方法，需要注意的是这门课重点强调了统计技能和理论部分的应用，因此理论仍然是这门课程的一大重点；高级微观计量经济学则重点关注实证微观经济学研究中常运用到的计量经济学模型，重点强调模型的应用和对于经济数据的处理，和时间序列相比这门课则是更贴近应用层面。
领域理论类课程则由多个覆盖不同领域的课程组成，如公共微观经济学，健康经济学，宏观经济政策，环境经济学，行为经济学，发展经济学，劳动经济学等，从名字便可看出课程所覆盖的领域。
在数据科学项目的选修课程方面，其中涉及到经济学的项目相对较少，并很明显是能够与公共政策互动的经济学领域，如公共卫生领域的健康经济学、家庭消费税务等财政政策的公共微观经济学领域、环境保护和碳税政策的环境经济学、舒缓贫困和经济发展政策的发展经济学，而更偏宏观层面的经济学理论分析的劳动经济学、国际贸易等领域课程则不在数据科学的选修课程名单之内。
除了沿袭经济学项目的方法论课程和部分领域理论类课程之外，数据科学项目还额外设立了数据分析方向的课程，如Data Science Theory(ECON0125)，Causal Inference(PUBL0050)，Quantitative Text Analysis for Social Science(PUBL0099)，其中ECON0125是由经济系专门为数据科学项目学生开设的课程，重点覆盖统计理论和机器学习方法；后两门则是政治科学系开设的量化课程，分别涉及到政策分析中大量使用的因果推断的统计方法和文本分析的量化方法，这两门课程都会涉及到基础的统计知识和一些机器学习方面的知识，且非常强调方法论的应用层面。
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上下滑动查看ECON0125课程介绍
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其次需要注意的是，经济学的选修课列表除了横向覆盖非常多的领域之外，某些领域的纵向深度也有增加：在宏观和微观领域，经济学项目提供了对理论更深入的高级课程：Advanced Macroeconomic Theory(ECON0057)和Advanced Microeconomic Theory(ECON0059)。
在微观经济学方面，Ran Spiegler教授会带领大家关注微观经济学的理论基础：人的理性决策。在这门课程中理性决策中的策略行为将会和博弈论结合被介绍近第一学期的微观经济学课程内，并利用动态博弈和相关的均衡概念来分析现实世界中个体与个体之间的互动，如拍卖、选举、信息传递、市场竞争等。
Spiegler教授同时在UCL和以色列特拉维夫大学这两所非常擅长博弈论和应用微观理论的学校拥有终身教职，并在有限理性（bounded rationality）和决策行为等研究领域内做出了重要贡献。
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在宏观经济学方面，年轻的Alan Olivi教授则会着重介绍宏观经济学研究中的量化和量化模型，尤其是在现代经济学研究中被广泛应用的异质性代理人模型（Heterogeneous Agent Model）。值得注意的这类模型无论是理论还是应用都对于数学和代码能力有着较高要求，因此学成的同学可以借由此课程大大提高对于宏观经济学研究的理解。
什么是异质代理人模型？
异质性代理人模型：经济学模型为了普适性和结果的简洁，通常会假设一个具有代表性的代理人来代替许多个体，即便每个人都不同，但找到那个“平均人”，仍然可以加总来得到整体市场的经济特性；可许多具体的现实问题恰恰是来自于每个人之间的异质性。
因此，异质性代理人模型允许每个个体存在某种程度的不同，进而再对个体的行为进行加总获得宏观经济上的对应结果，而再加入理性预期假设之后，模型将进入动态随机一般均衡（Dynamic stochastic general equilibrium）的范畴，即因困难程度而知名的DSGE模型。如何求解此类模型并将这些模型应用在货币财政、不平等、国际贸易和公司生产等方面是量化经济学在最近10-20年内乃至未来的重点研究问题。
在某些特定领域，经济学项目也提供了多门补充类选修课程，如在UCL擅长的发展经济学，分别由Jonas Hjort教授和Gabriel Ulyssea教授开设了两门有各自互补、各有侧重的发展经济学课程ECON0105 和 ECON0124，其中前者从更基础的层面构建了发展经济学的视角，并重点分析了发展经济学中微观层面的研究问题，起到介绍发展经济学研究现状的作用；后者则更强调经济发展中与公司行为、劳动力市场、移民这些具体话题对于整体经济的影响，也更强调和劳动经济学、国际贸易和组织行为等其他经济学领域的交织。
又如UCL擅长的另外一个领域，劳动经济学，Christian Dustmann教授也开设了专门的课程劳动经济学专题ECON0062，不仅覆盖了劳动经济学中应用较为广泛的因果分析的实证方法，也介绍了基本的劳动经济学的模型，对于志在分析、研究劳动力市场的同学来说有很高的学术价值。
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根据课程的安排，我们可以很明显地看出这两个项目对于教学内容，乃至针对就业领域的区别。
3.3 两个项目的教学内容和就业领域的区别
（1）教学内容上，经济学项目更注重经济学理论的教学，重点在于让学生在一年的硕士阶段时间内对于现代经济学的研究方法迅速上手，并对当下经济学学术的发展和领域话题有基本概念。至于这些对于方法和理论的掌握未来是在实用层面的政策分析、投行咨询、行业研究方面用上，还是在理论层面的学术研究，抑或是在介于两者中的政策研究、政府调研上，经济学的硕士项目并不会给出明确的答案，只会提供一个普适性的、抽象的规划。
数据科学项目顾名思义，自然是更注重对于经济学和数据科学在公共政策领域的应用，因此课程方法重点围绕方法和方法的利用，理论知识为了完善方法的应用体系，并不会起到项目内容的主导地位；同时教学内容也并非覆盖全领域，而是完全倾向于公共政策相关的领域，对于想参与企业监管、拍卖算法等对于经济学理论要求较高的行业的同学，项目所提供的内容可能会有所欠缺。一言以蔽之，经济学项目保证了领域间的跨度，兼顾方法与理论，数据科学项目则专注于方法和某些特定领域的深度。
（2）就业方向和教学内容是一脉相承的，正如上面所提到的，经济学领域间的跨度具有普适性，与数据科学专业相比更能适合不同方向的职业；但因为过于重视学术理论而非方法，在专业技能要求程度较高的行业如大数据、商业分析方向可能不如数据科学项目。但归根到底，就业是对能力的测试，能力出众的同学在这两个项目中都有充足的机会学到专业技能与知识并得到青睐。
（3）就业历史。在此需要强调的是数据科学项目是一个新项目，并没有成熟的项目声誉，可参考的信息有限，但是根据UCL经济系和政治科学系在就业市场上的声誉来看，政策分析类的研究和咨询岗位——如银行、智库、NGO等机构或咨询类机构——会成为这个项目的目标。经济学项目在长久的经营下，主要的就业历史包含了银行、金融、咨询、监管等部门，同时也有大量学生选择在UCL、剑桥、华威等经济学博士项目继续深造。
总的来说，UCL的这两个项目都是非常扎实的经济学硕士项目，大部分资源共享，在少数课程内容安排上则各有侧重。为供同学们选择，读者可以简单思考以下问题：
1. 是否想要从事数据分析行业？
2. 是否愿意从事政策分析，尤其是与社交媒体、市场研究、公共政策决策有关的话题？
3. 是否没有进入经济学博士学位继续深造的想法？
如果上面的答案都是“是”的话，读者可以大胆申请数据科学项目，因为这个项目是伦敦的学校近乎唯一的既贴合经济学的核心内容、也对数据科学商务分析领域进行了适配的硕士项目。
而如果并不确定以上这些问题的答案，那么办学时间更久、不确定情况更低的纯经济学项目则更值得考虑，毕竟对于数据科学这样的新设立项目来说，在教学和社群容纳上要完全融入经济系还是需要一定时间，项目的口碑和资源网络也需要沉淀，倘若假以时日，这个项目也许也能成为英国独树一帜的、拥有浓重大数据时代风味的一个著名公共政策分析硕士项目。
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