工业界还是学术界？博士准毕业生们该如何选择

　　前几天，我所在的 XX 博士工作交流群发生过这么群聊对话。

　　A：群里有去过 XX 省 X 科院的？

　　B：路过

　　C：@B 牛

　　A：去外企工作好？还是高校好？

　　B：都好，也都不好

　　C：外企也不错啊

　　E：哪里工资高，发展好去哪里，

　　B：这种问题，仁者见仁智者见智，大家需求不一样，侧重不一样。有的人要轻松的工作环境，有的人要更好的薪资待遇（相对的）。

　　E：当下感觉还是稳定点好，至于挣的多少，其实只要是个好点单位努力有成果都会赚到钱，再好的单位没成果也没钱。

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　　A 是一名正在准备毕业论文的博士，他作为一名即将毕业的博士生，所面临的最重要的决定之一是在博士生涯结束前，决定是否应该留在学术界工作。

　　而对于理工科的学生来说，这个问题还可以限定于：毕业后是进行工业界还是进行高校或研究机构这样的学术界工作。在工业界和学术界之间做出选择对一些人来说很容易，而对另一些人来说则令人难以置信地忧心忡忡。

　　作者在这些职业目标之间做了两个完整的周期，一方面在学术界工作过，高校教员；另一方面在两个不同的行业（计算机企业和公益性事业单位）也工作过。以我自己经历，讲讲我自己的观点。

　　规则 1：正确评估你自己的能力

　　有直接聘用博士毕业生为正式编制教职员工的情况，但报备员额制（定岗不定人）的趋势以及「非升即走」（即签订「up-or-out」的合同）的焦虑已经是准博士们即将面对的现实了。

　　如果你是一个刚获得博士学位的人，你知道你往往可能需要一段时间的博士后生涯，才能被高校认真考虑给一个初级教师的职位。

　　还有所谓的特聘 / 准聘副教授，这是一种类似 Tenure-track 系统的制度，虽然申请项目等会有一些优势，可以带学生，名声比博后好听一点，但这种内部称号没有任何意义，也是有严格的考核要求，考核期满后没有达到要求即可走人。

　　师资博后和特聘 / 准聘副教授说穿了无非都是没有正式编制的临时工。

　　如果你不耐烦的话，或者觉得压力太大，那么你可能会进入工业界是更好地选择。有的同学认为在工业界拿到副高职称，比如高级工程师职称更容易。

　　你应该知道，在决定你的起始职位和薪水时，公司会认真考虑你的博士后经验（或缺乏经验）。虽然你可能不喜欢延长你在学术界的契约过渡期（非长期聘用），但任何不利因素，无论是经济上的还是其他方面的，都可以在你职业生涯的早期过去以后很快得到弥补。

　　换言之，试图迅速脱颖有更高的报酬而出并不一定是选择工业界而非学术界的好理由。

　　如果你已经本科学士学位或硕士学位，以期早日进入工业界，就想早点赚钱，而从来压根没有想过学术生涯。那么你仍然应该考虑攻读博士学位的这个观点。

　　因为即使在工业界，博士学位是一个非常重要的优势，除了大多数 IT 为导向的行业职位（现在大数据和人工智能等职位也非常需要博士学历的经历者），或者不用通过博士学位而凭借职业经历来。

　　这并不是要鼓动任何人不分实际情况的去盲目读博，如果他们的心在其中，就要开始一个快速进入工业界行业的计划，但要意识到的是你越是爬越高的教育阶梯，你可以开始地越高、越快，你就越能在第一时间竞争一份高薪或大部分人无法企及的工作。比如现在一些投资、券商、信托、咨询类型的公司都开始从生化环材的博士中招博后做行研了。

　　再者就是如果你在读博时没有什么拿得出来的科研成果，比如发表的 SCI 论文不太多、文章所在的 SCI 期刊影响因子不高（发表了多少以及在哪里发表过文章），那么也许进入工业界是个更适合的选择。

　　这条规则的意思是，你能够正确评价估量作为一名正式博士的供给和输出能力，是学术性的还是非学术性的。如果是非学术性的，就不要去学术界折腾了。

　　规则 2：正确评估你的需求

　　在考虑你的需求，也许还有你的家庭需求时。体面的生活通常是最重要的，这不仅仅是一个博士的状态，也是一个正常的社会人的状态。

　　一般说来，工业界的博士工资仍然是较高，尽管与学术界相比，也许差距并不像以前那么大。如果你需要速度将博士学位变现，那么工业界也许更好一点，学业界则会周期比较长，但未来两者之间的差距有多大也不好说。

　　工业界提供了学术界无法提供的更灵活的薪水形式，而作为国家事业单位的公办高校（民办高校视同工业界）/ 科研院所却是要严格按照相关文件规定来，但你需要考虑如何根据你现在和未来的需要来衡量它们的价值。

　　在大多数企业里，奖金被认为是薪酬的核心部分，奖金总是以业绩和企业经营情况为基础的。也就是说，在工业界或所在企业的艰难时期，这种高薪是没有任何保证。

　　在比较工业界和学术界职位之间待遇时，你最好的策略是彻底了解两者之间的薪酬体系，查询相关历史数据，避免只比较基本工资，除非你非常厌恶风险，只想到高校就职。

　　工业界中的股票期权是另一回事（比如像 BAT 这样的大厂）。虽然在过去，这些方案非常吸引人，但大多数行业人士都会坦率地告诉你，他们在过去十年中对这种一夜暴富的期望都是深陷海底的，令人深感失望。无论如何，这不是一个短期的考虑，因为期权通常需要很多年的艰苦奋斗才能授予。

　　所以，你考虑一个关键因素，就是是否愿意承担更多风险的问题。你自己需求要和能力能够匹配，需求小于能力就委屈了自己，需求大于能力就是为难自己，最好是需求能够约等于自己的能力。

　　另外，你可能有与自身能力无关的需求和考虑，例如配偶跟随你到某个地方就业，也需要一份工作。如果你和你的另一半都是学术界人士，那么这个问题可能更好解决一点（个人经验是不要害怕和招聘方谈判，也许他们能够解决你的另一半的工作问题，早就在招聘前准备的相关方案）。

　　事实上，一个普遍的经验法则是，在合理的范围内，让别人知道你的具体需求是没有坏处的。而另一方面，企业（特别是大型的、多元化的公司）可能更有资源来解决这类问题，这是你意想不到的。

　　虽然没有人想听到求职者一个强制性的要求，但是如果一个公司想要你，而且是他们想要的博士，一定要让他们知道任何可以让他们吸引你的就职条件。

　　规则 3：正确评估你的个性

　　毫不奇怪，有些性格类型的人更适合这种或那种环境。在任何一种情况下，原始的雄心壮志都有可能在现实中被视为不合适。

　　相比较工业界，学术界有更大的自由度。事实上，学术界和工业界之间最明显的区别之一就是它们各自的时间常数。与工业界相比，学术界的发展大多数情况可能是更有压力。灵活性更是学术研究的标志，一旦你职称、帽子和项目都有了，你将有机会跟随科研进展一起发展，根据自己的爱好或者条件，自主选择研究方向和项目。

　　而在工业界，你不可能有那么大的自主权，随意改变你的研究方向和项目。在学术界，当需要更新或调整研究方向或项目时，偏离相关资金资助的具体目标可能是个问题，但风险是你的，回报也是一样。

　　在工业界，你可以为一个新的研究项目立案，但这是由管理层的决定，并将以商业和经济利益考虑为主要指导（有时候是唯一的指导）。在合作时代，「独狼」或「一人乐队」在学术界可能越来越少见，但在工业界却闻所未闻，因为能够以专业分工的团队工作是必不可少的。显然，特立独行和性格古怪的人在学术界往往表现得更好。

　　与学术界相比，工业界的择优次序更为深刻，更为金字塔形，你可能最终会在薪酬级别上受到煎熬（或感觉自己是这样），但通常有很多横向调动的机会和各种各样的经验，更不用说换公司比换大学更容易。

　　在工业中，一个人确实需要能够在等级制度中茁壮成长；你总是会对某人负责，尽管你在被监控进行工作的程度会有所不同。同样的道理，如果你的个性让你能够爬上管理层的阶梯，承担更大的责任，那么这个行业就是为此而建立的，大公司也提供大量的管理培训。

　　在学术界，你受的管理更加扁平化，也没有在工业界那么严格，起码你的直接领导对你的工作进度的管理不会像工业界那么紧促。

　　规则 4：考虑就业时机

　　在经济下行的大环境下，当前所属行业是否景气不能不在你的考虑之列。比较学术界，工业界无疑是存在更大的失业风险。

　　虽然学术界大部分职位待遇并不高，但由于一般都为有国家财政资金支持，所以失业风险要小得多。

　　总的来说，在作者看来，因为新冠疫情的影响，今天的学术界的工作比一年前更有希望，而在大多数工业界职位则不那么有前途。

　　规则 5：长远规划

　　职业决定应该考虑到长远的考虑。但试图根据当前的情况来优化职业决策，有点像股市投资，用今天的经验往往不能指导明天的投资，你肯定会遇到各种意料不到的事件。

　　作为一个准博士，可以选择一个相当长的时间框架内，也许是十年，然后问问自己，你是否满足于在这段时间内经历过一份给定工作的平均起伏。

　　在学术界，这将包括终身教职的决定（考核要求是否能够通过自己努力可以达到，需要注意的不同的学校要求不同），很多申请基金项目的成功最多是好坏参半的（在大牛团队不用考虑这个问题）。

　　当然，也许还可以有收获一些优秀的学生和真正重要的科学贡献，这是作为一个学术界工作的人梦寐以求的理想。再不济也就是终身老讲（师）退休而已，稳定工作一般是没有问题的。当然这一切都要熬过最初青椒阶段，没有「非升即走」。

　　在工业界的职位生涯中，它通过包括几次职位晋升，拥有你自己的团队（可能是研究性的也可能是非研究性的），也许还有一个部门，至少经历一次团队或部门合并或其他大的重组，以及甚至几轮裁员，或者失业。

　　在小企业，你可能会经历一次创业企业的失败（或两次或三次），如果你幸运的话，创业足够成功，说不定可以进行 IPO（公开募股，Initial Public Offering），从而进入有利可图并长期增长的工业界生涯。

　　作为准博士，你可以用各种各样的概率来模拟这些场景，并运用你的想象力。通过这种方法，你可能会发现哪些场景你不喜欢，哪些场景真正吸引了你的兴趣；你到底适合学术界还是工业界。

　　规则 6：保持你的选择余地

　　跳槽现在比过去流行得多，你应该在你的适当工作状态下考虑这一点。在工业界，跳槽换老板或者自己当老板是很觉的现在，这样职业生涯常常可以用比平常更大的增量推进你的职业生涯，比如获得更好的职位、让自己的薪水更上一层楼。

　　当然，跳槽这种策略现在在学术界并不陌生，但执行起来可能有点棘手。当然，如果你不能获得长期或终身教职，这是很有必要的。

　　有一种情况是，在学术界和工业界之间的转移问题。从前者到后者相当容易，但反过来却不那么常见，原因有很多。一般来说，相关领域的专家学者在行业中需求量很大，他们经常通过项目评审或科学咨询接触这些领域在工业界的人员。

　　有许多例子表明，很多资深学者可以接管工业界的主要研发机构，有时甚至比他们在学术界管理的任何组织都要大，你甚至可以从一开始就把这条步履蹒跚的道路视为职业目标。因为现在工业界的很多企业也非常重视科研工作了。

　　还有一种情况是从工业界回到学术界，这并非不可能，尤其是当你准确离开工业界进入学术界时你在相关领域内专业和学术能力已经相当显赫。

　　但如果你在工业界开始你的职业生涯，你可能处于不利地位，除非你不遗余力地保持学术风格，比如喜欢撰写学术论文和专业论著。重要的例外情况是，如果你在行业中所做的工作特别新颖和 / 或引人注目，或者你的工业界经验在你所寻求的学术职位上很有价值。后者的例子可能是具有突出管理组成部分（中心、研究所、核心设施等）的教师职位，或与行业的接口角色，或者可能是产学研结合紧密的学院 / 系的职位。

　　规则 7：善于分析自己的职业前景

　　作为准博士，应该学会使用量化和大数据方法分析自己的职业前景，运用你所学的分析技巧来处理科学问题。从所有可用的来源收集数据并进行系统化组织。当你面试前，可以对你的潜在同事做一些文献计量甚至社交网络分析。查看行业时事通讯和博客，尽管有点小题大做，但要了解研发部门周围的气氛（不要与制造、销售和营销或其他部门混淆，这些部门可能在同一家公司内拥有完全不同的文化）。

　　你甚至可以尝试一些决策理论方法，例如决策矩阵和贝叶斯决策树，或者对规则 1-6 的场景进行模拟。我建议看一下期望效用函数理论（Expected Utility Theory）和前景理论（prospect theory），进行一次有趣的定量研究。

　　规则 8：对自己诚实

　　这是最重要的，也是一个准博士应该进入学术界还是工业界的根本一句。已经要结束博士生生涯了，是时候对自己诚实了。用尽可能客观的态度仔细审视你的资历，并用这些规则来决定你在哪里、哪个领域、哪个业界最适合生存，并且能够获得一定的成就。

　　但更重要的是，处理好你对工业界和学术界的情绪反应，所有的选择都不会像你想象中的那么糟糕。如果有什么事在烦你，就把它挑出来，试着决定它是否有根据；如果你不能决定，那么你必须承认它，并意识到它在将来也可能不会消失。

　　最后，试着保持这样一个观点：你的职业选择是重要的，但不是不可改变的，生活中还有更重要的事情。不要让毕业去向的决策过程毁了你本该兴奋的毕业时刻，因为终于能够成功博士毕业了该是一件多么让人愉悦的事情！

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