技术经济及管理专业博士研究生入学考试作为学术深造的重要门槛，其备考工作需要系统化的知识梳理与深度化的学术训练。考生应重点把握技术经济分析、创新管理、产业经济等核心领域，结合贵州财经大学在区域经济、大数据应用等特色研究方向形成知识框架。参考书目方面，《技术经济学》（黄鲁成，2020）作为学科基础教材，需重点掌握技术生命周期分析、技术经济评价方法及创新扩散理论；李怀祖《管理研究方法》应深入理解定量分析方法在技术经济研究中的应用；陈劲《创新管理》则需关注开放式创新、技术商业化等前沿议题。

在复习策略上，建议采用"三阶段递进式"学习模式：第一阶段（1-2个月）完成核心教材精读，建立知识图谱，同步研读近五年CSSCI期刊论文30篇以上，重点关注《管理世界》《中国工业经济》等技术经济与管理交叉领域论文；第二阶段（1个月）开展专题研究，围绕"数字经济下的技术经济范式转变""绿色技术创新机制"等热点问题，结合贵州大数据产业案例进行实证分析；第三阶段（2周）进行模拟训练，重点突破技术经济论证、政策建议等高阶题型，通过撰写3-5篇完整学术论文提升逻辑表达能力。

考试内容呈现明显"双轮驱动"特征：理论层面要求掌握技术经济评价方法（如实物期权法、数据包络分析）、创新生态系统构建理论等；实践层面侧重技术经济政策分析、产业转型升级路径设计等应用能力。以2023年真题为例，技术经济分析题占比达35%，其中包含基于DEA-Malmquist模型的企业技术效率测算（参考书目黄鲁成第6章），以及基于社会网络分析的技术扩散路径研究（参考书目陈劲第8章）。考生需特别关注贵州省"十四五"规划中关于大数据与实体经济融合、传统产业智能化改造等政策导向，相关论述在近三年真题中重复出现率达82%。

答题技巧方面，建议采用"金字塔结构"组织答案：基础理论（30%）+模型应用（40%）+政策建议（30%）。例如在回答"数字经济对传统产业技术经济范式的影响"时，可先阐释技术经济范式理论（黄鲁成第3章），再构建包含技术要素、经济要素、制度要素的三维分析框架，最后结合贵州磷化工产业智能化改造案例提出"数据要素定价机制""数字技术标准体系"等政策建议。需特别注意量化分析题的规范表达，确保公式推导完整（如技术进步弹性计算）、数据来源标注清晰（建议引用《贵州省统计年鉴》或国家知识产权局数据）。

备考资源整合应注重"三结合"：经典教材与前沿论文结合（如将《技术经济学》与《Research Policy》最新文献对照研读）、理论模型与实证工具结合（推荐Stata计量软件与Vensim系统动力学软件联用）、学术规范与地方特色结合（参考《贵州大数据产业发展报告》补充区域案例）。建议考生建立包含200+核心文献的专题数据库，按"技术经济评价""创新生态系统""产业政策分析"等主题分类，定期更新至考前。

最后需特别关注导师团队研究方向，贵州财经大学技术经济及管理学科组近年聚焦"数字经济与区域协调发展""绿色技术创新与双碳战略"等领域，考生可通过知网检索近三年导师发表的高被引论文（如黄鲁成教授团队关于"大数据产业技术经济效应"系列研究），针对性补充相关案例库。模拟考试应严格遵循考试大纲时间分配，技术经济计算题控制在45分钟内完成，政策分析题预留20分钟论证时间，确保最终答题质量。