劳动经济学作为应用经济学的重要分支，在浙江大学考博研究中具有显著的理论深度与实践价值。本文基于浙大劳动经济学核心课程体系，结合近年真题及导师研究方向，系统梳理劳动经济学研究框架与备考要点。

在理论体系构建层面，需重点掌握人力资本理论的三重维度：Becker的人力资本投资模型、Mincer的学历回报率曲线及Psacharopoulos的跨国实证研究。浙大团队在技能溢价领域的研究成果，特别是结合数字经济背景的"数字技能-就业质量"传导机制，要求考生能熟练运用柯布-道格拉斯生产函数进行技能替代弹性测算。劳动力市场结构方面，需深入理解Acemoglu的匹配理论框架，重点解析匹配误差对失业率的动态影响，结合浙大在平台经济劳动权益保障方面的实证成果，掌握双重差分法（DID）与工具变量法（IV）的混合应用。

实证方法部分需构建"数据-模型-政策"三位一体分析框架。基础数据层面，需掌握CHNS、CLDS等微观数据库的清洗技巧，特别关注浙大经济学院开发的"中国劳动力动态调查（CLDS）"指标体系。模型构建上，要能熟练运用面板数据固定效应模型处理内生性问题，参考浙大陈诗一教授团队在环境规制与劳动力市场异质性研究中的三重差分模型改进方案。政策分析应结合浙江省"共同富裕示范区"建设背景，运用成本效益分析（CBA）评估职业技能培训政策效果，需掌握Simpson's paradox在区域差异分析中的识别方法。

跨学科研究方法是浙大考博的核心竞争力体现。需融合社会网络分析（SNA）中的结构洞理论解释职业流动，运用社会认知理论（Social Cognitive Theory）解析职业培训效果。在数字经济专题中，要能运用复杂网络模型分析零工经济中的任务匹配效率，结合浙大在区块链技术赋能劳动契约方面的专利成果，探讨智能合约对劳资博弈的改进机制。

备考策略上建议构建"三维知识图谱"：纵向梳理从经典理论到前沿文献的演进脉络，横向整合劳动经济学与产业经济学、社会保障学的交叉领域，立体化掌握计量经济学与大数据技术的融合应用。特别关注2023年浙大考博新增的"劳动经济学与人工智能"专题，需系统掌握机器学习在职业替代预测中的应用，如LSTM神经网络在技能需求预测中的实证案例。

研究热点聚焦三大前沿领域：第一，人口老龄化背景下代际知识传递机制研究，需掌握代际替换模型（Intergenerational Replacement Model）的构建方法；第二，全球价值链重构中的技能极化效应，重点运用GVC参与度指标与技能需求指数的交互效应分析；第三，碳中和目标下的绿色技能转型路径，需整合环境经济学与劳动经济学的分析框架，参考浙大在碳税政策与劳动力市场动态匹配方面的研究成果。

最后需建立"问题导向"的论文写作思维，在浙江省"专精特新"企业调研数据基础上，设计具有政策操作性的研究方案。例如，针对数字经济平台中的非标准就业问题，可构建包含数字技能指数、算法控制强度、社会保障缺口的综合评价体系，运用熵值法确定各维度权重，提出差异化的监管政策建议。这种将理论模型与地方实践相结合的研究范式，正是浙大考博评审委员会特别看重的创新维度。