经济学项目，打算做学术，研一（博一）应不应该花较多的时间打好数理和经济学基础？
首先，我的答案是：绝对应该，而且是“重中之重”。
别急着反驳，我知道你可能已经学过很多数学和经济学理论了，觉得“基础”这个词听起来有点老生常谈。但学术研究，尤其是经济学，它对“基础”的要求，和本科或者硕士授课时的“基础”，是两个层面的概念。
为什么说“打好数理和经济学基础”是研一（博一）阶段最重要的事情？
1. 学术研究的“语言”和“工具箱”：
数学： 你可以想象一下，经济学研究最终是要把那些复杂的经济现象、理论假设、政策影响，用一种严谨、精确、可复现的方式表达出来。这种方式，绝大多数时候就是数学语言。微积分、线性代数、概率论、数理统计、实变函数、泛函分析……这些不仅仅是“会做题”，更是理解经济学模型背后逻辑的钥匙。
举个例子： 很多高级的计量经济学方法，比如面板数据模型的估计、动态随机一般均衡（DSGE）模型、机器学习在经济学中的应用，都建立在深厚的数学功底之上。如果你对矩阵运算不熟悉，对积分的几何意义不理解，对概率分布的性质不清楚，那么读懂这些模型、甚至自己构建模型，都会寸步难行。
再比如： 游戏理论、一般均衡理论，这些核心的微观经济学理论，其严谨性很大程度上依赖于数学工具。你看到的那些“纳什均衡”、“瓦拉斯一般均衡”的证明，背后都是严密的数学推导。
经济学： 这里的“基础”不是指你背下来的那些定义和原理，而是指你对经济学核心思想、不同学派观点、经典文献的深刻理解。
宏观经济学： 理解不同周期理论（真实经济周期、凯恩斯主义），理解货币政策和财政政策的传导机制，理解通货膨胀、失业、经济增长的内生性等等。
微观经济学： 掌握消费者理论、生产者理论、市场结构、信息经济学、激励理论，以及它们如何在现实中被检验。
计量经济学： 这是一门连接理论与现实的桥梁。理解 OLS 的假设、条件、局限性；理解 IV、DID、RDD 等因果推断方法的基本逻辑；理解时间序列分析（ARIMA、GARCH）的原理。
2. 理解前沿研究的关键：
经济学领域的最新进展，很多都是在前人理论的基础上，通过更精妙的数学工具和更复杂的计量方法来实现的。如果你基础不牢，很多前沿的论文你可能连摘要都看不懂，更不用说理解其贡献和创新点了。
论文阅读： 研一（博一）是大量阅读文献的关键时期。如果你的数学和经济学基础扎实，你能更快地抓住论文的核心思想、研究方法、关键证据，并能批判性地思考其优点和不足。否则，你可能只是在“看热闹”，难以深入。
3. 为未来研究方向的选择打下基础：
你研一（博一）可能还在探索自己感兴趣的研究方向。扎实的数理基础和经济学功底，能让你更好地理解不同方向的“玩法”和“门槛”。
例如，如果你发现自己对模型构建特别感兴趣，那强大的数学能力就是你的优势；如果你对用数据检验理论更着迷，那么扎实的计量功底就至关重要。没有这些基础，你可能连自己适合什么方向都很难判断。
4. 避免“空中楼阁”式的研究：
很多时候，新生会因为对某个前沿问题感到好奇，就一头扎进去。但如果连基础理论模型都未能完全掌握，或者不知道如何用严谨的统计方法去处理数据，那么你的研究很可能停留在“想法”层面，缺乏实际的可行性和科学性。
“炼丹”的危险： 很多人在计量上容易陷入“套模型”、“跑数据”的误区，结果发现模型结果不显著，或者不符合预期，然后就开始调整变量、调整方法，这是一种“炼丹”式的研究，既不严谨，也难以产生有价值的洞见。这是因为他们没有真正理解模型背后的统计原理和经济学含义。
那么，应该“花较多的时间”到什么程度？
“较多”是一个相对的概念，但在这个阶段，我认为“多”是必要的，甚至可以说是 “首要的”。
重拾“老朋友”： 那些你本科或硕士时可能“考过就忘”的数学课，现在是你需要重新拿起来，甚至深入学习的时候。不要指望老师再给你系统地讲一遍，你需要主动去回顾、去钻研。
补充“新技能”： 很多经济学的前沿研究会用到一些你在基础课程中可能没接触过的数学工具，比如泛函分析在最优化理论中的应用，测度论在概率论高级内容中的应用，等等。你可能需要去旁听一些数学系的课程，或者自学一些相关书籍。
阅读经典文献： 很多经典的经济学论文，虽然提出问题的方式和数据可能已经过时，但其研究思路、模型构建、识别策略，至今仍是宝贵的财富。你需要花时间去消化这些经典。
熟练掌握研究工具： 无论是Stata, R, Matlab还是Python，你需要熟练掌握它们在数据处理、统计分析、图形绘制等方面的基本操作，并且理解这些操作背后的统计逻辑。
如何平衡“打基础”和“做研究”？
这确实是个挑战。但请记住，打基础本身就是一种“做研究”的准备。
融入研究： 你可以尝试从阅读文献开始，当你遇到一个数学概念或经济学模型不懂时，就把它当做你的一个“基础学习任务”。例如，一篇文献里用到了 GMM，你就可以去系统学习 GMM 的理论和在 Stata 里的应用。
选题的艺术： 你的研一（博一）课题，可以是一个“服务于打基础”的选题。比如，你对某类因果推断方法感兴趣，你可以找一个相对简单的数据集，用几种不同的方法去应用和比较，在这个过程中，你就把基础打牢了。
教授的指导： 和你的导师保持密切沟通。告诉他你在这个阶段的学习计划，他会给你最专业的建议。很多导师也会鼓励学生先花时间打牢基础，因为这能为未来的研究效率打下坚实基础。
最后，我想说的是：
不要把“打基础”看作是“滞后”，而是看作是“加速器”。前期花在数理和经济学基础上的每一份努力，都会在你的学术生涯中成倍地回报给你。它会让你更自信地面对复杂的理论，更敏锐地洞察研究的亮点，更有效地解决研究中遇到的难题。
经济学学术研究是一场马拉松，不是百米冲刺。基础牢固，你才能跑得更稳、更远。所以，请务必把这个阶段，最重要的精力投入到打磨好你的“语言”和“工具箱”上。祝你学业顺利！
网友意见
这个问题应该是 @缄默的老橡树 半年前邀请我回答的，我也已经给他和 @慧航 的答案点了赞同。今天跑过来回答纯属烦的时候怒翻了好几页时间线，发现居然没几条我感兴趣的内容，有点伤。
下面进入正题：
做学术”这个说法其实挺模糊的。我在此假定你指得是在学术界谋得一个教职并且不轻易转行。那么一个自然的问题是：什么样的核心竞争力可以帮助你谋得一个教职？
研一的三高课，在师资足够强的学校，一般由3~6位老师担纲。其中讲微观的1~2位老师一般是做纯理论的，讲宏观的1~2位老师中至少有一位做DSGE，讲计量的1~2位老师很可能有至少一位是做理论计量的。
换句话说，你研一三高课程中接触的老师，核心竞争力中基本都包括数理基础强。所以有可能产生一个错觉：如果希望找到教职，必须要在数理基础上向研一教三高的老师看齐。
我不认为这个努力方向是错的，我想指出的是：这其实不是唯一的努力方向。
经济学在理论一端，目前越来越全能。原来认为不可能在经济学框架下解释的一些社会现象，现在也渐渐地在经济学框架下找到了解释。同时，在实证一端，经济学目前的发展方向是方法和framing越来越严谨，数据口径越来越微观。事实上，在实证研究那一端培养自己的能力，同样也可以构成竞争教职的核心竞争力。
据我目前的感受，实证研究那一端的核心竞争力——对各种数据库和数据“生产”方式的熟悉，对各类数据分析和提取工具的熟悉等——要建立起来，也非一日之功。感谢国内万恶的毕业发表要求，我之前也想去做一点短平快版本的实证研究，但尝试了几次以后发现我在这事上非常抓瞎，算了一下未来预期的时间投入，似乎依然不会让我更早毕业，于是就没把主要精力放在那了。
我的另一类经历也能佐证“数理基础并不是唯一有用的核心竞争力”这个看法。我也和一些做实证研究的老师聊过，可以明显感觉出来他们的数理基础并没有做偏理论的研究的老师强，甚至还没有我强。但是看他们做的研究，结合我自己之前尝试的经历，我能明白，我如果想追上他们所做研究的质量，并不是靠拍个大腿说“我要做实证研究”死磕几个月就能追上的。
所以，尽管我还是个没毕业的博士，尽管我并不能完全说清楚走实证路线竞争教职的核心竞争力是什么，但是经过一年多的博士训练和一年多的科研操练，我开始明白做实证研究需要的积累比发出来的论文所展示的要多很多。如果一个博士生很早就明白了这一点，主动放弃建立数理能力，在折腾数据上很早就开始用心积累，未必不是一条可行的竞争教职的道路。
但是问题在于，很难把这类早定方向的人和啥东西还没学会就按照道听途说的“学术潜规则”来混着的人区分开来。两类人嘴上说的话可能差不多，但前一类人博士毕业的时候很可能手握优秀的研究，同时积累了做实证研究的能力；后一类人做了一些水文章，但找教职时一问三不知。在最坏的情况下，你只有在找工作的时候才能弄清楚，这些研一不好好上三高的人里，到底谁在裸泳。
所以，你面临的问题其实并不是要不要打好数理基础，而是要不要裸泳。从你的描述来看，如果没想清楚就盲目把重心从课上挪开，很可能就是裸泳而不自知了。
如果情况真是这样，那么不妨先认真把三高上完，别的先不管。如果能感知到自己在数理能力方面上限较低，同时也不愿放弃搞学术的职业规划，再去培养实证研究方面的核心竞争力，也并不迟。就怕自己明明比较优势在数理那块，结果因为听了谣言心里发毛放弃了，那是最可惜的。
最后，数理基础好有没有用？还是有用的。容我吹个NB：这三年来我发现，我在博士阶段的核心竞争力就是这玩意，于是我看的和看懂的稀奇古怪的论文要显著地比别人多。虽然暂时还没变现成理论文章，但是我对变现的可能性并不悲观。
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