为什么美国偏实验学科的教授一般都做一段时间的博士后，而计算机、商学院、统计、生统等大部分都不用做博后？
这个问题触及了学术界一个挺有趣的现象，为什么在某些领域，尤其是实验性强的科学领域，博士后经历似乎是“标配”，而在计算机、商学院、统计、生统等领域则不然。这不是说这些领域就没有博士后，而是其普遍性和必要性有所不同。要理解这一点，我们需要深入看看不同学科的特点、学术晋升的路径以及博士后制度本身的意义。
1. 实验学科的“博士后养成记”：为何如此普遍？
首先，我们得理解“实验学科”的含义。这通常指的是那些需要投入大量资源、时间和精力在实验室进行实际操作、数据收集和分析的学科，比如物理、化学、生物学、医学、材料科学等等。在这些领域，博士后的经历之所以如此普遍，主要有以下几个原因：
深度和广度的技能打磨： 博士研究是探索一个具体、深入的问题。但一个成熟的独立研究者不仅需要精通某一个技术或理论，还需要掌握一套全面的科研方法论。在博士后阶段，研究人员有机会接触到全新的实验技术、设备和研究范式。比如，一个博士在细胞生物学领域可能专注于某种信号通路，但博士后阶段，他可能需要学习CRISPR基因编辑技术、高通流式细胞仪的使用、或者空间转录组学的分析方法。这些都是需要时间去掌握和熟练的，而博士后提供了一个“安全区”来完成这个学习过程。
积累独立的科研能力和“项目管理”经验： 博士研究往往是在导师的指导下进行的，导师会提供方向和资源。但晋升到教授职位，就需要自己设计、申请经费、管理整个研究项目，并指导学生。博士后阶段是学习这些“硬技能”的绝佳机会。你可能需要独立负责一个子项目，撰写科研基金申请书的某些部分，甚至独立发表论文并参与国际学术会议的报告。这些经历是在“扮演”未来教授的角色，为独立研究生涯做准备。
拓展研究领域和建立合作网络： 很多时候，博士生的研究方向相对固定。博士后允许研究者跳出博士阶段的舒适区，进入一个全新的研究领域或应用方向。这不仅能增加你的知识储备和研究视野，还能让你认识不同背景的科学家，建立重要的学术联系和潜在的合作关系。一个好的博士后导师或实验室，往往是学术界人脉网络的起点。
提升个人“作品集”（Publication Record）： 在学术界，“论文数量”和“论文质量”是硬通货。博士后阶段通常是发表高水平论文的黄金时期。你可能有机会在国际顶尖期刊上发表多篇具有影响力的论文，这直接关系到你在学术招聘市场上的竞争力。有时，博士后期间的工作甚至可以成为你未来独立研究项目的基石。
试错和探索的成本： 实验学科的科研本身带有不确定性，实验失败是常态。博士后阶段提供了一个相对自由但又有支持的环境，允许研究者进行更多的探索和试错，而无需直接承担大型实验室的运营压力。这就像学开飞机，从模拟器到副驾驶，再到独立驾驶，每一步都需要充分的练习。
2. 计算机、商学院、统计、生统等领域的“直通车”：为何不那么“强制”？
相比之下，计算机科学、商学院、统计学和生物统计学等领域，虽然也有博士后，但其普遍性和强制性则低得多。这主要源于以下几个方面：
研究范式的差异：
计算机科学： 很多计算机科学的研究是基于理论推导、算法设计、软件开发和系统实现。虽然也有实验（例如评估算法性能、测试系统），但其“实验”的性质与生物化学等学科有很大不同。一个博士生在博士阶段可能已经能够独立完成一个有创新性的算法或系统，并写出高质量的论文。此外，工业界对计算机科学人才的需求非常旺盛，很多优秀的博士生毕业后会直接选择进入科技公司，从事产品研发或工程工作，这些职位本身就提供了大量的实践和成长机会，不一定需要通过博士后作为跳板。
商学院（尤其是市场营销、管理、金融等）： 商学院的研究更多是基于数据分析、理论模型构建和案例研究。虽然也有实验经济学等分支会进行实验，但很多核心研究是通过收集现实世界的数据（如销售数据、财务数据、消费者行为数据）进行统计建模和分析。博士生在博士期间通常会学习和掌握扎实的计量经济学、统计学方法，并能够独立完成一个高质量的数据分析项目。而且，商学院的教授晋升路径也更多元，除了学术研究，对教学能力、行业影响力等也有要求。许多人也可以选择在毕业后进入行业研究机构或咨询公司，积累经验后再考虑学术界。
统计学和生统： 这两个领域的核心是数学和统计模型的理论发展与应用。博士生在博士阶段需要精通统计理论、模型构建和数据分析方法。毕业时，他们通常已经具备了独立开发新统计方法、分析复杂数据集的能力。许多博士毕业生可以直接进入工业界（如金融、制药、科技公司）担任统计学家或数据科学家，这些职位本身就提供了将理论应用于实际问题的机会，并且这些工作经验对未来在学术界发展也非常有帮助，甚至可以被称为一种“行业博士后”的经历。
技能的可迁移性和行业吸引力：
如上所述，计算机、统计、生统等领域的研究成果更容易直接转化为工业界的实际产品和解决方案。科技公司、金融机构、生物医药公司等都对这些领域的人才需求巨大。这意味着一个优秀的博士毕业生有多种职业选择，并不局限于学术界。博士后在这些领域更多的是一种“锦上添花”或“特定方向深耕”的选择，而非“敲门砖”。
很多领域内的核心技术和方法（如机器学习、大数据分析、统计建模）在工业界也在快速发展和应用，博士生在博士期间学习到的技能往往能迅速与工业界的需求对接。
博士培养体系的成熟度：
在计算机、统计等领域，博士培养项目往往更侧重于培养独立解决问题的能力和实际动手能力。博士生在导师指导下，可能需要独立完成一个软件项目、一个大型数据分析或一个新算法的设计。这些项目本身就提供了类似博士后阶段的“实战”经验。
时间成本和机会成本的权衡：
博士后通常意味着几年的时间投入，这期间的薪资待遇通常低于工业界同等水平的职位。对于一些领域，尤其是对工业界有强烈偏好或毕业时即获得高薪工作机会的学生来说，直接就业可能比做博士后更具吸引力。
总结一下：
实验学科对博士后经历的“偏爱”，是由于其研究方法和技能的高度专业化和复杂性，需要通过长期实践来打磨和掌握。博士后提供了一个过渡期，让研究者能够深化技术、拓展领域、积累项目经验，并为独立学术生涯奠定基础。
而计算机、商学院、统计、生统等领域，其研究方法和成果往往更容易直接转化为工业应用，工业界对人才的需求也更加旺盛。博士生在培养过程中，已经获得了相对独立的研究和解决问题的能力，可以直接进入工业界或学术界，博士后的作用更多体现在特定方向的精深研究、积累高水平论文或者作为学术生涯的补充选择，而非绝对必要。
所以，这是一种学科特性、职业发展路径和市场需求的综合体现。就像不同类型的刀具，有些需要经过反复的打磨才能锋利无比，有些则本身就能快速切割。
1. 实验学科的“博士后养成记”：为何如此普遍？
首先，我们得理解“实验学科”的含义。这通常指的是那些需要投入大量资源、时间和精力在实验室进行实际操作、数据收集和分析的学科，比如物理、化学、生物学、医学、材料科学等等。在这些领域，博士后的经历之所以如此普遍，主要有以下几个原因：
深度和广度的技能打磨： 博士研究是探索一个具体、深入的问题。但一个成熟的独立研究者不仅需要精通某一个技术或理论，还需要掌握一套全面的科研方法论。在博士后阶段，研究人员有机会接触到全新的实验技术、设备和研究范式。比如，一个博士在细胞生物学领域可能专注于某种信号通路，但博士后阶段，他可能需要学习CRISPR基因编辑技术、高通流式细胞仪的使用、或者空间转录组学的分析方法。这些都是需要时间去掌握和熟练的，而博士后提供了一个“安全区”来完成这个学习过程。
积累独立的科研能力和“项目管理”经验： 博士研究往往是在导师的指导下进行的，导师会提供方向和资源。但晋升到教授职位，就需要自己设计、申请经费、管理整个研究项目，并指导学生。博士后阶段是学习这些“硬技能”的绝佳机会。你可能需要独立负责一个子项目，撰写科研基金申请书的某些部分，甚至独立发表论文并参与国际学术会议的报告。这些经历是在“扮演”未来教授的角色，为独立研究生涯做准备。
拓展研究领域和建立合作网络： 很多时候，博士生的研究方向相对固定。博士后允许研究者跳出博士阶段的舒适区，进入一个全新的研究领域或应用方向。这不仅能增加你的知识储备和研究视野，还能让你认识不同背景的科学家，建立重要的学术联系和潜在的合作关系。一个好的博士后导师或实验室，往往是学术界人脉网络的起点。
提升个人“作品集”（Publication Record）： 在学术界，“论文数量”和“论文质量”是硬通货。博士后阶段通常是发表高水平论文的黄金时期。你可能有机会在国际顶尖期刊上发表多篇具有影响力的论文，这直接关系到你在学术招聘市场上的竞争力。有时，博士后期间的工作甚至可以成为你未来独立研究项目的基石。
试错和探索的成本： 实验学科的科研本身带有不确定性，实验失败是常态。博士后阶段提供了一个相对自由但又有支持的环境，允许研究者进行更多的探索和试错，而无需直接承担大型实验室的运营压力。这就像学开飞机，从模拟器到副驾驶，再到独立驾驶，每一步都需要充分的练习。
2. 计算机、商学院、统计、生统等领域的“直通车”：为何不那么“强制”？
相比之下，计算机科学、商学院、统计学和生物统计学等领域，虽然也有博士后，但其普遍性和强制性则低得多。这主要源于以下几个方面：
研究范式的差异：
计算机科学： 很多计算机科学的研究是基于理论推导、算法设计、软件开发和系统实现。虽然也有实验（例如评估算法性能、测试系统），但其“实验”的性质与生物化学等学科有很大不同。一个博士生在博士阶段可能已经能够独立完成一个有创新性的算法或系统，并写出高质量的论文。此外，工业界对计算机科学人才的需求非常旺盛，很多优秀的博士生毕业后会直接选择进入科技公司，从事产品研发或工程工作，这些职位本身就提供了大量的实践和成长机会，不一定需要通过博士后作为跳板。
商学院（尤其是市场营销、管理、金融等）： 商学院的研究更多是基于数据分析、理论模型构建和案例研究。虽然也有实验经济学等分支会进行实验，但很多核心研究是通过收集现实世界的数据（如销售数据、财务数据、消费者行为数据）进行统计建模和分析。博士生在博士期间通常会学习和掌握扎实的计量经济学、统计学方法，并能够独立完成一个高质量的数据分析项目。而且，商学院的教授晋升路径也更多元，除了学术研究，对教学能力、行业影响力等也有要求。许多人也可以选择在毕业后进入行业研究机构或咨询公司，积累经验后再考虑学术界。
统计学和生统： 这两个领域的核心是数学和统计模型的理论发展与应用。博士生在博士阶段需要精通统计理论、模型构建和数据分析方法。毕业时，他们通常已经具备了独立开发新统计方法、分析复杂数据集的能力。许多博士毕业生可以直接进入工业界（如金融、制药、科技公司）担任统计学家或数据科学家，这些职位本身就提供了将理论应用于实际问题的机会，并且这些工作经验对未来在学术界发展也非常有帮助，甚至可以被称为一种“行业博士后”的经历。
技能的可迁移性和行业吸引力：
如上所述，计算机、统计、生统等领域的研究成果更容易直接转化为工业界的实际产品和解决方案。科技公司、金融机构、生物医药公司等都对这些领域的人才需求巨大。这意味着一个优秀的博士毕业生有多种职业选择，并不局限于学术界。博士后在这些领域更多的是一种“锦上添花”或“特定方向深耕”的选择，而非“敲门砖”。
很多领域内的核心技术和方法（如机器学习、大数据分析、统计建模）在工业界也在快速发展和应用，博士生在博士期间学习到的技能往往能迅速与工业界的需求对接。
博士培养体系的成熟度：
在计算机、统计等领域，博士培养项目往往更侧重于培养独立解决问题的能力和实际动手能力。博士生在导师指导下，可能需要独立完成一个软件项目、一个大型数据分析或一个新算法的设计。这些项目本身就提供了类似博士后阶段的“实战”经验。
时间成本和机会成本的权衡：
博士后通常意味着几年的时间投入，这期间的薪资待遇通常低于工业界同等水平的职位。对于一些领域，尤其是对工业界有强烈偏好或毕业时即获得高薪工作机会的学生来说，直接就业可能比做博士后更具吸引力。
总结一下：
实验学科对博士后经历的“偏爱”，是由于其研究方法和技能的高度专业化和复杂性，需要通过长期实践来打磨和掌握。博士后提供了一个过渡期，让研究者能够深化技术、拓展领域、积累项目经验，并为独立学术生涯奠定基础。
而计算机、商学院、统计、生统等领域，其研究方法和成果往往更容易直接转化为工业应用，工业界对人才的需求也更加旺盛。博士生在培养过程中，已经获得了相对独立的研究和解决问题的能力，可以直接进入工业界或学术界，博士后的作用更多体现在特定方向的精深研究、积累高水平论文或者作为学术生涯的补充选择，而非绝对必要。
所以，这是一种学科特性、职业发展路径和市场需求的综合体现。就像不同类型的刀具，有些需要经过反复的打磨才能锋利无比，有些则本身就能快速切割。
网友意见
转载一段从别的地方看来的话，足够回答你这个问题。
在美国，不同学科的前途和竞争激烈程度可以从学术界人员构成等情况一窥端倪
a类学科: phd毕业能够直接找到教职，phd期间很少发文章，甚至不发文章都能毕业，
行业内几乎没有postdoc，代表学科：金融，经济，统计
b类学科: phd毕业有一些能够直接找到教职，从业者中有一些postdoc，但大部分是美
国以外学校的phd学位，phd对文章要求不高，文章影响因子普遍低，代表学科：计算机
，电子和传统工科中的偏应用方向
c类学科: phd毕业基本不能直接找到教职，从业者中有大量postdoc，其中很多是美国
学校的phd学位，phd对文章要求高，文章影响因子很高，代表学科：生物，纳米，物理
如果从经济学的角度来类比的话，a类学科的特点是前期从业者(prof)不需要从后期从
业者(phd)身上获得资源(这里资源包括廉价劳动力以及产出成果), 与之相类似经营方
式的是一般性的正常投资，包括储蓄，股票等等，老储户老股民可以传授经验给新储户
新股民，但不能从新人手里拿到钱。在不考虑通货膨胀的情况下，投资收益率是固定的
，投资就是为了回报。
b类学科的特点是前期从业者需要得到后期从业者的资源，才能保持行业发展。例如教
授需要phd做科研才能发paper，类似的经营方式是社会保险和养老保险：即现在的年轻
人存钱给现在的老年人发退休金，等现在的年轻人变老了，就会有新的年轻人来供养他
们。这种模式下，资金流入流出是平衡的，保险类投资主要为的是规避风险，可以保本
但基本没有太大回报。
c类学科的特点大家也该明白了，前期从业者需要得到大批后来从业者的资源才能保持
行业运行：一方面新增加的教授席位远远赶不上phd培养数目，大量postdoc积压而没有
相关业界职位，导致教授可以大批使用廉价劳动力，另一方面，只有大量廉价劳动力(
新入行者)的支撑才能产出成果使老入行者收益。这种金字塔的模式(Pyramid scheme)
实际上就是传销模式。除了极少数金字塔顶的人(prof)能够获利，大部分
入行者的投资都会血本无归。这是由经济学规律和行业结构决定的。
c类学科经常会刮起一阵劝退风，但常常会遭到行内人的抵制，这个道理和参与了传销
的人员会拼命维护传销金字塔结构，以期待新入行者的道理是一样的。
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