大數據背景下經濟統計專業人才培養模式創新研究

宗義湘，石會娟，楊江瀾，王俊芹，張 亮

(河北農業大學 經濟貿易學院，河北 保定 071001)

大數據背景下經濟統計專業人才培養模式創新研究

宗義湘，石會娟，楊江瀾，王俊芹，張 亮

(河北農業大學 經濟貿易學院，河北 保定 071001)

大數據的偉大變革，對經濟統計專業人才的數據整理、建模、分析等綜合能力提出了更高更強的要求。高等院校作為培養人才的搖籃，必須緊隨時代發展的步伐，培養出符合時代發展要求的復合型創新性人才。結合大數據時代對經濟統計人才提出的新要求和大數據背景下經濟統計專業人才培養存在的問題，從完善課程體系、改革教學模式、強化軟件技能培養、建設教學團隊、優化考核制度等方面提出了經濟統計專業人才培養模式的創新路徑。

大數據時代；經濟統計專業；人才培養；創新路徑

DOI號：10.13320/j.cnki.jauhe.2017.0033

《紐約時報》2012年2月的一篇專欄文章稱，“大數據”時代已來臨，在商業、經濟及其他領域中，決策將日益基于統計數據分析作出，而非基于經驗和直覺。國際數據公司(IDC)的研究結果表明，近年來全球產生的數據量呈爆發式增長，而這些海量數據只有經過分類、加工、整理、分析才能滿足不同的要求，即需要前沿的大數據技術的支持。我國“十三五”規劃(2016-2020年)提出：“實施國家大數據戰略，推進數據資源開放共享”。這意味著中國大數據建設開始了新的篇章。經濟統計專業作為培養具有統計分析技能人才的專業，在大數據的時代背景下，一方面其畢業生的就業需求得以提升。當今社會的各行各業都希望從大數據中挖掘出對自己有用的信息，但只懂得行業知識對于數據挖掘是遠遠不夠的，還需要與專業數據分析技能結合在一起，即需要數據分析人才。另一方面，大數據時代特征也對經濟統計專業人才提出了新的要求。因此，如何培養經濟統計人才，以適應大數據時代的新要求成為高等學校經濟統計專業面臨的問題。本文將分析大數據時代對經濟人才提出的新要求，以及當前經濟統計專業人才培養中不適應大數據時代的人才要求的方面，在此基礎上提出經濟統計專業人才培養模式的創新路徑[1]。

一、大數據時代對經濟統計人才提出的新要求

(一)經濟統計人才應及時更新并掌握統計專業知識

大數據時代的到來，對傳統的統計學中的概念、數據的收集、處理與分析方法等帶來了巨大的沖擊。表1顯示了統計學中一些基本概念發生的巨大變化。

表1 傳統時代與大數據時代統計學基本概念變化的對比

傳統的統計學數據類型為數值型數據和品質型數據，即結構化數據，可以用常規統計指標或者統計圖表來表現。但大數據時代下的數據不僅包括結構化數據，還包括非結構化數據、半結構化數據等，即一切可以記錄或者存儲的信號，具有多樣化的特點，傳統的統計圖表和統計指標等不一定能將其完整地表現出來。傳統的數據來源是已知的，一手數據通常很容易對數據提供者的身份進行識別，二手數據通常也是選用權威部門發布的數據。但大數據時代數據的來源一般為信息網絡系統，很難識別提供者的身份。樣本在傳統統計學中具有舉足輕重的地位，統計者關注的總體的情況一般通過樣本來進行反映。但大數據時代，樣本的地位不再顯得特別重要，因為大數據時代多為網絡數據，對于已經生成好的，沒有和服務器數據庫進行交互的數據，樣本等同于總體，不需要再抽取樣本用于反映總體數量特征。大數據時代所帶來的統計學知識的變化需要經濟統計人才不斷學習，及時更新并掌握統計學知識的變化[2]。

(二)經濟統計人才應具備更廣更深的知識結構

大數據時代的海量數據給經濟統計專業留下了做數據分析的巨大空間，但由于現代社會行業眾多，且不斷有新的行業和新的技術及分析方法的出現，這就要求經濟統計人才是復合型的人才，具備三方面的素質(如圖1所示)。

圖1 復合型人才應該具備的素質

要培養這三方面的素質，一是要掌握扎實的專業理論知識與統計分析方法，能對數據進行分析并建立模型，并能對結果進行解釋和評價。二是要能夠熟練地使用計算機及統計軟件，如SAS、R，SPSS，MATLAB等軟件。因為大數據所依賴的數據分析技術為非關系型的，以數據中心為基礎，將統計軟件與大數據結合起來，可以在很大程度上簡化統計分析的過程。三是具備扎實的數學基礎。經濟統計學以社會經濟現象的具數量特征為研究對象，且隨著研究的深入，所遇到的統計問題最終都要歸結到數學問題上，因此需要扎實的數學基礎。四是了解并掌握其他專業知識。經濟統計學是把統計學的數據分析方法應用到經濟領域所產生的交叉學科，這也說明了統計學只有與其他學科相結合才能產生應用價值。因此，在學好統計專業知識的同時還應學好經濟類、管理類以及其他學科領域的知識，提高人才培養的質量。

(三)經濟統計人才應建立現代分析思維方式

大數據時代對傳統統計學的一個很重要的沖擊是統計分析思維方式的轉變。

1.傳統的統計描述分析過程思維方式的變化(如圖2所示)。傳統的統計描述分析過程分為3步：第一步定性，即首先通過經驗判斷來尋找分析的方向；第二步定量，即對數據進行量化、分析、處理以匯總統計特征，是統計分析的重要環節；第三步定性，即根據分析結果得出結論。大數據時代統計分析過程簡化為兩步：第一步定量，直接從數據中找出需要的有價值的數據，對找到的數據的特征和數量關系進行分析；第二步定性，根據分析的結果做出判斷與決策。

2.傳統的統計推斷分析過程思維方式的轉變。傳統的統計推斷分析過程是在概率保證的前提下，根據樣本的特征來推斷總體，推斷的準確程度依賴于抽樣方法和樣本的代表性。而大數據時代這一過程就變為以實際分布為基礎，根據海量數據的特征進行概率判斷，在分析的某個時點，大數據所需要處理的對象為總體數據，而不是樣本數據，不需要根據樣本特征去推斷總體特征，而是根據計算方法進行推斷[2]，用不同的數據驗證統計規律的科學性、穩定性、適應性等。

圖2 大數據時代統計描述分析過程變化示意圖

(四)經濟統計人才應具備更強的實踐及協作能力

大數據時代對統計人才應具備的核心能力提出了更全面的要求，如圖3所示。

圖3 統計人才應該具備的核心能力

圖3所示的4種核心能力需要在實踐中強化，因此經濟統計人才一方面應該具備更強的實踐能力，以便在復雜的經濟事務中抓住重點、熱點、難點，充分利用掌握的統計信息和專業統計分析方法去分析紛繁的經濟現象，從而發現問題，提出解決問題的合理化建議或措施。另一方面，經濟統計人才應該具備更強的溝通與協調能力。經濟統計人才在完成一項工作任務時要與方方面面的單位和人打交道，因此需要更強的協作能力，才能處理好各部門之間、上下級之間、單位內外之間的各種關系，高質量地完成統計工作任務。而這兩項能力的獲得需要經濟統計人才具備語言表達技巧和深厚的文字功底。

二、當前經濟統計專業人才培養存在的問題

(一)專業課程體系不盡合理，與大數據時代嚴重脫節

目前，經濟統計教學內容比較陳舊，更新速度緩慢，內容更新無法跟上大數據時代快速發展的節奏，課程內容的設置不能滿足社會對統計人才的高要求。現實生活中涉及到的經濟問題繁多且復雜，經濟統計學課程的設置應該更加注重統計的實際應用特性，但目前經濟統計培養課程卻更多地將重心放到理論分析與研究，而且對理論的分析也較為淺顯，這使得學生既學不到扎實的經濟理論，也學不會專業的統計方法，大大降低了課程的實用性。同時，課程設置的范圍較為狹窄，大多局限于經濟統計問題，缺乏交叉學科和跨學科課程的綜合培養，如數據分析與建模技術、數據庫語言與統計分析等。另外，專業課程中關于前沿性的知識嚴重缺失。目前，高等院校對人才的培養以課本知識的講授為主導，缺乏對當前經濟統計領域的熱點、重點問題的總結與討論，致使學生的思想與視野受到很大局限。經濟統計專業的課程內容單一，即使設置多門課程，很多情況下不同課程的教師之間也缺乏溝通交流，導致教學內容的重復。

(二)實踐教學認知不夠，實踐能力培養亟待提升

大多高等院校對經濟統計專業人才的培養采取講授為主、小組討論為輔的教學形式，忽略了實踐教學的重要性和關鍵性。首先是實踐教學的課程設置。一般經濟統計專業的實踐教學由實踐課程設計、校內實訓以及畢業設計等教學環節組成。而目前實踐教學仍采用傳統的方式進行，授課教師在課堂上采用計算機演示的形式供學生觀看，造成了學生創新能力的缺失。雖然很多院校已開設實驗課程，但很多學生只是為了完成作業而按照課本上的實驗流程進行簡單操作，脫離操作教程后，無法完成對實際問題的分析。另外，高等院校對經濟統計專業人才培養的人力、物力、財力等投入明顯不足，對統計軟件、數據庫、計算機配套設備、實驗實訓等的重視程度嚴重不足，造成了數據分析能力培養的環境缺失。大數據背景下，實踐操作能力在社會總要求中的占比越來越高。因此，必須對經濟統計專業的學科建設和人才培養高度重視，加大人力、物力、財力的投入，提升實踐教學能力。

(三)師資力量較為薄弱，教學隊伍不盡合理

隨著國家教育部政策的改革，各大高等院校擴大招生規模，造成教學工作量的大幅增加。為了適應新變化，一些年輕的新教師陸續加入到教學隊伍中，這些新教師大多是剛剛畢業的研究生，缺乏教學經驗和對教學內容與方式的探索，更加傾向于延續陳舊的教學方式和內容。很多教師因缺乏專業領域的社會經驗和實踐能力，從而不能正確地傳授知識與引導學生實踐，嚴重制約了對人才的培養。在大數據時代背景下，對學生數據分析能力的提升與創新迫在眉睫，這就需要教學隊伍發揮更大的能量、付出更多的時間去進行實踐，去開發創新性教學模式。

(四)考核制度體系不完善，對教學成效缺乏判斷

在高等院校人才培養過程中，考核制度應該發揮其甄選、分流、淘汰以及激勵的作用[1]，從而保障人才培養的高質量和高效率，但真正實施起來卻很困難。一方面，受教學方式的影響，課程考核以閉卷考試為主，小論文為輔，重點考核基礎統計知識，學生多以記憶為主來完成考試，因而通過率較高，但面對大數據時代背景下的大規模數據，學生沒有能力解決實際經濟問題。另一方面，受教育經費不足和重視程度較低的限制，對經濟統計專業考核的要求較低。因此經濟統計專業的人才培養應重新從整體角度出發，不斷實踐、不斷開發，使考核制度成為教學成效的有力判斷。

三、經濟統計專業人才培養模式創新路徑

(一)完善課程體系，與實踐相掛鉤

完善的課程體系是經濟統計專業人才培養的關鍵。傳統的課程內容與迅猛發展的信息時代和大數據時代脫節嚴重，經濟統計專業課程的設置要與時俱進，要充分體現課程的創新性，以此來促進學生的數據分析能力、實踐操作能力以及整體素質的提高。對外經濟貿易大學和中南大學經濟統計專業在課程體系改革方面做出了創新性的實踐探索。結合大數據的時代特征，在分析借鑒這兩所院校以及其他院校經濟統計專業課程設置經驗的基礎上，本文提出當前經濟統計專業課程體系設置，如表2所示。總體設計思想是既要重視理論課程的開設，也要強化實踐應用能力的培養。其中，基礎課程的選擇和開設應包括概率論與數理統計、計量經濟學、應用統計學、時間序列分析等，通過這些基礎課程為學生打造扎實的理論基礎，并在此基礎上新增應用型課程、綜合性課程，如數據挖掘、數據分析工具、實踐調研等實踐課程，通過計算機實驗操作培養學生搜集數據、整理數據、分析數據、利用數據的實踐能力。課堂之余，多鼓勵學生參加關于統計類的專業講座，接受最前沿的統計方法和數據分析技術。同時，增加學生參與社會實踐的實習經歷，積極拓寬新的實習和培訓基地，拓展校外實踐空間，通過與第三方機構合作，培養學生處理更為復雜的實際問題的能力[3]。

表2 傳統的專業課程體系與完善后的專業課程體系

(二)改革教學模式，強化軟件技能培養

以專業教師講授為主的傳統固有的教學模式延續至今，缺乏創新。關于統計軟件應用部分，更多是參照課本習題以演示EXCEL為主，SPSS為輔的教學模式。在大數據時代背景下，數據龐大、高速、復雜，簡單的EXCEL早已滿足不了數據分析的實際需求。因此，經濟統計專業的教學模式改革勢在必行。針對前沿統計需求，加設功能強大、更加主流、更加有效的統計軟件教學，如SAS、R、SPSS、SQL等，老師講授過程中將理論與軟件操作緊密結合，并鼓勵學生自主進行數據建模與分析。通過與軟件公司的第三方合作，強化學生運用軟件處理問題的技能，提高工作能力[4]。

(三)建設教學團隊，劃分多層次師資梯隊

圍繞經濟學、統計學學科與經濟統計專業教學改革實踐，緊密結合學科建設和師資隊伍建設，采取“培養、引進、聘任”等措施，繼續優化團隊的學緣結構、學歷結構、年齡結構，提高團隊的整體水平。根據實際教學情況，具體可將教學師資隊伍劃分為主導理論研究、主導應用技術研究和綜合型3個梯度。理論研究型教師精通于講授統計理論和數據分析知識，涵蓋經濟學、統計學、數學、計算科學等領域。應用技術研究型教師側重于統計研究方法的系統介紹和統計軟件的運用與操作。綜合型教師則將統計理論、統計方法、數據建模、分析以及軟件應用等綜合講授，從理論到實踐，培養綜合型人才。同時，注意創建教師梯隊的核心引導力，每個梯隊至少有一位具有豐富教學經驗、較高學術水平、較高威望且具有領導力的資深教師，發揮其學科帶頭人作用，引導整個教學團隊更加積極嚴謹地從事統計專業教學工作[5]。

(四)優化考核制度，真實影射教學成效

為更加全面、有效反映學生掌握基本知識與軟件技能的真實情況，應以多元化考評制度替代傳統考試驅動型的單一考核方式。經濟統計專業屬于偏應用型的學科，因此在最終考核時，應以平時作業、以某一個研究話題的階段性數據分析報告、軟件工具的實際操作、參與社會實踐的表現、考試等多形式、多維度的考量為依據，根據重要性確定所占比例，通過加權得分作為最終考評成績。同時還要注重學術規范，嚴格要求學生的論文寫作格式，嚴懲學術不端行為，并直接與最終考核掛鉤。這樣多角度對學生進行嚴格要求，才能真正達到人才培養的目標。

四、結束語

目前，大多地方普通高校的經濟統計專業課程設置不夠完善，專業人才培養體系不夠成熟，教學隊伍比較薄弱，致使經濟統計專業畢業的學生在就業方面缺乏競爭力。本文從高校經濟統計實際教學出發，剖析人才培養中遇到的問題，并提出相應的改革要求，希望能對經濟統計專業人才培養提供借鑒，推動經濟統計專業的發展，培育符合大數據時代的創新型復合人才。

[1] 薛靖峰，張春梅.大數據時代下經濟統計專業應用型人才培養模式研究[J].教育現代化，2016，8(22):7-8.

[2] 朱建平，張悅涵.大數據時代對傳統統計學變革的思考[J].統計研究,2016，2(33):4-7.

[3] 顏衛忠.統計學專業教學團隊建設路徑與對策[J].統計與信息論壇,2012,27(12):107.

[4] 侯宗毅.地方高校轉型背景下應用統計學專業人才培養模式研究——以河池學院為例[J].教育教學論壇,2016(11):62-63.

[5] 王孟欣,周甜甜,張思乾，等.大數據背景下統計學人才培養模式轉變的思考[J].統計與管理,2015(10):20-21.

(編輯：王 佳)

2016-12-23

河北省教育廳教育規劃項目：“大數據時代統計應用實踐能力培養路徑研究”(編號：GH141060)；河北農業大學經濟貿易學院教育研究項目：“大數據背景下經濟統計專業人才培養模式研究”、“時間序列課程考試方法改革研究”。

宗義湘(1971-)，女，河北唐山人，教授，主要從事統計學、發展經濟學等領域的教學與研究。

G642

A

1008-6927(2017)02-0032-05