大數據時代下經濟管理人才培養創新研究

侯如靖

（天津職業技術師范大學經濟與管理學院，天津300222）

互聯網、物聯網等技術在發展和普及的同時，不斷產生的海量數據資源也得以記錄和挖掘。“大數據”意味著以數據為新生產要素時代的到來，通過對數據的追根溯源，可以發現經濟和社會生活中的各項規律，因此社會對大數據人才的需求也在持續增長。人力資源和社會保障部2020年發布的《新職業——大數據工程技術人員就業景氣現狀分析報告》中顯示，中國大數據行業人才需求規模達到210萬，2025年前仍將保持30%～40%的增速，需求總量在2 000萬人左右。為適應這一趨勢，國內外高校紛紛開始設立相關專業[1－2]。2016年，教育部批準設置“數據科學與大數據技術”本科專業，旨在培養社會亟需的具備大數據處理及分析能力的高級復合型人才。該專業涉及大數據的發現、處理和運算等核心理論和技術，因而通常只有在與計算機、數學、統計學、信息技術等科目相關的院系才會設置[3－4]。為進一步順應大數據時代的發展趨勢，部分高校開始對經濟管理人才培養進行創新，在經濟管理專業基礎上結合大數據的特點，設置會計學（會計大數據方向）、市場營銷（大數據營銷方向）、金融工程（金融大數據方向）等本科專業。然而，這些人才培養創新的方法并非都能達到預期目標，因為簡單的組合不一定能實現“1+1>2”的效果。為此，本文分析大數據時代下經濟管理人才培養創新存在的問題，從不同的角度分析這些問題的成因，在此基礎上提出具有針對性的建議。

1 經濟管理人才培養創新存在的問題

1.1 專業定位不清晰

專業定位必須符合社會發展需要，同時又要體現出差異與特色[5]。為了培養與時俱進的大數據人才，高校緊密結合大數據技術的發展趨勢，基于其在經濟管理領域中的應用，將大數據與經濟管理專業相融合，在不同的經濟管理專業中設置了大數據方向。然而，通過分析發現，部分高校在專業定位中提到了大數據分析相關技術技能的培養，但并沒有涉及如何利用大數據技術來解決經濟管理中的實際問題。因此，造成專業定位不清晰、人才培養目標空泛的局面：雖然考慮到大數據的重要性與能力培養，但是卻沒有明確大數據的具體應用場景，沒有找到大數據與經濟管理專業相融合的點[6]。那么培養出的學生在就業時可能會面臨這樣的尷尬境地，似乎掌握一些大數據分析技能，但又不知如何與專業知識相結合去解決實踐中存在的問題，最終可能依然從事的是傳統工作。

1.2 課程體系不匹配

大數據相關經濟管理本科專業典型示例如表1所示。通過比較和分析部分高校大數據相關經濟管理本科專業的課程體系，發現在課程體系設計中，主要存在兩個問題。第一，關于大數據分析的相關課程太少。如河南財經政法大學開設的市場營銷（大數據營銷方向）的核心課程中只有大數據營銷和商業數據分析兩門課與大數據分析相關。第二，計算機類課程未與專業方向相融合。如西南財經大學開設的會計學（大數據方向）課程體系分為會計專業課程、數學統計課程、計算機類課程。這三者之間的聯系度低，缺少大數據與會計相結合的課程，即如何利用大數據來解決會計問題。可見，課程體系設置缺乏創新性，未能體現人才培養的特色，很難滿足社會對大數據經濟管理人才的需求[7]。其實，核心問題在于課程體系中很少涉及經濟管理領域中大數據應用場景的特色課程。

表1 大數據相關經濟管理本科專業典型示例

1.3 師資隊伍不專業

由于大數據與經濟管理專業創新融合是新的方向，所以高校普遍缺乏師資隊伍的積累與儲備。從高校實踐看，基本都是通過整合校內外資源以滿足師資需求[8-9]。其中，授課教師主要是從計算機、信息技術等專業遴選出來的，這必然會帶來一個問題，即這些教師能夠講好數據結構與算法、機器學習與數據挖掘等課程，但他們對經濟管理專業相關知識的認識與理解不足，很難在授課中結合經濟管理領域中大數據問題。那么，學生可能分別學了會計專業知識、計算機類知識，由于教師很少能在授課過程中將二者融合教學，因此學生可能很難具備利用大數據解決經濟管理問題的能力。

1.4 教材建設不充分

對于計算機類等傳統的課程來說，教材建設很充分并且可選余地很大。不過，如果想要找到計算機與經濟管理專業相融合的教材卻少之又少。從專業定位與能力培養上來看，學生必須能將所學的理論知識和專業工具相結合解決經濟管理實踐中存在的各類問題，這必然要有相關的教材，借助該教材對學生的能力進行培養，但由于大數據與經濟管理相融合的專業創新處于起步階段，所以教材建設不充分在所難免，這就要求教師在探索中進行教材建設。實際上，部分高校正是由于沒有相關教材，才沒有開設相關的課程[10]。以會計學（大數據方向）為例，通常需要會計大數據挖掘與分析、大數據稅務風險管理、智能財務與設計等方面的教材。為此，大數據與經濟管理專業相融合的教材建設十分急迫。

2 經濟管理人才培養創新問題的成因分析

2.1 人才培養認知不足

大數據是熱點，并且人才缺口很大，因此部分高校為滿足社會需求，在經濟管理專業基礎上開設了大數據方向[11]。然而，對人才培養認知至少存在以下不足：第一，沒有認清人才需求狀況。雖然大數據人才需求總量在逐年攀升，但是不同類型人才需求差異卻很大。目前，人才市場上主要是以大數據技能型人才為主，而極為缺乏掌握大數據技術與經濟管理知識的復合型人才[12]。第二，沒有確定人才培養重點。對于各種經濟管理專業的大數據方向，人才培養的重心不應放在大數據分析技術上，而應以基于大數據進行經濟管理決策為核心任務，強化大數據思維能力以及大數據分析與決策能力的培養。第三，沒有明晰人才培養出口。由于沒有進行充分的人才市場調研，所以在人才培養目標闡述上十分模糊，在人才培養方案設計上過于寬泛，最終導致學生在選擇就業方向時面臨難題。

2.2 融合創新意識不強

傳統經濟管理專業設立大數據方向要注重融合創新才能實現人才培養目標，這是因為大數據分析技術與工具依然只是解決經濟管理問題的手段。不能將傳統的經濟管理知識與大數據分析技術割裂開，而要將二者深度融合才能培養出符合社會需要的專業人才。然而，在人才培養目標與課程體系設計等方面，部分高校沒有將融合創新落到實處，即經濟管理課程與大數據課程是相互分離的，兩類課程相融合的創新特色課程很少。另外，在師資配備上，大數據課程師資通常都是來自于計算機學院、信息學院或理工學院，這些教師最大的短板在于對經濟管理知識與實踐的積累不夠，為此很難在授課過程中向學生展示運用大數據分析來解決企業中存在的問題。因而，為實現人才培養方案順利落地，應提高融合創新意識，加大融合課程開發與融合師資培養。

2.3 資源整合力度不夠

雖然高校都進行了資源整合，但在力度上依然未能滿足要求。第一，對課程進行了整合，但只限于高校已有資源。如具有什么樣的大數據師資就開設什么樣的課程。為此，不同高校在課程設置上差異極大，這主要是因為各高校資源存在差異。第二，對師資進行了整合，但僅停留于授課層面。由于課程設置中涉及不少理工類課程，所以從校內其他學院聘請了授課教師。不過，這些師資基本都是兼職授課，而沒有全職調入經濟管理學院，這必然會影響教師投入與教學效果。總體上看，絕大多數高校都沒有重視對校外資源的整合，即將相關企業或校友納入資源整合的范疇。通常來說，企業實踐都會先于理論發展，因此更應加大對校外資源的整合，從而更好地推進課程開發、教材編寫、師資培養等。

3 對策建議

3.1 基于調查研究，明確專業定位

在對專業進行定位時，很多高校能夠做到順應社會發展趨勢，但卻未具體闡明如何滿足人才市場需求，這是因為一些高校在設立大數據方向時，并沒有對人才需求狀況進行充分的調研。為此，建議對大數據在經濟管理中的應用進行調查研究，了解大數據如何解決經濟管理中存在的問題，進而梳理出具體的專業方向與大數據相結合的人才需求崗位，據此闡明學生需要掌握的知識與技能以及未來可以勝任的崗位類型等[13]。以大數據營銷方向為例，需要調查企業如何利用大數據進行用戶畫像、產品開發、精準推廣、關系管理、價格制定等，從中總結出相關人員需要掌握哪些專業知識與技能，再結合高校的特色與優勢來明確專業定位。雖然調查研究的工作量可能會很大，但是一旦調查研究執行到位，不僅專業定位會很清晰，培養方案設計也會很準確。

3.2 基于融合創新，創設特色課程

在課程體系設計中，對于經濟管理和大數據的基礎課程，通常不需要考慮融合創新。不過，對于大數據應用實踐類的課程，必須開展融合創新以體現出特色[14]。如會計學（會計大數據方向）至少要涉及會計大數據挖掘與分析、大數據稅務風險管理等課程。對于市場營銷（大數據營銷方向）的課程內容必須包括基于大數據的用戶畫像、廣告精準投放等。為此，高校要避免將經濟管理課程與大數據課程進行簡單拼接，而要圍繞企業實踐中的具體問題開展融合創新。這樣形成的特色課程才會更具有現實價值，學生通過此類課程的學習訓練，才能初步掌握知識與技能，從而利用大數據解決問題。目前，高校在課程的融合創新上不具有優勢，因為高校暫不具備兼具經濟管理知識與大數據技術的人才，為此需要聯合具有豐富經驗的企業進行課程的設計與開發。

3.3 基于資源整合，培養專業師資

傳統經濟管理專業的師資并不具有大數據分析技能，為此可以整合校內外資源以補充專業師資。第一種做法是將校內大數據方面師資吸納進經濟管理學院，讓他們專職從事經濟管理大數據的理論與應用教研工作，不過這種做法的難度很大，涉及人員變動的意愿，以及職能機構間的交接。第二種做法是對現有經濟管理師資進行大數據技能培訓，使他們逐漸能承擔起大數據方向的教研工作。但是，這部分師資需要有一定的理工科基礎，還需要對大數據分析技術有興趣。第三種做法是從企業聘請大數據實踐導師，彌補大數據方向專業師資的空缺，這種做法很務實，能從企業一線汲取智慧，唯一的不足在于師資穩定性差。第四種做法是高校可以高薪從全球招聘相關專業背景的科研工作者或企業實踐家。這種做法成本較高，還需要高校具有品牌優勢，并非一般高校所能企及。

4 結語

近年來，高校經濟管理專業開始設立大數據方向，這種專業改革順應了時代發展的要求。從高校實踐來看，只有少部分高校有清晰的專業定位以及與之相契合的人才培養方案。其實，多數高校對人才培養認知不足，融合創新意識不強，資源整合力度不夠，從而導致專業定位不清晰、課程體系不匹配、師資隊伍不專業、教材建設不充分。因而，當在經濟管理專業上設立大數據方向時，建議采取以下三項措施：基于調查研究，明確專業定位；基于融合創新，創設特色課程；基于資源整合，培養專業師資。最終，培養出能滿足各行各業需求的經濟管理大數據人才。