循證理念下金融科技專業如何助推“新文科”建設

斯麗娟　王廣在　魏志鵬

摘 要：“新文科”建設還處在探索階段，以“證據”為核心的循證理念為金融科技專業建設提供了新的視角。本文采用內容分析法，以開設金融科技專業的20所院校的專業培養目標和12所代表性院校的課程體系為樣本，揭示其主要特征以及面臨的主要問題。本文認為金融科技專業可以新技術為基礎打造金融科技循證實踐平臺;結合循證理念培養具有循證技術的復合人才;利用“證據”元素推動學科科學化發展;運用循證教學助推交叉課程融合發展，以此響應“新文科”建設號召。

關鍵詞：“新文科”;循證理念;金融科技專業;培養目標;課程設置

為加快建設高水平本科教育，全面提高人才培養能力，2018年10月，教育部印發了《關于加快建設高水平本科教育全面提高人才培養能力的意見》，“新文科”建設提上日程。2019年4月，教育部等相關部門發布“六卓越一拔尖”計劃2.0，提出建設新工科、新醫科、新農科、新文科。2020年4月，教育部啟動部分領域教學資源建設工作，探索基于“四新”理念的教學資源建設新路徑，“新文科”建設持續推進。2020年11月，“新文科”建設工作會議在山東大學（威海）召開，發布了《新文科建設宣言》，對“新文科”建設作出全面

部署。

2018年被正式列入金融學專業類別下的金融科技專業，目前共有20所院校開設，回應大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新技術的發展，主要為金融業培養既懂技術又懂金融的復合型專業人才，是一個金融與科技交叉融合新興學科。“新文科”建設的具體方向與措施之一就是發展新興學科，彌合以學科專業為載體的知識生產方式，由單一學科專業向跨學科、超學科轉型[1]。因此，“新文科”建設的提出既為金融科技專業這一交叉融合學科建設創造了難得的發展機遇，也為金融科技專業如何回應新形勢、融入新環境、作出新貢獻提出了新要求。本文采用定性分析和定量分析相結合的內容分析法分析了金融科技專業的學科建設現狀，同時引入被稱為社會科學第三次“科學化”浪潮的循證社會科學，從循證理念的視角探討了金融科技專業如何利用“證據”元素助推“新文科”建設。

一、研究設計

本文通過內容分析法定性和定量分析金融科技專業建設情況。內容分析法是一種對符號行為交流的內容進行客觀系統分析，以推斷意圖、驗證假設或描述事實的信息分析方法[2]。內容分析法通過對文獻的特定主題內容進行定性和定量剖析來揭示該主題內容的實質，系統客觀地把握其研究動態和趨勢，實現了定性與定量的良好結合[3-4]。內容分析法一般按照提出研究問題、確定研究樣本、建立分析單元、進行類目建構、編碼與分析類目識別、解釋與檢驗來執行[5]。

1.樣本選取

本文通過收集教育部批準的20所開設金融科技本科專業的院校官網信息，獲取院校金融科技專業人才培養方案。鑒于部分高校課程設置方案不盡詳實，考慮到內容分析法要求研究樣本形式統一與內容完整，本文選取20所院校的培養目標和12所院校的課程設置方案作為研究樣本。12所院校分別為：中央財經大學金融學院、西南財經大學金融學院、深圳大學微眾金融科技學院、中山大學新華學院管理學院、山東財經大學金融學院、上海立信會計金融學院金融科技學院、吉林財經大學金融學院、廣東金融學院經濟貿易學院、山東財經大學東方學院財稅金融學院、山東工商學院金融學院、西華學院經濟學院、南昌理工學院財經學院，相關院校包括不同層次、不同地區高校，具有一定代

表性。

2.編碼設置

內容分析法的核心在于針對分析內容建立符合主題、滿足目標的類目體系，并且要求類目體系完備而互斥。2018年，教育部發布《金融學本科專業類教學質量國家標準》，對相關專業人才的培養目標、培養規格、課程體系、教學規范、師資隊伍、教學條件、質量保障等提出明確規定。本文以該標準對金融科技專業提出的知識、能力和素質培養要求為基本依據，構建了培養目標和課程設置分析類目并進行編碼。

（1）培養目標。本文以每一所院校的課程培養目標為分析單元，采用總結和小組討論的方式確定具體類目標準，并為不同的分類項進行編碼。知識目標包括經濟學金融學知識、金融科技類知識、數學計算機基礎知識、外語知識和相關知識，分別編碼為Z1～Z5;能力目標分為經濟學金融學能力、科技類能力、科學研究能力、外語能力、數學計算機基礎能力、金融科技綜合能力、實踐創新能力和綜合能力，分別編碼為N1～N8;素質目標包括專業素質和綜合素養，分別編碼為S1和S2。最終形成了一個包含3個一級類目和15個二級類目的培養目標編碼表，如表1所示。

（2）課程設置。本文采集到12所院校金融科技專業的本科專業設置申請表，并從其中主要課程部分獲得了專業必修與專業選修共計333門課程。本文以每一所院校的課程設置為分析單元，采用總結和小組討論的方式確定具體類目標準，并為不同的分類項進行編碼。經濟金融理論課程包括經濟基礎課和金融專業課，分別編碼為J1和J2;拓展課編碼為T1;金融科技類課程編碼為R1;工具類課程包括科技類課程、數學類課程和計算機類課程，分別編碼為G1、G2和G3;實踐類課程包括專業實踐類課程和創新創業實踐，分別編碼為S1和S2。最終形成了一個包含5個一級類目和9個二級類目的課程編碼表，如表2所示。

3.標注結果及信度檢驗

（1）標注結果。按照表1所給出的分類與實例，將20所院校的培養目標文本依據15項分析類目進行標注，共計標注內容202條。其中，知識和能力目標分別為61條和88條，素質目標共53條。按照表2所給出的分類與實例，對12所院校的課程依據9個分析類目進行標注，共計標注333門課程，其中，經濟金融理論課程135門，拓展課9門，金融科技類課程52門，工具類課程87門，實踐類課程50門。

（2）信度檢驗。本環節分別對20所院校課程目標樣本獨立編碼，通過信度分析來檢驗二者對同一樣本評價的一致性程度。不同編碼者的編碼一致性比率達到80%以上，可以認為通過了信度檢驗，通過測算，培養目標信度值為87.44%，說明本文構建的培養目標類目系統可信度較高。課程類目信度值為91.34%，說明本文構建的課程類目系統可信度較高。

二、結果分析

1.培養目標特征分析

（1）知識培養目標重視金融和科技的融合。在以大數據、人工智能為代表的新科技革命迅速發展的時代，金融專業更加重視金融和科技知識的深度融合培養。如表3所示，金融科技類知識占所有內容的12.87%，在知識培養目標中占比最高，其次才是經濟學金融學知識、數學計算機基礎知識和外語知識。可見金融科技專業作為典型的交叉學科，注重引入科技知識，推動學科融合發展。如中央財經大學金融科技專業要求學生掌握大數據、人工智能、區塊鏈等前沿科技的基本技術。而且新科技正在推動金融學發展模式轉變，大數據智能化分析技術對數據進行聯機分析和挖掘與建模，使碎片的數據轉化為更加系統的知識。機器學習技術通過對以往數據經驗的學習逐步提高數據處理能力，使數據挖掘和未來預測的功能更加準確。這些新技術使處理以前不可能完成的海量數據成為現實，深刻改變金融市場的運作，將進一步推動金融科技專業發展。

（2）能力培養目標重視實踐應用能力。金融科技通常被定義為金融和科技的融合，通過技術的變革推動金融體系創新，創造新的產品、流程和模式，從而對金融市場產生深刻影響。如表3所示，金融科技專業尤為重視實踐創新能力培養，占所有內容的17.82%，其次是金融科技綜合能力，占比9.41%。實踐創新能力方面，強調實際應用能力。如，陽光學院要求學生能夠基于區塊鏈技術面向金融機構、政府經濟管理部門以及科技企業從事金融科技產品的設計與運營。金融科技綜合能力方面強調金融和科技的融合應用。如，西南財經大學要求學生能夠解決大數據分析與挖掘、智能投顧與風險管理、借貸與公司金融創新等領域的實際問題。實踐應用能力的培養順應時代需求，近年來，涌現出了支付創新、智能投顧、數字貨幣等金融科技活動，帶動了普惠金融、財富管理和監管科技等金融業務的發展，這是新科技應用于金融領域的結果。

（3）素質培養目標注重復合型人才培養。當下，金融機構和金融科技企業要求從業人員不僅要具備金融思維，還應熟練掌握新科技。如表3所示，專業素養目標占比14.85%，綜合素養占比11.39%，兩者相當，說明院校注重培養復合型人才。專業素養方面，一是注重多學科交叉知識和能力培養。如，中央財經大學注重培養能夠適應銀行科技、監管科技、智能投顧與程序化交易等領域需要的復合型金融人才。二是注重培養能夠能勝任金融機構、金融科技公司的產品設計、系統開發及維護等工作的人才。如吉利學院要求學生適應金融科技企業需要，特別是汽車金融智能風控等領域需要。在綜合素養方面，院校要求學生具有全球化視野和跨學科專業背景，同時兼顧人文科學素質。如山東財經大學要求學生通曉科學知識、富有科學精神，具備一定文藝鑒賞能力，了解歷史文化。可見院校注重專業素養的同時兼顧其他綜合素養的培養。

2.課程設置特征分析

（1）課程設置更加注重學科融合，但融合深度有待加深。從課程大類設置情況看，如表4所示，課程設置中經濟金融理論課程占比最高，其次是工具類課程，金融科技類課程占比位列第三。說明金融科技專業不僅重視金融專業知識培養，還更加注重吸收其他學科知識。在金融科技類課程和工具類課程中，金融科技類課程占比最高，如表5所示，占所有課程的15.62%，其次是科技類課程和計算類課程，然后是數學類課程。說明金融科技專業不滿足于計算機、數學等工具的運用，還順應科技發展，引入科技作為學科發展工具。在調研過程中發現，科技類課程作為重要基礎工具得到院校重視，如區塊鏈技術與加密數字貨幣、人工智能基礎、云計算機技術等課程。更重要的是金融科技類課程已經開始進入課堂實踐，如金融科技原理、金融科技監管與監管科技、人工智能金融、區塊鏈金融等學科交叉課程。不過可以看出金融科技類課程大多是金融與科技的簡單組合，融合深度有待進一步加深。

（2）課程設置凸顯實踐應用性，但缺乏實踐平臺。金融學作為典型的應用型學科，一直在隨著時代需求轉變課程設置，傳統的金融學注重數學基礎，隨著信息技術革命，更重視計算機基礎，當新一輪科技革命到來，金融學專業更重視科技類課程設置。在調研中發現，院校將新興技術融入實驗課中，旨在提升學生實踐應用能力。比如大數據金融計量分析綜合實踐、人工智能金融實驗、機器學習與金融應用實踐、區塊鏈金融應用實踐等課程。一些院校還建設金融科技實驗室，如中央財經大學—蘭州銀行股份有限公司金融科技創新聯合實驗室，為學生實踐能力培養提供了很好的平臺。在創新創業實踐方面，包括“互聯網+”供應鏈金融創新實踐、數字普惠金融產品設計分解實踐等課程。這些課程為學生創新創業能力培養提供了很好的平臺，但創新創業實踐課程在實踐類課程中僅占16%，原因在于院校雖然重視實踐應用但缺乏實踐平臺。

培養目標和課程建設是高校學科建設的基礎。當下“新文科”建設正在摸索中前進，學科建設更是重中之重，金融科技專業如何回應“新文科”建設是值得關注的問題。近年來以“證據”為核心的循證科學發展呈現出多學科、多分支趨向，循證經濟學、循證管理學、法循證學等循證社會科學交叉學科應運而生，而且與“新文科”建設有著天然契合之處，兩者均強調信息技術應用，均強調跨學科、多學科[6]。循證理念已經開始在經濟學領域有所實踐，而金融科技專業建設更是契合循證理念和“新文科”建設要求的集合體。因此本文運用循證理念對金融科技專業建設進行研究，探索對“新文科”建設思路。

三、基于循證理念的金融科技專業“新文科”建設建議

循證理念源自20世紀末興起的循證醫學，其核心是基于“證據”的決策思想。在很長時間內，基于常識與經驗是社會科學的主流實踐方式，但時常與科學理論脫節。而被稱為社會科學第三次“科學化”浪潮的循證社會科學，就是借鑒循證醫學的理念、思想和方法，開展研究、科學決策和實踐應用的新興交叉學科[7]。在經濟學領域，已有學者探討了循證方法在微觀經濟領域和宏觀經濟領域的具體應用方向和發展前景[8]。這為金融科技專業引入循證理念和方法提供了思路。“新文科”之新在于新科技發展與文科融合引致的文科新增長點[9]。金融科技專業正是融入大數據、人工智能、云計算、區塊鏈等新興技術解決金融問題的學科。而這些新興技術具有明顯的“證據”特質，這為循證理念應用于金融科技專業提供了天然平臺。在此背景下，本文認為遵循循證理念，金融科技專業可以從四個方面助推“新文科”建設。

1.打造金融科技循證實踐平臺

循證實踐是實踐者針對實踐服務對象的具體問題，根據研究者提供的最佳證據及管理者制定的實踐指南與標準等進行的實踐[10]。循證實踐改變了傳統實踐遵循經驗進行實踐的邏輯，根據科學證據進行實踐，使實踐更加科學化。通過調研發現，金融科技專業在能力培養目標和課程設置上都凸顯實踐應用性，這是對社會需求的回應，也是“新文科”建設的嘗試。但金融科技專業在課程建設中卻缺乏創新創業實踐應用平臺。循證實踐理念可以為實踐平臺建設提供新的思路。

引入循證實踐就是將金融服務對象的意愿與高質量證據和金融從業者的專業技能結合在一起，為金融服務對象提供最佳服務的過程。金融科技的使用者包括政府、金融企業、金融客戶、金融研究者等。政府負責制定金融政策，企業為客戶提供金融咨詢和建議，金融客戶根據自己的需求做出金融決策，金融研究者針對不同的領域集成不同的證據，通過數據的收集、分析、挖掘、可視化呈現，匯集大證據庫[11]，以此為基礎構建不同的循證系統，比如央行的循證決策系統、財政部門的循證決策系統、外匯市場的循證風險預警系統、金融企業的循證咨詢系統、金融客戶的循證決策系統等共同組成金融科技循證實踐平臺，該平臺將為金融科技專業學生提供大數據分析和產品設計的創新實踐支持。

2.培養具有循證技術的復合人才

人才培養是“新文科”建設的核心任務之一，長期以來占據主導地位的專門化教育理念已經不能適應“新文科”對培養“復合型”“創新型”以及全面發展人才的時代需要[12]。在前文的分析中，金融科技專業注重多學科交叉知識和能力培養，注重培養能夠勝任金融前沿領域工作的復合型人才，但培養方案并沒有給出具體的實施措施。循證理念可為金融科技專業人才培養提供新思路。一是兩者都試圖以學科間的交叉融合尋找學科研究新領域。二是兩者都注重跨學科師資隊伍打造和復合型人才培養。當然遵循循證理念的人才培養還要求掌握證據資源的獲取方法和技術并能應用于實踐。

本文認為遵循循證理念探索人才培養新模式可以從以下幾個方面著手。一是開展卓越復合型文科人才培養。調研發現院校在用不同的方式探索人才培養模式。比如，跨校跨院聯合培養，設置雙導師、主輔修等，實施研討班（演習班）制度等不同形式培養方案。二是加強師資隊伍跨學科能力建設。可以引進多學科背景的中青年教師，幫助他們搭建多學科的平臺，支持其進行跨學科研究。當然遵循循證理念的人才培養還要求掌握證據的獲取、處理、分級、綜合分析等基本循證技術，以及系統評價、Meta分析、證據地圖、GRADE證據分級等循證社會科學研究方法并能應用于實踐。

3.“證據”元素推動學科科學化發展

傳統意義的文科，由于學科劃分過細，導致學科視野狹窄，嚴重制約了學科發展，“新文科”建設要求文科專業借助科技的力量，走科學實證的發展道路。而基于“證據”的循證理念就是科學實證的典范。金融科技專業作為交叉學科要解決的問題就是在有限的資金條件下如何高效地配置資金的問題，其前提就是需要獲取高質量的證據，為各類金融決策的形成、實施、評估、調整提供科學的依據。在前述內容分析結果中，金融科技專業重視金融和科技的融合，但存在的問題是院校開設課程僅僅是金融和科技的簡單組合，并沒有深度使用科技工具使金融科技專業走向科學實證的道路。而大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新興技術具有典型的“證據”特點，將為引入循證理念助力金融科技專業科學化發展提供支撐。

“證據”是循證社會科學的核心，基于新技術的數據搜集與整理，將會得到更接近事物真實發展規律的信息，這就有效彌補了傳統金融學抽樣方法和模型設計的缺陷。已有學者把“證據”元素引入經濟學，認為大數據擴展了傳統經濟學研究的小樣本，挑戰了包括不完全信息在內的各種前提假設，也為各類經濟主體決策、學術研究提供了高質量的參考依據[13]。這將為金融科技專業引入“證據”元素，探索學科科學化發展路徑提供借鑒。這既響應“新文科”建設學科融合要求，也為金融科技專業學科科學化發展注入新的動力，指引新的發展方向。

4.循證教學助推交叉課程深度融合發展

課程教學是學生培養和課程建設的手段，也是“新文科”建設的重要抓手，而循證理念不僅僅可以為學科發展注入動力，也可以運用到教學之中，即循證教學。循證教學是以滿足學生的學習愿望為出發點和歸宿，同時應用所能獲得的最好的教學研究證據，結合教師個人的教學經驗以及學生的實際情況進行的教學[14]。證據是教學理論與實踐結合的橋梁，循證教學即是要將實踐結果應用到每個教學設計的環節中，從而不斷提高教學水平[15]。根據本文的調研結果，一些院校開設金融大數據技術及應用、區塊鏈金融等金融科技交叉課程，以及大數據金融計量分析綜合實踐、金融大數據清洗實驗等實踐應用課程，但都還處于探索階段，交叉課程建設由探索走向成熟，還需要老師和學生共同來實踐。

2020年新冠疫情的突然來襲，使網絡教學取得了很大的發展。在本科課堂教學中Zoom、騰訊會議、釘釘、雨課堂等視頻軟件的使用可以產生很多數據，這些數據可以轉化為課堂教學效果的證據。金融科技專業作為應用型學科，實踐課程更具重要意義，這就要求教師以課堂中運用新技術解決金融問題的實踐過程為證據，不斷改進教學實踐服務。基于課堂的證據，老師們結合自身經驗，考慮學生需求，將所獲最佳證據運用到教學中，提高教學質量。基于此，循證教學將為響應“新文科”建設學科交叉融合要求、提升金融科技專業教學質量提供新的選擇。

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[本文是國家社會科學基金重大項目“循證社會科學的理論體系、國際經驗與中國路徑研究”（19ZDA142）和2021年甘肅省高等教育教學成果培育項目“經濟學科研資源轉化為課程內容的研究與實踐”的研究成果]

[責任編輯：周 楊]

斯麗娟，蘭州大學綠色金融研究院副院長，教授。