呂洪渠

【摘 要】新舊動能轉換帶來了新的經濟增長方式，催生了許多新科技、新業(yè)態(tài)，未來的就業(yè)市場也將發(fā)生巨大變化。大數(shù)據(jù)、人工智能產業(yè)是目前全國多個地區(qū)重點發(fā)展新動能產業(yè)。為適應未來的社會競爭和就業(yè)市場需求，經管類專業(yè)的大學生應當適當提高數(shù)據(jù)科學知識和數(shù)據(jù)分析技能。這需要對經管類專業(yè)課程結構進行改革，適度引進數(shù)據(jù)科學類課程。

【關鍵詞】大數(shù)據(jù)；就業(yè)環(huán)境；數(shù)據(jù)科學；課程設置

一、引言

2015年10月李克強總理首次做出了“我國經濟正處在新舊動能轉換的艱難進程中”的初步判斷。所謂“新動能”是有別于高耗能、高污染以及缺乏活力的傳統(tǒng)產業(yè)的新技術、新產業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式。目前許多省份均從自身實際出發(fā)著手制定、實施新舊動能轉換的方案與規(guī)劃。新動能、新經濟重在創(chuàng)新。2016年美國陸軍智庫公布了《2016-2045年新興科技趨勢》報告列出了未來影響世界發(fā)展的20大核心科技趨勢，其中提到最多的前三類技術分別是大數(shù)據(jù)分析技術、人工智能技術和量子科技。事實證明這三類技術也是我國特別關注、重點發(fā)展的核心技術，未來市場潛力巨大。2018年初，力爭做新舊動能轉換排頭兵的山東省已經將人工智能、大數(shù)據(jù)等十個產業(yè)列為今后重點發(fā)展的新動能產業(yè)。

二、新舊動能轉換對經管類專業(yè)學生就業(yè)的影響

1.經管類專業(yè)本科生就業(yè)現(xiàn)狀

進入21世紀以來，社會各行業(yè)為適應經濟高速發(fā)展的需要，對大量經濟管理類人才需求迫切，這種形勢一度促進了經管類畢業(yè)生的就業(yè)。企業(yè)中的財務管理人員、會計崗位一直都是炙手可熱的職位；銷售經理職位的增多也大幅提高了市場營銷專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)率；中國加入WTO后，國際貿易、國際商務、金融等專業(yè)的畢業(yè)生就業(yè)形勢也得到相當大的改觀。然而隨著傳統(tǒng)經濟發(fā)展模式的退熱，傳統(tǒng)行業(yè)、傳統(tǒng)業(yè)態(tài)已經逐漸失去競爭優(yōu)勢，這些行業(yè)所創(chuàng)造的就業(yè)機會也面臨大幅縮水的局面。經管類專業(yè)學生就業(yè)現(xiàn)狀可以總結為以下幾點：

（1）就業(yè)市場需求走低，畢業(yè)生就業(yè)壓力增大。據(jù)估計，2018年中國高校畢業(yè)生人數(shù)將達到820萬，比2017年增加了25萬。共青團中央經統(tǒng)計調查發(fā)布了2018年高校各專業(yè)就業(yè)競爭力三十強榜單，盡管上榜的專業(yè)都是就業(yè)競爭力相對較高的，但是可以看出其中經管類專業(yè)較少：僅有經濟學、金融學兩個純經濟類專業(yè)，物流工程一個純管理類專業(yè)，以及信息管理與信息系統(tǒng)一個交叉類專業(yè)上榜。而且經管類專業(yè)就業(yè)競爭力排名普遍不高，金融學排名第15位，經濟學排名第17位，物流工程和信息管理與信息系統(tǒng)專業(yè)分別排名第24和25位。相比而言，曾經就業(yè)率較低的統(tǒng)計學專業(yè)就業(yè)競爭力有了大幅提升已經超過了金融學專業(yè)，上升至第12位。

（2）性別比例懸殊，影響整體就業(yè)率。從全國總體看，經管類專業(yè)各年級在讀學生中女生數(shù)量普遍多于男生。而大多數(shù)用人單位的經濟管理類職位在招聘時選擇男生的傾向遠遠大于女生，這就導致了經管類專業(yè)相當大比例的畢業(yè)生就業(yè)困難。

（3）專業(yè)差異較大，學生目標定位高，社會實踐少，影響就業(yè)率。根據(jù)《普通高等學校本科專業(yè)目錄》經管類專業(yè)分支學科眾多，經濟學專業(yè)就包括了經濟學類、財政學類、金融學類、經濟與貿易類四個類別十個專業(yè)，管理學專業(yè)包括了管理科學與工程類、工商管理類、農業(yè)經濟管理類、公共管理類、圖書情報與檔案管理類、物流管理與工程類、工業(yè)工程類、電子商務類、旅游管理類九個類別三十二個專業(yè)。在眾多專業(yè)中整體上看管理類專業(yè)偏重于實踐、經濟類專業(yè)偏重于理論；而經濟類專業(yè)和管理類專業(yè)中又有經濟學、財政學、稅收學、金融學、審計學、勞動與社會保障、檔案學等偏重于理論的專業(yè)，又有金融工程、保險學、投資學、工程管理、工程造價、會計學、人力資源管理等偏重于實踐的專業(yè)。

2.新技術、新業(yè)態(tài)對經管類專業(yè)畢業(yè)生就業(yè)的影響

當前，許多省市為實現(xiàn)經濟可持續(xù)增長，均出臺相應政策鼓勵新動能產業(yè)發(fā)展，催生了許多新行業(yè)、新業(yè)態(tài)、新技術，就業(yè)環(huán)境隨之發(fā)生了巨大改變，給經管類畢業(yè)生就業(yè)帶來了新的危機和機遇。主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

（1）新業(yè)態(tài)的出現(xiàn)進一步壓縮傳統(tǒng)經管類專業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)機會。傳統(tǒng)行業(yè)出現(xiàn)的新業(yè)態(tài)、新模式對許多傳統(tǒng)的就業(yè)機會造成沖擊，壓縮了許多傳統(tǒng)的就業(yè)崗位，也使一些傳統(tǒng)的崗位工作職責發(fā)生了質的改變。如零售行業(yè)近年來利用人臉識別技術、深度學習等新技術發(fā)展出來的“無人零售”模式已經得到亞馬遜、大潤發(fā)等知名企業(yè)的認可，并已投入運營，由此大幅減少了市場銷售員的崗位；財務機器人作為人工智能領域和財務管理領域結合的產物已經開始擔任一些企業(yè)的會計職務。隨著未來區(qū)塊鏈技術日趨成熟，財務管理和會計行業(yè)的就業(yè)機會必然會大幅消減，取而代之的是既懂得財務管理又懂得操控財務機器人、熟知區(qū)塊鏈算法的高級財務經理。

（2）新行業(yè)、新技術的出現(xiàn)為經管類畢業(yè)生提供新機遇。新技術的出現(xiàn)催生了新行業(yè)的產生和新業(yè)態(tài)的發(fā)展。在淘汰許多舊崗位的同時，又創(chuàng)造出大量知識密集型、技術密集型的新就業(yè)崗位。例如大數(shù)據(jù)技術的興起，首先催生了大數(shù)據(jù)產業(yè)這一新興行業(yè)，進而將大數(shù)據(jù)技術推向各行各業(yè)。由此產生的新就業(yè)崗位，不僅僅需要懂得數(shù)據(jù)分析技術或者計算機編程技術的專業(yè)技術人員，也需要懂得相應技術并精通管理、財務、市場調研等專業(yè)知識的高層次管理人才。從全世界范圍看，許多國家都在增加數(shù)據(jù)科學領域的生產要素投入，相關企業(yè)數(shù)目與日俱增。據(jù)中國商業(yè)聯(lián)合會數(shù)據(jù)分析專業(yè)委員會估計，2018年國內大數(shù)據(jù)行業(yè)崗位缺口將達到150萬。

三、經管類專業(yè)學生數(shù)據(jù)科學課程內容

1.課程設置現(xiàn)狀

目前全國高校經濟管理類專業(yè)開設課程一直以教育部1998年頒布的《全國普通高等學校專業(yè)核心課程教學基本要求》為準。根據(jù)教育部規(guī)定，經濟類八門核心課程，包括：政治經濟學、西方經濟學、國際經濟學、金融學、計量經濟學、財政學、會計學、統(tǒng)計學，管理類專業(yè)核心課程包括：管理學、微觀經濟學、宏觀經濟學、統(tǒng)計學、運籌學、會計學、財政學、財務管理、管理信息系統(tǒng)、國際貿易、國際金融、組織行為學、戰(zhàn)略管理。經濟管理類核心課程中能涉及到數(shù)據(jù)科學內容的課程有三門，即計量經濟學、統(tǒng)計學、運籌學。很多院校經管類專業(yè)會選擇開設一些包含數(shù)據(jù)分析內容的選修課，如：市場調查、經濟預測與決策、金融時間序列分析等?？偟膩碚f經管類專業(yè)學生所學的課程理論和實踐并存，專業(yè)教育和通識教育兼?zhèn)洹?/p>

隨著時代的發(fā)展，各地區(qū)的產業(yè)結構、經濟增長方式與二十年前相比已經有了翻天覆地的變化。在新舊動能轉換的關鍵期，全國各地要保持經濟較快平穩(wěn)發(fā)展已經不能用過去的生產、管理方式去維系。目前多個省市所做的新舊動能轉換總體規(guī)劃，對數(shù)據(jù)科學的重視已經達到了空前的高度。2018年有21個省份明確提出將大數(shù)據(jù)產業(yè)作為未來重點發(fā)展的方向。此外，人工智能也是與數(shù)據(jù)科學密切相關的行業(yè)，到2017年底已有北京、上海、廣東等7個省份憑借省內技術優(yōu)勢成為了人工智能發(fā)展的重要基地?？梢灶A見在未來一段相當長的時期內，數(shù)據(jù)科學領域將會得到突飛猛進的發(fā)展。與此同時，新技術的發(fā)展也對未來大學生知識結構和實踐技能提出了更高的要求。按照這個趨勢發(fā)展，目前大多數(shù)院校的經管類專業(yè)課程教學可能難以滿足未來數(shù)據(jù)科學發(fā)展的需要，經管類專業(yè)的畢業(yè)生僅依靠所接受的學校教育也難以在數(shù)據(jù)科學行業(yè)中取得就業(yè)機會。

2.數(shù)據(jù)科學時代對人的能力要求

目前，盡管大數(shù)據(jù)技術尚處于起步階段，但是數(shù)據(jù)在日常生活中的應用已經達到了前所未有的高度，數(shù)據(jù)科學時代已經來臨。掌握一定的數(shù)據(jù)處理技術將成為這個時代的每個社會成員必備的生存技能之一。根據(jù)對數(shù)據(jù)科學應用的程度可以將涉及數(shù)據(jù)科學領域的經濟管理從業(yè)者劃分為五個層次。由于數(shù)據(jù)科學已經開始影響每個人的生活，因此第一層包括了幾乎全部社會成員。第二層為經濟管理人才，包括所有從事經濟管理工作的從業(yè)者。第三層至第五層為專業(yè)數(shù)據(jù)科學從業(yè)者，其中第三層為業(yè)務數(shù)據(jù)分析師，包括政府、金融、電信、零售等行業(yè)前端業(yè)務人員，從事市場、管理、財務、供應、咨詢等職位業(yè)務人員；非統(tǒng)計、計算機專業(yè)背景零基礎入行和轉行就業(yè)人員。第四層為大數(shù)據(jù)分析師，包括政府、金融、電信、零售、互聯(lián)網、電商、醫(yī)學等行業(yè)專門從事數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘的人員。第五層為數(shù)據(jù)科學家，專指從事各行業(yè)、企業(yè)整體數(shù)據(jù)資產的整合、管理的專業(yè)人員，面向用戶數(shù)據(jù)創(chuàng)造不同的產品與決策，能夠利用各種工具進行數(shù)據(jù)分析，并有能力研發(fā)數(shù)據(jù)科學新方法，帶領數(shù)據(jù)創(chuàng)新團隊的工作人員。

數(shù)據(jù)科學時代對數(shù)據(jù)領域各層次人員提出了新的能力要求。處于第一層的全部社會成員應當具備數(shù)據(jù)科學的基本常識，具備自我隱私保護能力。另外數(shù)據(jù)科學時代，每個社會成員作為生成數(shù)據(jù)的基本單位，還應具備為社會發(fā)展保留、提供必要數(shù)據(jù)資料的能力、履行提供數(shù)據(jù)資料的義務。處于第二層經濟管理人才應當具備識別理解大數(shù)據(jù)信息的能力、利用大數(shù)據(jù)進行經濟管理決策、收集整理數(shù)據(jù)的能力。處于第三至五層數(shù)據(jù)科學從業(yè)者應當具備更專業(yè)的處理數(shù)據(jù)能力。根據(jù)數(shù)據(jù)分析師行業(yè)協(xié)會提出的數(shù)據(jù)分析行業(yè)從業(yè)人員能力要求，目前業(yè)務數(shù)據(jù)分析師應當具備數(shù)學和統(tǒng)計理論基礎，能夠熟練運用至少一種專業(yè)數(shù)據(jù)分析軟件，能夠根據(jù)實際任務使用常用數(shù)據(jù)處理手段進行數(shù)據(jù)的整理與分析，并得出客觀、規(guī)范的分析報告。大數(shù)據(jù)分析師要求掌握多元統(tǒng)計、時間序列、數(shù)據(jù)挖掘等復雜數(shù)據(jù)科學知識和業(yè)務能力，掌握前沿數(shù)據(jù)處理手段與數(shù)據(jù)挖掘算法，能夠熟練運用至少一種功能較強大的數(shù)據(jù)分析軟件，熟練使用SQL訪問各類數(shù)據(jù)資源，結合業(yè)務，能從海量數(shù)據(jù)獲得有價值的信息，善于針對多問題、多角度建模分析，撰寫科學、規(guī)范、邏輯嚴密的數(shù)據(jù)分析報告。數(shù)據(jù)科學家需要掌握大數(shù)據(jù)分析師的所有理論及技術，還應了解計算機技術，軟件開發(fā)技術，大數(shù)據(jù)分析架構及企業(yè)戰(zhàn)略分析方法，能組建數(shù)據(jù)分析團隊完成多重任務下信息的匯編與管理。對行業(yè)、業(yè)務、技術有敏銳的洞察力和判斷力，為企業(yè)發(fā)展提供全方面數(shù)據(jù)支持（李御璽，2017）。

3.經管類應用數(shù)據(jù)科學課程體系建設

一直以來，經管類專業(yè)課程設置中與數(shù)據(jù)科學有關的課程主要有統(tǒng)計學、計量經濟學等主干課程，這些課程不能很好的滿足未來大數(shù)據(jù)時代的需要。作為新時代經管專業(yè)的大學生通過學校教育至少應當達到圖3中第二層次的能力要求。經管類專業(yè)本科教育還應當幫助學生具備成為專業(yè)數(shù)據(jù)科學工作者的能力。與過去經管類專業(yè)開設的泛統(tǒng)計類課程不同，現(xiàn)在經管類專業(yè)應當建設數(shù)據(jù)科學課程體系。數(shù)據(jù)科學課程體系與統(tǒng)計類課程體系不同之處在于，除了保留原有的統(tǒng)計類課程理論及實驗內容外，增加了大數(shù)據(jù)分析工具類課程，主要包括數(shù)據(jù)挖掘和機器學習兩部分內容。

新課程內容及相互關系：

機器學習（Machine Learning）方法源于早期的統(tǒng)計學習，統(tǒng)計學習是統(tǒng)計算法課程的分支。機器學習方法需要大量的計算過程，因而離不開計算機技術，現(xiàn)如今計算機及軟件科學的高速發(fā)展為機器學習方法的更新提供了平臺。機器學習也就越來越與計算機科學相融合，成為了統(tǒng)計算法與計算機科學的交叉課程。通過數(shù)據(jù)訓練的學習算法相關研究都屬于機器學習，包括很多已經發(fā)展多年的技術，比如線性回歸、K均值、決策樹、隨機森林、PCA、SVM以及ANN。

數(shù)據(jù)挖掘（Data Mining）是從海量數(shù)據(jù)中提取有用信息的過程。數(shù)據(jù)挖掘的任務是從數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)模式，可以發(fā)現(xiàn)的模式有很多種，按功能可以分為兩大類：預測性（Predictive）模式和描述性（Descriptive）模式。數(shù)據(jù)挖掘與機器學習一樣是一系列開放、不斷更新的方法統(tǒng)稱，目前主要的技術包括決策樹、神經網絡、統(tǒng)計學習、聚類分析、關聯(lián)規(guī)則等。

深度學習（Deep Learning）技術起源于機器學習中的神經網絡技術，主要基礎涉及BP反向傳播算法、多層感知器、支持向量機、小波神經網絡等技術，是機器學習的延伸。與傳統(tǒng)的機器學習相比，深度學習技術可以完成更加智能化的分析如圖像識別、自然語言處理、語音識別、數(shù)據(jù)預測等。

人工智能（Artificial Inteleigence）可以簡單的定義為：運用多種技術將智力任務自動化的過程，是研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統(tǒng)的一門新的技術科學。之所以將人工智能技術也作為經管類本科生所學習的數(shù)據(jù)科學體系的一部分，是因為一方面人工智能技術以機器學習作為重要基礎，是機器學習技術的主要應用方向之一，另一方面人工智能技術與經濟生活密切相關，不僅是未來發(fā)展的重要產業(yè)，人工智能的很多應用領域如財務機器人也直接與經管類課程相關。

除了以上數(shù)據(jù)科學類的專業(yè)課程外，還有一些與經管類專業(yè)課程結合的交叉課程，如大數(shù)據(jù)金融、管理數(shù)據(jù)決策、大數(shù)據(jù)市場調查等。這類課程屬于數(shù)據(jù)科學在經管類專業(yè)中的應用課程。

4.新動能環(huán)境下經管類專業(yè)數(shù)據(jù)科學課程設置

新舊動能轉換催生新經濟、新業(yè)態(tài)發(fā)展，對經管類學生的就業(yè)結構產生深遠影響。為適應新的就業(yè)要求，經管類專業(yè)的數(shù)據(jù)科學類課程應做相應調整、補充，調整后的新課程及課程性質可參考表1進行設置。

表1列述了經管類專業(yè)為適應未來社會經濟發(fā)展需要可考慮開設的數(shù)據(jù)科學類課程。課程分為基礎課、專業(yè)必修課、專業(yè)選修課、實驗必修課、實驗選修課五個類別。其中，《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》作為各種數(shù)據(jù)科學類課程的基礎應當早于其他課程開設，通?？稍诖髮W第二學期或第三學期完成；《應用統(tǒng)計學》和《數(shù)據(jù)挖掘》為為專業(yè)必修課應當在《概率論與數(shù)理統(tǒng)計》完成后的一個學期同時開設，兩門課程互為補充；《計量經濟學》作為專業(yè)必修課可在《應用統(tǒng)計學》完成后的一個學期開設，最遲不應晚于大學第五學期完成；《機器學習》、《深度學習》可作為《數(shù)據(jù)挖掘》的補充在數(shù)據(jù)挖掘課程完成之后開設，由學生自選；《計量經濟學專用軟件學習與應用》作為實驗必修課，應當與《計量經濟學》同時開設；《經濟管理大數(shù)據(jù)軟件學習與應用》與《經濟管理人工智能》作為實驗選修課可在《計量經濟學專用軟件學習與應用》和《數(shù)據(jù)挖掘》課程完成后開設，由學生自選。

四、結語

隨著新舊動能轉換戰(zhàn)略的實施，許多新產業(yè)、新業(yè)態(tài)將會如雨后春筍般出現(xiàn)，同時也會淘汰許多陳舊的行業(yè)。未來經管類專業(yè)的畢業(yè)生要尋求新發(fā)展，適應新的就業(yè)市場需求。數(shù)據(jù)科學作為未來核心技術，應當被廣大經管類大學生接受、掌握并應用于社會實踐中。建議經管類專業(yè)應當及時調整相對陳舊的課程設置方案，增加更多的數(shù)據(jù)科學類課程以及數(shù)據(jù)科學與經管類專業(yè)課的交叉課程，幫助學生掌握更多新理論和新技術，為未來社會經濟發(fā)展培養(yǎng)專業(yè)技能更強的人才。

【參考文獻】

[1]Cox， D. R. Big data and precision. Biometrika 2016， （102）： 712–716.

[2]Cox， D. R. and Battey， H. Large numbers of explanatory variables， a semi-descriptive analysis. Proc. Nat. Acad. Sci. 2017， （114）： 8592–8595.

[3]Goldthorpe， J. H. Sociology as a population science. Cambridge University Press. （2016）

[4] 韓翠峰.大數(shù)據(jù)帶給圖書館的影響與挑戰(zhàn)[J].圖書與情報，2012，（5）：37-40.

[5]劉中宇，劉素娥. 基于云計算的多媒體教學環(huán)境設計[J]. 現(xiàn)代教育技術，2013，（02）：43-46.

[6] 何雙泉.云計算輔助教學下協(xié)作學習的活動設計策略初探[J].中國教育技術裝備，2010，（36）：142-144.

[7] 梁文鑫.大數(shù)據(jù)時代—課堂教學將迎來真正的變革田[J].北京教育學院學報 （ 自然科學版 ），2013， （1）： 14 -16.