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［摘要］隨著中國經濟進入高質量發展階段，高校經濟統計專業人才培養面臨新的挑戰。課題組從學科屬性、教學內容和教學過程三個方面總結了就業導向視閾下經濟統計專業人才培養存在的問題：專業知識與市場需求不完全契合、軟件駕馭能力和市場需求不完全相符、統計專業素養與市場需求不完全匹配。課題組從優化課程體系、突出數據清洗能力、注重專業素養和提高師資力量四個方面提出了提高經濟統計專業人才培養質量的實現路徑。

［關鍵詞］內涵式發展；經濟統計；人才培養

一、就業導向視閾下經濟統計專業人才培養存在的問題

經濟統計是應用統計學中最為枝繁葉茂的一個分支[4]，它是建立在經濟理論、概率論與數理統計、統計分析等相結合的一門應用經濟學。在量化描述經濟現象并透過現象揭示背后的數量規律的過程中，經濟統計發揮著重要作用[5]。隨著計算機技術、互聯網技術、云計算等的迅速發展，記錄政府、企業、銀行、保險、證券、電商等經濟活動的數據越來越豐富[6]，為了挖掘這些海量數據所蘊含的重要商業價值信息，政府和企事業單位對高質量經濟統計人才需求非常迫切，也對經濟統計專業技能提出了較高要求。從就業導向來看，經濟統計專業人才培養存在以下一些問題。

（一）專業知識與市場需求不完全契合

就經濟統計教學內容來看，盡管一般高校所用相關教材不斷地進行了修訂，但是其主要內容并沒有更新，知識內容無法滿足新常態下經濟社會創新發展的需要。相比市場需求而言，經濟統計專業教育知識面顯得比較窄，培養出來的經濟統計人才綜合能力不足，不能滿足社會需求，集中體現在兩個方面。一是數據庫知識內容缺乏或者偏少。經濟統計學與數據庫的關系越來越緊密，數據庫技術通過對數據進行分類、編碼、存儲、檢索、輸出等有效地管理海量數據資源，這些數據資源既是統計分析的基礎，也是金融部門、政府部門、電子商務等組織處理大規模日常事務的基石。縱觀我國高校的經濟統計專業教育，經濟統計要么與數學緊密結合，要么與經濟等學科關系密切，而與計算機科學結合的程度有待進一步加強，特別是要增加數據庫知識的教學內容。二是機器學習知識內容缺乏或者偏少。經濟統計的發展源于統計實踐的活動，而人工神經網絡、遺傳算法、模擬退火、人工智能在社會經濟領域有著廣泛的應用，經濟統計學理應有條件地向其他學科取長補短，提高經濟統計專業人才的分析問題和解決問題的能力。從需求來看，越來越多的畢業生從傳統領域的生產統計、營銷統計、物流統計崗位轉向市場調查類崗位，像計算模擬等知識越來越重要，需要增加機器學習知識內容。

（二）軟件駕馭能力和市場需求不完全相符

就經濟統計學學科屬性來看，盡管主要借鑒了概率論與數理統計的方法研究社會經濟現象而具有“概率屬性”，但是由于其研究社會經濟領域的變量之間具體數量規律，因此應用性才是經濟統計最終的使命。分析問題和解決問題的綜合能力更多地體現在數據分析方面，而數據處理和分析能力又聚焦于相關統計軟件熟練程度上。相關軟件駕馭能力不能滿足市場需求主要體現在兩個方面。一是對熟練掌握R語言、Python等軟件的經濟統計人才市場需求巨大，而大部分高校的經濟統計專業并未開設相關軟件課程。近幾年，越來越多的電子商務公司、信息科技公司、網絡科技公司等在招聘信息中明確要求：熟悉R語言、Python等中的一種或多種，會制訂調查方案，會撰寫統計分析報告等，這就要求應聘者對一些主流統計軟件具有較強駕馭能力，而目前大部分高校經濟統計專業教育主要用Eviews、SPSS等統計軟件，并未開設R語言、Python等主流軟件。二是企事業單位要求熟練掌握相關軟件是針對實際數據（案例）進行統計分析的，而大部分高校的經濟統計專業案例教學和編程教學比較少。對于企事業單位而言，每天都會產生大量數據，隨著數據庫建設的日益普及，挖掘本單位存儲的數據價值是企事業單位面臨的重要課題，這些數據和課堂上所列舉的數據有著本質區別，其中最主要的區別是實際數據伴隨大量噪聲，需要進行數據的分類、挑選、匹配、橫向合并、縱向合并、行列互換等數據清洗工作，這就需要熟練掌握一款數據分析的軟件利器，通過編程實現從海量數據集中找到所需要的目標子數據集，進而進行統計分析，并撰寫統計報告。

（三）統計專業素養與市場需求不完全匹配

就經濟統計專業教學過程來看，通過師生互動掌握基本概念、基本理論和基本方法固然重要，但統計專業素養的培育更加重要。從筆者教學經驗來看，統計素養主要反映了在實際工作中分析具體問題時遇到困難和挫折的個人態度與團隊協作精神狀態，這種素養主要是在教學互動、課題討論和參加比賽的過程中，潛移默化地把統計觀念、統計思想、編程思維、難題解決方案等信念和思想傳遞給學生的一種內在精神特質。統計素養很難用現有的考核體系來衡量，但它是經濟統計專業人才培養的核心。統計專業素養與市場需求不完全匹配表現在下述兩個方面。一是經濟統計專業大學生容易出現重理論、輕實踐的態度，不能滿足社會需要或者沒有為市場需求做好準備。重理論、輕實踐的態度是由多方面原因造成的，其中主要原因是應聘者對工作崗位缺乏正確的認識，容易高估自己的能力，造成自己的期望與公司給予的機遇之間出現較大落差，容易滋生不滿情緒和離職傾向。這反映了應聘者對從單位基層工作做起缺乏足夠的認識，也沒有認識到自己的敬業精神和工作成績才是獲得單位認可并逐步升遷的重要保證。二是團隊協作意識的培養僅靠就業指導是不夠的。團隊協作意識是統計專業素養的核心素養，它貫穿于數據資料收集、調研、訪談、統計整理、統計分析以及統計報告展示的全過程，表現為學會與人相處、與人交往、與人合作，不僅善于用語言描述問題和分析問題，而且善于用數據指標、圖表以及可視化等形式說明問題，也善于用書面語言呈現研究報告。

二、適應就業需求的經濟統計專業人才培養路徑

經濟統計人才培養是經濟統計專業的根本任務和基本功能，也是落實高校內涵建設的重要方面。一般而言，經濟統計專業人才培養模式主要包括人才培養目標、師資力量、專業建設、課程體系、教學內容、教學方法、教學手段、教學評價等內容，涵蓋了人才培養的目標、要求、內容、方式、條件等諸多要素。在我國經濟從高速發展轉向高質量發展階段，經濟統計專業無疑具有更大發展空間，培養出新時代社會經濟發展需要的經濟統計專業人才是全體經濟統計學界的專家學者們的共同心聲。筆者認為，提高經濟統計專業人才質量，需要結合市場需求情況探索科學的路徑。

（一）優化課程體系優化課程體系，適時更新教學內容，適當增加

數據庫技術和機器學習內容系統優化經濟統計專業的課程體系和知識結構，參考國內外相關專業的設置及其市場對經濟統計人才的需求狀況，綜合考慮基礎知識教育和專業知識教育、理論方法教學和實踐實習教學、專業基礎知識和職業技能訓練之間的關系，統籌兼顧應用性和前瞻性。對現有課程體系中相近課程和內容重復課程進行合并，并對開課門數較多的經濟類課程進行除粗取精，保留重要課程，刪減其他課程，同時廣泛征求意見壓縮相關課時，并對必修課程和選修課程進行調整。一是適當增加數據庫知識內容。鑒于數據技術在實踐中的重要性，在課程體系中的專業基礎課中適當增加一到兩門數據知識課程作為必修課，讓學生能夠了解數據庫，提高學生調用數據庫中的數據集，并進行補充數據等的管理數據能力，同時在選修課程中適當增加一門數據技術，提供給學生選擇數據庫有關課程的機會。二是適當增加機器學習知識內容。盡管機器學習內容十分龐雜，但是可以把一些在社會經濟中應用比較廣泛的內容，如人工神經網絡、遺傳算法、隨機森林等設置成教學內容，可以在專業基礎課或專業課體系中安排一門相關課程，另外設置一門選修課。

（二）突出數據清洗能力的培養突出數據清洗能力的培養，訓練軟件編程思維

隨著相關數據庫建設的推進和國內外各種學術團體、高校的微觀數據庫開放，獲得數據資料變得非常便捷，關鍵問題是怎樣從海量的數據庫中獲得所研究問題的子數據集，而獲得這些高質量的子數據集，必然涉及數據加工能力及其編程能力。另外，經濟統計專業和一般的經濟學專業相比，優勢在于培養學生具備數據處理和加工能力，因此經濟統計專業人才培養方案需要突出數據清洗能力和編程能力的要求。一是加強數據清洗能力的培養。在統計分析過程中，數據質量對研究結論的影響不言而喻，然而由于各種因素的影響，獲取的社會經濟數據往往伴隨大量噪聲，想要的數據集和搜集到的數據集并不完全一致，特別是來自開放數據庫中的數據集，這就要求學生必須掌握數據處理的一些基本技能，能夠按照指定要求進行縱向和橫向合并、分類統計，網頁爬蟲、數據集的輸出格式調整以及不同格式數據集的互調等。二是使用真實數據代替虛擬的教學數據。在教學過程中，采用來自統計調查、開放數據庫、學術論文中的真實數據，而不是采用虛擬的教學數據或精選的真實數據，應把數據中關鍵指標的獲取及其來源向學生交代清楚，增強學生對數據的敏感性，同時可利用R語言或Python軟件向學生展示數據結構，并進行可視化分析等。

（三）注重學生統計專業素養注重學生統計專業素養，增強團隊合作意識

盡管統計專業素養是一個仁者見仁，智者見智的問題，但是經濟統計專業人才的專業素養是在對具體問題進行分析時所表現出來的一種專業眼光、專業方法和專業知識等，也是一種解決實際問題時油然而生的專業思維方式，更是一種在教學、科研和比賽過程中教師傳授給學生的一種職業習慣和精神特質。一是要重視實踐實習，養成從點滴做起的習慣。經濟統計專業人才培養方案中需要改變重理論、輕實踐的傾向，加大實踐實習考核力度，讓學生重視實踐實習。實踐實習不僅包括實踐課程和實習課程，而且包括參與課題討論、參加專業比賽項目等，通過實踐實習，增強學生從數據搜集、數據整理、數據分析以及報告撰寫全過程的綜合能力，特別是培養學生解決困難的執著精神，養成從點滴做起的習慣。二是要善于溝通，增強團隊合作意識。善于溝通以及團隊合作是經濟統計專業人才必備的核心素養。在統計報告形成的過程中，需要與調查對象、主管部門等進行充分溝通，也需要團隊其他成員進行分工協作，并且能夠用數字、圖表、研究報告等形式展示研究成果。

（四）重視教學團隊建設重視教學團隊建設，提高師資力量

圍繞經濟統計專業人才培養模式改革，各高校需要根據自己的特色和市場需求狀況，轉變教育觀念，重視教學團隊建設，以提高師資力量作為關鍵舉措。只有一支具備扎實統計知識、經濟學知識和計算機知識，并且精通R語言、Python等軟件的高質量的教師隊伍，才能培養出“厚基礎”“寬口徑”的經濟統計專業高質量人才。一方面需要引進優秀博士和高級專家學者，補充經濟統計專業師資力量，另一方面需要加強對現有教師隊伍的建設，發揮教師自學能力，鼓勵教師參加相關培訓和學術會議，及時更新前沿知識，打造一支年齡、職稱結構合理的優秀的教學團隊。

三、結束語

深化經濟統計專業人才培養模式改革，既是踐行高校內涵式發展的實踐活動，也是提高經濟統計專業人才質量的基本途徑。本文從市場需求角度探討了高校經濟統計專業人才培養中遇到的一些問題，并提出人才培養的實現路徑，希望能夠對經濟統計專業人才培養提供有益參考，共同推動我國經濟統計專業的繁榮發展。

［參考文獻］

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［3］康敏.反思與奮進：新時代高等教育研究的歷史使命［J］.高等教育研究，2018（6）：106-109.

［4］黃良文，洪琳琳，陳龍.關于大統計學學科的重新思考［J］.中國統計，2011（1）：52-53.

［5］洪永淼.經濟統計學與計量經濟學等相關學科的關系及發展前景［J］.統計研究，2016（5）：3-12

［6］祝丹，陳立雙.大數據驅動下統計學人才培養模式研究［J］.統計與信息論壇，2016（2）：102-107.

作者：崔立志 單位：安徽工業大學商學院