經濟統計學專業建設研究

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摘要:人類社會正在步入大數據時代。就經濟統計工作而言，挑戰主要體現在兩個方面，即數據收集不再依賴于隨機采樣以及傳統的分析方法和工具,對半結構化或非結構化的數據不再有效。由于經濟統計學專業是2012年之后才出現的一個新專業，為了積極應對大數據帶來的挑戰，經濟統計學專業建設必須以大數據為導向，并至少從指導思想、課程體系以及教師團隊等三個方面進行變革，以實現經濟統計學專業建設的“經濟、統計及IT”融合。

關鍵詞:大數據；經濟統計；專業建設

當前，大數據已經滲透到社會、經濟、政治以及文化等眾多領域。大數據在給各行各業帶來了新的歷史發展機遇的同時，也將給各行各業帶來新的挑戰。顯然，對高等教育來講也同樣如此。相應的，對直接服務于經濟統計人才培養的經濟統計學專業建設來講，迫切需要回答的問題是，在新形勢下，專業建設遇到新的挑戰又將是怎樣的呢？進一步的，為了積極應對新的挑戰又需要對舊的培養模式進行怎樣的修正和改進呢？從現有的文獻資料看，雖然學術界已經積累了大量與（經濟）統計學專業建設相關的研究成果（如龐皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚衛平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大數據背景對這些問題較為深入的研究還比較缺乏，本研究則可以視為是對此進行彌補的一個努力嘗試。

1經濟統計學專業建設的發展現狀

從某種意義上講，經濟統計學是一個新的專業。2012年10月，教育部頒布了《普通高等學校本科專業目錄（2012年）》。在新專業目錄中，除保留統計學為理學類一級學科（包括統計學和應用統計學兩個二級學科）之外，在經濟學類的經濟學一級學科下增設經濟統計學。正是在這樣的背景下，目前我國高校經濟統計學專業的開設一般有兩種情況，一種是新專業目錄頒布后新設立的，如中央財經大學、對外經濟貿易大學、西南政法大學以及中南民族大學等；一種則是由原來的統計學專業更名而來的，如中南財經政法大學、天津財經大學、江西財經大學、南京財經大學以及中央民族大學等。從發展歷史過程看，經濟統計學并非是一個全新的專業，而是由以前的統計學專業發展而來。在1998年9月國家教育部頒布的《普通高等學校本科專業目錄和專業介紹》中，統計學被列為理學類一級學科，但可選擇授予經濟學或理學學位。在這種背景下，根據具體的辦學條件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一類是強調各類統計學所具有的共性。它肯定統計學的“理學性質”，按照理學類學科的特點設置課程。另一類則是強調各類統計學的個性，如財經類院校統計學專業（曾五一等，2010）。前者的數量較少，它是將統計學作為應用數學的一個分支來看待，所開設課程主要是數學和各種數理統計方法。后者數量占有絕大的比重，其專業方向包括國民經濟統計、經濟統計、管理統計、金融證券統計等（李寶瑜，2004）。從我國統計學學科建設的發展過程看，其特征主要表現為兩個轉變，即從起初的側重理論培養向當前的強調實際應用轉變以及從起初的主要服務政府部門向當前的主要服務社會企業組織轉變。由于新專業目錄頒布時間還很短，經濟統計學專業還沒有建立起新的培養模式，主要還是其前身———（經濟學方向的）統計學——培養模式的一種延續。從我們掌握的資料看，目前各高校經濟統計學專業的培養方案還主要是參照1998年《普通高等學校本科專業介紹》制定的，其培養目標是所謂的“復合型人才”，即具有堅實的經濟理論基礎，既懂數理統計方法、又懂經濟統計方法，并能熟練掌握現代計算手段的經濟統計人才（曾五一等，2010）。這種人才既是統計人才又是經濟管理人才，不僅能勝任基層企業和政府部門的日常統計業務，而且能從事市場調查、經濟預測、信息分析和其他經濟管理工作。相應的，在具體的課程體系構建和安排上，各高校大都貫徹了“大統計”的學科觀點，遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型人才培養原則（向書堅和平衛英，2010），即在強調較為完整系統地介紹統計學主要理論和分析方法的同時，還強調其與經濟學其他學科的密切聯系，按照經濟類學科的特點設置課程。也就是說，經濟統計學專業的課程設置具有顯著的二元性特征。從各高校的具體設置看，統計學方面的課程一般有數學基礎課、概率論、數理統計、運籌學、隨機過程、回歸分析、時間序列分析、多元統計分析、抽樣調查、非參數統計、統計預測與決策等；而經濟學方面的課程一般則有微觀經濟學、宏觀經濟學、會計學、國際經濟學以及與專業方向（如國民經濟統計、財務會計統計、金融證券統計等）有關的課程。此外，和其他專業一樣，經濟統計學也重視學生應用和創新能力的培養，特別強調本專業的畢業生應該具有熟練地采集數據和應用計算機分析、處理數據的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用軟件的學習和訓練也通常以實驗課的形式被納入到課程體系中。但是，要注意的是，我國各高校在制定或修訂經濟統計學培養方案時，有意或無意地忽視了當前隨互聯網技術日新月異帶來的大數據海量涌現。而由于大數據和傳統數據存在顯著的差異，各高校現有的經濟統計培養模式可能需要做出重大調整。

2大數據帶來的挑戰

大數據之所以在眾多領域里引起關注，其根本的原因在于大數據蘊含著巨大的潛在價值。相對于傳統的標準化數據，大數據不僅體量龐大、產生速率極快，而且也更為全面（甚至是整體數據）。因此，大數據的分析結果也更接近真實。換句話說，大數據分析往往意味著人們能夠從這些全面的數據中獲取新的洞察力，從而更有可能創造出新的價值，進而帶來更大的發展。大數據蘊含的巨大潛在價值，勢必將打破現有的數據邊界，使大數據逐漸成為經濟統計分析的主要對象。由于大數據與傳統的標準數據存在顯著的差異，對未來的經濟統計工作而言，大數據勢必將帶來新的問題或挑戰。簡要地說，大數據帶來新的問題或挑戰主要來自于兩個方面，即：

（1）數據來源問題。與傳統數據主要來源于抽樣調查或組織內部不同，大數據是互聯網高速發展的產物。隨著科技環境的巨變———個人電腦的全球普及，移動智能終端的盛行，物聯網和社交網絡的爆炸式發展，以及數以千萬計的聯網傳感器節點在交通、汽車、工業、公用事業和零售部門等的廣泛分布，這些都讓數據的生產和收集的途徑更為多元、更為廣泛。不過，需要特別注意的是，由于其蘊含的巨大潛在價值，大數據已經成為了可以與物質和人力資本相提并論的重要生產要素和組織資產。相應的，對各類逐利組織（尤其是企業）來說，不僅需要考慮如何收集到大量的有效信息，同時也希望這些信息為其獨自所占有，如最近阿里巴巴封殺微信、京東，斷絕與社交網絡新浪微博的賬號合作。這種電商行業“封殺”現象的出現，其理由看似是如這些企業所宣稱的那樣為了保護公司的信息安全，但背后的根源其實是擔心自身的內部商業信息通過互聯網泄漏，擔心用戶流量的命脈被他人掌握。因此，在大數據時代，如何解決數據的封閉性問題將是經濟統計工作數據收集面臨的一個重要挑戰。此外，對經濟統計人才來講，由于數據不再僅僅是標準結構的，資料收集新技術的開發和掌握也成為一種迫切的需要。

（2）數據分析問題。由于數據更多的是半結構化或非結構化的，傳統的經濟統計分析工具和方法可能不再有效。就大數據分析而言，經濟統計工作需要解決的問題是如何從體量龐大且雜亂無章的各類數據中挖掘有效信息以創造新的知識和新的價值。在以前，數據很大程度上是指“數字”，如業務量、營業收入額、利潤額、工業企業產值、固定資產投資、GDP等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本。而在大數據時代，人們不再是隱藏在終端和網絡后面的隱形者，購物、社交、游戲、閱讀、出行等信息都變成數據被收集到各種各樣的儲存設備中。而數據也不再是單純的“數字”，還包括文本、圖片、音頻、視頻等多種格式，其涵括的內容也更為豐富，如博客、微博、通話錄音、位置信息、交易信息、點評信息、互動信息等。也就是說，數據不再只是結構化的，更多是廣泛存在于社交網絡、物聯網、電子商務等之中的半結構化數據和非結構化數據。隨著數據越來越大，越來越復雜，增長越來越快，要想建立和保持競爭優勢需要對數據進行實時、有效的分析。而由于數據更多的是以半結構化和非結構化形式出現，過去傳統的數據分析技術可能無法實現實時監測和分析。

3應對措施及建議

從個人服務到商業運營，從醫療衛生到公共教育，從城市交通到公共管理，大數據已開始撼動世界的方方面面。在帶來新的發展機遇的同時，大數據時代也向包括經濟統計在內的眾多領域提出了眾多挑戰，需要做好充足的準備及應對。具體到與人才培養息息相關的經濟統計學專業建設，我們認為需要從以下幾個方面做出必要的變革：

（1）樹立市場意識，避免人才培養與現實需求脫節。從目前的實際情況看，我國高校經濟統計人才培養與市場需求之間或多或少存在一定程度的“學”“用”脫節，還沒有全面實現學以致用。一方面，以企業為主的各類組織對經濟統計人才需求非常急迫，如最近一份針對近千家企業和從業人員的調查顯示，97.9%的企業認為數據分析對電商運營很重要，超過半數的企業表示數據分析能力欠缺，同時有近60%的企業希望專業數據分析人才加入，并愿意為此支付更高薪資；①另一方面，無論是課程體系還是教學內容以及教學方式，現有模式基本上是以傳統數據為對象的。換句話說，在現有培養方式下，學生掌握的數理統計和經濟統計方法可能無法滿足大數據的分析需要，如傳統的統計分組、頻數分布等數據整理方法顯然難以完全適用于圖片、音頻、視頻等非結構化數據。因此，要真正做到“厚基礎、寬口徑、重應用”，則需要根據經濟發展的需求設置教學計劃、更新落后的教育內容、采納現代化的教學手段，需要注意與其他學科之間進行充分的交流與融合，跟上當代社會科學的雜交化、整體化趨勢發展的步伐。

（2）經濟、統計與IT相融合，優化課程體系。在大數據的洪流中，數據分析是否能夠帶來新的洞察力、創造新的知識和價值，取決于從業人員是否掌握大數據收集、管理、分析和開發的相關特定工具。從我國高校經濟統計學專業課程體系看，專業課程設置主要包括經濟類基礎課程與專業主干課程兩大基本模塊。雖然各高校都強調遵循“厚基礎、寬口徑、重應用”的復合型經濟統計人才培養原則，也主張將理論方法的教學與計算機軟件緊密結合起來（如“統計學導論”選用Excel，“應用多元統計分析”選用SPSS，“計量經濟學”選用Eviews等軟件作為計算工具），但在大數據的開發和應用日益成為新潮流、新趨勢的背景下，仍然很少看到有高校在經濟統計學專業中開設獨立的、專門涉及大數據技術的相關課程。因此，根據現實人才需求的新變化以及大數據技術的不斷進步和升級，我們應該對經濟統計學專業的課程體系進行必要的調整，即根據大數據分析的內在需要，在經濟學和統計學相關課程之外把大數據技術相關的課程納入到現有體系之中，實現“經濟、統計與IT”三方面內容的平衡和融合。在大數據時代，雖然經濟統計所包括的主要工作仍然是數據收集和數據分析等，但是其內容卻發生了翻天覆地的變化。如收集數據不再依賴于隨機采樣，而是需要利用多個數據庫來接收發自客戶端的數據，并導入到一個集中的大型分布式數據庫。相應的，數據存儲和預處理以及數據挖掘和分析也都是以分布式數據庫為工作對象的。考慮到本科教育的基本要求與技術的實際發展水平以及通用性等，在Hadoop、NoSQL、HDFS等目前較為常用的大型數據分析軟件和工具中，我們建議至少增設Hadoop方面相關的課程。

（3）與時俱進，加強師資隊伍培養。能否把本專業的學生培養成為復合型的應用人才，取決于是否擁有一支高素質的教師隊伍。隨著大數據及其應用成為一種新的潮流和趨勢，經濟統計的專業教師團隊建設也需要做出相應的調整和變革。從教師隊伍的結構看，由于經濟統計學專業發展的過程使然，目前我國各高校該專業的專業教師以具有經濟學或統計學學科教育背景的教師為主，而具有信息技術教育背景的教師還非常稀少。由于大數據及其應用需要融合經濟、統計以及IT等多個領域的理論、方法和工具，因此對經濟統計專業建設而言，當前最為迫切的是，需要建設一支教育背景涵蓋上述三個領域的結構合理的教師隊伍。而實現的途徑無非是兩種：一方面是在全校范圍內進行挖潛，重新組合和配置教師資源以優化經濟統計專業教師團隊；另一方面則是實施“請進來”戰略，加大力度引進海內外優秀人才。在內部挖潛和外部引進的同時，專業教師團隊建設還應該努力創造一個良好的人才成長環境，鼓勵教師積極“走出去”，到國內外高水平大學進修和學習，鼓勵教師不斷以新的知識充實、提高自己，以此來不斷提高本專業的教師質量和水平.

參考文獻

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[2]龐皓.經濟統計學課程體系改革的方向[J].統計研究,1991(1).

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[7]朱宇兵.財經院校統計學專業人才培養新模式的探索[J].經濟與社會發展,2009(6).

作者:何立華 單位:中南民族大學經濟學院