经济统计学专业建设研究

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摘要:人类社会正在步入大数据时代。就经济统计工作而言，挑战主要体现在两个方面，即数据收集不再依赖于随机采样以及传统的分析方法和工具,对半结构化或非结构化的数据不再有效。由于经济统计学专业是2012年之后才出现的一个新专业，为了积极应对大数据带来的挑战，经济统计学专业建设必须以大数据为导向，并至少从指导思想、课程体系以及教师团队等三个方面进行变革，以实现经济统计学专业建设的“经济、统计及IT”融合。

关键词:大数据；经济统计；专业建设

当前，大数据已经渗透到社会、经济、政治以及文化等众多领域。大数据在给各行各业带来了新的历史发展机遇的同时，也将给各行各业带来新的挑战。显然，对高等教育来讲也同样如此。相应的，对直接服务于经济统计人才培养的经济统计学专业建设来讲，迫切需要回答的问题是，在新形势下，专业建设遇到新的挑战又将是怎样的呢？进一步的，为了积极应对新的挑战又需要对旧的培养模式进行怎样的修正和改进呢？从现有的文献资料看，虽然学术界已经积累了大量与（经济）统计学专业建设相关的研究成果（如庞皓，1991；曾五一，1999；曾五一和尚卫平，1999；曾五一等，2010；朱宇兵，2009等），但基于大数据背景对这些问题较为深入的研究还比较缺乏，本研究则可以视为是对此进行弥补的一个努力尝试。

1经济统计学专业建设的发展现状

从某种意义上讲，经济统计学是一个新的专业。2012年10月，教育部颁布了《普通高等学校本科专业目录（2012年）》。在新专业目录中，除保留统计学为理学类一级学科（包括统计学和应用统计学两个二级学科）之外，在经济学类的经济学一级学科下增设经济统计学。正是在这样的背景下，目前我国高校经济统计学专业的开设一般有两种情况，一种是新专业目录颁布后新设立的，如中央财经大学、对外经济贸易大学、西南政法大学以及中南民族大学等；一种则是由原来的统计学专业更名而来的，如中南财经政法大学、天津财经大学、江西财经大学、南京财经大学以及中央民族大学等。从发展历史过程看，经济统计学并非是一个全新的专业，而是由以前的统计学专业发展而来。在1998年9月国家教育部颁布的《普通高等学校本科专业目录和专业介绍》中，统计学被列为理学类一级学科，但可选择授予经济学或理学学位。在这种背景下，根据具体的办学条件和偏好，各高校采用了不同的教育模式，一类是强调各类统计学所具有的共性。它肯定统计学的“理学性质”，按照理学类学科的特点设置课程。另一类则是强调各类统计学的个性，如财经类院校统计学专业（曾五一等，2010）。前者的数量较少，它是将统计学作为应用数学的一个分支来看待，所开设课程主要是数学和各种数理统计方法。后者数量占有绝大的比重，其专业方向包括国民经济统计、经济统计、管理统计、金融证券统计等（李宝瑜，2004）。从我国统计学学科建设的发展过程看，其特征主要表现为两个转变，即从起初的侧重理论培养向当前的强调实际应用转变以及从起初的主要服务政府部门向当前的主要服务社会企业组织转变。由于新专业目录颁布时间还很短，经济统计学专业还没有建立起新的培养模式，主要还是其前身———（经济学方向的）统计学——培养模式的一种延续。从我们掌握的资料看，目前各高校经济统计学专业的培养方案还主要是参照1998年《普通高等学校本科专业介绍》制定的，其培养目标是所谓的“复合型人才”，即具有坚实的经济理论基础，既懂数理统计方法、又懂经济统计方法，并能熟练掌握现代计算手段的经济统计人才（曾五一等，2010）。这种人才既是统计人才又是经济管理人才，不仅能胜任基层企业和政府部门的日常统计业务，而且能从事市场调查、经济预测、信息分析和其他经济管理工作。相应的，在具体的课程体系构建和安排上，各高校大都贯彻了“大统计”的学科观点，遵循“厚基础、宽口径、重应用”的复合型人才培养原则（向书坚和平卫英，2010），即在强调较为完整系统地介绍统计学主要理论和分析方法的同时，还强调其与经济学其他学科的密切联系，按照经济类学科的特点设置课程。也就是说，经济统计学专业的课程设置具有显著的二元性特征。从各高校的具体设置看，统计学方面的课程一般有数学基础课、概率论、数理统计、运筹学、随机过程、回归分析、时间序列分析、多元统计分析、抽样调查、非参数统计、统计预测与决策等；而经济学方面的课程一般则有微观经济学、宏观经济学、会计学、国际经济学以及与专业方向（如国民经济统计、财务会计统计、金融证券统计等）有关的课程。此外，和其他专业一样，经济统计学也重视学生应用和创新能力的培养，特别强调本专业的毕业生应该具有熟练地采集数据和应用计算机分析、处理数据的能力。因此，Excel、SAS、SPSS等常用软件的学习和训练也通常以实验课的形式被纳入到课程体系中。但是，要注意的是，我国各高校在制定或修订经济统计学培养方案时，有意或无意地忽视了当前随互联网技术日新月异带来的大数据海量涌现。而由于大数据和传统数据存在显著的差异，各高校现有的经济统计培养模式可能需要做出重大调整。

2大数据带来的挑战

大数据之所以在众多领域里引起关注，其根本的原因在于大数据蕴含着巨大的潜在价值。相对于传统的标准化数据，大数据不仅体量庞大、产生速率极快，而且也更为全面（甚至是整体数据）。因此，大数据的分析结果也更接近真实。换句话说，大数据分析往往意味着人们能够从这些全面的数据中获取新的洞察力，从而更有可能创造出新的价值，进而带来更大的发展。大数据蕴含的巨大潜在价值，势必将打破现有的数据边界，使大数据逐渐成为经济统计分析的主要对象。由于大数据与传统的标准数据存在显著的差异，对未来的经济统计工作而言，大数据势必将带来新的问题或挑战。简要地说，大数据带来新的问题或挑战主要来自于两个方面，即：

（1）数据来源问题。与传统数据主要来源于抽样调查或组织内部不同，大数据是互联网高速发展的产物。随着科技环境的巨变———个人电脑的全球普及，移动智能终端的盛行，物联网和社交网络的爆炸式发展，以及数以千万计的联网传感器节点在交通、汽车、工业、公用事业和零售部门等的广泛分布，这些都让数据的生产和收集的途径更为多元、更为广泛。不过，需要特别注意的是，由于其蕴含的巨大潜在价值，大数据已经成为了可以与物质和人力资本相提并论的重要生产要素和组织资产。相应的，对各类逐利组织（尤其是企业）来说，不仅需要考虑如何收集到大量的有效信息，同时也希望这些信息为其独自所占有，如最近阿里巴巴封杀微信、京东，断绝与社交网络新浪微博的账号合作。这种电商行业“封杀”现象的出现，其理由看似是如这些企业所宣称的那样为了保护公司的信息安全，但背后的根源其实是担心自身的内部商业信息通过互联网泄漏，担心用户流量的命脉被他人掌握。因此，在大数据时代，如何解决数据的封闭性问题将是经济统计工作数据收集面临的一个重要挑战。此外，对经济统计人才来讲，由于数据不再仅仅是标准结构的，资料收集新技术的开发和掌握也成为一种迫切的需要。

（2）数据分析问题。由于数据更多的是半结构化或非结构化的，传统的经济统计分析工具和方法可能不再有效。就大数据分析而言，经济统计工作需要解决的问题是如何从体量庞大且杂乱无章的各类数据中挖掘有效信息以创造新的知识和新的价值。在以前，数据很大程度上是指“数字”，如业务量、营业收入额、利润额、工业企业产值、固定资产投资、GDP等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本。而在大数据时代，人们不再是隐藏在终端和网络后面的隐形者，购物、社交、游戏、阅读、出行等信息都变成数据被收集到各种各样的储存设备中。而数据也不再是单纯的“数字”，还包括文本、图片、音频、视频等多种格式，其涵括的内容也更为丰富，如博客、微博、通话录音、位置信息、交易信息、点评信息、互动信息等。也就是说，数据不再只是结构化的，更多是广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的半结构化数据和非结构化数据。随着数据越来越大，越来越复杂，增长越来越快，要想建立和保持竞争优势需要对数据进行实时、有效的分析。而由于数据更多的是以半结构化和非结构化形式出现，过去传统的数据分析技术可能无法实现实时监测和分析。

3应对措施及建议

从个人服务到商业运营，从医疗卫生到公共教育，从城市交通到公共管理，大数据已开始撼动世界的方方面面。在带来新的发展机遇的同时，大数据时代也向包括经济统计在内的众多领域提出了众多挑战，需要做好充足的准备及应对。具体到与人才培养息息相关的经济统计学专业建设，我们认为需要从以下几个方面做出必要的变革：

（1）树立市场意识，避免人才培养与现实需求脱节。从目前的实际情况看，我国高校经济统计人才培养与市场需求之间或多或少存在一定程度的“学”“用”脱节，还没有全面实现学以致用。一方面，以企业为主的各类组织对经济统计人才需求非常急迫，如最近一份针对近千家企业和从业人员的调查显示，97.9%的企业认为数据分析对电商运营很重要，超过半数的企业表示数据分析能力欠缺，同时有近60%的企业希望专业数据分析人才加入，并愿意为此支付更高薪资；①另一方面，无论是课程体系还是教学内容以及教学方式，现有模式基本上是以传统数据为对象的。换句话说，在现有培养方式下，学生掌握的数理统计和经济统计方法可能无法满足大数据的分析需要，如传统的统计分组、频数分布等数据整理方法显然难以完全适用于图片、音频、视频等非结构化数据。因此，要真正做到“厚基础、宽口径、重应用”，则需要根据经济发展的需求设置教学计划、更新落后的教育内容、采纳现代化的教学手段，需要注意与其他学科之间进行充分的交流与融合，跟上当代社会科学的杂交化、整体化趋势发展的步伐。

（2）经济、统计与IT相融合，优化课程体系。在大数据的洪流中，数据分析是否能够带来新的洞察力、创造新的知识和价值，取决于从业人员是否掌握大数据收集、管理、分析和开发的相关特定工具。从我国高校经济统计学专业课程体系看，专业课程设置主要包括经济类基础课程与专业主干课程两大基本模块。虽然各高校都强调遵循“厚基础、宽口径、重应用”的复合型经济统计人才培养原则，也主张将理论方法的教学与计算机软件紧密结合起来（如“统计学导论”选用Excel，“应用多元统计分析”选用SPSS，“计量经济学”选用Eviews等软件作为计算工具），但在大数据的开发和应用日益成为新潮流、新趋势的背景下，仍然很少看到有高校在经济统计学专业中开设独立的、专门涉及大数据技术的相关课程。因此，根据现实人才需求的新变化以及大数据技术的不断进步和升级，我们应该对经济统计学专业的课程体系进行必要的调整，即根据大数据分析的内在需要，在经济学和统计学相关课程之外把大数据技术相关的课程纳入到现有体系之中，实现“经济、统计与IT”三方面内容的平衡和融合。在大数据时代，虽然经济统计所包括的主要工作仍然是数据收集和数据分析等，但是其内容却发生了翻天覆地的变化。如收集数据不再依赖于随机采样，而是需要利用多个数据库来接收发自客户端的数据，并导入到一个集中的大型分布式数据库。相应的，数据存储和预处理以及数据挖掘和分析也都是以分布式数据库为工作对象的。考虑到本科教育的基本要求与技术的实际发展水平以及通用性等，在Hadoop、NoSQL、HDFS等目前较为常用的大型数据分析软件和工具中，我们建议至少增设Hadoop方面相关的课程。

（3）与时俱进，加强师资队伍培养。能否把本专业的学生培养成为复合型的应用人才，取决于是否拥有一支高素质的教师队伍。随着大数据及其应用成为一种新的潮流和趋势，经济统计的专业教师团队建设也需要做出相应的调整和变革。从教师队伍的结构看，由于经济统计学专业发展的过程使然，目前我国各高校该专业的专业教师以具有经济学或统计学学科教育背景的教师为主，而具有信息技术教育背景的教师还非常稀少。由于大数据及其应用需要融合经济、统计以及IT等多个领域的理论、方法和工具，因此对经济统计专业建设而言，当前最为迫切的是，需要建设一支教育背景涵盖上述三个领域的结构合理的教师队伍。而实现的途径无非是两种：一方面是在全校范围内进行挖潜，重新组合和配置教师资源以优化经济统计专业教师团队；另一方面则是实施“请进来”战略，加大力度引进海内外优秀人才。在内部挖潜和外部引进的同时，专业教师团队建设还应该努力创造一个良好的人才成长环境，鼓励教师积极“走出去”，到国内外高水平大学进修和学习，鼓励教师不断以新的知识充实、提高自己，以此来不断提高本专业的教师质量和水平.

参考文献

[1]李宝瑜.统计学一级学科建设中的若干问题[J].统计研究,2004(8).

[2]庞皓.经济统计学课程体系改革的方向[J].统计研究,1991(1).

[3]向书坚,平卫英.30年来我国财经类院校统计学专业本科课程设置的历史回顾与展望[J].统计研究,2010(1).

[4]曾五一.关于经济管理类统计学专业课程体系设置的几点意见[J].统计教育,1999(8).

[5]曾五一,尚卫平.关于经济统计学若干问题的思考[J].统计研究,1999(11).

[6]曾五一,肖红叶,庞皓,朱建平.经济管理类统计学专业教学体系的改革与创新[J].统计研究,2010(2).

[7]朱宇兵.财经院校统计学专业人才培养新模式的探索[J].经济与社会发展,2009(6).

作者:何立华 单位:中南民族大学经济学院