数字经济下经管类学生数据分析能力提升策略——基于“统计学”课程改革视角

李小亮

（浙江农林大学暨阳学院，浙江 诸暨 311800）

0 引言

以数字经济为基础的新一轮科技革命与产业变革，推动了我国实体经济和数字技术的集成融合，引领人类社会各种经济活动快速走向数字化。近几年，在信息技术和“互联网＋”等的快速推动下，我国数字经济蓬勃发展，在移动支付和电子商务等领域已走在世界前列，我国数字经济规模不断扩大，对国民经济发展的贡献越来越大。根据中国信息通信研究院发布的2019年和2020 年《中国数字经济发展与就业白皮书》，我国数字经济规模保持着持续快速增长趋势，2018 年和2019 年我国数字经济总量分别达到31.3 万亿元和35.8 万亿元，分别增长20.9%和15.6%，占GDP 比重分别为34.8%和36.2%。可以看出数字经济已经成为国民经济发展的重要支撑力量。这也意味着，数字经济时代的来临对高等教育的教育模式提出了挑战，对经管类专业学生培养提出了更高的要求和目标。

随着数字经济的快速推进，数据已经成为数字经济发展的关键要素，数据采集、数据存储、数据挖掘和分析、数据安全等现代数据处理技术得到广泛应用。统计学的知识体系如何发挥其作用，如何更好地为数字经济服务，统计学课程如何突破传统的教育思维并进行必要的改革，是值得深入研究的教学课题。本文基于“统计学”课程教学的视角，重点讨论如何提升经管类专业学生的数据分析处理能力，以更好地适应数字经济的高速发展。

1 数字经济对统计测度的挑战

数字经济的出现引发了经济社会的巨大变革，促进了产业间的深度融合和科学技术不断创新，数字经济已经渗透到社会生产的方方面面。经济活动的数字化可以定义为将互联网和数据纳入生产、家庭生活、政府消费、固定资本形成、金融跨境流动中的一切经济活动。数字经济的发展为人类社会生产和生活带来了极大便利。但与此同时，数字经济的深度、广度以及边界问题给统计工作带来了巨大的挑战。

数字经济统计测度的首要难点在于数字经济定义缺乏统一标准，使进行数字经济国际比较变得十分困难。传统的统计体系是工业社会背景下以经济、投资、贸易、金融等领域为基础的一系列GDP 统计标准。而数字经济则是与互联网技术、大数据、云计算、人工智能等数字技术密切相关的经济形态体系，这给现行的统计体系带来了巨大的冲击。主要体现在以下几个方面：其一，数字经济活动产生相对模糊的边界点。如消费者和生产者边界容易模糊，商品的消费和投资边界模糊，数字生产和消费边界混淆，数据资产核算范围模糊。其二，消费者免费数字福利产品的统计边界确定困难。GDP 统计忽视了免费数字服务等项目，没能将互联网用户总消费盈余计入家庭消费，造成GDP 增长与家庭福利增长之间的统计偏差。其三，现有的消费者价格指数从数字经济层面上可能无法反映价格真实变动水平。目前的CPI 编制方法无法精确地测算数字产品对生活成本的影响，没能完全反映产品真实价格的变动，势必会影响GDP 核算结果的真实性。其四，各平台下非正式交易给数字经济的统计测算带来困难。如在核算阿里巴巴、京东等平台的短期租住服务时，之前主要基于税务系统来统计长期租赁住户数据，而短期租户租金要高于长期租金。实际核算时以长期租金来估算短期租金这种统计偏差可能导致住房统计低估相应的服务价值。

因此，在“互联网＋”、人工智能、大数据、云计算等数字技术高速发展的背景下，经典的统计调查方法难以将数字经济所产生的复杂数据纳入计算范围，因此需要将现行统计调查方式进行适当的调整和革新，结合新的信息技术对数字经济产生的数据进行更好的记录和统计，以适应数字经济时代的统计挑战。因此，数字经济时代对经管类岗位人才提出新的培养要求，需要具备较强数字感，计算准确率高，精通数据分析方法，善于发现问题、解决问题，具有一定的商品管理能力和市场调研分析能力，能根据工作需求及时提取数据分析报表有效信息。那么，有效提升经管类专业学生的数据分析能力，才能更好地适应数字经济飞速发展背景下的新经济时代。

2 数字经济下经管类专业学生数据分析能力弱点分析

2.1 课程内容中针对数字经济统计分类模块缺乏

众所周知，不同的统计口径标准会导致测算结果的明显差异。在国际上以OECD 和美国ESA 发布的数字经济统计标准为典型，得到国际学术界的广泛关注。而在2021 年6 月国家统计局发布了《数字经济及其核心产业统计分类（2021）》，标志着中国数字经济统计工作的官方标准获得重大突破。在此官方分类方案之前，中国的一些机构也有自己的一些分类探索和实践。其代表性的机构有腾讯研究院、中国通信院、新华三集团等。目前，国内相关的统计学教材都很少提及数字经济下统计分类问题，如果没有意识到数字经济统计分类边界的重要性，那么，势必会影响学生对数字经济的统计分析。

2.2 缺少对统计分析方法及软件的系统学习

数字经济时代下，学生们必须掌握大数据统计分析方法，简单学会Excel、SPSS 中的一些分析技术还远远不够，很难适应数字经济飞速发展下的要求。虽然，有些同学在信息技术类老师的指导下接触过Matlab、Phyth 等大数据分析软件，但是只是对一些简单的历史数据进行处理计算。对于数字经济下的海量数据以及成千上万条的文本数据，这些数据的采集、储存和分析，需要同学们掌握商业数据的运行规律，学会利用现代科学分析手段，以应对数字经济下数据处理的挑战。因此，对统计分析方法及软件的非系统性学习，必定会影响学生数据分析能力的提高，也成为制约学生发展的一个关键因素。

2.3 教学模式单一，缺乏实训平台

“统计学”课程中学生通过课堂教学中老师PPT 讲解，获取相关基础知识，掌握市场统计调查的方法与处理数据的技能，但由于缺乏以数字经济专业活动为导向，以数字经济为核心的数据分析实训模块，未能使学生掌握数字经济下数据的类型和特征，造成学生无法对数据分析方法在实际数字经济运营过程中的作用和价值形成更系统和清晰的认识，导致统计方法的学习效果大打折扣，学生无法将掌握的统计理论知识很好地应用到实践中，这与实际教学目标是背道而驰的。

2.4 复合型师资缺乏

在当前高校的师资中，会数字经济数据分析的教师比较缺乏，主要师资集中在电子商务数据或者市场营销数据分析方面，针对线上线下融合的数字经济进行数据分析的教师很少。此外，因为传统经管类专业课教师缺乏相关数据分析知识，使得能够熟练讲授大数据、云计算、机器学习等现代数据分析实践课程的教师严重缺乏，而部分信息技术类教师对数字经济的运行规律缺乏了解，很难基于商务数据的特点类型进行恰当的数据分析。大部分教师很难满足复合型师资的要求，成为影响经管类学生数据分析能力培养的一个关键制约因素。

3 数字经济下经管类专业学生数据分析能力提升路径

以上通过对数字经济特征下经管类专业学生数据分析能力弱点的分析，可以看出技术变革促使产业分析手段的升级，客观上对数字经济从业人员的综合能力提出了更高要求，提高经管类专业学生数据分析能力迫在眉睫。统计学是一门应用性很强的基础课程，旨在培养学生围绕数据利用统计方法解决实际问题的能力，因此，“统计学”课程要从课程设置、教学实施模式等方面增加数字经济方面的内容，结合软件应用平台，以学科竞赛为实践抓手，按照“统计学”课程要求提高学生的数据处理能力。

3.1 多课程联动，革新课程内容

增加“统计学”课程中关于数字经济统计口径标准内容的介绍，必要时增设“数字经济中统计学”等选修课程以满足实际要求。针对传统经管专业数据分析课程中缺少关于数字经济等方面的实践项目、分析手段与数字经济数据不能有效融合等问题，通过完善课程模块、增加数据实践手册、打造实训平台、提高师资综合水平以及提高学生兴趣等方面的改革，提升学生的数据调查能力、问卷设计能力、商务数据分析能力以及撰写数据报告能力。

3.2 依托应用型人才培养标准，打造数据分析软件应用平台

按照数字经济中对数据分析方法的要求，“统计学”课程需要加强对计算软件的使用，需要对教学形式和授课内容进行改革，重点介绍商业财务数据、电子商务数据、顾客消费数据、商品数据的分析方法，结合学校现有的高速计算机实验室、大数据云计算平台进行实践操作教学，使学生熟练掌握Phyth、R 等常用统计软件，重点培养学生的商业大数据处理思维与数据挖掘能力。

3.3 以竞赛为实践抓手，提高数字经济数据分析能力

通过参加各种学科竞赛培养学生数据分析及挖掘能力，“以赛促教、以赛促学”，积极搭建学生技能成果展示平台。国内很多高校注重举办培养大学生创新创业能力的多种学科竞赛活动，我们可以结合财经商贸类创新创业大赛、浙江省统计调查大赛以及全国统计建模大赛等赛事，以数字经济热点数据为基础，借助于“统计学”课程实践要求，利用现代的统计分析手段处理分析数据，这样可以训练学生的数据调研能力、数据分析能力和统计方法应用能力。通过参与这些大赛可以让学生真切地感受到掌握数据分析方法对研究数字经济的重要性。

3.4 打造“复合型”教师团队

俗话说：“三个臭皮匠，顶个诸葛亮。”按照数字经济新时代对教师的要求，以建设“理实一体”的高水平队伍、结构化教师教学创新团队和“双师型”师资队伍为契机，与数字经济企业在师资队伍培养方面开展深度合作与交流，这是开展数字经济人才培养产学研融合模式的重要环节。首先，校企双方共同制定数字人才培养标准、专业教师培养标准、企业讲师遴选标准等；其次，数字经济企业要抽调业务娴熟的数据分析精英到学校担任兼职导师，为学生讲授最新的数字产业发展动态和数字经济相关岗位能力要求；最后，作为高校的教师也要定期到数字经济企业顶岗交流，不断更新知识理论体系，提升实践能力，打造满足要求的“复合型”师资队伍，将引领数字产业发展的先进理念及时纳入教学内容和教学目标中，确保教学内容与时俱进。

4 结语

数字经济作为一种新的经济形态，对经管类学生的数据分析能力提出了更高的要求。“统计学”课程作为一门直接相关的专业基础课程，应转变教学理念和课程内容，不断探索新的教学模式，综合考虑经济数据的特点和学生的发展需求。首先，在实际教学中从统计口径、软件应用以及学科竞赛等方面进行针对性训练，以提高学生的数据分析能力。其次，任务式教学方法、多元化考核形式、数据研究中心与高水平师资团队构建，这些都需要在以后的教学中不断实践，以培养数字经济时代所需要的应用型经管类人才。