转自：经济参考报

　　大数据、人工智能、区块链、云计算等颠覆性技术不仅重塑了商业模式和市场结构，更深刻地改变了经济运行的底层逻辑。共享经济、零工经济、平台经济、数字货币等新业态层出不穷，对传统经济理论解释力和预测力提出了严峻挑战。在此背景下，作为经世济民之学的经济学，其人才培养体系正站在历史转折点。旧有的教学模式、知识体系和能力框架，已难以适应日新月异的现实需求。因此，系统分析数字经济对经济学人才培养提出的各项需求和挑战，并积极探索有效的应对策略，对于培养能够引领未来经济发展的卓越人才，具有重要意义。

数字经济时代经济学人才需求呈现新特征

　　数字经济时代，新技术重塑商业生态，数据成为关键生产要素，这对经济学人才的需求呈现出与传统经济时代截然不同的新特征。其核心要求从掌握经典理论，转向具备复合知识结构、数据分析能力、跨界思维和持续学习的素养。

　　首先，经济学人才需求的核心是“数字素养”与“经济学根基”的深度融合。经济学人才必须理解数字技术的底层逻辑，如人工智能、区块链、云计算等，并能将这些技术视角与市场机制、定价理论、博弈论等经济学原理相结合。他们需要能够分析平台经济、零工经济、数据定价等新现象，评估数字市场的竞争与垄断，为企业的数字化战略和政府的数字治理提供决策支持。

　　其次，“数据驱动决策”能力成为硬性要求。数字经济的一切活动都可被记录和分析，因此，经济学人才必须从传统的定性描述和逻辑推演，转向基于数据的量化分析与建模。这要求他们熟练掌握多种形式的数据分析工具以及统计学和计量经济学方法，能够从海量数据中洞察商业规律、预测市场趋势、评估政策效果。

　　再次，强调“跨界整合”与“创新应用”能力。数字经济的商业模式往往是跨界融合的，经济学人才不能再局限于单一领域，而需具备与工程师、产品经理、数据科学家协同工作的能力，理解技术可行性、用户体验和商业价值的结合点。他们需要将经济思维应用于新产品开发、新市场开拓等实际场景。

　　最后，突出“敏捷学习”能力与具备“伦理意识”要求。数字技术迭代迅猛，新业态层出不穷，要求经济学人才必须具备极强的快速学习能力和适应性。同时，经济学人才还必须建立起深厚的科技伦理观，在追求效率的同时，能够审视和规避技术带来的社会风险。

　数字经济快速发展对经济学人才培养提出挑战

　　数字经济浪潮从教育内容、研究工具到教学主体三个维度，对经济学人才培养构成了全面而系统的挑战。

　　首先，理论滞后于实践，新经济现象对教学内容提出挑战。传统经济学课程体系建立在工业经济的假设之上，其核心是稀缺资源配置、市场均衡、规模经济等。而数字经济的核心特征，如数据的非竞争性、网络外部性、边际成本趋近于零等，催生了大量传统理论难以解释的新现象。

　　一是数据成为关键生产要素。在数字经济中，数据已成为与土地、劳动力、资本并列的关键生产要素。但数据的估值、定价、产权界定、交易规则等都是一片理论空白。数据如何创造价值？数据市场的运行机制是什么？这些问题在现有的微观经济学和要素市场理论中都难觅踪影。

　　二是宏观经济监测与调控失灵问题。数字经济的轻资产、跨区域、灵活性等特征，使得基于GDP、工业总产值等传统统计指标的宏观经济监测体系可能失灵。同时，数字货币的兴起对中央银行的货币政策传导机制构成了潜在冲击。这些内容都是现有宏观经济学教学中的薄弱环节。

　　理论与实践之间的“断层”，使得学生即便熟练掌握了经典模型，在面对现实经济问题时，仍可能感到无所适从，严重削弱了经济学教育的现实意义。

　　其次，研究方法革新与迭代，新分析工具对传统研究范式形成挑战。数字技术的发展，不仅改变了研究对象，更革命性地改变了研究工具。经济学正从“理论驱动”向“数据驱动”与“理论引导”相结合的方向演进。

　　一是从“小数据”到“大数据”的转变。传统计量经济学建立在抽样调查和结构化数据的基础上，强调因果推断的严谨性。而大数据则往往是全样本、非结构化、高频率的。分析海量的数据、社交媒体文本、卫星遥感图像，需要掌握大量新技术。能否熟练运用各种编程工具进行数据获取、清洗和分析，已成为区分经济学研究者能力的关键指标。

　　二是机器学习与人工智能的渗透。机器学习算法在预测、分类和模式识别方面展现出强大能力。它们不仅可用于构建更精准的预测模型（如消费者信用风险、房价走势），更能作为强大的分析工具，帮助经济学家从复杂数据中发现新的规律和假设。这些方法尚未系统性进入本科乃至研究生课程。

　　三是实验方法的变革。除了传统的田野实验和实验室实验，在线平台为经济学家提供了成本更低、规模更大的实验场。一名合格的经济学人才，如果只懂得传统计量软件，而缺乏计算思维和数据处理能力，其未来的学术竞争力或职业发展将受到极大限制。

　　再次，数字经济时代对教师知识储备与教学方式带来挑战。挑战最终传导至教学的核心——教师身上。许多资深教师在其学术成长黄金期，所接受的是相对传统的经济学训练，在数字经济时代，不可避免会出现知识结构断层和传统的单向灌输模式力不从心等问题。

　亟待对经济学人才培养体系进行系统性重塑

　　面对上述挑战，必须对经济学人才培养体系进行一场深刻的、系统性的重塑，从教学内容、模式、课程体系到师资进行全面升级。

　　首先，实现教学内容前沿化与动态化，建立课程内容的快速更新机制。一是积极开设经济学科前沿课程。除了夯实微观经济学、宏观经济学、计量经济学等核心基础课程之外，还应积极开设一系列前沿专题课程，以拓宽学生的知识视野和思维深度。二是要将数字经济领域的前沿案例融入课堂。通过这种方式，学生不仅能够掌握扎实的理论基础，还能直观地感受到理论在实际应用中的解释边界与创新空间。

　　其次，教学模式向“以学生为中心”转变。数字经济发展新形势下，经济学科教学模式应通过融合启发式教学、实战化竞赛与前沿性科研训练，构建以学生为中心、以创新能力为导向的赋能型人才培养新范式。一是大力推广案例教学、翻转课堂和研讨式教学；二是开展数字素养竞赛激发创新活力；三是强化自主学习与科研训练，鼓励学生从低年级开始接触学术研究。

　　再次，推动跨学科融合，构建“经济学+”复合型课程体系。数字经济本质上是技术经济，单一的经济学视角已不足以应对复杂现实。必须打破学科壁垒，推动经济学与STEM（科学、技术、工程和数学）领域的深度融合。一是对课程体系进行交叉设计。与计算机科学、统计学、数学学院联合开设辅修专业、双学位项目或交叉学科学位。二是注重工具方法的嵌入式学习，改变工具与理论“两张皮”的现象。在经济学的专业课程中，直接要求学生运用编程工具完成数据分析和实证研究作业。三是搭建跨学科实践平台，建立跨学科的实验室或研究中心。

　　最后，赋能教师队伍，打造可持续进化的学术共同体。教师是教育改革成败的关键。必须建立有效的激励机制和支持体系，帮助教师实现知识更新和教学能力提升。一是建立系统化、常态化的教师培训机制。学校和教育主管部门应组织高水平的专题培训和工作坊，聚焦数字经济前沿理论和研究方法。二是建立校内跨学科教研社区，鼓励成立教师学习社群。三是改革教师评价与激励体系。在教师的职称评定、绩效考核中，应充分肯定其在教学改革、课程创新、跨学科合作方面取得的成果。引导教师将更多精力投入到适应时代发展的教学革命中来，让教学改革成为有回报、有成就感的事业。

　　（作者系北京大学经济学院长聘教授）