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　　大數據、人工智能、區塊鏈、云計算等顛覆性技術不僅重塑了商業模式和市場結構，更深刻地改變了經濟運行的底層邏輯。共享經濟、零工經濟、平臺經濟、數字貨幣等新業態層出不窮，對傳統經濟理論解釋力和預測力提出了嚴峻挑戰。在此背景下，作為經世濟民之學的經濟學，其人才培養體系正站在歷史轉折點。舊有的教學模式、知識體系和能力框架，已難以適應日新月異的現實需求。因此，系統分析數字經濟對經濟學人才培養提出的各項需求和挑戰，并積極探索有效的應對策略，對于培養能夠引領未來經濟發展的卓越人才，具有重要意義。

　　數字經濟時代經濟學人才需求呈現新特征

　　數字經濟時代，新技術重塑商業生態，數據成為關鍵生產要素，這對經濟學人才的需求呈現出與傳統經濟時代截然不同的新特征。其核心要求從掌握經典理論，轉向具備復合知識結構、數據分析能力、跨界思維和持續學習的素養。

　　首先，經濟學人才需求的核心是“數字素養”與“經濟學根基”的深度融合。經濟學人才必須理解數字技術的底層邏輯，如人工智能、區塊鏈、云計算等，并能將這些技術視角與市場機制、定價理論、博弈論等經濟學原理相結合。他們需要能夠分析平臺經濟、零工經濟、數據定價等新現象，評估數字市場的競爭與壟斷，為企業的數字化戰略和政府的數字治理提供決策支持。

　　其次，“數據驅動決策”能力成為硬性要求。數字經濟的一切活動都可被記錄和分析，因此，經濟學人才必須從傳統的定性描述和邏輯推演，轉向基于數據的量化分析與建模。這要求他們熟練掌握多種形式的數據分析工具以及統計學和計量經濟學方法，能夠從海量數據中洞察商業規律、預測市場趨勢、評估政策效果。

　　再次，強調“跨界整合”與“創新應用”能力。數字經濟的商業模式往往是跨界融合的，經濟學人才不能再局限于單一領域，而需具備與工程師、產品經理、數據科學家協同工作的能力，理解技術可行性、用戶體驗和商業價值的結合點。他們需要將經濟思維應用于新產品開發、新市場開拓等實際場景。

　　最后，突出“敏捷學習”能力與具備“倫理意識”要求。數字技術迭代迅猛，新業態層出不窮，要求經濟學人才必須具備極強的快速學習能力和適應性。同時，經濟學人才還必須建立起深厚的科技倫理觀，在追求效率的同時，能夠審視和規避技術帶來的社會風險。

　　數字經濟快速發展對經濟學人才培養提出挑戰

　　數字經濟浪潮從教育內容、研究工具到教學主體三個維度，對經濟學人才培養構成了全面而系統的挑戰。

　　首先，理論滯后于實踐，新經濟現象對教學內容提出挑戰。傳統經濟學課程體系建立在工業經濟的假設之上，其核心是稀缺資源配置、市場均衡、規模經濟等。而數字經濟的核心特征，如數據的非競爭性、網絡外部性、邊際成本趨近于零等，催生了大量傳統理論難以解釋的新現象。

　　一是數據成為關鍵生產要素。在數字經濟中，數據已成為與土地、勞動力、資本并列的關鍵生產要素。但數據的估值、定價、產權界定、交易規則等都是一片理論空白。數據如何創造價值？數據市場的運行機制是什么？這些問題在現有的微觀經濟學和要素市場理論中都難覓蹤影。

　　二是宏觀經濟監測與調控失靈問題。數字經濟的輕資產、跨區域、靈活性等特征，使得基于GDP、工業總產值等傳統統計指標的宏觀經濟監測體系可能失靈。同時，數字貨幣的興起對中央銀行的貨幣政策傳導機制構成了潛在沖擊。這些內容都是現有宏觀經濟學教學中的薄弱環節。

　　理論與實踐之間的“斷層”，使得學生即便熟練掌握了經典模型，在面對現實經濟問題時，仍可能感到無所適從，嚴重削弱了經濟學教育的現實意義。

　　其次，研究方法革新與迭代，新分析工具對傳統研究范式形成挑戰。數字技術的發展，不僅改變了研究對象，更革命性地改變了研究工具。經濟學正從“理論驅動”向“數據驅動”與“理論引導”相結合的方向演進。

　　一是從“小數據”到“大數據”的轉變。傳統計量經濟學建立在抽樣調查和結構化數據的基礎上，強調因果推斷的嚴謹性。而大數據則往往是全樣本、非結構化、高頻率的。分析海量的數據、社交媒體文本、衛星遙感圖像，需要掌握大量新技術。能否熟練運用各種編程工具進行數據獲取、清洗和分析，已成為區分經濟學研究者能力的關鍵指標。

　　二是機器學習與人工智能的滲透。機器學習算法在預測、分類和模式識別方面展現出強大能力。它們不僅可用于構建更精準的預測模型（如消費者信用風險、房價走勢），更能作為強大的分析工具，幫助經濟學家從復雜數據中發現新的規律和假設。這些方法尚未系統性進入本科乃至研究生課程。

　　三是實驗方法的變革。除了傳統的田野實驗和實驗室實驗，在線平臺為經濟學家提供了成本更低、規模更大的實驗場。一名合格的經濟學人才，如果只懂得傳統計量軟件，而缺乏計算思維和數據處理能力，其未來的學術競爭力或職業發展將受到極大限制。

　　再次，數字經濟時代對教師知識儲備與教學方式帶來挑戰。挑戰最終傳導至教學的核心——教師身上。許多資深教師在其學術成長黃金期，所接受的是相對傳統的經濟學訓練，在數字經濟時代，不可避免會出現知識結構斷層和傳統的單向灌輸模式力不從心等問題。

　　亟待對經濟學人才培養體系進行系統性重塑

　　面對上述挑戰，必須對經濟學人才培養體系進行一場深刻的、系統性的重塑，從教學內容、模式、課程體系到師資進行全面升級。

　　首先，實現教學內容前沿化與動態化，建立課程內容的快速更新機制。一是積極開設經濟學科前沿課程。除了夯實微觀經濟學、宏觀經濟學、計量經濟學等核心基礎課程之外，還應積極開設一系列前沿專題課程，以拓寬學生的知識視野和思維深度。二是要將數字經濟領域的前沿案例融入課堂。通過這種方式，學生不僅能夠掌握扎實的理論基礎，還能直觀地感受到理論在實際應用中的解釋邊界與創新空間。

　　其次，教學模式向“以學生為中心”轉變。數字經濟發展新形勢下，經濟學科教學模式應通過融合啟發式教學、實戰化競賽與前沿性科研訓練，構建以學生為中心、以創新能力為導向的賦能型人才培養新范式。一是大力推廣案例教學、翻轉課堂和研討式教學；二是開展數字素養競賽激發創新活力；三是強化自主學習與科研訓練，鼓勵學生從低年級開始接觸學術研究。

　　再次，推動跨學科融合，構建“經濟學+”復合型課程體系。數字經濟本質上是技術經濟，單一的經濟學視角已不足以應對復雜現實。必須打破學科壁壘，推動經濟學與STEM（科學、技術、工程和數學）領域的深度融合。一是對課程體系進行交叉設計。與計算機科學、統計學、數學學院聯合開設輔修專業、雙學位項目或交叉學科學位。二是注重工具方法的嵌入式學習，改變工具與理論“兩張皮”的現象。在經濟學的專業課程中，直接要求學生運用編程工具完成數據分析和實證研究作業。三是搭建跨學科實踐平臺，建立跨學科的實驗室或研究中心。

　　最后，賦能教師隊伍，打造可持續進化的學術共同體。教師是教育改革成敗的關鍵。必須建立有效的激勵機制和支持體系，幫助教師實現知識更新和教學能力提升。一是建立系統化、常態化的教師培訓機制。學校和教育主管部門應組織高水平的專題培訓和工作坊，聚焦數字經濟前沿理論和研究方法。二是建立校內跨學科教研社區，鼓勵成立教師學習社群。三是改革教師評價與激勵體系。在教師的職稱評定、績效考核中，應充分肯定其在教學改革、課程創新、跨學科合作方面取得的成果。引導教師將更多精力投入到適應時代發展的教學革命中來，讓教學改革成為有回報、有成就感的事業。

　　（作者系北京大學經濟學院長聘教授）