大数据背景下定量分析能力培养的探讨
——以经济学类本科教学为例
同济大学经济与管理学院 楼永
【摘要】在大数据背景下，经济学类本科生的定量分析能力培养迎来了新的机遇与挑战，现有的教学模式已经难以应对相应的人才素质要求。本文分析了本科教学中对定量分析能力的培养现状及存在的问题，总结了大数据背景下对定量分析能力的要求，并对现有的教学整体方案提出改革的思路以及完善教学内容、模式的具体措施。
【关键词】大数据 定量分析 经济学
【Abstract】In the background of big data, the cultivation of quantitative analysis ability of economics undergraduates has brought new opportunities and challenges, and the existing teaching mode has been unable to meet the corresponding quality requirements. This paper analyzes the current situation and existing problems of the cultivation of quantitative analysis ability, summarizes the requirements of quantitative analysis ability under the background of big data, proposes the reform ideas for the existing overall teaching plan and specific measures to improve the teaching content and mode.
【Keywords】Big Data Quantitative Analysis Economics
根据麦肯锡全球研究所的定义[1]，大数据是一种在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。随着数据挖掘和数据处理技术的进步，大数据逐渐应用于诸多科学领域并取得了许多重要成果。同样，大数据也对经济学领域的研究、应用和教学产生了影响，海量数据的运用，在挖掘经济理论的内在逻辑、提出更有效的分析方法、评价市场行为的价值等多方面，将发挥越来越深远的作用。
大数据时代也对经济学类本科生培养的改革带来了机遇和挑战。一方面，其提出了很多新的培养理念，引进了众多新的定量分析技术和工具，丰富了经济学的教学内容，有利于推进经济学教学的改革，能够提高和完善学生的学术素养和职场竞争力；另一方面，也对现有的本科教学模式、教学内容和方法提出了新的要求。
目前，国内有学者研究了大数据对宏观经济学、统计学、管理学、定量实验教学等课程的影响以及相应的教学改革[2-5]，但缺乏从学科整体上对大数据时代如何对经济学类本科生的定量分析能力培养进行系统研究。因此，研究新的时代背景下经济学类本科生应该具备怎样的量化分析意识和能力，如何顺应时代的潮流对现有的培养方案、课堂教学内容、教学模式进行改革，以更好地培养具有竞争力的高素质人才，是一个紧迫的、亟待思考和研究的问题。
一、本科教学中对定量分析能力的培养现状及存在的问题
经济学中的定量分析是通过数据收集、整理、分析、应用，对经济运行的规律进行研究，以提高经济决策的精准程度。作为经济学类本科生，定量分析能力是基于掌握各门专业课程和定量分析技术基础上的一种综合能力，通过对数据的特征、关系及其变化进行系统性的分析，揭示理论、预测趋势并做出决策。在大数据时代，定量分析是高素质人才的必备能力，例如，利用数据的海量性、时效性，能够对经济运行状况进行及时准确的判断和预测；分析网站热点，可以让决策更贴近实际需要。
但是，从高校的培养现状来看，现有的教学内容和教学模式难以应对大数据背景下对本科生素质和能力的培养要求。主要存在以下几个方面的问题。
1. 培养方案重定性分析，轻定量分析
我校目前经济类本科教学培养方案中，将获取知识、实践应用、创新创业、沟通与合作等方面能力的培养作为目标。在大数据时代，无论是在海量信息中筛选有价值的内容，以适应外部环境的快速发展，还是在经济活动实践中灵活应用不同的决策工具，或者在激烈的市场竞争中成功捕获创新的机会，都对信息的获取、存储、管理、分析提出了更高的要求。但从培养方案的整体框架而言，无论是专业基础课、专业方向课还是交叉课程，其设置仍然侧重于传统的、以定性分析为主的课程，定量分析的课程寥寥无几，这与时代对经济学专业学生的要求存在一定的距离。
2. 课堂教学重理论讲授，轻实践操作
目前在经济学专业理论课的教学中，仍然采用以课堂讲授理论知识为主的教学模式，即使是侧重于定量分析的课程，如概率论、统计学、计量经济学，本身也以相关的原理、模型和方法的介绍为主，主要采用教师课堂讲授、学生课后习题练习为主的单一教学方式，学生以掌握教师所讲授的知识点为学习的主要目标，较少有以学生为主体，以应用为导向的研究和实践操作，也没有与其他经济学专业课程的交叉结合，使得学生对这些理论和方法的应用场景缺乏认识，难以学以致用，影响学生的主动学习意识，不利于学习解决实际问题能力的提高。同时，传统教学中涉及的定量分析还是偏向于数量有限、种类单一的数据类型，一般通过人工计算配合简单的计算机软件来辅助完成，这在大数据海量的多类型数据面前，无论是理论层面还是实践操作层面，基本上都已经难以应对。
3. 缺乏综合性的应用训练
现有的课堂教学注重系统性、全面性、前沿性，考核方式也主要是闭卷，以客观性的选择、证明、计算、论述形式为主，侧重考察单一的知识点，较少有效地结合实际经济问题展开应用方面的指导和练习，也不注重定量分析软件的引入和应用，使得学生缺乏运用定量分析方法综合解决实际问题的能力，在之后的深造、实习、工作中，无论是进行学术研究，还是从事实际工作，都难以直接进行应用。
二、大数据背景下对定量分析能力的要求和展望
在原有的经济学定量研究中，常常采取抽样问卷、统计调查等方法来获取指向性非常明确的数据，通过所获得的个体数据来推断总体的特征。但在大数据背景下，可以通过多样化的方法，如网站浏览记录、客户评分等方法来获取数据，且往往本身就是海量的总体数据，其结构和特征变得非常复杂。由于海量数据中包含的信息量更为广泛，采用适当的定量分析技术有利于从中获得创新性的结论，为学术研究和决策实践提供精准的依据。因此，在大数据背景下，未来经济学类的大部分专业课程都会与大数据相结合，经济学各个学科领域也都会对学生的定量分析能力提出更高的标准，如编程能力将会是必备技能。这不仅要求学生构建比较扎实的经济学理论框架，更要求具备实际的操作方法，对海量数据进行挖掘、检索、收集、整理、分类，应用统计分析、建模、预测等技术方法从中提取有价值的信息进行运用。这些基本能力的获得，很难通过课堂上单一知识点的讲授和习题练习来完成，需要针对实际项目的综合研究和实践操作来强化相关的理论学习和软件操作。
另外，在大数据背景下，各门学科也更多地开始交叉融合，出现很多新兴的学科，给传统的、单一的经济学学科带来挑战。这些新兴的学科，都非常强调定量分析的重要性。例如，基于全样本的经济学研究，就突破了原来统计分析中样本抽样分布下的假设检验，也改变了传统经济学的因果关系分析，使得机器学习和统计学进行融合，形成了统计机器学习这一新兴的学科。
三、对现有的教学整体方案改革的思路
大数据时代经济学专业的本科教学应该在学生定量分析能力提高的基础上，对现有的课程体系进行有效的整合，构建全新的培养框架；并在以学生为主体的教学模式中，激发学生的学习自主性，培养学生独立思考、解决问题的能力，提高教学效率。
（1）大数据时代应该具备大数据的思维方式，在此基础上形成基于大数据的培养理念。在理论学习中，可以运用大数据的技术，挖掘经济分析的实时信息，使得枯燥的理论可以鲜活生动起来，同时又能避免传统定量分析中人为的主观因素，从而提高理论分析的及时感和精准度。
（2）可以构建以数据信息处理为核心的整体教学体系，把定量分析技术和专业课程有效结合起来，理解定量分析和其他学科之间的内在联系，强调定量分析方法对经济决策方面的实际应用价值。
（3）对现有的教学模式进行根本性的变革，采取以学生为中心的教学模式。可以利用大数据背景下同样海量的网络教学资源和信息，通过在线教学平台，开发慕课、微课，一方面为学生提供丰富的学习资源，另一方面也可以调动学生的自主性和积极性。
四、完善教学内容、模式的具体措施
1. 增加课程安排，强化软件的学习
增加数据挖掘、机器学习等新的定量分析技术的课程安排，强化常用定量分析软件（如SPSS、EVIEWS、STATA、SAS、Python、R语言以及数据库、数据挖掘）的学习。在大数据时代，无论是进行学术研究，还是从事实际工作，首先涉及的基础工作就是海量数据的收集、整理、存储和分析，这些都离不开相应的定量分析软件的应用，这已经成为考查学生定量分析能力的一项基本内容。现有的经济学类专业本科毕业生可能更多的还局限于用Excel处理的、样本有限的数据，因此，通过强化定量分析软件的应用能力来提升学生的专业竞争力，是一种有效的途径。
2. 强化项目研究和应用导向的教学模式
在日常的课程中，可以在学术上采用围绕理论结合实际经济问题的课题项目研究的方式来组织教学，对课题涉及的定量分析方法论进行有针对性的学习和指导。例如，近年来针对大数据背景下对经济政策进行评价的定量分析方法有很大突破，就可以综合政策评价的相关课题研究进行专题教学。在应用方面，可以结合近年来最新的应用大数据改进决策的典型案例来组织教学，例如，在经典的经济学课程教学中，可以通过网络搜索数据的引入，对各国消费行为进行实时比较研究；对于社会上出现的热点经济问题，也可以及时利用网络数据分析方法，剖析现象背后隐含的经济学规律，为决策者提供决策的合理支撑。
3. 提升教学团队的定量分析教学能力
大数据背景下，对从事经济学定量分析教学工作的师资提出了前所未有的高要求，不仅要求教师具备经典经济学理论；还要求教师掌握指导学生开展课题项目研究的组织、管理技巧，以及实践中综合应用各种定量分析技术来解决问题的能力；由于涉及的课程不仅包括原有的概率论、统计学、计量经济学，还应包括数据挖掘、机器学习等课程，所以要求教师具备一定的学科综合、交叉能力。可以说，没有这样高素质的师资队伍，就无法建设高水平的定量分析教学体系。
现有的师资队伍基本都是从传统上单一的学科专门化教育培养出来的，肯定难以满足上述条件。对此，应该尽快将师资队伍的建设放在首要位置。可以从以下几方面来促进现有师资队伍的建设和完善。
（1）有针对性地培训现有的各学科师资，强化定量分析技术和方法，促使各学科的教学环节都能体现时代发展的要求。
（2）实施团队合作学科交叉，将经济学、数学、统计学、计算机各科教师有效组织起来，共同对教学过程进行研讨，采取模块化的方式共同完成教学的组织和实施。
（3）在紧跟学科前沿趋势的基础上，支持任课教师承担起课程的引导者作用，将更多的精力放在教学模式的改革和设计方面，调动学生的学习自主性，而不是追求单方面的前沿知识的传授。
参考文献
[1] https://baike.baidu.com/item/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE/1356941?fr=aladdin
[2] 刘翱，邓旭东，童泽平，等. 大数据背景下管理定量分析课程教学模式探究[J]. 现代商贸工业，2017（01）：160-161.
[3] 黄智淋. 大数据时代宏观经济学本科教学改革研究[J]. 中国管理信息化，2017，20（06）：239-240.
[4] 郭文慧，傅炜. 大数据时代背景下经济学专业《统计学》教学改革的探索与实践[J]. 人力资源管理，2017（12）：479-480.
[5] 雷怀英，吴英明. 大数据背景下经济管理类专业定量分析实验教学探讨[J]. 山西经济管理干部学院学报，2017，25（03）：110-116.