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1 引言

经济统计学作为一门融合数学、统计学与经济学等学科的交叉性学科，聚焦于各类经济领域，探索如何科学采集、系统梳理并深度剖析经济现象的数量属性及内在关联。在此基础上，通过开展数据收集分析工作，对经济现象进行定性与定量总结，进一步对经济活动的运行规律进行归纳，对未来的变化趋势进行预测，为经济决策提供数据支撑及实证依据。经济统计学的研究范畴十分广泛，具备较高的应用价值与实践意义［1，2］。

当前，大数据、人工智能变革及数字经济领域的飞速发展，正深刻影响着经济统计学的思维模式、理论方法与研究路径，既为经济统计学教学模式的革新创造了契机，也带来了严峻的挑战［3-5］。

开设在财经类地方本科院校的经济统计学本科专业，其培养定位需结合经济统计学科的交叉属性与新时代背景下的人才需求，既要依托经济统计的交叉属性，融合统计学的严谨性与经济学的实践性，更要紧扣地方院校“服务区域经济发展”的办学宗旨，形成差异化培养方向［6，7］。专业培养目标是培育能够熟练掌握统计方法和专业工具、具备现代数据计算分析能力，可在经济统计相关领域胜任统计分析、数据挖掘与数据分析相关工作，能深入理解区域经济特征，从而开展经济分析、风险管控等工作的应用型统计人才。

2 财经类高校经济统计专业人才培养模式现存的问题

近年来，基于大数据、人工智能和全球化的时代背景，对标数字中国、区域协调发展等国家与地方战略需求，作为地方财经类高校的经济统计专业正积极探索创新的教学方法，完善特色课程群建设。在此过程中，需要对现存问题进行深度剖析，其核心问题主要体现在以下四个方面。

2.1 经济统计理念滞后，人才培养目标与国家需求不匹配

目前，高校经济统计专业的人才培养目标没有完全融入大数据、人工智能革命和数字经济发展浪潮，没有做到与时俱进。国家需要兼备“经济统计理论+数智工具应用能力+实践知识”的应用型、复合型人才，但绝大部分学生经过在校学习，在这些领域仍存在能力缺口。

2.2 协同机制缺失，理论教学与实践应用脱节

在目前的经济统计教学中，一般都使用课堂教师讲述理论知识，学生被动接受的模式，教学模式单一。另外，跨学科协同不足，如一些数据类的课程由非计算机背景的教师讲授，大部分教学内容只侧重于介绍统计学科相关内容，与其他专业知识体系较为割裂，讲解回归分析时仅聚焦数学原理，却未结合电商平台销量预测、区域经济增长因素分析等实际场景展开。这样容易造成以下后果：（1）学生仅仅掌握了知识的表层理论，无法达到熟练应用深层逻辑解决实际问题，如面对“如何用统计方法验证经济政策效果”这类实际问题时，无法调用深层逻辑形成解决方案；（2）学生无法将统计方法与其他知识结合起来具体应用到各个方面，思维固化，无法举一反三。

2.3 数智滞后，缺乏实践应用平台

目前经济统计学教学的线上线下资源均有限，缺乏先进的实验室、大数据处理平台、AI实训环境等，学生无法实操Hadoop、Spark等大数据框架，只能通过模拟软件了解基本流程。在教学资源上，缺乏丰富的教学案例和数据集，现有案例多为教材中过时的宏观经济数据，导致学生缺乏实践机会，一直“纸上谈兵”无法学以致用，严重影响他们的学习积极性。

2.4 经济统计学中的人才师资匮乏

目前年轻博士在统计学方面的研究重点侧重于数理统计学、数据科学和AI智能等，这类方向的研究成果更易发表于高水平期刊，职业发展路径也更为清晰，导致全国高校尤其是财经院校的经济统计学专业陷入“招不到、留不住”高水平师资的困境，人才队伍青黄不接。而部分青年教师多为数理统计或数据科学背景，缺乏对国民经济核算、产业经济分析等核心经济领域的深入理解，授课时容易陷入“重技术、轻经济”的误区。这就迫切需要在高校经济统计学科加强专门的人才培养和供给，尤其是年轻的创新性、复合型师资人才。

3 财经类高校经济统计专业的人才培养的优化策略

在当前大数据、人工智能革命和数字经济蓬勃发展的新时代背景下，经济统计专业的人才培养方案应当在符合国家战略的基础上，迎合时代发展趋势和需求，培养具备综合能力的复合型人才。高校尤其是财经类高校作为培养经济统计人才的摇篮，需要认清人才需求，大胆突破不完善的人才框架，设计具有引领性和落地性的体系设计，调整成因地制宜的人才方案，培养出真正满足社会需求的多元栋梁。

3.1 加强经济统计专业的思政教育

经济统计专业人才作为未来解读经济数据、支撑决策制定的核心力量，需要有责任、有担当、敢创新的品质，因此教育中居于首位的就是坚持立德树人，三全育人的思想，将思政教育融合在课堂教学、专业实践及校园活动所有环节中。如分析居民收入数据时，可以关联共同富裕的政策导向；解读产业经济统计结果时，可以融入实体经济发展的战略意义等，让学生知道自己未来肩负“用数据反映民生、用统计支撑决策”的重要责任，意识到未来面临的是何等巨大的挑战，明白“为何而学、为谁统计”，这将在今后的教育中起到事半功倍的作用，这是以往教育中缺失的一环。

3.2 以需求驱动，大力实施课程改革

为了改变传统经济统计专业教学模式中出现的各种问题，要在了解社会对人才的真正需求的前提下，明确教学方向，建立以需求驱动的理念，系统性推进教学模式改革。可以采取以下几种教学方式：（1）问题导入的启发式教学法。首先提出问题，以此为起点选择正确的统计方法，再具体操作，最后分析结论解释缘由。用这样的脉络思想教学，教师引导学生启发式完成每个知识点，让每个知识点不再那么抽象，易于理解。同时也改变教师和学生在学习中的角色，学生主导，教师组织，更好地提升学生主动发现和解决问题的能力。（2）采用案例分析教学法。经济统计专业有非常多的现实案例，教师可以从案例库中选择恰当的案例，将复杂的理论融入其中，学生更有身临其中的学习乐趣。（3）采用项目驱动学习法。通过授课教师自己的在研项目，或者教师设立一些有针对性的模拟项目，引导学生全程参与项目。从写项目任务书开始，进行数据收集、模型构建、结果分析，再建立评价体系，构建评价模型，进行市场分析并提交分析报告。

3.3 多元协同，革新课程内容

为更好地培养复合型人才，对接“数字经济+人工智能”国家战略需求，需要包括数学、统计学、经济学、计算机、金融学等专业跨学科知识和思维相融合，多元协同，还需要学生熟练掌握机器学习、大数据挖掘、深度学习、云计算等新兴的计算机技术，因此不能死守传统的教学内容，以统计学、计算机类、经济类三大核心板块为基石，构建了“经济理论+统计建模+数据技术”深度融合的课程框架 ，经济理论模块新增“数字经济导论”“产业经济统计分析”等课程，强化经济场景认知；统计建模模块融入“机器学习统计应用”“面板数据建模与政策评估”等内容，衔接理论与实践；数据技术模块开设“Python大数据处理”“云计算与数据可视化”“深度学习与经济预测”等课程，提升技术实操能力。同时，课程体系需兼容理论授课与实验实训。课程多、内容杂、难度深，这也给教师在课程内容的优化上提出新的挑战。

3.4 打造五位一体的综合性教学团队，构建“政、企、校、社、研”五维协同育人机制

为适应严峻的就业环境，高校应该主动与行业优质企业建立合作关系，邀请行业大咖为学生答疑解惑，传授行业经验，为学生指明就业方向。教学团队永远是核心，是教改能否成功的关键之一，通过实施“老带新”“青椒成长”“双师双能”三大计划，打造“高层次专业教授+一线教学年轻教师+行业大咖+行业导师+辅导员” 五位一体的综合型、动态性的教学团队。与政府部门、行业机构等合作，多渠道、多方式打造校外实践基地，推动产学研协同创新，铺平一条龙联合培养通道，贯通式融入学习、竞赛、考研、实习、毕业论文等各个培养环节，强调理论和实践的融合，让学生能学以致用。

3.5 数智赋能，打造在线教育和应用平台

经济统计专业的课程多，每门课的课堂教学时间不足，教师和学生都要充分利用好在线平台教育，开展线上理论+线下项目运行混合式教学模式。教师要倾力研发和建设包含本门课程课件视频、案例、习题、考核的在线教育平台，数据开放共享，学生可以免费下载，还可以线上模拟操作，鼓励学生在课后自我优化，教师在线上答疑交流。这要求教学团队不断提升自己的专业素养和应用先进的教学方法，拓展教学体系，也有助于提升学生的学习参与感和实际操作能力。

3.6 构建多元全面的专业能力评价体系

评价学生的学习成效绝不能仅仅依靠期末考试试卷的成绩，还要考查学生整个学期的学习全过程，包括出勤、作业、课堂、实操、实验报告、模拟项目的完成度、课后实训的参与度等。由于过程考核要贯穿整个学期，需要教师制定完善且公平的专业能力评价体系。尤其是专业实习和毕业论文要严控质量，严格把关。快速提升学生专业素养的另外一个途径是参加各种学科竞赛，包括全国大学生数学建模竞赛、全国大学生统计建模竞赛、“正大杯”全国大学生市场调查与分析大赛，大学生创新创业大赛等等，建立“创新训练—学科竞赛—专业实践”三维协同的创新实践体系。实现以创新训练为目标、以学科竞赛为载体、以实践环节为保障的一体化机制。

4 结论

随着当今大数据、人工智能革命和数字经济的蓬勃发展，目前经济统计专业的发展受到了巨大的挑战，顺应时代发展进行教学改革势在必行。本文总结当前教学中存在的不足，立足“需求驱动、多元协同、数智赋能”核心逻辑，提出新时代背景下经济统计学科人才培养创新模式，构建以课堂、实验室和社会实践的多元创新的教学体系，同时强化复合型师资队伍建设与思政教育全程融入，形成了闭环式的改革路径。这不仅为地方财经高校经济统计专业的高质量发展提供了可借鉴的实践范式，更能精准对接数字经济发展需求，为国家战略实施与地方经济建设输送“用数据服务民生、用统计支撑决策”的核心力量，彰显专业教育的时代价值与社会担当。

参考文献

[1] 国家统计局．“十四五”统计现代化改革规划［R］．北京：国家统计局，2021．

[2] 李熙恒．大数据背景下的经济统计学专业教学改革研究［J］．中国管理信息化，2024，27（7）：235-237．

[3] 张凯．大数据背景下经济统计专业人才培养模式反思与重构［J］．中国统计，2024（9）：53-56．

[4] 刘伟．大数据时代下应用型本科人才培养模式探讨——以经济统计学专业为例［J］．创新创业理论研究与实践，2018（7）：68-70．

[5] 洪永淼，邱东，罗良清．经济测度与经济统计学面临的挑战与机遇［J］．统计研究，2025，42（1）：4-16．

[6] 邱东．基石还是累卵——经济统计学之于实证研究［M］．北京：科学出版社，2021．

[7] 陆晓佳．经济管理专业应用统计学课程改革的实践与探索——以安徽农业大学为例［J］．安徽农业大学学报（社会科学版），2021，30（2）：99-104．