“數(shù)字經(jīng)濟(jì)”一詞，近幾年頻頻被寫入政府工作報(bào)告：“促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)加快成長”（2017年）、“壯大數(shù)字經(jīng)濟(jì)”（2019年）、“打造數(shù)字經(jīng)濟(jì)新優(yōu)勢”（2020年、2021年）。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)究竟是什么？為何如此重要？中國制定了哪些發(fā)展戰(zhàn)略？作為中國經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型核心驅(qū)動(dòng)力的數(shù)字人才，又面臨怎樣的缺口和培養(yǎng)困境？

為何要發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)一詞最早出現(xiàn)在《數(shù)字經(jīng)濟(jì)：網(wǎng)絡(luò)智能時(shí)代的希望和危險(xiǎn)》一書中，作者唐·塔普斯科特預(yù)見了互聯(lián)網(wǎng)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

2016年G20杭州峰會(huì)上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的概念被明確，即“以使用數(shù)字化的知識(shí)和信息作為關(guān)鍵生產(chǎn)要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動(dòng)力的一系列經(jīng)濟(jì)活動(dòng)”。

要理解數(shù)字經(jīng)濟(jì)，數(shù)字這一概念非常關(guān)鍵。它是數(shù)字技術(shù)，比如大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等，能提高生產(chǎn)力并推動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。

它是新的生產(chǎn)要素，不僅能幫助提高資本、勞動(dòng)的使用效率和質(zhì)量，還能降低交易費(fèi)用，讓組織趨于扁平化，改變經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的組織方式。典型的案例是：蘋果、微軟、騰訊等平臺(tái)型企業(yè)的市值超過了美孚石油、強(qiáng)生等老牌跨國實(shí)體。當(dāng)然，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)也在加快平臺(tái)轉(zhuǎn)型。它還是消費(fèi)品，數(shù)字本身所包含的信息、知識(shí)等形成了強(qiáng)大的市場。你刷的直播、短視頻，聽的數(shù)字音樂，看的新聞推送等，都是數(shù)字創(chuàng)造的新的財(cái)富載體。

你會(huì)發(fā)現(xiàn)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)已經(jīng)滲入日常生活。小到直播間賣出口紅，大到經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)方式的改變，都是數(shù)字經(jīng)濟(jì)的體現(xiàn)。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)能優(yōu)化整體的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。從2005年的2.6萬億元到2019年的35.8萬億元，數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模飛速擴(kuò)展的同時(shí)，在GDP中的占比也從2005年的14.2%攀升到了2019年的36.2%。

不只是中國，2006至2016年十年間，美國的數(shù)字經(jīng)濟(jì)年均增速達(dá)到5.6%，遠(yuǎn)高于1.5%的總體經(jīng)濟(jì)增速，成為經(jīng)濟(jì)增長的主引擎。按收入來看，收入越高的國家，數(shù)字經(jīng)濟(jì)在GDP的占比也會(huì)更加高。

數(shù)字人才是創(chuàng)新發(fā)展的核心競爭力

數(shù)字經(jīng)濟(jì)的的快速發(fā)展離不開戰(zhàn)略規(guī)劃。從2013年開始，中國陸續(xù)發(fā)布數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃。

如果仔細(xì)看規(guī)劃內(nèi)容，可以發(fā)現(xiàn)，戰(zhàn)略內(nèi)容從推進(jìn)信息通信產(chǎn)業(yè)的發(fā)展演變?yōu)橥七M(jìn)數(shù)字技術(shù)與社會(huì)各領(lǐng)域融合發(fā)展。

麥肯錫全球研究院對美國和歐洲的數(shù)字化研究顯示，所處行業(yè)的數(shù)字化程度越高，企業(yè)盈利也越高。過去二十年間，美國高數(shù)字化行業(yè)的平均利潤率增長為低數(shù)字化行業(yè)的2至3倍。到2030年，數(shù)字化或可轉(zhuǎn)變與創(chuàng)造10%至45%的行業(yè)總收入。

這意味著，將數(shù)字技術(shù)與行業(yè)融合，能極大地拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院教授陳煜波看來，這樣的融合，需要專業(yè)數(shù)字技能人才推動(dòng)，數(shù)字人才日益成為中國創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心競爭力。

2018年，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)吸納的就業(yè)人數(shù)占到總就業(yè)人數(shù)的近1/4（24.6%）。

跨界復(fù)合型人才緊俏，87%的數(shù)字人才在做產(chǎn)品研發(fā)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)吸納的就業(yè)人數(shù)不斷增長，但各類數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域卻面臨著人才短缺的難題。

中國廣告協(xié)會(huì)、教育部等平臺(tái)的數(shù)據(jù)顯示：2020年互聯(lián)網(wǎng)營銷人才缺口達(dá)1000萬，占行業(yè)人才總需求的2/3；中國人工智能人才目前缺口超過500萬，供求比例為1：10，嚴(yán)重失衡。

為何盡管數(shù)字經(jīng)濟(jì)吸納的就業(yè)人數(shù)已經(jīng)占到總就業(yè)人數(shù)的近1/4后，仍舊不能滿足市場對于數(shù)字人才的需求？何謂數(shù)字人才？

根據(jù)領(lǐng)英和清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院聯(lián)合發(fā)布的《中國經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型：人才與就業(yè)》報(bào)告，目前關(guān)于數(shù)字人才的定義并不明確，各國對數(shù)字人才的定義主要是基于就業(yè)者是否擁有ICT（信息通信技術(shù)）相關(guān)的數(shù)字技能。從領(lǐng)英的數(shù)據(jù)來看，中國的數(shù)字人才有近一半集中分布信息通信技術(shù)（ICT）基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之中。其他行業(yè)的數(shù)據(jù)人才分布較少，媒體、藝術(shù)、法律、農(nóng)業(yè)等行業(yè)均不足1%。

ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)包含傳統(tǒng)和新興兩個(gè)種類。前者是電子信息制造業(yè)、電信業(yè)、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)等，后者則是基于前者的拓展，如云計(jì)算、手機(jī)應(yīng)用與服務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)分析與服務(wù)。

中國信通院報(bào)告顯示，2008年以來，電子信息制造業(yè)占比下降，而軟件和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)發(fā)展迅猛。2008年是一個(gè)怎樣的年份？這一年，中國網(wǎng)民首次超過美國，中國第二次互聯(lián)網(wǎng)大潮結(jié)束，也是第三次互聯(lián)網(wǎng)的起始之年。

但無論ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)如何“新興”，中國數(shù)字人才的分布仍舊集中在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，并未更好地與其他產(chǎn)業(yè)滲透融合。這意味著，中國缺乏其他與信息技術(shù)專業(yè)技能互補(bǔ)協(xié)同的跨界人才，這一點(diǎn)從領(lǐng)英報(bào)告中分析的數(shù)字人才的職能分布也能看出來。

87%以上的數(shù)字人才集中在產(chǎn)品研發(fā)，而深度分析、數(shù)字戰(zhàn)略管理、先進(jìn)制造、數(shù)字營銷以及數(shù)字化運(yùn)營等職能上的數(shù)字人才，僅占總數(shù)的12.53%。

產(chǎn)品研發(fā)崗位的紅火，除了高薪，基礎(chǔ)的開源技術(shù)開發(fā)工具的進(jìn)步降低了程序員的入行門檻也不容忽視。當(dāng)程序員自嘲為“碼農(nóng)”，從業(yè)人員的水分可見一斑。這也意味著，這部分?jǐn)?shù)字人才的“含金量”不足，市場真正稀缺的是跨界融合信息技術(shù)與其他行業(yè)的復(fù)合人才。數(shù)字人才分布的不平衡，在一定程度上限制了一些行業(yè)的創(chuàng)新與發(fā)展。在陳煜波看來，信息通信技術(shù)（ICT）與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展，才是當(dāng)前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要?jiǎng)恿Α?/span>

人才緊缺，政企校多方合力

那么，如何培養(yǎng)數(shù)字人才呢？

目前高校培養(yǎng)數(shù)字人才的速度，遠(yuǎn)遠(yuǎn)滿足不了市場的需求。以人工智能人才為例，中國人工智能人才目前缺口超過500萬。騰訊研究院的數(shù)據(jù)則顯示，全球人工智能及儲(chǔ)備人才約10萬人。而全球開設(shè)人工智能研究方向的367所高校中，每年從AI領(lǐng)域畢業(yè)的學(xué)生僅約2萬人，缺口巨大。

學(xué)校成了數(shù)字人才培養(yǎng)的突破口之一，但相關(guān)的學(xué)科建設(shè)尚處在早期階段。以數(shù)字人才專業(yè)背景排名第一的計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)為例，根據(jù)學(xué)信網(wǎng)數(shù)據(jù)，截至2021年初，75.6%的本科院校開設(shè)了計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)，但上述367所高校僅有20所在中國。此外，中國高校的計(jì)算機(jī)綜合實(shí)力有待提高，CSRankings2019年度全球高校的計(jì)算機(jī)科學(xué)綜合實(shí)力TOP20的情況顯示，美國大學(xué)占比68%，居于首位，其次是中國，占據(jù)9%。

為改善這一狀況，中國所做的努力不容忽視。近年來，教育部分批批準(zhǔn)了一些新型專業(yè)，如人工智能、區(qū)塊鏈工程、智能建造等。

比如人工智能專業(yè)，2019年獲批后，先后有200余所高校開設(shè)。復(fù)合型專業(yè)也不斷誕生。2019年，上海政法大學(xué)成立了人工智能法學(xué)院；2020年，清華將計(jì)算機(jī)專業(yè)與金融兩個(gè)王牌專業(yè)相結(jié)合，開設(shè)了計(jì)算機(jī)與金融雙學(xué)位學(xué)士，被網(wǎng)友戲稱為“王炸專業(yè)”。

當(dāng)然，人才的培養(yǎng)僅靠高校教育還不夠，校企合作能更直接地對接資源與需求。以BAT為例：百度為高校教育上線AI Studio教育版，為高校學(xué)生提供免費(fèi)CPU/GPU算力資源；阿里則建立了阿里云大學(xué)，面向大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等前沿技術(shù)，共入駐343所高校；騰訊面向大學(xué)設(shè)立犀牛鳥精英人才培養(yǎng)計(jì)劃，與清華大學(xué)、北京大學(xué)、南洋理工大學(xué)等高校開設(shè)實(shí)驗(yàn)室，設(shè)置算法理論、模式識(shí)別、社交網(wǎng)絡(luò)等前沿研究主題。

在高校和企業(yè)對于數(shù)字人才的培養(yǎng)背后，少不了政府政策的支持。

對于企業(yè)，《國務(wù)院辦公廳關(guān)于深化產(chǎn)教融合的若干意見》中就提出，強(qiáng)化企業(yè)職工在崗教育培訓(xùn)、推進(jìn)產(chǎn)教融合人才培養(yǎng)改革、促進(jìn)產(chǎn)教供需雙向?qū)?。同時(shí)提出完善政策體系，實(shí)施產(chǎn)教融合發(fā)展工程、強(qiáng)化金融支持、開展產(chǎn)教融合建設(shè)試點(diǎn)等對應(yīng)措施。

同時(shí)各地政府也在行動(dòng)，比如重慶市開展了數(shù)字經(jīng)濟(jì)人才實(shí)訓(xùn)基地、云南省倡議設(shè)立數(shù)字經(jīng)濟(jì)人才培養(yǎng)專項(xiàng)基金、浙江省衢州市創(chuàng)建東南數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究院以解決數(shù)字經(jīng)濟(jì)高端人才難引難留等問題……

結(jié)尾

如今，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的重要性越來越被凸顯，它是中國的重要戰(zhàn)略發(fā)展方向，也是經(jīng)濟(jì)增長的新引擎。而人才作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力，成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重中之重。

數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展缺乏的是跨界的復(fù)合型人才，需要問題意識(shí)、獨(dú)立思考能力和創(chuàng)新能力。如何在未來的人才培養(yǎng)中，更注重培養(yǎng)這些能力，為尖端人才的培養(yǎng)做“儲(chǔ)備”，是需要思考的問題。