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陈煜波:数字人才是中国经济数字化转型的核心驱动力

更新时间:2019-03-14

  数字经济的发展需要什么样的人才?这些人才具有哪些技能和特征▯▯?他们在不同行业、不同区域是如何分布的?

  清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心与领英中国携手合作,获得了许多有价值的发现▯。

  数字经济在全球经济增长中扮演着越来越重要的角色▯,以互联网、云计算、大数据、物联网、人工智能为代表的数字技术近几年发展迅猛,数字技术与传统产业的深度融合释放出巨大能量,成为引领经济发展的强劲动力▯。根据中国信息化百人会的测算▯▯▯,2016年中国数字经济规模达到3.8万亿美元,GDP占比达到30%▯,是2012年的两倍,其中信息通信技术(ICT)产业本身的贡献占26%,ICT与其他产业融合创造的贡献占74%▯▯▯。ICT与传统产业融合发展成为当前中国数字经济的主要动力。随着中国经济数字化转型的不断深入,拥有专业数字技能人才的需求正在急剧增长,数字人才日益成为我国创新驱动发展、企业转型升级的核心竞争力▯▯▯。

  在这样的背景下,中国数字经济发展正在面临来自人才短缺的巨大挑战▯▯▯。在与政府部门以及一些企业的交流中,我们发现当前劳动力市场中数字技能类人才短缺的三个主要表现:一是拥有顶尖。数字技能的人才供不应求▯▯▯,二是具备数字技术与行业经验的跨界人才供不应求,三是初级数字技能人才的培养跟不上需求的增长,这些问题给企业的数字化转型与国际化发展带来很大挑战。数字技能人才的短缺将对企业的数字化转型产生很大制约,进而影响整个经济的数字化转型进程▯▯。

  那么,数字经济的发展需要什么样的人才?这些人才具有哪些技能和特征?他们在不同行业▯、不同区域是如何分布的?

  基于这些问题▯▯,清华大学经济管理学院互联网发展与治理研究中心与领英中国合作开展了这项研究▯▯▯,深入洞察中国劳动力市场中数字人才的就业现状、供需情况和人才流动等情况,同时通过数字人才对我国总体和各地数字经济的发展以及经济的数字化转型有更清晰的了解和定位。我们首先对数字经济发展最需要的▯▯▯“数字人才▯”进行了定义▯▯,之后围绕最近三年中国劳动力市场中数字人才的就业现状、供需情况和人才流动进行深入的分析洞察,建立了“宏观-?中观-微观”分析框架▯▯▯,从全国和区域两个层面对数字人才的行业分布(宏观)▯▯▯、职能分布(中观)和数字人才特征(微观)进行了深入分析▯▯▯,获得许多有价值的发现▯▯▯,并给出我们在数字人才战略布局方面的一些意见和建议。

  目前关于数字人才并没有一个确定的定义,各国对数字人才的定义主要是基于就业者是否拥有ICT相关的数字技能。ICT技能包含哪些内容是定义数字人才的基础,OECD将数字经济所需要的ICT技能分为三类▯:ICT普通技能、ICT专业技能和ICT补充技能。

  ICT普通技能是指绝大多数就业者在工作中所使用的基础数字技能▯▯,例如使用计算机打字、使用常见的软件▯、浏览网页查找信息等技能▯▯。ICT专业技能主要指开发ICT产品和服务所需要数字技能▯▯▯,例如编程、网页设计、电子商务、以及最新的大数据分析和云计算等技能。ICT补充技能是指利用特定的数字技能或平台辅助解决工作中的一些问题,例如处理复杂信息、与合作者和客户沟通▯▯、提供方案等等▯▯▯。

  目前大多数研究机构将数字人才定义为拥有ICT专业技能的人,本文所定义的数字人才延伸至拥有ICT专业技能和ICT补充技能的就业人群。具体而言,从产品与服务价值链供应端的数字化转型角度出发▯▯,数字人才分为六大类:数字战略管理▯▯、深度分析▯▯、产品研发、先进制造▯▯▯、数字化运营和数字营销,如图1所示。

  职能分类对应于数字产品与服务价值链供应端的各个环节,通常包含战略制定、研发、制造、运营和营销五个基本环节▯▯。

  战略制定环节主要涉及数字化转型的顶层设计▯,核心职能人员包括数字化转型领导者▯、数字化商业模型战略引导者、数字化解决方案规划师、数字战略顾问等具有丰富经验的顶尖数字人才。

  研发环节主要涉及数据的深度分析和数字产品研发两大部分内容,核心职能人员包括商业智能专家、数据科学家、大数据分析师等具有深度分析能力的数字人才和产品经理▯▯、软件开发人员▯▯、算法工程师等传统产品研发类技术人才。

  先进制造环节主要涉及数字产品和服务的制造以及硬件设施保障,核心职能人员包括工业4.0实践专家、先进制造工程师、机器人与自动化工程师以及硬件工程师。

  数字化运营环节主要涉及数字产品与服务的运营▯、测试质量保证和技术支持,核心职能人员包括运营人员、质量测试/保证专员(QAT)▯、技术支持人员等▯▯。

  数字营销/电子商务环节主要涉及数字产品与服务的营销▯▯、商务服务等内容,特别借助互联网和社交媒体等新型渠道进行营销和商务推广,核心职能人员包括营销自动化专家▯▯▯、社交媒体营销专员、电子商务营销人员等。

  现有的官方就业统计难以支持多!维度的人才分析,领英人才数据库提供了一个很好的研究数字人才的样本。

  首先,领英中国网站聚集了一大批科研、管理、技术和商务类用户,这类用户是数字人才的核心组成部分;其次,领英数据库具有较完善的人才结构▯▯,从初入职场的毕业生到行业深耕的高级人才都能够覆盖▯;再次▯▯,领英作为一个著名的职场社交网络平台,能够更好的呈现人才的关系和流动情况;此外,领英数据还可以支持人才供需的相关分析和研究▯▯。总体来看,领英人才大数据为数字人才的研究提供了良好的数据基础。

  截止到2017年第三季度▯▯▯,领英在中国拥有超过3600万的个人用户▯,这些用户毕业于1.5万多所国内外院校,分布在36.4万家企业,拥有超过2.3万项技能▯▯▯,在过去12个月,有260万个职位在领英中国网站上发布。领英大数据从多个维度提取人才特征来进行用户画像,例如人才所属行业▯▯▯、就职公司类型、就业年限、教育背景▯▯、掌握的技能等等。

  基于领英中国用户的全样本数据,根据前文所定义的数字人才,从数据库中筛选出符合要求的6000多个数字职位名称,并根据这些职位名称筛选出约72万数字人才,这些人才在全国的分布如图2所示▯▯。

  拥有数字人才最多的前15个城市分别是▯▯▯:上海、北京、深圳、广州、杭州、成都、苏州、南京、武汉、西安、大连、天津▯▯▯、重庆▯▯▯、东莞和沈阳,北方城市中只有北京、西安、天津、大连和沈阳上榜,整体表现出“南强北弱”的情况▯▯▯,长三角和珠三角地区是数字人才的两个集中地▯▯,整体来看数字人才分布与我国数字经济发达程度表现出高度的一致性▯。数字人才城市分布中一个亮眼的表现是苏州▯▯▯,苏州的数字人才人数超过了所在省的省会城市南京▯▯。

  下面将进一步从宏观、中观和微观三个层面对数字人才的行业分布▯、职能分布和特征分布进行深入分析。

  从细分行业的分布来看▯,近一半的数字人才来自于ICT基础产业▯▯▯,其他数字人才主要分布在制造▯、金融、消费品、医药、企业服务▯、娱乐、教育等行业,其中制造业▯、金融业和消费品行业是数字人才从业人数最多的三大行业,如图3所示▯▯。

  中观层面主要对数字人才的职能分布进行分析,根据价值链的流▯▯;程,我们将数字人才划分为数字战略管理、深度分析、产品研发、先进制造、数字化运营和数字营销六大类职能,从图4可以看出,当前的数字人才主要集中在产品研发▯▯▯,占比高达87.5%▯▯,其次是数字化运营,占比约7%。大数据分析和商业智能等深度分析职能的比例只有3.5%左右,先进制造和数字营销职能的比例更低,不到1%▯。虽然当前关于大数据和人工智能的新闻和信息铺天盖地▯▯▯,但从数字人才的分析来看,大数据、商业智能、先进制造等领域仍然存在很大的人才缺口,这个缺口势必会影响新兴行业的创新和发展。

  微观层面主要对数字人才的一些背景特征进行分析▯▯▯,包括数字人才的学历分布、专业背景和职位等,级▯▯▯。

  从整体来看(图5所示),拥有本科学位的数字人才占比最高▯▯▯,其次为硕士学位,拥有博士学位的人才占比在3%以下,学历分布一定程度上反映出数字人才中研究型▯▯、分析型和管理型人才比较稀缺▯▯。

  数字人才的专业背景主要集中在计算机科学、软件工程▯▯、电气和电子工程等技术类学科,工商管理专业也是数字人才的一大学科来源▯▯。

  从职位等级的分布来看(图6所示),数字人才结构比较均衡▯,初级职位的就业者占到数▯▯▯。字人才的一半以上▯▯,高级专业人员与管理人员的比例也较高,但仍有提高的空间。

  在领英人才数据库▯▯▯!中,北京▯▯、上海▯▯、深圳、广州和杭州的数字人才数量最多,人才占比在3.4%以上,从数字人才储备角度来看是数字经济发展的五大▯▯▯“引领型”城市。除了传统一线城市北京▯、上海▯、深圳和广州▯,杭州近五年在数字经济发展方面成绩显著▯,逐渐迈入数字经济▯▯▯“新一线城市▯▯▯”行列。

  成都、苏州、南京、武汉▯▯▯、西安的数字人才占比在1.7%-2.5%▯,是最具代表性的数字经济“快速成长型”城市▯▯,在数字人才储备方面较其他二线城市更具优势▯▯。

  在数字人才分布最多的前十大城市中,杭州的数字人才在ICT基础产业的比例最高▯,苏州的数字人才在ICT融合产业的比例最高。十大城市中只有上海、广州▯、苏州和武汉的数字人才在ICT融合产业的比例高于ICT基础产▯▯▯?业,如图7所示。

  研究进一步分析了十大城市数字人才在细分行业中的分布,以北京为例▯▯▯,图8展示了北京数字人才在不同行业的分布情况,左侧的图表示数字人才在ICT基础产业和ICT融合产业的比例(其中约37%的数字人才来自于ICT融合产业)▯▯▯,右侧的图表示ICT融合产业的数字人才在具体行业的分布情况,涵盖了建筑、消费品、企业服务▯▯、教育、金融、制造、医疗▯▯▯、娱乐▯▯▯、交通九大行业▯▯▯。着色部分代表北京的数字人才在九个行业中的比例,黑框部分代表全国的数字人才在这些行业的比例,全国比例从总体上反映了当前数字人才的行业分布情况,并不是代表全国平均水平▯▯▯,而是代表了行业角度的人才结构。本研究把重点城市ICT融合产业的数字人才比例与全国总体情况进行对比,主要是为了分析这些城▯▯▯,市在产业数字化转型方面的人才优势与劣势。

  同样的▯▯▯,我们对数字人才分布最多的其他9个城市也做了行业分析▯▯▯。表1对比了十大城市数字人才的行业分布优势▯▯,可以看出,北京▯、深圳、杭州、成都、南京和西安在ICT基础产业方面具有较强的人才优势,其中北京▯▯、深圳和成都的数字人才在ICT基础产业和融合产业的分布相对更加分散一些,在部分融合产业也形成了优势,而杭州▯▯、南京和西安的数字人才过多的集中在ICT基础产业▯▯,一定程度上影响了ICT融合产业的发展。上海、广州▯、苏州和武汉在ICT基础产业方面不占人才优势,但是逐步在ICT融合产业方面建立起强大的优势,上海和广州在消费品、企业服务▯、教育、金融、医疗、娱乐和交通行业都积累起较大的人才优势,苏州在制造业打造出突出的人才优势,上海、广州和苏州的数字人才吸引政策对其他ICT基础产业不够发达的地区提供了很好的启示▯。

  对比五个▯“引领型▯”城市数字人才在职能分布方面的特点▯,数字人才都主要集中在产品研发类,占比均超过85%(如图9所示)▯▯,上海和广州的占比略低于其他三个城市▯▯。北京数字人才中数字战略管理和深度分析类职能的占比高于其他四个城市▯▯▯,杭州的深度分析职能人才占比也较高,仅次于北京▯▯▯,高于深圳和广州。在先进制造职能方面,五个城市的人才占比都在1.5%以下▯,上海和广州的人才占比略高于其他三个城市。此外,上海和广州在数字化运营职能方面的人才比例也显著高于其他城市,均在8%左右▯▯▯。数字营销职能方面的人才占比均比较低,深圳和广州略高于其他城市▯▯▯。

  对比五“个“快速成长型”城市数字人才在职能分布方面的特点(图10)▯▯▯,数字人才同样主要集中在产品研发类▯▯▯,但比▯▯▯“引领型▯▯”城市占比更高,除苏州外其他四个城市在产品研发类的占比均在90%左右,西安产品研发职”能的人才占比高达91%。与▯“引领型▯▯▯”城市相比,▯▯“快速成长型”城市在数字战略管理和深度分析相关职能的人才占比更低。其中数字战略管理类人才占比在0▯▯.3%-0▯.6%之间,占比最高的是成都▯▯▯,最低的是苏州。深度分析类人才的占比均在3%以下▯▯▯,占比最高的是武汉和成都,最低的也是苏州▯。但在先进制造职能方面,“快速成长型”城市的人才占比略高于“引领型”城市▯,苏州先进制造类人才占比是十个城市中最高的,与此同时,苏州在数字化运营职能方面的人才占比也是最高的,这与苏州在制造业方面具有突出数字人才优势的分析相一致。数字营销职能方面▯,▯▯▯“快速成长”型城市的人才占比与“引领型▯▯”城市相差不大,其中成都占比最高。

  整体来看,五个▯▯“引领型▯”城市中,北京和杭州在大数据分析领域具有更大的人才优势,具备引领大数据创新发展的良好基础。上海和广州在先进制造领域具有一定人才优势▯▯▯,在推动制造业的数字化转型方面拥有更多产业和人力资源。“快速成长型”城市在ICT技术创新方面与“引领型”城市还存在一定差距,成都和武汉在大数据分析等新兴领域正在紧跟▯▯▯“引领型”城市的▯▯▯“步伐▯▯,苏州在先进制造领域已经形成突出的数字人才优势,南京和西安的数字人才仍然更多的集中在传统软件开发类数字职能,在创新型数字人才的储备方面表现出一些劣势。

  在数字经济“引领型▯▯▯”城市中,北京的数字人才较其他城市学历水平更高,其中硕士及以上学历的数字人才占到近60%,杭州的高学历数字人才比例也较高,特别是拥有博士学位的数字人才比例达到4▯.4%▯▯▯,在五个“引领型▯”城市中居首位。上海的MBA数字人才较其他一线城市比例更高,广州和深圳的数字人才学历分布类似▯▯,本科学历数字人才占到60%左右。

  在数字经济“快速成长型▯”城市中,西安▯▯、的数字人才学历水平最高,硕士及以上学位的比例超过50%,与“引领型”城市中上海、杭州的学历结构相似,且硕士以上学历的人数占比超过深圳和广州▯。南京和武汉拥有硕士及以上学历的数字人才均在40%以上。苏州拥有MBA学历的数字人才比例最高,同时拥有博士学历的数字人才比例最低▯▯▯。

  五个▯▯▯“引领型”城市中,上海的高级专业人员和经理占比最高▯▯,北京的总监及以上人员占比最高。相比于北京和上海,深圳、广州和杭州在高级专业数字人才储备方面表现出一定的劣势,特别是杭州▯▯,数字人才结构中初级职位占比最高▯▯,如何加强对初级数字技能人才的培养▯▯▯,提高对高级技能人才吸引力将是未来实施人才战略的一项重要内容▯▯。

  “快速成长型”城市中,苏州、成都是初级职位占比最低的两个城市,这两个城市也是五个城市中雇佣数字人才企业数最多的城市,从人才的角度反映出苏州和成都在数字经济发展方面的巨大潜力▯。

  与近几年频繁见诸报端的▯▯“逃离北上广▯▯▯”现象有所不同,数字人才的流动依然体现出向一线城市聚集的趋势▯▯▯。除广州外,其他几个一线城市均呈现出净流入的趋势▯▯▯。在五大“引领型”城市中,广州的数字人才是唯一净流出的城市▯,“快速成长型”城市中只有苏州的数字人才流入人数多于流出,其他城市都是流出多于流入(如图11所示) 。

  2014-2016年,数字人才吸引力最大的两个城市是上海和深圳▯▯▯。上海和深圳不只从一线城市北京、广州吸引了大量人才,也吸引了来自杭州、南京、苏州等二线城市的人才。

  从某种程度上讲▯▯▯,杭州对于数字人才的吸引力已经超过北京▯▯,过去三年从北京流入杭州的数字人才多于从杭州流入北京的人。

  总体来看,北京、上海、深圳、广州和杭州作为数字经济的“引领型”城市,在数字人才的吸引力方面还是有绝对优势,“快速成长型”城市对数字人才的吸引力正在提升,但未来很长一段时间内依然面临来自▯▯▯“引领型”城市人才的竞争压力,需要制定更加有效的人才政策留住并吸引更多的数字人才▯▯▯。

  在全球数字经济进入加速创新和深度融合的时代背景下,中国经济的数字化转型迈入了从需求端向供给端扩展的新阶段,数字经济的发展重心从消费领域向生产领域转移,与消费领域数字化转型主要依靠海量互联网用户的“人口红利”相比,生产领域的数字化转型将更加依赖“人才红利”。目前各国纷纷将深化信息技术与传统行业的融合发展作为数字经济战略布局的重心,具有专业数字技能人才的需求正在急剧增长,如何吸引和培养新阶段所需要的人才,是中国在全球数字经济发展中建立竞争优势的重要基础。

  目前▯▯,中国正在从国家层面上推动▯▯▯“人才强国战略▯▯”的实施,地方政府也在大力推行人才政策▯,这是一个良好的开端▯,但在落实和开展过程中仍处在▯▯▯“摸石头过河”和▯▯▯“广撒网”的阶段,存在诸多尚未解决的问题。首先▯▯▯,数字经济的发展需要什么样的人才,在目前的“人才强国战略”框架下并没有清晰的说明▯▯▯;其次▯,数字人才的储备情况如何,人才结构是否合理,有哪些优势和短板,这些问题在制定人才战略时并未得到充分的考虑▯;最后,哪些因素对吸引数字人才具有重要意义▯,这是政府在制定人才政策时面临的主要问题▯▯。

  本研究围绕这三个问题,对中国劳动力市场中数字人才的就业现状、供需情况和人才流动进行深入分析,基于“宏观-中?观-微观”分析框架,分别从全国和区域两个层面对数字人才的行业分布▯、职能分布和人才特征进行了研究,分析数字人才储备存在的问题▯。

  总体来看,制定数字人才战略首先应对数字人才的现状和需求有充分的认识和了解▯,从行业▯▯、职能、特征多个角度对人才储备的现状▯▯、优势和劣势进行分析▯▯▯;其次,对数字人才的吸引▯;应当具有针对性▯▯,不应当只是通过教育背景来筛选▯▯,而是依据行业▯▯、职能和技能进行筛选,以需求为导向建立有效的人才吸引和培养机制;最后,应当通过打造产业优势来吸引数字人才,而不只是仅仅通过提供多方位的保障性条件▯▯▯,留住数字人才需要从产业基础和创新环境等更重要的因素着手和施力。

  本文受自然科学基金(71532006,71325005)▯▯、国家万人计划青年拔尖人才项目以及教育部人文社会科学重点研究基地项目(16JJD630006)资助。特别感谢领英中国经济图谱团队的数据支持。

  现任清华大学经济管理学院副院长、教授▯、互联网发展与治理研究中心主任▯▯,国家杰出青年科学基金获得者,国家“万人计划▯▯”青年拔尖人才。美国佛罗里达大学管理学博士,东南大学系统工程硕士、工业管理工程学士▯▯。加入清华大学前曾任美国亚利桑那大学艾勒管理学院副教授、终身教职。

  主要研究领域为:1)大数据与全球互联时代的商业创新,2)移动互联网环境下的市场变革与商务分析,3)中国经济的数字化转型,4)气候变化与可持续发展战略▯▯▯。

  中国社会科学院数量经济与技术经济研究所助理研究员,清华经管互联网发展与治理研究中心访问助理研究员。

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