时间：2023-03-02 15:01:23
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经济学的历史中就充满了这种不确定性。主流经济学的主题和研究范式并不是一个僵滞的过程，而是一个不断更新的历史。翻阅经济学说史，我们不难发现三种类型伟大的经济学家：一种是在主流经济学的发展中起到中流砥柱作用并有开创之功的学者，比如亚当·斯密、约翰·梅纳德·凯恩斯等，他们是主流经济学中影响深远功绩卓著的人物，引导着经济学话语的潮流和学术研究的范式，并在经济学的发展历史中起着无可比拟的革命性的作用；第二种是一些技术型的经济学家，这些经济学家的贡献在于他们以自己的智慧和知识背景完善了经济学的分析工具，确立了主流经济学研究的主要数理方法和逻辑体系，比如瓦尔拉、希克斯、萨缪尔森，他们的分析方法已经通过无数的教科书而融入经济学的发展长河中，渗透进无数经济学的初学者和经济学家的头脑中；第三类经济学家可以被称为“另类”经济学家，他们或者对独特的研究视角和研究对象情有独钟，从而拓展了经济学研究的疆域，开辟了崭新的经济学研究分支，或者在研究范式上迥异于主流学派，从而以自己富于个性的思想和学术风格在经济学说的历史中确立了自己的独特地位。这些个性鲜明卓然不群的经济学家中，有马克思、凡伯伦、熊彼特、哈耶克、加尔布雷斯、布坎南、诺斯、贝克尔和森等。这些在经济学说史上另类（或者说异端，当然人们对于异端或者另类的标准并没有一致意见）的经济学家，现在已经成为经济学发展的不可分割的一部分，有些思想正在或已经开启了经济学的某种主流思潮。以经济学说史的眼光来看，假如我们足够冷静和客观的话，我们就得承认，这三类经济学家在经济学的发展中都是不可或缺的，而尤其值得指出的是，那些另类的经济学家，他们展现了经济学理论发展的多元特征和无穷的多样性，显示了经济学家在许多领域的创造力和渗透力，也昭示着经济学与其他学科不断整合的历史趋势；他们增加了经济学作为一种知识体系的丰富性，拓展了经济学的视野，在经济学理性主义和工具主义的传统中浸入了经济学家的人文关怀和历史眼光，这是“另类经济学家”对于经济学的贡献与价值所在。
如果我们想判断一个“另类经济学家”的价值的话，也许最合适最突出的例证是马克思。这个深谙德国古典哲学传统的经济学家，以自己的独特的逻辑力量和犀利的批判性语言揭示了资本主义这一历史制度的运行特征，“在理解资本主义制度的驱动力和各参与力量之间的紧张局势方面，无人能与马克思相提并论”，因而“马克思必将与亚当·斯密和约翰·梅纳德·凯恩斯一起，并称为经济学历史上的三位巨匠”，尽管这三位经济学家的理论存在着根本的歧见和冲突。马克思的经济学充分显示了一个经济学家（当然马克思并不仅仅是经济学家）在引导和影响学术范式和意识形态从而在左右社会思潮方面所能达到的广度和深度。无论后代的经济学家对马克思有多少批判性的反思，他作为经济学历史上的一个极其独特的革命性人物以及他贡献给这个学科的思想资源，都是学术史所必将铭记的。与马克思同时关注资本主义制度和工业时代弊端的还有美国20世纪初的著名经济学家凡伯伦，这个行为怪僻离奇、思想独特卓绝的经济学家，在其他主流派的经济学家遵循着经典的经济学理念进行他们的研究的时候，他却关注制度的变革和演进，断然否定经济学中流传已久的理性人的假说，并将其他社会科学的丰富思想引入经济学来研究人类行为。正如有学者指出的：“凡伯伦是美国20世纪初最著名的几位经济学家之一。他把从其他社会科学中汲取的知识引入经济学，并试图通过这种方式拓展经济学。更具体地说，他阐明了习惯、文化以及制度如何塑造人类行为，以及人类行为的变化怎样影响经济。正是由于上述研究成果，凡伯伦成为经济学制度学派的智慧之父。”这是对这位离经叛道特立独行的经济学家的公允的评价。
我要说的第三位带有“另类经济学家”印记的学者是哈耶克，尽管在货币、商业循环和资本理论方面的纯经济学成就上，哈耶克完全能够跻身于一流经济学家的行列，但是他的最引起知识界轰动和争议的成就却是在政治哲学与社会哲学方面。40年代以来，“哈耶克主要以一位法律和政治哲学家以及一位尖锐的对经济计划和经济统制的理智批评家而闻名于世”，他的经济学家的身份反而在逐渐淡化，有些学者对此评论说：“哈耶克在学术上的主要成就是重新使经济学成为社会科学的主要部分。”在1941年他的全面论述经济理论的著作《资本纯理论》（ThePureTheoryofCapital）出版后，他由衷而坦然地感叹：“我对（经济学）纯理论有些厌倦。我写作《资本纯理论》的4个年头里是非常艰苦的。”此后，他的主要精力转向政治哲学、法律理论和思想史的研究，并在这些领域取得巨大的成就，其影响远远超出经济学领域，成为一位划时代的思想巨匠。从正统的主流经济学的观念来看，哈耶克的名作《通往奴役的道路》（TheRoadtoSerfdom,1944）的论证范式和学术价值是值得怀疑的，因而这部后来声名大噪的著作在当时的学术界却连遭非议，几乎到了“声名狼藉”的地步。这种受主流经济学家排斥的命运直到70年代才有所转机，作为凯恩斯的反对者，哈耶克东山再起，再次被主流经济学界所接纳并奉为神明。经济学界对于哈耶克态度的这种变化从1974年诺贝尔经济学奖评审委员会稍显夸张和吹捧的评语中就可以看出：“鉴于哈耶克作为在经济学界自亚当·斯密以来最受人尊重的道德哲学家和政治经济学家的至高无上的地位……”云云。哈耶克经历了一个典型的“另类经济学家”的典型命运：先是从“主流”的经济学研究转移出来而投入广泛的社会科学的探索，成为“边缘”的经济学家，然后在经济学“边缘”获得巨大的思想成就（也遭受广泛的争议和攻击），然后在经受了历史考验之后重新受到主流经济学的认同和尊崇，从而再次成为“主流”。加尔布雷斯也许是受到非议最多的经济学家，他在经济学界所赢得的声誉与遭受的毁谤几乎同样令人印象深刻。作为先进工业国家的经济、社会和政治问题的重要评论家，加尔布雷斯成为当代最著名的学者和最有影响的批评家之一，他的四部著作（《美国资本主义》、《丰裕社会》、《新工业国》和《经济学与公共目标》）引起思想界和大众的普遍关注与争论。加尔布雷斯在方法论上是独树一帜的，他运用历史的和演进的方法研究经济现象，他相信，“行为和感觉要在它们的文化和制度环境的结构中得到理解，这一信条促使他以相互约束和机能主义的方式建立一种神圣的综合分析”。这种信念影响了他的写作方式，他屏弃了正统的经济学家的论述模式，而代之以更有震撼力和说服力从而也更加容易被思想界接纳的方式来阐述他的犀利观点。有评论说：“加尔布雷斯改变了人们的信条，进而改变了他们的社会；他获得了极大的成功，这不仅由于他论点的力量，而且因为提出论点时的极强的表达能力、诙谐和能够被接受的方式”。作为主流经济学的不懈的严厉的批评者，加尔布雷斯讥讽经济学家们只是关注于数理分析而不关注现实的经济社会的“专家”，这些尖锐的批评激起经济学家主流集团的强烈反感和抵制，许多经济学家反唇相讥，称加尔布雷斯并不是经济学意义上的经济学家，甚至根本算不上经济学家。但是尽管如此，加尔布雷斯以其独特的理论魅力和论证方式，证明了经济学在影响公众和社会信仰方面所能达到的力量，因此，“低估他对经济学作出的特殊贡献和对社会科学的一般贡献，将是错误的。”
调查问卷共分三种：“学校卷”、“教师卷”和“学生卷”。“学校卷”由讲授统计学和计量经济学课程的院系组织填写；“教师卷”由经济学类专业任课教师(不含统计学、计量经济学专业教师)填写：“学生卷”由已修完统计学、计量经济学课程的高年级本科生填写。统计学课程问卷调查共回收了43所学校、587名教师和1586名学生的有效问卷。计量经济学课程问卷调查共回收了27所学校、211名教师和728名学生的有效问卷。总体看，回收问卷覆盖了全国七大区域和绝大多数类型的高校，学校层次既有211院校也有省市共建的院校。问卷填写质量较好，具有一定的代表性，基本满足分析需要。
一、统计学课程教学现状
对统计学课程的调研，主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，统计学课程的必要性和重要性普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；通过课程学习，学生能够掌握基本的定量分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学、忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。
1．统计学课程必要性和重视程度状况
(1)开设统计学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占47.5％，认为比较需要的占38.2％，总计超过85％的教师认为开设统计学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例为53.8％，高于理论经济学专业教师的30.1％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.8％、47.4％、49.0％和54.1％。
(2)对统计学课程的重视程度。从学生角度看，30.7％的学生认为学校对统计学课程非常重视或较重视，认为一般的占52.3％从学校角度看，33.3％的院校认为学生对统计学课程非常重视或较重视，59.5％的学校认为重视程度一般。总体看，对统计学的重视程度还需要加强。
(3)虽然统计学作为一门独立的学科具有其自身的基本理论和方法，但作为一门方法论学科，当将其应用到具体学科时，必然要与背景学科相结合，从而会产生新的特点。调查发现，有76.7％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学目标应该有所不同。88.4％的院校认为不同层次、不同类型院校统计学课程教学模式应该有所不同。67.3％的经济学类专任教师认为有必要或非常有必要对不同的专业编写专门的统计学教材。
2．统计学课程教学状况
(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占66％，具有博士学位的教师占27.1％，具有国际交流经验的教师占19％，具有统计实践经验的教师占31.1％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，且增速在不断加快。但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。
(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含基本概念、数据的描述性整理、概率抽样、参数估计、假设检验、相关与回归分析、指数和时间序列分析等，教学内容符合学科要求，知识结构合理。教学实践内容方面，多数院校设计了实践活动。
(3)教学条件。超过一半的院校使用国家级规划教材。83.7％的院校认为使用的教材很好或较好。各院校统计学课程教学课时平均为52课时，其中讲授44课时，习题4课时，上机4课时。各院校普遍认为课时偏少，特别是实践课时。认为比较合理的教学课时数为60课时。实践教学中，超过一半的学校选择Excel，1/3的学校使用SPSS。仅有少数院校使用SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，83.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般，与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生仅占68.2％，还有21.2％的学生认为网络教学资源较缺乏。可见，网络教学还不能很好地满足学生的需要，有待于进一步丰富。
(4)教学方法与手段。76.7％的学校使用板书和投影相结合的教学方式。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。42.9％的院校和21.3％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，另有54.8％的学校和63.6％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。将近一半的院校作业次数在7～9次，约4成院校作业次数在3～6次，还有14.3％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，大多数学校要求全部批改或批改2/3，不到30％的学校要求批改1/3或教师自行掌握。几乎所有学校(95.2％)统计学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是临时统一命题(38.1％)、分别自行命题(28.6％)、题库(23.8％)、卷库(9.5％)。而教师和学生认为更合理的出题方式依次为题库(38.1％)、卷库(26.2％)和临时统一命题(19.0％)。
(5)教学效果。调查显示，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成、学习态度和效果等方面的评价普遍较好。在对学生掌握统计学知识促进专业课程学习效果的评价中，有9.5％的教师评价很好，46.8％的教师评价较好，二者合计达到56.3％。学生对教师的敬业精神评价最高，72％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。学生对教师的教学方法满意度偏低，认为很好或较好的只有40％。
(6)主要问题。教师认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次为缺乏课程实践(64.3％)、忽视个性培养(54.8％)、教师数量不足(52.4％)、缺乏案例教学(45.2％)和学生数量过多(42.9％)。学生认为统计学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(69.1％)、教学方法单一(55.7％)、培养目标定位不准确(48.6％)、忽视个性培养(46.5％)和缺乏案例教学(42.9％)。两者有三个问题相同。特别是缺乏课
程实践和缺乏案例教学这两个问题，应当引起高度关注。
二、计量经济学课程教学现状
对计量经济学课程的调研同样主要围绕课程设置的必要性和重视程度、教学队伍、教学内容、教学条件、教学方法与教学手段、教学效果等方面展开。结果显示，计量经济学课程的必要性和重要性同样普遍受到学校、经济学类专任教师和学生的认同；认为通过课程学习，学生能够掌握从数量上研究经济关系和经济运行规律的基本分析方法，增强了学生分析经济现象和经济问题的能力。对于课程教学具体环节中存在的问题，如缺乏课程实践、缺乏案例教学和忽视个性培养等，还需要通过进一步深化教学改革加以解决。
1．计量经济学课程必要性和重视程度状况
(1)开设计量经济学课程的必要性。总体看，教师中认为非常需要的占49.3％，认为比较需要的占36.0％，总计超过85％的教师认为开设计量经济学课程是有必要的。其中，应用经济学专业教师选择非常需要的比例55.6％，高于理论经济学专业教师的33.3％。职称越高则选择非常需要的比例越高，助教、讲师、副教授和教授选择非常需要的比重依次为32.1％、44.8％、51.9％和64.9％。
(2)对计量经济学课程的重视程度。从学生角度看，32.2％的学生认为学校对计量经济学课程非常重视或较重视，认为重视程度一般的占50.5％；从学校角度看，59.2％的院校认为学生对计量经济学课程非常重视或较重视，40.7％的学校认为重视程度一般。总体看，对计量经济学的重视程度还需要加强。
(3)调查发现，有高达96.3％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学目标应该有所不同。92.6％的院校认为不同层次、不同类型院校计量经济学课程教学模式应该有所不同。
2．计量经济学课程教学状况
(1)教学队伍。整体较好。具有高级职称的教师占61.3％，具有博士学位的教师占45.7％，具有国际交流经验的教师占21.4％，具有计量实践经验的教师占49.7％。专任教师队伍的绝对数量在逐年增加，但相对于学生规模的增长速度而言，专任教师数量相对不足。
(2)教学内容。大多数院校的教学内容包含建立计量经济学模型的步骤和要点、计量经济学的基本概念、一元线性回归模型、异方差性、序列相关性、多重共线性、多元线性回归模型、随机解释变量、虚拟变量、滞后变量、联立方程计量经济学模型等内容，教学内容符合学科要求，知识结构合理。
(3)教学条件。44.4％的院校使用国家级规划教材。92.6％的院校认为使用的教材很好或较好。上机使用相应的软件进行建模的实际操作，是计量经济学教学的一个重要环节。调查发现，绝大部分学校(96％)使用的是目前比较流行的EViews软件，仅有少数院校使用SPSS、SAS。随着互联网的普及，网络作为一种新的教学手段，正在逐渐被各院校采用。对于网络教学资源的评价，院校和学生有所不同。学校对网络教学资源的评价偏高，81.4％的院校的评价集中在比较丰富或一般。与学校的评价相比，学生对此的评价相对较低。认为比较丰富或一般的学生占64.7％，还有30.1％的学生认为网络教学资源较缺乏。
(4)教学方法与手段。对于多媒体教学方式，绝大多数院校和学生持肯定和赞成态度。22.9％的学生认为多媒体教学手段对教学具有很大的积极影响，62.1％的学生认为有积极影响，但影响有限。作业对于学生巩固相关知识具有重要的促进作用。44.4％的院校作业次数在3～6次，40.7％的院校作业次数在7～9次，还有14.8％的学校作业次数在9次以上。关于作业的批改，接近一半的学校要求全部批改，1/4的学校让教师自行掌握。几乎所有学校(92.6％)计量经济学期末考试都采取闭卷形式。最常用的出题方式依次是题库(29.6％)、临时统一命题(29.6％)、卷库(25.9％)、分别自行命题(11.1％)。而教师和学生认为更合理的出题方式与各院校实际采用的出题方式顺序相同。
(5)教学效果。调查表明，各院校授课教师除了对学生课前预习评价偏低以外，对于课堂出勤、作业完成和效果等方面的评价一般。在对学生掌握计量经济学知识促进专业课程学习效果的评价中，有10.4％的教师评价很好，有42.7％的教师评价较好，二者合计达到53.1％。学生对教师的敬业精神评价最高，有73.2％的学生对教师敬业精神评价很好或较好，然后依次是教书育人、知识结构、学术水平和教学质量。对教学方法评价最低，认为很好或较好的只有44.2％。
(6)主要问题。教师认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次为教师数量不足(70.8％)、缺乏课程实践(52.5％)、缺乏案例教学(50.0％)、学生数量过多(37.0％)和忽视个性培养(37.0％)。学生认为计量经济学课程教学中存在的五个主要问题依次是缺乏课程实践(64.0％)、培养目标定位不准确(57.8％)、教学方法单一(52.1％)、缺乏案例教学(47.5％)和忽视个性培养(44.7％)。两者有三个问题相同。表明各院校在教学中讲授理论普遍过多，讲授具体应用太少，这不仅不利于培养学生学习计量经济学的兴趣，也不能很好地体现计量经济学的价值。应当引起高度关注。
三、对统计学、计量经济学课程教学现状的思考
通过调查分析与研究，笔者认为：
(1)随着社会经济的高速发展，经济系统越来越复杂，不确定性越来越强，经济活动风险加大。要准确的认识经济运行状况、测度风险，必须依靠定量分析工具，作为数据分析方法的统计学必然成为重要的工具之一。经济学家熊彼特认为，“‘科学的’经济学家和其他一切对经济课题进行思考、谈论和著述的人们之间的区别，在于掌握了技巧或技术，而这些技术可分为三类：历史、统计和‘理论’。三者合起来构成我们的所谓‘经济分析’”。可见，熊彼特认为对一个经济学家来说，最重要的三门学问是经济史、统计学和经济理论。在具体谈到统计对经济学的作用时，熊彼特说，“……我们至少在原则上要承认：统计方法是经济分析工具的一部分，即使不是为了经济分析的特殊需要而设计的，也是如此。”著名华人经济学家钱颖一也曾谈到过统计学和经济学的关系，他认为“运用数学和统计方法做经济学的实证研究可以把实证分析建立在理论基础上，并从系统的数据中定量地检验理论假说和估计参数的数值。这就可以减少经验性分析中的表面化和偶然性，可以得出定量性结论，并分别确定它在统计和经济意义下的显著程度。”由此，可以得出这样一种结论，统计学对于经济学的重要性已成为现代主流经济学的共识。
(2)计量经济学产生于20世纪30年代，是一门从数量上研究经济关系和经济活动规律及其应用的科学，是统计学、经济学和数学的综合。经过几十年的发展，
计量经济学已经在经济学科中占有重要地位，在经济领域得到了广泛的应用。尤其是近20年来计算机的飞速发展，使计量经济学的发展和应用进入了一个新的阶段。计量经济学的产生和发展，使经济学在精确化和定量化方面跨出了革命性的一步，使经济学发展成为真正意义上的科学，它自身也成为经济学家对经济概念和定律进行定量化的工具，成为经济学家检验经济理论，分析和预测经济运行与发展的工具。尽管计量经济学是经济学的一个学科分支，有一定的学科独立性，但不可否认它的方法性和工具性，即计量经济学是一门探索经济变量间关系的有用方法和工具。无论是从计量经济学课程本身在经济学人才培养中发挥的作用来看，还是参照国际上的普遍做法，我们认为把该课程作为经济学类专业的核心课程是必要的。
(3)各院校基本上都已经认识到了开设统计学和计量经济学课程的必要性。但在重视程度方面二者相比有所不同，学生中非常重视或比较重视计量经济学的比例要高于统计学。对此，我们认为，统计学和计量经济学在经济学人才培养中发挥了不同作用。尽管统计学和计量经济学都是定量分析方法，然而二者还是有很大区别。简单地说，统计学是收集、整理和分析数据的科学。而计量经济学是统计学、经济学和数学的综合，是一门从数量上研究经济关系和经济运行规律的科学。由此不难看出，统计学更多地说是一种工具和技术，负责对数据进行处理和分析。而计量经济学是统计学和数学在经济中的应用，这种应用不仅在开始阶段要有经济理论作为指导，而且在应用的最后阶段还要运用经济理论对产生的结果进行解释。此外，我们从两门学科的定义中可以明显看出，统计学是计量经济学的基础之一，计量经济学大量使用了统计学中的概念和方法。没有较好的统计学基础，学好计量经济学是不可能的。因此，统计学应该作为计量经济学的先导课程。
(4)自上世纪90年代中期开始，教育部将统计学、计量经济学列为经济学科的核心课程，到目前已有十几年的时间。这期间，两门课程教学在经济学类专业人才培养中发挥了很好的作用，取得了很好的效果，无论教师还是学生均给予很高评价。通过课程学习，学生掌握了基本的定量分析方法，增强了分析经济现象和经济问题的能力。有效提升了学生对经济数据的正确理解和应用，从而对经济学的学有裨益。
(5)经过国内经济统计学界20世纪80年代激烈争论，统计学的方法论性质成为主流认识。随之，数理统计方法被大量引入统计学课程。但由此却引发了新的问题，即在新的统计学课程教学中，原有的经济统计学部分，无论是教学内容还是教学课时均呈现下降态势，应当引起我们高度关注。
统计学不仅是计量经济学的先导课程，而且确实有其独特的作用，尤其是经济统计对经济学的学习会起到很大的促进作用。原因在于，计量经济学要依赖于数据，正确地理解数据是正确地处理和使用数据的前提。经济统计学的系统训练能让学生更好地理解这些经济数据的收集过程和计算方法，从而能更好地理解一些统计指标的内涵，从而也就比没有学过经济统计的学生更可能正确地使用这些数据。举一个简单的例子，比如说GDP，学过了经济统计，我们就知道GDP是一个时期指标，总量指标，既包括物质产品的价值，也包括服务的价值，是按当年价格计算的，不同年份的GDP需要剔除价格因素后才能相互比较。如果没学过经济统计，没有定基、环比、基期、报告期的概念，在剔除价格因素时就会遇到困难或者出现错误。
关键词 大类招生 定制培养 模块化教学
一、导言
经济学专业是我国高等学校经济学教育中一个重要本科专业，到2009年，全国普通高校设有经济学专业点5377个，其中本科为1734个。根据教育部《普通高等学校本科专业目录（1998年颁布）》，“经济学”学科门类（02）下设经济学类（0201）及经济学（020101）专业（其他：020102，国际经济与贸易；020103，财政学；020104，金融学）。实践操作中，人们对经济学专业认识的模糊（如“经济学”专业和“经济学”门类），导致社会需求及学生学习动力不足，择业上受到极大的限制，进而导致经济学专业的毕业生就业率远低于全国普通高校毕业生的平均就业率。造成这种现象的根源在于当前众多院校人才培养模式上出现了问题。1.专业定位不明。很多院校只强调经济学专业是培养复合型人才，却忽视我国普通高等教育仍属于基础教育，这就与当前就业市场对专业性的要求之间出现矛盾。所以说这种复合型人才也需要突出其专业性的一面；2.缺乏市场导向。很多学校经济学专业人才培养不以市场需求为导向，不考虑不同行业对经济学专业人才需求的特点，让市场去适应教育，这显然与实践脱离；3.课程设置不合理。主要表现为将基础课和专业课方面的课程简单的凑在一起，没有主次轻重之分，且实践教学脱离实际应用平台；4.教育资源配置不合理。由于受通才教育的影响，老师对所有的学生都采用同一教学模式，不能实现因才施教。这种局面如果不能及时扭转，将严重影响我国经济学专业人才的培养，一方面是高校培养出来的人才因不适合企业的需要而面临失业的压力，也因此浪费国家大量的教育资源；另一方面高校也因为经济学专业低就业率而失去学科发展的推动力。
基于此，国内学者开始纷纷探索新型人才培养模式，各个高校也开始进行人才培养模式改革。“大类招生”作为一种新型的人才培养模式正逐渐被我国高校所采用。大类招生在强化基础教学、拓宽专业口径等方面都起了很好的作用，一定程度上提高了人才培养质量。但是其实施过程中，出现了后期专业分流不均、课程体系不合理等方面的问题。因此，我们提出了大类招生下定制培养人才培养模式：按学科(或系或学院)进行招生录取，在此基础上，学生在前两年学习通识基础课和学科基础课，第三年开始学生按照兴趣爱好选择专业和专业方向，实行定制培养和模块化教学模式。
二、定制培养与模块化教学模式的基本思路和特征
定制培养与模块化教学模式其出发点就是强化专业特点、明确专业目标、把握学生就业方面，重组教学内容以保证学生以较高效率修完所需课并具备相应专业技能。
（一）定制培养。
现存人才培养模式是学校根据对人才市场的预测，按照某种统一的规格培养人才。由于计划带有某种盲目性和缺乏针对性，人才总体缺少个性化，走向社会后普遍需要一个较长的学习、熟悉和适应过程，才能胜任工作。而且常出现培养的人才类型无法完全与职业岗位对接，对教育资源造成很大浪费。为了解决专业人才供需之间的矛盾，各高校积极探索新的人才培养模式。定制培养是高校适应社会变化的一种创新人才培养模式，即由学校、用人单位、受教育者三方合作共同参与教育体系中，以适应现代化社会需求。
定制培养借用的是商品交易中订单的概念，根据“大规模客户定制”含义，提出“客户定制”培养人才的创新模式，在高校专业人才培养过程中，遵循“以销定产”的指导方针，尽可能按照用人单位的个性化要求，重组和调整教学计划、教学内容、教学方法，最终“生产”出用人单位需要的定制人才 。定制培养不仅关系到用人企业能否得到满意的人才，更涉及到受教育者的职业发展。针对企业紧缺人才对在校学生进行定制培养，为企业培养“定制人才”，才可以很好地解决人才供需的结构性矛盾问题。这种以企业为客户的订单教育和以学生为客户的个性化教育的教育模式，向人们展示了高等教育发展的新趋势。
（二）模块化教学。
模块化教学模式是根据定制培养的思想，将专业分为不同的专业方向，并根据不同的专业方向、教学内容和培养人才类型，将学校现有的教育资源科学地划分为若干个可以有机搭配和组合的模块，并根据不同培养对象选择不同的模块内容进行教学的一种方法 。
模块化教学有较多的优越性：①便于教学管理。传统的教育模式下若要更新教学内容，需要修订整个教学计划，而模块化教学则可以灵活地更新个别教学模块，比修订整个教学计划容易得多，而且便于随学科发展而变化，这对于经济学专业迅速适应复杂多变的社会对经济学人才需求尤其重要；②便于因材施教。模块化教学能够结合企业需求的实际情况兼顾学生的兴趣，使学生掌握较大的自，调动学生学习的积极性；③避免知识重复讲授。原有的教育方法，由于受传统培养模式的束缚，致使每科教学内容重复，课时膨胀。采用模块教学避免了讲授重复的知识，有针对性的进行教学。当然，模块化教学的优越性也不是绝对的。比如，学习某个模块，要以掌握另一些模块的内容为前提，这就必然限制了模块化教学的灵活性。这些问题有待于在实践探索中加以解决。
三、大类招生下定制培养运行机制
（一）建立网络信息平台，加强校企合作。
在大类招生背景下，构建柔性化的人才培养机制，理顺学校、用人单位和学习者本人的关系，加强学校与用人单位在人才培养方面的交流与合作，是定制人才培养模式能够成功实践的关键。如果缺乏有关方面的交流与合作，要想真正实现人才的“定制化”培养是根本不可能的。因此，必须要搭建起用人单位与高校人才需求与培养的网络信息平台。通过这个平台，学校才能与有关用人单位进行及时充分的交流，使学校动态掌握企业的实际需求，规划满足企业需求的各种资源，从而达成有关人才的定制培养方案，并接受用人单位对人才培养过程的全程监督。
通过建立企业与高校人才需求与培养的网络信息平台，校企双方可以建立起长效合作机制，用人单位与学校共同探讨人才培养模式，并从用人单位用人标准的角度对学校经济学专业人才培养目标提出建设性意见和建议，为学校准确定位经济学人才培养目标以及课程设置奠定基础，使学校的经济学人才培养目标与企业的用人标准达成一致。
（二）合理定位人才培养目标和专业方向。
定制培养借鉴企业界的定制营销模式，对一个学校来说，学生就是其打造出来的产品，培养出来的学生就业如何，就要看其是否满足用人单位的需求。因此学校一定要结合企业的需求以及学校的现有资源和不同行业对经济学人才需求的不同特点，为经济学专业设计不同的专业方向。
但是，由于不同的专业方向对知识的需求不同，要做到人才的定制培养，一方面需要学校能够根据不同的专业方向设计相应的课程，提供更为广泛的知识；另一方面还要能根据不同的学生对知识的需求与偏好，提供合适的知识。显然，这两方面的工作对学校来说都将是一个挑战。然而对任何一所学校而言，它所拥有的教学资源是有限的，所以，任何一所学校要给所有的学习者提供他们所需要的知识是完全不可能的。因此，对某所具体的学校来说，要做到经济学专业人才的定制培养，首先学校要根据自己的资源优势,在经济学专业人才培养方面确立起一个恰当的基本目标。然后根据企业对经济学专业人才的需求，确定适合学校自身发展、体现学校特色的经济学专业方向。
（三）科学制定和实施教学计划。
根据社会对具体某一方面人才的要求，学校要有一个完整的培养计划和教学内容体系。而且为了便于定制化培养, 减少定制化的教学工作量和教学环节，学校应该将培养计划及教学内容体系分解为更小单位的集合。然后根据不同用人单位及学习者的要求，由学校先提出总体的教学计划框架，并按照合适的方式重组教学内容，以供学生学习。在教学中尽可能采用高质量的教学模块组成模块化的教学，使优质教学资源得到充分的共享，提高学生专业知识的可重构性。企业主要对实践、实训和技能等方面的计划提出修改建议，双方就其可行性进行充分讨论，共同制定教学计划。学生借助企业业务平台，到企业或相关机构，进行充分顶岗实习实训，培养实践工作能力。
（四）合理构建课程体系,开展模块化教学。
根据学生的特点和企业需求，构建有利于学生知识、能力、素质协调发展的课程体系，实现知识传授和能力培养的真正结合，是经济学专业加强学生素质教育的重点。实施大类招生下定制人才培养模式改革, 各高校应进行课程体系的改革，淘汰原有适应传统培养模式的课程内容，设置符合新型人才培养模式的课程结构体系。
我校根据自身的特点，基于学科大类招生和定制培养的总体方案设想，采取专业口径逐年从宽到专的原则，对经济学专业的课程体系建设进行了全面的改革。我校按照经济学学科大类招生，在此基础上，学生在前两年学习通识基础课和学科基础课，然后在大学二年级下学期进行专业分流，学生开始根据自己对专业的理解和兴趣爱好选择专业，第三年进入专业模块，第四年则根据定制培养思想，将专业分成更小的专业方向，学生根据自己的兴趣以及对未来职业方向选择适合自身发展的模块。每个模块由若干相互关联的课程组成，不同模块之间既相互独立，同时又有一定内在联系。模块和组成模块的课程都是可以变动的，取决于社会需求和学科的最新成果，学生根据自己的兴趣、能力、就业方向，选择一个或几个模块,达到规定的学分即可。而且每个教学模块都有不同的教学团队，这样有利于发挥教学团队的作用。各个院校在设计这些模块时，应根据各自的师资、设备等条件，设计出适合本校特色的经济学专业教学模块。但是，每个模块由哪些课程组成以及每门课程的内容与要求,应当尽量规范化，趋于一致。
（五）加强实训基地建设，开发建设专业教材。
确立“从社会需求往回走”的理念，弥补地方高校办学中不够贴近社会需求的不足，缩短学校与用人单位在人才培养方面要求的差距。双方共同规划、参与校内实训基地的建设。在学校出场地、设备和资金的情况下，依托企业的技术支撑，做好校内实训基地的建设工作。双方共同开发、建设专业教材，尤其是专业实践课程教材。企业丰富的实践资源为教师的课堂教学提供了大量案例和项目内容，使教师的知识不断更新，结合学校的教学经验，计划、编著、出版具有针对性、实用性、鲜明特色的专业教材，使学生对专业理论知识与实际生产经营能更好地有机结合。
（六）构建新的教育质量评价标准，使得客户满意最大化。
构建适合大类招生下定制培养的教育质量评价标准，是保证这一新的人才培养模式健康发展的关键。传统的人才培养模式教育质量通常是由教育部门内部认定的，认定标准单一且缺乏教育质量的过程控制。而大类招生下，定制培养模式的质量认定主要是基于“客户满意原则”，是由用人单位和学习者本人认定的。与传统评价标准相比，新的评价标准呈现多样化，既重视教育质量的结果评价又突出教育质量的过程控制等。
但是，由于学校的资源有限，让所有的用人单位和学生满意是件比较困难的事情。因此，从学校的可操作性角度考虑，新的教育质量评价标准还要讲究一个度的问题。一是学校在培养某类专业人才时，对教育质量的要求必须有一个基本标准；二是在基本标准基础上，学校要根据用人单位及学习者本人的意愿，尽可能使其满意最大化。对于第二个标准，无疑给学校带来了挑战。而要做到这些，学校一要做好与国际接轨的职业分类标准建设；二要研究各类职业对人才的基本要求；三要做好有关人的个性化特点的研究。
四、结束语
任何一项改革都必须在实践中不断改进，大类招生背景下，定制培养与模块化教学模式作为一项新的人才培养模式也是如此，仍存在局限性，主要表现为：一是如何确定专业方向细分标准。由于现实中的行业很多,我们无法按照每个行业设置相应的专业方向，方向细分过窄则不利于学生未来发展，方向细分过宽则不能体现专业优势。二是如何将按照定制培养细分的专业方向与按照学科资源划分的教学模块有机结合。这就需要学校按照本校资源优势和特色，通过不断实践―反馈―改革―再实践来优化并完善这一新型人才培养模式。
参考文献：
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理性选择理论对行为主体“认知”问题的学术处理，从“经济人”到“理性经济人”并没有显著的变化。古典经济学框架下的理性选择理论以完全信息假设为前提，将行为主体（个人）界定为无本质差异和不涉及个体间行为互动，不受认知约束的单纯追求自身福利的“经济人”（约翰·伊特韦尔等，1996）。新古典经济学的理性选择理论将行为主体界定为“理性经济人”，它同样以完全信息假设为前提，研究了被古典经济学忽略的选择偏好，通过对“偏好的内在一致性”的解析，论证了个体能够得知选择结果的抽象认知(Von Neumann and Morgenstern，1947；Arrow and Debreu，1954)。这里所说的抽象认知，是指行为主体没有经历具体认知过程而直接关联于效用函数的一种认知状态，这种状态在新古典理性选择理论中的存在，表明“认知”是被作为外生变量处理的。
现代经济学的理性选择理论开始尝试将“认知”作为内生变量来研究。现代主流经济学从人的有限计算能力、感知、意志、记忆和自控能力等方面研究了认知形成及其约束（Salvatore， 1999；Schandler，2006；Rubinstein，2007），认为认知是介于偏好与效用之间，从而在理论研究上处于不可逾越的位置，只有对认知进行研究，对偏好和效用的研究才能接近实际。现代非主流经济学注重于运用认知心理学来研究人的认知形成及其约束（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），它通过实验揭示了一些反映认知心理进而影响选择行为的情景，如确定性效应、锚定效应、从众行为、框架依赖、信息存叠等，以论证传统理论忽视认知分析而出现的理论与实际之间的系统性偏差。
但是，经济学理性选择理论对认知的分析和研究，是在预先设定规则的建构理性框架内进行理论演绎和推理的，它们对认知的解释，通常表现为一种规则遵循。例如，新古典理性选择理论关注个体应怎样符合理性（最大化）的选择，而不是关注个体的实际选择，它对认知的学术处理是从属于效用最大化的（Harsanyi，1977）。现性选择理论所关注的，或是在忽略认知的基础上建立解释和预测实际选择的理性模型来说明实现效用最大化的条件，以阐释个体如何选择才符合理性（Edgeworth，1981）；或是通过行为和心理实验来解说实际选择的条件配置，以揭示实际选择的效用函数（Kahneman and Tversky，1973，1974，1979；Smith，1994），因而对认知的学术处理同样是从属于效用最大化的。基于选择的结果是效用，而认知与偏好都内蕴着效用形成的原因，我们可以认为，经济学在将个人追求效用最大化视为公理的同时，也在相当大的程度上表明理性选择理论对效用函数的描述和论证，不是依据数据分析而是一种通过理论预设、判断和推理得出的因果思维模式。
因果思维模式在信息完全和不完全情况下的效应是不同的。在信息不完全状态下，如果研究者以信息完全预设为分析前提，依据自己掌握的部分信息对问题研究做出因果逻辑判断和推论，则其不一定能得到正确的认知。在信息完全状态下，研究者不需要有预设的分析假设，也不需要依赖逻辑判断和推论，而是可以通过数据高概率地获取正确的认知。经济学的信息完全假设对认知研究的影响是广泛而深刻的。例如，新古典经济学假设选择者拥有完全信息，能够实现效用最大化，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的逻辑处理，是通过可称之为属于该理论之亚层级预设的“给定条件约束”实现的（信息完全假设是第一层级预设）。在该理论中，偏好被规定为是一种处于二元化的非此即彼状态，认知在“选择者知晓选择结果（效用）”这一亚层级预设下被跳越。很明显，这种因果思维模式有助于使其建立精美的理性选择理论体系，但由于没有对认知阶段作出分析，它很容易严重偏离实际。
现代主流经济学的理性选择理论偏离现实的程度有所降低，原因在于开始重视认知的研究。半个多世纪以来的经济理论研究文献表明，现代主流经济学的理性选择理论正在做逐步放弃完全信息假设的努力，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的逻辑处理，是在质疑和批评新古典经济学偏好稳定学说的基础是进行的，该理论用不稳定偏好取代偏好的内在一致性，解说了认知的不确定性，以及不完全信息和心理活动变动等如何对认知形成约束，以此质疑和批评新古典经济学的期望效用函数理论，并结合认知分析对个体选择的效用期望展开了深入的讨论。相对于新古典经济学的理性选择理论，虽然现代主流经济学的理性选择理论仍然是因果思维模式，但它有关偏好与认知以及认知与效用之因果链的分析衔接，明显逼近了实际。
现代非主流经济学的理性选择理论不仅彻底放弃了完全信息假设，而且彻底放弃了主流经济学中隐性存在的属于新古典理论的某些“给定条件约束”。具体地讲，它对偏好与认知以及认知与效用之间因果关系的论证，不是基于纯理论层次的逻辑分析，而是从实验过程及其结果对这些因果关系做出解说。至于效用最大化，该理论则认为认知与效用最大化的关联，并不像先前理论描述的那样存在直接的因果关系。现代非主流理性选择理论通过实验得出一个试图取代传统效用函数的价值函数（Kahneman and Tversky，1979），该函数体现了一种以实验为分析底蕴的不同于先前理论的因果思维模式，开启了以实验数据作为解析因果关联的理论分析先河。但由于现代非主流理性选择理论毕竟还是一种因果思维模式，因而同先前理论一样，在理论建构上它仍然具有局限性。
从理论与实践的联系看，经济学理性选择理论的因果思维模式之所以具有局限性，乃是因为它用于分析的信息是不完全和不精确，甚至有时不准确，以至于造成认知不正确和决策失误。当研究者以不准确或不精确的信息来探寻因果关系时，极有可能致使认知出现偏差；而当认知出现偏差时，理论研究和实际操作就会出问题。诚然，因果思维模式本身并没有错，但问题在于，单纯从现象形态或单纯从结果所做出的理论判断和推论，不足以让研究者揭示真实的因果关系。人们对因果关系的理解过程伴随着认知的形成过程，在非数据支持的因果思维模式存在局限性的情况下，经济学家依据这种模式所构建的理性选择理论，难以得到符合实际的认知理论。那么，在未来世界是什么影响和决定认知呢？人类认知有没有可能达到准确化呢？我们把目光聚焦于大数据，或许能够找到问题的答案。
二 、运用大数据能获得正确认知吗？
在迄今为止的经济理论研究文献中，经济指标或行为指标所选用的样本数据，不是互联网和人工智能时代所言的大数据。大数据具有极大量、多维度和完备性等特征，极大量和完备性表明大数据有可能提供完全信息，多维度意味着信息可以通过大数据的相关性得到甄别和处理。广而论之，人类的行为活动表现为一个庞大的数据堆积，个别行为所产生的数据只是这个庞大数据的元素形式。如果我们以人们的投资和消费活动作为考察对象，对大数据蕴含的因果关系以及由此得出的认知进行分析，那么，我们可认为投资和消费不仅在结果上会产生大数据，而且在运作过程中也会产生大数据。换言之，投资行为和消费行为在“结果”上显示极大量数据的同时，也在“原因”上留下了极大量数据让人们去追溯。因此，人类要取得因果关系的正确认知，离不开大数据，而在样本数据基础上经由判断和推理得出的针对因果关系的认知，至少是不全面的，它不足以作为人们投资和消费选择的科学依据。
1、运用大数据分析因果关系的条件配置
人类认知的形成离不开因果关系分析，但运用大数据来分析因果关系以求获取正确的认知，必须具备以下条件配置：1、移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统等的覆盖面要足够大，以便能搜取到极大量和完备性的数据；2、需要探索对极大量（海量）数据的算法，能够对大数据进行分类、整合、加工和处理；3、需要厘清和区别数据的不同维度及权重，以至于能够运用大数据来甄别因果关系的内在机理。显然，人类从两百年前的工业革命到今天的信息革命，对数据的搜集、整合、加工和处理还不全然具备以上的配置条件，人类运用大数据来分析因果关系，还刚刚处于起步阶段。
联系经济学理论看问题，经济学家分析投资行为和消费行为以及对其因果关系的研究，主要是在抽象理论分析基础上运用历史数据来完成的。其实，对投资行为和消费行为的研究，不能只是从结果反映的数据来考量，即不能只是局限于历史数据分析，还需要从即时发生的数据，乃至于对未来推测的数据展开分析。这可以理解为是运用大数据思维来研究经济问题的真谛。从大数据观点看问题，投资和消费的因果关系应该是历史数据流、现期数据流和未来数据流等三大部分构成的。经济学实证分析注重的是历史数据流，很少涉及现期数据流，从未考虑过未来数据流，因此，现有经济理论文献的实证分析以及建立其上的规范分析，很难全面反映或揭示经济活动的真实因果关系。
2、未来几十年大数据揭示因果关系的可行性
在互联网悄然改变人类经济、政治和文化生活的当今社会，互联网的发展历史可理解为经历了三个阶段：从前期“人与信息对话”的1.0版本，经由中期“信息与信息对话”的2.0版本，近期正走向“信息与数字对话”的3.0版本，互联网版本的不断升级是大数据运用范围不断扩大的结果，这是问题的一方面。另一方面，随着互联网、移动互联网以及物联网技术等的广泛运用，人类各种活动的数据将极大量地被搜集，人们行为的因果关系也会以迂回方式通过数字关系显露出来。特别地，若互联网在将来发展成“数字与数字对话”的4.0版本，这样的发展方向则明显预示着数字关系将取代因果关系，或者说，数据思维将取代因果思维，人类将全面进入大数据和人工智能时代。
如果我们把互联网版本的不断升级以及大数据运用范围的无边界扩大，看成是未来几十年运用大数据来分析因果关系的重要配置条件，那么，如何对大数据的整合、分类、加工和处理，以及如何通过大数据的完备性和相关性来获取因果关系的真实信息，则是另外两个重要的配置条件。工业革命后的人类科学文明对因果关系揭示的主要方法和路径，是先利用掌握的信息再通过抽象思维建立复杂模型，然后在实验室通过试错法来设置能反映因果关系的参数使模型具有操作性；但这种方法和路径涉及的数据，是样本数据而不是大数据。在大数据和人工智能时代，智慧大脑是使用“数据驱动法”来设置模型和参数的（吴军，2016）。具体地讲，是用云计算集约化及其运算模式来整合、分类、加工和处理大数据，通过数据之间的相关性来探寻在样本数据基础上无法判断和推论的信息；同时，对模型的处理，不是建立复杂模型而是建立许多简单模型，并通过数以万计的计算机服务器对模型进行优化和设定相应的参数，以至于完完全全地运用大数据来揭示因果关系。
有必要说明的是，数据驱动法使用的数据不仅包括“行为数据流”，而且在某些特定场景中，还包括“想法数据流”；前者是指历史数据和当前发生的数据，后者是指从已知数据的相关性所推测的未来数据。社会物理学认为，人们实际行为与“想法流”之间有着可以通过大数据分析而得到的可靠数量关系，这种关系会通过互联网成为一种改变人们选择行为的重要因素（阿莱克斯?彭特兰，2015）。诚然，在未来几十年，数据驱动法是否能成功地成为解析因果关系的有效方法，尚有待于大数据运用的实践，特别是有待于它在人工智能运用上之成效的检验。不过，数据驱动法作为解析因果关系的一种重要方法，无疑是智慧大脑的人机结合在大数据思维上的重要突破，它至少在如何展开大数据思维上打开了解析因果关系的窗口。
3、运用大数据分析因果关系所获取的认知，包括对历史数据分析的历史认知，对现期数据分析的现期认知，以及推测未来数据而形成的未来认知
经济学家运用大数据来研究经济现象的因果关系，对经济现象原因和结果关联的解读，只有以极大量、多维度和完备性的数据为依据，才是大数据意义上的思维。大数据思维较之于传统逻辑思维，最显著的特征是它可以通过对不同维度数据之间相关性的分析，得到比传统逻辑思维要精准得多的信息。这里所说的精准信息，是指由大数据规定且不夹带任何主观判断和推测的信息。例如，经济学家要得到特定时期某类（种）产品的投资和消费的认知，其大数据思维过程如下：1、搜集、整理和分类前期该类产品的投资和消费的极大量和完备性的数据；2、加工和处理业已掌握的数据，并在结合利润收益率、投资回收期、收入水平和物价水平等的基础上解析这些不同纬度的数据；3、根据不同纬度数据的相关性，获取该类产品投资和消费的精准信息，从而得出如何应对该产品投资和消费的认知。当然，这只是在梗概层面上对运用大数据分析而获取认知的解说，现实情况要复杂得多。
然则，现有的关于投资和消费的模型分析以及建立其上的实证分析，主要是以非大数据的历史数据作为分析蓝本的，因此严格来讲，经济学对投资和消费的因果关系分析所形成的认知，属于典型的对历史数据分析所形成的历史认知。众所周知，自经济理论注重实证分析以来，一直存在着如何“从事后评估走向事前决策”问题的讨论。由于经济学家对投资和消费展开实证分析所使用的数据，几乎完全局限于（样本）历史数据，这便导致对投资和消费的因果关系分析对现期认知和未来认知的缺位，它不能解决“从事后评估走向事前决策”问题。国内一些著名的成功人士指责经济学家不能解决实际问题。在我们看来，不熟悉大数据的成功人士的这种指责是可以理解的，但深谙大数据的成功人士带有调侃风味的指责就不公允了。经济学家要在理论上立竿见影地解决实际问题，必须能得到现期数据和未来数据（而不仅仅是历史数据），这需要计算机学家的配合和支持，否则便不能在精准信息的基础上分析投资和消费的因果关系，但经济学家又不是计算机学家，因此，经济理论的科学化需要大数据挖掘、搜集、整合、分类、加工、处理、模型和参数设置、云计算等技术及其手段的充分发展。
历史数据是存量，目前计算机对其处理的能力已绰绰有余，难点是在于模型和参数设置；现期数据是无规则而难以把控的流量，对这种流量数据的挖掘、搜集、整合、分类、加工和处理，取决于移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统的覆盖面，以及云计算的集约化的运算能力；未来数据是一种展望流量，它依赖于对历史数据和现期数据的把握而通过大数据思维来推测。如果说经济学家对投资和消费的因果分析以及由此产生的认知，主要取决于历史数据和现期数据，那么，解决“从事后评估走向事前决策”问题，既要依赖于历史数据和现期数据，也离不开未来数据。也就是说，在“历史数据 + 现期数据 + 未来数据 = 行为数据流 + 想法数据流”的世界中，经济学家要解决实际问题，其理论思维和分析手段都受制于大数据思维，经济学家运用大数据分析因果关系而得到正确认知的前提条件，是必须利用历史数据、现期数据和未来数据以获取精准信息。
就人类认知形成的解说而论，现有的社会科学理论是以信息的搜集、整理、加工、处理、判断和推论，作为分析路径来解释认知形成的。当认知被解释成通过数据的挖掘、搜集、整合、分类、加工和处理而形成，对认知形成的解释，就取得了大数据思维的形式。大数据思维是排斥判断和推论的，它否定一切非数据信息，认为产生精准信息的唯一渠道是大数据。在现有的社会科学理论中，经济学的理性选择理论对人类认知的分析和研究具有极强代表性，经济学家对投资选择和消费选择的解释，便是理性选择理论的代表性运用。基于人类认知形成和变动的一般框架在很大程度上与理性选择理论有关动机、偏好、选择和效用等的分析结构有很强的关联，我们可以结合这个理论来研究大数据思维下人们对经济、政治、文化和思想意识形态等的认知变动。事实上，经济学关于动机、偏好、选择和效用等关联于认知的分析，存在着一种可以通过对大数据思维的深入研究而得以拓展的分析空间，那就是大数据思维会导致人类认知的变动。
三 、大数据思维之于认知变动的经济学分析
我们研究这个专题之前有必要指出这样一个基本事实：大数据思维可以改变人的认知路径，可以改变不同阶段或不同场景下的认知形成过程，但改变不了影响认知的动机、偏好、认知和效用等的性质规定。如前所述，传统经济学理性选择理论在完全信息假设下，认为个体选择的动机和偏好以追求最大化为轴心，传统理论的这个真知卓见从未被后期理论质疑；但由于传统理论的完全信息假设存在着“知晓选择结果”的逻辑推论，因而认知在传统理论中是黑箱，也就是说，传统理论无所谓认知的形成和变动问题。现代主流经济学尤其是现代非主流经济学在不完全信息假设下开始重视对认知的研究，在他们看来，认知形成过程是从理智思考到信息加工和处理的过程；他们特别注重从心理因素来考察认知变动（Schandler，2006；Rubinstein，2007；），注重通过实验且运用一些数据来分析和研究认知（Kahneman and Tversky，1974，1979；Smith，1994），但这些分析和研究不是对极大量、多维度和完备性的数据分析。因此，经济学理性选择理论发展到今天，还没有进入对大数据思维改变人类认知问题的讨论。
1、经济学家能否对选择动机、偏好和效用期望等进行数据分析，决定其认知分析是否具有大数据思维的基础
经济学关于人类选择动机、偏好和效用期望等反映人们追求最大化的基本性质分析，以及从这三大要素与认知关联出发，从不同层面或角度对认知形成的分析，主要体现在理性选择理论中。但这方面显而易见的缺憾，是不能对动机、偏好、认知和效用等展开数据分析。现实的情况是，在大数据、互联网、人工智能和机器学习等没有问世或没有发展到一定水平以前，经济学家对这些要素只能做抽象的模型分析。经济学理性选择理论要跳出抽象模型分析，必须选择具有解释义或指示义的指标对动机、偏好和效用期望等进行数据分类分析，以便给认知的数据分析提供基础，显然，这会涉及抽象行为模型的具体化和参数设计的具体化，需要得到大数据和云计算集约化运算模式的支持（吴军，2016）。作为对未来大数据发展及其运用的一种展望，如果经济学家能够围绕最大化这一性质规定来寻觅动机、偏好和效用期望等的特征值，并以之来设置参数和模型，则有可能对直接或间接关联于动机、偏好和效用期望的大数据进行分析，从而为认知分析提供基础。
大数据的极大量和完备性有可能消除信息不完全，这给认知的数据分析提供可行性。诚然，选择动机、偏好和效用期望等只是反映人们选择的现期意愿和未来愿景，其极强的抽象性决定这样的数据分析还有很大困难，但由于选择动机、偏好和效用期望等会通过实际行为迂回地反映出来，因而我们可以找到解决这一困难的路径。例如，人们在准备投资和消费以前，一般有各种调研活动，即对影响投资和消费的信息进行搜集、整合、分类、加工和处理，值得注意的是，这些调研活动会在移动设备、物联网、传感器、定位系统和社交媒体中留下大数据的痕迹，这些数据痕迹会从某个层面或某个角度显现出投资者和消费者选择动机、偏好和效用期望的倾向或意愿。
智慧大脑依据什么样的标准来数据化这些倾向或意愿，从而对选择动机、偏好和效用期望以及进一步对认知展开数据分析呢？这里所说的标准，是指通过云计算和机器学习等对人们实际行为的数字和非数字信息进行相关性分类，把反映选择动机、偏好和效用期望的具有共性特征的倾向或意愿进行整理和归纳，以确定符合选择动机、偏好和效用期望之实际的参数。如果智慧大脑能够利用大数据、互联网、人工智能和机器学习等完成以上工作，根据认知是偏好与效用的中介这个现实，智慧大脑便可以对认知进行大数据分析。如果经济学家能够利用智慧大脑提供的大数据分析成果，经济学理性选择理论将会随着信息不完全假设前提变为信息完全假设前提，选择动机、偏好和效用期望的抽象分析变为数据分析，认知的抽象框定或心理分析变为数据分析而发生重大变化。以上的分析性讨论，是我们理解大数据思维改变人类认知之经济学解释的最重要的分析基点。
2、运用大数据思维进行偏好分析会改变认知形成的路径，使经济学理性选择理论接近现实
现有的理性选择理论有关动机和偏好的分析和研究（这里集中于偏好的讨论），主要集中于偏好如何界定和形成以及如何随认知和效用期望调整而发生变动等方面，并且这些分析和研究是采用“个体行为”为基本分析单元的个体主义方法论。在大数据时代，虽然个人、厂商和政府的选择偏好仍然是追求最大化，个体选择行为仍然是整个社会选择的基础，个体主义方法论仍然在一定程度和范围内存在合理性，但互联网平台改变了选择偏好的形成过程和机理。具体地说，现今人们的选择偏好已不是经济学理性选择理论意义上的选择偏好，而更多地表现为是一种以最大化为底蕴的具有趋同化特征的偏好。例如，某种产品投资或消费的介绍会和研讨会，对某种产品投资或消费的点赞和评价，中央政府和地方政府关于某种产品投资或消费的统计数据，专家和新闻媒体对某种产品投资或消费的评说和报道，等等，都会成为人们选择偏好出现一致性的催化剂。因此，经济学理性选择理论跳出抽象模型分析，已经在偏好分析上具备了大数据思维的条件和基础。
智慧大脑与非智慧大脑的区别，在于能对人们消费和投资的偏好展开大数据分析，能通过大数据的搜集、整合、加工和处理，运用云计算得到来自不同维度数据之间相关性的精准信息，以至于能获取建立在大数据分析基础之上的认知。从理论上来讲，偏好会影响认知但不能决定认知。就偏好影响认知而论，它主要是通过利益诉求、情感驱动、身心体验和时尚追求等对认知产生诱导或牵引作用。但在非大数据时代，这些诱导或牵引作用无法数据化，于是经济学家对偏好影响认知的研究便只能以抽象模型来描述。大数据思维对偏好影响认知的处理，是使用以许多简单而相对具体的模型取代高度抽象的单一模型，运用数据驱动法来设置参数和模型，对利益诉求、情感驱动、身心体验和时尚追求等偏好特征进行解读，这样便实现了很多非数据化信息的数据化，从而使以偏好为基础的在理论上对认知变动的研究有了新的分析路径。
阿里巴巴公司正在奋力打造的线上和线下相结合的“新零售”模式，是以大数据分析和运用的阿里云平台为背景和依托的。这个模式试图通过充分搜集、整合、分类、加工和处理已发生的历史消费数据，正在发生的现期消费数据和有可能发生的未来消费数据，捕捉人们消费偏好的动态变化，以期构建符合大数据思维的全新商业业态。撇开新零售模式在运营过程中的诸如数据处理、机器学习和人工智能运用等技术问题，仅以该模式对人们消费行为的系统梳理、分级整合及相关处理来说，它无疑会在引领人们消费行为的同时促动消费趋同化偏好的形成。尤其值得关注和研究的是，随着该模式运营所积累的数据量全然达到大数据的标准，人们的消费认知将会在消费趋同化偏好的导引下发生变化，这种情形不仅会发生在消费领域，投资领域也会出现投资趋同化偏好。很明显，趋同化偏好具有共性特征，它在很大程度上是对个体选择偏好的否定，对于这种偏好所导致的认知应该怎样理解呢？这个问题需要进一步研究。
3、在大数据时代，趋同化偏好会改变认知形成过程，消费者和投资者的认知不再是自己独立思考和理智判断的产物，而是在趋同化偏好驱动下对智慧大脑认知的认同
厂商的投资选择偏好是追求利润最大化，这一永恒的事实不妨碍或排斥投资趋同化偏好的形成。一般来讲，大数据发展初期的互联网平台对选择趋同化偏好形成的作用力，在消费领域要比投资领域来得更加直接和迅速。究其原因，是两大领域的机会成本和风险程度不同的缘故。但随着大数据、云计算和机器学习等的充分发展，智慧大脑有可能对历史、现期和未来的大量投资数据进行搜集、整合、加工和处理，有可能通过云计算集约化模式来分析不同维度数据之间相关性而获得精准信息，同时，智慧大脑会根据市场“行为数据流”折射出“想法数据流”而产生预见能力，寻觅和遴选出高收益的投资方向和投资标的。若此，智慧大脑投资选择的胜算率（利润率）将会大大提高，厂商会效尤智慧大脑进行投资选择，从而出现投资趋同化偏好。经济学曾经对诸如“羊群效应、蝴蝶效应、从众行为、信息重叠”等现象有过许多研究（罗伯特?希勒，2001），但严格来讲，这些研究是描述性的，不是联系偏好和认知等的分析性研究。
消费和投资的趋同化偏好主要是针对消费者和投资者的选择行为方式而言的，它不改变消费和投资选择偏好的追求效用最大化的性质规定，这是问题的一方面。另一方面，在将来大数据充分发展的鼎盛时期，消费和投资的趋同化偏好会改变认知形成过程，这可以从两种意义上来理解：1、从原先通过对信息进行搜集、整合、分类、加工和处理来获取认知，转变为通过对数据的搜集、整合、分类、加工和处理来获取认知；2、消费者和投资者的认知不再是自己独立思考和理智判断的产物，而是在趋同化偏好的驱动下认同智慧大脑的认知。关于第一点，大数据思维的认知之所以会取代独立思考和理智判断的认知，乃是因为它能够运用云计算集约化模式将消费和投资的历史数据、现期数据甚至未来数据进行分类处理和相关性分析，能够运用数以万计的计算机服务器对特定事物的因果关系展开深度机器学习，从而通过分类和归纳不同维度数据而得到精准信息（精准医疗就是基于此原理）。人类对因果关系探索的手段和路径发生变化，认知的形成过程及其机理就会发生变化。
关于第二点，消费者和投资者在未来放弃对信息的搜集、整合、分类、加工和处理，认同和效尤智慧大脑的认知来进行选择，这可理解为是他们进行效用比较（投入与收益）时的“幡然悔悟”。尤瓦尔?赫拉利（2017）有关一切有机和无机实体都可以运用算法来解构的前景预期，（吴军，2016）关于未来制造业、农业、医疗、体育、律师业甚至新闻出版业都将由大数据统治的观点，凯文?凯利（2014）以大数据和人工智能为分析底蕴对新经济十大重要准则的论述，均认为具有大数据思维且不作出主观判断的智慧大脑将是未来世界的操控者，而Master和AlphaGo战胜世界顶级围棋高手的实践，则显露了人工智能完全有可能战胜人脑的端倪。现实中的普通消费者和投资者通常只是依据有限或不准确的信息进行消费和选择，经济学家也只是根据有限或不准确的信息进行因果关系分析而得出认知，因此，相对于智慧大脑的选择效用，消费者和投资者是相形见绌，经济学家的理论见解和政策主张往往不吻合实际。
智慧大脑是运用大数据思维而超越一般智人大脑的大脑。不过，从性质上来讲，极少数拥有智慧大脑的人通过对数据的搜集、整合、分类、加工和处理所得到的认知，仍然属于人的认知。需要强调指出的是，这种认知不同于经济学理论及其他社会科学理论所阐述和论证的认知，它是在大数据思维驱动下的人类认知。对于这种新型认知的理解，如果我们结合经济学理性选择理论对其展开解说，则有着基础理论的分析价值。
4、在未来，智慧大脑的认知将引领非智慧大脑的认知，其结果是导致认知趋同化
熟悉经济学理性选择理论的学者知道，无论经济学家是从信息的搜集、整合、分类、加工和处理获取认知，还是通过心理分析或行为实验获取认知，他们都是在不完全信息或有限理性约束下进行的，这不仅存在着以不精准信息推论认知的问题，而且存在认知形成过程的主观判断问题。智慧大脑运用大数据思维所形成的认知的最大特点，是在接近完全信息基础上获取认知的，并且不夹带任何主观判断。现代未来学家曾分别从不同角度和层面对大数据、互联网和人工智能展开了许多讨论，他们的共同见解是认为大数据的极大量、多维度和完备性将有可能解决信息不完全问题（包含信息不对称），并且能够给人类选择提供精准信息。倘若如此，人类的认知问题便完全成为智慧大脑对数据的搜集、整合、分类、加工和处理问题，一旦人类可以通过大数据思维获取精准信息和完全信息，经济学理性选择理论将会在根基上被颠覆。
智慧大脑只有极少数人才具备，绝大部分人（包括智人）都是非智慧大脑。在未来世界，智慧大脑将引领非智慧大脑进行选择。这一引领过程是由前后相继的两个阶段构成：一是智慧大脑运用大数据对偏好进行分析，通过互联网将偏好传送给具有从众心理和从众行为倾向的非智慧大脑，形成非智慧大脑的趋同化偏好；另一是智慧大脑运用大数据分析获取认知，同样是通过互联网让非智慧大脑效尤智慧大脑的认知，形成趋同化认知，从而使非智慧大脑以智慧大脑的认知为认知来选择。这些情形表明，未来人类智慧大脑将决定非智慧大脑的偏好和认知，进一步说，则是智慧大脑将影响非智慧大脑的选择行为。这里有一个极其重要问题须讨论：对绝大部分非智慧大脑而言，他们在选择过程中是否还存在认知？事实上，无论是趋同化偏好还是趋同化认知，非智慧大脑的偏好和认知并没有彻底消失，只是形成的路径和内容发生了变化。关于这个问题的讨论，联系经济学的认知理论进行比较分析，或许会有更深的理解。
如前所述，传统经济学以完全信息为假设前提，将认知作为理性选择模型的外生变量，“认知”是被理论分析跳越的。现代经济学以不完全信息为假设前提，在理性选择模型中，努力通过心理和实验分析把认知作为内生变量，易言之，“认知”被解释为个体对信息进行搜集、整合、分类、加工和处理的结果，显然，以上分析在分析对象、分析方法和分析路径上，是与大数据思维不同的。现代经济学理性选择理论所分析的个体，是通过逻辑推论所抽象出来的芸芸众生；虽然智慧大脑也可以看成是个体，但人数极少，是具有大数据思维之共同特征的个体。现代经济学理性选择理论是借助于偏好分析来研究认知的，虽然认知已在一定程度上被视为内生变量，但分析方法和路径仍然是逻辑判断或推论为主；大数据思维对认知分析将会采用的方法和路径，是搜集、整合、分类、加工和处理数据，试图从极大量、多维度和完备性的数据中获取精准信息以得出认知。因此，尽管认知出现了趋同化，人类在大数据思维下仍然存在认知，只不过是非智慧大脑放弃自己的认知而统一于智慧大脑的认知罢了。
总之，偏好和认知的趋同化显示了大数据思维的魅力，这种魅力根植于大数据能够经由智慧大脑而产生精准信息。其实，智慧大脑如何设置参数和模型，如何运用云计算集约化模式，如何利用互联网以及寻觅广泛使用人工智能的方法和途径等，主要是计算机运用层面上的技术问题。我们研究大数据思维下人类认知变动需要重点关注的，是非智慧大脑究竟还有没有认知，其效用期望会呈现什么样的格局？既然非智慧大脑只是没有独立认知而不是完全跳越了认知，那么非智慧大脑便存在着效用期望，关于这种效用期望，我们可以联系效用函数来解说。
四 、认知结构一元化与效用期望变动的新解说
经济理论对选择行为与效用期望之间动态关联所建立的基本分析框架，展现出一幅“偏好认知选择效用期望”的图景。各大经济学流派的理性选择理论对这幅图景中的 “”有不同的解说和取舍（前文有所涉及），概括来说，或侧重于分析这些箭头前后要素之间的相互关联，或侧重于分析这些箭头前后要素之间的影响和决定作用。但就人们选择动机和目的与效用之间的关联而论，几乎所有理论都不怀疑“追求自身利益最大化”的公理性，于是，“最大化”在成为效用函数核心变量的同时，也在一定程度上被作为理性选择的判断标准。以上图景的逻辑分析链是建立在信息不完全分析假设上的，各大经济学流派的理性选择理论对这条逻辑分析链各环节的不同解说所产生的理论分歧，可归结为是在信息不完全假设分析框架内的分歧。值得学术界关注的是，当大数据在未来有可能提供完全信息时，这些分歧将会让位于新的理论探讨。
经济学家对效用函数的研究是与认知分析紧密相联的。但无论是传统经济理论还是现代经济理论，他们对效用函数以及最大化问题的研究存在着共性，即这些研究都是建立在抽象的认知结构一元化基础上的。具体地说，传统经济理论在完全信息假设上认为，选择者可以得到“获悉选择结果的认知”，从而主张用“最大化”来描述选择者的效用函数。现代主流和非主流经济理论在不完全信息假设上认为，选择者受有限理性约束不可能得到“获悉选择结果的认知”，从而主张不可用“最大化”来描述选择者的效用函数。这里所说的抽象认知结构一元化，是指不是以具体的认知主体作为分析对象，而是把整个人类描述为一个同一的抽象主体，让“最大化”问题成为效用函数的核心问题。在大数据思维的未来世界，随着信息有可能出现完全化，“最大化”问题将会成为不是问题的问题。
诚然，智慧大脑对大数据进行搜集、整合、分类、加工和处理，并通过云计算、机器学习乃至于根据人工智能实践来选择参数和设置模型，仍然没有越出追求自身利益最大化这一效用函数的性质规定，但由于智慧大脑的认知形成过程是建立在具有极大量、多维度和完备性的大数据基础之上的，大数据能够提供完全信息的特点有可能会让智慧大脑取得效用最大化。人类绝大部分选择者是非智慧大脑者，从科学意义上来讲，大数据对他们可谓是长期的黑箱，而他们依据自己认知所做出的选择又不可能实现效用最大化，于是，非智慧大脑者将以智慧大脑者的认知作为自己认知而做出选择，这便形成了大数据时代实际意义上的一元化认知结构。如果说我们划分智慧大脑和非智慧大脑是对人类选择主体的一种新界定；那么，我们揭示这两大选择主体实际意义上的一元化认知结构，则是对大数据时代人类认知问题的一种新解说。
大数据背景下人类实际意义上的认知结构一元化，将是未来发展的一种趋势，相对于经济理论抽象意义上的认知结构一元化，它容易把握和理解。但它在将来能否成为一种固定化趋势，取决于智慧大脑在经济、政治、文化和思想意识形态等领域进行选择时获得的效用函数值。对于该效用函数值的预期，大数据思维下的智慧大脑是具备这种能力的。从经济理论分析看，对效用函数值的讨论，将涉及内蕴且展示效用函数的效用期望问题的讨论。传统经济学的期望效用函数理论，是一种运用数学模型论证选择者能够实现最大化的理性选择理论（(Von Neumann and Morgenstern，1947；Arrow and Debreu，1954），现代非主流经济学是在分析风险厌恶和风险偏好的基础上，用一条S型的价值（函数）曲线取代传统的效用函数，并通过相对财富变动对选择者感受的分析，解析了选择者的效用期望会不断发生调整的情形（Kahneman and Tversky，1979）。那么，大数据时代选择者的效用期望会发生怎样变动呢？
人类社会发展的历史表明，人的主观期望与实际选择结果之间会发生经常性偏离。选择者的效用期望能否实现最大化，一是取决于选择者能否得到完全信息，另一是取决于选择者认知过程的科学化。事实上，现代经济学对传统经济学以最大化为核心的效用函数的质疑和批评，主要是围绕信息不完全和忽略认知过程展开的。大数据时代存在着提供完全信息的可能性，而智慧大脑利用互联网和运用云计算、机器学习和人工智能等手段，正在实现着认知过程的科学化，这便提出了经济学必须回答的两大问题：1、大数据思维下的人类选择是否可以实现最大化，2、大数据思维下选择者的效用期望会不会发生调整。这是现代经济学没有提及的两大问题，但当我们分别从智慧大脑和非智慧大脑来讨论这两大问题时，结论或许会让笃信经济学经典理论的学者大跌眼镜。
在未来世界，随着互联网平台的日新月异以及移动设备、物联网、传感器、社交媒体和定位系统等搜集大数据手段的覆盖面的日益扩大，大数据的极大量、多维度和完备性给人类选择提供了完全信息的基础。智慧大脑在云计算、机器学习和人工智能等的支持下，以数据分析为基础的认知过程也越来越科学化，于是，智慧大脑便可以知晓选择过程的结果，有可能实现最大化，这说明智慧大脑不存在效用期望的调整问题。另一方面，非智慧大脑以智慧大脑的认知为自己的认知，其效用期望完全依附于智慧大脑的效用期望。具体地说，非智慧大脑不对数据进行搜集、整合、分类、加工和处理，跳越了认知过程，同样不存在效用期望的调整问题。非智慧大脑效用期望完全依附于智慧大脑效用期望的情形，或者说，非智慧大脑以智慧大脑效用期望为自己效用期望的情形，统一于智慧大脑与非智慧大脑的认知结构一元化。如果要追溯非智慧大脑效用期望的变动，那就是从原先属于自己的效用期望转变成了智慧大脑的效用期望。
智慧大脑有可能实现最大化，以及不存在效用期望调整是一回事，但智慧大脑能否在所建模型中给定效用期望值却是另一回事。效用期望作为一种主观预期或判断，它不会在互联网上留下可供大数据分析的历史数据流、现期数据流和未来数据流，也就是说，不会在互联网上留下可供大数据分析的行为数据流和想法数据流，这在决定智慧大脑难以跟踪、模拟和推论效用期望值的同时，也给非智慧大脑放弃认知而效尤智慧大脑提供了某种聊以。推崇人工智能可以替代人脑的学者，好用Master和AlphaGo战胜世界顶级围棋高手的事实作为这种替代的立论依据，但无论我们怎样在大数据分析、机器学习和人工智能运用等方面进行深度挖掘，也找不到智慧大脑能在所建模型中给定效用期望值的科学依据。智慧大脑不能确定效用期望值，也就规定了非智慧大脑不能确定效用期望值。这又提出了一个在理论上有必要回答的问题：非智慧大脑还有没有效用期望？
在经济社会，智慧大脑和非智慧大脑的投资和消费选择的效用期望都是追求最大化，这一点是永恒的。但问题在于，非智慧大脑以智慧大脑的认知为自己认知，以智慧大脑的选择作为自己选择的情形，会使自己的效用期望完全停留在期望智慧大脑选择结果的形式上，这可以解释为大数据时代非智慧大脑的效用期望的一种变动。但对于这样的效用期望的理解，与其说它是一种效用期望，倒不如说它是一种效用期待。社会经济的精英是人数极少的智慧大脑群体，但推动投资和消费的是占人口绝大多数的非智慧大脑群体。因此，非智慧大脑群体的偏好、认知、选择和效用期望，应该是理性选择理论研究的重点。关于这一研究重点的逻辑和现实的分析线索，是大数据思维趋同化偏好趋同化认知认知结构一元化最大化效用期望。不过，这条分析线索包含着许多本文或有所涉及或尚未涉及的交叉性内容，它需要我们在继续研究大数据思维改变人类认知这一理论专题时，做出进一步深入的探讨。
关键词：技术经济学;实验教学;Excel;经管类专业
中图分类号：G642文献标识码：A文章编号：1674-120X（2016）05-0090-02收稿日期：2016-01-04
技术经济学是一门应用理论经济学的基本原理，是研究技术领域经济问题和经济规律、技术进步与经济增长之间相互关系的学科;是研究技术领域内资源的最佳配置，寻找技术与经济的最佳结合以求可持续发展的学科;具有较强的理论性、实用性、定量性和综合性等特点[1]。该课程目前的教学多以课堂讲授为主，偏重于整个理论体系的讲解。对于经管类专业学生，不但要求系统掌握基本理论和知识，还应具备经济分析方面的综合素质，需要把理论知识运用到实际应用中，解决经济管理中常见的技术方案经济评价、项目可行性研究、设备更新、方案选择、技术创新、价值工程等生产实践问题。由于该课程涉及许多定量分析，对于经管类学生学习难度较大，因此单纯应用传统的教学模式很难收到良好的效果，我们尝试引进实验教学的方式，通过Excel软件的应用解决课程中的应用难题，以有效地提高该课程的教学效果[2]。
一、经管类专业设置技术经济学实验教学的意义
（1）课程定量分析方法教学的内在要求。著名教育学家陶行知曾经说过：“行是知之始，知是行之成。”有效运用课堂理论知识解决实际问题是我们开设这项实验教学的主要目的。对于经管类专业学生来说，技术经济学课程教学中对投资项目的市场预测、经济评估指标分析均涉及相当多复杂的手工计算，投资者以外的其他经济主体对于投资项目的经济分析结论的验证也相当费时，因此如何解决理论知识的应用问题便成了本课程亟待解决的难题。
Office软件是办公中最常使用的工具，其中Excel是其重要成员，是一个强大的表格制作和数据处理软件。借助Excel各种编辑操作、财务数据分析方法、函数和图标等高级工具的综合应用，学生在不需要掌握复杂的编程和较难的数学推导情况下，就可以处理学习中遇到的常见的数据分析问题，并能解决学习中遇到的大部分量化问题。因此，开设本实验的意义在于使学生熟练掌握运用Excel进行函数模型及技术经济分析的计算，以期进一步提高学生对课堂理论知识的理解和解决实际问题的能力。
（2）实验教学有助于提高课程理论教学效果。通过实验可以把抽象的理论通过具体的形式生动地重现出来，不仅可以增强学生学习的兴趣、加深学生的记忆，更重要的是使得知识的传授过程变得具体、形象、易于理解，而且更具说服力。技术经济学中技术经济方案评价、资金时间价值、设备更新等理论对初学者很难理解。教师通过精心设计把许多理论问题包含在实验当中，通过具体的实验和应用，不仅使理论知识易于理解，而且还能通过实验发现新问题[3]。
（3）实验教学有助于推动技术经济学的学科发展。科学研究、理论教学、实验教学是学科发展的重要组成部分，三者密切联系、相互支撑、相互促进。技术经济学相关科研成果，可以通过实验教学加以体现，实验所创造的情境与学生已有的认知结构产生共鸣，使学生对抽象理论方法产生真实感，对教学内容产生认同感，愿意进一步深入学习，同时又可以激发教师以及学生对该学科的研究热情。从目前来看，实验教学正是学科发展这个木桶的短板，一旦突破，必极大推动学科发展[4]。
二、基于Excel的技术经济学实验教学的特征
Excel 是一种能够使财务管理工作变得轻松和高效的软件工具，使用它可以避开数学和统计学中较难的部分，使许多以前用手工计算很复杂的程序大大简化。实验项目以 Excel 为基本工具， 注重实用性和可操作性，充分利用了 Excel 的表格计算能力、图表显示功能、数据分析能力以及丰富强大的函数与数据处理功能，从实际案例出发，让学生了解技术经济分析中遇到的问题，理清问题结构，对问题中的关系进行量化，建立简单的数学模型，运用计算机工具来求得结果，帮助学生获得和提高动手能力、独立建模能力、综合应用理论知识能力[5]。
我们根据课程的难点与重点，在技术经济学的教学中主要应用 Excel 软件设计了资金时间价值计算、资产折旧计算、量本利分析等方面的内容，为复杂的技术经济分析带来极大的便利。应用Excel进行技术经济分析的核心是函数的应用，尤其是财务函数。财务函数主要可分为四类，即投资计算函数、折旧计算函数、偿还率计算函数、债券及其他金融函数。
三、实验教学内容的确定
1.实验对象和实验环境
本实验的开设可以面向经管类本专科学生，专业方向为财务、工商管理、市场营销、物流、工业工程、电子商务等。 实验环境为微机室，软件环境需要安装 Microsoft Office Excel 2003/2007，为保证Excel中的很多扩展功能可以使用，Microsoft Office需要完全安装，这样可以使加载宏功能可用。同时，教师机需要安装传输文件的软件如飞鸽传书，每次实验前由实验指导教师将实验所需要的数据、实验要求发送给学生。
2.基于Excel进行技术经济分析的基本原则
（1）正确性。要求根据案例背景在模型中输入正确的公式或调用正确的函数，公式能够正确反映各要素间的数学关系;函数的函数名与调用的参数符合语法，函数的逻辑关系清晰。
（2）动态性。使用单元格地址表示模型中的变量参数，当模型中的变量参数发生变化时，通过控件控制单元格地址，使模型能动态灵活地随变量的变化而改变，实现在不同情况下，得到不同的技术经济分析结论。
（3）简约性。在使用函数和公式时，尽量选择简约的表达方式，减少烦琐的、难以理解的公式。
（4）易维护性。模型分布区域化，在建模过程易于查找错误和修改，在经营环境发生变化时可以方便改善模型，同时，正确使用变量可以提高模型的易维护性[4]。
3.实验内容
根据经管类技术经济学课程设置的内容，实验主要包括7个项目，具体内容如下。
（1）移动平均分析和指数平滑分析;
（2）回归分析;
（3）投资项目经济评估指标分析;
（4）折旧计算;
（5）量本利分析;
（6）投资决策模型;
（7）项目风险模拟决策。
四、实验教学组织实施
（1）划分小组。小组合作学习是以教学目标为导向，以异质小组为基本形式，以教学各动态因素的互动合作为动力资源，以团体成绩为奖励依据的一种教学活动和策略体系。技术经济学教学实验采用小组形式，由 5～6 人组成，每组选出一个小组长，小组长负责小组内部的分工协调。小组之间可以互相帮助、互相启迪。同时，通过小组间的激励措施，还可以培养学生的团队精神、合作意识，另一方面也便于教师的实验教学监督与管理。
（2）示范讲解。教师每次示范都应根据教学任务和学生的实际情况明确示范目的，即要解决的问题，示范什么，如何示范，在示范时提示学生要观察什么。教师进行软件操作示范要正确、熟练，讲解要做到目的明确，有的放矢，确保讲解内容的正确性和科学性，给学生一个正确的模仿对象。这要求教师必须认真备课，保证每一步操作都做到正确规范。教师应根据学生的具体情况及差异性，确定讲解内容的深度、广度及具体的讲解方法。讲解要富有启发性和引导性，努力使学生知其然并知其所以然，提高教学效果。
（3）指导学生实验。在实验过程中，教师要引导学生对实验过程出现的问题进行讨论，学生是主体，处于积极主动地位，应让学生的智慧、才能充分表现出来。指导过程中要及时正确地找出学生实验中出现的问题，发现实验中的新结果，启发学生将实验结果和理论相联系。有些实验结果是验证了结论，有些实验结果可能与学过的知识相违背，这就要求学生不断领悟知识，拓展知识，从而更好地理解技术经济学相关理论知识。要承认学生的水平与能力有差别，对不同对象要因材施教。同时顾全大局，鼓励进步，帮助后进，调动全体学生做好实验的积极性[6]。
五、考核
实验以Excel工作簿和实验报告的形式提交[7]，其中：
（1）工作簿命名正确占10%。工作簿的命名规则为学号+姓名，例如：00088110 李四.xls。
（2）模型正确性占70%。使用正确的公式、函数、图，控件参数设置正确，数据分析和规划求解参数设置正确。
（3）模型的格式清晰美观占10%。模型在工作表中分布合理，图表具有标题。
（4）实验结果按时上交占10%。
（5）五级记分：优秀、良好、中等、及格、不及格。
技术经济学实验教学综合了经济学、计算机科学、决策模拟等多门学科，在教学的过程中，教师要精心准备实验内容，充分利用现有的软、硬件设备，科学组织与管理实验过程，规范实验考核。根据经管类学生的特点，将理论教学与实验教学结合起来，充分发挥学生的主观能动性，调动学生的学习积极性和创新思维，使学生能做到融会贯通、举一反三，形成科研、理论教学、实验教学的良性互动，促进学科的长远发展。同时，实验内容还需要进一步扩展，不断丰富实验项目、实验案例，尽量广泛涉及宏观的和微观的技术经济问题，通过Excel这个功能强大的表格数据管理软件进行数据分析和建立正确的模型，解决经济管理中的实际问题。
参考文献：
[1]侯琳琳. “四位一体”教学方法的实施与思考――基于《技术经济学》课程教学改革实践[J].教育与现代化，2010，（4）：34―37.
[2]安嘉清.《技术经济学》教学的实践与体会[J].中外企业家，2010，（6）：257―258.
一、经济学类课程的教学现状
经济学类课程涉及的内容多、知识面广、信息量大，给教师授课和学生学习带来了一定的困难。目前国内普遍采用的教学方式主要呈现以下几个特点:
一是以教材为中心，缺乏对内容的精简和逻辑梳理。课件内容基本上是教材中的概念、标题、案例等，几乎是电子版的教材，没有图像、视频等材料，课件的呈现形式单一。
二是以纯理论为中心，缺少与实际的联系。教师偏重于对基本知识和理论的介绍，例如，在讲授《国际经济学》时，教师只告诉学生贸易保护理论是李斯特提出的要素享赋之谜是里昂惕夫提出的国际分工理论出自赫克歇尔-俄林的创见等，但是不能联系经济现象向学生生动阐释理论的由来，导致学生感慨外国人提出的理论太多，混淆不清。学生的兴趣没有调动起来，完全是被动接受，更不会主动地去发现身边的经济学，并利用经济学理论解释或解决身边的问题，学生理论联系实际的能力没有得到锻炼。
三是以教师讲授为中心，不注重学生的参与积极性。教师以课堂讲授为主，采取教师讲、学生听的模式，缺乏与学生的互动，授课方式呆板、课堂气氛沉闷，没有将教师的主导作用体现在学生学习的主体作用中。
四是以应付考试为中心，不关注学生对知识的掌握。受传统应试教育观念的影响，高校经济类课程的教学依然以知识的灌输，学生满足于授课内容的死记硬背，上课记笔记、考试背笔记，为考试而学，考完后就忘了，达不到真正的教学效果和培养目标。
五是以多媒体为中心，忽视教与学之间的互动。在课堂教学中，有些教师过分依赖多媒体，在快速的屏幕翻页中，忽视与学生的互动:教师盯着电脑界面，进行讲解，自问自答，全然不顾学生的反应。学生望着投影幕布，抄录课件，不声不响，被动地跟着鼠标移动。由于教学信息容量大，教师为了将内容讲完，课堂上几乎不给学生思考或讨论的时间。学生忙着做笔记，无暇与教师互动交流，消化吸收的少。
以上方式导致教师授课没有创造性，学生学习没有主动性，学生在被动、僵化和单调的教学氛围下学习，从而无法训练学生分析问题、解决问题的能力，无法培养学生的创新意识和创新思维。造成以上情形的原因，主要有以下两点:
第一，高校量化式科研考核造成教师科研压力大，忽视对教学和管理等软指标的关注。依据国内现有的大学排行榜指标体系，教师数量与高校的排名直接挂钩，成正比例关系。为了在大学排行中取得靠前的名次，高校给教师的科研任务层层加码;加之，的难度越来越大、代价越来越高，造成教师的科研压力逐渐增大。迫于科研压力，许多教师把关注力放在职称和科研等硬指标上，降低对教学和管理等软指标的关注，因为前者带来的效果更直观、实在。所以，教师很难将太多的精力投入教学，更没有心思创新教学方法。
第二，对多媒体教学存在认识上的误区。多媒体教学作为一种新兴的教学模式，具有明显的优势，在大学教学中发挥了巨大的作用。但是，在教学中，多媒体教学作用被片面夸大或使用过度，以致照本宣科，多媒体成了一媒体。多媒体是一种辅助教学的手段，不能取代教师在课堂上的主导地位。因此，教师对多媒体应准确定位，正确认识多媒体技术在教学中的地位，适时、适量、适当地运用多媒体，并综合采用演讲式、提问式、启发式、探讨式等教学方法，才能取得良好的教学效果。
二、经济学类课程教学方法改革的措施
(一)采用课堂提问法
如何打破填鸭式的教学模式?让学生既能掌握基本理论知识和了解学科的逻辑体系，又能运用所学知识分析、解决问题，而非死记书本内容。较为有效的方法是课堂提问法。
课堂提问法是以问题为中心来组织教学的模式，锻炼学生在课堂上提出问题和解决问题的能力。问题既可以是关于经济理论的问题，如:为什么要在这一章学该经济理论?为什么该经济理论能或不能解释某一类经济问题?为什么提出该经济理论又产生了其他相关的经济理论?问题也可以是经济现实问题，如次贷金融危机等。
对于这些问题，学生在课堂上可以自问自答，也可以当场提出来，检验自己的理解与教师的讲解是否一致，在哪些方面有自己新的理解，哪些方面可能还不是很全面。如果每堂课都坚持提问，那么学生的学习效果则会大大提高。学生的思维得到了训练，加深了对基本知识和经济理论的理解和掌握，形成了自己的一套知识机构和体系，就不容易遗忘。
经济学类课程的学习，是一个循序渐进的过程，章节之间有很强的逻辑联系。以《宏观经济学》为例，开篇是国民收入的核算，其次是国民收入的决定，接着是产品市场的一般均衡，紧跟其后的是货币市场的一般均衡。学习国民收入核算是为学习国民收入决定做铺垫，学习了国民收入核算和决定后才能分析产品市场的一般均衡，才能了解产品市场的失衡问题，进而才能有效制定宏观经济政策。学生运用课堂提问法，就能把整个知识的逻辑体系串联起来，在脑海中勾勒出一幅清晰的逻辑体系图。学生只有理解了整个知识的逻辑结构，才能提高学习的效果和教学质量。
此外，在课堂提问法的训练下，学生对教师讲授的知识和理论都会问为什么，在深入理解经济理论之间的内在逻辑、把握理论精髓的前提下，能熟练分析并解释现实社会中的经济现象和问题，做到理论联系实际。总体而言，课堂提问法不会影响课程的教学进度，学生经过持续的训练，在后期的学习过程中反而会变得更轻松，对实现学生由被动学习转变为主动学习，能起到较好的促进作用。
(二)组织热点问题讨论和数据分析
分析能力，是指运用已学理论解释经济现象的能力。经济学与现实生活息息相关。在授课过程中，教师不仅要将现实中的经济政策、经济问题、经济形势等内容融入课堂，而且要鼓励学生了解并关心当前的经济形势、经济问题和经济政策。那么如何培养学生运用所学理论知识分析经济现象的能力，就成为课堂教学的一个重要任务。
教师根据授课内容，在课后给学生布置小作业，要求学生利用课余时间阅读《华尔街日报》,《经济学人》等经济类报刊上的评论板块、热点专题。在下次课上课前，利用5-8分钟进行热点问题讨论和经济现象分析。学生之间的讨论交流，既可以帮助其回顾上节课的知识点，加深对内容的理解，又可以充分调动其学习兴趣和求知欲望，培养其养成良好的学习习惯和能力。
经济学离不开指标数据，因此要注重对数据的收集。教师在授课中不仅要训练学生的数据收集能力，而且要运用数据说明或解释问题。教师可以向学生提供常用的数据网站，如IMF数据库、WEF世界经济论坛网站，美国商务部BEC数据库、圣路易斯联邦储备银行数据库，欧洲经济论坛、中央银行网站，中国的国家统计年鉴、经济景气月报等，让学生跟踪并发掘国际、国内重要指标的最新数据。在课前5-8分钟中，组织学生运用这些最新的指标数据，结合所学的理论知识分析数据背后反映的问题。如此，不仅可以使学生学以致用，而且锻炼了学生的逻辑思维和分析问题的能力。
(三)开展研讨式教学模式，积极引导学生发言
研讨式教学，是一种以解决问题为中心的教学模式，要求教师和学生均以研究者的身份参与到教与学的活动之中，允许学生就教学中的问题发表独立见解，鼓励创新，注重培养学生的求异思维和研究能力。它有助于培养学生的学习兴趣和热情，培养学生的自主学习和创新能力，培养学生的团队意识和表达能力。
与大多数学科不一样，经济学类学科对同一个问题可能有两种截然不同的答案，并且各种经济学流派并存，相互独立、相互批驳。因此，在讲授经济类课程时，教师不仅要让学生学习理论知识，而且要鼓励学生积极讨论和思考，引导学生发表自己的观点。
研讨式教学是将研究和讨论贯穿于整个教学过程的教学模式，通过研讨式教学，可培养学生的自主学习能力、语言表达能力和创新能力。著名经济学家凯恩斯说过经济学不是一种教条，只是一种方法，一种心灵的容器，一种思维的技巧，帮助拥有它的人得出正确的结论。换言之，经济学是一种分析问题、解决问题的方法，是思维的形成过程。在教学中要以学生为主体，让学生通过讨论，加深对课堂内容的理解。
受传统教学模式的影响，学生在课堂上习惯于被动听讲，怠于主动回答问题，更不愿积极提出问题，出现这种状况实际上与教师的教学模式有着直接关系。如果教师在课堂上能引导学生参与到课堂教学互动中，鼓励他们积极回答问题，并主动提出问题，那么学习效果会得到明显改善。
让学生适应新的学习模式，需要学生克服心理障碍，需要教师积极引导和鼓励。只要学生努力尝试讨论和发言，就给予表扬，即使回答得不正确，也应给予鼓励。前苏联教育家苏霍姆林斯基曾说过如果儿童不仅仅知道而且体会到教师和集体对他们的优点既注意到了，又很赞赏的话，那么，他就会尽一切努力变得更好。对不同层次的学生，应提出不同的要求，采用正面激励的方法，让学生树立自信心，消除自卑心理，营造学生勇跃发言、积极讨论的学习氛围。
(四)尝试案例教学模式
案例教学模式是一种以学生为中心对现实问题和某一特定事实进行交互式探索的过程。案例教学具有启发性、实践性等特点，是提高学生能力和综合素质的有效方法。案例教学在西方国家己经发展得较为成熟，有一套行之有效的操作理论、规范和模式。
与其他社会学科不同，经济类学科是对经济发展状况的总结，直接产生于现实经济生活，并反作用于现实经济生活，具有极强的实践性。因此，教师应引导学生积极关注日常的经济现象和经济问题，运用经济学理论知识对案例进行分析，促使学生对现实经济现象和经济问题进行思考和分析，加深其对经济学理论的深入理解，帮助其形成经济学的思维方式。
然而，在高校经济学类课程的传统教学中，面临的最大问题就是理论与实际相脱节，培养的学生不能迅速适应中国社会主义市场经济快速发展的需要，也不能适应用人单位的业务发展需求。与中国培养应用型、创新型的经济管理人才的目标，相距较远。因此，在课堂教学中，教师可以选择国内外著名公司的经济活动或者重大经济事件作为教学案例，精心策划和指导，根据教学目标和要求提出问题，要求学生以团队的形式从正反两个方面进行分析，通过对典型案例进行深入剖析，有助于培养学生综合运用经济学知识的能力和专业术语的组织运用能力。
案例教学模式要求学生对所学知识能融会贯通、灵活运用，有利于调动学生学习的积极性和主动性，可以激发学生的探究和尝试欲望，提高学生对问题的辨别和分析能力。
三、结语
经济学类课程是一个内容庞杂的体系。进行教学方法改革，不断完善经济学类课程的课堂教学内容和方法，是提高教学效果与质量的有效途径。在探索教学方法改革的过程中，应注意以下几点:
一是要遵循教学规律，更新教学内容。学生是教学过程中的主体，必须发挥学生的主动性、积极性。任何教学模式的核心都是人，不能忽视教学中人的因素，要处理好人与机的关系，发挥教师的主导作用，实现学生的主体地位。只有把教师的主导作用体现在学生学习的主体作用中，以人为本，才能圆满地完成教学。同时，教学内容不仅要注重基本理论、方法等的讲授，而且要引入国内外的经济热点问题，拓宽学生的眼界，积极引导学生运用专业知识分析经济问题。
二是要丰富教学方法，激发学生兴趣。教师应根据教学内容的特点，勇于创新，采取合适的教学方法，增强师生之间、学生之间多维有效的互动，充分发挥各种教学方法的优势，调动学生的学习兴趣，促进学生主动思考、质疑问难，从而有利于学生潜能的开发和个性的发展，激活学生的情感和思维。
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——以“应用经济学”一级学科为例
韩永青黄丽
（中南财经政法大学图书馆湖北武汉430073）
摘要：从CSsci发文量、权威期刊发文量、基金立项数三个维度，对2001－2013年近13年四所代表性财经类高校（上海财经大学、中南财经政法大学、中央财经大学、西南财经大学）应用经济学一级学科科研成果进行对比分析，揭示四所高校应用经济学一级学科科研贡献、质量与实力，为高校学科评价提供参考，从而促为高校重点学科建设与发展。
关键词 ：财经高校；应用经济学；科研成果；比较
中图分类号：G350文献标识码：Adoi：10.3969／j.issn.1665－2272.2015.16.004
国家教育事业发展第十二个五年规划将“加强高等学校重点学科、科研创新重点基地、重大科技基础设施建设和创新团队建设，实现科技创新和人才培养能力的跃升”作为我国教育事业发展的五年规划，并提出完善以科研成果“质量和贡献”为评价导向的激励机制。可见，建立以“质量和贡献”为核心的科研评价机制、加强高等学校重点学科建设等已经成为我国教育改革与发展的共识。
重点学科建设是创建一流高校的核心工作，而科研质量的提升则是高校重点学科建设的一个重要方面。因此，对高校重点学科科研成果进行分析，是加强重点学科建设的有效途径。目前国内相关学科科研评价研究主要集中在学科评价指标探讨、学科领域学者分布、机构分布、图书分布及基金分布情况，学科国际发展研究等方面，但少见从高校比较的视角，对某一学科科研成果进行分析。而高校之间的对比分析，是明确高校之间学科差距的重要方法，是指导高校进行重点学科建设的有效途径。基于此，笔者拟以应用经济学一级学科为例，以四所财经类高校为研究对象，对财经类高校应用经济学一级学科科研贡献、质量与实力进行较为系统的对比与分析，旨在明确高校之间的差距，以促进学科建设与发展。
1数据来源及研究方法
1.1数据来源及检索方法
为了保证统计数据的质量，本文仅统计三类信息源，分别是中文社会科学引文索引数据库（CSSCI，ChineseSocialScienceCitationIndex）发文量、应用经济学权威期刊发文量、及国家社会科学基金、教育部人文社会科学基金立项数。为了保证高校研究成果的连续性，考虑到最新数据的时滞性，本文选取了2001－2013年13年的数据。选取了四所具有代表性的财经类高校，分别是中南财经政法大学、西南财经大学、中央财经大学和上海财经大学。
CSSCI中文社会科学引文索引数据库是由南京大学中国社会科学研究评价中心开发研制的引文数据库，其采用定量与定性相结合的方法从全国3500余种中文人文社会科学学术性期刊中精选出学术性强、期刊质量高、编辑规范的500余种期刊作为来源刊。因此，CSSCI收录文献可以作为社会科学研究的重要评价指标，可定量评价一个机构的科研贡献。本文具体检索方法为，在作者机构字段输入学校名称，在学科类别中选择“经济学”，在学位分类中选择一级中的“应用经济学”，并将发文年代限制在2001－2013年即可。
公认的权威学术期刊在繁荣学术事业、推动学术创新、培养学术新人、促进叙述交流等方面发挥了及其重要的作用。为了更好地分析高校发文质量，本文选取国内公认的权威刊物，统计四所高校应用经济学学科在权威期刊上的发文量，依此来分析四所高校应用经济学一级学科科研成果质量。本文权威期刊选取以《中国学术期刊影响因子年报（人文社会科学）》（2014版）为依据。选取的四本期刊分别是，中国社会科学（A／K综合性人文、社会科学类0排名第一位）、经济研究（F0经济学理论排名第一位）、经济学（季刊）（F0经济学理论排名第二位）、世界经济（F11／F17（除F12）世界各国经济排名第一位）。具体检索方法为，在作者机构字段输入学校名称，在期刊名称字段输入期刊名称，在学科类别中选择“经济学”，在学位分类中选择一级中的“应用经济学”，并将发文年代限制在2001－2013年即可。
国家社会科学基金是我国支持社会科学研究的最主要基金，是我国研究课题的最高档次，代表了我国科学研究、社会科学研究的最高水平。教育部人文社科基金是教育部面向全国普通高等学校设立的各类人文社会科学研究项目，是我国社会科学研究的另一个主要项目。笔者主要通过统计这两类项目的立项数，已期从另一个侧面反映四所财经类高校的应用经济学学科的科研实力。国家社会科学基金项目立项数来源于国家社科基金项目数据库，教育部人文社会科学研究项目立项数来源于中国高校人文社会科学信息网的教育部人文社会科学研究管理平台。
1.2数据分析方法及相关标准
（1）文献计量分析法。通过对CSSCI发文量的统计，分析四所财经类高校应用经济学学科科研产出能力；通过对权威期刊发文量的统计，分析四所财经类高校应用经济学学科科研影响力；通过对国家社会科学基金、教育部人文社科基金立项数的统计，分析四所财经类高校应用经济学科学科的科研实力。
（2）相关数据采集标准。由于各类基金项目数据库与CSSCI数据库的结构不同，提供的检索功能也有略有差异，本文尽量制定统一的数据检索方法和标准。具体包括：为了统计署名为某高校的所有发文量，在检索时，没有将作者机构限定在第一机构中，只要署名为该单位即可；②国家社会科学基金项目数据库提供的学科分类有应用经济学，依此进行检索即可；③教育部人文社会科学研究管理平台的学科分类只有经济学，故检索结果统一限定在经济学学科范围内，其统计结果只到2013年1月1号，所以检索结果实质上为2001－2012年；④应用经济学二级学科的分类参照中国学位与研究生教育信息网的二级学科划分，具体包括国际贸易学、财政学、金融学、国民经济学、区域经济学、产业经济学、劳动经济学。由于利用统计学、计量经济学作为二级学科在CSSCI中均未找到检索结果，故本文不予考虑。
2结果与分析
2.1应用经济学一级学科、二级学科科研产出分析
对高校来说，其发表学术论文的多少是其科研产出水平的直接度量指标之一，的数量可以表征高校的科研贡献度。本文以CSSCI发文量来统计高校的学科科研贡献度。从图1可以看出，2001－2013年间，上海财经大学应用经济学一级学科CSSCI发文量位居第一位，科研实力最强，发文2983篇，高出第二位中南财经政法大学472篇，在国内应用经济学领域占有绝对优势。中南财经政法大学和中央财经大学应用经济学CSSCI发文量相差不大，而西南财经大学应用经济学CSSCI发文量相对较少。从图1中可以看出，四所高校对我国应用经济学学科科研产出的贡献程度。
从图2可以看出，上海财经大学的国际贸易学、金融学、国民经济学、区域经济学CSSCI发文量位居第一位，而财政学、劳动经济学发文量在四所财政类高校中排名第三，可见，国际贸易学、金融学、国民经济学、区域经济学是上海财经大学的优势学科。中南财经政法大学的产业经济学、劳动经济学CSSCI发文量位居第一位，可见，产业经济学和劳动经济学是该校的优势学科。中央财经大学应用经济学总体发文量位居第三，但财政学发文量位居第一，且高出第二名高校193篇。可见，在国内财政学领域，中央财经大学具有相当的科研实力。因此，从四个高校应用经济学二级学科的排名情况，可以看出不同高校的优势二级学科，从而指导该校加强优势重点学科建设，突出同类高校之间的不同特色。
2.2应用经济学权威期刊发文分析
从CSSCI发文总量可以看出一所高校的科研贡献度，而权威期刊发文量则可以看出一所高校的科研质量。在本文选取的四本权威期刊中，应用经济学一级学科发文总量排名依次为上海财经大学（99篇）、中央财经大学（65篇）、西南财经大学（46篇）、中南财经政法大学（18篇）。上海财经大学无论是CSSCI发文总量、还是权威期刊发文量都位居第一位，其应用经济学实力可见一斑，值得其他高校学习（见图3）。
2.3应用经济学各类基金立项数分析
对四所高校各类基金立项数进行分析，可以从一个侧面反映被研究高校的科研实力和水平。从图4中可以看出，2001－2013年，四所财经类高校国家社会科学基金和教育部人文社会科学基金立项总量分别是，上海财经大学2271项，中南财经政法大学立项1191项、西南财经大学969项、中央财经大学660项。其中，中南财经政法大学国家社会科学基金立项数最高，达236项（见表1），即2001－2013年13年间，应用经济学一级学科立项数最多，但其科研贡献与质量还需加强。上海财经大学教育部人文社会科学基金立项数最多，达2117项（见表1）即2001－2013年13年间，经济学学科立项数最多，其科研贡献与质量也最高。
从年代分布情况来看，四所高校的国家社会科学基金立项数呈稳定上升趋势，但从2008年开始，教育部人文社会科学立项数开始下降。这与其相关限制有关，如申请教育部人文社会科学研究一般项目的负责人同年度不能申请国家社科基金项目，连续2年申请教育部一般项目未获资助的申请人，暂停1年一般项目申请资格等。
3结语
本文通过CSSCI发文量、权威期刊发文量、基金立项数三类信息源，使用文献计量分析、对比分析等方法，研究了具有代表性的四所财经类高校应用经济学一级学科科研贡献度、质量及科研实力。通过对比分析，进一步明确不同高校应用经济学一级学科在科研成果、质量和科研实力之间的差距，同时可以看出不同高校的优势二级学科，为高校重点学科建设提供参考。当然，由于研究时间及篇幅限制，本文仅挑选了CSSCI发文量、权威期刊发文量、基金立项数三类信息源，SCI、SSCI、EI等国际信息源并未统计在列。挑选的高校也仅选取了四所具有代表性的财经类院校，未能对所有开设应用经济学专业的高校进行对比分析。因此，本文的研究仅仅只是一个开端，一个雏形。但本文的研究方法可以为其他高校、其他学科科研成果分析提供参考。下一步，笔者将选取更多的院校，选取更为全面合理的指标，多层次、多指标、全方位进行科研成果影响力对比分析。
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关键词：创新教育；经济学；人才培养模式
一、基于创新教育的教育教学理念
一般认为，对于“创新”的研究始于奥地利学派经济学家熊彼特(1921，1934，1942)。熊彼特认为创新就是将关于生产要素的“新组合”引入生产体系；英国学者弗里曼(1987)将创新概念扩大到包括发明、创新和创新的扩散三重概念，将创新分为渐进式创新、突变式创新、新技术体系和新技术经济范式。而最新的理论研究认为，创新是新的生产要素的创新，更为重要的是依靠无形要素实现要素的新组合。依据这一理论，知识和人力资本成为创新的基础，特别强调人力资本对知识积累的重要性。在这一理论背景下，创新教育就应当成为一种必然选择。培养大批优秀的创新型人才服务于社会，是高校人才培养的核心任务，也是高校生命力和发展力的关键所在。
所谓创新教育，是指以培养人的创新意识、创新精神、创新能力和创新素质为基本价值取向的一种教育理念和教育实践。创新教育适应知识经济时代的教育发展趋势，其核心目标是培养创新型人才。
具体地说，经济学创新型人才培养必须树立以下几方面的教育教学理念：
一是因材施教。坚持以学生为本，充分尊重学生的意愿和要求，分类培养，突出个性，全面发展。强调通识教育，强化学科专业基础，倡导自主发展，形成学术导向型和应用型人才培养的“双轨制”发展目标模式，进行分层分类教学。
二是学思结合。孔子曰：“学而不思则罔，思而不学则殆”，一味地读书而不思考，就会为书本所累，被书本牵着鼻子走，从而为书本表象所迷惑而不得其解。知识是静态的，要提倡学生学会思考、深入思考，在思考中将知识转化为素质和能力。
三是知行合一。“知行合一”是明代大思想家王阳明的教育思想，即不仅要认识(“知”)，更应当实践(“行”)，唯有把“知”与“行”统一起来，方能称其为“善”。在传统经济学教育中，存在着严重的“知行分离”现象，理论经济学被讥讽为“黑板上的经济学”。要对此认真反思，反复探索，努力克服“知行分离”教育观，按照“理论有用、实践为重”的指导思想，高度重视和加强实践教学，帮助学生从书本和课堂中解放出来。
四是开放融合。所谓开放，指经济学教育要广泛吸取古今中外一切优秀的教育思想、理论与方法，为我所用。所谓融合，包括知识、素质和能力的融合，通识教育和专业教育的融合，教学和科研的融合，不同学科和知识体系的融合等。
二、基于创新教育的人才培养目标
在分层分类的教育体系下，地方院校的经济学类专业面临着来自研究型大学和高职院校两方面的压力：如何根据自身资源禀赋条件，主动适应社会需求，自觉遵循高等教育规律，确立创新教育的人才培养目标至关重要。
在分层分类的高等教育体系中，作为以本科教育为主的地方财经类大学，既不能像综合性重点大学那样，完全按照精英教育的模式培养学科学术型人才，也不能像职业技术学院那样，一味突出职业技能，培养实务操作型人才；而应当综合精英教育和大众化教育两方面的特点和优势，走符合自身实际又具有学科特色的发展道路，即按照“打好宽厚基础、全面增强素质，通过交叉复合、培养知识迁移与转换能力，加强实验实践教学、提高实际应用能力”的要求，努力培养具有社会主义市场经济适应能力和竞争能力，具有创新精神和实践能力的应用型经济学人才。
具体地说，要贯彻因材施教的教育教学理念，在充分尊重学生的意愿和要求的基础上，实行分类分层次培养。坚持以社会需求为导向，给学生提供更多的专业选择空间，学生入学后前两年按学科大类完全打通培养，以夯实基础；两年后根据学生个人特长、兴趣和未来就业取向，结合社会发展需要，分别允许学生在院系专业组内、学科大类内、经济管理类之间以及在全校范围内选择专业，进一步拓展学生的选择空间。根据经济学的特点，形成以学术创新为导向的理论经济学学术人才培养方向和以就业创业为导向的商务应用经济学人才培养方向。对不同学生开出不同的“菜单”，因势利导地进行分层分类教学：对渴望继续深造、准备考研出国的学生，安排的课程侧重于理论基础、方法原理、学科发展的深入研究；对毕业后直接进入就业市场的学生，安排的课程注重于专业知识和技能的实用性，在教学中着重学生创新创业能力和应用能力的培养与训练，提高学生对市场需求的适应能力，努力提高就业层次。
三、基于创新教育的人才培养方案
根据创新人才的培养目标，全面优化人才培养方案，改革教学内容和课程体系，夯实科学文化素质和创新知识基础，是构建科学合理的人才知识和素质结构的内在要求。为此，南京财经大学的具体做法是，推行“2+2”培养模式，建立“平台+模块”课程体系，即：前两年按照学科大类完全打通培养，建立通识教育课程、公共基础课程、学科基础课程和实践教学“四位一体”的经济学大类基础教育平台，夯实学科基础；后两年分别建立专业课程模块，学生根据个人意愿和志趣进入不同专业课程模块学习，分别由模块所在的专业组织教育教学活动，完成相关培养过程。
1.按照“通、宽、厚、透”要求搭建通识教育课程平台
通识教育课程改革的指导思想是：在本科教育阶段构建以素质教育为取向的通识教育课程体系，在最基本的知识领域为学生提供多学科交叉综合的精品课程，推进人文科学、社会科学、自然科学与经济管理等专业知识之间的融合贯通，贯彻“通、宽、厚、透”的基本要求，为学生提供科学方法论、人文科学、社会科学、自然科学和综合素养类基础知识。
2.按照“分类教学”要求搭建公共基础课程平台
大学英语继续实施“1+1”教学改革，提升平台，优化模块，不断探索与专业教学的有效衔接。第一学年完成四级英语和六级英语的学习与训练任务，第二学年停开原普通大学英语课程，代之以各种模块选修课。数学公共基础课坚持分层分类教学，根据不同要求，制定相应标准，给学有余力的学生提供较高平台；为数学基础较差的学生提供符合经济学类专业数学教学大纲基本要求的平台，分别编班组织教学。计算机公共课实行统一目标下的多维度考核，适应社会需要，不断提高学生的计算机应用能力。大学语文着力提高学生的文学艺术鉴赏能力、沟通能力和写作能力。
3.按照“交叉融合”要求搭建学科基础课程平台
专业教育课程体系由学科大类共同的基础课程即专业基础课和专业主干课程构成。专业基础课程由若干门理论经济学课程、应用经济学课程和管理学课程组成，由学生在一、二学年中完成学习任务。除了包括教育部第一届经济学学科教学指导委员会1998年确定经济学
类专业8门核心课程(包括政治经济学、西方经济学、国际经济学、金融学、计量经济学、财政学、会计学和统计学)外，增加管理学原理、财务管理、市场营销学等管理学类课程。
4.按照“一体化”要求搭建实验实践教学平台
实验实践教学是大学本科人才培养的重要环节，也是贯彻“知行合一”教育理念的必然要求。实验实践教学环节包括实验教学和实践教学两部分。实验教学包括课程型实验、专业型实验和综合型实验三大类型。课程型实验是理论课程中的单项实验，旨在加深学生对理论概念、原理和规律的理解；专业型实验是针对学生所学专业开设的专业技能综合性实验教学课程，强调学生专业技能和应用能力的培养；综合型实验旨在训练学生的专业技能和综合能力，培养学生分析问题和解决问题的综合能力。实践教学包括：认知性实践、文献综述、毕业实习、毕业论文(设计)等。在实践中培养学生运用所学知识和理论提出、分析、解决问题的能力，自觉寻求新理论，探索新方法，在实践活动中有所发现、有所发明、有所创造，进而使学生的创新精神和实践能力得到实际培养和全面提升。
5.按照“主、精、特、复”要求建立专业课程模块
在“平台+模块”课程体系中，前两年搭建基础教育总平台，后两年分别建立经济理论与方法、经济应用与实务等专业课程“模块”，学生可分别选择进入不同专业课程模块学习，分别由模块所在的专业组织教育教学活动，完成相关培养过程。专业课程模块包括专业主干课、专业选修课。专业主干课是专业所特有的、在自己特定领域和学科向纵深发展的专门化课程，专业选修课则可以使学生根据自己的特点在专业上继续拓展和延伸。为了加强经济学专业学生的理论基础，要强调政治经济学和西方经济学这两大理论经济学课程的重要基础地位和作用，《资本论》导读、中级微观和中级宏观等提高内容都应是经济学专业的主干课程。
6.按照文化传承创新要求推进职业发展教育、创业教育、第二课堂活动的一体化
我校强调“三商”(智商、情商、灵商)并举、“五能”(外语、计算机、沟通、写作、专业技能)并重、“四学会”(学会知识技能、学会动手动脑、学会生存生活、学会做事做人)。以“挑战杯”、全国英语演讲大赛、全国大学生数学建模竞赛为重点，以高水平运动队、高水平艺术团体和高水平社团建设为主体，以学生课外学术科技文化活动为载体，不断加强学生的创新技能培养。
四、基于创新教育的人才培养过程
贯彻“学思结合、知行合一”的教育理念，从过去的“以知识为中心”转变成“以能力为中心”的人才培养新模式，进一步创新人才培养过程，把传统固定的教学过程转变为教学互动的选择性过程，把传统的知识传授过程转变为以能力培养为中心的教学过程，全面引入现代教学方法和技术，不断提高人才培养质量。
通过引入自主性学习、研究性学习、合作性学习等现代教学方法，改变过去落后的满堂灌教学方法，充分调动学生的学习积极性。
引入信息技术和现代教育技术，全面改造传统经济学学科专业，改造传统教学管理模式，改变传统教学手段，实现经济学信息资源的互通共享和经济学教育模式的改革与创新。
引入本科生导师制度和助教制度，使教师更好地对学生因材施教，进一步加强专业指导和学术引导。例如，引入助教之后，师生可以就某一问题以讨论、角色扮演、论坛等多种形式进行探讨，形成“边干边学”的有效学习路径，让学生在参与中形成创新思维并提升其解决问题的能力。
五、基于创新教育的教育教学评价机制
改变应试教育背景下的僵化教育教学评价体系，鼓励教师把创新方法、创新精神融于课堂教学过程，鼓励学生大胆创新、勇于创新。
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