什么是数字经济？南京大学的专家给出的定义是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态，是以数据资源为关键要素，现代信息网络为主要载体，信息通信技术融合应用、全要素数字化转型为重要推动力，促进公平与效率更加统一的新经济形态。

      “数字经济已经渗透到我们生活中的方方面面，与大家有着千丝万缕的联系。”南京大学商学院经济学系系主任皮建才教授解释，共享单车、共享汽车、外卖甚至是网购等都是数字经济的体现。“以交通出行为例，遍布在城市街头的共享单车，穿梭于大街小巷的滴滴打车，都是通过互联网手段、借助卫星导航系统而实现的一种服务功能，这种服务体系在给人们生活带来极大方便的同时，也孕育了一种新的经济形态，这就是数字经济。”

       专家解释，一些互联网公司以及传统的金融企业对科技转型的诉求非常强，需要大量既了解金融知识又具备计算机技术能力的复合型人才，这种既熟练掌握经济学理论知识，又懂互联网、大数据等相关知识的人才就是数字经济人才，“例如银行在面对一些中小企业提供的数据资源时，无法合理全面地应用起来，数字经济专业人才的引进可以通过搭建平台，使用人工智能和大数据等技术赋予数据资源生命，帮助银行能快速准确地判断企业是否面临风险等问题。”

       基于经济学科的基础与优势，南大获批设立数字经济本科专业，成为全国双一流高校中率先开始探索数字经济人才培养模式的先行者之一。

      “作为全国双一流建设学科，南大理论经济学和计算机科学与技术两大学科将在师资力量、教学资源等方面为数字经济专业提供全方位强有力的支撑。”皮建才介绍，在数字经济与管理相关领域，学校的科研工作者已在国内外权威期刊发表了近百篇论文，并承担了多项国家级科研项目。“这些专家大多数都将走进数字经济专业的课堂，带领学生追踪全球数字经济的最新成果，关注数字经济发展中的前沿问题。”  

       中国信通院发布的《中国数字经济发展白皮书(2021)》显示，2020年我国数字经济规模达到39.2万亿元，占GDP比重为38.6%；数字经济增速达到GDP增速3倍以上，成为稳定经济增长的关键动力。2022年，随着数字经济步入全新发展阶段，数字经济时代新就业形态不断涌现，市场对数字经济专业人才需求呈现快速增长趋势，就业前景广阔。

      “数字经济专业人才致力于研究数字经济的运行规律，测度数字经济的规模，促进数字产业化与产业数字化发展，实现数字技术与工业、农业、服务业等行业的深度融合。”皮建才表示，数字经济的蓬勃发展将形成对相关人才的巨大需求。中国数量众多的互联网公司、金融科技公司等新兴企业的发展，以及传统企业的数字化转型都需要大量数字经济类人才。除此之外，数字政府、数字社会治理、智慧城市建设、数字乡村和数字监管等领域，以及各类高校、科研院所和大型企业的研究机构，例如阿里和腾讯的研究院、中国工商银行金融科技研究院等都可以为数字经济类人才提供发展平台。

      “我们对数字经济专业建设有个美好愿景，希望经过我们的培养，能为社会各领域提供一大批高水平的数字经济复合型人才，为中国数字经济的发展提供强大的智力支撑。从南大数字经济专业走出的人才不仅不愁找不到好工作，还能凭借出色的专业能力吸引大厂主动来签约。”皮建才说。

       交叉融合培养将成为南京大学数字经济专业人才培养模式上的一大创新。今年，南大数字经济专业将按照“技术科学试验班”大类进行招生，在本科低年级阶段实行不分专业，大类培养模式。技术科学试验班内共有数字经济、人工智能、集成电路、软件工程四个学科，招收500名新生。在大类培养阶段，新生不仅可以接触到经济学基础课程，还可以通过学习人工智能导论、物理学、计算机语言学等不同领域的基础课程，逐步明确未来的发展方向，在专业分流时做出合适的选择。

       在专业培养中，数字经济专业充分发挥理论经济学和计算机与人工智能学科的独特优势，按照学科交叉融合的逻辑进行课程设置，引入“数字经济导论”“互联网经济学”“大数据经济学”“数据库技术及应用”“机器学习与数据挖掘”等课程。“数字经济专业具有较强的交叉属性，我们将更加强调培养学生的复合能力。学生需要掌握经济学、数据科学、计算机科学等领域的基础理论和技术，熟练掌握具体经济活动中的大数据应用分析技能，因此课程设置上也与其他专业有一定区分。”南大本科生院常务副院长徐骏说，通过打破经济金融与数字科学之间的专业壁垒，能培养出既掌握扎实的经济学知识，又具备前沿数字技术能力的复合型数字经济专业人才。

       从理论到实践，从研究到应用，为了让学生得到全方位的学术滋养，南大将通过研究型的教学方式，向数字经济的高年级本科生开放部分研究生课程，为学生提供学术发展空间。与此同时，数字经济领域产学研各层面的学界专家、行业精英也会走进南大开设实践前沿专题讲座，通过校内外联动的方式，不断创新和优化数字经济人才培养的新模式。

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