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陈煜波:中国数字人才面临很大的结构性短缺

“中国数字人才面临很大的结构性短缺,以人工智能为例,中国数字领域人才远远落后于美国,全球顶级AI研究者中,即便算上不在国内的海外华人,也依然处于相对欠缺的状态。” 11月28日,清华大学经济管理学院副院长、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波在“《财经》年会2018:预测与战略”上如此表示。

数据显示,中国数字经济占GDP比重超过30%,今年李克强总理政府工作报告采用的数据是30.6%。人工智能、物联网为代表的所谓的ICT信息和通信技术正在越来越和传统产业融合。这种融合不仅仅是数字经济发展,更是中国整个经济发展新动力。

陈煜波表示,由于现在中国的数字经济从传统过去这么多年更多是以互联网用户红利为主,向所谓产业链上游,更重要是说发展。从这个角度来讲,现在数字经济的发展已经从消费端更多向产业链上游供给端发展。在这个过程中,人才尤其是数字人才变得特别关键。

陈煜波重点介绍了清华经管互联网发展与治理研究中心和领英合作的一个研究结果。研究显示,在中国排名前15位的数字人才城市中,长三角所在城市最多,其次是珠三角、环渤海地区。而第1名上海占全国数字人才比例高达16.6%,而第15位沈阳占比仅为0.8%,差距非常之大。

前十名数字人才城市分别是上海、北京、深圳、广州、杭州、成都、苏州、南京、武汉、西安。这其中一个比较可喜的现象是,中西部城市也存在崛起迹象。前十名城市中,中西部城市占据4个名额,分别是成都、重庆、西安、武汉。

从行业分布角度看,将近一半的数字人才都是在传统的ICT行业,传统行业前三位分别是制造业、金融业、消费品行业;而职能分布上,接近85%数字人才分布在传统研发领域,深度分析、先进制造、数字营销等职能人才加起来不到5%。另外,数字人才的专业背景集中在计算机科学、软件课程、电气和电子工程等,其中,工商管理专业也逐渐成为数字人才的一大来源,融合趋势明显。

陈碧波

 清华大学经济管理学院副院长、互联网发展与治理研究中心主任陈煜波

以下为陈煜波发言实录:

陈煜波:谢谢主持人!各位嘉宾晚上好!非常荣幸能够有机会来到《财经》夜话跟大家探讨下今天这个题目,在今天《财经》夜话开始之前我抛砖引玉,待会还有更加精彩的圆桌嘉宾跟各位分享。

我结合今天《财经》夜话分论坛主题:“数字经济”先抛砖引玉跟大家谈一谈,清华经管学院互联网发展与治理研究中心最近推出一个研究报告主题关于“中国数字经济”,题目叫“中国经济的数字化转型:人才与就业”,具体关于中国数字人才现状与趋势研究。

这是清华经管互联网发展与治理研究中心和领英合作的一个成果,发展背景基于数字人才发展的现状及需求、流动的趋势做了研究。待会跟大家汇报一下什么是数字人才?

一个背景跟今天主题很相关“数字经济”,什么是数字经济?我想开始很重要的现在很关注的背景,一个是以互联网大数据、人工智能、物联网为代表的所谓的ICT信息和通信技术,很重要现在越来越和传统产业融合发展。这种融合发展越来越成为中国不仅仅数字经济发展,更重要是中国整个经济发展新动力。

二、由于现在中国的数字经济从传统过去这么多年更多是以互联网用户红利为主,向所谓产业链上游,更重要是说发展。从这个角度来讲,现在数字经济的发展已经从消费端更多向产业链上游供给端发展。在这个过程中,人才尤其是数字人才变得特别关键。这个研究非常重要的目的是两个:

1、帮助每个个人到企业,乃至国家的政策层真正洞察现在中国所谓数字人才现状,摸一摸家底,市场供需情况、人才流动情况如何?从现在所谓数字人才角度。

2、大家现在都在谈数字经济,如何去衡量数字经济?中国数字经济发展的现状如何?大家都知道从传统统计角度,统计局的数据无法去了解,更多谈到ICT产业投资、就业人数,很难去准确统计,全世界都有这样的难题。我们想通过数字人才也许是很好的角度来衡量现在中国数字经济发展的现状,更重要是对中国经济数字化转型有一个相对客观的认识。这种认识不一定非常完美,但一定基于数据的一种客观认识。

宏观在数字人才不同行业,中观在不同职能,微观到数字人才每一个个体特征上面的分布,而且在中国不同区域的分布。

数字人才整个就业情况如何?市场需求如何?人才流动趋势如何?这是主要研究的方向。

今天坐在这儿,大家都对数字经济很熟悉,数字经济常常跟想到的信息经济、网络经济相关,怎么去定义数字经济?全世界都有各种各样的定义,我们在这个研究报告中也是采用国家去年在杭州G20峰会上通过了一个叫《G20数字经济发展与合作倡议》里面提出来一个概念,以使用数字化经济知识和信息作为关键生产要素,以现代信息网络作为重要载体,以信息技术的有效使用作为效率提升和经济结构优化的重要推动力的一已列经济活动。把经济的关键生产要素指出来,我们说数字化的知识和信息化关键生产要素就是人才,数字经济近年来得到全世界各国关注,数字经济占GDP比重很难测出来,我是中国信息化百人会成员,中国信息化百人会有一个课题组,在我国真正第一次测出来大概中国数字经济占30%比重,今年李克强总理政府工作报告也采用这个数字,大概30.6%。

刚才跟各位汇报了中国现在数字经济非常重要的特点,从需求端消费端用户红利向上游供给端发展。供给端很重要的特点从传统ICT基础产业向ICT融合产业渗透。从这个角度来讲,由于数字经济越来越进入所谓供给端,创新人才非常重要。提到这一方面不得不承认中国在数字人才面临的一个很大结构性短缺,其中以人工智能为例,根据领英另外一项研究,中国人工智能数字领域人才角度我们远远落后于美国。很多人提到说,在全世界顶级的AI研究者中华人很多,但很多不一定在国内,即使算上华人我们仍然相对比较欠缺。

这正式提出来,我们研究非常重要的一个创新,提出数字人才不应该是传统上想到的仅仅是所谓ICT专业技能的人才,我们经常说码农,这其实是非常窄的。数字经济更多是以融合为主,今天几位重量级的嘉宾本身代表着数字经济跟传统行业的融合,更重要应该涵盖ICT专业技能相对互补和协同的跨界人才。具体提出来:从价值链数字化转型的角度出发,把数字人才定义为六类:从价值链最上层数字战略管理,从企业数据化转型领导者CEO、董事长到战略顾问,然后深度分析做AI做大数据的人,产品研发,还有先进制造,数字化运营、数字营销,从整个价值链数字化角度来看,实际上包括六个大类。如果看这六个大类,影响领英在中国有3600万用户,领英是专业人士的一个数据,我们在这个过程中发现把刚才这六大类3600万用户中这些人找出来,根据他们的技能、职位梳理出来。一个最重要的核心发现,在中国排名前15位的数字人才城市,一个趋势是长三角最多,珠三角、环渤海地区。另外,还有一个比较可喜的现象中西部开始崛起,前十名成都、重庆、西安、武汉,前十名城市分别是上海、北京、深圳、广州、杭州、成都、苏州、南京、武汉、西安。大家看看从第1名上海占全国数字人才16.6%,到第15位是沈阳0.8%,它们之间的差距非常之大。从宏观、中观、微观角度来看,在不同行业的分布不出意外将近一半的数字人才都是在传统的ICT行业,在其他所谓的传统行业前三位是制造业、金融业、消费品行业,今天都有嘉宾来自这样行业的代表,总数大概72万左右的数字人才,这是领英用户里面。

职能分布,将近90%数字人才还是分布在所谓研发领域。无论是深度分析还是先进制造、数字营销加起来不到5%,这是一个比较重要的数据。

大概一半人才还是在传统的ICT基础产业,传统行业主要分布在制造、金融、消费品三大行业,85%在传统研发类,深度分析、先进制造、数字营销等职能人才加起来不到5%。另外发现数字人才的专业背景集中在计算机科学、软件课程、电气和电子工程等,我们发现工商管理专业也逐渐成为数字人才的一大来源,这就是融合。

不同区域把前5名,第6到第10位,前5名是引领型城市,第6到第10位快速成长城市,成都、西安、南京、武汉。每一个城市所谓的数字人才在ICT基础产业还是ICT融合产业?数字人才在ICT基础产业比例最高是杭州,其次是北京,在融合产业最高的是苏州,然后是广州、上海,这其实跟当地的产业非常相关。

在不同城市也对不同行业做了仔细分析,发现哪个行业更加有优势,由于时间关系不细讲。

刚才说有六大类,你们可以不用记,所有报告都可以在网上免费下载。发现很有意思,深度分析领域五个引领型城市都远远高于后面快速成长型的城市,先进制造、数字化运营相对快速成长城市跟引领型城市比,甚至有一定的优势。在不同所谓的高级还是初级城市不同城市有不同的分布,这稍微给大家指出两点,北京、上海、深圳、广州、杭州叫引领型城市,这些城市很重要的特点北京和杭州数字人才在ICT基础产业比例最高,这五个城市中大数据分析和人工智能领域的人才优势显著,而上海、广州的数字人才在ICT融合产业比例最高,先进制造、数字化运营领域更具有优势。深圳在这6类几乎比较平均,所谓齐头并进。

第6到第10名成都、苏州、南京、武汉、西安快速成长型城市,我们发现一个趋势数字人才正从ICT基础产业转向融合产业,特别是苏州在制造业积累起突出的数字人才优势。

根据雇主的需求和就业的诉求可以看到供需变化,在座很多都是来自于业界,可能看到这张图,至少我一开始还是比较吃惊的。2014年到2015年全国十大城市需求都在上升,2015年到2016年几乎都在下降。例外的是武汉、西安数字人才需求仍然在持续上升,我们觉得一个很重要的理由在2015年到2016年经过前几年创业热潮开始进行所谓泡沫的破裂或者是资本寒冬,就会出现所谓需求现在处于换档期,现在对AI、大数据人才每家公司仍然需求。传统的融合性企业还没有起来,所以处于这样的状态。

技术需求仍然在产品研发和运营类,技能需求不再强调单一编程技能,而更加看重技术、管理、领导力综合技能。

因为领英是拥有这些人的社交图谱数据,一方面可以衡量数字人才他的社会关系,有多少人是数字人才?还有数字人才的社会关系有多少人是有海外背景的?一个叫内部连接度,一个叫国际连接度。可以做个排名,发现杭州、成都、西安、南京内部连接度最高。这些数字人才它的朋友中数字人才比例最高,而广州、苏州、深圳他们数字人才的所谓职场朋友中,数字人才比例相对较低,这说明可能跟当地产业有关系。

另外,比较有趣的现象上海、深圳数字人才职场朋友中海归比例最高。武汉、西安、杭州数字人才职场朋友中海归相对比例最低,通过这个可以得出大概的结论,可能杭州吸引力非常强,更多吸引国内原来在北京、上海这些人才去,而上海、北京、深圳还是吸引海外人才。

我们看到有多少人由于职位变化,从不同的城市迁徙。发现数字人才的流动仍然是向一线城市聚集,而不是说逃离北上广。里面非常重要的上海、深圳、杭州、北京、苏州在过去三年都还是数字人才净流入的趋势。成都、西安、武汉城市中,广州是数字人才净流出的,南京是数字人才中净流入城市最高的,跟当地的产业、高校有关系。

数字人才整体在中国现在和数字经济发展比较一致,南强北弱。长三角、珠三角最强,也有一些西部初步的崛起。现在数字人才更多停留在传统研发领域,也越来越多在其他职能,相对来讲还是比较欠缺。看到市场上的需求越来越希望跨界和融合,技术和管理融合,流动更多聚焦于一线城市。对人才的建议,大家都知道现在全国主要的城市和区域都在推出新的人才政策,新的创新创业的政策,也许可以针对这个进行以市场需求吸引的方式。一开始我就抛砖引玉,具体全文报告可以在中心网页上去下载,欢迎大家的批评和指正。

主持人(陆军):晓波讲的观点哈佛也在用数字智能方式做经营决策,分享的非常好。下面进入第二个环节,问题交流环节。我这里准备了三个问题,由于时间所限可能问题所点睛一下大家交流下,农业时代衡量一个人的财富是土地,工业时代福特汽车公司变成通用汽车公司,石油公司就是财富的效忠者,现在到了商业文明时代跟多大的商业连锁体像国内的苏宁、国美也纷纷成为财富的弄潮儿。今天数字经济时代,现在全球全十大公司有六家是数字经济的代表者,苹果、谷歌、亚马逊、腾讯、阿里巴巴,对于这一观点请陈院长从经济角度来讲怎么看待?

陈煜波:这个问题问的非常好,既有历史性也有未来局势的味道。我们说到了大数据人工智能时代,数据非常值钱,前几年很多人对数据没有概念,以前叫盲流的时代。现在很多人是土豪,我有数据,各行各业有数据,跟投资者坐地要价。晓波刚才讲的一个观点我觉得非常好,数据本身有价值也没有价值。数据在国内外面临的很大通病是怎么样商业化变现的问题,晓波讲了一个重要的思想真正数据背后的分析很重要。在农耕时代主持人提到土地最值钱,工业化时代某种成本资本值钱,所以叫资本主义。现在这个时代如果是数字经济时代的话,最值钱的是人才,模型靠人,所以是人才。我本身自己研究电商大数据建模,我见的数据太多了,背后的分析洞察最关键。看到一个很有趣的现象,在资本主义时代或者是工业化时代是资本去主导,每一家企业你的股权是按照资本来决定的,我是占80%,你占20%就决定了我的话语权。现在从公司治理结构角度来讲,已经不仅仅是资本决定了,最典型的知道很多互联网公司,包括京东,你可能是占60%,但是我的投票权是占50%,为什么资本愿意做这个事?为什么资本大股东同意刘强东拥有绝对的投票权?那是因为人才。现在是人去左右资本,而不是资本去左右人。在座各位要去投资时很重要的是看团队怎么样?大数据公司数据源跟重要,最重要的是数据后面的人才更重要。讲场景讲各种各样的产业固然重要,前面几位嘉宾都提到现在特别缺的是人才。 

陈煜波:我觉得您这个问题最适合的嘉宾应该是崔总,他既是很知名的企业家、创始人,非常成功,又是大数据能帮你洞察出来哪个APP,应该崔总回答这个问题。刚才提到从一个创业者角度来讲,非常重要的一点。在清华经管学院无论是MBA还是EMBA上课时,我经常讲其实一流人才,我们说很重要的不是知识的渊博,中国几千年的传统知识渊博,现在在大数据人工智能时代,知识是所谓的廉价商品,机器一定是懂得比人多。一个非常重要的不管是创业也好还是做任何创新性人才,最重要是要有思想,什么是有思想?提出问题的能力远远要比解决问题的能力更加重要,不是说不会解决问题,解决问题是最基本必要的条件。刚刚王总讲到中国具有世界上最优秀的数学天分人才,在中国尤其擅长解题,中国每个人做的都是试卷堆里爬起来的,我们都是一流的解题高手,恰恰中国的数学教育有点比较失败的是很难产生顶级的数学家,有优秀的数学家,国际顶级数学家很欠缺。为什么?因为我们的教育从来不告诉我们这个问题怎么提出来的?原来解了那么多的数学题,美国很小时老师告诉你自己提出一个问题出来?最基本的写作文叫“批判性的作文。”中国写议论文都要背一堆名人名言,所谓各种各样的诗,我们做论断说先来个子曰:“孔子说”怎么怎么样,最重要的要把后面的逻辑关系说清楚。创业更加重要,创业是一个不断去试错,不断融入这种环境,一流企业家刚开始做的时候和最后做成非常不一样,你要不断的去修正,这个里面要总结背后的逻辑规律,你见面成功是怎么成功的,失败是怎么失败的,这样就可以避免更少犯错,犯错成本越来越低,这样就可以比竞争对手更容易找到,这是非常重要。

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