陳煜波 馬曄風(fēng)

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全球經(jīng)濟(jì)增長中扮演著越來越重要的角色，以互聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能為代表的數(shù)字技術(shù)近幾年發(fā)展迅猛，數(shù)字技術(shù)與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的深度融合釋放出巨大能量，成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的強(qiáng)勁動力。根據(jù)中國信息化百人會的測算，2016年中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到3.8萬億美元，GDP占比達(dá)到30%，是2012年的兩倍，其中信息通信技術(shù)（ICT）產(chǎn)業(yè)本身的貢獻(xiàn)占26%，ICT與其他產(chǎn)業(yè)融合創(chuàng)造的貢獻(xiàn)占74%。ICT與傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)融合發(fā)展成為當(dāng)前中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)的主要動力。隨著中國經(jīng)濟(jì)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的不斷深入，擁有專業(yè)數(shù)字技能人才的需求正在急劇增長，數(shù)字人才日益成為我國創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展、企業(yè)轉(zhuǎn)型升級的核心競爭力。

在這樣的背景下，中國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展正在面臨來自人才短缺的巨大挑戰(zhàn)。在與政府部門以及一些企業(yè)的交流中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)前勞動力市場中數(shù)字技能類人才短缺的三個主要表現(xiàn)：一是擁有頂尖數(shù)字技能的人才供不應(yīng)求，二是具備數(shù)字技術(shù)與行業(yè)經(jīng)驗(yàn)的跨界人才供不應(yīng)求，三是初級數(shù)字技能人才的培養(yǎng)跟不上需求的增長，這些問題給企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型與國際化發(fā)展帶來很大挑戰(zhàn)。數(shù)字技能人才的短缺將對企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型產(chǎn)生很大制約，進(jìn)而影響整個經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)程。

那么，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要什么樣的人才？這些人才具有哪些技能和特征？他們在不同行業(yè)、不同區(qū)域是如何分布的？

基于這些問題，清華大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與治理研究中心與領(lǐng)英中國合作開展了這項(xiàng)研究，深入洞察中國勞動力市場中數(shù)字人才的就業(yè)現(xiàn)狀、供需情況和人才流動等情況，同時通過數(shù)字人才對我國總體和各地數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型有更清晰的了解和定位。我們首先對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展最需要的“數(shù)字人才”進(jìn)行了定義，之后圍繞最近三年中國勞動力市場中數(shù)字人才的就業(yè)現(xiàn)狀、供需情況和人才流動進(jìn)行深入的分析洞察，建立了“宏觀-中觀-微觀”分析框架，從全國和區(qū)域兩個層面對數(shù)字人才的行業(yè)分布（宏觀）、職能分布（中觀）和數(shù)字人才特征（微觀）進(jìn)行了深入分析，獲得許多有價值的發(fā)現(xiàn)，并給出我們在數(shù)字人才戰(zhàn)略布局方面的一些意見和建議。

數(shù)字人才的定義

目前關(guān)于數(shù)字人才并沒有一個確定的定義，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相關(guān)的數(shù)字技能。ICT技能包含哪些內(nèi)容是定義數(shù)字人才的基礎(chǔ)，OECD將數(shù)字經(jīng)濟(jì)所需要的ICT技能分為三類：ICT普通技能、ICT專業(yè)技能和ICT補(bǔ)充技能。

ICT普通技能是指絕大多數(shù)就業(yè)者在工作中所使用的基礎(chǔ)數(shù)字技能，例如使用計算機(jī)打字、使用常見的軟件、瀏覽網(wǎng)頁查找信息等技能。ICT專業(yè)技能主要指開發(fā)ICT產(chǎn)品和服務(wù)所需要數(shù)字技能，例如編程、網(wǎng)頁設(shè)計、電子商務(wù)、以及最新的大數(shù)據(jù)分析和云計算等技能。ICT補(bǔ)充技能是指利用特定的數(shù)字技能或平臺輔助解決工作中的一些問題，例如處理復(fù)雜信息、與合作者和客戶溝通、提供方案等等。

目前大多數(shù)研究機(jī)構(gòu)將數(shù)字人才定義為擁有ICT專業(yè)技能的人，本文所定義的數(shù)字人才延伸至擁有ICT專業(yè)技能和ICT補(bǔ)充技能的就業(yè)人群。具體而言，從產(chǎn)品與服務(wù)價值鏈供應(yīng)端的數(shù)字化轉(zhuǎn)型角度出發(fā)，數(shù)字人才分為六大類：數(shù)字戰(zhàn)略管理、深度分析、產(chǎn)品研發(fā)、先進(jìn)制造、數(shù)字化運(yùn)營和數(shù)字營銷，如圖1所示。

職能分類對應(yīng)于數(shù)字產(chǎn)品與服務(wù)價值鏈供應(yīng)端的各個環(huán)節(jié)，通常包含戰(zhàn)略制定、研發(fā)、制造、運(yùn)營和營銷五個基本環(huán)節(jié)。

戰(zhàn)略制定環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)字化轉(zhuǎn)型的頂層設(shè)計，核心職能人員包括數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)導(dǎo)者、數(shù)字化商業(yè)模型戰(zhàn)略引導(dǎo)者、數(shù)字化解決方案規(guī)劃師、數(shù)字戰(zhàn)略顧問等具有豐富經(jīng)驗(yàn)的頂尖數(shù)字人才。

研發(fā)環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)據(jù)的深度分析和數(shù)字產(chǎn)品研發(fā)兩大部分內(nèi)容，核心職能人員包括商業(yè)智能專家、數(shù)據(jù)科學(xué)家、大數(shù)據(jù)分析師等具有深度分析能力的數(shù)字人才和產(chǎn)品經(jīng)理、軟件開發(fā)人員、算法工程師等傳統(tǒng)產(chǎn)品研發(fā)類技術(shù)人才。

先進(jìn)制造環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)字產(chǎn)品和服務(wù)的制造以及硬件設(shè)施保障，核心職能人員包括工業(yè)4.0實(shí)踐專家、先進(jìn)制造工程師、機(jī)器人與自動化工程師以及硬件工程師。

數(shù)字化運(yùn)營環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)字產(chǎn)品與服務(wù)的運(yùn)營、測試質(zhì)量保證和技術(shù)支持，核心職能人員包括運(yùn)營人員、質(zhì)量測試/保證專員（QAT）、技術(shù)支持人員等。

數(shù)字營銷/電子商務(wù)環(huán)節(jié)主要涉及數(shù)字產(chǎn)品與服務(wù)的營銷、商務(wù)服務(wù)等內(nèi)容，特別借助互聯(lián)網(wǎng)和社交媒體等新型渠道進(jìn)行營銷和商務(wù)推廣，核心職能人員包括營銷自動化專家、社交媒體營銷專員、電子商務(wù)營銷人員等。

總覽：數(shù)字人才總體就業(yè)情況

現(xiàn)有的官方就業(yè)統(tǒng)計難以支持多維度的人才分析，領(lǐng)英人才數(shù)據(jù)庫提供了一個很好的研究數(shù)字人才的樣本。

首先，領(lǐng)英中國網(wǎng)站聚集了一大批科研、管理、技術(shù)和商務(wù)類用戶，這類用戶是數(shù)字人才的核心組成部分；其次，領(lǐng)英數(shù)據(jù)庫具有較完善的人才結(jié)構(gòu)，從初入職場的畢業(yè)生到行業(yè)深耕的高級人才都能夠覆蓋；再次，領(lǐng)英作為一個著名的職場社交網(wǎng)絡(luò)平臺，能夠更好的呈現(xiàn)人才的關(guān)系和流動情況；此外，領(lǐng)英數(shù)據(jù)還可以支持人才供需的相關(guān)分析和研究。總體來看，領(lǐng)英人才大數(shù)據(jù)為數(shù)字人才的研究提供了良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

截止到2017年第三季度，領(lǐng)英在中國擁有超過3600萬的個人用戶，這些用戶畢業(yè)于1.5萬多所國內(nèi)外院校，分布在36.4萬家企業(yè)，擁有超過2.3萬項(xiàng)技能，在過去12個月，有260萬個職位在領(lǐng)英中國網(wǎng)站上發(fā)布。領(lǐng)英大數(shù)據(jù)從多個維度提取人才特征來進(jìn)行用戶畫像，例如人才所屬行業(yè)、就職公司類型、就業(yè)年限、教育背景、掌握的技能等等。

基于領(lǐng)英中國用戶的全樣本數(shù)據(jù)，根據(jù)前文所定義的數(shù)字人才，從數(shù)據(jù)庫中篩選出符合要求的6000多個數(shù)字職位名稱，并根據(jù)這些職位名稱篩選出約72萬數(shù)字人才，這些人才在全國的分布如圖2所示。

擁有數(shù)字人才最多的前15個城市分別是：上海、北京、深圳、廣州、杭州、成都、蘇州、南京、武漢、西安、大連、天津、重慶、東莞和沈陽，北方城市中只有北京、西安、天津、大連和沈陽上榜，整體表現(xiàn)出“南強(qiáng)北弱”的情況，長三角和珠三角地區(qū)是數(shù)字人才的兩個集中地，整體來看數(shù)字人才分布與我國數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度表現(xiàn)出高度的一致性。數(shù)字人才城市分布中一個亮眼的表現(xiàn)是蘇州，蘇州的數(shù)字人才人數(shù)超過了所在省的省會城市南京。

下面將進(jìn)一步從宏觀、中觀和微觀三個層面對數(shù)字人才的行業(yè)分布、職能分布和特征分布進(jìn)行深入分析。

宏觀：數(shù)字人才行業(yè)分布

從細(xì)分行業(yè)的分布來看，近一半的數(shù)字人才來自于ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，其他數(shù)字人才主要分布在制造、金融、消費(fèi)品、醫(yī)藥、企業(yè)服務(wù)、娛樂、教育等行業(yè)，其中制造業(yè)、金融業(yè)和消費(fèi)品行業(yè)是數(shù)字人才從業(yè)人數(shù)最多的三大行業(yè)，如圖3所示。

中觀：數(shù)字人才職能分布

中觀層面主要對數(shù)字人才的職能分布進(jìn)行分析，根據(jù)價值鏈的流程，我們將數(shù)字人才劃分為數(shù)字戰(zhàn)略管理、深度分析、產(chǎn)品研發(fā)、先進(jìn)制造、數(shù)字化運(yùn)營和數(shù)字營銷六大類職能，從圖4可以看出，當(dāng)前的數(shù)字人才主要集中在產(chǎn)品研發(fā)，占比高達(dá)87.5%，其次是數(shù)字化運(yùn)營，占比約7%。大數(shù)據(jù)分析和商業(yè)智能等深度分析職能的比例只有3.5%左右，先進(jìn)制造和數(shù)字營銷職能的比例更低，不到1%。雖然當(dāng)前關(guān)于大數(shù)據(jù)和人工智能的新聞和信息鋪天蓋地，但從數(shù)字人才的分析來看，大數(shù)據(jù)、商業(yè)智能、先進(jìn)制造等領(lǐng)域仍然存在很大的人才缺口，這個缺口勢必會影響新興行業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展。

微觀：數(shù)字人才特征分布

微觀層面主要對數(shù)字人才的一些背景特征進(jìn)行分析，包括數(shù)字人才的學(xué)歷分布、專業(yè)背景和職位等級。

（1）學(xué)歷分布

從整體來看（圖5所示），擁有本科學(xué)位的數(shù)字人才占比最高，其次為碩士學(xué)位，擁有博士學(xué)位的人才占比在3%以下，學(xué)歷分布一定程度上反映出數(shù)字人才中研究型、分析型和管理型人才比較稀缺。

數(shù)字人才的專業(yè)背景主要集中在計算機(jī)科學(xué)、軟件工程、電氣和電子工程等技術(shù)類學(xué)科，工商管理專業(yè)也是數(shù)字人才的一大學(xué)科來源。

（2）數(shù)字人才職位等級分布

從職位等級的分布來看（圖6所示），數(shù)字人才結(jié)構(gòu)比較均衡，初級職位的就業(yè)者占到數(shù)字人才的一半以上，高級專業(yè)人員與管理人員的比例也較高，但仍有提高的空間。

區(qū)域：一線城市引領(lǐng)，二線城市快速發(fā)展

在領(lǐng)英人才數(shù)據(jù)庫中，北京、上海、深圳、廣州和杭州的數(shù)字人才數(shù)量最多，人才占比在3.4%以上，從數(shù)字人才儲備角度來看是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的五大“引領(lǐng)型”城市。除了傳統(tǒng)一線城市北京、上海、深圳和廣州，杭州近五年在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面成績顯著，逐漸邁入數(shù)字經(jīng)濟(jì)“新一線城市”行列。

成都、蘇州、南京、武漢、西安的數(shù)字人才占比在1.7%-2.5%，是最具代表性的數(shù)字經(jīng)濟(jì)“快速成長型”城市，在數(shù)字人才儲備方面較其他二線城市更具優(yōu)勢。

行業(yè)分布

在數(shù)字人才分布最多的前十大城市中，杭州的數(shù)字人才在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的比例最高，蘇州的數(shù)字人才在ICT融合產(chǎn)業(yè)的比例最高。十大城市中只有上海、廣州、蘇州和武漢的數(shù)字人才在ICT融合產(chǎn)業(yè)的比例高于ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，如圖7所示。

研究進(jìn)一步分析了十大城市數(shù)字人才在細(xì)分行業(yè)中的分布，以北京為例，圖8展示了北京數(shù)字人才在不同行業(yè)的分布情況，左側(cè)的圖表示數(shù)字人才在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和ICT融合產(chǎn)業(yè)的比例（其中約37%的數(shù)字人才來自于ICT融合產(chǎn)業(yè)），右側(cè)的圖表示ICT融合產(chǎn)業(yè)的數(shù)字人才在具體行業(yè)的分布情況，涵蓋了建筑、消費(fèi)品、企業(yè)服務(wù)、教育、金融、制造、醫(yī)療、娛樂、交通九大行業(yè)。著色部分代表北京的數(shù)字人才在九個行業(yè)中的比例，黑框部分代表全國的數(shù)字人才在這些行業(yè)的比例，全國比例從總體上反映了當(dāng)前數(shù)字人才的行業(yè)分布情況，并不是代表全國平均水平，而是代表了行業(yè)角度的人才結(jié)構(gòu)。本研究把重點(diǎn)城市ICT融合產(chǎn)業(yè)的數(shù)字人才比例與全國總體情況進(jìn)行對比，主要是為了分析這些城市在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面的人才優(yōu)勢與劣勢。

同樣的，我們對數(shù)字人才分布最多的其他9個城市也做了行業(yè)分析。表1對比了十大城市數(shù)字人才的行業(yè)分布優(yōu)勢，可以看出，北京、深圳、杭州、成都、南京和西安在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)方面具有較強(qiáng)的人才優(yōu)勢，其中北京、深圳和成都的數(shù)字人才在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)和融合產(chǎn)業(yè)的分布相對更加分散一些，在部分融合產(chǎn)業(yè)也形成了優(yōu)勢，而杭州、南京和西安的數(shù)字人才過多的集中在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)，一定程度上影響了ICT融合產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。上海、廣州、蘇州和武漢在ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)方面不占人才優(yōu)勢，但是逐步在ICT融合產(chǎn)業(yè)方面建立起強(qiáng)大的優(yōu)勢，上海和廣州在消費(fèi)品、企業(yè)服務(wù)、教育、金融、醫(yī)療、娛樂和交通行業(yè)都積累起較大的人才優(yōu)勢，蘇州在制造業(yè)打造出突出的人才優(yōu)勢，上海、廣州和蘇州的數(shù)字人才吸引政策對其他ICT基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)不夠發(fā)達(dá)的地區(qū)提供了很好的啟示。

職能分布

對比五個“引領(lǐng)型”城市數(shù)字人才在職能分布方面的特點(diǎn)，數(shù)字人才都主要集中在產(chǎn)品研發(fā)類，占比均超過85%（如圖9所示），上海和廣州的占比略低于其他三個城市。北京數(shù)字人才中數(shù)字戰(zhàn)略管理和深度分析類職能的占比高于其他四個城市，杭州的深度分析職能人才占比也較高，僅次于北京，高于深圳和廣州。在先進(jìn)制造職能方面，五個城市的人才占比都在1.5%以下，上海和廣州的人才占比略高于其他三個城市。此外，上海和廣州在數(shù)字化運(yùn)營職能方面的人才比例也顯著高于其他城市，均在8%左右。數(shù)字營銷職能方面的人才占比均比較低，深圳和廣州略高于其他城市。

對比五個“快速成長型”城市數(shù)字人才在職能分布方面的特點(diǎn)（圖10），數(shù)字人才同樣主要集中在產(chǎn)品研發(fā)類，但比“引領(lǐng)型”城市占比更高，除蘇州外其他四個城市在產(chǎn)品研發(fā)類的占比均在90%左右，西安產(chǎn)品研發(fā)職能的人才占比高達(dá)91%。與“引領(lǐng)型”城市相比，“快速成長型”城市在數(shù)字戰(zhàn)略管理和深度分析相關(guān)職能的人才占比更低。其中數(shù)字戰(zhàn)略管理類人才占比在0.3%-0.6%之間，占比最高的是成都，最低的是蘇州。深度分析類人才的占比均在3%以下，占比最高的是武漢和成都，最低的也是蘇州。但在先進(jìn)制造職能方面，“快速成長型”城市的人才占比略高于“引領(lǐng)型”城市，蘇州先進(jìn)制造類人才占比是十個城市中最高的，與此同時，蘇州在數(shù)字化運(yùn)營職能方面的人才占比也是最高的，這與蘇州在制造業(yè)方面具有突出數(shù)字人才優(yōu)勢的分析相一致。數(shù)字營銷職能方面，“快速成長”型城市的人才占比與“引領(lǐng)型”城市相差不大，其中成都占比最高。

整體來看，五個“引領(lǐng)型”城市中，北京和杭州在大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域具有更大的人才優(yōu)勢，具備引領(lǐng)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新發(fā)展的良好基礎(chǔ)。上海和廣州在先進(jìn)制造領(lǐng)域具有一定人才優(yōu)勢，在推動制造業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面擁有更多產(chǎn)業(yè)和人力資源。 “快速成長型”城市在ICT技術(shù)創(chuàng)新方面與“引領(lǐng)型”城市還存在一定差距，成都和武漢在大數(shù)據(jù)分析等新興領(lǐng)域正在緊跟“引領(lǐng)型”城市的步伐，蘇州在先進(jìn)制造領(lǐng)域已經(jīng)形成突出的數(shù)字人才優(yōu)勢，南京和西安的數(shù)字人才仍然更多的集中在傳統(tǒng)軟件開發(fā)類數(shù)字職能，在創(chuàng)新型數(shù)字人才的儲備方面表現(xiàn)出一些劣勢。

特征分布

（1）學(xué)歷分布

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)“引領(lǐng)型”城市中，北京的數(shù)字人才較其他城市學(xué)歷水平更高，其中碩士及以上學(xué)歷的數(shù)字人才占到近60%，杭州的高學(xué)歷數(shù)字人才比例也較高，特別是擁有博士學(xué)位的數(shù)字人才比例達(dá)到4.4%，在五個“引領(lǐng)型”城市中居首位。上海的MBA數(shù)字人才較其他一線城市比例更高，廣州和深圳的數(shù)字人才學(xué)歷分布類似，本科學(xué)歷數(shù)字人才占到60%左右。

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)“快速成長型”城市中，西安的數(shù)字人才學(xué)歷水平最高，碩士及以上學(xué)位的比例超過50%，與“引領(lǐng)型”城市中上海、杭州的學(xué)歷結(jié)構(gòu)相似，且碩士以上學(xué)歷的人數(shù)占比超過深圳和廣州。南京和武漢擁有碩士及以上學(xué)歷的數(shù)字人才均在40%以上。蘇州擁有MBA學(xué)歷的數(shù)字人才比例最高，同時擁有博士學(xué)歷的數(shù)字人才比例最低。

（2）數(shù)字人才職位等級分布

五個“引領(lǐng)型”城市中，上海的高級專業(yè)人員和經(jīng)理占比最高，北京的總監(jiān)及以上人員占比最高。相比于北京和上海，深圳、廣州和杭州在高級專業(yè)數(shù)字人才儲備方面表現(xiàn)出一定的劣勢，特別是杭州，數(shù)字人才結(jié)構(gòu)中初級職位占比最高，如何加強(qiáng)對初級數(shù)字技能人才的培養(yǎng)，提高對高級技能人才吸引力將是未來實(shí)施人才戰(zhàn)略的一項(xiàng)重要內(nèi)容。

“快速成長型”城市中，蘇州、成都是初級職位占比最低的兩個城市，這兩個城市也是五個城市中雇傭數(shù)字人才企業(yè)數(shù)最多的城市，從人才的角度反映出蘇州和成都在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面的巨大潛力。

數(shù)字人才流入與流出：人才繼續(xù)向一線城市聚集，上海凈流入最多

與近幾年頻繁見諸報端的“逃離北上廣”現(xiàn)象有所不同，數(shù)字人才的流動依然體現(xiàn)出向一線城市聚集的趨勢。除廣州外，其他幾個一線城市均呈現(xiàn)出凈流入的趨勢。在五大“引領(lǐng)型”城市中，廣州的數(shù)字人才是唯一凈流出的城市，“快速成長型”城市中只有蘇州的數(shù)字人才流入人數(shù)多于流出，其他城市都是流出多于流入（如圖11所示） 。

過去三年上海的數(shù)字人才凈流入最多，南京的數(shù)字人才凈流出最多。

2014-2016年，數(shù)字人才吸引力最大的兩個城市是上海和深圳。上海和深圳不只從一線城市北京、廣州吸引了大量人才，也吸引了來自杭州、南京、蘇州等二線城市的人才。

從某種程度上講，杭州對于數(shù)字人才的吸引力已經(jīng)超過北京，過去三年從北京流入杭州的數(shù)字人才多于從杭州流入北京的人。

總體來看，北京、上海、深圳、廣州和杭州作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)的“引領(lǐng)型”城市，在數(shù)字人才的吸引力方面還是有絕對優(yōu)勢，“快速成長型”城市對數(shù)字人才的吸引力正在提升，但未來很長一段時間內(nèi)依然面臨來自“引領(lǐng)型”城市人才的競爭壓力，需要制定更加有效的人才政策留住并吸引更多的數(shù)字人才。

結(jié)語

在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)入加速創(chuàng)新和深度融合的時代背景下，中國經(jīng)濟(jì)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型邁入了從需求端向供給端擴(kuò)展的新階段，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展重心從消費(fèi)領(lǐng)域向生產(chǎn)領(lǐng)域轉(zhuǎn)移，與消費(fèi)領(lǐng)域數(shù)字化轉(zhuǎn)型主要依靠海量互聯(lián)網(wǎng)用戶的“人口紅利”相比，生產(chǎn)領(lǐng)域的數(shù)字化轉(zhuǎn)型將更加依賴“人才紅利”。目前各國紛紛將深化信息技術(shù)與傳統(tǒng)行業(yè)的融合發(fā)展作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略布局的重心，具有專業(yè)數(shù)字技能人才的需求正在急劇增長，如何吸引和培養(yǎng)新階段所需要的人才，是中國在全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展中建立競爭優(yōu)勢的重要基礎(chǔ)。

目前，中國正在從國家層面上推動“人才強(qiáng)國戰(zhàn)略”的實(shí)施，地方政府也在大力推行人才政策，這是一個良好的開端，但在落實(shí)和開展過程中仍處在“摸石頭過河”和“廣撒網(wǎng)”的階段，存在諸多尚未解決的問題。首先，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展需要什么樣的人才，在目前的“人才強(qiáng)國戰(zhàn)略”框架下并沒有清晰的說明；其次，數(shù)字人才的儲備情況如何，人才結(jié)構(gòu)是否合理，有哪些優(yōu)勢和短板，這些問題在制定人才戰(zhàn)略時并未得到充分的考慮；最后，哪些因素對吸引數(shù)字人才具有重要意義，這是政府在制定人才政策時面臨的主要問題。

本研究圍繞這三個問題，對中國勞動力市場中數(shù)字人才的就業(yè)現(xiàn)狀、供需情況和人才流動進(jìn)行深入分析，基于“宏觀-中觀-微觀”分析框架，分別從全國和區(qū)域兩個層面對數(shù)字人才的行業(yè)分布、職能分布和人才特征進(jìn)行了研究，分析數(shù)字人才儲備存在的問題。

總體來看，制定數(shù)字人才戰(zhàn)略首先應(yīng)對數(shù)字人才的現(xiàn)狀和需求有充分的認(rèn)識和了解，從行業(yè)、職能、特征多個角度對人才儲備的現(xiàn)狀、優(yōu)勢和劣勢進(jìn)行分析；其次，對數(shù)字人才的吸引應(yīng)當(dāng)具有針對性，不應(yīng)當(dāng)只是通過教育背景來篩選，而是依據(jù)行業(yè)、職能和技能進(jìn)行篩選，以需求為導(dǎo)向建立有效的人才吸引和培養(yǎng)機(jī)制；最后，應(yīng)當(dāng)通過打造產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢來吸引數(shù)字人才，而不只是僅僅通過提供多方位的保障性條件，留住數(shù)字人才需要從產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)和創(chuàng)新環(huán)境等更重要的因素著手和施力。

本文受自然科學(xué)基金（71532006，71325005）、國家萬人計劃青年拔尖人才項(xiàng)目以及教育部人文社會科學(xué)重點(diǎn)研究基地項(xiàng)目（16JJD630006）資助。特別感謝領(lǐng)英中國經(jīng)濟(jì)圖譜團(tuán)隊(duì)的數(shù)據(jù)支持。