摘要：大数据时代对公共管理专业人才的能力培养提出了新的要求。针对大数据时代公共管理领域的数据特征，提出了公共管理专业“数据认知与搜索能力-数据识别与甄选能力-数据获取与处理能力-数据分析与挖掘能力-数据解读与呈现能力”的数据能力结构，并通过 “磨砺脚力-锻炼眼力-训练脑力-提高笔力”的培养思路，将数据能力培养与公共管理课程体系紧密融合，形成“知识-能力-实践”的人才培养模式。
关键词：大数据时代；数据能力；公共管理专业；人才培养
公共管理是一个实践性、应用性十分显著的学科。当今中国处于新时代的伟大创新时期，政府改革与社会建设面临许多新的挑战，涌现出许多新的机遇与问题。因此，公共管理专业的人才培养，对我国新时期社会主义建设事业具有十分重要的意义。时代呼吁具有问题意识、实践意识的公共管理复合型应用人才，我国高校公共管理专业对大学生的理论知识贮备与能力素质培育，是当下高校公共管理专业人才培养的重中之重。
与此同时，大数据时代的到来，为公共管理专业人才的培养提出了新的挑战。在数据井喷、信息科技发展日新月异的大数据时代，如何培养公共管理专业大学生的数据调查分析能力，成为应用型人才培养的核心关键。而大数据自身所具有的大量性、多样性、高频率、高黏性、准确性、时效性和易变性等特征[1]也为公共管理专业学生的数据能力培养提出了新挑战。公共管理专业应如何响应时代号召，与时俱进培养具有大数据能力的综合应用型人才，是公共管理专业教学改革创新必须回应的重要问题。
一、公共管理专业传统数据能力培养模式及其困境
目前，我国大部分高校的公共管理专业，在数据能力培养上依然沿用了传统《统计学》的数据能力培养思路与培养重心即重数理推演轻实践运用，重计算与建模轻解读与意义构建，重定距定比数据分析轻定类定序数据分析；少有契合公共管理专业特征、适应大数据时代要求的数据能力培养课程，且缺乏系统的数据能力培养体系，具体表现在以下三个方面。
(一)数据能力培养不能结合公共管理专业的实践导向、问题导向，成为纯数理分析训练
在传统《统计学》的培养逻辑下，目前国内高校在统计学课程设置方面千篇一律，对各类专业一刀切，强调纯粹的统计知识技术(数理统计、多元统计、时间序列分析、抽样技术等)教育，忽视特定专业领域现实问题与统计学知识的实际关联。这使得大量文科为主的公共管理专业学生既丧失了学习兴趣，又因数理基础相对薄弱而容易产生学习挫败感；加上与公共管理真实世界的割裂、与社会治理实际问题的脱节，导致学生对数据能力培养的目的意义产生了质疑。张西栓[2]认为：大数据时代需要跨学科的人才，需要把统计专业知识与所从事专业的相关技能相结合，才能够学以致用，学有所长。很多实践已经证明，对本专业数据的深入挖掘分析会对本专业的发展带来意想不到的效果，统计学提供了数据分析的基本方法和工具，只有与真实世界的数据相结合、与其他领域的专业知识结合，才能真正体现其应用价值。
(二)数据能力培养不能适应大数据时代公共管理领域的数据诉求
公共管理领域存在大量的定性数据、非结构性数据；随着大数据时代信息技术的迅猛发展，文本、语音、图像、空间、情感等多种形式的数据大量存在于社会治理与民生建设领域，传统的《统计学》既未能提供此类数据的处理分析方法，基于抽样的推断统计逻辑也不能完全适应全样本时代的大数据挖掘与结论呈现。
(三)数据能力培养不能体现公共管理专业的学科思维与理论视角
能力结构的形成，必须依靠专业人才培养体系的构建，公共管理专业人才数据能力的培养，需要对现有人才培养方案进行改革，重新梳理培养目标与教育模式。为此，我们必须明确以下三个问题。
二、大数据时代公共管理专业人才的数据能力结构
带式过滤机主要由橡胶带、真空盒、进料装置、滤饼洗涤装置、滤布纠偏装置、滤布张紧装置、橡胶带驱动辊轮与张紧装置、滤布及橡胶带清洗、卸料装置及电控柜等组成［2］。通过PLC控制系统对进料、压滤、滤布冲洗、卸料等操作值的设定，经通信电缆将现场的实时数据传送至仪表室，可实现DCS远程控制。
(一)大数据时代公共管理的数据特征
首先，信息技术提升了社会现象被观测和记录的可能性，之前缺乏数据或未被定义成数据的社会现象，成为不断爆发的数据新源头。如灯光照明强度、人流密度、注意力时序分配、文本情感偏向、网络空间结构等新的数据类型、新的数据结构不断涌现，对传统的数据认知思维提出了挑战[4]。
其次，公共部门的数据动员能力、收集能力、处理能力不断增强。随着云技术对数据传输及处理的提速，实时监控、远程协同、移动终端、社交平台等基础层面的技术应用为公共数据的产生、收集、处理提供了强大的支持。从电子政务一站式的业务数据归集，到政府数据开放，到政务双微(微信、微博)的意见沟通，到政务app的业务办理；公共管理的数据收集越来越高效与多元化，数据分析与统计越来越倾向于总体分析而非传统统计的“抽样样本-推断总体”。这意味着，公共管理的决策可以建立在更精准的总体数据描述与分析，而非基于特定假设的抽样估计，是对传统数据处理路径的新突破[5]。
最后，数据意涵的挖掘与解读，成为公共管理大数据运用的核心关键。海量的数据与高度发达的数据挖掘、分析、处理技术，最终指向的是公共管理大数据的综合运用。从社会的数字化出发，最终实现数字的社会化是公共管理大数据运用的终极目标；即在各种数据可观测、可计算的基础上，依靠专业认知发掘数据背后蕴含的深刻价值[6]。公共管理追求公共价值与公共利益的最大化，其数据内涵比自然科学领域的最优解和私人部门利润最大化的商业决策更复杂，因此将计算留给机器，将解读留给人类，是公共管理大数据对传统数据分析范式的新推进。
(二)公共管理专业人才的数据能力结构
基于以上特征，大数据时代公共管理专业人才必须具备与之相匹配的数据能力结构，才能使用好数据，发挥数据的最大效用。具体而言，包括以下五个能力要素：
众所周知，良好的信用体系是企业稳定发展的前提，为了应对激烈的市场竞争情况，企业需要建立健全商业信用制度，以赢得广大客户的信任，促进企业产品的销售。在市场竞争中，各企业间的竞争，其实无非是为了增加企业的经济效益，而提高企业所获得的利润，就必须销售企业产品。应收账款作为企业发展过程中一个重要的制度，需要一个健全的信用制度，才能够保障企业资金的流出能够收回。赊销是应收账款的一个重要手段，企业为了减少竞争压力，可以采取这一手段，增加企业的销量，为企业获得更多的利润。建立健全企业商业的信用制度是一个企业应收账款制度管理的对策，能够帮助企业增加销量，从而获得更大的经济效益。
1.数据认知与搜索能力
这是在体量巨大(Volume)、种类繁多(Variety)、价值参差(Value)、更迭迅速(Velocity)的大数据面前，对“数据是什么”和“数据从何来”这两个根本问题的清晰认知能力[7]。在数据极大丰富的时代，这是对数据需求的精准把握能力，是把研究问题操作化为对应的数据类型，并明确数据产出渠道的能力，是保证后续数据分析成为可能的概念化能力。
首先，统计学纯粹的数理逻辑知识体系与公共管理问题导向、实践导向的社会数据调查分析要求之间的匹配和契合问题。即根据公共管理学科脉络，重组统计学的知识模块，并结合大数据时代的数据特征，将数据类型、统计描述、概率分布、抽样设计、参数估计、假设检验、相关与回归分析等知识模块通过实际案例的教学示范，赋予统计学知识现实意义，为学生构建统计学知识的实践关联，在解决公共管理实际问题的过程中让学生学习掌握统计学的相关知识。让统计学服务于公共管理的学科视角与立场，强调结果运用而非统计原理推演，无论在大数据时代还是在以往，都是至关重要的知识定位问题。
这是根据数据需求，形成数据标准与规范，从数据产生渠道中识别有效数据，屏蔽无效数据的能力。面对无限爆发的大数据，数据需求者的注意力成为了稀缺资源，在数据价值随数据流波动且高低不定的数据海洋中，通过注意力的合理配置精准识别目标数据，有利于优化数据质量、提升数据价值。
最后，数据能力培养与公共管理整体学科知识体系之间的关系问题。数据能力是公共管理人才的重要专业素质，其培养要融入到公共管理的整体知识培养体系之中。大数据时代的数据能力培养，则更应该贯穿公共管理人才培养的全过程，以数据能力为主线，将大数据分析的知识能力培养模块重新梳理整合，融入公共管理学科体系，形成具有公共管理专业特色的、数据能力驱动的、实践导向的、问题导向的人才培养体系。
这是在精准识别目标数据之后，对数据的收集、梳理、整合、编码、转化能力。所有的数据都需要通过恰当的手段进行收集与处理，才能得出分析结论。与以往不同的是，大数据时代数据的获取方式更多样，数据涌现更迅速，如公共管理中的民生数据，类型繁多、数量巨大、更新快速，且包含大量非结构化文本数据；这就要求更加高效的数据接入界面与数据导出接口设计能力以及精准、简约的数据编码能力。
如图1所示，针对公共管理领域大数据时代的数据特征，本文提出了五个具有内在逻辑关联的公共管理专业人才数据能力要素，形成以数据认知为起点，以数据解读与呈现为终极目标的数据能力结构体系。其中，数据认知与搜索能力、数据识别与甄选能力，是对公共管理数据多样性与大体量的回应；数据获取与处理能力、数据分析与挖掘能力，是对公共管理数据时效快、价值高、非结构性的回应；数据解读与呈现能力则是大数据时代公共管理专业数据能力的价值体现，是从学科理论视角与公共利益立场对数据结论的价值规范表达。
4.数据分析与挖掘能力
情况 3.2 若f3(v)=1,此时最坏的情况是v关联一个3-面,两个6-面和两个5-面。由R1和R3.5得
这是在数据获取并经过处理达到分析条件之后，运用各类数据分析工具对数据进行恰当分析的能力以及基于现有数据对未来数据、潜在数据、缺失数据的预测和关联性分析能力。如运用爬虫软件抓取网页数据，从而进行复杂网络分析，识别社会舆情传播模式、预测社会舆情爆发的关键时间节点与关键网络节点的数据能力[8]。
5.数据解读与呈现能力
这是在数据统计分析结论形成之后，从公共管理的专业认知与公共利益的价值立场出发，对数据结论的内涵阐释、意义构建、可视化包装与推送宣传能力。数据密集型科学研究的范式特点表现为：不在意数据的杂乱，而强调数据的量；不要求数据精确，但要求数据的代表性；不刻意追求因果关系，但重视规律总结与数据价值的提炼[9]，通过大数据分析工具对异质性公民行为、情感、心理、认知、诉求以及社会系统中的公共活动过程等进行大数据监测、相关性测度、全场景分析，通过大数据计算把握现实公共问题之间的复杂关系，其目的是使每一个社会主体了解自己的社会角色和责任使命[6]。
对照组、乳腺良性肿瘤组、乳腺癌组血清IL-6、IL-8、IL-10及TNF-α水平均依次呈递增趋势，且乳腺癌组显著高于对照组、乳腺良性肿瘤组，差异有统计学意义(P<0.05)，对照组与乳腺良性肿瘤组相比差异无统计学意义(t=0.21、1.34、0.57、1.05，均P>0.05)。
图1公共管理专业人才的数据能力结构
老太医小声道：“有魏老爷子坐镇，谅他不敢。即便魏老爷子懒得动手，但谁也管不住他那张嘴，谁要是真舞弊，用不着十天半月，整个武林界全都知晓。”
三、大数据时代公共管理专业人才数据能力的“四力合一”培养体系
(一)数据能力培养的思路探索
传统的《统计学》教学注重计算技巧，追求数据因果与统计结论；而随着计算能力与计算工具的日益成熟强大，大数据时代的公共管理专业数据能力培养，应该体现为对数据结论的解读与专业认知，形成开放性思维、非线性思维、价值思维等大数据思维[3]，传统《统计学》的数据能力培养无法胜任这一教育目标。
2.数据识别与甄选能力
大数据时代的到来，信息科技的迅猛发展深刻影响着全球各国家和地区；公共管理作为现代化治理的重要学科，也面临着全新数据形势的机遇和挑战，面临着数据能力全面提升的时代新要求。
其次，如何消解学生对统计学的恐惧与排斥心理，提升学习兴趣与学习效能感问题。公共管理专业学生大部分来自文科，数理基础相对薄弱，对单纯的统计数理推演和枯燥的数据计算容易产生畏惧和抵触情绪。因此应该结合大数据时代数据多维、手段丰富、计算发达的特征，坚持公共管理专业的现实关注；综合公共管理领域态度、文本、图形、音频视频等多类型数据，通过课程改革激发学生发掘现实问题的积极性，以问题驱动替代课本驱动；重新定位统计知识的工具性价值，减少SPSS、R、Stata等传统统计软件的教学比重，关注Python、Hadoop、Eviews、Ucinet、Geoda等软件的应用；实现从关注数值型数据到关注空间数据(坐标、地图、灯光)、时间数据(注意力分配、心智模式)、时空数据(路径分布)、文本数据(词云、情感值)、关系结构数据(社会网络、社会资本)的数据注意力转移；配合新颖的可视化手段和分析技术，调动学生的学习积极性与兴趣；与此同时，淡化数理推演，将计算过程交给发达的大数据计算工具，将数据能力培养聚焦于数据价值发掘与数据结论解读，提升学生以问题为导向的数据分析与对策生成能力，增进学习效能感。
3.数据获取与处理能力
“您的疼痛有所改变吗？”我低头询问着上周因工厂工伤，经历八小时手术的44岁病患目前的康复情况，如同往常的无数个清晨一样，我正带着四五位住院医师巡查骨科的各个病房。
(二)“四力合一”为主线的数据能力培养体系构建
2018年8月，习近平总书记在全国宣传思想工作会议上强调：“不断掌握新知识、熟悉新领域、开拓新视野，增强本领能力，加强调查研究，不断增强脚力、眼力、脑力、笔力。”这一论断很好地概括了大数据时代知识发展的特征，也为公共管理专业数据能力培养乃至学科整体人才培养提供了宝贵思路。
在公共管理专业数据能力培养体系中，“四力”指的是磨砺脚力、锻炼眼力、训练脑力、提高笔力；“合一”即以提高学生的数据能力为归一来磨砺脚力、锻炼眼力、训练脑力、提高笔力。具体而言，磨砺学生的脚力，即要求学生走出课堂、走出校园，练就“一双铁脚板”，开展各类与公共管理相关的社会调查与实践，充分挖掘、收集数据；锻炼学生的眼力，即要求学生练就“一双慧眼”，能透过现象看本质，具有恰当运用专业理论和收集到的数据，识别、构建、归纳现实公共管理问题的能力；训练学生的脑力，即要求学生练就“大数据思维”，想得全、想得细、想得深，能运用大数据分析工具和专业理论知识，对收集到的数据加以处理与分析；提高学生的笔力，即要求学生练就“一把笔杆子”，能够对数据结论进行专业解读与可视化包装，凝练观点、呈现结论、宣扬主张，形成对公共管理现实问题的综合表达能力。
“四力合一”的培养体系明确了专业课程与学生行为、教育产出的直接关联；并可结合教育部2018年发布的《普通高等学校本科专业类教学质量国家标准》，在《国标》的课程框架指引下，充分体现数据能力培养与公共管理专业学科知识体系的紧密关联。如下图2所示：
图2“实力合一”的公共管理专业人才培养体系
首先，以《国标》规定的政治学原理、管理学、公共管理学、宪法与行政法、公共经济学、公共政策学、行政组织学、公共部门人力资源管理等8门公共管理专业核心课程为知识基础，从理论上为学生提供专业认知与数据角度，是数据能力培养的出发点，并指引培养体系的各个模块。
紧接着，以《社会调查理论与方法》等类型课程为抓手，切实提升学生的数据搜索、甄选等能力；以《公共管理统计学》《数据挖掘与数据分析》《管理信息系统与技术》《电子政务与大数据治理》等相关课程改革为契机，切实培养学生问题导向、场景运用导向的数据获取与分析能力；以《数据可视化》《演讲与口才》等课程的教学强化数据解读与呈现能力。
二是采取“压前控后”控制白背飞虱、褐飞虱暴发的策略。根据灯诱、田间调查结果，于7月下旬-8月下旬主动用药1-2次，有效地压低白背飞虱、褐飞虱的种群数量，控制后期暴发。
从尊重自由市场规律，到放弃零干预入市，对于当时的香港政府来说，作出这一步是否正确有太多未知。香港电台在之后的一期节目中披露了曾荫权写给弟弟的一封家书，更多的细节才首次被外界得知。
最后，配合《学科竞赛》《认知实习》《专业实习》《毕业实习》等实践课程设计，使得学生可以通过参加各种有利于提高数据能力的学科竞赛(如全国市场调查大赛、全国大学生“挑战杯竞赛”等)、参加合作单位的调查项目、参加教师的课题研究等，走出校门练脚力、深入基层观察社会练眼力、发现现实问题后再博览群书深入思考练脑力、撰写比较深刻的研究报告练笔力。
综上，形成以《国标》核心课为纲领的理论知识教育、以数据能力为主线的专业能力培养、以实证数据与问题为导向的社会实践成果检验，“知识—能力—实践”的“四力合一”公共管理专业人才数据能力培养体系。
如前所述，大学生英语演讲能力的普遍提高单靠某一种培养途径效果有限，研究小组构建了“英语演讲选修课+英语演讲嵌入型课程+英语演讲第二课堂”的多途径培养模式。小组成员分头进行英语演讲选修课教学实践、英语演讲嵌入型课程教学实践和英语演讲第二课堂活动实践，培养学生的英语演讲能力。
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中图分类号：G642
文献标识码：A
文章编号：1671-9719(2019)9-0017-04
作者简介：黄佳圳(1983-)，男，广东潮州人，讲师，公共管理系主任，博士，研究方向为公共部门人力资源管理；邓雪琳(1976-)，女，湖南娄底人，教授，人文社会科学学院副院长，博士，研究方向为公共部门绩效管理、高等教育教学与管理。
收稿日期：2019-07-09
修稿日期：2019-07-30
基金项目：2018年度广东省哲学社会科学规划学科共建项目“广东省基层政府组织及其成员注意力与时间分配研究”( GD18XGL02)；2018年度广东省普通高校重点科研平台和科研项目“注意力与时间分配视角下的广东省基层公务员劳动负荷研究”( 2018WQNCX251)；2018年电子科技大学中山学院高等教育教学改革项目“大数据时代背景下公共管理专业应用型人才数据调查分析能力培养研究”(JY201803)；2018年电子科技大学中山学院高层次人才科研启动基金项目“大数据技术与中国地方政府管理创新研究”( 417YKQ16)。
(责任编辑：赵映川)
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