一、开展调研情况
（一）调研方案
这个调研旨在通过全面的市场分析、数据收集和深入的行业洞察，为数字经济领域的人才培养和政策制定提供坚实的基础。通过这种方法，报告将提供有价值的见解和实用的建议，帮助管理部门、教育机构和企业更好地理解和适应数字经济时代的挑战和机遇。
1.调研目的和调研目标
调研目的。调研目的是分析数字经济领域当前和未来的人才需求，强调特定技能和知识的重要性。这包括了解行业的具体需求、技能缺口，以及如何通过教育和政策干预来满足这些需求。
目标群体。报告的受众是政策制定者、企业管理者、大学和职业院校。了解他们的具体需求和关注点，确保报告内容与他们的利益和需求相符。
2.市场分析
主要分析数字经济行业趋势。对数字经济的定义、历史发展、当前状态和未来趋势进行深入分析。特别关注技术创新（如人工智能、大数据、区块链）对行业的影响。
3.数据收集方法
调查问卷设计。设计包含多项选择题和开放性问题的问卷，目标是企业、学术机构和专业人士。调查内容涉及当前人才状况、未来需求预测、技能缺口等。
访谈安排。与行业专家、高校教授、企业高管等进行半结构化访谈，深入了解他们对行业发展和人才需求的看法。
案例研究挑选。选择具有代表性的企业或国家作为案例，深入研究他们的人才培养和使用策略。
4.技能和职位分析
核心技能识别。分析目前市场上最需求的技能，如编程语言、数据分析能力、网络安全知识等。考虑将这些技能与软技能（如团队合作、领导力）结合。
未来职位预测。根据行业趋势和技术发展，预测未来几年可能出现的新职位和角色。
5.教育和培训需求评估
现有教育体系评估。评估高等教育和职业培训课程在满足行业需求方面的能力和限制。
教育改革建议。提出课程更新、新专业开设和继续教育项目等建议，以帮助教育体系更好地适应行业需求。
6.政策建议和战略规划
政策建议制定。基于调研结果，向管理部门提供政策建议，如税收优惠、资金支持、人才培养计划等。
企业战略规划。为企业提供关于如何吸引、培养和保留数字经济领域的人才的建议。
（二）调研实施情况
通过精心实施上述调研方案，获得关于数字经济行业人才需求的全面和准确的预测，为政府、教育机构和企业提供有价值的指导和决策支持。这有助于更好地满足数字经济领域的人才需求，促进行业的可持续发展。
1.准备阶段
（1）确定研究团队。指定团队成员的具体职责，如数据分析师负责数据清洗和分析，市场专家负责行业趋势分析等。确保团队具有多样性，涵盖不同领域的专业知识。
（2）制定调研计划。制定详细的项目计划，包括时间表、里程碑和项目进度追踪。规划资源预算，包括调研工具、人力资源和技术支持。
2.数据收集阶段
（1）调查问卷。设计多维度的调查问卷，包括关于技能、教育背景、工作经验和行业见解的问题。使用在线调查工具，以便更广泛地覆盖受访者。
（2）访谈。开展半结构化的面对面或远程访谈，以深入了解行业内的关键问题。采访不同领域的专家，包括技术、市场、教育和政策领域的代表。
（3）案例研究。选择一组多样化的企业和教育机构作为案例研究对象，以涵盖不同部门和地理位置的情况。进行深入的文献研究，收集与案例相关的信息和数据。
3.数据分析和建模
（1）数据清洗和整理。进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复数据。将不同数据源的数据整合，以获得更全面的视角。
（2）数据分析。使用统计分析方法，如回归分析、时间序列分析等，来识别数据中的趋势和关联性。利用可视化工具创建图表和图形，以更好地传达分析结果。
（3）建立人才需求模型。使用机器学习算法或其他预测方法建立人才需求的预测模型。考虑将不同变量（如技能、行业发展、政策变化）纳入模型中，以提高准确性。
4.结果呈现
（1）编写报告。撰写详细的报告，包括清晰的标题、方法描述、数据分析、模型结果和实际建议。使用图表、图形和表格来可视化数据和结果。
（2）呈现结果。在内部和外部会议、研讨会或网络研讨会上向利益相关者展示研究结果。针对不同受众制定定制化的呈现策略，以确保信息的传达和理解。
5.反馈和更新
（1）收集反馈。主动收集来自各种受众的反馈，包括政府部门、教育机构、企业和从业人员。建立反馈机制，以便他们提出问题和建议。
（2）更新报告。定期检查和更新报告，以反映数字经济领域的最新变化和趋势。根据反馈和新数据调整模型和建议，以保持报告的实用性和准确性。
二、调研数据分析
（一）行业职工规模
我国数字经济行业的职工规模和就业形态反映了该领域的快速发展和对整体就业市场的深远影响。数字经济不仅在自身领域内创造了大量就业机会，还通过各种新兴的就业形态和岗位，为广大劳动者提供了更多样化和灵活的工作选择。随着数字技术的不断进步和应用扩展，预计未来这一趋势还将持续发展。
2022年，我国数字经济的规模达到50.2万亿元，占GDP的41.5%，连续11年的增速显著高于GDP的增速。这一规模与传统第二产业在国民经济中的比重相当。数字经济的结构优化也促进了质的提升，其中数字产业化规模和产业数字化规模分别达到9.2万亿元和41万亿元，占数字经济比重分别为18.3%和81.7%。
2021年，以微信、抖音、快手、京东、淘宝、美团、饿了么等平台为我国创造了约2.4亿的就业机会，占当年适龄劳动人口的约27%。这些平台通过内涵式创造就业（如小程序开发师、网络主播等）和外延式带动就业（如快递员、平台骑手等）两种模式，大幅增加了就业机会。
数字经济的发展促使了新型灵活就业形态的出现，例如工业互联网平台、信息内容平台、电商平台等，2020年这些行业就创造了超过5810万的就业机会。据《2023我国新型灵活就业报告》显示，灵活就业人员规模约占到总体就业人员规模的五分之一，至2021年底，我国的灵活就业人员约有2亿人。新型灵活就业中，生活配送和平台直播的需求占比最高，2023年第一季度生活配送工种的需求占比达到69%，平台直播工种占比为18%。相较于传统职位，新型灵活就业职位能提供的工资更高，但福利水平较低，这吸引了许多女性、年轻人、缺乏工作经验和高学历人群。
（二）在岗职工岗位分布
我国数字经济行业的在岗职工岗位分布体现了该行业的多样性和创新性。从技术技能到创意产出，从固定职位到灵活就业，数字经济为我国的劳动力市场带来了广泛的机会和挑战。未来，这一趋势预计将继续扩大，为更多人提供就业机会，同时也要求劳动力市场适应新的技能需求。
1.岗位分布特征
岗位类型多样化。随着数字技术和实体经济的深度融合，催生出多样化的就业岗位。新型灵活就业包括平台电商、生活配送、生活服务、平台微商、知识服务、自媒体、平台直播、共享出行司机等多类工种。
岗位需求分布。生活配送和平台直播的需求占比最高，其中生活配送工种占比最大，达到69%；平台直播工种占比18%。交通、运输、物流、仓储行业中新型灵活就业职位占比44%，其次是文化、传媒、娱乐、体育业，占比27.7%。
高学历人士的参与。新型灵活就业吸引了越来越多的高学历人士，本科生和研究生求职者占比分别为45.5%和6.2%。学历过度匹配现象在新型灵活就业求职者中较为常见，表明高学历人才对新兴数字岗位有较高兴趣。
薪资与福利。新型灵活就业职位提供的工资水平通常更高，最常提供的工资水平为10000-15000元，占比30.3%。然而，这些职位的社保覆盖率较低，仅为19%。
2.行业与岗位分析
电子商务。电商平台如淘宝、京东等提供了大量的就业机会，包括在线销售、客服、物流管理等岗位。这些岗位要求从业者具备一定的数字技能和市场理解能力。
信息技术服务。包括软件开发、数据分析、云服务等岗位。这类岗位通常要求较高的技术技能，如编程、数据处理和网络安全知识。
内容创造与传媒。随着自媒体和直播平台的兴起，内容创作者、视频编辑、直播主播等岗位成为了数字经济的重要组成部分。这些岗位强调创意和传播能力。
知识服务与咨询。包括市场分析、咨询、在线教育等服务，这些岗位要求专业知识和沟通技巧。
3.就业模式创新
数字经济的兴起促进了就业模式的重大创新。这些变化主要体现在几个方面。
远程工作的普及。随着互联网技术的发展和移动办公软件的普及，远程工作成为可能。这种工作方式特别适合IT、编程、设计、咨询等领域，为员工提供了空间和时间上的灵活性。例如，许多科技公司和初创企业已经采纳了全远程或混合工作模式。
自由职业者的增多。数字平台如自媒体、网络直播和电商平台的发展为个人提供了独立经营的机会。许多人通过这些平台成为内容创作者、自媒体运营者或独立商家，享受着更大的职业自主权和创业机会。
灵活工时。数字经济中的很多工作不再要求严格早9晚5工作制，而是更加注重工作成果。这种灵活的工时安排使得工作和生活更好地融合，尤其适合需要平衡家庭和工作的员工。
然而，这些创新就业模式也带来了挑战，如工作和生活界限的模糊、社会保障和福利的缺失等。因此，未来需要在创新就业模式的同时，建立相应的社会支持和政策保障，以实现可持续发展。
4.未来趋势
数字经济将继续推动就业模式的创新和就业市场的变革。这要求劳动力市场和教育培训体系对这些变化做出响应，同时也为个人提供了新的职业机会和挑战。数字经济未来的就业趋势将持续由很大因素驱动。
技术进步。人工智能、大数据、物联网等领域的发展将创造更多高技能岗位。这些技术的应用不仅限于IT行业，还将渗透到制造业、服务业、医疗健康等多个领域。
对数字技能的需求增长。随着数字化转型的深入，对具备数字技能的人才需求将持续增加。不仅是技术岗位，如编程和数据分析，非技术岗位，如数字营销和网络安全管理，也需要员工具备相应的数字技能。
教育和培训体系的适应。为满足日益增长的数字技能需求，教育和培训体系需要进行调整。这包括学校课程的更新，以及提供终身学习和职业培训的机会，以帮助现有员工和未来劳动力适应新的技术环境。
新兴行业的发展。随着技术的发展和市场需求的变化，新兴行业将不断涌现。例如，绿色技术、可持续能源、虚拟现实等领域可能会成为未来就业的新热点。
（三）职工学历结构
不同层次的数字经济就业机会对学历有不同的要求。对于我国数字经济领域的就业结构，不同行业、公司规模和职位类型对学历的要求也会不同。
1.高级管理和领导层
在高级管理和领导层中，博士学位通常更受欢迎，因为这些职位需要高度的战略思维和领导能力。硕士学位在这一层次也比较常见，特别是对于高级管理职位。本科学历在这个层次的就业结构中仍然占有一定比例，但通常需要丰富的工作经验和卓越的表现。高职高专学历在高级管理和领导层较为罕见，通常需要在其他学历层次上升到此职位。大专以下学历极少见于高级管理和领导职位。
高级管理和领导层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约5%；硕士约25%；本科约60%；高职高专约8%；大专以下约2%。
2.技术开发和研究层
博士学位在技术开发和研究层中常见，特别是在研究和创新型职位中。硕士学位在技术开发和研究领域也很受欢迎，可以在高级职位中找到机会。本科学历通常是进入技术开发领域的常见途径，可以在较低级别的职位工作。高职高专学历的毕业生可能在技术领域找到就业机会，但通常需要经验和进一步的培训。大专以下学历技术开发和研究职位中的大专以下学历比较少见。
技术开发和研究层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约5%；硕士约20%；本科约55%；高职高专约15%；大专以下约5%。
3.数字市场营销和销售层
博士学位在数字市场营销和销售层中，博士学位通常很少见。硕士学位在一些市场营销和销售领域的高级职位中可能有竞争优势。本科学历在这个层次的就业结构中占有很大比例，通常是进入销售和市场营销领域的主要途径。高职高专学历的毕业生也可以在销售和市场营销领域找到就业机会，尤其是在较低级别的职位。大专以下学历在数字市场营销和销售层中，大专以下学历的毕业生较少见。
数字市场营销和销售层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约5%；本科约75%；高职高专约15%；大专以下约4%。
4.数据管理和分析
博士学位在数据管理和分析领域中相对较少见，通常出现在研究和高级分析职位中。硕士学位在高级数据分析和管理职位中比较常见。本科学历通常是进入数据管理和分析领域的主要途径，可以在分析师和管理员职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在数据领域找到入门级职位。大专以下学历在数据管理和分析层中，大专以下学历的毕业生相对较少。
数据管理和分析层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约2%；硕士约10%；本科约60%；高职高专约20%；大专以下约8%；
5.电子商务和在线零售层
博士学位在电子商务和在线零售领域通常不常见。硕士学位在高级电子商务和在线零售职位中可能有竞争优势。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在不同级别的职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生可能在销售和客户服务领域找到就业机会。大专以下学历在电子商务和在线零售层中，大专以下学历的毕业生通常较少。
电子商务和在线零售层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约3%；本科约80%；高职高专约12%；大专以下约4%。
6.数字内容和媒体层
博士学位在数字内容和媒体领域通常较少见，主要出现在高级研究和教育职位中。：硕士学位在数字内容创作、媒体管理等领域的高级职位可能更有竞争力。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在写作、编辑、制作等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在一些技术支持和辅助制作职位中找到就业机会。大专以下学历在数字内容和媒体层中，大专以下学历的毕业生较少见。
数字内容和媒体层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约5%；本科约75%；高职高专约15%；大专以下约4%。
7.电子支付和金融技术层
博士学位在电子支付和金融技术领域通常不常见，可能主要出现在研究和高级技术研发职位中。硕士学位在金融技术领域的高级职位中可能有竞争优势。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在开发、分析、运营等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在技术支持和操作职位中找到就业机会。大专以下学历在电子支付和金融技术层中，大专以下学历的毕业生通常较少。
电子支付和金融技术层不同学历结构所占比例如下：博士约2%；硕士约7%；本科约70%；高职高专约15%；大专以下约6%。
8.电子健康和医疗技术层
博士学位在电子健康和医疗技术领域可能较少见，主要用于研究和高级技术开发职位。硕士学位在医疗信息管理、医疗技术等领域的高级职位中可能更有竞争力。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在系统管理、数据分析、支持等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在医疗技术支持和操作职位中找到就业机会。大专以下学历在电子健康和医疗技术层中，大专以下学历的毕业生通常较少。
电子健康和医疗技术层不同学历结构所占比例如下：博士约2%；硕士约8%；本科约65%；高职高专约20%；大专以下约5%。
9.教育技术层
博士学位在教育技术领域通常较少见，主要用于研究和高级教育技术职位。硕士学位在教育技术开发、教育管理等领域的高级职位中可能更有竞争力。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在教育技术支持、教育内容开发等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在教育技术支持和操作职位中找到就业机会。大专以下学历在教育技术层中，大专以下学历的毕业生通常较少。
教育技术层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约4%；本科约70%；高职高专约20%；大专以下约5%。
10.制造业和供应链数字化层
博士学位在制造业和供应链数字化领域通常不太常见，主要出现在高级研究和创新职位中。硕士学位在高级供应链管理、物流和数字化制造等领域可能更有竞争优势。本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在生产计划、物流管理等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在供应链操作和生产支持职位中找到就业机会。大专以下学历在制造业和供应链数字化领域，大专以下学历的毕业生较少。
制造业和供应链数字化层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约3%；本科约75%；高职高专约18%；大专以下约3%。
11.人力资源和人才发展层
博士学位在人力资源和人才发展领域通常较少见，主要用于高级研究和教育职位。硕士学位在人力资源管理、人才培训等领域的高级职位中可能更有竞争力。：本科学历通常是进入这个领域的主要途径，可以在招聘、员工关系、培训等职位中找到就业机会。高职高专学历的毕业生也可以在人力资源支持和操作职位中找到就业机会。在人力资源和人才发展层中，大专以下学历的毕业生通常较少。
人力资源和人才发展层岗位中不同学历结构所占比例如下：博士约1%；硕士约4%；本科约70%；高职高专约20%；大专以下约5%。
（四）技术工人技能等级结构
数字经济行业的技术工人技能等级结构具有多个层次，这些层次根据技术复杂性、责任范围和专业知识深度的不同而变化。数字经济行业的技术工人技能等级结构在不同子领域和职位中也会有所不同。此外，技术领域不断发展，要求技术工人不断学习和更新自己的技能以适应新的技术趋势和需求。因此，数字经济行业的技术工人通常需要保持敏锐的学习意识，不断提升自己的技能水平，以适应不断变化的市场需求。
1.初级技术工人
初级技术工人通常是行业的新手，可能刚刚入行或拥有少量的工作经验。技能要求包括基本的计算机操作、办公软件应用、网络基础知识等。他们通常是团队中的助手，执行常规的任务和技术支持。
初级技术工人通常在行业中占有相对较大的比例，因为他们构成了行业的基础工作力量，负责执行常规任务和提供技术支持。约占总技术工人的30%。
2.中级技术工人
中级技术工人在特定领域或工具上具有更深入的知识和技能。他们可能需要掌握特定的编程语言、数据库管理、数据分析工具、网络配置等专业技能。中级技术工人能够独立解决更复杂的问题，参与项目的实施和维护。
中级技术工人在数字经济行业中通常占据相当大的比例，因为他们具备了一定的工作经验和专业知识，可以承担更复杂的任务。中级技术工人约占总技术工人的50%。
3.高级技术工人
高级技术工人通常在其专业领域拥有丰富的经验和深度的专业知识。他们可能涉及到高级编程、系统架构设计、大数据分析、网络安全等领域。高级技术工人有能力领导项目团队，解决复杂的技术难题，并参与战略规划。
高级技术工人在行业中占比较小的比例，因为他们需要更深入的专业知识和经验，通常用于解决高级技术难题和领导项目。高级技术工人约占总技术工人的15%。
4.领域专家
领域专家是数字经济行业中的顶级专业人士，通常在某个领域内具有卓越的专业知识和经验。他们可能是数据科学家、网络安全专家、人工智能研究员等领域的专家。领域专家需要不断更新自己的知识，参与研究和发表论文，以保持在领域内的领先地位。
领域专家在数字经济领域相对稀缺，因为他们是某一领域的专业权威，需要多年的经验和深度的专业知识。领域专家约占总技术工人的4%。
5.管理和领导层
一些数字经济行业的技术工人最终升入管理和领导职位，需要具备领导力、项目管理、战略规划等管理技能。他们负责团队的管理和项目的执行，需要综合技术和管理知识。管理和领导层可能需要获得管理相关的学位或认证，如项目管理专业人士（PMP）等。
管理和领导层的比例通常较低，因为这些职位更侧重于管理和领导技能，而不仅仅是技术知识。管理和领导层约占总技术工人的1%。
（五）职工技能培训情况
随着我国数字经济的不断发展和扩大，职工需要不断更新和提升自己的技能，以适应新的技术趋势和市场需求。因此，职工和企业都认识到培训和持续学习的重要性，以保持竞争力并推动行业的发展。政府也在支持数字经济领域的人才培养和技能提升方面发挥了积极作用。
1.在职培训机会
我国的数字经济公司通常提供在职培训机会，使员工能够学习新技能并不断提升现有技能。在职培训可以包括定期的技术培训、工作坊、在线课程等，以满足员工的学习需求。
2.线上学习平台
我国有许多在线学习平台，如MOOCs（大规模开放在线课程）、在线教育机构和技术社区，为职工提供了广泛的学习资源。一些热门的在线学习平台包括我国大学MOOC、百度教育、网易云课堂等。
3.企业内部培训计划
许多我国数字经济公司建立了自己的培训计划，以确保员工具备必要的技能。这些内部培训计划通常与公司的业务需求和战略目标密切相关。
4.行业认证和专业资格
在我国的数字经济领域，许多从业者追求相关领域的认证和专业资格，以证明他们的技能水平。一些常见的认证包括云计算认证、数据分析师认证、网络安全认证等。
5.政府支持
我国政府鼓励数字经济行业的职工进行技能培训和继续教育。政府部门和地方政府可能提供资金支持、税收优惠或培训补贴，以鼓励企业和职工参与培训。
6.持续学习文化
在我国数字经济行业，持续学习文化逐渐形成，许多从业者注重自我提升。专业社群、行业论坛和研讨会也为职工提供了学习和知识分享的机会。
我国数字经济行业的职工技能培训虽然取得了一些进展，但仍然面临一些问题和挑战。需要采取针对性措施帮助解决我国数字经济行业职工技能培训面临的各种问题，提高培训的质量和效果，为从业者提供更多机会，提升其竞争力，并促进数字经济行业的可持续发展。政府、行业协会、数字经济企业和培训提供者应该积极合作，共同推动这些改进措施的实施。
1.技能匹配问题
技能培训计划应该更加精确地与实际职位需求匹配。有时候，培训课程可能过于一般化，无法满足特定领域的技术要求。因此，需要进行定期的市场需求分析，以了解不同领域的技能需求，并根据分析结果调整培训课程。建立与行业内招聘趋势和技术进展相关的信息共享机制，帮助培训提供者更好地了解职位要求
2.培训资源不足
在一些偏远地区，特别是农村地区，培训资源可能不足，从业者难以获得高质量的培训机会。政府和行业协会可以考虑提供更多的培训资源和支持，以缩小城乡数字鸿沟。需要在偏远地区设立数字经济培训中心或提供远程培训，确保农村和城乡居民也能获得高质量的培训。鼓励数字经济企业设立分支机构或提供远程支持，以拓宽培训资源的覆盖范围。
3.培训质量不一
培训质量参差不齐可能导致培训效果不佳。政府和行业监管部门可以加强培训提供者的质量监管，确保培训机构提供高质量的培训课程。可以实施培训提供者的质量评估和认证体系，确保培训课程的质量和内容符合标准。建立培训评价机制，收集从业者的反馈，并根据反馈不断改进培训课程。
4.培训成本高昂
高昂的培训成本可能限制了一些从业者的参与。政府可以考虑提供培训补贴或资助计划，帮助那些经济条件较差的人获得培训机会。例如，提供政府资助或奖学金计划，鼓励低收入从业者参与培训。与数字经济企业建立合作关系，提供员工培训的补贴或支持。
5.培训信息不透明
培训信息的不透明度可能使从业者难以找到适合自己需求的培训课程。建立综合的在线培训信息平台，包括培训课程的详细描述、成本、课程进度和用户评价等信息，以便从业者更容易找到适合的培训。提供在线职业规划工具，帮助从业者确定最适合他们职业发展的培训路径。
6.培训与工作脱节
一些培训课程可能过于理论化，缺乏实际工作经验和案例。培训提供者与数字经济企业建立紧密联系，制定实际案例和项目，确保培训与实际工作密切相关。鼓励从业者参与实际项目或实习，将所学知识应用到实际工作中。
7.缺乏动力和认可
一些从业者可能认为参与培训后获得的技能和认证不一定会带来更好的职业机会或薪资提升。政府、行业协会和雇主可以提供更多的激励措施。如建立技能认证和职业晋升机制，让从业者能够看到参与培训的价值。数字经济企业可以提供员工培训后的薪资奖励或职业晋升机会，以激励他们积极参与培训。
8.技能更新速度不够快
数字经济领域的技术和趋势变化迅速，有时培训机构的课程更新速度跟不上技术发展。培训提供者应该与行业保持紧密联系，确保培训课程与最新的技术趋势保持一致。建立敏捷的培训体系，能够快速调整课程内容，以适应新的技术趋势。鼓励从业者建立个人学习计划，保持技能的不断更新和提升。
（六）行业人才（分专业、分层次、分技能等级）需求情况
1.分专业的人才需求
我国数字经济行业的人才需求情况在不断演变，不同专业领域的人才都具有重要性。以下是从专业角度分析我国数字经济行业的人才需求情况。
（1）计算机科学与工程专业。一是软件工程师。数字经济行业需要大量的软件工程师来开发和维护各种应用程序、系统和平台；二是数据科学家。数据分析和数据驱动决策在数字经济中至关重要，因此数据科学家和分析师也是高需求的职位；三是人工智能工程师。随着人工智能技术的发展，需要专业的人工智能工程师来设计和实施智能系统和算法。
（2）信息技术管理专业。一是信息技术项目经理。数字经济企业需要有经验的项目经理来管理复杂的IT项目，确保按时交付和预算控制；二是信息安全专家。随着网络犯罪的威胁增加，信息安全专家的需求也在增加，以保护数据和网络安全。
（3）电子商务与互联网专业。一是电子商务专家。数字经济中的电子商务领域需要专业的电子商务专家来管理在线销售和电子商务平台；二是互联网营销专家。数字经济行业需要懂得互联网营销策略的专业人士，以推广产品和服务。
（4）数据管理与分析专业。一是大数据分析师。大数据在数字经济中起着关键作用，大数据分析师能够帮助企业从海量数据中提取有价值的信息；二是数据工程师。数据工程师负责建立和维护数据管道和架构，以确保数据的高质量和可用性。
（5）金融技术专业。一是区块链开发者。数字货币和区块链技术在金融领域得到广泛应用，因此需要专业的区块链开发者；二是金融科技顾问：金融科技领域需要专业的顾问来提供数字化金融解决方案。
（6）人工智能与机器学习专业。一是机器学习工程师。机器学习在数字经济中广泛应用，需要机器学习工程师来设计和训练模型。二是自然语言处理专家。自然语言处理技术在语音识别、智能客服等领域有广泛应用，因此需要专业的自然语言处理专家。
（7）电子与通信工程专业。数字经济行业需要通信工程师来确保高速互联网和通信网络的稳定性和性能。
（8）数字创意专业。一是用户体验（UX）设计师。数字经济产品的用户体验至关重要，因此需要UX设计师来优化用户界面和体验。二是数字媒体专家。数字媒体领域需要专业的数字媒体专家来创建多媒体内容和营销策略。
2.分层次的人才需求
数字经济行业的不断发展和技术进步，导致了不同学历层次的人才需求不断变化。在实际招聘中，通常不仅仅关注学历，还会考虑技能、经验和潜力。因此，持续学习和自我提升对于在数字经济行业保持竞争力至关重要，无论是本科、硕士、博士，还是高职高专和大专以下学历的从业者都可以通过不断学习和适应新技术来满足行业需求。从学历层次的角度来分析我国数字经济行业的人才需求情况，不同学历层次的人才在数字经济领域都有不同的需求和定位。
（1）本科学历。本科学历的人才在数字经济行业中广泛需求，可以担任软件工程师、数据分析师、业务分析师、数字营销专员、电子商务经理等职位。他们通常具备基本的理论知识和技能，适合处理日常的业务和技术任务。
（2）硕士学位。硕士学位的人才在数字经济领域中更容易进入高级职位，如数据科学家、信息技术项目经理、人工智能工程师、区块链专家等。硕士学位通常表示更深入的专业知识和技能，适合解决复杂的问题和领导项目团队。
（3）博士学位。博士学位的人才在数字经济行业中通常从事高级研究和创新工作，如人工智能研究员、数据科学家、量子计算专家等。博士学位代表着深度的领域专长和研究能力，适合推动行业前沿技术和创新。
（4）高职高专学历。高职高专学历的人才通常从事技术实践和操作性工作，如网络管理员、技术支持工程师、电子商务操作员等。他们具备实际技能，可以在数字经济的基础层面上工作。
（5）大专以下学历。大专以下学历的人才可能在数字经济行业中从事一些基础的操作性工作，如数据输入员、客服代表等。虽然他们的职业选择相对受限，但仍然在行业的基础层面发挥作用。
3.分技能等级的人才需求
随着数字技术的快速发展，它对劳动力市场的需求产生了显著的变化，对不同技能等级的人才产生不同的影响。数字经济倾向于提高对中高技能人才的需求，特别是那些具有技术、创新和软技能的人才。对于低技能工人来说，这是一个挑战，他们可能需要通过进一步的教育和培训来提高自己的技能，以便在数字经济中找到新的机会。
（1）高技能人才需求增加。对编程、大数据分析、人工智能、云计算和网络安全等专业技术人才的需求大幅增加。创新是数字经济的核心，因此对那些能够进行产品创新、流程改进和技术研发的人才需求激增。：数字经济的快速变化要求高技能人才持续学习和适应新技术。
（2）中技能人才的转变。随着技术的部署，对技术支持和维护的中等技能人才有稳定的需求。中技能人才需要通过培训和教育来升级他们的技能，以适应数字经济的需求。
（3）低技能人才面临挑战。低技能工作由于自动化和外包变得更加容易，因此对低技能人才的需求减少。低技能人才需要接受重新培训，以获得数字经济中需要的新技能。
（4）跨领域技能、软技能和创造性重要性提高。对于能够结合业务知识与技术技能，理解复杂系统并跨部门工作的人才需求增加。在数字环境中，沟通和协作技能变得至关重要，尤其是在多元化和分布式的团队中。数字经济中问题更为复杂，对能够创造性地解决问题的人才有更大的需求。
三、分析结论与建议
（一）分析结论
数字经济作为新时代的经济增长点，对人才需求产生了深远影响。数字经济的快速发展带动了大量新型职业的出现，显著扩大了就业市场。这些新兴岗位，如数据分析师、云计算工程师、人工智能专家等，不仅数量众多，而且分布广泛，涵盖了从信息技术到电子商务，再到数字内容创新等多个行业。数字经济倾向于更高的教育水平。多数岗位至少需要本科学历，尤其是那些涉及专业技术和复杂分析的职位。此外，技能等级要求也相应提高。在数字经济中，不仅要求员工具备基本的计算机操作能力，更重视对数据处理、编程、网络安全等专业技能的掌握。这就意味着，从业者需要不断更新知识和技能，以适应快速变化的技术环境。技能培训成为人才发展的重要部分。企业和教育机构越来越多地提供各种在线和线下培训课程，旨在提高员工的数字技能。这些培训不仅涉及基础知识，还包括高级技能，如机器学习、大数据分析等。数字经济不仅需要大量技术人才，还需要具备跨学科知识和创新能力的复合型人才。这些人才不仅要在技术上娴熟，还需具备商业洞察力、创新思维和团队协作能力。企业越来越重视这种能够促进创新和推动业务发展的人才。总之，数字经济对人才的需求是多层面的，不仅要求高学历和专业技能，还强调持续学习和跨领域能力的培养。这对从业者提出了更高的挑战，同时也为他们提供了广阔的发展空间和职业机遇。
（二）建议
面对数字经济对人才需求的新要求，目前在教育体系、企业培训、技能更新、政策支持和市场适应性几个个方面还难以适应。首先，传统的教育体系往往未能及时跟上数字经济的发展步伐，导致教育内容与行业需求脱节。要解决这一问题，教育机构需要与企业紧密合作，更新课程设置，引入更多实践教学和最新技术，如人工智能、大数据分析等，以培养学生的实际操作能力和创新思维。其次，企业内部的员工培训程序也需改进。企业应投入更多资源开发综合培训计划，不仅注重新员工的技能培养，也重视在职员工的持续教育，以保持团队技能的最新性和竞争力。第三，面对数字技术的迅速更迭，个人需要意识到终身学习的重要性，积极参与各种培训和学习机会，以不断提升自己的技术能力和市场适应性。第四，政府在政策支持方面也扮演着关键角色。政府需制定有利于技术创新和人才发展的政策，提供税收优惠、资金支持和培训补助等，同时加强行业标准和资质认证，以引导和促进人才的高质量发展。最后，市场适应性问题也不容忽视。由于数字经济发展迅猛，市场需求快速变化，从业者和教育机构都需要保持高度的灵活性和适应能力，及时调整方向以满足市场的最新需求。综上所述，通过优化教育体系、强化企业培训、推动技能更新、制定有效政策和提高市场适应性，可以有效解决适应数字经济人才需求的问题，促进人才与数字经济的和谐发展。
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