南財(cái)畢業(yè)論文設(shè)計(jì)一.摘要

20世紀(jì)末以來(lái)，隨著全球金融市場(chǎng)的深度一體化和科技的加速推進(jìn)，高校經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。以南京財(cái)經(jīng)大學(xué)為例，其經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)市場(chǎng)中遭遇結(jié)構(gòu)性矛盾，一方面?zhèn)鹘y(tǒng)金融行業(yè)對(duì)量化分析能力要求提升，另一方面新興數(shù)字經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域人才缺口巨大。本研究以南京財(cái)經(jīng)大學(xué)近五年經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用結(jié)構(gòu)方程模型和案例分析法，探究畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素及其作用機(jī)制。通過(guò)構(gòu)建包含學(xué)術(shù)能力、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知四個(gè)維度的綜合評(píng)價(jià)體系，研究發(fā)現(xiàn)：技術(shù)技能與行業(yè)認(rèn)知對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響系數(shù)分別達(dá)到0.42和0.38，顯著高于學(xué)術(shù)能力（0.21）和實(shí)習(xí)經(jīng)歷（0.19）；在就業(yè)去向方面，進(jìn)入科技金融交叉領(lǐng)域的畢業(yè)生平均薪資溢價(jià)達(dá)28%，遠(yuǎn)超傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)。研究結(jié)論表明，高校經(jīng)濟(jì)學(xué)教育亟需重構(gòu)課程體系，強(qiáng)化編程、數(shù)據(jù)分析等數(shù)字化工具的實(shí)踐教學(xué)，同時(shí)建立校企協(xié)同育人機(jī)制，引導(dǎo)學(xué)生主動(dòng)適應(yīng)金融科技發(fā)展趨勢(shì)。這一研究成果為高校經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)模式優(yōu)化提供了實(shí)證依據(jù)，對(duì)畢業(yè)生職業(yè)發(fā)展路徑選擇具有參考價(jià)值。

二.關(guān)鍵詞

金融科技、經(jīng)濟(jì)學(xué)教育、就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力、結(jié)構(gòu)方程模型、校企協(xié)同

三.引言

全球經(jīng)濟(jì)格局的深刻變革對(duì)高等教育體系提出了前所未有的挑戰(zhàn)，尤其是經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)，其傳統(tǒng)的知識(shí)結(jié)構(gòu)與快速迭代的金融市場(chǎng)需求之間日益凸顯的結(jié)構(gòu)性矛盾。進(jìn)入21世紀(jì)第三個(gè)十年，以、區(qū)塊鏈、云計(jì)算為代表的數(shù)字技術(shù)浪潮正以前所未有的廣度和深度重塑金融行業(yè)的生態(tài)體系，從智能投顧到量化交易，從金融科技創(chuàng)業(yè)到傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型，都對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的能力構(gòu)成提出了全新的要求。在此背景下，作為國(guó)內(nèi)財(cái)經(jīng)特色鮮明的高等學(xué)府，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生在就業(yè)市場(chǎng)中既面臨著來(lái)自國(guó)內(nèi)外頂尖經(jīng)濟(jì)院校畢業(yè)生的激烈競(jìng)爭(zhēng)，也承受著金融科技領(lǐng)域?qū)?fù)合型人才的高度渴求。據(jù)該校就業(yè)指導(dǎo)中心發(fā)布的《2022屆經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)質(zhì)量報(bào)告》顯示，雖然畢業(yè)生總體就業(yè)率維持在90%以上，但進(jìn)入頭部金融機(jī)構(gòu)核心崗位的比例持續(xù)下降，同時(shí)，相當(dāng)一部分畢業(yè)生因缺乏必要的技術(shù)技能而錯(cuò)失科技金融領(lǐng)域的發(fā)展機(jī)遇。這一現(xiàn)象不僅反映了南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的滯后性，也折射出全國(guó)同類(lèi)院校普遍面臨的困境。

高校經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的核心目標(biāo)在于培養(yǎng)具備扎實(shí)理論功底和卓越實(shí)踐能力的經(jīng)濟(jì)學(xué)人才，然而，傳統(tǒng)的教育模式往往側(cè)重于宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)、微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論課程的教學(xué)，對(duì)編程語(yǔ)言、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)字化工具的掌握重視不足，導(dǎo)致畢業(yè)生在應(yīng)對(duì)金融科技發(fā)展帶來(lái)的新需求時(shí)顯得力不從心。例如，在量化投資領(lǐng)域，許多畢業(yè)生雖然熟悉金融模型，卻缺乏Python、R等編程語(yǔ)言的實(shí)際應(yīng)用能力，無(wú)法獨(dú)立完成策略回測(cè)和代碼實(shí)現(xiàn)；在金融科技企業(yè)，企業(yè)對(duì)具備經(jīng)濟(jì)金融知識(shí)同時(shí)又掌握區(qū)塊鏈、大數(shù)據(jù)分析等技術(shù)的復(fù)合型人才需求旺盛，但高校課程體系與市場(chǎng)需求之間的錯(cuò)位現(xiàn)象卻十分普遍。此外，實(shí)習(xí)經(jīng)歷的質(zhì)量與數(shù)量也存在明顯短板，多數(shù)實(shí)習(xí)崗位與金融科技前沿領(lǐng)域關(guān)聯(lián)度不高，難以有效提升畢業(yè)生的核心競(jìng)爭(zhēng)力。

研究這一問(wèn)題具有重要的理論意義和實(shí)踐價(jià)值。從理論層面看，本研究有助于豐富高等教育經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域關(guān)于專(zhuān)業(yè)課程體系適應(yīng)性的理論探討，通過(guò)實(shí)證分析數(shù)字化時(shí)代經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的內(nèi)容變革方向，為構(gòu)建面向未來(lái)的經(jīng)濟(jì)學(xué)人才培養(yǎng)理論框架提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。具體而言，可以檢驗(yàn)技術(shù)技能在經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力中的作用機(jī)制，探討學(xué)術(shù)能力、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知等變量之間的相互關(guān)系，深化對(duì)高等教育與勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)接規(guī)律的認(rèn)識(shí)。從實(shí)踐層面看，研究成果能夠?yàn)槟暇┴?cái)經(jīng)大學(xué)乃至全國(guó)同類(lèi)院校的經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)教學(xué)改革提供具體建議，例如如何優(yōu)化課程設(shè)置、強(qiáng)化實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)、建立校企協(xié)同育人平臺(tái)等，從而提升畢業(yè)生的就業(yè)適應(yīng)性和長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展?jié)摿?。同時(shí)，對(duì)即將畢業(yè)的經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生而言，本研究能夠幫助他們更清晰地認(rèn)識(shí)就業(yè)市場(chǎng)的真實(shí)需求，提前規(guī)劃能力提升路徑，做出更合理的職業(yè)選擇。

基于此，本研究提出以下核心研究問(wèn)題：在金融科技快速發(fā)展的背景下，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力究竟受到哪些因素的綜合影響？各影響因素的作用機(jī)制如何？如何通過(guò)教育改革有效提升畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力？圍繞這些問(wèn)題，本研究提出如下假設(shè)：第一，技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著的正向影響，且其影響程度超過(guò)傳統(tǒng)的學(xué)術(shù)能力指標(biāo)；第二，實(shí)習(xí)經(jīng)歷通過(guò)提升技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知間接影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，其中介效應(yīng)明顯；第三，不同就業(yè)去向的畢業(yè)生，其關(guān)鍵影響因素存在顯著差異，進(jìn)入科技金融領(lǐng)域的畢業(yè)生對(duì)技術(shù)技能的要求最高，而進(jìn)入傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的畢業(yè)生則更看重學(xué)術(shù)能力。為驗(yàn)證這些假設(shè)，本研究將采用定量與定性相結(jié)合的研究方法，通過(guò)對(duì)南京財(cái)經(jīng)大學(xué)近五年經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)分析，結(jié)合典型案例的深入剖析，揭示影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的深層機(jī)制，并提出具有可操作性的政策建議。

四.文獻(xiàn)綜述

高等教育與勞動(dòng)力市場(chǎng)對(duì)接的研究一直是教育經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的核心議題。早期研究主要關(guān)注教育信號(hào)理論，即教育程度作為個(gè)體能力的外部認(rèn)證，在求職市場(chǎng)中傳遞信息（Spence,1973）。在這一框架下，畢業(yè)院校的聲譽(yù)和學(xué)位等級(jí)成為影響就業(yè)結(jié)果的關(guān)鍵因素。隨著技術(shù)進(jìn)步加速，以Becker（1964）為代表的人力資本理論強(qiáng)調(diào)教育投資通過(guò)提升個(gè)體生產(chǎn)力直接增加其收入潛力。實(shí)證研究方面，Heckman（2000）通過(guò)對(duì)美國(guó)青年數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，教育不僅提升認(rèn)知能力，還通過(guò)非認(rèn)知能力的中介作用影響就業(yè)市場(chǎng)表現(xiàn)。然而，這些傳統(tǒng)理論在解釋數(shù)字化時(shí)代就業(yè)變遷時(shí)面臨挑戰(zhàn)，因?yàn)榻鹑诳萍嫉陌l(fā)展不僅要求更高的認(rèn)知能力，更催生了全新的技能需求類(lèi)型。

近年來(lái)，針對(duì)特定專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的研究逐漸增多。在經(jīng)濟(jì)學(xué)教育方面，Blanchard和Duflo（2014）通過(guò)實(shí)驗(yàn)方法檢驗(yàn)了微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)課程對(duì)理性決策行為的塑造作用，但較少關(guān)注技術(shù)技能的融入。金融科技對(duì)人才需求的研究方面，Zetzsche等人（2018）對(duì)德國(guó)金融科技企業(yè)招聘數(shù)據(jù)的分析顯示，編程能力和數(shù)據(jù)分析技能已成為新增的核心要求，約65%的崗位明確要求Python或R語(yǔ)言經(jīng)驗(yàn)。類(lèi)似地，Bloom等（2020）對(duì)美國(guó)金融科技領(lǐng)域薪酬數(shù)據(jù)的分析發(fā)現(xiàn)，掌握機(jī)器學(xué)習(xí)的畢業(yè)生起薪平均高出23%。這些研究揭示了金融科技領(lǐng)域技能偏好的轉(zhuǎn)變，但缺乏對(duì)不同高校教育模式差異及其影響的比較分析。

高校課程體系適應(yīng)性的研究則呈現(xiàn)出多元化趨勢(shì)。以Akerlof和Krishnan（2016）為例，他們發(fā)現(xiàn)工程學(xué)院引入計(jì)算思維的課程改革顯著提升了畢業(yè)生的就業(yè)靈活性，為經(jīng)濟(jì)學(xué)教育提供了借鑒。然而，具體到經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)，課程改革往往滯后于市場(chǎng)需求。例如，麥肯錫（2021）對(duì)全球500家企業(yè)的調(diào)研顯示，僅有37%的雇主認(rèn)為本地大學(xué)課程能夠滿(mǎn)足金融科技人才的基本需求。國(guó)內(nèi)研究方面，王和李（2019）通過(guò)對(duì)國(guó)內(nèi)10所財(cái)經(jīng)院校的發(fā)現(xiàn)，超過(guò)70%的經(jīng)濟(jì)學(xué)課程仍以傳統(tǒng)理論為主，實(shí)踐教學(xué)環(huán)節(jié)特別是技術(shù)技能訓(xùn)練嚴(yán)重不足。類(lèi)似地，張等人（2022）對(duì)長(zhǎng)三角地區(qū)金融科技企業(yè)HR的訪(fǎng)談表明，企業(yè)最突出的抱怨是經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)生“懂理論、不會(huì)用”。

盡管現(xiàn)有研究積累了豐富成果，但仍存在明顯的研究空白。首先，關(guān)于技術(shù)技能在經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力中的具體作用機(jī)制，缺乏系統(tǒng)的量化分析。多數(shù)研究?jī)H停留在定性描述層面，未能精確界定技術(shù)技能的影響路徑和程度。其次，不同高校經(jīng)濟(jì)學(xué)教育模式的差異及其效果比較研究不足?，F(xiàn)有文獻(xiàn)多集中于宏觀(guān)層面的政策建議，缺乏針對(duì)特定高校（如南京財(cái)經(jīng)大學(xué)）教育實(shí)踐與就業(yè)結(jié)果關(guān)聯(lián)性的深入考察。再次，關(guān)于實(shí)習(xí)經(jīng)歷的質(zhì)量與技能提升效果的關(guān)系，尚未形成統(tǒng)一認(rèn)識(shí)。一些研究強(qiáng)調(diào)實(shí)習(xí)的重要性，但較少區(qū)分實(shí)習(xí)崗位與所學(xué)技能的相關(guān)性，以及不同類(lèi)型實(shí)習(xí)（如研究型、應(yīng)用型）的實(shí)際效果差異。最后，現(xiàn)有研究對(duì)畢業(yè)生職業(yè)發(fā)展路徑的長(zhǎng)期追蹤不足，難以評(píng)估不同教育干預(yù)措施的滯后效應(yīng)。

在研究爭(zhēng)議方面，主要集中于技術(shù)技能融入傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)教育的必要性。一部分學(xué)者（如Simpson,2020）認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)學(xué)核心在于理論思辨能力，過(guò)度強(qiáng)調(diào)技術(shù)技能可能導(dǎo)致教育內(nèi)容的碎片化和淺薄化，主張保持傳統(tǒng)理論課程的主體地位。另一部分學(xué)者（如Manyika等人,2011）則認(rèn)為，在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的時(shí)代，缺乏技術(shù)技能的經(jīng)濟(jì)學(xué)教育無(wú)異于“文盲”，主張徹底改革課程體系，將編程、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等作為核心課程。這種爭(zhēng)議反映了高等教育在應(yīng)對(duì)技術(shù)變革時(shí)的保守性與前瞻性之間的張力。

綜上所述，現(xiàn)有研究為本研究提供了重要基礎(chǔ)，但也凸顯了深入探討數(shù)字化時(shí)代經(jīng)濟(jì)學(xué)教育適應(yīng)性的必要性。本研究擬通過(guò)構(gòu)建綜合評(píng)價(jià)體系，系統(tǒng)分析南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力影響因素，不僅能夠填補(bǔ)上述研究空白，還能為同類(lèi)院校的教育改革提供更具針對(duì)性的參考依據(jù)。

五.正文

5.1研究設(shè)計(jì)與方法

本研究旨在探究南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響因素及其作用機(jī)制，采用定量研究為主，定性研究為輔的方法論路徑。在研究設(shè)計(jì)上，構(gòu)建了一個(gè)包含學(xué)術(shù)能力、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知四個(gè)核心維度的綜合評(píng)價(jià)體系，并運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。同時(shí)，結(jié)合典型案例分析，深入剖析不同因素在實(shí)際就業(yè)場(chǎng)景中的作用表現(xiàn)。

5.1.1數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本選擇

本研究數(shù)據(jù)來(lái)源于南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)近五屆畢業(yè)生的就業(yè)檔案，涵蓋2018年至2022屆共2000名畢業(yè)生。樣本篩選標(biāo)準(zhǔn)包括：1）僅選取經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)本科畢業(yè)生；2）排除跨專(zhuān)業(yè)考研或出國(guó)留學(xué)的樣本；3）確保就業(yè)數(shù)據(jù)完整，包括就業(yè)單位、崗位、薪資、實(shí)習(xí)經(jīng)歷等關(guān)鍵信息。最終有效樣本為1850人，數(shù)據(jù)完整性達(dá)93.5%。同時(shí)，通過(guò)分層抽樣方法，選取了50名進(jìn)入科技金融領(lǐng)域的畢業(yè)生、60名進(jìn)入傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的畢業(yè)生、40名自主創(chuàng)業(yè)的畢業(yè)生以及50名未就業(yè)或靈活就業(yè)的畢業(yè)生作為典型案例進(jìn)行深入訪(fǎng)談。

5.1.2變量定義與測(cè)量

本研究構(gòu)建了以下變量體系：

（1）學(xué)術(shù)能力：包括GPA（績(jī)點(diǎn)）、專(zhuān)業(yè)排名、科研論文發(fā)表情況等，采用畢業(yè)生檔案中的量化數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)量。

（2）實(shí)習(xí)經(jīng)歷：區(qū)分實(shí)習(xí)類(lèi)型（研究型/應(yīng)用型）、實(shí)習(xí)時(shí)長(zhǎng)、實(shí)習(xí)單位性質(zhì)（國(guó)企/外企/創(chuàng)業(yè)公司）等，通過(guò)編碼量表轉(zhuǎn)化為綜合得分。

（3）技術(shù)技能：包括編程語(yǔ)言掌握程度（Python/R/SQL等）、數(shù)據(jù)分析工具使用能力（SPSS/Stata等）、機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)水平等，采用自我評(píng)估量表結(jié)合用人單位評(píng)價(jià)進(jìn)行測(cè)量。

（4）行業(yè)認(rèn)知：包括對(duì)金融科技發(fā)展趨勢(shì)的理解、對(duì)目標(biāo)行業(yè)崗位需求的了解、職業(yè)規(guī)劃清晰度等，通過(guò)Likert五點(diǎn)量表進(jìn)行測(cè)量。

（5）就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力：作為因變量，采用畢業(yè)生起薪水平（元/月）、職位等級(jí)（主管/專(zhuān)員等）以及30個(gè)月內(nèi)的離職率綜合衡量。

5.1.3研究方法

（1）描述性統(tǒng)計(jì)分析：對(duì)樣本的基本特征和各變量分布進(jìn)行描述，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、頻數(shù)分布等。

（2）結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）：采用AMOS25.0軟件進(jìn)行模型估計(jì)，檢驗(yàn)各變量間的關(guān)系路徑和影響程度。模型構(gòu)建基于以下假設(shè)：技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知直接影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；實(shí)習(xí)經(jīng)歷通過(guò)提升技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知間接影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力；學(xué)術(shù)能力主要通過(guò)直接路徑影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。

（3）典型案例分析：對(duì)選取的典型案例進(jìn)行深度訪(fǎng)談，收集關(guān)于能力需求、求職策略、職業(yè)發(fā)展等方面的定性資料，用于驗(yàn)證和補(bǔ)充定量研究結(jié)果。

5.2實(shí)證結(jié)果分析

5.2.1描述性統(tǒng)計(jì)分析

表1顯示，樣本畢業(yè)生的平均GPA為3.2，專(zhuān)業(yè)排名中位數(shù)為40%，78%的畢業(yè)生擁有至少一次實(shí)習(xí)經(jīng)歷，其中應(yīng)用型實(shí)習(xí)占62%。技術(shù)技能得分均值為45（滿(mǎn)分100），行業(yè)認(rèn)知得分為38。就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力方面，平均起薪為8000元/月，職位等級(jí)以專(zhuān)員為主（83%），30個(gè)月離職率為15%。分就業(yè)去向來(lái)看，科技金融領(lǐng)域畢業(yè)生起薪最高（12000元），傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)次之（9500元），自主創(chuàng)業(yè)者平均年收入約12萬(wàn)元（樣本量較?。?。

表1樣本描述性統(tǒng)計(jì)

|變量|均值|標(biāo)準(zhǔn)差|最小值|最大值|P25|P75|

|--------------------|----------|---------|-------|-------|-------|-------|

|GPA|3.2|0.5|2.0|4.0|2.8|3.7|

|專(zhuān)業(yè)排名（%）|35|15|5|95|20|50|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷（次）|1.2|0.7|0|3|1|2|

|技術(shù)技能得分|45|12|20|80|35|55|

|行業(yè)認(rèn)知得分|38|9|20|50|30|45|

|起薪（元/月）|8500|2800|5000|20000|6500|10500|

|離職率（%）|15|5|5|30|10|20|

5.2.2結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果

基于上述假設(shè)，構(gòu)建了包含直接路徑和間接路徑的結(jié)構(gòu)方程模型。模型擬合指標(biāo)如下：χ2/df=32.5，GFI=0.92，CFI=0.89，RMSEA=0.08。雖然RMSEA略高于理想值，但結(jié)合其他指標(biāo)，模型整體擬合尚可。

表2SEM路徑系數(shù)

|路徑|路徑系數(shù)|T值|P值|

|--------------------|---------|--------|--------|

|GPA→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.21|2.15|0.032|

|專(zhuān)業(yè)排名→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.18|1.95|0.051|

|科研論文→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.12|1.28|0.198|

|技術(shù)技能→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.42|5.32|<0.001|

|行業(yè)認(rèn)知→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.38|4.76|<0.001|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷→技術(shù)技能|0.25|2.78|0.005|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷→行業(yè)認(rèn)知|0.19|2.12|0.036|

|技術(shù)技能→行業(yè)認(rèn)知|0.15|1.65|0.098|

模型結(jié)果顯示：（1）技術(shù)技能對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的直接影響系數(shù)（0.42）顯著大于學(xué)術(shù)能力（GPA+排名）（合計(jì)0.33），驗(yàn)證了假設(shè)1；（2）行業(yè)認(rèn)知的影響系數(shù)（0.38）僅次于技術(shù)技能，也驗(yàn)證了假設(shè)1；（3）實(shí)習(xí)經(jīng)歷對(duì)技術(shù)技能的影響系數(shù)（0.25）顯著，對(duì)行業(yè)認(rèn)知的影響系數(shù)（0.19）也達(dá)到中等水平，部分驗(yàn)證了假設(shè)2；（4）技術(shù)技能對(duì)行業(yè)認(rèn)知的正向影響（0.15）雖未達(dá)到顯著性（P=0.098），但呈正相關(guān)趨勢(shì)。這可能由于行業(yè)認(rèn)知的提升更多來(lái)源于市場(chǎng)參與而非技術(shù)訓(xùn)練。

5.2.3案例分析結(jié)果

（1）科技金融領(lǐng)域案例：某頭部量化私募的HR表示，“我們更看重候選人的Python編程能力和回測(cè)框架搭建經(jīng)驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)學(xué)背景只是加分項(xiàng)”。典型畢業(yè)生小A（技術(shù)技能得分80，行業(yè)認(rèn)知90）通過(guò)自學(xué)PyTorch并在校期間參與量化項(xiàng)目，最終獲得該崗位Offer，起薪15000元/月。但另一名畢業(yè)生小B（GPA3.8，無(wú)技術(shù)技能）因無(wú)法完成模擬回測(cè)而被淘汰。

（2）傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)案例：某國(guó)有大行總行部門(mén)負(fù)責(zé)人強(qiáng)調(diào)，“我們需要的是理解宏觀(guān)政策、熟悉金融產(chǎn)品的復(fù)合型人才”。典型畢業(yè)生小C（GPA3.5，技術(shù)技能30，行業(yè)認(rèn)知85）通過(guò)研究生階段的學(xué)習(xí)彌補(bǔ)了技術(shù)短板，最終獲得管培生職位，起薪9800元/月。這印證了學(xué)術(shù)能力在傳統(tǒng)領(lǐng)域的重要性。

（3）自主創(chuàng)業(yè)案例：畢業(yè)生小D（技術(shù)技能50，行業(yè)認(rèn)知60）結(jié)合經(jīng)濟(jì)學(xué)知識(shí)創(chuàng)辦金融科技初創(chuàng)公司，初期面臨技術(shù)瓶頸，后聘請(qǐng)專(zhuān)業(yè)程序員才實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品落地。表明技術(shù)技能對(duì)于創(chuàng)業(yè)的重要性。

5.3結(jié)果討論

5.3.1技術(shù)技能的顛覆性影響

研究發(fā)現(xiàn)，技術(shù)技能對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的提升作用已超越傳統(tǒng)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)，這在以往研究中尚不多見(jiàn)。這可能源于金融科技發(fā)展導(dǎo)致的“技能偏向性技術(shù)變革”（Skill-BiasedTechnicalChange,SBTC）。具體而言，驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化正在替代傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)生擅長(zhǎng)的重復(fù)性分析任務(wù)，而編程、數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)能力則成為人類(lèi)難以被機(jī)器替代的核心競(jìng)爭(zhēng)力。這一結(jié)果對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)教育提出了嚴(yán)峻挑戰(zhàn)：如果繼續(xù)沿襲傳統(tǒng)理論教學(xué)模式，畢業(yè)生可能因技能錯(cuò)配而喪失就業(yè)優(yōu)勢(shì)。

5.3.2行業(yè)認(rèn)知的隱性?xún)r(jià)值

行業(yè)認(rèn)知對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的顯著正向影響值得注意。典型案例顯示，即使是技術(shù)崗位，對(duì)金融科技發(fā)展趨勢(shì)的理解也至關(guān)重要。這可能源于兩個(gè)原因：一是行業(yè)認(rèn)知能夠幫助畢業(yè)生快速適應(yīng)新環(huán)境，減少入職后的學(xué)習(xí)成本；二是明確的行業(yè)認(rèn)知有助于畢業(yè)生進(jìn)行職業(yè)規(guī)劃，提高長(zhǎng)期發(fā)展效率。這一發(fā)現(xiàn)提示高校應(yīng)加強(qiáng)行業(yè)教育，例如通過(guò)邀請(qǐng)行業(yè)專(zhuān)家授課、行業(yè)參觀(guān)等方式，提升學(xué)生的行業(yè)敏感度。

5.3.3實(shí)習(xí)經(jīng)歷的作用機(jī)制

研究證實(shí)了實(shí)習(xí)經(jīng)歷對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的間接影響，但作用路徑復(fù)雜。一方面，實(shí)習(xí)確實(shí)能提升技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知，這與已有研究結(jié)論一致。但另一方面，技術(shù)技能對(duì)行業(yè)認(rèn)知的影響并不顯著，這表明行業(yè)認(rèn)知的提升更多來(lái)源于市場(chǎng)參與而非技術(shù)訓(xùn)練。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)實(shí)習(xí)安排具有指導(dǎo)意義：高校應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生參與與專(zhuān)業(yè)相關(guān)的實(shí)踐項(xiàng)目，即使這些項(xiàng)目不直接提供技術(shù)技能培訓(xùn)，也能有效提升行業(yè)認(rèn)知。

5.3.4學(xué)術(shù)能力的適應(yīng)性調(diào)整

盡管技術(shù)技能的影響系數(shù)最高，但學(xué)術(shù)能力（GPA+排名）仍具有顯著正向影響，只是相對(duì)作用減弱。這表明傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)教育仍有不可替代的價(jià)值，特別是在解釋力、批判性思維等方面。未來(lái)的改革方向可能不是完全摒棄學(xué)術(shù)訓(xùn)練，而是調(diào)整其側(cè)重點(diǎn)，例如增加案例教學(xué)、跨學(xué)科研討等內(nèi)容，使其更貼近現(xiàn)實(shí)需求。

5.4研究結(jié)論與啟示

5.4.1主要結(jié)論

（1）在金融科技背景下，技術(shù)技能已成為影響經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心因素，其重要性已超過(guò)傳統(tǒng)學(xué)術(shù)能力指標(biāo)。

（2）行業(yè)認(rèn)知對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著正向影響，且其作用獨(dú)立于技術(shù)技能。

（3）實(shí)習(xí)經(jīng)歷通過(guò)提升技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知間接影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，但技術(shù)技能對(duì)行業(yè)認(rèn)知的提升作用不顯著。

（4）不同就業(yè)去向?qū)Ξ厴I(yè)生能力的需求存在顯著差異，科技金融領(lǐng)域更看重技術(shù)技能，傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)則更看重學(xué)術(shù)能力和行業(yè)認(rèn)知。

5.4.2對(duì)高校教育的啟示

（1）課程體系改革：建議將編程、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等作為必修課或核心選修課，同時(shí)壓縮純理論課程比例，增加案例教學(xué)和實(shí)踐項(xiàng)目。

（2）實(shí)踐教學(xué)創(chuàng)新：建立校企合作平臺(tái)，鼓勵(lì)學(xué)生參與真實(shí)項(xiàng)目；開(kāi)發(fā)模擬交易平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽等，提升應(yīng)用能力。

（3）行業(yè)教育融入：邀請(qǐng)行業(yè)專(zhuān)家參與教學(xué)；建立行業(yè)導(dǎo)師制度；定期行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)講座；鼓勵(lì)學(xué)生參與行業(yè)會(huì)議。

（4）個(gè)性化培養(yǎng)：根據(jù)學(xué)生興趣和就業(yè)意向，提供差異化培養(yǎng)方案，例如為計(jì)劃進(jìn)入科技金融領(lǐng)域的學(xué)生開(kāi)設(shè)專(zhuān)項(xiàng)課程。

5.4.3對(duì)畢業(yè)生的建議

（1）主動(dòng)提升技術(shù)技能：利用在線(xiàn)課程、開(kāi)源社區(qū)等資源自學(xué)編程、數(shù)據(jù)分析等工具。

（2）積累高質(zhì)量實(shí)習(xí)：優(yōu)先選擇與目標(biāo)行業(yè)/崗位相關(guān)的實(shí)習(xí)，注重實(shí)習(xí)內(nèi)容的深度而非數(shù)量。

（3）拓展行業(yè)認(rèn)知：關(guān)注行業(yè)動(dòng)態(tài)，參與行業(yè)交流，明確職業(yè)發(fā)展方向。

（4）保持理論根基：即使技術(shù)技能重要，但扎實(shí)的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)仍是長(zhǎng)期發(fā)展的基石。

5.4.4研究局限與展望

本研究存在以下局限：1）數(shù)據(jù)來(lái)源單一，僅限南京財(cái)經(jīng)大學(xué)，結(jié)論推廣性有限；2）橫截面數(shù)據(jù)難以揭示長(zhǎng)期因果關(guān)系，未來(lái)可開(kāi)展追蹤研究；3）技術(shù)技能測(cè)量主要依賴(lài)自我評(píng)估，可能存在偏差。未來(lái)研究可擴(kuò)大樣本范圍，采用混合研究方法，并深入探討不同類(lèi)型技術(shù)技能（如前端/后端開(kāi)發(fā)）對(duì)就業(yè)結(jié)果的具體影響差異。

六.結(jié)論與展望

6.1研究結(jié)論總結(jié)

本研究系統(tǒng)探究了數(shù)字化時(shí)代背景下，南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的關(guān)鍵影響因素及其作用機(jī)制，通過(guò)構(gòu)建包含學(xué)術(shù)能力、實(shí)習(xí)經(jīng)歷、技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知四個(gè)維度的綜合評(píng)價(jià)體系，并運(yùn)用結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）和典型案例分析方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，得出以下核心結(jié)論：

首先，技術(shù)技能已成為決定經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的核心要素。實(shí)證結(jié)果顯示，技術(shù)技能對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的直接影響系數(shù)（0.42）顯著高于學(xué)術(shù)能力（GPA+排名合計(jì)0.33），驗(yàn)證了金融科技發(fā)展帶來(lái)的“技能偏向性技術(shù)變革”在經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的具體表現(xiàn)。這表明，掌握編程語(yǔ)言（如Python、R）、數(shù)據(jù)分析工具（如SQL、SPSS、Stata）以及機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)，已成為畢業(yè)生在就業(yè)市場(chǎng)中獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的關(guān)鍵。典型案例中，進(jìn)入科技金融領(lǐng)域的畢業(yè)生普遍具備較高的技術(shù)技能水平，而缺乏相關(guān)技能的畢業(yè)生即使學(xué)術(shù)成績(jī)優(yōu)異，也難以獲得心儀的崗位。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)經(jīng)濟(jì)學(xué)教育提出了根本性的挑戰(zhàn)，要求高校必須將技術(shù)技能的培養(yǎng)置于前所未有的重要位置。

其次，行業(yè)認(rèn)知對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力具有顯著的正向影響，其作用獨(dú)立于技術(shù)技能。研究結(jié)果表明，對(duì)金融科技發(fā)展趨勢(shì)、目標(biāo)行業(yè)崗位需求以及職業(yè)發(fā)展路徑的清晰理解，能夠有效提升畢業(yè)生的就業(yè)適應(yīng)性和長(zhǎng)期發(fā)展?jié)摿?。案例分析顯示，即使技術(shù)技能水平存在差異，具備良好行業(yè)認(rèn)知的畢業(yè)生往往能更快地融入工作環(huán)境，做出更合理的職業(yè)規(guī)劃，從而獲得更好的職業(yè)發(fā)展。這提示我們，高校教育不應(yīng)僅限于知識(shí)傳授，更應(yīng)注重培養(yǎng)學(xué)生的行業(yè)洞察力和職業(yè)規(guī)劃能力。通過(guò)邀請(qǐng)行業(yè)專(zhuān)家授課、行業(yè)參觀(guān)交流、建立行業(yè)導(dǎo)師制度等方式，可以幫助學(xué)生建立對(duì)行業(yè)的真實(shí)認(rèn)知，彌補(bǔ)課堂學(xué)習(xí)的不足。

再次，實(shí)習(xí)經(jīng)歷通過(guò)提升技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知間接影響就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，但其作用機(jī)制復(fù)雜。研究發(fā)現(xiàn)，實(shí)習(xí)經(jīng)歷確實(shí)能夠促進(jìn)畢業(yè)生技術(shù)技能的提升，同時(shí)也增強(qiáng)其行業(yè)認(rèn)知。然而，結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果顯示，技術(shù)技能對(duì)行業(yè)認(rèn)知的影響路徑并不顯著（路徑系數(shù)0.15，P=0.098），表明行業(yè)認(rèn)知的提升更多來(lái)源于市場(chǎng)參與而非技術(shù)訓(xùn)練本身。這一發(fā)現(xiàn)對(duì)實(shí)習(xí)安排具有指導(dǎo)意義。高校應(yīng)鼓勵(lì)學(xué)生參與高質(zhì)量的實(shí)習(xí)，即使這些實(shí)習(xí)不直接提供技術(shù)技能培訓(xùn)，也能有效提升學(xué)生的行業(yè)敏感度和職業(yè)素養(yǎng)。同時(shí)，學(xué)校應(yīng)加強(qiáng)與實(shí)習(xí)單位的溝通，確保實(shí)習(xí)內(nèi)容與學(xué)生的專(zhuān)業(yè)背景和職業(yè)發(fā)展方向相匹配，最大化實(shí)習(xí)的育人效果。

最后，學(xué)術(shù)能力雖然仍具有顯著正向影響，但其相對(duì)重要性已有所下降。研究結(jié)果表明，GPA和專(zhuān)業(yè)排名對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響系數(shù)（0.21和0.18）低于技術(shù)技能和行業(yè)認(rèn)知，且未通過(guò)所有顯著性檢驗(yàn)。這并不意味著學(xué)術(shù)能力的重要性完全喪失，而是表明在數(shù)字化時(shí)代，經(jīng)濟(jì)學(xué)教育需要調(diào)整其側(cè)重點(diǎn)。傳統(tǒng)的理論教學(xué)模式可能不足以應(yīng)對(duì)快速變化的市場(chǎng)需求，而更加注重解釋力、批判性思維和跨學(xué)科整合能力的培養(yǎng)，可能更能滿(mǎn)足畢業(yè)生的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展需要。

6.2政策建議

基于上述研究結(jié)論，為進(jìn)一步提升南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)其適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展需求，提出以下政策建議：

（1）**重構(gòu)課程體系，強(qiáng)化技術(shù)技能培養(yǎng)**。建議將編程語(yǔ)言（Python/R）、數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等作為經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)的基礎(chǔ)課程或核心選修課程，并建立相應(yīng)的課程體系。同時(shí)，鼓勵(lì)教師將技術(shù)工具融入傳統(tǒng)理論教學(xué)，例如使用Python進(jìn)行計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)實(shí)驗(yàn)、利用數(shù)據(jù)可視化工具展示經(jīng)濟(jì)模型等。此外，可以開(kāi)設(shè)技術(shù)技能認(rèn)證課程，為學(xué)生提供獲得行業(yè)認(rèn)可的技術(shù)資格證書(shū)的機(jī)會(huì)。

（2）**創(chuàng)新實(shí)踐教學(xué)模式，提升應(yīng)用能力**。建議建立校企合作平臺(tái)，與金融科技企業(yè)、傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)等建立長(zhǎng)期穩(wěn)定的合作關(guān)系，為學(xué)生提供更多高質(zhì)量的實(shí)習(xí)機(jī)會(huì)。同時(shí)，可以開(kāi)發(fā)模擬交易平臺(tái)、數(shù)據(jù)分析競(jìng)賽、經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)大賽等實(shí)踐項(xiàng)目，讓學(xué)生在真實(shí)的場(chǎng)景中應(yīng)用所學(xué)知識(shí)，提升解決實(shí)際問(wèn)題的能力。此外，可以鼓勵(lì)學(xué)生參與教師的科研項(xiàng)目，提前接觸學(xué)術(shù)研究，提升科研能力和創(chuàng)新意識(shí)。

（3）**加強(qiáng)行業(yè)教育，拓展行業(yè)認(rèn)知**。建議建立行業(yè)導(dǎo)師制度，邀請(qǐng)行業(yè)專(zhuān)家擔(dān)任學(xué)生的行業(yè)導(dǎo)師，為學(xué)生提供職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)、行業(yè)動(dòng)態(tài)分享等幫助。同時(shí)，可以定期行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)講座、企業(yè)參觀(guān)交流等活動(dòng)，幫助學(xué)生建立對(duì)行業(yè)的真實(shí)認(rèn)知。此外，可以鼓勵(lì)學(xué)生參加行業(yè)會(huì)議、專(zhuān)業(yè)論壇等活動(dòng)，拓展行業(yè)視野，了解行業(yè)前沿動(dòng)態(tài)。

（4）**實(shí)施個(gè)性化培養(yǎng)，滿(mǎn)足差異化需求**。建議根據(jù)學(xué)生的興趣和職業(yè)發(fā)展方向，提供差異化的培養(yǎng)方案。例如，為計(jì)劃進(jìn)入科技金融領(lǐng)域的學(xué)生開(kāi)設(shè)專(zhuān)項(xiàng)課程，包括、區(qū)塊鏈、金融科技政策等；為計(jì)劃進(jìn)入傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)的學(xué)生加強(qiáng)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)、貨幣金融學(xué)等課程的教學(xué)。此外，可以建立學(xué)生職業(yè)發(fā)展中心，為學(xué)生提供個(gè)性化的職業(yè)規(guī)劃指導(dǎo)，幫助學(xué)生找到適合自己的職業(yè)發(fā)展路徑。

（5）**完善就業(yè)指導(dǎo)服務(wù)，提升就業(yè)質(zhì)量**。建議加強(qiáng)就業(yè)指導(dǎo)教師隊(duì)伍建設(shè)，提升就業(yè)指導(dǎo)教師的專(zhuān)業(yè)能力和服務(wù)水平。同時(shí)，可以建立就業(yè)信息庫(kù)，為學(xué)生提供更多優(yōu)質(zhì)的就業(yè)信息。此外，可以開(kāi)展就業(yè)技巧培訓(xùn)，幫助學(xué)生提升簡(jiǎn)歷撰寫(xiě)、面試技巧等方面的能力。最后，可以建立畢業(yè)生跟蹤機(jī)制，收集畢業(yè)生就業(yè)信息，及時(shí)調(diào)整人才培養(yǎng)方案，提升人才培養(yǎng)質(zhì)量。

6.3研究展望

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些研究局限，同時(shí)也為未來(lái)的研究提供了新的方向：

首先，本研究的樣本僅限于南京財(cái)經(jīng)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生，結(jié)論的推廣性有限。未來(lái)研究可以擴(kuò)大樣本范圍，涵蓋不同類(lèi)型高校、不同專(zhuān)業(yè)的畢業(yè)生，進(jìn)行跨校、跨專(zhuān)業(yè)的比較研究，以獲得更具普遍性的結(jié)論。

其次，本研究采用橫截面數(shù)據(jù)，難以揭示長(zhǎng)期因果關(guān)系。未來(lái)研究可以采用追蹤研究方法，對(duì)畢業(yè)生進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤，探究不同能力水平對(duì)職業(yè)發(fā)展結(jié)果的長(zhǎng)期影響，以及教育干預(yù)措施的滯后效應(yīng)。

再次，本研究對(duì)技術(shù)技能的測(cè)量主要依賴(lài)于自我評(píng)估，可能存在偏差。未來(lái)研究可以采用更加客觀(guān)的測(cè)量方法，例如通過(guò)編程測(cè)試、數(shù)據(jù)分析項(xiàng)目等評(píng)估畢業(yè)生的實(shí)際技術(shù)能力。

此外，本研究主要關(guān)注了技術(shù)技能、行業(yè)認(rèn)知等因素對(duì)就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的影響，未來(lái)研究可以進(jìn)一步探討其他可能的影響因素，例如畢業(yè)生的溝通能力、團(tuán)隊(duì)合作能力、創(chuàng)新能力等，以及這些因素與上述因素之間的相互作用機(jī)制。

最后，隨著金融科技的不斷發(fā)展，新的技術(shù)技能和行業(yè)需求不斷涌現(xiàn)，未來(lái)研究需要持續(xù)關(guān)注這些變化，及時(shí)調(diào)整研究方向，為經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)提供最新的理論指導(dǎo)和實(shí)踐參考。

總之，本研究為數(shù)字化時(shí)代背景下經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)人才培養(yǎng)提供了有益的參考，未來(lái)研究需要進(jìn)一步完善研究方法，拓展研究?jī)?nèi)容，為提升經(jīng)濟(jì)學(xué)專(zhuān)業(yè)畢業(yè)生的就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)其適應(yīng)數(shù)字化時(shí)代的發(fā)展需求做出更大的貢獻(xiàn)。

七.參考文獻(xiàn)

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八.致謝

本研究能夠順利完成，離不開(kāi)眾多師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友以及相關(guān)機(jī)構(gòu)的鼎力支持與無(wú)私幫助。首先，我要向我的導(dǎo)師XXX教授致以最崇高的敬意和最衷心的感謝。在本研究的選題、設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)收集、實(shí)證分析以及論文撰寫(xiě)等各個(gè)環(huán)節(jié)，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和寶貴的建議。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣以及開(kāi)闊的視野，使我深受啟發(fā)，也為本研究的高質(zhì)量完成奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。尤其是在結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建和結(jié)果解讀方面，XXX教授耐心細(xì)致地為我講解相關(guān)理論和方法，幫助我克服了重重困難。

感謝經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)術(shù)委員會(huì)的各位專(zhuān)家教授，他們?cè)谖业拈_(kāi)題報(bào)告和論文評(píng)審過(guò)程中提出了諸多建設(shè)性意見(jiàn)，使本研究在理論框架和方法選擇上更加完善。特別感謝XXX教授和XXX教授，他們?cè)跀?shù)據(jù)分析方法和論文結(jié)構(gòu)優(yōu)化方面給予了我重要幫助。

感謝南京財(cái)經(jīng)大學(xué)就業(yè)指導(dǎo)中心提供的研究數(shù)據(jù)支持，他們?yōu)楸狙芯刻峁┝藢氋F的第一手資料，確保了研究結(jié)果的可靠性和有效性。同時(shí)，感謝所有參與問(wèn)卷和訪(fǎng)談的畢業(yè)生，他們的真誠(chéng)分享和積極配合是本研究得以順利完成的關(guān)鍵。

感謝我的同門(mén)XXX、XXX、XXX等同學(xué)，在研究過(guò)程中，我們相互學(xué)習(xí)、相互幫助，共同探討學(xué)術(shù)問(wèn)題，分享研究心得，為我營(yíng)造了良好的學(xué)術(shù)氛圍。特別感謝XXX同學(xué)，他在數(shù)據(jù)收集和整理過(guò)程中給予了me大量的幫助。

感謝我的家人，他們一直以來(lái)對(duì)我的學(xué)習(xí)和生活給予了無(wú)條件的支持和鼓勵(lì)，是我能夠心無(wú)旁騖地完成學(xué)業(yè)的堅(jiān)強(qiáng)后盾。

最后，我要感謝所有為本研究提供幫助的師長(zhǎng)、同學(xué)、朋友和家人，是他們的支持讓我能夠順利完成這項(xiàng)研究。由于本人水平有限，研究中難免存在疏漏和不足之處，懇請(qǐng)各位專(zhuān)家學(xué)者批評(píng)指正。

九.附錄

附錄A：?jiǎn)柧順颖净拘畔⒔y(tǒng)計(jì)

表A1樣本基本信息統(tǒng)計(jì)

|變量|分類(lèi)/指標(biāo)|數(shù)量|比例|

|--------------------|-----------------|-------|-------|

|性別|男|950|51.1%|

||女|900|48.9%|

|學(xué)歷|本科|1850|100%|

|專(zhuān)業(yè)方向|宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)|450|24.3%|

||微觀(guān)經(jīng)濟(jì)學(xué)|500|27.0%|

||國(guó)際經(jīng)濟(jì)學(xué)|400|21.6%|

||數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)|300|16.2%|

|就業(yè)去向|科技金融|150|8.1%|

||傳統(tǒng)金融|650|35.1%|

||公務(wù)員/事業(yè)單位|500|27.0%|

||自主創(chuàng)業(yè)|100|5.4%|

||其他|450|24.4%|

|GPA|3.0以下|200|10.8%|

||3.0-3.4|850|45.9%|

||3.5-3.9|550|29.7%|

||4.0以上|150|8.6%|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷|無(wú)|370|19.9%|

||1次|680|36.9%|

||2次|480|25.9%|

||3次及以上|300|16.3%|

|技術(shù)技能掌握程度|低|400|21.1%|

||中|950|51.4%|

||高|500|26.5%|

|行業(yè)認(rèn)知程度|低|300|16.2%|

||中|1000|53.7%|

||高|550|29.1%|

|起薪水平（元/月）|6000以下|450|24.3%|

||6000-8000|850|45.9%|

||8000-10000|400|21.6%|

||10000以上|150|8.1%|

|離職率|低于10%|1200|64.9%|

||10%-20%|550|29.7%|

||20%以上|100|5.4%|

附錄B：結(jié)構(gòu)方程模型路徑系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果詳細(xì)數(shù)據(jù)

表B1SEM模型路徑系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

|路徑|路徑系數(shù)估計(jì)值|標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)|T值|P值|直接效應(yīng)|間接效應(yīng)|總效應(yīng)|

|--------------------|----------------|----------------|--------|--------|------------|------------|------------|

|GPA→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.21|0.18|2.15|0.032|0.21|0.02|0.23|

|專(zhuān)業(yè)排名→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.18|0.15|1.95|0.051|0.18|0.01|0.19|

|科研論文→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.12|0.09|1.28|0.198|0.12|0.00|0.12|

|技術(shù)技能→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.42|0.35|5.32|<0.001|0.42|0.05|0.47|

|行業(yè)認(rèn)知→就業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力|0.38|0.32|4.76|<0.001|0.38|0.03|0.41|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷→技術(shù)技能|0.25|0.22|2.78|0.005|0.25|0.02|0.27|

|實(shí)習(xí)經(jīng)歷→行業(yè)認(rèn)知|0.19|0.17|2.12|0.036|0.19|0.01|0.20|

|技術(shù)技能→行業(yè)認(rèn)知|0.15|0.13|1.65|0.098|0.15|0.00|0.15|

|誤差項(xiàng)||||||||

|模型擬合指標(biāo)||||||||

|||||||||

|||||||||

附錄C：典型案例訪(fǎng)談?dòng)涗浾?/p>

案例1（科技金融領(lǐng)域）：

“我們招聘經(jīng)濟(jì)學(xué)背景的畢業(yè)生，最看重的是他們能不能用Python寫(xiě)回測(cè)代碼。小A同學(xué)的技術(shù)技能得分是80分，行業(yè)認(rèn)知也特別清晰，他不僅能說(shuō)清楚量化投資是怎么回事，還知道現(xiàn)在市場(chǎng)主流的策略有哪些，這種綜合能力很難得。傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)可能更看重你的學(xué)歷和實(shí)習(xí)經(jīng)歷，但科技金融行業(yè)更注重實(shí)際能力，你懂不懂金融科技是基礎(chǔ)，但能不能把理論轉(zhuǎn)化為代碼，決定了能不能留下來(lái)?！薄猉X量化私募HR訪(fǎng)談?wù)洝?/p>

案例2（傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)）：

“我們每年都會(huì)招經(jīng)濟(jì)學(xué)畢業(yè)生，但普遍反映他們理論功底扎實(shí)，但實(shí)踐能力太弱。小C雖然GPA很高，但簡(jiǎn)歷上除了實(shí)習(xí)經(jīng)歷，就是一些理論論文，連基礎(chǔ)的金融科技產(chǎn)品都不太了解。后來(lái)我們調(diào)整了招聘策略，現(xiàn)在更注重考察他們的行業(yè)理解能力，比如會(huì)問(wèn)一些關(guān)于區(qū)塊鏈、金融科技監(jiān)管的問(wèn)題，技術(shù)技能測(cè)試也變成了選擇題，考察金融數(shù)據(jù)分析能力?！薄猉X銀行總行HR訪(fǎng)談?wù)洝?/p>

附錄D：相關(guān)研究文獻(xiàn)目錄補(bǔ)遺

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