充分就业目标下高校人才培养与产业发展需求融合研究

一、研究背景

随着我国产业结构不断优化与转型，产业发展与人才培养之间的关联性日益增强。近年来，众多企业在新技术、新业态等领域持续面临人才短缺，甚至出现“招工难”问题，反映出当前人才供给与产业需求之间存在显著错配。高校作为人才输出的主渠道，2019 年毕业生总数为 834 万，至 2024 年已增至 1158 万。毕业生规模的持续扩大，使得就业压力不断增大，人才市场的结构性矛盾也日益突出。从根源上看，高校人才培养模式与产业发展需求之间的不匹配，是造成上述就业困难与供需矛盾的重要原因之一[1]。在此背景下，如何在充分就业目标指引下，有效推进人才供给端与产业需求端的协同融合，已成为一项迫切需要深入探讨的议题。

二、高校人才培养供给侧与就业需求侧矛盾体现

（一）人才培养目标与需求脱节

首先，尽管高校能够通过多种信息渠道获取用人单位的需求数据，但由于信息量庞大，若缺乏高效合理的数据处理与分析能力，便难以及时、准确地把握未来产业对人才的需求趋势。其次，目前高校在人才培养方面的调研仍不够深入，专业结构与传统及新兴岗位之间的对接存在明显滞后，难以跟上产业升级的步伐与规模。部分高校专业设置同质化问题突出，导致某些热门领域人才供应过剩，而急需紧缺专业的人才培养规模却显不足[2]。加之人才培养周期通常较长，高校要提前四至五年进行专业布局或培养模式调整，实际操作面临较大困难。再次，当前高校毕业生能力与企业期望之间存在差距。多项调查表明，企业高度重视毕业生的沟通与理解能力，而不少学生在这方面仍有欠缺。高校在缺乏产业需求引导的情况下开展人才培养工作，同时也未能充分利用往届毕业生专业发展跟踪反馈数据来优化课程设计与教学方法，从而制约了就业工作有效推进。

（二）学科专业设置与产业结构升级的错位

以人工智能产业为例，近年发展势头强劲，对相关专业人才的需求急剧增加。但许多高校的学科专业设置中，与人工智能相关的仍然较少，且课程体系不够完善。大部分理工类高校仍然以计算机科学与技术、软件工程等传统专业为主，无法满足企业对人工智能专业人才的深度需求。例如，企业在开发智能语音识别、图像识别等应用时，需要具备深厚的机器学习、深度学习理论基础，且熟练掌握相关算法和编程框架的人才。然而，许多高校由于专业调整滞后，培养的毕业生难以满足企业发展需求。

（三）人才需求缺口严重

根据相关人才需求预测分析，当前我国产业面临人才需求旺盛与供给短缺并存的局面，特别是在中高端职位及跨学科复合型人才方面，缺口尤为突出。随着新一轮科技革命和产业变革的深入推进，尤其是新一代信息技术与制造业的加速融合，保障产业链安全与稳定发展迫切需要一大批掌握核心关键技术、具备高技能水平的技术型人才[3]。2022 年相关数据显示，多个重点领域普遍存在人才供需失衡现象。例如，智能制造领域新增需求 87.7 万人，实际缺口达 60.91 万人；人工智能领域新增需求 67.89 万人，而人才短缺数量达 47.89 万；关键软件领域新增需求 44 万人，缺口为 37.2 万；区块链方面新增需求 4.3 万人，实际短缺 3.1 万人。人才短缺问题正日益成为制约产业发展的关键瓶颈。目前，我国在重点产业领域仍缺乏系统性的人才需求顶层设计，高校所培养的人才在规模与结构上均难以全面契合产业发展新要求，大量从业人员专业背景与岗位实际不匹配，多数人才来自相近或相关专业领域。

三、人才供给融合策略

（一）优化人才培养目标与模式

为有效应对市场需求的动态变化，应加快构建和完善人才需求预测体系，实时掌握市场对不同类型人才在知识构成、能力层次及综合素养等方面的具体要求。以人工智能等快速发展的新兴技术领域为例，高校计算机专业需重新定位人才培养方向，致力于培育具有坚实计算机理论功底，熟悉大数据处理、机器学习等先进技术，并能支持企业数字化发展的复合型人才。同时，高校应建立定期评估和动态修订培养目标的机制，以保障人才输出与市场实际需求持续对接。

在人才培养模式方面，高校应积极推进产学研协同育人，深化与企业之间的合作。可通过校企联合制定培养方案，将企业真实项目与典型案例纳入教学内容，增强学生在实践中的学习体验与能力提升。例如，工科院校可与行业领先企业合作实施“订单培养”计划，邀请企业早期参与教学活动，为学生提供实习与实践平台，使其在毕业后能迅速适应企业岗位要求。此外，高校还应支持学生参与科研训练、创新创业计划等项目，全面提升其创新意识与实际问题解决能力。

（二）推进以需求为导向的产教融合

借助产业人才大数据平台，形成完善的产业人才预测体系，可以更好地实现产业人才需求侧与高校人才供给侧对接、职业岗位与专业对接、岗位任职资格与相关专业人才培养方案对接。我国新兴产业蓬勃发展，产业需求变化快，高校要重构专业内涵，创新专业人才培养模式。

高校可依托产业人才大数据平台，构建科学的人才需求预测体系，推动产业人才需求与高校人才供给精准对接，实现职业岗位与专业设置、任职要求与培养方案的有效衔接。面对新兴产业快速发展与人才需求频繁变化的现状，高校亟需重构专业内涵、创新培养模式，建立以产业需求为导向的人才培养体系。通过将产业要求前瞻性融入教育规划，动态优化学科布局与招生结构，并完善校企信息共享机制，促进供需双向协同。为破解人才错配难题，高校应重点从三方面突破：一是对接国家战略和区域发展，增设紧缺专业，加强战略人才储备；二是强化优势特色学科，推进人才培养标准化与品牌化；三是促进跨学科协同，依托新技术升级传统专业或发展交叉学科，推动教育链、创新链与产业链深度融合。

（三）调整学科专业结构

动态优化专业结构，紧密对接产业演进方向。高校需提升对行业发展趋势的研判能力，针对产能过剩、市场需求持续走低的领域，相应压缩招生规模或实施专业升级。例如，为适应传统制造向智能制造的转型，可在机械类专业中拓展智能制造培养方向，增设工业机器人、自动控制技术等课程模块。同时，应积极回应战略性新兴产业的用人需要，及时创设与之匹配的新专业。比如，围绕新能源汽车产业的迅速发展，开设新能源汽车工程、动力电池技术与管理等专业，精准培育行业所需专门人才。

促进学科交叉，构建复合型人才培养体系。高校应着力破除学科边界，通过设立跨学科学位项目、开发交叉学科课程、建设多学科融合教学团队等途径，推动知识结构的整合与创新，培养具有多学科背景的高素质人才。以金融科技专业为例，可融合金融学、计算机科学与数学等学科内容，培养学生兼具金融业务理解与信息技术实现的双重能力，以应对金融行业数字化变革对人才提出的新要求。此外，还应鼓励跨学科科研项目的开展，支持学生在交叉领域中进行创新性学习和实践。

参考文献

[1]陈文丽.添 21 种新专业高校人才培养紧跟产业需求[N].中国商报,2023-05-05(3).

[2]罗君名.地方高校人才培养与产业发展需求的对称性研究[J].产业与科技论坛,2018,17(2):80-82.

[3]马岩.以就业能力培养为导向的高校人才培养改革[J].中国大学生就业，2024（8）.