基于语言经济价值研究的商务外语专业人才需求预测研究

2018-10-25 09:15陈文静
校园英语·上旬 2018年10期
关键词:需求预测专业人才

【摘要】本文以语言的经济价值为理论基础,从预测模块设计方法、预测模型选择、预测时间跨度等方面对商务外语专业人才需求预测进行了方法论探讨。

【关键词】经济价值研究;商务外语;专业人才;需求预测

【作者简介】陈文静,洛阳师范学院。

一、基于语言经济价值进行人才需求预测的思路

传统的人才预测研究多采用经济发展决定人才需求的思路,基本都是从经济发展的规划值预测劳动力的变化值。美国著名经济学家查尔斯·P·金德尔伯格在《经济发展》一书中曾指出:经济发展既包括更多的产出,同时也包括产品生产和分配所依赖的技术和体制安排上的变革。就外语专业人才而言,产出可以理解为人们赋予语言的客观存在的经济价值,即人们在语言的帮助下完成某些工作或活动,在劳务市场中满足社会需求,从而获得的经济效益。具体可概括为短期价值和长期价值两个方面,所谓短期价值是指个人可以获得更高的经济收入。所谓长期价值是指,企业运用语言从事贸易活动,使其产品更容易进入国际市场,从而获得更高的经济价值。本文主要从收入即短期经济价值分析企业期望的商务外语人才所应该具备的能力,所以,长期价值并不是本文所要探讨的内容。生产和分配所依赖的技术可理解为影响经济价值的高低之分的相关语言因素,然而影响语言经济价值高低的因素是十分复杂的,有的来自使用者的语言使用能力,有的来自理解者的心理活动,认知能力等。高校人才培养方案的制定主要用来调节外语人才的语言使用能力,所以本文着重从用人单位对语言应用能力的要求以及对语言使用者收入的影响即短期经济价值,对未来人才需求进行综合预测。

近10年来,中外经济交流活动日趋发展的实践证明,在知识经济时代,往往不是单纯的外语技能决定语言经济价值的高低,而是高质量、高能力的复合型商务外语技能成为了语言经济价值高低的核心竞争能力,而以往的从经济发展到人才需求的预测思路,已不能全面反映经济发展和人才需求相关机制在语言经济价值方面的这种新的变化,因此,应在传统预测模块的基础之上,选择和设计复合型语言技术进步—经济社会发展—人才需求和结构变化预测模块,对未来商务外语人才需求进行综合预测。

二、相关性模拟与预测模型选择

如果说相关因素分析决定了预测模块的设计的话,那么影响语言经济价值高低的因素与人才需求的相关机理模拟,则是预测模型选择的前提。同时根据对以往人才需求与影响语言经济价值高低因素的相关机理的线性模拟,并结合对未来发展的主观预测,确定待估参数,进而建立相关的预测模型。这种预测思路成立的前提是:国家对外经济体制和经济发展政策在较长的时间跨度内保持稳定。用人单位对人才的含义和统计口径界定明确并规范使用。现实经济运行与未来经济发展属同质经济形态。

1.变量选择和数据来源。人才需求受到多种因素的影响,主要包括经济因素和非经济因素,由于非经济因素受人为因素的控制,难以预测,并且随着人才市场的良性化程度不断提高,它不会对人才需求产生持久规律性的影响,所以我们将其排除在预测因素之外,主要考虑经济因素,本文是从商务外语从业者短期经济价值即收入,分析企业期望的商务外语人才应具备的外语语言能力,综合商务外语能力和职业能力素养要求,所以这三方面都是主要的经济因素。其中被解释变量为受访者的月工资收入,解释变量是外语语言能力、综合商务外语能力和职业能力素养三项。

人才需求预测模型所用数据可以通过调查获得,覆盖制造业、金融业、商贸业、服务业等不同性质的外国独资,中外合资企业以及从事对外贸易的中小企业。调查内容主要有以下两个方面:A.企业所需外语人才的岗位需求与月工资收入状况。B.企业所需商务外语专业人才所具备的能力状况:a外语语言能力、b综合商务外语能力、c职业能力素养。其中能力状况各项指标体系可利用专家函询调查法(德尔菲法)建立形成。假设通过德尔菲法得出“外语语言能力”的评价指标体系为会话能力、听力、口译能力、笔译能力、写作能力、阅读能力五项,那么,具体人才需求预测调查可采取自评方式,通过询问“您如何评价您以下的能力?”让受访者分别在“用外文与人聊天”、“聆听对方外文表述”、“同声传译水平如何”“翻译一篇文章”“用外文写封信”“阅读外文报纸中的短文”五个类别的“非常好”“好”“一般”“不好”“非常不好”五个选项中进行选择,以获得受访者的外语语言能力。需要注意的是,考虑到我国的文化习惯,我们可以把“一般”及以上(即“非常好”、“好”)统一列为“好”,是考虑到中国人具有谦逊的美德,特别是自幼受儒家文化影响的专业外语人才可能表现的更为明显,即使是外语水平尚可的人也不会自信说到自己外语水平达到“好”甚至“非常好”的程度,相反会常常说自己外语水平“一般”,但事实上他们的外语水平极有可能达到了相对较好的程度。因此,可以对商务外语专业人才的外语水平数据进行分类处理,即分为“好”(较高水平)、不好(初级水平)和非常不好(接近于无)三个等级。以“非常不好”为基准,分别考察对比外语语言能力中各项指标对收入的影响。

2.设计计量模型的方法。基于以往文献及经验,估计外语能力对收入的影响,可以考虑使用统计学中日渐成熟并在劳动经济学中近年流行起来的倾向得分匹配法(propensity scores matching ,PSM),对商务外语各项技能的收入回报进行估计。倾向得分匹配法就是利用倾向得分值从控制组中为处理组每个个体寻找一个或多个背景特征相同或相似的个体作为对照,最终两组的混杂变量也趋于均衡可比,属于一种个体匹配的方法。其基本思想在于,在评估某项处理效果时,如果存在与处理组尽可能相似的控制组,那么样本选择偏误就可以被有效的较低,然而在寻找控制组的过程中,仅通过某一单一特征很难达到满意的匹配效果,多种特征匹配是非常必要的,因此,用PSM将多种特征浓缩成一个指标,即倾向得分值,从而使多元匹配成为可能。

语言学习是语言能力获得的主要途径,学习的努力程度是人们可以选择的,从这个意义上讲某一人群是否具备良好的外语语言能力,综合商务外语能力和职业能力素养,是自选择行为的结果。但事实上,在语言学习的选择上,有一些影响因素是我们无法观察到的。例如,其中一个很重要的影响因素是,我们无法观察到哪些人在什么时间决定选择努力学习外语,因此,利用PSM,通过匹配,可以帮助我们利用外语能力差的人群的收入情况创造一个与事实相反的结果。但在实证分析中,PS值往往是观测不到的,当有两个对比组时,倾向得分通常需要从一个二元因变量回归模型(Logit或Probit模型)获得,因此,我们可以利用Logit模型估计高水平外语人群的倾向得分。此外,要想实现处理组与控制组之间的匹配,就必须找到两个倾向得分完全相同的样本,然而这是很难找到的。面对这一问题,我们可以利用多种匹配方法计算外语语言能力,综合商务外语能力和职业能力素养对人们工资收入的效应。可以尝试使用最近邻居匹配法(nearest neighbour matching)、半径卡尺匹配法(radius caliper matching)、核匹配法(kernel matching)匹配前后处理组与控制组的倾向得分核密度分布,能够直观的显示匹配前后的效果。

3.预测时间跨度的选择。人才需求预测是制定人才培养方案的重要依据,其目的在于准确描述需求状况,根据掌握的需求状况科学预测人才培养方案可能对未来就业造成的影响,通过评价人才培养方案给就业带来的变化,从而判定该方案是否具备可行性和可接受性。此外在人才需求预测的研究过程中还能及时发现当前人才培养方案存在的问题,为预测和监测教学效果提供可靠依据。随着时间的推移,人才需求也会随之不断的变化,如果人才需求预测将需求现状作为方案实施后引起就业变化的衡量基础,那么势必会导致预测丧失科学性和全面性。所以在人才需求预测中必须充分考虑时间跨度因素,为人才培养方案提供动态的全面的依据。现代社会,由于互聯网的出现,使消费者对产品的需求心理,需求模式和需求习惯快节奏的变化,生产者和消费者的时空障碍被瓦解,产品的时髦周期日趋短暂,所以我们依据过去和现在对中长期的未来进行预测在相当程度上失去了微观支持,所以对于商务外语人才需求的预测着眼于中期,特别是短期预测,并采取滚动预测的方法,可以保证预测结果的动态性和可调性,更好的发挥其社会功能。

参考文献:

[1]周红.从语言的经济价值角度看我国的外语教育[J].浙江经济高等专科学校学报,2000(4):57.

[2]刘凤朝.关于人才需求预测研究的几点方法论思考[J].预测,2001 (4):12.

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