蔡新宇 孫迪 付麗麗

[摘要]以“五通”政策為視角，分析俄語區(qū)各國家人才需求的作用機理以及各國家人才需求的空間分布特征，建立能夠反映“五通”政策的指標(biāo)體系，并建立不同指標(biāo)之間的判斷矩陣。利用層次分析法，分析不同政策對人才需求的影響程度，找到人才需求的主要影響因子。利用主成分分析法，從空間角度分析俄語區(qū)各國家人才需求的分布特征，進而為后續(xù)我國與俄語區(qū)各國之間的教育合作模式提供數(shù)據(jù)支持。

[關(guān)鍵詞]“五通”政策;人才需求;層次分析法;空間分布特征

[中圖分類號]C9642[文獻標(biāo)志碼]A[文章編號]16724917（2019）04010910

一、引言

2013年，國家主席習(xí)近平先后提出共建“絲綢之路經(jīng)濟帶”和“21世紀(jì)海上絲綢之路”的重大倡議。2015年3月，國家發(fā)展改革委、外交部、商務(wù)部制定并發(fā)布《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動》，明確地指出“一帶一路”的合作重點是“五通”，即政策溝通、設(shè)施聯(lián)通、貿(mào)易暢通、資金融通、民心相通。2016年7月，教育部印發(fā)《推進共建“一帶一路”教育行動》的通知，指出教育在建設(shè)“一帶一路”中具有基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性作用，“一帶一路”沿線各國的教育交流和人才培養(yǎng)為其提供了重要的支撐。并提出建立“一帶一路”教育共同體，重點實施“絲綢之路”留學(xué)、合作辦學(xué)、師資培訓(xùn)、人才聯(lián)合培養(yǎng)與教育援助計劃，推進政策、渠道、語言、民心與學(xué)歷的相通與互認，發(fā)揮教育在共建“一帶一路”中的基礎(chǔ)性和先導(dǎo)性作用。在“一帶一路”倡議下，我國與沿線國家間的教育合作不斷增多。因此，“五通”政策的提出，對我國與沿線國家之間的人才需求強度起到較為明顯的導(dǎo)向作用。

在一帶一路沿線眾多國家中，俄羅斯、白俄羅斯、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、亞美尼亞、阿塞拜疆、摩爾多瓦、烏克蘭、格魯吉亞9個國家，由于其地理位置以及歷史關(guān)系等原因組成以俄語為主的俄語區(qū)國家，與我國之間的教育合作相較沿線其他國家而言更加密切。同時，在“一帶一路”環(huán)境下，國際間的學(xué)生流動會大大增強，跨境學(xué)習(xí)的需求會大大增加，跨境教育將成為一種新的發(fā)展趨勢，甚至有可能建立多類型的跨境教育聯(lián)合體。俄語區(qū)九國來華留學(xué)生人數(shù)逐年增加，在“一帶一路”倡議下，更多沿線國家學(xué)生選擇來華留學(xué)。學(xué)歷生在留學(xué)生中所占的比例逐漸提高，并且遍布了從本科到博士的不同學(xué)歷階段?？梢钥闯?，在各國的高等教育發(fā)展過程中，對中國教育的重視程度在逐漸提高。從整體而言，中國作為留學(xué)國，受到了俄語區(qū)國家學(xué)生的重視。

但由于俄語區(qū)各國家在人口比重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面的發(fā)展均不相同，因此，在進行我國與俄語區(qū)國家人才需求強度分析時，也應(yīng)該分別進行考慮。為能得到俄語區(qū)9個國家人才變化趨勢，首先需要分析各國家人口數(shù)、教育人數(shù)等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的發(fā)展規(guī)律。根據(jù)已有數(shù)據(jù)，整理得到2006年至2015年10年間人口以及畢業(yè)生就業(yè)率變化趨勢圖，如圖1、圖2所示。

從上圖中可以看出，俄羅斯等俄語區(qū)中規(guī)模較大的國家，在高等教育適齡人口數(shù)量上有較大幅度的減少，且畢業(yè)生就業(yè)率較低，而其他規(guī)模較小的國家人口及就業(yè)率變化趨勢較為平穩(wěn)。因此，在判斷我國與俄語區(qū)各國之間人才需求交流及合作時，需要對具有較大波動變化趨勢的國家慎重考慮。此外，在“五通”政策背景下，盡管我國與俄語區(qū)國家人才交流及合作不斷深入，但也需要更加清晰地明確各國家人才需求強度在空間分布即地理位置上的特點，才能因地制宜。根據(jù)人才需求強度的空間分布特點，提出有針對性的人才需求發(fā)展策略，進而可為后續(xù)教育合作等相關(guān)政策制定及研究提供理論基礎(chǔ)。

國內(nèi)眾多學(xué)者就人才需求培養(yǎng)方面進行了大量研究，研究成果多針對我國與一帶一路沿線國家的人才需求。孫文霞、劉音等學(xué)者通過基本數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方式分析一帶一路背景下，針對教育合作中不同領(lǐng)域如俄語、安全工程、金融人才等方面的人才需求進行分析，并針對培養(yǎng)模式提出建議[14]。此外，劉陽、黃艷蕊等學(xué)者利用灰色預(yù)測等方法嘗試從定量的角度分析人才需求數(shù)量的發(fā)展趨勢[58]。此外，徐海霞、石超等學(xué)者通過分析中國與俄語區(qū)國家之間的政治、經(jīng)濟等現(xiàn)狀，提出了不同領(lǐng)域的國際化人才培養(yǎng)對策[812]。綜合以上研究成果可以看出，目前中國與一帶一路沿線國家之間人才需求的研究主要集中在對某一類型人才數(shù)量以及某一種人才培養(yǎng)模式方面，而對俄語區(qū)九個國家的分析較少，且對我國與各國之間人才需求程度缺少比較和分析。此外，由于各國家國情不同，僅用某一國家及某一類型人才需求數(shù)據(jù)進行分析比較缺少一定客觀性。因此本文提出一個能夠較為公平地反映俄語區(qū)各國人才需求程度強弱的指標(biāo)，即人才需求強度，并討論該指標(biāo)在空間地理位置上的分布情況。

同時，由于“五通”政策的提出，對我國與俄語區(qū)各國之間的人才交流起到明顯的導(dǎo)向作用，但究竟該項政策與國家之間的人才需求之間存在怎樣的關(guān)系，需要積極促進我國與哪些國家之間建立人才交流方面的聯(lián)系，目前文獻中鮮有提出。因此本文建立能夠反映“五通”政策內(nèi)涵的指標(biāo)體系，對“五通”政策對俄語區(qū)各國之間人才需求的影響程度問題進行深入研究。

綜上，為梳理“五通”政策與人才需求的關(guān)系，探究俄語區(qū)國家人才需求在空間上的分布規(guī)律，本文首先從主觀層面出發(fā)，利用層次分析法得到“五通”政策中不同政策對人才需求強度的影響程度。其次，以此為基礎(chǔ)，選取合適指標(biāo)值對“五通”政策進行細化，并利用主成分分析法從定量角度對“五通”政策背景下俄語區(qū)各國家的人才需求的空間分布情況進行分析，最終找出人才需求強度在地理空間層面的排序結(jié)果，即對俄語區(qū)國家人才需求的空間分布特征進行分析，進而對我國與俄語區(qū)國家之間人才需求策略的制定提供研究基礎(chǔ)。

二、基于“五通”政策的人才需求評價指標(biāo)體系構(gòu)建

1.基于層次分析法的五通指標(biāo)體系

為能夠?qū)Α拔逋ā闭邔θ瞬判枨笥绊懗潭冗M行分析，需分別針對每一項政策選擇合適的評價指標(biāo)，進而建立評價指標(biāo)體系。從“五通”政策的具體內(nèi)容上來看，民心相通主要指加強“絲綢之路”青少年交流，增進不同國家青少年對其他國家文化的理解，因此，可以選擇學(xué)生交換人數(shù)、聯(lián)合培養(yǎng)項目數(shù)量等指標(biāo)來進行表示。從政策溝通方面來看，制定沿線各國教育合作交流國際公約，疏通教育合作交流政策性瓶頸是其主要目的。從人才需求角度來看，國際合作數(shù)量、專業(yè)談判人才數(shù)量等指標(biāo)是該項措施是否可以順利實施的基礎(chǔ)條件。因此，可用上述指標(biāo)反映政策溝通情況。此外，在設(shè)施聯(lián)通層面應(yīng)該包含能夠反映人才需求在設(shè)施建設(shè)等方面的作用，因此可用勞務(wù)合作人才數(shù)量、項目合作情況等指標(biāo)來表示。在貿(mào)易暢通和資金融通方面可以分別從貿(mào)易出口及進口額度以及對外資金投入量等指標(biāo)來進行反映。

本部分利用層次分析法（AHP法）來進行分析評價。層次分析法為一種定性和定量相結(jié)合的評價方法，可以將多種因素影響下的決策問題分為各級層次的影響因素指標(biāo)，并對多種選擇進行優(yōu)選及排序。在利用層次分析法進行分析的過程中，需要構(gòu)造分析結(jié)構(gòu)模型。本文結(jié)合上述分析結(jié)果以及與相關(guān)專家調(diào)研討論后，可以初步確立“五通”政策不同層級的分析指標(biāo)，建立評價指標(biāo)體系，如圖3所示。

圖3層次分析法指標(biāo)圖根據(jù)層次分析法確定各項指標(biāo)內(nèi)容，結(jié)合俄語區(qū)國家各項數(shù)據(jù)值進行仿真計算，可得到“五通”政策影響程度的排序。根據(jù)排序結(jié)果，可分析得出在實施能夠影響人才需求策略過程中，哪一類政策可以優(yōu)先考慮，下文對此進行具體計算。

2.人才需求判斷矩陣構(gòu)建

根據(jù)影響人才需求的具體指標(biāo)，首先建立指標(biāo)層的判斷矩陣，本部分采用的是較為成熟的專家打分法。令上層因素關(guān)聯(lián)指標(biāo)為x1，x2，……xn，其中i，j=12…，n，aij表示各層指標(biāo)對其他層指標(biāo)的影響程度，進而可以得到不同影響因素之間兩兩比較的判斷矩陣A。A=a11a12…a1na21a22…a2nan1an2…anm（1）其中a11=a22=…=ann=1，對于i，j=1，2，…，n。

其次，利用“方根法”計算最大特征值與特征向量。計算步驟如下：

（1）計算判斷矩陣中各行元素成績M。Mi=ai1·ai2…ain（i=1，2，…n）。（2）（2）計算Mi的n次方根Wi。Wi=nMi。（3）（3）對向量進行歸一化處理。Wi=Wi/ni=1Wi。（4）（4）計算各判斷矩陣最大特征值。λmax=ni=1[（AW）i/（nWi）]。（5）其中（AW）i為向量AW的第i個元素。

（5）對判斷矩陣進行一致性檢驗

1）一致性指標(biāo)計算如下。CI=λmax-nn-1。（6）2）一致性檢驗

CR=CIRI<01，CR<01證明判斷矩陣通過一致性檢驗。

按照以上步驟對上述指標(biāo)層進行數(shù)據(jù)處理，根據(jù)專家打分結(jié)果，構(gòu)造各指標(biāo)之間的判斷矩陣，具體情況如表1所示。

其中：B1為學(xué)生交換人數(shù);B2為語言類項目數(shù);B3為師資互派人數(shù);B4為聯(lián)合培養(yǎng)項目數(shù);B5為專業(yè)人才項目數(shù);B6為國際談判合作數(shù)量;B7為專業(yè)談判人才數(shù)量;B8為小語種人才數(shù)量;B9為承包工程派出人才數(shù)量;B10為勞務(wù)合作人才數(shù)量;B11為境外完成營業(yè)額;B12為各國家項目合作數(shù)量;B13為貿(mào)易進口額;B14為貿(mào)易出口額;B15為外商投資金額;B16為對外投資金額。

為進行指標(biāo)權(quán)重判斷，利用專家打分法對各準(zhǔn)則層所對應(yīng)指標(biāo)層建立相應(yīng)的判斷矩陣，如表2—15所示。

根據(jù)以上權(quán)重結(jié)果，可以得到不同準(zhǔn)則層權(quán)重，并得到不同準(zhǔn)則指標(biāo)的影響程度排序結(jié)果，如表16所示。

由以上排序可知，中國與俄語區(qū)國家之間人才需求量受到多種因素影響。從“五通”政策上來看，影響中國與俄語區(qū)國家人才需求的最主要因素為政策溝通，也就是說，可以首先從政策角度出發(fā)對我國與俄語區(qū)國家之間的人才需求數(shù)量進行調(diào)整，這種調(diào)整策略是最有效的。其次，貿(mào)易暢通也會對我國與俄語區(qū)其他國家之間的人才需求產(chǎn)生重要影響。由于不同國家之間的人才需求的產(chǎn)生本身在一定程度上依托于兩國之間的商貿(mào)往來，因此，該結(jié)論與實際狀態(tài)也比較吻合，進一步證明了該模型的合理性和有效性。最后，還可通過民心相通、設(shè)施聯(lián)通、資金融通等方面去調(diào)整兩國之間人才需求規(guī)模。綜上，本部分研究結(jié)果可為后續(xù)的人才需求強度分析提供研究基礎(chǔ)。

三、俄語區(qū)人才需求強度空間分布特征

前文從主觀層面上分析了“五通”政策對俄語區(qū)人才需求的影響程度，但由于俄語區(qū)國家包含俄羅斯、白俄羅斯等9個國家，每個國家在人口比重、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟發(fā)展水平等方面的發(fā)展均不相同，僅考慮“五通”政策的影響程度而忽略人才需求在該政策影響情況下空間分布強度的研究是不夠完整的。因此，在進行人才需求分析時，還需要結(jié)合“五通”政策，利用具體數(shù)據(jù)從客觀層面對9個國家的人才需求情況進行細化分析，利用具體數(shù)值反映各國家人才需求的分布排序，增強人才需求分析的準(zhǔn)確度。

為能得到俄語區(qū)9個國家人才變化趨勢，需要確定與“五通”政策中不同準(zhǔn)則相對應(yīng)的數(shù)據(jù)指標(biāo)。由于俄語區(qū)9國經(jīng)濟發(fā)展程度、教育水平以及人口基數(shù)等均不相同，且目前類似摩爾多瓦等俄語區(qū)國家在“一帶一路”倡議提出前，與我國之間人才交流及合作較少，因此數(shù)據(jù)獲取較為困難。為能夠更加清晰地明確各國家人才需求在時空分布上的特點，并為后續(xù)教育合作模式研究提供理論基礎(chǔ)，本部分采用主成分分析法，分別從“民心相通”“政策溝通”“設(shè)施聯(lián)通”“貿(mào)易暢通”以及“資金融通”五個方面選擇可獲取且具有代表性的指標(biāo)，進而對不同國家的人才需求強度進行預(yù)測。

結(jié)合前面層次分析法指標(biāo)體系以及數(shù)據(jù)的可獲取程度，選取以下指標(biāo)分別代表“五通政策”的各項指標(biāo)。其中x1為入境留學(xué)生的比率（%），該數(shù)據(jù)是兩國之間培養(yǎng)不同類型專業(yè)人才形成的基礎(chǔ)，因此可代表政策溝通指標(biāo)值;x2為來自俄語地區(qū)的留學(xué)生（人），該數(shù)據(jù)可以從學(xué)生人數(shù)上反映我國與其他國家之間人才交流情況，因此可代表民心相通指標(biāo)值;x3為中國—俄語區(qū)國家進口額（美元）;x4為中國—俄語區(qū)國家出口額（美元），x3與x4可以反映兩國之間資金流通情況，因此可代表資金融通指標(biāo)值;x5為合同項目數(shù)（個）;x6為在境外從事承包工程人員（人），x5與x6可以反映貿(mào)易往來的程度，因此該數(shù)據(jù)可代表貿(mào)易暢通指標(biāo);x7為中國—俄語區(qū)國家設(shè)備及設(shè)施等物資進口數(shù)（個）;x8為中國—俄語區(qū)國家設(shè)備設(shè)施等物資出口數(shù)量（個），x7與x8是兩國之間設(shè)施聯(lián)通的具體表現(xiàn)，因此該數(shù)據(jù)可代表設(shè)施聯(lián)通指標(biāo)值。具體指標(biāo)結(jié)果如表18所示。

其中：x1—x8含義同上，y為人才需求強度。Di表示不同國家，D1為哈薩克斯坦;D2為吉爾吉斯斯坦;D3為亞美尼亞;D4為阿塞拜疆;D5為白俄羅斯;D6為格魯吉亞;D7為摩爾多瓦;D8為俄羅斯;D9為烏克蘭。

為能夠從客觀角度反映“五通”政策環(huán)境下俄語區(qū)人才需求強度在地理位置上的分布特點，以此為基礎(chǔ)，對上述指標(biāo)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，具體計算方法如式8所示。Xij=Yij-YjSj。（8）其中，Xij為各指標(biāo)變量，Yij為不同樣本對應(yīng)各指標(biāo)變量具體數(shù)值。且，Yj=1mmi=1Yij，（j=1，2，…，n）。（9）

S2j=1m-1mi=1（Yij-Yj）2。（10）由此可得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣，如表19所示。

通過對矩陣進行求解，可得到相關(guān)系數(shù)矩陣，如表20所示。

最后根據(jù)公式（11）可得到其特征向量矩陣以及貢獻率，如表21。wi=λjpj=1λj。（11）其中：wi為貢獻率，λj為特征值。

根據(jù)各指標(biāo)特征向量計算結(jié)構(gòu)，并結(jié)合公式11，可得到不同指標(biāo)貢獻率。根據(jù)各指標(biāo)貢獻率計算結(jié)果可知，其中能夠反映政策溝通層面的指標(biāo)入境留學(xué)生的比率貢獻率，即x1=0762 1，該值所占貢獻最大，即入境留學(xué)生比率與該國家人才需求強度關(guān)系最為密切，這也與實際情況相符。因此，可以按照該指標(biāo)對不同國家的人才需求強度進行打分。該結(jié)論也與前文中利用層次分析法，從主觀層面上得出政策溝通所占權(quán)重最大的結(jié)論相一致，進一步驗證了本文計算結(jié)果的可靠性。

綜上，本部分利用主成分分析法，可得到不同國家人才需求強度排序，將排序結(jié)果匯總為表22，即俄語區(qū)各國家經(jīng)濟影響下人才需求的需求強度排序表。

表22俄語區(qū)各國家人才需求強度排序國家名稱排序哈薩克斯坦8吉爾吉斯斯坦5亞美尼亞1阿塞拜疆4白俄羅斯6格魯吉亞3摩爾多瓦2俄羅斯9烏克蘭7

從上表中可以看出，不同國家受到其經(jīng)濟、商貿(mào)、人口等因素影響，其人才需求強度也有所不同。以俄羅斯為例，其人才需求強度從空間分布上來看排名較低，即人才需求強度不穩(wěn)定，這與其上文分析的歷史數(shù)據(jù)結(jié)果相似，同時也就意味著在與俄羅斯進行人才方面的教育合作時具有一定的風(fēng)險。究其原因正是由于俄羅斯自身人口及經(jīng)濟等指標(biāo)波動較大，特別是從近10年的數(shù)據(jù)上來看（如圖1、圖2），俄羅斯人口總數(shù)以及就業(yè)人口數(shù)等基本數(shù)據(jù)指標(biāo)指數(shù)呈遞減趨勢，但俄語區(qū)其他國家人口10年間變化相對平穩(wěn)，因此從表21中可看出，其他國家人才需求強度相對較高。結(jié)合上文中“五通”政策對人才需求的影響程度分析結(jié)果可知，人才需求會受到包括兩國之間的政策因素、商貿(mào)因素、金融因素以及民心因素等影響，而類似俄羅斯等規(guī)模較大的國家由于其歷史及地理環(huán)境等原因，造成以上因素的數(shù)據(jù)波動較大，這也意味著此類國家在人才需求發(fā)展的過程中存在較多不穩(wěn)定因素。同時，這種非穩(wěn)定性對人才需求的強度產(chǎn)生較大影響，因此也影響了俄語區(qū)國家人才需求的強度排序結(jié)果。綜上可知，根據(jù)人才需求強度分析結(jié)果，可以知道人才需求在俄語區(qū)地理空間的分布情況，在我國與俄語區(qū)各國家進行人才交流合作時可以此數(shù)據(jù)為依據(jù)，明確合作對象，提高合作質(zhì)量。

四、結(jié)語

本文從“五通”政策角度出發(fā)，分別從定性和定量兩個層面描述了“五通”政策對人才需求的影響程度，建立能夠反映不同政策對人才需求影響的指標(biāo)體系，深入分析“五通”政策對于俄語區(qū)各國家與我國之間教育合作交流的導(dǎo)向作用。利用層次分析法，分別建立了不同指標(biāo)層之間的判斷矩陣，以此為基礎(chǔ)，通過對判斷矩陣進行分析并求解得到不同指標(biāo)對人才需求影響程度的權(quán)重值，進而得到“五通”政策對人才需求影響程度的排序。以人才需求的影響因素為基礎(chǔ)，利用主成分分析法，對俄語區(qū)各國家人才需求強度進行預(yù)測，對人才需求強度在空間位置上的強弱進行排序，最終得到人才需求在空間上的分布規(guī)律。

綜上，結(jié)合本文研究結(jié)論，在進行我國與俄語區(qū)國家之間人才需求政策制定時，可以有所側(cè)重地提出相關(guān)政策，如針對我國與俄語區(qū)國家之間的人才交流合作問題，提出以下建議。

1、俄語區(qū)國家中如俄羅斯、哈薩克斯坦等規(guī)模較大的國家，其戰(zhàn)略地位顯著，且是中國在全球一體化進程中的重要戰(zhàn)略伙伴，同時在經(jīng)濟、貿(mào)易、人文、教育等領(lǐng)域均有密切合作。但由于俄羅斯等國的歷史、政治及經(jīng)濟等原因，導(dǎo)致該類國家在人口基數(shù)以及與我國之間的政策溝通、設(shè)施聯(lián)通、資金融通等方面存在較大的波動性，因此導(dǎo)致其人才需求強度較低，建議在人才教育合作過程中加入一定的保障機制，健全合作相關(guān)政策內(nèi)容，降低合作風(fēng)險。

2、針對如亞美尼亞、摩爾多瓦等規(guī)模略小的國家，其政治、經(jīng)濟等方面地位稍顯薄弱，但這類國家人口基數(shù)變化平穩(wěn)，與我國在政策溝通、貿(mào)易暢通以及民心相通等方面一直處于穩(wěn)步增長狀態(tài)，且在“一帶一路”倡議下與我國之間教育交流逐漸增多，因此導(dǎo)致該類國家人才需求強度較高。綜上，為保障我國與該類國家之間人才交流項目的順利實施，在制定與俄語區(qū)國家之間的人才教育政策方面也可考慮適當(dāng)傾斜。

[參考文獻]

[1]孫文霞、陳瑩、陳帆：《基于“一帶一路”視角的我國企業(yè)國際化人才發(fā)展對策研究》，《中國市場》2019年第19期。

[2]劉音、程衛(wèi)民、吳海鳳：《“一帶一路”倡議背景下安全工程國際化人才培養(yǎng)模式探究》，《大學(xué)教育》2019年第7期。

[3]古翠鳳、梁韋娟：《“一帶一路”戰(zhàn)略對應(yīng)用型高校發(fā)展的影響》，《職業(yè)教育研究》2019年第4期。

[4]雷海波、吳緯地、劉倫斌：《“一帶一路”背景下天津自貿(mào)區(qū)金融職業(yè)人才需求預(yù)測與培養(yǎng)》，《天津職業(yè)技術(shù)師范大學(xué)學(xué)報》2019年第1期。

[5]劉陽、孫瑩：《東三省對俄經(jīng)貿(mào)現(xiàn)狀及俄語人才需求研究》，《知識經(jīng)濟》2019年第9期。

[6]黃艷蕊：《“一帶一路”倡議下旅游俄語人才需求及培養(yǎng)研究》，《中國多媒體與網(wǎng)絡(luò)教學(xué)學(xué)報（中旬刊）》2018年第12期。

[7]程艷冉：《“一帶一路”戰(zhàn)略背景下義烏國際營銷人才需求及培養(yǎng)路徑分析》，《科學(xué)咨詢（科技·管理）》2018年第5期。

[8]徐海霞：《“一帶一路”戰(zhàn)略背景下物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用技術(shù)專業(yè)人才需求與培養(yǎng)目標(biāo)的研究》，《知識經(jīng)濟》2018年第8期。

[9]石超、張薦華：《“一帶一路”背景下中國—東盟自由貿(mào)易區(qū)人才需求預(yù)測》，《廣西社會科學(xué)》2018年第3期。

[10]王文宣：《“一帶一路”倡議背景下國貿(mào)專業(yè)人才需求解析》，《現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)》2018年第9期。

[11]陳晶：《“一帶一路”倡議背景下高校人才培養(yǎng)模式探究——以金融學(xué)專業(yè)為例》，《現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)》2018年第8期。

[12]王科：《服務(wù)“一帶一路”倡議的理工科人才培養(yǎng)實踐與研究》，《云南民族大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2018年第2期。

On the Spatial Distribution Characteristics of Talent Demand

in Russianspeaking Countries Based on the FiveConnectivity Program

CAI Xinyu1， Sun Di2， FU Lili3

（1.Beijing Jiaotong University， Beijing 100044， China;

2.College of Urban Rail Transit and Logistics， Beijing Union University， Beijing 100101， China;

3.Business School， Beijing Union University， Beijing 100025， China）

Abstract： Based on the FiveConnectivity Program， an analysis has been made on the talent demand in the Russianspeaking countries and the spatial distribution characteristics of talent demand in various countries， thus establishing an indicator system that reflects the The FiveConnectivity Program and a relationship between different indicators. Using the analytic hierarchy process， this paper also analyzes the impact of different policies on talent demand and finds the main impact factors of talent demand. Using principal component analysis to analyze the distribution characteristics of talent demand in the Russianspeaking countries from a spatial perspective， this research provides data support for the followup of educational cooperation models between China and the Russianspeaking countries.

Key words：FiveConnectivity Program;talent demand;analytic hierarchy process;spatial distribution characteristics

（責(zé)任編輯劉永?。?2019年10月第17卷第4期總66期北京聯(lián)合大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版）Journal of Beijing Union University（Humanities and Social Sciences）Oct. 2019Vol.17 No.4 Sum No.66

[收稿日期]2019-07-25

[基金項目]北京市教育委員會科技計劃面上項目“混合交通中的交通行為決策及信號控制方法研究”（項目編號：KM201511417005）;北京市教育委員會科研項目“基于網(wǎng)絡(luò)搜索數(shù)據(jù)的北京CPI的預(yù)測研究”（項目編號：SM201311417008）。

[作者簡介]蔡新宇（1978—），女，安徽蕪湖人，北京交通大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生;孫迪（1985—），女，吉林吉林市人，北京聯(lián)合大學(xué)城市軌道交通與物流學(xué)院講師;付麗麗（1975—），女，河南鄭州人，北京聯(lián)合大學(xué)商務(wù)學(xué)院講師。