基于語言經濟價值研究的商務外語專業人才需求預測研究

【摘要】本文以語言的經濟價值為理論基礎，從預測模塊設計方法、預測模型選擇、預測時間跨度等方面對商務外語專業人才需求預測進行了方法論探討。

【關鍵詞】經濟價值研究；商務外語；專業人才；需求預測

【作者簡介】陳文靜，洛陽師范學院。

一、基于語言經濟價值進行人才需求預測的思路

傳統的人才預測研究多采用經濟發展決定人才需求的思路，基本都是從經濟發展的規劃值預測勞動力的變化值。美國著名經濟學家查爾斯·P·金德爾伯格在《經濟發展》一書中曾指出：經濟發展既包括更多的產出，同時也包括產品生產和分配所依賴的技術和體制安排上的變革。就外語專業人才而言，產出可以理解為人們賦予語言的客觀存在的經濟價值，即人們在語言的幫助下完成某些工作或活動，在勞務市場中滿足社會需求，從而獲得的經濟效益。具體可概括為短期價值和長期價值兩個方面，所謂短期價值是指個人可以獲得更高的經濟收入。所謂長期價值是指，企業運用語言從事貿易活動，使其產品更容易進入國際市場，從而獲得更高的經濟價值。本文主要從收入即短期經濟價值分析企業期望的商務外語人才所應該具備的能力，所以，長期價值并不是本文所要探討的內容。生產和分配所依賴的技術可理解為影響經濟價值的高低之分的相關語言因素，然而影響語言經濟價值高低的因素是十分復雜的，有的來自使用者的語言使用能力，有的來自理解者的心理活動，認知能力等。高校人才培養方案的制定主要用來調節外語人才的語言使用能力，所以本文著重從用人單位對語言應用能力的要求以及對語言使用者收入的影響即短期經濟價值，對未來人才需求進行綜合預測。

近10年來，中外經濟交流活動日趨發展的實踐證明，在知識經濟時代，往往不是單純的外語技能決定語言經濟價值的高低，而是高質量、高能力的復合型商務外語技能成為了語言經濟價值高低的核心競爭能力，而以往的從經濟發展到人才需求的預測思路，已不能全面反映經濟發展和人才需求相關機制在語言經濟價值方面的這種新的變化，因此，應在傳統預測模塊的基礎之上，選擇和設計復合型語言技術進步—經濟社會發展—人才需求和結構變化預測模塊，對未來商務外語人才需求進行綜合預測。

二、相關性模擬與預測模型選擇

如果說相關因素分析決定了預測模塊的設計的話，那么影響語言經濟價值高低的因素與人才需求的相關機理模擬，則是預測模型選擇的前提。同時根據對以往人才需求與影響語言經濟價值高低因素的相關機理的線性模擬，并結合對未來發展的主觀預測，確定待估參數，進而建立相關的預測模型。這種預測思路成立的前提是：國家對外經濟體制和經濟發展政策在較長的時間跨度內保持穩定。用人單位對人才的含義和統計口徑界定明確并規范使用。現實經濟運行與未來經濟發展屬同質經濟形態。

1.變量選擇和數據來源。人才需求受到多種因素的影響，主要包括經濟因素和非經濟因素，由于非經濟因素受人為因素的控制，難以預測，并且隨著人才市場的良性化程度不斷提高，它不會對人才需求產生持久規律性的影響，所以我們將其排除在預測因素之外，主要考慮經濟因素，本文是從商務外語從業者短期經濟價值即收入，分析企業期望的商務外語人才應具備的外語語言能力，綜合商務外語能力和職業能力素養要求，所以這三方面都是主要的經濟因素。其中被解釋變量為受訪者的月工資收入，解釋變量是外語語言能力、綜合商務外語能力和職業能力素養三項。

人才需求預測模型所用數據可以通過調查獲得，覆蓋制造業、金融業、商貿業、服務業等不同性質的外國獨資，中外合資企業以及從事對外貿易的中小企業。調查內容主要有以下兩個方面：A.企業所需外語人才的崗位需求與月工資收入狀況。B.企業所需商務外語專業人才所具備的能力狀況：a外語語言能力、b綜合商務外語能力、c職業能力素養。其中能力狀況各項指標體系可利用專家函詢調查法（德爾菲法）建立形成。假設通過德爾菲法得出“外語語言能力”的評價指標體系為會話能力、聽力、口譯能力、筆譯能力、寫作能力、閱讀能力五項，那么，具體人才需求預測調查可采取自評方式，通過詢問“您如何評價您以下的能力？”讓受訪者分別在“用外文與人聊天”、“聆聽對方外文表述”、“同聲傳譯水平如何”“翻譯一篇文章”“用外文寫封信”“閱讀外文報紙中的短文”五個類別的“非常好”“好”“一般”“不好”“非常不好”五個選項中進行選擇，以獲得受訪者的外語語言能力。需要注意的是，考慮到我國的文化習慣，我們可以把“一般”及以上（即“非常好”、“好”）統一列為“好”，是考慮到中國人具有謙遜的美德，特別是自幼受儒家文化影響的專業外語人才可能表現的更為明顯，即使是外語水平尚可的人也不會自信說到自己外語水平達到“好”甚至“非常好”的程度，相反會常常說自己外語水平“一般”，但事實上他們的外語水平極有可能達到了相對較好的程度。因此，可以對商務外語專業人才的外語水平數據進行分類處理，即分為“好”（較高水平）、不好（初級水平）和非常不好（接近于無）三個等級。以“非常不好”為基準，分別考察對比外語語言能力中各項指標對收入的影響。

2.設計計量模型的方法。基于以往文獻及經驗，估計外語能力對收入的影響，可以考慮使用統計學中日漸成熟并在勞動經濟學中近年流行起來的傾向得分匹配法（propensity scores matching ，PSM），對商務外語各項技能的收入回報進行估計。傾向得分匹配法就是利用傾向得分值從控制組中為處理組每個個體尋找一個或多個背景特征相同或相似的個體作為對照，最終兩組的混雜變量也趨于均衡可比，屬于一種個體匹配的方法。其基本思想在于，在評估某項處理效果時，如果存在與處理組盡可能相似的控制組，那么樣本選擇偏誤就可以被有效的較低，然而在尋找控制組的過程中，僅通過某一單一特征很難達到滿意的匹配效果，多種特征匹配是非常必要的，因此，用PSM將多種特征濃縮成一個指標，即傾向得分值，從而使多元匹配成為可能。

語言學習是語言能力獲得的主要途徑，學習的努力程度是人們可以選擇的，從這個意義上講某一人群是否具備良好的外語語言能力，綜合商務外語能力和職業能力素養，是自選擇行為的結果。但事實上，在語言學習的選擇上，有一些影響因素是我們無法觀察到的。例如，其中一個很重要的影響因素是，我們無法觀察到哪些人在什么時間決定選擇努力學習外語，因此，利用PSM，通過匹配，可以幫助我們利用外語能力差的人群的收入情況創造一個與事實相反的結果。但在實證分析中，PS值往往是觀測不到的，當有兩個對比組時，傾向得分通常需要從一個二元因變量回歸模型（Logit或Probit模型）獲得，因此，我們可以利用Logit模型估計高水平外語人群的傾向得分。此外，要想實現處理組與控制組之間的匹配，就必須找到兩個傾向得分完全相同的樣本，然而這是很難找到的。面對這一問題，我們可以利用多種匹配方法計算外語語言能力，綜合商務外語能力和職業能力素養對人們工資收入的效應。可以嘗試使用最近鄰居匹配法（nearest neighbour matching）、半徑卡尺匹配法（radius caliper matching）、核匹配法（kernel matching）匹配前后處理組與控制組的傾向得分核密度分布，能夠直觀的顯示匹配前后的效果。

3.預測時間跨度的選擇。人才需求預測是制定人才培養方案的重要依據，其目的在于準確描述需求狀況，根據掌握的需求狀況科學預測人才培養方案可能對未來就業造成的影響，通過評價人才培養方案給就業帶來的變化，從而判定該方案是否具備可行性和可接受性。此外在人才需求預測的研究過程中還能及時發現當前人才培養方案存在的問題，為預測和監測教學效果提供可靠依據。隨著時間的推移，人才需求也會隨之不斷的變化，如果人才需求預測將需求現狀作為方案實施后引起就業變化的衡量基礎，那么勢必會導致預測喪失科學性和全面性。所以在人才需求預測中必須充分考慮時間跨度因素，為人才培養方案提供動態的全面的依據。現代社會，由于互聯網的出現，使消費者對產品的需求心理，需求模式和需求習慣快節奏的變化，生產者和消費者的時空障礙被瓦解，產品的時髦周期日趨短暫，所以我們依據過去和現在對中長期的未來進行預測在相當程度上失去了微觀支持，所以對于商務外語人才需求的預測著眼于中期，特別是短期預測，并采取滾動預測的方法，可以保證預測結果的動態性和可調性，更好的發揮其社會功能。

參考文獻：

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