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[摘要]以“五通”政策为视角，分析俄语区各国家人才需求的作用机理以及各国家人才需求的空间分布特征，建立能够反映“五通”政策的指標体系，并建立不同指标之间的判断矩阵。利用层次分析法，分析不同政策对人才需求的影响程度，找到人才需求的主要影响因子。利用主成分分析法，从空间角度分析俄语区各国家人才需求的分布特征，进而为后续我国与俄语区各国之间的教育合作模式提供数据支持。
[关键词]“五通”政策;人才需求;层次分析法;空间分布特征
[中图分类号]C9642[文献标志码]A[文章编号]16724917（2019）04010910
一、引言
2013年，国家主席习近平先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议。2015年3月，国家发展改革委、外交部、商务部制定并发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，明确地指出“一带一路”的合作重点是“五通”，即政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通。2016年7月，教育部印发《推进共建“一带一路”教育行动》的通知，指出教育在建设“一带一路”中具有基础性和先导性作用，“一带一路”沿线各国的教育交流和人才培养为其提供了重要的支撑。并提出建立“一带一路”教育共同体，重点实施“丝绸之路”留学、合作办学、师资培训、人才联合培养与教育援助计划，推进政策、渠道、语言、民心与学历的相通与互认，发挥教育在共建“一带一路”中的基础性和先导性作用。在“一带一路”倡议下，我国与沿线国家间的教育合作不断增多。因此，“五通”政策的提出，对我国与沿线国家之间的人才需求强度起到较为明显的导向作用。
在一带一路沿线众多国家中，俄罗斯、白俄罗斯、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、亚美尼亚、阿塞拜疆、摩尔多瓦、乌克兰、格鲁吉亚9个国家，由于其地理位置以及历史关系等原因组成以俄语为主的俄语区国家，与我国之间的教育合作相较沿线其他国家而言更加密切。同时，在“一带一路”环境下，国际间的学生流动会大大增强，跨境学习的需求会大大增加，跨境教育将成为一种新的发展趋势，甚至有可能建立多类型的跨境教育联合体。俄语区九国来华留学生人数逐年增加，在“一带一路”倡议下，更多沿线国家学生选择来华留学。学历生在留学生中所占的比例逐渐提高，并且遍布了从本科到博士的不同学历阶段。可以看出，在各国的高等教育发展过程中，对中国教育的重视程度在逐渐提高。从整体而言，中国作为留学国，受到了俄语区国家学生的重视。
但由于俄语区各国家在人口比重、产业结构、经济发展水平等方面的发展均不相同，因此，在进行我国与俄语区国家人才需求强度分析时，也应该分别进行考虑。为能得到俄语区9个国家人才变化趋势，首先需要分析各国家人口数、教育人数等基础数据的发展规律。根据已有数据，整理得到2006年至2015年10年间人口以及毕业生就业率变化趋势图，如图1、图2所示。
从上图中可以看出，俄罗斯等俄语区中规模较大的国家，在高等教育适龄人口数量上有较大幅度的减少，且毕业生就业率较低，而其他规模较小的国家人口及就业率变化趋势较为平稳。因此，在判断我国与俄语区各国之间人才需求交流及合作时，需要对具有较大波动变化趋势的国家慎重考虑。此外，在“五通”政策背景下，尽管我国与俄语区国家人才交流及合作不断深入，但也需要更加清晰地明确各国家人才需求强度在空间分布即地理位置上的特点，才能因地制宜。根据人才需求强度的空间分布特点，提出有针对性的人才需求发展策略，进而可为后续教育合作等相关政策制定及研究提供理论基础。
国内众多学者就人才需求培养方面进行了大量研究，研究成果多针对我国与一带一路沿线国家的人才需求。孙文霞、刘音等学者通过基本数据统计的方式分析一带一路背景下，针对教育合作中不同领域如俄语、安全工程、金融人才等方面的人才需求进行分析，并针对培养模式提出建议[14]。此外，刘阳、黄艳蕊等学者利用灰色预测等方法尝试从定量的角度分析人才需求数量的发展趋势[58]。此外，徐海霞、石超等学者通过分析中国与俄语区国家之间的政治、经济等现状，提出了不同领域的国际化人才培养对策[812]。综合以上研究成果可以看出，目前中国与一带一路沿线国家之间人才需求的研究主要集中在对某一类型人才数量以及某一种人才培养模式方面，而对俄语区九个国家的分析较少，且对我国与各国之间人才需求程度缺少比较和分析。此外，由于各国家国情不同，仅用某一国家及某一类型人才需求数据进行分析比较缺少一定客观性。因此本文提出一个能够较为公平地反映俄语区各国人才需求程度强弱的指标，即人才需求强度，并讨论该指标在空间地理位置上的分布情况。
同时，由于“五通”政策的提出，对我国与俄语区各国之间的人才交流起到明显的导向作用，但究竟该项政策与国家之间的人才需求之间存在怎样的关系，需要积极促进我国与哪些国家之间建立人才交流方面的联系，目前文献中鲜有提出。因此本文建立能够反映“五通”政策内涵的指标体系，对“五通”政策对俄语区各国之间人才需求的影响程度问题进行深入研究。
综上，为梳理“五通”政策与人才需求的关系，探究俄语区国家人才需求在空间上的分布规律，本文首先从主观层面出发，利用层次分析法得到“五通”政策中不同政策对人才需求强度的影响程度。其次，以此为基础，选取合适指标值对“五通”政策进行细化，并利用主成分分析法从定量角度对“五通”政策背景下俄语区各国家的人才需求的空间分布情况进行分析，最终找出人才需求强度在地理空间层面的排序结果，即对俄语区国家人才需求的空间分布特征进行分析，进而对我国与俄语区国家之间人才需求策略的制定提供研究基础。
二、基于“五通”政策的人才需求评价指标体系构建
1.基于层次分析法的五通指标体系
为能够对“五通”政策对人才需求影响程度进行分析，需分别针对每一项政策选择合适的评价指标，进而建立评价指标体系。从“五通”政策的具体内容上来看，民心相通主要指加强“丝绸之路”青少年交流，增进不同国家青少年对其他国家文化的理解，因此，可以选择学生交换人数、联合培养项目数量等指标来进行表示。从政策沟通方面来看，制定沿线各国教育合作交流国际公约，疏通教育合作交流政策性瓶颈是其主要目的。从人才需求角度来看，国际合作数量、专业谈判人才数量等指标是该项措施是否可以顺利实施的基础条件。因此，可用上述指标反映政策沟通情况。此外，在设施联通层面应该包含能够反映人才需求在设施建设等方面的作用，因此可用劳务合作人才数量、项目合作情况等指标来表示。在贸易畅通和资金融通方面可以分别从贸易出口及进口额度以及对外资金投入量等指标来进行反映。 本部分利用层次分析法（AHP法）来进行分析评价。层次分析法为一种定性和定量相结合的评价方法，可以将多种因素影响下的决策问题分为各级层次的影响因素指标，并对多种选择进行优选及排序。在利用层次分析法进行分析的过程中，需要构造分析结构模型。本文结合上述分析结果以及与相关专家调研讨论后，可以初步确立“五通”政策不同层级的分析指标，建立评价指标体系，如图3所示。
图3层次分析法指标图根据层次分析法确定各项指标内容，结合俄语区国家各项数据值进行仿真计算，可得到“五通”政策影响程度的排序。根据排序结果，可分析得出在实施能够影响人才需求策略过程中，哪一类政策可以优先考虑，下文对此进行具体计算。
2.人才需求判断矩阵构建
根据影响人才需求的具体指标，首先建立指标层的判断矩阵，本部分采用的是较为成熟的专家打分法。令上层因素关联指标为x1，x2，……xn，其中i，j=12…，n，aij表示各层指标对其他层指标的影响程度，进而可以得到不同影响因素之间两两比较的判断矩阵A。A=a11a12…a1na21a22…a2nan1an2…anm（1）其中a11=a22=…=ann=1，对于i，j=1，2，…，n。
其次，利用“方根法”计算最大特征值与特征向量。计算步骤如下：
（1）计算判断矩阵中各行元素成绩M。Mi=ai1·ai2…ain（i=1，2，…n）。（2）（2）计算Mi的n次方根Wi。Wi=nMi。（3）（3）对向量进行归一化处理。Wi=Wi/ni=1Wi。（4）（4）计算各判断矩阵最大特征值。λmax=ni=1[（AW）i/（nWi）]。（5）其中（AW）i为向量AW的第i个元素。
（5）对判断矩阵进行一致性检验
1）一致性指标计算如下。CI=λmax-nn-1。（6）2）一致性检验
CR=CIRI<01，CR<01证明判断矩阵通过一致性检验。
按照以上步骤对上述指标层进行数据处理，根据专家打分结果，构造各指标之间的判断矩阵，具体情况如表1所示。
其中：B1为学生交换人数;B2为语言类项目数;B3为师资互派人数;B4为联合培养项目数;B5为专业人才项目数;B6为国际谈判合作數量;B7为专业谈判人才数量;B8为小语种人才数量;B9为承包工程派出人才数量;B10为劳务合作人才数量;B11为境外完成营业额;B12为各国家项目合作数量;B13为贸易进口额;B14为贸易出口额;B15为外商投资金额;B16为对外投资金额。
为进行指标权重判断，利用专家打分法对各准则层所对应指标层建立相应的判断矩阵，如表2—15所示。
根据以上权重结果，可以得到不同准则层权重，并得到不同准则指标的影响程度排序结果，如表16所示。
由以上排序可知，中国与俄语区国家之间人才需求量受到多种因素影响。从“五通”政策上来看，影响中国与俄语区国家人才需求的最主要因素为政策沟通，也就是说，可以首先从政策角度出发对我国与俄语区国家之间的人才需求数量进行调整，这种调整策略是最有效的。其次，贸易畅通也会对我国与俄语区其他国家之间的人才需求产生重要影响。由于不同国家之间的人才需求的产生本身在一定程度上依托于两国之间的商贸往来，因此，该结论与实际状态也比较吻合，进一步证明了该模型的合理性和有效性。最后，还可通过民心相通、设施联通、资金融通等方面去调整两国之间人才需求规模。综上，本部分研究结果可为后续的人才需求强度分析提供研究基础。
三、俄语区人才需求强度空间分布特征
前文从主观层面上分析了“五通”政策对俄语区人才需求的影响程度，但由于俄语区国家包含俄罗斯、白俄罗斯等9个国家，每个国家在人口比重、产业结构、经济发展水平等方面的发展均不相同，仅考虑“五通”政策的影响程度而忽略人才需求在该政策影响情况下空间分布强度的研究是不够完整的。因此，在进行人才需求分析时，还需要结合“五通”政策，利用具体数据从客观层面对9个国家的人才需求情况进行细化分析，利用具体数值反映各国家人才需求的分布排序，增强人才需求分析的准确度。
为能得到俄语区9个国家人才变化趋势，需要确定与“五通”政策中不同准则相对应的数据指标。由于俄语区9国经济发展程度、教育水平以及人口基数等均不相同，且目前类似摩尔多瓦等俄语区国家在“一带一路”倡议提出前，与我国之间人才交流及合作较少，因此数据获取较为困难。为能够更加清晰地明确各国家人才需求在时空分布上的特点，并为后续教育合作模式研究提供理论基础，本部分采用主成分分析法，分别从“民心相通”“政策沟通”“设施联通”“贸易畅通”以及“资金融通”五个方面选择可获取且具有代表性的指标，进而对不同国家的人才需求强度进行预测。
结合前面层次分析法指标体系以及数据的可获取程度，选取以下指标分别代表“五通政策”的各项指标。其中x1为入境留学生的比率（%），该数据是两国之间培养不同类型专业人才形成的基础，因此可代表政策沟通指标值;x2为来自俄语地区的留学生（人），该数据可以从学生人数上反映我国与其他国家之间人才交流情况，因此可代表民心相通指标值;x3为中国—俄语区国家进口额（美元）;x4为中国—俄语区国家出口额（美元），x3与x4可以反映两国之间资金流通情况，因此可代表资金融通指标值;x5为合同项目数（个）;x6为在境外从事承包工程人员（人），x5与x6可以反映贸易往来的程度，因此该数据可代表贸易畅通指标;x7为中国—俄语区国家设备及设施等物资进口数（个）;x8为中国—俄语区国家设备设施等物资出口数量（个），x7与x8是两国之间设施联通的具体表现，因此该数据可代表设施联通指标值。具体指标结果如表18所示。
其中：x1—x8含义同上，y为人才需求强度。Di表示不同国家，D1为哈萨克斯坦;D2为吉尔吉斯斯坦;D3为亚美尼亚;D4为阿塞拜疆;D5为白俄罗斯;D6为格鲁吉亚;D7为摩尔多瓦;D8为俄罗斯;D9为乌克兰。 为能够从客观角度反映“五通”政策环境下俄语区人才需求强度在地理位置上的分布特点，以此为基础，对上述指标进行标准化处理，具体计算方法如式8所示。Xij=Yij-YjSj。（8）其中，Xij为各指标变量，Yij为不同样本对应各指标变量具体数值。且，Yj=1mmi=1Yij，（j=1，2，…，n）。（9）
S2j=1m-1mi=1（Yij-Yj）2。（10）由此可得到标准化矩阵，如表19所示。
通过对矩阵进行求解，可得到相关系数矩阵，如表20所示。
最后根据公式（11）可得到其特征向量矩阵以及贡献率，如表21。wi=λjpj=1λj。（11）其中：wi为贡献率，λj为特征值。
根据各指标特征向量计算结构，并结合公式11，可得到不同指标贡献率。根据各指标贡献率计算结果可知，其中能够反映政策沟通层面的指标入境留学生的比率贡献率，即x1=0762 1，该值所占贡献最大，即入境留学生比率与该国家人才需求强度关系最为密切，这也与实际情况相符。因此，可以按照该指标对不同国家的人才需求强度进行打分。该结论也与前文中利用层次分析法，从主观层面上得出政策沟通所占权重最大的结论相一致，进一步验证了本文计算结果的可靠性。
综上，本部分利用主成分分析法，可得到不同国家人才需求强度排序，将排序结果汇总为表22，即俄语区各国家经济影响下人才需求的需求强度排序表。
表22俄语区各国家人才需求强度排序国家名称排序哈萨克斯坦8吉尔吉斯斯坦5亚美尼亚1阿塞拜疆4白俄罗斯6格鲁吉亚3摩尔多瓦2俄罗斯9乌克兰7
从上表中可以看出，不同国家受到其经济、商贸、人口等因素影响，其人才需求强度也有所不同。以俄罗斯为例，其人才需求强度从空间分布上来看排名较低，即人才需求强度不稳定，这与其上文分析的历史数据结果相似，同时也就意味着在与俄罗斯进行人才方面的教育合作时具有一定的风险。究其原因正是由于俄罗斯自身人口及经济等指标波动较大，特别是从近10年的数据上来看（如图1、图2），俄罗斯人口总数以及就业人口数等基本数据指标指数呈递减趋势，但俄语区其他国家人口10年间变化相对平稳，因此从表21中可看出，其他国家人才需求强度相对较高。结合上文中“五通”政策对人才需求的影响程度分析结果可知，人才需求会受到包括两国之间的政策因素、商贸因素、金融因素以及民心因素等影响，而类似俄罗斯等规模较大的国家由于其历史及地理环境等原因，造成以上因素的数据波动较大，这也意味着此类国家在人才需求发展的过程中存在较多不稳定因素。同时，这种非稳定性对人才需求的强度产生较大影响，因此也影响了俄语区国家人才需求的强度排序结果。综上可知，根据人才需求强度分析结果，可以知道人才需求在俄语区地理空间的分布情况，在我国与俄语区各国家进行人才交流合作时可以此数据为依据，明确合作对象，提高合作质量。
四、结语
本文从“五通”政策角度出发，分别从定性和定量两个层面描述了“五通”政策对人才需求的影响程度，建立能够反映不同政策对人才需求影响的指标体系，深入分析“五通”政策对于俄语区各国家与我国之间教育合作交流的导向作用。利用层次分析法，分别建立了不同指标层之间的判断矩阵，以此为基础，通过对判断矩阵进行分析并求解得到不同指标对人才需求影响程度的权重值，进而得到“五通”政策对人才需求影响程度的排序。以人才需求的影响因素为基础，利用主成分分析法，对俄语区各国家人才需求强度进行预测，对人才需求强度在空间位置上的强弱进行排序，最终得到人才需求在空间上的分布规律。
综上，结合本文研究结论，在进行我国与俄语区国家之间人才需求政策制定时，可以有所侧重地提出相关政策，如针对我国与俄语区国家之间的人才交流合作问题，提出以下建议。
1、俄语区国家中如俄罗斯、哈萨克斯坦等规模较大的国家，其战略地位显著，且是中国在全球一体化进程中的重要战略伙伴，同时在经济、贸易、人文、教育等领域均有密切合作。但由于俄罗斯等国的历史、政治及经济等原因，导致该类国家在人口基数以及与我国之间的政策沟通、设施联通、资金融通等方面存在较大的波动性，因此导致其人才需求强度较低，建议在人才教育合作过程中加入一定的保障机制，健全合作相关政策内容，降低合作风险。
2、针对如亚美尼亚、摩尔多瓦等规模略小的国家，其政治、经济等方面地位稍显薄弱，但这类国家人口基数变化平稳，与我国在政策沟通、贸易畅通以及民心相通等方面一直处于稳步增长状态，且在“一带一路”倡议下与我国之间教育交流逐渐增多，因此导致该类国家人才需求强度较高。综上，为保障我国与该类国家之间人才交流项目的顺利实施，在制定與俄语区国家之间的人才教育政策方面也可考虑适当倾斜。
[参考文献]
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[11]陈晶：《“一带一路”倡议背景下高校人才培养模式探究——以金融学专业为例》，《现代商贸工业》2018年第8期。
[12]王科：《服务“一带一路”倡议的理工科人才培养实践与研究》，《云南民族大学学报（哲学社会科学版）》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
（責任编辑刘永俊） 2019年10月第17卷第4期总66期北京联合大学学报（人文社会科学版）Journal of Beijing Union University（Humanities and Social Sciences）Oct. 2019Vol.17 No.4 Sum No.66
[收稿日期]2019-07-25
[基金项目]北京市教育委员会科技计划面上项目“混合交通中的交通行为决策及信号控制方法研究”（项目编号：KM201511417005）;北京市教育委员会科研项目“基于网络搜索数据的北京CPI的预测研究”（项目编号：SM201311417008）。
[作者简介]蔡新宇（1978—），女，安徽芜湖人，北京交通大学经济管理学院博士研究生;孙迪（1985—），女，吉林吉林市人，北京联合大学城市轨道交通与物流学院讲师;付丽丽（1975—），女，河南郑州人，北京联合大学商务学院讲师。
[关键词]“五通”政策;人才需求;层次分析法;空间分布特征
[中图分类号]C9642[文献标志码]A[文章编号]16724917（2019）04010910
一、引言
2013年，国家主席习近平先后提出共建“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大倡议。2015年3月，国家发展改革委、外交部、商务部制定并发布《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》，明确地指出“一带一路”的合作重点是“五通”，即政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通。2016年7月，教育部印发《推进共建“一带一路”教育行动》的通知，指出教育在建设“一带一路”中具有基础性和先导性作用，“一带一路”沿线各国的教育交流和人才培养为其提供了重要的支撑。并提出建立“一带一路”教育共同体，重点实施“丝绸之路”留学、合作办学、师资培训、人才联合培养与教育援助计划，推进政策、渠道、语言、民心与学历的相通与互认，发挥教育在共建“一带一路”中的基础性和先导性作用。在“一带一路”倡议下，我国与沿线国家间的教育合作不断增多。因此，“五通”政策的提出，对我国与沿线国家之间的人才需求强度起到较为明显的导向作用。
在一带一路沿线众多国家中，俄罗斯、白俄罗斯、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、亚美尼亚、阿塞拜疆、摩尔多瓦、乌克兰、格鲁吉亚9个国家，由于其地理位置以及历史关系等原因组成以俄语为主的俄语区国家，与我国之间的教育合作相较沿线其他国家而言更加密切。同时，在“一带一路”环境下，国际间的学生流动会大大增强，跨境学习的需求会大大增加，跨境教育将成为一种新的发展趋势，甚至有可能建立多类型的跨境教育联合体。俄语区九国来华留学生人数逐年增加，在“一带一路”倡议下，更多沿线国家学生选择来华留学。学历生在留学生中所占的比例逐渐提高，并且遍布了从本科到博士的不同学历阶段。可以看出，在各国的高等教育发展过程中，对中国教育的重视程度在逐渐提高。从整体而言，中国作为留学国，受到了俄语区国家学生的重视。
但由于俄语区各国家在人口比重、产业结构、经济发展水平等方面的发展均不相同，因此，在进行我国与俄语区国家人才需求强度分析时，也应该分别进行考虑。为能得到俄语区9个国家人才变化趋势，首先需要分析各国家人口数、教育人数等基础数据的发展规律。根据已有数据，整理得到2006年至2015年10年间人口以及毕业生就业率变化趋势图，如图1、图2所示。
从上图中可以看出，俄罗斯等俄语区中规模较大的国家，在高等教育适龄人口数量上有较大幅度的减少，且毕业生就业率较低，而其他规模较小的国家人口及就业率变化趋势较为平稳。因此，在判断我国与俄语区各国之间人才需求交流及合作时，需要对具有较大波动变化趋势的国家慎重考虑。此外，在“五通”政策背景下，尽管我国与俄语区国家人才交流及合作不断深入，但也需要更加清晰地明确各国家人才需求强度在空间分布即地理位置上的特点，才能因地制宜。根据人才需求强度的空间分布特点，提出有针对性的人才需求发展策略，进而可为后续教育合作等相关政策制定及研究提供理论基础。
国内众多学者就人才需求培养方面进行了大量研究，研究成果多针对我国与一带一路沿线国家的人才需求。孙文霞、刘音等学者通过基本数据统计的方式分析一带一路背景下，针对教育合作中不同领域如俄语、安全工程、金融人才等方面的人才需求进行分析，并针对培养模式提出建议[14]。此外，刘阳、黄艳蕊等学者利用灰色预测等方法尝试从定量的角度分析人才需求数量的发展趋势[58]。此外，徐海霞、石超等学者通过分析中国与俄语区国家之间的政治、经济等现状，提出了不同领域的国际化人才培养对策[812]。综合以上研究成果可以看出，目前中国与一带一路沿线国家之间人才需求的研究主要集中在对某一类型人才数量以及某一种人才培养模式方面，而对俄语区九个国家的分析较少，且对我国与各国之间人才需求程度缺少比较和分析。此外，由于各国家国情不同，仅用某一国家及某一类型人才需求数据进行分析比较缺少一定客观性。因此本文提出一个能够较为公平地反映俄语区各国人才需求程度强弱的指标，即人才需求强度，并讨论该指标在空间地理位置上的分布情况。
同时，由于“五通”政策的提出，对我国与俄语区各国之间的人才交流起到明显的导向作用，但究竟该项政策与国家之间的人才需求之间存在怎样的关系，需要积极促进我国与哪些国家之间建立人才交流方面的联系，目前文献中鲜有提出。因此本文建立能够反映“五通”政策内涵的指标体系，对“五通”政策对俄语区各国之间人才需求的影响程度问题进行深入研究。
综上，为梳理“五通”政策与人才需求的关系，探究俄语区国家人才需求在空间上的分布规律，本文首先从主观层面出发，利用层次分析法得到“五通”政策中不同政策对人才需求强度的影响程度。其次，以此为基础，选取合适指标值对“五通”政策进行细化，并利用主成分分析法从定量角度对“五通”政策背景下俄语区各国家的人才需求的空间分布情况进行分析，最终找出人才需求强度在地理空间层面的排序结果，即对俄语区国家人才需求的空间分布特征进行分析，进而对我国与俄语区国家之间人才需求策略的制定提供研究基础。
二、基于“五通”政策的人才需求评价指标体系构建
1.基于层次分析法的五通指标体系
为能够对“五通”政策对人才需求影响程度进行分析，需分别针对每一项政策选择合适的评价指标，进而建立评价指标体系。从“五通”政策的具体内容上来看，民心相通主要指加强“丝绸之路”青少年交流，增进不同国家青少年对其他国家文化的理解，因此，可以选择学生交换人数、联合培养项目数量等指标来进行表示。从政策沟通方面来看，制定沿线各国教育合作交流国际公约，疏通教育合作交流政策性瓶颈是其主要目的。从人才需求角度来看，国际合作数量、专业谈判人才数量等指标是该项措施是否可以顺利实施的基础条件。因此，可用上述指标反映政策沟通情况。此外，在设施联通层面应该包含能够反映人才需求在设施建设等方面的作用，因此可用劳务合作人才数量、项目合作情况等指标来表示。在贸易畅通和资金融通方面可以分别从贸易出口及进口额度以及对外资金投入量等指标来进行反映。 本部分利用层次分析法（AHP法）来进行分析评价。层次分析法为一种定性和定量相结合的评价方法，可以将多种因素影响下的决策问题分为各级层次的影响因素指标，并对多种选择进行优选及排序。在利用层次分析法进行分析的过程中，需要构造分析结构模型。本文结合上述分析结果以及与相关专家调研讨论后，可以初步确立“五通”政策不同层级的分析指标，建立评价指标体系，如图3所示。
图3层次分析法指标图根据层次分析法确定各项指标内容，结合俄语区国家各项数据值进行仿真计算，可得到“五通”政策影响程度的排序。根据排序结果，可分析得出在实施能够影响人才需求策略过程中，哪一类政策可以优先考虑，下文对此进行具体计算。
2.人才需求判断矩阵构建
根据影响人才需求的具体指标，首先建立指标层的判断矩阵，本部分采用的是较为成熟的专家打分法。令上层因素关联指标为x1，x2，……xn，其中i，j=12…，n，aij表示各层指标对其他层指标的影响程度，进而可以得到不同影响因素之间两两比较的判断矩阵A。A=a11a12…a1na21a22…a2nan1an2…anm（1）其中a11=a22=…=ann=1，对于i，j=1，2，…，n。
其次，利用“方根法”计算最大特征值与特征向量。计算步骤如下：
（1）计算判断矩阵中各行元素成绩M。Mi=ai1·ai2…ain（i=1，2，…n）。（2）（2）计算Mi的n次方根Wi。Wi=nMi。（3）（3）对向量进行归一化处理。Wi=Wi/ni=1Wi。（4）（4）计算各判断矩阵最大特征值。λmax=ni=1[（AW）i/（nWi）]。（5）其中（AW）i为向量AW的第i个元素。
（5）对判断矩阵进行一致性检验
1）一致性指标计算如下。CI=λmax-nn-1。（6）2）一致性检验
CR=CIRI<01，CR<01证明判断矩阵通过一致性检验。
按照以上步骤对上述指标层进行数据处理，根据专家打分结果，构造各指标之间的判断矩阵，具体情况如表1所示。
其中：B1为学生交换人数;B2为语言类项目数;B3为师资互派人数;B4为联合培养项目数;B5为专业人才项目数;B6为国际谈判合作數量;B7为专业谈判人才数量;B8为小语种人才数量;B9为承包工程派出人才数量;B10为劳务合作人才数量;B11为境外完成营业额;B12为各国家项目合作数量;B13为贸易进口额;B14为贸易出口额;B15为外商投资金额;B16为对外投资金额。
为进行指标权重判断，利用专家打分法对各准则层所对应指标层建立相应的判断矩阵，如表2—15所示。
根据以上权重结果，可以得到不同准则层权重，并得到不同准则指标的影响程度排序结果，如表16所示。
由以上排序可知，中国与俄语区国家之间人才需求量受到多种因素影响。从“五通”政策上来看，影响中国与俄语区国家人才需求的最主要因素为政策沟通，也就是说，可以首先从政策角度出发对我国与俄语区国家之间的人才需求数量进行调整，这种调整策略是最有效的。其次，贸易畅通也会对我国与俄语区其他国家之间的人才需求产生重要影响。由于不同国家之间的人才需求的产生本身在一定程度上依托于两国之间的商贸往来，因此，该结论与实际状态也比较吻合，进一步证明了该模型的合理性和有效性。最后，还可通过民心相通、设施联通、资金融通等方面去调整两国之间人才需求规模。综上，本部分研究结果可为后续的人才需求强度分析提供研究基础。
三、俄语区人才需求强度空间分布特征
前文从主观层面上分析了“五通”政策对俄语区人才需求的影响程度，但由于俄语区国家包含俄罗斯、白俄罗斯等9个国家，每个国家在人口比重、产业结构、经济发展水平等方面的发展均不相同，仅考虑“五通”政策的影响程度而忽略人才需求在该政策影响情况下空间分布强度的研究是不够完整的。因此，在进行人才需求分析时，还需要结合“五通”政策，利用具体数据从客观层面对9个国家的人才需求情况进行细化分析，利用具体数值反映各国家人才需求的分布排序，增强人才需求分析的准确度。
为能得到俄语区9个国家人才变化趋势，需要确定与“五通”政策中不同准则相对应的数据指标。由于俄语区9国经济发展程度、教育水平以及人口基数等均不相同，且目前类似摩尔多瓦等俄语区国家在“一带一路”倡议提出前，与我国之间人才交流及合作较少，因此数据获取较为困难。为能够更加清晰地明确各国家人才需求在时空分布上的特点，并为后续教育合作模式研究提供理论基础，本部分采用主成分分析法，分别从“民心相通”“政策沟通”“设施联通”“贸易畅通”以及“资金融通”五个方面选择可获取且具有代表性的指标，进而对不同国家的人才需求强度进行预测。
结合前面层次分析法指标体系以及数据的可获取程度，选取以下指标分别代表“五通政策”的各项指标。其中x1为入境留学生的比率（%），该数据是两国之间培养不同类型专业人才形成的基础，因此可代表政策沟通指标值;x2为来自俄语地区的留学生（人），该数据可以从学生人数上反映我国与其他国家之间人才交流情况，因此可代表民心相通指标值;x3为中国—俄语区国家进口额（美元）;x4为中国—俄语区国家出口额（美元），x3与x4可以反映两国之间资金流通情况，因此可代表资金融通指标值;x5为合同项目数（个）;x6为在境外从事承包工程人员（人），x5与x6可以反映贸易往来的程度，因此该数据可代表贸易畅通指标;x7为中国—俄语区国家设备及设施等物资进口数（个）;x8为中国—俄语区国家设备设施等物资出口数量（个），x7与x8是两国之间设施联通的具体表现，因此该数据可代表设施联通指标值。具体指标结果如表18所示。
其中：x1—x8含义同上，y为人才需求强度。Di表示不同国家，D1为哈萨克斯坦;D2为吉尔吉斯斯坦;D3为亚美尼亚;D4为阿塞拜疆;D5为白俄罗斯;D6为格鲁吉亚;D7为摩尔多瓦;D8为俄罗斯;D9为乌克兰。 为能够从客观角度反映“五通”政策环境下俄语区人才需求强度在地理位置上的分布特点，以此为基础，对上述指标进行标准化处理，具体计算方法如式8所示。Xij=Yij-YjSj。（8）其中，Xij为各指标变量，Yij为不同样本对应各指标变量具体数值。且，Yj=1mmi=1Yij，（j=1，2，…，n）。（9）
S2j=1m-1mi=1（Yij-Yj）2。（10）由此可得到标准化矩阵，如表19所示。
通过对矩阵进行求解，可得到相关系数矩阵，如表20所示。
最后根据公式（11）可得到其特征向量矩阵以及贡献率，如表21。wi=λjpj=1λj。（11）其中：wi为贡献率，λj为特征值。
根据各指标特征向量计算结构，并结合公式11，可得到不同指标贡献率。根据各指标贡献率计算结果可知，其中能够反映政策沟通层面的指标入境留学生的比率贡献率，即x1=0762 1，该值所占贡献最大，即入境留学生比率与该国家人才需求强度关系最为密切，这也与实际情况相符。因此，可以按照该指标对不同国家的人才需求强度进行打分。该结论也与前文中利用层次分析法，从主观层面上得出政策沟通所占权重最大的结论相一致，进一步验证了本文计算结果的可靠性。
综上，本部分利用主成分分析法，可得到不同国家人才需求强度排序，将排序结果汇总为表22，即俄语区各国家经济影响下人才需求的需求强度排序表。
表22俄语区各国家人才需求强度排序国家名称排序哈萨克斯坦8吉尔吉斯斯坦5亚美尼亚1阿塞拜疆4白俄罗斯6格鲁吉亚3摩尔多瓦2俄罗斯9乌克兰7
从上表中可以看出，不同国家受到其经济、商贸、人口等因素影响，其人才需求强度也有所不同。以俄罗斯为例，其人才需求强度从空间分布上来看排名较低，即人才需求强度不稳定，这与其上文分析的历史数据结果相似，同时也就意味着在与俄罗斯进行人才方面的教育合作时具有一定的风险。究其原因正是由于俄罗斯自身人口及经济等指标波动较大，特别是从近10年的数据上来看（如图1、图2），俄罗斯人口总数以及就业人口数等基本数据指标指数呈递减趋势，但俄语区其他国家人口10年间变化相对平稳，因此从表21中可看出，其他国家人才需求强度相对较高。结合上文中“五通”政策对人才需求的影响程度分析结果可知，人才需求会受到包括两国之间的政策因素、商贸因素、金融因素以及民心因素等影响，而类似俄罗斯等规模较大的国家由于其历史及地理环境等原因，造成以上因素的数据波动较大，这也意味着此类国家在人才需求发展的过程中存在较多不稳定因素。同时，这种非稳定性对人才需求的强度产生较大影响，因此也影响了俄语区国家人才需求的强度排序结果。综上可知，根据人才需求强度分析结果，可以知道人才需求在俄语区地理空间的分布情况，在我国与俄语区各国家进行人才交流合作时可以此数据为依据，明确合作对象，提高合作质量。
四、结语
本文从“五通”政策角度出发，分别从定性和定量两个层面描述了“五通”政策对人才需求的影响程度，建立能够反映不同政策对人才需求影响的指标体系，深入分析“五通”政策对于俄语区各国家与我国之间教育合作交流的导向作用。利用层次分析法，分别建立了不同指标层之间的判断矩阵，以此为基础，通过对判断矩阵进行分析并求解得到不同指标对人才需求影响程度的权重值，进而得到“五通”政策对人才需求影响程度的排序。以人才需求的影响因素为基础，利用主成分分析法，对俄语区各国家人才需求强度进行预测，对人才需求强度在空间位置上的强弱进行排序，最终得到人才需求在空间上的分布规律。
综上，结合本文研究结论，在进行我国与俄语区国家之间人才需求政策制定时，可以有所侧重地提出相关政策，如针对我国与俄语区国家之间的人才交流合作问题，提出以下建议。
1、俄语区国家中如俄罗斯、哈萨克斯坦等规模较大的国家，其战略地位显著，且是中国在全球一体化进程中的重要战略伙伴，同时在经济、贸易、人文、教育等领域均有密切合作。但由于俄罗斯等国的历史、政治及经济等原因，导致该类国家在人口基数以及与我国之间的政策沟通、设施联通、资金融通等方面存在较大的波动性，因此导致其人才需求强度较低，建议在人才教育合作过程中加入一定的保障机制，健全合作相关政策内容，降低合作风险。
2、针对如亚美尼亚、摩尔多瓦等规模略小的国家，其政治、经济等方面地位稍显薄弱，但这类国家人口基数变化平稳，与我国在政策沟通、贸易畅通以及民心相通等方面一直处于稳步增长状态，且在“一带一路”倡议下与我国之间教育交流逐渐增多，因此导致该类国家人才需求强度较高。综上，为保障我国与该类国家之间人才交流项目的顺利实施，在制定與俄语区国家之间的人才教育政策方面也可考虑适当倾斜。
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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
（責任编辑刘永俊） 2019年10月第17卷第4期总66期北京联合大学学报（人文社会科学版）Journal of Beijing Union University（Humanities and Social Sciences）Oct. 2019Vol.17 No.4 Sum No.66
[收稿日期]2019-07-25
[基金项目]北京市教育委员会科技计划面上项目“混合交通中的交通行为决策及信号控制方法研究”（项目编号：KM201511417005）;北京市教育委员会科研项目“基于网络搜索数据的北京CPI的预测研究”（项目编号：SM201311417008）。
[作者简介]蔡新宇（1978—），女，安徽芜湖人，北京交通大学经济管理学院博士研究生;孙迪（1985—），女，吉林吉林市人，北京联合大学城市轨道交通与物流学院讲师;付丽丽（1975—），女，河南郑州人，北京联合大学商务学院讲师。