​程立浩，刘志民 | 来华留学生教育对“稳外贸”具有促进效应吗？——基于169个国家面板数据的实证检验

来华留学生教育对“稳外贸”具有促进效应吗？

——基于169个国家面板数据的实证检验

程立浩，刘志民

(南京农业大学 公共管理学院， 南京 210095)

摘　要：利用1999—2018年169个国家的面板数据及工具变量法，实证检验了来华留学生教育对“稳外贸”的促进效应。结果显示，来华留学生教育显著促进了中国与生源国双边贸易发展，具有“稳外贸”作用，且相对于进口贸易，来华留学生教育更能通过增加中国出口贸易发挥“稳外贸”作用；分样本回归结果表明，来华留学生教育对中国双边贸易的影响效应具有稳固性；进一步研究发现，不同类别来华留学生对双边贸易均具有显著的正向影响，但存在差异，非学历来华留学生的影响强于学历来华留学生，中国政府奖学金留学生的影响强于非中国政府奖学金留学生。同时，来华留学生教育对贸易的影响会随着时间的推移而减弱，存在递减效应。上述结论对于我国在当前背景下，开展“稳外贸”工作具有一定的启示意义。

关键词：来华留学生教育；“稳外贸”；工具变量法；双边贸易；留学红利

01

引        言

改革开放以来，随着贸易规模不断扩大，质量不断提升，中国已成为制造业第一大国、货物贸易第一大国、外汇储备第一大国、商品消费第二大国、外资流入第二大国和世界第二大经济体，极大促进了中国的经济增长和国际地位提高^[1]。据有关数据统计显示，金融危机爆发后，我国进出口贸易总额实现翻番增长，从2009年的22075亿美元增长到2019年的45778.9亿美元，增长幅度达107.38%^①。然而，当前我国处于高速增长转向高质量发展的新阶段，同时，受国际贸易保护主义、中美贸易摩擦以及国际疫情持续蔓延的影响，我国外贸面临复杂严峻的形势，在此背景下，我国提出并反复强调，要形成“立足国内大循环为主体、国际国内双循环相互促进的新发展格局”。国务院办公厅于2020年8月5日专门发布指导意见，将“稳外贸稳外资”作为一项重点工作，并做出细致部署^②。另外，除了上述可以预见的风险，国家间存在的文化、市场结构和语言等差异，会成为一种非正式贸易壁垒，导致双边贸易过程中交易成本增加，从而制约贸易发展，而移民所形成的社会网络，在克服非正式贸易壁垒方面具有天然优势^[2－3]。相较于一般国际移民而言，留学生群体整体具备较高的文化水平，他们不仅可以掌握生源国与留学目的地国之间的差异和机会信息，还知道如何处理和利用这些信息，因而也更有能力和机会打破国家之间的沟通壁垒^[4－5]。

来华留学生在中国生活学习期间，会增进了解中国文化、制度、市场等信息，然后通过社会网络传导至贸易过程中，因此，有利于消除生源国与中国贸易过程中的非正式壁垒，降低交易成本，促进双边贸易发展。此外，来华留学生学成回国后，还会直接或间接地在生源国与中国的政治、经济交往中发挥桥梁作用^[5]。经过多年的努力，我国已成为亚洲最大、世界第三大留学目的地国家，据统计，2018年共有来自196个国家和地区的49.2万余名各类外国留学人员在全国31个省(区、市)的1004所高等院校学习，比2017年增加了3000多人，增长比例为0.62%^③，在多项政策的引导和支持下，来华留学生教育规模还将继续扩大。通过拟合来华留学生规模和中国双边贸易的关系曲线发现，该曲线向右上方倾斜，这一典型化事实初步表明来华留学生教育规模与中国双边贸易存在正相关。面对持续扩大的来华留学生规模，除了发挥其民心相通、文化理解等重要功能外，分析其对中国双边贸易的影响，对我国进一步利用留学红利做好“稳外贸”工作具有重要意义。然而，不少研究结果表明，中国与生源国之间的经贸联系会影响该国来华留学生规模^[7－8]，也即来华留学生教育规模与双边贸易间存在双向因果关系，会导致内生性问题，如果不加以处理，将会使估计结果产生偏误。基于此，本文拟通过1999—2018年169个国家的面板数据，在采用工具变量法处理内生性的基础上，实证检验来华留学生教育对“稳外贸”的促进效应。

02

文献综述与作用路径

(一)文献综述

随着全球化不断深入，国家之间的贸易日益增长，生产要素流动日益频繁，两者之间的联系受到越来越多的关注。作为生产要素在国际间流动的一种形式，劳动力流动如同资本流动一般，会产生一定的经济影响^[9]。自然人流动作为劳动力流动的重要形式，其对贸易的影响自20世纪90年代以来开始受到关注，学者Gould在该领域具有开创性贡献^[10－11]。Gould(1994)^[12]认为移民流入主要会形成信息网络效应和消费偏好效应两种机制，对东道国双边贸易产生影响。不少关于移民与双边贸易关系的研究，运用此框架基本上都得出两者呈正相关的结论，即更大移民量意味着更大贸易流量。但在具体结论上有差异，一部分研究发现，移民对出口贸易的影响大于对进口贸易的影响^[13－14]，而另一部分研究结果表明，移民对进口贸易的影响大于对出口贸易的影响^[15－16]，可见移民对进口贸易和出口贸易的影响存在差异。此外，根据贸易双方条件不同，移民对贸易影响的大小也有差异，如宋雅楠 等(2008)^[17]通过实证研究，发现自然人流动对中国双边贸易的影响低于发达国家。一项针对西班牙的研究表明，在外来人口比例较低的省份，移民对贸易的影响更为明显，而在外来人口比例较高的省份，该影响会减小^[18]。

近年来，随着国际学生流动规模不断扩大，留学生对贸易的影响也逐渐受到学界关注。Murat(2017)^[19]认为大学生之间存在牢固持久的社会关系，如友谊、互信和对母校的依恋等，这种关系通过信息传播和消费行为机制，可以促进国家间的经济交流。其以拉丁美洲为样本的研究发现，拉美学生网络能对双边贸易产生显著的促进作用，前往经合组织国家就读的拉丁美洲学生人数增加10%，双边贸易增长约3%。其另一项针对英国的研究也表明，留学生帮助生源国与英国产生紧密的纽带，促进了双边贸易发展^[21]。部分分析来华留学生教育对中国贸易影响的研究发现，来华留学促进了中国出口贸易^[21－22]、进口贸易^[23]发展，但这些研究主要关注来华留学生教育对进出口贸易中某一方面的影响。有研究则注意到来华留学生教育对双边贸易的影响，陈东阳 等(2021)运用省级面板数据，从省际层面发现来华留学生教育对出口和进口均表现出正向促进作用，且对出口贸易影响更为明显^[24]。袁清(2019)^[25]则从国际层面出发，以“一带一路”沿线国家为样本，定量估计来华留学生教育对我国外贸的影响效应，发现来华留学生规模与双边贸易呈显著正相关，当一国来华留学生人数增加10%，该国与中国贸易总额约增加 1.13%。然而，其研究样本仅限定在“一带一路”沿线国家，样本数量偏少，同时对影响机理分析不足，更遗憾的是，该研究忽视了双向因果关系导致的内生性问题，从而影响结论的可靠性，因此其研究还可以进一步深化。

通过上述文献梳理，可以发现，既有研究为探讨来华留学生教育与中国双边贸易的关系提供了很好的思路借鉴，但还存在改进空间，一是部分研究仅分析了来华留学生教育对中国进口贸易或出口贸易的影响，缺乏对双边贸易影响的综合分析；二是既有分析来华留学生教育对双边贸易综合影响的研究，多从省际层面分析，从国际层面分析的研究却存在样本量偏少、作用机理分析不足、忽视内生性等问题。因此，针对上述不足，本文对来华留学生教育影响双边贸易的作用路径进行理论分析，然后利用改进的引力模型，运用工具变量法和169个国家1999—2018年的面板数据，实证检验来华留学生教育对“稳外贸”的促进效应。

(二)作用路径

在已有研究基础上，本文认为国际学生来华留学，在中国与生源国双边贸易中可以通过成本降低效应、消费偏好效应和直接促进效应三种路径促进双边贸易发展，进而发挥“稳外贸”作用。具体作用路径如图1所示。

第一，来华留学生在双边贸易中具有成本降低效应。贸易经济理论表明，国家间贸易发展与贸易成本呈负相关，成本越低则贸易规模可能越大，反之亦然。来华留学生作为一种特殊的跨国移民网络，在原籍国的语言、市场信息以及与国内联系等方面具有独特优势。首先，来华留学生可获得原籍国的价格、市场偏好等信息，减少贸易企业的信息收集成本，同时，还可以克服与语言、文化和制度有关的信息障碍，从而促使企业参与到国际贸易中^[26－27]；其次，来华留学生可以通过与原藉国的社交关系，充当贸易网络中介，使企业更容易在原籍国市场上找到合适的客户和合作伙伴，并建立起信任关系，降低贸易过程中产生的沟通成本^[28－29]；再次，来华留学生所形成的网络有助于降低贸易过程中的不确定性和风险^[30－31]，并对贸易过程中存在的违约、不合规行为产生外在威慑性，使网络成员获得相互合作的额外利益，从而产生贸易创造效应^[32]。可以看出，来华留学生对双边贸易发展具有成本降低效应。

第二，来华留学生对双边贸易的影响还体现在消费偏好效应。有研究表明，移民进入东道国后，受文化、习惯等影响，仍会保留对原籍国某些产品或服务的消费偏好，而这些产品或服务在东道国无法直接生产或提供，会使东道国增加对该类产品的进口^[33－34]。因此，来华留学生一方面在华就读时会依然保持对生源国某些产品或服务的需求，从而额外增加中国对生源国的进口贸易；另一方面，不同于永久移民，来华留学生经过数年的学习后，其中绝大部分会返回生源国，可能会将部分在中国形成的消费偏好带回国内，反过来消费某些中国商品，促进中国对生源国的出口贸易增长。此外，还有研究显示，移民的消费偏好可能会影响流入地的本地居民，使当地增加对这类产品和服务的消费，产生扩散效应，从而促进东道国增加对原籍国的进口贸易^[35]。因此，无论是在中国还是返回生源国，来华留学生均会带来新的消费偏好，并可能扩散至身边群体，从而促进双边贸易增长。

第三，来华留学生教育对双边贸易发展还具有直接促进效应。自然人流动本身是服务贸易总协定(General Agreement on Trade in Services，简称“GATS”)中规定的第四种服务提供方式，以自然人流动形式提供的服务贸易进口或出口的增加，构成了服务贸易总增量的一部分^[36]。根据教育经济学的定义，国际教育服务贸易是指国际贸易即世界各国(地区)之间进行的商品交换活动以服务形式在教育领域中的反映，可看成是国家之间相互提供教育活动服务的特殊作用价值^[37]，从这个意义上看，来华留学生教育是我国开展国际教育服务的重要形式，本质上就是一种服务贸易，因此某一国来华留学生规模扩大，会直接增加该国与中国的服务贸易规模，对双边贸易产生直接促进效应。

03

模型构建、变量选择与数据说明

(一)模型构建及变量选择

首先，根据方差膨胀因子检验结果，各变量VIF值最大为3.29，均值为2.01，表明模型不存在严重的多重共线性问题；然后LSDV法检验结果表明，模型存在个体效应，但个体效应是以固定效应形式还是随机效应形式存在，需要进行相关检验才能判断。正如前文所述，由于本研究中被解释变量与核心解释变量存在双向因果关系，会导致内生性问题，如果不加以处理，直接进行Hausman检验选择模型进行估计，结果将是有偏的。对此，Baltagi(2006)^[38]认为应该首先解决由双向因果关系导致的内生性问题，然后再选择采用何种模型进行估计，这样估计结果才更可靠。因此，本文借鉴Javorcik (2006)^[39]和Murat(2014)^[40]的做法，采用工具变量法处理上述问题，以某一国前往美国留学学生数作为同年该国来华留学生数的工具变量。选择以此作为工具变量的合理性在于，一方面中国和美国均为世界上主要的留学目的国，在其他条件不变的情况下，国际教育总需求增加，将导致各国前往两国就读的国际学生数都增加，因此存在相关，满足相关性条件；另一方面，中国和某一国的双边贸易情况，不太可能受该国在美国就读学生规模影响，满足外生性条件。进一步利用有限信息最大似然法(LIML)进行检验，结果显示该工具变量满足相关性假设，且弱识别检验F值为60.04，排除弱工具变量情形，因此可以认为各国前往美国留学学生数是一个不错的工具变量。在此基础上，利用两阶段最小二乘法(2SLS)分别对固定效应和随机效应进行估计，然后对估计结果进行Hausman检验，检验结果表明应采用随机效应模型。

在前文分析的基础上，结合本文研究问题，借鉴相关研究，基于经典引力模型^④，构建以下初始模型：

(二)数据描述性统计

本研究以1999—2018年为样本期进行数据搜集，被解释变量双边贸易相关数据来源于中国国家调查统计局；核心解释变量来华留学生规模相关数据来源于教育部国际合作与交流司发布的《来华留学生简明统计》(1999—2018年)；控制变量方面，各国人口数、人均GDP、汇率水平来源于联合国教科文组织统计研究所(UNESCO Institute for Statistics，简称“UIS”)，国土面积、外贸依存度、税率来源于世界银行世界发展指标数据库(World Development Indicators，简称“WDI”)，各国与中国的直线距离以该国首都与北京的直线距离表示，数据通过百度地图手动测量得到；工具变量各国前往美国留学学生数(studentut)来源于美国国际教育协会(Institute of International Education，简称“IIE”)发布的《开放门户报告》(Open Doors)。在数据整理过程中，为保证数据质量，剔除缺失值较多的国家，对缺失值较少的国家采用插值法进行补充，最终获得一个包含169个国家3380个观测值的面板数据集，各变量定义及描述性统计如表1所示。

从表1可以看到，被解释变量包含中国与各国的双边贸易总额、进口额和出口额，其中，双边贸易总额的平均值是1206618万美元，最大值为2018年中美两国双边贸易总额为63351900万美元，中国对各国进口总额平均值是548704.8万美元，最大值是2018年中国从韩国的进口额20464340万美元，对各国的出口额平均值为657886万美元，最大值是2018年中国对美国的出口额47839581万美元。核心解释变量为来华留学生数，各国来华留学生数均值为1415人，最大值为2016年韩国来华留学生数，达到70540人，学历生来华留学生数最大值为2010年韩国留学生27021人，非学历生来华留学生数最大值是2016年韩国留学生46942人，中国政府奖学金留学生数最大值为2018年巴基斯坦留学生8168人。其他控制变量，其均值大小反映了各变量的数据情况。工具变量为各国前往美国留学学生数，均值为3225.1人，最大值为印度2018年赴美留学人数，达202014人。最后，需要说明的是，为消除可能存在的异方差，本文在回归分析时对各变量作对数化处理，此外，因部分变量存在取值为0的情形，在进行对数转换时采用Ln(1＋X)形式。

04

实 证 分 析

(一)基准回归结果

表2中模型(1)至模型(3)汇报了以双边贸易总额为被解释变量的估计结果，其中模型(1)汇报了使用OLS方法的混合回归结果，模型(2)和模型(3)分别为不加入控制变量和加入控制变量的2SLS随机效应估计结果。结果显示，无论是否控制各国人口数、外贸依存度、税率、汇率、人均GDP、国土面积和与中国的直线距离，来华留学生规模对双边贸易总额的影响均在1%的水平上显著，且模型在加入控制变量后拟合优度(R2)提高，表明来华留学生教育对双边贸易发展具有显著的促进效应，具体来说，来华留学生规模每提高1%，双边贸易规模将扩大0.739%～1.048%。为更一步分析来华留学生教育对进口贸易和出口贸易的影响，分别以中国对各国进口额和出口额为被解释变量进行估计，模型(4)和模型(5)为估计结果。可以看到，来华留学生教育显著促进了中国对各国的进口贸易和出口贸易发展，且对出口贸易的影响更大。作为世界上重要的工业产品制造和服务提供基地，中国每年向世界市场出口大量的产品和服务，因此，来华留学生在中国与生源国的双边贸易过程中，更能发挥信息优势，促进中国对生源国的出口贸易增长。模型(6)汇报了第一阶段回归结果，可以发现工具变量(i国前往美国留学学生数)与内生变量(i国来华留学生数)具有显著的正相关关系，与前文相关性假设检验结果一致。

(二)分样本回归

1.发达国家与发展中国家。不同发展水平国家，其贸易环境、基础设施水平、市场化程度等存在差异，这些因素会对双边贸易发展产生影响，本研究将所有样本国家分为发达国家和发展中国家^⑥。表3为分样本估计结果，其中模型(1)至模型(3)分别为中国与发达国家双边贸易总额、中国进口额和中国出口额为被解释变量的估计结果，模型(4)至模型(6)为发展中国家样本相应估计结果。结果显示，无论是发达国家还是发展中国家，来华留学生教育对“稳外贸”均具有促进效应，但存在差异，相对于发达国家，发展中国家来华留学生教育对本国与中国双边贸易的影响更大。具体到不同类型国家内部，对发达国家而言，来华留学生教育对中国进口贸易的影响大于对中国出口贸易的影响，而对发展中国家则相反，对中国出口贸易的影响大于对中国进口贸易的影响，这符合当前全球价值双环流结构中的中间品流动趋势，该结构由中国与发达国家贸易往来形成的“上环流”和中国与非发达国家贸易往来形成的“下环流”构成，位于枢纽位置的中国基于比较优势从高技术水平的发达国家进口中间品并向其出口最终品，同时又向低技术水平的非发达国家出口中间品并进口最终品^[43]，说明来华留学生教育在促进中国与不同发展水平国家间中间品贸易中具有更大的影响。

2.沿海国家与内陆国家。一般认为，内陆国家是指没有直接出海通道的国家^⑦，有研究表明，相对沿海国家，大部分内陆国家在国际贸易中，一般存在远离主要市场、基础设施不足以及过境困难等问题，因而在贸易发展中要负担更高的成本，处于不利位置^[44]。为探寻来华留学生教育对中国与两类国家间双边贸易的影响是否具有差异，以内陆国家和沿海国家进行分样本回归，分析结果如表4所示。表中模型(1)至模型(3)分别表示中国与沿海国家双边贸易总额、中国进口额和中国出口额对该国来华留学生规模的回归结果，模型(4)至模型(6)为内陆国家样本相应回归结果。结果显示，无论是沿海国家还是内陆国家，发展来华留学生教育对其与中国的贸易均具有显著的正向影响，就双边贸易总额来说，相对于沿海国家，来华留学生教育对中国与内陆国家的贸易具有更大影响，进一步分析可以发现，这种差异主要源于来华留学生教育更能促进中国对内陆国家进口(即内陆国家对中国的出口)导致的，换言之，对内陆国家而言，积极推动来华留学生教育，可以一定程度上缓解地理上不利因素的影响，增加本国对中国的出口贸易，从而促进本国经济增长。对中国而言，发展内陆国家的来华留学生教育，意味着能增加对这些国家的进口贸易，有利于做好“稳外贸”工作。

3.“一带一路”沿线国家与非沿线国家^⑧。“一带一路”倡议以政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通和民心相通为主要内容，自2013年提出以来，取得了令人瞩目的成绩。就贸易方面而言，据统计，2013—2018年中国与沿线国家货物贸易额超6万亿美元，中国与沿线国家贸易额占外贸总额的比重逐年提升，由2013年的25%提升至 2018年的27.4%^⑨。因此，本部分拟分析在“一带一路”建设背景下，来华留学生教育对沿线国家和非沿线国家与中国双边贸易的影响，估计结果如表5所示。表5中，模型(1)至模型(3)分别为沿线国家与中国双边贸易总额、中国进口贸易额和中国出口贸易额对本国来华留学生规模的回归结果，模型(4)至模型(6)则为非沿线国家样本相应估计结果。可以看出，无论是沿线国家还是非沿线国家，其来华留学生教育发展对本国与中国贸易均产生正向影响，且除中国对沿线国家的进口外，其余均达到1%的显著性水平，进一步发现，对非沿线国家而言，影响更大。可能的原因是，以政策沟通、设施联通、贸易畅通、资金融通、民心相通为主要内容的“一带一路”建设，使得沿线国家与中国在双边贸易过程中交流和获取信息的渠道多样，沟通机制日益完善，一定程度上削弱了来华留学生教育对双边贸易的影响效应。相比之下，对非沿线国家来说，来华留学生教育在其与中国双边贸易发展过程中则发挥出更大的促进作用，从侧面证明“一带一路”建设取得了良好的成效。

(三)稳健性检验

因本研究已在实证分析前采用工具变量法处理了双向因果关系导致的内生性问题，故本部分仅采取更换变量、动态面板系统GMM模型和改变样本的方式，对估计结果进行稳健性检验。

1.基于不同衡量指标的稳健性检验。在前文的分析中，本文均是以双边贸易的总量数据为被解释变量，分析来华留学生教育对中国与生源国双边贸易的影响。为检验估计结果稳健性，现以各国对华外贸依存度为被解释变量重新估计，该变量由生源国与中国贸易总额占生源国GDP比值得到，表示各国与中国贸易联系的紧密程度，从另一角度衡量双边贸易情况，模型其他设置不变。表6中模型(1)为估计结果，可以看出，结果显著为正，表明发展来华留学生教育对加强生源国与中国的贸易联系具有显著的正向影响，说明本文实证结果具有可靠性和稳健性。

2.基于动态面板系统GMM的稳健性检验。由于在贸易过程中，双边贸易存在明显的惯性效应，即中国与生源国在某一年份的双边贸易情况会受之前年份贸易情况的影响，回归分析时应将被解释变量的滞后项包含于解释变量中，以考察被解释变量滞后期对当期的动态影响。因此，建立动态面板数据模型进行系统GMM估计，结果如表6所示。表6中模型(2)至模型(4)分别表示以双边贸易总额、中国进口额和中国出口额为被解释变量的系统GMM估计结果，可以看出，回归结果均显著为正，表明基准回归结果具有稳健性。

3.基于改变样本的稳健性检验^⑩。为进一步排除样本选择性偏误的影响，本文分别从解释变量和被解释变量两个角度重新选择子样本进行回归。首先，解释变量方面，删除2018年来华留学生规模最大的20个国家和最小的20个国家，前者可视为来华留学生主要生源国，后者可视为最不重要生源国^⑪，剔除后可以排除这些特殊样本对回归结果的影响。从估计结果可以看到，核心变量系数均结果显著为正，与前文估计结果一致。类似地，被解释变量方面，删除2018年与中国双边贸易总额最高的20个国家和最低的20个国家，估计结果依然显著为正，与前文一致。综上，表明模型不存在样本选择性偏误问题，再次证明本文的实证结果具有稳健性。

05

进一步讨论

(一)基于不同类别来华留学生的讨论^⑫

不同类别来华留学生具有不同特点，为了解其对双边贸易的影响是否具有差异，需要对不同类别来华留学生分别进行讨论。来华留学生按是否攻读学位可以分为学历来华留学生和非学历来华留学生，一般来说，学历来华留学生与非学历来华留学生在就读时长、培养方式等方面存在差异，这种差异可能会导致其贸易影响效应的不同。将学历来华留学生数和非学历来华留学生数分别作为解释变量投入模型进行估计，从估计可以看出，学历来华留学生和非学历来华留学生对双边贸易均有显著的正向影响，具有“稳外贸”作用。具体来看，后者对进出口贸易总额、进口贸易和出口贸易的影响均大于前者。可能的原因有，一是部分生源国与中国双边贸易规模较大，为加强贸易联系，双方往往会扩大非学历生来华留学生规模；二是与学历来华留学生相比，包括高级进修生、普通进修生、语言进修生和短期留学生在内的非学历来华留学生，社交网络和语言优势相对更强，在贸易过程中更能发挥信息、语言等优势，更有利于其发挥成本降低效应。

此外，来华留学生按是否获得中国政府奖学金还可以分为中国政府奖学金留学生和非中国政府奖学金留学生，通常将前者称为“公费生”，将后者称为“自费生”，二者在资金来源方面存在较大差异，为了解这种差异对贸易的影响是否不同，分别以中国政府奖学金留学生数和非中国政府奖学金留学生数为解释变量投入模型，从估计结果可以看出，相较于非中国政府奖学金留学生，中国奖学金留学生对贸易的影响更大，可能的原因是，这类学生在获得奖学金后，可支配现金更多，因而消费能力更强，更能通过消费偏好影响双边贸易。

(二)基于滞后效应的讨论

本部分讨论来华留学生教育对贸易影响的滞后效应，主要有以下两方面的考虑，一是对前文结果稳健性的再一次检验，二是有研究结果表明，随着时间的推移，贸易合同执行的增强，通信技术的改善，会导致商业社会网络对贸易的影响减弱(Rauch,2001^[47])，这表明社会网络对贸易的影响效应会随着时间的推移而递减，探析这种影响效应递减趋势是否存在于来华留学生网络中，是本部分分析的另一出发点。限于篇幅，本文仅汇报滞后2期、滞后4期、滞后6期和滞后10期的来华留学生数投入模型后的估计结果，同时，为便于比较，将前文基准回归结果作为滞后0期的估计结果，最终回归结果如表7所示。可以看出，各滞后期数的回归结果均显著为正，证明前文的分析结果具有稳健性。同时，进一步分析可以看到，随着滞后期数增大，来华留学生教育规模对双边贸易的影响在减弱，说明影响效应递减趋势同样存在于来华留学生群体中。

06

结 论 与 建 议

(一)结论

综合已有研究，本文认为来华留学生教育会通过成本降低效应、消费偏好效应和直接促进效应的作用路径，影响中国与生源国双边贸易发展，然后采用1999—2018年169个国家的面板数据，在利用工具变量法克服内生性问题的基础上，实证检验来华留学生教育对“稳外贸”的促进效应。研究发现：第一，来华留学生教育显著促进了中国与生源国双边贸易发展，具有“稳外贸”作用，具体来说，某一国来华留学生规模每增长1%，中国与该国进出口贸易总额将增长0.739%～1.048%，且来华留学生教育对中国出口贸易的影响大于对进口贸易的影响，以上结果通过一系列稳健性检验；第二，分样本回归结果显示，来华留学生教育对不同发展水平国家、沿海与内陆国家、“一带一路”沿线与非沿线国家和中国的贸易均具有正向影响，表明来华留学生教育的“稳外贸”作用受生源国发展水平、地理等因素的制约不大，具有稳固性；第三，不同类别来华留学生对“稳外贸”均具有显著的促进效应，但存在差异，非学历来华留学生强于学历来华留学生，中国政府奖学金留学生强于非中国政府奖学金留学生。同时，滞后效应分析显示来华留学生对贸易的影响会随着时间的推移而减弱，存在递减效应。

(二)政策建议

本文实证研究结果对于发挥来华留学生教育的“稳外贸”作用具有一定的政策意义。第一，增强来华留学吸引力，不断扩大来华留学生教育规模。实证结果表明，来华留学生规模对中国与生源国双边贸易发展具有显著的正向影响，因此政府和高校应合力采取措施，不断提升来华留学生教育的吸引力，进而提高来华留学生规模，促进中国进出口贸易的进一步发展。一是可在完善中国政府奖学金管理与评估机制的基础上，进一步加大中国政府奖学金的规模和力度，发挥中国政府奖学金对国际学生来华留学的激励效应；二是把握好“一带一路”倡议提供的历史机遇，积极开展高等教育国际合作，提升国际影响力；三是高校应从招生、教学及管理等方面全面切实提高来华留学生教育质量，从根本上增强来华留学吸引力。

第二，针对差异，精准施策，提升来华留学生教育“稳外贸”的促进效果。本文分样本回归和进一步分析表明，不同生源国和不同类别来华留学生对中国双边贸易的影响有差异，因此要针对差异，精准施策，进一步增强来华留学生教育“稳外贸”的促进效应。不同生源国方面，对于发达国家来华留学生而言，在保障正常的教学内容外，应加强其对中国历史文化、社会制度及经济市场等方面的教育，使其加深对中国的了解和认同，增强其消除非正式贸易壁垒作用；对于“一带一路”沿线国家来华留学生，可以结合“一带一路”建设中国际贸易人才需求，优化课程结构，在“一带一路”建设中使其发挥对贸易的促进效应；对于内陆国家，在加强市场、产品信息教育的基础上，可以适当加大来华留学对其外贸发展具有正向作用的宣传；不同类别来华留学生方面，对于非正式贸易壁垒较大的国家，可以优先扩大非学历来华留学生和中国政府奖学金留学生规模，以使其在双边贸易发展中发挥更大的促进效应。

第三，完善管理机制，发挥来华留学红利。本文的分析结果表明，成本降低效应和消费偏好效应是来华留学生教育影响双边贸易的两条重要路径，而这都需要通过一定的社会网络(尤其是商业网络)才能发挥作用，同时，来华留学生教育对贸易的影响效应会随着时间的推移而递减。因此，要完善管理机制，在“稳外贸”工作中进一步利用来华留学红利。一是要在保障教学质量的基础上，完善来华留学生参与实习、勤工俭学的政策，使来华留学生参与到商业网络中，既能锻炼其实践能力，又能使其将社会网络与商业网络结合，促进双边贸易发展；二是为来华留学生提供生源国内与中国较相关的就业信息，并加强就业指导，使其回国后能在生源国与中国的经济交往中发挥桥梁作用；三是加强来华留学生校友网络管理，强化校友联系，使其对双边贸易的影响效应具有持久性。

本研究虽然发现了一些有意义的研究结论，但也存在一些局限性，比如由于数据和篇幅限制，本文只能在既有研究的基础上，对来华留学生教育影响双边贸易的作用路径进行说明，未能对作用机制进行实证检验。再者，本文尚未对作用路径发挥作用所需要的时间进行分析，这一问题有待后续研究进一步探讨。

注

释

①数据来源于国家统计局官网：https：//data.stats.gov.cn/easyquery.htm？cn＝C01.

②信息来源于中央人民政府官网：http：//www.gov.cn/gongbao/content/2020/content_5537925.htm.

③数据来源于教育部官网：http：//www.moe.gov.cn/jyb_xwfb/gzdt_gzdt/s5987/201904/t20190412_377692.html.

④经典引力模型，又被称为经典引力方程，最初具体形式如下：Tij＝A×Dij(GDPi×GDPj)(1)，方程的左边Tij表示i国与j国的贸易流量，方程右边A为引力参数，GDPi和GDPj分别代表i国与j国经济总量，Dij表示i国与j国的距离。通过对式(1)两边取对数，然后赋予回归系数，可以变为以下形式：lnTij＝A＋β1ln(GDPi×GDPj)＋β2ln(Dij)＋εij，在此形式上，各研究者根据研究需要引入其他变量对该式进行一定修正，但基本形式没变。具体详见Rosmaiza(2019)。

⑤该数据由三部分构成：当年毕业、结业的学生，当年来华的新生和继续学习的学生。详见《来华留学生简明统计》。

⑥根据不同的衡量标准，发达国家数量并不一致，本研究采用王桂军 等(2020)的划分法，发达国家为爱尔兰、奥地利、澳大利亚、比利时、冰岛、波兰、丹麦、德国、法国、芬兰、韩国、荷兰、加拿大、捷克、卢森堡、美国、挪威、葡萄牙、日本、瑞典、瑞士、斯洛伐克、西班牙、希腊、新西兰、匈牙利、意大利、英国。其余为发展中国家。

⑦根据世界银行数据库的介绍，全球共有44个内陆国，本研究包含其中的36个，分别是：阿富汗、阿塞拜疆、埃塞俄比亚、奥地利、巴拉圭、白俄罗斯、玻利维亚、博茨瓦纳、布隆迪、哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦、捷克、津巴布韦、莱索托、老挝、卢森堡、卢旺达、马拉维、马里、马其顿、蒙古、摩尔多瓦、尼泊尔、尼日尔、瑞士、塞尔维亚、斯洛伐克、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、乌干达、乌兹别克斯坦、匈牙利、亚美尼亚、赞比亚、乍得、中非。

⑧目前官方和学界对“一带一路”沿线国家数量并未形成统一意见，存在“17国”说、“64国”说、“73＋国”说等，本研究采用“64国”说，文中涉及其中的59国，分别是：蒙古、印度尼西亚、泰国、马来西亚、越南、新加坡、菲律宾、缅甸、柬埔寨、老挝、文莱、阿富汗、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、尼泊尔、马尔代夫、印度、沙特阿拉伯、阿拉伯联合酋长国、阿曼、以色列、埃及、科威特、伊拉克、卡塔尔、约旦、黎巴嫩、巴林、也门、伊朗、土耳其、波兰、波黑、罗马尼亚、捷克、斯洛伐克、保加利亚、匈牙利、拉脱维亚、立陶宛、斯洛文尼亚、爱沙尼亚、克罗地亚、阿尔巴尼亚、塞尔维亚、马其顿、哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚、俄罗斯、乌克兰、白俄罗斯、摩尔多瓦。

⑨数据来源于中国一带一路网：https：//www.yidaiyilu.gov.cn/xwzx/gnxw/102792.htm.

⑩限于篇幅，此部分估计结果没有呈现，若有需要，可与作者联系。

⑪此处的“主要”和“最不重要”仅是相对数值大小比较而言，实际上，每个生源国对我国来华留学生教育事业发展来说都是重要的。

⑫限于篇幅，此部分估计结果没有呈现，若有需要，可与作者联系。

参考文献

[1]尹智超，彭红枫.新中国70年对外贸易发展及其对经济增长的贡献：历程、机理与未来展望[J].世界经济研究，2020(9)：19－37,135.

[2]ANDERSON J E，WINCOOP E V.Trade costs[EB/OL].https：//www.nber.org/system/files/wor－king_papers/w10480/w10480.pdf,2004.

[3]KNELLER R，PISU M. Barriers to exporting：what are they and who do they matter to？[J] The world economy， 2011,34(6)：893－930.

[4]DOCQUIER F，LODIGIANI E.Skilled migration and business networks[EB/OL].https：//www.d－agliano.unimi.it/media/Docquier_Lodigiani.pdf,2006.

[5]哈巍，陈东阳.人才流动与教育红利——来华留学教育研究综述[J].教育学术月刊，2019(3)：55－64.

[6]宋卫红.高校留学生教育管理的问题与对策[J].高等教育研究，2013(6)：38－42.

[7]宋华盛，刘莉.外国学生缘何来华留学——基于引力模型的实证研究[J].高等教育研究，2014(11)：31－38.

[8]魏浩，袁然，赖德胜.中国吸引留学生来华的影响因素研究——基于中国与全球172个国家双边数据的实证分析[J].教育研究，2018(11)：76－90.

[9]戴翔，郑岚.自然人移动对双边贸易的影响——以美国为例[J].世界经济研究，2008(2)：49－53,87.

[10][14]HATZIGEORGIOU A，LODEFALK M.Trade， migration and integration：evidence and policy implications[J].The world economic,2015,38(12)：2013－2048.

[11][23]魏浩，袁然.国际人才流入与中国进口贸易发展[J].世界经济与政治论坛，2017(1)：112－133.

[12][26][33]GOULD D M. Immigrant links to the home country：empirical implications for U.S. bilateral trade flows[J]， Review of economics and statistics， 1994,76(2)：302－316.

[13][36]杨雪玉，李伍荣.GATS下自然人流动对美国服务贸易进出口的影响——基于引力模型的实证分析[J].国际经贸探索，2009(3)：56－59.

[15][34]HEAD K， JOHN R. Immigration and trade creation：econometric evidence from Canada[J]. The Canadian journal of economics， 1998， 31(1)：47－62.

[16][27][35]SANDSBORG J.Trade effects of immigration——The case of the European Union,2008－2015[EB/OL].http：//lup.lub.lu.se/luur/download？func＝DownloadFile&recordOId＝8923692&fileOId＝8923693. pdf， 2017.

[17]宋雅楠，郭根龙.自然人流动对中国双边贸易的影响效应——基于引力模型的实证分析[J].国际经贸探索，2008(2)：19－22.

[18]AMBROSIO A D.The contribution of migrants to the exports of Spanish provinces：implications from Gravity modelling with panel data[EB/OL].http：//dse.univr.it/ssef/do－cuments/material2014/paperAnnaDAm

brosio.pdf,2014.

[19]MURAT M. Foreign education and international trade：empirical evidence from selected Latin American Countries[J]. International review of applied economics， 2017,32(1)：84－103.

[20][40]MURAT M. Out of sight， not out of mind：education networks and international trade[J].World development,2014,58：53－66.

[21][42]魏浩，袁然，苏航.国际人才流动对中国消费品出口影响的实证分析——基于国际留学生视角的考察[J].国际贸易问题，2020(10)：67－81.

[22]哈巍，陈东阳.来华留学教育对我国出口贸易的影响[J].教育经济评论，2020(4)：18－37.

[24]陈东阳，哈巍.来华留学生教育与进出口贸易：基于1999—2017年省级面板数据的实证分析[J].教育与经济，2021,37(2)：13－20,39.

[25]袁清.刍议来华留学生教育对我国的影响效应——以“一带一路”沿线国家贸易关系为例[J].浙江社会科学，2019(4)：102－111,159.

[28]FELBERMAYR G J， TOUBAL F. Revisiting the trade－migration nexus：evidence from new OECD data[J]. World development,2012(40)：928－937.

[29]HATZIGEORGIOU A，Lodefalk M. The role of foreign networks for trade in services：firm－level evidence[EB/OL].https：//freit.org/WorkingPapers/Papers/FirmLevelTrade/FREIT856.pdf,2014.

[30]HANDLEY K. Exporting under trade policy uncertainty：theory and firm evidence[EB/OL].https：//www.wto.org/english/res_e/reser_e/ersd201120_e.pdf,2012.

[31]杨汝岱，李艳.移民网络与企业出口边界动态演变[J].经济研究，2016(3)：163－175.

[32]铁瑛，蒙英华.移民网络、国际贸易与区域贸易协定[J].经济研究，2020(2)：165－180.

[37]靳希斌.教育经济学[M].北京：人民教育出版社，2009：164.

[38]BALTAGI B H.Estimating an economic model of crime using panel data from North Carolina[J].Journal of applied econometrics,2006,21(4)：543－547.

[39]JAVORCIK B S，ÖZDEN Ç，SPATAREANU M，et al.Migrant networks and foreign direct investment[J].Journal of development economics,2011,94(2)：231－241.

[41]GHANI R A，CAMERON M，COCHRANE W M.A gravity model estimation of the bi－directional relationship between international trade and migration[EB/OL].ftp：//sys－dmzhost.its.waikato.ac.nz/wai/econwp/1902.pdf,2019.

[43]王桂军，张辉.“一带一路”与中国 OFDI 企业 TFP：对发达国家投资视角[J].世界经济，2020(5)：49－72.

[44]RABALLAND G.Determinants of the negative impact of being landlocked on trade：an empirical investigation through the central Asian case[J].Comparative economic studies,2003,45(4)：520－536.

[45]RAUCH J E.Business and social networks in international trade[J].Journal of economic literature,2001,39(4)：1177－1203.

（原文刊于《教育与经济》2022年第1期）

往期 · 推荐

国家社科基金资助期刊

中文社会科学引文索引（CSSCI）来源期刊

全国中文核心期刊

中国人文社会科学核心期刊