语言距离对中国教育服务贸易出口的影响——基于引力模型的实证分析

蒋 慧， 张 燚， 刘进平

(1. 江苏科技大学 外国语学院，江苏 镇江212100； 2.西南政法大学 商学院，重庆 401120：3.西南政法大学 科研处，重庆 401120)

在1994年的《服务贸易总协定》中，教育被纳入世界服务贸易范畴[1]。美国、英国、加拿大等国是教育服务贸易的主要出口方。以留学教育为例，2018年，美国、英国、澳大利亚、加拿大等八国总共接收了74%以上的国际学生(1)参见Education at a Glance 2019，http: www.oecd-ilibrary.org。。据《2019美国门户开放报告》的统计数据，美国国际学生人数连续四年超过100万，2018年为美国创造447亿美元的经济收益(2)参见2019年美国门户开放报告(2019 Open Doors Report on International Educational Exchange)，http: //www.iie.org/en/Why-IIE/Announcements/2019/。。我国在2001年加入世贸组织后，教育服务贸易出口得到了快速发展。据教育部公布的数据，2018年，来自196个经济体的来华留学人员数量约49万，在全国31个省(市、区)的1 004所高等院校学习。然而我国的教育服务贸易出口无论是在数量上还是在经济收益上都与英、美等发达国家存在较大差距，长期处于贸易逆差状态。

关于造成我国教育服务贸易逆差的原因，有不少研究从宏观政策角度将其归因于我国的顶层设计，如教育资源投入不足、战略层面欠缺指导、教育缺乏竞争力等[2-3]。目前还没有实证研究从微观层面探讨语言距离与我国教育服务贸易出口之间的关系，但语言距离对商品贸易有显著影响已经得到证实[4-6]。与商品贸易相比，教育服务贸易更依赖于贸易双方的语言交流。同时，从来华留学生的专业分布来看，近一半是汉语言相关专业，语言学习是留学生来华学习、交流的重要原因，因此语言距离对教育服务贸易的影响比对商品贸易的影响更大[7-8]。而语言距离是否是造成教育服务贸易逆差的重要原因需要得到进一步的研究和论证。笔者借鉴成熟的商品贸易研究方法，运用引力模型，探求语言距离与我国教育服务贸易出口之间的逻辑关系，并提出切实可行的建议，希望能对扭转我国教育服务贸易出口逆差、促进我国留学经济增长有所助益。

一、 国内外研究现状

(一) 语言距离与商品贸易的关系

通俗来讲，语言距离是指不同语言之间的差异程度，包括语音、词法、句法及拼写规则等方面的差异[9]。语言距离与商品贸易关系的研究始于20世纪末，大部分研究聚焦于英语，并常常将语言距离作为虚拟变量来处理，重点并不是语言因素。Hutchinson研究发现，英语不论是作为第一语言还是第二语言，其对于进口贸易方面的影响都很大[10]。Isphording等使用通用语代替母语进行研究后发现，语言距离会对贸易流量产生显著影响，从较小的语言距离(如英语和德语)到较大的语言距离(如英语和日语)，贸易流量会相应降低约4个百分点[11]。彭卉等考察了中国与加拿大以及42个合作伙伴的贸易数据后发现，英语作为第二语言更能促进双边贸易，同时再次论证了语言因素对进口贸易的影响要大于对出口贸易的影响[12]。

部分学者意识到语言距离在商品贸易中的重要性，将其作为重要变量进行研究。苏剑等基于预科生的留学成绩数据进行研究后发现，两国之间的语言文化差异与贸易流量呈负相关[13]。徐珺等对WALS语言指数进行加权处理，选取2005—2014年中国与17个贸易伙伴国的贸易数据进行实证研究，结果表明语言因素对我国双边贸易流量的影响很大[14]。王立非等人的研究结果显示，在控制GDP、地理距离等变量的情况下，语言障碍指数每下降10%，我国的进出口贸易、出口贸易额和进口贸易额则分别增加20%、22.9%和17.6%[15]。

(二) 语言距离与教育服务贸易的关系

教育服务贸易即“国与国之间主要出于经济目的而进行的关于教育的输出与输入，它属于一种国际服务贸易”(3)参见Pierre Sauve Trade, education, and the GATS: what′s in, what′s out, what′s all the fuss about， DECD/US Forum on Trade in Educational Services, 2002。。教育服务贸易能为贸易出口国带来可观的经济效益，这方面已有不少成熟的研究。王建梁等通过分析加拿大留学生缴纳的学杂费和其他境外消费后发现，国际教育为该国带来了丰厚的经济回报，在宏观上和微观上都促进了该国经济的发展[16]。张意湘的研究结果表明，教育服务贸易会给我国经济带来短期和长期的显著增长，并发挥着“人力资本效应”[17]。李航敏根据来华留学生类型，详细测算了不同省份的学费和生活费，并基于此数据研究了教育服务贸易对我国经济的贡献[8]。

教育服务贸易的影响因素研究多聚焦于宏观层面，如国家政策、教育制度等。张国军对比了我国与英、美等发达国家的境外消费教育服务贸易，指出我国在该领域处于竞争劣势，应该加强教育市场化运作、健全管理制度、加大政策支持等[18]。陈越认为我国的“公共产品观”教育政策和世界范围内的高层次人才争夺战是教育服务贸易出口存在问题的主要原因[3]。宋岩对中国教育服务贸易进行SWOT分析后提出，应该实现教育服务法制化，并加强教育质量监督、完善教育质量保障机制[19]。

当前，学界较少从微观层面对教育服务贸易的影响因素进行实证分析。不可否认的是，语言因素是教育服务贸易出口领域不可忽视的因素，因为服务产品的生产和消费往往同时发生，语言壁垒在服务贸易交易时更容易产生贸易成本。国内对服务贸易中语言距离作用的研究相对较少，但在我国留学教育中，来华留学生的主要目的是学习语言，语言距离的巨大差异在一定程度上会影响留学生的选择。因此，从微观层面研究语言距离与我国教育服务贸易出口的关系，有助于相关管理部门在制定国际教育政策时加大对国别、语言、经济成本等因素的关注。

二、 研究设计

(一) 变量选取

1.因变量：来华留学生总数(LaihuaStudents,LHS)

《服务贸易总协定》规定，教育服务贸易包括跨境交付、境外消费、商业存在和自然人流动这四种提供方式，其中最主要的形式是以留学生教育服务为主要内容的境外消费。囿于统计数据的缺失，本研究中的教育服务贸易出口用来华留学生数量代替。排除因政治因素而发生变化的经济体，最终选取了22个样本国，以2001—2017年期间样本国的来华留学生数量(LHS)为被解释变量。之所以选择这22个样本国是基于两方面因素。一是留学生数量样本的完整性。在2001—2017年期间，样本国的来华留学生总数分别居前、中、后位，覆盖亚洲、欧洲、非洲、大洋洲、北美洲等；同时，不同样本国有不同的语言，这可以保证语言数据覆盖全面。二是语言数据的完整性。WALS(World Atlas of Language Structures)数据库中有些语言数据不完整，而选取的样本国的主要语言特征指标完整，平衡度良好。

2.自变量：语言距离(language，LAN)

语言距离的测度方法主要有虚拟变量法、WALS指数法、考试测评法和编辑距离法[20]。其中，WALS(World Atlas of Language Structures)是由55名研究人员收集的2 650种语言的144种语言特征组成的大型数据库，包括音韵、形态、名词范畴、语序、手语等共11类特征。对不同语言的具体语言特征进行加权，可以计算出汉语普通话与各语种之间的语言距离指数(4)参见Martin Haspelmath、Matthew S.Dryer、David Gill等， The World atlas of language structures online， Language Typology & Universals, 2013。。它能够更深入语言内核，在语言距离表达上更客观。因此，本研究采用WALS指数法。

参考WALS中列出的语言特征，将汉语普通话与样本国通用语言的144个语言特征(WALS网站“特征”版块1A-144Y)逐一对比，特征相同者记为0，特征不同者记为1，求和所得的数字为汉语普通话与该语言的语言距离(LAN)，统计结果见表1。数字越大即语言距离越大，说明该语言与汉语普通话的差异较大，共性较少，使用该语言的来华留学生在国内学习和沟通的难度也就越大。

表1 汉语普通话与22个样本国通用语言的语言距离排序(5) 根据WALS官网https://wals.info/feature整理获得。

3.主要控制变量

(1) 国内生产总值(GDP)

近年来，中国经济发展水平进入世界前列，国际地位显著提升，吸引了越来越多的留学生来华交流和访学。GDP指标可以衡量一个国家的经济规模、供给能力和需求能力。一般来说，GDP指标越高，则服务贸易进出口能力越强。该数据来自世界银行数据库的各国经济发展统计。

(2) 地理距离(DIS)

地理距离(DIS)指两个经济体在地理上的距离，通常反映服务贸易运输成本。地理距离越远，运输成本越大，从而可能降低教育服务贸易进出口流量。该数据采用中国首都北京与各样本国首都之间的直线近似距离，根据Google Earth测量得出。

(3) 共同边界(ADJ)

是否有国土接壤代表服务贸易的便利程度。通常国土接壤，特别是陆地接壤，会有利于服务贸易进出口。本研究以陆地边界为变量，若拥有共同陆地边界，则记为1；反之，则记为0。该数据来自于世界地图。

(二) 数据来源

本研究的因变量为2001—2017年22个样本国的来华留学生数量，数据来源于历年《来华留学生简明统计》。自变量为汉语普通话与22个样本国常用语言的语言距离(LAN)，数据根据WALS特征计算得出。主要控制变量为我国国内生产总值(GDPCHN)和22个样本国的国内生产总值(GDP)，数据来源于世界银行数据库。地理距离(DIS)为北京与各样本国首都的直线近似距离，数据来源于Google Earth。是否有共同陆地边界，(ADJ)数据来源于世界地图。各个变量数据来源汇总见表2。

表2 变量与数据来源汇总

(三) 模型构建

引力模型最早由Tinbergen于1962年提出。他认为贸易流量与两个经济体之间的经济总量成正比，与两国的地理距离成反比[21]。初始模型涉及变量比较少，随后引力模型被学者不断拓展，现在常常被用来测量国际贸易中的各种因素。

选取2001—2017年22个样本国来华留学生的相关面板数据，分析语言距离对中国教育服务贸易出口的影响。共获取374个有效样本，以贸易引力模型为基础，增加语言距离、地理距离等因素，采用自然对数形式对模型进行线性化处理，以避免异方差现象的发生。最终构建模型如下：

Ln(LHSit)=β0+β1Ln(LANi)+β2Ln(GDPit)+
β3Ln(GDPCHNt)+β4Ln(DISi)+β5ADJi+μ

其中，

i=1，2，…，22，代表22个样本国；

t=2001，2002，…，2017，代表样本的年份。

β0为常数项系数，β1，β2，… ，β5为核心解释变量和控制变量的系数，μ为残差项。

三、 结果分析

(一) 描述性统计

针对上述各变量，表3给出了面板数据的描述性统计量，包括来华留学生数量、语言距离、GDP等数据，简要展示了各变量的平均值、最大值、最小值和标准差。

结果显示，来华留学生数量差异较大，说明在选取的样本国中，中国教育服务贸易出口分布较为分散。各样本国通用语言与汉语普通话的语言距离从最小值64到最大值131，说明语言障碍度差异较大。样本国国内生产总值从4 853.9亿美元到14.6亿美元，说明样本国之间的经济发展水平差异很大，同时我国的GDP数据说明国内的经济发展水平较高。

(二) 结果和检验

采用Eviews10.0分析软件，运用面板广义最小二乘法，对中国教育服务贸易出口和语言距离之间的关系作回归分析。由于研究数据包括时间序列数据和非时间序列数据，因此选择混合模型，结果如表4所示。

表4 语言距离对中国教育服务贸易出口的影响

结果显示，各变量的经济意义合理，模型拟合度R2为92.45%，说明模型对样本的拟合优度高。对回归结果进行显著性检验，F检验也表明模型是高度显著的，各变量系数的符号符合预测。

获得模型结果后对各解释变量进行多重共线性和相关性检验，以保证结果的有效性。检验结果如表5、表6所示。表5的多重共线性检验结果表明，各解释变量的容差(Tolerance)都大于0.1，方差膨胀因子(VIF)均在10以下，因此数据不存在多重共线性问题。

表5 回归模型中变量的多重共线性检验

表6 回归模型中变量的相关系数检验

由表6的相关性检验结果可知，中国和样本国的LAN和DIS的相关系数均大于0.5，说明这两个变量之间存在一定相关性。LAN反映了两国之间的语言差异程度，DIS体现了两国之间的空间距离，这两者之间存在一定联系。除此之外，其他变量的相关性系数均小于0.5，说明各变量之间相关性较小，对模型的影响程度不大。

(三) 结果分析

综合以上实证数据，各解释变量对被解释变量有着显著影响，结果分析如下：

1. 语言距离对我国服务贸易出口的影响

样本国通用语言与汉语普通话的LAN回归系数为-5.05，在显著水平设定为α=0.05的情况下，F值为900.97，P值接近0，T值为-20.98，表示语言距离与我国服务贸易出口呈显著负相关关系。分析结果说明，与汉语普通话差异越大的国家，来华留学生数量越少。在其他变量不变的情况下，如果两国的语言距离缩短1%，我国的教育服务贸易出口可能增加5.05%。该结果验证了语言距离对教育服务贸易出口的影响显著，在来华留学生的学习和生活中扮演着十分重要的角色。语言距离越大，对教育服务贸易出口的阻碍越大。该研究再次验证了语言的经济价值，语言是扭转我国教育服务贸易出口逆差不可忽略的重要因素。

2. 其他因素对我国教育服务贸易出口的影响

经济体GDP和我国GDPCHN的回归系数分别为0.61和0.79，P值接近0，表示这两个因素对我国教育服务贸易出口的影响呈显著正相关关系。分析结果说明，一个国家的经济实力越强，教育服务贸易进出口流量就越大。这个结论符合研究预期和经济规律。

样本国和我国的DIS回归系数为-0.74，P值接近0，表示两个国家之间的地理距离与教育服务贸易出口呈显著负相关关系。分析结果说明，与我国地理距离越远的国家，在教育服务领域中会产生更高的成本和贸易风险，进而会减少对我国的教育服务贸易进口。

样本国之间的ADJ回归系数为0.29，P值为0.01，表示两国是否接壤与我国教育服务贸易出口呈正相关关系，但影响不太显著。与其他变量相比，该变量对我国教育服务贸易出口的贡献较小。

基于上述回归结果分析可知，语言距离、样本国的经济发展水平、地理距离是扭转我国教育服务贸易出口逆差的重要因素，其中语言因素对其影响最大。

四、 结论与启示

以2001—2017年的22个经济体为样本国，以样本国的来华留学生数量为被解释变量，以样本国和我国的语言距离、国内生产总值、地理距离、是否接壤为解释变量建立引力模型，研究语言距离对我国教育服务贸易出口的影响。研究结果表明，语言距离与我国教育服务贸易出口存在显著负相关关系，与我国语言距离越大的国家，我国教育服务贸易出口量越低。因此，提出以下三点对策性建议以减少语言因素对教育服务贸易出口的不利影响。

第一，加大汉语的国际推广力度。语言是中国走向世界的桥梁。这些年来，中国已在158个经济体设立了535所孔子学院和1 134个孔子课堂(6)数据来源：国家汉办官网，www.hanban.org/confuciousinstitutes/node_10961.htm。，在国际上掀起了“汉语热”。这股潮流无疑会促进中国教育服务贸易出口。在国际上推广汉语时，应分国家和地区采取不同的策略：对于与我国语言距离小的经济体，应当加大汉语推广；对于与我国语言距离大的经济体，应当通过简化语言知识体系、增加文化艺术内容等举措降低语言学习难度；除了利用孔子学院这样的专业语言培训机构，还可以辅之以影视作品、歌曲等文化娱乐产业，以激发他国民众学习汉语的兴趣。

第二，在服务贸易中，应更加重视语言因素。加大我国教育服务贸易出口，应该将语言作为一个重要的因素，充分考虑进口方的语言和文化距离，才能更好地提供相应的服务，满足不同的需求。因此，中央和各级政府应该分层制定语言政策和汉语出口规划，加强与各国政府间的语言文化交流，通过多种渠道推广汉语；各类高等院校应该根据自身的优势学科和发展愿景对标相应的留学生群体，加强与这些国家和地区高校的语言文化交流和合作办学，有针对性地进行语言类师资培训、教材编写和课程内容设置。

第三，发展我国的语言服务产业。我国的语言服务产业始于20世纪80年代初，现处于快速发展期。《2019年中国语言服务行业发展报告》的数据显示，全国以语言服务为主营业务的在营企业有9 734家，总产值为372.2亿元，年增长3.6%(7)参见中国翻译协会《2019中国语言服务发展报告》，北京:中国翻译协会中国翻译行业发展战略研究院,2019。。语言是教育服务贸易中的决定性因素，发展语言服务产业可以缩小与不同经济体之间的语言距离，帮助我国在教育服务贸易中获得语言红利。应推进与国际标准接轨的语言服务标准的制定，大力拓展语言服务产业化的战略合作领域，使我国加速向语言服务强国转变。