中国对“一带一路”沿线国家文化产品出口的影响因素及潜力分析

摘 要：秉承世界文化多样性理念，“一带一路”不仅传承和弘扬了中华文化，还为世界文化共融共通提供了有益的实践路径。文章基于随机前沿引力模型，通过UN Comtrade数据库整理2011—2022年中国向“一带一路”沿线49个国家出口核心文化产品的贸易额为研究样本，探讨影响中国文化产品出口的因素，并计算文化出口潜力和效率。结果表明，经济规模变量、人口规模变量、地理距离、共同语言都是重要的影响因素，对文化出口有促进作用。孔子学院、文化距离、成为WTO成员、政府效率、高技术出口占比、互联网使用数量等人为因素均对文化出口效率有显著影响。文章对贸易潜力和效率分析发现不同国家地区文化贸易潜力和效率差异较大，有较大的发展空间，应利用高质量共建“一带一路”契机，进一步挖掘贸易潜力，促进我国文化贸易高质量发展。

关键词：“一带一路”；文化产品出口；随机前沿引力模型；贸易潜力；文化共融共通

中图分类号：F742 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）09（a）--05

1 引言

文化贸易作为中国对外贸易重要的组成部分，是中华文化走出去的重要载体，是驱动文化产业高质量发展的引擎。“一带一路”不仅有效地整合了中国优秀的传统文化资源，还是中华文化走出去的重要载体，驱动文化产业高质量发展。十年来，“一带一路”对外文化贸易在利好政策的带动下取得了积极的进展，中国对“一带一路”沿线国家的文化产品出口贸易额呈增长态势，从2011年45.4亿美元增长到2022年104.97亿美元，占我国文化产品出口总比重由10.9%上升为24.11%。“一带一路”作为中国提出的促进互联互通、文化交流与经贸融合的战略，已逐渐从最初的构想转化为全球普遍认可的公共产品。鉴于沿线各国拥有各自独特的历史背景，文化多样且复杂，同时面临着多元的发展环境与地缘政治挑战，这些国家在基础设施建设和经济发展上呈现出显著差异。因此，如何利用“一带一路”的高质量发展机遇，加强中国对沿线国家的文化产品出口，拓宽中华文化的传播路径，从而实现文化贸易高质量发展，成为当前值得深入探讨的关键议题。

2 文献综述

随着“一带一路”国际合作的推进，中国与沿线国家之间的经济文化交流合作不断增多，对中国核心文化产品出口产生影响（李小牧等，2023）。由于文化贸易具有经济和文化双重属性，其影响因素也较多。国内外很多学者关于中国文化贸易的影响因素展开研究，如Marvasti（1994）、White（2008）、Disdier et al.（2010）、曲如晓等（2015）、方英和马芮（2018）、方慧和张潇叶（2022）、陈伟雄（2022）等。最常见采用贸易引力模型的方法来分析文化贸易影响因素，影响因素主要围绕地理距离、文化距离、贸易条件、进出口国经济发展水平、人口规模等，但最终结论并不完全一致，如Marvasti & Canterbery（2005）发现语言、教育和宗教对文化贸易具有积极影响；方英、马芮（2018）认为人均国民生产总值、人口规模等正向影响中国文化产品出口，地理距离和文化距离则呈负相关。这就需要进一步深入探索，也需要更多的经验证据。除了随机前沿引力模型，还有一些学者用其他方法，如滕良文等（2020）两步系统动态GMM方法分析影响文化贸易效率的主要因素，包括汉语国际教育、旅游外交、文化同源和互联网发展水平等，中国对“一带一路”沿线国家文化贸易潜力尚未完全挖掘依然有很大提升空间。刘斌等（2023）多期DID模型证实了“一带一路”通过降低贸易成本与提升文化认同等机制促进了中国核心文化产品出口。

综合回顾文献，运用贸易引力模型来分析贸易的影响因素研究现已取得了一些成果，但关于“一带一路”文化贸易的研究较少。随着文化贸易在“一带一路”中的地位日益凸显，涵盖更多的国家，有必要对这一问题进行更加细致深入的研究；已有文献大多采用引力模型分析文化贸易的影响因素，且得出的结论不尽一致，需要在研究方法上有更多的创新，与时俱进考虑更多的影响因素，提供更加丰富的经验证据，以期为“一带一路”背景下实现中国文化贸易高质量发展策略提供理论依据。

3 随机前沿引力模型的设定

Anderson&Wincoop（2003）和Kang&Fratianni（2006）等研究认为，Tinbergen（1962）等提出的传统贸易引力模型在计算贸易潜力时将大部分难以计算因素纳入随机扰动项，只对传统因素如经济规模、距离等因素进行回归，忽略了其他因素对贸易的影响，导致计算出来的贸易潜力与实际偏差。随后众多研究者利用随机前沿法来解决这一问题，将随机扰动项细分为两个部分，将贸易非效率纳入其中。模型如下：

lnTij=lnf（xij;β）+vij-uij（1）

其中，Tij表示国家i对国家j实际贸易额；xij是贸易额的关键变量，涵盖人口规模、国内生产总值、两国之间的地理距离等；β为待估计的参数；vij为无法纳入模型的随机冲击项，服从N（0，σ2）分布；uij为贸易非效率项，反映离效率前沿的距离。

潜在的贸易量也就是模拟贸易值，为没有贸易阻力的状态下达到的最大贸易值可以表示为：

T*ij=f（Xij;β）exp（vij）（2）

在此基础上可以得到贸易效率形式为：

TEij=Tij/T*ij=exp（-uij）（3）

早期随机前沿模型设定中，学者们认为贸易非效率项uij受时间影响小，因此不考虑时间因素，该模型为时不变模型。Battese 和 Coelli（1992）进一步发展了一种时变随机前沿模型。在这个新模型中，u会随着时间的推移而发生变化。其基本表达式为：

uijt={exp[-η（t-T）]}uij（4）

其中，exp[-η（t-T）]≥0，uij符合截尾正态分布，其中η为需要估计的参数。如果η>0时，uijt随时间呈下降趋势；当η<0时，uijt随时间呈上升趋势；当η=0时，uijt不受时间影响，为时不变模型。

4 样本选择、模型的设定与变量说明

本文文化产品的范围以《2009年联合国科教文组织文化统计框架》为依据，按其对应HS编码利用UN Comtrade数据库进行收集整理。在样本选取时考虑部分国家文化贸易数据缺失，因此将“一带一路”沿线49个国家（蒙俄地区（2）：蒙古国、俄罗斯;中亚地区（2）：哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦；东南亚地区（7）：新加坡、马来西亚、印度尼西亚、泰国、柬埔寨、越南、菲律宾；南亚地区（5）：印度、巴基斯坦、孟加拉国、斯里兰卡、尼泊尔；西亚—中东地区（18）：伊朗、土耳其、约旦、黎巴嫩、以色列、巴勒斯坦、沙特阿拉伯、阿曼、阿联酋、卡塔尔、科威特、巴林、希腊、塞浦路斯、埃及、格鲁吉亚、阿塞拜疆、亚美尼亚；中东欧地区（16）：波兰、立陶宛、爱沙尼亚、拉脱维亚、捷克、斯洛伐克、匈牙利、斯洛文尼亚、克罗地亚、黑山、塞尔维亚、阿尔巴尼亚、罗马尼亚、保加利亚、乌克兰、马其顿。因巴勒斯坦数据缺失，故未纳入分析）作为研究样本进行分析。在分析中国对“一带一路”沿线国家文化产品出口影响因素时，既引入影响贸易的自然传统变量，又鉴于文化产品特殊属性，增加了是否有共同边界、是否共同语言等变量。具体方程如下：

lnEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β3lnPOPit+β4lnPOPjt+β5lnDisij+β6lnlangij+β7lnBorij+vijt-uijt（5）

在以上模型中，下标i表示中国，下标j为“一带一路”沿线国家。EXPijt表示在t时期为i、j两国间的出口额。vijt为随机扰动项，uijt为贸易非效率项。其他的变量及解释如表1所示。

本文在考虑随机前沿引力模型的人为阻力因素时纳入贸易对象国是否建立孔子学院（KongZijt）、文化距离（CDij）、是否为世界贸易组织成员（WTOjt）政府效率（ZFXLjt）、互联网使用数量（INTjt）、高技术出口占比（hightechjt）等指标引入模型。贸易非效率项模型如下：

uijt=δ0+δ1Kongzijt+δ2CDij+δ3WTOjt+δ4ZFXLjt+δ5INTjt+δ6hightechjt+ωijt（6）

其中Kongzijt数据来自孔子学院/国家汉办网站，预计与uijt呈负相关。CDij数据参考Kogut和Singh（1988）根据Hofstede（2004）提出衡量文化指数的衡量维度，表达公式为：，数据来自Hofstede官网，预计与uijt呈正相关。WTOjt数据来自各国成员组织的官方网站，预计与uijt呈负相关。ZFXLjt、INTjt、hightechjt等数据均来自世界银行发展指标数据库，预计与uijt呈负相关。

5 实证结果与分析

5.1 随机前沿引力模型的检验

在进行回归分析前，本文进行似然比检验来确保上述构建模型的有效性和准确性，以此为依据确定模型的最终形式。如表2所示检验得出存在贸易非效率项，贸易非效率项为时变，剔除边界变量，确定将经济规模（GDPit、GDPjt）、人口规模（POPit、POPjt）、地理距离（Disij）、语言变量（langij）引入随机前沿引力模型，得到最终的公式为：

lnEXPijt=β0+β1lnGDPit+β2lnGDPjt+β3lnPOPit+β4lnPOPjt+β5lnDisij+β6lnlangij+vijt-uijt（7）

5.2 随机前沿引力模型估计结果

本文通过假设检验确定模型后，基于2011—2022年中国对沿线国家文化产品出口的数据进行时变模型和时不变模型的回归分析，结果如表3所示。

（1）中国和进口国的GDP（GDPit、GDPjt）系数都为正，中国GDP在5%的水平上显著，进口国GDP在1%的水平上显著，符合预期。这表明中国经济发展水平越高，会增加文化产品的供给，对象国经济发展水平越高，会增加对文化产品的消费。

（2）中国人口总量（POPit）系数为负，回归结果不太显著，说明该因素不是影响中国文化出口的主要变量。沿线国家人口总量（POPjt）系数为正，且在1%的水平上显著，表明沿线国家人口的增加会带动文化产品的进口。

（3）地理距离（Disij）系数为正，且在1%的水平上显著，该值与预计不符。考虑到文化产品的特殊性，文化产品同时受到“文化亲近”“文化折扣”、信息技术的发展使数字文化产品的出现，也使文化受到距离影响越来越小，同时地理距离差距大的往往会带来不一样的文化体验，因此呈现负相关的影响。

（4）共同语言（langij）系数为正，且在1%的水平上显著。相同的语言意味着相似的文化背景，更容易获得文化认同，会降低双方的沟通成本，有利于文化产品出口。

5.3 贸易非效率项模型的回归结果

表4的实证结果显示：γ系数为0.886说明贸易非效率项是影响贸易效率的关键因素。（1）孔子学院（KongZijt）与贸易非效率项呈负相关，孔子学院是实现中国与“一带一路”沿线国家民心相通推广中国文化的重要媒介，促进文化认同，有利于文化产品出口。（2）文化距离（CDij）与贸易非效率项呈负相关，主要原因是文化距离带来的文化差异能够满足沿线国家多样化文化需求，从而刺激了文化产品出口。（3）是否为世界贸易组织成员（WTOij）与贸易非效率项呈负相关，说明WTO带来关税降低，对促进贸易便利化提高贸易效率影响不可忽视。（4）政府效率（ZFXLjt）与贸易非效率项呈负相关，沿线国家政府效率的提高有利于我国文化产品出口效率。（5）互联网使用数量（INTjt）回归结果不显著，这表明该变量不是影响中国文化出口贸易的主要因素。（6）高技术出口占比（hightechjt）与贸易非效率项呈负相关，高技术出口占比越高，意味着该沿线国家科技水平越高，为文化产品出口传播和消费提供了便利条件。

5.4 中国与“一带一路”沿线国家文化产品出口贸易潜力和效率测算结果

根据模型（3）计算贸易效率，并参考方英、马芮（2018）计算贸易潜力的方法，即贸易潜力理解为未开发的出口潜力，未开发的贸易潜力=1-贸易效率得出，同时结合2022年中国对沿线国家的文化产品出口总额来进一步分析市场潜力。从国家或地区来看，文化产品出口潜力排名前五的国家分别是伊朗为0.7267，乌克兰为0.6107，阿曼为0.4086，立陶宛为0.3688，巴林为0.3563，对于文化产品出口贸易潜力巨大的国家，也就是贸易效率较低的地区，政府或企业应该积极挖掘这些市场开发其文化产品贸易潜力；文化产品出口潜力最低的国家是吉尔吉斯斯坦和黎巴嫩等国家，出口潜力分别是0.0731、0.0736，说明文化潜力得到很好的开发，贸易效率高。对于这类国家应该进行合理战略规划，避免资源浪费。从区域来看，东南亚文化贸易总额最高，在中国对“一带一路”沿线国家文化产品出口贸易总额占较大的比重，该市场较为成熟。从贸易效率来看，效率较高的为东南亚、南亚、中亚地区，效率较低的为中东欧地区、其次是蒙俄地区、再次是西亚-中东地区，说明这些地区文化贸易出口潜力巨大。

6 结论与建议

研究实证表明，在随机前沿引力模型中，传统因素包括经济规模变量、人口规模变量、地理距离、共同语言都是重要的变量，中国和进口国的GDP对文化产品出口均有正向影响，中国人口总量对文化产品出口的影响不显著，而沿线国家人口增加则促进了对文化产品的需求。地理距离对文化产品出口意外地呈正相关，可能是由于文化产品的特殊性质和当代数字信息技术的发展。共同语言的存在降低了沟通成本，有利于文化产品出口。在贸易非效率项模型中，孔子学院、文化距离、成为WTO成员、政府效率、高技术出口占比、互联网使用数量的提高都与贸易非效率项负相关。整体而言，这些因素共同影响着中国与沿线国家间文化产品贸易的效率和规模。同时通过贸易潜力和效率分析发现不同国家地区文化贸易潜力和效率区别较大，空间布局不平衡，有较大的发展空间。

6.1 促进文化和科技深度融合，深化供给侧结构性改革

数字技术催生了动漫、网游、数字阅读等文化产业新业态，赋能文化产品结构转型升级。我们应该抓住机遇，促进文化和科技深度融合，整合并充分挖掘传统文化资源优势，促进文化资源创造性转化，解决文化产品结构性过剩和有效供给不足的矛盾，推动内涵丰富高质量文化产品供给。第一，为促进双方的高效联通，政府要加强对“一带一路”数字基础设施建设的政策和资金支持，例如提供专项发展基金、减少税收征收等措施优化营商环境激发文化企业活力。第二，提升国际规则意识，推动参与制定有利于数字文化贸易的政策和标准。例如数据保护规范、跨境电子交易规则等，促进国内外文化市场规则标准融通，完善文化产品版权保护机制，建立高效的知识管理体制。第三，扩展文化产品的数字化和在线传播渠道。支持在线文化平台、电子商务和社交媒体的发展，增强中国文化产品在国际市场的可及性和吸引力。

6.2 主动融入国际文化交流体系，降低“文化折扣”

通过举办数字贸易高端论坛、文化节、研讨会、展览会等形式，加强与沿线国家的文化合作互动，借助已有的知名文化品牌提高中国传统优秀文化的影响力和认知度，促进文化产品需求稳健增长。华人华侨是中华文化的重要继承者和传播者，拥有天然的文化认同感，“以侨为桥”，发挥我国遍布世界各地的华侨优势，实施文化本土化策略带动中华文化走出去。同时加大对沿线国家的语言和教育投入，鼓励教育交流，如增设更多的孔子学院，提供语言和文化课程，建立友好城市关系，降低“文化折扣”，增进理解和认同，形成多元文化共生共融新局面。

6.3 深化文化贸易合作，助力贸易效率提升和环境优化

中国与“一带一路”沿线国家之间应该通力合作，深入健全双边合作、多边合作、第三方市场合作等多种合作机制，积极推动文化贸易保税区、文化贸易合作区建设。以自贸区试验区高水平开放为契机，充分发挥自贸区资源集聚、金融服务完善、出入境便利、税收优惠等优势，从而实现区域内文化人才、金融资本、信息等资源的相互交流和共享，促进区域内营商环境进一步优化。同时要加强贸易政策沟通协调提高政府办事效率，建立文化贸易信息共享平台，放宽文化产品出口审批权，简化出入境手续，共同降低进出口清关时间和成本，打破国家之间的隐性贸易壁垒，创造更加公平便利开放的国家文化贸易环境。

6.4 充分考虑沿线国家文化差异，制定差异化市场战略

由于不同国家地区文化贸易潜力和需求差异较大，中国应尊重多元文化间的异质性，改变单方面文化供给局面，以贸易对象市场需求为导向，进行沿线国家需求调研，这包括深入研究各目标市场的文化偏好、消费习惯和市场特点，实施精准且差异化的市场战略。在充分了解沿线国家的文化贸易现状的基础上进行市场细分，并对市场进行持续的监测和评估，以及对策略的及时调整。利用数字技术开展精准营销，实施“重点国家地区、重点消费目标群体、重点产品”战略。

参考文献

Disdier，A.C.，Tai，S.H.，FontagnÉ，L.and Mayer，T..Bilateral Trade of Cultural Goods[J].Review of World Economics，2010，145（4）：575-595.

Marvasti，A..International Trade in Cultural Goods：A Cross-Sectional Analysis[J]. Journal of Cultural Economics，1994，18（2）：135-148.

White，R.&Tadesse，B.Cultural Distance and the US Immigrant-Trade Link[J]. World Economy，2008，31（8）：1078-1096.

顾江.党的十八大以来我国文化产业发展的成就、经验与展望[J].管理世界，2022，38（7）：49-60.

曲如晓，杨修，刘杨.文化差异、贸易成本与中国文化产品出口[J].世界经济，2015，38（9）：130-143.

刘斌，邹恬华，张涵.“一带一路”倡议对文化产品出口的影响： 基于多期DID模型的经验分析[J].南方经济，2023（7）：135-152.

方英，马芮.中国与“一带一路”沿线国家文化贸易潜力及影响因素：基于随机前沿引力模型的实证研究[J].世界经济研究，2018（1）：112-121+136.

李小牧，李嘉珊，刘霞.我国对外文化贸易的发展变革与成就分析：2012-2021年[J].国际贸易问题，2023（6）：52-67.

任力，章阳，高拴平.中国与“一带一路”共建国家文化贸易成效、挑战与对策[J].国际贸易，2024（2）：47-57.

滕良文，谢科范，杨柳.中国文化“走出去”与文化出口贸易效率[J].统计与决策，2020，36（16）：64-68.

傅晓冬，杜琼.数字经济对中国文化产品出口贸易的影响研究[J].宏观经济研究，2022（3）：82-93.

花建，田野.RCEP与中国提升对外文化贸易竞争力[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2022（5）：38-49.

方慧，张潇叶.中国文化产业数字化水平测度及其出口效应研究[J].山东大学学报（哲学社会科学版），2022（3）：38-51.