中國教育服務出口的影響因素及出口潛力
——基于隨機前沿引力模型的分析*

黃滿盈,姜瑞雪

(首都師范大學 管理學院，北京 100089)

一、引言

近年來，隨著我國教育對外開放程度的不斷提高，中國教育服務貿易飛速發(fā)展，目前已成為全球第一大優(yōu)質留學生輸出國和世界第三、亞洲最大的留學目的國。但是我國教育服務卻長期處于逆差狀態(tài)且逆差不斷擴大，根據教育部的統計，中國出國留學人數從2006年的13.4萬增長到2018年的66.2萬，12年間上漲了394.1%，年均增長14.24%；來華留學人員從2006年的16.3萬增長到2018年的49.2萬，增長了201.8%，年均增長9.67%，出國留學生人數以及增長率均大于來華留學生人數和增長率，但從留學生數量看，教育服務貿易從2006年的順差2.9萬人轉變?yōu)?018年的逆差17萬人。由于教育服務貿易沒有明確的價格統計值，考慮到中國的出國留學地主要集中在歐美發(fā)達國家和地區(qū)，消費水平大多高于國內，我國教育服務的實際貿易逆差將更為顯著。因此，識別我國教育服務出口的影響因素，擴大我國教育服務的出口潛力，提高教育服務出口效率都是非常值得關注的問題。

關于中國教育服務貿易，已有文獻主要從兩個方面展開研究。其一是對教育服務貿易的現狀、競爭力進行分析。國外學者單獨針對我國教育服務貿易的研究較少，Chow & Shen(2006)[1]研究了中國教育需求狀況并指出供不應求是我國教育服務逆差的重要原因。國內學者一般從規(guī)模特征、結構特征和貿易衡量指標等方面對我國教育服務貿易的發(fā)展現狀和競爭力進行分析，代表性研究如鄒瑞睿(2016)[2]、林好好(2018)[3]等。其二是對教育服務貿易影響因素的研究。如金牛(2016)[4]通過回歸分析發(fā)現教育財政投入、服務貿易開放度以及孔子學院數量與來華留學生人數之間存在顯著正相關關系；苗莉青和陳聰(2015)[5]通過構建引力模型研究發(fā)現與我國貿易往來越多的國家，其孔子學院對我國教育服務出口的影響越顯著。

而自Francois(2001)[6]首次將引力模型運用到服務貿易領域以來，學者們逐漸將引力模型用于細分行業(yè)服務貿易的研究，如Brandicourt et al.(2008)[7]，Walsh(2006)[8]& Park(2002)[9]分別用引力模型對不同國家的旅游、運輸、通信、金融等不同商業(yè)服務貿易進行了研究。但是在一般的引力模型中，有一些不可觀測的、難以量化的或者其他限制雙邊貿易的因素會導致遺漏變量問題的產生，從而使貿易潛力的測算出現不可避免的偏差。而借鑒隨機前沿分析的方法可以將這些因素放入貿易非效率項中單獨處理，估計出較為準確的最優(yōu)貿易水平。自Battese & Coelli (1992)[10]使用隨機前沿方法對面板數據進行有效處理后,隨機前沿技術不斷成熟并得到廣泛應用。雖然隨機前沿引力模型的主要應用領域仍是貨物貿易，我國大多學者通過測算中國與不同國家或地區(qū)的貿易效率得出較為一致結論，即我國貿易效率普遍偏低，與各國的貿易仍有較大發(fā)展空間。譚秀杰和周茂榮(2015)[11]研究了我國與“海上絲綢之路”主要沿線國家間的貿易潛力，結果發(fā)現我國對東盟六國的出口效率最高，對海灣三國的出口效率最低；高志剛和張燕(2015)[12]從雙邊貿易和出口貿易兩個層面分析了我國與巴基斯坦的貿易效率及潛力，發(fā)現中國對巴基斯坦的出口效率值達到0.9以上，遠高于0.3～0.5的雙邊貿易效率值；李村璞等(2018)[13]測度了我國對東南亞國家出口貿易潛力，發(fā)現出口貿易潛力呈現先升后降趨勢；時宏遠和劉愫(2019)[14]發(fā)現中國對非洲27個國家出口貿易效率平均值普遍較低。

近年來隨著我國服務貿易的快速發(fā)展，使用隨機前沿引力模型估計所需的相關面板數據結構日益完善，隨機前沿方法在服務貿易領域的應用也逐漸興起。如李兵等(2014)[15]通過對我國服務貿易出口潛力與效率研究發(fā)現，我國服務貿易出口效率相對較低，與主要貿易伙伴國之間存在服務貿易不足，其中人均GDP和兩國間的地理距離是影響我國服務出口的重要因素；萬紅先(2019)[16]測算出我國與“一帶一路”沿線國家的服務貿易效率平均值僅為0.156，并指出中國人口數量、雙方的地理距離等因素對服務貿易有負向影響；唐睿和馮學鋼(2018)[17]研究中國的入境旅游效率發(fā)現，人均GDP、地理距離、與中國接壤、非內陸國家等都是貿易效率的促進因素，并指出我國相對于“一帶一路”沿線國家的入境旅游效率總體上處于較高水平；方英和馬芮(2018)[18]分析了我國與“一帶一路”沿線國家的文化貿易潛力，結果發(fā)現阿聯酋與越南的文化效率值超過1，出現貿易過度，而老撾、蒙古貿易潛力值達到0.9以上，不同國家和地區(qū)之間呈現較大的不均衡性。但目前將隨機前沿方法應用到我國教育服務貿易領域的研究還較少。

與已有研究相比，本文可能的創(chuàng)新點主要體現在以下三個方面：首先，關于中國教育服務出口的影響因素，已有研究更多關注的是中國自身因素，而本文運用引力模型進行分析，既關注中國自身的因素，也關注生源國的特征，還關注中國和生源國的雙邊特征。其次，本文使用時變隨機前沿引力模型分析影響中國教育服務貿易出口的因素，可以包含一般引力模型中不便于觀測的影響因素，并且能夠提高貿易潛力估計的準確性。最后，本文將從出口市場結構的視角研究中國教育服務出口發(fā)展相對滯后的問題，通過實證分析測算出中國教育服務出口“貿易不足”或“貿易過度”的國家，從而為中國教育服務出口的市場布局提供參考。

本文剩余部分的結構安排如下：第二部分是研究設計，主要介紹模型的構建，變量和樣本的選取并對數據進行解釋說明；第三部分運用隨機前言引力模型分析我國教育服務出口的影響因素并對不同國家的出口潛力和效率進行測度；第四部分是文章的研究結論和啟示。

二、研究設計

(一)模型設定與變量說明

隨機前沿方法最早由Meeusen & Broeck(1977)[19]提出，主要用于投入產出問題的分析。將隨機前沿方法用于引力模型中，即將傳統引力模型中的隨機干擾項分解為隨機誤差項和貿易非效率項，將被忽視的貿易阻力因素放入貿易非效率項中,面板數據的隨機前沿模型一般表示為：

Tijt=f(xijt,β)exp(μijt)exp(vijt)

(1)

(2)

(3)

μijt={exp[(t-T)]}μijt

(4)

本文根據Armstrong(2007)[20]設定的模型，即貿易流量短期內由不會改變的自然因素決定，如兩國的經濟規(guī)模、地理距離、邊界和語言等，并結合教育服務貿易的特點，建立適合測算我國教育服務出口潛力的計量模型：

LnEXijt=β0+β1LnGDPit+β2LnGDPjt+β3LnPOPjt++β4LnDISij+β5BORij+β6LANGij+vijt-μijt

(5)

其中因變量EXijt表示t時期中國對j國的教育出口,即我國接收j國來華留學生的人數。解釋變量包括：GDPit表示t時期中國的國內生產總值，反映我國的經濟發(fā)展水平。中國經濟規(guī)模越大，教育出口能力越強，因此預期有正向效應；GDPjt表示t時期j國的國內生產總值，用以衡量留學生來源國的經濟規(guī)模，預期有正向效應；POPjt表示t時期j國的人口規(guī)模，反映出口市場留學生的規(guī)模和潛力，預計正向影響；DISij表示我國與j國之間的地理距離，距離反映了交通運輸成本，距離越遠，留學中國的成本越高，文化差異可能也越大，不利于來華留學，因此預計負向影響；BORij為虛擬變量，表示中國與j國是否有共同邊界，如有則賦值為1，反之為0。有共同邊界說明距離較近，文化差異可能較小，預計正向影響；LANGij為虛擬變量，表示中國與j國是否有共同語言，如有則賦值為1，反之為0。擁有共同語言也說明與我國文化背景相似，溝通更為便利，會促進學生來華留學，預計有正向影響。

得到貿易效率估計值后，需要構建貿易非效率模型來研究各因素對貿易非效率的影響。早期研究主要使用的是先測算出效率估計值，再對其他影響因素進行回歸分析的“兩步法”，但該方法存在研究假設前后矛盾的問題(周曙東、鄭建，2018)[21]。第一步測算效率時假設貿易非效率項μ是獨立同分布的，而在第二步中，非效率項又作為被解釋變量對各因素進行回歸分析，意味著其又不是獨立同分布的，與第一步的假設相矛盾。因此，Battese & Coelli (1995)[22]提出了將貿易非效率項及其影響因素同時在隨機前沿模型中進行回歸的“一步法”，其中，zijt表示影響貿易非效率的外生變量，δ為待估參數,εijt為隨機擾動項：

μijt=δzijt+εijt

(6)

關于教育服務出口效率的影響因素，谷媛媛和邱斌(2017)[23]發(fā)現來華留學教育能夠顯著促進中國對外直接投資，反向而言中國對外直接投資和貿易情況也會影響來華留學教育；唐佳璐(2019)[24]提出我國經濟變動、代表教育發(fā)展的中國高等教育機構數量和孔子學院數量，以及政府獎學金支持都對來華留學生起顯著正向作用；莊凱堯等(2019)[25]研究認為文化認同是影響留學生來華的重要因素。因此，本文在已有研究的基礎上，構建如下中國教育服務出口非效率模型：

μijt=δ0+δ1LnTRADEijt+δ2LnOFDIijt+δ3LnEXCHijt+δ4LnNCUt+δ5CIjt+δ6LnCDij+δ7LnPNSjt+δ8CERijt+εijt

(7)

式(7)中，各項解釋變量含義、理論解釋及其對我國教育服務出口可能帶來的影響如表1所示。

表1 非效率模型中各解釋變量的含義及預期符號

(二)樣本選擇

本文基于上述隨機前沿引力模型，使用Frontier 4.1軟件對中國教育服務貿易出口潛力進行測算。為了確保結論更加可靠穩(wěn)健，首先剔除了來華留學生數據缺失和不連貫的國家，對剩余90個國家2006—2018年的各個變量數據進行篩選，剔除了對某一變量缺失數目在3個以上的國家，采用插值法補全個別國家缺失數據(1)哈薩克斯坦、柬埔寨、老撾、蒙古國、緬甸、塔吉克斯坦這六個國家的文化距離數據缺失，但是鑒于它們是重要的留學生來源國和“一帶一路”國家，所以使用與該國家文化同源國家的文化距離平均數代替。，最終保留了76個數據完整的國家，其中包括35個“一帶一路”沿線國家：阿聯酋、巴基斯坦、菲律賓、格魯吉亞、哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦、柬埔寨、卡塔爾、科威特、老撾、馬來西亞、蒙古國、孟加拉國、緬甸、尼泊爾、沙特阿拉伯、斯里蘭卡、塔吉克斯坦、泰國、土耳其、新加坡、伊朗、以色列、印度、印度尼西亞、約旦、越南、埃及、白俄羅斯、波蘭、俄羅斯、捷克、羅馬尼亞、烏克蘭、匈牙利。2018年中國來自這76個國家的留學生合計425 991人，占中國留學生規(guī)模的86.55%，因此用這76個國家的數據來分析中國的教育服務出口具有很強的代表性。

(三)數據說明

中國教育服務出口數據來源于中國教育部出版的2006—2018年《來華留學生簡明統計》中按國別統計的來華留學生人數；國內生產總值、人口規(guī)模數據來自世界銀行；匯率使用套算公式計算出間接標價法下人民幣兌留學生來源國貨幣的匯率，原始數據來源于世界銀行；兩國間的地理距離、是否有共同邊界和語言來源于法國國際經濟研究中心(CEPII)官方網站；中國與伙伴國的雙邊貿易額來源于2006—2018年《中國統計年鑒》；中國對其他國家的對外直接投資數據來源于2006—2018年《中國對外直接投資統計公報》。由于中國對一些國家的直接投資并不連續(xù)，本文參考Busse & Hefeker(2007)[27]的公式LnOFDIijt=Ln[OFDIijt+(OFDIijt2+1)1/2]對數據進行轉換，處理了存在負數和零值的投資額；中國普通高等學校數量來自國家統計局；不同國家的孔子學院數量來自國家漢辦網；文化距離參考郭玉晗(2012)[28]修訂的測算文化距離的六緯度公式：

原始數據來自Hofstede官網，Iij表示j國在i維度上的文化距離值，Ii是母國在第i個維度上的得分，Vi是所有樣本國家在i維度的方差；獎學金生比例數據通過留學生來源國獎學金生人數與該國來華留學總人數比值計算而來，獎學金生數據來自《來華留學生簡明統計》；學歷互認協議來自中國教育部政府門戶網站。

各變量的主要統計指標及相關關系見表2和表3。

表2 各變量基本統計量

表3 變量間的相關系數

三、實證分析

(一)模型適用性檢驗

進行回歸分析前，為確保隨機前沿引力模型方程形式的正確性，本文首先使用似然比檢驗對模型的適用性進行驗證，依次設定了六個檢驗，分別包括：貿易非效率項存在性檢驗、貿易非效率項時變性檢驗、是否引入中國GDP變量檢驗、是否引入留學生來源國GDP變量、人口規(guī)模變量檢驗以及是否引入地理距離變量、邊界變量和語言變量的檢驗。如表4所示，檢驗結果均拒絕了不存在貿易非效率和貿易非效率不隨時間變化的原假設，說明時變隨機前沿引力模型適用。經濟規(guī)模、人口規(guī)模和地理距離變量也被拒絕，但共同邊界和共同語言變量的原假設被接受，這可能是由于與中國接壤的國家大多位于我國多高原山地的西部和南部，陸路交通不便，對來華留學的影響不大(魯曉東、趙奇?zhèn)ィ?010)[29]；而與我國有共同語言的國家只有新加坡和馬來西亞，也不足以對留學生來華留學產生顯著影響。因此剔除共同邊界和語言變量后將主模型調整為：

LnEXijt=β0+β1LnGDPit+β2LnGDPjt+β3LnPOPjt++β4LnDISij+vijt-μijt

(8)

表4 隨機前沿引力模型似然比假設檢驗結果

(二)模型估計和分析

本文采用 Frontier 4.1軟件對調整后的模型進行估計。為了比較結果的穩(wěn)健性，本文對比了OLS模型、時不變模型和時變模型的估計結果，如表5所示。γ表示復合誤差中貿易非效率項所占的比重，時不變模型和時變模型的γ值均在0.9以上顯著，進一步證明應使用隨機前沿引力模型；時變模型的η值顯著大于0，說明貿易非效率隨時間遞減，即貿易阻力在減小，進一步證明時變隨機前沿引力模型更加適用。

表5 OLS模型、時不變模型和時變模型的估計結果對比

確定模型適用性后，采用一步法對2006—2018年中國與76個國家教育服務貿易出口面板數據進行估計，結果如表6所示。其中，經濟規(guī)模變量在1%水平上顯著且系數為正，表明雙方的經濟規(guī)模對我國教育服務貿易出口有正向影響。我國經濟規(guī)模越大，在世界經濟中的地位越重要，對留學生的吸引力越強，留學生來源國的經濟水平越高，我國教育的出口市場就越大，從而經濟規(guī)模對我國教育服務貿易出口有促進作用，與預期相符。留學生來源國人口規(guī)模系數顯著為正，該國人口越多，居民的教育需求會更加多樣化，該國來華留學生所要服務的本國市場就越大，其留學的預期收益也就越高，其留學中國的意愿也就越強，與預期相符。地理距離變量系數顯著為負，說明交通成本明顯會成為選擇留學中國的阻礙因素。

表6 時變隨機前沿引力模型實證結果

在貿易非效率項的影響因素中，兩國之間的貿易額對貿易非效率有正向影響但不顯著，這可能是由于美國、日本、德國、澳大利亞等發(fā)達國家是我國主要的貿易伙伴，而這些發(fā)達國家的留學生更傾向于選擇美歐等國作為留學目的國。中國對外直接投資對貿易非效率有顯著的負向影響，即中國對該國的投資越多，該國對我國先進技術、設備、管理經驗和組織能力的學習借鑒越多，會更吸引留學生來我國留學，與預期相符。人民幣兌留學生來源國貨幣的匯率與貿易阻力呈顯著負相關，與預期相反，這可能是由于數據的缺陷，本文使用名義匯率來反映留學生的支出成本，而在2008年金融危機之后，中國施行穩(wěn)健的貨幣政策，而其他很多國家則進行了大量的量化寬松，導致人民幣的實際匯率下降，留學中國的支出成本相對降低，從而吸引了更多的留學生，降低了出口的非效率。我國高校數量和目的國孔子學院數量對貿易非效率有顯著負向影響。我國高校越多，對國外留學生的承接能力越強；目的國孔子學院數量越多會擴大我國文化的影響力，更加吸引留學生來我國留學，從而促進我國教育服務貿易的出口。文化距離對貿易非效率有顯著正向影響。文化距離越遠，克服文化的差異進行學習和應用學習內容就越困難，從而貿易阻力越大，對我國教育服務出口的阻礙作用就越強。留學生來源國獎學金生比例對貿易非效率呈顯著正相關，與預期相反，這一結論表明我國已有的獎學金政策并沒有很好地起到吸引留學生的作用，這可能與我國政府獎學金多實行免學費、免住宿費等沒有體現在實際獎學金上的暗補形式有關，進一步表明我國更應該靠自身在國際上的政治經濟實力及文化影響力來吸引留學生自愿付費學習，而不是靠獎學金等外在手段來吸引留學生。學歷互認協議與貿易非效率呈顯著負相關。簽署學歷互認協議后，留學生回國可以獲得本國對其留學學歷的認可，對我國教育服務貿易出口起促進作用，與預期相符。γ值為0.894 6且在1%水平上顯著，說明上述貿易非效率的影響因素可以解釋89%以上影響貿易潛力未能實現的因素。

(三)我國教育服務貿易出口效率與潛力測度

表7列出了2006—2018年我國教育服務出口平均效率和平均潛力分別排名前十的國家。從中可以看出，中國對所有生源國的教育出口均呈現“貿易不足”的狀態(tài)，出口效率最高的國家是美國，效率值達0.85，除美國、德國和韓國外，前十名中有六個是“一帶一路”沿線國家：老撾、泰國、哈薩克斯坦、越南、印尼和新加坡；我國對卡塔爾的教育出口潛力最高，達到0.98，對阿聯酋、科威特、格魯吉亞等西亞國家的出口效率均較低，出口潛力較大，說明我國吸引西亞留學生來華留學有非常大的市場開發(fā)空間。

表7 2006—2018年中國教育服務出口平均效率和平均潛力排名前十名國家(單位：人)

圖1列出了2006—2018年中國教育服務在不同市場的出口效率變化情況。從中可以看出，我國教育服務出口效率整體呈上升趨勢，其中非“一帶一路”沿線國家的效率水平從0.6上升到0.7以上，一直高于“一帶一路”沿線國家，這可能是由于我國一直以來與美國、德國等非“一帶一路”的發(fā)達國家經貿往來十分密切，而“一帶一路”沿線有較多像卡塔爾、格魯吉亞等經濟規(guī)模較小，與我國教育文化往來也較少的國家，并且“一帶一路”倡議提出的時間較短，還不足以彌補與發(fā)達國家在經濟文化交流上的差距。但是從圖1可以明顯看出，我國對“一帶一路”沿線國家教育服務的出口效率在2013年“一帶一路”倡議提出后有一個較為快速的上升，說明“一帶一路”倡議有力促進了我國教育服務貿易的出口，吸引了更多的學生來華留學。

圖1 2006—2018年中國教育服務貿易平均出口效率變化趨勢

表8和表9列出了2018年中國教育服務在“一帶一路”沿線國家和非“一帶一路”沿線國家的出口效率與潛力情況。其中2018年中國對“一帶一路”沿線國家的平均出口效率為0.6，平均出口潛力為0.4，高于非“一帶一路”沿線國家0.31的平均出口潛力，所以我國對“一帶一路”沿線國家的教育服務出口具有更大的潛力。

表8 2018年中國與“一帶一路”沿線國家教育服務出口效率與潛力排名(單位：人)

表9 2018年中國與非“一帶一路”國家教育服務出口效率與潛力排名(單位：人)

四、研究結論與啟示

本文通過時變隨機前沿引力模型，利用2006—2018年的面板數據對中國教育服務貿易出口潛力進行實證研究，主要結論有：(1)根據檢驗后修正的模型及OLS模型、時不變模型、時變模型的對比分析發(fā)現，兩國GDP、生源國人口規(guī)模、我國對生源國的對外直接投資、我國高校數量、孔子學院數量、學歷互認協議對中國教育服務出口具有顯著正向促進作用；兩國間地理距離、文化距離和獎學金生比例具有負向阻礙作用。(2)通過對不同國家教育服務出口潛力的測度，發(fā)現2006—2018年我國教育服務出口平均效率為0.62，對所有國家基本都呈現“貿易不足”狀態(tài)，教育服務出口仍有較大市場開發(fā)空間。其中出口效率最高的國家是美國、德國和韓國，效率值均在0.81以上，對阿聯酋、科威特、格魯吉亞等國的出口效率最低，出口潛力在0.95以上，西亞市場的開發(fā)潛力最大。(3)雖然我國對非“一帶一路”國家的教育服務出口效率整體高于“一帶一路”沿線國家，但2013年“一帶一路”倡議的提出對沿線國家學生來華留學產生了顯著影響。

根據實證分析結論，為了促進我國教育服務出口的發(fā)展，一方面我們在保持經濟穩(wěn)定增長的同時，應不斷提升我國的教育水平和質量，推動國外孔子學院繁榮發(fā)展；優(yōu)化留學生獎學金結構，大力推動與生源國達成學歷互認協議，吸引更多留學生來華學習，擴大我國教育服務的出口。另一方面，應大力加強對西亞等具有巨大出口潛力國家的教育服務出口，對出口效率較高的國家要提高教育服務質量，減少出口效率損失，有效提升我國教育服務出口的效率水平，改善我國教育服務貿易逆差狀態(tài)。