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user: 3. 文化输出与出口贸易总额关系分析 3.1. 变量的稳定性检验 为了避免模型出现“伪回归”现象，要求各时间序列的变量具有同阶平稳性，因此首先利用ADF法对孔子学院总数与出口总额进行单位根检验，结果如表1所示，两个变量原序列均为非平稳序列，但其一阶差分序列ΔTCI、ΔTEXP在5%的水平下处于显著状态，零假设(时间序列非平稳)被拒绝，因此两个变量为一阶单整序列，具有平稳关系，可以进行协整检验。 Table 1 Unit root test for each variabl 指标 检验形式(C T L) ADF统计量 1%临界值 5%临界值 10%临界值 平稳性 TCI (C T 2) −2.1967 −5.5219 −4.1078 −3.5150 非平稳 ΔTCI (C T 2) −4.5878* −5.8352 −4.2465 −3.5605 平稳 TEXP (C 0 0) −1.9807 −4.2001 −3.1754 −2.7290 非平稳 ΔTEXP (0 0 0) −2.4188* −2.8167 −1.9823 −1.6011 平稳 表1. 各变量单位根检验 说明：检验形式中(C T L)分别代表常数项、趋势项、滞后阶数；ΔTCI、ΔTEXP分别代表相应变量的一阶差分；*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。 3.2. 协整分析 并非所有的单整序列之间的回归都是伪回归，在现实生活中某些宏观经济变量之间虽然呈现单整性，但彼此之间却存在某种共同变化的趋势。据统计数据可知，孔子学院建立越多的国家，我国对其贸易出口也较大，因此进行协整检验是很有必要的。在实践中一般使用Engle-Granger两步法来检验两个变量之间是否存在协整关系。该方法虽然使用简便，可以得到超一致和强有效的协整回归参数估计量，但在小样本下，得到的这种估计量具有实质性偏差。由于本文能得到的有效样本相对不多，为了克服上述方法的不足，本文采用基于VAR模型的Johansen协整检验。根据各变量的趋势图比较协整检验的五种趋势假设，最终确定水平数据有线性趋势、协整方程没有趋势仅有截距项的形式进行检验。如表2，通过Johansen协整检验可以看出，在5%的显著水平下，有一个变量存在协整方差，最大特征值检验也表明，在5%显著性水平下，拒绝“0个协整向量”的原假设，但无法拒绝“最多1个协整向量”的原假设。即孔子学院总数与出口总额之间存在协整关系。 取正规化后的协整向量建立的协整方程如(2)式所示。从协整方程可以看出，在孔子学院总数和出口总额的长期均衡关系中，孔子学院总数显著扩大了出口总额。具体而言，孔子学院总数对出口总额的长期弹性系数显著，即孔子学院总数提高1单位，出口总额将扩大270.4999万美元。这在一定程度上反映出我国以孔子学院作为中华文化“走出去”的领头羊，将大力促进中非双边文化的交流、碰撞以及融合，有效化解了潜在的贸易壁垒，缩减贸易成本，促进中非贸易合作发展。 Table 2 Johansen characteristic root trace tes 原假设 特征根 迹统计量 5%临界值 p 0个协整向量* 0.8169 23.6561 20.2618 0.0164 最多1个协整向量 0.3640 4.9783 9.1645 0.2858 表2. Johansen特征根迹检验 *表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。 e t = TEXP − 270.4999 TCI + 20676.57                                       ( 456.299 )             ( 19695.0 ) (2) 3.3. 滞后期数的确定及VAR模型的建立 因为孔子学院总数和出口总额两个变量都是I(1)序列，若直接建立VAR模型，则模型不稳定且得到的脉冲响应函数也不收敛，因而脉冲响应函数将失去其应用价值。为此，对孔子学院总数和出口总额的一阶差分建立VAR模型。为了简洁起见，约定下文中在不影响理解的情况下，变量的差分仍用同样的变量名表示。利用上述数据构建VAR模型时，首先需要确定模型的滞后长度。本文采用Eviews8.0软件得出的结果如表3所示，根据五种信息准则，应该建立滞后期为2的VAR模型。 Table 3 Determination of optimal lag period of VAR mode Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 −116.6632 NA* 9.73e+08 26.3696 26.4134 26.2750 1 −113.3175 4.4610 1.18e+09 26.5150 26.6465 26.2313 2 −105.9710 6.5302 7.09e+08* 25.7713* 25.9905* 25.2984* 表3. VAR模型最优滞后期数的确定 *表示最优滞后阶数。 在此基础上运用TCI和TEXP建立VAR(2)模型，模型方程的拟合结果如式(3)和式(4)，下述回归模型中所估计系数的部分t统计量值在10%显著水平下是显著的，尽管有些系数不显著，我们仍选取滞后期数为2的模型。部分系数不显著可能是由于在同一个方程中有同样变量的多个滞后值产生了多重共线性造成的。由式(3)和式(4)变量前系数的大小可知，出口总额受孔子学院总数滞后一阶变化的影响非常显著，且到滞后二阶时影响显著加强，受自身滞后一阶和二阶变化的影响均不显著；孔子学院总数受自身和出口总额滞后一阶和二阶变化的影响都不太明显。由式(3)和式(4)变量前系数的正负可知，式(3)孔子学院总数前的系数由滞后一阶的正值变为滞后二阶的负值，说明在短期内孔子学院总数和出口总额的关系不太稳定。由于向量自回归方程组无法显示出在未来较长时间内两个变量的冲击影响，因此需要利用脉冲响应函数来进行详细分析。 TEXP = − 0.0093 TEXP ( − 1 ) − 0.5478 TEXP ( − 2 ) + 284.2392 TCI ( − 1 ) − 1560.507 TCI ( − 2 ) + 14445.37                                       ( − 0.0439 )                         ( − 1.5679 )                             ( 0.6164 )                                 ( − 3.7497 ) (3) TCI = 1.64 E − 06 TEXP ( − 1 ) − 0.0001 TEXP ( − 2 ) + 0.7715 TCI ( − 1 ) − 0.2391 TCI ( − 2 ) + 4.4110                                         ( 0.0093 )                           ( − 0.3920 )                             ( 1.9979 )                       ( − 0.6860 ) (4) 3.4. 模型的稳定性检验 在进行下一步检验前，必须确保所构建的VAR模型是平稳的，本文使用单位根检验方法来检验VAR模型的平稳性，检验结果如图1所示。从图1可以看出，VAR模型方程的所有特征根都在单位圆内，即所有根的模都小于1，因此模型稳定，脉冲响应收敛，可以进行进一步的检验。 图1. 单位圆与特征根 3.5. 格兰杰(Granger)因果检验 从表4中可以看出，就TCI和TEXP的关系而言，在滞后1期时，TCI不是TEXP的格兰杰原因，但滞后期大于等于2期时，根据检验分析，在5%的显著性水平下，模型“TCI不是TEXP的格兰杰原因”原假设被拒绝，也就是说原模型中出口总额与孔子学院数量有关的假设成立。这说明孔子学院对出口额的滞后效应一般是1期，从第2期TCI开始对TEXP起到明显的推动作用；另一方面，TEXP在每一期均不是TCI的格兰杰原因，这说明出口额的增长并没有带来孔子学院的相应大幅增加。 Table 4 Granger causality test results of different lag period 原假设滞后期 1 2 3 TCI不是TEXP的格兰杰原因 0.7258 0.0421* 0.0042* TEXP不是TCI的格兰杰原因 0.7452 0.9268 0.1176 表4. 不同滞后期的格兰杰(Granger)因果检验结果 说明：*表示在5%显著性水平下拒绝原假设。 3.6. 脉冲响应函数分析 脉冲响应函数能够反映孔子学院总数与出口总额相互之间的标准信息响应，从而揭示二者之间的动态响应作用过程。脉冲响应函数分析结果如图2所示，蓝线表示脉冲函数变化曲线，其中Response of TEXP to TCI表示TEXP对TCI的一个标准信息的响应，即表示TCI发生正向脉冲，TEXP的回应，图中纵坐标表示正负向反映。从脉冲响应结果发现，孔子学院的增加对出口增长具有显著的振荡作用。由图2可知，在第一期出现了孔子学院冲击之后，出口额在前10期内波动明显，受到孔子学院冲击的影响较显著；在10期到20期之间，出口额的振荡幅度逐渐减小，最后趋于稳定状态，在20期时出口额振荡的幅度逐渐趋于0。表明孔子学院通过初期的作用，已经使出口额走上一个的稳定发展阶段，二者将处于长期的均衡发展态势。Response of TCI to TEXP表示TCI对TEXP的一个标准信息的响应，孔子学院对出口额的扰动响应在第1期处于最高并持续降低，在第2期降至极小值，然后逐渐开始回升并在第9期接近于0，之后趋于平稳，表明出口额的冲击对孔子学院的增长并不明显。 图2. 孔子学院(课堂)总数与出口总额脉冲响应曲线 3.7. 方差分解分析 脉冲响应函数是反映VAR模型中一个内生变量的冲击对其它内生变量的影响程度。而方差分解实质上是一个信息计算过程，它将系统的预测均方差分解为系统中各变量冲击所作的贡献。方差分解可以清晰的描述孔子学院总数的波动对出口总额动态变化的重要性。基于上文所建立的VAR模型进行方差分解，分解结果见表5。由表5可以看出，出口总额的波动在第一期只受自身波动的影响，孔子学院总数对贸易出口总额波动的冲击(即对预测误差的贡献度)在第二期才显现出来，且这种冲击相对于其出口总额自身的影响非常微弱，此后呈现逐步增强态势。但从第4期开始，冲击影响逐步减小，在第八期之后趋于平稳，稳定在66.5%左右。说明孔子学院对我国出口贸易有着重要的影响。而出口额对孔子学院的影响较小，虽然影响程度在缓慢增加，但与孔子学院自身的影响相比非常微弱。