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user: 5. 实证检验与结果分析 5.1. 基准检验结果 将总体样本进行基准回归，如表1所示，第一列采用OLS回归，第二列加入了年份固定效应(RE)，第三列加入了国家固定效应(FE)，第四列为同时控制年份效应和国家效应后并加入出口滞后项，为LagDV模型。 Table 1 Benchmarkin pool 年份固定RE 国家固定FE LagDV Student 0.078 *** (4.807) 0.083 *** (6.13) 0.027 *** (2.49) 0.008 (0.773) GDP 0.844 *** (20.97) 0.715 *** (20.47) 1.866 *** (55.71) 0.310 *** (5.723) Distance −0.424 *** (−6.06) −0.384 *** (−6.56) Area −0.019 (−0.698) −0.022 (−0.999) contig 0.838 *** (5.751) 0.594 *** (4.813) population 0.142 *** (3.806) 0.241 *** (7.568) 0.030 (0.134) 0.210 (0.954) IGDP 0.631 *** (9.278) 0.463 *** (7.912) 0.896 *** (15.14) 0.187 *** (3.323) inflation −0.113 *** (−2.62) −0.112 *** (−2.95) −0.035 ** (−2.03) 0.002 (0.147) Export(−1) 0.669 *** (23.439) 常数 2.647 *** (16.34) 2.772 *** (20.42) −0.889 *** (−7.9) 0.572 *** (4.563) R 2 0.84 0.89 0.99 0.99 样本数 673 673 687 643 表1. 基准检验 注： *** 表示在1%水平下显著， ** 表示在5%水平下显著， * 表示在10%水平下显著，圆括号内表示t值。 表1的回归结果显示，引力模型OLS回归估计中，核心解释变量student的系数显著为正，表明中国出国留学人数越多越能够促进中国出口贸易的发展，且中国出国留学人数每增加1%会带动中国出口增加0.078%。贸易伙伴的经济总量(GDP)和人口(population)越多，以及通货膨胀率(inflation)越低，中国出口增长越快。此外，贸易伙伴的进口依存度(IGDP)越高，中国出口增长也越快。随着固定效应的加入，R 2 有所增大，且以上解释变量的系数符号并没有发生变化，除了人口变量，其余均保持了应有的统计显著性。主要解释变量student的系数虽有大小变化，但还是显著为正，这在一定程度上表明本模型估计的稳定性。加入出口滞后一阶(export(−1))，与普通面板回归相比，回归拟合度有所提升，且主要解释变量的系数虽然变得不再显著，但依旧为正，这进一步证实了前文分析，中国海外留学有助于中国出口贸易的发展。如前文所述，国家效应和年份效应可以控制“多边价格阻力”，出口滞后一期控制可能产生的内生性问题，因此，本文更为认同LagDV模型的回归结果，即海外留学对中国出口贸易并没有产生显著的促进作用，由于加入了出口滞后项而导致海外留学生系数不显著，这表明当期出口贸易更容易受到前一期出口贸易的影响，出口贸易具有一定的依赖性。 5.2. 分样本检验：按留学生人数规模分组检验 全样本的总体回归估计结果显示，海外留学能够促进中国出口贸易的发展，为进一步探讨这种促进作用是否会随着海外留学生的规模大小而发生变化，按海外留学生规模的均值分组，将小于或等于海外留学生规模均值的组定义为海外留学生规模较小组，另一组则为海外留学生规模较大组。 分组回归结果如表2所示，海外留学对出口贸易的影响不能一概而论。LagDV模型显示，在海外留学生规模较小组中，student回归系数虽不显著，但显示为负；而在规模较大组中，student的系数在10%的显著水平为正，且海外留学生的数量每增加1%，中国出口贸易会增加0.019%。这主要是由于出国留学生规模的不断扩大所形成的网络效应造成的结果，这种扩大的社会网络会降低出口贸易的信息收集成本和贸易的不确定性，进而促进出口贸易。相对海外留学生规模较小组，难以形成这种社会网络效应而使得贸易促进机制失灵。 Table 2 Inspection by the size of foreign student pool 国家固定FE 年份固定RE LagDV Less Student 0.160 *** (0.016) 0.004 (0.318) 0.106 *** (4.030) −0.002 (−0.137) GDP 1.094 *** (17.32) 1.875 *** (51.11) 0.853 *** (15.61) 0.204 *** (2.499) IGDP 0.562 *** (6.483) 0.818 *** (9.962) 0.595 *** (8.269) 0.129 * (1.618) population −0.097 * (−1.623) −0.724 *** (−3.7) 0.107 ** (2.125) 0.581 ** (1.969) More Student 0.208 *** (7.50) 0.062 *** (4.210) 0.165 *** (6.687) 0.019 * (1.452) GDP 0.703 *** (14.28) 1.721 *** (27.85) 0.566 *** (12.90) 0.413 *** (5.553) IGDP 0.610 *** (5.785) 1.079 *** (13.97) 0.354 *** (3.774) 0.285 *** (3.328) population 0.236 *** (4.656) 2.570 *** (5.607) 0.351 *** (7.883) −0.374 (−0.877) 表2. 按留学生规模大小检验 注： *** 表示在1%水平下显著， ** 表示在5%水平下显著， * 表示在10%水平下显著，圆括号内表示t值。 5.3. 分样本检验：按国家收入高低进行检验 一般而言，经济发展水平较高的国家会对教育进行更多的投资，高等院校会获得更多的经费支持、拥有更好的教学设施以及更高端的研究机构等，进而吸引大量的留学生。另一方面，经济发展水平较高的国家，往往市场会趋于饱和状态，市场开发挖掘的潜力不大。那么，中国海外留学生对中国向经济发展水平较高国家的出口拉动作用有多大呢？本文基于经济发展水平，根据世界银行2005年公布的收入分组标准对样本国家进行分组：高收入国家、中高收入国家、中低收入和低收入国家 2 ，分别估计中国海外留学对中国出口贸易的作用。 由表3回归结果可以看出，三种收入水平国家样本中，中国海外留学生对中国出口的拉动作用均不显著，但系数大小有区别。高收入国家组student的系数最小，其次是中低收入和低收入国家组，中高收入国家student的系数最大，这可能与市场潜力大小有关。高收入国家市场开发悠久、市场趋于饱和状态，市场挖掘潜力小；而中低收入和低收入国家由于人均国民收入过低，可支配收入少，购买力低；中高收入国家则居中，由于经济发展不充分，市场潜力较大，加之，人均国民收入不算太低，拥有一定的购买力，因此，中国海外留学生对中国向中高收入国家的出口拉动作用最大。 Table 3 Tested by country’s incom pool 国家固定FE 年份固定RE LagDV High−income Student 0.175 *** (8.541) 0.065 *** (4.712) 0.157 *** (10.10) 0.003 (0.279) GDP 0.604 *** (9.325) 2.062 *** (30.203) 0.430 *** (8.150) 0.532 *** (5.663) IGDP 0.603 *** (5.370) 1.186 *** (13.001) 0.344 *** (3.712) 0.148 ** (1.808) population 0.305 *** (5.083) 1.187 *** (2.332) 0.487 *** (9.919) −1.089 *** (−2.618) Middle and high income Student 0.172 *** (4.793) 0.026 * (1.313) 0.166 *** (5.607) 0.018 (0.756) GDP 1.447 *** (14.50) 1.977 *** (37.86) 0.442 *** (2.920) 0.467 ** (2.185) IGDP 0.596 *** (3.983) 0.403 *** (3.451) 0.852 *** (5.900) 0.062 (0.677) population −0.689 *** (−5.6) −0.580 * (−1.391) 0.242 * (1.564) 0.416 (0.824) Middle and low and low income Student −0.154 *** (−3.438) −0.024 (−1.115) −0.115 *** (−2.94) 0.012 (0.452) GDP 1.493 *** (13.401) 1.761 *** (30.159) 0.945 *** (7.336) 0.445 *** (3.277) IGDP 0.976 *** (6.384) 0.906 *** (6.978) 0.926 *** (7.104) 0.381 *** (2.610) population −0.467 *** (−4.682) −0.420 (−1.024) −0.020 (−0.186) −0.200 (−0.420) 表3. 按国家收入高低检验 注： *** 表示在1%水平下显著， ** 表示在5%水平下显著， * 表示在10%水平下显著，圆括号内表示t值。