中国吸引留学生来华的影响因素研究-基于中国与全球172个国家双边数据的实证分析_3

1、    中国吸引留学生来华的影响因素研究基于中国与全球172个国家双边数据的实证分析    摘要：利用中国与全球172个来源国留学生跨国流动数据，从经济因素、教育质量因素、社会文化因素和教育政策因素四个方面，我们实证分析了中国吸引来华留学生的影响因素。研究发现，从整体上来看，中国与来源国经济发展水平差异、经贸联系是促进来华留学生流入的重要经济因素；奖学金政策、教育合作政策、学历学位互认政策是促进来华留学生流入的重要教育政策因素；中国高校教育质量是促进来华留学生流入的重要教育质量因素；中国与来源国之间的地理距离、移民网络、语言相似性是影响来华留学生流入的重

2、要社会文化因素。社会文化因素中的“两国语言相似性”和“移民网络”、教育政策因素中的“中国政府奖学金支持力度”、教育质量因素中的“中国高校教育质量”是吸引博士和硕士层次留学生来华的重要因素。因此，今后国家政府要继续充分发挥“中国政府奖学金”的作用，高度重视在国内加大非英语语言的推广力度，加强与重点国家双边移民网络的构建，提高中国高校教育质量，从而推动来华留学事业发展。关键词：来华留学生，教育政策，社会文化，教育质量，中国政府奖学金本文系国家自然科学基金2018年度面上项目“国际人才跨国流动及其经济效应研究”(项目编号：71773008)的研究成果。吸引国际人才是中国政府新的国家重大战略。在各类国

3、际人才中，吸引留学生更是受到了中国政府的高度关注。2010年，中国教育部出台的“留学中国计划”提出，到2020年我国要成为亚洲最大的留学目的国。其后，国家颁布了一系列与吸引留学生有关的政策和发展规划。到2015年，中国吸引的留学生超过37.7万人次，连续多年成为继美国和英国之后全球第三大留学目的国，中国也是全球八大留学目的国中唯一的发展中国家1，成为吸引留学生的“新极点”。2可见，中国作为发展中国家，在吸引留学生方面具有独特性。因此，本文结合中国国际高等教育的实际特点，在经济因素、教育质量因素以及社会文化因素三个视角的基础上，将中国教育政策因素纳入已有分析框架，利用20032014年中国与全球

4、172个来源国双边数据(由于数据的发布存在滞后问题，因此，本文考查的时间范围截止到2014年)，实证分析中国吸引留学生来华留学的影响因素，剖析中国吸引留学生的成功经验，为今后我国进一步扩大来华留学生教育规模、优化来华留学生结构提供政策指导。一、文献综述在过去几十年间，留学生流动规模迅速扩大，同时，留学生流动轨迹也发生了改变。具体来说，留学生流动模式逐渐由发展中国家流向发达国家、次要发达国家流向主要发达国家的单向流动转变为发展中国家和发达国家间的人才循环。3因此，越来越多的学者开始关注留学生跨国流动的动因问题。从已有研究来看，大部分学者是在推拉模型框架下(push-pull framework)

5、，考察留学生来源国“推力”因素和留学生留学目的国“拉力”因素对留学生流动的影响。哈森(hazen，h. d.)和艾伯茨(alberts，h. c.)以调查问卷的形式，研究了留学生毕业后选择留在美国或回国的影响因素，发现经济因素和专业因素是促使留学生留在美国的影响因素，而个人因素和社会因素会促使留学生回国。4拜内(beine，m.)等学者利用13个oecd国家的留学生数据进行研究，发现距离、语言相似性、生活成本等因素会显著影响留学生，学费对留学生影响并不显著，高校质量等目的国特征变量会显著促进留学生流入。5卡鲁索(caruso，r.)和德维特(de wit，h.)利用19982009年欧洲国家间

6、留学生流动数据进行研究，发现学生的人均支出、目的国开放程度和目的国人均gdp是影响留学生流动的重要经济因素，目的国社会安全水平是影响留学生流动的重要制度因素。6阿哈默德(ahmad，s. z.)和布坎南(buchanan，f. r.)以访谈形式，研究了吸引留学生流入马来西亚的拉力因素，发现目的国高校质量是影响留学生流入最为重要的因素，较低生活成本和学费、安全的社会环境、稳定的政府、现代化基础设施、相似的文化和宗教信仰、免受歧视等因素是影响留学生到马来西亚留学的主要拉力因素。7塔哈(taha，n.)和科克斯(cox，a.)以英国高校留学生为例，通过案例研究发现，语言、文化等国家因素是影响留学生网

7、络形成的重要因素，但这种影响并不具有持续性，留学生之间跨文化互动、社会实践及工作导向则会影响留学生网络的演变。8卡利南(cullinan，j.)和达根(duggan，j.)以爱尔兰为例，研究学校特征对留学生流动的影响，结果表明，除了距离等宏观因素会对留学生流动产生重要影响之外，学校规模、是否为男女生混合学校等因素也会对留学生流动产生十分重要的影响。9总的来看，学者们对留学生跨国流动动因问题进行了研究，为本文研究提供了借鉴。但是，已有研究还存在一定的不足。第一，从研究对象来看，已有文献多以发达国家(地区)作为研究对象，如美国、英国、oecd等，分析了留学生流入发达国家及其在发达国家之间跨国流动的

8、影响因素，而针对发展中国家特别是中国的专门研究比较少，特别是定量分析的相关研究更少；然而，发展中国家与发达国家在教育质量、经济发展水平、社会服务等方面的差异性，导致已有研究结论难以为发展中国家发展留学事业提供理论指导，更加凸显了针对中国研究的重要性。第二，从研究视角上来看，已有研究对比分析了不同类型来源国对留学生跨国流动动因的影响，但没有考虑不同类型留学生跨国流动动因的差异性，本文考察了学历寻求型、非学历寻求型学生、不同学历层次学生跨国流动的影响因素。第三，从研究框架来看，已有研究主要关注经济因素、教育质量因素、社会文化因素对留学生流动的影响，几乎没有考虑目的国教育政策因素对留学生跨国流动的影

9、响，本文构建了教育政策因素的指标体系，实证分析了教育政策因素的作用，拓展了影响因素分析框架的维度。第四，从研究方法上看，大多数文献基本都是简单的案例分析、统计分析，没有采用先进的计量经济学方法，采用计量经济学方法的少部分文献忽略了计量模型中可能存在的内生性问题，从而影响实证研究结果的可靠性、科学性。基于此，本文利用中国与全球172个来源国双边留学生数据，利用计量经济学方法，实证研究了中国吸引留学生流入的影响因素，重点考察了教育政策因素在促进留学生到中国留学的作用，此外，本文进一步从来源国类型、留学生类型(学历生与非学历生、奖学金与非奖学金留学生)、留学生学历层次等角度进行多方面的对比分析。二、

10、研究设计(一)计量模型构建本文借鉴拜内(beine，m.)等10、卡鲁索(caruso，r.)和德维特(de wit，h.)11的做法，构建如下计量模型：lnforeign_studentcjt=0+xcjt+zct+t+cjt在该模型式中，0为常数项；xcjt表示t时期影响j国留学生流入中国c的双边影响因素的集合；zct表示t时期影响留学生流入中国c的目的国特征变量集合；t表示时间固定效应；cjt为随机扰动项。1.被解释变量被解释变量为t时期j国到中国c的留学生流入量(lnforeign_studentcjt)。为了对比不同类型来源国来华留学生、不同类型来华留学生、不同学历层次来华留学生影响

11、因素的差异性，本文同时选取以下五组变量作为被解释变量：第一，发达国家留学生和发展中国家留学生流入量；第二，“一带一路”沿线国家留学生和非“一带一路”沿线国家留学生流入量；第三，学历留学生和非学历留学生流入量；第四，博士留学生、硕士留学生、本科留学生和专科留学生流入量；第五，中国政府奖学金留学生和非奖学金留学生流入量。2.解释变量本文从经济因素、社会文化因素、教育质量因素和教育政策因素四个方面，选取以下变量作为解释变量。从经济因素角度，本文选取以下三个变量作为解释变量。其一，中国与来源国人均gdp之比(pgdp_differcjt)。本文以中国与来源国人均gdp之比()反映两国之间的工资差异。两

12、国之间工资差异越大，潜在学生移民所面临的经济激励越强。12其二，中国与来源国之间的商品贸易总额(lntradecjt)。本文以中国与来源国之间进出口商品贸易总额反映两国之间的经贸联系。一般来说，经贸往来能够降低留学生在两国之间流动的信息成本，两国之间进出口商品贸易总额越大，越有利于来华留学生流入。13其三，中国与来源国之间的双边汇率(exchange_ratecjt)。本文以一单位人民币所能兑换外国货币的数量反映两国之间的汇率水平。人民币对外币汇率越高，会提高来华留学生学习成本和生活成本；留学成本越高，越不利于来华留学生流入。14从教育质量因素角度，本文选取以下三个变量作为解释变量。其一，中国

13、高校教育质量(rank500ct)。本文以shanghai ranking top 500中中国高校占比衡量中国高等教育质量。选择该指标的原因在于以下两方面。首先，shanghai ranking对全球各高校质量的衡量方法是一致的，该指标体现了中国高校在全球声望水平，从而具有较强的可对比性；其次，shanghai ranking为留学生所熟知，是其选择留学目的国重要参考标准。15其二，中国高等教育生师比(pupil_teacherct)。本文以中国高等教育生师比衡量我国对高等教育的师资投入。中国高等教育生师比越高，每名专任教师需要承担更多的教学任务，不利于保证中国高等教育教学质量。16其三，高

14、等教育支出占政府总支出的比重(expenditurect)。本文以高等教育支出占中国政府总支出的比重衡量我国对高等教育的资金投入。该指标越大，表示中国政府对国内教育越为重视，教育投入越多，越有利于改善中国国内教育环境、科研条件，从而有利于吸引来华留学生流入。17从社会文化因素角度，本文选取以下三个变量作为解释变量。其一，双边地理距离(lndistancecj)。一般来说，双边地理距离越远，两国之间的文化差异可能就越大。文化差异越大，移民成本就越高，对于非文化寻求型的留学生来说，较高的移民成本会削弱留学生来华留学的倾向性。18其二，中国与来源国语言相似性(languagecj)。两国的语言相似性

15、越高，它们文化的相似性就越高，移民沟通成本就越低，国际移民的适应性就比较强，越有利于来华留学生适应中国国内学习和生活环境。19其三，双边移民网络(lnimmigrantcj，2000)。本文以中国与来源国双边移民存量衡量移民网络规模。双边移民网络越强大，两国间的文化越相似，越有利于吸引对方国家的留学生，此外，国际移民通过向其母国留学生提供留学信息，从而影响母留学生对留学目的国的选择。中国与其他国家间的双边移民网络规模越大，越有利于吸引留学生来华。20从教育政策因素角度，本文结合中国吸引来华留学生政策的基本情况，选取以下三个变量作为解释变量。其一，是否签订了双边教育合作协议(corporatio

16、ncjt)。如果在第t 年中国与来源国j签订了双边教育合作协议，虚拟变量取值为1；反之，取值为0。中国与来源国之间签署的教育合作协议，可以有力地推动双边人员交流和信息交流，为两国在教育领域内的合作与交流提供政策支持。其二，是否签订了双边学历学位互认协议(qualificationcjt)。如果在第t年中国与来源国j签订了双边学历学位互认协议，虚拟变量取值为1；反之，取值为0。由于来源国和目的国学历学位结构存在差异，留学生在中国取得的学历学位证书的认可度是影响来华留学的重要因素。双边学历学位互认协议目的在于，推动两国间的学生和专业人员流动，便于学生到对方国家的高等教育机构继续学业。其三，中国政府

17、奖学金政策支持力度(scholarshipcjt)。本文以各来源国中国政府奖学金留学生数占当年中国政府奖学金留学生总数的比重()衡量中国对各来源国留学生奖学金政策的支持力度。中国政府奖学金政策支持力度越强，来华留学成本越低，越有利于该国来华留学生规模扩大。(二)数据说明本文考察的时间范围为20032014年，来华留学生来源国涉及全球172个国家和地区。本文所使用的中国双边留学生数据来源于中国教育部国际合作与交流司内部材料来华留学生简明统计。本文根据中国教育部国际合作与交流司公布的各类相关文件，手动搜集、整理了中国与来源国签订的双边教育合作协议、双边学历学位互认协议等相关数据。其余数据主要来源于

18、世界银行、联合国贸易数据库、cepii等网站。三、实证结果及分析(一)基于全部来源国的视角本文首先利用20032014年来自全球172个国家和地区的来华留学生数据，实证分析来华留学生的影响因素。表1是实证结果。从表1可以看出，经济因素、社会文化因素、教育质量因素和教育政策因素均是影响来华留学生的重要因素。表1 来华留学生影响因素的整体回归结果模型(1)模型(2)模型(3)模型(4)模型(5)pgdp_differ0.1308*0.0967*0.1339*0.1426*0.1086*(10.52)(9.14)(10.65)(11.67)(10.27)lndistance-0.5834*-0.21

19、01*-0.5836*-0.5741*-0.2219*(-7.06)(-2.70)(-7.11)(-6.82)(-2.86)lnimmigrant0.2608*0.2370*0.2628*0.2414*0.2268*(14.12)(14.59)(14.22)(13.30)(13.95)language-0.6721*-0.4635*-0.7057*-0.6383*-0.4768*(-4.67)(-3.51)(-4.85)(-4.48)(-3.57)lntrade0.4124*0.3364*0.4119*0.3935*0.3271*(20.20)(18.26)(20.18)(19.22)(17.79)exchange_rate0.0004*-0.00010.0004*0.0004*-0.0001(3.34)(-1.08)(3.43)(3.79)(-0.46)rank5000.1541*0.1902*0.1498*0.1448*0.1790*(3.01)(4.12)(2.94)(2.93)(3.98)pupil_teacher-0.2470-0.2689-0.2492-0.2315-0.2594(-0.97)(-1.17)(-0.99)(-0.95)(-1.16)expenditure-0.0991-0.0718-0.1005-0.0972-0.072