1. 引言
近年来中非致力于构建命运共同体，双方在政治、经贸、文化等领域展开了深入的交流与合作，关系日益紧密。中非出口贸易额占中国对外出口的份额逐年增加，由2006年的2.75%增加至2017年的4.19%，中国已成为非洲地区第一大贸易伙伴国。文化作为我国“走出去”发展战略的桥梁和纽带，不仅能让非洲人民更好的了解中国，而且对我国与各国贸易往来的发展具有重要影响。孔子学院1作为我国文化输出的集中表现，自2004年创办至今，已有14个春秋，现已广泛分布于世界146个国家(地区)，得到世界各国的普遍接受和认可，成为传播中华文明的重要途径。通过整理建有孔子学院国家的贸易数据发现，2006年中国对非洲拥有孔子学院的41个国家的出口总额为235.2亿美元，至2017年上涨至826.7亿美元，且数据在逐年上升。一个是最大的发展中国家，一个是发展中国家最集中的大陆，中国与非洲，相隔万里，却相知相交，加强与非洲文化交流和贸易合作显得尤为重要。文化输出和商品输出同时作为我国“走出去”的重要内容，二者之间是否存在一定的内在联系？中华文化的传播能否推动我国出口贸易的发展？这是新时期需要考虑的重要问题，也是一个非常值得研究的话题。因此，本文试图通过分析孔子学院在非洲41个国家的发展历程，研究商品输出和文化输出之间的关系，通过对中国在非洲设立的孔子学院数量和出口增长效应进行实证检验，以期为提高中非乃至世界各国的贸易合作的实施提供科学的理论依据和有价值的决策参考，加速我国从“贸易大国”向“贸易强国”的转型。
影响出口贸易的因素众多，现有文献主要侧重于分析经济、制度、地理距离等传统因素对出口贸易的影响，很少有学者考虑文化因素对出口贸易的影响。通过梳理现有不多的文化对贸易影响的相关文献发现，学者们主要从文化差异、文化距离等角度来分析文化对出口贸易的影响。臧新等(2012)、黄玖立等(2015)、李青等(2016)认为，两国文化的相似程度是文化出口中最具决定性的因素。如共同的殖民经历、宗教信仰、文化风格会对商品需求产生积极影响，反之会产生“文化折扣”现象，不利于出口贸易的发展 [1] [2] [3]。王洪涛(2014)发现属于同一文化圈的国家(地区)双方交易成本较低也很容易达成协议，相反，文化差异较大会阻碍双边贸易的发展 [4]。自Hofstede (1983)提出“文化四维度学说”，万伦来、高翔(2014)使用扩展的贸易引力模型研究文化、地理与制度三重距离对中国进出口贸易的影响，得出较大的文化距离会阻碍出口贸易，綦建红等(2012)、田晖(2015)、高一鸣等(2017)、马佳羽等(2018)、汤春玲等(2018)也得出相似结论 [4] - [11]。但曲如晓等(2010)认为文化差异可以增加生产产品的品种，扩大消费者的选择范围，对出口贸易有正向影响 [12]。60多年来，中非心手相连，结下了兄弟般的情谊，中国对非贸易也逐渐引起了社会各界的关注 [13] [14]，学术界对于中国对非贸易研究大多集中于贸易特点和贸易结构效应等方面。如张小峰等(2010)、张哲等(2012)通过回顾中非经贸的发展历程，总结出中非经贸的阶段特征，发现中非贸易规模和地位已逐步提高，贸易伙伴集中以及贸易结构进出口呈不同变化趋势 [15] [16]；韩彩珍等(2018)通过建立计量模型，发现中国对南部非洲经济援助极大影响中国对非贸易 [17]；田泽等(2015)运用混合回归模型对各国投资环境重分类，得出中国对非洲直接投资贸易具有显著的正效应，而空间距离呈现明显的负效应 [18]；张春宇等(2018)选用引力模型，将投资与贸易联系起来，也得出了类似结论 [14]。
从现有研究成果来看，大部分学者从传统要素的角度研究出口贸易，而对文化因素和出口贸易关系的研究文献很少，通过挖掘为数不多的关于文化和出口之间关系的文献发现，主要从文化差异和文化距离两个方面进行研究，且多数研究关注文化因素对于出口贸易增长的静态的影响，未对引入文化因素之后的出口贸易增长模型给出透彻的分析，不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明 [19]。而VAR就是一种用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型，它是一种不以具体的经济理论为基础的多变量时间序列模型。该模型把各变量的当期值作为被解释变量，选取若干滞后期作为解释变量，所有变量都具有等同地位，可以得出各变量之间的动态关系，从而很好的弥补了现有一些贸易研究的不足。基于此，本文通过搜集2006~2017年我国在非洲41个国家设立的孔子学院数量和对其出口贸易总额的时间序列数据，以孔子学院作为我国文化输出的代理变量，建立孔子学院与出口贸易额的VAR模型，运用协整检验、脉冲响应函数、方差分解等方法分析孔子学院与出口贸易额的内在联系、互动机制和动态关系。为中对非乃至世界各国贸易合作的实施提供科学的理论依据和重要的决策参考，对我国“走出去”战略更好的实施，扩大中华文化的国际影响力和提高我国的国家软实力具有重要的现实意义。
2. 模型构建与数据来源
2.1. VAR模型构建
现有相关文献多数运用经济计量模型研究经济、制度、地理距离等因素对出口贸易的影响。传统的经济计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型 [20]。而文化对贸易的影响是潜移默化的，本文通过构建不以具体经济理论为基础的VAR模型来分析中国对非建立的孔子学院数量与中国对非出口贸易额之间的长期关系以及短期动态调整。一般称满足下列向量随机差分方程{Xt}，
为p阶向量自回归过程。
(1)
其中，
为向量白噪声过程，C为n维的常数向量，
为n阶参数矩阵。
2.2. 数据来源
本文在以下分析中，样本选择为2006~2017年中国在非洲41个国家(埃及、博茨瓦纳、津巴布韦、喀麦隆、肯尼亚、卢旺达、马达加斯加、南非、尼日利亚、苏丹、利比里亚、摩洛哥、马里、多哥、贝宁、埃塞俄比亚、突尼斯、赞比亚、坦桑尼亚、塞内加尔、莫桑比克、布隆迪、塞拉利昂、加纳、纳米比亚、刚果(布)、科摩罗、塞舌尔、厄立特里亚、马拉维、安哥拉、乌干达、赤道几内亚、佛得角、莱索托、科特迪瓦、几内亚、毛里求斯、刚果(金)、冈比亚、加蓬)建立的孔子学院总数以及对这41个国家的出口总额，共计12个年度的时间序列数据。出口总额和孔子学院总数分别用TEXP和TCI表示。其中，2006~2016年的出口总额数据源于《中国统计年鉴》整理所得，2017年的出口总额取自中华人民共和国海关总署网站的《统计月报》，为了消除价格因素的影响，本文以2006年为基期的我国居民消费价格指数(CPI)对出口总额原数据进行调整，得到真实的出口总额；2006~2017年的孔子学院总数来自国家汉办官网。数据的处理及分析均使用Eviews8.0软件。
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 variable
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 test
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。
(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 model
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。
(3)
(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。
Figure 1. Unit circle and characteristic root
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 periods
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。
蓝线表示脉冲函数变化曲线,红线代表置信区间。
Figure 2. Impulse response curves of total Confucius institutes (classrooms) and total exports
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。
4. 结论与建议
本文采用VAR模型研究了我国在非洲41个国家所建立的孔子学院总数与对非41国出口总额的动态关系，得出以下结论：孔子学院总数是出口总额波动的格兰杰原因，反之不成立；脉冲响应分析表明，给孔子学院总数一个单位冲击，出口总额会出现较大波动响应，说明前期出口总额受孔子学院总数变动的影响较大，但之后效用逐期递减，在20期时趋近于0；方差分解表明，孔子学院总数主要受其自身贡献率影响，而孔子学院总数从第二期就对出口总额有一定的方差贡献率，并随着时间的推移最终约保持在66.5%。综上，孔子学院总数波动对出口总额波动具有显著影响，因此为扩大我国出口贸易额，本文提出以下建议：
Table 5. Variance decomposition table
表5. 方差分解表
第一，找准契机，因地制宜的建立孔子学院。孔子学院在美洲和欧洲的分布相对集中，而在非洲的分布相对分散。虽然非洲设有孔子学院的国家较多，孔子学院数量也在逐年增加，但与其他洲相比孔子学院数量一直位于序列末端，仅为美洲拥有孔子学院数量的11%。因此，需要因地制宜的建立特色孔子学院，根据不同地区的文化差异，开展一系列当地比较喜欢、更易接受的文化活动。为我国文化创造更多与他国文化的碰撞机会。如在非洲，创办不同层次的孔子学院是消除文化交流困难的最为有效的途径。让孔子学院教育扩展到中小学，同时，培养对中国有感情的在华留学生，制定相关优惠政策鼓励中国大型企业吸纳非洲人才。
第二，突出优势，创建高效的语言服务平台。出于一定的历史、政治因素，一直以来，中国与非洲有着良好的外交关系，中国文化对非洲有着巨大的感召力，据统计，截至2017年中国已经在非洲41国开设孔子学院。虽然到目前为止非洲拥有的孔子学院较少，但非洲有着庞大的人口优势，历来与中国交往密切。因而，可以以文化包容与融合为切入点，挖掘我国优质文化资源，并与非洲各个国家的文化找到契合点，构建相应的语言服务体系，推动文化交流，增强文化亲和力，扎实做好与各国的文化交流与合作，增进相互理解和好感，在交流中传播、在继承中发展。同时，还应促进我国与各国的文化贸易，提升文化生产力，为国际贸易发展提供载体。
第三，补齐短板，宣传中国声音。至今，非洲仍有18个国家(地区)未建立孔子学院，说明中华文化对这些国家(地区)的吸引力还不太强烈。因此，在中华文化传播方面，应拓宽宣传渠道，在传统媒体的基础上，充分发掘手机短信、微信、网络、数字电视等新兴媒体以及巴士地铁、户外广告等新兴广告形式的作用，充分挖掘出当地人民喜欢的人文历史、节庆活动、故事传说，用社会人文魅力找到共同的文化诉求点，追求文化重叠共识。在对外经济贸易方面，进一步提高对外开放水平，强化对外经济贸易，以贸易利益为突破口带动文化交流，以文化交流为契机，让我国产品和企业更好的走出国门。
NOTES
1孔子学院包括孔子学院和孔子课堂，下文同。