語言文化對“一帶一路”沿線各國雙邊貿易的影響

俞路

摘 要：“一帶一路”已經成為我國對外貿易發展的重要戰略方向，而“一帶一路”沿線各國橫跨整個歐亞非大陸，國家、民族眾多，各國之間的經貿往來必然存在著一定的文化障礙。因此，本文基于引力模型，使用CEPII數據庫中的各語言指數來分析語言因素對“一帶一路”沿線各國總體雙邊貿易和不同產品類型貿易的影響。實證研究結果表明，直接溝通能力（共同口語）對“一帶一路”總體雙邊貿易影響最大，其他因素按影響的重要程度排序依次是民族聯系（共同民族語言）、官方支持下的間接溝通能力（共同官方語言）和民間間接溝通能力（語言相近性）。同時，語言對“一帶一路”不同產品類型貿易的影響隨著產品復雜度提高而提高。對于低差異化產品而言，由于附加值較低，其依賴于低成本的溝通，語言的重要性最低。對于中差異化產品，語言的重要性有所提升。而對于高差異化產品而言，共同民族語言所體現出的民族聯系和信任度對“一帶一路”高差異化產品的貿易影響最大。其他依次是共同口語、共同官方語言和語言相近性，這些都反映出語言因素對“一帶一路”高差異化產品貿易的重要性。

關鍵詞：語言指數；擴展引力模型；“一帶一路”

中圖分類號：F119.9 文獻標識碼：A

0 引言

2013年9月和10月，中國國家主席習近平在出訪中亞和東南亞國家期間，先后提出共建“絲綢之路經濟帶”和“21世紀海上絲綢之路”（以下簡稱“一帶一路”）的重大倡議，得到國際社會高度關注。在現今的全球化多邊時代，重啟新時代的絲綢之路具有重要的意義，共建“一帶一路”將促進亞非歐沿線各國經濟要素有序自由流動、資源高效配置和市場深度融合，共同打造開放、包容、均衡、普惠的區域經濟合作架構。古代絲綢之路由亞非歐之間的雙邊貿易而興起，因此建設“一帶一路”經濟帶的重點首先應當是貿易互通。但是由于“一帶一路”沿線各國橫跨整個歐亞非大陸，所經國家眾多，地理、民族、文化等差異極大，各種社會歷史文化因素相互交織在一起，整體上體現出極為復雜的國情民意，各國之間的經貿往來存在著一定的社會文化障礙。

而語言作為一種重要的社會文化因素對“一帶一路”雙邊貿易必然產生重要影響。在歷史上，很多帝國的興起同時伴隨著領土的擴張和語言的傳播，語言對于各國間的貿易和其他往來帶來了極大的便利。而我國關于語言對貿易影響的研究就目前來說還比較少，因此，研究語言對“一帶一路”雙邊貿易的影響具有重要的現實意義。

本文將“一帶一路”沿線各國（圖1）作為研究對象，致力于探索語言與雙邊貿易之間的關系。在此分析過程中，也結合了一些其他的社會文化因素，如宗教、法律制度、殖民關系等等。此外，本文運用貿易引力模型來研究雙邊貿易影響因素，它能夠精確地衡量各種因素對國際貿易的影響程度。近年來已有大量的國內外學者采用引力模型來分析各種因素對不同區域、不同條件、不同類型國際貿易的影響[1-4]。與現有文獻相比，本文的貢獻在于兩個方面：一是在較為嚴謹的定量研究范式下，分析語言、殖民地聯系、共同法律制度、共同宗教、共同貿易協定等社會文化因素對“一帶一路”各國雙邊貿易的影響。在以往有關國際貿易的研究中，這往往是被忽略的，僅有少量文獻對此進行了研究。二是在現有語言對雙邊貿易影響的研究中，由于語言測度的復雜性及難度，通常采用兩國是否采取共同的官方語言來分析語言對雙邊貿易的影響。顯而易見，這樣不足以完全反映語言差異對貿易的影響。因此，本文通過CEPII的各國語言數據庫中的四種語言指數來綜合分析語言對“一帶一路”各國貿易的影響，這四種指數分別是共同口語、共同民族語言、共同官方語言和語言相近性，直接溝通的能力、民族聯系和信任度、官方支持的間接溝通能力以及民間通過翻譯的間接溝通的能力等因素都在這幾種語言指數中得到反映。

1 模型與數據說明

1.1 擴展的引力模型

對于國家間的貿易影響因素的研究大多基于引力模型。引力模型認為兩國之間的貿易量與兩國的GDP成正比關系，而與兩國的距離成反比關系，模型相對簡單，而且對現實具有較高的解釋度[5]，因此成為國際貿易流量的主要實證研究工具。但是，由于引力模型缺乏理論基礎，受到了很多學者的質疑。Anderson基于CES壟斷競爭模型從理論上推出多邊貿易阻力模型，使得貿易引力模型在理論上得到了肯定[6]。多邊貿易阻力模型基于各國具有CES不變替代彈性，其具體形式如下：

其中，Mij為i國到j國的出口金額，Yi和Yj分別為兩國的GDP，Yw為世界的GDP，Tij代表i國到j國的冰山運輸成本，為差異化商品之間的替代彈性（大于1），Pi和Pj分別為兩國的綜合物價指數。Tij包含了阻礙國家間貿易的各種因素，包括自然障礙和人為障礙，自然障礙即兩國間距離，人為障礙包括關稅和非關稅貿易壁壘及文化差異等眾多內容，其中有些因素如距離可以定量，而有些因素只能定性分析（取虛擬變量）。因此，可將Tij分解為下式：

其中，為Di為兩國間距離和其他可以定量的m個因素，而Vij為無法定量而取虛擬變量的n個因素，兩邊取自然對數后，m為相應因素的彈性，而k為半彈性。

本文重點關注社會文化因素對“一帶一路”各國雙邊貿易的影響，因此經過取對數并重組后，本文所采取的引力模型如下所示：

式中，Mij為兩國間貿易金額，0為截距項，其中包括了Yw的影響；cZct為不同年份各國的固定效應（即國家/時間固定效應），其反映了不同時間各國特定因素的影響，當然其中也包含Yi、Yj、Pi、Pj的影響；為隨機誤差項。其他變量中COL為共同官方語言，CSL為共同口語，CNL為共同民族語言，LP為語言相近性，Dist為兩國距離，Adjacency為兩國是否邊境相鄰，Excol為兩國是否曾經具有殖民關系，Comcol為兩國是否曾經是同一個宗主國的殖民地，Comleg為兩國是否具有相同的法律體系，Comrel為兩國是否具有相同的宗教信仰，CIS為兩國是否同屬于獨聯體成員國，ASEAN為兩國是否同屬于東盟成員國。endprint

1.2 語言變量說明

式（3）中CEPII語言數據庫的創立者Melitz和Toubal對各語言指數的定義如下：共同官方語言（COL）為虛擬變量，如果兩國具有共同的官方語言為1，否則為0；共同口語（CSL）為隨機從兩國中選出兩個人說同一種口語的概率。具體計算采取概率乘積加總的方法，先將兩國人口中有4%以上人口使用的共同口語挑出，再將兩國中說每一種口語的概率乘積加總起來，這樣就得到兩國交流中說共同口語的綜合概率[7]。其公式如下：

式中，ij為綜合概率，Lki為i國使用第k種語言的人口比例，Lkj為j國使用第k種語言的人口比例，n為兩國使用的相同口語的數量。但由于個別國家有部分人口能同時使用多種口語，導致重復計算問題的出現。為了處理該問題，該語言數據庫采用下式進行調整：

max（）為式中各共同口語概率乘積中的最大值，即兩國交流中使用最多的共同口語的概率，將其單獨列出，再使用（-max（））（1-max（））得到使用其他共同口語的近似概率。然后將兩者相加，得到兩國說共同口語的綜合概率[7]。

共同民族語言（CNL）同樣也采用概率乘積加總的方法，從而得出隨機從兩國選出兩人說同一種民族語言的概率，該概率同樣介于0到1之間。但與共同口語不同的是，一般情況下，由于一個民族僅使用一種民族語言。因此，對于該指數，重復計算的問題可以忽略且不需要調整[7]。

語言相近性（LP）衡量的是兩國之間語言的總體相似程度。語言相近性依據兩國主要民族語言之間的語言距離進行計算。由于世界上的語言分屬不同的語系、語族和語支，語言距離簡單說就是語言親屬關系的遠近，若兩種語言分屬不同的語系，語言距離自然就較遠[8]。即使在兩國沒有共同官方語言、共同口語和共同民族語言的情況下，如果兩國語言距離比較相近對貿易也會有一定影響，因此該指數是對上述三種語言指數的某種補充。CEPII數據庫使用語言距離并結合民族語言來計算該指數，兩國之間語言相近性的計算公式如下：

Lki為i國使用第k種民族語言的比例，同理Lgj為j國使用第g種民族語言的比例，Dkg 為k和g兩種民族語言之間的語言距離。語言距離同樣用概率表示，該指數的計算是基于Fearon和Laitin（2003）之前的工作，根據語系、語族、語支的差別來估算不同民族語言的語言距離[9]。

上面四種語言變量反映的不僅僅是語言的互通程度，它們還體現出兩國間文化相通的其他含義，共同口語體現的是兩國直接溝通的能力；共同民族語言體現的是兩國的民族聯系與信任程度；共同官方語言體現的是兩國間通過翻譯或解釋的間接溝通能力，而這種間接溝通能力是在官方的支持下實現的，例如兩國簽訂的官方文件均用同一種文字書寫；語言相近性則體現了兩國民間自主交往的能力。

1.3 數據來源與其他變量說明

“一帶一路”涉及的沿線國家眾多，按照國家的有關報道，包含中國在內，總共有68個國家，其中包括東亞的蒙古和中國，東南亞10國，西亞17國，南亞7國，獨聯體12國（包括中亞5國）和中東歐20國。本文選取的時間節點為1998年到2015年。另外，一些國家由于戰亂、社會動蕩和政治體制等各方面原因，很多年份的數據嚴重缺失。因此，分析數據不包括這些國家。這些國家分別是蒙古、緬甸、東帝汶、馬爾代夫、塞爾維亞、黑山和巴勒斯坦，本文最終以1998年～2015年61個國家的數據作為分析樣本。

除了上文中的語言變量，本文的模型還加入了其他的控制變量，即雙邊距離、共同邊界、前殖民關系、共同的宗主國、共同的宗教、共同法律制度和共同區域貿易協定7個變量，加入這些變量是為了控制除語言之外其他對貿易具有重要影響的因素。在通過引力模型來分析語言對國際貿易影響的文獻中，這些變量同樣是常見的控制變量[10-12]。

本文中各國的貿易數據來自聯合國商品貿易統計數據庫（UNComtrade），該數據庫是目前全球最大、最權威的國際商品貿易數據型資源庫。語言、距離、共同邊界、前殖民關系、共同的宗主國、共同宗教、共同法律制度等數據均來自法國CEPII數據庫。CEPII全稱是法國國際經濟研究中心，它成立于1978年，是世界貿易的主要數據庫之一，其主要任務是對世界經濟及其變化進行調查研究并建立相應的數據庫。

此外，由于“一帶一路”各國（例如前蘇聯各國、東盟）不少在歷史上就形成了密切的分工關系，現今的貿易關系往往和這種經濟聯系有密切的內在相關性，因此本文特別增加了獨聯體和東盟兩個重要區域貿易集團的虛擬變量，其數據來自于WTO數據庫。

最后，對于樣本的零貿易現象，處理不當會產生選擇性偏誤的問題。本文借鑒Kalbasi[13]和周念利[14]等的做法，在兩國貿易量為0的情況下，其對數值均以0.025代替。

2 語言等因素對“一帶一路”沿線各國貿易的總體影響

除了兩國距離等控制變量，本文依次將各語言變量代入到引力模型中，即上文中的（1）到（8）式。由于回歸中常見的多重共線性問題，因此本文首先建立各變量的相關系數矩陣。

通過表1中各語言變量的相關系數矩陣，可以發現共同民族語言和共同口語、共同官方語言的相關系數大于0.8或接近0.8，這些變量之間高度相關。本文研究的范圍僅限于亞歐大陸上鄰近的發展中國家，不少國家之間的文化比較接近，采取共同官方語言的國家有時也是采用共同民族語言的國家，因此這兩個變量高度相關。此外，由于文化上的相近性以及共同口語的計算涵蓋了共同民族語言，因此兩者也高度相關。由于多重共線性的影響，將這些高度相關的變量同時代入模型會導致回歸偏誤問題。因此在后文的分析中，沒有將這些變量同時代入回歸方程進行分析。

2.1 各因素的貿易引力模型

表2中給出了貿易引力模型的估計結果。所有模型都包含了兩國距離、共同邊界等控制變量，前五列分別是單獨引入各語言變量的回歸結果，從而可以區分不同語言指數對“一帶一路”各國貿易的影響程度。但單獨引入各語言指數變量會帶來遺漏變量問題，從而導致部分變量系數的高估。因此，后兩列是分別同時引入各語言指數的回歸結果。endprint

對引力模型的估計和穩健性檢驗顯示，所有的解釋變量均對“一帶一路”雙邊貿易具有顯著性影響；而且除了兩國距離外，其他的變量均對雙邊貿易具有正向影響。

表2中第4列引入了基于共同民族語言建立的虛擬變量。如果在兩個國家有一半或更多的人使用相同的民族語言，共同民族語言則為0.25或更大。因此，當CNL≥0.25時，本文將把該虛擬變量賦值為1，這樣做的目的是更加明顯地分析共同民族語言的作用。從列4中看出，共同民族語言虛擬變量具有比共同官方語言更高的回歸系數，但低于共同口語。因此，可以認為在這些語言變量中，共同口語對“一帶一路”各國貿易的影響最大，其次分別是共同民族語言、共同官方語言和語言相近性。根據前述各語言變量所反映的含義，這些結果說明，在“一帶一路”范圍內，直接溝通能力對各國貿易的影響程度最大，其他依次是民族聯系和民族信任感、官方支持的間接溝通能力和民間的間接溝通能力。

另外，單獨引入各語言變量雖能得到每種語言因素對雙邊貿易的影響，但是這無法考察某種語言因素在其他語言因素存在的情況下對貿易的影響。并且，由于遺漏了其他語言變量，如果遺漏的語言變量和代入的語言變量具有一定的相關性，那么單獨引入某語言變量往往會高估其回歸系數。因此，在表中最后兩列同時引入各語言指數，但由于前述多重共線性的原因，無法將所有語言變量同時引入。因此在表2第6列引入共同官方語言、共同口語和語言相近性，第7列引入共同民族語言和語言相近性。根據第6列的結果，與第1列相比，在共同口語存在的情況下，共同官方語言的回歸系數明顯變小且不顯著，這說明第1列中高估了共同官方語言對貿易的影響程度。根據第6列各回歸系數的大小，再次證明了共同口語對貿易的影響大于共同官方語言。同理，根據第7列的結果也可以得到前述的相似結論。

其他變量的回歸系數與預期結果相同，雙邊距離的回歸系數符號為負，且對雙邊貿易的影響較大，這說明兩國間距離的增加將極大地提高貿易的交通成本，而交通成本的增大也妨礙社會文化交流。共同邊界對貿易起到了一定的促進作用，這是因為如果兩國邊界相鄰，一般情況下，兩國將會有更多的直接經濟文化交流，兩國之間也將具有大量直接的邊界通商口岸，這些都會對兩國之間的貿易產生帶動作用。前殖民關系和共同宗主國變量都很顯著，這說明在殖民歷史上形成的某種經濟紐帶并不會隨著殖民歷史的消失而消失。共同的宗教也對貿易起到明顯的促進作用，這是因為宗教影響人們的生活方式選擇，從而影響人們對產品和服務的需求。共同的宗教信仰將會使得兩國有很多相似的產品和服務需求，從而對兩國貿易產生重要影響。與宗教相比，共同的法律制度對“一帶一路”各國雙邊貿易的作用更為顯著，這是由于對外的貿易必然會產生一些法律的糾紛，不同的法律制度必然帶來交易費用上升、貿易摩擦增多等方面的問題，而共同的法律制度將有助于這些糾紛的解決。獨聯體和東盟兩個虛擬變量同樣高度顯著，這說明歷史上形成的經濟聯系對現在的貿易往來依然具有重要的影響。

2.2 不同年份的貿易引力模型

表3是按照不同年份進行回歸的結果，這樣可以觀察各變量回歸系數在時間上的變化。從回歸系數的大小可以發現，從2000年到2015年，共同民族語言對貿易的影響逐漸增強，而共同口語和語言相近性對貿易的影響略有下降，并且共同官方語言對貿易的影響不顯著。由于共同民族語言代表著兩國具有相似的民族文化，而共同官方語言甚至共同口語往往是在殖民地體系下形成的，由此說明傳統的殖民體系因素對“一帶一路”各國經貿往來的影響減小，而民族聯系對“一帶一路”雙邊貿易影響日益加大。

表3中，共同邊界回歸系數有些年份不顯著，總體上系數也較小。這是由于交通成本降低，全球化趨勢的發展，使得貿易克服距離的能力增強，加之“一帶一路”鄰國間存在較多的領土爭端，使得共同邊界對“一帶一路”各國雙邊貿易的影響下降。前殖民關系變量的回歸系數隨著時間發展，其系數也逐漸變小甚至不顯著。另外，獨聯體和東盟虛擬變量的回歸系數隨著時間的推移略有增加，這說明歷史上形成的經濟聯系對區域內的貿易集團依然有強大的影響，而且這種影響隨著時間發展還繼續加強。例如獨聯體各國在蘇聯解體后之間的傳統分工貿易關系一度崩潰，但隨著經濟的逐漸恢復，這種傳統的分工貿易模式又有所恢復。其他變量的情況同整體分析的結果大體相同，因此不再累述。

3 語言對“一帶一路”各國不同產業貿易的影響分析

在雙邊貿易的過程中，溝通的方便程度（語言）對于大米和電腦等不同類型產品貿易的影響程度必然有所不同。在前文分析的基礎上，本文繼續分析語言對“一帶一路”沿線各國不同類型產品貿易的影響。要對這個問題展開分析，首先得確定產品的分類標準。在此，本文參考了Rauch對產品的分類標準[15]?；趪H貿易標準SITC分類第二版，Rauch依據產品價格的公開程度將900多種SITC4位數編碼的產品分為三類：同質產品、價格定期在某個專業貿易出版物上發布的產品、差異產品。這種產品分類的方法是根據產品所在市場的性質，同質化產品所在市場接近于完全競爭市場，如大米、小麥等等，而差異化產品所在市場接近于壟斷競爭市場，如電腦、冰箱等等，而第二種類型產品介于這兩者之間。產品如果接近完全競爭市場類型，那么其產品在大宗商品交易所的價格基本上是統一的；而產品如果接近壟斷競爭市場類型，由于產品間較大的差異性，則其不同型號同類產品的價格往往不同，沒有統一的價格[16]。因此，Rauch根據價格信息將產品分為上述三類。本文為了表達方便，將其分別稱為低差異化產品，中差異化產品和高差異化產品。

本文依據此分類方法對“一帶一路”雙邊貿易產品進行分類，以分析各語言指數對不同類型產品貿易的影響。按照常理來看，越復雜的產品，語言的影響程度應該越高。因為復雜的產品交易需要深入的交流，因此語言的作用越大。

表4為按不同產品類型估計的結果，前兩列為總體估計，后幾列為部分年份的估計結果。由于篇幅的原因，表中只列出了各語言變量的回歸系數。根據表4，本文發現對于低差異化產品，共同官方語言的系數總體為負值，有的年份為正值但并不顯著，共同民族語言的系數在總體上也不顯著。這就說明對于同質化商品貿易，由于產品簡單單一，產品之間的替代彈性很大，因此民族聯系和官方支持的間接溝通能力對其沒有什么影響。但需要注意的是共同口語和語言相近性的系數都很顯著。共同口語和語言相近性都體現出溝通的容易性，在這種情況下，同質化商品貿易中語言的重要性取決于兩國間直接交流能力和民間交流能力。但即使是這樣，這兩者的系數還是較小，說明這種低成本的溝通對于同質化產品貿易有一定影響，但影響不大。endprint

對于中差異化產品而言，語言的重要性有所提升，雖然共同官方語言的系數還是不顯著的，但是共同口語、共同民族語言和語言相近性都是顯著的，并且這些系數都比低差異化產品中的系數大。而對于高差異化產品來說，所有語言變量的系數為正值且基本上都顯著，除了語言相近性的系數比中差異化產品略小之外，其他語言指數的系數都較之更大。這說明隨著產品復雜性的提高，語言溝通對于貿易的重要性大大提高。對于高差異化產品，共同民族語言的回歸系數最大，其他依次是共同口語、共同官方語言和語言相近性。這同樣說明民族聯系以及信任感是高差異化產品貿易中最重要的因素，其次是直接溝通能力，再次是官方支持的間接溝通能力，最后是民間的間接溝通能力。由于共同民族語言代表兩國的偏好、文化和制度相近，共同官方語言、共同口語代表信息成本的降低，這也從另外一個側面說明對于“一帶一路”異質性產品貿易，不僅文化或制度影響貿易，信息成本也對雙邊貿易產生影響。

4 研究結論

由于多種原因，國家間的語言差異對貿易有明顯的抑制作用，最明顯的就是語言影響溝通成本。貿易文獻中常見的做法是使用共同官方語言作為虛擬變量來度量語言對雙邊貿易的影響。但是，這種做法無法很好地估計語言因素對雙邊貿易的影響。這是因為，即使兩國不采取同一種官方語言，但彼此之間的語言其他方面的類似，如語言比較近似、大多數人講同一種口語或民族語言等等也同樣能促進貿易。因此，通過共同官方語言的單一測量維度很難完全包含語言對雙邊貿易的影響，它往往會低估語言對國際貿易的影響。

本文的實證研究表明，語言對“一帶一路”雙邊貿易的影響越來越大。其中，共同口語對“一帶一路”雙邊貿易的影響最大，其次是共同民族語言、共同官方語言和語言相近性。從這些語言變量折射出的含義，說明在“一帶一路”雙邊總體貿易中，口語所帶來的直接溝通能力對其影響最大，其次是民族聯系和信任度、官方支持的翻譯和解釋所體現的間接溝通能力和民間交往的間接溝通能力。

此外，本文還分析了語言對“一帶一路”不同類型產品貿易的影響。通過分析，本文發現，越復雜的產品，語言的影響程度越高。對于低差異化產品而言，由于附加值較低，因此其依賴于低成本的溝通，由此導致民族聯系和官方支持的間接溝通能力對其沒有什么影響。對于中差異化產品，語言的重要性有所提升。而對于高差異化產品而言，所有語言變量均高度顯著。其中，共同民族語言的影響最大，即反映了民族聯系和信任度對“一帶一路”高差異化產品的貿易影響最大。其他依次是共同口語、共同官方語言和語言相近性，這些都反映出語言因素對“一帶一路”高差異化產品貿易的重要性。

隨著社會發展，軟實力的推廣越來越重要，尤其對于文化這種全人類共通的精神產品。因此，我國應加大與“一帶一路”各國之間的文化語言交流，這必將促進我國同“一帶一路”各國之間的貿易。

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