中国对“一带一路”沿线国家高等教育服务出口研究基于境外消费视角（二）样本选择和数据来源1.样本选择根据上文第二部分分析，中国对“一带一路”沿线国家出口高等教育服务迅速增长，因此本文以“一带一路”沿线国家为研究对象。鉴于数据的可获得性，本文选取14个“一带一路”沿线国家2004-2016年的面板数据，涵盖历年各国来华留学生人数、中国GDP、生源国与中国的双边商品贸易额、中国普通高等学校生均公共财政预算教育事业费支出情况、中国普通高等学校数量（含独立学院）、全球孔子学院数量、中国政府奖学金生人数、外国入境游客数量、全国就业人员数量、中国国际民用航空航线数变量指标。所选的“一带一路”样本国家中，包含东亚的蒙古（MNG），东南亚的泰国（THA）、印度尼西亚（IDN）、越南（VNM）、老挝（LAO）、马来西亚（MYS）、新加坡（SGP）、菲律宾（PHL）、缅甸（MMR）、柬埔寨（KHM），南亚的巴基斯坦（PAK）、印度（IND），中亚的哈萨克斯坦（KAZ），独联体的俄罗斯（RUS），由于未能搜集到西亚和中东欧国家的来华留学生人数，因此这两个区域尚无样本国家。但是所选样本国家为来华留学规模排名最靠前的几位，涵盖了“一带一路”沿线国家来华留学总人数的80%以上，因此选取的样本在截面上具有充分的代表性。2.数据来源---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---本文的来华留学生人数、中国政府奖学金人数来自中华人民共和国教育部《全国来华留学生数据统计》；中国GDP、外国入境游客人数、国际民用航空航线数来自《中国统计年鉴》；生源国与中国历年的双边贸易额来自联合国商品贸易统计数据库（UNComtrade）；高校数量和生均教育经费分别从中国教育部历年发布的《全国教育事业发展统计公报》和《全国教育经费执行情况统计公告》中整理所得；全球孔子学院数量来自国家汉办；中国全国就业数据来自中国人力资源和社会保障部发布的《人力资源和社会保障事业发展统计公报》。3.变量描述性统计表8给出了变量的统计性特征，描述了各变量的单位、样本数、均值、标准差、最大值及最小值。由于部分国家在某些年份的来华留学生人数缺失，可获得的有效样本数为168个，其他变量样本数均为182个。据描述性统计结果，中国历年GDP的差异最大，2004年全年GDP仅为19553亿美元，而2016年已增至111991亿美元，上升472.76%。中国政府奖学金人数（SCHOLAR）差异也很显著，2004年只有6715位留学生拿到奖学金，而2016年已升至49022人。四、实证结果与分析由于选择的变量较多，极易出现变量间的多重共线性，从而影响回归结果的可信度，因此通过变量相关性检验，将相关程度较高的变量采取替代性选择。在下文的模型回归中，若同属一个维度下的影响因素，只选择加入其中一种因素和其他控制变量构建模型进行回归。在回归方法的选择上，运用eviews10分别对混合效应模型、固定效应模型、随机效应模型进行拟合，并进行F检验和Hausman检验，最终决定选用固定效应模型。在此基础上，通过面板数据的截面相关检验（ResidualCross-sectionDependenceTest）发现不存在截面自相关，因此为解决截面异方差的问题决定对模型赋予截面权重（Cross-sectionweights）进行广义最小二乘估计。各模型的拟合优度及F统计量的值均表明回归结果整体上显著（见表9）。其中模型1反映了所有影响因素综合情况的回归结果；模型2主要检验教育发展维度下的影响因素；模型3和4分别检验政府支持和社会变化维度下的影响因素。综合各模型的结果，从四个维度对各影响因素进行总结分析。（一）经济变动---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---模型1反映经贸关系与高等教育服务贸易有着紧密关联，“一带一路”沿线国家与中国贸易往来频繁不仅带动经济增长，还会促进文化教育交流。同时，相较于中国的经济规模，双边经贸关系对留学生的吸引力更强。考虑到可能存在的多重共线问题，故而设置模型2～4，只使用双边经贸关系做为考察经济变动变量，结果也同样显示，双边经贸关系对中国高等教育服务出口有显著的正向影响。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有...