中国留学教育能否减少生源国人口贫困基于“一带一路”沿线国家的实证研究总体来看，学者们对减贫问题和留学教育进行了大量的研究，为本文研究提供了借鉴。但是，已有文献中关于减贫问题的探讨大都集中在影响经济增长抑或收入分配的诸项因素之上，对其他有可能影响贫困的因素关注相对较少；留学教育方面的研究则大都关注的是发达国家的留学教育对发展中国家的影响，而对发展中国家留学教育可能产生的影响关注相对较少。因此，相对于已有文献，本研究的主要边际贡献包括以下三个方面：第一，选择留学人才培养与留学人才流动的视角切入研究，进一步丰富了已有研究的内容；同时，选择“一带一路”沿线国家为样本，为理解“一带一路”倡议的成就提供全新的理论视角。第二，关注发展中国家之间国际学生流动的影响，从而进一步丰富国际学生流动方面的文献。研究发现，发展中国留学教育也可以成为发展中国家减贫的新渠道。第三，研究得出来华留学教育对生源国产生减贫效应的机制，即人力资本效应、吸引外资效应和技术进步效应。第四，如果将本研究进一步拓展到其他国家，将对于减少全球贫困工作具有一定启示意义。三、研究设计（一）样本与数据来源本文借鉴邹嘉龄等的做法[46]，将“一带一路”国家限定为64个，剔除数据缺失的东道国以后，本文最终选取46个沿线国家③为研究样本，研究的时间段为1999—2015年。数据主要来源于《世界发展指标（WDI）数据库》（1999—2015年）、《来华留学生简明统计》（1999—2015年）、《中国对外直接投资统计公报》（2003—2014年）、《中国统计年鉴》（1999—2014年）以及《佩恩世界表（PWT）数据库》[47]。（二）计量模型的设定与变量说明为检验来华留学人才培养是否有助于缓解生源国的人口贫困问题，我们建立以人口贫困为被解释变量、以“一带一路”沿线国家来华留学生规模为核心解释变量的计量模型。本研究中，我们采用国际贫困线作为衡量贫困人口的标---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---准。参照古斯塔夫森（Gustafsson，B.）和李（Li，S.）的做法，我们采用了两种常见的贫困衡量标准：贫困人口比率（PHR）和贫困差距（PG）。[48]贫困人口比率是指每天收入低于1.90美元（2011年国际价格）的人口比例；贫困差距是指收入或消费与1.90美元（2011年国际价格）之间的平均缺口（将非贫困人口计为零缺口），以贫困线的百分比表示。同时，考虑到来华留学人才培养对生源国的人力资本水平、中国对外直接投资水平以及技术进步水平的拉动作用存在一定的时滞性，即来华留学人才培养对生源国可能产生的人力资本效应、外商投资效应和技术进步效应很少会立即显现，而是要经过一段时间之后，才会释放其效应。基于此，我们建立如下两个线性估计方程：模型1：PHRit=a1+a2LnTalentit-j+σT∑Xit+φi+γt+ξit（1）模型2：PGit=β1+β2LnTalentit-j+τT∑Xit+φi+γt+μit（2）在模型1与模型2中，下标i表示样本国家，t表示年份，被解释变量PHRit和PGit分别为贫困人口比率和贫困差距，核心解释变量Talentit-j为“一带一路”沿线国家来华留学生总规模，其包括学历留学生（包括大专学生、本科生、硕士生和博士生）和非学历留学生（包括访问学生、高级访问学生、语言访问学生和短期留学生）。本研究中使用的中国留学生统计数据包括毕业生，在中国留学的新生以及同年继续留学的学生。该统计数据仅包括中国大陆地区的留学生。∑Xit为其他控制变量，φi和γt分别表示个体效应和时间效应，用于消除跨国异质性和控制时间效应，ε和μit为随机误差项，a1、a2、σT，β1、β2和τT表示各变量的回归系数，j表示滞后期。为了避免遗漏变量带来的估计偏差，我们借鉴已有实证研究文献，筛选出对沿线国家人口贫困可能产生影响的九个控制变量，分别为沿线国家出国留学生总规模（T-talent）、人均国民收入增长率（GNIG）、公共教育支出占比（Education）、人口增长率（Population）、基尼系数（GINI）、外国直接投资占比（FDI）、城镇人口占比（Urban）、人均医疗卫生支出（Medical）以及劳动力参与率（Labor）。[49]人均收入增长率是指按总人...