北京冬奥会语言服务大数据报告：研究问题与方法

本研究具体回答以下4个问题：

（1）北京冬奥会的语言服务环境如何？提供多语言服务的难度和差异有多大？

（2）北京冬奥会语言服务提升是否能促进我国与各参赛国家（地区）的服务贸易增长？

（3）北京冬奥会是否能促进我国语言服务经济的增长？

（4）北京冬奥会语言服务经济增长是否对京津冀经济增长产生影响？

首先，本研究采用语言距离指数^[10]，选取2014年索契冬奥会和2018年平昌冬奥会共97个参赛国家（地区）的官方语言为样本^[11]，测量语言距离^[12]，预测北京冬奥会的语言服务难度；其次，采用扩展引力模型，预测语言距离对我国与冬奥会参赛国家（地区）双边服务贸易流量的影响；再次，依据语言服务经济增长预测模型和2018年我国语言服务产值，预测北京冬奥会给我国语言服务产值带来的影响和变化；最后，根据北京冬奥会对我国语言服务产值的影响，预测北京冬奥会语言服务增长对京津冀经济增长的贡献度。

（1）语言距离指数测量

本研究根据WALS，对97国（地区）的官方语言都进行语言特征赋值，如，在辅音特征中，将各种语言的辅音个数分为少（small）、较少（moderately small）、平均（medium）、较多（moderately large）、多（large）五个等级。参考WALS中列出的所有语言特征，将两种语言进行比较，采取虚拟变量的赋值方法，若特征相同，则赋值为0，若特征不同，则赋值为1，求和后取平均值，得出了两种语言之间的障碍指数，指数值越大，说明语言障碍度越大。

（2）引力模型计算

本研究构建了以下扩展引力模型来测量语言距离对我国与冬奥会参赛国家（地区）服务贸易流量的影响：

(www.xing528.com)

其中，被解释变量STRADEi为我国与i国2017年的服务贸易流量；解释变量LANi表示我国与冬奥会参赛国家（地区）i的语言距离。α为常数项，μ为随机扰动项。控制变量PGDPi为i国的人均国内生产总值。DISTi为我国与i国的地理距离。CULi表示我国对i国的文化对外传播力，用我国是否在i国设立了孔子学院来量化，采用虚拟变量方法，若该国设立了孔子学院，取值为1；若没有设立，取值为0。引力模型估算使用STATA 14.0软件进行面板数据回归，使用普通最小二乘法（OLS）对模型进行估计，考察我国与各参赛国家（地区）的语言距离对参赛国家（地区）国内生产总值（GDP）的影响，具体数据来源见表2-2。

表2-2　数据来源汇总

（3）语言服务增长预测模型

本研究对语言服务产值增长的预测采用罗慧芳（2018）的语言服务能力指数模型，基于2017年我国语言服务产值，估算2008年北京奥运会前后（2006年至2010年）我国语言服务产值，并以此为依据预测北京冬奥会给我国语言服务产值带来的影响和变化，语言服务能力指数模型公式如下：

其中，LSCij为i省第j年语言服务能力指数；PRCi、PRCij分别为i省1993年至2015年第j年私营语言服务企业注册资本总额，SRCi、SRCij分别为i省1993至2015年第j年国营语言服务企业注册资本总额，FRCij、FRCi分别为i省1993至2015年第j年外资语言服务企业注册资本总额。

（4）语言服务对经济增长贡献度预测

经济学中，贡献率指标用来分析经济增长过程中各因素作用的大小。本研究采用语言服务贡献率来衡量语言服务产业在经济增长中的作用，公式为：