05 知識密集型服務貿易(如何更好地推進知識密集型服務貿易高質量發展)

費均增加了，可以證明服務消費的增加要大于服務產出的增加，也就是說服務的凈進口增加了，FDI的流入增加了該國的服務凈進口量，降低了該國的服務業的競爭力和比較優勢。

附圖

圖2 FDI流入導致的生產、消費和貿易變化（發展中國家）

綜合上述分析我們得到如下的結論：在發達國家，外商直接投資流入促進了凈服務出口，擴大了發達國家的服務貿易順差，增強了其服務業的比較優勢；而對于發展中國家，FDI流入增加了凈服務進口，擴大了發展中國家的服務貿易逆差，降低了其服務業的比較優勢。

二、計量檢驗

1.數據和基本模型

從上一節的理論分析中我們得出結論：外國資本的流入對一國的服務貿易存在重要影響，而且這種影響在發達國家和發展中國家的表現極不相同，由于發達國家多數擁有服務業的比較優勢，外資流入的很大比例投入其服務行業，促進了服務出口，擴大了服務貿易順差，增強了其服務業的比較優勢；而對于發展中國家，由于服務業不是其比較優勢，流入的外資投向服務業的比例非常小，從而增加了其服務進口，擴大了服務貿易逆差，降低了其在服務業方面的比較優勢。在這里，我們希望使用發達國家和發展中國家的相關數據，建立計量模型來檢驗上述結論。

當然，存在另外一些重要的因素會影響一個國家服務業的比較優勢，在計量模型中我們需要將這些因素考慮進去，作為控制變量，以準確地估計FDI對服務貿易的作用。

在計量模型中，被解釋變量是各國的服務貿易比較優勢，度量某一行業比較優勢的方法較多，本文選用服務業凈出口與服務業進出口總額的比值SeRNX作為該被解釋變量，各國服務貿易進出口值均來自各國的國際收支平衡表。

附圖

其中Xs是服務貿易出口值，Ms是服務貿易進口值。

對外資流入用各國的FDI與其國內生產總值（以下簡稱GDP）的比值rFDI來度量，FDI數量來自各國國際收支平衡表，GDP數據來自歷年《世界銀行發展報告》。

一個國家的經濟發展水平顯然會影響服務業的發展，隨著人均收入的提高，個人對服務的需求在其支出中所占的份額也相應提高，較高的服務需求會帶動服務業較快發展，從而建立起在服務業方面的比較優勢，但是另一方面較高的服務需求也意味著對服務進口需求的增加，降低以貿易流通度量的比較優勢。這兩方面的作用輕重如何，需要用數據來估計，用各國人均GDP值rGDP及rGDP的對數值lnGDP度量，數據也來自歷年《世界銀行發展報告》。

政府對服務貿易的管制政策顯然也是對服務貿易產生作用的一個重要因素。服務業部門具有一定的特殊性，服務行業中的金融、電信、郵政、運輸、教育和研究與開發等部門對一個國家的經濟、政治和國家安全等都有非常重要的影響，所以多數國家對服務領域的對外開放均采取謹慎態度，發展中國家因為其在服務行業不具有優勢，擔心在服務業無法與發達國家競爭，對開放本國的服務業市場作出了嚴格的管制，管制政策在相當程度上抑制了這些國家的服務業和服務貿易的發展。因此，政府對服務貿易的管制程度是影響服務貿易的另一個重要變量。Hoekmon 1994年在《烏拉圭回合服務貿易協定評估》（注：轉引自楊圣明主編：《服務貿易：中國與世界》，1999年。）中提出了一種度量各國服務業開放程度的方法，他將服務業開放分為三類：完全自由化、不開放、其他。每一類分別計數為：1;0;0.5。然后，把《服務貿易總協定》中服務業的155項部門的每一項分為4種不同的提供方式：跨境提供、國外消費、商業存在和自然人存在。每個國家在《服務貿易總協定》的談判中對這155個部門的每一種提供方式作出不同的減讓承諾，這樣總計有620項承諾，根據對每一項減讓承諾的程度按三類計分方式打分，然后把620項分數累計加總，得到一國的總分數，這個總分數即為該國服務業開放程度的度量。我們選用該文中對各國的服務貿易開放程度的估計分數作為變量SeOPEN的數據，這些估計分數是在1994年《服務貿易總協定》談判結果的基礎上計算出的，我們用它度量了每個國家1990年至1999年的開放程度。

一國的人口素質，勞動力受教育的水平對服務業的比較優勢顯然也有重要的作用，人口素質高，接受的教育程度高，其所提供的服務質量也就相對較好，有利于建立服務業的比較優勢，但另一方面，人口素質高，對服務的需求也就增大，也可能會導致對服務進口需求的增加，可見人口素質的高低對服務業優勢也有正負兩方面的作用，孰輕孰重，需要實證檢驗。本文用各國15歲以上成年人中非文盲人口的比例HR來度量，數據來自聯合國教科文組織的各國教育和識字統計數據庫。需要注意的是，多數發達國家教育水平較高，文盲比例非常低，他們在20世紀80年代以后就不再公布文盲人口比例數據，我們用100%來表示這些國家的非文盲人口比例。lnHR是HR的對數值。

另外還有一些變量如文化習俗、自然條件和對研發的投資等也會影響一國的服務業比較優勢。但是這些因素大多難以定量，所以在我們計量回歸方程中不包含這些控制變量。

根據以上討論，我們建立基本的計量模型如下：

SeRNX[,it]=α[,i]+β[,1]RFDI[,it]+β[,2]RGDP[,it]+β[,3]SeOPEN[,it]+β[,4]HR[,it]+ε[,it](2)

其中i是國別下標，t是時間下標，□[,i]表示有一個不隨時間變化的效應，在這個效應中包含了一些回歸方程中不考慮的因素，如各國的文化差異，自然資源等，□[,it]是隨機擾動項。

本文選用12個發達國家和11個發展中國家從1990年至1999年的相關數據進行計量回歸。12個發達國家是：美國、日本、加拿大、澳大利亞、新西蘭、英國、德國、法國、意大利、瑞典、奧地利和新加坡；11個發展中國家是：阿根廷、巴西、埃及、中國、印度、印度尼西亞、韓國、馬來西亞、泰國、菲律賓和墨西哥。

2.回歸結果

這是一個跨國的時間系列模型，這類模型對αi的處理有兩種方法，固定效應(Fixed Effects)方法把α[,i]視為一組具體的常數，隨機效應(Random Effects)方法把α[,i]視為一組隨機變量，當α[,i]與回歸變量存在相關性時，使用固定效應方法，應用代理變量的最小二乘回歸(LSDV)（注：LSDV(Least Squares Dummy Variable)是用于估計跨地區（跨部門）時間系列數據(Panel Data)的回歸方法，在此類模型中假定不同地區（部門）的差別由回歸方程的常數項表示，這樣相當于對每一個地區（部門）設定了一個代理變量(Dummy Variable)，N個地區就有N個代理變量，在估計解釋變量系數值的同時，也要估計代理變量的系數值，具體的估計算法參見參考文獻[9]。）得到的回歸系數是一致有效的。我們用Hausman-test檢驗了模型，發現α[,i]與回歸變量SeRNX具有相關性，所以決定用LSDV方法進行回歸。為了消除擾動項的異方差和序列相關性，我們選用了可行廣義最小二乘法(FGLS)（注：FGLS(Feasible Generalized Least Squares)及后面提及的Chow-test具體算法參見參考文獻[9]。）。

表1 23個國家回歸結果

附圖

注：*表示通過了顯著程度為1%的T檢驗。**表示通過了顯著程度為5%的T檢驗。#表示通過了顯著程度為1%的F檢驗。系數估計值下括號內數值為T統計量值。

表2 12個發達國家回歸結果

附圖

注：*表示通過了顯著程度為1%的T檢驗。**表示通過了顯著程度為5%的T檢驗。#表示通過了顯著程度為1%的F檢驗。系數估計值下括號內數值為T統計量值。

我們用23個國家的數據做了一次總的回歸，回歸結果如表1所示。

從表1中我們發現，rFDI的系數估計值在所有方程中均是正值，比較穩定，也比較顯著；而人均GDP的系數估計值也是正的，但不顯著；服務業開放程度SeOPEN對SeRNX的作用為正的，比較顯著，也比較穩定；人口素質HR對SeRNX的影響是負的，比較顯著和穩定。所有方程回歸都通過了顯著程度為1%的F檢驗，擬合優度不足0.3，擬合的不是太理想。

由此可以判斷，總體上來說，FDI流入對一個國家的服務業的比較優勢是有一定的促進作用；而人均GDP的影響不是很確定，這與人均GDP水平對服務業比較優勢存在正負兩方面的作用有關；服務業的開放促進其比較優勢的效應非常顯著；而人口素質對服務業的優勢卻有很顯著的負作用，這是出乎意料的，可能與所用的數據有關，用非文盲人口比例度量人口素質沒有能夠更細致地刻劃各國間勞動力在技能水平和知識文化水平方面的差距，但是本文主要關注跨國投資與服務貿易的關系，因此不再對人口素質的作用深入研究。

理論分析已經說明，跨國投資對發達國家和發展中國家的作用是不同的，可以斷定，對這兩類國家，揭示服務貿易比較優勢的決定因素的計量方程有不同的結構，也就是說方程3對發達國家和發展中國家有不同的系數。我們用Chow-test檢驗檢查了方程在發達國家和發展中國家之間確實存在結構變化。因此把這兩類國家分開進行回歸。

表2是對發達國家數據回歸的結果，我們發現rFDI的系數估計值都是正號，都通過了顯著程度為5%的T檢驗，比較穩定；而人均GDP對SeRNX的影響同所有樣本回歸結果一樣，也不顯著，但是為正號；SeOPEN對SeRNX作用為正的，比較顯著；所有方程都通過了顯著程度為1%的F檢驗，而且擬合優度比所有23個國家回歸時有明顯的提高。

表3 11個發展中國家回歸結果

附圖

注：*表示通過了顯著程度為1%的T檢驗。**表示通過了顯著程度為5%的T檢驗。#表示通過了顯著程度為1%的F檢驗。系數估計值下括號內數值為T統計量值。

表4 不包含埃及的10個發展中國家回歸結果

附圖

注：*表示通過了顯著程度為1%的T檢驗。**表示通過了顯著程度為5%的T檢驗。#表示通過了顯著程度為1%的F檢驗。系數估計值下括號內數值為T統計量值。

對發達國家的回歸結果我們發現，確實如我們理論分析中所預測的，跨國投資進入發達國家促進了其服務貿易的比較優勢，而發達國家的服務業開放也對其服務業比較優勢有正向的影響。

表3是對11個發展中國家數據回歸的結果，我們看出，rFDI對SeRNX的作用變成了負的影響，而且不顯著了；人均GDP對SeRNX的作用也變成了負的影響，也不顯著；而SeOPEN的影響仍然很顯著地是正面的作用；所有方程都通過了顯著程度為1%的F檢驗，擬合優度也有所提高。

觀察我們所使用的數據，我們發現在發展中國家中，埃及是一個比較特殊的國家，它的服務貿易出口遠遠超過了進口，顯示出很強的服務業的優勢，甚至于超過了多數發達國家。因此我們將埃及的數據從中刪除，對余下的10個發展中國家進行了回歸，而且回歸方程中rFDI變量用其平方rFDI[2]代替了，結果在表4中顯示。

從表4中我們發現，在去掉埃及并用rFDI[2]作為解釋變量后，FDI流入對服務業比較優勢的影響顯著性有明顯提高，T統計量的數值比表3中有很大提高，而且這種作用仍然是負的影響，與我們理論分析中對發展中國家的預測一致；人均GDP對SeRNX的作用也變得顯著了，表現出負的作用，表明在發展中國家，隨著人均收入或人均產出的提高，對服務進口的需求增加較多，而對服務出口的促進作用不是很重要，這樣反而導致服務業的比較優

很赞哦!（4665）