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04 國際教育服務貿易數據(國際教育服務貿易總額為多少)
Instagram刷粉絲, Ins買粉絲自助下單平台, Ins買贊網站可微信支付寶付款2024-06-03 08:43:28【】3人已围观
简介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
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勢下降;服務業的開放程度對發展中國家的服務業優勢的建立與對發達國家一樣有促進作用,而且是很顯著的。表4中的方程回歸都通過了顯著程度為1%的F檢驗。
三、結論和政策含義
綜合以上理論分析和計量回歸的結果,我們發現,跨國投資對一國服務貿易比較優勢的影響,在發達國家和發展中國家確實有迥然不同的表現。
發達國家一般在服務貿易領域具有比較優勢,多數為服務貿易凈出口國,流入發達國家的FDI有很大比例投向發達國家的服務業,服務業資本要素的相對增加更加增強了發達國家在服務業的比較優勢。相反,發展中國家不具有服務業的比較優勢,多數為服務貿易凈進口國,流入發展中國家的國際資本大多投向其有比較優勢的初級產業和勞動密集型制造業,而投入到服務業的比例很小,在初級產業和制造業中資本要素的增加增強了這些行業的比較優勢,相對來說降低了發展中國家在服務業的比較優勢。
跨國投資與服務貿易的關系在發達國家和發展中國家完全不同的表現,被我們的實證檢驗所證實。而這一結論也啟發我們,國家吸引外資的政策會對服務業的發展造成重要影響,在發達國家,外資流入自然地就促進了服務業的發展;而對在服務業沒有優勢的發展中國家,如果沒有適當的政策干預,大量的外資流入對該國的服務業和服務貿易是不利的,這些國家的政府應該制定一定的產業政策,引導一定量的外資投向該國的服務行業,以保證在這個重要性日益增強的行業具有一定的競爭力。
這個結論也從一定的角度說明,發展中國家利用外資并非越多越好,外資的進入會對某些經濟因素造成反面的影響,適當的利用外資水平和正確的外資引導政策是必需的。
各國在服務業的開放程度對建立其在服務行業的優勢有重要的作用,我們的研究表明,各國在《服務貿易總協定》談判中作出的各項服務行業的減讓承諾,增強了其在服務貿易中的比較優勢,所以一國服務業的開放并不像通常所想象的那樣會使該國的服務業被國外的服務提供者占領,相反,純粹從經濟的角度來看,開放國內服務市場對發展其服務業和服務貿易是有利的。
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