服务贸易出口技术结构和进口国需求对出口规模的影响分析：模型回归结果

本文主要目的是分析服务贸易出口技术结构和进口国需求结构对于出口规模的影响，因此在利用模型回归时，lnEP jt和lnPER it为主要解释变量，其他变量为控制变量。以下是实证的结果：

表2　实证结果

注：***，**，*分别代表1%，5%，10%显著，括号里为标准差或概率

首先是对全部数据进行回归分析，其次为了进行稳健性检验，本文又将所采用的21国的数据按照是否属于APEC组织成员分成两组分别进行回归分析，具体结果见表2。估计1和估计2是将全部数据进行回归。估计3和估计4是对APEC国家数据进行回归；估计5和估计6是对非APEC国家进行回归。由于截面差异较大，根据F值判断，回归模型应该采用个体效应。再根据Hausman值判断应使用固定效应或随机效应得到回归结果。由于采用的是N大T小的短面板数据，因此只考虑了截面效应，而没有考虑时间效应，根据Hausman检验值，估计1和估计5采用了固定效应估计，而估计3的Hausman值为2.38，P值为0.794，因此采用了随机效应估计。考虑到模型有可能存在内生性问题，估计2、估计4、估计6采用的是工具变量(IV)估计。由于考虑到lnEP有可能是内生性变量，本文引入中国的人均国民收入(CAPI)作为ln EP的工具变量。在多数情况下，人均收入的提高意味着劳动者身体素质和教育程度都有机会提高，另外人均收入提高也意味着投资能力的增强，这样也就更有利于现代服务业的发展以及增加服务业的技术投入，从而提高一个国家的服务贸易出口技术复杂度。因此我国的人均国民收入(CAPI)应该与我国服务贸易出口技术复杂度(lnEP)相关。除了这个工具变量外，我们还选取了lnEP的滞后一期值作为工具变量。这是因为在一般情况下，解释变量的滞后值与当期解释变量高度相关而与随机误差无关。还可以根据Hausman检验值来判断是否存在着内生性解释变量，在三个IV估计中，估计2估计的Hausman的值为21.72，P值为0；估计4的Hausman值为19.07，P值为0；估计6的Hausman值为74.05，P值为0，均表明各自的模型里存在着内生性变量。又经过Sargan-Hansen值判定，工具变量的选择是合理的。(www.xing528.com)

主要解释变量情况：从实证的结果来看，在所有的回归模型中，lnEP和lnPER的系数都为正的，这表明我国的服务贸易出口技术复杂度与进口国的人均国民收入对于我国的服务贸易出口规模都有正向的推动作用。因此我国服务贸易出口规模的扩大可以从我国服务贸易出口技术结构和伙伴国需求结构的角度来解释。由于各服务行业科技投入的增加以及现代服务业比重的上升，使得我们可以对外提供大量的高技术复杂度的服务产品，使得服务贸易出口的技术结构不断改善；与此同时主要伙伴国人均收入的提高也增加了对高技术复杂度服务的需求，正是这两方面的共同作用才促使我国服务贸易出口规模的扩张。

控制变量的情况：进口国GDP、出口国GDP两个变量的系数为正，说明进口国和我国的经济规模越大，对我国服务贸易出口规模的促进作用也越大。两国之间距离dist的系数为负，说明距离对于服务贸易出口起到了限制作用。进口国市场开放度的系数也为正，说明进口国市场开放度越高，我国服务贸易出口规模越大，以上结果均符合预期，而且与其他研究结果相同。在各个估计结果中，除了开放度的变量以外，其他变量都很显著。这说明各变量对于被解释变量的解释力都比较强。但是市场开放度变量在几个估计结果中没有通过显著检验的原因，可能是由于服务贸易的贸易壁垒几乎都是非关税壁垒，难以准确测度。另外计量所使用的市场自由度不仅包含服务贸易，而且包含货物贸易以及资本流动、市场管制等方面，因此不能完全反映出服务贸易自由化程度。无论是采用全体数据，还是分组数据，对于各个解释变量系数的符号都没有影响，这表明回归结果是稳健的。