《服务贸易竞争力影响因子的实证探析》2500字

服务贸易竞争力影响因子的实证分析综述变量的选取再上一章节中，我们从两个指标来分析了一下我国服务贸易竞争力，在实证分析方面，我们将通过以波特钻石模型为理论基础，选取相关变量。首先，从生产要素角度出发，服务贸易中，主要以劳动力为主，尤其对于劳动力密集型产业来说，拥有充足的劳动力能为该产业的发展提供帮助。一个国家如果拥有充足的劳动力，那么该国家中的企业便可以以相对较低的价格获取劳动力，从而降低产品的价格，在全球市场中获得竞争力。其次，从需求层面出发，伴随着一个国家经济的发展，国民人均收入提升，百姓在物质层面取得满足后，便会追求更高层次的享受，例如对于个人或家庭的医疗保险服务的需求便会上升。由于GDP可以从收入层面进行计算，因此本文选用人均GDP数，来衡量一国对于服务产品的需求量。而在相关支撑性行业中，伴随着国际货物贸易，往往产生了诸如运输，仓储，旅游等服务贸易产业，因此货物贸易的发展往往会带动着服务贸易的发展，因此本文在选取变量时，将以每个国家的货物贸易出口额作为相关支撑性产业变量。而在企业战略结构和竞争对手，由于本文研究主体为国家，因此不将此因素考虑在内。在政府与机遇要素方面，本文将选用城镇化率，外商直接投资作为变量。一个国家的城镇化率将导致更多的人进入城市，城镇化率的提高也意味着将有更多的人对服务业产品的需求变多，例如交通运输，教育等。而外商直接投资则将国外资本引入国内，同时伴随着资本而来的是专业人才，专业技术等无形资产，这些都将从侧面带领我国服务贸易发展，产出更多高附加值产品。模型的选取本文以钻石模型为理论基础，加入相关变量后，最后模型如下：LN(TC+1)=aLNL+bLNFDI+cLNGDP+dLNCIT+eLNGE+f各变量含义见上表，f为截距项。为了减少异方差性，对变量采取对数后，再进行建模。由于TC值取值范围为-1至0.1，为了保证取对数有意义，因此采用LNTC=LN(TC+1)。模型实证分析描述性统计LN(TC+1)LNLLNGDPLNCITLNGELNFDI平均值-0.00287417.0922410.240694.29322826.7888326.83191中位数-0.00796217.0739410.616884.38120126.8248426.89703最大值0.35112520.4910311.42144.6051728.5829130.01081最小值-0.45669114.46076.1127373.32927224.5046923.70266标准差0.1204761.6818361.1074630.2894270.7629691.10143本文总共选取了自2001年至2020年间15个国家的面板数据建立模型。其中，外商投资额（Stock）数据来自于WorldBank,其余数据均来自于UNCTAD。单位根检验通常我们需要进行单位根检验来确认变量的平稳性，如果变量不平稳，那么在对模型进行回归时，就有出现伪回归的可能性，因此本文在对数据进行回归前，进行LLC检验。结果如下表所示，6个变量均通过了单位根检验，可对其进行回归分析。变量LLC统计量P值是否平稳LN(TC+1)-7.025750.0000平稳LNL-6.124320.0000平稳LNGDP-7.256840.0000平稳LNCIT-10.85210.0000平稳LNGE-8.090420.0000平稳LNFDI-6.768910.0000平稳豪斯曼检验许多学者为了弄清楚在进行回归时，是选用固定效应模型还是随机效应模型是，会采用豪斯曼检验。本文采用Eviews进行检验，并最终选取固定效应模型进行回归分析。实验结果及分析本文利用Eviews对模型进行回归分析，并且进行了全样本，以及将样本分为高收入国家以及中等收入国家，分别进行回归，结果如下表所示。LN(TC+1)变量全样本高收入国家中等收入国家C-5.1070***(-2.7175)-7.1202***(-3.5830)4.1478***(1.3266)LNL0.2312**(2.2493)0.2196**(2.5032)0.4680***(-2.6210)LNGDP-0.1995***(-5.3183)0.1568***(2.9633)-0.3315***(-8.3734)LNCIT0.0625(0.4475)1.2530***(4.9664)0.0258(0.1823)LNGE0.1084***(3.8559)-0.0676*(-1.9598)0.1730***(5.3722)LNFDI0.0009(0.0682)-0.0960***(-6.2290)0.1056***(5.8625)（注：***代表1%显著水平，**代表5%显著水平，*代表10%显著水平，括号内为t统计量）首先，从全样本分析结果来看，货物贸易出口额以及人均收入对一个国家的贸易竞争力有明显的，这两个变量都通过了1%的检验。劳动力数量则通过了5%检验，说明一个国家的劳动力数量对于该国的服务贸易竞争力有较大的影响力。对于一个国家而言，劳动力数量的增多，势必会导致在服务业就业人数会增加，进而提升一个国家在国际服务贸易市场竞争力，通过回归分析我们可以得知，劳动力数量与服务贸易竞争力存在正相关性，每提升一个劳动力单位，贸易竞争力便能提高0.23个单位，影响系数为各指标中最大。人均GDP回归所得系数为-0.1995，上文所述中，GDP的提高会带来人民对于服务产品需求的提升，可是回归结果显示为负相关，可能原因收入增加的同时，人们更倾向于购买高端物质产品。除此以外，货物贸易的发展，也带动了服务贸易的发展。正如回归结果所示，货物贸易出口额与服务贸易竞争力呈现出正相关性，并且有着明显的影响。货物贸易每上升一个单位，服务贸易竞争力则提高0.1084个单位，其背后的原因可能是由于服务贸易往往伴随着货物贸易而产生，如运输，保险，其他商业服务等等。目前，我国货物贸易出口额占据世界第一，顺差较大，可是服务贸易出口额却没有与货物贸易出口额齐头并进，说明我国服务贸易应该大力发展，跟上我国货物贸易步伐。紧接着，我们又将全样本按照收入排序后，选取了8个高收入国家与剩余7个中等收入国家分别进行回归分析。我们可以发现，回归结果去全样本回归结果基本一致。其中，人均GDP，货物出口贸易额，劳动力数量均在不同程度上影响着服务贸易竞争力。但是也有着不同点：我们可以看到，对于高收入国家来说，除了以上变量对于服务贸易竞争力影响较大外，城镇化率的提升也同样能够促进该国服务贸易竞争力，可是在高收入国家，城镇化率已经较高，因此比较难以提升，但是如果能够将城镇化率进一步提高，将带来很大的影响，这可能是因为在这些国家的城市中，由于国民收入水平极高，因此会愿意购买服务业产品，并且也愿意购买高附加值服务业产品。同样的，在高收入国家的回归分析中，我们可以看见人均收入水平与服务贸易竞争力呈现出了正相关性，理由同上。而货物贸易进出口额对于竞争力的影响，却不如全样本以及中等收入国家，这可能是因为这些国家经过了多年的发展，已经有自己成熟的服务业结构，不是特别地依赖于货物贸易。而对于收入靠后的七个国家来说，劳动力数量对于服务贸易竞争力的影响最大，是因为在这些国家中，尤其以中国，印度等为代表的国家，依然是劳动力密集型产业居多，因此，这类国家服务贸易产品，主要依赖于人力资源的产出，同时，人均GDP也呈现出了负相关性，原因可能是由于在这类国家，居民更愿意购买货物商品，而忽略了服务业产品，因此在本国