中日韩服务业产业内贸易影响因素研究.docx
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中日韩服务业产业内贸易影响因素研究
中日韩服务业产业内贸易影响因素研究
—基于引力模型的实证分析
王磊陈柳钦
（辽宁大学经济学院，沈阳，110036）（中国能源经济研究院，北京，100733）
摘要：
本文利用联合国服务贸易数据库2000-2010年中日韩之间的双边服务贸易面板数据，基于扩展后的贸易引力模型对影响中日韩服务业产业内贸易的主要因素进行了实证检验，发现外商直接投资、对外经济开放程度及规模经济因素对产业内贸易水平的影响较为显著，并基于分析结果提出相应的对策建议。
关键词：
中国；日本；韩国；服务贸易；产业内贸易；贸易引力模型；影响因素
中日韩服务业产业内贸易影响因素研究
—基于引力模型的实证分析
随着世界服务业和服务贸易的快速发展，服务贸易占中日韩三国间贸易的比重也在不断提高。
作为同处在东北亚经济圈中的发展中国家、发达国家和新兴工业化国家，不同的发展地位使得各个国家对服务产品的需求也更加趋向多样化，从而促进三国间服务业产业内贸易规模的不断扩大。
一、中日韩服务业产业内贸易发展现状
（一）产业内贸易水平的测量
半个世纪以来，国内外诸多学者根据不同的学术研究需要，在产业内贸易水平的测量方面相继提出了多种测算指标，但通过总结历年的前沿学术成果来看，实证测算仍以传统的G-L指数作为主要的参考指标。
1975年，Grubel和Lloyd[1]共同提出G-L指数，这种计算方法类似于衡量产业内贸易在全部贸易中所占的份额，其指数公式为：
在该公式中，Bi代表产业内贸易指数，Xi代表i部门在一定时期内的出口额，Mi代表i部门在一定时期内的进口额，Bi在0-1之间取值，越接近于1，表示产业内贸易水平越高。
该指数产业内贸易水平高低的划分标准如表1。
表1产业内贸易指数划分标准
产业内贸易指数
0≤GL<0.25
0.25≤GL<0.5
0.5≤GL<0.75
0.75≤GL<1
产业内贸易水平
低
较低
较高
高
在计算出各个部门的产业内贸易水平之后，可以对整个产业的产业内贸易水平进行计算，有以下两种公式可进行测算：
不加权：
加权：
左式为不加权算法，对结果直接求平均值；右式为加权算法，对各个部门的测算结果还要根据其在整个产业贸易总额中的所占比重进行加权。
研究证明加权算法更能体现出产业内贸易水平的真实状况。
虽然在G-L指数提出之后的几十年里，又有众多学者指出了其所存在的不足，并提出了修改意见或拿出了新的测算方法，但经过实证检验，目前G-L指数仍为最具权威性的计算方法。
（二）中日韩服务业产业内贸易水平
本文以联合国统计署创立的服务贸易统计数据库（UNServiceTrade）来计算中日韩的服务业产业内贸易水平，分类标准采用与联合国相一致的扩大的国际收支服务分类方法（EBOPS）。
此外需要说明的是，因受联合国数据统计的限制，中韩之间的服务贸易数据分类项要少于中日之间的统计，主要是将建筑、金融、计算机和信息服务以及个人文化和娱乐服务合并成了未统计项。
表22000-2010年中日服务业产业内贸易GL指数
GL
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
运输
0.99
0.99
0.95
0.75
0.80
0.91
0.95
0.89
0.92
0.91
0.84
旅游
0.27
0.33
0.32
0.55
0.61
0.45
0.98
0.96
0.97
0.89
0.95
通讯服务
0.58
0.67
0.76
0.76
0.74
0.88
0.78
0.83
0.85
0.82
0.90
建筑服务
0.84
0.65
0.46
0.62
0.72
0.82
0.66
0.67
0.75
0.73
0.83
保险服务
0.38
0.36
0.48
0.77
0.98
0.63
0.63
0.60
0.65
0.70
0.60
金融服务
0.45
0.73
0.66
0.63
0.71
0.53
0.64
0.31
0.36
0.40
0.78
计算机和信息服务
0.28
0.13
0.21
0.30
0.29
0.25
0.21
0.19
0.17
0.20
0.12
专有权利使用费和特许费
0.10
0.11
0.10
0.06
0.04
0.03
0.05
0.02
0.04
0.05
0.03
其他商业服务
0.67
0.52
0.65
0.78
0.86
0.80
0.68
0.20
0.27
0.32
0.51
个人文化娱乐服务
0.25
0.33
0.54
0.55
0.83
0.11
0.16
0.29
0.31
0.28
0.40
政府服务
0.46
0.67
0.52
0.42
0.30
0.21
0.27
0.24
0.25
0.28
0.49
未加权
0.48
0.50
0.51
0.56
0.62
0.51
0.55
0.47
0.53
0.52
0.59
加权
0.61
0.61
0.59
0.62
0.68
0.66
0.82
0.72
0.75
0.76
0.79
数据来源：
根据UNServiceTradeDatabase相关数据计算。
表32000-2010年中韩服务业产业内贸易GL指数
GL
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
运输
0.50
0.51
0.54
0.48
0.51
0.58
0.61
0.66
0.59
0.61
0.63
旅游
0.57
0.80
0.61
0.63
0.60
0.50
0.52
0.54
0.80
0.77
0.75
通讯服务
0.26
0.31
0.41
0.56
0.66
0.69
0.63
0.68
0.79
0.75
0.71
保险服务
0.36
0.68
0.80
0.50
0.30
0.38
0.12
0.65
0.78
0.76
0.77
专有权利使用费和特许费
0.05
0.17
0.14
0.08
0.17
0.09
0.01
0.04
0.02
0.03
0.07
其他商业服务
0.21
0.27
0.20
0.23
0.25
0.22
0.28
0.37
0.41
0.40
0.33
政府服务
0.33
0.50
0.45
0.39
0.44
0.27
0.33
0.38
0.55
0.48
0.52
未统计
0.25
0.30
0.26
0.36
0.40
0.60
0.46
0.70
0.91
0.89
0.85
未加权
0.32
0.44
0.43
0.40
0.42
0.42
0.37
0.50
0.61
0.60
0.58
加权
0.48
0.56
0.50
0.51
0.46
0.47
0.48
0.54
0.56
0.55
0.56
数据来源：
根据UNServiceTradeDatabase相关数据计算。
1.产业内贸易水平总体层面比较
根据表2和表3分别为中日和中韩服务贸易加权G-L指数的测算结果，中日两国年平均值达到了0.69，中韩为0.52（见图1）。
因此根据G-L指数划分标准，中日、中韩两两国家间的服务业产业内贸易水平分别处于较高和中等水平。
G-L指数显示，中日服务业产业内贸易水平在年均值较高的基础上，近两年数据均维持在0.75上下的高水平，表明两国间的服务业产业内贸易水平有增长的趋势，并且增幅较快。
相比而言，中韩间的数据显示近两年也超过平均值（分别为0.55和0.56），但增幅不大，表明两国间的服务业产业内贸易水平较为稳定，并有小幅度提升。
图1中日、中韩之间服务贸易加权G-L指数
2.产业内贸易水平各细分行业层面比较
首先从固有优势行业来看，运输行业引领服务业产业内贸易是各个国家的共同特点，其中中日的运输行业产业内贸易指数均值达到了0.9以上，中韩运输行业数值虽然不高，但同期与中韩之间的其他行业相比仍占主要优势。
其次从发展前景比较来看，中日之间的旅游行业产业内贸易整体增长趋势明显，年均增速达到了20%，而中韩之间则以通讯行业的增长最具前景，年增速也达到了13%。
虽然中日、中韩之间的服务贸易部门中均有半数以上处于较高的产业内贸易水平，但其中也不乏水平较低的行业，如中日服务贸易中的计算机和信息服务、个人文化和娱乐服务部门，中韩服务贸易中的专有权利使用费和特许费、其他商业服务及政府服务等服务部门。
总体而言，中日韩之间具有明显产业内贸易特征的服务部门仍集中在劳动密集型行业，且多数服务产品附加值较低，与日韩及众多发达国家之间所进行的高附加值资本密集型服务贸易相比存在较大差距。
二、中日韩服务业产业内贸易的影响因素分析
由前文的产业内贸易测算分析可以看出，虽然中日韩国家之间的服务部门产业内贸易程度参差不齐，但总体来看仍显现出较为明显的产业内贸易特征，为针对我国在与日韩积极开展服务贸易往来方面提供相应的对策建议，本文采用贸易引力模型并结合面板数据，重点对中日、中韩之间的服务贸易往来进行综合分析，找出影响我国服务业产业内贸易发展的关键因素。
（一）影响因素的统计归纳
有关产业内贸易的影响因素问题，目前国外已有较多学者在相应的理论或模型中提出了自己的观点，如Grubel,LIoyd（1975）[1]；Brander,Krugman（1983）[2]；Falvey（1981）[3]；Shaked,Sutton（1984）[4]；Slaughter（2000）[5]等，总结自产业内贸易理论产生至今的主要理论观点，目前所提出的产业内贸易影响因素主要分为以下几类（见表4）：
表4产业内贸易影响因素归纳
需求因素
人均收入差异、需求偏好多样性
供给因素
规模经济、研发支出、要素禀赋
外部因素
FDI、对外开放程度、贸易不平衡程度、贸易壁垒、产品贸易周期
根据以上分析，结合数据搜集的可行性，本文主要选择人均收入差异、规模经济、外商直接投资、对外开放程度及贸易不平衡程度作为分析影响中日韩服务业产业内贸易的主要因素（见表5）。
因素选取主要根据以下几个方面原因：
需求方面，目前关于需求偏好相似理论研究的主流观点认为，由人均收入差异引起的需求偏好差异是产业内贸易需求的主要影响因素，再加上人均收入数据的易得性，需求方面本文只选取人均收入差异作为分析因素；供给方面，企业的研发支出数据不易得到，而要素禀赋包括诸如语言文化、政治体制等也更适用于定性分析，因此供给方面本文只选取规模经济作为分析因素；外部方面，就服务贸易来讲，贸易壁垒不易统计、产品贸易周期对制造业产品的影响更加明显，因此主要选取外商直接投资、对外开放程度及贸易不平衡程度作为主要外部分析因素。
表5解释变量的符号预期及说明
解释变量
预期符号
理论说明
需求因素变量
AGDPD
-
两国间的人均GDP差异越小，表明两国的消费需求结构相似程度越高，进而产业内贸易就越有可能发生，因此初步预期其符号为负。
供给因素变量
SI
+
规模经济反映了服务贸易出口国与进口国的总体经济规模水平，该值越大，表明两国之间的产业内贸易潜在出口能力和潜在进口能力较大，因此预期符号为正。
外部因素变量
FDI
+
前人对外商直接投资与服务业产业内贸易之间的关系研究较少，本文参考制造业产业内贸易的研究，预期对外直接投资规模越大，服务业产业内贸易程度越强，符号为正。
OP
+
对外经济开放程度越高，则贸易自由化程度越高，国家间的贸易往来也就越密切，因此预期其符号为正。
TB
-
以往已有众多学者将贸易不平衡程度因素考虑在内，原因在于较大的TB指数表明两国间的进出口差额较大，这显然与产业内贸易程度成反比，因此预期符号为负。
（二）模型建立和变量含义
本文因素分析目标为寻找影响中日韩之间服务业产业内贸易的主要因素，所要分析的数据同时包括我国与日韩两个国家之间的服务贸易样本，即数据类型为面板数据。
而作为在国际贸易研究领域进行实证分析的重要方法，贸易引力模型的主要特点恰为能够同时对一国与多国之间的贸易往来即面板数据进行实证分析，因此贸易引力模型能够整体解决本节的主要问题。
鉴于中日及中韩之间双边服务贸易的特点，本文对贸易引力模型作如下几点修改：
1.距离因素删除
由于贸易引力模型大都被用于货物贸易的实证研究，且物理距离将直接决定货物运输成本的大小，因此物理距离是较为重要的分析因素，但在本文对中日、中韩的服务贸易分析中，一方面服务贸易的物理距离约束将会被大幅度削弱，另一方面即使将距离因素考虑在内，也只有中日、中韩两个数值，其对分析结果产生的影响可以忽略，因此综合考虑，本文因素分析剔除物理距离影响因素。
2.规模经济因素替换原经济总量因素
引力模型原公式中的经济总量变量与本文将要引入的规模经济因素属同一范畴，同时引入势必会引起模型分析的多重共线性，因此模型中只采用规模经济因素变量。
3.将双边服务贸易额作为被解释变量
传统的制造业产业内贸易影响因素分析均将产业内贸易指数作为分析的因变量，但本文可得的服务贸易数据一方面时限较短，另一方面虽然已经证明两国之间均呈现出了明显的产业内贸易特征，但具体产业内贸指数数值波动较大，没有明显趋势（与时限较短有很大关系），若仍采用服务业产业内贸指数数值作为分析对象，不会对实际情况作出真实反映，又由于因素分析围绕我国的对外服务贸易进行，因此本文贸易引力模型将中国对日本和韩国的历年服务贸易进出口额作为因变量来研究中日、中韩服务业产业内贸易的影响因素问题。
4.同时建立进口引力模型和出口引力模型
基于前文第3点分析，由于本文所使用模型将主要被解释变量定位到中国对日韩的服务贸易进口额和出口额两项，因此同时建立反映中日韩服务业产业内贸易往来的进口引力模型和出口引力模型，原因也是基于两点考虑：
首先，本模型的分析目的在于寻找影响中日、中韩服务业产业内贸易的影响因素，在中日韩服务业产业内贸易特征已经得到证实且产业内贸易指数已被舍弃使用的前提下，需将进口和出口情况同时考虑才能最大程度的反应产业内贸易状况；其次，贸易引力模型在分析面板数据时要求满足对称性，而以往多数的贸易引力模型研究的是“多国模式”[6]，即分析多个国家中两两国家之间的贸易往来，因此只分析出口额即可满足对称性，本文所分析对象是以中国为主的“单国模式”，所以需要对进出口额同时研究才能满足对称性。
综上所述，本文因素分析建立如下扩展型贸易引力方程：
（1）进口引力模型方程:
（1）
（2）出口引力模型方程:
（2）
式中Xi、Mi、FDIi、AGDPDi、OPi、TBi、SIi分别表示我国对i国的服务贸易出口额与进口额、我国实际利用i国的直接投资额、我国与i国的人均GDP差异、我国与i国的对外经济开放程度、我国与i国的规模经济。
（三）引力模型的估计及检验
1.样本处理
本模型因素分析研究中日韩服务业产业内贸易往来情况，样本选取2000-2010年中国与日韩两国的服务贸易相关面板数据，为消除潜在的异方差性，样本数据需经过对数处理。
此外，作为近年新兴起的数据统计分析方法，虽然面板数据分析能够克服时间序列数据分析所受的多重共线性干扰，但鉴于解释变量中存在多个解释变量有共同数据来源的情况，即存在多重共线性的可能，因此在进行实证分析之前，对解释变量面板数据进行相关系数检验，得结果如下表6所示。
表6模型各解释变量之间的相关系数
lnAGDPD
lnFDI
lnOP
lnSI
lnTB
lnAGDPD
1.0000
0.2606
-0.5588
0.1892
0.4479
lnFDI
0.2606
1.0000
-0.0515
-0.2646
0.5200
lnOP
-0.5588
-0.0515
1.0000
-0.4219
-0.4345
lnSI
0.1892
-0.2646
-0.4219
1.0000
-0.1278
lnTB
0.4479
0.5200
-0.4345
-0.1278
1.0000
从解释变量相关系数测算结果中可以看出，全部相关系数绝对值均在0.6水平以下，即可得结论，本模型所有解释变量之间并不存在明显的多重共线性。
2.实证分析
本文运用计量统计分析软件Eviews3.1对样本面板数据进行回归分析，所有国家被赋予相同的截距，又为了减少异方差的影响，使用广义最小二乘法进行分析。
由于贸易引力模型缺乏坚实的理论基础，如果引入过多的解释变量势必会造成对原贸易引力模型的偏离，进而降低模型的解释效应，因此本模型在对方程的实证研究中采用逐步后项剔除法，以得到拟合效果最好的模型[7]。
实证分析过程如下：
（1）进口引力模型分析
首先，根据逐步后项剔除法，将全部解释变量放入引力模型进行检验，初步检验模型同公式
（1），拟合结果显示：
进口额M与FDI、OP和SI的相关系数均为正值（0.141，1.027，0.965），与AGDPD和TB的相关系数均为负值（-1.967，-0.014），各项系数的符号均符合理论预期，表明模型构建整体架构较为合理；调整后的拟合优度（0.9999）与1极为接近，表明方程解释能力非常强；大部分解释变量均以5%的显著性通过t检验，只有贸易不平衡程度变量没有通过零假设，且方程各变量整体以5%的显著性通过F检验；但是方程D-W值为0.8221，表明存在序列自相关性。
鉴于上述存在的问题，检验继续进行。
第二，去除变量TB，对自相关问题暂不处理，建立模型如下：
（3）
拟合结果显示：
所有变量均很好的通过了t检验及F检验，方程调整后的拟合优度依然保持非常高的水平，但D-W值显示为0.7918，即依然存在序列自相关性，因此检验继续进行。
第三，在方程（3）的基础上对模型存在的序列自相关问题进行修正，即在方程中添加AR项，建立模型如下：
（4）
拟合结果显示方程（3）的D-W值为1.9752，表明模型的序列自相关性已经得到解决，进口额M与FDI，OP，SI的相关系数（0.185，0.947，0.993），与AGDPD的相关系数（-2.004）依然符合各变量符号预期，且均以5%的显著性通过t检验和F检验，方程修正后的拟合优度（0.9999）依然保持高水平。
因此方程（4）为进口引力模型的最终形式。
（2）出口引力模型分析
首先，依然根据逐步后项剔除法，将全部解释变量放入引力模型进行检验，初步检验模型同公式
（2），拟合结果显示：
出口额X与FDI、OP、TB和SI的相关系数为正值（0.144，1.045，0.057，0.891），与AGDPD的相关系数为负值（-0.190），其中TB系数符号为正，与理论预期不相符，主要原因在于本模型的被解释变量已由产业内贸易指数调整为进出口额，而TB只与产业内贸易指数的负相关性较为明显（公式决定），与进出口额的关系则不明确，因此TB系数符号实际为可正可负；调整后的拟合优度（0.9996）接近于1，表明方程解释能力非常强；大部分解释变量均以5%的显著性通过t检验，只有人均GDP差异变量没有通过零假设，且方程各变量整体以5%的显著性通过F检验；检验继续进行。
第二，鉴于方程
（2）检验结果显示AGDPD变量系数没有通过零假设，因此将其剔除，建立新的扩展模型如下：
（5）
拟合结果显示方程（5）整体拟合优度（0.9997）较好，出口额与剩余4个解释变量FDI，OP，TB，SI的相关系数（0.137，1.088，0.059，0.897）均能在5%显著性水平下通过t检验和F检验，因此方程（5）为出口引力模型的最终形式。
全部进出口引力模型回归结果见表7（表中系数下方括号内数值为P值）。
表7各回归模型检验结果汇总
解释变量
进口引力模型
出口引力模型
方程
（1）
方程（3）
方程（4）
方程
（2）
方程（5）
C
-8.510377
（0.0000）
-8.736913
（0.0000）
-10.18809
（0.0015）
-5.838376
（0.0011）
-5.786910
（0.0005）
lnFDI
0.141327
（0.0242）
0.156137
（0.0116）
0.184804
（0.0021）
0.144294
（0.0462）
0.136798
（0.0286）
lnAGDPD
-1.967090
（0.0014）
-1.863867
（0.0018）
-2.004015
（0.0001）
-0.189930
（0.7621）
-
lnOP
1.027349
（0.0000）
1.063050
（0.0000）
0.946930
（0.0000）
1.044633
（0.0000）
1.087625
（0.0000）
lnTB
-0.013675
（0.4447）
-
-
0.056629
（0.0091）
0.059401
（0.0033）
lnSI
0.965307
（0.0000）
0.963858
（0.0000）
0.992542
（0.0000）
0.891422
（0.0000）
0.896908
（0.0000）
调整后的R值
0.999944
0.999935
0.999996
0.999555
0.999696
Durbin-Watsonstat
0.822114
0.791792
1.975247
2.590399
2.520762
F-statistic
57230.53
61296.60
751802.3
7189.716
13139.70
Prob（F-statistic）
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
0.00000
根据上述拟合结果，分别对应方程
（1），（3），（4）的进口引力方程形式依次为：
分别对应方程
（2），（5）的出口引力方程形式依次为：
3.结果分析
综上所述，从检验结果可以推出，在就中国对日韩的服务贸易进口影响方面，日韩对我国的直接投资、贸易双方的对外开放程度及规模经济具有正向影响，人均GDP差异具有负向影响，且其中实际利用直接投资因素影响程度相对较弱；而在出口影响方面，实际利用直接投资额、对外开放程度及规模经济的影响程度与进口方面基本持平，不同的是出口方面将人均GDP差异因素剔除，并反映出贸易不平衡程度与出口额有微弱的正向关系。
由于本模型以寻找影响中日韩服务业产业内贸易的影响因素为研究宗旨，且本模型又存在被解释变量为非产业内贸易衡量指标的固有缺陷，因此结合本模型实际情况和相关理论总结的产业内贸易计算方法，本文认为应选择对进出口额产生共同近似影响的变量指标即共享指标作为最终影响产业内贸易的主要因素，即得出结论：
外商直接投资、对外经济
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