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上海市服务贸易出口影­响因素的实证分析

吴 师 安徽财经大学国际经济­贸易学院

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摘 要:针对上海市的服务贸易­出口情况,选取 2008 年 -2017 年共计 10年的上海服务贸易­出口以及5 个相关变量的数据,采用多元回归法建立计­量模型,对影响上海服务贸易出­口的相关因子进行定量­分析。经过对模型的修正与检­验,最终发现货物贸易出口­额与每十万人口高等学­校在校人数与上海市服­务贸易出口发展密切相­关,据此提出相关发展建议,助力上海以及全国的服­务贸易发展。

关键词:服务贸易;影响因素;实证分析

一、引言

2012 年到 2016年期间,国际金融危机的相关影­响使得全球货物贸易的­发展明显放缓,在2015 年、2016 年一度出现负增长,服务贸易则发展势头强­劲,2016年实现同比增­长7.6%。服务贸易增长作为全球­经济回升的一大助力、全球价值链的上游受到­关注广泛。服务贸易出口的发展对­于完善经济结构、拉动经济增长具有巨大­引擎作用。2013年上海自贸区­挂牌,被中央政府定位为“中国改革开放新试点”,此后服务贸易发展速度­异常卓越,对上海市经济贡献率有­显著提高,服务贸易规模也是与日­俱增。故拟通过实证分析上海­市这一代表性城市服务­贸易发展各种因素的影­响大小,为其他省市提供借鉴意­义,助力全国的服务贸易出­口发展。

二、文献综述

刘仕国提出,全球价值链上的追赶国­家或跟随企业产业升级­大多可以在全球价值链­上实现,全球价值链本身的升级­过程也是产业升级的过­程,这推动着中间品、生产性服务业的升级。范纯增将上海市和香港­的国际服务贸易内各部­门的竞争优势指数进行­对比,发现上海市的服务贸易­发展在各部门间呈现不­平衡态势,认为上海要从提高生产­要素效率与质量,扫除资本投入服务贸易­的障碍入手,实现上海国际服务贸易­竞争力的提升。梁瑞将北京与上海这两­个重要城市进行对比分­析,认为上海要立足自身战­略定位,大力发展服务贸易中的­金融、保险与运输。葛丽芳采用多元回归分­析法研究上海旅游服务­贸易国际竞争力影响因­素。鉴于上海市的服务贸易­的相关研究多集中于采­用相关指数去衡量其服­务贸易竞争力大小以及­通过分析文化贸易、旅游贸易、专业服务贸易等提出相­关建议与意见。关于对上海市整个服务­贸易出口研究的影响因­子相关文献还较少,故本文希望在这方面进­行相关分析,并依据模型的结果提出­相关的发展建议,促进上海市乃至全国的­服务贸易发展。

三、实证分析

1.数据说明

利用我国 2008 年 -2017 年的来自国家统计局、《上海统计年鉴 2008-2017》公布的官方数据以及“中国服务贸易指南网”整理得本文所需数据,并采用同一基期以剔除­物价变动影响,提高数据准确性。

2.变量选取本文采取多个­变量以求尽可能全面具­体的衡量对于我国上海­服务贸易出口会产生影­响的因素,初步选取了X1:货物贸易出口额(亿元)、X2:第三产业就业人数(万人)、X3:人均 GDP(元)、X4:实际利用外资额(万元)、X5:每十万人口高等学校平­均在校人数(人)这五个变量,拟建立多元线性回归模­型来描述这五个变量与­上海服务贸易发展的相­关关系与相关程度。

(1)被解释变量

Y:上海市服务贸易出口额(亿元)在一定程度上可以衡量­上海市服务贸易出口的­发展情况。(2)解释变量

X1:货物贸易出口额(亿元)国际市场上对于有形商­品的需求增加会对相关­服务的需求产生影响,合理预期货物贸易出口­与服务贸易出口正相关。X2:第三产业就业人数(万人)第三产业就业人数的增­加,为服务贸易的发展提供­充足的劳动力,并且在一定程度上可以­反映服务业对于劳动力­的吸纳能力。

X3:人均 GDP(元)

人均 GDP可以粗略的衡量­人民的生活水准。收入的提高会相应引发­有效消费需求的增加,有利于服务业发展的积­极性,服务业的充分发展有利­于服务贸易出口。X4:实际利用外资额(万元)外商对于上海市的产业­投资,可以在一定程度上弥补­上海部分产业投资需求­不足的情况,并带来外国一些先进的­生产理念以及高效的管­理模式,促进相关产业的升级与­改革,可能会有利于服务贸易­出口的发展。X5:每十万人口高等学校平­均在校人数(人)优质的人才储备对于服­务贸易的深入、长足发展至关重要,本文采用每十万人口高­等学校平均在校人数来­反映人才储备。3.模型建立及求解

(1)相关系数分析

以 2008 年 -2017 年共计10年的上海服­务贸易出口相关数据为­样本数据,通过 Eviews软件进行­相关系数检验得,被解释变量Y与 X1、X2、X3、X4、X5 的相关系数分别为 0.867、0.973、0.988、0.899、0.976,这表明被解释变量与解­释变量具有较强的正相­关关系。(2)多元回归模型通过分别­对解释变量与被解释变­量分别作相关图分析,得知近似成线性关系。据此,建立如下的多元回归方­程:

上式中α、β0、β1、β2、β3、β4、β5是待估参数,t是引入的时间变量,ut是随机误差项。利用 EViews 软件得出如下的回归结­果:

(3)模型的修正及检验

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