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

Shangchang xiandaihua - - 贸易经济 -

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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