要素积累对中国服务贸易比较优势的影响研究

何婷婷，张丽琼

（安徽农业大学 经济管理学院，安徽 合肥230036）

目前，全球经济竞争的重点正从货物贸易转向服务贸易，服务业与服务贸易的发展水平已成为衡量一个国家现代化水平的重要标志之一。服务贸易也成为国际经贸活动中的重要部分，并成为推动全球经济复苏的重要动力。近年来，服务业和服务贸易在中国经济发展中地位也不断提升，在全球经济下行造成我国货物贸易外需大量减少的情况下，服务贸易正逐渐成为中国对外贸易发展新的增长点。因此，基于要素禀赋分析各种要素对中国服务贸易比较优势的不同影响，对更好发挥各种要素的促进作用具有重要意义。

一、中国服务贸易出口的现状

（一）中国服务贸易出口的规模与增速

根据UNCTAD数据库中1980～2011年中国服务贸易出口数据显示，2009年受到国际金融危机影响，中国服务贸易出口规模自1999年以来首次减少，而在2010年出现明显反弹，服务贸易总出口额达到1702亿美元，出口占世界比重从1982年的0．63%提高到4．46%，2010年位居世界第四位。其中，旅游、运输和其他服务贸易 （不包含政府服务）出口分别为458亿美元、342亿美元和902．2亿美元，前两项出口分别占中国服务贸易总出口的26．9%和20．1%。从变化趋势来看 （如图1所示），中国服务贸易总出口以及按三大类划分的服务贸易出口都呈现出上升趋势。其中，其他服务贸易 （不包含政府服务）出口规模自2006年开始超越运输和旅游快速增长。从年均增长率来看，其他服务贸易（不包含政府服务）出口年均增速 （23．6%）超过了中国服务贸易总出口 （17．0%）、运输服务出口 （15．7%）以及旅游服务出口 （17．3%），这意味着传统服务贸易出口 （旅游和运输）在总出口中的地位逐渐下降，其在总出口所占比重从1982年的80．3%下降为2010年的46．7%。与世界平均水平相比，中国无论是服务贸易总出口还是运输、旅游和其他服务出口，它们的年均增速均大大超过世界平均增速 （8．66%、7．16%、8．58%、10．27%），说明中国的服务贸易虽然基数不大，但规模正在快速的增长。

（二）中国服务贸易出口的比较优势

在衡量比较优势的指标中，由巴拉萨（Balassa，1965）提出的 RCA 指数［1］是最常用的指标之一，但由于该指数在衡量比较优势和劣势程度时标准不对称，因此本文为弥补RCA指数的不足，使用了RCAS指数来衡量服务贸易的比较优势，其表达式如下所示：［2］

其中RCASij表示i国或地区j部门的比较优势，RCASij在 ［－1，1］之间取值，当RCASij大于0时意味着i国或地区在j部门具有比较优势，RCASij小于或等于0则说明没有比较优势。由于RCASij是对进行的单调变化，类似于对RCAij取对数，因此其性质并没有发生改变，不影响对比较优势的判断。［3］

根据图2可以看出，中国服务贸易整体表现出较明显的劣势，其RCAS指数在1982～2010年间一直为负值，从趋势上看劣势还有所增加。从各大类来看，运输服务在1982～1991年间RCAS指数为正，1991～2010年间RCAS指数转为负值，说明中国运输服务由比较优势转为劣势。从变化趋势来看，运输服务的RCAS指数呈明显先降后升的变化，1999年跌至最低点后劣势有所减少。旅游服务的RCAS指数除1990年外，其他年份指数值都为正值，表明中国旅游服务一直具有较明显的比较优势。但从指数变化上看，旅游服务的比较优势在显著增加后又有下降趋势，2001年RCAS指数达到最高点0．27后开始下降，2010年RCAS指数仅为0．04。其他服务的RCAS指数整体呈上升趋势，绝大部分年份指数值都为负值，说明中国在其他服务贸易上整体处于劣势地位，但这种劣势在不断减少。总体来看，中国传统服务贸易部门 （运输和旅游）比较优势的下降、而其他服务贸易部门的比较优势还未形成，造成了中国服务贸易整体长期处于比较劣势的地位。

二、要素积累对中国服务贸易比较优势影响的实证分析

（一）模型建立

本文以Cobb－Douglas生产函数为基础，为反映服务贸易比较优势的具体影响因素，特设定一个多要素模型［4］（如式1所示）。由于出口的增加或减少可以说明比较优势的强弱变化，因此以服务贸易总出口额作为比较优势的代理变量，也可以反映出贸易中比较优势的变化情况。［5］另外，对除技术水平外 （因为其本身为百分比数据，取对数后没有经济含义）的其他变量取对数，各变量的系数可以反映要素变动对出口变动的影响程度，即为各要素的产出弹性。

其中i＝1，…，4，Y1t、Y2t、Y3t、Y4t分别是第t年中国服务贸易的出口总额、运输服务贸易出口额、旅游服务贸易出口额以及其他服务贸易 （除运输和旅游外）出口额，K是物质资本，H是人力资本，L是劳动力，TECH为技术水平，ε是误差项。其中参数β1、β2、β3、β4分别是物质资本、人力资本、劳动力、技术水平的产出弹性。［6］

（二）样本选取与数据来源

本文选取1982～2010年中国服务贸易出口总额、运输服务贸易出口额、旅游服务贸易出口额以及其他商业服务贸易出口额、物质资本、人力资本、劳动力和技术水平作为样本总体进行实证分析。其中物质资本采用永续盘存法将中国的投资流量转化为物质资本存量，以1978年为基期，当年投资选取固定资本形成总额，利用固定资产投资价格指数将当年投资折算为以基期不变价格表示的实际值，［7］折旧率采用张军等人［8］计算的9．8%，基年资本存量按照Reinsdorf and Cover的估算方法［9］进行测算。人力资本采用每万人中的大学生人数来衡量，［10］劳动力指标采用第三产业就业人口来衡量，技术指标利用科技拨款占财政总支出的比重来表示。［11］需要说明的是，贸易额和物质资本数据都扣除了价格变动的因素，以1978年价格作为不变价格进行计算。服务贸易出口总额、运输、旅游以及其他商业服务 （不包括政府服务）的出口额数据来自于联合国贸发会议官网数据库，其他数据源于相关年份《中国统计年鉴》的整理和计算。模型的回归与相关检验均运用Eviews5．0完成。

（三）实证分析与估计结果

本文首先分别以LOG （Y1）、LOG （Y2）、LOG （Y3）、LOG （Y4）为因变量，LOG （K）、LOG （H）、LOG （L）、TECH为自变量进行OLS回归，具体结果如下所示：

1．对服务贸易出口总额Y1的回归分析

OLS回归结果如图3所示：

根据以上回归结果可得回归方程为：

为保证OLS估计量的最优统计性质以及利用t、F检验对回归模型进行统计检验的精度，本文首先对误差项是否具有同方差、无序列自相关以服从正态分布进行了残差检验。在5%的显著性水平下，dl＝1．12＜DW＜du＝1．74，无法判断是否存在自相关。从相关图和Q统计量上看，各阶滞后自相关和偏相关系数值都接近于0，并且Q统计量的P值都在0．324～0．940之间，故可判断残差不存在序列相关。根据怀特异方差检验，F统计量以及White统计量的P值分别为0．723和0．645，可以判断在1%的显著性水平下，残差不存在异方差。根据残差直方图并结合JB统计量的P值 （约为0．26），判断出残差序列服从正态分布。

在以上检验基础上分析回归结果可知，方程拟合优度高。F值远大于5%显著性水平下的临界值，说明回归模型总体显著性很好。从各变量显著性来看，在5%的显著性水平下，除了LOG （K）的参数外，其他变量的参数的t值都大于临界值t0．025（24）＝2．064，说明仅有物质资本对服务贸易总出口没有显著影响。从式 （2）可以看出，劳动力、人力资本、技术水平都对服务贸易出口有正向作用。当人力资本、劳动力以及技术水平每增加1%，分别能使服务贸易总出口额增加0．263%、2．012%和0．213%。以上数据说明，我国服务贸易总出口的增长仍主要依赖劳动力数量的增加，而技术、知识的促进作用还较小，是一种粗放型的增长，这与我国服务贸易出口优势主要集中于劳动密集型部门紧密相关。

2．对运输服务贸易出口额Y2的回归分析OLS回归结果如图4所示：

根据以上回归结果可得回归方程为：

根据残差各阶滞后的Q统计量的P值在0．558～0．910之间，可以说明在5%显著性水平下，残差不存在自相关。根据White异方差检验 （无交叉项），F统计量以及 White统计量的P值分别为0．41和0．36，表明在5%的显著性水平下，残差不存在异方差。根据残差序列的直方图以及JB统计量的P值为0．51，可判断残差序列服从正态分布。根据上述回归结果表明：模型的拟合优度高；在5%的显著性水平下，F值远大于临界值，说明回归模型整体显著。根据各变量参数的t值的P值可以判断，在5%的显著性水平下，四个自变量在统计上都是显著的。

由式3可知，人力资本、劳动力和技术每增加1%，运输服务贸易出口额约分别增加1．194%、1．607%和0．295%，而物质资本每增加1%却使运输服务贸易出口减少0．494%。以上数据表明，运输服务贸易出口中劳动力仍然是首要的促进因素，说明我国运输服务贸易也属于劳动密集型，而物质资本产生了负面影响。特别需要注意的是，人力资本对运输服务出口的促进作用已有所显现，对运输服务的出口起到了加速的作用。

3．对旅游服务贸易出口额Y3的回归分析

OLS回归结果如图5所示：

根据以上回归结果可得回归方程为：

根据以上回归结果：R2和F值都很大，但是除了Ln（L）外其他变量的t统计值均不显著。在5%的显著性水平下DW 值＝0．93＜dl＝1．12，说明存在残差序列一阶正自相关。由于自相关可能会使OLS估计量不再是BLUE的，结合残差自相关和偏相关图判断，可利用AR （1）模型修正回归方程残差序列的自相关，回归结果如图6所示。

根据以上回归结果可得回归方程为：

对以上回归进行残差检验表明，残差序列不存在序列自相关 （各阶滞后Q统计量的P值在0．12～0．54之间）、无异方差 （根据怀特异方差检验，n·R2的P值约为0．20）和服从正态分布 （S和K值分别接近0和3，JB统计量的P值为0．82）。各变量参数中除Ln（L）（t统计量的P值为0．0023）在1%的显著性水平下显著外，其他变量的参数仍不显著 （t统计量的P值均高于0．55），但与式 （4）对比可以发现，式（5）中各变量参数符号更符合理论意义。人力资本、劳动力以及技术水平对旅游服务贸易出口都产生正效应。其中，劳动力的正效应十分显著，每增加1%促进旅游服务贸易出口增加3．468%，这说明相对物质资本、人力资本和技术水平而言，我国旅游服务贸易出口优势更加集中体现在劳动力的投入上。

4．对其他服务贸易出口额Y4的回归

OLS回归结果如图7所示：

根据以上回归结果可得回归方程为：

根据du＝1．74＜DW 值＜4－du＝2．26可判断残差序列不存在自相关，结合残差直方图以及JB统计量 （S＝0．01，K＝3．00，JB统计量的P值为0．9997）判断残差服从正态分布。根据怀特异方差检验 （n·R2的P值为0．05718），在5%的显著性水平下，残差序列不存在异方差。

根据上述回归结果表明，模型拟合优度较高；在5%的显著性水平下，回归模型整体显著；四个变量中除Ln（K）的参数外，在10%的显著性水平下都显著，且对Y4都有正向作用。从式 （6）可以看出，各要素对其他服务贸易出口额影响程度依次为劳动力、技术水平和人力资本，每增加1%分别可促进其他服务贸易出口额约增加3．305%、0．453%和0．298%。以上数据说明，和传统服务贸易部门 （旅游和运输）一样，中国其他服务贸易部门的出口整体上也主要以劳动力要素带动增长，但相对传统服务贸易出口，技术水平在其他服务贸易出口中的促进作用更加显著。

综上分析可知，劳动力要素对服务贸易总出口、运输服务贸易出口、旅游服务贸易出口以及其他服务贸易出口的影响大大超过了其他要素变量的影响。人力资本要素和技术要素在服务贸易总出口、运输服务贸易出口以及其他服务贸易出口中表现出不同程度的显著正效应。物质资本仅在运输服务贸易出口中影响较显著，且为负值，同时对整体服务贸易、旅游服务贸易以及其他服务贸易整体都没产生显著促进作用。因此，无论是从中国服务贸易整体，还是从三大类的划分来看，我国服务贸易出口都呈现出明显的劳动密集型特征，尤其在旅游服务贸易出口中劳动力要素相对其他要素，是唯一影响显著的要素。

三、结论

与世界平均水平相比，中国服务贸易正在更快的增长。旅游、运输作为传统服务行业一直在中国服务贸易出口中占有重要地位，但其所占比重在逐渐下降。中国传统服务贸易部门的比较优势在减弱，同时其他服务贸易部门的整体比较优势还未形成，这也反映出中国在现代服务贸易部门的优势没有形成，而从整体上看，中国服务贸易仍处于比较劣势的地位。劳动力要素仍为推动中国服务贸易出口的最重要因素，物质资本的促进作用不明显，但人力资本、技术要素在中国服务贸易整体出口、运输出口以及其他服务贸易的出口中都产生了不同程度的促进作用。结合以上结论，本文对推动中国服务贸易出口比较优势的进一步发展提出了几点建议：

1．通过服务业内部结构的优化带动现代服务贸易部门比较优势的提升

当代服务贸易的竞争更多的取决于技术和知识的竞争，国际服务贸易结构正向技术、知识密集型转变，而这种转变依赖于服务业内部结构的相应转变。因此，首先要促进中国计算机和信息服务、保险、金融、咨询等技术、知识含量较高的服务行业快速发展，才能提升现代服务贸易部门的比较优势。

2．巩固和扩大中国在劳动密集型服务贸易出口上的比较优势

与发达国家相比，中国服务贸易部门在劳动力数量上占据比较优势，劳动力也成为目前推动其服务贸易出口的首要因素。因此，巩固和扩大劳动力较为丰裕的优势是扩大中国服务贸易出口的重要途径之一。

3．注重教育、培训投入，提高人力资本对服务贸易出口的带动作用

人力资本在中国服务贸易出口中已表现出一定程度的正效应，但与劳动力的促进作用相比还存在明显差距，这主要是因为中国服务业从业人员素质普遍不高。因此，通过教育和培训等手段加强从业人员的知识和专业技能，不仅能更好地解决服务从业人员结构性短缺问题，还能有效提高相关服务行业的生产效率和服务质量，从而更好地发挥人力资本在服务贸易出口中的促进作用。

4．发挥技术变迁在服务贸易比较优势中的作用

技术差异是服务国际贸易开展的一个重要动因，导致了各国在服务贸易比较优势的差异，同时也反映出各国在服务贸易核心竞争力上的差异。从以上实证分析中可以看出，技术要素也对中国服务贸易产生了正效应，特别是对现代服务贸易的影响较大。因此，在现代服务贸易部门更需要通过技术外溢、技术模仿、技术创新获得服务贸易部门比较优势。

［1］Balassa B．Trade Liberalization and"Revealed"Comparative Advantage ［J］．The Manchester School，1965 （33）：99－123．

［2］申朴．服务贸易中的动态比较优势研究 ［M］．上海：复旦大学出版社，2005：192－193．

［3］杨玲．中国服务贸易中生产者服务业发展瓶颈的动态研究 ［J］．生产力研究，2009（6）：66－68．

［4］N．Gregory Mankiw，David Romer，David N．Weil．A Contribution to the Empirics of Economic Growth［J］．The Quarterly Journal of Economics，1992，107 （2）：407－437．

［5］尹翔硕，申朴．论中印两国要素积累对服务贸易比较优势的影响 ［J］．复旦学报 （社会科学版），2005（5）：121－128．

［6］申朴，尹翔硕．要素积累对服务贸易出口增长的影响——对世界及中国、美国数据的经验分析 ［J］．复旦学报 （社会科学版），2008，（1）：48－54．

［7］毛军．我国资本存量估算方法比较与重估 ［J］．河南社会科学，2005，13（2）：75－78．

［8］张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952～2000［J］．经济研究，2004（10）：35－44．

［9］黄宗远，宫汝凯．中国省区物质资本存量的重估：1978～2007年 ［J］．广西师范大学学报 （哲学社会科学版），2010，46（2）：74－80．

［10］朱承亮，师萍，岳宏志，等．人力资本、人力资本结构与区域经济增长效率 ［J］．中国软科学，2011（2）：110－119．

［11］庄丽娟．国际服务贸易与经济增长的理论和实证研究 ［M］．北京：中国经济出版社，2007：139－140．