对外开放度对中国计算机和信息服务出口贸易的影响

摘 要：基于我国2000-2019年的时间序列数据，构建VAR模型对我国对外开放度与计算机和信息服务出口贸易的动态关系进行实证分析，同时运用格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数对其进行分析。研究表明：长期内，外资依存度提高能够促进我国计算机和信息服务贸易出口，而外贸依存度提高则会抑制我国计算机和信息服务贸易出口;外贸依存度和外资依存度均是我国计算机和信息服务出口贸易额变动的格兰杰原因;我国外资依存度和外贸依存度的变动主要来自自身惯性，受计算机和信息服务出口的影响较小。

关键词：VAR模型 计算机和信息服务出口贸易 对外开放度

2019年我国计算机和信息服务贸易进出口增速为18.9%，延续快速增长态势。近年来，我国计算机信息服务贸易规模迅速扩大，进出口年均增速远高于同期我国服务进出口的年均增速。对外开放度对一个行业的贸易竞争力有着重要的影响，而外商直接投资和进出口贸易总额又是构成对外开放度的重要因素。计算机和信息服务作为知识密集型服务业，是我国融入全球价值链的重要途径，也是实现创新驱动、推动创新型国家建设的重要支撑。因此，研究对外开放度对我国计算机和信息服务贸易的影响，有助于推进我国服务贸易出口向资本知识密集型产业转变。

一、文献综述

纵观现有的文献研究，可分为两部分，一是对于国家整体的服务贸易竞争力及影响因素进行测度，例如彭虹[1]运用钻石模型对中印两国服务贸易数据进行指数分析，并对国际竞争力的影响因素进行实证测度，得出我国在传统行业贸易竞争力更强，而在计算机信息服务贸易竞争力则低于印度;J.S.Arbache等[2]以巴西出口企业为例对发展中国家的贸易竞争力进行研究，得出要教育、技术和要素优势对发展中国家的贸易竞争力有着正向的影响;漆美峰[3]基于世界主要国家的面板数据进行实证分析，得出与其他欧美国家相比，我国在计算机和信息服务方面具有一定的比较优势且优势在逐渐增强，同时得到外商直接投资和服务市场开放度对我国服务贸易竞争力有着正向的影响;陈宪[4]运用斜率变截距固定效应模型对我国的服务贸易竞争力及其影响因素进行分析;庄惠明等[5]运用显示性和分析性指标对我国的服务业发展和贸易竞争力进行分析，并利用计量回归模型研究我国服务贸易力的影响因素。二是分行业进行研究，如周经、欧阳洋和周经娟等[6-8]对我国旅游服务贸易竞争力进行实证分析;田川、王宣涛和张郁达等[9-11]对我国金融服务贸易竞争力进行实证分析;郭晓然[12]利用主成分分析法对中美印三国计算机和信息服务贸易竞争力的影响因素进行实证分析，发现外资利用率和关联企业有助于提升我国计算机和信息服务贸易的国际竞争力;张珺[13]利用层次分析法对我国通信服务贸易的对外开放度进行测量，并利用VAR模型研究其对NRCA的影响，得出我国通信服务国际竞争力的提升对其开放度存在一定程度的依赖性。基于以上研究成果，本文通过构建VAR模型对我国计算机和信息服务贸易与对外开放度之间的动态关系进行分析。

二、指标选取与数据来源

（一）指标选取

为了定量分析我国计算机和信息服务贸易与对外开放度之间的相关性，本文以2000-2019年为考察时序期间，选取计算机和信息服务贸易出口额（EX）作为被解释变量，对于对外开放度的指标选取，本文采取外资依存度（FDI）和外贸依存度（TEI）进行衡量。具体计算公式如下：

外资依存度=实际利用外资额GDP×100%

外贸依存度=进出口贸易总额GDP×100%

（二）数据来源

计算机和信息服务贸易出口额和进出口贸易总额来源于2000-2019年的《中国统计年鉴》，实际利用外资额和GDP的数据来源于国家统计局，以上数据均按照国家外汇局当年的平均汇率转化为美元。同时为了减少异方差对数据的影响，对各变量均取对数形式，分别用LNEX、LNFDI和LNTEI来表示。

三、VAR模型构建与实证分析

（一）ADF单位根检验

为了使得结论更有说服力，避免出现伪回归，所以在分析之前运用EViews10.0对数据进行平稳性检验。结果如表1所示。

由上表可知，本文的三个指标LNEX、LNFDI和LNTEI在5%的显著性水平下都是不平稳的。而这三个指标的一阶差分序列的平稳性检验结果在1%的顯著性水平下均拒绝原假设，因此可认为这三个指标都为一阶平稳序列，可对其进行Johansen协整检验。

（二）Johansen协整检验

本文利用Johansen检验法进行协整检验，而在检验之前需要先确定变量的滞后阶数。最优滞后阶数的检验结果如表2所示。由表2可知，当滞后阶数为2时，FPE（有限预测误差）、AIC（赤池信息准则）和HQ准则的信息标准一致（以“*”标记），因此本文VAR模型的最优滞后阶数为2。

确定优滞后阶数后，对个内生变量进行Johansen协整检验，以此判别三个指标之间是否存在协整关系。Johansen协整检验结果如表3所示。

由表3可知，在5%的显著性水平下，LNEX、LNFDI和LNTEI存在着一个协整关系，经标准化之后LNEX、LNFDI和LNTEI的协整方程为：

LNEX=5.773LNFDI-17.596LNTEI

根据协整方程可知，外资依存度与计算机和信息服务贸易出口额呈正相关，且外资依存度每增加1%，计算机和信息服务贸易出口额约增加5.78%，国际贸易和国际投资是紧密联系在一起的，外商直接投资能够提供我国国内计算机的信息服务产业发展所需要的技术、资金等要素，因此吸引外资会对我国出口贸易有积极影响，有助于提高计算机和信息产业的国际竞争力。而外贸依存度与计算机和信息服务贸易出口额呈负相关，外贸依存度每增加1%，计算机和信息服务贸易出口额约减少17.6%。

（三）VAR模型的平稳性检验

为了保证VAR模型的稳定性，需对VAR模型的单位根进行检验，检验结果如图1所示。由图1可知，VAR模型的特征多项式的根均落在单位圆内，说明该模型是稳定的。

（四）Granger因果关系检验

为了进一步确定LNEX、LNFDI和LNTEI三个变量之间的动态影响关系，利用EViews10.0对本文的三个变量进行格兰杰因果检验，检验结果如表4所示。由表4的结果可以得到，在5%的显著性水平下，外资依存度和外贸依存度均是引起计算机和信息服务出口额变动的格兰杰原因;在10%的显著性水平下，计算机和信息服务贸易是外商直接投资的格兰杰原因。

（五）脉冲响应分析

在VAR模型的基础上，对本文的各变量进行脉冲函数分析，可以分析当内生变量受到冲击时对系统产生的动态影响，本文的分析结果如图2所示（滞后期为40年）。从图中可以看出：（1）当给LNFDI一个冲击时，LNEX会呈现减少的负向波动但在第2期影响最大并到达最低点，随后便方向逆转并呈逐渐增长趋势;（2）当给LNTEI一个冲击时，LNEX在前10期呈现波动上升的趋势且在第3期达到峰值，在10期之后便逐渐趋于稳定。

四、结论

本文基于我国2000-2019年的时间序列数据，运用VAR模型对我国对外开放度与计算机和信息服务出口贸易的动态关系进行实证分析。得出以下结论：（1）长期内，外资依存度提高能够促进我国计算机和信息服务贸易出口，而外贸开放度提高则会抑制我国计算机和信息服务贸易出口;（2）外贸依存度和外资依存度均是我国计算机和信息服务出口贸易额变动的格兰杰原因，同时外贸依存度和我国计算机和信息服务出口贸易额互为强格兰杰原因;我国外资开放度的变动主要来自自身惯性，受计算机和信息服务出口的影响较小;（3）脉冲响应函数表明外商直接投资和进出口贸易额确实对我国的计算机和信息服务贸易出口，但具有一定滞后效应。根据上述研究结论，我国政府应完善经济基础环境并调整外资开放度以吸引优质外资，以促进我国计算机和信息服务贸易出口，进而加快我国知识密集型服务产业的发展。

参考文献：

[1]彭虹.服务贸易国际竞争力及影响因素的理论和实证——基于中国和印度的比较分析[J].福建农林大学学报（哲学社会科学版），2019，22（06）：48-55.

[2]Jorge Saba Arbache，Andy Dickerson，Francis Green.Trade Liberalisation and Wages in Developing Countries[J].Blackwell Publishers，2004，114（493）.

[3]漆美峰.中國服务贸易国际竞争力及其影响因素研究[D].广东外语外贸大学，2013.

[4]殷凤，陈宪.国际服务贸易影响因素与我国服务贸易国际竞争力研究[J].国际贸易问题，2009（02）：61-69.

[5]庄惠明，黄建忠，陈洁.基于“钻石模型”的中国服务贸易竞争力实证分析[J].财贸经济，2009（03）：83-89.

[6]周经，吕计跃.中国旅游服务贸易竞争力影响因素的实证分析[J].国际贸易问题，2008（04）：71-75.

[7]欧阳洋.中日韩旅游服务贸易国际竞争力比较分析[J].经济研究导刊，2011（07）：185-186+277.

[8]周经娟，万红光.中国旅游服务贸易竞争力的影响因素分析[J].重庆工商大学学报（社会科[9]田川.新时代我国金融服务贸易现状及国际竞争力的提升路径[J].对外经贸实务，2020（01）：84-87.

[10]王宣涛，林静怡.我国金融服务贸易国际竞争力统计方法研究[J].江苏商论，2019（09）：90-92+95.

[11]张郁达.中国金融服务贸易国际竞争力分析[J].科技经济导刊，2019，27（21）：179-180.

[12]郭晓然.中美、中印计算机和信息服务贸易竞争力比较及影响因素实证分析[D].青岛大学，2017.

[13]张珺，余苗.通信服务对外开放度的测量及其对净出口显示性比较优势的影响[J].科技管理研究，2015，35（17）：197-201.

（刘晓娜，北京邮电大学经济管理学院）