服务业fdi与服务贸易关系实证研究

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1、服务业FDI与服务贸易关系实证研究  [摘要]基于分析我国1997—2010年服务业FDI与服务贸易的数据,利用VAR模型对我国服务业FDI与服务贸易的关系进行实证研究。结果表明,服务业出口与进口均是服务业FDI的单向Granger原因,而服务业FDI并不是服务业出口与进口的Granger原因。从长期看,服务业FDI与服务业出口与进口均存在替代关系;短期来看,则存在较弱的互补关系。提出应加快我国服务业发展,优化服务业内部结构;进一步开放国内服务业市场,加大服务业FDI的引入和服务贸易的进口;加快我国的技术进步,提高

2、出口产品的附加值;将发展服务外包作为我国服务贸易发展的重点,积极引进高质量的FDI进入服务外包领域等对策建议。  [关键词]服务业FDI;服务贸易;VAR模型  [中图分类号]F752.68[文献标识码]A[文章编号]2095-3283(2013)07-0045-03  一、前言  改革开放以来,制造业FDI一直在我国引资总额中占据较大比重。而服务业开放整体晚于制造业。2005年之前,服务业FDI在我国实际使用FDI总额中所占比重一直在25%左右,此后服务业FDI总额和占比均呈现显著提升,2010年我国服务业实际使

3、用外资达589.62亿美元,占中国实际使用外资总额的55.8%。近年来,服务业是世界上发展最快的产业,其发展水平成为衡量现代社会经济发达程度的重要标志。但目前我国服务贸易水平较低,服务业进口远大于出口,2010年服务贸易逆差达到209.2亿美元。随着我国在金融、通讯、旅游、教育和咨询等行业履行入世承诺,服务业市场日益开放,外资企业在我国服务业市场上拥有更大的发展空间。因此,合理利用服务业领域的外商直接投资对促进我国服务经济发展具有重要战略意义。  二、模型与数据  (一)计量模型  本文所使用的计量模型是VAR模型

4、,这种模型采用多方程联立的形式,不以经济理论为基础,在模型的每一个方程中,内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计全部内生变量的动态关系。VAR模型避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量及所有内生变量滞后函数建模的问题。  (二)数据来源  本文采用三个变量的VAR模型,三个变量依次是服务业FDI(SFDI)、服务贸易出口(EX)、服务贸易进口(IM),时间跨度为1997—2010年,数据来源于《中国统计年鉴》。为了统一货币单位,把实际使用服务业FDI和服务业进出口额用当年的平均汇率折算成人民币

5、,并折算成以1978年不变价格计算。为了消除方程中可能出现的异方差性,对SFDI、EX、IM分别取对数。各种检验均采用计量分析软件Eviews7.0。  三、实证分析  (二)建立VAR模型  对于lnSFDI、lnEX、lnIM这三个具有同样单位根性质的时间序列数据,满足VAR模型估算的要求,可以进行建模。考虑到样本区间有限,不宜选取较大的阶数,根据AIC和SC准则,本文VAR模型的滞后阶数为2,建立VAR(2)模型。对VAR模型进行稳定性检验,发现所有的单位根都在圆内,模型稳定且整体拟合程度较好。研究表明滞后一

6、期的服务业FDI对当期服务出口和进口均产生负效应,且服务出口的影响稍大于服务进口。在其他条件不变的情况下,滞后一期的服务业FDI每增加1个单位,服务出口、服务进口分别减少0.344、0.337个单位。但滞后两期的服务业FDI每增加1个单位,服务出口、服务进口分别下降0.129、0.15个单位。服务业出口滞后一期和滞后二期对SFDI产生正效应,滞后一期服务业出口每增加1单位,服务业FDI增加2.27个单位。滞后二期的服务业出口每增加1单位,服务业FDI增加1.75个单位。滞后一期和二期的服务业进口对SFDI均产生负效

7、应,滞后一期的服务业进口增加1单位,SFDI减少2.03个单位,滞后二期的服务业进口每增加1单位,SFDI减少0.86个单位。  (三)脉冲响应分析  脉冲响应函数是分析当一个误差项发生变化,或者模型受到某种冲击时对系统的动态影响,用于衡量随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。根据得到的VAR模型,基于脉冲响应函数分析方法,可以得到服务业FDI、服务贸易EX、服务贸易IM之间的相互冲击动态响应路径。  四、结论与对策建议  综上所述,服务业外商直接投资与服务进出口从长期来看存在替代关系。服务业的

8、进口和出口促进了更多的FDI流入,而服务业FDI对服务贸易的带动效应则不明显,这一结果表明我国长期以来重视吸引制造业FDI,而忽视吸引服务业外资。此外,相对于制造业而言,服务业FDI存在过多的市场进入限制。在全球经济贸易结构不断调整和区域经济一体化进程日益加快的大背景下,加大招商引资力度对于保持外贸稳步发展意义重大,服务业引资政策调整和制度变革势在必行。  

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