四川省服务贸易竞争力分析

郑钦月

(重庆理工大学经济金融学院 重庆 401320)

一、引言

四川省服务贸易在中国经济增长趋势放缓以及全球经济持续低迷的背景下呈现出较强的发展潜力。然而，在其服务贸易快速发展的同时，也存在许多的问题。如：四川省服务贸易起步较晚，服务贸易逆差明显，缺乏竞争优势等。因此，具体且全面地研究四川省服务贸易出口竞争力相关问题，为四川省服务贸易政策制定提供合理的建议，提升其竞争力，具有十分重要的理论和现实意义。

二、服务贸易竞争力影响因素实证分析

竞争战略之父迈克尔·波特认为，一国培育其产业自身竞争力的重要条件是产业生存发展的经济环境，而构成该环境最直接的要素是四个核心要素和两个辅助要素，核心要素为:生产要素、需求条件、相关和支持产业以及企业战略、结构和竞争对手的行为，辅助要素为:机遇和政府。这六要素成为波特理论中一个国家产业竞争力的最重要来源，也被称为“钻石模型”。

本文收集了2005-2018年各相关变量的年度数据。根据中国人民大学研究组的研究结论，贸易竞争力与出口额成正比。因此，本文将四川省服务贸易出口额作为被解释变量，代表四川省服务贸易竞争力(Y)。基于“钻石模型”的解释变量分别为:第三产业就业人数(X1)、实际利用外商直接投资(X2)、研究与实验发展经费(X3)、专利授权量(X4)、城镇居民人均可支配收入(X5)、城镇化率(X6)、货物贸易出口额(X7)、第一产业增加值(X8)、第二产业增加值(X9)、第三产业增加值(X10)。

三、主成分分析法

1.自变量相关性及主成分分析法适用性分析

因自变量数量较多可能导致自变量之间存在严重的多重共线性，影响计量模型的解释力度。应先对自变量进行相关性检验，若变量之间存在多重共线性，则采取主成分分析法提取主成分。由其相关性矩阵可知，变量之间存在严重的多重共线性。适合利用主成分分析法提取主成分后再进行回归分析。

2.主成分的选取

表1 总方差解释

结合表1各因子的特征值和因子贡献率的结果，决定选择第一个主成分作为综合评价指标用F表示。该成分的特征值大于1，且该成分的特征值达到总特征值的94.498%，几乎可以解释样本的所有信息。

3.主成分函数表达式

表2 成分得分系数矩阵

主成分得分系数矩阵用于说明每个主成分在各个变量上的载荷，进而可得出各主成分的表达式，因为各变量都经过了标准化处理，表达式中的变量均是标准化变量。根据表2可以得到主成分F的表达式:

F=0.104Z(X1)+0.095Z(X2)+0.104Z(X3)+0.104Z(X4)+0.105Z(X5)+0.105Z(X6)+0.098Z(X7)+0.105Z(X8)+0.105Z(X9)+0.103Z(10)

4.主成分回归

综合以上分析结果，解释变量标准化后为ZY，被解释变量为综合指标F，建立如下一元线性回归模型:

ZY=β+β1*F+ε

Durbin Watson检验，用于判定模型的残差独立与否，判断数据是否适合进行线性回归分析。该模型DW值为2.053，可做线性回归。R方和调整后的R方用于鉴定线性方程拟合的优良，R方越接近1，拟合效果越好。该模型R方为0.924，调整的R方为0.918，说明自变量可以解释因变量92%左右的变异，模型拟合效果良好。回归系数表中T检验用于检验回归系数是否显著，即某一个自变量是否可以显著影响因变量，是通过T检验实现的；该模型解释变量F的回归系数的P值等于0小于0.01，通过了T检验，回归系数β1存在。四川省服务贸易竞争力与各影响因素之间的回归方程：

Y=0.099X1+0.091X2+0.099X3+0.099X4+0.101X5+0.101X6+0.094X7+0.101X8+0.101X9+0.098X10

5.回归模型结果分析

由上述回归结果可以得到，四川省服务贸易竞争力与各影响因素均呈正相关关系，回归系数的大小反映各因素对服务贸易竞争力的影响程度。就回归方程来看，城镇居民人均可支配收入、城镇化率、第一产业增加值、第二产业增加值对四川省服务贸易竞争力影响最大；实际利用外商直接投资货物贸易出口额对服务贸易竞争力影响最小，第三产业就业人数、实际研究与实验发展经费、专利授权量、第三产业增加值等因素对该省服务贸易及竞争力影响也均处于较高水平。

四、研究结论与建议

本文收集2005-2018年度相关数据，对四川省服务贸易竞争力的影响因素进行分析，从实证结果来看，城镇居民人均可支配收入、城镇化率、研究与实验发展经费等为四川省服务贸易竞争力的主要影响因素。为了进一步提高四川省服务贸易竞争力，提出如下对策建议：1.鼓励服务出口项目创新，创建良好的营商环境，积极推动服务贸易创新发展。2.鼓励研发设计服务，文化特色服务的出口。3.强化政策支持体系，用好对外经贸发展资金。