我國金融服務貿易國際競爭力影響因素的實證分析

曾 承

(武漢工程大學，湖北 武漢 430205)

經濟全球化背景下，國際經濟競爭的焦點逐漸由傳統貨物貿易轉向金融服務貿易。IMF于2016年10月正式宣布人民幣以10.92%的初始權重加入SDR貨幣籃子，緊跟歐元和美元成為第三大儲備貨幣，有著廣闊發展前景。

1 指標選取

從統計數據上看，我國金融服務貿易總額增加主要來源于進口額增長，若選取總額代表國際競爭力則研究結果會一定程度失真。因此將金融服務貿易出口額作為被解釋變量來反映我國競爭力強弱，記為Y。基于波特“鉆石模型”選取9個指標分別反映生產要素、需求要素、相關及支持性產業、企業戰略結構或競爭對手、政府這五大因素，機遇具有極大不可控性且難以量化故不納入模型。

①金融從業人數可衡量金融機構人力資本情況，高精尖人才能提升其知識專業化程度。②金融固定資產投資同期增長率是用報告期水平與前一期水平對比所得的動態相對數。③互聯網普及率能反映出當今網絡科技提高金融服務貿易效率的同時減少交易中人力成本的情況。④GDP增長率直觀反映我國需求的增長速度，用(本年GDP-上年GDP)/上年GDP表示。⑤金融業FDI可衡量一個經濟體對另一個經濟體直接投資的依賴程度。⑥金融體系效率能體現一企業的結構，用M2/GDP表示。⑦用金融服務進出口總額/GDP代表我國貿易開放度，其受到經濟體制、相關法律和政府干預。⑧法定存款準備金率是央行調節金融制度的重要工具。提高時抑制通貨膨脹；降低時能增強貨幣創造力。⑨人民幣對美元匯率能直觀反映我國外向型經濟貿易發展程度。

2 建立模型

選取的時間序列模型涵蓋了2000年～2019年共20年數據，眾多自變量容易產生多重共線性或自相關。為排除誤差對結果造成的明顯影響，先對原數據取對數，再運用Eviews進行多元回歸分析。

2.1 單位根檢驗

各變量單獨進行的ADF檢驗結果顯示所取變量在原對數序列上均不平穩。經一階差分后變平穩，且ADF值均<5%置信水平上的臨界值，故該組變量達到一階單整。

表1指標所屬類別及評價對象

2.2 OLS回歸分析

擬選用回歸模型為：LnY=C+α1LnX1+α2LnX2+α3LnX3+α4LnX4+α5LnX5+α6LnX6+α7LnX7+α8LnX8+α9LnX9+u，其中α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7、α8、α9分別代表各經濟指標的偏回歸系數，C為常數項，u為隨機誤差項。

表2一階差分單位根檢驗結果

表3初步回歸結果

表4再次回歸結果

初步回歸方程為：

LnY=27.702+2.279LnX1-0.132LnX2+0.485LnX3-0.115LnX4-0.093LnX5+0.311LnX6+0.458LnX7-0.835LnX8-5.687LnX9

調整后R2=0.993，雖然擬合度較高但有些變量顯著程度很低，其中X2、X4、X5、X6的P值大于顯著性水平0.05，因此下一步回歸選擇剔除這四項數據再進行最小二乘回歸。對模型再次進行回歸，結果見表4。

擬合優度達99%以上，顯著性檢驗F的伴隨概率為0，方程非常顯著，各變量檢測的P值均<0.05，說明5個變量對Y有顯著影響，相關系數顯示X9的影響最為顯著。所以最終回歸方程為：LnY=32.099+2.198LnX1+0.43LnX3+0.319LnX7-1.001LnX8-6.233LnX9。

3 自相關性檢驗

該模型DW值為2.931，給定顯著水平5%，查表知當k=5，n=100時，dL=1.571，dU=1.780。此時4-dL

原回歸模型表示為：

LnY=C+α1LnX1+α3LnX3+α7LnX7+α8LnX8+α9LnX9+u

(1)

將回歸模型滯后一期：

LnYt-1=C+α1LnX1(t-1)+α3LnX3(t-1)+α7LnX7(t-1)+α8LnX8(t-1)+α9LnX9(t-1)+ut-1

(2)

式(1)兩邊同乘以ρ得到：

ρLnYt-1=ρC+ρα1LnX1(t-1)+ρα3LnX3(t-1)+ρα7LnX7(t-1)+ρα8LnX8(t-1)+ρα9LnX9(t-1)+ρut-1

(3)

式(3)與式(1)相減得到：

(LnY-ρLnYt-1)=C(1-ρ)+α1[LnX1-ρLnX1(t-1)]+α3[LnX3-ρLnX3(t-1)]+α7[LnX7-ρLnX7(t-1)]+α8[LnX8-ρLnX8(t-1)]+α9[LnX9-ρLnX9(t-1)]+vt

(4)

由于式(4)中的殘差項滿足標準的OLS假設，所以變換后的模型無序列相關。

表5修正模型回歸結果

通過軟件檢驗得該模型D-W值為2.203，此時dU=1.78

LnY=45.995+2.669LnX1+0.203LnX3+0.36LnX7-0.846LnX8-6.507LnX9

t = (6.061) (7.730) (1.534) (4.184)

(-3.79) (-10.537)

4 EG協整檢驗

原數據已處理成平穩序列，可設置e=resid即殘差序列，再對e進行平穩性檢驗。

表6殘差平穩性檢驗

結果表明殘差e原序列的ADF值>1%臨界值，且P=0.0028<0.01，即在1%水平下拒絕原假設，殘差序列為平穩序列，各變量間存在協整關系，最終方程為真回歸，不存在偽回歸現象。

5 實證結果分析

所選變量影響力最顯著的是人民幣對美元匯率，金融從業人數、互聯網普及率、貿易開放度與我國金融服務貿易出口額呈正相關；人民幣對美元匯率、法定存款準備金率與我國金融服務貿易出口額呈負相關。

5.1 金融從業人數對金融服務貿易出口的促進作用

從業人員每變動1%將帶動貿易出口額2.669個單位的增加，影響呈正相關且較顯著。國內金融業人數占勞動力人數不足1%卻貢獻了8%GDP。由于行業特殊性，往往要求從業人員擁有較強綜合素質，加大人力投資極具現實意義。金融業的平均學歷最高，可以理解為公募>證券>期貨>銀行>保險。如銀行業的研究生及以上學歷人員占6.1%，本科學歷占51.6%，大專學歷占29.5%，專科及以下占12.8%。故唯有各金融機構都更加重視人才投入才能最終促進競爭力提升。

5.2 互聯網普及率對金融服務貿易的潛在促進作用

普及率每增加1單位會提高0.203個單位貿易出口額，說明用戶規模擴大使金融服務需求增加從而促進金融服務貿易發展，但網絡用戶在各領域有不同消費行為且國內業務與貿易對沖導致影響力變小。新興行業也會帶來一些負影響：①互聯網金融對傳統銀行業有沖擊。2019年中國銀行實現非利息收入同比增加305.31億元，增長21.14%，在營業收入中占31.85%。雖然該行積極把握消費金融快速發展機遇，但僅立足于國內的互聯網金融對貿易出口貢獻并不大。②傳統行業的互聯網化對我國金融服務貿易有沖擊。網絡購物和電子商務迅猛成長會侵占部分金融服務貿易發展的生產要素。

5.3 貿易開放度對金融服務貿易的政策性促進作用

經濟基礎決定上層建筑，我國在全球金融服務協議的約束下應乘著世界金融發展的洪流，以保護自身利益為前提，積極創造打開國外金融機構注資國內金融市場的隘口。政府的重點目標是社會經濟效益及國家政治利益，因此我國需通過多邊談判和動態博弈去制定金融服務貿易政策，尋找自由貿易和貿易保護間的平衡點，進而約束國家間整體行為。金融服務貿易開放政策不能一蹴而就，需由政府、金融機構、國內外市場環境等多方面共同制約，開放度越高的國際經濟一體化進程越快。

5.4 法定存款準備金率對金融服務貿易有抑制影響

我國法定存款準備金率基本由政府決定，每提高1%我國金融服務貿易出口額相應減少0.846百分點。改變準備金率是國家調節貨幣政策的高效手段，央行規定的準備金率越高，商業銀行上繳就越多，可運用資金就越少，從而導致社會信貸總量減少。每個微小變化都將引起社會貨幣供應總量的急劇變動，迫使商業銀行調整信貸規模從而給社會經濟帶來激烈振蕩。所以上升的準備金率使國名儲蓄意愿增強，用于國際貿易的資金流動減少，金融服務業便受到連帶負影響。

5.5 貨幣匯率對金融服務貿易的沖擊影響

匯率最能衡量我國金融服務貿易發展的國際環境。人民幣每貶值一個百分點，我國對外金融服務貿易出口額下降6.507百分點。近年來,中美對于人民幣匯率問題的爭論逐漸白熱化，人民幣升值必將有利于提高我國金融服務貿易競爭力，眾多經濟學家認為貨幣匯率上升對于金融服務貿易而言顯然是不利的，匯率上升會更吸引國際上對人民幣的獲利預期，吸引外商增大在華的金融服務業投資，埋下因大量投放貨幣導致經濟崩潰的隱患。綜上所述X7、X8、X9都證明政府影響力極大，故我國政府加大對金融服務業貿易的宏觀調控和扶持力度顯得至關重要。