0 引言

现代制造业的一个典型特征就是服务要素成为其生产过程中的重要中间投入。根据OECD 增加值贸易数据库，各国制造业产品中平均40%的增加值来自服务业。基于服务要素的重要性，Francois and Hoekman(2010)指出，各国制造业的竞争力部分地取决于制造业生产者能否获得具有竞争优势的生产性服务要素。

图1反映了主要国家在1997年和2014年对服务业和制造业FDI的管制程度。虽然所有国家都不同程度地放松了对FDI的管制，但是各国对服务业FDI的管制程度仍明显高于制造业。其中，中国是FDI管制程度最高的国家，且服务业FDI管制是制造业FDI管制的两倍。比较各国对服务业FDI管制的放松程度，韩国、马来西亚、越南、印度、中国等国由于在初始年份对服务业FDI的管制远多于其他国家，所以它们服务业FDI去管制的程度也显著大于其他国家。尽管如此，这些国家对服务业FDI的管制仍明显多于其他国家。

图2反映了1997年至2014年间中国FDI管制程度与世界主要国家FDI管制的平均程度。如图2所示，中国与世界主要国家平均的FDI管制程度都在逐年下降。但是中国FDI管制仍明显高于世界平均水平，服务业尤其显著。从图1和图2可以看出，虽然中国对服务业FDI的管制有所减少，但是仍远多于其他国家。

  

图1 各国制造业与服务业FDI管制：1997，2014

  

图2 中国FDI管制程度与世界主要国家平均FDI管制程度

由于受到高度管制，中国服务业发展相对滞后。虽然近年来，中国服务业GDP占比超过制造业GDP占比，但其仍明显低于世界平均水平。具体而言，中国服务业GDP占比仅为50%左右，但世界主要国家服务业GDP占比在60%以上，美日德等发达国家更是高达70%以上。此外，在中国，作为生产投入要素的服务业对制造业生产的支持作用也没有充分发挥。制造业服务化水平不高是中国处于全球价值链低端的重要原因(刘斌等，2016)。随着生产成本的上升以及其他新兴经济体的竞争，中国制造业出口正面临多重压力。基于本文的研究，中国目前迫切需要放松对服务业的管制，尤其是对服务业FDI的管制，以保持和加强中国制造业出口的竞争优势。

对服务业的管制首先会阻碍服务业自身的发展(Van der Marel, 2012)，从而促使制造业生产者使用国外具有竞争优势的服务业中间品。但是与制造业产品不同，服务业的贸易成本相对较高 (Gervais and Jensen, 2013; Anderson et al., 2014)，直接的服务要素跨境贸易难度较大。不仅如此，服务业产品的跨境贸易通常只能够通过服务业FDI来实现，服务业FDI是最重要的服务产品贸易方式[注]根据服务的提供方式，WTO服务业关贸总协定(GATS)将服务贸易分为四种方式： (1)跨境贸易；(2)境外消费；(3)商业存在或FDI；(4)生产者自然人流动。其中服务业FDI(方式3)是最主要的服务贸易方式。1995到2005年，服务业FDI占服务业贸易总量的比重增长了一倍(Miroudot et al.，2009)。2011年，服务业FDI约占服务贸易总量近60%，是跨境贸易量的两倍(Lanz and Andreas，2015)。。同时服务业FDI与其他服务业贸易方式存在互补性(Fillat-Castejn et al., 2009; Francois and Hoekman, 2010)，所以对服务业FDI的管制将进一步抑制服务产品的直接贸易。

因为不同发展阶段的国家可能对服务业FDI的政策不同。在不控制发展水平的情况下，两国服务业FDI管制程度的差距可能包含了两国发展水平的差距，从而产生估计偏误。所以在第3列，我们加入了两国人均GDP的差，以此控制两国发展水平的差距。结果显示，两国服务业FDI管制差距的系数在控制了人均GDP之差后仍然为负并开始在10%的水平上显著。人均GDP差异的系数显著为正，表明发展水平高的国家向发展水平低的国家出口更多的制造业产品。此时出口国GDP的系数变为负数但不显著，这可能是因为人均GDP与国家GDP存在较强的相关性。

本文通过引力方程模型证实两国在服务业FDI管制上的差距越大，FDI管制少的国家对管制多的国家出口越多的制造业产品。并且，本文将国家层面的贸易拓展到行业层面，发现上述影响对服务要素依赖度较高的制造业更明显。

此外，本文通过多种引力方程模型保证了上述结论的稳健性。具体而言，本文首先利用固定效应控制了个体不随时间变化的因素(Feenstra,2002)。其次，本文利用国家-时间固定效应以及PPML方法分别解决了多边阻力(Baldwin and Taglioni, 2006)和零贸易问题(Silva and Tenreyro, 2006)。再次，依据Beverelli et al.(2017)的办法，本文构建了工具变量解决内生性问题。最后，由于服务业FDI管制可能与其他服务业管制共同产生影响，本文在稳健性检验中控制了各国在服务业上的总体管制，服务业FDI管制的影响依然显著。

先秦部分重点介绍的还有五行、八卦。冯先生指出，五行八卦之学之所以重要，首先因为它是中国上古时代注重天人之际，注重天道人事互相影响这一观念在后代的衍化。五行出于《尚书·洪范》，本义是讲构成万物的五种质素及其功能，如水之润下、火之炎上、木之可曲可直、金之可保留原状可熔炼使之改变形状、土之可以种植作物等性质特点。但自战国末年始，五行家赋予五行更多性质，使之代表五种天然势力，每种势力皆有盛衰之时，并使五行相生相克。特别是汉代五行家将之用于政治，讲“五德终始”之说，谓每一朝代皆代表一德，其服色制度皆受此“德”的支配，代之而起的必是五行中能克此德者。

大量文献指出对服务业FDI的管制会抑制服务业自身以及制造业的发展，这为本文要研究的问题提供了证据。首先，已有文献发现服务业管制对服务业发展具有消极影响。通过对发展中国家电信行业的研究，Fink et al.(2003)指出电信行业的私有化以及竞争机制的建立能够促进其劳动生产率的提升。Inklaar et al.(2008)同样认为降低准入门槛能够提高电信行业的生产率。更为广泛地，Nicoletti and Scarpetta(2003)发现对服务业准入的管制会对服务业生产率造成消极影响。Van der Marel(2012)通过服务业企业数据证实对服务业的管制会抑制服务业企业的生产率。Nordås et al.(2015)指出对服务业贸易和FDI的管制会抑制服务业本身以及制造业的发展和出口。

此外，大量文献也讨论了服务业管制(或改革)对于制造业生产率的影响。Arnold et al.(2011)指出捷克的服务业改革和服务业FDI提高了制造业企业生产率。Arnold et al.(2016)通过构建印度的服务业改革指数发现，印度服务业改革促进了1991年之后印度制造业的发展。服务业管制(或改革)对制造业生产率的影响也在其他国家得到证实。例如，Fernandes and Paunov(2012)对智利的研究、Duggan et al. (2013)对印度尼西亚的研究、张艳等(2013)对中国的研究。从跨国数据看，Bourlès et al.(2013)指出对服务业的管制会抑制下游制造业生产率的提高。Beverelli et al. (2017) 进一步发现，服务业贸易的限制对制造业生产率的不利影响和国家的制度质量(比如控制腐败)相关。部分文献也关注了服务业发展对于制造业出口的影响。Bas(2014) 发现印度的服务业改革促使企业选择出口并提高出口量。Barone and Cingano(2011)指出减少服务业管制可以增加其生产的增加值总量和出口，并提高生产率。Hoekman and Shepherd(2017)发现服务业生产率的提高可以促进制造业的出口。上述研究中，Arnold et al.(2011)、Beverelli et al(2017)以及Hoekman and Shepherd(2017)都发现服务业FDI管制对于制造业的影响最为显著。

综上，本文的贡献主要有两个方面。第一，本文拓展了关于服务业如何影响制造业的研究,指出两国在服务业FDI管制上的差距将增加两国在制造业上的贸易。第二，本文拓展了引力方程的研究，在Eaton and Kortum(2002)模型的基础上增加了对不可贸易的中间品部门的管制，并通过引力方程证实了理论模型的结论。

本文后续安排如下： 第1部分为本文的理论模型。第2部分是本文的实证模型。第3部分是实证研究使用的数据以及相关变量的介绍。第4部是实证结果及解释。最后，第5部分是本文的结论。

1 理论模型

本文在Eaton and Kortum(2002)模型的基础上加入服务要素以及服务业FDI管制，并推导出两国贸易与两国服务业FDI管制差距的关系。

(2)元数据生产。元数据为描述数据的数据，即数据的标识、覆盖范围、质量、空间和时间模式、空间参照系和分发等。作为地理国情普查元数据，将生产全过程的相关信息记录到了一个有图形、有属性的数据库中，基本满足生产数据库元数据要求。

生产方面，假设制造业生产者利用服务业中间品(S)以及非服务业中间品(NS)生产连续的消费产品yk,k∈(0,1)。i国k行业生产函数为：

 

(1)

假设中间品S和NS由劳动力进行生产，且i国NS的单位成本为i国单位劳动力的工资wi，S的单位成本为wi×vi，其中vi反映i国对服务业FDI管制的程度。vi越大，表明i国对服务业FDI的管制越多。Ai k表示i国的生产效率，且Ai k服从Fréchet分布的随机变量，即Ai k～F(A)=e-TiA-θ，其中Ti反映i国整体的平均生产效率。

季经理的办公室布置得很豪华。栗壳色的高级木地板，实木家具的文件柜，一张大班台足有半张双人床大，皮转椅的椅背高过头顶。他请我们在长沙发上落座，笑嘻嘻地问白丽筠，什么风把你吹来啦？

本文通过对叶芝轮回理念的分析，来帮助读者了解叶芝诗中深刻的哲思。叶芝一生崇尚神秘主义，并将其通过诗歌的形式上升到了哲学和美学的高度。他在诗歌中表达的是他一生对自然界、对历史、对人的尊重，以及对生命的关怀。而神秘主义哲学思想反之不仅武装丰富了叶芝的精神世界，也赋予他的创作生生不息的源泉和动力，给予人类以精神启发。

 

(2)

首先，求解每种消费产品k的价格。假设每种消费产品市场内部为完全竞争市场，那么k消费品的价格就等于其生产成本。因为产品k的生产函数为常数替代弹性(CES)形式,根据中间品NS和S的单位成本可知，消费产品k的价格为：

pi k=ci/Ai k

(3)

其中，

本文假设仅消费产品k可以参与国际贸易。i国出口产品到n国的“冰山”贸易成本为dn i(dn i>1)，即i国如果出口1单位产品到n国，实际运输中只能将1/dn i单位送达n国。所以dn i越大，i国出口产品到n国的贸易成本越高。

根据Eaton and Kortum(2002),在均衡的情况下，i国出口到n的产品占n国总消费的比重为：

 

(4)

其中,从式(4)看，如果i国生产效率越高，或者i国制造业的生产成本ci(与i国服务业FDI管制程度正相关)越低，或者i国到n国的贸易成本越低，i国出口到n国的比率越高。由于服务要素S不能直接贸易，所以i国与n国在服务业FDI管制上的差距(即vi与vn)将直接导致两国在k产品成本上的差距(即ci与cn)。

以πn n表示n国总消费中由n国自己生产的产品所占的比重。将式(4)左右两边除以πn n，即

 

(5)

令假设regulationi表示i国服务业FDI的管制程度。因为一国对服务业FDI的管制越多(即regulation越大)，该国服务业中间品的成本越高(v越高)，那么

（3）建筑工程施工环节应用。BIM技术在建筑项目工程施工中，能够利用其三维成像技术实现建筑项目的虚拟建造，并通过建设过程预演及时发现项目的风险点，及时为相关方跟进、修改提前做好准备，防患于未然。例如，在施工预演时发现建筑结构在后期可能存在碰撞风险时，便可以及时利用BIM技术对该项目的设计数据及施工方案进行修正和调整，确保施工质量，保证施工周期。

 

(6)

因为该模型为静态模型，所以均衡的情况下一国的总产出等于其总消费，那么πn i×GDPn表示i国出口到n国的商品总额(记为expn i)。将vi=λn ivn带入式(5)，并在等式左边分子分母乘上n国的GDP,则有：

 

(7)

令那么也即i国服务业FDI管制相较于n国越大，g(λn i)越大。将g(λn i)带入等式(7)，并将式(7)两边取对数，则有

 

(8)

上式为我们后文的回归模型提供了依据。g(λn i)与i、 n两国FDI管制差距(regulationi-regulationn)是正相关关系，由于θ/(1-ρ)小于0，所以预期下文引力方程回归中出口国FDI管制程度与进口国FDI管制程度之差的系数小于0。

在具体的回归中，我们利用n国GDP与n国的总进口来间接控制n国提供给n国自己的消费品总额expn n，利用两国的人均GDP来间接衡量两国的工资，利用地理距离、语言等变量来控制两国的贸易成本，最后利用贸易两国间固定效应控制两国生产率水平的差异，或者将其作为回归中的误差项。

2 实证模型

根据理论模型的结果，本文利用经典的引力方程研究各国服务业FDI管制程度的差异是否引起制造业的贸易。以i国为出口国，j国为进口国[注]第1部分模型中，为了和EK模型保持一致，我们以expn i表示i国到n国的出口。但是在实证部分，为了和传统引力方程文献一致，我们以exportij表示i国向j国的出口。，基本的实证模型如下：

 

(9)

其中， 被解释变量ln(exportijt)表示t期i国对j国制造业出口的对数值。本文的核心解释变量为RGEsgapij,t-1, 表示在t-1期i、j两国在服务业FDI管制程度上的总体差异[注]Aleksynska and Havrylchyk(2013)、Demir and Hu(2016)同样通过在引力方程中加入两国制度的差距来讨论国家间FDI。当然，本文也可以在引力方程中分别加入贸易两国对服务业FDI的管制，并检验两国服务业FDI管制的系数之差是否为负且联合显著。结果显示，两种方法的结论相同。，它是两国在各个细分服务业上FDI管制差距的加总。其中，服务业FDI管制(service FDI regulation)越大，表明对该服务业FDI的管制越多。根据理论模型，预期β1为负数。以i国服务业FDI总体管制程度低于j国的情况为例，此时RGEsgapij,t-1小于0。如果两国管制的差距扩大，即RGEsgapij,t-1减小，i国对j国的制造业出口增加。反之，如果管制的差距缩小，即RGEsgapij,t-1增大，则i国对j国的制造业出口减少。

研究表明，64排CT的最终诊断结果的灵敏度为97.30%，且对患者进行颅脑损伤分级后，发现患者颅脑损伤程度越高患者的死亡率和残疾率也会相应升高，组间数值存在显著差异性，统计学意义明显（P＜0.05）。可见，采用64排CT对创伤性颅脑外伤患者进行诊断，具有极高的诊断价值，能够有效对患者病情进行分析。

以ci k表示消费者对于k产品的消费，其效用函数假设为：

同传统的引力方程相同，本文控制了两国的国内生产总值，因为体量越大的两个国家，贸易量往往越大。tradecostij为i、j两国间的贸易成本。依据Rose(2004),本文以两国间的地理距离、两国是否接壤、两国是否拥有相同语言、两国是否有殖民历史、两国中内陆国数量和岛屿国数量来衡量两国间的贸易成本。X表示其他控制变量。本文控制了各国制造业FDI管制程度，因为它会影响各国制造业的竞争力。本文也在回归方程中加入了人均GDP的差异，以控制两国发展水平的差异。最后，本文还控制了出口国i对所有国家的总出口以及进口国j对所有国家的总进口，因为这一对结果变量可以反映影响出口国出口和进口国进口的一般因素。γi、γj分别表示出口国和进口国的固定效应，控制两国不随时间变化的所有因素。γt表示每一年内影响所有国家间贸易的一般因素。

本文也通过在回归方程中加入其他的固定效应来检验回归结果的稳健性。具体地，本文利用国家间固定效应(γij)控制两国间不随时间变化的所有因素，尤其是不可观测的价格因素(Feenstra,2002)。并且，本文也通过国家—年份固定效应(γi t和γjt)控制每一年影响贸易两国的普遍因素，同时控制不可观测的多边阻力(Baldwin and Taglioni,2006)。

此外，本文还将国家层面的贸易拓展到国家—行业层面，进一步探讨服务业FDI管制差异对于制造业贸易的异质影响。具体模型如下：

 

(10)

m表示细分的制造业其中αm s表示制造业m对于服务要素s的依赖程度。这是相关文献中典型的构建方法，其背后的逻辑是两国服务业FDI管制的差距对较依赖服务要素的制造业影响更大。为了控制每个行业不随时间变化的因素，本文在回归模型中加入了行业层面固定效应(γm)。在部分行业层面的实证模型中，本文也利用国家—行业固定效应γijm代替γi、γj和γm。

本文也通过工具变量来解决各国服务业FDI管制差异的内生性，因为两国制造业的贸易可能受到某些与服务业FDI管制相关的其他不可观测因素的影响。最后，对服务业FDI的管制可能与对服务业的其他管制相关，而后者也可能影响制造业贸易。所以在稳健性检验中，本文在回归模型中控制了反映每个服务业整体管制的变量。

3 数据

3.1 被解释变量

本文的被解释变量为出口国对进口国制造业出口的对数值。国家间制造业贸易的数据来自OECD STAN双边贸易数据库。该数据库提供了1990至2015年间国家之间总的制造业贸易数据以及16个细分制造业的贸易数据。由于关键解释变量只有部分年份和部分国家的数据，所以最终在实证检验中仅使用了40个国家1998、2004、2007、2011至2015年样本。

本文的关键解释变量为贸易双方在服务业FDI管制程度上的差异，即出口国服务业FDI管制程度减去进口国服务业FDI管制程度。各国在服务业FDI上的管制程度由OECD数据库中的FDI管制指数衡量。该数据库提供了1997、2003、2006、2010至2014年服务业FDI管制指数。本文重点关注了与生产密切相关的四种生产性服务业，包括金融、电信、批发零售与商业服务业(如会计服务、法律服务等)[注]本文关注的服务业没有包括交通运输业。根据理论模型，如果一国交通运输业的发展由于管制而受到阻碍，那么该国制造业将因为缺乏运输成本优势而增加进口。但是，交通运输发展滞后本身又会抑制该国的进口能力，从而减少进口。事实上，如下文表4所示，本文关注的4个服务业FDI管制都对制造业贸易存在显著影响，但交通运输业FDI管制的影响不显著。。总体来看，各国对批发零售行业FDI管制最少，对电信行业FDI管制最多。就放松FDI管制的程度而言，电信行业和金融行业FDI去管制最为明显，商业服务FDI去管制程度较小。

3.2 关键解释变量

大学生认为影响自己创业的主要障碍因素中，“社会经验不足，缺乏人脉资源”“资金缺乏”“专业知识缺乏”这三点是学生创业初创期主要面临的问题。在此情况下，一些商业创业培训班，职业生涯规划咨询室等为大学生解决创业就业需求的机构也应运而生，随着大学生自我投资意识的逐渐上升，大学生的创业就业需求将日益增长。

该指数从股权限制、审查核准(如初始投资必须超过1亿美元)、关键人员限制、其他限制(如土地使用，分公司建立等)四个方面全面测量了FDI管制的情况。FDI管制指数介于0到1之间，数值越大表明管制程度越高。Kalinova et al.(2010)详细介绍该指数的构建方法。本文以两国在服务业FDI管制程度上的差距(记为RGEsgapij)为核心解释变量。如果出口国i的服务业FDI管制程度低于进口国j, RGEsgapij小于零，并且两国差距越大，RGEsgapij越小。

为了将引力方程拓展到行业层面，本文根据已有讨论服务业对制造业影响的文献(如Arnold et al.(2011，2016))，将国家层面的RGEsgapij拓展为行业层面的变量RGEsgapijm，m表示某一个细分的制造业。具体而言，其中αm s是一个不随时间不随国家变化的变量，表示每个制造业m对服务要素s的依赖程度。本文以美国各制造业使用的服务要素s占其总投入的比重来衡量所有国家的制造业m对于服务要素s的依赖程度。为了避免内生性问题，本文按照已有文献的方法使用了早于样本期间的服务要素依赖程度(具体为1995年)。

矿石中黄铜矿、黄铁矿、辉钼矿主要呈自形、半自形粒状结构分布在脉石矿物中，部分以它形晶分布于脉石矿物中，另有少量的黄铜矿以脉状或网状充填在黄铁矿裂隙中。

3.3 其他解释变量

各国的GDP和人均GDP来自世界银行UNCTAD数据库。本文以出口国与进口国人均GDP的差(lngdpi-lngdpj)表示两国在发展水平上的差距。衡量两国间贸易成本的变量来自Rose(2004),具体包括两国间的地理距离、两国是否接壤、两国是否拥有相同语言、两国是否曾经有殖民关系、两国中内陆国数量和岛屿国数量。各国对制造业FDI的管制程度同样来自于OECD数据库中的FDI管制指数。出口国的总出口以及进口国的总进口则为OECD双边贸易数据在国家层面的加总。

根据Beverelli et al.(2017)，本文构建了贸易两国服务业FDI管制差距的工具变量。首先，我们利用其他国家对服务业FDI管制的信息来预测贸易双方各自的服务业FDI管制程度。以出口国i为例，

 

(11)

其中，表示权重指数。根据该权重指数，c国与i国的人均GDP越接近，c国的权重越大。与Beverelli et al.(2017)相同，我们仅用与出口国不在同一个地区的国家的信息来预测出口国的服务业FDI管制[注]与Beverelli et al.(2017)相同，我们采用世界银行的地区划分。。同样的方法，我们也可以构建进口国j的服务业FDI管制程度。最终，以进出口国预测的管制程度之差作为两国服务业FDI管制差距的工具变量，即

 

(12)

第4列，我们在回归方程中加入了贸易双方在制造业FDI上的管制程度。结果显示，两国服务业FDI管制差距的系数在1%的水平上显著为负，且绝对值增大。出口国制造业FDI管制没有显著影响，但进口国制造业系数显著为负，表明进口国制造业FDI管制降低会显著增加其进口。可能的原因是制造业FDI管制放松后，更多的外资企业进入。外资企业有更高的进口倾向，所以导致进口增加。更一般地，随着制造业FDI管制放松，一国卷入全球化的程度也随之加深，从而更广泛地参与全球生产并进口更多的制造业产品。

 

表1 描述性统计

  

国家层面变量均值标准差最小值最大值两国贸易值对数11.1543.260-4.96219.594两国服务业FDI管制差距-0.1710.772-3.133.13出口国制造业FDI管制0.02560.057100.383进口国制造业FDI管制0.0440.07800.620出口国总出口18.431.51012.0121.35进口国总进口16.622.1419.16021.12行业层面变量两国贸易值对数7.7933.591-6.21418.80两国FDI管制差距-0.0040.018-0.1110.111出口国制造业FDI管制0.0240.05700.625进口国制造业FDI管制0.04270.07700.625出口国总出口15.331.8573.49620.14进口国总进口13.712.286-3.57519.524其他变量距离7.8801.0494.3679.417是否接壤0.0470.21201是否有共同语言0.0840.277701是否曾有殖民关系0.02280.14901内陆国数量0.3000.49902岛屿国数量0.2080.42702出口国GDP26.901.54522.4430.52进口国GDP26.571.56822.4430.52两国人均GDP差距0.481.447-4.8034.82两国服务业FDI管制差距(工具变量)-0.2762.140-6.8717.828

4 实证结果

4.1 基准回归

首先，我们从国家层面讨论两国在服务业FDI管制程度上的差距是否影响两国制造业贸易。如表2第1列所示，两国服务业FDI管制程度差距的系数显著为负。这表明服务业FDI管制少的国家向服务业FDI管制多的国家出口更多制造业产品。其他变量的系数基本与已有文献一致。两国GDP对于两国的贸易存在正向影响，且弹性接近1。此外，如果两国的地理距离越小，两国贸易则越多。如果两国在地域上接壤、或者拥有共同的语言、或者历史上有过殖民关系，那么两国贸易更多。两国中内陆国的数量越多，则贸易越少。但两国中岛屿国家的数量没有显著影响。

 

表2 国家层面基准回归

  

(1)(2)(3)(4)(5)两国服务业FDI管制差距-0.128***-0.0539-0.0578*-0.187***-0.0821*(-4.31)(-1.61)(-1.72)(-3.67)(-1.77)出口国GDP0.984***0.608***-0.147-0.0566-0.0989(63.52)(12.62)(-0.82)(-0.31)(-0.62)进口国GDP0.911***0.907***1.668***1.534***0.699***(63.94)(23.88)(9.30)(8.39)(4.37)距离-1.140***-1.385***-1.386***-1.386***-1.379***(-42.35)(-36.12)(-36.15)(-36.16)(-36.01)是否接壤0.359***-0.0312-0.0319-0.0320-0.0236(2.95)(-0.27)(-0.27)(-0.27)(-0.20)是否有共同语言0.464***0.301***0.301***0.301***0.295***(5.40)(3.75)(3.75)(3.75)(3.68)是否曾有殖民关系0.279**0.545***0.544***0.544***0.544***(1.96)(3.99)(3.99)(3.99)(3.99)内陆国数量-0.122**-0.873***0.6810.423-1.208***(-2.52)(-3.57)(1.59)(0.98)(-3.08)岛屿国数量-0.08470.0345-0.653**-0.800***-0.386(-1.30)(0.16)(-2.48)(-3.01)(-1.53)两国人均GDP差距0.799***0.708***0.136(4.35)(3.80)(0.83)出口国制造业FDI管制0.6511.144***(1.63)(3.38)进口国制造业FDI管制-1.129***-0.633**(-3.27)(-2.00)出口国总出口1.181***(26.45)进口国总进口0.512***(11.27)年份固定效应YesYesYesYesYes

 

续表

  

(1)(2)(3)(4)(5)出口国固定效应NoYesYesYesYes进口国固定效应NoYesYesYesYes观测数量1460414604146041460414604R20.8050.8830.8830.8840.889

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。

关键解释变量两国服务业FDI管制差距的标准化系数表明两国服务业FDI管制差距扩大一个标准差单位，出口国将增加0.04个标准差单位的出口到进口国。本文以中国为例，进一步从经济学意义上理解该回归系数的大小。如果将中国对服务业FDI的管制(管制指数为1.89)降低到和美国相同的水平(管制指数为0.15)，那么中国的制造业出口将平均增加22%左右。由此，进一步开放服务业是中国保持制造业出口优势的重要途径。

第2列，我们控制了出口国固定效应和进口国固定效应，以控制两国不随时间变化的因素。并且，通过控制出口国和进口国固定效应可以一定程度地解决由多边阻力带来的偏误(Baldwin and Taglioni, 2006)。在控制了国家固定效应之后，两国服务业FDI管制差距的系数依然为负，但是聚类调整之后的标准误过大使得该系数不显著。除了两国是否接壤的哑变量不再显著，其他变量的结果与前两列相似。实际上两国是否接壤一部分地包含在两国地理距离中，如果方程中不包括两国地理距离，那么两国是否接壤的哑变量系数将显著为正。

因此，在其他条件相同的情况下，如果两国间服务业FDI管制程度相差越大，两国服务业生产率的差距就越大。又因为服务要素上的差距难以通过服务要素的跨境贸易来消除，所以这会导致以服务要素为中间投入的制造业在竞争力上的差距加大，并由此导致各国制造业的贸易，且这种影响对服务要素依赖程度越高的制造业越明显。

表1为主要变量的描述性统计。因为本文的实证分析包括国家层面和行业层面的讨论，因此表1中将国家层面和行业层面实证研究中相同名称的变量单独列为两栏。其他变量则在国家层面和行业层面是相同的。

第5列，我们在回归方程中加入了出口国对所有国家的出口以及进口国对所有国家的进口。这样做的目的是希望通过结果变量来控制影响出口国出口以及进口国进口的一般因素。结果显示，两国服务业FDI管制差距的系数依然显著为负。但是由于出口国总出口与进口国总进口同时也包含了两国服务业FDI管制的信息，所以两国服务业FDI管制差距的系数的显著性降低，绝对值减小。同样的原因也导致人均GDP差异的系数不再显著。此处出口国制造业FDI管制的系数显著为正。这个结果与我们预期相悖。但是在下文行业层面的引力方程中，出口国制造业FDI管制的系数在显著的情况下都为负数，所以此处的结果并不稳健。关于制造业FDI管制的影响有待于今后继续研究。

接下来，我们将引力方程拓展到行业层面。一方面，因为行业层面的引力模型可以解决行业加总带来的偏误(Anderson and Yotov,2012);另一方面，行业层面的研究有助于我们进一步识别两国服务业FDI管制差异的影响，即我们能够验证两国服务业FDI管制的差距是否对更加依赖服务要素的行业影响更大。

生物质固体成型主要分为模辊挤压、螺旋挤压和活塞冲压等方式[15]。其中，螺旋挤压、活塞冲压主要用于生产块状及棒状燃料，模辊挤压主要用于生产颗粒燃料 ，且具有生产率高、成型率高、成型颗粒质量好、可连续生产等优点，与螺旋挤压、活塞冲压相比，工作状态更稳定，对物料的适应性更好，且其生产的颗粒燃料满足燃煤电厂对生物质成型燃料均匀度要求，可实现工业的自动化上料，是目前发展的重点。

表4中，我们将两国在每个服务业FDI上的管制差距(REGsgapijs,t-1*αm s)分别放进回归模型，并控制与表3第6列相同的其他变量。如表4所示，两国在电信、批发零售、金融以及商业服务FDI管制上的差距均能显著增加出口国对进口国的出口值。

表3的前两列中，两国在服务业FDI管制上的差距的系数均显著为负。这表明两国在服务业FDI管制程度上的差距对于服务要素密集度越高的制造业影响越大。第3列，我们进一步控制了行业层面的固定效应以控制每个行业自身不随时间变化的因素。结果与第2列基本相似。第4～6列，我们逐步加入两国人均GDP差异，两国对不同制造业FDI的管制以及出口国每个行业的总出口和进口国每个行业的总进口。如表中所示，第4～6列中两国在服务业FDI管制上的差距的系数始终显著为负。并且，两国人均GDP之差的系数始终显著为正，这表明两国发展水平相差越大，发展水平高的国家对发展水平低的国家的制造业出口越多。第5列中两国对制造业FDI管制的系数均显著为负，这与我们的预期相符，即两国减少FDI管制有利于促进两国间的贸易。但是这两项系数在第6列不再显著，因为行业层面的总出口与总进口也反映了国家政策方面的信息。

 

表3 行业层面基准回归

  

(1)(2)(3)(4)(5)(6)两国服务业FDI管制差距-4.229***-1.841**-1.875**-1.954**-1.588*-2.519***(-3.78)(-2.22)(-2.32)(-2.41)(-1.82)(-3.36)出口国GDP1.101***0.501***0.505***-0.363**-0.415***-0.339**(68.61)(11.79)(11.71)(-2.25)(-2.59)(-2.53)进口国GDP0.917***0.877***0.904***1.786***1.729***0.934***(59.70)(25.35)(26.15)(11.36)(10.86)(7.03)

 

续表

  

(1)(2)(3)(4)(5)(6)两国人均GDP差距0.926***0.920***0.373***(5.69)(5.65)(2.74)出口国制造业FDI管制-1.116***0.127(-4.60)(0.66)进口国制造业FDI管制-0.617***-0.247(-3.17)(-1.55)出口国总出口1.009***(91.59)进口国总进口0.557***(38.03)年份固定效应YesYesYesYesYesYes出口国固定效应NoYesYesYesYesYes进口国固定效应NoYesYesYesYesYes行业固定效应NoNoYesYesYesYes观测数量219059219059219059219059219059219059R20.5210.5880.6920.6920.6920.773

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。所有列均控制了表1中衡量两国贸易成本的变量(如两国距离)。

1962年，调水入洪泽湖的时间有8个旬，主要在2月下旬—4月下旬，入洪泽湖泵站装机利用小时为1 000 h，入湖平均流量为51 m3/s；调水出洪泽湖的时间有28个旬，主要在9月—10月上旬、12月—6月，出洪泽湖泵站装机利用小时数为3 400 h，出湖平均流量为137 m3/s。

 

表4 不同服务业的影响

  

(1)(2)(3)(4)电信FDI管制差距-0.168***(-2.61)批发零售FDI管制差距-0.0229**(-2.02)金融FDI管制差距-0.210***(-3.02)商业服务FDI管制差距-0.0478***(-2.73)年份固定效应YesYesYesYes出口国固定效应YesYesYesYes进口国固定效应YesYesYesYes

 

续表

  

(1)(2)(3)(4)行业固定效应YesYesYesYes观测数量219059219059219059219059R20.7730.7730.7730.773

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。所有列均控制了表1中衡量两国贸易成本的变量(如两国距离)。

4.2 固定效应回归

表5中，我们通过固定效应回归来检验上述结论的稳健性。利用贸易两国国家对固定效应，我们可以控制两国间不随时间变化的所有因素，包括多变阻力因素(Anderson and Wincoop,2003)以及不可观测的价格因素(Feenstra,2002)。由于国家间固定效应已经包含了两国间不随时间变化的所有因素，因此实证模型中不再单独控制衡量两国间不随时间变化的贸易成本的变量。表5第1、2列为国家层面固定效应回归。两列中服务业FDI管制差距的系数都为负数且在1%的水平上显著。第1列中两国GDP的系数都显著为正。但是和表2相似，第2列中出口国GDP系数在加入两国人均GDP之差后不再显著。与之前结果一致，表5第2列中两国人均GDP之差的系数显著为正。

 

表5 固定效应回归

  

国家层面行业层面(1)(2)(3)(4)两国服务业FDI管制差距-0.177***-0.164***-5.032***-4.473***(-3.68)(-3.36)(-3.67)(-3.26)出口国GDP0.637***0.1800.506***-0.331**(13.89)(1.08)(12.40)(-2.28)进口国GDP0.822***1.283***0.889***1.740***(23.07)(7.59)(26.54)(11.73)出口国制造业FDI管制1.129***1.008***-0.449-0.574**(3.05)(2.69)(-1.63)(-2.06)进口国制造业FDI管制-1.205***-1.093***-0.836***-0.707***(-3.57)(-3.18)(-4.78)(-3.96)两国人均GDP差距0.480***0.888***(2.79)(5.87)年份固定效应YesYesYesYes

 

续表

  

国家层面行业层面(1)(2)(3)(4)国家对固定效应YesYesNoNo国家对-行业固定效应NoNoYesYes观测数量1461614616219139219139R20.5620.5630.1990.201

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。

表5第3、4列为行业层面的固定效应回归，即回归模型中控制了出口国—进口国—行业的固定效应(γijm)。与表2相似，两列中服务业FDI管制差距的系数均显著为负。在未加入两国人均GDP之差的情况下，两国GDP系数均显著为正。但在加入了两国人均GDP之差后，出口国GDP系数甚至显著为负。第4列中人均GDP之差的系数显著为正。同表2一致，两国对制造业FDI的管制的系数显著为负，表明两国减少FDI管制有利于促进两国间贸易。

4.3 两阶段回归

本文的核心解释变量是两国服务业FDI管制指数之差。该实证模型面临的一个内生性问题是由不可观测的因素引起的估计偏误，即存在某些不可观测的变量既影响两国贸易又和两国对服务业FDI的管制相关。例如，两国政府对于贸易开放的态度(或者由此衍生出的其他贸易政策)会影响两国间的贸易，同样也会影响两国在服务业FDI上的开放程度。因此如果不能控制这一变量，上述估计将出现偏误。

Beverelli et al.(2017)在其讨论服务业贸易限制和FDI管制对制造业生产率的影响的研究中，利用一国所在地区之外的其他国家对服务业的管制作为该国服务业FDI管制的工具变量，且两国在人均GDP上越接近，则其在构建工具变量的过程中权重越大。我们以同样的方法，即用区域外其他国家的FDI管制来分别预测出口国与进口国的FDI管制，并利用预测的出口国与进口国服务业FDI管制的差距作为两国服务业FDI管制差距的工具变量。

表6是国家层面两阶段固定效应回归的结果。如第1列所示，工具变量的结果依然表明两国服务业FDI管制的差距能够显著地增加两国的贸易，且影响大小与表5相似。其他控制变量的系数也与表5基本一致，并且从第1阶段的检验结果来看，本文构造的工具变量都通过了弱工具变量检验。第2列，在控制了两国人均GDP之差后，上述结果同样稳健，只是两国服务业FDI管制差距的系数显著性减弱。

尖顶的城堡阁楼上，少女垂下耀眼的金发；午夜十二点的钟声响起，一双水晶鞋被主人仓皇留下；野兽般恐怖的王子，笨拙地为善良的少女递上鲜花。

 

表6 两阶段固定效应回归

  

(1)(2)两国服务业FDI管制差距-1.236***-1.101**(-3.13)(-2.31)出口国制造业FDI管制5.839***5.216**(3.25)(2.41)进口国制造业FDI管制-4.590***-4.132***(-3.63)(-2.69)出口国GDP0.633***0.442***(12.93)(1.98)进口国GDP0.902***1.085(19.14)(5.27)两国人均GDP差距0.201(0.86)第1阶段回归及检验1阶段F检验63.74***46.33***1阶段AR卡方检验10.76***5.72**观测数量1460614606R20.5040.518

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。

4.4 稳健性检验

首先，我们在行业层面的引力方程中加入国家-年份固定效应，以控制每一年中影响出口国和进口国的一般因素，尤其是控制每个国家不可观测的多边阻力(Baldwin and Taglioni, 2006)。如表7第1列所示，在控制了出口国—年份和进口国—年份固定效应之后，两国服务业FDI管制差距的系数依然显著为负。国家间人均GDP之差虽然显著为正但不显著。这可能是因为人均GDP是国家—年份层面的变量，即使回归中使用的是两国人均GDP之差，但其所包含的信息同样被国家—年份固定效应吸收。第2列在第1列的基础上加入了衡量两国贸易成本的不随时间变化的变量，结果和第1列一致。

 

表7 稳健性检验1

  

国家—年份固定效应PPML(1)(2)(3)两国服务业FDI管制差距-3.079***-2.627***-2.585*(-3.58)(-3.08)(-1.94)

 

续表

  

国家—年份固定效应PPML(1)(2)(3)出口国制造业FDI管制0.724***0.662***0.531**(2.89)(2.69)(2.30)进口国制造业FDI管制-0.0983-0.1030.0143(-0.31)(-0.32)(0.02)两国人均GDP差距0.1780.1470.0298(0.52)(0.91)(0.15)出口国总出口0.988***1.000***0.937***(85.99)(89.34)(42.19)进口国总进口0.562***0.566***0.790***(35.84)(36.63)(21.06)年份固定效应NoNoYes出口国固定效应NoNoYes进口国固定效应NoNoYes行业固定效应YesYesYes出口国-年份固定效应YesYesNo进口国-年份固定效应YesYesNo观测数量219139219059219059R20.6640.7750.825

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。所有列均为行业层面回归，其中第2列控制了表1中衡量两国贸易成本的变量(如两国距离)。第3列在第2列的基础上控制了出口国与进口国的GDP。

Silva and Tenreyro (2006)指出引力方程估计中的“零贸易”问题可能导致估计偏误，他们建议使用截断泊松拟似然估计(PPML)方法对引力方程进行估计。表7第3列，我们以PPML方法进行稳健性检验。结果显示，两国服务业FDI管制差距的系数仍然为负且在10%的水平上显著。其余变量的结果也与其他方法估计的结果基本一致。

不同Cu含量试样的显微组织如图2所示．从图2可以看到：没有添加Cu元素的1号试样的组织中存在较大的片状初晶硅，共晶硅分布比较集中且晶粒粗大，晶粒的二次枝晶间距也比较大(图2(a))；随着合金中Cu含量的增加发现共晶硅分布趋于均匀细小，晶粒的二次枝晶间距也有明显减小的倾向(图2(c)～图2(d))．

除了对服务业FDI的管制以外，一国还可能对服务业存在其他管制，而这些管制同样可以影响服务业的发展。为了进一步检验稳健性，我们在回归方程中加入了反映一国在服务业上的总体管制程度(比如对准入的限制，公共部门垄断地位，政府对价格的管控等等)的变量。在与FDI管制指数的年份匹配之后，四个行业总体管制指数的可用年份不同。具体而言，金融指数只在2004年和2007年可用，批发零售和商业服务的指数只在2011年和2015年可用，电信行业则在2004、2007、2011至2015年可用。为了充分利用这些指数，我们按照表4的方法分别研究每个服务业管制的影响。

结果如表8所示。在控制了两国对每个服务业整体管制的差距之后，两国在每个服务业FDI管制上的差距的系数依然为负，其中电信、批发零售、金融对应的系数均在1%的水平上显著；尤其在电信行业，两国整体管制上的差距以及对FDI管制的差距都显著促进了两国的制造业贸易，且后者的影响大于前者。

1.根据动物饲养量、地域分布情况由村级组织合理聘用防疫员，原则上一村一名，必要时，乡镇兽医站根据工作需要可调剂使用。

 

表8 稳健性检验2

  

(1)(2)(3)(4)电信FDI管制差距-0.016***(-2.84)电信总体管制差距-0.012***(-2.77)批发零售FDI管制差距-0.034***(-3.28)批发零售总体管制差距0.015**(2.10)金融FDI管制差距-0.023***(-2.69)金融总体管制差距0.011(1.08)商业服务FDI管制差距-0.004(-0.60)商业服务总体管制差距-0.011*(-1.83)年份固定效应YesYesYesYes出口国固定效应YesYesYesYes进口国固定效应YesYesYesYes行业固定效应YesYesYesYes观测数量124514343114225034311R20.7000.7150.6920.715

注： 括号内为t值。***、**、*分别表示在10%、5%、1%的水平上显著。稳健标准误在贸易两国间聚类调整。所有列均为行业层面回归，且控制了同表2相同的其他变量。表中回归系数为标准化系数。

5 结论

本文通过引力模型发现两国在服务业FDI管制程度上的差距会导致两国制造业的贸易。

具体而言，服务业FDI管制少的国家出口制造业产品到服务业FDI管制多的国家。如果两国在服务业FDI管制上的差距进一步扩大，出口国会增加对进口国的出口，反之亦然。并且，这种影响随着制造业服务要素密集度的升高而增强。通过多种引力方程模型进行稳健性检验，利用工具变量解决内生性问题以及控制了服务业总体管制之后，上述结论依然稳健。

本文拓展了以往讨论服务业如何影响制造业的研究，并为探讨两国贸易的影响因素提供了新的维度。此外，本文的发现对于中国而言也具有重要意义。如图1所示，中国仍是世界主要国家中对服务业FDI管制最多的国家。程大中和程卓(2015)、戴翔(2016)发现近年来中国制造业生产中本国服务业的投入比重下降，他们认为这与中国服务业缺乏竞争力有关。本文的研究则进一步指出上述现象是在中国服务业高度管制以及服务要素缺乏竞争优势的情况下，中国从服务业发达的国家进口服务要素密集度高的制造业产品，由此导致本国制造业生产中本国的服务要素投入比重下降。随着生产成本的上升，中国制造业出口的竞争力正在减弱，深化服务业改革是保持中国制造业出口竞争力的有效途径。

参考文献

程大中, 程卓. 2015. 中国出口贸易中的服务含量分析[J]. 统计研究, 32(3): 46-53.

戴翔. 2016. 中国制造业出口内涵服务价值演进及因素决定[J]. 经济研究, (9): 44-57.

刘斌, 魏倩, 吕越, 等. 2016. 制造业服务化与价值链升级[J]. 经济研究, (3): 151-162.

张艳, 唐宜红, 周默涵. 2013. 服务贸易自由化是否提高了制造业企业生产效率[J]. 世界经济, (11): 51-71.

Aleksynska M, Havrylchyk O. 2013. FDI from the south: the role of institutional distance and natural resources[J]. European Journal of Political Economy, 29: 38-53.

Anderson J， Wincoop E. 2003. Gravity with gravitas: a solution to the border puzzle[J]. American Economic Review, 93(1)： 170-192．

Anderson J E, Yotov Y V. 2012. Gold standard gravity[Z]. NBER Working Paper No. 17835.

Anderson J E, Milot C A, Yotov Y V. 2014. How much does geography deflect services trade? Canadian answers[J]. International Economic Review, 55(3): 791-818.

Arnold J M, Javorcik B S, Mattoo A. 2011. Does services liberalization benefit manufacturing firms? evidence from the Czech Republic[J]. Journal of International Economics, 85(1): 136-146.

Arnold J M, Javorcik B, Lipscomb M, et al. 2016. Services reform and manufacturing performance: evidence from India[J]. The Economic Journal, 126(590): 1-39.

Baldwin R, Taglioni D. 2006. Gravity for dummies and dummies for gravity equations[R]. NBER Working Papers No.12516.

Barone G, Cingano F. 2011. Service regulation and growth: evidence from OECD countries[J]. The Economic Journal, 121(555): 931-957.

Bas M. 2014. Does services liberalization affect manufacturing firms’ export performance? evidence from India[J]. Journal of Comparative Economics, 42(3): 569-589.

Beverelli C, Fiorini M, Hoekman B. 2017. Services trade policy and manufacturing productivity: the role of institutions[J]. Journal of International Economics, 104: 166-182.

Bourlès R, Cette G, Lopez J, et al. 2013. Do product market regulations in upstream sectors curb productivity growth? panel data evidence for OECD countries[J]. Review of Economics and Statistics, 95(5): 1750-1768.

Demir F, Hu C H. 2016. Institutional differences and the direction of bilateral foreign direct investment flows: are south-south flows any different than the rest?[J]. The World Economy, 39(12): 2000-2024.

Duggan V, Rahardja S, Varela G. 2013. Service sector reform and manufacturing productivity: Evidence from Indonesia[R]. Policy Research Working Paper No.6349.

Eaton J, Kortum S. 2002. Technology, geography and trade[J]. Econometrica, 70(5)： 1741-1779.

Feenstra R C. 2002. Border effects and the gravity equation: consistent methods for estimation[J]. Scottish Journal of Political Economy, 49(5): 491-506.

Fernandes A M, Paunov C. 2012. Foreign direct investment in services and manufacturing productivity: evidence for Chile[J]. Journal of Development Economics, 97(2): 305-321.

Fillat-Castejón C, Francois J F, Wörz J. 2009. Cross-border trade and FDI in services[Z]. Working Paper No. 50.

Fink C, Mattoo A, Rathindran R. 2003. An assessment of telecommunications reform in developing countries[J]. Information Economics and Policy, 15(4): 443-466.

Francois J, Hoekman B. 2010. Services trade and policy[J]. Journal of Economic Literature, 48(3): 642-692.

Gervais A, Jensen J B. 2013. The tradability of services: geographic concentration and trade costs[R]. NBER Working Paper No. 19759.

Hoekman B, Shepherd B. 2017. Services productivity, trade policy and manufacturing exports[J]. The World Economy, 40(3): 499-516.

Inklaar R, Timmer M P, van Ark B. 2008. Market services productivity across Europe and the US[J]. Economic Policy, 23(53): 141-194.

Kalinova B, Palerm A, Thomsen S. 2010. OECD’s FDI restrictiveness index: 2010 update[R]. OECD Working Papers on International Investment.

Lanz R, Maurer A. 2015. Services and global value chains—some evidence on servicification of manufacturing and service networks[R]. WTO Working Paper ERSD-2015-03.

Miroudot S, Lanz R, Ragoussis A. 2009. Trade in intermediate goods and services[R]. OECD Trade Policy Papers, No. 93.

Nicoletti G, Scarpetta S. 2003. Regulation, productivity and growth: OECD evidence[J]. Economic Policy, 18(36): 9-72.

Nordås H, Rouzet D. 2015. The impact of services trade restrictiveness on trade flows: first estimates[R]. OECD Trade Policy Papers. No. 178.

Rose， Andrew. 2004. Do we really know that the WTO increases trade?[J]. American Economic Review， 94(1): 98-114．

Silva J M C S, Tenreyro S. 2006. The log of gravity[J]. The Review of Economics and Statistics, 88(4): 641-658.

Van der Marel E. 2012. Trade in services and TFP: the role of regulation[J]. The World Economy, 35(11): 1530-1558.