计量经济学课程设计我国服务贸易竞争力影响因素实证分析

计量经济学期末课程设计题目：我国服务贸易竞争力影响因素的实证分析
我国服务贸易竞争力影响因素实证分析
摘要：
服务贸易对以郭经济增长的作用日益重要，一定程度上决定了一国国际贸易在国际贸易在国际市场的竞争力。

本文分析了服务贸易竞争力的影响因素，并对这些影响因素与服务贸易的关系进行了实证检验，在此基础上提出了促进我国服务贸易发展的对策建议。

关键词：服务贸易 竞争力 影响因素
一、 引言
在经济全球化趋势加强的时代背景下，国际服务贸易异军突起，成为推动一国经济增长的重要一级。

全球服务贸易出口总额从1970年得700多亿美元上升到2006年的26882亿美元。

其平均增长速度超过了同期货物贸易的增长速度，在很大程度上决定了一国国际贸易的发展状况和在国际市场上的竞争能力。

近几年来，我国国际服务贸易正在以平均10%左右的速度迅速增长，但明显落后于货物贸易。

2008年，我国服务贸易出口总额1465亿美元，占世界贸易出口比重3.9%。

在某种意义上说，积极发展国际服务贸易并实现国际贸易的自由化，将是21世纪国际经济合作最重要的内容之一。

有必要对我国服务贸易竞争力的影响因素进行分析，以便更好的制定政策措施促进我国服务贸易发展。

二、模型建立与分析
根据理论和经验分析，影响我国服务贸易竞争力（Y ）<服务贸易出口额-数据来自（中国服务贸易网） 单位：亿美元>的主要因素有：
服务业产值(1X )---用第三产业GDP 代表 数据来自（中国统计局）单位：亿人民币元；第三产业就业人数(2X )---数据来自《中国统计年鉴》单位：万人次；对外开放度(3X )---用对外依存度代表 数据来自《中国统计年鉴》单位：% ；外商直接投资额(4X )---数据来自（中国统计局）单位：亿美元；货物出口(5X )---数据来自（中国统计局）单位：亿美元。

下表列出了我国服务贸易竞争力相关数据，拟建立我国服务贸易竞争力函数。

(一)、初步模型估计
1、用普通最小二乘法估计模型 假设拟建立如下多元回归模型：
01122334455Y X X X X X ββββββμ=++++++
用Eviews 软件对上表数据进行回归分析,回归结果如
1234546.7221 1.90000.0020 2.60840.19400.0927Y X X X X X ∧
=-+-++
（1.399） (-0.253) (0.503) （-3.398） （2.442） （39.024）
我国服务竞争力影响因素的回归：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 20:15 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 46.72213 33.38857 1.399345 0.1808 X1 -1.90E-05 7.48E-05 -0.253284 0.8033 X2 0.001972 0.003923 0.502575 0.6221 X3 -2.608390 0.767719 -3.397583 0.0037 X4 0.194000 0.079433 2.442307 0.0266 X5
0.092679
0.002375
39.02428
0.0000
R-squared 0.998592 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.998152 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 16.84754 Akaike info criterion 8.713287 Sum squared resid 4541.434 Schwarz criterion 9.010844 Log likelihood -89.84616 Hannan-Quinn criter. 8.783383 F-statistic 2269.515 Durbin-Watson stat 2.125136
Prob(F-statistic) 0.000000
2R =0.998592 F =2269.515 D.W.=2.125136
由于2
R 较大且接近于1，而且F =2269.515>0.05(5,16)
2.85F =，故认为我国贸易服务竞争力
与上述解释变量间总体线性关系显著。

但在5%和1%的显著性水平下0.025(16) 2.120t =、
0,005(16)22.921t =，1X 、2X 的参数未能通过T 检验，而且，1X 、3X 的参数符号的经济
意义也不合理，故认为解释变量间存在多重共线。

2、检验简单相关系数 关系系数表
C X1 X2 X3 X4 X5 C 1114.796288469424 -0.000296422907595618 -0.1086142082358126 1.532659730553604 2.080849623855607 -0.004489475309564226 X1 -0.000296422907595618 5.600730636236473e-09 1.857060663994502e-08 4.876034127844083e-06 -1.254027888788278e-06 -4.821507583681227e-09 X2 -0.1086142082358126 1.857060663994502e-08 1.538884114019114e-05 -0.001743513768716993 -0.0002853086626431034 4.218347352956007e-06 X3 1.532659730553604 4.876034127844083e-06 -0.001743513768716993 0.589393085107434 0.02440858911091001 -0.001212197870760436 X4
2.080849623855607
-1.254027888788278e-06
-0.0002853086626431034
0.02440858911091001
0.006309631224484014
-0.00010502553
93620551
X5
-0.004489475309564226
-4.821507583681227e-09
4.218347352956007e-06
-0.001212197870760436
-0.0001050255393620551
5.64023393554
1623e-06
表中数据发现解释变量之间存在高度相关性。

3、找出最简单的回归形式
分别作出Y 与12345,X X X X X ，，，间的回归： （1）、Y 与1X 回归如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 19:29 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 220.7235 95.72230 2.305873 0.0320 X1
0.003197
0.001262
2.532244
0.0198
R-squared 0.242776 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.204915 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 349.4550 Akaike info criterion 14.63713 Sum squared resid 2442376. Schwarz criterion 14.73632 Log likelihood -159.0085 Hannan-Quinn criter. 14.66050 F-statistic 6.412261 Durbin-Watson stat 0.533244 Prob(F-statistic)
0.019818
1220.72350.0032Y X ∧
=+
(2.306)
(2.532)
(2)、 Y 与2X 回归如下：
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 19:31 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -773.2488 168.5972 -4.586367 0.0002 X2
0.064182
0.009086
7.063818
0.0000
R-squared 0.713867 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.699560 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 214.8143 Akaike info criterion 13.66393 Sum squared resid 922903.5 Schwarz criterion 13.76312 Log likelihood -148.3033 Hannan-Quinn criter. 13.68730 F-statistic 49.89753 Durbin-Watson stat 0.184083 Prob(F-statistic)
0.000001
2773.24880.0642Y X ∧
=-+
(-4.586) (7.064) (3)、Y 与3X 回归如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 19:32 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -690.0178 144.8250 -4.764493 0.0001 X3
25.92304
3.372349
7.686937
0.0000
R-squared 0.747120 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.734476 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 201.9464 Akaike info criterion 13.54039 Sum squared resid 815646.7 Schwarz criterion 13.63958 Log likelihood -146.9443 Hannan-Quinn criter. 13.56375 F-statistic 59.08899 Durbin-Watson stat 0.581338 Prob(F-statistic)
0.000000
3690.017825.9230Y X ∧
=-+
(-4.764) (7.687) (4)、 Y 与4X 回归如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 19:33 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C -148.4349 73.87686 -2.009220 0.0582 X4
1.348157
0.160288
8.410843
0.0000
R-squared 0.779596 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.768575 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 188.5338 Akaike info criterion 13.40294 Sum squared resid 710899.9 Schwarz criterion 13.50213 Log likelihood -145.4323 Hannan-Quinn criter. 13.42630 F-statistic 70.74228 Durbin-Watson stat 0.197493 Prob(F-statistic)
0.000000
4148.4349 1.3482Y X ∧
=-+
（-2.009） （8.411） (5)、Y 与5X 回归如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/13/11 Time: 20:36 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 31.14614 9.433538 3.301640 0.0036 X5
0.097817
0.001801
54.30351
0.0000
R-squared 0.993263 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.992927 S.D. dependent var 391.9083 S.E. of regression 32.96085 Akaike info criterion 9.915026 Sum squared resid 21728.35 Schwarz criterion 10.01421 Log likelihood -107.0653 Hannan-Quinn criter. 9.938391 F-statistic 2948.871 Durbin-Watson stat 0.536380 Prob(F-statistic)
0.000000
531.16410.0978Y X ∧
=+
（3.302） （54.304）
比较可见，我国服务贸易竞争力受货物出口额影响最大，因此选（5）为初始的回归模型。

4、逐步回归
将其他解释变量分别导入上述初始回归模型，寻找最佳回归方程
讨论：
第一步，在初始模型中引入1X ,虽有拟合优度的提高，但变量未能通过T 检验。

第二步，去掉1X ，引入2X ，拟合优度再次提高，且参数符号合理，变量也通过了T 检验值；在5%的显著性水平下D.W.(22,3), L d =1.15，U d =1.54 而D.W.=0.9862 ，所以存在自相关。

第三步，引入3X ，拟合优度虽有提高，变量参数也能通过T 检验，但是，参数的符号与经济意义不符。

第四步，去掉3X ，引入4X ，拟合优度有所提高，但变量参数未能通过T 检验，且参数符号与经济意义不符。

由此表明：1,X 34,X X 是多余的。

同样也可以继续验证，如果用1234,,,X X X X 分别来替代
5X ，则它们之间的任意线性组合，都军不高达以2X ，5X 为解释变量的回归效果。

因此，
最终的服务贸易因素函数应以25(,)Y f X X =为最优，拟合结果如下：
2565.55000.00680.0906Y X X ∧
=-++
(-2,.311) (3.535) (36.316)
20.995936R = 2
0.995509R = 2328.251F = ..0.986234DW =
(二)、模型检验与优化 1、异方差检验
怀特（White ）检验如下：
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic
19.45448 Prob. F(5,16)
0.0000 Obs*R-squared 18.89245 Prob. Chi-Square(5) 0.0020 Scaled explained SS
26.76766 Prob. Chi-Square(5) 0.0001
Test Equation:
Dependent Variable: RESID^2 Method: Least Squares Date: 06/20/11 Time: 14:34 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -7497.434 3337.554 -2.246386 0.0391 X2 1.841444 0.546415 3.370047 0.0039 X2^2 -5.87E-05 1.94E-05 -3.022457 0.0081 X2*X5 0.000861 0.000138 6.244340 0.0000 X5 -19.02017 3.102961 -6.129684 0.0000 X5^2
-0.000208
3.73E-05
-5.581741
0.0000
R-squared
0.858748 Mean dependent var 595.7866 Adjusted R-squared 0.814606 S.D. dependent var 1188.605 S.E. of regression 511.7823 Akaike info criterion 15.54068 Sum squared resid 4190738. Schwarz criterion 15.83823 Log likelihood -164.9474 Hannan-Quinn criter. 15.61077 F-statistic 19.45448 Durbin-Watson stat 2.865975
Prob(F-statistic) 0.000003
可得，Obs*R-squared=18.89 在5%的显著性水平下、自由度为5的2
χ分布的相应临界值
2
χ=11.07 显然，18.89>11.07，因此，拒绝同方差的原假设。

存在异方差。

o o
(.5)
X-为权重系数才，修正结果如下：
对其进行修正，以2
2
Dependent Variable: Y
Method: Least Squares
Date: 06/20/11 Time: 15:11
Sample: 1987 2008
Included observations: 22
Weighting series: X2^(-2)
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C -68.41068 12.76835 -5.357832 0.0000
X2 0.007006 0.001191 5.880321 0.0000
X5 0.090275 0.002769 32.60295 0.0000
Weighted Statistics
R-squared 0.994693 Mean dependent var 205.1462 Adjusted R-squared 0.994135 S.D. dependent var 116.6005
S.E. of regression 15.42066 Akaike info criterion 8.435418
Sum squared resid 4518.141 Schwarz criterion 8.584196
Log likelihood -89.78959 Hannan-Quinn criter. 8.470465
F-statistic 1780.735 Durbin-Watson stat 0.820703
Prob(F-statistic) 0.000000
Unweighted Statistics
R-squared 0.995928 Mean dependent var 372.9091 Adjusted R-squared 0.995500 S.D. dependent var 391.9083
S.E. of regression 26.29138 Sum squared resid 13133.50
Durbin-Watson stat 0.992108
此时，在对其进行怀特（White）检验，结果如下：
Heteroskedasticity Test: White
F-statistic 3.197257 Prob. F(6,15) 0.0316
Obs*R-squared 12.34623 Prob. Chi-Square(6) 0.0547
Scaled explained SS 4.893942 Prob. Chi-Square(6) 0.5575
Test Equation:
Dependent Variable: WGT_RESID^2
Method: Least Squares
Date: 06/20/11 Time: 15:16 Sample: 1987 2008 Included observations: 22
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C 732.4080 1774.322 0.412782 0.6856 WGT^2 -3234.407 2479.833 -1.304284 0.2118 X2^2*WGT^2 -2.99E-05 2.92E-05 -1.024679 0.3218 X2*WGT^2 0.703241 0.522406 1.346158 0.1982 X2*X5*WGT^2 0.000163 6.66E-05 2.452267 0.0269 X5^2*WGT^2 -4.18E-05 4.22E-05 -0.989416 0.3382 X5*WGT^2
-3.443832
1.065963
-3.230724
0.0056
R-squared 0.561192 Mean dependent var 205.3700 Adjusted R-squared 0.385669 S.D. dependent var 216.7130 S.E. of regression 169.8581 Akaike info criterion 13.36117 Sum squared resid 432776.4 Schwarz criterion 13.70832 Log likelihood -139.9729 Hannan-Quinn criter. 13.44295 F-statistic 3.197257 Durbin-Watson stat 2.886893 Prob(F-statistic) 0.031641
此时，查表可得5%显著性水平下，自由度为6的2
χ分布相应临界值为2(.5)
o o χ=12.59>
Obs*R-squared=12.34623，所以，接受同方差假设。

修正后的结果如下：
2568.41070.00700.0903Y X X ∧
=-++
(-5.358) (5.88) （32.603）
2R =0.994693 2
R =0.994135 F =1780.735 ..DW =0.820703
2、序列相关性检验
在5%的显著性水平下D.W.(22,3), L d =1.15，U d =1.54 而D.W.=0.9862 ，所以存在正自相关。

用Cochrane-Orcutt 迭代法对模型修正，的结果如下：
Dependent Variable: Y Method: Least Squares Date: 06/20/11 Time: 23:02 Sample (adjusted): 1989 2008
Included observations: 20 after adjustments Convergence achieved after 10 iterations
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. C
-83.12028
38.65558
-2.150279 0.0482
X2 0.008161 0.002909 2.805008 0.0133 X5 0.088572 0.005474 16.18041 0.0000 AR(1) 0.742679 0.303460 2.447370 0.0272 AR(2)
-0.693323
0.493573
-1.404703
0.1805
R-squared
0.997347 Mean dependent var 405.7500 Adjusted R-squared 0.996640 S.D. dependent var 396.5739 S.E. of regression 22.98927 Akaike info criterion 9.320250 Sum squared resid 7927.600 Schwarz criterion 9.569183 Log likelihood -88.20250 Hannan-Quinn criter. 9.368845 F-statistic 1409.735 Durbin-Watson stat 2.100451 Prob(F-statistic) 0.000000
Inverted AR Roots .37-.75i
.37+.75i
经过修正，L d =0.96< ..DW =2.10<4-U d =2.20 ，所以拒绝原假设，认为该模型与上述
..DW =0.82070，相比有了明显好转。

三、各因素对我国服务竞争力影响分析
由以上回归数据以及相关检验，我们得出了各个变量与我国服务贸易出口的变动关系。

结论是：中国服务业发展水平、货物贸易出口额、外商直接投资和对外开放度与服务贸易出口额都是正相关的；中国服务业发展水平对于服务贸易出口额影响作用最小；货物出口额、外商直接投资、对外开放度和第三产业就业人数对服务贸易出口额影响较大。

这些因素均通过改善资源禀赋质量而对提高我国服务贸易国际竞争力具有重要的影响。

1、服务贸易发展水平。

从全国服务贸易发展来看，一般服务业发展水平较高的国家才是服务贸易大国，也就是说服务业发展水平是影响服务贸易竞争力基础性因素。

而在中国这22年间，中国服务业发展水平对服务贸易竞争力影响作用小，也就反过来说明中国服务业发展水平较低，是制约是制约中国服务贸易竞争力的基础性因素。

2、第三产业就业人数。

基本上各国基于要素禀赋的比较优势来决定其服务贸易的流向和竞争能力，只是现在服务业尤其是生产者服务业的专业知识、技术和资本的密集型特点更加显著，因此对生产要素的理解和认识也要更加开阔，人力资本和附带专业技术管理的高级资本的影响也更大。

3、对外开放度。

纵观我国国内各服务企业，意识较为封闭与落后，甚至一些大型企业眼光仍然停留在国内，尚未实施跨国经营企业。

另外，我国服务业长期处于一种竞争不充分的状态下，垄断经营现象严重，缺乏合理的市场竞争。

由于服务领域总体对外开放程度较低，影响了国外先进管理经验和制度的引进，阻碍中国服务贸易的发展。

另外，政府拟定政策制度，并组织实施和监督执行，而往往许多自然垄断的行业由政府垄断经营，其管制表现在对某行业的人为进入壁垒，过多的行业准入限制，遏制了服务业的充分发展。

因此，大部分主要以国有成分为主的中国服务领域，缺少必要的市场竞争，降低了服务效率和服务水平，尽管一些服务部门在发展过程中经济效益有所提高，但要真正面对国际市场的激烈竞争，同样会受到较严重的冲击。

4、外商直接投资额。

外商直接投资的不断增加也可以改善我国资本质量不高和知识、管理要素匮乏的现状，有利于外资企业提高我国服务产品供给水平和出口能力以及增加就业等方面的贡献，更长远和更根本的方面还在于外资企业通过示范、人员培训和产业前后向关联等途径实现的“技术外溢”效应，从而可以带动提高我国服务企业的技术水平和管理手段，
从根本上提高我国服务业和服务贸易的国际竞争力。

5、货物出口额。

货物出口额与服务贸易的关系十分密切，货物贸易的发展促进了服务贸易的发展，现代货物贸易的发展需要一系列完善配套的软环境，入通讯系统、运输网络、计算机和信息咨询服务等等，这些都需要现代服务提供，包括生产性服务、流通环节中的服务及售后服务等，货物的进出口带动了服务贸易的进出口。

因此货物贸易对服务贸易影响较大。

四、政策建议
1、引导外商直接投资流向服务业外资服务业的进入能以直接和间接方式为服务
业内部结构升级和加速成长创造条件, 提升国内服务业的规模和水平, 提高服务业的国际竞争力。

越来越多的发展中国家将伴随FD I的服务作为转换技术和管理标准的有效手段。

对我国而言, 新型服务业外资流入, 同样具有强大的“催化和牵引效应”, 不仅意味着我国能充分利用和发挥自身潜在的比较优势, 通过扩大服务出口增加国际贸易收入, 而且还意味着竞争力增强所创造出的相当可观的外部经济效益, 从而有效地动员国内资源来促进服务业的发展, 并进一步推动国民经济的良性循环和持续增长。

2、扩大服务贸易领域市场准入范围, 放宽市场准入限制中国加入WTO后, 外资政策调整最集中的领域是服务贸易。

从中国经济的实际发展需要来看服务贸易领域吸引的外商投资还应当有较大的增长,特别是银行业、保险业、证券业、电信业、物流行业以及会计、法律、计算机和其他咨询服务业, 将成为外商流入的重要部门。

今后应继续扩大服务贸易领域开放, 强化外资政策与产业政策的协调, 加强分类指导与企业监管, 修订《外商投资产业指
导目录》, 通过服务贸易领域有序开放促进现代服务业的快速发展。

抓住国际服务业转移的机遇, 充分利用自由贸易协定谈判的机遇, 建立独立的行业开放度评估体系, 着重引进境外先进的经营方式、管理理念和经验, 促进中国服务业产业结构调整和升级。

鼓励各类企业积极承接服务外包, 尤其是跨国公司的服务外包业务, 推动中国成为全球服务外包中心, 稳步推进对外开放。

3、大力发展货物贸易, 推动生产性服务贸易业的发展货物贸易的发展, 可以促进服务贸易竞争力的提高。

从发展生产者服务贸易的角度看, 应格外重视通过发展对外的货物贸易、投资促进带动服务贸易的发展。

通过发展中国和国外市场的相互投资,带动货物贸易, 通过货物贸易促进服务贸易, 实现投资—货物贸易—服务贸易互动。

随着我国经济实力的加强和产业结构调整的逐步推进, 结合我国政府鼓励“走出去”的战略, 中国对外投资增加,会展服务、电子商务网络、出口管理知识培训、专业性的咨询服务机构提供客户资信调查、市场调研等服务, 还有与国际货物贸易紧密相关的运输服务、金融保险服务等, 必将会得到前所未有的发展。

同样, 这些服务业的发展又可以促进货物贸易的进一步发展, 最终形成货物贸易、服务贸易协调发展, 良性互动的局面。

4、注重人才培养, 发挥人力资本在服务业中的作用我国与发达国家在服务贸易方面的差距, 说到底是人才数量和质量的差距。

要提升我国服务行业的国际竞争力, 特别是要使我国能够长期保持一定的国际竞争力, 关键是要拥有大量的优秀人才。

从上面的实证分析中我们也可以看到人力资本的重要性。

因此, 要发挥服务业的外资效应, 必须加快服务业人才培养, 如: 在现有高校增设服务业紧缺的专业, 组织协调高校、服务贸易示范区、服务贸易发达地区开展服务贸易人才培训。

培训内容既包括服务贸易的国际国内总体情况和发展趋势, 又包括软件、技术等中国具有发展潜力的; 全面推进服务业的职业资格证书制度, 建立服务业职业资格标准体系; 成立一些技术学院和现代服务研究机构等。

同时要防止人才流失, 随着中国加入WTO后大批外资服务企业的进入, 如何防止服务贸易高层人才的流失显然十分重要。

5、针对服务贸易的特点有效发挥政府的推动作用在服务贸易发展过程中, 尤其在服务贸易发展的初期, 政府行为的有效介入是十分必要的, 也是十分重要的, 可以起到保护新生、促进成长、形成优势的重要作用。

应充分发挥中国政府涉外机构的作用, 积极搜集国际服务市场服务进出口的需求信息, 并及时反馈给企业; 积极为服务企业提供有价值的信息, 避免经营的盲目性; 定期举办各种研讨会、报告会、向企业介绍国外服务市场情况; 组织服务企业商务考察团, 帮助企业寻找商业信息; 还可建设“服务贸易指南网”, 定期公布相关信息和资料, 支持企业服务贸易的出口。

6、完善服务贸易的立法
中国加入WTO以来, 相继颁布了《商业银行法》、《保险法》、《海商法》、《律师法》、《外贸法》等40多部开放服务贸易领域的法规和规章,基本完成了服务贸易全国对外开放的法规格局。

这些法规从政策上拓展了外国服务提供者进入中国内地的领域和地域范围, 降低了有关行业的准入门槛。

但这些法规更多地是体现在规范市场准入方面, 而对服务贸易走出去的规定则很少。

因此, 我们应加快建立和完善符合国际规则的服务业和服务贸易法律法规体系, 制定与国际接轨的服务业标准化体系, 可以先从具体的服务贸易的单个领域的立法做起, 比如先发布服务贸易统计的法规、文化等行业走出去的法规等。

有了相关法律, 我们服务业的对外开放便有章可循, 从而推动我国服务贸易的发展。

五、参考文献
「1」李子奈、潘文卿《计量经济学》（第三版）高等教育出版社，2010.3（2011重印）「2」陈宪国际服务贸易[M]立信会计出版社,1995
「3」王树春中国城市化模式的选择问题研究[J] 学习与探讨,2003(1)
「4」史自力、谢婧怡中国服务贸易竞争力影响因素分析及提升对策 2007。