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user: 2. 国外相关研究文献综述 引力模型源自于牛顿的万有引力定律，它最早出现在实证文献中是Tinbergen (1962) [ 14 ] 和Pöyhönen (1963) [ 15 ] ，他们认为两国之间的贸易量与GDP成正比，与距离(作为交易成本的代理变量)成反比。目前引力模型已经广泛应用于国际贸易研究，它在国际贸易研究中大受欢迎的原因在于：原理简单、数据适用、模型可容易地被用于计量研究(Walsh， 2006) [ 16 ] 。但直到21世纪初，引力模型才被专门用于服务贸易的研究，自Francois (2001) [ 17 ] 首次将引力模型运用到服务贸易领域以来，相关研究主要遵循如下思路不断推演和发展。 2.1. 引力模型在服务贸易领域的适用性研究 引力模型在早期主要应用于货物贸易领域的研究，长期以来对引力模型的一个批评就是认为它缺乏理论基础，其实引力模型可以从很多贸易模型中推导出来(Harrigan， 2002) [ 18 ] ，比如Anderson (1979) [ 19 ] 和Bergstrand (1985， 1989) [ 20 ] [ 21 ] 运用阿明顿假定，推导出来双边贸易量是收入和运输成本的函数，Eaton和Kortum (2002) [ 22 ] 、Deardorff (1998) [ 23 ] 及Helpman和Krugman (1985) [ 24 ] 则分别从李嘉图模型、H-O模型和垄断竞争模型证明了引力关系的存在。同样当引力模型用于分析服务贸易时，学者们首先关注的一个问题就是它能否适用于服务贸易。Grünfeld和Moxnes (2003) [ 25 ] 认为由于服务贸易的一些特性使它更适用于服务贸易，这主要体现在三个方面：一是服务生产者和消费者的物理接近，使距离更加重要，比如Marshall等(1987) [ 26 ] 通过对英国三个地区的分析发现，当地制造企业购买的服务约有80%来自于当地的服务企业。二是由于服务质量和位置方面的原因，服务产品更容易具有差异化，这可能会导致垄断竞争，根据新贸易理论模型，这又会导致产业内贸易的发生。在引力模型当中，当Y i = Y j 的时候，贸易量会最大，这跟新贸易理论模型的预测高度一致(Helpman， 1987) [ 27 ] 。三是由于服务市场的一个重要特征是信息不对称，所以通过市场投资来树立信誉和发送信号(reputation and signaling)就非常重要。Melchior (2002) [ 28 ] 扩展了传统的产业内贸易模型，把市场投资(比如广告)和贸易联系起来，模型预测：如果市场投资效率低，并且贸易成本较低，企业将更倾向于出口；如果市场投资有效，贸易成本的存在将会增加本地相对国外的收益，贸易就会降低。因此，在市场投资比较重要的部门，比如服务部门，如果贸易成本随着距离增加，出口相对距离的弹性也会更高。另外，Kimura和Lee (2006) [ 29 ] 通过同样的模型设定，同样的国家样本，运用引力模型比较分析了服务贸易和商品贸易的决定因素，结果发现，引力模型能更好地适用于服务贸易。此外，Park (2002) [ 30 ] 运用51个国家的双边贸易流量数据，对7个服务部门的贸易壁垒进行了估计，结果证明引力模型对货物贸易和服务贸易模式都具有很强的解释力。Grünfeld和Moxnes (2003)也发现引力模型在货物贸易中的一些效应(比如服务贸易跟两个国家的规模正相关、跟距离和贸易壁垒负相关)在服务贸易中也同样成立。 2.2. 修正和扩展原始模型的解释变量 标准引力模型认为双边贸易流量与贸易双方的经济规模成正比，与其物理距离成反比。其中经济规模多用GDP表示，物理距离多用贸易双方首都或经济中心之间的球面距离(简单距离)来衡量。为了进一步提高服务贸易引力模型的解释力，学者们一方面对标准引力模型的解释变量进行修正，譬如由于GDP和服务贸易的内生会计核算关系，以及GDP和人均GDP的相关性，使用GDP肯定会高估模型的解释力(Kimura和Lee， 2006)，因此使用人口作为GDP的工具变量会更有利于模型结果的解释(Fitzsimons et al.， 1999) [ 31 ] 。再比如将简单距离 2 调整为基于双方城市水平数据的加权距离(用人口进行加权)，Mayer和Zignago (2005， 2011) [ 32 ] [ 33 ] 就认为加权距离可以更真实地反映双方的贸易成本。或者将简单距离调整为相对距离，其中一种计算方法是用GDP对距离进行加权或者用双边距离除以这个国家与所有贸易伙伴的平均距离，称之为偏远度(remoteness)，McCallum (1995) [ 34 ] 、Kimura和Lee (2006)等都使用了这一计算方法。另一种计算方法是反过来，用距离对GDP进行加权，称之为多边开放度(multilateral openness)，Francois等(2007) [ 35 ] 、Brandicourt等(2008) [ 36 ] 则使用了这一计算方法。Head (2003) [ 37 ] 通过举例说明了相对距离的重要性，有两对国家澳大利亚和新西兰、奥地利和葡萄牙，这两对国家的规模和距离都相当，但由于澳大利亚和新西兰远离世界其他国家，它们之间的贸易量是奥地利和葡萄牙之间贸易量的九倍多。如果在引力模型中没有控制相对距离，可能会导致模型错误设定，并产生估计偏差(Kimura和Lee， 2006)。 另一方面，还有很多学者采取增设解释变量的方式来对原始模型进行扩展。新增解释变量主要包括两类：第一类是从某单一经济体内挖掘出更多的可能会对服务贸易产生影响的因素，并将其逐步纳入计量模型。具有代表性的此类新增解释变量包括：第一，价格变量。Bergstrand (1985， 1989)最早提出要在引力模型中加入价格指数，Park (2002)在引力模型中加入贸易双方的价格指数，再结合价格和数量工具去估计服务进口方非关税壁垒的关税等值。然而Feenstra (2004) [ 38 ] 认为国内价格总指数并不能准确地反映进口服务的成本，而比较CIF价格和FOB价格的差别会更有效，Anderson和Wincoop (2003) [ 39 ] 就是建立在这种方法的基础上，用价格差异来衡量服务贸易的“边界效应”。第二，贸易壁垒变量。如：Grünfeld和Moxnes (2003)在运用引力模型测度双边服务贸易的影响因素时，新增进口方的贸易限制指数(TRI)作为解释变量。Lejour和Verheijden (2004) [ 40 ] 、Kox和Lejour (2005) [ 41 ] 分别在引力方程中新增服务进口方的产品市场管制指标(PMR)和贸易双方产品市场管制相似度指标作为解释变量，结果表明上述变量均会对双边服务贸易产生显著的负面影响。Kimura和Lee (2006)则在引力模型中加入了进出口双方的经济自由度指数(EFW)，结果表明经济自由度对双边服务贸易具有显著的正向影响。另一类是根据不同经济体的特性，增设从多角度反映贸易双方差异性的虚拟变量。比如：Grünfeld和Moxnes (2003)在引力模型中加入了是否存在共同的自由贸易区虚拟变量，Guillin (2011) [ 42 ] 则进一步根据服务贸易自由化承诺深度加入了不同类别的区域一体化变量；Brandicourt等(2008)在引力模型中加入了是否拥有共同语言、是否边界相邻两个虚拟变量；Kimura和Lee (2006)则通过引入虚拟变量建立扩展的引力模型，更全面地考察贸易双方是否拥有共同语言、地域上是否相互毗邻以及是否缔结区域经济一体化安排等因素对双边服务贸易的影响，并将测算结果与该模型在货物贸易中的运用结果进行比较。 2.3. 改进服务贸易引力模型的估计方法 在更近代的学术研究中，更多学者着眼于对服务贸易引力模型的估计方法进行比较和创新。具有代表性的研究如Egger (2002) [ 43 ] 认为在对引力模型进行回归估计时，需充分考虑如下三点：应重视“时间”变量对双边贸易流量的影响；在有效连续的模型估计中，模型残差项必须是白噪声序列；应注意比较不同估计方法测算结果的异同。上述标准意味着基于面板数据要优于基于截面数据建立的模型，因为面板数据能把随时间变化和随贸易主体变化的影响进行综合分析。在面板引力模型估计中，学者们经常面临的问题是由数据测量偏误、遗漏变量、零值贸易、解释变量内生等导致的估计偏误问题。为了解决这些问题：Kimura和Lee (2006)对数据进行分段，然后用平均数据进行估计，另外，还同时使用出口数据和进口数据来检验估计结果的稳健性。Brandicourt等(2008)提出了两阶段估计方法，Brandicourt等(2008)通过文献梳理发现，影响双边贸易流量的因素可以分为出口方特定因素(origin-specific)、进口方特定因素(destination-specific)和双边特定因素(bilateral-specific)，我们在实证分析的时候不可能把这些因素都考虑进来，并且理论上也已经证明遗漏的出口方或进口方特定因素必然会和该国观察不到的特征(比如多边开放度)相关(Baldwin和Taglioni， 2006) [ 44 ] ，从而导致遗漏变量偏差。由于服务贸易数据的缺陷，采用两阶段估计方法则会把这种遗漏变量偏差降到最小。对于样本中出现的零贸易现象问题，如果处理不当会导致有偏估计(Heckman， 1979) [ 45 ] ，对于这一问题，Helpman、Melitz和Rubinstein (2008) [ 46 ] 通过复杂的两阶段回归来处理，Westerlund和Wilhelmsson (2011) [ 47 ] 通过泊松固定效应来处理，Haruka (2013) [ 48 ] 则用样本选择模型来处理零贸易现象，Kalbasi (2001) [ 49 ] 和周念利(2012) [ 50 ] 等则为了处理上的方便，在双边贸易流量为0的情况下，其对数值均以0.025代替。 Baldwin和Taglioni (2006)指出了引力模型估计中的三种常见错误 3 ，其中的“gold medal error”即遗漏解释变量导致的内生性问题，对此可通过在模型中加入国家虚拟变量或国家组虚拟来解决，并比较分析了处理与不处理这种错误、采用何种方法处理这种错误对变量EU估计产生的影响。Walsh (2006)首次在服务贸易引力模型中使用HTM (Hausman-Taylor Model)估计方法，他在对最小二乘法(OLS)、固定效应模型(FEM)、随机效应模型(REM)、HTM模型等一系列估计方法进行比较后认为，HTM可通过构造仅来源于已有数据集的工具变量来消除解释变量与未观测到的个体数据之间的相关性，而当这种相关性存在时，运用REM方法估计引力模型，会出现异方差导致的估计偏差。同时，HTM还可避免运用FEM时一些不随时间变化的变量不能在引力模型中出现的问题(吴海英，2007) [ 51 ] 。Walsh (2006)研究发现不同估计方法对估计结果影响很大，比如在其他估计方法中显著的人口、距离、是否相邻、是否有自由贸易协定等变量，在HTM估计中都不再显著。 另外，由于双边贸易流量具有高度的持续性(Zarzoso等， 2009) [ 52 ] ，因此将双边贸易流量的滞后项作为引力解释变量，不仅能反映双边贸易流量序列自身的动态相关性，还能捕捉到非观测的但与贸易伙伴组合或贸易个体相关的不随时间变化的特定因素对贸易流量所产生的影响，因此动态面板能更有效解决测量误差、非时变的遗漏变量带来的解释变量内生性问题(Caselli等， 1996) [ 53 ] 。对动态面板模型的估计可使用差分GMM和系统GMM，而在贸易数据具有高度持续性的情形下，系统广义矩能利用比差分广义矩更多的信息(周念利，2012)。系统GMM估计的好处主要有三点：一是对存在不随时间变化的遗漏变量问题，该估计将不再是有偏的；二是当估计模型的右侧存在内生变量时，使用工具变量可使系数的估计是一致的；三是即使存在测量误差，工具变量的使用也会得到一致性的估计(Bond等， 2001) [ 54 ] 。 2.4. 将服务贸易引力模型运用于更细化的分行业研究 运用引力模型对服务贸易所做的经验研究，多数只针对贸易双方的服务贸易总量，近年来有少数文献开始尝试将引力模型运用到特定的服务行业。由于服务贸易统计数据非常缺乏，分行业的服务贸易统计数据更是很难获取，因此将引力模型运用于分行业服务贸易的相关研究多是选择服务统计资料相对完善的发达国家作为研究对象。比较典型的如Walsh (2006)利用OECD国家1999~2001年跨境服务贸易的分行业数据，分别利用引力模型研究了OECD成员间双边旅游、运输、政府服务和其他商业服务贸易的决定方程。Park (2002)利用GTAP 51个国家的双边贸易流量数据，运用引力模型对建筑、运输、贸易、通信、金融、商业及其他等7个服务部门的贸易壁垒进行了估计。Brandicourt等(2008)利用Eurostat ITS数据库，采用两阶段估计方法，对服务贸易总体(200)及金融服务(260)、计算机信息服务(262)、其他商业服务(268)、其他服务(981)、其他商务服务(984a) 4 的出口潜力及决定因素进行了实证研究。Behncke (2013) [ 55 ] 运用2000~2010年的面板数据研究了欧洲一体化对欧盟内部(intra EU)商业服务、旅游、EDV、OBS等服务部门的影响。