香港金融服务贸易国际竞争力的实证研究
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摘要：本文探讨影响香港金融服务贸易发展的各种因素，通过把 “钻石模型”六因素具体量化分类，总结了11个指标，以这11个指标为自变量，以香港金融服务贸易出口额为因变量进行实证研究。通过相关性分析、ADF检验、主成分分析、协整检验、回归分析等研究方法得出结论：这11个指标当中只有9个指标对香港金融服务贸易国际竞争力产生影响，且都与香港金融服务贸易出口额正相关。
关键词：香港；金融服务贸易；国际竞争力；“钻石模型”
2006年年底入世过渡期结束后，中国金融业全面开放。在发达国家占据主导地位的金融服务贸易市场上，中国内地金融服务贸易面临严峻考验。香港回归以来，尤其是CEPA 签署以来，内地与香港经贸往来日益频繁，成为香港重要的货物贸易伙伴。同时，内地服务业对香港的开放使香港金融服务业与金融服务贸易的发展有了更广阔的空间。
针对目前中国内地发展金融服务贸易的迫切需要，研究影响香港金融服务贸易发展的主要因素，从而为中国内地发展金融服务贸易提供借鉴，这是非常必要的。本文从理论与实际相结合的视角，研究以下问题：目前香港金融服务贸易国际竞争力总体水平如何？各影响要素对香港金融服务贸易额的相关度是多少？哪些要素是影响香港金融服务贸易额的主要因素？如何通过借鉴这些主要因素从而提高中国内地金融服务贸易的国际竞争力？以上问题的研究文献多以定性研究为主，定量研究相对较少。本文通过运用“钻石模型”理论，建立相关模型进行定量研究，以期能解决这些问题。
一、“钻石模型”简介及模型构建
（一）“钻石模型”简介
美国哈佛大学教授迈克尔・波特在其《国家竞争优势》一书中提出了“钻石模型”，形成了对国家竞争优势全面研究的新框架。他认为，影响一国开发某一产业竞争优势的因素包括四项主要因素和两项辅助因素，这六个条件相互关联、相互影响。
（二）模型构建
本文以“钻石模型”理论为基础，选择11个自变量，1个因变量，构建相关模型。
假设各个变量之间不存在自相关，则可以根据各个自变量lnXi对因变量lnY的相关系数（对各个变量取对数是为了消除异方差）建立模型
lnY=alnX1+blnX2+clnX3+dlnX4+elnX5+flnX6+glnX7+hlnX8+ilnX9+jlnX10+klnX11+εt（1）
其中a，b，c，d，e，f，g，h，i，j，k为自变量与因变量之间的相关系数，εi为误差项。
下面具体说明各变量的含义与取值。
1.生产要素
波特将生产要素分为两大类：基本要素和高等要素。具体选择指标如下：选择香港市人均GDP来代表基本生产要素，记为X1；选择香港所有认可机构的存款余额来表示资本要素，记为X2；选择香港每年高等教育院校的科技研究成果项数来代表此地区的技术发展状况，记为X3；选择香港公开大学每年的新生注册数目来代表这个地区的教育水平，记为X4。
2.需求要素
对金融服务的需求可以从两个主体来考虑：个人的需求和企业的需求。具体选择指标如下：选择香港每年的私人消费开支来代表该地区的个人需求，记为X5；选择香港每年所有认可机构的贷款及垫款来表示该地区的企业需求，记为X6。
3.相关及支持性产业
本文把香港外贸出口商品总额作为金融服务业的相关及支持性产业，记为X7；选择每年的恒生收市指数代表金融服务贸易的支持性产业，记为X8。
4.企业组织、战略与竞争程度
一个地区的金融服务贸易国际竞争力关键还体现在该地区企业的国际市场竞争力。本文选择香港每年企业对外的直接投资流出代表企业发展水平，记为X9。
“钻石模型”中，除了上述 四个基本要素之外，还有机遇与政府因素。由于机遇这个因素的影响力很难衡量，无法用具体的数据来估计，所以这里只大概衡量政府因素的影响力。本文选择金融服务贸易开放度和由政府发行的法定纸币和硬币的流通量来代表政府因素，分别记为X10和X11。
由于一个地区贸易出口额可以很大程度上反映这个地区贸易的国际竞争力水平，所以选择香港市金融服务贸易出口额来代表香港金融服务贸易国际竞争力水平，记为Y。
二、实证研究
本文首先对模型各个变量进行自相关分析，以便进行主成分分析，在主成分分析后，对分析得来的主成分与因变量进行协整检验，以进行回归分析，最后对回归分析的结果进行探讨，从而解决上文中的问题，以达到实证研究的目的。
（一）自相关分析
由于序列的原始数据库过于庞大，故不在此一一列出。
为了消除异方差，首先对各个变量取对数。 由于本文选择的变量较多，但样本数据较短，极易产生多重共线性和自相关，因此在进行主成分分析前，本文采用SPSS12.0软件对各个变量进行自相关检验。经检验，除了LnX4之外，其他自变量和因变量之间都保持着80%左右的相关度。
（二）主成分分析
由于存在比较严重的自相关，所以接下来本文要对各个变量进行主成分分析（主成分分析可以消除变量间的自相关性）然后提取出主成分（主成分可以解释各个变量，因此可以代表各个变量进行回归分析）。运用SPSS12.0软件对各个变量进行主成分分析，分析结果见表1。
由表1可知，SPSS12.0软件分析结果建议保留两个主成分，两个主成分即可以代表93.108%的整体自变量。
假设这两个主成分分别为F1和F2，根据表1还不能直接得出主成分的表达式，还需要对初始因子载荷矩阵中每列的系数值去相关性，即把每列的系数除以其相应的特征根并开根后才能得到单位特征向量，经计算可得主成分表达式为
F1=0.348lnX1+0.949lnX2+1.261lnX4+1.961lnX5+3.22lnX6+6.751lnX7+13.711lnX8+20.809lnX9+31.129lnX10+εt（2）
F2=0.096lnX1+0.1lnX2+1.639lnX4+0.439lnX5+1.331lnX6+2.976lnX7+11.651lnX8+8.972lnX9+9.381lnX10+εs（3）
假设综合主成分为F，由表1可知，综合主成分与主成分的表达式为
F=0.8209F1+0.11019F2（4）
根据原始数据和主成分表达式（2）、（3）、（4），可以求得综合主成分数值。
（三）协整检验
首先对综合主成分值和取对数后的香港金融服务贸易出口额进行协整检验，检验借助Eviews6.0软件进行。
由协整检验结果可知，Prob.值分别为0.016和0.01，小于0.05，因此变量LnY和F之间存在协整关系。
（四）回归分析
以香港金融服务贸易出口额为因变量， 以主成分F值为自变量建立模型，进行回归分析。
依据因变量即取对数的香港金融服务贸易出口额和综合主成分F值，使用Eviews6.0软件进行回归分析，分析结果见表2。
由表2可知，估计模型中α和β的估计值分别是5.75874和0.01639，伴随概率Prob.值趋于0，均远远小于0.05，这说明参数估计值是非常有效的；判定系数R-squared值为0.91226，接近于1，表示回归效果很好；同时，回归标准差S.E. of regression值、Sum squared resid值都比较小，也说明了回归效果较好。
由估计模型的理论形式和回归分析结果表2可以得出回归方程如下
LnY=5.75874+0.01639F（5）
（9.86513）（9.12068）
R2=0.91226 D.W=2.52449 s.e=0.16423 F=83.18693 T=10
由于构建回归方程的目的是为了研究各个原始变量对香港金融服务贸易出口额的影响，由综合主成分的表达式（4）和回归方程（5）可得目标方程为
LnY=0.2959lnX1+0.7903lnX2+1.2154lnX4+1.6282lnX5+2.7901lnX6+5.8696lnX7+12.5395lnX8+18.0705lnX9+26.5873lnX10（6）
由式（6）可知，香港金融服务贸易出口额与人均GDP、所有认可机构的存款余额、教育水平、个人需求、企业需求、外贸出口总额、股市、企业海外投资总额、金融服务贸易开放度都是正相关的关系。
三、结论与启示
本文通过把波特教授“钻石模型”的六要素具体量化，对量化的数据库进行实证分析并对分析的结果进行了探讨，可以得出如下结论。
第一，要提高股市的成熟度。例如，建立健全法律法规，维护股市的公平和诚信，发展证券交易所的同时发展柜台交易，增加股市的规模，加强对操纵股市的大户的监督，使中小投资者都能获利，从而增强股市的流动性，加强对上市公司财务报表的监督，进一步规范B股市场等。
第二，要放松资本市场的监管。上文研究结果表明，开放的资本市场可以在较大程度上提高金融服务贸易的国际竞争力。内地与香港相比，资本市场的开放程度相对比较低，因此建议内地逐步、渐进地开放资本市场。
第三，要渐进提高金融服务贸易的开放度。上文分析结果表明，金融服务贸易的开放度对金融服务贸易的影响力是最大的，因此建议逐步提高金融服务贸易的开放度。由于金融业关系着一个地区的经济命脉，所以提高金融服务贸易开放度需分行业、分地区渐进性地开放，如逐步开放银行、证券、保险等行业，逐步开放上海、北京、深圳、广州等中心城市。
参考文献：
[1]崔艳娟.金融服务贸易与经济增长关系的实证分析[J].沈阳工业大学学报，2013（01）.
[2]黄桂良.香港金融服务贸易国际竞争力分析[J].区域金融，2009（06）.
[3]曹瑛，王耀中.内地与香港金融服务贸易竞争力的比较及启示[J].粤港澳经济，2009（11）.
[5]Cui Y J，Shen F Y.Relationship of international trade in financial services and economic growth： the case of China[J].Asian Social Science，2011（09）.