化升級的影響及條件是不同的。因此，本文選擇當前服務貿易發展比較有代表的兩個國家——美國與印度，來分析不同技術進步模式對這兩個國家服務貿易出口結構變動的影響。由于現代服務產品多為知識技術密集型的新興服務產品，故筆者利用UNCTAD官方數據庫將兩國其他服務出口扣除政府服務與建筑服務這兩類傳統服務產品之外的其余七類服務出口占比近似地作為兩國的服務貿易出口結構優化升級的代表。其值越高，表示該國服務貿易出口優化升級越明顯。

在自變量指標選擇方面，作為人力資本代表的大學生入學率雖是技術創新的先決條件，但由于技術創新需要具備多方面條件，同時技術模仿能力的大小主要取決于模仿者的模仿能力，一般來說，模仿者的受教育程度越高，其模仿能力越強，故本人參考我國學者申樸、張燕等人的處理方法，用大學生入學率代表以技術模仿為主的考察變量。而創新技術只為創新者所擁有，是受專利權保護的，故可用專利申請數來代表以技術創新為主的考察變量。

(二)對美國與印度的實證分析

利用上述指標，本文以兩國新興服務占比作為因變量Y11，以自變量X11、X12、X13分別代表一國的服務業就業人數、大學生入學率、專利申請數，分別對兩國數據進行相關分析與回歸分析。

1、相關分析

根據表1數據，利用EVIEWS軟件對兩個樣本國家有關數據進行相關分析，由表2中相關系數排序可知，在影響印、美兩國指標Y11的三個變量中，印度的指標Y11與其大學生入學率(X12)相關系數最大，美國的指標Y11與其專利申請數相關系數最大。

這說明技術進步對兩國的服務貿易出口結構優化升級的影響方式是不同的。

2、回歸分析

(1)對美國的回歸結果及分析(見表3)：

根據表3，從三個回歸方程判定系數、調整后的判定系數、F值及其相伴概率等思路沒有問題。但從各變量的系數及t值、P值來看,美國的專利申請數X13對Y11的影響在三個變量中最為顯著，變量X11在方程一中因P值高達0.2642被淘汰,方程二自變量X12的系數為負，這主要是由于美國一直高達80%大學生入學率(遠超過世界25%左右水平)存在波動特點而影響了方程回歸結果，其實，根據申樸對美國分時段回歸結果，進入20世紀90年代以后，人力資本積累對美國服務總出口增長的貢獻最大。因此，本人據此推斷美國高存量的人力資本已轉化為技術創新能力，技術創新對美國服務貿易結構優化產生重要的作用，美國的服務業技術進步主要依靠技術創新模式。

(2)對印度的回歸結果及分析

根據表4，方程一回歸結果中指標X12對因變量的影響在三個自變量中最為顯著,該變量的T值大于2,顯示出較強的顯著性，且X12系數達6.453810,表明印度大學生入學率每增加1%,就可帶動新興服務產品出口占比增加6.45%,而其他兩個變量X11與X13的T值及P值均沒有通過檢驗。這說明人力資本是提升印度服務出口結構的主導力量，印度的服務業技術進步應當是以技術模仿為主。

四、結論及啟示

美國與印度的服務業技術進步模式的分析表明：基于技術差異的比較優勢在服務貿易結構變動領域具有適用性。在一定的人力資本“門檻效應”下，一國的服務貿易結構變化不是依靠單純的簡單勞動力投入來推動的，而是靠技術進步來推動的，印美兩國由于人力資本存量都較高，故所考察的服務業人數這一指標對其服務貿易出口結構優化升級的影響不顯著。同時，一國服務業技術進步是以技術創新為主還是以技術模仿為主，取決于一國人力資本、物質資本與制度環境的總體情況。美國是個經濟發達的國家，其國內的物質資本與人力資本無論是總量還是人均都居于世界前列，而且美國的創新機制無論是微觀還是宏觀方面都處于世界的前列，故美國的服務業技術進步是以技術創新為主，而印度是個發展中國家，其國內的物質資本還很短缺，國內創新機制還不夠建全，因此，相對于美國，印度的服務業仍更傾向于技術模仿，但印度高素質的人力資本已為印度服務業技術創新創造有利條件。以上兩國的實證檢驗結果證實了理論上的推斷。我國是個發展中的大國，相比于一些總體的、人均的物質資本和人力資本水平都較低的不發達國家而言，我國的服務業發展應當是以技術模式為主，同時在一些有條件的地區加大力度在自主創新上。此外，我們還應當不斷積累人力資本以提高我國的服務業技術模仿能力。