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WTO 服務貿易資料組合(TISMOS)運用研析
中華經濟研究院 WTO 及 RTA 中心
（中經院編號 1080903）1
壹、諮詢內容
(一) 背景說明：
1. 108 年 7 月 31 日 WTO 發布新聞稿公告一組實驗性服務貿易資 料組合(dataset)(A Global Trade in Services Data Set by Sector and by Mode of Supply, TISMOS)，該資料組合包含 200 個經濟體 2005 到 2017 年的服務貿易統計資訊，涵蓋 56 個業別及 4 個模式之 進出口數據。
2. 該資料組合係依據「2010 年擴充國際收支服務分類(EBOPS 2010)」及「2010 年國際服務貿易統計手冊(MSTIS 2010)」為基 礎進行業別及模式別分類，在模式 3 部分另參考外國關係企業 服務貿易（Foreign Affiliates Trade in Services, FATS）統計資訊。
3. 另因我國無 FATS 資料，服務業模式 3 之數據多為估計值。
(二) 需求說明：
1. 摘要報告 WTO TISMOS 資料組合及其統計方法內容；
2. 評估 WTO 統計分析方式是否符合我國服務貿易現況，並提出修 改建議；
3. 利用 TISMOS 資料組合計算我國 2005 到 2017 年間服務貿易統 計資料；
4. 計算我國主要貿易夥伴如歐盟、美國、日本、中國大陸、香港、
韓國、新南向國家服務貿易統計資料，並與我國統計比較；
5. 其他 TISMOS 資料組合使用方式建議。
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本案由中華經濟研究院 WTO 及 RTA 中心靖心慈副研究員執行。
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貳、摘要
一、 TiSMoS 服務貿易按供應模式別估算方法
TiSMoS 估算方法的流程，見下圖。充分利用現有可收集到的各國國際收支 帳服務貿易資料以及境外分支機構統計資料為準，經過估算和調整流程得到最 終 200 個經濟體之服務行業別及供應模式別的 TiSMoS 實驗性統計資料庫。
現有國際收支 帳統計數據
現有境外分支 機構統計數據
估算缺漏的統計資料
按供應模式分配資料
細部調整資料
最終TiSMoS數據庫 納入各國的經驗資料
國際服務貿易 統計手冊簡化
分配表
EBOPS-ISIC
項目對應表其他資料來源
(一) 估算各國完整之國際收支帳統計數據和分配數據到供應模式；
(二) 估算各國完整之境外分支機構統計數據和分配數據到供應模式；
(三) 最終調整前兩組而得到 TiSMoS 數據庫之各國實驗性統計資料。
匯總結果顯示，在 2005 至 2017 時間內，全球服務貿易出口供應量成長 0.9 倍，2017 年達到 13.4 兆美元。其中，供應模式三占總服務出口供應量的
58.6%；供應模式一占總供應量的 27.8%；供應模式二占總供應量的 10.5%；供 應模式四占服務總供應量的 3.1%，見下圖。
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二、 TiSMoS 對我國估算之結果
在 2005 至 2017 時間內，TiSMoS 估算結果呈現我國服務貿易出口供應量成 長 1.5 倍，2017 年達到 1,228.31 億美元。其中，供應模式三占總服務供應量的 55.9%；供應模式一的份額 26.7%；供應模式二占總供應量的 14.7%；供應模式 四約占服務總供應量的 2.7%，見下圖。
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三、 TISMOS 所用統計方法和估算結果是否符合我國服務貿易現
況
由於 TISMOS 所用統計方法保留每一個國家自己公佈的服務貿易統計項目 之數據，但移除旅行項目中的商品支出、營造項目僅計算營造工程最終價值、
增加估算配銷服務支出、增加 FATS 銷售給本地服務，這些因素造成 TISMOS 數據與現有我國服務貿易統計有差異。本文發現在國際收支帳服務貿易資料部 分，不符合我國服務貿易現況的項目主要有運輸之客運、貨運、其他(含郵務與 快遞)；個人、文化與休閒服務。個人、文化與休閒服務金額差距不大，所以主 要不符的部分為客運、貨運、其他(含郵務與快遞)。客運和貨運金額都比我國現 有數據低，其他(含郵務與快遞) 比我國現有數據高。造成此現象之原因可能是 因為鏡象資料差異造成，也可能是 TISMOS 所用統計方法所造成。
在估計配銷服務支出的平均貿易利潤率，不在歐盟統計局樣本中的經濟體 均採用 19.8%是否符合我國現況我國主要業者驗證差距有多大。根據 2015 年台 北市進出口商業同業公會貿易雜誌第 291 期，300 大貿易業平均淨值報酬率 17.75％。因此，TiSMoS 估計我國配銷服務支出有高估之疑。
四、 計算我國主要貿易夥伴 TISMOS 服務貿易統計資料並與我國 統計比較
本研究首先計算呈現我國主要貿易夥伴，如歐盟、美國、日本、中國大 陸、香港、韓國、新南向國家（印尼、菲律賓、泰國、馬來西亞、新加坡、汶 萊、越南、緬甸、柬埔寨、寮國、印度、巴基斯坦、孟加拉、尼泊爾、斯里蘭 卡、不丹、澳大利亞、紐西蘭）共計 24 國/地區之服務貿易統計資料。其次，進 行前述 24 國/地區與我國統計之比較，以 2017 年進出口區分，分別比對金額規 模在服務子行業和供應模式之落差情況。
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目次
壹、諮詢內容 ... 1
貳、摘要 ... 2
參、回覆意見：WTO TISMOS 資料組合及其統計方法內容... 7
一、 背景 ... 7
二、 依供應模式衡量服務貿易之方法概述 ... 8
(一) 服務貿易四種供應模式 ... 8
(二) 服務貿易供應模式交易數據庫設立背景 ... 8
(三) 國際收支統計和供應模式（Balance of payments statistics and modes of supply） ... 10
(四) 估計商業據點呈現（Estimating commercial presence） ... 20
(五) 最終 TiSMoS 數據庫（The final TiSMoS dataset） ... 30
三、 結論和未來前進方向 ... 34
肆、回覆意見：WTO TISMOS 運用案例分析 ... 35
一、 實驗性 TISMOS 數據庫介紹 ... 35
二、 WTO 統計分析數據和我國官方資料之差異比較和建議 ... 36
三、 利用服務貿易按供應模式之 TISMOS 資料組合計算我國 2005 到 2017 年間服務 貿易統計資料 ... 45
四、 分析比較我國和主要貿易夥伴（歐盟、美國、日本、中國大陸、香港、韓國、 新南向國家）之 TISMOS 服務貿易統計資料... 48
(一) 歐盟 ... 48
(二) 美國 ... 54
(三) 日本 ... 62
(四) 中國大陸 ... 69
(五) 香港 ... 76
(六) 韓國 ... 84
(七) 印尼 ... 90
(八) 菲律賓 ... 96
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(九) 泰國 ... 102
(十) 馬來西亞 ... 109
(十一) 新加坡 ... 116
(十二) 汶萊 ... 122
(十三) 越南 ... 128
(十四) 緬甸 ... 134
(十五) 柬埔寨 ... 140
(十六) 寮國 ... 146
(十七) 印度 ... 152
(十八) 巴基斯坦 ... 158
(十九) 孟加拉 ... 164
(二十) 尼泊爾 ... 170
(二十一) 斯里蘭卡 ... 176
(二十二) 不丹 ... 182
(二十三) 澳大利亞 ... 188
(二十四) 紐西蘭 ... 195
五、 其他 TISMOS 資料組合使用方式建議 ... 201
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參、回覆意見：WTO TISMOS 資料組合及其統計方法 內容
一、 背景
隨著新技術之發展，跨境服務交易方式擴展出更多的可能性，國際服務貿 易也因此產生了迅速之改變。過去，服務貿易總協定（GATS）定義了四種服務 供應模式，即跨境提供服務（The cross-border supply）、國外消費服務（the consumption of services abroad）、設立商業據點（the establishment of firms）和自 然人的臨時呈現（the temporary presence of natural persons）。但是，服務貿易的 統計數據卻無法與前述定義之廣泛服務貿易覆蓋範圍保持同步。
所以，WTO 秘書處與其他組織合作，以擴大有關服務貿易的資料來源。目 標就是利用更多的資料，並且尋求與其他國際組織、數據編制者和學者協同合 作，採用多種不同但互補的角度來處理服務供應模式統計數據不足之問題。
1. 全球貿易組織、聯合國貿易暨發展會議及國際貿易中心（WTO-UNCTAD-
ITC）按詳細服務部門劃分的服務貿易數據庫2―基於與全球往來和與合作夥
伴國家往來（如果有）的正式報告數據。報告的資料是經過估算和調整加以 補充，以提高國家和行業的覆蓋率、及時性和可比性。這三個機構之間的合 作，意味著聯合進行數據的收集、處理和傳播。
2. 經濟合作暨發展組織（OECD）與 WTO 的平衡雙邊服務貿易（Balanced Bilateral Trade in Services, BaTiS）3數據庫―該數據庫已經完成 1995-2012 年 間雙邊服務貿易流量的完整矩陣。其建置是為了滿足雙邊完整和一致服務貿 易數據的需要。目前，OECD 與 WTO 正在進行以第六版國際收支和國際投 資手冊（BPM6）編譯的 2005-2017 年數據庫，進行估算和平衡程序的工 作。
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https://data.wto.org/; https://www.wto.org/english/res_e/statis_e/trade_datasets_e.htm#BaTis
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OECD-WTO 透過估算和平衡程序來調和涉及兩個國家統計數據報告不同之問題，BaTIS 數據庫
描述之雙邊貿易流量最終數字是調和成平衡的，平衡的貿易價值是介於兩個報告數字之間的中
間地帶。https://www.oecd.org/sdd/its/balanced-trade-in-services.htm。
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3. 服務貿易供應模式交易數據庫（the trade in services dataset by mode of supply, TiSMoS）4是按供應模式來描述服務貿易交易之數據。TiSMoS 的發 展是由歐盟執委會貿易總署資助的。它是透過與其他國際組織、選定的數據 編輯者和學者進行磋商後展開的，並且其發展是以 BaTiS 專業知識為根基 的。
4. 關於監管問題，由 WTO 和全球銀行負責營運的整合貿易商情入口資料庫
（I-TIP）5，在服務部分包括四個模組，即 GATS 承諾、區域貿易協定中的 服務承諾、服務應用政策、和服務統計。至於，按國家、行業和供應模式劃 分的服務限制指數，將於 2019 年發布。
二、 依供應模式衡量服務貿易之方法概述
(一) 服務貿易四種供應模式
跨境供應（供應模式 1）：服務從一個國家領土供應到另一國家領土。這意 味著消費者和生產者都不必移動，只有服務本身越過邊境。例如醫學診斷、法 律諮詢、財務服務等透過電話、傳真或電子方式提供的服務。
國外消費（供應模式 2）：在一國領土內向其他任何國家的服務消費者提供 的服務。例如一國國民前往另一個國家在當地參觀博物館或劇院、看醫生、學 習語言課程等消費該國所提供的服務；和一國消費者財產（如船舶）前往另一 個國家在當地接受維修等服務有關的情況。
商業據點呈現（供應模式 3）：一國任何類型企業或專業機構透過在任何其 他國家/地區的商業據點呈現提供的服務。例如，在國外設立關係公司在當地市 場提供服務，以建立供應鏈更緊密的聯繫。
自然人呈現（供應模式 4）：一國自然人透過暫時出現在另一國領土上提供 服務。例如，一家電腦服務公司將其僱員派遣到另一個國家的客戶，或者是一 個自僱律師出國向外國客戶提供法律建議。
(二) 服務貿易供應模式交易數據庫設立背景
TiSMoS 使用 WTO-UNCTAD-ITC 數據庫作為衡量居民和非居民交易為出 發點，在方法上利用 BaTiS 已經建立的專業知識。開發 TiSMoS 的目的是為了
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https://www.wto.org/english/res_e/statis_e/trade_datasets_e.htm#BaTis
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http://i-tip.wto.org/services/default.aspx
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提供公眾服務貿易供應模式層面的數據，以利進行分析。WTO 一直在進行 TiSMoS 計畫，與其他國際組織的專家、選定的數據編制者和學者進行密切磋 商，共同研究和驗證建立數據庫的假設。TiSMoS 實驗數據庫於 2019 年 7 月在 線上發布。
實驗性 TiSMoS 數據庫之設立，遵循以下三個主要原則：（一）基準
（Baseline）：數據庫是採用公認的和已建立的方法的起點。目的是透過數據編
輯者、學者和一般用戶的額外輸入來進一步開發數據庫。（二）模組化
（Modularity）：估算值會被更適當可獲得之數據所取代。數據庫資料可以在服
務貿易限制的背景下進行分析，從而提供完整服務貿易供應模式之分析。（三）
透明度（Transparency）：除了記錄使用的方法論外，每個單獨的數據點還記錄 有相關的詮釋資料（metadata），使用戶能夠瞭解數據是如何構建的。
TiSMoS 計畫之目的是為許多經濟體首次能夠提供按供應模式分類的服務貿 易估計數據。構建數據庫所遵循的步驟，見圖 1：
1. 收集現有國際收支（BOP）和附屬機構服務貿易（FATS）的數據。
2. 進行調整和更正，以確保數據跨國的可比性；可以透過多種方法來估計缺失 的資料，包括未提供報告經濟體的重力模型（gravity models）。
3. 採用 2010 年編製服務貿易統計手冊（Manual on Statistics of International Trade in Services, MSITS2010）中定義的“簡化方法”，將國際收支數據分配給 4 種 不同供應模式。將每種類型的服務分配給一個主導的供應模式，或者在沒有 單一主導模式的情況下，使用設定好的分配份額。例如，電腦服務分配份額 是模式 1 占 75%和模式 4 占 25%，這些模式份額隨時間進行其設定是固定不 變的。
4. 個別經濟體進行過專門調查或研究的模式分配份額經驗，也會納入到 TiSMoS 計畫之中。在這種情況下，計畫中的分配份額將會由個別國家所提供的分配 份額資料來替代已經設定好的分配份額。
5. 對 BOP 數據和 FATS 進行精緻化之改進，以滿足 TiSMoS 計畫涵蓋的範圍。
國際收支的旅行和營造項目被進行了調整，並另外進行了配銷服務透過模式 1 交易的估算。FATS 數據也被進行了修改，數據計算僅涵蓋在地銷售的產 品。
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圖 1 TiSMoS 設立架構圖
(三) 國際收支統計和供應模式（Balance of payments statistics and modes of supply）
1、選擇國際收支統計項目以建立 TiSMoS
衡量居民對非居民交易的起點是 WTO-UNCTAD-ITC 的聯合數據庫，其中 涵蓋 2005 年至 2017 年期間向全球範圍內提供的服務進出口之 200 個提報者。
除了個別提報者外，歐盟（EU28）也是一個單一獨特實體的提報者，提供其與 全球其他地區的服務進出口。但是，EU28 的時間序列從 2010 年開始，因為這 是 Eurostat 數據庫中報告的第一年。
原始數據來自於（i）歐盟統計局（Eurostat）、（ii）OECD 按夥伴國劃分的 服務貿易數據庫、（iii）IMF 的國際收支統計、（iv）以及相關國家特定情況的 資料來源。數據庫也包含原始數據進行調整以確保跨國可比性，並在可能的情 況下進行估計以補充報告的數據，儘管並非所有經濟體報告詳細程度都相同 的，但該部門的分類仍盡可能遵循延伸的國際收支服務分類（EBOPS 2010）。
為了 TiSMoS 計劃，從 EBOPS 2010 項目中選擇了 66 個。TiSMoS 項目選 擇的準則，就是在可用的數據之下，有足夠的細部門可以按模式來進行分配，
見下表。
由於原始數據庫在所需的項目細分上並不完整（原始數據僅報告了 TiSMoS 計劃細項目約 41%的數據，約占總交易量的 64%），因此本計劃必須估算缺失 的數據。
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2、TiSMoS 數據之準備、插補和估算（Data set preparation, imputations and estimations）
完成 TiSMoS 數據庫所需要的步驟，首先檢查原始數據呈現不合理負值
（代碼為 E4.1），還注意到原始數據時間序列中一些意想不到的“跳躍”， 即呈 現高的成長率項目，就須要進行仔細的檢查。
步驟一就是修正父子值之間的不一致（即子項值的總和不等於父項值，代 碼為 E4.2）。在步驟一中採用簡單推導方法（Simple derivations），對報告的數 據（表 3 和表 4 的每一行）進行簡單的加法或減法即可得出原始數據未報告的 值。原則有三：1.1 如果在層次結構中恰好有一個缺失值，則將其計算為父值與 可用子項之和之間的差。但是，如果可用子項目的總和大於父項目中報告的 值，則該值將設置為零（保險除外該值可以為負）； 1.2 如果一個項目被報告 為零，則將相應的子項目設置為零；1.3 如果報告的子項總和等於項目的父 值，並且缺少一個或多個其他子項目時，則這些子項目將設置為零。
步驟二是插補、回溯、預測缺失的原始數據，(1)透過曲線插值(spline interpolation)6 法估算兩個值之間缺失的原始數據，樣條插值就是透過現有數據 找出一個最符合的函數，使用此函數來插補原始數據欠缺的中間數值，請參見 表 4 的第 5 行和第 6 行。(2)對於欠缺初始和最終原始數據的插補方式，採用五 年移動平均值占比差額來推算回溯和預測值。即將可獲得的最接近之兩個五年 移動平均值占比差額，加上最接近初始或最終原始數據的占比值，就可得到回
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立方曲線插值(Cubic spline interpolation，三次樣條插值) 使用分段的多項式進行插值，多項
式最高次數為三次，而不會因高次多項式過度轉彎發生區間邊緣振盪問題，無法提高插值之準 確性。Fritsch＆Carlson 算法用於單調三次插值，可以保留插值函數的單調性。
https://mropengate.blogspot.com/2015/04/cubic-spline-interpolation.html
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溯或預測之初始或最終數據占比值。(3)然後，將所有占比值每一行加總調整為 100%，再轉換為數據值。
步驟三是對於數據資料完全缺失的情況，例如某個國家從未報告過某項目 之數據，或者僅報告了其中幾年的數據。在這些情況下，使用以下概述的兩種 方法來估算缺失的數據占比：(1)當至少 8 個主要貿易夥伴有報告其鏡像中的缺 失項目時，將使用鏡像數據（mirror data）。這些估計值編碼為 E6，適用於 19 個國家，分別占數據點（data points）的 2.0%和以美元計價貿易值的 1.3%。(2) 當沒有可用的鏡像數據時，將使用具有顯示相似特徵的經濟群之平均值來估算 未報告項目的占比。K-平均值集群演算法（A K-means clustering algorithm）是根 據提報者 2013 年的商品相關服務、運輸、旅行和其他商業服務的進出口，對提 報者進行分組。7這些估算值歸類為 E7，占數據點總數的 28.7%，相當於總貿易 值的 12.4%。
3、移除旅行項目中的商品支出
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k-平均演算法有時也被稱為 Lloyd 演算法，已知初始的 k 個均值點，演算法按照下面兩個步驟
交替進行：(1)分配(Assignment)：將每個觀測分配到群集中，使得組內平方和（WCSS）達到最
小。因為這一平方和就是平方後的歐氏距離，所以很直觀地把觀測分配到離它最近的均值點即
可。(2)更新(Update)：對於上一步得到的每一個群集，以群集中觀測值的圖心，作為新的均值
點。因為算術平均是最小平方估計，所以這一步同樣減小了目標函數組內平方和（WCSS）的
值。最後，這一演算法將在對於觀測的分配不再變化時收斂。https://zh.wikipedia.org/wiki/K-
Means 算法
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旅行項目（SD）包括非居民商務或個人旅行訪問經濟體中所獲得的商品和 服務，EBOP 旅行的另一種呈現方式就是將 SD 細分為商品（SD1）、在地運輸 服務（SD2）、住宿服務（SD3）、餐飲服務（SD4）、和其他服務（SD5），但只 有少數幾個經濟體提報了此細分項的數據。
因此，TiSMoS 採用的方法，就是使用 BPM6 / MSITS2010 按目的進行之標 準旅行細目分類，並按比例從商務旅行和個人旅行以及其子項目（business and personal travel, as well as from their subitems）中刪除商品。即使用經濟體對於旅 行出口（進口）總價值中，減去商品在其中的份額，見表 5。
對於沒有商品支出占旅行出口（進口）總價值比重的經濟體，歐盟統計局 編制問卷調查表，獲得了義大利、波蘭、西班牙和奧地利填寫之結果，見表 7。
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對於沒有商品支出占旅行出口（進口）總價值比重的其他 OECD 經濟體和 非 OECD 經濟體，旅行支出中的商品份額，則是使用有提報國的旅行支出進口 來源國統計資料來估計。首先，計算每個可用年度（2007-2016 年）其他消費產 品與總消費產品的比率。由於資料覆蓋範圍零星不大完整，並且該比率隨時間 的變化很小，因此我們使用可用年份中比率的平均值做為代表值，見表 6。確 實，利用旅遊統計數據來估計旅行中商品的比例是有一些缺點，而且旅遊統計 僅在入境（出口）時可獲得。但是，由於假設進出 OECD 經濟體的旅行者之消 費習慣是相似的，因此進出口都假設是使用相同的比率。對於所有其他國家/地 區旅行出口（進口）總價值中減去商品的份額，SD1 估計值將採用類似經濟體 報告的商品份額。
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4、重新計算營造支出
BOP 之營造（SE）項目是以總金額方式呈現，從而識別正在進行營造項目 的經濟體居民是從那裡獲得的商品和服務。但是，從地主國經濟體獲得之投入 並不會構成國際貿易。因此，本計劃將營造項目的進出口總金額重新計算，僅
計算營造工程的最終價值（即客戶支付給承包商的價格）：
SE *出口=海外營造（SE1）出口
SE *進口=在報告經濟體營造（SE2）進口。
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兩種流量平均地分配給模式 3 和 4。此修正平均來說，將總營造流量減少 了約 25％。然而，必須強調的是，即使在修正了 SE *之後，也無法基於當前可 獲得的數據來單獨標識出純粹屬於服務的部分。
5、估計配銷服務支出
最後，需要進行的調整是估計配銷服務支出。這些服務是由批發和零售貿 易行業的企業所提供的，這些企業購買和轉售商品無需或僅需很少的處理就可 以進行。他們透過在方便的位置儲存、展示和交付精選商品，來為商品的生產 者和消費者提供服務，從而使它們易於購買。W / 120 中包含配銷服務，但是這 些服務僅在國際收支服務帳中被覆蓋到了一部分，即與貿易有關的服務，其中
記錄了不擁有其買賣商品的中間人傭金（經銷商、商人、商品交易商等）。相
反，批發商和零售商的利潤是在先購買商品再轉售，通常利潤也包含在所售商 品的價值中，這都記錄在商品帳中。這個部分代表了配銷服務的最大份額，應 該單獨的估算並全部歸屬到供應模式 1 之下（如 MSITS 2010 所建議）。
我們的估算程序，包括四個步驟：
(1)首先，批發和零售業所占商品貿易的百分比是按該國批發和零售業商品出口 占各國出口總額的比率計算的；該資料來自 OECD 企業特徵貿易（TEC）
數據庫（ext_tec03），涵蓋 36 個經濟體。由於沒有關於（外國）批發商和零 售商在進口方安排的貿易資料，因此兩種流量都假設使用相同的份額。在表 8 中，列出的批發商和零售商安排的商品出口比率。
(2)批發商和零售商安排的商品出口（進口）價值是用國際收支記錄的商品出口
（進口）總額乘以步驟 1 估算的比率來估算。
(3)批發商和零售商的貿易利潤率（以百分比表示）是使用歐盟統計局的結構商 業統計（SBS）（sbs_na_dt_r2），透過計算“轉售商品毛利潤率”和“營業額毛 率”之間的份額來估算的。表 8 使用國家報告系列中的資料平均值來填補數 據缺口，該比率採用了兩種流量。對於不在歐盟統計局樣本中的經濟體，即 不在表 8 之中的國家，兩種流量均採用 19.8%的平均貿易利潤率（the average trade margin）。
(4)配銷服務（以美元計價）的計算方法是：將步驟 3 中估算的比率乘以批發商 和零售商的出口（進口），如步驟 2 所述：
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(5)最後，將估計的配銷服務（編碼為 SW）加到與貿易相關的服務（SJ34）
中，並將與貿易相關的服務價值（編碼為 SWSJ34）分配給供應模式 1。
6、簡化服務供應模式之分配（Simplified allocation）
在此階段針對不在 EBOPS 之中的配銷服務，採用增強型簡化方法將數值分 配給四種供應模式。首先，對配銷服務貿易之出口和進口分別按供應模式進行 調查或計劃的經濟體，研究結果反映在具體的分配表，其中呈現每個服務部門
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對映相關模式的分配百分比。在附件 2 呈現了美國、法國、印度、芬蘭和哥倫 比亞五國之特定部門供應模式分配表。不過，附件 2 中表 1 疑似將法國誤打成 西班牙 (ES) ，表 2 疑似將印度誤打成西班牙 (ES) ，以及出口和進口兩個分 配表也疑似均誤打成出口。
對於所有其他提報者，國際收支貿易價值按照附件 1 中提供的簡化方式來 進行各模式之分配。而附件 1 百分比份額主要是反映了 Eurostat 試點模型中使 用的分配表。一個值得注意的例外是視聽和相關服務，TiSMoS 將其分配到模式 1、2 和 4，其中模式 2 的部分，說明在國外製作電影或電視節目時發生的服 務，即國外消費。
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與 MSITS2010 分配結果相同，營造是唯一有分配給模式 3 的國際收支貿易 項目，因為在進行營造項目的經濟體中通常會建立一個（臨時）在地辦事處。
此類外國實體被視為非居民，因此相應的交易記錄在國際收支平衡表中，這種 服務也被認為是透過商業據點呈現所提供的。
由於模式分配採用了自下而上的方法（即按父項提供模式進行的最終分 配，決定了子項的分配），因此表中未提供更多匯總服務類別的模式。前述所 提供的分配是假設可使用於貿易流量以及所有的年份之中。
(四) 估計商業據點呈現（Estimating commercial presence）
服務貿易商業據點呈現或供應模式 3 可以使用國外分支機構統計資料
（Foreign Affiliates Statistics, FATS）進行估算。 該架構描述了報告經濟體系 中，外資控制的分支機構的活動（流入/內向 FATS），反之，則描述了在國外成 立的居民企業的多數控股分支機構的活動（流出/外向 FATS）。FATS 變數之產
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出（或生產值）是用來測量供應模式 3。對於多數服務部門，則是使用銷售
（或營業額），因為多數服務是沒有處理中的工作（work-in-progress）和庫存之 概念。
但是，在估算模式 3 價值時，有許多必須注意的事項，即：
1. FATS 按主要活動對公司進行分類。例如，根據 ISIC 第 4 版《服務中的國 外子公司分類》（ICFA，第 1 版），國外子公司的營業額不是按產品類別而 是按活動細分。如果編制者能夠根據產品對國外分支機構的營業額/產出進 行分類，則可以將透過商業據點呈現提供的特定服務價值，與透過居民-非 居民交易提供的相同服務價值進行比較。
2. FATS 變數之產出是最常被用來衡量國際服務供應模式，如同多數服務部門 使用銷售來衡量。但是，對於某些服務如批發和零售貿易、金融中介，應使 用產出來衡量。批發和零售貿易之銷售是包括了所售商品的價值，但是，產 出則僅是為轉售而購買商品所實現的貿易利潤。因此，產出可以更好地做為 所提供服務價值的代替值。同樣，對於金融中介機構和保險公司而言，產出 也是做為衡量的首選數據。
3. 另外，數據衡量還需要區分是來自本地和出口銷售的產出。在地主國（即建 立商業據點呈現的國家）中，只有來自本地應被視為服務供應模式 3。國外 子公司的出口銷售被視為衡量地主國向第三經濟體的供應模式 1。
本研究概述了從 2005 年到 2017 年為 200 個經濟體開發 13 個行業的全球 FATS 流入和流出產出數據所遵循的估計程序。首先，所有可用的統計數據均來 自歐盟統計局、OECD 和各別國家。其次，利用來源數據中包含的資料來推導
出缺失值（透過使用零和鏡像值）。第三，對於來源數據中可用的國家，時間序
列內的缺失值透過反向和預測以及內插技術進行估算。未提出報告的部門（即 完全空白的時間序列）和初始數據庫以外的國家/地區是透過回歸分析來估算。
為此，使用雙邊重力模型來預測合作夥伴的銷售額。然後將這些雙邊價值相加 得出合作夥伴對全球的總銷售額。最後，使用附件 6 中的對應表，將 FATS 數 值與 BOP 數據庫相合併。
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1、初始 FATS 數據庫的描述
FATS 數據可從以下三個來源獲得：（i）歐盟統計局（外人控制的歐盟企業 –即進口 FATS；歐盟企業的國外子公司–即出口 FATS）；（ii）OECD（跨國公司 數據庫的活動）；（iii）國家資源來源（如果有）。儘管此處作法的主要目的是與
23
全球合作夥伴建立完整的全球數據庫，但所有可用的雙邊資料都是從上面列出 的來源中收集的，並用於後續的估算步驟之中。
分析中包括 13 個服務行業，對應於 ISIC 第 4 版第 F 至 S 節，但 O 除外
（請參見表 9）。 總部門細分（與相對詳細的國際收支分類相比）是由於在 FATS 領域中非常缺乏可用的數據。
處理這些統計數據時遇到的一個重要困難，就是在所考慮的時間跨度內，
ISIC 分類的兩個版本共存：修訂版 3 和修訂版 4（或來自歐洲統計局數據庫的 國家 NACE 修訂版 1 和 NACE 修訂版 2）。這需要進一步分析和手動調整，以 利於為每個國家/地區根據 ISIC Rev.4 分類建立出盡可能長的時間序列。
其他方法變化會影響時間數據之可比性的，有最終控制機構（Ultimate Controlling Institution, UCI）原則或編譯方法的重大變化。在這些情況下，識別 序列的中斷會使用估算值來代替原先被刪除之數值。產出被認為是服務供應的 一種較好的衡量標準（見 MSITS 2010，第 5.65 段），但是，對於大多數服務行 業而言，更容易獲得是銷售數值。儘管銷售被用於大多數行業（即將其視為等 同於產出），但下面列出了一些例外情況：
(1)批發和零售貿易；修理機動車輛和摩托車時，採用產出（或生產）數值，因 為其銷售會透過包括中間商品的價值而大幅高估透過模式 3 進行的服務供 應。產出變數在 41 個經濟體有提報，但資料僅限於內向（流入）方面。因 此，當資料缺失時，將使用產出與銷售額之間的平均份額來估算產出變數。
(2)對於金融和保險活動是需要特殊處理，儘管產出可以更好地量化服務之提 供，但是由於考量數據的可獲得性而決定使用銷售。不過，歐盟統計局在內
向（流入）的總量層面無法獲得金融和保險活動的銷售額（《國際標準產業
分類》，修訂本 4，第 K 節）。為了克服這個問題，考慮將第 K 節的子部門 納入考量。遵循以下方法：（a）對於 K64 部門（保險和養老金除外的金融 服務活動），在可獲得時採用產出變數。（b）對於部門 K65 和 K66（強制性
社會保障除外的保險、再保險和養老金；金融和保險服務的輔助活動），則
是使用銷售變數。（c）最後，透過將（a）和（b）相加得出第 K 節的總 值。該程序使我們能夠填補歐盟統計局內向（流入）樣本中約 17 個經濟體 的報告數據缺口。
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前述估算是遵循自下而上的方法，首先完成最低層級的加總，再建構出整 個服務部門的數據。在表 9 列出了所考慮的部門及其覆蓋範圍。
2、數據庫準備、歸屬和估算
原始數據報告中數值為零項目約占 68%。從報告數據中引伸得出數值為零 項目增加。當（所有活動）總銷售額報告為零時，其所有子項目數值都將歸為 零。
總體而言，一個國家報告的內向（流入）FATS 的雙邊 FATS 銷售，與相 應夥伴報告的外向（流出）FATS 數值不一致。這通常發生在所有權歸屬錯綜 複雜的情況，尤其發生在校正夥伴歸屬有問題的時候。即使當雙邊 FATS 銷售 差異很大下，仍能使用鏡像數據（尤其是對於非經合組織國家）來估計缺失的 數據。當一國無法獲得內向（或外向）數據，則其貿易夥伴報告之外向（或內 向）數據就會被視為其將外向（內向）數據之估計值。
(1)使用 FDI 數據或 FATS 企業數目變數來填補估算為零的缺失項目（Impute zeros using FDI data or FATS variable number of enterprises）
雙邊外國直接投資數據被用來填補部分其他數據的缺失。首先使用來自以 下國家的外國直接投資存量數據來執行此步驟：（i）IMF 直接投資聯合調查數 據庫（CDIS）和（ii）歐盟統計局雙邊數據庫，以及（iii）從 OECD 數據庫中 添加適用一些國家，具有全球合作夥伴的外國直接投資存量數據。基於沒有投 資就無法銷售 FATS 的假設，當兩國之間的 FDI 存量報告為零時，我們在雙邊
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FATS 數據庫中將數據歸為零。所得的估計值被編碼為 Z0.1，Z0.2 和 Z0.4。最 後，如果一個國家/地區報告的企業數目變數為零，則產出也將估算為零（估算 代碼為 Z0.3）。
(2)使用部分來自全球合作夥伴之可獲得數據來完善經濟體之數據庫（
Develop a
complete data set for economies with some available data (partner world)
）此步驟的目的是為了完善附件 3 中列出 Eurostat、OECD、部份個別國家所 提供 FATS 報告的資料。
在這些情況下，需要填補時間序列中缺失的數據。為此，使用以下計量經 濟模型：
FATrit描述在提供報告的 r 國 i 部門流量 f 之 t 年份資料中，其國外分支機構對 全球合作夥伴的銷售額，為計量經濟模型中被預測的被解釋變數（dependent variable）。
該模型使用了兩個主要的預測解釋變數：（i）部門附加價值 gdpsrit，（ii）
相關服務部門的貿易收支餘額 BOPrit；時間趨勢由一階多項式 polyt來擷取；固 定效果由兩個變數來擷取（i）國家 γi和（ii）流量 δf，沒有引入時間固定效 應，因為樣本之外的年份需要進行預測；政策變數已被有意排除在外。最後，
交互作用項被引入用來說明附加價值和國際收支跨部門貿易和流量的差異影響
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（γi+δf）。本模型使用普通最小平方法（OLS）來估計。然後，使用模型預測獲 得的成長率來推斷報告時間序列中的缺失數據，這些估計被指定的代碼為 E8。
(3)為沒有數據的國家建立完整的 FATS 銷售數據庫（
Develop a complete data set
of FATS sales for countries with no data
）在完善部分國家 FATS 提報的數據庫之後，下一步是預測完全沒有提報數 據經濟體的銷售，或者為提報數據不完整的國家（例如未提報部門）填寫完全 缺失的時間序列。為了利用所有可用的 FATS 資料，本方法使用雙邊 FATS 來 預測按合作夥伴和部門的資料。然後，將預測的雙邊交易進行匯總，以獲得全 球合作夥伴的數據。
第一步，透過插值、使用三年成長率移動平均值的回溯和預測技術，盡可 能地填補雙邊數據庫的缺失。然後，將雙邊數據庫當作一組重力方程式中的被 解釋變數，將估計的係數用於推斷缺失的數據值。
在建立模型時，出現了兩個主要問題：（i）難以確定具有良好預測能力，
且同時覆蓋面廣的關係企業產出/銷售驅動因素（即影響銷售/產出的解釋變數，
以及大約有 200 個國家/地區在同一時間均可以使用）；（ii）雙邊數據庫中有很 大比例的數據為零和缺失數據。
Lakatos 和 Fukui（2012）已經完成了構建完整 FATS 數據庫的工作。按照 他們的方法，更廣泛地說，是重力文獻中當前的最佳實踐，使用 Santos Silva 和 Tenreyro（2006）提出卜瓦松擬最大概似法（the Poisson Pseudo Maximum Likelihood, PPML）進行模型模擬估計。但是，與 Lakatos 和 Fukui 不同，
TiSMoS 中沒有使用任何與政策相關的明確變數。原因有兩個：覆蓋不完整，更 重要的是，在將數據庫用於分析應用時，解釋變數會有內生性問題的限制。在 測試了不同的規格設定後，將顯示最高預測能力的重力方程組指定為：
FATrst描述在 t 年來源國 r 關係企業對目標國 s 的銷售，εrst其為誤差項。單獨 回歸式適用於每一部門之內向和外向，總共有 26 個回歸式。解釋變數的來源、
定義、縮寫以及它們的解釋，如下所述。
貿易成本：這些變數來自法國國際經濟研究中心（Centre d'Etudes Prospectives et d'Informations Internationales, CEPII）網站的 GeoDist 部分：
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i. distrs是來源城市和東道主城市之間的距離，該距離由該城市的相對人口與 該國人口的比重來加權。正如重力模型中通常所做的那樣，該距離被用作代 表兩個國家之間貿易成本的代表。預期距離會對國外子公司的銷售水準產生 負面影響；
ii. colonyrs是一個二元變數，如果該國家與其貿易夥伴處於殖民關係，則其值 為 1，否則為 0。預期殖民關係會對國外子公司的銷售水準產生正面影響；
iii. contigrs是一個二元變數，如果這對國家/地區具有共同邊界，則取值為 1；
iv. comlangrs是一個二元變數，如果兩國至少 9％的居民共享至少一種語言，
則該變數的值為 1。
服務部門的規模：與先前模型所描述的類似，母國(來源國)和地主國的服務部 門規模較大，預計將對會員的內向和外向銷售產生積極影響（對內向影響可能 更大）。
v. gdpssit和 gdpsrit分別代表來源國和地主國的部門附加價值。
無法觀察到的國家特徵：理想情況下，提報國和夥伴國的固定效果可以由任何 與各個國家特徵相關的遺漏變數來捕獲。但是，此選項卻不可行，因為此其目 的是落在樣本可預測之外。而替代方案就是使用人均國內生產總值（來自世界 銀行的發展指標）：
vi. GDPpcrt和 GDPpcst分別是來源國和目的地國的人均 GDP。
貿易：關於上一節中描述的模型，使用居民進行非居民貿易的基本原理，是期 望透過關係企業（服務供應模式 3）與其他服務供應模式之間有一定程度的互 補性或替代性。
vii. BOP
rit代表在第 0 章中估算與合作夥伴的國際收支完整數據庫。使用附件 6所示的 EBOPS-ISIC 對應關係，使用內向（外向）FATS 估算的進口（和出 口）值。
僅使用報告的數值、鏡像數值和簡單推導數值當作回歸式的樣本，得出回 歸係數數值庫。回歸結果對鏡像數值和簡單推導數值並不敏感。從模型預測得 出的估計值，被標記為 E9 和 E9.1（E9.1 是當預測值需要適合某些已被提報的 父項數值，而須被調整後使用）。
按流量和部門的計量結果呈現在附件 4。正如預期一樣，來源國和地主國 服務部門的規模（gdpssit和 gdpsrit）對內向和外向 FATS 的產出/銷售均產生了 正面的影響（幾乎總是很顯著）。同樣，提報和夥伴國的人均 GDP（GDPpcrt和 GDPpcst）似乎也具有很強的正面作用，特別是在提報國的內向方面。在傳統的 重力變數中，距離對於幾乎所有部門和流量都具有負面且顯著的影響。相反，
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殖民關係的存在，地理上的連續性和共同語言會產生不同的影響，並且並不總 是那麼顯著。最後，國際收支貿易（BOPrit）僅對某些部門呈現顯著。但是，它 被保留在最終回歸式之中，因為它似乎可以提高模型的預測能力，當使用樣本 外平均誤差（MSE）來衡量。MSE 是對估計值品質的衡量，其值是非負值，並 且接近零的數值越好。
3、最終
FATS
數據庫（The final FATS data set
）在使用上述模型填補了所有剩餘的缺失數值之後，FATS 數據庫已針對約 200 個經濟體和 13 個服務部門完成填補工作。表 10 匯總了最終 FATS 帶有全球 合作夥伴數據庫的不同數據產生來源的說明和占比情況。
以價值計算，最終數據庫的 50.2%來自內向 FATS 的三個報告數據來源，外 向 FATS 的 36.9%來自報告數據。
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除了約 200 個經濟體之外，EU28 也作為單個提報者，被包含在數據庫中。
在這種情況下，就像 BOP 一樣，時間序列僅從 2010 年開始。EU28 的 FATS 銷 售/產出數據主要由 Eurostat 報告，數據在內向 FATS 和外向 FATS 有一些例外 情況和須注意事項。
4、調整對本地出售的產出（
Adjusting for output sold locally
）只有本地記錄的產出（即在國外子公司所在的經濟體中）才透過模式 3 構 成服務的供應。國外子公司的出口被視為模式 1，並已經被國際服務貿易統計 數據計算在內。
在本地產出銷售的份額可直接在一些國家層級發布的 FATS 中獲得。其他 一些國家提報了 FATS 變數出口到 OECD（至少對於某些部門/年而言）。最後，
從 Eurostat 發布的“按企業特徵劃分的服務貿易”（STEC）架構中獲取更多的資 料。
對於所有其他經濟體（以及填補報告缺失資料），均使用平均值。在內向
FATS 方面，創建了四組相似的經濟體；在外向 FATS 方面，創建了三組。 結 果顯示在表 12 和 13 中。由於可用資料非常有限，故這些份額不會隨時間變 化。
30
5、平衡內向(流入)和外向(流出)流量（
Balancing of inward and outward flows
） 為內向和外向建立了兩個不同的 FATS 數據庫。但是，當匯總所有提報者 的數據時（即建立了所謂全球的總數）時，兩個流量之間會出現很大的不對稱 性。雖然在總服務水準上，內向數值比外向數量高約 25%至 30%。但各部門之 間存在很大的異質性，例如建築和金融中介之間的平衡就出人意料地良好。相 反的，資料和通信活動的差異卻大於 70%。在 TiSMoS（以及伴隨著的 FATS 數 據庫）中這個差異却被平衡掉了，就是在外向方面透過其餘所有部門的內向全 球總數。但是，必須注意的是，只有估計值會重新調整以適合基準值，這意味 著報告數值不會被更改。（主要）使用內向 FATS 作為基準之理由，就是因為這些數據的總體品質 更好，通常更易於收集（請參見表 11）。但 ISIC 修訂版從 P 到 S 的 4 個部門
（教育、衛生和社會工作、藝術-娛樂和休閒及其他服務活動）為例外，因為在 提報來源數據比例方面，外向 FATS 呈現的比較高（在歐盟統計局沒有提供任 何內向 FATS 數據）。
(五) 最終 TiSMoS 數據庫（The final TiSMoS dataset）
1、EBOP-ISIC 兩種分類之銜接
FATS 變數按活動進行細分，即 ISIC Rev.4，而 EBOPS 主要是基於產品進 行分類。 因此，需要一個銜接表來連接兩種分類以進行四種供應模式呈現結 果。
31
由於這兩種分類的內在差異，因此在 ISIC Rev.4 和 EBOPS 2010 之間將不 存在任何明確的轉換表。但是，就 TiSMoS 而言，由於貿易協定大多將服務稱 為產品，因此 已開發出與 EBOPS 2010 一致基於產品的分類，以盡可能匹配 ISIC Rev.4 的覆蓋範圍。這是使用 ICFA Rev. 1 分類以及 EBOPS 2010 的對應表 來建構的。
TiSMoS 中使用的最終對應關係呈現於表 14。在某些情況下，兩者存在一 對一的關係：例如 EBOPS 的運輸項目大約與 ISIC rev.4 運輸和倉儲的範圍相匹 配。在其他一些情況下，某些 EBOPS（ISIC）類別被重新組合以更好地適應相 應的 ISIC（EBOPS）部門，例如視聽服務與電信、電腦和資料服務歸為一組，
當作 ISIC J 部門的資料和通信中涉及與電影、廣播和電視相關的活動。在某些 情況下，也沒有對應關係，例如使用智慧財產權的費用，因為智慧財產權產品 可以由許多不同行業的企業進行交易，而 EBOPS 可獲得的的細頑無法滿足此 要求。EBOPS 的旅行以及個人、文化和娛樂服務項目有進行細分，但 TiSMoS 中未作相應介紹。相反，TiSMoS 視旅遊和商務旅行，教育和健康各別歸為單獨 產品。對於旅遊和商務旅行項目，可獲得數據無法更好地識別實際消費的服務
產品（例如國內運輸、文化服務的消費）。最後，與貿易有關的服務總和包括
EBOPS 2010 子項目 SJ34，與貿易有關的服務以及批發商和零售商的分銷利潤 率（如第 4.6 節所述）；這大約相當於 ISIC rev.4 G 部門（批發和零售貿易；汽 車和摩托車的維修）。
所以，結果呈現出四種供應模式的 11 個 ISIC 廣泛部門有相對應。有關模 式 1、2 和 4（有相對應的 55 個部門）的更多詳細資料。附件 6 列出了完整的 EBOPS-ISIC 銜接表。
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2、部分匯總結果
本研究使得我們首次有可能透過四種供應模式，對單個經濟體和服務部門 以及全球總量進行國際服務供應之總覽。
匯總結果顯示，在所考慮的時間跨度內，全球服務供應量幾乎成長一倍，
2017 年達到近 13.5 兆美元（見圖 1）。模式 3 約占總供應量的 60%，而模式 2 占總供應量的 10%多一點。模式 1 的份額（包括估計的銷售服務）接近 30%。
模式 4 約占服務總供應量的 3%。
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附件 7 中的數據顯示，不同服務類別隨時間變化的模式份額。營造份額隨 時間的變化很小，並且波動主要是由於基礎 BOP 數據和 FATS 的變動所致。
模式 3 是所有部門中的主導模式，但運輸主要透過模式 1 提供，教育主要 透過模式 2 提供，旅遊和商務旅行主要透過模式 2 提供，而與貿易有關的服務 主要透過模式 1 提供。
下列各圖係按四種服務供應模式所顯示之結果，主要是反映貿易大國的情 況。但是，按國家、按收入水準、按收入群組、按地區或按經濟發展階段進行 的分析，顯示結果具有相當大的異質性。
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三、 結論和未來前進方向
TiSMoS 是一個實驗數據庫，因為它包含許多假設和平衡。它被認為是具有 許多缺點的起點或基準水準數據庫，例如，用於分解國際收支貿易流量的份額 隨時間保持恆定。這只能透過編制者提供的資料來完善。歐盟統計局成立了一 個按供應方式劃分的服務貿易專責小組，一旦獲得更多資料，TiSMoS 的模組化 將允許按國家細化這些估算。為此，歐盟統計局和全球貿易組織合作，記錄其 當前的方法和經驗教訓，以指導各國開展試點研究。
要考慮的另一個方面是，儘管 TisMoS 的服務不僅是由服務業者提供，而 且還由製造業者提供（反之亦然），但 TisMoS 的商業據點呈現是根據企業其在 主要服務類別中的活動進行衡量的。目前尚無法解決此問題，因為沒有經濟體 報告是將 FATS 銷售額按產品進行分類。
該數據庫結構不需要每年定期更新，進行將耗費大量資源，且附加分析價 值相對較低。建議組合服務貿易數據庫中的合作夥伴和供應模式，可能會產生 更有趣的分析。
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肆、回覆意見：WTO TISMOS 運用案例分析
一、 實驗性 TISMOS 數據庫介紹
1. 數據庫內容有三：TISMOS_Exports、TISMOS_Imports、
Tismos_addendum_FATS
2. 流量代碼（Flow codes）：Exports or Outward FATS、Imports or Inward FATS 3. 國家代碼（Country Codes）：205 個，即 World、European Union (28)、
Extra EU Trade、World Excluding intra-EU trade、Non-specified territories、
200 個國家
4. TiSMoS 部門分類：55 個，類似於 EBOPS 代碼的描述（Description of EBOPS-like code）如下。每一個國家對全球服務貿易出口和進口的資料各 為 2,860 筆（4 種模式*13 年*55 個部門）。
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5. FATS 數據包括 13 個服務行業，對應於 ISIC 第 4 版第 F 至 S 節，見表 9；
所有價值均以百萬美元來表示。
二、 WTO 統計分析數據和我國官方資料之差異比較和建議
我國國際收支經常帳中最新的服務貿易出口和進口金額，見表 1 和表 2。
與 WTO 統計分析純粹從延伸的國際收支服務分類（EBOPS）所獲得的數據相 比，見表 3 和表 4。本研究發現下列問題和提出相應的建議：
1. WTO 統計分析採用我國官方資料面向來看，(1)Manufacturing services、
(2)Maintenance and repair services nie、(3)Insurance and pension services、
(4)Financial services、(5)Charges for the use of intel property nie、(6)Telecom, computer, and information services、(7)Other business services 共 7 個項目，都是
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採用我國舊的官方資料，無法隨著新修正數據而更新，而有誤差的產生。有時 新修正數據可能涉及數年之多，使 WTO 統計分析數據的正確有效性打折扣。
2. Transport 母項出口金額採用我國舊的官方資料，無法隨著新修正數據而更 新，而有誤差的產生。在子項出口方面，不知為何其他細項出口金額比官方高 出許多，客運和貨運細項出口金額比官方低了許多。Transport 母項進口金額採 用我國舊的官方資料，無法隨著新修正數據而更新，而有誤差的產生。在子項 進口方面，TiSMoS 估算結果在客運和貨運細項進口金額比官方高出許多，其他 細項進口金額比官方低了許多。所以，這個差異可能可以詢問 WTO 負責單位 產生之原因，以及是否其他國家是否也面臨同樣的問題，未來在 WTO 統計分 析方式上是否有修正的必要。
3. Travel 母項出口金額對我國而言，採用我國官方資料減旅遊商品支出，旅遊 商品支出的扣除則是採用 OECD 提報國的旅行支出進口來源國統計資料來估 計。若我國未列在進口來源國，則採用列在進口來源國之相類似經濟體報告的 商品份額。另外，因為資料欠缺的原因，WTO 統計分析假設進出 OECD 經濟 體的旅行者之消費習慣是相似的，故進出口都假設是使用相同的比率。從我國 官方資料和 WTO 統計分析數據比較，發現個人旅遊支出扣除商品支出的比重 比商務旅遊支出扣除商品支出的比重多。2017 年我國在出口方面，個人和商務 旅遊支出分別調降 35%和 27%；在進口方面，個人和商務旅遊支出分別調降 41%和 28%，顯示外國個人來臺旅遊購買商品比我國個人出國旅遊購買商品占 支出比重更高。在旅遊支出項目要扣除商品支出比重方面，首先我國宜考量是 否展開調查，才能知道 WTO 統計分析採用方式之誤差大小。其次是我國旅遊 來往的主要國家並非全都是 OECD 經濟體，在不同國家的旅遊商品支出差距可 能會很大。
4. Construction 金額在 WTO 統計分析是經過重新計算的，因為正在進行營造 項目的經濟體居民從東道國經濟體獲得之獲得的商品和服務投入，並不會構成
38
國際貿易，故僅計算營造工程的最終價值（即客戶支付給承包商的價格）。而我
國是根據央行外匯局匯款統計承包國外工程之技術服務費、設計費或工程費收 入或支付國外承包國內工程之技術服務費、設計費或工程費收入來計算，已經 符合 TiSMoS 的計算方法。但，按 TISMOS 方法論指出營造項目重新修正計 算，平均來說總營造流量減少約 25％，而 WTO 統計分析數據與我國官方數據 比較結果，2017 年出口低了 20%和進口高了 24%。所以，這個差異可能可以詢 問 WTO 負責單位產生之原因，以及是否其他國家是否也面臨同樣的問題，未 來在 WTO 統計分析方式上是否有修正的必要。
5. Personal, cultural, and recreational services 項目在 WTO 統計分析數據與我國官 方數據比較結果，2017 年 Personal, cultural, and recreational services 出口低了 11%和進口高了 43%。所以，這個差異可能可以詢問 WTO 負責單位產生之原 因，以及是否其他國家是否也面臨同樣的問題，未來在 WTO 統計分析方式上 是否有修正的必要。
6. 前述我國現行官方資料與 TiSMoS 統計數據只有在少數母項和子項有差距之 問題，在美國同樣於這些服務行業發現有問題，而在新加坡發現多數服務行業 與 TiSMoS 統計數據重大的差異，故應詢問 WTO 進一步解釋差異產生之理 由。
7. 詢問 WTO 關於 TiSMoS 統計數據規劃多久進行更新。
8. 詢問 WTO 關於各成員國若有模型中假設之自有調查數值，應與哪個單位或 人連繫。
39
表 1 我國 2005-2017 年服務貿易出口金額（單位：百萬美元）
Export
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
r
Services 1813
7 1878
0 2203
1 2334
0 2050
4 2666
3 3064
3 3454
6 3646
1 4157
8 4131
1 4187
0 45921
Manufacturing services …. …. …. …. …. …. …. 1354 1462 1635 1620 2035 2586
Maintenance and repair services nie 71 91 109 107 46 30 42 68 76 240 719 1347 1967
Transport 5871 6195 8727 9120 6311 9747 9691 9987 1006
1 1099
0 9779 8818 10014
Passenger 763 820 1061 1219 1140 1666 2002 2345 2459 2805 2600 2450 2532
Freight 4663 4913 7219 7450 4780 7684 7269 7229 7224 7753 6832 6008 7094
Other(including postal and courier) 445 462 447 451 391 397 420 413 378 432 347 360 388
Travel 4977 5136 5213 5937 6816 8721 1106
5 1177
0 1232
3 1461
4 1438
7 1337
5 12315 Business travel 1464 1464 1388 1451 1341 1607 1941 1569 1550 1249 1149 1016 948 Personal travel 3513 3672 3825 4486 5475 7114 9124 1020
1 1077
3 1336
5 1323
8 1235
9 11367
Other services 7218 7358 7982 8176 7331 8165 9845 1136
7 1253
9 1409
9 1480
6 1629
5 19039
Construction 121 152 199 235 294 355 348 451 495 977 795 1204 1464
Insurance and pension services 365 478 339 302 255 299 362 384 316 321 255 278 409
40
Financial services 1517 1232 1302 1146 727 847 909 1750 2058 2421 2422 2608 2884 Charges for the use of intel property nie 234 244 220 191 242 460 838 932 1017 866 1190 1235 1698 Telecom, computer, and information
services 415 435 418 463 468 601 810 1091 1378 1754 2032 2380 2846
Other business services 4252 4329 5141 5460 4892 5252 6165 6385 6837 7249 7545 7940 9040 Personal, cultural, and recreational services 61 76 71 99 87 98 136 154 203 231 250 312 348 Government goods and services nie 253 412 292 280 366 253 277 220 235 280 317 338 350
表 2 我國 2005-2017 年服務貿易進口金額（單位：百萬美元）
Import
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
r
Services 3245
7 3271
9 3481
8 3487
0 2960
4 3771
1 4189
5 5292
7 5166
3 5290
7 5165
2 5170
4 53849
Manufacturing services …. …. …. …. …. …. …. 9020 7410 5205 4389 3497 3541
Maintenance and repair services nie 338 306 308 282 244 537 790 698 672 832 773 860 974
Transport 8095 8717 9579 1085
6 7551 9369 9453 9756 9837 1032 6
1010 7
1095
9 11329 Passenger 1365 1660 1659 1594 868 1343 1589 1814 1848 1956 1886 2655 2484
Freight 3997 4251 4677 5685 3851 4929 4780 4861 4838 4797 4408 4448 4775
Other(including postal and courier) 2733 2806 3243 3577 2832 3097 3084 3081 3151 3573 3813 3856 4070
Travel 8682 8746 9070 9116 7800 9357 1011
2 1063
0 1231
0 1399
7 1550
2 1657
4 18018
41
Business travel 2251 2388 2492 2437 1857 2050 2212 2227 2187 2305 2492 2564 2546 Personal travel 6431 6358 6578 6679 5943 7307 7900 8403 1012
3 1169
2 1301
0 1401
0 15472
Other services 1534
2 1495
0 1586
1 1461
6 1400
9 1844
8 2154
0 2282
3 2143
4 2254
7 2088
1 1981
4 19987
Construction 376 295 371 235 86 241 233 570 670 1008 883 1184 1481
Insurance and pension services 967 913 1064 963 710 839 1054 1055 1001 942 772 700 1014 Financial services 1370 1409 801 347 348 216 273 414 527 586 741 872 1338 Charges for the use of intel property nie 1796 2321 2575 3015 3424 4943 5788 5681 5197 5276 5543 5290 3761 Telecom, computer, and information
services 803 687 680 671 722 866 1010 1168 1180 1230 1234 1339 1737
Other business services 8669 8063 9328 8368 7822 1038 1
1224 0
1294 4
1194 0
1255 7
1082
3 9541 9715 Personal, cultural, and recreational services 301 199 205 184 196 215 237 279 258 254 252 220 261 Government goods and services nie 1060 1063 837 833 701 747 705 712 661 694 633 668 680
表 3 WTO 統計分析獲得的我國 2005-2017 年服務貿易出口金額（單位：百萬美元）
Export
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
r
Services 1688
2 1732
6 2047
4 2161
8 1841
6 2323
1 2633
8 3010
3 3189
7 3599
2 3569
0 3629
2 40319 Manufacturing services …. …. …. …. …. …. …. 1354 1462 1635 1620 2035 2586
42
Maintenance and repair services nie 71 91 109 107 46 30 42 68 76 153 394 832 1318
Transport 5873 6195 8726 9117 6311 9747 9692 9986 1006
2 1099
0 9779 8823 9916 Passenger 225 237 334 348 242 373 371 382 385 421 374 338 379 Freight 2543 2682 3778 3948 2732 4220 4196 4324 4357 4758 4235 3820 4294 Other(including postal and courier) 3105 3276 4614 4821 3337 5154 5125 5280 5320 5811 5170 4665 5243 Travel 3994 4122 3982 4537 5140 5597 7095 7621 8078 9542 9533 8828 8134 Business travel 1269 1271 1150 1205 1105 1129 1364 1118 1119 903 843 743 694 Personal travel 2724 2851 2833 3332 4035 4468 5732 6502 6958 8639 8690 8085 7440 Other services 6944 6919 7657 7856 6919 7857 9509 11074 1222
0 1367
2 1436
4 1577
4 18365 Construction 106 132 174 206 258 310 304 394 432 854 696 1054 1174 Insurance and pension services 365 478 339 302 255 299 362 384 316 321 255 278 409 Financial services 1517 1232 1302 1146 727 847 909 1750 2058 2421 2422 2608 2886 Charges for the use of intel property nie 234 244 220 191 242 460 838 932 1017 866 1190 1235 1698 Telecom, computer, and information
services 415 435 418 463 468 601 810 1091 1378 1754 2032 2380 2846 Other business services 4252 4329 5141 5461 4891 5253 6165 6385 6837 7249 7545 7940 9041 Personal, cultural, and recreational services 55 68 63 88 77 88 121 138 182 207 223 279 311
Government goods and services nie NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
表 4 WTO 統計分析獲得的我國 2005-2017 年服務貿易進口金額（單位：百萬美元）
43
Import
2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
r
Services 2942
2 2996
8 3246
9 3322
2 2817
8 3649
4 4176
7 5277
1 4987
1 5020
3 4786
4 4852
0 51129 Manufacturing services …. …. …. …. …. …. …. 9020 7410 5205 4389 3497 3411 Maintenance and repair services nie 338 306 308 282 244 537 790 698 672 832 790 860 974
Transport 8095 8717 9579 1085
6 7551 9369 9453 9756 9837 1032 6
1010 7
1095
4 11248 Passenger 2340 2520 2769 3139 2183 2709 2733 2821 2844 2985 2922 3167 3252 Freight 5120 5514 6059 6867 4776 5926 5979 6171 6222 6531 6393 6929 7115 Other(including postal and courier) 634 683 751 851 592 734 741 765 771 809 792 858 881 Travel 5008 5042 5249 5347 4564 5363 5861 6265 6953 7896 8805 1017
7 11944 Business travel 1396 1481 1546 1512 1152 1223 1288 1323 1297 1387 1539 1700 1833 Personal travel 3259 3222 3334 3385 3012 3563 3758 4080 4906 5750 6565 7590 9104
Other services 1598
1 1590
3 1733
3 1673
7 1581
8 2122
4 2566
3 2703
2 2499
9 2594
4 2377
3 2303
1 23552 Construction 659 669 746 679 427 956 1221 1444 1394 1595 1383 1634 1838 Insurance and pension services 967 913 1064 963 710 839 1054 1055 1001 942 772 700 1014 Financial services 1370 1409 801 347 348 216 273 414 527 586 741 872 1328 Charges for the use of intel property nie 1796 2321 2575 3015 3424 4943 5788 5681 5197 5276 5543 5290 3761
44
Telecom, computer, and information
services 803 687 680 671 722 866 1010 1168 1180 1230 1234 1339 1737
Other business services 1022
6 9788 11353 1093 7
1006 2
1323 1
1609 4
1699 8
1541 2
1603 7
1383 5
1291
3 13500 Personal, cultural, and recreational services 161 116 115 125 126 173 223 272 289 278 265 284 374
Government goods and services nie NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA
45
三、 利用服務貿易按供應模式之 TISMOS 資料組合計算我國 2005 到 2017 年間服務貿易統計資料
從前述表 3 和表 4，本研究呈現了從延伸國際收支服務分類（EBOPS）所 獲得 TISMOS 估算數據之我國服務貿易出口和進口每年主要服務業別之總金 額。
至於，混合 EBOPS 之 TISMOS 估算數據和使用國外分支機構統計資料
（Foreign Affiliates Statistics, FATS）估算數據相加總，得到 WTO 統計分析對各 國服務業別的估算貿易總金額，也可以呈現各服務業別按供應模式所提供之金 額。以下，本研究從 WTO 統計分析估算各服務業別貿易出口和進口之總金額 和 4 種供應模式金額，分別呈現如下：
