무역저항변수(물리적 거리, 접경, 언어, 식민지, 상호식민지관계, FTA)는 서비스수출패턴이 양자 간 교역비용 및 나머지 모든 국가들과의 교역비용에 대비해서 결정되는 것을 나타낸다. 본 연구는 Baier and Bergstrand(2009)의 테일러 근사추정방법을 적용하여 다자간 무역저항(Multilateral Resistance; MR) 지수를 산정한다. 교역상대국의 경제규모로 가중평균한 수출국의 모든 종착지시장에 대한 무역저항과 수입국의 모든 수출공급업자에 대한 무역저항이 양자 간 무역에 미치는 영향을 추정한다. 
식(2)에 제시된 바와 같이 i국의 j국에 대한 무역저항변수는 i국의 모든 종착수출시장에 대한 교역비용을 해당시장의 경제규모 비중으로 가중평균한 수출국의 다자간 무역저항과 j국 수입이 모든 수출공급업체의 교역비용을 수출국 경제규모 비중으로 가중평균한 다자간 무역저항을 합한 값이다. i 수출국의 모든 수출대상국에 대한 무역저항과 j 수입국의 i국을 포함한 수출공급국가에 대한 다자간 무역저항은 i국의 j국에 대한 수출에 영향을 미친다.
본 연구는 Santos and Tenreyro(2011)의 포아송 유사 최대우도추정기법(Poisson pseudo maximum likelihood estimation; 이하 PPML)을 적용하여 실증모형을 추정한다. 기존 중력모형(Anderson and van Wincoop, 2003)은 0의 수출입량의 경우에 관측치가 현저하게 줄어들게 되어 회귀추정의 어려움이 있었으나 PPML 계량기법은 회귀변수의 최우추정치가 존재하지 않게 만드는 설명변수를 파악하여 처리하는 기능을 할 수 있다. 아울러 이질성이 크게 나타날 경우 회귀분석결과의 통계적 유의성이 줄어드는 문제를 해결하는 데 유용하다. 또한 0의 값을 갖는 수출입 변수의 추정상의 문제를 해결할 수 있다.