基于VAR模型的跨境电商、对外贸易与经济增长关系研究_王晓涵.pdf

2023 年第 01 期总第 343 期6【经贸实务】基于 VAR 模型的跨境电商、对外贸易与经济增长关系研究王晓涵（河北经贸大学，河北石家庄 050000）摘要 作为一种全新的贸易形式和拉动对外贸易增长的新动力，跨境电商对于中国稳定对外贸易、促进经济增长发挥了积极的作用。在跨境电商强势发展的背景下，基于中国 20082020 年的跨境电商交易额、进出口贸易额和 GDP 数据，采用 VAR 模型对跨境电商、对外贸易与经济增长三者之间的关系进行实证研究。实证研究结果发现，跨境电商对于对外贸易、经济增长促进作用显著，三者之间存在着长期均衡关系，但跨境电商的发展未来仍有很大的进步空间，因此从政府和企业两个层面提出了进一步发展跨境电商的对策建议。关键词 跨境电商；对外贸易；经济增长 中图分类号 F724.6 文献标识码 A 文章编号 2095-3283(2023)01-0006-06Research on the Relationship between Cross-Border E-commerce,Foreign Tradeand Economic Growth Based on VAR ModelWang Xiaohan(Hebei University of Economics and Business,Shijiazhuang Hebei 050000)Abstract:As a new form of trade and a new driving force for foreign trade growth,cross-border e-commerce has played a positive role in stabilizing Chinas foreign trade,suppressing the impact of COVID-19 and promoting economic growth.In the context of strong development of cross-border e-commerce,this paper adopts VAR model to conduct empirical research on the relationship among cross-border e-commerce,foreign trade and economic growth based on the data of cross-border e-commerce transaction volume,import and export volume and GDP from 2008 to 2020 in China.Empirical research results show that cross-border e-commerce plays a significant role in promoting foreign trade and economic growth,and there is a long-term equilibrium relationship among the three.However,the development of cross-border e-commerce is more affected by relevant policies and GDP fluctuations,and there is still a lot of room for progress in the future.Based on this,countermeasures and suggestions for further development of cross-border e-commerce are proposed from the government and enterprises.Key Words:Cross-border E-commerce;Foreign Trade;Economic Growth作为互联网发展到一定阶段的新型贸易模式，近些年跨境电商的发展势头愈加强劲。海关统计数据显示，2017 年以来我国跨境电商交易额在五年内增长了近 10倍，2021 年跨境电商进出口交易规模达 1.98 万亿元，同比增长 15%1。跨境电商已经成为促进中国经济增长的重要力量，因此探究跨境电商、对外贸易与经济增长之间的互动关系具有一定的现实意义。一、研究背景与相关文献综述相对于传统贸易的低迷，跨境电商的发展势头愈加强劲，对经济增长的拉动作用日益明显。陈欢欢（2021）指出跨境电商在发展我国轻型工业品出口方面具有显著优势，以跨境电商为抓手，可以促进中国整个出口贸易的转型升级2；朱贤强（2020）从服务贸易的发展角度，跨境电商促进了服务贸易规模的扩大和效益的提高，使服务贸易的竞争力有进一步的提升3。一方面，刘禹（2017）认为跨境电商能够有效促进传统贸易的转型升级，未来有望通过推进跨境电商的“外贸新引擎”作用，为中国经济的发展注入新动能，助力于中国经济迈入“新常态”4。另一方面，张夏恒（2021）指出跨境电商可以通过降低贸易成本、促进产业结构调整 作者简介 王晓涵（1995），女，汉族，山东潍坊人，硕士研究生，研究方向：跨境电商。2023 年第 01 期总第 343 期7等一系列方式加快双循环发展格局的建设，从而进一步拉动进出口贸易和经济的增长5。实证研究进一步证实了上述结论。马术忠等（2019）针对跨境电商对贸易成本的影响方面，以间接测度法为分析工具，指出跨境电商显著降低了贸易成本6。鞠雪楠等（2020）基于出口目的国和生产地的双重视角进行进一步分析，指出跨境电商能有效降低贸易成本中的固定成本7；王利荣等（2022）运用城市面板数据研究表明跨境电商对地区经济增长、对外贸易水平和产业结构均有促进作用8。目前对跨境电商和对外贸易之间的关系的相关研究居多，鲜有文献针对跨境电商、对外贸易和经济增长三者之间的关系进行探讨。为弥补现有研究的不足，选取跨境电商交易额、进出口贸易总额和 GDP 三个变量，对其建立 VAR 模型来研究三者之间的相互关系。二、实证分析（一）数据说明基于相关数据的可获得性，选取 20082020 年的相关数据进行估计。其中用跨境电商交易额来代表我国跨境电商发展水平，记为；用进出口贸易总额来代表我国对外贸易发展水平，记为；用 GDP 来代表我国经济发展状况，记为 GDP。其中跨境电商交易额数据来源是中国电子商务研究中心，进出口贸易总额和GDP 来自国家统计局。此外，为了减轻时间序列中异方差的影响，对变量分别作自然对数处理，处理后的变量为、。所有的数据处理及实证分析均使用 Eviews10。（二）数据的描述性统计分析表 1变量描述性统计变量样本数量均值标准差中位数最大值最小值1350846.1539667.0442000.00125000.007000.0013249623.4050827.06245502.90322215.20150648.1013654615.40238032.40644000.001016000.00314000.00数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。（三）实证分析考虑到跨境电商是进出口贸易总额，乃至统计的一部分，而 VAR 模型的特征是将模型中的所有变量均视为内生变量且不带有任何的事先约束条件，因此采用 VAR 模型有助于动态地观察和分析跨境电商、对外贸易和经济增长三者之间的关系。1.数据平稳性检验为防止出现“伪回归”，首先对数据进行平稳性检验，一般采用 ADF 检验法。结果如表 2 所示：表 2ADF 检验结果变量名称含趋势项和截距项只含截距项都不含检验结果0.94090.15550.9193不平稳0.97770.30180.9710不平稳0.01240.87160.9559平稳0.20500.49390.3228不平稳0.00390.91980.0616平稳0.01650.00750.0047平稳0.19840.05620.0052平稳0.01080.00140.0000平稳0.14090.03080.0015平稳说明：表示一阶差分；表示二阶差分。数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。2023 年第 01 期总第 343 期8根据 ADF 检验结果可知，跨境电商交易额、进出口贸易总额、国内生产总值三者均在二阶差分下平稳，符合协整检验的条件。2.协整检验协整检验是检验变量间是否存在长期均衡关系的一种检验方法。如表 3 所示，在原假设为三变量不存在长期均衡关系时，结果显示大于 5%的临界值，拒绝原假设，说明三变量存在长期均衡关系。在原假设为三变量存在一个或两个长期均衡关系时，结果显示大于 5%的临界值，拒绝原假设。因此，在 5%的显著性水平下，跨境电商交易额、进出口贸易总额、三者之间存在长期均衡关系。表 3迹检验结果原假设最大特征值迹统计量5%的临界值None*0.99056977.6524029.79707Atmost1*0.86930226.3516115.49471Atmost2*0.3028343.9680433.841466数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。3.最优滞后阶数选取一般情况下将多数信息准则(AIC&SC 准则)作为VAR 模型的最优滞后阶数的检验条件。如表 4 所示，最优滞后阶数为 2。表 4VAR 模型最优滞后阶数选择LagLNLLRFPEAICSCHQ029.33474NA1.67e-06-4.788134-4.679617-4.856539167.3382248.368079.51e-09-10.06149-9.627427-10.33511296.7615321.39877*4.18e-10*-13.77482*-13.01521*-14.25366*说明:*表示最优滞后阶数。数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。表 5格兰杰因果关系检验结果原假设卡方值P 值结果不是的原因15.895550.0004拒绝不是的原因2.4357160.2959接受不是的原因0.6076360.7380接受不是的原因28.129720.0000拒绝不是的原因11.630990.0030拒绝不是的原因11.255740.0036拒绝数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。4.格兰杰因果关系检验在确定滞后阶数为 2 的基础上，对变量进行格兰杰因果关系检验。检验结果如表 5 显示，在 5%显著性水平下，进出口贸易总额和之间存在双向因果关系，说明二者相互促进且共同发展。同理，跨境电商交易额分别和进出口贸易总额、之间存在单向因果关系，说明跨境电商的发展可以促进进出口贸易的发展和国内经济的增长。值得注意的是，格兰杰因果关系检验的结果仅代表统计意义上的因果性，并不能表示它们之间存在实际上的因果关系，但它仍然可以作为变量之间实际因果关系2023 年第 01 期总第 343 期9的一种支持，具备一定的参考价值。5.VAR 模型的建立和模型的稳定性检验在对各变量进行单位根检验，确定最优滞后阶数以及进行格兰杰因果关系检验的基础上，对本文涉及的三个变量跨境电商交易额、进出口贸易额、建立 VAR 模型，选取滞后阶数为 2。具体的表达方程式如下：如图 1 所示，AR 特征多项式逆根图的单位根均显示在单位圆内，因此本文建立的模型是稳定的。图 1AR 特征多项式逆根图数据来源：中国电子商务研究中心、国家统计局。6.方差分解表 6GDP 的方差分解时期标准差10.04713238.677750.95401160.3682420.05476741.021190.90386858.0749430.05864638.692658.85382852.4535240.06202042.289409.64707948.0635250.06723148.410888.34783043.241296