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跨境電商發(fā)展與品牌國(guó)際化的實(shí)證檢驗(yàn)

（一）模型選擇和指標(biāo)選取
VAR模型把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來(lái)構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時(shí)間序列變量組成的向量自回歸模型，能夠在很大程度上避免由于外生變量的遺漏和錯(cuò)誤導(dǎo)致的問(wèn)題，因此近年來(lái)被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)及其他領(lǐng)域研究。VAR模型非常適合用于兩個(gè)或三個(gè)變量之間的互動(dòng)關(guān)系研究，因此我們選擇VAR模型分析跨境電商發(fā)展和品牌國(guó)際化之間的互動(dòng)影響關(guān)系。
在指標(biāo)的選擇上，本文選擇跨境電商出口交易額作為衡量跨境電商發(fā)展的指標(biāo)，記為X。在品牌國(guó)際化的發(fā)展程度上，目前學(xué)界通常認(rèn)為海外商標(biāo)的注冊(cè)數(shù)量能夠代表品牌國(guó)際化的水平，本文選擇其中最具代表性的馬德里商標(biāo)國(guó)際注冊(cè)數(shù)量作為衡量品牌國(guó)際化的指標(biāo)，記為Y。由于跨境電商的發(fā)展基本是在2008年全球金融危機(jī)之后才逐漸興起而被重視，故選取的時(shí)間跨度為2008～2017年。跨境電商出口數(shù)據(jù)來(lái)自于中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)的數(shù)據(jù)整理，我國(guó)馬德里商標(biāo)國(guó)際注冊(cè)數(shù)量的數(shù)據(jù)由世界知識(shí)產(chǎn)權(quán)組織WIPO網(wǎng)站整理而得。具體指標(biāo)和含義如表1所示。
（二）平穩(wěn)性檢驗(yàn)
對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，如果直接建立模型易產(chǎn)生“偽回歸”現(xiàn)象，因此需先對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，如不平穩(wěn)進(jìn)行差分后再進(jìn)行檢驗(yàn)。利用EVIEWS10.0軟件對(duì)變量、取對(duì)數(shù)后的變量以及變量對(duì)數(shù)的一階差分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，ADF檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表2所示。
從表2可以看出，跨境電商出口額（X）和馬德里國(guó)際商標(biāo)注冊(cè)數(shù)量（Y）均在取對(duì)數(shù)一階差分后平穩(wěn)，滿(mǎn)足協(xié)整檢驗(yàn)條件。
（三）協(xié)整檢驗(yàn)
根據(jù)表2平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果，跨境電商出口額對(duì)數(shù)和馬德里商標(biāo)注冊(cè)量對(duì)數(shù)均為一階單整，服從同階單整條件。雖然也可以直接采用一階差分?jǐn)?shù)據(jù)建立VAR模型，但是由于現(xiàn)實(shí)跨境電商數(shù)據(jù)較少，為了避免差分導(dǎo)致數(shù)據(jù)遺失，而對(duì)原數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)則不會(huì)導(dǎo)致此問(wèn)題，且取對(duì)數(shù)后還能盡量減少異方差的問(wèn)題，故我們繼續(xù)采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)法對(duì)跨境電商出口額對(duì)數(shù)（lnX）和馬德里商標(biāo)注冊(cè)數(shù)量對(duì)數(shù)（lnY）進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表3所示。
從表3可以看出，在5%置信水平下，假設(shè)兩個(gè)變量不存在協(xié)整的前提下，跡統(tǒng)計(jì)量為18.77615，大于5%臨界值，表明拒絕不存在協(xié)整的假設(shè)，而不能拒絕至少存在一個(gè)協(xié)整的假設(shè)前提。因此，可以認(rèn)為跨境電商出口和馬德里商標(biāo)注冊(cè)存在協(xié)整關(guān)系。
（四）建立VAR模型和穩(wěn)定性檢驗(yàn)
接下來(lái)，對(duì)跨境電商出口對(duì)數(shù)（lnX）和馬德里國(guó)際商標(biāo)注冊(cè)對(duì)數(shù)（lnY）建立VAR模型。在建立VAR模型前，需要先確定變量的滯后階數(shù)。通過(guò)eviews軟件確定滯后階數(shù)，顯示結(jié)果如表4所示。根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，滯后二期是最優(yōu)選擇結(jié)果。
建立二階向量自回歸模型，結(jié)果顯示大多數(shù)系數(shù)都很顯著。接下來(lái)對(duì)模型的聯(lián)合顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各階系數(shù)均很顯著。繼續(xù)檢驗(yàn)殘差是否存在自相關(guān)，結(jié)果如表5所示，顯示可以接受殘差“無(wú)自相關(guān)”的原假設(shè)。
H0：no autocorrelation at lag order
進(jìn)一步采用AR根估計(jì)法對(duì)VAR模型進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，結(jié)果顯示所有特征值全部落在單位圓內(nèi)，如圖1所示，故此VAR模型是穩(wěn)定的。
（五）格蘭杰因果檢驗(yàn)
為了研究跨境電商出口和馬德里商標(biāo)注冊(cè)之間的長(zhǎng)期因果關(guān)系，接下來(lái)對(duì)兩者進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。原假設(shè)X→Y代表假設(shè)跨境電商不是引起馬德里國(guó)際商標(biāo)增加的原因，Y→X代表假設(shè)馬德里商標(biāo)增長(zhǎng)對(duì)跨境電商沒(méi)有影響。根據(jù)格蘭杰檢驗(yàn)結(jié)果顯示，兩種假設(shè)前提下的p值均小于0.05，表示在5%顯著水平下拒絕原假設(shè)，即跨境電商出口和以我國(guó)馬德里國(guó)際商標(biāo)注冊(cè)代表的品牌國(guó)際化存在長(zhǎng)期雙向因果關(guān)系。
（六）脈沖響應(yīng)分析
為了研究跨境電商出口對(duì)馬德里商標(biāo)注冊(cè)的相互沖擊程度和持續(xù)時(shí)間，對(duì)跨境電商出口對(duì)數(shù)（lnX）和馬德里商標(biāo)注冊(cè)對(duì)數(shù)（lnY）進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，結(jié)果如圖2和圖3所示。圖2表示跨境電商出口水平lnX的沖擊對(duì)馬德里商標(biāo)注冊(cè)水平lnY的響應(yīng)，結(jié)果顯示，跨境電商出口會(huì)對(duì)馬德里商標(biāo)注冊(cè)產(chǎn)生正向影響，在第3期達(dá)到峰值之后逐漸趨于0。圖3表示馬德里商標(biāo)注冊(cè)lnY的沖擊引起跨境電商出口lnX的反應(yīng)，與圖2相比，響應(yīng)圖差別不大，幅度稍小，也是正向影響，峰值點(diǎn)為第2期，隨后趨于平穩(wěn)。
（七）Ols分析
最后為了檢驗(yàn)我國(guó)跨境電商出口對(duì)實(shí)現(xiàn)品牌國(guó)際化的長(zhǎng)期影響程度，運(yùn)用最小二乘法對(duì)lnX和lnY進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，可以得到如下回歸模型：

F檢驗(yàn)和T檢驗(yàn)在5%水平下均可通過(guò)檢驗(yàn)，DW值趨近于2，經(jīng)查表判定不存在殘差自相關(guān)問(wèn)題。R2為0.38，表明跨境電商出口對(duì)數(shù)（lnX）約可以解釋馬德里商標(biāo)注冊(cè)數(shù)量對(duì)數(shù)（lnY）38%的變動(dòng)，因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，除了跨境電商出口之外，我國(guó)的對(duì)外投資、外貿(mào)出口以及GDP增長(zhǎng)等其他因素也是影響我國(guó)品牌國(guó)際化發(fā)展的重要因素，但是這部分不在本文討論范圍內(nèi)。根據(jù)OLS估計(jì)結(jié)果顯示，跨境電商出口對(duì)數(shù)每增長(zhǎng)1個(gè)單位，可以帶動(dòng)馬德里國(guó)際商標(biāo)注冊(cè)數(shù)量對(duì)數(shù)增長(zhǎng)19%。

標(biāo)簽：汕尾銀川湖北廊坊山南烏魯木齊銅仁宜春

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