人才是跨境电商发展的第一要素——以江苏为例
发布时间：2021-10-23 06:22
江苏跨境电商行业的发展,受诸多因素的影响。本文依托理论探究、实证模型、数据分析"三维一体"的方法,运用EViews软件建立多元线性回归模型,在2007—2017年江苏跨境电商相关数据分析的基础上,研究人才因素对江苏跨境电商发展的影响。实证结果表明,外贸经济和物流服务与跨境电商交易额之间呈正向影响关系,但人才因素拖累了江苏跨境电商的高速发展,主要原因是复合型跨境电商人才的缺失。同时通过江苏与广东、浙江两省人才的数据比较,进一步印证人才是跨境电商发展的第一要素。由此提出江苏亟待培养复合型跨境电商人才,构建跨境电商人才高地的建议。
【文章来源】：中国商论. 2019,(20)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
浙江、广东、江苏近11年跨境电商人才走势
将其列为跨境电商进出口贸易额。在自变量的选择方面，M代表江苏的进出口总额。物流的数据主要选取了江苏通往国际及港澳台的业务收入，L作为解释变量。用Z代表跨境电商人才规模，选劝互联网信息技术服务业”的统计口径。2.2数据建模使用计量经济学EViews软件，是因为该软件可以处理时间序列数据，简化多元线性回归的建模过程，如表1所示。2.2.1散点图图1为Y-Z的散点图。该图中的散点可以看成近似在红色直线的附近分布，这是多元线性回归分析的基矗Y-M和Y-L的散点图同理。图1散点图2.2.2建立模型假定所建模型满足各项古典假定，利用OLS即最小二乘法，运用EViews软件估计模型参数。从表2结果中可以看出，R-squared=0.941221、AdjustedR-squared=0.916030较高，即模型的拟合度较好。模型的参数仍然需要进一步检验。表2建模结果变量系数标准差T值P值C-93653272612467-3.584860.0089M1907.536578.71183.2961760.0132L303561.371036.324.2733250.0037Z-290978165634.7-1.756750.1224决定系数R20.941221F统计量37.36338修整决定系数R20.916030P值0.0001122.2.3相关性检验模型各个参数之间要进行相关性检验，检查各个自变量之前是否存在多重共线性特征。检验结果表明：M-L的相关性系数为0.69；L-Z的相关性系数为0.92；Z-M的相关性系数为0.75；三个相关性系数均小于1。因此，各个参数之间不存在多重共线性，如表3所示。表1江苏跨境电子商务相关数据年份跨境电商进出口总额（万美元）Y进出口总额（亿美元）M物流业务收入（亿元）L跨境电商人才（万人）Z200716790573496.71140.81200821204123922.6815.411.132009233118033
将其列为跨境电商进出口贸易额。在自变量的选择方面，M代表江苏的进出口总额。物流的数据主要选取了江苏通往国际及港澳台的业务收入，L作为解释变量。用Z代表跨境电商人才规模，选劝互联网信息技术服务业”的统计口径。2.2数据建模使用计量经济学EViews软件，是因为该软件可以处理时间序列数据，简化多元线性回归的建模过程，如表1所示。2.2.1散点图图1为Y-Z的散点图。该图中的散点可以看成近似在红色直线的附近分布，这是多元线性回归分析的基矗Y-M和Y-L的散点图同理。图1散点图2.2.2建立模型假定所建模型满足各项古典假定，利用OLS即最小二乘法，运用EViews软件估计模型参数。从表2结果中可以看出，R-squared=0.941221、AdjustedR-squared=0.916030较高，即模型的拟合度较好。模型的参数仍然需要进一步检验。表2建模结果变量系数标准差T值P值C-93653272612467-3.584860.0089M1907.536578.71183.2961760.0132L303561.371036.324.2733250.0037Z-290978165634.7-1.756750.1224决定系数R20.941221F统计量37.36338修整决定系数R20.916030P值0.0001122.2.3相关性检验模型各个参数之间要进行相关性检验，检查各个自变量之前是否存在多重共线性特征。检验结果表明：M-L的相关性系数为0.69；L-Z的相关性系数为0.92；Z-M的相关性系数为0.75；三个相关性系数均小于1。因此，各个参数之间不存在多重共线性，如表3所示。表1江苏跨境电子商务相关数据年份跨境电商进出口总额（万美元）Y进出口总额（亿美元）M物流业务收入（亿元）L跨境电商人才（万人）Z200716790573496.71140.81200821204123922.6815.411.132009233118033
本文编号：3452643
【文章来源】：中国商论. 2019,(20)
【文章页数】：4 页
【部分图文】：
浙江、广东、江苏近11年跨境电商人才走势
将其列为跨境电商进出口贸易额。在自变量的选择方面，M代表江苏的进出口总额。物流的数据主要选取了江苏通往国际及港澳台的业务收入，L作为解释变量。用Z代表跨境电商人才规模，选劝互联网信息技术服务业”的统计口径。2.2数据建模使用计量经济学EViews软件，是因为该软件可以处理时间序列数据，简化多元线性回归的建模过程，如表1所示。2.2.1散点图图1为Y-Z的散点图。该图中的散点可以看成近似在红色直线的附近分布，这是多元线性回归分析的基矗Y-M和Y-L的散点图同理。图1散点图2.2.2建立模型假定所建模型满足各项古典假定，利用OLS即最小二乘法，运用EViews软件估计模型参数。从表2结果中可以看出，R-squared=0.941221、AdjustedR-squared=0.916030较高，即模型的拟合度较好。模型的参数仍然需要进一步检验。表2建模结果变量系数标准差T值P值C-93653272612467-3.584860.0089M1907.536578.71183.2961760.0132L303561.371036.324.2733250.0037Z-290978165634.7-1.756750.1224决定系数R20.941221F统计量37.36338修整决定系数R20.916030P值0.0001122.2.3相关性检验模型各个参数之间要进行相关性检验，检查各个自变量之前是否存在多重共线性特征。检验结果表明：M-L的相关性系数为0.69；L-Z的相关性系数为0.92；Z-M的相关性系数为0.75；三个相关性系数均小于1。因此，各个参数之间不存在多重共线性，如表3所示。表1江苏跨境电子商务相关数据年份跨境电商进出口总额（万美元）Y进出口总额（亿美元）M物流业务收入（亿元）L跨境电商人才（万人）Z200716790573496.71140.81200821204123922.6815.411.132009233118033
将其列为跨境电商进出口贸易额。在自变量的选择方面，M代表江苏的进出口总额。物流的数据主要选取了江苏通往国际及港澳台的业务收入，L作为解释变量。用Z代表跨境电商人才规模，选劝互联网信息技术服务业”的统计口径。2.2数据建模使用计量经济学EViews软件，是因为该软件可以处理时间序列数据，简化多元线性回归的建模过程，如表1所示。2.2.1散点图图1为Y-Z的散点图。该图中的散点可以看成近似在红色直线的附近分布，这是多元线性回归分析的基矗Y-M和Y-L的散点图同理。图1散点图2.2.2建立模型假定所建模型满足各项古典假定，利用OLS即最小二乘法，运用EViews软件估计模型参数。从表2结果中可以看出，R-squared=0.941221、AdjustedR-squared=0.916030较高，即模型的拟合度较好。模型的参数仍然需要进一步检验。表2建模结果变量系数标准差T值P值C-93653272612467-3.584860.0089M1907.536578.71183.2961760.0132L303561.371036.324.2733250.0037Z-290978165634.7-1.756750.1224决定系数R20.941221F统计量37.36338修整决定系数R20.916030P值0.0001122.2.3相关性检验模型各个参数之间要进行相关性检验，检查各个自变量之前是否存在多重共线性特征。检验结果表明：M-L的相关性系数为0.69；L-Z的相关性系数为0.92；Z-M的相关性系数为0.75；三个相关性系数均小于1。因此，各个参数之间不存在多重共线性，如表3所示。表1江苏跨境电子商务相关数据年份跨境电商进出口总额（万美元）Y进出口总额（亿美元）M物流业务收入（亿元）L跨境电商人才（万人）Z200716790573496.71140.81200821204123922.6815.411.132009233118033
本文编号：3452643
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