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摘要：本文主要通过分析“跨境电商”背景下，服务业的发展对广东中小外贸企业市场的影响，利用回归分析法对相关因素进行分析，探索“跨境电商”背景下珠三角中小外贸企业市场转型的影响并提出服务业对广东中小外贸企业市场转型的影响及转型措施。
关键词：跨境电商；服务业；影响；市场转型
一、当今服务业发展现状、广东中小外贸企业市场现状
我国产业现在分为第一产业、第二产业、第三产业。现今第三产业的说法比较笼统地称为服务业。服务业是随着商品市场的发生而形成的，现在被称为是电子信息时代的产业。它的有其本身的经营特点，比如①在经营品种上没有限制，对社会所需要的服务产品都有经营在地区地域销售上也是没有限制、分散销售、集中销售都可以进行 ②技术性强、灵活性高、综合性高，由于服务业所涉及的人群以及所给予消费群体的服务多种多样，因此它的运营方式必须是多样的、灵活性高的、技术性强的。当然现在大规模的服务企业，会采取综合经营的模式，将更多可利用性的资源综合在一起并发挥它最优最后的作用，以此获得更大的盈利。③服务业是连接性的，服务业不是单独存在的，它是与第一产业、第二产业紧密联系而又相互独立的存在。服务业的发展一样会受到各地自然条件和社会条件的不同、经济、文化发展又所调整，连接着各种不一样的社会因素而发展。
二、利用回归分析法对相关因素进行分析
本节所讲述的是利用回归分析法分析在“跨境电商”背景下，服务业对广东中小外贸企业市场是否有影响。当然在使用回归分析法的内容时，更多的是运用了计量经济学的内容。
回归分析的回归是关于一个变量（被解释变量或者应变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，是用于适当的数字模型近似地表达或估计变量之间的平均变化关系，它的目的是要根据解释变量的数值去估计所研究的被解释变量的总体平均值。本次分析中，设解释变量X为广东服务业的产值（2007年到2017年），被解释变量Y为广东进出口总额（2007年到2017年）。其中，必须说明一个内容，本次使用的被解释变量Y廣东进出口总额是一个广泛的定义。现如今的商品、服务、科技等其它外贸进出口绝大数都依靠跨境电商为工具进行交易，跨境电商已经成为绝大多数客户与卖方进行交易的媒介。因此此处广东进出口贸易总额将会成为广东中小外贸企业发展的数字表示。该次回归分析将会使用EVIEWS软件进行相关数据分析。
在明确了研究目的和要求之后，设立了相关的模型，为了有效分析“跨境电商”背景下，服务业的发展对广东中小外贸企业市场的关系，选择“2007年-2017年广东进出口总额”（单位：亿元）为被解释变量（用Y表示）；选择“2007年-2017年服务业生产总值”（单位：亿元”）为解释变量（用X表示）。
建立简单线性回归模型：Yt=β1+β2Xt + ut
假定所建立的模型和其中的随机扰动项Ui满足各项的古典设定，可以使用OLS法估计其参数。OLS是指普通最小估计二乘法，也就是称为最小二乘准则。现今所使用的数据只是广东2007年到2017年这十年的数据，这仅仅是样本数据，所设立的函数模型也仅仅是样本回归函数，为了使该样本回归函数更加接近（尽可能接近）总体回归函数，即估计值和实际值的误差要尽可能的缩小，也就是采用最小二乘准则来实现。
由于在设定模型时，对所研究的广东服务业的总额和广东进出口贸易总额的关系和经济现象的规律性的认识不是十分的充分，所依据的经历理论对所要眼球对象也不能作出十分准确精确的解释和说明。而且本次用于估计参数的统计数据或者其它信息可能并不是十分准确，所使用的数据仅仅是2007年到2017年间的数据，因此要对该模型进行检验。选择该10年的数据是因近十年来跨境电商的蓬勃发展带来了生活各个方面有了很大的影响，以及无法准确获得百年的数据加以说明，因此选用近十年的数据更为贴切。所估计的参数β1=388698.26，β2=0.690158，说明广东省服务业生产总值没增加1亿元，广东省进出口贸易总额将增加0.690158亿元。这与预期的经济意义相符合，就是服务业的发展会影响进出口贸易总额的变化。
关于t检验法，给定显着性水平α，由t分布表可以查出自由度为n-2，对应概率为α/2的临界值t α/2（n-2）。如果- t α/2≤t≤ t α/2，就不拒绝H0：β1=0，不拒绝原假设，就认为对应的解释变量对被解释变量没有显着影响。反之，t≤- t α/2或t≥ t α/2，就拒绝原假设，就认为对应的解释变量对被解释变量有显着影响。
对于回归系数的T检验：首先设定广东服务业的生产总值不会影响广东进出口贸易总额（零假设）即H0：β1=0和H0：β2=0，还可以得出，估计的回归系数β1的标准误差和t值分别是：SE（β1）=4589.544，t（β1）=8.431831；估计的回归系数β2的标准误差和t值分别是SE（β2）=0.151563，t（β2）=4.553597。取α=0.05，查t分布表得自由度为n-2=11-2=9的临界值t0.025（9）=2.262。因为t（β1）=8.431831>t0.025（9）=2.262，所以应该拒绝H0：β1=0；因为t（β2）=4.553597>t0.025（9）=2.262，所以应该拒绝H0：β2=0。对斜率系数显着性检验表明，广东服务业的生产总值对广东进出口贸易总额确实有显着性的影响。关于P检验法，P（t≥t*/H0）=α*，α*是t统计量大于t*的概率，成为所估计的回归系数P值，如果所取的显着性水平α（如取0.05）只要比p值（α*）更大，就可以在显着性水平α下拒绝H0：β1=0。相反，如果所取的显着性水平α（如取0.05）只要比p值（α*）更小，就应该在显着性水平α下不拒绝H0：β1=0。对应解释变量回归参数估计值的Prob值0.0014，远远小于α=0.05，也就同样可以拒绝零假设（设定广东服务业的生产总值不会影响广东进出口贸易总额），即证明设定广东服务业的生产总值对广东进出口贸易总额有显着的影响。
三、服务业对广东中小外贸企业市场转型的影响及转型措施
经过Eviews一系列检验可以得知：服务业的发展对进出口总额有非常显着的影响。也就说明服务业的发展对广东中小外贸企业市场有重大的影响。对于市场的转型有非常多重要的因素。其中服务业占据较大的份额。广东中小外贸企业需要更多技术、资金、仓储交通等系列的进步。服务业的发展对广东中小外贸市场转型会带来更多的机会与工具，创新式的服务业所包括的信息技术服务业、信息传输、仓储和邮政业、技术服务业等一些列都将对广东中小外贸企业市场转型带来很大的帮助。
参考文献：
[1] 尤彧聪.供给侧改革视阈下的广州外贸企业创新驱动资源配置与外贸转型升级的相关性实证研究[J].当代经济.2017.20：64-67
[2] 尤彧聪，易露霞.基于“供给侧改革”与创新驱动的广东出口贸易模型研究[J].中国市场.2017.16：29-30
[3] 尤彧聪，易露霞.基于创新驱动五因素模型的广东对外贸易创新驱动路径研究[J].中国集体经济.2017.22：53-55
基金项目：
本项目研究受到广州工商学院“2019年广东省省级大学生创新创业训练计划项目”（“跨境电商”背景下珠三角外贸企业市场的转型研究，立项编号：S201913714010；校级立项编号：xj201913714047）的资助。
（作者单位：广州工商学院）
关键词：跨境电商；服务业；影响；市场转型
一、当今服务业发展现状、广东中小外贸企业市场现状
我国产业现在分为第一产业、第二产业、第三产业。现今第三产业的说法比较笼统地称为服务业。服务业是随着商品市场的发生而形成的，现在被称为是电子信息时代的产业。它的有其本身的经营特点，比如①在经营品种上没有限制，对社会所需要的服务产品都有经营在地区地域销售上也是没有限制、分散销售、集中销售都可以进行 ②技术性强、灵活性高、综合性高，由于服务业所涉及的人群以及所给予消费群体的服务多种多样，因此它的运营方式必须是多样的、灵活性高的、技术性强的。当然现在大规模的服务企业，会采取综合经营的模式，将更多可利用性的资源综合在一起并发挥它最优最后的作用，以此获得更大的盈利。③服务业是连接性的，服务业不是单独存在的，它是与第一产业、第二产业紧密联系而又相互独立的存在。服务业的发展一样会受到各地自然条件和社会条件的不同、经济、文化发展又所调整，连接着各种不一样的社会因素而发展。
二、利用回归分析法对相关因素进行分析
本节所讲述的是利用回归分析法分析在“跨境电商”背景下，服务业对广东中小外贸企业市场是否有影响。当然在使用回归分析法的内容时，更多的是运用了计量经济学的内容。
回归分析的回归是关于一个变量（被解释变量或者应变量）对另一个或多个变量（解释变量）依存关系的研究，是用于适当的数字模型近似地表达或估计变量之间的平均变化关系，它的目的是要根据解释变量的数值去估计所研究的被解释变量的总体平均值。本次分析中，设解释变量X为广东服务业的产值（2007年到2017年），被解释变量Y为广东进出口总额（2007年到2017年）。其中，必须说明一个内容，本次使用的被解释变量Y廣东进出口总额是一个广泛的定义。现如今的商品、服务、科技等其它外贸进出口绝大数都依靠跨境电商为工具进行交易，跨境电商已经成为绝大多数客户与卖方进行交易的媒介。因此此处广东进出口贸易总额将会成为广东中小外贸企业发展的数字表示。该次回归分析将会使用EVIEWS软件进行相关数据分析。
在明确了研究目的和要求之后，设立了相关的模型，为了有效分析“跨境电商”背景下，服务业的发展对广东中小外贸企业市场的关系，选择“2007年-2017年广东进出口总额”（单位：亿元）为被解释变量（用Y表示）；选择“2007年-2017年服务业生产总值”（单位：亿元”）为解释变量（用X表示）。
建立简单线性回归模型：Yt=β1+β2Xt + ut
假定所建立的模型和其中的随机扰动项Ui满足各项的古典设定，可以使用OLS法估计其参数。OLS是指普通最小估计二乘法，也就是称为最小二乘准则。现今所使用的数据只是广东2007年到2017年这十年的数据，这仅仅是样本数据，所设立的函数模型也仅仅是样本回归函数，为了使该样本回归函数更加接近（尽可能接近）总体回归函数，即估计值和实际值的误差要尽可能的缩小，也就是采用最小二乘准则来实现。
由于在设定模型时，对所研究的广东服务业的总额和广东进出口贸易总额的关系和经济现象的规律性的认识不是十分的充分，所依据的经历理论对所要眼球对象也不能作出十分准确精确的解释和说明。而且本次用于估计参数的统计数据或者其它信息可能并不是十分准确，所使用的数据仅仅是2007年到2017年间的数据，因此要对该模型进行检验。选择该10年的数据是因近十年来跨境电商的蓬勃发展带来了生活各个方面有了很大的影响，以及无法准确获得百年的数据加以说明，因此选用近十年的数据更为贴切。所估计的参数β1=388698.26，β2=0.690158，说明广东省服务业生产总值没增加1亿元，广东省进出口贸易总额将增加0.690158亿元。这与预期的经济意义相符合，就是服务业的发展会影响进出口贸易总额的变化。
关于t检验法，给定显着性水平α，由t分布表可以查出自由度为n-2，对应概率为α/2的临界值t α/2（n-2）。如果- t α/2≤t≤ t α/2，就不拒绝H0：β1=0，不拒绝原假设，就认为对应的解释变量对被解释变量没有显着影响。反之，t≤- t α/2或t≥ t α/2，就拒绝原假设，就认为对应的解释变量对被解释变量有显着影响。
对于回归系数的T检验：首先设定广东服务业的生产总值不会影响广东进出口贸易总额（零假设）即H0：β1=0和H0：β2=0，还可以得出，估计的回归系数β1的标准误差和t值分别是：SE（β1）=4589.544，t（β1）=8.431831；估计的回归系数β2的标准误差和t值分别是SE（β2）=0.151563，t（β2）=4.553597。取α=0.05，查t分布表得自由度为n-2=11-2=9的临界值t0.025（9）=2.262。因为t（β1）=8.431831>t0.025（9）=2.262，所以应该拒绝H0：β1=0；因为t（β2）=4.553597>t0.025（9）=2.262，所以应该拒绝H0：β2=0。对斜率系数显着性检验表明，广东服务业的生产总值对广东进出口贸易总额确实有显着性的影响。关于P检验法，P（t≥t*/H0）=α*，α*是t统计量大于t*的概率，成为所估计的回归系数P值，如果所取的显着性水平α（如取0.05）只要比p值（α*）更大，就可以在显着性水平α下拒绝H0：β1=0。相反，如果所取的显着性水平α（如取0.05）只要比p值（α*）更小，就应该在显着性水平α下不拒绝H0：β1=0。对应解释变量回归参数估计值的Prob值0.0014，远远小于α=0.05，也就同样可以拒绝零假设（设定广东服务业的生产总值不会影响广东进出口贸易总额），即证明设定广东服务业的生产总值对广东进出口贸易总额有显着的影响。
三、服务业对广东中小外贸企业市场转型的影响及转型措施
经过Eviews一系列检验可以得知：服务业的发展对进出口总额有非常显着的影响。也就说明服务业的发展对广东中小外贸企业市场有重大的影响。对于市场的转型有非常多重要的因素。其中服务业占据较大的份额。广东中小外贸企业需要更多技术、资金、仓储交通等系列的进步。服务业的发展对广东中小外贸市场转型会带来更多的机会与工具，创新式的服务业所包括的信息技术服务业、信息传输、仓储和邮政业、技术服务业等一些列都将对广东中小外贸企业市场转型带来很大的帮助。
参考文献：
[1] 尤彧聪.供给侧改革视阈下的广州外贸企业创新驱动资源配置与外贸转型升级的相关性实证研究[J].当代经济.2017.20：64-67
[2] 尤彧聪，易露霞.基于“供给侧改革”与创新驱动的广东出口贸易模型研究[J].中国市场.2017.16：29-30
[3] 尤彧聪，易露霞.基于创新驱动五因素模型的广东对外贸易创新驱动路径研究[J].中国集体经济.2017.22：53-55
基金项目：
本项目研究受到广州工商学院“2019年广东省省级大学生创新创业训练计划项目”（“跨境电商”背景下珠三角外贸企业市场的转型研究，立项编号：S201913714010；校级立项编号：xj201913714047）的资助。
（作者单位：广州工商学院）