基于模糊集定性比较分析的跨境电商产业绩效提升模式构建

邱国斌，于梦鑫

（南昌航空大学 经济管理学院，南昌 330063）

《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要》提出要加快发展跨境电商等新模式[1]，我国跨境电商产业发展持续向好。统计数据显示，2009—2021 年我国跨境电商交易额从9000 亿元增长至142 000亿元，增长接近15 倍，年均增长率25.8%。2022 上半年，中国跨境电商市场规模达7.1 万亿元，占货物进出口总值19.8 万亿元的35.85%，预计全年跨境电商进出口规模将达15.7 万亿元[2]。同时跨境电商行业渗透率（跨境电商交易总额/进出口贸易总额）也在迅速上升，从2009 年的5.68%到2021年的36.32%，表明跨境电商已经成为推动外贸转型升级、巩固双循环的重要突破口，具体如图1所示。

图1 2009—2022 年中国跨境电商交易规模及增速

目前，学者们围绕跨境电商的发展及带来的经济效应展开了探索。一是宏观层面，主要集中在发展状况、发展模式和政策建议等方面。马述忠等[3]对我国跨境电商企业综合绩效进行评价,发现综合绩效水平较低且波动较大。徐学超等[4]认为在疫情的冲击下，跨境电商发展机遇和挑战并存，同时在应对疫情期间优势明显。苏为华等[5]从基础能力、服务支撑和发展潜力等3 个方面构建跨境电商综合试验区的评价指标体系。王喜荣等[6]认为跨境电商发展与传统外贸增长之间具有双向因果关系。二是中观层面，主要侧重于对跨境电商行为主体的研究。VALAREZO A 等[7]对个人决定跨境电子商务购买的决定因素进行了研究探讨。张丽娟[8]通过实证分析，认为跨境电商客户体验的影响因素主要包括信息流、物流和资金流3 个维度。三是微观层面，主要关注跨境电商企业内部的经营活动过程。GOMEZ-HERRERA E 等[9]发现影响跨境电商的重要因素主要有规模经济、电子支付以及高效的物流。IGLESIAS-PRADAS S 等[10]对跨境电商消费者进行调研,发现影响消费者购买的重要因素是物流配送、商品质量、品牌认知以及交易风险。学者对跨境电商领域的研究可提供参考借鉴，但仍有不足。首先，有关跨境电商产业绩效领域既有成果多数集中在物流方面,忽视了环境因素和随机因素的影响。其次，学者较多研究物流、通信或汽车某一特定行业，对跨境电商产业绩效评价领域的研究相对较少。

综上所述，本文从以下两方面展开分析：一是创新跨境电商产业绩效评价指标体系，运用三阶段DEA 模型对我国31 个省区市的跨境电商产业发展效率进行测度。二是借助模糊集定性比较分析方法，寻求提升我国跨境电商产业绩效的组合式模式，在双循环新发展格局下助力跨境电商产业高质量发展。

（一）三阶段DEA 模型

跨境电商产业绩效的研究需要多投入和多产出变量指标，而DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析法）能反映多主体的运行效率，因此本文采取该方法来测量多个投入和多个产出的综合效率值[11]。本文采用FRIED H O[12]提出的三阶段DEA 模型分析区域跨境电商产业绩效水平，包括以下3 个步骤。

1.第一阶段：基于投入导向的DEA 分析

通过非参数统计方法测度多投入产出决策单元的相对效率。表示如下：

2.第二阶段：建立SFA（Stochastic Frontier Approach）回归模型，减少环境及随机噪声影响

①估计环境变量参数和分离随机误差项，模型如下：

②调整原始投入值，公式如下：

3.第三阶段：调整后DEA 分析

初始输入数据被调整后的输入数据取代，生产变量保持不变，再运用DEA 模型进行分析。

（二）模糊集定性比较分析法

定性比较研究（Qualitative Comparative Analysis,QCA）从组态视角出发，通过将多个变量进行组合，产生不同的路径，从而解释最终的结果变量[13]。QCA 包括cs QCA、mv QCA 和fs QCA，其中，cs QCA 和mv QCA 分别使用二分变量及简单的多分变量，但容易产生矛盾组态，而fs QCA 使用较精确的多分变量和严格的QCA 理论进行一致性评价，可以有效避免矛盾组态出现。因此，本文选取fs QCA 对跨境电商产业绩效的提升路径进行分析。

定性比较分析中组合的逻辑关系借助布尔代数(Boolean Algebra)表示。如果变量X包含在变量Y中，则变量X可以被视为变量Y的充分条件。相反，如果变量X包含变量Y，变量X被视为Y的必要条件。公式如下：

一致性 (Consistency) 介于0 和1 之间，这意味着值为1 时，X完全隶属于Y。本文参考FISS P C[14]研究，选取50 分位作为相应的临界点，使用5 分位和95 分位值作为最小阈值和最大阈值[15]。

（一）投入产出指标

在文献分析中，评价绩效的投入指标通常分为财力、物力和人力3 个方面。针对本文区域跨境电商发展效率的投入维度，即跨境电商生产要素投入效率，从资产、劳动力和土地3 个方面来解释。此外，选取跨境电商交易规模和货物进出口总额作为产出指标。

环境变量的选择必须满足“分离假设”，选择影响跨境电商产业发展有效性的因素。本文结合已有研究成果及跨境电商发展特点，选择经济发展水平、地区价格水平、产业结构和对外开放水平作为影响跨境电商发展效率的外部因素，所有变量如表1 所示。

表1 变量的选取与度量

（二）影响因素指标

为了符合模糊集定性比较分析样本规模数的基本要求，本文将我国31 个省（区、市）作为样本，对跨境电商产业绩效影响因素指标体系的建立进行了分析。基于学者对跨境电商发展情况与影响因素的研究，从经贸环境、电商基础、核心驱动、互联网+政府4 大因子展开对跨境电商产业绩效影响因素的分析。其中，经贸环境因子包括经济环境与贸易环境两个维度；
电商基础包括电商环境与物流水平两个维度；
核心驱动因子包括人才环境与技术创新两个维度；
互联网+政府包括互联网水平和政策环境两个维度①本文数据来源于《中国统计年鉴2021》《中国物流统计年鉴》《中国电商产业园数据库》《中国互联网发展报告2021》、各省市统计年鉴和国家统计局网站。。因此，本文建立了跨境电商发展4 大因子、8 大维度的影响因素体系（见表2）。

表2 跨境电商产业发展影响因素指标体系

（一）跨境电商产业绩效水平测算

1.第一阶段：基于原始数据的BCC（Banker-Charnes-Cooper）模型分析

运用DEAP 2.1 软件测算2020 年我国31 个省（区、市）跨境电商产业绩效水平，得到投入导向的分析结果,具体如表3 所示。在不考虑环境和随机因素的影响时，31 个省（区、市）跨境电商产业技术效率、纯技术效率和规模效率的平均值分别为0.739、0.787、0.934。北京、江苏、上海、浙江、海南、福建和重庆的纯技术效率与规模效率都为1，表明在技术管理方面和资源配置方面更合理。黑龙江、河南、湖南、宁夏、四川、吉林、云南、湖北、甘肃、青海、内蒙古和新疆的技术效率低于0.7，这说明地方政府在创新管理、研发配置方面仍需提升。新疆、宁夏、吉林、四川、湖南的整体效率较低，说明了技术管理存在一定问题。整体而言，11 个地区的规模效率在0.700 到0.990 之间，7 个地区的规模效率超过0.900，表明2020 年我国跨境电商产业发展形势总体向好。

2.第二阶段：基于SFA 回归对环境变量分析和投入变量的调整

在第一阶段得出的投入松弛变量会受到外部环境因素的影响，以环境变量地区GDP、省内CPI、产业结构和对外开放水平为解释变量，以第一阶段计算得出的跨境电商资产、劳动力及土地的投入松弛变量为被解释变量，运用Frontier 4.1 程序计算结果，具体如表4 所示。大部分环境变量的SFA 回归系数可以通过10%的显著性水平检验，LR 值均大于检验的标准值，Gamma 值均通过了1%水平下的显著性检验，说明指标选取合理，是影响跨境电商产业绩效的重要因素。此外，回归系数为正，表示投入松弛变量会随着该解释变量的增加而变大，因此会产生更多冗余；
回归系数为负，表示该解释变量的增加有利于投入松弛变量的减少，从而减少浪费、提高效率。

表4 第二阶段SFA 模型回归结果

3.第三阶段：基于调整后投入与产出数据的BCC模型分析

将调整后的投入和原产出数据代入第一阶段使用的DEA-BCC 模型，运用DEAP 2.1 软件，重新计算31 个省（区、市）跨境电商产业的效率，具体如表5 所示。剔除环境及随机干扰因素的影响后，北京、河北、山西、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、海南、重庆、贵州和西藏等19 个决策单元综合效率为1，表明这些地区资源配置合理，各种投入充分发挥效用，技术水平和管理水平处于领先地位，因此绩效水平较高。

表5 第三阶段31 个省（市区）跨境电商产业绩效

（二）跨境电商产业绩效改进方案

1.变量校准

本文选用陶克涛等[16]的直接校准法，将所有连续变量的5%、50%和95%的分位数作为完全非隶属、交叉点和完全隶属的阈值进行校准。

2.单个条件的必要性分析

首先进行单个前因条件是否为构成地区高效率的跨境电商产业发展的必要条件检验。使用fs QCA 3.0 软件对31 个省市区的跨境电商发展效率的必要性条件进行分析，具体如表6 所示。影响跨境电商发展效率的各前因条件对跨境电商发展效率影响的一致性均未超过0.9 的主流判定标准，说明这8 个前因条件均不能单独产生跨境电商的高发展绩效。因此，对8 个前因条件进行组合，以获得促进区域跨境电商高效率发展的路径。

表6 样本省份跨境电商发展效率前因变量必要性分析

3.条件组态的充分性分析

本文的样本量为我国31 个省市区的数据，将频数阈值设定为1，一致性阈值设定为0.8。运算得到简洁解、中间解和复杂解3 类解，前因变量即将简洁解、中间解结合分析，在中间解和简洁解中同时出现的变量为核心条件变量，具体如表7 所示。

表7 产生高效率的组态

通过对全国省级行政区域跨境电商产业绩效影响因素的数据进行分析，共得到多因素影响下跨境电商高效发展的5 种组态。单个组态和总体解的一致性值均高于0.80，具有较强解释力度。总体解的覆盖率值为0.658 94，高于目前组织与管理学领域基于公开数据QCA 研究的一般值0.3[17]。因此，上述5 种组态可作为我国各省域跨境电商产业在多影响因素作用下的充分条件组合。经过观察与分析，本文将这5 条组态归纳为4 种。

1）距离导向型。该组态对应表7 中的路径S1，用公式表达为“E=～TR*～EE*～EC*～IN*～LO*～TA*～TE”，可以解释为在经济环境、贸易环境、电商环境、物流水平、人才环境、技术创新、政策环境、互联网水平都相对落后的地区，依靠区位优势可以实现跨境电商产业的高效率发展。该路径覆盖的案例是内蒙古、甘肃、吉林、新疆、贵州、山西、云南、黑龙江等省。这些省份与境外邻国接壤，具备先天地理优势，这种“近邻效应”可以有效通过降低交流成本、减少信息不对称等方式促进电商发展。

2）外部促进型。该构型对应表7 中的路径S2，用公式表达为“E=EE*～FI*～EC*～IN*～LO*～TA*～TE”，可以解释为在电商、物流、人才、技术等环境没有足够优势的情况下，仅依靠经济环境也能带动跨境电商产业高效发展。该路径覆盖的案例是西藏、青海、宁夏和海南。西藏、青海和宁夏地处中国西部，电商基础、核心动力及互联网发展水平相对较低；
海南位于中国南端，跨境电商规模较小。因此，需要依靠整体经济发展水平带动跨境电商产业发展。

3）综合驱动型。该组态对应表7 中的路径S3a 和路径S3b。路径S3a 用公式表达为“E=EE*TR*EC*LO*～TA*TE*FI*IN”，可以解释为在经济环境、贸易环境、电商环境、政策环境较好的地区，互联网水平、物流水平和技术创新水平较高，能够促进跨境电商高效率发展，此时人才环境的好坏对结果影响不大。该路径覆盖的案例为上海和北京，由于其经济发展水平及对外开放程度较高，科技创新与研发投入较大，推动了外贸产业的良性发展。路径S3b 用公式表达为“E=EE*EC*LO*TA*TE*FI*IN”，解释为在较强的经济环境、电商环境、人才环境、政策环境的省市，技术创新、物流水平、互联网水平较高，能促进跨境电商的高效率发展，此时贸易环境存在与否无关紧要。该路径覆盖的案例为广东、江苏、浙江、山东、河南、四川、福建、湖北以及湖南。这些省份处于我国东南部及沿海地区，是我国出口跨境电商的主要集中地，具有完善的产业链和区域优势，即使贸易环境处于低水平，也能促进跨境电商效率的提升。

4）政策平衡型。该组态对应表7 中的路径S4，用公式表达为“E=～EE*TR*～EC*～LO*TA*～TE*FI*～IN”，可以解释为当地政府出台相关政策措施支持跨境电商发展，同时开拓对外贸易，培养本土人才，即使经济环境和互联网水平相对落后，技术创新不高，该地区也能促进实现当地跨境电商产业的“高效率”发展。该路径覆盖的案例为广西，广西面向东南亚，是我国唯一与东盟既有陆地接壤又有海上通道的地区，由于政府发布“一带一路”倡议，以及RCEP 的实施，促使广西跨境电商贸易市场不断扩大。

（三）稳健性检验

定性比较分析中常用的稳健性检验方式包括更换校准数据的定性锚点、调整案例的频数以及提高一致性阈值等[18]。将一致性阈值调整为0.85,重新进行分析后发现，促进地区跨境电商产业绩效路径组合与之前结果完全一致，结论具有稳健性。

（一）结论

本文以31 个省区市为研究对象，以资产、劳动力和土地作为投入指标，以跨境电商交易额和货物进出口总额作为产出指标，以经济发展水平、地区价格水平、产业结构和对外开放水平作为环境变量指标，运用三阶段DEA 模型测算跨境电商产业发展效率，采用QCA 方法分析影响跨境电商产业绩效的因素和多元路径。结论如下：一是经济环境、贸易环境、电商环境、物流水平、人才环境、技术创新、政策环境和互联网水平是影响跨境电商发展效率的重要因素。二是高效的跨境电商发展需要多个因素联合作用，促进跨境电商高效发展存在多种实现路径，并且由于不同区域在经贸环境、电商基础、物流水平、互联网发展水平等方面存在较大差异，使得不同区域跨境电商发展的因素组态各异。三是推动地区实现高效跨境电商发展的路径有4 条，可以归纳为距离导向型、外部促进型、综合驱动型和政策平衡型。

（二）建议

不同的路径为不同地区提高跨境电商发展产业绩效提供了选择。综合上述研究结论，本文提出以下对策建议。

1）因时因地相结合，充分利用区位优势。考虑到不同地区或城市的自然条件、社会经济、技术条件等区位要素存在较大差异，应结合产业结构特点、电子商务发展阶段以及传统贸易基础等因素，对区域优势进行分析。沿海地区应着力完善跨境物流、风险防范体系，重点发展物流板块，发展港航物流；
内部地区应着力发展冷链运输基础设施和运输技术，开发智能化仓库管理系统。

2）灵活调整发展重心，促进产业高质量发展。对于科技研发投入较低的地区，如西藏、青海和宁夏等地，主要依赖外部经济环境带动电商产业发展，可以选择内部驱动型路径，将发展重心放在电商基础、物流水平、人才培育和引进方面，引进扶持本土跨境电商企业，完善跨境电商物流综合服务，促进跨境电商优化发展。

3）充分挖掘发展潜力，调整优势资源倾向。经济发展潜力较强的地区，如江西、河南和湖北等地，可以选择外部促进型路径，在推动经济和对外贸易发展的同时，将优势资源转向产品研发，积极推动跨境电商和传统产业融合发展，升级产业结构，着力发展第三产业，重点推动互联网平台建设，助力跨境电商发展效率提升，进而开拓国际市场。

4）推动产业规模化经营，完善配套政策措施。加强技术创新，突破电商产业经营困境。小微企业应依托跨境电商综试区发展，向规模化经营靠拢，打造产业集群，建设跨境物流共享平台，提高解决跨境物流退换货、周期长等问题，提高风险应对能力；
完善配套政策措施，加强政策的执行力度，促进电商数据资源的开放共享，保障跨境电商产业高质量发展。

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