中国跨境电商政策影响下的农业产能合作发展研究

王 佩

（西安欧亚学院，西安 710065）

跨境电商作为一种新型的国与国之间的经济贸易活动，与传统的贸易活动大有不同。跨境电商的发展与互联网的发展进程息息相关，全球互联网的发展趋势近些年都是非常相近的，故中国的跨境电商水平也是处在非常前端的阶段［1］。某种程度上，跨境电商的发展得益于互联网购物的兴起，并且这种新兴的购物方式，逐渐成为了主流的贸易方式，也就是从这时候起，中国的跨境电商也开始了飞速的发展。近十几年来，虽然国际金融形势时而不容乐观，但中国跨境电商的交易额依旧只增不减，2015—2016 年其增长率几乎达到50%［2］。跨境电商的发展也极大促进了国与国之间的贸易交流，刺激着世界经济格局不断往好的方向发展。从国家角度来看，跨境电商不断促进资源合理地流入流出，促进国与国之间合作共赢。从个人角度来看，跨境电商使得人们能够更方便地购买到国外的优质产品。

随着跨境电商的发展，跨境农产品也受到了人们更多的关注。以中国某知名互联网公司的购物软件为例，早在六七年前，就已经有世界各地的知名农产品在该软件上架。中国特产的茶叶、水果等也通过电商平台畅销。与此同时，这种规模不断扩大，到2020 年，购物软件上的生鲜时蔬品类已经达到近13万种，几乎覆盖了所有国家和地区［3］。随着跨境电商中农产品售卖火爆程度的升级，国与国之间农业产能的合作也在进一步升级。中国农业产能的合作方式是基于国家提出的两种国际产能合作方式，根据世界发展格局的不同，针对发展中国家和发达国家各有不同的策略。对于前者来说，要利用自身优势，通过自身较为先进的技术，从而实现中国农业产品出口的需求。对于后者来说，希望借鉴他们的先进经验，升级自身技术，从而实现农业产能优化。

本研究通过对中国跨境电商政策影响下的农业产能合作发展进行一系列的研究，分析各种现实因素带来的影响。基于对跨境电商政策描述的前提下，通过相关理论和方法基础，如国际产业转移理论、数据包络分析法（Data envelopment analysis，DEA）等，分析农业产能合作相关影响因素。通过相关理论研究，建立Tobit 回归模型分析数据，对各方面的影响因素分别进行分析，从而对农业产能合作优化提供建设性的意见。

1 研究方法

1.1 国际产业转移理论

国际产业转移理论内容有生命周期理论、产业梯度转移理论、雁行理论、边际产业扩张理论等。以下主要介绍前3 种。

生命周期理论认为生产出来的物品就像生命一样，有其成长的过程［4］。一旦这个过程像人一样变得成熟，生产物品的技术就会从制作这个物品的国家传递给物品的新生国家。例如中国的第一产业农业已经十分发达，作为成熟的一种物品，可以通过与不太成熟的国家合作，使其焕发新活力。

产业梯度转移理论是基于上一个理论的基础被提出，这个理论其实是对各国家地区的发展程度做了划分。并将它们从低到高排序，认为随着相关产业的进程加快，高位上产能会慢慢向低位产能转移。该理论任务，想要完成产能的合作发展，就要通过高位地区来对低位地区进行刺激。这样通过双方合作，就能够实现双方共同的需求。

雁行理论认为当一个国家或者地区无法通过自身来对某一产业进行发展的时候，就需要借助外来力量。例如当无法种出某一瓜果的时候只能从别的国家地区进口，当瓜果培养技术不成熟的时候就需要借助更发达的技术来完成技术优化。当技术很成熟的时候无法避免市场饱和，这时候相关技术就会转移到技术不成熟的国家。

1.2 数据包络分析法（DEA）

在对中国跨境电商政策影响下的农业产能合作发展进行一系列研究的时候，首先要考虑的是中国和国外相关地区之间的产业合作效率。随着“一带一路”概念的提出，其相关数据会比随机挑选一个国外地区要方便得多，因此国外地区直接选择“一带一路”沿线国家。并通过相关模型进行效率评估。本研究和多数研究相同，都采用数据包络方法进行效率的分析和评估。这种方法的优点在于，通过这种方法进行效率分析时，可以直接对相关信息数据进行准确的评估。其中非常典型的有赵鉴华等［5］的先例。

能否达到资源分配的最理想状态，就是采用数据包络方法的原因。采用这种方法一般来说有2 种模型，前者为 CCR 模型，是由 Charnes 等［6］提出的，后者为 BCC 模型，是由 Banker 等［7］提出的。前一个模型的优点在于，直接对中国和其他国家的产能进行计算，不考虑规模报酬的变化。也就是说计算出来的效率值是大于0 且小于等于1 的。这个数值越往0 靠近则说明效率程度在逐渐降低［8］。当数值为1的时候被视为最好的情况，因为这时候效率是最高的。但缺点在于在考虑效率的时候并没有考虑其他原因，尤其是将所有国家的基本情况都看作是相同的，这时候就需要通过后一种模型来进行修正。这种模型的优点在于，计算总体的效率时，考虑到了不同国家的情况，对前一个模型计算出来的效率进行加权运算［9］。这时候对计算出来的效率值进行分析，根据决策单元的增加或者减少对各国家的情况进行调整，从而达到效率最优的情况。

数据包络方法又分为标准效率模型与超效率模型［10］。考虑到最终选择“一带一路”沿线国家的相关贸易数据，其中和中国交往关系最为密切的国家，都属于超效率模型的类型，故针对后者重点进行分析。最终使用相关软件计算出各国家的相关数据进行处理，为了更快更好地处理数据，直接将国家按区域划分，并最终给出超效率值。

1.3 Tobit回归模型

通过对超效率数据包络方法模型的阐述，了解到这个效率是受各方因素影响的，基于此，通过对以往的情况进行分析，并根据前人对产能合作的相关定义，对效率问题进行再分析。可以发现效率问题计算结果的数值是在0 到1 之间的，原因在于不同国家不同因素的影响。基于此，对影响的因素做了大致分类，主要分为4 类：经济发展状况、资源环境状况、区域建设情况、国内政治概况［11］。第一类主要包括国民生产总值等，第二类主要包括国家境内的矿产及石油业等，第三类主要包括国家基础建设如道路通信等，第四类主要查看各国政治环境是否稳定［12］。最终，根据以上影响因子，同时达到数据更加准确的目的，设计如下方程式进行产能合作效率的计算。

式中，TE为总效率技术效率，β为相关参数。Ln是对相关影响因素进行对数运算。方程中各变量相关数据主要来自世界银行，分别为open，经济开放程度，出口贸易额占国民生产总值比重；sta，经济稳定性，东道国国民生产总值平减指数衡量通货膨胀率；agni，人均国民收入；res，自然资源丰富程度；tra，交通基础设施，航空运输量；pho，通讯基础设施，无线通信使用人数占比；pol，政权稳定性。

最终对相关数据进行研究和试验结果的分析时，考虑到有些国家的数据不够全面。针对各地区选取有相关数据的代表性国家，对他们国家内部的以上相关影响因素进行研究。

2 结果与分析

2.1 中国与各地区合作效率分析

产能合作既包含工业产能合作，又包括农业产能合作等，研究中的对象包括东盟、独立国家联合体、南亚、西亚和中东。图1 为中国和各地区合作效率的数值高低。由图1 可知，中国同独立国家联合体、西亚地区的国家产能合作平均效率不太高，和南亚、中东地区的产能合作处在一个中值水平，而和东盟的产能合作效率最高。同时，考虑到效率的有效程度，其数值就发生了一些变化，有效率最低的是独立国家联合体和南亚地区国家，而最高有效率地区是西亚地区。综上可以看出，中国同亚洲地区以及中东地区国家的产能合作效率非常高，根本原因在于这些国家的发展水平有限或者政局环境不够稳定，在进行农业产能合作的时候，尽量也会选择这些国家，以达到低投入高回报的效果。

图1 中国和各地区合作效率的平均值和有效率

2.2 中国与国际产能合作效率影响因素的基准分析

为了避免各因素之间有共线性影响试验结果，首先对各影响因素进行共线性检验，具体如表1 所示。由表1 可知，不同因素之间的相关性较弱，基本联系程度不呈线性关系。相关联的大多是同一方向的因素，例如人均国民收入与经济开放程度的关系、自然资源状况和经济开放程度的关系。而其中通信建设与其他因素的关系最小，仅与自身紧密相连。基于此，再次对模型进行Tobit回归分析，结果如表2所示。

表1 影响因素的共线性检验结果

表2 影响因素的Tobit回归结果

从经济发展来看，无论是经济开放程度还是经济稳定程度，对于跨境农业产能合作带来的影响都不是积极的。从当今世界格局来看，经济开放指数越高，一个国家的政权受到其影响程度就越大。而经济稳定数值越高，也就说明国家内部经济发展的空间并不大。当今的发达国家，经济稳定程度都非常高。

从资源环境来看，无论是人均国民收入或是自然资源的丰富程度，对跨境产能合作的影响都是积极的。首先，人均国民收入很大程度影响着一个国家内部的人均消费能力，与之相对应的，跨境消费能力也就会提高，同时会刺激跨境产能合作的增长。当一个农业相关产品受到欢迎的程度越大，其产能合作也就会越多。其次，丰富的资源也是吸引各个国家跨境合作的一个重要因素。国家资源储能越多，就能够将农业产能合作的效率延伸从而提升。

从区域建设的程度来看，基础建设和通信建设对于农业产能合作带来的反应却是不尽相同的。首先，当基础建设程度越高，一个国家的运输和物资传递也会更便利，在进行产能合作的时候，这将会是国与国之间考虑的一个重点。其次，一个国家的通信基础对跨国农业产能合作并未带来太大的影响。

从国家的政治概况来看，稳定包容的政治环境是吸引跨国产能合作的基础，从而使得农业产能合作效率提升。

3 小结与讨论

本研究在基于对跨境电商政策描述的前提下，介绍相关理论和方法基础，如国际产业转移理论、数据包络分析法等。通过相关理论研究，建立了超效率数据包络方法模型、Tobit 回归模型分析数据，对经济发展、资源环境、区域建设、政治概况4 个方面7个具体影响因素进行了影响程度的分析。结果表明，经济发展对跨国农业产能合作带来的影响都不是积极的，资源环境带来的影响都是积极的，区域建设中的基础建设带来积极的影响，政治情况良好带来积极影响。随着跨境电商的高速发展，本研究使得在进行农业产能合作时候能够考虑到更优的合作地区和国家。

虽然本研究通过一系列模型的建立对于农业产能合作相关因素影响效率进行了分析，但依旧存在许多不足。首先在进行区域研究的时候，只是选取了某个地区，并未准确到某个具体的国家，针对具体情况进行分析，例如东亚中的许多发展中国家，就大有研究的必要。其次考虑的因素并不是十分全面，例如气候对跨国农业产能合作的影响不小，尤其是在东亚地区，各国质检的气候相近，还有经纬度带来的影响也很大，后期可以在这方面进行进一步的研究。