跨境电商贸易过程中新政策法规的影响传播模型

分类:论文范文 发表时间:2020-01-17 09:36

  摘 要:随着传统增长引擎对世界经济拉动作用的减弱,跨境电子商务以高速增长态势成为我国外贸重要的增长点,成为新时期促进我国外贸经济增长的重要因素。鉴于跨境电商政策法规与跨境电商贸易发展关系密切,探究跨境电商新政策法规影响与传播机理对跨境电商市场健康稳定发展意义重大。以跨境电商新政策法规出台为信息传播源,基于典型SIR疾病传播和种群竞争模型,把谣言传播模型概念延伸到跨境电商交易领域,建立跨境电商贸易微分方程模型,对模型平衡性与稳定性做定量分析与仿真实验,探讨新政策法规出台对跨境电商交易过程的影响和作用发现,新政策法规对跨境市场的政策吸引力是促进一般贸易市场向跨境市场有效过渡的第一要素,但如果扶持力度不够则很可能导致跨境灰色市场的过度繁荣。因此,为充分发挥政策法规积极作用,有效促进跨境电商贸易健康有序发展,必须对新政策法规的制定、试点、效果评估与测定、完善优化与发布出台制订科学合理的计划,并在不同阶段合理控制新政策法规吸引力度、监管力度、扶持力度,做到“对症下药”,规避不利于政府监管的市场引领阶段和不利于市场发展的政府干预阶段,努力从政策起步阶段直接过渡到政策引领阶段,甚至直接发展到平衡健康阶段。

  关键词:跨境电子商务;新政策法规;传播模型;监管模式;一带一路

跨境电商贸易过程中新政策法规的影响传播模型

  一、引言

  随着国内消费的不断升级和“一带一路”倡议以及“互联网+”“供给侧结构性改革”等战略的进一步推进,我国跨境电子商务继续保持良好发展态势,成为新时期促进我国外贸经济增长的重要因素。跨境电子商务能够在一定程度上解决时间、空间方面的影响,为贸易增长提供新动能。[ 1 ] 有数据显示,2016年中国跨境电商交易规模达到6.7 万亿元,同比增长24%,同年金砖国家之间跨境电子商务销售额达到920亿美元。近年来,我国政府持续加大对跨境电商市场关注力度,陆续出台了一系列政策,让整个市场在探索中不断稳步前进。对跨境电商市场而言,政府出台新政策法规在很大程度上影响着跨境电子商务的发展。比如,2015年和2016年国务院先后批准在13个城市设立跨境电子商务综合试验区,2017年9月决定再次新增一批跨境电子商务综合试验区,成为跨境电商市场新一轮的政策利好。

  二、相关领域研究现状

  随着电子商务行业的崛起和发展,电子商务市场管理问题存在已久。国家或国际组织层面特别重视电商市场政策法规的出台。比如,欧盟 2000 年就颁布了《关于内部市场中的信息社会服务尤其是电子商务若干法律问题的指令》,[ 2 ] 我国国家工商行政管理总局2014年颁布的《网络交易管理办法》也属于这方面的规定,只是并未专门针对跨境电子商务进行明确规定。[ 3 ] 近几年我国政府陆续出台了一系列跨境电商相关政策文件,主要集中在商品品类、税率、海关监管、争端解决等方面,地方政府也在加强对在线产品质量的监控。[ 4 ] 随着跨境电商市场的不断繁荣发展,实业界及学术界有关跨境电子商务发展影响因素的研究越来越多,其中针对跨境电商政策的研究大多属于立法或各国政策比较层面。比如,张夏恒 [ 5-6 ] 研究了跨境电子商务风险法律防范问题和跨境电子商务运作模式;杨坚争等 [ 7 ] 制定了我国跨境电子商务应用状况评估要素体系;王林等 [ 8-9 ] 研究了跨境电子商务评测体系,并结合全国四大自贸区企业数据有效评估了跨境电子商务绩效;陈(Chen N)等 [ 10 ] 研究了跨境电商政策对企业绩效与电子商务发展的影响;高翔等 [ 11 ] 利用结构方程模型探讨了跨境电商供应链各风险要素的作用机理。综合跨境电子商务相关研究,目前跨境电子商务的关注点在其应用模式、绩效评价、政策法律层面,有关跨境电商新政策法规信息传播影响机理的研究还比较少,不利于我国跨境电商新政策法规的出台与风险防范。因此,本文将基于疾病传播和信息扩散视角研究新政策法规吸引力度、监管力度、扶持力度对跨境电商贸易过程的综合影响。

  三、模型的建立及分析

  (一)模型的建立

  1. 模型假设本文借鉴戴利等 [ 15 ] 和梅基等 [ 16 ] 的经典 SIR 谣言传播模型,将系统中的商品分为三类。其中, P代表一般贸易市场商品,即在国际市场推动下容易转向跨境电商贸易的商品;Q代表跨境灰色市场商品,即钻跨境电商政策空子,为避税而走灰色渠道的跨境电商商品;S代表跨境阳光市场商品,即处在国家政策法规正确引导和监管下走正规途径的跨境电商贸易商品。模型的主要假设如下:(1)不考虑其他自然因素影响,系统中的P规模服从逻辑斯蒂(Logistic)增长。(2)基于市场淘汰理论,P、Q、S均会有部分商品退出系统,但为了简化运算,理论上将P市场商品的退出率视为0。

  2. 模型

  解释把谣言传播的过程模型和理念套用到跨境电商贸易流程,并参考经典食饵捕食模型和SIR传染病动力学模型,建立与模型相对应的非线性微分方程。具体如式(1)所示: ì í î ï ï ï ï ï ï ï ï dp dt = αp(1 - p M )- βpq - μ1 ps N + p dq dt = βpq - μ2 qs N + q - λq ds dt = η1s + μ1 ps N + p + μ2 qs N + q - η2 s (1)接下来,对式(1)所涉及的参数解释如下:(1)本文研究政策法规对跨境电商贸易过程的影响和作用,包括对P市场商品和Q市场商品的影响和作用。(2)α 为P市场商品增长率,为简化运算,把P 市场商品退出率理论上视为0。

  (二)模型分析

  1. 平衡点分析经计算,式(1)存在以下五个非负平衡点: E0=(0,0,0) E1=(M,0,0) E2=( λ β ,α(Mβ - λ) Mβ2 ,0) (2) E3=(- N(η2 - η1) η2 - η1 - μ1 ,0,- Nα((M + N)(η2 - η1)- Mμ1) M(η2 - η1 - μ1) 2 ) E4=(p4,q4,s4)平衡点 E4 满足 ap2 4 + bp4 + c = 0 ,其中: a = α(μ1 + μ2 - η2 + η1 ) b =(Mα - Nα + MNβ)(η2 - η1)- Mαμ1 - Mαμ2 + Nαμ2 c = MN(α + Nβ)(η2 - η1)- MNλμ1 - MNαμ2 p4 = -b + b 2 - 4ac 2a q4 = - N((N + p4)(η2 - η1)- p4 μ1) -p4 μ1 + (N + p4)(η2 - η1 - μ2) s4 = - N(N + p4)( p4 β - λ) -p4 μ1 + (N + p4)(η2 - η1 - μ2) 很显然,E0、E1 在任何情况下都存在。

  四、仿真实验与结果分析

  在进行模拟仿真之前需要对参数进行相应的设置,以通过对参数值的调节来研究分析系统的稳定性,进而探讨系统内各参数之间的关系及其对跨境电商贸易商品的影响。在本文中,p、q、s 的初始值均分别设置为 50、10、20(图的左图)和 40、20、10(图的右图),用于检验初始值设定对仿真结果是否具有影响,并按照上文分析的稳定性与平衡点存在的条件,具体探讨系统演化过程。(一)稳定点 E1 的仿真分析

  根据上述模型分析结果可以得知,当 β < λ M ,μ1 < (N + M)(η2 - η1) M 时,系统逐渐趋向于稳定点E1= (M,0,0)。仿真结果参见图2。在这种情况下,即新政策法规对P市场商品吸引力不够时,在P市场商品进入Q市场的交易率足够低的共同作用下,导致Q市场商品和S市场商品的数量最终趋于0,而 P市场商品数量趋于最大承载量。

  (二)稳定点 E2 的仿真分析

  当 β > λ M ,μ1 < (βN + λ)(η2 - η1) λ - αμ2(βM - λ)(βN + λ) Mβ(Nβ + α)λ - αλ2 时,系统最终趋于稳定点E2=( λ β ,α(Mβ - λ) Mβ2 ,0)。仿真结果可参见图3。在这种情况下,即新政策法规对P市场商品吸引力较大、监管力度足够但扶持力度不足时,尽管监管力度足够,P市场商品进入 Q市场的概率依然较高,导致Q市场对P市场的影响力度超过了其阈值,即 β > λ M ,使得Q市场规模上升甚至超过一般商品市场规模,而由于扶持力度不足,导致S市场规模逐步下降,趋近于零。图3表明,当跨境电商新政策法规颁布后吸引力较大、市场监管力度适中但扶持力度不足时,即吸引力很大( β 值较大)、监管力度适中(u2 值适中)、扶持力度较小(u1 值较小)的情况下,容易滋生钻政策法规空子的行为,基本上不能起到打压跨境灰色贸易的作用,对一般贸易市场向跨境阳光市场的过渡也无法起到良好的引导作用,使得跨境灰色市场规模上升甚至超过一般贸易市场规模,而跨境阳光市场规模逐渐下降为零。对比图3 左右两图可以发现,在跨境阳光市场初始规模较大的情况下,很容易受到跨境灰色市场冲击,导致跨境阳光市场规模迅速下降(参见图3左图),随着一般贸易市场和跨境灰色市场趋于稳定,跨境阳光市场规模最终下降为零。

  参考文献

  [1]张夏恒.跨境电子商务法律借鉴与风险防范研究[J].当代经济管理,2017(3):29-34.

  [2]张夏恒.跨境电商类型与运作模式[J].中国流通经济,2017 (1):76-83.

  [3]杨坚争,郑碧霞,杨立钒.基于因子分析的跨境电子商务评价指标体系研究[J].财贸经济,2014,35(9):94-102.

  [4]王林,杨坚争.国际物流绩效影响因素分析——基于两个市场理论和结构方程模型[J].中国流通经济,2014,28

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