吕庆创  缪建立

（衢州市商务局，浙江 衢州 324000）

摘要：数字经济背景下跨境电商与物流的协同发展，不仅对提升企业的运营效率和市场竞争力具有重要意义，也对促进全球贸易的繁荣和创新具有深远影响。本文旨在探讨数字经济背景下跨境电商与物流协同的重要性，并提出相应的发展建议。本文对跨境电商与物流协同的概念以及两者之间存在的紧密联系和相互依赖关系进行分析。建立起了协同模型以对数字经济背景下跨境电商与物流协同重要性进行分析，最终对结果进行分析，并提出了未来研究的方向。

关键词：数字经济；跨境电商；跨境物流

一、引言 

随着信息技术和互联网的迅猛发展，数字经济已成为全球经济增长的新引擎，深刻改变了传统商业模式和市场结构。在这一背景下，跨境电商作为数字经济的重要组成部分，凭借其便捷、高效和低成本的优势，迅速崛起并改变了国际贸易的格局。然而，跨境电商的成功运营不仅依赖于先进的信息技术，还高度依赖于物流网络的高效协同。物流作为连接生产和消费的关键环节，其效率和可靠性直接影响着跨境电商的服务质量和市场竞争力。

二、研究意义

从全球化的角度来看，跨境电商作为国际贸易的重要组成部分，在数字化时代得到了快速发展。随着移动互联网和大数据技术的应用，跨境电商能够实现更高效的运营模式，并通过优化供应链管理提升整体效率。由此可见，这种协同发展对于降低交易成本、提高服务质量以及增强客户满意度至关重要。物流是跨境电商的关键性制约因素，其高效运作直接影响到商品的运输效率。政府出台的相关政策不仅促进了基础设施建设，还鼓励物流企业采用先进的数字技术进行转型升级。基于区块链的供应链模式和物联网智能风控系统的应用，有助于提高跨境物流的安全性和透明度。

在现实意义来看，本文通过构建协同模型对跨境电商与物流之间的协同性进行分析，能够为跨境电商的发展提供良好的建议。本文通过模型的定义与指标设定，可以精准地明确数字经济对二者协同性方面的影响作用，从多方面对数字经济下的跨境电商与物流协同重要性进行分析并提出建议。

三、理论概述

1.跨境电商

跨境电商，即跨境电子商务，是指分属不同关境的交易主体通过互联网等电子工具进行商品买卖、服务提供等国际商业活动。其核心在于利用网络平台实现国际贸易的数字化和电子化，从而打破地域限制，促进全球贸易的发展。从概念上看，跨境电商可以分为广义和狭义两种定义^[1]。狭义上，跨境电商主要指跨境零售电商，即消费者群体之间的在线交易过程；而广义上，则包括了更广泛的国际商业活动，如货物电子贸易、在线数据传递及电子资金划拨等。根据交易主体的不同，跨境电商又可分为B2B（企业对企业）、B2C（企业对消费者）和C2C（消费者对消费者）三种模式。在实际操作中，跨境电商涉及多个环节，包括市场调研与选品、物流管理、支付系统、营销推广以及通关流程等。

2.跨境物流

跨境物流是指以海关关境两侧为端点的实物和信息有效流动和存储的计划、实施和控制管理过程。其范围包括进出口商品的运输贸易、国际邮件的快递业务等不同国家之间的商品流通活动^[2]。跨境物流行业主要分为两种商业模式：传统的国际货运代理模式和为跨境电商服务的跨境电商物流模式。跨境电商物流模式可细分为头程运输和尾程运输。头程运输是商家通过海运、空运、陆运或者多式联运等方式将商品运送至境外仓库的过程；尾程运输则是商品到达境外后配送至最终消费者手中的过程。在数字经济下，依靠互联网、大数据、信息化与计算机等先进技术，物品从跨境电商企业流向跨境消费者的跨越不同国家或地区的物流活动被称为跨境电商物流^[3]。这种技术的应用大大提高了跨境物流的效率和准确性。

3.跨境电商与跨境物流协同

跨境电商是指分属不同关境的交易主体通过电子商务平台达成交易、进行支付结算，并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际商业活动。而跨境物流则是指把货物从一个国家通过海运、空运或陆运到另外一个国家或地区的过程，为跨国经营和对外贸易服务，使各国物流系统相互“接轨”。随着全球化的推进和互联网技术的发展，跨境电商迅速崛起^[4]。

四、数字经济背景下跨境电商与物流协同重要性分析

1.协同度评价模型构建

（1）定义描述

在数字经济背景下，构建跨境电商与物流协同的双向固定效应模型，有助于深入理解两者间的互动关系及其对整体效率的影响，设定跨境电商与物流协同的线性回归模型^[5]。因变量y表示跨境电商企业的整体运营效率，自变量x1表示物流效率，x2表示电商平台的技术水平，x3表示市场环境等因素。同时，考虑企业和时间的固定效应，模型设定如下：

yit=αi+λt+β1×x1it+β2×x2it+β3×x3it+ε

其中：

yit表示第i个企业在第t年的运营效率。

αi表示企业固定效应，捕捉企业特有的不变特征。

λt表示时间固定效应，捕捉时间特有的影响。

x1it表示第i个企业在第t年的物流效率。

x2it表示第i个企业在第t年的电商平台技术水平。

x3it表示第i个企业在第t年的市场环境。

ε表示误差项。

使用面板数据回归方法，对设定的模型进行估计。考虑到企业固定效应和时间固定效应，采用双向固定效应模型（Two-WayFixedEffectsModel）进行回归分析。其中需要最先将每个企业和时间段的因变量和自变量进行中心化处理，消除固定效应的影响。

tildeyit=yit-baryi-baryt+bary

tildex1it=x1it-barx1i-barx1t+barx1

tildex2it=x2it-barx2i-barx2t+barx2

tildex3it=x3it-barx3i-barx3t+barx3

其中，baryi和baryt分别表示企业在所有时间段和时间段内所有企业的均值，bary表示总均值。barxji和barxjt分别表示自变量j在所有时间段和时间段内所有企业的均值，barxj表示自变量j的总均值。

使用普通最小二乘法（OLS）或广义最小二乘法（GLS）对中心化后的数据进行回归估计，得到系数β1、β2和β3的估计值。

tildeyit=β1×tildex1it+β2×tildex2it+β3×tildex3it+tilde×εit

进一步分析跨境电商与物流的协同机制。假设物流效率和电商平台技术水平的交互项x1it×x2it也对运营效率有显著影响，可以将其加入模型中：

yit=αi+λt+β1x1it+β2x2it+β3x3it+γx1it×x2it+εit

同样地，进行中心化处理和回归估计：

tildeyit=β1x1it+β2x2it+β3x3it+γx1it×x2it+εit

（2）算法与计算公式

构建模型后，可以通过具体的算法和计算公式来量化这种协同效应，假设此次协同分析中有以下部分样本数据：

表1 跨境电商与物流协同重要性分析中的部分样本数据

假设我们有一个新的观测值：

x1=9（平台响应速度）

x2=4（物流配送时间）

x3=5（市场竞争程度）

将这些值代入估计模型中：估计数值=2+0.1×9-0.2×4+0.3×5+0.05×(9×4)

计算各部分：

0.1×9=0.9

-0.2×4=-0.8

0.3×5=1.5

0.05×(9×4)=0.05×36=1.8

将这些结果相加可以得出最终估算数值为2+0.9-0.8+1.5+1.8=5.4

因此，预测的订单完成时间为5.4小时。

2.指标体系构建

（1）指标初选

为了系统地分析跨境电商与物流的协同关系，我们需要构建一个全面的指标体系。以下是指标体系初选的过程。

跨境电商指标平台响应速度x1：衡量电商平台处理订单和客户咨询的速度。

产品多样性x2：反映平台上可售产品的种类和数量。

客户满意度x3：通过客户反馈和评价来评估平台的用户体验。

物流指标物流配送时间x4：从订单确认到商品送达客户手中的时间。

物流服务质量x5：包括物流服务的可靠性和准确性。

物流成本x6：物流配送过程中产生的费用。

协同效应指标订单完成时间y：从下单到订单完成所需的总时间。

用户满意度z：综合考虑平台和物流服务后的用户满意度。

（2）数据采集与标准化处理

数据采集阶段，我们首先从多个数据源获取数据，包括电商平台、物流服务商、海关系统等，涵盖订单量、发货速度、运输时间、客户反馈等关键指标^[6]。

获取原始数据后，需要数据清洗、格式统一和质量检测，确保所有数据在后续分析中能被准确使用。以订单量为例子，不同电商平台可能有不同的计量单位（如件数、重量）和统计周期（日、周、月），标准化处理需要将这些数据统一转换为相同的单位和周期。如果一个平台以“件”为单位统计每日订单量，而另一个平台以“公斤”为单位统计每周订单量，我们需要先确定一个统一的单位（比如“件”）和周期（比如“日”），然后根据历史数据计算出平均每公斤的订单件数，从而将所有数据转换为以“件”为单位的每日数据。某一周的订单数据缺失，我们可以利用前后几周的数据进行线性插值，估计出该周的可能订单量^[7]。

3.模型验证

（1）工具变量法

首先需要收集跨境电商企业的面板数据，数据的来源可以是企业年报、电商平台报告、物流服务提供商的数据等。在数据收集和处理完成后，需要对因变量和自变量进行中心化处理，以消除企业固定效应和时间固定效应的影响。中心化处理的步骤如下：

对于每个企业和时间段，计算中心化后的因变量和自变量：

tildeyit=yitbaryibaryt+bary

tildex1it=x1itbarx1ibarx1t+barx1

tildex2it=x2itbarx2ibarx2t+barx2

tildex3it=x3itbarx3ibarx3t+barx3

在使用工具变量法（IV）进行估计时，我们需要选择合适的工具变量，确保其与内生变量相关，但与误差项不相关。

x1it是内生变量，可以选择滞后一期的物流效率x1i(t1)作为工具变量。

x2it是内生变量，可以选择滞后一期的电商平台技术水平x2i(t1)作为工具变量。

x3it是内生变量，可以选择滞后一期的市场环境x3i(t1)作为工具变量。

使用工具变量法进行回归分析，估计模型参数：

两阶段最小二乘法（2SLS）：

第一阶段：

使用工具变量估计内生变量：

x1it=π0+π1z1i(t1)+π2z2i(t1)+π3z3i(t1)+ηit

x2it=ψ0+ψ1z1i(t1)+ψ2z2i(t1)+ψ3z3i(t1)+ζit

x3it=φ0+φ1z1i(t1)+φ2z2i(t1)+φ3z3i(t1)+ωit

其中，z1i(t1)、z2i(t1)、z3i(t1)是工具变量。

第二阶段：

使用第一阶段估计的拟合值x1it_hat、x2it_hat、x3it_hat替代内生变量，进行OLS回归：

tildeyit=β1x1it_hat+β2x2it_hat+β3x3it_hat+tildeεit

如果数据存在异方差或自相关问题，可以使用广义矩估计（GMM）进行估计。GMM通过选择适当的矩条件来估计模型参数，并使用工具变量来控制内生性问题。考虑到物流效率和电商平台技术水平的交互项可能对运营效率有显著影响，我们将交互项x1it×x2it加入模型中，使用工具变量法进行回归分析，估计模型参数。具体步骤同上，通过对模型进行工具变量回归分析，我们可以得到以下结果：

系数估计：

β1：物流效率对运营效率的影响。

β2：电商平台技术水平对运营效率的影响。

β3：市场环境对运营效率的影响。

γ：物流效率与电商平台技术水平的交互项对运营效率的影响。

显著性检验：

通过t检验或F检验来判断各系数的显著性。

如果系数显著，说明相应的自变量对因变量有显著影响。

如果γ显著且为正，说明物流效率和电商平台技术水平的提升能够显著提高运营效率。反之，如果γ为负，说明两者的提升可能会相互制约。

物流效率的影响：

如果β1显著且为正，说明提高物流效率可以显著提升运营效率。

如果β1不显著，说明物流效率对运营效率的影响较小。

电商平台技术水平的影响：

如果β2显著且为正，说明提升电商平台技术水平可以显著提升运营效率。

如果β2不显著，说明电商平台技术水平对运营效率的影响较小。

市场环境的影响：

如果β3显著且为正，说明良好的市场环境可以显著提升运营效率。

如果β3不显著，说明市场环境对运营效率的影响较小。

（2）替换变量法

x1（物流效率）是内生变量，我们可以选择一个与其相关但外生的工具变量z1（例如，某个与物流直接相关但不受其他因素影响的天气指数）。模型变为：

yit=αi+lambdat+β1x1it+β2x2it+β3x3it+γ1it×x2it+εit

使用工具变量z1对x1进行回归，得到拟合值x1，然后用x1替代原始的x1进行回归。除了使用“订单完成时间”作为因变量，还可以使用“用户满意度”作为因变量，重新估计模型。将“物流效率”替换为“物流成本”，或者将“电商平台技术水平”替换为“产品多样性”，重新估计模型。使用BreuschPagan检验或White检验来检查模型是否存在异方差性。如果存在异方差性，可以使用加权最小二乘法（WLS）或广义最小二乘法（GLS）进行估计^[8]。使用DurbinWatson检验或BreuschGodfrey检验来检查模型是否存在自相关性。如果存在自相关性，可以使用HAC（HeteroskedasticityandAutocorrelationConsistent）标准误差进行估计。

在某些情况下，因变量和自变量之间的关系可能是非线性的。我们可以考虑引入非线性项来捕捉这种关系。考虑物流效率和电商平台技术水平的平方项：

yit=αi+lambdat+β1x1it+β2x2it+β3x3it+γ1it×x2it+δ1x1it²+δ2x2it²+εit

除了x1和x2的交互项，还可以考虑其他变量的交互项，例如市场环境与物流效率的交互项：

yit=αi+lambdat+β1x1it+β2x2it+β3x3it+γ1it×x2it+x1it×x3it+εit

如果企业的运营效率受到其历史状态的影响，可以考虑引入滞后因变量来捕捉这种动态效应，其中动态面板模型：

yit=αi+lambdat+β1yit1+β2x1it+β3x2it+β4x3it+γ1it×x2it+εit

其中，yit1表示第i个企业在第t1年的运营效率。

4.结果分析

引入了两个中介变量：订单完成时间（m1）和用户满意度（m2）。订单完成时间是物流效率和电商平台技术水平共同作用的结果，而用户满意度则反映了平台和物流服务的综合体验。构建一个中介效应模型，其中因变量（y）是整体运营效率，自变量（x1、x2、x3）分别表示物流效率、电商平台技术水平和市场环境，中介变量（m1、m2）分别表示订单完成时间和用户满意度。

m1it=α1+β1x1it+β2x2it+β3x3it+ε1it

m2it=α2+β4x1it+β5x2it+β6x3it+ε2it

yit=i+lambdat+gamma1m1it+gamma2m2it+gamma3x1it+gamma4x2it+gamma5x3it+εit

假设我们有两家跨境电商企业，企业A和企业B，它们的物流效率、电商平台技术水平和市场环境分别为：

企业A：

物流效率（x1）：0.75

电商平台技术水平（x2）：0.80

市场环境（x3）：0.65

企业B：

物流效率（x1）：0.60

电商平台技术水平（x2）：0.70

市场环境（x3）：0.70

通过回归分析，我们得到了以下系数估计值：

订单完成时间（m1）：

β1=0.30，β2=0.25，β3=0.20

用户满意度（m2）：

β4=0.20，β5=0.30，β6=0.15

整体运营效率（y）：

γ1=0.40，γ2=0.35，γ3=0.10，γ4=0.15，γ5=0.10

首先计算企业A和企业B的订单完成时间和用户满意度：

企业A：

m1A=α1+0.75cdot0.30+0.80cdot0.25+0.65cdot0.20+ε1A

m1A=α1+0.225+0.20+0.13+ε1A

m1A=α1+0.555+ε1A

m2A=α2+0.75cdot0.20+0.80cdot0.30+0.65cdot0.15+ε2A

m2A=α2+0.15+0.24+0.0975+ε2A

m2A=α2+0.4875+ε2A

企业B：

m1B=α1+0.60cdot0.30+0.70cdot0.25+0.70cdot0.20+ε1B

m1B=α1+0.18+0.175+0.14+ε1B

m1B=α1+0.495+ε1B

m2B=α2+0.60cdot0.20+0.70cdot0.30+0.70cdot0.15+ε2B

m2B=α2+0.12+0.21+0.105+ε2B

m2B=α2+0.435+ε2B

接下来，利用中介变量计算整体运营效率：

企业A：

yA=i+lambdat+0.40cdot0.555+0.35cdot0.4875+0.10cdot0.75+0.15cdot0.80+0.10cdot0.65+εA

yA=αi+lambdat+0.222+0.170625+0.075+0.12+0.065+εA

yA=αi+lambdat+0.652625+εA

企业B：

yB=i+lambdat+0.40cdot0.495+0.35cdot0.435+0.10cdot0.60+0.15cdot0.70+0.10cdot0.70+εB

yB=αi+lambdat+0.198+0.15225+0.06+0.105+0.07+εB

yB=αi+lambdat+0.58525+εB

通过上述计算，我们可以看到，尽管企业B在物流效率和电商平台技术水平上略低于企业A，但由于其较好的市场环境和较高的用户满意度，其整体运营效率仍然接近企业A。这表明，物流与电商平台的协同作用不仅通过直接效应提升运营效率，还通过订单完成时间和用户满意度这两个中介变量发挥间接效应。企业A的订单完成时间和用户满意度较高，从而间接提升了整体运营效率。而企业B虽然物流效率和电商平台技术水平较低，但其较高的用户满意度抵消了部分负面影响，使得整体运营效率依然较高。

5.发展建议

首先，加强技术集成是至关重要的，通过应用人工智能、大数据分析和物联网等先进技术，可以实现物流网络的实时监控和优化，从而提高供应链的透明度和效率。其次，政策支持也扮演着重要角色，政府可以通过提供税收优惠、简化通关流程和建立专门的研究与开发基金，来鼓励企业创新和提升服务质量。此外，人才培养不应被忽视，建立专业化的教育培训项目，培养既懂电商又懂物流的复合型人才，能够有效推动行业的快速发展。同时，国际合作也是提升跨境电商与物流协同能力的重要途径，通过参与国际物流标准制定和共享最佳实践，可以增强全球物流网络的连通性和协调性。最后，企业应注重用户体验，通过精准的市场分析和个性化的服务策略，提升消费者满意度，从而在市场竞争中占据有利位置。

五、结语

未来，随着数字经济的不断演进和技术的持续创新，跨境电商与物流的协同发展将面临新的机遇和挑战。我们期待政策制定者、企业和学术界能够继续关注和支持这一领域的发展，共同探索和实践新的协同模式和方法，为数字经济背景下的全球贸易和物流行业注入新的活力和动力。

参考文献：

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