基于CAS的跨境电商与制造业集群协同演化的机制研究

2019-12-18 03:18仇丽萍杨丽华
科技与管理 2019年6期
关键词:集群跨境协同

仇丽萍 杨丽华

摘 要:“互联网+外贸”模式下跨境电商服务业已形成集群式发展态势。与此同时,互联网应用正快速由消费领域向工业领域渗透,势必引领制造业集群的转型升级。因此,有必要对跨境电商与制造业集群之间的协同演化机制进行研究。本文基于复杂适应系统(CAS)理论,通过界定跨境电商与制造业集群的CAS属性,提出两者协同演化的理论机制,运用计算实验实证分析了跨境电商与制造业集群协同演化过程并进行仿真预测。仿真结果显示:制造业集群先于跨境电商获得协同收益并最终趋于2.6%左右的年增长率;跨境电商在仿真节点第3年开始获得协同收益并持续增长,即两者在协同演化中实现各自与共同发展。仿真预测显示:以征税税率降低为单一变量不构成促进协同演化的影响因素,制造业集群发展达趋于稳态,可能面临在增长难题。可以通过制定如优化跨境电商政策、鼓励企业加强自身平台信息化建设实现两者之间更进一步的协同演化。

关 键 词:跨境电商;制造业集群;CAS;协同演化;计算实验

DOI:10.16315/j.stm.2019.06.004

中图分类号: F 724.6;TP 391.9

文獻标志码: A

Research on the mechanism of co-evolution between cross-border E-commerce and industrial cluster based on CAS theory

QIU Li-ping, YANG Li-hua

(Business School, Ningbo University,Ningbo 315211, China)

Abstract:The cross-border E-commerce has formed a cluster-like development trend under the pattern of “Internet+foreign trade”, which leads the rapidly used from the sphere of consumption to industry of the Internet and will be expected to lead the transformation and upgrading of manufacturing cluster. Based on the theory of Complex Adaptive System (CAS), the CAS attributes are defined before a computer simulation model is developed to explore the co-evolution mechanisms of interaction between cross-border E-commerce and manufacturing clusters. Simulation results show that manufacturing cluster preceded cross-border E-commerce to gain the synergy income and its annual rate of growth approach a constant value about 2.6% eventually; Cross-border E-commerce begin to obtain its synergy income and sustainable growth after the simulation year of 3, which means they achieve their respective and common development in the process of synergistic evolution. The simulation prediction shows that a lower tax as a single variable does not constitute a decisive factor to promote the co-evolution, the growth rate of gross output of manufacturing cluster development tends to zero. However, manufacturing cluster may faced with the problem of development while an industrial policy appropriate to cross-border E-commerce is necessary to be formulated.

Keywords:cross-border E-commerce; manufacturing cluster; CAS theory; co-evolution; computational experiments

2015年3月,李克强总理在《政府工作报告》中首次提出“中国制造2025”和“互联网+”行动计划,旨在利用国内互联网优势加速我国相对落后的制造业各项能力的升级,以信息流带动物质流,驱动我国制造业从产业链中低端走向中高端,提升我国在全球供应链中的地位,构建全球贸易新格局[1]。

制造业集群式发展是我国开放型经济的典型特征,时至今日,制造业集群不仅面临自身的技术及地域锁定,而且面临复杂的国内外环境,如工业互联网、民粹主义和欧美再工业化战略等。《关于加快培育外贸竞争新优势的若干意见》指出“大力推动跨境电子商务发展,打开制造业集群升级的新思路”,将跨境电商作为制造业集群升级的途径之一。

因“互联网+外贸”而蓬勃发展的跨境电商已经逐步形成一条以数据驱动的、涵盖营销、支付、物流和金融服务的完整服务产业链,2016年的《电子商务“十三五”发展规划》将跨境电商界定为服务业集群。跨境电商与制造业集群的协同发展将有利于制造业集群企业由贴牌代工的产品制造商向高附加值的研发设计、营销及服务等服务型制造商模式转变,进而促进跨境电商企业提升自身核心竞争力;跨境电商作为服务实现者,在两者协同过程中不断进行价值创造与价值实现,塑造健康可持续的跨境电商发展生态圈,为制造业集群转型升级提供可行途径。

综上所述,跨境电商与制造业集群的协同发展是制造业转型升级的现实需要,其中跨境电商是外向型制造业集群转型升级的重要支撑,制造业集群实现工业互联网必然为跨境电商提供更为强大的动能,两者不仅要成就自身发展,更要实现“1+1>2”的共同发展。因此,本文尝试利用复杂适应系统(CAS)理论,提出跨境电商与制造业集群协同演化机制,自下而上通过基于主体建模与仿真(ABMS)技术,建立两者协同演化的计算机仿真模型,进而验证协同演化机制的可行性与正确性,并对演化趋势提出预测。

1 文献綜述

本部分将从产业集群结合跨境电商的角度和协同演化视角下制造业集群转型升级的角度对相关文献展开回顾。

1.1 产业集群结合跨境电商的相关研究

现已有部分学者将跨境电商与产业集群同时作为研究的主体,研究角度主要包括:

1)联动发展、融合发展角度。胡碧琴等[2]分析了港口物流产业集群与跨境电商联动发展的机理,量化评价了国内城市的港口物流产业集群与跨境电商联动水平;严厚雁[3]分析指出外向型产业集群与跨境电子商务融合发展存在渗透型、交叉型和重组型3种模式。

2)产业集群发展跨境电商的角度。郭海玲[4]基于PEST模型,从政治、经济、社会、技术4个方面分析了河北省产业集群发展跨境电商的发展环境并提出相关对策建议;徐锦波[5]基于钻石模型构建了政府促进产业集群跨境电商发展的机理和路径,并对义乌市发展产业集群跨境电商做出研究分析。

1.2 协同演化视角下制造业集群转型升级的相关研究

协同演化是演化经济学的一个理论前沿,郑春勇[6]归纳了协同演化的本质是2个或2个以上的主体持续地互动与演变,且演化路径互相纠结的现象。

目前,从协同演化角度研究制造业集群转型升级的文献并不多见,多以“制度-组织”“产业-产业”间的研究为主。彭本红[7]认为现代物流业与先进制造业只有协同时,系统才是整体稳定的,对整个社会经济的贡献也达到极大;郭庆军等[8]认为制造业与物流业的协同演化关系源于制造业的生产服务外包,两者的协同运作、互利共生才能在市场上获取更大的竞争力;张宏娟等[9]运用演化博弈理论分析制造业集群内企业竞合博弈关系,构建了制造业集群低碳转型升级的演化博弈模型;李胜等[10]认为高技术服务业与制造业互动发展对于产业结构的优化升级和产业竞争力的提升具有重要影响;焦智博[11]以黑龙江1985—2017年专利合作数据为基础,对装备制造业协同创新网络演化及特征进行分析。

综上所述,现有对产业集群结合跨境电商、协同演化方法与理论的研究较为丰富,但仍存有以下不足之处:一、跨境电商作为研究主体之一,既涉及国际贸易的新兴古典贸易理论,又涉及管理学的交易成本理论、市场营销理论等,属于跨学科范畴,理论研究滞后于实践发展;二、已有协同演化研究多应用于产业集群或供应链视角,尚未有研究涉及跨境电商;三、有关跨境电商与制造业集群协同演化的相关研究尚属空白。

本文将CAS理论作为协同演化的分析工具,以国际贸易理论、全球价值链等理论为基础,运用基于主体建模与仿真(ABMS)技术,从制造业集群内的制造商主体及其行为选择为基本出发点,分析跨境电商与集群内主体的协同演化机制,构建跨境电商与制造业集群的协同演化模型,尝试通过协同模型仿真研究验证两者协同演化的机制。

2 跨境电商与制造业集群协同演化机制

2.1 理论依据与理论基础

CAS理论由John Holland[12]提出,其基本思想是适应产生复杂性。于斌斌[13]指出复杂性适应系统理论强大的模拟能力为演化经济学寻找理论工具提供了希望。本节将基于CAS理论探索跨境电商与制造业集群协同演化的理论机制,为论证研究主体对CAS理论的适用性,首先根据CAS四大特性聚集(aggregation)、非线性(non-linearity)、流(flows)和多样性(diversity)对两者进行属性界定,如表1所示。

2.2 跨境电商与制造业集群协同演化的机制提出

2.1节根据CAS理论四大特性证明了跨境电商与制造业集群协同具有CAS属性,可以进一步提出两者协同演化机制。

CAS理论包含三大交互机制(标识(tag)、内部模型(internal models)和积木(building blocks))。其中标识交互机制是内部模型与积木交互机制的实现基础,没有标识的存在而建立的内部模型与积木由于交互感应基础的缺失而没有意义。因此,本节将从标识交互机制角度,从理论上分析跨境电商与制造业集群协同演化的机制。

跨境电商与制造业集群的协同演化从某种意义上来说,是制造业与服务业协同演化在外向型经济集群式发展中的具体实现,协同演化的实质是将把两者打造成跨区域、跨产业的“命运共同体”。

机制1(商品交互机制):制造业集群为跨境电商提供成熟的产业链,跨境电商实现制造业虚拟商品流整合。王缉慈等[14]指出,我国大量的沿海外向型产业集群都属于外向型集群城镇,邻近的集群各自生产的产品之间可以配套,即制造业集群和生产者服务业集群之间的相互支持。这种相互渗透的优势条件促使以互联网信息服务为主的跨境电商服务类企业更容易融入传统制造业集群内。

依托产业集群内成熟的产业链,跨境电商将对原有传统贸易产业链内商品流动进行信息化整合,在原有实体交易上形成虚拟商品流。提供交易信息搜索、展示、匹配等职能的跨境电商信息平台整合原产业链中国内外代理商的功能;提供营销、物流、金融等职能的跨境电商交易服务平台整合产业集群内物流企业、金融公司等。跨境电商发展至今,亦有提供“一条龙”服务的跨境电商综合服务平台问世。跨境电商商品流最大的特点在于虚拟商品流替代传统出口国内外代理商之间的实体商品流,如图1所示。

机制2(资金交互机制):跨境电商带来利润空间的重新分配,实现制造业集群产业价值链重整。跨境电商将传统外贸供应链扁平化,优化了传统外贸出口流程的繁杂环节,降低成本费用支出,不断压缩中间成本并部分转换为生产商利润,部分使消费者获得了更优惠的价格,使国际贸易的交易成本在产品价格中所占的比重大幅度降低,进而重新定义了制造业主体的利益与服务商的利益分配。

产业价值链上,从跨境电商与制造业集群协同发展角度看,在跨境电商的驱动下,产品的个性化、柔性化生产体系将得到建立,制造业微笑曲线的生产制造环节的附加值将因为制造业服务化而被拉升。从价值链角度来看,跨境电商整合国内国外代理商与零售商的同时将传统供应链延伸至客户端,建立了制造商与客户群体之间的关系网络,使价值链形成一个完善的闭环,将环节上的每个点打造成全新的“命运共同体”,如图2所示。

机制3(信息交互机制):跨境电商打破市场感应“时滞”,加速制造业集群信息及时“交互”。王缉慈指出我国沿海地区承接跨国公司外包订单而形成的产业集群是作为全球生产基地而存在的,具有显著的资源利用型特征,即传统制造业集群生产型企业以劳动密集型产业为主,产品以消费品、纺织品、小家电等技术门槛不高的初级制造业产品为主,产品的附加价值低,OEM模式使企业品牌价值都不高甚至无品牌可言,更多依赖于劳动力红利和生产资料优势,用低价与薄利多销的方式参与国际竞争。这种OEM模式进行的贴牌加工可以理解为是“被动式”的生产活动,国内制造商的生产活动与海外消费者的消费需要被海外委托商阻断,生产活动往往滞后于市场的需求,产生“时滞”。

跨境电商不仅在交易环节的商品流动上對“互联网+制造业”进行渗透和融合,还在营销、研发、设计等服务环节进行“互联网+服务业”的融合。信息化条件下将及时给予跨境电商企业庞大的用户反馈数据,实时感应客户的需求,产品个性化、定制批量化等成为制造业新热点,不断加速价值创造与增值,如图3所示。

机制4:制造业集群“产学研”助力跨境电商再发展,借力“互联网+”重塑对外贸易新格局。

传统OEM大单模式使得大多数的传统外贸制造业企业缺乏核心技术和品牌意识,极少部分拥有知识产权的企业对自身知识产权和技术的保护倾向严重,导致产业集群内技术锁定约束产业集群的可持续发展。跨境电商带来强大的信息共享将冲击传统制造业信息封锁的弊端,利用自身强大的信息资源影响产业集群创新能力。在研发设计环节,跨境电商信息服务型企业可以向产业集群内各类专业化培训机构、大学和研究院等研发机构传递海外需求、偏好等信息,带动集群“产学研”协同发展,从技术上实现产品的快速迭代更新,在提升自身国际市场竞争力的同时引导我国制造业向中高端提升,重塑我国对外贸易,甚至是对外开放的格局,如图4所示。

3 基于ABMS技术的跨境电商与制造业集群协同演化模型的构建

为了进一步验证第2章提出的跨境电商与制造业集群协同演化机制,本节将利用ABMS技术构建以政府行为主导的跨境电商与制造业集群协同演化的计算机仿真模型。分别就协同演化模型主体与环境建模和两者协同演化机制的计算机实现展开。

3.1 方法选择

由于我国制造业集群与跨境电商协同演化过程仍处于探索阶段,无论是演化环境、协同主体均缺少具体研究数据,存在极大的不确定性,原本的实证研究方法也不再适用于本研究。基于CAS理论的工具——多智能体建模正受到越来越多演化经济学家的关注,梁娟[15]、王仙雅等[16]、任军号等[17]、解学梅等[18]、Qin[19]、Moeed等[20]多位学者基于CAS理论,以经济仿真建模为研究方法对产业集群进行了相关研究。经济仿真建模是一种以现实世界的经济运行环境、经济活动参与人为主体,通过计算机将所研究的经济系统进行模型抽象,建立尽可能符合经济发展的计算机模型,同时通过人为的参数控制对经济系统运行进行预测的研究。

因此,本文采用CAS理论的研究工具-基于主体的建模与仿真(ABMS)技术,“自下而上”建立了协同演化主体,服务商Sever主体(又可分为集群内传统服务商主体和跨境电商服务商主体)、制造商Supplier主体和代表市场环境的海外客户群Customer主体,并对第2章提出的协同演化机制进行计算机语言化处理,在Repast Simphony 1.0仿真平台上搭建了基于Java语言编写的跨境电商与制造业集群协同演化的仿真模型。

3.2 主体行为策略

协同演化模型主体建模基于CAS的内部模型机制,包括主体属性与行为策略建立。内部模型是各个主体基于内外部环境的输入信息,根据自身模型规则作出相应的决策输出,不同的主体拥有不同的内部模型,相同的主体也会在演化过程中不断学习改变自身规则使内部模型产生差异,这是复杂适应系统的特征之一。

1)制造业集群内制造商主体行为策略。魏后凯[21]指出集群维持市场竞争力的途径之一是降低成本,在制造业集群与跨境电商的协同演化模型中,将重点考察成熟的产业集群面临转型升级的时间节点,因为成熟的制造业集群内企业都按照古诺模型的均衡解给定自身的产量与出厂的市场价格。敬采云等[22]提供了一种基于产业集群成本递减的古诺均衡模型的计算方法。

由于模型中的制造商规模不一,在求解古诺均衡解之前需要对制造商数量进行数学处理。模型中原本假定了3类规模,假设为大型规模为S1,数量为n1,中型规模为S2,数量为n2,小型规模为S3,数量为n3。对制造商数量进行按最小规模统一处理,处理后的制造商数量n的求解式为

假设该模型面向完全競争市场,n个制造商生产无差异的同质商品,所有制造商面临的反需求函数为线性函数为

集群内制造商的边际成本随着集群内制造商数量的增加而减少,本模型中假定单个制造商的边际成本与集群内制造商的数量的函数关系为

假定单个制造商的成本为

那么,单个制造商的利润为

利润最大化条件为

因此每个最小规模厂商的产量都为

产品价格为

最终对计算推导结果进行总结,如表2所示。

2)基于全球价值链视角的服务商主体行为策略。传统外贸模式行为策略分析。对于传统外贸业务来说,完成一项海外交易涉及国内制造商,国内采购商(出口方),国内出口代理商,(包含物流运输、银行融资、报送报检等),国外进口代理商(进口方),国外零售商和国外消费者等六大环节。对六大环节进行统一抽象,相当于将传统外贸流程缩减为“制造商-服务商-海外客户”的流程,如图5所示。

协同演化模型的传统外贸模式情况下,对制造商而言货物交至传统服务商主体时认为制造商完成交货任务,获得以工厂出厂价为市场价格的利润,此时一切运输风险转交传统外贸服务商主体承担;传统外贸服务商是对传统外贸出口流程的一种简单抽象,可以看做采购、分销、零售、物流等流程的统一概括。传统服务商行为起点在于工厂交货时,传统服务商主体垫付款项,对应一般贸易模式下的金融机构担保流程,并执行货物交付任务。服务商首先执行代理商职能对出口价格进行计算,由自身流程环节决定的自身利润收益,产品增值税、运输费用、保险费用、关税、出口退税等共同决定海外市场的价格;其次执行物流企业运输代理职能,根据模型市场环境中政策因素决定的通关时间进行通关流程,通关结束后开始运输流程;最后执行国外进口代理商职能,结算货款并进行利润分配。

跨境电商模式行为策略分析。跨境电商模式下运作流程的“制造商-服务商-海外客户”的模式更为复杂,如图6所示。

对制造商而言,有别于传统模式下交货即获利模式,跨境电商模式下制造商在货物交至客户主体后才能从跨境电商交易服务平台获利。制造商行为上仅提供出厂价格和货物,最终获利来自交易完成后的利润分配。跨境电商服务商主体行为始于需求匹配,首先执行跨境服务平台职能,对厂商与海外需求进行匹配,并计算出口价格;其次执行跨境支付功能,海外客户预付款至支付企业;再执行跨境物流运输职能,实现商品由工厂向海外的流通转移;最后货交海外主体时支付企业结算回款给跨境服务平台进行多方利润分配,完成跨境电商模式的交易。

3)环境作用策略。在跨境电商与产业集群协同演化的过程中,政府发挥市场不可替代也无法实现的引导和扶持作用。跨境电商发展初期,我国现行管理体制、政策、法规及现有商业环境等条件还远远无法满足发展需求,效率问题、基础设施建设和市场监管三大问题突出。

从2012年3月商务部颁布《关于利用电子商务平台开展对外贸易的若干意见》到2018年7月国务院颁布《国务院关于同意在北京等22个城市设立跨境电子商务综合试验区的批复》,国务院、商务部、海关总署等各部门相继颁布相应政策支持跨境电商的发展。国务院颁布的政策文件具有统领性和引导性;海关总署则负责对跨境电商流程层面的方案制定,特别体现在通关便利化方面;商务部、发改委等根据国务院的指导意见就自身职能分别制定相应的政策和法规。

为方便协同演化模型政策因素设定,本文将政策内容分为:海关监管行为主要为监管跨境行为,跨境电商发展初期,海关对跨境电商监管制度不健全,较传统贸易模式监管力度弱,随着相关政策的出台完善,海关监管力度随之加强。海关监管行为的强度将直接影响电商企业出口行为的选择;基础设施建设是政府主导的促进跨境电商发展的相关举措,基础设施建设的程度将直接影响跨境电商的收益和集群内企业的收益;效率建设是跨境电商模式下加速交易速率的举措,该项建设同时作用于传统贸易的发展。

3.3协同演化机制的计算机实现

本节将对第2章中的跨境电商与制造业集群协同演化的机制和演化策略进行计算机实现,其中政府的行为将不断影响模型演化的进程,具体如表3所示。

4 协同演化动态仿真与结果分析

4.1 实验初始化设定

为了完成计算机仿真实验,首先需要对建立的协同演化模型进行初始化参数设置,实验起点对应2012年我国设立跨境电子商务试点城市,相关初始参数配置,如表4所示。

4.2 仿真结果分析与预测

4.2.1 协同演化模型仿真分析

为方便观察,仿真模型的时间点换算方式为

1Month=30Tick;

1Year=10Month。

协同演化模型部分参数(政策、规模等)量化的真实时间起点为2012年,时间终点为2017年,对应计算机仿真模型时间为0到1 800Tick,模型仿真分别就制造业集群指标与跨境电商指标进行具体分析。

1)制造业集群指标。单一制造业集群指标主要有集群范围内企业数量、总产值评判标准借鉴:浙江省第一次经济普查系列课题之二十六--浙江制造业产业集聚的实证研究http://tjj.zj.gov.cn/ztzl/lcpc/jjpc/dyc_1983/ktxb_1985/201408/t20140827_143799.html等。当前模型下制造业集群内企业数量的年度增长率变化图和年度集群总产值增长率变化图,如图7所示。

2)跨境电商指标。当前衡量跨境电商发展程度的指标多以跨境交易额为主,本次模拟仿真实验同时考察年度跨境电商交易额占总出口额的比重,考察跨境电商结合产业集群中的发展情况。出当前模型下跨境电商的年度交易额变化率图和年度跨境电商交易额占比变化图,如图8所示。

3)协同演化分析。根据基于CAS理论总结归纳的四大交互机制,本次计算仿真模拟了以政府行为变化为环境变量的跨境电商与制造业集群协同演化的进程。

从仿真演化趋势上看,制造业集群内企业数量的年度增长率和年度集群总产值增长率均在0以上,表明跨境电商与制造业集群协同演化过程中跨境电商对集群产生积极地正向促进作用;跨境电商指标则表现出逐渐向好发展的趋势,其发展更多受政府行为的密切影响,以下将对每个时间节点的环境、制造业集群、跨境电商情况作出具体分析,如图9所示。

Year=1时,跨境电商加入协同演化模型,当前环境条件为无政府行为的宽松条件。需要说明的是由于模型为对比数据,无论是以跨境电商模式出口或者以传统贸易出口,Year=0时统计数据均为0,此时考虑到计算变化率式为

变化率=(当期数值-上一期数值)/上一期数值。

Year=0时除去拥有初始参数的集群内企业数量,其余指标均以Year=2时开始统计。所以在此僅考虑图7左图的信息。由图7左图可知,集群内快速涌现出大量制造商主体,在集群内产生集聚,这些主体可能参与跨境电商活动,也可能继续从事传统贸易活动,大量涌入的新主体必然使得该集群当期总产值增加。

Year=2时,环境条件发生改变,对应2013年8月国务院发布《关于实施支持跨境电子商务零售出口有关政策意见的通知》,政府开始对跨境电商开展监管工作。仿真模型中,制造业集群内制造商主体的增长率出现了较大幅度的下跌,仍保持在75%左右的增幅上,对应当期集群总产值,亦有50%的较大增幅;跨境电商方面,跨境电商交易额却相较上一期出现了5%的下跌,分析可能的原因与发展趋势。

2013年是我国跨境电商发展元年,相关配套措施、法律法规仍处于探索阶段。仿真模型中,Year=2时我们设定监管量化值增加,最直接体现为服务商主体为避免通关检查时,增加不必要的损失与时间的浪费,选择与传统贸易同样的路径进行报关、检验检疫等一系列通关工作,虽然规范了企业出口行为,第11~20个Month的企业逃税率就前10个Month出现了明显的下降,但是流程上与传统贸易基本无差,导致部分企业可能会在未来放弃跨境电商模式出口,转而面向更为成熟、安全的传统外贸模式。

Year=3时,环境条件继续演变,2014年国务院就加强基础设施建设出台《关于支持外贸稳定增长的若干意见》,海关总署就加强监管,相继出台《关于跨境贸易电子商务进出境货物、物品有关监管事宜公告》、《海关总署关于增列海关监管方式代码的公告》等政策文件,相继对应到模型中基础设施建设与监管力度参数。首先考察产业集群指标,本文尚未考察产业政策,受跨境电商相关政策调整的影响,制造业集群在协同演化模型中企业数量与集群总产值仍保持正向增长状态,增长率相较上一时间节点出现下滑,分别下降至25%和18%左右。跨境电商出口交易出现较大下滑,达到了-35%的增长率,跨境电商交易占比仅占21.2%左右,分析可能的原因在于:

1)结合上一期的分析,Year=2时部分选择跨境电商出口的企业,尤其是大型制造商企业对应的出口服务商在选择出口时会谨慎选择是否报关,这类企业在上一期发现跨境电商模式收益与传统模式收益基本无差时,大概率会在下一期选择继续传统模式出口,导致下一期跨境电商出口占比的下跌。

2)政策上监管力度与基础设施建设的不协调。一方面政府为促进跨境电商产业的健康持续发展,必须对其进行规范整治,例如增列海关监管方式代码“1210”等;另一方面,政府为扶持跨境电商产业,开始鼓励企业在海外设立批发展示中心、商品市场、专卖店、“海外仓”等各类国际营销网络,相较于监管方面的持续发力,基础设施建设尚处于鼓励、引导阶段,对于本身已经拥有完整产业链的外向型产业集群内的制造商主体来说,可能对发展跨境电商产生了消极影响。

Year=4时,协同演化模型的协同主体的指标开始同时出现正向增长。制造业集群指标中,企业数量仍有20%左右的增长率,集群总产出亦有10%左右的增长;跨境电商指标中,跨境电商交易额首次出现正向增长32%左右,占比重新提升至24.5%左右。协同演化中效益“1+1>2”初步体现,分析可能的原因与发展趋势:

2015年国务院出台大量政策文件支持鼓励跨境电商的发展,例如3月在杭州设立首个跨境电子商务综合试验区,出台《关于促进跨境电子商务健康快速发展的指导意见》等一系列文件,从国家层面支持鼓励跨境电商发展,海关总署方面转向加强对保税进口监管,对出口层面开展效率建设,出台《海关总署关于调整跨境贸易电子商务监管海关作业时间和通关时限要求有关事宜的通知》,模型将这些措施以指标形式量化并反映到仿真中,一是从资金流角度促使跨境电商模式收益迅速高于传统收益,促进跨境电商出口交易额的快速上升,二是促使企业出口选择倾向上向跨境电商模式进行调整,使下一期跨境电商交易额占比进一步得到提升。

Year=5时,协同演化模型中制造业集群内企业数量增长率趋于0,集群在协同演化过程中达到稳态。为了进一步显示出集群的稳态式发展,我们选择以月度指标给出相关佐证,如图10所示,在20~30 Month内,制造业集群总产值波动平缓,年增长率在2.6%左右。

与此同时,跨境电商继续享受政府的政策红利,上一期带来的政策红利促使跨境电商出口占比出现了提升,从24.5%提升至27%,同时当期跨境电商交易额增长率为16%左右,较上一期有所下滑,分析可能的原因在于量化了2016年海关总署出台的《关于跨境电子商务零售进出口商品有关监管事宜的公告》,重新加强了监管力度所导致。

4.2.2 协同演化模型预测-征税税率降低对协同演化模型的影响

2018年5月1日以后,国家税务总局将增值税税率由17%下调为16%。协同演化模型将从1801 Tick开始,将模型中原设置的Tax=0.17改为Tax=0.16,更改后的可变更参数,如图11所示。考虑到下一周期除税率政策外其他政策的不确定性,对协同演化模型仅运行模型至下一Year,对应2018年底,即2 100 Tick为止。

征税税率降低后的一个Year内协同演化模型的参数输出结果,如图12、13所示。

征税税率降低的协同演化仿真结果显示,本模型中征税率的降低在当期(Year=6)对协同演化主体的积极影响并不明显,征税率的降低对产业集群指标的影响不明显,集群发展依旧趋于稳态发展,对跨境电商主体的影响在当期仅体现为进一步提升跨进电商交易额的占比上,理由是征税率的降低无论对传统外贸出口或者是跨境电商出口均相当程度的影响,不构成单方面促进跨境电商发展的因素。

5 结论与对策建议

本文通过计算实验对跨境电商、制造业集群以及演化环境进行ABMS技术建模,对现实研究主体及其行为进行计算机抽象处理,分别建立了制造业集群中的制造商主体和两类服务商主体,并建立了基于两者协同演化机制的计算机仿真模型。通过Repast Simphony 1.0平台对协同演化模型进行多次动态连续的仿真,通过重复的自上而下的计算实验涌现出宏观的演化结果,仿真结果给出的动态过程中体现出复杂适应系统的非线性、多样性等特征,积木机制得以涌现。

1)仿真结果与分析表明跨境电商与制造业集群协同演化机制是可行的。制造业集群先于跨境电商获得协同效益,亦先于跨境电商趋于稳态发展。仿真参数显示,以仿真年份Year=3为分界点,Year=3之前制造业集群首先获得协同演化带来的效益提升,认为跨境电商的引入是制造业集群转型升级的可行手段之一;Year=3之后,跨境电商与制造业集群同时出现正向效应,协同演化“1+1>2”的协同效益得以体现。需要注意的是Year=6之后制造业集群可能将重新面临集群可持续发展的问题,理由是模型中的政策考量没有计算产业政策,考虑到今后一段时间内跨境电商发展过程中仍享受政府政策红利,外向型产业政策也应做出相关调整或重新制定与跨境电商相关联的产业政策,促使制造业集群与跨境电商协同演化过程中的可持续健康发展。

2)仿真预测与分析表明调整制造业增值税征税率在模型的短期仿真内对两者协同演化的积极影响并不明显。集群发展依旧趋于稳态发展,跨境电商年度交易额出现较大幅度下跌,协同指标是唯一正向指标。降低制造业增值税征税率的首要目的在于降低企业的生产成本,出现当前仿真结果可能的原因是本文选取的研究对象数码3C配件手机壳,该产业本身制造成本偏低,对该产业的影响不如高技术产业明显,或者是调整制造业增值税征税率在长期模拟仿真中会有更加明显的影响。此外,仿真预测尚未完全统计当年政策变动,无法对相关指标进行量化,亦是仿真预测实验结果不明显的原因之一,因此,结合仿真分析中政策指标的重要性,认为政府部门应继续探索完善制造业集群与跨境电商协同的相关政策,加大力度扶持集群海内外配套服务体系的构建,例如支持协调跨境电商构建智慧物流、智慧海关等一体化数字信息平台,完善监管体系维持跨境电商市场秩序等,加快构建跨境电商生态圈建设,促进制造业集群转型升级,实现两者“1+1>2”的共同发展。

参考文献:

[1]周志敏,纪爱华.互联网+驱动企业跨界融合与创新[M].北京:人民邮电出版社.

[2]胡碧琴,赵亚鹏.创新视域下港口物流产业集群与跨境电商联动发展研究[J]商业经济研究,2016(8):102.

[3]严厚雁.外向型产业集群与跨境电子商务融合发展的模式、困境与对策研究[J]鸡西大学学报(综合版),2016,16(12):81.

[4]郭海玲.产业集群视角下出口跨境电商发展对策:以河北省为例[J]中国流通经济,2017,31(5):55.

[5]徐锦波.产业集群跨境电商的发展政策研究:以浙江义乌为例[J]商业经济研究,2017(21):73.

[6]郑春勇.西方学术界关于协同演化理成的研究进展及其评价[J].河北经贸大学学报,2011,32(5):14.

[7]彭本红.现代物流业与先进制造业的协同演化研究[J].中国软科学,2009(S1):149.

[8]郭庆军,周云飞,闫莉.制造业与物流业种群生态系统协同演化实证研究[J].工业技术经济,2014(7):9.

[9]张宏娟,范如国,张应青.传统制造业集群低碳转型升级的演化机理及策略研究[J].商业经济与管理,2016(6):64.

[10]李胜,姚正海,付一慧.高技术服务业与制造业互动关系研究:基于产业关联视角[J].科技与管理,2018,20(1):45.

[11]焦智博.装备制造业协同创新网络结构演化与空间特征研究:黑龙江1985—2017年专利数据分析[J].科技进步与对策,2018,35(21):57.

[12]约翰·霍兰.隐秩序:适应性造就复杂[M].周晓牧,等译.上海:上海科技教育出版社,2000:1.

[13]于斌斌.演化经济学理论体系的建构与发展:一个文献综述[J].经济评论,2013(5):139.

[14]王缉慈,张晔.沿海地区外向型产业集群的形成、困境摆脱与升级前景[J].改革,2008(5):53.

[15]梁娟.技术创新与产业集群协同演进的Swarm仿真[D].福州:福州大学.2006.

[16]王仙雅,慕静.物流产业集群与外环境的协同演化及仿真[J].统计与决策,2011(4):167.

[17]任军号,黄中,巩岁平.基于OSR-MAS的产业集群演化建模与仿真[J].计算机技术与发展,2011,21(11):19.

[18]解学梅,马国鑫,戴智华.基于元胞自动机的创新集群演化驱动力模型研究[J].科技进步与对策,2012,29(14):50.

[19]QIN S. Evolvement model of eco-industrial cluster:research based on complex adaptive System[A]//Intelligent Information Technology Application Association.Multi-Functional Materials and Structures Engineering(ICMMSE 2011)[C].Intelligent Information Technology Application Association:2011:6.

[20]MOEED H, RONALD G A, DIETER A. An agent-based modeling optimization approach for understanding behavior of engineered complex adaptive systems[J]. Socio-Economic Planning Sciences,2016,56.

[21]魏后凱.对产业集群与竞争力关系的考察[J].经济管理,2003(6):4.

[22]敬采云,陈刚.成本递减-产业集群的一种解释[J].会计研究,2011(10):79.

[编辑:厉艳飞]

收稿日期: 2019-05-26

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(71873073);浙江省软科学研究计划项目(2017C35016);宁波大学SRIP重点项目(2018SRIP0113)

作者简介: 仇丽萍(1995—),女,硕士研究生;

杨丽华(1971—),女,教授,博士.

猜你喜欢
集群跨境协同
家校社协同育人 共赢美好未来
融合创新 协同发展
浙江:出台5个新获批跨境电商综试区实施方案
京津冀协同发展
勤快又呆萌的集群机器人
集群品牌是集群整体的品牌还是集群产品的品牌?
2013年跨境电子商务那些事儿
协同软件市场的演进和落地