河南跨境电商政策量化评价研究

2022-01-15 00:50张孟豪李世闯刘昊海
中国商论 2022年1期
关键词:政策研究文本挖掘跨境电商

张孟豪 李世闯 刘昊海

摘 要:近些年,从国务院、各部委到河南省均出台了一系列政策支持跨境电商的发展,河南省跨境电商取得了显著成绩。但是目前对于跨境电商政策的研究大多数处于定性分析阶段,缺少对政策的定量评价,特别是主要政策制定效果的分析。鉴于此,本文采用PMC指数模型的方法,以国务院、各部委及河南省政府发布的26项具有代表性跨境电商政策为样本,通过词频统计的方法,找到作用于河南省跨境电商政策的关注点,以此对河南跨境电商政策进行量化评价。

关键词:跨境电商;量化评价;PMC指数模型;政策研究;文本挖掘

本文索引:张孟豪,李世闯,刘昊海.河南跨境电商政策量化评价研究[J].中国商论,2022(01):-063.

中图分类号:F724.6 文献标识码:A 文章编号:2096-0298(2022)01(a)--04

1 引言

近些年来,河南省跨境电商发展十分迅速,2020年郑州海关共验放跨境电商进出口清单2.43亿单,货值306亿元,同比分别增长91.5%和89.4%。《中国跨境电商创新发展报告(2019)》数据显示,河南省跨境电商零售进出口总额排名全国第三,郑州市跨境电商零售进出口在59个综试区中排名第五。但是,比迅速发展更重要的是发展的稳定、高质量和可持续性。为了更好地分析政策效果,提升政策的穩定性和可持续性,很多学者运用政策分析的方法对跨境电商政策进行了评价,例如:石红英(2018)以许昌市为例,对跨境电商外汇政策进行了研究[1]。但是由于我国的跨境电商起步较晚,政策的实施落地也相对较晚,缺少对相关政策进行量化评价,特别是主要政策的制定效果分析。鉴于此,本文采用PMC指数模型的方法,以国务院、各部委及河南省政府发布的26项具有代表性跨境电商政策为样本,通过词频统计的方法,找到政策的关注点,以此对河南省跨境电商政策进行量化评价,旨在对未来跨境电商政策的修改和完善提供参考与借鉴。

2 文献综述

2.1 跨境电商政策评价研究

关于跨境电商的研究多限于跨境电商的现状、未来的发展对策、监管、影响因素等方面,相对缺少政策评价研究。目前针对跨境电商政策评价的研究,主要从金融政策、税收政策、物流保障、政策鼓励创新创业等方面展开。例如:李向阳(2017)从税率水平和税负总成本的视角定量评价了跨境电商政策的有效性[2]。王妍(2019)对我国区域跨境电商政策评价指标的建立进行了研究,确定了相关的评价指标,为后续的评价打下了基础[3]。总体而言,针对跨境电商政策的分析与评价多为定性研究或建立指标体系对某些区域的比较,相对缺少从热点政策的视角对跨境电商政策进行评价研究。

2.2 PMC指数模型研究

PMC指数模型是由Ruiz(2007)提出的,是一种对单一政策进行评价的有效方法[4]。由于PMC指数模型对单一政策的有效评价,PMC指数模型被许多学者用来进行政策评价研究。张永安,郄海拓(2017)利用PMC指数模型的方法,对金融政策组合对企业技术创新的影响进行了量化评价,找出了之前所颁布政策的不足之处,对政策的修改、不合理政策的废除以及未来将要颁布的政策提供了一定的思路和方法[5]。刘亭立,傅秋园(2018)采用PMC指数模型对绿色能源产业创新政策进行了量化评价[6]。

由于跨境电商政策涉及范围广、相关发布与参与主体多、主题分散等问题,对跨境电商政策的评估应更多地从单一热点政策的分析入手,进而评价政策制定的效果、发现政策存在的问题。鉴于跨境电商政策的特点及PMC指数模型的优势,本文采用PMC指数模型对河南省跨境电商政策进行量化评价。

3 跨境电商政策量化评价方法与流程

通过对国务院、各部委、河南省等发布的跨境电商政策进行整理,本文选取《国务院办公厅关于推进线上线下互动加快商贸流通创新发展转型升级的意见》《国务院关于同意在天津等12个城市设立跨境电子商务综合试验区的批复》《进口食品口岸检验监督管理办法》《河南省人民政府办公厅关于印发中国(郑州)跨境电子商务综合试验区申建工作方案的通知》《河南省人民政府关于进一步加强和改进口岸工作的若干意见》等26项具有代表性的跨境电商政策作为研究样本,采用文本挖掘的方法从所选取的样本中确定具体的评价指标,并按照一定的标准对相应指标设立了参数,然后构建了多投入产出表,进一步对单项政策进行PMC指数计算并绘制曲面图。

3.1 评价指标确立与参数设定

本文根据张永安,郄海拓(2017),赵杨,陈雨涵,陈亚文(2018) [7]的研究结果,选择了政策级别、政策时效、政策性质、发布单位、政策导向、政策内容、调控区域、适用领域、作用人群这9项一级政策评价指标。在二级指标的确定上,根据所选取的政策样本的属性信息以及使用词频统计的方法,从所选取的26项政策样本中筛选出现次数较多、能够反映样本政策所关注的内容的词汇。由于篇幅原因,本文仅列举了前21位高频关键词,如表1所示。然后根据所选取的评价指标匹配相应的二级评价指标,从而确定了49项二级评价指标。

在确定了变量以后,对所有的二级指标设定参数。如果政策能够符合二级变量,那就设定为1,如果政策不符合二级变量,就设定为0。根据以上二级变量的设定,可以建立多投入产出表。

3.2 计算PMC指数

PMC指数计算方法:指标体系共有9项一级指标,并且包含多个二级变量。可以使用政策评价体系表,建立一级评价指标和二级变量之间的关系,然后根据评价标准,对二级变量进行量化评价,填入多投入产出表(公式1、公式2),然后计算一级指标的数值(公式3),最后计算跨境电商政策的PMC指数(公式4)。

其中i为一级指标,取值为1,2,3,4,5…n, j为二级变量,取值为1,2,3,4,5,6…m;根据张永安等(2017)的研究结论可以将政策评价结果分为四个级别,即不良(0~2.99)、可接受(3~4.99)、良好(5~6.99)、优秀(7~9),

3.3 PMC曲面分析流程

3.3.1 PMC曲面绘制方法

为了让PMC指数模型计算出来的量化数据获得更直观地展现,可以利用计算出来的PMC指数建立PMC曲面[8]。本文中一级指标共有9个,可以组成3*3矩阵,公式如下:

3.3.2 PMC曲面分析方法

对于PMC曲面,可以通过不同的颜色代表所评价指标的得分数值,凹凸情况代表政策在对应的评价指标上的得分情况,凸出则表明该项政策在相应的评价指标上得分较高,凹陷则表明该项政策在对应的评价指标上得分较低。

4 跨境电商政策量化评价的实证研究

4.1 评价对象的选取

因为PMC指数模型对所评价的政策可以任意选取,所以本文从样本中的26项跨境电商政策中,分别选取了创新创业(P1)、安全监管(P2)、物流配送(P3)、网络信用规范(P4)、业务模式(P5)、税务政策(P6)、跨境电子商务综合试验区(P7)7个方面与消费者紧密相关的政策作为评价对象,分别表示P1,P2,P3,P4,P5,P6,P7,同时这7项政策的发布机构包含了国务院、部委及河南省政府,具有很强的代表性。

4.2 PMC指数计算

根据前面所设定的评价标准及參数,根据公式1、公式2计算、构建这7项政策的多投入产出表。根据多投入产出表,计算所选取的7项政策的PMC指数,计算结果如表2所示。

政策P5(业务模式)得分最高,并且7项政策有6项均评价为良好,剩余1项是可接受,表明这7项政策的有效性还是值得肯定的。

4.3 PMC曲面图绘制

根据前文分析,选取得分最高和最低的两项即第5项、第2项,来绘制曲面图,由上述方法可得

4.4 PMC曲面分析

根据以上流程计算出所选取政策的PMC指数,并选取两项具有代表性的政策P2(安全监管)、P5(业务模式)构建PMC曲面图。

政策P5(业务模式)的PMC指数为6.91,等级为良好,排名第一,是所评价政策中排名最高的政策。该政策中,除了政策时效、政策导向低于或等于平均值之外,其余7项均很大程度上高于平均值,说明该政策在制定时考虑得较为全面,仅政策时效和政策导向方面需要略为改进。

政策P2(安全监管)的PMC指数为4.636,等级为可接受,排名第七,是所评价政策中排名最低的政策。该政策中,除了调控区域之外,其余各项均小于或仅仅等于平均值。若要进行完善,可以考虑从政策级别、政策时效、发布单位、政策导向、政策内容、适用领域、作用人群这7个方面去进行改进,而要具体到二级变量的完善上,可以根据表2的评分结果。比如政策导向性的评价结果很大程度低于平均值,根据表2的评分结果发现,政策P2只涉及了监管、强化、打击三个方面,其他5个方面,例如鼓励、引导、协调、推广等涉及较少,这就是政策P2评分较低的原因,也是政策需要改进的方面。

5 结语

本文以PMC指数模型对涉及河南省跨境电商的相关政策进行了量化评价。研究分析显示,首先,河南省相关的跨境电商政策总体尚不完善。具体表现在所选取的7项政策的评分都介于4.5~7,相较于0~10的评分区间来说,并不是很高的评分,相应的政策等级评价均为良好和可接受,没有出现评价等级为优秀的政策。

其次,河南省跨境电商业务模式相关的政策较为优秀,这可能得益于河南省跨境电商在改革创新上所做的努力。河南省跨境电商注重探索试行、先行先试;在模式上的制度创新、异化创新、协同创新有所突破。

再次,涉及消费者利益的服务价值感知、质量价值感知等方面的政策有所欠缺。其内在原因是有关服务价值和质量价值的政策,对于二级评价指标的涉及较少,体现为一级评价指标的评分较低,最终PMC指数较低。例如:政策P2(安全监管)、P6(税务政策)、P3(物流配送)的PMC指数都较低,在所选择的7项政策的排名中排名后三位。分析原因可得:政策P2、P6对于一级指标X5(政策导向)中的8项2级指标仅涉及3项;政策P2、P3对于一级指标X8(适用领域)中的7项二级评价变量,仅分别涉及3项、2项等。

最后,河南省相关的跨境电商政策在税收政策优化上仍需深入改进。作为得分倒数第二的税收相关政策需从优化财税政策、完善金融政策、改进跨境支付、加强简政放权力度、提升综合服务体系等方面持续完善。

参考文献

[1]石红英.跨境电商发展存在问题及外汇政策研究:以许昌市跨境电商为例[J].金融理论与实践,2018(12):55-60.

[2]李向阳.跨境进口电子商务海关监管新政效能评估[J].上海经济研究,2017(7):117-127.

[3]王妍.中国区域跨境电商政策评价指标的建立[J].中国市场,2019(2):186-187.

[4]Ruiz Estrada M A , Yap S F , Nagaraj S. Beyond the Ceteris Paribus Assumption: Modeling Demand and Supply Assuming Omnia Mobilis[J].FEA-Working Paper, 2007(9):1-15.

[5]张永安,郄海拓.金融政策组合对企业技术创新影响的量化评价:基于PMC指数模型[J].科技进步与对策,2017,34(2):113-121.

[6]刘亭立,傅秋园.绿色能源产业创新政策的量化评价与优化路径探究[J].中国科技论坛,2018(10):82-92.

[7]赵杨,陈雨涵,陈亚文.基于PMC指数模型的跨境电子商务政策评价研究[J].国际商务(对外经济贸易大学学报),2018(6):114-126.

[8]周海煒,陈青青.大数据发展政策的量化评价及优化路径探究:基于PMC指数模型[J].管理现代化,2020,40(4):74-78.

基金项目:国家级大学生创新创业训练计划项目(202010459185)。

作者简介:张孟豪(1987-),男,汉族,河南郑州人,博士,讲师,研究方向:跨境电子商务与数字贸易。

Research on Quantitative Evaluation of Cross-border E-commerce Policies of Henan Province

—— Analysis Based on PMC Index Model

School of Management Engineering, Zhengzhou University  Zhengzhou, Henan  450001

ZHANG Menghao  LI Shichuang  LIU Haohai

Abstract: In recent years, the State Council, ministries and Henan Province have issued a series of policies to support the development of cross-border e-commerce. As a result, Henan Province has made remarkable achievements in cross-border e-commerce. However, at present, most of the researches on cross-border e-commerce policy are at qualitative analysis stage, lacking quantitative evaluation of policies. Especially, it lacks the analysis of the effect of major policies. Accordingly, this paper uses the method of PMC index model, taking 26 representative cross-border e-commerce policies issued by the State Council, ministries and Henan provincial government as samples, through word frequency statistics, finds the focus of cross-border e-commerce policies in Henan Province and quantitatively evaluate the cross-border e-commerce policies in Henan Province.

Keywords: cross-border e-commerce; quantitative evaluation; PMC index model; policy research; text mining

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