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基于模糊集定性比较分析的跨境电商产业绩效提升模式构建邱国斌，于梦鑫（南昌航空大学 经济管理学院，南昌330063）摘要 跨境电商产业绩效的影响因素具有因果复杂性，在节约资源配置的基础上提高我国跨境电商的发展水平具有重要的现实意义。以我国 31 个省（区、市）为研究对象，运用三阶段 DEA 模型测算我国跨境电商产业绩效，采用模糊集定性比较分析方法分析经济环境、贸易环境、电商环境、物流水平、人才环境、技术创新、政策环境和互联网水平等因素对我国跨境电商产业绩效的组合效应。研究发现：高效的跨境电商产业发展需要多个因素联合作用，不同区域跨境电商产业发展的因素组态各异，通过距离导向型、外部促进型、综合驱动型和政策平衡型 4 条路径可以实现区域跨境电商产业高效发展。依据实证结果，提出了因时因地相结合、充分利用区位优势、灵活调整发展重心、促进产业高质量发展、充分挖掘发展潜力、调整优势资源倾向、推动产业规模化经营、完善配套政策措施等建议。关键词 跨境电商产业绩效；三阶段 DEA；模糊集定性比较分析 中图分类号 F724.6 文献标志码 A doi：10.3969/j.issn.2096-8574.2023.03.015 文章编号 2096-8574(2023)03-0107-10Construction of Cross-border E-commerce Industry Performance Improve-ment Mode Based on Fuzzy Set Qualitative Comparative AnalysisQIU Guo-bin，YU Meng-xin（School of Economics and Management,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China）Abstract:The factors affecting the performance of cross-border e-commerce industry are causal and complex.It is of great practicalsignificance to improve the development level of cross-border e-commerce in China on the basis of saving resource allocation.Thispaper took 31 provinces(regions and cities)in China as the research object,used the three-stage DEA model to measure the per-formance of Chinas cross-border e-commerce industry,and used the fuzzy set qualitative comparative analysis method to analyzethe combined effects of economic environment,trade environment,e-commerce environment,logistics level,talent environment,technological innovation,policy environment and internet level on Chinas cross-border e-commerce industry performance.Thestudy found that the efficient development of cross-border e-commerce industry needs the joint action of multiple factors,and thefactor configuration of cross-border e-commerce industry development in different regions is different.The efficient development of 收稿日期2023-02-02 修回日期2023-03-02基金项目2022 年江西省文化艺术科学规划项目“数字经济背景下江西动漫产业发展模式和策略研究”（YG2022167）；2022 年江西省学位与研究生教育教学改革研究项目“数字经济背景下 MEM 研究生课程 CBL 教学方法改进与实践以工程系统建模与仿真课程为例”（JXYJG-2022-138）；2021 年南昌航空大学教学改革课题“课程思政1+2+1+2教学模式的改革与实践”（JY21077）；2022 年江西省青年马克思主义者理论研究创新工程资助项目“双循环背景下我国内陆地区跨境电商发展影响因素的协同作用研究”（22QM110）；2021 年南昌航空大学研究生创新专项资金项目“江西推进互联网+流通产业创新发展研究基于 DEA 方法”（YC2021-107）作者简介邱国斌(1976)，男，江西宜春人，副教授，博士。主要研究方向：运营与供应链管理、博弈理论等。第 25 卷 第 3 期南昌航空大学学报：社会科学版Vol.25 No.32023 年 9 月Journal of Nanchang Hangkong University:Social SciencesSep.2023 regional cross-border e-commerce industry can be achieved through four paths:distance-oriented,external promotion,comprehens-ive drive and policy balance.Based on the empirical results,the paper puts forward some suggestions,such as combining time andplace,making full use of regional advantages,flexibly adjusting the focus of development,promoting the high-quality developmentof industry,fully tapping the development potential,adjusting the trend of advantageous resources,promoting the large-scale opera-tion of industry,and improving supporting policies and measures.Key words:cross-border e-commerce industry performance；three-stage DEA；qualitative comparative analysis of fuzzy set 引言 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要提出要加快发展跨境电商等新模式1，我国跨境电商产业发展持续向好。统计数据显示，20092021 年我国跨境电商交易额从 9000 亿元增长至 142 000亿元，增长接近 15 倍，年均增长率 25.8%。2022 上半年，中国跨境电商市场规模达 7.1 万亿元，占货物进出口总值 19.8 万亿元的 35.85%，预计全年跨境电商进出口规模将达 15.7 万亿元2。同时跨境电商行业渗透率（跨境电商交易总额/进出口贸易总额）也在迅速上升，从 2009 年的 5.68%到 2021年的 36.32%，表明跨境电商已经成为推动外贸转型升级、巩固双循环的重要突破口，具体如图 1所示。900013 00017 00021 00031 50042 00054 00067 00080 60091 000105 000125 000142 000157 00012.529.41交易规模54.523.55033.328.624.120.311.6616.6719.0513.6010.560102030405060020 00040 00060 00080 000100 000120 000140 000160 000180 0002009 201020112012 2013 2014年份2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022交易规模(亿元)增速(%)增速 图 1 20092022 年中国跨境电商交易规模及增速注：图 1 数据来源于网经社。目前，学者们围绕跨境电商的发展及带来的经济效应展开了探索。一是宏观层面，主要集中在发展状况、发展模式和政策建议等方面。马述忠等3对我国跨境电商企业综合绩效进行评价,发现综合绩效水平较低且波动较大。徐学超等4认为在疫情的冲击下，跨境电商发展机遇和挑战并存，同时在应对疫情期间优势明显。苏为华等5从基础能力、服务支撑和发展潜力等 3 个方面构建跨境电商综合试验区的评价指标体系。王喜荣等6认为跨境电商发展与传统外贸增长之间具有双向因果关系。二是中观层面，主要侧重于对跨境电商行为主体的研究。VALAREZO A 等7对个人决定跨境电子商务购买的决定因素进行了研究探讨。张丽娟8通过实证分析，认为跨境电商客户体验的影响因素主要包括信息流、物流和资金流 3 个维度。三是微观层面，主要关注跨境电商企业内部的经营活动过程。GOMEZ-HERRERA E 等9发现影响跨境电商的重要因素主要有规模经济、电子支付以及高效的物流。IGLESIAS-PRADAS S 等10对跨境电商消费者进行调研,发现影响消费者购买的重要因素是物流配送、商品质量、品牌认知以及交易风险。学者对跨境电商领域的研究可提供参考借鉴，但仍有不足。首先，有关跨境电商产业绩效领域既有成果多数集中在物流方面,忽视了环境因素和随机因素的 108 南昌航空大学学报：社会科学版第 25 卷影响。其次，学者较多研究物流、通信或汽车某一特定行业，对跨境电商产业绩效评价领域的研究相对较少。综上所述，本文从以下两方面展开分析：一是创新跨境电商产业绩效评价指标体系，运用三阶段DEA 模型对我国 31 个省区市的跨境电商产业发展效率进行测度。二是借助模糊集定性比较分析方法，寻求提升我国跨境电商产业绩效的组合式模式，在双循环新发展格局下助力跨境电商产业高质量发展。一、研究方法与模型（一）三阶段 DEA 模型跨境电商产业绩效的研究需要多投入和多产出变量指标，而 DEA（Data Envelopment Analysis，数据包络分析法）能反映多主体的运行效率，因此本文采取该方法来测量多个投入和多个产出的综合效率值11。本文采用 FRIED H O 12提出的三阶段 DEA 模型分析区域跨境电商产业绩效水平，包括以下 3 个步骤。1.第一阶段：基于投入导向的 DEA 分析通过非参数统计方法测度多投入产出决策单元的相对效率。表示如下：minmi=1Si+nr=1S+rs.t.Ii=1iij+Si_=xikIj=1jyxrjSr+=yrkIi=1i=1j,Si_,Sr+0,j=1,2,n(1)2.第二阶段：建立 SFA（Stochastic Frontier Ap-proach）回归模型，减少环境及随机噪声影响估计环境变量参数和分离随机误差项，模型如下：Sik=fi(zk;i)+ik+iki=1,2,m;k=1,2,n(2)调整原始投入值，公式如下：xik=xik+maxk(zki)zki+maxk(vik)viki=1,2,m;k=1,2,n(3)3.第三阶段：调整后 DEA 分析初始输入数据被调整后的输入数据取代，生产变量保持不变，再运用 DEA 模型进行分析。（二）模糊集定性比较分析法定性比较研究（Qualitative Comparative Analys-is,QCA）从组态视角出发，通过将多个变量进行组合，产生不同的路径，从而解释最终的结果变量13。QCA 包括 cs QCA、mv QCA 和 fs QCA，其中，csQCA 和 mv QCA 分别使用二分变量及简单的多分变量，但容易产生矛盾组态，而 fs QCA 使用较精确的多分变量和严格的 QCA 理论进行一致性评价，可以有效避免矛盾组态出现。因此，本文选取 fsQCA 对跨境电商产业绩效的提升路径进行分析。XYXYXYXY定性比较分析中组合的逻辑关系借助布尔代数(Boolean Algebra)表示。如果变量 包含在变量中，则变量 可以被视为变量 的充分条件。相反，如果变量 包含变量，变量 被视为 的必要条件。公式如下：consistency(X Y)=min(xi,yi)/xicoverage(X Y)=min(xi,yi)/yi(4)XY一致性(Consistency)介于 0 和 1 之间，这意味着值为 1 时，完全隶属于。本文参考 FISS P C 14研究，选取 50 分位作为相应的临界点，使用 5 分位和 95 分位值作为最小阈值和最大阈值15。二、指标设计（一）投入产出指标在文献分析中，评价绩效的投入指标通常分为财力、物力和人力 3 个方面。针对本文区域跨境电商发展效率的投入维度，即跨境电商生产要素投入效率，从资产、劳动力和土地 3 个方面来解释。此外，选取跨境电商交易规模和货物进出口总额作为产出指标。第 3 期邱国斌，于梦鑫：基于模糊集定性比较分析的跨境电商产业绩效提升模式构建 109 环境变量的选择必须满足“分离假设”，选择影响跨境电商产业发展有效性的因素。本文结合已有研究成果及跨境电商发展特点，选择经济发展水平、地区价格水平、产业结构和对外开放水平作为影响跨境电商发展效率的外部因素，所有变量如表 1 所示。表 1 变量的选取与度量 指标类别指标名称单位指标解释产出指标跨境电商交易规模亿元跨境电子商务交易额货物进出口总额亿元地区当年货物进出口总额投入指标资产亿元固定资产投资额劳动力万人普通本专科毕业生数量土地万个电商产业园数量环境变量指标经济发展水平亿元地区GDP地区价格水平%省内CPI产业结构%第三产业生产总值/地区生产总值100对外开放水平%地区货物进出口总额/地区生产总值100 （二）影响因素指标为了符合模糊集定性比较分析样本规模数的基本要求，本文将我国 31 个省（区、市）作为样本，对跨境电商产业绩效影响因素指标体系的建立进行了分析。基于学者对跨境电商发展情况与影响因素的研究，从经贸环境、电商基础、核心驱动、互联网+政府 4 大因子展开对跨境电商产业绩效影响因素的分析。其中，经贸环境因子包括经济环境与贸易环境两个维度；电商基础包括电商环境与物流水平两个维度；核心驱动因子包括人才环境与技术创新两个维度；互联网+政府包括互联网水平和政策环境两个维度。因此，本文建立了跨境电商发展4 大因子、8 大维度的影响因素体系（见表 2）。三、实证分析（一）跨境电商产业绩效水平测算 1.第一阶段：基于原始数据的 BCC（Banker-Charnes-Cooper）模型分析运用 DEAP 2.1 软件测算 2020 年我国 31 个省（区、市）跨境电商产业绩效水平，得到投入导向的分析结果,具体如表 3 所示。在不考虑环境和随机因素的影响时，31 个省（区、市）跨境电商产业技术效率、纯技术效率和规模效率的平均值分别为0.739、0.787、0.934。北京、江苏、上海、浙江、海南、福建和重庆的纯技术效率与规模效率都为 1，表明在技术管理方面和资源配置方面更合理。黑龙江、河南、湖南、宁夏、四川、吉林、云南、湖北、甘肃、青海、内蒙古和新疆的技术效率低于 0.7，这说明地方政府在创新管理、研发配置方面仍需提升。新疆、宁夏、吉林、四川、湖南的整体效率较低，说明了技术管理存在一定问题。整体而言，11 个地区的规模效率在 0.700 到 0.990 之间，7 个地区的规模效率超过 0.900，表明 2020 年我国跨境电商产业发展形势总体向好。2.第二阶段：基于 SFA 回归对环境变量分析和投入变量的调整在第一阶段得出的投入松弛变量会受到外部环境因素的影响，以环境变量地区 GDP、省内 110 南昌航空大学学报：社会科学版第 25 卷 本文数据来源于中国统计年鉴 2021中国物流统计年鉴中国电商产业园数据库中国互联网发展报告 2021、各省市统计年鉴和国家统计局网站。表 2 跨境电商产业发展影响因素指标体系因子测量维度细化指标描述单位经贸环境经济环境（EE）经济结构（EST）第三产业/地区GDP%经济规模（ESC）地区GDP亿元贸易环境（TR）贸易基础（TRB）货物进出口总额/地区生产总值%贸易辐射（TRA）外商投资额亿美元电商基础电商环境（EC）企业数量（ENN）有电子商务活动的企业数%电商规模（ECT）电子商务销售额亿元物流水平（LO）物流业务（LOT）快递业务量万件物流收入（LOR）快递总收入万元核心驱动人才环境（TA）人才培养（TAT）在校本科学生数人研发人才（RDP）R&D人员人技术创新（TE）研发投入（RDI）R&D经费万元专利申请（PAA）专利申请数量件互联网+政府政策环境（FI）支持力度（SUS）商业服务业/政府财政支出%财政支持（FIS）地方政府一般公共预算支出亿元互联网水平（IN）基础设施（INS）互联网网站数量万个信息化程度（INB）互联网宽带接入用户万户 表 3 第一阶段 31 个省（市区）跨境电商产业绩效地区技术效率TE纯技术效率PTE规模效率SE地区技术效率TE纯技术效率PTE规模效率SE北 京111湖 北0.6250.6310.991天 津0.9330.9730.959湖 南0.5350.5400.991河 北0.9090.9260.981广 东0.95110.951山 西0.8250.8620.957广 西0.8170.8990.909内蒙古0.5900.6020.980海 南111辽 宁0.7080.7280.972重 庆111吉 林0.4890.4900.997四 川0.5730.5790.991黑龙江0.6020.6160.978贵 州0.7000.7230.968上 海111云 南0.6880.7590.907江 苏111西 藏111浙 江111陕 西0.7350.7500.981安 徽0.8190.8440.970甘 肃0.2370.3370.702福 建111青 海0.37210.372江 西0.7100.7310.971宁 夏0.3900.4680.832山 东0.7740.9140.847新 疆0.3580.4610.775河 南0.5600.5680.987平均值0.7390.7870.934 第 3 期邱国斌，于梦鑫：基于模糊集定性比较分析的跨境电商产业绩效提升模式构建 111 CPI、产业结构和对外开放水平为解释变量，以第一阶段计算得出的跨境电商资产、劳动力及土地的投入松弛变量为被解释变量，运用 Frontier 4.1 程序计算结果，具体如表 4 所示。大部分环境变量的SFA 回归系数可以通过 10%的显著性水平检验，LR 值均大于检验的标准值，Gamma 值均通过了1%水平下的显著性检验，说明指标选取合理，是影响跨境电商产业绩效的重要因素。此外，回归系数为正，表示投入松弛变量会随着该解释变量的增加而变大，因此会产生更多冗余；回归系数为负，表示该解释变量的增加有利于投入松弛变量的减少，从而减少浪费、提高效率。3.第三阶段：基于调整后投入与产出数据的 BCC模型分析将调整后的投入和原产出数据代入第一阶段使用的 DEA-BCC 模型，运用 DEAP 2.1 软件，重新计算 31 个省（区、市）跨境电商产业的效率，具体如表 5 所示。剔除环境及随机干扰因素的影响后，表 4 第二阶段 SFA 模型回归结果环境变量资产松弛变量劳动力松弛变量土地松弛变量常数项998.040*543.167*171.838*区域经济发展水平0.0060.0010.001地区价格水平11.919*5.326*1.694*产业结构2.3220.0880.132对外开放水平48.366*2.4073.0672287 171.110194.394229.7001.0001.0001.000LR单边检验9.87*8.380*8.670*注：*、*、*分别表示解释变量在10%、5%、1%显著性水平下具有显著性。表 5 第三阶段 31 个省（市区）跨境电商产业绩效地区技术效率TE纯技术效率PTE规模效率SE地区技术效率TE纯技术效率PTE规模效率SE北 京111湖 北111天 津0.98210.982湖 南111河 北111广 东0.95110.951山 西111广 西0.92510.925内蒙古0.98010.980海 南111辽 宁0.98010.980重 庆111吉 林111四 川0.99310.993黑龙江111贵 州111上 海111云 南0.94210.942江 苏111西 藏111浙 江111陕 西0.98210.982安 徽111甘 肃0.85610.856福 建111青 海0.37210.372江 西111宁 夏0.85110.851山 东111新 疆0.86910.869河 南111平均值0.95810.958 112 南昌航空大学学报：社会科学版第 25 卷北京、河北、山西、吉林、黑龙江、上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、海南、重庆、贵州和西藏等 19 个决策单元综合效率为 1，表明这些地区资源配置合理，各种投入充分发挥效用，技术水平和管理水平处于领先地位，因此绩效水平较高。（二）跨境电商产业绩效改进方案 1.变量校准本文选用陶克涛等16的直接校准法，将所有连续变量的 5%、50%和 95%的分位数作为完全非隶属、交叉点和完全隶属的阈值进行校准。2.单个条件的必要性分析首先进行单个前因条件是否为构成地区高效率的跨境电商产业发展的必要条件检验。使用 fsQCA 3.0 软件对 31 个省市区的跨境电商发展效率的必要性条件进行分析，具体如表 6 所示。影响跨境电商发展效率的各前因条件对跨境电商发展效率影响的一致性均未超过 0.9 的主流判定标准，说明这 8 个前因条件均不能单独产生跨境电商的高发展绩效。因此，对 8 个前因条件进行组合，以获得促进区域跨境电商高效率发展的路径。3.条件组态的充分性分析本文的样本量为我国 31 个省市区的数据，将频数阈值设定为 1，一致性阈值设定为 0.8。运算得到简洁解、中间解和复杂解 3 类解，前因变量即将简洁解、中间解结合分析，在中间解和简洁解中同时出现的变量为核心条件变量，具体如表 7 所示。通过对全国省级行政区域跨境电商产业绩效影响因素的数据进行分析，共得到多因素影响下跨境电商高效发展的 5 种组态。单个组态和总体解的一致性值均高于 0.80，具有较强解释力度。总体解的覆盖率值为 0.658 94，高于目前组织与管理学领域基于公开数据 QCA 研究的一般值 0.317。因此，上述 5 种组态可作为我国各省域跨境电商产业在多影响因素作用下的充分条件组合。经过观察与分析，本文将这 5 条组态归纳为 4 种。1）距离导向型。该组态对应表 7 中的路径 S1，用公式表达为“E=TR*EE*EC*IN*LO*TA*TE”，可以解释为在经济环境、贸易环境、电商环境、物流水平、人才环境、技术创新、政策环境、互联网水平都相对落后的地区，依靠区位优势可以实现跨境电商产业的高效率发展。该路径覆盖的案例是内蒙古、甘肃、吉林、新疆、贵州、山西、云南、黑龙江等省。这些省份与境外邻国接壤，具备先天地理优势，这种“近邻效应”可以有效通过降低交流成本、减少信息不对称等方式促进电商发展。2）外部促进型。该构型对应表 7 中的路径 S2，用公式表达为“E=EE*FI*EC*IN*LO*TA*TE”，可以解释为在电商、物流、人才、技术等环境没有足够优势的情况下，仅依靠经济环境也能带动跨境电商产业高效发展。该路径覆盖的案例是西藏、青海、宁夏和海南。西藏、青海和宁夏地处中国西部，电商基础、核心动力及互联网发展水平相对较低；海南位于中国南端，跨境电商规模较小。因此，需要依靠整体经济发展水平带动跨境电商产业发展。表 6 样本省份跨境电商发展效率前因变量必要性分析条件变量一致性覆盖率EE0.446 6520.974 318EE0.624 7240.915 858TR0.546 7250.986 065TR0.531 6410.907 094EC0.522 0750.983 368EC0.550 0370.902 233LO0.475 7170.980 288LO0.594 1870.906 794TA0.532 7450.977 058TA0.540 1030.907 293TE0.456 2180.980 237TE0.615 1580.911 172FI0.534 5840.981 757FI0.550 7730.924 074IN0.534 9520.977 150IN0.538 6310.908 189注：表示“逻辑非”第 3 期邱国斌，于梦鑫：基于模糊集定性比较分析的跨境电商产业绩效提升模式构建 113 3）综合驱动型。该组态对应表 7 中的路径S3a 和路径 S3b。路径 S3a 用公式表达为“E=EE*TR*EC*LO*TA*TE*FI*IN”，可以解释为在经济环境、贸易环境、电商环境、政策环境较好的地区，互联网水平、物流水平和技术创新水平较高，能够促进跨境电商高效率发展，此时人才环境的好坏对结果影响不大。该路径覆盖的案例为上海和北京，由于其经济发展水平及对外开放程度较高，科技创新与研发投入较大，推动了外贸产业的良性发展。路径S3b 用公式表达为“E=EE*EC*LO*TA*TE*FI*IN”，解释为在较强的经济环境、电商环境、人才环境、政策环境的省市，技术创新、物流水平、互联网水平较高，能促进跨境电商的高效率发展，此时贸易环境存在与否无关紧要。该路径覆盖的案例为广东、江苏、浙江、山东、河南、四川、福建、湖北以及湖南。这些省份处于我国东南部及沿海地区，是我国出口跨境电商的主要集中地，具有完善的产业链和区域优势，即使贸易环境处于低水平，也能促进跨境电商效率的提升。4）政策平衡型。该组态对应表 7 中的路径 S4，用公式表达为“E=EE*TR*EC*LO*TA*TE*FI*IN”，可以解释为当地政府出台相关政策措施支持跨境电商发展，同时开拓对外贸易，培养本土人才，即使经济环境和互联网水平相对落后，技术创新不高，该地区也能促进实现当地跨境电商产业的“高效率”发展。该路径覆盖的案例为广西，广西面向东南亚，是我国唯一与东盟既有陆地接壤又有海上通道的地区，由于政府发布“一带一路”倡议，以及 RCEP 的实施，促使广西跨境电商贸易市场不断扩大。（三）稳健性检验定性比较分析中常用的稳健性检验方式包括更换校准数据的定性锚点、调整案例的频数以及提高一致性阈值等18。将一致性阈值调整为 0.85,重新进行分析后发现，促进地区跨境电商产业绩效路径组合与之前结果完全一致，结论具有稳健性。表 7 产生高效率的组态条件变量S1S2S3S4S3aS3b经济环境（EE）贸易环境（TR）电商环境（EC）物流水平（LO）人才环境（TA）技术创新（TE）政策环境（FI）互联网水平（IN）一致性0.899 8020.965 7530.983 8710.980 4820.988 942原始覆盖度0.333 7010.207 5050.157 1010.314 2020.230 316唯一覆盖度0.128 4030.084 2530.018 7640.154 8930.014 349解的一致性0.938 188解的覆盖度0.658 94注：表示该要素水平高，表示该要素水平低，空格表示该条件可以存在也可以不存在，对结果无影响。原始覆盖度代表某一条件组合能够解释该结果发生的案例比例，唯一覆盖度代表某一比例的案例仅能被该条件组合解释。114 南昌航空大学学报：社会科学版第 25 卷 四、结论与建议（一）结论本文以 31 个省区市为研究对象，以资产、劳动力和土地作为投入指标，以跨境电商交易额和货物进出口总额作为产出指标，以经济发展水平、地区价格水平、产业结构和对外开放水平作为环境变量指标，运用三阶段 DEA 模型测算跨境电商产业发展效率，采用 QCA 方法分析影响跨境电商产业绩效的因素和多元路径。结论如下：一是经济环境、贸易环境、电商环境、物流水平、人才环境、技术创新、政策环境和互联网水平是影响跨境电商发展效率的重要因素。二是高效的跨境电商发展需要多个因素联合作用，促进跨境电商高效发展存在多种实现路径，并且由于不同区域在经贸环境、电商基础、物流水平、互联网发展水平等方面存在较大差异，使得不同区域跨境电商发展的因素组态各异。三是推动地区实现高效跨境电商发展的路径有4 条，可以归纳为距离导向型、外部促进型、综合驱动型和政策平衡型。（二）建议不同的路径为不同地区提高跨境电商发展产业绩效提供了选择。综合上述研究结论，本文提出以下对策建议。1）因时因地相结合，充分利用区位优势。考虑到不同地区或城市的自然条件、社会经济、技术条件等区位要素存在较大差异，应结合产业结构特点、电子商务发展阶段以及传统贸易基础等因素，对区域优势进行分析。沿海地区应着力完善跨境物流、风险防范体系，重点发展物流板块，发展港航物流；内部地区应着力发展冷链运输基础设施和运输技术，开发智能化仓库管理系统。2）灵活调整发展重心，促进产业高质量发展。对于科技研发投入较低的地区，如西藏、青海和宁夏等地，主要依赖外部经济环境带动电商产业发展，可以选择内部驱动型路径，将发展重心放在电商基础、物流水平、人才培育和引进方面，引进扶持本土跨境电商企业，完善跨境电商物流综合服务，促进跨境电商优化发展。3）充分挖掘发展潜力，调整优势资源倾向。经济发展潜力较强的地区，如江西、河南和湖北等地，可以选择外部促进型路径，在推动经济和对外贸易发展的同时，将优势资源转向产品研发，积极推动跨境电商和传统产业融合发展，升级产业结构，着力发展第三产业，重点推动互联网平台建设，助力跨境电商发展效率提升，进而开拓国际市场。4）推动产业规模化经营，完善配套政策措施。加强技术创新，突破电商产业经营困境。小微企业应依托跨境电商综试区发展，向规模化经营靠拢，打造产业集群，建设跨境物流共享平台，提高解决跨境物流退换货、周期长等问题，提高风险应对能力；完善配套政策措施，加强政策的执行力度，促进电商数据资源的开放共享，保障跨境电商产业高质量发展。【参考文献】中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和 2035 年远景目标纲要 N.人民日报,2021-03-13(1).1网经社.2022 年度中国电子商务市场数据报告.(2023-05-04)2023-07-28.https:/ J.国际商务研究,2018,39(2):48-66.3徐学超,戴明锋.疫情冲击下我国跨境电商发展研究 J.国际贸易,2022(2):32-38.4苏为华,王玉颖.我国跨境电子商务综试区发展水平的统计测度 J.商业经济与管理,2017(6):13-22.5王喜荣,余稳策.跨境电商发展与传统对外贸易互动关系的实证分析 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