中國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險因素研究

閆晗　高聰

摘 要：準(zhǔn)確評估我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險是應(yīng)對國際貿(mào)易市場不確定性風(fēng)險的重要課題。借鑒社會學(xué)的文本分析法，文章結(jié)合跨境電商的運(yùn)作流程及其供應(yīng)鏈特點，從物流、信息流和資金流三方面，將跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險歸納為三個維度、9個二級變量的風(fēng)險指標(biāo)體系；并以社會關(guān)注度、詞頻出現(xiàn)頻率等文本意義來標(biāo)示風(fēng)險程度與發(fā)生概率?；贠WA算子加權(quán)平均法對風(fēng)險體系的初步評估，深入剖析我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險的影響程度和邏輯關(guān)系；最后，采用浙江298家跨境電商數(shù)據(jù)以及結(jié)構(gòu)方程模型檢驗了風(fēng)險體系的有效性與置信度。結(jié)論表明：基于文本分析法的跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估體系，能夠有效地呈現(xiàn)新國際貿(mào)易環(huán)境下供應(yīng)鏈的風(fēng)險信息，其具體風(fēng)險排序依次為物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定風(fēng)險、管控政策風(fēng)險、通關(guān)風(fēng)險、信息扭曲風(fēng)險以及信息安全風(fēng)險等；從而，也有助于供應(yīng)鏈的風(fēng)險管理。

關(guān)鍵詞：出口跨境電商供應(yīng)鏈 風(fēng)險識別與評估 OWA算子

DOI：10.19592/j.cnki.scje.410161

JEL分類號：D29，D81，M19? ?中圖分類號：F274

文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1000 - 6249（2023）06 - 104 - 18

一、引言

面對疫情后經(jīng)濟(jì)不振、貿(mào)易保護(hù)主義和地緣政治競爭不斷沖擊的國際貿(mào)易市場，我國跨境電商供應(yīng)鏈一直存在著巨大的生產(chǎn)經(jīng)營風(fēng)險，既受到以跨境物流、關(guān)稅以及支付風(fēng)險為代表的外生風(fēng)險制約，也面臨企業(yè)自身管理、信息處理和信用等內(nèi)生風(fēng)險的損失。加強(qiáng)對我國出口跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險識別與評估工作，已顯得日益重要。

在國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險的多項研究中，除了農(nóng)產(chǎn)品（Li et al.，2023）、食品（張蓓等，2021）等行業(yè)跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險的識別與防控獲得較大進(jìn)展，人們更多地聚焦于跨境電商供應(yīng)鏈金融風(fēng)險（史金召等，2022）、跨境電商物流風(fēng)險（張鐸、曹武軍，2019；李秋正等，2020）、跨境電商平臺風(fēng)險（嚴(yán)子淳等，2021）等階段性風(fēng)險與局部風(fēng)險，但缺乏關(guān)于我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險全域視角的評價依據(jù)，更缺乏統(tǒng)一的指標(biāo)體系。然而，圍繞跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險防控問題，近年來相關(guān)新聞、行業(yè)研究報告、學(xué)術(shù)論文等的文本已然成為一種重要的研究資源和課題樣本。為此，本文將我國跨境電商供應(yīng)鏈的內(nèi)生風(fēng)險和外生風(fēng)險從物流、信息流和資金流的三個風(fēng)險維度，構(gòu)建出一套9個二級風(fēng)險的指標(biāo)體系。進(jìn)一步，本文以對應(yīng)風(fēng)險指標(biāo)的社會關(guān)注度、詞頻出現(xiàn)頻率等為依據(jù)，標(biāo)示風(fēng)險的嚴(yán)重程度與發(fā)生概率，并運(yùn)用OWA算子加權(quán)平均法對風(fēng)險進(jìn)行文本分析法的理論評估。

隨著數(shù)字技術(shù)的快速發(fā)展，相較于傳統(tǒng)供應(yīng)鏈，跨境電商供應(yīng)鏈物流、資金流和信息流風(fēng)險已發(fā)生系統(tǒng)性變化。基于傳統(tǒng)供應(yīng)鏈風(fēng)險管理的基本理論，本文聚焦于跨境電商供應(yīng)鏈物流、資金流和信息流的動態(tài)視角，構(gòu)建跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險分析指標(biāo)體系；將此前主要集中在企業(yè)、產(chǎn)品、產(chǎn)業(yè)層面的研究對象，深化到跨境電商供應(yīng)鏈系統(tǒng)的風(fēng)險管理，并以此探索“三流”之間的內(nèi)在聯(lián)系及其與跨境電商供應(yīng)鏈系統(tǒng)風(fēng)險的關(guān)聯(lián)機(jī)制。實際上，本文借鑒社會學(xué)關(guān)于田野調(diào)查的文本分析法，創(chuàng)新性地運(yùn)用文本詞頻抓取與信息標(biāo)識方法，結(jié)合風(fēng)險特征與情感傾向的權(quán)重關(guān)聯(lián)邏輯，來構(gòu)建跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險指標(biāo)體系，直觀地呈現(xiàn)了跨境電商的特殊運(yùn)作情境，也為下一步文本分析的數(shù)據(jù)挖掘與跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險管理提供了基礎(chǔ)平臺。最后，我們采用浙江298家經(jīng)營跨境電子商務(wù)企業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，利用結(jié)構(gòu)方程的模型來檢驗指標(biāo)體系的有效性。研究結(jié)論表明：本文的跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險測度與評估指標(biāo)體系，不僅能夠有效地反映新國際貿(mào)易環(huán)境下跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險信息，也能夠及時、有效地為優(yōu)化供應(yīng)鏈風(fēng)險管理提供幫助。

具體地，本文第二部分為文獻(xiàn)回顧與理論分析框架；第三部分為我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別；第四部分為我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估；第五部分為我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險指標(biāo)體系的有效性檢驗；第六部分為結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)回顧與理論分析框架

（一）跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險理論

跨境電商供應(yīng)鏈被定義為（王楠等，2018;Wang et al.， 2020）核心企業(yè)以跨境電商平臺為媒介，以物流為樞紐，通過對物流、信息流、資金流的控制，將商品從供應(yīng)商運(yùn)送到最終客戶的手中的一系列流程和活動。信息流、物流和資金流由此被認(rèn)為是跨境電子商務(wù)的基本構(gòu)成要素，也是衡量跨境電商供應(yīng)鏈穩(wěn)定性重要指標(biāo)（馬述忠、潘鋼健，2021；Giuffrida? et al.，2017）?？缇畴娚坦?yīng)鏈系統(tǒng)主要由供應(yīng)商、零售商、跨境電商平臺、運(yùn)輸服務(wù)商和終端消費(fèi)者等眾多利益主體構(gòu)成（金泉，蘇慶新，2022;王玉燕等，2021;Nuruzzaman and Weber ，2021）?？缇畴娚坦?yīng)鏈主體之間既相互依賴，又彼此獨(dú)立，以至于具有信息不對稱和目標(biāo)不一致等問題（高翔、賈亮亭，2016；戴永輝等，2020；Dutta et al.， 2020）。這種跨越不同主體的交易關(guān)系可能波及和影響其他企業(yè)，乃至影響整個供應(yīng)鏈的正常運(yùn)作，進(jìn)而導(dǎo)致現(xiàn)實中跨境供應(yīng)鏈整體失敗或損失的風(fēng)險（劉憲立、竇志武，2022；Zhang et al.， 2021）?？缇畴娚坦?yīng)鏈作為一項復(fù)雜系統(tǒng)工程，是跨境交易、跨境支付、跨境物流等供應(yīng)鏈服務(wù)的融合體（付帥帥等，2021），風(fēng)險主要來源于從供應(yīng)商到最終消費(fèi)者的流程中涉及的信息流、物流、資金流（高翔、賈亮亭，2016;Fang and Wang， 2021）。

近年來，黑天鵝、灰犀牛事件頻發(fā)（戴永輝等， 2020; Elia et al.， 2021），給跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈帶來極大風(fēng)險。越來越多的學(xué)者發(fā)現(xiàn)，當(dāng)前跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈的問題與面臨的風(fēng)險主要表現(xiàn)為，一是跨境電子商務(wù)在高速發(fā)展過程中不可避免的因倉儲庫存、物流運(yùn)輸、支付失誤、知識產(chǎn)權(quán)糾紛等不確定因素導(dǎo)致的風(fēng)險（張夏恒、郭海玲，2016；付帥帥等，2019）、而產(chǎn)品安全風(fēng)險（陳鈺芬，2019）、跨境貿(mào)易政策風(fēng)險（李波等，2019；王文清等，2016），均對跨境電商供應(yīng)鏈產(chǎn)生致命性影響。二是企業(yè)跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈面臨的網(wǎng)絡(luò)營銷風(fēng)險、跨境電子支付風(fēng)險、電子通關(guān)風(fēng)險、跨境物流信息和金融信用等系統(tǒng)性風(fēng)險（高翔、賈亮亮，2016）。三是隨著跨境電商供應(yīng)鏈規(guī)模日益擴(kuò)大、結(jié)構(gòu)日趨復(fù)雜，供應(yīng)鏈各節(jié)點企業(yè)之間的信息相對封閉，造成供應(yīng)鏈相關(guān)企業(yè)對需求信息的曲解，出現(xiàn)沿著下游向上游逐級放大需求，即“牛鞭效應(yīng)”所引起的非系統(tǒng)性信息風(fēng)險（Zhu， 2020;Li et al.， 2021）。四是由于跨境電商業(yè)務(wù)資金占用量大、現(xiàn)金流量大、回收期長、匯率風(fēng)險大等（史金召等，2022），潛在資金斷鏈將會對跨境電商供應(yīng)鏈的運(yùn)作產(chǎn)生系統(tǒng)性崩潰的風(fēng)險（劉斌、顧聰，2022；Zhou and Liu ， 2022）。也就是說，從不同角度對跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險因素的深入研究（Liu et al.，2022）表明，相關(guān)因素可以被歸納為信息流風(fēng)險、物流風(fēng)險、資金流風(fēng)險（陶濤、李廣乾，2015；Zhou and Liu，2022; Fang and Wang， 2021）。

根據(jù)中國跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈發(fā)展特征以及涉及的主體（戴永輝等，2020；Su et al.， 2019），結(jié)合Tang and Musa （2011），吳欣（2019）等關(guān)于跨境電子商務(wù)風(fēng)險的研究以及Wang? et al.（2020）關(guān)于跨境電商供應(yīng)鏈“三流”的研究，本文將跨境電商風(fēng)險的外生內(nèi)生因素統(tǒng)一歸納為物流風(fēng)險、資金流風(fēng)險、信息流風(fēng)險?？缇畴娮由虅?wù)供應(yīng)鏈物流、信息流、資金流受到不同因素影響（余金艷等，2021；Zha et al.， 2022），如跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈物流受到時效、價格、IT系統(tǒng)等的影響（劉憲立、竇志武，2022），資金占用量大、現(xiàn)金流量大、回收期長、匯率風(fēng)險大等因素對資金流有較大影響（史金召等，2022），而信息流對競爭對手行為、市場變化等具有較大敏感性（Aaronson，2015）。因此，要評估跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險，就要從物流、信息流和資金流三個方面對我國出口跨境電商供應(yīng)鏈面臨的各類風(fēng)險進(jìn)行識別（Liang et al， 2021）。信息流、物流、資金流以單獨(dú)或者以組合的形式被跨境電商供應(yīng)鏈管理學(xué)者作為研究重點（Lambert and Enz， 2017 ；Liu and Li， 2020），“三流”之間的內(nèi)在聯(lián)系以及他們是如何影響跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險管理的卻被忽略（Wang et al.， 2020）。因此，將信息流、物流、資金流作為一個整體來考察，并由此實證檢驗跨境電商供應(yīng)鏈三流之間的聯(lián)系，已越來越得到學(xué)者們的普遍認(rèn)同。

數(shù)字技術(shù)與大數(shù)據(jù)高度發(fā)展促進(jìn)了供應(yīng)鏈不同主體之間的信息共享（Fawcett et al.，2007;Prajogo and Olhager，2012），跨境電商各類主體深深嵌入到互聯(lián)網(wǎng)世界（畢達(dá)天等，2013；徐靜等，2016）。依托大數(shù)據(jù)技術(shù)的文本分析法所獲得的數(shù)據(jù)來源更廣、時效更強(qiáng)、數(shù)據(jù)更加客觀、數(shù)據(jù)處理能力更強(qiáng)（Erevelles et al.， 2016;宋鐵波等，2021），使得跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別與評估結(jié)果更加客觀。此外，本文依靠調(diào)查問卷與深度訪談，采用結(jié)構(gòu)方程模型驗證文本分析法對跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別的有效性，并剖析“三流”之間的內(nèi)在聯(lián)系以及探索“三流”風(fēng)險對跨境電商供應(yīng)鏈效應(yīng)的影響機(jī)制。

（二）風(fēng)險識別與評估的基本框架

值得指出，跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險并不能被全部消除，但進(jìn)行有效管理，從而減少風(fēng)險發(fā)生的概率是理論研究的關(guān)注點（榮飛瓊、郭夢飛，2018）。Lindroth and Norrman（2001）最早提出包括供應(yīng)鏈分析單元、風(fēng)險類型和風(fēng)險控制的三維供應(yīng)鏈風(fēng)險管理分析框架。根據(jù)克蘭菲爾德大學(xué)提出的四階段供應(yīng)鏈風(fēng)險管理框架，分別為供應(yīng)鏈范圍和構(gòu)成要素描述、供應(yīng)鏈脆弱性和風(fēng)險識別、供應(yīng)鏈風(fēng)險評估、供應(yīng)鏈風(fēng)險管理。Deloitte（2004）全面歸納出供應(yīng)鏈風(fēng)險管理的四個步驟：識別風(fēng)險、決定供應(yīng)鏈風(fēng)險管理戰(zhàn)略和行動、執(zhí)行實施行動、監(jiān)督風(fēng)險管理過程和結(jié)果。風(fēng)險識別、風(fēng)險評價和風(fēng)險控制有助于降低供應(yīng)鏈風(fēng)險，實現(xiàn)控制風(fēng)險的目標(biāo)（劉榮娟、趙道致，2014）。

結(jié)合上述供應(yīng)鏈管理的基本理論框架，本文聚焦其中的跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險測度和評估，基于跨境電商供應(yīng)鏈的實際運(yùn)作流程和特點，構(gòu)建以下跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別與評估分析的基本框架（如圖1所示）。

在跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈系統(tǒng)中，物流是基礎(chǔ)（劉憲立、竇志武，2022）、信息流是橋梁（Aaronson，2015）、資金流是目的（史金召等，2022）。信息流是信息的流動與傳播，是物流、資金流過程的流動影象（Zhu，2020;Li et al.，2021）。物流在信息流、資金流的作用下，將物品從供應(yīng)商傳輸?shù)阶罱K客戶手中（Zhou and Liu， 2022; Fang and Wang， 2021）。資金流則在客戶確認(rèn)購買商品后，資金轉(zhuǎn)移的過程（Zha et al，2022）?？缇畴娚坦?yīng)鏈風(fēng)險識別是針對供應(yīng)鏈系統(tǒng)“三流”相互作用面臨的潛在風(fēng)險進(jìn)行鑒別及判斷的過程（高翔、賈亮亭，2016）。跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估不僅對風(fēng)險發(fā)生的可能性及其危害進(jìn)行估算，同時也為企業(yè)未來進(jìn)行風(fēng)險防控提供依據(jù)（袁峰，2021）。模糊風(fēng)險因素分析法（丁偉東等，2003；肖美丹等，2007）、AHP 法（Xiaomeng et al.，2023）、均值—方差模型（于春云等，2007；Almeida et al.，2022）、OWA 算子（顏波等，2014）等方法常被用于供應(yīng)鏈風(fēng)險評估。由于跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險的復(fù)雜性與多樣性，使其對風(fēng)險評估方法的要求也較高（高翔、賈亮亭，2016；劉憲立、竇志武，2022）。模糊風(fēng)險因素分析法無法處理復(fù)雜因素之間的關(guān)系、AHP法對評價準(zhǔn)則要求較高、均值—方差模型會忽略供應(yīng)鏈一些實際問題，而OWA算子加權(quán)平均法易于實現(xiàn)，能夠量化模糊性以及處理不確定性（顏波等，2014）。為此，結(jié)合跨境電商供應(yīng)鏈整體風(fēng)險分析的要求、根據(jù)文本分析法的指標(biāo)與數(shù)據(jù)特點，本文在跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估階段，使用基于OWA 算子的供應(yīng)鏈風(fēng)險評估模型。

三、我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別

本文采用文本分析法（熊勵、葉凱雯，2020；孫昌玲等，2021）對涉及到中國出口跨境電商供應(yīng)鏈相關(guān)新聞、行業(yè)研究報告、學(xué)術(shù)論文等文本進(jìn)行分析（鄭春芳、張艷秋，2021），以完成從物流、信息流和資金流三個方面對我國跨境電商供應(yīng)鏈面臨的各類風(fēng)險進(jìn)行識別（王楠等，2018；Liu and Li，2020）。

（一）基于信息流的風(fēng)險因素

跨境電商供應(yīng)鏈中的信息流是指整條供應(yīng)鏈各個環(huán)節(jié)之間信息的交流，包括產(chǎn)品信息的交流、資金信息的交流和物流信息的交流等（王楠等，2018；Wang et al.，2020）。文化差異（李元旭、羅佳，2017；田廣、劉瑜，2021）、制度差異（李元旭、羅佳，2017）、競爭對手（馬述忠、潘鋼健，2021）、法律法規(guī)（易繼明，2021）等因素導(dǎo)致跨境電商企業(yè)市場信息誤判（Zhou et al.，2022）給企業(yè)正常運(yùn)營帶來較大影響，因此，將市場信息誤判帶來的風(fēng)險（A1）作為信息流的第一個風(fēng)險因素。跨境電商供應(yīng)鏈涉及環(huán)節(jié)較多，供應(yīng)鏈主體中消費(fèi)者、跨境電商平臺、跨境電商企業(yè)和供應(yīng)商的利益各不相同（Fan et al.，2017；Hsiao et al.， 2017），會造成各環(huán)節(jié)信息有所保留與信息滯后（Hsiao et al.， 2017；Loh et al.，2017），因此將其歸納為供應(yīng)鏈信息扭曲造成的風(fēng)險（A2）作為第二個風(fēng)險因素（Fan et al.，2017；Loh et al.，2017）。虛假宣傳（Yu et al.， 2021）、假冒偽劣（徐文思，2022；Li and Xu ，2021）、信息泄露（Lee and Yeon， 2021）等信息安全問題成為阻礙跨境電商企業(yè)發(fā)展的重要因素，因此將信息安全造成的風(fēng)險（A3）歸納為第三個風(fēng)險因素。語言、文化及法律法規(guī)（Yang et al.，2023）及信息系統(tǒng)不兼容（Cui， 2019）等將導(dǎo)致跨境電商供應(yīng)鏈信息共享滯后（朱文韜、欒敬東，2022；Gallina et al.，2016），從而降低跨境電商供應(yīng)鏈效應(yīng)，因此將信息共享滯后帶來的風(fēng)險（A4）作為第四個風(fēng)險因素。

（二）基于物流的風(fēng)險因素

跨境電商供應(yīng)鏈中物流環(huán)節(jié)是指將原材料、產(chǎn)品進(jìn)行物理上的轉(zhuǎn)移運(yùn)送，包括將供應(yīng)商的產(chǎn)品、原材料轉(zhuǎn)移到企業(yè)，將破損、退回產(chǎn)品、原材料轉(zhuǎn)回供應(yīng)商，也包括將最終產(chǎn)品通過國內(nèi)物流和國際物流運(yùn)送到終端消費(fèi)者手中（王楠等，2018;Wang et al.，2020）。各國管控政策復(fù)雜多變，如美國對跨境物流服務(wù)商違反出口管制與制裁的行為進(jìn)行高調(diào)追溯（鐘燕慧、王一棟，2019；楊榮珍、石曉婧，2020）以及美國出口管制措施（陳若鴻，2021）導(dǎo)致多起貨物無法運(yùn)送到目的國事故，因此將由于各國管控政策造成物流堵塞的風(fēng)險（B1）作為第五個風(fēng)險因素（Hohenstein，2022）?？缇畴娚躺唐愤\(yùn)送路程遠(yuǎn)、時間長、情況復(fù)雜，氣象災(zāi)害等因素造成貨物損失、丟失的案例多發(fā)，氣象災(zāi)害造成物流堵塞的風(fēng)險（B2）作為第六個風(fēng)險因素（Hohenstein，2022）。供應(yīng)鏈物流管理系統(tǒng)可幫助企業(yè)將低庫存成本和運(yùn)輸成本，提高物流配送效率和客戶滿意度（Gardas et al.， 2017），物流管理系統(tǒng)的不穩(wěn)定將給供應(yīng)鏈帶來難以估量影響（Han et al.，2021），因此將供應(yīng)鏈物流管理系統(tǒng)的不穩(wěn)定（B3）作為第七個風(fēng)險因素。海關(guān)監(jiān)管嚴(yán)格、通關(guān)環(huán)節(jié)多將導(dǎo)致通關(guān)效率下降、物流成本上升（匡增杰、于倜，2019），因此將通關(guān)效率、成本高導(dǎo)致的風(fēng)險（B4）作為第八個風(fēng)險。

（三）基于資金流的風(fēng)險因素

資金流是跨境電商供應(yīng)鏈各主體、各環(huán)節(jié)的“生命源泉”，主要指資金在各環(huán)節(jié)的流通，包括供應(yīng)商與企業(yè)之間、供應(yīng)商與物流服務(wù)方之間、企業(yè)與第三方平臺之間、企業(yè)與物流服務(wù)方之間、企業(yè)與終端消費(fèi)者之間等等（王楠等，2018；Wang et al.，2020）。美國金融制裁使跨境電商企業(yè)面臨匯率波動、延遲結(jié)款困境（易繼明，2021；陳華、李鵬飛，2022），這直接沖擊各環(huán)節(jié)、各主體資金鏈的穩(wěn)定性與安全性（張其仔、許明，2022），從而導(dǎo)致企業(yè)、平臺收不到消費(fèi)者的還款而沒錢清債的風(fēng)險（Karim et al.，2020），因此將因交易信用導(dǎo)致各環(huán)節(jié)資金流破壞的風(fēng)險（C1）歸結(jié)為第九個風(fēng)險因素（Fang and Wang，2021）。

在以上研究的基礎(chǔ)上，將物流、信息流和資金流作為我國出口跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險識別的三個風(fēng)險，并細(xì)分為9個二級風(fēng)險，構(gòu)建我國出口跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估指標(biāo)體系。

四、我國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究以文本中各風(fēng)險的關(guān)注度（新聞評論數(shù)）、出現(xiàn)頻率等為依據(jù)，預(yù)測跨境電商供應(yīng)鏈管理中各風(fēng)險的嚴(yán)重程度與發(fā)生概率，并基于OWA算子加權(quán)平均法對我國出口跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險進(jìn)行評估。

本研究中跨境電商平臺選取京東全球購、亞馬遜中國、速賣通作為研究對象，選取30家具有跨境電商業(yè)務(wù)的上市公司以及20家物流上市公司作為研究對象。通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲抓取近3年跨境電商企業(yè)的官方網(wǎng)站、社交媒體賬號、相關(guān)新聞、行業(yè)研究報告等公開渠道的文本數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和預(yù)處理，具體而言，通過風(fēng)險特征詞、情感傾向匹配進(jìn)行抓取1（許文瀚等，2019）。在此基礎(chǔ)上，使用情感分析（袁東任、汪煒，2015）、用戶畫像等文本分析技術(shù)對跨境電商企業(yè)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘。

（三）我國出口跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險評估模型構(gòu)建——OWA算子模型

矩陣R中的各個數(shù)字代表的含義不同。例如，其中r11代表因市場信息誤判風(fēng)險對跨境電商供應(yīng)鏈造成的損害程度有46.5%，r12代表此風(fēng)險發(fā)生概率下的權(quán)值有0.227； r21代表因跨信息扭曲風(fēng)險對跨境電商供應(yīng)鏈造成的損害程度有59.7%，r22代表此風(fēng)險發(fā)生概率下的權(quán)值有0.278。

利用OWA算子對各個風(fēng)險指標(biāo)xi（i=1，2， ? ? ?，9）進(jìn)行集結(jié)，求得其綜合屬性值zi（w），設(shè)OWA算子的加權(quán)向量為W=（0.6，0.4）T，通過矩陣相乘法則運(yùn)算得：

z1（w）=OWAw（r11，r12）=0.465*0.6+0.227*0.4=0.370

z2（w）=OWAw（r21，r22）=0.597*0.6+0.278*0.4=0.469

z3（w）=OWAw（r31，r32）=0.541*0.6+0.200*0.4=0.405

z9（w）=OWAw（r91，r92）=0.455*0.6+1*0.4=0.673

其中OWAw（r11，r12）代表因此將市場戰(zhàn)略帶來的風(fēng)險指標(biāo)的風(fēng)險程度與發(fā)生概率在權(quán)重向量W的影響下，表現(xiàn)出來的較為準(zhǔn)確的風(fēng)險因素權(quán)重，其余代表的含義依次類推。zi（1）到zi（9）依次為0.370、0.469、0.405、0.329、0.656、0.375、0.964、0.568和0.313，由大到小的順序排列得：

X7＞X5＞X8＞X2＞X3＞X6＞X1＞X4＞X9

五、中國跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險指標(biāo)體系的有效性檢驗

為探索跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險指標(biāo)體系的有效性，探索風(fēng)險指標(biāo)的內(nèi)在聯(lián)系，使得風(fēng)險評估結(jié)果更具參考性，本文采用結(jié)構(gòu)方程模型分析跨境電商供應(yīng)鏈風(fēng)險因素有效性。

（一）研究假設(shè)

根據(jù)構(gòu)建的跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈運(yùn)作風(fēng)險指標(biāo)體系，本文提出以下假設(shè)：

1.信息流風(fēng)險

信息流風(fēng)險主要表現(xiàn)為市場信息誤判風(fēng)險、信息扭曲風(fēng)險、信息安全風(fēng)險、信息共享滯后風(fēng)險。由于信息流風(fēng)險的存在，訂單可能會被延遲或遺失，發(fā)生交貨延誤、物流丟失、產(chǎn)品品質(zhì)問題等情況，導(dǎo)致企業(yè)失去訂單，進(jìn)而影響銷售收入、客戶的購買體驗和企業(yè)的口碑。信息流風(fēng)險可能會導(dǎo)致跨境電商供應(yīng)鏈中物流環(huán)節(jié)的延遲，例如貨物被扣留在海關(guān)，導(dǎo)致交貨時間延遲，海關(guān)檢查費(fèi)用、倉儲費(fèi)用、物流費(fèi)用等可能會因為延誤或其他因素而上升，導(dǎo)致企業(yè)難以精準(zhǔn)預(yù)估成本。而信息扭曲、信息安全、信息共享滯后都將會導(dǎo)致市場信息誤判。由此，本文提出以下假設(shè)：

H1：市場信息誤判（A1）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H2：信息扭曲（A2）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H2a：信息扭曲（A2）對市場信息誤判（A1）有顯著影響。

H3：信息安全（A3）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H3a：信息安全（A3）對市場信息誤判（A1）有顯著影響。

H4：信息共享滯后（A4）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H4a：信息共享滯后（A4）對市場信息誤判（A1）有顯著影響。

2.物流風(fēng)險

物流風(fēng)險可能會導(dǎo)致跨境電商供應(yīng)鏈中物流環(huán)節(jié)的延遲，例如貨物被扣留在海關(guān)或物流途中出現(xiàn)問題，導(dǎo)致交貨時間延遲，影響客戶的購買體驗。由于物流風(fēng)險的存在，訂單可能會被延遲或遺失，導(dǎo)致企業(yè)失去訂單，進(jìn)而影響銷售收入、客戶的購買體驗和企業(yè)的口碑。而各國管控政策、氣象災(zāi)害、物流系統(tǒng)的穩(wěn)定性、通關(guān)效率等都會對物流風(fēng)險產(chǎn)生較大影響。此外，信息扭曲、信息安全、信息共享滯后對物流信息穩(wěn)定性有重要影響。由此，本文提出以下假設(shè)：

H5：管控政策（B1）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H5a：管控政策（B1）對通關(guān)效率（B4）有顯著影響。

H6：氣象災(zāi)害（B2）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H7：物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定（B3）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H7a：信息扭曲（A2）對物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定（B3）。

H7b：信息安全（A3）對物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定（B3）。

H7c：信息共享滯后（A4）對物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定（B3）。

H8：通關(guān)效率（B4）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

3.資金流風(fēng)險

跨境電商供應(yīng)鏈中，由于貨物運(yùn)輸、清關(guān)等環(huán)節(jié)的時間較長，導(dǎo)致資金周轉(zhuǎn)速度較慢，企業(yè)可能面臨資金不足的風(fēng)險。此外，由于跨境交易、支付方式復(fù)雜，存在不良賬款風(fēng)險，例如客戶違約、匯率波動等情況可能會導(dǎo)致企業(yè)無法收回應(yīng)有的貨款，也會影響供應(yīng)鏈的正常運(yùn)作。由于跨境電商供應(yīng)鏈中的交易涉及多種貨幣，因此企業(yè)需要承擔(dān)匯率波動風(fēng)險，若匯率波動較大，可能會影響企業(yè)的成本和收益，進(jìn)而影響供應(yīng)鏈的效益。由此，本文提出如下假設(shè)：

H9：交易信用風(fēng)險（C1）對跨境電商供應(yīng)鏈效益（D1）有顯著影響。

H9a：市場信息誤判（A1）對交易信用風(fēng)險（C1）有顯著影響。

H9b：信息安全（A3）對交易信用風(fēng)險（C1）有顯著影響。

H9c：物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定（B3）對交易信用風(fēng)險（C1）有顯著影響。

（二）研究變量及操作化定義

本文需要測量的核心變量共9個，基于上文的研究基礎(chǔ)，結(jié)合專家訪談以及相關(guān)文獻(xiàn)研究，根據(jù)本文的研究目的和實際情況，對9個研究變量進(jìn)行操作化定義。

（三）數(shù)據(jù)來源及信度效度檢驗

1.數(shù)據(jù)來源

本研究針對浙江正在開展跨境電子商務(wù)業(yè)務(wù)企業(yè)發(fā)放問卷。一部分調(diào)研問卷由跨境電商協(xié)會協(xié)助收集，另一部分問卷通過互聯(lián)網(wǎng)向企業(yè)發(fā)放。共發(fā)放問卷322份，回收298份，回收率92.55%。其中，有效問卷276份，有效問卷率為92.61%。在有效問卷中，開展跨境電子商務(wù)１年以下的企業(yè)有61家；開展跨境電子商務(wù)1-2年的企業(yè)有72家；開展跨境電子商務(wù)2-3年的企業(yè)有47家；開展跨境電子商務(wù)3-4年的企業(yè)有58家；開展跨境電子商務(wù)４年以上的企業(yè)有38家。

本研究所使用的調(diào)查問卷所用的指標(biāo)在采取專家審讀訪談與文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合研究的目標(biāo)調(diào)整之后確定的，綜合評估選取的科學(xué)指標(biāo)。本研究運(yùn)用了Smart-PLS2.0對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。

2.信度效度檢驗

文件采用Likert七級量表，其中1表示極其符合，7表示極其不符合。本研究運(yùn)用了Smart-PLS2.0對軟件進(jìn)行分析。為了檢驗調(diào)查問卷的科學(xué)性和客觀性，本研究對樣本的因子載荷和交叉載荷以及顯著性進(jìn)行了評估，評估結(jié)果表明：各觀測點的載荷都在0.6以上而且Ｔ值達(dá)到顯著性。本調(diào)查研究的樣本信度檢驗。

組合信度（CR）大于0.7，平均方差抽?。ˋVE）大于0.5，表明測量點之間的聚合效度，每個構(gòu)面的AVE平方根都大于構(gòu)面間的相關(guān)系數(shù)，說明模型各變量存在良好的區(qū)分效度。

（四）結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)果分析

本研究的目標(biāo)是分析風(fēng)險因素對跨境電商供應(yīng)鏈所帶來的風(fēng)險是否有顯著影響，并判斷假設(shè)模型的適配度，進(jìn)而提出相應(yīng)的應(yīng)對策略，結(jié)構(gòu)方差模型分析及檢驗結(jié)果如下：

六、結(jié)論與啟示

當(dāng)前，我國跨境電商業(yè)正處于風(fēng)險與機(jī)遇并存的高速發(fā)展期，研究顯示，從企業(yè)管理的角度觀察，物流管理系統(tǒng)風(fēng)險、管控政策風(fēng)險對于跨境電商供應(yīng)鏈的影響極大，這種物流管理系統(tǒng)所隱藏的風(fēng)險，往往會使得跨境電商企業(yè)陷入難以生存的境地；而信息扭曲、信息安全、信息共享滯后對于物流管理系統(tǒng)風(fēng)險測度有顯著影響。其次，便是管控政策帶來的風(fēng)險，在新的國際貿(mào)易環(huán)境下，各國因貿(mào)易保護(hù)主義不斷變化的政策，會直接導(dǎo)致各環(huán)節(jié)供應(yīng)商、物流服務(wù)商無法穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)。同時，終端消費(fèi)者的習(xí)慣和理念變化，也會造成信息扭曲與信息誤判的風(fēng)險。第三，按照風(fēng)險程度排序，我國跨境電商供應(yīng)鏈的風(fēng)險由大到小依次為：物流管理系統(tǒng)不穩(wěn)定風(fēng)險、管控政策風(fēng)險、通關(guān)風(fēng)險、信息扭曲風(fēng)險、信息安全風(fēng)險、氣象災(zāi)害風(fēng)險、市場信息誤判風(fēng)險、信息共享滯后風(fēng)險、交易信用風(fēng)險。由此，根據(jù)風(fēng)險程度排名，加強(qiáng)這些風(fēng)險的防范，對我國跨境電商的發(fā)展尤為重要。

上述結(jié)論意味著如下啟示：第一，完善政府平臺的供應(yīng)鏈信息中心建設(shè)。建立大型信息平臺，打通供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的信息流，建立全面的信息流監(jiān)管體系，從供應(yīng)鏈中剔除虛假信息，為供應(yīng)鏈企業(yè)提供實用共享信息。第二，提升物流整體服務(wù)能力。創(chuàng)建全新的物流監(jiān)測體系，強(qiáng)化物流轉(zhuǎn)運(yùn)節(jié)點的貨物質(zhì)量監(jiān)測，加強(qiáng)對貨物在運(yùn)輸過程中的安全性監(jiān)管。第三，鞏固戰(zhàn)略同盟關(guān)系。增強(qiáng)同盟企業(yè)之間的有效信息交流，在防范市場虛假信息對于未來戰(zhàn)略判斷危害的同時，增強(qiáng)信息共享頻率，擬出應(yīng)對風(fēng)險的解決方案，最大程度降低風(fēng)險造成的危害；此外，企業(yè)與銀行和商業(yè)同盟共同建立對抗風(fēng)險信托基金，共享資金儲備，最大程度地降低風(fēng)險帶來的危害。第四，加強(qiáng)對新興目標(biāo)市場的調(diào)研與評估?？缇畴娚坦?yīng)鏈要面向世界消費(fèi)市場，不同市場有不同的文化、習(xí)慣和法律法規(guī)等，這需要跨境電商企業(yè)針對不同目標(biāo)市場做精確的市場評估，精準(zhǔn)把控市場戰(zhàn)略，防范各種風(fēng)險帶來的危害。第五，加強(qiáng)供應(yīng)鏈相關(guān)專業(yè)人才的培養(yǎng)和引進(jìn)。企業(yè)之間競爭最終是人才的競爭，擁有相關(guān)專業(yè)高素質(zhì)人才可以增強(qiáng)供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的運(yùn)轉(zhuǎn)效率，提升企業(yè)的創(chuàng)新能力，避免因侵權(quán)行為造成的風(fēng)險，對整個企業(yè)供應(yīng)鏈的建設(shè)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。

參考文獻(xiàn)

畢達(dá)天、邱長波、周浩，2013，“信息供應(yīng)鏈成員組織間不同關(guān)系主導(dǎo)模式的信息傳遞活動分析”，《情報理論與實踐》，第8期，第26-31頁。

陳華、李鵬飛，2022，“美國對他國金融制裁的基礎(chǔ)、路徑以及對中國的啟示”，《國際貿(mào)易》，第9期，第87-95頁。

陳若鴻，2021，“從效率優(yōu)先到安全優(yōu)先：美國關(guān)鍵產(chǎn)品全球供應(yīng)鏈政策的轉(zhuǎn)變”，《國際論壇》，第5期，第125-139+159-160頁。

陳鈺芬，2019，“基于全流程的進(jìn)口B2C跨境電商商品質(zhì)量風(fēng)險評估體系構(gòu)建”，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理》，第12期，第5-16頁。

戴永輝、魏農(nóng)建、袁瑩、戴偉輝，2020，“基于廣義生態(tài)群落的跨境電商軟性供應(yīng)鏈仿真分析”，《上海大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》，第3期，第107-117頁。

丁偉東、劉凱、賀國先，2003，“供應(yīng)鏈風(fēng)險研究”，《中國安全科學(xué)學(xué)報》，第4期，第67-69頁。

付帥帥、陳偉達(dá)、王丹丹，2021，“跨境電商物流供應(yīng)鏈協(xié)同發(fā)展研究”，《東北大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版）》， 第1期，第52-60頁。

高翔、賈亮亭，2016，“基于結(jié)構(gòu)方程模型的企業(yè)跨境電子商務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險研究——以上海、廣州、青島等地167家跨境電商企業(yè)為例”，《上海經(jīng)濟(jì)研究》，第5期，第76-83頁。

金泉、蘇慶新，2022，“跨境電商平臺賦能中小企業(yè)國際化的機(jī)制研究”，《國際貿(mào)易》，第10期，第 68-76頁。

匡增杰、于倜，2021，“區(qū)塊鏈技術(shù)視角下我國跨境電商海關(guān)監(jiān)管創(chuàng)新研究”，《國際貿(mào)易》，第11期，第51-59頁。

劉憲立、竇志武，2022，“基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的跨境電商供應(yīng)鏈關(guān)鍵干擾識別”，《統(tǒng)計與決策》，第16期，第184-188頁。

劉榮娟、趙道致，2014，“低碳供應(yīng)鏈風(fēng)險源的識別與控制策略”，《武漢理工大學(xué)學(xué)報（信息與管理工程版）》，第4期，第513-516頁。

劉斌、顧聰，2022，“跨境電商對企業(yè)價值鏈參與的影響——基于微觀數(shù)據(jù)的經(jīng)驗分析”，《統(tǒng)計研究》，第8期，第72-87頁。

李波、王汝鋒、陳蔚淳，2019，“電子商務(wù)下風(fēng)險規(guī)避制造商對供應(yīng)鏈決策策略的影響研究”，《管理工程學(xué)報》，第2期，第173-179頁。

李秋正、蔣勵佳、潘妍，2020，“我國跨境電商通關(guān)監(jiān)管生態(tài)系統(tǒng)演化創(chuàng)新的動力機(jī)制”，《中國流通經(jīng)濟(jì)》，第5期，第32-39頁。

李元旭、羅佳，2017，“文化距離、制度距離與跨境電子商務(wù)中的感知風(fēng)險”，《財經(jīng)問題研究》，第3期，第106-114頁。

馬述忠、潘鋼健，2021，“跨境電子商務(wù)平臺與中小企業(yè)核心競爭力——基于阿里巴巴國際站的案例研究”，《湖北大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，第6期，第 136-148頁。

榮飛瓊、 郭夢飛，2018，“基于大數(shù)據(jù)的跨境電商平臺供應(yīng)商信用評估研究”，《統(tǒng)計與信息論壇》， 第3期，第 100-107頁。

陶濤、李廣乾，2015，“平臺演進(jìn)、模式甄別與跨境電子商務(wù)拓展取向”，《改革》，第9期，第63-73頁。

孫昌玲、王化成、王芃芃，2021，“企業(yè)核心競爭力對供應(yīng)鏈融資的影響：資金支持還是占用？”，《中國軟科學(xué)》，第6期，第120-134頁。

宋鐵波、 陳玉嬌、朱子君，2021，“量化文本分析法在國內(nèi)外工商管理領(lǐng)域的應(yīng)用對比與評述”，《管理學(xué)報》，第4期，第 624-632頁。

史金召、孫茂林、黎建強(qiáng)，2022，“我國跨境電商供應(yīng)鏈金融的模式設(shè)計與風(fēng)險管控”，《國際貿(mào)易》，第11期，第 26-34頁。

吳欣，2019，“跨境電子商務(wù)服務(wù)供應(yīng)鏈風(fēng)險及優(yōu)化分析”，《價格月刊》，第2期，第91-94頁。

徐靜、姚冠新、戴盼倩、張冬梅、韓強(qiáng)，2016，“生鮮電子供應(yīng)鏈參與主體質(zhì)量決策行為研究——基于信息可追溯視角”，《華東經(jīng)濟(jì)管理》，第3期，第155-160頁。

王楠、郭彪、孫永波，2018，“傳統(tǒng)零售企業(yè)跨境電商轉(zhuǎn)型模式和遷移路徑研究”，《經(jīng)濟(jì)體制改革》，第2期，第100-106頁。

王文清、姬顏麗、杜秀玲，2016，“跨境電子商務(wù)出口退（免）稅問題研析”，《國際稅收》，第11期，第59-64頁。

王玉燕、范潤婕、申亮、郭艷麗，2021，“考慮產(chǎn)品質(zhì)量和銷售服務(wù)的三級電商供應(yīng)鏈的主導(dǎo)模型研究”，《管理工程學(xué)報》，第5期，第258-268頁。

肖美丹、李從東、張瑜耿，2007，“基于未確知模糊理論的供應(yīng)鏈風(fēng)險評估”，《軟科學(xué)》，第5期，第27-30頁。

熊勵、葉凱雯，2020，“跨境電子商務(wù)生態(tài)發(fā)展與政策組合維度的關(guān)聯(lián)性研究”，《軟科學(xué)》，第2期，第129-136頁。

許文瀚、齊荻、陳沉，2019，“上市公司研發(fā)活動與風(fēng)險信息披露——基于文本分析法的實證檢驗”，《財經(jīng)論叢》，第8期，第73-83頁。

徐文思，2022，“區(qū)塊鏈發(fā)展與應(yīng)用對跨境電子商務(wù)創(chuàng)新的影響研究”，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》，第8期，第153-156頁。

于春云、趙希男、彭艷東、潘德惠，2007，“基于條件風(fēng)險值理論的供應(yīng)鏈優(yōu)化與協(xié)調(diào)模型研究”，《中國管理科學(xué)》，第3期，第 31-39頁。

余金艷、張英男、劉衛(wèi)東、肖作鵬，2021，“疫情沖擊下全球跨境電商物流韌性的時空異質(zhì)性研究”，《地理研究》，第12期，第3333-3348頁。

顏波、石平、丁德龍，2014，“物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈風(fēng)險評估與控制”，《管理工程學(xué)報》，第3期，第196-202頁。

嚴(yán)子淳、王偉楠、李欣、陳勁，2021，“企業(yè)國際化擴(kuò)張中的跨境電商平臺利用——基于社會網(wǎng)絡(luò)的研究”，《南開管理評論》，第6期，第140-152頁。

袁峰，2021，“同業(yè)網(wǎng)絡(luò)視角下跨境電商企業(yè)供應(yīng)鏈風(fēng)險分析”，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》，第14期，第98-101頁。

楊榮珍、石曉婧，2020，“美國對華337調(diào)查與企業(yè)出口行為——基于我國制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的實證分析”，《國際經(jīng)貿(mào)探索》，第3期，第 79-94頁。

易繼明，2021，“跨境電商知識產(chǎn)權(quán)風(fēng)險的應(yīng)對——以中國電商在美被訴為例”，《知識產(chǎn)權(quán)》，第1期，第36-53頁。

周南洋，2008，“供應(yīng)鏈風(fēng)險評估方法研究”，《求索》，第9期，第27-28+145頁。

張鐸、曹武軍，2019，“中國對外貿(mào)易跨境電商物流的模式分類與風(fēng)險評價——基于模糊層次分析的實證研究”，《河南師范大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》，第5期，第53-59頁。

張其仔、許明，2022，“美國供應(yīng)鏈霸凌對全球產(chǎn)業(yè)鏈分工與穩(wěn)定的影響及應(yīng)對”，《國外社會科學(xué)》，第6期，第 37-46+195-196頁。

張夏恒、郭海玲，2016，“跨境電商與跨境物流協(xié)同：機(jī)理與路徑”，《中國流通經(jīng)濟(jì)》，第11期，第83-92頁。

張蓓、葉丹敏、馬如秋，2021，“跨境電商食品安全風(fēng)險表征及協(xié)同治理”，《人文雜志》，第10期，第115-121頁。

朱文韜、欒敬東，2022，“大數(shù)據(jù)時代競爭情報方的供應(yīng)鏈信息源選擇方法研究”，《情報理論與實踐》，第8期，第90-96頁。

鐘燕慧、王一棟，2019，“美國‘長臂管轄制度下中國企業(yè)面臨的新型法律風(fēng)險與應(yīng)對措施”，《國際貿(mào)易》，第3期，第 91-96頁。

鄭春芳、張艷秋，2021，“中國跨境電商出口影響因素及潛力研究”，《中國社會科學(xué)院大學(xué)學(xué)報》，第4期，第63-72頁。

Aaronson，S.， 2015， “Why Trade Agreements are not Setting Information Free： The Lost History and Reinvigorated Debate over Cross-Border Data Flows， Human Rights， and National Security”， World Trade Review ， 14（4）： 671-700.

Aissa Fantazy， K.， Kumar， V. and Kumar， U.， 2009， “An Empirical Study of the Relationships Among Strategy， Flexibility， and Performance in the Supply Chain Context”， Supply Chain Management： An International Journal， 14（3）： 177-188.

Almeida， J.， Soares， J.，Lezama， F. and Vale， Z.， 2022， “Robust Energy Resource Management Incorporating Risk Analysis Using Conditional Value-at-Risk”， IEEE Access， 10： 16063-16077.

Blome， C. and Schoenherr， T.， 2011，“Supply Chain Risk Management In Financial Crises—A Multiple Case-Study Approach”，International Journal of Production Economics，134（1）： 43-57.

Cui， Y.， Mou， J.， Cohen， J. and Liu， Y. ， 2019， “Understanding Information System Success Model and Valence Framework in Sellers Acceptance of Cross-Border E-Commerce： a Sequential Multi-Method Approach”，? Electronic Commerce Research， 19（4）： 885-914.

Dutta， P.， Choi， T. M.， Somani， S. and Butala， R. ， 2020， “Blockchain Technology in Supply Chain Operations： Applications， Challenges and Research Opportunities”， Transportation Research Part E-Logistics and Transportation Review， 142， 102067.

Elia， S.， Giuffrida， M.， Mariani， M. M. and Bresciani， S. ，2021， “Resources and Digital Export： An RBV Perspective on the Role of Digital Technologies and Capabilities in Cross-Border E-Commerce”， Journal of Business Research， 132： 158-169.

Erevelles， S.， Fukawa， N. and Swayne， L. ，2016， “Big Data Consumer Analytics and the Transformation of Marketing”， Journal of Business Research， 69（2）： 897-904.

Fang， Z. and Wang， Q. ， 2021， “Cross-Border E-Commerce Supply Chain Risk Evaluation with FUZZY-ISM model”， Security and Communication Networks， 2021：1-14.

Fan， H.， Li， G.， Sun， H. and Cheng， T. C. E. ， 2017， “ An Information Processing Perspective on Supply Chain Risk Management： Antecedents， Mechanism， and Consequences”， International Journal of Production Economics， 185：63-75.

Fawcett， S. E.， Osterhaus， P.， Magnan， G. M.， Brau， J. C. and McCarter， M. W. ， 2007， “Information Sharing and Supply Chain Performance： The Role of Connectivity and Willingness”， Supply Chain Management： An International Journal， 12（5）：358-368.

Gallina， V.， Torresan， S.， Critto， A.， Sperotto， A.， Glade， T. and Marcomini， A. ， 2016， “A Review of Multi-Risk Methodologies for Natural Hazards： Consequences and Challenges for A Climate Change Impact Assessment”， Journal of Environmental Management， 168：123-132.

Giuffrida， M.， Mangiaracina， R.， Perego， A. and Tumino， A.， 2017， “Cross-Border B2C E-Commerce to Greater China and the Role of Logistics： A Literature Review”， International Journal of Physical Distribution & Logistics Management，47（9）：772-795.

Gardas， B. B.， Raut， R. D. and Narkhede， B. ， 2017， “Modeling Causal Factors of Post-Harvesting Losses in Vegetable and Fruit Supply Chain： An Indian Perspective”， Renewable & Sustainable Energy Reviews， 80：1355-1371.

Golicic， S. L. and Davis， D. F. ， 2012， “Implementing Mixed Methods Research in Supply Chain Management. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management”， 42（8/9）： 726-741.

Han， B.， Ming， Z.， Zhao， Y.， Wen， T. and Xie， M.， 2021， “Comprehensive Risk Assessment of Transmission Lines Affected by Multi-Meteorological Disasters Based on Fuzzy Analytic Hierarchy Process”， International Journal of Electrical Power & Energy Systems， 133， 107190.

Harland，C.， Brenchley， R. and Walker， H.， 2003，“Risk in Supply Networks”， Journal of Purchasing and Supply Management， 9（2）：51-62.

Hsiao， Y. H.， Chen， M. C. and Liao， W. C. ， 2017， “Logistics Service Design for Cross-Border E-commerce using Kansei Engineering with Text-Mining-Based Online Content Analysis”， Telematics and Informatics， 34（4）： 284-302.

Hohenstein， N. O. ， 2022， “Supply Chain Risk Management in the COVID-19 Pandemic： Strategies and Empirical Lessons for Improving Global Logistics Service Providers Performance”， International Journal of Logistics Management， 33（4）：1336-1365.

Lambert， D. M. and Enz， M. G. ，2017， “Issues in Supply Chain Management： Progress and Potential”， Industrial Marketing Management， 62： 1-16.

Lee， H. and Yeon， C. ，2021， “Blockchain-Based Traceability for Anti-Counterfeit in Cross-Border E-Commerce Transactions”， Sustainability， 13（19）， 11057.

Liang， Y.， Guo， L.， Li， J.， Zhang， S. and Fei， X.， 2021， “The Impact of Trade Facilitation on Cross-Border E-Commerce Transactions： Analysis Based on the Marine and Land Cross-Border Logistical Practices between China and Countries Along the Belt and Road”， Water ， 13（24）， 3567.

Lindroth， R. and Norrman， A.， 2001，“Supply Chain Risks and Risk Sharing Instruments-An Illustration from the Telecommunication Industry”， Edinburgh： Heriot-Watt University， Paper Presented at the Proceedings of the Logistics Research Network 6th Annual Conference：297-303.

Liu， Z. and Li， Z. ， 2020， “A Blockchain-Based Framework of Cross-Border E-Commerce Supply Chain. International Journal of Information Management”， 52， 102059.

Li， J.， Cui， T.， Yang， K.， Yuan， R.， He， L. and Li， M. ， 2021， “Demand Forecasting of E-Commerce Enterprises Based on Horizontal Federated Learning from the Perspective of Sustainable Development”， Sustainability， 13（23）， 13050.

Li， Y. and Xu， L. ， 2021， “Cybersecurity Investments in a Two-Echelon Supply Chain with Third-Party Risk Propagation”， International Journal of Production Research， 59（4）： 1216-1238.

Li， J.， Yan， X.， Li， Y. and Dong， X. ， 2023， “Optimizing the Agricultural Supply Chain through E-Commerce： A Case Study of Tudouec in Inner Mongolia， China”， “International Journal of Environmental Research and Public Health”， 20（5）， 3775.

Loh， H. S.， Zhou， Q.， Thai， V. V.， Wong， Y. D. and Yuen， K. F. ，2017， “ Fuzzy Comprehensive Evaluation of Port-Centric Supply Chain Disruption Threats”， Ocean & Coastal Management， 148： 53-62.

Karim， A. S.， Mohamed， N.， Prabowo， H. Y. and Ahmad， M. A. N. ， 2020， “Application of Supply Chain Finance in Indonesian Banking Sector for Anti-Money Laundering”， Journal of Supply Chain Management， 9（5）： 333-342.

Nuruzzaman， M. and A.N. Weber， 2021， “Supply Chain in Cross-Border E-Commerce”， Cross-Border E-Commerce Marketing and Management， IGI Global， 54-77.

Prajogo， D. and Olhager， J.， 2012， “Supply Chain Integration and Performance： The Effects of Long-Term Relationships， Information Technology and Sharing， and Logistics Integration”， International Journal of Production Economics， 135（1）：514-522.

Su， W.， Wang， Y.， Qian， L.， Zeng， S.， Bale?entis， T. and Streimikiene， D.， 2019，Creating a Sustainable Policy Framework for Cross-Border E-Commerce in China，Sustainability， 11（4）， 943.

Tang，O. and Musa，S.N， 2011， “Identifying Risk Issues and Research Advancements in Supply Chain Risk Management”， International Journal of Production Economics， 133（1）：25-34.

Wang， Y.， Jia，F(xiàn).， Schoenherr，T.， Gong，Y. and Chen，L.， 2020， “Cross-border e-commerce firms as supply chain integrators： The management of three flows”， Industrial Marketing Management， 89：72-88.

Xiaomeng， C.， Huaye， H. and Zhangqiong， W.， 2023， “Risk Assessment of Wuhan Frozen Food Supply Chain Based on AHP-FCE Method”， Cham： Springer Nature Switzerland， In Advances in Intelligent Systems， Computer Science and Digital Economics IV， 158：407-419.

Yang， Y.， Chen， N. and Chen， H. ， 2023， “The Digital Platform， Enterprise Digital Transformation， and Enterprise Performance of Cross-Border E-Commerce—From the Perspective of Digital Transformation and Data Elements”， Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research， 18（2）：777-794.

Yu， H.， Zhao， Y.， Liu， Z.， Liu， W.， Zhang， S.， Wang， F. and Shi， L. ， 2021， “Research on the Financing Income of Supply Chains Based on An E-Commerce Platform”， Technological Forecasting and Social Change， 169， 120820.

Zha， X.， Zhang， X.， Liu， Y. and Dan， B.， 2022， “Bonded-Warehouse Or Direct-Mail？ Logistics Mode Choice in a Cross-Border E-Commerce Supply Chain with Platform Information Sharing”， Electronic Commerce Research and Applications， 54， 101181.

Zhang， H.， Jia， F. and You， J. X. ， 2021， “Striking a Balance Between Supply Chain Resilience and Supply Chain Vulnerability in the Cross-Border E-Commerce Supply Chain”， International Journal of Logistics Research and Applications， 26（6）：1-25.

Zhu， L.， 2020， “Optimization and Simulation for E-Commerce Supply Chain in the Internet of Things Environment”， Complexity， 2020： 1-11.

Zhou， L.， Wang， J.， Li， F.， Xu， Y.， Zhao， J. and Su， J. ， 2022， “Risk Aversion of B2C Cross-Border e-Commerce Supply Chain”. Sustainability， 14（13）：8088.

Zhou， F. and Liu， Y，2022. “Blockchain-Enabled Cross-Border E-Commerce Supply Chain Management： A Bibliometric Systematic Review”， Sustainability， 14（23）：15918.

Risk Identification and Assessment of Export Supply Chain of

Cross-Border E-Commerce in China

Yan Han Gao Cong

Abstract： Accurately assessing the risk of China's cross-border e-commerce supply chain is an important issue in addressing the uncertainty risk of the international trade market. Using the text analysis method of sociology for reference， this paper combines the operation process of cross-border e-commerce and its supply chain characteristics， and summarizes the risk of cross-border e-commerce supply chain into a risk indicator system with three dimensions and nine secondary variables from three aspects of logistics flow， information flow and capital flow. and indicates the degree of risk and probability of occurrence based on textual meanings such as social attention and word frequency. Based on the OWA operator weighted average method， a preliminary evaluation of the risk system is conducted to deeply analyze the impact and logical relationship of cross-border e-commerce supply chain risks in China; Finally， the effectiveness and confidence of the risk system are tested using data from 298 cross-border e-commerce companies in Zhejiang and structural equation models. The conclusion indicates that the cross-border e-commerce supply chain risk assessment system based on text analysis can effectively present the risk information of the supply chain in the new international trade environment. The specific risk ranking is logistics management system instability risk， control policy risk， customs clearance risk， information distortion risk， and information security risk，Thus， it also contributes to risk management in the supply chain.

Keyword： Export Supply Chain of Cross-Border E-Commerce; Risk Identification and Assessment;OWA Operator

（責(zé)任編輯：雷比璐）

* 閆晗，寧波財經(jīng)學(xué)院財富管理學(xué)院，E-mail： 809604151@qq.com， 通訊地址：浙江省寧波市海曙區(qū)學(xué)院路899號；高聰（通訊作者），浙江萬里學(xué)院中東歐研究中心，E-mail： 284369253@qq.com。作者文責(zé)自負(fù)。

基金項目：本文受國家社科基金一般項目“中國與中東歐國家產(chǎn)能合作機(jī)制與路徑研究”（21BJY221）資助。

1基于BeautifulSoup 的解析技術(shù)、Scrapy 的爬蟲框架對風(fēng)險特征詞、情感傾向詞進(jìn)行抓取。并基于Word2vec詞語分析工具，產(chǎn)生詞向量的相關(guān)模型，用以訓(xùn)練以重新建構(gòu)語言學(xué)之詞文本，盡可能多地尋找與風(fēng)險特征、情感傾向詞語內(nèi)容相關(guān)度高的詞匯，避免遺漏。