1. 引言
近年来，随着全球化进程加快与数字技术普及，传统农产品出口模式受地域限制、贸易成本高企等问题制约，增长动力逐渐不足，而跨境电商凭借互联网、大数据等技术优势，成为激活农产品出口活力的关键引擎。在乡村振兴战略深入推进、“双循环”新发展格局加快构建的背景下，农产品出口作为连接乡村经济与国际市场的重要纽带，其发展水平直接关系农民增收与农业现代化进程。跨境电商通过简化贸易流程、拓宽销售渠道，为破解传统农产品出口困境提供了新思路，也成为学术界与政策层面关注的焦点。现有研究虽证实跨境电商对农产品出口的正向赋能作用，但存在多维度不足。在促进效应方面，部分研究通过宏观面板数据或海关数据验证了跨境电商的促进作用，区分了长短期效应，但多数研究以“技术赋能”为泛化逻辑，未结合企业异质性贸易理论解析对中小农企业出口门槛的影响，也未基于贸易引力模型量化对距离弹性系数的削弱幅度，且少数研究虽证实双向因果关系，却未明确路径权重差异，定性研究也缺乏实证支撑[1]-[5]。贸易成本调节机制研究中，相关研究验证了跨境电商对显性成本的削弱作用，但多忽视制度性与隐性成本，且未细分不同成本的边际贡献及转化为出口增长的机制[1] [2]。区域与产品异质性研究虽识别出沿海地区、综试区及动物性产品的更强效应[2] [4]，却未结合相关理论解析差异成因。制约因素与对策研究虽梳理出贸易壁垒、物流痛点等问题[6]，但对策存在实施主体模糊、未结合异质性及时效性不足等问题。综上，本研究致力于研究跨境电商和我国农产品出口之间的关系，分析其是否存在区域异质性，并提出相应政策启示，从而为后续研究提供实证依据。
2. 政策背景与研究假说
2.1. 政策背景
在国家政策的强力推动下，跨境电商与农产品领域正迎来全方位的发展机遇，政策支持体系不断完善且协同效应显著。在跨境电商方面，国家自2015年起便持续加大政策扶持力度，累计出台近200项政策措施，各地通过探索创新形成了近70项成熟经验做法，为行业发展构建起坚实的制度保障；2024年，海关总署会同商务部联合推出一系列针对性举措，包括在物流效率提升上探索推广跨境电商出口拼箱“先查验后装运”模式，在售后优化上研究扩大跨境电商零售出口跨关区退货范围，在技术支撑上进一步完善信息化系统功能，同时取消跨境电商出口海外仓企业备案要求，简化单证申报手续，切实降低企业制度性成本，并积极推进海外智慧物流平台建设，支持地方搭建跨境电商服务平台，助力企业对接海外法务、税务等资源，全方位打通国际市场拓展通道。在农产品领域，政策支持贯穿生产、流通、贸易全链条，2025年中央一号文件7次提及“农村电商”，聚焦农产品流通与出口，强调“完善农产品贸易与生产协调机制”，在物流基建上支持建设县乡村三级物流体系、县域集散中心和冷库，推动快递品牌统仓共配降低乡镇配送成本，在营销赋能上实施“互联网+”农产品出村进城工程，支持平台开设“乡村振兴专属流量池”，将“村播”纳入职业技能认证，在金融支持上扩大农村数字普惠金融覆盖面，开发数据质押类信贷产品，为小微电商提供“0抵押”贷款并补贴运输险保费。综合来看，跨境电商政策为农产品突破地域限制、直达全球市场提供了渠道支撑，而农产品政策通过夯实生产基础、完善流通网络、强化品牌建设，为其借助跨境电商“走出去”筑牢品质与供应链根基，二者政策导向高度契合、协同发力，既通过跨境电商激活农产品出口潜力，又以优质农产品丰富跨境电商贸易内容，共同推动农村经济升级、助力乡村振兴，为构建国内国际双循环相互促进的新发展格局注入持久动力。
2.2. 研究假说
基跨境电商通过数字化平台简化交易流程、减少中间环节，降低信息搜寻、谈判签约等交易成本[7]，这不仅能帮助已有出口企业扩大规模，更能推动生产率略低于传统门槛的中小农户、特色农产品企业突破“出口临界值”，新增出口主体；同时，结合贸易引力模型，跨境电商通过降低地理距离、语言差异带来的贸易阻力[2]，削弱“距离衰减效应”，尤其对发展中国家及远距离市场，“去中介化”优势可扩大出口辐射范围。从实证表现看，跨境电商长期通过技术赋能形成持续推动[3]，且相关研究已证实这一促进效应[1] [2]。依托要素禀赋理论，跨境电商的促进效应区域要素而分化，跨境电商综试区及沿海地区凭借基础设施与政策红利[4]，要素禀赋优势显著，效应强于非综试区及中西部地区，且中西部可通过政策扶持弥补要素短板[1]；在市场维度，发展中国家及远距离市场受传统“距离衰减效应”影响更大，跨境电商对贸易成本的削弱作用更突出，效应强于发达国家及近距离市场[2]。这种分化符合要素禀赋理论中“资源匹配度决定技术赋能效果”的逻辑，也与现有异质性研究结论一致[5]。
基于贸易引力模型、要素禀赋理论等经典经济学框架，以及跨境电商“降低贸易成本、优化资源配置”的核心功能，结合现有理论与实证研究成果，本文提出核心研究假说：
H1：跨境电商发展对中国农产品出口具有显著的正向促进作用；
H2：跨境电商发展对中国农产品出口呈现异质性特征。
3. 数据来源、变量说明及模型构建
3.1. 数据来源
本研究采用的数据为中国省级层面的面板数据，研究范围为中国各省级单位(由于数据可得性，本文不包含港澳台和西藏的样本数据)。其中跨境快递义务收入数据来自邮政管理局，农产品出口额、农产品进口额和农业总产值数据均来自中国农业年鉴，人均地区生产总值、地方财政交通运输支出和农村居民人均消费支出数据均来自中国省级统计年鉴，涉农支出金额和涉农支出占财政支出比例数据均来自中国统计年鉴，交通运输、仓储和邮政业增加值数据均来自中国省级统计年鉴。
3.2. 跨境电商发展水平测算
为精准识别跨境电商发展水平对中国农产品出口的影响效应，本研究在借鉴陈方翠[8]相关研究基础上，基于科学性、完备性、可操作性和动态性原则，共选取12个指标，并划分为规模指数、支持指数和潜力指数三个维度，构建指标体系，测算跨境电商发展水平(EDL)，指标体系、指标说明及其数据来源如表1所示。
本研究选用熵值法确定指标权重。该方法基于信息熵原理，依据指标数据的离散程度客观赋权，无需主观预设权重，能有效规避人为因素干扰，契合本研究追求结果客观性的需求。各指标经熵值法计算后的权重如表2所示。
Table 1. Indicator system construction
表1. 指标体系构建
一级指标 |
序号 |
二级指标 |
指标说明 |
数据来源 |
规模指数 |
1 |
跨境快递业务量 |
各省年末跨境快递数量 |
邮政管理局 |
2 |
跨境快递收入 |
各省年末跨境快递服务收入 |
邮政管理局 |
3 |
跨境电商综合试验区 |
各省年末跨境电商综合试验区数 |
商务部 |
4 |
电商企业个数 |
各省年末电商企业个数 |
国家统计局 |
支持指数 |
5 |
快递营业网点 |
各省年末快递营业网点数量 |
邮政管理局 |
6 |
每百企业拥有网站数 |
各省年末每百家企业拥有网站 |
国家统计局 |
7 |
长途光缆线路长度 |
各省年末长途光缆线长度 |
中国互联网信息中心 |
8 |
互联网普及率 |
各省年末互联网普及率 |
中国互联网信息中心 |
潜力指数 |
9 |
出口总额 |
各省年末出口总额 |
国家统计局 |
10 |
进口总额 |
各省年末进口总额 |
国家统计局 |
11 |
电子商务采购额 |
各省年末电子商务采购额 |
国家统计局 |
12 |
电子商务销售额 |
各省年末电子商务销售额 |
国家统计局 |
Table 2. Weights of each indicator
表2. 各指标权重
序号 |
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
6 |
7 |
8 |
9 |
10 |
11 |
12 |
权重 |
0.118 |
0.107 |
0.089 |
0.077 |
0.072 |
0.068 |
0.067 |
0.064 |
0.082 |
0.083 |
0.087 |
0.086 |
3.3. 变量说明
被解释变量方面，本研究选取中国农产品出口额(EXP)作为衡量农产品出口表现的核心指标。该指标以各省级行政单位年度农产品出口总额为统计基础，单位为万亿元，能够直观反映不同地区农产品在国际市场的竞争力与出口规模，是衡量农业对外开放水平的关键量化指标。
核心解释变量设定为跨境电商发展水平(EDL)。为全面刻画跨境电商的发展态势，本研究参考陈方翠[8]的成熟研究成果，构建多维度指标体系进行综合测算。该体系涵盖跨境电商规模指数、支持指数和潜力指数三个维度，通过熵值法对各分项指标进行赋权整合，最终形成能够客观反映各地区跨境电商发展综合水平的连续变量，为分析其对农产品出口的影响提供核心解释依据。
控制变量的选取旨在排除其他经济社会因素对回归结果的干扰，共包含6个关键指标：农业总产值(A1)用于衡量地区农业生产基础规模；人均地区生产总值(GDP)反映区域经济发展整体水平；农村居民人均消费支出(B1)体现农村市场需求与农民收入状况；涉农支出金额(B2)衡量政府对农业产业的扶持力度；地方财政交通运输支出(B3)反映区域交通基础设施的投入强度；交通运输仓储和邮政业增加值(B4)则用于刻画物流服务体系的发展水平。上述控制变量共同构成影响农产品出口的重要外部环境因素，为精准识别跨境电商的净效应提供了必要的控制条件。
3.4. 模型设定
为精准识别跨境电商发展水平对中国农产品出口的影响效应，本研究在借鉴陈方翠[8]相关研究方法的基础上，采用双向固定效应模型作为基准分析框架。该模型通过同时控制个体固定效应和时间固定效应，有效解决了面板数据中可能存在的“个体异质性”与“时间趋势性”并存的问题，从而更准确地剥离核心解释变量的净效应。
在面板数据模型中，未控制个体效应可能导致遗漏变量偏误：不同省级行政单位在农业资源禀赋、产业基础、政策环境等方面存在固有差异(如东部沿海省级行政单位与中西部内陆省级行政单位的基础设施差距)，这些不随时间变化的个体特征可能同时影响跨境电商发展和农产品出口，若未加控制会使回归系数产生偏差。而未控制时间效应则可能忽略宏观环境的共同冲击(如全球贸易政策变动、技术革新浪潮等)，这些随时间变化的共性因素同样可能干扰核心变量的关系识别。双向固定效应模型通过引入个体固定效应(μ_i)和时间固定效应(λ_t)，分别捕捉不随时间变化的个体特征和不随个体变化的时间趋势，显著提升了估计结果的可靠性。
模型设定公式如下：
其中，下标i代表省级行政单位个体，t代表年份；EXP为模型的被解释变量中国农产品出口额；EDL为核心解释变量跨境电商发展水平综合指数；control为控制变量，包含农业总产值、人均地区生产总值等6项指标；γ为回归系数，反映跨境电商发展对农产品出口的边际影响；ε为随机扰动项；a0为常数项；λ为时间固定效应；μ为个体固定效应。
4. 计量结果分析
4.1. 描述性统计
为了更直观地体现数据特征，表3列出了本研究主要变量的描述性统计情况。从描述性统计表结果可知，被解释变量中国农产品出口额万亿元(EXP)的均值为0.017，标准差为0.025，最小值为0.000，最大值为0.141。解释变量跨境电商发展水平(EDL)的均值为0.165，标准差为0.120，最小值为0.055，最大值为0.912。
Table 3. Descriptive statistics
表3. 描述性统计表
VarName |
Obs |
Mean |
SD |
Min |
Max |
EXP |
300 |
0.017 |
0.025 |
0.000 |
0.141 |
EDL |
300 |
0.165 |
0.120 |
0.055 |
0.912 |
A1 |
300 |
0.210 |
0.145 |
0.010 |
0.695 |
GDP |
300 |
6.266 |
3.108 |
2.209 |
18.999 |
B1 |
300 |
1.221 |
0.428 |
0.525 |
2.748 |
B2 |
300 |
0.062 |
0.028 |
0.011 |
0.136 |
B3 |
300 |
0.033 |
0.018 |
0.005 |
0.198 |
B4 |
300 |
0.127 |
0.092 |
0.009 |
0.472 |
4.2. 相关性分析
各变量之间的相关性如表4所示。从下面的相关性分析表结果可知，从解释变量跨境电商发展水平(EDL)来看，它与被解释变量中国农产品出口(EXP)之间的相关系数为正，且通过显著性检验，表明这两个变量之间存在正相关关系。
Table 4. Correlation analysis table
表4. 相关性分析表
|
EXP |
EDL |
A1 |
GDP |
B1 |
B2 |
B3 |
B4 |
EXP |
1 |
|
|
|
|
|
|
|
EDL |
0.555*** |
1 |
|
|
|
|
|
|
A1 |
0.412*** |
0.269*** |
1 |
|
|
|
|
|
GDP |
0.241*** |
0.638*** |
−0.134** |
1 |
|
|
|
|
B1 |
0.204*** |
0.665*** |
0.0110 |
0.888*** |
1 |
|
|
|
B2 |
0.310*** |
0.398*** |
0.839*** |
0.0340 |
0.202*** |
1 |
|
|
B3 |
0.334*** |
0.588*** |
0.444*** |
0.193*** |
0.207*** |
0.606*** |
1 |
|
B4 |
0.657*** |
0.708*** |
0.678*** |
0.355*** |
0.403*** |
0.636*** |
0.524*** |
1 |
根据多重共线性检验结果可知，所有变量之间不存在多重共线性问题，检验结果如表5所示。
Table 5. Results of the multicollinearity test
表5. 多重共线性检验结果
Variable |
VIF |
1/VIF |
B1 |
6.330 |
0.158 |
GDP |
6.220 |
0.161 |
A1 |
5.770 |
0.173 |
B2 |
5.100 |
0.196 |
B4 |
4.460 |
0.224 |
EDL |
4.390 |
0.228 |
B3 |
2.390 |
0.418 |
Mean VIF |
4.950 |
- |
4.3. 基准回归分析
为了研究跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响，本文构建了两个回归模型，一个是在未加入控制变量，一个是加入所有的控制变量进去，从而验证，在有无控制变量情况下，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响是否有差异，结果是否稳健。
结果如表6所示，在未加入控制变量的时候，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响为正，且在1%的显著性水平下通过检验，系数为0.073，表明跨境电商发展水平(EDL)促进中国农产品出口(EXP)。
在加入控制变量之后，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响依旧为正，且在1%的显著性水平下通过检验，这表明跨境电商发展水平(EDL)正向促进中国农产品出口(EXP)。
Table 6. Benchmark regression results
表6. 基准回归结果
|
(1) |
(2) |
VARIABLES |
EXP |
EXP |
EDL |
0.0730*** |
0.0419*** |
(10.8496) |
(4.3468) |
A1 |
|
−0.0102 |
|
(−0.9656) |
GDP |
|
0.0003 |
|
(0.7425) |
B1 |
|
−0.0084** |
|
(−2.3317) |
B2 |
|
−0.0096 |
|
(−0.2763) |
B3 |
|
−0.0529** |
|
(−2.0244) |
B4 |
|
0.1079*** |
|
(7.1120) |
Constant |
0.0057*** |
0.0081*** |
(5.4267) |
(2.7243) |
Observations |
300 |
300 |
R-squared |
0.451 |
0.563 |
Number of id |
30 |
30 |
ID |
YES |
YES |
YEAR |
YES |
YES |
r2_a |
0.369 |
0.486 |
F |
21.35 |
20.47 |
t-statistics in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1。
4.4. 稳健性分析
由于四个直辖市其他地区存在一定的差异性，故本研究将四个直辖市剔除后进行稳健性检验。从表7结果可知，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响依旧为正，通过稳健性检验。
Table 7. Robustness test results excluding municipalities directly under central government
表7. 剔除直辖市的稳健性检验结果
|
(1) |
(2) |
VARIABLES |
EXP |
EXP |
EDL |
0.0756*** |
0.0407*** |
(10.3705) |
(3.8221) |
A1 |
|
−0.0138 |
|
(−1.1791) |
GDP |
|
0.0008 |
|
(1.1223) |
B1 |
|
−0.0075* |
|
(−1.7459) |
B2 |
|
−0.0137 |
|
(−0.3520) |
B3 |
|
−0.0491* |
|
(−1.7118) |
B4 |
|
0.1073*** |
|
(6.2957) |
Constant |
0.0069*** |
0.0078** |
(6.0789) |
(2.1848) |
Observations |
260 |
260 |
R-squared |
0.469 |
0.572 |
Number of id |
26 |
26 |
ID |
YES |
YES |
YEAR |
YES |
YES |
r2_a |
0.387 |
0.492 |
F |
19.82 |
18.24 |
t-statistics in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1。
从表8的回归结果可知，滞后一期跨境电商发展水平(EDL)对被解释变量中国农产品出口(EXP)的影响依旧为正，结果与前文一致，通过稳健性检验。
5. 异质性分析
为了研究跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响是否在不同的地区中存在显著差异，故本研究将整体研究区域划分为东部、中部和西部进行分组回归。
从表9的结果可知，在东部地区中，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响为正，系数值为0.0368，显著性水平为5%。而在中部和西部地区中，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响并未能够通过显著性检验，表明其影响作用不大。
综上所述，跨境电商发展水平(EDL)对中国农产品出口(EXP)的影响在不同的地区中存在显著的差异性，且在东部地区中存在显著的促进作用。
Table 8. Robustness test results for lagged explanatory variables
表8. 解释变量滞后一期的稳健性检验结果
|
(1) |
(2) |
VARIABLES |
EXP |
EXP |
L.EDL |
0.0839*** |
0.0564*** |
(10.4041) |
(4.9758) |
A1 |
|
−0.0139 |
|
(−1.1960) |
GDP |
|
0.0003 |
|
(0.6111) |
B1 |
|
−0.0091** |
|
(−2.3291) |
B2 |
|
−0.0123 |
|
(−0.3251) |
B3 |
|
−0.0442* |
|
(−1.6590) |
B4 |
|
0.1039*** |
|
(6.2996) |
Constant |
0.0052*** |
0.0089** |
(4.5387) |
(2.4842) |
Observations |
270 |
270 |
R-squared |
0.448 |
0.551 |
Number of id |
30 |
30 |
ID |
YES |
YES |
YEAR |
YES |
YES |
r2_a |
0.357 |
0.464 |
F |
20.81 |
18.44 |
t-statistics in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1。
Table 9. Regional heterogeneity results
表9. 地区异质性结果
|
(东部) |
(中部) |
(西部) |
VARIABLES |
EXP |
EXP |
EXP |
EDL |
0.0368** |
−0.0273 |
−0.0126 |
(2.0048) |
(−0.8905) |
(−0.5606) |
A1 |
0.0259 |
0.0298** |
−0.0075 |
(0.8093) |
(2.6447) |
(−0.5092) |
GDP |
0.0008 |
0.0015* |
0.0004 |
(1.0105) |
(1.9642) |
(0.5113) |
B1 |
−0.0107 |
0.0041 |
0.0010 |
(−1.4390) |
(0.8040) |
(0.1588) |
B2 |
−0.1552 |
0.0567 |
0.0924** |
(−1.5403) |
(1.2055) |
(2.6199) |
B3 |
−0.0134 |
−0.0349 |
−0.0667 |
(−0.3110) |
(−0.5740) |
(−1.3342) |
B4 |
0.1537*** |
0.0020 |
0.0338 |
(5.0602) |
(0.1281) |
(0.8035) |
Constant |
0.0106 |
−0.0079** |
0.0009 |
(1.2085) |
(−2.3189) |
(0.2144) |
Observations |
110 |
80 |
110 |
R-squared |
0.703 |
0.642 |
0.257 |
Number of id |
11 |
8 |
11 |
ID |
YES |
YES |
YES |
YEAR |
YES |
YES |
YES |
r2_a |
0.610 |
0.495 |
0.0237 |
F |
12.30 |
6.278 |
1.791 |
t-statistics in parentheses; ***p < 0.01, **p < 0.05, *p < 0.1。
6. 结论与政策启示
6.1. 结论
本文通过系统实证分析，全面验证了预设的两个研究假说。
首先，假说H1“跨境电商发展对中国农产品出口具有显著的正向促进作用”得到充分支持。从数据特征看，描述性统计显示被解释变量农产品出口额(EXP)均值为0.017万亿元，标准差0.025，核心解释变量跨境电商发展水平(EDL)均值0.165，标准差0.120，两者均存在较大样本差异，为分析提供了基础。相关性分析中，EDL与EXP的相关系数达0.555且通过1%显著性检验，初步揭示正向关联。基准回归进一步证实，未加控制变量时EDL系数为0.0730，加入控制变量后系数降至0.0419，表明排除其他因素后，跨境电商仍显著促进出口。稳健性检验中，剔除直辖市样本后EDL系数0.0407，滞后一期EDL系数0.0564，均验证结论稳定性。
同时，假说H2“跨境电商发展对中国农产品出口呈现异质性特征”同样得到验证。本研究将研究区域划分为东、中、西部进行分组回归，结果显示区域差异显著：东部地区EDL对EXP的系数为0.0368，模型拟合优度较高(调整后R2 = 0.610)，这与东部经济发达、物流设施完善、电商基础扎实、拥有众多跨境电商综合试验区的现实高度契合，跨境电商促进效应充分释放；而中部地区EDL系数为−0.0273，西部地区为−0.0126，均未通过显著性检验，且西部地区调整后R2仅0.0237，表明中西部地区跨境电商与农产品出口的关联机制尚未建立。深究原因，中西部农业数字化水平低、农产品标准化不足、跨境物流成本高、专业人才匮乏等因素，共同制约了跨境电商促进效应的发挥，最终形成显著区域异质性
综上，跨境电商对农产品出口的正向促进作用显著且具有明显的区域异质性。
6.2. 政策启示
基于本研究结果，提出如下几个方面的政策建议：
强化中西部跨境电商基础设施建设，缩小区域发展差距：针对研究揭示的跨境电商对农产品出口的促进效应在中西部地区尚未显现的问题，需优先强化中西部基础设施建设。一方面，加大对中西部冷链物流体系的投入，重点建设产地预冷库、跨境物流集散中心，打通农产品从田间到海外市场的“最后一公里”，降低物流损耗与成本。另一方面，推进农村电商服务站点全覆盖，依托县域商业体系建设，为农户和农业企业提供电商运营、包装设计、报关报检等基础服务，解决“不会做、做不好”的难题。同时，加快中西部数字基础设施升级，推动5G、物联网技术在农业生产和跨境电商中的应用，支持建设区域性跨境电商综合试验区，复制东部地区“产业集群 + 电商平台”的成功模式。通过财政补贴、专项债支持等方式，引导社会资本参与中西部跨境电商基础设施投资，逐步缩小与东部地区在硬件设施上的差距，为跨境电商在中西部发挥作用奠定基础。
推动农产品标准化与品牌化建设，对接跨境电商需求：研究显示，农产品品牌化水平是跨境电商促进出口的重要路径，需系统推进农产品标准化与品牌化。应建立覆盖生产、加工、包装全链条的标准化体系，参照国际市场准入标准制定地方特色农产品种植养殖规范，推广“三品一标”(绿色、有机、无公害、地理标志)认证，强化质量安全追溯系统建设，实现“从农田到餐桌”的全程可追溯。针对不同区域特色农产品，实施品牌培育工程。东部地区可依托产业优势打造高端农产品品牌，中西部则聚焦特色杂粮、生鲜等品类，通过区域公共品牌建设提升附加值。支持电商平台开设“特色农产品专区”，利用直播电商、社交电商等新模式扩大品牌影响力，同时联合海外华人社群、跨境电商平台开展品牌推广活动，增强中国农产品在国际市场的辨识度和认可度，让标准化、品牌化成为跨境电商出口的“通行证”。
优化差异化政策支持体系，精准赋能区域发展：基于跨境电商影响的区域异质性特征，需实施差异化政策支持。对东部地区，重点支持跨境电商模式创新，鼓励发展“跨境电商 + 海外仓”“跨境电商 + 外贸综合服务”等新业态，放宽跨境电商进口试点品类限制，允许开展更大范围的“无票免税”试点，激发市场主体活力。对中西部地区，加大政策倾斜力度。设立跨境电商发展专项基金，对农业企业入驻电商平台、开展国际认证、参加海外展会等给予资金补贴；简化跨境电商出口退税流程，缩短退税周期，缓解企业资金压力；针对性开展电商人才培训，开设“理论+实操”课程，培养既懂农业又懂跨境电商的复合型人才。通过“东部促创新、中西部强基础”的差异化策略，让政策资源精准对接区域需求，推动跨境电商均衡发展。
构建全链条跨境电商服务生态，提升服务效能：研究表明，物流效率(B2)、数字化服务(B4)等是跨境电商发挥作用的关键支撑，需构建全链条服务生态。整合海关、税务、外汇等部门资源，建立“单一窗口”跨境电商服务平台，实现报关、查验、放行等流程“一网通办”，压缩通关时间。推动跨境支付便利化，支持银行、支付机构与跨境电商平台合作，开发符合农产品出口特点的支付产品，降低汇率波动风险。加强跨境电商服务主体培育，支持第三方服务商发展，提供物流仓储、翻译营销、法律合规等专业化服务。建设跨境电商人才实训基地，联合高校、企业开展订单式培养，重点补齐中西部地区服务人才短板。同时，完善知识产权保护机制，加强海外商标注册和维权援助，为农产品跨境电商提供从供应链到市场端的全链条服务保障，提升整体运营效率。
深化区域协同与国际合作，拓展出口空间：为放大跨境电商对农产品出口的促进效应，需强化区域协同与国际合作。推动东部与中西部建立“跨境电商帮扶结对”机制，鼓励东部电商企业、平台向中西部转移技术、共享渠道，共建农产品供应链基地，实现“东部接单、中西部供货”的协同模式。在国际层面，积极参与跨境电商国际规则制定，推动与“一带一路”沿线国家签署电商合作备忘录，简化双边通关、检验检疫流程。支持有条件的企业在主要出口市场建设海外仓，完善前置仓储、配送服务网络，缩短农产品配送时效。同时，依托中国–东盟自贸区、RCEP等区域贸易协定，扩大农产品跨境电商零关税品类范围，举办跨境电商农产品专场对接会，搭建“政府 + 平台 + 企业”的国际合作桥梁，拓宽中国农产品出口渠道。
NOTES
*通讯作者。