王玥琦

(內(nèi)蒙古科技大學(xué) 煤炭與礦業(yè)學(xué)院，內(nèi)蒙古 包頭 014010)

制造業(yè)是強(qiáng)國之本，發(fā)軔于18世紀(jì)的工業(yè)革命200多年來深刻改變世界面貌及人類生存狀態(tài)，歷史一再證明沒有強(qiáng)大的制造業(yè)，就沒有國家和地區(qū)的興盛。為搶抓新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革帶來的重大發(fā)展機(jī)遇，2015年國務(wù)院發(fā)布《中國制造2025》的通知，這是我國實(shí)施制造強(qiáng)國戰(zhàn)略第一個十年的行動綱領(lǐng)，其中明確指出：“大力推動重點(diǎn)領(lǐng)域突破發(fā)展。瞄準(zhǔn)新一代信息技術(shù)、高端裝備、新材料、生物醫(yī)藥等戰(zhàn)略重點(diǎn)，引導(dǎo)社會各類資源集聚，推動優(yōu)勢和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展”①，這為內(nèi)蒙古自治區(qū)具有戰(zhàn)略地位的裝備制造業(yè)發(fā)展指明了方向。2021年3月11日，自治區(qū)政府新聞辦召開新聞發(fā)布會，發(fā)布“十四五”規(guī)劃《綱要》?！毒V要》對今后5年自治區(qū)經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展作出了全面部署，《綱要》提出：把“兩個基地”建設(shè)作為構(gòu)建現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系的基本立足點(diǎn)。①要聚焦國家重要能源和戰(zhàn)略資源基地，實(shí)現(xiàn)能源經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型取得重大突破。②聚焦國家農(nóng)畜產(chǎn)品生產(chǎn)基地，加快一、二、三產(chǎn)深度融合發(fā)展②。這些綱領(lǐng)性的文件，是未來5年自治區(qū)裝備制造業(yè)開啟新征程的宏偉藍(lán)圖。

2020年，突如其來的新冠肺炎疫情席卷全球，疫情的防控對經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成重大影響，國際貨幣基金組織(IMF)10月發(fā)布的《全球經(jīng)濟(jì)展望》預(yù)計，2020年全球經(jīng)濟(jì)將萎縮4.4%，為20世紀(jì)30年代大蕭條以來最嚴(yán)重的衰退③。中國作為全球唯一實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)正增長的主要經(jīng)濟(jì)體，據(jù)我國海關(guān)總署數(shù)據(jù)統(tǒng)計，2020年我國出口商品總值為17.93萬億元，同比增長4.03%，對GDP增長貢獻(xiàn)率高達(dá)27.67%，出口貿(mào)易對經(jīng)濟(jì)的拉動作用是非常顯著的。而據(jù)內(nèi)蒙古自治區(qū)商務(wù)廳消息，2020年1月-11月，自治區(qū)外貿(mào)進(jìn)出口總值累計實(shí)現(xiàn)946.1億元，同比下降5.7%。其中，累計進(jìn)口額630.7億元，同比下降5.65%，累計出口額315.4億元，同比下降5.88%④。由此可見，自治區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易受疫情沖擊更大一些。作為自治區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略支撐的裝備制造業(yè)，近年來，受中美貿(mào)易戰(zhàn)、新冠肺炎疫情以及地緣政治矛盾等不確定因素影響，一些機(jī)械配件產(chǎn)品在出口過程中遭遇貿(mào)易不平等對待問題，在某些國家、地區(qū)出現(xiàn)較高頻率的質(zhì)量檢驗(yàn)爭端，不但給具體出口企業(yè)帶來經(jīng)濟(jì)損失，同時也對自治區(qū)裝備制造業(yè)海外市場的拓展造成不利影響。本文以內(nèi)蒙古裝備制造出口企業(yè)研究對象，通過實(shí)地調(diào)研、海關(guān)數(shù)據(jù)整理、文獻(xiàn)檢索、網(wǎng)上查找資料等手段獲得一手資料，建立Excel模型，應(yīng)用蒙特卡洛模擬定量計算產(chǎn)品質(zhì)量爭端的風(fēng)險值，通過實(shí)證研究，找出造成目前內(nèi)蒙古機(jī)械制造企業(yè)出口受阻的原因，并對其中存在的問題作出分析，以期尋找解決的方法和途徑，從而為內(nèi)蒙古裝備制造業(yè)的海外發(fā)展戰(zhàn)略提供一些參考依據(jù)。

1 現(xiàn)狀分析

包頭市是中國境內(nèi)以冶金、稀土、機(jī)械工業(yè)為主的綜合性工業(yè)城市，同時也是內(nèi)蒙古最大的裝備制造基地。中華人民共和國成立以來，受益于國家產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略布局，一批重點(diǎn)裝備制造項(xiàng)目落地包頭，這其中包鋼、包頭稀土、包頭一機(jī)廠等重點(diǎn)企業(yè)就在國家“一五”期間156個重點(diǎn)建設(shè)項(xiàng)目之列。

內(nèi)蒙古一機(jī)集團(tuán)(原包頭一機(jī))是當(dāng)前自治區(qū)機(jī)械出口創(chuàng)匯第一大戶，以其為龍頭的內(nèi)蒙古自治區(qū)裝備制造企業(yè)，產(chǎn)品行銷美、德、日、俄、蒙及中東、中亞、非洲和南美等100多個國家和地區(qū)。出口機(jī)械產(chǎn)品易耗件從2020年年初至今，在很多國家地區(qū)頻繁引發(fā)質(zhì)量爭端，而內(nèi)蒙古裝備制造企業(yè)近期生產(chǎn)狀況正常，產(chǎn)品質(zhì)量控制也相當(dāng)嚴(yán)格，為了弄清楚導(dǎo)致出口的機(jī)械配件質(zhì)量爭端的原因，筆者收集了近期部分公司的機(jī)械配件出口及質(zhì)量爭端的數(shù)據(jù)，如表1所示。

在查看這些國家爭端的數(shù)據(jù)后，發(fā)現(xiàn)出現(xiàn)爭端的地區(qū)大部分集中在歐洲市場，質(zhì)量爭端的商品會被境外海關(guān)部門以“品質(zhì)問題”“貿(mào)易原因”“售后服務(wù)”“無理由退貨”等理由來處理，查看數(shù)據(jù)表，因?yàn)椤盁o理由退貨”的機(jī)械配件幾乎沒有，爭端主要集中在“品質(zhì)問題”和“貿(mào)易問題”。本文以蒙特卡洛模擬抽樣方法及運(yùn)用計算機(jī)軟件來模擬企業(yè)產(chǎn)品被誤退而造成損失的可能性的大小，通過模擬來收集數(shù)據(jù)為下一步的商務(wù)談判做數(shù)理上的支撐。

首先，文中構(gòu)建的模型有如下假設(shè)：①出口的配件產(chǎn)品在境外過關(guān)時均按嚴(yán)格流程進(jìn)行，產(chǎn)品有可能抽檢或不抽檢。②每家公司每批出口商品數(shù)理不一樣，產(chǎn)品合格率是一個概率分布，即模型中包含“產(chǎn)品合格率”“是否抽樣”和“抽樣數(shù)量”等3個假設(shè)變量?；谏鲜黾僭O(shè)，通過蒙特卡洛模擬定量地計算出到每個國家的產(chǎn)品可能會遭遇產(chǎn)品質(zhì)量爭端的風(fēng)險值。具體步驟如下。

1.1 確定貨物中不合格產(chǎn)品數(shù)

鑒于公司商業(yè)數(shù)據(jù)保密的要求，在這里，我們以“A”公司為例說明。假設(shè)A公司出口到美國的每批次配件數(shù)量為300臺(先進(jìn)行單值設(shè)置)且產(chǎn)品合格率為99%，那么，不合格的零件合數(shù)為個數(shù)乘以不合格率。

由于零件都是整數(shù)，因此在F3單元格中輸入公式“=CEILING(D3×(1-E3),1)” 對不合格的零件進(jìn)行整取，見圖1。

圖1 在Excel中設(shè)置變量

1.2 設(shè)置是否檢驗(yàn)

在G3單格內(nèi)設(shè)置是否該對此設(shè)備進(jìn)行抽檢，如果抽檢則設(shè)置為1，否則設(shè)置為0。

如不抽檢，該批次產(chǎn)品引發(fā)質(zhì)量爭端的概率理論為0，不然就需要檢驗(yàn)。在G3單元格內(nèi)設(shè)置初始值為1，設(shè)置為檢驗(yàn)。

1.3 計算不合格品被抽中的概率

這里設(shè)置的是不合格品抽中的概率，不合格品被抽中不一定完全認(rèn)為是不合格品。

在J3單元格中設(shè)置每次抽樣的零件初值為5個，每批產(chǎn)品為300個。產(chǎn)品的合格率為99%，不合格數(shù)為3個，合格數(shù)為297個，全部抽中為合格品的概率是300個中抽5臺的排列組合與297個中抽5個的排列組合的比例。設(shè)置公式為COMBIN(D3-F3,J3)/COMBIN(D3,J3)，抽中一個零件不合格的概率與抽中1個合格零件的概率為1。K3單元格中設(shè)置的公式為：1-COMBIN(D3-F3,J3)/COMBIN(D3,J3)，表示抽中1個不合格零件的概率。

從Excel表格中可看出在初始條件下300個零件中有3個不合格，每次抽5個產(chǎn)品檢驗(yàn)，其中有一個為不合格品被抽中的概率為4.9%。

1.4 設(shè)置檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性

前面提到無論質(zhì)量好壞，都有可能被檢驗(yàn)成正品或次品?，F(xiàn)在重要的是無論正品還是次品被檢驗(yàn)成次品的概率，因此我們假設(shè)次品被檢驗(yàn)成次品的概率為0.9，正品檢驗(yàn)成正品的概率為0.99。即次品被檢驗(yàn)成正品的概率為0.1，正品被檢驗(yàn)成次品的概率是0.01，將這兩個概率值設(shè)置為常量分別輸入至H3和J3單元格中。

1.5 計算被退運(yùn)的概率

計算的原則為抽中的產(chǎn)品不管是次品還是正品被檢驗(yàn)成次品的概率為“抽中正品概率×0.01+抽中次品對概率×0.9”，所以在M3單元格中設(shè)置公式L3×(1-I3)+(1-L3)×H3。

之前假設(shè)如果不檢驗(yàn)，理論上不會被退運(yùn)，即被退運(yùn)的概率值為0。因此將M3單元格內(nèi)的公式修正為“=IF(G3=1,L3×(1-I3)+(1-L3)×H3,0)”。

在產(chǎn)品合格率為99%且出口300個零件，每次抽樣5個零件，只要有1個不合格就退運(yùn)的設(shè)置條件下被退運(yùn)的概率值為5.4%。

1.6 對其他出口國家進(jìn)行相同設(shè)置

按照以上的邏輯對出口到每個國家進(jìn)行設(shè)置，按照相同邏輯設(shè)置的被退運(yùn)的概率在Excel表中一致，如圖2所示。

圖2 在各出口國家被退運(yùn)的概率

可以看出，影響產(chǎn)品引發(fā)質(zhì)量爭端的因素主要如下：①出口數(shù)量越大，批次越多，不合格產(chǎn)品被抽檢到的概率也越大。②產(chǎn)品合格率越低，引發(fā)質(zhì)量爭端的概率越大。③是否檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的次數(shù)越多，引發(fā)質(zhì)量爭端的概率越大。④每次抽樣的個數(shù)越多，引發(fā)質(zhì)量爭端的概率越大。⑤產(chǎn)品檢驗(yàn)的準(zhǔn)確性越低，引發(fā)質(zhì)量爭端的概率越大。

為使模型更好地擬合實(shí)際情況，本文將產(chǎn)品檢驗(yàn)準(zhǔn)確性設(shè)置為固定常數(shù)，假設(shè)變量有：“批次數(shù)量”“產(chǎn)品合格率”“是否檢驗(yàn)”“抽樣個數(shù)”。整理完Excel邏輯關(guān)系后在Crystal Ball中設(shè)置，操作步驟如下：

①設(shè)置每批次的“出口數(shù)量”變量。選擇D3單元格，單擊【Crystal Ball】選項(xiàng)，點(diǎn)擊“定義假設(shè)”選項(xiàng)，選擇【正態(tài)】選項(xiàng)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)。

②設(shè)置“產(chǎn)品合格率”變量。單擊E3單元格，單擊【Crystal Ball】選項(xiàng)，點(diǎn)擊“定義假設(shè)”選項(xiàng)，選擇【正態(tài)】選項(xiàng)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)。正態(tài)分布是一個95%～101%的概率分布，但產(chǎn)品合格率不可能>100%，設(shè)置合格率最大值為99.9%，如圖3所示。

圖3 設(shè)置邏輯參數(shù)

③設(shè)置批次“是否檢驗(yàn)”變量。檢驗(yàn)與否只有兩種可能，即檢驗(yàn)和不檢驗(yàn)。該變量則不是正態(tài)分布，而是0和1分布。選擇單擊G3單元格，單擊【Crystal Ball】選項(xiàng)，點(diǎn)擊“定義假設(shè)”選項(xiàng)，選擇【是-否】選項(xiàng)，設(shè)置相關(guān)參數(shù)，圖略。

④設(shè)置每次“抽樣數(shù)量”變量。設(shè)置每次抽樣數(shù)量為1～5個，其抽樣的概率相同，所以該變量設(shè)置為離散型均勻分布。選擇單擊J3單元格，單擊【Crystal Ball】選項(xiàng)，點(diǎn)擊“定義假設(shè)”選項(xiàng)，選擇【離散均勻】選項(xiàng)，設(shè)置最小值為1，最大值為5，圖略。

⑤設(shè)置預(yù)測變量(目標(biāo)函數(shù))“引發(fā)質(zhì)量爭端”。選擇單擊M3單元格，單擊【Crystal Ball】選項(xiàng)，點(diǎn)擊“定義預(yù)測”選項(xiàng)。設(shè)置預(yù)測變量名稱為“引發(fā)質(zhì)量爭端”，輸入名稱，如圖4所示。

圖4 模擬運(yùn)算設(shè)置

出口美國的引發(fā)質(zhì)量爭端模型建立完成。

⑥將次單元格參數(shù)通過【Crystal Ball】中的【復(fù)制】、【粘貼】選項(xiàng)復(fù)制到所選的單元格區(qū)域，實(shí)現(xiàn)批量復(fù)制，對具體國家“抽樣數(shù)量”“抽樣概率”等參數(shù)有具體要求的，可在相應(yīng)的單元格中進(jìn)行修改，根據(jù)相關(guān)企業(yè)反饋數(shù)據(jù)以下幾個國家檢測參數(shù)需要修改如下：日本：每次抽樣數(shù)量為3臺～7臺，抽檢概率為70%。德國：產(chǎn)品合格率最大值為98%，抽檢概率為35%。哈薩克斯坦：每批次產(chǎn)品數(shù)量均值為200，標(biāo)準(zhǔn)差為10，每次抽樣數(shù)量1臺～4臺。其他國家的檢驗(yàn)參數(shù)與美國保持一致。

⑦運(yùn)行模型。選擇【Crystal Ball】菜單中的【啟動】選項(xiàng)，根據(jù)計算結(jié)果將參數(shù)不一樣的幾個國家的計算結(jié)果進(jìn)行比對，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，可以看出檢驗(yàn)非常嚴(yán)格的國家出口產(chǎn)品質(zhì)量檢驗(yàn)引發(fā)爭端的概率明顯高于檢驗(yàn)寬松的國家，見圖5。

(a)美國

2 結(jié)果分析

以上分析可看出由于各國檢驗(yàn)的力度不同，因而導(dǎo)致出口退運(yùn)風(fēng)險不同。根據(jù)假設(shè)條件的計算結(jié)果來看，出口到日本的風(fēng)險最高，預(yù)測變量均值為7.2%。出口到哈薩克斯坦的風(fēng)險最低，預(yù)測變量均值為7.2%。出口企業(yè)也可以更加合理的來安排出口國家的產(chǎn)品質(zhì)量，出口到日本的產(chǎn)品應(yīng)具有更高的質(zhì)量。

從長期的行為來看，出口到各個國家被退運(yùn)的概率應(yīng)該接近模型中的均值，如長期出口產(chǎn)品被退運(yùn)的概率為3.1%，如果實(shí)際退運(yùn)概率超過平均數(shù)值過高，則可以考慮該國是否有貿(mào)易保護(hù)的因素，應(yīng)采取進(jìn)一步的申訴措施。

注釋：

① http://www.gov.cn/zhengce/content/2015-05/19/content_9784.htm

② http://www.nmg.gov.cn/zwyw/jrgz/202103/t20210312_1149199.html

③ 2020年全球經(jīng)濟(jì)形勢分析及2021年展望.https://baijiahao.baidu.com/s?id=1686677726256831301&wfr=spider&for=pc

④ 內(nèi)蒙古：外貿(mào)進(jìn)出口總值11個月實(shí)現(xiàn)946.1億元. http://www.nmg.gov.cn/zwyw/gzdt/bmdt/202101/t20210105_407089.html