考慮原產地規則的跨境紡織供應鏈網絡設計

茅 茂， 王長軍

(東華大學 旭日工商管理學院， 上海 200051)

近年來，一方面，經濟的全球化趨勢促使包括紡織企業在內的中國制造企業展開跨境布局，以獲得原料、生產及市場等要素的全球配置;另一方面，隨著國內勞動力等各項成本的不斷攀升，也促使制造企業“走出去”。在如上的外部和內部因素驅動下，我國紡織企業的供應鏈網絡全球化也已成為趨勢[1],但是，跨境布局的企業卻面臨著貿易制度安排帶來的挑戰和機遇。在阻礙跨境貿易的眾多制度中，原產地規則是需要被重點關注的一項[2]，它會造成跨境貿易中關稅差別對待，這迫使企業為規避貿易管制措施，改變自身的供應鏈安排[3]，從而，在一定程度上改變了全球供應鏈的布局。注意到這樣的貿易管制措施會對全球供應鏈造成的復雜影響，經濟聯系緊密的國家會考慮聯合起來，通過達成大型區域貿易協定，以新的制度安排，以規范貿易障礙對全球供應鏈利益實現帶來的干擾[4]。其中，最具有代表性的就是2020年底簽署的《區域全面經濟伙伴關系協定》(RCEP協定)[5]。該協定由東盟發起，中、日、韓、澳及新西蘭等15個國家簽署加入。為減少域內企業的貿易壁壘，RCEP協定中最重要的突破之一便是制定更為靈活自由的區域累積原產地規則，即產品增值部分只要屬于成員國，且累積增值超過40%，便可視為原產地產品，享有關稅免除。而考慮到協定實施后可覆蓋全球近一半人口和近三分之一的貿易量，相關制度安排將顯著改變世界貿易格局[6]。我國已完成RCEP的核準[7]。RCEP于2022年1月1日起包括中國、日本、泰國、新加坡在內的10個國家正式生效。由此，對于跨境布局的企業，特別是以東南亞為主要布局區域的紡織企業[8]而言，如何在新的貿易規則安排下，實現對自身的跨境供應鏈網絡規劃，是相關企業“走出去”面臨的緊迫問題，也是本文的研究重點。

國內外已有不少學者在全球供應鏈網絡優化決策領域開展了相關研究。其中，早期研究起源于Hodder和Jucker[9]對全球工廠的選址問題研究。之后，Cohen和Lee[10]將其擴展為多階段全球供應鏈布局模型。之后，引發了關于跨境選址-配送的大量研究，例如Christina等[11]研究了跨境的工廠以及配送中心的選址，及其之間的運輸決策。Cohen和Lee[12]、Boujelben和Boulaksila[13]對相關研究進行了綜述。在這些工作基礎上，有學者從不同角度對經典選址-配送模型進行了擴展，其中，有相當多的研究考慮了跨境交易過程中的關稅問題。如Wilhelm等[14]以北美自由貿易協定下美墨貿易展開研究，提出了一個混合整數規劃模型解決關稅影響下的供應鏈網絡決策。汪傳旭[15]考慮優化多階段全球供應鏈網絡，旨在實現基礎設施成本、生產成本、關稅成本等之和最小。Boujelben等[13]則綜合考慮了關稅、匯率、轉移價格等因素。

但是，現有研究還存在一定的局限性。首先，考慮原產地規則的研究極少。文獻[16]是為數不多的將原產地規則引入全球供應鏈網絡優化的研究，但該研究只是考慮了原產地規則對原材料和產成品進出口配額的影響，并沒有考慮相應的關稅代價，以及企業如何通過供應鏈布局來規避對其不利的規則。更沒有工作針對RCEP協定中區域累積規則帶來的影響展開研究。其次，近年來，針對特定行業的研究引發了廣泛的關注，如液氮[17]、有色金屬[18]等，但針對紡織企業的全球供應鏈網絡優化的研究還極為有限。

綜上，本文針對紡織行業，研究跨境供應鏈網絡優化決策。其中，在供應鏈網絡優化方面，綜合考慮多種紡織原料下的供應商選擇、工廠選址、產能規劃，以及采購、生產和運輸決策；在跨境貿易因素上，重點關注原產地規則的影響，以及RCEP協定下的區域累積規則帶來的影響。為此，提出了一個新的考慮原產地規則的混合整數規劃模型。然而，由于原產地規則的考慮，使得構建模型為非線性。為最優求解，將其線性化為等價的線性模型，并設計了基于Benders分解的求解算法。最后，將模型應用于某紡織企業在東南亞建設面料生產線的決策上，通過對不考慮原產地規則、非區域累積的原產地規則和區域累積的原產地規則3種情況的對比，驗證本文研究的有效性并得到相關管理結論。

1 跨境紡織供應鏈網絡模型構建

1.1 問題描述

本文考慮由分布在不同國家的供應商、工廠和分銷商組成的3級紡織供應鏈網絡，如圖1所示。其中，供應商提供生產所需的棉紗、滌綸、氨綸等紡織基礎原料，工廠按給定的物料消耗表(bill of material, BOM)生產面料，并為全球的分銷商提供產成品。為解決中國紡織企業“走出去”戰略面臨的相關決策問題，研究以工廠為主體，考慮其面臨的工廠選址、產能規劃、供應商選擇、原料采購、產成品生產以及供應鏈網絡各節點間的運輸決策。

圖1 跨境紡織供應鏈網絡圖

研究中特別考慮了原產地規則帶來的影響。其中，采用基于增值百分比標準的原產地規則，即以某國家或地區對貨物進行加工制造時，貨物發生的價值增值(包括原材料、勞動力的價值以及其他資本價值的投入)不低于規定的比例α時，該貨物的生產地才能被認定為該國家或者地區。令a為貨物最終價值，b為非某國的材料價值，c為不明原產地的材料價值，原產地規則的概念公式可表達為

而RCEP采用的是更為友好的區域累積原產地規則，只要在15個成員國內的總價值增量不低于規定的比例40%時，便可認定為原產地貨物，享有優惠關稅。

綜上，擬構建相應的優化模型解決上述相關決策，模型以利潤最大化，即銷售收入減去成本為目標。其中，成本包括工廠選址、產能建設、供應商選擇、原料采購、生產、運輸、缺貨懲罰，以及受原產地規則支配的關稅。

然而，由于原產地規則的考慮，導致所建模型為非線性。為實現對模型的最優求解，需對其進行線性化。為此，本文首先給出相關參數和變量說明；繼而構建混合整數非線性規劃模型，并將模型線性化；針對線性化后模型設計基于Benders分解的最優求解算法；最后將研究應用于實際問題的解決中，以展現其有效性。

1.2 變量說明

建模所需的集合、參數和決策變量如表1～3所示。

表1 集合說明

表2 參數說明

表3 決策變量說明

1.3 模型構建

構建考慮原產地規則的跨境紡織供應鏈網絡模型，以企業利潤最大化為目標。目標函數可大致分為銷售收入、供應鏈布局成本、供應鏈運營成本以及關稅成本4個部分。具體來說，銷售收入為

P=∑j∑l∑k∑l′Vjlkl′·pjl

(1)

供應鏈布局成本包括了工廠選址與建設、供應商選擇的代價：

(2)

供應鏈運營成本，包括了原料采購、生產、缺貨、運輸成本：

C2=∑m∑i∑lcmil·(∑j∑l′Qmiljl′)+

∑j∑lgjl·Gjl+∑k∑lskl·Skl+

∑i∑l∑j∑l′∑mqmiljl′·Qmiljl′+

∑j∑l∑k∑l′vjlkl′·Vjlkl′

(3)

關稅的費用為

(4)

綜上，供應鏈設計的優化目標可表示為

(5)

同時滿足如下約束：

∑j∑l′Qmiljl′≤hmil·Xil?i,?m,?l

(6)

∑m∑i∑lQmiljl′≤M·Yjl′?j,?l′

(7)

∑k∑l′Vjlkl′≤M·Yjl?j,?l

(8)

∑l″Amiljl′l″≤Qmiljl′?m,?i,?l,?j,?l′

(9)

Gjl≤Ujl?j,?l

(10)

∑k∑l′Vjlkl′≤Gjl?j,?l

(11)

Skl′+∑j∑lVjlkl′=dkl′?k,?l′

(12)

(13)

rl″l′(∑m∑i∑lcmil·Amiljl′l″+gjl′·∑kVjl′kl″)≤

∑m∑i∑l=l′cmil·Amiljl′l″+gjl′·

∑kVjl′kl″+(1-Rjl′l″)·M?j,?l′,?l″

(14)

∑m∑i∑l=l′cmil·Amiljl′l″+gjl′·∑kVjl′kl″≤

rl″l′(∑m∑i∑lcmil·Amiljl′l″+gjl′·∑kVjl′kl″)+

Rjl′l″·M?j,?l′,?l″

(15)

Ujl,Gjl,Qmiljl′,Amiljl′l″,Vjlkl′,Skl≥0

?m,?i,?l,?j,?l′,?k,?l″

(16)

Rjll′,Xil,Yjl∈{0,1} ?i,?l,?j,?l′

(17)

其中：式(6)為原材料供應與供應商選擇的約束，即若供應商未被選中，則不能提供原材料；若選中，提供的原材料數量不能超過其產量約束；式(7)為原材料采購與工廠選址約束，其中M為一足夠大正數，表示若l′國某工廠j不被選擇則不進口原材料，被選擇時則進口原材料；式(8)為產成品出口與工廠選址約束，若l′國某工廠j不被選中，則無法向分銷商運輸產品，若選中則可運輸產品；式(9)為生產使用的原材料數量的約束，l′國某工廠j使用的來自l國某供應商i的某原材料m的數量不得超過該工廠從l國某供應商i進口的該原材料的數量；式(10)為工廠產能約束；式(11)表示運輸量與產量約束；式(12)表示運量、需求和缺貨數平衡約束；式(13)表示產成品和原料使用量約束；式(14)、(15)判斷產成品是否滿足原產地規則要求。當l′國某工廠生產的產成品滿足l″國的原產比例要求時，Rjl′l″取值為1，否則，取值為0。式(16)和(17)是對決策變量取值的約束。

1.4 模型等價轉化

在上述模型中，由于原產地規則的考慮，使得模型目標函數中的式(4)出現了非線性項，即決策變量Rjll′和Vjlkl′的乘積。為對其線性化，引入輔助變量，用于表示某工廠出口至l″國的產成品由于不滿足原產地規則而需繳納的關稅額，即

此時，式(4)可表述為

(18)

?j,?l,?l′

(19)

(20)

1.5 基于Benders分解的算法設計

所建模型中包含了大量難求解的0～1變量，也存在如采購量、運輸量、產量、缺貨量等線性變量。為對其最優求解，考慮采用Benders分解[19]。該方法可用于解決大規模混合整數規劃模型。其核心是根據變量類型的不同，將模型分解為只含有整數變量(也稱復雜變量)的主問題和包含連續變量的子問題，以降低求解難度。并通過主子問題的迭代求解獲得模型的最優結果。Benders分解自提出以來，就被廣泛應用于各種場景的大規模問題求解中[20]。

為將Benders分解用于本文問題的求解中，將線性化后模型分解為主問題和子問題。首先，構建僅保留線性變量的子問題如下：

∑m∑i∑lcmil(∑j∑l′Qmiljl′)+

∑i∑lgjlGjl+∑m∑i∑l∑j∑l′qmiljl′Qmiljl′+

∑j∑l∑k∑l′vjlkl′Vjlkl′+∑k∑lsklSkl+

(21)

服從于式(6)～(15),(19),(20)。其中，整數變量可由主問題計算給出，是已知的,因此，子問題為標準線性規劃。繼而，由子問題，構造向主問題添加的最優Benders割，如式(22)所示：

(22)

由此，可構造主問題模型為

服從于式(22)

Xil、Yjl、Rjll′∈{0,1} ?i,?l,?j,?l′

(23)

其中，式(22)為添加的最優割。由于本文允許缺貨，即需求可不被滿足，故而子問題總有可行解。所以無需向主問題添加可行割。

圖2 Benders分解算法流程圖

2 算例仿真與分析

2.1 仿真參數

本文考慮某紡織企業主要生產滌/棉/氨混紡面料。主打面料產品面密度為0.23 kg/m2，其中，滌綸(T)含量為62%，棉(C)為33%，氨綸(SP)為5%，具有良好的柔軟性和透氣性。由于東南亞地區與中國地理位置接近，且勞動力價格低、土地價格相對便宜，因而受到很多勞動密集型企業的青睞[8]。該企業為了能夠享有東南亞地區的生產成本優勢以及貿易協定優惠等，考慮將生產工廠布局至相關地區。

考慮10個工廠待選點，分別在越南(VIE)、緬甸(MYA)、印度尼西亞(INA)、泰國(THA)、柬埔寨(CAM)。該企業將在中國(CHN)、印度(IND)、澳大利亞(AUS)、越南和緬甸挑選棉紗供應商；在中國、印度、韓國(PRK)、日本(JPN)、印度尼西亞和泰國挑選滌綸和氨綸絲的供應商。生產的產成品將出口至中國、韓國、日本、印度尼西亞、泰國、越南、柬埔寨、緬甸和老撾(LAO)，每個國家分別有2個分銷商。產成品單位售價以美元計為9.6美元/kg。單位質量單位距離的運費為0.262美元/(1 kg·1 000 km)。假設運輸成本與運輸距離呈正比，供應鏈中各節點間的距離根據谷歌地圖近似估算而得。其余相關數據如表4～6所示。表中縮寫代表國家名，不同供應商用括號加數字區分，工廠用下劃線加數字區分。

表4 供應商相關數據(選擇成本、原材料價格、供貨能力)

2.2 仿真結果

針對如下3種場景展開仿真：1)不存在關稅減免，所有貨物交易按照現行關稅執行；2)采用非區域累積的原產地規則，實現的增值部分屬于當地且超過40%，可視為原產地產品，享受關稅免除；3)考慮RCEP協定中的區域累積原產地規則，即實現增值部分屬于域內國家且累積超過40%，即可視為原產地產品，享受關稅免除[21]。

表5 工廠相關數據(選擇成本、建設成本、生產成本)

在主頻為2.6 GHz，內存為8 GB的筆記本電腦上，利用Visual Studio C++實現Benders分解算法。其中，算法迭代中的主子問題最優求解通過調用求解器ILOG CPLEX12.5實現。由此，得到3種場景的最優結果如表7所示。其中，工廠布局成本包括選擇工廠的固定成本以及建設成本；采購成本包括原材料采購以及供應商選擇成本；運輸成本包括原材料以及產成品的運輸成本。原材料采購量如表8所示，未被選中的供應商不在此表中顯示。

表6 分銷商相關數據(需求、缺貨成本、關稅)

表7 不同場景下的最優解及最優決策

表8 不同場景下的原材料采購決策

通過上述的仿真結果發現,首先，在不考慮原產地規則的情況下，即場景1,不存在相應的關稅減免。為盡可能降低關稅帶來的影響，在本文中，企業不得不在分銷商，即主要市場所在的國家選建工廠(見表7)。顯然，這會導致工廠布局成本增加，從而造成利潤下降。

其次，在非區域累積的原產地規則下，優惠關稅的存在會在一定程度上促進出口貿易,但原產地規則是基于特定國家的增值。顯然，這會促使企業集中布局到具有產業集聚優勢的國家，即該國同時具有較有競爭力的供應商和工廠待選點。由此，最終選擇了工廠待選點MYA_2，同處一國的供應商MYA(1)也被選擇，并產生了較大的采購量(見表7)。基于這些決策，實際生產的產成品實現了47%的原產比例，滿足40%的政策要求。

第三，RCEP實施的是區域累積的原產地規則，即關注的增值是發生于RCEP成員國。顯然，這一政策改變將賦予企業更為自由的選址及生產采購決策空間，更有利于實現全球供應鏈的最優配置。仿真結果也驗證了這一點。具體來說，工廠選址于更具有成本優勢的CAM_2。而該工廠所在地由于缺乏有競爭力的供應商，在場景2中是不會被選擇的。此外，供應商選擇則可綜合其地理位置和供應商自身競爭力在域內國家自由布局，見表7。特別應當注意到，這一決策方案在場景2下，實際生產的產成品只能到達35%的原產比例，無法滿足關稅減免的條件。而在區域累積規則下，則可實現64%的原產比例。

此外，有必要說明，為與場景3中的基于區域累積的原產地規則作對比，場景2構造非區域累積的原產地規則，并假設所有國家均設定原產比例40%。這一假設與實際情況不完全一致。為此，下文對場景2的原產比例要求展開靈敏度分析。通過變化這一比例要求，得到企業利潤與各工廠出口產成品達成的原產比例的平均值，如圖3所示。

圖3 基于原產地規則比例要求的靈敏度分析

由圖3可知，隨著原產地規則比例要求的變化，企業的利潤和實際達成原產比例變換呈現相反的趨勢。具體來說，當原產比例要求低于35%時，企業決策基本保持不變，此時產成品的實際原產比例可以達到35%。由于原產比例要求不高，企業可以相對自由配置供應鏈網絡，因此利潤也維持較高的水準。此時的利潤基本與場景3中的結果一致，由此也體現了區域累積規則能夠給相關企業創造的價值,但是，當原產比例要求高于35%之后，受限于這一要求，企業的供應鏈布局不斷發生變化。由此，產成品的實際達成原產比例也相應提升，但利潤在不斷下降。

綜合以上結果可知，原產地規則會顯著影響決策者的供應鏈布局。在非區域累積規則下，具有產業集聚優勢的國家會受到跨境布局企業的偏好。而RCEP的區域累積規則下企業可以在域內自由布局，減輕了關稅壁壘對于跨境供應鏈利益實現的干擾，有望給企業帶來更大的收益，但是，隨著企業的跨境布局，在RCEP實施后，企業將面臨著跨境運作和物流的挑戰。

3 結束語

海外布局的制造企業面臨原產地規則的制約和挑戰。本文針對紡織企業，在考慮原產地規則以及RCEP協定的基礎上，研究了包括工廠選址、產能規劃、供應商選擇、原料采購、成品生產，以及運輸等在內的供應鏈網絡設計決策。為此，構建了相應的混合整數非線性規劃模型。為實現對模型的最優求解，先將其線性化，然后設計了基于Benders分解的最優求解算法。最后，通過將其應用于某企業的海外布局決策中，對于包含RCEP協定的3種情況進行了仿真對比，驗證了本文工作的有效性，也分析了原產地規則，特別是RCEP協定中區域累積規則所帶來的影響。

由于跨境貿易影響因素眾多，在后續的研究中，結合重要而緊迫的因素，如人民幣國際化、貿易摩擦等展開研究，是未來的一個可能的方向。在這些因素中，有相當一部分存在不確定性，由此，根據隨機因素特征的不同，選取合適的不確定優化方法展開供應鏈網絡的優化設計，這也是未來的主要研究內容。