跨境电商贸易的春天终于来了吗?
北京商报网| 2020-06-16 14:34:02

6月15日,第127届中国进出口商品交易会(以下简称“广交会”)“云开幕”,吸引约2.5万家中国企业前来参与,开启直播间,为全球的采购商介绍公司、产品、生产线等。值得注意的是,此次线上展会专门设置了跨境电商专区板块。而就在3天前,海关总署发布公告,将针对跨境B2B出口业务增列两项海关监管方式代码。跨境电商贸易的春天终于来了吗?

倾斜跨境电商

广交会创办于1957年,是中国目前历史最长、层次最高、规模最大、商品种类最全、到会采购商最多且分布国别地区最广、成交效果最好的综合性国际贸易盛会,被誉为“中国第一展”。在部分业内人士看来,和往年相比,此次广交会首次搬到线上,将突破时空限制,参与的人数也将迎来新的增长。

据官方数据统计,去年第126届广交会吸引的采购商超过18.6万人,来自全球214个不同的国家和地区。累计出口成交总额达到2070.9亿元人民币。其中,机电商品的成交为159.41亿美元,占总额的54.43%。

值得关注的是,此次云展会的方式与跨境电商平台实现了无缝对接。

北京商报记者在官网中发现,广交会专门设置了跨境电商专区板块,除了全国105家跨境电商综试区,还包括6家跨境电商平台,包括京东国际站、阿里巴巴国际站、敦煌网等。无论是参展企业还是采购商,点击平台标识后,均可进入网站进行浏览。

成立于2004年的敦煌网是一家B2B跨境电子商务交易平台,该平台相关负责人告诉北京商报记者,此次平台不仅携手万余家中小微企业前来参展,还为参展商们带了来自全球222个国家和地区超过2800万的海外采购商。

此次广交会,还寄托着外贸商家的期待。浙江浦江县盛开花边厂已经参加了10年广交会,其销售部经理张天天表示,受疫情影响,以往的大订单数量减少,因此今年希望能在广交会上通过电商平台争取到小额订单。据介绍,企业主要从事绗缝水洗被、沙发垫、靠垫等家用纺织品的生产和销售。

考验“云带货”

据官方介绍,此次广交会还将举办系列新品发布会,预计有60多家行业龙头企业展示创新产品。此外,广交会还将在全球重点市场举办23场“云推介”系列活动,与4家境外工商机构举办“云签约”活动,广邀全球采购商。

据悉,此次展会将持续至6月24日。采购商可在参展商专属直播间中参与互动的同时,查阅关联展品。不过,从部分国内参会企业的体验来看,似乎还需要一个适应过程。

一位参会的工作人员表示,可能是第一天的原因,前来观看的人数不多。此外,业务员的外语水平,产品介绍流程的规划,直播的光线、角度设置,视频剪辑等等,都影响着对客户的吸引力。对于缺乏直播经验的企业来说,在参与此次广交会时会遇到不小的难度。

此外,直播画面延迟、联系不上采购商、客流量少等问题也成为部分企业的苦恼。“在英国以采购商的身份试了一下线上广交会,操作不大友好。搜索关键词和跳出的内容不匹配,单一公司的东西能占几页的搜索结果。”一位做餐厨用具业务的商家说道。

加速数字化

事实上,就在广交会开幕3天前,海关总署发布《关于开展跨境电子商务企业对企业出口监管试点的公告》,增列两项海关监管方式代码,分别为“9710”,简称“跨境电商B2B直接出口”,适用于跨境电商B2B直接出口的货物。另一代码为“9810”,简称“跨境电商出口海外仓”,适用于跨境电商出口海外仓的货物。

海关总署表示,试点将在北京海关、天津海关、南京海关、杭州海关、宁波海关、厦门海关、郑州海关、广州海关、深圳海关、黄埔海关开展,根据情况及时在全国海关复制推广。该公告将于7月1日起实施。

新增的两项代码有何意义呢?APEC电子商务工商联盟专家、对外经贸大学教授王健认为,主要是解决了跨境电商B2B业务的统计问题,而在此之前,只有针对2C业务出口的统计。“海关这个举措将各种贸易类型区分开来了,有助于更加真实地了解B2B业务的出口数据,也有利于企业选择合适自己的监管模式。”

网经社电子商务研究中心B2B与跨境电商部主任、高级分析师张周平也表示,此次海关政策对跨境电商B2B出口单列监管方式,一方面有利于给跨境电商B2B提供更好的通关服务,提高全国跨境电商出口货物的物流配送能力。另一方面,也将有利于对跨境B2B出口数据进行统计,为今后政府部门制定更多跨境电商政策提供更多数据支撑。

而从企业角度来说,敦煌网认为,跨境B2B出口监管模式的推出,能极大推动境内企业通过电商平台获得贸易机会。该模式强调贸易的真实性,对平台的订单生成以及线上物流提出了诉求,要求平台对订单信息负责。同时,对于线上支付不做强性要求,有利于一般贸易企业逐步从线下向线上转型。对部分孵化和开展海外仓业务的企业来说,也有了制度保障。

敦煌网表示,此次新政将更好地提升中国企业应对国际风险的敏捷度,同时为更多的供应链及物流、金融产品提供了可能性,加速了传统贸易的线上数字化道路,实现跨境大数据的沉淀。

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