基于新陈代谢均值灰模型的中国跨境电商发展预测

夏天娇 （大连东软信息学院 信息与商务管理学院，辽宁 大连 116023）

2008年经济危机以来，中国传统外贸增长乏力，但跨境电商在中国发展迅猛，成为拉动中国外贸复苏的主要力量。作为“互联网+外贸”的主要形式，跨境电商有望成为“一带一路”国家间加强互联互通的重要领域和突破口[1]。根据中国电子商务研究中心统计，2012～2017年中国跨境电商进出口交易额如表1中的真实数据行所示。跨境电商属于涉外经济活动，中国跨境电商的发展不仅有赖于国内良好的企业营商环境，更有赖于国际政治与经济大环境。2018年3月，美国打响了对中国的贸易战，对中国出口美国的航空产品、新能源汽车等高科技产品征收25%关税，并限制中国企业对美投资，意图遏制“中国制造2025”。美国贸易保护主义的抬头，将不利于中国对外贸易及跨境电商的发展。在中美贸易战愈演愈烈的当下，科学预测中国跨境电商未来发展，对企业增强信心以及制定跨境电商相关决策具有重要战略意义。EGM（Even Grey Modal）模型，即均值灰模型，是目前应用最广泛和影响最大的灰色系统模型。灰色系统理论以部分信息已知，部分信息未知的小数据、贫信息不确定性系统为研究对象，主要通过对部分已知信息的生成、开发，从中提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述，并进而实现对其未来变化的定量预测[2]。本文将运用此方法对中国跨境电商未来发展进行预测。

1EGM模型预测方法

1.1 EGM模型群

在实际建模中，原始数据列中取出一部分数据就可以建立一个模型。选择不同的数据，参数ɑ,b估计值也不一样。基于建模数据选择不同，EGM模型群分成了全数据EGM，部分数据EGM，新信息EGM，新陈代谢EGM[2]。

1.2 EGM预测步骤

（1）数据的检验与处理

（2） 数据模型运算

a.原始数据的累加处理

设符合级比条件的原始序列x0=（x0（1 ），x0（2 ），…,x0（n）），其中x0（k）≥0，k=1,2,…,n；x1为x0的一阶累加 （1-AGO）序列，序列表达形式为：

b.求均值形式参数向量

均值形式为x0（k）+az1（k）=b，参数向量aˆ=［a,b］T可用最小二乘法估计式确定，公式为：其中：Y

c.根据EGM时间响应式进行数据拟合

x0（k）+az1（k）=b的白化微分方程为dx1/dt+ax1=b，其中-a为发展系数，反映了x1和x0的发展态势，b为灰色作用量。根据EGM时间响应式：可得一次累加数据列的拟合值，并根据（k），对数据进行还原，从而得到原始数据列的拟合值。

（3） 残差检验

（4） 预测

当相对误差值和级比偏差值都符合较高要求条件时，便可以运用EGM进行序列n+k期值的预测。根据2000年邓聚龙和刘思峰的研究，当-a≤0.3时，EGM模型可用于中长期预测；当0.3＜-a≤0.5时，EGM模型可用于短期预测。

2 跨境电商交易额的EGM拟合

此部分运用EGM模型群中一般EGM、新信息EGM及新陈代谢EGM对中国自2012～2017年跨境电子商务交易额进行数据拟合分析，通过数据拟合精度比较，选择EGM模型群中模拟精度最高的模型作为中国跨境电商交易额预测的模型。

2.1 原始数据列级比处理

根据级比计算公式λ（k）=x0（k-1）/x0（k），2012～2017年中国跨境电商交易额级比值分别为：0.6667,0.75,0.7778,0.8060,0.8816。可容覆盖区间X=（e-2/（n+1）,e2/（n+1）），在n=6（适用于新信息EGM） 时，X=（0.751477293，1.330712197），在n=5（适用于一般EGM与新陈代谢EGM） 时，X=（0.716531311，1.395612425 ），2013，2014年级比值未落入可容覆盖区间，此处对表 1中的原始数列进行y0（k）=x0（k）+2的平移变换，平移变换后的新序列级比值全部落入可容区间。

2.2 EGM模型群跨境电商交易额的拟合

为了实现一般EGM、新信息EGM和新陈代谢EGM预测精度的比较，分别基于三种模型对跨境电子商务交易额进行建模拟合。首先，根据一般EGM预测方法，对基于2012～2016年数据按照灰预测的方法建立模型并预测，然后根据新信息EGM，加入2017年新信息数据进行模拟，最后根据新陈代谢EGM，加入2017年新信息数据，去掉2012年旧信息建立模型，三种方法的拟合结果见表1。

2.3 EGM模型群中三种模型的拟合精度比较

一般EGM、新信息EGM和新陈代谢EGM的相对误差值均小于0.1，三种方法对2017年的预测及拟合值的相对误差值分别为：0.0974、0.1118、0.0184，可见新陈代谢EGM拟合精度更高。

3 中国跨境电商中长期发展灰预测

根据刘思峰和邓聚龙的研究，当-a小于或等于0.3时，EGM模型可用于中长期预测；当-a大于0.3，小于或等于0.5时，EGM模型可用于短期预测。在上述的三种模型中-a数值分别为0.1729、0.1813、0.1425，均小于0.3，所以本文将采用新陈代谢模型对2018～2025年的中国跨境电商交易额进行中长期预测，预测值见表2。

表1 EGM三种方法拟合值 单位：万亿元

表2 2018～2025年中国跨境电商交易额预测值 单位：万亿元

4 结论

本文根据跨境电子商务交易额数据特征选择新陈代谢EGM模型，在对2012～2017年中国跨境电子商务交易额进行平移处理的基础上，运用此模型对中国2018～2025年跨境电子商务交易额进行中长期预测。预测结果显示中国跨境电子商务必将成为中国对外贸易中的主要形式，是中国国际贸易发展的大趋势，政府和企业应顺应这一趋势。政府应为跨境电子商务创造健康良好的营商环境，企业应积极融入跨境电子商务大环境，谋求更多的发展机会。