本文是一篇电子商务论文，笔者认为互联网的迅猛发展加速了全球信息资源的整合，促进交易平台趋向多元化，突破了传统的交易平台的局限性，使得广大用户倾向于线上进行消费及交易。然而由于跨境电商的快速发展，跨境电子商务活动不再局限于本国的产品，其作为一种全球性贸易的新形态，打破国家与地区的壁垒，具有交易简便、节约成本等优势。
第1章绪论
1.1研究背景
互联网技术的广泛应用使得整个社会进入了网络时代，全球信息资源的共享，为市场提供了一个巨大的交易平台，买卖双方不谋面就可以在网上进行交易，以数字性资源元素替代实体性资源元素，既提高了生产经营和贸易的运作效率又降低了运作成本。全球的网络终端与互联网的连接，不仅使网络信息成为全球的公共信息资源，而且极大地增长了信息传播速度。利用互联网进行营销的新经济模式使得企业与管理发生了巨大的改变，其巨大的优势促使各国的企业都尝试将自身的产品或者服务转移到互联网上，并利用互联网来完成转变。在国家宏观发展战略“一带一路”和“自贸试验区”的背景下，我国跨境电子商务发展迅速。同时，国务院发布了《关于统筹发展跨境电子商务的指导意见》，我国跨境电子商务发展进入新的发展阶段。B2C跨境电商（Business to Consumer指由企业对消费者的一种电商交易活动）是“互联网+”全球贸易发展的新形态，是经济发展的新引擎。近几年跨境电商零售业平台快速活跃，使得B2C跨境电商迅速崛起，为了适应消费者的购物需求，各大电商平台也相继推出了国际产品的版块，比如:天猫国际、唯品国际、京东国际等。B2C跨境电商的发展，可以反映出人们的生活水平和生活质量普遍得到了提高，因此人们开始关注世界各国的优质产品。
随着互联网的迅猛发展，B2C跨境电商的发展越来越快，其发展受很多不同方面的因素影响，比如：消费者的购买能力、物流服务的建设水平、跨境电商平台的建设质量等。为了探究B2C跨境电商发展所受到的影响因素，国家相继出台了一系列相关的法律法规和政策，B2C跨境电商企业为了提高自身效益，也通过改善这些影响因素来发展企业自身。而今通过学者们丰富的实证结论进行不断地分析和完善，为B2C跨境电商的发展方向提供了参考依据，B2C跨境电商的发展前景一片光明。
1.2研究目的与意义
1.2.1研究目的
随着互联网技术的快速发展，国家提出“一带一路”倡议及出台了一系列关于跨境电商的政策和法律法规，跨境电商的发展广受关注，跨境电商平台的基础设施和技术日趋完善。由于B2C跨境电商平台的发展活力与日俱增，其竞争优势具显。B2C跨境电商平台直接连接供应商和消费者，减少了中间环节，节约了成本，显著提高了国际贸易效率。优质的B2C跨境电商平台的出现，加剧了跨境电商市场的竞争，在竞争激烈的环境下，跨境电商商业模式以及B2C跨境电商平台的创新将帮助平台企业获得巨大的竞争优势。
本文旨在通过应用灰色系统理论对我国B2C跨境电商的影响因素进行分析并对其发展进行趋势预测，将灰色系统理论与B2C跨境电商相结合，为后续学者们对B2C跨境电商的预测方法提供一些新思路，也为我国B2C跨境电商管理者提供理论支持。本文采用灰色关联分析和灰色聚类分析模型对B2C跨境电商的影响因素研究，合理选择研究指标，同时采用灰色GM(1,1)预测模型、灰色分数阶模型和灰色马尔科夫预测模型对B2C跨境电商的发展规模进行预测。
由于我国B2C跨境电商的大力发展以及规模预测方法的多样性，本文选取合适的模型对B2C跨境电商进行分析研究。本研究首先对B2C跨境电商交易规模的影响因素进行归纳与梳理，采用灰色关联方法对我国B2C跨境电商的影响因素进行建模计算和关联程度的排序，并对研究结果进行说明。其次选取关联程度最强的三个影响因素以及跨境电商综合试验区个数（中国跨境电商综合试验区是指跨境电子商务综合性质的先行先试的城市区域）这个指标对我国30个省市自治区进行灰色聚类分类，将30个省市自治区的B2C跨境电商分为了三个灰类。最后选取GM(1,1)预测模型和灰色分数阶预测模型对B2C跨境电商的交易规模以及B2C跨境电商影响因素指标进行预测，选取平均绝对误差较小的灰色分数阶预测模型，采用马尔科夫对其预测值进行修正，使得预测值更加接近真实值，拟合程度更高。本文将灰色系统理论模型运用到我国B2C跨境电商交易规模及其影响因素指标的分析中，主要目的是应用灰色系统理论对B2C跨境电商的影响因素进行分析，对不同地区的B2C跨境电商的发展状况进行分类，对B2C跨境电商的发展速度进行有效预测。
第2章研究综述
2.1 B2C跨境电商的相关研究
跨境电商是一种基于互联网信息技术，通过物流、商流、信息流、资金流这四流，将国内与国外相互连接起来的一种线上交易模式，买卖双方不谋面，将数字性资源元素替代实体性资源元素。互联网的快速发展使得全球的信息资源得以共享，电子商务的迅速崛起，也使得跨境电商迅猛发展，网上购物已经成为人们生活的一部分。根据跨境电商不同成分类型可以分为三类商业模式：B2B跨境电商是跨境电商中的一种交易模式，B2B（Businessto Business）指由企业对企业的一种电商交易活动，企业对企业在跨境电商交易平台上进行一系列的网上大宗交易活动。B2C跨境电商是跨境电商中的一种交易模式，B2C（Business to Consumer）指由企业对消费者的一种电商交易活动，企业在跨境电商交易平台上对消费者进行一系列的网上交易活动。C2C跨境电商是跨境电商中的一种交易模式，C2C（Consumer to Consumer）指由消费者对消费者的一种电商交易活动，消费者对消费者在网上进行交易活动。
B2C跨境电商作为一种新的跨境电商模式，通过互联网进行交易，不受时空的限制，为我国外贸的快速发展起到了积极作用。因此，学者们也通过不同的视角和方法理论对B2C跨境电商进行了研究。
2.2灰色系统理论的相关研究
灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法。灰色系统理论以“部分信息已知，部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的科学计算，提取有价值的信息，对系统运行规律进行科学的研究。由于我国B2C跨境电商起步较晚，目前还处于发展阶段，可使用的有效的数据较少，无法运用统计方法进行建模计算，因此对数据量要求较少，对数据分布要求宽泛的灰色系统理论成为本文选择的建模方法。
2.2.1灰色预测模型优化研究
（1）孟伟（2020）对分数阶灰色累减生成算子及其性质进行研究并证明了分数阶灰色累减生成算子的有效性[43]。曾波（2021）等在传统Gamma函数基础引入参数δ，构建了一种阶数面向实数域R的新型灰色算子，提出了当阶数r的值大于0小于0等于0时这三种不同的情况，灰色算子的类型也会不同，并且进行实例分析验证[44]。赖文杰（2019）等以灰色模型为研究对象,通过改进传统地基沉降预测模型，将改进后的预测模型结合工程实例可以看出改进后的模型在预测精度上更好地与实测结果相拟合[45]。Zeng Bo（2020）等通过引入新的非齐次指数函数和非齐次指数函数，分别提出了新的结构灰色Verhulst模型和Verhulst模型(N_Verhulst)，并对这两种新模型分别进行实证分析研究。结果表明，N_Verhulst模型的性能明显优于传统的灰色Verhulst模型，证实了新模型的结构开发是合理有效的[46]。
（2）马景（2021）等通过对传统GM(1,1)模型存在的问题进行优化，建立了一种等维新息灰色马尔科夫模型，运用新建立的模型对南四湖水质进行预测，结果表明改进后的新模型在精度和准确度上都精于之前的预测模型，根据预测结果对南四湖水质提出对策和建议[47]。翁志坚（2020）等通过对灰色GM(1,1)沉降模型预测进行优化，建立了一种马尔科夫链修正的新维GM(1,1)沉降预测模型。将该模型应用于福州火车站南广场深基坑周边建筑物地表沉降预测中,并对不同模型的预测结果进行对比分析，可以看出该模型的预测精度高于其他的预测模型，预测值也与实测结果更加拟合[48]。崔慧珍（2022）通过改进粒子群算法的灰色马尔科夫模型对土地利用进行预测，采用粒子群算法选出最优的马尔科夫预测区间状态，这样使得预测值更精准[49]。
第3章B2C跨境电商影响因素分析.............................16
3.1 B2C跨境电商影响因素灰色关联.....................................16
3.1.1 B2C跨境电商影响因素指标选取......................................16
3.1.2灰色关联建模原理.................................18
第4章B2C跨境电商趋势预测分析.............................30
4.1灰色预测模型建模原理...................................30
4.1.1灰色GM(1,1)模型.........................................30
4.1.2灰色分数阶模型..............................................31
第5章结论与展望...............................47
5.1研究结论.................................47
5.2展望......................................48
第4章B2C跨境电商趋势预测分析
4.2 B2C跨境电商灰色预测数据选取
本文选取2015-2021年的B2C跨境电商交易规模数据以及B2C跨境电商影响因素相关数据，建立灰色GM(1,1)预测模型、灰色分数阶预测模型以及灰色马尔科夫修正模型，并对这三种模型结果进行对比，选择拟合效果最好的模型，进行趋势预测。
第5章结论与展望
5.1研究结论
互联网的快速发展，加速了全球信息资源的共享，电子商务的快速发展，使得跨境电商发展活跃，近几年随着B2C跨境电商零售平台的迅速发展，积累了一定的发展数据，本文采用灰色系统理论分析B2C跨境电商交易规模的影响因素及趋势预测得出以下结论：
（1）建立了本文所需的十个B2C跨境电商的影响因素，采用灰色关联模型对这十个影响因素进行建模计算，从计算结果得到了如下结论：邮政业务总量、人均国内生产总值具有极强关联度，居民人均可支配收入、快递量具有强关联度，中国跨境电商相关企业注册量、移动互联网用户、中国跨境电商投资数量、中国跨境电商用户规模、国民总收入具有较强关联度，跨境电商融资情况具有中度关联度。
邮政业务总量和人均国内生产总值作为B2C跨境电商的最重要的影响因素，能够为B2C跨境电商的运营提供源源不断的动力，是保证B2C跨境电商企业在其交易平台运营的基础，因此，各地区对于这两个因素要特别重视，只有邮政业务总量及人均国内生产总值达到相应的水平，才能促进B2C跨境电商的发展，对于具有较强关联度的相关因素也要加强重视，从而为B2C跨境电商的发展打好基础。
（2）通过选取B2C跨境电商影响因素的灰色关联度排名靠前的三个指标作为灰色聚类评估模型的指标以及中国跨境电商综合试验区这一指标，将这些指标结合起来对我国30个省市自治区的B2C跨境电商发展进行灰色聚类分类，计算得出聚类结果为：江苏、浙江、福建、山东、广东为第一类，发展好；辽宁、湖北、四川为第二类，发展较好；北京、天津、山西、吉林、上海、重庆、陕西、黑龙江、河南、广西、云南、湖南、河北、贵州、江西、安徽、内蒙古、海南、新疆、甘肃、宁夏、青海为第三类，发展一般。
参考文献（略）