跨境电商背景下物流网络风险管理研究

发布时间：2020-05-26 02:35

【摘要】：跨境电子商务是指分属不同关境的交易主体,通过电商平台达成交易、进行支付结算,并通过跨境物流送达商品、完成交易的一种国际商业活动。近年来,跨境电商活动交易规模保持着持续的增长,已成为我国以及全球贸易的主要形式,引发了国家、企业和学者的关注。然而,随着跨境电商贸易的发展,出现了诸多制约其发展的风险因素和事件,如退税结汇困难、通关效率较低、跨境物流服务质量不高、商品质量难以保证等问题。在众多风险中,物流风险是跨境电商发展中亟待解决的瓶颈之一,对其进行正确识别、精准评估和相关分析尤为急迫,由此才能制定出合理的风险管控措施。从已有研究来看,针对跨境电商的相关研究多为静态的、定性的分析,而针对其中物流风险的研究十分匮乏。基于此,本论文以跨境电商物流风险为研究对象,开展了以下三方面工作:①基于多种风险评估方法的跨境电商物流风险识别和评估;②基于复杂网络理论的跨境电商物流网络抗毁性研究;③基于小世界网络的跨境电商物流风险传导特性。通过以上工作,以期为跨境电商物流风险管理工作的关键问题提供理论参考,包括:①评估各风险类别的综合风险等级,指出针对何种风险类别进行风险管理;②通过抗毁性测度识别跨境电商物流网络中的重要节点和边,以网络中哪一节点和边作为风险管理的重点;③测试网络中参数对风险管理措施的灵敏程度,决定采取何种管理措施。本论文主要内容具体体现为:(1)对跨境电商物流活动的风险进行了识别和分析,建立了风险评价体系,并选取合理的风险评估方法建立综合评估模型以得到跨境物流风险等级的综合评估结果。本论文将模糊综合评价法、GRA-LSSVM方法、集对分析方法应用于跨境物流风险的评估工作中,并为弥补风险评价各类方法的不足以及不相容的问题,结合组合评价的思想,运用多判据决策的方法,对上述三种方法的结果进行融合。通过跨境物流风险的识别和评估,为企业和相关部门制定有效的风险管理和规避决策提供了参考。(2)基于复杂网络理论,从静态和动态两个角度出发,对跨境电商物流网络抗毁性测度以及级联失效抗毁性进行了研究。充分考虑跨境电商物流网络物流环节众多、物流过程周期长、物流过程面临环境复杂等特点,引入风险系数,合理化度量抗毁性测度及节点重要度、失效负载分配比例,并通过仿真实验对跨境电商物流网络网络结构、关键节点等进行可靠性分析。识别了跨境电商物流网络中关键的节点和边,使得跨境电商物流网络风险管理更具有针对性,从而更好的指导跨境电商的风险管理实际。(3)以复杂网络统计参量,从风险传导速度、传导广度和稳定性三个方面,对跨境电商网络中物流风险的传导特性进行了描述,并补充分析了 WS和NW小世界网络模型下跨境电商物流风险传导特性的特殊性。基于对跨境电商网络中物流风险的传导要素、传导机理和传导模型等分析,选取了度及其相关参量、特征路径长度及其相关参量、聚类系数和网络结构熵等众多网络参量,量化了物流风险的传导特性。同时,跨境电商网络具有小世界特性,因此建立了跨境电商小世界模型并进行了相关分析。通过对跨境电商网络中物流风险传导特性的分析,厘清了跨境物流风险传导过程的规律和特征,为节点企业和部门风险管理工作提供参考。
【图文】：

间按照随机方式连接得到的就是随机网络。最早的随机网络是Ｅｒｄ６ｓ和Ｒ随机图模型。ＥＲ随机图的节点度近似服从于Ｐａｓｓｉｏｎ分布。节点的度几附近，随机网络的聚类系数较小，平均路径长度相比于规则网络也较小在被提出的４０年的时间里一直是研宄随机网络的基本模型，随后人们发实网络并不是随机的，而是具有一定的统计特征。逡逑界网络逡逑网络具有较小的平均路径长度和较大的集聚系数，是介于规则网络和随种网络结构。小世界网络的代行代表模型是瓦茨－斯特罗加茨（ＷＳ）与纽曼－瓦茨（ＮＷ）小世界网络模型。逡逑世界网络模型（图１．２）。在瓦茨－斯特罗加茨的研究中以一个规则网络概率ｐ对规则网络中的每条边进行随机重连（剔除节点的自我连接和重随机重连的边在规则网络中引入了随机性和长程连接。这些少量的、随大程度上减小了网络节点之间的平均距离，同时保持了网络较高的集了小世界特性。逡逑

图１．３邋ＮＷ小世界网络模型逡逑Ｆｉｇ．邋１．３邋ＮＷ邋ｓｍａｌｌ邋ｗｏｒｌｄ邋ｎｅｔｗｏｒｋ邋ｍｏｄｅｌ逡逑度网络逡逑络是复杂网络中一种特殊的的网络结构，其表现为网络中大部分节，，而存在极少的节点与非常多的节点连接，这种关键节点的存在使外故障具有强大的承受能力，而对于蓄意攻击具有极大的脆弱性。看，符合度分布服从幂率分布的复杂网络称为无标度网络。逡逑标度网络模型是ＢＡ无标度网络模型，其具有以下两个特征：逡逑特性：网络的规模（节点个数）是不断增加的。逡逑连接：新加入的节点更倾向于和节点度较大的节点连接，也就是俗称马太效应”。逡逑这几类网络的简单比较：逡逑表１．２常见网络的比较逡逑
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F724.6;F259.2

【参考文献】

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本文编号：2681146