新技术革命背景下基于SIR-SCR模型的供应链风险传导新机理研究

发布时间：2020-11-09 04:18

　　 在小世界网络视角下建立SIR-SCR模型阐述供应链风险传导的范围和影响因素。经模型分析与仿真,在云计算技术引导下,风险传导时间加快,范围越来越广;在互联网4G、5G技术支持下,前期风险传导概率变大,风险传导峰值提前,风险传导的概率对风险传导有显著正相关作用;网络联盟能有效扼制风险传导的范围和速度,风险传导呈现一种倒W特征,但是在全球化采购,非核心业务外包的情形下,节点的利益联系更加紧密,单个节点的努力无法阻止风险在供应链中的传导,需要网络联盟发挥作用。
【部分图文】：

由图1可知,随着时间的进展,受风险感染的节点的数量在下降,然而从风险状态脱离出来的节点数量在逐渐增加,从未受过风险感染的节点数量在下降。从图1的对比来看,未受风险感染的节点数量下降很快,说明风险在短时间内传导的范围广,而且只要节点之间有业务的往来,便会感染风险,形成“一传十、十传百”的现象。受风险感染节点的增多,使得微小的风险也能在供应链中快速的传导。4.2 风险传导概率对风险传导的影响分析

从风险传导概率来看,在传导概率小于恢复概率时,风险传导的速度较慢,在相同的时间内,对一个网络内的节点没有全部传导完。当u=0.3时,在时间为12时,网络内没有受过风险感染的节点已经消失,在时刻12之后,在风险感染状态的节点正在部分脱离风险感染。当u=0.6时,已经远远超过恢复概率,在时间为4时,网络内的供应链节点已经全部被感染一遍,在时刻7之后,供应链网络内的风险传导情况已经逐渐趋于平稳,整个网络已经初步形成对抗某个风险的体系,风险很难在网络中进行传导。在前期,风险传导的概率越大,越容易在供应链网络内部形成风险风暴席卷全部网络内的供应链节点,随着后期节点的恢复,供应链网络形成对一类风险的抗体,再感染的概率就会较低。4.3 节点恢复概率对风险传导的影响分析

网络联盟的形成,对供应链风险的恢复概率产生影响。网络联盟数量增多,供应链网络化解风险的能力加强。在保持传导时间和传导概率一定的情况下,对节点自身恢复概率进行数值仿真分析,设置如下参数:设风险传导的概率为0.3;风险传导的时间设置为20时间单位;随着新技术革命发展,网络联盟数量会逐步增多,受风险感染的节点恢复概率越来越强,设恢复概率分别为0.15、0.3和0.6。模拟观察受风险感染的节点和恢复正常的节点之间数量的对比和整体供应链网络之后的免疫情况,如图3所示。从图3可以看出风险传导概率远大于恢复概率时,风险在非常短的时间以内就迅速扩张到整个供应链网络,在传导概率和恢复概率相等时,也只是稍稍延缓了传导时间,可见风险传导速度非常迅速;从图3可知,在恢复概率为传导概率两倍时,传导时间被极大地延缓,而且从未受到风险感染的点占整个网络的大部分,可以推出节点自身面对风险时的抵抗能力极大影响着风险传导的时间和速度。
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