随着世界经济一体化、信息化的不断深入,全球化生产模式持续促进产业之间的深度融合,供应链的形态结构发生了巨大变化,已由简单的线性单链条结构演进为复杂的动态网络结构。而与之伴随的是当企业发生风险事件后,频频出现风险在供应链网络中迅速传播扩散,导致影响整个供应链正常运作甚至发生中断等严重后果,并且处在供应链网络中不同位置的节点企业对其他企业及供应链的影响能力差异巨大。因此,对企业的风险等级进行有效评估,发现风险传播中的“超级节点”且科学地评估其在风险中的传播能力,为企业开展风险预测及维持整个供应链的稳健运行提供基础理论支撑是本文研究的目的与初衷。本文摆脱以往研究过分关注企业自身因素的微观局限性,在复杂网络理论视角下将企业抽象为节点,以企业之间的供需等往来关系视作边构建供应链网络,综合运用理论分析、建模仿真、算例分析等方法,从网络结构及传播动力学角度研究供应链网络节点企业风险传播能力评估问题,论文的主要工作有以下几个方面:(1)深入分析供应链网络的形成机理及供应链风险的传播过程及动力学特征。在对供应链网络化形态构成机理分析的基础上,选取传播动力学中的传染病模型理论作为供应链风险传播的理论基础,并以具体的SIRS模型为例对供应链网络的风险传播过程进行理论推导和仿真分析。进一步从节点的传染性和节点间的相互作用角度模拟风险传播能力特征,经过分析运算发现在风险传播中,供应链网络节点企业的传播能力与网络结构特征有明显的相关关系。(2)影响供应链节点企业的风险因素众多,通过对影响供应链的风险因素进行分析,本文将其分为内部和外部风险因素两大类,并甄选适用于供应链网络的风险因素建立节点企业风险指标体系。为了确定各因素的风险权重进而对风险等级进行评判,采用层次分析与模糊综合评价相结合的方法,结合定性和定量分析给出不同供应链节点隶属于某一风险等级的隶属度评判集,从而得到该节点所属的风险等级,并以虚拟现实视频直播产业供应链网络为例进行算例验证。(3)从供应链网络的结构特征出发探析反映节点企业在供应链风险传播中的影响能力指标,提出具有代表性的局部和全局共8个网络结构特征,由于特征之间存在相关性,利用主成分分析将多维特征指标进行缩减优化,并利用BP神经网络构建节点风险传播能力等级的客观评价模型,通过结合历史资料与专家打分进行模型学习,并用算例验证有效性,结果表明评价模型合理有效且精度较高。(4)针对风险状态下的供应链网络结构动态变化这一客观情况,同时考虑节点企业在时间序列、风险类型、属性特征三方面的因素,运用张量分解这一高阶子空间分析方法,对节点企业进行风险传播能力等级评判。与传统的矢量或者矩阵分析的方法相比较,对节点的三维属性特征进行张量建模的方法,克服了传统只能进行二维数据分析或者强行将高维数据降为二维的缺点,动态供应链网络节点企业数据结构中的非线性关系并没有在张量分解过程中受到破坏,可以更准确的实现对动态网络中节点企业风险传播能力的评价,同时能够对节点的角色演化进行挖掘预测。本文从供应链风险传播机理入手,以节点企业自身风险等级评估为基础,从网络结构特征角度对节点企业风险传播能力进行多维度评估,并进一步拓展至动态网络下的节点企业风险传播能力评估,层层递进,逐步深入开展研究分析。研究结论对企业明确风险定位,加强风险预防及指导供应链开展应急管理降低风险事件造成的经济损失等具有重要的理论及现实意义。