本文是一篇管理学论文，本文基于复杂网络和传播动力学相关理论，分析我国农产品供应链网络结构特点，构建农产品供应链网络风险传播SIR模型并进行仿真分析，探讨其风险传播动力学行为，并在此基础上提出I-DBCC免疫策略并提出具体风险防控措施。
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
农产品生产端涵盖了数量众多但小而分散的农户和规模有限的其他生产组织，消费端多向城镇聚集，农产品供应链贯穿农产品生产至消费全过程，流通于其中的农产品数量庞大，种类繁多。第三次全国农业普查数据显示，我国有超3.1亿的农业生产经营人员，204万个农业经营单位，耕地面积逾13亿千公顷[1]，足以表明农产品供应链的安全是关乎国计民生的重点问题。国家对于农产品供应链的建设给予了高度重视，据中国物流与采购联合会农产品供应链分会不完全统计，仅2020年期间国家层面出台的农产品相关政策、规划就超过90项，在2021年5月，财务部和商务部联合印发了《关于进一步加强农产品供应链体系建设的通知》，提出加快建设畅通高效、贯通城乡、安全规范的农产品现代流通体系。但现阶段我国农产品供应链体系中，市场供需失衡、质量安全风险以及运输损耗风险等一系列的风险仍屡见不鲜，中国物流与采购联合会数据显示，我国农产品运输损耗率为25%～30%，水产品、果蔬产品冷链运输率远低于发达国家，物流风险成为农产品供应链安全管理的一大威胁。此外，农产品供应端大规模滞销但需求端因产品稀缺而价格大幅上涨的事件更是层出不穷。
近年来，经济全球化，贸易网络化信息化程度加深，农产品从生产到销售各环节行为复杂性提高，科技水平的快速提升为农产品的生产与流通带来信息平台、射频识别、冷链物流等先进技术的同时，也使农产品供应链复杂性日趋显著，农产品供应链已经不单单是包含上下游企业的单链形态，而是更多以网链形态呈现。当供应链网络中某一企业爆发风险，若未能及时发现并控制，则风险会沿着供应链网络以一定概率向相关联节点企业传播，最终可能将负面影响扩散至整个供应链网络，造成难以估量的损失。如何预防和控制风险传播成为亟待解决的问题，复杂网络免疫策略为风险防控带来了新思路，即识别网络中对风险传播起关键作用的企业，并对这些企业进行风险管理进而达到控制风险传播的目的。而要使免疫策略发挥更好的效果，就需要对风险在农产品供应链网络传播的过程及特点有一定的研究。
1.2 国内外研究现状
1.2.1 农产品供应链风险
现代科学技术的进步为农产品带来了温室种植、冷链物流等一系列先进技术，农产品生产与流通各环节逐渐向着规范化，标准化迈近，但分散的小农种植、冗长的流通环节、各环节非规范化操作以及无法预料的外部变化等这些因素都使得农产品供应链风险无法完全规避，农产品供应链风险管理一直是各学者激烈讨论的问题，目前，国内外学者对农产品供应链风险的研究主要集中在风险识别与控制、风险预警、风险评价、风险溯源和应急响应等方面。
在风险识别与防控方面，总体而言，各学者在归纳农产品供应链风险时多从内外两部分展开，但在如何界定内外部风险方面各学者存在一定分歧。Huirne [2]等概述农业风险来源并对荷兰畜牧业农户实地调研，将动物传染病作为其主要风险，认为购买保险是减小风险影响的重要策略。Diabat[3]等基于ISM模型构建食品供应链的风险模型，并将风险划分为宏观风险、需求管理风险、供应管理风险等五类。Nyamah[4]等人以加纳农产品供应链为研究样本，对风险进行识别发现其类型与影响力存在地域性，面对不同风险时农业供应链各参与者风险管控能力不同。朱晶[5]等研究新发展格局下粮食安全内外部风险点，提出粮食安全风险防范的五个着力点。刘畅[6]对黑龙江，河南，河北等五省市问卷调研获取数据，将家庭农场经营过程各类风险划分为自然风险，政策风险等六类，研究发现市场风险占主要地位。张喜才[7]立足于新冠肺炎疫情背景下，对农产品供应链风险进行梳理时选取链条中的商流、物流、信息流、资金流和政府外部策略作为切入点，将风险分为八类。和他思路相近的是李远远[8]，其对农产品供应链中各环节进行梳理，并以这些环节中面临的风险来综合定义农产品供应链风险。
第2章 复杂网络与传播动力学理论
2.1 复杂网络理论
2.1.1 复杂网络概述与表示
复杂网络理论最先进入学者视野始于1960年，Erdös和Rényi两位数学家提出随机图理论，随后现实社会中的复杂系统逐渐被各领域研究者关注，随着相关研究的深入，复杂网络理论被广泛应用于生物网络，社会网络，交通网络等各领域中去解决实际问题，成为研究复杂性科学和复杂系统的重要工具。根据相关图论知识，网络由点集V和边集E共同构成，记为图G=(V，E)，网络中节点数量记为N=|V|，边的数量记为M=|E|。若网络中节点间连边无向即任意两个节点i和j满足i,j与j,i对应同一条边，则为无向网络，反之为有向网络，而根据连边间存在权重与否可将网络划分为加权网络和无权网络，ijw即为节点i和j之间边的权重。
2.1.2 典型复杂网络模型
复杂网络相关领域研究的推进催生出各种各样的演化模型，下面主要介绍以下几类典型复杂网络模型。
（1）规则网络
常见的规则网络有三类：全局耦合网络，最近邻耦合网络及星形耦合网络。全局耦合网络中所有节点两两间都有直接连边，但对比现实情况，实际生活中的复杂网络大部分无法达到这样的紧密程度，相对较为稀疏，因而该模型存在明显的局限性。最近邻耦合网络也因此得到更多青睐，该模型中各节点仅与其邻居节点相连，有周期边界条件的最近邻耦合网络由N个节点围成圆环，其中每个节点都连接其身边K2个节点，K为偶数。星形耦合网络存在唯一的中心节点，其余节点均与其相连，但这些节点各自间并不存在连线，若按传统定义则该网络聚类系数为0。
（2）随机网络
与规则网络相对的为随机网络，其中较为典型的为ER随机图模型，该模型得名于Erdös和Rényi这两位该理论的最初提出者，其构建思路如下：网络中现存N个节点，以同概率p在每对节点间建立连接，则可得到含N个节点，pN(N1)2条边的ER随机图，构建流程见图2.2。从该模型构建过程可以发现，ER随机图平均路径长度小，大规模稀疏ER随机网络无聚类性，这明显与现实网络存在出入，但该模型中一些思想至今仍是复杂网络研究中的重要部分。
2.2 传播动力学模型
2.2.1 经典疾病传播模型
将数学模型思想应用到天花传播的研究要追溯到1760年，1927年Kermack和McKendrick基于前人研究经验，构建仓室模型并提出在疾病传播研究领域至关重要的“阈值定理”[64]，该理论直到今天仍有不可否定的重要意义。
仓室模型基本思想是针对某类疾病，按照一定的划分标准将研究总体划分为若干类，即若干个仓室，常见的仓室类型有：易感者(susceptible，简称S)，即未被感染但后续可能会转变为感染者的人群数量；潜伏者(exposed，简称E)，即已被感染但可能不具备传染力的个体；感染者(infectious，简称I)：即被感染且具备传染能力的人群数量；移除者(recovered，简称R)：即从感染态移除且具备免疫力的人群数量。根据现实传染过程差异，可构建立不同仓室模型，较为经典的有SI，SIS，SIR等，下面将对这三类模型展开介绍。
（1）SI模型
SI模型假设个体一旦被疾病感染就没有办法完全治愈，SARS就是很典型的一个例子，在该模型中个体仅有易感态与感染态，其传染机制见图2.5。图中表示处于易感态的人群与染病人群接触后被传染的概率。
第3章 农产品供应链网络风险传播机理分析 ............... 19
3.1 农产品供应链网络特性分析 .......................... 19
3.1.1 农产品供应链及其特点 ......................... 19
3.1.2 农产品供应链网络结构 ......................... 20
第4章 农产品供应链网络风险传播免疫策略分析 ........... 33
4.1 网络免疫策略概述 ................................. 33
4.1.1 网络免疫策略概念及分类 ....................... 33
4.1.2 免疫效果度量方法 ............................. 33
第5章 农产品供应链网络风险传播实证研究 ................ 43
5.1 M粮油公司农产品供应链网络建模 ................... 43
5.1.1 M粮油公司简述 ............................... 43
5.1.2 M粮油公司数据收集 ........................... 43
第5章 农产品供应链网络风险传播实证研究
5.1 M粮油公司农产品供应链网络建模
5.1.1 M粮油公司简述
本研究以湖北省M粮油公司为样本，湖北省作为我国13个粮食主产区之一，其粮油产业规模在全国居领先行列，在我国粮油生产格局中占有重要地位。M粮油公司成立于2013年，总部位于武汉，由省粮食局牵头组建，是省政府高度关注的重点企业，其供应商基本涵盖省内大部分大型粮油龙头企业，供应链网络包含供应商、物流公司和小型零售上等多类型企业。该公司将米，面和油作为主要经营产品，主要经营范围包括粮油及制品等农副产品收购和销售、产品预包装、部分散装食品的批发及仓储和物流服务等，配送中心建设是该公司的重点工作，不断通过与学校、社区、宾馆和工厂等组织合作来扩大市场规模，提高配送率。
截止目前，该公司在湖北省主要城市已建成15家区域分公司，77家粮油配送中心以及1540家粮油连锁零售店，基本实现全省覆盖。其旗下粮油公共品牌在全国具有一定影响力，曾荣获“中国十佳粮油（食品）影响力品牌”、“年度新锐品牌”等称号，并于2021年被国家粮食和物资储备局认定为第一批国家级粮食应急保障企业。
第6章 结论与展望
6.1 结论
本文基于复杂网络和传播动力学相关理论，分析我国农产品供应链网络结构特点，构建农产品供应链网络风险传播SIR模型并进行仿真分析，探讨其风险传播动力学行为，并在此基础上提出I-DBCC免疫策略并提出具体风险防控措施。本文研究结论如下：
（1）企业出现非安全行为后将面临的惩罚力度会影响风险传播的速度和规模，网络联盟的发展为农产品供应链网络风险控制提供新思路。在BA无标度网络中，提高惩罚力度可以有效降低风险传播规模，但同时会在一定程度上延缓企业从风险中恢复的进程；网络联盟各成员成为抵御风险的盟友，感染风险的企业获得来自网络联盟的助力，该助力值增加使风险传播规模变小，企业脱离风险所需时间减少；当惩罚力度和网络联盟提供的助力同时变化时，二者相互影响，与惩罚力度相比，来自网络联盟的助力改变带来的风险传播规模变化更为明显。
（2）通过选择恰当网络免疫策略可以达到对风险传播的控制作用，I-DBCC免疫策略比仅考虑单一指标的度中心性免疫免疫、介数中心性免疫和聚类系数中心性免疫更高效。同等免疫比例下I-DBCC免疫能取得更好的免疫效果，在N=200的无标度网络中，免疫比例为0.05~0.15时I-DBCC免疫多免疫相同多数量节点可以获得更高效益。对I-DBCC免疫中节点度值在IPV中所占比重适当调整后对比网络中感染节点密度，仿真结果表明存在最优的度占比使免疫效果最优，但该值并非固定值，免疫比例不同时该值不同。
（3）M粮油公司农产品供应链网络具有无标度特性，其平均路径长度大，聚类系数小，网络中存在冗余环节，各节点间紧密性不足，面对风险时脆弱性明显。通过对M粮油公司农产品供应链网络风险传播仿真结果分析，进一步验证了预期惩罚力度和外界助力程度两个因素对风险传播的影响效应。将I-DBCC免疫应用于M粮油公司农产品供应链网络风险传播过程，调整免疫节点密度发现，随免疫比例增加，I-DBCC免疫对风险传播抑制效应呈递减趋势，关注免疫效果的同时考虑免疫成本，当免疫比例取2%时综合效果最优。
参考文献（略）