区块链下的跨国供应链合作风险评价与预警机制研究

For achieving the target of belt and road, use blockchain to improve the global supply chain that has become an important issue. However, today's blockchain technology still lack two mechanisms, including evaluation mechanism for the private transaction information convert to a public evaluation indices, and prediction mechanism for monitor and control the unusual behavior under cooperative process. Based on above, this study adopts the Partial Least Squares (PLS) and taxonomy to identify for structure and content of risk evaluation and prediction mechanism, in addition, use Chaos Theory and Back Propagation Neural Network to design algorithm of non-linear, and collect large empirical data in recently 10 years from China and foreign countries to practice for empirical test. Based on above, we can successfully develop for evaluation and prediction mechanisms. In addition, we will use go-ethereum to design two function modules based on development results, and these two function modules can combine with existing blockchain technology. According to our research results, when develop global supply chain before, any business can measure the cooperative risk through evaluation mechanism and further select fit supply chain partners, and early judge for unusual behavior of partners under cooperative process, and further avoid for cooperative risk raising.

为实现“一带一路”战略目标，通过区块链强化跨国供应链的发展成为重要议题。但是目前区块链技术在该领域的应用还缺乏两种机制，其一是将私密信息转换为公开评价指标的风险评估机制，其二是合作过程中异常行为的预判机制，使得在实践中无法通过区块链技术来筛选与监督供应链成员，以降低合作风险。基于上述，本项目综合应用偏最小二乘回归以及归因法，初步界定合作风险发生的内在机理和评价与预警机制的结构与内容，再采用混沌理论和倒传递类神经网络理论，收集近十余年大量海内外企业跨国供应链的发展数据，设计这两种非线性机制的训练算法并开展实证分析，进而构建一套区块链下的跨国供应链发展风险评价与预警机制，并使用go-ethereum代码开发能与区块链技术兼容的风险评价与预警功能模块。以期企业在发展跨国供应链之前，可以应用评价机制评估潜在供应链成员的合作风险，并在合作过程中预判供应链成员的异常行为，以避免合作风险的发生。

为实现“一带一路”战略目标，通过区块链强化跨国供应链的发展成为重要议题。但是目前区块链技术在该领域的应用还缺乏两种机制，其一是将私密信息转换为公开评价指标的风险评估机制，其二是合作过程中异常行为的预判机制，使得在实践中无法通过区块链技术来筛选与监督供应链成员，以降低合作风险。基于上述，本项目综合应用偏最小二乘回归以及归因法，初步界定合作风险发生的内在机理和评价与预警机制的结构与内容，再采用混沌理论和倒传递类神经网络理论，收集近十余年大量海内外企业跨国供应链的发展数据，设计这两种非线性机制的训练算法并开展实证分析，进而构建一套区块链下的跨国供应链发展风险评价与预警机制，并使用go-ethereum代码开发能与区块链技术兼容的风险评价与预警功能模块。以期企业在发展跨国供应链之前，可以应用评价机制评估潜在供应链成员的合作风险，并在合作过程中预判供应链成员的异常行为，以避免合作风险的发生。本项目研究结果如下：（1）实证研究结果发现，造成合作风险发生的起因在于协同不稳定以及跨国金融交易风险。通过深入分析，透明度、成本、领导者、以及弹性等都是造成协同不稳定的原因。而灰色交易则是造成金融交易风险的原因。（2）根据上述，可进阶发展且整理出评价与风险预判的指标。（3）本项目利用DANP+BWM为法，结合上述指标，进一步构建出评价与预判机制的体系。（4）本项目以混沌理论为观念，利用类神经网络设计出一套机器学习模式。当供应链成员各项指针数据持续输入评价与预判机制，学习模式可以更为精准地做出评价与风险预判。（5）本项目通过区块链代码，且结合蓝芽与数据库技术发展出一套可结合区块链的风险评价与预警功能模块。通过本项目研究成果，将能为我国跨国供应链带来稳定，提升国际竞争力。