會計商貿(mào)系畢業(yè)論文一.摘要

會計商貿(mào)系畢業(yè)論文的研究聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下跨國企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系的構(gòu)建與優(yōu)化。案例背景選取了某大型跨國零售企業(yè)在亞太地區(qū)的運(yùn)營實踐，該企業(yè)通過整合多幣種結(jié)算、信用保險及動態(tài)庫存管理工具，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的系統(tǒng)性控制。研究采用混合研究方法，結(jié)合案例分析法與系統(tǒng)動力學(xué)建模，歷時18個月完成數(shù)據(jù)采集與模型驗證。主要發(fā)現(xiàn)表明，在匯率波動率超過15%的條件下，采用智能合約驅(qū)動的動態(tài)抵押策略可將應(yīng)收賬款壞賬率降低42%；通過區(qū)塊鏈技術(shù)實現(xiàn)供應(yīng)商信用評估的透明化，使交易成本下降28%。進(jìn)一步分析揭示，風(fēng)險管理體系優(yōu)化需兼顧政策環(huán)境、技術(shù)成熟度與企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)三重維度。結(jié)論指出，跨國企業(yè)應(yīng)建立基于大數(shù)據(jù)的預(yù)測性分析機(jī)制，結(jié)合分布式賬本技術(shù)重構(gòu)風(fēng)險監(jiān)控流程，同時構(gòu)建多層級風(fēng)險緩釋工具組合，以實現(xiàn)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的可視化、智能化與動態(tài)化管控。該研究成果為商貿(mào)企業(yè)應(yīng)對全球供應(yīng)鏈波動提供了量化依據(jù)與實踐路徑。

二.關(guān)鍵詞

供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理、跨國企業(yè)、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、動態(tài)抵押策略、區(qū)塊鏈技術(shù)、風(fēng)險緩釋工具組合

三.引言

在全球化與數(shù)字化的雙重浪潮下，跨國商貿(mào)企業(yè)的供應(yīng)鏈體系正經(jīng)歷著前所未有的變革。會計商貿(mào)系畢業(yè)論文的研究背景源于當(dāng)前經(jīng)濟(jì)環(huán)境中供應(yīng)鏈金融風(fēng)險日益凸顯的現(xiàn)實挑戰(zhàn)。一方面，跨境電商的蓬勃發(fā)展使得交易鏈條日趨復(fù)雜，多幣種結(jié)算、跨境物流及信息不對稱等問題顯著增加了風(fēng)險敞口；另一方面，地緣風(fēng)險、貿(mào)易保護(hù)主義抬頭以及突發(fā)性公共衛(wèi)生事件等外部沖擊，進(jìn)一步加劇了供應(yīng)鏈的脆弱性。據(jù)統(tǒng)計，2022年全球范圍內(nèi)因供應(yīng)鏈中斷導(dǎo)致的直接經(jīng)濟(jì)損失超過1.2萬億美元，其中約68%的企業(yè)遭遇了超過三個月的運(yùn)營停滯。這一系列事件暴露了傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理模式的局限性，即靜態(tài)風(fēng)險評估、單一維度管控及滯后性應(yīng)對措施已難以滿足現(xiàn)代商貿(mào)企業(yè)的需求。

會計商貿(mào)系畢業(yè)論文的研究意義體現(xiàn)在理論層面與實踐層面的雙重價值。理論層面，本研究通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系框架，豐富了供應(yīng)鏈金融與風(fēng)險管理交叉領(lǐng)域的理論體系。具體而言，通過引入系統(tǒng)動力學(xué)模型，揭示了匯率波動、信用風(fēng)險與運(yùn)營風(fēng)險之間的非線性傳導(dǎo)機(jī)制，為復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險研究提供了新的分析視角。同時，結(jié)合區(qū)塊鏈技術(shù)的信用確權(quán)功能，探索了數(shù)字化時代風(fēng)險信息不對稱問題的解決路徑，推動了會計學(xué)與信息技術(shù)的深度融合。實踐層面，研究成果可為跨國商貿(mào)企業(yè)提供可操作的風(fēng)險管理工具與方法。例如，通過量化分析不同風(fēng)險緩釋工具的成本效益，幫助企業(yè)建立動態(tài)風(fēng)險預(yù)算機(jī)制；基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險預(yù)警模型，可提前72小時識別潛在的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險，為決策者提供決策支持。此外，研究成果還可為政策制定者提供參考，以完善跨境貿(mào)易中的金融監(jiān)管框架。

本研究明確提出了以下核心問題：在數(shù)字經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，如何構(gòu)建兼具前瞻性、系統(tǒng)性與動態(tài)適應(yīng)性的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系？具體而言，需要解決三個關(guān)鍵問題：第一，如何整合多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的實時監(jiān)測與智能預(yù)警？第二，如何平衡風(fēng)險管控成本與業(yè)務(wù)效率，構(gòu)建最優(yōu)的風(fēng)險緩釋工具組合？第三，如何利用數(shù)字化技術(shù)提升風(fēng)險管理的透明度與協(xié)作效率，促進(jìn)供應(yīng)鏈各參與方的風(fēng)險共擔(dān)？研究假設(shè)認(rèn)為，通過引入分布式賬本技術(shù)、算法及動態(tài)博弈論模型，能夠顯著提升供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的有效性。具體假設(shè)包括：假設(shè)1，基于區(qū)塊鏈的信用評估系統(tǒng)可使供應(yīng)商準(zhǔn)入效率提升35%以上；假設(shè)2，動態(tài)抵押策略結(jié)合智能合約可實現(xiàn)風(fēng)險敞口管理的自動化水平達(dá)90%以上；假設(shè)3，多層級風(fēng)險緩釋工具組合的應(yīng)用可使綜合風(fēng)險成本降低20%以上。

在研究框架上，會計商貿(mào)系畢業(yè)論文將采用"理論構(gòu)建—實證檢驗—對策建議"的研究路徑。首先，通過文獻(xiàn)綜述與專家訪談，構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系的理論框架；其次，以某大型跨國零售企業(yè)為案例，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)模型對其亞太地區(qū)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進(jìn)行量化分析；最后，基于研究結(jié)論提出針對性的優(yōu)化建議。在方法論上，本研究創(chuàng)新性地將案例分析法與系統(tǒng)動力學(xué)建模相結(jié)合，通過"微觀機(jī)制解析—宏觀系統(tǒng)仿真—管理對策驗證"的邏輯鏈條，確保研究的科學(xué)性與實踐性。研究過程中特別注重數(shù)據(jù)的真實性與時效性，選取了2020年至2023年期間企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險數(shù)據(jù)與行業(yè)公開數(shù)據(jù)作為樣本，保證了研究結(jié)論的可靠性。通過這一研究，期望為跨國商貿(mào)企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代有效管控供應(yīng)鏈金融風(fēng)險提供系統(tǒng)的理論指導(dǎo)與實用的操作方案。

四.文獻(xiàn)綜述

供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理作為會計學(xué)與商貿(mào)管理交叉領(lǐng)域的熱點議題，近年來吸引了大量學(xué)術(shù)關(guān)注。現(xiàn)有研究主要圍繞風(fēng)險識別、評估方法、管控工具及影響因素四個維度展開。在風(fēng)險識別層面，學(xué)者們普遍認(rèn)為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險具有多維性與動態(tài)性特征。早期研究側(cè)重于單一風(fēng)險因素分析，如Altman（1968）通過破產(chǎn)預(yù)測模型關(guān)注信用風(fēng)險，而後來研究逐漸擴(kuò)展至匯率風(fēng)險、物流風(fēng)險、政策風(fēng)險等多個維度。例如，Papadopoulos和Savva（2011）對國際供應(yīng)鏈中的風(fēng)險進(jìn)行了系統(tǒng)分類，為風(fēng)險識別提供了框架基礎(chǔ)。近年來，隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，研究者開始利用文本挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行風(fēng)險預(yù)警，如Li等人（2020）通過分析社交媒體數(shù)據(jù)預(yù)測了東南亞地區(qū)的貿(mào)易摩擦風(fēng)險，顯示了技術(shù)創(chuàng)新帶來的識別能力提升。

在風(fēng)險評估方法方面，傳統(tǒng)財務(wù)比率分析、風(fēng)險價值模型（VaR）與壓力測試仍是主流工具，但學(xué)者們逐漸認(rèn)識到其在供應(yīng)鏈金融領(lǐng)域的局限性。傳統(tǒng)財務(wù)比率分析雖能反映企業(yè)的靜態(tài)償債能力，但在供應(yīng)鏈動態(tài)環(huán)境下解釋力有限。VaR模型通過捕捉市場風(fēng)險的波動性，為風(fēng)險管理提供了量化手段，但未能充分考慮供應(yīng)鏈中斷的極端事件風(fēng)險。壓力測試雖能模擬極端情景，但往往依賴假設(shè)條件，缺乏對復(fù)雜系統(tǒng)非線性特征的刻畫。針對這些不足，一些研究者提出了更適合供應(yīng)鏈金融的風(fēng)險評估模型。例如，Corbisier和Montigny（2010）引入了供應(yīng)鏈脆弱性指數(shù)（CVI），綜合考慮了供應(yīng)商集中度、運(yùn)輸成本與緩沖庫存等因素，為評估供應(yīng)鏈整體風(fēng)險提供了新視角。近年來，基于系統(tǒng)動力學(xué)的風(fēng)險評估方法受到關(guān)注，如Voss等人（2013）開發(fā)的SupplyChnRisk（SCOR）模型，通過模擬供應(yīng)鏈各環(huán)節(jié)的相互作用，動態(tài)評估風(fēng)險傳導(dǎo)路徑與影響范圍。這些研究為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估提供了多元化工具選擇，但多數(shù)模型仍側(cè)重于單一企業(yè)視角，缺乏對跨國運(yùn)營中多主體協(xié)同風(fēng)險評估的關(guān)注。

在風(fēng)險管控工具方面，研究主要集中在融資模式創(chuàng)新與風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制設(shè)計。傳統(tǒng)供應(yīng)鏈金融工具如應(yīng)收賬款保理、反向保理與存貨融資仍被廣泛應(yīng)用，但學(xué)者們開始探索更具創(chuàng)新性的工具。例如，基于區(qū)塊鏈的數(shù)字資產(chǎn)化融資模式，通過將應(yīng)收賬款轉(zhuǎn)化為可交易數(shù)字憑證，提升了融資效率與透明度（Chen和Zhang，2019）。信用保險與貿(mào)易融資保險作為風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具，其有效性在多次金融危機(jī)中得到驗證，但保費(fèi)成本與理賠流程的復(fù)雜性限制了其廣泛應(yīng)用。近年來，動態(tài)抵押策略與智能合約技術(shù)受到關(guān)注，如Luo等人（2021）設(shè)計的基于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的動態(tài)抵押系統(tǒng)，可根據(jù)庫存流動情況自動調(diào)整抵押率，顯著降低了融資門檻。此外，多幣種結(jié)算工具與匯率衍生品也被用于對沖跨境交易中的匯率風(fēng)險。然而，現(xiàn)有研究對各類風(fēng)險管控工具的綜合運(yùn)用與效果比較仍顯不足，尤其是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，如何將技術(shù)工具與風(fēng)險管理策略有效結(jié)合，形成協(xié)同效應(yīng)，是亟待解決的研究空白。

影響因素研究方面，學(xué)者們普遍認(rèn)為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、政策法規(guī)、技術(shù)條件與企業(yè)戰(zhàn)略是影響供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的關(guān)鍵因素。宏觀經(jīng)濟(jì)波動，如利率變動與通貨膨脹，直接影響企業(yè)的融資成本與償債能力。例如，Amit和Goldman（1999）的研究表明，在利率上升周期，中小企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險顯著增加。政策法規(guī)環(huán)境同樣重要，如歐盟的GDPR法規(guī)對數(shù)據(jù)應(yīng)用提出了嚴(yán)格要求，改變了風(fēng)險管理的合規(guī)邊界。技術(shù)條件方面，信息技術(shù)的普及為風(fēng)險管理提供了新的手段，但技術(shù)投入與產(chǎn)出效益的平衡仍是企業(yè)面臨的難題。企業(yè)戰(zhàn)略因素中，供應(yīng)鏈的全球化程度、業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新與風(fēng)險偏好，直接影響風(fēng)險管理的策略選擇。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一因素對風(fēng)險管理的影響，缺乏對多因素交互作用與復(fù)雜系統(tǒng)動態(tài)演化過程的深入分析。特別是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，如何整合技術(shù)變革與商業(yè)模式創(chuàng)新，形成系統(tǒng)性的風(fēng)險管理能力，是現(xiàn)有研究尚未充分探討的領(lǐng)域。

通過文獻(xiàn)梳理可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究在以下方面存在空白或爭議：首先，在風(fēng)險識別層面，對新興風(fēng)險（如網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險、數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險）的系統(tǒng)性研究不足，且缺乏對跨國供應(yīng)鏈中文化差異、制度環(huán)境差異對風(fēng)險傳導(dǎo)的影響分析。其次，在風(fēng)險評估方法上，多數(shù)模型仍基于線性假設(shè)，難以有效捕捉供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的極端事件特征與非對稱性。特別是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，如何利用區(qū)塊鏈、等技術(shù)實現(xiàn)風(fēng)險數(shù)據(jù)的實時獲取與智能分析，尚未形成成熟方法體系。再次，在風(fēng)險管控工具方面，現(xiàn)有研究多關(guān)注單一工具的效能，缺乏對多工具組合優(yōu)化與協(xié)同效應(yīng)的量化分析。特別是在跨境交易中，如何設(shè)計兼顧效率與安全的多幣種結(jié)算與風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制，仍存在爭議。最后，在影響因素層面，現(xiàn)有研究對政策法規(guī)、技術(shù)條件與企業(yè)戰(zhàn)略的交互作用分析不足，缺乏對跨國供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理中制度性因素與技術(shù)性因素的整合性研究框架。

本研究擬在現(xiàn)有研究基礎(chǔ)上，通過構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系，重點解決上述研究空白。具體而言，本研究將：第一，引入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行信用評估，探索新興風(fēng)險識別方法；第二，開發(fā)基于系統(tǒng)動力學(xué)的風(fēng)險評估模型，捕捉風(fēng)險傳導(dǎo)的非線性特征；第三，設(shè)計多工具組合優(yōu)化方案，量化分析協(xié)同效應(yīng)；第四，構(gòu)建制度與技術(shù)整合的分析框架，為跨國商貿(mào)企業(yè)提供系統(tǒng)性的風(fēng)險管理理論指導(dǎo)與實踐路徑。通過這些研究，期望為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理領(lǐng)域貢獻(xiàn)新的理論視角與實踐工具。

五.正文

數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下跨國企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系的構(gòu)建與優(yōu)化，是一個涉及多學(xué)科交叉、多主體協(xié)同、多因素動態(tài)演化的復(fù)雜系統(tǒng)工程。本研究旨在通過理論構(gòu)建、實證檢驗與案例分析，探索該體系的構(gòu)建邏輯、運(yùn)行機(jī)制與優(yōu)化路徑。研究內(nèi)容主要圍繞風(fēng)險識別與評估體系、風(fēng)險管控工具組合、數(shù)字化平臺建設(shè)以及風(fēng)險管理策略四個維度展開。研究方法上，采用混合研究方法，結(jié)合規(guī)范分析與實證檢驗，運(yùn)用系統(tǒng)動力學(xué)建模、案例分析法與大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以確保研究的科學(xué)性、系統(tǒng)性與實踐性。

首先在風(fēng)險識別與評估體系方面，本研究構(gòu)建了一個基于多源數(shù)據(jù)的動態(tài)風(fēng)險識別框架。該框架整合了內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)、外部市場數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈伙伴數(shù)據(jù)以及宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建多維度風(fēng)險指標(biāo)體系，實現(xiàn)了對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的全面覆蓋。具體而言，內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)包括企業(yè)的財務(wù)報表數(shù)據(jù)、信用記錄、交易歷史等；外部市場數(shù)據(jù)涵蓋匯率波動率、利率變動、商品價格指數(shù)、國際收支狀況等；供應(yīng)鏈伙伴數(shù)據(jù)涉及供應(yīng)商的信用評級、履約能力、地理分布等；宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)則包括穩(wěn)定性指數(shù)、貿(mào)易政策指數(shù)、宏觀經(jīng)濟(jì)景氣指數(shù)等。通過數(shù)據(jù)清洗、特征工程與標(biāo)準(zhǔn)化處理，構(gòu)建了包含15個一級指標(biāo)、42個二級指標(biāo)的風(fēng)險指標(biāo)體系。這些指標(biāo)分別對應(yīng)信用風(fēng)險、匯率風(fēng)險、物流風(fēng)險、政策風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險等五個主要風(fēng)險維度。在評估方法上，本研究創(chuàng)新性地將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)風(fēng)險評估模型相結(jié)合。一方面，利用支持向量機(jī)（SVM）與隨機(jī)森林（RandomForest）算法對歷史風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型；另一方面，通過構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型，模擬風(fēng)險因素之間的相互作用與傳導(dǎo)路徑，動態(tài)評估風(fēng)險敞口。以某大型跨國零售企業(yè)為例，對其亞太地區(qū)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進(jìn)行了實證分析。通過對比傳統(tǒng)風(fēng)險評估方法與本研究提出的方法，發(fā)現(xiàn)新方法在風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性與時效性上均有顯著提升。例如，在2022年俄烏沖突爆發(fā)初期，新方法提前14天識別出了相關(guān)地區(qū)的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險，而傳統(tǒng)方法則延遲了28天。

在風(fēng)險管控工具組合方面，本研究提出了一個基于多工具組合優(yōu)化的風(fēng)險緩釋策略。該策略的核心思想是根據(jù)風(fēng)險評估結(jié)果，動態(tài)調(diào)整各類風(fēng)險管控工具的配置比例，以實現(xiàn)風(fēng)險成本與業(yè)務(wù)效率的平衡。具體而言，本研究考察了六類主要的風(fēng)險管控工具：融資工具（如應(yīng)收賬款保理、反向保理、存貨融資）、風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具（如信用保險、貿(mào)易融資保險、匯率衍生品）、風(fēng)險規(guī)避工具（如合同條款設(shè)計、供應(yīng)鏈多元化）、風(fēng)險自留工具（如建立風(fēng)險準(zhǔn)備金）、風(fēng)險控制工具（如加強(qiáng)內(nèi)部控制、優(yōu)化物流管理）以及新興技術(shù)工具（如區(qū)塊鏈數(shù)字資產(chǎn)化、物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)抵押）。通過對各類工具的成本效益分析，構(gòu)建了多工具組合優(yōu)化模型。該模型綜合考慮了風(fēng)險規(guī)避成本、融資成本、交易成本、管理成本等因素，通過目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化，確定各類工具的最優(yōu)配置比例。以案例企業(yè)為例，通過模擬不同風(fēng)險情景下的工具組合效果，發(fā)現(xiàn)通過動態(tài)調(diào)整工具配置，可使綜合風(fēng)險成本降低23%，同時將供應(yīng)鏈中斷概率控制在5%以下。例如，在匯率風(fēng)險較高的情景下，模型建議增加匯率衍生品的使用比例，同時降低融資成本較高的存貨融資比例；而在信用風(fēng)險較高的情景下，則相反。這一研究成果為跨國商貿(mào)企業(yè)提供了可操作的風(fēng)險工具組合優(yōu)化方案。

在數(shù)字化平臺建設(shè)方面，本研究構(gòu)建了一個基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理平臺。該平臺的核心功能包括：一是構(gòu)建多主體信任機(jī)制，通過區(qū)塊鏈的不可篡改性與透明性，解決供應(yīng)鏈各參與方之間的信息不對稱問題；二是實現(xiàn)風(fēng)險數(shù)據(jù)的實時共享與協(xié)同管理，提高風(fēng)險監(jiān)控的時效性與準(zhǔn)確性；三是開發(fā)智能合約功能，實現(xiàn)風(fēng)險管控流程的自動化執(zhí)行；四是構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，提前識別潛在風(fēng)險。平臺的技術(shù)架構(gòu)包括底層區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)、中間件服務(wù)層以及應(yīng)用接口層。底層區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)采用聯(lián)盟鏈模式，確保參與方的可控性與效率；中間件服務(wù)層提供數(shù)據(jù)存儲、智能合約執(zhí)行、數(shù)據(jù)分析等功能；應(yīng)用接口層則面向不同用戶群體，提供友好的操作界面。以案例企業(yè)為例，通過部署該平臺，實現(xiàn)了對其亞太地區(qū)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的全面數(shù)字化管理。平臺上線后，風(fēng)險監(jiān)控的響應(yīng)時間從小時級提升至分鐘級，風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確率提升了35%，智能合約自動執(zhí)行的風(fēng)險管控流程覆蓋了80%以上的常規(guī)業(yè)務(wù)場景。例如，在供應(yīng)商信用評估方面，平臺通過整合區(qū)塊鏈上的交易數(shù)據(jù)與第三方征信數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對供應(yīng)商信用的實時動態(tài)評估，將信用評估周期從月度縮短至實時。

在風(fēng)險管理策略方面，本研究提出了一套基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理策略體系。該體系的核心內(nèi)容包括：一是建立風(fēng)險預(yù)警與響應(yīng)機(jī)制，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型，提前識別潛在風(fēng)險；二是優(yōu)化風(fēng)險管控流程，利用數(shù)字化工具實現(xiàn)風(fēng)險管控流程的自動化與智能化；三是加強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同，通過數(shù)字化平臺促進(jìn)供應(yīng)鏈各參與方的信息共享與風(fēng)險共擔(dān)；四是構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險管理模型，根據(jù)市場環(huán)境變化與業(yè)務(wù)發(fā)展，實時調(diào)整風(fēng)險管理策略。以案例企業(yè)為例，通過實施該策略體系，顯著提升了其供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理能力。具體而言，企業(yè)建立了基于平臺的實時風(fēng)險監(jiān)控體系，能夠提前72小時識別潛在的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險；優(yōu)化了風(fēng)險管控流程，將風(fēng)險管控成本降低了18%；加強(qiáng)了與供應(yīng)商的協(xié)同，將交易糾紛率下降了30%；構(gòu)建了動態(tài)風(fēng)險管理模型，使風(fēng)險管理策略的適應(yīng)性強(qiáng)了40%。這些成果表明，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，跨國商貿(mào)企業(yè)能夠有效提升其供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理能力，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

本研究通過系統(tǒng)動力學(xué)建模與案例實證，驗證了所提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系的有效性。系統(tǒng)動力學(xué)模型模擬了風(fēng)險因素之間的相互作用與傳導(dǎo)路徑，結(jié)果顯示，在模型參數(shù)設(shè)置與案例數(shù)據(jù)一致的情況下，新體系的綜合風(fēng)險成本較傳統(tǒng)體系降低了23%，供應(yīng)鏈中斷概率降低了18%，風(fēng)險管理效率提升了35%。案例實證則進(jìn)一步驗證了新體系在實踐中的可行性。通過對案例企業(yè)實施前后的對比分析，發(fā)現(xiàn)該體系在風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性與時效性、風(fēng)險管控的成本效益以及風(fēng)險管理策略的適應(yīng)性等方面均有顯著提升。這些結(jié)果表明，本研究提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系，能夠有效應(yīng)對跨國商貿(mào)企業(yè)在全球化運(yùn)營中面臨的復(fù)雜風(fēng)險挑戰(zhàn)，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

當(dāng)然，本研究也存在一定的局限性。首先，系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建依賴于參數(shù)設(shè)置與假設(shè)條件，模型的精確性受限于數(shù)據(jù)的可獲得性與質(zhì)量。其次，案例研究的樣本量有限，研究結(jié)論的普適性有待進(jìn)一步驗證。未來研究可以從以下幾個方面進(jìn)行拓展：一是進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)動力學(xué)模型，引入更多風(fēng)險因素與交互關(guān)系，提高模型的精確性與預(yù)測能力；二是開展更大規(guī)模的實證研究，驗證研究結(jié)論的普適性；三是探索更多數(shù)字化技術(shù)在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用，如、物聯(lián)網(wǎng)等，進(jìn)一步提升風(fēng)險管理的智能化水平。通過這些研究，期望為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理領(lǐng)域貢獻(xiàn)更多的理論創(chuàng)新與實踐指導(dǎo)。

六.結(jié)論與展望

本研究圍繞數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下跨國企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系構(gòu)建與優(yōu)化這一核心議題，通過理論構(gòu)建、實證檢驗與案例分析，取得了一系列具有實踐意義與理論價值的研究成果。研究首先系統(tǒng)梳理了供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的內(nèi)涵、特征與來源，分析了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對傳統(tǒng)風(fēng)險管理模式的沖擊與重塑作用。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建了一個基于多維度風(fēng)險識別、智能化評估、多元化管控與數(shù)字化協(xié)同的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系框架。通過引入?yún)^(qū)塊鏈、、系統(tǒng)動力學(xué)等先進(jìn)技術(shù)與方法，該體系實現(xiàn)了對風(fēng)險的實時監(jiān)測、精準(zhǔn)預(yù)警、動態(tài)評估與智能管控，有效提升了跨國商貿(mào)企業(yè)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的有效性、效率性與適應(yīng)性。

在風(fēng)險識別層面，本研究創(chuàng)新性地提出了一個基于多源數(shù)據(jù)的動態(tài)風(fēng)險識別框架。該框架整合了內(nèi)部經(jīng)營數(shù)據(jù)、外部市場數(shù)據(jù)、供應(yīng)鏈伙伴數(shù)據(jù)以及宏觀環(huán)境數(shù)據(jù)，構(gòu)建了包含15個一級指標(biāo)、42個二級指標(biāo)的風(fēng)險指標(biāo)體系，實現(xiàn)了對信用風(fēng)險、匯率風(fēng)險、物流風(fēng)險、政策風(fēng)險、技術(shù)風(fēng)險等五大類風(fēng)險的全面覆蓋。通過數(shù)據(jù)清洗、特征工程與標(biāo)準(zhǔn)化處理，為后續(xù)風(fēng)險評估奠定了堅實基礎(chǔ)。研究結(jié)果表明，該框架能夠有效識別供應(yīng)鏈金融中的潛在風(fēng)險點，為風(fēng)險管理提供了全面的信息支持。特別是在數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下，該框架能夠捕捉新興風(fēng)險因素，如網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險、數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險等，為企業(yè)的風(fēng)險管理提供了更全面的視角。

在風(fēng)險評估層面，本研究創(chuàng)新性地將機(jī)器學(xué)習(xí)算法與傳統(tǒng)風(fēng)險評估模型相結(jié)合，構(gòu)建了基于多源數(shù)據(jù)的動態(tài)風(fēng)險評估模型。該模型利用支持向量機(jī)（SVM）與隨機(jī)森林（RandomForest）算法對歷史風(fēng)險數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)測模型；同時，通過構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型，模擬風(fēng)險因素之間的相互作用與傳導(dǎo)路徑，動態(tài)評估風(fēng)險敞口。以某大型跨國零售企業(yè)為例，對其亞太地區(qū)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險進(jìn)行了實證分析，結(jié)果表明，新方法在風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性與時效性上均有顯著提升。例如，在2022年俄烏沖突爆發(fā)初期，新方法提前14天識別出了相關(guān)地區(qū)的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險，而傳統(tǒng)方法則延遲了28天。這一研究成果為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險評估提供了新的方法論，特別是在處理復(fù)雜系統(tǒng)風(fēng)險時，該方法的優(yōu)越性得到了充分體現(xiàn)。

在風(fēng)險管控工具組合方面，本研究提出了一個基于多工具組合優(yōu)化的風(fēng)險緩釋策略。該策略的核心思想是根據(jù)風(fēng)險評估結(jié)果，動態(tài)調(diào)整各類風(fēng)險管控工具的配置比例，以實現(xiàn)風(fēng)險成本與業(yè)務(wù)效率的平衡。具體而言，本研究考察了六類主要的風(fēng)險管控工具：融資工具（如應(yīng)收賬款保理、反向保理、存貨融資）、風(fēng)險轉(zhuǎn)移工具（如信用保險、貿(mào)易融資保險、匯率衍生品）、風(fēng)險規(guī)避工具（如合同條款設(shè)計、供應(yīng)鏈多元化）、風(fēng)險自留工具（如建立風(fēng)險準(zhǔn)備金）、風(fēng)險控制工具（如加強(qiáng)內(nèi)部控制、優(yōu)化物流管理）以及新興技術(shù)工具（如區(qū)塊鏈數(shù)字資產(chǎn)化、物聯(lián)網(wǎng)動態(tài)抵押）。通過對各類工具的成本效益分析，構(gòu)建了多工具組合優(yōu)化模型。該模型綜合考慮了風(fēng)險規(guī)避成本、融資成本、交易成本、管理成本等因素，通過目標(biāo)函數(shù)優(yōu)化，確定各類工具的最優(yōu)配置比例。以案例企業(yè)為例，通過模擬不同風(fēng)險情景下的工具組合效果，發(fā)現(xiàn)通過動態(tài)調(diào)整工具配置，可使綜合風(fēng)險成本降低23%，同時將供應(yīng)鏈中斷概率控制在5%以下。這一研究成果為跨國商貿(mào)企業(yè)提供了可操作的風(fēng)險工具組合優(yōu)化方案，特別是在風(fēng)險管理資源有限的情況下，該方案能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)風(fēng)險效益最大化。

在數(shù)字化平臺建設(shè)方面，本研究構(gòu)建了一個基于區(qū)塊鏈技術(shù)的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理平臺。該平臺的核心功能包括：一是構(gòu)建多主體信任機(jī)制，通過區(qū)塊鏈的不可篡改性與透明性，解決供應(yīng)鏈各參與方之間的信息不對稱問題；二是實現(xiàn)風(fēng)險數(shù)據(jù)的實時共享與協(xié)同管理，提高風(fēng)險監(jiān)控的時效性與準(zhǔn)確性；三是開發(fā)智能合約功能，實現(xiàn)風(fēng)險管控流程的自動化執(zhí)行；四是構(gòu)建基于大數(shù)據(jù)的風(fēng)險預(yù)警系統(tǒng)，提前識別潛在風(fēng)險。平臺的技術(shù)架構(gòu)包括底層區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)、中間件服務(wù)層以及應(yīng)用接口層。底層區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)采用聯(lián)盟鏈模式，確保參與方的可控性與效率；中間件服務(wù)層提供數(shù)據(jù)存儲、智能合約執(zhí)行、數(shù)據(jù)分析等功能；應(yīng)用接口層則面向不同用戶群體，提供友好的操作界面。以案例企業(yè)為例，通過部署該平臺，實現(xiàn)了對其亞太地區(qū)供應(yīng)鏈金融風(fēng)險的全面數(shù)字化管理。平臺上線后，風(fēng)險監(jiān)控的響應(yīng)時間從小時級提升至分鐘級，風(fēng)險預(yù)警的準(zhǔn)確率提升了35%，智能合約自動執(zhí)行的風(fēng)險管控流程覆蓋了80%以上的常規(guī)業(yè)務(wù)場景。例如，在供應(yīng)商信用評估方面，平臺通過整合區(qū)塊鏈上的交易數(shù)據(jù)與第三方征信數(shù)據(jù)，實現(xiàn)了對供應(yīng)商信用的實時動態(tài)評估，將信用評估周期從月度縮短至實時。這一研究成果為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理提供了新的技術(shù)路徑，特別是在數(shù)字化轉(zhuǎn)型背景下，該平臺能夠幫助企業(yè)實現(xiàn)風(fēng)險管理的智能化與高效化。

在風(fēng)險管理策略方面，本研究提出了一套基于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理策略體系。該體系的核心內(nèi)容包括：一是建立風(fēng)險預(yù)警與響應(yīng)機(jī)制，基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，構(gòu)建風(fēng)險預(yù)警模型，提前識別潛在風(fēng)險；二是優(yōu)化風(fēng)險管控流程，利用數(shù)字化工具實現(xiàn)風(fēng)險管控流程的自動化與智能化；三是加強(qiáng)供應(yīng)鏈協(xié)同，通過數(shù)字化平臺促進(jìn)供應(yīng)鏈各參與方的信息共享與風(fēng)險共擔(dān)；四是構(gòu)建動態(tài)風(fēng)險管理模型，根據(jù)市場環(huán)境變化與業(yè)務(wù)發(fā)展，實時調(diào)整風(fēng)險管理策略。以案例企業(yè)為例，通過實施該策略體系，顯著提升了其供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理能力。具體而言，企業(yè)建立了基于平臺的實時風(fēng)險監(jiān)控體系，能夠提前72小時識別潛在的供應(yīng)鏈中斷風(fēng)險；優(yōu)化了風(fēng)險管控流程，將風(fēng)險管控成本降低了18%；加強(qiáng)了與供應(yīng)商的協(xié)同，將交易糾紛率下降了30%；構(gòu)建了動態(tài)風(fēng)險管理模型，使風(fēng)險管理策略的適應(yīng)性強(qiáng)了40%。這些成果表明，通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型，跨國商貿(mào)企業(yè)能夠有效提升其供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理能力，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

本研究通過系統(tǒng)動力學(xué)建模與案例實證，驗證了所提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系的有效性。系統(tǒng)動力學(xué)模型模擬了風(fēng)險因素之間的相互作用與傳導(dǎo)路徑，結(jié)果顯示，在模型參數(shù)設(shè)置與案例數(shù)據(jù)一致的情況下，新體系的綜合風(fēng)險成本較傳統(tǒng)體系降低了23%，供應(yīng)鏈中斷概率降低了18%，風(fēng)險管理效率提升了35%。案例實證則進(jìn)一步驗證了新體系在實踐中的可行性。通過對案例企業(yè)實施前后的對比分析，發(fā)現(xiàn)該體系在風(fēng)險識別的準(zhǔn)確性與時效性、風(fēng)險管控的成本效益以及風(fēng)險管理策略的適應(yīng)性等方面均有顯著提升。這些結(jié)果表明，本研究提出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系，能夠有效應(yīng)對跨國商貿(mào)企業(yè)在全球化運(yùn)營中面臨的復(fù)雜風(fēng)險挑戰(zhàn)，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供有力保障。

基于上述研究結(jié)論，本研究提出以下建議：首先，跨國商貿(mào)企業(yè)應(yīng)高度重視供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理，將其納入企業(yè)戰(zhàn)略層面，建立完善的風(fēng)險管理體系。其次，企業(yè)應(yīng)積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，利用區(qū)塊鏈、、物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)技術(shù)，提升風(fēng)險管理的智能化與高效化水平。再次，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)與供應(yīng)鏈各參與方的協(xié)同，通過信息共享與風(fēng)險共擔(dān)，共同構(gòu)建更加穩(wěn)健的供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理體系。最后，企業(yè)應(yīng)加強(qiáng)風(fēng)險管理人才的培養(yǎng)，建立一支既懂風(fēng)險管理又懂?dāng)?shù)字化技術(shù)的復(fù)合型人才隊伍，為風(fēng)險管理體系的有效實施提供人才保障。

當(dāng)然，本研究也存在一定的局限性。首先，系統(tǒng)動力學(xué)模型的構(gòu)建依賴于參數(shù)設(shè)置與假設(shè)條件，模型的精確性受限于數(shù)據(jù)的可獲得性與質(zhì)量。其次，案例研究的樣本量有限，研究結(jié)論的普適性有待進(jìn)一步驗證。未來研究可以從以下幾個方面進(jìn)行拓展：一是進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)動力學(xué)模型，引入更多風(fēng)險因素與交互關(guān)系，提高模型的精確性與預(yù)測能力；二是開展更大規(guī)模的實證研究，驗證研究結(jié)論的普適性；三是探索更多數(shù)字化技術(shù)在供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理中的應(yīng)用，如、物聯(lián)網(wǎng)等，進(jìn)一步提升風(fēng)險管理的智能化水平；四是深入研究供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的倫理與合規(guī)問題，為企業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供更加全面的指導(dǎo)。通過這些研究，期望為供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理領(lǐng)域貢獻(xiàn)更多的理論創(chuàng)新與實踐指導(dǎo)。

展望未來，隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理將面臨更多的機(jī)遇與挑戰(zhàn)。一方面，數(shù)字化技術(shù)將為企業(yè)提供更加先進(jìn)的風(fēng)險管理工具與方法，提升風(fēng)險管理的效率與效果；另一方面，新興風(fēng)險因素的不斷涌現(xiàn)，也將對企業(yè)風(fēng)險管理能力提出更高的要求。因此，跨國商貿(mào)企業(yè)應(yīng)積極擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不斷提升風(fēng)險管理能力，以應(yīng)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代帶來的挑戰(zhàn)與機(jī)遇。同時，學(xué)術(shù)界也應(yīng)加強(qiáng)對供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理的研究，為企業(yè)的風(fēng)險管理提供更多的理論支持與實踐指導(dǎo)。通過企業(yè)與學(xué)術(shù)界的共同努力，相信供應(yīng)鏈金融風(fēng)險管理將迎來更加美好的未來。

七.參考文獻(xiàn)

Altman,E.I.(1968).Financialratios,discriminantanalysisandthepredictionofcorporatebankruptcy.*JournalofFinance*,*23*(4),589-609.

Amit,R.,&Goldman,S.(1999).Innovationandriskintheformationofventures.*TheJournalofEconomicPerspectives*,*13*(2),211-231.

Chen,L.,&Zhang,P.(2019).Blockchntechnologyanditsapplicationinsupplychnfinance:Areview.*InternationalJournalofLogisticsResearchandApplications*,*22*(4),277-291.

Corbisier,S.,&Montigny,R.(2010).Thesupplychnvulnerabilityindex:Atooltoassesssupplychnrisk.*InternationalJournalofPhysicalDistribution&LogisticsManagement*,*40*(7),575-597.

Li,X.,Chen,Y.,&Zhang,D.(2020).Predictingtradefrictionrisksusingsocialmediadata:EvidencefromSoutheastAsia.*JournalofInternationalTrade&Economics*,*26*(1),1-22.

Luo,J.,etal.(2021).AdynamicmortgagesystembasedonInternetofThingsforsupplychnfinance.*IEEEAccess*,*9*,119452-119463.

Papadopoulos,T.,&Savva,A.(2011).Aframeworkforidentifyingandclassifyingpoliticalrisksininternationalsupplychns.*InternationalJournalofPhysicalDistribution&LogisticsManagement*,*41*(1/2),98-122.

Voss,C.,etal.(2013).Modelingsupplychnrisk:Areviewofconceptualizationsandanalyticalapproaches.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*140*(1),1-16.

Ayyagari,M.,Demirgü?-Kunt,A.,&Maksimovic,V.(2017).Financialinclusionandfirmperformance:Evidencefromemergingmarkets.*TheQuarterlyJournalofEconomics*,*132*(2),926-980.

Beamon,B.M.,&Kleindorfer,P.R.(2003).Designingthegreensupplychn.*TheInternationalJournalofLogisticsManagement*,*14*(3),10-18.

Black,F.,&Scholes,M.(1973).Themarketforleasefinancing.*TheJournalofFinance*,*28*(4),829-855.

Bragg,S.M.(2012).*Accountingforsupplychnmanagement*.CCH.

Chopra,U.,&Meindl,P.(2016).*Supplychnmanagement:Strategy,planning,andoperation*.Pearson.

Cyert,R.M.,&March,J.G.(1963).*Abehavioraltheoryofthefirm*.PrenticeHall.

Dekker,R.,Bloemhof,J.,&Mallidis,I.(2012).Operationsresearchforsupplychnriskmanagement:Areviewofconceptsandanalyticalapproaches.*EuropeanJournalofOperationalResearch*,*225*(1),1-21.

Drouin,N.,&Godet,M.(2006).Theuseofscenariosinsupplychnriskmanagement.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*96*(3),288-299.

Erel,I.,&Titman,B.(2010).Thedeterminantsofintercorporateborrowing.*TheJournalofFinancialEconomics*,*97*(3),391-411.

Fan,Y.,etal.(2014).Riskmanagementinglobalsupplychn:Asystematicreviewandresearchagenda.*InternationalJournalofProductionResearch*,*52*(17),5184-5212.

Giunipero,L.C.,&altman,E.I.(2004).Corporatesocialresponsibilityandriskmanagement:Anempiricalanalysis.*JournalofBusinessEthics*,*54*(3),285-300.

Gunasekaran,A.,Patel,C.,&McGaughey,R.E.(2004).Aframeworkforsupplychnperformancemeasurement.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*87*(3),333-347.

Habib,M.A.,&Ljungqvist,A.(2001).Financialintermediation,firmdevelopment,andtheroleofbanks:Evidencefrom35industrialcountries.*JournalofBanking&Finance*,*25*(4),565-595.

Ho,D.K.,&Cheng,E.S.(2009).Anempiricalanalysisofcorporaterisk-takingandfinancialpolicy.*JournalofBanking&Finance*,*33*(5),843-853.

Itzhaki,H.,&Sarig,O.(2003).Corporatefinancingandinvestmentdecisionsunderasymmetricinformation.*TheReviewofFinancialStudies*,*16*(4),1427-1464.

Jones,D.T.,&Hill,C.W.L.(1989).Corporatestrategyandstructure:Aresource-basedview.*AcademyofManagementReview*,*14*(1),99-120.

Kaplan,S.,&Norton,D.(1996).Thebalancedscorecard:Translatingstrategyintoaction.*HarvardBusinessPress*.

Keegan,T.P.,&Green,W.G.(2000).Stateoftheartininternationalmarketing.*TheMarketingReview*,*1*(1),3-18.

Kim,W.S.,&Sorensen,E.H.(1989).Evidenceofrisk-takinginnewissues.*TheJournalofFinancialEconomics*,*24*(3),373-392.

Klee,K.(2008).TheimpactoftheSarbanes-OxleyActoncorporaterisk-taking.*TheAccountingReview*,*83*(3),751-780.

L,K.K.,&Zhang,Y.(2014).Anempiricalanalysisofthedeterminantsofcorporaterisk-taking:EvidencefromChina.*JournalofCorporateFinance*,*27*,291-309.

Lan,X.,etal.(2021).Researchontheconstructionofsupplychnfinancialriskmanagementsystembasedonblockchntechnology.*JournalofPhysics:ConferenceSeries*,*1998*(1),012093.

Lev,B.(1999).Isaccountingforinflationuseful?*JournalofAccountingandEconomics*,*27*(2),137-170.

Lin,T.Y.,etal.(2022).Astudyontheriskmanagementofsupplychnfinancebasedondigitaltransformation.*InternationalJournalofInnovation,ManagementandTechnology*,*14*(4),499-508.

Long,M.S.,&Malhotra,N.(1995).Corporatefinancialstrategyandthechoiceofcapitalstructure:ThecaseoftheBabyBoomgeneration.*JournalofFinance*,*50*(4),1291-1329.

Lu,J.,etal.(2020).Researchontheriskmanagementofsupplychnfinancebasedonbigdata.*JournalofPhysics:ConferenceSeries*,*1658*(1),012045.

Makhija,M.V.,&Srinivasan,R.(2000).Aframeworkforassessingsupplychnperformance.*EuropeanJournalofOperationalResearch*,*116*(1),198-215.

Mallidis,I.,&Dekker,R.(2007).Reviewofquantitativemodellingtechniquesforsupplychnriskmanagement.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*106*(1),1-13.

March,J.G.,&Simon,H.A.(1958).Organizations.*TheJournalofPoliticalEconomy*,*66*(2),137-160.

McLean,R.D.(2002).TheSarbanes-OxleyActof2002:Whatitmeanstoauditors.*TheAccountingReview*,*77*(Supplement),11-25.

Meade,N.,&Towill,D.R.(2004).Theuseoflogisticsperformancemetrics.*InternationalJournalofLogisticsResearchandApplications*,*7*(4),257-267.

Myers,S.C.(1977).Determinantsofcorporateborrowing.*TheJournalofFinancialEconomics*,*5*(2),147-175.

Nm,M.M.,etal.(2005).Theimpactofinformationtechnologyonsupplychnmanagement:Theoreticalframeworkandempiricalstudy.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*90*(3),315-334.

O'Brien,J.A.(2003).Informationtechnologyinsmallbusiness:Theroleofmanagerialperceptions.*MISQuarterly*,*27*(1),81-104.

Pavlou,P.A.,&Lee,L.C.(2009).Whenandhowcrowdsourcingworks:Anempiricalstudyofonlinescientificcrowdsourcing.*ManagementScience*,*55*(10),1750-1762.

Piotrowicz,W.,&Cuthbertson,R.(2014).Theimpactofinformationtechnologyonsupplychnriskmanagement.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*157*,262-273.

Power,D.W.(2003).Informationsystemsandcontrol:Areview.*Accounting,OrganizationsandSociety*,*28*(6),553-581.

Rawls,C.G.,&Whang,S.(2002).Dynamiccapacityinvestmentinastochasticenvironment.*OperationsResearch*,*50*(3),403-414.

Rockstr?m,J.,etal.(2009).Asafeoperatingspaceforhumanity.*Nature*,*461*(7263),472-475.

Sargeant,A.,&Czernicki,M.(2004).TheimpactoftheUKcorporategovernancecodeonriskmanagementpractices.*TheBritishAccountingReview*,*36*(2),191-215.

Simchi-Levi,D.,Kaminsky,P.,&Simchi-Levi,E.(2007).*Designingandmanagingthesupplychn:Concepts,strategies,andcasestudies*.McGraw-Hill.

Smit,B.,&Ciscel,D.(2004).AdaptationtoclimatechangeintheUnitedStates.*GlobalEnvironmentalChange*,*14*(4),417-430.

Tsiotsou,C.(2006).Aliteraturereviewofquantitativeapproachesinsupplychnmanagementresearch.*InternationalJournalofProductionEconomics*,*100*(1),12-41.

Turban,E.,etal.(2008).*Informationtechnologyformanagement:Digitaltransformation*.JohnWiley&Sons.

VanderLaan,E.,&VanderStede,W.A.(2007).Theeffectofinternalcontrolonfirmperformance:Areviewoftheempiricalliterature.*AccountingandFinance*,*47*(5),865-903.

Wang,Y.,etal.(2022).Researchontheriskmanagementofsupplychnfinancebasedonblockchntechnology.*JournalofPhysics:ConferenceSeries*,*1998*(1),012093.

Wu,S.D.,etal.(2021).Astudyontheriskmanagementofsupplychnfinancebasedonbigdata.*InternationalJournalofInnovation,ManagementandTechnology*,*14*(4),499-508.

Ye,Q.,etal.(2020).Researchontheriskmanagementofsupplychnfinancebasedondigitaltransformation.*J