企业危机网络舆情的传播路径及其在供应链中的纵向溢出效应研究

  以微博、微信等为代表的社会化媒体为舆情传播提供了新的舞台，给企业危机管理和舆情应对带来深远影响。在人人皆是媒体的环境中，企业危机被新闻媒体曝光后迅速引发网络舆情在社交网站上的大规模传播和扩散，不仅给当事企业的声誉和业绩带来极其严重的负面影响，而且可能在进一步扩散过程中牵连供应链合作伙伴，发生纵向溢出效应。         以刺激-认知-反应模型为理论框架，提出新闻报道-网络舆情-企业绩效的外部传导路径；基于激活扩散理论，结合供应链关系的内部中介路径，进一步阐述对危机企业供应链合作伙伴的纵向溢出效应的发生机理。针对危机企业在供应链中与终端客户的距离远近，提出该距离在纵向溢出过程中的调节作用。选择金融数据库、搜索引擎和社交网站等多个来源，收集涵盖71个危机事件和602个供应链对的二手面板数据，探索上述问题。         研究结果表明，当危机事件曝光后，纵向相关企业(供应链合作伙伴)确实受纵向溢出效应的影响；在这一过程中，外部网络舆情起重要的传导和扩散作用，从新闻报道引发，并经由线上口碑的发酵和扩散，最终对危机企业的供应链合作伙伴发生纵向溢出效应；从内部企业影响看，危机事件对危机企业的冲击也会直接波及供应链企业，对其产生负面溢出影响。当危机企业与终端客户距离近时，网络舆情诱发更强的纵向溢出效应；当危机企业远离终端客户时，新闻媒体报道对纵向溢出效应的影响更为显著。         对供应链纵向溢出效应的探索丰富了危机溢出理论，剖析了网络舆情在纵向溢出过程中的作用，阐述发生纵向溢出效应的情景，深化了对危机溢出发生机制的理解。从实践角度，为企业管理者应对危机和金融投资者的决策分析提供指导意见。     

信息安全突发事件情感领袖群际效应研究

  现实中频发的信息安全事件使人们借助微博等社交媒体发表看法、宣泄情感，形成网络舆情，社交媒体上情感的宣泄使网民群体情感的波动在信息安全突发事件网络舆情的治理中产生重要的作用。然而，已有研究较多关注网络集群行为本身，较少有研究对信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理进行深入探讨。         在此背景下，对信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理进行研究，提出情感领袖和集群情感的概念，分析微博中信息安全突发事件的用户评论数据获得情感分类和情感得分，采用社会网络分析与文本情感分析结合的方法识别情感领袖，借助情感传播分层网络建立集群情感传播模型，分析集群情感的演变过程并描绘其传播网络，挖掘情感领袖在信息安全突发事件中的集群情感效应。         以360云盘关闭事件为研究案例，研究结果表明，此案例微博评论中负面情感所占比例较大；情感领袖在集群情感的形成中产生群际情感效应和群际认同效应，并且在情感领袖的情感传播过程中促进新的集群情感产生；不同情感类型的领袖引发的群际效应趋于一致，即都使新的集群情感强度减弱；情感复杂度先增强后减弱，并且随着集群情感整体规模的扩大，集群中情感表达为中性的情感比例增大。         研究结果表明，信息安全突发事件网络舆情传播中存在情感领袖，并且情感领袖会在集群间产生群际效应，揭示了信息安全突发事件网络舆情中网民群体情感的形成机理，丰富了对情感领袖在信息安全突发事件网络舆情方面的群际效应研究。研究结果对网络舆情监管部门如何利用情感领袖的群际作用治理信息安全突发事件网络舆情具有指导意义。     

基于主题一致性和情感支持的 评论意见领袖识别方法研究

  社交网络上兴起的意见领袖深刻影响着大众，而评论区的高影响力用户越来越引起人们的重视，其评论可能会引导突发事件的舆论走向，对事件的后期演变和结果产生积极或消极影响，识别评论区的意见领袖对于掌握突发事件的网络舆情、引导舆论走向等方面具有重要的实践意义。         提出基于主题一致性和情感支持的网络评论意见领袖识别方法，以山东辱母杀人事件为例，使用基于Relevance公式改进的潜在狄利克雷分配模型提取微博评论主题，根据可视化输出中评论与其回复所属主题节点之间的距离远近进行主题校正；通过基于情感词典的情感分析，计算评论和回复的情感值，确定回复者对评论者的情感支持态度；构建意见领袖特征指标组，包括获点赞数和获回复数2个1级指标以及获回复数下的直接获回复数、间接获回复数、直接回复数3个2级指标；赋予1级指标权重，计算意见领袖值，根据评论者的意见领袖值的高低确定具有正面和负面高影响力的微博评论意见领袖；从用户主页基本信息和用户评论内容属性两个角度，探讨评论意见领袖的行为特征。         研究结果表明，评论者的获点赞数、获回复数等指标可以作为用户成为评论意见领袖的基础，根据直接获回复数、间接获回复数和直接回复数之间的相互作用可勾勒出用户在交互中的行为特征，评论内容的效应与用户概况之间没有显著的相关性。提出的网络评论意见领袖识别方法并不局限于只考虑用户本身影响力，而是着重关注评论内容以及用户之间的交互，能有效识别网络评论意见领袖。         研究发现可为管理部门提供网民对突发事件的关注焦点和情感态度，有助于其及时掌握网络舆情，迅速准确地定位网络评论意见领袖，为突发事件应急决策和管理提供有效支持。     

社交媒体使用与员工绩效的关系研究

 员工是否可以使用社交媒体是困扰企业管理者多年的问题。一方面，企业管理者担心员工使用社交媒体导致工作效率下降，从而禁止他们使用社交媒体；另一方面，由于社交媒体可以拓展员工的知识，企业管理者希望他们能够使用社交媒体提高工作绩效。        为进一步明确社交媒体使用的效果，基于表征理论和使用与满足理论，利用274份企业员工调查问卷的数据，使用结构方程模型，研究社交媒体使用对员工工作满意度和工作绩效的影响。将社交媒体使用划分为基于工作的社交媒体使用和基于社交的社交媒体使用，检验二者对员工工作满意度、员工创新型绩效和常规型绩效的影响。        研究结果表明，基于工作的社交媒体使用对员工工作满意度的影响不显著，基于社交的社交媒体使用正向影响员工工作满意度；员工工作满意度对他们的创新型绩效和常规型绩效产生正向影响，对创新型绩效的影响更大；员工工作满意度在基于工作的社交媒体使用与员工绩效之间起部分中介作用，在基于社交的社交媒体使用与员工绩效之间起完全中介作用；男性员工在使用社交媒体时，更容易对工作满意；女性员工在工作满意后，更容易提升常规型绩效，而在工作满意度影响员工创新型绩效的过程中，男女员工不存在显著差异；职位类型调节社交媒体使用与员工工作满意度以及员工工作满意度与员工绩效之间的关系，与普通员工相比，管理者使用社交媒体后更容易产生工作满意并提高工作绩效。        研究结论为不同目的的社交媒体使用如何影响员工工作满意度和员工绩效提供了微观知识基础，进一步丰富了社交媒体在企业内部使用及其影响的边界条件，深化了对于在企业内部使用社交媒体的理论认识，有助于对社交媒体使用、员工工作满意度和员工绩效三者之间关系形成更完整的认识，并对企业是否应该禁用社交媒体给出相关借鉴。     

考虑思考时滞的社交网络舆情最优控制模型

随着信息技术的不断发展，纷繁复杂的信息无时不刻的充斥着社交网络，这也使得负面舆情信息不断滋生并快速传播，严重影响了网络安全和社会稳定。本研究提出考虑思考时滞的舆情传播最优控制模型。首先，基于传染病模型构建引入思考者的舆情传播模型。其次，对模型中的参数进行敏感性分析，并引入对立舆论攻击机制，利用最优控制理论设计所提舆情传播最优控制模型，旨在最小化舆情采纳者密度和控制成本。实验表明，所提模型能够对社交网络中的舆情传播进行有效控制。     

基于主观逻辑方法的消费者多源信任融合模型

 社会化商务中，消费者依赖在线口口相传建立感知信任，其本质是复杂网络上的多源信任融合问题。国内外学者对多源信任融合问题进行了大量研究，并以主观逻辑方法为代表形成了信任融合方法的研究体系。然而，由于社交网络中消费者感知信任的多源性和高度主观性以及用户生成内容的海量化，给多源信任融合模型带来量化难、实时处理难和融合难等问题。        针对上述难题，提出“先聚类、后融合”的研究思路，先对海量推荐信息进行聚类，再融入感知信任的主观因素构建多源信任融合模型。首先，将推荐信息间的相似性作为节点关系，从社交网络中抽取出推荐信息相似性网络，用谱平分方法对聚簇进行划分，实现对推荐信息的聚类；其次，用网络属性度量感知信任的影响因素，从复杂网络视角出发，提出消费者感知信任定性因素的量化方法；再次，以多属性决策方法为基础，改进主观逻辑方法构建多源信任融合模型，从而将感知信任的影响因素融入主观逻辑方法，突破主观逻辑方法只考虑推荐信息和网络路径的局限性；最后，通过仿真实验对推荐信息实验数据进行聚类，并分析主观因素对感知信任意见空间的调节作用，验证模型的可行性。        研究结果表明，研究模型能够快速划分推荐信息相似性网络，客观地量化感知信任的影响因素，使其融入信任度计算之中，且能够体现消费者感知信任的主观性和异质性。从仿真实验结果看，该模型能够有效解决大规模社会网络中推荐信息海量化问题，权威程度、从众行为和主体间亲密度等影响因素对信任度计算结果起调节作用。该模型将信任融合模型扩展到社会化商务领域，可以帮助商家评价已有消费群体对新消费者感知信任的影响力，为大规模网络中消费者感知信任的度量和预测提供新视角，为商家实时分析消费者感知信任意向和制定营销策略提供方法支持。对于难以建立新消费者信任的商家，可以通过制定激励机制来提高用户生成内容量，培养或引入权威人士作为明星节点，建立有主题的小社区等形式来促进主体间交流，增强消费者之间的亲密度，从而提高消费者感知信任。     

负面偏好与上市企业披露内部控制缺陷信息关系研究

  上市企业披露的内部控制缺陷信息被很多新闻媒体当作负面报道广泛传播，与此同时，大量上市企业未披露实际存在的内部控制缺陷。在此背景下研究负面偏好对上市企业披露内部控制缺陷信息的影响具有重要意义。         以2012年至2017年中国A股主板市场上有内部控制重大缺陷迹象的企业为样本，从负面偏好的坏消息过度反应和事物类别诊断两个层面分别探究中国强制实施内部控制信息披露以来，上市企业披露内部控制缺陷信息与来自主要外部利益相关方负面后果之间的关系。采用Tobit、Probit和OLS回归估计方法，检验披露内部控制缺陷信息与来自监管机构、诉讼相关方、审计师和投资者4个外部利益相关方的负面后果之间的关系，并研究企业披露的内部控制缺陷信息数量与负面后果程度之间的关系。之后进一步探究内部控制质量对披露内部控制缺陷信息负面效应的调节作用。         研究结果表明，①对于有内部控制重大缺陷迹象的企业而言，披露内部控制缺陷信息更易引起负面后果，现阶段的内部控制监管机制对此没有构成有效的威慑；②外部利益相关方对内部控制缺陷信息的过度反应对企业有实质性影响，披露内部控制缺陷信息显著引起监管处罚、诉讼仲裁、非正常审计师变更和负面市场反应；③披露内部控制缺陷信息的充分程度与负面后果的严重程度之间存在倒U形关系，充分披露内部控制缺陷信息能够削弱与之相对应的负面后果；④内部控制质量能够正向调节充分披露内部控制缺陷信息对负面后果的削弱作用。         负面偏好的影响在一定程度上削弱了上市企业披露内部控制缺陷信息的内生动力，催生上市企业对内部控制缺陷信息的更多隐瞒和不充分披露，即“劣币驱逐良币”。研究结论为研究内部控制缺陷信息的真实性提供一个新视角，也为完善内部控制制度和相关部门开展监管工作提供相应的经验证据。     

在线健康社区中用户回帖行为影响机理研究

 在线社交网络的持续发展和公民健康意识的不断增强促进了在线健康社区的兴起和繁荣。健康社区为用户提供了一个获取医疗资源并分享知识、经验和情感的开放式平台。由于其在为用户和患者提供丰富的医疗信息和知识资源、满足用户间的社交需求等方面表现突出，近年来，国内外在线健康社区都出现了蓬勃发展的态势。        在社区的各种行为中，发帖和回帖是社区中用户社交行为的重要体现，是维系社区繁荣的根本，因此对社区中用户回帖行为的影响机理进行研究具有重要的意义。        以糖尿病在线健康社区甜蜜家园网站为研究对象，基于该网站2015年1月~6月的社区发帖和回帖数据以及所有用户的个人信息数据，构建健康社区的用户回帖有向网络，该网络包含边和节点两部分属性信息；运用指数随机图模型，探讨该网络中网络结构和节点属性对回帖网络形成的影响机理。        研究结果表明，回帖网络同时具有互惠性和传递性特征，互惠性表明社区中的用户倾向于互相回帖，传递性表明该网络有很好的发展潜力。节点属性对用户回帖行为的影响机制较为复杂，其中，用户倾向于对同质性(类型同质性)用户回帖；社会资本(如好友数量、活跃度)高的用户能获得更高的回帖概率；大量给他人回帖的用户和新用户更易获得他人的回帖。        研究结果进一步丰富了在线健康社区中用户行为机理的研究范式，以及电子健康、在线社交网络、健康社区、论坛回帖行为等领域的研究，并对社区的管理有一定的启示作用；有利于指导社区的设计机制，如鼓励新人多发帖、引导有较大影响力的用户(如管理者和活跃度高的用户)发帖互动、进一步促进同质用户间的信息交流等，这些机制进一步促进和引导论坛中用户间的信息交互，对论坛持续繁荣发挥重要作用。     

创业网络、资源拼凑与新创企业绩效的关系研究

  创业网络为新创企业获取资源、突破资源约束困境提供了可能，能否将创业网络中潜在的资源真正转化为新创企业成长绩效，取决于其对资源进行拼凑的程度。已有研究在相关领域有所探讨，但是尚需对创业网络进行细分，探讨资源拼凑的中介作用，并讨论资源拼凑影响新创企业绩效的情景条件。         基于资源基础理论和社会网络理论，将创业网络分为均包括网络规模、网络多样性、关系强度的正式网络和非正式网络，理论推演出两类创业网络影响新创企业绩效的机制以及资源拼凑的中介作用，从创业学习的角度探讨利用式学习和探索式学习在资源拼凑与新创企业绩效关系中的调节作用。采用问卷调查方法收集204份来自新创企业的有效问卷，运用Spss 23.0和Mplus 7.4检验数据质量、变量间关系和研究假设。         研究结果表明，创业网络是影响新创企业绩效的重要因素，正式网络多样性和关系强度对新创企业绩效有显著的正向影响，正式网络规模的正向影响未通过显著性检验；非正式网络规模、网络多样性和关系强度对新创企业绩效有显著的正向影响；资源拼凑在正式网络的网络多样性和关系强度以及非正式网络的网络规模、网络多样性、关系强度对新创企业绩效的影响中起中介作用；探索式学习在资源拼凑对新创企业绩效的影响中起正向调节作用，利用式学习的调节作用不显著。         从资源的来源角度深度剖析正式网络和非正式网络对新创企业绩效的影响，揭示资源拼凑在其中的中介机制，通过创业学习界定资源拼凑影响新创企业绩效的情景。研究结果启示新创企业在构建正式网络时应重质不重量，积极构建多样性的正式网络并扩大非正式网络规模，加强与非正式网络成员的联系。同时，应善于资源整合和拼凑，实现对资源的创造性利用，并注重创业学习的作用，尤其是加强探索式学习。     

微信朋友圈中健康信息传播行为研究

 随着人们对健康信息需求的日益增加以及社交媒体平台的迅速发展，学者和医疗健康从业人员越来越关注健康信息在社交媒体中的传播。在Facebook、Twitter和WhatsApp等众多社交媒体平台中，微信朋友圈因其将人际传播和大众传播相结合的特性而引起广泛关注。同时，健康信息的传播主要依赖于健康信息接收者在朋友圈子中的传播意愿。然而，很少有研究探讨微信(特别是朋友圈)中电子健康信息的哪些特点促使用户对其进行传播。        聚焦依托医疗健康类微信公众号的信息传播，以信息传播相关研究为理论基础，从传播者内在动机的视角，研究微信用户在朋友圈传播电子健康信息的行为的影响机制。梳理信息传播和人际交流的相关研究，从信息内容的社会特征、情绪特征、功能特征3个维度中选取7个变量，提出研究假设和模型。进一步，选取医疗健康类微信公众号上发布的健康信息，采用大规模在线问卷调查的方法收集数据，并通过R统计软件对数据进行广义线性回归分析，以验证假设。        研究结果表明，信息的社会特征(有趣性、新颖性、正确性)、情绪特征(令人惊叹性、积极性、富含情绪性)和功能特征(有用性)均对电子健康信息在微信朋友圈中的传播具有显著积极的影响，对电子健康信息的传播行为影响最大的因素为富含情绪性、有用性和有趣性。        研究结论为电子健康服务平台的运营策略提供一定的实践建议，运营者在撰写健康类文章时应当提高话题和内容的有趣性和新颖性，保证信息的正确性，注重通过情绪的渲染使信息内容富有感染力，尤其积极情绪和令人惊叹的情绪，并突出对用户的实用价值。通过以上方式，可使受众乐于阅读并转发健康信息，提高电子健康服务平台的用户参与度和关注度。     

企业家社交关系对关联信用风险传染影响的研究——基于双层网络视角

关联信用风险是指某些企业违约,导致与其存在关联关系的企业违约或违约可能性增大的这类信用风险。企业家的社交关系会影响企业之间关联信用风险的传染效应。本文利用双层网络刻画企业家和企业所形成的耦合网络,分析企业家的社交关系对关联信用风险传染的影响路径,构建双层网络中关联信用风险的传染模型,并考察企业家社交网络和双层网络的结构等因素对关联信用风险传染效应的影响。研究结果表明：企业家的社交关系是影响关联信用风险传染的重要因素;企业家社交-企业关联双层网络的拓扑结构也会影响关联信用风险的传染效应;提高双层网络的相似度,可以抑制关联信用风险在关联企业网络中的传染。本文的研究进一步拓展了信用风险的研究视角,为银行等金融机构对信用风险的提供科学的决策依据。     

突发危机事件网络舆情治理的多情景演化博弈分析

互联网时代，网络媒体已经成为谣言传播的重要载体，严重威胁到我国的网络空间安全和社会和谐稳定，因此加强和创新对网络媒体的监管，妥善治理突发危机事件网络舆情是各级政府面临的重大挑战。针对突发危机事件网络舆情治理的研究，本文运用演化博弈理论构建了网络媒体与地方政府双方演化博弈模型，在引入中央政府惩罚机制基础上，对比分析了网络媒体与地方政府双方行为策略选择的演化稳定均衡，同时采取多案例进行实证研究，并通过数值仿真分析对模型进行多情景推演模拟。研究结果表明：突发危机事件网络舆情传播热度与网络媒体和地方政府双方的策略选择有着直接关系；若地方政府承受突发危机事件网络舆情恶性演化造成的经济损失与信誉损失持续增大，双方演化系统都会出现周期性波动现象；引入中央政府惩罚机制后，其惩罚力度若高于网络媒体消极应对网络舆情所受到的惩罚和地方政府的监管投入成本时，最终系统会演化至良性状态，研究结论为政府部门在面对突发危机事件网络舆情治理方面提供了新思路。     

政府干预下突发事件舆情传播规律与控制决策

通过对突发事件背景下的舆情传播进行多案例研究,界定了群众类型和政府干预作用,并分析了各类群众间的状态转移关系.然后,通过借鉴SEIR传染病模型的构造思路,结合舆情传播的实际特点,建立了政府干预下的舆情传播控制系统,进而运用平均场方法给出了系统的微分方程组模型.进一步,通过研究模型的平衡点和稳定性,得到了政府所应选择的管控方向,并以2011年东日本大地震事件中的舆情传播为例进行了验证.最后,基于该案例,通过设计多个情景,考查了政府的不同应急决策关注点对群众行为的影响,给出了应急方案的制定策略.     

Crossing borders with social media: Online social networks and FDI

Social media is embedded in today's internationalization strategy. Companies extend their reach into foreign countries by posting and tweeting. Firms also enhance their mobile capabilities in foreign markets (e.g., knowledge and reputation) through user-generated content in online social networks. Levering on the capabilities-based theory of the multinational enterprise, this paper builds upon a resource-based, industry/network-based, and institution-based view framework. The study provides a comprehensive conceptual and empirical model to explain the effect of social networks on foreign direct investment. Empirical analysis in a global panel dataset of >4500 multinational enterprises suggests that online social networks' activity stimulates foreign capital expenditure and new affiliates. In addition, the article explores the relevance of customer capabilities along with sectoral and institutional moderating effects.     

舆论领袖传播影响力的阶段式建模分析

在网络社会,无论是网络推手炒作谣言,还是官方微博积极应对,都可视作舆论领袖在舆情演化过程中发挥传播影响力。本文将舆情演化过程分为两个阶段,在两个阶段分别应用不同的仿真模型对不同作用舆论领袖的传播影响力进行分析。第一个阶段是舆情危机爆发阶段,即舆情危机"从无到有",分析网络推手在该阶段的扩散影响力,以SIR经典传染病模型为基础,构建包含有网络推手作用的扩散影响力模型;第二个阶段是舆情危机平息阶段,即舆情危机"从有到无",分析官方微博在该阶段的证伪影响力,以Lotka-Volterra竞争关系模型为基础,研究官方微博如何发挥证伪影响力与网络推手进行博弈。结合具体舆情实例对阶段式模型进行验证分析,并提出如何根据舆论领袖不同传播作用应对舆情危机相关政策建议,以期帮助决策者打击网络谣言、平息舆情危机。     

突发事件中舆情传播机制与演化博弈分析

针对当前研究较少从属性层次来研究突发事件中的舆情传播问题,本文运用突发事件的结构化描述方法从属性层次分析了舆情的产生和传播的动力学机制,进而分别建立了传播主体的决策行为和博弈关系的结构化描述框架。然后,考虑传播主体的认知差异,运用演化博弈论方法分别对社会公众之间及社会公众与政府部门之间的博弈关系进行了研究。最后,运用实际案例对理论研究的有效性进行了验证,并运用数值仿真考查了该案例中博弈主体的认知差异对博弈均衡的影响。     

基于Petri网的微博网络信息传播模型

微博网络中的信息传播模型是分析用户行为，找出传播路径，确定领袖人物，发现舆情热点等研究的基础。虽然多种不同角度的信息传播模型已经得到广泛研究，但缺乏对信息动态传播过程的直观描述。本文基于Petri网的结构和特征，针对微博网络信息传播过程，提出了一种简单直观的描述模型，该模型首先对微博网络的信息动态传播过程中的对象进行结构化描述。本文根据微博网络的用户结构关系，并利用Petri网的相关理论，形式化解释和定义信息传播基本对象，从而更加直接描述了微博网络中的转发、评论、回复等多种用户行为。在此基础上，本文利用Petri网能够描述信息流动问题的特征，结合颜色Petri网和时延Petri网，从Petri网系统的角度表示信息动态传播路径，并研究网络的动态性质和传播条件，使得信息传播模型更加真实地模拟信息传播情况。最后本文分析信息传播算例和新浪微博真实数据实验，验证了模型的有效性和可行性，为舆情态势分析以及用户行为的研究提供帮助和支持，同时也为其它社交网络信息传播的用户行为描述提供了新的思路。     

线上线下互动、群体分化与知识共享的关系研究——基于虚拟社区的实证分析

线上线下互动是随着互联网和虚拟社区发展而出现的新现象,伴随着社区会员的线上线下互动,虚拟社区内部出现了群体分化。以社会认同理论和社会网络理论为基础,本文对线上线下互动中会员关系的变化及其对知识共享的影响进行了研究,构建了相应的假设模型和测量量表,并对线上互动、群体分化等构念进行了解构。以287份有效问卷为基础,对提出的假设模型进行了验证。发现频繁的线上互动会引起社区会员的群体分化,频繁的线下互动会进一步促进社区内部的分化,而群体分化对虚拟社区知识共享具有正向的促进作用。群体分化的引入和相关量表的开发,丰富了在线知识管理理论,对虚拟社区的管理及其利用有一定的实践意义。     

考虑项目关联关系的R&D网络风险传播建模与仿真

考虑同一企业内不同项目间关联关系的情况下，基于研发项目的数量将研发网络分为不同子网络。借鉴SIS模型构建了R&D网络风险传播动力学模型，并对该模型进行了数理解析与仿真分析。结果表明：R&D网络风险传播阈值是由不同子网络的拓扑结构以及企业内不同项目间的关联程度共同决定的；考虑项目关联的研发网络风险传播阈值小于不考虑关联关系的研发网络风险传播阈值；项目间关联关系的企业个数及项目间的关联程度对风险在不同子网络上的传播速度与传播范围均具有影响。该研究成果对于提高研发网络抗风险能力具有重要意义。