时间:2024-04-24
陈庆 王欣欣
[摘要]在我国,如何将绿色供应链的效能达到利益和产能最优化,是经济不断发展的必然要求。基于此对我国物流产业的绿色供应链效率和经济发展、技术创新的耦合关系进行数据化研究,描绘出我国物流产业自2002年以来的演变情况。涉及的主要研究方法是根据前人的经典研究结果,筛选并设定指标,采用AHP集合18位专家的评估,对绿色供应链效能、技术创新和经济发展等指标进行权重分析。并结合国家统计数据,分析出2002—2021年的3个子系统和3项系统的耦合度协调。分析发现,在研究初期,2002—2004年,经济发展和科技创新的相关性较高;2004—2010年,经济发展和绿色供应链的相关性较高;2010年以后,科技创新和绿色供应链的相关性较高。同时,3项耦合协调度结果表明,在2008年,3项已经步入初步协调阶段。一直到2021年,该数字仍保持在0.9以下,基本可以判断该系统已经进入稳定阶段。
[关键词]物流企业;绿色供应链;AHP构建;耦合协调度
一、 引言
经济形势是产业发展的集中表现。经济在宏观上的快速发展,既是支柱产业高速发展的外在表现,也将带动其他产业的升级和迭代。以电子商务产业为例,在21世纪,巧借互联网的东风,其逐渐显现出“燎原”之势。物流产业依托于互联网不断兴起和发展的良好局势,带动了诸多传统行业与新兴行业搭上这趟物流经济的快车,并有产业依赖度逐年递增的大趋势。随着绿色经济理念的提出,“金山银山”与“绿水青山”两手抓,高能耗、高污染行业的整治转型势不可挡,对产业需求和行业要求也变得更加严格。就如何在保障经济发展“不落地”的同时促进经济对技术增长的依赖、提高物流行业的运营效率、减少运营能耗,给物流行业指出了行业发展转型的新方向。针对物流行业运输过程中的能耗问题,交通运输部通过发布《综合运输服务“十四五”发展规划》明确了行业发展新态势1:以降低碳排放为目标,加快构建绿色运输发展体系,调整物流运输行业的能源结构,重推绿色供应链体系为主导的物流运输体系。
绿色供应链的产业效能往往诉诸“节能减排—可持续发展—产业升级”的逻辑链条逐段递进,即通过在微观层面(商业操作层面)抑制供应链的生态负外部性,在宏观层面(产业结构层面)催动物流产业能源支撑结构布局重组,协同导向产业可持续发展内生动力的集聚、持存乃至外溢,最终于产业升级维度发挥“绿色”的规模化、系统化功能[1]。近十年来,物流企业对科技创新的重视程度逐渐提高,在投入占比方面也表现出了空前的热情。因此依托于经济发展和企业效率的提高,绿色供应链的产能效应也在逐渐显露头角,并发挥重要作用,即通过对企业发展的“反哺”,扩大其市场占有率。由此可见,绿色供应链的发展和部署,与企业经济带来的资金支持、科技创新带来的技术支撑息息相关。那么,如何保持这种既相互制约又协同发展的关系,是本文探讨的主要内容。结合已有研究的数据,对3项耦合协调度进行分析与研究,以期为产业的产能升级和结构优化提供政策性建议。
二、 文献综述
1. 绿色供应链及绿色供应链效率
绿色供应链,是区别于传统供应链,结合绿色经济概念提出的新词汇。对它的研究,首先从学者Webb开始。Webb[2]于1994年首次提出“绿色供应链”这个词,并倡导在企业的整个供应链环节中,应该增加绿色采购这个新内容,打造环境友好型企业。即企业应采购符合环境保护标准的原材料,并对其进行回收和再利用。而第一次正式提出绿色供应链相关概念是在1996年的美国密歇根州立大学,Webb给出了较为系统的表述:绿色供应链应当是一种能够综合考虑环境影响因素和资源利用效率的现代化供应链管理模式[3]。按照惯例,其后就是对此概念进行的细分、归纳,以及其在企业供应链各环节的建议与应用。Zhu等[4]经过对89名受访者的实证研究发现,全球化给企业带来了改善环境绩效的压力和动力。各国企业必须平衡经济利益和环境保护。绿色供应链管理正在成为企业提高效益的一个重要途径。Chien[5]则以欧盟电气行业现状为基础,采用深度访谈法和问卷调查法进行资料收集,使用路径分析模型的结构方程模型(SEM)进行验证,研究发现,电子制造行业的绿色供应链对某个组织的经济、环境和社会效益产生积极影响。目前国外关于绿色供应链概念的兴起和发展已有定势,但国内学者在该方面的研究仍相对较迟,因此需要参考国外在该方面的研究成果。
2. 绿色供应链效率的影响研究
绿色供应链的有效实施,需要考虑众多因素,政策、市场、企业文化、科技创新技术等。学者们通过关联分析,首先聚焦于政府政策对绿色供应链的制约影响。张松波等[6]应用解释结构模型(ISM)以及归类分析的方法,对绿色供应链管理中的众多影响因素进行梳理和权重分析,证实了政府方面的相关法规是影响企业发展绿色供应链的重要原因之一。韦佳培等[7]以物流企业为研究对象,构建AHP研究模型和研究量表,进行了为期五年的跟踪研究和数据收集,在验证创新技术与绿色供应链相关性耦合的同时,发现了地方和政府政策作为外部因素对绿色供应链发展的重要影响。
由此啟发学者将研究目光从单一影响因素向多因素、综合因素方向进行分析和考量,尽可能地归纳出绿色供应链的所有制约因素,其中就涵盖了经济与技术这一重要影响因素。
物流企业的绿色供应链发展的受制因素像其他产业一样,由外因和内因两部分组成。论其外因,技术是影响绿色供应链的直接原因。互联网技术的不断发展和深化,促生了计算机技术工程设备的长足发展,也为物流企业绿色供应链的起飞铺平了道路。另外产业内部供需发展的不平衡,是物流企业绿色供应链的内需动力。产业的革新离不开资金的支持,绿色供应链的加入必将带进新的资金,扩充企业资金池,推动企业成为行业巨头,继而加大在绿色供应链的科研投入,再创企业利润新高,形成良性循环。
徐苗等[8]通过聚焦上市公司这一便利于凸显生产要素规模性、效率性演化特征的特殊“组织场域”,发现了绿色供应链动力学指标的“生产要素”耦合结构。他们的问题是,在能够使生产要素充分涌流的商业“物理空间”中,究竟何种生产要素能够在规模扩张的语境中向绿色供应链运作施加直接、强烈的影响。通过研究发现,技术增长在其中扮演了至关重要的“效率哨兵”角色,而企业规模当量作为“基底逻辑”,自然也应得到重视。Jabbour等[9]以巴西境内的电子电气公司的环境管理措施同绿色供应链管理之间的关系为研究对象,通过对100多家公司展开研究发现,企业认定的绿色供应链效率水平代表了企业自身处在高水平物流运营的哪个阶段,即效率水平越高,越能客观反映该地区经济发展的活力。同时,企业的环境管理成熟度越高,其绿色供应链越能规范企业的运营。Meera等[10]在对印度的绿色供应链效率的研究中指出,对科研的投入和对科研工作者的重视,是持续发展绿色供应链的关键。在推动产业升级、技术变现方面,科研人员部分的人力投入,将给企业带来丰富的超价值回报,进而刷新企业运营业绩。
张维月等[11]通过研究由制造商和零售商构成的两阶段供应链,在目标减排量分配上的问题,前后构建了6种决策模型,用以判定分配方式对供应链成员以及整体利润的影响。经过系统的结果分析,证明可以通过减排量在供应链企业间的分摊来提高产业供应链中的碳排放,在促进绿色供应链转化的同时,达到系统利润最大化。而由地方政府制定出合理的碳排放额度,才能引导供需双方减少排放,进而提高地方政府收益,达到双赢局面。日本学者Kainuma等[12]在参考多项研究的基础上,提出了绿色供应链管理实施方法及其绩效的因果模型,通过问卷调查获取影响因素,并将供应链的范围拓展到商品和服务的整个生命周期中,提出评估供应链的多属性效果理论方法,从环境绩效的角度展开评估。研究表明,网络信息时代催生的电商经济的发展离不开物流行业和绿色供应链,从产业集聚区域层面来看,第三产业发达的地区应用绿色供应链的程度更高、规模更大,相比于其他地区,绿色供应链对经济的驱动能力更强。
纵览学界关于绿色供应链效率的研究可知,学者们多年来也在积极尝试探明绿色供应链效率、技术创新及经济发展三者之间的有机联系,这与本研究的思路框架不谋而合。
三、 绿色供应链效率的“技术-经济”耦合结构
1. 绿色供应链效率与技术创新的耦合关系
纵观物流行业发展的进程可知,物流企业的效率同其采取的运输方式具有密切的关系,甚至从某种程度上说,运输方式决定了物流供应链的效率[13]。经济财富的增长和自然资源的消耗殆尽,加之信息技术、物联网技术的快速发展,引发了人们对如何兼顾环保意识和经济发展相关问题的思考。毫无疑问,物流企业也加入这样的行列之中,越来越多的物流企业在其供应链环节采用绿色供应链管理模式。如前述,技术基础是发展物流行业绿色供应链的首要动力,比如可降解包装材料、货物自动分拣、新能源运输车辆、绿色仓储系统等技术的应用为绿色供应链的顺利开展赋能。绿色供应链在传统发展模式上考虑到环保问题,兼顾了经济效益和环境效益两方面,也有助于物流企业提高生产效率获得更多经济利益。物流企业为了进一步地扩展市场份额和巩固经济效益,倾向于加大对绿色供应链技术的研发投入,此举旨在扩大绿色供应链在生产经营环节的使用规模。另外,由于企业的逐利性质,它们所获取的经济利益也是检验绿色供应链效能的重要指标,甚至经济利益作为决定性因素会对企业的研发投入方向产生影响。根据上述的论证可以看出,绿色供应链的生产效率和技术创新的关系在于技术创新能够提升物流企业的生产效率最终产生丰富的经济效益,企业享受到生产技术创新带来的红利之后将进一步加大对技术研发的投入。概言之,生产效率和技术创新两者相互促进。
2. 绿色供应链效率与经济发展的耦合关系
绿色供应链的兴起,源自人们对发展经济和保护环境两者的思考[14]。人们越来越认识到以破坏环境为代价的经济发展模式是不可持续的,因此在经济发展中兼顾环境保护成为当下的热门话题。也可以说,发展绿色供应链是为了更好地在发展经济的同时保护自然资源和生态环境。绿色供应链除了同技术创新之间存在相辅相成的关系之外,同经济发展的关系亦是如此。具体而言,经济的发展为企业创造充足的资本,尤其对于物流这种需要高投入的行业来说,充足的资本对于保证企业的日常运营具有重要作用。经济的发展或者整体向好的经济形势能够为企业提供持续的资金供给,为了提高生产效率,企业将会加大对绿色供应链的投入。在此过程中,形成产业的升级,最终推动经济的发展。值得关注的是物流供应链涉及生产、加工、包装、仓储及运输等诸多环节,随着绿色供应链的普及应用,这些诸多环节所关涉的行业的生产效率也将得到不断的提升和发展,最终带动整个社会经济的发展。总结来看,经济发展为绿色供应链的研发提供资金支持,绿色供应链的生产效率的提高也会作用于整个社会的经济发展。
3. 技术创新与经济发展的耦合关系
技术创新通过引入新的生产体系,例如引入新产品、新技术、新服务等,实现生产模式的新组织形式。众所周知,科学技术是第一生产力,技术是企业生存发展和壮大的基础条件。就物流企业而言,其服务的竞争力在于仓储、运输、交货和价格等因素,这些因素的核心就是技术创新。更进一步地,产品和服务的生命周期在当下时代变得越来越短,而产品的更新换代和服务升级都需要技术创新。也即,产业结构的优化升级更需要技术创新的推动,而产业生产效率的提高将会带动社会经济的发展。由些可见,技术创新对经济发展的重要作用。从具体数字上来看,对于驱动经济发展的因素,若技术创新能够占据10%的份额,其对经济发展的推动作用就相对显著了[15]。如前述,绿色供应链技术的创新也会帶动其他相关行业和产业的发展。同时,随着国家层面对技术创新的倡导,高校、企业、社会组织和个人对技术研发的关注和投入也日益增多,这对经济发展势必产生正面的作用。因此,技术创新与经济发展之间也存在着耦合关系。
4. 绿色供应链效率、经济发展与技术创新的耦合关系
将前3个部分的论证过程总结成一个观点——绿色供应链、技术创新、经济发展这3个经济元素之间构成了一个相互作用的有机整体。将这个整体拆解开来可以发现,宏观经济形势整体向好的情况下,作为驱动经济发展重要因素的技术创新将会吸引更多的关注,政府、高校、企业、组织及个人也将扩大对技术创新的投入。具体到企业层面,为了创造更多的经济利益,企业会不断地提升其生产效率,此时生产技术的创新将被视作重要的切入点。而解决技术创新所需的资金来源问题成为摆在企业面前的难题,为了解决资金问题,企业一方面可从其所获的利润中划拨,另一方面应当尝试扩大资金的来源渠道,例如争取财政支持和社会资本的支援。整体而言,在市场逐利性的前提下,技术创新有助于提高生产效率,而生产效率的提升不仅有助于本企业获得更多的经济利益,而且有助于相关行业乃至全社会的发展。同时,社会经济的发展也会扩大对技术创新的需求,进一步倒逼行业生产效率的提升。因此,这3个经济元素之间构成相辅相成相互促进的经济逻辑框架。上述的分析均建立在积极正面的层面,客观地讲,经济发展存在周期性波动。在经济形势萎靡的情况下,市场需求萎缩,企业获利减少,技术创新的资金来源短缺。此种背景下,以往生产效率状态生产出的商品和服务显得相对过剩,社会对技术创新的研发投入也会停滞,制约物流行业的发展,最终也会影响到相关产业乃至整个社会经济的发展状况[16]。
基于上述的分析,厘清绿色供应链、经济发展和技术创新在物流行业中的耦合关系,规范物流行业绿色供应链的管理模式,并有效规避经济波动对物流行业的冲击尤为重要。本研究在前人研究成果的基础之上,构建起研究指标框架,采用专家打分的方式展开研究,并分析指标之间的耦合协调度,以期为物流企业绿色供应链的发展提供参考。
四、 研究设计与结果
1. 研究指标选取
(1)绿色供应链效率指标选取
对供应链效率指标而言,有众多可以选取的方向。如可以从人均产值的角度出发,衡量绿色供应链的效率[17];可通过投入与产值的比值来反映绿色供应链的效率[18];也可将国有企业绿色供应链的占有情况纳入考虑范围,将其与传统模式下供应链市场占比相比较[19];或者将视角扩大到产业在不同地区就业人数与其供应链产值之间的关系,来提供观测绿色供应链指标的另一视角[20]。在上述可能方向的基础上,本文对绿色供应链效率指标的选取考虑到了绿色供应链的产业增加值、就业人口增加值、不同供应链间的产能比、投入产出比、人均产值。
(2)技术创新指标选取
在技术创新指标的选取与确定方面,有观点从整体结构的视角入手,认为技术创新可以直观地表现为从事技术工作的群体数量、在技术创新上投入的时间和精力以及技术创新成果的产出[21];有观点认为技术创新指标需要考虑到当前社会中技术创新的最大驱动力之一——高等院校和研究院所,教育与科研是技术创新的重要知识推力,相关研究成果和人才培养可以成为观测技术创新的视角之一[22];还有学者称科学技术创新离不开经济上的帮助和支持,这种支持的力度也可以作为衡量技术创新水平的指标,这一点在当下的数字金融中体现得更为明显,因为技术创新往往是出于市场需要,市场需要自然离不开经济支撑[23],所以当下的技术创新自然也离不开数字经济发展的研究视角[24]。综上所述,技术创新指标的选取需要尽可能地做到全面,即尽可能地将对技术创新具有影响力的因素纳入到评价范围中,这些因素体现为财政科学技术支出、科学研究从业人数、企业研发经费支出、技术转让合同交易额、授权专利数、互联网用户数、以及高等学校数等。
(3)经济发展指标选取
在经济发展指标的选择上,同样需要进行全面的考虑。根据学者的观点,经济发展水平可以在第三产业占GDP的比重中被评估,虽然该观点是在能源与经济的双向问题上展开的,但是同样有借鉴意义[25];也有人认为在产业占比外,人均GDP亦能影响经济发展的速度产业增量[26];还有学者用GDP增速来衡量经济发展速度,同样可以在资产投资的角度反映出当前的经济水平[27]。因此,综合而言,全国GDP、人均GDP、第三产业占GDP比重、第二产业就业人数占比、规模以上工业增加值、GDP增速以及社会固定资产投资都可以有效地对经济发展水平进行观测。
2. 研究对象及过程
(1)研究方法
对绿色供应链效率和技术创新以及双螺旋结构耦合机制之间的耦合协调度分析,是依循层次分析法进行的,也就是先明确变量的权重,而后使用层次分析法对系统耦合的协调程度进行计算。
(2)研究对象及数据来源
在选定研究对象、确定数据来源后,要对已选择的变量指标化处理。本研究选取行业相关研究学者和专家作为评价主体,采用信件、邮件和电话的方式,向这些专家学者发放指标化处理好的专家评价表,让专家打分,以此形成1∶1、1∶3、1∶5、1∶7、1∶9之间的重要性对比。研究从2021年6月10开始向20名专家发放了专家评价表,截至2021年12月8日收回有效评价18份。
此后,研究对2002年到2021年这二十年之间的《中欧科技统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国物流年鉴》等年鉴统计数据及公报进行了统计,在这些国家统计数据的基础上对层次分析法的结果采用耦合度模型进行后续数据的研究。前文已述,耦合度模型分析旨在研究“技术-经济”语境下科技创新、绿色供应链效率和社会经济发展之间的耦合协调关系。
3. 研究结果
(1)层次分析结果
层次分析的结果来源于目标层内指标层的权重分析,因为每一个准则层内部的指标数量不够多,这些不同指标层的权重总和是1。
AHP权重的计算方法如下所示:
第一步,要依据专家评分表的评分结果建立矩阵R(R=Cij),i,j=1,…,n,依据赋值的情况计算矩阵中指标的特征向量Wi,见(1)式。
在上述表达式之中,n是矩阵R的阶,Wi则是指标通过判断矩阵计算出的特征向量,即一个矩阵中所包含的指标数,对实际的构造矩阵进行的一致性检验即Cij如下:
由此便可以通过Wi这一特征向量对权重W进行计算,最大特征值λmax如下:
同时得出判断矩阵的一致性结果:
在一致性检验后可以得出CR值,在此情况下,如若CR值是小于0.1的,那么就可以说专家的对比判断结果是符合一致性原则的,不然便要对判断结果进行修正。
在对18名专家学者的评分表进行计算之后,可以得到在AHP下的指标权重和一致性检验结果(表1)。
(2)三螺旋耦合模型
此外,要构建FEG系统耦合协调评价体系,在这一體系建构的过程中,需要注意到数据的有效性、可比性和系统性问题,这些问题也是应当放在我国经济发展进程中予以考虑的。上述3个问题正是我国经济发展、绿色供应链效率和技术创新这3类体系的基础。由此,在模型建构上,绿色供应链效率选取了绿色供应链产业增加值、绿色供应链就业人口数量、绿色供应链与传统供应链市场比等相关的6个指标,同时也把全国的GDP总值、人均GDP、全国GDP总值中第三产业产值的比重等7个指标纳入了我国经济高质量发展的系统之中,在科技创新方面,财政科学的技术支持、从事科学研究的人数以及企业的研发费用指出等7个指标进行了选取和设定。
(3)模型设定
在模型设定上,首先要对指标进行标准化的处理,这种对数据进行标准化处理是为了对抗不同数据间的量纲问题。设m和n用以代表评价的指标与评价对象的数量,xij是指第i个评价对象的第j个指标值(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n),即对指标体系中正向与负向的指标进行标准化处理。无量纲化正向指标标准化值yij=(xij-minxij)/(maxxij-minxij);无量纲化负向指标标准化值yij =(maxxij-xij)/(maxxij-minxij)。
权重是由熵值法来确定的,需要对指标熵值进行计算。依据公式,在创新、经济、金融这3个子系统的指标中,可以令ej为第j个评价指标的熵值,则有pij=yij /∑yij,1≤i≤m;ej =-(1/lnm)∑(pijlnpij),1≤i≤m。yij为标准化处理后的指标值,当pij =0时,令pijlnpij=0,计算第j个评价指标权重。设wj为指标j的熵权值,即指标j的权重,则有wj=(1-ej)/(n-∑ej),1≤j≤n;0≤w(j)≤1,且满足∑w(j)=1,1≤j≤n。
对耦合协调度进行计算,在经济和创新子系统中,计算如下:
EiIi ={(Ei × Ii)/[(Ei +Ii)/2]2 } 1/2,3个子系统之间的耦合度计算则是将3个系统代入方程中可以求得3个子系统之间的耦合度,具体耦合协同度分级情况如表2所示。
具体的协调度计算方法可以参考秦利等[28]的相关研究。
整体协调度(Ti)为:
Ti=λ(αFi+βEi+γIi)+δCi。λ、δ在式中分别表示FEG系统内部协调度、子系统间耦合度的重要程度。在本研究中,FEG系统内部协调度与子系统间耦合协调度是同样重要的,因此设定λ=δ=1/2;式中的α、β、γ分别表示子系统在FEG系统中的重要程度,α、β、γ均被设定为0.333。并且,根据表2中FEI系统耦合协调度分级,计算得出如图1所示的FEI系统耦合度计算结果和图2中FEG系统耦合协调度。
根据图2,从2002年至2004年其在FE的子系统之下是属于基本协调阶段的,2014年之前整体上都属于初级的协调阶段,中级协调阶段是2015—2021年。2002年在FE子系统上是濒临失调的阶段,只在2003—2004年才属于基本协调阶段,初级协调阶段是2006—2013年,中级协调阶段是2014年之后。在EG耦合协调度上, 2002年处于轻度失调,2003年处于濒临失调,在2004—2005年处于基本协调,在2006—2013年处于初级协调,2015—2020年处于中级协调,在2021年处于良好协调。在FEG三者耦合系统下,2002年耦合协调度处于初级协调阶段,在2003年进入初级协调阶段,在2008年进入到良好协调阶段,至今未进入到优质协调阶段。
五、 结论、对策与展望
1. 研究结论
在对物流企业技术创新、经济发展以及绿色供应链效率通过AHP进行了耦合分析之后,根据结果可知,在2002年以前“技术-经济”间的耦合状况是较好的,并且这种状况随着时间变化在平稳地增长。而在2021年,由于受到经济因素的干扰,在系统耦合度的3个子系统中,经济发展与技术创新的耦合度结果是最差的,经济发展与绿色供应链的子系统耦合度略好于经济发展与技术创新的,最初起步时它的协调度较低,但是在2013年之后就已经高于经济发展与技术创新的协调度水平了。技术创新与绿色供应链效率的子系统耦合协调度在最初状态是3个子系统中最差的,其在2002年的水平仅仅为0.31,已经属于轻度失调的状态了。由此,可以得出结论:我国的自主技术创新对绿色供应链的耦合程度存在着很大程度上的失衡。不过在我国重视碳排放之后,技术创新与绿色供应链的耦合协调度在2009年完成了对其他子系统的反超,2021年其也处于良好协调阶段中了。
2. 政策建议
根据现有的分析结果,在经济形势衰退的影响下,技术受到限制,技术创新与经济发展的协同度因此降低,并且在所有子系统中成为最低。故此,在政策建设上,应当着眼于物流行业的未来发展,从土地政策方面入手,为物流运输能够获得合适的土地资源并建立起新型的智能化基地提供保障,并在此基础上规划物流行业自身的产业升级目标。此外,人才引入亦是需要重视的关键一环,技术发展和技术创新都离不开人才的支持,应当通过各类人才引进政策吸引能够推动物流产业发展的高质量人才。当下我国经济发展陷入平稳期,但随着基础设施建设的稳步突进,我国物流产业的增速以及绿色产业链的增值都仍在相应增长,应当抓住这一时代机遇,通过政策支持实现物流供应链的绿色化、高效化。
此外,物流产业应当重视绿色供应链的使用和推广。物流企业绿色供应链的效率演化不仅能够提升经济发展与绿色供应链效率的耦合协同度,同时还能够减少碳排放,在经济方面有着提高人均GDP产值、推动产业发展的重要意义。物流企业的发展会使物流运输越发高效,在享受基础设施建设红利的同时也能反哺社会经济的发展。当前我国还应当注意外贸产业中的物流运输,致力于将国内经济活力与外贸市场通过物流运输联系起来。
3. 研究不足与展望
本研究通过系统耦合模型对经济发展、科技创新、绿色供应链等与物流行業休戚相关的因素进行了研究。并且基于各类统计数据,结合AHP得出了产业经济和科学技术相互促进的分析结果。不过本研究在结果阐释方面具有局限性,仅能反映近20年物流行业的发展历程,无法对未来物流行业的发展方向进行预测。研究在使用各类宏观统计数据时自然也缺少微观上的细致把握,忽略了地区经济发展不平衡条件下的问题,这一点也可作为未来的研究方向,可以进一步予以完善。
参考文献:
[1] 杨国忠,周午阳.基于绿色供应链视角的企业生态创新扩散演化博弈研究[J].科技管理研究,2022,42(17):230-239.
[2] Webb L.Green Purchasing: Forging A New Link in the Supply Chain[J].Resource,1994,1(6):14-18.
[3] 江怡洒,冯泰文.绿色供应链整合:研究述评与展望[J].外国经济与管理,2022,44(6):135-152.
[4] Zhu Q,Sarkis J,Geng Y.Green Supply Chain Management in China: Pressures,Practices and Performance[J].International Journal of Operations & Production Management,2005,25(5):449-468.
[5] Chien M K.Influences of Green Supply Chain Management Practices on Organizational Sustainable Performance[J].International Journal of Environmental Monitoring and Protection,2014,1(1):12-23.
[6] 张松波,宋华.企业绿色采购制约因素内部机理研究[J].商业研究,2012(2):119-127.
[7] 韦佳培,王欣欣.技术创新与绿色供应链效率的双螺旋耦合机制研究——以S物流企业为例[J].兰州学刊,2022(6):42-58.
[8] 徐苗,张宇.全要素视角下绿色供应链企业运营效率评价研究——以绿色供应链上市企业为例[J].西南科技大学学报(哲学社会科学版),2020,37(1):62-67.
[9] Jabbour A B,Jabbour C,Govindan K, et al.Mixed Methodology to Analyze the Relationship between Maturity of Environmental Management and the Adoption of Green Supply Chain Management in Brazil[J].Resources, Conservation and Recycling,2014:92(11):255-267.
[10] Meera B,Chitramani P.Environmental Sustainability through Green Supply Chain Management Practices among Indian Manufacturing Firms with Special Reference to Tamilnadu[J].International Journal of Scientific and Research Publications,2014,3(4):1-8.
[11] 张维月,刘晨光,李琳,等.两阶段供应链碳排放目标减排量分配研究[J].中国管理科学,2021,29(9):90-101.
[12] Kainuma Y,Tawara N.A Multiple Attribute Utility Theory Approach to Lean and Green Supply Chain Management[J].International Journal of Production Economics,2006,101(1):99-108.
[13] 孙楚绿,于丽艳.大数据对物流供应链创新发展的影响与应用对策[J].科技管理研究,2021,41(2):187-192.
[14] 李绍和,王秀景.企业物流绿色化发展障碍及应对策略探究——从企业物流绿色化参与主体角度分析[J].中国管理科学,2014,22(S1):788-793.
[15] 解学梅,韩宇航.本土制造业企业如何在绿色创新中实现“华丽转型”?——基于注意力基础观的多案例研究[J].管理世界,2022,38(3):76-106.
[16] 李冬冬,李春發.产业共性技术创新扩散机理建模与仿真分析[J].技术经济与管理研究,2021(3):3-9.
[17] 胡顺芳,李珍.基于绿色供应链的我国冷链物流企业效率探究[J].中国市场,2016(28):44-45.
[18] 方凯,钟涨宝,王厚俊,等.基于绿色供应链的我国冷链物流企业效率分析[J].农业技术经济,2014(6):45-53.
[19] 胡展鹏.基于绿色供应链视角下营商环境优化问题的研究——以安徽自贸区芜湖片区为例[J].山西农经,2022(9):39-41.
[20] 李兰冰,刘瑞.生产性服务业集聚与城市制造业韧性[J].财经科学,2021(11):64-79.
[21] 徐晔,陶长琪,丁晖.区域产业创新与产业升级耦合的实证研究——以珠三角地区为例[J].科研管理,2015,36(4):109-117.
[22] 梁俊伟,黄德成.高校知识溢出与企业创新绩效[J].经济理论与经济管理,2020(1):82-96.
[23] Sharma G D, Tiwari A K, Erkut B,et al. Exploring The Nexus Between Non-Renewable And Renewable Energy Consumptions and Economic Development: Evidence from Panel Estimations[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2021(15):146.
[24] 王晓红,谢兰兰.新发展格局下数字经济发展战略研究[J].开放导报,2021(4):80-91.
[25] Suki N M, Suki N M, Sharif A,et al. The Role of Technology Innovation and Renewable Energy in Reducing Environmental Degradation in Malaysia: A Step towards Sustainable Environment[J].Renewable Energy,2022(1):245-253.
[26] 刘云龙,常先林,黄承锋.经济增长、产业结构和人口结构对中国碳排放的影响分析[J].管理现代化,2022,42(4):15-20.
[27] 吕承超,崔悦.中国南北经济差距及其趋势预测[J].中央财经大学学报,2022(6):116-128.
[28] 秦利,金诚伟.黑龙江省装备制造业-区域经济-生态环境的动态耦合关系[J].东北林业大学学报,2020,48(4):81-86.
基金项目:浙江省2021年度职业院校产学合作协同育人项目“基于‘学做研创四层递进的产学协作育人共同体建构与实践”(项目编号:浙教办职成〔2021〕60号第100项)。
作者简介:陈庆(1979-),男,义乌工商职业技术学院副教授,研究方向为创新管理;王欣欣(1980-),女,首都经济贸易大学密云分校经济管理系副主任,副教授,研究方向为创新管理。
(收稿日期:2022-07-13 责任编辑:殷 俊)
1 资料来源于《综合运输服务“十四五”发展规划》,中华人民共和国中央人民政府官网,http://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2021-11/18/content_5651656.htm。
我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自各大过期杂志,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理!