纺织制造业供应链中循环经济实施的关键属性研究：对可持续发展三重底线的影响

针对新兴经济体纺织制造业资源消耗与环境挑战，研究人员采用m-TISM-MICMAC集成方法，解析了12个循环经济实施属性的层级关系，发现高层管理承诺(A10)、多方利益相关者协作(A7)和员工技能提升(A11)是驱动核心。该研究为纺织业制定循环经济战略提供了系统框架，对实现SDG-12(负责任消费与生产)和气候目标(SDG-13)具有重要实践指导价值。

　　

在全球时尚产业快速更迭的背景下，纺织制造业正面临严峻的可持续发展挑战。数据显示，2014年全球服装产量突破1000亿件，相当于为地球上的每个人生产14件衣服，而同期服装使用周期却缩短了36%。这种"快时尚"模式导致纺织业成为全球第二大土地占用和第五大温室气体排放行业，每年消耗9800万吨不可再生资源。更触目惊心的是，欧盟统计显示纺织业仅占材料消费总量的4%，却贡献了10%的碳排放。在孟加拉国等纺织业支柱型新兴经济体，情况尤为严峻——当地服装厂日均产生250-300公斤废布料，但回收利用率不足5%，造成每年约4亿美元的资源浪费。

面对资源枯竭和环境污染的双重压力，循环经济(CE)被视为破解困局的关键。然而现有研究多聚焦发达国家，对新兴经济体纺织业CE实施属性的系统研究存在明显空白。为此，来自孟加拉国研究机构的研究团队在《Sustainable Horizons》发表重要成果，通过创新性的修正版解释性结构建模(m-TISM)与交叉影响矩阵相乘分类(MICMAC)相结合的方法，首次构建了纺织制造业CE实施的属性层级模型。

研究采用三阶段混合方法：首先通过文献计量与专家验证筛选出12个关键属性；随后邀请10位具有5-15年行业经验的专家构建结构自交互矩阵(SSIM)；最终运用m-TISM建立六层级的层次结构，并通过MICMAC将属性划分为独立型、依赖型和连接型三类。特别值得注意的是，该方法通过检查传递性关系(如A→B且B→C则A→C)显著减少了专家对比次数，将传统ISM的n(n-1)/2次对比优化为仅需验证直接关联。

研究结果部分呈现了丰富的发现：

1. 层级结构分析
   m-TISM模型显示"高层管理承诺(A10)"位于第六级(最底层)，具有最高驱动力(12分)，直接影响所有其他属性。第五级的"多方利益相关者协作(A7)"和"员工技能提升(A11)"分别通过5条和4条直接路径影响下层属性。值得注意的是，"遵守全球标准认证(A9)"作为唯一的第一级属性，其实现高度依赖其他因素的支撑。

2. MICMAC聚类
   驱动-依赖分析将属性分为三类：

• 独立型(高驱动低依赖)：A7、A10、A11
• 连接型(双高)：可持续材料整合(A4)、绿色包装(A5)等
• 依赖型(低驱动高依赖)：废物管理(A1)、回收系统(A2)等

1. 关键实施路径
   研究揭示三条核心实施路径：

1. 管理承诺→员工培训→绿色设计→材料循环
2. 利益相关方协作→追溯系统→认证获取
3. 技能提升→商业模式创新→资源优化

讨论部分强调了该研究的三大突破：方法学上，首次将m-TISM应用于纺织业CE研究，相比传统ISM减少40%的专家工作量；理论上，填补了新兴经济体产业特定研究的空白；实践层面，为BGMEA(孟加拉国服装制造商协会)的2030可持续发展愿景(减排30%、循环材料使用提升50%)提供了实施路线图。特别是对CO₂
排放量达12亿吨/年的纺织业，优化这12个属性可望实现SDG-12(可持续消费与生产)目标的35%进展。

研究也指出当前局限：样本仅覆盖孟加拉国纺织业，且未量化各属性实施成本效益。未来可结合生命周期评价(LCA)和离散事件仿真(DES)等方法，建立动态实施模型。该成果为新兴经济体工业绿色转型提供了重要范式，其方法论框架可扩展至电子、汽车等离散制造业的可持续发展研究。