智能交通与绿色物流的双理论融合：技术驱动与可持续实践的采纳动力学

本研究聚焦智能交通(Smart Mobility)和绿色物流(Green Logistics)领域，通过整合技术采纳模型(TAM)与计划行为理论(TPB)，揭示了技术创新与可持续发展实践的协同机制。研究人员构建了动态采纳模型，证实物联网(IoT)和区块链技术可降低物流碳排放达23.6%，为政策制定者提供了量化决策工具。

　　

这项开创性研究构建了技术采纳模型(TAM)与计划行为理论(TPB)的双理论框架，深入剖析了智能交通(Smart Mobility)系统和绿色物流(Green Logistics)实践的动态采纳机制。通过量化分析发现，物联网(IoT)传感器网络可使运输效率提升18.7_±2.3%，而区块链技术的引入显著降低了供应链碳足迹达23.6_±1.8%。研究创新性地提出了"技术-环境-行为"三元交互模型，为政策制定者提供了包含5个关键决策维度的评估矩阵，其中包括：技术兼容性(TC_index)、环境效益(EB_score)和行为转化率(BT_rate)。特别值得注意的是，研究揭示了人工智能(AI)路径优化算法与可再生能源系统的协同效应，这种协同可使城市物流网络的能源消耗降低31.2_±3.1%。这些发现为联合国可持续发展目标(SDG9和SDG11)的实现提供了可量化的技术路径。