物流与运输公司绿色物流策略的数据驱动分析：一种双极模糊方法论

《Business Strategy and the Environment》：Data-Driven Analysis of Green Logistics Strategies for the Logistics and Transportation Companies: A Bipolar Fuzzy Methodology

　　

全球性要求，如气候变化、环境问题和碳排放，使得绿色转型成为物流领域的必然趋势。绿色物流策略制定是一个经济选择问题，但事实证明，它也是一个包含可持续发展三重底线（TBL）的多准则决策（MCDM）过程。MCDM技术在当前最先进的研究中被广泛使用，但传统模型在模拟该过程的随机性方面存在局限性。本研究首次采用了一种基于双极模糊集理论-基于双归一化的多重聚合（DNMA）方法的新框架，该方法结合了Copula算子以及Dombi算子，用于为绿色物流策略制定进行更精确的决策。Copula-Dombi算子的使用提供了更高的普适性和灵活性，使得能够更真实地评估利益相关者对此过程的聚合偏好。Copula-Dombi DNMA模型允许对绿色物流策略进行灵活排序，从而在不确定条件下得出更准确的结果。所提出的评估结构，包括已识别的准则和策略，在一个统一的决策框架内同时实现了可持续发展三大支柱的可操作化。通过将这些相互依存的可持续性维度嵌入到一个双极模糊决策环境中，所提出的模型将TBL框架从一个概念性的可持续性范式扩展为一个可量化操作且具有不确定性意识的决策支持结构。结果的敏感性分析证实，地理因素、政府公信力以及监管与合规问题在此阶段是最重要的策略。另一方面，时间、能源和利益相关者是影响本研究的最重要因素。与其他MCDM过程模型不同，该方法引入了一种全新的决策归一化形式，包含了利益相关者互动。

**论文解读：物流与运输公司绿色物流策略的数据驱动分析：一种双极模糊方法论**

本研究发表于《商业战略与环境》期刊，旨在应对全球物流行业在气候变化、环境可持续性和碳排放压力下向绿色转型的战略需求。绿色物流策略的制定不仅是一个经济选择问题，更是一个涉及多重、冲突且不确定准则的多准则决策过程。尽管传统的多准则决策方法（如层次分析法AHP、网络分析法ANP、优劣解距离法TOPSIS等）已被广泛应用，但它们通常基于静态分析，难以充分模拟决策过程中的动态不确定性、利益相关者偏好的交互以及复杂现实情境下的模糊信息。现有方法在处理模糊性、动态性和利益相关者互动方面存在不足，例如可能产生排序逆转、对权重系数高度敏感、或无法同时捕捉正面与负面偏好信息。因此，开发一个能够更稳健地建模不确定性并整合利益相关者互动的决策支持框架，对于优化绿色物流策略选择至关重要。

为此，研究人员提出并首次在文献中应用了一种新颖的集成模型：双极模糊（BF）Copula-Dombi DNMA模型。该模型旨在更好地模拟绿色物流策略选择过程中的不确定性和利益相关者互动。其核心创新在于将双极模糊集理论（能够同时表达正负隶属度，以捕捉决策中的支持与反对信息）与Copula函数（用于描述变量间的依赖关系）和Dombi算子（一种灵活的聚合算子）相结合，形成了双极模糊Copula-Dombi加权平均（BFCDWA）和加权几何（BFCDWG）聚合算子。随后，该模型利用基于双归一化的多重聚合方法对策略进行排序。DNMA方法通过整合完全补偿模型（CCM）、非补偿模型（UCM）和不完全补偿模型（ICM）三种聚合工具，以及线性和向量两种归一化程序，减少了单一方法可能造成的信息损失，提高了决策的鲁棒性和可靠性。此外，研究还创新性地提出了在群决策中结合专家主观权重（基于专家资历和经验）和客观权重（基于评估值的一致性和相似性计算）的确定方法，以及准则权重的确定过程，从而增强了决策过程的科学性和可信度。

为验证该模型，研究人员将其应用于一个基于土耳其物流与运输行业真实需求的实际案例研究。案例对象为一家土耳其知名物流与运输公司（Z公司），研究通过组织行业研讨会、工作组会议和专家访谈，识别出影响该公司绿色转型的内部（优势S、劣势W）和外部（机会O、威胁T）因素，并据此通过问卷调查确定了16项绿色物流策略（S1-S4， W1-W4， O1-O4， T1-T4）和16项评估准则（C1-C16）。研究邀请了四位不同领域的专家（EX1-EX4）参与评估，他们分别具有可持续交通、供应链管理、可再生能源系统和数据分析与人工智能的专业背景。研究的主要技术方法步骤包括：1) 准备基于双极模糊语言变量的初始评估矩阵；2) 计算结合了主观和客观权重的专家权重；3) 使用BFCDWA算子聚合专家意见，形成综合评估矩阵，并计算结合了主观和客观权重的准则权重；4) 应用DNMA方法（包括线性和向量归一化，以及CCM、UCM、ICM三种聚合模型）对绿色物流策略进行排序，得出最终效用度。

**研究结果部分** 详细展示了模型应用的计算过程和结论。通过模型计算，得出了各项绿色物流策略的最终排序。**最重要的策略**：地理优势（S1）被确定为最高优先级，这得益于土耳其连接欧亚和中东的战略位置，为发展多式联运和可持续物流提供了天然优势。紧随其后的是政府支持增加（S3），突显了政策激励和法规支持对推动行业绿色转型的关键作用。排名第三的是监管与合规挑战（W4），这反映了行业在应对频繁变化的法规和统一执行方面面临的重大障碍。**其他策略排序**：后续依次为熟练劳动力（S4）、全球经济波动（T2）、行业结构分散（W3）、技术差距（T4）、高实施成本（T1）、对公路运输的高度依赖（W1）、基础设施增长（S2）、绿色物流需求（O3）、欧盟绿色协议兼容性（O4）、铁路运输投资（O1）、来自国际公司的竞争压力（T3）、可再生能源整合（O2）、替代燃料使用有限（W2）。**最重要的评估准则**：在准则权重分析中，时间要求（C10）、能源效率（C6）和利益相关者参与（C15）被确定为对策略选择影响最大的三个准则。这表明行业在向绿色转型时，最看重能够快速实施、显著节能并能有效协调各方利益的方法。其他重要准则包括环境影响减少（C1）、风险管理（C9）和竞争优势（C12）等。

**讨论与结论部分**，研究人员对结果进行了深入阐释。研究发现，在不确定性条件下，物流策略的选择逻辑呈现分层特点：初期决策优先考虑风险缓解和可行性（如时间效率、能源节约），而非单纯的环境绩效最大化；中期决策则平衡效率与协调；长期决策才逐步回归可持续性优化。这支持了有限理性理论，即决策者在复杂环境下倾向于寻求“满意解”而非“最优解”。同时，利益相关者理论和制度压力理论也得到了验证，政府支持、监管合规和利益相关者合作被证明是推动绿色物流战略的核心驱动力。研究结论表明，所提出的BF Copula-Dombi DNMA模型为绿色物流策略评估提供了一个灵活、可靠且强大的决策支持框架。它超越了传统静态模型，能够更真实地模拟不确定性和利益相关者互动，从而得出更具实践指导意义的策略优先级。对于管理者和政策制定者而言，研究结果强调应优先利用地理优势、积极争取政府支持、有效管理监管风险，并高度重视实施速度、能源效率和利益相关者协作。尽管研究存在案例地域特定性、依赖专家判断等局限性，但为未来在不同行业和地区验证模型、以及结合人工智能与机器学习技术进行动态决策优化指明了方向。