基于供应链视角下绿色产业的发展研究

史玲玲 杨湘浩

摘  要：供应链是现代信息流、资金流和物流三者的统一。因此基于供应链视角下，为了探究绿色产业发展状况，文章中使用SPSS进行主成分分析，因子分析以及聚类分析，结合目前的最新数据，通过构建绿色经济发展指标体系，对于我国绿色经济发展水平进行了系统性评价。研究结果表明，它们大多数都着重于经济环保方面，对于资源方面，环境方面重视程度不高;而且中西部绿色经济发展水平也有较大差距。

关键词：供应链;绿色经济;因子分析;聚类分析

中图分类号：F272    文献标识码：A

Abstract： Supply chain is the unity of modern information flow， capital flow and logistics. Therefore， based on the perspective of supply chain， in order to explore the development of green industry， this paper uses SPSS to carry out principal component analysis， factor analysis and cluster analysis， combined with the latest data， through the construction of green economic development index system， the level of green economic development in China is systematically evaluated. The results show that most of them are focused on economic and environmental protection， but not on resources and environment. Moreover， there is a big gap in the development level of green economy in central and western China.

Key words： supply chain; green economy; factor analysis; cluster analysis

0  引  言

供应链一词体现出整合与协调的行为模式，要求整个系统中要有计划性、协调性、可操作性和可优化性的活动和过程，围绕核心企业或者核心操作者，从销售到最终连成一个整体的功能网络链结构。而“绿色经济”一词，源自于1989年，英国环境经济学家皮尔斯的《绿色经济蓝图》。2018年，我国将生态文明建设写入宪法，“绿水青山就是金山银山”为全民所知。2019年，習主席在出席中国北京世界园艺博览会开幕式，并发表题为《共谋绿色生活，共建美丽家园》的重要讲话中，提出绿色发展“五个追求”，传递的绿色发展理念直抵人心。而发展绿色经济，是对工业革命以来几个世纪的传统经济发展模式的根本否定，是21世纪世界经济发展的必然趋势。因此，把供应链与绿色经济发展联系在一起，在面对经济全球化的复杂市场环境中，有利于提升高效率的产业经济发展，快速掌握有用的信息，在面临产业或者企业决策时可以提供信息化战略支持。

1  评价指标体系

考虑到绿色经济发展，有以下几个要点：一是要将环境资源作为社会经济发展的内在要素;二是要把实现经济、社会和环境的可持续发展作为绿色发展的目标;三是要把经济活动过程和结果的“绿色化”、“生态化”作为绿色发展的主要内容和途径。在众多学者研究报告的基础上，综合现有数据和实际情况，将评价指标体系大致分为经济发展水平、社会发展水平与资源环境水平3个一级指标，包含经济指标、能源指标、发展指标以及资源指标等31项二级指标，充分把握绿色发展理念。

2  数据来源

本文中所采用的数据来源于《中国统计年鉴（2018）》、《中国环境年鉴（2018）》、《中国能源年鉴（2018）》。由于西藏自治区等地数据缺失等问题，本文中所使用的数据为全国30省份的数据（去除西藏以及港澳台等地）。

考虑到变量存在正逆的区别，在进行评价前，先对于数据进行预处理，使逆指标与正指标一起进行计算，采用的方法为归一化处理。

3  综合评价

3.1  主成分分析法

主成分分析也称主分量分析，旨在利用降维的思想，把多指标转化为少数几个综合指标（即主成分），其中每个主成分都能够反映原始变量的大部分信息，且所含信息互不重复。

本文中使用SPSS软件进行主成分分析，参考各个主成分的对应特征值大于1，总方差解释达到百分之八十五以上，结合初始载荷矩阵中不出现变量丢失确定主成分个数。

按照公式：y=60+40×Z，计算出综合因子分析得分。

将各准则层指标的得分进行排序，以各准则层指标得分为变量，计算目标层指标的得分及排序。最终得分结果如表2所示。

3.3  综合得分

对于上述的主成分分析得分和因子分析得分，进行平均。获得综合得分，并按照综合得分降序排序获得地区排名，如表3所示。

3.4  聚类分析

聚类分析是依据研究对象（样品或指标）的特征，对其进行分类的方法，用来减少研究对象的数目。本文采用SPSS软件进行聚类分析，采用的计算方法是欧氏距离，采用的方法是平均距离法，获得30个省份的分类结果如图1所示。

通过结合聚类分析以及上述因子分析及主成分分析综合结果可以发现，聚类分析结果大体上与综合结果相同。

4  结论和建议

从当前经济发展角度、低碳经济角度和可持续发展角度出发，从经济、社会、环境、资源等方面建立对于我国各地区绿色经济发展水平的综合评价指标体系。参考标准为综合得分70分以上为高水平地区，综合得分处在50～70之间为中水平地区，综合得分低于50分为低水平地区。其中，广东省、浙江省、江苏省、山东省、北京市、福建省、上海市均处于绿色发展高水平，能继续保持经济持续发展潜力。而在资源环境方面，北京和上海就稍显不足，远不如四川省以及河北省，仍需加大对于环境保护、资源保护方面的投入力度。我国省域低碳经济的发展呈现出阶梯状特征，北京、上海、天津、广东等省份在我国地区绿色经济发展水平排名中均居于前列，而中部、西部省份在全国低碳经济发展水平排名中相对靠后。

因此，应统筹我国东中西部地区绿色经济的协调发展，对此既要加大对传统产业节能减排、调整产业结构等经济政策的落实力度，还要从研发和引进先进技术、培养节能生活方式上下功夫。借助产业转型升级，提高供应链效率各环节信息的公开，加大对于中西部绿色产业体系的布局，构建绿色供应链体系，实现绿色产业同步发展。

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收稿日期：2020-10-20

基金項目：2020年度上海工程技术大学研究生科研创新基金项目（20KY0314）

作者简介：史玲玲（1995-），女，安徽亳州人，上海工程技术大学管理学院硕士研究生，研究方向：知识管理与技术创新;杨湘浩（1971-），男，安徽舒城人，上海工程技术大学管理学院，副教授，博士，研究方向：信息管理与信息系统。