第 1 章  緒論

1.1 研究背景

早在 1896 年，瑞典科學家、諾貝爾化學獎獲得者 Svante Arrhenius 經過研究指出，人類活動所排放的 CO2等溫室氣體將極大影響全球的環(huán)境。而事實也驗證了他的研究成果，聯(lián)合國跨政府氣候變化委員會 IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）2013 年報告指出，1906 年至 2012 年，全球近地大氣層溫度平均上升了 0.745 攝氏度，改變速度是此前 1000 年的 3.5 倍。而全球氣溫一旦上升 1.5-2.5 攝氏度，將滅絕 25%左右的現(xiàn)有生物物種，淹沒 30%的沿海地帶，并大大增加厄爾尼諾等極端氣候出現(xiàn)的頻率及強度。東英格蘭大學UEA（University of East Anglia）2015 年全球碳排放量計劃研究表明，全球累計碳排放量只有低于 3.2 萬億噸，才有 66%的幾率將氣候變化控制不超過 2 個攝氏度的安全值，而截至 2014 年該配額已被占用了 2/3，僅 2014 年全球碳排放量就達到創(chuàng)紀錄的 323 億噸，若按現(xiàn)行全球碳排放速度，該配額將會在 2045 年全部耗盡。

為此，聯(lián)合國將高額碳排放量導致的氣候變化問題列為世界十大挑戰(zhàn)之一，并先后于 1992 年在巴西里約熱內盧提出了《聯(lián)合國氣候變化框架公約》，1995年在德國柏林召開第一次應對全球化氣候變化締約國大會，1997 年組織 192 個締約方簽訂了《京都議定書》。此后，聯(lián)合國氣候大會分別于 2009 年、2010 年、2014 年和 2015 年通過了《哥本哈根協(xié)議》、《坎昆協(xié)議》、《利馬公約》和《巴黎公約》，進一步明確國際社會減少碳排放量的應對方案。

改革開放后，中國經濟飛速發(fā)展的同時，也產生了海量碳排放，表 1-1 顯示了 1971 年至 2014 年中國碳排放量及全球占比。

上表顯示，1971年至2014年，中國碳排放量增長了405.39%，年均增長3.38%，全球占比增長了 488.52%，年均增長 3.84%。而且中國年碳排放量自 2011 年起位居世界第一，人均碳排放量也于 2013 年首次超過歐盟，位列美國與澳大利亞之后，位居全球第三。此外，2014 年中國國內單位 GDP 碳排放量比世界平均水平高 2.2 倍，分別達到美國、歐盟、日本的 2.3 倍、4.5 倍和 8 倍。為此，2004 年國家通過了《能源中長期發(fā)展規(guī)劃綱要(2004-2020)》及《節(jié)能中長期專項規(guī)劃》，2009 年明確提出 2020 年單位國內 GDP 碳排放量相較 2005 年下降 40%至 45%，2013年正式發(fā)布《國家適應氣候變化戰(zhàn)略》。2015 年 3 月，中央通過《關于加快推進生態(tài)文明建設的意見》，把四個現(xiàn)代化概念上升為“新型工業(yè)化、城鎮(zhèn)化、信息化、農業(yè)現(xiàn)代化、綠色化”，首次將“綠色化”提高到國家戰(zhàn)略層面。

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1.2 碳足跡研究述評

日益嚴重的全球氣候變化、環(huán)境污染等情況，使得如何有效減少經濟發(fā)展過程中產生的碳排放問題，成為政府企業(yè)及學者討論的焦點�，F(xiàn)有相關研究主要從碳排放機理、與經濟或能源關系方面切入，而碳足跡研究方法則從碳排放源頭及過程分析另辟蹊徑，以其有效性和通用性引起各界越來越多的關注。本節(jié)即在全面采集國內外碳足跡研究文獻基礎上，改進共詞聚類法，利用聚類算法分析研究主題。借助 h-b 指數(shù)法解析研究冷熱點，進而依照研究主題進行文獻歸類述評，分析現(xiàn)有研究問題，確定文章研究方向。

1.2.1 文獻篩選與統(tǒng)計測度

1.2.1.1 文獻來源

以 2015 年 12 月 31 日為結點檢索中外數(shù)據庫收集相關碳足跡研究文獻，其中外文數(shù)據來源為 Science Citation Index、Social Science Citation Index、Index to Scientific & Technical Proceedings、Springer Web 數(shù)據庫，以“carbon footprint”和“carbon footprints”為關鍵詞檢索到 1 736 篇文獻。中文數(shù)據來源選取中國知網數(shù)據庫，以“碳足跡”為主題檢索到 1 671 篇文獻，年文獻數(shù)如表 1-2。

1.2.1.2 文獻測度

為了精煉當前國內外碳足跡研究核心問題，采用共詞聚類法進行挖掘，該方法由 John（1989）總結歸納，后經 Johannes（2003）等學者的不斷完善，成為一種非常有效的文獻內容挖掘方法。其基本原理是將研究文獻基本內容作為研究對象，通過統(tǒng)計成對目標組詞在同一文獻中出現(xiàn)頻率，數(shù)字化辨析目標組詞的關聯(lián)程度，進而反映組詞代表的學科及主題結構。

本節(jié)即基于共詞聚類法原理，利用 Bibexcel 和 Ucinet 內容分析軟件進行操作。首先借助 Bibexcel 軟件將待分析文獻歸入 Web 數(shù)據庫，建立題錄數(shù)據字典轉換為 Dialog 類型數(shù)據格式，創(chuàng)建 Out 類型文件剔除不合格數(shù)據完成數(shù)據預處理。在選擇數(shù)量單位和排序方法后，通過創(chuàng)建 Coc 類型文件，利用 Fractional Counts 算法生成數(shù)據矩陣統(tǒng)計詞頻數(shù)量分布及增長程度。進而將文件依次轉換為 Net、Vec 和 Clu 三種類型文件，分析文件整體網絡密度，依據度數(shù)中心性確定網絡結構距離，進行向量運算生成共詞關聯(lián)矩陣，再利用 Persson Party Clustering 聚類算法挖掘數(shù)據，初步提煉出碳足跡研究文獻的 18 個鄰接詞和 5個研究主題。

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第 2 章  面向不確定性的多粒度復雜產品

供應鏈碳足跡分析模型 基于上章確定的研究思路，從供應鏈網絡中微觀角度，構建面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡三維及魚刺分析模型，并從復雜產品全生命功能周期碳足跡、復雜產品碳足跡多粒度分析層次解析以及復雜產品供應鏈碳足跡不確定性等方面進行詳細解析。

2.1  構建總體分析模型

產品是企業(yè)供應鏈運轉的核心，優(yōu)化復雜產品供應鏈碳足跡的首要之處即在于系統(tǒng)精確計算復雜產品供應鏈碳足跡，為整體改善碳足跡設定基準線。復雜產品碳足跡產生于供應鏈多階段的各環(huán)節(jié)，為了明確各環(huán)節(jié)碳足跡邊界，設計復雜產品供應鏈碳足跡三維分析模型如圖 2-1 所示。

由于影響復雜產品供應鏈碳足跡的因素具有復雜的關聯(lián)矛盾性，因此圖中 X緯采用測量技術和計算方法，基于多粒度理論劃分產品分析層次，按照節(jié)點單元、模塊單元、整體產品三個粒度分析層次，對指標、參數(shù)以及變量等進行映射剖析，量化識別各階段碳足跡的構成，得到碳足跡產生的關鍵核心環(huán)節(jié)，進而予以優(yōu)化。Y 緯為責任體階段，通過改進 PAS2060 的產品碳足跡企業(yè)到消費者模型（Business to Consumer），依照復雜產品供應鏈五個核心責任主體（包括供應商、制造商、銷售商、消費者和回收商），將復雜產品碳足跡劃分為五個主體階段，第一階段為供應商到制造商 S2M（Suppliers to Manufacturers），第二階段為制造商到分銷商 M2D(Manufacturers to Distributors)，第三階段為分銷商到消費者D2C(Distributors toConsumers)，第四階段為消費者及回收商回收處理 C2R（Consumers toRecyclers），第五階段為回收商到供應商階段 R2S（Recyclers to Suppliers）。Z 緯為全生命功能周期階段，將復雜產品碳足跡化解至原料生產、產品制造、倉儲庫存、運輸配送、使用維護、回收處理等產品全生命功能周期中。

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2.2 復雜產品碳足跡多粒度分析層次解析

從多粒度分析層次角度，復雜產品供應鏈碳足跡可看作由碳足跡節(jié)點單元連接形成的綜合體，節(jié)點單元既是復雜產品的物理構成基礎，也是碳足跡數(shù)據收集、計算和優(yōu)化的基本單元。由于復雜產品基本特性涉及產品構成、生產技術和制造管理，具有一定的繁雜性，為此可通過對復雜產品的精確目標拆解，形成合理供應鏈網絡角度的多粒度層次拆卸組合，以有效降低碳足跡評估動態(tài)性和不確定性，明確分析復雜產品碳足跡各組成部分產生的碳足跡，提升碳足跡測度精準度及優(yōu)化效果。

為此，本節(jié)基于多粒度理論，設計多目標復雜產品碳足跡節(jié)點單元拆卸混合圖模型，將產品虛擬抽象映射為由統(tǒng)一特征聯(lián)接部件或方式構成的基本碳足跡節(jié)點單元集合（孫粒度）。雖然根據 ISO14067 及 PAS2060 標準，各個節(jié)點單元的碳足跡可精準計算，但實際操作中難以獲得全部精確活動數(shù)據。為此，進一步設計漸進式集合范圍模塊劃分方法，創(chuàng)建模塊劃分準則，運用動態(tài)模糊聚類層次分析法封裝低級節(jié)點單元及關系，結合聚類組件功能特征，計算各種標準下模塊集合范圍極值和聚合度，設計極小極大模塊方法完成終極多原則模塊劃分，辨析產品的各個模塊單元（子粒度）。從而在注重模塊間的獨立性前提下，保證了模塊間聯(lián)系建立及解除的易達性，再遞歸分析復雜產品的碳足跡（父粒度），為優(yōu)化復雜產品供應鏈碳足跡創(chuàng)建評價主體。

產品（特別是復雜產品）的拆卸會產生復雜決策問題，Krzysztof（2013）、Markus（2014）等均證明復雜產品拆卸是一個標準強 NP-hard 問題，從而造成了現(xiàn)有拆卸建模分析方法均存在各自優(yōu)劣處。與或圖法通過零部件拓撲信息，用較少節(jié)點拆卸產品，但龐大的與或關系割集極易導致復雜產品的組合爆炸。Petri 網將產品拆卸視為離散事件集，按照成本與序列關系，轉換為整數(shù)及傳統(tǒng)型線性規(guī)劃，但面對高復雜度產品時，計算效率較為低下。關系圖通過邏輯運算描述拆卸情況，但隨著復雜度的增長，會產生缺乏物理意義的拆卸序列。有向圖通過節(jié)點和連線描述零部件及其拆卸順序，面對較多節(jié)點數(shù)則無法有效優(yōu)化。無向圖通過非規(guī)則和結構的組合優(yōu)化描述產品基本拓撲模型，但無法描述拆卸先后順序。拆卸樹通過樹形或魚骨形描述產品子及父零部件節(jié)點，較為直觀簡單，但不能精確描述復雜產品拆卸約束關系。多視圖構建產品配置、聯(lián)接、過程、回收、著色等多種圖精確描述裝配體及零部件，元素叢圖按照可達性詳細排列器件拆卸等級，但隨著問題復雜度大幅增加，極易造成系統(tǒng)信息崩潰�，F(xiàn)有研究通過數(shù)理推斷法，特別將智能算法與圖方法予以結合，有效的降低了計算復雜度，但數(shù)理推斷法對于眾多復雜調節(jié)參數(shù)控制難度較大，容易產生算法早熟，陷入局部最優(yōu)解陷阱。

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第 3 章 面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡實證及碳熱圖分析 ... 54

3.1 面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡實例分析 ............ 54

3.1.1 實例供應鏈碳足跡動態(tài)量化公式設計 ...................... 54

3.1.2 實例碳足跡多粒度分析層次解析 ................. 57

第 4 章 多粒度復雜產品供應鏈低碳設計 ................. 80

4.1 多粒度復雜產品供應鏈低碳設計基本思路 ............. 80

第 5 章 低碳供應鏈環(huán)境下供應商評價與選擇 ................. 103

5.1 供應商評價與選擇研究綜述 .................... 103

5.2 構建低碳供應鏈環(huán)境下供應商評價與選擇指標體系 ............... 104

第 6 章多周期多參數(shù)多產品供應鏈碳足跡優(yōu)化

6.1 構建多周期多參數(shù)多產品供應鏈碳足跡分析模型

6.1.1 模型問題描述

本章模型在面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡分析模型的基礎上，利用分布決策法和隨機機會約束規(guī)劃理論，在以下方面進行了拓展。第一、將原有單一產品研究對象拓展為多產品研究對象，創(chuàng)建原材料與產品 BOM 表描述產品多粒度層次關系，繼而考慮涉及多原材料、多產品、多供應鏈責任主體的多種參數(shù)。第二、將原有供應鏈單一周期拓展為多個周期。第三、進一步引入產品供應鏈內外部環(huán)境不確定性，主要包括供應鏈的產品市場需求、資源約束及信息缺失等諸多不確定約束因素。其中模型采用隨機分布方式模擬產品需求，將模型轉化為處于一定置信區(qū)間中的機會約束隨機規(guī)劃問題；進而通過設置各階段約束條件滿足資源要求。此外，要求各供應鏈責任主體在擁有自主獨立決策權的同時，能根據掌握的上下游責任主體產品需求、資源約束等諸多信息，基于自身實際情況，綜合考慮多原材料多產品多周期情況，統(tǒng)一供應鏈供需協(xié)調，保證供應鏈運行效率，最終實現(xiàn)產品供應鏈碳足跡優(yōu)化目標。

6.1.2 建立模型

基于描述的模型問題，通過構建相關假設和參數(shù)變量，建立面向不確定性的多周期多參數(shù)多產品供應鏈碳足跡分析模型。

6.1.2.1 模型假設

為了保證模型有序合理運行，提出下列假設：

假設 6-1：各計劃周期各產品項目在資源滿足和碳足跡最優(yōu)化條件下，可自由競爭資源。

假設 6-2：供應鏈各主體能力（如生產、運輸、庫存等）有限，且可滿足供應鏈整體需求。

假設 6-3：各計劃周期內各產品市場需求為符合正態(tài)分布的獨立隨機變量。

假設 6-4：供應鏈各主體第一時期初始庫存為零。

假設 6-5：各計劃周期各節(jié)點原料或產品均可按計劃到達。

假設 6-6：各時期碳足跡參數(shù)是穩(wěn)定的。

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第 7 章  總結與展望

7.1 全文總結

改革開放以來，中國在創(chuàng)造了經濟高速增長奇跡的同時，產生了巨量碳排放，2014 年中國碳排放量達到全世界的 30.24%，為歐盟及美國 29 個國家之和，造成了氣候異常、霧霾鎖國等系列問題。嚴峻的環(huán)境問題迫使社會各界日益關注飛速增加的碳排放量，面對國內外日益增大的減排壓力，2015 年 12 月國家主席習近平于全球氣候大會再次承諾中國將于 2030 年左右使二氧化碳排放達到峰值并爭取盡早實現(xiàn)，作為碳排放主要源頭的企業(yè)，則肩負著實現(xiàn)該目標的首要重任。為了應對漸加嚴厲的低碳化環(huán)境管制，最大化經濟及社會效益，企業(yè)必須高度重視產品供應鏈碳足跡優(yōu)化問題。

本文利用共詞聚類法和 h-b 指數(shù)法挖掘碳足跡研究文獻，解析研究主題及冷熱點，評述現(xiàn)有碳足跡研究優(yōu)缺點，確定思路及內容。再構建面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡分析模型，并從三個維度及不確定性角度進行解析，通過樣本集實例驗證，繪制復雜產品供應鏈碳足跡影響因素熱度圖，確定研究的關鍵環(huán)節(jié)。而后分別從多粒度復雜產品供應鏈低碳設計、低碳供應鏈環(huán)境下供應商評價與選擇、多周期多參數(shù)多產品供應鏈碳足跡優(yōu)化方面進行了深入研究。全文主要創(chuàng)新點歸納如下：

第一、構建面向不確定性的多粒度復雜產品供應鏈碳足跡分析模型方面�；谥杏^及微觀研究視角，借助三維分析及魚刺圖方法，從供應鏈責任主體、全生命功能周期及多粒度角度細分復雜產品供應鏈碳足跡。即依照復雜產品供應鏈供應商、制造商、銷售商、消費者和回收商五個核心責任主體，將復雜產品碳足跡劃分為五個主體階段，并依照全生命功能周期將產品供應鏈分為原料生產、產品制造、倉儲庫存、運輸配送、產品使用、產品維修、回收處理及補充環(huán)節(jié)，依照供應鏈所處階段，，利用魚刺圖分解各粒度層次產品的全生命功能周期，交叉疊加各生命功能階段的碳足跡拓撲關系，收集聚類信息，結合不確定性理論，創(chuàng)建復雜產品供應鏈碳足跡靜態(tài)及動態(tài)量化模型公式，深入分析供應鏈各生命功能周期階段碳足跡。

繼而利用該模型解析 9 個行業(yè)的 20 個產品，運用統(tǒng)計方法系統(tǒng)分析樣本集供應鏈全生命功能周期以及責任主體碳足跡，設計復雜產品供應鏈碳足跡影響因素熱度圖，分析各關鍵影響環(huán)節(jié)，一定程度上彌補了現(xiàn)有碳足跡研究視角、研究對象及研究方法方面的不足。

第二、復雜產品碳足跡多粒度分析層次方面。在明確復雜產品碳足跡統(tǒng)一的多粒度形式表達的基礎上，利用多粒度理論建立規(guī)則，構建復雜產品碳足跡結構元拆卸混合圖模型提取關系矩陣。再基于迭代分層思想設計驅動式遞歸聚類搜索算法，從深度及廣度對碳足跡節(jié)點單元空間進行二維綜合式搜索，將產品虛擬抽象映射為由統(tǒng)一特征聯(lián)接部件或方式構成的基本碳足跡節(jié)點單元集合。

在此基礎上，設計漸進式集合范圍模塊劃分方法將基本碳足跡節(jié)點單元組合為模塊粒度層次。具體為融合公理化設計思想，定義度量功能域、結構域、生命域、接觸域及低碳域的節(jié)點單元模塊化要素組合準則。運用動態(tài)模糊聚類層次分析法封裝低級節(jié)點單元及關系，結合聚類組件功能特征，計算各種準則下模塊集合范圍極值和聚合度，設計極小極大模塊方法完成終極多原則模塊劃分，結合遞歸分配方法辨析產品的各個模塊單元，實現(xiàn)復雜產品碳足跡模塊內的高凝聚和模塊間的松耦合，提升了碳足跡研究對象知識有效重用性，實現(xiàn)了復雜產品供應鏈碳足跡結構設計的創(chuàng)新。

參考文獻（略）