引言

循环供应链旨在通过协调正向与逆向物流，实现废弃物零填埋和资源再生的目标。尽管循环供应链 (CSC) 理念具有吸引力，但其实际运营面临国际物流管理、废弃物回收复杂性等多重挑战。本研究聚焦可持续实践与数字技术两大关键驱动因素，探讨它们如何促进CSC的建立并提升企业绩效。

文献综述与研究假设

1、可持续实践：构建CSC需重点关注三大方面：

生态化产品设计，以延长产品寿命；

建立高效的逆向物流网络；

采用创新的商业模式 (如共享平台、产品即服务)；

假设1 (H1)：采用特定的可持续实践组合对CSC的建立与管理有积极影响。

2、数字技术：物联网、区块链、人工智能、运输管理系统等数字技术能提升供应链透明度、优化运营效率并支持环保决策。

假设2 (H2)：采用特定的数字技术组合对CSC的建立与管理有积极影响。

3、企业绩效：CSC的实施有望在长期提升企业的市场份额、利润、投资回报率并节约成本。

假设3 (H3)：采用CSC对企业绩效有积极影响。

图1. 概念模型

研究方法

研究采用问卷调查法，收集了来自157家企业的数据，并运用偏最小二乘路径模型和多组分析进行假设检验。

分析与结果

1、主假设检验：研究发现，可持续实践 (系数0.457) 对CSC的驱动作用显著大于数字技术 (系数0.314)。同时，CSC对企业绩效展现出强烈的正向影响 (系数0.606)。

2、具体技术分析：多组分析进一步揭示：

物联网和机器学习能显著增强技术对CSC和绩效的影响；

运输管理系统在提升物流效率、协同可持续实践与绩效方面表现最为全面；

3D打印通过减少浪费，有效强化了技术与CSC之间的联系。

管理启示

1、战略优先级：企业应优先投资于识别绿色供应商、遵守环境法规、关注原材料来源等可持续实践，再规划数字技术布局。

2、技术投资重点：应优先考虑部署TMS、IoT、机器学习等已被证实能显著提升CSC效能与商业回报的技术。

结论

本研究证实，可持续实践是构建CSC更核心的基础，而数字技术是重要的赋能工具。两者结合能有效推动循环供应链建设，并最终实现企业环境与经济效益的双重提升。未来的研究可探索更多样的实践与技术，并考虑地缘政治等外部因素的影响。

原文出自 Logistics 期刊：https://www.mdpi.com/2046788

特刊推荐

Artificial Intelligence and Business Analytics Applications in Supply Chain Operations

人工智能与商业分析在供应链运营中的应用

本特刊旨在探讨人工智能与商业分析这两大新兴技术在第四、五次工业革命背景下对供应链管理的实际价值与管理启示。特刊聚焦前沿研究，重点关注以下领域：供应链分析、机器学习在需求/库存/物流/采购规划中的应用、智能仓储与制造、自动驾驶卡车、无人机末端配送、供应链韧性工具（如ChatGPT)、神经网络在医疗物流与生产调度中的应用等。我们鼓励学者通过理论与实证研究，探索人工智能与商业分析在提升供应链效能、解决管理难题及推动创新实践方面的具体应用，以期为供应链运营提供创新视角与解决方案。

投稿截止日期：2026年10月16日

Guest Editors:

Prof. Dr. Hokey Min

Prof. Dr. Seong-Jong Joo

https://www.mdpi.com/si/261362

Logistics 期刊介绍

主编：Robert Handfield, North Carolina State University, USA

期刊主要发表与物流和供应链相关的原创文章和高质量评论。主题涵盖领域包括但不限于：人工智能、物流分析和自动化；可持续发展与逆向物流；人道主义和医疗保健物流；最后一公里，电子商务与销售物流；海运物流；供应商，政府和采购物流等。

2024 Impact Factor：3.6

2024 CiteScore：8.0

Time to First Decision：25.6 Days

Acceptance to Publication：4.9 Days