“双碳”背景下企业绿色技术创新风险与仿真研究

刘莎 曾逸婷

摘要：“双碳”背景下，绿色技术创新正在逐渐被推广和不断发展与完善，然而绿色技术创新因为供应链的复杂性而存在多种不确定性和风险因素，影响环境效益。文章首先对企业绿色技术创新风险进行识别，构建绿色技术创新风险指标体系，采用层次分析法和熵值法对风险指标进行赋权；其次结合系统动力学理论，构建绿色技术创新风险系统动力学模型，通过数值仿真与灵敏度分析；最后根据仿真分析结果，提出绿色技术创新风险控制的措施和政策。

关键词：绿色技术创新；风险管理；系统动力学

中图分类号：F276   文献标识码：A   文章编号：1674-0688（2023）05-0105-04

0 引言

綠色技术创新正在逐渐被推广和不断发展与完善，然而“双碳”背景下绿色技术创新因为供应链的复杂性而存在多种不确定性和风险因素，影响环境效益。为了绿色技术创新能在供应链中得到稳定运行，本文在供应链情境中对绿色技术创新风险进行仿真研究，并提出相关策略。当前，学术界多数学者对绿色供应链、绿色技术创新进行相关研究。绿色供应链是以绿色发展理念为引领，产业链、供应链相互贯通和智能化管控为一体的新型产业发展模式［1］。在双渠道绿色供应链集中式决策中，政府补贴的增加将促进制造商对绿色产品的研发，从而提高整体社会福利［2］。绿色技术创新对地区产业升级具有显著的正向影响［3］，不同绿色技术创新对碳排放效率的影响存在明显的“回弹效应”，并且发明型绿色技术创新对碳排放效率的“回弹效应”大于改进型绿色技术创新［4］。虽然这些文献已经形成较为丰富的研究成果，但是仍存在一定的不足，本文基于长期动态视角，将政府环境规制、消费者绿色偏好、决策主体行为偏好纳入绿色供应链生态技术创新最优动态决策和协调机制设计中，以期探索能解释现实企业“双碳”实践经营决策的模型和方法。

1 绿色技术创新风险识别与赋权

1.1 绿色技术创新风险因素识别

1.1.1 外部环境风险

本文将从外部环境中政策、客户、市场、灾害事故4个角度分析识别供应链情境中企业绿色技术创新的风险因素。

1.1.2 内部系统风险

为适应我国国情，绿色技术创新与“绿色供应链”联系紧密，本文将从绿色供应链系统内部入手，选取其中具有代表性的信息流、资金流、绿色物流、技术进行风险因素的识别。

1.1.3 中间风险

根据其他学者的研究，本文将在中间风险中选取具有代表性的合作、绿色营销、绿色回收进行风险因素的识别。

1.2 绿色技术创新风险指标体系

根据上述所提，本文从外部环境、内部系统和中间环节3个维度进行了对绿色技术创新风险因素识别，并选取相应的风险指标，包括3个风险子系统、11个风险因素和22个风险指标。针对绿色技术创新风险因素的层次性、网络性、复杂性等特点，风险因素之间会互相作用，本文构建绿色供应链风险指标体系（见表1）。

1.3 绿色技术创新风险权重系数的确立

本文利用熵值法依据绿色技术创新风险评分等级对各项下层指标打分，采用平均分作为最终评分结果。熵值法确定权重系数的操作如下。

首先，计算第i个子系统中第j个影响因子的数值占该指标数值的比重[Pij]。

[Pij=Xiji=1nXij                             ]    （1）

其次，计算熵值Ej：

[Ej=-1/（In（n））i=1nPijIn（Pij）           ] （2）

再次，计算因素的差异系数：

[dj=1-Ej]                              （3）

最后，计算出各项指标的权重：

[Wj=djj=1mdj                     ]             （4）

上述公式中，[i=1，2，3，...，n，j=1，2，...，m]。[Pij]是评价占比，[Xij]是第i个专家对第j个影响因子的评价，n为评价专家个数，m为影响因素个数，[Ej]是各因素的熵值，[dj]是各因素的差异系数，[Wj]是熵值法指标的权重。根据专家打分结果，采用熵值法计算得到绿色技术创新风险指标权重系数（见表2）。

2 基于系统动力学的绿色技术创新风险演化与仿真

2.1 绿色技术创新风险因果关系图及演化模型

通过上述对绿色技术创新风险因素的分析与识别，整个系统及各个风险因素间的相互作用具有动力学特征，可以建立绿色技术创新风险因果关系图。在因果回路图中有向箭头表示着各要素之间的因果关系，“-”和“+”表示系统中任一要素发生变化时相关要素的结果正、负反馈趋势。利用Vensim（图形接口）软件构建的绿色供应链风险系统因果回路图如图1所示。

系统动力学中有4个主要的变量分类，即状态变量、速率变量、辅助变量、常量，这些变量与参数、函数共同作用于系统循环模拟中。依据上述变量的作用可以得到绿色供应链风险的系统动力学流图，并通过了有效性检验。

2.2 变量方程与参数设置

根据绿色技术创新风险指标体系的分析和赋权，以及上文绘制的绿色技术创新风险因果关系图和流图，可以得到建立主要的系统动力学方程式，并利用绿色技术创新风险系统动力学模型中各级指标所对应的权重，设置相关参数，得到了各风险指标边界赋值表（见表1）。

2.3 数值仿真与灵敏度分析

根据上一节相关参数设置和变量方程式带入绿色技术创新风险演化模型，此时先设置风险临界值为0、3个子系统风险控制投入转化率为0、3个子系统风险增加量为0，便能够获得当绿色技术创新不进行风险控制投入的风险变化情况。获得当绿色技术创新不进行风险控制投入的风险变化情况（如图2所示）。

由图2可知，在没有进行任何风险控制投入的情况下，其風险变化均表示出不断上升的趋势。仿真期内，绿色技术创新风险的最高风险值达到4.34且各子系统风险对绿色技术创新风险的影响力排序为外部环境风险（4.93）>内部系统风险（4.39）>中间风险（3.03）。将绿色技术创新风险演化模型中各个风险指标值调至为1后进行仿真，可得绿色技术创新风险最大值为9.63。

通过对子系统风险进行敏感度分析仿真可知，当增加这3个子系统中任何一个系统的风险控制投入都可以使绿色技术创新风险降低，起到抑制作用，并且3个子系统风险控制投入的反馈效果如下：内部系统风险控制投入>外部环境风险控制投入>中间风险控制投入。

基于上述对绿色技术创新风险演化模型进行的数值仿真与灵敏度分析，可以得出以下结论：①在不进行任何风险控制投入的情况下，绿色技术创新风险以及各子系统的风险均呈现出不断上升的变化趋势，其中绿色技术创新风险在仿真器内达到4.34；在各项风险指标边界值达到最高风险时，绿色技术创新风险的最大风险值是9.63。因此，采取一定的风险控制投入是有必要的。②当绿色技术创新风险达到风险临界值后，采取相关风险控制投入后，绿色技术创新风险有明显下降，说明必须关注绿色技术创新风险的变化情况，并及时采取措施。③为找到最佳的风险控制措施，对绿色技术创新风险各子系统风险控制进行灵敏度分析，识别出绿色技术创新风险对内部风险子系统进行重点风险控制投入所获得的效果最好，以及3个子系统中分别对资金风险因素、市场风险因素、绿色营销风险因素进行重点风险控制效果最好。

3 对策建议

针对上述分析，可以为绿色技术创新风险提出对策建议奠定基础，对策建议并不是对单一指标或因素而提出，而是在对结论分析之后，结合实际情况提出应对绿色技术创新风险的对策建议。

3.1 提高绿色供应链的技术水平

技术一定是绿色供应链的核心竞争力，也是绿色供应链能够高效运行的发动机。因此，提高绿色供应链的技术水平，可以提升绿色供应链运行稳定性。对于已有技术，通过不断增强技术的复杂程度让技术可以应用于更多领域，也可以通过技术协作能力的强化，不断提高操作中的效率。

3.2 建设绿色技术创新信息平台

可以通过建设绿色技术创新网络信息平台，让信息变得更加公开透明，扩大绿色技术信息共享范围，方便绿色供应链系统中的沟通和协作，及时关注市场情况、竞争状况、供需变化等。信息平台的建设也可以通过绿色供应链系统中的企业运用信息技术，实现智能化管理，企业间可以建立信息共享系统，加强企业间的信息传递，实现多方信息资源共享，充分利用信息技术提前预防绿色供应链的种种风险。

3.3 建设绿色供应链文化体系

通过大力宣传绿色低碳环保理念，形成良好的文化氛围，减少绿色技术创新系统中的战略冲突。也可以将企业文化与绿色供应链文化相结合，使每个企业都形成同一方向的价值观和相似的利益要求，降低绿色供应链合作风险，保持长久的合作关系。企业也要强化将绿色文化贯彻到自身的运营过程中，不仅包括生产采购等环节，还包括企业员工的绩效考核等。政府也可以通过绿色补贴和减免税务等一系列激励机制，激励绿色供应链文化体系的建设。让绿色供应链在运行过程中拥有绿色标准，降低因绿色度不达标导致的风险，从而完善绿色供应链体系。

4 结语

本文构建了绿色技术创新风险指标体系，包括外部环境风险、内部系统风险、中间风险，利用Vensim软件构建的绿色供应链风险系统因果回路图，研究出供应链风险传染的反馈回路及传导路径。利用系统动力学的方法对绿色技术创新风险模型进行仿真，发现在不进行任何风险控制投入的情况下，绿色技术创新风险及各子系统的风险均呈现出不断上升的变化趋势。通过灵敏度分析，识别出绿色技术创新风险的3个子系统中分别对资金风险因素、市场风险因素、绿色营销风险因素进行重点风险控制效果最好。最后依据该敏感变量提出抑制风险的措施，降低绿色技术创新风险发生的可能性。

5 参考文献

［1］赵建军，杨洋.绿色供应链的系统性特征解析［J］.环境保护，2021，49（5）：47-50.

［2］苏屹，王宁.基于公平关切的双渠道绿色供应链决策研究［J］.系统科学与数学，2021，41（8）：2252-2275.

［3］韩先锋，李佳佳，徐杰.绿色技术创新促进地区产业升级的动态调节效应——基于经济增长目标约束的新视角［J］.科技进步与对策，2023，40（8）：44-53.

［4］杨浩昌，钟时权，李廉水.绿色技术创新与碳排放效率：影响机制及回弹效应［J］.科技进步与对策，2023，40（8）：99-107.

*湖南信息学院2022年校级科学研究项目“‘双碳背景下企业绿色技术创新风险与仿真研究”（XXY022YB14）。

【作者简介】刘莎，湖南岳阳人，硕士，湖南信息学院国际商学院教师，研究方向：电子商务、绿色技术创新；曾逸婷，湖南吉首人，湖南工商大学本科在读，研究方向：绿色供应链管理。

【引用本文】刘莎，曾逸婷.“双碳”背景下企业绿色技术创新风险与仿真研究［J］.企业科技与发展，2023（5）：105-108.