一、引言

近年来，随着低碳经济在全球范围内的兴起，在供应链管理研究领域，以低碳为主题的学术成果相继问世。这些成果的出现，不仅催生了一个新的研究方向：低碳供应链管理，同时也为供应链管理学科发展增添了新的内涵。

由于低碳供应链管理涉及一个传统的供应链管理不曾考虑到的因素：碳排放，即将碳排放纳入到供应链的管理与运作中。将碳排放纳入到供应链的管理与运作中，对从事供应链管理研究的学者来说，是一个全新的学术课题，这不仅仅是因为供应链的复杂性，同时也因为人们对“低碳管理”的全面认知尚未形成。因此，有关低碳供应链管理方面的学术探讨成果,尽管已现五彩缤纷,但其发展历史仍处于初期阶段(Das 和Jharkharia，2018[1])，且在不断演进之中(Shaharudin 等，2019[2])。从现有相关文献看,学者们运用不同方法，从不同方面、不同角度对低碳供应链管理进行了初步的有益探讨，尽管大家在诸多方面尚未达成统一定论，甚至存在截然不同的研究结论，但对已有研究成果给予适时、适当的梳理、解构，无疑有助于架构低碳供应链管理完整的知识结构及其理论体系的建立、发展，进而为低碳供应链管理实践提供更有效的理论依据。基于此，笔者基于知识图谱和内容分析，对现有相关文献条分缕析，从低碳供应链管理的研究主题、理论基础、方法应用以及未来方向做出初浅勾勒，诠释低碳供应链管理研究。

二、研究样本及分析工具

(一)文献样本选取

本文用于研究的文献样本来源于国内外两个权威数据库：中国知网(中文)和Web of Science(英文)。根据所要研究的问题，我们以“低碳供应链”以及“low carbon*” AND “supply chain*”为关键词，分别对这两个数据库进行搜索。搜索的年度为2011—2021年。为了确保文献数据的质量，在英文文献搜索中，我们只保留属于非开放获取以及非付费的Social Science Citation Index(SSCI)与Science Citation Index-Expanded(SCI-E)类别的文献；而在中文文献搜索中，只采用中文社会科学引文索引(CSSCI)文献。根据所选关键词及文献数据筛选标准，我们最终确认了197篇中文文献和323篇英文文献用于分析研究。图1为文献收集与筛选过程图。

图1 文献收集与筛选过程图

(二)分析工具和步骤

我们采用CiteSpace和内容分析法这两种工具对文献样本进行分析。CiteSpace是一款可视化软件工具。该工具能够深入挖掘文献中的知识领域，并通过可视化的方法以及知识图谱的形式呈现出其中的规律、结构与分布情况(Chen，2006[3])。而内容分析法是一种对相互关联的信息进行客观系统分析的研究工具(Berelson，1952[4])，通过定性与定量相结合的方法来确认和记录信息中的内容特征。CiteSpace能够揭示所研究的文献的总体特征，而内容分析法可保留所研究文献的丰富内涵。两种方法结合运用可以充分挖掘数据样本信息。

分析过程按照先总体勾画后具体详解的步骤进行。首先，应用CiteSpace软件，从中国知网和Web of Science两个数据库分别导出所要研究的文献数据，包括文章的标题、摘要信息以及关键词。之后，将数据信息格式转换后输入至CiteSpace中，构成用于文献计量的基础文本数据。基于这些文本数据，利用聚类分析和时间线视图两个功能，形成关键词聚类和知识图谱，总体勾画文献样本。在此基础上，应用内容分析法对文献逐篇深入探究。具体而言，对所收集到的520个文献样本，确认分析的结构和范畴，以主题、理论以及方法为分析单元，对文献样本进行归类和解读。

三、研究结果与讨论

(一)文献样本概貌：基于知识图谱的诠释

我们首先利用CiteSpace工具中的聚类分析功能对所获得的关键词进行聚类，并从结构与合理性两个方面对聚类的效果进行评估。一般来说，当聚类模块值(Q)大于0.3时，聚类结构显著；当聚类平均轮廓值(S)大于0.5时，聚类合理；倘若S大于0.7，聚类令人信服。通过对中国知网和Web of Science所获得的文献样本分别聚类，依次得到Q=0.64，S= 0.86和Q=0.43，S=0.70，表明聚类结果是可信的。之后，应用CiteSpace工具中的时间线视图功能对各聚类演变的时间跨度进行呈现。

从中文文献的知识图谱来看，197篇文献样本被聚为7类：供应链(#0)、低碳(#1)、碳减排(#2)、低碳经济(#3)、博弈论(#4)、微分博弈(#5)以及组合融资(#6)，如图2所示。这一结果表明：197篇中文文献的研究内容与这七个方面有关。从时间线视图来看，每一聚类演变的时间跨度有所不同。供应链(#0)、低碳(#1)、碳减排(#2)3个类别在2011—2021年间持续受到关注，成为这一时期的研究热点。低碳经济(#3)这一类别在2011—2019年间维持着较高的研究热度。博弈论(#4)和微分博弈(#5)两个类别分别在2013—2020年和2012—2021年时间段受到关注。组合融资(#6)虽然在2012年受到关注，但此后很长一段时间却并未成为研究热点，直到2020年重新被关注。这一现象说明：对于低碳供应链管理，中文文献研究的关注点是动态变化的，但大多维持着较高的热度。

图2 中国知网数据库低碳供应链管理文献知识图谱

从英文文献的知识图谱来看，323篇英文文献被聚为6类：低碳供应链(low-carbon supply chain)(#0)、供应链管理(supply chain management)(#1)、低碳技术(low carbon technology)(#2)、可再生能源(renewable energy)(#3)、碳税(carbon tax)(#4)、碳排放(carbon emission)(#5)，如图3所示。这一结果表明：323篇英文文献的研究内容与这六个方面有关。从聚类结果来看，与中文文献类似，英文文献也探讨了基于供应链为主体的低碳减排活动，这可以从3个聚类看出，即低碳供应链(low-carbon supply chain)(#0)、供应链管理(supply chain management)(#1)、碳排放(carbon emission)(#5)。但不同于中文文献，英文文献更加关注对低碳技术的研究，这从低碳技术(low carbon technology)(#2)可以看出。此外，可再生能源(renewable energy)(#3)这一类别也是中文文献样本没有涉及的。这个聚类关注供应链的能源消耗问题。从时间线视图来看，低碳供应链(low-carbon supply chain)(#0)于2013年受到关注，至2021年一直维持着较高的热度。供应链管理(supply chain management)(#1)、低碳技术(low carbon technology)(#2)、可再生能源(renewable energy)(#3)三个类别在2011—2021间持续受到关注，成为这一时期的研究热点。碳税(carbon tax)(#4)、碳排放(carbon emission)(#5)两个类别分别在2012—2021年和2011—2020年时间段被关注。总体来看，英文文献的几个类别一直受到持续关注。

图3 Web of Science数据库低碳供应链管理文献知识图谱

通过以上分析可以看出，中文文献样本和英文文献样本在聚类的数量以及关注点上虽有差异，但从研究内容来看，两者大致相同，都是在外部环境的驱使下，企业运用低碳管理的方法与手段，基于供应链开展低碳协作减排。此外，从时间图谱来看，不同聚类沿着时间线呈现出不断变化的研究热点。这一结果也表明，低碳供应链管理领域的研究仍在演进中，且研究的内容也有所变化。

(二)主题、理论及方法特征：基于内容分析的诠释

由于知识图谱只能根据每篇文献的标题、摘要以及关键词信息进行呈现，不能充分揭示文献的全部信息。基于此，我们运用内容分析法对每篇文献进行深入剖析。除了研究主题外，我们对理论以及方法也做了探究。理论关注于每个研究的理论基础，而方法聚焦于研究的方法论。图4为分析框架。

图4 基于内容分析法的低碳供应链管理研究框图

1.低碳供应链管理研究主题。

供应链是由不同组织组成的分层嵌套网链结构，其运作与所处的环境密切相关。基于此，从“组织-供应链-外部环境”这一视角来看，520篇文献的研究主题主要可归为四类：一类为链属企业的低碳运作(组织)；二类为供应链协作减排(组织间)；三类为低碳供应链金融服务(外部第三方组织)；四类为低碳供应链的制度安排(外部制度环境)。比照知识图谱发现，这四个类别涵盖了知识图谱中呈现的所有内容。下面将逐一进行讨论。

(1)链属企业的低碳运作。

从企业来看，低碳运作是对企业经营活动中产生的碳排放以及能源消耗进行管理与控制。Böttcher和Müller(2015)[5]认为低碳管理的有效实施可以帮助企业获得竞争优势。而在供应链背景下，链属企业的低碳运作则是将碳排放与能源消耗的管控融入到众多复杂的供应链活动中，例如采购与供应、产品设计与生产、物流与运输等。一些文献也从这些方面进行了讨论。

例如，针对采购与供应中的碳排放控制问题，Rao等(2017)[6]、Shaw等(2012)[7]、刘荣娟和赵道致(2014)[8]以及王一雷等(2020)[9]将碳排放指标纳入到供应商的评估标准，提出了低碳供应商选择模型。与之类似，在物流服务供应链背景之下，陈香等(2017)[10]构建了针对低碳物流服务供应商的低碳行为能力评价指标。在对供应商进行评级以及选择的基础之上，Govindan和Sivakumar(2016)[11]提出可以对供应商进行订单分配，以减少生产过程中温室气体的排放。Dou等(2015)[12]构建了一种供应商发展计划投资组合评估模型，并同时考虑到低碳管理因素及传统的运营与环境因素。

再有，从低碳产品设计的角度，He等(2015)[13]提出了用碳足迹元素模型来测度产品生命周期各个阶段的碳排放情况。Kuo(2013)[14]构建了一个协同系统来进行低碳产品设计，借助于该系统，碳排放较高的原材料/部件可被有效识别，从而在产品设计初期就能够考虑如何减少碳排放。基于将低碳产品的生产外包给独立制造商这一情形，Hong等(2018)[15]提出了一种权衡生产过程中的成本与碳排放的决策框架，用以实现决策的优化。

物流活动能耗高，碳放量大，如何减少供应链管理中物流的碳排放也是一个关键问题。在这方面，为了解决和优化供应链采购中的物流碳排放问题，Kaur和Singh(2017)[16]构建了多周期、多环节、多供应商、多载体的低碳采购物流模型，旨在为低碳采购和物流提供最优决策。针对物流外包现象，Ameknassi等(2016)[17]提出了企业物流外包整合的最佳决策模型，在最大限度地减少预期物流成本的同时减少温室气体的排放。在逆向物流这一方面，Sun(2017)[18]提供了逆向物流碳足迹的度量方法，并提出了碳足迹影响因素。Zhou和Zhou(2015)[19]对办公用纸的逆向物流进行了研究，通过构建数学模型用以确定回收站和工厂的位置和数量，使总成本最小。Xiao等(2019)[20]针对汽车回收的逆向物流，构建了一个逆向物流网络模型，用以实现物流网络的优化以及温室气体的减排。

从以上分析可知，链属企业的低碳运作涉及的环节众多，并且各个环节的能源消耗不同、碳排放水平也有所不同(Chelly等，2019[21])。也因此，供应链企业可以权衡如何采用不同的低碳实践活动，以更有效地减少整个供应链的碳排放以及能源消耗。

(2)供应链协作减排。

供应链协作减排是供应链成员通过共享技术、资产和知识来减少整个供应链碳排放的一项战略举措(Liu，2018[22])。通过协作减排，供应链成员不仅能够最大限度地减少供应链层面的碳排放以及能源消耗，同时还能获取协同优势。例如，对缺乏碳减排技术的供应链成员来说，通过协作，可以获得合作伙伴的减排专业知识，而减排技术水平较高的成员通过帮助合作伙伴减排，也能提高自身的减排声誉(Dangelico等，2013[23])。

从文献样本来看，供应链协作减排主要关注以下三个方面的问题。一是供应链协作减排的动因。Liu(2018)[22]认为成员企业的碳减排导向和供应链协作导向是促使企业开展协作减排的关键因素，而Wu等(2021)[24]发现政府低碳激励政策对企业开展供应链协作减排具有影响。除此之外，一些文献考察了其他因素，如Ozorhon(2013)[25]基于案例研究了建筑供应链中客户参与碳减排计划的作用，认为客户在促进企业进行供应链减排方面能起到关键作用。Xie等(2020)[26]指出消费者的低碳偏好和环保意识对企业采用低碳技术，改善供应链碳排放，具有促进作用。这些文献表明，除了政府监管和政策压力，供应链成员企业、客户等都能促进供应链碳减排。二是供应链协作减排的具体运作模式。例如，邢恩凤等(2020)[27]考察了制造商、销售商与第三方回收商构成的“资源-产品-碳排放权”三维交易模式下的企业协作低碳减排，发现在低碳再制造闭环供应链中，成员间的减排成本共担与收益共享契约可以实现低碳供应链的协调。Liu等(2020)[28]探讨了第三方物流服务供应商参与的供应链低碳整合，一种低碳供应链协作模式，并指出作为供应链的整合者，第三方物流服务供应商在协作减排中可以起到能动作用。再有，Dangelico等(2013)[23]分析了建立协作网络以及与供应链外部参与者建立知识联系的外部整合模式，而Kuo(2013)[14]设计了一个核心企业与供应商的协作框架，用以帮助企业计算产品的碳足迹。三是供应链协作减排的绩效表现。例如，Mao等(2017)[29]将低碳整合分为内外部两个维度，发现内外部低碳整合对环境绩效均能起到促进作用。类似地，Liu(2018)[22]发现低碳协作减排可以显著提高企业的环境绩效和财务绩效。

除此之外，还有学者关注到其他因素对供应链协作减排的影响。如陈志祥(2011)[30]认为，企业的信息化水平有助于供应链协调性的提升。叶同等(2021)[31]指出制造商和零售商的公平关切行为也会影响到供应链协作减排。

(3)低碳供应链金融服务。

近年来，如何运用金融工具助力供应链的低碳管理受到关注，特别是在中国。从收集到文献来看，这方面关注的内容主要聚焦在：金融机构如何影响低碳供应链决策，以及金融机构参与下的供应链低碳减排效果。

由于碳减排成本较高，对于资金受限的供应链成员来说，将金融机构引入，为其提供融资支持，可以提高其低碳减排的积极性，最终提升整个供应链减碳水平。此外，由于金融机构的支持，低碳供应链决策也会发生改变。例如，Xu和Fang(2020)[32]将金融机构引入到供应链中，说明外部金融机构的参与会影响到供应链成员的减排投资和低碳生产决策。另外，根据影响低碳减排的不同因素，供应链成员也会采用不同的低碳融资决策。例如，Cao等(2019)[33]开发了一个报童模型以确定低碳供应链中制造商的最佳融资均衡，说明碳减排投资对融资决策的影响。Tang和Yang(2020)[34]构建了一个由资本受限的制造商和资本充足的零售商组成的低碳供应链，分析了金融机构参与的银行信贷融资与零售商提前付款两种融资模式下的供应链碳排放和收益。李波等(2020)[35]比较了银行信贷融资和供应链成员间的贸易信贷融资两种融资模式，认为低碳投资成本系数不同，供应链成员所采取的低碳融资决策也不同。张克勇等(2021)[36]通过引入金融机构参与的两种链外融资模式(银行借贷融资及股权融资模式)，探讨了在均衡自身效益及社会效益的基础上，资金约束的低碳供应链所采取的不同融资决策。

从文献讨论来看，金融机构的参与也为供应链低碳减排带来了收效。例如，周艳菊和熊凯伦(2018)[37]通过构建第三方金融机构为主体的低碳服务供应链模型，说明金融机构的参与能有效促进供应链成员的低碳合作，并实现收益的增加。丁志刚等(2020)[38]认为绿色信贷支持有助于供应链成员采纳低碳技术。同样，Cong等(2020)[39]考察了绿色金融服务的作用，认为金融机构参与的融资与其他融资模式相结合对供应链低碳减排效果较好。再有，Zhao等(2020)[40]提出，在产业共生体系中，金融支持已被证明是推动合作的关键因素，当基于金融机构参与的外部融资与供应链融资结合时，可以有效解决低碳产业共生体系资金约束问题，从而促进低碳生产及运营的实施。

(4)低碳供应链的制度安排。

供应链开展低碳管理离不开其所在的制度环境，而良好的制度安排可以确保低碳活动的有效实施。从收集到的文献来看，学者们已认识到制度因素的重要性，并对此进行了讨论。从关注的焦点来看，主要是政府的政策、制度以及规则对低碳供应链如何有效实施给予的保障以及激励，如碳税、碳交易以及低碳补贴政策。

碳税是一种专门针对二氧化碳排放所征收的税。Chen等(2020)[41]认为，最佳的碳税设计不仅会减少供应链中的碳排放，还能促使整个供应链加大对低碳技术的投资，从而获得更多的经济效益。Bai等(2020)[42]也认为，从供应链的角度来看，作为核心企业的制造商在碳税政策下投资可持续技术以提高供应链的绩效是最优的决策。王君等(2021)[43]研究了碳税政策下供应链成员的行为决策，认为在供应链碳减排活动中，碳税对供应链成员参与方的定价与减排决策都有影响。

碳交易是一种借用市场机制来促进环境保护的制度安排。《京都议定书》把这一机制作为解决碳排放问题的有效路径，即把碳排放权作为一种商品用于交易，允许企业对此进行买卖。在供应链背景下，一些学者对此也进行了探讨。例如，Ji等(2017)[44]以低碳环境下的O2O零售供应链为研究对象，分析了三种不同交易机制下的决策模型，说明碳交易制度对供应链低碳减排决策的影响。王文利和程天毓(2021)[45]研究了碳交易制度对于供应链低碳减排效果的影响。

低碳补贴政策是指政府为了鼓励企业节能减排，对低碳项目所给予的资金补助。对低碳项目的补贴可通过生产补贴和消费补贴来实现。一些学者对这一政策在供应链低碳减排中的应用进行了讨论。例如，Wan(2018)[46]考察了由制造商和零售商组成的闭环供应链中，低碳补贴政策在产品再制造中的应用是如何提升供应链的经济与环境绩效的。同样，Wang等(2020)[47]讨论了在制造商和电子平台组成的闭环供应链中，低碳补贴政策的应用对提升供应链成员节能减排的积极性，供应链运营效率以及社会盈余方面的影响。

除此之外，一些文献探讨了不同制度安排对供应链低碳减排的影响。例如，程永伟等(2017)[48]分析了碳交易与碳税配套使用对提升供应链减排效率的影响。Xu等(2020)[49]分别对碳税和低碳补贴政策在不同碳排放水平的供应链中的应用进行了检验，结果表明对生产高碳产品的制造商征收碳税的同时，又对购买低碳产品的消费者提供补贴，可以有效降低供应链碳排放。王垒等(2020)[50]研究了包括碳税、碳交易以及低碳补贴在内的复合碳政策对异质双渠道供应链的减排效果，说明在碳交易制度下，对高排放供应链征收碳税的同时，对低排放供应链进行碳补贴，既能扩大供应链的减排边界，又能节约政府的政策实施成本。

2.低碳供应链管理研究的理论基础。

从收集到的520篇文献来看，分别有143篇(72.6%)中文文献以及239篇(74.0%)英文文献应用了理论。这些理论源自不同的学科体系，如表1所示。在运用理论的文献中，数学这一学科知识在低碳供应链管理研究中应用最为广泛，特别是在中文文献中，其占比为97.9%，高于英文(93.7%)。

具体到理论来看，博弈论被用于分析供应链成员以及竞争对手之间的利益博弈和信用博弈。如，基于博弈思想，Luo等(2016)[51]研究了限额交易政策下减排效率不同的低碳制造企业的最佳定价和减排措施。通过报童模型，Wang和 Choi(2020)[52]分析了帕累托改进条件，以确保所有供应链参与者都可能通过协调获得减排。

一些学者应用战略管理理论来解释供应链中的低碳现象。例如，Dangelico等(2013)[23]从资源基础观的视角解释了供应链成员如何通过协作，从外部组织获得知识与技术资源来强化绿色制造以及绿色产品开发的能力，从而减少产品的碳足迹。Mao等(2017)[29]基于自然资源基础观，说明低碳供应链整合有助于供应链成员绩效的提升。

此外，不同学科的理论也被综合应用到低碳供应链管理研究中。例如，基于利益相关者理论与自然资源基础观，Lopes等(2021)[56]分析了来自利益相关者的压力、企业的低碳运营实践以及碳绩效之间的关系。Ali等(2020)[57]基于制度理论以及资源基础观，探讨了绿色可持续活动，如绿色采购、绿色物流、绿色产品和流程设计以及监管框架对低碳绩效的影响。借助制度理论、资源基础观以及社会网络视角，Liu等(2020)[28]解释了外包以及政府环境规制是如何影响第三方物流服务供应商开展低碳供应链整合，以及物流服务供应商的去碳化能力是如何正向调节上述关系的。Liu(2018)[22]综合运用三个理论，即自然资源基础观、资源依赖理论和制度理论，解释了供应链协作减排对企业绩效的积极影响。

从以上分析可以看出，供应链管理本质上是一个复杂的系统工程，融入低碳管理后，系统变得更为复杂。不同学科理论的应用充分说明了低碳供应链管理的复杂性，需要采用跨学科的理论来解释其现象以及运作机理。然而从文献样本来看，特别是中文文献，除数学以外的其他体系的理论应用非常有限。

3.低碳供应链管理研究的方法论。

为了更好地解决低碳供应链管理实践问题，除理论应用外，不同的方法以及不同的数据分析工具被应用到研究中，如表2所示。

表1 学科体系及其理论应用

注：有的文章用了多种理论 。

表2 研究范式及分析工具

从文章类型来看，主要有数理方法、概念性研究、实证分析和文献综述四种。在520篇文献中，73.5%的文章采用了数理方法，这一方法主要是通过采取数学建模或者仿真的方式进行分析以及推导。例如，Luo和 Tang(2014)[58]研究了碳排放限额和碳排放交易机制下的低碳炼铁供应链规划问题，通过构建混合整数规划模型推导出最优运营决策，并考察了碳限额和碳价格对总成本和碳排放的影响。Wang等(2016)[59]则通过构建博弈模型，研究了当消费者具有环保意识并且在购物时会注意到产品碳足迹的情况下，供应链的碳减排问题。15%的文章为概念性研究，主要提出概念化模型并对此讨论。例如，Ambekar等(2018)[60]对文化在低碳供应链能力中所扮演的角色进行了探讨，并提出了相应的研究命题。

实证研究范式占比为6.9%，这种范式主要通过收集事实数据(如访谈、问卷、案例等)，借助于不同的分析工具(如统计、计量、数学)，来建立或检验理论假设。例如，基于问卷调查法，Zhu和Geng(2013)[61]检验了中国制造企业在开展与供应链相关的节能减排行动中面临的压力以及阻碍。同样，借助于来自中国制造企业的一手问卷数据，Mao等(2017)[29]运用结构方程模型分析工具，验证了内外部低碳整合与企业的环境、财务绩效之间的相关性。Aikins和Ramanathan(2020)[62]应用多元线性回归以及随机前沿分析，检验了英国食品供应链中各个环节(生产、物流、运输，销售)与碳排放的关联性。文献综述占比为4.6%，该方法是对相关领域文献的系统性梳理，旨在对未来研究提出方向性建议。

从研究范式的分布比例来看，中文和英文文献中各种方法的使用比例较为一致，数理模型方法在低碳供应链管理研究中占据主导地位，相较之，实证研究范式应用非常有限。从某种程度来看，这可能是受限于数据收集的难度。

四、低碳供应链管理今后几个重要的研究方向

从以上知识图谱和内容分析可以看到，现有的低碳供应链管理文献从链内(链属企业的低碳运作及协作减排)、链外(为供应链提供低碳服务的金融机构、外部低碳制度环境)，应用相关理论和方法，对许多问题进行了考察。随着低碳需求的倍增，特别是新一轮技术革命的应运而生，一些低碳供应链管理的重要主题需深入探究，特别是在以下三个方面：(1)供应链的低碳社会责任；(2)低碳供应链治理；(3)低碳供应链技术创新。同时，对跨学科知识、理论以及方法在低碳供应链管理研究中的应用也需要给予高度关注。基于此，图4中的低碳供应链管理研究框架可进一步完善为如图5所示。下面，我们将就今后几个重要的研究方向进行讨论。

土壤微生物是陆地生态系统的调解者和分解者,参与土壤的有机物质分解、养分循环、污染物的降解和土壤结构形成等诸多土壤生态过程.低浓度重金属条件会对土壤中微生物的活性有激活作用,故导致在Cd1Zn0,Cd1Zn100中微生物活性大于Cd0Zn0;而高浓度的重金属条件会抑制微生物的生长过程,对土壤中微生物产生毒害作用,使得微生物在土壤中污染物质增多的情况下活性降低.总体而言,土壤微生物活性在土壤重金属胁迫下表现出低促高抑的特性,这一现象与Hagmann等[11]的观察一致.

图5 低碳供应链管理的研究架构

(一)供应链低碳社会责任

为了实现供应链低碳可持续发展，被动迎合利益相关者的低碳需求不足以应对挑战，企业应积极主动履行低碳社会责任，为减少供应链活动中的碳排放而努力。从目前来看，企业社会责任(CSR)，特别是环境社会责任，已受到供应链管理学术界的极大关注。企业社会责任是指企业为社会所做出的有益行动；这些行动往往超越了自身的利益需求和法律的要求(McWilliams和Siegel , 2001[63])。在供应链管理领域，企业社会责任已被拓展到整个供应链层面，成为供应链社会责任(Maloni和Brown, 2006[64])。概括性地说，供应链社会责任是整个供应链对经济、社会及环境所做出的有益行动(Brunninge和Fridriksson, 2017[65])，即为了满足社会各方的期望，在供应链管理与运作中，除了经济因素外，还要充分考虑社会以及环境因素(Carter和Jennings, 2004[66]，Figiel等, 2018[67])。由于供应链是一个由多个成员组成的网链结构，比起企业层面的社会责任，供应链社会责任更为复杂，也更加难以实现。另外，供应链低碳管理关注低碳减排以及能耗控制。从这一点来看，供应链社会责任与低碳供应链管理有着较强的关联。这为探讨供应链低碳社会责任提供了潜在的机会，如：(1)基于现有文献对企业社会责任以及供应链社会责任的讨论，如何界定供应链低碳社会责任？低碳社会责任的供应链管理实践具有什么样的特征？(2)供应链低碳社会责任对于供应链低碳减排具有什么样的影响？低碳社会责任非供应链核心活动。履行这一责任是否会影响到供应链的正常运作？(3)供应链低碳减排涉及成员间的相互协作。由于每个成员碳排放情况不同，低碳认知也不同。在这一情况下，履行供应链低碳社会责任会遇到什么样的问题？这些问题应如何解决？(4)供应链低碳减排涉及到不同利益相关方。如何更好地发挥不同利益相关者的作用，共同推进供应链低碳社会责任的履行，进而推动供应链低碳减排的有效实施？

(二)低碳供应链治理

为了保证供应链低碳管理的有效实施，供应链管理者除了要对碳减排的手段、技术和方法积极创新外，还应对影响碳减排的消极因素进行有效治理。基于交易成本经济学视角，Williamson(1996)[68]认为治理是实现秩序的一种手段，这种手段有利于解决潜在的利益冲突，以实现共同收益。对于供应链来说，供应链治理旨在协调供应链参与方目标冲突，通过一系列制度安排，用以维护供应链持续稳定运行(李维安等，2016[69])。不同于供应链管理关注于供应链运营绩效的提升，供应链治理遵循利益均衡与协调思想，通过协调解决供应链中的各种矛盾冲突，提升供应链的组织效能，以保证供应链管理与运作的有效实施(李维安等，2016[69]；Dolci等，2017[70])。供应链治理作为协调和维护的机制，有利于规避供应链的复杂性带来的风险(Farndale等，2010[71]；Blome等，2013[72])。通过交换资源和协商共同目标，供应链治理可以让成员间实现自主决策和利益均衡，以应对供应链中的各种压力(Rhodes，2007[73]；Dolci等，2017[70])。

在低碳供应链管理中，为了协调参与低碳管理的供应链各方成员协作关系，减少由于碳减排活动引发的利益分配不均和矛盾冲突，抑制成员间碳减排协作中的机会主义行为，开展低碳供应链治理极为重要。鉴于供应链学术界尚未对此开展研究，如何界定低碳供应链治理，极为关键。例如：低碳供应链治理的构念如何发展？可依据的理论基础有哪些？在明晰其内涵与外延后，如何构建低碳供应链治理的理论研究框架？契约治理和关系治理是供应链治理的两种常见机制(Ghozzi等，2018[74])。虽然这两种治理机制在供应链管理领域广为人知，但在低碳供应链治理中，这两种机制是否适用？是否还有其他治理机制？此外，供应链治理的动因是通过治理行为协调目标冲突，而低碳供应链管理的动因是实现环境绩效的提高，那么低碳供应链治理的动因又与哪些因素有关？再有，低碳供应链治理既要实现低碳减排的目标，又要解决供应链成员间不协调的问题，在这种双重标准下，低碳供应链治理成效又应如何衡量？这些问题都值得学术界进一步探讨。

(三)低碳供应链技术创新

供应链进行低碳转型发展不仅需要理念的创新，更需要相应的技术创新为其支撑。进入数字经济时代，越来越多的组织开始使用新技术助力供应链管理，这也包括对供应链的低碳管理(Diniz 等，2021[75]；Liu，2019[76])。正如Jabbour等(2018)[77]所述，新技术正以一种前所未有的方式推动供应链低碳化。据此，深入探究新技术对低碳供应链管理的影响极为重要。

从目前来看，新技术主要指大数据、人工智能、区块链以及云计算等(Bai等，2020 [42])。其中，大数据主要关注大量数据的捕获以及对其准确的分析(Lamba和Singh，2017[78])；人工智能意指机器与人类沟通和模仿人类的能力，人工智能技术，如神经网络、遗传算法等已被广泛用于管理领域(Toorajipour等，2021[79])；区块链是一个共享的、去中心化的分布式账本(Diniz等，2021[75])；云计算技术则可以部署各种服务交付模型，如软件即服务(Software as a service)、平台即服务(Platform as a service)以及基础设施即服务(Infrastructure as s service)，降低相应的软、硬件成本(Singh等，2015[80])。在对供应链开展低碳管理中，大数据驱动的决策可以帮助供应链企业在不同的运营管理领域找到更优的碳减排解决方案(Song等，2017[81]；Song等，2018[82])，人工智能能进一步应用于低碳管理系统的规划与控制，更准确、快速地解决碳减排中存在的难题(Bag等2021[83])，而区块链可以跟踪供应链的温室气体排放，结合智能合约的使用帮助供应链企业优化整个减排系统(Diniz等，2021[75]；Manupati等，2020[84])。基于云计算技术，供应链企业可以通过访问云端的碳减排系统，使用相应的软件与工具，降低供应链中小企业碳减排的门槛与成本(Singh等，2015[80])。

这就为研究者提供了深入探讨低碳供应链技术创新的潜在机会。例如：(1)新技术如何提升供应链的减碳效能？比如大数据能够帮助企业建立更为科学的低碳供应链的排放绩效评价模型，为碳减排方案提供参考意见；人工智能算法可以用于诸多运营环节的低碳化处理，比如低碳物流领域，计算最优的车辆路线与调度、集装箱的装载与物料的处理，选择最低碳排放的行动计划。(2)新技术在供应链减碳中的作用是否会受到自身特质的限制，供应链企业又该如何攻克这些难点问题？比如大数据的数据质量问题一直饱受争议，为其价值创造蒙上了一层阴影，而一些处理手段，比如数据治理或能成为有效的解决措施。(3)如何以辩证的视角去看待新技术所带来的影响？技术的使用是一把双刃剑，在提升减碳效能的同时，也可能带来一些负面的影响。比如数据中心本身的高能耗、高排放问题；以及一些伦理道德问题，比如大量的数据可能会造成安全漏洞和隐私侵犯问题(Ogbuke 等，2022[85])。

(四)跨学科知识、理论与方法的应用

为了有效解决低碳供应链管理实践的问题，理论指导和科学的方法应用不可或缺。供应链低碳管理是一个复杂的系统工程，不仅涉及供应链参与方自身的减碳行为，也涉及供应链成员间、功能间的一系列协调合作，流程优化，以及与外部环境的协调等，因此，单一学科知识体系已不足以解决这些问题，需要跨学科知识以及多种理论的应用。以上述几个潜在的研究机会为例，为了回答供应链低碳社会责任这一研究问题，充分掌握供应链管理、环境管理以及商业伦理等方面的知识无疑是有帮助的。至于理论依托方面，用于解释供应链管理现象的一些理论，如资源基础观(Wernerfelt, 1984[86])、资源依赖理论(Pfeffer和Salancik, 1978[87])、用于解释环境现象的种群生态理论(Hannan 和Freeman, 1977[88])、用于解释商业伦理现象的利益相关者理论(Freeman和Reed, 1983[89])都可应用到对这一问题的具体阐述。至于低碳供应链治理，掌握环境管理以及供应链治理方面的知识也是非常重要的。理论方面，若要解释低碳供应链治理现象，按照李维安等(2016)[69]，交易成本经济学、代理理论、关系交换理论都可应用。低碳供应链技术创新涵盖了环境、供应链、新技术，特别是计算机学科以及创新方面的知识，学科知识的储备以及理论的掌握也必不可少。同样，在理论方面，创新扩散理论(Rogers, 1995[90])和技术威胁规避理论(Liang和 Xue, 2009[91])等也都可用于解释这一现象。

同样，鉴于低碳供应链管理研究问题的复杂性，单一的研究方法已不足以揭示研究现象背后的逻辑原理(Fawcett和Waller，2011[92])。学者们建议，为了更深刻地理解供应链的相关问题，需要跳出供应链经典方法论的范畴，扩展研究使用的“工具箱”，通过更多地探索其他学科的专业知识和方法激发供应链领域的研究潜力，全面了解供应链管理活动中的现象，从更多元的方法、更广泛的数据和专业知识中获得经验(Golicic等，2005[93]；Boyer和Swink，2008[94]；Sanders等，2013[95])。供应链管理涉及众多要素，加入低碳要素后的低碳供应链管理问题更为复杂，多元方法的综合应用必不可少。同样，以上面讨论的三个潜在研究机会而言，特别是供应链低碳责任与低碳供应链治理，都是非常前沿的研究话题，相关构念的界定尚不清晰。鉴于此，学者们可以首先从研究现象的构念发展为出发点，开展质化研究。在此基础上，结合各种研究范式，例如，将数学模型、仿真软件分析与实证研究相结合(Chandrasekaran等，2018[96])，突破单一方法的局限性，充分捕捉复杂的低碳供应链管理问题。而在实证研究中，可进一步将质化研究与量化研究相结合，点面结合，加强研究的信效度。在数据处理方面，可从研究现象的本质出发，采用多种数据形式，如一手数据与二手数据相结合，全面解读现象。而在供应链低碳技术创新这一领域研究中，可将大数据、人工智能或其他计算机技术结合应用，如基于自然语言处理的情感分析、主题模型或仿真软件等，以及时捕捉新技术对于低碳管理的功效。

五、研究结论与展望

(一)研究结论

基于CiteSpace和内容分析法两种文献分析工具，我们对过去11年(2011—2021年)发表在国内外主流期刊上的520篇(197篇中文和323篇英文)低碳供应链管理文献进行了梳理,深入分析后得出如下主要研究结论。

第一，低碳供应链管理研究范围较广。从“组织-供应链-外部环境”视角来看，主要可归为四类：链属企业的低碳运作、供应链协作减排、低碳供应链金融服务以及低碳供应链制度安排。不同于企业低碳管理，供应链低碳管理涉及供应链的众多流程、环节与要素，如同知识图谱所现。而内容分析的深入解读表明：这些低碳活动不仅与链属企业以及供应链有关，同时还与为供应链提供低碳服务的第三方组织以及外部低碳制度环境有关。

第二，低碳供应链管理研究已具备一定的理论基础，但理论体系的架构有待加强。依据现有学科理论，如数学、战略管理、经济学、组织与行为学等，许多低碳供应链管理现象得以认知，但仍存现象未获理论解释。另外，不同学科理论应用不均衡，其中，数学学科应用最为广泛。再有，自有理论的开发未见。

第三，不同研究方法各有所长，但存在对数理模型的过度倚重。借助于不同的研究范式，如数理模型、概念性研究、实证研究、文献综述等，低碳供应链管理的许多问题得到了探究，同时，方法的科学应用，也提升了低碳供应链管理研究的严谨性。但在范式应用上，数理模型占有绝对比重，实证范式尚未得到重视。

第四，低碳供应链管理研究边界仍在拓展中。从文献样本的知识图谱可以看出，低碳供应链管理研究具有动态变化的特点。受低碳环境的影响，特别是新一轮信息革命浪潮的到来，低碳供应链管理研究领域有待拓展，许多重要主题亟需探究，如供应链的低碳社会责任、低碳供应链治理以及低碳供应链技术创新。

(二)管理启示

第一，全面认识低碳供应链，明确低碳管理的关键所在。本研究不仅为管理者提供了一个认知低碳供应链管理的知识图谱，同时还明确了供应链低碳管理的重要内容，链内如链属企业的低碳运作以及低碳协作，链外如提供低碳服务的第三方组织以及外部低碳制度环境。据此，在全面认识低碳供应链管理的基础上，识别低碳关键所在，对于有效实施低碳供应链管理与运作甚为重要。

第二，加强跨学科知识、理论与方法在低碳供应链管理中的应用。鉴于低碳供应链管理的复杂性，理论的依托、跨学科知识以及方法论的综合运用是解决该领域问题的关键。从实践来看，应用跨学科知识、理论与方法解决低碳供应链管理问题极为重要。

第三，以实践为根本，不断探究低碳供应链管理新问题。低碳供应链管理领域仍在发展变化中，持续探寻低碳管理实践中的新问题至关重要。这不但有助于理论开发，同时对领域成熟度的提升也具有积极的作用。

(三)局限与展望

本文基于知识图谱与内容分析对过往低碳供应链管理研究进行了阶段性总结。从研究来看，仍存有局限性，如文献样本数据选取范围。虽然我们避免了先前研究在选取文献样本数据的单一性，如单一国内数据源或国外数据源，同时选择了国内国外两个数据源，但时间跨度仅在有限年度(2011—2021年)。为挖掘到更多的文献信息，今后可延伸时间跨度，甚至可追踪到第一篇有关低碳供应链管理的文献出现。此外，虽整合了国内外两个数据源，但本研究更多关注于低碳供应链管理的共性特征，缺少对情境因素特殊性的深入挖掘。今后研究可在收集更多国内或国外文献样本的基础上，对低碳供应链管理研究的情境因素展开讨论，深入揭示不同制度安排对低碳供应链管理实践的影响。除此之外，最为重要的是，中国绿色发展正处于一个前所未有的历史机遇期。据此，今后研究应以“双碳”目标为契机，不断探索低碳供应链管理实践中的新现象，破解新问题，纵深推进低碳供应链管理知识体系的发展以及理论体系的构建。