2.研究热点演化

国内文献中“低碳经济”“政府补贴”“公平关切”“因子分析”等关键词尤为突出，是该领域的研究热点，也与金融、创新、行为经济等其他研究领域联系密切。关键词之间未形成明显的时代分界或显著的时间断层，而是展现出一种相对均衡的分布形态。这种分布特征表明该领域的研究议题具有较高的持续性和连贯性。特别是一些早期提出的研究主题，如“绿色创新”“绿色度”，在国内研究领域中保持着较高的关注度和活跃度。此外，“低碳经济”“绿色供应链”等议题持续占据中心地位。绿色供应链的研究热点不仅具有跨时代的连续性，而且在新的社会经济背景下，这些议题的研究深度和广度都在不断扩展。国内外研究者对于绿色供应链领域的关注点具有共性，现有文献主要集中于以下几个核心议题。

（1）绿色供应链的协调与政策影响。研究者们通过构建模型来分析供应链成员之间的协调机制，以及政府政策如何通过激励或约束来促进或影响供应链的绿色化进程，从而实现供应链的整体优化。这些研究强调了设计有效的协调策略和政策工具的重要性，以确保供应链成员在追求经济效益的同时，也能实现环境保护和资源节约的目标。政策的制定和实施对引导企业采纳绿色技术和生产方式、提升供应链环境绩效具有决定性作用。

（2）绿色供应链多主体效益协同优化。当前文献主要聚焦于绿色供应链各环节中价格策略的制定与执行，重点探讨了如何通过协同定价机制，在实现环境目标和经济效益的同时，平衡供应链多主体利益，包括对定价策略的灵活性、成本效益分析，以及环境因素在协同定价决策中所扮演角色的深入研究。

（3）消费者偏好、环境绩效与供应链管理实践。现有文献通过实证研究和案例分析等探讨了消费者对绿色产品的需求如何影响供应链的产品设计、生产和营销策略，揭示了消费者对环保、健康和可持续性的关注，以及这些关注如何转化为对绿色产品的购买行为。同时，研究也涉及了企业如何通过供应链管理实践来响应消费者的绿色偏好，以及这些实践如何影响企业的经济和环境绩效。

四、文献梳理及评述

本文以协同定价优化决策模型为主，深入探讨供应链参与主体效益预期、政府补贴政策、消费者偏好、企业社会责任以及技术创新等决策情景下的绿色供应链协同定价优化决策。通过对现有研究成果的系统分析，旨在揭示这些因素在绿色供应链管理中的作用机制，并指出未来研究的潜在方向。

1.考虑成员效益预期的绿色供应链协同定价决策优化

在绿色供应链中，不同成员的利益诉求和目标各异，这可能导致利益冲突和合作障碍。通过协同定价决策，各方可以找到一个平衡点，使得每个成员都能公平地从绿色供应链中获益。这种协调可以通过多种机制实现，如通过利润共享、成本分担或收入补偿等。当供应链成员间的利益得到妥善协调时，整个供应链的合作性将增强，进而推动绿色供应链的实施和持续优化。现有研究中，关志民等（2020）^[1]探讨了在动态变化的产品绿色水平下，决策者的失望规避行为对供应链协同绿色创新动态优化与协调的影响，发现在一定条件下，双向成本分担契约的设计与实施,能有效提升供应链成员效用现值，实现供应链协同。梅强等（2023）^[2]运用多案例研究方法剖析了绿色供应链协同创新模式形成的影响因素及其运作机制，发现供应链协同有助于缓解中小制造企业资金短缺等问题，并提高其绿色创新的积极性。汤长安等（2023）^[3]探讨了信息分享策略在提升供应链成员经济利润、环境效应和社会福利方面的潜在影响，发现协同与信息分享有助于实现供应链各主体期望经济利润的共赢。

2.考虑政府补贴政策的绿色供应链协同定价决策优化

政府补贴政策是推动绿色供应链发展的重要外部因素。补贴可以降低企业在绿色产品开发和生产过程中的成本，提高其市场竞争力。梁晓蓓等（2020）^[4]通过构建政府与由一个制造商和零售商组成的二级绿色供应链间的三阶段及两阶段博弈模型，发现适度的政府补贴对最优决策及相关收益有正向影响。尚文芳等（2020）^[5]通过构建集中控制和Stackelberg博弈模型，分析了产品绿色度、批发价格和零售价格的影响，进一步探讨了零售商分摊研发成本的博弈模型。尚春燕等（2020）^[6]通过构建绿色供应链博弈模型，分析了在政府补贴策略下，考虑消费者的双重消费偏好对产品绿色度、销售量及供应链成员利润的影响。韩同银（2022）^[7]等通过构建双渠道绿色供应链的Stackelberg博弈模型，分析了政府补贴和零售商公平关切对供应链最优定价、产品绿色度决策及成员利润的影响，发现政府补贴能有效协调零售商公平关切的影响。现有文献表明，政府补贴在绿色供应链协同定价优化决策中发挥关键作用，同时供应链成员也会通过策略性行为来响应这些政策。然而，这些研究多依赖于理论模型和数值仿真，缺乏实际应用场景的验证。此外，不同地区、企业规模和产品类型对补贴政策的响应可能存在显著差异，而这些差异在现有文献中尚未得到深入分析。因此，未来研究预计将更加关注将理论模型与实际案例相结合，以验证模型的适用性和局限性，并探索供应链成员如何在不断变化的市场需求和政策环境中，实现环境效益和经济效益的平衡。

3.考虑消费者偏好的绿色供应链协同定价决策优化

消费者对绿色产品的需求和偏好是影响供应链协同定价策略的关键因素。随着人们环保意识的增强，越来越多的消费者愿意为环保产品支付溢价。因此，相较于制造商和零售商因素，考虑消费者因素的绿色供应链协同定价优化决策值得深入研究。曾蔚等（2018）^[8]研究了闭环供应链中再制造商与制造商的再制造决策，考虑了消费者对再造产品功能和环境质量的支付意愿。研究表明，消费者的认可度和环境质量偏好显著影响供应链决策和利润，而不同的再制造模式对利润和环境影响也有不同效果。张焕勇等（2019）^[9]综述了闭环供应链中绿色消费者规模对成员协同定价决策的影响，发现随着绿色消费者规模的增加，再制造产品需求上升并推动相关产品价格提高，同时指出零售商作为回收主体时能更高效地响应市场需求，从而实现供应链整体利润最大化。消费者绿色偏好和不同渠道权力结构，构建了供应链博弈模型，探讨了绿色产品与可替代传统产品在供应链中的定价和绿色投入决策，揭示了消费者绿色需求敏感度对供应链成员利润和整体供应链绩效的影响。然而，这些研究也主要集中在理论分析和模型构建上，可能未能充分考虑不同文化、经济和社会背景下消费者行为的多样性，以及这些因素如何影响供应链的策略选择。未来研究可探索更多影响消费者绿色偏好的因素，如社会影响、个人价值观和市场沟通策略，并分析这些因素如何综合作用于供应链的定价和回收策略。

4.考虑企业社会责任的绿色供应链协同定价决策优化

企业社会责任（CSR）驱动供应链绿色转型。从供应链内外部视角解析了绿色发展战略对供应链社会责任的驱动作用，提出了绿色发展驱动下供应链社会责任“外部环境—供应链成员间协作—企业内部绿色运营”的三位一体协同治理模型。在考虑零售商承担企业社会责任（CSR）情况下，绿色供应链中不同渠道权力结构对产品优化策略的影响，构建了相应的绿色供应链模型，分析了零售商CSR行为对产品定价、绿色度水平、市场需求、供应链成员利润和消费者剩余的影响，发现零售商CSR行为能提升产品绿色度和市场需求，降低零售价格。将绿色供应链管理制度应用于减污降碳领域，有助于激励供应链中相关企业共同参与减污降碳工作，建议通过采取多种措施全面激活绿色供应链管理协同上下游企业减污降碳的作用。此外，供应链成员之间的协同可以促进组织内部知识的交换与合并，为企业的绿色产品和流程创新提供重要渠道。CSR偏好对产品绿色度和供应链成员绩效的影响，发现CSR偏好能提升产品绿色度和消费者剩余，并通过比较不同契约发现两部定价契约在协调供应链和提高整体绩效方面具有优势。这些研究为理解CSR在供应链管理中的重要性提供了理论基础和实证分析，揭示了CSR行为对提升企业形象、增加市场需求和改善供应链绩效的积极作用。不过当前文献可能过于集中在零售环节，对供应链上游环节的CSR行为及其影响探讨较少。

5.考虑技术创新与研发投入的绿色供应链协同定价决策优化

技术创新和研发投入是推动绿色供应链发展的核心动力。通过研发新技术和改进生产工艺，企业可以降低生产成本，提高产品的环境性能。研究如何通过技术创新和研发投入来优化供应链协同定价决策，可以帮助企业在保持竞争力的同时，实现可持续发展目标。在绿色经济背景下，零售商主导的绿色供应链中，如何通过联合研发契约设计来提高绿色产品市场需求、供应链成员利润，并分析了不同契约对供应链协调的影响，发现成本分担契约无法实现供应链成员利润的帕累托优化，而两部制契约在一定条件下可以促进双赢并提高市场需求。区块链技术与渠道权力结构对绿色供应链决策的影响，通过博弈论方法定量分析了制造商和零售商在不同供应链权力结构下的绿色产品定价和绿色度决策，揭示了消费者绿色不确定性和区块链接受度如何影响供应链绩效和成员利润。企业打造绿色供应链需要相关企业协同开展绿色创新，发现核心企业绿色创新对供应商绿色创新具有正向溢出效应，从而推动经济绿色低碳发展。现有文献强调了合理设计契约机制在促进供应链协调和提升绿色产品市场竞争力方面的重要性，不过主要集中于零售商主导的供应链结构，未来可更加关注不同供应链结构和行业背景下的契约设计问题，探索多样化的供应链协调机制。

在对不同决策情景下各关键因素对绿色供应链协同定价优化决策研究的基础上，整理形成整体研究思路，具体如图1所示。通过深化绿色供应链协同定价决策优化情景，厘定各情景下的关键影响因素，探讨不同因素影响下多主体协同作用机制。其中，供应链成员效益预期促使成员寻求更高效益的协调机制；政府补贴政策激励企业调整绿色投资和定价策略；消费者偏好影响市场需求，进而影响定价；企业社会责任推动企业选择更环保的生产方式和定价策略；技术创新则通过降低成本和提升产品环境性能来优化定价。这些因素通过多变量多参数的拟合设定，构建多目标的定价优化模型，并促进供应链的优化配置，以实现经济、环境与社会效益的最大化，推动供应链的长期稳定与可持续发展。

图1 影响因素作用机制

五、研究不足与未来展望

1.研究不足

绿色供应链协同定价优化决策是低碳经济背景下的一个关键议题。当前研究主要集中在产品定价策略、成本管理以及政府政策的影响等方面。尽管已有研究认识到绿色供应链管理的复杂性和对企业竞争力及可持续发展的重要性，但现有文献在广度和深度上，以及与时代背景结合上仍存在盲区。

（1）现有理论框架是基于理性假设，尚未形成系统化的理论框架。其局限性主要在于对理性假设的过度依赖。供应链参与者的决策受到多种因素的影响，如市场动态、政策变化、技术进步以及消费者偏好等。这些因素的复杂性和不确定性使得完全依赖理性假设的理论框架难以全面反映到绿色供应链决策管理的实际情况。而通过具体数值拟合往往丢失决策信息，不利于科学决策。

（2）现有方法主要基于对经验归纳。这种方法虽然能够提供对特定案例的深入理解，但难以捕捉到整个供应链的全貌。现有大多参数和变量是学者对绿色供应链实践的局部拟设，缺乏大量数据收集与分析，导致对绿色供应链的全样本数据缺乏实践感知。研究方法主要依赖定性分析和理论推导，缺乏实证研究和定量方法，无法通过实际数据来验证理论假设的有效性，限制了结论的普适性和实用性。

（3）现有绿色供应链主要基于链主主导下治理结构，缺乏跨区域的上下游主体、区域内多主体的协同治理机制设计。现有文献虽然分析了绿色供应链协同定价决策管理中的障碍，但对如何具体应对这些挑战，如平衡环境与经济效益、设计激励机制等，尚缺乏深入研究。

2.未来展望

数字技术的进步已深刻改变经济社会管理的运行规律，固有方法和规制已难以适应虚拟数字化的逻辑。这些变革为传统研究创造了全新场景，同时也带来了诸多挑战。未来的研究应结合数字经济赋能、人工智能以及多主体协同等领域进行深入探索，以应对这些现实挑战。

（1）从数字经济赋能绿色供应链多主体多环节发展，突破现有理论框架限制。未来研究可聚焦于数字经济资源和能力，通过数字平台优化供应链决策流程，提升透明度与效率，同时关注数字经济如何推动供应链各环节的绿色转型，以确保资源的可持续利用和环境保护。此外，还可探索如何利用大数据和人工智能技术实现更精准的动态定价和需求预测。研究应加快新算法和模型的开发，以处理和分析供应链大数据，从而准确预测市场趋势。通过实时监控市场动态和消费者行为，动态调整定价策略，以适应市场变化。这种数字化手段有助于高效追踪和分析供应链成本效益，为协同定价提供可靠数据，进而促进供应链内多主体的有效协同。

（2）借助大数据、人工智能等新技术和新方法，突破现有定量研究局限。以全生命周期视角，利用这些新技术和新方法对绿色供应链的复杂网络环节开展更深入的量化分析，提高协同定价决策的精确性和可接受性。主要包括新算法开发、模型处理以及大量的供应链数据分析，进而精准预测市场走势，准确评估不同绿色供应链策略的经济和环境效益，为多主体协同定价优化决策提供科学依据，实现最优平衡。此外，研究还可以关注如何通过大数据分析来提高供应链的可持续性，例如通过分析消费者行为来减少过剩生产，或监测环境指标以降低供应链的环境足迹。

（3）从多元共治视角出发，突破绿色供应链协同难题。设计跨行业和跨区域的绿色供应链协调机制，探讨政策引导、市场激励和社会责任等手段，以促进多主体在绿色供应链中的协作，增强供应链的韧性和适应性等，从而更好地应对市场波动、环境变化和政策调整等挑战，实现可持续发展目标。未来可深入研究如何优化多主体协同决策机制，以提升绿色供应链的效率和响应速度。重点关注如何通过信息技术，如区块链和物联网等提高供应链决策的透明度和实时性，实现更高效的资源分配和风险管理。同时，探索激励机制设计，以促进供应链各环节之间的合作，以及如何通过政策引导和市场激励实现供应链成员间的有效协同。

六、结论

本文综合运用文献计量法与归纳总结法，对绿色供应链协同定价优化决策的现有研究进行梳理与总结，构建理论分析框架以呈现当前研究内容。综述结果表明，绿色供应链管理不仅涉及产品的设计、生产和销售，还包括废旧产品的回收和再利用，其涉及更多协同主体，定价决策更加复杂。需要综合考虑多主体效益预期、政府补贴政策、消费者偏好、企业社会责任以及技术创新等情景中的多重因素，并在经济、环境和社会效益之间寻找平衡点。这要求定价策略能够快速响应环境成本和市场需求的动态变化，并适应消费者对绿色产品的不断变化的偏好。此外，本文也指出了绿色供应链协同定价策略面临的挑战和突破，尤其是数字经济新场景下，如何优化多主体多环节协同定价决策，推动绿色供应链多元共治。这些问题促使企业和政策制定者必须采取创新和灵活的管理策略，以适应新的动态化、透明化和虚拟化的决策场景。
参考文献：

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[4]梁晓蓓,江江,孟虎,等.考虑政府补贴和风险规避的绿色供应链决策模型[J].预测,2020,39(1):66-73.

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基金项目：国家社科基金项目(23BGL038)；湖南省社科基金项目（22YBA134）