大數據時代物流業碳審計評價指標體系構建

文/李晨霞

物流業作為經濟發展的重要支撐，對碳排放的影響也日益受到關注。隨著大數據的發展，物流業碳排放情況可以更加精確地進行評估管理。本文基于G1法和熵值法，旨在構建一種評價指標體系，幫助物流業更好地了解碳排放情況，為可持續發展做出貢獻。

一、引言

如今，碳排放對環境的影響愈發嚴重，隨著大數據的發展，人們通過增加數據收集分析來減少碳排放[1]。自“雙碳”實施以來，在政策和市場的雙重動力下，物流業不斷尋求低碳發展[2]。我們必須建立碳審計評價指標體系，促進物流業低碳發展。

二、評價指標體系設計思路

本文以DSR模型[3]為基礎建立了三個維度。

圖1.大數據時代物流業碳審計評價指標體系框架Fig.1 Frame work of carbonau ditevaluation index system forlogistics industry in the Big dataera

三、評價指標體系構建

首先，借鑒相關研究設計了30個指標。其次，設計調查問卷及統計分析，采用李克特量表法，根據重要性打分評價。問卷調查對象為低碳經濟專家、審計專家和多年從事物流的管理者，發出30份問卷，收回有效25份，達到80%有效回收率。將數據導入SPSS22.0進行信度檢驗，Cronbach.α 為0.991，可靠度較高。最后，確定指標體系。根據統計結果以平均數＞3.5、變異系數＜0.3篩選，剔除11個指標。

四、評價指標權重確立

關于權重的確立有主客觀兩種賦值方法，研究表明單獨采用主觀、客觀賦權方法計算出的權重準確性并不高。所以，本研究通過采用G1法和熵值法相結合的方式。G1法是一種先對評價指標定性排序，再定量賦值的方法[4]。熵值法是根據信息熵值確定權重，指標的信息熵越小，則該指標權重越大。綜合權重為兩者的算數平均數，最終確定該評價指標權重，如下所示。

表1 大數據時代物流業碳審計評價指標體系及權重

五、結論

本文靈活地將主客觀進行統一，構建了大數據時代物流業碳審計評價指標體系，在一定程度上降低主觀性，使評定依據更加準確可靠，為物流業碳審計工作提供了借鑒，具有一定的參考意義。

引用出處

[1]李成其,姜霄.大數據技術在物流管理中的應用[J].石油化工管理干部學院學報,2022,24(06):42-46.

[2]王玲,嚴偉.“雙碳”目標背景下綠色物流發展路徑研究[J].遼寧行政學院學報,2023(03):40-45.DOI:10.13945/j.cnki.jlac.2023.03.006.

[3]王永祥,許磊,王偉等.基于DSR-AHP法的電網企業“雙碳”審計風險評價指標體系及應用研究[J].中國內部審計,2023(03):11-23.

[4]王學軍,郭亞軍,蘭天.構造一致性判斷矩陣的序關系分析法[J].東北大學學報,2006(01):115-118.