تعیین مقدار شاخصهای تاثیر گذار در قیمت گذاری محصولات سبز با روش برنامهریزی آرمانی
کلمات کلیدی:
محصول سبز, قیمت گذاری, رویکرد تصمیم گیری چندمعیاره, تحلیل پوششی داده های فازی, برنامه ریزی آرمانیچکیده
هدف: این پژوهش با هدف تعیین مقدار شاخصهای تاثیر گذار در قیمت گذاری محصولات سبز با روش برنامه ریزی آرمانی انجام شده است. روششناسی: روش تحقیق توسعهای -کاربردی است. جامعه آماری پژوهش حاضر شامل تعدادی از مدیران عالی و کارشناسان مسئول فعال در حوزه صنعت لوازم خانگی منتخب و تعدادی از اساتید دانشگاهی در حوزه زنجیرهتأمین سبز یودند که 20 نفر به عنوان نمونه انتخاب شدند. اطلاعات پژوهش از9 شرکت لوازم خانگی جمعآوری شده است که در بازه زمانی 1402-1399 مورد تجزیه و تحلیل قرار گرفتند. یافتهها: در این پژوهش با استفاده از روش دلفی فازی 7 شاخص مورد تایید قرار گرفت سپس اهمیت هر یک از 7 عامل شناسایی شده براساس روش تحلیل سلسه مراتبی فازی محاسبه شد. معیار هزینههای مدیریت زیست محیطی با وزن 1734/0 رتبه اول، معیار تعداد محصولات سبز تولید شده در کارخانه با وزن 15/0رتبه دوم و معیار هزینه نوآوری سبز با وزن 1497/0 رتبه سوم را به خود اختصاص داد. سپس اهمیت آرمانهای شرکتهای لوازم خانگی با استفاده از رویکرد تحلیل پوششی دادههای فازی تعیین شد، نتایج نشان داد که شرکت آ با امتیاز کارایی 1 دارای بهترین کارایی و سبز ترین زنجیره تامین است و شرکت ح با امتیاز کارایی 69/0 دارای بدترین کارایی میباشد، که لزوم توجه بیشتر به شرکتهای دارای کارایی پایین احساس شد. سرانجام با تعیین اهمیت شاخصها که توسط روش تحلیل سلسه مراتبی فازی و اهمیت آرمانهای شرکتهای لوازم خانگی که توسط روش تحلیل پوششی دادههای فازی تعیین شد، مسأله برنامه ریزی آرمانی با در نظر گرفتن یک آرمان مشترک در شرکت لوازم خانگی آ به اجرا درآمد. نتیجهگیری: بنابراین با تعیین مقدار هر یک از آنها مشخص شد که شرکتهای تولیدکننده لوازم خانگی برای قیمت گذاری تا چه حد باید در هر یک از شاخصها سرمایه گذاری نمایند.
دانلودها
مراجع
Abaku, E. A., & Odimarha, A. C. (2024). Sustainable supply chain management in the medical industry: a theoretical and practical examination. International Medical Science Research Journal, 4(3), 319-340. https://doi.org/10.51594/imsrj.v4i3.931
Abbasi, S., & Choukolaei, H. A. (2023). A systematic review of green supply chain network design literature focusing on carbon policy. Decision Analytics Journal, 6, 100189. https://doi.org/10.1016/j.dajour.2023.100189
Abdullah, A., Saraswat, S., & Talib, F. (2023). Impact of smart, green, resilient, and lean manufacturing system on SMEs' performance: A Data Envelopment Analysis (DEA) approach. Sustainability, 15(2), 1379. https://doi.org/10.3390/su15021379
Atabaki, M. S., Khamseh, A. A., & Mohammadi, M. (2019). A priority-based firefly algorithm for network design of a closed-loop supply chain with price-sensitive demand. Computers & Industrial Engineering, 135, 814-837. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.06.054
Barman, A., Das, R., & De, P. K. (2022). An analysis of optimal pricing strategy and inventory scheduling policy for a non-instantaneous deteriorating item in a two-layer supply chain. Applied Intelligence, 52(4), 4626-4650. https://doi.org/10.1007/s10489-021-02646-2
Beidat, S. M., Al Bakri, A. A., & Elbanna, S. (2020). Leveraging "green" human resource practices to enable environmental and organizational performance: Evidence from the Qatari oil and gas industry. Journal of Business Ethics, 164(2), 371-388. https://doi.org/10.1007/s10551-018-4075-z
Dai, Z., & Ye, C. (2022). Analysis and evaluation of key elements of optimal regulation of green supply chain from the perspective of low carbon. Wireless Communications and Mobile Computing, 2022, 1-11. https://doi.org/10.1155/2022/8196756
Gao, J., Xiao, Z., & Wei, H. (2021). Competition and coordination in a dual-channel green supply chain with an eco-label policy. Computers & Industrial Engineering, 153, 107057. https://doi.org/10.1016/j.cie.2020.107057
Gosling, J., Jia, F., Gong, Y., & Brown, S. (2016). The role of supply chain leadership in the learning of sustainable practice: toward an integrated framework. Journal of Cleaner Production, 137, 1458-1469. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2014.10.029
Hou, G., Wang, Y., & Xin, B. (2019). A coordinated strategy for sustainable supply chain management with product sustainability, environmental effect and social reputation. Journal of Cleaner Production, 228, 1143-1156. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.04.096
Hou, P., Wang, J., Zhang, Q., & Zhang, S. (2023). Implications of risk aversion behavior on the green product promotion strategy under manufacturer encroachment. Applied Mathematics and Computation, 447, 127911. https://doi.org/10.1016/j.amc.2023.127911
Kalina, I., Novykov, D., Leszczynski, V., Lavrukhina, K., Kukhta, P., & Nitsenko, V. (2022). Entrepreneurial Structures Of The Extractive Industry: Foreign Experience In Environmental Protection. Scientific Bulletin of National Mining University, 37(5). https://doi.org/10.33271/nvngu/2022-5/136
Kang, K., Gao, S., Gao, T., & Zhang, J. (2021). Pricing and Financing Strategies for a Green Supply Chain With a Risk-Averse Supplier. IEEE Access, 9, 9250-9261. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3050130
Li, M., & Shan, M. (2023). Pricing and green promotion effort strategies in dual-channel green supply chain: considering e-commerce platform financing and free-riding. Journal of Business & Industrial Marketing, 38(11), 2310-2323. https://doi.org/10.1108/JBIM-07-2022-0303
Liao, F., Hu, Y., Chen, M., & Xu, S. (2024). Digital transformation and corporate green supply chain efficiency: Evidence from China. Economic Analysis and Policy, 81, 195-207. https://doi.org/10.1016/j.eap.2023.11.033
Luthra, S., Garg, D., & Haleem, A. (2016). The impacts of critical success factors for implementing green supply chain management towards sustainability: An empirical investigation of Indian automobile industry. Journal of Cleaner Production, 121, 142-158. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2016.01.095
Mokhlesabadi, S., & Hashemi Gohar, M. (2022). Designing a fuzzy goal programming (FGP) model in green supply network closed loop (GSNCL). Journal of Decisions and Operations Research, 6(Special Issue), 1-30. https://doi.org/10.22105/dmor.2021.296381.145
Shoga, M., Hoseinzadeh Lotfi, F., & Rashidi Komijan, A. (2020). Efficiency of 4 stage supply chain in presence of non discretionary, undesirable and negative factors Using SBM model in DEA. Economic Modeling, 51(14), 73-98. https://doi.org/10.30495/eco.2020.1899015.2357
Torkashvand, T., Saghafi, F., DarvishMotevali, M. H., & Pilevari, N. (2023). A hybrid model of network data envelopment analysis and data mining to predict efficiency in the green supply chain of the poultry industry. Journal of Development & Evolution Management, 53(15), 55-71. https://journals.iau.ir/article_705866.html
Tseng, M. L., Islam, M. S., Karia, N., Fauzi, F. A., & Afrin, S. (2019). A literature review on green supply chain management: Trends and future challenges. Resources, Conservation and Recycling, 141, 145-162. https://doi.org/10.1016/j.resconrec.2018.10.009
Zaid, A. A., Jaaron, A. A., & Bon, A. T. (2018). The impact of green human resource management and green supply chain management practices on sustainable performance: An empirical study. Journal of Cleaner Production, 204, 965-979. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2018.09.062
Zhang, R., Liu, J., & Qian, Y. (2023). Wholesale-price vs cost-sharing contracts in a green supply chain with reference price effect under different power structures. Kybernetes, 52(5), 1879-1902. https://doi.org/10.1108/K-11-2021-1096
دانلود
چاپ شده
ارسال
بازنگری
پذیرش
شماره
نوع مقاله
مجوز
حق نشر 2025 Somayeh Sazegari, Sayyed Mohammadreza Davoodi, Alireza Goli (Author)

این پروژه تحت مجوز بین المللی Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 می باشد.