循環型エネルギーサプライチェーンにおける効率性と優先順位の統合：新興国におけるセカンドライフEVバッテリーエコシステムのDEAインフォームドBWM分析

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Methodological integration of BWM and DEA for circular supply chain efficiency assessment offers a new analytical lens.

🏢実務担当者:Firms can use the framework to prioritize barriers and design efficient reverse logistics for second-life batteries.

🏛政策担当者:Highlights the necessity of formal regulations and certification to enable efficient circular energy systems.

背景：低炭素エネルギーシステムへの世界的な移行により、エネルギー供給チェーンにおける循環型アプローチの必要性が高まっているが、新興経済国における電気自動車バッテリーのセカンドライフ生態系に関する研究は、障壁の優先順位付けと効率性評価の間で断片化されたままである。方法：本研究は、Best–Worst Method（BWM）とData Envelopment Analysis（DEA）を統合し、主観的な専門家ベースの優先順位付けと客観的な効率性ベンチマークを結びつけることで、このギャップに対処する。専門家パネルの入力と、新興経済国の状況を表すシナリオベースの循環型エネルギー構成を用いた結果、技術的障壁（28.4%）と経済的障壁（24.9%）が優先構造を支配し、バッテリー性能の不確実性と高額な初期投資が最も重要な制約であることが示された。結果：DEAの結果は、正式なリバースロジスティクスと認証メカニズムを備えた構成がフロンティア効率（θ = 1.000）を達成する一方、断片的な非公式構成が最低効率（θ = 0.712）を示すことを示している。規制が弱いハイテク構成は、制度的発展なしには技術的投資だけでは不十分であることを実証している。結論：新規性は、障壁の優先順位を効率性評価に組み込む文脈に敏感なBWM–DEAフレームワークを開発したことにあり、このアプローチはこれまでの循環型サプライチェーン研究ではほとんど探求されていない。本研究は、新興経済国における循環型エネルギー移行を加速しようとする政策立案者および産業関係者に対し、総合的な意思決定支援ツールを提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Background: The global transition to low-carbon energy systems has intensified the need for circular approaches in energy supply chains, yet studies on second-life EV battery ecosystems in emerging economies remain fragmented between barrier prioritization and efficiency assessment. Methods: This study addresses this gap by integrating the Best–Worst Method (BWM) and Data Envelopment Analysis (DEA) to connect subjective expert-based prioritization with objective efficiency benchmarking. Using expert panel inputs and scenario-based circular energy configurations representing emerging economy conditions, the results indicate that technical barriers (28.4%) and economic barriers (24.9%) dominate the priority structure, with battery performance uncertainty and high initial investment as the most critical constraints. Results: DEA results show that configurations with formal reverse logistics and certification mechanisms achieve frontier efficiency (θ = 1.000), whereas fragmented informal configurations exhibit the lowest efficiency (θ = 0.712). High-tech configurations with weak regulation demonstrate that technological investment alone is insufficient without institutional development. Conclusions: The novelty lies in developing a context-sensitive BWM–DEA framework that embeds barrier priorities into efficiency evaluation, an approach rarely explored in prior circular supply chain research. The study provides a holistic decision-support tool for policymakers and industry stakeholders seeking to accelerate circular energy transitions in emerging economies.

• openalex https://doi.org/10.3390/logistics10050114first seen 2026-06-02 04:42:49 · last seen 2026-06-13 04:30:30