プロスペクト理論とVIKORを組み合わせた新エネルギー車のグリーンサプライヤー選定のための意思決定モデル

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

🔬研究者:Demonstrates a novel integration of PT and VIKOR for supplier selection, offering a methodological framework for further studies in green supply chain decision-making.

🏢実務担当者:Provides a structured, multi-criteria tool for green supplier evaluation that can be adapted to corporate sustainability practices and Scope 3 reporting needs.

🏛政策担当者:Highlights how decision models can incorporate environmental criteria to support regulatory compliance and national decarbonization goals in the transportation sector.

本研究は、新エネルギー車（NEV）企業のグリーンサプライヤー選定を支援するため、プロスペクト理論（PT）とVlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje（VIKOR）法を組み合わせた統合多基準意思決定モデルの開発と検証を目的とする。本モデルは、意思決定者の限定合理性を明示的に組み込み、多目的の対立を解決し、世界的なカーボンニュートラル目標に整合する。 文献レビューとデルファイ法を用いて、企業総合能力、製品競争力、サービス水準、環境保護性能の4つの側面にわたる評価指標体系を構築した。主観的および客観的ウェイトは、Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory（DEMATEL）法とエントロピーウェイト（EW）法により決定し、最小偏差法を用いて統合した。PTの価値関数と重み付け関数をVIKORに組み込み、グループ効用、個人の後悔、およびサプライヤーランキングのための妥協解を算出した。電力電池企業の実証ケーススタディを実施し、感度分析と比較分析によりその頑健性を検証した。 サプライヤーX5は、基準全体にわたるバランスの取れたパフォーマンスにより最適として浮上した。ランキング結果は、様々な妥協係数の下でも安定しており、比較分析により、本モデルが心理的行動の捕捉と妥協最適化の達成において従来手法よりも優れていることが示された。 本研究はNEV電力電池セグメントに焦点を当てており、他セクターへの一般化可能性が限られる。PTパラメータは、文脈固有の推定ではなく、古典的な較正に依存している。横断的データは、時間の経過に伴う動的なサプライヤーパフォーマンスを捉えることができない。政策要因は指標体系に組み込まれていない。将来の研究では、モデルを多様な産業に拡張し、パラメータ較正に機械学習を適用し、動的意思決定フレームワークを開発し、政策応答性とカーボンコンプライアンス指標を統合して、モデルの適応性と政策感応性を高めるべきである。 4次元評価体系は、NEV企業がグリーンサプライヤー選定を標準化することを支援し、環境指標は低炭素およびコンプライアンス要件に整合する。PTの価値関数と重み付け関数は、損失回避とリスク選好を定量化し、企業戦略に応じて調整可能である。VIKOR法は、グループ効用と個人の後悔のバランスをとり、全体的なパフォーマンスと特定の欠点との間のトレードオフを明確にする。DEMATEL–EWの組み合わせウェイトは、専門家の意見を調和させ、主観的・客観的情報を統合し、バイアスを低減して評価プロセスと結果の信頼性を高める。 NEV産業におけるグリーンサプライヤー選定を促進することにより、本モデルは低炭素開発と環境コンプライアンスを支援し、産業汚染と資源消費の削減に貢献する。カーボンピークおよびカーボンニュートラル目標への強調は、気候変動と戦うためのより広範な社会的取り組みと整合する。透明で多基準のフレームワークは、責任あるサプライチェーン慣行を奨励し、企業の環境スチュワードシップに対する公的信頼を育成する。最終的に、本研究は持続可能な交通の推進、大気質と公衆衛生の成果の改善に役立ち、国内的および国際的な環境目標を支援する。 本論文は、限定合理性をモデル化するためにグリーンサプライヤー選定においてPTとVIKORの統合を先駆け、技術的イテレーションと炭素削減を反映する動的でセクター固有の評価体系を構築し、ケース検証を通じて実用的適用可能性を示し、グリーンサプライチェーン管理のための科学的ツールを提供することに貢献する。

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。

This study aims to develop and validate an integrated multicriteria decision-making model that combines Prospect Theory (PT) with the VlseKriterijumska Optimizacija I Kompromisno Resenje (VIKOR) method to support green supplier selection for new energy vehicle (NEV) firms. The model explicitly incorporates the bounded rationality of decision-makers and resolves multi-objective conflicts, aligning with global carbon neutrality targets. An evaluation index system was constructed across four dimensions – enterprise comprehensive capability, product competitiveness, service level and environmental protection performance – using a literature review and the Delphi method. Subjective and objective weights were determined via the Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory (DEMATEL) and entropy weight (EW) methods and were integrated using the minimum deviation method. PT’s value and weighting functions were embedded into VIKOR to compute group utility, individual regret and compromise solutions for supplier ranking. An empirical case study of a power battery enterprise was conducted, with sensitivity and comparative analyses validating its robustness. Supplier X5 emerges as optimal due to balanced performance across criteria. Ranking results remained stable under varying compromise coefficients, and comparative analysis showed the model’s superiority in capturing psychological behavior and achieving compromise optimization over traditional methods. This study focuses on the NEV power battery segment, limiting generalizability to other sectors. PT parameters rely on classic calibrations rather than context-specific estimation. Cross-sectional data fail to capture dynamic supplier performance over time. Policy factors are not embedded in the indicator system. Future research should extend the model to diverse industries, apply machine learning for parameter calibration, develop dynamic decision-making frameworks and integrate policy responsiveness and carbon-compliance indicators to enhance model adaptability and policy sensitivity. The four-dimensional evaluation system supports NEV enterprises in standardizing green supplier selection, with environmental indicators aligned with low-carbon and compliance requirements. PT’s value and weighting functions quantify loss aversion and risk preferences, adjustable to corporate strategy. The VIKOR method balances group utility and individual regret, clarifying trade-offs between overall performance and specific shortcomings. The combined DEMATEL–EW weighting reconciles expert opinions and integrates subjective–objective information, reducing bias and enhancing the credibility of evaluation processes and outcomes. By promoting green supplier selection in the NEV industry, the model supports low-carbon development and environmental compliance, contributing to the reduction of industrial pollution and resource consumption. The emphasis on carbon peak and neutrality goals aligns with broader societal efforts to combat climate change. The transparent, multi-criteria framework encourages responsible supply chain practices, fostering public trust in corporate environmental stewardship. Ultimately, this study aids in advancing sustainable transportation, improving air quality and public health outcomes while supporting national and global environmental targets. This paper contributes by pioneering the integration of PT with VIKOR in green supplier selection to model bounded rationality; constructing a dynamic, sector-specific evaluation system reflecting technological iteration and carbon reduction; and demonstrating practical applicability through case validation, offering a scientific tool for green supply chain management.

• semanticscholar https://doi.org/10.1108/jm2-01-2026-0010first seen 2026-05-06 00:16:13 · last seen 2026-09-21 05:07:30