趙艷玲　彭琢

摘要：以可持續(xù)發(fā)展的三重底線（TBL）原則為理論基礎(chǔ)，結(jié)合聯(lián)盟特征，運(yùn)用文獻(xiàn)研究、專家咨詢和問(wèn)卷調(diào)查的方法，從經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境、關(guān)系和發(fā)展5個(gè)維度構(gòu)建包括20個(gè)指標(biāo)的聯(lián)盟績(jī)效評(píng)價(jià)體系，采用德?tīng)柗品ǎ―M）和群組決策特征根法（GEM），計(jì)算得到一級(jí)和二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重。以房地產(chǎn)行業(yè)為例，借助綠色建筑項(xiàng)目的相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)，運(yùn)用模糊TOPSIS模型，對(duì)我國(guó)企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效進(jìn)行具體評(píng)價(jià)，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)結(jié)果進(jìn)行佐證，并進(jìn)一步從聯(lián)盟伙伴數(shù)量、研發(fā)投入強(qiáng)度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度、政府支持力度4個(gè)方面探討我國(guó)企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效水平的差異性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①目前我國(guó)基于綠色治理視角下的企業(yè)聯(lián)盟雖然尚處于初步階段，但整體績(jī)效處于中等偏上水平。②從地域上看，績(jī)效水平由高到低依次為西北地區(qū)、華中地區(qū)、華東地區(qū)、華北地區(qū)、西南地區(qū)、華南地區(qū)。③聯(lián)盟伙伴數(shù)量總體上對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平產(chǎn)生倒U型的影響;研發(fā)投入強(qiáng)度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對(duì)不同維度績(jī)效水平的影響具有顯著的差異性;政府支持力度整體上對(duì)績(jī)效水平的影響呈倒U型的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：企業(yè)聯(lián)盟;綠色治理;績(jī)效評(píng)價(jià);差異化分析;房地產(chǎn)行業(yè)

中圖分類(lèi)號(hào)：F293 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1001-9138-（2022）01-0017-10 收稿日期：2021-12-27

1 引言

2020年，我國(guó)在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)一般性辯論上宣布了二氧化碳排放力爭(zhēng)于2030年前達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060年前實(shí)現(xiàn)碳中和的目標(biāo)愿景（以下簡(jiǎn)稱“雙碳”目標(biāo)）。2020年發(fā)布的中國(guó)建筑能耗研究報(bào)告指出，全國(guó)碳排放的51.3%來(lái)自于建筑業(yè)。建筑行業(yè)的碳減排對(duì)我國(guó)“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，具有重要的意義。2021年3月，《綠色建造技術(shù)導(dǎo)則（試行）》由住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部辦公廳正式發(fā)布，明確提出要將綠色發(fā)展理念貫穿工程建造的全過(guò)程中，融入全要素中，全面提升建筑業(yè)綠色發(fā)展水平。

對(duì)于房地產(chǎn)企業(yè)來(lái)說(shuō)，只有將“綠色治理”的思想全面落實(shí)到企業(yè)的管理過(guò)程中，才能快速發(fā)展綠色建造技術(shù)，從而大幅度降低全行業(yè)的碳排放總量?！熬G色治理”是指長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和環(huán)境可持續(xù)性，有助于企業(yè)、政府和國(guó)家實(shí)現(xiàn)綠色發(fā)展目標(biāo)。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展為目的而組建的聯(lián)盟數(shù)量是最多的，這一類(lèi)聯(lián)盟可以被看作企業(yè)綠色治理的手段。近幾年，我國(guó)陸續(xù)出現(xiàn)了以綠色發(fā)展為目標(biāo)的聯(lián)盟，如：萬(wàn)科北京綠色建筑公園綠色技術(shù)聯(lián)盟。從目前的研究文獻(xiàn)來(lái)看，學(xué)者們有的從一般企業(yè)管理的角度、有的從建筑項(xiàng)目的角度或供應(yīng)鏈等角度探討了績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)構(gòu)建或?qū)?jī)效影響的問(wèn)題，以上研究往往局限于某一傳統(tǒng)視角，研究結(jié)果也存在著明顯的差異性。從理論基礎(chǔ)和研究方法上看，Govindan等探討基于三重底線（經(jīng)濟(jì)、環(huán)境和社會(huì)方面）理論的供應(yīng)商評(píng)價(jià)模型，應(yīng)用模糊TOPSIS對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行排序。Walker等運(yùn)用統(tǒng)計(jì)分析的方法從建設(shè)成本、工期、交付價(jià)值、協(xié)作和現(xiàn)場(chǎng)文化證實(shí)了聯(lián)盟對(duì)整個(gè)行業(yè)的項(xiàng)目交付有顯著的改善。其中模糊綜合評(píng)判法、系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)和統(tǒng)計(jì)分析等方法在績(jī)效評(píng)價(jià)中經(jīng)常被采用。Mershack等將可持續(xù)發(fā)展指標(biāo)整合到國(guó)際建筑企業(yè)聯(lián)盟的績(jī)效評(píng)估中，為績(jī)效評(píng)價(jià)引入了一個(gè)新的評(píng)價(jià)維度?；诰G色治理的統(tǒng)一新視角，以可持續(xù)發(fā)展的TBL原則為理論依據(jù)，合理測(cè)度企業(yè)聯(lián)盟合作績(jī)效，成為了符合當(dāng)前行業(yè)發(fā)展的新的研究方向，對(duì)優(yōu)化綠色創(chuàng)新資源配置效率具有積極意義。

因此，本文以TBL原則為理論依據(jù)，在大量文獻(xiàn)檢索的基礎(chǔ)上，借助Vosviewer、HistCite等軟件對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行分析，結(jié)合DM法和GEM法兩種方法力求得到更加全面、系統(tǒng)、科學(xué)的企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。由于研究對(duì)象資料較難獲取，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系相對(duì)較復(fù)雜，本文將采用模糊多準(zhǔn)則決策的TOPSIS法，基于綠色治理的統(tǒng)一新視角，以房地產(chǎn)行業(yè)為例，對(duì)我國(guó)企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)。為了驗(yàn)證評(píng)價(jià)結(jié)果的科學(xué)性，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對(duì)績(jī)效進(jìn)行再次評(píng)價(jià)和檢驗(yàn)。針對(duì)所得績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果，進(jìn)一步討論產(chǎn)生差異化的深層次原因，為今后影響績(jī)效因素的提煉與尋找績(jī)效的提升路徑提供參考。

2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

2.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)初步篩選

本研究以聯(lián)盟績(jī)效、環(huán)境績(jī)效、房地產(chǎn)績(jī)效等為關(guān)鍵詞，對(duì)知網(wǎng)、ASCE、Web of Science等數(shù)據(jù)庫(kù)文獻(xiàn)進(jìn)行檢索，通過(guò)HistCite軟件對(duì)高引用文章進(jìn)行查找補(bǔ)充，利用Vosviewer對(duì)關(guān)鍵詞間的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分析，可以發(fā)現(xiàn)，績(jī)效評(píng)價(jià)、環(huán)境績(jī)效、綠色供應(yīng)鏈等研究領(lǐng)域受到學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注，平衡記分卡、DEA、TOPSIS、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等模型方法使用頻率較高如圖1所示。為保證可參考文獻(xiàn)的質(zhì)量，在檢索文獻(xiàn)時(shí)設(shè)置以下篩選條件：文獻(xiàn)需出自行業(yè)內(nèi)權(quán)威期刊或是SCI、SSCI、CSSCI及CSCD來(lái)源期刊;文獻(xiàn)中明確提出了具體的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)或績(jī)效影響因素。得到符合要求的期刊共計(jì)125篇，形成了本文的指標(biāo)識(shí)別文獻(xiàn)庫(kù)。經(jīng)統(tǒng)計(jì)，庫(kù)中一半以上為近10年內(nèi)發(fā)表的文獻(xiàn)，4成以上的英文文獻(xiàn)來(lái)自Strategic Management Journal等國(guó)際行業(yè)權(quán)威期刊，3成以上的中文文獻(xiàn)來(lái)自于《管理世界》等國(guó)內(nèi)重要期刊。對(duì)于績(jī)效指標(biāo)的篩選和體系構(gòu)建，本文先對(duì)文獻(xiàn)庫(kù)內(nèi)的研究成果進(jìn)行分類(lèi)梳理，然后以開(kāi)放式問(wèn)卷的形式征詢四位來(lái)自領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威專家學(xué)者的意見(jiàn)。在對(duì)文獻(xiàn)的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，充分結(jié)合專家的意見(jiàn)或建議，初步得到了基于綠色治理視角的企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，共計(jì)50個(gè)指標(biāo)。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系與權(quán)重計(jì)算

DM法能夠在缺少資料和歷史參考的情況下進(jìn)行信息分析與預(yù)測(cè)，但可能存在一定的主觀片面性。GEM法可以避免一定程度上的主觀偏差，并且能夠更加科學(xué)、快速的解決結(jié)構(gòu)化合非結(jié)構(gòu)化問(wèn)題。本文結(jié)合DM法和GEM法對(duì)初步建立的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分、權(quán)重計(jì)算，進(jìn)而進(jìn)一步篩選評(píng)級(jí)指標(biāo)，從而得到更加科學(xué)、全面、系統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。為了更加貼合企業(yè)實(shí)際情況，在本次問(wèn)卷調(diào)查中，增加行業(yè)實(shí)踐領(lǐng)域?qū)＜业臄?shù)量，邀請(qǐng)領(lǐng)域內(nèi)的從業(yè)人員和專家學(xué)者共計(jì)15名采用李克特（Likert）5打分法對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分。

經(jīng)過(guò)第一輪匿名專家打分后，整理相關(guān)數(shù)據(jù)，將第一輪專家的綜合平均分通過(guò)問(wèn)卷的形式反饋給各位專家，各位專家可以在第二輪問(wèn)卷中保持或調(diào)整自己的打分?；厥盏诙唵?wèn)卷后，利用GEM法構(gòu)造評(píng)判矩陣，演算求得各個(gè)指標(biāo)的權(quán)值，以指標(biāo)重要性的平均值為基準(zhǔn)，刪除了低于均值的指標(biāo)選項(xiàng)，得到最終的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，共計(jì)20個(gè)指標(biāo)。再將指標(biāo)的權(quán)值得分進(jìn)行歸一化處理，得到了評(píng)價(jià)指標(biāo)最終的權(quán)重。

根據(jù)聯(lián)盟的定義、行業(yè)的特點(diǎn)以及三重底線原則，以經(jīng)濟(jì)績(jī)效、社會(huì)績(jī)效、環(huán)境績(jī)效、關(guān)系績(jī)效和發(fā)展績(jī)效5個(gè)維度構(gòu)成了綠色治理視角下的企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。其中，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、環(huán)境績(jī)效側(cè)重于評(píng)價(jià)聯(lián)盟的可持續(xù)發(fā)展水平，而關(guān)系績(jī)效和發(fā)展績(jī)效分別從聯(lián)盟合作伙伴間關(guān)系和伙伴內(nèi)部發(fā)展兩個(gè)角度進(jìn)行評(píng)估，從而構(gòu)成一個(gè)完整的評(píng)價(jià)體系。根據(jù)5個(gè)維度的測(cè)度內(nèi)容，將之前得到的各個(gè)具體指標(biāo)即二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行歸類(lèi)。最終得到的具體指標(biāo)及其權(quán)重如表1所示。

3 評(píng)價(jià)模型與數(shù)據(jù)來(lái)源

3.1 評(píng)價(jià)模型選擇

3.1.1 模糊TOPSIS法

TOPSIS （逼近理想解排序法）是一種多目標(biāo)決策分析方法，常用于解決系統(tǒng)工程問(wèn)題。與層次分析法相比，TOPSIS避免了數(shù)據(jù)成對(duì)比較，計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單，計(jì)算程序系統(tǒng)，有利于在處理大量備選方案和標(biāo)準(zhǔn)的情況下使用。

模糊TOPSIS模型的具體步驟如下：

（1）原始數(shù)據(jù)模糊化處理。統(tǒng)一整理問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果，利用表2所示模糊三角數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系把問(wèn)卷打分的結(jié)果矩陣模糊化。將所得判斷矩陣進(jìn)行處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X = xij （i=1，2，…，n;j=1，2，…，m），并利用GEM所得權(quán)重wij構(gòu)造加權(quán)決策矩陣Z = zij （i=1，2，…，n;j=1，2，…，m），其中：zij = wij×xij （i=1，2，…，n;j=1，2，…，m）。

（2）各指標(biāo)的最優(yōu)值確定。計(jì)算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解S+和負(fù)理想解S-，S+={（max zij | j∈J1），（min zij | j∈J2）} （i=1，2，…，n;j=1，2，…，m），S- = {（min zij | j∈J1），（max zij | j∈J2）} （i=1，2，…，n;j=1，2，…，m），J1為正向指標(biāo)，J2為逆向指標(biāo)。

（3）各企業(yè)聯(lián)盟的績(jī)效水平計(jì)算。績(jī)效水平ηi即各決策單元與理想解的相對(duì)貼近度，其中Di+、Di-分別表示各決策單元與正負(fù)理想解之間的距離：

（i=1，2，…，n;j=1，2，…，m）

Qi的值（0≤Qi≤1）越接近于1，即企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效越接近該指標(biāo)的最優(yōu)水平，績(jī)效水平越高。

3.1.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于誤差反向傳播算法的非線性映射網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算方法，一個(gè)輸入層、一個(gè)隱含層和一個(gè)輸出層是三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運(yùn)行過(guò)程中存在反向傳播程序，若有誤差，會(huì)依次對(duì)各層神經(jīng)元的權(quán)值進(jìn)行修改，直至輸出符合精度要求的結(jié)果。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中的主要影響參數(shù)包括隱含層的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)和系統(tǒng)誤差。

具體計(jì)算過(guò)程如下：

（1） BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始化，確定各層節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)。由經(jīng)驗(yàn)公式N = a + （m為輸出層節(jié)點(diǎn)數(shù)，n為輸入層節(jié)點(diǎn)數(shù)，a∈（0，10））可求得隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)范圍，再通過(guò)試算確定合理節(jié)點(diǎn)數(shù)量，并選定系統(tǒng)誤差。

（2）根據(jù)各個(gè)輸入樣本算出實(shí)際的輸出及其隱含層神經(jīng)元的輸出，并計(jì)算輸出值與期望值之間的差值，若結(jié)果滿足擬定誤差，則達(dá)到預(yù)期的學(xué)習(xí)效果。

3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

結(jié)合住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部建筑節(jié)能與綠色建筑綜合信息管理平臺(tái)和各省、市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳、委員會(huì)等網(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)全國(guó)的綠色建筑項(xiàng)目數(shù)量（2008-2020年）進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，選擇綠色建筑項(xiàng)目數(shù)量較多、水平較高的城市進(jìn)行調(diào)研并發(fā)放問(wèn)卷。本次共發(fā)放問(wèn)卷360份，回收209份，通過(guò)問(wèn)卷甄別項(xiàng)篩選出有效問(wèn)卷157份，有效回收率為75.12%。對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行信度和效度檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，各維度指標(biāo)的可靠性系數(shù)均大于0.8，基本滿足信度要求;KMO值為0.947>0.6，且顯著性小于0.05，通過(guò)巴特利特球形度檢驗(yàn)。因此，本次回收的調(diào)查問(wèn)卷顯示出良好的內(nèi)容效度和結(jié)構(gòu)效度水平。

被調(diào)研的對(duì)象主要包括房地產(chǎn)從業(yè)人員、建筑科技創(chuàng)新研發(fā)人員、建筑施工從業(yè)人員和高校資深研究人員。調(diào)研范圍涉及華北、華東、華中、華南、東北、西北、西南7個(gè)區(qū)域，由于地域條件限制以及研究對(duì)象較難獲取，東北地區(qū)的受訪者并未反饋提交調(diào)查問(wèn)卷，因此本研究中缺少東北區(qū)域的數(shù)據(jù)。調(diào)查問(wèn)卷的分布狀況如表3所示。

157位受訪者中主要包括教授級(jí)高工、教授、研究員、副教授級(jí)高工、副教授、副研究員，其中男性占69.4%，本科及以上文化程度的占94.3%，工作年限超過(guò)3年的占85.4%。由于調(diào)查問(wèn)卷兼顧了地域性分布，受訪者平均受教育水平較高，平均從業(yè)年限較長(zhǎng)，對(duì)行業(yè)有較為深刻的認(rèn)識(shí)，能夠較好地理解和回答調(diào)查問(wèn)卷內(nèi)容，調(diào)查結(jié)果代表性和可信度較高。

4 實(shí)證研究

4.1 運(yùn)用TOPSIS的評(píng)價(jià)結(jié)果

根據(jù)前文TOPSIS的三個(gè)步驟，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣和絕對(duì)權(quán)重w = （0.0483 0.0497 0.0489 0.0476 0.0482 0.0554 0.0520 0.0501 0.0477 0.0517 0.0535 0.0478 0.0490 0.0530 0.0486 0.0497 0.0483 0.0489 0.0478 0.0536），構(gòu)造出加權(quán)決策矩陣。算出各評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解S+和負(fù)理想解S-分別為：S+ = （1.0000 0.9980 0.9819 0.9558 0.9679 1.0000 1.0000 1.0000 0.9876 0.9664 1.0000 0.9541 1.0000 1.0000 0.9779 1.0000 1.0000 1.0000 0.9192 1.0000），S- = （0.0969 0.0997 0.0981 0.0955 0.0967 0.1148 0.1078 0.1005 0.0957 0.1037 0.1109 0.0959 0.1016 0.1063 0.0977 0.0999 0.0969 0.0981 0.0959 0.1075）。計(jì)算得到各決策單元與正、負(fù)理想解間的距離，進(jìn)而求出各決策單元與理想解的相對(duì)貼近度，得到各企業(yè)聯(lián)盟的績(jī)效水平，如表4所示。

由表4可知，基于綠色治理視角下我國(guó)企業(yè)聯(lián)盟的績(jī)效整體處于中等偏上水平，且區(qū)域間差距不明顯。區(qū)域間績(jī)效水平由高到低依次為西北>華中>華東>華北>西南>華南。除西北地區(qū)外，其余5個(gè)地區(qū)的績(jī)效水平十分接近。西北區(qū)域的績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果高于全國(guó)平均水平，這可能是由于西北區(qū)域的房地產(chǎn)市場(chǎng)目前處于比較有序的狀態(tài)，各個(gè)企業(yè)對(duì)于建立或加入企業(yè)聯(lián)盟持有比較謹(jǐn)慎的態(tài)度，也更傾向于和關(guān)系成熟的伙伴進(jìn)行聯(lián)盟合作，因此合作效果較好，績(jī)效水平較高。華東、華中區(qū)域的績(jī)效水平均處于前列，這與地區(qū)內(nèi)發(fā)達(dá)活躍的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)、大量的流動(dòng)人口等要素有密切的關(guān)系，這些要素不僅能吸引有實(shí)力的企業(yè)進(jìn)駐市場(chǎng)，還能為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)提供更充足的保障，從而促使企業(yè)不斷發(fā)展，提高管理水平，加強(qiáng)對(duì)外交流合作，最終實(shí)現(xiàn)較高的績(jī)效水平。華北地區(qū)的績(jī)效水平略高于華南、西南地區(qū)，這與北部地區(qū)冬天實(shí)行集中供暖，在節(jié)能保溫方面更加重視有一定關(guān)系。華南、西南地區(qū)的整體績(jī)效略低于全國(guó)平均水平，造成這種局面的原因可能是這兩個(gè)地區(qū)內(nèi)各個(gè)省市的發(fā)展水平差異較大，很多企業(yè)以搶占市場(chǎng)份額、發(fā)揮品牌效應(yīng)、獲取較大利潤(rùn)等為目的，加入或組建企業(yè)聯(lián)盟。但其自身存在著管理水平有限、管理模式無(wú)法與聯(lián)盟伙伴良好契合、對(duì)聯(lián)盟運(yùn)作不夠了解和提高合作績(jī)效路徑不夠清晰等問(wèn)題，導(dǎo)致出現(xiàn)績(jī)效水平不太理想的情況。

4.2 運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)比分析結(jié)果

根據(jù)前文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟，由經(jīng)驗(yàn)公式確定出隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)范圍為[5，14]，再通過(guò)試算確定隱含層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)為12，并選定系統(tǒng)誤差為0.0001。因此，本文的BP網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)是20×12×1。以模糊TOPSIS所得157個(gè)樣本的績(jī)效水平結(jié)果為數(shù)據(jù)庫(kù)，利用Matlab對(duì)127個(gè)樣本進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，然后通過(guò)所得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)剩余30個(gè)檢驗(yàn)樣本進(jìn)行試算檢驗(yàn)，結(jié)果顯示，輸出值與期望值之間的最大誤差為0.1060，最小誤差為0，86.67%的測(cè)試樣本的相對(duì)誤差都控制在10%范圍內(nèi)，模型擬合效果較好。將模糊TOPSIS所得結(jié)果與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)測(cè)算進(jìn)行對(duì)比分析，平均相對(duì)貼近度對(duì)比如表5所示。

由此可知，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得出的平均相對(duì)貼近度與樣本之間的最大誤差值為0.0107，最大相對(duì)誤差為0.0181。本文模糊TOPSIS模型所得績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果具有可靠性和參考性。同時(shí)，所構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)能力良好，網(wǎng)絡(luò)性能良好，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具備對(duì)企業(yè)聯(lián)盟績(jī)效預(yù)測(cè)的能力，各企業(yè)可將此模型應(yīng)用于生產(chǎn)實(shí)踐中。

4.3 評(píng)價(jià)結(jié)果的差異化分析

綜合聯(lián)盟績(jī)效、綠色創(chuàng)新績(jī)效方面的研究文獻(xiàn)和專家訪談資料，企業(yè)聯(lián)盟伙伴的數(shù)量、研發(fā)投入強(qiáng)度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理程度和政府支持可能是影響績(jī)效的主要因素。因此，本文將從以上4個(gè)方面分別對(duì)聯(lián)盟績(jī)效進(jìn)行評(píng)價(jià)和差異化分析。

4.3.1 企業(yè)伙伴數(shù)量對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)差異化分析

通過(guò)對(duì)問(wèn)卷的統(tǒng)計(jì)分析，發(fā)現(xiàn)績(jī)效水平最高的是聯(lián)盟伙伴數(shù)量為2～3個(gè)的企業(yè)，績(jī)效水平最低的是1個(gè)聯(lián)盟伙伴的企業(yè)。各類(lèi)型聯(lián)盟的績(jī)效水平存在一定差距，最高績(jī)效水平為最低績(jī)效水平的1.15倍。具體數(shù)據(jù)如表6所示。

按聯(lián)盟伙伴數(shù)量將各績(jī)效進(jìn)行分類(lèi)統(tǒng)計(jì)如圖2所示，進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，聯(lián)盟伙伴數(shù)量總體上對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平產(chǎn)生倒U型的影響。隨著聯(lián)盟伙伴數(shù)量增加，聯(lián)盟績(jī)效、經(jīng)濟(jì)績(jī)效、環(huán)境績(jī)效、發(fā)展績(jī)效均呈現(xiàn)先增后減再增的趨勢(shì)，總體上呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，其中，聯(lián)盟績(jī)效、發(fā)展績(jī)效對(duì)聯(lián)盟伙伴數(shù)量的變化更加敏感，表明聯(lián)盟伙伴數(shù)量對(duì)聯(lián)盟整體績(jī)效水平和聯(lián)盟內(nèi)部發(fā)展有較大影響。這與朱衛(wèi)東和解俊杰認(rèn)為盈利型伙伴數(shù)量對(duì)企業(yè)績(jī)效有影響的觀點(diǎn)基本一致。

4.3.2 企業(yè)研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)差異化分析

研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強(qiáng)度較強(qiáng)的聯(lián)盟績(jī)效水平最高，績(jī)效水平最低的是研發(fā)投入強(qiáng)度弱的聯(lián)盟，僅為最高水平聯(lián)盟的81.30%，研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平存在較為顯著影響，符合學(xué)界和社會(huì)的一般認(rèn)知。具體數(shù)據(jù)如表7所示。

由圖3可知，研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)不同維度績(jī)效水平的影響具有顯著的差異性。聯(lián)盟績(jī)效、經(jīng)濟(jì)績(jī)效、發(fā)展績(jī)效均隨著聯(lián)盟伙伴數(shù)量增加呈現(xiàn)先增后減的趨勢(shì)，符合邊際效應(yīng)遞減的規(guī)律。其中，聯(lián)盟績(jī)效和發(fā)展績(jī)效對(duì)研發(fā)投入強(qiáng)度的變化更加敏感。環(huán)境績(jī)效隨著研發(fā)投入強(qiáng)度的上升呈現(xiàn)先減后增的趨勢(shì)，而社會(huì)績(jī)效整體上呈現(xiàn)先增后減再增加的趨勢(shì)，研發(fā)投入達(dá)到一定強(qiáng)度后，對(duì)社會(huì)績(jī)效的提高作用甚微。以上結(jié)論已得到一些學(xué)者的證實(shí)，例如：李健等發(fā)現(xiàn)研發(fā)投入強(qiáng)度對(duì)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)效率的提升有顯著促進(jìn)作用。

4.3.3 企業(yè)內(nèi)部綠色管理對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)差異化分析

受訪者所在企業(yè)均進(jìn)行了不同程度的綠色管理，按企業(yè)內(nèi)部綠色管理程度劃分，聯(lián)盟績(jī)效水平從高到低依次為：綠色管理程度比較強(qiáng)>綠色管理程度有點(diǎn)強(qiáng)>綠色管理程度還算強(qiáng)>綠色管理程度不太強(qiáng)。內(nèi)部管理程度比較強(qiáng)聯(lián)盟的相對(duì)貼近度是內(nèi)部管理程度不太強(qiáng)的聯(lián)盟的1.44倍，二者差距較大。具體數(shù)據(jù)如表8所示。

從圖4的績(jī)效變化趨勢(shì)來(lái)看，企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對(duì)不同維度績(jī)效水平的影響具有顯著的差異性。內(nèi)部綠色管理程度對(duì)聯(lián)盟績(jī)效和發(fā)展績(jī)效有較大影響，且內(nèi)部綠色管理程度越強(qiáng)，對(duì)兩者的影響越顯著，環(huán)境績(jī)效和企業(yè)內(nèi)部管理程度呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。由此可知，加強(qiáng)企業(yè)內(nèi)部綠色管理可快速提高聯(lián)盟整體績(jī)效水平，對(duì)聯(lián)盟社會(huì)績(jī)效的提升也有顯著作用，但內(nèi)部綠色管理的逐步收緊可能會(huì)導(dǎo)致聯(lián)盟環(huán)境績(jī)效的持續(xù)下降，這可能是因?yàn)檫^(guò)于嚴(yán)格的綠色管理措施可能會(huì)導(dǎo)致作業(yè)環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)的提升，在短時(shí)間內(nèi)，原有技術(shù)水平無(wú)法滿足更高的要求，從而導(dǎo)致環(huán)境績(jī)效的下降。研究結(jié)論與夏同水等的觀點(diǎn)基本一致。

4.3.4 政府支持對(duì)績(jī)效評(píng)價(jià)差異化分析

所有聯(lián)盟均受到了政府對(duì)其組建或運(yùn)營(yíng)的支持，受訪者所在企業(yè)均進(jìn)行了不同程度的綠色管理，聯(lián)盟績(jī)效水平從高到低依次為：政府支持程度有點(diǎn)強(qiáng)>是政府支持程度比較強(qiáng)>政府支持程度還算強(qiáng)>政府支持程度不太強(qiáng)。政府支持程度有點(diǎn)強(qiáng)的聯(lián)盟合作水平比政府支持不太強(qiáng)的聯(lián)盟合作水平高出43.32%，差距較為明顯。具體數(shù)據(jù)如表9所示。

對(duì)圖5進(jìn)行分析可知，政府支持力度整體上對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平產(chǎn)生倒U型的影響。政府支持程度的加強(qiáng)對(duì)關(guān)系績(jī)效、社會(huì)績(jī)效、環(huán)境績(jī)效以及經(jīng)濟(jì)績(jī)效的影響不太顯著，但聯(lián)盟績(jī)效和發(fā)展績(jī)效隨之發(fā)生先增后減的劇烈變化，整體呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。許多學(xué)者針對(duì)政府支持和績(jī)效水平的關(guān)系持不同意見(jiàn)。從本研究結(jié)果來(lái)看，政府支持對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平有一定程度的積極影響，受到政府支持的企業(yè)聯(lián)盟更有可能、也更有動(dòng)力加快自身建設(shè)，提升自身實(shí)力，使得發(fā)展績(jī)效有所提升，但過(guò)度的政府支持也會(huì)使得聯(lián)盟成員有所松懈、停滯不前，因此政府層面對(duì)聯(lián)盟的資金、政策等支持也需把握適度原則。

5 結(jié)論與啟示

研究結(jié)果表明：①目前我國(guó)基于綠色治理視角下的企業(yè)聯(lián)盟雖然尚處于初步階段，但整體績(jī)效處于中等偏上水平。②從地域上看，績(jī)效水平由高到低依次為西北地區(qū)、華中地區(qū)、華東地區(qū)、華北地區(qū)、西南地區(qū)、華南地區(qū)。③聯(lián)盟伙伴數(shù)量總體上對(duì)聯(lián)盟績(jī)效水平產(chǎn)生倒U型的影響;研發(fā)投入強(qiáng)度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對(duì)不同維度績(jī)效水平的影響具有顯著的差異性;政府支持力度整體上對(duì)績(jī)效水平的影響呈倒U型的關(guān)系。

由于各個(gè)聯(lián)盟的自身實(shí)力、戰(zhàn)略目標(biāo)、所處市場(chǎng)環(huán)境等客觀條件存在較大差異，績(jī)效影響因素選取有限，本文所得的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系不一定適用于每個(gè)場(chǎng)景，所得的研究結(jié)果有一定局限性。下一步可根據(jù)聯(lián)盟類(lèi)型、資源限制、評(píng)價(jià)目的等不同，靈活增減指標(biāo)，調(diào)整指標(biāo)權(quán)重、豐富影響因素，對(duì)聯(lián)盟績(jī)效作用機(jī)制進(jìn)行更深層次挖掘。

參考文獻(xiàn)：

1.Corinne Post.Green Governance： Boards of Directors’ Composition and Environmental Corporate Social Responsibility. Business & Society. 2011. 50（1）

2.Walker D，Harley J，Mills A.Performance of Project Alliancing in Australasia： a Digest of Infrastructure Development from 2008 to 2013.Construction Economics & Building.2015.15（1）

3.Che Z，Jamil M，Mohamed R.The Effect of Management Control System on Performance Measurement System at Small Medium Hotel in Malaysia.International Journal of Trade Economics and Finance. 2013. Vol 4（4）

4.成瓊文 周璐 余升然.綠色供應(yīng)鏈管理與實(shí)踐績(jī)效研究——以電解鋁企業(yè)為例.中國(guó)軟科學(xué).2017.10

5.Govindan K，Khodaverdi R，Jafarian A.A fuzzy multi criteria approach for measuring sustainability performance of a supplier based on triple bottom line approach. Journal of Cleaner Production.2013.47

6.Tetteh M O，Chan A，Nani G.Combining process analysis method and four-pronged approach to integrate corporate sustainability metrics for assessing international construction joint ventures performance.Journal of Cleaner Production.2019.237

7.張偉 張慶普.基于模糊德?tīng)柗品ǖ钠髽I(yè)知識(shí)管理創(chuàng)新風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究.科技進(jìn)步與對(duì)策.

2012.29（12）：112-116

8.王金鳳 刁瑩瑩 馮立杰 岳俊舉 張珂.高新技術(shù)企業(yè)商業(yè)模式評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究.科技管理研究.

2020.40 （07）

9.鄭培 黎建強(qiáng).基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈績(jī)效評(píng)價(jià)方法.運(yùn)籌與管理.2010.19 （02）

10.王彩明 李健.中國(guó)區(qū)域綠色創(chuàng)新績(jī)效評(píng)價(jià)及其時(shí)空差異分析——基于2005-2015年的省際工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù).科研管理.2019.06

11.朱衛(wèi)東 解俊杰.聯(lián)盟組合伙伴多樣性與企業(yè)績(jī)效關(guān)系——基于吸收能力的調(diào)節(jié)作用.江淮論壇.2019.01

12.李健 李寧寧 苑清敏.高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)綠色創(chuàng)新效率時(shí)空分異及影響因素研究.中國(guó)科技論壇.2021.04

13.夏同水 王媛 邢超.綠色管理對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響研究.中國(guó)科技論壇.2020.03

作者簡(jiǎn)介：趙艷玲，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師。

彭琢，重慶大學(xué)管理科學(xué)與房地產(chǎn)學(xué)院碩士研究生。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目（批準(zhǔn)號(hào)：18BJY063）;中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)項(xiàng)目

（批準(zhǔn)號(hào)：2018CDXYJG0047）。