近年来,以美国为首的西方国家在国际上频繁使用单边贸易制裁手段打压限制他国,试图以此维护其霸权并赢得地缘政治利益。作为被美国视为最大战略竞争对手的中国是美国及其西方盟友施以贸易制裁的最主要目标之一,为有力反制他国非法单边制裁,维护自身主权、安全和发展利益,我国建立了具有中国特色的反制裁法律体系。党的二十届三中全会《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》(以下简称《决定》)提出,要“健全反制裁、反干涉、反‘长臂管辖9机制”,为我国反制裁法律体系的未来指明了发展方向。文章首先分析制裁与反制裁的国际法理,揭示出美西方国家实施的单边贸易制裁因缺乏国际公约授权和国际习惯法支持而不具合法性,反制裁措施的合法性来源于国际法赋予国家保护自己免受不法侵害的固有权利,强调反制裁措施本身亦需要符合国际法相关规则。我国现已建立了较为完善的、“多层次、多维度、针对性强”的反制裁法律体系,但仍存在条款内容较为原则笼统、受害者求偿诉讼路径等尚不明确、反制裁中的阻断措施适用困难等短板和弱项。为贯彻落实《决定》提出的战略部署,应从加强供应链立法、细化反制裁法律条款、增强各法律之间的协调性及法律条款的实践操作性、利用多边平台推动国际合作及促进反制裁国际法规则更加完善等方面着力,为国际法治中的反制裁斗争提供中国方案。
完善国家储备体系,对于从战略保障\宏观调控和应对急需三个层面提升产业链供应链韧性和安全水平,具有重要的战略支撑意义。目前,国家储备体系的政策体系持续丰富,国家物资储备体系已基本建成,国家储备体系的运营管理机制逐步健全。但也存在储备法律法规和政策体系有待完善\储备主体市场化程度低\储备种类和数量有待丰富\储备效能不高等问题。为了更好地发挥国家储备体系对提升产业链供应链韧性和安全水平的战略支撑功能,需要从完善法律和政治体系\发展多元化的储备主体\构建动态优化的储备品类和规模体系\提升储备效能四个方面,加大力度完善国家储备体系建设。
摘要:为促进中国冷链物流高质量发展,对其效率进行了深入研究。文章从投入(冷库容量和冷藏车保有量)、期望产出(冷链货运量)、非期望产出(冷链碳排放)三个维度建立了科学的效率评估指标体系,并综合采用BAM(有界调整测量)、考虑非期望产出的DEA(数据包络分析)、超效率DEA以及0-1规划等方法,创新性地构建了考虑非期望产出的一体化BAM模型。考虑非期望产出的一体化BAM模型不仅可以同时处理投入、期望产出和非期望产出,而且可以同时评估效率和超效率,从而实现对所有决策单元进行精确排名和详细分析,并显著节约计算时间。研究结果表明:中国冷链物流在碳排放方面的表现较好;安徽、青海、宁夏、山西、甘肃、广西等冷链物流设施设备紧缺但是农畜产品较为丰富地区的效率较高;广东、山东、北京、河南等冷链物流设施设备较多地区的效率较低。根据研究结果,文章提出了提升效率的策略建议。
摘要:应急物流是保障产业链供应链稳定运行的基础,借鉴物流供应链的模式和管理手段,推动应急仓储、运输、配送和平台建设,形成完整的供应链,全面提高我国的应急保障能力和整体服务效果。
摘要:为解决冷链物流配送中配送成本高、碳排放高和客户满意度低等问题,文章综合考虑时间窗、车辆载重、碳限额等约束,使用新鲜度衰减函数量化配送中的货损成本,建立碳限额约束下的碳排放成本函数和配送时间影响下的客户满意度函数,构建了包括固定成本、运输成本、制冷成本、货损成本、碳排放成本和时间窗惩罚成本的总成本最小化和客户满意度最大化的双目标优化模型,使用第二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对其进行求解,优化车辆路线。最后,文章结合实例进行仿真验证和对比分析,结论表明,构建的双目标优化模型能在配送成本和客户满意度之间取得合理的平衡,有利于提高配送效率,根据配送需要提供不同的配送方案。
摘要:在当前绿色现代数智供应链体系建设背景下,数字化转型正步入一个崭新的发展阶段,电网工程甲供物资抵达现场后,缺乏有效线上管理。在此背景下,文章首先分析了现阶段公司基建物资的主要问题,通过构建基建物资全业务链条的线上数字化应用,利用“大云物移智”新技术,打通上下游、内外部相关业务环节,构建体系化、标准化、数字化、智慧化的物资全息、多维度信息贯通机制,促进以数据为载体的基建业务模式创新,做到“最小单元管控、最后一公里管控”,全面支撑基建物资数字化、精细化、智慧化管控。
摘要:文章探究数据如何赋能制造业供应链实现精益数智化转型,为制造业高质量发展提供理论支撑与实践指导。创新地整合资源基础观点(RBV)与动态能力理论(DCT)构建理论框架,通过对美的集团这一典型案例的深度剖析,从宏观经济环境、产业政策、技术发展趋势以及企业内部微观实践等多维度进行研究。详细阐述数据要素在宏观层面的价值化机制及在微观层面于制造业各生产经营场景中的关键作用,深入分析美的集团在不同转型阶段的战略举措及其对供应链管理的优化效应,揭示数据要素如何驱动制造业转型。研究表明,制造业企业应将数据视为核心战略资产,强化精益化与数智化融合,构建动态能力,推动组织结构与文化变革,持续投入技术创新与人才培养,未来研究可聚焦于数据驱动的绿色供应链管理等新兴领域,以推动制造业供应链持续创新发展。
摘要:随着物流需求预测在农业供应链中的重要性日益增加,传统单一预测模型常因无法全面捕捉数据中的复杂信息而导致预测精度不足。因此,文章提出了一种基于GM(1,1)灰色预测模型、ARIMA时间序列模型和BP神经网络模型的多元组合预测方法,旨在充分发挥各单一模型的优点。通过方差倒数法计算各模型的权重,并进行加权组合,从而优化预测效果。实证分析结果表明,变权组合预测模型的平均拟合误差率为1.54%,明显低于单一模型(ARIMA: 2.60%,GM: 1.70%,BP: 1.92%)以及定权组合模型(1.79%)。这一结果表明,变权组合模型在提高预测精度方面具有显著优势,能够更加有效地整合各个单一模型的优势,相较于传统定权组合方法,表现出了更强的预测能力,提高了整体预测精度。其预测结果为宁夏回族自治区(以下简称“宁夏”)冷链物流的规划和发展提供了重要的参考。
摘要:针对容量约束车辆路径问题,文章构建了以路径成本最低为目标的混合整数规划模型,结合模型及CVRP问题特征设计了混合启发式算法进行求解。混合启发式算法集合人工蜂群算法及变邻域搜索算法,在人工蜂群局部搜索环节嵌入多变邻域算子展开迭代,算子中包含对路径节点、字符串及子路径的针对性变换操作,保证蜂群种群多样性,设计侦察蜂变邻域算子扰动策略强化算法跳出局部最优的能力。文献算例集及其算法求解的对比分析表明,混合变邻域人工蜂群算法参数及局部搜索策略设置合理有效,全局搜索能力强,能求得74个算例中47个最优解,求解精度高,最优解平均最小偏差为0.34%,尤其在求解稳定性方面表现良好,平均算例集平均值偏差为0.57%,整体性能优于所对比文献算法。