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，運用文獻研究、專家咨詢和問卷調(diào)查的方法，從經(jīng)濟、社會、環(huán)境、關(guān)系和發(fā)展5個維度構(gòu)建包括20個指標的聯(lián)盟績效評價體系，采用德爾菲法（DM）和群組決策特征根法（GEM），計算得到一級和二級指標的權(quán)重。以房地產(chǎn)行業(yè)為例，借助綠色建筑項目的相關(guān)調(diào)研數(shù)據(jù)，運用模糊TOPSIS模型，對我國企業(yè)聯(lián)盟績效進行具體評價，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對結(jié)果進行佐證，并進一步從聯(lián)盟伙伴數(shù)量、研發(fā)投入強度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度、政府支持力度4個方面探討我國企業(yè)聯(lián)盟績效水平的差異性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：①目前我國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，但整體績效處于中等偏上水平。②從地域上看，績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)量總體上對聯(lián)盟績效水平產(chǎn)生倒U型的影響;研發(fā)投入強度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對不同維度績效水平的影響具有顯著的差異性;政府支持力度整體上對績效水平的影響呈倒U型的關(guān)系。

關(guān)鍵詞：企業(yè)聯(lián)盟;綠色治理;績效評價;差異化分析;房地產(chǎn)行業(yè)

中圖分類號：F293 文獻標識碼：A

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

1 引言

2020年，我國在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上宣布了二氧化碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取2060年前實現(xiàn)碳中和的目標愿景（以下簡稱“雙碳”目標）。2020年發(fā)布的中國建筑能耗研究報告指出，全國碳排放的51.3%來自于建筑業(yè)。建筑行業(yè)的碳減排對我國“雙碳”目標的實現(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程中，融入全要素中，全面提升建筑業(yè)綠色發(fā)展水平。

對于房地產(chǎn)企業(yè)來說，只有將“綠色治理”的思想全面落實到企業(yè)的管理過程中，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”是指長期的經(jīng)濟、社會和環(huán)境可持續(xù)性，有助于企業(yè)、政府和國家實現(xiàn)綠色發(fā)展目標。據(jù)相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，以實現(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，這一類聯(lián)盟可以被看作企業(yè)綠色治理的手段。近幾年，我國陸續(xù)出現(xiàn)了以綠色發(fā)展為目標的聯(lián)盟，如：萬科北京綠色建筑公園綠色技術(shù)聯(lián)盟。從目前的研究文獻來看，學者們有的從一般企業(yè)管理的角度、有的從建筑項目的角度或供應(yīng)鏈等角度探討了績效評價指標構(gòu)建或?qū)冃в绊懙膯栴}，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、環(huán)境和社會方面）理論的供應(yīng)商評價模型，應(yīng)用模糊TOPSIS對供應(yīng)商進行排序。Walker等運用統(tǒng)計分析的方法從建設(shè)成本、工期、交付價值、協(xié)作和現(xiàn)場文化證實了聯(lián)盟對整個行業(yè)的項目交付有顯著的改善。其中模糊綜合評判法、系統(tǒng)動力學和統(tǒng)計分析等方法在績效評價中經(jīng)常被采用。Mershack等將可持續(xù)發(fā)展指標整合到國際建筑企業(yè)聯(lián)盟的績效評估中，為績效評價引入了一個新的評價維度?；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)，合理測度企業(yè)聯(lián)盟合作績效，成為了符合當前行業(yè)發(fā)展的新的研究方向，對優(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)，在大量文獻檢索的基礎(chǔ)上，借助Vosviewer、HistCite等軟件對文獻進行分析，結(jié)合DM法和GEM法兩種方法力求得到更加全面、系統(tǒng)、科學的企業(yè)聯(lián)盟績效評價指標體系。由于研究對象資料較難獲取，評價指標體系相對較復(fù)雜，本文將采用模糊多準則決策的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，對我國企業(yè)聯(lián)盟績效進行評價。為了驗證評價結(jié)果的科學性，利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對績效進行再次評價和檢驗。針對所得績效評價結(jié)果，進一步討論產(chǎn)生差異化的深層次原因，為今后影響績效因素的提煉與尋找績效的提升路徑提供參考。

2 評價指標體系構(gòu)建

2.1 評價指標初步篩選

本研究以聯(lián)盟績效、環(huán)境績效、房地產(chǎn)績效等為關(guān)鍵詞，對知網(wǎng)、ASCE、Web of Science等數(shù)據(jù)庫文獻進行檢索，通過HistCite軟件對高引用文章進行查找補充，利用Vosviewer對關(guān)鍵詞間的網(wǎng)絡(luò)進行分析，可以發(fā)現(xiàn)，績效評價、環(huán)境績效、綠色供應(yīng)鏈等研究領(lǐng)域受到學術(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。為保證可參考文獻的質(zhì)量，在檢索文獻時設(shè)置以下篩選條件：文獻需出自行業(yè)內(nèi)權(quán)威期刊或是SCI、SSCI、CSSCI及CSCD來源期刊;文獻中明確提出了具體的績效評價指標或績效影響因素。得到符合要求的期刊共計125篇，形成了本文的指標識別文獻庫。經(jīng)統(tǒng)計，庫中一半以上為近10年內(nèi)發(fā)表的文獻，4成以上的英文文獻來自Strategic Management Journal等國際行業(yè)權(quán)威期刊，3成以上的中文文獻來自于《管理世界》等國內(nèi)重要期刊。對于績效指標的篩選和體系構(gòu)建，本文先對文獻庫內(nèi)的研究成果進行分類梳理，然后以開放式問卷的形式征詢四位來自領(lǐng)域內(nèi)的權(quán)威專家學者的意見。在對文獻的績效評價指標進行統(tǒng)計分析的基礎(chǔ)上，充分結(jié)合專家的意見或建議，初步得到了基于綠色治理視角的企業(yè)聯(lián)盟績效評價指標體系，共計50個指標。

2.2 評價指標體系與權(quán)重計算

DM法能夠在缺少資料和歷史參考的情況下進行信息分析與預(yù)測，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、快速的解決結(jié)構(gòu)化合非結(jié)構(gòu)化問題。本文結(jié)合DM法和GEM法對初步建立的評價指標進行打分、權(quán)重計算，進而進一步篩選評級指標，從而得到更加科學、全面、系統(tǒng)的評價指標體系。為了更加貼合企業(yè)實際情況，在本次問卷調(diào)查中，增加行業(yè)實踐領(lǐng)域?qū)＜业臄?shù)量，邀請領(lǐng)域內(nèi)的從業(yè)人員和專家學者共計15名采用李克特（Likert）5打分法對評價指標進行打分。

經(jīng)過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問卷的形式反饋給各位專家，各位專家可以在第二輪問卷中保持或調(diào)整自己的打分?；厥盏诙唵柧砗螅肎EM法構(gòu)造評判矩陣，演算求得各個指標的權(quán)值，以指標重要性的平均值為基準，刪除了低于均值的指標選項，得到最終的績效評價指標體系，共計20個指標。再將指標的權(quán)值得分進行歸一化處理，得到了評價指標最終的權(quán)重。

根據(jù)聯(lián)盟的定義、行業(yè)的特點以及三重底線原則，以經(jīng)濟績效、社會績效、環(huán)境績效、關(guān)系績效和發(fā)展績效5個維度構(gòu)成了綠色治理視角下的企業(yè)聯(lián)盟績效評價指標體系。其中，經(jīng)濟、社會、環(huán)境績效側(cè)重于評價聯(lián)盟的可持續(xù)發(fā)展水平，而關(guān)系績效和發(fā)展績效分別從聯(lián)盟合作伙伴間關(guān)系和伙伴內(nèi)部發(fā)展兩個角度進行評估，從而構(gòu)成一個完整的評價體系。根據(jù)5個維度的測度內(nèi)容，將之前得到的各個具體指標即二級指標進行歸類。最終得到的具體指標及其權(quán)重如表1所示。

3 評價模型與數(shù)據(jù)來源

3.1 評價模型選擇

3.1.1 模糊TOPSIS法

TOPSIS （逼近理想解排序法）是一種多目標決策分析方法，常用于解決系統(tǒng)工程問題。與層次分析法相比，TOPSIS避免了數(shù)據(jù)成對比較，計算過程簡單，計算程序系統(tǒng)，有利于在處理大量備選方案和標準的情況下使用。

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)一整理問卷調(diào)查結(jié)果，利用表2所示模糊三角數(shù)對應(yīng)關(guān)系把問卷打分的結(jié)果矩陣模糊化。將所得判斷矩陣進行處理，得到標準化矩陣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）各指標的最優(yōu)值確定。計算出各評價指標的正理想解S+和負理想解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，J2為逆向指標。

（3）各企業(yè)聯(lián)盟的績效水平計算?？冃溅莍即各決策單元與理想解的相對貼近度，其中Di+、Di-分別表示各決策單元與正負理想解之間的距離：

（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)盟績效越接近該指標的最優(yōu)水平，績效水平越高。

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)運算方法，一個輸入層、一個隱含層和一個輸出層是三層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本構(gòu)成。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在運行過程中存在反向傳播程序，若有誤差，會依次對各層神經(jīng)元的權(quán)值進行修改，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)點個數(shù)和系統(tǒng)誤差。

具體計算過程如下：

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

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

3.2 數(shù)據(jù)來源

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和各省、市住房和城鄉(xiāng)建設(shè)廳、委員會等網(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)，對全國的綠色建筑項目數(shù)量（2008-2020年）進行統(tǒng)計分析，選擇綠色建筑項目數(shù)量較多、水平較高的城市進行調(diào)研并發(fā)放問卷。本次共發(fā)放問卷360份，回收209份，通過問卷甄別項篩選出有效問卷157份，有效回收率為75.12%。對所得數(shù)據(jù)進行信度和效度檢驗發(fā)現(xiàn)，各維度指標的可靠性系數(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，通過巴特利特球形度檢驗。因此，本次回收的調(diào)查問卷顯示出良好的內(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個區(qū)域，由于地域條件限制以及研究對象較難獲取，東北地區(qū)的受訪者并未反饋提交調(diào)查問卷，因此本研究中缺少東北區(qū)域的數(shù)據(jù)。調(diào)查問卷的分布狀況如表3所示。

157位受訪者中主要包括教授級高工、教授、研究員、副教授級高工、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3年的占85.4%。由于調(diào)查問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，對行業(yè)有較為深刻的認識，能夠較好地理解和回答調(diào)查問卷內(nèi)容，調(diào)查結(jié)果代表性和可信度較高。

4 實證研究

4.1 運用TOPSIS的評價結(jié)果

根據(jù)前文TOPSIS的三個步驟，通過標準化矩陣和絕對權(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。算出各評價指標的正理想解S+和負理想解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）。計算得到各決策單元與正、負理想解間的距離，進而求出各決策單元與理想解的相對貼近度，得到各企業(yè)聯(lián)盟的績效水平，如表4所示。

由表4可知，基于綠色治理視角下我國企業(yè)聯(lián)盟的績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個地區(qū)的績效水平十分接近。西北區(qū)域的績效評價結(jié)果高于全國平均水平，這可能是由于西北區(qū)域的房地產(chǎn)市場目前處于比較有序的狀態(tài)，各個企業(yè)對于建立或加入企業(yè)聯(lián)盟持有比較謹慎的態(tài)度，也更傾向于和關(guān)系成熟的伙伴進行聯(lián)盟合作，因此合作效果較好，績效水平較高。華東、華中區(qū)域的績效水平均處于前列，這與地區(qū)內(nèi)發(fā)達活躍的經(jīng)濟市場、大量的流動人口等要素有密切的關(guān)系，這些要素不僅能吸引有實力的企業(yè)進駐市場，還能為企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營提供更充足的保障，從而促使企業(yè)不斷發(fā)展，提高管理水平，加強對外交流合作，最終實現(xiàn)較高的績效水平。華北地區(qū)的績效水平略高于華南、西南地區(qū)，這與北部地區(qū)冬天實行集中供暖，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)的整體績效略低于全國平均水平，造成這種局面的原因可能是這兩個地區(qū)內(nèi)各個省市的發(fā)展水平差異較大，很多企業(yè)以搶占市場份額、發(fā)揮品牌效應(yīng)、獲取較大利潤等為目的，加入或組建企業(yè)聯(lián)盟。但其自身存在著管理水平有限、管理模式無法與聯(lián)盟伙伴良好契合、對聯(lián)盟運作不夠了解和提高合作績效路徑不夠清晰等問題，導(dǎo)致出現(xiàn)績效水平不太理想的情況。

4.2 運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對比分析結(jié)果

根據(jù)前文BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟，由經(jīng)驗公式確定出隱含層節(jié)點個數(shù)范圍為[5，14]，再通過試算確定隱含層節(jié)點個數(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個樣本的績效水平結(jié)果為數(shù)據(jù)庫，利用Matlab對127個樣本進行訓練學習，然后通過所得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對剩余30個檢驗樣本進行試算檢驗，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%的測試樣本的相對誤差都控制在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)測算進行對比分析，平均相對貼近度對比如表5所示。

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

4.3 評價結(jié)果的差異化分析

綜合聯(lián)盟績效、綠色創(chuàng)新績效方面的研究文獻和專家訪談資料，企業(yè)聯(lián)盟伙伴的數(shù)量、研發(fā)投入強度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理程度和政府支持可能是影響績效的主要因素。因此，本文將從以上4個方面分別對聯(lián)盟績效進行評價和差異化分析。

4.3.1 企業(yè)伙伴數(shù)量對績效評價差異化分析

通過對問卷的統(tǒng)計分析，發(fā)現(xiàn)績效水平最高的是聯(lián)盟伙伴數(shù)量為2～3個的企業(yè)，績效水平最低的是1個聯(lián)盟伙伴的企業(yè)。各類型聯(lián)盟的績效水平存在一定差距，最高績效水平為最低績效水平的1.15倍。具體數(shù)據(jù)如表6所示。

按聯(lián)盟伙伴數(shù)量將各績效進行分類統(tǒng)計如圖2所示，進一步分析發(fā)現(xiàn)，聯(lián)盟伙伴數(shù)量總體上對聯(lián)盟績效水平產(chǎn)生倒U型的影響。隨著聯(lián)盟伙伴數(shù)量增加，聯(lián)盟績效、經(jīng)濟績效、環(huán)境績效、發(fā)展績效均呈現(xiàn)先增后減再增的趨勢，總體上呈現(xiàn)倒U型關(guān)系，其中，聯(lián)盟績效、發(fā)展績效對聯(lián)盟伙伴數(shù)量的變化更加敏感，表明聯(lián)盟伙伴數(shù)量對聯(lián)盟整體績效水平和聯(lián)盟內(nèi)部發(fā)展有較大影響。這與朱衛(wèi)東和解俊杰認為盈利型伙伴數(shù)量對企業(yè)績效有影響的觀點基本一致。

4.3.2 企業(yè)研發(fā)投入強度對績效評價差異化分析

研究發(fā)現(xiàn)，研發(fā)投入強度較強的聯(lián)盟績效水平最高，績效水平最低的是研發(fā)投入強度弱的聯(lián)盟，僅為最高水平聯(lián)盟的81.30%，研發(fā)投入強度對聯(lián)盟績效水平存在較為顯著影響，符合學界和社會的一般認知。具體數(shù)據(jù)如表7所示。

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

4.3.3 企業(yè)內(nèi)部綠色管理對績效評價差異化分析

受訪者所在企業(yè)均進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)盟績效水平從高到低依次為：綠色管理程度比較強>綠色管理程度有點強>綠色管理程度還算強>綠色管理程度不太強。內(nèi)部管理程度比較強聯(lián)盟的相對貼近度是內(nèi)部管理程度不太強的聯(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的績效變化趨勢來看，企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對不同維度績效水平的影響具有顯著的差異性。內(nèi)部綠色管理程度對聯(lián)盟績效和發(fā)展績效有較大影響，且內(nèi)部綠色管理程度越強，對兩者的影響越顯著，環(huán)境績效和企業(yè)內(nèi)部管理程度呈現(xiàn)負相關(guān)關(guān)系。由此可知，加強企業(yè)內(nèi)部綠色管理可快速提高聯(lián)盟整體績效水平，對聯(lián)盟社會績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導(dǎo)致聯(lián)盟環(huán)境績效的持續(xù)下降，這可能是因為過于嚴格的綠色管理措施可能會導(dǎo)致作業(yè)環(huán)保標準的提升，在短時間內(nèi)，原有技術(shù)水平無法滿足更高的要求，從而導(dǎo)致環(huán)境績效的下降。研究結(jié)論與夏同水等的觀點基本一致。

4.3.4 政府支持對績效評價差異化分析

所有聯(lián)盟均受到了政府對其組建或運營的支持，受訪者所在企業(yè)均進行了不同程度的綠色管理，聯(lián)盟績效水平從高到低依次為：政府支持程度有點強>是政府支持程度比較強>政府支持程度還算強>政府支持程度不太強。政府支持程度有點強的聯(lián)盟合作水平比政府支持不太強的聯(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。

對圖5進行分析可知，政府支持力度整體上對聯(lián)盟績效水平產(chǎn)生倒U型的影響。政府支持程度的加強對關(guān)系績效、社會績效、環(huán)境績效以及經(jīng)濟績效的影響不太顯著，但聯(lián)盟績效和發(fā)展績效隨之發(fā)生先增后減的劇烈變化，整體呈現(xiàn)倒U型關(guān)系。許多學者針對政府支持和績效水平的關(guān)系持不同意見。從本研究結(jié)果來看，政府支持對聯(lián)盟績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、也更有動力加快自身建設(shè)，提升自身實力，使得發(fā)展績效有所提升，但過度的政府支持也會使得聯(lián)盟成員有所松懈、停滯不前，因此政府層面對聯(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，但整體績效處于中等偏上水平。②從地域上看，績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)量總體上對聯(lián)盟績效水平產(chǎn)生倒U型的影響;研發(fā)投入強度、企業(yè)內(nèi)部綠色管理重視程度對不同維度績效水平的影響具有顯著的差異性;政府支持力度整體上對績效水平的影響呈倒U型的關(guān)系。

由于各個聯(lián)盟的自身實力、戰(zhàn)略目標、所處市場環(huán)境等客觀條件存在較大差異，績效影響因素選取有限，本文所得的評價指標體系不一定適用于每個場景，所得的研究結(jié)果有一定局限性。下一步可根據(jù)聯(lián)盟類型、資源限制、評價目的等不同，靈活增減指標，調(diào)整指標權(quán)重、豐富影響因素，對聯(lián)盟績效作用機制進行更深層次挖掘。

參考文獻：

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)鏈管理與實踐績效研究——以電解鋁企業(yè)為例.中國軟科學.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.基于模糊德爾菲法的企業(yè)知識管理創(chuàng)新風險評價研究.科技進步與對策.

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)模式評價指標體系研究.科技管理研究.

2020.40 （07）

9.鄭培 黎建強.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供應(yīng)鏈績效評價方法.運籌與管理.2010.19 （02）

10.王彩明 李健.中國區(qū)域綠色創(chuàng)新績效評價及其時空差異分析——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)新效率時空分異及影響因素研究.中國科技論壇.2021.04

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

作者簡介：趙艷玲，重慶大學管理科學與房地產(chǎn)學院副教授、博士生導(dǎo)師。

彭琢，重慶大學管理科學與房地產(chǎn)學院碩士研究生。

基金項目：國家社會科學基金項目（批準號：18BJY063）;中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費專項項目

（批準號：2018CDXYJG0047）。