Details

Исследование посвящено стратегиям зеленого финансирования низкоуглеродных цепочек поставок электронной коммерции. Анализируется интеграция инструментов зеленых финансов с управлением цепочками поставок для оценки их эффективности в снижении выбросов и развитии устойчивых практик в отрасли. Цели: 1. Разработка теоретической основы зеленого финансирования через анализ литературы и политик. 2. Создание системы индексов эффективности зеленого финансирования методом энтропийных весов и панельного регрессионного анализа. 3. Эмпирическая верификация модели через кейс - сравнения (Alibaba vs JD.com) и выработка оптимизационных стратегий для бизнеса, государства и финансовых институтов. Была использована к оличественная регрессионная модель с лонгитюдным кейс - стади , а также следующие д анные: ESG - отчеты компаний, Национальная база данных по углеродным выбросам, финансовая отчетность 18 компаний электронной коммерции (2010 - 2021). Инструменты: MS Excel, Stata18. Было выявлено, что з еленое финансирование снижает выбросы: рост индекса на 1 единицу уменьшает эмиссию на 1,02 единицы. Определено, что платформенные модели (Alibaba) используют финтех для косвенного снижения выбросов в экосистеме; самоуправляемые (JD.com) фокусируются на декарбонизации активов логистики. Обнаружены п олитические пробелы (нестандартизированный углеродный учет, недостаток стимулов для МСП) ограничивают масштабируемость. Рекомендована и нтеграция теории зеленых финансов с управлением цепочками поставок, динамическая модель « инструмент – сценарий – эмиссионное воздействие » , оптимизация механизмов зеленого кредитования, развитие углеродной инфраструктуры данных, межсекторальное сотрудничество для достижения углеродной нейтральности при сохранении экономической жизнеспособности.

The study focuses on integrating green financial instruments with supply chain management to evaluate their effectiveness in reducing carbon emissions and promoting sustainable practices in the e-commerce industry. Research objectives were addressed as follows: 1. Establish a theoretical framework for green finance in low-carbon e-commerce supply chains through literature review and policy analysis. 2. Develop an evaluation index system for green financing performance using entropy weight method and panel data regression analysis. 3. Conduct empirical analysis and case comparisons (e.g., Alibaba vs. JD.com) to validate the framework and propose optimization strategies for enterprises, governments, and financial institutions. The research method combines a quantitative regression model with a longitudinal case study. The data is collected from corporate ESG reports, the National Carbon Emissions Database, and the financial statements of 18 A-share listed e-commerce companies (2010-2021). Analysis tools include MS Excel and Stata18. Key findings: 1. Green finance significantly inhibits carbon emissions in e-commerce enterprises, with a 1-unit increase in the green finance index reducing emissions by 1.02 units. 2. Platform-based (e.g., Alibaba) and self-operated (e.g., JD.com) models exhibit divergent strategies: the former leverages fintech for ecosystem-wide indirect emission reductions, while the latter prioritizes asset-heavy decarbonization of logistics and warehousing. 3. Policy gaps, such as inconsistent carbon accounting standards and insufficient SME incentives, hinder scalable green financing outcomes. The study contributes to interdisciplinary research by linking green finance theory with supply chain management, offering a dynamic "financing-tool–applicationscenario–emission-impact" framework. Practical recommendations include optimizing green credit mechanisms, enhancing carbon data infrastructure, and fostering cross sector collaboration. These insights aim to guide policymakers and e-commerce enterprises in achieving carbon neutrality goals while maintaining economic viability.