TÁC ĐỘNG CỦA LNG ĐẾN HIỆU QUẢ LOGISTICS VÀ CHUỖI CUNG ỨNG NÔNG SẢN TẠI VIỆT NAM
DOI:
https://doi.org/10.59775/1859-3968.386Từ khóa:
Chuỗi cung ứng nông sản, logistics xanh, LNG, hiệu quả chuỗi cung ứng, PLS-SEM, quản lý chuỗi cung ứng xanhTóm tắt
Các nghiên cứu hiện có về ứng dụng và môi trường, chưa chú trọng đến vai trò tích hợp của năng lực tổ chức, hỗ trợ thể chế và cơ chế chuỗi cung khí thiên nhiên hóa lỏng (LNG) mới chỉ tập trung vào khía cạnh kỹ thuật ứng xanh tại các nền kinh tế Việt Nam. Nghiên cứu này đánh giá tác động của việc ứng dụng LNG đến hiệu quả logistics và chuỗi cung ứng nông sản tại Việt Nam. Dữ liệu được thu thập từ 355 quan sát hợp lệ và phân tích bằng mô hình PLS-SEM. Kết quả cho thấy việc sử dụng LNG có tác động tích cực đến chuỗi cung ứng xanh, năng lực thích ứng và mức độ sẵn sàng công nghệ của doanh nghiệp. Đồng thời, chuỗi cung ứng xanh, năng lực động và đổi mới công nghệ đóng vai trò trung gian quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả logistics và hiệu quả kinh tế. Bên cạnh đó, chính sách hỗ trợ thể hiện vai trò điều tiết đáng kể trong mối quan hệ giữa LNG và các yếu tố trung gian. Nghiên cứu cung cấp bằng chứng thực nghiệm về vai trò của năng lượng sạch trong phát triển logistics bền vững.
Tài liệu tham khảo
Pham V. T. (2020). Optimizing logistics system to serve vietnam’s rice export strategy. Research in World Economy, 11(3), 231-244.
Xu H., Nghia D. T. & Nam N. H. (2023). Determinants of Vietnam’s potential for agricultural export trade to Asia-Pacific economic cooperation (APEC) members. Heliyon, 9(2), e13105.
Pörtner H. O., Roberts D. C., Tignor M. M. B. & Poloczanska E. (2022). Climate change 2022: Impacts, adaptation and vulnerability. Working Group II contribution to the Sixth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change, Cambridge University Press, UK.
Anaraki R. S. & Rahimpour M. R. (2024). Liquefied methane storage and transportation. Advances and Technology Development in Greenhouse Gases: Emission, Capture and Conversion: Greenhouse Gases Storage and Transportation, 219-232.
Sari D. P., Tuswan T., Muttaqie T., Soetardjo M., Putrastyo Murwatono T. T., Utina R., Yuniati Y., Prabowo A. R. & Misbahudin S. (2023), Critical Overview and Challenge of Representative LNG- Fuelled Ships on Potential GHG Emission Reduction. Evergreen, 10(3), 1792-1808.
Arteconi A. & Polonara F. (2013). LNG as vehicle fuel and the problem of supply: The Italian case study. Energy Policy, 62, 503-512.
Osorio-Tejada J. L., Llera-Sastresa E. & Scarpellini S. (2017). A multi-criteria sustainability assessment for biodiesel and liquefied natural gas as alternative fuels in transport systems. Journal of Natural Gas Science and Engineering, 42, 169-186.
Orysiak E. & Shuper M. (2025), Economic Impacts of Decarbonizing the LNG Fleet in the Baltic Sea. Energies, 18(18), 1-22.
Banaszkiewicz T., Chorowski M., Gizicki W., Jedrusyna A., Kielar J., Malecha Z., & Dowżenko P. (2020). Liquefied natural gas in mobile applications opportunities and challenges. Energies, 13(21), 1-35.
Wu J., Bai Y., Zhao H., Hu X. & Cozzani V. (2021). A quantitative LNG risk assessment model based on integrated Bayesian-Catastrophe-EPE method. Safety Science, 137(February), 105184.
Zhang H., Wu Y., Zhen L., Jin Y. & Wang S. (2024). Optimization problems in liquefied natural gas transport and storage for multimodal transport companies. Electronic Research Archive, 32(8), 4828-4844.
Sirmon D. G., Hitt M. A., Ireland R. D. & Gilbert B. A. (2011). Resource orchestration to create competitive advantage: Breadth, depth, and life cycle effects. Journal of Management, 37(5), 1390-1412.
Srivastava S. K. (2007). Green supply-chain management : A state-of- the-art literature review, 9(1), 53-80.
David J., Teece G. P. & Amy S. (1997). Dynamic capabilities and strategic management, 18(7), 509-533.
Mikolajková-Alifov M., Pettersson F., Björklund-Sänkiaho M. & Saxén H. (2019). A model of optimal gas supply to a set of distributed consumers. Energies, 12(3), 351.
Asha L. N., Aragon L. G., Dey A. & Yodo N. (2024). Location Optimization Strategies for Corn Production and Distribution towards Sustainable Green Supply Chain. Logistics, 8(3), 1-16.
Qi M., KimY., He T., Lee I. & Park J. (2025). Sustainable LNG supply chain enabled by clean and cost-effective energy self-integration via cold storage and the Allam cycle. Energy, 320, 135126.
Emon M. M. H. & Khan T. (2025). Exploring the mediating role of green logistics in enhancing green supply chain performance: Evidence from Bangladesh. Journal of Engineering Research, 14(1), 1116-1129.
Sabaghieh Yazd M., Ramezanian R., Varmazyar M., Ebrahimi S. B. & Esmaeeli E. (2025), Designing a dual-channel production-distribution network for reducing greenhouse gas emissions based on customer segmentation. Journal of Industrial and Production Engineering, 42(7), 705-729.
Kara, K,, Kara, & Karahan, (2024), The mediating role of logistics innovativeness on logistics capabilities and supply chain performance: evidence from defence industry companies in Turkey. International Journal of Business Innovation and Research, 33(2), 137–167.
Alfaqiyah E., Alzubi A., Aljuhmani H. Y. & Öz T. (2025). How Industry 4,0 Technologies Enhance Supply Chain Resilience: The Interplay of Agility, Adaptability, and Customer Integration in Manufacturing Firms. Sustainability, 17(17), 7922.
Li N., Panichakarn B. & Xing T. (2025). Exploring the bridge between digital transformation and sustainable supply chain performance: An empirical study based on Yunnan fresh cut flower supply chain. Journal of Project Management, 10(2), 185-200.
Pi S. M. & Chang C. Y. (2024). The Impact of Information Technology Infrastructure and Supply Chain Capability on Operational Performance. International Journal of Innovation in Management, 12(2), 37-46.
Burki U. (2018). Green supply chain management, green innovations, and green practices. Understanding Complex Systems, 81-109.
Chen C., Panichakarn B. & Tseng Y. (2024), Forging a Sustainable Path: Unleashing Collaborative Innovation to Expedite the Integration of Green Technologies in Supply Chains, LogForum, 20(2), 133-147.
Delgoshaei A, Beighizadeh R, Arffin M. K. A. B. M., Leman Z. B. & Ali A. (2022), Forecast Innovative Development Level in Green Supply Chains Using a Comprehensive Fuzzy Algorithm. International Journal of Fuzzy Systems, 25(2), 880-895.
Jum’a L., Zaid A. A. & Othman M. (2025). Influence of Supply Chain Ambidexterity on Supply Chain Sustainability: The Mediating Role of Green Product Innovation. Logistics, 9(3), 1-29.
Al Mamun .A, Reza M. N. H., Yang Q. & Aziz N. A. (2025). Dynamic capabilities in action: the synergy of big data analytics, supply chain ambidexterity, green supply chain and firm performance. Journal of Enterprise Information Management, 38(2), 636–659.
Hair J. F., Black W. C., Babin B. J. & Anderson R. E. (2010). Multivariate Data Analysis, 7th Edition, Pearson, New York.
Henseler J., Ringle C. M. & Sarstedt M. (2015). A New Criterion for Assessing Discriminant Validity in Variance-based A new criterion for assessing discriminant validity in variance-based structural equation modeling. 43, 115-135.
Tải xuống
Đã Xuất bản
Cách trích dẫn
Số
Chuyên mục
Giấy phép
Bản quyền (c) 2026 Tạp chí Khoa học và Công nghệ Trường Đại học Hùng Vương
Tác phẩm này được cấp phép theo Giấy phép quốc tế Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDeri Phái sinh 4.0 .
