Pharmaceutical Cold Chain Logistics Optimization Considering Access‐Related Upstream Conditions: A Government–Enterprise Cogovernance Perspective

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:Provides a bilevel optimization framework for policy-enterprise interactions in cold chain logistics, useful for further research on carbon pricing and supply chain resilience.

🏢実務担当者:Highlights how carbon taxes and subsidies affect routing and emissions, aiding logistics managers in aligning with decarbonization goals while maintaining service quality.

🏛政策担当者:Demonstrates that subsidy effectiveness varies with temperature and preferences, suggesting targeted policy design for cold chain decarbonization.

医薬品コールドチェーン物流は、地域社会における医薬品へのアクセスと間接的に関連する可能性のある上流のサプライチェーン状況を形成する上で重要な役割を果たす。それはエネルギー集約的かつ運用上複雑であり、政策によって強制される持続可能な環境の中で、排出削減、配送信頼性、製品の完全性、物流コストの間のトレードオフを必要とする。しかしながら、既存の研究は、政策実施と企業の物流対応を大部分が分離して扱っており、上位レベルの政府手段と下位レベルの運用上の意思決定との間の相互作用、およびそれらがこれらのシステムレベルの成果に与える影響は、十分に調査されていないままである。この問題に対処するため、我々はまず、時間的不確実性の下での医薬品コールドチェーン物流における環境政策手段と企業の複合一貫輸送ルーティング決定との間の相互作用を特徴付けるために、政府・企業共同ガバナンスの枠組みの下での二段階ロバスト最適化モデルを開発する。この枠組みの中で、4Aフレームワーク（可用性、アクセス可能性、受容性、手頃さ）に着想を得た4つの物流側代理変数を導入し、医薬品アクセスの直接的な成果指標ではなく、物流を介したシステム状態を表すものとして位置付ける。計算上の扱いやすさのために、二段階構造は単一段階のファジー妥協モデルに再定式化され、厳密なシュタッケルベルク均衡問題を解くことなく、異なるガバナンス選好の下での妥協解の直接導出を可能にする。成都・上海間の医薬品回廊に沿ったケーススタディは、炭素税と複合一貫輸送補助金がシステム成果に与える影響が、意思決定者の選好、温度条件、モデルのロバスト性要件に依存することを示している。企業の選好が支配的である場合、閾値以上の炭素税はルーティング行動を変えることができるが、高温条件下では、冷蔵コストの優位性が政策への応答性を弱める。例示された回廊では、補助金はほとんどの場合、排出量をより直接的に削減する（例えば、補助金乗数3において、約5819.00 kgから4245.00 kgへ、およそ27.05%の削減）が、より高い公的支出を犠牲にする。これらの知見は、環境政策と企業の相互作用、およびそれらの環境成果とLMCAへの影響に関する、物流に基づく分析視点を提供する。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Pharmaceutical cold chain logistics plays a key role in shaping upstream supply chain conditions that may be indirectly associated with community access to medicines. It is energy‐intensive and operationally complex, requiring trade‐offs among emissions reduction, delivery reliability, product integrity and logistics costs within a policy‐enforced sustainable environment. However, existing studies largely treat policy implementation and enterprise logistics responses in isolation, leaving the interaction between upper level government instruments and lower level operational decisions, and their impact on these system‐level outcomes underexplored. To address this issue, we first develop a bilevel robust optimisation model under a government–enterprise cogovernance framework to characterise interactions between environmental policy instruments and enterprise multimodal transport routing decisions in pharmaceutical cold chain logistics under temporal uncertainty. Within this framework, four logistics‐side proxy variables inspired by the 4A framework (availability, accessibility, acceptability, affordability) are introduced to represent logistics‐mediated system conditions potentially associated with medicines access (LMCA), rather than direct measures of access outcomes. For computational tractability, the bilevel structure is reformulated into a single‐stage fuzzy compromise model, enabling direct derivation of compromise solutions under different governance preferences without requiring the solution of a strict Stackelberg equilibrium problem. A case study along the Chengdu–Shanghai pharmaceutical corridor illustrates that the influence of carbon taxation and multimodal transport subsidies on system outcomes depends on decision‐maker preferences, temperature conditions and model robustness requirements. When enterprise preference is dominant, carbon taxation above a threshold can alter routing behaviour, but under high‐temperature conditions, refrigeration cost dominance weakens policy responsiveness. In the illustrated corridor, subsidies reduce emissions more directly in most cases (e.g., from approximately 5819.00 to 4245.00 kg, a roughly 27.05% reduction at a subsidy multiplier of 3), but at the expense of higher public expenditure. These findings provide a logistics‐based analytical perspective on environmental policy–enterprise interactions and their implications for environmental outcomes and LMCA.

• semanticscholar https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdfdirect/10.1155/hsc/6689257first seen 2026-07-31 06:30:02 · last seen 2026-08-11 04:56:33