Xây dựng khung hỗ trợ ra quyết định lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính cho giao hàng trong thương mại điện tử tại Việt Nam

Nguyễn Hà Minh Trí (Tác giả liên hệ)

Trường Kinh tế, Đại học Bách khoa Hà Nội

Email: tri.nguyenhaminh@hust.edu.vn

Trần Thị Hương, Đặng Trọng Tín

Trường Kinh tế, Đại học Bách khoa Hà Nội

Tóm tắt

Nghiên cứu đề xuất khung hỗ trợ ra quyết định lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối lĩnh vực thương mại điện tử tại Việt Nam. Trên cơ sở tổng quan tài liệu và phỏng vấn chuyên gia, nghiên cứu xây dựng hệ thống tiêu chí đánh giá gồm 4 nhóm: kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường. Phương pháp AHP được sử dụng để xác định trọng số các tiêu chí, trong khi phương pháp MARCOS được áp dụng để đánh giá và xếp hạng các giải pháp. Kết quả nghiên cứu cho thấy khung đề xuất giúp doanh nghiệp giao hàng thương mại điện tử lựa chọn giải pháp giảm phát thải một cách có cấu trúc, minh bạch và phù hợp với mục tiêu phát triển bền vững của thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam.

Từ khóa: Giảm phát thải, khí nhà kính, giao hàng, thương mại điện tử, AHP, MARCOS

Abstract

This study proposes a decision-support framework for selecting greenhouse gas-reduction solutions for last-mile delivery in Viet Nam's e-commerce sector. Based on a literature review and expert interviews, the study develops an evaluation framework comprising four groups of criteria: economic, technical, social, and environmental. The Analytic Hierarchy Process (AHP) is employed to determine the weights of the evaluation criteria, while the Measurement Alternatives and Ranking according to the Compromise Solution (MARCOS) method is applied to evaluate and rank alternative solutions. The findings demonstrate that the proposed framework enables e-commerce delivery enterprises to select emission reduction solutions in a structured, transparent, and systematic manner, while aligning with the sustainable development objectives of Viet Nam's e-commerce market.

Keywords: Emission reduction, greenhouse gas emissions, last-mile delivery, e-commerce, AHP, MARCOS

GIỚI THIỆU

Trong bối cảnh chuyển đổi xanh và phát triển bền vững, việc giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối trở thành yêu cầu cần thiết đối với các doanh nghiệp thương mại điện tử và logistics. Nhiều giải pháp có thể được áp dụng như sử dụng phương tiện điện, tối ưu hóa tuyến đường, triển khai điểm nhận hàng tập trung, tủ khóa thông minh hoặc tổ chức lại mạng lưới giao hàng. Tuy nhiên, mỗi giải pháp có mức độ phù hợp khác nhau về chi phí, kỹ thuật, khả năng triển khai, tác động xã hội và hiệu quả môi trường.

Do đó, việc lựa chọn giải pháp giảm phát thải cần được xem xét trên cơ sở nhiều tiêu chí thay vì chỉ dựa vào một yếu tố riêng lẻ. Nghiên cứu đề xuất khung hỗ trợ ra quyết định nhằm lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử tại Việt Nam. Khung nghiên cứu được xây dựng thông qua tổng quan tài liệu, phỏng vấn chuyên gia và tích hợp phương pháp AHP với MARCOS để xác định trọng số tiêu chí, đánh giá và xếp hạng các giải pháp. Kết quả nghiên cứu kỳ vọng cung cấp cơ sở tham khảo cho doanh nghiệp trong quá trình lựa chọn giải pháp giảm phát thải phù hợp với điều kiện thực tiễn và mục tiêu phát triển bền vững.

TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử

Giao hàng chặng cuối là khâu đưa hàng hóa từ điểm phân phối đến người tiêu dùng cuối cùng, giữ vai trò quan trọng trong chất lượng dịch vụ thương mại điện tử nhưng cũng tạo ra nhiều áp lực về chi phí và môi trường. Do đặc điểm đơn hàng nhỏ lẻ, điểm giao phân tán và yêu cầu giao hàng nhanh, hoạt động này làm gia tăng số chuyến vận chuyển, quãng đường di chuyển và mức tiêu thụ nhiên liệu, từ đó góp phần làm tăng phát thải khí nhà kính trong logistics đô thị (Gevaers và cộng sự, 2014; Mangiaracina và cộng sự, 2015). Các nghiên cứu trước đây cho thấy những giải pháp như sử dụng phương tiện điện, tối ưu hóa tuyến đường, gom đơn hàng, phát triển điểm nhận hàng tập trung và tủ khóa thông minh có thể góp phần giảm phát thải trong giao hàng chặng cuối (Ranieri và cộng sự, 2018; Olsson và cộng sự, 2019). Tuy nhiên, hiệu quả của các giải pháp này phụ thuộc vào chi phí, hạ tầng, công nghệ, hành vi khách hàng và điều kiện vận hành cụ thể, do đó cần được đánh giá trên nhiều tiêu chí trước khi lựa chọn triển khai.

Khung hỗ trợ ra quyết định trong lĩnh vực logistics và phát triển bền vững

Khung hỗ trợ ra quyết định ngày càng được sử dụng trong logistics bền vững nhằm giúp doanh nghiệp đánh giá các phương án trong điều kiện có nhiều tiêu chí và mục tiêu xung đột. Trong các quyết định logistics, doanh nghiệp không chỉ xem xét chi phí và hiệu quả vận hành, mà còn phải cân nhắc tác động môi trường, khả năng triển khai công nghệ và lợi ích xã hội. Các nghiên cứu gần đây cho thấy các mô hình hỗ trợ ra quyết định kết hợp với phương pháp ra quyết định đa tiêu chí có thể hỗ trợ đánh giá các giải pháp giao hàng bền vững, logistics xanh và chuỗi cung ứng bền vững một cách có cấu trúc hơn (Cinelli và cộng sự, 2022; Maravić và cộng sự, 2025;). Đối với giao hàng chặng cuối trong thương mại điện tử, khung hỗ trợ ra quyết định là cần thiết để so sánh các giải pháp giảm phát thải theo nhiều khía cạnh như kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường, từ đó giúp doanh nghiệp lựa chọn phương án phù hợp với điều kiện vận hành và mục tiêu phát triển bền vững.

Ứng dụng AHP và MARCOS trong ra quyết định đa tiêu chí

AHP và MARCOS là 2 phương pháp ra quyết định đa tiêu chí được sử dụng phổ biến trong các bài toán đánh giá, lựa chọn và xếp hạng phương án. AHP có ưu điểm trong việc phân rã vấn đề ra quyết định thành hệ thống phân cấp và xác định trọng số tiêu chí thông qua so sánh cặp, trong khi MARCOS cho phép xếp hạng các phương án dựa trên mức độ tiệm cận với phương án lý tưởng và phản lý tưởng. Các nghiên cứu gần đây cho thấy việc kết hợp AHP với các phương pháp xếp hạng đa tiêu chí, trong đó có MARCOS, phù hợp với các bài toán logistics xanh, lựa chọn nhà cung cấp bền vững và đánh giá giải pháp trong chuỗi cung ứng do có thể xem xét đồng thời nhiều tiêu chí kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường (Osintsev và cộng sự, 2021; Ecer, 2022; Khulud và cộng sự, 2023; Wang và cộng sự, 2024). Trong nghiên cứu này, AHP được sử dụng để xác định mức độ quan trọng của các tiêu chí đánh giá, còn MARCOS được áp dụng để đánh giá và xếp hạng các giải pháp giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử tại Việt Nam.

Khoảng trống nghiên cứu

Mặc dù giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng thương mại điện tử đã được quan tâm rộng rãi, phần lớn nghiên cứu hiện nay vẫn tập trung vào từng nhóm giải pháp riêng lẻ như phương tiện xanh, tủ giao hàng hoặc công nghệ số (Peppel và cộng sự, 2024). Tuy nhiên, các giải pháp này không tối ưu trong mọi bối cảnh vận hành, bởi doanh nghiệp cần cân nhắc đồng thời nhiều tiêu chí như mức phát thải, chi phí, hạ tầng, khả năng triển khai và mức độ chấp nhận của khách hàng. Điều này cho thấy sự cần thiết của một mô hình đánh giá tích hợp thay vì tiếp cận rời rạc.

Một số phương pháp ra quyết định đa tiêu chí như AHP, MARCOS và F-MCDM đã được sử dụng để đánh giá các giải pháp logistics bền vững, nhưng phần lớn mới dừng ở mức minh họa phương pháp, chưa hình thành một khung ra quyết định hoàn chỉnh, có cấu trúc rõ ràng và khả năng ứng dụng thực tế (Stević và cộng sự, 2020; Wang và cộng sự, 2023). Tại Việt Nam, các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào đánh giá phát thải hoặc hành vi tiêu dùng xanh, trong khi chưa có nghiên cứu đề xuất khung hỗ trợ lựa chọn giải pháp giảm phát thải cho doanh nghiệp giao hàng thương mại điện tử

Do đó, nghiên cứu hướng tới lấp đầy khoảng trống này bằng cách xây dựng khung hỗ trợ ra quyết định tích hợp AHP-MARCOS, nhằm xác định trọng số tiêu chí và xếp hạng các giải pháp giảm phát thải trong giao hàng chặng cuối tại Việt Nam.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Quy trình nghiên cứu

Hình 1: Quy trình phát triển khung hỗ trợ ra quyết định

Nguồn: Nhóm tác giả xây dựng dựa trên lý thuyết của Burstein & W. Holsapple, (2008)

Quy trình phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định được xây dựng theo trình tự logic nhằm đảm bảo hệ thống có khả năng hỗ trợ người ra quyết định một cách khoa học và phù hợp với thực tiễn. Theo Burstein và Holsapple (2008) trong cuốn Handbook on Decision Support Systems 1, hệ thống hỗ trợ ra quyết định cần kết hợp giữa dữ liệu, mô hình phân tích và tri thức nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định trong các bối cảnh phức tạp. Trên cơ sở đó, quy trình bắt đầu từ việc xác định bối cảnh, vấn đề và mục tiêu của hệ thống, nhằm làm rõ hệ thống được xây dựng để giải quyết vấn đề gì, phục vụ đối tượng nào và cần tạo ra kết quả đầu ra như thế nào.

Tiếp theo, nghiên cứu xác định cơ sở dữ liệu phục vụ quá trình ra quyết định, bao gồm các tiêu chí đánh giá, phương án lựa chọn và thông tin cần thiết từ tài liệu hoặc chuyên gia. Sau đó, thuật toán xếp hạng các giải pháp và công cụ tính toán được lựa chọn để đảm bảo phù hợp với đặc điểm của bài toán và thuận tiện cho người sử dụng. Dựa trên dữ liệu, thuật toán và công cụ đã lựa chọn, khung hỗ trợ ra quyết định được phát triển và đưa vào thử nghiệm. Quá trình thử nghiệm giúp kiểm tra khả năng vận hành, phát hiện điểm chưa hợp lý và điều chỉnh hệ thống trước khi đánh giá chính thức. Hệ thống sau đó được đánh giá theo hai hướng: đánh giá quá trình xây dựng và đánh giá kết quả đầu ra. Nếu chưa đạt yêu cầu, hệ thống sẽ được điều chỉnh lại ở các bước trước đó; nếu đạt yêu cầu, hệ thống sẽ được triển khai và vận hành trong thực tế.

Phương pháp AHP

Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, được phát triển bởi Saaty (1987), nhằm hỗ trợ đánh giá và lựa chọn phương án trong những bài toán có nhiều tiêu chí phức tạp. Theo phương pháp này, vấn đề ra quyết định được phân rã thành cấu trúc thứ bậc gồm mục tiêu, tiêu chí, tiêu chí con và các phương án. Sau đó, các yếu tố được so sánh cặp đôi để xác định mức độ quan trọng tương đối. Ý kiến đánh giá của chuyên gia được chuyển đổi thành các giá trị số thông qua thang đo, từ đó tính toán trọng số ưu tiên cho từng tiêu chí. Một ưu điểm quan trọng của AHP là có khả năng kiểm tra mức độ nhất quán của các đánh giá thông qua chỉ số nhất quán, giúp nâng cao độ tin cậy của kết quả. Trong nghiên cứu này, AHP được sử dụng để xác định trọng số các tiêu chí đánh giá trước khi xếp hạng các giải pháp giảm phát thải khí nhà kính.

Phương pháp MARCOS

Phương pháp MARCOS (Measurement of Alternatives and Ranking according to Compromise Solution) là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, được sử dụng để đánh giá và xếp hạng các phương án dựa trên mức độ tiệm cận với phương án lý tưởng và phương án phản lý tưởng. Theo Stević và cộng sự (2020), MARCOS có khả năng phản ánh rõ sự khác biệt giữa các phương án, đồng thời có độ ổn định cao hơn so với một số phương pháp MCDM truyền thống như TOPSIS hoặc VIKOR. Trong phương pháp này, dữ liệu đánh giá ban đầu được chuẩn hóa, sau đó nhân với trọng số tiêu chí để tạo ma trận có trọng số. Tiếp theo, chỉ số hữu dụng của từng phương án được tính toán nhằm xác định mức độ phù hợp tương đối so với nghiệm lý tưởng. Trong nghiên cứu này, MARCOS được sử dụng sau AHP để xếp hạng các giải pháp giảm phát thải khí nhà kính trong giao hàng chặng cuối.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Bối cảnh thử nghiệm khung hỗ trợ

Khung hỗ trợ ra quyết định được thử nghiệm trong bối cảnh giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử tại Việt Nam. Đây là lĩnh vực có tốc độ phát triển nhanh, đồng thời phát sinh nhiều áp lực về chi phí vận hành, hiệu quả giao hàng và phát thải khí nhà kính. Đối tượng áp dụng của khung là các doanh nghiệp giao hàng thương mại điện tử, nơi việc lựa chọn giải pháp giảm phát thải cần cân nhắc đồng thời nhiều yếu tố như chi phí, năng lực công nghệ, khả năng triển khai, tác động xã hội và hiệu quả môi trường.

Dữ liệu thử nghiệm được xây dựng trên cơ sở tổng quan tài liệu và ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực logistics, giao hàng thương mại điện tử. Các chuyên gia được tham khảo có kinh nghiệm thực tiễn tại một số doanh nghiệp lớn ở Việt Nam, gồm Shopee Express, VNPost và Viettel Post. Đây là các đơn vị có hoạt động giao hàng rộng, có kinh nghiệm vận hành mạng lưới logistics và phản ánh tương đối rõ các đặc điểm của thị trường giao hàng thương mại điện tử tại Việt Nam.

Trong bối cảnh này, khung hỗ trợ được sử dụng nhằm đánh giá và so sánh các giải pháp giảm phát thải khí nhà kính dựa trên bốn nhóm tiêu chí: kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường. Việc thử nghiệm giúp kiểm tra khả năng áp dụng của khung trong hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn giải pháp phù hợp với điều kiện vận hành thực tế và định hướng phát triển bền vững.

Cấu trúc khung hỗ trợ ra quyết định

Khung hỗ trợ ra quyết định được xây dựng nhằm giúp doanh nghiệp giao hàng thương mại điện tử đánh giá và lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính một cách có hệ thống. Cấu trúc của khung gồm3 thành phần chính: đầu vào, quá trình xử lý và đầu ra. Thành phần đầu vào bao gồm hệ thống tiêu chí đánh giá và danh mục các giải pháp giảm phát thải được xác định từ tổng quan tài liệu và ý kiến chuyên gia. Các tiêu chí được phân thành 4 nhóm chính: kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường, phản ánh các khía cạnh quan trọng trong quá trình ra quyết định.

Hình 2: Danh sách tiêu chí và giải pháp

Nguồn: Tổng hợp từ các ý kiến của chuyên gia

Ở bước xử lý, phương pháp AHP được sử dụng để xác định trọng số của các tiêu chí thông qua đánh giá của chuyên gia. Sau đó, phương pháp MARCOS được áp dụng để tính toán mức độ phù hợp và xếp hạng các giải pháp dựa trên mối quan hệ với phương án lý tưởng và phản lý tưởng. Thành phần đầu ra của khung là kết quả xếp hạng các giải pháp giảm phát thải, kèm theo cơ sở định lượng hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn phương án phù hợp với điều kiện vận hành và mục tiêu phát triển bền vững.

Kết quả xếp hạng trọng số theo AHP

Hình 3: Xếp hạng các trọng số theo tiêu chí chính

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

Kết quả xác định trọng số bằng phương pháp AHP cho thấy các tiêu chí kinh tế giữ vai trò quan trọng nhất trong quá trình lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính cho giao hàng chặng cuối. Trong đó, tiêu chí C11 có trọng số cao nhất, đạt 0,204, cho thấy chi phí đầu tư ban đầu là yếu tố được doanh nghiệp ưu tiên hàng đầu. Điều này phù hợp với thực tế triển khai các giải pháp xanh như phương tiện điện, tủ khóa thông minh, trạm trung chuyển hoặc hệ thống công nghệ, bởi các giải pháp này thường yêu cầu nguồn vốn ban đầu tương đối lớn. Tiêu chí C12 xếp thứ hai với trọng số 0,136, tiếp tục khẳng định rằng chi phí vận hành là yếu tố then chốt ảnh hưởng đến khả năng áp dụng và duy trì giải pháp trong dài hạn.

Bên cạnh nhóm tiêu chí kinh tế, các tiêu chí môi trường cũng được đánh giá cao. C41 đạt trọng số 0,103 và C44 đạt 0,084, cho thấy doanh nghiệp quan tâm đáng kể đến khả năng giảm ô nhiễm không khí và giảm tiêu thụ năng lượng. Đây là kết quả hợp lý trong bối cảnh giao hàng chặng cuối sử dụng nhiều phương tiện đường bộ, gây áp lực lớn về phát thải và tiêu hao năng lượng tại khu vực đô thị.

Các tiêu chí như C13, C42, C32 và C21 có trọng số trung bình, phản ánh vai trò hỗ trợ của chi phí đào tạo, giảm tiếng ồn, thời gian sẵn sàng giao hàng và khả năng kết nối hệ thống. Trong khi đó, các tiêu chí còn lại có trọng số thấp hơn, chủ yếu đóng vai trò bổ trợ. Nhìn chung, kết quả AHP cho thấy doanh nghiệp ưu tiên các giải pháp có tính khả thi về kinh tế, đồng thời vẫn đảm bảo hiệu quả môi trường và khả năng vận hành thực tế.

Kết quả xếp hạng giải pháp theo MARCOS

Hình 4: Xếp hạng các phương án

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

Kết quả xếp hạng các phương án theo phương pháp MARCOS cho thấy giải pháp “AI, IoT, Big Data tối ưu hóa tuyến đường” đứng ở vị trí thứ nhất, phản ánh vai trò nổi bật của công nghệ số trong giảm phát thải khí nhà kính cho giao hàng chặng cuối. Giải pháp này có khả năng cải thiện hiệu quả vận hành thông qua tối ưu lộ trình, giảm quãng đường di chuyển, giảm thời gian giao hàng và hạn chế tiêu hao nhiên liệu. Đây là lựa chọn phù hợp với bối cảnh doanh nghiệp thương mại điện tử tại Việt Nam đang chịu áp lực vừa phải nâng cao chất lượng dịch vụ, vừa phải giảm chi phí và phát thải.

Xếp thứ hai là giải pháp “thiết lập vị trí bưu cục gần khu đông dân cư”. Kết quả này cho thấy việc tổ chức lại mạng lưới giao hàng có ý nghĩa quan trọng, do các điểm bưu cục gần khách hàng giúp rút ngắn khoảng cách giao nhận, tăng khả năng gom đơn và giảm số chuyến giao hàng không hiệu quả. Giải pháp “gợi ý thời gian giao hàng xanh” xếp thứ ba, thể hiện tiềm năng của việc điều chỉnh hành vi khách hàng và phân bổ đơn hàng theo khung giờ hợp lý nhằm tăng hiệu suất vận chuyển.

Các giải pháp như giao bằng drone, giao hàng cộng đồng, tủ bưu kiện và xe máy điện nằm ở nhóm trung bình. Điều này cho thấy các giải pháp này có tiềm năng giảm phát thải nhưng vẫn còn phụ thuộc vào điều kiện hạ tầng, chi phí đầu tư, mức độ chấp nhận của khách hàng và khả năng triển khai thực tế. Trong khi đó, giao hàng bằng xe đạp/scooter và giao tại cửa hàng tiện lợi có thứ hạng thấp hơn, cho thấy mức độ phù hợp còn hạn chế trong bối cảnh hiện tại. Nhìn chung, kết quả xếp hạng khẳng định các giải pháp dựa trên công nghệ và tái tổ chức mạng lưới giao hàng đang có tính khả thi cao hơn so với các giải pháp phụ thuộc mạnh vào hạ tầng hoặc thay đổi lớn trong hành vi người dùng.

Kết quả phân tích độ nhạy

Kết quả phân tích độ nhạy cho thấy thứ hạng của các phương án nhìn chung tương đối ổn định qua các kịch bản, phản ánh độ tin cậy của mô hình đánh giá. Trong đó, giải pháp “AI, IoT, Big Data tối ưu hóa tuyến đường” luôn duy trì ở nhóm xếp hạng cao nhất, cho thấy đây là phương án có tính vượt trội và ít bị ảnh hưởng khi trọng số các tiêu chí thay đổi. Tương tự, “thiết lập vị trí bưu cục” và “gợi ý thời gian giao hàng xanh” cũng giữ vị trí tương đối tốt, khẳng định vai trò của các giải pháp tổ chức lại mạng lưới và tối ưu vận hành. Ngược lại, các phương án như giao hàng bằng xe đạp/scooter, giao hàng tại cửa hàng tiện lợi và giao hàng tại tủ bưu kiện thường nằm ở nhóm thứ hạng thấp hơn. Nhìn chung, kết quả cho thấy các giải pháp dựa trên công nghệ và tối ưu hệ thống có tính ổn định và khả thi cao hơn.

Hình 5: Bảng xếp hạng các phương án theo từng kịch bản

Nguồn: Kết quả phân tích từ dữ liệu khảo sát

KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã xây dựng khung hỗ trợ ra quyết định lựa chọn giải pháp giảm phát thải khí nhà kính trong hoạt động giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử tại Việt Nam. Trên cơ sở tổng quan tài liệu và ý kiến chuyên gia, nghiên cứu đã xác định hệ thống tiêu chí đánh giá theo 4 nhóm chính gồm kinh tế, kỹ thuật, xã hội và môi trường. Việc tích hợp phương pháp AHP và MARCOS giúp lượng hóa mức độ quan trọng của các tiêu chí, đồng thời xếp hạng các phương án giảm phát thải một cách có cấu trúc, minh bạch và dễ diễn giải.

Kết quả nghiên cứu cho thấy các tiêu chí kinh tế, đặc biệt là chi phí đầu tư ban đầu và chi phí vận hành, có ảnh hưởng lớn đến quyết định lựa chọn giải pháp của doanh nghiệp. Điều này phản ánh thực tế rằng các doanh nghiệp giao hàng thương mại điện tử tại Việt Nam dù quan tâm đến mục tiêu giảm phát thải, nhưng vẫn phải cân nhắc chặt chẽ yếu tố chi phí, hiệu quả vận hành và khả năng triển khai. Kết quả xếp hạng cũng cho thấy các giải pháp ứng dụng công nghệ và tổ chức lại mô hình giao hàng, như tối ưu hóa tuyến đường bằng AI, IoT, Big Data và thiết lập vị trí bưu cục phù hợp, có tiềm năng cao trong việc cân bằng giữa giảm phát thải và hiệu quả vận hành.

Bên cạnh đó, kết quả phân tích độ nhạy cho thấy thứ hạng các phương án tương đối ổn định qua nhiều kịch bản, qua đó khẳng định độ tin cậy của khung hỗ trợ ra quyết định được đề xuất. Về mặt lý thuyết, nghiên cứu góp phần bổ sung cách tiếp cận tích hợp giữa khung hỗ trợ ra quyết định và phương pháp ra quyết định đa tiêu chí trong lĩnh vực logistics xanh. Về mặt thực tiễn, nghiên cứu cung cấp cơ sở tham khảo cho doanh nghiệp trong việc đánh giá, so sánh và lựa chọn giải pháp giảm phát thải phù hợp với điều kiện hạ tầng, thị trường và định hướng chuyển đổi xanh tại Việt Nam. Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn còn hạn chế về phạm vi dữ liệu và số lượng chuyên gia, do đó các nghiên cứu tiếp theo có thể mở rộng mẫu khảo sát, bổ sung dữ liệu vận hành thực tế và kiểm định khung trong nhiều bối cảnh doanh nghiệp khác nhau.

Tài liệu tham khảo:

1. Burstein, F., & Holsapple, C. W. (Eds.). (2008). Handbook on decision support systems 1: Basic themes. Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-540-48713-5

2. Cinelli, M., Kadziński, M., Miebs, G., Gonzalez, M., & Słowiński, R. (2022). Recommending multiple criteria decision analysis methods with a new taxonomy-based decision support system. European Journal of Operational Research, 302(2), 633–651. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2022.01.011

3. Ecer, F., Böyükaslan, A., & Hashemkhani Zolfani, S. (2022). Evaluation of cryptocurrencies for investment decisions in the era of Industry 4.0: A Borda count-based intuitionistic fuzzy set extensions EDAS-MAIRCA-MARCOS multi-criteria methodology. Axioms, 11(8), 404. https://doi.org/10.3390/axioms11080404

4. Gevaers, R., Van De Voorde, E., & Vanelslander, T. (2014). Cost modelling and simulation of last-mile characteristics in an innovative B2C supply chain environment with implications on urban areas and cities. Procedia - Social and Behavioral Sciences, 125, 398–411. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.01.1483

5. Khulud, K., Masudin, I., Zulfikarijah, F., Restuputri, D. P., & Haris, A. (2023). Sustainable supplier selection through multi-criteria decision making (MCDM) approach: A bibliometric analysis. Logistics, 7(4), 96. https://doi.org/10.3390/logistics7040096

6. Mangiaracina, R., Marchet, G., Perotti, S., & Tumino, A. (2015). A review of the environmental implications of B2C e-commerce: A logistics perspective. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 45(6), 565–591. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-06-2014-0133

7. Maravić, A., Pajić, V., & Andrejić, M. (2025). A holistic human-based approach to last-mile delivery: Stakeholder-based evaluation of logistics strategies. Logistics, 9(4), 135. https://doi.org/10.3390/logistics9040135

8. Olsson, J., Hellström, D., & Pålsson, H. (2019). Framework of last mile logistics research: A systematic review of the literature. Sustainability, 11(24), 7131. https://doi.org/10.3390/su11247131

9. Osintsev, N. A. (2021). Multi-criteria decision-making methods in green logistics. World of Transport and Transportation, 19(5), 105–114. https://doi.org/10.30932/1992-3252-2021-19-5-13

10. Peppel, M., Spinler, S., & Winkenbach, M. (2024). Integrating mobile parcel lockers into last-mile delivery networks: An operational design for home delivery, stationary, and mobile parcel lockers. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 54(4), 418–447. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-01-2023-0055

11. Ranieri, L., Digiesi, S., Silvestri, B., & Roccotelli, M. (2018). A review of last mile logistics innovations in an externalities cost reduction vision. Sustainability, 10(3), 782. https://doi.org/10.3390/su10030782

12. Saaty, R. W. (1987). The analytic hierarchy process—What it is and how it is used. Mathematical Modelling, 9(3–5), 161–176. https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8

13. Stević, Ž., Pamučar, D., Puška, A., & Chatterjee, P. (2020). Sustainable supplier selection in healthcare industries using a new MCDM method: Measurement of alternatives and ranking according to compromise solution (MARCOS). Computers & Industrial Engineering, 140, 106231. https://doi.org/10.1016/j.cie.2019.106231

14. Wang, C.-N., Chung, Y.-C., Wibowo, F. D., Dang, T.-T., & Nguyen, N.-A.-T. (2023). Sustainable Last-Mile Delivery Solution Evaluation in the Context of a Developing Country: A Novel OPA–Fuzzy MARCOS Approach. Sustainability, 15(17), 12866. https://doi.org/10.3390/su151712866

15. Wang, C.-N., Thi-Be-Oanh-Cao, Dang, T.-T., & Nguyen, N.-A.-T. (2024). Third-party logistics provider selection in the Industry 4.0 era by using a fuzzy AHP and fuzzy MARCOS methodology. IEEE Access, 12, 67291–67313. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3392892