蘆莎梅，陳 焰

（武漢理工大學(xué)，湖北 武漢 430000）

1 引言

生態(tài)物流效率是在區(qū)域生態(tài)物流發(fā)展過(guò)程中，能夠同時(shí)反應(yīng)某區(qū)域物流業(yè)在發(fā)展的全過(guò)程中自身產(chǎn)生的效益以及其對(duì)區(qū)域各方面產(chǎn)生的影響，包括對(duì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)環(huán)境等綜合產(chǎn)生的效益[2]。關(guān)于生態(tài)物流效率的研究主要集中在考慮碳約束的生態(tài)物流效率研究，生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建以及生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)方法研究等?？紤]碳約束的生態(tài)物流效率研究方面，王燕等人將是否考慮碳排放約束的我國(guó)區(qū)域物流能源效率進(jìn)行對(duì)比，發(fā)現(xiàn)以往忽略碳排放約束的效率測(cè)度方法高估了物流業(yè)的能源效率[3]；Ami Halldorsson 認(rèn)為能源效率的提升對(duì)減少物流行業(yè)碳排放，促進(jìn)物流行業(yè)生態(tài)發(fā)展有一定的幫助[4]。關(guān)于生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建的研究，李潔根據(jù)重慶市物流業(yè)生態(tài)化發(fā)展?fàn)顩r，構(gòu)建了一套生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)體系，對(duì)重慶市的生態(tài)物流效率進(jìn)行研究[5]。在生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)方法的研究方面，Daisuke Ichinose 等人利用DEA模型對(duì)日本城市固體廢棄物的物流效率展開(kāi)了研究[6]；周葉等人采用SE-DEA 方法對(duì)我國(guó)23 個(gè)?。ㄊ小^(qū)）的生態(tài)物流效率進(jìn)行對(duì)比研究，并對(duì)影響省域物流行業(yè)生態(tài)效率的原因進(jìn)行了分析[7]；李潔運(yùn)用因子分析法對(duì)重慶市的生態(tài)物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并依據(jù)分析結(jié)果對(duì)重慶市未來(lái)物流業(yè)生態(tài)化發(fā)展提出了建議[5]；王燕等人運(yùn)用SBM-Tobit 模型測(cè)度了我國(guó)30 個(gè)省份的物流能源效率，并分析了我國(guó)物流能源效率的發(fā)展趨勢(shì)[3]。

從目前關(guān)于生態(tài)物流效率的研究現(xiàn)狀來(lái)看，存在兩點(diǎn)不足：第一，對(duì)生態(tài)物流效率的動(dòng)態(tài)分析較為少見(jiàn)；第二，對(duì)生態(tài)物流效率外部影響因素的研究還有待加強(qiáng)。為此，本文在已有文獻(xiàn)的研究基礎(chǔ)上，構(gòu)建一套針對(duì)我國(guó)?。ㄊ?、區(qū)）生態(tài)物流效率的指標(biāo)體系，并分別采用DEA 和Malmquist 方法，以靜態(tài)和動(dòng)態(tài)分析相結(jié)合的方式對(duì)我國(guó)?。ㄊ小^(qū)）生態(tài)物流的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 研究方法

2.1 DEA方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是一種多投入與多產(chǎn)出的效率評(píng)價(jià)方法，通過(guò)投入與產(chǎn)出的情況用以評(píng)價(jià)各決策單元（DMU）的相對(duì)效率。這種方法不僅無(wú)需提前設(shè)定函數(shù)之間的關(guān)系，而且無(wú)需假定各指標(biāo)的權(quán)重。根據(jù)規(guī)模報(bào)酬是否可變的假定，可將其分為規(guī)模報(bào)酬不變（CRS）的CCR 模型與規(guī)模報(bào)酬可變（VRS）的BCC 模型。其中，CCR 模型是以投入為導(dǎo)向的DEA 模型，而B(niǎo)CC 模型是以產(chǎn)出為導(dǎo)向的DEA模型，當(dāng)規(guī)模報(bào)酬不變時(shí)，兩種模型的計(jì)算結(jié)果一樣，而當(dāng)規(guī)模報(bào)酬可變時(shí)，兩種模型的測(cè)算結(jié)果不同?？紤]到本文研究對(duì)象為生態(tài)物流效率，控制投入要素更加可行，因此本文采用以投入為導(dǎo)向的CCR模型。

本文針對(duì)我國(guó)區(qū)域生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)問(wèn)題，將各?。ㄊ小^(qū)）看作決策單元DMU，假設(shè)共有n個(gè)決策單元DMUj（j=1,2,…,n），投入變量設(shè)為X，產(chǎn)出變量設(shè)為Y，則決策單元的投入產(chǎn)出向量分別為j=1,2,…,n。該模型進(jìn)行綜合效率評(píng)價(jià)時(shí)，構(gòu)建的最優(yōu)化線性規(guī)劃如公式（1）所示：

將式（1）轉(zhuǎn)化為其對(duì)偶規(guī)劃，如式（2）所示：

其中，yrj為第j 個(gè)決策單元的第r 種產(chǎn)出變量的指標(biāo)值，xij則為第j個(gè)決策單元的第i個(gè)投入變量的指標(biāo)值，λj為投入產(chǎn)出向量的權(quán)重，θ反應(yīng)決策單元的投入產(chǎn)出效率情況。θ=1時(shí)，該模型下的DEA有效。

12月3日，中國(guó)水利學(xué)會(huì)、清華大學(xué)、中國(guó)水利水電科學(xué)研究院在京聯(lián)合召開(kāi)紀(jì)念錢(qián)寧同志誕辰90周年座談會(huì)。全國(guó)政協(xié)原副主席、中國(guó)工程院院士錢(qián)正英，水利部部長(zhǎng)、黨組書(shū)記陳雷出席座談會(huì)并講話。水利部副部長(zhǎng)、黨組副書(shū)記矯勇，清華大學(xué)黨委書(shū)記胡和平，水利部黨組成員、中紀(jì)委駐部紀(jì)檢組組長(zhǎng)董力，水利部副部長(zhǎng)胡四一，中國(guó)水利學(xué)會(huì)理事長(zhǎng)、水利部原副部長(zhǎng)敬正書(shū)，水利部總工程師汪洪、總規(guī)劃師周學(xué)文等出席座談會(huì)。

通過(guò)DEAP 2.1 軟件對(duì)上述公式處理的結(jié)果中，包含技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率。其中技術(shù)效率是區(qū)域生態(tài)物流效率的度量，純技術(shù)效率反應(yīng)了區(qū)域物流技術(shù)與管理水平，規(guī)模效率反應(yīng)了當(dāng)前規(guī)模下區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)實(shí)際產(chǎn)出的利用程度。

2.2 Malmquist方法

Malmquist 指數(shù)是用于衡量DEA 模型中的動(dòng)態(tài)變化的測(cè)度方法。這種方法動(dòng)態(tài)衡量了當(dāng)年生態(tài)物流效率較上一年的變化，其中包括技術(shù)效率變化指數(shù)、技術(shù)變化指數(shù)以及全要素生產(chǎn)率指數(shù)，其中全要素生產(chǎn)率指數(shù)反應(yīng)了區(qū)域生態(tài)物流全要素生產(chǎn)率的變化程度。

針對(duì)本文所研究的問(wèn)題，設(shè)時(shí)期為t=1,2,…,T。t期和t+1期的Malmquist 指數(shù)分別為如式（3）和式（4）所示：

當(dāng)規(guī)模效益不變時(shí)，Malmquist 指數(shù)可表示為全要素生產(chǎn)率指數(shù)=技術(shù)變化指數(shù)*技術(shù)效率變化指數(shù)。即其中技術(shù)效率變化指數(shù)為，技術(shù)效率變化指數(shù)可以分解為純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)的積。 技術(shù)變化指數(shù)為

當(dāng)Malmquist指數(shù)＞1時(shí)，全要素生產(chǎn)率隨著年份增長(zhǎng)在提高；當(dāng)Malmquist 指數(shù)=1 時(shí)，全要素生產(chǎn)率與前一年保持一致；當(dāng)Malmquist 指數(shù)＜1 時(shí)，全要素生產(chǎn)率較上一年有所減少。

3 區(qū)域物流效率測(cè)算

3.1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

由于目前我國(guó)《國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類(lèi)》（GB/T 4754-2011）中并沒(méi)有將物流行業(yè)作為一個(gè)獨(dú)立的行業(yè)分類(lèi)，結(jié)合已有文獻(xiàn)的處理方式[7]，本文研究的物流業(yè)包含運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)等在內(nèi)。因此，下文的“物流業(yè)”相關(guān)指標(biāo)均來(lái)自于“運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)”。

結(jié)合生態(tài)物流效率的內(nèi)涵，參考已有文獻(xiàn)[7]，從人力投入、財(cái)力投入與能源投入三個(gè)方面構(gòu)建生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)體系，選取“物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)量”、“物流業(yè)固定資產(chǎn)投資”與“物流業(yè)能源消耗量”三個(gè)指標(biāo)作為投入指標(biāo)，鑒于生態(tài)物流效率需要考慮環(huán)境治理因素，因此本文加入“環(huán)境治理固定資產(chǎn)投資”指標(biāo)作為環(huán)境治理指標(biāo)。由于當(dāng)前“環(huán)境治理固定資產(chǎn)投資”這一指標(biāo)沒(méi)有對(duì)各行業(yè)單獨(dú)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，本文將各省在這一指標(biāo)上的總投資額直接作為投入變量進(jìn)行處理。

產(chǎn)出指標(biāo)方面，分別從規(guī)模和質(zhì)量?jī)蓚€(gè)方向選擇指標(biāo)。結(jié)合已有文獻(xiàn)[7]，選取貨物周轉(zhuǎn)量作為規(guī)模產(chǎn)出指標(biāo)，各?。ㄊ?、區(qū)）物流行業(yè)生產(chǎn)總值作為質(zhì)量產(chǎn)出指標(biāo)。此外，在物流活動(dòng)中，往往伴隨著二氧化碳的排放，在相同規(guī)模的物流活動(dòng)中，碳排放越小，物流效率越高，因此將物流業(yè)碳排放作為非期望產(chǎn)出，并將其作為投入指標(biāo)進(jìn)行測(cè)算。各指標(biāo)具體見(jiàn)表1。

本文選取2012-2016年我國(guó)各?。ㄊ小^(qū)）的物流業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)作為實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要源于2013至2017年的《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與各?。ㄊ?、區(qū)）統(tǒng)計(jì)年鑒。由于浙江、重慶、西藏、寧夏與新疆物流業(yè)能源消耗量的數(shù)據(jù)缺乏，本文選取26個(gè)?。ㄊ?、區(qū)）進(jìn)行計(jì)算。

表1 生態(tài)物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

3.2 基于DEA的靜態(tài)分析

本文運(yùn)用DEAP2.1軟件對(duì)生態(tài)物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并根據(jù)《國(guó)務(wù)院發(fā)布關(guān)于西部大開(kāi)發(fā)若干政策措施的實(shí)施意見(jiàn)》以及黨的十六大報(bào)告的精神，將26個(gè)省（市、區(qū)）分為東部地區(qū)、中部地區(qū)和西部地區(qū)，其中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、福建、山東、廣東與海南；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北與湖南；西部地區(qū)包括內(nèi)蒙古、廣西、四川、貴州、云南、陜西、甘肅與青海。為更清晰的表達(dá)不同地理位置的省域的生態(tài)物流效率的差別，現(xiàn)將各?。ㄊ?、區(qū)）的技術(shù)效率、純技術(shù)效率以及規(guī)模效率根據(jù)各?。ㄊ?、區(qū)）的經(jīng)濟(jì)區(qū)分類(lèi)，計(jì)算各地區(qū)的均值，并將結(jié)果繪制成趨勢(shì)分析圖，如圖1至圖3所示：

圖1 2012-2016年全國(guó)和三大經(jīng)濟(jì)地帶生態(tài)物流效率

圖2 2012-2016年全國(guó)和三大經(jīng)濟(jì)地帶純技術(shù)效率

圖3 2012-2016年全國(guó)和三大經(jīng)濟(jì)地帶規(guī)模效率

通過(guò)觀察趨勢(shì)分析圖，可以得出以下結(jié)論：

（1）區(qū)域生態(tài)物流的技術(shù)效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率的變化趨勢(shì)均為東部地區(qū)大于中部地區(qū)大于西部地區(qū)，東部地區(qū)的生態(tài)物流發(fā)展優(yōu)于其他地區(qū)，西部地區(qū)的生態(tài)物流發(fā)展仍有較大的上升空間。

（2）東部地區(qū)的生態(tài)物流純技術(shù)效率值五年來(lái)一直保持上升趨勢(shì)， 2016年?yáng)|部地區(qū)純技術(shù)效率值接近1，可見(jiàn)東部地區(qū)當(dāng)前的物流技術(shù)與管理水平幾乎能夠滿足當(dāng)前的生產(chǎn)需要，物流資源能夠得到合理的利用。反觀中、西部地區(qū)，自2013年開(kāi)始，純技術(shù)效率逐漸下降，且低于全國(guó)平均水平，東部地區(qū)與中、西部地帶的純技術(shù)效率差距逐漸擴(kuò)大，說(shuō)明當(dāng)前中、西部地帶生態(tài)物流的相關(guān)技術(shù)與管理水平均未滿足當(dāng)前的生產(chǎn)需求，應(yīng)加強(qiáng)生態(tài)物流的技術(shù)與管理水平，提高相關(guān)資源利用率。

（3）規(guī)模效率方面，東、中部地區(qū)的差距不斷縮小，到2016年，中部地區(qū)的規(guī)模效率超過(guò)東部地區(qū)。兩地區(qū)的規(guī)模效率值保持在0.9左右，高于全國(guó)平均水平。而西部地區(qū)規(guī)模效率與東、中部地區(qū)差距較大，近兩年的規(guī)模效率值均低于0.8，說(shuō)明西部地區(qū)亟需調(diào)整當(dāng)前物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，合理投入物流資源，實(shí)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模與技術(shù)的匹配。

（4）技術(shù)效率方面，三個(gè)地區(qū)之間均有一定差距，東部地區(qū)技術(shù)效率保持上升趨勢(shì)，五年間技術(shù)效率值均高于0.9，而中、西部地區(qū)生態(tài)物流效率自2014年開(kāi)始逐年下降，兩地區(qū)的技術(shù)效率值均低于當(dāng)年全國(guó)平均水平，并且技術(shù)效率變化趨勢(shì)保持一致。結(jié)合純技術(shù)效率和規(guī)模效率可以發(fā)現(xiàn)，中部地區(qū)生態(tài)物流效率低于東部地區(qū)是由于其純技術(shù)效率偏低，需要改進(jìn)當(dāng)前物流技術(shù)以及管理水平，保障資源的充分利用。而西部地區(qū)生態(tài)物流效率低于中部地區(qū)則是由于地區(qū)規(guī)模效率偏低，需要調(diào)整物流行業(yè)結(jié)構(gòu)，優(yōu)化物流資源配置。

3.3 基于Malmqusit的動(dòng)態(tài)分析

前文通過(guò)DEA方法對(duì)省域生態(tài)物流進(jìn)行了靜態(tài)分析，為了解每一年各?。ㄊ?、區(qū)）的生態(tài)物流效率較上一年的變化，現(xiàn)引入Malmquist 指數(shù)，對(duì)各省（市、區(qū)）生態(tài)物流進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。運(yùn)用DEAP2.1 進(jìn)行Malmquist指數(shù)測(cè)算，根據(jù)計(jì)算結(jié)果，將五年間全國(guó)三大經(jīng)濟(jì)地帶全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值繪制趨勢(shì)分析圖，如圖4所示。

可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率高于其他地區(qū)，其中西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率五年間的變化趨勢(shì)與全國(guó)全要素生產(chǎn)率均值保持一致。東部地區(qū)自2014年開(kāi)始基本維持全要素生產(chǎn)率的上升。中、西部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率除2016年較2015年有所增長(zhǎng)外，一直保持下降趨勢(shì)。值得一提的是2013年至2015年中部地區(qū)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)始終低于西部地區(qū)，說(shuō)明西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的下降趨勢(shì)要緩于中部地區(qū)。

將2012-2016年間我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)地帶全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)一步分解，見(jiàn)表2。分析測(cè)算結(jié)果發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)保持不變，雖然技術(shù)進(jìn)步指數(shù)有0.5%的下降，但是技術(shù)效率指數(shù)0.5%的增長(zhǎng)抵消了技術(shù)水平的降低。中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率指數(shù)降低3.2%，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)降低1.2%，技術(shù)效率變化指數(shù)降低2%，純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)分別降低1.8%與0.2%，說(shuō)明純技術(shù)效率的降低與技術(shù)水平的降低導(dǎo)致中部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的下降。西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率降低3%，技術(shù)效率變化指數(shù)降低4%，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)增加1.1%，說(shuō)明西部地區(qū)全要素生產(chǎn)率的下降主要由技術(shù)效率的降低導(dǎo)致，技術(shù)水平提高所帶來(lái)的積極影響未能修正技術(shù)效率降低所帶來(lái)的消極影響。由表2中均值可知，本國(guó)生態(tài)物流全要素生產(chǎn)率降低2.1%，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)降低0.3%，技術(shù)效率變化指數(shù)降低1.8%，純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)分別降低0.6%和1.2%，這表明規(guī)模效率的降低阻礙了我國(guó)生態(tài)物流全要素生產(chǎn)率的提高。

圖4 2012-2016年全國(guó)和三大經(jīng)濟(jì)地帶全要素生產(chǎn)率指數(shù)

表2 2012-2016區(qū)域全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解

為分析不同年份間全要素生產(chǎn)率指數(shù)變化，將2012-2016年的全要素生產(chǎn)率逐年分解，見(jiàn)表3。除2015-2016年間全要素生產(chǎn)率有所提高，其余年間全要素生產(chǎn)率分別下降5%、0.6%和5%。首先，觀察表3中相應(yīng)數(shù)值發(fā)現(xiàn)2012-2013年全要素生產(chǎn)率的降低是由技術(shù)變化指數(shù)下滑7.7%造成，技術(shù)效率變化指數(shù)3%的提高未能抵消技術(shù)降低帶來(lái)的影響。其次，2013-2015年間技術(shù)效率變化指數(shù)分別降低5%和6%，且純技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)均處下降狀態(tài)，說(shuō)明其間我國(guó)物流行業(yè)管理水平、物流資源利用率未能提高。最后，2015-2016年間，全要素生產(chǎn)率提高2.3%，其中技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與技術(shù)效率變化指數(shù)與規(guī)模效率變化指數(shù)分別提高1.1%、1.2%和2.1%，說(shuō)明物流業(yè)技術(shù)水平保持進(jìn)步，行業(yè)規(guī)模經(jīng)濟(jì)發(fā)展，雖然純技術(shù)效率沒(méi)有進(jìn)一步增長(zhǎng)，但是并未轉(zhuǎn)變?nèi)厣a(chǎn)率的上升趨勢(shì)?？v觀技術(shù)效率變化與技術(shù)變化可以發(fā)現(xiàn)，2012-2016年間，技術(shù)變化指數(shù)總體呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，物流行業(yè)技術(shù)水平逐漸提高。技術(shù)效率變化略有波動(dòng)，其中，純技術(shù)效率逐漸降低，規(guī)模效率逐漸提高，說(shuō)明近年物流業(yè)技術(shù)與管理水平?jīng)]有顯著的提高，但物流業(yè)規(guī)模不經(jīng)濟(jì)問(wèn)題在逐漸緩解。

表3 2012-2016年全國(guó)和三大經(jīng)濟(jì)地帶全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文通過(guò)分析2012-2016年各?。ㄊ小^(qū)）物流產(chǎn)業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)，借助DEA-Malmquist研究方法對(duì)我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)地帶的生態(tài)物流效率進(jìn)行靜態(tài)與動(dòng)態(tài)的分析。主要結(jié)論如下：

（1）不同地區(qū)的物流行業(yè)生態(tài)效率差距明顯，總體趨勢(shì)為東部地區(qū)，中部地區(qū)和西部地區(qū)的生態(tài)物流效率依次遞減。其中，物流行業(yè)技術(shù)與管理水平與行業(yè)規(guī)模的不匹配導(dǎo)致中部地區(qū)生態(tài)物流效率無(wú)效。物流行業(yè)的規(guī)模不經(jīng)濟(jì)拉低西部地帶生態(tài)物流效率。

（2）全國(guó)的全要素生產(chǎn)率在2012-2015年間處于下滑狀態(tài)，在2015-2016年略微提高。其中技術(shù)變化指數(shù)自2013年開(kāi)始逐年上升，可見(jiàn)物流技術(shù)水平每年均有所提高，而技術(shù)效率進(jìn)步指數(shù)只在2016年較前一年有所提升，說(shuō)明導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率降低的主要因素是生態(tài)物流效率的降低。

4.2 建議

根據(jù)DEA-Malmquist分析結(jié)果，若要在未來(lái)進(jìn)一步提高生態(tài)物流效率，可從以下幾方面入手：

（1）打破區(qū)域界限，促進(jìn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。根據(jù)本文分析結(jié)果，東部地帶、中部地帶、西部地帶的生態(tài)物流效率值依次遞減，各個(gè)區(qū)域的物流生態(tài)化發(fā)展程度分層明顯。應(yīng)打破區(qū)域的界限，讓物流生態(tài)發(fā)展優(yōu)秀的?。ㄊ小^(qū)）帶動(dòng)周邊物流生態(tài)發(fā)展較差的?。ㄊ?、區(qū)），借鑒學(xué)習(xí)相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，帶動(dòng)區(qū)域物流生態(tài)化發(fā)展，提高生態(tài)物流效率，從而提高全國(guó)生態(tài)物流效率。

（2）增強(qiáng)生態(tài)文明建設(shè)，形成生態(tài)發(fā)展意識(shí)。資料調(diào)查顯示，2016以前，國(guó)家并未出臺(tái)明確推行物流行業(yè)生態(tài)化發(fā)展的文件，應(yīng)加快出臺(tái)推進(jìn)行業(yè)生態(tài)化發(fā)展的政策法規(guī)，發(fā)揮國(guó)家監(jiān)督作用，強(qiáng)化物流行業(yè)生態(tài)發(fā)展意識(shí)。