趙京成，何葉榮，王向前

(1.安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001；2.安徽建筑大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 合肥 230601)

“碳達(dá)峰、碳中和”戰(zhàn)略目標(biāo)提出之后，碳排放已成為國內(nèi)外廣泛關(guān)注的熱點問題。物流業(yè)是能源消耗及碳排放的大戶，根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》中的數(shù)據(jù)，2010—2019年中國物流業(yè)能源消費(fèi)量年均增長率達(dá)6.89%，遠(yuǎn)高于全國能源消費(fèi)總量年均增長率3.91%。物流業(yè)能源消費(fèi)量占全國能源消費(fèi)總量的比重由2010年的7.51%上升至2019年的9.01%，因此，中國物流業(yè)面臨巨大的節(jié)能減排壓力。

長江經(jīng)濟(jì)帶是橫跨我國東中西三大區(qū)域的重大戰(zhàn)略發(fā)展區(qū)域，截至2021年上半年，其經(jīng)濟(jì)總量占全國的46.9%，2019年，長江經(jīng)濟(jì)帶能源消費(fèi)總量占全國的36.05%，由此帶來的碳排放量增加已影響到區(qū)域的綠色發(fā)展。因此，實證分析長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放、經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平對于破解長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展瓶頸，加快我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。

一、文獻(xiàn)綜述

近年來，隨著新發(fā)展理念的貫徹落實及“雙碳”戰(zhàn)略的提出，綠色物流及低碳經(jīng)濟(jì)已成為眾多學(xué)者研究的重點。關(guān)于碳排放、經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，現(xiàn)有文獻(xiàn)多以研究區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)二者的協(xié)調(diào)發(fā)展為主。郭湖斌等[1]通過構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)模型，對二者的動態(tài)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)其耦合協(xié)調(diào)水平為中級耦合發(fā)展階段，區(qū)域物流的發(fā)展不平衡限制了經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。陳治國等[2]通過實證研究發(fā)現(xiàn)，我國物流業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)之間的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系仍未步入?yún)f(xié)調(diào)狀態(tài)，且物流業(yè)與國民經(jīng)濟(jì)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系存在地區(qū)異質(zhì)性；伍寧杰等[3]運(yùn)用系統(tǒng)耦合理論，構(gòu)建物流系統(tǒng)與經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)模型，對長江中游城市群進(jìn)行測算分析，發(fā)現(xiàn)各城市的平均耦合協(xié)調(diào)度處于輕度失調(diào)狀態(tài)，部分中心城市耦合協(xié)調(diào)度較高，但存在明顯的空間差異；梁雯等[4]建立皖江城市帶區(qū)域物流系統(tǒng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的評價指標(biāo)體系，研究發(fā)現(xiàn)皖江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)與物流的協(xié)調(diào)發(fā)展水平逐年提高。也有學(xué)者基于碳排放與經(jīng)濟(jì)水平二者構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)模型：蓋美等[5]通過構(gòu)建碳排放-經(jīng)濟(jì)發(fā)展-環(huán)境保護(hù)耦合協(xié)調(diào)模型，發(fā)現(xiàn)遼寧省三系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度較低，空間上呈“遞進(jìn)式”進(jìn)步規(guī)律；田云等[6]通過構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶農(nóng)業(yè)碳排放-經(jīng)濟(jì)增長耦合系統(tǒng)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)其耦合協(xié)調(diào)度逐步提高，實現(xiàn)了整體失調(diào)向整體協(xié)調(diào)的轉(zhuǎn)變。碳排放與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展方面，周泰[7]通過構(gòu)建物流-生態(tài)環(huán)境耦合模型對四川省進(jìn)行實證研究，結(jié)果表明四川省物流業(yè)低碳發(fā)展效果十分顯著，物流業(yè)與生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)水平穩(wěn)步提高。

綜上所述，現(xiàn)有文獻(xiàn)對碳排放、經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的相關(guān)研究已有諸多建樹，但是也存在進(jìn)一步改進(jìn)的空間。相較于已有文獻(xiàn)，本文的創(chuàng)新點在于：一是現(xiàn)有文獻(xiàn)對于區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)二者的協(xié)調(diào)發(fā)展研究居多，本文創(chuàng)新性的將碳排放、經(jīng)濟(jì)及物流業(yè)三者聯(lián)系起來，有助于深入研究物流業(yè)的綠色高質(zhì)量發(fā)展途徑；二是現(xiàn)有研究多集中于省域?qū)用娴臄?shù)據(jù)研究，未考慮到空間集聚性的影響，本文選取我國重大戰(zhàn)略區(qū)域作為研究對象，在耦合協(xié)調(diào)水平測算的基礎(chǔ)上進(jìn)行空間變異分析，進(jìn)一步揭示長江經(jīng)濟(jì)帶時空演變規(guī)律。本文應(yīng)用熵權(quán)法、耦合協(xié)調(diào)模型、空間自相關(guān)模型等方法對長江經(jīng)濟(jì)帶11省市2010—2019年的碳排放、經(jīng)濟(jì)及物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平進(jìn)行分析，以期為長江經(jīng)濟(jì)帶的經(jīng)濟(jì)及物流業(yè)綠色高質(zhì)量發(fā)展提供科學(xué)的理論支持。

二、研究方法

1.熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種根據(jù)客觀環(huán)境的原始信息，通過分析各指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)程度及所提供的信息量客觀為各指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)的綜合評價方法，能夠一定程度降低主觀方法造成的偏差，增強(qiáng)評價結(jié)果的科學(xué)性。通過搜集樣本和數(shù)據(jù)，計算過程如下。

第(1)步：在計算之前對指標(biāo)進(jìn)行無量綱標(biāo)準(zhǔn)化處理，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化方法。

正向指標(biāo)：

(1)

負(fù)向指標(biāo)：

(2)

式(1)、式(2)中：Xij為第i年第j個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)；Yij為其標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)；max(Xij)是該系統(tǒng)指標(biāo)中的最大值，min(Xij)為最小值。正向指標(biāo)越大越好，負(fù)向指標(biāo)的值越小越好。

第(2)步：確定第j項指標(biāo)的熵值。

(3)

第(3)步：確定各指標(biāo)的權(quán)重。

(4)

式(4)中：E1，E2，E3，…，Ej為各指標(biāo)的信息熵。

第(4)步：計算第i年各子系統(tǒng)的綜合得分Zi。

(5)

2.耦合度模型

本文采用學(xué)術(shù)界通用方法[8-10]，構(gòu)建碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合度模型計算耦合度A，如式(6)所示。

(6)

式(6)中，A為系統(tǒng)耦合度，取值在0～1之間，當(dāng)C=1時，表示系統(tǒng)處于最佳耦合狀態(tài)；C=0時，表示系統(tǒng)內(nèi)部各要素之間無關(guān)，系統(tǒng)向無序發(fā)展；C、E、L分別代表碳排放、經(jīng)濟(jì)、物流業(yè)三個子系統(tǒng)的綜合得分，耦合度的等級劃分如表1所示。

表1 耦合度等級劃分

3.耦合協(xié)調(diào)度模型

由于耦合度只是描述子系統(tǒng)間相互作用程度，無法反映協(xié)調(diào)水平的高低，因此使用耦合協(xié)調(diào)度來計算各系統(tǒng)間是否保持著良性互動和健康發(fā)展。計算公式如式(7)、式(8)所示。

(7)

T=αC+βE+ηL

(8)

式中，A為耦合協(xié)調(diào)度，T為三元系統(tǒng)的綜合評價指數(shù)，α、β、η表示待定系數(shù)，考慮碳排放、經(jīng)濟(jì)發(fā)展同樣重要，物流業(yè)發(fā)展次之，取α=β=0.35，η=0.3。

參考眾多學(xué)者關(guān)于耦合協(xié)調(diào)度的劃分標(biāo)準(zhǔn)[11-12]，結(jié)合本研究測算所得數(shù)據(jù)分布較密集這一因素，將耦合協(xié)調(diào)度等級劃分為十個類型，如表2所示。

表2 耦合協(xié)調(diào)度等級劃分

4.空間自相關(guān)模型

空間自相關(guān)模型主要包括全局空間自相關(guān)(Moran’sI)和局部空間自相關(guān)(Local Moran’sI)。Moran’sI用于分析碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的空間聚集性。

三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

1.指標(biāo)體系構(gòu)建

本文以科學(xué)性、全面性及數(shù)據(jù)可得性為原則，基于已有研究成果[10-14]，選取使用頻率較高的指標(biāo)，并結(jié)合長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的實際情況，構(gòu)建碳排放(C)、經(jīng)濟(jì)(E)、物流業(yè)(L)三個子系統(tǒng)共10個指標(biāo)的評價體系，將其命名為CEL系統(tǒng)。各指標(biāo)及計算所得對應(yīng)權(quán)重如表3所示。

表3 碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)評價指標(biāo)體系

2.數(shù)據(jù)來源

(1)根據(jù)IPCC公布的能源碳排放系數(shù)，選取原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、原油、天然氣、電力等主要能源消耗，參考《國家溫室氣體排放清單指南》中的方法估算碳排放，得出c1。由c1除以各省市每年末的常住人口數(shù)得出c2，年末常住人口數(shù)由國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫獲得。

(2)本文選取資本、勞動力和能源消耗3個指標(biāo)變量作為投入系統(tǒng)，各省市生產(chǎn)總值作為期望產(chǎn)出，碳排放總量作為非期望產(chǎn)出，利用DEA-SBM模型計算得出2010—2019年各省市的碳排放效率，由此得出c3。由于此方法已是眾多學(xué)者計算碳排放效率的常用方法[15-16]，本文不再對計算過程進(jìn)行贅述。

(3)選取原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、原油、天然氣、電力等主要能源消耗計算能源消耗量，根據(jù)《中國能源統(tǒng)計年鑒》中的各種能源折標(biāo)準(zhǔn)煤參考系數(shù)，折算為標(biāo)準(zhǔn)煤，得出c4。

(4)e1～e4，l1～l5指標(biāo)數(shù)據(jù)由國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)

庫及2010—2020年《中國統(tǒng)計年鑒》整理獲得。

四、實證分析

1.長江經(jīng)濟(jì)帶CEL系統(tǒng)耦合度分析

根據(jù)式(6)計算得出2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶11個省市的碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合度結(jié)果如表4所示。

表4 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合度

整體來看，2010—2019年間，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市CEL系統(tǒng)耦合水平穩(wěn)步提升，趨近于優(yōu)質(zhì)共振狀態(tài)。局部來看，上海市、江蘇省、浙江省、湖北省、湖南省及四川省2010—2019年間CEL系統(tǒng)始終處于高水平耦合階段。安徽省2013年由較高水平耦合轉(zhuǎn)變?yōu)楦咚今詈稀Ｖ貞c市、江西省、貴州省及云南省變化最大，皆由磨合階段提升至高水平耦合階段。表中數(shù)據(jù)也間接說明本文對于長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展研究的有效性。

2.長江經(jīng)濟(jì)帶CEL系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度分析

根據(jù)式(7)、式(8)計算得出的長江經(jīng)濟(jì)帶11省市CEL系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度結(jié)果如表5所示，耦合協(xié)調(diào)度變化趨勢如圖1所示。

表5 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度

圖1 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市耦合協(xié)調(diào)度變化趨勢

從全局來看，2010—2019年間，我國長江經(jīng)濟(jì)帶各省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度均值穩(wěn)定在0.55～0.65之間，整體呈平穩(wěn)上升趨勢，耦合協(xié)調(diào)水平于2016年由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型轉(zhuǎn)變?yōu)槌跫墔f(xié)調(diào)發(fā)展型，距離良好協(xié)調(diào)發(fā)展、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)發(fā)展仍有較大差距，且不同省市間差異明顯。表明在樣本觀測期間，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的CEL系統(tǒng)暫未實現(xiàn)良好的協(xié)調(diào)發(fā)展局面，還有較大的改善空間。從地理空間角度分析，東中西部省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)出“東高西低”的態(tài)勢，即從東部沿海地區(qū)到中部腹地再到西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度逐漸下降，這種分布特點與區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)及物流業(yè)發(fā)展水平分布基本吻合。

從各省市來看，2010—2019年間，上海市、江蘇省及浙江省的系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度一直處于領(lǐng)先狀態(tài)，保持良好的增長趨勢，皆實現(xiàn)了由初級協(xié)調(diào)發(fā)展向中級協(xié)調(diào)發(fā)展的轉(zhuǎn)變。其中上海市表現(xiàn)最佳，10年間增幅達(dá)16.52%，位居第一，于2019年率先進(jìn)入良好協(xié)調(diào)發(fā)展階段，也是長江經(jīng)濟(jì)帶中唯一一個實現(xiàn)CEL系統(tǒng)良好協(xié)調(diào)發(fā)展的省市。說明上海市在“十三五”規(guī)劃中制定的推進(jìn)節(jié)能低碳和綠色發(fā)展等相關(guān)政策得到了高效落實并取得了一定效果，對上海市推動低碳經(jīng)濟(jì)及綠色物流的發(fā)展具有重要的作用。

安徽省、湖南省及四川省系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度水平及發(fā)展趨勢較為相似，總體呈上升態(tài)勢，由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展轉(zhuǎn)變?yōu)槌跫墔f(xié)調(diào)發(fā)展。結(jié)合各省CEL三個子系統(tǒng)歷年的綜合得分，上述三省近年來經(jīng)濟(jì)水平穩(wěn)步提升，人民生活水平不斷提高，各省貨運(yùn)量大幅提升，推動了物流業(yè)產(chǎn)值顯著增加。經(jīng)濟(jì)發(fā)展和物流業(yè)發(fā)展相互促進(jìn)，增強(qiáng)了CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。同時，由圖1可知，2010—2012年間各省耦合協(xié)調(diào)度均出現(xiàn)一定幅度的下降，分析發(fā)現(xiàn)在此期間各省市的經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)綜合得分皆有下降，判斷出現(xiàn)該降幅是由于2010—2012年受通貨膨脹的影響，我國的經(jīng)濟(jì)增速出現(xiàn)持續(xù)小幅下降，后在政府的宏觀調(diào)控下恢復(fù)平穩(wěn)。

在中西部省市中，湖北省系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展最佳，十年間增幅高達(dá)15.53%，僅次于上海市。在實現(xiàn)由勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展向初級協(xié)調(diào)發(fā)展的轉(zhuǎn)變后，仍保持高速增長，有實現(xiàn)中級協(xié)調(diào)發(fā)展的趨勢。同時，湖北省在2016—2019年間發(fā)展迅速，四年間增幅達(dá)10.30%，高于安徽省、江西省、湖省南等六省10年間的增長幅度。結(jié)合子系統(tǒng)得分與時事分析發(fā)現(xiàn)，2016年，湖北頒布了《湖北省現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》，旨在“推動全省物流業(yè)持續(xù)、快速、綠色、創(chuàng)新發(fā)展，培育新的經(jīng)濟(jì)增長點，把湖北建設(shè)成為全國重要的現(xiàn)代物流基地”。提出了“節(jié)能減排、創(chuàng)新驅(qū)動、深化改革”等重要發(fā)展原則。該政策有效推動了湖北省綠色物流的高速發(fā)展，增強(qiáng)了湖北省CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展。

耦合協(xié)調(diào)度較差的江西省、重慶市、貴州省及云南省中，云南省發(fā)展趨勢相對良好，2017年由瀕臨失調(diào)衰退型轉(zhuǎn)變?yōu)槊銖?qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型，且近五年保持穩(wěn)步上升的態(tài)勢。重慶市在樣本觀測期間一直處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，沒有明顯的上升趨勢。江西省同樣一直處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展的階段，且有下降至瀕臨失調(diào)衰退型的發(fā)展趨勢。2010—2019年間，貴州省的耦合協(xié)調(diào)度一直處于瀕臨失調(diào)衰退狀態(tài)，且無明顯的上升趨勢。上述省市的自然地理條件很大程度限制了其物流交通產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，導(dǎo)致系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度得不到有效提升。

3.耦合協(xié)調(diào)度空間變異分析

(1)全局空間自相關(guān)分析

由于各省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平表現(xiàn)出明顯的地理差異，因此有必要進(jìn)行空間計量分析。本文利用ArcGIS軟件計算2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶各省市CEL系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI)，計算結(jié)果如表6所示。莫蘭指數(shù)大于0時，表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間正相關(guān)，值越大空間相關(guān)性越明顯：莫蘭指數(shù)小于0時，表示數(shù)據(jù)呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)，值越小差異越大；莫蘭指數(shù)等于0時，空間分布呈隨機(jī)性。

表6 2010—2019年長江經(jīng)濟(jì)帶全局莫蘭指數(shù)

由表6可知，2010—2019年間長江經(jīng)濟(jì)帶耦合協(xié)調(diào)度的全局Moran’sI值均為正數(shù)，且均通過5%、1%的顯著性檢驗，表明長江經(jīng)濟(jì)帶CEL系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度呈顯著的空間正相關(guān)性。全局Moran’sI的值呈波動變化趨勢，大致可以分為三個階段：2010—2012年，Moran’sI的值呈增大趨勢，由0.416增至0.445，增幅為6.9%，表明CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性逐步增強(qiáng)；2012—2018年間，Moran’sI的值顯著下降，由0.445降至0.307，降幅達(dá)31.0%，表明CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度的空間相關(guān)性大幅減弱；2018—2019年Moran’sI的值由0.307提升至0.355，表明空間相關(guān)性有一定增強(qiáng)。

(2)局部空間自相關(guān)分析

為進(jìn)一步探究長江經(jīng)濟(jì)帶11省市碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度的空間關(guān)聯(lián)性和空間依賴性特征，本文采用GeoDa的局域自相關(guān)工具進(jìn)行局部莫蘭指數(shù)的計算，并使用LISA聚類圖對其進(jìn)行空間異質(zhì)性檢驗，得到各省市耦合協(xié)調(diào)度局部莫蘭指數(shù)的空間分異情況。選取2010年、2015年及2019年各省市的空間分異情況進(jìn)行分析，如表7所示。LISA聚類圖將局部空間分異情況分為五類：“高-高”聚集，即高耦合協(xié)調(diào)度區(qū)域被同是高觀測值的區(qū)域所包圍；“高-低”聚集，即高觀測值區(qū)域被低值區(qū)域所包圍；“低-高”聚集，即低觀測值區(qū)域被高值區(qū)域所包圍；“低-低”聚集，即低值區(qū)域被低值區(qū)域包圍；“不顯著”則表明觀測區(qū)域與相鄰區(qū)域不存在空間相關(guān)性或空間相關(guān)性很弱。

表7 長江經(jīng)濟(jì)帶各省市局部莫蘭指數(shù)空間分異情況

靜態(tài)來看：2010年，江蘇省、浙江省及上海市呈現(xiàn)“高-高”聚集，說明江浙滬經(jīng)濟(jì)體協(xié)調(diào)發(fā)展充分聯(lián)系緊密。四川省和湖南省呈現(xiàn)“高-低”聚集，二省的CEL系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度在中西部省市中相對較高，但被大量低協(xié)調(diào)發(fā)展水平的省市包圍，說明四川省、湖南省沒有很好地發(fā)揮輻射和擴(kuò)散作用帶動周邊城市的協(xié)調(diào)發(fā)展。貴州省呈現(xiàn)“低-低”聚集，說明貴州省與耦合協(xié)調(diào)度較低的云南省及重慶市空間相關(guān)性更強(qiáng)。2015年，江蘇省、浙江省及上海市呈現(xiàn)“高-高”聚集，四川省、貴州省呈現(xiàn)“低-低”聚集。2019年，江蘇省、上海市呈現(xiàn)“高-高”聚集，四川省、貴州省及湖南省呈現(xiàn)“低-低”聚集。

動態(tài)來看：四川省和湖南省由“高-低”聚集轉(zhuǎn)變?yōu)椤暗?低”聚集，說明該省CEL系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平?jīng)]有持續(xù)提高，失去相鄰省市中領(lǐng)先發(fā)展的地位。江蘇省和上海市始終呈現(xiàn)“高-高”聚集狀態(tài)，說明該省CEL系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平保持穩(wěn)定提高且發(fā)揮了良好的輻射帶動作用。浙江省由“高-高”聚集轉(zhuǎn)變?yōu)椴伙@著，說明浙江省與相鄰省市間的協(xié)調(diào)發(fā)展關(guān)系減弱。安徽省、江西省、湖北省、重慶市及云南省在樣本觀測期間始終未表現(xiàn)出明顯的空間相關(guān)性。

五、結(jié)論與建議

1.主要結(jié)論

通過構(gòu)建長江經(jīng)濟(jì)帶碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)模型，對長江經(jīng)濟(jì)帶11個省市2010—2019年的系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行測算和分析，并通過對其空間分布、時序特點以及變化趨勢進(jìn)行研究，得出如下結(jié)論。

(1)整體上，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的碳排放-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度呈平穩(wěn)上升趨勢，但整體水平較低，大部分省市仍處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)及初級協(xié)調(diào)發(fā)展階段，還有極大的改善空間。

(2)省域?qū)用嫔?，長江經(jīng)濟(jì)帶11省市中，“東-中-西”部省市系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度水平差異明顯，與各省市的經(jīng)濟(jì)水平差異基本吻合。上海市、江蘇省及浙江省發(fā)展趨勢良好，其中上海市是長江經(jīng)濟(jì)帶中唯一實現(xiàn)良好協(xié)調(diào)發(fā)展的省市；中西部省市中，湖北省的系統(tǒng)耦合協(xié)調(diào)度近5年上升迅速，有望實現(xiàn)中級協(xié)調(diào)發(fā)展，其發(fā)展政策值得中西部其他省市學(xué)習(xí)借鑒；安徽省、四川省及湖南省處于初級協(xié)調(diào)發(fā)展階段，發(fā)展趨勢不明顯；云南省由瀕臨失調(diào)衰退型轉(zhuǎn)變?yōu)槊銖?qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展型，且近5年保持穩(wěn)步上升的態(tài)勢；江西省和重慶市一直處于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)發(fā)展階段，且有降為瀕臨失調(diào)衰退型的劣性發(fā)展趨勢；貴州省是長江經(jīng)濟(jì)帶11省市中唯一仍處于瀕臨失調(diào)衰退狀態(tài)的省份。

(3)空間相關(guān)性方面，從全局來看，長江經(jīng)濟(jì)帶CEL系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度呈顯著的空間正相關(guān)性，但其空間相關(guān)性呈明顯的減弱趨勢。從局部來看，2010—2019年間，“高-高”聚集僅出現(xiàn)在上海市、江蘇省及浙江省等東部沿海省市中，這些省市經(jīng)濟(jì)聯(lián)系密切，發(fā)揮了良好的城市群效應(yīng)；中西部省市的中心城市未能發(fā)揮地區(qū)增長極的作用，輻射帶動作用不明顯，安徽省、江西省、湖北省、重慶市及云南省5省市未形成明顯的空間聚集效應(yīng)。2019年呈現(xiàn)“高-高”“低-低”聚集的省市較少，表明局部區(qū)域的空間差異性較大。

2.政策建議

(1)積極借鑒歐盟成熟的碳排放交易市場機(jī)制，推動國內(nèi)碳排放交易市場發(fā)展；完善物流業(yè)的碳排放標(biāo)準(zhǔn)，建立全面的監(jiān)督體系，政策上大力扶持碳排放效率高的物流企業(yè)，使物流業(yè)形成良好的“綠色發(fā)展競爭”環(huán)境；積極推進(jìn)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，順利實現(xiàn)制造業(yè)由東部沿海城市向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移過程中的產(chǎn)業(yè)升級對推進(jìn)我國經(jīng)濟(jì)低碳化的發(fā)展進(jìn)程尤為關(guān)鍵；積極推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略，促進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶省域間的聯(lián)系，增強(qiáng)各省市發(fā)展的協(xié)同性；以經(jīng)濟(jì)體和物流中心城市為核心，構(gòu)建綠色物流城市群，加強(qiáng)中心城市輻射帶動作用。

(2)充分考慮長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展的空間差異性，各省市應(yīng)當(dāng)因地制宜探索差異化、特色化的綠色發(fā)展路徑。上海市、江蘇省及浙江省應(yīng)當(dāng)積極帶動周邊城市發(fā)展，擴(kuò)大城市群效應(yīng)輻射范圍，形成更大的“低碳經(jīng)濟(jì)體”；江浙滬城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，對配套物流的需求旺盛，可根據(jù)實際情況進(jìn)一步擴(kuò)大物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模，以滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要，推動經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)協(xié)同發(fā)展，同時要利用好自身在經(jīng)濟(jì)、地理位置上的優(yōu)勢，繼續(xù)探索新的綠色高效發(fā)展路徑；安徽省、江西省應(yīng)當(dāng)積極融入江浙滬城市群，充分利用鄰近江浙滬城市群的地理優(yōu)勢，探索與江浙滬協(xié)同發(fā)展的路徑；湖北省、湖南省及四川省等CEL系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平較高的中西部省市，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮中心城市效應(yīng)，帶動周邊省市的發(fā)展，積極推進(jìn)“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的新發(fā)展理念；重慶市、云南省、江西省及貴州省等CEL系統(tǒng)協(xié)調(diào)發(fā)展水平較低的省市，要向高水平省市深刻學(xué)習(xí)借鑒，進(jìn)一步提高物流業(yè)管理水平、信息化水平，提升資源集約利用率，貫徹落實新發(fā)展理念。

(3)整合和利用現(xiàn)有物流資源，提高物流效率，降低物流成本；打造全鏈路綠色低碳方案，構(gòu)建低碳高效的物流運(yùn)轉(zhuǎn)體系，提升物流行業(yè)的集約化，將電子面單、綠色包裝材料、新能源汽車、綠色回收箱等運(yùn)用到物流經(jīng)濟(jì)活動中；加快物流的智能化發(fā)展進(jìn)程，推動綠色低碳變革，如運(yùn)用智慧算法計算物流包裝箱型、應(yīng)用物流機(jī)器人、構(gòu)建智慧管理平臺實現(xiàn)低碳化運(yùn)營等；引進(jìn)國外成熟物流企業(yè)的先進(jìn)科學(xué)技術(shù)、設(shè)備以及物流管理理念，從而提高物流業(yè)碳排放效率；積極與高校進(jìn)行產(chǎn)研合作，培養(yǎng)綠色物流發(fā)展的企業(yè)人才，為企業(yè)的綠色發(fā)展提供更強(qiáng)大的理論和技術(shù)支撐。