曹淑雯　廖吉林

摘? 要：當前物流迅速成長壯大的同時給資源環(huán)境帶來巨大壓力，能源消耗強度大，技術(shù)與管理水平低下是導致物流業(yè)環(huán)境污染日益加劇的最主要原因。文章從環(huán)境規(guī)制視閾出發(fā)，對長三角16個核心城市物流業(yè)2010～2019年投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)進行測度分析，并對其綠色全要素生產(chǎn)率進行評價。結(jié)果表明：10年內(nèi)長三角整體物流業(yè)綠色生產(chǎn)率水平有所提高，各分解指標也均處于上升態(tài)勢，但各市在研究年份均未達到生產(chǎn)前沿面，技術(shù)效率與規(guī)模效率上均有繼續(xù)改善空間。分省域看，兩省一市物流綠色效率表現(xiàn)出浙江>江蘇>上海。有鑒于此，各地政府需重視環(huán)境規(guī)制在長三角物流業(yè)發(fā)展中的積極作用，加大物流創(chuàng)新投入，引導鼓勵物流業(yè)綠色運營技術(shù)創(chuàng)新，探索長三角一體化協(xié)同發(fā)展路徑，共同營造高效、綠色的物流運作環(huán)境。

關(guān)鍵詞：環(huán)境規(guī)制;長江三角洲;物流效率;DEA-Malmquist

中圖分類號：F259.27? ? 文獻標識碼：A

Abstract： At present， the rapid growth of logistics brings great pressure to resources and environment. High energy consumption intensity and low technology and management level are the main reasons for the increasing environmental pollution of logistics industry. From the perspective of environmental regulation， this paper measures and analyzes the input-output panel data of logistics industry in 16 core cities in the Yangtze River delta from 2010 to 2019， and evaluates its green total factor productivity. The results show that the green productivity level of the overall logistics industry in the Yangtze River delta has improved in 10 years， and all decomposition indicators are also in an upward trend， but all cities have not reached the production frontier in the research year， and there is room for continuous improvement in technical efficiency and scale efficiency. By province， the logistics green efficiency of two provinces and one city shows Zhejiang>Jiangsu>Shanghai. In view of this， local governments should pay attention to the positive role of environmental regulation in the development of logistics industry in the Yangtze River delta， increase investment in logistics innovation， guide and encourage green operation and technological innovation of logistics industry， explore the path of integrated and coordinated development of the Yangtze River delta， and jointly create an efficient and green logistics operation environment.

Key words： environmental regulation; Yangtze River delta; logistics efficiency; DEA-Malmquist

1? 研究背景

作為社會經(jīng)濟發(fā)展的綜合性服務(wù)行業(yè)，物流一端連著生產(chǎn)，一端連著消費，在國民經(jīng)濟中的地位愈發(fā)凸顯[1]。據(jù)統(tǒng)計，2020年我國第三產(chǎn)業(yè)增加值55.4萬億元，其中物流業(yè)總收入達10.5萬億元，已儼然成為拉動國民經(jīng)濟增長的支柱產(chǎn)業(yè)。然而面對緊張的資源存量，物流業(yè)對環(huán)境的負外部性也日趨嚴重。物流業(yè)是典型的高能耗行業(yè)，存在碳污染高排放、能源結(jié)構(gòu)不合理等問題，對生態(tài)環(huán)境保護與行業(yè)可持續(xù)發(fā)展構(gòu)成巨大挑戰(zhàn)[2]。2005～2017年物流業(yè)碳排放量占全國排放總量比例由4.21%增加到9.26%，物流業(yè)已成為碳污染的主要來源，不僅抑制了行業(yè)發(fā)展活力，更阻礙了生態(tài)文明建設(shè)前進步伐[3]。

環(huán)境規(guī)制最初是政府通過采取一系列強制性政策來限制資源無節(jié)制消耗與環(huán)境不可逆污染，以最終實現(xiàn)人與自然和諧發(fā)展的硬性規(guī)定[4]。之后的發(fā)展過程中表明，此類強制干預措施缺乏激勵性，限制了物流企業(yè)自主選擇權(quán)與市場自我調(diào)節(jié)力。為適應(yīng)市場化需求，諸如庇古稅、排污權(quán)交易及環(huán)境補貼等更為靈活的市場激勵型手段不斷涌現(xiàn)。而隨著環(huán)保意識加強，物流行業(yè)發(fā)展的外部成本受到更多關(guān)注，繼而出現(xiàn)了自愿減排協(xié)議、行業(yè)環(huán)境質(zhì)量認證等體現(xiàn)社會責任的公眾意愿型環(huán)境規(guī)制手段。直至2017年環(huán)境規(guī)制正式納入我國社會發(fā)展中長期規(guī)劃，對物流行業(yè)著重強調(diào)要提高物流效率和服務(wù)質(zhì)量，不斷探索能源高效利用方式與途徑，加快構(gòu)建綠色有效的現(xiàn)代物流體系[5]。

長江三角洲地處長江經(jīng)濟帶與“一帶一路”、長江與東黃海交匯點，是我國經(jīng)濟增長的重要引擎，也是東部地區(qū)最活躍開放的區(qū)域[6]。目前已形成綜合交通網(wǎng)絡(luò)，運輸服務(wù)質(zhì)量不斷提升。區(qū)域物流依托通江達海的便捷交通與得天獨厚的區(qū)位條件蓬勃發(fā)展，在全國物流行業(yè)提質(zhì)增效改革中起著示范帶動作用。然而即便如此，2018年長三角區(qū)域物流業(yè)碳排放量高達4.14054*107t，相較于2007年同比上升59.55%，碳排放呈持續(xù)遞增態(tài)勢，且在能源結(jié)構(gòu)與強度方面存在較大差距，尚未達到一體化協(xié)調(diào)發(fā)展局面[7]。為實現(xiàn)物流業(yè)高質(zhì)量、低耗能的發(fā)展，推動物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展由投入型增長轉(zhuǎn)向效率型增長，加速長三角一體化進程，有必要對物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率變化趨勢進行深入研究。

2? 指標選取與數(shù)據(jù)處理

為了對長三角區(qū)域綠色物流效率進行趨勢分析，本文選取長三角16個核心城市（上海、南京、蘇州、無錫、常州、鎮(zhèn)江、南通、揚州、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山、臺州）2010～2019年的面板數(shù)據(jù)進行DEA分析，大部分原始數(shù)據(jù)均來自各省市近10年統(tǒng)計年鑒、環(huán)境統(tǒng)計年鑒與能源統(tǒng)計年鑒，其余來自各城市的社會發(fā)展統(tǒng)計公報，經(jīng)簡單處理所得。

2.1? 投入指標的選取及處理

在投入指標選取上，本文借鑒劉習平[8]（2021）、周甜甜[9]（2021）和裴愷程[10]（2021）等學者的研究思路，本文選擇物流產(chǎn)業(yè)的財政支出、勞動力數(shù)量和能源消耗量作為投入的主要指標。

（1）財政支出。很多文獻選擇物流業(yè)固定資產(chǎn)投資作為資金投入指標，由于各市缺乏該項指標，故參考周甜甜的方法，選取長三角區(qū)域各市在交通運輸業(yè)的財政支出進行分析。為使各年度數(shù)據(jù)具有可比性，考慮資金時間價值，將10年數(shù)據(jù)均折算到2019年進行比較分析。

（2）勞動力數(shù)量。勞動力方面主要有兩種選取方法，一是勞動力數(shù)量，二是勞動力薪資，由于薪資受從業(yè)者能力、崗位類型以及工作年限等影響差異較大，不具強可比性，因此將各市年末城鄉(xiāng)交通運輸業(yè)從業(yè)人數(shù)之和作為勞動投入，可較好反映長三角物流業(yè)人力資源狀況。

（3）能源消耗。主要是物流業(yè)運輸過程的能源消耗，與貨物周轉(zhuǎn)量相關(guān)，故利用全省在交通運輸業(yè)的能源消耗量與各市貨物周轉(zhuǎn)量加權(quán)計算所得。選取原煤、汽油、柴油等7項主要能源消耗量，參考《中國能源統(tǒng)計年鑒》的轉(zhuǎn)換系數(shù)，折算為標準煤重量納入指標體系。

2.2? 產(chǎn)出指標的選取及處理

在產(chǎn)出指標選取上，本文借鑒劉習平[8]（2021）和許心茹[11]（2021）等的研究成果，選擇第三產(chǎn)業(yè)增加值、貨運量和碳排放量作為產(chǎn)出的主要指標。

（1）第三產(chǎn)業(yè)增加值。因統(tǒng)計年鑒中物流業(yè)產(chǎn)值的顆粒度不夠細，不乏有研究選用全市GDP的增長來反映物流總體水平的上升，隨著物流業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)的比重不斷增大，本文選用第三產(chǎn)業(yè)增加值來近似反映物流產(chǎn)值大體趨勢，同樣考慮資金時間價值，統(tǒng)一折算至2019年處理。

（2）貨運量。代表公路運輸實際完成的貨物運輸量。

（3）碳排放量。物流業(yè)對環(huán)境造成的污染來源于能源消耗過程中產(chǎn)生的CO2，將該環(huán)節(jié)碳排放量作為非期望產(chǎn)出，利用IPCC中各種能源的碳排放系數(shù)，計算出長三角區(qū)域各市各年份的CO2排放量，具體計算方法參考文獻[8]。

E=C*e

CO=CI*E

其中：E為標準煤重量，C為第i種能源標準煤轉(zhuǎn)化系數(shù)，e為第i種能源消耗量;E為第i種能源標準煤轉(zhuǎn)化量，CI為第i種能源碳排放系數(shù)。

依據(jù)以上標準，樣本的投入產(chǎn)出統(tǒng)計描述如表1所示。

3? 物流效率測度與分析

3.1? DEA模型的靜態(tài)分析

利用DEAP2.1軟件對2010年、2015年和2019年長三角區(qū)域16個核心城市投入產(chǎn)出指標進行考慮碳排放的物流業(yè)效率分析，得到的綜合技術(shù)效率Crste、純技術(shù)效率Vrste、規(guī)模效率Scale以及規(guī)模報酬變化結(jié)果如表2所示。

（1）從綜合技術(shù)效率Crste看，長三角區(qū)域整體的物流效率在這三年均未達到DEA有效，技術(shù)效率分別為0.876、0.982與0.922，整體呈現(xiàn)先增長后下降的趨勢，大體仍處于較高范疇。從地區(qū)角度看，各市物流效率還存在較大差異，除鎮(zhèn)江、南通物流效率大幅降低以及常州、揚州、泰州輕微波動降低外，大部分地區(qū)物流效率逐步提升或保持在前沿面。這三年中分別有5、9、11個城市達到生產(chǎn)前沿面，且在三個研究時段中均有效的地區(qū)為上海、南京、蘇州和無錫，占比25%，表明這些地區(qū)的物流業(yè)財政投入使用分配合理，實現(xiàn)了資源配置最優(yōu)。2019年，新增杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山和臺州7個城市處于生產(chǎn)前沿面，占比達68.75%，其余城市主要在規(guī)模效率上存在一定的提升空間，其中南通在純技術(shù)效率方面遠低于區(qū)域平均水平，應(yīng)注重加強供給管理水平，擴大投入以達到最佳規(guī)模。

（2）從純技術(shù)效率Vrste看，長三角區(qū)域2010年、2015年和2019年純技術(shù)效率有效的地區(qū)有10、13和15個，而規(guī)模效率有效的地區(qū)有8、10和11個，顯然，純技術(shù)效率有效地區(qū)多于規(guī)模效率有效地區(qū)，說明這些城市擁有較為先進的管理和技術(shù)水平。2010年的物流純技術(shù)效率為0.937，2015年達到0.995，與生產(chǎn)前沿面僅相差0.005，雖然2019年略微降低到0.984，但整體仍呈現(xiàn)穩(wěn)步增長態(tài)勢。

（3）從規(guī)模效率Scale看，三年規(guī)模效率均為1的僅上海、南京、蘇州、無錫4個城市，體現(xiàn)出該區(qū)域物流業(yè)投入產(chǎn)出處于最優(yōu)規(guī)模。從表2不難看出，浙江省各市經(jīng)不斷調(diào)整提高，2019年均達到規(guī)模最優(yōu)，其中2010年湖州和舟山的規(guī)模效率值處于最低水平，通過擴大在交通運輸業(yè)的資金投入，最終達到生產(chǎn)前沿面。反觀2010年常州和鎮(zhèn)江都處在規(guī)模最優(yōu)，到2019年規(guī)模效率值僅0.798和0.566，規(guī)模報酬遞減明顯，存在明顯的效率損失問題，應(yīng)特別注意改善資金使用方向，提高資金有效利用率。

3.2? Malmquist指數(shù)動態(tài)分析

Malmquist指數(shù)能反映各地區(qū)物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化趨勢，對2010～2019年長三角核心城市考慮碳排放的物流業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)進行分析，整理結(jié)果得到表3物流業(yè)全要素生產(chǎn)率Tfpch指數(shù)及其分解指標技術(shù)效率Effch、技術(shù)進步Techch、純技術(shù)效率Pech、規(guī)模效率Sech，進一步分析其綠色全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化及差異性[12]。

（1）長三角區(qū)域整體趨勢。由表3可看出，環(huán)境規(guī)制下長三角區(qū)域近十年物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均值為1.037，上升3.7%，其中技術(shù)效率為1.013，上升1.3%;技術(shù)進步為1.041，上升4.1%，說明在碳排放約束下，16個城市的各項指標均值在2010～2019有不同程度提高，且物流業(yè)技術(shù)進步和技術(shù)效率共同成就了綠色全要素生產(chǎn)率的增長。在樣本期間，除2015年和2018年全要素生產(chǎn)率小于1外，其余年份物流業(yè)均不斷改善，處于持續(xù)發(fā)展狀態(tài)。此外，2015年以來技術(shù)進步與綠色全要素生產(chǎn)率變化趨勢相近，技術(shù)進步成為長三角近些年物流業(yè)綠色全要素增長的主要驅(qū)動力，同時也提示該地區(qū)為實現(xiàn)物流效率的綠色增長應(yīng)著眼于發(fā)展相關(guān)科技。

（2）長三角市域?qū)用姹容^分析。表4為長三角16市物流業(yè)十年內(nèi)平均效率變化值?？煽闯鲈谫Y源與環(huán)境約束下，該地區(qū)物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率均值為1.036，其中增長態(tài)勢最好的城市是湖州（1.086）、無錫（1.070）和舟山（1.063），均大于1.05，表明3城市物流業(yè)綠色生產(chǎn)率在長三角城市群中增長明顯，也反映出這些地區(qū)兼顧物流效率和環(huán)境規(guī)制的協(xié)同發(fā)展良好。而該項指數(shù)小于1的是泰州（0.987）和鎮(zhèn)江（0.997），表明這兩個地區(qū)物流業(yè)綠色生產(chǎn)出現(xiàn)不同程度惡化，同時反映這些地區(qū)物流業(yè)發(fā)展以犧牲環(huán)境為代價，與自然環(huán)境和能源保護不協(xié)調(diào)。而且兩地均由技術(shù)進步的下降所致，在今后的發(fā)展中應(yīng)注重引進先進技術(shù)，更新管理辦法。物流業(yè)技術(shù)進步指數(shù)除臺州（0.999）小于1，出現(xiàn)微小幅度技術(shù)退坡外，其余城市均保持技術(shù)進步狀態(tài)。

（3）長三角省域?qū)用姹容^分析。從省域來看，浙江省城市的物流業(yè)綠色生產(chǎn)率均超過區(qū)域均值。浙江作為沿海經(jīng)濟強省，得益于先進的物流技術(shù)水平，其碳排放量處于最低水平。江蘇省有南京、無錫、蘇州三地超過區(qū)域綠色生產(chǎn)率平均水平，盡管擁有較大的產(chǎn)出水平和行業(yè)規(guī)模，但高效的能源利用與合理的消耗結(jié)構(gòu)有效緩解了物流效率與污染排放間的矛盾。上海市物流綠色生產(chǎn)率上升了1.5%，低于區(qū)域平均水平，一方面上海生產(chǎn)技術(shù)水平不如江浙，但其產(chǎn)出水平極高，能源消耗缺乏合理性，另一方面能源利用率低，環(huán)境污染管制效果不明顯，抑制了物流業(yè)綠色低碳發(fā)展。

4? 結(jié)論與建議

4.1? 結(jié)? 論

本文從環(huán)境規(guī)制視角出發(fā)，通過對長江三角洲地區(qū)16個核心城市2010～2019年物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的實證研究，得出以下結(jié)論：

（1）基于靜態(tài)DEA模型可看出，2010年、2015年和2019年物流的綜合技術(shù)效率均未達到DEA有效，兩省一市的物流效率相差較大，各地在技術(shù)效率與規(guī)模效率上參差不齊。長三角區(qū)域總體管理和技術(shù)較先進，但仍有個別區(qū)域和城市規(guī)模效率偏低，這也是導致其綜合效率較低的主要原因。

（2）基于Malmquist指數(shù)動態(tài)分析可看出，2010～2019年長三角物流綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)均值為1.037，說明總體呈上升態(tài)勢。湖州、無錫和舟山的綠色生產(chǎn)率指數(shù)上升最快，技術(shù)進步效率變動對綜合效率的影響顯著。分省域看，兩省一市參與測算的整體增長情況存在著地區(qū)發(fā)展不均衡，十年間小幅度波動變化相差甚大，就綠色生產(chǎn)率指數(shù)看：浙江>江蘇>上海。

4.2? 建? 議

（1）設(shè)計合理激勵制度，實施物流業(yè)環(huán)境規(guī)制。大量研究表明環(huán)境規(guī)制對物流效率主要是兩種影響方式：一是環(huán)境規(guī)制壓低企業(yè)利潤，物流效率順勢降低，即“遵循成本”效應(yīng);二是環(huán)境規(guī)制有效激勵環(huán)保技術(shù)創(chuàng)新，提高生產(chǎn)率水平，物流效率受“創(chuàng)新補償”效應(yīng)影響而有所提高[12]。本文通過將環(huán)境因素納入物流業(yè)的投入產(chǎn)出，分析比較各地區(qū)的物流綠色效率整體呈增長態(tài)勢，說明對于長三角這類物流業(yè)較為領(lǐng)先的區(qū)域，環(huán)境規(guī)制對效率提升起促進作用，且越發(fā)達作用愈明顯。因此要求各地政府因地制宜，結(jié)合各城市發(fā)展現(xiàn)狀與環(huán)境承載能力，制定不同的征稅力度并設(shè)計合理的激勵制度，完善物流業(yè)排放標準，實施物流業(yè)環(huán)境規(guī)制，為經(jīng)濟與環(huán)境可持續(xù)發(fā)展創(chuàng)造機會。

（2）加大物流創(chuàng)新投入。物流發(fā)展逐漸注重成本與效率的轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)和加速轉(zhuǎn)化過程需依靠技術(shù)支撐，且上述結(jié)果也表明技術(shù)進步是長三角區(qū)域物流綠色效率的驅(qū)動力，因此物流業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的研發(fā)工作應(yīng)納入國家長短期發(fā)展規(guī)劃，同時加大對綠色物流創(chuàng)新的經(jīng)濟支持，集中高校、科研院所及國家部委等多方資源力量，為提高物流創(chuàng)新成果的產(chǎn)出與核心競爭力形成提供堅實財力和人力保障，引導企業(yè)自主研發(fā)高效能、低污染產(chǎn)業(yè)技術(shù)，如碳捕捉與封存技術(shù)，從科技層面大幅提升綠色物流效率[13]。

（3）區(qū)域聯(lián)動協(xié)調(diào)發(fā)展。生態(tài)環(huán)境是全社會公共資源，任何一個地區(qū)對環(huán)境的破壞，后果都由全社會承擔，因此對于碳污染排放更應(yīng)該突出區(qū)域的宏觀性整體性。長三角區(qū)域急需探索聯(lián)動協(xié)同發(fā)展道路，建立跨區(qū)域資源共享互補機制，提高兩省一市環(huán)境協(xié)同治理能力，實現(xiàn)物流綠色效率的顯著提升。

參考文獻：

[1] 李晚春. 基于DEA模型的物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率評價研究[J]. 營銷界，2020（21）：63-64.

[2] 周小鴻. 長江經(jīng)濟帶物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測算及影響因素研究[D]. 重慶：重慶工商大學（碩士學位論文），2020.

[3] 仇詩琦. 長江經(jīng)濟帶工業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新效率研究[J]. 改革與開放，2021（8）：22-29.

[4] 魏麟蘇. 基于SWOT-AHP模型的應(yīng)急物資儲備策略研究[J]. 物流工程與管理，2021，43（9）：143-146.

[5] 薛若禹. “房住不炒”新政下房地產(chǎn)企業(yè)的應(yīng)對策略研究[J]. 經(jīng)濟研究導刊，2021（19）：16-18.

[6] 李晚春. 環(huán)境規(guī)制影響物流產(chǎn)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)研究[J]. 投資與合作，2020（6）：195-196.

[7] 曹俊文，周麗. 長三角區(qū)域物流業(yè)碳排放時空分布及其影響因素研究[J]. 統(tǒng)計與決策，2021，37（10）：79-83.

[8] 劉習平，金心悅. 物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及其影響因素分析——基于湖北省的實證研究[J]. 湖北經(jīng)濟學院學報，2021，19（1）：104-112，127.

[9] 周甜甜. 基于DEA-Malmquist指數(shù)的山東省物流業(yè)全要素生產(chǎn)率研究[J]. 科技創(chuàng)業(yè)月刊，2021，34（5）：69-72.

[10] 裴愷程，穆懷中. 環(huán)境規(guī)制對物流業(yè)綠色發(fā)展的影響研究——來自京津冀地區(qū)的實證檢驗[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2021，40（5）：107-114.

[11] 許心茹. 基于AHP法的京東自營智慧物流與傳統(tǒng)第三方物流比較研究[J]. 物流工程與管理，2021，43（8）：6-9.

[12] 陳鏡如. 基于干預項修正ARIMA模型的煤炭價格預測研究[J]. 物流工程與管理，2021，43（9）：132-135.

[13] 黃超. 我國環(huán)境規(guī)制對綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究[D]. 南昌：江西財經(jīng)大學（碩士學位論文），2021.