李忠艷

（黔南民族師范學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，貴州 都勻 558000）

0 引言

隨著全球氣候變化帶來(lái)的環(huán)境問題日益嚴(yán)峻，碳中和成為了世界各國(guó)共同的目標(biāo)。作為人類活動(dòng)的重要組成部分，物流業(yè)對(duì)碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)有著重要的影響?！段锪鳂I(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃（2014-2020年）》中指出“節(jié)能減排、綠色環(huán)保、低碳物流”是未來(lái)物流業(yè)高質(zhì)量的發(fā)展方向。另一方面，隨著物流業(yè)快速發(fā)展，產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)凸顯，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)于實(shí)現(xiàn)碳中和有著怎樣的影響，成為業(yè)界關(guān)注的問題。

1 相關(guān)研究綜述

目前，學(xué)者們圍繞物流產(chǎn)業(yè)集聚、碳排放、碳中和等進(jìn)行了一些研究，可歸納為以下兩類：第一類關(guān)注產(chǎn)業(yè)集聚與碳排放。王健，等[1]認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)物流碳轉(zhuǎn)移具有顯著的正向作用。鄒靖[2]發(fā)現(xiàn)碳排放約束與物流效率的提升密不可分；劉琦，等[3]研究了我國(guó)及分區(qū)域物流業(yè)碳排放的影響因素。姚元珂[4]對(duì)全國(guó)30個(gè)省(市)的物流業(yè)碳排放效率進(jìn)行了測(cè)度，并指出純技術(shù)效率是形成各省份間差異的主要因素。汪虎，等[5]證明了物流業(yè)碳排放量的增加不利于物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，并會(huì)對(duì)生態(tài)環(huán)境產(chǎn)生重大影響。樊琳梓[6]、馬明明[7]基于“雙碳”背景對(duì)物流低碳效率進(jìn)行了測(cè)度，并測(cè)算出影響碳排放的因素。謝泗薪，等[8]以碳中為目標(biāo)對(duì)物流業(yè)進(jìn)行綠色改造，以推動(dòng)物流業(yè)低碳轉(zhuǎn)型。曲晨瑤，等[9]提出產(chǎn)業(yè)聚集可以通過知識(shí)溢出、設(shè)施共享、人力資本水平提升和競(jìng)爭(zhēng)加劇促進(jìn)碳排放效率的提高。劉妤[10]指出經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出對(duì)陜西省物流產(chǎn)業(yè)碳排放增加起到拉動(dòng)作用,而能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化和能源強(qiáng)度效率對(duì)碳排放增加起到一定的抑制作用；任國(guó)強(qiáng)，等[11]從碳排放能源來(lái)源角度進(jìn)行了分析，指出物流業(yè)碳排放基尼系數(shù)逐漸增大時(shí)，燃料油、天然氣、煤油和煤炭產(chǎn)生的碳排放具有地區(qū)差距。劉琦[3]進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)能源消耗量、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和貨物周轉(zhuǎn)量等對(duì)物流業(yè)碳排放的影響程度逐漸增加，同時(shí)發(fā)現(xiàn)物流業(yè)能源消耗量對(duì)物流業(yè)碳排放量的增加具有異質(zhì)性。第二類主要是用量化的方法研究物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。鐘祖昌[12]研究了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)與物流產(chǎn)業(yè)集聚之間的關(guān)聯(lián)。李劍，等[13]、王珍珍[14]通過實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)物流業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率、區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力及經(jīng)濟(jì)活力具有顯著的促進(jìn)作用。喬美華，等[15]研究發(fā)現(xiàn)物流業(yè)能源效率對(duì)碳排放的影響與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。李倩倩，等[16]用量化的方法得出長(zhǎng)江三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素包括人均GDP、社會(huì)消費(fèi)水平、人力資本、政府宏觀調(diào)控、環(huán)境規(guī)制、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等，其中環(huán)境規(guī)制和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)其具有顯著的負(fù)作用，其他因素皆為正向顯著作用。鐘昌寶，等[17]研究了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、工業(yè)發(fā)展水平、消費(fèi)水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施、人力資本、社會(huì)資本、對(duì)外開放程度及政府干預(yù)等因素對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響，其中只有對(duì)外開放程度和政府干預(yù)對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響不是積極的正向作用。

通過對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行梳理發(fā)現(xiàn)，在有關(guān)物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和的研究中，針對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的影響及其作用機(jī)制的探討比較缺乏。因此，本文圍繞物流業(yè)集聚與碳中和效果之間的關(guān)系，建立固定效應(yīng)模型，測(cè)度物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的影響，并進(jìn)一步探究其作用機(jī)制，以期為促進(jìn)物流業(yè)可持續(xù)發(fā)展和推進(jìn)碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)提供理論依據(jù)和實(shí)踐參考。

2 理論分析和研究假設(shè)

2.1 物流產(chǎn)業(yè)集聚的概念和特征

19 世紀(jì)末經(jīng)濟(jì)學(xué)家馬歇爾開始探索產(chǎn)業(yè)集聚相關(guān)研究，隨后物流產(chǎn)業(yè)集聚的概念應(yīng)運(yùn)而生，從此引起了諸多學(xué)者的廣泛關(guān)注。如文海旭[18]認(rèn)為物流企業(yè)及其相關(guān)企業(yè)在空間范圍內(nèi)的集聚會(huì)保持持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；章建新[19]指出物流產(chǎn)業(yè)集聚具有獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，可通過綜合服務(wù)實(shí)現(xiàn)物流各個(gè)環(huán)節(jié)的協(xié)調(diào)運(yùn)行；韓進(jìn)鋒[20]認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚是以物流各職能為基礎(chǔ)的物流設(shè)施設(shè)備、物流技術(shù)及物流管理等活動(dòng)在地域上的聚集；李松慶，等[21]指出物流產(chǎn)業(yè)集聚是物流與產(chǎn)業(yè)集聚的融合，是物流產(chǎn)業(yè)集聚帶來(lái)效應(yīng)，從而提高物流產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新能力；何光軍，等[22]認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚較為具有代表性的概念是物流產(chǎn)業(yè)在地理空間分布中呈現(xiàn)高聚集性。本研究認(rèn)為物流業(yè)集聚是指在某一地區(qū)通過物流企業(yè)間的相互聯(lián)系和配合，形成大規(guī)模、密集化的物流活動(dòng)。物流產(chǎn)業(yè)集聚可以提高企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和競(jìng)爭(zhēng)力，促進(jìn)物流資源共享和協(xié)同創(chuàng)新，降低物流成本和環(huán)境成本。物流產(chǎn)業(yè)集聚具有規(guī)模效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新、人才招引和降低成本的作用，其中規(guī)模效應(yīng)體現(xiàn)在物流產(chǎn)業(yè)集聚可以帶動(dòng)大量相關(guān)產(chǎn)業(yè)向其周邊地區(qū)集聚；技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚可以促進(jìn)技術(shù)創(chuàng)新，提高物流業(yè)的服務(wù)水平和效率；而人才招引體現(xiàn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚可以吸引相關(guān)專業(yè)人才聚集，形成人才優(yōu)勢(shì)；降低成本具體體現(xiàn)在物流產(chǎn)業(yè)集聚可以實(shí)現(xiàn)資源共享，降低物流成本。物流產(chǎn)業(yè)集聚通過發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)和關(guān)聯(lián)效應(yīng)起作用，基于此，本文探討物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的內(nèi)在邏輯，探究擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模、增加城市綠地面積及優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等路徑在影響碳中和過程中的作用。

2.2 物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果的關(guān)系

中國(guó)為實(shí)現(xiàn)碳中和進(jìn)行了一系列變革和創(chuàng)新，使減碳理念深入人心。陳迎[23]將這一過程分成了三個(gè)階段，首先碳中和作為生物碳循環(huán)的概念出現(xiàn)，其次是碳中和理念萌芽，認(rèn)為企業(yè)可以為個(gè)人和家庭提供碳抵消服務(wù)，最后是碳中和理念借助奧運(yùn)會(huì)這樣的大型賽事在國(guó)內(nèi)迅速傳播。學(xué)者一致認(rèn)為具有代表性的碳中和概念是：碳中和是二氧化碳的排放量與二氧化碳的去除量相抵消，即二氧化碳的凈零排放。因此，碳排放水平下降、植樹造林、碳排放技術(shù)、碳補(bǔ)償?shù)却胧┑南噍o相成可以實(shí)現(xiàn)碳中和。物流產(chǎn)業(yè)集聚可以提高物流效率和降低物流成本，但同時(shí)也會(huì)增加碳排放量。因此物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和的影響具有雙重性。集聚性經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，集聚可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)規(guī)模效應(yīng)的實(shí)現(xiàn)，提高經(jīng)濟(jì)效率，還可以助力環(huán)境可持續(xù)發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的影響主要?dú)w納為：可以降低運(yùn)輸距離，減少能源消耗，即降低能耗；可以實(shí)現(xiàn)資源共享，提高物流業(yè)的效率，即提高效率；可以促進(jìn)相關(guān)產(chǎn)業(yè)向其周邊地區(qū)集聚，形成優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，即優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。物流產(chǎn)業(yè)集聚可以帶動(dòng)技術(shù)創(chuàng)新，推動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)向低碳發(fā)展。

2.3 固定效應(yīng)模型的理論基礎(chǔ)

固定效應(yīng)模型是面板數(shù)據(jù)分析中的一種方法，主要用于測(cè)度單個(gè)個(gè)體和時(shí)間上的特征對(duì)因變量的影響。該模型的核心思想是將所有個(gè)體自身的不變特征抽象出來(lái)，作為固定變量，而只分析隨時(shí)間變化的變量對(duì)因變量的影響?；诖?，本研究提出以下研究假設(shè)：

H1:物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果具有正向的作用。

H2:物流產(chǎn)業(yè)集聚主要通過擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高城市綠地面積等途徑促進(jìn)碳中和效果的實(shí)現(xiàn)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 模型設(shè)定

（1）固定效應(yīng)模型。為了探究物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的作用，本文采用的固定效應(yīng)模型的具體表達(dá)式為：

其中，LICE為被解釋變量碳中和效果，LA為核心解釋變量物流產(chǎn)業(yè)集聚，下標(biāo)i表示第i個(gè)省份，t為第t年，α為截距項(xiàng)，β與γ為各個(gè)變量對(duì)應(yīng)的系數(shù)，δi和μi表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εi,t為殘差值。

（2）調(diào)節(jié)效應(yīng)模型。為驗(yàn)證假說(shuō)，本文將能源消耗總量（EC）和經(jīng)濟(jì)規(guī)模（ES）作為調(diào)節(jié)變量，構(gòu)建如下調(diào)節(jié)效應(yīng)模型：

（3）中介效應(yīng)模型。為進(jìn)一步驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)規(guī)模（ES）、城市綠地面積（UGA）及第一產(chǎn)業(yè)GDP占比（GDPFI）是否在物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果之間發(fā)揮顯著的中介效應(yīng)，根據(jù)中介效應(yīng)的理論分析和變量設(shè)定，本文參考Baron and Kenny[24]提出的中介效應(yīng)模型衍生出模型（4）-（9）并進(jìn)行檢驗(yàn)：

上述模型中，LICE為被解釋變量，LA為核心解釋變量，Controli,t定義為中介變量，并且借鑒溫忠麟，等[25]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)流程，將這些變量帶入模型進(jìn)行分析。

當(dāng)β1顯著時(shí)，若β4和β7均顯著，則存在間接效應(yīng)（存在中介）；當(dāng)β1不顯著時(shí)，則lnESi,t存在直接效應(yīng)即完全中介效應(yīng)；當(dāng)系數(shù)β1顯著時(shí)，若β1與β4、β7同號(hào)，存在部分中介效應(yīng)，若β1與β4、β7異號(hào)，則存在遮掩效應(yīng)。

當(dāng)β1顯著時(shí)，若β5和β8均顯著，則存在間接效應(yīng)（存在中介）；當(dāng)β1不顯著時(shí)，則lnUGAi,t存在直接效應(yīng)即完全中介效應(yīng)；當(dāng)β1顯著時(shí)，若β1與β5、β8同號(hào)，存在部分中介效應(yīng)，若β1與β5、β8異號(hào)，則存在遮掩效應(yīng)。

當(dāng)β1顯著時(shí)，若β6和β9均顯著，則存在間接效應(yīng)（存在中介）；當(dāng)β1不顯著時(shí)，則lnGDPFIi,t存在直接效應(yīng)即完全中介效應(yīng)；當(dāng)β1顯著時(shí)，若β1與β6、β9同號(hào)，存在部分中介效應(yīng)，若β1與β6、β9異號(hào)，則存在遮掩效應(yīng)。

3.2 指標(biāo)選取

（1）被解釋變量碳中和效果。參考梁晶，等[26]的研究思路，本文采用各省物流業(yè)二氧化碳排放量（LICE）衡量碳中和效果，即通過單位物流產(chǎn)值產(chǎn)生的碳排放量來(lái)衡量。

（2）核心解釋變量。借鑒劉琦，等[3]的研究思路，本文選取物流產(chǎn)業(yè)集聚(LA)、貨物周轉(zhuǎn)量(GT)、物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模(LIS)作為解釋變量。同時(shí)選取能源消耗總量(EC)、年末實(shí)有道路長(zhǎng)度(RL)、經(jīng)濟(jì)規(guī)模(ES)、人口發(fā)展(PD)、城市綠地面積(UGA)、綠色發(fā)明專利(GIP)、外商投資(FI)、科技投入經(jīng)費(fèi)(TI)、第一產(chǎn)業(yè)GDP 占比(GDPFI)、第二產(chǎn)業(yè)GDP 占比(GDPSI)、第三產(chǎn)業(yè)GDP 占比(GDPTI)作為控制變量。具體見表1。

表1 指標(biāo)選取說(shuō)明

本文采用STATA15（stata-64）軟件對(duì)模型進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)分析，表2是所采用關(guān)鍵性變量的具體描述。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4 穩(wěn)健性及GMM模型內(nèi)生性

3.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取除了西藏、港澳臺(tái)的30 個(gè)?。ㄊ?、自治區(qū)）2011-2021年經(jīng)濟(jì)、物流等相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒等，采用插值法進(jìn)行缺失值的填充。

4 基準(zhǔn)回歸分析

4.1 物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的作用測(cè)度

為了探究物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的作用及其作用機(jī)制，整理選取的數(shù)據(jù)并且進(jìn)行基準(zhǔn)回歸分析，得到表3的回歸結(jié)果。表3體現(xiàn)了物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果作用的估計(jì)結(jié)果，物流產(chǎn)業(yè)集聚、貨物周轉(zhuǎn)量的系數(shù)分別是0.440 7，0.105 1，大于零且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明物流產(chǎn)業(yè)集聚和貨物周轉(zhuǎn)量對(duì)碳中和效果的作用具有顯著的積極作用，意味著物流產(chǎn)業(yè)集聚度越高，碳中和效果的作用越強(qiáng)，假設(shè)H1成立。另外，選取的控制變量中能源消耗總量、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、人口發(fā)展、城市綠地面積、外商投資及第一產(chǎn)業(yè)GDP 占比的回歸系數(shù)均大于零并且通過了顯著性水平檢驗(yàn)，也證實(shí)了假設(shè)H2。

4.2 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

（1）替換被解釋變量。為了檢驗(yàn)基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果的穩(wěn)健性，由于能源消耗總量與衡量被解釋變量的二氧化碳排放量密不可分，因此本文用能源消耗總量替換二氧化碳排放量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。由表4可知物流產(chǎn)業(yè)集聚的回歸系數(shù)為0.072 8，大于零并且通過5%顯著性水平檢驗(yàn)，與基準(zhǔn)回歸分析結(jié)果系數(shù)符號(hào)一致，證明前文物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果顯著正向作用的結(jié)論具有穩(wěn)健性。

（2）內(nèi)生性檢驗(yàn)。由于物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果可能存在互因果關(guān)系，或使模型中出現(xiàn)內(nèi)生性問題，從而導(dǎo)致模型估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差，使結(jié)果缺乏說(shuō)服力。因此本文采用GMM模型進(jìn)行檢驗(yàn)。表4中GMM模型的工具變量為滯后一階和二階的因變量，P值大于零且接受原假設(shè)；由表5證實(shí)工具變量均有效，模型不存在過度識(shí)別問題，與前文結(jié)果無(wú)明顯差異，可以認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果之間不存在內(nèi)生性問題。

表5 自相關(guān)及過度識(shí)別檢驗(yàn)

（3）異質(zhì)性檢驗(yàn)。物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果在中國(guó)東部、中部和西部地區(qū)呈現(xiàn)的回歸結(jié)果具有異質(zhì)性，具體見表6。東、中、西部地區(qū)的回歸系數(shù)分別為0.110 8、0.463、4.666，均大于零，但只有西部地區(qū)通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，可能的原因是近年來(lái)國(guó)家重視西部建設(shè)，西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展還不夠成熟，物流體系相對(duì)不夠完善，對(duì)于碳中和效果的呈現(xiàn)也更為迫切。其實(shí)質(zhì)的經(jīng)濟(jì)邏輯可能為：一是東中部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、GDP總量及物流企業(yè)數(shù)量等領(lǐng)先于西部地區(qū)，因此物流產(chǎn)業(yè)在西部的集聚對(duì)碳中和效果的需求也就更高。二是政策導(dǎo)向。由于經(jīng)濟(jì)水平等的影響，政府在東、中、西部地區(qū)對(duì)于低碳的政策導(dǎo)向也有所不同，對(duì)西部地區(qū)的重視晨讀逐步提升政策扶持力度也更大。同樣證明前文結(jié)論具有穩(wěn)健性。

4.3 機(jī)制分析

（1）以經(jīng)濟(jì)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及城市綠地面積作為中介機(jī)制，分析物流產(chǎn)業(yè)集聚通過擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高城市綠地面積等途徑助推碳中和效果的實(shí)現(xiàn)。表7第（1）列報(bào)告了物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模的回歸系數(shù)為負(fù)，并且皆通過1%的顯著性檢驗(yàn)，物流產(chǎn)業(yè)集聚、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、碳中和效果的回歸系數(shù)異號(hào)，借鑒溫忠麟，等[25]提出的中介效應(yīng)檢驗(yàn)中，當(dāng)β1顯著時(shí)，β1與β4、β7異號(hào)，則存在遮掩效應(yīng)。因此，表7第（2）列物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果是顯著的正向作用，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)規(guī)模是負(fù)向顯著相關(guān)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)規(guī)模存在遮掩效應(yīng)，中介效應(yīng)成立；關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)這一中介采用第一產(chǎn)業(yè)GDP占比來(lái)進(jìn)行檢驗(yàn)，物流產(chǎn)業(yè)集聚、第一產(chǎn)業(yè)GDP占比與碳中和效果的回歸系數(shù)也為異號(hào)，且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，同樣說(shuō)明第一產(chǎn)業(yè)GDP占比存在遮掩效應(yīng)，中介效應(yīng)也同樣成立；而采用城市綠地面積作為中介進(jìn)行檢驗(yàn)，物流產(chǎn)業(yè)集聚、城市綠地面積及碳中和效果的回歸系數(shù)皆大于零，且通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說(shuō)明城市綠地面積中介存在部分中介效應(yīng)，說(shuō)明上文中碳排放水平下降、植樹造林、碳排放技術(shù)、碳補(bǔ)償?shù)却胧┑南噍o相成可以實(shí)現(xiàn)碳中和，城市綠地面積的擴(kuò)大有助于碳中和效果的實(shí)現(xiàn)。

表7 中介效應(yīng)回歸結(jié)果

（2）加入控制變量的交互項(xiàng)。本文在實(shí)證模型中納入經(jīng)濟(jì)規(guī)模與能源消耗總量作為交互項(xiàng)，結(jié)果見表8，表8列（1）中核心解釋變量為負(fù)，但是交互項(xiàng)為正，說(shuō)明核心解釋變量受到經(jīng)濟(jì)規(guī)模和能源消耗總量的調(diào)節(jié)，有利于促進(jìn)碳中和效果的實(shí)現(xiàn)。在納入交互項(xiàng)后，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的顯著性未發(fā)生實(shí)質(zhì)性的變化，進(jìn)一步證明基準(zhǔn)結(jié)果較為穩(wěn)健。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)

5 研究結(jié)論與政策啟示

本文采用2011-2021年除了西藏及港、澳、臺(tái)的中國(guó)30個(gè)省（市，自治區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和的影響，指出物流產(chǎn)業(yè)集聚主要通過擴(kuò)大經(jīng)濟(jì)規(guī)模、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高城市綠地面積等途徑促進(jìn)碳中和效果的實(shí)現(xiàn)，并且檢驗(yàn)了物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果影響的穩(wěn)健性，分析物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的影響受到經(jīng)濟(jì)規(guī)模與能源消耗總量等因素的調(diào)節(jié)作用。本研究得出以下結(jié)論：第一，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果具有顯著正向，該結(jié)論在一系列穩(wěn)健性檢驗(yàn)中依然成立，也就是說(shuō)，物流產(chǎn)業(yè)集聚的增加會(huì)導(dǎo)致碳排放量的增加，這與以往研究的結(jié)論相符。第二，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和城市綠地面積的影響顯著，且通過顯著性水平檢驗(yàn)。也就是說(shuō)，物流產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，擴(kuò)大城市綠地面積的建設(shè)，這與以往研究的結(jié)論相符。第三，經(jīng)濟(jì)規(guī)模與能源消耗總量也是碳中和效果的關(guān)鍵性因素，經(jīng)濟(jì)規(guī)模與能源消耗總量對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚與碳中和效果的影響具有強(qiáng)化作用。

針對(duì)研究結(jié)論特提出相關(guān)建議，以促進(jìn)物流業(yè)可持續(xù)發(fā)展和推進(jìn)碳中和目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。一方面，通過物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟(jì)的作用，促使物流企業(yè)進(jìn)行資源整合，減少碳排放。另一方面，通過物流產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生關(guān)聯(lián)效應(yīng)，加強(qiáng)與周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)往來(lái)，提升物流效率，促進(jìn)物流服務(wù)質(zhì)量的提升，進(jìn)而助力碳中和效果的實(shí)現(xiàn)。此外，可通過促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和增加城市綠地面積等手段對(duì)碳中和效果的實(shí)現(xiàn)事假積極影響。本文在探討物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)碳中和效果的影響過程中，需在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展和碳中和目標(biāo)之間尋找平衡點(diǎn)，在推動(dòng)物流業(yè)快速發(fā)展的同時(shí)，更好地實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)。