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        碳中和視域下我國農(nóng)村低碳物流效率研究

        2024-11-08 00:00:00劉天也陳秉譜
        物流科技 2024年20期

        摘 要:隨著碳中和目標的推進,我國農(nóng)村地區(qū)正在積極探索低碳物流的發(fā)展路徑,以實現(xiàn)綠色發(fā)展,提高農(nóng)村物流系統(tǒng)的環(huán)境效率和可持續(xù)性,從而促進農(nóng)村經(jīng)濟轉(zhuǎn)型。然而,我國農(nóng)村地區(qū)的物流系統(tǒng)目前正面臨著基礎(chǔ)設(shè)施不足、技術(shù)應(yīng)用有限、公眾環(huán)保意識不強等問題,嚴重影響農(nóng)村低碳物流的實踐。因此,文章基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型,探討碳中和視域下我國農(nóng)村低碳物流效率,并提出改進策略,以期為農(nóng)村低碳物流體系的優(yōu)化提供理論借鑒。

        關(guān)鍵詞:碳中和;農(nóng)村低碳物流;物流效率;數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型

        中圖分類號:F327;F259.27;X322 文獻標志碼:A DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.20.010

        Abstract: With the advancement of the goal of carbon neutrality, China's rural areas are actively exploring the development path of low-carbon logistics in order to achieve green development, improve the environmental efficiency and sustainability of the rural logistics system, and promote the transformation of the rural economy. However, the logistics system in rural areas of China are faceing problems such as insufficient infrastructure, limited application of technology, and low public awareness of environmental protection, which seriously affects the practice of low-carbon logistics in rural areas. Therefore, based on the data envelopment analysis (DEA) model, this paper explores the efficiency of China's rural low-carbon logistics from the perspective of carbon neuuZzt6fiqq6ywwsJqDm1gwQ==trality and puts forward improvement strategies, with a view to providing theoretical references for the optimisation of the rural low-carbon logistics system.

        Key words: carbon neutrality; rural low-carbon logistics; logistics efficiency; data envelopment analysis (DEA) model

        0 引 言

        隨著全球氣候變化對人類生存與發(fā)展的影響日益凸顯,碳中和已成為國際社會的共同目標。我國政府為積極響應(yīng)全球氣候變化的挑戰(zhàn),提出了碳達峰和碳中和的戰(zhàn)略目標,致力于通過減少碳排放推動經(jīng)濟社會的綠色轉(zhuǎn)型。2023年,國際環(huán)保機構(gòu)綠色和平發(fā)布的《中國快遞行業(yè)的碳排放》顯示,我國快遞行業(yè)的碳排放量在五年內(nèi)增長超過200%,遠高于交通運輸業(yè)(見圖1)。其中,運輸環(huán)節(jié)是快遞行業(yè)最大的碳排放源(見圖2)。這表明,我國物流行業(yè)應(yīng)積極尋求低碳物流發(fā)展。農(nóng)村地區(qū)是我國經(jīng)濟社會發(fā)展的重要組成部分,其低碳物流的發(fā)展可以優(yōu)化資源配置,提高物流效率,減少環(huán)境污染,促進農(nóng)村經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。然而,基礎(chǔ)設(shè)施不完善、服務(wù)體系不健全等問題嚴重制約了農(nóng)村低碳物流效率的提升。因此,本文基于碳中和的戰(zhàn)略背景,以農(nóng)村低碳物流為研究對象,采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)模型,對我國農(nóng)村低碳物流效率進行評價,并提出促進農(nóng)村低碳物流效率提升的策略,以期為物流企業(yè)提供理論參考。

        李叢影等(2023)選取2014—2021年湖北省25個國家級農(nóng)村電商示范縣作為研究對象,運用DEA模型對湖北省農(nóng)村電商示范縣投入冗余進行分析,并據(jù)此對農(nóng)村電商物流效率進行分析評價[1];黃京華(2022)指出,在農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展影響因素分析的過程中,物流效率的提升會對農(nóng)村經(jīng)濟的發(fā)展產(chǎn)生重要影響[2];項鑫等(2022)采用Malmquist模型對長江三角洲地區(qū)的物流效率進行測算,并指出2007—2020年期間長江三角洲地區(qū)農(nóng)村物流效率呈現(xiàn)先上升后緩慢下降的趨勢[3];冒瑞華(2020)基于生命周期理論劃分出萌芽期、成長期、成熟期和蛻變期的演化階段,并結(jié)合序參量分析低碳經(jīng)濟視角下農(nóng)村物流演化的特征[4];朱思燦等(2020)對制約農(nóng)村電商物流效率提升的主要因素進行分析,以獲得準確的優(yōu)化路徑[5]。

        1 碳中和與農(nóng)村低碳物流

        1.1 碳中和

        隨著全球變暖日益加劇,碳中和已成為全球各國政策的重要組成部分,是全球應(yīng)對氣候變化、實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的重要策略。碳中和旨在通過植樹造林、節(jié)能減排等措施,吸收并減少二氧化碳排放,是追求企業(yè)、區(qū)域或國家的凈碳排放量為零的過程。我國也明確提出碳達峰、碳中和的目標,旨在通過技術(shù)創(chuàng)新和制度創(chuàng)新,實現(xiàn)經(jīng)濟社會發(fā)展與溫室氣體排放脫鉤,推進綠色低碳發(fā)展。然而,由于我國農(nóng)村地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和公眾環(huán)保意識相對落后,目前農(nóng)村碳中和任務(wù)仍較為艱巨。

        1.2 農(nóng)村低碳物流

        在碳中和的背景下,農(nóng)村低碳物流有利于實現(xiàn)農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展,促進農(nóng)村經(jīng)濟轉(zhuǎn)型,提升農(nóng)村綜合競爭力。農(nóng)村低碳物流涵蓋了農(nóng)產(chǎn)品的采集、加工、儲存、運輸、分銷等多個環(huán)節(jié),旨在通過采用節(jié)能減排、綠色環(huán)保的物流操作方法和技術(shù),提高物流效率,優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計,實現(xiàn)物流活動中碳排放的最小化,從而減少對環(huán)境的負面影響,促進農(nóng)村地區(qū)的可持續(xù)發(fā)展。推動農(nóng)村低碳物流發(fā)展是一項系統(tǒng)工程,需要政府、企業(yè)和社會共同努力,以實現(xiàn)農(nóng)村經(jīng)濟社會發(fā)展與環(huán)境保護的雙贏。

        1.3 低碳物流技術(shù)的發(fā)展

        低碳物流技術(shù)主要包括物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等技術(shù)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實現(xiàn)對物流運輸車輛的實時監(jiān)控和管理,優(yōu)化運輸路線、減少空駛和繞行;大數(shù)據(jù)技術(shù)可以對物流需求進行精準預測,合理規(guī)劃貨物裝載量,提高裝載率,減少運輸次數(shù);云計算可以將大量的數(shù)據(jù)存儲在云端,實時監(jiān)控和分析物流運輸過程中的各項指標,從而優(yōu)化運輸路線,提高運輸效率,并減少物流過程中的能源消耗和廢棄物產(chǎn)生;人工智能可以實現(xiàn)優(yōu)化調(diào)度和路徑規(guī)劃,降低運輸成本和能源消耗。另外,低碳物流技術(shù)還包括對綠色包裝材料的開發(fā)應(yīng)用、對替代能源運輸工具的推廣,以及對物流中心的節(jié)能改造等。例如,使用可降解、可循環(huán)利用的包裝材料以減少物流活動對環(huán)境的污染;采用電動或混合動力運輸工具以減少化石燃料的消耗和碳排放;在物流中心安裝太陽能發(fā)電系統(tǒng)以降低能耗、提升物流效率。

        2 農(nóng)村低碳物流效率的影響因素

        2.1 政策與法規(guī)支持

        國家和地方出臺的一系列針對性的政策措施,有助于促進物流企業(yè)和農(nóng)村地區(qū)采用低碳物流技術(shù)和管理模式,實現(xiàn)物流活動的綠色化、減排化。在此基礎(chǔ)上,政策和法規(guī)的制定與實施也需考慮到農(nóng)村地區(qū)的特殊性,強調(diào)農(nóng)業(yè)、交通、環(huán)保等多個部門之間的協(xié)調(diào),形成政策合力,在全社會形成推動農(nóng)村低碳物流發(fā)展的強大動力,真正實現(xiàn)農(nóng)村物流活動的低碳化、綠色化。

        2.2 公眾意識與參與

        農(nóng)村居民對于低碳生活方式的認識不足,仍然存在燃燒農(nóng)作物秸稈、過度使用化石能源燃料等行為,制約了農(nóng)村地區(qū)的低碳發(fā)展。隨著社交媒體的發(fā)展,農(nóng)民可以通過社交媒介了解低碳生活的重要性,這在一定程度上促進了農(nóng)民積極參與低碳物流活動,形成了推動農(nóng)村低碳物流發(fā)展的強大社會力量。此外,農(nóng)民低碳意識的提升可以促進農(nóng)村居民積極參與決策咨詢、提出低碳物流解決方案,并積極參與綠色物流項目。這種向上的參與機制,能夠更好地反映農(nóng)村地區(qū)在低碳物流實踐中遇到的實際問題和需求,增強政策的接受度和執(zhí)行效果。

        2.3 供應(yīng)鏈合作與優(yōu)化

        隨著信息技術(shù)的不斷發(fā)展,供應(yīng)鏈上的生產(chǎn)商、物流公司、分銷商和零售商通過積極參與建立信息共享平臺,以及實時共享庫存、生產(chǎn)、銷售和物流信息,可以更好地預測市場需求,實現(xiàn)訂單自動匹配最優(yōu)物流方案,減少庫存積壓和運輸空駛率,降低能源消耗和碳排放。此外,供應(yīng)鏈合作與優(yōu)化有助于建立穩(wěn)定的合作伙伴關(guān)系,共同開展物流需求管理和運輸優(yōu)化研究,構(gòu)建適合農(nóng)村地區(qū)的物流配送模式,滿足農(nóng)村市場的特殊需求,降低物流成本和環(huán)境影響,提高低碳物流能力,共同推動農(nóng)村低碳物流的發(fā)展。

        3 研究方法與指標建立

        3.1 DEA模型介紹

        DEA-CCR模型基于非參數(shù)編程方法,能夠評估多輸入-多輸出情況下決策單元(DMU)的相對效率,以分析綜合效率,是應(yīng)用最為廣泛的DEA模型之一。DEA-CCR模型假定生產(chǎn)技術(shù)呈現(xiàn)規(guī)模報酬不變,即投入產(chǎn)出比例增加的同時,效率保持不變,適用于分析在相同規(guī)模報酬下的決策單元性能。表示如下:

        式中,yij和xij分別表示第j個決策單元的第r個輸出和第i個輸入;ur和vi分別表示輸出和輸入的權(quán)重,且滿足非負性約束。目標函數(shù)θ的最大化旨在找到每個決策單元在給定輸入輸出數(shù)據(jù)下的相對效率值。在DEA-CCR模型中,如果某個決策單元的效率值為1,則認為該決策單元是有效的;否則無效。通??梢赞D(zhuǎn)化為對偶線性規(guī)劃問題,表示如下:

        式中,λj是決策單元的權(quán)重;si-,sr+分別代表輸入和輸出的松弛變量。

        DEA-CCR模型可被應(yīng)用于農(nóng)村低碳物流效率評價中,以全面評估農(nóng)村物流活動的低碳效率,識別效率低下的環(huán)節(jié),促進農(nóng)村低碳物流體系的優(yōu)化與升級。

        DEA-BCC模型是DEA-CCR模型的一個重要擴展,通過引入規(guī)模報酬可變概念,能夠更準確地評估在不同規(guī)模報酬條件下決策單元(DMU)的相對效率,適用于評估技術(shù)效率。DEA-BCC模型的輸入導向模型可以在給定輸出水平下,最小化輸入量的比例。表示如下:

        式中,ε是一個非阿基米德無窮小量,用于確保所有的松弛變量之和最小化。該模型通過添加條件∑nj=1λj=1來引入規(guī)模報酬可變的特性,使得評價結(jié)果能夠反映出決策單元在其操作規(guī)模下的相對效率。

        DEA-Malmquist指數(shù)法提供了一種動態(tài)的效率評價方法,用于衡量不同時間點上決策單元(DMU)效率的變化。這種方法不僅可以測量單個決策單元的效率變化,還可以分解這種變化的來源,為農(nóng)村低碳物流的效率提升提供更為細致和動態(tài)的分析視角。DEA-Malmquist指數(shù)法的基本公式如下:

        式中,D0(xt,yt)和D0(xt+1,yt+1)分別表示在時間t和t+1的生產(chǎn)可能性邊界距離函數(shù);xt,yt和xt+1,yt+1分別代表在時間t和t+1的輸入和輸出向量。Malmquist生產(chǎn)效率指數(shù)可以分解為技術(shù)效率變化C和技術(shù)變化T兩個部分:

        式中,技術(shù)效率變化C反映了決策單元相對于自身過去的效率變化,而技術(shù)變化T衡量了技術(shù)進步的程度。

        3.2 指標體系建立

        建立農(nóng)村低碳物流效率評價體系需要綜合考慮農(nóng)村物流的特點和低碳物流的目標,以確保評價體系全面反映物流活動的效率和碳排放情況。農(nóng)村低碳物流效率評價指標體系如表1所示。

        4 農(nóng)村低碳物流效率評價

        本文隨機選取我國10個省份,分別為河北省、山西省、遼寧省、吉林省、黑龍江省、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、山東省。數(shù)據(jù)來源為2018—2022年五年時間內(nèi)各省份的農(nóng)村物流數(shù)據(jù),使用DEA方法計算10個省份的農(nóng)村低碳物流效率。

        4.1 綜合效率評價

        使用DEA-CCR模型來計算每個省份每年的農(nóng)村低碳物流綜合效率。其中,效率值范圍為0到1,1表示最優(yōu)效率可行。綜合效率評價如表2所示。

        數(shù)據(jù)顯示,上述10個省份的農(nóng)村低碳物流綜合效率評分偏高,有較多省份在0.8以上,表明選取的省份在2018—2022年農(nóng)村低碳物流活動整體上較為高效。不同省份在不同年份的綜合效率有顯著波動,反映了技術(shù)進步、企業(yè)管理政策和自然條件的變化對農(nóng)村低碳物流活動的影響。吉林省在2020年的綜合效率值達到1,表明在2020年,吉林省的農(nóng)村低碳物流活動達到了評價系統(tǒng)中的最優(yōu)效率。同時,在考慮輸入和輸出指標下,吉林省在2020年的資源配置和碳排放管理方面表現(xiàn)最佳,其成功經(jīng)驗值得進一步深入分析。

        4.2 純技術(shù)效率評價

        使用DEA-BCC模型來計算每個省份每年的農(nóng)村低碳物流技術(shù)效率,可反映在排除規(guī)模效應(yīng)的影響下,各省份農(nóng)村低碳物流系統(tǒng)的運作效率,主要側(cè)重于評估技術(shù)應(yīng)用和管理優(yōu)化的成效。純技術(shù)效率評價如表3所示。

        數(shù)據(jù)顯示,多個省份在某些年份達到了效率的理想狀態(tài),表明這些省份的農(nóng)村低碳物流系統(tǒng)在技術(shù)應(yīng)用和管理策略方面達到了當時條件下的最佳表現(xiàn)。其中,吉林省連續(xù)三年(2020年、2021年、2022年)實現(xiàn)了純技術(shù)效率的最優(yōu)化,表明該省在推動物流技術(shù)創(chuàng)新、優(yōu)化物流管理流程、提高物流人員技能等方面的持續(xù)努力和投入。另外,山西、遼寧、江蘇和安徽等省份在某些年份也達到了效率評分1.0的最高水平,表明這些省份加大了在低碳物流領(lǐng)域的研發(fā)投入,積極推廣使用新能源車輛,加強了物流人員的環(huán)保意識教育和技能培訓,促進了物流活動的低碳化。

        4.3 規(guī)模效率評價

        使用DEA-Malmquist指數(shù)法計算10個省份的規(guī)模效率,可以對10個省份農(nóng)村低碳物流的規(guī)模進行適應(yīng)性和運作效率的綜合評估。規(guī)模效率評價如表4所示。

        數(shù)據(jù)顯示,各省份的規(guī)模效率普遍略低于純技術(shù)效率,反映了某些省份的農(nóng)村低碳物流規(guī)模未能完全適應(yīng)其運作的最優(yōu)狀態(tài)。其中,吉林省在純技術(shù)效率方面連續(xù)三年達到最優(yōu),但在規(guī)模效率上的表現(xiàn)略有波動,在2018—2019年,吉林省的物流規(guī)模與技術(shù)和管理能力之間存在一定的不匹配。相比之下,黑龍江省和安徽省在大多數(shù)年份都展現(xiàn)出較高的規(guī)模效率,表明其在規(guī)模管理上采取了更有效的策略,確保了規(guī)模的適應(yīng)性和物流活動的高效運作。?

        5 提升農(nóng)村低碳物流效率的策略

        5.1 加強農(nóng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)

        政府機構(gòu)和物流企業(yè)可以通過改善農(nóng)村地區(qū)的道路條件、建設(shè)高效的物流配送中心、引入智能化物流管理系統(tǒng)等措施,減少物流運輸過程中的時間和成本,降低能源消耗和碳排放。具體而言,可以通過建設(shè)高標準的農(nóng)村道路以縮短貨物運輸時間,減少運輸過程中的能耗和排放,提高運輸效率;企業(yè)間可以建立合作關(guān)系發(fā)展多式聯(lián)運,實現(xiàn)不同運輸方式的有機結(jié)合,優(yōu)化運輸結(jié)構(gòu),提高裝載率,進一步降低物流成本和環(huán)境影響。同時,也可以通過建設(shè)節(jié)能環(huán)保的物流設(shè)施、推廣使用新能源物流車輛等,提升農(nóng)村地區(qū)的綠色發(fā)展水平,增強農(nóng)村地區(qū)的環(huán)境友好型產(chǎn)業(yè)競爭力,推動農(nóng)村可持續(xù)發(fā)展和實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟平衡發(fā)展。

        5.2 促進綠色物流技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用

        政府應(yīng)通過提供研發(fā)資金支持、減免稅收等激勵措施鼓勵企業(yè)、高校和研究機構(gòu)開展綠色物流技術(shù)的基礎(chǔ)研究和應(yīng)用開發(fā),開發(fā)新型節(jié)能環(huán)保的運輸工具、智能物流配送系統(tǒng)、環(huán)境友好的包裝材料等,促進綠色物流技術(shù)的創(chuàng)新和推廣應(yīng)用,實現(xiàn)物流過程中能源效率的提升和碳排放的減少。此外,所有利益相關(guān)方需要共同構(gòu)建一個促進綠色物流技術(shù)應(yīng)用的良好環(huán)境,通過開展綠色物流示范項目,展示綠色物流技術(shù)的經(jīng)濟和環(huán)境效益,有效提升社會各界對綠色物流技術(shù)應(yīng)用的認可度和參與度,推動綠色物流技術(shù)的創(chuàng)新發(fā)展,加速綠色物流技術(shù)在農(nóng)村地區(qū)的廣泛應(yīng)用。

        5.3 構(gòu)建農(nóng)村低碳物流體系

        農(nóng)村低碳物流體系的構(gòu)建應(yīng)該加強跨區(qū)域和跨部門的合作,一要整合不同地區(qū)的資源和優(yōu)勢,共享物流信息和技術(shù),優(yōu)化物流網(wǎng)絡(luò)布局,減少冗余和重復建設(shè),提高資源利用效率;二要推進環(huán)保部門、交通部門、農(nóng)業(yè)部門等部門的協(xié)同工作,共同制訂和實施低碳物流政策和措施,建立起一套覆蓋全面、操作性強的政策體系,為農(nóng)村低碳物流提供政策支持。此外,應(yīng)在農(nóng)村低碳物流發(fā)展中增強從業(yè)人員的環(huán)保意識和綠色物流操作技能培訓,通過組織定期的培訓和教育活動,提高從業(yè)人員對低碳物流的認知水平,助力掌握綠色物流的操作技能,激發(fā)工作積極性和創(chuàng)新能力,進而推動低碳物流理念的實踐應(yīng)用。

        6 結(jié) 論

        農(nóng)村低碳物流的發(fā)展可以促進農(nóng)村經(jīng)濟的健康發(fā)展,保護環(huán)境,構(gòu)建綠色社會。本文分析了影響農(nóng)村低碳物流效率的關(guān)鍵因素,采用DEA模型對所選取的10個省份的農(nóng)村低碳物流的效率進行綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率評價,并提出了加強農(nóng)村物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、促進綠色物流技術(shù)的創(chuàng)新與應(yīng)用、構(gòu)建農(nóng)村低碳物流體系等策略,旨在通過制度創(chuàng)新與技術(shù)革新,促進農(nóng)村物流向低碳化、智能化轉(zhuǎn)型,為實現(xiàn)綠色發(fā)展和碳中和目標貢獻力量。

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