城市智慧物流建設的動因及其綠色減排效應研究

陳 豪 博士

（許昌學院商學院 河南許昌 461000）

引言與文獻綜述

物流產業在促進經濟結構調整、轉變經濟發展方式和提升國家經濟競爭力方面發揮著重要作用。2019年全國社會物流總額298萬億元，同比增長5.9%；社會物流總費用與GDP的比率為14.7%，比上年同期下降0.1個百分點；單位與居民物流總額同比增長16.1%，增速比社會物流總額高出10.2個百分點，這些數據均表明物流業總體運行良好。然而物流作為生產和消費之間的重要紐帶，卻消耗大量的一次和二次能源，如煤炭、汽油、柴油、燃料油、天然氣、熱能以及電力。從“十三五”時期來看，我國的物流業一直保持著迅猛的發展態勢，2016-2019年社會物流總額平均增速均保持在6.1%-6.7%，因此該行業的能源消耗巨大。根據IPCC第五次評估報告，如果物流業不改變其現有的高能耗發展模式，到2030年其能耗將比現在高80%。盡管物流業在驅動國民經濟中的作用逐漸增強，但物流中的高能耗導致的碳排放激增卻引起了一系列環境問題，如PM2.5和全球變暖。因此，制定有效的環境政策以遏制國內二氧化碳排放是我國政府的當務之急。

傳統物流向智慧物流的轉變直接影響著我國經濟發展的質量和速度（鄭秋麗，2019）。智慧物流的發展可以增強各個行業之間的整合和滲透，促進工業生產流程的轉變以及加快產業結構的調整和技術升級與創新，從而提高能源效率和節約資源?！爸腔畚锪鳌钡母拍羁梢宰匪莸絀BM在2009年首次提出的“智慧供應鏈”，它主要是指通過智慧技術和手段來提高整個物流系統的自動化水平。隨著對“工業4.0”戰略研究的開始，學者們已經開始對智慧物流進行全方位定義。何黎明（2017）和李佳（2019）提出智慧物流是基于物流互聯網和物流大數據，通過協同共享創新模式與人工智慧先進技術，重塑產業分工、再造產業結構和轉變產業發展方式的新生態。智慧物流在經濟實踐中的應用包括信息共享、資源利用協同化、供應鏈一體化。從最終用戶的角度來看，基于終端設備、接入網和后端基礎架構生成的數據和服務是智慧物流的最大價值。許多文獻也研究了智慧物流建設對運輸效率和供應鏈績效的影響，智慧物流的建設被認為是解決當前運輸效率問題的有效措施。Costa et al.（2016年）引入了智慧貨運的概念，它可以查找和理解替代方案，計算適應性行為并優化自己的決策。智慧貨運還允許多式聯運，以實現實時態勢感知和響應。從供應鏈績效的角度來看，一些學者探討了如何采用智慧物流來支持供應鏈績效的提升。先進的供應鏈將傳統系統轉變為智慧系統，并使用國際標準的建模方法來開發業務流程和信息模型，這使供應鏈中的所有各方都可以通過引用這些模型來提高其工作效率（Ahn et al.，2016）。關于物流的碳排放影響因素研究，王麗萍等（2018）的研究結果表明經濟規模對物流業碳排放的正向驅動效應最大，其次是服務業；低碳技術和行業效率抑制碳排放的增加。2015年，商務部制定了《商務部關于智慧物流配送系統實施方案的通知》，并宣布了首批智慧物流配送示范城市。建立智慧物流示范城市的目的是加快智慧物流配送系統的建設，降低物流成本，提高能源效率，從而減少碳排放。

通過上述文獻分析可以看到，目前對智慧物流的研究主要集中在智慧物流的概念、研究運輸效率和供應鏈績效的影響以及分析物流業的碳排放影響因素。盡管關于智慧物流的文獻越來越多，但對于智慧物流政策對我國地級市碳排放的影響的研究卻很少，而且尚不清楚建設智慧物流城市是否可以在抑制碳排放的增長中發揮作用?；诖?，本文主要探討了城市智慧物流建設的動因及城市智慧物流建設的綠色減排效應。

研究方法和數據來源

（一）研究方法

由于城市智慧物流建設受多種因素的影響，而建設智慧物流城市是一個二元選擇問題，因此無法通過簡單的線性回歸進行分析。因此，本文采用面板二元選擇模型對影響智慧物流示范城市建設的關鍵驅動因素進行了分析。首先建立Logit回歸模型，分析了建設智慧物流示范城市的原因；其次，采用Probit模型測試了模型的穩健性。

為了考慮建設示范城市的主要原因，構建了二進制選擇模型：

式（1）中，因變量smart表示是否要建設智慧物流示范城市，x是影響示范城市建設的因素。根據國務院智慧物流城市的指導文件，自變量包括碳強度、碳排放、GDP、財政收入、貨運量、物流行業從業人員數、社會零售總額、貿易開放度、人口和貿易出口占GDP比重。

雙重差分模型有效的前提是公共政策的變化必須是外生的，政策變量的內生性破壞了模型分析的基礎。因此，有必要驗證碳排放是否是城市建設智慧物流系統的原因。通過式（1）的檢驗之后，由于實驗組中政策時點的不同，本研究考慮雙重差分法的固定效應模型來控制城市和時間對政策效果的影響。計量模型如下：

式（2）中，因變量yit是碳排放，其中xit代表智慧物流政策虛擬變量，本文選擇商務部辦公廳批準智慧物流項目的時間代表城市智慧物流政策的實施；β1是揭示公共政策凈效應的系數，μi是區域固定效應，γt是時間固定效應，zit代表其它控制變量包括城市人口、人均GDP、產業結構、外國直接投資和技術水平。

（二）數據說明

本文選定2007-2018年我國30個省份（未包括西藏和港澳臺地區）的229個地級市。其中，人口、實際GDP、人均GDP、產業結構、外國直接投資、財政收入、物流行業從業人員數、技術進步、貨運量和總零售額以及貿易開放度等數據均來源《中國城市統計年鑒》《中國統計年鑒》和《中國電力年鑒》以及地級市所對應的各省統計年鑒，個別缺失數據采用插值法處理。

本文選擇碳排放量和碳強度來衡量每個城市的綠色減排效應，計算方法參考馬彩虹等（2015）的研究。碳排放系數基于IPCC 2006年版的《國家溫室氣體排放清單指南》。本文中主要變量定義如表1所示。

實證分析

（一）二元選擇模型實證結果

首先，分析城市智慧物流建設的動因，具體回歸結果如表2所示。可以看出，貨運量、物流行業從業人員數和社會零售總額均顯著，表明這三個指標是決定城市建立智慧物流配送系統的重要動因；然而，GDP、城市人口和財政收入并不顯著。一方面，本研究中已建立智慧物流配送系統的城市只是該項目獲得批準的年份。隨著經濟的發展，建立城市智慧物流配送系統對GDP的要求也可能隨著時間的推移而增長，這可能導致GDP對智慧物流的建立沒有重大影響。另一方面，城市智慧物流建設的投資很大，以往的城市基建投資基本上依靠政府對國內銀行貸款。隨著融資的日益靈活，城市智慧物流的建設可以采用公司債券、保險融資等多種融資渠道來解決融資問題。因此，城市智慧物流配送系統的建立更多地取決于剛性需求因素，如貨運量、物流行業從業人員數和社會零售總額。如果急需建立城市智慧物流配送系統，政府可以采取更靈活的方法進行投資以解決融資問題。因此，一定水平的GDP是城市智慧物流建設的充分非必要條件。此外，這三個模型中碳排放的系數均不顯著，這表明碳排放是建立智慧物流城市的外在政策變量，這也為后文雙重差分的分析奠定了基礎。Probit模型和Logit模型的結果相似，表明模型結果相對可靠。

表1 變量定義說明

表2 二元選擇模型回歸結果

表3 DID模型的回歸結果

（二）雙重差分模型實證結果

2015年6月27日，商務部發布了第一批智慧物流配送示范單位名單。因此，本文確立如果批準日期為6月30日之前，則本文假設該年的智慧物流政策的實施可能會對當年碳排放發生沖擊。但是，如果批準日期在6月30日之后，則假定發生政策沖擊的年份是次年；經過篩選后，最終進入實施組的有五個城市，分別為重慶、太原、南昌、無錫和臨沂。在選擇對照組時，選取的樣本特征盡量適應實施組，因此根據二元選擇模型的結果，貨運量、物流行業從業人員數和社會零售總額是決定城市建立智慧物流的重要動因?？紤]到商務部在2015年發布的“建設智慧物流配送系統的實施計劃”以及實施組的具體特點，本文為對照組設定了以下標準：在實施組中，貨運量、物流行業從業人員數和零售總額這三個指標的最小值分別為127.09 Mt、25491和1540.80億元，因此本文將這些值設置為對照組的篩選條件，這三個指標達到最小值的城市被選為對照組，篩選后對照組中有28個城市。雙重差分模型可在實施組和對照組之間觀察到不同的特征。盡管存在差異，但如果我們能夠在兩組之間模擬相似的實驗前趨勢，則會預測實驗后的效果。基本的識別假設是在不進行實驗的情況下，實施組和對照組之間存在平行趨勢。本文使用2007-2018年的樣本數據，將xit和時間虛擬變量Dit向相交項添加至模型（1）進行平行趨勢檢驗。結果表明，相交項的系數不顯著，表明在實施該政策前后，實施組和對照組均無顯著差異?；谝陨夏Ｐ?，本文使用固定效應回歸模型對面板數據進行估計。為了消除異質性，本文對每個變量取自然對數。

式（2）的估計結果如表3所示。可以看出，智慧物流的虛擬變量顯著為負，表明城市智慧物流的建立可以顯著降低碳排放。智慧物流政策的實施可以使碳排放降低16.88%，為了研究智慧物流城市對碳排放的持續影響，模型（2）（3）的結果表明智慧物流的建立對第二年的碳排放量產生了持續的影響，使碳排放降低了14.75%。由于數據周期短，我們無法繼續研究政策變量的更長遠影響。其它變量的回歸結果表明，人口和人均GDP仍然是影響碳排放最重要的因素。人口增加對碳排放具有正向作用，人均GDP的增長顯示出與碳排放有關的負向變化，表明當經濟發展到一定水平時，人們的環境保護意識將逐漸增強，環境狀況將趨于改善。產業結構對降低碳排放具有積極作用，但意義不大，這可能是由于第三產業主要集中于服務業，削弱了物流產業對碳排放的影響。外國投資（TEC和FDI）的回歸系數在綠色減排效應方程中均顯著為負，說明外國投資對碳減排具有顯著的正向作用。這可能是由于外商投資強度高的區域受益于外資企業帶來的先進技術和管理方式，因為這不僅可以推動區域物流產業技術進步從而有效降低碳排放，而且還會優化地區物流資源的配置效率以推動地區智慧物流的建設速度。

表4 穩健性測試的回歸結果

由于對照組的選擇偏差可能會導致政策影響的差異，本文為測試模型的穩健性，擴展了對照組的樣本選擇標準：將貨運量門檻降低到105.13 Mt，物流行業從業人員數閾值降低到21187，零售總額的門檻降低到1239.66億元。結果對照組樣本的數量已上升到39個城市。結果如表4所示，通過穩健性檢驗，確認了本研究的結論是可靠的。該政策變量在10%的水平上具有顯著意義，表明智慧物流政策的實施在一定程度上對碳排放具有抑制作用。城市智慧物流的建設首先促進了區域經濟增長，提高了人均收入，居民未來可支配收入的增加使得他們更加追求低碳生活。其次，碳減排的另一個渠道是通過外商投資所帶來的技術進步溢出效應來提升城市智慧物流的資源配置，使整個物流環節深度協同一體化，從而減少不必要的的能耗達到減少碳排放目的。

結論與政策建議

隨著移動互聯網和大數據快速發展時代的到來，智慧物流將完全顛覆傳統物流業增長模式，在不久的將來智慧物流將成為物流業實現可持續發展目標的重要手段。本文使用二元選擇模型分析了影響城市智慧物流建設的動因，然后使用DID方法確定了智慧物流政策的綠色減排效應。主要結論如下：首先，貨運量、物流行業從業人員數和社會零售總額是決定一個城市建立智慧物流的重要因素，而在二元選擇模型中碳排放量并不顯著，這表明碳排放是建立智慧物流城市的一個外生的政策變量；其次，城市智慧物流的建立及其政策的實施可以顯著抑制碳排放，并在第二年持續產生影響。人均GDP和外商投資抑制了地區碳排放。

鑒于上述結果，可以提供以下政策啟示：第一，本文證明了智慧物流政策的實施可以顯著減少我國城市碳排放，因此我國政府應在大中城市中廣泛推進智慧物流建設，充分發揮試驗區的示范作用，進一步完善智慧物流配送系統的經驗，促進物流標準化。第二，從城市智慧物流的推廣政策來看，首批智慧物流示范城市只有五個，隨著智慧物流示范城市的發展，政府應逐步修訂智慧物流城市項目的審批標準，根據具體情況和要求，盡可能簡化流程，縮短項目周期，最終提高城市智慧物流標準化體系建設的運營效率。第三，進一步完善城市物流基礎設施建設，以滿足現代物流發展的要求，加快現代倉儲和多式聯運等基礎設施建設，建立高效通暢便捷的綜合運輸網絡。第四，根據“一帶一路”倡議，我國與相關國家和地區將會在未來的若干年內搭建四條物流大通道，然而我國智慧物流的發展與發達國家相比仍存在很大差距，因此政府部門應積極借助“一帶一路”倡議的實施，積極引進外商投資及先進技術提高我國物流資源的配置效率，從而加快推動我國智慧物流及城市低碳發展。