低碳約束下物流效率與交通優勢度耦合協調研究
——以“一帶一路”國內26個節點城市為例

■ 李寶庫 陸翔

遼寧工程技術大學營銷管理學院 葫蘆島 125105

0 引言

物流活動需要依賴交通基礎設施，同時交通條件也是物流業發展和決策時所要考慮的必要因素。交通基礎設施建設與物流發展間的關系逐漸成為當前學術研究的重要內容之一，兩者相互作用，構成彼此耦合的交互體。在“一帶一路”建設的快速推進和低碳經濟的雙重背景下，國內各節點城市的交通基礎設施建設是貿易、物流等一系列合作的基礎，是“一帶一路”倡議的重中之重[1]。交通優勢度作為度量區域交通基礎設施對外聯系的集成性指標，是表征區域發展與交通基礎設施相互關系的核心內容[2]。物流業是國民經濟的基礎性、戰略性產業，當前地區發展不平衡，資源配置不合理，污染排放量大等現象嚴重，需通過低碳、高效的運作為“一帶一路”建設提供可持續的有力支撐。如何因地制宜地評價各節點城市的交通優勢度及其與低碳約束下物流效率的互動反饋效應，為各節點城市物流與交通的彼此兼顧協調和可持續發展提供理論依據具有重要意義。

目前，在關于低碳約束下物流產業效率以及交通優勢度的研究領域中，學術界已經有了一定的研究成果。在物流效率方面，連兆大等利用DEA 模型分析了“一帶一路”重點省份的物流效率，發現沿海與內地發展不平衡，易形成“一帶一路”經濟帶物流通道的短板[3]。丁斌、王琨考慮了非期望產出對物流產業效率的影響并使用SBM 模型計算了全國物流產業效率[4]。楊雪、馬栗栗等構建了碳排放約束下的物流效率評價體系，運用三階段DEA 模型對剔除環境因素和隨機干擾前后的地區物流效率進行了評價[5]。于麗靜、陳忠全認為，在低碳視角下，我國的物流發展呈“東高西低”的格局[6]。楊傳明在對江蘇物流產業效率的測度中發現，外部環境對低碳約束下的物流產業效率有顯著影響[7]。劉承明、管明明通過引入SBM-Undersirable 模型，對中國物流業效率的空間演化及影響因素進行研究，發現低碳約束下物流業效率總體偏低，并且受經濟發展、市場環境、產業集聚、信息化水平等因素的影響較大[8]。在對交通優勢度評價的研究中，國外學者大多從交通網絡條件與城市體系、社會空間格局等方面進行研究。國內學者則主要集中在對區域交通優勢度的測評以及對交通優勢度的空間演變情況的研究方面。金鳳君等[9]首次提出交通優勢度的概念，采用綜合集成刻畫與評價的方法從“質”、“量”和“勢”3個方面構建了交通優勢度評價的算法模型。王成新、劉瑞超等[10]通過建立一種簡單易懂的交通優勢度比較模型，對山東省縣域交通優勢度進行了分析。隨后，又有學者相繼對西北地區、長三角地區、河南、遼寧和重慶等地的縣域交通優勢度與空間格局進行了研究[11-15]。除此之外，部分學者還結合了區域經濟發展、城鎮化水平和旅游業發展等方面對交通優勢度進行了研究。例如，楊雅楠、李柏敏等[16]認為，交通作為“一帶一路”倡議的主要動力機制之一，交通的超前發展短期內是一種資源浪費，而滯后發展又會成為經濟發展的瓶頸，其與經濟協調發展有利于戰略推動。戢曉峰[17]分析了云南省縣域城鎮化與交通優勢度的時空協調性演化特征。張廣海[18]等以江蘇省為例，對旅游業與區域交通水平耦合協調發展狀況進行了實證研究。

從已有研究成果來看，國內對物流效率的研究多集中于以宏觀的物流區域作為研究對象對我國單一區域或全國整體進行測度。同時，研究者意識到不考慮碳排放的物流效率嚴重脫離了實際生產情況，并逐漸在研究中考慮碳排放的約束問題。在關于交通優勢度的相關研究中，國內學者的實證研究多集中于對交通優勢度與經濟發展的耦合協調關系進行探討。物流業作為國民經濟的支柱產業之一，其發展與交通建設密不可分，目前關于物流效率與交通優勢度相互作用機理的研究尚不多見。鑒于此，本文結合國家發改委、外交部和商務部聯合發布的《推動共建絲綢之路經濟帶21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》和弓聯兵、馬天宇等[19]的已有研究，以“一帶一路”國內26 個節點城市為例，建立交通優勢度及低碳約束下的物流效率評價體系，將物流業發展中的二氧化碳排放作為SBM-Undesirable 模型中的非期望產出從而界定低碳約束下的物流效率，并通過耦合協調模型對低碳約束下物流效率與交通優勢度的耦合協調水平進行綜合分析和探討，最終提出相關建議。

1 研究方法與指標

1.1 SBM-Undesirable模型

本文引入Tone[20]提出的包含非期望產出的SBM 模型，該模型將現代社會的環保理念與DEA 模型進行融合，將松弛變量納入目標函數，形成一種非徑向、非角度的效率度量方法，解決了傳統數據包絡分析模型的投入要素“擁擠”或“松弛”以及對非期望產出處理不當等問題。

考慮非期望產出的SBM模型如下：

其中：ρ為效率值；m表示決策單元個數；i表示第i個研究單元，xk，yk，bk分別表示該決策單元的投入目標值、期望產出目標值、非期望產出目標值；s-，s+，sb-分別表示決策單元的投入冗余、期望產出不足、非期望產出過多；λ表示權重；Xλ表示前沿上的投入量；Yλ表示前沿上的期望產出量；Bλ表示前沿上的非期望產出量。ρ= 1 時，該決策單元有效，否則無效。

1.2 指標體系構建

物流業作為新興的復合型服務產業，我國尚未形成物流產業分類體系。跟據國家發改委公布的統計數據來看，交通運輸、倉儲和郵政業的產值占物流業的85%以上，同時結合以往學者的研究，本文將以此三個部門代替物流業構建碳排放約束下物流業投入、產出的指標體系（表1）。

表1 碳排放約束下物流業效率評價指標體系

（1）投入指標。以交通運輸、倉儲和郵政業的固定資產投資表示物流業的資本投入。以交通運輸、倉儲和郵政的從業人員反應勞動力投入。本文選取原煤、柴油、煤油、汽油、燃料油、液化石油、天然氣這7 種物流業主要消耗的燃料的一次能源消費量并統一折算成標準煤加總后作為能源投入。

（2）產出指標。本文以交通運輸、倉儲和郵政業生產總值和社會貨物周轉量作為期望產出指標。以物流業的CO2排放量作為非期望產出指標。物流業CO2排放量是將上述七種能源消耗量按照氣候變化委員會（IPCC）《國家溫室氣體排放清單指南》中的碳排放系數換算所得，計算公式為：

其中，i表示燃料的種類，Ei表示i種燃料的消耗量，CFi為i種燃料的熱量值，CCi是i種燃料的碳含量，COFi為燃料的氧化因子。

1.3 交通優勢度評價方法

交通優勢度是一個包括了交通網絡規模、集聚聯系能力以及區域交通網絡通達性的綜合性評價指標[9]。為此，本文在現有研究的基礎上，結合26 個城市的實際情況，選取“交通網絡密度”、“交通干線影響度”兩個指標構成26個節點城市交通優勢度的指標評價體系，通過定量分析得出各節點城市交通條件的優劣水平。

（1）交通網絡密度。交通網絡密度是指單位面積上的路網長度，代表區域交通網絡的密集程度。由于公路具有較強的普適性和便捷性，能夠代表所研究區域交通的網絡密度，故選取高速公路、一級公路和二級公路密度三個指標對26個節點城市公路網密度進行測度，密度值越高表示地區交通條件越優越。計算公式為：

式中，Di表示i城市的交通網絡密度，Li表示i城市各級道路（高速、一級和二級公路）總里程，Si表示i城市的面積。

（2）交通干線影響度。交通干線影響度是指較強輻射能力的大型交通設施對區域通達性的影響水平[11]。交通干線影響度越高，表明該城市對區域發展和保障能力越高，與外部聯系的能力越強。采用專家打分法對城市行政中心與重要交通設施的距離進行權重賦值（表2）。計算公式為：

表2 交通干線影響度權重賦值

式中：Ci表示i市的交通干線影響度，Cim表示i市m種交通設施或交通干線的影響度。

（3）交通優勢度集成

將前文計算所得的交通網絡密度Di交通干線影響度Ci進行標準化處理，并根據加權求和數理模型計算得到各研究單元的交通優勢度，計算公式為：

式中，Fi為研究對象i城市的交通優勢度；D′i、C′i分別表示Di和Ci的無量綱值；β1、β2分別表示兩項指標的權重賦值，參考大部分文獻的研究方法，權值均取值為1。

1.4 耦合協調度模型

1.4.1 耦合協調度

耦合度表示兩個或兩個以上的系統或要素間因相互作用而彼此影響的程度，耦合協調度是系統之間相互促進良性互動的水平體現。本文構建了耦合協調度模型，將兩者的結果進行定量測度，分析“一帶一路”26 個節點城市的交通優勢度與低碳約束下的物流效率間的耦合協調水平。耦合度模型：

式中，C表示耦合程度；U1、U2分別表示各城市低碳約束下的物流效率和交通優勢度。

耦合度C并不能反映物流效率與交通優勢度的整體水平以及兩者間的協同效應，例如當物流效率和交通優勢度都很低時，會出現耦合度很高的情況，因此，借鑒相關研究成果，構建耦合協調度模型：

式中，D表示耦合協調程度；C表示耦合度；T表示低碳約束下的物流效率與交通優勢度的綜合協調指數；α、β為待定參數，參考大部分學者的做法，分別賦值0.5。耦合協調度介于0-1 間，采用中值分段法，將耦合協調度劃分為五個等級（表3）。

表3 耦合協調度層次劃分

1.4.2 相對發展度

為了反映物流效率與交通優勢度發展過程中發展速度的相對快慢，引入相對發展度R，結合本研究的實際情況，將R值分為三個階段，R≥1.2 時為物流效率超前型，0.8

1.5 數據來源

物流產業投入與產出的相關數據主要來源于各節點城市的統計年鑒（2018）、《國民經濟和社會發展統計公報（2018）》、《中國統計年鑒（2018）》、《中國物流年鑒（2018）》和相關省份統計年鑒（2018）。交通設施主要指鐵路、公路、機場和港口，其中鐵路包括復線鐵路和單線鐵路，公路包括高速公路和國道，機場包括干線機場和一般機場，港口包括樞紐港口和一般港口。研究中使用的各等級公路長度、各縣級行政單元土地面積等數據來源于各城市的統計年鑒（2018）。

2 數據分析

2.1 低碳物流效率測度結果分析

本文采用考慮非期望產出的SBM 模型，根據公式（1）利用MAXDEA 軟件測算得到碳排放約束下26 個城市的物流效率，分析表4發現：

表4 低碳約束下各節點城市物流綜合效率、純技術效率、規模效率

（1）總體來看，26 個節點城市的物流效率呈現出“東高西低”的空間格局，整體物流效率較高，均值為0.698，其中東部港口城市、中部口岸城市、西部口岸城市的均值分別為0.780、0.720、0.412。高效率城市主要分布于東部沿海區域，其中，大連、福州、廣州、泉州、天津、舟山、長沙、鄭州8座城市達到了效率最優，占總數的31%。低效率的城市則大多位于西北、西南和海南地區，呈東部>中部>西部的梯度遞減格局。可見，碳排放約束下的物流效率存在著顯著的區域差異。

（2）分地區來看，16個東部港口城市中，大連、福州、廣州、泉州、天津、舟山6 個城市達到效率最優，占37.5%，這些城市主要分布于環渤海和東南沿海的經濟發達地區；寧波、青島、汕頭、上海、深圳、廈門、煙臺、湛江8 個城市的物流效率達到0.6 以上，占50%，僅海口和三亞的物流效率值偏低。中部口岸城市中，長沙和鄭州的物流效率達到最優，合肥的物流效率較低。由于將各城市的二氧化碳排放量作為非期望產出對各城市的物流效率進行測算，對物流效率值的影響較大，二氧化碳排放量低的城市物流效率相對較高。東部港口城市和中部口岸城市近年來由于交通基礎設施的不斷完善，物流業固定資產、勞動力以及能源的合理投入使得物流業得到了快速發展，物流效率總體較高。西部口岸5 個城市的效率值均在0.5 以下，主要是由于西部口岸城市尚無適合物流業生存及發展的外部環境，在物流行業的發展過程中，仍然存在粗放式經營的現象，物流網絡尚未達到良好的協調性和配套性，致使西部口岸城市在物流業發展過程中的運作方式與社會資源、能源消耗等生態環境間的矛盾依然明顯。這說明隨著物流成本的上升，物流業碳排放量的不斷增加，物流業的效率也將隨之降低。這些問題導致了西部口岸城市在碳排放約束下的物流效率遠低于東部港口城市和中部口岸城市。

2.2 交通優勢度評價

由表5可以看出，26 個節點城市的交通網絡密度空間分布存在著顯著的差異，高密度城市主要位于東南沿海地區，低密度城市則集中在西北、西南地區。交通網絡密度的平均值為0.3。其中，11 個節點城市的交通網絡密度在均值之上，占總數的42%。交通干線影響度同樣存在東高西低的顯著差異，東部港口城市具有齊全的港口、機場、鐵路等交通基礎設施，中西部口岸城市缺乏完善的綜合交通設施建設，對外交通便捷程度遠低于東部港口城市，交通干線影響度低。

表5 交通優勢度測評結果

根據公式（5），對26個節點城市的交通網絡密度、交通干線影響度進行標準化處理后按照1:1 的比例加權求和，求得各城市的交通優勢度（表4）。從數值上看，各城市交通優勢度的平均值為0.747，其中東部港口城市、中部口岸城市、西部口岸城市的交通優勢度均值分別為0.792、0.768 和0.582。交通優勢度較高的城市包括武漢、深圳、廈門、廣州、天津、上海、青島、大連、成都9個城市，這些城市得益于優越的地理位置條件和快速的經濟發展，具有相對完善的交通網絡。其中，武漢的交通優勢度達到1.625，武漢素有“九省通衢”之稱，擁有便利的陸運和水運交通，表現出明顯的強交通優勢度。交通優勢度較低的城市包括蘭州、福州、西寧、湛江、三亞5 個城市。

2.3 物流效率與交通優勢度耦合協調度分析

根據式（6）、式（7），計算出26 個節點城市碳排放約束下的物流效率和交通優勢度的耦合度與協調度。使用SPSS 軟件對各城市的物流效率和交通優勢度進行相關性分析，結果表明兩者的相關性系數為0.730，在10%的水平上顯著，存在較高的相關性。進一步地，從耦合度的整體情況來看，26個城市的物流效率與交通優勢度的耦合度處于較高水平，19 個城市的耦合度達到0.9 以上，占總城市數的73%，說明所研究城市的交通條件基本滿足物流業的發展需求，能夠耦合發展。根據城市物流效率與交通優勢度的耦合度，進一步求得26個節點城市的耦合協調程度，并將耦合協調程度劃分為5 個等級（表6），同時，結合26個節點城市的物流效率與交通優勢度空間匹配格局（圖1），更科學直觀地反應每個城市的物流效率與交通優勢度的耦合協調情況。總的來看，26個城市物流效率與交通優勢度的耦合協調程度較低，均值僅為0.66。其中，10 個城市處于高度協調狀態，除鄭州和武漢外，均屬于東部港口城市，占總城市數的38.5%；7個城市處于良好協調狀態；6個城市處于輕微失調狀態；湛江、三亞、西寧三座城市處于中度失調狀態，從交通建設方面看，這三座城市重要的交通干線帶動不足，并在基礎設施建設上相對滯后，因此交通優勢度整體較差；從物流產業方面看，這些城市的物流產業發展相對滯后，大多處于價值鏈的末端，對經濟拉動作用較小，且對環境污染較為嚴重，由此導致該類城市的交通優勢度與低碳約束下的物流效率耦合協調程度偏低。

表6 物流效率與交通優勢度耦合協調度

圖1 物流效率與交通優勢度空間匹配格局

2.4 相對發展度分析

根據式（8），測算出26 個節點城市的物流效率與交通優勢度的相對發展度（表7）。首先，同步型的城市分別為青島、上海、汕頭、廣州、蘭州，這類城市多處于高度協調和良好協調狀態，表明物流與交通間能夠協調穩定發展；其次，物流效率超前交通型的城市有13個，其中10個城市為東部港口城市。可見，東部港口城市的物流發展具有先導作用，能夠一定程度上帶動交通的發展，此類城市的交通還有較大的提升空間，需進一步加大對交通基礎設施建設的力度，滿足物流快速發展的需求；最后，物流滯后型的城市大多分布于中部、西部地區，此類城市物流效率與交通優勢度的協調度多表現為較低水平，尤其是武漢、成都、重慶等交通優勢度較高，物流效率處于較低水平的城市，應當加強交通對物流的帶動作用，進行合理高效的運輸管理，減少物流業碳排放量，提高物流業運作效率，促進低碳物流的發展。

表7 相對發展度

3 結論與討論

3.1 研究結論

第一，低碳約束下的物流綜合效率均值達到0.698，物流效率的空間差異性較強，總體上呈現出“東高西低”的空間格局。6 個城市達到了綜合效率最優，其中，4 個為東部港口城市，2 個為中部口岸城市。東部港口城市中，海口和三亞的物流效率相對偏低；中部口岸城市中，鄭州和長沙的物流效率達到最優；西部口岸城市的物流效率全部處于較低水平。

第二，大部分節點城市的交通優勢度差距不大，僅有福州、湛江、三亞、蘭州和西寧5 座城市的交通優勢度表現明顯的劣勢。其中，福州和蘭州主要是由于交通網絡密度偏低導致交通優勢度較低，而西寧、湛江、三亞在交通干線影響度以及交通網絡密度兩個方面均處于較低水平。

第三，各節點城市的交通優勢度與物流業發展水平有著較高的空間耦合性，73%的城市達到0.9 以上，基本滿足發展需求。兩者的耦合協調度則存在著一定程度的差異，處于高度協調、良好協調、輕微失調、中度失調的城市分別占38.5%、26.9%、23.1%、11.5%。多數東部港口城市表現出物流超前的發展狀態，其中，湛江、海口、三亞較為嚴重，出現了不同程度的失調狀態，此類城市的交通建設容易成為物流發展的瓶頸。中部口岸城市中，合肥與南昌呈輕微失調狀態。西部口岸城市中，除成都外，其余城市均處于不同程度的失調狀態，且大多表現出物流滯后的發展狀態，這將在短期內造成交通資源的浪費。

3.2 討論

物流效率與交通優勢度的耦合協調發展是推進“一帶一路”發展的內在要求。本文嘗試從低碳約束的視角構建物流效率評價指標體系，并實證分析了“一帶一路”國內26 個節點城市的物流效率和交通優勢度耦合協調關系，為各節點城市物流發展和道路交通規劃提供基礎性理論。

研究結論對促進各節點城市物流和交通協調發展的貢獻和建議有：1、指出各節點城市的物流效率和交通優勢度的差異情況。建議中西部口岸城市和海口、三亞等效率較低的東部港口城市應結合國家戰略與自身區位優勢，最大限度實現物流產業集聚，形成物流樞紐，其次要加強低碳物流科技創新，以實現物流業的投入與產出達到最優。同時，交通優勢度較低的城市應加快完善區域內的交通基礎設施，加快交通的發展。2、根據各節點城市物流效率和交通優勢度耦合協調水平存在的區域差異提出相應的調整策略。首先，強化東部港口城市尤其是海口、三亞和湛江的交通設施建設，充分發揮自身物流發展的優勢帶動交通建設，相互扶持實現耦合，以滿足物流快速發展的需求。其次，促進中西部口岸城市開發開放，充分發揮中西部地區市場廣闊、資源豐富等優勢對物流的合理健康發展產生促進作用，同時要側重提升低碳約束下的物流業效率，尋求與交通優勢度的耦合協調發展。第三，推進跨區域合作，各節點城市間應當進行優勢互補，避免出現“追求自身利益最大化”的傾向，東部港口城市應主動向中西部口岸城市轉移先進的資源要素，以幫助其進行物流產業升級。