環境規制視閾下長三角區域物流產業效率研究

曹淑雯，廖吉林 （南京林業大學 經濟管理學院，江蘇 南京 210037）

1 研究背景

作為社會經濟發展的綜合性服務行業，物流一端連著生產，一端連著消費，在國民經濟中的地位愈發凸顯。據統計，2020年我國第三產業增加值55.4萬億元，其中物流業總收入達10.5萬億元，已儼然成為拉動國民經濟增長的支柱產業。然而面對緊張的資源存量，物流業對環境的負外部性也日趨嚴重。物流業是典型的高能耗行業，存在碳污染高排放、能源結構不合理等問題，對生態環境保護與行業可持續發展構成巨大挑戰。2005~2017年物流業碳排放量占全國排放總量比例由4.21%增加到9.26%，物流業已成為碳污染的主要來源，不僅抑制了行業發展活力，更阻礙了生態文明建設前進步伐。

環境規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制消耗與環境不可逆污染，以最終實現人與自然和諧發展的硬性規定。之后的發展過程中表明，此類強制干預措施缺乏激勵性，限制了物流企業自主選擇權與市場自我調節力。為適應市場化需求，諸如庇古稅、排污權交易及環境補貼等更為靈活的市場激勵型手段不斷涌現。而隨著環保意識加強，物流行業發展的外部成本受到更多關注，繼而出現了自愿減排協議、行業環境質量認證等體現社會責任的公眾意愿型環境規制手段。直至2017年環境規制正式納入我國社會發展中長期規劃，對物流行業著重強調要提高物流效率和服務質量，不斷探索能源高效利用方式與途徑，加快構建綠色有效的現代物流體系。

長江三角洲地處長江經濟帶與“一帶一路”、長江與東黃海交匯點，是我國經濟增長的重要引擎，也是東部地區最活躍開放的區域。目前已形成綜合交通網絡，運輸服務質量不斷提升。區域物流依托通江達海的便捷交通與得天獨厚的區位條件蓬勃發展，在全國物流行業提質增效改革中起著示范帶動作用。然而即便如此，2018年長三角區域物流業碳排放量高達4.14054*10t，相較于2007年同比上升59.55%，碳排放呈持續遞增態勢，且在能源結構與強度方面存在較大差距，尚未達到一體化協調發展局面。為實現物流業高質量、低耗能的發展，推動物流產業發展由投入型增長轉向效率型增長，加速長三角一體化進程，有必要對物流業綠色全要素生產率變化趨勢進行深入研究。

2 指標選取與數據處理

為了對長三角區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年的面板數據進行DEA分析，大部分原始數據均來自各省市近10年統計年鑒、環境統計年鑒與能源統計年鑒，其余來自各城市的社會發展統計公報，經簡單處理所得。

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（2021）、周甜甜（2021）和裴愷程（2021）等學者的研究思路，本文選擇物流產業的財政支出、勞動力數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固定資產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，選取長三角區域各市在交通運輸業的財政支出進行分析。為使各年度數據具有可比性，考慮資金時間價值，將10年數據均折算到2019年進行比較分析。

（2）勞動力數量。勞動力方面主要有兩種選取方法，一是勞動力數量，二是勞動力薪資，由于薪資受從業者能力、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交通運輸業從業人數之和作為勞動投入，可較好反映長三角物流業人力資源狀況。

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

2.2 產出指標的選取及處理

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

（1）第三產業增加值。因統計年鑒中物流業產值的顆粒度不夠細，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，隨著物流業占第三產業的比重不斷增大，本文選用第三產業增加值來近似反映物流產值大體趨勢，同樣考慮資金時間價值，統一折算至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。物流業對環境造成的污染來源于能源消耗過程中產生的CO，將該環節碳排放量作為非期望產出，利用IPCC中各種能源的碳排放系數，計算出長三角區域各市各年份的CO排放量，具體計算方法參考文獻[8]。

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

依據以上標準，樣本的投入產出統計描述如表1所示。

表1 樣本投入產出變量統計描述（N=160）

3 物流效率測度與分析

3.1 DEA模型的靜態分析

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

表2 各市2010、2015及2019年物流效率值

（1）從綜合技術效率(Crste)看，長三角區域整體的物流效率在這三年均未達到DEA有效，技術效率分別為0.876、0.982與0.922，整體呈現先增長后下降的趨勢，大體仍處于較高范疇。從地區角度看，各市物流效率還存在較大差異，除鎮江、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個城市達到生產前沿面，且在三個研究時段中均有效的地區為上海、南京、蘇州和無錫，占比25%，表明這些地區的物流業財政投入使用分配合理，實現了資源配置最優。2019年，新增杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山和臺州7個城市處于生產前沿面，占比達68.75%，其余城市主要在規模效率上存在一定的提升空間，其中南通在純技術效率方面遠低于區域平均水平，應注重加強供給管理水平，擴大投入以達到最佳規模。

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

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

3.2 Malmquist指數動態分析

Malmquist指數能反映各地區物流業綠色全要素生產率的動態變化趨勢，對2010~2019年長三角核心城市考慮碳排放的物流業投入產出數據進行分析，整理結果得到表3物流業全要素生產率(Tfpch)指數及其分解指標技術效率(Effch)、技術進步(Techch)、純技術效率(Pech)、規模效率(Sech)，進一步分析其綠色全要素生產率的動態變化及差異性。

（1）長三角區域整體趨勢。由表3可看出，環境規制下長三角區域近十年物流業綠色全要素生產率均值為1.037，上升3.7%，其中技術效率為1.013，上升1.3%；技術進步為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，且物流業技術進步和技術效率共同成就了綠色全要素生產率的增長。在樣本期間，除2015年和2018年全要素生產率小于1外，其余年份物流業均不斷改善，處于持續發展狀態。此外，2015年以來技術進步與綠色全要素生產率變化趨勢相近，技術進步成為長三角近些年物流業綠色全要素增長的主要驅動力，同時也提示該地區為實現物流效率的綠色增長應著眼于發展相關科技。

表3 物流業TFP指數及其分解

（2）長三角市域層面比較分析。表4為長三角16市物流業十年內平均效率變化值。可看出在資源與環境約束下，該地區物流業綠色全要素生產率均值為1.036，其中增長態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城市物流業綠色生產率在長三角城市群中增長明顯，也反映出這些地區兼顧物流效率和環境規制的協同發展良好。而該項指數小于1的是泰州（0.987）和鎮江（0.997），表明這兩個地區物流業綠色生產出現不同程度惡化，同時反映這些地區物流業發展以犧牲環境為代價，與自然環境和能源保護不協調。而且兩地均由技術進步的下降所致，在今后的發展中應注重引進先進技術，更新管理辦法。物流業技術進步指數除臺州（0.999）小于1，出現微小幅度技術退坡外，其余城市均保持技術進步狀態。

表4 各城市綠色全要素生產率及分解

圖1 全要素生產率及分解指標變化

（3）長三角省域層面比較分析。從省域來看，浙江省城市的物流業綠色生產率均超過區域均值。浙江作為沿海經濟強省，得益于先進的物流技術水平，其碳排放量處于最低水平。江蘇省有南京、無錫、蘇州三地超過區域綠色生產率平均水平，盡管擁有較大的產出水平和行業規模，但高效的能源利用與合理的消耗結構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率上升了1.5%，低于區域平均水平，一方面上海生產技術水平不如江浙，但其產出水平極高，能源消耗缺乏合理性，另一方面能源利用率低，環境污染管制效果不明顯，抑制了物流業綠色低碳發展。

4 結論與建議

4.1 結論

本文從環境規制視角出發，通過對長江三角洲地區16個核心城市2010~2019年物流業綠色全要素生產率的實證研究，得出以下結論：

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

（2）基于Malmquist指數動態分析可看出，2010~2019年長三角物流綠色全要素生產率指數均值為1.037，說明總體呈上升態勢。湖州、無錫和舟山的綠色生產率指數上升最快，技術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發展不均衡，十年間小幅度波動變化相差甚大，就綠色生產率指數看：浙江＞江蘇＞上海。

4.2 建議

（1）設計合理激勵制度，實施物流業環境規制。大量研究表明環境規制對物流效率主要是兩種影響方式：一是環境規制壓低企業利潤，物流效率順勢降低，即“遵循成本”效應；二是環境規制有效激勵環保技術創新，提高生產率水平，物流效率受“創新補償”效應影響而有所提高。本文通過將環境因素納入物流業的投入產出，分析比較各地區的物流綠色效率整體呈增長態勢，說明對于長三角這類物流業較為領先的區域，環境規制對效率提升起促進作用，且越發達作用愈明顯。因此要求各地政府因地制宜，結合各城市發展現狀與環境承載能力，制定不同的征稅力度并設計合理的激勵制度，完善物流業排放標準，實施物流業環境規制，為經濟與環境可持續發展創造機會。

（2）加大物流創新投入。物流發展逐漸注重成本與效率的轉化，實現和加速轉化過程需依靠技術支撐，且上述結果也表明技術進步是長三角區域物流綠色效率的驅動力，因此物流業創新技術的研發工作應納入國家長短期發展規劃，同時加大對綠色物流創新的經濟支持，集中高校、科研院所及國家部委等多方資源力量，為提高物流創新成果的產出與核心競爭力形成提供堅實財力和人力保障，引導企業自主研發高效能、低污染產業技術，如碳捕捉與封存技術，從科技層面大幅提升綠色物流效率。

（3）區域聯動協調發展。生態環境是全社會公共資源，任何一個地區對環境的破壞，后果都由全社會承擔，因此對于碳污染排放更應該突出區域的宏觀性整體性。長三角區域急需探索聯動協同發展道路，建立跨區域資源共享互補機制，提高兩省一市環境協同治理能力，實現物流綠色效率的顯著提升。