黃河中游地區物流業碳排放驅動因素及脫鉤狀態研究

中圖分類號：F250 文獻標志碼：A DOI： 10.13714/j.cnki.1002-3100.2025.12.005

Abstract：Asanimportantenergyandresourcerichareain China，thelogisticsindustryinthemiddlereachesoftheYelow Rivernotonlypromotesconomicdevelopment，butalsofacessignificantcarbonemisionchalenges.Therefore，thearticletakes themiddlereachesoftheYellowRiverastheresearchobjects，firstcalculatesthecarbonemisionsofthelogisticsindustryin themiddlereachesoftheYellowRiverfrom2010to2022，thenexploresthekeydrivingfactorsaffctingthecarboneisions ofthelogisticsindustryintheregionbyconstructinganLMDIdecompositionmodel，andfinallusesthe Tapiodecoupling modeltoanalyzeitsdecouplingstatusfromeconomicgrowth.Theresearchresultsshowthateconomicdevelopment isthemain driving forceforthegrowthofcarbonemisions，andtheimprovementofenergyefciencyhasapositiveeffctonreducing carbonemissions;；thereisaweakdecoupling phenomenonbetweencarbonemisionsfromthelogistcsindustryandeconomic growthintheregionasawhole.Theresearchresultsprovidestrategicrecommendationsforthelow-carbondevelopmentof the logistics ndustryinthemiddlereachesoftheYelowRiver，andhavecertainreferencesignificanceandinspirationforachieving high-quality development of economic growth and environmental protection.

Keywords：middlereachesoftheYellowRiver;logistics industry;carbonemisions;LMDIdecomposition model; Tapiodecoupling model

0引言

隨著中國碳減排戰略與目標的深人實施，物流業作為國民經濟的重要組成部分，其低碳轉型顯得尤為重要。物流業不僅是經濟發展的“加速器”和“第三利潤源泉”，其能源消耗量也位居第三產業前列，高投入、高能耗、高排放的粗放型發展模式亟待改變。隨著雙碳目標的提出，我國力爭在2030年前實現碳達峰，2060年前實現碳中和，物流業作為能源消耗和碳排放的重要來源，其綠色轉型和低碳發展成為實現這一目標的關鍵。為此，我國相繼出臺了一系列政策措施，包括《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》中提出的加快推動綠色低碳發展，以及國務院發布的《關于加快建立健全綠色低碳循環發展經濟體系的指導意見》，旨在推動經濟社會發展全面綠色轉型。

中國八大經濟區是國務院發展研究中心在“十一五”期間提出的一種區域劃分構想，旨在更合理地促進地區間協調發展。

黃河中游地區，作為中國八大經濟區之一，不僅在地理上占據著國家的“心臟”地帶，而且在經濟和社會發展中扮演著關鍵角色。該地區包括陜西省、河南省、山西省和內蒙古自治區，是連接華北、西北與華中的重要交通樞紐，因此，研究黃河中游地區物流業的碳排放驅動因素及脫鉤效應，不僅有助于深入理解物流業碳排放的內在機制，而且對于制定有效的區域減排策略、推動綠色物流發展具有重要的現實意義。此外，作為八大經濟區中的一個，黃河中游地區的研究成果也將為其他經濟區提供借鑒和參考，共同促進國家經濟的可持續發展和生態文明建設。

1文獻綜述

物流業碳排放的測算是研究的起點。國際上，物流行業的碳排放核算方法起步較早，已建立起一系列方法學。例如，歐洲標準化技術委員會的EN16258提供了針對不同運輸方式的核算方法，美國環保署（EPA）開發的SmartWay工具則專注于道路運輸。此外，全球物流業排放委員會框架（GLEC）是一個包含各種運輸方式的綜合類核算方法。國內學者關于物流業碳排放的測算方法多種多樣，劉明達等對近年來碳排放領域的核算研究，從理論上討論了IPCC和中國關于碳排放項目清單，對比分析了排放因子法、質量平衡法和實測法3種主要碳排放核算方法的優缺點及適用對象。姜曉紅等2采用碳排放系數法測算物流企業運輸環節移動源燃燒碳排放量。朱向梅等3采用能源系數估算法，通過統計物流業的能源消費量，依據能源系數來測算碳排放量。劉然等調研了國內外現有的物流行業相關碳排放核算方法學，對比研究了不同方法學的差異，提出了我國建立和發展物流行業碳排放核算方法框架設想。此外，生命周期評估法也被用于評估物流活動整個生命周期中的碳排放，這種方法更為全面，但數據獲取和計算過程較為復雜。因此本文的碳排放量測算用的是能源系數法。

在物流業碳排放影響因素分解的研究中，學者們廣泛采用了 Ang^[5] 改進的對數平均迪氏指數分解法 （LMDI）。這種方法因其在分解過程中的完全分解特性和無殘差等優勢而受到青睞。Haoet al提出了一種新的碳排放多因素分解、綜合評價、預測和脫鉤分析的層次結構，基于擴展的Kaya恒等式和LMDI分解方法的能源、經濟、社會多因素分解模型可以提供量化結果。包耀東等則利用LMDI分解法，將長三角地區物流業的碳排放影響效應分解為5種因素，定量分析了能源結構、能源效率、產業結構、經濟增長和人口5種因素對三省一市物流業碳排放規模的影響。齊豫等利用LMDI因素分解方法，分析不同時期能源效率、能源結構、產業結構、經濟發展以及人口規模對河南省物流業碳排放的貢獻率。背愛霞用LMDI模型和M-R模型從時間和空間兩個維度對2006—2020年間中部地區物流業碳排放差異及驅動效應進行分析。

脫鉤（Decoupling）一詞最早源于物理學，后被引人環境經濟學，用來描述經濟增長與環境壓力之間的非同步增長現象。在物流業中，脫鉤研究主要關注碳排放與經濟增長之間的關聯性及其變化趨勢。Tapio脫鉤模型和OECD脫鉤模型是兩種常用的脫鉤指數測算方法。Zhang et al.1將LYQ分析框架引入OECD和Tapio脫鉤模型，測算了江西省物流業碳排放與中國近25年（1989—2013年）經濟增長的脫鉤效應，結果表明，江西省碳排放與經濟增長的關系整體上參與了脫鉤狀態。寧亞東等基于Tapio脫鉤模型和改進的加權因素分解模型，對長江經濟帶1995—2013年經濟發展與能源消費起源 CO₂ 排放之間的脫鉤關系及其驅動因素進行了研究。李健等2運用Tapio脫鉤模型和碳排放強度分析了物流業碳排放量與產業增加值的關系，結果顯示京津冀物流業碳排放和產業增長整體呈弱脫鉤狀態。江濤等13通過OECD脫鉤模型計算物流業碳排放脫鉤指數，最后分析湖南省物流業碳排放與經濟發展之間的脫鉤關系，其中能源效率效應對湖南省物流業碳排放的增長經歷了“正向促進—反向抑制一正向促進”三階段的影響變化。付昱銘等[通過構建Tapio脫鉤模型分析我國物流業碳排放與經濟增長的脫鉤關系，研究結果表明2000—2019年間大部分時間均為擴張性耦合和擴張性脫鉤。

綜上所述，雖然學術界在物流業碳排放的研究領域已取得很多研究成果，但現有研究多集中于對碳排放驅動因素分解和脫鉤狀態的單個分析，合在一起分析的相關文獻較少。并且對于黃河中游地區這一特定區域，特別是其物流業的碳排放與經濟增長的脫鉤現象，尚缺乏深入探討。黃河中游地區作為中國重要的經濟和物流中心，其物流業的低碳發展對于推動區域經濟的綠色轉型具有重要意義。

2研究方法與數據來源

2.1物流業碳排放測算方法

物流業的碳排放量是本研究的核心指標之一。由于缺乏直接的碳排放數據，本文根據聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）提供的指南，采用自下而上的碳排放計算方法。公式如下。

其中， C 表示物流業的總碳排放量， E_i 表示第 i 種能源的消耗量， α_i 表示第 i 種能源的碳排放系數， β_i 表示第i種能源的折標準煤系數。本文以原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣和電力的能源消費量作為最終的能源消費來測算黃河中游地區的碳排放量，各個能源的折算標準煤系數以及碳排放系數見表1。

2.2 LMDI分解模型

LMDI（Logarithmic Mean Divisia Index）分解模型是一種在環境和能源經濟學中廣泛應用的分析工具，用于評估和解構能源消耗、碳排放等復雜因素的驅動因素。LMDI模型基于Divisia指數方法，通過對比各種因素對目標指標（如能源消耗、碳排

放）的影響，能夠清晰地識別和量化每個因素的貢獻度。該模型由德國的生態經濟學家Angela K.Meyer于1989年提出，具有可完全分解因子、無殘差項等優勢。參考了齊宇等[5的研究，在Kaya恒等式的基礎上結合物流業碳排放的特點，構建出本文的LMDI分解模型如下。

其中， C 表示物流業碳排放總量， E_L 表示物流業能源消耗總量， GDP_LA 示物流業增加值， P_L 表示物流業從業人數， CE 為能源結構強度， EG 為能源消費強度， GP 為黃河中游地區物流業人均增加值即經濟發展， PP 為該地區物流業從業人口規模， P 為總人口規模。

LMDI模型主要有兩種形式：加法形式（LMDI-I）適用于分解總量的絕對變化，直接量化各因素對變化的絕對貢獻；乘法形式（LMDI-II）適用于分解比例變化，關注各因素對總變化率的相對貢獻。加法形式分解如下。

ΔC 表示從0到 Φ_t 研究期內物流業碳排放量的變化； ΔC_cE 表示能源結構強度效應； ΔC_EG 表示能源消費強度效應； ΔC_?GP 表示經濟發展效應； ΔC_PP 表示從業人口規模效應， ΔC_P 表示總人口規模效應。

根據LMDI乘法分解公式，可將黃河中游物流業碳排放量分解為各因素之積。

其中 D_CE 、 D_EG 、 D_GP 、 D_PP D_P 分別代表能源結構強度、能源消費強度、物流業經濟發展水平、物流業從業人口規模和總人□規模對黃河中游物流業碳排放的貢獻率。

2.3Tapio脫鉤模型

脫鉤研究主要用于分析經濟發展與環境壓力（如資源消耗、污染排放等）之間的關系。在本文中，為了深人分析黃河中游地區物流業碳排放與經濟增長之間的關系，采用了Tapio脫鉤模型作為主要的分析工具。Tapio模型通過彈性系數提供了更為細致的脫鉤狀態分類，可以合理地表征環境變量和經濟變量的8種可能組合[，這使得我們能夠精確地量化和描述經濟增長與碳排放之間的復雜動態。Tapio模型的結果具有時間基期的穩定性，減少了不同時間段比較時的潛在偏差。盡管OECD模型也是一個有效的脫鉤分析工具，但在針對特定行業如物流業的深入分析中，Tapio模型因其對細節的捕捉能力而展現出更大的適用性。Tapio模型的全面性使其不僅能夠識別脫鉤的存在，還能夠評估脫鉤的強度和方向，這對于政策制定具有重要的指導意義。它能夠幫助我們區分弱脫鉤和強脫鉤狀態，從而更有針對性地制定減排策略。Tapio脫鉤模型的公式如下。

其中， T 是脫鉤指數， ΔC 和 ΔGDP_LA 分別是碳排放量增長率和物流業GDP增加值， C^t 和 C⁰ 分別是第 χ_t 年的碳排放量和基期碳排放量， GDP_LA^t 和 GDP_LA⁰ 分別是第 Φ_t 年的物流業GDP增加值和基期增加值。根據脫鉤系數值的大小可以將脫鉤狀態做如下劃分（見表2）。

2.4數據來源

本文的研究數據主要來源于國家統計局、黃河中游地區各省份的統計年鑒以及《中國能源統計年鑒》。由于物流業的廣泛性和多樣性，并沒有一個統一的標準來全面衡量這一行業的全貌。通常在研究物流業時是通過交通運輸、倉儲和郵政業等關鍵指標來間接反映其整體狀況。物流業的終端能源消費種類包括煤炭（原煤）、汽油、柴油、天然氣、煤油、燃料油、原油、電力和焦炭九大類，但由于黃河中游地區近13年來的原油消費量為零以及焦炭的數據不全，故舍去。物流業產業增加值和人口規模數據則基于相應年份的統計年鑒進行收集。所有數據均經過標準化處理，以確保分析的準確性和可比性。

3實證分析

3.1黃河中游地區物流業碳排放量分析

在收集了2010—2022年間黃河中游地區包括河南省、陜西省、山西省和內蒙古自治區的交通運輸、倉儲和郵政業的相關數據后，根據公式（1）以及表1相對應的系數表可得出各省份的能源消耗量及碳排放數據（如表3、4所示）。

陜西省物流產業碳排放量2010—2012年穩步上升，從2010年的465.16萬噸增長至2012年的515.39萬噸，隨后開始下降2013—2018年表現出明顯波動的特征，從2019年開始逐年下降，表現出相對的規律性，呈現出前期快速上升、后期穩定下降的特征。河南省的碳排放量顯著增長，從2010年的479.60萬噸增加至2022年的1001.90萬噸，主要原因在于河南省地理位置優越，具有較高的物流地位，這幾年的物流產業發展迅速，帶動了能源消耗量以及碳排放量，但是整體的增加趨勢放緩。山西省作為煤炭大省，在“十二五”規劃中提出把物流業列為重點發展的支柱產業，在這期間山西省的碳排放量逐年增加，在2017

年達到峰值521.00萬噸，此后開始呈下降的趨勢，這說明山西省后期在提高煤炭使用效率和推廣清潔能源方面有了成效。內蒙古自治區的碳排放量以2015年為界，往后基本上都呈下降趨勢，這主要是因為內蒙古“十三五”節能降碳綜合工作方案的實施，該方案明確提出了降低能源消費和碳排放的目標，并采取了多種措施來推動這些目標的實現。黃河中游地區的碳排放增長率具有一定的波動性，整體呈現出“增長一增長一下降”的循環趨勢，2021年后產生了“能源回彈效應”[7]。從圖1整體上看，碳排放量呈現下降趨勢，這與國家層面的節能減排政策、地方政策的實施以及物流行業的自我調整有密切的關系。我國在“十二五”和“十三五”規劃中均提出了節能減排的目標，并在全國范圍內推廣綠色低碳經濟。此外，各省份根據自身特點和資源條件，制定了相應的政策和措施。例如，推廣新能源汽車、優化物流網絡、提高物流效率等。然而，不同省份的碳排放量變化趨勢和幅度不同，這表明各省份在實施節能減排措施方面的成效存在差異。

3.2黃河中游地區碳排放驅動因素分解分析

根據LMDI加法模型（LMDI-I）公式（3）（4）和乘法模型（LMDI-II）公式（5）（6）計算各因素對黃河中游地區物流業碳排放影響的增加值和貢獻率如表5所示。

3.2.1 能源結構強度效應

從表5可以看出，黃河中游地區只有2021年能源結構強度效應對物流業碳排放增長呈現抑制作用，其余時間段都是正向拉動作用。但是相比于其他效應，能源結構強度效應的絕對值相對較小，且在不同年份間波動不大。這意味著在黃河中游地區物流業的能源結構在過去幾年間并未經歷顯著的變革性調整，這種變化對碳排放的影響較小，其貢獻率也相對較低，說明能源結構不是影響物流業碳排放的主要因素。盡管國家層面一直在推動能源結構優化和綠色低碳發展，但具體到黃河中游地區物流業，相關政策的實施效果可能受到多種因素的制約。一方面，政策的落地需要時間和資源，包括資金、技術和人力資源的投人，以支持物流企業進行能源結構的轉型升級。另一方面，政策的執行力度和監管效果也會影響能源結構優化的進程。因此，盡管有政策引導，但黃河中游地區物流業的能源結構變化相對緩慢。

3.2.2 能源消費強度效應

從表5可以看出，黃河中游地區能源消費強度效應在所有年份均為負值，且絕對值較大，表明能源消費強度的降低（即能源效率的提高）是減少物流業碳排放的關鍵因素。隨著年份的推移，能源消費強度的絕對值逐漸增大，說明能源消費強度效應對物流業碳排放增長的抑制作用在逐年增強。能源消費強度的貢獻率在所有年份中都是最低的，這主要是因為其絕對值大且為負，但在減少碳排放方面起到了關鍵作用。政府部門發布的《關于深人推進黃河流域工業綠色發展的指導意見》等文件，明確提出了節能減排的目標和措施，要求物流企業降低能源消費強度[18]。根據政府部門的聯合評估報告，這些政策措施在黃河中游地區得到了有效執行，物流企業的能源消費強度顯著降低。根據中國物流與采購聯合會發布的報告，黃河中游地區多家物流企業已采用自動化倉儲系統、智能調度系統等先進技術，這些技術顯著提高了物流作業的能源利用效率。相關統計數據顯示，自引入這些技術以來，該地區的物流作業能耗平均降低了約 20% ，直接減少了碳排放量。

3.2.3 經濟發展效應

從表5可以看出，黃河中游地區經濟發展效應在所有年份均為正值，且數值相對較大，說明經濟發展是推動物流業碳排放增加的主要因素。盡管在某些年份如2013年的值較小，但總體上呈上升趨勢。經濟發展對碳排放的貢獻率也在逐年變化，但始終保持在較高水平，從2011年的1.10升至2022年的2.12，表明經濟發展對物流業碳排放的影響顯著。隨著黃河中游地區經濟的持續增長，生產和消費活動不斷增加，對物流服務的需求也隨之增長。原材料、半成品和成品的運輸，倉儲，配送等各個環節，都需要物流服務的支持。物流需求的增長直接導致了運輸量的增加，進而增加了能源消耗和碳排放。經濟發展往往伴隨著產業結構的升級和轉型，在產業結構升級的過程中，一些高能耗、高排放的產業可能會被淘汰或轉型，但同時也會有一些新興產業或高技術產業崛起。這些新興產業或高技術產業對物流服務的需求往往更加復雜和多樣化，從而增加了物流業的碳排放壓力。

3.2.4 人口規模效應

這里的人口規模效應指由從業人口規模和總人口規模共同影響的物流業碳排放變化。雖然兩者在表格中是分開列出的，但我們可以從整體上理解它們對碳排放的綜合影響。從業人口規模的增加對碳排放產生正向拉動作用，因為更多的從業人員就意味著更多的物流活動和能源消耗。然而，這種作用可能受到多種因素的調節，如勞動生產率的提高、物流技術的改進等?？側丝谝幠５淖兓瘜ξ锪鳂I碳排放的直接作用可能相對較小，除非它顯著影響了物流需求或消費模式。然而，在更廣泛的層面上，總人口規模的增長可能會通過經濟活動、消費習慣等多種途徑間接影響碳排放。隨著黃河中游地區經濟的不斷發展，產業結構逐漸優化升級，特別是制造業、服務業等行業的快速發展，為當地提供了大量的就業機會。這些行業的發展吸引了更多的勞動力進入市場，從而推動了從業人口規模的增長，2010—2022年該地區的物流業從業人口從80.4萬人增加到104.8萬人。

從圖2能更加直觀地看出，黃河中游地區物流業碳排放的增長主要受到能源消費強度、經濟發展以及人口規模的影響。其中，能源消費強度的降低是減少碳排放的關鍵因素，而經濟發展則是推動碳排放增長的最主要因素，其次是人口規模。未來，在推動物流業綠色低碳發展的過程中，需要綜合考慮這些因素的影響，制定更加科學合理的政策措施和技術路線。

3.3黃河中游地區碳排放脫鉤狀態分析

在分析了LMDI分解結果的基礎上，本文進一步探討黃河中游地區物流業碳排放與經濟增長的脫鉤狀態。通過公式（7）計算脫鉤指數，我們可以了解碳排放與物流業經濟發展之間的關系。具體結果如表6和圖3所示。

黃河中游地區物流業的碳排放脫鉤狀態在2010—2022年期間呈現出明顯的階段性特征，反映了該地區在不同時間段內對碳排放控制和經濟增長的不同策略和效果。在多個年份如2011年、2012年、2014年、2015年、2017年、2018年、2021年，黃河中游地區表現出弱脫鉤狀態。這意味著物流業增加值在增長的同時，碳排放量也在增長，但碳排放的增長速度低于物流業增加值的增長速度。這反映了物流業在發展過程中，雖然仍產生碳排放，但相對效率有所提高，碳排放強度有所下降。在2013年、2016年、2019年和2022年，黃河中游地區實現了強脫鉤。強脫鉤是理想的狀態，表示物流業增加值在增長的同時，碳排放量在減少。這得益于技術進步、能效提升、清潔能源使用或產業結構調整等因素。2020年出現了衰退脫鉤，即物流業增加值和碳排放量同時下降。這可能是由于經濟下行、政策調整或突發事件導致的經濟活動減緩。

黃河中游地區近年來高度重視黃河流域環境保護工作，大量高耗能、高污染企業關停并轉，促使環境質量得到改善，生態環境有序恢復。隨著黃河流域生態保護和高質量發展戰略的實施，流域內各省不斷深化結構性改革，加快新舊動能轉化步伐，區域產業升級效果明顯?！饵S河流域“十四五”結構調整與低碳發展規劃政策研究報告》中提到清潔能源的使用比例增加，如天然氣、太陽能和風能，可能有助于減少碳排放。黃河流域能源結構逐漸向清潔、高效、低碳的方向發展，九個省份的天然氣和非化石能源占能源消費總量比重有所增加。同時服務業和高科技產業的增長可能減少了對高碳排放行業的依賴，從而降低了整體碳排放。黃河流域各省在推動經濟結構調整的過程中，也在積極發展低碳產業，減少對傳統高碳行業的依賴。

從圖3可以看出黃河中游地區物流業碳排放的脫鉤狀態在不同年份間有所波動，但總體趨勢是向更加環保、低碳的方向發展。未來，隨著技術的不斷進步、政策的持續推動以及市場機制的完善，黃河中游地區物流業有望實現更高水平的脫鉤，為生態文明建設作出更大貢獻。

4結論與建議

4.1結論

本文針對黃河中游地區物流業碳排放的驅動因素及脫鉤效應進行了深人剖析，通過應用LMDI（對數平均迪氏指數分解法）模型，系統地識別了影響該地區物流業碳排放的關鍵因素，并結合脫鉤理論分析了物流業經濟增長與碳排放之間的關系。主要結論如下。

研究結果表明，黃河中游地區物流業碳排放的主要驅動因素包括能源結構強度、能源消費強度、物流業經濟發展水平、物流業從業人口規模和總人口規模。其中，能源消費強度對物流業碳排放變動量起抑制作用，其他因素大體上都是拉動作用，其中物流業經濟發展水平的拉動作用最為顯著。通過脫鉤模型的應用，發現黃河中游地區物流業經濟增長與碳排放之間總體上呈現弱脫鉤狀態，即經濟增長的同時碳排放增速有所放緩，但尚未實現絕對脫鉤。這表明該地區物流業在推動經濟發展的同時，仍需進一步加強節能減排措施，以實現更加綠色、可持續的發展模式。

4.2建議

綜上所述，為實現碳排放的有效控制，需要在優化能源結構、提高能源效率、經濟發展模式轉變以及人口規模管理等方面采取綜合措施?；谏鲜鲅芯糠治?，為有效降低黃河中游地區物流業碳排放、促進綠色發展，提出以下策略建議。

4.2.1 優化能源結構

為實現黃河中游地區物流業碳排放的有效控制，優化能源結構是首要任務。這包括積極推廣清潔能源在物流業中的使用，如太陽能、風能等可再生能源，并逐步減少對煤炭、石油等傳統高碳排放能源的依賴。政府可以出臺相關政策，如提供清潔能源使用補貼、稅收優惠等激勵措施，以促進物流企業積極采用清潔能源。同時，加大清潔能源基礎設施的建設力度，如充電樁、加氫站等，以確保物流企業能夠便捷地獲取清潔能源，推動能源消費結構的綠色轉型。

4.2.2提高能源效率

提高能源效率是減少物流業碳排放的關鍵途徑。這要求鼓勵物流企業采用先進的節能技術和設備，如自動化倉儲系統、智能調度系統等，通過技術創新來提升物流作業的能源利用效率。此外，建立健全的能源管理體系也至關重要，物流企業應對能源消耗進行實時監測和評估，及時發現并改進能源浪費問題。政府可以加強監管和指導，推動物流企業制定并執行能源管理計劃，以確保能源利用效率持續提升。

4.2.3經濟發展模式轉變

為實現黃河中游地區物流業的可持續發展，轉變經濟發展模式是必要之舉。這包括大力發展綠色低碳產業，如綠色物流、循環經濟等，推動產業結構優化升級，并減少對高能耗、高排放產業的依賴。同時，倡導綠色消費理念，鼓勵消費者選擇環保包裝、低碳運輸等綠色物流服務，以推動物流需求的綠色化轉型。政府可以出臺相關政策，如綠色采購政策、環保標識制度等，以引導市場向綠色低碳方向發展。此外，加強國際合作與交流也是推動經濟發展模式轉變的重要途徑，可以借鑒國際先進經驗和技術，推動黃河中游地區物流業與國際接軌。

4.2.4人口規模管理

人口規模的增長對物流業碳排放具有重要影響。為有效控制碳排放，需要合理管理人口規模。這包括優化城市規劃，合理規劃城市布局和產業分布，以減少不必要的物流運輸距離和頻次，進而降低因人口增長帶來的物流需求增加。同時，加強勞動力技能培訓和教育，提高勞動生產率，以減少因勞動力數量增加而增加的物流活動和碳排放。政府可以制定相關政策，如人口遷移政策、勞動力培訓計劃等，以引導人口合理流動和分布，實現人口規模與經濟發展的協調。此外，加強宣傳教育，提高公眾對綠色低碳生活的認識和參與度，也是實現人口規模管理目標的重要手段。

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