區(qū)域數(shù)字化水平對物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響研究

Abstract： In the era of \"carbon peaking and carbon neutrality\" regional digitization has brought new opportunities for the low -carbon development ofthe logistics industry. Basedon

Key words： Green Total Factor Productivity （GTFP） of the logisticsindustry;regional digitizationlevel; educational investment level;policy effect;econometricmodels

0引言

物流業(yè)作為國民經(jīng)濟重要組成部分，能源消耗與碳排放量大，占全國碳排放總量的 9% ，是節(jié)能減排重點領(lǐng)域。在黨的二十大精神指引下，推動物流業(yè)綠色技術(shù)研發(fā)、產(chǎn)品創(chuàng)新，加速數(shù)字化與智能化應(yīng)用，推廣綠色包裝，成為經(jīng)濟社會發(fā)展和中國式現(xiàn)代化的重要課題。在數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮下，鄒靜等研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟可以通過優(yōu)化資源配置、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)及人才結(jié)構(gòu)來提高GTFP；屠西偉等實證發(fā)現(xiàn)，企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型可提高綠色技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率，實現(xiàn)碳減排并產(chǎn)生前向溢出效應(yīng)。黃宜等研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)村數(shù)字化水平能有效降低農(nóng)業(yè)碳排放強度，并且存在空間溢出效應(yīng)；劉文俊等以A股上市制造企業(yè)為樣本，探討制造企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型對企業(yè)GTFP的影響，研究發(fā)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型能有效提升制造企業(yè)的GTFP。

現(xiàn)有文獻多聚焦數(shù)字經(jīng)濟、環(huán)境規(guī)制等對GTFP的影響，較少探討數(shù)字化水平對GTFP的作用，且鮮有針對物流業(yè)數(shù)據(jù)的深度分析。本文邊際貢獻在于：（1）研究數(shù)字化水平提升對物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，拓展成果；（2）深入剖析其影響機制、經(jīng)濟效應(yīng)與政策影響，提供新視角；（3）基于理論與實證，提出“雙碳”目標下數(shù)字化賦能GTFP的具體政策建議。

1理論分析與研究假說

1.1區(qū)域數(shù)字化水平對物流業(yè)GTFP的直接影響本文結(jié)合前人的研究，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人力水平和數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展這三個維度對其展開評價。首先，數(shù)字物流融合基建是物流業(yè)發(fā)展的重點，需借助大數(shù)據(jù)、AI等技術(shù)改造傳統(tǒng)設(shè)施，推動高質(zhì)量發(fā)展。其次，數(shù)字人力水平反映區(qū)域數(shù)字人才供給，復(fù)合型人才能促進產(chǎn)業(yè)融合與綠色創(chuàng)新，提升創(chuàng)新效率。最后，數(shù)字技術(shù)通過智能化、自動化、透明化和資源整合，全面優(yōu)化物流全鏈條，顯著降低能源消耗和碳排放，推動行業(yè)向綠色、低碳方向轉(zhuǎn)型。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)1：區(qū)域數(shù)字化水平正向影響物流業(yè)GTFP。

1.2作用機制

教育是人才培養(yǎng)及環(huán)保意識、綠色發(fā)展理念塑造的重要途徑。其一，教育投入能提升企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新能力，推動產(chǎn)學(xué)研發(fā)展，促進技術(shù)創(chuàng)新8。人才的引進不僅能帶來綠色專利技能，還能增強企業(yè)對外來知識的吸收能力，進而推動物流業(yè)GTFP的提升。其次，教育投入水平的提高能增加人力資本的積累，從而間接推動經(jīng)濟增長，進而加劇地區(qū)競爭。因此，促進物流業(yè)綠色發(fā)展，教育投入水平至關(guān)重要。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)2：區(qū)域數(shù)字化水平對物流業(yè)GTFP的影響受教育投入水平的調(diào)節(jié)作用。

1.3物流業(yè)GTFP在區(qū)域數(shù)字化水平與經(jīng)濟發(fā)展水平間的中介效應(yīng)

隨著大數(shù)據(jù)、云計算等數(shù)字技術(shù)與物流行業(yè)的深度融合，系統(tǒng)地建設(shè)智慧物流園區(qū)等新型物流基礎(chǔ)設(shè)施，進一步強化其在國民經(jīng)濟中的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)地位和作用。物流業(yè)綠色發(fā)展推動綠色包裝、綠色倉儲、綠色運輸?shù)雀鳝h(huán)節(jié)協(xié)同運行，為上下游企業(yè)提供更節(jié)能高效的服務(wù)，加快產(chǎn)品流通效率，助力企業(yè)擴大市場。此外，物流業(yè)的發(fā)展帶動產(chǎn)業(yè)鏈條的財富聚集，為國民經(jīng)濟創(chuàng)造財富，改善勞動收入分配，并推動需求增加]。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

假設(shè)3：物流業(yè)GTFP在區(qū)域數(shù)字化水平與經(jīng)濟發(fā)展水平之間發(fā)揮中介作用。

1.4國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策對物流業(yè)GTFP的直接影響

自國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策實施以來，在試驗區(qū)內(nèi)，各種前沿技術(shù)和創(chuàng)新模式得到廣泛應(yīng)用和深度探究，大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)將帶來經(jīng)濟推動效應(yīng)、技術(shù)創(chuàng)新效應(yīng)和環(huán)境改善效應(yīng)。在經(jīng)濟推動方面，學(xué)者們認為國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)可以對城市經(jīng)濟等產(chǎn)生積極影響[。在技術(shù)創(chuàng)新方面，崔建軍等[3發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)建立對企業(yè)綠色技術(shù)創(chuàng)新具有顯著驅(qū)動力。在環(huán)境改善方面，Weietal.研究發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)通過優(yōu)化資本和勞動力配置對GTFP產(chǎn)生積極影響，并且存在區(qū)域異質(zhì)性。因此，本文提出以下研究假設(shè)：

圖1作用機制圖

假設(shè)4：國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策能夠提升物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率。

根據(jù)上述4個假設(shè)，繪制如圖1所示的作用機制圖。

2研究設(shè)計

2.1 模型構(gòu)建

為探究假設(shè)1區(qū)域數(shù)字化水平對GTFP影響，構(gòu)建基準回歸模型如下：

式中： ?GTFP_it 表示 i 省 （市）在 Φ_t 年的物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率； Dig_it 表示 i 省 （市）在 χ_t 年的區(qū)域數(shù)字化水平；Controlu表示各個控制變量； μ_i 表示個體固定效應(yīng)； δ_ι 表示時間固定效應(yīng)； ε_it 表示隨機擾動項。

為驗證假設(shè)2間接作用機制，構(gòu)建調(diào)節(jié)效應(yīng)模型如下：

式中： 表示調(diào)節(jié)變量，其余表達式含義同上。

為驗證假設(shè)3物流業(yè)GTFP的機制作用，構(gòu)建中介效應(yīng)模型如下：

LnGdp_it=γ₀+γ₁Dig_it+γ₂GTFP_it+γ₃Control_it+μ_i+δ_t+ε_it

其中： GTFP_it 為中介變量， LnGdp_it 為因變量，其余表達式含義同上。

為檢驗假設(shè)4的政策效應(yīng)，參考邱子迅等5構(gòu)建多時點雙重差分模型如下：

鑒于兩次大數(shù)據(jù)試驗區(qū)試點均在2016年獲批，故將 2016年定為政策時間節(jié)點。為消除個體差異和時間差異，本文在多時點雙重差分模型中引入地區(qū)固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)。 DiD_it 表示在 χ_t 年的 i 省（市）中是否設(shè)立國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)（設(shè)立值為1，反之為0）， η₀ 為常數(shù)項， η₁ 為政策影響系數(shù)， η₂ 為控制變量的估計系數(shù)，其余表達式含義同上。

2.2指標選取

2.2.1被解釋變量：物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率 （GTFP ）

借鑒成剛的研究方法，使用帶有非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型來評估所有DMU的相對效率，但SBM模型無法描述物流業(yè)GTFP的動態(tài)變化趨勢，本文結(jié)合包含非期望產(chǎn)出的GML指數(shù)測量物流業(yè)GTFP。參考劉戰(zhàn)豫等研究，以“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”相關(guān)數(shù)據(jù)來表征物流業(yè)，指標選取如表1所示。

表1物流業(yè)GTFP指標體系

參考裴愷程等計算物流業(yè)終端能源消耗量，使用《中國能源統(tǒng)計年鑒》中的“交通運輸、倉儲和郵政業(yè)”的一次能源消耗量作為能源投入，通過《綜合能耗計算通則》中的能源轉(zhuǎn)換系數(shù)（見表2），將其轉(zhuǎn)換為萬噸標準煤并加總。

表2能源轉(zhuǎn)換系數(shù)表

參考馬飛等2研究，按表3對貨物周轉(zhuǎn)量和旅客周轉(zhuǎn)量進行換算。

表3不同運輸方式的綜合周轉(zhuǎn)量換算

參考余祖鵬等2研究，測算各省份物流業(yè)碳排放，具體計算如公式（6）所示，其中： E_i 表示物流業(yè)消耗的一次能源 i 的數(shù)量，12/44為二氧化碳中碳的質(zhì)量分數(shù)，NCV表示平均低位發(fā)熱量，CEF表示碳排放系數(shù)，COF表示碳氧化因子，具體數(shù)值見表2。

此外，考慮到GML指數(shù)只反映GTFP的增長情況，而非其本身，因此，借鑒邱斌等2以2013年為基期，令2013年的GTFP為1，其他年份的GTFP為當(dāng)年GML指數(shù)和上一年GTFP的乘積。

2.2.2解釋變量：區(qū)域數(shù)字化水平 （Dig ）

本文參考陳懷超等23研究，從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字人力水平和數(shù)字創(chuàng)新發(fā)展3個維度，并借助熵值法測算區(qū)域數(shù)字化水平。區(qū)域數(shù)字化水平指標體系如表4所示。

2.2.3機制變量：教育投入水平 （lnEdu ）

考慮到我國教育投入的 80% 以上為財政投人，參考劉玉萍等24的方法，采用地方財政教育支出占地區(qū)生產(chǎn)總值比重來衡量。

2.2.4 控制變量

外商直接投資 （Fdi） ：以外商企業(yè)投資總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量，其影響機制復(fù)雜，對物流業(yè)綠色發(fā)展的影響存在不確定性。

人力資本水平 （Hhg^） ：以人均受教育年限表示。

能源消費結(jié)構(gòu) （Fcs） ：以[1-煤炭消費量/能源消費總量（以標準煤計）]公式衡量。清潔能源結(jié)構(gòu)可推動物流運輸綠色能源使用，促進物流業(yè)綠色發(fā)展。

表4區(qū)域數(shù)字化水平指標體系

城鎮(zhèn)化水平 （Urb） ：以城鎮(zhèn)人口占年末常住人口的比重衡量，可改善居民的生活方式，通過影響物流網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等進而影響

2.2.5數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

數(shù)據(jù)主要來源于《中國能源統(tǒng)計年鑒》、《CEADs中國碳核算數(shù)據(jù)庫》、《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒》及各省份統(tǒng)計年鑒。對于部分缺失的數(shù)據(jù)，采用線性插值法補全。描述性統(tǒng)計結(jié)果如表5所示。

3實證結(jié)果與分析

3.1基準回歸

表6中Dig系數(shù)均顯著為正，說明區(qū)域數(shù)字化水平

表5描述性統(tǒng)計結(jié)果

能夠顯著提升物流業(yè)GTFP，且加入控制變量之后，系數(shù)依舊顯著為正，且總體變大，假設(shè)1成立。說明隨著數(shù)字技術(shù)發(fā)展，新興技術(shù)與現(xiàn)代物流高度融合，實現(xiàn)物流體系數(shù)字化、智能化，進而提升物流業(yè)整體的可持續(xù)性，促進綠色發(fā)展。

表6基準回歸結(jié)果

注：***、 ** 與 * 分別表示在 1% ！ 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

3.2機制分析

本文采用調(diào)節(jié)效應(yīng)模型檢驗教育投人水平的機制作用，檢驗結(jié)果如表7所示。

表7調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：***、 ^** 與*分別表示在 1% 、 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

在表7中，列（2）結(jié)果顯示，教育投入水平和數(shù)字化水平與教育投人水平的交互項均顯著為正。說明教育投入水平對物流業(yè)GTFP具有促進作用，同時，在數(shù)字化水平促進物流業(yè)GTFP的過程中可產(chǎn)生正向調(diào)節(jié)作用，即隨著教育投入水平的提高，數(shù)字化水平對物流業(yè)GTFP的促進作用就更明顯。假設(shè)2成立。

3.3 經(jīng)濟后果分析

本文采用中介效應(yīng)模型檢驗物流業(yè)GTFP的中介作用，回歸結(jié)果如表8所示。

表8中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

注：***、 ^** 與 * 分別表示在 1% 、 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

在表8中，列（1）表明數(shù)字化水平對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平具有積極影響，列（2）展示數(shù)字化水平對GTFP的影響，回歸系數(shù)亦顯著為正，列（3）引入中介變量，此時GTFP的回歸系數(shù)為0.028，數(shù)字化水平的回歸系數(shù)為0.237，且小于列（1）中的0.266，可判定存在部分中介效應(yīng)。這說明地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展可以依靠區(qū)域數(shù)字化發(fā)展和物流業(yè)綠色發(fā)展來推動，假設(shè)3成立。

3.4條件異質(zhì)性檢驗

考慮到我國不同地區(qū)間的環(huán)境條件與資源稟賦存在差異，本文參照國家統(tǒng)計局將我國劃分為東部、中部、西部和東北四個經(jīng)濟區(qū)域，來探究地區(qū)差異性特征。回歸結(jié)果如表9所示。

在東部和東北地區(qū)，數(shù)字化水平對物流業(yè)GTFP影響不顯著，但在西部顯著為正，說明西部數(shù)字化對物流業(yè)GTFP促進作用強，這得益于國家的重視。近年來，國家發(fā)改委出臺規(guī)劃，推動西部陸海新通道數(shù)字化、綠色化發(fā)展。中部地區(qū)估計系數(shù)顯著為負，可能因地處交通核心，貨物退換、遷回運輸?shù)任锪骰顒宇l繁，影響綠色全要素生產(chǎn)率提升。

表9地區(qū)異質(zhì)性檢驗結(jié)果

注：***、**與 分別表示在 1% ！ 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

3.5穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗

不同時段結(jié)論或有異，樣本量少則檢驗效能不足。為此，本文采用縮短時間范圍進行穩(wěn)健性檢驗，將樣本年限定為2013—2020年。在表10列（1）中可見，回歸結(jié)果在 1% 的顯著水平上為正，這說明基準回歸具有較好的穩(wěn)健性；參考柳卸林等[25學(xué)者的研究，以互聯(lián)網(wǎng)普及率替代原自變量衡量數(shù)字化水平，回歸結(jié)果如列（2）所示，在 5% 水平顯著為正，表明數(shù)字化仍能提升物流業(yè)GTFP，驗證了基準回歸的可靠性。

表10穩(wěn)健性檢驗和內(nèi)生性檢驗結(jié)果

注：***、 ^** 與*分別表示在 1% 、 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

為減弱反向因果干擾，參考郭家堂等[2以滯后一期解釋變量為工具變量進行內(nèi)生性檢驗。表10列（3）、列（4）顯示，工具變量對物流業(yè)GTFP有顯著正向影響，表明其與內(nèi)生變量相關(guān)性強。Anderson LM統(tǒng)計量為243.085，在 1% 水平顯著，說明工具變量可識別。Cragg-DonaldWaldF統(tǒng)計量大于 Stock-Yogol0% 臨界值16.380，無弱工具變量問題。為防模型遺漏變量，本文引入產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平 ?Str ，以第三產(chǎn)業(yè)增加值占地區(qū)生產(chǎn)總值比重衡量）為新控制變量。回歸結(jié)果如表10列5顯示，數(shù)字化水平系數(shù)為1.000（ _plt;0.01） ，與基準回歸結(jié)論相符。

3.6政策效應(yīng)分析

3.6.1多時點雙重差分模型檢驗

本文選取數(shù)字化水平較高的10個地區(qū)，運用多時點雙重差分法實證分析。依據(jù)國家發(fā)改委名單，以2016年10月人選國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)的北京、上海、河南、廣東為實驗組，6個非試點省級行政區(qū)為控制組。大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)政策效應(yīng)如表11所示。

回歸結(jié)果顯示，無論是否加入控制變量，解釋變量系數(shù)均在 1% 水平顯著，表明設(shè)立大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)顯著促進物流業(yè)綠色發(fā)展，假設(shè)4成立。試驗區(qū)能推動物流業(yè)數(shù)字化、智能化升級，實時監(jiān)測分析能耗、碳排放等環(huán)境指標，構(gòu)建更環(huán)保高效的物流體系。

3.6.2平行趨勢檢驗

為確保雙重差分模型適用性，本文以2016年大數(shù)據(jù)試驗區(qū)批復(fù)為基準，進行“前四后四”平行趨勢檢驗。檢驗結(jié)果見圖2。結(jié)果顯示，政策實施前實驗組與控制組物流業(yè)GTFP無顯著差異，政策實施后則呈現(xiàn)顯著差異，表明設(shè)立國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)顯著促進物流業(yè)GTFP提升。樣本通過平行趨勢檢驗，多時點雙重差分模型適用本研究。

3.6.3 安慰劑檢驗

為確保結(jié)果穩(wěn)健并排除同期其他政策或不可觀測因素干擾，本文開展安慰劑檢驗：隨機劃分實驗組與對照組，重復(fù)基準回歸500次，生成模擬DID系數(shù)密度分布圖（見圖3）。結(jié)果顯示，500個觀測值呈以0為中心的正態(tài)分布，表明其他政策或非觀測因素?zé)o顯著影響，研究通過安慰劑檢驗。

注：空心點表示式5的估計系數(shù) η₁ ，短虛線表示聚類到城市層面的穩(wěn)健標準誤對應(yīng)的 95% 上下置信區(qū)間。

圖2平行趨勢檢驗

圖3安慰劑檢驗

注：***、**與*分別表示在 1% 、 5% 和 10% 的水平上顯著；括號中的數(shù)值為標準差。

4結(jié)論及政策建議

本文基于2013—2022年我國30省份面板數(shù)據(jù)，實證發(fā)現(xiàn)區(qū)域數(shù)字化水平能提升物流業(yè)GTFP，結(jié)論經(jīng)穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗后依然可靠。區(qū)域異質(zhì)性分析顯示，西部地區(qū)數(shù)字化對物流業(yè)GTFP的提升更顯著。此外，教育投入水平起正向調(diào)節(jié)作用，數(shù)字化通過提升物流業(yè)GTFP推動經(jīng)濟發(fā)展，且設(shè)立國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū)顯著促進了物流業(yè)綠色發(fā)展。

基于研究，本文提出三方面對策：（1）加快物流基建現(xiàn)代化：推進國家物流樞紐建設(shè)，構(gòu)建“數(shù)字產(chǎn)業(yè) .+ 物流 + 生態(tài)”新型產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系，增強社會創(chuàng)新與生產(chǎn)力。（2）實施大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略：加大數(shù)字經(jīng)濟投資，深化其滲透力，構(gòu)建企業(yè)協(xié)同創(chuàng)新生態(tài)，培育數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，并強化政策、技術(shù)、人才等保障。（3）激發(fā)人才資源潛力：優(yōu)化人才政策，提供資金、落戶、住房等支持，改善待遇與環(huán)境，構(gòu)建長效發(fā)展機制，明確晉升路徑，夯實數(shù)字化創(chuàng)新與城市綠色轉(zhuǎn)型的人才基礎(chǔ)。

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