導語：產業集聚對物流業碳排放水平的作用一文來源于網友上傳，不代表本站觀點，若需要原創文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

內容摘要：物流業集聚能夠有效集中物流業資源，促使新資源和新技術的不斷產生，例如以實現碳中和為目的的污染處理技術或更具環保性的物流模式，有助于降低物流業碳排放水平。因此，本文通過GMM估計法檢驗了產業集聚對物流業碳排放水平的作用，旨在為國家制定針對物流業節能減排政策提供理論依據。結果表明：隨著物流業的不斷集聚，物流業碳排放水平先上升后下降，即存在倒U型關系；物流業能源消耗水平先上升后下降，即存在倒U型關系；物流業能源消耗水平將顯著提升物流業碳排放水平；物流業能源消耗水平在物流業集聚對物流業碳排放水平的影響中起中介作用。

關鍵詞：碳中和；物流業；產業集聚；碳排放水平；能源消耗水平

國家郵政局數據顯示，2021年一季度，我國快遞服務企業業務量累計完成219.3億件，同比增長75%，到2021年底有望突破950億件。然而，快遞單量高速增長，伴隨而來的是大量快遞廢棄物的產生。據統計，目前快遞垃圾在生活垃圾總量中雖占比不高，但增速驚人。在我國特大城市，快遞包裝垃圾增量已占到生活垃圾增量的93%，部分大型城市這一占比為85%-90%。塑料類快遞包裝廢棄物99%都得不到有效利用，同時回收困難、再生成本高、利潤低，多被焚燒或填埋處理，進而造成資源浪費、環境污染。顯然，物流業不斷增加的碳排放問題與我國當下正在不斷推進的“碳中和”戰略形成了巨大沖突。為了抑制物流業碳排放水平的無序增長，推動物流業集聚已然成為當下促進物流業節能減排的必然趨勢。然而，由于相關研究較少，使得物流業集聚對于物流業碳排放水平的作用機制與力度還難以估量，這勢必導致政府相關決策的制定缺乏針對性。因此，本文將通過實證分析探索物流業集聚對物流業碳排放水平的作用機制，旨在為各地方政府優化物流業集聚政策、降低物流業碳排放水平提供理論依據。

研究基礎

在產業集聚的相關研究中，多數學者認為產業集聚將對經濟發展產生較強促進作用，而其作用機制主要為規模經濟和技術溢出。然而隨著環境污染問題愈發嚴重，學者便將研究視角從經濟發展轉移到環境污染上，開始探究產業集聚對環境污染的影響。由于工業是污染排放的主要來源，因而多數研究聚焦于工業部門，只有少數研究涉及物流業。關于產業集聚與碳排放的關系主要存在三種觀點：其一為產業集聚將降低碳排放水平。而導致這一結果的機制同樣是規模經濟和技術溢出，隨著產業不斷集聚，區域內將聚集大規模資本、人才等要素，使單獨物流企業形成復雜的物流行業體系，因而能夠通過規模經濟提高能源利用率，降低碳排放；同時技術溢出將使集群內物流企業均能獲得先進物流技術，或是先進的污染處理技術，因而能夠降低碳排放。在理論分析基礎上，曲晨瑤等人（2017）通過實證研究分析我國制造業現狀，最終發現產業集聚確實能夠顯著降低碳排放水平，同時不同集聚模式的作用存在差異。其二為產業集聚將加劇碳排放。彭水軍等人（2015）認為，規模化生產并不一定帶來生產效率提升和碳排放減少，而將使單位產值的碳排放量在短時間內急速升高。尤其在集群內競爭較為激烈時，各企業可能會通過加大生產投入獲取優勢，更加重了環境污染程度。其三為產業集聚與碳排放的關系難以確定。這類研究通常通過數據分析發現，產業集聚與碳排放的關系呈現為N型、倒N型等非線性關系，而這可能反映了產業集聚對碳排放的作用主要由要素決定，只有在要素集聚度較為適宜時，才能降低碳排放。本文通過查閱產業集聚與環境污染關系的相關文獻，發現目前學術界存在三種主流觀點且每種觀點均有相關研究加以佐證。因此，產業集聚既可能削弱環境污染力度，亦可能加重環境污染力度，同時這一關系可能處于不確定中。而物流業與工業或其它產業類似，其在集聚過程中同樣會產生規模經濟和各類溢出效應，因而可推斷物流業集聚對碳排放水平的作用同樣難以確定。梁晶等人（2020）通過研究我國31個省市面板數據發現，物流業集聚與物流業碳排放水平之間存在倒U型關系。因此，為彌合不同觀點的差異，亦是基于前人研究成果，本文將集合正負效應的兩種觀點，假設物流業集聚在不同時期對物流業碳排放水平的作用有差異，即存在倒U型關系。而由于能源消耗水平能夠直接影響碳排放水平，因而物流業集聚對兩者關系存在一致性，同時需要通過影響能源消耗水平進而影響碳排放水平。因此，本文提出以下假設：H1：物流業集聚與物流業碳排放水平呈現倒U型關系，即隨著物流業不斷集聚，物流業碳排放水平先上升后下降。H2：物流業集聚與物流業能源消耗水平呈現倒U型關系，即隨著物流業不斷集聚，物流業能源消耗水平先上升后下降。H3：物流業能源消耗水平在物流業集聚對物流業碳排放水平的影響中起中介作用。

研究方法

（一）模型構建

本文以H1為例構建模型，由于假設中變量間存在非線性關系，因而將引入物流業集聚二次項構成如下模型：CEI=γ0+γ1CEIt-1+γ2LIA+γ3LIA2+γ4LP+γ5ED+γ6CAT+γ7PS+γ8ML+γ9TS+γ10UL+γ11IL+γ12FE+γ13ECR+ε由于解釋變量和控制變量之間可能存在因果關系，因而引入CEIt-1以排除內生性問題。γ0-γ13為待估系數，ε為隨機誤差。

（二）變量選取與數據來源

被解釋變量為物流業碳排放水平（CEI），通過單位物流業產值產生的碳排放量的對數來衡量。解釋變量：物流業集聚（LIA），通過空間基尼系數來衡量；物流業能源消耗水平（LNL），通過單位物流業產值的能源消耗量的對數來衡量。控制變量：物流業勞動生產率（LP），通過單位勞動力創造產值的對數來衡量；經濟水平（ED），通過人均GDP的對數來衡量；交通運輸占比（CAT），通過交通運輸產值占總產值比重來衡量；郵政業占比（PS），通過郵政業產值占總產值比重來衡量；物流業技術水平，通過產業總研發支出（ML）的對數和研發人數（TS）的對數來衡量；城鎮化程度（UL），通過城鎮人口占總人口比重來衡量；工業水平（IL），通過工業產值增加值占GDP比重來衡量；政府投入（FE），通過政府向物流業投入資金占總支出的比重來衡量；環保政策（ECR），無政策約束，取數值0；反之，則取值1。上述數據來源于2003-2019年30個省份的《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國環境統計年鑒》，由于西藏、港澳臺地區數據缺失，故排除在外。

實證分析

由于模型中加入了滯后項，可能導致固定效應和隨機效應的回歸分析結果不夠準確。因此，本文將采用GMM估計法進行回歸分析，同時通過多種檢驗保證估計的準確性。為保證研究的規范性，將同時列出固定效應和隨機效應的數據結果。

（一）估計結果分析

在sargan檢驗中P值為0.411，檢驗值不顯著，說明GMM估計模型的工具變量有效。在AR（1）檢驗中，P值為0.017，AR（2）的P值為0.258，說明存在一階自相關，不存在二階自相關。上述檢驗符合標準，可開展GMM估計分析，首先基于前文模型對物流業集聚與物流業碳排放水平的關系進行檢驗，結果如表1所示。在表1中，上一期物流業碳排放水平的估計系數為0.6582***，說明物流業碳排放存在慣性，前期碳排放量較高時，后期碳排放便將持續升高。物流業集聚的估計系數為0.3071***，物流業集聚二次項的估計系數為-0.0293***，說明隨著物流業的不斷集聚，物流業碳排放水平先上升后下降，即存在倒U型關系。在控制變量中，物流業勞動生產率、交通運輸占比、產業總研發支出、研發人數、城鎮化程度、環保政策顯著抑制物流業碳排放水平。經濟水平與物流業碳排放水平不存在非線性關系，只存在線性關系，經濟水平越高，物流業碳排放越強。

（二）中介作用檢驗

在sargan檢驗中，P值不顯著，說明GMM估計模型的工具變量有效；在AR（1）檢驗中，P值顯著，AR（2）的P值不顯著，說明存在一階自相關，不存在二階自相關。上述檢驗符合標準，可開展GMM估計分析，結果如表2所示。的模型中，上一期物流業能源消耗水平的估計系數為0.7832***，說明物流業能源消耗同樣存在較強慣性，因而能源消耗將維持較高水平且持續升高。物流業集聚的估計系數為0.1784**，物流業集聚二次項的估計系數為-0.0138**，因而隨著物流業的不斷集聚，物流業能源消耗水平先上升后下降，即存在倒U型關系。在同時引入物流業能源消耗水平和物流業集聚的模型中，上一期物流業碳排放水平的估計系數同樣顯著為正。物流業集聚的估計系數為0.364***，物流業集聚二次項的估計系數為-0.0241***，說明在加入物流業能源消耗水平后，物流業集聚與物流業碳排放水平的關系仍呈現倒U型變化。物流業能源消耗水平的估計系數為0.3484***，說明物流業能源消耗水平將顯著提升物流業碳排放水平。由此可見，在分別單獨檢驗時，物流業集聚與物流業碳排放水平呈現顯著倒U型關系，物流業集聚與物流業能源消耗水平亦呈現顯著倒U型關系。在同時檢驗時，物流業集聚對物流業碳排放水平的作用不變，同時物流業能源消耗水平顯著提升物流業碳排放水平。因此，可確定在物流業集聚對物流業碳排放水平的作用中，存在物流業能源消耗水平的中介作用。由檢驗可知，所有研究假設均成立。

（三）研究結論

本文對2003-2019年30個省份面板數據進行GMM估計，檢驗了物流業集聚對物流業碳排放水平的作用，得出以下結論：第一，物流業能源消耗同樣存在較強慣性，因而能源消耗將維持較高水平且持續升高。物流業碳排放存在慣性，如果前期碳排放量較高，后期碳排放便將持續升高。基于這兩個結論可推斷，碳排放的慣性可能是由能源消耗的慣性造成的。在污染處理工藝水平維持現狀的情況下，產業為追求更大效益而不斷加大投入，因而能源消耗不斷加大，進而導致碳排放量越高。隨著物流業的不斷集聚，物流業能源消耗水平先上升后下降，即存在倒U型關系。由此可見，假設H1成立。第二，物流業能源消耗水平將顯著提升物流業碳排放水平。隨著物流業的不斷集聚，物流業碳排放水平先上升后下降，即存在倒U型關系。由此可見，物流業集聚對物流業能源消耗水平和碳排放水平的作用較為相似。由此可見，假設H2成立。第三，隨著物流業的集聚，企業間將形成較激烈的競爭效應，為在競爭中保持優勢，企業便會不斷加大資源投入，因而可能導致能源消耗和碳排放不斷增高。然而隨著競爭更趨激烈，物流企業便會發掘自身優勢，通過差異化策略避免惡性競爭。同時集聚過程中地區資源密度不斷上升，多種資源在自由競爭環境內快速結合，加速新資源的形成。因此，在集聚過程中，可能出現多種新技術、新商業模式，這均能抑制當前能源消耗和碳排放水平，使其開始下降。物流業能源消耗水平在物流業集聚對物流業碳排放水平的影響中起中介作用。物流業集聚既可以通過新污染處理技術的開發直接降低物流業碳排放，亦能通過降低能源消耗進而降低碳排放。由此可見，假設H3成立。

啟示

（一）根據物流業集聚、能源消耗水平與碳排放水平

關系的規律推動物流業節能減排目前，我國物流業集聚仍將顯著促進能源消耗水平和碳排放水平的提升，這說明當前集聚程度還不夠高，需要繼續推動物流業集聚。而物流業集聚不僅能夠降低能源消耗水平和碳排放水平，還有利于產值增長，促使物流業實現綠色發展。因此，政府需要通過政策引導物流企業加入產業集群，根據地區特點發展特色型物流業集群。例如：港口城市物流集群應當充分利用地理優勢，以倉儲和清關為主要業務方向；工業城市物流集群應當以生產性物流為業務方向，為工業企業提供全流程物流服務。

（二）物流企業應當與其它產業通力合作，共同完成碳中和目標

例如快遞垃圾問題不能只由快遞企業獨自解決，而應該與包裝生產企業、電商平臺及商家協同發力，才能真正做到快遞包裝的優化升級、減量和回收再利用。目前，快遞價格戰日益激烈，而使用高降解率包裝袋將增加0.1-0.5元的成本。這筆成本雖然看起來很低，但對于快遞企業而言，卻是業務能否盈利的關鍵。因此，政府應當給予政策補貼，促進產業轉換；快遞企業需要促進包裝材料回收再利用；電商企業需要建立綠色準入機制，接納回收后的包裝材料。

（三）普及節能減排政策，樹立綠色物流意識

雖然產業轉換和升級是解決物流業碳排放的根本之策，但技術發展以及各個環節的打通是漫長過程。在此之前，需要對物流企業進行綠色快遞意識普及，使其樹立起綠色物流觀念。環保部門或機構可通過政策宣講向物流企業陳述節能減排的優勢，使其意識到碳排放減少將有助于企業提升競爭優勢和品牌形象，減少浪費和提升效率，能夠為企業帶來諸多收益。

作者：楊川 單位：西藏大學