马若男，桂海霞
(安徽理工大学 经济与管理学院，安徽 淮南 232001)
物流业作为一个高碳排放、高能耗产业，涉及领域复杂且庞大，过度碳排放给环境带来了巨大的危害，绿色低碳的环境保护行动变得刻不容缓。发展绿色物流有利于经济的可持续发展，能够积极推动节能减排在生产活动中的应用；
发展低碳经济可以降低碳排放对生态环境造成的危害，是实现经济高质量发展的必由之路。长三角地区位于我国长江的下游区域，以上海市为中心辐射带动周边经济发展。根据《中国统计年鉴》中的数据，长三角地区物流碳排放量由2010年的2186万吨上升到2020年的2905万吨；
截止到2020年，长三角地区国民生产总值占全国的24.1%，由此可见该地区需要迫切实现物流绿色转型，同时高碳排放量给区域低碳经济发展带来了一定的阻碍。因此，实证分析长三角地区绿色物流与低碳经济协调发展水平现状，可以为区域走物流低碳化道路和促进经济可持续发展提供理论依据。
近年来，国内外学者围绕着区域物流与区域经济的协调发展问题展开研究。国外学者注重物流与经济的定性分析：Maciulis等[1]运用投入产出法对德国物流和经济之间的关系进行实证研究；
Rauan等[2]认为巴基斯坦物流效率的提高对经济稳定发展起到重要作用；
Kim等[3]发现韩国港口物流与区域经济之间为相互促进的关系；
Hooi Hooi Leana[4]认为经济增长会增加对物流服务的需求，从而带动物流业的发展。国内学者注重物流与区域的定量分析：伍宁杰等[5]运用系统耦合理论，分析长江中游城市群物流产业与经济发展耦合协调度随时间和空间变化的趋势；
郭湖斌等[6]对区域物流与区域经济动态耦合协调发展水平和空间差异进行综合衡量和评价；
陈治国等[7]运用改进的熵值法与耦合协调度模型实证分析物流业与国民经济的耦合协调发展关系；
汤中明等[8]认为物流业发展对低碳经济发展能起到积极的推进作用。
综上所述，在现有文献中重点关注物流与经济协调发展状况，但在绿色保护的大环境下，对区域物流与区域经济协调发展有更高的要求。本文的边际贡献如下：其一，精准定位研究领域，对绿色物流与低碳经济二者的协调发展关系进行分析；
其二，本文选取国内最具活力的经济圈作为研究对象，给各个省市绿色物流与低碳经济进行耦合协调水平测算；
其三，应用Tobit模型分析影响绿色物流和低碳经济耦合协调的驱动因素，有针对性地给物流发展与经济建设提出政策建议。因此，本文选择长三角地区的四个省市为研究对象，并应用耦合协调度模型和影响因素分析法，对长三角地区2010-2020年绿色物流-低碳经济协调发展水平进行分析，以期为长三角地区绿色物流高质量发展和低碳经济可持续发展提供理论支持。
2.1 熵权法
熵权法是一种客观赋权方法，通过分析各指标数据的分散程度并利用信息熵计算出各指标的熵权，通过对各指标熵权进行修正，从而得到较为客观的指标权重。其优势在于精度较高、客观性较强，具体计算步骤如下：
(1)指标值的归一化：采用极差法对各个指标数据进行标准化处理。
(1)
(2)
式中，xij为第i年第j个指标的原始数据；
Yij为其标准化处理后的数据。
(2)计算第j个指标下第i个项目的指标值的比重Pij：
(3)
(3)计算第j项指标的熵值：
(4)
如果
Pij=0
(5)
则定义
(6)
(4)计算各项指标的权重：
(7)
式中，e1，e2，…，ek为各指标的信息熵；
1-ei为信息熵冗杂度。
2.2 耦合协调度模型
“耦合”这一概念最早追溯于物理学，表述为两个或多个相关系统产生互相影响并相互作用的现象。一般用耦合度来表现被耦合系统之间的强弱程度，借鉴相关文献的研究方法[7，9],耦合度模型如下所示：
(8)
式中，C为两个系统的耦合度，且C∈[0,1]，C的值越大说明两者之间耦合程度越高；
U1为绿色物流综合得分，U2为低碳经济水平综合得分。
由于耦合度模型只能静态反映两个子系统相互作用的影响程度，不能有效反映耦合协调水平情况。因此，引入耦合协调度模型[9-10]进行准确评价。计算公式如下所示：
T=aU+bU2
(9)
(10)
其中，T为绿色物流与低碳经济的综合协调指数；
a、b为待定系数，考虑到两系统同等重要，取a=b=0.5；
D为两系统的耦合协调度。依据现有学者的研究[7,11-13]，把耦合度划分为十种类型，如表1所示。
表1 耦合协调度评价指标分类标准
2.3 指标体系的构建及数据来源
2.3.1 指标体系的构建
本文借鉴现有学者的相关研究成果[7,9,13-15]，并根据长三角地区的实际情况，构建绿色物流、低碳经济2个子系统4大准则层共20项指标的评价体系。
熵权法是较客观的计算权重的方法，在Excel表中根据公式(1)-(2)对指标数据进行无量纲化计算，并对正负项指标进行标准化处理；
据公式(3)-(6)计算得出熵权和差异性系数；
最后通过公式(7)得出绿色物流与低碳经济评价指标体系的最终权重。各指标及相应权重如表2所示。
表2 绿色物流-低碳经济评价指标体系及其权重
2.3.2 数据来源
绿色物流指标数据：原始数据来源于各个省市统计年鉴及《中国统计年鉴》、部分数据根据公式计算得出。
低碳经济指标数据：能源消耗量和碳排放量指标数据需根据特定方法进行计算，其余指标可根据国家统计局数据计算得出，部分缺失数据利用插值法补齐。
选取《中国能源统计年鉴》中的八种能源，并根据能源折算系数把能源消耗折算成标准煤，从而计算得到能源消耗量；
根据IPCC提供的碳排放系数将煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气等能源进行计算，得到碳排放量数据[16，17]。
根据式(9)(10)计算得出长三角地区绿色物流-低碳经济耦合协调度，结果如表3所示，各省市耦合协调度变化趋势如图1所示。
表3 长三角地区绿色物流-低碳经济耦合协调度
图1 长三角地区各省市耦合协调度变化趋势
由图1可以直观的看出，在2010—2020年期间，长三角地区各省市绿色物流-低碳经济耦合协调度呈波动增长态势，耦合协调度均值稳定在0.5919～0.7418之间。各个省市的耦合协调度在发展方向上基本保持一致，江苏省、浙江省、安徽省之间的协调水平差距较小，上海市耦合协调度相对低于平均水平。研究期内，长三角地区各省市绿色物流-低碳经济系统耦合协调水平逐步从初级协调发展类型过渡到中级协调发展类型，两系统的协调水平表现出较好的协调发展局面，但达到优质协调还有较远的距离，目前存在较大的发展空间。
从各个省市来看，2010年，上海市耦合协调度仅为0.4948，耦合协调类型为勉强协调。但在此之后上海市耦合协调度有所上升，2020年耦合协调度为0.6686，增幅达到35.13%，完成了从勉强协调发展向初级协调发展的过渡。判断出现该上升是因为在“十二五”规划中，上海市积极落实创新驱动发展目标，不断扩大产业规模并提高服务效率，使得服务业发展出现新生机，通过控制地区碳排放量和提高低碳经济综合效益，对实现物流绿色化和低碳经济的协同发展起到一定的推动作用。
江苏省在2010—2020年间，耦合协调度由0.6139上升到0.7658，其增幅为24.74%，由初级协调发展转变为中级协调发展。江苏省在“十三五”规划中颁布关于大力推进农业科技创新、推进农产品流通现代化等政策，通过不断加大物流业投入，开拓市场、完善物流运输网络、实时更新配送信息等方法提高区域物流商品流通的能力，减少资源浪费，从而促进物流绿色化发展，实现经济增长。
浙江省在2010—2020年耦合协调度由0.6314上升到0.7878，增幅为24.77%，并且发展趋势为持续上升；
其中，2020年浙江省的协调度水平在整个研究区域中处于最优状态。究其原因，浙江省依托良好的地理位置和旅游业资源，根据城市特点大力发展第三产业；
在“十三五”规划中明确提出，深入实施“八八战略”，以低碳排放为标准进行产业结构优化；
大力推广绿色技术应用，积极发展循环、回收物流。该政策有效的推动浙江省低碳经济的高质量发展，加强绿色物流标准化建设，增强了浙江省两系统的耦合协调发展。
安徽省耦合协调度呈较为明显的波动型变化，最为显著的是在2013—2015年间，耦合协调度由0.6954下降至0.6705。究其原因，安徽省在“十二五”规划中明确低碳经济发展目标，提升区域低碳技术创新能力，打造符合区域特点的物流枢纽，但在发展过程中出现物流绿色转型投入不足，物流基础设施尚未完善等问题。自2015年后在政府的宏观调控下，加大物流科技系统性投入，转变绿色物流发展理念，引进先进技术和标准化设备，使得耦合协调度重新呈现上升趋势。
4.1 变量确定
被解释变量为绿色物流与低碳经济的耦合协调度，解释变量借鉴现有学者研究成果[17-20]，从五个维度来分析长三角地区两系统的发展水平，并收集原始数据对实际情况进行分析。本文以经济发展水平、制造业发展规模、产业结构、信息化水平、技术水平这五个指标作为解释变量，假设内容具体如下。
经济发展水平。经济作为一个区域发展的重要衡量标准，聚焦现代化经济体系建设，一方面在低碳经济建设中遏制资源浪费现象，保证科学的节能减排行动能够渗透到日常生活中；
另一方面随着经济水平的提高，区域环保技术、碳排放效率也会随之提高，从而促进物流效率的提升。因此，本文首先选择经济发展水平作为首个解释变量，用人均GDP(PP)来反映经济发展水平。
制造业发展规模。制造业是第二产业的中坚力量，一方面制造业的进步推动区域经济的高质量发展，二者相互促进，协调发展；
另一方面物流业与制造业的协同发展有利于规模经济长期处于合理阶段。本文用制造业城镇就业人数(NUE)反映制造业发展规模，制造业城镇就业人数能够反映出制造产业的用人需求。
产业结构。绿色物流与低碳经济两者的生产联系和生产要求是存在差异的，通过探究长三角地区各个省市产业结构与两系统之间是否存在相关性，从区域绿色物流与低碳经济发展角度出发，找到推动国民经济发展的产业结构优化模式。本文选择产业结构作为解释变量并应用第三产业生产总值在GDP的比重(TP)。
信息化水平。区域物流发展与技术信息化进步是存在相辅相成的关系，信息化给物流运输和物流配送带来便捷性和时效性，应用信息技术有利于提高绿色物流运作的服务水平；
在可持续发展的理念下，发挥信息化对区域经济发展的推动作用，信息化的提高是实现无碳经济模式的重要途径。因此，本文选择地区邮电业务总量(TRP)来反映信息化水平，地区邮电业务总量可以呈现区域用户网络使用情况，综合反映时期信息业务水平。
技术水平。本文把技术水平作为解释变量，碳排放强度(CE)反映技术水平。碳排放强度与绿色物流之间呈负相关，即单位碳排放强度越高、绿色水平越低；
技术进步推动区域数字经济服务水平的提升，通过引进先进物流设备、制定物流技术创新目标，使得低碳经济与绿色物流在技术条件下实现高质量发展。
4.2 实证分析
运用Tobit面板模型对长三角地区绿色物流与低碳经济进行回归分析，对假设的五个变量是否满足回归要求做出剖析，本文运用STAT16软件进行回归，数据样本共44个，构建随机效应面板Tobit模型，分析结果如表4所示。
表4 长三角地区绿色物流-低碳经济Tobit回归分析结果
从表4回归结果来看，其假设通过LR检验并拒绝原假设。解释变量在对绿色物流与低碳经济的影响结果中，具有较高的显著水平，具体分析如下。
(1)经济发展水平。2010—2020年，长三角地区的经济发展水平(人均GDP)对绿色物流-低碳经济耦合协调度有显著的正向影响，其系数为0.014，说明经济发展水平的提高有利于推动绿色物流与低碳经济协同发展。由于长三角地区整体经济水平位于全国前列，因此在科技研发方面的投入能力较强，聚焦高科技创新产品，注重构建智能绿色物流网格体系；
同时经济发展水平的提高有利于推进低碳经济高质量发展，加快推进煤炭技术的研发，在生产中注重清洁能源的使用，从而减少因高排放经济模式造成的资源浪费。
(2)制造业发展规模。2010—2020年，长三角地区的制造业发展规模(制造业城镇就业人数)与绿色物流-低碳经济耦合协调度呈负相关，相关系数为-0.0002，说明长三角地区物流绿色化建设受制造业生产能力的影响较大，同时制造业的快速发展给区域经济低碳转型带来了挑战。制造业从属于第二产业的范畴，2020年第二产业增加值占GDP的比重为37.8%，说明制造业是促进经济繁荣发展的中坚力量，但能源持续消耗引发的环境问题日益严重，逐渐成为物流绿色化发展的限制性因素；
另一方面在制造业生产中出现能源使用效率低、资源消耗量大、环境污染不可逆等问题，迫切需要平衡制造生产与低碳经济发展之间的关系。
(3)产业结构。2010—2020年，长三角地区的产业结构(第三产业生产总值在GDP中的比重)与绿色物流-低碳经济耦合协调度呈负相关，相关系数为-0.91，说明产业结构的调整给长三角地区绿色物流与低碳经济发展带来了负面影响。究其原因，我国国民经济发展以制造业为主导，在2016年以后第三产业的经济占比逐步提高，但经济发展在产业结构优化升级的影响下，逐渐出现产业结构不合理、企业生产转型困难等问题，使得低碳经济高质量发展受到限制；
随着传统大宗商品货运量的需求下降，配套基础设施与运输能力出现过剩现象，区域绿色物流转型受到限制，绿色物流效率逐渐降低。
(4)信息化水平。2010—2020年，长三角地区的信息化水平(地区邮电业务总量)对绿色物流-低碳经济耦合协调度显著为正。区域物流的快速发展离不开现代信息技术的支持，利用终端信息进行方案调整，在商品的运输、配送等环节中实现精准投递，减少买卖双方对人力、物力、财力的支配，不断探索符合环境保护理念的物流发展模式，打造信息化的物流产业链，提高物流绿色化的发展质量；
同时信息化是实现低碳经济发展的一条有效途径，利用信息化技术提高社会生产效率，抓住节能减排的大好机遇，实现信息化与低碳经济的有机对接。
(5)技术水平。2010—2020年，长三角地区的技术水平(碳排放强度)与绿色物流-低碳经济耦合协调度呈负相关。长三角地区坚定落实“双碳”战略目标，但实际低碳技术水平未达到预期效果，传统物流业大多为粗放式运作模式，迫切需要进行个性化绿色物流转型，完善物流业集约化发展模式；
另一方面，技术水平与经济发展之间既相互促进又相互制约，由于我国低碳技术尚不成熟，技术研发人才积累不足并且技术研发资金投入较少，阻碍了低碳经济的变革，不利于低碳经济的良性发展。
本文以长三角四个省市为研究对象，构建2010—2020年长三角地区绿色物流-低碳经济耦合协调模型，并对其两系统进行影响因素分析，实现耦合协调水平的定量分析和影响因素的定性分析。得到以下结论：
(1)从整体上看，2010—2020年长三角地区四个省市协调度水平整体呈上升趋势，其均值分布在0.5919～0.7418，逐步从初级协调阶段过渡到中级协调阶段。总的来看，长三角地区在研究期间的协调度水平符合发展趋势，整体增幅为24.58%，表明该区域耦合协调水平逐步提高，绿色物流与低碳经济两系统呈现出相互和谐的发展状况。
(2)从具体城市来看，2010—2020年长三角地区四个省市耦合协调度水平存在一定的差距。浙江省协调发展水平在整个研究区域中处于领先地位，在样本观测期内没有低于初级协调的标准；
江苏省耦合协调度水平仅次于浙江省；
安徽省两系统的耦合协调度较为稳定，整体上处于中级协调阶段；
上海市由勉强协调发展到初级协调发展的转变，协调度水平位于落后位置，究其原因，上海早期物流绿色化转型见效缓慢，具体表现在绿色物流技术不成熟、物流包装循环利用率低、物流绿色化管理水平不足；
同时上海市作为我国经济重心地区，其能源消耗量、碳排放量在全国占比较大，这也给区域两系统之间的协调发展水平带来不利影响。
(3)从影响因素角度看，经济发展水平、信息化水平对长三角地区绿色物流-低碳经济耦合有显著的正向影响；
制造业发展规模、产业结构、技术水平与其两系统耦合呈负相关。表明经济发展水平、信息化水平提高了研究区域绿色物流与低碳经济耦合协调水平，而制造业发展规模、产业结构、技术水平制约了区域两系统的协调发展。
针对上述研究结论，为响应我国低碳可持续发展的号召，推动“双碳”在各个领域的实施，提高长三角地区绿色物流与低碳经济之间的耦合协调程度，现提出以下建议：
(1)加大绿色物流创新投入，提高区域低碳经济的综合发展水平。从绿色物流与低碳经济两者的耦合协发展的贡献度可以看出，长三角地区的绿色物流综合发展水平总体上是高于低碳经济的综合发展水平。因此，长三角地区要注重对第三产业的转型升级，在企业生产中确保能源的高效利用，制定企业低碳发展策略，在生产运作中广泛使用清洁能源，定期更新污染物处理设备；
引进国外先进技术和设备，探索打造符合我国物流发展的最优路径；
积极推进绿色逆向物流建设，提高再生资源的利用率；
加快区域物流创新和物流技术升级，为长三角地区绿色可持续发展提供保障。
(2)制定差异化政策，促进区域物流与区域经济的协调发展。根据长三角地区各个省市的区域特征实施个性化策略，安徽省区域内有丰富的煤炭矿产资源，在政府支持、资金充足的条件下，健全煤炭资源开发奖惩制度，优化矿产资源开发布局，加速对清洁能源人才的培养；
上海市发挥经济优势和区位优势，优化区域产业布局，建立绿色低碳智慧物流园，壮大绿色环保战略性新兴产业，进一步推动绿色物流高质量发展，实现物流业低碳转型；
江苏省和浙江省作为工业大省，使用再生能源可以有效缓解资源消耗和环境污染问题，扩大区域绿色工程建设，保证低碳经济在生产中发挥作用。
(3)监督政府物流管理工作，构建长三角一体化发展格局。在分段管理与多头管理体制之下，做到国家政策与地方政策相结合，实施因地制宜的绿色物流法律法规；
国家需限制污染重的大型国有企业生产，并且成立督察小组定期对重污染企业进行抽查；
从源头把关，实现运输、包装、仓储等物流活动绿色转型；
建设区域物流通道枢纽，应用物流信息技术，推进长三角地区生产要素的流动；
以长三角中心地带为辐射区，设立物流交互平台，打造区域性物流中心，实现上游和下游物流行业与实体经济的连接，打破区域发展壁垒，促进新兴产业的不断发展。