基于空氣質量角度的物流產業可持續發展研究

蘇州科技大學天平學院 楊帆 楊傳明

1 文獻綜述

Khan、董千里等[1]認為綠色物流起源于1990年Stevens提出的綠色供應鏈管理(GSCM)。目前學術界對于綠色物流的概念研究頗多，主要目標是為探尋物流產業在進出口以及供應鏈功能整合等方面獲得可持續發展，需要結合環境、社會和經濟三個維度對物流產業可持續發展進行深入分析[2]。各項物流活動數據表明物流產業活動造成的各項環境污染對我國城鄉居民生活產生了嚴重的影響，特別是運輸活中產生的PM2.5等污染物質，危害人們身體健康并引發出一系列社會問題[3]。

目前，國內外就物流產業對大氣污染影響作用研究還較為欠缺。大多依靠數理統計方法，從物流產業可持續發展性切入，建立物流產業和空氣污染動態模型。期期中張誠、張志堅[4]等通過建立城市物流—霧霾耦合度模型并結合碳足跡以及回歸分析，研究國內多城市物流產業對城市霧霾影響作用。郭小鵬等[5]結合國內物流產業規模、GDP面板數據運用回歸模型得到大氣污染與這兩類變量的高度相關性。由于我國引入PM2.5評估指標較晚，而PM2.5又是近年來大氣污染的主要污染成分，考慮到數據的可得性，國內從空氣質量角度對物流產業可持續發展研究還較為欠缺。

2 模型構建

考慮到各城市之間物流產業發展的協同性和大氣污染空間溢出特點，本文選用引力模型對上述網絡協同關系進行識別，并對原有研究方法加以修正，令Rij為城市i和城市j霧霾污染之間的引力；Wij為城市i和城市j物流產業發展引力指數。劉華軍等人2015年來以作為城市經濟與空氣污染程度參考指標，對城市規模等影響因素考慮較為欠缺，為了更好反映綜合因素作用對于物流產業發展的影響，模型帶入城市建成區以及能源消耗量等數據，修正后的引力模型如式(1)所示。

結合上述城市霧霾非線性傳導網絡模型建立方法，參考蔡海亞等人2016年長三角物流產業發展實證所選用的物流貨運等數據，建立物流產業引力模型。其中Gi和Gj為城市i和城市j的本年實際GDP；Ti和Tj為城市i和城市j城市全年貨運總量；Yi和Yj為城市i和城市j城市郵政數據。

kij表示城市i和城市j之間城市霧霾聯系的貢獻率，建立該指數用來平衡各個城市之間霧霾傳導系數，以明確傳導方向和體量，減少誤差。

3 長流產業活動對城市霧霾的影響機理分析

長三角地區霧霾污染描述性統計。本文在參考劉華軍等人對京津冀城市群穩健性網絡搭建方法基礎上，結合長三角各城市年貨運量、城市能源使用量、城市建成區，郵政以及GDP等數據，生成長三角城市物流產業發展穩健性網絡，通過Netdraw軟件將關聯性矩陣進行可視化加工，如圖1所示。

圖1 2017年長三角物流產業穩健性網絡

不難看出上海、蘇州、合肥、南京、常州等中大型城市位于整個網絡的中心位置，是整個物流運輸網絡的核心樞紐。通過建立長三角2015—2017年物流穩健性網絡矩陣和霧霾污染矩陣，得到長三角三年里26個城市在兩個網絡中的地位關系。

結合物流產業穩健性網絡與霧霾傳導網絡，運用QAP進行相關性分析，得到表1，長三角城市群在2015—2017年物流產業和霧霾污染相關系數均值為0.806，而2017年相關性程度最低，為0.763，表明2017年長三角地區物流產業與霧霾污染關聯性有減小的趨勢，一定程度上體現了近年來環境友好型物流發展以及地方對城市霧霾治理的功效；顯著性水平全部為0，表明兩者之間關系相當顯著，長三角地區物流產業與霧霾關聯性顯著性保持穩定；均值整體圍繞0上下浮動；標準差均值為0.081，說明各城市之間相關系波動幅度較小，最小值與最大值范圍隨著時間的推移有收攏的趨勢，整體關聯性趨于穩定。

表1 2015-2017年長三角物流與霧霾相關性分析

從相關性分析的結果來看，長三角地區近年來物流產業與霧霾污染之間存在強烈的相關性，我們可以認為物流產業的發展是直接或間接造成霧霾污染的重要原因，并且這些城市的霧霾污染程度，在未來會隨著物流產業的規模擴大和升級迭代而進一步發展加劇。雖然從相關性水平的降低這一明顯特征上，我們可以樂觀地認為，物流產業的正常發展導致的霧霾問題，會逐漸變小。但是隨著污染程度的上升，霧霾對人體的危害不同于評分，它的危害會呈指數上升，當達到一定臨界值后，會造成嚴重的危害。

經過上述討論，本文在宏觀調控上呈現的多方博弈關系模型基本可以通過綜合公地悲劇、公共物品私人資源供給、基礎設施建設中央—企業博弈以及監督博弈等模型概括。

令 為第i個物流企業的運輸設備數量；代表城市中所有物流企業的設備總數； 代表某時點內貨車的價值，因為隨著貨車數量的增加每輛車運送量會減少，單量車的效益隨G的增加而減少；c為購買一輛車的價格；為i企業的最終盈利。

那么首先可以確定，單量貨車價值隨著城市中貨車總數的上升而下降，且由于成量增加造成擁堵以及汽油的非完全燃燒，價值下降的速度是加快的。

而單獨看i企業的追求利潤最大化，也就是 最大，考慮到每輛車的平均回報與成本，則應該依照下列式子。

可以看到當i公司增加一輛運輸設備會對其自身帶來正負兩種效應，正效應是運力的增加帶來的長期效益，負面效應則是增加的車輛對全城所有運輸設備價值的擠壓及買車的成本。由于該公司只考慮負面效應對自身的影響作用，所以除非n=1,否則giv'(G)嚴格小于Gv'(G)。

這時，對物流企業非節能設備按照城市綠化多少進行收稅的方案就起到了作用，設每輛車在帶來v效益的同時要在原有稅收基礎上收取b%的環保稅，b的大小隨著城市綠化的減少而提高，那么每保有一輛非節能運輸設備和一輛節能設備帶來的效益就不同了。

由于b隨著綠化減少而遞增，那么隨著城市的擴張物流企業的運營成本將隨之上漲，想要在需求增大而利潤空間受誰受影響的市場上繼續占領市場份額，物流企業將不得不大量購置節能運輸設備，進行設備的更新換代。充分利用“公地悲劇”，通過城市化推動環境友好型物流產業持續發展。而這也應證了節能運輸設備應首先在經濟發達的中心城市推廣，再逐漸輻射周邊城市的觀點。

基于上述分析，分別從宏觀政府層面、中觀物流產業層面、微觀企業層面提出相應的政策措施。政府層面上，加強政府監管力度，完善監管制度，根據技術與社會的發展不斷增添、修繕已有的監管標準與體制機制，以保證政府監管的公正性、有效性與時代性。制定物流產業減少霧霾行動規劃，進一步健全和完善物流網絡體系，完善物流產業的環境監管、抵制高霧霾排放型設備的進一步生產與運用，推動產業向著綠色可持續方向轉型。