中國(guó)物流業(yè)碳排放研究：文獻(xiàn)綜述與展望

李松慶，裴艷麗 （廣東工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州 510520）

物流業(yè)是連接生產(chǎn)和消費(fèi)的重要橋梁和紐帶，將復(fù)雜的服務(wù)集成到多種產(chǎn)業(yè)中，如運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、配送、包裝、裝卸搬運(yùn)等，對(duì)其它行業(yè)形成重要支撐。隨著物流業(yè)的高速發(fā)展，我國(guó)物流業(yè)各作業(yè)環(huán)節(jié)，尤其是運(yùn)輸配送的工具和物流設(shè)施設(shè)備對(duì)燃油、煤炭等化石能源的消耗越來越多，由此也導(dǎo)致物流各環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的二氧化碳越來越多，物流業(yè)的碳排放一直居高不下。從現(xiàn)有的相關(guān)研究中可以看出，在中國(guó)現(xiàn)有的農(nóng)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、商業(yè)和物流業(yè)這5大行業(yè)中，只有物流業(yè)的碳排放強(qiáng)度出現(xiàn)了持續(xù)上升的趨勢(shì)，其它4個(gè)行業(yè)的碳排放強(qiáng)度都有不同程度的下降。在國(guó)際社會(huì)整體的碳減排壓力下，要想改變我國(guó)碳排放居高不下的現(xiàn)狀，就必須要堅(jiān)持節(jié)能減排的目標(biāo)，將物流業(yè)作為控制碳排放的一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)。因此，梳理現(xiàn)有學(xué)者關(guān)于中國(guó)物流業(yè)碳排放的研究成果，可以為中國(guó)物流業(yè)碳減排工作提供對(duì)策和建議。

1 物流業(yè)碳排放量的測(cè)算研究

作為近年發(fā)展起來的一個(gè)新興行業(yè)，物流業(yè)還尚未被納入各國(guó)的產(chǎn)業(yè)分類體系中，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)占物流業(yè)總份額的83%以上。總的來說，它可以反映整個(gè)物流業(yè)的發(fā)展。同時(shí)，從研究數(shù)據(jù)的可得性來說，交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)能夠獲得。因此，為了研究數(shù)據(jù)的可得性，現(xiàn)有關(guān)于物流業(yè)的研究文獻(xiàn)幾乎都是以交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來說明物流業(yè)的發(fā)展情況并進(jìn)行深入研究的。例如，劉勇[1]（2014），湯中明、周玲[2]（2016），田剛、孫立成[3]等（2015） 在選取物流業(yè)碳排放研究數(shù)據(jù)時(shí)都是綜合交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)這3個(gè)行業(yè)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來進(jìn)行研究分析的。

碳排放量測(cè)算方法有多種，實(shí)測(cè)法、物料衡量法、模型分析法和碳排放系數(shù)法是其中的主要方法。劉明達(dá)、蒙吉軍[4]等（2014）從理論上討論了IPCC和中國(guó)關(guān)于碳排放項(xiàng)目清單，對(duì)比分析了排放因子法、質(zhì)量平衡法和實(shí)測(cè)法3種主要碳排放核算方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用對(duì)象；張文龍[5]則介紹了實(shí)測(cè)法和碳排放系數(shù)法的含義及試用范圍；顧婷婷[6]介紹了計(jì)算碳排放的實(shí)測(cè)法、物料衡量法、模型分析法和碳排放系數(shù)法等方法。

在現(xiàn)有研究物流業(yè)碳排放測(cè)算所用的方法中，碳排放系數(shù)法是最常見的。馬越越、王維國(guó)[7]（2013）的研究中，根據(jù)IPCC在“2006碳排放計(jì)算指南”中提供的碳排放量計(jì)算方法，計(jì)算了各能源的碳排放系數(shù)，并列出了各類燃料的含碳量和碳排放系數(shù)。在IPCC的工作報(bào)告中各能源的碳排放系數(shù)可以直接查到，因此碳排放系數(shù)法的應(yīng)用比較廣泛。員開奇、董捷[8]（2014）參考IPCC在“2006碳排放計(jì)算指南”，基于能耗、種植業(yè)、畜牧業(yè)、廢棄物4個(gè)主要的碳源，運(yùn)用碳排放系數(shù)法計(jì)算了2001～2011年湖北省的碳排放量。余光英，員開奇[9]（2015）也從能耗、種植業(yè)、畜牧業(yè)、廢棄物4個(gè)方面進(jìn)行分析，依據(jù)IPCC給出的2006碳排放計(jì)算指南對(duì)湖南省歷年碳排放總量進(jìn)行了測(cè)算，從研究結(jié)果來看，不僅計(jì)算得到了總碳排放量的具體值，而且通過研究歷年來碳排放的結(jié)構(gòu)和時(shí)間序列特征，分析了湖南省碳排放總量在研究時(shí)間序列中的綜合狀況。張晶、蔡建峰[10]（2014），劉丙泉、程凱[11]等（2016），張立國(guó)[12]（2016）在進(jìn)行物流業(yè)碳排放的測(cè)算時(shí)都采用的碳排放系數(shù)法。

2 物流業(yè)碳排放效率研究

碳排放效率（Carbon Emission Efficiency，CEE）是在生產(chǎn)率框架下，對(duì)碳排放進(jìn)行闡述的指標(biāo)。早期的研究一般是用單要素指標(biāo)研究碳排放效率，即研究單一要素和碳排放之間的關(guān)系，如碳強(qiáng)度、碳生產(chǎn)率等。例如，諶偉、諸大建[13]等（2010）分析了上海市工業(yè)總碳排放量與碳生產(chǎn)率之間的關(guān)系；籍艷麗、郜元興[14]（2011）采用基于投入產(chǎn)出模型的結(jié)構(gòu)因素分解法來分析在1997～2007年間中國(guó)的碳排放強(qiáng)度；李濤、傅強(qiáng)[15]（2011） 運(yùn)用基于非意愿變量Ruggiero三階段模型評(píng)價(jià)了中國(guó)1998～2008年間29個(gè)省級(jí)地區(qū)的碳排放效率，并求解出在生產(chǎn)過程中給定各種投入要素和產(chǎn)出水平下實(shí)現(xiàn)碳排放污染最小化的效率指標(biāo)。

近年來，基于全要素生產(chǎn)率框架的碳排放效率逐漸引起學(xué)者們的重視。全要素碳排放效率有靜態(tài)效率和動(dòng)態(tài)效率兩種情形，在測(cè)度方法的運(yùn)用中靜態(tài)全要素碳排放效率主要運(yùn)用隨機(jī)前沿函數(shù)法（SFA）和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA），動(dòng)態(tài)全要素碳排放效率主要運(yùn)用Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析方法。靜態(tài)全要素碳排放效率的測(cè)度：田剛、孫立成[3]等（2015）將能源投入與污染物納入全要素生產(chǎn)率分析框架，構(gòu)建了基于投入導(dǎo)向與產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型，測(cè)度了2006～2013年間中國(guó)29個(gè)省份物流業(yè)的節(jié)能減排效率和潛力，并對(duì)重點(diǎn)地區(qū)進(jìn)行了評(píng)價(jià)；劉勇[1]（2014）利用DEA模型測(cè)度了中國(guó)物流業(yè)全要素能源效率，并考察了制度因素、人力資本因素、基礎(chǔ)設(shè)施水平和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平這4種要素對(duì)物流業(yè)全要素能源效率的影響；董鋒、徐喜輝[16]等（2016）基于超效率DEA模型同時(shí)引入Ruggiero三階段方法構(gòu)建低碳約束下的我國(guó)省際物流業(yè)效率測(cè)算體系，該方法解決了傳統(tǒng)DEA模型產(chǎn)生多個(gè)同時(shí)處于生產(chǎn)前沿面的決策單元（DEA值均為1）無法排序的問題，同時(shí)消除了外部環(huán)境因素對(duì)于技術(shù)效率測(cè)算的影響。可以看出在物流業(yè)碳排放效率的現(xiàn)有研究中一般采用的是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）。動(dòng)態(tài)全要素碳排放效率的測(cè)度：張立國(guó)、李東[17]等（2013）從環(huán)境生產(chǎn)技術(shù)出發(fā)，通過引入Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)構(gòu)建了物流業(yè)二氧化碳排放的績(jī)效測(cè)度函數(shù)，運(yùn)用中國(guó)30個(gè)省市、自治區(qū)2003～2009年代表物流業(yè)的面板數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)物流業(yè)的二氧化碳排放績(jī)效進(jìn)行了動(dòng)態(tài)變化分析和區(qū)域差異對(duì)比研究；張立國(guó)、李東[18]等（2015）基于DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析方法，構(gòu)建了物流業(yè)全要素能源效率的測(cè)度模型。通過分析中國(guó)30個(gè)省、市、自治區(qū)2003～2012年物流業(yè)的能源消耗面板數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)物流業(yè)的全要素能源效率及技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率指數(shù)進(jìn)行了實(shí)證測(cè)度，并分析了樣本年內(nèi)中國(guó)物流業(yè)全要素能源效率的動(dòng)態(tài)變動(dòng)和區(qū)域差異情況。

3 物流業(yè)碳排放影響因素研究

3.1 影響因素

物流業(yè)碳排放變化受多種因素影響，各學(xué)者對(duì)于物流業(yè)碳排放影響因素眾說紛紜。綜觀各學(xué)者研究，可以概括為3種影響因素：能源；行業(yè)，即物流業(yè)自身的發(fā)展；經(jīng)濟(jì)和人口。

3.1.1 能源結(jié)構(gòu)和能源效率

從物流業(yè)碳排放影響因素研究之初到現(xiàn)在，能源結(jié)構(gòu)和能源效率始終是研究者們研究的對(duì)象。例如，馬越越，王維國(guó)[7]（2013）認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)和能源效率能拉動(dòng)物流業(yè)碳排放增長(zhǎng)，但效果微弱。顧麗琴、賴星星[19]等（2014）認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)和能源效率對(duì)江西省物流業(yè)碳排放呈現(xiàn)抑制作用。楊建華、高卉杰[20]（2016）指出以石油為主的能源結(jié)構(gòu)是促進(jìn)北京市物流業(yè)碳排放的重要因素，能源效率對(duì)碳排放的正向影響較弱。苑清敏、張文龍[21]等（2016）認(rèn)為能源結(jié)構(gòu)和能源效率效應(yīng)對(duì)京津冀物流業(yè)碳排放增加具有一定的抑制作用。張立國(guó)[12]（2016）對(duì)中國(guó)物流業(yè)二氧化碳排放變化驅(qū)動(dòng)因素分析得出東部地區(qū)能源結(jié)構(gòu)的變化對(duì)物流業(yè)二氧化碳排放有抑制作用，而中西部地區(qū)能源結(jié)構(gòu)需要進(jìn)一步優(yōu)化。此外，對(duì)各省市區(qū)情況的分析表明，廣西能源結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)最好，寧夏能源強(qiáng)度效應(yīng)表現(xiàn)最好。

3.1.2 物流行業(yè)的發(fā)展水平

即物流基礎(chǔ)設(shè)施、運(yùn)輸方式、運(yùn)輸效率、物流業(yè)管理方式和物流業(yè)產(chǎn)出對(duì)物流業(yè)碳排放的影響。顧麗琴、賴星星[19]等（2014）認(rèn)為江西省運(yùn)輸方式的不均衡，物流運(yùn)輸效率、物流業(yè)管理水平偏低，物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施落后和物流業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模是江西省物流業(yè)高碳排放的推手。楊建華、高卉杰[20]（2016） 指出物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)是北京城市物流業(yè)碳排放增長(zhǎng)的決定性因素。馬越越、王維國(guó)[7]（2013）認(rèn)為運(yùn)輸方式對(duì)碳排放增長(zhǎng)表現(xiàn)出明顯的促進(jìn)作用。張立國(guó)[12]（2016）認(rèn)為物流業(yè)產(chǎn)出的提高是抑制二氧化碳排放增長(zhǎng)最主要的驅(qū)動(dòng)因素。臧新、潘國(guó)秀[22]（2016）還分析了其它行業(yè)的發(fā)展對(duì)物流業(yè)碳排放的影響，得出物流業(yè)、制造業(yè)的FDI在減少我國(guó)物流業(yè)碳排放方面是顯著的，金融業(yè)和商業(yè)的FDI對(duì)我國(guó)物流業(yè)二氧化碳排放的影響不顯著。

3.1.3 經(jīng)濟(jì)和人口等其它因素

經(jīng)濟(jì)和人口等其它因素對(duì)物流業(yè)碳排放的變化也有一定的影響作用。馬越越、王維國(guó)[7]（2013） 和苑清敏、張文龍[21]等（2016）都通過分析表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是拉動(dòng)物流業(yè)碳排放增長(zhǎng)最主要的動(dòng)力，人口因素對(duì)物流業(yè)碳排放量的增長(zhǎng)雖然也具有拉動(dòng)作用，但是具有的拉動(dòng)作用較小。張立國(guó)[12]（2016）也認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展效應(yīng)是物流業(yè)二氧化碳排放持續(xù)高速增長(zhǎng)最主要的驅(qū)動(dòng)因素，在對(duì)各省市區(qū)情況的分析表明四川人口規(guī)模效應(yīng)最好。楊建華、高卉杰[20]（2016）認(rèn)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平是促進(jìn)碳排放的重要因素，同時(shí)還指出城鎮(zhèn)化的發(fā)展是有利于直接抑制碳排放的，但間接正向效應(yīng)使得城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放具有顯著的正向影響。劉丙泉、程凱[11]等（2016）分析了城鎮(zhèn)化及其各要素對(duì)不同省市不同階段物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響，指出物流業(yè)碳排放和城鎮(zhèn)化發(fā)展之間并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。臧新、潘國(guó)秀[22]（2016）探討了FDI對(duì)我國(guó)物流業(yè)碳排放的影響，結(jié)果表明，F(xiàn)DI總體上顯著減少了我國(guó)物流業(yè)的二氧化碳排放量和排放強(qiáng)度。

3.2 研究方法

3.2.1 LMDI分解法

對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分析方法（Logarithmic Mean Divisia Index Method，LMDI）是國(guó)內(nèi)外學(xué)者研究二氧化碳排放影響因素經(jīng)常采用的一種方法，在中國(guó)最初是在制造業(yè)等其它行業(yè)進(jìn)行運(yùn)用研究，近年來成為物流業(yè)碳排放影響因素的主要研究方法。孫寧[23]（2010）以我國(guó)制造業(yè)為例，采用LMDI法分析了制造業(yè)碳排放的影響因素，驗(yàn)證了技術(shù)進(jìn)步在促進(jìn)碳減排中的合理性和必要性。王迪、聶銳[24]（2012）運(yùn)用LMDI分解模型，研究了我國(guó)1995～2007年間制造業(yè)碳排放變動(dòng)特征及其影響因素。劉清春、孔令群[25]等（2014）運(yùn)用對(duì)數(shù)平均迪氏指數(shù)分解法，建立制造業(yè)部門能源消耗碳排放模型，將我國(guó)制造業(yè)碳排放分解為產(chǎn)出規(guī)模、部門結(jié)構(gòu)，能源強(qiáng)度和能源結(jié)構(gòu)等4個(gè)方面因素。馬曉明、孫璐[26]等（2016）將制造業(yè)分為高、中、低能耗3類，利用LMDI分解法，對(duì)1992～2012年中國(guó)制造業(yè)能源相關(guān)碳排放進(jìn)行因素分解。馬越越、王維國(guó)[7]（2013）運(yùn)用LMDI分解技術(shù)，從能源結(jié)構(gòu)、能源效率、運(yùn)輸方式、物流發(fā)展、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和人口等6個(gè)方面建立了1991～2010年間中國(guó)物流業(yè)人均碳排放的因素分解模型，定量分析了其對(duì)物流業(yè)人均碳排放的影響。顧麗琴、賴星星[19]等（2014）也運(yùn)用了LMDI分解技術(shù)，構(gòu)建了江西省物流業(yè)的碳排放分解模型，從生產(chǎn)規(guī)模、能源效率、能源結(jié)構(gòu)碳排放強(qiáng)度4個(gè)方面考察了其對(duì)物流業(yè)產(chǎn)生的影響。

3.2.2 計(jì)量分析法

物流業(yè)碳排放的影響因素研究應(yīng)用的計(jì)量分析方法有很多，主要有通徑分析法、STIRPAT模型、嶺回歸方法和Kaya恒等式等。有對(duì)某一方法單獨(dú)的運(yùn)用，也有對(duì)某一模型進(jìn)行變形擴(kuò)展再加以運(yùn)用，或者結(jié)合幾種方法共同進(jìn)行研究。劉愛東、劉文靜[27]等（2014）通過建立計(jì)量回歸模型，分析了能源效率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)及人均制造業(yè)增加值與碳排放量之間的關(guān)系。楊建華、高卉杰[20]（2016）采用通徑分析法對(duì)北京城市物流業(yè)碳排放的影響因素及各因素間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行分析。丁唯佳、吳先華[28]等（2012）基于STIRPAT模型和嶺估計(jì)法，分析了中國(guó)制造業(yè)碳排放的3個(gè)影響因素：人口、財(cái)富和技術(shù)，認(rèn)為人口和財(cái)富因素對(duì)中國(guó)制造業(yè)的碳排放有積極的影響，而技術(shù)因素存在負(fù)面影響。沈友娣、章慶[29]等（2014）基于STIRPAT模型和嶺估計(jì)法，分析安徽制造業(yè)碳排放的驅(qū)動(dòng)因素，得出能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)、人均制造業(yè)增加值、從業(yè)人數(shù)對(duì)碳排放存在正向作用，技術(shù)因素呈負(fù)向作用。臧新、潘國(guó)秀[22]（2016）結(jié)合我國(guó)物流業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)和FDI對(duì)中國(guó)物流業(yè)的碳排放量的影響因素，在分解STIRPAT模型和Kaya恒等式的基礎(chǔ)上，分別把物流業(yè)的二氧化碳排放量和二氧化碳排放強(qiáng)度作為被解釋變量來設(shè)定FDI和物流業(yè)碳排放的模型。劉丙泉、程凱[11]等（2016）通過對(duì)Kaya恒等式的擴(kuò)展，應(yīng)用LMDI模型將城鎮(zhèn)化對(duì)物流業(yè)碳排放變動(dòng)的影響分解為4種效應(yīng)：人口城鎮(zhèn)化、空間城鎮(zhèn)化、收入城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)城鎮(zhèn)化。

4 物流業(yè)碳排放的空間差異性

低碳經(jīng)濟(jì)的發(fā)展離不開現(xiàn)代物流的支撐。為了促進(jìn)我國(guó)節(jié)能減排的總體目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，物流業(yè)作為一個(gè)高排放和高能耗產(chǎn)業(yè)，必須減少整個(gè)行業(yè)的碳排放量。因?yàn)橹袊?guó)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和物流業(yè)發(fā)展水平參差不齊，碳排放也呈現(xiàn)出較大的空間差異性特點(diǎn)。

從現(xiàn)有研究的成果來看，對(duì)于中國(guó)二氧化碳排放的空間差異和極化分布問題的研究文獻(xiàn)還比較少。肖黎姍、王潤(rùn)[30]等（2011）在測(cè)算中國(guó)1990年到2007年間省際碳排放量的基礎(chǔ)上，運(yùn)用基尼系數(shù)和空間自相關(guān)相結(jié)合的方法，描述了中國(guó)碳排放省際的聚集程度和時(shí)空分布格局；孫耀華、仲偉周[31]等（2012）利用泰爾指數(shù)研究了中國(guó)大陸30個(gè)省區(qū)從2000年到2010年的碳排放強(qiáng)度差異的分布特點(diǎn)；陳浩、郝宇[32]等（2014）以中國(guó)1995～2011年間29個(gè)省份的人均碳排放量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，測(cè)算出了EGR（Esteban Gradin Ray） 指數(shù)、DER（Duclos Esteban Ray） 指數(shù)和Wolfson指數(shù)來刻畫中國(guó)省際人均碳排放分布極化程度，描述了在樣本期內(nèi)極化程度的變化趨勢(shì)，并對(duì)DER指數(shù)進(jìn)行了分解，進(jìn)而分析了極化程度變化的原因以及中國(guó)碳排放空間分布格局中“極”的變化；周杰琦、韓穎[33]（2016）利用泰爾指數(shù)測(cè)算碳強(qiáng)度的區(qū)域差異，并對(duì)碳強(qiáng)度省際差距進(jìn)行結(jié)構(gòu)分解，結(jié)合可導(dǎo)性對(duì)數(shù)方差分解法，挖掘碳強(qiáng)度省際差距的動(dòng)因。

上述文獻(xiàn)多集中于分析總體碳排放的空間差異性和分布情況，而針對(duì)某一行業(yè)的特征來分析其碳排放空間差異性的文獻(xiàn)卻較少。對(duì)于中國(guó)物流業(yè)的碳排放空間分布的地區(qū)差距的研究就更少了，運(yùn)用的研究方法也主要是基尼系數(shù)和Theil指數(shù)。早期，張立國(guó)、李東[17]等（2013）則是根據(jù)中國(guó)物流業(yè)的二氧化碳排放績(jī)效來進(jìn)行了不同區(qū)域間碳排放績(jī)效的區(qū)域間差異分析和對(duì)比；而后才有了真正針對(duì)物流業(yè)碳排放的空間差異的研究，張晶、蔡建峰[10]（2014）以中國(guó)在2003～2011年間30個(gè)省市的物流業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用IPCC的碳排放測(cè)算方法計(jì)算出每個(gè)省市物流業(yè)的碳排放總量，運(yùn)用碳排放Theil指數(shù)和區(qū)域分離系數(shù)的方法對(duì)我國(guó)物流業(yè)碳排放的區(qū)域差異進(jìn)行了測(cè)度和分解。分析出物流業(yè)區(qū)域內(nèi)部的差異是造成我國(guó)物流業(yè)碳排放總體差異的主要原因，而區(qū)域間的差異對(duì)物流業(yè)碳排放的總體差異影響很小；在3大區(qū)域中，東部地區(qū)省際間碳排放差異最大，中部地區(qū)省際間差異略低于東部地區(qū)省際差異，西部地區(qū)省際差異最小，東中西部3大地區(qū)之間的碳排放差異呈擴(kuò)大趨勢(shì)。馬越越、王維國(guó)[34]（2015）運(yùn)用基尼系數(shù)及組群分解方法，以物流業(yè)的碳排放強(qiáng)度作為衡量指標(biāo)，分析出中國(guó)30個(gè)省市1997～2011年間物流業(yè)碳排放的空間分布非均衡的程度，同時(shí)對(duì)物流業(yè)碳排放分布的非均衡程度進(jìn)行實(shí)證研究。研究的結(jié)果指出，從總體上來看，中國(guó)物流業(yè)碳排放分布的極化程度是呈下降趨勢(shì)的，極化程度下降的主要原因是地區(qū)內(nèi)部的集聚程度和地區(qū)之間的對(duì)抗程度在不斷減弱。

5 物流業(yè)低碳化發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究

5.1 評(píng)價(jià)方法

物流業(yè)低碳發(fā)展水平評(píng)價(jià)方法主要有：DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法、模糊物元法、模糊綜合評(píng)價(jià)法和投影尋蹤法等。唐建榮、盧玲珠[35]（2013）綜合考慮環(huán)境負(fù)荷與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，以中國(guó)東部地區(qū)10大省市2008～2010年間的物流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，把非期望產(chǎn)出的碳排放量作為投入變量，利用三階段DEA模型來分析物流業(yè)的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率。李聰[36]（2016）在測(cè)算低碳約束下一帶一路中國(guó)境內(nèi)17省份的物流效率時(shí)，運(yùn)用非期望產(chǎn)出、非徑向、非角度的SBM－DEA模型，改變以往將非期望產(chǎn)出二氧化碳作為投入指標(biāo)的做法，還原真實(shí)的生產(chǎn)過程。呂娟娟[37]（2014）建立了安徽省以及各城市低碳物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并采用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對(duì)其低碳物流效率進(jìn)行了評(píng)價(jià)。李軍社、楊大偉[38]等（2017）構(gòu)建了低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用AHP法對(duì)西北5?。▍^(qū)）低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)。周容霞、安增軍[39]（2015）構(gòu)建區(qū)域低碳物流能力綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，借助模糊物元法對(duì)海西4?。ǜ＝?、浙江、廣東、江西）的低碳物流能力進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。李麗[40]（2013）構(gòu)建了低碳物流的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，并以京津冀地區(qū)為例，采用模糊物元法對(duì)2004年至2010年間該地區(qū)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了實(shí)證分析。劉鵬[41]（2017）設(shè)計(jì)了一個(gè)圍繞低碳物流能力的兩層級(jí)評(píng)判體系結(jié)構(gòu)。依據(jù)層級(jí)體系的特征，選取模糊綜合評(píng)價(jià)法創(chuàng)建了企業(yè)低碳物流能力評(píng)判模型，并給出了詳細(xì)的判定過程和評(píng)定結(jié)果的處理方法。李玉民、劉旻哲[42]等（2015）通過投影尋蹤法測(cè)度各指標(biāo)對(duì)區(qū)域物流低碳競(jìng)爭(zhēng)力的影響程度，利用投影值函數(shù)表征區(qū)域物流低碳競(jìng)爭(zhēng)力水平，依據(jù)投影值散布圖對(duì)區(qū)域物流低碳競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行排序、分類。蒲剛清、劉貞[43]等（2015）研究了鋼鐵行業(yè)中運(yùn)輸環(huán)節(jié)的碳排放總量與不同碳減排途徑及其組合在不同情境下的碳減排潛力，提出基于運(yùn)輸環(huán)節(jié)碳排放影響因素的碳排放總量測(cè)量模型、基于不同減排途徑的低碳化分析模型及基于不同途徑水平的情景仿真模型。

5.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

周容霞，安增軍[39]（2015）從內(nèi)在和外在兩個(gè)方面來考慮影響區(qū)域低碳物流能力的因素，確定從低碳物流的環(huán)境條件、發(fā)展實(shí)力、發(fā)展?jié)摿桶l(fā)展水平這4個(gè)方面的多個(gè)指標(biāo)來構(gòu)建評(píng)價(jià)區(qū)域低碳物流能力的指標(biāo)體系。李玉民、劉旻哲[42]等（2015）從低碳物流競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境、服務(wù)能力、發(fā)展水平3方面構(gòu)建河南省物流低碳競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。李麗[40]（2013）構(gòu)建了京津冀地區(qū)的低碳物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，包括低碳物流環(huán)境、低碳物流實(shí)力、低碳物流潛力和物流低碳水平4個(gè)方面的要素。呂娟娟[37]（2014）以安徽省城市為研究對(duì)象，建立了以貨物周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)生產(chǎn)總值、碳強(qiáng)度、民用載貨汽車擁有量、等級(jí)公路里程、交通運(yùn)輸郵政業(yè)在崗職工、倉(cāng)儲(chǔ)工人數(shù)等要素為評(píng)價(jià)指標(biāo)的低碳物流效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。劉鵬[41]（2017）將低碳物流能力分為企業(yè)規(guī)模、物流業(yè)務(wù)能力、物流系統(tǒng)功能要素低碳化水平、低碳管理能力、低碳技術(shù)創(chuàng)新力5個(gè)維度，并將每個(gè)維度進(jìn)一步細(xì)化，形成了一個(gè)圍繞低碳物流能力的兩層級(jí)評(píng)判體系結(jié)構(gòu)。

6 物流碳排放問題的對(duì)策研究

學(xué)者們分析物流業(yè)碳排放問題的效率、影響因素和空間差異性后，也提出了很多解決物流業(yè)碳排放問題的對(duì)策，主要從政府層面、物流行業(yè)層面和物流企業(yè)層面進(jìn)行分析。

6.1 政府層面

在發(fā)展低碳物流的過程中，政府應(yīng)發(fā)揮其頂層設(shè)計(jì)、戰(zhàn)略定位和政策支持的作用，通過制定有針對(duì)性的戰(zhàn)略來降低物流業(yè)二氧化碳的排放量，強(qiáng)化整個(gè)社會(huì)節(jié)能減排的意識(shí)。楊之雷[44]（2011）指出政策的保障對(duì)有效實(shí)施節(jié)能減排起著非常重要的作用，因此，必須建立完善的政策體系和法律法規(guī)，有效地規(guī)范、監(jiān)督和激勵(lì)物流企業(yè)的節(jié)能減排行為。顧麗琴、梅志強(qiáng)[45]（2012）提出，政府應(yīng)該建立一套相關(guān)的政策法規(guī)和低碳認(rèn)證體系來促進(jìn)物流業(yè)的低碳運(yùn)輸發(fā)展，落實(shí)節(jié)能減排責(zé)任制，引導(dǎo)物流運(yùn)輸業(yè)通過財(cái)政、稅收、融資的扶持來發(fā)展低碳服務(wù)。秦新生、張穎敏[46]（2013）提出政府應(yīng)該制定相關(guān)政策，重視物流業(yè)環(huán)保立法，綜合運(yùn)用價(jià)格、財(cái)政稅收等經(jīng)濟(jì)手段，促進(jìn)物流業(yè)的碳減排。張晶、蔡建峰[10]（2014） 和董峰、徐喜輝[16]等（2016）都認(rèn)為由于我國(guó)物流業(yè)碳排放存在明顯的地區(qū)差異，應(yīng)更具針對(duì)性的制定碳減排政策，要結(jié)合各省市、區(qū)域的特點(diǎn)，制定具有差異化的減排措施。政府除了在碳減排政策的制定上合理，還應(yīng)該對(duì)物流企業(yè)的低碳意識(shí)進(jìn)行進(jìn)一步的強(qiáng)化，如董峰、徐喜輝[16]等（2016）指出現(xiàn)階段我國(guó)大多數(shù)企業(yè)經(jīng)營(yíng)者或消費(fèi)者對(duì)低碳物流意識(shí)淡薄，沒有足夠重視，低碳物流理念只是一個(gè)口號(hào)，并沒有切實(shí)落實(shí)執(zhí)行。因此，政府應(yīng)積極推廣低碳物流理念，強(qiáng)化低碳物流意識(shí)。

6.2 行業(yè)層面

對(duì)于整個(gè)物流行業(yè)而言，要想達(dá)到降低二氧化碳排放量的目的，應(yīng)以物流園區(qū)為載體，以信息化建設(shè)為手段，優(yōu)化整個(gè)物流業(yè)的運(yùn)輸結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)，提高能源效率，實(shí)現(xiàn)物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。顧麗琴、梅志強(qiáng)[45]（2012）和張晶、蔡建峰[10]（2014）都認(rèn)為物流業(yè)不合理的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)是物流業(yè)碳排放量持續(xù)增長(zhǎng)的主要原因，例如，以不可再生能源煤、汽油和柴油等為主要能源來消費(fèi)以及滯后的物流方式所產(chǎn)生的能源消費(fèi)過高的問題。所以，物流業(yè)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和優(yōu)化是降低物流業(yè)碳排放的客觀要求，一是要實(shí)現(xiàn)各種能源的充分燃燒，在各物流環(huán)節(jié)中提高能源的利用率，同時(shí)也要鼓勵(lì)投入使用環(huán)保低碳的物流設(shè)備，使用清潔型、可再生能源，減少甚至替代高污染能源。公路運(yùn)輸在多種運(yùn)輸方式中所產(chǎn)生的碳排放量最大，所以要減少公路運(yùn)輸碳排放，應(yīng)大力發(fā)展多式聯(lián)運(yùn)以優(yōu)化物流運(yùn)輸結(jié)構(gòu)。陳文新、潘宇[47]（2016）也指出要延伸物流價(jià)值鏈，提升相關(guān)產(chǎn)品附加值，從而提升物流產(chǎn)業(yè)能源效率。張立國(guó)、李東、龔愛清[18]（2015）認(rèn)為要加強(qiáng)物流信息平臺(tái)建設(shè)和物流園區(qū)建設(shè)。物流信息平臺(tái)建設(shè)的優(yōu)勢(shì)包括：物流服務(wù)提供方和貨源方之間的信息溝通更加暢快，提高物流設(shè)施設(shè)備的利用率，促進(jìn)我國(guó)物流業(yè)全要素能源效率的提高。而貨物的集散和周轉(zhuǎn)問題、物流業(yè)和制造業(yè)聯(lián)動(dòng)問題以及物流企業(yè)資源的整合問題則可以通過物流園區(qū)的建設(shè)得到解決。同時(shí)，物流信息平臺(tái)可以在物流園區(qū)建設(shè)的基礎(chǔ)上得以發(fā)展。董峰、徐喜輝[16]等（2016）也認(rèn)為應(yīng)調(diào)整能源消費(fèi)比例，降低煤炭在能源消費(fèi)中的比重；在條件允許的情況下，應(yīng)優(yōu)化物流運(yùn)輸方式，積極采用鐵路、水運(yùn)等運(yùn)輸方式。

6.3 企業(yè)層面

就物流企業(yè)而言，要想達(dá)到降低碳排放量，提高能源效率，節(jié)約物流成本的目的，應(yīng)當(dāng)完善企業(yè)的管理機(jī)制，提高企業(yè)節(jié)能減排的意識(shí)；整合和優(yōu)化企業(yè)的物流資源，改善每個(gè)物流環(huán)節(jié)，實(shí)現(xiàn)每個(gè)環(huán)節(jié)的低碳化發(fā)展；還應(yīng)重視低碳物流技術(shù)的研發(fā)應(yīng)用。劉勇[48]（2014）指出物流企業(yè)應(yīng)改革現(xiàn)有的體制，明確企業(yè)物流管理尤其是企業(yè)運(yùn)輸綜合協(xié)調(diào)管理部門的職能，加強(qiáng)物流企業(yè)各物流環(huán)節(jié)節(jié)能的協(xié)調(diào)管理，是物流企業(yè)當(dāng)前亟待解決的問題。張晶、蔡建峰[10]（2014）指出物流企業(yè)應(yīng)對(duì)現(xiàn)有資源進(jìn)行整合，對(duì)企業(yè)資源配置進(jìn)行優(yōu)化，科學(xué)合理地規(guī)劃各物流節(jié)點(diǎn)，避免物流設(shè)施的重復(fù)建設(shè)，從而減少企業(yè)的資源浪費(fèi)，最大限度地提高物流資源的利用效率，進(jìn)而減少物流業(yè)高能耗、高排放、高成本的情況。企業(yè)還應(yīng)重視對(duì)技術(shù)的創(chuàng)新，多應(yīng)用節(jié)能減排設(shè)備，這將為推動(dòng)物流領(lǐng)域的技術(shù)性節(jié)能減排提供助力。董峰、徐喜輝[16]等（2016）認(rèn)為物流業(yè)各節(jié)點(diǎn)如包裝、裝卸搬運(yùn)、運(yùn)輸、配送都會(huì)消耗能源產(chǎn)生碳排放，因此物流企業(yè)應(yīng)對(duì)各物流節(jié)點(diǎn)進(jìn)行科學(xué)合理的規(guī)劃，減少各節(jié)點(diǎn)中能源的浪費(fèi)，實(shí)現(xiàn)各節(jié)點(diǎn)的低碳化發(fā)展。湯中明、周玲[2]（2016）認(rèn)為應(yīng)加強(qiáng)物流企業(yè)資源整合和資產(chǎn)重組，形成了一批服務(wù)網(wǎng)絡(luò)化、所有制多元化和管理現(xiàn)代化的物流企業(yè)，鼓勵(lì)物流企業(yè)采用節(jié)能環(huán)保的技術(shù)和裝備，提高物流運(yùn)作的組織化、網(wǎng)絡(luò)化水平，降低物流業(yè)的總體能耗和污染物排放水平。還有一些學(xué)者，如張立國(guó)、李東[18]（2015），秦新生、張穎敏[46]（2015），楊之雷[44]（2011）也認(rèn)為技術(shù)對(duì)于降低物流碳排放有重要作用。

7 結(jié)論與展望

從現(xiàn)有研究看，學(xué)界已認(rèn)識(shí)到物流業(yè)碳排放問題研究的重要性，在物流業(yè)碳排放測(cè)算、碳排放效率、碳排放影響因素和碳排放空間差異性等方面開展了一些研究，提出了一些減少物流業(yè)碳排放的對(duì)策，對(duì)今后物流業(yè)碳排放研究富有啟發(fā)和借鑒意義。但是，我國(guó)物流業(yè)碳排放問題的研究才剛剛起步，一些方面難免存在不足和缺陷，有待今后進(jìn)一步探索。

第一，為了數(shù)據(jù)的可得性，幾乎所有物流業(yè)碳排放研究中物流業(yè)數(shù)據(jù)都來自于交通運(yùn)輸業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和郵政業(yè)，但這3個(gè)行業(yè)僅是物流業(yè)一部分，并不能代表物流業(yè)全部情況，由此對(duì)其碳排放的研究也不能代表物流業(yè)整體情況。同時(shí)，學(xué)者們?yōu)楹?jiǎn)化計(jì)算往往將物流業(yè)所消耗的具有不同排碳系數(shù)的各種能源簡(jiǎn)單歸類為煤、石油和天然氣，大大降低了估算精確性。因此，如何挖掘物流業(yè)整體數(shù)據(jù)來研究其碳排放問題，如何細(xì)化研究物流業(yè)消耗的不同排碳系數(shù)的能源碳排放問題，還有待學(xué)者探索。

第二，在現(xiàn)有物流業(yè)碳排放問題研究中，一般都是從物流業(yè)整體出發(fā)，而有關(guān)物流企業(yè)層面碳排放數(shù)據(jù)的收集幾乎沒有。立足企業(yè)視角，研究微觀主體物流各環(huán)節(jié)碳排放問題的研究較少，且已有的有關(guān)物流企業(yè)碳排放研究一般也都是定性研究。加強(qiáng)物流企業(yè)微觀層面碳排放問題研究，加強(qiáng)定量分析，將是今后的一個(gè)重要研究方向。

第三，就研究方法而言，現(xiàn)有物流業(yè)碳排放問題的研究方法一般都較單一，如碳排放量的測(cè)算方法多采用碳排放系數(shù)法；碳排放影響因素研究多采用指數(shù)分解法，特別是LMDI分解法。每種研究方法一般都有各自優(yōu)缺點(diǎn)，今后研究應(yīng)綜合幾種方法進(jìn)行，取長(zhǎng)補(bǔ)短，讓研究結(jié)果更加準(zhǔn)確。

第四，在物流業(yè)碳排放影響因素研究中涉及到物流業(yè)對(duì)碳排放的影響，但是物流業(yè)發(fā)展和碳排放之間的關(guān)系還在初步探索，且主要是區(qū)域性的研究。例如，張文龍[5]（2016）和苑清敏、張文龍[21]等（2016）都指出京津冀物流業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與碳排放之間的脫鉤關(guān)系主要以弱脫鉤為主。有關(guān)物流業(yè)發(fā)展和碳排放雙方之間是如何相互作用、相互影響的研究則更少。

第五，低碳物流的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系差異較大，現(xiàn)有文獻(xiàn)在評(píng)價(jià)低碳物流發(fā)展水平時(shí)，選取影響因素的出發(fā)點(diǎn)往往不同，指標(biāo)選擇缺乏足夠的理論支撐，沒有形成完整全面的影響因素體系，對(duì)于指標(biāo)體系的構(gòu)建往往缺乏系統(tǒng)性和深入性。

隨著我國(guó)物流業(yè)的高速發(fā)展和低碳發(fā)展理念的深入推進(jìn)，我國(guó)物流業(yè)碳排放研究對(duì)象將更多地向微觀主體轉(zhuǎn)移，物流業(yè)數(shù)據(jù)也將更加強(qiáng)調(diào)精準(zhǔn)化，研究方法將更加注重建模定量分析，而我國(guó)物流業(yè)的低碳實(shí)踐也必將得到大的提升。