城市化對長三角地區物流業碳排放影響因素分解研究

張義薇 苗成林

（1.安徽理工大學經濟與管理學院 安徽淮南 232001；2.山東工商學院工商管理學院 山東煙臺 264005）

2020年8月20日，習近平總書記在會議中強調，實施長三角一體化發展戰略要緊扣一體化和高質量兩個關鍵詞，并且在高質量發展的前提下，夯實長三角地區綠色發展基礎，使得區域不僅在經濟發展上走在前列，也在生態保護和建設上帶好頭。物流業作為基礎服務性行業，為長三角地區農業、工業、制造業等高速發展中產業提供一切運輸、倉儲、裝卸搬運和配送服務，是長三角地區經濟快速發展的保障，因此，當下物流業的迅速崛起符合歷史發展的必然趨勢?！笆奈濉币巹澲袕娬{，現階段我國要以低碳經濟加快經濟發展方式轉變，并以此提出構建低碳城市的戰略部署?！暗吞汲鞘小钡囊氡厝缓脱杆籴绕鸬奈锪餍袠I產生碰撞，使人們逐漸重視長三角地區物流業的低碳減排和可持續發展。

城市化對長三角地區物流業碳排放的影響是中間變量間接傳導的結果，長三角地區物流業碳排放變動主要受哪種力量的主導，怎樣降低長三角地區物流業的碳排放，成為該領域的研究重點。本文以長三角一體化為研究背景，以促進長三角地區物流節能減排事業發展為研究目的，結合2009-2019年長三角地區三省一市的相關統計數據，以城市化視角建立了LMDI分解模型，考察了人口密度、經濟增長、土地擴張、產業結構等與城市化緊密相關的影響因素，以此衡量人口、經濟、空間和產業城市化對長三角地區物流業碳排放的影響。

一、長三角地區物流業碳排放估算

（一）模型構建。通過查閱相關文獻發現，行業碳排放的估算方法大多數采用IPCC所推薦的方法[1]，即能源系數法進行測算。模型如下：

在公式（1）中，CE是物流業碳排放總量；CEj是j能源的碳排放量；Tj是j能源的能源消耗量；Aj為j能源的標準煤轉化系數；Kj為j能源的碳排放系數。

（二）數據來源與計算結果。本文參考已有研究文獻[2]，選用長三角地區各省市交通運輸、倉儲、郵政業的統計數據代表物流業。據《中國能源統計年鑒》統計，長三角地區各省市物流業所消耗的能源類型主要有8種，分別是原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然氣、電力、液化石油氣。其計算結果如表1：

表1 2009-2019年長三角地區三省一市物流業碳排放量

總體來看，長三角地區物流業碳排放量逐年增長，但有增長放緩的趨勢。其中，上海市物流業碳排放總量最大，2011-2015年上海市根據國務院《“十二五”控制溫室氣體排放工作方案》等有關規定，制定實施上海市碳排放管理試行辦法，使得碳排放總體表現平穩。2015年后上海市物流業碳排放呈現上升趨勢，因為2015年中國電子商務交易額已經超過美國成為世界第一，其中快遞承載了電商物流費用的80%，上海市作為中國電子商務發展的領頭羊，快遞市場的擴大給上海市物流業碳排放帶來挑戰。2017年上海市物流業碳排放逐漸放緩，原因是該市逐漸重視科技創新對物流減排事業的作用，主動融入科技創新中心建設，圍繞新一代信息技術和產業融合發展方向，打造“六位一體”物流服務體系。江蘇省2009-2019年物流業碳排放表現為穩定上升狀態，其碳排放總量位列長三角地區第二。浙江省位列第三，其排放量逐年緩慢上升并在2017年后呈現下降趨勢，說明2017年江蘇省政府出臺相關低碳發展政策取得積極成效，綠色低碳發展成為江蘇省經濟社會發展的重大戰略和生態文明建設的重要途徑。計算期內，安徽省碳排放總量最少，其原因在于安徽省經濟發展落后于長三角地區其他省市，對物流的需求量因經濟的落后而減少，所以安徽省物流規模和產出較小，碳排放量也較少。

二、城市化對物流業碳排放影響的實證分析

（一）模型構建。本文參考劉丙泉[3]等人對LMDI分解法的擴展，構建LMDI分解模型。具體模型如下：

式中，CE是該地區物流業碳排放總量，CEj是j能源的碳排放量，PEj是j能源的能源消耗量，PE代表物流業能源消耗總量，GDP是指該地區國內生產總值，GDPL是指該地區各省市物流業國內生產總值，GDP3指該地區各省市第三產業國內生產總值，POP是城市人口數，Area是城市建成區面積。其中、Area是城市化影響因素，分別代表長三角地區產業結構、經濟增長、城市人口密度和土地擴張程度。本文根據LMDI加法分解法，將2009年定為基期，具體時間的跨度定為t，由此對第t-1年到第t年的碳排放變化量進行分解[4]，具體公式如下：

（二）數據來源與分解結果。本文所需數據來源于《中國能源統計年鑒》《中國第三產業統計年鑒》以及國家統計局分省年度數據。其中，為避免通貨膨脹或通貨緊縮的影響，國內生產總值、第三產業生產總值、物流業生產總值根據2005年不變價格折算；各能源的碳排放量采用上文測量數據；土地面積數據采用長三角地區城市建成區面積代表；城市人口用長三角地區年末城市常住人口來表示。其分解結果如下：

由圖1可知，城市化總效應對長三角地區物流業碳排放起到顯著的拉動作用，再次印證了城市化對于長三角地區物流業低碳減排事業的重要性。在城市化要素中，產業結構、經濟增長、土地擴張三個指標具有正向驅動作用。其中經濟增長、土地擴張的影響效果較為顯著，其平均貢獻分別為49.29萬噸和30.27萬噸，產業結構影響效果較小，其平均貢獻為8.23萬噸。人口密度具有反向驅動作用，其平均貢獻為-12.21萬噸。

圖1 長三角地區物流業碳排放驅動因素分解

計算期內，城市化總效應的貢獻較為平穩，十年內均呈現顯著的拉動作用。2009-2019年人口密度、土地擴張兩個指標對長三角地區物流業碳排放的驅動作用波動劇烈，其中人口密度因素在2011年之后每年的貢獻均為負值，其原因在于，2011年是“十一五”時期的結尾也是“十二五”規劃的開始，在此階段長三角地區城市化快速發展，農村人口有序地轉移到城市，導致人口膨脹，促進了物流業能源的集中利用。2009-2019年產業結構、經濟增長的驅動作用波動較為平穩。其中，產業結構因素在2011年存在由負轉正的現象，原因在于“十二五”時期長三角地區傳統產業已處于國內領先水平，先進制造業如電子信息產業日益成為主導產業，同時新興產業如生物醫藥也在逐漸形成規模，長三角產業結構不斷發生巨大變化，促進物流產業變革和碳排放的增長。人口密度和土地擴張在2018年分別出現年度最小值和最大值，其結果存在一定的必然性，2018年，在城市人口穩定增長的前提下，長三角地區貫徹落實黨的十九大精神，積極推進撤縣設區等行政區劃調整，拓展了中心城市的空間，打破了原本城市人口與土地增長的動態和諧，造成了極值的出現。

（三）要素分析。由于長三角各省市發展情況不同，所以城市化要素對各省市物流業碳排放的影響程度也略有不同。需要將三省一市分為四個獨立的個體，進行省市間的對比研究。

1.人口城市化。

由圖2可知，人口密度對長三角各省市物流業碳排放貢獻的累計效應均為反向驅動，其中上海市累計貢獻率為40.62%，江蘇省為30.21%，浙江省為17.48%，安徽省為11.68%。

圖2 長三角地區四省市人口密度因素分解結果

2009-2019年該因素對安徽省物流業碳排放貢獻均保持為反向驅動且波動較為平穩。對江蘇省、浙江省物流業碳排放的拉動作用逐年減弱，并在2011年前后呈現抑制作用且作用逐年增強，這段時間浙江省和江蘇省積極推進城市化，相關政府加強全省范圍的統籌領導，推動《浙江省政府關于加快推進浙江城市化若干政策的通知》《省委、省政府關于進一步加強城市工作的意見》等指導性政策的落實，為建立起有利于城鎮發展的集聚機制與政策環境，提高城鎮的人口集聚功能而不懈努力，促進了能源消耗的集中排放，提高了物流業能源利用效率。2009-2017年人口密度對上海市物流業碳排放呈現顯著拉動作用，因為上海市具有良好的公共服務、文化教育和薪資水平，不僅吸引本地農村人口的轉移，對其他省份勞動力也存在極強的吸引力，外部人口的加入導致上海市人口流動的增強，促進物流需求的增加，提高碳排放的增長其拉動作用一直持續到2018年。2018年后上海市出現特殊值使得影響效果呈現顯著的抑制作用，原因在于上海市城市土地擴張帶有行政色彩，由政府嚴格把控城市建成區面積大小，2009-2017年上海市建成區面積不變，為999平方公里，2018-2019年間增長到1238平方公里，從而短暫對物流業碳排放起到顯著影響。因此，可以合理預測，在上海市未來幾年城市建成區面積穩定的情況下，人口密度對上海市物流業碳排放的貢獻仍將維持正向驅動作用。

2.產業城市化。

由圖3可知，產業結構因素對長三角各省市物流業碳排放的貢獻均為正向驅動。其中上海市累計貢獻率最高為42.77%，浙江省次之為28.69%，江蘇省為21.61%，安徽省為6.9%。上海市、浙江省作為新興產業發展的溫床，被我國列為發展試點區域，伴隨著新技術、新產業的融入其產業結構不斷升級，推動了新一輪的產業革命，極大影響著物流行業的發展。2009-2015年產業結構對安徽省的影響作用為抑制，2015年后轉為正向驅動，因為隨著安徽省由部分到整體加入長三角地區，其經濟發展具有質的飛躍，帶動了產業結構的升級，使得第一產業比重降低，第二產業第三產業規模增大，有效促進該省物流業服務內容、服務形式、服務規模的改變，促使物流業碳排放增長。2009-2019年產業結構對浙江省、江蘇省物流業碳排放的影響均為正向拉動，且波動較小，說明影響程度變動不大。計算期內，該因素對上海市的抑制作用逐年減少，在2012年前后抑制作用轉為正向拉動且拉動作用逐年增長。2012年正值上海經濟發展瓶頸階段，推進戰略性新興產業是上海從“投資驅動”轉向“創新驅動”的必然選擇，大力推進高新技術產業化使得上海市產業結構發生巨變，戰略性新興產業產值規模將占有一席之地，推進了物流產業規模、服務模式的改變，促進了物流業碳排放。

圖3 長三角地區四省市產業結構因素分解結果

3.空間城市化。

由圖4可知，土地擴張對長三角各省市貢獻的累計效應從大到小依次為：江蘇省、上海市、浙江省、安徽省，其累計貢獻率分別為32.50%、24.97%、24.81%、17.70%。土地擴張對江蘇省碳排放貢獻最強，因為在計算期內江蘇省建成區面積最大，擴張最快，建成區的快速擴張加大了物流業的服務范圍，同時江蘇省人口城市化水平與空間城市化水平發展不協調不同步，導致建成區土地利用出現浪費、效率低下的現象，江蘇省基礎設施建設的完善程度無法跟上建成區土地增加的腳步，省內貨品運輸難度增加，交通運輸效率下降，造成物流業碳排放量的增長。2009-2019年土地擴張對浙江省、安徽省物流業碳排放作用平穩，但對上海市物流業碳排放的貢獻存在較大的波動，其貢獻值存在從無到有的情況，并在2018年達到峰值，因為上海市積極響應“十一五”規劃，嚴格控制建設用地增量，2009-2017年土地擴張對上海市物流業碳排放均無貢獻，但由于城市發展，上海市在2018年增長土地面積1238平方公里，由此短暫促進了物流業碳排放。

圖4 長三角地區四省市土地擴張因素分解結果

4.經濟城市化。

由圖5可知，計算期內經濟增長對安徽省、浙江省、江蘇省、上海市物流業碳排放的貢獻均為正向拉動并呈現平穩上升的趨勢。其中，經濟增長對上海市物流業碳排放貢獻的累計效應最大，其累計貢獻率為38.83%；其次是江蘇省、浙江省，累計貢獻率分別為28.41%和19.14%；經濟增長對安徽省物流業碳排放貢獻的累計效應最小，其累計貢獻率為13.62%。上海市是中國經濟發展的龍頭城市，上海市人均收入躋身國內前列，市民購買力增強，消費總量增大，促進了商品快速流通，給物流碳減排事業帶來巨大壓力。安徽省在長三角地區經濟發展處于最低水平，市民購買力弱，物流需求量少，經濟增長對安徽省物流業碳排放變動的驅動作用最小。

圖5 長三角地區四省市經濟增長因素分解結果

三、研究結論與對策

（一）研究結論。

1.城市化的影響因素對長三角地區物流業碳排放的影響程度各不相同。其中，經濟城市化、空間城市化、產業城市化對長三角地區物流業碳排放變動的影響為正向驅動，經濟城市化和空間城市化影響效果顯著，人口城市化對物流業碳排放變動的影響為反向抑制作用。

2.城市化的影響因素對長三角地區各省市的影響程度存在一定差異。在人口城市化方面，人口密度對長三角各省市物流業碳排放貢獻的累計效應均為反向驅動，貢獻大小為上海市＞江蘇?。菊憬。景不帐。渲猩虾Ｊ须m排名靠前，但可以合理預測未來幾年人口密度對上海市物流業碳排放仍存在一定的拉動。在產業城市化方面，產業結構因素對長三角地區各省市均呈現正向驅動作用，其中對上海市物流業碳排放貢獻最大，浙江省次之。在空間城市化方面，土地擴張的貢獻從大到小依次為：上海、江蘇、浙江和安徽，且均為正向驅動。在經濟城市化方面，經濟增長對上海市物流業碳排放的貢獻最大，對安徽省貢獻最小，同樣全部呈現正向驅動作用。

（二）對策。

1.長三角地區是由三省一市組合所形成的城市群，在物流業低碳減排的工作上要靠地區省市共同的努力，各省市間不僅要加強低碳領域的交流合作，還要出臺差異化的物流減排政策，以應對城市化帶來的物流業碳排放增長，促進四省市的協調發展。

2.在人口城市化方面，安徽省政府應加強人口集聚區域的民生基礎設施建設，促進城市人口集聚，同時應大力發展城市服務業，增加就業機會和城市接納能力，加強人才引進力度，吸引優秀物流人才。上海市政府應注重城市公共服務供給，促進農村人口和外來務工人口更好地融入城市區，減少該城市人口流動。

3.在產業城市化方面，上海市應發揮其中心城市的產業關聯效應，密切地區間經濟活動往來，提升周邊地區物流服務需求，促使物流業碳排放產生跨地區轉移，均衡長三角地區物流業碳排放。同時該地政府還應加強上海市物流產業園區的建設，通過優化產業布局的方式，加速物流產業的集聚。最后，上海市和浙江省政府應加大開放力度，積極引進國外先進物流技術、加快清潔能源的推廣和使用，以此增強區域物流行業技術效率，達到減緩產業城市化影響的目的。

4.空間城市化方面，長三角地區各政府應積極促進四省市交通運輸基礎設施的互聯互通，加大省市間公路、鐵路的建設力度。統籌規劃城市土地和城市人口的協調關系，加快區域物流中心城市對長三角邊緣地區的空間聯動機制，通過高新物流技術，加快四省市物流行業的聯動發展，提升長三角整體區域物流的聯動效率。其中，江蘇省政府應進一步協調該省城區土地面積的擴張與城市人口的增長，避免“空城”“鬼屋”等城市化問題的出現，同時應加大對江蘇省建成區物流基礎設施建設的投入，如道路、建筑等，加速完善江蘇省建成區內物流運輸體系和物流信息系統的建設。

5.經濟城市化方面，上海市為長三角經濟龍頭城市，政府應利用多組合政策工具，綜合運用經濟手段，通過稅收與免稅的財政補貼政策，引導低碳物流消費，如給予新能源汽車運輸補貼、禁止物流產品過度包裝等。同時，上海市政府應加大低碳教育的投入力度，擴大低碳知識的普及范圍，促進消費者低碳意識的增強，鼓勵消費者在特殊商品如冷鮮等消費上，實體店購買代替網購，減少物流運輸成本的同時也起到節能減排的作用。