物流產業集聚對碳中和效果的作用測度及其作用機制

李忠艷

（黔南民族師范學院 經濟與管理學院，貴州 都勻 558000）

0 引言

隨著全球氣候變化帶來的環境問題日益嚴峻，碳中和成為了世界各國共同的目標。作為人類活動的重要組成部分，物流業對碳中和目標的實現有著重要的影響。《物流業發展中長期規劃（2014-2020年）》中指出“節能減排、綠色環保、低碳物流”是未來物流業高質量的發展方向。另一方面，隨著物流業快速發展，產業集聚效應和規模效應凸顯，物流產業集聚對于實現碳中和有著怎樣的影響，成為業界關注的問題。

1 相關研究綜述

目前，學者們圍繞物流產業集聚、碳排放、碳中和等進行了一些研究，可歸納為以下兩類：第一類關注產業集聚與碳排放。王健，等[1]認為物流產業集聚對物流碳轉移具有顯著的正向作用。鄒靖[2]發現碳排放約束與物流效率的提升密不可分；劉琦，等[3]研究了我國及分區域物流業碳排放的影響因素。姚元珂[4]對全國30個省(市)的物流業碳排放效率進行了測度，并指出純技術效率是形成各省份間差異的主要因素。汪虎，等[5]證明了物流業碳排放量的增加不利于物流業高質量發展，并會對生態環境產生重大影響。樊琳梓[6]、馬明明[7]基于“雙碳”背景對物流低碳效率進行了測度，并測算出影響碳排放的因素。謝泗薪，等[8]以碳中為目標對物流業進行綠色改造，以推動物流業低碳轉型。曲晨瑤，等[9]提出產業聚集可以通過知識溢出、設施共享、人力資本水平提升和競爭加劇促進碳排放效率的提高。劉妤[10]指出經濟產出對陜西省物流產業碳排放增加起到拉動作用,而能源結構優化和能源強度效率對碳排放增加起到一定的抑制作用；任國強，等[11]從碳排放能源來源角度進行了分析，指出物流業碳排放基尼系數逐漸增大時，燃料油、天然氣、煤油和煤炭產生的碳排放具有地區差距。劉琦[3]進一步研究發現能源消耗量、產業規模和貨物周轉量等對物流業碳排放的影響程度逐漸增加，同時發現物流業能源消耗量對物流業碳排放量的增加具有異質性。第二類主要是用量化的方法研究物流產業集聚對經濟增長的影響。鐘祖昌[12]研究了區域經濟發展水平、政府干預與物流產業集聚之間的關聯。李劍，等[13]、王珍珍[14]通過實證分析發現物流業集聚對區域經濟增長速度、經濟增長效率、區域產業經濟競爭力及經濟活力具有顯著的促進作用。喬美華，等[15]研究發現物流業能源效率對碳排放的影響與經濟發展水平呈現正相關的關系。李倩倩，等[16]用量化的方法得出長江三角城市群物流產業集聚的影響因素包括人均GDP、社會消費水平、人力資本、政府宏觀調控、環境規制、基礎設施建設等，其中環境規制和基礎設施建設對其具有顯著的負作用，其他因素皆為正向顯著作用。鐘昌寶，等[17]研究了經濟發展水平、工業發展水平、消費水平、交通基礎設施、人力資本、社會資本、對外開放程度及政府干預等因素對物流產業集聚水平的影響，其中只有對外開放程度和政府干預對物流產業集聚水平的影響不是積極的正向作用。

通過對文獻進行梳理發現，在有關物流產業集聚與碳中和的研究中，針對物流產業集聚對碳中和效果的影響及其作用機制的探討比較缺乏。因此，本文圍繞物流業集聚與碳中和效果之間的關系，建立固定效應模型，測度物流產業集聚對碳中和效果的影響，并進一步探究其作用機制，以期為促進物流業可持續發展和推進碳中和目標的實現提供理論依據和實踐參考。

2 理論分析和研究假設

2.1 物流產業集聚的概念和特征

19 世紀末經濟學家馬歇爾開始探索產業集聚相關研究，隨后物流產業集聚的概念應運而生，從此引起了諸多學者的廣泛關注。如文海旭[18]認為物流企業及其相關企業在空間范圍內的集聚會保持持續的競爭優勢；章建新[19]指出物流產業集聚具有獨特的區位優勢，可通過綜合服務實現物流各個環節的協調運行；韓進鋒[20]認為物流產業集聚是以物流各職能為基礎的物流設施設備、物流技術及物流管理等活動在地域上的聚集；李松慶，等[21]指出物流產業集聚是物流與產業集聚的融合，是物流產業集聚帶來效應，從而提高物流產業的創新能力；何光軍，等[22]認為物流產業集聚較為具有代表性的概念是物流產業在地理空間分布中呈現高聚集性。本研究認為物流業集聚是指在某一地區通過物流企業間的相互聯系和配合，形成大規模、密集化的物流活動。物流產業集聚可以提高企業的運營效率和競爭力，促進物流資源共享和協同創新，降低物流成本和環境成本。物流產業集聚具有規模效應、技術創新、人才招引和降低成本的作用，其中規模效應體現在物流產業集聚可以帶動大量相關產業向其周邊地區集聚；技術創新表現為物流產業集聚可以促進技術創新，提高物流業的服務水平和效率；而人才招引體現為物流產業集聚可以吸引相關專業人才聚集，形成人才優勢；降低成本具體體現在物流產業集聚可以實現資源共享，降低物流成本。物流產業集聚通過發揮規模經濟和關聯效應起作用，基于此，本文探討物流產業集聚對碳中和效果的內在邏輯，探究擴大經濟規模、增加城市綠地面積及優化產業結構等路徑在影響碳中和過程中的作用。

2.2 物流產業集聚與碳中和效果的關系

中國為實現碳中和進行了一系列變革和創新，使減碳理念深入人心。陳迎[23]將這一過程分成了三個階段，首先碳中和作為生物碳循環的概念出現，其次是碳中和理念萌芽，認為企業可以為個人和家庭提供碳抵消服務，最后是碳中和理念借助奧運會這樣的大型賽事在國內迅速傳播。學者一致認為具有代表性的碳中和概念是：碳中和是二氧化碳的排放量與二氧化碳的去除量相抵消，即二氧化碳的凈零排放。因此，碳排放水平下降、植樹造林、碳排放技術、碳補償等措施的相輔相成可以實現碳中和。物流產業集聚可以提高物流效率和降低物流成本，但同時也會增加碳排放量。因此物流產業集聚對碳中和的影響具有雙重性。集聚性經濟理論認為，集聚可以促進經濟規模效應的實現，提高經濟效率，還可以助力環境可持續發展。物流產業集聚對碳中和效果的影響主要歸納為：可以降低運輸距離，減少能源消耗，即降低能耗；可以實現資源共享，提高物流業的效率，即提高效率；可以促進相關產業向其周邊地區集聚，形成優勢產業結構，即優化產業結構。物流產業集聚可以帶動技術創新，推動物流產業向低碳發展。

2.3 固定效應模型的理論基礎

固定效應模型是面板數據分析中的一種方法，主要用于測度單個個體和時間上的特征對因變量的影響。該模型的核心思想是將所有個體自身的不變特征抽象出來，作為固定變量，而只分析隨時間變化的變量對因變量的影響。基于此，本研究提出以下研究假設：

H1:物流產業集聚對碳中和效果具有正向的作用。

H2:物流產業集聚主要通過擴大經濟規模、優化產業結構和提高城市綠地面積等途徑促進碳中和效果的實現。

3 研究設計

3.1 模型設定

（1）固定效應模型。為了探究物流產業集聚對碳中和效果的作用，本文采用的固定效應模型的具體表達式為：

其中，LICE為被解釋變量碳中和效果，LA為核心解釋變量物流產業集聚，下標i表示第i個省份，t為第t年，α為截距項，β與γ為各個變量對應的系數，δi和μi表示個體固定效應和時間固定效應，εi,t為殘差值。

（2）調節效應模型。為驗證假說，本文將能源消耗總量（EC）和經濟規模（ES）作為調節變量，構建如下調節效應模型：

（3）中介效應模型。為進一步驗證經濟規模（ES）、城市綠地面積（UGA）及第一產業GDP占比（GDPFI）是否在物流產業集聚與碳中和效果之間發揮顯著的中介效應，根據中介效應的理論分析和變量設定，本文參考Baron and Kenny[24]提出的中介效應模型衍生出模型（4）-（9）并進行檢驗：

上述模型中，LICE為被解釋變量，LA為核心解釋變量，Controli,t定義為中介變量，并且借鑒溫忠麟，等[25]提出的中介效應檢驗流程，將這些變量帶入模型進行分析。

當β1顯著時，若β4和β7均顯著，則存在間接效應（存在中介）；當β1不顯著時，則lnESi,t存在直接效應即完全中介效應；當系數β1顯著時，若β1與β4、β7同號，存在部分中介效應，若β1與β4、β7異號，則存在遮掩效應。

當β1顯著時，若β5和β8均顯著，則存在間接效應（存在中介）；當β1不顯著時，則lnUGAi,t存在直接效應即完全中介效應；當β1顯著時，若β1與β5、β8同號，存在部分中介效應，若β1與β5、β8異號，則存在遮掩效應。

當β1顯著時，若β6和β9均顯著，則存在間接效應（存在中介）；當β1不顯著時，則lnGDPFIi,t存在直接效應即完全中介效應；當β1顯著時，若β1與β6、β9同號，存在部分中介效應，若β1與β6、β9異號，則存在遮掩效應。

3.2 指標選取

（1）被解釋變量碳中和效果。參考梁晶，等[26]的研究思路，本文采用各省物流業二氧化碳排放量（LICE）衡量碳中和效果，即通過單位物流產值產生的碳排放量來衡量。

（2）核心解釋變量。借鑒劉琦，等[3]的研究思路，本文選取物流產業集聚(LA)、貨物周轉量(GT)、物流產業規模(LIS)作為解釋變量。同時選取能源消耗總量(EC)、年末實有道路長度(RL)、經濟規模(ES)、人口發展(PD)、城市綠地面積(UGA)、綠色發明專利(GIP)、外商投資(FI)、科技投入經費(TI)、第一產業GDP 占比(GDPFI)、第二產業GDP 占比(GDPSI)、第三產業GDP 占比(GDPTI)作為控制變量。具體見表1。

表1 指標選取說明

本文采用STATA15（stata-64）軟件對模型進行描述性統計分析，表2是所采用關鍵性變量的具體描述。

表2 變量的描述性統計

表3 基準回歸結果

表4 穩健性及GMM模型內生性

3.3 數據來源

本文選取除了西藏、港澳臺的30 個省（市、自治區）2011-2021年經濟、物流等相關指標數據，數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》以及各省市統計年鑒等，采用插值法進行缺失值的填充。

4 基準回歸分析

4.1 物流產業集聚對碳中和效果的作用測度

為了探究物流產業集聚對碳中和效果的作用及其作用機制，整理選取的數據并且進行基準回歸分析，得到表3的回歸結果。表3體現了物流產業集聚對碳中和效果作用的估計結果，物流產業集聚、貨物周轉量的系數分別是0.440 7，0.105 1，大于零且通過1%的顯著性水平檢驗，說明物流產業集聚和貨物周轉量對碳中和效果的作用具有顯著的積極作用，意味著物流產業集聚度越高，碳中和效果的作用越強，假設H1成立。另外，選取的控制變量中能源消耗總量、經濟規模、人口發展、城市綠地面積、外商投資及第一產業GDP 占比的回歸系數均大于零并且通過了顯著性水平檢驗，也證實了假設H2。

4.2 穩健性檢驗

（1）替換被解釋變量。為了檢驗基準回歸分析結果的穩健性，由于能源消耗總量與衡量被解釋變量的二氧化碳排放量密不可分，因此本文用能源消耗總量替換二氧化碳排放量進行穩健性檢驗。由表4可知物流產業集聚的回歸系數為0.072 8，大于零并且通過5%顯著性水平檢驗，與基準回歸分析結果系數符號一致，證明前文物流產業集聚對碳中和效果顯著正向作用的結論具有穩健性。

（2）內生性檢驗。由于物流產業集聚與碳中和效果可能存在互因果關系，或使模型中出現內生性問題，從而導致模型估計結果出現偏差，使結果缺乏說服力。因此本文采用GMM模型進行檢驗。表4中GMM模型的工具變量為滯后一階和二階的因變量，P值大于零且接受原假設；由表5證實工具變量均有效，模型不存在過度識別問題，與前文結果無明顯差異，可以認為物流產業集聚與碳中和效果之間不存在內生性問題。

表5 自相關及過度識別檢驗

（3）異質性檢驗。物流產業集聚與碳中和效果在中國東部、中部和西部地區呈現的回歸結果具有異質性，具體見表6。東、中、西部地區的回歸系數分別為0.110 8、0.463、4.666，均大于零，但只有西部地區通過1%的顯著性水平檢驗，可能的原因是近年來國家重視西部建設，西部地區的經濟發展還不夠成熟，物流體系相對不夠完善，對于碳中和效果的呈現也更為迫切。其實質的經濟邏輯可能為：一是東中部地區經濟發展水平、GDP總量及物流企業數量等領先于西部地區，因此物流產業在西部的集聚對碳中和效果的需求也就更高。二是政策導向。由于經濟水平等的影響，政府在東、中、西部地區對于低碳的政策導向也有所不同，對西部地區的重視晨讀逐步提升政策扶持力度也更大。同樣證明前文結論具有穩健性。

4.3 機制分析

（1）以經濟規模、產業結構及城市綠地面積作為中介機制，分析物流產業集聚通過擴大經濟規模、優化產業結構和提高城市綠地面積等途徑助推碳中和效果的實現。表7第（1）列報告了物流產業集聚對經濟規模的回歸系數為負，并且皆通過1%的顯著性檢驗，物流產業集聚、經濟規模、碳中和效果的回歸系數異號，借鑒溫忠麟，等[25]提出的中介效應檢驗中，當β1顯著時，β1與β4、β7異號，則存在遮掩效應。因此，表7第（2）列物流產業集聚對碳中和效果是顯著的正向作用，物流產業集聚對經濟規模是負向顯著相關，說明經濟規模存在遮掩效應，中介效應成立；關于產業結構這一中介采用第一產業GDP占比來進行檢驗，物流產業集聚、第一產業GDP占比與碳中和效果的回歸系數也為異號，且通過1%的顯著性水平檢驗，同樣說明第一產業GDP占比存在遮掩效應，中介效應也同樣成立；而采用城市綠地面積作為中介進行檢驗，物流產業集聚、城市綠地面積及碳中和效果的回歸系數皆大于零，且通過1%的顯著性水平檢驗，說明城市綠地面積中介存在部分中介效應，說明上文中碳排放水平下降、植樹造林、碳排放技術、碳補償等措施的相輔相成可以實現碳中和，城市綠地面積的擴大有助于碳中和效果的實現。

表7 中介效應回歸結果

（2）加入控制變量的交互項。本文在實證模型中納入經濟規模與能源消耗總量作為交互項，結果見表8，表8列（1）中核心解釋變量為負，但是交互項為正，說明核心解釋變量受到經濟規模和能源消耗總量的調節，有利于促進碳中和效果的實現。在納入交互項后，物流產業集聚對碳中和效果的顯著性未發生實質性的變化，進一步證明基準結果較為穩健。

表8 調節效應

5 研究結論與政策啟示

本文采用2011-2021年除了西藏及港、澳、臺的中國30個省（市，自治區）的面板數據，檢驗物流產業集聚對碳中和的影響，指出物流產業集聚主要通過擴大經濟規模、優化產業結構和提高城市綠地面積等途徑促進碳中和效果的實現，并且檢驗了物流產業集聚對碳中和效果影響的穩健性，分析物流產業集聚對碳中和效果的影響受到經濟規模與能源消耗總量等因素的調節作用。本研究得出以下結論：第一，物流產業集聚對碳中和效果具有顯著正向，該結論在一系列穩健性檢驗中依然成立，也就是說，物流產業集聚的增加會導致碳排放量的增加，這與以往研究的結論相符。第二，物流產業集聚對經濟增長、產業結構和城市綠地面積的影響顯著，且通過顯著性水平檢驗。也就是說，物流產業集聚會促進經濟增長，促進產業結構調整，擴大城市綠地面積的建設，這與以往研究的結論相符。第三，經濟規模與能源消耗總量也是碳中和效果的關鍵性因素，經濟規模與能源消耗總量對物流產業集聚與碳中和效果的影響具有強化作用。

針對研究結論特提出相關建議，以促進物流業可持續發展和推進碳中和目標的實現。一方面，通過物流產業集聚發揮規模經濟的作用，促使物流企業進行資源整合，減少碳排放。另一方面，通過物流產業集聚產生關聯效應，加強與周邊地區經濟往來，提升物流效率，促進物流服務質量的提升，進而助力碳中和效果的實現。此外，可通過促進經濟增長、優化產業結構和增加城市綠地面積等手段對碳中和效果的實現事假積極影響。本文在探討物流產業集聚對碳中和效果的影響過程中，需在物流產業發展和碳中和目標之間尋找平衡點，在推動物流業快速發展的同時，更好地實現碳中和目標。