數字經濟提高生鮮農產品綠色物流效率了嗎？

鄭書淵 武勇杰 董昌榮

摘? 要：數字經濟逐漸成為平衡交易成本和物流效率關系的新型載體和重要途徑。運用2009—2020年中國30個省級面板數據，實證檢驗數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響及交易成本在其中的調節效應。研究表明，數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率呈現出“U型”非線性關系。同時，交易成本負向調節數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響，其中制度性交易成本的負向調節作用顯著，市場交易成本的負向調節作用不顯著。進一步研究表明，我國生鮮農產品綠色物流效率存在顯著的時間“滾雪球”效應和空間“促增”效應，城鎮化水平和人口密度顯著正向提升了地方生鮮農產品綠色物流效率，但人均收入水平、交通基礎設施和產業結構的影響尚不顯著。

關鍵詞：數字經濟；市場交易成本；制度性交易成本；綠色物流效率；生鮮農產品

中圖分類號：F252??? 文獻標志碼：A??? DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.13.004

Abstract： Digital economy has gradually become a new carrier and an important way to balance the relationship between transaction cost and logistics efficiency. Based on the panel data of 30 provincial levels in China from 2009 to 2020， the paper empirically tested the impact of digital economy on green logistics efficiency of fresh agricultural products and the adjustment effect of transaction cost in it. The results show that digital economy has a U-shaped nonlinear relationship with green logistics efficiency of fresh agricultural products. At the same time， transaction costs negatively moderated the impact of digital economy on green logistics efficiency of fresh agricultural products， in which institutional transaction costs had a significant negative regulatory effect， while market transaction costs had no significant negative regulatory effect. The further study showed that the green logistics efficiency of fresh agricultural products had significant time "snowball" effect and space "promotion" effect， and the urbanization level and population density significantly improved the green logistics efficiency of local fresh agricultural products， but the per capita income level， transportation infrastructure and industrial structure are not significant.

Key words： digital economy; market transaction costs; institutional transaction costs; green logistics efficiency; fresh agricultural products

0? 引? 言

二十大報告強調建設“網絡強國、數字中國”，更加明確提出了“加快發展數字經濟，促進數字經濟和實體經濟深度融合”。在國家戰略背景下，數字經濟逐漸成為平衡交易成本和物流效率關系的新型載體和重要途徑。由于我國對生鮮農產品綠色物流存在著重視程度不夠、資源配置不當、冷鏈技術不先進等問題，一定程度上制約了生鮮農產品物流的綠色化與高質量發展[1]。那么，數字經濟是否提高了生鮮農產品綠色物流效率？交易成本是否在數字經濟與生鮮農產品綠色物流效率之間發揮著重要作用？回答上述問題，對各地優化數字經濟發展環境，通過數字化降低交易成本、提高生鮮農產品綠色物流發展水平具有重要作用。

數字經濟與物流效率的關系，是物流經濟學領域的重要議題。關于數字經濟的研究，一是對數字經濟的界定[2-3]；二是對數字經濟發展水平的評價[4-5]。關于物流效率的研究，一是提出構建物流效率的評價體系[6]；二是確定物流效率評價的研究區域，如京津冀地區的低碳物流效率研究[7]、長江經濟帶的物流效率研究[8]等。關于數字經濟影響物流效率的研究，一是關注數字經濟影響經濟效率[9]、生產效率[10]、創新效率[11]和公共服務效率[12]的研究。二是關注綠色技術創新、產業集聚影響物流效率的研究[1，13]。

綜上所述，國內外學者對于數字經濟、物流效率以及數字經濟影響物流效率的研究成果已經較為豐富，但是已有研究分析數字經濟對物流效率影響的文獻往往是以數字經濟為背景，展開針對某一固定區域的綠色物流效率單個變量的測度與評價研究，本文則創新地從交易成本視角研究數字經濟是否提升了生鮮農產品綠色物流效率。

1? 理論分析與研究假設

1.1? 數字經濟與生鮮農產品綠色物流效率

目前，綠色物流正處于數字化重構生產組織方式、延伸產業鏈條、實現產業之間要素優化配置的初期，在物流裝備數字化、物流運營智能化

lngreen=σ+σlngreen+σwlngreen+σlndig+σlndig+σlnitc+σlndig*lnitc+σ∑lnX+？諄???????? （5）

其中：green表示地方i在第t-1年的生鮮農產品綠色物流效率，w表示共邊相鄰空間加權矩陣，δ、σ表示常數項，

μ、？諄表示殘差，其余變量與前文相同。

2.2? 變量選取、指標說明與數據來源

2.2.1? 被解釋變量

被解釋變量為生鮮農產品綠色物流效率（lngreen）。借鑒楊博等[1]的做法，從投入和產出兩類指標、生產與運輸兩個環節來構建地方生鮮農產品綠色物流效率水平評價指標體系，如表1所示。并運用包含非期望產出的Super-SBM模型測算地方生鮮農產品綠色物流效率。由于地方生鮮農產品綠色物流投入和產出的量化指標獲取難度較大，且85%以上的物流業增加值來源于交通運輸、倉儲與郵政業的增加值，故采用交通運輸、倉儲與郵政業為生鮮農產品物流業的替代指標。相關指標數據分別取自《中國統計年鑒》、《中國勞動力統計年鑒》、《中國農業統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》，由于西藏地區和港澳臺等地區部分數據缺失，故只考慮采用我國其他30個省份的數據。

2.2.2? 解釋變量

解釋變量為數字經濟lndig。本文借鑒趙濤等[5]的做法，運用主成分分析法計算數字經濟發展水平，指標體系如表2所示?；ヂ摼W發展指標的數據取自《中國城市統計年鑒》；數字金融普惠指標數據取自中國數字普惠金融指數。

2.2.3? 調節變量

調節變量為交易成本，參照盧亞和的做法，將交易成本劃分為市場交易成本lnmtc和制度性交易成本lnitc，并采用單個指標方式進行表征。采用限額以上交通運輸、倉儲和郵政業的主營業務成本表征市場交易成本，數據取自WIND數據庫；采用市場化指數的倒數來表征制度性交易成本，數據取自樊綱和王小魯的市場化指數樣本。

2.2.4? 控制變量

采用如下可能影響生鮮農產品綠色物流發展的影響因素作為控制變量：人均收入水平lnpci用地方人均收入表示；城鎮化水平lnul用地方城鎮人口占地方總人口的比重表示；交通基礎設施lntran用地方運輸線路長度每公里里程數表示；人口密度lnpd用地方年末人口數與地方面積的比值表示；產業結構lnis用第二產業年末產值與第三產業年末產值的比值表示。相關指標數據取自《中國統計年鑒》、《中國城市統計年鑒》，各變量描述性統計見表3。

3? 實證結果分析

3.1? 基礎結果

表4（a）報告的是式（1）不考慮控制變量的面板回歸結果，表4（b）報告的是式（1）的面板回歸結果，數字經濟lndig的估計結果均顯著為負，數字經濟平方項lndig的估計結果均顯著為正，數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響呈現先降后升的趨勢，驗證了假設1。此外，在加入控制變量的模型（b）中，人均收入水平lnpci與生鮮農產品綠色物流效率之間具有不顯著的負相關關系，表明收入水平提升的同時生鮮農產品綠色物流效率并未得到有效提升；產業結構lnis與生鮮農產品綠色物流效率之間具有不顯著的正相關關系，表明產業結構升級的同時生鮮農產品綠色物流效率也未得到有效提升；城鎮化水平lnul和人口密度lnpd的系數值為正且通過1%的顯著性檢驗，說明城市擴張與人口集聚均有利于地方生鮮農產品綠色物流效率的提升；交通基礎設施lntran的系數值為負且通過1%的顯著性檢驗，說明公路和鐵路里程的增長尚未發揮出其對生鮮農產品綠色物流發展的積極作用，驗證了假設3。

3.2? 考慮調節效應的估計結果

表5（a）報告的是式（2）的面板回歸結果，表5（b）報告的是式（3）的面板回歸結果，數字經濟lndig均在1%的統計水平下顯著為負，數字經濟平方項lndig均在1%的統計水平下顯著為正，表明數字經濟與生鮮農產品綠色物流效率“先提升后下降”的關系穩健成立，這進一步驗證了假設1。表5（a）模型中交叉項系數為負，但是沒有通過顯著性檢驗。這表明，在相同的數字經濟發展水平下，更高的市場交易成本會導致生鮮農產品綠色物流效率愈發低下，驗證了假設2；表5（b）模型中的交叉項系數顯著為負，通過了10%的顯著性檢驗，表明數字經濟對地方生鮮農產品綠色物流的制度性交易成本發揮了抑制效應，驗證了假設2。

3.3? 穩健性檢驗

表6（a）報告的是式（4）或式（5）不考慮調節變量和控制變量的回歸結果，表6（b）報告的是式（4）或式（5）不考慮調節變量的回歸結果，表6（c）報告的是式（4）的面板回歸結果，表6（d）報告的是式（5）的面板回歸結果，可以發現：

第一，不論是否考慮加入控制變量或引入調節變量，從時間方面看回歸結果，生鮮農產品綠色物流效率的滯后項lngreen-1系數均為正向，且都通過了5%的顯著性檢驗，即如果本期的生鮮農產品綠色物流效率居于較高水平，那么下一期的生鮮農產品綠色物流效率也是持續上升，這表明生鮮農產品綠色物流發展存在明顯的“滾雪球”特征。從空間方面看回歸結果，生鮮農產品綠色物流效率的空間加權項wlngreen系數均為正向，且都通過了1%的顯著性檢驗，即如果本期周邊地區的生鮮農產品綠色物流效率提高，對本期本地的生鮮農產品綠色物流效率提高存在著顯著的促增作用。

第二，市場交易成本和制度性交易成本在數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響方面存在負向調節作用，雖未通過顯著性檢驗，但是可以穩健地發現，數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率提升的交易成本的抑制效應是仍然存在著的，數字經濟為生鮮農產品綠色物流發展提供了交易成本降低的新型載體。另外，城鎮化與人口密度仍然對生鮮農產品綠色物流效率的提升具有顯著的促增作用，交通基礎設施對生鮮農產品綠色物流效率的提升具有顯著的負向作用，人均收入水平和產業結構升級對生鮮農產品綠色物流效率提升的影響仍不明顯，這也進一步驗證了假設3。

4? 結論和政策建議

本文立足數字經濟極大影響我國經濟社會高質量發展的典型事實，從交易成本的視角切入，旨在探究數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響。主要研究結論如下：第一，數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率呈現出“U型”非線性關系；第二，交易成本負向調節數字經濟對生鮮農產品綠色物流效率的影響，制度性交易成本的負向調節作用顯著，市場交易成本的負向調節作用不顯著；第三，生鮮農產品綠色物流效率存在顯著的時間“滾雪球”效應和空間“促進”效應。第四，城鎮化水平和人口密度顯著提升了地方生鮮農產品綠色物流效率，交通基礎設施尚未發揮應有作用。

根據研究結論本文提出如下政策建議：第一，充分把握數字經濟為生鮮農產品綠色物流發展提供的有利契機，加快數字經濟在物流業各個領域統籌布局，推進數字技術與生鮮農產品綠色物流在不同物流環節融合發展；第二，積極發揮數字經濟引導交易成本降低、交易效率提升的重要作用，進一步鞏固數字經濟為生鮮農產品綠色物流發展帶來的紅利優勢；第三，考慮數字經濟提升生鮮農產品綠色物流發展的時間“滾雪球”效應和空間“促進”效應，各地應適時實施具有動態性、一體化的數字經濟戰略以縮減各地生鮮農產品綠色物流發展的不平衡性；第四，加快提升各地城鎮化水平和增強人口集聚能力，充分釋放城市發展和人口需求對生鮮農產品綠色物流發展的重要貢獻能力。

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