物流产业集聚对碳中和效果的作用测度及其作用机制

李忠艳

（黔南民族师范学院 经济与管理学院，贵州 都匀 558000）

0 引言

随着全球气候变化带来的环境问题日益严峻，碳中和成为了世界各国共同的目标。作为人类活动的重要组成部分，物流业对碳中和目标的实现有着重要的影响。《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》中指出“节能减排、绿色环保、低碳物流”是未来物流业高质量的发展方向。另一方面，随着物流业快速发展，产业集聚效应和规模效应凸显，物流产业集聚对于实现碳中和有着怎样的影响，成为业界关注的问题。

1 相关研究综述

目前，学者们围绕物流产业集聚、碳排放、碳中和等进行了一些研究，可归纳为以下两类：第一类关注产业集聚与碳排放。王健，等[1]认为物流产业集聚对物流碳转移具有显著的正向作用。邹靖[2]发现碳排放约束与物流效率的提升密不可分；刘琦，等[3]研究了我国及分区域物流业碳排放的影响因素。姚元珂[4]对全国30个省(市)的物流业碳排放效率进行了测度，并指出纯技术效率是形成各省份间差异的主要因素。汪虎，等[5]证明了物流业碳排放量的增加不利于物流业高质量发展，并会对生态环境产生重大影响。樊琳梓[6]、马明明[7]基于“双碳”背景对物流低碳效率进行了测度，并测算出影响碳排放的因素。谢泗薪，等[8]以碳中为目标对物流业进行绿色改造，以推动物流业低碳转型。曲晨瑶，等[9]提出产业聚集可以通过知识溢出、设施共享、人力资本水平提升和竞争加剧促进碳排放效率的提高。刘妤[10]指出经济产出对陕西省物流产业碳排放增加起到拉动作用,而能源结构优化和能源强度效率对碳排放增加起到一定的抑制作用；任国强，等[11]从碳排放能源来源角度进行了分析，指出物流业碳排放基尼系数逐渐增大时，燃料油、天然气、煤油和煤炭产生的碳排放具有地区差距。刘琦[3]进一步研究发现能源消耗量、产业规模和货物周转量等对物流业碳排放的影响程度逐渐增加，同时发现物流业能源消耗量对物流业碳排放量的增加具有异质性。第二类主要是用量化的方法研究物流产业集聚对经济增长的影响。钟祖昌[12]研究了区域经济发展水平、政府干预与物流产业集聚之间的关联。李剑，等[13]、王珍珍[14]通过实证分析发现物流业集聚对区域经济增长速度、经济增长效率、区域产业经济竞争力及经济活力具有显著的促进作用。乔美华，等[15]研究发现物流业能源效率对碳排放的影响与经济发展水平呈现正相关的关系。李倩倩，等[16]用量化的方法得出长江三角城市群物流产业集聚的影响因素包括人均GDP、社会消费水平、人力资本、政府宏观调控、环境规制、基础设施建设等，其中环境规制和基础设施建设对其具有显著的负作用，其他因素皆为正向显著作用。钟昌宝，等[17]研究了经济发展水平、工业发展水平、消费水平、交通基础设施、人力资本、社会资本、对外开放程度及政府干预等因素对物流产业集聚水平的影响，其中只有对外开放程度和政府干预对物流产业集聚水平的影响不是积极的正向作用。

通过对文献进行梳理发现，在有关物流产业集聚与碳中和的研究中，针对物流产业集聚对碳中和效果的影响及其作用机制的探讨比较缺乏。因此，本文围绕物流业集聚与碳中和效果之间的关系，建立固定效应模型，测度物流产业集聚对碳中和效果的影响，并进一步探究其作用机制，以期为促进物流业可持续发展和推进碳中和目标的实现提供理论依据和实践参考。

2 理论分析和研究假设

2.1 物流产业集聚的概念和特征

19 世纪末经济学家马歇尔开始探索产业集聚相关研究，随后物流产业集聚的概念应运而生，从此引起了诸多学者的广泛关注。如文海旭[18]认为物流企业及其相关企业在空间范围内的集聚会保持持续的竞争优势；章建新[19]指出物流产业集聚具有独特的区位优势，可通过综合服务实现物流各个环节的协调运行；韩进锋[20]认为物流产业集聚是以物流各职能为基础的物流设施设备、物流技术及物流管理等活动在地域上的聚集；李松庆，等[21]指出物流产业集聚是物流与产业集聚的融合，是物流产业集聚带来效应，从而提高物流产业的创新能力；何光军，等[22]认为物流产业集聚较为具有代表性的概念是物流产业在地理空间分布中呈现高聚集性。本研究认为物流业集聚是指在某一地区通过物流企业间的相互联系和配合，形成大规模、密集化的物流活动。物流产业集聚可以提高企业的运营效率和竞争力，促进物流资源共享和协同创新，降低物流成本和环境成本。物流产业集聚具有规模效应、技术创新、人才招引和降低成本的作用，其中规模效应体现在物流产业集聚可以带动大量相关产业向其周边地区集聚；技术创新表现为物流产业集聚可以促进技术创新，提高物流业的服务水平和效率；而人才招引体现为物流产业集聚可以吸引相关专业人才聚集，形成人才优势；降低成本具体体现在物流产业集聚可以实现资源共享，降低物流成本。物流产业集聚通过发挥规模经济和关联效应起作用，基于此，本文探讨物流产业集聚对碳中和效果的内在逻辑，探究扩大经济规模、增加城市绿地面积及优化产业结构等路径在影响碳中和过程中的作用。

2.2 物流产业集聚与碳中和效果的关系

中国为实现碳中和进行了一系列变革和创新，使减碳理念深入人心。陈迎[23]将这一过程分成了三个阶段，首先碳中和作为生物碳循环的概念出现，其次是碳中和理念萌芽，认为企业可以为个人和家庭提供碳抵消服务，最后是碳中和理念借助奥运会这样的大型赛事在国内迅速传播。学者一致认为具有代表性的碳中和概念是：碳中和是二氧化碳的排放量与二氧化碳的去除量相抵消，即二氧化碳的净零排放。因此，碳排放水平下降、植树造林、碳排放技术、碳补偿等措施的相辅相成可以实现碳中和。物流产业集聚可以提高物流效率和降低物流成本，但同时也会增加碳排放量。因此物流产业集聚对碳中和的影响具有双重性。集聚性经济理论认为，集聚可以促进经济规模效应的实现，提高经济效率，还可以助力环境可持续发展。物流产业集聚对碳中和效果的影响主要归纳为：可以降低运输距离，减少能源消耗，即降低能耗；可以实现资源共享，提高物流业的效率，即提高效率；可以促进相关产业向其周边地区集聚，形成优势产业结构，即优化产业结构。物流产业集聚可以带动技术创新，推动物流产业向低碳发展。

2.3 固定效应模型的理论基础

固定效应模型是面板数据分析中的一种方法，主要用于测度单个个体和时间上的特征对因变量的影响。该模型的核心思想是将所有个体自身的不变特征抽象出来，作为固定变量，而只分析随时间变化的变量对因变量的影响。基于此，本研究提出以下研究假设：

H1:物流产业集聚对碳中和效果具有正向的作用。

H2:物流产业集聚主要通过扩大经济规模、优化产业结构和提高城市绿地面积等途径促进碳中和效果的实现。

3 研究设计

3.1 模型设定

（1）固定效应模型。为了探究物流产业集聚对碳中和效果的作用，本文采用的固定效应模型的具体表达式为：

其中，LICE为被解释变量碳中和效果，LA为核心解释变量物流产业集聚，下标i表示第i个省份，t为第t年，α为截距项，β与γ为各个变量对应的系数，δi和μi表示个体固定效应和时间固定效应，εi,t为残差值。

（2）调节效应模型。为验证假说，本文将能源消耗总量（EC）和经济规模（ES）作为调节变量，构建如下调节效应模型：

（3）中介效应模型。为进一步验证经济规模（ES）、城市绿地面积（UGA）及第一产业GDP占比（GDPFI）是否在物流产业集聚与碳中和效果之间发挥显著的中介效应，根据中介效应的理论分析和变量设定，本文参考Baron and Kenny[24]提出的中介效应模型衍生出模型（4）-（9）并进行检验：

上述模型中，LICE为被解释变量，LA为核心解释变量，Controli,t定义为中介变量，并且借鉴温忠麟，等[25]提出的中介效应检验流程，将这些变量带入模型进行分析。

当β1显著时，若β4和β7均显著，则存在间接效应（存在中介）；当β1不显著时，则lnESi,t存在直接效应即完全中介效应；当系数β1显著时，若β1与β4、β7同号，存在部分中介效应，若β1与β4、β7异号，则存在遮掩效应。

当β1显著时，若β5和β8均显著，则存在间接效应（存在中介）；当β1不显著时，则lnUGAi,t存在直接效应即完全中介效应；当β1显著时，若β1与β5、β8同号，存在部分中介效应，若β1与β5、β8异号，则存在遮掩效应。

当β1显著时，若β6和β9均显著，则存在间接效应（存在中介）；当β1不显著时，则lnGDPFIi,t存在直接效应即完全中介效应；当β1显著时，若β1与β6、β9同号，存在部分中介效应，若β1与β6、β9异号，则存在遮掩效应。

3.2 指标选取

（1）被解释变量碳中和效果。参考梁晶，等[26]的研究思路，本文采用各省物流业二氧化碳排放量（LICE）衡量碳中和效果，即通过单位物流产值产生的碳排放量来衡量。

（2）核心解释变量。借鉴刘琦，等[3]的研究思路，本文选取物流产业集聚(LA)、货物周转量(GT)、物流产业规模(LIS)作为解释变量。同时选取能源消耗总量(EC)、年末实有道路长度(RL)、经济规模(ES)、人口发展(PD)、城市绿地面积(UGA)、绿色发明专利(GIP)、外商投资(FI)、科技投入经费(TI)、第一产业GDP 占比(GDPFI)、第二产业GDP 占比(GDPSI)、第三产业GDP 占比(GDPTI)作为控制变量。具体见表1。

表1 指标选取说明

本文采用STATA15（stata-64）软件对模型进行描述性统计分析，表2是所采用关键性变量的具体描述。

表2 变量的描述性统计

表3 基准回归结果

表4 稳健性及GMM模型内生性

3.3 数据来源

本文选取除了西藏、港澳台的30 个省（市、自治区）2011-2021年经济、物流等相关指标数据，数据主要来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各省市统计年鉴等，采用插值法进行缺失值的填充。

4 基准回归分析

4.1 物流产业集聚对碳中和效果的作用测度

为了探究物流产业集聚对碳中和效果的作用及其作用机制，整理选取的数据并且进行基准回归分析，得到表3的回归结果。表3体现了物流产业集聚对碳中和效果作用的估计结果，物流产业集聚、货物周转量的系数分别是0.440 7，0.105 1，大于零且通过1%的显著性水平检验，说明物流产业集聚和货物周转量对碳中和效果的作用具有显著的积极作用，意味着物流产业集聚度越高，碳中和效果的作用越强，假设H1成立。另外，选取的控制变量中能源消耗总量、经济规模、人口发展、城市绿地面积、外商投资及第一产业GDP 占比的回归系数均大于零并且通过了显著性水平检验，也证实了假设H2。

4.2 稳健性检验

（1）替换被解释变量。为了检验基准回归分析结果的稳健性，由于能源消耗总量与衡量被解释变量的二氧化碳排放量密不可分，因此本文用能源消耗总量替换二氧化碳排放量进行稳健性检验。由表4可知物流产业集聚的回归系数为0.072 8，大于零并且通过5%显著性水平检验，与基准回归分析结果系数符号一致，证明前文物流产业集聚对碳中和效果显著正向作用的结论具有稳健性。

（2）内生性检验。由于物流产业集聚与碳中和效果可能存在互因果关系，或使模型中出现内生性问题，从而导致模型估计结果出现偏差，使结果缺乏说服力。因此本文采用GMM模型进行检验。表4中GMM模型的工具变量为滞后一阶和二阶的因变量，P值大于零且接受原假设；由表5证实工具变量均有效，模型不存在过度识别问题，与前文结果无明显差异，可以认为物流产业集聚与碳中和效果之间不存在内生性问题。

表5 自相关及过度识别检验

（3）异质性检验。物流产业集聚与碳中和效果在中国东部、中部和西部地区呈现的回归结果具有异质性，具体见表6。东、中、西部地区的回归系数分别为0.110 8、0.463、4.666，均大于零，但只有西部地区通过1%的显著性水平检验，可能的原因是近年来国家重视西部建设，西部地区的经济发展还不够成熟，物流体系相对不够完善，对于碳中和效果的呈现也更为迫切。其实质的经济逻辑可能为：一是东中部地区经济发展水平、GDP总量及物流企业数量等领先于西部地区，因此物流产业在西部的集聚对碳中和效果的需求也就更高。二是政策导向。由于经济水平等的影响，政府在东、中、西部地区对于低碳的政策导向也有所不同，对西部地区的重视晨读逐步提升政策扶持力度也更大。同样证明前文结论具有稳健性。

4.3 机制分析

（1）以经济规模、产业结构及城市绿地面积作为中介机制，分析物流产业集聚通过扩大经济规模、优化产业结构和提高城市绿地面积等途径助推碳中和效果的实现。表7第（1）列报告了物流产业集聚对经济规模的回归系数为负，并且皆通过1%的显著性检验，物流产业集聚、经济规模、碳中和效果的回归系数异号，借鉴温忠麟，等[25]提出的中介效应检验中，当β1显著时，β1与β4、β7异号，则存在遮掩效应。因此，表7第（2）列物流产业集聚对碳中和效果是显著的正向作用，物流产业集聚对经济规模是负向显著相关，说明经济规模存在遮掩效应，中介效应成立；关于产业结构这一中介采用第一产业GDP占比来进行检验，物流产业集聚、第一产业GDP占比与碳中和效果的回归系数也为异号，且通过1%的显著性水平检验，同样说明第一产业GDP占比存在遮掩效应，中介效应也同样成立；而采用城市绿地面积作为中介进行检验，物流产业集聚、城市绿地面积及碳中和效果的回归系数皆大于零，且通过1%的显著性水平检验，说明城市绿地面积中介存在部分中介效应，说明上文中碳排放水平下降、植树造林、碳排放技术、碳补偿等措施的相辅相成可以实现碳中和，城市绿地面积的扩大有助于碳中和效果的实现。

表7 中介效应回归结果

（2）加入控制变量的交互项。本文在实证模型中纳入经济规模与能源消耗总量作为交互项，结果见表8，表8列（1）中核心解释变量为负，但是交互项为正，说明核心解释变量受到经济规模和能源消耗总量的调节，有利于促进碳中和效果的实现。在纳入交互项后，物流产业集聚对碳中和效果的显著性未发生实质性的变化，进一步证明基准结果较为稳健。

表8 调节效应

5 研究结论与政策启示

本文采用2011-2021年除了西藏及港、澳、台的中国30个省（市，自治区）的面板数据，检验物流产业集聚对碳中和的影响，指出物流产业集聚主要通过扩大经济规模、优化产业结构和提高城市绿地面积等途径促进碳中和效果的实现，并且检验了物流产业集聚对碳中和效果影响的稳健性，分析物流产业集聚对碳中和效果的影响受到经济规模与能源消耗总量等因素的调节作用。本研究得出以下结论：第一，物流产业集聚对碳中和效果具有显著正向，该结论在一系列稳健性检验中依然成立，也就是说，物流产业集聚的增加会导致碳排放量的增加，这与以往研究的结论相符。第二，物流产业集聚对经济增长、产业结构和城市绿地面积的影响显著，且通过显著性水平检验。也就是说，物流产业集聚会促进经济增长，促进产业结构调整，扩大城市绿地面积的建设，这与以往研究的结论相符。第三，经济规模与能源消耗总量也是碳中和效果的关键性因素，经济规模与能源消耗总量对物流产业集聚与碳中和效果的影响具有强化作用。

针对研究结论特提出相关建议，以促进物流业可持续发展和推进碳中和目标的实现。一方面，通过物流产业集聚发挥规模经济的作用，促使物流企业进行资源整合，减少碳排放。另一方面，通过物流产业集聚产生关联效应，加强与周边地区经济往来，提升物流效率，促进物流服务质量的提升，进而助力碳中和效果的实现。此外，可通过促进经济增长、优化产业结构和增加城市绿地面积等手段对碳中和效果的实现事假积极影响。本文在探讨物流产业集聚对碳中和效果的影响过程中，需在物流产业发展和碳中和目标之间寻找平衡点，在推动物流业快速发展的同时，更好地实现碳中和目标。