低碳約束下的物流效率分析——以東部十省市為例

唐建榮，盧玲珠

（江南大學商學院，江蘇 無錫 214122）

一、引言

2010年，我國物流業(yè)增加值為2.7萬億元，比2001年的7429億元凈增約2萬億元，10年間平均增長14.8%，物流業(yè)在促進國民經(jīng)濟發(fā)展和發(fā)展方式轉(zhuǎn)變中的重要支撐作用日益顯現(xiàn)?，F(xiàn)代物流業(yè)是結(jié)合了運輸業(yè)、倉儲業(yè)、信息業(yè)等行業(yè)的復合型服務(wù)產(chǎn)業(yè)，作為第三利潤源，已成為世界經(jīng)濟發(fā)展的熱點之一。但是，物流業(yè)普遍存在的專業(yè)化水平低、成本高以及物流運作模式的低效率，造成了能耗的增加和能源的浪費，物流過程對環(huán)境產(chǎn)生的負面影響持續(xù)擴大。目前國內(nèi)關(guān)于低碳物流的研究主要側(cè)重宏觀角度的發(fā)展戰(zhàn)略及政策分析，而對低碳物流的定量研究可謂鳳毛麟角。我國東部具有經(jīng)濟發(fā)展快、經(jīng)濟氛圍活躍等特點，基于碳排放的東部物流業(yè)效率研究對我國中西部地區(qū)具有示范作用。本文從投入產(chǎn)出角度，基于經(jīng)濟發(fā)展和環(huán)境保護兩個視角，在建立各省市投入產(chǎn)出指標體系的基礎(chǔ)上，以東部十省市為研究對象，采用三階段數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）對東部十省市物流業(yè)技術(shù)效率進行系統(tǒng)研究，研究結(jié)果為東部地區(qū)改善物流業(yè)技術(shù)效率和區(qū)域低碳物流建設(shè)提供了理論指導。

DEA方法是應用數(shù)學規(guī)劃模型評價多指標投入和多指標產(chǎn)出相對效率的非參數(shù)方法。近年來，DEA方法被廣泛用于評價物流效率，如柳劍等[1]基于DEA方法分析了2008年全國31個省、市、自治區(qū)的物流投入產(chǎn)出效率；徐鵬[2]運用固定規(guī)模報酬模型（C2R）和變動規(guī)模報酬模型（BC2）對全國31個省、市、自治區(qū)2003~2008年的物流產(chǎn)業(yè)效率進行評價，計算出了全國物流產(chǎn)業(yè)的相對總技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率；艾默·哈曼丹、吉姆·羅根斯（AmerHamdan，K．J．（Jamie）Rogers）[3]運用DEA方法對第三方物流企業(yè)運作效率進行分析評價；張中強[4]以我國東部31個地市級地區(qū)為數(shù)據(jù)樣本，研究我國東部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展效率問題。以上研究在對物流效率進行評價時，并未排除環(huán)境變量和隨機因素對結(jié)果的影響，可能引起純技術(shù)效率和規(guī)模效率被錯估的情形，部分學者對該模型進行改進，提出了三階段DEA模型。鐘祖昌[5]采用三階段DEA方法分析2007年我國31個省、市、自治區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的運營效率；樊敏[6]基于三階段DEA方法構(gòu)建均質(zhì)化效率分析框架，在剔除外部環(huán)境變量以及隨機因素對效率影響的基礎(chǔ)上，比較相同環(huán)境及隨機條件下我國八大經(jīng)濟區(qū)域2008年物流產(chǎn)業(yè)實際運作效率水平。但是，以上對物流效率的研究只考慮了資金、人員投入、產(chǎn)量與收益等經(jīng)濟指標，并沒有考慮環(huán)境指標。然而，物流業(yè)作為環(huán)境污染大戶，面臨著巨大的節(jié)能減排壓力。楊雨薇[7]指出，低碳物流目前已經(jīng)成為物流業(yè)發(fā)展的一種趨勢，物流業(yè)作為高能耗產(chǎn)業(yè)，延續(xù)以往的經(jīng)營發(fā)展模式已經(jīng)明顯跟不上時代的發(fā)展了，必須走低碳化道路。

本文將二氧化碳排放量作為投入變量，引入三階段DEA模型，對2008~2010年我國東部十省市物流效率進行較為系統(tǒng)的研究與對比，可較為準確地評估我國東部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展的真實狀況以及東部各省市物流的差異，進而通過物流效率縱向動態(tài)分析和橫向差異分析，找出提高物流業(yè)技術(shù)效率的途徑。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.研究方法

傳統(tǒng)DEA模型認為，任何與效率前沿的偏差都是由管理無效率引起的，不考慮評估決策單元所處外部環(huán)境、隨機誤差等對效率值的影響。針對這一缺陷，弗瑞德（Fried）等對傳統(tǒng)DEA方法進行了修正，將投入松弛量視為決策單元的機會成本，利用隨機邊界分析（SFA）模型，將環(huán)境因素對投入松弛量回歸方程中的隨機誤差項分解為統(tǒng)計誤差項和無效率項。三階段DEA模型將環(huán)境變量、隨機誤差和管理無效率納入效率分析框架，將效率評估過程中環(huán)境因素和隨機因素對相對效率的影響進行有效分離。其基本步驟是：

第一階段：傳統(tǒng)DEA方法。本文采用班克、查恩斯、庫伯（Banker，Charnes&Cooper）提出的 CRS模型改進方案，即投入導向型規(guī)模報酬可變（BCC）模型，假定規(guī)模報酬可變，將技術(shù)效率（TE）分解為純技術(shù)效率（PTE）和規(guī)模效率（SE）。鑒于傳統(tǒng)DEA模型已經(jīng)相當成熟，在此不贅述其原理。

第二階段：SFA方法。在物流效率測度過程中，環(huán)境及隨機因素的干擾都會導致物流效率達不到最大產(chǎn)出水平，為分離出外部環(huán)境及隨機誤差因素對效率值的影響，必須調(diào)整投入量。第二階段通過構(gòu)建類似SFA模型分離出環(huán)境因素、隨機誤差、管理無效率三個因素的影響，得到僅由管理無效率造成的決策單元投入冗余。

假設(shè)以j個省市的物流業(yè)作為決策單元（DMU），每個決策單元投入i種資源，xij為第j個省市物流業(yè)的第i種投入資源，sij為第一階段第j個省市物流業(yè)的第i種投入資源的松弛變量，那么第一階段投入松弛變量如公式（1）所示：

其中，Xi是X的第i行，Xiλ是xij對應產(chǎn)出向量在投入效率子集上的最優(yōu)映射。此模型與隨機成本邊界（Stochastic Cost Frontier）模型一致。①

建立松弛變量與環(huán)境解釋變量的理論模型，如公式（2）所示：

其中，zj=（z1j，z2j，...，zpj）表示 P 個影響物流業(yè)效率的可觀測環(huán)境變量，βi為環(huán)境變量的待估參數(shù)向量。f（izj，β）i=zjβi是環(huán)境變量的函數(shù)，表示環(huán)境變量對決策單元投入松弛變量sij的影響方式。vij+uij為混合誤差項，其中，vij指第j個省市物流業(yè)第i種投入資源非人為控制因素所造成的誤差，為隨機誤差項，假定其服從零均值、同方差的正態(tài)分布，即vij~N（0，），uij表示管理無效率，假設(shè)其服從截斷正態(tài)分布，即 uij~N+（ui，），并假設(shè)vij和uij獨立不相關(guān)。特別地，令 γ=（/+），當 γ 趨近于0時，隨機誤差項比例較大；當γ趨近于1時，管理因素的影響較大。

為進行下一步的投入調(diào)整，有必要先從SFA回歸模型的混合誤差項中將隨機誤差項分離。通過管理無效率的條件估計[vij|vij+uij]，并借鑒約翰德羅（Jondrow）等提出的方法得到隨機誤差的估計：

為剝離外部環(huán)境和隨機誤差的影響，本文將運營環(huán)境相對有利或相對較好的各省市物流業(yè)投入變量進行調(diào)整。基于物流效率最有效的省市，以其投入量為基準，對其他省市物流業(yè)投入量調(diào)整如下：

其中，xij*和xij分別是調(diào)整后和初始的投入值，βn為環(huán)境變量參數(shù)的估計值。右邊第一個方括號內(nèi)的式子代表全部省市物流業(yè)調(diào)整至相同環(huán)境下，第二個方括號內(nèi)的式子代表通過調(diào)整使各省市物流業(yè)處于共同的自然狀態(tài)，最終使各省市物流業(yè)面臨相同的環(huán)境和機會。

第三階段：調(diào)整后的DEA方法。用調(diào)整后的DMU代替原始投入數(shù)據(jù)，再次運用BCC模型進行效率評估，此時得到的DMU效率值即為剔除了環(huán)境因素和隨機誤差的技術(shù)效率。

2.指標選擇

在各國的產(chǎn)業(yè)分類體系中，幾乎都沒有“物流產(chǎn)業(yè)”，即使最先進的北美產(chǎn)業(yè)分類體系（NAILS）也是如此。國內(nèi)大部分學者在研究過程中將物流業(yè)界定為貨物運輸業(yè)、倉儲業(yè)、郵政業(yè)三個部門，本文采用相同的界定。

考慮到投入和產(chǎn)出指標的選取會直接影響評價結(jié)果，在指標的選擇上應遵循以下幾點：首先，選擇的指標能夠反映物流業(yè)競爭力水平并滿足物流業(yè)效率的評價要求；其次，按照其他學者運用DEA方法評價效率的經(jīng)驗，輸入輸出指標個數(shù)之和應小于決策單元個數(shù)之和；其三，要充分考慮指標的重要性和數(shù)據(jù)的可獲得性。根據(jù)以上原則并充分考慮既有研究結(jié)果，構(gòu)建以下指標體系：

（1）投入指標。污染物投入處理法是評價環(huán)境效率的主要思路之一。[8]在生產(chǎn)過程中，期望產(chǎn)出總是對應著一定的資源投入以及污染物排放，期望產(chǎn)出與污染物之間呈現(xiàn)同增同減的關(guān)系，這一點類似于傳統(tǒng)生產(chǎn)函數(shù)中的投入產(chǎn)出關(guān)系。在東部十省市物流效率評價中，社會希望污染物的排放量越少越好，符合DEA模型對投入指標的要求。遵循這一思路，本文將碳排放量作為投入要素，參考畢志雯[9]的數(shù)據(jù)處理方法，將物流業(yè)的原煤、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油氣以及天然氣的消耗量與化石燃料的CO2排放系數(shù)相乘，得到CO2排放量。因此，本文選取CO2排放量（x1j）、物流業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員數(shù)（x2j）、物流業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資（x3j）作為投入指標。其中，考慮到資金的時間價值，以1978年為基期，按GDP平減指數(shù)對固定資產(chǎn)投資額進行可比價格處理。

（2）產(chǎn)出指標。本文以東部十省市的物流業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值（萬元）來衡量經(jīng)濟產(chǎn)出，并以1978年為基期，按GDP平減指數(shù)進行可比價格處理。

（3）環(huán)境指標。環(huán)境變量主要選擇那些影響物流業(yè)效率但短期內(nèi)無法控制或改變、不在樣本主觀可控范圍之內(nèi)的因素，本文選取的環(huán)境變量包括經(jīng)濟環(huán)境、科技水平、政府支持等?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，本文選取各省市GDP來反映東部十省市物流業(yè)的外部經(jīng)濟環(huán)境，用研究與試驗發(fā)展科研經(jīng)費來反映當?shù)氐目萍妓?，用地方財政對物流業(yè)撥款占財政總支出的比例來反映政府的支持力度。其中，各省市GDP數(shù)據(jù)以1978年為基期，按GDP平減指數(shù)進行可比價格處理。

三、實證結(jié)果

1.第一階段實證結(jié)果

將我國東部十省市物流業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)代入BCC模型，借助Deap2.1軟件進行分析，得到規(guī)模報酬可變條件下的基于碳排放的物流業(yè)TE、PTE和SE，并得到投入變量的松弛變量（Slack），運算結(jié)果見表1。表1顯示，2008~2010年東部十省市物流業(yè)技術(shù)效率平均值分別為0.661、0.697和0.813，可見我國東部地區(qū)物流效率偏低，除河北省、山東省連續(xù)三年達到技術(shù)效率前沿，2010年江蘇省達到技術(shù)效率前沿外，其他省份物流業(yè)均無效率。

2.第二階段實證結(jié)果

根據(jù)第一階段Deap2.1軟件的輸出結(jié)果，得到每個決策單元的投入松弛量，分別用Slack1、Slack2、Slack3 表示 x1j、x2j、x3j的松弛變量，借助Frontier軟件進行數(shù)據(jù)分析，得到表2。

表1 第一階段和第三階段輸出結(jié)果

根據(jù)表2數(shù)據(jù)，單邊似然比檢驗和環(huán)境變量的回歸系數(shù)顯著性檢驗表明，混合誤差項中存在管理非效率，因此應當使用SFA分析，γ表示管理無效率方差占總方差的比率，每個回歸分析都顯示γ趨向于1，且顯著水平均達到1%，說明管理效率存在差異，采用SFA分析是適宜的，且表明管理無效率嚴重影響松弛變量，而隨機因素的影響幾乎可以忽略不計。

3.第三階段實證結(jié)果

PTE表示東部十省市物流業(yè)投入資源的配置、技術(shù)進步及管理的總體情況，反映一定投入條件下的產(chǎn)出能力。SE反映各省市物流發(fā)展規(guī)模及增長空間情況，本質(zhì)上也是管理水平的反映。從表1可以看出，第一階段與第三階段的輸出結(jié)果存在差異，在排除外部環(huán)境和隨機干擾的影響后，東部十省市的PTE提高，SE大幅降低，從而引起TE的變動。經(jīng)過第三階段的運算，物流業(yè)的TE年平均值從0.730下降到0.669，PTE年平均值從0.845提高到0.898，SE年平均值從0.862下降到0.747。大部分省市物流業(yè)的TE值被高估，只有廣東省物流業(yè)的TE值被小幅低估，在排除外部環(huán)境與隨機干擾后，由0.618上升到0.619。物流業(yè)SE值普遍高于PTE值，表明PTE值是制約物流業(yè)效率提高的主要因素。

基于碳排放的物流業(yè)技術(shù)效率與其他學者對物流業(yè)相關(guān)研究得到的物流效率[10]存在一定的差異，排名也不盡相同，形成差異的主要原因有兩點：一是傳統(tǒng)的物流業(yè)效率測度僅考慮經(jīng)濟產(chǎn)出，不考慮環(huán)境產(chǎn)出；二是使用三階段DEA方法將環(huán)境因素和隨機變量排除，測算結(jié)果應當更接近事實。

表2 第二階段SFA估計結(jié)果

四、實證結(jié)果分析

1.動態(tài)分析

從動態(tài)變化的角度整體上分析東部物流業(yè)效率。由表1可知，2008~2010年三年間東部十省市平均技術(shù)效率逐步提高，純技術(shù)效率與規(guī)模效率也逐步提高，但尚未達到技術(shù)效率前沿。從技術(shù)效率看，2008年東部十省市平均技術(shù)效率為0.630，2009 年為 0.666，2010 年為 0.710，年平均增長率為6.2%。從純技術(shù)效率看，2008年東部十省市平均純技術(shù)效率為0.857，2009年為0.893，2010年為0.942，年平均增長率為4.5%。從規(guī)模效率看，2008年東部十省市平均規(guī)模效率為0.736，2009年為0.746，2010年為0.759，年平均增長率為1.3%。三年來，純技術(shù)效率均高于規(guī)模效率，這樣的結(jié)果說明，東部十省市資源利用情況較為充分，且利用率逐年提高，而物流業(yè)產(chǎn)業(yè)規(guī)模是限制物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素，需進一步擴大。自2008年起，低碳經(jīng)濟逐漸提上日程，各省市都不同程度地響應我國提出的低碳經(jīng)濟戰(zhàn)略，物流業(yè)低碳化發(fā)展之路也被各省市認可，這些因素是造成物流業(yè)技術(shù)效率提高的關(guān)鍵因素。

從動態(tài)變化的角度分別對各省市物流業(yè)技術(shù)效率進行分析。東部地區(qū)物流業(yè)技術(shù)效率的變化可分為五類，第一類為“不變”，包括河北省和山東省，這兩省物流業(yè)達到技術(shù)效率前沿，三年來物流業(yè)技術(shù)效率均為1；第二類為“遞增”，包括北京市和江蘇省，物流業(yè)技術(shù)效率處于上升趨勢；第三類為“遞減”，包括海南省，說明海南省物流業(yè)技術(shù)效率處于下降趨勢，急需加大物流業(yè)發(fā)展力度，提高物流效率；第四類為“先增后減”，包括天津市和廣東省，這兩個省市的物流業(yè)技術(shù)效率在2009年得到一定幅度的提升，但2010年出現(xiàn)了效率回落，發(fā)展力度不夠，物流業(yè)發(fā)展持續(xù)性不強；第五類為“先減后增”，包括上海市和福建省，其中上海市的物流業(yè)技術(shù)效率盡管2009年出現(xiàn)了小幅度降低，但2010年物流業(yè)技術(shù)效率得到了大幅度提升。

從技術(shù)效率的變化幅度看，除福建省和海南省平均增長率為負外，其他省份平均增長率為正，其中上海市物流業(yè)平均增長率最高，達到28.2%，其次為北京市、江蘇省，物流業(yè)平均增長率都在10%以上，海南省的負增長率最高，為-12.3%。根據(jù)表1的數(shù)據(jù)，上海市物流業(yè)技術(shù)效率的大幅提高主要來自于純技術(shù)效率的大幅提高，說明其物流業(yè)管理有了大幅度提升，2010年世界博覽會對上海物流業(yè)起到了一定的促進作用，期間上海市構(gòu)建城市配送物流服務(wù)，拓展口岸綜合服務(wù)，加強區(qū)域物流聯(lián)動發(fā)展等多項措施，同時自2008年國家建設(shè)部與世界自然基金會（WWF）將上海作為低碳城市試點起，上海市采取各項減碳政策，成為上海市物流業(yè)技術(shù)效率提高的重要因素。

2.差異分析

整體來看，東部十省市物流業(yè)技術(shù)效率較低。為了對東部十省市物流效率進行差異化分析，可以0.9的效率值為臨界點將東部十省市物流效率分為四種類型。第一種類型為“雙高型”，即純技術(shù)效率與規(guī)模效率均在0.9以上的省市，包括河北省、江蘇省和山東省，這類省市物流業(yè)所需的改進較少。第二種類型為純技術(shù)效率較高但規(guī)模效率較低的“高低型”，包括天津市、福建省和海南省，特別是海南省，其規(guī)模效率僅為0.185，物流業(yè)技術(shù)效率的改進方向為規(guī)模效率，后續(xù)發(fā)展的重點是擴大生產(chǎn)規(guī)模，實現(xiàn)資源的集中配置。第三種類型為純技術(shù)效率在0.9以下但規(guī)模效率在0.9以上的“低高型”，包括廣東省，在后續(xù)發(fā)展中要著重進行純技術(shù)效率的改進，進一步提高技術(shù)管理水平。第四種類型為“雙低型”，包括北京市、上海市和浙江省，這類省市在純技術(shù)效率和規(guī)模效率方面均有較大的提升空間，基于碳排放視角的物流業(yè)改善更為困難，在今后的發(fā)展中，一方面要注重管理水平的提高，通過加強物流業(yè)內(nèi)部管理、引進先進技術(shù)設(shè)備、實施集成化物流、進行科學規(guī)劃、減少碳排放等方式，提高管理水平；另一方面要促進生產(chǎn)規(guī)模的擴大，科學規(guī)劃物流業(yè)各項資源。

具體來看，就技術(shù)效率而言，山東省與河北省物流業(yè)技術(shù)效率最高，達到了技術(shù)效率前沿，即純技術(shù)效率和規(guī)模效率同時有效，海南省最低，物流業(yè)技術(shù)效率僅為0.185，北京市物流業(yè)技術(shù)效率偏低，為0.492，天津市、上海市、福建省、山東省和廣東省物流業(yè)技術(shù)效率處于0.5~0.8之間，尚存在較大的提升空間。就純技術(shù)效率而言，在東部十省市中，河北省、山東省、海南省的純技術(shù)效率為1，純技術(shù)效率高于0.9的有6個省份，平均值為0.898。天津市、江蘇省、福建省純技術(shù)效率均高于0.9，北京市、上海市、廣東省純技術(shù)效率均低于0.8，有待進一步提高。從規(guī)模效率看，除河北省、山東省物流業(yè)處于規(guī)模報酬不變的情況外，大多數(shù)省份都處于規(guī)模報酬遞增的狀態(tài)。這說明，東部大部分省份在投入和產(chǎn)出方面不懈努力，使物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模效率不斷提高，不斷接近于規(guī)模效率最優(yōu)的狀態(tài)。江蘇省經(jīng)過不懈努力，在2010年達到規(guī)模效率最優(yōu)。廣東省2008年規(guī)模效率為0.916，2009年規(guī)模效率為0.996，2010年規(guī)模效率為0.995，說明廣東省物流業(yè)在沒有達到最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模時就出現(xiàn)了規(guī)模報酬遞減，這是因為物流產(chǎn)業(yè)投入相對過量或過于分散，造成集中度低。因此，在以后的發(fā)展中，應適當放緩投入量增加的速度，主要考慮加強對投入資源的管理，更加充分地利用現(xiàn)有物流資源，以使其達到最大的產(chǎn)出。

五、研究結(jié)論及對策

本文運用三階段DEA模型和我國東部十省市相關(guān)數(shù)據(jù)，對基于碳排放視角的物流業(yè)技術(shù)效率進行測定，得出如下結(jié)論：首先，東部十省市的物流業(yè)技術(shù)效率無論在空間上還是時間上，都存在異質(zhì)和波動現(xiàn)象，外部環(huán)境和隨機干擾對技術(shù)效率的測定具有重要影響，運用三階段DEA方法非常有必要；其次，將非期望產(chǎn)出碳排放作為投入進行數(shù)據(jù)處理，突破了以往測定物流業(yè)技術(shù)效率只考慮經(jīng)濟產(chǎn)出的局限性，在考慮經(jīng)濟產(chǎn)出的同時考慮環(huán)境產(chǎn)出，避免一味追求經(jīng)濟產(chǎn)出而增加碳排放破壞環(huán)境；第三，我國東部十省市物流業(yè)技術(shù)效率差異明顯，山東和河北兩省達到了物流業(yè)技術(shù)效率前沿，其他省份存在上升空間，特別是海南省、北京市、天津市和上海市；第四，就東部十省市平均水平而言，東部十省市物流業(yè)存在資源消耗浪費、二氧化碳排放量較高和產(chǎn)出不足的現(xiàn)象，規(guī)模效率是制約物流業(yè)技術(shù)效率提升的關(guān)鍵因素，對江蘇和廣東兩省，純技術(shù)效率更為關(guān)鍵；第五，就東部十省市的物流業(yè)動態(tài)發(fā)展而言，東部物流業(yè)平均技術(shù)效率逐年提高，但仍有較大上升空間。

本文通過對東部十省市2008~2010年物流業(yè)技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率進行研究，去偽存真，為物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展戰(zhàn)略提供政策依據(jù)，同時針對我國東部地區(qū)物流業(yè)現(xiàn)狀，提出以下對策：

1.確立行業(yè)“高壓線”，健全法律體系

從東部十省市物流業(yè)差異化分析結(jié)果可知，北京市、上海市、浙江省的物流業(yè)屬于“雙低型”，基于碳排放的物流業(yè)純技術(shù)效率與規(guī)模效率較低，與之前學者的研究成果存在一定差異，北京市、上海市、浙江省通常被認為是物流業(yè)發(fā)達地區(qū)，可見不考慮環(huán)境產(chǎn)出、單純考慮經(jīng)濟產(chǎn)出的研究結(jié)果不利于物流業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。因此，急需制定我國物流業(yè)行業(yè)標準和排放標準，政府應出臺低碳物流相關(guān)法律法規(guī)，進一步修改涉及能源、環(huán)保、資源等的法律，建立物流行業(yè)低碳認證體系，落實節(jié)能減排責任制，設(shè)立低碳物流園區(qū)試點，發(fā)展我國綜合性碳排放權(quán)交易市場和碳金融市場。[11]

2.加強政府“碳引導”，給予政策鼓勵

第二階段的實證結(jié)果顯示，政府支持在三個環(huán)境變量中對物流業(yè)效率的影響最為顯著。政府應完善并建立相關(guān)激勵機制和優(yōu)惠政策，推動低碳物流的發(fā)展。借鑒國外低碳引導政策，國家發(fā)展和改革委員會、財政部和環(huán)境保護部應盡快制定碳排放稅的征收標準，并對有利于低碳經(jīng)濟發(fā)展的生產(chǎn)者或經(jīng)濟行為給予補貼，對低碳經(jīng)濟發(fā)展實施稅收優(yōu)惠政策等。[12]通過政府引導以及低碳政策的激勵，促進低碳物流發(fā)展，提高物流效率。

3.調(diào)整能源結(jié)構(gòu)，降低能源消耗

我國物流需求隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展而急劇上升，物流業(yè)的能源消耗量與經(jīng)濟增長速度、物流規(guī)模擴張也呈正相關(guān)變化。研究結(jié)果顯示，北京市、上海市、浙江省物流業(yè)技術(shù)效率之所以較低，在很大程度上與這三個省市的能源消耗量隨著地區(qū)經(jīng)濟增長速度的持續(xù)增長，成為地區(qū)高耗能產(chǎn)業(yè)有關(guān)。探究我國物流業(yè)能耗高的根源，主要在于我國物流運輸方式落后、物流節(jié)點優(yōu)化程度不高。[13]改善物流業(yè)能源結(jié)構(gòu)，需要逐步建立低碳能源系統(tǒng)，發(fā)展可再生能源技術(shù)、節(jié)能減排技術(shù)，同時加快低碳科研成果向現(xiàn)實生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)能源的多元化和清潔化發(fā)展。[14]

4.發(fā)展多式聯(lián)運，優(yōu)化物流系統(tǒng)

多式聯(lián)運是運用集成化思路，把公路、鐵路、水路、航空等各種運輸方式有機聯(lián)系在一起，并交織成一個安全、節(jié)約、高效、環(huán)保的完整便捷系統(tǒng)。[15]在同一種運輸方式內(nèi)部以及不同運輸方式之間，通過相互協(xié)調(diào)，形成合理分工，鼓勵合作經(jīng)營、聯(lián)合經(jīng)營，發(fā)展多式聯(lián)運，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，提高綜合效率，形成多種運輸方式相互協(xié)調(diào)銜接的物流運輸平臺，進一步提高區(qū)域物流業(yè)整體效率，促進區(qū)域經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

5.開展逆向物流，完善物流體系

現(xiàn)有物流系統(tǒng)通常只關(guān)注貨物從供應商所在地運輸?shù)娇蛻羲诘氐恼蛭锪鳎鲆暷嫦蛭锪鬟^程，是一種單向型的物流發(fā)展模式，在總體結(jié)構(gòu)上違背了可持續(xù)發(fā)展的原則。逆向物流重視對包裝物、廢棄物、退貨品的回收處理，通過資源和廢棄物再資源化等途徑，達到保護環(huán)境、節(jié)約能源、低碳發(fā)展的目標，逆向物流的開展有利于提高物流效率。[16]

6.改善物流環(huán)節(jié)，實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)變

物流系統(tǒng)各環(huán)節(jié)存在重復建設(shè)、規(guī)劃不合理等問題，為提高物流效率，應對物流節(jié)點進行科學規(guī)劃，減少其節(jié)點的浪費，實現(xiàn)物流系統(tǒng)對資源利用的最大化和效益的最大化。以低碳包裝、運輸、倉儲、配送為主要減碳環(huán)節(jié)，實現(xiàn)物流作業(yè)的低碳化發(fā)展。

7.引入低碳技術(shù)，推動低碳發(fā)展

我國應進一步加強國際合作，制定低碳物流技術(shù)發(fā)展計劃，逐步建立起節(jié)能和高能效、潔凈煤和清潔能源、可再生能源和新能源以及碳匯能力等多元化的低碳技術(shù)體系，通過參與制定物流行業(yè)能效與碳排放標準，開展資源或強制性管理，為物流業(yè)低碳轉(zhuǎn)型提供強有力的技術(shù)支撐。[17]除此之外，物流企業(yè)要高度重視低碳物流技術(shù)研發(fā)工作，整合物流企業(yè)現(xiàn)有的低碳技術(shù)，并加以迅速推廣，積極自主研發(fā)低碳能源核心技術(shù)，推進低碳物流的實現(xiàn)，實現(xiàn)物流業(yè)的高效率。

注釋：

①隨機邊界模型包括成本邊界模型與生產(chǎn)邊界模型。弗里德耳（Friedel et al.）在第二階段采用隨機成本邊界，其原因在于，被解釋變量“綜合投入差額”是成本概念，綜合投入差額越多，表示物流業(yè)使用的成本越多，越無效率。

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