“一带一路”倡议下沿线省份低碳物流发展水平研究

摘要：文章从区域社会经济、区域物流经济、物流基础设施、物流业规模、政府支持和低碳水平六个方面对我国“一带一路”沿线区域17个省市的低碳物流状况进行横向比较分析，构建包含18个二级指标的“一带一路”沿线省份低碳物流发展影响指标体系，并采用主成分分析法、熵权TOPSIS模型、灰色关联度模型以及改进的模糊Borda法对17个城市的低碳物流发展水平进行评价分析。结果表明：“一带一路”沿线省份低碳物流发展存在不均衡问题，沿海省份的低碳物流发展水平较高，而西部地区低碳物流发展水平相对较弱，但是大部分省份的低碳物流发展水平呈上升趋势，说明低碳物流还有巨大的发展空间。关键词：“一带一路”；低碳物流；组合评价法；聚类分析0

引

言“一带一路”倡议的提出，加强了中国与周边国家的经济文化交流，特别是贸易交流，带动了经济快速发展，作为国民经济支撑产业的物流业迎来了新的发展契机。2020年9月22日，“双碳”目标的提出，意味着国家倡导绿色、环保、低碳的生活方式，加快降低碳排放步伐。在这样的目标和政策下，低碳绿色物流成为现代物流业发展的一个重要方向。因此，本文通过建立“一带一路”沿线省份低碳物流发展水平评价指标，对沿线城市低碳物流水平进行研究和分析，找出“一带一路”地区低碳物流发展中的不足和困难，从而提出相应的对策，希望能促进我国“一带一路”物流业的发展。1

文献综述对于低碳物流，目前已经有许多专家学者进行了丰富的研究。谢阿红等（2019）通过层次分析法从经济、环境、基础设施与运营管理等方面选取绿色物流绩效指标，然后运用因子分析法对华东六省一市绿色物流进行评价与排序对比[1]。姚山季等（2020）运用三阶段DEA和Malmquist模型，将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量，分别从静态和动态对“一带一路”沿线省份的物流业效率进行测度，分析17个省份的低碳物流效率的差异，并提出相关建议[2]。石成玉（2021）等选取物流业从业人员、物流业固定资产投资、运输路线长度和CO2排放量等指标对低碳物流效率进行评价研究[3]。贺林（2022）选取了基础设施、物流需求、运营管理、环境与资源和创新发展5个方面作为一级指标，建立了四川省绿色物流绩效评价指标体系，再运用熵权TOPSIS模型对其低碳物流的发展水平进行评价分析[4]。李云等（2022）建立了以低碳物流环境、物流实力、低碳水平为准则层的低碳物流发展水平评价指标体系，运用熵权TOPSIS模型对中部地区六个省的低碳物流发展水平进行了分析，并对物流结构的优化方面提出了相应对策[5]。高丽艳（2022）选取了京津冀地区2014—2019年的相关数据，利用三阶段DEA模型及Malmquist模型，对北京市、天津市、河北省三个城市的低碳物流效率进行了分析和研究[6]。王嘉诚等（2022）运用DEA三阶段模型对剔除环境因素和随机因素后的枢纽城市低碳物流绩效进行了评价分析，并得出相关结论[7]。杨扬等（2023）通过选取6个一级指标和21个二级指标，构建了云南省低碳物流与区域经济系统评价指标体系，利用耦合度、耦合协调度模型对影响云南省低碳物流与区域经济发展的因素进行了研究[8]。本文通过梳理文献，发现当前关于低碳物流相关的研究取得了一定的成果，但是区域低碳物流的研究相对来说较少，并且关于“一带一路”低碳物流的研究一般采用的都是DEA三阶段的方法，采用其它评价方法并不多，而“一带一路”作为我国物流发展的重要路线和渠道，绿色低碳是它发展的重要方向，所以对于低碳物流的研究应该更具有多样性。因此本文综合考虑“一带一路”沿线省份低碳物流发展情况，选取适当的指标构建评价体系，采用组合评价的方法进行分析，并提出合理的对策建议。2

“一带一路”沿线省份低碳物流发展水平评价指标体系构建2.1

指标体系构建本文在参考众多专家学者研究低碳物流绩效的成果后，综合考虑数据的准确性、可得性和系统性，分别选取了区域社会经济、区域物流经济、物流基础设施、物流业规模、政府支持和低碳水平六个方面作为一级指标，以及18个二级指标，构建了“一带一路”沿线省份低碳物流发展水平评价指标体系（如表1所示）。因为目前还没有直接关于物流业的数据，所以本文将用交通运输、仓储和邮政业代替物流业。2.2

数据收集本文通过查阅各个省市2011—2020年的统计年鉴，收集相关数据，并且通过查阅《中国能源统计年鉴》和《中国环境统计年鉴》，收集各个省市物流过程中消耗的相关能源，以此计算各个省市的二氧化碳排放量，作为低碳水平研究。对于物流业的能源消耗，从国家统计局给出的数据中可以发现，主要是由煤炭、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、电力、热力这8种能源为主，但是由于部分省份数据不完整，因此本文主要使用原煤、汽油、煤油、柴油、天然气、电力这6种能源来计算二氧化碳排放量。根据表2的折算系数，计算出各个省份的CO2排放量。3

研究方法3.1

单一评价模型构建3.1.1

主成分分析法主成分分析法能够简化和筛选数据，将重复的变量删去，建立尽可能少的新变量，使得这些新变量是两两不相关的，而且这些新变量能尽可能地反映原有的信息。由于所选数据单位不统一，因此需要先对数据进行同趋势化和无量纲化处理。本文采用倒数正向化方法进行同趋势化，采用Z-Score标准化进行无量纲化处理。然后再利用SPSS软件对选取的指标数据进行主成分分析，选取累计方差贡献率超过85%的因子作为主因子，并尽可能保留原有数据信息。根据SPSS分析结果，最终计算单个主成分得分和综合得分。具体得分如表3所示。3.1.2

熵权TOPSIS组合模型熵权法是指通过量化多个指标并且观察指标间的变化差异程度来确定权重的决策方法；TOPSIS法是指通过计算评价对象的正理想解和负理想解之间的距离来进行排序的方法，该方法应用广泛，并且对评价对象要求较少，对数据指标的限制也比较少。因此，熵权法和TOPSIS的组合方法能够克服对数据的限制以及扩大排序方法的适用范围。在使用熵权TOPSIS组合模型对指标数据进行计算前，本文先采用极差法对数据进行了同趋势化和无量纲化处理，然后再利用SPSS软件对数据进行相关计算，计算结果如表4所示。3.1.3

灰色关联度分析法灰色关联度分析法是指通过研究影响因素的因子值之间的趋势相对变化，并且比较它们之间的贴近度，然后计算研究对象与影响因素之间的关联度，再进行对比分析。本文先采用倒数正向化方法进行同趋势化，然后采用均值法对数据进行无量纲化处理，最后利用SPSS软件进行灰色关联分析，得出结果如表5所示。3.1.4

Kendall协调系数检验模型在进行组合评价之前，需要对三种单一评价结果进行一致性分析，结果具有一致性才能进行组合评价。因此本文采用Kendall协调系数进行一致性检验，如果对应的p值小于0.05，则说明具有一致性（其原假设是Kendall系数值等于0，P<0.05则拒绝原假设）；如果对应的p值大于0.05则说明完全没有一致性。检验结果如表6所示。根据表6可知，2011—2020年的Kendall协调系数大都在0.6～0.8之间，且概率P值都小于0.05，说明三种单一评价方法结果具有一致性且一致性较强，可以进行组合评价。3.2

组合评价模型构建3.2.1

模糊Borda法组合模型组合评价可以综合三种单一评价方法的结果，集中三种评价方法的优点，使评价结果更具有合理性和全面性。本文采用模糊Borda法组合模型对三种单一评价方法结果进行组合评价，计算结果如表7所示。3.2.2

Spearman等级相关系数为了保证模糊Borda法组合评价的准确性和有效性，本文采用Spearman等级相关系数进行了一致性检验，利用SPSS软件对三种单一评价方法与模糊Borda法之间的相关系数进行计算，计算结果如表8所示。在给定的显著水平d=0.01的条件下，Spearman等级相关系数rα=0.615，而根据表8计算结果可知，2011—2020年的相关系数在显著性水平d=0.01的条件下均大于0.615，说明模糊Borda法与三种单一评价方法具有密切的相关性。3.3

评价结果分析根据模糊Borda法组合评价结果可知，“一带一路”沿线省份的低碳物流发展水平存在较强的异质性和发展不均衡的问题。低碳物流发展水平最高的是广东省，排名一直第一。其次是浙江省和上海市，排名分别为第二和第三，这三个省份都是经济发达的城市，而且地理环境优越，交通便利，因此物流发展迅速，低碳物流也发展得较强。辽宁省、福建省和重庆市的低碳物流发展水平也较强，虽然相比于广东省、浙江省以及上海市有一些差距，但是在一带一路沿线城市中分别排名第四、第五和第七，并且辽宁省低碳水平一直在进步，福建省低碳物流水平一直稳定发展，重庆市虽然有些波动但是大致处于稳定状态，说明辽宁省、福建省和重庆市一直重视低碳物流的发展，并且一直在改善和进步。其他省份低碳物流发展水平相对比较弱，其中，青海省的排名最低。其次是宁夏，这可能是因为两个省份的经济发展相比于其他省份相对要弱一些，而且面积较小，物流业规模比其他省份要小一些，所以物流业的发展也要落后一些，低碳物流水平也比较弱。4

系统聚类分析为了更好地分析“一带一路”沿线省份的低碳物流发展水平，本文采用系统聚类方法对模糊Borda法的评价结果进行聚类分析，聚类方法选择质心连接，采用欧式聚类，最终得到谱系图如图1所示。根据谱系图可知，可以将我国“一带一路”沿线省份组合评价结果分为六类，分类如表9所示。根据分类表可知，第一类为广东省，广东省的组合评价得分最高，低碳物流发展水平排名一直都是第一。广东省经济发达，拥有广阔的电商市场，而且属于沿海省市，港口众多，著名的珠三角集中了五大港口和五大机场，为物流业的发展提供了很多便利和机会，所以广东省的低碳物流发展水平较强且发展前景广阔。第二类是浙江省，浙江省的低碳物流发展水平也较强，2015—2020年连续六年都排名第二，前四年也一直排名第三，说明浙江省的低碳物流一直发展比较平稳且呈上升趋势。浙江省拥有良好的经济条件和独特的地理优势，交通便利，又是沿海城市，同时根据相关数据可知，浙江省每年在环境污染治理投资方面的投入都比较大，因此，浙江省的低碳物流发展水平也比较靠前。第三类是上海市，上海市在2011—2016年的低碳物流水平一直排名第四，但是从2017年起，上海市连续四年都排名第三，说明上海市的低碳物流发展一直在进步。上海市一直是一座经济发达的城市，根据相关数据，上海市的物流业GDP和环境污染治理投资也一直处于较高水平，因此上海市的低碳物流发展水平较强。但是由于地域面积限制，上海市的运输路线长度和货运量等与广东省和浙江省还存在一些差异。第四类是内蒙古，内蒙古的低碳物流组合评价波动最大，2011—2016年内蒙古的低碳物流发展水平较强，但是2017—2020年内蒙古的低碳物流水平却严重下降。根据相关数据，内蒙古后四年的GDP和物流业GDP虽然也呈增长趋势，但是增长速度比前几年缓慢，并且2018—2020年内蒙古的货运量、货运周转量以及物流业固定投资呈下降趋势，说明这三年内蒙古的物流业发展相较于前几年要弱一些。第五类是黑龙江、陕西、重庆、广西、吉林、云南、辽宁、福建。这8个省份的组合评价得分基本都在10～20之间，相差不大，因此集聚程度比较高。虽然这8个省份的经济水平和物流发展水平不如前四类，但是这些省份的低碳物流组合评价得分基本都呈上升趋势，说明这8个省份的低碳物流意识较强。第六类是海南、新疆、甘肃、青海、宁夏。这5个省份的低碳物流发展水平组合评价得分基本都在10之下，相比于其它省份，它们的低碳物流发展水平弱一些，这可能是因为它们的经济发展要弱一些，物流规模比较小，所以低碳物流的发展也要落后一些。综上，低碳物流发展水平较高的省份主要是华东地区和沿海城市，这些城市经济比较发达，物流业规模也较大；发展水平较弱的主要是西部地区，一直以来，西部地区的物流发展水平相对于其他地区都要弱一些，主要是因为西部地区的物流起步较晚，物流业规模也比东部地区小一些，而且西部地区很多城市不沿海，地势比较复杂，所以低碳物流发展水平相对弱一些。5

研究结论与建议为保障“一带一路”沿线城市低碳物流的可持续发展，基于评价结果，提出以下建议。5.1

发挥龙头效应，推动区域物流协调发展根据评价结果分析，一带一路沿线城市的物流发展存在不平衡问题，虽然总体发展良好，但是部分省份仍存在不小的差距，因此，广东、浙江、上海三个省份应该发挥带头作用，与其它省份积极沟通交流，加强合作，整合物流资源，相互引导，从而促进一带一路沿线省份物流的协同发展。5.2

加强经济优势，强化低碳物流发展区域经济与区域物流之间有着重要的联系，良好的区域经济能为物流发展带来更坚实的基础和更大的发展空