文獻綜述

近年來，關(guān)于生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的研究，主要集中在冷鏈物流的發(fā)展方面。生鮮農(nóng)產(chǎn)品從采摘到送達消費者手中都離不開冷鏈物流的應用，有學者認為我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流最主要的薄弱點出現(xiàn)在進行冷鏈運輸前的產(chǎn)地保存，可以通過建立冷庫等方式進行解決(謝蕊蕊，2022；張喜才等，2021)。電子商務的出現(xiàn)，使得冷鏈物流的發(fā)展出現(xiàn)更大機遇，冷鏈物流的發(fā)展促進了居民對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的消費(王奧，2023；倪衛(wèi)紅等，2021；王林等，2023)，但是冷鏈物流從倉儲、加工包裝、運輸?shù)雀鞣矫娑紩斐赡茉吹膿p耗，對環(huán)境造成不利影響，有學者認為應基于低碳視角發(fā)展生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流，提高冷鏈物流效率(原雅坤等，2020；朱玉等，2023；寧濤等，2022)。低碳發(fā)展的核心理念就是綠色發(fā)展，有學者從減少碳排放量角度構(gòu)建生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，并研究其影響因素(楊博，2023)?；谝陨戏治觯l(fā)現(xiàn)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的研究處于起步階段，生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流朝綠色化發(fā)展是必然趨勢，提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率是其綠色化發(fā)展的應有之義。鑒于此，本文基于超效率SBM模型測算以碳排放量為非期望產(chǎn)出的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，運用Dagum基尼系數(shù)及其子群分析法分析其空間差異及主要來源，并運用Tobit模型對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率空間差異的影響因素進行研究，以期縮小我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的空間差異，提高我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品整體綠色物流效率，促進物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

研究方法與數(shù)據(jù)來源

(一)研究方法

1.超效率SBM模型。

超效率SBM模型相較于DEA模型，考慮了非期望產(chǎn)出因素的影響，可以測算評價指標中包含碳排放量的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，同時可以解決多個效率值為1的情況?？紤]非期望產(chǎn)出影響的超效率SBM模型計算公式如下：

其中，目標函數(shù)值ρ*為生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，x—$\stackrel{—}{?}$、yrg、ylb為松弛向量，k為被決策單元，λ為權(quán)重向量。當ρ*>1時，則代表決策單元是有效率的；當ρ*<1時，則代表決策單元效率有所欠缺，需要通過減少投入量、非期望產(chǎn)出或增加期望產(chǎn)出進行改善。

2.Dagum基尼系數(shù)及其子群分解法。

Dagum基尼系數(shù)反映了指標在各地區(qū)上的空間差異性大小，Dagum基尼系數(shù)越大，則空間差異性越大。Dagum基尼系數(shù)及其子群分解法是傳統(tǒng)基尼系數(shù)的升級，分解為區(qū)域內(nèi)系數(shù)(Gw)、區(qū)域間系數(shù)(Gb)和超變密度系數(shù)(Gt)，即總基尼系數(shù)(G)為區(qū)域內(nèi)系數(shù)(Gw)、區(qū)域間系數(shù)(Gb)以及超變密度系數(shù)(Gt)三者的和。區(qū)域內(nèi)系數(shù)(Gw)可以體現(xiàn)各地區(qū)內(nèi)部水平的差距，區(qū)域間系數(shù)(Gb)可以體現(xiàn)各區(qū)域之間水平的差距，超變密度系數(shù)(Gt)則可以體現(xiàn)各區(qū)域交叉重合現(xiàn)象，從而反映相對差距狀況。Dagum基尼系數(shù)彌補了其他測度地區(qū)差距的方法中無法考察數(shù)據(jù)交重疊情況的問題，從而可以更好地識別區(qū)域差距來源情況。

用以下公式表示為：

G=Gw+Gb+Gt (2)

將其進行子群分解成為如下公式：

式中，n表示總區(qū)域數(shù)量；a、b表示n個區(qū)域內(nèi)的不同區(qū)域；i、j表示a或b區(qū)域內(nèi)的不同省份；ma、mb分別表示a、b區(qū)域內(nèi)的省份數(shù)量；yai、ybj分別表示a、b區(qū)域內(nèi)省份的效率；y—$\stackrel{—}{?}$表示各省份效率的算數(shù)平均值。

3.Tobit回歸模型。

以超效率SBM模型測算得到的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率為因變量，以影響生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的因素為回歸變量，Tobit回歸模型的計算公式為：

式中，ρi表示不同省份的超效率SBM值；i表示不同的省份；Fi表示影響因素變量；βT表示回歸向量；εi為誤差項。

(二)數(shù)據(jù)來源

所有統(tǒng)計資料均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產(chǎn)投資統(tǒng)計年鑒》《中國能源統(tǒng)計年鑒》及全國各地方政府各年份的統(tǒng)計年鑒，測度我國30個省(市、自治區(qū))(不含西藏、港澳臺地區(qū))的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率。

效率測度及空間差異

(一)評價指標體系構(gòu)建

從投入和產(chǎn)出兩個方面選取指標，采用交通運輸、倉儲與郵政業(yè)的數(shù)據(jù)代表物流業(yè)。由于沒有生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流指標單獨的統(tǒng)計量，引入生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運量占物流總貨運量的比率，用該比率乘以各變量來近似表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的投入與產(chǎn)出，其中生鮮農(nóng)產(chǎn)品貨運量用生鮮農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量表示(萬鳳嬌，2022)。

1.投入指標。

采用生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流固定資產(chǎn)投入額、生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人數(shù)、生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流能源消耗量、物流網(wǎng)絡里程和生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量分別作為資產(chǎn)投入、勞動投入、能源投入以及基礎設施投入。根據(jù)指標選取的可獲得性原則，物流網(wǎng)絡里程選取鐵路與公路的總和來表示。根據(jù)《中國冷鏈物流發(fā)展報告》生鮮農(nóng)產(chǎn)品的統(tǒng)計標準，采用各地區(qū)禽蛋、水產(chǎn)品、蔬菜、肉類、水果、茶葉、牛奶的總產(chǎn)量來表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量。以汽油、煤油、柴油、天然氣為主要能耗類型，按標準煤轉(zhuǎn)換系數(shù)將其轉(zhuǎn)換成萬噸標椎煤，并求和計算得到能耗。

2.產(chǎn)出指標。

采用碳排放量作為非期望產(chǎn)出，采用生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出，采用貨物周轉(zhuǎn)量作為規(guī)模產(chǎn)出。以IPCC2006的碳排放系數(shù)為依據(jù)，進行CO2排放量的測算：

式中，Ei為第i種能源的消耗量，NCVi為第i種能源的平均低位發(fā)熱量，CEFi為碳排放系數(shù)，COFi為碳氧化因子，12為C的分子量，44為CO2的分子量。生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率評價指標體系如表1所示。

(二)測度結(jié)果分析

為了分析我國各區(qū)域生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的變化趨勢，按照省級行政區(qū)劃分標準，將30個省、市、自治區(qū)劃分成3個區(qū)域，其中東部地區(qū)包括北京、天津、上海、河北、江蘇、遼寧、浙江、海南、福建、廣東、廣西和山東；中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、湖北、湖南、內(nèi)蒙古、河南、安徽和江西；西部地區(qū)包括四川、重慶、云南、貴州、陜西、甘肅、寧夏、青海和新疆。全國及各區(qū)域生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率如表2所示。

由表2、圖1可知，從我國整體生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率來看，生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率水平起伏較大，總體呈現(xiàn)大幅下降趨勢，大致可以分為三個階段：驟然下降階段，2011-2013年為驟然下降階段，從1.454下降到0.178，此時為最低點。原因可能是此時處于我國加入世貿(mào)組織后的物流行業(yè)創(chuàng)立階段，物流行業(yè)快速發(fā)展，碳排放量增加；大幅上升階段，2014-2018年我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率大幅上升，從0.323上升至1.033。原因可能是自2014年起，我國部分產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)性產(chǎn)能過剩，且外部環(huán)境問題加重，我國整體進入中速增長階段，在政府出臺各項促進物流行業(yè)發(fā)展政策的同時，在2015年10月首次提出了綠色發(fā)展理念，促進經(jīng)濟與環(huán)境協(xié)調(diào)發(fā)展；再次下降階段，2019-2021年我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率再次下降，達到0.284。原因可能是美國等發(fā)達國家開始對我國經(jīng)濟進行集體壓制并改變貿(mào)易策略，加之新冠疫情的爆發(fā)導致農(nóng)業(yè)、物流業(yè)發(fā)展受阻?？偟膩砜矗覈r農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率處于下降趨勢，均值為0.567，整體效率比較低。

從區(qū)域劃分結(jié)果來看，東部地區(qū)生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率遙遙領(lǐng)先，其次是中部地區(qū)，西部地區(qū)的效率最低，原因可能是東部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平高，綠色發(fā)展理念實施程度高，綠色技術(shù)創(chuàng)新程度高，中部地區(qū)各方面發(fā)展相對落后，西部地區(qū)除了這些方面發(fā)展水平相對落后外，可能與其特殊的地形特征有關(guān)。東部地區(qū)效率整體呈現(xiàn)上升趨勢，從2011年的0.769上升至2018年的0.977，隨后小幅下降至2021年的0.938，年均增長率為0.355%。中部地區(qū)效率整體也呈現(xiàn)上升趨勢，2011年的效率最低為0.210，中間起伏幅程度不大，到2020年達到最高點為0.449，隨后下降到0.408，年均增長率為2.172%。西部地區(qū)效率整體呈現(xiàn)下降趨勢，從2011年的0.173上升至最高點2012年的0.377，后逐漸下降到2021年的0.111，年均降幅為0.564%。

(三)空間差異及其來源

為了進一步分析我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的空間差異及其差異來源，運用Dagum基尼系數(shù)及其子群分解法進行分析，結(jié)果如表3所示。

結(jié)合圖2可以發(fā)現(xiàn)，我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率總基尼系數(shù)在觀測樣本時間內(nèi)總體差異呈現(xiàn)“W”型發(fā)展，且差異有縮小趨勢。總體而言，我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率總體差異近年來得到緩解，原因可能是我國越來越重視綠色發(fā)展，各地區(qū)也將綠色發(fā)展理念貫徹落實。從區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)來看，根據(jù)均值可以發(fā)現(xiàn)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率區(qū)域內(nèi)差異大小為西部地區(qū)>東部地區(qū)>中部地區(qū)。

從區(qū)域間基尼系數(shù)來看，根據(jù)均值可以發(fā)現(xiàn)我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率區(qū)域間差異從大到小排列為東-西部>東-中部>中-西部。結(jié)合圖3來看，東-中部地區(qū)之間的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率差異有縮小趨勢，而東-西部地區(qū)、中-西部地區(qū)的效率差異均有擴大趨勢。原因可能是西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展速度跟不上東中部地區(qū)，導致其在物流業(yè)的發(fā)展、技術(shù)的創(chuàng)新、人才的培養(yǎng)等方面相對落后。

從差異貢獻率上看，區(qū)域內(nèi)貢獻率、區(qū)域間貢獻率和超變密度貢獻率均值分別為23.19%、70.65%和6.16%。結(jié)合圖4，從三個貢獻率變化趨勢上看，區(qū)域內(nèi)貢獻率和超變密度貢獻率整體都呈現(xiàn)“U”型變化趨勢，先下降后上升，且2021年的貢獻率低于2011年。區(qū)域間貢獻率則呈緩慢上升趨勢，2021年的貢獻率高于2011年?？偠灾?，區(qū)域間差異是我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率發(fā)展不均衡的主要影響因素，且力度在逐漸擴大。

影響因素分析

(一)變量說明

生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率受到多種因素的影響，不同地區(qū)的影響因素也不盡相同。為了探究我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率發(fā)展的影響因素，總結(jié)前人研究的結(jié)果，選擇經(jīng)濟發(fā)展水平(EDL)、交通基礎設施(TI)、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(RIS)、政府支持(GS)、消費水平(CL)、環(huán)境規(guī)制(ER)、綠色技術(shù)創(chuàng)新(GTI)和對外開放水平(OUL)8個影響因素。有學者認為，一個地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平與環(huán)境效率之間呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，即發(fā)展前期經(jīng)濟發(fā)展水平越高，環(huán)境效率越高，當經(jīng)濟發(fā)展水平超過某一個值時，便會對環(huán)境效率產(chǎn)生負向影響(Gang D和Wendi L，2022)，選用地區(qū)人均生產(chǎn)總值表示；交通基礎設施作為物流系統(tǒng)的重要組成部分，其發(fā)展水平對物流業(yè)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，由于生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流多使用公路進行運輸，因此選擇公路密度來表示；政府可以通過對交通運輸業(yè)的資金投入來干預生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，因此選取地方交通運輸支出占地方財政一般預算支出的比例來表示；綠色技術(shù)創(chuàng)新同時兼顧了“綠色”和“創(chuàng)新”，即通過創(chuàng)新的方式提供全新的產(chǎn)品工藝和服務市場，把對環(huán)境的傷害和資源的消耗降到最低，以綠色專利申請量來表示綠色技術(shù)創(chuàng)新水平(扎恩哈爾·杜曼，2022)；對外開放吸引外商來本地投資，可以拉動當?shù)亟?jīng)濟發(fā)展，為當?shù)厣r農(nóng)產(chǎn)品綠色物流發(fā)展帶來優(yōu)秀的資本和技術(shù)，采用當年實際使用外商直接投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重來表示；環(huán)境規(guī)制是一個國家或地方政府出臺保護環(huán)境的政策手段，采用地區(qū)環(huán)境機構(gòu)從業(yè)人員來表示；消費水平會影響物流業(yè)的發(fā)展，選取社會消費品零售總額的對數(shù)來表示。描述性統(tǒng)計如表4所示。

(二)模型設定

將超效率SBM模型測算得到的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率超過1的數(shù)據(jù)壓縮至1，右側(cè)受限點為1，因此采用Tobit模型，構(gòu)建以下回歸模型：

GLEit=α0+α1EDLit+α2TIit+α3RISit+α4GSit+α5GTIit+α6OULit+α7CL+α8ER+δit (6)

式中，GLE表示生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率，EDL表示經(jīng)濟發(fā)展水平，TI表示交通基礎設施，RIS表示地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，GS表示政府支持，GTI表示綠色技術(shù)創(chuàng)新，OUL表示對外開放水平，CL表示消費水平，ER表示環(huán)境規(guī)制。α0表示常數(shù)項，α1-α8表示各變量的回歸系數(shù)。δ表示隨機擾動項，i和t分別代表省份和年份。

(三)實證分析

根據(jù)表5所示，從全國層面來看，經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放水平和環(huán)境規(guī)制均在10%的水平上顯著，對我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率有促進作用；綠色技術(shù)創(chuàng)新和消費水平在10%的水平上顯著，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率有抑制作用；交通基礎設施、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和政府支持沒有通過顯著性檢驗，且交通基礎設施、地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)系數(shù)為正，政府支持系數(shù)為負。原因可能是我國的經(jīng)濟發(fā)展整體嚴格執(zhí)行了新發(fā)展理念中的“綠色”發(fā)展，處于經(jīng)濟發(fā)展與環(huán)境效率正向相關(guān)的階段；對外開放吸引到本地投資的企業(yè)大多是環(huán)境保護型企業(yè)，在提高生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流效率的同時，沒有對環(huán)境造成不利影響或產(chǎn)生的污染較??；環(huán)境規(guī)制下的環(huán)境保護措施約束了生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的碳排放量；我國的綠色技術(shù)在生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流行業(yè)的創(chuàng)新程度不高，處于前期投入階段，抑制了生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流的發(fā)展；居民對生鮮農(nóng)產(chǎn)品需求量增加，生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流需求增加，但綠色技術(shù)創(chuàng)新不夠，污染加大；交通基礎設施和地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率有一定促進作用，政府支持對其有一定抑制作用，但在所選研究期間內(nèi)并沒有對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流造成影響。

從地區(qū)層面來看，三個地區(qū)對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流產(chǎn)生影響的因素均有所不同。東部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放水平和環(huán)境規(guī)制對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率有促進作用，綠色技術(shù)創(chuàng)新和消費水平有一定抑制作用；中部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和環(huán)境規(guī)制對其生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率產(chǎn)生促進作用，消費水平對其產(chǎn)生抑制作用；西部地區(qū)的交通基礎設施建設和環(huán)境規(guī)制對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率產(chǎn)生促進作用，經(jīng)濟發(fā)展水平、政府支持和消費水平對其產(chǎn)生抑制作用。可以看出環(huán)境規(guī)制對三個地區(qū)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率都有促進作用，消費水平則對三個地區(qū)的生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率有抑制作用，原因可能是國家出臺的綠色發(fā)展理念，各地區(qū)都將其落實到位；居民對生鮮農(nóng)產(chǎn)品的需求量增多，導致物流過程中的碳排放量增多。東中部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較高，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率產(chǎn)生促進作用，西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低，對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率產(chǎn)生抑制作用。東部地區(qū)沿海，對外開放程度較高，中部地區(qū)處于內(nèi)陸，西部地區(qū)對外開放程度較低，并未對生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率產(chǎn)生影響。綠色技術(shù)創(chuàng)新僅在東部地區(qū)產(chǎn)生抑制作用，說明我國綠色技術(shù)創(chuàng)新主要集中在東部地區(qū)，且創(chuàng)新水平不高，產(chǎn)生的收益還未與要素成本的投入相抵消。西部地區(qū)有著地廣人稀的地理特征，道路建設可以有效促進生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展，而政府對交通方面的投資還不夠支持物流業(yè)的發(fā)展。

政策建議

第一，協(xié)調(diào)各地區(qū)發(fā)展，提高我國生鮮農(nóng)產(chǎn)品綠色物流整體效率。各地區(qū)政府根據(jù)當?shù)鼐唧w情況及影響因素，制定適合當?shù)靥岣呱r農(nóng)產(chǎn)品綠色物流效率的政策；第二，對發(fā)展較弱的地區(qū)加強政策幫扶力度。西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平較低、基礎設施較差，政府可以制定幫扶政策，對落后地區(qū)進行重點管理；第三，加強綠色技術(shù)創(chuàng)新的投入。我國目前綠色技術(shù)創(chuàng)新水平較低，且集中在東部地區(qū)，應加強在綠色技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域人力、物力、財力的投入，使其發(fā)揮空間溢出效應。