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內容摘要：本文選取2011-2020年我國30個省份面板數據，研究流通產業碳排放的影響因素。結果顯示：經濟發展水平和人口規模會顯著加劇流通產業碳排放；交通基礎建設、產業結構、綠色投資和環境規制對流通產業碳排放有著顯著抑制作用。其中，經濟發展水平對流通產業碳排放的加劇效應最強，產業結構產生的抑制效應最強。區域異質性分析表明，各影響因素的作用強度對流通產業碳排放有著地域差異性。上述結果在進行穩健性檢驗后依舊成立。未來應創新流通模式，加快流通產業結構升級；加強交通基建，合理配置流通資源；加大流通業綠色投資，促進流通業低碳技術研發。
關鍵詞：流通產業；碳排放；經濟發展水平；綠色流通
引言
隨著社會經濟的持續發展，全球能源消耗與碳排放量與日俱增，由此導致的生態環境破壞效應日益凸顯。據國際能源署公布稱，2021年全球二氧化碳排放量達到338.84億噸，同比增長5.6%。這一背景下，合理把控碳排放水平已成為中國經濟綠色可持續發展的關鍵所在。事實上，早在2020年9月，中國明確提出力爭2030年前實現碳達峰、2060年前實現碳中和的“雙碳”目標，以求加速降低碳排放步伐，兼顧經濟發展與綠色轉型。流通產業在一國經濟中占據很大比重。伴隨中國城鎮化建設進程的不斷推進，我國流通產業規模迅速擴大，逐漸成為碳排放問題把控中不可忽略的重要因素。事實上，流通產業消耗能源多、碳排放量大等諸多問題已經是客觀存在的事實。這一背景下，加快厘清影響中國流通產業碳排放的具體因素，針對性制定流通領域內的節能減排策略，對于實現“綠色流通”、降低整體碳排放水平意義深遠。
文獻綜述
關于國內流通產業碳排放影響因素的研究，首先聚焦在經濟發展維度。杜玉英和李閏春（2022）研究指出，經濟發展可以創造優良的市場環境并且拉動更多商業投資，擴大流通業規模，進而導致流通業碳排放總量升高。李世祥和康契瀛（2022）研究發現，經濟增長能夠推動流通產業迅速發展，但這一過程中會形成大量能源消耗，使得流通產業碳排放總量增長。除經濟維度外，被廣泛討論的影響因素還有能源強度、能源結構、產業結構和環境規制等方面。劉妍慧和栗洋（2022）以湖北省交通運輸業為研究對象，發現能源強度的提升能夠很明顯地抑制碳排放。沈哲（2015）研究指出，能源結構優化有助于降低商貿流通業碳排放水平，從而提升未來碳排放空間。吳麗娟和黃瑩（2022）研究發現，環境規制可以為流通產業注入政策與技術創新動力，從而有效降低流通產業碳排放水平。孫皓程等（2022）則指出，產業結構升級能夠減弱流通產業對能源消耗的依賴性，促使碳排放量逐步降低。綜上，既有文獻從多個角度對流通產業碳排放影響因素展開研究，但少有從宏觀角度進行綜合性分析，并且各影響因素對不同地區流通產業的影響差異同樣有待深入分析。由此，本文從實證研究角度出發，綜合分析中國流通產業碳排放的影響因素，并就其地區異質性特征展開分析，在此基礎上進一步提出合理且有針對性的政策建議。
變量選取
如前文所述，研究分析中國流通產業碳排放的影響因素，對于減小流通產業碳排放規模、促進經濟增長和自然環境之間協調發展具有重要指導作用。中國流通產業碳排放的影響因素涉及到不同維度和不同種類，從影響方向來看又可分為正向效應因素和負向效應因素。正向效應因素表征此影響因素對流通產業碳排放起到促進作用，負向效應因素表征對流通產業碳排放起到抑制作用。鑒于此，本文在既有文獻基礎上，歸納總結出六類中國流通產業碳排放的影響因素，詳見表1。交通基礎設施（tl）。交通基礎設施是促進經濟高質量發展、連接區域間經濟協調的重要支撐手段，包括公路交通設施、市政道路交通設施、軌道交通設施和停車場設施。就流通產業碳排放來說，完善交通基礎設施，一方面可以縮短物流運輸的時空距離，避免交通擁堵等原因導致的無效碳排放，另一方面則能夠促進城市治理能力和治理體系現代化，利用大量資源發展綠色生態環境，進而降低流通產業碳排放。在衡量交通基礎設施水平時，本文參考張景波（2018）的研究，選用交通路線密度來表示，即某地區交通路線總里程與總面積的比值。經濟發展水平（eco）。經濟發展水平代表一個國家經濟總體的規模、速度和程度。包括國民生產總值、人均國民收入、經濟發展速度等指標。經濟發展水平與流通產業碳排放有著密切聯系，經濟發展水平越高，人民物質生活需求越大，由此促進物流、餐飲、零售、服務業的產業提升，進而導致流通產業碳排放量增加。參考李世祥和康契瀛（2022）的研究，用各省人均GDP來衡量經濟發展水平。產業結構（is）。產業結構指一個國家或地區各產業的組成成分及各產業之間的相互關系。各產業在經濟總量中的占比不同，對經濟增長的助推作用也不盡相同。從對流通產業碳排放影響效應來說，楊筱茜（2022）等認為產業結構升級將通過提高第三產業占比的方法，從生產和消費兩端減少對能源的需求，從而影響流通產業碳排放水平。另外，產業結構升級還可加速高新技術的研發，提升清潔能源利用率來抑制碳排放。本文以第三產業占比來衡量產業結構。綠色投資（gi）。綠色投資可視為一種“社會責任投資”，與傳統投資相比，綠色投資除了考慮經濟收益外，還兼顧社會與生態效益。對于流通產業碳排放而言，綠色投資規模越大，意味著流通企業用于綠色技術創新的資金越充足，相應的能源利用效率越高。在總市場規模不變的前提下，流通產業生產活動中產生的碳排放將得到有效降低。是以，綠色投資有助于抑制流通產業碳排放。本文借鑒廖顯春等（2020）的研究，選用生產性綠色投資占社會總投資比值衡量綠色投資。人口規模（ps）。人口規模指在某地區生活的實際人口數量。竇悅（2017）研究指出，人口規模的擴大是影響碳排放的主要因素之一。在流通產業碳排放方面，人口規模和生活物資需求呈現同步提升的趨勢，繼而導致碳排放總量不斷增加。本文用城鎮居民和農村居民的年末總人口數來衡量人口規模影響因素。環境規制（er）。環境規制是以保護環境為目的，旨在通過政府制定法律法規實現環境保護和經濟可持續發展的一種約束性力量。政府加大環境整治力度、制定環境規制政策可促進綠色技術革新，進而降低碳排放。本文用工業污染治理投資額占GDP的比重來衡量環境規制。
實證研究
（一）模型構建與數據來源
1.模型構建。
依據上述理論分析，檢驗各因素對流通產業碳排放的影響，構建如下模型：在此模型中，CO2表示流通產業碳排放量，tl代表交通基礎設施，eco表示經濟發展水平，is表示產業結構，gi代表綠色投資，ps表征人口規模，er表示環境規制，ε為隨機擾動項。對于碳排放，本文僅指二氧化碳氣體排放量。據IPCC第六次評估報告顯示，全球95%以上的二氧化碳排放來源于能源消耗，因此，流通產業碳排放總量可由流通產業生產過程中能源消耗排放量求得：其中：CO2表示二氧化碳排放量；i為能源類型，本文選取煤炭、石油、天然氣作為樣本數據；Ei指第i種能源用量；Bi指第i種能源的二氧化碳排放因子。其中：Hi指第i種能源的發熱量；Oi為第i種能源的碳氧化因子；Ci為第i種能源的含碳量；44/12為CO2分子量/C分子量。
2.數據來源。
文章選取2011-2020年除中國港澳臺及西藏以外的30個省份作為研究分析樣本，各影響因素原始數據均來自歷年《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國物流統計年鑒》及wind數據庫、IPCC評估報告、世界銀行發展數據庫。對于部分缺失數據，采用插值法進行補齊。
（二）回歸分析
1.基準回歸分析。
本文使用計量分析軟件Statal5.0進行基準回歸分析，結果如表2所示?？梢园l現，除經濟發展水平和人口規模外，其余各解釋變量均可對中國流通產業碳排放產生抑制作用，且都通過顯著性檢驗，加劇效應最顯著的影響因素為經濟發展水平，抑制效應最顯著的影響因素為產業結構，這一結果與本文前述分析假設相吻合。具體分析而言，交通基礎設施系數符號為負，即抑制中國流通產業碳排放，且在10%統計水平上顯著。究其原因，交通基礎設施的完善會極大縮短物流運輸時空距離，并且有效促進綠色生態環境發展，從而減少流通產業碳排放。經濟發展水平對中國流通產業碳排放的影響為正，且在1%的統計水平上顯著。說明經濟發展水平越高，越能帶動市場對流通產業的需求，從而導致流通產業碳排放總量增加。產業結構能夠對中國流通產業碳排放產生負向影響，且在5%的統計水平上顯著。究其原因，產業結構優化能夠減輕工業占比并增加第三產業比重，進而大幅度降低能源消耗，減少碳排放。綠色投資同樣對中國流通產業碳排放產生負向影響，且在5%的統計水平上顯著。綠色投資可以打造高新技術革新局面，有效提升能源利用率，促進中國流通產業的低碳環保運動。人口規模對中國流通產業碳排放有著正向影響，且在1%的統計水平上顯著。即人口規模不斷擴張會導致流通產業碳排放激增。環境規制可以對中國流通產業碳排放產生抑制作用，且在10%統計水平上顯著。政府制定的一系列環保政策會通過提高成本的方式倒逼流通企業進行綠色技術革新，從而減少流通產業的碳排放。對比不同影響因素的作用強度后發現，環境規制對流通產業碳排放的限制效應相對較弱，表明政府雖在環保政策方面不斷向企業施加壓力，但由于技術屏障和資金限制，環境規制在抑制中國流通產業碳排放的水準有待提高。
2.地區異質性檢驗。
鑒于各省份之間市場配置、資源稟賦、經濟基礎、交通基礎設施建設程度存在一定差距，各解釋變量對中國流通產業碳排放的影響效應也可能不同。本文依照國家統計局劃分標準，將30個省份區分為東部地區、中部地區和西部地區三大區域，并依次對這三個區域內中國流通產業碳排放的影響因素進行基準回歸檢驗，結果如表3所示。分析結果表明，在各區域中，交通基礎設施、產業結構、綠色投資、環境規制均對中國流通產業碳排放產生負向影響，且都通過顯著性檢驗。經濟發展水平和人口規模均對中國流通產業碳排放有著加劇效應，且效果顯著。值得一提的是，各區域之間影響因素對中國流通產業碳排放有著較大差異。具體而言，經濟發展水平和人口規模對于東部地區流通產業碳排放的加劇效應明顯大于其他地區；產業結構和綠色投資對東部地區流通產業碳排放的抑制效應最強；交通設施建設則對中部地區流通產業碳排放的抑制作用最大；環境規制則是對西部地區流通產業碳排放抑制效應最強，這在一定程度說明西部地區流通產業發展往往更依賴資源的簡單開發，犧牲環境的代價程度相對較高，通過環境規制手段治理碳排放的效果也應最為明顯。
3.穩健性檢驗。
為保證所得結果可靠性，本文采用替換被解釋變量的方法進行穩健性檢驗，用物流業能源消耗規模數據替換被解釋變量重新進行回歸，結果見表4?？梢园l現，雖然各影響因素回歸系數有小幅度變化，但影響符號及顯著性水平均與上文分析結果呈現出一致性，由此說明所得結果較為穩健。
結論及建議
本文選取30個省份2011-2020年度面板數據作為樣本，分別通過基準回歸檢驗、分地區異質性檢驗、穩健性檢驗，實證分析了中國流通產業碳排放的影響因素。研究結果表明：交通基礎設施、產業結構與環境規制對中國流通產業碳排放有抑制作用；經濟發展水平與人口規模能夠加劇中國流通產業碳排放；綠色投資對中國流通產業碳排放有抑制作用；人口規模對中國流通產業碳排放有促進作用。分地區異質性檢驗發現，中國流通產業碳排放不同影響因素的影響效應存在差異，表現為經濟發展水平和人口規模對于東部地區流通產業碳排放的加劇效應明顯大于其他地區；環境規制的抑制效應對西部地區流通產業作用強度最大；產業結構和綠色投資對東部地區流通產業碳排放抑制效應最強；交通設施建設則對中部地區流通產業碳排放水平抑制效應最強。根據以上實證結果，本文提出下列建議：第一，創新流通模式，加快流通產業結構升級。目前，我國流通業聚集程度較低，行業的運營效率偏低。未來，流通產業應重視從傳統模式向數字化轉型。利用數字化技術，引導流通產業一體化建設，打造綠色低碳流通模式。具體而言：一方面，要建立快捷高效的電子商務平臺，加速信息流傳遞，實現供需高效對接，節約資源消耗；另一方面，流通全環節應采用環保運輸包裝，并升級污染物在線處理系統，充分降低流通成本，減少碳排量。第二，加強交通基建，合理配置流通資源?；A設施建設有助于降低流通產業碳排放。物流及批發零售等行業作為流通業的主要內容，貨物運輸期間所產生的碳排放總量不容小覷。完善交通基礎設施建設，能夠有效減少交通運輸時空距離，壓縮貨物在途時間，從而降低碳排量。具體而言，各級政府可建設不同層級物流倉儲體系，一線城市可設置一級物流倉儲中心，二線城市或西部省會城市可設置二級物流倉儲中心，地級市及縣級地區可設置三級物流中心。與此同時，科學規劃貨物配送路線，以求達到降低貨物運輸期間碳排放量的目的。第三，加大流通業綠色投資，促進流通業低碳技術研發。研究發現綠色投資能夠有效抑制流通產業碳排放，因此未來有必要進一步加大流通產業綠色投資水平。一方面，增加對流通業低碳技術的研發費用，突破技術瓶頸，大力支持節能減排項目的落實落地，在大力發展流通業的同時兼顧社會與生態效益，從而降低碳排放；另一方面，優化升級能源結構，在流通產業生產過程中積極推廣清潔能源使用率，如積極開發利用氫能等作為流通產業的主要能源，建設綠色流通工程。
參考文獻：
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10.竇悅.京津冀地區碳排放量因素分析——基于STIRPAT模型的面板數據分析[J].時代經貿，2017（12）
作者:黃卓 楊佩月 單位:保定理工學院管理科學與工程學院 河北科技學院經濟管理學院
