梁紅艷 王 千

(福州大學經濟與管理學院， 福建福州 350108)

一、引言

伴隨著改革開放進程，中國物流業(yè)發(fā)展取得了巨大成就，但依然存在運行質量與效率偏低、創(chuàng)新能力不強、環(huán)境污染嚴重等問題。新時代，如何實現(xiàn)中國物流業(yè)轉型升級，成為亟待解決的難題。當前，互聯(lián)網(wǎng)是經濟增長的新動能，黨的十九大報告明確提出“推進互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能和實體經濟深度融合”。實施“互聯(lián)網(wǎng)+”物流戰(zhàn)略是中國物流業(yè)供給側結構性改革的重要舉措，“互聯(lián)網(wǎng)+”已成為中國物流業(yè)轉型升級的強勁引擎。那么，中國“互聯(lián)網(wǎng)+”物流達到什么程度？“互聯(lián)網(wǎng)+”對中國物流業(yè)發(fā)展帶來了哪些影響，其影響機理是什么，能否促進物流業(yè)提質增效？回答這些問題，對推進“互聯(lián)網(wǎng)+”物流行動計劃與實現(xiàn)中國物流業(yè)高質量發(fā)展具有重要意義。

針對“互聯(lián)網(wǎng)+”物流，已有文獻圍繞“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的內涵、“互聯(lián)網(wǎng)+”物流程度的測算、“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的效應展開研究。(1)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的內涵。當前，學術界對“互聯(lián)網(wǎng)+”的內涵基本達成共識，認為“互聯(lián)網(wǎng)+”不僅是一種技術，還是一種融合思維[1][2]，其本質是企業(yè)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)技術和互聯(lián)網(wǎng)思維，實現(xiàn)傳統(tǒng)經濟與虛擬經濟深度滲透交融。[3][4]針對“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的內涵，學術界當前更多從技術層面展開剖析。如，楊萌柯和周曉光認為“互聯(lián)網(wǎng)+”物流是以互聯(lián)網(wǎng)思維為指導，利用互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等先進信息技術，解決物流業(yè)成本高、運行效率低、信息不對稱等痛點難點問題，并從物流平臺的數(shù)據(jù)、流量等方面創(chuàng)新物流商業(yè)模式，進而從思維、技術、商業(yè)模式多維度促進物流業(yè)轉型升級。[5](2)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流程度的測算。宏觀層面，由于統(tǒng)計數(shù)據(jù)的缺失，目前還沒有直接反映“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度的指標，更多使用互聯(lián)網(wǎng)資源、信息化水平等單一指標或者建立與互聯(lián)網(wǎng)相關的綜合指標體系來衡量。[6][7][8]微觀企業(yè)層面，以企業(yè)信息化投入來衡量工業(yè)企業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”程度[9][10]，或者通過上市公司財報、年報等資料獲取“互聯(lián)網(wǎng)+”相關文本信息來衡量工業(yè)企業(yè)實施“互聯(lián)網(wǎng)+”的程度[11]，針對物流企業(yè)的研究很少。行業(yè)層面的研究也是以工業(yè)為主，如孫早和侯玉琳從軟件應用、信息資源采集能力等方面構建反映工業(yè)智能化的綜合指標體系，一定程度上刻畫了工業(yè)“互聯(lián)網(wǎng)+”程度。[12](3)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的效應。已有研究早期主要側重于考察“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的經濟效益，普遍認為互聯(lián)網(wǎng)信息技術對提升物流業(yè)現(xiàn)代化水平具有積極作用[13][14]，指出EDI、條形碼和RFID與互聯(lián)網(wǎng)的融合運用，可以以更少成本、更安全高效的方式管理和傳遞信息，優(yōu)化物流企業(yè)業(yè)務流程，從而滿足中國不斷擴張的物流需求[15][16]；物流信息系統(tǒng)與企業(yè)互補資源的結合能夠顯著提升企業(yè)的運作效率并增強供應鏈彈性[17]；物流數(shù)字化在降低物流成本、提升物流交付的可靠性和靈活性方面具有巨大作用。[18]在物流業(yè)能源消耗和碳排放問題日趨嚴重的背景下，“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的融合、包容、共享理念為降低物流碳排放、推動綠色物流發(fā)展提供了新思路。王娟娟和杜佳麟指出云計算、物聯(lián)網(wǎng)等信息技術是構成“一帶一路”綠色物流體系的基礎。[19]在企業(yè)運營層面，Hopkins和Hawking指出大數(shù)據(jù)和物聯(lián)網(wǎng)在支持物流企業(yè)降低運營成本的同時也減少了運輸車輛對環(huán)境造成的污染[20]，Bandyopadhyay和Sen則討論了物聯(lián)網(wǎng)在減少缺貨、物流碳足跡和過度生產方面的潛力。[21]另外，“互聯(lián)網(wǎng)+”還可以為環(huán)境監(jiān)測、政府監(jiān)管、公眾監(jiān)督提供便捷渠道，從而倒逼企業(yè)綠色改革，提升區(qū)域環(huán)境質量。[22][23][24][25]

總的來說，已有研究從多個角度對“互聯(lián)網(wǎng)+”物流進行了有益探索，但還存在一些可拓展之處：(1)關于“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)發(fā)展的影響，既有研究以理論分析和現(xiàn)實總結為主，缺少足夠的實證檢驗。(2)已有研究多關注“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)經濟績效，較少分析“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)環(huán)境效率的影響，忽視了“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的環(huán)境效益。鑒于此，本文從“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的內涵出發(fā)，理論探討“互聯(lián)網(wǎng)+”物流提升物流業(yè)經濟效益和環(huán)境效益的內在機理，并實證檢驗“互聯(lián)網(wǎng)+”物流對中國物流業(yè)運行效率和環(huán)境效率的影響，希冀為中國推進“互聯(lián)網(wǎng)+”物流行動計劃、實現(xiàn)物流業(yè)高質量發(fā)展提供理論依據(jù)。

二、理論分析與研究假設

“互聯(lián)網(wǎng)+”物流依托互聯(lián)網(wǎng)平臺，利用互聯(lián)網(wǎng)技術和互聯(lián)網(wǎng)思維，通過數(shù)據(jù)采集、存儲和分析，創(chuàng)新物流運營方式和商業(yè)模式，對物流業(yè)運行效率與環(huán)境效率帶來深刻影響。

(一)“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)經濟績效的影響機理

1. “互聯(lián)網(wǎng)+”物流通過升級改造物流技術設備，提升物流運行效率。“互聯(lián)網(wǎng)+”驅動下，信息化、自動化、智能化物流技術設備的廣泛應用，能夠實現(xiàn)物流運作過程中各環(huán)節(jié)之間的信息暢通，以及物流作業(yè)自動反饋、自動處理等功能，從而提高物流系統(tǒng)運行效率。[26][27]例如，青島港“無人碼頭”運用物聯(lián)網(wǎng)、智能控制、GPS、信息系統(tǒng)等技術，實現(xiàn)作業(yè)流程全自動化，單機作業(yè)可達平均每小時44.6個自然箱，是港口碼頭與“互聯(lián)網(wǎng)+”融合的典范。

2. “互聯(lián)網(wǎng)+”物流通過節(jié)約勞動、提升從業(yè)人員素質，提升物流運行效率?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”驅動下，自動化、智能化物流設施設備能夠替代物流從業(yè)者更高效地完成物流作業(yè)。[28]例如，2020年“雙11”期間，申通快遞利用機器人分揀，每小時處理1.8萬件的快遞包裹，減少勞動力成本近七成，極大地提高了分揀效率并降低了物流成本。而且，互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，從業(yè)人員可以更快速地獲取物流產品、流程、模式創(chuàng)新信息，有助于提升從業(yè)者的技能和創(chuàng)造力。

3. “互聯(lián)網(wǎng)+”物流通過優(yōu)化物流業(yè)務流程，提升物流運行效率。借助新一代信息技術，“互聯(lián)網(wǎng)+”物流可以重構業(yè)務流程，優(yōu)化資源配置，提高作業(yè)效率，驅動傳統(tǒng)物流業(yè)向集約化、標準化、智能化發(fā)展。例如，在運輸配送環(huán)節(jié)，基于數(shù)據(jù)驅動的運輸網(wǎng)絡優(yōu)化能顯著提高運輸效率；在倉儲環(huán)節(jié)，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等技術，并配合標準化存儲編碼、托盤、包裝等技術，建立存、取、管全程智能化的倉儲系統(tǒng)，有助于提高倉儲運作效率。

根據(jù)上述分析，本文提出：

假設1：“互聯(lián)網(wǎng)+”物流可以顯著提升物流業(yè)運行效率。

(二)“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)環(huán)境績效的影響機理

1. “互聯(lián)網(wǎng)+”物流通過促進物流業(yè)技術進步實現(xiàn)節(jié)能減排。運用信息技術實現(xiàn)生產過程自動化，不僅消除了生產過程的冗余和浪費，而且能夠優(yōu)化生產流程，提高能源利用效率、降低排放強度，是改變制造過程能耗模式的主要途徑之一。[29][30][31][32]物流業(yè)也是如此，“互聯(lián)網(wǎng)+”物流驅動物流業(yè)技術進步，可以有效提高能源利用率。例如，運輸配送環(huán)節(jié)，基于人工智能的路況識別、路徑優(yōu)化以及基于大數(shù)據(jù)預測的主動物流配送，有助于降低空駛率，減少迂回運輸、交叉運輸、重復運輸?shù)痊F(xiàn)象，從而提高物流業(yè)能源利用效率。倉儲環(huán)節(jié)，貨位智能分配與揀貨在提升分揀效率的同時亦能降低倉儲設備的能耗。

2. “互聯(lián)網(wǎng)+”物流通過物流運作流程創(chuàng)新與商業(yè)模式創(chuàng)新提升物流業(yè)環(huán)境效益?；ヂ?lián)網(wǎng)技術的廣泛使用，可以暢通物流鏈，提升物流運作效率；并通過商業(yè)模式創(chuàng)新，降低物流供給與需求間的信息不對稱，提高物流設施設備利用率，進而降低能耗，減少物流業(yè)務碳足跡。例如，“互聯(lián)網(wǎng)+”驅動下，京東物流實現(xiàn)全程無紙化運營，海關部門實行無紙化通關，在提升物流運作效率的同時降低了對環(huán)境的破壞。滿幫集團依托貨運平臺智能匹配行程和運力，實現(xiàn)車貨信息高效匹配，提高運輸效率，降低貨車空駛率，極大地減少了車輛在運輸途中的能源消耗，于2019年節(jié)省了900億元燃油損耗，減少了923萬噸碳排放。

根據(jù)上述分析，本文提出：

假設2：“互聯(lián)網(wǎng)+”物流可以顯著提升物流業(yè)環(huán)境效率。

三、“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度的測算與分析

(一)測算方法

“互聯(lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略強調互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)賦能傳統(tǒng)產業(yè)、傳統(tǒng)產業(yè)催生互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)，最終實現(xiàn)產業(yè)間的滲透交融與協(xié)調發(fā)展。因此，物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的協(xié)調發(fā)展水平可以在一定程度上體現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度。本文運用耦合協(xié)調度模型，測算物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的耦合協(xié)調水平，以此作為“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度的衡量指標。具體測算方法如下：

第一步，利用熵值賦權法計算各省份物流業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)綜合發(fā)展水平VLOG和VINT。

第二步，構建物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)間的耦合協(xié)調度模型，測算兩者的耦合協(xié)調度。

(1)

(2)

T=αVLOG+βVINT

(3)

其中:D代表物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的耦合協(xié)調程度，取值區(qū)間為(0，1)，D越大表示產業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展水平越高。本文參考唐曉華等的研究[33]，將物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的耦合協(xié)調發(fā)展劃分為10個等級，具體見表1。C是物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的耦合度，反映系統(tǒng)之間的關聯(lián)程度；VLOG和VINT分別表示物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的綜合發(fā)展水平；T為物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)的綜合調和指數(shù)；α和β為待估參數(shù)，代表各子系統(tǒng)的重要程度，考慮到互聯(lián)網(wǎng)與物流都是中國經濟社會發(fā)展的重要基礎設施，本文認為兩者同等重要，令α=β=0.5。

表1 物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展判定標準

(二)物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)發(fā)展水平指標選取與數(shù)據(jù)來源

1. 物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)發(fā)展水平指標體系構建

在分析“互聯(lián)網(wǎng)+”物流內涵的基礎上，本文從發(fā)展規(guī)模、供給、需求三個維度構建物流業(yè)發(fā)展水平評價指標體系；參考中國信息化發(fā)展指數(shù)(II)的指標構成，從互聯(lián)網(wǎng)基礎設施、應用消費、發(fā)展規(guī)模三個維度構建互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)發(fā)展水平評價指標體系，如表2所示。

表2 物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)發(fā)展水平的評價指標體系

2. 數(shù)據(jù)來源與說明

本文選取2013-2018年中國30個省份(不含西藏和港澳臺)的面板數(shù)據(jù)為研究樣本。數(shù)據(jù)源于《中國統(tǒng)計年鑒》《中國固定資產投資統(tǒng)計年鑒》《中國勞動統(tǒng)計年鑒》《中國第三產業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國電子信息產業(yè)統(tǒng)計年鑒》。由于缺少“物流業(yè)”統(tǒng)計口徑，本文用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)表示物流業(yè)；以通信設備、計算機和其他電子設備與信息傳輸、軟件和信息技術服務代表互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)。

(三)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度測算結果與分析

利用耦合協(xié)調度模型，測算得到2013-2018年中國30個省份物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)的耦合協(xié)調水平。本文從整體水平和區(qū)域間差異兩個方面剖析中國“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的發(fā)展特征。

(1)整體融合水平。觀測期間，中國物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)耦合協(xié)調水平呈現(xiàn)先上升后緩慢下降的趨勢，且基本保持在0.495以上，可以看出中國物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)處于初步協(xié)調的邊緣，說明中國“互聯(lián)網(wǎng)+”物流還存在很大的發(fā)展空間。

(2)區(qū)域差異。東中西部產業(yè)耦合協(xié)調水平存在顯著差異，如表3所示。其中，東部地區(qū)最高，平均值為0.651，除了海南省，各省均實現(xiàn)了初步協(xié)調，而且廣東、江蘇、上海等經濟發(fā)達地區(qū)實現(xiàn)了高度協(xié)調；中部地區(qū)居中，平均值為0.456，整體處于初步失調狀態(tài)，各省份主要處于低度失調到初步協(xié)調之間；西部地區(qū)最低，平均值為0.374，整體處于低度失調狀態(tài)，其中寧夏、甘肅、青海等經濟發(fā)展較低地區(qū)的產業(yè)協(xié)調水平位居末位。

表3 2013-2018年中國東中西部“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度等級劃分

四、“互聯(lián)網(wǎng)+”物流經濟效益與環(huán)境效益的實證分析

在測算各省“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度的基礎上，進一步考察“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)運行效率和環(huán)境效率的影響，探究“互聯(lián)網(wǎng)+”能否提升中國物流業(yè)經濟效益和環(huán)境效益。

(一)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流經濟效益的實證分析

1. 研究方法

本文使用運行效率反映物流業(yè)經濟效益，并選用隨機前沿生產函數(shù)考察“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)經濟效益的影響。將物流業(yè)生產函數(shù)設定為易估計、包容性較強的超越對數(shù)生產函數(shù)：

為了檢驗模型(4)的合理性，在(4)的基礎上添加約束條件，并進行廣義似然比檢驗：1) 生產函數(shù)檢驗。H1：α4=α5=α6=α7=α8=α9=0，若該檢驗通過，則應使用C-D生產函數(shù)。2) 技術進步中性檢驗。H2：α8=α9=0，若該檢驗通過，則表明生產函數(shù)中的技術進步是中性的。3) 初選模型的系數(shù)顯著性檢驗。H3：αi=0。

進一步，將“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度(LINTit)引入技術無效率函數(shù)中，構建模型：

其中:εit為服從均值為0，方差為σ2的正態(tài)截斷分布，βn為待估參數(shù)；TRA、ECO、OPEN為控制變量，分別表示地區(qū)交通基礎設施水平、經濟發(fā)展水平、對外開放程度。

2. 變量說明與數(shù)據(jù)來源

(1)前沿生產函數(shù)。1)產出變量。采用各省份交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值衡量各省份物流業(yè)產出，并進行價格平減。2) 投入變量。勞動投入利用各省交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)衡量。采用永續(xù)盤存法估算出交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的資本存量來衡量物流業(yè)資本投入，其計算公式：Kit=Ki,t-1(1-δit)+Iit/Pit，其中i和t分別代表地區(qū)和年份；K為實際資本存量；I表示固定資產投資總額當年價，并用固定資產投資價格指數(shù)P消除價格指數(shù)；δ為固定資產折舊率。本文將固定資產折舊率設定為隨經濟增長變化的可變折舊率；基期資本存量計算公式：Ki,2013=Ii,2013/δi,2013，其中Ki,2013表示i省2013年基期資本存量，Ii,2013表示i省2013年物流業(yè)固定資產投資額，δi,2013表示i省2013年物流業(yè)固定資產折舊率。

(2)技術無效函數(shù)。1) “互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度(LINTit)為核心解釋變量。2) 控制變量。供給方面，主要考察交通基礎設施水平(TRA)，利用各省公路里程和鐵路里程之和與行政區(qū)面積的比值來衡量。需求方面，主要考察經濟發(fā)展水平(ECO)，利用各省份GDP占全國GDP的比重衡量地區(qū)經濟發(fā)展水平。發(fā)展環(huán)境方面，主要考察對外開放水平(OPEN)，利用各省外商投資額占各省GDP的比重來衡量地區(qū)對外開放水平。

上述指標的數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。

3. 檢驗結果分析

本文利用隨機前沿模型分析“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的經濟效益，估計結果如表4所示。

(1)隨機前沿生產函數(shù)分析。表4列出了整體樣本下多種設定結果。模型1是無約束下的隨機前沿模型，其結果表示存在技術無效率項，且技術無效率對物流業(yè)投入產出具有顯著影響。模型2是針對約束條件1：α4=α5=α6=α7=α8=α9=0的估計結果，對數(shù)似然比結果顯示超越對數(shù)生產函數(shù)更適合反映物流業(yè)生產情況。模型3是針對約束條件2的估計結果，α8和α9的參數(shù)估計結果拒絕了技術進步中性的假設。而且，在物流業(yè)發(fā)展中，技術進步起到了資本節(jié)約作用，但對勞動力的影響不顯著。對于約束條件3，除了α5和α6未能通過顯著性水平檢驗，其他系數(shù)都在1%的水平上顯著。其中，勞動力和資本投入對物流業(yè)增長并未起到促進作用，表明中國物流業(yè)依賴高資本、高勞動力投入的增長方式難以為繼，需要通過科技、管理、創(chuàng)新等要素驅動實現(xiàn)內涵式增長。

表4 “互聯(lián)網(wǎng)+”物流經濟效益的隨機前沿模型估計及檢驗結果

(2)技術無效率模型分析?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度(LINT)的估計系數(shù)為-0.602，在1%水平上顯著，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度每提高1%，物流業(yè)技術效率可以提升約0.6個百分點，由此假設1得到驗證，即“互聯(lián)網(wǎng)+”物流能夠顯著提升物流業(yè)運行效率。其原因如前文所述，一是互聯(lián)網(wǎng)與物流業(yè)資本、勞動要素的結合驅動物流業(yè)向信息化、自動化、智慧化發(fā)展，顯著提升物流業(yè)技術效率。二是“互聯(lián)網(wǎng)+”通過知識溢出和技術擴散，提升物流企業(yè)的技術創(chuàng)新能力和創(chuàng)新效率。三是“互聯(lián)網(wǎng)+”物流改造、顛覆了物流業(yè)生產方式，數(shù)據(jù)驅動的智慧物流服務可以有效提升物流業(yè)技術效率。[34][35]關于控制變量。交通基礎設施(TRA)對物流業(yè)技術效率的提升具有顯著正向影響，表明互聯(lián)互通的交通基礎設施網(wǎng)絡是物流業(yè)高效運行的基礎。經濟發(fā)展水平(ECO)對物流業(yè)技術效率的影響不顯著，可能是因為隨著經濟發(fā)展水平的提高，消費者對物流業(yè)的個性化、多元化的要求越來越高，不利于物流業(yè)規(guī)模經濟發(fā)展。對外開放水平(OPEN)對物流業(yè)技術效率產生阻礙作用，可能因為外商直接投資吞噬了部分物流業(yè)市場份額，對中國物流業(yè)發(fā)展造成一定沖擊。

(二)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流環(huán)境效益的實證分析

1. 研究方法

本文選擇環(huán)境綜合效率衡量物流業(yè)環(huán)境效率，并參考匡遠鳳和彭代彥的研究[36]，將碳排放量作為投入要素納入隨機前沿模型中，以此考察“互聯(lián)網(wǎng)+”對物流業(yè)環(huán)境效率的影響。

首先，構建包含碳排放的物流業(yè)生產函數(shù)：

其中:Z為物流業(yè)碳排放量，其他變量的含義與前文一致。

接下來，將“互聯(lián)網(wǎng)+”物流程度引入包含碳排放的技術無效率函數(shù)中，構建如下模型：

其中:Em為包含碳排放的技術無效率函數(shù)，其他變量的含義與前文一致。

2. 變量說明與數(shù)據(jù)來源

(2)技術無效率函數(shù)。技術無效率函數(shù)中的解釋變量含義與前文一致。

3. 檢驗結果及分析

利用隨機前沿模型分析“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的環(huán)境效益，估計結果如表5所示。

表5 “互聯(lián)網(wǎng)+”物流環(huán)境效益的隨機前沿模型估計及檢驗結果

(1)隨機前沿生產函數(shù)。模型4對應無約束項的隨機前沿模型，其估計結果表明物流業(yè)投入產出存在無效率項。模型5對應的是生產函數(shù)設定檢驗，結果表明超越對數(shù)生產函數(shù)更適合反映物流業(yè)生產情況。模型6對應的是技術進步中性假設，結果表明在物流業(yè)發(fā)展中，物流業(yè)技術進步起到了資本節(jié)約作用，能夠顯著降低碳排放，但對勞動力的影響不明顯。

(2)技術無效率函數(shù)?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度(LINT)的估計系數(shù)為-0.72，在1%水平上顯著，表明“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度提高1%，可使得中國物流業(yè)環(huán)境效率提高0.72個百分點，表明假設2得到樣本支持，即“互聯(lián)網(wǎng)+”物流能提升物流業(yè)環(huán)境效率。技術進步是環(huán)境效率提升的關鍵因素，互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能等新一代信息技術與物流業(yè)的深度融合，可以顯著提升物流業(yè)技術進步，進而提升物流業(yè)環(huán)境效率；“互聯(lián)網(wǎng)+”帶來物流運作流程變革，例如無紙化運營、運輸組織優(yōu)化等，可以減弱物流對環(huán)境的污染。關于控制變量，交通基礎設施(TRA)和經濟發(fā)展水平(ECO)對物流業(yè)環(huán)境效率都具有正向影響，而對外開放水平(OPEN)不利于中國物流業(yè)環(huán)境效率提升。

五、研究結論和政策建議

本文運用耦合協(xié)調度模型測度了中國2013-2018年30個省份“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的發(fā)展程度，并進一步構建隨機前沿模型檢驗了“互聯(lián)網(wǎng)+”物流對物流業(yè)運行效率和環(huán)境效率的影響，以此考察“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的經濟效益和環(huán)境效益，主要得到以下結論：(1)總體上，中國“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展水平呈現(xiàn)先上升后緩慢下降的趨勢，但整體水平不高，物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)產業(yè)之間僅達到了初步協(xié)調的邊緣，融合程度還不深。東、中、西部“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度存在明顯差異，表現(xiàn)為東部最高、中部其次、西部最低的梯度特征，但是區(qū)域間差距在不斷縮小。其中，廣東、江蘇、上海等經濟發(fā)達地區(qū)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度位居前列，甘肅、青海、寧夏等經濟落后地區(qū)位居末位。(2)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流對中國物流業(yè)運行效率和環(huán)境效率都具有顯著的提升作用，而且對環(huán)境效率的提升作用更強?？梢?，“互聯(lián)網(wǎng)+”物流不僅帶來了顯著的經濟效益，而且具有更突出的環(huán)境效益。“互聯(lián)網(wǎng)+”為中國綠色物流發(fā)展提供了廣闊空間。

根據(jù)研究結論，提出如下政策建議：(1)目前，中西部地區(qū)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流發(fā)展程度不高。對此，中西部地區(qū)需要加強互聯(lián)網(wǎng)基礎設施建設，在工業(yè)、商貿業(yè)、農業(yè)等經濟部門有序推進“互聯(lián)網(wǎng)+”物流行動計劃。東部地區(qū)要加大推進物流數(shù)字化建設，加快構建物流信息互聯(lián)與共享體系、供應鏈物流標準、物流交易公共信息平臺等，推動物流服務產品、模式、業(yè)態(tài)聯(lián)動創(chuàng)新，提升高質量物流服務實體經濟能力。(2)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的推進不能僅關注互聯(lián)網(wǎng)技術，而要以供應鏈物流系統(tǒng)為場景，將互聯(lián)網(wǎng)技術(智能硬件設備和軟件服務)與物流商業(yè)模式(物流平臺)、物流運作模式(共同配送、多式聯(lián)運、甩掛運輸、托盤共享等)、物流組織方式(產業(yè)集群、供應鏈物流)結合，實現(xiàn)技術、管理與制度的協(xié)同效應，進而提升“互聯(lián)網(wǎng)+”物流的經濟效益和環(huán)境效益，促進中國物流業(yè)高質量發(fā)展。

注釋：

[1] 李海艦、田躍新、李文杰：《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)再造》，《中國工業(yè)經濟》2014年第10期。

[2] 郭家堂、駱品亮：《互聯(lián)網(wǎng)對中國全要素生產率有促進作用嗎？》，《管理世界》2016年第10期。

[3] 吳 琴、巫 強：《“互聯(lián)網(wǎng)+”驅動傳統(tǒng)產業(yè)跨界融合的作用機制研究》，《學?！?020年第4期。

[4] 趙 振：《“互聯(lián)網(wǎng)+”跨界經營：創(chuàng)造性破壞視角》，《中國工業(yè)經濟》2015年第10期。

[5] 李海艦、田躍新、李文杰：《互聯(lián)網(wǎng)思維與傳統(tǒng)企業(yè)再造》，《中國工業(yè)經濟》2014年第10期。

[6] 楊萌柯、周曉光：《“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下快遞末端協(xié)同配送模式的構建》，《北京郵電大學學報》(社會科學版)2015年第6期。

[7] 肖利平：《“互聯(lián)網(wǎng)+”提升了我國裝備制造業(yè)的全要素生產率嗎》，《經濟學家》2018年第12期。

[8] 石喜愛、季良玉、程中華：《“互聯(lián)網(wǎng)+”對中國制造業(yè)轉型升級影響的實證研究——中國2003-2014年省級面板數(shù)據(jù)檢驗》，《科技進步與對策》2017年第22期。

[9] 王 娟：《“互聯(lián)網(wǎng)+”與勞動生產率：基于中國制造業(yè)的實證研究》，《財經科學》2016年第11期。

[10] 王 可、李連燕：《“互聯(lián)網(wǎng)+”對中國制造業(yè)發(fā)展影響的實證研究》，《數(shù)量經濟技術經濟研究》2018年第6期。

[11] 楊德明、劉泳文：《“互聯(lián)網(wǎng)+”為什么加出了業(yè)績》，《中國工業(yè)經濟》2018年第5期。

[12] 孫 早、侯玉琳：《工業(yè)智能化如何重塑勞動力就業(yè)結構》，《中國工業(yè)經濟》2019年第5期。

[13] Choy K.L.,et al.,“Impact of Information Technology on the Performance of Logistics Industry：The Case of Hong Kong and Pearl Delta Region”,Journaloftheoperationalresearchsociety, vol.65,no.6(2014),pp. 904-916.

[14] Gunasekaran A.,Subramanian N.,Papadopoulos T., “Information Technology for Competitive Advantage within Logistics and Supply Chains: A Review”,TransportationResearchPartE:LogisticsandTransportationReview, vol.99(2016),pp.14-33.

[15] Mei Z., Dinwoodie J.,“Electronic Shipping Documentation in China's International Supply Chains”,SupplyChainManagement,vol.10,no.3(2005),pp.198-205.

[16] Sparks L., Wagner B.A.,TransformingTechnologies:RetailExchangesandRFID, In: Ferbie J. and Sparks L. (Eds),LogisticsandRetailManagement, London: Kogan Page, 2004.

[17] Hazen B. T., Byrd T. A.,“Toward Creating Competitive Advantage with Logistics Information Technology”,InternationalJournalofPhysicalDistribution&LogisticsManagement, vol.42,no.1(2012),pp.8-35.

[18] Yasanur Kayikci,SustainabilityImpactofDigitizationinLogistics,Global Conference on Sustainable Manufacturing,2017.

[19] 王娟娟、杜佳麟：《“一帶一路”區(qū)域綠色物流體系構建及路徑探索》，《中國流通經濟》2017年第6期。

[20] Hopkins J., Hawking P.,“Big Data Analytics and IoT in Logistics：a Case Study”，TheInternationalJournalofLogisticsManagement, vol.29,no.6(2018)pp. 575-591.

[21] Bandyopadhyay D., Sen J., “Internet of Things: Applications and Challenges in Technology and Standardization”，WirelessPersonalCommunications, vol.58,no.1(2011),pp. 49-69.

[22] May G. et al.,“Energy Management in Manufacturing: From Literature Review to a Conceptual Framework”，JournalofCleanerProduction, vol.167(2017),pp.1464-1489.

[23] 解春艷、豐景春、張 可：《互聯(lián)網(wǎng)技術進步對區(qū)域環(huán)境質量的影響及空間效應》，《科技進步與對策》2017年第12期。

[24] Ishida H.,“The Effect of ICT Development on Economic Growth and Energy Consumption in Japan”，TelematicsandInformatics, vol.32,no.1(2015),pp.79-88.

[25] Koen A. et al.,“Environmental Communication in the Information Age: Institutional Barriers and Opportunities in the Provision of River Data to the General Public”，EnvironmentalScience&Policy, vol.55.no.1(2016),pp.47-53.

[26] 李丫丫、王 磊、彭永濤：《物流產業(yè)智能化發(fā)展與產業(yè)效率提升——基于WIOD數(shù)據(jù)及回歸模型的實證檢驗》，《中國流通經濟》2018年第3期。

[27] 姚國章、余 星：《“互聯(lián)網(wǎng)+”與物流業(yè)的融合發(fā)展研究》，《南京郵電大學學報》(自然科學版)2017年第2期。

[28] Tang C.S.,“Veelenturf L.P.,The Strategic Role of Logistics in the Industry 4.0 era ”，TransportationResearchPartE:LogisticsandTransportationReview, vol.129(2019),pp. 1-11.

[29] Khuntia J.,Saldanha T.,Mithas S., Sambamurthy V.,“Information Technology and Sustainability: Evidence from an Emerging Economy”，ProductionandOperationsManagement, vol.27,no.4(2018),pp.756-773

[30] Higón D.A.,Gholami R.,Shirazi F.,“ICT and Environmental Sustainability: A Global Perspective”，TelematicsandInformatics, vol.34,no.4(2017),pp.85-95.

[31] 張三峰、魏下海：《信息與通信技術是否降低了企業(yè)能源消耗——來自中國制造業(yè)企業(yè)調查數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《中國工業(yè)經濟》2019年第2期。

[32] Moyer J. D., Hughes B.B.,“ICTs: Do They Contribute to Increased Carbon Emissions?”，TechnologicalForecastingandSocialChange, vol.79,no.5(2012),pp.919-931.

[33] 唐曉華、張欣玨、李 陽：《中國制造業(yè)與生產性服務業(yè)動態(tài)協(xié)調發(fā)展實證研究》，《經濟研究》2018年第3期。

[34] McAfee A., Brynjolfsson E.,“Big Data: The Management Revolution”,HarvardBusinessReview, vol.90,no.10(2012),pp.60-68.

[35] 黃群慧、余泳澤、張松林：《互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展與制造業(yè)生產率提升：內在機制與中國經驗》，《中國工業(yè)經濟》2019年第8期。

[36] 匡遠鳳、彭代彥：《中國環(huán)境生產效率與環(huán)境全要素生產率分析》，《經濟研究》2012年第7期。