高麗艷

（天津商業(yè)大學(xué)寶德學(xué)院 工商管理系，天津 300384）

物流的高效運(yùn)作是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)和保障，物流的協(xié)同發(fā)展可以有效帶動(dòng)其他生產(chǎn)要素的有效流動(dòng)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展。但物流業(yè)迅速發(fā)展的過程中往往伴隨著能源消耗過快，自然環(huán)境嚴(yán)重污染等問題。十九大報(bào)告中提出了“綠色低碳發(fā)展”的經(jīng)濟(jì)體系，“碳達(dá)峰”“碳中和”被寫入2021年全國兩會(huì)政府工作報(bào)告。在新經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式下，為實(shí)現(xiàn)京津冀地區(qū)可持續(xù)發(fā)展，低碳物流成為必然選擇。京津冀協(xié)同發(fā)展是我國重要的戰(zhàn)略舉措，通過對(duì)京津冀地區(qū)的低碳物流效率進(jìn)行測度，研究京津冀地區(qū)低碳物流的發(fā)展情況，并據(jù)此提出對(duì)策建議，對(duì)京津冀地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)低碳可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

一、研究現(xiàn)狀

近些年，低碳物流效率的研究受到學(xué)者們廣泛重視。如董鋒等對(duì)低碳約束下我國省際物流業(yè)效率進(jìn)行測算，并解釋了環(huán)境變量對(duì)各地區(qū)低碳物流效率的影響[1]86。劉承良等揭示了30個(gè)地區(qū)的低碳物流效率空間演化特征及影響因素[2]1805。柳鍵等則對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與低碳物流效率的關(guān)系進(jìn)行研究，并指出產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)低碳物流效率的影響[3]130。一些學(xué)者針對(duì)區(qū)域或行業(yè)的低碳物流效率進(jìn)行測度研究，如楊傳明研究低碳約束下的江蘇物流產(chǎn)業(yè)效率[4]27；原雅坤等對(duì)碳排放約束下長江經(jīng)濟(jì)帶生鮮農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流效率進(jìn)行測度[5]253；姚山季等對(duì)“一帶一路”沿線省份的低碳物流效率進(jìn)行測度[6]18。

京津冀地區(qū)物流效率的研究成果主要有：唐鑫[7]50和郭子雪等人[8]41采用傳統(tǒng)DEA模型分別測算京津冀三省市及京津冀地區(qū)的物流效率值，分析原因并提出對(duì)策建議。前者測算的年度是2009—2013年，后者測算的年度是2011—2015年。裴愷程等使用ML模型測算了2009—2019年京津冀地區(qū)13個(gè)城市的物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，且分析了環(huán)境規(guī)制對(duì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響[9]107。盡管京津冀地區(qū)的物流效率研究已取得一定的成果，但鮮有從京津冀地區(qū)整體視角并同時(shí)考慮碳約束指標(biāo)的物流效率測度研究。有鑒于此，本文的邊際貢獻(xiàn)在于增加了碳排放指標(biāo)，以此測度京津冀地區(qū)整體及三地的低碳物流效率。

二、研究設(shè)計(jì)

在已有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上，本文選取了京津冀地區(qū)2014年至2019年的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用三階段DEA模型及Malmquist模型，分別從靜態(tài)維度和動(dòng)態(tài)維度對(duì)京津冀三省市及京津冀地區(qū)的低碳物流效率進(jìn)行測度分析。三階段DEA模型是從靜態(tài)空間維度進(jìn)行的測度，傳統(tǒng)的DEA模型忽略了環(huán)境因素和隨機(jī)變量對(duì)結(jié)果的影響，測算結(jié)果有被低估或高估的可能，而三階段DEA模型可有效剔除環(huán)境因素對(duì)效率模型的影響，能夠客觀科學(xué)地呈現(xiàn)真實(shí)低碳物流效率。因此選擇三階段DEA模型對(duì)京津冀地區(qū)的低碳物流效率進(jìn)行靜態(tài)測度。

三階段DEA的分析步驟是：第一階段，選用BCC模型，采用DEAP2.1分析軟件，測算低碳物流的綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率；第二階段，為了消除環(huán)境影響因素，對(duì)投入變量進(jìn)行SPA分析，利用Frontier4.1軟件分離環(huán)境變量，對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整；第三階段，利用調(diào)整后的投入變量重新進(jìn)行DEA的BCC模型分析，進(jìn)行比較，得出環(huán)境因素對(duì)測度結(jié)果的影響。正是特有的對(duì)環(huán)境因素和隨機(jī)變量的處理方式，使用三階段DEA模型更能準(zhǔn)確地反映其對(duì)評(píng)估結(jié)果的影響。Malmquist模型是從動(dòng)態(tài)時(shí)間維度進(jìn)行的測度，可以測度出低碳物流效率的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢，選用三階段DEA模型中調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1運(yùn)行Malmquist模型，得出結(jié)論，分析原因。最后，根據(jù)分析結(jié)果提出對(duì)策建議，以期對(duì)京津冀地區(qū)物流業(yè)的可持續(xù)發(fā)展有一定的啟示意義。

低碳物流效率的現(xiàn)有研究對(duì)二氧化碳排放量有三種處理方式：一是將CO2排放量作為投入指標(biāo)[1]89，[3]131，[5]255，[6]20；二是將CO2排放量作為產(chǎn)出指標(biāo)，有的是直接作為產(chǎn)出指標(biāo)[4]29，有的是作為非期望的產(chǎn)出指標(biāo)處理[2]1806，[9]109；三是將CO2排放量作為外生環(huán)境變量用以考察對(duì)物流效率的影響[10]。結(jié)合本文采用的測度模型，考慮到碳排放量越少越好，采用第一種CO2排放量的處理方式，也就是將CO2排放量作為投入指標(biāo)，其數(shù)值越小低碳物流效率值越高。選取《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣6種終端能源消耗量來計(jì)算CO2排放量，計(jì)算公式是：能源消耗量*能源燃燒發(fā)熱值*碳排放系數(shù)*碳氧化因子*（44/12），各個(gè)系數(shù)來自《2006年IPCC國家溫室氣體清單指南》。

根據(jù)京津冀地區(qū)物流業(yè)發(fā)展特點(diǎn)，遵循指標(biāo)選取的代表性和數(shù)據(jù)可獲性原則，綜合相關(guān)文獻(xiàn)選取物流業(yè)效率分析指標(biāo)。從人、財(cái)、物三個(gè)生產(chǎn)要素角度選取投入指標(biāo)，分別用物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額和物流里程數(shù)來衡量，由于是對(duì)低碳物流效率進(jìn)行測度，所以加入低碳約束的二氧化碳排放量。從經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益兩個(gè)角度選取產(chǎn)出指標(biāo)，經(jīng)濟(jì)效益用物流業(yè)產(chǎn)值衡量，社會(huì)效益用貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量兩個(gè)指標(biāo)衡量。從經(jīng)濟(jì)水平、消費(fèi)水平、科技水平、政府支持四個(gè)角度選取環(huán)境指標(biāo)，分別用地區(qū)生產(chǎn)總值、居民人均消費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)、物流業(yè)財(cái)政支出來衡量。京、津、冀三地各自的指標(biāo)數(shù)據(jù)直接或間接來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《北京統(tǒng)計(jì)年鑒》《天津統(tǒng)計(jì)年鑒》和《河北經(jīng)濟(jì)年鑒》，京津冀地區(qū)整體的指標(biāo)數(shù)據(jù)借鑒部分學(xué)者的處理方法[7]52，[8]45由三地指標(biāo)數(shù)據(jù)相加而得，指標(biāo)說明如表1所示：

表1 低碳物流效率分析指標(biāo)

三、研究結(jié)果與分析

（一）第一階段傳統(tǒng)DEA分析結(jié)果

利用所獲取的指標(biāo)數(shù)據(jù)，采用DEAP2.1分析軟件選擇BCC模型，得出未剔除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾誤差項(xiàng)的京津冀地區(qū)的低碳物流業(yè)綜合效率、純技術(shù)效率與規(guī)模效率值，如表2所示。為了方便比較，計(jì)算表2中京津冀三地及京津冀地區(qū)2014—2019年低碳物流綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率的平均值，結(jié)果見表3。

表2 第一階段DEA分析低碳物流效率結(jié)果

表3 第一階段DEA分析低碳物流效率平均值

從綜合效率來看，北京市呈逐年上升的趨勢，最高為2019年的0.926仍未達(dá)到生產(chǎn)前沿面；天津市呈先降后升的趨勢，其中2014、2018、2019三年達(dá)到了1；河北省在三地的綜合效率值最高，除2015、2016兩年其余各年份均為1，達(dá)到了生產(chǎn)前沿面；京津冀地區(qū)的綜合效率值呈波動(dòng)狀態(tài)，相較于各省市數(shù)值較低，最高值是2014年的0.874。從綜合效率的平均值來看，北京相對(duì)較低為0.793；天津?yàn)?.965、河北為0.988，津、冀均接近生產(chǎn)前沿面；京津冀地區(qū)0.784，低于津、冀的平均綜合效率值。結(jié)合純技術(shù)效率和規(guī)模效率的平均值，京津冀地區(qū)綜合效率為非DEA有效的原因來源于物流規(guī)模效率不高。

從純技術(shù)效率來看，北京、天津、河北三省市及京津冀地區(qū)的物流純技術(shù)效率基本呈先降后升的趨勢，且到2019年效率值為1達(dá)到了生產(chǎn)前沿面為DEA有效，說明三地及地區(qū)整體物流資源投入被充分利用。

從規(guī)模效率來看，北京的規(guī)模效率值呈先上升后下降的趨勢，持續(xù)為非DEA有效，前三年規(guī)模效率遞增后三年規(guī)模效率遞減；天津的規(guī)模效率值是先降后升，其中有2014、2018、2019三年效率值為1，達(dá)到了生產(chǎn)前沿面為DEA有效，規(guī)模效率由規(guī)模遞減轉(zhuǎn)為規(guī)模不變；河北的規(guī)模效率值除2015、2016兩年其余各年均為1達(dá)到了DEA有效；京津冀地區(qū)的規(guī)模效率基本呈逐年遞減的趨勢，只有2019年有上升趨勢，且一直處于規(guī)模遞減狀態(tài)。說明天津市和河北省的物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐漸走向合理，北京的物流規(guī)模已超出實(shí)際需要，京津冀地區(qū)的物流規(guī)模效率整體走低主要源于北京市。

（二）第二階段SFA模型回歸

為了剔除環(huán)境因素對(duì)低碳物流效率的影響，采用SFA回歸模型，因變量分別為第一階段DEA分析計(jì)算后的物流從業(yè)人員、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資、物流里程數(shù)、二氧化碳排放量的松弛變量，自變量為分別代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)水平、消費(fèi)水平、科技水平、政府支持的地區(qū)生產(chǎn)總值、居民人均消費(fèi)支出、R&D經(jīng)費(fèi)以及物流業(yè)財(cái)政支出。借助Frontier4.1軟件進(jìn)行SFA回歸，若回歸系數(shù)為正說明環(huán)境變量值的增加會(huì)引起投入變量的冗余造成浪費(fèi)，回歸系數(shù)為負(fù)則表示環(huán)境變量值的增加會(huì)降低投入變量減少浪費(fèi)，模型回歸結(jié)果如表4。

表4 第二階段SFA模型回歸結(jié)果

由表4可知，gamma值大于0.5且在1%的水平上通過了顯著性檢驗(yàn)，LR單邊似然比檢驗(yàn)有效拒絕了OLS估計(jì)結(jié)果，因此可以得出SFA估計(jì)結(jié)果可信。gamma值均為0.999，無限接近1，表明內(nèi)部無效管理極大影響了松弛變量，隨機(jī)誤差項(xiàng)的影響可忽略不計(jì)。

環(huán)境變量對(duì)投入變量的影響如下：

（1）地區(qū)生產(chǎn)總值。計(jì)算結(jié)果顯示，地區(qū)生產(chǎn)總值與物流從業(yè)人員松弛變量和物流業(yè)固定資產(chǎn)投資松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)且在1%顯著水平下顯著，與物流里程數(shù)松弛變量的回歸系數(shù)為正且不顯著，與二氧化碳排放量松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著。說明地區(qū)生產(chǎn)總值的增加會(huì)減少物流從業(yè)人員和物流業(yè)固定資產(chǎn)投資的投入冗余且效果顯著，也就是說地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提升可以促使勞動(dòng)力和資產(chǎn)得到有效利用，進(jìn)而提高低碳物流效率。

（2）居民人均消費(fèi)支出。計(jì)算結(jié)果顯示，居民人均消費(fèi)支出與物流從業(yè)人員松弛變量，與物流業(yè)固定資產(chǎn)松弛變量，與物流里程數(shù)松弛變量，與二氧化碳排放量松弛變量的回歸系數(shù)均數(shù)值較小且不顯著。說明居民消費(fèi)水平對(duì)投入變量的影響不大。

（3）R&D經(jīng)費(fèi)。計(jì)算結(jié)果顯示，R&D經(jīng)費(fèi)與物流從業(yè)人員松弛變量的回歸系數(shù)為正且在1%顯著水平下顯著，與物流業(yè)固定資產(chǎn)投資松弛變量的回歸系數(shù)為正且不顯著，與物流里程數(shù)松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)且1%顯著水平下顯著，與二氧化碳排放量松弛變量的回歸系數(shù)為正且不顯著。說明R&D經(jīng)費(fèi)的增加除了對(duì)物流里程數(shù)的投入變量有正向影響，會(huì)有效降低浪費(fèi)，對(duì)其他幾個(gè)投入變量都會(huì)造成更多的投入冗余降低低碳物流效率。究其原因可能是用R&D經(jīng)費(fèi)表示科技水平有其局限性，R&D經(jīng)費(fèi)的高投入不等于科技應(yīng)用的提高，要將高科技真正賦能物流業(yè)才能有效降低投入資源的浪費(fèi)，切實(shí)提高低碳物流效率。

（4）物流業(yè)財(cái)政支出。計(jì)算結(jié)果顯示，物流業(yè)財(cái)政支出與物流從業(yè)人員松弛變量的回歸系數(shù)為正且在1%顯著水平下顯著，與物流業(yè)固定資產(chǎn)投資松弛變量的回歸系數(shù)為正且在1%顯著水平顯著，與物流里程數(shù)松弛變量的回歸系數(shù)為負(fù)且不顯著，與二氧化碳排放量松弛變量的回歸系數(shù)為正且不顯著。說明物流業(yè)財(cái)政支出的增加會(huì)帶來物流從業(yè)人員和物流業(yè)固定資產(chǎn)投資松弛變量的增加，也就是說政府如果過度支持的話會(huì)引起人員和資產(chǎn)的浪費(fèi)，導(dǎo)致低碳物流效率降低。

SFA回歸分析表明，外部環(huán)境對(duì)京津冀地區(qū)物流業(yè)投入因素的松弛變量有一定的顯著作用，因此對(duì)投入變量的調(diào)整尤為重要。

（三）第三階段DEA分析結(jié)果

由第二階段的分析可知，環(huán)境變量對(duì)不同的投入松弛變量存在程度各異的影響，環(huán)境因素的作用導(dǎo)致低碳物流效率表現(xiàn)較大的偏差，因此需對(duì)投入變量進(jìn)行調(diào)整。將調(diào)整后的投入變量再次進(jìn)行DEA分析，與第一階段進(jìn)行對(duì)比，若效率值增加說明環(huán)境因素有負(fù)面影響，若效率值降低則環(huán)境影響有正面影響，分析結(jié)果如表5所示。

由表5數(shù)據(jù)可知，數(shù)據(jù)調(diào)整后，北京市、天津市、河北省在2018及2019年低碳物流綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值均為1，達(dá)到DEA有效。京津冀地區(qū)整體的低碳物流純技術(shù)效率除2015、2016兩年其余4年都為1，但是低碳物流綜合效率和規(guī)模效率值雖較調(diào)整前有一定提高仍未達(dá)到1為DEA無效。說明京津冀三地各自的低碳物流效率實(shí)現(xiàn)了當(dāng)前投入的最優(yōu)產(chǎn)出，物流資源充分利用，物流規(guī)模也逐漸合理。但是京津冀地區(qū)整體的低碳物流效率并未達(dá)到最優(yōu)，存在上升空間，主要原因是物流業(yè)規(guī)模不合理。

表5 調(diào)整前后低碳物流效率對(duì)比

低碳物流綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的測算結(jié)果在調(diào)整前后均有不同程度的變化。其中北京市和京津冀地區(qū)所有的綜合效率值均有不同程度的提高，說明環(huán)境因素對(duì)北京市和京津冀地區(qū)低碳物流效率的影響有負(fù)面作用。這是因?yàn)楸本﹨^(qū)位優(yōu)勢顯著，政府支持和科技水平方面相對(duì)領(lǐng)先，但是規(guī)模效益遞減的情況下，積極的外部環(huán)境反而不會(huì)給物流發(fā)展帶來促進(jìn)作用，物流效率值不升反降。河北省2014—2016年綜合效率值有不同程度的降低，說明環(huán)境因素對(duì)河北省低碳物流效率的影響有正面作用。其他數(shù)值也存在一定程度的變化，充分說明環(huán)境因素對(duì)低碳物流效率的測度存在一定影響。

（四）Malmquist分析結(jié)果

三階段DEA模型屬于靜態(tài)分析模型，無法識(shí)別測度單元的動(dòng)態(tài)變化，不能揭示其變化原因。為了進(jìn)一步說明京津冀地區(qū)低碳物流效率的動(dòng)態(tài)發(fā)展趨勢，選用將第二階段調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)與原始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，利用DEAP2.1運(yùn)行Malmquist模型，得到表6。

表6 2014—2019年Malmquist效率值

由表6可知，2014—2015年，低碳物流全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為0.948，呈下降趨勢，純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變動(dòng)均大于1，處于上升趨勢，而技術(shù)進(jìn)步變動(dòng)為0.943呈下降趨勢，說明低碳物流的技術(shù)進(jìn)步的下降趨勢導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的降低。2015—2016年，低碳物流全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為0.977，數(shù)值大于上一年度但仍處于下降趨勢，技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率和規(guī)模效率數(shù)值均小于1，呈下降趨勢，說明整個(gè)物流業(yè)技術(shù)投入的配置出現(xiàn)了問題而且出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。2016—2017年，低碳物流全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為1.101，出現(xiàn)上升趨勢，規(guī)模效率小于1，技術(shù)進(jìn)步和純技術(shù)效率大于1，說明雖然存在規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，但技術(shù)進(jìn)步最終推動(dòng)了全要素生產(chǎn)率的提高。2017—2018年，低碳物流全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為1.021，數(shù)值雖小于上一階段但仍保持上升趨勢，其他各指標(biāo)的變動(dòng)值均大于1，全部處于上升趨勢，說明物流業(yè)得到一定好轉(zhuǎn)，規(guī)模不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象得到了改善，技術(shù)投入配置得到優(yōu)化。2018—2019年，技術(shù)進(jìn)步、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值均大于1，呈上升趨勢，全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)為1.013，同樣呈上升趨勢，說明物流業(yè)得到進(jìn)一步的發(fā)展，內(nèi)部管理區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。整體來看，2014—2016年，京津冀地區(qū)的低碳物流全要素生產(chǎn)率處于下降階段，2016—2019年，京津冀地區(qū)的低碳物流全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢。

四、結(jié)論與啟示

本文運(yùn)用了三階段DEA模型和Malmquist模型對(duì)2014—2019年京津冀三省市及京津冀地區(qū)的低碳物流效率進(jìn)行測算，結(jié)果顯示：

（1）外部環(huán)境對(duì)低碳物流效率的測度有一定影響。通過對(duì)剔除環(huán)境因素前后的低碳物流效率值進(jìn)行比較，除了個(gè)別數(shù)值保持在效率前沿面數(shù)值為1沒有變化，其余效率值均有不同程度的變化。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平的提升可促使勞動(dòng)力和資產(chǎn)得到有效利用，進(jìn)而提高低碳物流效率。高科技真正賦能物流業(yè)才能有效降低投入資源的浪費(fèi)，切實(shí)提高低碳物流效率。政府過度支持會(huì)引起人員和資產(chǎn)的浪費(fèi)，導(dǎo)致低碳物流效率降低。

（2）從靜態(tài)空間角度看，京津冀三地各自的低碳物流效率高，京津冀地區(qū)整體的低碳物流效率未達(dá)到最優(yōu)。從調(diào)整后的數(shù)據(jù)可知，北京市、天津市、河北省在2018、2019兩年的低碳物流綜合效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率值均達(dá)到生產(chǎn)前沿面，說明物流資源得到優(yōu)化配置，物流產(chǎn)業(yè)的協(xié)同度較高。京津冀地區(qū)整體的低碳物流綜合效率和規(guī)模效率值未達(dá)到生產(chǎn)前沿面，說明京津冀地區(qū)整體的低碳物流效率并未達(dá)到最優(yōu)，仍存在上升空間，主要原因是物流業(yè)規(guī)模不合理。

（3）從動(dòng)態(tài)時(shí)間角度看，技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)低碳物流效率的發(fā)展?！毒┙蚣絽f(xié)同發(fā)展規(guī)劃綱要》的提出，使得京津冀地區(qū)的物流業(yè)得到了發(fā)展。大規(guī)模的投資使得物流業(yè)技術(shù)水平得到提高，從而促進(jìn)了京津冀地區(qū)的低碳物流全要素生產(chǎn)率由2014—2016年的下降轉(zhuǎn)為2016—2019年的增長趨勢。

基于以上結(jié)論，得出啟示如下：

（1）京津冀三地政府加強(qiáng)合作。建立統(tǒng)一的低碳物流協(xié)同發(fā)展思想，北京嚴(yán)控增量、疏解存量，津冀發(fā)揮承接北京的非首都功能，利用政策工具對(duì)物流業(yè)實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)支持。一是打破區(qū)域間體制障礙，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)要素自由流動(dòng)；二是引導(dǎo)發(fā)展綠色物流，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)增速與物流發(fā)展質(zhì)量的關(guān)系，用綠色物流助推綠色經(jīng)濟(jì)；三是優(yōu)化區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)布局，提高承接地物流企業(yè)的承載能力，有效實(shí)現(xiàn)功能疏解和產(chǎn)業(yè)升級(jí)。

（2）建立健全法律法規(guī)，保障政策的順利執(zhí)行與貫徹。一是在物流設(shè)施的建設(shè)、使用、維護(hù)等方面提供堅(jiān)實(shí)的法規(guī)基礎(chǔ)；二是在財(cái)政支出的管理上，細(xì)化資金分類，規(guī)范支出使用流程，建立全程可追溯的監(jiān)管體系。

（3）ABCD+5G現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)賦能低碳物流。人工智能在運(yùn)輸、配送、流通加工等環(huán)節(jié)發(fā)揮作用，區(qū)塊鏈技術(shù)存儲(chǔ)物流數(shù)據(jù)并串聯(lián)各物流環(huán)節(jié)，云計(jì)算使物流信息實(shí)現(xiàn)共享，大數(shù)據(jù)則可以通過數(shù)據(jù)深挖精確上溯消費(fèi)端特征有效預(yù)測物流市場，5G技術(shù)保障海量的物流信息順利傳輸。利用ABCD+5G現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)，改善運(yùn)輸線路規(guī)劃，優(yōu)化倉儲(chǔ)管理，提高物流基礎(chǔ)設(shè)施利用率，提高低碳物流效率。