張建軍，王嘉銘，王天浩，周一卓

（同濟(jì)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200092）

在低碳經(jīng)濟(jì)時(shí)代，當(dāng)全球、全社會(huì)已經(jīng)取得降低碳排放、低碳化的共識(shí)之后，接下來(lái)的任務(wù)是設(shè)計(jì)恰當(dāng)?shù)穆窂?、機(jī)制來(lái)實(shí)現(xiàn)低碳化。我國(guó)對(duì)低碳化發(fā)展始終高度重視，2020 年9 月習(xí)近平主席在第七十五屆聯(lián)合國(guó)大會(huì)上提出，中國(guó)將力爭(zhēng)2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭(zhēng)取2060 年前實(shí)現(xiàn)碳中和。碳達(dá)峰、碳中和是黨中央作出的重大戰(zhàn)略決策，著力推進(jìn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)綠色轉(zhuǎn)型和系統(tǒng)性深刻變革。在這樣的背景下，作為能源消耗大戶和碳排放大戶，物流活動(dòng)的低碳化就成為了必然選擇。另一方面，在進(jìn)行物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)時(shí)，考慮碳排放具有重要的現(xiàn)實(shí)意義［1］，現(xiàn)有研究一般認(rèn)為物流網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對(duì)于物流活動(dòng)的碳排放量有重要影響，網(wǎng)絡(luò)型物流企業(yè)通過(guò)優(yōu)化自身網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來(lái)降低碳排放量是一種可行的運(yùn)營(yíng)減排方案［2］。

對(duì)此，Gallardo 等［3］結(jié)合跨學(xué)科轉(zhuǎn)型創(chuàng)新、管理和工程（InTIME）方法用于現(xiàn)有貨運(yùn)系統(tǒng)的概念化、重新設(shè)計(jì)和重新開(kāi)發(fā)，構(gòu)思了一個(gè)可以服務(wù)于當(dāng)前貨運(yùn)任務(wù)的長(zhǎng)期未來(lái)多式聯(lián)運(yùn)系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)石化能源消耗的下降。Zhang 等［4］發(fā)現(xiàn)在區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)中擴(kuò)大對(duì)物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投資規(guī)模有助于降低碳排放量的價(jià)值。Bortolini 等［5］則針對(duì)一個(gè)生鮮配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了針對(duì)配送成本、碳排放量、配送時(shí)間等3類目標(biāo)的最優(yōu)化設(shè)計(jì)。Wang等［6］針對(duì)供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題構(gòu)建了總成本和環(huán)境成本的多目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)而根據(jù)減排強(qiáng)度確定設(shè)施選址與運(yùn)輸方式選擇結(jié)果。浦徐進(jìn)和李秀峰［7］針對(duì)存在多配送站的電商物流配送問(wèn)題，考慮了實(shí)際裝載量對(duì)物流配送過(guò)程中車(chē)輛燃料消耗量的影響，結(jié)合電商平臺(tái)的承諾送達(dá)機(jī)制構(gòu)建了最小化物流成本和延遲收貨時(shí)間的多目標(biāo)多配送站車(chē)輛路徑規(guī)劃混合整數(shù)規(guī)劃模型。唐慧玲等［8］以車(chē)輛行駛里程最短和碳排放量最小為目標(biāo)，構(gòu)建了帶有碳排放約束的多目標(biāo)VRP（Vehicle Routing Problem）非線性規(guī)劃模型，并提出了改進(jìn)的蟻群系統(tǒng)算法進(jìn)行求解。李進(jìn)［9］以最小化物流成本和總碳排放為目標(biāo)，建立了基于可信性的多目標(biāo)模糊數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。何其超等［10］分析了低碳經(jīng)濟(jì)對(duì)銷售物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的影響，提出了以網(wǎng)絡(luò)總物流成本最小和網(wǎng)絡(luò)碳排放總量最少為目標(biāo)的多目標(biāo)物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型，并在碳排放權(quán)交易的約束下以排隊(duì)論計(jì)算逆向物流節(jié)點(diǎn)的存儲(chǔ)量，考慮物流網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)輸成本、存儲(chǔ)成本、建設(shè)成本、時(shí)間懲罰成本及碳交易成本。文獻(xiàn)［11］研究了以總成本最低為目標(biāo)的閉環(huán)物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)問(wèn)題。唐金環(huán)等［12］通過(guò)構(gòu)建嵌入碳配額差值和選址-路徑-庫(kù)存運(yùn)作成本的非線性整數(shù)規(guī)劃模型研究了碳配額差值對(duì)產(chǎn)供銷一體化系統(tǒng)中的選址-路徑-庫(kù)存集成問(wèn)題的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)可以通過(guò)運(yùn)作層的決策優(yōu)化，以較小的經(jīng)濟(jì)成本獲得較大的碳減排績(jī)效。崔娥英等［13］在傳統(tǒng)的物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)施選址問(wèn)題的基礎(chǔ)上，與環(huán)境因素進(jìn)行結(jié)合，建立了單目標(biāo)的綠色物流網(wǎng)絡(luò)模型。類似的還有周章金等［14］、趙泉午等［15］和肖慶等［16］的研究。

現(xiàn)有研究從多目標(biāo)的選擇、決策模型構(gòu)建等層面已經(jīng)獲得了較豐富的成果，其不足之處在于目前還比較缺乏對(duì)碳排放約束操作層面的考量。此外，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物、電子商務(wù)迅猛發(fā)展的時(shí)代背景下，快遞網(wǎng)絡(luò)作為一類具有服務(wù)時(shí)限約束的特殊物流網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)對(duì)于碳排放的影響機(jī)理亟待深入研究。為此，以快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題為研究對(duì)象，基于一個(gè)國(guó)內(nèi)快遞標(biāo)桿企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃實(shí)踐的實(shí)際數(shù)據(jù)，研究了中國(guó)情景下多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的決策方法以及低碳化情景對(duì)規(guī)劃決策的影響機(jī)理。

1 低碳情景下快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策分析

1.1 低碳情景內(nèi)涵解析

當(dāng)前日益嚴(yán)峻的環(huán)境形勢(shì)使碳排放問(wèn)題受到了越來(lái)越多的重視和關(guān)注［17］。借鑒國(guó)際上典型碳排放法規(guī)，結(jié)合我國(guó)高時(shí)效物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展特征，從有利于低碳排放和資源利用的角度，模擬設(shè)計(jì)以下2 種碳排放政策約束情景：

（1）碳稅情景：即根據(jù)企業(yè)的碳排放總量征收一定比例的碳稅，這使得碳排放量成為企業(yè)的附加成本。

（2）碳交易情景：為企業(yè)指定一個(gè)碳排放量的配額，如果企業(yè)碳排放量控制較好、低于配額量，允許其在市場(chǎng)上銷售剩余碳排放量；如果企業(yè)碳排放總量超過(guò)了配額量，同樣允許其在市場(chǎng)上向其他企業(yè)購(gòu)買(mǎi)超額碳排放量。

1.2 問(wèn)題描述

快遞網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點(diǎn)和邊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點(diǎn)由樞紐節(jié)點(diǎn)、各級(jí)轉(zhuǎn)運(yùn)中心和末端配送點(diǎn)組成，邊由連接各節(jié)點(diǎn)的公路、鐵路、航空等配送線路組成［18］。對(duì)于一個(gè)主流的純軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策問(wèn)題而言，通?？梢詺w結(jié)為一個(gè)p-hub median 數(shù)學(xué)規(guī)劃模型，其決策目標(biāo)通常為物流成本最小化，基本決策問(wèn)題包括2類：①選擇哪些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)為hub；②每個(gè)hub管轄哪些非hub節(jié)點(diǎn)。

本文以我國(guó)情境下的快遞網(wǎng)絡(luò)為基本研究對(duì)象。根據(jù)作者長(zhǎng)期對(duì)中國(guó)快遞企業(yè)的決策咨詢經(jīng)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)其有一定的自身特點(diǎn)，稱之為“多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)”，具體特點(diǎn)可以概括為：①網(wǎng)絡(luò)需運(yùn)送短時(shí)限和長(zhǎng)時(shí)限2類服務(wù)產(chǎn)品；②網(wǎng)絡(luò)運(yùn)輸方式有公路運(yùn)輸、鐵路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸，其中鐵路運(yùn)輸和航空運(yùn)輸主要用于hub 之間；③在不考慮低碳情景時(shí)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃需考慮3 類成本：hub 建設(shè)成本、hub運(yùn)營(yíng)成本和運(yùn)輸成本。

本文在此基礎(chǔ)上討論其低碳化規(guī)劃決策問(wèn)題，依次在快遞企業(yè)被征收碳稅和碳交易情境下，對(duì)此多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題構(gòu)建了基本數(shù)學(xué)規(guī)劃模型。

1.3 碳稅情景下的決策模型

1.3.1 符號(hào)與參數(shù)定義

（1）數(shù)據(jù)集合。N為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的全部城市集合，N={i|i=1，2，…，n}：，其中i為城市，n為網(wǎng)絡(luò)中城市總數(shù)；H為候選hub集合，H?N。

（2）成本參數(shù)。c0為通過(guò)汽車(chē)在非hub城市之間運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率；ct為hub城市之間火車(chē)運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率，通常ct=δc0(0<δ<1)；ca為hub 城市之間飛機(jī)運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率；C(q)為建設(shè)成本函數(shù)，q為年快件總數(shù)；O(q)為年運(yùn)營(yíng)成本函數(shù)。由于與決策無(wú)關(guān)，故攬投成本被忽略。

（3）其他參數(shù)。m為固定投資成本的回收年限；dkij為城市i與城市j之間的公路（k=0）或者鐵路（k=t）或者飛機(jī)（k=a）運(yùn)輸距離，i，j∈N；S為產(chǎn)品類型集合，S=2 短時(shí)限產(chǎn)品（如表示次晨達(dá)、次日遞、隔日遞產(chǎn)品等），S=1表示長(zhǎng)時(shí)限產(chǎn)品；qSij為從城市i到城市j的S產(chǎn)品的總快件數(shù)，i，j∈N；wSij為從城市i到城市j的S產(chǎn)品的總重量，i，j∈N；K為hub 的數(shù)量；D1為hub 的最大覆蓋半徑；D2為hub 之間的最小距離。

1.3.2 決策模型構(gòu)建

（1）決策變量。xij為0、1 決策變量，xij=1 表示城市i以城市j為其hub，xij=0表示城市i不以城市j為其hub，?i∈N，?j∈H。

1.3.3 決策模型

其中，約束（1）表示任一個(gè)節(jié)點(diǎn)僅由一個(gè)hub 管轄；約束（2）表示非hub 節(jié)點(diǎn)不能管轄任何節(jié)點(diǎn)；約束（3）表示總共有K個(gè)hub；約束（4）表示hub的最大覆蓋半徑為D1；約束（5）表示hub 之間的距離應(yīng)不小于D2。

1.4 碳交易情景下的決策模型

1.4.1 符號(hào)與參數(shù)定義

（1）數(shù)據(jù)集合。N為當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)的全部城市，N={i|i=1，2，…，n}；H為候選hub集合，H?N。

（2）成本參數(shù)。c0為通過(guò)汽車(chē)在非hub城市之間運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率；ct為hub城市之間火車(chē)運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率，通常ct=δc0(0<δ<1)；ca為hub 城市之間飛機(jī)運(yùn)輸?shù)膯挝毁M(fèi)率；C(q)為建設(shè)成本函數(shù)，q為年快件總數(shù)；O(q)為年運(yùn)營(yíng)成本函數(shù)。由于與決策無(wú)關(guān)，故攬投成本被忽略。

（3）其他參數(shù)。m為固定投資成本的回收年限；dkij為城市i與城市j之間的公路（k=0）或者鐵路（k=t）或者飛機(jī)（k=a）運(yùn)輸距離，i，j∈N；S為產(chǎn)品類型集合，S=2 短時(shí)限產(chǎn)品（如表示次晨達(dá)、次日遞、隔日遞產(chǎn)品等），S=1表示長(zhǎng)時(shí)限產(chǎn)品；qSij為從城市i到城市j的S產(chǎn)品的總快件數(shù)，i，j∈N；wSij為從城市i到城市j的S產(chǎn)品的總重量，i，j∈N；D1為hub的最大覆蓋半徑；D2為hub之間的最小距離。

1.4.2 決策模型構(gòu)建

（1）決策變量。xij為決策變量，為0 或1，xij=1表示城市i以城市j為其hub，xij=0 表示城市i不以城市j為其hub，?i∈N，?j∈H。

1.4.3 決策模型

其中，約束（6）表示任一個(gè)節(jié)點(diǎn)僅由一個(gè)hub 管轄；約束（7）表示非hub 節(jié)點(diǎn)不能管轄任何節(jié)點(diǎn)；約束（8）表示總共有K個(gè)hub；約束（9）表示hub的最大覆蓋半徑為D1；約束（10）表示hub 之間的距離應(yīng)不小于D2。

2 基于標(biāo)桿企業(yè)實(shí)際數(shù)據(jù)的實(shí)證分析

基于研究的對(duì)象問(wèn)題，著眼于探究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)與節(jié)能減排目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)是否與人們的預(yù)期相符，并結(jié)合一個(gè)案例進(jìn)行分析，因此首先在分析國(guó)內(nèi)物流能源消耗狀況的基礎(chǔ)上明確快遞業(yè)的碳排放計(jì)算公式，進(jìn)而采用某國(guó)內(nèi)標(biāo)桿快遞公司的案例進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。

2.1 快遞網(wǎng)絡(luò)碳排放的計(jì)算

為分析碳排放與網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃之間的關(guān)聯(lián)，首先應(yīng)深入調(diào)研、分析我國(guó)快遞業(yè)務(wù)運(yùn)作過(guò)程的典型組成環(huán)節(jié)、構(gòu)建快遞業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的碳排放計(jì)算模型。與現(xiàn)有研究基于國(guó)家、聯(lián)合國(guó)有關(guān)計(jì)量模型不同的是，本文對(duì)快遞行業(yè)的碳排放相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了實(shí)際調(diào)查，通過(guò)進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，快遞網(wǎng)絡(luò)中的碳排放主要發(fā)生在2 個(gè)環(huán)節(jié)：線路運(yùn)輸與分揀中心運(yùn)作。為此設(shè)計(jì)了一個(gè)關(guān)于這2 個(gè)環(huán)節(jié)物流能源消耗的問(wèn)卷，通過(guò)與典型企業(yè)（賽誠(chéng)、馬士基、中國(guó)郵政速遞物流公司與各省分公司、寶鋼運(yùn)輸部、云南紅河集團(tuán)運(yùn)輸部、寧波國(guó)際物流公司、上海市普陀區(qū)重點(diǎn)物流企業(yè)等）進(jìn)行訪談，并結(jié)合網(wǎng)絡(luò)在線調(diào)查，基于第一手資料進(jìn)行分析。

根據(jù)樣本計(jì)算可得，70%以上企業(yè)采用的燃料為柴油，故采用柴油作為模型中的燃料。

根據(jù)物流企業(yè)樣本數(shù)據(jù)和IPCC《國(guó)家溫室氣體排放清單指南》的單位能耗碳排放量數(shù)據(jù)得到運(yùn)輸環(huán)節(jié)的碳排放量基礎(chǔ)計(jì)算公式：CE=αV(dBFB+dTFT)，其中，CE為碳排放量；V為貨物運(yùn)輸量，kg；dB為支線運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)距，100km；FB為支線平均每100km·kg-1耗油量，F(xiàn)B=0.003 83L·(kg·100km)?1；dT為支線運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)距，100km；FT為支線平均100km·kg-1耗油量，F(xiàn)T=0.002 86L·(kg·100km)?1；α為燃料碳排放系數(shù)，α=2.63kg·L?1。

2.2 低碳快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃情景案例

基于低碳情景下的快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策模型作進(jìn)一步的分析。采用某國(guó)內(nèi)標(biāo)桿快遞公司在長(zhǎng)三角地區(qū)16個(gè)城市的實(shí)際流量流向數(shù)據(jù)，結(jié)合碳排放量計(jì)算公式構(gòu)建實(shí)際決策模型進(jìn)行數(shù)值分析。案例有關(guān)數(shù)據(jù)如表1和表2所示。

表1 流量流向數(shù)據(jù)Tab.1 Data of flow direction 單位：件

表2 公路運(yùn)輸距離Tab.2 Highway transportation distance 單位：km

1.3節(jié)和1.4節(jié)所構(gòu)建的決策模型本質(zhì)上p-hub median模型的改進(jìn)，是一個(gè)NP-Hard問(wèn)題，對(duì)于大規(guī)模問(wèn)題而言難以短時(shí)間求出全局最優(yōu)解?？紤]到本案例中所分析的是一個(gè)僅有16 個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的小規(guī)模問(wèn)題，因此，基于遍歷過(guò)程采用商業(yè)軟件Lingo 17.0對(duì)以上決策問(wèn)題進(jìn)行求解。

（1）情形1：無(wú)低碳要求，以最小化網(wǎng)絡(luò)總成本為目標(biāo)。最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案如表3所示。

表3 無(wú)低碳要求情形的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案Tab.3 Optimal network planning scheme without low carbon requirements

（2）情形2：無(wú)成本要求，以最小化網(wǎng)絡(luò)碳排放總量為目標(biāo)。經(jīng)計(jì)算，結(jié)果如表4所示。對(duì)照表4和表3可以發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)分析結(jié)果支持了網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問(wèn)題中成本最小化目標(biāo)與碳排放量最小化目標(biāo)的一致性。

表4 K=4時(shí)碳排放最小化的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案Tab.4 Optimal network planning scheme for mini?mizing carbon emission (K=4)

（3）情形3：碳稅情景。經(jīng)計(jì)算，在碳稅r從0.03至0.30以0.01的梯度遞增變化過(guò)程中，最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒(méi)有變化，與表3保持一致。當(dāng)碳稅r增加至1.90時(shí)，網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃最優(yōu)方案變?yōu)?個(gè)hub，如表5所示。

表5 表明，在此案例中碳稅并沒(méi)有影響到網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。換言之，在碳稅征收力度為（0.03，0.30）范圍之內(nèi)時(shí)不會(huì)影響企業(yè)對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的決策結(jié)果。

表5 碳稅r=1.90時(shí)最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案Tab.5 Optimal network planning scheme at a car?bon tax r of 1.90

（4）情形4：碳交易情景。給定碳限額，計(jì)算可得表6結(jié)果。

相應(yīng)的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方案為（K=4）：杭州（寧波，紹興，臺(tái)州），上海（舟山），蘇州（常州，湖州，嘉興，南通，無(wú)錫），鎮(zhèn)江（南京，泰州，揚(yáng)州）

從表6中可以看到，在此案例中，碳排放配額的變化沒(méi)有影響企業(yè)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的最終結(jié)果，從而沒(méi)有因此而影響網(wǎng)絡(luò)的碳排放總量，這意味著碳交易制度同樣沒(méi)有對(duì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響。

表6 K=4時(shí)碳交易情形的規(guī)劃結(jié)果Tab.6 Planning results of carbon trading scenario at a K of 4

另一方面，從圖1 中可以看到企業(yè)年總成本與碳交易價(jià)格呈現(xiàn)逆向變化關(guān)系，換言之，碳交易價(jià)格的上升使得企業(yè)年總成本下降。尤其在給定的年碳排放配額超過(guò)700 000kg之后，企業(yè)的年總成本低于不考慮碳排放情形。

圖1 碳配額與成本的關(guān)系Fig.1 Carbon quota versus cost

2.3 研究結(jié)果討論

在獲得標(biāo)桿企業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，采用所構(gòu)建的低碳情景下多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法和決策模型構(gòu)建了相應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃模型。從分析過(guò)程中，有以下判斷：

（1）所構(gòu)建的低碳情景下多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方法和決策模型能夠有效地指導(dǎo)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃實(shí)踐。

（2）對(duì)結(jié)果的數(shù)據(jù)對(duì)比分析表明，在正常的碳稅、碳價(jià)和碳排放配額等參數(shù)之下，追求低碳化、節(jié)能減排并不會(huì)對(duì)傳統(tǒng)的追求成本最小化目標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)產(chǎn)生額外影響。

（3）不容回避的是，結(jié)論（2）依賴于所給定的參數(shù)（如運(yùn)輸成本、碳稅率、油耗參數(shù)等等）。這意味著，數(shù)據(jù)本身對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策結(jié)果的影響與決策方法同樣重要，但是，網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃通常是一項(xiàng)戰(zhàn)略決策問(wèn)題，參數(shù)本身通常是不確定的，甚至是模糊的。因此，通過(guò)科學(xué)的決策方法來(lái)保證決策科學(xué)的同時(shí)，還需要探討參數(shù)本身的模糊性所導(dǎo)致的決策結(jié)果的實(shí)踐可靠性和可操作性。

3 結(jié)論

主要?jiǎng)?chuàng)新之處在于構(gòu)建了低碳情景下的多層級(jí)多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃的基本決策模型，進(jìn)而基于一個(gè)具體情景案例的數(shù)據(jù)分析了低碳化對(duì)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策影響，個(gè)案分析結(jié)果支持本文之前提出的觀點(diǎn)：在一般情形下，低碳化考量對(duì)于網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃結(jié)果影響非常有限。這一結(jié)論具有一定的現(xiàn)實(shí)意義：實(shí)現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和是推動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，在當(dāng)前形勢(shì)下交通、物流等是低碳化發(fā)展重點(diǎn)領(lǐng)域。企業(yè)是具體執(zhí)行端之一，在以新能源車(chē)輛、清潔能源等新設(shè)備、新技術(shù)實(shí)現(xiàn)企業(yè)節(jié)能減排發(fā)展之外，企業(yè)運(yùn)營(yíng)結(jié)構(gòu)變革是否有助于推進(jìn)碳減排一直是爭(zhēng)論話題，本研究結(jié)論為此提供了一個(gè)清晰的佐證。

基于長(zhǎng)三角城市數(shù)據(jù)的實(shí)例研究結(jié)論有比較清晰的實(shí)踐啟發(fā)：對(duì)于網(wǎng)絡(luò)型物流企業(yè)而言，在碳稅較低（0.03～0.30 元·kg-1）的情境之下，著眼于總體運(yùn)作成本最小化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案同時(shí)也符合節(jié)能減排的優(yōu)化目標(biāo)。實(shí)際上，2019 年已實(shí)施碳稅政策國(guó)家的最低碳稅（英國(guó)碳稅）為0.14 元·kg-1。換言之，如果物流企業(yè)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)實(shí)現(xiàn)了基于經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的最優(yōu)化，則其同時(shí)亦基本實(shí)現(xiàn)了節(jié)能減排目標(biāo)的優(yōu)化，節(jié)能減排任務(wù)并不會(huì)為企業(yè)管理運(yùn)營(yíng)帶來(lái)新的挑戰(zhàn)。

就政府政策制定而言，實(shí)例分析說(shuō)明：征收碳稅對(duì)于推動(dòng)企業(yè)從管理層面開(kāi)展運(yùn)營(yíng)優(yōu)化以降低碳排放的效果可能無(wú)法讓人滿意；同時(shí)，開(kāi)展碳交易時(shí)，雖然物流企業(yè)參與碳交易的積極性會(huì)隨著碳價(jià)和碳排放配額的變化呈現(xiàn)出高敏感系數(shù)的正向關(guān)聯(lián)，但是，這一政策對(duì)于企業(yè)的管理減排而言，其效果與碳稅政策類似。

當(dāng)然，本文結(jié)論主要基于個(gè)案分析得出，尚存在一定的局限性：①以長(zhǎng)三角16個(gè)城市為例，網(wǎng)絡(luò)小、范圍小②數(shù)據(jù)不完全準(zhǔn)確。模型參數(shù)在實(shí)踐中的具體取值對(duì)于結(jié)果可能有重要的影響，而不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能會(huì)誤導(dǎo)結(jié)果；③hub運(yùn)營(yíng)的碳排放未考慮。這些不足有待于后續(xù)收集充分?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上開(kāi)展深入研究。

作者貢獻(xiàn)聲明：

張建軍：論文的整體研究設(shè)計(jì)與模型建構(gòu)。

王嘉銘：數(shù)據(jù)采集與分析。

王天浩：論文起草與初稿撰寫(xiě)。

周一卓：實(shí)證分析。