數字經濟、產業結構升級與物流業綠色轉型

胡勇強 孫培英

摘 ?要：基于2006—2021年中國省域平衡面板數據，運用Super-SBM測度了物流業綠色轉型水平（Lgtfp），借助熵值法對各省市數字經濟發展指數進行了分析，檢驗了數字經濟對Lgtfp的直接效應、中介效應與空間效應。研究發現，地區數字經濟水平對Lgtfp具有顯著正向作用，數字經濟基礎設施建設、產業數字化與數字經濟發展環境對Lgtfp的促進作用尤為明顯，相對于中西部地區，東部地區Lgtfp的提升受數字經濟的影響更大；就影響機制而言，物流業產業結構升級發揮積極的中介效應；進一步的空間計量分析表明，數字經濟對Lgtfp存在顯著的正向空間溢出效應，不僅會促進本地區Lgtfp的提升，還有助于鄰近地區Lgtfp的提高。研究為促進數字經濟發展和推動物流業綠色轉型提供了政策參考。

關鍵詞：數字經濟；產業結構升級；物流業綠色轉型；空間溢出

中圖分類號：F259.23；F49????????文獻標識碼：A ?????????文章編號：1671-9255（2024）01-0025-06

一、引言

黨的二十大報告強調，應協同推進降碳、減污、擴綠、增長，加快發展方式綠色低碳轉型，物流業綠色轉型需求尤為迫切。綠色轉型具有周期長、投資高、風險大、資金擁有屬性強等特點，使得在當前市場和技術環境高度不確定性的條件下，如何有效推動物流業綠色轉型成為亟待解決的現實難題。

大數據、人工智能、云計算和區塊鏈等信息技術迅速發展，數字經濟已成為中國最具潛力和活力的新領域。^[1]2022年，中國數字經濟規模達到50.2萬億元，占國內生產總值的41.5%，增長速度超過國內生產總值增長速度3倍以上，已經成為經濟穩定增長的重要引擎。在數字經濟保持規?？焖僭鲩L的同時，政府十分重視數字經濟的發展?！笆奈濉币巹澝鞔_提出，要加快數字經濟和實體經濟的深度融合，實現全面綠色轉型和高質量發展。此外，數字經濟的固有優勢和本質特征，如綠色共享、數據創造和較低的交易成本，可以有效賦予傳統產業轉型和升級的能力，優化資源配置，并促進綠色與低碳發展的深度融合。^[2]由此而論，數字經濟發展可能是推動物流業綠色轉型的全新方案。但以往的研究并沒有提供一個統一的框架來回答數字經濟可以促進物流業綠色轉型的問題?；诖?，本文以30個省市為研究對象，構建數字經濟與物流業綠色轉型的評價指標體系，探究數字經濟與物流業綠色轉型的關系。

二、機制分析與研究假設

（一）數字經濟對物流業綠色轉型的直接效應

與傳統經濟相比，數字經濟的產出更加環保，能源消耗和環境排放更少。數字經濟將數據作為影響物流業綠色轉型的關鍵要素，通過數字技術的深入應用，分析物流海量信息、挖掘物流冗余環節、優化物流運作流程，能減少無效投入，降低物流成本，同時還能促進以綠色、低碳和清潔能源取代化石能源，改善可再生能源的開發和使用，提高能源效率，實現物流業節能減排和成本降低。數字經濟生產環境可以在單位時間內大量、快速、精準地處理重復性物流業務，對物流活動進行靈活、高效、精確的管理和控制，并將有效勞動和資本等要素用于個性化生產環節，可以全面提升物流業產出水平，促使物流業向綠色化和低碳化發展。據此，提出如下假設：

假設1：數字經濟發展對物流業綠色轉型具有促進作用。

（二）數字經濟對物流業綠色轉型的影響機制

數字經濟通過優化資源配置和降低交易成本能助力傳統產業結構升級和綠色轉型。一方面，數字經濟以信息和數字數據為主要生產要素。數字網絡的應用促使物流企業對物流信息進行預先規劃、實時共享和精確連接，實現物流供需的動態匹配，減輕信息的不對稱性，協調多種運輸方式、優化物

流作業環節。同時，數字經濟創造了一個良好的創新平臺和技術環境，提供了物流產業內部各部門交叉整合的可能性，有效銜接物流業內部各產業，以及物流業與其相關產業之間的比例關系，促進了物流業與其他產業的協調、融合與創新，使得產業逐漸呈現出數字化、精細化和智能化的新特征。另一方面，產業結構的升級可以促使物流業由勞動密集型和資本密集型向知識密集型轉變，更加合理有效地利用物質資源，改善能源消費結構和效率，有效抑制二氧化碳等氣體排放，物流業發展階段中影響環境的負外部性逐漸減弱，推動了整個物流產業系統逐步向綠色生產方向發展。據此，提出如下假設：

假設2：數字經濟通過促進物流業產業結構升級實現物流業綠色轉型過程。

（三）數字經濟對物流業綠色轉型的空間溢出效應

數字經濟發展可能對物流業綠色轉型產生空間溢出效應。數字交易平臺的建立為要素流動創造了新的渠道，打破了區域市場邊界和壁壘，模糊了地域限制。數字經濟的發展使得現有物流企業可以突破以往經濟活動的界限，在區域內和區域間進行跨越時空的信息流動和互動。數字經濟的學習效應與競爭效應可以使區域間物流企業發布和分享前沿信息，建立互動和遠程合作，學習周邊優秀物流企業成功綠色轉型的經驗，從而產生空間溢出效應。其次，數字經濟具有的網絡外部性促進物流業及其相關產業在跨區域、跨行業、跨領域和跨技術等方面相互融合發展，從而對物流業綠色轉型的影響在空間上表現為溢出效應。據此，提出如下假設：

假設3：數字經濟對物流業綠色轉型具有空間溢出效應。

三、研究設計

（一）模型構建

為檢驗數字經濟對物流業綠色轉型的直接效應，構建基準回歸模型：

（二）變量測度與說明

1．物流業綠色轉型的測度

在以往研究基礎上，從兼顧經濟績效與環境績效雙贏的角度，用物流綠色全要素生產率來測度物流業綠色轉型水平（Lgtfp）。以勞動、資本、資源為投入指標，以貨物周轉量、物流業增加值及二氧化碳排放量為產出指標，利用Super-SBM模型測算物流業綠色轉型水平。

投入指標的選取上，以物流業就業人數表示物流勞動投入量；資本投入以資本存量表示；對于資源的投入則是以物流業的能源消耗量表示。其中，資本存量的計算方式參考Goldsmith（1951）的永續盤存法^[3]，公式如下：

K_i，t表示第i地區t年的固定資產投資，δ為折舊率，取值為10.96%，I_i，t表示i地區第t年的固定資產投資，并以2006年為基期對各期名義數據做平減處理?；谫Y本存量的估算參考單豪杰等（2008）研究^[4]，如式（3）所示，g為2006—2021年固定資產投資增長率平均值。

產出指標的選取上，產出主要分為期望產出與非期望產出兩個方面。期望產出以物流業實際增加值和貨物周轉量表示；同時以二氧化碳排放量作為非期望產出。二氧化碳排放量的計算上，選取煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油和天然氣這8種與物流業能源消耗緊密相關的能源進行計算。

2．數字經濟發展水平的測度

關于數字經濟（Dige）的衡量，借鑒關于數字經濟指標體系的相關文獻，以及中國電子信息產業發展研究院發布的《2022年中國數字經濟發展指數》中的指標，從數字經濟基礎設施（Dei）、數字產業化（Dil）、產業數字化（Idl）和數字經濟發展環境（Ded）四個維度共27項指標來構建數字經濟評價指標體系，具體指標如表1所示。缺失數據通過線性插值法補足，并利用基于面板數據的熵值法測算數字經濟發展水平。

3．物流產業結構升級的測度

物流業產業結構升級（LStr）是推動物流業綠色轉型的重點。對于物流業產業結構升級的衡量，分別從物流業產業結構合理化（LStr_R）與產業高級化（LStr_A）兩個維度來表示。對于物流業產業結構合理化，目前尚未有統一的指標進行衡量。在此，從政策依據出發，參考國務院2018年印發的《推進運輸結構調整三年行動計劃（2018—2020年）》、2022年印發的《“十四五”現代物流發展規劃》中都強調的“持續推進運輸結構調整、提升鐵路貨運比重”，以各省份鐵路貨運量與公路貨運量的比值表示，即“公轉鐵”。同時，以物流業產值與第三產業增加值的比重作為物流業產業結構高級化的表征。采用熵權法賦予物流業產業結構合理化和高級化不同權重（物流業產業結構合理化的權重是0.821，物流業產業結構高級化的權重是0.179），并合并成一個指標。

4．控制變量

借鑒相關研究，選擇如下變量作為模型控制變量（CV）：經濟發展水平（lngdpp），以地區實際人均GDP的自然對數表示；環境規制水平（Er），以地區工業污染治理完成投資額與工業增加值的比值表示；對外開放程度（Open），以貨物進出口總額與地區GDP比值表示；能源結構（Es），以各行業煤炭消費量與能源消費總量比值表示；政府干預（Gover），以地區財政支出與GDP比值表示；地區創新水平（Innov），以地區每萬人擁有的專利授權量來反映。

（三）數據來源與描述性統計

鑒于在數據統計上尚未對物流行業進行獨立統計，借鑒多數學者的做法，以交通運輸、倉儲和郵政業的數據代替物流業數據?？紤]到數據的可獲得性，以及西藏、香港、澳門、臺灣地區數據缺失嚴重，故選取中國30個?。ㄗ灾螀^、直轄市）2006—2021年的面板數據進行實證研究，數據主要來源于《中國統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國通信統計年度報告》及各省市統計年鑒和互聯網。變量的描述性統計結果顯示物流業綠色轉型水平均值為0.443，最小值為0.050，最大值為1.432，標準差為0.302，表明不同地區間物流業綠色轉型水平存在一定差異。另外，通過對多重共線性的檢驗，發現VIF值均遠低于10的臨界標準，表明模型不存在多重共線性問題。

四、實證結果與分析

（一）基準回歸結果分析

表2報告了數字經濟影響物流業綠色轉型的估計結果。列（1）顯示了未加入控制變量，數字經濟（Dige）的回歸系數為0.531，在1%顯著性水平上顯著，初步說明了數字經濟可以促進物流業綠色轉型。列（2）在加入了控制變量后，回歸結果更加完整，數字經濟的回歸系數為0.893，通過了5%顯著性水平檢驗，說明了數字經濟水平每提升1%，物流業綠色轉型水平將提升0.893%。列（1）與列（2）的結果表明了無論是否加入控制變量，數字經濟均顯著促進物流業綠色轉型，假設1成立。

（二）異質性分析

1．結構異質性分析

本文將納入數字經濟的四個維度細分指標，探究數字經濟對物流業綠色轉型的具體影響?；貧w結果顯示（異質性分析結果限于篇幅，資料備索），數字經濟基礎設施建設（Dei）、產業數字化（Idl）和數字經濟發展環境（Ded）的回歸系數分別為0.344，1.164和0.484，且都通過顯著性水平檢驗，表明了數字經濟基礎設施、產業數字化和數字經濟發展環境都會對物流業綠色轉型產生積極影響。具體來說，數字基礎設施的不斷完善促使大數據、物聯網、云計算和人工智能等工具融入物流活動，為物流業綠色轉型帶來契機。同時，產業數字化成為數字經濟增長的主引擎，數字技術與傳統物流業深度融合拓展了綠色發展的新空間，也為物流業的綠色轉型提供源源不斷的新動能。良好的數字經濟發展環境可以降低企業運營成本、激發技術創新、降低資源依賴，使物流業綠色轉型水平顯著提升。還可以看出，產業數字化對物流業綠色轉型的作用最大。數字產業化（Dil）對物流業綠色轉型的影響未通過顯著性水平檢驗，可能是因為當前數字產業化主要集中于人工智能、大數據、區塊鏈、云計算和網絡安全等新興數字產業，數字產業的各類技術在物流業中尚未得到充分利用，對物流綠色轉型的正向效果不明顯。

2．區域異質性分析

不同地區的資源稟賦和發展階段不同，地區間的數字經濟水平與物流業綠色轉型水平也會產生差異?；貧w結果顯示，東部地區數字經濟的回歸系數為0.765，通過了10%顯著性水平檢驗，中西部地區數字經濟的回歸系數不顯著。說明了數字經濟對于東部地區物流業綠色轉型的促進效果更加明顯，這可能與地理區位與經濟發展有關。東部地區憑借天然的區位優勢和更為完善的基礎設施使得數字經濟在東部地區能夠得到更加充分的利用，而中西部地區無論是在地理位置、數字基礎設施還是在人才規模質量和東部地區相比都具有一定的差距，現階段物流業綠色轉型過程中數字經濟的促進作用無法得到充分體現。

（三）穩健性檢驗

1．改變解釋變量測度方法

為避免測算及人工計算的偏差，變換數字經濟測度方法，利用主成分分析，樣本數據經過Bartlett的球形度檢驗Sig值為0.000，KMO檢驗系數為0.914，適合進行主成分分析?；貧w結果顯示（穩健性檢驗結果限于篇幅，資料備索），數字經濟的回歸系數0.627，通過了5%顯著性水平檢驗，結論未發生任何變化。

2．內生性檢驗

互為因果和遺漏變量都會導致內生性問題的產生。

（1）互為因果。首先，使用工具變量兩階段最小二乘法（2SLS）減弱內生性?，F有文獻主要參考黃群慧等（2019）的研究^[5]，使用1984年郵局數量或電話數量與一些時變變量進行交互，但這種做法均會改變非時變變量的原始分布。參考楊剛強等（2023）的研究^[6]，爬取了2006—2021年所有開通官方微博的公司，共計498315條，然后與地區標識進行匹配，計算各省市開通微博公司的總數（Dis）作為該地區數字經濟的工具變量?；貧w結果顯示，F值為136.7，遠大于10，不存在弱工具變量問題。此時數字經濟回歸系數為1.482，在1%顯著性水平上顯著，與基準回歸一致。其次，數字經濟基礎設施建設、數字產業化和產業數字化發展、良好的數字經濟環境的形成都需要較長的周期，因此對物流業綠色轉型的影響可能具有一定的滯后性。在此，將數字經濟滯后一期與兩期進行回歸，結果顯示，數字經濟的回歸系數分別為0.943，0.780，都通過了顯著性檢驗，與基準回歸結論一致。

（2）遺漏變量?？紤]到模型可能遺漏變量，使結論產生偏誤。因此，引入城鎮化水平（Urban）作為新的控制變量。城鎮化水平的衡量以年末城鎮人口數與總人口的比值表示?；貧w結果顯示，數字經濟的回歸系數1.129，通過了1% 顯著性水平檢驗，數字經濟發展能夠促進物流業綠色轉型。

3．變換回歸模型

Super-SBM模型測算的Lgtfp取值區間為，屬于典型的截斷數據。因此，選用面板Tobit模型進行穩健性分析，該模型適用于截斷數據的回歸分析。數字經濟的回歸系數顯著為正，與基準回歸結果一致。通過以上5種穩健性檢驗可知，數字經濟能夠顯著促進物流業的綠色轉型，研究結果具有較強的穩健性與可靠性。

五、影響機制分析

參照江艇等（2022）研究方法^[7]，對數字經濟與物流業綠色轉型可能存在的“數字經濟→物流業產業結構升級→物流業綠色轉型”的影響機制進行檢驗，構建如下模型：

從物流業產業結構升級（LStr）、物流業產業結構合理化（LStr_R）和物流業產業結構高級化（LStr_A）的角度分別考察了數字經濟對物流業綠色轉型的影響，結果如表3所示。數字經濟對物流業產業結構升級、物流業產業結構合理化與高級化的回歸系數分別為0.293、0.314和5.981，且均通過了1%顯著性水平檢驗。結果表明，物流業產業結構升級是數字經濟推動其綠色轉型過程中的重要機制，假設2成立。

六、拓展性分析：空間效應檢驗

進一步構建空間計量模型以檢驗數字經濟對物流業綠色轉型的空間效應。首先，構建地理距離矩陣空間權重矩陣，通過MoranI指數對物流業綠色轉型進行全局空間自相關性檢驗，檢驗結果在10%水平下顯著拒絕變量“不存在空間自相關”的原假設。其次，Wald檢驗統計量分別為70.39和67.06，在1%顯著性水平上拒絕空間滯后模型和空間誤差模型優于空間杜賓模型的原假設。Hausman檢驗統計量為64.39，LR檢驗統計量分別為64.73和62.04，在1%置信水平上顯著拒絕原假設，說明應選擇雙向固定效應模型。據此，設立具有雙向固定效應的空間杜賓模型如下：

LeSage和Pace（2009）認為相鄰地區存在著大量的交互信息，若僅憑回歸系數來對空間回歸結果進行解釋，必然存在偏差，變量變化的偏微分解釋可以為檢驗是否存在空間溢出效應提供參考。^[8]因此，對數字經濟影響物流業綠色轉型的效應進行分解為直接效應與間接效應，間接效應即是空間溢出效應。

回歸結果顯示，不同效應下，數字經濟對物流業綠色轉型的影響均為正，且都通過了1%顯著性水平檢驗，表明數字經濟發展不僅會促進本地區物流業的綠色轉型，還會促進與本地區鄰近的其他地區的物流業綠色轉型，即數字經濟對于物流業的綠色轉型具有顯著的空間溢出效應，假設3得到驗證。

七、結論與政策啟示

基于2006—2021年省域面板數據，在構建數字經濟發展水平與物流業綠色轉型水平的基礎上，利用面板固定效應模型、中介效應模型和空間杜賓模型對數字經濟與物流業綠色轉型的關系及影響機制進行了實證研究。研究結論如下：第一，數字經濟發展明顯地推動了物流業的綠色轉型水平，數字經濟基礎設施、產業數字化和數字經濟發展環境對物流業綠色轉型的促進作用尤為明顯，且相對于中西部地區，東部物流業綠色轉型的提升受數字經濟的影響更大，通過引入工具變量等穩健性檢驗，結論仍然成立；第二，數字經濟會通過促進物流業產業結構升級進而推動綠色轉型；第三，數字經濟對物流業綠色轉型的空間溢出效應得到了證實，物流業綠色轉型不僅受到本地區數字經濟水平的影響，而且會受到鄰近區域的數字經濟發展的影響。

除了為數字經濟促進物流業綠色轉型提供一系列經驗證據，研究結論還具有以下政策啟示：首先，在數字經濟能夠成為推動物流業綠色轉型的新動能現實下，加大推進數字基礎設施建設、數字技術應用，尤其是推動5G、互聯網、物聯網、車聯網、大數據、區塊鏈和人工智能等在物流業的應用，加強數字產業與物流產業的融合，促進物流業數字化發展，進一步鞏固數字經濟為物流業綠色轉型帶來的紅利優勢。其次，數字經濟對中西部地區物流業綠色轉型產生的積極效應還有待深化。未來應針對不同地區的物流業綠色轉型現狀實施動態化、差異化的區域扶持政策。再次，數字經濟通過促進物流業產業結構升級對物流業綠色轉型帶來內生動力的路徑機制證明了數字經濟可以有效減弱物流業長期以來存在的產業結構失衡等問題。未來應通過提高數字基礎設施的標準化、集約化、綠色化和低碳化，鼓勵綠色物流技術的研究、開發和應用，為物流業產業結構升級提供設施和技術基礎。最后，數字經濟活動的空間溢出效應表明，政府應促進區域間數字基礎設施的合作、共建、共享，充分釋放其對物流業綠色轉型的空間貢獻能力。

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Digital economy， industrial structure upgrading?and green transformation of logistics industry

Hu Yongqiang， Sun Peiying

（Scool?of E-commerce， Anhui Business College， Wuhu Anhui 241002）

Abstract： Based on the provincial balance panel data of China from 2006 to 2021， this paper uses Super-SBM to measure the green transformation level （Lgtfp） of logistics industry， and analyzes the digital economy development index of each province and city with the help of entropy， and examines the direct， intermediate and spatial effects of digital economy on Lgtfp. It is found that the regional digital economy level has a significant positive effect on Lgtfp， and the digital economy infrastructure construction， industrial digitalization and digital economy development environment have a particularly significant promoting effect on Lgtfp. Compared with the central and western regions， the promotion of Lgtfp?in the eastern region is more influenced by the digital economy. As far as the influence mechanism is concerned， the upgrading of logistics industrial structure plays a positive intermediary effect; Further spatial econometric analysis shows that the digital economy has a significant positive spatial spillover effect on Lgtfp， which will not only promote the increase of Lgtfp?in the region， but also contribute to the increase of Lgtfp?in neighboring regions. The research provides policy reference for promoting the development of digital economy and promoting the green transformation of logistics industry.

Key words：?Digital economy; Industrial structure upgrading; Green transformation of logistics industry; Space overflow