0 引言

近年来，全球温度逐年上升，世界各地的极端天气、自然灾害频发。为了保护人类赖以生存的生态环境，实现可持续发展，世界各国纷纷制定了“双碳”目标。2020年9月，中国在联合国大会上宣布努力在2030年前实现“碳达峰”，并力争2060年前实现“碳中和”^[1]。实现“双碳”目标不仅有利于改善生态环境质量，而且能助推经济转型发展，最终产生协同增效的作用。

不少学者围绕“双碳”目标的实现路径已经展开探讨。欧阳志远等^[2]提出要鼓励各行各业积极参与进来，城市的脱碳发展与各主体息息相关。王深等^[3]以中国各行业为研究主体，构建了成本最小化、二氧化碳及大气污染物排放量最少的综合模型，分析了不同行业实现“双碳”目标的可能性，认为交通行业是未来减碳的重要行业之一。而物流业作为交通运输业的主体行业，在推进“双碳”发展的过程当中起着十分关键的作用，亟需引起广大学者的关注^[4]。

在2020年《中国生态环境状况公报》中显示，河北省有多个城市环境空气质量和水环境质量排名居于末尾。不仅如此，王瑛等^[5]亦指出河北省是碳排放量偏多的省份之一。由此可见，河北省的生态环境质量相对较差。当前中国正处在经济转型的特殊时期，生态环境与经济发展之间的矛盾仍然比较尖锐，过去通过透支丰富的自然资源来换取经济增长，然而随着生态环境的恶化，很多地区已经不堪承受环境的重压，长此以往，势必会阻碍经济增长^[6]。与此同时，区域物流的发展又离不开经济的支持，倘若失去了坚实的经济基础，区域物流也难以扩大规模、长久立足，这也从侧面说明了生态环境、区域物流与经济发展三者之间的关系是密不可分的。基于此，本研究以河北省为研究对象，分析河北省区域经济、生态环境和区域物流三者之间的相互关系，规划好区域发展的战略。

1 文献综述

通过对既有文献的梳理，可以发现当前学者大多集中在对区域物流与区域经济、区域物流与生态环境、区域经济与生态环境二者关系的因果作用研究。

众多学者已经展开了对于区域物流与区域经济关系的广泛探讨，本研究将研究文献分为2类。一是区域物流与区域经济存在单向关系。赵晓敏等^[7]选取2000—2017年的中国物流业和经济的数据来分析二者的互动性关系，认为中国经济的增长能够在一定程度上促进物流业的发展；玛依拉等^[8]通过合理运用DEA方法发现西安市的经济水平能带动当地公交行业的发展；崔宏凯等^[9]等采用聚类分析法和对灰色关联模型证明了长江三大都市圈的物流产业对GDP起到了正向促进作用；付秋芳等^[10]结合区位熵和空间计量模型对广东省地级市的物流产业集聚和经济增长的关系进行研究，得出了类似的结论，即物流产业集聚对经济的增长有正向推动作用。二是区域物流与区域经济互相拉动，共同促进。李宝库等^[11]采用DEA和VAR模型分析了长三角区域物流与经济的关系，认为区域物流和区域经济之间有共同促进的长久趋势；郭湖斌等^[12]运用熵值法和耦合协调度模型对长江经济带地区的物流与区域经济进行实证分析，结果表明区域物流与区域经济协调程度相对良好，但二者发展水平尚未同步，协调发展程度仍然有待进一步提升。

随着经济的绿色低碳转型，越来越多的人开始意识到生态环境的重要性，部分学者在研究区域经济的发展过程当中也加入了生态环境因素。李建新等^[13]等采用了熵值法、GIS和耦合协调度评价模型等方法来分析长江经济带的经济与环境协调发展的关系，得出了长三角地区的经济与环境协调互动效应最佳的结论；杨永芳等^[14]构建了协调度模型，对中国各省的生态环境与区域经济协调发展阶段进行探讨，结果显示，2018年各省的生态环境与经济的协调发展程度主要集中在初级和中度协调阶段，各地区的协调发展度差异明显；王会芝^[15]选择耦合协调度模型研究了京津冀三地的生态环境与经济协调度状况，认为三地的协调发展水平呈现逐年上升的趋势。

此外值得注意的是，区域物流和区域经济的关系相辅相成。一方面，区域物流的良好发展能够推动区域经济增长；另一方面，区域经济的高速运转也能为区域物流的发展提供坚实有力的支撑^[16]。由于生态环境着实影响了区域经济的发展水平，故生态环境与区域物流也存在着千丝万缕的联系。周泰^[17]运用协同学理论对四川省的区域物流与生态环境建立了复合协调度模型，结果显示该省的物流和生态环境子系统发展稳定良好；李虹等^[18]选择固定效应的回归模型对环渤海、长三角及珠三角三大经济圈的区域物流、经济增长和生态环境的协调发展进行实证研究，结果表明各经济圈的协调发展水平有下降的趋势，但技术进步却可以提高三者的协调发展水平。

从既有文献的回顾中不难看出，当下鲜有学者针对区域物流、区域经济与生态环境三者之间的作用效果开展实证研究，分析维度有待拓展。此外，尚未有学者在研究三者关系的过程当中同时探讨碳排放问题，随着“双碳”目标的提出，“碳达峰”和“碳中和”一直都是社会探讨的热点。鉴于此，结合“双碳”背景开展实证研究更有价值。本研究以河北省为研究对象，基于2000—2019年的时间序列数据，运用熵值法和线性加权法，并构建VAR模型，对河北省的区域物流、生态环境和区域经济的关联性进行实证分析。

2 研究方法 2.1 指标体系构建

本研究在统筹兼顾区域物流、生态环境和区域经济三者的关系下，以“双碳”为研究背景，参考已有学者的研究^{[11, 17, 19]}，构建了物流子系统、生态环境子系统及经济子系统。其中，物流子系统包括了投入与产出2方面^[11]，投入可以反映区域物流的发展规模，具体又可分为人力投入和物力投入，分别对应物流业从业人数与物流业固定资产投资2项指标；产出可以映射区域物流的运行成果，用物流产业增加值、货运量及货运周转量3项指标来表示。生态环境子系统从资源与环境2个维度来进一步衡量^{[17, 19]}，资源状况是生态环境的底层建筑，反映了其对物流及经济发展水平的贡献程度，具体用6项指标进行体现，而环境则是生态环境的直观表现，用2项指标表示。经济子系统则从3个方面进行阐述^[11]，具体指标见表 1。

2.2 数据来源与指标计算

考虑到国民经济行业的分类情况，物流业属于交通运输、仓储和邮政业，借鉴已有学者的研究，选取交通运输、仓储和邮电业的数据来表示物流业^[20]，数据均来自《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，部分缺失值采用SPSS软件进行线性插补。由于物流业能耗强度和物流业碳排放强度无法从中国统计年鉴中直接获取，参考以往文献[17]，对这2项指标进行计算。

物流业能耗强度体现了物流业的在日常活动中的能源消耗程度，是衡量区域能源低碳化趋势的重要参考依据之一，计算公式为：物流业能耗强度=物流业能源消费总量/物流业增加值。物流业碳排放强度表述了区域物流碳资源的利用效率，通过核算历年的物流碳排放强度，说明区域物流是否符合“双碳”的要求，计算公式为：物流业碳排放强度=物流业碳排放总量/物流业增加值。

2.2.1 能源消费总量的计算

河北省2000—2019年的物流业能源消耗的种类主要有原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气、热力、电力这8种，这些能源的消费量原始数据见表 2。由于各个能源的量纲不同，在计算之前需要先把河北省各能源消费量统一折算为标准煤消费量，各种能源的折算标准煤系数参照《中国能源统计年鉴2000—2002》附录4中的数据(见表 3)。根据表 2和表 3即可得出2000—2019年河北省物流业各种能源折算为标准煤后的消费量(见表 4)。

2.2.2 碳排放总量的计算

本研究借鉴周泰^[17]的研究，采用物流作业直接能耗法来测算物流业碳排放量。通过计算各种能源的消费量与其所对应的二氧化碳排放系数的乘积即可得出物流业的碳排放量，其中各种能源的二氧化碳排放系数由平均低位发热量、二氧化碳排放因子和碳氧化因子(IPCC)三者乘积间接计算得出。热力的二氧化碳排放系数参照周叶等^[21]研究结果，各种能源的CO₂排放系数如表 5所示。根据表 2和表 5即可计算出2000—2019年河北省物流业各种能源的CO₂排放量(见表 6)。

2.3 数据处理

为了精确分析区域物流、生态环境和区域经济3个系统之间的关系，需要对原始数据进行预处理。

2.3.1 数据不变价处理

以2000年为基期，采用各个指标的平减指数统一转化成基期的不变价格，进而剔除价格波动等因素的干扰，最终预处理后的数据如表 7和表 8所示。

2.3.2 数据归一化处理

本研究采用离差标准化方法对指标进行去量纲化处理，以达到统一口径、方便对比的目的^[22]。此外，为了避免运算过程可能会出现零和负值，使运算具有意义，需对无量纲后的数据整体平移，平移程度应该趋于无限小，以降低信息精确度的损失，此处统一选择平移0.000 1，以便接近于标准后最小的x′_ij。

(1)

(2)

式中，x_ij为原始数据；x′_ij为第i年第j项指标的剔除价格变动后的数值，0 < x′_ij < 1；m为年份(i=1, 2, …, m)；n为指标数(j=1, 2, …, n)。

2.3.3 熵值法赋权

对指标赋权不仅有主观赋权法，也有客观赋权法，前者易受主观判断的影响，对赋权也口径不一，后者更为客观精确，具有较强的数学参考价值。因此，本研究选取客观赋权法当中的熵值法对区域物流、生态环境和区域经济3个系统的指标进行赋权。

熵值法的原理是在指标评价过程中，根据各指标值的变异程度所反映的信息量来确定权重。熵值越小，信息量就越大，该指标的权重就越大，对所要评价的数据影响也越大。

(1) 计算第j项指标在第i年的比重：

(3)

(2) 计算指标的信息熵e_j(0≤e_j≤1)：

(4)

(3) 计算各个指标的差异系数g_j与指标权重w_j：

(5)

(6)

经过一系列计算可得出区域物流-生态环境-区域经济评价指标体系的权重，如表 9所示。

2.3.4 线性加权算数平均模型

多指标综合评价中，需要通过数学模型将指标进行汇总，结合线性加权分别计算出2000—2019年河北省区域物流、生态环境和区域经济各子系统的综合评价数据为：

(7)

为了避免时间序列出现异方差现象，在不改变数据的相对关系前提下，对区域物流、生态环境和区域经济综合评价数据进行对数化^[7]。对数处理后的区域物流、生态环境和区域经济综合评价变量分别命名为LNL，LNE，LNG，指标对数化后的时间序列曲线如图 1所示。区域物流、生态环境和区域经济随着时间的后移均一致上升。

3 实证分析

向量自回归(VAR)模型是基于数据的统计性质构造的，其目的是用于分析各个指标之间的变动关系^[23]。本研究利用区域物流、生态环境和区域经济三者的综合评价数据来构建VAR模型，进一步分析三者之间的关系，设定模型为：

(8)

式中，a₁, a₂, …, a_n为待估计的参数；t为时间变量；n为模型的滞后阶数；ε_t为随机扰动项^[24]。

3.1 单位根检验

一般情况下，只有平稳的时间序列才能建立VAR模型^[24]，故本研究采用ADF检验法对变量进行了单位根的检验。结果表明(见表 10)：在1%的显著性水平情况下，3项指标的单位根检验值均小于临界值，并且P值均小于0.05。这证明区域物流、生态环境和区域经济的时间序列数据是平稳的，可以建立VAR模型。

3.2 确定VAR模型的滞后期

VAR模型的关键一步是确定合适的滞后期。合适的滞后期能提高模型待估参数的精准性。根据AIC和SC信息准则，当模型的滞后期为3时，AIC和SC的取值同时最小，所以建立VAR(3)模型。

3.3 格兰杰因果关系检验

为了辨析河北省区域物流、生态环境和区域经济的因果关系，确定短期内三者的动态影响作用的方向，本研究运用格兰杰因果关系检验对三者进行因与果的区分。结果表明(见表 11)：在1%的显著性水平下，除了生态环境并不是区域物流的格兰杰因果关系原因之外，其他变量的P值均小于0.01，均拒绝了原假设，即河北省区域经济分别与生态环境、区域物流均存在双向格兰杰原因，区域物流是生态环境的单向格兰杰原因。

3.4 VAR模型稳定性检验

为了保证分析结果的有效性，需要对模型展开稳定性检验，只有稳定的VAR模型才能进行脉冲响应分析和方差分解。根据VAR模型稳定性判别图(见图 2)所示，该模型的所有特征根倒数的模都在单位圆内，证明该模型是稳定的，可以进行脉冲响应分析。

3.5 脉冲响应分析

脉冲响应分析是描述模型变量之间的动态影响关系。本研究采用广义脉冲响应函数对变量LNE，LNG，LNL进行检验。图 3中横轴表示滞后期数，纵轴表示响应的程度，实线刻画的是函数的计算值，两侧虚线是函数值的2倍标准差。

图 3(a), (d), (g)表明：生态环境对自身冲击反应剧烈，在当期便达到正向最大值，在第4，11，18期都曾出现短暂间歇性的负向效应，但整体波动趋势在第6期后趋于平稳；生态环境对区域经济的冲击在当期出现了负向最小值，此外在第8期也曾有小幅度负向波动，除此之外，一直保持正向影响，冲击程度在前期比较剧烈，10期之后趋于平稳；生态环境对区域物流的脉冲响应剧烈，有正向也有负向，但冲击程度逐渐平缓。

图 3(b), (e), (h)表明：区域经济对生态环境的冲击在第2，5，9期处于短暂性的负向效应，其余期限内均是正向效应；区域经济对自身的冲击在第1期的达到了正向最大值，在第2期略有负向效应，随后冲击的程度变弱；区域经济对区域物流的冲击在第3期达到正向最大值，在第5期又处于最小的负向效应，而后一直处于正向小幅度冲击直至消失。整体来看，区域经济的冲击力度比较平和。这说明短期内河北省区域经济对自身和区域物流均发挥了一定的促进作用，但对二者的正向影响逐渐变弱，尤其对区域物流的拉动作用逐渐放缓，此外在短期内生态环境略微受到区域经济的负面作用，但长期来看，影响也在积极向好发展，从一定程度上说明河北省在经济发展初期是粗放型的，牺牲了生态环境，换取了经济的增加。

图 3(c)，(f), (i)表明：区域物流对生态环境的冲击在第2期达到了正向作用的最大值，在第6期之后响应程度变得温和；区域物流对区域经济的冲击唯独在第5期有负向影响，除此之外一直处于正向，虽然正向作用逐渐变弱，但整体的响应程度比较剧烈；区域物流对自身的冲击在第1期达到正向最大值，随后迅速下降，10期后响应程度趋于平缓。这说明短期内河北省区域物流对生态环境与区域经济存在积极拉动作用，良好的区域物流发展水平也利于对生态环境的保护。

3.6 方差分解

方差分解是进一步分析冲击对内生变量的贡献度。图 4(a), (b), (c)表明：平稳后生态环境对自身的贡献程度达到约79%，同时区域物流和区域经济对生态环境的贡献程度随着时间的递增均有增加，区域物流对生态环境的贡献程度稳定在19%，区域经济对其贡献程度稳定在2%。这说明河北省区域物流的发展水平更能促进生态环境向好发展。

图 4(d), (e)，(f)表明：第2行表示生态环境、区域经济和区域物流对区域经济的方差分解。生态环境和区域物流的贡献程度均随着时间的增加而增加，尤其是生态环境对区域经济的贡献程度占到了56%。然而，区域经济对自身的贡献程度有所下降。总体来看，河北省区域经济的积极发展有赖于自身能力、区域物流的发展水平和良好的生态环境。

图 4(g), (h), (i)表明：区域经济对区域物流的贡献程度略有增幅，但微乎其微，稳定在1%左右，反而是生态环境对其贡献程度逐年上升到48%，其自身贡献程度随着时间的推移下降到50%。这说明河北省区域物流更依赖于生态环境和其自身。

4 结论与建议 4.1 结论

本研究以“双碳”为研究背景，选取河北省2000—2019年的相关数据，在建立区域物流、生态环境和区域经济复合指标体系基础上，结合熵值法和线性加权法得出各系统指标的综合评价数据。再利用VAR模型、格兰杰因果关系检验、脉冲响应分析和方差分解进行了实证分析。

(1) 单位根检验说明区域物流、生态环境和区域经济各时间序列是平稳的，在此基础上，确定了模型的滞后期为3，构建了VAR (3)模型。

(2) 格兰杰因果关系检验的结果表明，河北省区域经济与生态环境、区域物流均存在双向因果关系，区域物流与生态环境存在单向因果关系，区域物流的绿色低碳发展能促进生态环境向好发展。但这并不能说明生态环境对区域物流没有影响。实际上，良好的生态环境也能推动物流业顺应时代的变化趋势，正确看待三者之间的联系，对于加快经济转型、保护生态环境和带动物流发展有重要意义。

(3) 脉冲响应分析表明，相较于区域经济，河北省生态环境和区域物流对三者的冲击作用更大一些，虽然三者之间的冲击偶有负向效应，但整体趋于正向影响，且短期内波动剧烈。长期来看，区域物流、生态环境和区域经济对彼此的冲击总是趋于稳定，这些都能说明三者对彼此的促进作用较为明显。无论是区域经济还是区域物流都能提高对生态环境的保护力度，反之亦然。

(4) 方差分解的结果显示，河北省生态环境的状况主要受自身的贡献影响，一方面生态环境的确需要时间来进行自我修复，另一方面也需要区域物流和区域经济的大力支持。区域经济的方差分解有升有降，生态环境对其贡献程度最大，稳定在56%，倘若能打造良好的生态环境，便能助推经济绿色转型，加快实现“双碳”目标。区域物流明显受自身和生态环境的贡献影响，几乎各有一半的贡献程度，而区域经济对其贡献程度微乎其微，这说明区域经济对区域物流的促进力度仍然不足。

4.2 建议

(1) 根据实证分析，可以发现区域物流对区域经济和生态环境都有显著的影响。因此，提高河北省区域物流的发展水平具有重要意义。首先，建议政府出台推动区域物流发展的各种优惠和扶持政策，诸如税收减免、财政补贴等方式；同时，加快构建区域物流公共信息平台，实现资源的优化配置，推动物流行业降本增效；此外，鼓励物流企业应用节能减排的新技术和新能源，从而降低物流业的排放强度。

(2) 相较于区域物流和生态环境而言，区域经济对其二者的短期冲击虽然相对平缓，但长远来看，必然会产生持续的推动作用。因此建议河北省相关部门积极寻求符合自身发展特色的战略，努力抓住推动区域经济发展的机遇，充分利用京津冀协同发展政策、雄安新区的规划建设等发展契机，逐步实现向数字经济、绿色经济的转型，加快推动区域经济的高质量发展，从而夯实生态环境和区域物流的发展基础。

(3) 谈及生态环境方面，离不开区域经济和区域物流的支持。建议河北省相关部门着重改善生态环境的质量，严格执行生态环境保护的政策法规，加强对森林水域等资源的保护；继续实行京津冀生态补偿机制，与京津地区协同治理生态环境；同时注重优化区域产业的结鼓励推广节能环保的工业模式，加大对低碳环保型企业的扶持力度，最终为河北省区域经济的转型保驾护航。