碳约束下冷链物流效率及其收敛性研究——以生鲜农产品为例

发布时间：2020-10-29 21:34

　　 生鲜农产品冷链物流的能源消耗较大,其碳排放量居高不下,在限制碳排放的条件下研究生鲜农产品冷链物流成为重要课题。利用三阶段数据包络分析模型,在约束碳排放量的情况下对2012—2017年长江经济带生鲜农产品冷链物流效率进行测度,并运用σ、β收敛模型分析省际效率差异的收敛性。研究结果显示:长江经济带生鲜农产品冷链物流效率逐年提升,但整体效率仍然偏低,规模效率偏低是制约综合技术效率提升的主要原因;长江经济带生鲜农产品冷链物流效率既存在σ收敛也存在β收敛趋势,调整产业结构可以促进长江经济带整体和中游4省的条件β收敛,提升物流专业化水平可以显著促进下游地区的条件β收敛。据此,为提高长江经济带生鲜农产品冷链物流效率,提出加强低碳冷链物流基础设施建设、提升信息技术应用水平和加大区域对外开放程度等相关对策建议。
【部分图文】：

由图1可知，在不考虑随机误差以及外部环境影响情况下，长江经济带生鲜农产品冷链物流综合技术效率平均值在0.353～0.474之间，整体偏低，纯技术效率平均值呈波动下降趋势，规模效率平均值随时间呈波动增长趋势，其中2017年相较于2012年，综合技术效率与规模效率分别提高了0.040、0.107，而纯技术效率降低0.027，表明起综合技术效率平均值提高的主要原因是规模技术效率提高。此外，连续6年规模效率平均值均小于纯技术效率平均值，这表明虽然近几年规模效率逐步提高，但规模效率较低仍是制约综合技术效率提高的主要原因。3.2.2 第二阶段SFA回归结果

由图2可知，剔除外部环境和随机误差因素的影响后，长江经济带各年份生鲜农产品冷链物流效率平均值有明显变化，总体来看，2012—2016年调整后的综合技术效率均有所提升：2012年综合技术效率提升幅度最小，为3.69%;2014年综合技术效率提升幅度最大，为37.68%；而2017年综合技术效率调整后相比调整前下降了7.88%。调整后纯技术效率在2014年有所上升，其他年份均相较调整前有所下降，每年平均降低5.18%。自2012—2017年，调整后的规模效率与调整前相比均有所进步：2014年规模效率相比调整前增加0.107，提升幅度达20.66%，增幅最大；而2017年规模效率相比调整前增加0.035，提升幅度为5.20%，增幅最小。由此可见，调整后综合技术效率的提升主要是因为规模效率的提升，这表明外部环境与随机误差因素制约了纯技术效率提升，却对规模效率提升具有积极作用。3.3 收敛性分析

由图3可知，虽然在2014、2016年整体物流效率的σ值相较于前一年出现上升，但没有改变长江经济带各省市生鲜农产品冷链物流效率σ值在样本期内的下降趋势，即各省市间生鲜农产品冷链物流效率差异呈收敛状态。在此，将长江经济带分为上游、中游、下游3个区域，进一步分析引起σ值波动上升的具体区域。参考文献[19]，上游地区界定为云南、贵州、四川和重庆；中游地区界定为湖北、湖南、江西和安徽；下游地区界定为江苏、浙江和上海。在2012—2016年间，上游地区的σ值逐年增加，从0.101上升到0.213，这说明上游地区各省市效率差异在这期间呈发散状态；到了2017年，上游地区的σ值下降为0.085，这表明随着省际贸易往来的加深，长江上游4个省市的生鲜农产品冷链物流发展相互影响，效率差异开始减小。而中游地区，各省间生鲜农产品冷链物流效率σ值从0.292下降至0.276，在样本观测期内呈现收敛趋势，这说明中，4省生鲜农产品冷链物流发展呈现均衡发展态势，省际差异逐步缩小。下游地区σ值升降趋势同长江经济带整体一致。由此可以推断，中游及下游地区是引起长江经济带整体生鲜农产品冷链物流效率收敛的主要地区。3.3.2 长江经济带生鲜农产品冷链物流效率的β收敛性分析
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本文编号：2861486