低碳情景下的復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃

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)時代，當(dāng)全球、全社會已經(jīng)取得降低碳排放、低碳化的共識之后，接下來的任務(wù)是設(shè)計恰當(dāng)?shù)穆窂?、機(jī)制來實現(xiàn)低碳化。我國對低碳化發(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)合國大會上提出，中國將力爭2030年前二氧化碳排放達(dá)到峰值，努力爭取2060 年前實現(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)計時，考慮碳排放具有重要的現(xiàn)實意義［1］，現(xiàn)有研究一般認(rèn)為物流網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)對于物流活動的碳排放量有重要影響，網(wǎng)絡(luò)型物流企業(yè)通過優(yōu)化自身網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)來降低碳排放量是一種可行的運營減排方案［2］。

對此，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)有貨運系統(tǒng)的概念化、重新設(shè)計和重新開發(fā)，構(gòu)思了一個可以服務(wù)于當(dāng)前貨運任務(wù)的長期未來多式聯(lián)運系統(tǒng)，以實現(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值。Bortolini 等［5］則針對一個生鮮配送網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了針對配送成本、碳排放量、配送時間等3類目標(biāo)的最優(yōu)化設(shè)計。Wang等［6］針對供應(yīng)鏈網(wǎng)絡(luò)設(shè)計問題構(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)施選址與運輸方式選擇結(jié)果。浦徐進(jìn)和李秀峰［7］針對存在多配送站的電商物流配送問題，考慮了實際裝載量對物流配送過程中車輛燃料消耗量的影響，結(jié)合電商平臺的承諾送達(dá)機(jī)制構(gòu)建了最小化物流成本和延遲收貨時間的多目標(biāo)多配送站車輛路徑規(guī)劃混合整數(shù)規(guī)劃模型。唐慧玲等［8］以車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論計算逆向物流節(jié)點的存儲量，考慮物流網(wǎng)絡(luò)的運輸成本、存儲成本、建設(shè)成本、時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)計問題。唐金環(huán)等［12］通過構(gòu)建嵌入碳配額差值和選址-路徑-庫存運作成本的非線性整數(shù)規(guī)劃模型研究了碳配額差值對產(chǎn)供銷一體化系統(tǒng)中的選址-路徑-庫存集成問題的影響，發(fā)現(xiàn)企業(yè)可以通過運作層的決策優(yōu)化，以較小的經(jīng)濟(jì)成本獲得較大的碳減排績效。崔娥英等［13］在傳統(tǒng)的物流網(wǎng)絡(luò)設(shè)施選址問題的基礎(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碳排放約束操作層面的考量。此外，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)購物、電子商務(wù)迅猛發(fā)展的時代背景下，快遞網(wǎng)絡(luò)作為一類具有服務(wù)時限約束的特殊物流網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)設(shè)計對于碳排放的影響機(jī)理亟待深入研究。為此，以快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題為研究對象，基于一個國內(nèi)快遞標(biāo)桿企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃實踐的實際數(shù)據(jù)，研究了中國情景下多層級多服務(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)境形勢使碳排放問題受到了越來越多的重視和關(guān)注［17］。借鑒國際上典型碳排放法規(guī)，結(jié)合我國高時效物流產(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，允許其在市場上銷售剩余碳排放量；如果企業(yè)碳排放總量超過了配額量，同樣允許其在市場上向其他企業(yè)購買超額碳排放量。

1.2 問題描述

快遞網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點和邊構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，節(jié)點由樞紐節(jié)點、各級轉(zhuǎn)運中心和末端配送點組成，邊由連接各節(jié)點的公路、鐵路、航空等配送線路組成［18］。對于一個主流的純軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策問題而言，通常可以歸結(jié)為一個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，基本決策問題包括2類：①選擇哪些網(wǎng)絡(luò)節(jié)點為hub；②每個hub管轄哪些非hub節(jié)點。

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

本文在此基礎(chǔ)上討論其低碳化規(guī)劃決策問題，依次在快遞企業(yè)被征收碳稅和碳交易情境下，對此多層級多服務(wù)水平復(fù)合軸輻式快遞網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃問題構(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為通過汽車在非hub城市之間運輸?shù)膯挝毁M率；ct為hub城市之間火車運輸?shù)膯挝毁M率，通常ct=δc0(0<δ<1)；ca為hub 城市之間飛機(jī)運輸?shù)膯挝毁M率；C(q)為建設(shè)成本函數(shù)，q為年快件總數(shù)；O(q)為年運營成本函數(shù)。由于與決策無關(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）運輸距離，i，j∈N；S為產(chǎn)品類型集合，S=2 短時限產(chǎn)品（如表示次晨達(dá)、次日遞、隔日遞產(chǎn)品等），S=1表示長時限產(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）表示任一個節(jié)點僅由一個hub 管轄；約束（2）表示非hub 節(jié)點不能管轄任何節(jié)點；約束（3）表示總共有K個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為通過汽車在非hub城市之間運輸?shù)膯挝毁M率；ct為hub城市之間火車運輸?shù)膯挝毁M率，通常ct=δc0(0<δ<1)；ca為hub 城市之間飛機(jī)運輸?shù)膯挝毁M率；C(q)為建設(shè)成本函數(shù)，q為年快件總數(shù)；O(q)為年運營成本函數(shù)。由于與決策無關(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）運輸距離，i，j∈N；S為產(chǎn)品類型集合，S=2 短時限產(chǎn)品（如表示次晨達(dá)、次日遞、隔日遞產(chǎn)品等），S=1表示長時限產(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）表示任一個節(jié)點僅由一個hub 管轄；約束（7）表示非hub 節(jié)點不能管轄任何節(jié)點；約束（8）表示總共有K個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)實際數(shù)據(jù)的實證分析

基于研究的對象問題，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)合一個案例進(jìn)行分析，因此首先在分析國內(nèi)物流能源消耗狀況的基礎(chǔ)上明確快遞業(yè)的碳排放計算公式，進(jìn)而采用某國內(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、分析我國快遞業(yè)務(wù)運作過程的典型組成環(huán)節(jié)、構(gòu)建快遞業(yè)務(wù)運營的碳排放計算模型。與現(xiàn)有研究基于國家、聯(lián)合國有關(guān)計量模型不同的是，本文對快遞行業(yè)的碳排放相關(guān)參數(shù)進(jìn)行了實際調(diào)查，通過進(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 個環(huán)節(jié)：線路運輸與分揀中心運作。為此設(shè)計了一個關(guān)于這2 個環(huán)節(jié)物流能源消耗的問卷，通過與典型企業(yè)（賽誠、馬士基、中國郵政速遞物流公司與各省分公司、寶鋼運輸部、云南紅河集團(tuán)運輸部、寧波國際物流公司、上海市普陀區(qū)重點物流企業(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)得到運輸環(huán)節(jié)的碳排放量基礎(chǔ)計算公式：CE=αV(dBFB+dTFT)，其中，CE為碳排放量；V為貨物運輸量，kg；dB為支線運輸?shù)倪\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為支線運輸?shù)倪\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。采用某國內(nèi)標(biāo)桿快遞公司在長三角地區(qū)16個城市的實際流量流向數(shù)據(jù)，結(jié)合碳排放量計算公式構(gòu)建實際決策模型進(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NP-Hard問題，對于大規(guī)模問題而言難以短時間求出全局最優(yōu)解。考慮到本案例中所分析的是一個僅有16 個網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的小規(guī)模問題，因此，基于遍歷過程采用商業(yè)軟件Lingo 17.0對以上決策問題進(jìn)行求解。

（1）情形1：無低碳要求，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：無成本要求，以最小化網(wǎng)絡(luò)碳排放總量為目標(biāo)。經(jīng)計算，結(jié)果如表4所示。對照表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)計算，在碳稅r從0.03至0.30以0.01的梯度遞增變化過程中，最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有變化，與表3保持一致。當(dāng)碳稅r增加至1.90時，網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃最優(yōu)方案變?yōu)?個hub，如表5所示。

表5 表明，在此案例中碳稅并沒有影響到網(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)時不會影響企業(yè)對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的決策結(jié)果。

表5 碳稅r=1.90時最優(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，臺州），上海（舟山），蘇州（常州，湖州，嘉興，南通，無錫），鎮(zhèn)江（南京，泰州，揚州）

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

表6 K=4時碳交易情形的規(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格呈現(xiàn)逆向變化關(guān)系，換言之，碳交易價格的上升使得企業(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。從分析過程中，有以下判斷：

（1）所構(gòu)建的低碳情景下多層級多服務(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)劃實踐。

（2）對結(jié)果的數(shù)據(jù)對比分析表明，在正常的碳稅、碳價和碳排放配額等參數(shù)之下，追求低碳化、節(jié)能減排并不會對傳統(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)（如運輸成本、碳稅率、油耗參數(shù)等等）。這意味著，數(shù)據(jù)本身對網(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)劃通常是一項戰(zhàn)略決策問題，參數(shù)本身通常是不確定的，甚至是模糊的。因此，通過科學(xué)的決策方法來保證決策科學(xué)的同時，還需要探討參數(shù)本身的模糊性所導(dǎo)致的決策結(jié)果的實踐可靠性和可操作性。

3 結(jié)論

主要創(chuàng)新之處在于構(gòu)建了低碳情景下的多層級多服務(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)而基于一個具體情景案例的數(shù)據(jù)分析了低碳化對網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃決策影響，個案分析結(jié)果支持本文之前提出的觀點：在一般情形下，低碳化考量對于網(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)實意義：實現(xiàn)碳達(dá)峰碳中和是推動高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)在要求，在當(dāng)前形勢下交通、物流等是低碳化發(fā)展重點領(lǐng)域。企業(yè)是具體執(zhí)行端之一，在以新能源車輛、清潔能源等新設(shè)備、新技術(shù)實現(xiàn)企業(yè)節(jié)能減排發(fā)展之外，企業(yè)運營結(jié)構(gòu)變革是否有助于推進(jìn)碳減排一直是爭論話題，本研究結(jié)論為此提供了一個清晰的佐證。

基于長三角城市數(shù)據(jù)的實例研究結(jié)論有比較清晰的實踐啟發(fā)：對于網(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，著眼于總體運作成本最小化的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化方案同時也符合節(jié)能減排的優(yōu)化目標(biāo)。實際上，2019 年已實施碳稅政策國家的最低碳稅（英國碳稅）為0.14 元·kg-1。換言之，如果物流企業(yè)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)實現(xiàn)了基于經(jīng)濟(jì)目標(biāo)的最優(yōu)化，則其同時亦基本實現(xiàn)了節(jié)能減排目標(biāo)的優(yōu)化，節(jié)能減排任務(wù)并不會為企業(yè)管理運營帶來新的挑戰(zhàn)。

就政府政策制定而言，實例分析說明：征收碳稅對于推動企業(yè)從管理層面開展運營優(yōu)化以降低碳排放的效果可能無法讓人滿意；同時，開展碳交易時，雖然物流企業(yè)參與碳交易的積極性會隨著碳價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)論主要基于個案分析得出，尚存在一定的局限性：①以長三角16個城市為例，網(wǎng)絡(luò)小、范圍?、跀?shù)據(jù)不完全準(zhǔn)確。模型參數(shù)在實踐中的具體取值對于結(jié)果可能有重要的影響，而不準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)可能會誤導(dǎo)結(jié)果；③hub運營的碳排放未考慮。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。

周一卓：實證分析。