數(shù)字經(jīng)濟(jì)對長江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)能源效率的影響

羅 清

(南通理工學(xué)院商學(xué)院, 江蘇 南通 226002)

2020年我國提出要實現(xiàn)“雙碳”目標(biāo),力爭在2030年前實現(xiàn)碳達(dá)峰,2060年前實現(xiàn)碳中和。2021年中央明確把碳達(dá)峰、碳中和納入生態(tài)文明建設(shè)規(guī)劃中,優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)、提升能源效率迫在眉睫。作為國家重要的支撐帶戰(zhàn)略之一的長江經(jīng)濟(jì)帶,是橫跨我國東、中、西部三大區(qū)域、產(chǎn)業(yè)規(guī)模最大的“黃金經(jīng)濟(jì)帶”,以物流業(yè)為支柱行業(yè)推動了長江經(jīng)濟(jì)帶經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展,但與此同時其環(huán)境問題也層出不窮。物流業(yè)作為我國重要的能源消耗和碳排放行業(yè),在“雙碳”背景下,推動物流業(yè)能源效率的提升,乃至推動經(jīng)濟(jì)社會綠色、環(huán)保、可持續(xù)發(fā)展已然成為一項重要任務(wù)。

伴隨著新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的不斷推進(jìn),數(shù)字經(jīng)濟(jì)已成為最具活力、最具創(chuàng)新性、輻射最廣泛的經(jīng)濟(jì)形式,成為國民經(jīng)濟(jì)核心增長極之一。在新的經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局下,數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否促進(jìn)物流業(yè)能源效率的提升,其作用機(jī)制是什么?效果如何?對這些問題展開研究,有利于充分發(fā)揮數(shù)字經(jīng)濟(jì)的作用,驅(qū)動物流業(yè)能源效率提升,對物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要的理論價值和實踐價值。

1 文獻(xiàn)綜述

從既有研究來看,與本研究密切相關(guān)的文獻(xiàn)主要包括以下3個方面。

(1)數(shù)字經(jīng)濟(jì)方面的研究。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的相關(guān)理論最早是由Tapscott[1]提出,隨后由美國商務(wù)部推廣了數(shù)字經(jīng)濟(jì)這一概念,20國峰會對數(shù)字經(jīng)濟(jì)進(jìn)行了定義:數(shù)字經(jīng)濟(jì)是指以使用數(shù)字化知識和信息作為關(guān)鍵要素、以現(xiàn)代信息網(wǎng)絡(luò)作為重要載體、以信息通信技術(shù)的有效使用作為效率提升和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的重要推動力的一系列經(jīng)濟(jì)活動。劉軍等[2]從信息化發(fā)展、數(shù)字交易發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展3個維度評價數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展指數(shù)。紀(jì)圓圓和朱平芳[3]從基礎(chǔ)設(shè)施水平、互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平、數(shù)字化產(chǎn)業(yè)發(fā)展和數(shù)字化交易發(fā)展4個維度評價數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

(2)數(shù)字經(jīng)濟(jì)對全要素能源效率的影響研究。夏子惠和古麗娜爾·玉素甫[4]運(yùn)用雙固定面板模型、中介效應(yīng)模型和門檻效應(yīng)模型檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對能源效率的影響及其作用機(jī)制。程云潔等[5]使用超效率(slacks-based measurement,SBM)模型測算我國綠色能源效率,并使用系統(tǒng)高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)實證分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對我國綠色能源效率的影響。李思琦[6]對數(shù)字經(jīng)濟(jì)影響中國工業(yè)能源效率的作用機(jī)制進(jìn)行了定性分析。趙巍[7]研究了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對綠色全要素生產(chǎn)率影響的作用機(jī)制與門檻效應(yīng)。李濤和沙瑋華[8]采用Tobit、GMM實證回歸檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對能源效率的作用機(jī)制和影響渠道。

(3)關(guān)于物流業(yè)能源效率影響方面的研究。黃超然和周國華[9]基于超效率SBM模型測算了我國物流業(yè)能源效率。王燕和劉婷[10]對我國區(qū)域物流能源效率的影響因素進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模、能源價格與物流業(yè)能源效率之間存在負(fù)向關(guān)系,而優(yōu)化能源消耗結(jié)構(gòu)能夠推動物流業(yè)能源效率的提升。張瑞等[11]對我國物流業(yè)能源生態(tài)效率的影響因素進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平和政府投入與物流業(yè)能源效率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。陳奮[12]基于2003—2020年我國省級面板數(shù)據(jù),研究進(jìn)出口貿(mào)易對中國物流業(yè)能源效率的影響。車國旺和楊淑萍[13]研究了我國貿(mào)易自由化對物流業(yè)能源經(jīng)濟(jì)效率的影響,重點考察了總體影響效應(yīng)及分段式影響效應(yīng)。廖名巖和田煒[14]用全國2010—2020年省級面板數(shù)據(jù),運(yùn)用基準(zhǔn)回歸、空間計量模型以及門檻回歸探討數(shù)智化發(fā)展對物流業(yè)碳排放量的影響。

通過對已有文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn),物流業(yè)能源效率的影響研究較少,大多集中在對物流業(yè)能源效率的測度及其直接影響研究上,對于物流業(yè)能源效率的作用機(jī)制方面的研究不多。另外,探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的影響研究的相關(guān)文獻(xiàn)較少,已有研究多是聚焦于數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展方面。與已有研究相比,本研究的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:在研究視角上,以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為研究對象,探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的線性和非線性特征;從研究內(nèi)容上,采用中介效應(yīng)和空間計量模型系統(tǒng)研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的影響機(jī)制。

2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度

2.1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評價指標(biāo)體系的構(gòu)建

影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的因素有很多,鑒于目前對于數(shù)字經(jīng)濟(jì)評標(biāo)體系的構(gòu)建及其測算方法并未統(tǒng)一,考慮到數(shù)字經(jīng)濟(jì)評價指標(biāo)選取的全面性、可得性及科學(xué)性原則,借鑒紀(jì)圓圓和珠平芳[3]及李思琦[6]的思路構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)的評價指標(biāo)體系,從數(shù)字經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化以及產(chǎn)業(yè)數(shù)字化3個維度測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(表1)。

表1 數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系

2.2 數(shù)據(jù)來源

以長江經(jīng)濟(jì)帶沿線11省市作為研究對象,具體包括上海、江蘇、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重慶、四川、貴州以及云南,基礎(chǔ)數(shù)據(jù)主要來源于2014—2021年《中國統(tǒng)計年鑒》《中國科技統(tǒng)計年鑒》以及各省市統(tǒng)計年鑒,部分缺失數(shù)據(jù)采用線性插值法計算。

2.3 測度方法

現(xiàn)有文獻(xiàn)對數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的綜合評價方法有很多,包括主成分分析法、層次分析法、最大方差權(quán)數(shù)法、熵權(quán)法和逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to ideal solution,TOPSIS)法等。通過方法的比較分析,采用熵權(quán)-TOPSIS法來測算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。具體實現(xiàn)步驟如下。

(1)假設(shè)有n個評價對象,m個評價指標(biāo),y個年份,那么xkij為第k年第i個評價對象的第j個評價指標(biāo)值。

(2)運(yùn)用極差變化法對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

(1)

(3)熵權(quán)法確定評價指標(biāo)權(quán)重。

計算第i個評價對象的第j項指標(biāo)所占比重Pkij。

(2)

計算第j項指標(biāo)的信息熵值ej和效用值gj。

(3)

式中:k=1/ln(yn)>0。

計算第j項指標(biāo)權(quán)重wj。

(4)

(4)TOPSIS法計算數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

確定正理想解x+和負(fù)理想解x-。

(5)

式中:J1為正向指標(biāo);J2為負(fù)向指標(biāo)。

(6)

(7)

2.4 測度結(jié)果及分析

利用上述方法對2014—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度,結(jié)果如圖1、圖2所示。從圖1可以看出,2014—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶及各區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平均呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢,下游區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)平均發(fā)展水平遠(yuǎn)高于長江經(jīng)濟(jì)帶整體的發(fā)展水平,中游和上游地區(qū)均低于長江經(jīng)濟(jì)帶的平均水平,流域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值呈現(xiàn)出下游>上游>中游的空間差異特征。從圖2可以看出,長江經(jīng)濟(jì)帶各省市之間數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在著“數(shù)字鴻溝”問題,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展存在較為嚴(yán)重的“兩級分化”問題。下游的江浙滬3省市區(qū)位優(yōu)勢明顯,良好的社會經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)為其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐,3省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在長江經(jīng)濟(jì)帶流域內(nèi)最高。上游重慶市和四川省的成都市作為泛成渝城市圈的核心城市,“虹吸效應(yīng)”給其周邊地區(qū)帶來了大量的人力、物力和財力,從而大力推動了兩省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而云南和貴州的社會經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對比較薄弱,且數(shù)字技術(shù)起步較晚,所以其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r在流域內(nèi)表現(xiàn)欠佳。安徽省借助長三角一體化發(fā)展優(yōu)勢,其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于中等水平。中游的贛湘鄂3省,社會經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好,但其高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)薄弱、數(shù)字資源配置不合理導(dǎo)致其數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在流域內(nèi)相對靠后。

圖1 2014—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶及其上、中、下游數(shù)字 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值

圖2 2014—2021長江經(jīng)濟(jì)帶各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)水平年均值

3 變量選取與模型設(shè)定

3.1 變量選取

(1)被解釋變量:物流業(yè)能源效率(LE)。綜合反映長江經(jīng)濟(jì)帶11省市物流業(yè)能源效率指標(biāo)。借鑒Tone[15]的方法構(gòu)建非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型來測算長江經(jīng)濟(jì)帶的物流業(yè)能源效率,指標(biāo)體系包括投入和產(chǎn)出兩部分,投入指標(biāo)主要從勞動力、資本和能源3個方面考慮,產(chǎn)出指標(biāo)包括期望產(chǎn)出(物流業(yè)增加值)和非期望產(chǎn)出(物流業(yè)CO2排放量)兩部分。

(2)核心解釋變量:數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(DE)。用2.4節(jié)測算出的結(jié)果來表征。

(3)中介變量。借鑒夏子惠和古麗娜爾·玉素甫[4]的思路,從技術(shù)創(chuàng)新、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化和物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化3個方面探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的機(jī)制作用。

技術(shù)創(chuàng)新(INN)用發(fā)明專利授權(quán)量占專利授權(quán)總量的比值來表征。物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(TS)用各地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度來衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度體現(xiàn)的是各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重與就業(yè)比重的一種差異程度,是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)是否協(xié)調(diào)的一個重要指標(biāo)。對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度取絕對值進(jìn)行比較,偏離度越趨向于0,說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的關(guān)系越合理,值越大說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)就越不合理。

物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)偏離度=

(8)

物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(LTC)是指產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重心從第一產(chǎn)業(yè)向第二、三產(chǎn)業(yè)的逐步轉(zhuǎn)移。從產(chǎn)業(yè)分類的角度,為第一、二、三產(chǎn)業(yè)賦予各異權(quán)重,然后與各自比重水平加權(quán)總值相乘,得到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化指標(biāo)。

(4)控制變量。影響物流業(yè)能源效率的因素較多,借鑒廖名巖和田煒[14]的研究思路,選擇經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流業(yè)規(guī)模、城鎮(zhèn)化水平、政府支持、對外開放程度、環(huán)境規(guī)制和人力資本水平作為控制變量。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)用各地人均GDP來表征,物流業(yè)規(guī)模(LS)用物流業(yè)增加值占GDP比重來表征,城鎮(zhèn)化水平(UR)用地區(qū)城鎮(zhèn)人口比重表征,政府支持(GOV)用政府交通運(yùn)輸支出占地區(qū)GDP比重表征,對外開放程度(OPEN)用各地區(qū)進(jìn)出口總額表征,環(huán)境規(guī)制(ER)用各地區(qū)工業(yè)污染治理完成投資額表征,人力資本水平(HCI)用中、高等院校在校學(xué)生數(shù)表征。

3.2 模型設(shè)定

3.2.1 基準(zhǔn)回歸模型

為了檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流業(yè)能源效率的影響,同時考慮除數(shù)字經(jīng)濟(jì)外,物流業(yè)能源效率還受其他因素的影響,構(gòu)建如下面板模型:

LEit=α0+α1DEit+βXit+μi+δt+ξit

(9)

式中:i為省份;t為年份;LEit為第i省份第t年的物流業(yè)能源效率;DEit為第i省份第t年的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;Xit為一系列控制變量;α1反映了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的影響程度;μi為省份個體固定效應(yīng);δt為時間固定效應(yīng);ξit為隨機(jī)擾動項;α0為常數(shù)項。

3.2.2 空間面板模型

參考已有文獻(xiàn)可知,全要素能源效率存在一定的空間相關(guān)性,而上述基準(zhǔn)回歸模型中并未探討物流業(yè)能源效率在空間因素上的影響,如果忽略空間相關(guān)性,對系數(shù)的估計可能會造成一定的偏差,所以引入空間面板模型進(jìn)一步探討空間因素上的影響。其模型為

(10)

式中:Wij為空間面板權(quán)重;ρ、σ為空間自回歸和空間自相關(guān)系數(shù);βit為回歸系數(shù);ωit為空間誤差自相關(guān)項。如果ρ和θ不為0但σ為0,則模型為空間杜賓模型(SDM);如果ρ不為0但σ和θ為0,則模型為空間滯后模型(SLM);若ρ和θ為0但σ不為0,則模型為空間誤差模型(SEM)。

3.2.3 中介效應(yīng)模型

為了驗證數(shù)字經(jīng)濟(jì)可能通過技術(shù)創(chuàng)新(INN)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化(LTS)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化(LTC)3種傳導(dǎo)機(jī)制提升物流業(yè)能源效率,建立如下中介效應(yīng)模型:

(11)

式中:α0、β0、η0為常數(shù)項;α1、α2、β1、β2、η1、η2、η3為回歸系數(shù)。

上述模型考察技術(shù)創(chuàng)新在數(shù)字經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)能源效率之間的中介效應(yīng)。

(12)

上述模型考察產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的中介效應(yīng)。

(13)

上述模型分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的中介效應(yīng)。

4 實證結(jié)果與分析

4.1 描述性統(tǒng)計與共線性檢驗

變量描述性統(tǒng)計見表2。表2顯示,2014—2021年物流業(yè)能源效率的最大值為1.064,最小值僅為0.117,能源效率平均存在較大差異。多重共線性檢驗結(jié)果顯示,樣本數(shù)據(jù)的VIF(方差膨脹因子)平均值為4.51,低于10,說明樣本數(shù)據(jù)不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

表2 變量描述性統(tǒng)計

4.2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率影響的總體分析

對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行F檢驗、BP檢驗以及Hausman檢驗,檢驗結(jié)果顯示樣本數(shù)據(jù)適用固定效應(yīng)回歸模型,總體回歸結(jié)果見表3。由表3可知,加入控制變量之后模型的顯著性有明顯提高,可見加入控制變量進(jìn)行分析是必要的,不僅可以提高模型的估計精度,還能夠?qū)?shù)字經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)進(jìn)行修正。另外無論是否加入控制變量,核心解釋變量數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)均為正,說明長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流業(yè)能源效率的提升有顯著的促進(jìn)作用。數(shù)字經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展不斷完善物流業(yè)的資源配置,數(shù)據(jù)要素的投入、高新技術(shù)的推廣應(yīng)用,不斷提高物流業(yè)的數(shù)字化聯(lián)動水平,形成物流服務(wù)智能化、精準(zhǔn)化,從而提升物流業(yè)發(fā)展效率;數(shù)字技術(shù)的應(yīng)用可以對物流全過程進(jìn)行優(yōu)化,減少物流生產(chǎn)過程中的碳排放和能耗,從而達(dá)到節(jié)能、減排、增效的目的。另外,從控制變量的回歸結(jié)果可知,地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與物流業(yè)能源效率有顯著的正向相關(guān)關(guān)系,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好的地區(qū),政府對于節(jié)能減排的意識更強(qiáng),物流企業(yè)在運(yùn)輸、裝卸搬運(yùn)等能源消耗較大的環(huán)節(jié)更傾向于用清潔能源替代煤炭等高污染的能源,也更重視物流技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用,從而改善物流業(yè)的能源結(jié)構(gòu),減少能源消耗和碳排放,提升物流業(yè)的能源效率。物流業(yè)規(guī)模對物流業(yè)能源效率有顯著的正向促進(jìn)作用,物流業(yè)增加值占GDP比重越大,對物流業(yè)能源效率的促進(jìn)作用越顯著。政府干預(yù)和環(huán)境規(guī)制對物流業(yè)能源效率提升具有顯著的抑制作用。

表3 總體回歸結(jié)果

4.3 區(qū)域異質(zhì)性分析

參考已有研究可知,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以及其對能效的轉(zhuǎn)化及影響會因為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的不同而存在差異。為研究數(shù)字經(jīng)濟(jì)對長江經(jīng)濟(jì)帶不同區(qū)域物流業(yè)能源效率的影響,進(jìn)一步對長江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游流域進(jìn)行區(qū)域異質(zhì)性檢驗。檢驗結(jié)果見表4。

表4 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對不同區(qū)域物流業(yè)能源效率的影響

回歸結(jié)果顯示,長江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)對其物流業(yè)能源效率提升均產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用。根據(jù)不同區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)可知,下游地區(qū)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對提升物流業(yè)能源效率的正向促進(jìn)作用最大,上游次之,中游的促進(jìn)作用最弱,與前文測算出的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平結(jié)果一致。主要是因為下游地區(qū)的江浙滬數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅猛,數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施完善,擁有豐富的數(shù)字創(chuàng)新技術(shù)、人才和雄厚的資金支持,從而驅(qū)動數(shù)字經(jīng)濟(jì)更好地賦能物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展;上游區(qū)域以成渝經(jīng)濟(jì)圈為核心,通過一系列國家區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略的實施,使得川渝數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平快速提升,對物流業(yè)能源效率的影響略高于中游地區(qū)。

4.4 空間自相關(guān)分析

4.4.1 空間權(quán)重矩陣設(shè)定

從數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測算結(jié)果及物流業(yè)能源效率的測算結(jié)果可知,區(qū)域經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)的地區(qū),其對應(yīng)的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和物流業(yè)能源效率也相對較高,所以0～1空間權(quán)重矩陣難以真實地反映出長江經(jīng)濟(jì)帶11省市數(shù)字經(jīng)濟(jì)及物流業(yè)能源效率之間的相互聯(lián)系和影響,因此從經(jīng)濟(jì)距離dij的角度來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣。

dij=|yi-yj|,wij=1/dij

(14)

式中:yi、yj為各區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,采用人均GDP來衡量。

4.4.2 空間自相關(guān)檢驗

在進(jìn)行空間效應(yīng)分析之前,需要先對物流業(yè)能源效率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)這兩個關(guān)鍵變量的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗,一般用全局莫蘭指數(shù)(Moran’sI)檢驗結(jié)果來衡量,見表5。2014—2021年,物流業(yè)能源效率和數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的I值均為正數(shù),且均通過了10%和5%的顯著性水平檢驗,所以樣本數(shù)據(jù)均存在一定的空間正相關(guān)性,可以進(jìn)行空間效應(yīng)分析。

表5 2014—2021年物流業(yè)能源效率與數(shù)字經(jīng)濟(jì)Moran’s I

4.4.3 模型選擇

在通過Moran’sI檢驗后,還需要進(jìn)行LM(Lagrange Multiplier)檢驗和穩(wěn)健的LM檢驗來選擇具體的空間計量模型,檢驗結(jié)果見表6。除RLM-error(Robust LM-error)未通過顯著性檢驗之外,其余均通過顯著性檢驗,選擇空間滯后模型進(jìn)行分析。再進(jìn)行Wald檢驗和LR檢驗,發(fā)現(xiàn)結(jié)果均不顯著,說明觀察數(shù)據(jù)不適合空間杜賓模型進(jìn)行分析。Hausman檢驗統(tǒng)計量為19.73,P為0.014,最終選空間滯后模型(SLM)來探討數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的影響?？臻g滯后模型的回歸結(jié)果見表7。

表6 LM和RLM檢驗結(jié)果

表7 空間滯后模型回歸結(jié)果

從表7可知,空間自回歸系數(shù)ρ=0.126,且通過了5%的顯著性檢驗,表明物流業(yè)能源效率存在正向的空間溢出效應(yīng),與全局莫蘭指數(shù)檢驗結(jié)果一致,即某一區(qū)域物流業(yè)能源效率不僅受到本區(qū)域的相關(guān)因素影響,也受到與之經(jīng)濟(jì)距離近的區(qū)域物流業(yè)能源效率的影響。另外通過空間回歸模型偏微分的方法,將各解釋變量對物流業(yè)能源效率的空間效應(yīng)分解為直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。分解的結(jié)果表明,從總效應(yīng)來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對物流業(yè)能源效率的提升具有顯著的促進(jìn)作用,總效應(yīng)為0.796,且通過5%的顯著性水平。從直接效應(yīng)來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對當(dāng)?shù)氐奈锪鳂I(yè)能源效率的提升具有顯著的促進(jìn)作用,當(dāng)本地的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平每上升1個單位,就會促進(jìn)當(dāng)?shù)匚锪鳂I(yè)能源效率提升0.69個單位。從間接效應(yīng)看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對周邊地區(qū)物流業(yè)能源效率提升呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用,但未通過顯著性檢驗,說明目前數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流業(yè)能源效率的正向促進(jìn)作用僅限于本地,尚未表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應(yīng)?？刂谱兞繉ξ锪鳂I(yè)能源效率的空間效應(yīng)與上述基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似,此處不再贅述。

4.5 數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的作用機(jī)制分析

為了分析數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的作用機(jī)制,在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上,分別引入技術(shù)創(chuàng)新、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化這3種中介變量進(jìn)行中介效應(yīng)模型回歸,從而檢驗數(shù)字經(jīng)濟(jì)能否通過這3種渠道來提升物流業(yè)能源效率?；貧w結(jié)果見表8。表8中第(1)列檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對中介變量技術(shù)創(chuàng)新的影響,其回歸系數(shù)為0.365,在5%的水平上顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對技術(shù)創(chuàng)新有顯著的正向促進(jìn)作用。第(2)列檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、技術(shù)創(chuàng)新同時對物流業(yè)能源效率的影響,從技術(shù)創(chuàng)新的回歸系數(shù)可以看出數(shù)字經(jīng)濟(jì)可以通過技術(shù)創(chuàng)新渠道來提升物流業(yè)能源效率。第(3)列中數(shù)字經(jīng)濟(jì)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化的回歸系數(shù)為-0.155,在10%的水平上顯著,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提高物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平。第(4)列中物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化對物流業(yè)能源效率的回歸系數(shù)為-0.023,在5%的水平上顯著,說明物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平的提升有利于物流業(yè)能源效率的改善,與此同時數(shù)字經(jīng)濟(jì)仍對物流業(yè)能源效率有顯著的正向促進(jìn)作用,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過改善物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平間接的促進(jìn)物流業(yè)能源效率的提升。需要說明的是,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化指數(shù)越小,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)越合理,數(shù)字經(jīng)濟(jì)就越能通過提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平來間接促進(jìn)物流業(yè)能源效率的提升。第(5)列檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的影響,回歸系數(shù)為0.439,在5%的顯著性水平下通過檢驗,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠提高物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平。第(6)列檢驗了數(shù)字經(jīng)濟(jì)、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化同時對物流業(yè)能源效率的影響,物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的回歸系數(shù)為0.116,在10%的顯著性水平通過檢驗,說明物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對物流業(yè)能源效率有顯著的正向促進(jìn)作用,數(shù)字經(jīng)濟(jì)的回歸系數(shù)仍然為正,表明數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過提高物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平間接地促進(jìn)物流業(yè)能源效率的提升。

5 結(jié)論與建議

基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的視角,選取2014—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶11省市的面板數(shù)據(jù)為樣本,從數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施、數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、產(chǎn)業(yè)數(shù)字化3個維度出發(fā),構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系,利用熵權(quán)-TOPSIS法測算各省市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,再進(jìn)一步結(jié)合基準(zhǔn)回歸模型、空間面板模型及中介效應(yīng)模型探討了數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的影響及作用機(jī)制。研究結(jié)論發(fā)現(xiàn),2014—2021年長江經(jīng)濟(jì)帶及各區(qū)域的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平平均呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升的趨勢,流域內(nèi)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均值呈現(xiàn)出下游>上游>中游的空間差異特征?；鶞?zhǔn)回歸結(jié)果顯示,長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展對物流業(yè)能源效率的提升具有顯著的正向促進(jìn)作用,同時地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流業(yè)規(guī)模對物流業(yè)能源效率提升有顯著的正向促進(jìn)作用,而政府干預(yù)和環(huán)境規(guī)制對物流業(yè)能源效率提升有明顯的抑制作用。區(qū)域異質(zhì)性分析表明,長江經(jīng)濟(jì)帶上、中、下游區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)對其物流業(yè)能源效率提升均產(chǎn)生了正向的促進(jìn)作用,且數(shù)字經(jīng)濟(jì)對長江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域物流業(yè)能源效率提升作用遠(yuǎn)高于上游和中游。空間自相關(guān)分析的結(jié)果表明,長江經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)能源效率存在正向的空間溢出效應(yīng),結(jié)合空間效應(yīng)分解結(jié)果,從總效應(yīng)和直接效應(yīng)來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率的提升有明顯的促進(jìn)作用,從間接效應(yīng)來看,數(shù)字經(jīng)濟(jì)對周邊地區(qū)物流業(yè)能源效率提升的促進(jìn)作用并為通過顯著性檢驗,說明數(shù)字經(jīng)濟(jì)對物流業(yè)能源效率提升的促進(jìn)作用僅限于本地,尚未表現(xiàn)出顯著的空間溢出效應(yīng)。作用機(jī)制分析結(jié)果顯示,長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)對技術(shù)創(chuàng)新、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化及物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化3種中介變量均具有顯著的正向促進(jìn)作用,檢驗了長江經(jīng)濟(jì)帶數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠通過技術(shù)創(chuàng)新、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化、物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化渠道間接促進(jìn)物流業(yè)能源效率的提升。研究結(jié)論對推進(jìn)長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展及提升物流業(yè)能源效率具有重要的參考價值?；诒疚牡难芯?提出如下政策建議。

(1)加大力度推進(jìn)5G基站、大數(shù)據(jù)中心等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),激發(fā)數(shù)字要素發(fā)展?jié)撃?實施動態(tài)化、差異化的數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略,因地制宜,縮小“數(shù)字鴻溝”,助力物流業(yè)低碳、綠色轉(zhuǎn)型。長江經(jīng)濟(jì)帶下游區(qū)域,社會經(jīng)濟(jì)水平高,人力資源豐富,技術(shù)創(chuàng)新動力強(qiáng),在政策制定方面應(yīng)著力于數(shù)字核心技術(shù)突破,聚焦于數(shù)字技術(shù)與物流產(chǎn)業(yè)的深度融合,推動物流系統(tǒng)全鏈條數(shù)字化運(yùn)營。長江經(jīng)濟(jì)帶上、中游區(qū)域可依托城府支持和政策引導(dǎo)加快發(fā)展新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),建立數(shù)字化的物流信息平臺,加強(qiáng)數(shù)字技術(shù)在物流業(yè)內(nèi)部各環(huán)節(jié)的應(yīng)用,充分發(fā)揮政策優(yōu)勢助力數(shù)字經(jīng)濟(jì)促進(jìn)物流業(yè)能源效率提升。

(2)優(yōu)化物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),打通物流業(yè)能源效率提升渠道。政府應(yīng)積極出臺相應(yīng)政策,推動物流企業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的深度融合,實現(xiàn)物流業(yè)提質(zhì)增效的目標(biāo);同時結(jié)合長江經(jīng)濟(jì)帶各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律,找準(zhǔn)其物流業(yè)發(fā)展定位,合理制定相對應(yīng)的政策措施,推進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)集群發(fā)展,促進(jìn)物流業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向著高級化、智能化方向發(fā)展。

(3)增加技術(shù)研發(fā)投入,激發(fā)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展?jié)摿?為打造可視化、集成化、智能化的物流生態(tài)系統(tǒng)創(chuàng)造條件。為推動物流業(yè)技術(shù)創(chuàng)新發(fā)展,政府應(yīng)在資金、人才以及制度等方面予以大力支持,主動牽頭,進(jìn)行資源整合,共同打造資源共享、協(xié)同發(fā)展的數(shù)字產(chǎn)業(yè)生態(tài)圈。