基于超效率SBM模型的中国沿海省份物流业碳排放效率时空演化研究

为解决中国沿海省份物流业高碳排放与经济发展矛盾问题，Beilei Wang等研究人员基于超效率松弛测度(SSBM)模型和空间马尔可夫链(SMC)，系统分析了2007-2022年11个沿海省份物流碳排放效率(LCEE)的时空演化特征。研究发现：多数省份LCEE值低于1，技术效率低下是主要制约因素；渤海湾地区效率显著高于长三角和珠三角地区；空间溢出效应显著，邻近省份效率水平显著影响本地LCEE状态转移概率。该研究为区域低碳物流协同发展提供了科学依据，对实现"双碳"目标具有重要意义。

　　

在全球应对气候变化的背景下，中国提出2030年碳达峰、2060年碳中和的"双碳"目标。作为国民经济支柱产业，物流业在沿海省份贡献了全国52.47%的行业增加值，却也消耗了7.47%的全国能源总量，排放6.17%的二氧化碳。这种高能耗、高排放的发展模式与可持续发展目标形成尖锐矛盾。然而，现有研究多关注全国层面，对沿海省份这一经济核心区的物流碳排放效率(LCEE)时空演化规律缺乏系统分析，特别是忽视了地理邻近性对效率演化的影响。

为填补这一研究空白，东北林业大学的研究团队在《Carbon Balance and Management》发表了一项开创性研究。该团队创新性地将空间滞后因子引入传统马尔可夫链(MC)，构建空间马尔可夫链(SMC)模型，结合超效率松弛测度(SSBM)和全局Malmquist-Luenberger(GML)指数，全面解析了2007-2022年中国11个沿海省份LCEE的时空演变规律。研究采用省级面板数据，通过永续盘存法测算物流业资本存量，基于IPCC系数法核算碳排放量，构建包含资本、劳动、能源、基础设施等投入和期望/非期望产出的评价体系。

静态效率分析显示，研究期间LCEE整体呈"W"型波动趋势，均值从0.6551(2009)提升至0.9973(2022)。区域差异显著：渤海湾地区效率持续领先，天津、河北、山东长期保持高效(>1.0017)；长三角地区进步最快，均值增长0.5393；福建始终处于低效区间(<0.6042)。动态分解表明，技术效率低下是主要瓶颈，而技术进步是推动效率提升的关键，如江苏、浙江通过新能源交通工具和智能物流系统实现跃升。

空间分析揭示了有趣的地理规律。全局Moran's I检测显示2009-2011和2015年存在显著空间集聚(p<0.1)，呈现"高-高"集聚特征，山东、河北等省形成效率高地。核密度估计显示效率分布从多极分化转向双极收敛，绝对差异缩小但极化现象持续。空间马尔可夫链分析证实了强烈的空间溢出效应：当邻省处于高效状态时，本地效率向上转移概率提升38.1%；反之，低效邻省会使本地维持低效的概率达100%。

技术机制解析发现，渤海湾地区凭借成熟物流结构和政策协同保持领先；长三角依托经济优势实现技术跨越，如上海应用自动化仓储使GML指数达2.2240；而福建因传统运输模式拖累，GEC指数长期低于0.6。研究特别指出，2018年中美贸易摩擦导致效率短暂下滑，印证了外部经济环境对LCEE的冲击。

该研究首次系统揭示了沿海省份LCEE的时空分异规律和空间依赖特征，为差异化政策制定提供了科学依据。结论强调：需建立跨省资源协同机制，发挥山东等"高-高"集聚区的辐射作用；长三角应加大绿色技术研发，渤海湾需推动产业绿色转型，珠三角重点发展多式联运。这些发现不仅丰富了低碳物流理论，也为区域协同减排提供了实践路径，对实现国家"双碳"目标具有重要战略意义。

研究创新性地将地理空间效应纳入效率演化分析，但存在两点局限：一是采用交通运输业数据替代物流业数据可能产生偏差；二是未涵盖地级市层面分析。未来研究可结合企业级数据，深入探讨技术创新与空间溢出的微观机制。