劉聰　宋文豪

關(guān)鍵詞：耦合協(xié)調(diào)；固定效應(yīng)模型；綠色物流；數(shù)字經(jīng)濟(jì)；智慧城市

中圖分類號(hào)：F299.22；F251 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：2096-7934（2024）01-0084-11

一、引言

根據(jù)2021年《中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展白皮書》數(shù)據(jù)，2020年我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)規(guī)模達(dá)到了39.2萬(wàn)億元，數(shù)字經(jīng)濟(jì)占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的比重達(dá)38.6%［1］。在這一背景下，數(shù)字經(jīng)濟(jì)成為了我國(guó)經(jīng)濟(jì)新的增長(zhǎng)點(diǎn)，發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)也變成了改變城市生產(chǎn)、生活方式的新手段。數(shù)字經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展帶來(lái)的大數(shù)據(jù)、云計(jì)算以及區(qū)塊鏈等技術(shù)，促進(jìn)了綠色物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型，同時(shí)也改變了綠色物流業(yè)的生產(chǎn)方式。綠色物流通過(guò)數(shù)字經(jīng)濟(jì)所帶來(lái)的技術(shù)，能夠更好的抑制物流對(duì)環(huán)境所造成的危害，并實(shí)現(xiàn)對(duì)物流環(huán)境的凈化，使物流資源得到充分利用［2］。

智慧城市通過(guò)利用大數(shù)據(jù)、云平臺(tái)等新型信息技術(shù)來(lái)改變傳統(tǒng)城市治理模式［3］。智慧城市建設(shè)不僅促進(jìn)了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，還使城市中的產(chǎn)業(yè)具備了綠色、可持續(xù)發(fā)展等特點(diǎn)［4］。綠色物流業(yè)作為新型智慧城市中流通系統(tǒng)的支柱產(chǎn)業(yè)，新型智慧城市的建設(shè)離不開數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的支撐，故本文以我國(guó)智慧城市試點(diǎn)城市為研究對(duì)象，探討試點(diǎn)城市中數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的協(xié)同情況，并分析影響兩者協(xié)同發(fā)展的影響因素。

當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)的相關(guān)研究中，謝欣雨［5］通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)得出我國(guó)物流業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)的融合水平存在明顯區(qū)域差異，并且存在正向空間集聚效應(yīng)。黃桂媛［6］認(rèn)為我國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與冷鏈物流的協(xié)同程度較高，協(xié)同水平與速凍產(chǎn)品市場(chǎng)規(guī)模等因素存在正相關(guān)關(guān)系。鐘文［7］通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)階段數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展能夠顯著促進(jìn)物流業(yè)的綠色發(fā)展。梁雯［8］以長(zhǎng)三角城市群為例，通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠顯著促進(jìn)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，并且促進(jìn)效果受經(jīng)濟(jì)發(fā)展的程度影響。盧亞和［9］認(rèn)為數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展能夠促進(jìn)物流業(yè)效率的提升。

綜上所述，現(xiàn)有關(guān)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)的研究中，學(xué)者們通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)已經(jīng)得出了數(shù)字經(jīng)濟(jì)能夠有效促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展。大部分研究主要以宏觀的物流業(yè)作為研究對(duì)象，只有少數(shù)研究以綠色物流作為研究對(duì)象［10］，并且缺少數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流協(xié)同關(guān)系的影響因素研究。在新型智慧城市中，如何更好的促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流協(xié)同發(fā)展？解決這一問(wèn)題，對(duì)于新型智慧城市建設(shè)與發(fā)展具有重要意義。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

1.無(wú)量綱方法的選擇

由于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)具有量綱以及指標(biāo)屬性存在正向、負(fù)向的區(qū)別，因此，首先對(duì)各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方式進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

式中，X_ij為第j年第i個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，X′_ij為其標(biāo)準(zhǔn)化處理后數(shù)據(jù)，X_min為同組數(shù)據(jù)最小值，X_max為同組數(shù)據(jù)最大值。

2.熵值法權(quán)重的確定

采用熵值法確定指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算步驟如下。

計(jì)算各指標(biāo)的比重：

根據(jù)下式計(jì)算各指標(biāo)X′_ij的信息熵：

式中，k=1／lnn，n表示年份，h_i表示第個(gè)i指標(biāo)的信息熵；若p_ij=0，則令ln_pij=0。

計(jì)算指標(biāo)的差異系數(shù)：

根據(jù)下式計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重：

在式中，m表示指標(biāo)數(shù)量，g_i表示第i個(gè)指標(biāo)的差異系數(shù)，w_i即第個(gè)i指標(biāo)的熵權(quán)，X′_ij為標(biāo)準(zhǔn)化后的矩陣。

3.耦合度模型及耦合協(xié)調(diào)度模型

為了探究數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色物流兩者間的相互作用程度，參照先前的研究［11］，構(gòu)建耦合度模型，計(jì)算公式如下。

式中，fx與gy分別代表數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流某評(píng)價(jià)單元綜合發(fā)展指數(shù)，C代表這兩個(gè)系統(tǒng)的耦合指數(shù)，0≤C<1。

耦合度C只衡量一致性和同步性，而耦合協(xié)調(diào)度則可以體現(xiàn)兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平，公式如下。

式中，C為耦合度，D為耦合協(xié)調(diào)度，T為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的綜合評(píng)價(jià)指數(shù)，反映數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流對(duì)耦合協(xié)調(diào)度的貢獻(xiàn)。αfx是數(shù)字經(jīng)濟(jì)綜合發(fā)展指數(shù)，βgy是綠色物流綜合指數(shù)，經(jīng)熵權(quán)法的數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色物流的權(quán)重分別為：

根據(jù)以往學(xué)者［12］的劃分標(biāo)準(zhǔn)，將耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)劃為4個(gè)等級(jí)，如表1所示。

表1 耦合協(xié)調(diào)度類型劃分

（二）評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

1.數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

在參考《“十四五”數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》以及何地等學(xué)者的研究［13］的基礎(chǔ)上，數(shù)字經(jīng)濟(jì)的內(nèi)涵不僅在于推動(dòng)數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，加速數(shù)字技術(shù)與實(shí)體產(chǎn)業(yè)的融合，協(xié)調(diào)相關(guān)產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)型升級(jí)，還包括影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的環(huán)境因素。本文遵循科學(xué)性、代表性及可得性的指標(biāo)選取原則，從經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)規(guī)模以及發(fā)展環(huán)境三個(gè)角度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系，指標(biāo)體系詳細(xì)信息如表2所示。

2.綠色物流評(píng)價(jià)體系構(gòu)建

綠色物流系統(tǒng)雖然擁有自身的優(yōu)勢(shì)與機(jī)遇，但也存在內(nèi)部劣勢(shì)以及外部威脅［14］。公路貨運(yùn)量、以及郵政業(yè)務(wù)收入可以反映出智慧城市試點(diǎn)城市中的物流業(yè)發(fā)展水平，交通郵政業(yè)從業(yè)人員則是物流業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)保障。城市綠地面積不僅包括公園綠地面積，還包括了生產(chǎn)綠地面積，綠地面積的擴(kuò)大能夠吸收更多由物流活動(dòng)所產(chǎn)生的碳排放，為物流業(yè)的綠色轉(zhuǎn)型提供保障。因此選取綠地面積等因素作為基礎(chǔ)設(shè)施方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)。

表2 數(shù)字經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)體系

綠色物流的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)可持續(xù)性發(fā)展，在物流活動(dòng)中產(chǎn)生的碳排放量能夠反映出綠色物流的發(fā)展水平，因此選取物流業(yè)碳排放作為評(píng)價(jià)綠色物流低碳水平的指標(biāo)。

優(yōu)質(zhì)的物流企業(yè)能夠在傳統(tǒng)物流業(yè)綠色轉(zhuǎn)型中起到帶頭作用，故選取A級(jí)以上物流企業(yè)擁有量作為評(píng)價(jià)綠色物流產(chǎn)業(yè)實(shí)力的指標(biāo)。

綠色物流的發(fā)展受環(huán)境影響，活動(dòng)范圍不僅包括物流作業(yè)環(huán)節(jié)綠色化，還包括供應(yīng)鏈中的整體流程綠色化。綠色物流需要串聯(lián)供應(yīng)鏈全鏈條實(shí)現(xiàn)綠色生產(chǎn)，供應(yīng)鏈上游企業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)所產(chǎn)生的污染，一定程度上影響了綠色物流的實(shí)施。因此，將工業(yè)二氧化硫排放量等因素選取作為評(píng)價(jià)綠色物流環(huán)境因素的指標(biāo)。

參考先前學(xué)者們的研究［15-16］，構(gòu)建綠色物流評(píng)價(jià)體系，指標(biāo)體系詳細(xì)信息如表3所示。

表3 綠色物流評(píng)價(jià)體系

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

2015年4月住建部和科技部公布了第三批智慧城市建設(shè)試點(diǎn)城市名單，截止到第三批名單我國(guó)智慧城市建設(shè)試點(diǎn)含地級(jí)市108個(gè)，縣級(jí)市、區(qū)縣183個(gè)。由于縣級(jí)市的大部分?jǐn)?shù)據(jù)并沒(méi)有統(tǒng)計(jì)導(dǎo)致無(wú)法收集，基于數(shù)據(jù)的合理性和可獲得性，選取了我國(guó)智慧城市試點(diǎn)城市中2017-2021年108個(gè)地級(jí)市的數(shù)據(jù)作為研究樣本。所使用的數(shù)據(jù)主要源自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)物流年鑒》《中國(guó)智慧城市年鑒》以及《中國(guó)信息年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)通過(guò)各城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)上的數(shù)據(jù)或者插值法補(bǔ)齊。物流業(yè)的碳排放量采取了Tian［17］的計(jì)算方法，計(jì)算公式為：

其中，E_i為第i種運(yùn)輸方式的碳消耗量，萬(wàn)t，i為公路、鐵路、水運(yùn)、航空4種運(yùn)輸方式，j為燃料類型，T_ij為貨物周轉(zhuǎn)量（億t·km），C_j為碳排放系數(shù)，EF_ij是不同運(yùn)輸方式的單位周轉(zhuǎn)量能耗。根據(jù)王麗萍［18］統(tǒng)計(jì)的不同運(yùn)輸方式的單位周轉(zhuǎn)量能耗計(jì)算歷年均值，取值鐵路105.45kw·h/（萬(wàn)t·km）、公路753.636L/（萬(wàn)t·km）、水運(yùn)37L/（萬(wàn)t·km）、航空2700L/（萬(wàn) t·km），具體碳排放系數(shù)如表4所示。

表4 碳排放系數(shù)

三、實(shí)證分析

（一）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度分析

1.整體分析

基于耦合協(xié)調(diào)模型，采用2017年至2021年我國(guó)智慧城市建設(shè)試點(diǎn)城市中108個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，測(cè)算了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度。在108個(gè)城市中，北京市以及上海市在5年內(nèi)均處在高度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)；天津市以及重慶市在5年內(nèi)均處于中度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，鄭州市與武漢市除2017年沒(méi)有達(dá)到中度耦合協(xié)調(diào)外，其余年份均達(dá)到中度耦合協(xié)調(diào)；除以上城市，剩余102座城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)等級(jí)均處在低度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)。受篇幅限制，將108個(gè)城市按我國(guó)七大地理區(qū)域劃分后，統(tǒng)計(jì)七大區(qū)域中試點(diǎn)城市的耦合協(xié)調(diào)度平均值。具體計(jì)算結(jié)果如表5所示。

表5展示了七大區(qū)域內(nèi)2017年至2021年數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)度平均值的基本特征，從整體上看七大區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度平均值均處于低度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)。華東地區(qū)與華北地區(qū)屬于區(qū)域?qū)用娴牡谝浑A梯水平，整體耦合協(xié)調(diào)度均值處于0.1473-0.1748之間。華中地區(qū)與華南地區(qū)屬于區(qū)域?qū)用娴牡诙A梯水平，整體耦合協(xié)調(diào)度略低于華東以及華北地區(qū)。西南地區(qū)整體耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，略低于華中與華南地區(qū)，屬于區(qū)域?qū)用娴牡谌A梯水平。西北及東北地區(qū)耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)最差，相較其他5個(gè)區(qū)域，耦合協(xié)調(diào)度均值較低，處在0.0862-0.0968之間。

表5 七大區(qū)域耦合協(xié)調(diào)度平均值

為了進(jìn)一步分析城市間數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流協(xié)調(diào)失衡的原因，表6分地區(qū)展示了研究期內(nèi)108個(gè)智慧城市試點(diǎn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流綜合得分的描述性統(tǒng)計(jì)。由表6可知，綠色物流的城市區(qū)域差異顯著高于數(shù)字經(jīng)濟(jì)。綠色物流平均綜合得分最高值為0.0540，最低值為0.0088，最高值是最低值的6.13倍；數(shù)字經(jīng)濟(jì)平均綜合得分最高值為0.0283，最低值為0.0086，最高值是最低值的3.29倍。表明，城市間綠色物流水平的較大差異是造成數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)失衡的主要原因。東北地區(qū)綠色物流和智慧城市建設(shè)綜合得分均為最低，導(dǎo)致東北地區(qū)的綠色物流與智慧城市建設(shè)耦合協(xié)調(diào)度在七個(gè)區(qū)域內(nèi)排名墊底；華北與華東兩個(gè)區(qū)域在整體上看，綜合得分相對(duì)較高，兩個(gè)區(qū)域的耦合協(xié)調(diào)度也處在區(qū)域中的第一階梯水平。

表6 七大區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流綜合得分的描述性統(tǒng)計(jì)

總體上看，七個(gè)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)均為低度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，整體耦合協(xié)調(diào)度較低。由于存在城市間綠色物流發(fā)展水平差異較大等問(wèn)題，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流之間尚未建立成熟穩(wěn)固的互動(dòng)發(fā)展關(guān)系。通過(guò)分析發(fā)現(xiàn)，大部分城市的綠色物流綜合評(píng)分通常大于數(shù)字經(jīng)濟(jì)的綜合評(píng)分一倍以上，表明存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后于綠色物流系統(tǒng)發(fā)展的情況，導(dǎo)致兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度較低。

2.城市等級(jí)分析

為了進(jìn)一步分析不同城市發(fā)展水平對(duì)于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合關(guān)系的影響。參考先前學(xué)者的研究［19］，將108個(gè)智慧城市試點(diǎn)城市分為不同等級(jí)

第一財(cái)經(jīng)·新一線城市研究所采用170個(gè)主流消費(fèi)品牌的商業(yè)門店數(shù)據(jù)、17家各領(lǐng)域頭部互聯(lián)網(wǎng)公司的用戶行為數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)機(jī)構(gòu)的城市大數(shù)據(jù)繞商業(yè)資源集聚度等五大一級(jí)維度來(lái)評(píng)估337座地級(jí)及以上城市的發(fā)展情況。，計(jì)算不同等級(jí)試點(diǎn)城市間的耦合協(xié)調(diào)度平均值，測(cè)算結(jié)果如表7所示。由表7得出，一線城市的平均耦合協(xié)調(diào)度最高，且耦合協(xié)調(diào)度不斷上漲，由2017年的0.5050上升至2021年的0.5345。新一線城市的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)由2017年的低度耦合協(xié)調(diào)升至2018年的中度耦合協(xié)調(diào)，并一直保持中度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)至2021年。從二線城市開始，耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)均為低度耦合協(xié)調(diào)，耦合協(xié)調(diào)度總體表現(xiàn)形態(tài)是隨著城市等級(jí)的降低，平均耦合協(xié)調(diào)度越來(lái)越低。

表7 不同等級(jí)城市的綠色物流與智慧城市耦合協(xié)調(diào)度

數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)度在不同等級(jí)城市間存在顯著的梯度效應(yīng)，一線城市的耦合協(xié)調(diào)度顯著高于新一線城市，新一線城市顯著高于二線、三線、四線以及五線城市。一線城市中的試點(diǎn)城市憑借經(jīng)濟(jì)、政策等方面的優(yōu)勢(shì)加速了數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)程，當(dāng)政策號(hào)召發(fā)展綠色物流時(shí)，可以憑借資本、人力等資源給予快速回應(yīng)，較快實(shí)現(xiàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的良性互動(dòng)局面。新一線城市中試點(diǎn)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)和綠色物流的發(fā)展水平低于一線城市，導(dǎo)致綠色物流與智慧城市的耦合協(xié)調(diào)度低于一線城市。二線、三線、四線和五線城市中的試點(diǎn)城市數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)度隨著城市等級(jí)下降耦合協(xié)調(diào)度也隨之下降。究其原因，一方面在于隨著城市等級(jí)的降低，低等級(jí)的試點(diǎn)城市信息相關(guān)技術(shù)建設(shè)速度越來(lái)越低。信息技術(shù)作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流兩者之間良性互動(dòng)的紐帶，信息技術(shù)建設(shè)的發(fā)展水平在一定程度上影響了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的協(xié)同關(guān)系。另一方面，三、四、五線城市中的試點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)主要是以第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)為主，相較于其他高等級(jí)試點(diǎn)城市，低等級(jí)試點(diǎn)城市自身的綠色轉(zhuǎn)型更困難。并且，低等級(jí)試點(diǎn)城市在環(huán)境防護(hù)、污染治理等方面處理相對(duì)較差，從環(huán)境因素上不利于數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流發(fā)展。

（二）數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流影響因素實(shí)證檢驗(yàn)

1.模型構(gòu)建以及變量選擇

為了進(jìn)一步實(shí)證檢驗(yàn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)度的影響因素。參考先前學(xué)者的研究［20］，構(gòu)建如下計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型：

其中，α為常數(shù)項(xiàng)，it表示第i個(gè)城市第t年的指標(biāo)值，COP_it為被解釋變量，即數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度；gdp表示人均GDP、bro表示互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、sci表示科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員、ind表示第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重、vir表示建成區(qū)綠化覆蓋率；β₁……β₅分別為各影響因素的回歸系數(shù)；μ_i為個(gè)體效應(yīng)、it為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

表8 解釋變量

對(duì)于解釋變量，在考慮能夠影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)的因素后，選取以下幾個(gè)解釋變量：

（1）人均GDP（gdp）：一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)以及綠色物流的發(fā)展基礎(chǔ)條件就越好，所以選用人均GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

（2）互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)（bro）：信息化水平越高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的互動(dòng)關(guān)系就越好，綠色物流在智慧城市中信息傳遞的成本就更低，所以選用互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)來(lái)表示信息化水平。

（3）科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員（sci）：科技相關(guān)行業(yè)工作人員的有力支撐，能夠?yàn)閿?shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流帶來(lái)發(fā)展所需要的技術(shù)，所以選用科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員表示技術(shù)行業(yè)人力資本。

（4）第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重（ind）：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)于物流業(yè)綠色升級(jí)起到了關(guān)鍵作用，使綠色物流能夠更好的為智慧城市中的流通環(huán)節(jié)服務(wù)，所以選用第三產(chǎn)業(yè)占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

（5）建成區(qū)綠化覆蓋率（vir）：綠化覆蓋率作為環(huán)境因素，覆蓋率提升能夠更好的吸收城市建設(shè)過(guò)程中所產(chǎn)生的二氧化碳排放，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的協(xié)同發(fā)展打下基礎(chǔ)，所以選取建成區(qū)綠化覆蓋率表示環(huán)境建設(shè)。

2.回歸結(jié)果分析

利用F檢驗(yàn)、LM檢驗(yàn)以及豪斯曼檢驗(yàn)，三次對(duì)比的檢驗(yàn)結(jié)果P值均小于0.05，故拒絕選用隨機(jī)效應(yīng)模型，采用固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)回歸結(jié)果如表9所示。

表9 回歸結(jié)果

通過(guò)分析分析表10中模型（5）的估計(jì)結(jié)果可知：

總體來(lái)說(shuō)，模型（5）固定效應(yīng)模型的Stata15報(bào)告結(jié)果R2擬合系數(shù)為0.7774，說(shuō)明整體擬合效果較好。P值小于0.01，說(shuō)明模型的聯(lián)合顯著性在1%的顯著性水平上顯著，各變量大多在1%的顯著性水平上顯著。

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind）與環(huán)境建設(shè)（vir）對(duì)被解釋變量（COP）均沒(méi)有顯著影響。其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（ind）與被解釋變量的相關(guān)系數(shù)為負(fù)值，可能的原因是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)導(dǎo)致綠色物流需求存在結(jié)構(gòu)性矛盾。在我國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中，重工業(yè)比例依然較大，造成物流環(huán)節(jié)實(shí)現(xiàn)低碳環(huán)保比較困難的情況，使綠色物流的物流組織體系還不能適應(yīng)產(chǎn)業(yè)物流需求結(jié)構(gòu)變化要求，抑制了數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的良性互動(dòng)。環(huán)境建設(shè)（vir）與被解釋變量不存在顯著關(guān)系，原因在于提高綠地覆蓋率存在較長(zhǎng)時(shí)滯，即綠地面積的需要達(dá)到一定規(guī)模后才能實(shí)現(xiàn)對(duì)工業(yè)所產(chǎn)生的廢氣進(jìn)行吸收，提高綠地覆蓋率需要一個(gè)量變到質(zhì)變的過(guò)程，這就出現(xiàn)了短期的綠地建設(shè)對(duì)促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流協(xié)同發(fā)展影響不顯著。

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）、信息化水平（bro）以及技術(shù)行業(yè)人力資本（ind）與被解釋變量（COP）存在顯著相關(guān)關(guān)系。在P值＜0.01的顯著性水平下，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（gdp）與被解釋變量（COP）的相關(guān)系數(shù)為0.009，即當(dāng)城市中人均GDP每增加1元時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度將會(huì)提升0.009。究其原因在于，智慧城市中經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高時(shí)，該城市內(nèi)的居民可支配收入也隨之提高，消費(fèi)能力也會(huì)增強(qiáng)。通過(guò)綠色物流整合供應(yīng)鏈的作用，居民更傾向于選擇“綠色消費(fèi)”，從而推動(dòng)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的融合發(fā)展。信息化水平（bro）與被解釋變量（COP）的相關(guān)系數(shù)為0.005，即當(dāng)城市中互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)每增加1萬(wàn)戶，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度將會(huì)提升0.005。這是由于信息技術(shù)的建設(shè)隨著數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展越來(lái)越深入，作為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的連接紐帶之一，信息全鏈條的暢通能夠有效促進(jìn)綠色物流在智慧城市中的環(huán)境保護(hù)作用。技術(shù)行業(yè)人力資本（ind）與被解釋變量（COP）的相關(guān)系數(shù)為0.006，即當(dāng)科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員每增加1人時(shí)，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)度將會(huì)提升0.006。原因在于，科學(xué)、技術(shù)相關(guān)行業(yè)的從業(yè)人員能夠增強(qiáng)城市的科研創(chuàng)新能力，增加城市中專利、技術(shù)成果的產(chǎn)出，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展提供了技術(shù)上的支持。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

通過(guò)對(duì)108個(gè)智慧城市試點(diǎn)城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證檢驗(yàn)，得到以下四點(diǎn)結(jié)論：

第一，108個(gè)試點(diǎn)城市的數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平較低。在108個(gè)試點(diǎn)城市中，只有少量城市的耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)達(dá)到了中度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)以上，其余大部分城市均處在低度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)。

第二，七個(gè)區(qū)域數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合協(xié)調(diào)均為低度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)，綠色物流綜合評(píng)分大于智慧城市的綜合評(píng)分一倍以上，表明存在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展滯后于綠色物流發(fā)展的情況。城市間綠色物流發(fā)展水平差異較大，導(dǎo)致兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)度較低。

第三，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)度在不同等級(jí)城市間存在顯著的梯度效應(yīng)，一線城市的耦合協(xié)調(diào)度顯著高于新一線城市，新一線城市顯著高于二線、三線、四線以及五線城市。

第四，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、信息化水平以及技術(shù)行業(yè)人力資本對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)關(guān)系存在顯著相關(guān)關(guān)系，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與環(huán)境建設(shè)對(duì)兩個(gè)系統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展均沒(méi)有顯著影響。

（二）建議

第一，要深刻認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流之間的關(guān)系。北京市、上海市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的耦合關(guān)系較好，正處于兩者相互促進(jìn)、相互成就的階段，應(yīng)鼓勵(lì)傳統(tǒng)物流業(yè)綠色轉(zhuǎn)型，加快數(shù)字經(jīng)濟(jì)建設(shè)步伐。天津市、重慶市等4個(gè)中度耦合協(xié)調(diào)城市，應(yīng)加速數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流融合，消除數(shù)字經(jīng)濟(jì)對(duì)于綠色物流發(fā)展的滯后性。其余低度耦合協(xié)調(diào)城市應(yīng)深刻認(rèn)識(shí)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的關(guān)系，一方面，鼓勵(lì)城市中物流企業(yè)向生態(tài)文明建設(shè)方向發(fā)展，以綠色、低碳的方式進(jìn)行物流活動(dòng)。另一方面，加強(qiáng)信息技術(shù)建設(shè)，完善數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流在智慧城市中的連接方式。

第二，利用區(qū)域地理性特征，發(fā)揮空間優(yōu)勢(shì)。東北、西北地區(qū)中協(xié)同程度較低的試點(diǎn)城市應(yīng)該向華北、華東地區(qū)中協(xié)同程度較高的城市學(xué)習(xí)，借鑒協(xié)同關(guān)系較好城市的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)和發(fā)展模式，多與中度耦合協(xié)調(diào)狀態(tài)以上的城市交流學(xué)習(xí)，打造自己獨(dú)有的“數(shù)字經(jīng)濟(jì)+綠色物流”發(fā)展新模式。處在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)區(qū)域的試點(diǎn)城市，應(yīng)把握好區(qū)域優(yōu)勢(shì)所帶來(lái)的紅利，協(xié)調(diào)好數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的互動(dòng)關(guān)系，在試點(diǎn)城市中起到帶頭作用。

第三，注重外部影響因素，改善數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流耦合協(xié)調(diào)發(fā)展條件。智慧城市試點(diǎn)城市應(yīng)提升城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，通過(guò)經(jīng)濟(jì)發(fā)展保證數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流的互動(dòng)關(guān)系。加速信息技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快城市中信息的傳播速度。保障技術(shù)行業(yè)人力資源不流失，加大對(duì)科研創(chuàng)新的投入，利用技術(shù)起到的支撐作用，促進(jìn)數(shù)字經(jīng)濟(jì)與綠色物流協(xié)同發(fā)展。

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Research on the Collaborative Development of Digital

Economy and Green Logistics：

Take Smart City Pilot Cities as an Example

LIU Cong1，SONG Wen-hao2

（1.Liaoning Project Technology University， Huludao，Liaoning 125000；

2.Hebei Normal College for Nationalities，Chengde，Hebei 067000）

Abstract：This paper selects the 2017-2021 panel data of 108 smart city pilot cities and adopts a coupled coordination model to evaluate the degree of collaboration between digital economy and green logistics in the pilot cities.On this basis， through the fixed effect model， the influence factors of the collaborative relationship between digital economy and green logistics in pilot cities are measured.The study found that： Among 108 smart city pilots， the coupling coordination degree of pilot cities in North China and East China is relatively high， while the coupling coordination degree of pilot cities in Northwest and Northeast China is relatively low， and the coupling coordination degree of different levels of cities has gradient differences.The level of economic development， informatization and human capital of technology industry have significant correlation with the coupling coordination relationship， while the industrial structure and environmental construction have no significant impact on the coupling coordination relationship.

Keywords：coupling coordination;fixed effect model;green logistics;digital economy;smart city