低碳视角下佛山市物流业效率及影响因素研究—基于超效率SBM-ML-Tobit模型

陈月明

(广东技术师范大学 管理学院，广东 广州 510665)

0 引言

2019年佛山市GDP总量为10751.02亿元，让其成为广东第三个GDP超万亿元的城市，成功跻身“万亿俱乐部”.同年，佛山市交通运输、仓储和邮政业实现增加值3466.42亿元，比上年增长5.9%；货物运输总量446050万吨，增长5.0%；货物运输周转量29232.14亿吨公里，增长2.1%[1].佛山市社会物流总量和规模持续扩大.然而，2010—2019 年间，佛山物流业年均增幅仅为5.8%，远不及其GDP8.48%和第三产业8.11%的增幅.这说明佛山市社会物流需求持续增加与其经济发展间存在较大的不协调，城市物流业运行效率有待提升.物流作为城市经济发展的主要构成要素，其效率高低直接关系到城市经济的健康和可持续性.同时，为了满足人民日益美好生活的需求，我国经济发展战略由原来的重发展，轻环保转变为以低能耗、低污染、低排放为基础的低碳经济战略.很明显，素来高能耗高排放的物流业与该发展战略格格不入.因此，“十三五期间”，我国物流业在继续扩大物流规模的同时，进入转型升级为低能耗、低污染、低排放的新阶段.今年是“十三五规划”收官之年，如何准确评价物流业效率和寻找其影响因素，提升物流业效率，进而增强物流业竞争力，为“十四五规划”提供改进方向，显得尤为重要和迫切，这也是本文试图解决的主要问题.

1 文献回顾

物流和经济可持续健康发展间存在着密切关系，为此，物流业效率一直是学术界的研究热点.国内外学者对物流业效率的研究成果主要体现在以下两个方面：

从研究主体来看，物流效率评价主体主要集中在微观、中观和宏观三个层面.国外学者的研究多集中在微观层面，其主要是对物流企业微观主体在企业效率、第三方物流企业绩效评价和逆向物流运行效率评价等方面的研究.例如，Anthony(2002)结合运用标杆分析法和DEA方法对配送企业的生产效率进行分析[2]；Knemeyer（2004）提出了影响物流企业效率的主要因素是用户对物流企业的信任水平和沟通有效度[3].中观层面的物流效率评价主要集中在物流行业效率评价.刘婷（2017）运用超效率SBM方法，分析2011-2016年我国物流行业效率，发现物流行业总效率水平和规模效率呈现下降趋势，但技术效率有所提升[4]；陈振（2019）引入非期望产出指标测算了河南省18个地市的农业生产效率，总结出资源投入过多和碳排放过多导致河南省农业效率低下[5]；唐国斌（2020）则利用SEM方程模型分析我国农产品流通效率影响因素，提出产销联盟、发展基础设施和构建物流平台等途径提高农产品流通效率[6]；另外还有学者在港口物流效率和公路物流效率等方面展开研究.宏观层面的物流效率评价大多针对区域物流展开，这也是较多学者选择的一个视角.例如Markovits-Somogyi等（2014）利用DEA-PCA评价欧洲29国物流效率[7]；杨雪等（2019）将非期望产出的二氧化碳排放量作为投入变量之一，对“一带一路”内陆十省市的物流效率进行碳排放约束下的物流效率评价[8]；于丽英等（2018）研究2008-2015年长江经济带物流业效率，指出其发展不平衡，下游地区物流效率较好但增速缓慢，中上游地区物流效率相对滞后，但有较大上升空间[9].

从研究方法来看，对物流效率的研究可以采用主成分分析法、灰色关联分析法、随机前沿分析法（SFA）和数据包络模型（DEA）等.例如孟兵（2007）阐述主成分分析法对于物流评价的优越性，并将其运用在山东省17个城市物流效率评价[10]；黄福华，蒋雪林（2017）利用灰色关联分析法分析长沙生鲜农产品物流效率并找出其影响因素[11]；汪旭辉（2015）观测我国23个省（区、市）的2003-2011年的面板数据，采用随机前沿方法对比分析不同区域的农产品物流效率[12]；李婧华（2019）利用DEA模型对天津市2010-2017年的物流效率进行分析，指出其效率水平趋于稳定，整体物流效率较高.在上述的物流评价方法中，由于DEA分析方法具有可以解决多投入多产出指标问题的优越性，越来越受到国内外学者的广泛使用.同时，为了解决DEA传统模型CCR和BCC模型的缺陷，更好地评价物流效率，许多学者开始倾向于采用DEA和其他方法相结合.例如Rita等（2014）将AHP法和DEA相结合，评估欧洲国家的物流业效率[13]；王庆荣（2019）等将Malmquist指数方法和DEA方法结合，对2008-2017年兰西经济区物流业全要素生产率进行动态测算[14].

综上所述，省域物流、经济带物流等区域物流效率是物流效率研究热点，以及DEA方法被广泛运用在宏观物流效率评价中.但是，DEA方法主要进行静态效率分析的，对物流效率的动态变化无法揭示；同时，学者们对某个城市的物流效率研究较少，尤其是对佛山市物流效率研究尚未见.因此，本文以低碳视角出发，选择佛山市物流业作为研究主体，利用SE-SBMDEA模型静态测算佛山市物流业效率；利用Malmquist指数模型和佛山市2009-2018年面板数据动态测算其物流TFP.最后，根据效率评价结果，利用Tobit模型分析佛山市物流效率主要影响因素；针对性地为佛山市物流效率改进提出对策.

2 模型选择

2.1 SE-SBM-DEA模型

数据包络分析DEA是一种基于被评价对象间相对比较的非参数技术效率分析方法，是由美国的Charnes、Cooper和Rhodes3人于1978年首次提出的[15].DEA模型分为径向角度和非径向角度，考虑到物流业投入产出两者的调整并不一定是按比例调整，因此更加符合非径向角度.同时，在对物流业效率的衡量中，往往采用多投入多产出指标，投入产出指标数量较多时会出现较多的有效DMU，但传统的非径向角度SBM-DEA无法实现对有效单元进一步评价效率高低.综合考虑，本文使用SE-SBM-DEA（Super efficiency-Slack Based Measure） 模型对佛山市物流产业效率进行测度.投入角度的SE-SBM-DEA模型的数学公式如下[16]：

2.2 Malmquist 生产率指数模型

3 数据来源和指标选取

根据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2011）,物流业不是一个单独行业分类，没有专门的行业数据统计.因此，参照大多数学者的研究，本文选择交通运输、仓储和邮政业的相关数据作为物流产业效率的研究数据.数据主要来源于《佛山市统计年鉴》、《广东省统计年鉴》及珠三角其它城市统计年鉴和经济发展公告.

参考经济学中效率的定义，本文将物流效率用物流业总产出/物流业总投入的值来表示.在低碳视角下，作为碳排放大户的物流业应该在发展过程的每个环节都应尽可能贯彻环保理念.物流业的能源消耗能够较好地反映物流业的低碳运作水平，这也解决了物流业二氧化碳排放量作为非期望产出不符合DEA投入产出量之间必须符合同向性的原则.因此，低碳视角下的佛山市物流业效率评价需要加入一个环境要素的投入指标：物流能源投入量.将物流业消耗的汽油、柴油、天然气等8种燃料，参照《中国能源统计年鉴》中的换算系数标准折算成标准煤，作为物流业能源投入量.除了环境要素外，物流业的投入还需要考虑劳动力要素和资本要素，而对于物流业的产出则可以从其规模和质量上来考核.综上所述，低碳视角下佛山市物流业效率评价指标见表1.

表1 低碳视角下佛山市物流业效率评价指标

本文利用SPSS17.0对佛山市物流业投入产出指标进行皮尔逊相关性检验.结果如表2所示，各投入、产出变量显著性相关，且相关系数都为正，并且都通过了双尾检验，符合投入减少时，产出不能增加的原则.所以，本文选取的指标是合理可行的.

表2 投入产出指标相关性分析

4 实证分析

4.1 静态效率分析

佛山市低碳物流静态效率分别从横向和纵向两个方面展开.静态效率的横向对比分析旨在找出佛山市与其它8个珠三角城市物流效率的差距；纵向对比分析将佛山市2009-2018年的投入产出作为研究对象，研究其效率变化趋势.

4.1.1 横向对比分析

本文利用DEA-SOLVER PRO 5.0软件，选用基于投入角度的CCR、BCC模型和超效率模型，以珠三角区域9大城市作为DMU进行效率分析.

（1）物流业综合效率分析

表3是珠三角区域各城市2009-2018年以来低碳物流综合效率、效率均值和排名情况.各个城市物流业投入产出的整体情况用综合效率来反映，其排名可以代表各个市在珠三角区域效率所处的位置.排在第一的是佛山、广州和东莞，三个城市的综合技术效率均值为1，达到DEA有效；排名最后的是珠海，仅为0.488，距离DEA有效存在较大差距；其余5个城市的物流效率值集中在0.8左右.2010-2012三年间，只有珠海、中山和肇庆三个城市效率值无效，其余城市都处于有效状态.2009-2018期间，珠三角城市低碳物流综合效率均值呈现下降趋势，这代表着这期间段该区域城市物流业存在粗放式发展，高产出是建立在高投入基础上的.虽然近年来国家对于低碳物流和环保经济不断宣传和普及，但由于低碳物流的前期投入往往较大，只有部分行业领头企业执行，低碳物流的发展远远不够，存在很大的提升空间.

（2）物流业纯技术效率分析

纯技术效率可以排除规模效率的影响，衡量一定投入下的物流产出能力，其可以在某种程度上反映城市物流业的运营管理水平和技术进步状况.经测算，珠三角各城市低碳物流纯技术效率如表4所示.佛山、广州、东莞、中山和肇庆的纯技术效率均值是1，达到DEA有效，排名首位；其余4个城市的纯技术效率在0.9左右波动，呈现稳定状态.2009-2018年期间，珠三角区域各城市低碳物流纯技术效率均值均在0.945以上，虽未达到DEA有效，但整体发展稳定.从珠三角区域物流业发展来看，近年来物流技术水平和管理水平都得到了一定程度的提高，但主要集中在大型物流企业和一些物流示范项目中，物流产业的结构、资源配备还有不完善之处.广东省近年来采取了一系列整改措施，例如物流信息化、托盘标准化和大力提倡公路甩挂运输等措施，旨在对物流业进行降本提效.但是，物流技术的提高速度与不断攀升的物流资源投入相比还远远不足，从而导致珠三角区域乃至广东省低碳物流业整体发展存在不可持续的可能，因此，提高物流业纯技术效率需要鼓励物流技术的创新升级，利用技术创新来推动低碳物流的发展.

（3）低碳物流规模效率分析

规模效率的本质是城市物流运营水平的体现，可以反映出城市物流运营规模及其增减空间，表5是珠三角各城市低碳物流规模效率.从表中可知，佛山、广州和东莞规模效率达到DEA有效，说明这几个城市的物流业规模已经达到最优生产规模，不用再扩大物流资源的投入力度，避免造成浪费；深圳、江门、惠州和肇庆规模效率集中在0.8以上，距离最优生产规模差距较小；珠海规模效率最低，仅为0.542，在日后的发展要增加物流投入，注重产业规模的调整.

表3 珠三角区域各城市低碳物流综合效率

表4 珠三角区域各城市低碳物流纯技术效率

表5 珠三角区域各城市低碳物流规模效率

（4）超效率分析

CCR和BCC模型的测算结果中，出现不同年份有几个城市的物流效率结果为1，无法对其进一步排序，只能并列为第一名.此时选用规模报酬不变情况下投入角度考虑非径向的超效率Super-SBM-I-C模型可以解决这个问题.

表6珠三角各城市低碳物流超效率排序和表3综合技术效率排序基本相同.省会广州超效率均值为2.538，排名第一，远远高于其它城市.东莞、佛山、江门、深圳、惠州、肇庆、中山、珠海分别位于第2-第9名.其中，前三名超效率大于1，达到DEA有效，其余6个城市，超效率值低下，距离DEA有效有较大的差距，尤其是珠海.

结合表3-表6分析，近10年佛山市低碳物流综合技术效率、纯技术效率和规模效率均处于珠三角区域的较高水平，达到DEA有效前沿面.因此，佛山市不需要再大规模地扩大物流业，从而造成物流资源投入产出不协调，加重环境负担，但这并不代表佛山市物流业在低碳减排中没有提升的空间.佛山市应该从加强低碳物流的实践互动出发，普及先进低碳物流技术和管理，加快产业结构调整的步伐，推动低碳物流与先进制造业的融合发展.

表6 珠三角区域各城市低碳物流超效率

4.1.2 纵向对比分析

佛山市低碳物流效率纵向对比分析结果见表7和图1.佛山市历年的低碳物流效率均值为0.973，效率较高但是仍未达到1，这说明低碳视角下佛山市物流效率有待进一步提高.从各年的情况分布来看，佛山市在2009、2012、2013、2014和2018物流效率测评值为1，相对有效，表明该期间佛山市物流资源投入得到了合理利用，并达到最大产出能力.同时，这五年的规模效率和纯技术效率值同时为1，说明在此技术条件下，佛山市在这五年的产出已经达到生产前沿面.2010和2011年DEA无效，规模效益处于递增阶段，表明该时期物流业产业规模和结构未达到合理状态，发展水平相对滞后.需要扩大物流规模，加强和其它产业联动.2015和2017年DEA无效且规模效益处于递减阶段，但其技术效率均有效，表明该阶段增加投入并不能提高效率，而是要对已投入资源进行合理管理使用，以期物流业投入产出达到最佳组合.总体而言，佛山市物流业的规模报酬经历了递增—不变—递减三个阶段，揭示了佛山市物流业由最先开始的投入不足，大规模增加投入，到投入量过大，规模效率递减的发展趋势.为此，目前佛山市若是通过继续扩大物流资源的投入并不符合低碳发展的需要，而是需要产业转型升级，资源优化配置，提升物流资源的科学管理水平，促进物流产业集聚，利用产业聚集的溢出效应实现低碳化物流.这个与前面横向对比分析结果相一致.

表7 佛山市历年低碳物流效率评价表

从图1可以看出，2009-2018年期间，佛山低碳物流效率呈现“W”趋势.2010-2012年的物流效率呈现总体上升的趋势，然后2013-2017年趋势下降.2010-2012年物流效率上升是因为在这个期间，佛山被定位为珠三角西翼区域性物流中心和广东省重要的物流基地，许多大型的制造业物流中心、零售业物流中心相继落户佛山市各区，例如世界物流地产巨头普洛斯的入住、澳美铝业物流、现通物流中心建设等；同时叠加上2010年是电子商务发展的群雄期，带来了大量的物流需求.2013-2017年期间，佛山市在交通基础设施建设、运输生产、智能交通等方面取得不错成绩，但是受到环保政策，降本增效政策、“佛山制造”向“佛山创造”过渡等影响，物流效率出现小幅度下降.这属于传统物流向标准化物流和智慧物流转变过程的阵痛阶段.

图1 佛山市历年低碳物流效率图

相对于综合效率而言，佛山市历年的纯技术效率更好，纯技术效率值一直比较平稳，其测算值一直处在较高水平，其值为1的年份共有6个，其平均值为0.997.这说明了从纵向角度看，佛山市规模效率是物流效率提升的短板，纯技术效率不是其关键因素.

4.1.3 投入冗余分析

由于本研究是基于投入角度的，即是在产出不变的前提下，通过分析2009-2018年佛山市综合技术效率无效的年份其投入冗余程度，并作出调整建议，使其达到投入产出最优.

结合表7和表8发现，佛山市综合技术效率无效的年份均存在投入过量的问题.2010年和2011年的投入冗余量较大，这与为应对金融危机而实施的“扩大内需”的投资计划有关；2015-2017年进入“十三五”规划期间，物流业已经成为经济发展的一大支柱产业，同时随着广佛同城一体化的进一步推进，政府应该从政策、固定资产投资等方面加大对物流业的投入.为此，2017年佛山市固定资产投资冗余达到最高.固定资产投资冗余表明物流业在固定资产投资方面在一定程度上缺乏全局谋划，对物流枢纽和物流节点的投资规模及其利用缺乏合理配置[10].当物流投入水平与经济发展水平不同步，不但发挥不了预期效果，反而会带来效率低下，造成资源的浪费.

能源投入量的投入冗余在2015-2017年期间表现得也较为突出，这代表着随着物流业需求的增加，佛山市物流业发展还是高消耗、粗放型的发展模式.随着低碳经济的发展和人民生活对环境要求越来越高，物流业的发展必须向低能耗、环境友好和集约型方向发展.因此，佛山市物流业的发展可以从采用新技术，提高能源的使用效率，降低能源投入，从而实现低碳化.

4.2 动态效率分析

利用投入导向Malmquist指数模型进行佛山市物流动态效率分析.纯技术效率指数（PECH）和规模效率指数（SECH）相乘等于技术效率变动指数（EFFCH），技术效率变动指数（EFFCH）和技术进步指数（TECH）相乘等于物流业全要素生产效率指数（TFP）.TFP＞1表示生产力水平比前一期上升，反之则降低.佛山市不同时期全要素生产效率指数及其分解指标详见表9.从每年的具体数据来看，2011-2012、2013-2014和2016-2018三个期间段佛山市TFP、TECH、PECH和SECH均大于1，其它年份的TFP和分解效率均出现了不同程度的小于1.取历年数据平均值，TFP，EFFCH和TECH分别为0.96、1和0.96，这表明佛山市低碳物流效率的改善主要来源于技术进步.近十年来，佛山市在智慧物流、标准化物流等技术方面投入很多，物流技术水平得到很大提升，物流污染排放得到有效控制，资源得到合理利用.佛山市的低碳物流效率依靠技术进步得到改善验证了依靠技术进步来推动TFP上升是可行的.

表8 2009-2018年佛山市物流业投入产出分析

从变化趋势图2可以看出，2009-2018年佛山市TFP和TECH均呈不同程度波动态势，且波动幅度逐渐减少，总体趋势均有略微上升；其PECH和SECH保持1不变.对折线图中的几个效率指数变化进行分析，2017年佛山市物流业TFP最大，增加了6.9%，TECH达到了近几年的峰值1.069.2013年TFP最小，降幅达到29.5%，主要是受到TECH大幅下滑的影响.

5 基于Tobit回归模型的佛山市物流效率影响因素分析

5.1 Tobit回归模型

因为利用DEA模型测算出来的物流综合效率是一个介于0-1，具有截断性的、离散型的分布数值，采用普通最小二乘法（OLS）对物流综合效率进行回归分析，极有可能会出现参数估计值偏差的情况[18].Tobit回归模型是1958年经济学家托宾（Tobit）提出，专门处理因变量受限的模型.因此，本文对佛山市综合物流效率和影响因素选用Tobit回归分析.

低碳物流发展的影响因素复杂多样.例如，从经济角度看，城市经济发展水平和产业结构会对低碳物流效率产生影响；从社会角度看，区位商、科技创新水平和政府管制等也会导致低碳物流效率不同.本文以佛山市低碳物流综合效率作为因变量，结合已有的研究结果以及佛山市的具体情况，选择经济发展水平、产业结构、区位商、科技创新水平和政府管制作为自变量，各影响因素定义说明如表10所示.

表9 佛山市物流业全要素生产效率及分解效率

图2 佛山市全要素生产效率变化趋势图

5.2 影响因素回归结果分析

用stata 软件处理数据，得到表11 的回归分析结果.

由Tobit模型回归结果可以看出：

（1）佛山市经济发展水平与物流效率呈正相关，相关系数为0.4883867，且p值小于0.05，说明佛山市良好的经济发展促进了物流业效率的提升.另一方面，相关系数处于中等水平，也反映了佛山市近年来经济发展速度趋缓对物流业发展带动减弱，进而制约了其物流效率的提升空间.

表10 佛山市物流综合效率影响因素定义

表11 Tobit模型回归结果

（2）佛山市产业结构与物流效率呈负相关，相关系数为-0.0240379，说明现阶段佛山市产业结构不能直接促进物流业的增长.一方面因为佛山市作为制造强市，经济发展主要依靠第二产业工业的推动，而工业的快速发展催生了物流的粗放式发展，物流粗放式的发展明显降低低碳物流效率；另一方面近5年来产业转型升级，佛山市放弃高污染高能耗的工业发展，重点发展高级装备制造、医药制造等高新技术产业，打造物流枢纽城市，第三产业占比和质量有所改善，但还不足以有效带动现代物流业的快速发展，抵消原来粗放式物流发展的效率低下.

（3）佛山市区位商与物流效率呈正相关，系数高达1.3307，且p值为0，两者显著性相关.因此，区位优势是佛山市低碳物流效率的重要影响因素.佛山市作为广东省的制造强市，加上广佛同城的交通网络建设，强劲的物流需求和良好的交通基础设施使得物流业在此产生良好的集聚效应，规模效益的发挥降低单位物流成本，对物流效率带来了较强的拉动作用和支撑作用.

（4）佛山市科技创新水平与物流效率呈正相关，系数为0.146491，说明其是效率提升的另一个重要影响因素.科技创新带来企业物流管理水平的提高，降低物流运作成本，提高物流水平，降低物流碳排放.科技创新水平不仅反映物流技术发展水平，也能体现物流信息化水平.现代化物流通过信息化、智能化来实现低碳化.物流业的低碳化发展必须依赖科技发展，提高资源利用率，扩展其增值服务，延伸价值链.

（5）佛山市政府干预程度与物流效率呈负相关，系数为-0.0337688，在统计上对物流效率的影响不显著，这与预期相反.究其原因，一方面可能是政府对于物流行业的支出主要是行政管理费用，干预过多造成资源浪费，不利于物流市场的自由发展；另一方面是政府对于物流行业的支持更多是表现在物流基础设施的建设，但是佛山市交通网络已经比较完善，基础设施的投入已经进入到规模效应递减阶段.因此，物流效率提升会受到政府过度干预的影响.

6 结论与对策

6.1 结论

本文基于低碳角度，把物流业的能源消耗指标纳入到物流效率评价中，将SE-SBM-DEA方法和Malmquist指数模型相结合，对2009-2018年佛山市低碳物流效率实证分析，并运用Tobit模型对佛山市低碳物流效率影响因素进行了回归分析，得出以下结论：

（1）2009-2018年，佛山市低碳物流综合技术效率、纯技术效率和规模效率均处于珠三角区域的较高水平，达到DEA有效前沿面.这十年期间，佛山市物流效率呈现“W”趋势，即是2010-2012年的总体上升和2013-2017年趋势下降；其规模报酬经历了递增-不变-递减三个阶段，未来不能通过简单的扩大规模来提高效率而是要通过先进技术的运用来提升低碳物流效率；佛山市物流业的投入存在冗余现象，尤其是在固定资产投入和能源投入方面，这不满足佛山市低碳物流的发展.

（2）十年期间，佛山市TFP受到TECH的影响，呈不同程度波动态势，总体趋势均有略微上升，尤其是近两年上升幅度最大，这代表佛山市全要素生产效率是在不断改善的.

（3）佛山市的经济发展水平、区位商和科技创新水平能够促进低碳物流效率的提升，区位商的促进尤为显著；现阶段佛山市的产业结构并不能有效推动低碳物流效率提升；另外政府干预明显抑制物流效率的提高.

6.2 对策

根据上述的研究结论，为了更好地提升低碳视角下的佛山市物流业效率，本文提出以下对策.

（1）充分发挥佛山市的区位优势，加强城市物流联动

区位优势对物流业效率的影响最大，佛山市应该积极应对区域发展的新形势，充分发挥其得天独厚的区位优势，推动“粤港澳大湾区”、“广佛同城化”、“广佛肇经济圈”等交通基础设施的互联互通，构筑区域交通一体化发展态势，全力推动粤港澳大湾区西部枢纽城市的建设，加强湾区内城市物流联动.佛山市一方面要加强与周边城市的路网对接，加快推进“广佛同城化”交通基础设施的建设，例如加快建设珠江大桥放射线和广佛新干线等的工程项目；另一方面佛山市应优化和完善高速公路网布局，形成广佛极点中心区快速通道，构筑衔接跨珠江口东西两岸的横向通道，完善珠三角区域机场高速集疏运体系；再者，加快实现水运基础设施共享优化，突出佛山港作为内河港补给型功能，加强佛山港与周边广州港、深圳港和香港港的对接，重点推进西江干流一级航道建设，打通江海联运通道，共同打造湾区世界级港口群体系.通过以上措施，佛山充分挖掘和发挥其城市区位优势，加强和周边城市的物流联动.

（2）提升科技创新水平，打造基于大数据的智慧物流

规模效率和纯技术效率共同决定物流效率的高低.过去，物流业是一个依赖于规模经济的行业，而如今，提升物流效率的另一把利剑是纯技术效率的提高.科技创新能够显著提高物流效率，如本研究所示，1个单位的科技创新水平提升可以带来物流产业效率增长14.65个百分点.佛山市应该鼓励企业积极提升科技创新水平，推动物流信息化，打造基于大数据的智慧物流：一是构建标准统一、信息共享的多级物流综合信息服务i平台，通过大数据等高新技术快速整合大量的物流信息，为使用者提供智能决策支持，提高物流的效益和效率；二是打造“互联网+物流”，促进运力优化、运输协同和共享物流等物流新模式；三是提升物流设备自动化和智能化水平，尽可能多的利用集装化单元提升物流装卸效率，新能源物流设备减少污染物的排放.

（3）优化产业结构，大力发展低碳物流.

作为新兴产业的物流业极大地推动城市经济的发展.物流业纵向上和运输、仓储和物资流通等领域相关联，横向上涉及各个行业，是一个跨部门、跨行业的复合行业，具有强大的产业带动功能.佛山市产业结构升级与其物流需求有着密切联系.根据佛山市2020年政府工作报告，佛山市继续做大做强装备制造、泛家居、汽车及新能源、军民融合及电子信息等先进制造业集群，打造“2+2+4”产业发展新格局.很明显，传统的低端物流服务已经无法满足佛山市的产业调整，新的产业发展格局需要专业化、现代化和低碳化的高端物流为之服务.因此佛山市物流业应该加强低碳技术和先进管理方法的应用，实现供应链集成和产业融合，从而促进低碳物流效率.