“双碳”视域下现代绿色物流发展的综述研究

张风轩，于新华

（1.浙江海洋大学 经济与管理学院，浙江 舟山 316022；2.澳门城市大学 商学院，澳门 999078）

0 引言

工业时代以来，以二氧化碳为主的温室气体排放量迅速增加，温室效应不断加剧，对全球气候产生不良影响，对生命系统构成威胁，故通过减少碳排放来缓解气候变化问题已成为全球共识。我国从1979年起逐步开展节能减排工作，为实现社会健康发展以及向可持续发展模式转变主动作为，并取得了一定的成效。2020年9月习近平总书记在第75届联合国大会上宣布我国“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的“双碳”目标，其具体表现为二氧化碳排放水平由快到慢不断攀升、在年增长率为零的拐点处波动后持续下降，直到人为排放源和吸收汇相抵，表明碳排放的相关问题在中国得到了更进一步的重视。

在“双碳”的战略目标下，社会经济各领域均亟需向低碳型转型，尤其是物流行业。近年来，物流行业的碳排放量在碳排放总量中占有较大比重，以燃料消耗为例，全国90%以上的汽油和60%以上的柴油均被物流业所消耗。因此，学者为减少物流作业过程中产生的碳排放，推动绿色物流发展进行了深入的研究，主要涉及物流的运输、配送、包装环节以及产品库存相关问题。

1 数据来源及关键词分析

本研究通过中国知网（CNKI），以“物流”和“碳”为主题词进行文献检索，文献类型为“期刊”，检索区间设定为2019.12～2021.12，共检索到文献281篇，进一步选取其中的EI工程、CSSCI来源期刊及其扩展版、CSCD来源期刊及其扩展版、中文核心期刊，并剔除无关文献，最终保留61篇中文期刊作为研究依据。

依托知识图谱工具对61篇文献的关键词进行分析，建立共现网络（如图1所示），其中节点的面积越大表示该关键词出现的频率越高，节点颜色深浅则代表该关键词所在论文发表的时间。结合对相对高频（词频≥2）关键词的统计（见表1），可知“碳排放”“冷链物流”“路径优化”“车辆路径”等高频关键词共同构成了本研究的代表性术语。

图1 可视化关键词共现网络

表1 高频关键词统计

2 文献综述

2.1 选址与路径问题研究

合理地进行选址与对路径展开规划、优化可切实减少行驶过程中不必要的里程数，以达到提高物流整体效率，减少碳排放的目的，此类问题大多基于数学模型进行创新与分析，并利用各类改进算法进行求解。

刘成清，等在传统2E-OLRP模型的基础上，将燃油消耗和二氧化碳排放纳入成本考虑范围，建立了2E-OLCLRP-WF模型；冷龙龙，等立足区域化速度、多车型等现实因素对碳排放的影响，构建了多车型同时取送货物的RLCLRP模型；薛星群，等聚焦载重对耗油量的影响，采用多个模型比较不同配送模式下的碳排放量；唐慧玲，等引入混沌扰动机制改进蚁群系统算法，求解其所构建的以行程数最短、碳排量最低为目标的VRP非线性规划模型；陈志，等从综合成本最小的维度出发构建的低碳物流配送路径优化模型，同样使用了改进的蚁群算法进行求解；于建芳，等则运用经黄金正弦算法优化的模拟退火算法求解低碳—成本节约型的多目标CVRP模型；李进，等建立的混合整数规划模型关注电动货车的续航与运输的旅行时间成本，提出自适应遗传算法更高效地求解模型；李文霞，等在构建模型时考虑了车辆行驶速度因素在碳排放中的作用，把协同进化、信息交互的思想融入NSGA-II算法，得到了相对更优的求解性能；张得志，等所建立的多目标模型的焦点则是在低碳排放与需求不确定上，通过Pareto最优改进多目标遗传算法，得出了政府与企业各自的最优碳税价格。

以上研究的交通工具均为车辆，而在船舶低碳运输与配送的路径问题上，学者们也有所涉猎，祁淑玉以船舶耗油量为媒介，研究航速与碳排放量的关系，并选取粒子群算法求解船舶物流路径规划模型；张利民，等设计了更为实用的货运船舶配送路径方法以期降低能耗实现减排。

2.2 特定条件下的低碳配送研究

以减少碳排放为前提，就物流的配送环节进行研究，仍需在其他特定条件下，根据货物的性质考虑多方因素，如时间约束、顾客满意度、模糊需求等。近两年来，学者们主要关注低碳条件下的冷链物流配送与生鲜食品配送，也有学者对快时尚产品的低碳配送进行了研究。

在低碳冷链物流配送的相关研究中，因货物的性质特殊而主要存在以下问题：（1）冷链运输车辆的功耗高于普通车辆；（2）冷藏车载重量有限；（3）货物会因时间而产生变质；（4）经济成本节约上仍有空间。与此同时，生鲜食品具有易腐特性，对低温的依赖性较强，所以其配送与冷链物流有着天然且紧密的联系，需要考虑时间窗惩罚、货损等因素。所以最大限度地压缩时间、提高冷链车辆满载率与保证服务质量成了解决此类问题的关键。

2.3 物流碳排放的实证研究

实证研究是物流碳排放研究的重要组成部分，可主要分为效率测度（量）与影响因素识别两个部分。效率测度（量）的相关研究多集中于较为发达的地区，包括长江经济带、珠三角、“一带一路”重点省份等，也有学者从整体的角度出发，同时对全国多个省市区进行了低碳物流效率的测度（量）。研究方法往往基于DEA模型、Malmquist指数模型、SBM模型、Tobit模型等的改良或组合，如三段DEA模型、超效率SBM模型等。

在影响因素识别的相关研究中，低碳物流发展水平的区域不平衡问题突显，王学良，等评价了浙江、江西、广西的区域低碳物流竞争力，认为中、西部地区低碳物流发展水平总体上相对落后，其关键影响因素有人均GDP、物流从业人员增长率、物流碳排放强度等；穆晓央，等研究了我国西部地区物流碳排放的脱钩情况，发现其在空间上呈现出强、弱、负的地域差异，在时间上表现出了较强的波动性，但西部地区省域物流产值增速在总体上要快于物流碳排放的增速；周泰提出曾经以粗放型的发展方式实现四川省区域物流的发展造成了高能耗与高碳排，而今在政策引导下，四川省低碳物流发展水平显著提高；梁晶，等指出环渤海地区物流产业集聚水平较高，并且未能起到显著降低碳排放的效果，相较之下，交通基础设施水平的影响显著；包耀东，等通过定量分析，得出较好的产业结构与能源结构可以抑制长三角地区的物流碳排放量，而能源效率、人口增长、经济发展则对该地区物流碳排放量起到促进作用的结论；同样基于对长三角地区物流碳排放的实证分析，曹俊文，等就物流产出、从业规模、能源强度与结构因素对“三省一市”物流碳排放水平的影响进行了分类与说明。

在宏观层面上，龚翔，等经研究发现低碳物流业发展受到城镇化建设的正面影响，但效果有限；王健，等的研究结果则表明物流产业集聚是促进碳转移的直接因素；任国强，等从碳源视角出发，分析了全国各地物流行业不同燃料的碳排放情况；车小英，等在文中强调了优质的人才与优越的区位条件对低碳物流发展的重要性。

2.4 助力低碳物流发展的技术与政策研究

无论是科技的进步还是政府不断优化的政策机制都为低碳物流的发展提供了新的思路，甚至改变了原有的服务模式。新能源汽车的推广、智慧物流的助力势必会加快低碳物流的发展脚步，如今无人机在物流配送领域拥有相当可观的应用前景，大数据技术的应用能够合理精简非必要的物流活动。

政策方面，恰当的碳税额度既能发挥影响物流企业主动减排的作用，也避免了给企业造成过重负担的情况；赵光辉在交通强国视角下指出，我国的交通物流在未来应当以“双碳”目标为导向，以服务社会为主，提高组织效率与国际竞争力。

3 结语

基于以上对文献的梳理，得出以下结论：（1）近两年来（2019.12—2021.12），在配送选址优化方面，基于多目标规划与各类改进算法，国内的相关研究取得了丰硕的成果。（2）实证研究表明，低碳物流发展水平的区域不平衡问题突显，尤其在西部地区，部分地域时间维度上的波动性较强。（3）影响物流碳排放的主要因素包括产业与能源结构、能源效率、人口增长、经济发展、物流产出、从业规模、能源强度等。（4）适当的政府奖惩机制有利于推动低碳物流的发展，同时智慧物流设备、技术的广泛应用也是减少物流碳排放的重要助力。