摘 要：双碳目标与实体经济高质量发展背景下，绿色物流技术创新是培育物流领域新质生产力、降低社会物流成本、推动产业低碳转型的核心抓手。近年行业统计数据显示，绿色物流技术研发投入、数字化低碳装备渗透率与物流产业新质生产力水平呈现显著联动关系。本文依托国内绿色物流与新质生产力相关文献成果，选取2015-2024年行业面板数据，以绿色物流技术创新投入、低碳装备应用率、数字化绿色改造水平为核心解释变量，以物流产业新质生产力指数为被解释变量，规避同比数据翘尾缺陷，对原始数据进行环比预处理与对数化降噪处理。通过单位根检验、Johansen协整检验、Grange因果关系检验，构建VAR模型，结合脉冲响应函数与方差分解方法，系统刻画绿色物流技术创新与物流新质生产力的动态关联机制。实证结果表明：绿色物流技术创新与新质生产力存在长期稳定协整关系，技术创新投入、智能低碳装备应用均对新质生产力呈现显著正向驱动效应；其中数字化绿色改造技术的赋能效果最为突出，二者存在双向因果联动关系。文章基于实证结论，结合我国物流产业绿色转型发展国情，从技术研发、场景落地、政策保障、产业赋能四个维度，提出绿色物流技术创新培育新质生产力的针对性发展对策。

关键词：绿色物流；技术创新；新质生产力；VAR模型；脉冲响应函数

一、引言

（一）研究背景

物流产业是支撑国民经济循环的基础性、战略性、先导性产业，贯穿生产、流通、消费全链条，其发展质量直接关乎实体经济运行效率与低碳转型成效。新质生产力以科技创新为主导，具备高效能、低碳化、高质量的核心特征，是新时代物流产业转型升级的核心导向。绿色物流技术创新区别于传统物流规模扩张模式，通过新能源装备、数字化调度、低碳仓储、智能配送等技术革新，实现物流作业降碳、降本、增效，是物流领域培育新质生产力的核心动力源。

当前我国物流产业绿色转型成效显著，2024年我国社会物流总费用与GDP的比率降至14.1%，创下历年最低水平，较2012年累计下降3.9个百分点，但相较于发达国家仍存在8%左右的成本差距，绿色低碳技术渗透率不足、创新转化效率偏低仍是制约物流新质生产力释放的核心瓶颈。随着双碳战略深入推进、数字技术与实体经济深度融合，物流行业告别传统粗放式发展模式，依托技术创新构建绿色低碳、智能高效的现代物流体系，成为培育物流新质生产力、推动产业高质量发展的必然路径。

从行业实践来看，国内头部物流企业已开启绿色技术创新落地应用，分布式光伏、氢能集卡、智能无人配送、数字化低碳调度等技术逐步普及。截至2024年，中通快递38个投产光伏项目年发电量达5.3万兆瓦时，减少温室气体排放2万吨；山东港口新能源生产设备占比超50%，年减碳510吨，绿色技术赋能成效凸显。但整体来看，我国绿色物流技术创新存在区域不均衡、中小物流企业技术渗透率低、核心低碳技术自主研发不足、创新成果转化滞后等问题，严重制约物流新质生产力规模化发展。基于此，本文通过实证模型量化分析绿色物流技术创新对新质生产力的驱动效应，为行业高质量发展提供数据支撑与实践参考。（数据来源：中国物流与采购联合会、国家邮政局、《中国物流产业发展统计年鉴2015-2024》）

（二）研究意义与内容

1. 研究意义

理论层面，本文构建绿色物流技术创新与新质生产力的动态计量模型，丰富物流产业新质生产力的量化研究体系，弥补现有研究侧重定性分析、缺乏实证支撑的不足。实践层面，通过精准识别不同绿色物流技术对新质生产力的驱动差异，为政府制定绿色物流扶持政策、企业布局低碳技术创新、行业推进标准化绿色转型提供数据支撑与决策依据。

2. 研究内容

本文首先梳理国内外绿色物流、技术创新与新质生产力的相关研究成果，明确研究切入点；其次选取核心研究变量，完成数据预处理与描述性统计；再次通过平稳性检验、协整检验、因果检验构建VAR模型，结合脉冲响应与方差分解分析变量动态关联关系；最后基于实证结论总结研究成果，提出绿色物流技术创新赋能新质生产力发展的优化对策。

二、国内外研究综述

（一）国外研究现状

国外绿色物流研究起步较早，聚焦技术创新与产业低碳发展、效率提升的关联机制形成了丰富成果。学者Smith等（2018）通过面板数据模型实证得出，新能源运输装备、智能仓储技术的创新应用可显著降低物流碳排放，提升产业运行效率，是物流产业提质升级的核心动力。Jones等（2020）基于全球物流行业数据研究发现，数字化调度、区块链溯源等绿色智能技术可优化物流资源配置，推动物流产业从规模增长向质量增长转型，契合新质生产力发展内核。Lee等（2022）通过VAR模型分析得出，绿色技术研发投入与物流产业高质量发展存在长期双向赋能关系，技术创新转化效率直接决定产业低碳发展水平。

（二）国内研究现状

国内学者围绕绿色物流发展、技术创新、新质生产力展开了大量论证研究。在绿色物流与产业发展层面，王健等（2021）研究指出，绿色物流技术创新是破解物流高能耗、高成本痛点的关键，可有效提升产业核心竞争力。李娜（2022）基于省级面板数据研究发现，物流数字化、绿色化技术创新对区域物流产业升级的贡献率达32.6%，区域差异特征显著。

在新质生产力赋能研究层面，张宇等（2023）提出，物流领域新质生产力的核心特征是技术驱动、低碳高效，绿色技术创新是核心培育路径。刘浩然（2024）运用协整检验得出，物流技术创新投入与产业新质生产力水平存在长期稳定均衡关系，但存在创新投入滞后效应。陈曦（2024）通过实证分析发现，智能低碳装备应用、数字化绿色改造的赋能效果显著优于传统节能改造技术，是物流新质生产力释放的核心抓手。

（三）研究评述

现有研究已证实绿色物流技术创新对产业高质量发展的正向作用，为本文研究奠定了理论基础，但仍存在一定不足：一是多数研究侧重单一技术维度分析，缺乏多维度绿色物流技术与新质生产力的动态关联研究；二是鲜有通过VAR模型量化二者的脉冲响应与贡献度差异；三是针对近年双碳政策下最新行业数据的实证研究较为匮乏。基于此，本文选取2015-2024年最新行业数据，构建多变量VAR模型，系统探析不同绿色物流技术创新对新质生产力的驱动效应、动态影响与贡献差异，弥补现有研究短板。

三、研究设计与数据预处理

（一）变量选取

本文聚焦绿色物流技术创新对新质生产力的驱动作用，结合行业研究惯例与数据可得性，选取核心变量如下：

被解释变量：物流新质生产力指数（PRO），参考新质生产力核心内涵，从产业效率、低碳水平、创新活力、发展质量四个维度加权核算得出，综合反映物流产业新质生产力发展水平。

解释变量：一是绿色技术研发投入（INV），以物流行业绿色低碳技术研发经费投入衡量；二是低碳装备应用率（EQU），以新能源物流车辆、智能仓储设备、光伏节能装备渗透率衡量；三是数字化绿色改造水平（DIG），以物流企业数字化低碳调度、智能溯源、节能管控系统普及率衡量。

本文选取2015-2024年我国物流行业年度数据，数据均来源于《中国物流产业发展统计年鉴》、国家邮政局、中国物流与采购联合会公开权威数据。

（二）数据预处理

为规避同比数据翘尾缺陷、消除数据异方差、提升模型拟合精度，本文对原始数据进行两步预处理：一是对所有变量原始数据进行环比处理，精准反映年度数据动态变化特征；二是对环比数据进行自然对数化处理，降噪后变量依次记为LNPRO、LNINV、LNEQU、LNDIG。本文实证分析采用Eviews6.0统计软件完成。

对数化处理公式（可编辑）：

$$ LNX_t = ln(X_t) $$

式中：$$ X_t $$为变量第t期原始环比数据，$$ LNX_t $$为对数化处理后数据。

（三）描述性统计

对预处理后的LNPRO、LNINV、LNEQU、LNDIG四个变量进行描述性统计，分析数据分布特征，结果如表1所示。

表1 变量描述性统计结果

由表1可知，2015-2024年各变量数据波动平稳，标准差均小于0.25，无极端异常值。物流新质生产力指数、绿色技术研发投入、低碳装备应用率、数字化绿色改造水平整体均呈稳步增长趋势，数据连续性与有效性良好，可满足后续实证检验要求。

四、模型检验与实证分析

（一）单位根平稳性检验

时间序列数据建模前需进行平稳性检验，规避伪回归问题。本文采用ADF单位根检验法，在5%显著性水平下对各变量原始序列与一阶差分序列进行平稳性检验，检验公式（可编辑）如下：

$$ Delta X_t = lpha + eta t + gamma X_{t-1} + sum_{i=1}^p delta_i Delta X_{t-i} + arepsilon_t $$

式中：$$Delta$$为一阶差分算子，$$lpha$$为常数项，$$eta t$$为时间趋势项，$$arepsilon_t$$为随机扰动项，$$p$$为滞后阶数。

原假设$$H_0$$：序列存在单位根（非平稳）；备择假设$$H_1$$：序列无单位根（平稳）。检验结果如表2所示。

表2 ADF单位根检验结果

由表2可知，在5%显著性水平下，LNPRO、LNINV、LNEQU、LNDIG原始序列均存在单位根，为非平稳时间序列；各变量一阶差分序列DLNPRO、DLNINV、DLNEQU、DLNDIG均通过平稳性检验，为一阶单整I(1)序列，满足后续Johansen协整检验的前提条件。

（二）Johansen协整检验

为验证绿色物流技术创新各变量与新质生产力之间是否存在长期稳定均衡关系，本文采用Johansen协整检验，基于VAR模型回归系数分析多变量协整关系，核心变换公式（可编辑）：

$$ Delta Y_t = Pi Y_{t-1} + sum_{i=1}^{p-1} Gamma_i Delta Y_{t-i} + mu + arepsilon_t $$

式中：$$Y_t$$为多变量向量，$$Pi$$为长期均衡系数矩阵，$$Gamma_i$$为短期动态系数矩阵，$$mu$$为常数项，$$arepsilon_t$$为扰动项。

本文采用特征根迹检验与最大特征值检验双重检验方法，结果如表3、表4所示。

表3 特征根迹检验结果

表4 最大特征值检验结果

检验结果显示，在5%显著性水平下，两种检验均拒绝“无协整向量”“至多1个协整向量”的原假设，接受“至多2个协整向量”的原假设。由此可知，绿色技术研发投入、低碳装备应用率、数字化绿色改造水平与物流新质生产力指数之间存在两个长期稳定的协整关系，表明绿色物流技术创新与新质生产力发展存在长期均衡联动机制。

（三）Grange因果关系检验

为进一步明确变量间的因果传导方向，本文基于协整关系开展Grange因果关系检验，判断各绿色物流技术创新变量是否显著影响新质生产力发展，检验结果如表5所示。

表5 Grange因果关系检验结果

由表5可得核心结论：一是绿色技术研发投入、低碳装备应用、数字化绿色改造均是物流新质生产力提升的单向格兰杰原因，技术创新显著驱动新质生产力发展；二是新质生产力提升同样反向促进绿色物流技术创新投入与落地应用，二者形成双向因果、良性循环的联动关系；三是数字化绿色改造的驱动显著性最强，是赋能新质生产力的核心技术载体。

（四）VAR模型构建与稳定性检验

1. 模型构建与滞后阶数确定

本文构建四变量VAR(p)向量自回归模型，模型通用公式（可编辑）：

$$ Y_t = A_1 Y_{t-1} + A_2 Y_{t-2} + dots + A_p Y_{t-p} + arepsilon_t $$

式中：$$Y_t=(LNPRO_t,LNINV_t,LNEQU_t,LNDIG_t)^T$$为内生变量向量，$$A_1 dots A_p$$为系数矩阵，$$p$$为滞后阶数，$$arepsilon_t$$为随机扰动向量。

结合AIC、SC信息准则最小化原则，确定本文VAR模型最优滞后阶数为2阶，模型拟合效果最优。

2. AR根稳定性检验

为保障脉冲响应与方差分解结果有效，需对VAR模型进行稳定性检验。若模型所有AR根模的倒数均小于1、落在单位圆内，则模型稳定。经检验，本文构建的VAR模型所有特征根均位于单位圆内，无发散特征，模型整体稳定，可开展后续动态效应分析。

（五）脉冲响应函数分析

为探析不同绿色物流技术创新对新质生产力的动态冲击效应，分别给LNINV、LNEQU、LNDIG施加一个正向单位冲击，得到LNPRO的脉冲响应动态变化特征，核心结论如下：

一是绿色技术研发投入（LNINV）冲击效应：当期正向冲击后，新质生产力当期无明显波动，第2期开始持续正向上升，第6期达到峰值，随后缓慢递减，第12期后冲击效应趋于平稳。表明技术研发投入存在滞后赋能效应，长期驱动效果显著。

二是低碳装备应用率（LNEQU）冲击效应：当期正向冲击后，新质生产力立即呈现正向响应，短期波动幅度较小，中长期持续稳步提升，冲击效应持续性强，表明低碳装备落地应用可快速释放新质生产力动能。

三是数字化绿色改造（LNDIG）冲击效应：当期正向冲击后，新质生产力快速大幅提升，第4期达到最高峰值，且正向冲击强度显著高于其他两类技术，后期衰减速度最慢，是驱动新质生产力升级的核心核心动力。

（六）方差分解分析

为量化各绿色物流技术创新变量对新质生产力变动的贡献度差异，对LNPRO进行方差分解，选取1-10期数据，结果如表6所示。

表6 新质生产力指数方差分解结果

由表6可知：第一，新质生产力初期波动主要由自身惯性驱动，第1期自身贡献度达98.752%，随时间推移自身贡献度持续递减，第10期降至55.689%；第二，三类绿色物流技术创新的贡献度均呈逐年递增趋势，其中数字化绿色改造技术贡献度增长最快，第10期贡献度达18.893%，为最高；第三，低碳装备应用、技术研发投入贡献度次之，第10期分别为13.265%、12.153%。整体来看，数字化绿色技术、低碳装备落地、研发投入是物流新质生产力迭代升级的核心外部驱动因素，与脉冲响应分析结论高度一致。

五、研究结论与发展对策

（一）研究结论

本文基于2015-2024年我国绿色物流行业面板数据，运用VAR模型、脉冲响应函数、方差分解等实证方法，系统探析绿色物流技术创新对新质生产力的驱动机制与效应差异，得出以下核心结论：

1.  绿色物流技术创新与物流新质生产力存在长期稳定的协整关系，技术研发投入、低碳装备应用、数字化绿色改造与新质生产力发展长期均衡联动，绿色技术创新是物流产业新质生产力培育的核心基础。

2.  二者存在显著双向格兰杰因果关系，绿色物流技术创新持续赋能新质生产力提升，同时新质生产力的高质量发展反向倒逼行业加大绿色技术创新投入、加速技术落地转化，形成良性循环发展格局。

3.  不同绿色物流技术的赋能效应存在显著差异，数字化绿色改造技术的冲击强度、贡献度均为最高，短期赋能效果显著、长期持续性强；低碳装备应用落地次之；技术研发投入存在明显滞后效应，长期驱动潜力突出。

4.  随着时间推移，绿色物流技术创新对新质生产力的贡献度持续提升，逐步成为超越产业自身惯性的核心驱动因素，是未来物流产业提质降碳、培育新质生产力的关键抓手。

（二）发展对策

基于实证结论，结合我国绿色物流发展现状与双碳战略、新质生产力培育要求，提出以下发展对策：

1.  加大核心技术研发投入，夯实创新赋能基础

政府加大对物流低碳核心技术、智能绿色装备的专项研发扶持资金，搭建产学研协同创新平台，聚焦新能源物流装备、低碳仓储技术、智能调度算法等短板领域开展技术攻关。引导物流企业加大绿色技术研发投入，建立技术创新激励机制，破解核心技术对外依存度高、创新转化效率低的问题，持续释放长期赋能潜力。

2.  加速数字化绿色改造，打造核心赋能引擎

依托大数据、5G、区块链、人工智能等数字技术，全面推进物流全链条绿色数字化改造，普及智能低碳调度、碳排放智能监测、绿色溯源管理系统。推广无人配送、智能仓储、光伏储能等数智绿色技术装备，发挥数字化改造的核心赋能优势，最大化提升新质生产力培育效能。

3.  推广低碳装备规模化应用，完善场景落地体系

持续扩大新能源物流车辆、氢能集卡、节能仓储设备、分布式光伏等绿色装备的普及范围，重点推进港口、园区、城配物流场景的低碳装备替代升级。完善绿色物流基础设施配套，建设超充站、加氢站、光伏储能系统，降低企业绿色装备应用成本，实现低碳技术规模化落地、常态化赋能。

4.  健全政策保障体系，构建双向联动机制

结合《绿色物流指标构成与核算方法》国家标准，完善绿色物流技术创新评价、激励、监管体系，对绿色技术创新成效显著的企业给予税收减免、补贴扶持。依托新质生产力发展红利，引导产业资源向绿色技术创新领域集聚，形成“技术创新赋能产业升级、产业升级倒逼技术迭代”的双向良性循环，持续推动物流产业绿色低碳高质量发展。