摘要  随着“双碳”目标的推进，中国物流行业迎来了“绿色物流转型”的发展机遇，推动了物流产业高质量发展与生态环境保护协同推进。在这种背景下，物流企业成为了物流包装循环利用体系建设的核心主体，其参与行为将对物流行业碳减排进程产生重要影响。因此，我们进行了抽样调查，以了解各类型物流企业的基本信息、包装使用及循环利用情况、循环利用满意度以及碳减排成效。基于这些调查结果，文章利用描述性统计探究了物流企业对包装循环利用的认可度。同时使用了t检验、卡方检验和方差分析等常用方法，分析了不同类型物流企业参与包装循环利用体系建设的差异。此外，文章还使用了二元logistic分析模型，研究了物流企业是否参与包装循环利用体系建设以及其减碳意愿。最后使用SEM模型，研究了物流企业自身因素、政策环境因素、市场驱动因素与包装循环利用及减碳效应之间的相互影响，并据此提出相关建议。

关键词 ：物流包装；循环利用体系；减碳效应；SEM模型

中图分类号：F253.9；X322

一、引言

党的二十大报告提出要推动绿色发展，促进人与自然和谐共生，加快发展方式绿色转型，为响应国家“双碳”目标号召，相关物流企业积极探索包装循环利用模式，依托智慧物流平台实现包装回收、复用、再生的闭环管理，构建“循环化、低碳化”的物流包装体系[1]。物流包装循环利用模式省去了传统一次性包装的生产、废弃、处理等环节，减少了包装材料消耗、垃圾产生及碳排放，提升了包装资源利用率和物流运作效率，推动物流产业向绿色化、可持续化转型；由此在中国掀起了“物流包装循环利用”的发展热潮，助力物流行业实现碳达峰、碳中和目标。

物流包装作为物流活动的重要载体，其消耗规模庞大、废弃量惊人，是物流行业碳排放的主要来源之一。据相关数据显示，我国每年物流包装废弃物超过1亿吨，其中一次性包装占比超过70%，不仅造成了严重的资源浪费，也带来了巨大的环境压力。物流企业作为物流包装的主要使用者和管理者，其参与包装循环利用的积极性和实施效果，直接关系到物流行业绿色转型的进程，也对全社会碳减排目标的实现具有重要的支撑作用。不同规模、不同类型的物流企业，在包装循环利用的投入、技术应用、实施效果等方面存在差异，探究这些差异及影响因素，对完善物流包装循环利用体系、提升减碳效应具有重要意义。

本研究的目的是调查我国东部、中部、西部三大区域物流企业对物流包装循环利用体系的了解程度、参与程度及减碳效应感知。文章将利用logistic和SEM模型来探究物流企业参与包装循环利用体系建设对其减碳效应的影响因素，通过对企业参与行为和减碳数据的分析，帮助相关部门和企业更好地掌握物流包装循环利用的实施现状和存在问题，从而优化政策引导、完善体系建设，实现物流包装循环利用与碳减排的协同发展，提出相关意见和建议以正确引导和规范物流包装循环利用行业的发展。

二、研究现状

（一）国内研究现状

1. 关于物流包装循环利用体系建设

李娟（2023）[2]基于我国物流行业绿色转型现状，指出构建物流包装循环利用体系是实现物流行业碳减排的关键路径，提出应依托数字化技术，搭建包装回收复用平台，完善回收网络，推动包装材料的绿色化、标准化发展。王浩（2023）[3]指出了传统物流包装“一次性使用”模式的弊端，认为随着绿色发展理念的深入，物流包装循环利用是降低物流成本、减少环境污染、实现产业升级的有效手段，应加强企业协同、政策支持和技术创新。

2. 关于物流包装减碳效应

张敏（2022）[4]指出物流包装循环利用通过减少包装材料消耗、降低废弃物处理能耗、缩短运输环节等方式，能够有效降低物流行业碳排放，是物流行业实现碳达峰的重要抓手；同时提出，包装材料的选择、回收体系的完善的会直接影响减碳效应的发挥。刘阳（2021）[5]指出不同类型的物流包装循环利用模式（如租赁包装、回收复用、再生利用），其减碳效果存在差异，应结合企业实际选择合适的循环利用模式，提升减碳效率。

赵磊（2023）[6]指出政策支持、市场需求、技术水平是影响物流企业参与包装循环利用、提升减碳效应的关键因素，政府的补贴政策、消费者的绿色需求能够有效激发企业的参与积极性，而数字化技术、绿色包装技术的应用则能进一步提升减碳成效。

（二）国外研究现状

Smith J（2023）[12]在查阅大量文献后表明，国外物流包装循环利用模式以“政府引导、企业主导、全民参与”为核心，依托完善的法律法规和回收网络，实现了包装资源的高效循环，其中租赁包装、可降解包装的应用较为广泛，减碳效应显著。

Kim H（2022）[11]提出智慧物流技术正在推动物流包装循环利用体系的升级，通过物联网、大数据等技术实现包装的全程追踪、精准回收，打破了传统回收模式的地域限制和效率瓶颈，为物流包装循环利用的规模化、标准化发展提供了技术支撑，具有广阔的应用前景。

（三）综述总结

综上所述，国内外对物流包装循环利用和减碳效应的研究已有一定基础，但对物流包装循环利用体系建设与减碳效应的关联性研究仍不够深入，尤其是针对不同类型物流企业的实证研究较为缺乏，对影响企业参与循环利用体系建设的关键因素及减碳效应的作用机制探究不足。本研究主要探究物流包装循环利用体系建设对物流企业减碳效应的影响，分析不同因素对体系建设和减碳成效的作用，有助于完善物流包装循环利用体系，优化政策引导策略，提升物流行业碳减排能力，实现物流产业绿色高质量发展。

三、调查策划与实施说明

（一）调查研究的目的以及内容

物流企业作为物流包装循环利用体系建设的核心主体，其规模、类型、经营模式等存在差异，这些差异直接影响其参与循环利用的积极性和实施效果[10]。某种程度上，物流企业的参与行为和实施成效，反映了我国物流包装循环利用体系的建设现状和发展水平，具有较强的代表性。因此本文通过调查问卷，将我国东部、中部、西部三大区域的1200家物流企业确定为调查对象，然后采用随机数表法抽样，最终将调查对象确定为其中的120家企业，参考已有文献方法，采取线上问卷+线下访谈结合的模式，对其物流包装循环利用的了解情况、参与程度及减碳效应感知进行分析，从而达到以下目的：

（1）分析物流企业对物流包装循环利用体系的认知度、认可度、参与意愿及实施现状；

（2）分析物流包装循环利用体系建设下物流企业的减碳成效及存在问题；

（3）进而分析影响物流企业参与包装循环利用体系建设及减碳效应的关键因素。

（二）调查问卷的设计

在进行发放问卷前，首先进行了预调查（发放问卷50份，回收有效问卷48份），然后通过SPSS对其进行了信效度分析，根据预调查结果优化问卷内容，最终将其分为三部分：

（1）物流企业基本信息及对包装循环利用体系的认知度、认可度；

（2）物流企业包装循环利用实施现状及减碳成效；

（3）物流企业参与包装循环利用体系建设及减碳效应的影响因素。

（三）抽样设计

1. 目标总体

我国东部、中部、西部三大区域的规模以上物流企业；本文将抽样[14]分为两个步骤：

第一步骤，将三大区域1200家规模以上物流企业作为总体，对其进行编号，然后用随机数表的方式，采用整群抽样的方法抽取了120家企业。第二个步骤，采用等比例抽样方法，按照三大区域物流企业数量相对比例，抽取出对应的企业数量（东部60家、中部36家、西部24家）。

2. 样本量的分配

根据预调查问卷填写的情况作为估计对象，关注总体参与比例的样本方差。 按照不重复简单随机抽样原则，修正前最佳样本量 n0 的计算公式为：

$$n_0=(NZ_(a/2)^2 S^2)/(〖Nd〗^2+Z_(a/2)^2 S^2 )$$

其中：N :总体单位数；S²:样本方差；d：绝对误差限度。按照预调查的结果，当置信度为 95% 时，N=1200；取$$Z_(a/2)$$=1.960，d=0.05计算得出n0=112 。因抽样方案的质量采用人工把控，整个过程较繁杂。所以必须考虑到随机抽样过程中的误差和问卷的有效回答率。在查阅相关文献资料后，假设采取多步骤放回不等概率抽样的设计效应为1.0，则应收回的有效样本量为120份。

3. 抽样实验过程

①整群抽样：首先运用随机抽样表进行抽样，将三大区域1200家物流企业进行编号，并在随机数表第八行的第十二列开始读数，得到102、256、318、479等120个有效编号。最终确定了120家物流企业为抽样调查对象。②等比例抽样：基于抽取出来的120家企业样本，利用三大区域物流企业人数相对比例，进行抽样，最终确定出每个区域需要抽取的样本量（东部60家、中部36家、西部24家）。

4. 问卷信度及效度检验

通过SPSS[9] 26.0对问卷进行信效度分析，得出总体问卷的 Cronbach’s Alpha 系数为0.931。三个板块问卷 Cronbach’s Alpha 系数分别为0.856、0.802、0.887。KMO在0.6以上合格，在0.7-0.8比较有效，0.8-0.9之间非常有效。问卷总体和板块都达到要求以上，具有较好的有效性和可靠性。

表 1 可靠性分析

表 2 KMO和Bartlett的检验

四、数据分析方法

根据本次样本数据特征和研究目的，决定采用以下两种方法进行分析，构建数据模型：二元logistic模型和SEM结构方程模型,并通过单因素统计分析、t 检验、方差分析等多种常用的分析方法[9]对数据进行分析。

（一）模型一：二元logistic模型

为探究物流企业对物流包装循环利用体系的了解情况，和他们参与此类“包装循环利用”活动是否在企业规模和区域分布上存在差异性，采取logistics模型进行分析。

1. 模型概述

在实际问题中，会因变量是分类变量的情况，可用logistic回归分析模型[9]进行处理，此模型中因变量取值只能是 0 和 1 时，运用SPSS频数分析进行检查，并使用数据处理→数据编码功能进行处理。将120份数据，进行归集。基于数据处理，二元logistic回归模型分析能较好的满足研究需求。具体模型如下：

$$π_ij=exp⁡(β_0+β_1 x_ij+⋯+β_p x_ip )/(1+exp⁡(β_0+β_1 x_ij+⋯+β_p x_ip ) )$$

在二元 Logistic 回归分析中， Wald 值越大，表示回归系数的影响力越显著，公式如下：

$$Wald=(B/(S.E.))^2=(β_j/√(D(β_j ) ))^2$$

2. 指标选取

基于调查问卷得到的数据，因变量选取为物流企业对包装循环利用体系的了解程度：根据问卷调查的具体情况分析，X之间有着太强的共线性可能导致模型无法拟合。因此，我们对问卷中的5个解释变量进行类别组合，维度归集到“1=了解”；“0=不了解”。二元 logistic 变量选取，Y=物流企业对包装循环利用体系的了解程度；X1=企业规模；X2=区域分布

3. 结果分析

HL检验中，模型显著性数值>0.05,说明模型能与模拟量很好的结合，即接受原假设。本文数据检测结果为0.612，符合要求，即模型检验通过。

表 3 logistic回归系数结果

在二元 Logistic 回归分析中, 通过SPSS[9] 26.0的分类预测功能可知此模型的预测结果总体百分比的正确性达到85.3%，说明该模型的预测性较好。显著性为5%的水平下，二元 Logistic回归系数结果表明，区域分布对研究内容无显著性影响；企业规模对研究内容有显著影响。相较于中小型物流企业，大型物流企业更注重绿色发展，更愿意投入资金和技术参与包装循环利用体系建设，对包装循环利用的了解程度更高。

（二）模型二:SEM模型

本文认为,在物流包装循环利用体系建设背景下，物流企业的减碳效应[9]界定包括"包装材料消耗减少量"、"碳排放降低比例"和"资源利用率提升程度"等。因此，为了进一步了解物流企业包装循环利用及减碳效应的影响因素，决定构建由企业自身因素、政策环境因素、市场驱动因素三部分组成的“物流包装循环利用及减碳效应影响因素”SEM概念模型。

1. 模型概念

结构方程模型[16]是一种融合了因素、路径分析的多元统计技术。其目的是分析两个变量的协方差,得到变量之间的回归系数,使不同变量的协方差在同一个数量级,相互之间能够进行比较。模型如下：

$$b_xy=COV_xy/VAR_x =(∑▒〖(x_(i-x ̅ ) 〗)(y_(i-y ̅ )))/〖∑▒〖(x_(i-x ̅ ) 〗)〗^2 $$

2. 因素概念和模型假设

（1）企业自身因素概念

企业自身因素包括企业规模、技术水平、绿色发展理念等。本文具体探究在企业资金投入、技术应用、管理层重视程度等因素的影响下，物流企业参与包装循环利用的行为及减碳效应。

（2）政策环境因素概念

政策环境因素[9]包括政府补贴、法律法规、政策引导等方面的支持力度。是政府通过宏观调控手段，引导和激励物流企业参与包装循环利用，推动行业绿色转型的重要保障，间接影响企业的参与意愿和减碳成效。

（3）市场驱动因素概念

市场驱动因素包括消费者绿色需求、行业竞争、合作伙伴要求等。随着绿色消费理念的普及，市场对绿色物流的需求日益增长，倒逼物流企业加快包装循环利用，提升减碳效应。

（4）概念模型假设：

H1:企业自身因素对物流企业包装循环利用行为有正向影响[8]。

H2:政策环境因素对物流企业包装循环利用行为有正向影响。

H3:市场驱动因素对物流企业包装循环利用行为有正向影响。

H4:企业自身因素对物流企业减碳效应有正向影响。

H5:政策环境因素对物流企业减碳效应有正向影响。

H6:市场驱动因素对物流企业减碳效应有正向影响。

H7:物流企业包装循环利用行为对减碳效应有正向影响。

H8:企业自身因素对政策环境因素有正向影响。

H9:市场驱动因素对企业自身因素有正向影响。

3. SEM模型路径分析

图1 物流包装循环利用及减碳效应影响因素理论模型

表 4 模型因子荷载系数表

批注：测量关系时第一项会被作为参照项。本模型的企业自身因素、政策环境因素、市场驱动因素等因子荷载系数均达标，表明测量关系良好。

表 5 路径系数及假设检验结果

批注：P>0.01则拒绝原假设。

4. 模型检验结果

经检验，H1、H3、H4、H6、H7、H9假设成立，H2、H5、H8拒绝原假设。检验结果概念图如下：

图2 模型结果示意图

五、结论和建议

（一）结论

二元 Logistic 回归系数结果表明：①企业规模对研究结果具有显著影响，在5%的显著性水平下，中小型物流企业参与物流包装循环利用体系建设的积极性明显低于大型物流企业。大型物流企业资金实力雄厚、技术水平较高，更注重绿色发展和社会责任，愿意投入资源参与包装循环利用；而中小型物流企业受资金、技术限制，参与积极性较低。②区域分布对研究结果无显著影响，随着我国物流行业的快速发展和数字化水平的提升，三大区域物流企业对包装循环利用的认知差距不断缩小，区域不再是影响其参与行为的主要因素。

根据表5和SEM结果图可知:假设H1、H3、H4、H6、H7、H9成立，①企业自身因素对物流企业包装循环利用行为和减碳效应具有正向影响，企业规模越大、技术水平越高、绿色发展理念越强，其参与包装循环利用的积极性越高，减碳成效越显著；②市场驱动因素对物流企业包装循环利用行为和减碳效应具有正向影响，消费者绿色需求、行业竞争、合作伙伴要求等市场因素，能够有效倒逼企业参与包装循环利用，提升减碳效应；③物流企业包装循环利用行为对减碳效应具有显著正向影响，包装回收复用率越高、循环利用投入越大，碳排放降低比例、包装材料消耗减少量和资源利用率提升程度越明显；④市场驱动因素对企业自身因素具有正向影响，市场对绿色物流的需求能够推动企业提升自身实力，树立绿色发展理念。

假设H2、H5、H8不成立，①政策环境因素对物流企业包装循环利用行为和减碳效应无显著正向影响（p=0.775＞0.001），政府补贴、法律法规、政策引导等政策因素对企业参与行为和减碳成效的推动作用未充分发挥，可能与政策落实不到位、补贴力度不足等有关；②企业自身因素对政策环境因素无显著正向影响，企业的自身发展水平并未对政策制定和落实产生明显影响。

（二）建议

1. 强化企业主体责任，提升自身绿色发展能力

（1）大型物流企业应发挥引领作用，加大包装循环利用的资金和技术投入，搭建包装回收复用平台，推广可降解包装、租赁包装等绿色包装模式，提升包装资源利用率和减碳效应；同时，带动中小型物流企业参与包装循环利用，通过合作、帮扶等方式，提升行业整体绿色发展水平。

（2）中小型物流企业应树立绿色发展理念，结合自身经营实际，选择适合的包装循环利用模式，降低包装成本和碳排放；加强与大型物流企业、绿色包装企业的合作，引进先进的技术和管理经验，提升自身包装循环利用能力。

（3）物流企业应加强绿色技术研发和应用，利用物联网、大数据等技术实现包装的全程追踪、精准回收，优化包装循环利用流程，提升循环利用效率和减碳成效。

2. 优化市场驱动机制，激发企业参与积极性

（1）引导消费者树立绿色消费理念，通过宣传教育、绿色消费补贴等方式，鼓励消费者选择绿色包装物流服务，倒逼物流企业加快包装循环利用转型；同时，建立消费者评价机制，将企业包装循环利用成效纳入消费者评价体系，提升企业的市场竞争力。

（2）规范物流行业竞争秩序，将绿色发展水平、包装循环利用成效作为企业市场准入、评优评先的重要指标，引导企业主动参与包装循环利用，形成“绿色竞争”的良好氛围；鼓励物流企业之间加强合作，共建包装回收复用网络，实现资源共享、优势互补。

（3）推动供应链上下游协同发展，鼓励生产企业、物流企业、销售企业建立绿色供应链体系，明确各方在包装循环利用中的责任，推动包装材料的回收复用和再生利用，提升整个供应链的减碳效应。

3. 完善政策支持体系，强化政策落实力度

（1）政府应加强政策引导，完善物流包装循环利用相关法律法规，明确企业的责任和义务，规范包装生产、使用、回收、处理等环节的管理；加大政策补贴力度，重点支持中小型物流企业参与包装循环利用，降低企业参与成本。

（2）建立健全物流包装循环利用监管机制，加强对企业包装使用和回收情况的监督检查，对未按要求参与包装循环利用、造成严重资源浪费和环境污染的企业进行处罚；同时，建立包装循环利用成效评价体系，定期对企业的减碳成效进行评估和公示。

（3）加大绿色包装技术研发和推广支持力度，设立专项研发资金，鼓励科研机构、企业开展绿色包装材料、回收技术的研发，推动技术成果转化；加强国际合作与交流，引进国外先进的包装循环利用技术和经验，提升我国物流包装循环利用水平。

4. 加强宣传引导，营造绿色发展氛围

（1）通过媒体、行业协会、企业宣传等多种渠道，加强对物流包装循环利用和减碳效应的宣传，普及绿色物流知识，提升企业和消费者的绿色意识，营造“绿色物流、低碳发展”的良好社会氛围。

（2）行业协会应发挥桥梁纽带作用，组织开展物流包装循环利用交流活动，分享先进经验和技术，引导企业加强合作，共同推动包装循环利用体系建设；开展绿色物流培训，提升企业管理人员和员工的绿色运营能力。

（3）鼓励高校、科研机构开展物流包装循环利用相关研究，培养专业的绿色物流人才，为物流包装循环利用体系建设提供人才支撑；推动产学研深度融合，促进技术研发、人才培养和企业实践的有机结合。