“一带一路”倡议的提出，扩大了中国与周边国家的经济文化交流，特别是贸易交流，带动了经济快速发展，作为国民经济支撑产业的物流业迎来了新的发展契机。《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》的制定与发布，进一步加强了沿线国家及省份间的交流合作，为物流业的阶梯形发展奠定了基础。 近年来我国物流业迅速发展，国家发改委发布《关于加快实施现代物流重大工程的通知》提出，到2020年物流业增加值占国内生产总值的比重达到7.5％左右，物流业增加值年均增长8％左右，第三方物流比重由目前的约60％提高到70％左右。但物流业增加值大幅提升的背后，存在着能源消耗过快、自然环境严重污染等问题。习近平总书记在党的十九大报告中提出了“绿色低碳发展”的经济体系，这意味着推动我国物流业朝着绿色方向发展已是必然趋势。由于当前物流业能源消耗大、运作效率低、需求量日益增加的特点，逐步成为碳减排的重点行业，为保障物流业可持续发展，满足“十三五”期间发展新要求，推动物流业转型升级，摆脱原本高能耗、粗放型发展道路，大力发展绿色、高效的低碳物流成为必然选择。“一带一路”作为我国重要的战略举措，具有深远意义，通过探索“一带一路”沿线省份的低碳物流效率，研究沿线省份物流业的整体发展情况，有助于挖掘其内部潜力，推动区域物流发展，同时，也可为进一步推动我国物流业低碳绿色发展提供相关建议，因此聚焦“一带一路”沿线省份的低碳物流效率研究具有重要意义。 1 文献综述 近年来，国内学术界针对物流效率的研究主要涉及全国[1-2]、省域[3-5]和产业[6-8]等方面，国外学者大多选择从行业层面入手，如铁路[9-10]、航空[11-12]和海运[13]等。 目前，测算物流效率的主流方法是参数方法和非参数方法。在参数方法方面，韩东亚和刘宏伟[1]利用随机前沿分析方法(SFA)对我国80家物流上市公司的物流效率进行不同区域的实证研究。樊元和马丽梅[14]以随机前沿模型为分析框架，对中国地区物流效率进行全面测算。刘瑞娟等[15]采用SFA模型测算丝绸之路经济带西北5省份的物流效率。在非参数方法方面，高康等[16]利用超效率DEA方法，对我国西部12个省份的物流效率进行测评及空间结构分析。董锋等[17]基于超效率DEA模型，在碳约束下对我国30个省份的物流业效率进行测算。何新安[18]为揭示广东省物流业效率现状及其规律，运用DEA模型对广东省2005-2015年物流效率进行评价与分析。于丽英等[19]运用DEA-Malmquist指数模型对长江经济带物流效率进行分析，针对其现状提出了相关建议。张娜和李波[20]基于三阶段DEA模型排除外部环境和随机因素影响后，对2011-2014年西部地区的物流产业效率进行测度分析。王维国和马越越[21]利用Malmquist-Luenberger指数方法测算了包含非期望产出在内的1997-2009年我国30个省份的物流产业效率；唐建荣等[22]基于2007-2016年中国物流产业省级面板数据，运用DEA与Malmquist指数模型测算区域物流效率及改善程度。 综上所述，当前关于物流产业相关的效率测度研究取得了一定的成果，但由于传统DEA方法忽视了外部环境和随机因素的影响，导致大部分研究所得到的效率评估值可能存在一定的误差，同时对于区域物流效率的大多数研究仅从经济角度出发，未充分考虑能源、碳排放等低碳指标，因此，本文基于前人的研究成果，选取三阶段DEA非参数方法在低碳指标的约束下，构建了“一带一路”重点省份的物流效率分析框架，对我国“一带一路”沿线17个省份的物流效率进行测度(由于西藏地区缺少相关指标数据，暂未纳入考虑)，一方面避免了参数方法需要预先估计生产函数形式而存在函数设定错误的风险，同时，其权重不是人为设定，一定程度上保证了评价结果的客观性，另一方面能够剔除环境因素和随机误差对实证结果的影响，最后在三阶段DEA静态分析的基础上，结合Malmquist模型进行动态分析，并提出相关建议以推动“一带一路”重点省份低碳物流的可持续性发展，具有重要理论和现实指导价值。 2 研究设计 2.1 三阶段DEA模型 由于传统的DEA模型忽略了环境因素和随机误差的存在，仅考虑了管理无效率对偏差的影响，于是Fried等[23]构造了三阶段DEA，弥补了这一缺陷，因此本文采用三阶段DEA方法，具体步骤如下。 2.1.1 第一阶段BCC模型 第一阶段采用传统模型中基于规模报酬可变的BCC模型，具有非阿基米德无穷小的DEA模型如公式(1)所示。
(1) min[θ-ε(ê[T]s[-]+e[T]s[+])]
X[，j]λ[，j]+s[-]=θX[，j0]
Y[，j]λ[，j]-s[+]=Y[，j0]
λ[，j]=1
