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立城市物流—雾霾耦合度模型并结合碳足迹以及回归分析，研究国内多城市物流产业对城市雾霾影响作用。郭小鹏等[5]结合国内物流产业规模、GDP面板数据运用回归模型得到大气污染与这两类变量的高度相关性。，，考虑到数据的可得性，国内从空气质量角度对物流产业可持续发展研究还较为欠缺。
2模型构建
考虑到各城市之间物流产业发展的协同性和大气污染空间溢出特点，本文选用引力模型对上述网络协同关系进行识别，并对原有研究方法加以修正，令Rij为城市i和城市j雾霾污染之间的引力；Wij为城市i和城市j物流产业发展引力指数。刘华军等人2022年来以作为城市经济与空气污染程度参考指标，对城市规模等影响因素考虑较为欠缺，为了更好反映综合因素作用对于物流产业发展的影响，模型带入城市建成区以及能源消耗量等数据，修正后的引力模型如式(1)所示。结合上述城市雾霾非线性传导网络模型建立方法，参考蔡海亚等人2022年长三角物流产业发展实证所选用的物流货运等数据，建立物流产业引力模型。其中Gi和Gj为城市i和城市j的本年实际GDP；Ti和Tj为城市i和城市j城市全年货运总量；Yi和Yj为城市i和城市j城市邮政数据。kij表示城市i和城市j之间城市雾霾联系的贡献率，建立该指数用来平衡各个城市之间雾霾传导系数，以明确传导方向和体量，减少误差。
3长流产业活动对城市雾霾的影响机理分析
长三角地区雾霾污染描述性统计。本文在参考刘华军等人对京津冀城市群稳健性网络搭建方法基础上，结合长三角各城市年货运量、城市能源使用量、城市建成区，邮政以及GDP等数据，生成长三角城市物流产业发展稳健性网络，通过Netdraw软件将关联性矩阵进行可视化加工，如图1所示。不难看出上海、苏州、合肥、南京、常州等中大型城市位于整个网络的中心位置，是整个物流运输网络的核心枢纽。通过建立长三角2022—2022年物流稳健性网络矩阵和雾霾污染矩阵，得到长三角三年里26个城市在两个网络中的地位关系。结合物流产业稳健性网络与雾霾传导网络，运用QAP进行相关性分析，得到表1，长三角城市群在2022—，而2022年相关性程度最低，，表明2022年长三角地区物流产业与雾霾污染关联性有减小的趋势，一定程度上体现了近年来环境友好型物流发展以及地方对城市雾霾治理的功效；显著性水平全部为0，表明两者之间关系相当显著，长三角地区物流产业与雾霾关联性显著性保持稳定；均值整体围绕0上下浮动；，说明各城市之间相关系波动幅度较小，最小值与最大值范围随着时间的推移有收拢的趋势，整体关联性趋于稳定。从相关性分析的结果来看，长三角地区近年来物流产业与雾霾污染之间存在强烈的相关性，我们可以认为物流产业的发展是直接或间接造成雾霾污染的重要原因，并且这些城市的雾霾污染程度，在未来会随着物流产业的规模扩大和升级迭代而进一步发展加剧。