區域物流發展、經濟增長與能源消費
——基于中國省際面板數據的實證分析

曹翠珍　　趙國浩，2

(1.山西財經大學 工商管理學院，山西 太原 030031； 2.山西財經大學 管理科學與工程學院，山西 太原 030006)

區域物流發展、經濟增長與能源消費
——基于中國省際面板數據的實證分析

曹翠珍1趙國浩1，2

(1.山西財經大學 工商管理學院，山西 太原 030031； 2.山西財經大學 管理科學與工程學院，山西 太原 030006)

基于經濟增長理論和可持續發展理論，推導論證出區域物流發展、經濟增長與能源消費三者關系的理論模型，并采用中國1999—2013年的省際面板數據驗證理論模型的正確性，得出結論：中國物流業的發展對經濟增長有正面影響，區域物流發展對經濟增長的影響存在階段性及明顯的地區差異；中國能源消費與人均GDP及上期能源消費同方向變動，本期能源消費對上期能源消費的彈性大于對人均GDP的彈性；中國能源消費強度與物流業發展水平呈相反方向變動，區域物流的發展可以降低生產和流通成本，加速技術創新和產業升級，從而提升能源利用效率，有效地降低能源消費強度，以保障經濟系統的可持續發展。

區域物流；經濟增長；能源消費；能源消費強度

一、引言

改革開放30多年來，中國經濟持續高速發展。與此同時，“能源、經濟、環境”總體協調程度偏低，社會經濟系統發展中存在著許多缺陷和沖突，并呈現出一定的非均衡性(汪小英 等，2013)，突出表現之一為能源供需矛盾突出，能源消費增長速度與GDP增長速度不協調，這必將嚴重制約中國經濟社會的可持續發展。當前，中國經濟增長速度已進入換擋期，結構調整面臨陣痛期，前期刺激政策進入消化期，因而正處于“三期疊加”的深度調整階段，未來經濟發展將步入“新常態”下的中高速發展。因此，綠色增長的發展模式是中國經濟未來發展的必然選擇(鮑健強 等，2008)，也是構建新一輪國家競爭力的必由之路。

物流過程中既包含價值的轉移和實現，還包含物質的循環利用和能源轉化，因此，它涉及了經濟與生態環境兩大系統(劉龍政、潘照安，2012)。作為新興的生產性服務業，現代物流業對國民經濟的拉動和輻射作用很大，幾乎影響到三大產業的所有領域和細分產業門類，其影響力已超過一般的服務性行業，僅次于第二產業，遠高于第三產業的其他行業門類(宋則、常東亮，2008)。物流業的發展不僅可以直接降低物流成本從而降低社會經濟交易費用，而且能夠加深各個區域之間的聯系，在促進產業結構調整、轉變經濟發展方式和增強國民經濟競爭力等方面發揮著重要作用。一個區域的現代物流與該區域的經濟是相互依存的統一體，物流是區域經濟的主要構成要素，是區域經濟系統形成與發展的一種主導力量(張紅波、彭焱，2009)。物流行業雖是能源消耗大戶，但是物流業的發展可以深化和細化分工，徹底改造生產流程，降低生產和流通成本，節約能源消耗；更為重要的是，物流業的發展能帶來知識轉移和技術進步，加速技術創新和產業升級，從而提升能源利用效率。因此，區域物流發展、經濟增長和能源消費之間存在著相互作用、相互影響的關系，厘清三者之間相互依存的內在機理，可以為解決中國能源短缺、結構調整、生態環境失衡等問題提出相應的政策建議，對于促進中國經濟持續、快速、健康發展具有重要的現實意義。

二、文獻回顧

能源消費與經濟增長的關系一直是能源經濟學研究的核心。國內外學者在這一領域做了大量的研究工作，但是，由于選取的數據不同，或者所采用的研究方法不同，所得到的結論存在顯著差異。 Narayan等(2007)利用C7國家1972—2002年的面板數據研究了能源消費與經濟增長的關系，結果表明二者之間不存在因果關系。而Balcilar等(2010)采用希臘1960—2004的時間序列數據卻發現，能源消費與經濟增長之間存在單一因果關系。Bellke等(2011)運用OECD國家1981—2007年的面板數據考察了經濟增長與能源消費的關系，結果表明二者之間存在雙向因果關系。趙進文和范繼濤(2007)選取中國1953—2005年的數據，將非線性STR模型技術應用于能源消費與經濟增長之間內在結構依從關系的研究，結論表明中國經濟增長對能源消費的影響具有非線性、非對稱性和階段性特征。汪旭暉和劉勇(2007)研究表明：盡管在短期內中國能源消費與GDP之間存在波動關系，但是長期來看二者存在著均衡關系，且存在能源消費對經濟增長的單向因果關系。齊紹洲等(2009)研究了中國與八個發達國家之間人均GDP差異的收斂性及其能源消費強度隨人均GDP變化的收斂性，結論表明，隨著人均GDP差異的收斂，中國與八個發達國家的能源消費強度差異也是收斂的，且收斂速度快于人均GDP的收斂速度。而齊紹洲和李鍇(2010)關于區域部門經濟增長與能源強度差異收斂的分析則表明，隨著東西部省區之間人均GDP差異的縮小，其能源強度差異也在縮小，但收斂的速度慢于人均GDP的收斂速度。李鵬(2013)采用1995—2008年中國省際面板數據，實證分析發現，經濟增長是能源消費的單向格蘭杰原因。綜上可見，關于能源消費與經濟增長關系問題，迄今為止仍然沒有形成共識，矛盾和分歧依然存在。

物流業是國民經濟發展的動脈和基礎產業，其發展程度已成為衡量一國現代化程度和綜合國力的重要標志之一。Klaus(2009)認為，一國的物流支出與國家財富呈正相關關系，隨著一國經濟與全球經濟一體化的提高，物流愈發成為提升財富的一種條件。Kisperska-Moron(1994)通過對波蘭經濟轉型中經濟與物流關系的研究，指出物流在經濟轉軌時期起到了重要的促進作用。Tavasszy等(2003)基于全球視角研究了貿易、物流、區域發展之間的關系，指出經濟的增長迫切需要高效率的運輸與先進的物流手段。近年來，隨著中國物流業的發展，關于物流發展與經濟增長關系的研究逐漸豐富。劉南和李燕(2007)以浙江省為例，運用格蘭杰因果檢驗方法，發現現代物流發展與經濟增長之間互為因果。宋則和常東亮(2008)通過分析現代物流業各項投入產出指標和系數，揭示了現代物流業的產業特征及其在國民經濟中的地位和作用。武志惠等(2008)采用Logistic模型確定了區域物流業與區域經濟增長之間的數量關系，并以三大經濟圈為例，利用邊際分析和彈性分析計算出三大經濟圈物流業的單位增長所帶來的區域經濟的貢獻。張紅波和彭焱(2009)以長株潭地區為例，通過實證研究發現現代物流對區域經濟增長有促進作用。鄭新立(2011)指出，在“十二五”時期，加快現代流通業尤其是物流業發展，是轉變經濟發展方式的戰略重點。隨著中國物流業的發展，特別是“節能低碳，綠色發展”已成為全球發展的主流，物流發展對能源消費和碳排放的影響、物流發展對中國經濟可持續發展的意義已引發理論界與實業界的高度關注。楊志梁等(2009)的實證分析表明，中國東、中、西部三個區域的物流發展與能源消費、能源消費與經濟增長均存在協整關系。劉龍政和潘照安(2012)認為，經濟增長拉動了物流需求，而物流產業在需求增加、規模擴大的同時，卻帶來了大量的能源消耗，導致碳排放量的增加。

綜上所述，目前有關區域物流發展、經濟增長與能源消費三者之間關系的研究備受學術界和理論界的關注。由于中國物流業作為一個大系統整合并快速發展只是發生在近十幾年，受數據可得性與可靠性的制約，一些實證研究仍存在明顯的缺陷，如物流發展、經濟增長與能源消費的長期均衡問題，需要大樣本時間序列數據支撐，但許多研究僅就十幾年的數據分析長期均衡與協整問題，顯然受到數據所限，結果難免飽受質疑。另外，還有一些研究是建立在三者之間存在線性關系的假設下所進行的驗證，由于缺乏理論模型依據，因而出現各種分歧和爭議。本文在已有研究的基礎上，首先應用經濟增長理論與可持續發展理論推導論證區域物流、經濟增長與能源消費三者關系的理論模型，然后利用中國1999—2013年的省際面板數據進行檢驗，并對中國東、中、西部三大經濟區域分別進行實證分析，對比研究三大區域的物流發展對經濟增長和能源消費的影響，并根據結論提出相應的政策建議。

三、 理論模型

(一)經濟增長與物流發展的關系

物流業是一個資金和技術密集型產業，物流業的發展融合高科技與先進管理技術于一體，大數據時代的云計算平臺和物聯網技術在物流業中的應用，不僅會給物流業的發展帶來徹底的變革，也將推動高新技術的飛躍。物流業的發展不僅能加速域外先進技術的引進，更有利于率先享有域外先進技術的擴散與溢出效應；物流業的發展能促進企業與供應鏈上下游合作伙伴管理技術的融合與共享，以及先進物流技術的推廣和發展；物流業的發展還有利于產業集聚，有效地促進技術創新，成為區域技術進步的新“引擎”。

基于以上理論基礎，根據新增長理論中“研究與開發模型”的基本思想，在索洛模型傳統假設基礎上，假定整個經濟系統分為兩個部門：一個部門稱為生產部門，負責產品生產；另一個部門稱為物流部門，負責產品流通，物流部門的產出是物流服務和技術進步，這里主要研究其帶來的技術進步，以及對經濟增長的促進作用。假設兩部門的生產函數為柯布—道格拉斯函數形式，勞動、資本在兩部門之間的分配比例αL和αK是外生不變的，構建“生產—物流兩部門增長模型”，模型涉及產出(Y)、勞動(L)、資本(K)和技術(A)四個變量。在t時刻的產品的產出與運動方程如下：

生產部門的產出為：

Y=[(1-αK)K]α[A(1-αL)L]1-α, 0<α<1

(1)

物流部門帶來的技術進步：

(2)

資本的積累為：

(3)

勞動力的增長為：

(4)

生產部門的產品生產是規模報酬不變的，但物流部門的技術進步則沒有限制，既可能存在規模報酬遞增收益也可能存在遞減效應。B為轉移參數，代表影響技術進步與新知識產生的其他因素，如教育制度、研發投入等等。參數φ反映了現有知識存量對技術進步的影響，φ>0，表明現有知識存量對技術創新與新知識發現有促進作用，例如供應鏈管理技術CPFR(Collaborative Planning，Forecasting and Replenishment)就是在沃爾瑪所推動的CFAR(Collaborative Forecast And Replenishment)基礎上不斷創新和發展的，憑借CPFR技術，零售企業與生產企業通過物流、信息流、資金流的整合，共同做出商品預測，并實行連續補貨系統，大大縮短了補貨周期，提高了供應鏈的反應能力，推動了企業的技術創新；φ<0，表明現有知識存量在一定程度上加大了新知識的發現與創新難度，制約和禁錮了技術進步。

為研究簡便，不考慮資本，令α，β=0，“生產—物流兩部門增長模型”簡化如下：

生產部門的產出為：

Y=A(1-αL)L

(5)

物流部門帶來的技術進步為：

(6)

由式(5)得人均產出為：

y=A(1-αL)

(7)

對式(7)兩邊同時取對數并關于時間t求微分：

(8)

由式(6)和(8)得：

gy=gA=B(αLL)γAφ-1, B>0, γ≥0

(9)

可見，人均產出增長率等于技術進步增長率，而這個增長率的大小取決于式(9)，即物流部門帶來的技術的增長率。所以，物流業的發展會促進技術進步，而技術進步決定了經濟的增長率，即物流業的發展促進了經濟的增長，并在一定程度上決定著經濟的增長速度。

(二)能源消費與經濟增長的關系

本文基于戴蒙得世代交疊模型，從微觀視角研究經濟增長與能源消費的理論模型。假設消費者的生命是有限的，不同代際的消費者生死交替，每個消費者生存兩期：年輕期和年老期。年輕人靠勞動獲得收入，用于消費與儲蓄；年老人靠資本獲得收入。假定消費者的消費和效用水平全部用能源消費來衡量。

假設時間t是離散的，t= 0,1,2…, EC1t與EC2t分別代表年輕人和年老人在t時間的能源消費，則t時間能源消費的效用依存于EC1t和EC2t+1，假設相對風險厭惡不變的效用函數為：

(10)

假設初始收入為零，終生勞動收入現值為yt，則預算約束為：

(11)

這樣，消費者的能源消費問題就轉化為：

(12)

(13)

為求解消費者的最大化效用，構造拉格朗日函數：

(14)

一階條件：

(15)

(16)

由式(13)、(15)和(16)可得：

(17)

(18)

在ρ、rt+1、θ一定時，式(17)表明t+1期的能源消費與t期的能源消費正相關，式(18)表明t期的能源消費與t期收入正相關。所以，能源消費不僅與人均收入正相關，而且本期的能源消費與上期的能源消費正相關。

(三)能源消費強度與物流發展的關系

由“生產—物流兩部門模型”得出的理論模型(9)可知：物流業發展水平(D)能促進經濟增長(Y)，并在一定程度上決定著經濟的增長速度。經濟增長與物流發展水平呈正相關關系，即：

(19)

由戴蒙得世代交疊模型得出的理論模型(17)、(18)可知，能源消費(EC)與經濟增長正相關，且與上期能源消費正相關。隨著經濟的增長，能源消費總量增加，且具有動態性，即：

(20)

(21)

由式(5)和(19)可得：

(22)

將式(22)帶入式(21)得出能源消費強度與物流業發展水平的理論模型：

(23)

于是：

(24)

所以，能源消費強度(EI)與物流業發展水平(D)呈負相關關系，物流業的發展將提高能源消費的效率，有效地降低能源消費強度，隨著物流業發展水平的提高，能源消費強度將下降。

四、實證檢驗分析

(一)數據來源及變量的定義

中國物流業作為一個獨立的產業，受到政府重視并得到大力發展是在1999年之后。由于物流業自身的特性，目前在《中國統計年鑒》中仍沒有獨立的物流業發展的統計數據?；谖锪鳂I在中國的發展現狀及統計數據的可得性和有效性，考慮到貨物周轉量與物流需求水平及經濟的關系，本文選取貨物周轉量衡量物流業發展水平。經濟增長指標選取GDP和人均GDP來衡量，能源消費用能源消費總量和能源消費強度來衡量。本文選取1999—2013年中國30個省區(剔除西藏)的省際面板數據為樣本，并將30個省區分為東、中、西三大經濟區，其中東部地區包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南共12個省(直轄市)，中部地區包括山西、內蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北、湖南共9個省(自治區)，西部地區包括重慶、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆共9個省(自治區、直轄市)。GDP、人均GDP、能源消費、貨物周轉量等數據來自《中國統計年鑒》、《中國能源統計年鑒》。能源消費強度用能源消費總量除以GDP總量得到。各變量名稱及其含義如表1所示。

表1　各變量名稱及其含義

(二)經濟增長與物流發展關系的實證檢驗

根據經濟增長與物流發展關系的理論模型式(9)的推演，可以得出物流業發展能促進經濟增長，并在一定程度上決定經濟增長的速度。據此，建立經濟增長與物流業發展關系的面板模型為：

ln gdpit=α+hi+wt+βln hwzzlit+uit

(25)

其中：i表示30個省(市、自治區)，t表示1999—2013年；ln gdpit為被解釋變量，表示第i個省在t年GDP的自然對數值；ln hwzzlit為解釋變量，表示第i個省在t年貨物周轉量的自然對數值；α為公共截距項；hi為省區的虛擬變量，反映了省際之間的差異，如資源稟賦、產業結構的差異等；wt是年度虛擬變量，主要反映貨物周轉量以外的其他隨時間變化的因素，如物流發展政策、技術等因素的變化；β為解釋變量的系數，表示被解釋變量對解釋變量的彈性，本模型中指貨物周轉量每增加1%，gdp將增加β%；uit表示隨機擾動項。

首先，利用1999—2013年的省際面板數據，通過Eviews 6.0軟件建立面板數據的混合模型、個體或時間固定效應模型、隨機效應模型，對模型(25)進行估計回歸。進一步，為分析不同經濟區域的物流業發展對經濟增長的影響，分別用東中西部三大經濟區域的數據對模型(25)進行回歸估計，并通過F檢驗和Hausman檢驗，結果表明，全國數據應該建立個體時間雙固定效應模型，三大經濟區域應該建立個體固定效應模型。回歸參數的估計結果見表2。

表2　物流發展與經濟增長關系面板模型的估計結果

估計結果驗證了理論模型(9)的正確性，表明物流業發展與經濟增長同方向變動，中國物流業的發展對經濟增長有正向影響。從全國數據的面板模型估計中得出的省區虛擬變量hi和年度虛擬變量wt的參數可以發現(估計結果省略)：hi值最大的是位于東南沿海地區的省，如廣東、江蘇、浙江、山東等；hi值最小的是青海、新疆等。wt值在2005年以前全部為負數，2006年以后全部為正數，且在1999—2013年間逐年上升。模型估計的參數與中國物流業發展及經濟增長的現狀基本吻合。

此外，從表2中的截距項α值可以看出，東部地區的值高于全國水平，中西部地區的值低于全國水平，說明物流業發展對于經濟發展的推動作用存在區域差異，東部地區整體發展速度快于中西部地區，并已經使得東部地區經濟增長速度在水平效應上高于中西部地區。從參數β的值可以看出，經濟增長對于物流業發展的彈性不同，中西部地區的β值較大，表明中西部地區經濟增長對物流業發展的彈性較大，未來發展物流業對經濟增長的推動作用潛力較大。特別是中部地區，由于資源稟賦、產業結構的獨特性，加之中部地區地理位置及較強的輻射能力，物流業發展具有特殊的優勢，對經濟增長的推動作用最大。

(三)能源消費與經濟增長關系的實證檢驗

根據理論模型(17)和(18)可知，能源消費不僅與人均收入正相關，而且當期的能源消費與上期的能源消費正相關。于是建立動態面板數據模型：

ln nyxfit=β1ln nyxfit-1+β2ln rjgdpit+uit

(26)

其中：ln nyxfit是被解釋變量，為第i個省在t年的能源消費總量的自然對數值；ln nyxfit-1和ln rjgdpit是解釋變量，ln nyxfit-1為第i個省在t-1年的能源消費總量的自然對數值，ln rjgdpit為第i個省在t年的人均GDP的自然對數值；β1和β2為解釋變量的系數，表示被解釋變量對解釋變量的彈性；uit為隨機擾動項。分別用1999—2013年全國、東部、中部、西部經濟區域的面板數據，對動態面板數據模型(26)進行GMM估計。參數的估計結果見表3。

表3　經濟增長與能源消費關系面板動態模型的估計結果

估計結果驗證了理論模型(17)和(18)的正確性，表明中國能源消費與人均GDP同方向變動，且當期能源消費與上期能源消費之間存在顯著的正相關性。從參數β1和β2的估計值可知，β1整體大于β2，表明中國本期能源消費對上期能源消費的彈性大于對人均GDP的彈性。就全國而言，人均GDP每增加1%，能源消費將增加0.217%，上期能源消費每增加1%，本期能源消費將增加0.686%。就三大經濟區的比較而言，東部地區的β1大于中西部地區，說明東部地區上期能源消費對本期能源消費的彈性較大，也就是說東部地區能源消費的慣性相對較大，這是由東部地區產業結構和資源條件決定的，東部地區擁有發達的工業，而能源主要來自于區域外部，能源消費依賴性一定較大。因此，東部地區的可持續發展需要大力發展新能源技術，擺脫能源消費的依賴性，降低能源消費的慣性。而中部地區的β2值最大，表明中部地區能源消費對人均GDP的彈性較大，經濟增長的同時伴隨著大量的能源消費，這是因為中部大部分地區如山西、內蒙古等經濟增長主要依賴于煤炭產業，產業結構不合理，仍處于高能耗、高污染和資源依賴型的粗放發展方式，經濟增長依賴于大量的資源型要素的投入與使用。因此，中部地區需要優化產業結構，改變傳統的經濟發展方式，實現產業升級。

(四)能源消費強度與物流業發展關系的實證檢驗

根據理論模型(23)和(24)可知，能源消費強度與物流業發展水平負相關。建立能源消費強度與物流發展水平關系的面板模型為：

ln nyxfqdit=α+βln hwzzlit+uit

(27)

其中：ln nyxfqdit是被解釋變量，為第i個省在t年的能源消費強度的自然對數值；ln hwzzlit是解釋變量，為第i個省在t年的貨物周轉量的自然對數值，反映了物流業的發展水平；α為公共截距項，β為解釋變量的系數，表示被解釋變量對解釋變量的彈性；uit為隨機擾動項。分別用1999—2013年全國、東部、中部、西部經濟區域的面板數據，對模型(27)進行回歸估計，并進行F檢驗和Hausman檢驗，結果表明應該建立個體固定效應模型。參數的估計結果見表4。

表4　能源消費強度與物流業發展關系面板模型的估計結果

估計結果驗證了理論模型(23)的正確性，表明中國能源消費強度與物流業發展水平呈反方向變動，物流業的發展可以提高能源消費的效率，有效降低能源消費強度。從表4的截距項α值可以看出，中西部地區大于全國和東部地區，說明中西部地區能源利用效率比全國和東部地區低。參數β值符號全部為負說明，能源消費強度與物流業發展水平呈反方向變動。就全國而言，物流業發展水平每增長1%，能源消費強度將降低0.261%，且中西部地區β的絕對值大于全國和東部地區，表明中西部地區能源消費強度對于物流業發展水平的彈性大于全國和東部地區。因此，大力發展中西部地區的現代物流業，可以有效提高能源利用率，大幅降低能源消費強度。

五、結論與政策建議

本文基于經濟增長理論和可持續發展理論，推導論證出區域物流發展、經濟增長與能源消費關系的理論模型，并采用中國1999—2013年省際面板數據進行實證分析，驗證理論模型的正確性，得出以下結論：

第一，中國物流業的發展對經濟增長有正面影響，由于物流業發展的階段性與區域不平衡，導致物流業發展對區域經濟增長的影響存在明顯的地區差異。東部地區相對發達的物流業使得該地區經濟增長速度在水平效應上高于中西部，而中西部地區經濟增長對于物流業發展的彈性較大，說明未來物流業發展對于經濟增長的推動作用潛力巨大。由于物流業發展受宏觀經濟環境及政府的調控影響較大，進入21世紀以來，中國物流業發展得到中央及各級政府的重視，特別是2005年以后物流業發展對經濟增長的推動作用逐年上升。

第二，中國能源消費與人均GDP同方向變動，當期能源消費還與上期能源消費之間存在顯著的正相關性關系，且本期能源消費對上期能源消費的彈性大于對人均GDP的彈性。就全國而言，人均GDP每增加1%，能源消費將增加0.217%，上期能源消費每增加1%，本期能源消費將增加0.686%；就三大經濟區的比較而言，由于東部地區擁有發達的工業，能源主要來自于區域外部，故能源消費的時間路徑依賴性較大；而中部地區能源消費對于人均GDP的彈性較大，經濟增長的同時伴隨著大量的能源消費，這是因為中部地區仍處于高能耗、高污染和資源依賴型的粗放發展方式，經濟增長依賴于大量的資源型要素的投入與使用。

第三，中國能源消費強度與物流業發展水平呈反方向變動，物流業的發展降低了生產和流通成本，節約了能源消耗；同時物流業的發展有利于加速技術創新和產業升級，從而提升能源利用效率，有效降低能源消費強度。就全國而言，物流業發展水平每增長1%，能源消費強度將降低0.261%；就地區差異而言，中西部地區能源利用效率比全國和東部地區低，但中西部地區能源消費強度對于物流業發展水平的彈性大于全國和東部地區，說明物流業發展從總體上可以降低能源消費強度，且中西部地區物流業發展將大幅降低能源消費強度。

根據以上結論，本文的政策建議為：雖然東部地區現代物流業發展較快，生產力水平先進，經濟較為發達，但能源消費的慣性相對較大，需要不斷采用精益物流技術、敏捷物流技術、新能源技術、綠色物流技術，通過先進的物流與供應鏈管理變革固有的不合理環節和流程，提高能源利用效率，構建和創新綠色低碳的發展模式。中西部地區不僅經濟增長對于物流業發展的彈性較大，而且能源消費強度對于物流業發展水平的彈性也大于全國和東部地區。在未來的發展中，中西部地區物流業發展不僅對經濟增長的推動作用較大，而且對能源利用效率的提高作用潛力巨大。因此，中西部地區需要大力發展現代物流業，優化產業結構，改變傳統的經濟發展方式，實現區域經濟轉型升級；探索能源綜合利用的技術路徑和系統優化思路，通過科技創新逐步調整能源結構，提高能源利用率，進而降低能源消費強度。從總體上來看，中國在實際能源消費中過于倚重煤炭，一次能源生產和消費結構中的比重分別占76%和69%，而從世界平均來看，煤炭占比不到30%。中國能源“十二五”發展規劃重點瞄準兩項目標：一是2020年非化石能源比重達到15%，二是碳減排40%～45% 。從現實出發，要實現這兩項目標需要依靠科技創新，大力發展現代物流業。這是因為：物流業作為生產性服務業，影響著第一、二產業的發展速度與質量，如鋼鐵、汽車、船舶、紡織、輕工業、裝備制造業的發展對物流業的依賴性特別大，物流業是這些產業振興發展的重要支撐；同時，物流業與電子信息、交通運輸、金融等第三產業密切相關，與之相互融合、相互滲透，成為現代產業發展的主流；物流業的發展可以深化和細化分工，徹底改造生產流程，降低生產和流通成本，節約能源消耗；物流業的發展可以促進知識轉移和技術進步，加速技術創新和產業升級，從而提升能源利用效率，物流業發展水平越高，能源消費的增長速度越慢。因此，只有大力發展現代物流業，才能徹底降低生產與流通成本，提高能源的使用效率與效益，從整體上提升中國的產業競爭力，實現經濟的持續發展。

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(責任編輯彭江)

Regional Logistics Development, Economic Growth and Energy Consumption: Provincial Panel Data Analysis in China

CAO CuiZhen1ZHAO GuoHao1，2

(1.College of Business Administration, Shanxi University of Finance & Economics, Taiyuan 030031;2.College of Management Science & Engineering, Shanxi University of Finance & Economics, Taiyuan 030006)

Based on the economic growth model and sustainable development theory, this paper deduces the relationship between regional logistics development, regional economic growth and energy consumption, and proves its validity by using provincial panel data from 1999 to 2013. The conclusions are drawn. The development of China's logistics industry has a positive influence on economic growth and regional logistics industry' influences on economic growth differ in various phases and regions. China's energy consumption, GDP per capita and energy consumption of last period change in same direction, and the elasticity of current energy consumption to last period's energy consumption is bigger than current energy consumption to GDP per capita. China's logistics industry development is negatively related to energy consumption intensity. The development of regional logistics could reduce the cost of production and transportation, speed up technology innovation and industry upgrading, thus improve energy utilization and decreasing energy consumption intensity.

regional logistics; economic growth; energy consumption; energy consumption intensity

2014-11-03

曹翠珍(1967--)，女，山西神池人，山西財經大學工商管理學院管理博士生，教授。

趙國浩(1958--)，男，浙江東陽人，博士，山西財經大學副校長，山西財經大學工商管理學院博士生導師、管理科學與工程學院教授。

國家自然科學基金項目“應對氣候變化的煤炭資源低碳化利用理論與政策研究”(71173141)。

F061.5

A

1001-6260(2015)02-0044-09

財貿研究2015.2