城市物流能源消费影响因素研究

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[1.天津大学 天津 300072；2.天津理工大学 天津 300384]

引言

城市物流服务于城市发展，是城市经济的基础和命脉，是衡量国家现代化水平的重要标志[1]。城市物流发展涵盖生产、流通和消费等领域，贯穿社会再生产全过程的各个环节。城市物流能源消费强调满足物流业生产需要及城市居民生活需要所消耗的各种能源的总和。随着城市物流对能源需求越来越大，城市物流已经成为名副其实的能耗大户，是城市经济发展的重要后勤支撑，不仅满足着城市内部的各种物流功能服务，还是城市经济向外联系和辐射的重要途径[2]。因此，有关城市物流能源消费的研究备受学术界、业界关注。

城市物流的研究多集中于城市物流对城市经济发展的影响[1]、城市物流配送系统对城市环境的影响[3]、城市物流仓储设施与商品供需层间的相互影响[4]、城市空间演化与网络的物流设施布局与规划[5]以及物流与经济的关系[6～7]研究。能源消费的研究强调能源消费与经济增长的关系[8～10]，从产业发展角度探讨产业结构调整对能源消费的影响[11]；从省域发展、城市发展角度分别探讨能源消费影响因素[12]和能源消耗影响因素[13]以及城市产业结构与能源消费强度的关系[14]；从区域物流发展[15]、物流产业发展[16]角度探讨能源消费的关系和替代效用[17]以及物流业的能源需求预测[18]；从节能环保角度探讨物流产业碳排放[19]和节能减排的政策模拟[20]。有关物流发展与能源消费的研究已经取得了丰富的成果，但鲜有对城市物流能源消费相关问题予以研究的文献，因此开展城市物流能源消费影响因素的研究是十分必要和有现实意义的。基于此，选取1995～2015年天津城市物流能源消费等相关数据，对天津城市物流能源消费实证分析，运用格兰杰因果检验的方法试图揭示城市物流对能源消费的依赖程度以及城市物流能源消费水平。

综合相关文献发现，对城市物流的研究多着眼于城市物流客货运量、客货周转量、运输线路长度和产业增加值等指标，因此讨论城市物流能源消费关系的实质表现为城市物流客货运量、客货周转量、运输线路长度和产业增加值与能源消费的关系。

客货运量是指在一定时期内各种运输工具实际运送的货物和旅客的数量，是研究运输发展规模和速度的重要指标[21]。当前城市物流运输效率难以达到理想状态，源于技术水平等多种因素限制，因此在当前现有技术水平下，若物流客货运量增加，则存在能源消费量随之增加的关系。

客货周转量是指各种运输工具在报告期内实际运送的货物重量和旅客数量分别乘其运送距离的累计数，是考核运输业综合性的产量指标[15]。该指标综合考虑运送距离、重量、数量等因素，若在运输过程中仅考虑能源消耗，则存在客货周转量累计数量越大，能源消费量越大的关系。

运输线路长度是指铁路、公路、内河里程数，是反映运输业基础设施建设发展规模和水平的重要指标[22]。随着运输线路长度的不断增加，城市物流可供选择的运输路径就越多，实际运输路程就越远，则存在随运输线路长度的增加，能源消费量随之增加的关系。

产业增加值是指物流产业的增加值，由交通运输业物流增加值、仓储物流业增加值、批发物流业增加值、配送加工包装物流业增加值和邮政业物流增加值构成，是反映物流业发展的核心指标[23]。能源消费是城市物流发展的基础，城市物流的有效运行依赖能源消费，因此存在随着物流产业增加值增加，能源消费随之增加的关系。

一、模型设定与数据来源

（一）模型设定

本文选取1995～2015年天津城市物流客货运量（Y）、客货周转量（Z）、运输线路长度（D）和产业增加值（C）以及天津市物流能源消费（E）等指标，运用EViews8.0计量经济学软件考察天津城市物流能源消费是否具有长期的均衡关系，定量分析相关变量间的关系，并检验相关变量间是否存在格兰杰因果关系。

物流业作为独立产业已经得到了巨大发展，而城市物流是极其复杂的经济现象，目前还没有某个指标能够较为全面地反映城市物流的全部情况[23]。鉴于城市物流自身特性以及相关统计数据的可得性和有效性，考虑到运输和邮电是物流业主要构成部分，选取天津市运输和邮电货运量（万吨）、货运周转量（亿吨公里）、客运量（万人）、旅客周转量（亿人公里）、运输线路长度，即铁路、公路、内河里程数（万公里）以及交通运输、仓储和邮政业增加值（亿元）作为衡量城市物流指标。为方便计算，将货运量（万吨）、客运量（万人）和货运周转量（亿吨公里）、旅客周转量（亿人公里）分别换算为客货运量（万吨）和客货周转量（亿吨公里）。目前我国统计制度规定的客货换算系数[24]按铺位折算，铁路、远洋、沿海、内河运输换算系数为1；按座位折算，内河换算系数为0.33，公路换算系数为0.1。

选取天津交通运输、仓储和邮政业能源消费量（万吨标准煤）作为衡量天津市物流能源消费的指标，而天津物流能源消费的种类多种多样，主要包括煤炭、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、液化石油气、天然气、液化天然气、热力及电力等，这些实物统计的各种化石燃料的能源折算标准煤系数各不相同，经计算后可得天津物流能源消费量（万吨标准煤），能源折算标准煤参考系数如表1所示。

（二）数据来源

有关1995～2015年天津城市物流能源消费等指标的数据均来自于相应年度的《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》、《天津统计年鉴》或据此经计算得到。以上全部指标数据，凡是会受到价格影响的指标都将剔除价格因素，选用1995～2015年的数据将全部转化为1995年不变价格进行讨论和分析，反映天津城市物流的客货运量、客货周转量、运输线路长度和产业增加值以及天津物流能源消费等指标数据，经整理后如表2所示。

为了保证相关时间序列数据的可比性以及降低异方差的影响，在模型讨论和分析过程中会对相关时间序列数据进行取自然对数处理，变换后的时间序列分别为：lnYt、lnZt、lnDt、lnCt和lnEt。

表1 能源折算标准煤参考系数

表2 天津物流能源消费指标数据

二、实证分析

（一）ADF单位根检验

经典计量经济学理论是建立在时间序列平稳的基础上的，所假设的变量间的相关系数服从的是正态分布。研究发现，大部分经济变量是非平稳的[25]，用非平稳变量进行回归分析，尤其在大样本和较高单整除数的情况下，结论全部都是变量之间具有相关关系，将实际上不相关的两个非平稳变量用来回归分析[26]，是一种虚假回归。因此，对非平稳变量间进行回归分析，首先应考虑和检验变量的平稳性[27]，即对变量必须做单位根检验。本文选用ADF单位根检验法对lnY、lnZ、lnD、lnC和lnE等变量进行平稳性检验[28]，检验结果如表3所示。

表3 ADF单位根检验结果

从表3可以看出，lnE变量的ADF值小于5%临界值，这说明检验的lnEt时间序列是平稳的；lnY、lnZ、lnD、lnC四个变量经过一阶差分处理后ADF值均小于5%临界值，这说明检验的lnYt、lnZt、lnDt、lnCt时间序列是非平稳的，一次差分后序列是平稳的，即lnYt、lnZt、lnDt、lnCt原时间序列都有一个单位根。

（二）协整关系检验

没有协整关系的单整变量的回归仍然是伪回归，因此必须做协整检验。鉴于被解释变量lnE是平稳的；解释变量lnY、lnZ、lnD、lnC都存在一个单位根，且单整阶数均为1，即I（1）平稳。按照被解释变量的单整阶数要小于或者等于解释变量的单整阶数以及两个以上解释变量的单整阶数要相同的协整检验要求，运用EViews8.0计量经济学软件，采用Johansen协整检验方法进行检验，检验结果如表4所示。

表4 Johansen协整检验结果

从表4可以看出，lnYt、lnZt、lnDt、lnCt和lnEt五个时间序列在5%显著水平下存在协整关系，即lnYt、lnZt、lnDt、lnCt和lnEt五个时间序列之间存在着长期的均衡关系。通过对lnY、lnZ、lnD、lnC和lnE时间序列进行相关性分析，发现lnE与lnY、lnZ、lnD、lnC呈现高度的正相关关系，而各时间序列之间也呈现出高度的正相关关系，分析结果如表5所示。

表5 时间序列相关性分析

表5说明lnY、lnZ、lnD、lnC和lnE时间序列之间可能存在多重共线性的关系。通过方差膨胀因子法予以验证，发现以lnE为因变量，以lnY、lnZ、lnD、lnC为自变量的有协整关系的五变量确实存在多重共线性。以lnE为因变量，以lnY、lnZ或lnD、lnC为自变量的有协整关系的三变量不存在多重共线性，由此确定三变量回归结果如式（1）和式（2）所示。

其中，R2=0.901 759；F=82.611 32；D.W=1.13；T=21。

其中，R2=0.851 206；F=51.486 32；D.W=1.87；T=21。

从式（1）和式（2）可以看出，各估计参数均通过了1%显著性水平检验，回归模型估计值对实际值的拟合程度也较好，且通过了正态性检验、多重共线性检验、自相关检验、异方差检验。这表明1995～2015年天津城市物流能源消费存在着长期稳定的均衡关系，同天津城市物流能源消费关系分析结果较为一致。天津城市物流发展对能源消费有着很大的影响，表现在天津物流产业增加值每增加1个百分点，能源消费将增加0.32个百分点；天津物流产业运输线路长度每增加1个百分点，能源消费将增加0.52个百分点；天津物流客货运量每增加1个百分点，能源消费将增加1.07个百分点；天津物流客货周转量每增加1个百分点，能源消费将增加0.11个百分点。

（三）格兰杰因果关系检验

协整检验结果说明了天津城市物流能源消费存在着长期均衡关系，但不能说明变量间的先后顺序是否存在一个变量前期信息会影响到另一变量当期，即是城市物流引起能源消费的变动，还是能源消费引起城市物流的变动，因此需要通过格兰杰因果关系检验做验证。运用EViews8.0计量经济学软件，根据赤池信息准则（AIC）确定滞后阶数[29]，对反映天津城市物流客货运量、客货周转量、运输线路长度和产业增加值与能源消费的关系进行格兰杰因果检验，检验结果如表6所示。

从表6可以看出，在5%的显著性水平下，能源消费对运输线路长度与运输线路长度对能源消费的格兰杰检验都拒绝了原假设，呈现出互为格兰杰因果关系，即能源消费是运输线路长度的格兰杰原因，运输线路长度也是能源消费的格兰杰原因，说明天津城市物流能源消费与运输线路长度具有相互促进的作用；能源消费对客货运量、产业增加值对客货运量和运输线路长度、客货运量对运输线路长度和客货周转量的格兰杰检验拒绝了原假设，呈现出能源消费对客货运量、产业增加值对客货运量和运输线路长度、客货运量对运输线路长度和客货周转量具有单向格兰杰因果关系，即能源消费是客货运量的格兰杰原因、产业增加值是客货运量和运输线路长度的格兰杰原因、客货运量是运输线路长度和客货周转量的格兰杰原因，说明天津城市物流能源消费的前期信息会影响到客货运量的当期、产业增加值的前期信息会影响到客货运量和运输线路长度的当期、客货运量的前期信息会影响到运输线路长度和客货周转量的当期。

表6 格兰杰因果关系检验结果

在10%的显著性水平下，客货周转量对运输线路长度和产业增加值、客货运量对产业增加值的格兰杰检验拒绝了原假设，呈现出客货周转量对运输线路长度和产业增加值、客货运量对产业增加值具有单向格兰杰因果关系，即客货周转量是运输线路长度和产业增加值的格兰杰原因、客货运量是产业增加值的格兰杰原因，说明客货周转量的前期信息会影响到运输线路长度和产业增加值的当期、客货运量的前期信息会影响到产业增加值的当期。

三、结论与启示

城市物流是极其复杂的经济现象，到目前为止还没有形成统一刻画城市物流的标准，《中国统计年鉴》中也没有关于城市物流的独立统计数据，因此明确刻画城市物流的指标是开展城市物流研究的基础。借鉴相关文献用产业增加值、运输线路长度、客货运量和客货周转量等指标能够很好地描述和反映城市物流发展的基本情况。通过对1995～2015年天津城市物流能源消费关系的实证分析，可得到以下基本结论。

第一，天津城市物流发展与能源消费间存在着长期的均衡关系，表现在反映天津城市物流发展的产业增加值、运输线路长度、客货周转量和客货运量等指标与天津城市物流能源消费同方向变动，即随着天津城市物流的产业增加值、运输线路长度、客货周转量和客货运量的增加，天津物流能源消费量相应增加。这说明能源消费是天津城市物流发展的基础，天津物流产业的发展依赖能源消费，这符合物流产业的特点，天津城市物流运输效率和周转效率并不理想，还有相当大的提升空间。

第二，运输线路长度与能源消费互为格兰杰因果关系，说明天津城市物流运输线路长度与能源消费间呈现出相互促进的良性发展趋势，城市物流基础设施的不断完善促进了城市物流发展，为降低城市物流能源消费水平创造了条件；能源消费对客货运量具有单向格兰杰因果关系，说明天津城市物流能源消费的前期信息会影响到客货运量的当期，即客货运量在很大程度上受到能源消费的影响；能源消费与产业增加值、客货周转量间不存在格兰杰因果关系，但并不能检验能源消费与产业增加值、客货周转量在逻辑上的因果关系，仅说明不存在能源消费的前期信息会影响到产业增加值、客货周转量的当期。

依据结论可得如下管理启示：能源消费是天津城市物流发展的基础，天津城市物流发展依赖于能源消费，天津城市物流能源消费存在着长期稳定的均衡关系。天津城市物流产业增加值的获得主要依靠能源消费，因此只有大幅度提高天津城市物流产业增加值的附加值才能降低对能源消费的依赖；天津城市物流客货周转效率和运输效率并不理想，加大使用新技术以及新能源交通工具可在很大程度上提升天津城市物流周转效率和运输效率水平，从而实现天津城市物流能源消费的降低；天津城市物流基础设施的投入促进了天津城市物流运输线路更发达，可供选择的路径更多，能够让更多的人享受到现代物流的成果，也因此提高了天津城市物流能源消费量。由此可见，加大天津物流基础设施投入、技术投入以及增加天津城市物流产业增加值的附加值将最终有益于实现城市物流的可持续发展、有助于缓解城市能源需求与供给的矛盾、有利于促进城市产业结构的调整。