一、引言 物流产业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，其发展水平成为衡量一国现代化程度与综合国力的重要标志之一，被喻为促进经济增长的“加速器”和“第三利润源泉”。我国现代物流业的发展起步较晚，从改革开放以后才开始。随着我国经济日益融入经济全球化的大潮，物流产业作为服务经济中一个新兴的产业，也一同步入了发展的新阶段。近几年来，我国物流业发展迅速，经济增长对物流的需求越来越大。2000～2010年，我国GDP年均增长10.4％，社会物流总额和物流业增加值年均分别为21.2％和14.4％，物流业发展速度超过了经济发展的平均速度。经济发展对物流业的依赖程度越来越高，我国物流行业迎来了新的发展机遇。 随着近年来国际能源价格的宽幅波动与逐步走高，由此带来的物流成本问题逐步成为制约产业发展的瓶颈。一般而言，物流企业的燃料成本约占总成本的30％～40％，如果燃料价格上涨8％，物流成本将上升5％左右。[1]在油价高位震荡、物流成本大幅度上升的同时，由于市场竞争激烈，物流服务价格上升不同步，导致我国物流企业的大部分利润被石油价格上涨所侵蚀，出现了不同程度的效益下滑问题。相反，一些跨国物流企业的燃油成本仅占其物流总成本很小的部分，如联邦快递集团（FedEx）的燃油费支出只占其整体营运开支的6％左右，油价波动对其赢利水平的影响相对较小。更为重要的是，这些企业能够提供综合性服务，客户忠诚度较高，在油价高企的情况下通过提高运费转嫁负担的能力较强。2008年成品油涨价后，中外运敦豪国际航空快递有限公司华南地区某负责人表示：“我们一定是会把这个成本分摊到客户身上的。”2008年1月22日，马士基航运公司宣布推行新的燃油附加费（BAF）计算公式，以更好地应对燃油市场的价格浮动，可见油价上涨对这些企业的影响相对较小。由此可见，能源价格波动已经成为影响我国物流产业成本与运行效率的重要因素。 由于社会物流运作以各种形式的交通运输为主，这决定了物流产业本身对能源供给状况有着相当高的依存度，能源价格波动必将对物流产业发展产生重大影响。因此，将能源价格因素纳入物流产业发展与经济增长的实证分析框架是十分必要的。在能源与物流发展的互动关系上，由于研究的侧重点不同，进行能源消耗与物流成本关系研究的居多，进行物流价格分析的较少，在研究方式上进行理论探讨的较多，进行量化研究和系统研究的较少，大多是从技术角度进行研究或定性分析。李夏苗[2]通过对煤炭、石油等能源消耗与交通运输的关系进行分析，提出要加强能源计划管理与监控，同时控制能耗，加强新能源研发，以促进交通运输业发展。徐广印[3]对物流能源消耗问题进行分析，提出了完整的物流能源消耗系统研究的理论框架，并从节约能源的角度提出要重新构建物流理论基础，完善效率、效益、节能基本准则和目标，规范全社会物流活动行为，促进物流产业健康发展，但没有进行定量分析。范长玖[4]通过油价上涨对不同类型和规模物流企业运输费用影响的分析，认为面对燃油成本增加，政府也有责任和义务为提高现代物流企业竞争力和应对国外企业竞争提供指导和条件。胡荣博[5]从物流能源消耗角度入手，建立了区域物流能源消耗影响因素指标体系，并与灰色理论结合，利用灰色关联分析方法建立评价模型，定量分析各项指标与物流能源消耗量的关联度，以解决物流系统能源消耗调控问题，为物流决策提供方法上的支持。 为明确能源价格对我国物流产业发展的影响，笔者通过VAR分析法，将能源价格因素引入实证框架，通过协整分析和格兰杰因果检验，验证了物流产业发展与能源价格及我国经济增长之间的相互关系，提出了在当前油价上涨、物流成本大幅度上升的情况下，我国物流产业发展的政策建议。 二、物流业发展与能源价格互动关系的实证检验 1.数据的选择与处理 考虑到目前行业的通行规范以及数据资料的可靠性，笔者选用相对较为全面的全社会货物周转量作为衡量社会物流规模的指标。在能源价格指标的选取上，以企业煤油电平均价格为代表。考虑到物流产业的发展状况，选取实际GDP来衡量经济增长，即采用消费品价格指数对名义GDP进行折实。以上所有原始数据均来源于中国经济数据统计网2000～2010年各期的数据。在样本期间内，对季节性较强的实际GDP序列以X11法进行季节性调整。为减小序列的波动，对所有数据进行自然对数变换。 2.基本模型 本文以国内生产总值（GDP）为被解释变量，物流周转量、能源价格为解释变量建立方程。为避免数据的剧烈波动，首先对各序列进行对数化处理，新序列分别记为LGDP，LO，LT，得到基本的回归模型为：
其中，LGDP为国内生产总值，LO为能源价格，LT为物流周转量，γ为不能被前面因素解释的部分。在估计上述模型前，为防止出现“伪回归”，下面首先对各时间序列进行平稳性检验。 3.计量分析 （1）变量的单位根检验。本文使用Eviews软件对能源价格O（LO）和GDP（LGDP）、货物周转量T（LT）数据的检验结果如表1所示。
从表1所示的检验结果可以看出，LGDP国内生产总值、LO能源价格的时间序列ADF统计量绝对值超过了各水平的麦金农（Mackinnon）临界值，从而拒绝序列存在单位根的零假设，它们都是平稳的。而LT货运周转量时间序列ADF统计量绝对值小于各水平的麦金农临界值，统计上不显著。从表1可以看出，对LT进行一阶差分后所得的DLT时间序列为平稳序列。虽然变量LT包含一个单位根，直接对模型1（LT＝α＋
LGDP＋
LO＋γ）进行回归可能产生谬误回归现象，但是可通过协整来检验。下面通过协整检验来判断模型1是否协整。
