doi：10.3969/j.issn.1000～7695.2015.24.044 修回日期：2015-06-16 中图分类号：F719；F113.3 文献标志码：A 文章编号：1000～7695(2015)24～0238～06 物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业，是我国国民经济的重要组成部分。近年来，我国物流业保持了快速的增长势头，服务能力显著提升，基础设施条件和政策环境明显改善，现代产业体系初步形成。2013年，我国社会物流总额达到197.8万亿元，比2005年增长3.1倍，按可比价格计算，年均增长11.5％。物流业增加值2013年达到3.9万亿元，比2005年增长2.2倍，年均增长11.1％，物流业增加值占国内生产总值的比重由2005年的6.6％提高到2013年的6.8％，占服务业增加值的比重达到14.8％。物流业吸纳就业人数快速增加，从业人员从2005年的1780万人增长到2013年的2890万人，年均增长6.2％。物流业是我国能源消耗和碳排放的主要行业之一。2003到2012年，中国私家车的数量由586.9万辆增加到了7226.48万辆，增长率达到了1131.3％，私家车呈几何倍数的快速增长使得我国物流业的能源消耗和碳排放成了一个严重的社会问题，物流业已经成为我国目前唯一碳强度持续增加的行业[1]。 从现有的文献来看，有关物流业能源经济与环境方面的研究主要有两个视角，一个是研究物流业的能源消耗问题，主要有zhang[2]，张立国[3]，刘勇[4]等，另一个视角是研究物流业的碳排放问题，如张立国[5]，张晶[6]，马越越[7]等。唐建荣等[8]应用脱钩理论和LMDI理论分析了东部地区物流业碳排放与经济增长的关系，但是将物流业发展、碳排放和能源消耗放在一起进行研究的文献并未发现。当前，我国经济发展已经进入了“新常态”，人们的环保意识增强，对于环境的保护越来越重视，经济发展已经不再以大量的耗费资源和自然环境的恶化为代价，经济发展与能源消耗和环境污染的脱钩研究就显得尤为必要[9]。本文将采用脱钩分析方法，研究物流业发展、能源消耗和二氧化碳排放三者之间的关系。 1 研究方法 “脱钩”(Decoupling)原指火车车厢的挂钩脱落，进一步引申为事务联系的中断。该理论最早由德国学者提出，在西方特别是欧洲国家被普遍使用[10]。在物理领域中，该理论被称为“解耦”，指两个物理变量之间从相关到独立的过程。1966年，脱钩理论被引入到了社会经济领域[11]，20世纪末经济合作与发展组织(OECD)为探讨经济发展与环境污染之间的关联性，将其应用到环境领域[12]。在能源—经济—环境三元系统中，经济发展的同时必然会有能源消耗，同时给环境带来破坏。脱钩理论引入能源环境领域的目的就是让世人相信能源消耗和环境压力会随经济增长而不断降低，甚至“解耦”。OECD将脱钩分为相对脱钩与绝对脱钩[13]，其中，相对脱钩(又称为弱脱钩)指的是经济发展指标与环境破坏指标都有所变化，只不过经济的增长率大于环境破坏的变化率。绝对脱钩(又称为强脱钩)指随着经济的发展，资源环境的压力减轻，即资源环境保护的正指标保持稳定不变或者有增长的趋势。目前对于脱钩理论的研究主要集中在环境污染与经济[14]、交通运输与经济[15]、耕地占有与经济[16]、循环经济[17]以及生态经济发展评价[18]等方面。在具体行业当中，将能源消耗、经济增长与碳排放三者综合进行研究的文献相对较少。 目前脱钩分析的模型主要有两种[19]，一种是基于期初值和期末值的OECD脱钩指数模型，另一种是基于增长弹性变化的Tapio脱钩状态分析模型[14]。Tapio脱钩分析方法由于在时间段基期选择上减少了敏感性、避免了统计量的量纲干扰以及对脱钩状态划分更为精细和精确等优点，因此具有OECD脱钩指数模型难以比拟的优势[20]。Tapio脱钩分析方法在弹性分析的基础上提出了“Tapio脱钩指数”以及相应的脱钩状态分类判别标准。根据Tapio[14]、钟太洋等[21]和武红等[22]的研究，物流业的能源消费、行业发展和碳排放的各类弹性指数可以表示如下：
其中，
表示物流业能源消费的行业发展弹性，
表示物流业能源碳排放的行业发展弹性，
表示物流业碳排放的能源消费弹性；％△C表示物流业碳排放在末期相对于基期的变化率，％△LO表示物流业产值在末期相对于基期的变化率，％△E表示物流业能源消耗量在末期相对于基期的变化率；
分别表示物流业在末期和基期的碳排放量，
分别表示物流业在末期和基期的能源消耗量，
分别表示物流业在末期和基期的行业产值。
