Tobit回归分析

　　本文以DEA方法所得的效率值为因变量，以效率的影响因素为自变量，建立Tobit模型进行回归分析。采用Tobit模型进行线性回归分析的原因是由于效率值作为因变量在其值域内是截尾的，普通最小二乘（OLS）的概念已不再适用于本文的估计回归系数。

　　本文从经济发展水平、能源结构、产业结构三个方面考察各因素对物流业效率的影响，用2011年各省市数据建立低碳物流效率Tobit回归模型：

　　（3）

　　其中，y为效率值，c为常数项，x1为各省人均GDP的对数值，x2为各省物流业碳排放中煤的比重，x3为各省第二产业比重，ε为误差项。

　　运用EViews6.0软件对我国物流业综合效率的影响因素进行Tobit回归分析，结果如表2所示。

　　由表2回归结果，可以看出：经济发展对物流业效率产生正面影响，能源结构对物流业效率产生了负面影响，产业结构对物流业效率影响不显著。

　　经济发展对物流业效率产生正面影响，这表明经济发展对物流业效率有积极的影响，经济发展越高，物流业效率越高，经济发展可以间接地降低二氧化碳排放水平，有利于低碳物流的发展。

　　能源结构对物流业效率产生负面影响，由此可见降低煤消耗的比重，优化能源结构，可以直接降低二氧化碳排放量，进而有利于物流业效率的提高。

　　结论

　　本文从低碳约束角度出发，运用DEA模型对我国省际物流业效率进行测定，并运用Tobit对其影响因素进行回归分析，得出如下结论：

　　第一，将物流业碳排放作为投入变量进行数据处理，同时考虑了经济产出和环境产出，避免了只追求经济产出而增加的环境破坏。

　　第二，我国各省市物流业平均效率逐年提高，但差异性很明显。天津、河北、上海、江苏等7个省市达到了效率前沿，其余省市均存在上升空间。

　　第三，我国大部分省市存在投入资源浪费和产出不足的现象，纯技术效率是提高物流业效率的关键因素，对青海省而言，规模效率更关键。

　　第四，经济发展对物流业效率产生正面影响，能源结构对物流业效率产生了负面影响，因此，应该通过提高经济发展水平、优化能源结构等方法来提高物流业效率，走低碳物流发展道路。

　　相关建议

　　基于以上结论，本文对我国物流业发展提出以下建议：

　　（一）制定物流业碳排放标准，出台低碳物流相关法规

　　从物流业效率值可知，北京、广东、浙江并没有达到物流业效率前沿，而这些省市通常被认为是物流业发达地区，由此可见，不考虑碳排放、只考虑经济产出的研究结果不能客观地反映物流业的低碳发展。因此，我国应制定物流业碳排放标准，出台低碳物流相关法规，通过国家标准和法规监控物流业碳排放。

　　（二）结合各省市特点，实施差异化低碳物流策略

　　我国各省市物流业可分为四个类别，即"高-高"型、"高-低"型、"低-高"型和"低-低"型，在制定低碳物流策略方面，要根据各省市所属类别，实施差异化策略，最终降低碳排放量。

　　（三）研发低碳物流技术，提高低碳物流科技创新水平

　　从计算出的物流业效率可知，物流业纯技术效率较低，因此，我国应积极研发低碳核心技术，实现高效率的低碳物流。同时，还应加强国际合作，建立节能、可再生等低碳技术体系，为低碳物流业提供技术支撑。

　　（四）优化能源结构，降低能源消耗

　　能源结构对物流业效率的影响呈负线性关系，因此，降低煤消耗的比重可以直接降低碳排放量，进而有利于物流业效率的提高。与此同时，我国应该改善物流业运输方式，优化物流节点，降低能源的消耗量。

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