在波动情况方面，东北地区波动最大，平均值最大相差0.2120，其物流效率经过了2005至2008三年间的持续下跌才开始缓慢上升。其次是沿海地区，平均值最大相差0.1146，北京和海南波动幅度较大，均值变动接近0.5。中部地区从整体来看波动幅度较小，平均值最大差额为0.0965，各省份间变动方向不一致的情况比较突出，湖南和湖北2005-2008三年物流效率连续降低而河南和江西则持续上升。西部整体效率波动较低，均值最大相差仅为0.0834。但是部分省份波动较大，宁夏七年间效率幅度达到0.466，重庆物流效率则出现了较大幅度下降，降幅达到0.363。

　　模型构建

　　（一）环境规制强度

　　单位物流能耗GDP是指物流业每消耗一单位能源创造的物流生产总值，为物流业生产总值和综合物流能耗的比值，代表了物流业的环境规制强度。单位物流能耗GDP高，则说明政府对于节能减排具有更高的要求，环境规制强度高，反之亦然。综合物流能耗是指在统计期内，用能单位在物流业实际消耗的各种能源实物量，按规定的计算方法和单位分别折算后的总和。各能源折算系数来自《综合能耗计算通则》（GB/T2589-2008），能源当量数据来自《中国能源统计年鉴》，物流业生产总值数据平减至2005年的价格水平。各地区2005-2011年环境规制强度平均值如表2所示。

　　从表2中看出，我国环境规制强度逐年下降，这表明我国物流业综合能耗的增长速度快于物流业总产值的增长速度。这包括运输结构变化和物价波动两方面的原因。随着我国物流业规模的增大，国内运输结构发生了较大的改变，水路运输由于自然环境的限制其扩张能力有限，国家铁路运输网络的建设也基本饱和。为了适应运量的变化，国家加大了公路建设的力度，从2005年至2011年我国共扩建公路2156454公里，是铁路的124.6倍，水路的1598.4倍，公路货物周转量由2005年的8654.48亿吨公里增加值2011年的51347.64亿吨公里，增长幅度为493.44%，而铁路和水运货物周转量增加幅度仅为41.79%和60.86%。公路作为除航空外能耗最大的运输方式，其运输比重的增加推高了整个物流业的能耗水平，导致能源利用效率的下降。另外，随着近几年来国家的高度重视，对物流业名义环境规制可能确实有所升高，但是物价上涨的速度快于能耗效率提高的速度，导致了实际环境规制降低的现象。

　　（二）其他影响因素

　　经济水平是一个地区产业生存环境的重要体现。经济水平高的地区通常有较好的制造业或者服务业基础，从而促进作为引致需求的物流业的发展；企业规模的增长通常能够增强企业的资源配置能力，通过内部和外部资源的整合达到降低企业成本、提高企业效率的目的；不同的产权结构的企业在运作过程中具有不同的特点，大部分学者认为国有企业由于其产权不明晰，且具有垄断性质，往往产出效率低。在此，选定地区经济水平、企业规模和国有化水平为控制变量。

　　（三）Tobit模型

　　DEA得到的效率数据观测值是离散的，且都位于0到1之间，采用最小二乘回归方法容易导致估计结果有偏且不一致，为了解决这一问题，Tobit在1958年提出了采取极大似然估计的截取回归模型，即tobit模型。其基本模型结构为：

　　上式中，y*为截断因变量向量；y为效率值向量；x为子变量向量；β为回归参数向量，ε为误差项，且ε～N（0，σ2）。已知模型左截断为0，右截断为1，设定环境规制强度为主要变量，经济水平、企业规模、国有化水平为控制变量，建立基本计量模型一为：

　　y=C+β1ER+β2EL+β3Scale+β4GZ

　　其中C为常数值；ER表示环境规制强度，为单位物流能耗GDP；EL表示经济水平，为人均生产总值；Scale表示企业规模，为物流总产值与物流企业数量的比值取对数；GZ表示国有化水平，为物流业国有企业就业人数占物流总就业人数的百分比。物流业生产总值和人均生产总值分别以2005年为基期除以相应价格指数，排除价格因素影响。为了确定各地区的环境规制与物流效率之间是否存在倒U型函数关系以计算最佳环境规制水平，加入ER2项，建立改进模型二为：

　　y=C+β1ER+β2ER2+β3EL+β4Scale+β5GZ

　　实证结果与分析

　　根据《中国统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》和《中国第三产业统计年鉴》相关数据，采用stata12软件，选定tobit命令，对全国及各地区省份数据进行回归处理，结果如表3和表4所示。

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