本文是一篇物流管理论文，本文以我国物流业为研究对象，首先分别用 SBM 模型和 Malmquist 指数对2003-2017 年我国物流能源效率进行静态分析和动态分析；其次构建面板数据回归模型，以我国物流能源效率为被解释变量，外商投资规模为主要解释变量，产业结构合理化、人力资本、对外开放程度、能源消费结构、产业结构、政府干预以及产业集聚为控制变量，对我国物流能源效率的相关影响因素进行面板数据回归分析；然后采用面板门槛模型，选取产业结构合理化、城镇化水平、人力资本和对外开放程度四个门槛变量，分析在不同门槛变量下 FDI 技术溢出与物流能源效率的影响；最后根据本文研究结果有针对性地提出政策建议。分别从物流能源效率评价与 FDI 技术溢出对物流能源效率的影响两方面总结本文的研究结论。
第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 研究背景
伴随着全球工业化进程的加快，能源作为稀缺资源，其供需缺口也在不断加大。我国地大物博、能源储备丰富，但是由于人口基数过大，导致人均能源占有量较少，能源供给与需求矛盾突出。与此同时，作为确保国民经济正常运行必不可少的行业，物流业能源消耗十分巨大：根据国家统计局发布的相关数据，截至2017 年，我国物流业能源消费量不断上升，能源消耗在全国所占比重逐年增加，每单位生产总值提高所消耗的能源远高于我国平均水平。因此，物流业以往的粗放型发展模式已经不可持续，研究物流业能源效率是提高我国能源的利用水平、优化能源消费结构、实现节能减排目标的必经之路。
随着世界经济一体化的深入和全球产业转移的推进，中国作为发展前景巨大的新兴经济体吸引了无数外商投资。在为我国拉动资本的同时，外商直接投资（Foreign Direct Investment, FDI）也可以带来先进的科学技术，并产生技术溢出等积极作用，可以说我国近年发展与 FDI 息息相关。我国物流业起步较晚，在发展初期阶段，其发展水平与美日等发达国家相差较远，通过先进技术的吸收，外商对物流业的技术溢出在一定程度上缩小了我国与发达国家的差距。不仅如此，技术水平的提升能够在一定程度上改善能源消耗过度的现象，因此研究 FDI 技术溢出对物流能源效率的影响，能够为物流业合理吸收外资的技术溢出、实现绿色可持续发展奠定良好的基础。
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1.2 国内外研究现状
1.2.1 能源效率研究现状
国内外关于能源效率的研究可以根据投入与产出要素的数量，将其测度指标分为单要素指标和全要素指标。其中，单要素能源效率只考虑能源为唯一投入要素，忽略了劳动力、资本、固定资产等其他生产要素对能源的替代效应，从而影响效率值的准确度。因此，本文将考虑多投入要素的全要素能源效率作为测度方法。
从目前研究现状来看，关于能源效率的研究主要围绕在效率评价和效率的影响因素两方面。
（1）能源效率评价方面：根据评价主体的不同，相关研究主要集中于国家层面与行业层面。国家层面：Zhou 等（2008）将不同能源消耗分别作为投入要素，并将 CO2 排放作为非期望产出，利用 DEA 方法对 21 个经合组织国家的能源效率进行测算与分析[1]。Suzuki 等（2016）利用超效率模型，对 2003-2012 年欧盟、亚太经合组织和东盟等国家的能源效率进行排序[2]。行业层面：Mukherjee（2006）利用 DEA 方法，对美国制造业能源效率进行测算，分析了 1970 年至2001 年间制造业能源消耗最高的分支产业[3]。Shi 等（2010）测算了 2000-2006年我国 28 省（市、区）的工业能源效率，并对其效率分布情况展开研究，结果显示我国工业能源效率呈现出“东高西低”的分布特征[4]。Rogers 等（2011）为分析载重运输业的能源配置水平，采用美国 50 个州的面板数据，运用 DEA 方法测度了载重运输业的能源效率[5]。Kaleoja 等（2011）对造纸业的能源效率进行测算，结果表明在能源密集型行业中，供应链决策能够显著提高能源效率[6]。孟晓等（2013）运用超效率 DEA 模型，测算了“双三角”24 个城市的工业能源效率，并分析了各地工业发展水平的差异性[7]。何伟怡等（2018）根据 Bootstrap-DEA 模型测算了我国装备制造业七个子行业的能源效率[8]。
（2）能源效率的影响因素方面：现有文献主要从影响因素的选取以及分析方法两方面展开研究。影响因素的选取：Klein 和 Robison（1992）在分析美国能源效率时发现地区技术水平的提升能够显著提高能源效率[9]。Hepbasli 和 Ozalp（2003）将当地政策作为研究视角，比较了土耳其不同能源政策下的能源效率[10]。Fisher-Vanden 等（2003）研究表明能源价格、研究开发投入以及产业结构的调整均正向促进能源效率的提升[11]。Cornillie 和 Fankhauser（2004）对苏联和中东欧地区影响能源效率的相关因素展开研究，结果表明能源价格和企业重组对能源效率的提高起到显著促进作用[12]。Zhou 等（2012）认为技术水平的提升使得能源效率显著提升[13]。分析方法：Omri 和 Kahouli（2014）运用动态面板数据模型对 65 个国家的能源效率进行分析，研究了能源效率与经济增长的关系[14]。罗会军（2015）等通过构建 GTWR 模型研究对外开放程度对我国能源效率的影响[15]。张志辉（2015）利用 Tobit 回归模型与门槛模型实证检验了对我国区域能源效率产生影响的因素[16]。王领等（2019）通过 GMM，Ward 面板聚类方法实证检验了进出口贸易对我国能源效率的影响 [17]。Tan 等（2020）利用动态模型和三阶段模型，测算了我国能源密集型产业的能源效率，并对其影响因素进行分析，结果显示碳税的增加将显著提升能源效率[18]。
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第 2 章 FDI 技术溢出效应及其影响机理
2.1 概念界定
2.1.1 FDI 与技术溢出效应
（1）FDI 的概念
外商直接投资（Foreign Direct Investment, FDI）是资本在国际间转移的主要形式之一，关于外商直接投资的相关概念，国际货币基金组织（International Monetary Fund, IMF）提出了外商直接投资的一般性概念：外商直接投资是指一国的投资者为了长期获利而向它国企业进行投资并获得该企业控股权的行为。我国国家统计局将 FDI 定义为外国企业、经济组织或个人（包括华侨、港澳台胞以及我国在境外注册的企业）按照我国有关政策、法规，运用现汇、技术、实物等在我国境内开办外商独资企业、与我国境内的企业或经济组织共同举办合资经营企业、合作经营企业或者合作开发资源的投资(包括外商投资收益的再投资)以及经政府有关部门批准的项目投资总额内企业从境外借入的资金[35]。本文所指的 FDI 采用国家统计局的定义。
绿地投资（Grreenfield Investment）是指跨国公司等投资主体在东道国境内依照东道国法律设置的部分或全部资产所有权归外国投资者所有的企业，主要包括中外合资经营企业、中外合作经营企业、外商独资企业三种形式。跨国并购(Mergers and Acquisitions )是指跨国公司将它国企业的全部资产或足以行使运营活动的股份收买下来，从而实现对它国企业经营控制的行为。若无特殊说明，本文提到的外商直接投资为外商对华直接投资，外资企业为上述企业的总称。
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2.2 我国 FDI 分布特征
2.2.1 FDI 的总体情况
改革开放后，中国国门打开，国外企业纷纷在中国设厂，导致外商直接投资飞速增长。1992 年开始我国外商直接投资进入高速增长期，1992 年我国使用外资金额超过 100 亿美元，较上一年同比增长 152%，1993 年超过 200 亿美元，1994 年超过 300 亿美元，1996 年超过 400 亿美元，1992-1996 年我国外商直接投资年均增长 69.43%。1997 年以后，我国 FDI 增速放缓，进入低速增长阶段，1997-2000 年我国 FDI 年均降低 0.3%。到了 2001 年，我国外商直接投资重新开始增加，到 2002 年我国实际使用外资金额首次超过 500 亿美元，2010 年迈过1000 亿美元大关。到 2018 年，我国实际使用外资金额达到 1349.66 亿美元，根据 2019 年《世界投资报告》发布的内容，我国引进外资额占全球总量的 10%以上，位居全球第二，排名仅次于美国。
图 2-1 1983-2017 年中国外商直接投资情况
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第 3 章 基于静态与动态分析的的物流能源效率评价 ....................... 22
3.1 效率评价方法 ............................... 22
3.2 指标体系构建 ............................. 24
第 4 章 FDI 技术溢出对物流能源效率影响的面板数据回归分析 ........................ 41
4.1 变量选取与描述性统计分布 .......................... 41
4.2 面板数据回归分析 ...
