目前,能源与气候变化问题已经成为人类社会发展面临的重要挑战。作为国民经济的基础性产业,物流业是我国能源消耗与二氧化碳排放的主要行业之一,在国家的节能减排战略实施中居于重要地位。在当前能源与环保压力下,如何确保物流业继续保持健康发展同时降低能源的消耗和二氧化碳的排放,是各级政府所必须面临的现实性问题。本文以效率和生产率理论为基础,通过对中国物流业的能源消耗与二氧化碳排放效率进行测度与分析,研究物流业能源消耗二氧化碳排放变化的驱动因素,探讨物流业能源消耗、二氧化碳排放与行业发展三者的关系,为政府相关部门制定产业政策提供支撑。本文的研究工作主要包括如下几个方面:(1)分析了全要素视角下我国物流业的能源效率及其动态变动情况。论文在全要素生产率框架下,将能源视为投入要素之一,利用CCR-DEA模型对我国物流业的能源效率进行了测度,发现我国物流业的能源效率大致呈现出先上升后下降的趋势,东部地区的能源效率高于中部地区的能源效率,中部的能源效率又高于西部的能源效率。样本年内我国物流业的能源效率总体是下降的,纯技术效率是物流业能源效率下降的主要因素;同时,利用DEA-Malmquist指数分析方法分析了我国物流业能源效率的动态变动情况,发现中国物流业全要素能源效率呈现了下降的趋势,行业的总体全要素能源效率不高。西部地区物流业的平均全要素能源效率变动最好,东部次之,中部最低。在各地区的对比中,宁夏物流业全要素能源效率的改善最好,青海改善最差,规模效率是导致省域动态变动差异的主要原因。(2)构建了全要素框架下的物流业二氧化碳排放效率测度模型,并用该模型分析了我国物流业二氧化碳排放效率的动态变动。将二氧化碳作为物流业的非期望产出,利用环境生产技术、方向性距离函数和Malmquist指数构建了物流业二氧化碳排放效率的测度模型。通过对物流业面板数据的实证研究发现,我国物流业的二氧化碳排放效率指数平均值有了一定程度的改善,呈现出东部好于中部,中部又好于西部的特点;东部和中部地区的二氧化碳排放效率指数平均值是改善的,而西部地区的二氧化碳排放效率指数平均值是恶化的。规模效率指数是支持三个区域二氧化碳排放效率增长的重要原因,纯技术效率指数是三大区域物流业二氧化碳排放效率指标中表现最差的指标。二氧化碳排放效率改善最好的是北京、河南和河北,内蒙古和山东是表现最差的省区,技术进步指数的差异是各省市区出现差异的主要原因。(3)研究了物流业能源消耗二氧化碳排放变化的驱动因素。通过对LMDI分解技术进行改进,将物流业的碳排放变化驱动因素分解为能源结构、能源强度、物流产出、经济发展和人口规模等五个方面,并利用我国30个省市2003-2012年的物流业面板数据,从全国、区域和省域三个视角对中国物流业的碳排放变化驱动因素进行了贡献度分析。研究发现,经济发展是物流业二氧化碳排放量持续高速增长的最主要因素,物流产出的提高是抑制碳排放增长的最主要因素。东部地区的能源结构变化对物流业二氧化碳排放有抑制作用,而中西部地区的这一潜力需要进一步挖掘。每个省市的驱动因素贡献度呈现出不同特点。(4)剖析了物流业能源消耗、二氧化碳排放与行业发展三者之间的关系。论文以Tapio脱钩分析方法为基础,构建了物流业的脱钩分析模型,并用该模型对我国物流业2003-2012年的行业发展、能源消耗和二氧化碳排放情况进行了脱钩分析。研究发现,我国物流业的总脱钩指数和节能脱钩指数基本呈现出了扩张性负脱钩的特点,减排脱钩指数在近年来开始呈现优化的趋势。我国物流业的碳排放和能耗水平相对于行业产值而言过大,行业节能减排不理想。从区域的视角分析,我国物流业的行业节能减排情况呈现出西部好于中部,中部好于东部的特点。从省域的视角分析,我国各省物流业的节能减排情况呈现出不断优化的趋势。新技术的应用是推动物流业各省物流业能源消耗和二氧化碳排放不断优化的主要原因。