技術進步、價格調整與制造業電力需求

焦翠紅 孫海波

?

·部門經濟·

技術進步、價格調整與制造業電力需求

焦翠紅 孫海波

電力需求快速增長引發的碳排放問題日益嚴重，中國環境容量能否承載未來電力需求持續高速增長的壓力備受關注。不同產業部門電力需求存在直接和間接的經濟技術聯系，基于東部11個省份2007年投入產出表，測算生產過程中某一部門技術進步引致的經濟系統中所有產業部門電力需求的變化幅度，以此判斷對電力需求影響較大的制造業部門，并利用投入產出價格模型計算各產業部門生產成本對電力價格增加的敏感度，識別出價格效應顯著的各制造業部門。綜合技術進步效應與價格效應后，比較各產業部門在電力需求上的節能減排潛力的結果顯示：在經濟發展水平相似的東部各省份，非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、化學工業、通用、專用設備制造業4個產業的技術進步效應、價格效應均能顯著抑制電力需求增加，具有較大的節能減排潛力。但實踐上通過價格效應實現降低碳排放的目標，還需考慮碳成本轉化率、市場結構、替代品替代效應、產品需求彈性等因素的影響。

制造業電力需求； 二氧化碳排放； 敏感度分析； 技術進步效應； 價格效應

一 引 言

電力是生產生活不可或缺的能源，近30年來我國電力需求持續高速增長，1985-2013年中國發電量年均增長率為9.67%，2013年中國發電量累計53616億千瓦時，是1985年發電總量的13倍，占世界發電總量23.2%，是世界上用電需求最高的國家。來源于能源消費的二氧化碳排放量達到9524百萬噸，同比增長4.2%，雖然增長率創5年最低，但仍占全球排放量最大份額，達到27.1%。其中，燃煤發電產生的CO2占大部分。而且中國隨著工業化、電氣化和城市化戰略的實施，電力需求會繼續增長，同時推高二氧化碳排放，電力需求快速增長引發的環境問題日益嚴峻。圖1刻畫了1985-2013年中國發電量和二氧化碳排放量變化特征，從絕對量來看，我國發電量和CO2排放量保持連續增長趨勢，具有顯著正相關性；就增長率而言，用電需求增長率和CO2排放增長率波動基本吻合，用電需求增長快的年份對應著CO2排放量高速增長的年份，而用電需求增速減緩的年份則對應CO2排放量增長率低的年份。由此可見，提高電力使用效率、減少電力需求對于實現我國節能減排目標具有重要意義。

減少電力需求首先需要著手于導致電力需求變動的主要因素，眾多文獻運用不同研究方法從不同視角探討了中國電力需求的影響因素。Cheung和Thomson(2001)[1]基于中國1952-2000年數據通過協整與誤差修正模型對中國電力需求與經濟增長之間的關系進行了研究，發現經濟增長與電力消費相互促進、互為因果，經濟發展水平是決定中國電力需求的重要因素，并且價格增加對電力需求具有顯著抑制作用；林伯強 (2003)[2]利用相同方法考慮經濟結構、電價及效率改進對中國長期電力需求的影響，其中經濟結構主要表現為重工業與輕工業產值變化的產業結構，效率改進(產業單位耗電的產值)代表技術進步，研究結論顯示電價、產業結構及技術進步對中國電力需求均具有顯著影響；何曉萍等(2009)[3]結合協整模型與面板數據非線性模型通過引入城市化率進一步考察了電價、電力利用效率等對中國電力需求的影響；除運用協整方法外，吳玉鳴(2009)[4]從中國省際截面角度出發，通過截面回歸分析模型，實證檢驗了經濟增長、電力價格、第二產業比重及人口對區域電力需求的影響，結果表明經濟增長、人口與電力需求之間具有內生關系，電價和產業結構是決定我國區域電力需求的主要因素；Wang等(2010)[5]利用對數平均Divisia指數分解法分析了中國1998-2007年各產業電力消耗的影響因素，發現技術效應是該時期電力需求減少的主要影響因素，進一步的研究顯示：來自于制造業各部門的電力消耗是該時期電力需求增加的主要推動力；孫巍等(2013)[6]運用Laspeyres分解方法將工業電力需求分解成產出效應、結構效應、密度效應，三者分別體現了總產出、行業間和工業內部電力消耗強度，發現結構效應和密度效應對電力需求增長具有顯著影響。綜合上述研究可以發現，經濟增長效應、價格效應、技術效應、結構效應對中國電力需求的變動起主要作用。

圖1 1985-2013年中國發電量和二氧化碳排放量變化趨勢

注：圖示中EG、CO2、DEG、DCO2分別表示發電量(億千瓦時)、二氧化碳排放量(百萬噸)、發電增長率和二氧化碳排放增長率(%)；資料來源：BP Statistical Review of World Energy 2014。

關于中國電力需求的研究成果很多，但對引起電力需求改變的產業結構深層次因素的研究并不充分。經濟系統中產業部門對電力需求不僅有直接需求效應、終端需求效應，而且部門間存在間接的經濟技術效應，進而對電力消耗增長有持續的連鎖效應。投入產出分析從一般均衡角度出發更嚴謹地考慮這些背后的因素：Lin和Polenske(1995)[7]利用投入產出模型實證分析得出，生產技術進步是1981-1987年中國能源需求減少的原因，并且產業間的投入-產出關系會進一步強化其對能源消耗強度的減少效應；Garbaccio等(1999)[8]對中國1987-1992年能源強度變化的研究顯示，產業部門的技術進步是該時期能耗強度降低的主要影響因素；林伯強等(2011)[9]將投入產出結構分解法與加權平均值法相結合，將高耗能產業的電力需求按照成長效果和替代效果進行分解從而分析各變量對電力需求的影響效果，結果表明產業部門技術進步對電力需求的負向貢獻最大。雖然這些文獻利用投入產出模型考慮到產業部門間間接效應對電力需求的影響，但是行業間技術進步引致電力需求變動的作用為多大？電力價格調整使得各個產業的電力需求波動幅度究竟為多少？進一步地，哪些因素影響到技術效應和價格效應的發揮？對于這些問題尚沒有明確的研究結論。基于此，本文將投入產出模型與敏感度分析結合起來，以經濟發展水平相近的東部地區16個制造業部門為研究對象，重點考察產業內部技術變動和價格調整對全體產業電力需求的影響程度。

本文接下來的研究內容安排如下：第二部分是技術變動、價格變動對電力需求影響的投入產出敏感度分析模型；第三部分實證分析制造業部門電力需求對技術變動敏感度及電力部門價格變動對各制造業部門生產成本的影響；第四部分是本文的結論和政策含義。

二 電力需求的投入產出模型

基于Leontief投入-產出模型中的需求角度分析，任意部門i的產出等于中間需求和最終需求加總，其產出xi可表示為：

(1)

式(1)中，xij表示j部門對i部門的消耗，yi表示對i部門的最終需求(消費、投資、政府購買、出口)。引入反映部門間直接經濟技術聯系的直接消耗系數，式(1)化為：

(2)

其中，aij=xij/xj，定義為技術系數，表示第j部門產出增加一個單位對i部門的直接消耗量。利用矩陣代數形式表示為：

X=AX+Y

(3)

其中，X、A、Y分別是由xij、aij、yi組成的矩陣。求解X可得：

X=(I-A)-1Y

其中，(I-A)-1為完全消耗系數矩陣，也稱為里昂惕夫逆陣，表示某一部門最終產出發生一單位變化時對其他部門直接需求和間接需求的影響。

令B=(I-A)-1，bij為矩陣B中的元素，則有：

(4)

式(4)中xm表示整個經濟體系對電力的需求，bmj表示任意部門j生產一單位最終產品對電力部門的完全消耗量，yj表示j部門最終產品。

對于一個區域，其電力部門的CO2排放量可由如下公式表示：

em=cmxm

(5)

式(5)中em代表電力部門的碳排放量，cm是電力部門的碳排放強度，由電力部門的技術水平決定。將式(4)代入式(5)中，可得：

(6)

電力需求本質上反映一種經濟技術狀況，技術進步對電力需求的影響體現為直接作用和間接作用。當某一部門技術水平有所改進時，一方面會減少自身單位產出的電能消耗強度而直接影響電力需求，另一方面，從一般均衡角度考慮，會改變對其他部門中間消耗進而通過部門間的經濟聯系來間接影響電力需求。引入電力部門產出對技術系數變化的彈性系數測算整個經濟體系中電力總需求變動幅度對技術變動的依存關系：

(7)

(8)

其中，Δaik/aik表示為k部門生產過程中消耗i部門產品的技術變動，關于原矩陣中某一元素變化所引起其逆矩陣中元素相應變化的推導結果，計算可得：

(9)

式(9)中，Δbmj表示aik的變化導致j部門電力需求變動量，bkj、bki分別為j和i部門對k部門的完全消耗系數，意味著任意兩部門間的生產技術發生變動將會通過各部門間傳導而引起j部門電力需求量變化，結合式(7)、式(8)、式(9)推導得到彈性公式：

(10)

當技術系數變化1%時，即Δaik=0.01aik時，電力部門的產出變動為：

(11)

式(11)表明，任意部門k使用i部門產品技術系數的改變所引致的整個經濟體系中電力需求變動程度取決于兩方面因素：一方面依賴于部門的技術能力，首先依賴于初始期k部門生產過程中直接消耗i部門物品或服務的工藝水平(aik)，aik是對技術水平的一種逆向度量，其值越小意味著技術水平越高，電力需求與技術變動反相關；其次依賴于i部門單位產出使用電力的技術水平(bmi)，此外，還與i部門對k部門的完全消耗系數(bki)相關，三部門技術水平越高，電力需求變動幅度越大；另一方面，產業結構變動與電力需求變化幅度直接相關，k部門總產出占電力部門產出的比重越大，電力需求變動幅度也就越大。較高的彈性意味著技術系數aik的一個小變化會引起電力部門產出的較大變化，進而引發碳排放的大幅度變動。為了比較不同部門對電力需求和生產的影響程度，需要算出每個部門的平均彈性：

(12)

價格機制是調解需求的重要手段，盡管中國的電價主要根據供給成本通過行政審批確定，但電力價格仍是影響電力需求的重要變量(林伯強，2003)[2]。相關實證研究表明，中國電力消費價格每增長1%，電力需求將會降低 4.46%(吳玉鳴，2009)[4]。對于彈性系數較大的部門，即電力價格對電力需求有較大影響的部門，提升電力價格將增加產品部門的生產成本；如果某些制造業部門的生產成本對電力價格上升特別敏感，而且市場需求彈性又使得這種成本很難轉移到產品價格中，這些制造業企業就會有動機采取措施，提高能源使用效率，減少對電力的需求。假設第n部門的產品價格發生了變化，即第n部門的價格是外生變量，不受其他部門產品價格所決定，則投入產出的價格模型構建如下：

從供給角度看，j部門的價格用公式表示為：

(13)

式(13)中pj為j部門價格，aij為j部門對i部門的直接消耗系數，aNj為j部門單位產出的初始投入價值。寫成矩陣形式為：

(14)

整理式(14)得：

(15)

(16)

式(16)減式(15)可得：

(17)

經過推導計算，式(17)可以表示為如下形式：

(18)

其中，bnj是里昂惕夫逆矩陣B=(I-A)-1中第n行的相應元素。當使用實物型投入產出模型進行分析時，Δpn、Δpn-1都是價格變動的絕對金額，而如果用價值型投入產出模型進行分析，各部門價格基數為1，Δpn、Δpn-1表示各部門的價格變化率。這是因為此時一單位產出的價格就是一個貨幣單位那樣多產品的價格(向蓉美，2007)[10]。

三 實證結果分析

(一)電力需求變動的技術進步效應

以前文模型分析為基礎，本節利用2007年中國各地區投入產出表，選擇中國東部11個省市的空間樣本數據對省域內部及省域間不同制造業部門在電力需求和生產中的影響進行實證分析，部門分類如表1所示。以中國東部地區為例主要基于兩個原因：第一，東部地區是中國的經濟重心，也是全國的電力消費重心，2013年東部地區用電量占全國用電比重達到48.1%，電力消耗和碳排放量在全國各區域中均居于首位，把握東部地區的電力需求和碳排放走勢，對于分析全國經濟發展和電力需求走勢具有重要意義；第二，從東部地區出發構建一個統一的分析框架，可以為其他地區各產業的電力需求分析提供有價值的借鑒。

表1 東部地區制造業部門分類部門

利用地區投入產出表數據計算各部門直接消耗系數和完全消耗系數，進而通過式(12)計算由技術變動引致的電力需求彈性系數，并對不同部門彈性系數的變化作標準化處理：

(19)

表2 東部各省市不同制造業部門技術進步引致的電力需求彈性

由表2橫向比較可以看出：一些重工業部門，如化學工業、通用、專用設備制造業、金屬冶煉及壓延加工業、交通運輸設備制造業在大部分地區的電力需求彈性系數均大于1，即這些產業部門的技術變化會引起電力需求的大幅度變動，而紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業、造紙印刷及文教體育用品制造業、金屬制品業、工藝品及其他制造業這四個輕工業部門對電力需求有很小的影響。影響電力需求彈性系數大小的主要原因在于產業部門單位產值耗電量與產業結構效應。具體而言，重工業部門單位產值耗電量大且在制造業總產出中占較大比重，2007年重工業用電量分別占到全社會用電量的61.82%，而輕工業用電量僅占13.87%，單位產值耗電量分別為0.07千瓦時/元和0.03千瓦時/元，兩者共同決定了電力需求的變動幅度。另外,一些產業對電力需求的影響程度呈現出明顯的地域差異，其中，食品制造及煙草加工業在山東省具有較高的電力需求彈性系數，該產業在山東經濟體系中屬于影響力系數較高的主體產業，即該部門生產對其他部門生產的波及影響程度超過社會平均影響力水平，其中間使用率高，電力需求敏感度高；通信設備、計算機及其他電子設備制造業在北京、天津、上海、廣東地區的電力需求彈性系數遠高于其他地區，主要由于這四個地區是中國電子通訊設備制造業集中分布地區；紡織業在浙江、福建等輕工業發展較快地區顯著地影響電力需求變動幅度，石油加工、煉焦及核燃料加工業在遼寧和海南顯著地影響電力需求變動幅度。由此可見，各產業部門對電力需求的影響程度與經濟發展特征具有很強相關性，從側面證明了電力需求波動與經濟波動之間的正相關特征，與許多學者(林伯強，2003[2]；劉生龍等，2014[11])的研究結果相一致，比較符合現階段我國東部地區經濟發展階段的客觀實際。

對同一制造業部門在不同地區的彈性系數作標準化處理，見式(20)：

(20)

表3 東部不同省市間技術進步引致的電力需求彈性系數比較

縱向比較可以看出，省際間電力需求的技術變動敏感度表現出明顯差異，當技術系數變動1個百分點時，海南省所有制造業部門的電力需求彈性系數變化均遠低于其他地區，北京除通信設備、計算機及其他電子設備制造業外其余15個部門電力需求變動幅度也小于東部平均水平，而山東、浙江、江蘇、廣東的大部分制造業部門的技術變動對電力需求的變化有很大影響，這些省份一半以上的制造業部門的電力增長率波動幅度高于東部平均水平。影響地區電力需求變動幅度的主要因素包括產業結構和經濟規模。產業結構影響電力消費結構，進而決定電力需求波動。海南省經濟結構以旅游業為龍頭、服務業為主導，一方面，這些行業本身單位產值耗電低并且波動較小，與電力需求相關性很低，另一方面，行業特征決定了對其他部門尤其是電耗高的原材料部門需求很小。即式(11)中aki、bki、bmi均比較小，因而電力需求增長率很小。2007年海南省制造業總產值為881.57億元，排名全國倒數第四，其電力消耗量在全國31個省份中最小，而電力需求波動幅度較大的廣東、江蘇、山東、浙江制造業總產值位于全國前四名，制造業經濟規模與電力需求的技術彈性系數正相關。

(二)產業生產成本變化的價格效應

假設電力部門價格增加1%，通過式(18)測算東部地區11個省市各制造業部門生產成本變化比率。表4中的數據是對同一地區不同部門價格的變化作標準化處理：

(21)

表4 東部各省市不同制造業生產成本對電力價格增加的敏感度

由表4可以看出，對于東部大部分地區而言，化學工業、非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、金屬制品業、通用、專用設備制造業、紡織業等這些制造業部門對于電力價格的增加比較敏感，面臨著更大的成本提高壓力，此時，提升電力價格一方面可以有效激勵企業進行相關技術研發提高電力使用效率，另一方面，通過能源間替代效應減少對電力的需求。相反，一些產業部門生產成本具有一定的價格剛性，如食品制造及煙草加工業、交通運輸設備制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業，處于這些行業中的企業，電力價格增加機制無法發揮明顯的激勵作用，需要通過其他措施督促其減少電力消耗。

表5是對地區間價格變化作標準化處理后的結果。

(22)

表5 東部不同省市間不同制造業生產成本對電力價格增加的敏感度比較

由表5分析看出，河北、浙江、山東的大多數制造業都有著高價格彈性，當電力價格增加時，這些地區大部分產業的生產成本都會大幅度增加，而福建、遼寧、北京地區的多數產業的電力需求對價格變動的敏感度相對較低，所以電力價格增加對這些地區產業的生產成本不會造成較大影響。對比表3和表5可以發現，山東、浙江、廣東這些地區的電力需求對技術變動和價格變動均保持高敏感度，意味著這些地區在降低電力需求量上具有較大的可操作空間；而北京制造業無論是由技術改變還是電價變化引發的電力需求彈性系數都較小，說明北京電力需求變動具有一定剛性；福建、海南兩省分別在價格調整和技術變動上表現為電力需求剛性，因而，前者可通過價格機制調解電力需求，后者通過技術進步提升電力效率來減少對電力消耗；對于其他地區各個產業部門電力需求變化幅度跟影響變量密切相關，需要根據產業特征選擇相應的激勵機制引導電力需求改變。

四 結論及政策含義

前面基于投入產出模型分別分析了對電力需求有較大影響的制造業部門和電力價格增加對各制造業部門生產成本的影響。現把兩個視角結合起來進行綜合分析，如圖2所示。橫軸表示各產業部門電力需求對技術變動的敏感度，縱軸表示各制造業生產成本對電力價格增加的敏感度。對于每一個部門，表2中每行數據的平均值作為其橫軸坐標值，表4中每行數據的平均值作為其縱軸坐標值。

圖2 制造業電力需求與電力價格敏感度

注：由于文檔空間限制，圖中制造業部門名稱均用簡寫形式。

圖2中，位于右方的產業部門電力需求的技術進步效應顯著，產業間技術系數變化引起電力需求大幅度變動，顯然非金屬礦物制品業、交通運輸設備制造業、通用、專用設備制造業、通信設備、計算機及其他電子設備制造業、化學工業、金屬冶煉及壓延加工業6個產業部門技術進步可以有效降低電力需求。位于上方的產業部門電力價格效應更顯著，生產成本對電力價格增加敏感度更高，主要包括非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、化學工業、金屬制品業、紡織業、通用、專用設備制造業。因此，位于右上方的制造業部門既對電力需求影響顯著，同時對電力價格增加敏感性強，具有較大的節能減排潛力，包括非金屬礦物制品業、金屬冶煉及壓延加工業、化學工業和通用、專用設備制造業。現實中為達到節能減排目的很少直接調整電力價格，主要是通過征收碳稅等政策將碳排放的外在成本內在化而提高電力消耗成本，是一種“隱性電力價格”。不過，這種政策的有效性取決于兩方面因素。第一，碳成本到電力價格的“成本轉化率”，即征收碳稅后，這種成本在多大程度上提高電力價格。事實上，碳排放成本內化到電力價格依賴于市場集中度、供求雙方的契約、需求彈性和政府的管理措施等多方面因素，不可能完全轉化到電力價格中去(Reinaud,2007)[12]。如果碳成本轉移到電力價格的過程受限，這種價格政策就無法促使各企業減少電力需求。所以，政府應該促進這種成本傳遞，雖然政府無法控制成本傳遞過程，但是政府不宜過度限制電力價格來阻礙碳成本向電力價格的轉化。第二，電力價格增加轉移到各部門最終產品價格的難易程度。如果價格增加部分較容易轉移到最終產品的價格中去，那這種碳成本也就勢必轉嫁給消費者，生產部門不會有動力采取提高電力使用效率的措施來減少電力需求。反之，如果增加的電力價格較難轉移到最終產品中去，這部分成本就要企業自己吸收，也就倒逼企業改進技術，有效減少電力需求。另外，這種成本傳遞過程也和市場結構、替代品替代效應、產品的需求彈性等因素有關。對于那些在電力需求中占有較大份額，但其生產成本受電力價格影響較小的產業部門，需要結合使用其他政策工具，比如政府規制、環保教育等。位于左下方的產業電力需求具有一定剛性，而且電力價格調節作用微小，如食品制造及煙草加工業、木材加工及家具制造業、紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業、造紙印刷及文教體育用品制造業、儀器儀表及文化辦公用機械制造業、工藝品及其他制造業等，這些產業本身耗電量相對較小，電力需求下調空間很小，可以不作為減排目標產業或者負擔較小的減排任務。

[1] K. Y. Cheung, E. Thomson. Electricity Consumption and Economic Growth in China: A Co-integration Analysis[J].PacificandAsianJournalofEnergy, 2001, 11 (2) :99-108.

[2] 林伯強. 結構變化、效率改進與能源需求預測——以中國電力行業為例[J]. 經濟研究, 2003, (5):57-65,93.

[3] 何曉萍, 劉希穎, 林艷蘋. 中國城市化進程中的電力需求預測[J].經濟研究, 2009,(1):118-130.

[4] 吳玉鳴. 中國區域電力消費需求決定因素的實證研究[J]. 經濟地理, 2009, (8):1318-1322.

[5] W. Wang, H. Mu, X. Kang, et al.. Changes in Industrial Electricity Consumption in China from 1998 to 2007[J].EnergyPolicy, 2010, 38(7): 3684-3690.

[6] 孫巍, 李秋濤. 中國工業電力消耗結構效應和密度效應研究[J].當代經濟研究, 2013, (4):22-28,93.

[7] X. Lin, K. R. Polenske. Input-output Anatomy of China’s Energy Use Changes in the 1980s[J].EconomicSystemsResearch, 1995,7(1): 67-84.

[8] R. F. Garbaccio, M. S. Ho, D. W. Jorgenson. Why Has the Energy-Output Ratio Fallen in China?[J].TheEnergyJournal, 1999, 20(3): 63-92.

[9] 林伯強, 張立, 伍亞. 國內需求、技術進步和進出口貿易對中國電力消費增長的影響分析[J]. 世界經濟, 2011, (10):146-162.

[10] 向蓉美. 投入產出法[M]. 四川： 西南財經大學出版社, 2007.

[11] 劉生龍, 高宇寧, 胡鞍鋼. 電力消費與中國經濟增長[J]. 產業經濟研究, 2014, (3):71-80.

[12] Reinaud. CO2and Electricity Price Interaction-Impacts on Industry’s Electricity Purchasing Strategies[G]. Paris: IEA/OECD Information Paper, 2007.

[引用方式]焦翠紅,孫海波.技術進步、價格調整與制造業電力需求[J].產經評論,2015,6(2):61-71.

Technological Progress, Price Adjustment and Electricity Demand in Manufacturing

JIAO Cui-hong SUN Hai-bo

Carbon emissions caused by the rapid growth of electricity demand are increasing. It has attracted widespread attention that whether the environment of China can beer the press from high growth in electricity demand. Taking into account the indirect and direct of economic and technological effects amount different sectors, this paper uses the input-output model and sensitivity analysis to estimate the changes in the magnitude of the various sectors of electricity demand in the economic system due to technical progress of a sector. Thus we can judge which sectors have a greater impact on the demand for electricity. Then we use the input-output price model to calculate the sensitivity coefficients of the cost of production of industrial sectors because of the rising electricity prices so as to identify the price effect of each manufacturing sector. Finally， this paper integrates the technological advances effect and the price effect to analyse the energy saving potential of various industrial sectors. The results show that: for similar level of economic development in the eastern provinces, there are four industries which can significantly suppress the increase in electricity demand through the raising price and technological innovation, including non metallic mineral products industry, metal smelting and rolling processing industry, chemical industry, general and special equipment manufacturing. But achieving the goal of reducing carbon emissions through the price effect, also needs to consider the impact of the cost of carbon conversion rate, market structure, the substitution effect of substitutes, product demand elasticity and other factors.

electricity demand in manufacturing; CO2emissions; sensitivity analysis; technological advances effect; price effect

2014-12-04

焦翠紅，吉林大學商學院博士研究生，研究方向：宏觀經濟計量分析與評價；孫海波，吉林大學商學院博士研究生，研究方向：宏觀經濟計量分析。

F062.9

A

1674-8298(2015)02-0061 -11

[責任編輯：鄭筱婷]

10.14007/j.cnki.cjpl.2015.02.006