全要素能源效率與環境污染關系研究＊

李國璋 江金榮 周彩云

(蘭州大學經濟學院,甘肅 蘭州 730000)

全要素能源效率與環境污染關系研究＊

李國璋 江金榮 周彩云

(蘭州大學經濟學院,甘肅 蘭州 730000)

能源與環境問題已成為世界焦點,回顧文獻發現,已有研究大多單獨從能源或環境問題進行分析,對能源與環境特別是能源效率與環境污染之間關系的研究較少。能源效率與環境污染之間存在著密切的聯系,對兩者關系進行更為深入、全面的研究顯得十分必要。本文首先利用DEA方法和環境污染治理成本法分別測算了我國1989-2007年的全要素能源效率和環境污染經濟損失;在初步評判兩者關系的基礎上,進一步通過協整和ECM模型得到本文的結論:我國的全要素能源效率與環境污染經濟損失之間存在長期均衡關系,前者是后者的Granger原因;同時,全要素能源效率的短期波動對于降低環境污染經濟損失具有明顯的作用,這種作用大于長期波動的影響。這意味著全要素能源效率的提高對減少環境污染具有重要作用,節能減排目標的實現離不開能源效率的作用。

全要素能源效率 環境污染經濟損失 DEA ECM

30年的改革開放,使我國經濟總體上取得了年均9.8%的高速增長率,創造了世界的奇跡,但在經濟快速增長、國民收入大幅增加的同時,能源和環境問題日趨嚴峻。一方面,高速的經濟增長意味著對能源的高度需求以及由此產生的能源供需矛盾;有關研究表明,我國已經成為世界第二大能源消耗國,到2020年我國石油的進出口缺口將達到2億t;同時,與世界其他國家相比,我國能源利用效率低下,資源浪費嚴重,2007年,我國單位G DP能源消耗為印度的2.2倍,美國的4.3倍,德國的7.7倍,日本的11.5倍。另一方面,正是由于這種“高投入、低效率”的增長模式進一步加劇了我國的環境污染,據國家統計局的統計資料顯示,我國已是世界第二大溫室氣體排放國。

1 研究背景

面對日益嚴峻的能源和環境問題,我國政府分別從宏觀和微觀層面開展了一系列節能減排實踐,大力倡議新能源技術的研發和使用,并在“十一五”規劃綱要中明確提出了“萬元G DP能耗降低20%,主要污染物的排放總量減少10%”的約束性指標。這說明隨著環境的進一步惡化,我國政府已意識到能源效率的提高與否對于實現節能減排目標具有重要的意義。另一方面,考慮到經濟增長的慣性,短期內通過減少能源消耗來降低環境污染的途徑是行不通的。因此在這種情況下,提高能源效率將成為節能減排的最佳途徑。

盡管我國的能源與環境問題引起了更多學者的關注,由此引起的相關研究也比較豐富,但大多數研究只是單獨針對能源或環境進行探討,對能源與環境特別是能源效率與環境污染之間關系的研究較少,已有研究大致可分為兩類:定性研究:張慧勤等[1]論述了我國能源結構與大氣環境污染的發展趨勢,重點指出采用型煤技術以減少環境污染的可行性。李京文[2]基于對1949-1993年我國能源和環境基礎數據的分析,認為我國能源利用效率低下,同時由于煤炭的比重過大,使得能源消耗對環境的污染比較嚴重。朱光俊等[3]在分析我國能源特點及能源利用對環境的影響基礎上,闡明了加速實施潔凈煤技術和節約用煤技術是解決我國能源與環境污染問題的關鍵技術。國涓[4]考察了我國1989-2002年能源消費與環境污染的關系,得到的結論是我國大氣環境污染與能源結構、消費量和能源效率等有著密切的關系。定量研究:Zhang[5]計算了化石能源占總能耗的比重、化石與非化石能源消耗的比例、生產率、經濟規模對中國CO2排放的作用;于峰等[6]通過面板回歸測算了我國經濟規模擴大、產業結構調整、能源結構變動、生產率提高、環保技術創新與推廣對我國SO2排放的影響程度。曾波等[7]通過灰色關聯理論分析了我國的能源消費和環境質量存在內在灰色關聯,得出優化和調整能源消費結構是改善環境質量的關鍵。楊永華等[8]利用最優控制理論分析了能源使用與環境質量的關系,指出提高能源效率有利于減少能源的使用量以及減緩生態系統的惡化。李從欣等[9]通過協整檢驗和ECM模型得到了能源消費增加導致環境質量的惡化,能源消費與環境污染之間存在長期均衡關系,并認為應通過提高能源利用效率和調整能源消費結構等途徑以減少環境污染。

上述研究存在以下不足:環境污染的影響因素眾多,但對于哪些因素是影響環境污染的關鍵因素,以上文獻未能明確指出。雖然多數研究都意識到提高能源效率可以減少環境污染,但對兩者仍缺乏具體的實證研究,從而未能對兩者之間的關系作出明確的解釋。以上研究所涉及的能源效率都是指能源強度(其計算表達式為:能源強度=能源消費/G DP),能源強度作為一種單要素指標不能夠全面地反映能源效率與環境污染之間的關系,而基于DEA的全要素能源效率,而全要素生產率則是衡量單位總投入的生產率指標。剛好可以彌補這一缺陷。大多數研究都是以單個環境污染指標作為環境污染變量,缺乏對環境污染的綜合評價。

本文試圖從以下幾個方面對上述文獻進行拓展:利用DEA方法和環境污染治理成本法測算中國1989-2007年的全要素能源效率和環境污染經濟損失;通過協整檢驗,以期對全要素能源效率和環境污染之間的關系進行進行分析。本文以下內容分別為:全要素能源效率的變動與環境污染經濟損失的測算;全要素能源效率與環境污染關系的實證分析;結論與啟示。

2 全要素能源效率的變動與環境污染經濟損失的測算

2.1 全要素能源效率的變動

2.1.1 全要素能源效率的界定

目前國內外對能源效率的定義爭論不一,采用相對較多的是M.G.Patterso[10]給出的能源效率定義,即能源效率是指用較少的能源生產同樣數量的服務或有用的產出。目前已有的能源效率研究文獻主要基于能源強度的比較及其變動的因素分解,隨著能源效率研究的深入,一些學者[11-14]開始對單要素能源效率產生質疑,認為單要素能源效率是對能源生產率的描述,能源生產率指標只是衡量能源投入與產出之間的一個比例關系,而沒有考慮到生產中資本和勞動力等其他投入要素的影響,因此其作為測度能源效率的指標具有明顯的缺陷[10]。有鑒于此,Hu and Wang等[12]基于DEA方法拓展了能源效率的定義,提出了“全要素能源效率(total factor energy efficiency,tfee)”的概念,即在既定其他要素投入的前提下,按最佳實踐,生產一定的產品所需投入的最少能源占實際能源的百分比。一般來說,全要素能源效率與經濟增長理論中的全要素生產率無關,全要素能源效率特指能源的利用效率。根據上述研究的結果,我們采用Hu and Wang的定義,并將全要素能源效率作為能源效率的替代指標。為便于行文,下文除特別指明外,所有“能源效率”的概念均指“全要素能源效率”。

2.1.2 變量選擇及數據簡單說明

①資本投入。由于該指標無法直接從統計年鑒獲得,本文采用張軍等人[15]的計算方法,估算了1989-2007年以1952年不變價格折算的資本存量數據。②勞動力投入。以歷年年初與年末就業人數的平均值計算,單位為萬人。③能源投入。以各省區的消耗能源為基礎數據,折算為標準煤計算,單位為萬噸標準煤。④生物能源(Bioenergy)投入。根據Hu和Wang[12]的研究認為,低碳量的可再生能源尤其生物能源是能源投入的重要組成部分,但大多研究未將其涵蓋進能源投入范圍。由于生物能源缺乏連貫的統計數據,本文沿用Hu和Wang的研究方法。⑤產出數據。以歷年國內生產總值(G DP)計算,單位為億元。

以上數據來源于《中國統計年鑒》(1990-2008)、《中國能源統計年鑒》(2000-2007)、《中國能源五十年:1949-1999》和《新中國五十年統計資料匯編》。

2.1.3 全要素能源效率變動的測算

Chames、Cooper[16]等人提出了數據包絡分析DEA方法,以評價具有同質投入產出決策單元(decision making units,DMU)的相對有效性。在DEA分析中,測定不同時期的潛在最小投入或最大產出的技術前沿水平是對生產效率進行進一步測算的基礎。我們的測算以投入效率為基礎來進行,DEA模型假設在每一個時期t,有N個決策單元(Decision Making Units,簡稱DMU),每個決策單元都通過M種投入要素X生產S種產出Y,構成生產可能集為:T={(X,Y)|產出Y能用X生產出來};其中,任意評價單元的投入集和產出集分別表示為:輸入向量則基于投入導向的規模報酬不變的DEA模型表示為:

其中θ是標量,λ是一個N×1的常向量,表示每一個橫截面觀察值的權重。解出來的θ值即為DMUi的效率值,一般有θ≤1,如果θ=1,則意味著該單元是技術有效的,且位于前沿上。

王兵等[17]認為,為了得到生產率隨時間變化的Malmquist生產率指數,考慮引入距離函數(Distance Function)的概念,距離函數是Farrell技術效率的倒數,而Farrell技術效率存在以下等式:其中c和s分別代表規模報酬不變和要素強可任意處置。因此在技術前沿水平下的投入距離函數可表示為:

張宇[18]將投入距離函數可以看作某一生產點(xt,yt)向理想的最小投入點壓縮的比例?；谕度氲娜厣a率指數可以用Malmquist指數來表示,即:

這兩個指數分別測度了在時期t和t+1的技術條件下,從時期t到t+1的技術效率的變化?，F實中常用以上兩個指數的幾何平均值來計算生產率的變動。借鑒張宇[18]的研究思路,我們同樣可以用Malmquist指數的累計變動率來表示基于投入的全要素能源效率(tfee)累計變動率,并以此表示能源效率水平的變化。利用DEAP2.1軟件計算,我們對我國1989-2007年的tfee的累計變動率進行了測算,具體結果見圖1。

2.2 環境污染經濟損失的估算

2.2.1 指標選取與數據簡單說明

本文參照《公元二○○○年中國環境預測與對策研究》[19]報告中的污染分類估算法,把環境污染分為大氣、水、噪音和固體廢棄物四大類并分別對其進行估算。其中大氣污染主要包括:一氧化碳、二氧化碳、二氧化硫、煙塵及工業粉塵等廢物,由于目前沒有一氧化碳的數據,參考其他文獻的研究方法,對其不予考慮。水體污染主要是由化學需氧量(COD)和氫氮排放引起,其中氫氮排放量極少,經濟損失較小,故對其忽略不記。估算噪音污染損失和固體廢物污染損失時,不設置二級指標,直接對其進行估算。以上數據主要來自《中國統計年鑒》(1990-2008)、《中國環境統計年鑒》(1993-2007)和《中國國民經濟和社會發展統計公報》(1990-2008),個別年份缺失數據采用插值法測算。

2.2.2 估算方法的選取

估算環境污染經濟損失的方法主要有四種,分別為生產率法、機會成本法、治理成本法和人力資本法等,國內外學者采用不同方法得到的結果往往存在較大差異,并且研究結果大多都是針對某個年度,無法形成縱向上的比較。劉渝琳,溫懷德[20]采用消除每單位污染所需成本的方法(即治理成本法)近似估算我國1989-2006年的環境污染損失,從而彌補了“無法縱向比較”的缺陷;其所得結果與其他方法大體一致,可信度較高,且方法操作簡單明了,因此本文沿用此法并加以改進。劉文未考慮固體廢棄物污染,本文認為隨著我國經濟的進一步增長,固體廢棄物污染及其所造成的經濟損失不容小視,因此本文在原有方法的基礎上進一步涵蓋了固體廢棄物污染損失。

由于環境污染各項指標的形成、危害及其治理方法的不同,其消除成本也不一致。根據Guenno和Tiezzo[21]的研究,消除大氣污染中各項二級指標所需的單位成本,分別為:CO2為0.004 965元/kg(1988年價格)、SO2為1.101 742元/kg(1988年價格)、SPM(即懸浮顆粒物,含煙塵和工業粉塵)為0.617 869元/kg(1988年價格)。根據泰國Department of Industrial Works[22]的研究結果,消除水體污染的單位成本為1.11 663元/kg化學需氧量排放(1988年價格)。根據Daly和Cobb[23]的研究認為,隨著經濟的增長,由工業和交通所產生的噪音污染也將逐漸增加,其污染治理成本可按照G DP的百分之一來估算。由于固體廢棄物污染損失的估算比較復雜,限于篇幅,我們重點選取了國內幾個有代表性的估算結果(過孝民、張慧勤[19],鄭易生[24,25],夏光等[26]),其估算結果分別占總污染經濟損失的1.5%、3.6%、5%、3%,取其平均數3.275%作為本文中固體廢棄物損失占總損失的比重。

2.2.3 環境污染損失的貨幣化估計

借鑒劉渝琳,溫懷德[20]的研究方法,我們可以得到關于環境污染經濟損失的貨幣化估計方程:

上式中EPt為環境污染經濟損失、APt為消除空氣污染的成本(包括消除二氧化碳的成本cCO2、消除二氧化硫的成本cSO2和消除懸浮顆粒物的成本cSPM)、WPt為消除水體污染的成本(主要是消除化學需氧量的成本cCOD)、NPt為消除噪音污染的成本(以G DP的1%計算)、SPt為消除固體廢棄物污染的成本(取環境污染經濟損失總量的3.275%來估算)。

根據以上公式,本文大致估算了我國1989-2008年的環境污染經濟損失總量(ep)及其相對量指標值,環境污染經濟損失的相對量指標為“環境污染經濟損失占G DP的比重(epi)”,并取epi作為本文的因變量指標。之所以選取epi作為本文的分析對象主要基于以下考慮:在產出不變的情況下,能源效率的提高必然可以減少能源的投入和消耗,進而降低環境污染經濟損失;然而結合我國經濟發展的實際情況,雖然我國的能源效率逐年提高,但由于我國快速增長的經濟仍嚴重依賴于能源的高投入和高消耗,由此造成的環境污染及其經濟損失在總量上也相應地呈現出遞增的趨勢,這就產生了一個悖論,為什么能源效率提高反而污染損失卻增加了?通過對原始數據的分析,我們發現環境污染經濟損失雖然在總量上呈遞增趨勢,但其增加速度低于G DP的增長速度,即環境污染經濟損失占G DP的比重呈逐年遞減趨勢,這就為本文的研究找到了一個突破口,也是本文選取epi作為因變量替代變量的原因。環境污染經濟損失占G DP比重的具體結果見圖1。

2.3 全要素能源效率的變動與環境污染經濟損失的直觀分析

根據前文的估算,我們用tfee的累計變化率來表征全要素能源效率水平的變化,結合環境污染經濟損失占G DP的比重(epi),見圖1。

圖1 我國1989-2007年tfee和epi的變動趨勢Fig.1 The trends of Chinese tfee and epi in 1989-2007)

根據圖1,我們可以發現:隨著能源效率水平的提高,環境污染占G DP的比重逐年下降,兩者之間呈反向趨勢,這經濟發展的現實吻合,說明能源效率與環境污染之間存在著密切的聯系,能源效率的提升可以在相當程度上減少環境污染的排放及其造成的經濟損失。進一步看,我國全要素能源效率水平的變化總體上比較平穩,但仍然存在兩個能源效率明顯增加的時期:1991-1994年和2005-2007年。從全要素能源效率的增長率角度分析,其中,1991-1994年的年均增長率為6.35%,大大高于前期水平(1989-1991年為1.53%);2005-2007年的年均增長率為5.53%,同樣高于1989-2004的4.15%。與此相對應的環境污染占G DP比重也出現了明顯的變化,同樣存在著兩個大致相同的時間段,即在1991-1994年和2004-2007年間,由于全要素能源效率的加速提高,環境污染損失占G DP比重的相對量同樣出現了加速減少的趨勢,進一步驗證了前面的觀點。

回顧經濟發展的歷史,我們對上述兩個時間段變動的深層次原因做簡單分析:①1988年《大氣污染防治法》通過施行和1989年第三次全國環境保護會議的召開以及全國性范圍內環境污染研究的興起(過孝民、張慧勤[19]1990年的研究是關于我國環境污染經濟損失的開端之作,之后引起了我國政府和學者對此方面更多的關注和探討)。考慮到政策法規效用的滯后性,因此以上事實很大程度上解釋了1991-1994年我國全要素能源效率及環境污染占G DP比重變動的原因,即由于政策和環保意識的加強,從而使得能源效率進一步提高,環境污染占G DP比重加速降低。②國家在“十一五”規劃中明確規定“未來5年內萬元G DP能耗降低20%、主要污染物排放總量減少10%”的約束性指標,節能減排被提升到前所未有的戰略高度。這也恰好給予了2005-2007年我國全要素能源效率及環境污染占G DP比重加劇變動一個非常合理的解釋。綜上所述,說明了本文所測算的數據比較符合經濟發展的實際情況,具有較好的可信度。

3 全要素能源效率與環境污染關系的實證

通過前文分析,我們從直觀上了解了全要素能源效率變化和環境污染經濟損失存在著密切的關系,下文擬通過建立計量經濟模型來進一步考察其更深層次的關系。模型變量的選擇上,我們以環境污染占G DP比重(epi)作為模型的被解釋變量,以全要素能源效率(tfee)水平的變化作為解釋變量,并對以上數據取對數,分別記為lnepi和lntfee(其一階差分記為ΔlnepiΔlntfee),以避免回歸模型中可能出現的異方差問題。

3.1 單位根檢驗

運用協整理論進行時間序列分析之前,應進行時間序列的單位根檢驗,否則進行的估計就有“偽回歸”的可能。本文采用ADF檢驗法對變量進行平穩性檢驗,ADF檢驗過程中滯后項的確定采用SC準則,檢驗結果見表2。

從表1的檢驗結果看,lnepi和lntfee兩變量均為I(1)序列,即兩個變量原序列不具有平穩性,但其一階差分序列Δlnepi和Δlntfee是平穩序列,滿足進行協整檢驗的條件。

3.2 協整檢驗

協整檢驗的方法有Engle Granger兩步法和JJ法,通常情況下前者多用于兩變量間的協整檢驗,后者多用于多變量間的協整檢驗。本文采用第一種方法。

首先對lnepi和lntfee進行OLS回歸,得到如下回歸方程:

從回歸結果可以看出,lnepi和lntfee回歸方程的總體檢驗F值以及各回歸系數的檢驗值都在1%的顯著水平上通過,擬合優度R2也很顯著。

其次,對上述模型的殘差Ut進行單位根檢驗,由于殘差序列的均值為0,所以選擇無截距項、無趨勢項的ADF檢驗,檢驗結果顯示:

殘差Ut的t統計量是顯著的,即拒絕存在單位根的零假設,由此認為殘差序列是平穩序列,進而lnepi和lntfee之間存在協整關系。從經濟含義上講,我國全要素能源效率與環境污染經濟損失之間存在長期均衡關系,全要素能源效率的提高可以減少環境污染經濟損失。

3.3 Granger因果關系檢驗

協整分析只提供變量間長期關系的信息,并沒有為變量間的因果關系和動態作用特征提供更多的信息,因此在變量之間具備了協整性的前提下,由于因果關系檢驗對滯后階數非常敏感,在實際檢驗中,我們對所有滯后情況都進行檢驗。Granger因果性檢驗結果見表2。

如表2所示,在短期內,不論滯后階數為何值,我國的全要素能源效率均是環境污染經濟損失占G DP比重變化的原因,而不存在雙向因果關系,即環境污染經濟損失占G DP比重變化的變化不會引起全要素能源效率的變化。

存在這種單向因果關系的主要原因是:在保持經濟增長總量不變的前提下,提高能源效率,可以用更少的能源投入,生產同樣的產出,而能源投入的減少,相應地降低了污染物的排放,減少環境污染經濟損失。因此,提高我國全要素能源效率對于降低能源消費的增長,減少環境污染及其經濟損失具有重要的意義,節能減排目標的實現關鍵是能源效率。這一結論在很大程度上從實證角度驗證了李京文[2]、國涓[4]、李從欣[8]和楊永華等[9]等人的觀點。

3.4 ECM模型

根據Granger定理,一組具有協整關系的變量具有誤差修正模型(ECM)的表達形式。在前文協整檢驗的基礎上,進一步通過建立ECM模型來研究模型的短期動態和長期調整特征。下面建立單方程誤差修正模型。

根據(1)式,我們以其殘差項Ut作為誤差修正項ecm,以lnepi為被解釋變量,lntfee和ecm為解釋變量,利用OLS法進行估計,得到如下的誤差修正模型(括號內為t統計值):

被解釋變量的波動可分為兩部分:一部分是短期波動,一部分是長期均衡。模型(2)式中的lntfee部分反映了變量短期波動的影響。根據誤差修正模型的估計結果,短期內,全要素能源效率水平的變化將引起環境污染經濟損失占G DP比重(epi)的反方向變化,如果lntfee提高1%,將引起lnepi減少0.965 012%,可見全要素能源效率的短期波動對環境污染經濟損失占G DP比重的影響較大。

在上述模型中,(3)式是滯后一期均衡誤差修正項,表示lnepi和lntfee的長期靜態關系。誤差修正項的系數為負數,說明長期均衡趨勢偏離的收斂機制在起作用,其大小反映了對偏離長期均衡方程的調整力度,如上一期偏離越遠,本期修正的量就越大,意味著對偏離長期均衡方程的調整力度也越大。根據估計結果可知,ecm的估計系數為0.346 622體現了對偏離的修正,但是修正力度相對較小,t統計量值不顯著,這說明我國在制定減少環境污染政策方面的長期執行能力較弱,效果不明顯。

表1 lnepi和lntfee的單位根檢驗Tab.1 The unit root test of lnepiand lntfee

表2 lnepi和lntfeer的Granger因果檢驗Tab.2 The granger causality test of lnepiand lntfeer

4 結論與啟示

與以往大多研究不同,本文同時借助協整檢驗和ECM模型,進一步對能源效率與環境污染之間的關系進行了實證研究,得到如下結論:

從直觀上可以看出全要素能源效率累計變動率與環境污染經濟損失占G DP比重之間存在反向關系,即隨著全要素能源效率的提高,環境污染占G DP比重逐步下降。

通過對全要素能源效率與環境污染經濟損失替代變量間的協整和Granger因果檢驗分析得出:二者之間存在協整關系,即全要素能源效率和環境污染經濟損失之間存在長期均衡的關系,且無論滯后幾期,前者都是后者的格蘭杰原因。

從誤差修正模型的分析中可得出:全要素能源效率水平的短期波動對環境污染經濟損失的影響較大,高于其長期波動的影響,說明我國在制定減少環境污染政策方面的長期執行能力較弱,效果不明顯。

以上結論蘊含的政策啟示:

能源效率提高對減少環境污染經濟損失存在積極作用,因此要減少環境污染物的排放,實現節能減排的目標必須要提高能源效率。這意味著我國政府從短期和長期方面都需要進一步完善相關法律法規的制定,特別從長期上要增強各項政策的執行力度,加大人力資本的積累和投入和引導產業結構的調整等一系列措施,從而提高我國的能源效率,有效的減少環境污染物排放,降低我國的環境壓力。

影響環境污染經濟損失的因素很多,除了能源效率的關鍵作用之外,離不開其他因素的共同作用?？沙掷m發展的實現,環境污染及其經濟損失減少,除了依靠提高能源效率,還需要加快能源消費結構的轉型、發揮能源消費政策的引導作用、提高環保意識的宣傳、加大能源節約技術的研發投入等。

(編輯:溫武軍)

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AbstractEnergy and environmental issues have become the focus of the world.By literature review,we found that most of previous studies just analyzed one of the environmental issues separately,but a few studies were on the relations between energy and environment(especially energy efficiency and environmental pollution).There is a close link between the energy efficiency and environmental pollution,so a in-depth and comprehensive study of the relations is necessary.Firstly,we use the methods of DEA and the cost of pollution clearance to calculate Chinese total factor energy efficiency and economic loss caused by environment pollution in 1989-2007.On the basis of the evaluation of relations between the two,by using the cointegration test and Granger causality test,we draw the conclusions of this article:A long-term equilibrium relationship exists between Chinese total factor energy efficiency and economic loss caused by environmental pollution,and the former is the latter’s Granger cause.And we find that the short-term energy efficiency fluctuation has an obvious impact to reducing economic loss caused by environmental pollution and the impact is bigger than long-term energy efficiency fluctuation caused by environmental pollution economic loss.This means that the improvement of total factor energy efficiency plays an important role in reducing environmental pollution,which is also important to the goals of energy-saving and emission reduction.

Key wordstotal factor energy efficiency;economic loss caused by environmental pollution;DEA;ECM

Relations Between Total Factor Energy Efficiency and Environmental Pollution

LI Guo-zhang JIANG Jin-rong ZHOU Cai-yun
(School of Economic of Lanzhou University,Lanzhou Gansu 730000,China)

F062.1

A

1002-2104(2010)04-0050-07

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.04.009

2009-10-19

李國璋,教授,博導,主要研究方向為中國經濟增長因素分析。

江金榮,博士,主要研究方向中國經濟增長與能源效率。

＊蘭州大學第二批學科建設項目行動計劃(編號:582634)。