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1 中国工业生产 能源消耗与环境压力的实证研究 基于面板数据模型 广西财经学院 兰婷 梁绍魏 蔡锐 目录 摘要 一 引言 ( 一 ) 研究背景 ( 二 ) 研究现状 ( 三 ) 研究思路 二 模型设定 ( 一 )EKC 假说的模型设定 ( 二 ) 把能源作为投入要素的三要素 C-D 模型 三 数据来源及预处理 ( 一 ) 数据来源 ( 二 ) 数据的预处理 四 实证分析 ( 一 ) 工业各行业的经济发展和环境的描述性分析 ( 二 ) 模型 I 的估计结果及分析 ( 三 ) 模型 Ⅱ 的估计结果及分析 五 结论与政策建议 六 模型的优势和局限性 参考文献 附录

2 摘要本文根据中国工业行业的能源消耗情况, 分别测算了 年中国 39 个工业分行业的能源消耗总量及二氧化碳 (CO ) 排放量 在此基础上, 以分行业的销售收入与 CO 排放量对中国工业发展的环境库兹涅茨曲线 (Environmental Kuznets Curve,EKC) 假说进行检验, 检验结果表明 : 中国的工业发展与 CO 排放具有显著的倒 U 型非线性关系, 其转折点为 亿元, 其中, 煤炭开采和洗选业 黑色金属冶炼及压延加工业 交通运输设备制造业 电力热力的生产和供应业 4 个分行业达到了 EKC 曲线的拐点, 其余 35 个行业还处于 EKC 曲线的上升段 ; 进一步以 资本 劳动 能源 三要素生产函数构建了中国工业行业经济发展的固定效应面板数据模型, 实证结果表明, 中国的工业生产中劳动的产出弹性仅为 , 资本的产出弹性为 , 产出的对数与能源消耗量对数的平方项具有显著的正向关系 上述实证结果提示, 大部分的工业行业生产的增长是以高能耗 高排放为代价的, 其原因是 00 年起中国经济整体进入了重工业化阶段 中国应加大对新能源和绿色能源的研发投入, 提高能源效率, 降低 CO 排放量, 优化产业结构以减缓环境压力 关键词 : 环境库兹涅茨曲线 ; 中国工业行业 ; 能源消耗 ;CO 排放量 ; 面板数据模型 一 引言 ( 一 ) 研究背景近二十年, 中国的经济快速发展,010 年中国赶超日本成为国内生产总值的世界第二大国 与此同时, 中国能源消费和 CO 的排放总量也在不断增长 从 1990 年到 011 年, 中国 GDP 增长 8.0 倍,CO 的排放总量增长到 3.4 倍, 中国化石能源消费的 CO 排放接近全球的 1/4, 人均 CO 排放达 5.8 吨 这种资源依赖型, 粗放型的生产方式对中国来说已经难以为继 为了统筹国内经济可持续发展和国际应对气候变化的格局, 中国在 009 年的哥本哈根会议上提出了 00 年单位 GDP 的 CO 强度比 005 年下降 40~ 45% 的自主承诺目标, 并制定了中长期规划的减排目标 中国的经济离不开工业的发展, 特别是 008 年的世界金融危机更加突出了工业生产在应对金融危机的作用 尽管从 1978 年中国工业的生产总值占全国生产总值的 44.1% 下降到 011 年的 39.9%, 但是作为实体经济的工业生产依然是经济发展中的重点 工业生产中避免不了能源的消耗, 在经济增长过程中的能源消耗基本是工业生产的能源消 第 1 页共 18 页

3 耗 因此, 研究中国工业生产 能源消耗与 CO 排放的关系有助于制定保持经济发展并 达到节能减排目标的有效对策 ( 二 ) 研究现状 作为环境经济学的一个经典假说, 环境库兹涅茨曲线倒 U 型假说已成为国内外 学者研究经济发展与环境压力演化关系的重要工具 [1~3] 该假说由 Grossman 和 Krueger [4] 提出, 他们认为, 在经济发展初期环境质量将随着经济的增长而下降, 直到经济发展超 越了某一临界值点, 经济的发展将有利于环境的改善 不少学者对中国的经济发展与环 [5] 境压力是否满足倒 U 假说进行了大量有益的实证研究 许广月和宋德勇将人均碳 排放量的对数设定为人均实际 GDP 对数值的二次函数, 建立面板数据模型进行分析, [6] 得到了中国及东 中部存在 EKC 曲线, 西部不存在 EKC 曲线的结论 ; 王谦和高军则分 别将 三废 的对数设定为对数人均收入的二次函数基础上增加了对数 FDI 作为解释变 [7] 量, 同样建立了面板数据模型, 发现不同地区 EKC 存在较大的差异 ; 朱平辉等从空间 相关性的视角, 建立空间面板数据模型发现人均工业废水排放量与人均 GDP 之间为只 有一个拐点的倒 N 型关系, 人均工业废气与人均 GDP 为传统的两个拐点的倒 N [8] 型关系, 其他五种工业污染排放与人均 GDP 之间为倒 U 型关系 ; 冯烽和叶阿忠 采用 EKC 半参数模型对我国的 CO 排放量的环境的库兹涅茨曲线进行实证研究, 得到 转折点为 0.76 千元人均实际 GDP, 但中部和西部不存在该曲线, 中部和西部正趋近于人 均 CO 排放的转折点, 西部离该转折点还有较大差距 已有研究表明,EKC 的存在性 很大程度上取决于研究对象与指标的选取 上述文献对中国 EKC 的存在性进行了有意义的研究, 纵观现有文献, 已有研究主 要是对中国的地区数据进行 EKC 检验, 针对中国工业行业的 EKC 检验研究并不多见, 为此, 本文拟对中国工业行业的能源消耗总量 CO 排放量进行测算, 在此基础上检验 中国工业行业发展的 EKC 假说, 并对中国工业行业的生产函数进行统计建模以刻画中 国工业增长的实际状况 ( 三 ) 研究思路 本文首先根据中国工业行业 39 个分行业 年的能源消耗情况, 测算出这 39 个分行业历年的能源消耗总量 ( 折算为标准煤计算 ), 并进一步测算各分行业的 CO 排放量 ; 然后, 对中国能源消耗与工业经济增长关系是否满足 EKC 假说进行实证研究, 以识别出各行业是否达到了 EKC 曲线的转折点 ; 再次, 构建三要素固定效应面板数据 第 页共 18 页

4 模型对中国工业生产进行实证研究, 估计出工业行业的各要素投入对产出的边际影响, 以刻画中国工业生产的现实状况 ; 最后根据实证结果提出政策建议 本文的研究思路与 变量的关系分别如图 1 所示 测算各分行业的能源消 耗总量 测算各分行业的二氧化 碳排放量 中国工业发展与环境压力 的 EKC 假说实证分析 中国工业行业三要素生产 函数的估计 中国工业行业发展的结论 与节能减排政策建议 图 1 研究思路 资本 对数线性 劳动 对数线性 产出 CO 排放 能源 对数非线性 图 模型变量关系图 二 模型设定本文分别建立了两个模型对问题进行研究, 模型 Ⅰ 是基于 EKC 假说的, 为了检验中国工业行业 CO 排放量与中国工业行业销售总收入的关系是非线性的, 并且满足 EKC 假说 由于能源消费对于工业行业的经济增长起着关键的作用, 模型 Ⅱ 是在模型 Ⅰ 的基 第 3 页共 18 页

5 础上对柯布 - 道格拉斯函数进行创新, 在传统模型中增加能源消费要素作为投入要素, 从而得出各要素对我国工业行业经济增长的贡献大小 进而提出合理化建议 ( 一 )EKC 假说检验的模型设定 由于国内外学者以环境库兹涅茨曲线 (EKC) 来研究经济发展与环境压力的演化关 系主要使用了二次函数的形式, 因此本文采用了环境库兹涅茨曲线模型 : CO c R (1) 1 R 其中, CO R 分别为各行业的二氧化碳排放量和产品销售收入,c 为常数项, 为 期望等于 0 的随机扰动项 式 (1) 中假定了产品的销售收入 R 和 CO 的排放量为二次函数关系, 当 为负值 时, 表明 CO 的排放量和产品的销售收入 R 成倒 U 型的关系, 即符合了 EKC 假说 ( 二 ) 把能源作为投入要素的三要素 C-D 模型 在实际中, 工业生产是离不开能源的投入而进行生产的, 把能源消耗看作是一种基 本的生产要素是必要的, 为此, 我们在 C-D 模型中引入了能源要素 此外, 当行业的产 品销售收入 R 和 CO 的排放量符合 EKC 假说时, 表明工业发展与 CO 是非线性的关系, 这也提示了能源消耗对工业产出并非是简单的对数线性关系, 为此, 我们将工业生产函 数设定为 : ln R c ln K ln L () 1 ln E (ln E ) 式 () 中 R K L E 分别表示工业分行业 i 在时期 t 的产出 资本投入 劳 动投入 能源消耗量, 分别以产品销售收入 资产合计额 从业人员数 标准煤计算的 能源消耗量 三 数据来源及预处理 ( 一 ) 数据来源 本研究选取了 年中国工业 39 个分行业的面板数据, 其中, 按行业分各 类能源消费量来自历年 中国能源统计年鉴, 按行业分国有及国有控股工业企业的资 产合计 产品销售收入以及全部从业人员年平均人数来自于历年 中国统计年鉴 ( 二 ) 数据的预处理 研究产品销售收入与 CO 排放的经济问题, 一般需要先估算 CO 排放量, 由于没有 官方公布的中国工业行业 CO 排放量的统计数据, 所以只能基于已有的其他统计指标进 第 4 页共 18 页

6 行测算 各分工业行业的能源消耗总量与二氧化碳排放量的分别如式 (3) (4) 进行计 算 : E ( Ei C1 i Ci ) (3) i CO ( Ei C1 i C0 Ci ) (4) i 其中, CO 为待测算的分行业 CO 排放量, E i 为该分行业能源 i 的消费量, C 1 i 为能 源 i 折标准煤系数, C i 为能源 i 的 CO 排放因子, C 0 为标准煤热值,E 为该分行业按标 准煤计算的能源消耗总量 本文统计的能源包括煤品 油品 气品三大类共 17 种含碳 能源 1 其中能源折算标准煤系数来自历年 中国能源统计年鉴, 各能源 CO 排放因子 标准煤热值来自 IPCC [9] 四 实证分析 ( 一 ) 工业各行业的经济发展和环境的描述性分析 由于工业行业共细分为 3 个中类行业和 39 个分行业, 要将 39 个分行业进行描述分 析效果不太明显, 所以我们采用 3 个中类行业 ( 采掘业, 制造业, 电力 煤气及水生产 及供应业 ) 的 CO 的排放总量 产品的销售收入总和以及能源消费总和进行描述性分析 如下图 : 图 3 三大工业行业 年能源消耗 1 这 17 种细分能源包括 : 原煤 洗精煤 其他洗煤 型煤 焦炭 焦炉煤气 其他煤气 原油 汽油 煤油 柴油 燃料油 液化石油气 炼厂干气 天然气 其他石油制品 其他焦化产品 第 5 页共 18 页

7 图 4 三大工业行业 年 CO 排放量 图 5 三大工业行业 年产品销售收入 由上图可以看出个工业的三大行业 ( 采掘业 制造业 电力及水的供应业 ) 的产出在增长的同时 CO 的排放量和能源的消费也在增长 从能源消耗来看, 制造业一直处于高速增长的趋势, 采掘业和电力及水生产供应业这表现平稳 从 CO 排放量来看, 制造业的排放量先是高速增长, 然后在 008 年达到极值并开始下降, 与产品的销售收入基本呈现出倒 U 型关系, 但是制造业中个子类行业中是否存在 EKC 假说还有待下一步的验证 ; 从产品的销售收入来看, 制造业的 CO 排放量先减少后增加, 增加的幅度变化不是很大 ; 采掘业和电力及水生产供应业的排放量最低且基本保持不变 由此可以看出, CO 的排放量主要来源于三大行业之一的制造业, 也就是制造业的发展给环境带来的压力最大, 但是具体是制造业中的哪些行业产生主要的压力, 还有待我们研究 第 6 页共 18 页

8 ( 二 ) 模型 I 的估计结果及分析采用最小二乘法对模型 I 进行估计, 估计结果如下 : CO R R (5) (0.1656) (0.0000) (0.0000) 式 (5) 中系数下括号内的数值为估计量的 p 值, 根据估计结果, R 和 R 项系数的 p 值均小于 0.05, 可以认为 CO 和工业行业产品的销售收入之间存在二次函数关系, 由 于 R 项的系数为 小于 0, 表明 CO 和工业行业产品的销售收入之间存在倒 U 型的关系, 即满足了 EKC 的假说 : 当工业行业的产品销售收入增长到某个值时, 二氧化碳的排放量将达到极值点, 再随着产品销售收入的增长, 二氧化碳的排放量又将逐渐减少 进一步计算出该倒 U 型 EKC 曲线的转折点位于 亿元处, 根据各分行业的发展情况进行分析发现, 煤炭开采和洗选业 黑色金属冶炼及压延加工业 交通运输设备制造业 电力热力的生产和供应业 4 个分行业已经达到了 EKC 曲线的拐点, 其余 35 个行业还处于 EKC 曲线的上升段 ( 三 ) 模型 Ⅱ 的估计结果及分析 1. 平稳性检验我们利用面板单位根 PP Fisher 检验和 Hadri 检验对式 () 中各经济变量进行单位根检验以保证模型的稳健性, 检验结果见表 1 序列 表 1 模型 Ⅱ 设定相关变量的单位根检验结果 PP Fisher 检验 (P 值 ) Hadri 检验 (P 值 ) 是否通过检验 ln R 是 ln K 0 0 是 ln L 是 ln E 0 0 是 (ln E ) 0 0 是 由表 1 的检验结果可知, 全国工业行业中 lnr lnk lnl lne 和 lne_ 的序列的水平 值在 5% 的显著性水平上均通过了 PP Fisher 检验和 Hadri 检验方法 ( 除个别情况以外 ), 表 明我国工业行业的产品销售收入 资本存量 劳动力 能源消耗和能源消耗的平方的对 第 7 页共 18 页

9 数序列在选择有时间趋势的情形下是平稳序列. 对模型进行 Hausman 检验 进一步对数据进行 Hausman 检验, 结果见表 表 模型 II Hausman 检验 Test Summary Chi-Sq.Statistic Chi-Sq. d.f. Prob. Cross-sectionrandom 据表, 我们可以看出 Hausman 检验的检验统计量为 , 伴随概率为 0. 因此我们拒绝随机效应模型的原假设, 选择固定效应面板数据模型 3. 固定效应模型的估计通过上一步模型的设定检验, 我们建立固定效应模型进行估计, 估计结果如下 : ln R ln K ln L 0.68ln E (ln E ) (6) (0.099) (0.0000) (0.157) (0.0001) (0.000) 其残差平方和为 , 调整后的 R-squared 为 0.989,F 值为 0 式(6) 中系数下括号内的数值为对于的 p 值 估计结果表明, 中国的工业生产中劳动的产出弹性仅为 , 资本的产出弹性为 能源消耗对产出的贡献是复杂的, 其原因是能源消耗与产生间并非是简单的线性关系, 式 (6) 表明, 工业产出的对数与能源消耗量对数的平方项具有显著的正向关系, 这提示了大部分的工业行业生产的增长是以高能耗为代价的, 其原因是 00 年起中国经济整体进入了重工业化阶段 五 结论与政策建议本文在估算 年中国工业 39 个分行业的能源消耗总量和 CO 排放量的基础上, 对中国工业发展与 CO 排放的 EKC 假说进行检验, 并对中国工业生产状况建立了三要素生产函数的固定效应面板数据模型进行实证研究 分析结果表明 : 1. CO 和工业行业产品的销售收入之间存在倒 U 型的非线性关系, 即满足了 EKC 的假说 : 当工业行业的产品销售收入增长到某个值时, 二氧化碳的排放量将达到极值点, 再随着产品销售收入的增长, 二氧化碳的排放量又将逐渐减少. 中国工业行业的倒 U 型 EKC 曲线的转折点位于 亿元处, 其中, 煤炭开采和洗选业 黑色金属冶炼及压延加工业 交通运输设备制造业 电力热力的生产 第 8 页共 18 页

10 和供应业 4 个分行业已经达到了 EKC 曲线的拐点, 其余 35 个行业还处于 EKC 曲线的上升段 3. 能源消耗对产出的贡献是复杂的, 其原因是能源消耗与产生间并非是简单的线性关系, 实证结果表明, 工业产出的对数与能源消耗量对数的平方项具有显著的正向关系, 这提示了大部分的工业行业生产的增长是以高能耗为代价的 4. 中国的工业生产中资本的产出弹性远大于劳动的产出弹性, 劳动的产出弹性仅为 , 资本的产出弹性为 根据本文对中国工业行业生产 能源消耗与环境压力的研究结论, 可以对我国的节能减排对策进行以下的政策思考 : 中国应加大对新能源和绿色能源的研发投入, 提高能源效率, 增加单位能源消耗的产出, 同时通过使用绿色能源来减少 CO 的排放, 此外, 还应优化产业结构, 淘汰一些落后的高能耗低产出的产业以减缓环境压力 六 模型的优势和局限性 1. 已有文献大多数考察的是地区或某一行业的能源消耗问题, 本文分别测算了中国 39 个工业行业 年的能源消耗总量和 CO 排放量面板数据. 本文所建立的实证模型具有经典理论支持, 所建立的面板数据固定效应模型, 基于 EKC 假设的检验结果和柯布 道格拉斯生产函数的理论基础, 把能源 环境问题结合到传统的生产理论中, 使其更具有实用性和稳健性 3. 本文的研究存在以下局限性 : 在环境压力指标的选取上, 工业行业 CO 排放量指标存在一定的局限性, 此外, 限于数据的可获性, 在实证过程中所采用的面板数据时间范围较短, 对单位根的检验造成一定的影响, 从而影响了序列的稳定性检验的准确性 参考文献 [1] Maradan, D., Vassiliev, A. Marginal Costs of Carbon Dioxide Abatement: Empirical Evidence from Cross-Country Analysis[J].Swiss Journal of Economics and Statistics,005,141(3): [] Leão, A. Corruption and the Environmental Kuznets Curve: Empirical Evidence for Sulfur[J]. Ecological Economics,010,69(11): [3] Soonae P., Youngmi L. Regional Model of EKC for Air Pollution: Evidence from the Republic of Korea[J]. Energy Policy,011,39: [4] Grossman, G.M., Krueger, A.B. Economic Growth and the Environment [J]. Quarterly Journal of Economics, 1995, 110(): [5] 许广月, 宋德勇. 中国碳排放环境库兹涅茨曲线的实证研究 基于省域面板数据 [J]. 中国工业经济, 010,(5): 第 9 页共 18 页

11 [6] 王谦, 高军. 我国不同地区 环境库兹涅茨曲线 假说的检验 [J]. 科研管理,011,3(7): [7] 朱平辉, 袁加军, 曾五一. 中国工业环境库兹涅茨曲线分析 基于空间面板模型的经验研究 [J]. 中国工业经济, 010,(6): [8] 冯烽, 叶阿忠. 中国的碳排放与经济增长满足 EKC 假说吗?-- 基于半参数面板数据模型的检验 [J]. 预测,013, (3):7-1. [9]IPCC. Guidelines for national greenhouse gas inventories[m]. Cmbrical: Cambridge Universy Press, 006. 附录 按行业分国有及国有控股工业企业相关数据 年份 行业 资产合计产品销售收入全部从业人员年平标准煤 CO 排放量 ( 亿元 ) ( 亿元 ) 均人数 ( 万人 ) (10^4 tn) (10^4 tn) 003 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 第 10 页共 18 页

12 003 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 草 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 第 11 页共 18 页

13 004 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他电子设备 仪器仪表及文化 办公用机械 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 第 1 页共 18 页

14 005 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 第 13 页共 18 页

15 006 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 第 14 页共 18 页

16 007 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 第 15 页共 18 页

17 008 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 第 16 页共 18 页

18 009 仪器仪表及文化 办公用 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 煤炭开采和洗选业 石油和天然气开采业 黑色金属矿采选业 有色金属矿采选业 非金属矿采选业 其他采矿业 农副食品加工业 食品制造业 饮料制造业 烟草制品业 纺织业 纺织服装 鞋 帽制造业 皮革 毛皮 羽毛 ( 绒 ) 及其制品业 木材加工及木 竹 藤 棕 家具制造业 造纸及纸制品业 印刷业和记录媒介的复制 文教体育用品制造业 石油加工 炼焦及核燃料加工业 化学原料及化学制品制造业 医药制造业 化学纤维制造业 橡胶制品业 塑料制品业 非金属矿物制品业 黑色金属冶炼及压延加工业 有色金属冶炼及压延加工业 金属制品业 通用设备制造业 专用设备制造业 交通运输设备制造业 电气机械及器材制造业 通信设备 计算机及其他 仪器仪表及文化 办公用 第 17 页共 18 页

19 010 工艺品及其他制造业 废弃资源和废旧材料回收加工业 电力 热力的生产和供应业 燃气生产和供应业 水的生产和供应业 第 18 页共 18 页

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