7.不宜加碱或高热煮后食用
“世界工厂”在为中国经济带来增长奇迹的同时，也带来了严重的能源消耗问题，被认为是“不可持续的增长”[1]。据测算，中国工业能源消耗占国民经济比重长期在50%以上[2]，尤其是自1998年进入工业化加速阶段以来，能源消耗速度明显上升，成为制约中国工业进一步发展的关键因素[3-4]。随着中国工业自主研发的持续深入，中国工业能源效率提升的内生性动力逐步增强。根据《中国科技统计年鉴》统计，2011年中国工业自主研发投入高达5904.1亿元，较1993年增长了24.1倍，在能源环境技术和工业共性技术方面积累了重要优势。在我国自主创新战略不断深入的情况下，研究中国工业自主研发促进工业能源效率提升的内在机制和效应，对于探索中国工业可持续发展具有重要的理论意义和实践价值。现有研究大多采用全要素生产率（Total factor productivity，TFP）来测量中国工业能源效率及其变化。李子奈等[5]将能源消耗视作中间投入要素引入生产函数方程，提出了基于生产函数的能源全要素生产率分析框架。在这一框架下，陈诗一采用随机前沿方法，在测算中国工业能源效率的同时，还对相关影响因素进行了检验[6]。由于生产函数法对能源消耗等投入要素进行了严格的线性关系假设，与现实情况存在一定差异，而采用线性规划技术的数据包络分析（Data Envelopment Analysis，DEA）能够回避该严格假设条件，因此，基于DEA的Malmqmuist指数方法等在实践中被大量运用[7-8]。在Malmqmuist指数的基础上，研究者还采用加法结构的Luenberger生产率指标测度能源效率[9]，能够获得方向性距离函数优势并提高测度效率。由于研发活动和生产活动分属于两个完全不同的环节，如果直接将自主研发作为投入要素测度能源全要素生产率，容易产生偏差。在冯根福[10]和成力为[11]等人的研究中，对于研发活动的研究也仅限于测度中国工业研发效率。考虑到现有研究的不足，本研究做了如下改进：在综合非参数技术优势的基础上，构建Luenberger指数测度中国工业能源效率；从内生性视角出发，构建自主研发影响中国工业能源效率的内在机制，并采用系统矩估计（GMM）方法对相应的传导机制进行检验，为中国工业实现可持续发展提供决策依据。
陈竺最后表示，企业家、科学家应担负起自己的社会责任。