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内容提要 本文运用集空间滞后模型与空间误差模型于一体的空间杜宾模型，就电力消费及资本、劳动力三要素对经济增长的影响程度及空间溢出效应进行了测度。研究发现：2006—2015年时段总体来看，考虑电力消费约束后的区域经济增长存在示范带动效应，电力消费和投资对经济增长均有着显着的促进作用，但对相邻省域有负的空间溢出效应，劳动力数量下降给经济增长带来了挑战，省域之间存在争抢投资项目和劳动力资源的现象。分“十一五”和“十二五”两个时段来看，中国区域经济增长效应从相互竞争逐步向示范带动转型，电力消费对经济增长的促进作用呈减弱趋势，空间溢出效应由负转正，实现了节能与经济增长协同发展；资本投入增加在两个时段均有效促进经济增长，表明投资始终是拉动经济增长的排头兵，但负的空间溢出效应呈增加趋势，劳动力数量对经济增长的空间溢出效应和间接效应均由正转负，需引起高度重视。新时代下亟须遵循区域协调发展战略，进一步优化电力供给要素资源空间配置，为顺利实现经济增长新旧动能转换提供电力要素有效供给保障。

关键词 电力消费 空间杜宾模型 经济增长 示范带动效应 空间溢出效应

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一、引言 dedecms.com

“经济发展，电力先行”，作为国民经济发展不可或缺的生产要素和物质基础，电力被誉为经济发展的“大动脉”，在促投资、稳增长、调结构、慧民生、保安全等方面发挥了重要作用。随着经济社会的持续健康发展，对电力需求日益增加。《电力发展“十三五”规划》中预计“十三五”期间电力消费年均增长3.6％—4.8％，充裕的电力供应为顺利实现“十三五”时期经济年均增长保持在6.5％以上目标提供了坚实的电力安全保障。如何科学测度电力消费对经济增长的影响程度及空间溢出效应，揭示电力发展对提高资本产出率和劳动生产率的深刻内涵，在保障经济增长电力安全的同时实现新旧动能转换，是中国当前亟须研究的重大课题。

关于电力消费与经济增长之间的关系及影响程度，国外学者大多运用格兰杰因果检验等方法对单个国家或主要经济体进行因果关系检验，部分学者将电力消费纳入经济增长核算模型，运用地理加权回归模型等方法测度电力消费对经济增长的影响程度。如Shahbaz和Fefidun（2012）运用自回归分布滞后（ADL）模型研究发现巴基斯坦电力消费与经济增长之间存在长期稳定的均衡关系。Tan9和Tan（2013）对马来西亚电力消费、经济增长、能源价格和技术创新之间的关系进行了探索，发现电力消费与GDP增长之间存在短期和长期因果关系。Fellow（2015）采用特异性和共同成分非平稳性面板分析方法对1971—2011年12个亚洲国家两者之间的因果关系进行了检验，发现南亚国家存在电力消费到经济增长的单向因果关系，东亚国家则存在逆向因果关系。Shahbaz和Lean（2012）在控制资本和劳动力等因素的基础上，对巴基斯坦两者之间的关系进行了模型检验，发现电力消费能有效促进经济增长，且两者之间存在双向的格兰杰因果关系。Aslan、Ari和Zeren（2013）将电力消费、人力资本等生产要素纳入经济增长核算模型，运用地理加权回归模型测算了电力消费及其他生产要素对土耳其经济增长的影响，得出电力消费对经济增长的影响最大。 内容来自dedecms

随着电力消费对中国经济增长的影响日趋显着，国内学者围绕电力消费与经济增长之间的关系、电力消费对经济增长的影响程度开展了大量研究。如刘生龙、高宇宁和胡鞍钢（2014）基于中国28个省区市1978—2011年面板数据，运用面板协整检验和格兰杰因果检验方法对两者之间的关系进行了检验，发现存在协整关系，短期存在从经济增长到电力消费的单向因果关系，长期存在电力消费到经济增长的单向因果关系，分区域来看，东、中、西部地区长期存在从电力消费到经济增长的单向因果关系，西部地区短期存在从经济增长到电力消费的单向因果关系。林伯强（2003）运用协整分析和误差修正模型等方法对两者之间的关系进行了探寻，发现存在长期均衡关系。张龙、余敬和乌力雅苏（2016）将电力消费作为投入要素纳入生产函数，运用岭回归方法分析了中国1990—2012年间资本、劳动力和电力消费与经济增长之间的动态关系，得出电力消费对经济增长的贡献率在振荡中逐渐提升，平均贡献率达30％。周绍杰、刘生龙和胡鞍钢（2016）基于增长回归模型，运用动态面板分析方法就电力发展对经济增长影响及其区域差异进行了实证检验，得出电力发展对经济增长有着显着的正影响和地区差异，且长期影响远远高于短期影响，对东北地区影响显着高于西部地区。

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纵观国内外相关文献，大多数研究证实了电力消费是经济发展过程中不可或缺的生产要素，对经济增长有着显着的促进作用，但均未将电力消费与经济增长在不同省域之间的空间相关性纳入考察范畴。本文运用空间计量经济模型，将电力消费作为生产要素纳入经济增长核算框架，构建资本、劳动力、电力消费三要素生产函数模型，在控制资本和劳动力等生产要素的基础上，测度电力消费对经济增长的影响程度及空间溢出效应，从空间计量的视阈揭示电力消费对经济增长的影响机理，对新时代下如何为实现经济高质量发展提供电力安全供应保障具有重要的理论和现实意义。 内容来自dedecms

二、电力消费对经济增长的影响模型构建 织梦内容管理系统

电力是国民经济发展的“预警器”和“晴雨表”，与人们的生产生活息息相关，电力充足稳定供应是保障经济社会稳定运行的关键。受中国能源资源生产与消费逆向分布影响，对能源资源的优化配置提出了更高要求，电网作为电力市场的传输载体，担当区域间能源资源优化配置的任务义不容辞。电力消费对经济增长的影响主要通过电网等电力基础设施投资、电力行业从业人员等载体进行传导。随着电力消费的快速增长，作为连接生产端与消费端的输电网和配电网等电力基础设施亟须适度超前发展，相应的发电基地外送输变电工程、配电网升级、微电网、农村电网改造等项目将吸引越来越多的投资聚集电网建设。电网等电力基础设施建设产业链长，带动作用强，影响范围广，除拉动设备制造、建材、冶金、信息等相关行业的发展外，还将在用电环境持续改善的作用下带动消费和扩大内需，对经济增长的促进作用明显。电网等电力基础设施建设相关行业具有资金密集、劳动密集和技术密集等特点，随着电网等投资项目的快速推进，越来越多的电力一线工作人员和电力技术研发人员向电网等电力基础设施建设行业集中，进而通过扩大就业和人力资本提升促进经济增长。因此，在研究电力消费对经济增长的影响时，须考虑投资和劳动力等主要传导载体，在控制资本、劳动力等生产要素的基础上，测度电力消费对经济增长的影响大小。 本文来自织梦

本文以柯布一道格拉斯生产函数为经济增长核算框架，在传统的资本和劳动力两要素生产函数模型的基础上，将电力消费纳入经济增长核算框架，构建包含电力消费的三要素生产函数模型： dedecms.com

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（1）、（2）式中Y为地区生产总值，单位为亿元，为保证不同省域之间数据可比，采用地区生产总值指数将历年Y值调整为1978年价，数据来源于历年《中国统计年鉴》。K为分省固定资本存量，单位为亿元，为保证不同省域之间数据可比，运用分地区固定资产投资价格指数将历年固定资本存量统一调整为1978年价，根据单豪杰（2008）永续存盘法对1978—2015年全国和省际资本存量进行估算，折旧率为10.96％，数据来源于1952—2004年《中国国内生产总值核算历史资料》、《新中国60年统计资料汇编》、2004—2016年《中国统计年鉴》，单位为亿元。L为分省就业人数，单位为万人，数据来源于各省历年统计年鉴。E为分省电力消费量，单位为亿千瓦小时，数据来源于历年《中国统计年鉴》。由于1978—2005年间西藏地区电力消费量数据缺失，所以本文选取2006—2015年中国31个省区市作为研究样本区间。 织梦好，好织梦

三、电力消费对经济增长影响的空间效应检验 copyright dedecms

空间效应检验是确定是否有必要将空间计量视角纳入传统的电力消费对经济增长影响模型中的基础。本文采用Anselin（2001），Anselin、Gallo和Jayet（2008）提出的空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验LM-LAG、LM-ERR，以及Elhorst（2003、2005、2010），Elhorst、Piras和Arbia（2010）提出的稳健性空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验R-LM-LAG、R-LM-ERR，根据空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验、稳健性空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验的统计量显着性来分析构建空间计量经济模型是否科学合理。若空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验、稳健性空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验的统计量均不显着，表明电力消费对经济增长影响过程中不存在空间效应，选择空间计量经济模型不恰当。若空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验、稳健性空间滞后和空间误差依赖性拉格朗日检验的统计量部分显着，表明电力消费对经济增长影响过程中存在空间效应，选择空间计量经济模型来刻画空间相关性较为合理，同时结合联合显着性检验似然比（LR）统计量的显着性进一步分析是否存在时空固定效应。

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从表1的未考虑空间因素的2006—2015年电力消费对经济增长影响面板数据模型估计结果可以看出，在研究电力消费对经济增长影响过程中需要引入空间效应。在5％的显着性水平下，联合显着性检验似然比（LR）统计量显着，表明电力消费对经济增长存在时空固定效应影响，进一步证明构建空间计量经济模型能够较为科学地刻画电力消费对经济增长的影响程度及溢出效应。

分“十一五”和“十二五”两个时段来看，表2、表3的模型估计结果显示，两个时段研究电力消费对经济增长的影响均需要引入空间效应。在5％的显着性水平下，两个时段的联合显着性检验似然比（LR）统计量均显着，表明“十一五”和“十二五”期间电力消费对经济增长均存在时空固定效应影响，进一步验证了空间计量经济模型能够较为科学地测度两个时段电力消费对经济增长的影响程度及溢出效应。 本文来自织梦

四、电力消费对经济增长影响的空间计量实证检验

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（一）空间计量模型与空间权重矩阵构建

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为了系统挖掘电力消费对经济增长的空间效应，本文首先建立集空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）于一体的空间杜宾模型（SDM），然后根据空间滞后和空间误差依赖性的wald检验Wald-LAG、Wald-ERR，空间滞后和空间误差依赖性的似然比检验LR-LAG、LR-ERR等检验统计量的显着性来判断SDM是否可以简化为SLM或SEM。若wald-LAG和LR-LAG统计量显着，wald-ERR和LR-ERR统计量不显着，则SDM可简化为SLM；若wald-ERR和LR-ERR统计量显着，Wald-LAG和LR—LAG统计量不显着，则SDM可简化为SEM；若Wald-LAG、Wald-ERR、LR-LAG、LR-ERR统计量均显着，则SDM不可简化为SLM或SEM。电力消费及资本、劳动力等三要素对经济增长影响的空间杜宾模型为：

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（3）式中，lnYit为省域i在t年度的地区生产总值；lnKit、lnLit、lnEit分别为省域i在t年度固定资本存量、劳动力和电力消费等影响经济增长的三要素指标值；α0为模型截距常数项；α、β、γ为三要素对经济增长的影响程度，α1、β1、γ1为三要素对相邻省域经济增长的空间溢出效应影响系数；μi为空间固定效应，λt为时间固定效应；wij为空间权重矩阵W中的第（i，j）个元素。

空间权重矩阵W的构造对空间计量经济模型运行结果与现实的吻合度是否接近至关重要，为了更加准确客观地测度电力消费对经济增长影响的空间效应，本文采用集地理信息和经济信息于一体的经济地理空间权重矩阵WGE，其中包含地理信息的空间权重矩阵通过大圆距离反比法进行构造，记为WC，包含经济信息的空间权重矩阵采用省域间经济发展水平的相似度来表达空间上的经济相邻，记为WE。WG、WE和WGE构造如下：

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（4）式中，r为地球半径，r×arccos[sinxisinxj+cosxicosxjcos（yi-yj）]为两省域省会城市的大圆距离，x、y分别为两省域省会城市的经度与纬度。（5）式中，Git为省域i在t年份的经济发展水平，用人均GDP表示，为省域i与省域j在一个时间段内的人均GDP均值，为便于不同区域不同时段间的数据可比，运用国内生产总值价格指数统一调整为1978年价，当研究样本区间为2006—2015年时，m、n分别取值为2006和2015，当研究样本区间为2006—2010年时，m、n分别取值为2006和2010，当研究样本区间为2011—2015年时，m、n分别取值为2011和2015，为避免当两个省域在某一时间段内人均GDP相等时，出现分母为0的现象，在WE的分母中加入调节参数s，当出现两个省域在某一时间段内人均GDP相等时，取调节参数s=1，当任意两个省域在某一时间段内人均GDP均不相等时，取调节参数s=0。（6）式中，经济地理空间权重矩阵WGE为WG与WE的点乘。 dedecms.com

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（二）2006—2015年样本段实证结果分析

从表4的2006—2015年电力消费对经济增长影响的空间杜宾模型估计结果可以看出，选择集SLM与SEM于一体的SDM能够更为科学地测度电力消费对经济增长的影响程度及溢出效应。Baltagi（2001）构造的phi检验统计量和SDM的Hausman检验统计量均在1％的显着性水平下显着，进一步表明选择时空双固定效应模型更为恰当。从模型拟合优度和相关系数平方来看，时空双固定效应模型效果优于空间随机与时间固定效应模型，且资本、劳动力、电力消费三要素对经济增长的影响系数方向与预期一致，再次证实选取时空双固定效应模型来测度电力消费对经济增长的影响程度及溢出效应更为适当。

表4偏差修正后的时空双固定效应模型列的空间杜宾模型实证结果显示，电力消费与经济增长之间存在空间效应，且空间效应系数显着为正，说明考虑电力消费约束后的区域经济增长存在示范带动效应，整体来看，邻近省域经济每增长1个百分点，会带动本省域经济增长约0.24个百分点，这表明中国各省域近年来高度重视低碳发展，纷纷将能源强度约束和能源消费总量控制纳入节能考核范畴，积极转变经济发展方式，加快优化调整经济结构，为区域经济协同发展注入结构性动力。“十三五”及中长期亟须深入推进低碳经济发展战略，各省域继续加大转方式、调结构的力度，打造低碳经济发展新模式。电力消费对经济增长影响结果显示，电力消费每提高1个百分点，将促进经济增长0.16％，但对相邻省域的空间溢出效应为负，带来相邻省域经济降低0.24％，这表明在低碳经济发展趋势中，部分省域为了保持自己的经济增速不掉队，抢先抓住电网等基础设施建设投资这一经济增长主要动力点，在未考虑周边省域的电力发展情况下，相继加大本省电力基础设施建设投资，虽然短期内给本省经济增长带来了有效拉动作用，但给相邻省域的经济增长带来了一定的抑制作用。亟须从全国各省域电力供需全局出发，合理安排各地电力基础设施建设项目，避免重复投资，推进电力基础设施投资与区域经济增长协调发展。

从传统的K、L要素对经济增长的影响程度及溢出效应来看，增加资本投入能有效促进经济增长，资本存量每提高1个百分点，将拉动经济增长0.25％，对经济增长的拉动作用位于三要素的首位，表明在经济转型与结构调整过程中，投资依然是经济增长的主要动力源泉，要实现“十三五”及中长期经济中高速增长目标，稳投资是必然选择。增加资本投入对相邻省域经济增长的空间溢出效应为负，总体来看，资本存量每提高1％，相邻省域经济会降低0.22％，表明在经济下行压力较大的背景下，各省域之间存在争夺对经济增长动力大、见效快的投资项目现象，甚至存在不少重复投资、盲目投资、无效投资现象，给区域经济协同发展带来不利影响。劳动力数量投入每提高1％，经济降低0.15％，说明劳动年龄人口数量下降和单位劳动力成本上升给经济增长带来了挑战，2014—2016年，中国16—59岁人口分别较上年减少371、487和349万人，占总人口的比重分别较上年降低0.6、0.7和0.7个百分点，加上近年来劳动力成本快速增长，进而导致经济产出水平降低。劳动力数量增加对相邻省域经济增长的空间溢出效应亦为负，总体来看，劳动力数量每提高1％，相邻省域经济会降低0.17％，表明在劳动力供给数量下降的态势下，各省域之间争夺劳动力现象突出，部分地区通过提高工资待遇等多方式吸引外地劳动力资源流入，部分时段甚至出现“用工荒”现象，给劳动力供给市场的稳定带来不良影响，进而影响经济健康可持续发展。 内容来自dedecms

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（三）分“十一五”和“十二五”样本段实证结果分析

分“十一五”和“十二五”两个时段来看，表5和表6的SDM估计结果显示，两个时段的电力消费对经济增长影响的SDM均不可简化为SLM或SEM。两个时段phi统计量和Hausman检验统计量在1％的显着性水平下均显着，进一步多维度证实选择时空双固定效应模型更为合适。从模型拟合优度大小及模型估计参数方向来看，时空双固定效应模型效果更优，且估计参数方向符合预期，再度证明“十一五”和“十二五”两个时段选取时空双固定效应模型来测度电力消费对经济增长的影响程度及溢出效应更为合适。

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表5和表6的偏差修正后的时空双固定效应模型列的SDM实证结果显示，两个时段电力消费与经济增长之间存在空间效应，“十一五”期间空间效应系数为负，但不显着，相邻省域经济每减少1％，本省域经济会增长0.01％，“十二五”期间空间效应系数显着为正，邻近省域经济每增长1％，会带动本省域经济增长0.32％，说明在电力消费约束条件下，中国区域经济增长效应从相互竞争逐步向示范带动转型，区域低碳协调发展的空间格局正在形成。电力消费对经济增长的影响结果显示，电力消费每提高1个百分点，“十一五”和“十二五”期间将分别促进经济增长0.18％和0.10％，“十二五”期间电力消费对经济增长的促进作用较“十一五”期间有较大回落，表明随着电力节能技术和经济增长动力的转换，中国逐步以较低的电力消费增速实现经济中高速增长。“十一五”期间电力消费对经济增长的空间溢出效应显着为负，电力消费每提高1个百分点，将带来相邻省域经济下降0.17％，“十二五”期间电力消费对经济增长的空间溢出效应由负转正，虽然不显着，但蕴含的意义重大，表明随着经济进入新常态，电力行业更加注重精准投资和高效投资，有效促进区域经济协同发展。 dedecms.com

传统的K、L要素对经济增长的影响程度及溢出效应结果显示，两个时段资本投入增加均能有效促进经济增长，资本存量每提高1％，“十一五”和“十二五”期间将分别促进经济增长0.26％和0.22％，在三要素对经济增长的促进作用中始终位居首位，表明投资作为拉动经济增长的“三驾马车”之一，在经济高速增长期和中高速增长期一如既往是拉动经济增长的核心动力，为了顺利实现“十三五”及中长期经济增长目标，亟须继续将稳投资放在首位不动摇。资本投入增加对相邻省域经济增长的空间溢出效应显着为负，总体来看，资本存量每提高1％，“十一五”和“十二五”期间相邻省域经济会降低0.10％和0.17％，“十二五”期间资本投入对经济增长负的空间溢出效应较“十一五”期间有较大增加，表明中国经济进入由高速增长向中高速增长的新常态以来，各地区均面临宏观经济下行压力，纷纷盲目对投资项目加码，存在部分投资项目效率低下和精准性欠佳，亟须从区域全网络视角出发，充分发挥1加1大于2的投资效果，给区域经济增长注入协同合力。劳动力数量投入每提高1％，“十一五”和“十二五”期间经济将分别降低0.04％和0.08％，说明劳动力数量下降和老龄化趋势加快业已成为经济增长的制约因素，且“十二五”期间较“十一五”期间更为严峻，“十三五”及中长期经济增长动力亟须从之前的“人口红利”向“人才红利”转换。“十一五”期间劳动力数量增加对经济增长的空间溢出效应显着为正，劳动力数量每提高1％，将促进相邻省域经济增长0.47％，“十二五”期间劳动力数量增加对经济增长的空间溢出效应由正转负，应引起高度重视，表明在劳动力供给数量下降和人口红利减少的背景下，支撑经济中高速增长的人口传统因素减弱，各省域纷纷加入了争夺劳动力资源的行列，给区域劳动力市场稳定带来一定的风险，导致经济潜在增长率呈下降态势。 本文来自织梦

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五、结论与政策建议 dedecms.com

本文基于集空间滞后模型与空间误差模型于一体的空间杜宾模型，以2006—2015年、2006—2010年、2011—2015年三个时段为样本区间，在资本、劳动力和电力消费三要素生产函数分析框架下测度了电力消费对经济增长的影响程度及空间溢出效应。2006—2015年时段总体来看，考虑电力消费约束后的区域经济增长存在示范带动效应，电力消费对经济增长有显着的促进作用和负的空间溢出效应，电力消费每提高1个百分点，将促进经济增长0.16％，但带来相邻省域经济降低0.24％，表明各区域未考虑周边省域的电力发展情况抢抓电力基础设施投资，给相邻省域经济增长带来抑制作用。资本对经济增长直接效应显着，投资依然是经济增长的主要动力，但存在不少重复投资、盲目投资等现象，导致对相邻经济增长的空间溢出效应为负。劳动力数量下降和劳动力成本上升给经济增长带来了挑战，部分省域之间争夺劳动力资源现象突出，不利于劳动力供给市场的稳定和经济健康可持续发展。分“十一五”和“十二五”两个时段来看，在电力消费约束条件下，中国区域经济增长效应从相互竞争逐步向示范带动转型，电力消费对经济增长的促进作用有所减少，空间溢出效应由负转正，表明随着电力节能技术和经济增长动力的转换，以较低的电力消费增速实现了经济中高速增长。资本投入增加在两个时段均能有效促进经济增长，在三要素对经济增长的促进作用中始终位居首位，但负的空间溢出效应呈增加趋势。劳动力数量下降对经济增长的影响在“十二五”期间变得更为严峻，对经济增长的空间溢出效应和间接效应均由正转负，需要引起高度重视。 dedecms.com

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综合以上实证分析结论，对新时代下如何从电力供给要素角度出发助力经济增长提出以下两方面的政策建议：

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（1）进一步优化要素配置与空间布局，为经济增长产生正的溢出效应。当前资本、劳动力和电力消费对经济增长的空间溢出效应为负，经济新常态下亟须从空间和区域上同时优化配置要素资源，进而带动区域经济增长协同发展。一是加强区域间重大投资项目的沟通协调，涉及双方或多方共同利益的投资项目，参照财政收入或税收收入比例共享，不得出现各自重复投资现象，严厉打击对于己有利、于他方不利的地方投资行为。二是健全区域间劳动力资源流动机制，鼓励通过提高待遇、完善公共服务设施、改善劳动条件、改革户籍制度等方式吸引外来劳动力和留住本地劳动力，严禁通过恶意挖角等不正当竞争手段抢夺劳动力资源。三是推动区域间电力协调发展，根据各省域之间的经济发展、能源资源禀赋、电力消纳、大气污染防治等因素，合理确定各省域本地电力生产、消纳和外送规模，避免部分区域部分时段电力供需不平衡。

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（2）适度超前布局电力基础设施建设，为经济增长提供电力安全保障。电力工业是经济增长的主要动力源泉，为了避免出现电力短缺影响经济增长，亟须适度超前发展电力。一是优化全国与区域间电网结构，提高电力系统供应安全。加快扎鲁特至山东青州特高压直流输电工程、东北主网至高岭背靠背500千伏电网、大气污染防治行动计划交流特高压输电工程、渝鄂直流背靠背工程等电网投资项目的开工建设，进一步完善区域电网主网架。二是加快升级改造配电网，切实提高供电质量和满足用电需求。结合国家新型城镇化建设的需要，适度超前建设城镇配电网建设，全面支撑京津冀、长江经济带、丝绸之路经济带等重点区域的城镇用电需求；加快农村电网和农村生产供电设施升级改造，优化农村电力供给结构。三是加快电动汽车充电基础设施建设，鼓励电厂汽车生产商、销售商、小区物业、充电服务公司等主体积极参与居民区充电设施运营管理，满足快速发展电动汽车的充电需求。 本文来自织梦

（作者：王庆华：中央民族大学生命与环境科学学院、国家信息中心综合管理部，肖宏伟：国家信息中心经济预测部） 本文来自织梦

参考文献：

1、林伯强：《电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究》，《管理世界》2003年第11期。

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2、刘生龙、高宇宁、胡鞍钢：《电力消费与中国经济增长》，《产业经济研究》2014年第3期。 copyright dedecms

3、单豪杰：《中国资本存量K的再估算：1952～2006年》，《数量经济技术经济研究》2008年第10期。 copyright dedecms

4、张龙、余敬、乌力雅苏：《中国电力消费与经济增长关系：基于生产函数和Logistic曲线》，《数学的实践与认识》2016年第3期。

5、周绍杰、刘生龙、胡鞍钢：《电力发展对中国经济增长的影响及其区域差异》，《中国人口·资源与环境》2016年第8期。 dedecms.com