能源约束对经济增长的“阻尼效应”研究——以重庆市为例

张文爱

（重庆工商大学a．经济学院；b．长江上游经济研究中心，重庆 400067）

能源约束对经济增长的“阻尼效应”研究
——以重庆市为例

张文爱a，b

（重庆工商大学a．经济学院；b．长江上游经济研究中心，重庆 400067）

工业化和城市化加剧了经济发展对能源的依赖性，使经济增长受能源约束的影响日益突出。在对生产函数一般性设定的基础上，推导了能源约束对经济增长阻尼效应的测算公式；通过建立扩展的C－D生产函数和CES生产函数模型，运用偏最小二乘（PLS）回归方法对生产函数进行估计，实证检验重庆市1978—2011年能源约束对经济增长的阻尼效应。研究发现：在C－D和CES生产函数中，能源约束对经济增长的阻尼系数分别高达5．06%和4．53%，阻尼效应非常显著，证实了经济发展对能源消耗的强依赖性。为此，从产业结构调整、能源结构调整、技术创新和人力资本开发等方面，提出了促进经济发展转型、实现经济增长与节能减排协调发展的对策建议。

增长阻尼；能源约束；C－D生产函数；CES生产函数；偏最小二乘法

一、引 言

资源与环境既是社会经济存在的前提与基础，也是经济持续发展的动力和保障。人类社会经济的极大发展，特别是工业化和城镇化的实施，加剧了国民经济对资源的依赖及对环境的影响，环境恶化与资源枯竭问题日益凸现，社会经济发展面临环境与资源的约束日益加剧，已成为经济发展的严重阻碍。如何实现资源环境与社会经济的协调发展，成为理论界与实践工作者思考的重要论题。在各种自然资源中，能源消费对中国经济发展具有特殊重要性。中国作为发展中国家，经济总量庞大，特别是现阶段，中国正处于工业化和城镇化加速发展阶段，迫切要求经济保持高速增长水平；另一方面，由于技术水平、产业结构等原因，单位产值能耗高，资源消耗与环境保护压力巨大。经济增长与节能减排成为社会发展中的现实矛盾。本文将通过实证检验能源约束对经济增长的影响，考察经济增长对能源消耗的依赖性，探索促进经济增长与节能减排协调发展的实现路径。

关于资源与环境约束对经济增长的影响，Romer采用扩展的C－D生产函数模型，提出了“增长阻尼”的概念模型①对于“growth drag”，国内通常译作“增长阻尼”，但也有一部分学者将其译作“增长尾效”。为叙述简便，本文不作此分别，将文献中涉及的“增长阻尼”或“增长尾效”统一称作“增长阻尼”。，将实际经济增长速度与没有资源限制情况下相比的降低程度，称之为“增长阻尼”（growth drag）［1］37－41。以此概念模型为基础，国内学者通过引入水资源、土地资源、能源等生产要素，用以实证检验资源约束对经济增长的影响。薛俊波等简化了Romer模型，重点考察了土地资源限制对经济增长的影响［2］；谢书玲等则借鉴Romer模型，分析了水资源和土地资源对中国经济增长的阻尼效应［3］；杨杨等采用二级CES生产函数模型，着重考察了土地资源约束对中国经济增长的影响［4］。上述文献重点分析了水资源或土地资源的阻尼效应，没有涉及能源消费对经济增长的影响；庞丽拓展了这一研究局限，全面考察了能源、水资源和土地资源对中国经济增长的阻尼效应［5］；刘耀彬拓展了阻尼效应概念，考察了能源、水资源与土地资源对中国城市化进程的阻尼效应［6］；胡健等分析了油气资源禀赋对区域经济发展中的“资源诅咒”问题，探讨了其形成机理与解决对策［7］；胡健等通过考察自然资源约束条件下的内生经济增长路径，发现自然资源开发对经济可持续增长具有重要影响［8］。在对中国经济整体进行考察的基础上，部分学者开始探讨资源对区域经济增长的影响。许秀川等就能源消费对重庆市经济增长的关系进行了分析［9］；段东平等通过修正Romer阻尼模型，实证检测了水土资源约束对西安城市化进程的阻尼效应［10］，阿依吐尔逊·沙木西等通过对新疆库尔勒市的考察，发现水资源、土地资源和能源对西北干旱地区经济增长和城市化进程有重要影响，尤以水资源为甚［11］；王克西等将生态环境压力指数与能耗总量作为生产函数的投入要素，采用拓展的索洛模型，测算了陕西省生态环境压力指数与能耗对经济增长的贡献［12］；许冬兰等采用CES生产函数模型，着重分析了能源消耗对山东省经济增长与城市化进程的阻尼效应，发现能源对经济增长和城市化进程的影响显著［13］。

上述研究文献，在Romer概念模型基础上，通过改进模型，以适用于具体研究对象，取得了有益的研究结论，但是现有的所有文献均是在设定特定生产函数模型的前提下，推导得出经济增长阻尼公式，似乎增长阻尼的计算公式必定源自特定的生产函数。那么，在给定投入要素的情况下，经济增长阻尼的测算是否并不必然依赖于特定生产函数？即能否在一般意义上测算增长阻尼？为此，本文在前述文献基础上，试图在对生产函数进行一般性设定基础上，推导能源约束对经济增长阻尼效应的测算公式。在此基础上，以重庆市为例，就能源约束对经济增长的阻尼效应进行实证检验，考察经济增长对能源消耗的依赖性，探索改善经济发展模式、促进节能减排、发展低碳经济的有效途径。

二、模型与方法

（一）增长阻尼测算公式

在现有关于能源约束的增长阻尼研究中，从最初Romer提出的C－D型增长阻尼概念模型，到后续实证研究中对Romer模型的修改拓展，所有研究均将生产函数设定为特定形式，其中最常见的是将生产函数模型设定为C－D型或CES型。以特定的生产函数模型为基础推导阻尼公式，易使人误以为增长阻尼公式与生产函数的特定形式有关。本文放弃这一研究传统，从生产函数的一般性设定出发，据此推导能源约束对增长阻尼的测算公式。具体的，假设产出是技术、劳动、资本和能源等投入要素的函数，并将技术进步设定为哈罗德中性技术进步模式，总量生产函数一般性地设定为：

式中Y为产出，K为资本投入，E为能源消费，A为劳动的有效性（技术水平），L为劳动投入，AL为有效劳动。

对式（1）两端作关于时间t的全微分，并同除以Y，可得到总量产出的增长率（gY）：

根据式（5），可以得到能源约束对经济增长阻尼效应的计算公式。能源约束对经济的增长阻尼被定义为“不存在能源约束”条件下经济增长速度，与“存在能能源消费年均增长率公式：m＝t－t－1，其中t表示计算期初，t表示计算期末。1010①源约束”条件下的经济增长速度之差，其中“存在能源约束”与“不存在能源约束”的含义分别为：

1．存在能源约束。“存在能源约束”被定义为经济社会对能源消费的总量保持不变，增长速度为0，即gE＝0。将其代入式（5），可得在能源约束条件下平衡增长路径的劳均产出增长率为：

2．不存在能源约束。对“不存在能源约束”的设定，常见有两种方式：其一是设定单位劳动力的能源消费不变，即能源消费总量与劳动力增长同步，gE＝n；另一种设定是经济发展中能源以其实际水平增长，这一增长率水平可能大于劳动力的增长速度［13］。第二种设定在当前中国工业化阶段表现得尤其突出，对于考察能源约束的增长阻尼效应具有更加现实的经济含义，因此本文采用后一种方式来表示不存在能源约束时的经济增长。具体的，设能源消费年均增长率为m①，即：gE＝m。将其代入式（5），得到不存在能源约束时平衡增长路径上的劳均产出增长率为：

式（7）与式（6）分别表示了“不存在能源约束”与“存在能源约束”时经济系统的劳均产出增长率；二者之差即表示了能源约束对经济增长的阻尼效应：

式（8）即为哈罗德中性技术进步条件下，能源约束对经济增长阻尼效应的测算公式。根据推导过程可知，阻尼公式与采用生产函数的特定形式无关；进一步的分析表明，阻尼公式与技术进步模式无关，即在技术进步为希克斯中性或索洛中性的情形下，其总量生产函数分别为：Y ＝AF（K，E，L）或Y ＝F（AK，E，L），均可得到完全相同的增长阻尼测算公式②限于篇幅，证明过程略。有需要的读者可向作者联系索取。。这表明，增长阻尼的测算公式源自于生产函数的一般性设定，而与生产函数的具体形式及技术进步类型无关。从式（8）可知，影响阻尼大小的因子有资本的产出弹性εK、能源的产出弹性εE和能源的增长率gE。

（二）生产函数选择

由增长阻尼公式的推导可知，增长阻尼的计算公式与生产函数的具体形式无关，但式（8）同时表明，计算增长阻尼涉及到要素产出弹性的计算，而不同形式的生产函数设定可能得出不完全一致的要素产出弹性。为此，在实证研究中，需要对生产函数进行具体设定，以获得投入要素的产出弹性的估计值。本研究将分别采用哈罗德中性技术进步的C－D生产函数和希克斯中性技术进步的CES生产函数，估算要素的产出弹性，以对能源约束下经济增长的阻尼效应进行实证测算。

1．扩展的C－D生产函数。将能源要素引入生产函数，并假设技术进步为哈罗德中性，建立扩展的C－D生产函数，即仿照Romer的概念模型，将总量生产函数（1）具体设定如下［1］：

式（9）中 A 代表广义技术进步，满足 A（t）＝A（0）egt。对两边取对数，整理得到计量模型：

其中α＝εALLnA0，γ＝εALg。由式（10）可知，在技术进步为哈罗德中性的生产函数模型设定下，对数化的劳动投入变量的回归系数表示有效劳动（AL）的产出弹性εAL，资本投入和能源消费的产出弹性分别为εK和εE。

2．二级CES生产函数。虽然C－D生产函数由于其简洁性在实证研究中得到了广泛应用，但由于该生产函数暗含了要素替代弹性固定为1的设定，限制了其应用范围；CES生产函数则放宽了对要素替代弹性的约束，使之更加接近经济现实。为此，借鉴许冬兰等的处理方法，建立包含劳动、资本和能源等三种投入要素的二级CES生产函数，并将技术进步设为希克斯中性，将二级三要素CES生产函数具体设定如下［13］：

其中A为广义技术进步水平（效率系数），满足A（t）＝A（0）egt；λ为规模报酬参数；α、β为分配份额参数；ρ1、ρ为替代弹性；资本K与能源E之间的要素替代弹性为ξKE＝1／（1＋ρ1），组合要素YKE与劳动L之间的替代弹性为ξ＝1／（1＋ρ）。

模型（11）是非线性模型，为便于估计，需要对其进行线性化变换。此处采用J．Kmenta提出的直接估计法对其参数进行估计，得到如下形式的简化CES生产函数模型［14］：

通过估计模型（10）和（13），可以分别得到扩展的C－D生产函数模型和二级CES生产函数模型中资本、能源和劳动的产出弹性估计值。将其代入增长阻尼的一般公式（8），可计算得到能源约束对经济增长的阻尼效应。

三、数据采集与处理

（一）变量说明及数据来源

重庆作为中国西部地区唯一的直辖市，自1997年直辖以来，社会经济取得了巨大发展，经济总量快速增长，工业化和城市化进程不断加速。截至2012年7月，重庆全市规模以上工业总资产突破万亿元大关，经济发展迅速，但同时能源消耗总量加大，增长速度快，经济发展对资源环境的依赖性日益加剧。本研究收集重庆1978—2011年的相关数据，具体考察能源约束对重庆区域经济增长的阻尼效应。数据来源于《重庆统计年鉴2012》、《新中国统计资料汇编60年》和《中国国内生产总值核算－历史资料1952—1995》。相关变量的收集和处理方法如下：

1．产出水平（GDP）。以GDP表示经济产出水平，数据经过价格调整为1978年可比价。

2．劳动投入（L）。以社会从业人员年末数表示劳动投入。由于现有统计资料中缺少重庆1985年以前的劳动力数据，通过考察1985—2011年的数据趋势特征，并考虑到重庆直辖始于1997年，因此采用1985—1996年的数据回归拟合的方式，对1978—1984年的劳动投入数据进行补充。

3．资本存量（K）。张军等采用Golden开创的“永 续 盘 存 法”①PIM计算资本存量公式：Kt＝It＋（1－δ）×Kt－1，其中Kt为第t期资本存量，It为第t期投资额，δ为折旧率。（Perpetual Inventory Method，PIM），对中国各省份的资本存量进行了估算，但由于重庆直辖时间较短，为保证数据统计口径的一致性，很多研究者在核算中国省际资本存量时，均将四川与重庆作合并处理［15－16］。本文需要将重庆市的资本存量进行剥离，具体方法如下：

（1）1978—1995年资本存量估算。考虑到1997年以前，重庆隶属于四川省，故可假设川渝资本存量与产出GDP成比例。借鉴单豪杰的川渝合并数据，对资本存量进行剥离［16］。由于单豪杰的川渝合并数据以1952年为基期，故本文首先采用固定资本投资价格指数，将数据调整为1978年可比价；然后按川渝GDP数据比例，将原川渝合并数据剥离为重庆和四川的资本存量数据。

（2）1996—2011年资本存量估算。在1978—1995年资本存量的基础上，采用PIM，递推核算1996—2011年的重庆资本存量数据，其中当期投资数据为“固定资本形成总额”，经过固定资本投资价格指数调整为1978年可比价。借鉴单豪杰的做法，折旧率采用10．96%。

4．能源消费（E）。采用“能源消费总量”表示能源投入，包括煤炭、天然气、油料和电力。不同品种的能源已折合为按当量值计算的标准煤。统计数据中缺失1979年的数据，采用1978与1980两年的简单算术平均值代替。

经整理，得到重庆市经济产出和投入的主要数据。为减少异方差性对模型分析的影响，对数据作对数化处理，分别记为LnGDP、LnL、LnK和LnE（图1（a））。根据数据结果可知，重庆市年度能源消耗总量由1978年的889．20万吨标准煤增长到2011年的7 951．12万吨标准煤，年均增长率为6．86%，能源消耗总量大且增长速度快。

为了进一步分析重庆市经济发展中能源的生产效率，使用实际产出表示的万元产值的吨标准煤能耗指标测度之（图1（b））。结果显示：1978年以来，重庆市万元产值能耗整体上呈现出持续下降的发展态势（2003—2005年除外）；近期更是呈现出快速下降的势头，并达到历史最低点。这一事实表明，重庆市自1978年以来，以实际产出表示的单位产出能耗有了较大幅度的下降，能源的生产效率有了显著提升；从单位产出的角度看，重庆工业经济发展中节能减排的成效显著。

图1 重庆市经济投入产出与单位能耗图

（二）变量的平稳性检验

为了防止出现虚假回归，保证研究结论的可靠性，采用ADF检验方法，对经过对数化变换的相关经济变量的平稳性进行检验，结果见表1。

表1的平稳性检验结果表明：在5%显著性水平下，原始变量及其1阶差分变量均不平稳，但其2阶差分变量平稳。由此可知上述变量均有两个单位根，为2阶单整序列，即：LnGDP～I（2），LnL～I（2），LnK～I（2），LnE～I（2）。

（三）变量的协整性检验

对于具有单位根的不平稳经济变量系统，只有具有协整关系时，才能进行回归分析，否则会出现所谓的“虚假回归”问题。本文采用Johansen协整检验方法，对上述不平稳变量系统进行协整检验，以考察变量系统的协整性。检验结果如表2所示。

表1 变量平稳性检验表

表2 变量协整性检验表

表2的检验结果表明：在5%的显著性水平下，采用迹统计量检验时，变量系统存在两个协整关系；在采用最大特征根统计量检验时，变量系统存在1个协整关系。这表明不论采用迹检验还是最大特征根检验，经济系统均表现出协整性，从而对变量系统建立回归模型进行实证分析具有可行性。

四、实证结果

（一）要素的产出弹性估计——基于PLS的实证结果

利用样本数据，对模型（10）和（13）进行实证估计。在估计中发现，不论是采用扩展的C－D生产函数模型，还是采用变换后的二级CES生产函数模型，由于引入的自变量有多个，在此多元线性回归模型中，自变量之间存在严重的多重共线性，变量间的相关性如表3所示。

表3 变量多重共线性的相关系数检验表

由表3可知，自变量系统存在严重的多重共线性，例如对数化的资本与能源间的简单相关系数高达0．994，P与Q间的相关系数高达0．981，因此如果直接采用OLS进行估计，将遭遇严重的多重共线性问题，可能影响研究结论的可靠性。

对于多元线性回归模型，消除多重共线性影响的有效方法是采用偏最小二乘（partial least squares，PLS）回归技术。PLS回归以主成分分析和典型相关分析为方法基础，既能充分提取原有经济系统的有效信息，又可有效消除多重共线性的不利影响，是实证研究中消除多重共线性的有效方法。本研究采用SIMCA－P统计软件包，对生产函数进行PLS回归，估计各要素的产出弹性。

1．C－D生产函数的要素产出弹性估计。基于样本数据，对式（10）进行PLS回归估计。通过提取不同数目的潜变量进行PLS回归，研究发现当提取的潜变量数为2时，潜变量对解释变量系统的信息提取率达到99．7%，充分满足实证分析的需要，而此时模型对被解释变量Y的拟合优度达到0．997。由此可见，对这一经济系统提取两个潜变量已经充分提取了解释变量信息，满足模型分析的需要，据此得到如下最终回归结果：

由式（14）并结合式（10）可知，在样本期间，有效劳动投入、资本和能源对产出的弹性分别为1．046、0．311 和 0．508；技 术 进 步 率 为 g ＝ γ／εAL＝0．033／1．046＝0．031。

2．CES生产函数的要素产出弹性估计。与CD生产函数的处理办法相同，对由式（13）所表示的二级三要素的CES生产函数进行PLS估计。通过提取不同数目的潜变量成分进行回归，发现当提取的潜变量数为3时，潜变量累计对解释变量系统的信息提取率达到99．7%，此时模型对被解释变量Y的拟合优度达到0．999。可见提取3个潜变量已经充分提取了解释变量信息，模型具有良好的统计性质，据此得到如下最终回归结果：

由式（15）并结合式（13）可知，在样本期间，劳动投入、资本和能源对产出的弹性分别为0．948、0．254和0．492；技术进步率则为g＝0．023。比较而言，CES生产函数下，要素的产出弹性与技术进步率较之C－D生产函数下，均有不同程度的下降，但二者差别并不显著。

（二）能源约束对经济增长的阻尼效应

由式（14）和（15）的回归结果，整理得到各要素的产出弹性；将其代入测算公式（8），可以得到扩展的C－D生产函数和CES生产函数模型中，能源约束对经济增长的阻尼效应，详见表4。

表4 能源约束的增长阻尼表

表4表明：在扩展的C－D生产函数和CES生产函数模型中，重庆市能源约束对经济增长的阻尼效应分别为5．06%和4．53%。尽管两种类型的函数下，由于对要素产出弹性的估算上的差别，阻尼效应有所不同，但二者均表明，能源约束对经济增长的影响是非常显著的。事实上，根据样本数据可以推算出1978—2011年间重庆市经济年平均增长率为11．03%①经济增长率计算公式与能源消费增长率计算公式相同，参见关于能源增长率的计算公式。；将生产函数的回归结果代入经济增长率的分解公式（式（3））中，可以得到：在C－D生产函数模型中，劳动、资本、能源和技术进步的贡献分别为0．77%、3．51%、3．49%和3．25%，其贡献率分别为7．01%、31．87%、31．62%和29．52%，而在 CES生产函数模型中，各要素的贡献度分别为0．70%、2．87%、3．38%和2．28%，其贡献率分别为6．35%、26．07%、30．62%和20．65%。可见，能源消费已经成为经济增长的基础性、甚至是决定性力量，能源消费的增长速度支撑甚至很大程度上决定了经济增长的速度。这一方面表明了能源消费对经济增长的积极意义，另一方面也反映了经济增长对能源消费的严重依赖——能源消费的减少将很可能导致经济增长的减缓。这从一个侧面佐证了能源约束对经济增长具有显著的阻尼效应的事实。

五、结论与启示

（一）研究结论

本文在关于生产函数的一般性设定条件下，推导了能源约束对经济增长的阻尼效应的一般性测算公式，并将能源作为要素引入生产函数，建立扩展的C－D生产函数模型和二级三要素CES生产函数模型。采用PLS方法对模型参数进行估计，有效消除了多重共线性的影响，保证了研究结论的可靠性。通过对1978—2011年重庆能源约束对经济增长阻尼效应的实证分析发现，在C－D生产函数模型中，能源约束对经济增长的阻尼效应为5．06%，而在CES生产函数模型中能源约束对经济增长的阻尼效应为4．53%，这意味着，相对于不存在能源约束即保持现有的能源消费增长速度而言，当经济系统存在能源约束即如果劳均能源消费零增长时，经济增长率将分别下降5．06%和4．53%，这是一个非常显著的影响。这一影响系数，远远高于全国其他地区，例如在同样采用CES生产函数和相同的阻尼效应设定下，能源约束对山东经济增长的阻尼效应为1．71%［13］；重庆是山东的2．65倍。整体而言，能源约束对重庆经济增长的阻尼效应非常显著，经济增长对能源消耗的依赖性十分突出。

（二）政策启示

能源约束对经济增长具有显著的阻尼效应的事实，一方面表明能源消费增长对经济发展具有极其重要的推动作用；另一方面也喻示了经济发展对能源消耗具有过高的依赖性，能源消费的下降将可能导致经济增长率的大幅度下降。这表明在经济发展过程中，为了保证经济持续健康的增长，必须要保证较高的能源消费增长率；一旦能源消费受到约束，经济增长就可能受到影响。这意味着在促进重庆经济持续发展过程中，要同时实现经济增长与节能减排，具有严峻的挑战性。

经济增长与节能减排的矛盾与困境，客观上要求转变经济发展方式，大力发展低碳经济。这既是实践科学发展观的客观需要，又是社会经济持续健康发展的内在要求，更是创建资源节约、环境友好型和谐社会的历史必需。为此，需要有新的发展思路，探索新的发展举措，主要对策包括：一是继续调整产业结构，严格控制高能耗、高污染产业项目的实施，努力降低单位产出能耗，不断提升能源的生产效率，从经济发展的结构方面，探寻发展低碳经济的对策措施；二是积极调整能源结构，大力发展优质能源，积极开发新型能源、高效能源、清洁能源和可再生能源，从能源发展的角度实现节能减排；三是加大科学技术创新和大力开发人力资本，提升技术创新和人力资本积累对经济增长的贡献水平，促进经济由外延式投入增长型向内涵式技术创新型发展转型，从经济自身发展动力的角度，积极探寻节能减排和低碳经济的发展对策和实现途径。

［1］ Romer D．Advanced Macroeconomics［M］．2nd ed．Shanghai：Shanghai University of Finance ＆Economics Press，2001．

［2］ 薛俊波，王铮，朱建武．中国经济增长的“尾效”分析［J］．财经研究，2004，30（9）．

［3］ 谢书玲，王铮，薛俊波．中国经济发展中水土资源的“增长尾效”分析［J］．管理世界，2005（7）．

［4］ 杨杨，吴次芳，韦仕川，等．土地资源对中国经济的“增长阻尼”研究——基于改进的二级CES生产函数［J］．中国土地科学，2010，24（5）．

［5］ 庞丽．经济增长中能源政策的计算分析［D］．上海：华东师范大学博士学位论文，2006．

［6］ 刘耀彬．中国城市化与能源消费关系的动态计量分析［J］．财经研究，2007（11）．

［7］ 胡健，焦兵．油气资源禀赋与区域经济发展的“资源诅咒”问题研究［J］．统计与信息论坛，2008，23（2）．

［8］ 胡健，董春诗．基于自然资源约束的内生经济增长路径研究——对罗默模型的扩展［J］．统计与信息论坛，2009，24（9）．

［9］ 许秀川，罗倩文．重庆市产业结构、能源消费与经济增长关系的实证研究［J］．西南大学学报：自然科学版，2008，30（1）．

［10］段东平，薛科社．水土资源在城市化进程中增长阻尼的计量分析——以西安市为例［J］．水土保持通报，2010，30（5）．

［11］阿依吐尔逊·沙木西，金晓斌，曹雪，等．自然资源对干旱区经济发展和城市化的增长阻尼——以新疆库尔勒市为例［J］．南京大学学报：自然科学版，2011，47（6）．

［12］王克西，郗希，李超．生态环境与资源对经济增长影响的测算——基于陕西省的实证数据［J］．统计与信息论坛，2011，26（8）．

［13］许冬兰，李琰．能源约束对经济增长和城市化影响的实证研究——以山东省为例［J］．北京理工大学学报：社会科学版，2012（4）．

［14］Kmenta J．On Estimation of the CES Production Function［J］．International Economic Review，1967，8（2）．

［15］张军，吴桂英，张吉鹏．中国省际物质资本存量估算：1952－2001［J］．经济研究，2004（10）．

［16］单豪杰．中国资本存量K的再估算：1952－2006年［J］．数量经济技术经济研究，2008（10）．

Study on"Drag Effect"of Energy Constraints on Economic Growth：Taking Chongqing as an Example

ZHANG Wen－aia，b
（a．School of Economics；b．Research Center of the Economy of the Upper Reaches of the Yangtze River，Chongqing Technology and Business University，Chongqing 400067，China）

Industrialization and urbanization increase economic relying on energy consumption，so it is becoming more obvious that economic growth is influenced by energy constraints．This paper deduces the formula of drag effect of the energy constraints on economic growth based on general settings；and makes an empirical study on the drag effect of energy constraints on the economic growth from 1978to 2011in Chongqing Municipality，using partial least squares （PLS）method in the extended C－D and CES production functions．The study finds that the drag effect coefficient is as high as 5．06%and 4．53%in the C－D and CES production functions respectively，which means a significant drag effect．Therefore，some suggestions including industrial structure adjustment，energy structure adjustment，technology innovation and human capital development are put forward to promote the transformation of economic development，and achieve the coordinated development of economic growth and energy conservation and emissions reduction．

growth drag；energy constraints；C－D production function；CES production function；partial least squares（PLS）

F062．1∶F224．0

A

1007－3116（2013）04－0053－08

2012－11－17；修复日期：2012－11－25

重庆工商大学青年博士基金项目《西部省区经济差距与收敛路径研究——基于SPDM的计量分析》（1151003）；重庆工商大学博士科研启动经费项目《中国西部地区经济增长差距与收敛机制研究》（1255017）

张文爱，男，重庆酉阳人，经济学博士，讲师，研究方向：计量经济学理论与应用，能源经济，区域经济。

（责任编辑：崔国平）