馬 宇1 程道金2

(1.山東工商學院 金融學院，山東 煙臺 264005； 2.大連理工大學 管理與經濟學部，遼寧 大連116024)

財貿研究 2017.1

“資源福音”還是“資源詛咒”
——基于門檻面板模型的實證研究

馬 宇1程道金2

(1.山東工商學院 金融學院，山東 煙臺 264005； 2.大連理工大學 管理與經濟學部，遼寧 大連116024)

從“資源詛咒”的技術進步傳導機制入手，實證分析“資源詛咒”發(fā)生的條件。一是構造一個三部門的內生經濟增長模型，包含資源部門、制造業(yè)部門和科技研發(fā)部門，發(fā)現(xiàn)處于不同發(fā)展規(guī)模階段的資源產業(yè)對技術進步的影響不同。二是通過固定效應模型和門檻面板模型證實中國省際層面上存在“資源詛咒”現(xiàn)象，即豐富的自然資源抑制技術進步，從而給經濟發(fā)展帶來負面影響。三是在此基礎上將資源依存度指標設定為門檻變量，構建三重門檻模型?；貧w結果發(fā)現(xiàn)，資源部門發(fā)展的初期對技術進步具有顯著的促進作用，即存在“資源福音”效應，當資源產業(yè)規(guī)模擴張到一定程度后，“資源詛咒”現(xiàn)象開始出現(xiàn)。三重門檻模型較好地闡述了資源由“福音”向“詛咒”轉變的規(guī)律。

資源詛咒；資源福音；門檻面板模型；資源產業(yè)

一、問題提出

自然資源是人類生存和經濟發(fā)展必不可少的物質基礎。但從近幾十年世界各國經濟的發(fā)展歷程來看，一些資源豐裕的地區(qū)不僅沒有實現(xiàn)經濟的快速發(fā)展，相反卻陷入經濟發(fā)展的“陷阱”之中，資源貧瘠的地區(qū)諸如“亞洲四小龍”、日本等反而實現(xiàn)了經濟快速發(fā)展，這種現(xiàn)象被稱為“資源詛咒”。Sachs et al.(1995)采用1970—1990年20年間的數(shù)據(jù)對95個國家進行研究，實證檢驗發(fā)現(xiàn)豐裕的資源與經濟增長存在負相關的關系。Sachs et al.(2001)研究發(fā)現(xiàn)，“資源詛咒”現(xiàn)象在世界范圍內都存在。Collier et al.(2008)用130個國家1963—2003年樣本數(shù)據(jù)進行實證研究，結果顯示存在“資源詛咒”現(xiàn)象。李強等(2014)研究了國際資源依賴對技術進步和人力資本積累的影響，結果發(fā)現(xiàn)國際資源依賴有助于技術進步和人力資本形成，也有助于經濟增長方式的轉變，從而證實“資源詛咒”現(xiàn)象在國際層面上是存在的。但是，也有學者得出了不同的結論。Davis(1995)選用礦產收入占GDP比重作為資源豐裕度指標，實證結果發(fā)現(xiàn)自然資源越豐富對經濟發(fā)展越有利。Stijins(2005)選用礦產儲量、生產量和土地的每千人擁有量作為資源豐裕度指標進行實證分析，結果發(fā)現(xiàn)資源稟賦對經濟增長的影響不顯著。方穎等(2011)以95個地級市為樣本研究中國是否存在“資源詛咒”現(xiàn)象，利用采掘業(yè)從業(yè)人員占當?shù)鼐蜆I(yè)人數(shù)的比例來衡量資源依賴程度，通過實證檢驗發(fā)現(xiàn)自然資源的豐裕程度與經濟增長之間并無顯著的負相關關系，得出中國不存在“資源詛咒”現(xiàn)象的結論。

也有學者研究了“資源詛咒”的傳導機制。Asea et al.(1999)證實教育是“資源詛咒”的傳導機制之一；Leite et al.(1999)指出腐敗是“資源詛咒”的重要傳導機制；Gylfason et al.(2004)發(fā)現(xiàn)“擠出效應”是“資源詛咒”的重要傳導機制；Torvik(2002)發(fā)現(xiàn)尋租是“資源詛咒”的政治傳導機制之一；畢玲等(2012)認為“資源詛咒”的形成機制主要包括資本形成、教育投入、創(chuàng)新和技術進步等。楊莉莉等(2014)以1993—2010年中國31個省面板數(shù)據(jù)為樣本，研究發(fā)現(xiàn)豐裕的資源抑制了技術創(chuàng)新、制造業(yè)投入和對外開放。

中國的資源分布呈現(xiàn)西多東少的不均衡狀況，然而經濟發(fā)展方面卻東強西弱，許多學者論證了中國是否存在“資源詛咒”這一命題：胡援成等(2007)利用門檻面板模型進行實證研究發(fā)現(xiàn)中國存在“資源詛咒”效應；黃子健(2013)、趙奉軍(2005)、徐康寧等(2005)的實證研究證實中國存在“資源詛咒”現(xiàn)象。馬躍輝等(2013)證實新疆存在“資源詛咒”現(xiàn)象；武芳梅(2007)、趙康杰等(2014)證實山西存在“資源詛咒”現(xiàn)象；劉慧等(2014)證實內蒙古存在“資源詛咒”現(xiàn)象。胡健等(2010)研究發(fā)現(xiàn)，資源的高稟賦、高價格和資源產品的低加工水平是導致“資源詛咒”的重要原因。

豐富的自然資源應該是一國經濟發(fā)展的促進因素，工業(yè)革命之所以在英國發(fā)生，與英國北部地區(qū)豐富的煤鐵資源密切相關，上世紀迅速崛起的美國、德國以及北歐諸國都得益于豐富的自然資源。但為什么在近幾十年會出現(xiàn)“資源詛咒”現(xiàn)象呢？“資源詛咒”現(xiàn)象產生的條件是什么？這方面的研究相對較少。根據(jù)西方經濟學中的生產理論，一個產業(yè)發(fā)展初期對社會進步和經濟發(fā)展是起到推動作用的，但隨著時間的推移，這種作用先變大后變小?！百Y源福音”效應向“資源詛咒”效應的轉變是否也遵循這樣的規(guī)律呢？中國的“資源詛咒”現(xiàn)象是在西部大開發(fā)戰(zhàn)略實施以后開始出現(xiàn)(邵帥 等，2008)，即在資源產業(yè)發(fā)展到一定規(guī)模之后才出現(xiàn)?，F(xiàn)有文獻中卻鮮有將資源依存度指標設定門檻值，從資源產業(yè)規(guī)模方面研究“資源詛咒”現(xiàn)象發(fā)生的條件。

本文將資源產業(yè)依存度指標設定門檻值，從資源依存度和資源產業(yè)規(guī)模的角度對“資源詛咒”做進一步研究。本文的創(chuàng)新之處：一是詳細梳理了“資源詛咒”效應的技術進步傳導機制；二是通過實證研究證實豐富的自然資源對技術進步的影響表現(xiàn)為三重門檻面板模型效應，即豐富的資源對技術進步的影響存在著一個從“資源福音”向“資源詛咒”轉變的過程。

二、傳導機制與理論模型

1.“資源詛咒”的技術傳導機制分析

“資源詛咒”效應對經濟發(fā)展的阻礙作用并不是直接產生的，而是通過一些因素間接發(fā)揮作用，學者們稱之為傳導機制。綜合來看，“資源詛咒”的傳導機制主要包含兩個方面：政治傳導機制和經濟傳導機制。政治傳導機制主要有：影響政府部門的決策；一些企業(yè)開展的“尋租”活動；在一些地區(qū)通過暴力手段(如戰(zhàn)爭)決定資源的歸屬。經濟傳導機制主要包括：對制造業(yè)部門、教育部門的勞動力和資本產生“擠出”效應；導致貿易條件惡化；產生“荷蘭病”效應；收入波動；抑制技術創(chuàng)新的產生等。Gylfason(2001)發(fā)現(xiàn)，“資源詛咒”通過4條傳導機制影響經濟發(fā)展，即“荷蘭病”、尋租、政府決策失誤以及忽視人力資本投資。Papyrakis et al.(2004)研究發(fā)現(xiàn)，腐敗、投資、對外貿易和教育都是“資源詛咒”傳導的重要機制。各國學者已對“資源詛咒”的傳導機制做了大量研究，且研究視角逐漸放寬，其中技術創(chuàng)新傳導機制被學者廣泛接受，相關研究也日趨成熟。Papyrakis et al.(2004)、Peretto(2012)分別證實技術創(chuàng)新是“資源詛咒”傳導機制之一；邵帥等(2008，2009，2011)發(fā)現(xiàn)，資源依存程度與技術創(chuàng)新存在顯著的負相關關系。

通過回顧和總結已有文獻，可以將“資源詛咒”的技術創(chuàng)新傳導機制分為“荷蘭病”、戰(zhàn)爭、尋租和政策失誤四條渠道，如圖1所示?！昂商m病”是指本國資源產業(yè)繁榮帶來收入水平提高，從而增加對進口商品和國內服務業(yè)的需求，資源產業(yè)和國內服務業(yè)的過度繁榮造成國內制造業(yè)資源被擠占，制造業(yè)萎靡不振?！昂商m病”主要通過擠出效應、支出效應和本國貨幣升值效應來影響技術創(chuàng)新。魯金萍等(2009)以貴州畢節(jié)地區(qū)為例證實“荷蘭病”是資源豐富的欠發(fā)達地區(qū)“資源詛咒”的傳導機制。馮宗憲等(2010)從理論和實證方面對“荷蘭病”的傳導機制進行了論證。應瑞瑤等(2009)從“資源詛咒”破解視角證實“荷蘭病”是“資源詛咒”的傳導機制。

擠出效應就是當一國發(fā)現(xiàn)大量石油和天然氣等資源時，帶來資源產業(yè)繁榮，吸引制造業(yè)的資金和勞動力轉移到資源部門，提高了制造業(yè)成本，降低了工業(yè)品競爭力，出現(xiàn)“去工業(yè)化效應”(deindustrialization effect)，而制造業(yè)是推動技術進步的部門，因此，擠出效應抑制了技術進步。支出效應就是在擠出效應的作用下，本國制造業(yè)產品價格高于進口產品，本國居民更傾向于購買進口產品，從而對本國制造業(yè)進一步帶來負面影響。本國貨幣升值效應是指資源產業(yè)繁榮導致本國資源品大量出口，本幣升值，從而給高科技產品和制造業(yè)產品出口帶來不利影響，最終抑制技術創(chuàng)新的發(fā)生。邵帥等(2008)以中國西部11省區(qū)為樣本的實證研究得出結論，資源開發(fā)對技術創(chuàng)新有“擠出效應”。

“資源詛咒”可能通過戰(zhàn)爭和尋租的傳導機制阻礙技術創(chuàng)新。豐富的自然資源和資源產業(yè)的繁榮會帶來巨大利益，不同利益集團為爭奪資源，更容易爆發(fā)暴力沖突和戰(zhàn)爭。Collier et al.(1998)對98個國家的研究發(fā)現(xiàn)，資源越豐裕越容易爆發(fā)戰(zhàn)爭。Doyle et al.(2000)研究發(fā)現(xiàn)，自然資源越豐富，相關各方達成和平共識的動機越弱。戰(zhàn)爭導致國內基礎設施和工業(yè)基礎被破壞，經濟政治環(huán)境惡化，從而直接阻礙了技術進步。另外，尋租也是抑制技術進步的途徑之一。豐富的自然資源是一筆巨額財富，資源開采可獲取超額收益，因此，很多國家政府對資源開采都設置了相應的審批程序，企業(yè)家為了獲得開采權而不得不去尋租，由此降低了創(chuàng)新動力。

圖1 “資源詛咒”的技術創(chuàng)新傳導機制

注：作者整理。

豐富的自然資源及其帶來的巨額收益更可能使政府做出錯誤的決策。自然資源行業(yè)產生的巨額收益往往集中于少數(shù)人手中，這些人通過賄賂和游說等手段，影響政府的政策制定和決策，導致國家政策最終偏離應有的最優(yōu)狀態(tài)。另外，由于資源產業(yè)帶來巨額收益，以及對收入前景的良好預期，資源依存型國家更傾向于投資非生產性項目，這些投資很少能帶動技術進步。Lal et al.(1996)發(fā)現(xiàn)，資源依存型國家很多時候將資源所得投入到效益低下或不產生收益的項目上，例如軍事項目和娛樂項目等，投資效率不高。

資源依存型國家往往會出現(xiàn)產業(yè)政策失誤，從而抑制了技術進步。這些國家為了發(fā)展制造業(yè)，采取補貼和貿易保護兩種產業(yè)政策。當資源產業(yè)繁榮時，政府有財力補貼制造業(yè)，當資源產業(yè)不景氣時，就會停止對制造業(yè)的補貼，造成產業(yè)政策不可持續(xù)性。實施補貼的產業(yè)政策也會導致尋租的問題。資源部門和制造業(yè)部門為了爭奪補貼，會向權利機構尋租，從而導致政策扭曲，達不到預期效果。豐富的自然資源也會導致對教育投資的忽視，因為資源部門對勞動力的技術要求不高，當資源產業(yè)繁榮，能夠吸納眾多勞動力時，會整體上降低勞動力技能要求和水平。這種情況若長期存在，可能會造成對教育投資的忽視，把資源財富看成最重要的保障，而不注重人力資本積累。Gylfason et al.(1997)研究發(fā)現(xiàn)，入學率和資源依存程度呈負相關關系。

2.理論模型構建

本文研究的目的在于探索資源部門不同發(fā)展階段或不同規(guī)模的資源產業(yè)對技術進步的影響，進而分析“資源詛咒”問題。在此基礎上構建理論模型如下：將科技研發(fā)部門單獨列出來，構造一個包含資源部門、制造業(yè)部門和科技研發(fā)部門的三部門內生經濟增長模型，探討“資源詛咒”的技術進步傳導機制。首先設定資源部門的產出函數(shù)為Cobb—Douglas生產函數(shù)，其形式為：

(1)

其中：Q表示資源部門的產出；R表示資源部門的特殊資源，用來計量資源對產出的影響；KN表示資源部門的資本量，且為R的函數(shù)，KN=KN(R)；α表示資源部門資本的規(guī)模報酬；LN表示資源部門內的就業(yè)人數(shù)。

“干中學”是制造業(yè)部門的一個典型特征，因此可設制造業(yè)部門的生產函數(shù)滿足Cobb—Douglas生產函數(shù)且規(guī)模報酬不變，則其生產函數(shù)的形式為：

M=μAKMLM

(2)

其中：M表示制造業(yè)部門產出；μ∈(0,1)表示技術滯后參數(shù)，A表示技術水平，μA表示制造業(yè)部門的技術水平；KM表示制造業(yè)部門的資本存量；LM表示制造業(yè)部門的就業(yè)人數(shù)。

設資源部門產品價格為p1，制造業(yè)部門產品價格為p2，則社會的產出水平可以表示為Y=p1Q+p2M，即：

(3)

對于研發(fā)部門而言，根據(jù)Romer(1990)的思想，設定技術進步率：

(4)

根據(jù)實際經濟周期跨期預算約束，Ramsey-Cass-Koopman函數(shù)模型用消費者追求效用現(xiàn)值最大化表示，對單個消費者有：

(5)

其中：Ct表示第i個消費者在t時期的消費，對任意時期t滿足Ct=Atct，Ct為每個有效勞動力(effective labor)的消費；ρ是貼現(xiàn)率；At是t時期的技術水平。

則在整個經濟體中，消費者的現(xiàn)期總效用為：

(6)

其中，n表示消費者數(shù)量。

此外，經濟體中資本存量受收入和消費水平的影響，因此，將資本、收入和消費的關系設定為：

(7)

式(3)中，Y表示社會總產出，是制造業(yè)部門與資源部門產出之和。社會中的資本分布在資源部門和制造業(yè)部門，則有：

K=KN+KM

(8)

根據(jù)式(3)、(6)、(7)、(8)構建Lagrange函數(shù)如下：

(9)

上述Lagrange函數(shù)分別對KN、KM求偏導：

(10)

(11)

根據(jù)式(10)、(11)得：

(12)

將式(8)代入式(3)得：

(13)

上式對R求導數(shù)：

(14)

將式(12)代入式(14)整理得：

(15)

gc=gC-gA=gC-φALA①

(16)

Ramsey-Cass-Koopmans模型效用函數(shù)滿足第一福利公理，則在平衡增長路徑下，資本增長率(gK)、消費增長率(gC)、資源產業(yè)帶動的產出增長率(gR)、技術進步率(gA)相同，即：

gK=gC=gR=gA

(17)

則式(15)可以表示為：

gA=p1KN(R)αLN

(18)

資源部門中資本K是資源R的函數(shù)，不妨設KN(R)=AR+B。對式(18)關于R求二階導數(shù)得：

(19)

式(19)的含義是技術進步受資源產業(yè)規(guī)模變化的影響。在初始成長階段α>1，式(19)的符號為正，這一階段資源產業(yè)對技術進步和經濟發(fā)展起到顯著促進作用，實際上是處于“資源福音”階段；當資源產業(yè)擴張到一定程度，就到達穩(wěn)定階段α=1，此時式(19)為0，這一階段資源產業(yè)對技術進步已實現(xiàn)最大化的效用，并處于穩(wěn)定的最優(yōu)狀態(tài)；當資源產業(yè)進一步擴張，就達到效用遞減階段α<1，式(19)的符號為負，說明隨著資源開采規(guī)模增大，由于擠出效應、尋租、投資政策失誤和忽視人力資本投資等原因，資源產業(yè)的發(fā)展已經開始阻礙技術進步和經濟發(fā)展，從而形成“資源詛咒”。

三、計量模型構建及實證結果分析

1.技術進步率指標計算

“資源詛咒”現(xiàn)象的發(fā)生源于資源豐富地區(qū)對資源產業(yè)發(fā)展的高度重視和扶持，同時對其他產業(yè)尤其是制造業(yè)重視不足，資源開發(fā)行為對本地區(qū)技術進步和創(chuàng)新活動產生擠出效應，因此，本文通過研究豐富的自然資源如何抑制技術進步來考察“資源詛咒”現(xiàn)象。用技術進步率來衡量技術創(chuàng)新和技術進步，在構建實證模型之前首先要計算因變量——技術進步率，所用方法為Malmquist指數(shù)法。

為了避免由于錯誤設定生產函數(shù)而帶來的估計偏差，以及參考之前學者的做法，本文計算技術進步率時使用數(shù)據(jù)包絡法(DEA)。選取中國30個省市(除港澳臺、西藏以外)的投入和產出作為樣本，產出用地區(qū)實際生產總值表示，資本存量以不變價格計算。根據(jù)以往學者的做法，資本存量使用永續(xù)盤存法來計算，其計算公式為Ki,t=(1-δ)Ki,t-1+Ii,t，其中Ki,t、Ki,t-1分別代表第i個省份的第t年和第t-1年的資本存量，δ表示折舊率，Ii,t則是第i個省份第t年的投資額，折舊率使用張軍(2004)采用的數(shù)據(jù)，即δ為9.6%。初始年份的資本存量估算采用Hall et al.(1999)的方法，即用初始年份投資比上前十年投資增長的幾何平均數(shù)加上折舊率后的比值。歷年實際投資額采用歷年固定資本形成額。投資價格指數(shù)采用各省固定資產投資價格指數(shù)。

表1 2000—2012年各省市年均技術進步率和全要素生產率分布情況

表2 2000—2012年全國技術進步率和全要素生產率分布情況

選取數(shù)據(jù)的時間段為1999—2012年，按照1999年不變價格取得GDP、固定資本存量和就業(yè)人員的數(shù)據(jù)，用DEAP 2.1軟件計算取得，計算結果如表1和表2所示。因數(shù)據(jù)缺乏，用從業(yè)人數(shù)來替代勞動力投入，數(shù)據(jù)來源于國務院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)、《新中國統(tǒng)計資料匯編》、30個省市2001—2013年《統(tǒng)計年鑒》、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站數(shù)據(jù)庫。

由表1可見，2000—2012年，全國全要素生產率年平均增長幅度為2.3個百分點，技術進步率年平均增長幅度為2.5個百分點，因此，技術進步成為中國全要素生產率提高的最主要因素。技術效率對全要素生產率的平均貢獻為負的0.2個百分點，平均規(guī)模效率增加了0.4個百分點，平均純技術效率下降了0.6個百分點。在這一時期，除河南、廣西和內蒙古的全要素生產率下降之外，其他省市都是提高的。全要素生產率提高幅度較大的省市包括，上海市年均提高6.5個百分點，天津市年均提高6.1個百分點，江蘇省年均提高4.6個百分點，廣東省年均提高4.3個百分點，而同時這幾個省市的技術進步率也是最高的，年均分別為6.5個百分點、5.9個百分點、3.8個百分點和3.2個百分點，這說明技術進步是影響全要素生產率的最主要因素。此外，技術效率下降的地區(qū)有，北京、山西、遼寧、江西、湖南、云南、陜西、甘肅、寧夏和新疆。純技術效率提高的省市僅有黑龍江、江蘇、安徽、福建、湖北、重慶、四川和貴州，大多數(shù)地區(qū)趨于下降或維持原有水平。規(guī)模效率小于1的省市僅有遼寧，其他省市均處于小幅增加的態(tài)勢，這說明中國各省市的經濟規(guī)模和經濟結構正在趨于合理?？傮w來看，進入21世紀以后，除少數(shù)幾個省市外，全要素生產率都得到了顯著提升，技術進步和技術效率也顯著提高，從表1中可以看出，使全要素生產率提升的最主要因素是技術進步，其次是規(guī)模效率。

從全國各年份的水平分解情況來看(如表2所示)，2000—2007年，全要素生產率、技術進步率和規(guī)模效率都得到了顯著提升，尤其是在2000年和2002年，全要素生產率分別提升7.8個百分點和6.3個百分點，同時技術進步率也分別提高7.4個百分點和6.3個百分點。從表2中還可以看出：2007年之前，中國的技術進步率和全要素生產率提升速度都很快。2008—2012年期間各指標與前面幾年相比都出現(xiàn)了明顯的下滑，這基本與實際情況相符，2008年國際金融危機導致全球經濟低迷，之后的歐洲主權債務危機也對全球經濟造成沖擊。在全球化背景下，中國也未能幸免于難，受兩次危機以及美國量化寬松貨幣政策的影響，中國國內經濟低迷，投機資本流入房地產行業(yè)，產生泡沫，同時也出現(xiàn)實體經濟資金流向房地產，制造業(yè)發(fā)展困難等問題。在中國經濟運行效率下降的同時，技術進步和全要素生產率也出現(xiàn)了顯著下降，其中，下降幅度最大的是2009年和2012年，2009年是受金融危機影響最大的一年，全要素生產率下降了2.0個百分點，技術進步率下降了3.2個百分點，2012年是中國經濟結構轉型和宏觀調控的關鍵年份，全要素生產率下降了2.9個百分點，技術進步率下降了2.1個百分點?？梢钥闯?，技術進步率與全要素生產率總是同方向變化，表現(xiàn)出很高的相關性?？偠灾夹g進步是經濟增長質量和經濟運行效率提升的最主要動力。

2.固定效應模型回歸分析

在以往的研究文獻中，造成實證研究結果差異的重要原因是選取了不同的資源依存度指標。從發(fā)展經濟學角度看，社會進步和經濟發(fā)展離不開資源，這些資源主要包括水、土地、礦產、能源(煤、石油和天然氣)和森林。根據(jù)Auty(2001)對分散型資源和集中型資源的界定，水資源、土地資源和森林資源屬于分散型資源，能源資源和礦產資源屬于集中型資源，同時其研究發(fā)現(xiàn)，分散型資源對地區(qū)經濟的發(fā)展具有促進作用，而導致“資源詛咒”現(xiàn)象的是能源資源和礦產資源等集中型資源，原因在于煤、石油及有色金屬這類集中型資源會使一國經濟競爭力下降。

當前中國處于不發(fā)達經濟邁向發(fā)達經濟的階段，經濟快速發(fā)展離不開大量自然資源支撐，各地區(qū)使用的礦產資源數(shù)量巨大，但因缺乏統(tǒng)一標準，要準確衡量中國各地區(qū)礦產資源產量十分困難。而能源種類較少，且存在統(tǒng)一的折算標準，可以按等價熱值折算成標準煤，同時從產出和消費角度來看，中國的能源結構以不可再生的煤炭、石油和天然氣為主，輔助一些可再生的風能、核能等形式。因此，本文用能源資源依存度指標來表示自然資源依存程度，研究資源對技術進步的影響。

Ding et al.(2005)首次分析了資源稟賦和資源依賴的差異，認為資源稟賦是指一國(地區(qū))擁有自然資源的絕對量，其數(shù)值隨著資源的開采而不斷減少，資源依賴是指經濟發(fā)展過程中消耗的資源數(shù)量和對資源的依賴程度。在實證分析中，需要區(qū)別資源稟賦和資源依賴這兩個概念，正確地運用這兩個指標是得出準確實證結果的關鍵前提。一國工業(yè)的發(fā)展直接依賴于開采的資源總量，而不是資源儲量。因此，我們選擇能源行業(yè)生產總值占地區(qū)生產總值比重作為自然資源依存度的度量指標。能源產值是通過各地區(qū)原煤、原油和天然氣產量與1999年不變價的原油價格指數(shù)、原煤價格指數(shù)以及石油和天然氣開采業(yè)價格指數(shù)計算得到。數(shù)據(jù)主要來源各地區(qū)2001—2013年《統(tǒng)計年鑒》、2001—2013年《中國煤炭工業(yè)統(tǒng)計年鑒》、國務院發(fā)展研究中心信息網(wǎng)以及《中國價格統(tǒng)計年鑒2013》。

借鑒Corden et al.(1982)“荷蘭病”的研究思想，模型設定為：

techit=β0+β1thridit+β2importit+β3techmkit+β4marketit+β5energyit+μit

(20)

其中，i表示地區(qū)，t表示時間，βi表示變量系數(shù)，μit為隨機擾動項。

本文研究的目標是檢驗自然資源依存度對技術創(chuàng)新有怎樣的影響，用技術進步率來衡量技術創(chuàng)新的程度，因此，將技術進步率(tech)作為被解釋變量，用數(shù)據(jù)包絡法(DEA)求得技術進步率。將資源依存度指標(energy)作為解釋變量，用地區(qū)能源行業(yè)產值占該地區(qū)生產總值的百分比表示。根據(jù)前文理論模型分析，我們預期豐裕的自然資源對技術進步的影響存在著從“資源福音”向“資源詛咒”轉變的過程，即適當?shù)馁Y源產業(yè)規(guī)模有利于技術進步，而經濟中過高比重的資源產業(yè)會抑制技術進步。將其他影響技術進步的主要因素作為控制變量，包括市場化程度指標(market)、產業(yè)結構指標(thrid)、對外貿易指標(import)、技術市場成交額指標(techmk)。市場化程度(market)用非國有單位職工占就業(yè)總人數(shù)百分比表示，產業(yè)結構指標(thrid)用第三產業(yè)產值占地區(qū)生產總值百分比表示，對外貿易指標(import)用進口商品總值占地區(qū)生產總值百分比表示，技術市場成交額指標(techmk)用地區(qū)技術市場成交額占地區(qū)生產總值百分比表示，各變量具體描述如表3所示。數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)、《新中國統(tǒng)計資料匯編》、30個省市2001—2013年《統(tǒng)計年鑒》。

本文使用的是面板數(shù)據(jù)，因此需要確定采用固定效應模型還是隨機效應模型。Hausman檢驗是基于參數(shù)估計值檢驗的方法，是選擇固定效應模型還是隨機效應模型的有效方法之一(見表4)。Hausman檢驗的統(tǒng)計量為：

表3 變量描述

表4 Hausman檢驗

H=(b-B)TΩ(b-B)

(21)

其中：Ω=(Vb-VB)-1是固定效應LSDV模型與隨機效應FGLS模型估計的協(xié)方差矩陣，b表示LSDV估計的固定效應系數(shù)估計值，B表示FGLS估計的隨機效應系數(shù)估計值。且H服從自由度為x的χ2分布。

H0：選用隨機效應模型。

chi2(5)=(b-B)TΩ(b-B)=155.82

(22)

Prob>chi2(5)=0.0000

(23)

由式(23)，P=0拒絕原假設，因此選用固定效應模型。使用Stata12.0軟件進行固定效應面板模型回歸，結果如表5所示。

表5 固定效應面板模型回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

從表5可以看出，資源依存度與技術進步存在顯著的負相關關系，并在1%水平下顯著，說明豐富的自然資源不利于技術進步發(fā)生。從控制變量來看：技術市場成交額對技術進步的影響在1%水平下顯著，而且符號為正，說明技術市場成交額增加有利于促進技術進步。技術市場成交額這一指標反映的是技術市場活躍狀況和技術研發(fā)投資情況，投資額越多，用于技術研發(fā)的資金額越大，科技成果越多，技術市場交易越活躍，技術進步就越快，所以，技術市場成交額與技術進步正相關。市場化程度指標與技術進步呈顯著的負相關性，說明非國有企業(yè)的壯大不利于技術進步的產生，其原因可能為：一是大型制造業(yè)企業(yè)在國有企業(yè)中占比較大，對技術水平要求較高，在經濟中又起主導作用，易于發(fā)生技術進步，而非國有企業(yè)則沒有此優(yōu)勢；二是國有企業(yè)資金雄厚，在技術研發(fā)方面投入資金較多；三是中國國有企業(yè)高薪、高福利和穩(wěn)定的工作環(huán)境更容易吸引科技人才，這提升了企業(yè)的科研能力，易于形成技術進步。第三產業(yè)產值占比在10%水平下與技術進步負相關，說明第三產業(yè)的繁榮不利于技術進步的產生，也暗示了第三產業(yè)的繁榮對緩解“資源詛咒”的效果較小。對外貿易指標的影響不顯著。

3.門檻模型構建及回歸結果分析

上述模型結果只是證明中國存在“資源詛咒”現(xiàn)象，但不能說明在什么情況下才會出現(xiàn)“資源詛咒”。自然資源是經濟發(fā)展最重要的物質基礎，是促進經濟發(fā)展的必要條件，并不總是帶來負面影響。因此，在什么條件下會發(fā)生“資源詛咒”，值得進一步探討。根據(jù)上面理論模型的分析，我們采用門檻模型實證研究資源依存度對技術進步的影響，并用資源依存度指標設定門檻值。

表6 門檻值結果檢驗

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

在進行實證檢驗之前，必須檢測是否存在門檻效應及門檻模型的形式。為判斷門檻模型存在幾個門檻值，Hansen構造了門檻模型的F 統(tǒng)計量進行識別，檢驗結果如表6所示。

從表6中可以看出單一門檻模型、雙重門檻模型以及三重門檻模型的F統(tǒng)計值及P值，其中各個P值和臨界值是采用300次“bootstrap法”得到。表6顯示：單一門檻在5%水平下顯著，F(xiàn)統(tǒng)計量為18.077，P值為0.033；雙重門檻在5%水平下顯著，F(xiàn)統(tǒng)計量為18.515，P值為0.013；三重門檻在10%水平下顯著，F(xiàn)統(tǒng)計量為9.128，P值為0.067，說明模型存在三重門檻效應。

表7 門檻估計結果

表7給出了3個門檻模型的門檻估計值及各自95%的置信區(qū)間。從表7中可以看出，第一個門檻的估計值為0.016，第二個門檻的估計值為1.016，第三個門檻的估計值為2.313。

構建三重門檻模型如下：

techit= β0+β1thridit+β2importit+β3techmkit+β4marketit+β51res(energyit≤ε1)+

β52res(ε1ε3)+μit

(24)

其中，ε1、ε2、ε3為資源依存度指標的門檻值。對三重門檻模型進行回歸，結果如表8所示。

表8 三重門檻模型回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平下顯著。

由表8可以看出:對外貿易指標對技術進步的影響不顯著。與固定效應模型相比，因為受資源指標分解的影響，三重門檻模型中產業(yè)結構指標不顯著。技術市場成交額表現(xiàn)出顯著的正相關關系，即技術研發(fā)投資越多，技術市場越活躍，越有利于技術進步。而市場化指標則與技術進步呈顯著的負相關性，說明非國有企業(yè)越多，越不利于技術創(chuàng)新。根據(jù)資源依存度指標的門檻值，回歸結果劃分為四個階段：

第一階段，資源產業(yè)規(guī)模相對較小，實證分析結果顯示，此階段技術進步與資源產業(yè)規(guī)模表現(xiàn)為顯著的正相關關系，顯著性水平為1%，說明在資源產業(yè)規(guī)模較小階段，隨著資源產業(yè)規(guī)模的擴張，技術進步速度加快，此階段技術進步與資源產業(yè)規(guī)模呈顯著的正相關關系，即資源產業(yè)發(fā)展對技術進步起到促進作用，資源部門也正處于規(guī)模報酬遞增階段，表現(xiàn)為“資源福音”效應。因為在這個階段通過對自然資源的開發(fā)，不斷加大投資，帶來了先進技術，同時也使原來從事農業(yè)生產的勞動力轉移到技術要求較高的資源行業(yè)，提高了勞動的技術含量。

第二階段，資源產業(yè)規(guī)模增加，技術進步與資源產業(yè)規(guī)模依然保持顯著的正相關關系，顯著性水平仍為1%，說明“資源福音”效應在此階段仍然持續(xù)，根據(jù)前文中的理論，第一階段和第二階段資源部門處于規(guī)模報酬遞增期。但與前一階段相比，第二階段資源產業(yè)發(fā)展對技術創(chuàng)新促進的程度出現(xiàn)了大幅下降，從影響系數(shù)來看：第一階段為4.1571，即資源產業(yè)產值占地區(qū)總產值百分比每上升1個百分點，技術進步就會提高4.1571個百分點；第二階段的系數(shù)為0.0539，即資源產業(yè)產值占地區(qū)總產值百分比每上升1個百分點，技術進步就會提高0.0539個百分點?？梢姡c第一階段相比，第二階段資源產業(yè)在促進技術進步方面的作用明顯下降，這是因為隨著資源產業(yè)的擴張，產業(yè)發(fā)展初始階段具有的投資效應和技術進步效應已經逐步弱化。

第三階段，資源產業(yè)規(guī)模與技術進步之間的關系不再顯著，t值由上一階段的4.75下降為本階段的1.64，影響系數(shù)也由第二階段的0.0539下降為0.0056，這意味著資源產業(yè)在促進技術進步方面的表現(xiàn)乏力，此時資源產業(yè)規(guī)模擴張對技術進步和經濟發(fā)展來說，既不會產生“福音效應”，也不會產生“詛咒效應”，處于規(guī)模報酬不變階段。

第四階段，資源產業(yè)規(guī)模擴張對技術進步的影響在1%水平下顯著，符號為負，即資源產業(yè)規(guī)模越大，越是阻礙技術進步。說明此階段資源產業(yè)規(guī)模擴張不僅沒有促進技術進步，反而對技術進步產生了抑制作用，進而導致“資源詛咒”的發(fā)生。資源產業(yè)規(guī)模對技術進步的影響系數(shù)，也由第三階段正的0.0056轉變?yōu)樨摰?.0036，此時資源產業(yè)部門處于規(guī)模報酬遞減階段。這是因為資源大規(guī)模開發(fā)對其他產業(yè)帶來明顯的擠出效應，造成其他產業(yè)尤其是制造業(yè)投資不足，技術創(chuàng)新能力下降，同時由于資源開發(fā)帶來的環(huán)境保護問題也越來越嚴重，惡化了經濟發(fā)展環(huán)境，影響了科技人才的引進，削弱了技術創(chuàng)新的基礎。因此，當資源產業(yè)發(fā)展到較大規(guī)模之后，會在一定程度上對技術進步起到抑制作用。這一階段資源產業(yè)處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，表現(xiàn)為顯著的“資源詛咒”效應。

從以上分析可看出，以資源依存度指標為門檻變量，資源產業(yè)規(guī)模對技術進步的影響表現(xiàn)出顯著的三重門檻效應。三個門檻值分別為ε1=0.016、ε2=1.016、ε3=2.313。資源依存度小于0.016時，資源產業(yè)表現(xiàn)為“福音效應”；資源依存度介于0.016和1.016之間時，雖然仍是“福音效應”，但在促進技術進步方面隨著資源產業(yè)規(guī)模的擴張而效率降低；而當資源依存度介于1.016與2.313之間時，既無“資源福音”效應，亦無“資源詛咒”效應，處于規(guī)模報酬不變階段；當資源依存度大于2.313時，則資源產業(yè)對技術進步的影響完全表現(xiàn)為“資源詛咒”效應。

四、結論與啟示

進入21世紀以后，中國的“資源詛咒”現(xiàn)象并未消除，在省際層面上依然存在，尤其是中西部一些資源依存度較高的地區(qū)，經濟發(fā)展速度不能令人滿意，而一些資源貧瘠的省份經濟則表現(xiàn)出強勁的發(fā)展勢頭，這一現(xiàn)象在本文的實證結果中得到了證實。豐富的自然資源是經濟發(fā)展必要的物質基礎，資源豐富地區(qū)的經濟發(fā)展本應該更快更好，但事實情況卻相反，為此，本文從“資源詛咒”的技術進步傳導機制入手，通過門檻面板模型來研究在什么條件下豐富的自然資源會從“資源福音”效應轉變?yōu)椤百Y源詛咒”效應，并得出以下結論：

資源依存度對技術進步的影響表現(xiàn)為顯著的三重門檻效應，從門檻模型的實證結果來看，“資源詛咒”現(xiàn)象并不是一開始就存在，而是在經濟對資源產業(yè)依賴程度較高時才出現(xiàn)，資源在經濟發(fā)展中經歷了由“福音”到“詛咒”的變化過程。當資源產業(yè)產值占地區(qū)生產總值的百分比小于0.016時，資源產業(yè)的開發(fā)顯著促進了技術進步；當資源產業(yè)產值占地區(qū)生產總值的百分比介于0.016與1.016之間時，資源產業(yè)擴張也能促進技術進步，但力度有所減弱；當資源產業(yè)產值占地區(qū)生產總值百分比介于1.016與2.313之間時，資源產業(yè)擴張對技術進步的影響則不顯著；當資源產業(yè)產值占地區(qū)生產總值百分比大于2.313時，資源產業(yè)擴張就會對技術進步產生顯著地抑制作用，即從“資源福音”轉變?yōu)椤百Y源詛咒”。

此外，通過省際層面數(shù)據(jù)的實證檢驗可以看出，較高的研發(fā)投資和活躍的技術交易市場可以有效緩解“資源詛咒”現(xiàn)象，貿易指標的影響則不顯著。實證結果也表明，國有企業(yè)對技術創(chuàng)新和科技進步具有較強的推動作用，能夠在一定程度上緩解“資源詛咒”問題。產業(yè)結構指標對技術創(chuàng)新的影響表現(xiàn)為負相關，反映出產業(yè)結構變動并沒有使“資源詛咒”現(xiàn)象得到緩解。

我們的研究可以得出以下政策啟示：

(1)資源豐富地區(qū)應該適度發(fā)展資源產業(yè)，維持一個最優(yōu)的資源產業(yè)規(guī)模，避免出現(xiàn)“資源詛咒”效應。實證研究發(fā)現(xiàn)，資源產業(yè)發(fā)展對技術進步及經濟發(fā)展的影響存在三個階段：促進技術進步階段、影響不顯著階段和抑制技術進步階段。資源產業(yè)的最優(yōu)規(guī)模應該是維持在影響不顯著的階段，這樣既能發(fā)揮資源產業(yè)對經濟發(fā)展的拉動作用，又能避免陷入“資源詛咒”的泥潭。如果資源豐富地區(qū)無限度地大規(guī)模發(fā)展資源產業(yè)，形成資源依賴型經濟，產業(yè)結構過于單一，就會對其他產業(yè)產生“擠出效應”，最終陷入“資源詛咒”的困境。例如，山西省的能源產業(yè)產值占地區(qū)生產總值比例已經超過20%，內蒙古自治區(qū)也超過了15%，這是典型的資源產業(yè)過度擴張。劉慧等(2014)的實證研究結果也發(fā)現(xiàn)，內蒙古自治區(qū)存在“資源詛咒”現(xiàn)象。 由此可見，資源豐富地區(qū)對資源產業(yè)依賴程度過高是導致“資源詛咒”現(xiàn)象的重要原因。所以，為防止資源型產業(yè)過度擴張，資源豐富地區(qū)應注重對非資源產業(yè)的扶持，促進支柱產業(yè)多元化，尤其應重視第二產業(yè)的發(fā)展，因為第二產業(yè)對科技進步和技術創(chuàng)新的需求高于第一產業(yè)和第三產業(yè)。許多學者都認為產業(yè)分散化是解決“資源詛咒”的有效辦法，但是在實施過程中存在眾多的困難。早在上世紀70年代，沙特便采取了產業(yè)分散化的政策，但沒有取得令人滿意的效果。然而也不乏一些成功的案例，例如，馬來西亞大力發(fā)展資源產業(yè)，并將收入投資于其他產業(yè)部門，優(yōu)化配置了資源，促進了經濟快速發(fā)展?？偠灾３仲Y源產業(yè)的適度規(guī)模，才能避免“資源詛咒”，才能保證資源產業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性。

(2)提高資源稅的稅率，強化征收礦產資源補償費。資源豐富地區(qū)出現(xiàn)資源產業(yè)過度發(fā)展的原因是資源行業(yè)可以帶來超額利潤，且進入資源開采行業(yè)的技術門檻較低，所以企業(yè)家對資源行業(yè)大規(guī)模投資，從而造成資源產業(yè)過度擴張。提高資源稅的稅率和強化礦產資源補償費的征收都會加大資源行業(yè)經營者的成本，從而降低資源行業(yè)的超額利潤，抑制其不斷擴張投資的內在沖動，從而有利于使資源行業(yè)的利潤率與其他行業(yè)保持在同一水平上，避免資源豐富地區(qū)在超額利潤誘惑下出現(xiàn)資源產業(yè)的盲目擴張及其帶來的負面影響。

(3)資源豐富地區(qū)應從經濟發(fā)展戰(zhàn)略指導思想上摒棄“比較優(yōu)勢”理論，創(chuàng)造出本地區(qū)綜合競爭優(yōu)勢?，F(xiàn)有研究成果表明，資源豐富地區(qū)出現(xiàn)“資源詛咒”現(xiàn)象，主要原因是誤入了“比較優(yōu)勢”的陷阱。根據(jù)“比較優(yōu)勢”理論，資源豐富地區(qū)應大量生產和出口資源產品，但這又會陷入“資源詛咒”的困境，因此，需要轉變指導思想，創(chuàng)造出本地區(qū)的綜合競爭優(yōu)勢，以保持經濟長期穩(wěn)定發(fā)展。地區(qū)經濟綜合競爭優(yōu)勢是一個地區(qū)的文化、經濟結構、要素稟賦等多種因素相互作用而形成的一種綜合競爭優(yōu)勢。Porter(1998)認為，人為生產要素比自然生產要素更重要，豐裕的自然生產要素反而可能會削弱競爭優(yōu)勢。

(4)向資源豐富地區(qū)適當政策傾斜，提高資源豐富地區(qū)科技創(chuàng)新能力。從省際層面上看，資源豐富地區(qū)的創(chuàng)新能力和科學技術水平普遍低于全國平均水平，與東部一些資源貧瘠的省區(qū)相比，滯后程度更高。本文實證結果顯示，技術研發(fā)投資及技術市場的活躍程度與技術進步表現(xiàn)為顯著的正相關關系。這反映出科技研發(fā)投資數(shù)量越大，越有利于技術進步的產生。技術進步主要來源于科研院所、高等院校以及企業(yè)的研發(fā)部門，所以這些機構和部門的建設對技術進步和科技創(chuàng)新是非常關鍵的。對資源豐富地區(qū)的創(chuàng)新能力和技術水平偏低這一普遍現(xiàn)象，政府可采取以下一些做法：一是加大對資源豐富地區(qū)科研院所和高等學校的扶持力度，保證用于基礎研究和技術研發(fā)的資金充足；二是對資源豐富地區(qū)所需的共性技術、關鍵技術和尖端技術等建立專項基金進行扶持，如山西、陜西煤炭資源豐富，政府可以聯(lián)合規(guī)模較大的煤炭企業(yè)，共同研發(fā)關于煤炭開采和加工的技術，應用于煤炭生產企業(yè)，實現(xiàn)共贏；三是鼓勵企業(yè)與高等院校、科研院所直接合作，企業(yè)為科研院所、高校提供科研資金，而科研院所和高校則以技術進步和科技創(chuàng)新回饋企業(yè)，實現(xiàn)良性循環(huán)。通過上述幾種做法可以有效提高資源豐富地區(qū)的技術進步速度，既能緩解地區(qū)“資源詛咒”現(xiàn)象，又可加快資源依賴型經濟向科技創(chuàng)新型經濟的轉變。

另外，從省際面板的回歸結果看，國有企業(yè)在科技創(chuàng)新和技術進步方面具有促進作用，其重要原因是優(yōu)厚的福利和薪金待遇，及國家作為企業(yè)的后盾，這使得國有企業(yè)在吸引人才方面優(yōu)于非國有企業(yè)，從而提升了企業(yè)創(chuàng)新能力，因此，資源豐富地區(qū)應注意發(fā)揮國有大型企業(yè)在本地區(qū)技術進步中的作用。同時，資源豐富地區(qū)要發(fā)揮自身的資金優(yōu)勢和后發(fā)優(yōu)勢，在信息技術革命的過程中，抓住機遇，加快發(fā)展信息技術，關注世界信息產業(yè)最新發(fā)展成果，獲取核心技術和關鍵技術，提高自主創(chuàng)新能力，提升資源部門及關聯(lián)產業(yè)信息化水平。

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(責任編輯 彭 江)

“Resource Gospel” or “Resource Curse”? On Panel Threshold Model

MA Yu1CHENG DaoJin2

(1.Finance Institute, Shandong Technology and Business University, Yantai 264005;

2.Faculty of Management and Economics, Dalian University of Technology, Dalian 116024)

This paper summarizes transmission mechanism of technology progress in “resource curse”, and makes an empirical analysis of its occurring conditions. Firstly, the paper constructs a economic growth model of three departments, including resource department, manufacturing department and R&D department, and has found that the technology progress is different in different stages of development of resources industry. Secondly, the fixed effect panel threshold model is used to confirm the existence of the “resource curse” phenomenon in provincial level of China, that is, rich natural resources inhibits technological progress, which brings the negative influence on the economic development. Thirdly, on the basis of resource abundance index of segmentation, and the establishment of the three threshold model. The regression result indicates that the initial resources development has significant effect on technology progress, there is a “resource Gospel” effect, when the resource industry scale expansion reaches a certain extent, the “resource curse” phenomenon begins to appear. The three threshold model well describes the resources from the “Gospel” to “the curse” transformation.

resource curse; resource gospel; panel threshold model; resource industry

2016-07-23

馬 宇(1970-),男,內蒙古烏蘭浩特人,經濟學博士,山東工商學院金融學院院長,教授。 程道金(1987-)，男，山東臨沂人，大連理工大學管理與經濟學部博士生。

國家社會科學基金項目“美國主權債務風險的系統(tǒng)動力學仿真、預警及我國外匯儲備優(yōu)化管理研究”(12BJL050)。

F124.5

A

1001-6260(2017)01-0013-13

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.01.002