李世祥 馬海燕 成金華

(1.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)公共管理學(xué)院，湖北武漢430074;2.中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，湖北武漢430074)

中國(guó)是世界煤炭資源大國(guó)，煤炭?jī)?chǔ)量占世界的比重為13.3%，僅次于美國(guó)(27.6%)和俄羅斯(18.2%)，居世界第三位。然而，中國(guó)90%以上的煤炭?jī)?chǔ)量主要分布在西北部等內(nèi)陸地區(qū)。其中，“三西”地區(qū)(山西、陜西、內(nèi)蒙古西部)煤炭?jī)?chǔ)量占全國(guó)60%之多。山西、內(nèi)蒙古、新疆、陜西、貴州、河南、安徽、山東、黑龍江、云南、河北、甘肅、四川、寧夏、遼寧等15個(gè)富煤省區(qū)，聚集了全國(guó)95.85%的煤炭?jī)?chǔ)量，生產(chǎn)了全國(guó)90%的煤炭。作為國(guó)家的重要能源基地，這15個(gè)富煤省區(qū)為國(guó)家的煤炭供應(yīng)、能源安全保障和經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了重大貢獻(xiàn)。據(jù)此，這里引出一個(gè)非常有趣的問(wèn)題:在西部大開發(fā)的背景下，煤炭富集區(qū)域的資源開發(fā)一方面保障了國(guó)家能源安全，但另一方面是否促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?現(xiàn)實(shí)中可以觀察到的是，富煤省區(qū)主要位于中西部地區(qū)，其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與東部沿海發(fā)達(dá)地區(qū)具有較大差距，“富饒的貧困”現(xiàn)象非常普遍［1］。既然富煤區(qū)域沒(méi)有從大規(guī)模的資源開發(fā)中獲得經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)力，從而實(shí)現(xiàn)良性發(fā)展和較高的經(jīng)濟(jì)績(jī)效，那么這種資源開發(fā)模式本身是有問(wèn)題的，資源的不合理開發(fā)利用終將損害區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展能力和國(guó)家能源安全的保障能力。因此，當(dāng)前需要進(jìn)一步研究的是，富煤省區(qū)的長(zhǎng)期資源開發(fā)是否對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效具有不利影響，以及資源詛咒是否真的困擾著資源豐富區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前的相關(guān)研究主要基于全國(guó)層面的省級(jí)數(shù)據(jù)或城市數(shù)據(jù)，采用計(jì)量方法，對(duì)“資源詛咒”假說(shuō)進(jìn)行驗(yàn)證，但得出的結(jié)論并非完全一致。這可能與模型選擇、變量選取或樣本采集的差異有關(guān)。本文的研究目的是，基于國(guó)內(nèi)15個(gè)富煤省區(qū)1995－2010年的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，利用Malmquist指數(shù)法實(shí)證測(cè)算這些地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率，并考察其經(jīng)濟(jì)績(jī)效的變動(dòng)趨勢(shì)。

1 理論回顧

煤炭等自然資源是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的物質(zhì)基礎(chǔ)，在經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展過(guò)程中起著不可替代的重要作用。然而，從20世紀(jì)80年代后期開始，資源詛咒假說(shuō)的研究逐漸興起［2］。自然資源對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成詛咒的傳導(dǎo)途徑大致有以下幾種:一是生產(chǎn)要素向采礦業(yè)過(guò)度集中，對(duì)制造業(yè)造成了擠出效應(yīng)，使資源富集地區(qū)易患上“荷蘭病”;二是資源開采滋生腐敗行為，這往往導(dǎo)致生產(chǎn)要素配置扭曲;三是資源開發(fā)占用的生產(chǎn)要素?cái)D出了教育和創(chuàng)新等影響增長(zhǎng)的關(guān)鍵因素;四是資源開采帶來(lái)的利益分配不均衡常常引發(fā)國(guó)內(nèi)不同族群之間的沖突;五是資源開發(fā)可能會(huì)阻礙民主制度的建立和健全。有研究甚至指出，獨(dú)裁者可以利用資源租金收買政治上的潛在反對(duì)者，而這將使得民主制度的建立和健全舉步維艱［3］。當(dāng)然，并非所有資源富裕的地區(qū)都會(huì)受到上述詛咒，其效應(yīng)與該國(guó)初始的制度稟賦有密切關(guān)系，如澳大利亞、加拿大、挪威等國(guó)，其初始制度比較健全，其資源詛咒效應(yīng)相對(duì)較小，甚至?xí)?lái)資源紅利。還有學(xué)者基于全球135個(gè)發(fā)展中國(guó)家1995－2007年的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩陣方法，估計(jì)中國(guó)上世紀(jì)90年代以來(lái)的資源進(jìn)口需求是否引發(fā)了欠發(fā)達(dá)國(guó)家資源詛咒的問(wèn)題，其研究結(jié)論并不支持“資源詛咒”假說(shuō)［4］。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)一些學(xué)者基于地區(qū)數(shù)據(jù)和回歸計(jì)量模型，實(shí)證研究區(qū)域資源開發(fā)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，研究結(jié)論大多認(rèn)為中國(guó)區(qū)域?qū)用娲_實(shí)存在著資源詛咒效應(yīng)［5－7］。關(guān)于資源詛咒對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)制，這些研究一般認(rèn)為制度的弱化以及對(duì)資源型產(chǎn)業(yè)的依賴是主要原因，資源開發(fā)往往導(dǎo)致對(duì)其他部門生產(chǎn)性要素的擠出，制約地區(qū)人力資本和科技創(chuàng)新投入，從而引發(fā)制造業(yè)衰退。當(dāng)然，也有一些研究認(rèn)為，國(guó)內(nèi)地區(qū)資源詛咒效應(yīng)不一定存在。例如，有研究發(fā)現(xiàn)，在1985－2005年，中國(guó)存在資源詛咒現(xiàn)象，但當(dāng)考察1995－2005年的子樣本時(shí)，資源詛咒的現(xiàn)象消失了，并將此歸因于1993年底開始的針對(duì)石油等能源產(chǎn)品的價(jià)格雙軌制改革［8］。在研究過(guò)程中，若控制住海港距離、政府干預(yù)等因素后，資源詛咒在中國(guó)并不明顯，與其說(shuō)是資源造成了各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的迥異，不如說(shuō)是政府干預(yù)和其他因素導(dǎo)致的?，F(xiàn)有文獻(xiàn)之所以傾向于得出資源詛咒假說(shuō)的結(jié)論，主要原因在于采用地區(qū)采掘業(yè)占當(dāng)?shù)氐墓I(yè)總產(chǎn)值比重，或者職工收入比重，或者固定資產(chǎn)投資比重等指標(biāo)來(lái)衡量資源稟賦，而這些處理方法可能存在“內(nèi)生性”的問(wèn)題。當(dāng)以人均概念衡量自然資源豐裕程度時(shí)，自然資源的豐裕程度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間并無(wú)顯著的負(fù)向聯(lián)系，資源詛咒假說(shuō)在中國(guó)城市層面上不成立。因此，國(guó)內(nèi)區(qū)域?qū)用媸欠翊嬖谫Y源詛咒效應(yīng)，還是一個(gè)富有爭(zhēng)議的問(wèn)題。

與現(xiàn)有研究不同的是，本研究體現(xiàn)出3個(gè)方面的特點(diǎn):①將研究樣本集中在煤炭富集區(qū)域，即國(guó)內(nèi)15個(gè)富煤省區(qū)。煤炭是中國(guó)的主體能源，煤炭資源開發(fā)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)家能源供給做出了重要的貢獻(xiàn)。②將煤炭資源開發(fā)內(nèi)生于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之中，認(rèn)為煤炭資源開發(fā)對(duì)地區(qū)固定資產(chǎn)投資、人力資本投入、產(chǎn)業(yè)布局具有內(nèi)生性的影響，即煤炭資源大規(guī)模開發(fā)與這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的績(jī)效之間具有內(nèi)生性關(guān)系。③基于投入產(chǎn)出和經(jīng)濟(jì)效率測(cè)度理論，利用Malmquist指數(shù)法計(jì)算環(huán)境全要素生產(chǎn)率，以考察煤炭富集區(qū)域的經(jīng)濟(jì)績(jī)效。因此，這里提出以下兩個(gè)基本研究假設(shè):假說(shuō)Ⅰ，從時(shí)間趨勢(shì)看，若研究區(qū)域的全要素增長(zhǎng)率指數(shù)沒(méi)有明顯的增長(zhǎng)，則資源詛咒效應(yīng)存在;假說(shuō)Ⅱ，從區(qū)域比較看，若資源豐裕度相對(duì)較高地區(qū)的全要素增長(zhǎng)率指數(shù)小于資源豐裕度相對(duì)較低的地區(qū)，則資源詛咒效應(yīng)存在。

2 研究方法與模型

全要素生產(chǎn)率(Total Factor Productivity，TFP)是反映經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)質(zhì)量的重要指標(biāo)，可以用來(lái)測(cè)度一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)績(jī)效。TFP最早由美國(guó)經(jīng)濟(jì)學(xué)家索洛(Solow)提出，是指各要素(如資本和勞動(dòng)等)投入之外的技術(shù)進(jìn)步和資源配置能力等導(dǎo)致的產(chǎn)出增加，是剔除要素投入貢獻(xiàn)后所得到的殘差，故又稱為“索羅余值”。

文獻(xiàn)中對(duì)傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的度量只基于資本和勞動(dòng)要素，很少考慮到與可持續(xù)發(fā)展息息相關(guān)的能源和環(huán)境因素。為了體現(xiàn)能源資源在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要作用，近年來(lái)的文獻(xiàn)通常把能源作為一種與資本、勞動(dòng)相類似的獨(dú)立生產(chǎn)要素納入生產(chǎn)函數(shù)。而如何將環(huán)境因素納入到全要素生產(chǎn)率的核算中，目前的文獻(xiàn)涉及兩類方法:一種是將污染排放作為投入要素，不過(guò)是未支付的投入，與資本和勞動(dòng)投入一起引入生產(chǎn)函數(shù);另一種則是將污染看作非期望產(chǎn)出，與期望產(chǎn)出(比如GDP)一起引入生產(chǎn)過(guò)程，利用方向性距離函數(shù)對(duì)其進(jìn)行分析。

與一些研究者的方法［9］一致，本研究采用將二氧化碳排放看作投入要素的第一類處理方法，用以構(gòu)造納入環(huán)境要素的全要素生產(chǎn)率。關(guān)于生產(chǎn)函數(shù)的構(gòu)成，假定國(guó)內(nèi)各省的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)可以概念化為一種產(chǎn)出即生產(chǎn)總值(GDP)、四種投入(即資本K、勞動(dòng)L、能源E、二氧化碳排放C)的生產(chǎn)技術(shù)。雖然個(gè)別企業(yè)可以通過(guò)增加污染排放來(lái)提高其凈產(chǎn)出，但是累積的排放物會(huì)通過(guò)降低經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)與自然資源系統(tǒng)之間的協(xié)調(diào)性，從而給其他經(jīng)濟(jì)主體帶來(lái)負(fù)外部性，降低整體產(chǎn)出。

對(duì)于面板數(shù)據(jù)，基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(Data Envelopment Analysis，DEA)的Malmquist指數(shù)法，是對(duì)全要素生產(chǎn)率指數(shù)進(jìn)行測(cè)算和分解的一種非參數(shù)模型。該指數(shù)最早由曼奎斯特(Malmquist)于1953年作為一種消費(fèi)指數(shù)提出，之后被卡夫斯(Caves)等人應(yīng)用于生產(chǎn)率變化的度量。Fre等構(gòu)造了基于產(chǎn)出的Malmuqist生產(chǎn)率變化指數(shù)［10］。與傳統(tǒng)的增長(zhǎng)會(huì)計(jì)法相比，利用Malmquist指數(shù)法度量全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)具有兩方面的優(yōu)勢(shì):一是無(wú)需要素價(jià)格信息和經(jīng)濟(jì)均衡假設(shè)，從而避免了較強(qiáng)的理論假設(shè)約束;二是可以將全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)分解為效率變化與技術(shù)進(jìn)步率兩部分，從而提供更全面的全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)信息。

進(jìn)一步，可以得到第j個(gè)省任意兩個(gè)時(shí)期t1，t2(t2＞t1)之間環(huán)境全要素生產(chǎn)率的幾何平均增長(zhǎng)率(RMj)、效率的幾何平均增長(zhǎng)率(REFj)和技術(shù)進(jìn)步的幾何平均增長(zhǎng)率(RTPj):

3 樣本、數(shù)據(jù)及結(jié)果討論

3.1 樣本、變量與數(shù)據(jù)

綜合考慮煤炭資源儲(chǔ)量和煤炭產(chǎn)量?jī)蓚€(gè)指標(biāo)，從全國(guó)各省選出山西、內(nèi)蒙古、新疆、陜西、貴州、河南、安徽、山東、黑龍江、云南、河北、甘肅、四川、寧夏、遼寧共15個(gè)富煤省區(qū)作為研究樣本(見(jiàn)表1)，其中四川省的數(shù)據(jù)合并了重慶市的數(shù)據(jù)。樣本區(qū)間為1995－2010年。因此，該研究樣本是一個(gè)包含15個(gè)地區(qū)、時(shí)間跨度為15年、具有較大信息容量的面板數(shù)據(jù)。

投入變量包括資本(K)、勞動(dòng)(L)、能源(E)和二氧化碳(C)，產(chǎn)出變量(y)用GDP表示?？紤]到投入轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出的時(shí)滯效應(yīng)，借助于多元回歸，確定時(shí)滯期為1年。文中所用的相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于各年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)工業(yè)能源交通50年統(tǒng)計(jì)資料匯編1949－1999》以及各省(市、區(qū))統(tǒng)計(jì)年鑒。

資本存量的估算采用“永續(xù)盤存法”，計(jì)算公式為:Kit=Kit－1(1 － δit)+Iit，其中 i指第 i個(gè)省，t指第 t年，Kit代表經(jīng)定基價(jià)格指數(shù)平減后的第i個(gè)省第t年的資本存量，Iit代表第 i個(gè)省第 t年的投資，δ代表折舊率［11］。

能源投入使用各省每年的能源消耗量來(lái)表示，已經(jīng)折算成標(biāo)準(zhǔn)煤。對(duì)于各省GDP數(shù)據(jù)，采用商品零售價(jià)格指數(shù)，將其換算成1978年價(jià)數(shù)據(jù)。

表1 15個(gè)富煤省區(qū)煤炭基礎(chǔ)儲(chǔ)量、產(chǎn)量及其占全國(guó)的比重Tab.1 Basic reserve，production and its share of total country for 15 coal-rich provinces in China

以煤炭、原油和天然氣這三種一次能源為基準(zhǔn)來(lái)核算國(guó)內(nèi)各省的CO2排放量［13］。根據(jù)聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)提供的參考方法，CO2排放量估算公式如下:

其中，C代表估算的 CO2排放量(單位為萬(wàn) t)，i=1，2，3分別代表三種一次能源(煤炭、原油和天然氣)，E代表能源消費(fèi)量。NCV為2007年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》附錄4提供的中國(guó)三種一次能源的平均低位發(fā)熱量(IPCC也稱為凈發(fā)熱值)。CEF為IPCC(2006)溫室氣體清單提供的碳排放系數(shù)，其中煤炭的碳排放系數(shù)可以通過(guò)煙煤和無(wú)煙煤碳排放系數(shù)的加權(quán)平均值(80%和20%)來(lái)計(jì)算。COF為碳氧化因子(通常煤炭可設(shè)定為0.99，原油和天然氣為1)。44和12分別為CO2和碳的分子量。原煤的折標(biāo)系數(shù)為0.714 3，原油為1.428 6，天然氣為1.33。

3.2 結(jié)果與討論

首先通過(guò)求解優(yōu)化問(wèn)題得到相應(yīng)的距離值，然后利用公式(2)給出15省1995－2010各年的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)指數(shù)、效率變化指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)，并利用公式(5)－(7)給出環(huán)境全要素生產(chǎn)率、效率和技術(shù)進(jìn)步的幾何平均增長(zhǎng)率。煤炭富集區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率測(cè)算結(jié)果見(jiàn)表2。

3.2.1 對(duì)假說(shuō)Ⅰ的驗(yàn)證

假說(shuō)Ⅰ主要考察煤炭富集區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效是否隨著時(shí)間而得到改進(jìn)。這里，從以下3個(gè)方面來(lái)分析和驗(yàn)證假說(shuō)Ⅰ。

首先，從地區(qū)年度均值看，煤炭富集區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率每年都比上一年增長(zhǎng)5%－10%。這表明隨著時(shí)間的推移，煤炭富集區(qū)域的經(jīng)濟(jì)績(jī)效一直處于提升之中，提高的幅度在5%以上。

其次，除了極個(gè)別年份接近1外，15個(gè)富煤省區(qū)中有14個(gè)省的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)都是大于1的，這些省包括河北、山西、內(nèi)蒙古、遼寧、黑龍江、安徽、山東、河南、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、新疆。四川省除了2005－2006年為0.754外，其他年份絕大多數(shù)時(shí)候都大于1。這表明，整體而言，1995－2010年期間15個(gè)富煤省區(qū)的經(jīng)濟(jì)績(jī)效基本上都得到了持續(xù)改進(jìn)。

再次，以1995年為基期進(jìn)行觀察，發(fā)現(xiàn)各省的環(huán)境全要素增長(zhǎng)率在1995－2010年期間幾乎都處于上升趨勢(shì)(見(jiàn)表3)。截止2010年，15個(gè)省的累計(jì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)都在1.5以上，部分省份的值達(dá)到3或5以上，地區(qū)平均值達(dá)到2.5。這說(shuō)明，經(jīng)過(guò)15年來(lái)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展和積累，煤炭富集區(qū)域的經(jīng)濟(jì)績(jī)效普遍有較大程度的提高。

綜上，1995－2010年期間15個(gè)煤炭富集地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效得到了明顯改進(jìn)。因此，假說(shuō)Ⅰ并不成立。

3.2.2 對(duì)假說(shuō)Ⅱ的驗(yàn)證

假說(shuō)Ⅱ主要從地區(qū)比較的角度，考察資源豐裕度相對(duì)較高地區(qū)的環(huán)境全要素增長(zhǎng)率指數(shù)是否小于資源豐裕度相對(duì)較低地區(qū)。

1995－2010年15 個(gè)富煤省區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)的變動(dòng)，雖有一致性但也有明顯差異性。從表3可以看出，2010年內(nèi)蒙古、山西的累計(jì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)上升幅度最大，數(shù)值分別達(dá)到5或6左右;新疆、寧夏、遼寧、陜西、貴州、山東、甘肅、黑龍江、安徽等大部分省區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)累計(jì)值在2－3之間;而四川、云南、河南、河北的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)累計(jì)值在1.5－1.9之間。有趣的是，位于較高績(jī)效層次的內(nèi)蒙古和山西的資源豐裕度最高，山西和內(nèi)蒙古的煤炭資源儲(chǔ)量和煤炭產(chǎn)量

分別位居全國(guó)第一和第二。位于中等績(jī)效層次的新疆、陜西、貴州、安徽、山東、黑龍江的資源豐裕度也較高，其中新疆、陜西、貴州的煤炭資源儲(chǔ)量分別居全國(guó)第三、第四和第五位，陜西的煤炭產(chǎn)量位居全國(guó)第三。處于較低績(jī)效層次的云南、河北、四川的資源豐裕度本來(lái)就處于15省的后半段。

表3 1995－2010年15個(gè)富煤省區(qū)環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)速度Tab.3 Rate of environmental total-factor productivity of 15 coal-rich provinces in 1995 －2010

整體而言，資源豐裕度較高地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)高于資源豐裕度較低的地區(qū)，也即煤炭資源豐富地區(qū)和煤炭高產(chǎn)量地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效并沒(méi)有受到資源詛咒效應(yīng)的影響。因此，假說(shuō)Ⅱ也不成立。

3.2.3 富煤區(qū)域經(jīng)濟(jì)績(jī)效提升的因素

根據(jù)Malmquist指數(shù)法，將環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)進(jìn)步率指數(shù)和效率變化指數(shù)，以便窺探煤炭富集區(qū)域經(jīng)濟(jì)績(jī)效增長(zhǎng)的源泉。從圖1可以看出，1995－2010年間，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)之間的變化軌跡較為接近，都處于明顯的上升趨勢(shì)，且二者之間的距離相對(duì)較近;而效率變化指數(shù)卻一直處于平緩的穩(wěn)定狀態(tài)，幾乎沒(méi)有什么變化，且與環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)之間的距離相對(duì)較遠(yuǎn)。這表明煤炭富集區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要是由技術(shù)進(jìn)步引起的，效率貢獻(xiàn)非常有限。富煤省區(qū)的資源優(yōu)化配置與利用方面的效率還存在較大的改進(jìn)空間。

圖1 1995－2010年煤炭富集區(qū)域平均環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解Fig.1 Decomposition of average environmental total-factor productivity of coal-rich regions in 1995－2010

4 結(jié)論及政策含義

為了考察國(guó)內(nèi)富煤省區(qū)的長(zhǎng)期資源開發(fā)是否對(duì)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效具有不利影響，以及資源詛咒是否真的困擾著資源豐富區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，本文將研究樣本集中在山西、內(nèi)蒙等15個(gè)富煤省區(qū)，并基于兩個(gè)基本理論假定:①富煤地區(qū)煤炭資源大規(guī)模開發(fā)與這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的績(jī)效之間具有內(nèi)生性關(guān)系;②基于投入產(chǎn)出分析的環(huán)境全要素生產(chǎn)率能夠代表經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效。通過(guò)采集15個(gè)富煤省區(qū)1995－2010年的投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，利用基于DEA的Malmquist指數(shù)法，計(jì)算各地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)及其分解指數(shù)，得到了以下一些有趣的發(fā)現(xiàn):從地區(qū)年度均值看，煤炭富集區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率每年都比上一年增長(zhǎng)5%－10%;分地區(qū)和分年份看，除了極個(gè)別年份接近1外，15個(gè)富煤省區(qū)中有14個(gè)省的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)都大于1;若以1995年為基期，截止2010年，15個(gè)省的累計(jì)環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)都在1.5以上，部分省份的值達(dá)到3或5以上，地區(qū)平均值達(dá)到2.5;從環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)的分解來(lái)看，1995－2010年間，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)之間的變化軌跡較為接近，都處于明顯的上升趨勢(shì)，而效率變化指數(shù)卻一直處于平緩的穩(wěn)定狀態(tài)。

這些發(fā)現(xiàn)表明:1995－2010年期間，15個(gè)煤炭富集地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)具有明顯的增長(zhǎng)，這些地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效并沒(méi)有隨時(shí)間而惡化，相反其績(jī)效明顯得到了持續(xù)提高;在樣本期間，資源豐裕度較高地區(qū)的環(huán)境全要素生產(chǎn)率指數(shù)高于資源豐裕度較低的地區(qū)，也即煤炭資源豐富地區(qū)和煤炭高產(chǎn)量地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效并沒(méi)有受到資源詛咒效應(yīng)的影響;煤炭富集區(qū)域的環(huán)境全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)主要是由技術(shù)進(jìn)步引起的，資源優(yōu)化配置與利用方面的效率提升雖對(duì)全要素增長(zhǎng)率具有一定貢獻(xiàn)，但還存在較大的改進(jìn)空間?？傊?，本文所選取的研究樣本并不支持資源詛咒假說(shuō)，也即煤炭富集區(qū)域的大規(guī)模資源開發(fā)并沒(méi)有對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成制肘，反而有利于提升這些區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展績(jī)效。

上述結(jié)論蘊(yùn)含著重要的政策含義:富煤省區(qū)應(yīng)重視資源開發(fā)對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的積極意義，應(yīng)通過(guò)制定科學(xué)合理的資源開發(fā)利用戰(zhàn)略和加大科技投入，進(jìn)一步提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)績(jī)效;各省應(yīng)計(jì)算本區(qū)域內(nèi)資本、勞動(dòng)、能源以及碳排放規(guī)模之間的最優(yōu)比例關(guān)系，制定出科學(xué)合理的碳排放計(jì)劃;應(yīng)進(jìn)一步重視要素價(jià)格機(jī)制改革，促使生產(chǎn)要素自由流動(dòng)與最優(yōu)化利用。

(編輯:李 琪)

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