韓志敏 劉永在
(1.內(nèi)蒙古大學(xué),內(nèi)蒙古 呼和浩特010021;2.中國建設(shè)銀行內(nèi)蒙古區(qū)分行,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)
自然資源稟賦與技術(shù)擠出效應(yīng)研究
——以內(nèi)蒙古為例
韓志敏1劉永在2
(1.內(nèi)蒙古大學(xué),內(nèi)蒙古 呼和浩特010021;2.中國建設(shè)銀行內(nèi)蒙古區(qū)分行,內(nèi)蒙古 呼和浩特 010010)
目前我區(qū)資源產(chǎn)業(yè)的大規(guī)模開發(fā),引起資本、勞動力等生產(chǎn)要素向采掘業(yè)等資源型行業(yè)流動,造成了對制造業(yè)的“擠出”,引起經(jīng)濟(jì)增長的乏力。分析了自然資源、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。以平均每萬人擁有科技人員的數(shù)量來表示科技水平,通過對12個盟市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)資源采掘產(chǎn)業(yè)比重越大,對技術(shù)創(chuàng)新的制約越強(qiáng),即存在對技術(shù)進(jìn)步的擠出效應(yīng)。
資源豐裕度;技術(shù)進(jìn)步;內(nèi)蒙古
內(nèi)蒙古自治區(qū)作為一個資源大省,得益于中國對能源、礦產(chǎn)資源的需求,一直以來,經(jīng)濟(jì)增長速度位居全國前列。但2010年至今,我區(qū)經(jīng)濟(jì)增速已持續(xù)回落,2013年上半年,全區(qū)生產(chǎn)總值7087.55億元,增長9%,比一季度回落0.9個百分點,比去年同期回落了3個百分點,也遠(yuǎn)低于2013年初制定的12%的增長目標(biāo)。這一增速也創(chuàng)下了1999年以來的新低。究其原因,主要在于內(nèi)蒙古的創(chuàng)新能力弱,經(jīng)濟(jì)增長過度依賴對能源資源的消耗?!百Y源詛咒”假說認(rèn)為,資源富集地區(qū)在經(jīng)過資源擴(kuò)張導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)繁榮之后,豐富的自然資源趨于阻礙而非促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,阻礙技術(shù)進(jìn)步就是“資源詛咒”的表現(xiàn)之一。
當(dāng)今資源能源趨緊,在把“新常態(tài)”作為執(zhí)政新理念關(guān)鍵詞提出6個月后,中國最高領(lǐng)導(dǎo)人習(xí)近平9日首次系統(tǒng)闡述了“新常態(tài)”。他表示:“新常態(tài)將給中國帶來新的發(fā)展機(jī)遇。”隨后,內(nèi)蒙古也提出要加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式,適應(yīng)“新常態(tài)”。綜合我區(qū)過去的以資源消耗為主的經(jīng)濟(jì)增長方式,我區(qū)當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)新常態(tài),實質(zhì)上就是經(jīng)濟(jì)發(fā)展告別過去傳統(tǒng)粗放的高速增長階段,進(jìn)入高效率、低成本、可持續(xù)的創(chuàng)新性的中高速增長階段。本文通過分析自然資源、技術(shù)進(jìn)步與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,并力圖在研究結(jié)果的基礎(chǔ)上,提出政策措施,使我區(qū)更好地實現(xiàn)“新常態(tài)”。
(一) 概念界定
1.資源豐裕度的度量
學(xué)者們紛紛引入了一些替代變量,包括初級產(chǎn)品的出口與GDP的比值[1](Sachs and Warner,1995),初級產(chǎn)品部門的就業(yè)比例[2](Glyfason,1999),本文采用了相對量指標(biāo)采掘業(yè)產(chǎn)值/工業(yè)總產(chǎn)值,來度量資源豐裕度,數(shù)據(jù)來源于色諾芬企業(yè)數(shù)據(jù)庫。
2.技術(shù)進(jìn)步
狹義上的技術(shù)進(jìn)步主要是指生產(chǎn)工藝、中間投入品以及制造技能等方面的革新和改進(jìn)。具體表現(xiàn)為對舊設(shè)備的改造和采用新設(shè)備改進(jìn)舊工藝,采用新工藝使用新的原材料和能源對原有產(chǎn)品進(jìn)行改進(jìn)研究開發(fā)新產(chǎn)品提高工人的勞動技能等。從廣義上講,技術(shù)進(jìn)步是指技術(shù)所涵蓋的各種形式知識的積累與改進(jìn)。
(二) 文獻(xiàn)綜述
豐裕的自然資源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為豐裕的自然資源能促進(jìn)一國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。但在此基礎(chǔ)上,Auty (1993) 首次提出了“資源詛咒”的概念,認(rèn)為豐裕的自然資源會限制經(jīng)濟(jì)的過快增長[3]。從而引起了學(xué)術(shù)界的關(guān)注。Gylfason(2001)也指出,由于在大多數(shù)自然資源豐富的國家,由于縮減了教育的支出,造成人力資本投資不足,阻礙技術(shù)進(jìn)步, 從而延緩了經(jīng)濟(jì)增長的步伐[4]。此外,中國的學(xué)者也進(jìn)行了一些研究,邵帥、齊中英(2008)利用我國西部地區(qū)的數(shù)據(jù)分析表明,過度的能源開發(fā)確實會對技術(shù)有擠出作用,而這是西部地區(qū)遭遇資源詛咒的主要方面[5]。王智輝(2008)認(rèn)為,在資源富集地區(qū),采掘業(yè)有很高的收益,但是卻對知識、技能等需求較小,這使得人們越來越不愿意增加人力資本的投資,以獲取知識和技能[6]。胡援成,肖德勇(2007)運(yùn)用面板門檻模型進(jìn)行了實證研究,認(rèn)為中國存在“資源詛咒”,但是可以通過人力資本的投資進(jìn)行消除[7]。之后也有一些學(xué)者通過實證檢驗,得出類似的結(jié)果,如魯金萍[8](2009),馮宗憲[9](2010)等。
(一) 內(nèi)蒙古自然資源狀況
內(nèi)蒙古的地下礦藏富集,已發(fā)現(xiàn)礦種共136多種,探明儲量79 種。其中有73 個礦種的保有儲量居全國前10位,31 種列前3位,10種居全國之首。特別是煤炭儲量極其豐富,累計探明儲量居全國第一位。稀土資源得天獨厚,包頭的白云鄂博大型礦就是世界罕見的以鐵、稀土、鈮為主的多金屬共生礦,其稀土儲量居世界首位。石油、天然氣蘊(yùn)藏量十分可觀,世界級的陜甘寧大油氣田的主體就在內(nèi)蒙古的鄂爾多斯盆地。據(jù)有關(guān)專家估算,內(nèi)蒙古礦產(chǎn)資源具有巨大的開發(fā)價值。
(二) 數(shù)據(jù)來源
本文12個盟市2004~2009 年的資源豐裕程度數(shù)據(jù)來自色諾芬企業(yè)數(shù)據(jù)庫(非上市公司)和色諾芬數(shù)據(jù)庫(上市公司),其中上市公司工業(yè)產(chǎn)值用主營業(yè)收入代替。其他數(shù)據(jù)來源于歷年《內(nèi)蒙古統(tǒng)計年鑒》
為了更好的說明自然資源對技術(shù)進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)增長的影響,本文在邵帥、齊中英(2008),段利民(2009)的基礎(chǔ)上,引用了一個包含制造業(yè)和采掘業(yè)的內(nèi)生兩部門模型。
(一)前提假設(shè)
1.內(nèi)部只包含兩個部門——制造業(yè)和采掘業(yè)。資本全部投在制造業(yè),采掘業(yè)是勞動密集型產(chǎn)業(yè),主要依靠勞動投入。
2.生產(chǎn)要素可以在制造業(yè)和采掘業(yè)兩部門之間自由流動。
3.企業(yè)最終產(chǎn)品的價格是既定的,不能任意變動。
(二)相關(guān)的函數(shù)設(shè)定
1.制造業(yè)部門
制造業(yè)部門的生產(chǎn)函數(shù)符合柯布—道格拉斯的基本形式:
YZ=(AβL)aK1-a
(1)
其中,0<α<1。YZ、A、L和K分別表示制造業(yè)的最終產(chǎn)品產(chǎn)量、技術(shù)存量水平、勞動力總量和物質(zhì)資本投資。β表示投入到制造業(yè)當(dāng)中的勞動力的比重。為了分析方便,假定規(guī)模報酬不變。
2.采掘業(yè)部門
采掘業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)主要取決于自然資源稟賦(G)和勞動投入量以及技術(shù)進(jìn)步。自然資源稟賦主要是指存儲量,顯而易見,存儲量越大,采掘業(yè)的產(chǎn)量越大;在采掘業(yè)中勞動力為(1-β)L;邵帥認(rèn)為,采掘業(yè)存在技術(shù)吸收不完全的特點,因此,應(yīng)當(dāng)存在技術(shù)吸收系數(shù)(η)加以反映。具體公式為:
YM=ηAG(1-β)L
(2)
3. 技術(shù)
參照阿羅(1962)等人的觀點,技術(shù)的進(jìn)步是生產(chǎn)的“副產(chǎn)品”(即干中學(xué)),技術(shù)的溢出導(dǎo)致了整個經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率的提高(即溢出效應(yīng))。根據(jù)此理論,本文認(rèn)為技術(shù)是經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的函數(shù)。
(3)
4. 效用函數(shù)
為了克服索羅模型中恒定不變的儲蓄率問題,本文在拉姆齊一卡斯一庫普曼模型基礎(chǔ)上構(gòu)建了消費者偏好模型:存在L個同質(zhì)的無限生存期的經(jīng)濟(jì)成員,每個經(jīng)濟(jì)成員的消費決策都是相同的,在生存期內(nèi)不會發(fā)生變化。因此,每個經(jīng)濟(jì)成員的效用函數(shù)為:
同時,每個成員所面臨的預(yù)算約束為:
(5)
H=Lnce-pt+λ(w+rv-c)
(6)
對(6)漢密爾頓函數(shù)求解可以導(dǎo)出拉姆齊規(guī)則:
(7)
(三)均衡分析
1. 利率(r)的決定
根據(jù)上面的假設(shè),投資行為只能發(fā)生在制造業(yè),利率(r)由制造業(yè)部門的生產(chǎn)函數(shù)決定:利率等于制造業(yè)資本的邊際產(chǎn)出。即:
(8)
2. 工資(w)的決定
工資(w)的決定和利率(r)相似,均為邊際產(chǎn)出,其中,制造業(yè)的工資為
(9)
采掘業(yè)的工資為:
(10)
由于勞動力可以在兩部門之間自由流動,制造業(yè)和采掘業(yè)的工資相同。即:
αAa(βL)a-1K1-a=ηAG
(11)
3. 技術(shù)進(jìn)步率的決定
在假設(shè)制造業(yè)產(chǎn)品的價格為單位價格,采掘業(yè)產(chǎn)品價格為p的情況下,總產(chǎn)出為:
Y=Yz+pYM
(12)
則技術(shù)進(jìn)步率為:
(13)
4. 平衡增長路徑
為了更好地描述平衡增長路徑問題,需要把相關(guān)式子轉(zhuǎn)化為密集形式,即令k=K/AL,c=C/AL。所以,(8),(11),(13)可以分別寫做:
r=(1-α)βak-a
(14)
αβa-1k1-a=ηAG
(15)
gA=λβαLk1-α+pληG(1-β)L
(16)
令{r0,β0,k0}為模型的均衡解。則(15)可以改寫為:
(17)
得出:
(18)
同時,當(dāng)處于平衡增長路徑時,資本、技術(shù)、消費、產(chǎn)出具有相同的增長率,所以,把(18)帶入(7),得到:
gr=gA=gC=r-p=(1-α)βαk-α-p
(19)
對(19)關(guān)于G求導(dǎo):
(20)
由于0<α<1,
(21)
上式說明,在自然資源稟賦較高的地方,其經(jīng)濟(jì)增長率反而較低??梢姡匀毁Y源豐裕地區(qū)可能通過擠出技術(shù)創(chuàng)新而使該地區(qū)遭遇“資源詛咒”。
(一)初步的經(jīng)驗觀察
在自然資源豐裕的地區(qū),當(dāng)較多的人力資本、物質(zhì)資本等生產(chǎn)要素進(jìn)入采掘業(yè)的時候,就會對制造業(yè)造成“擠出”,而制造業(yè)是關(guān)系到技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)創(chuàng)新的關(guān)鍵行業(yè)。因此,實質(zhì)上是豐裕的自然資源對科學(xué)技術(shù)的“擠出”。
在這里,本文以2004~2007年各盟市平均每萬人擁有科技人員的數(shù)量來表示科技水平,資源豐裕度仍以前面的方法度量,即資源豐裕度(rai)=采掘業(yè)產(chǎn)值/工業(yè)總產(chǎn)值,繪制出二者對應(yīng)的關(guān)系圖。
圖1 各盟市資源豐裕與科研關(guān)系
根據(jù)圖1,可以看出位于散點圖左上角的呼和浩特、包頭等盟市,每萬人擁有的科研人員數(shù)量較多;而位于右下角的鄂爾多斯、烏海等盟市,每萬人擁有的科研人員數(shù)量較少。表明每萬人擁有科研人員數(shù)量與資源豐裕度呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。
(二)關(guān)于面板數(shù)據(jù)模型的介紹
Panel-data模型也稱TS/CS(TimeSeries/CrossSeries)模型。它是把時間序列沿空間方向擴(kuò)展或把截面數(shù)據(jù)沿時間方向擴(kuò)展而成的二維結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)集合。它既能反映某一時期各個個體數(shù)據(jù)的規(guī)律,也能描述每個個體隨時間變化的規(guī)律,集合了時間序列和截面數(shù)據(jù)的共同優(yōu)點。相對只利用截面數(shù)據(jù)和只利用時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行經(jīng)濟(jì)分析而言,Panel-data數(shù)據(jù)模型有許多優(yōu)點:(1)截面變量和時間變量的結(jié)合信息能夠顯著地減少缺省變量所帶來的問題;(2)Panel-data模型通常提供給研究者大量的數(shù)據(jù)點,這樣就增加了自由度并減少了解釋變量之間的共線性,從而改進(jìn)了計量經(jīng)濟(jì)估計的有效性;(3)Panel-data模型可以從多層面分析經(jīng)濟(jì)問題。
1.面板數(shù)據(jù)模型類型
面板數(shù)據(jù)模型的基本形式為:
(22)
其中yit是因變量,xit是K×1維解釋變量向量,n為截面成員個數(shù),T為每個截面成員的觀測時期總數(shù)。參數(shù)αit表示模型的常數(shù)項,βit為對應(yīng)于回歸向量xit的系數(shù)。隨機(jī)誤差項μit相互獨立,且滿足零均值、等方差的假設(shè)。在成員截面上,該模型共含有n個截面成員方程,在時間截面上,該模型共含有T個時間截面方程。
在(22)式描述的模型中,自由度(nT)遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于參數(shù)個數(shù)(nT(K+1)描述μit分布的參數(shù)個數(shù)),這使得模型無法估計。為了實現(xiàn)模型的估計,我們假定參數(shù)滿足時間一致性,即參數(shù)值不隨時間的不同而變化。因此,模型簡化為:
(23)
其中,參數(shù)αi和βi都是個體時期恒量,其取值只受截面單元不同的影響。根據(jù)截距項αi以及系數(shù)向量βi的不同限制要求,我們又可以將(23)式所描述的面板數(shù)據(jù)模型劃分為三種類型:無個體影響的不變系數(shù)模型、含有個體影響的不變系數(shù)模型即變截距模型和含有個體影響的變系數(shù)模型即無約束模型。
(1)無個體影響的不變系數(shù)模型的單方程回歸形式可以寫成:
(24)
在該模型當(dāng)中,假設(shè)在橫截面上既無個體影響也沒有結(jié)構(gòu)變化,即在各截面方程中,系數(shù)向量相同且不含有個體影響δi項。對于該模型,將各截面成員的時間序列數(shù)據(jù)堆積在一起作為樣本數(shù)據(jù),利用普通最小二乘法便可給出參數(shù)α和β的一致有效估計。因此,該模型也被稱為聯(lián)合回歸模型。
(2)變截距模型的單方程回歸形式可以寫成:
(25)
在該模型當(dāng)中,我們假設(shè)在橫截面上存在個體影響而無結(jié)構(gòu)變化,并且個體影響可以用截距項αi的差別來說明,即在該模型中各截面方程的截距項αi不同,而系數(shù)向量β相同。我們稱該模型為變截距模型。從估計方法角度,有時也稱該模型為個體均值修正回歸模型。
(3)變系數(shù)模型的單方程回歸形式可以寫成:
(26)
在該模型中,假設(shè)在橫截面上既存在個體影響,又存在結(jié)構(gòu)變化,即在允許個體影響由跨截面變化的截距項αi來說明的同時還允許系數(shù)向量跨截面變化,用以說明橫截面上的結(jié)構(gòu)變化。我們稱該模型為變系數(shù)模型或無約束模型。
根據(jù)模型中待估參數(shù)的不同特性,還可以將模型(24) ~(26)分成“固定效應(yīng)模型”和“隨機(jī)效應(yīng)模型”。以模型(25)為例,如果模型中的系數(shù)αi為確定性變量,即模型中省略因素對個體差異的影響是固定不變的,則模型為固定效應(yīng)模型。如果αi為隨機(jī)變量,即模型中省略因素對不同個體的影響是隨機(jī)的,則模型為隨機(jī)效應(yīng)模型。
2.模型形式的設(shè)定
在對時間序列/截面數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計時,使用的樣本數(shù)據(jù)包含了個體、時間、指標(biāo)3個方面的信息,如果模型形式設(shè)定不正確,估計結(jié)果將與所要模擬的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)實偏離甚遠(yuǎn)。因此,建立面板數(shù)據(jù)模型的第一步便是檢驗被解釋變量yit的參數(shù)αi和βi是否對所有個體截面都是一樣的,即檢驗樣本數(shù)據(jù)究竟符合上面哪種面板數(shù)據(jù)模型形式,從而避免模型設(shè)定的偏差,改進(jìn)參數(shù)估計的有效性。經(jīng)常使用的檢驗是協(xié)方差分析檢驗,主要檢驗如下兩個假設(shè):
H1:β1=β2=…=βN
(27)
H2:α1=α2=…=αN
β1=β2…=βN
(28)
可見如果接受假設(shè)H2,則可以認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合模型(24),無需進(jìn)行進(jìn)一步的檢驗。如果拒絕假設(shè)H2,則需檢驗假設(shè)H1。如果拒絕假設(shè)H1,則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合模型(26),反之,則認(rèn)為樣本數(shù)據(jù)符合模型(25)。對應(yīng)假設(shè)H1和H2,在檢驗的過程中構(gòu)造的檢驗統(tǒng)計量分別為:
(29)
(30)
其中,S1、S2、S3分別是模型(24)、(25)、(26)估計所得殘差平方和。至于是采用固定效用模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型,可以根據(jù)所研究問題的特點來決定。若僅對樣本本身進(jìn)行分析,則使用固定效用模型。若是用樣本推斷整體效應(yīng),則宜使用隨機(jī)效用模型。另外也可以使用Hausman檢驗進(jìn)行識別。
(三)計量檢驗
假設(shè)采掘業(yè)所占的比率為s,把變量s加入到上面的式子中,可以得到一個新的式子(段利民,2008):
(31)
可以建立如下的計量模型:
(32)
為了使模型更加符合實際,選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)來替代模型中的變量。其中,被解釋變量A為各盟市的科技水平,用每萬人擁有的科研人員來表示;s為資源豐裕度,Y為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。由于數(shù)據(jù)的可得性原因,時間跨度為2004~2007年。為了使模型更加符合實際,選擇恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)來替代模型中的變量。其中,被解釋變量A為各盟市的科技水平,用每萬人擁有的科研人員來表示;s為資源豐裕度,Y為人均國內(nèi)生產(chǎn)總值。由于數(shù)據(jù)的可得性原因,時間跨度為2004~2007年。
常用的回歸模型主要包括三種:混合估計模型、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型,不同的模型對應(yīng)不同的估計方法。為確定合適的模型,面板模型需要進(jìn)行三次檢驗,分別是混合估計模型與固定效應(yīng)模型的F檢驗、混合估計模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的F檢驗、固定效應(yīng)模型和隨機(jī)效應(yīng)模型的豪斯曼檢驗。這些檢驗均通過stata9.0軟件實現(xiàn),相應(yīng)的檢驗結(jié)果如表1所示:
通過上表的檢驗結(jié)果可知,第一次假設(shè)經(jīng)驗的結(jié)果是拒絕混合估計模型,選擇固定效應(yīng)模型;第二次假設(shè)檢驗的結(jié)果也是拒絕混合估計模型,選擇隨機(jī)效應(yīng)模型;第三次是豪斯曼檢驗,接受原假設(shè),所以采取隨機(jī)效應(yīng)模型。根據(jù)上面的檢驗結(jié)果,采用隨機(jī)效應(yīng)模型,其回歸結(jié)果如下:
從回歸結(jié)果可以看出,系數(shù)的符號和預(yù)期一致,并且通過t檢驗。再次印證我們的觀點:資源豐裕度變量的系數(shù)小于0,表明由于資源采掘產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動不夠活躍,所以一個地區(qū)資源采掘產(chǎn)業(yè)比重越大,對技術(shù)創(chuàng)新的制約越強(qiáng)。這與前面的假說3相一致。
可見,一個地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長最根本的動力和源泉是技術(shù)進(jìn)步。與自然資源采掘行業(yè)相比較而言,制造業(yè)是技術(shù)進(jìn)步較快的產(chǎn)業(yè)。自然資源豐裕地區(qū)要想獲得長遠(yuǎn)的良好的經(jīng)濟(jì)績效,經(jīng)濟(jì)重心必須從資源開采轉(zhuǎn)到制造加工以及研究開發(fā)等行業(yè)上來,為經(jīng)濟(jì)體當(dāng)中技術(shù)創(chuàng)新的和技術(shù)進(jìn)步的實現(xiàn)創(chuàng)造良好的條件。
首先,政府為高端技術(shù)人才創(chuàng)造良好的生活和創(chuàng)造的環(huán)境。為高層次人才搭建能夠讓他們施展才能、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的高水平事業(yè)平臺,使尊重人才、尊重知識的思想觀念深入人心。
其次,鼓勵企業(yè)成為研發(fā)的主體。加大對企業(yè)研發(fā)的投入,在關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域,推進(jìn)以企業(yè)為主體的產(chǎn)學(xué)研的合作,把企業(yè)真正推向市場,推向科技研發(fā)的前沿。
再次,堅持“引進(jìn)來”和“走出去”相結(jié)合。加快引進(jìn)高技術(shù)型人才,實行一些優(yōu)惠政策吸引并留住高素質(zhì)人才。本區(qū)具有比較優(yōu)勢的企業(yè)實施走出去戰(zhàn)略,這對調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),獲取先進(jìn)技術(shù)至關(guān)重要。
最后,重視職業(yè)技術(shù)教育。在推行傳統(tǒng)教育的基礎(chǔ)上,加快建設(shè)以企業(yè)為主體,理論與實際相結(jié)合,以技能訓(xùn)練為主的發(fā)展模式。培養(yǎng)高素質(zhì)人才和數(shù)以億計的專業(yè)技術(shù)型人才。
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[責(zé)任編輯:張建榮]
Natural Resource Endowments and Technology Extrusion Effect Taking Inner Monglia for Examp te
HAN Zhi-min1LIU Yong-zai2
(1.InnerMongoliaUniversity,HuhhotInnerMongoliaChina010021;2.ChinaConstructionBankBranchofInnerMongolia,HuhhotInnerMongoliaChina010010)
At present, the large scale development of resources industry, in Inner Mongolia causes capital, labor and other factors of production flow to the resource-based industries such as mining industry , resulting in the "crowding out" of manufacturing sector, and economic growth slowed down. This chapter will draw this idea, analyze the relationship between natural resources, technological progress and economic growth. Analyzing the 12 Union City panel data , we found that the greater the proportion of resource extraction industries, the stronger of the constraints on technological innovation, proving the existence of crowding-out effect of technological progress.
Resource abundances; Technological advances; Inner Mongolia
2015-01-08
國家自然科學(xué)基金項目“不確定性條件下可耗竭資源產(chǎn)業(yè)最優(yōu)發(fā)展路徑研究—以稀土產(chǎn)業(yè)為例”,項目號:71163025;中國教育部新世紀(jì)優(yōu)秀人才計劃項目“稀土產(chǎn)業(yè)集聚以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級模式研究:以內(nèi)蒙古為例”,項目號:NCET-09—0855。
韓志敏,女,內(nèi)蒙古大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,碩士研究生;劉永在,男,中國建設(shè)銀行內(nèi)蒙古分行,中級經(jīng)濟(jì)師。
10.16116/J.ISSN.1008-0597.002
DF124.5
A
1008-0597(2015)01-0010-07