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摘要

針對(duì)“資源詛咒”研究中自然資源度量指標(biāo)選取存在的科學(xué)性問(wèn)題，利用資源產(chǎn)業(yè)空間集聚代替自然資源豐裕度和資源產(chǎn)業(yè)依賴度作為自然資源豐裕程度的解釋變量。首先，在Krugman空間基尼系數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建適用于測(cè)度資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的計(jì)算公式，基于我國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）層面的數(shù)據(jù)，量化1999—2013年間資源產(chǎn)業(yè)的空間集聚程度，分析其排名情況和分布格局。研究顯示：我國(guó)有15個(gè)?。▍^(qū)、市）存在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚現(xiàn)象，這些地區(qū)大多位于長(zhǎng)江以北，且均為自然資源富集地區(qū)。其次，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型，選取存在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚現(xiàn)象的?。▍^(qū)、市）作為樣本空間，并采用多種計(jì)量分析和檢驗(yàn)方法考察資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的直接和間接關(guān)系，分析“資源詛咒”的傳導(dǎo)機(jī)制。研究顯示：①在模型整體估計(jì)中，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的系數(shù)符號(hào)均為負(fù)，且在5%的水平上顯著，說(shuō)明資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，符合“資源詛咒”的基本假設(shè)。②在模型分步估計(jì)中，人力資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)，符合經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的邏輯關(guān)系；物質(zhì)資本投資與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)，可能是由于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)跨期替代彈性較小，導(dǎo)致物質(zhì)資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接增益效應(yīng)小于其對(duì)社會(huì)人力資本積累的負(fù)向效應(yīng)，進(jìn)而阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；政府干涉程度越高越不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。根據(jù)研究結(jié)果，建議應(yīng)明確市場(chǎng)調(diào)節(jié)為主、政府調(diào)控為輔的導(dǎo)向機(jī)制，進(jìn)一步提升資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度，強(qiáng)化行業(yè)人員素質(zhì)與技術(shù)水平匹配，逐步提高自然資源生產(chǎn)和利用效率，從而實(shí)現(xiàn)加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的全面提升。

關(guān)鍵詞資源產(chǎn)業(yè)；產(chǎn)業(yè)空間集聚；資源詛咒；區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

中圖分類號(hào)F205

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2016）08-0025-09doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.08.005

20世紀(jì)中晚期，自然資源富集的國(guó)家對(duì)自然資源的依賴達(dá)到了史無(wú)前例的水平，但自20世紀(jì)70年代以來(lái)這些國(guó)家?guī)缀鹾翢o(wú)例外地陷入經(jīng)濟(jì)停滯狀態(tài)，Audy將這一現(xiàn)象歸結(jié)為“自然資源的詛咒”（curse of natural resources）[1]。伴隨著“資源詛咒”這一假說(shuō)的提出，許多支持者通過(guò)實(shí)證研究證明“資源詛咒”在跨國(guó)層面普遍存在[2-6]；另一部分支持者，則在一國(guó)內(nèi)部實(shí)證發(fā)現(xiàn)自然資源豐裕度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度成反比[7-10]。然而學(xué)術(shù)界對(duì)“資源詛咒”的質(zhì)疑卻從未停止，這些質(zhì)疑主要來(lái)自于資源型國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的成功案例[11-14]、解釋變量存在內(nèi)生性問(wèn)題[15]以及自然資源相關(guān)度量指標(biāo)選取的科學(xué)性問(wèn)題[16-20]。針對(duì)第一個(gè)問(wèn)題，學(xué)者提出“資源詛咒”存在條件論[21-22]，將“資源詛咒”和“資源福音”兩種相悖的情況融合在一起闡釋，縮小了學(xué)術(shù)界對(duì)于這一問(wèn)題的分歧；解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題，采用動(dòng)態(tài)面板模型予以解決[23-24]，對(duì)模型中的其他變量作出進(jìn)一步補(bǔ)充，以避免因遺漏變量而產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題[25]。但指標(biāo)選取的科學(xué)性問(wèn)題尚未有成熟的解決方法，盡管許多學(xué)者嘗試豐富資源豐裕程度的內(nèi)涵，并提出資源產(chǎn)業(yè)依賴程度替代資源豐裕程度作為控制變量[22]，但多集中于采用初級(jí)產(chǎn)品出口比重等典型度量指標(biāo)，指標(biāo)選取相對(duì)單一，未考慮在自然資源的豐裕程度、依賴程度以外，存在更為全面、科學(xué)的解釋變量體現(xiàn)資源豐裕程度在“資源詛咒”中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在的掣肘作用。在新古典區(qū)位論中，產(chǎn)業(yè)空間集聚能夠反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效的綜合影響，隨著中國(guó)工業(yè)特別是資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度的不斷加深[26]，地理區(qū)位上的集聚現(xiàn)象對(duì)我國(guó)自然資源在區(qū)域?qū)用娴呢S裕程度與產(chǎn)業(yè)依賴程度日益強(qiáng)化的復(fù)雜反映，為構(gòu)建綜合型自然資源相關(guān)度量指標(biāo)提供了理論上的可能。鑒于此，本文擬采用資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度代替自然資源豐裕度和資源產(chǎn)業(yè)依賴度，作為“資源詛咒”計(jì)量模型的主要控制變量，構(gòu)建基于資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型，檢驗(yàn)“資源詛咒”的存在性及其作用機(jī)理，以期從中國(guó)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的角度更為科學(xué)地考察自然資源、物質(zhì)資本、人力資本、技術(shù)創(chuàng)新等要素對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，為資源豐裕地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供科學(xué)的理論指導(dǎo)。

1資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度

1.1研究對(duì)象

學(xué)術(shù)界通常將資源產(chǎn)業(yè)界定為廣義和狹義兩種。狹義的資源產(chǎn)業(yè)是指以礦產(chǎn)資源的開(kāi)采及對(duì)其初級(jí)加工的相關(guān)產(chǎn)業(yè)[27]。依據(jù)狹義的資源產(chǎn)業(yè)的定義，本文以礦產(chǎn)資源的開(kāi)采及初級(jí)加工（即采礦業(yè)）為研究對(duì)象，從省級(jí)層面考察我國(guó)資源產(chǎn)業(yè)的空間集聚狀態(tài)，并以此測(cè)度作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的主要控制變量。

1.2測(cè)度方法

產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度方法，主要有產(chǎn)業(yè)集中度、Hoover地方化系數(shù)、Krugman空間基尼系數(shù)、產(chǎn)業(yè)方差系數(shù)、區(qū)位商、EG指數(shù)、DO指數(shù)和M函數(shù)等。限于資源產(chǎn)業(yè)在企業(yè)層面數(shù)據(jù)即各地區(qū)資源型企業(yè)的數(shù)量、規(guī)模等不可得，同時(shí)充分考慮測(cè)度方法的可靠性及研究的可行性，本文采用Krugman空間基尼系數(shù)作為我國(guó)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度依據(jù)[28]，原計(jì)算公式為：

σ=∑i（Si-xi）2（1）

其中，σ為空間基尼系數(shù)，Si為i地區(qū)某產(chǎn)業(yè)占全國(guó)該產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)的比重，xi為該地區(qū)就業(yè)人數(shù)占全國(guó)總就業(yè)人數(shù)的比重。σ=0時(shí)，產(chǎn)業(yè)在空間分布是均勻的，σ（最大值為1）越大，表明地區(qū)產(chǎn)業(yè)的集聚程度越高。

由公式（1）可知，Krugman在設(shè)計(jì)測(cè)度方法時(shí)考慮的是將該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)本身與國(guó)家內(nèi)整個(gè)行業(yè)進(jìn)行比較，如果該地區(qū)某產(chǎn)業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重與該地區(qū)整個(gè)行業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重相當(dāng)，則σ值趨于0，說(shuō)明某產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)分布均勻，沒(méi)有空間集聚現(xiàn)象產(chǎn)生；相反，σ值越大，則說(shuō)明某產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)分布不均勻，產(chǎn)生空間集聚現(xiàn)象。然而僅討論產(chǎn)業(yè)空間集聚的有無(wú)并不能反映某產(chǎn)業(yè)在該地區(qū)到底是“密集”分布還是“離散”分布，因此本文對(duì)Krugman的空間基尼系數(shù)公式進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的計(jì)算公式為：

ω=∑i（Si-xi）3（2）

其中，ω為改進(jìn)后的空間基尼系數(shù)，改進(jìn)后的計(jì)算結(jié)果不僅能反映某行業(yè)在該地區(qū)有無(wú)空間集聚，同時(shí)能反映空間集聚的密集程度和離散程度。ω=0時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)在空間分布是均勻的；ω>0時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)在空間分布是集聚的，即產(chǎn)業(yè)分布存在正的空間相關(guān)性，ω越大表示集聚程度越高；ω<0時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)在空間分布是離散的，即產(chǎn)業(yè)分布存在負(fù)的空間相關(guān)性，|ω|越大表示離散程度越高。

1.3數(shù)據(jù)來(lái)源

由公式（2）可知，空間基尼系數(shù)的計(jì)算需要獲取四個(gè)主要指標(biāo)的數(shù)據(jù)值，分別是i地區(qū)采礦業(yè)從業(yè)人員數(shù)、i地區(qū)從業(yè)人員期末人數(shù)、全國(guó)采礦業(yè)從業(yè)人員數(shù)、全國(guó)從業(yè)人員期末人數(shù)。鑒于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局1998年變更從業(yè)人員統(tǒng)計(jì)口徑，本文選取1999—2013年間的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本觀察值，主要指標(biāo)數(shù)據(jù)值來(lái)源于《中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》、各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒中包含勞動(dòng)力就業(yè)狀況及按行業(yè)劃分從業(yè)人員情況等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，其他少量缺失數(shù)據(jù)由各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計(jì)年鑒或插值法補(bǔ)齊。

需要說(shuō)明的是，在后文構(gòu)建的計(jì)量模型中，人力資本投資和居民儲(chǔ)蓄能力兩項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，鑒于2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失（《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2015》未正式發(fā)行），為了保持分析的一致性，空間基尼系數(shù)和資源產(chǎn)業(yè)依賴的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)均截止到2013年底。

1.4測(cè)度結(jié)果

采用資源產(chǎn)業(yè)依賴度的測(cè)度結(jié)果與資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度的測(cè)度結(jié)果進(jìn)行比較，具體測(cè)度結(jié)果如表1所示，其中資源產(chǎn)業(yè)依賴度與產(chǎn)業(yè)空間基尼系數(shù)的最終結(jié)果取小數(shù)點(diǎn)后4位。

由表1可知，與產(chǎn)業(yè)依賴度的測(cè)度結(jié)果相比，除海南、青海、寧夏、新疆等幾個(gè)地區(qū)以外，其他各?。▍^(qū)、市）的資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度的測(cè)度結(jié)果排名變化不大，證明資源產(chǎn)業(yè)空間集聚能夠代替資源產(chǎn)業(yè)依賴度作為計(jì)量模型的控制變量，同時(shí)驗(yàn)證了與資源產(chǎn)業(yè)依賴度相比，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度可有效規(guī)避資源富集的外部性問(wèn)題。以新疆為例，資源產(chǎn)業(yè)依賴測(cè)度排名第2，資源產(chǎn)業(yè)的開(kāi)采和加工主要依靠省外支援，造成測(cè)度排名虛高；而空間集聚測(cè)度排名第10，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度涉及到新疆整體經(jīng)濟(jì)狀況，排除外部因素干擾，使測(cè)度結(jié)果更加準(zhǔn)確。

從測(cè)度結(jié)果來(lái)看，有15個(gè)?。▍^(qū)、市）的資源產(chǎn)業(yè)空間集聚測(cè)度結(jié)果為正值，存在正的空間相關(guān)性；14個(gè)省的測(cè)度結(jié)果為負(fù)值，存在負(fù)的空間相關(guān)性；青海的測(cè)度結(jié)果為0。根據(jù)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度結(jié)果將30個(gè)省（區(qū)、市）

分為四個(gè)梯隊(duì)，在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的15個(gè)省份（區(qū)、市）中，山西、黑龍江、山東、河南四地的測(cè)度結(jié)果大于0.05，遠(yuǎn)高于其他省（區(qū)、市），可以設(shè)為資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的第一梯隊(duì)；安徽、遼寧、內(nèi)蒙古、吉林、陜西、新疆、河北的測(cè)度結(jié)果大于0.01，設(shè)為第二梯隊(duì)；貴州、云南、寧夏、甘肅的測(cè)度結(jié)果大于0，設(shè)為第三梯隊(duì)；其他?。▍^(qū)、市）的測(cè)度結(jié)果小于等于0，設(shè)為第四梯隊(duì)。

由此可見(jiàn)，我國(guó)資源產(chǎn)業(yè)主要集聚地區(qū)大多處于長(zhǎng)江以北，長(zhǎng)江以南各?。▍^(qū)、市）基本不存在資源產(chǎn)業(yè)的空間集聚現(xiàn)象。僅從經(jīng)濟(jì)發(fā)展的角度分析，2013年國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的全國(guó)31省（區(qū)、市）GDP總量排名前10位中有5個(gè)?。▍^(qū)、市）來(lái)自長(zhǎng)江以南地區(qū)，長(zhǎng)江以南各?。▍^(qū)、市）的GDP總量占全國(guó)GDP總量的一半，其人均可支配收入總額超過(guò)長(zhǎng)江以北各省（區(qū)、市），長(zhǎng)江以北和以南兩區(qū)塊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展總體呈現(xiàn)均衡態(tài)勢(shì)。

綜上所述，資源產(chǎn)業(yè)明顯集聚的長(zhǎng)江以北各?。▍^(qū)、市），其經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源豐裕和產(chǎn)業(yè)依賴程度并非完全吻合，這是否說(shuō)明基于資源產(chǎn)業(yè)空間集聚，我國(guó)區(qū)域?qū)用娲嬖凇百Y源詛咒”現(xiàn)象？如果存在“資源詛咒”現(xiàn)象，其發(fā)展演變又呈現(xiàn)何種趨勢(shì)？為此，本文基于產(chǎn)業(yè)空間集聚理論，在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)回顧和經(jīng)驗(yàn)事實(shí)分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建我國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的計(jì)量模型，探尋資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。

2區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的構(gòu)建

面板數(shù)據(jù)模型可以構(gòu)造和檢驗(yàn)更為真實(shí)的行為方程，從而進(jìn)行更加深入的分析。本文擬采用含有橫截面、時(shí)間和指標(biāo)三維信息的面板數(shù)據(jù)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的規(guī)模分析（選擇同一時(shí)期不同地區(qū)的數(shù)據(jù)作為樣本觀察值）和個(gè)體差異分析（選擇同一地區(qū)不同時(shí)期的數(shù)據(jù)作為樣本觀察值）。

構(gòu)建區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的過(guò)程，也是根據(jù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源泉和“資源詛咒”的傳導(dǎo)途徑選擇控制變量的過(guò)程。因此，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉和“資源詛咒”傳導(dǎo)機(jī)制的路徑研究思路不同，計(jì)量模型的設(shè)定形式以及最終的研究結(jié)論就會(huì)千差萬(wàn)別。為避免上述問(wèn)題導(dǎo)致研究結(jié)果出現(xiàn)偏差，本文將學(xué)術(shù)界公認(rèn)的影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的主要因素以及“資源詛咒”的重要傳導(dǎo)途徑盡可能全面地反映于回歸模型中，并采用適當(dāng)?shù)姆椒▽?duì)潛在的內(nèi)生性問(wèn)題進(jìn)行有效控制，以期保證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。模型簡(jiǎn)化形式如下：

yit=αit+xitβit+uit，i=1，2，...，N，t=1，2，...，T（3）

其中，N表示個(gè)體截面成員的個(gè)數(shù)，T表示每個(gè)截面成員的觀測(cè)時(shí)期總數(shù)，參數(shù)αit表示模型的常數(shù)項(xiàng)，βit表示對(duì)應(yīng)于解釋變量向量xit的k×1維系數(shù)向量，k表示解釋變量個(gè)數(shù)。隨機(jī)誤差項(xiàng)uit相互獨(dú)立，且滿足零均值、等方差為σu2的假設(shè)。

為從經(jīng)驗(yàn)觀察與分析的角度考察資源產(chǎn)業(yè)空間集聚、物質(zhì)資本、人力資本以及其他“資源詛咒”傳導(dǎo)途徑的控制變量對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，本文在條件收斂假說(shuō)的基礎(chǔ)上建立經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)基本計(jì)量模型，模型形式為：

Gt=γ0+γ1lnYt-1+γ2ω+γ3Zt+εt（4）

其中，t為時(shí)間變量；Gt為人均GDP增長(zhǎng)率，單位為百分比；lnYt-1為滯后一期的人均GDP自然對(duì)數(shù)，單位為元/人；ω為資源產(chǎn)業(yè)依賴度變量，單位為萬(wàn)分比；Zt為其他控制變量，單位為百分比；γ0～γ3為待估參數(shù)；εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。其中，被解釋變量Gt計(jì)算公式為：

Gt=（1/t）ln（Yt/Yt-1）（5）

根據(jù)前述研究思路并參考文獻(xiàn)總結(jié)，該模型其他控制變量Zt，具體選擇依據(jù)及度量指標(biāo)如下（見(jiàn)表2）。

（1）物質(zhì)資本投資（FI）和人力資本投資（HC）。物質(zhì)資本投資、人力資本投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系密切，無(wú)論是始于亞當(dāng)·斯密的古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論還是始于拉姆澤的現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，無(wú)一例外地將物質(zhì)資本（土地等）和人力資本（勞動(dòng)力）作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要源泉之一。本文分別以全社會(huì)固定資產(chǎn)投資占GDP的比重及普通中學(xué)在校人數(shù)占區(qū)域總?cè)丝跀?shù)比重作為兩者的度量指標(biāo)，符號(hào)分別為FI和HC，并預(yù)期兩者的系數(shù)符號(hào)均為正。

（2）技術(shù)創(chuàng)新投入（TI）。 “索洛”模型，將技術(shù)進(jìn)步列為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的決定要素[29]，內(nèi)生經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型也把技術(shù)創(chuàng)新作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的推動(dòng)源泉之一[30]。因此，本文將其作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的控制變量之一，以從事科技活動(dòng)人數(shù)占總從業(yè)人員比重作為度量指標(biāo)，符號(hào)為T(mén)I，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（3）私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展（PE）。在我國(guó)，私營(yíng)經(jīng)濟(jì)是對(duì)公有經(jīng)濟(jì)的補(bǔ)充，私營(yíng)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展不僅進(jìn)一步促進(jìn)作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源泉的勞動(dòng)與資本的增加，而且也在一定程度上推

動(dòng)了技術(shù)進(jìn)步。而在資源富集地區(qū)，資本、勞動(dòng)力、技術(shù)創(chuàng)新等投入會(huì)向資源型產(chǎn)業(yè)傾斜，可能對(duì)私營(yíng)企業(yè)和個(gè)體經(jīng)

濟(jì)產(chǎn)生抑制效應(yīng)[31]。因此，有必要將私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展作為本文經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的控制變量之一，選取城鎮(zhèn)個(gè)體與私營(yíng)經(jīng)濟(jì)從業(yè)人員占總就業(yè)人數(shù)的比重作為度量指標(biāo)，符號(hào)為PE，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（4）制造業(yè)發(fā)展（MD）。假設(shè)制造業(yè)部門(mén)存在“干中學(xué)”效應(yīng)，即知識(shí)積累的外部性，則在資源豐裕地區(qū)，隨著資源豐裕度的增加，對(duì)于不可貿(mào)易品的需求也就越多[2]，進(jìn)入制造業(yè)部門(mén)的資本和勞動(dòng)力隨之減少，產(chǎn)生“荷蘭病”現(xiàn)象并阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。考慮到制造業(yè)行業(yè)分類較多，不同行業(yè)間人力資本的投入產(chǎn)出相差較大，因此采用制造業(yè)固定資產(chǎn)投資占全社會(huì)固定資產(chǎn)投資比重作為度量指標(biāo)，符號(hào)為MD，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（5）對(duì)外開(kāi)放程度（OP）。對(duì)外貿(mào)易開(kāi)放度可以通過(guò)規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)推動(dòng)一國(guó)或一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[32]，其驅(qū)動(dòng)路徑主要是通過(guò)加快本國(guó)技術(shù)進(jìn)步，進(jìn)而提高要素生產(chǎn)率以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[30]。本文采用各省（區(qū)、市）實(shí)際利用的外商直接投資（實(shí)際匯率取當(dāng)年平均值）占GDP的比重作為度量指標(biāo)，符號(hào)為PE，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（6）居民儲(chǔ)蓄能力（PS）。在古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中，居民儲(chǔ)蓄能力被作為投資的源泉之一，導(dǎo)致居民儲(chǔ)蓄能力高低直接影響物質(zhì)資本積累速度，從而抑制或促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[6-33]。在此基礎(chǔ)上，本文采用城鄉(xiāng)人均居民儲(chǔ)蓄年末余額作為度量指標(biāo)，符號(hào)為PS，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（7）政府干涉程度（GI）。上述變量都不能作為經(jīng)濟(jì)

增長(zhǎng)的推動(dòng)原因，而是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)本身的一部分，真正推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源動(dòng)力是制度[34]。制度比其他經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響要素都重要[35]。制度是否是推動(dòng)或抑制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的源動(dòng)力尚不好判定，但不可否認(rèn)的是制度質(zhì)量的高低將最終影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率[36]。本文用扣除科教的財(cái)政支出占GDP的比重作為政府干涉程度的度量指標(biāo)[13]，符號(hào)為GI，但系數(shù)符號(hào)無(wú)法預(yù)期。

分別采用廣義最小二乘法（GLS）和廣義矩估計(jì)法（GMM）作為估計(jì)方法進(jìn)行檢驗(yàn)，以克服計(jì)算過(guò)程中可能出現(xiàn)的不穩(wěn)定性和內(nèi)生性問(wèn)題。同時(shí)利用逐項(xiàng)加入其他控制變量的分步分析方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，并分析其傳導(dǎo)路徑。具體模型如下：

（1）全樣本靜態(tài)面板回歸模型：

需要說(shuō)明的是，在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚測(cè)度的30個(gè)?。▍^(qū)、市）中有一半存在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚現(xiàn)象，另一半不存在該現(xiàn)象。正如1.4節(jié)的分析結(jié)果，如果將不存在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的省（區(qū)、市）也作為樣本參與計(jì)量分析，可能出現(xiàn)兩種情況：一是使結(jié)論變得更加明顯，即資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，且顯著；二是顛覆現(xiàn)有的結(jié)論，原結(jié)論可能是不存在“資源詛咒”現(xiàn)象，但由于這些樣本的加入，可使結(jié)果出現(xiàn)偏差，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的系數(shù)符號(hào)由正變?yōu)樨?fù)，且顯著。因此，在樣本選取時(shí)剔除資源產(chǎn)業(yè)空間集聚測(cè)度值為非正的省（區(qū)、市）作為計(jì)量模型的研究樣本，同時(shí)鑒于人力資本投資和居民儲(chǔ)蓄能力兩項(xiàng)指標(biāo)2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失，選取的研究數(shù)據(jù)截止到2013年底，樣本由15個(gè)?。▍^(qū)、市）1999—2013年間截面單位所組成，每個(gè)變量有225個(gè)樣本觀察值。

3計(jì)量分析結(jié)果及解釋

對(duì)于面板數(shù)據(jù)，首先開(kāi)展數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析（原假設(shè)為不穩(wěn)定），通過(guò)三種模式下（即有趨勢(shì)有截距、只有截距、兩者都無(wú)）不同秩序（水平、一階差分、二階甚至高階差分）檢驗(yàn)直至序列平穩(wěn)為止（拒絕原假設(shè)）。其次，對(duì)模型進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，利用Pedroni檢驗(yàn)和Kao檢驗(yàn)等方法（原假設(shè)無(wú)協(xié)整關(guān)系）對(duì)模型數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示P值均小于0.05，拒絕原假設(shè)，原數(shù)據(jù)存在協(xié)整關(guān)系。最后利用Hausman檢驗(yàn)，確定模型的影響形式（原假設(shè)為建立隨機(jī)效應(yīng)回歸）。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，模型1和模型2中Hausman檢驗(yàn)的P值小于0.05，拒絕原假設(shè)，應(yīng)建立固定效應(yīng)回歸模型。

3.1整體估計(jì)結(jié)果及討論

根據(jù)Hausman檢驗(yàn)結(jié)果，建立個(gè)體固定效應(yīng)模式下的全樣本靜態(tài)回歸模型1（不含ω的二次方項(xiàng)）和模型2，同時(shí)建立全樣本動(dòng)態(tài)回歸模型3，計(jì)算出1999—2013年間

15個(gè)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的?。▍^(qū)、市）被解釋變量與解釋變量、控制變量間的具體關(guān)系，見(jiàn)表3。

由表3的估計(jì)結(jié)果，模型1、2、3中資源產(chǎn)業(yè)空間集聚（模型3中的ω2）的系數(shù)符號(hào)均為負(fù)，且在5%的水平上顯著，說(shuō)明資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，符合“資源詛咒”假說(shuō)的認(rèn)定。但涉及資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的二次方項(xiàng)時(shí)，在模型2中該變量的系數(shù)符號(hào)為正，且不顯著；而在模型3中，該變量的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，且在5%水平上顯著。由模型2和模型3互相印證無(wú)法得出資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間存在倒U型曲線關(guān)系，但從模型3的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的關(guān)系并非簡(jiǎn)單的線性關(guān)系，有可能是倒U型曲線關(guān)系，也可能呈非線性的不規(guī)則曲線關(guān)系。

對(duì)于其他控制變量，在模型1中，人力資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)，且其系數(shù)分別在1%、10%和1%的水平上顯著，說(shuō)明如果資源產(chǎn)業(yè)集聚地區(qū)在省際層面加大人力資本和技術(shù)創(chuàng)新投入、促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展將有利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和政府干涉

程度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)，且分別在1%和5%的水平上顯著，說(shuō)明在這些地區(qū)發(fā)展私營(yíng)經(jīng)濟(jì)或加大政府干涉程度將導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)衰退。模型2也得到相近的結(jié)果。

3.2分步估計(jì)結(jié)果及討論

整體估計(jì)結(jié)果僅說(shuō)明解釋變量和控制變量與被解釋變量間的固定關(guān)系，并未闡述其他控制變量對(duì)解釋變量和被解釋變量間的負(fù)相關(guān)系有何影響，這些影響會(huì)否改變兩者之間的關(guān)系。因此，利用DIFGMM估計(jì)方法，通過(guò)分步添加其他控制變量的方式考察各控制變量對(duì)資源產(chǎn)業(yè)空間積聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間關(guān)系的影響，結(jié)果如表4。

在模型1中，估計(jì)結(jié)果與3.1節(jié)一致，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的一次方項(xiàng)系數(shù)為正，二次方項(xiàng)系數(shù)符號(hào)為負(fù)，且均在1%的水平上顯著。模型2-4依次加入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論中的三個(gè)基本要素，即物質(zhì)資本投資、人力資本投資和技術(shù)創(chuàng)新投入，結(jié)果顯示物質(zhì)資本投資的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，且在1%的水平上顯著；人力資本投資的系數(shù)符號(hào)為正，且在5%的水平上顯著；技術(shù)創(chuàng)新投入的系數(shù)符號(hào)為正，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。不難理解，在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚地區(qū)，技術(shù)創(chuàng)新投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響不明顯，而人力資本投資能有效拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，符合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的認(rèn)知。但是物質(zhì)資本投資卻限制經(jīng)濟(jì)有效增長(zhǎng)，似乎有悖于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的常識(shí)。究其原因，可能是由于資源產(chǎn)業(yè)空間集聚地區(qū)

的經(jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)跨期替代彈性較小，導(dǎo)致物質(zhì)資本投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接增益效應(yīng)小于其對(duì)社會(huì)人力資本積累的負(fù)向效應(yīng)，進(jìn)而阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

接下來(lái)將私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展引入模型5，結(jié)果顯示其系數(shù)符號(hào)為正，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，也未對(duì)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系造成影響，說(shuō)明私營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚地區(qū)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用相對(duì)較小。在模型6中引入制造業(yè)發(fā)展，結(jié)果顯示其系數(shù)符號(hào)為正，且在1%的水平上顯著，從而對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出積極的推動(dòng)作用。在模型7中引入對(duì)外開(kāi)放程度，其系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，且模型的估計(jì)結(jié)果并未產(chǎn)生明顯變化，說(shuō)明資源產(chǎn)業(yè)空間集聚地區(qū)的進(jìn)出口貿(mào)易多集中于交易相對(duì)穩(wěn)定的資源產(chǎn)業(yè)，因此對(duì)外開(kāi)放程度的變化對(duì)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響不大。在引入居民儲(chǔ)蓄能力的模型8中，其系數(shù)符號(hào)為正，且在10%的水平上顯著，說(shuō)明居民儲(chǔ)蓄能力可以拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，符合經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的邏輯。但在加入政府干涉程度的模型9中，居民儲(chǔ)蓄能力變得不再顯著，而政府干涉程度的系數(shù)符號(hào)為負(fù)，且在1%的水平上顯著，說(shuō)明政府干涉程度越高越不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

縱觀模型1-9，在加入人力資本投資、制造業(yè)發(fā)展、居民儲(chǔ)蓄能力和政府干涉程度后，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的二次方項(xiàng)系數(shù)的絕對(duì)值明顯減小，這說(shuō)明增加人力資本投資、促進(jìn)制造業(yè)發(fā)展、增加居民儲(chǔ)蓄和減少政府干涉能夠在規(guī)避“資源詛咒”方法發(fā)揮重要作用。

4評(píng)述性結(jié)論

基于我國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）層面的數(shù)據(jù)，在Krugman空間基尼系數(shù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)造適用于測(cè)度資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的計(jì)算公式，量化1999—2013年間中國(guó)資源產(chǎn)業(yè)的空間

集聚程度，分析其排名情況和分布格局。依據(jù)上述分析，構(gòu)建面板數(shù)據(jù)模型并討論我國(guó)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚等因素對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。得出以下結(jié)論：

（1）通過(guò)對(duì)1999—2013年間我國(guó)30個(gè)?。▍^(qū)、市）資源產(chǎn)業(yè)空間集聚（ω）的測(cè)度結(jié)果與資源產(chǎn)業(yè)依賴度的測(cè)度結(jié)果的比較表明，兩者的測(cè)度結(jié)果排名變化不大，而資源產(chǎn)業(yè)空間集聚的測(cè)度涉及到該地區(qū)的整體經(jīng)濟(jì)狀況，排除外部因素的干擾，使測(cè)度結(jié)果更加準(zhǔn)確。同時(shí)，測(cè)度結(jié)果說(shuō)明我國(guó)有15個(gè)?。▍^(qū)、市）存在資源產(chǎn)業(yè)空間集聚現(xiàn)象，這些地區(qū)大多位于長(zhǎng)江以北，且均為自然資源富集地區(qū)。

（2）通過(guò)計(jì)量分析發(fā)現(xiàn)，資源產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，符合“資源詛咒”的基本假設(shè)；人力資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)，符合經(jīng)典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論的邏輯關(guān)系；物質(zhì)資本投資與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)，可能是由于當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)主體的消費(fèi)跨期替代彈性較小，導(dǎo)致物質(zhì)資本投資對(duì)經(jīng)

濟(jì)增長(zhǎng)的直接增益效應(yīng)小于其對(duì)社會(huì)人力資本積累的負(fù)向效應(yīng)，阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；政府干涉程度越高越不利于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

在資源利用效率與經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和整體優(yōu)化過(guò)程中，建議應(yīng)明確市場(chǎng)調(diào)節(jié)為主、政府調(diào)控為輔的導(dǎo)向機(jī)制，進(jìn)一步提升資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度，強(qiáng)化行業(yè)人員素質(zhì)與技術(shù)水平匹配，逐步提高自然資源生產(chǎn)和利用效率，從而實(shí)現(xiàn)加快地區(qū)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型，有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的全面提升。

（編輯：李琪）

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