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摘要：中国区域经济层面的资源诅咒效应一直备受关注，然而既有研究忽视了城镇化和集聚经济对资源诅咒效应及其作用机制的重要影响。本文基于2003—2015年中国省际面板数据进行研究。发现城镇化水平对于资源型产业依赖和经济增长存在显着的门槛效应。据此，进一步利用动态模型分析了资源诅咒的传导机制以及在不同城镇化水平下传导机制的异质性。得出以下基本结论；资源诅咒效应在低城镇化水平地区更为明显；资源型产业依赖通过劳动力成本、制造业发展水平、科学技术水平、对外开放程度和市场化程度等因素的综合作用影响经济增长；城镇化发展过程中由于各种要素集中而产生的集聚效益影响着资源诅咒间接传导机制的作用强度，城镇化的推进有助于弱化其对经济增长的负效应。 dedecms.com

关键词：城镇化；资源型产业依赖；经济增长；资源诅咒 copyright dedecms

一、问题的提出 dedecms.com

传统经济理论认为，丰裕的自然资源作为要素禀赋优势可以通过发挥其比较优势推动经济增长。但是，一些经验结果却得到相反的结论。Auty首次提出资源诅咒假说：对于经济增长而言，丰裕的自然资源并非充分有利条件。[1]随后，许多学者对此进行了深入研究。

在实证研究方面，Sachs和Warner以发展中国家为样本，证实了自然资源禀赋较优的国家反而拥有较低的经济增长率。Papyrakis和Gerlagh与Libman分别证实了美国和俄罗斯在国内区域层面存在资源诅咒现象。徐康宁和王剑[1]证实了中国省际层面存在资源诅咒现象。薛雅伟等[2]利用Krugman空间基尼系数得出，资源产业空间集聚与区域经济增长之间呈现负相关关系，从空间集聚视角证实了存在资源诅咒。邵帅等[3]与万建香和汪寿阳[4]利用门槛模型得出资源诅咒在中国发生是有条件的。也有学者认为，中国不存在资源诅咒现象。方颖等[5]利用截面数据得出，在全国范围内的城市层面上不存在长期的资源诅咒效应。 内容来自dedecms

在理论研究方面，Sachs和Warner建立了三部门（资源部门、可贸易制造业部门和不可贸易部门）模型，得出资源部门的膨胀阻碍了部门问的要素流动，导致具有“干中学”效应的制造业部门萎缩，不利于经济增长。Papyrakis和Gerlagh在R&D增长模型中加入资源部门，得出了资源开发活动会挤出技术创新的结论。胡援成和肖德勇[6]通过两部门人力资本内生增长模型，发现了资源诅咒效应中人力资本的传导作用。张复明和景普秋[7]基于对资源型产业自身特性的分析，认为具有自强机制的资源部门会对其他部门产生吸纳、粘滞和锁定效应，进而陷入资源优势陷阱。邵帅和杨莉莉[8]通过含有创新效应的四部门模型，验证了市场或资源配置效率在缓解资源诅咒效应中的重要性。 dedecms.com

现有文献对资源诅咒现象的解释集中在三个方面：（1）挤出效应。传统的“荷兰病”模型认为，资源禀赋优势会引发要素转移效应、贸易条件波动和支出效应，使制造业萎缩。Gylfason认为，由自然资源所带来的持续稳定的财富流对储蓄和投资具有替代作用。此外，缺乏“干中学”特征的资源型产业部门会挤出企业家的创新行为，减缓人力资本的积累。（2）市场和制度条件。由于制度缺失，产权安排不合理，自然资源往往带来简单且可观的经济租金，极易引发利益集团之间的非法博弈行为。租金又会引导企业家专注于寻租活动而非生产性活动，导致全社会生产率下降。（3）政治和社会环境。对资源型产业的依赖挤压了其他经济部门，引发罢工和政治斗争，打击社会生产。伴随着资源开发而产生的寻租常常导致贫富差距和社会不平等，对自然资源的争夺会引发冲突和战争，也会使社会不稳定。 织梦内容管理系统

不难发现，上述资源诅咒的作用机制中，人力资本积累、制造业的“干中学”现象和市场化程度等大多与城镇化和集聚经济相关。Wright和Czelusta指出，美国、澳大利亚和挪威等矿产资源丰富的国家通过技术进步提高生产率。Stevens对马来西亚和印度尼西亚进行个案研究，指出两国并未过多地受到资源诅咒效应的制约。这些较少受到资源诅咒冲击的国家普遍城镇化发展水平较高。中国处于城镇化快速发展时期，城镇化水平在不同区域呈现出巨大差异。城镇化并不作为一种生产要素直接作用于经济增长，而是通过生产要素投入规模等间接途径产生影响[9]。人口、经济活动和生产要素的地理集聚会获得集聚效益，比如，深化产业分工、促进制造业集群的形成、提供信息交流和技术创新的中介平台以及共享劳动力市场等。集聚效益所形成的各种正外部性推动了区域经济的可持续发展。因此，资源诅咒在不同城镇化水平下的传导路径或作用强度应该有所不同，本文将基于中国省级样本对其进行经验检验和分析。

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二、门槛效应检验和资源诅咒效应检验

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（一）变量与数据说明

本文主要变量包括：经济发展水平Y、资源依赖度LR、物质资本水平K、劳动力成本LC、科学技术水平ST、制造业发展水平IN、对外开放度OP、制度水平或市场化程度MS。其中，经济发展水平以2003年为基年的人均GDP（万元/人）衡量；制造业发展水平以工业增加值/地区生产总值×100％（％）衡量；借鉴张军等[10]，物质资本水平以全社会固定资本/常住人口（万元/人）衡量，全社会固定资本以2003年为基年，资本折旧率取10％；劳动力成本以就业人员平均工资（万元）衡量；科学技术水平以技术市场成交额（亿元）衡量；对外开放度以外商固定资产投资/总固定资产投资×100％（％）衡量；市场化程度以地方财政支出/地区生产总值×100％（％）衡量，为逆向指标。资源依赖度为核心解释变量，由于资源依赖的影响传导到经济产出上有一个过程，并非当期影响，而且资源型产业从固定投入到产出有时滞效应，因而需要对上述指标做滞后处理。考虑到资源依赖和经济增长之间存在因果关系，从而导致经验分析中解释变量的内生性问题。参考方颖等[5]的处理方法，对数期解释变量取平均值进一步降低被解释变量与解释变量互为因果关系的可能。因此，资源依赖度的衡量指标设定为LRit=（Ri，t-2+Ri，t-3+Ri，t-4）/3，其平均滞后期为三年，其中Rit为国有经济中能源工业固定资产投资/国有全社会固定资产投资×100％（％）。

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本文所采用样本的时间区间为2003—2015年，截面个数为30个。囿于数据的可得性，截面单位不包含香港、澳门、台湾和西藏，所采用的数据来源于各年度《中国统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》《中国能源统计年鉴》，个别缺失数据采用各年度的省级统计年鉴、搜数网数据库或应用插值法补齐。

（二）城镇化对资源诅咒的门槛效应检验

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在考察城镇化对资源诅咒的门槛效应时采用Hansen的面板门槛模型（Panel Threshold Regression，PTR）。PTR的优点之一是无须外生给定门槛个数和门槛值，避免了主观判断带来的偏误。其一重门槛基本模型为：yit=δ′1xitI（qit≤λ）+δ′2xitI（qit＞λ）+μi+εit。其中，qit表示门槛变量，为人口城镇化率；λ为门槛值；I（·）为示性函数；μi为截面个体效应；εit为随机扰动项；参数δ=（β1j，β2j，β3j，β4j，β5j，β6j，β7j）′，j=1，2；解释变量xit=（LRit，lnKit，lnLCit，lnSTit，INit，OPit，MSit）′，本文的基本模型如下：

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门槛值的有效性依赖于两方面的检验：门槛效应存在性检验和门槛值显着性检验。前者的统计量是非标准的，Hansen提出应采用自助抽样（bootstrap）方法得到其渐进分布和p值，本文bootstrap模拟次数为1000次；后者的统计量也是非标准的，可令得到统计量的临界值。PTR的门槛个数可能存在多个，处理方法类似，不再赘述。分析结果显示，资源型产业依赖对被解释变量存在显着的单一门槛效应，城镇化水平的差异显着地使资源诅咒效应产生异质性，门槛值为45.76％，在1％的水平上显着，并拒绝存在两个门槛值的假设。因此，可以把整个样本分为低城镇化水平组（人口城镇化率小于或等于45.76％）和高城镇化水平组（人口城镇化率大于45.76％），分组后的数据为非平衡面板数据。 内容来自dedecms

（三）资源诅咒存在性检验 copyright dedecms

在分析资源诅咒存在性时采用以下基本模型： 本文来自织梦

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式（3）中加入了虚拟变量和资源依赖度的交互项，以考察不同城镇化水平下资源诅咒效应的差异。D为虚拟变量，当城镇化率大于45.76％时，D=1；当城镇化率小于或等于45.76％时，D=0。资源诅咒效应回归结果如表1所示。

表1中模型（10）采用纠正异方差和自相关的FGLS回归方法，不需要考虑数据的异方差性、组内自相关和组间同期相关，并依次加入控制变量考察模型的稳健性；由于从Hausman检验可知模型（10）存在个体效应，适合固定效应模型。在FGLS回归中加入各截面的虚拟变量体现个体效应，[2]表1中模型（5）—模型（9）和模型（11）的处理方法类似。在分组后的回归中，由于非平衡面板数据处理上的局限，并未使用FGLS回归方法。

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在加入各控制变量的过程中，资源型产业依赖逐渐显示出显着的负效应，表明资源依赖在中国省际层面的存在性。在模型（5）中加入lnK之后，LR系数由负转为正，说明固定资产投资对经济的促进作用在一定程度上掩盖了资源依赖的负效应；在模型（6）—模型（10）中依次加入lnLC、lnST、IN、OP和MS后，LR系数的显着性程度逐渐上升，表明资源依赖对制造业挤出的间接效应开始显现，IN系数始终保持为正，表明中国工业化进程中制造业对经济增长的巨大推动作用；lnST和MS系数同样始终为正，印证了内生增长理论中技术创新和制度条件对生产效率和经济增长的关键作用。通常认为，FDI可以通过示范效应、产业关联和技术扩散等途径推动东道国的经济增长，但FDI对东道国的利好程度取决于上述效应的作用程度和区域自身的吸纳能力。从全国范围看，外资对经济增长的带动作用并不显着。

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从不同城镇化水平的分组回归来看，低城镇化水平地区资源诅咒的负效应显着，且负效应高于全国平均水平，而高城镇化水平地区的资源诅咒效应不显着。同时，模型（11）中交互项系数显着大于0。因此。资源诅咒效应在不同城镇化水平条件下表现出异质性，当城镇化发展到一定程度时，应该存在某种机制使资源诅咒效应产生“突变”，或者使资源诅咒效应发生的条件出现变异。为保证分析结论的稳健性，本文还对不同的分组规则进行回归。在人口城镇化率分界点为42.76％、44.76％、46.76％和48.76％的情况下，LR系数方向保持不变，且保持较好的显着性，分组对比结论也保持不变。[3]

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三、资源诅咒传导机制分析

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（一）整体性传导机制分析

在分析资源诅咒传导机制时采用以下基本模型： 本文来自织梦

Zit=β0+β1Zit-1+β2lnYit+β3lnKit+β4LRit+εit（4） 本文来自织梦

其中，Z为中介传导变量，分别为劳动力成本、科学技术水平、制造业发展水平、对外开放度和市场化程度。把人均GDP自然对数值作为基本控制变量，控制各区域初始经济状态的差异。削弱宏观经济环境对分析结果的干扰，共同的控制变量还有人均物质资本自然对数值。由于劳动力成本、制造业发展水平和制度等因素的调整具有显着的滞后性，因而将中介传导变量的滞后项加入到模型中，以控制和分析这些传导变量可能具有的惯性特征。加入了滞后项的模型为动态模型，采用系统广义矩估计方法（Sys-GMM）对动态模型进行估计。Sys-GMM利用解释变量的水平滞后变量、差分滞后变量作为工具变量，对原方程和差分后的方程同时进行估计，可以有效缓解模型中由于解释变量与随机扰动项相关而产生的潜在内生性问题。在选择权重矩阵时，采用渐进有效的两步估计。对于工具变量的有效性，Sargan过度识别约束检验可以判断工具变量的联合有效性：Arellao-Bond检验则可以判断工具变量的选择是否合理，要求差分误差项无二阶自相关。基于稳健性的考虑，将所有变量均看作弱外生变量处理。分别对全体样本、高城镇化水平组和低城镇化水平组进行回归，以对整体性传导机制和不同城镇化水平下传导机制的差异进行分析。资源诅咒传导机制回归结果如表2所示。 织梦好，好织梦

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从表2可以看出，当被解释变量为劳动力成本时，LR系数显着为正（0.11），由于资源型产业部门具有技术含量低和直接收益高的特征，而且工业化的发展推高了资源品的价格，因而资源型产业部门的劳动边际产品价值较高，进而带动其他生产部门乃至全社会劳动成本增加。当被解释变量为科学技术水平时，LR系数显着为负（-1.16），对资源型产业的过度依赖还会使潜在的企业家流向初级产品部门，挤出企业家的创新活动和R&D投入，进而遏制技术进步、技术扩散和技术溢出。同时，在资源禀赋占优的情况下，政府和全社会的短视会使教育的作用长期被低估，进而使劳动力被“锁定”在低技能的资源型产业上。当被解释变量为制造业发展水平时，LR系数显着为正（0.03），这似乎与传统认为的资源依赖挤出制造业的结论相悖。一方面，在中国工业化期间，资源型产业对带动制造业的成长确实起到一定的作用，比如提供自然资源和带动相关产业；另一方面，从分组结论来看，其系数仅在高城镇化水平情形下显着为正，在低城镇化水平下为负但不显着，表明促进作用的成立是有条件的。当被解释变量为对外开放度时，LR系数显着为负（-0.03）。一方面，资源型产业的生产具有低供给弹性和低价格需求弹性特征，加之资源型产品价格的易波动性，导致投资收益率不稳定；另一方面，中国国有企业在资源型产业部门中占据主导地位，外资进入壁垒高，过度的资源依赖难以吸引外资进入。当被解释变量为市场化程度时，LR系数显着为正（0.13），中国自然资源产权制度不清晰，由此带来的巨额租金导致企业家倾向于从事非生产活动，从而带来市场交易成本提高、要素配置效率和社会生产效率下降。官僚、迂腐的社会风气蔓延导致经济管理水平和制度质量下降。此外，资源型产业的垄断性特征也导致地区缺乏宽松的市场环境。

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（二）传导机制的分组分析 copyright dedecms

第一，资源依赖对低城镇化水平地区平均劳动力成本的抬升作用更大（0.24＞0.12）。资源型产业的空间集聚有利于形成专门化、高效率的劳动力市场，宏观上降低市场交易成本和提高了劳资双方的匹配程度，微观上降低了工作搜寻成本和劳动力流动成本。

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第二，高城镇化水平情形下，资源诅咒对科学技术的负作用有所减弱（-0.74＞-1.35）。科学技术的进步依赖于人力资本的长期积累，而人力资本的产生源于劳动力之间的信息交换，尤其是需要距离较短的面对面交流，城镇化带来的人才集聚、知识密度的提高给劳动力之间的交流提供了更短的距离和更多的渠道。高效率的信息、技术等的传递和扩散产生了正向的技术溢出效应，而技术溢出效应使高技能个体和高技术企业获得额外收益。此外，技术溢出效应和知识溢出效应还会随着城镇化水平的不断提高而产生规模效应[11]。

第三，在低城镇化水平地区，资源型产业依赖对制造业的作用为负（-0.05），但不显着，对外资仍有挤出效应（-0.07）。在高城镇化水平地区，资源型产业依赖对制造业有正的作用（0.08），并减弱了对外资的挤出（-0.02）。其原因是集聚所产生的地方化经济和城市化经济在提高产业整体竞争力的同时也会降低后进入者的成本，从而吸引制造业等产业集聚。城镇化带来的消费集聚效益也促进了制造业的集聚，人口密度增加，消费选择范围增加，城市居民的“示范效应”使消费升级[12]。

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相关研究指出初级生产部门的感应系数大于1，影响力系数小于1[13]，意味着资源型产业缺乏关联效应，且要素粘滞性或吸纳作用较强，这些性质使得资源型经济具有自我强化机制，促使地区陷入刚性的产业结构，甚至在长期处于产业扭曲状态。城镇化水平的提高有助于破解资源型产业的自我强化机制，从而减弱资源型产业所带来的各种负效应。不同要素的集聚有效地发挥产业间的协同效应，产业间协同集聚意味着城镇化发展促进了专业化和多样化，有助于突破资源型产业结构的刚性。反之，低城镇化水平地区由于要素集聚程度较低，容易被动地“锁定”在单一的资源型产业上，成为产业分工中上游资源的提供地。此外，表2中动态模型回归的滞后项系数均大于0，表明集聚效应存在惯性特征，因而持续的集聚效益进一步为区域弱化资源诅咒效应和实现经济持续增长提供了充分的条件。 copyright dedecms

四、结论

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本文结合中国区域间城镇化水平差异大和城镇化发展迅速这一现实，从城镇化视角对资源诅咒现象进行深入分析，利用中国省际面板数据，检验了资源诅咒的存在性和城镇化门槛效应的存在性。在门槛值的基础上，进一步分析了不同城镇化水平下资源诅咒效应的强度及其传导效应的差异。试图找出城镇化水平、资源型产业依赖与经济增长三者之间的联系。本文得出以下主要结论：（1）中国省际层面存在资源诅咒现象，城镇化水平对资源诅咒现象存在显着的单一门槛效应，门槛值为45.76％，低于此值时，资源型产业依赖对经济增长的负效应较强，高于此值时则较弱。（2）资源诅咒效应的传导机制是一个综合作用过程，资源型产业依赖通过提高劳动成本、阻碍技术进步、挤出制造业部门、降低对外开放水平和市场化程度等削弱经济增长的动力，进一步导致产业固化和产业升级受阻。（3）资源诅咒的传导机制在不同城镇化水平下的作用强度或作用方向存在差异。高城镇化水平地区的资源型产业依赖对劳动力成本抬升的作用较小，对外资的挤出作用较弱，并且没有形成对技术进步、制造业和市场机制的负效应。城镇化发展过程中的要素集聚带来的集聚效益导致了这种差异。集聚效益带来的技术溢出、人力资本积累、市场效率提高、规模经济和范围经济均对资源诅咒的传导机制有抵消作用。 内容来自dedecms

基于上述研究结论，中国各区域应进一步推进新型城镇化发展，促进知识、人才和技术等要素的有效集聚和流动，提高要素的配置效率，发挥人力资本溢出和技术溢出的正外部效应，通过产学研结合增强科学技术转化为经济效应的能力，逐步减弱资源依赖对人力资本和技术的负效应，使资源型产业和其他产业向高附加值方向发展，努力实现产业升级。在不断增强城镇化集聚效应的同时，还应着力提高基础设施和公共资源的利用效率，使企业生产效率得到提高，改善区域的区位条件和投资环境，减弱资源依赖对制造业和外资的挤出效应。与此同时，应重视产业的多元化发展，依托城镇化的范围经济摆脱单一资源型产业的路径依赖。通过经济政策的适当干预和介入，逐步建立完善的市场制度，从资源的产权安排和资源开发管理等方面入手，防止寻租现象损害市场经济的发展。

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参考文献： 本文来自织梦

[1]徐康宁，王剑.自然资源丰裕程度与经济发展水平关系的研究[J].经济研究，2006，（1）：78-89. 内容来自dedecms

[2]薛雅伟，张在旭，李宏勋，等.资源产业空间集聚与区域经济增长：“资源诅咒”效应实证[J].中国人口·资源与环境，2016，（8）：25-33. 本文来自织梦

[3]邵帅，范美婷，杨莉莉.资源产业依赖如何影响经济发展效率？——有条件资源诅咒假说的检验及解释[J].管理世界，2013，（2）：32-63.

[4]万建香，汪寿阳.社会资本与技术创新能否打破“资源诅咒”？——基于面板门槛效应的研究[J].经济研究，2016，（12）：76-89. 织梦内容管理系统

[5]方颖，纪衍，赵扬.中国是否存在“资源诅咒”[J].世界经济，2011，（4）：144-160. 本文来自织梦

[6]胡援成，肖德勇.经济发展门槛与自然资源诅咒——基于我国省际层面的面板数据实证研究[J].管理世界，2007，（12）：15-23. dedecms.com

[7]张复明，景普秋.资源型经济的形成：自强机制与个案研究[J].中国社会科学，2008，（5）：117-120.

[8]邵帅，杨莉莉.自然资源开发、内生技术进步与区域经济增长[J].经济研究，2011，（S2）：112-123.

[9]蔺雪芹，王岱，任旺兵，等.中国城镇化对经济发展的作用机制[J].地理研究，2013，（4）：691-700.

[10]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J].经济研究，2004，（10）：35-44. 织梦好，好织梦

[11]时慧娜.城市化、人口集中与人力资本溢出——基于中国快速城市化进程的分析[J].经济地理，2013，（10）：54-60.

[12]潘明清，高文亮.我国城镇化对居民消费影响效应的检验与分析[J].宏观经济研究，2014，（1）：118-125. copyright dedecms

[13]中国投入产出学会课题组.我国目前产业关联度分析——2002年投入产出表系列分析报告之一[J].统计研究，2006，（11）：3-8. 本文来自织梦

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[1]Auty最初提出的“资源诅咒”概念是指国家或地区的资源丰裕与经济增长之间的作用关系。理论上，资源丰裕并不等同于资源依赖，资源依赖可以更好地体现自然资源的经济价值。中国自然资源丰裕地区的资源依赖程度较高，现有学者在研究资源诅咒时更多地采用资源依赖度指标来替代资源丰裕度，本文也采用资源依赖度指标。

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[2]限于篇幅，各截面的虚拟变量系数未在正文列出，留存备索。 copyright dedecms

[3]限于篇幅，稳健性检验未在正文列出，留存备索。 内容来自dedecms