資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長：“資源詛咒”效應實證

薛雅偉　張在旭　李宏勛　欒俊毓

摘要

針對“資源詛咒”研究中自然資源度量指標選取存在的科學性問題，利用資源產業(yè)空間集聚代替自然資源豐裕度和資源產業(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)的基礎上，構建適用于測度資源產業(yè)空間集聚的計算公式，基于我國30個?。▍^(qū)、市）層面的數(shù)據(jù)，量化1999—2013年間資源產業(yè)的空間集聚程度，分析其排名情況和分布格局。研究顯示：我國有15個省（區(qū)、市）存在資源產業(yè)空間集聚現(xiàn)象，這些地區(qū)大多位于長江以北，且均為自然資源富集地區(qū)。其次，構建經濟增長計量模型，選取存在資源產業(yè)空間集聚現(xiàn)象的省（區(qū)、市）作為樣本空間，并采用多種計量分析和檢驗方法考察資源產業(yè)空間集聚度與區(qū)域經濟增長之間的直接和間接關系，分析“資源詛咒”的傳導機制。研究顯示：①在模型整體估計中，資源產業(yè)空間集聚的系數(shù)符號均為負，且在5%的水平上顯著，說明資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長間的關系呈現(xiàn)負相關，符合“資源詛咒”的基本假設。②在模型分步估計中，人力資本投資、技術創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與區(qū)域經濟增長正相關，符合經典經濟增長理論的邏輯關系；物質資本投資與區(qū)域經濟增長負相關，可能是由于當?shù)亟洕黧w的消費跨期替代彈性較小，導致物質資本投資對經濟增長的直接增益效應小于其對社會人力資本積累的負向效應，進而阻礙區(qū)域經濟增長；政府干涉程度越高越不利于經濟增長。根據(jù)研究結果，建議應明確市場調節(jié)為主、政府調控為輔的導向機制，進一步提升資源產業(yè)空間集聚程度，強化行業(yè)人員素質與技術水平匹配，逐步提高自然資源生產和利用效率，從而實現(xiàn)加快地區(qū)經濟轉型，有效促進經濟可持續(xù)發(fā)展的全面提升。

關鍵詞資源產業(yè)；產業(yè)空間集聚；資源詛咒；區(qū)域經濟增長

中圖分類號F205

文獻標識碼A文章編號1002-2104（2016）08-0025-09doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2016.08.005

20世紀中晚期，自然資源富集的國家對自然資源的依賴達到了史無前例的水平，但自20世紀70年代以來這些國家?guī)缀鹾翢o例外地陷入經濟停滯狀態(tài)，Audy將這一現(xiàn)象歸結為“自然資源的詛咒”（curse of natural resources）[1]。伴隨著“資源詛咒”這一假說的提出，許多支持者通過實證研究證明“資源詛咒”在跨國層面普遍存在[2-6]；另一部分支持者，則在一國內部實證發(fā)現(xiàn)自然資源豐裕度與經濟增長速度成反比[7-10]。然而學術界對“資源詛咒”的質疑卻從未停止，這些質疑主要來自于資源型國家或地區(qū)經濟發(fā)展的成功案例[11-14]、解釋變量存在內生性問題[15]以及自然資源相關度量指標選取的科學性問題[16-20]。針對第一個問題，學者提出“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，縮小了學術界對于這一問題的分歧；解釋變量的內生性問題，采用動態(tài)面板模型予以解決[23-24]，對模型中的其他變量作出進一步補充，以避免因遺漏變量而產生的內生性問題[25]。但指標選取的科學性問題尚未有成熟的解決方法，盡管許多學者嘗試豐富資源豐裕程度的內涵，并提出資源產業(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產品出口比重等典型度量指標，指標選取相對單一，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、科學的解釋變量體現(xiàn)資源豐裕程度在“資源詛咒”中對經濟增長存在的掣肘作用。在新古典區(qū)位論中，產業(yè)空間集聚能夠反映一個國家或地區(qū)產業(yè)發(fā)展對經濟績效的綜合影響，隨著中國工業(yè)特別是資源產業(yè)空間集聚程度的不斷加深[26]，地理區(qū)位上的集聚現(xiàn)象對我國自然資源在區(qū)域層面的豐裕程度與產業(yè)依賴程度日益強化的復雜反映，為構建綜合型自然資源相關度量指標提供了理論上的可能。鑒于此，本文擬采用資源產業(yè)空間集聚度代替自然資源豐裕度和資源產業(yè)依賴度，作為“資源詛咒”計量模型的主要控制變量，構建基于資源產業(yè)空間集聚程度的經濟增長計量模型，檢驗“資源詛咒”的存在性及其作用機理，以期從中國資源產業(yè)空間集聚的角度更為科學地考察自然資源、物質資本、人力資本、技術創(chuàng)新等要素對區(qū)域經濟增長的影響，為資源豐裕地區(qū)的經濟發(fā)展提供科學的理論指導。

1資源產業(yè)空間集聚的測度

1.1研究對象

學術界通常將資源產業(yè)界定為廣義和狹義兩種。狹義的資源產業(yè)是指以礦產資源的開采及對其初級加工的相關產業(yè)[27]。依據(jù)狹義的資源產業(yè)的定義，本文以礦產資源的開采及初級加工（即采礦業(yè)）為研究對象，從省級層面考察我國資源產業(yè)的空間集聚狀態(tài)，并以此測度作為區(qū)域經濟增長計量模型的主要控制變量。

1.2測度方法

產業(yè)空間集聚的測度方法，主要有產業(yè)集中度、Hoover地方化系數(shù)、Krugman空間基尼系數(shù)、產業(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，同時充分考慮測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)作為我國資源產業(yè)空間集聚的測度依據(jù)[28]，原計算公式為：

σ=∑i（Si-xi）2（1）

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

由公式（1）可知，Krugman在設計測度方法時考慮的是將該地區(qū)某產業(yè)本身與國家內整個行業(yè)進行比較，如果該地區(qū)某產業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重與該地區(qū)整個行業(yè)就業(yè)人數(shù)所占比重相當，則σ值趨于0，說明某產業(yè)在該地區(qū)分布均勻，沒有空間集聚現(xiàn)象產生；相反，σ值越大，則說明某產業(yè)在該地區(qū)分布不均勻，產生空間集聚現(xiàn)象。然而僅討論產業(yè)空間集聚的有無并不能反映某產業(yè)在該地區(qū)到底是“密集”分布還是“離散”分布，因此本文對Krugman的空間基尼系數(shù)公式進行改進，改進后的計算公式為：

ω=∑i（Si-xi）3（2）

其中，ω為改進后的空間基尼系數(shù)，改進后的計算結果不僅能反映某行業(yè)在該地區(qū)有無空間集聚，同時能反映空間集聚的密集程度和離散程度。ω=0時，說明產業(yè)在空間分布是均勻的；ω>0時，說明產業(yè)在空間分布是集聚的，即產業(yè)分布存在正的空間相關性，ω越大表示集聚程度越高；ω<0時，說明產業(yè)在空間分布是離散的，即產業(yè)分布存在負的空間相關性，|ω|越大表示離散程度越高。

1.3數(shù)據(jù)來源

由公式（2）可知，空間基尼系數(shù)的計算需要獲取四個主要指標的數(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)、全國采礦業(yè)從業(yè)人員數(shù)、全國從業(yè)人員期末人數(shù)。鑒于國家統(tǒng)計局1998年變更從業(yè)人員統(tǒng)計口徑，本文選取1999—2013年間的統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為樣本觀察值，主要指標數(shù)據(jù)值來源于《中國經濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫》、各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒中包含勞動力就業(yè)狀況及按行業(yè)劃分從業(yè)人員情況等統(tǒng)計數(shù)據(jù)，其他少量缺失數(shù)據(jù)由各?。▍^(qū)、市）統(tǒng)計年鑒或插值法補齊。

需要說明的是，在后文構建的計量模型中，人力資本投資和居民儲蓄能力兩項指標數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》，鑒于2014年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失（《中國城市統(tǒng)計年鑒2015》未正式發(fā)行），為了保持分析的一致性，空間基尼系數(shù)和資源產業(yè)依賴的統(tǒng)計數(shù)據(jù)均截止到2013年底。

1.4測度結果

采用資源產業(yè)依賴度的測度結果與資源產業(yè)空間集聚度的測度結果進行比較，具體測度結果如表1所示，其中資源產業(yè)依賴度與產業(yè)空間基尼系數(shù)的最終結果取小數(shù)點后4位。

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

從測度結果來看，有15個?。▍^(qū)、市）的資源產業(yè)空間集聚測度結果為正值，存在正的空間相關性；14個省的測度結果為負值，存在負的空間相關性；青海的測度結果為0。根據(jù)資源產業(yè)空間集聚的測度結果將30個?。▍^(qū)、市）

分為四個梯隊，在資源產業(yè)空間集聚的15個省份（區(qū)、市）中，山西、黑龍江、山東、河南四地的測度結果大于0.05，遠高于其他?。▍^(qū)、市），可以設為資源產業(yè)空間集聚的第一梯隊；安徽、遼寧、內蒙古、吉林、陜西、新疆、河北的測度結果大于0.01，設為第二梯隊；貴州、云南、寧夏、甘肅的測度結果大于0，設為第三梯隊；其他?。▍^(qū)、市）的測度結果小于等于0，設為第四梯隊。

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

綜上所述，資源產業(yè)明顯集聚的長江以北各?。▍^(qū)、市），其經濟發(fā)展與資源豐裕和產業(yè)依賴程度并非完全吻合，這是否說明基于資源產業(yè)空間集聚，我國區(qū)域層面存在“資源詛咒”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？為此，本文基于產業(yè)空間集聚理論，在對相關文獻回顧和經驗事實分析的基礎上構建我國區(qū)域經濟增長的計量模型，探尋資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長之間的關系。

2區(qū)域經濟增長計量模型的構建

面板數(shù)據(jù)模型可以構造和檢驗更為真實的行為方程，從而進行更加深入的分析。本文擬采用含有橫截面、時間和指標三維信息的面板數(shù)據(jù)模型，實現(xiàn)對區(qū)域經濟增長的規(guī)模分析（選擇同一時期不同地區(qū)的數(shù)據(jù)作為樣本觀察值）和個體差異分析（選擇同一地區(qū)不同時期的數(shù)據(jù)作為樣本觀察值）。

構建區(qū)域經濟增長計量模型的過程，也是根據(jù)經濟增長的源泉和“資源詛咒”的傳導途徑選擇控制變量的過程。因此，對經濟增長源泉和“資源詛咒”傳導機制的路徑研究思路不同，計量模型的設定形式以及最終的研究結論就會千差萬別。為避免上述問題導致研究結果出現(xiàn)偏差，本文將學術界公認的影響經濟發(fā)展效率的主要因素以及“資源詛咒”的重要傳導途徑盡可能全面地反映于回歸模型中，并采用適當?shù)姆椒▽撛诘膬壬詥栴}進行有效控制，以期保證實證結果的穩(wěn)健性。模型簡化形式如下：

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

其中，N表示個體截面成員的個數(shù)，T表示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表示對應于解釋變量向量xit的k×1維系數(shù)向量，k表示解釋變量個數(shù)。隨機誤差項uit相互獨立，且滿足零均值、等方差為σu2的假設。

為從經驗觀察與分析的角度考察資源產業(yè)空間集聚、物質資本、人力資本以及其他“資源詛咒”傳導途徑的控制變量對區(qū)域經濟增長的影響，本文在條件收斂假說的基礎上建立經濟增長基本計量模型，模型形式為：

Gt=γ0+γ1lnYt-1+γ2ω+γ3Zt+εt（4）

其中，t為時間變量；Gt為人均GDP增長率，單位為百分比；lnYt-1為滯后一期的人均GDP自然對數(shù)，單位為元/人；ω為資源產業(yè)依賴度變量，單位為萬分比；Zt為其他控制變量，單位為百分比；γ0～γ3為待估參數(shù)；εt為隨機擾動項。其中，被解釋變量Gt計算公式為：

Gt=（1/t）ln（Yt/Yt-1）（5）

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

（1）物質資本投資（FI）和人力資本投資（HC）。物質資本投資、人力資本投資與經濟增長關系密切，無論是始于亞當·斯密的古典經濟增長理論還是始于拉姆澤的現(xiàn)代經濟增長理論，無一例外地將物質資本（土地等）和人力資本（勞動力）作為經濟增長的重要源泉之一。本文分別以全社會固定資產投資占GDP的比重及普通中學在校人數(shù)占區(qū)域總人口數(shù)比重作為兩者的度量指標，符號分別為FI和HC，并預期兩者的系數(shù)符號均為正。

（2）技術創(chuàng)新投入（TI）。 “索洛”模型，將技術進步列為經濟增長的決定要素[29]，內生經濟增長模型也把技術創(chuàng)新作為經濟增長的推動源泉之一[30]。因此，本文將其作為經濟增長計量模型的控制變量之一，以從事科技活動人數(shù)占總從業(yè)人員比重作為度量指標，符號為TI，并預期其系數(shù)符號為正。

（3）私營經濟發(fā)展（PE）。在我國，私營經濟是對公有經濟的補充，私營經濟的快速發(fā)展不僅進一步促進作為經濟增長源泉的勞動與資本的增加，而且也在一定程度上推

動了技術進步。而在資源富集地區(qū)，資本、勞動力、技術創(chuàng)新等投入會向資源型產業(yè)傾斜，可能對私營企業(yè)和個體經

濟產生抑制效應[31]。因此，有必要將私營經濟發(fā)展作為本文經濟增長計量模型的控制變量之一，選取城鎮(zhèn)個體與私營經濟從業(yè)人員占總就業(yè)人數(shù)的比重作為度量指標，符號為PE，并預期其系數(shù)符號為正。

（4）制造業(yè)發(fā)展（MD）。假設制造業(yè)部門存在“干中學”效應，即知識積累的外部性，則在資源豐裕地區(qū)，隨著資源豐裕度的增加，對于不可貿易品的需求也就越多[2]，進入制造業(yè)部門的資本和勞動力隨之減少，產生“荷蘭病”現(xiàn)象并阻礙區(qū)域經濟增長。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出相差較大，因此采用制造業(yè)固定資產投資占全社會固定資產投資比重作為度量指標，符號為MD，并預期其系數(shù)符號為正。

（5）對外開放程度（OP）。對外貿易開放度可以通過規(guī)模經濟效應推動一國或一個地區(qū)的經濟增長[32]，其驅動路徑主要是通過加快本國技術進步，進而提高要素生產率以促進經濟增長[30]。本文采用各?。▍^(qū)、市）實際利用的外商直接投資（實際匯率取當年平均值）占GDP的比重作為度量指標，符號為PE，并預期其系數(shù)符號為正。

（6）居民儲蓄能力（PS）。在古典經濟增長理論中，居民儲蓄能力被作為投資的源泉之一，導致居民儲蓄能力高低直接影響物質資本積累速度，從而抑制或促進經濟增長[6-33]。在此基礎上，本文采用城鄉(xiāng)人均居民儲蓄年末余額作為度量指標，符號為PS，并預期其系數(shù)符號為正。

（7）政府干涉程度（GI）。上述變量都不能作為經濟

增長的推動原因，而是經濟增長本身的一部分，真正推動經濟增長的源動力是制度[34]。制度比其他經濟增長的影響要素都重要[35]。制度是否是推動或抑制經濟增長的源動力尚不好判定，但不可否認的是制度質量的高低將最終影響經濟增長效率[36]。本文用扣除科教的財政支出占GDP的比重作為政府干涉程度的度量指標[13]，符號為GI，但系數(shù)符號無法預期。

分別采用廣義最小二乘法（GLS）和廣義矩估計法（GMM）作為估計方法進行檢驗，以克服計算過程中可能出現(xiàn)的不穩(wěn)定性和內生性問題。同時利用逐項加入其他控制變量的分步分析方法對動態(tài)面板數(shù)據(jù)進行參數(shù)估計，并分析其傳導路徑。具體模型如下：

（1）全樣本靜態(tài)面板回歸模型：

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

3計量分析結果及解釋

對于面板數(shù)據(jù)，首先開展數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析（原假設為不穩(wěn)定），通過三種模式下（即有趨勢有截距、只有截距、兩者都無）不同秩序（水平、一階差分、二階甚至高階差分）檢驗直至序列平穩(wěn)為止（拒絕原假設）。其次，對模型進行協(xié)整檢驗，利用Pedroni檢驗和Kao檢驗等方法（原假設無協(xié)整關系）對模型數(shù)據(jù)進行協(xié)整檢驗，檢驗結果顯示P值均小于0.05，拒絕原假設，原數(shù)據(jù)存在協(xié)整關系。最后利用Hausman檢驗，確定模型的影響形式（原假設為建立隨機效應回歸）。檢驗結果顯示，模型1和模型2中Hausman檢驗的P值小于0.05，拒絕原假設，應建立固定效應回歸模型。

3.1整體估計結果及討論

根據(jù)Hausman檢驗結果，建立個體固定效應模式下的全樣本靜態(tài)回歸模型1（不含ω的二次方項）和模型2，同時建立全樣本動態(tài)回歸模型3，計算出1999—2013年間

15個資源產業(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系，見表3。

由表3的估計結果，模型1、2、3中資源產業(yè)空間集聚（模型3中的ω2）的系數(shù)符號均為負，且在5%的水平上顯著，說明資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長間的關系呈現(xiàn)負相關，符合“資源詛咒”假說的認定。但涉及資源產業(yè)空間集聚的二次方項時，在模型2中該變量的系數(shù)符號為正，且不顯著；而在模型3中，該變量的系數(shù)符號為負，且在5%水平上顯著。由模型2和模型3互相印證無法得出資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長間存在倒U型曲線關系，但從模型3的估計結果來看，資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長間的關系并非簡單的線性關系，有可能是倒U型曲線關系，也可能呈非線性的不規(guī)則曲線關系。

對于其他控制變量，在模型1中，人力資本投資、技術創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與經濟增長正相關，且其系數(shù)分別在1%、10%和1%的水平上顯著，說明如果資源產業(yè)集聚地區(qū)在省際層面加大人力資本和技術創(chuàng)新投入、促進制造業(yè)發(fā)展將有利于區(qū)域經濟增長；私營經濟發(fā)展和政府干涉

程度與經濟增長負相關，且分別在1%和5%的水平上顯著，說明在這些地區(qū)發(fā)展私營經濟或加大政府干涉程度將導致經濟衰退。模型2也得到相近的結果。

3.2分步估計結果及討論

整體估計結果僅說明解釋變量和控制變量與被解釋變量間的固定關系，并未闡述其他控制變量對解釋變量和被解釋變量間的負相關系有何影響，這些影響會否改變兩者之間的關系。因此，利用DIFGMM估計方法，通過分步添加其他控制變量的方式考察各控制變量對資源產業(yè)空間積聚與區(qū)域經濟增長間關系的影響，結果如表4。

在模型1中，估計結果與3.1節(jié)一致，資源產業(yè)空間集聚的一次方項系數(shù)為正，二次方項系數(shù)符號為負，且均在1%的水平上顯著。模型2-4依次加入經濟增長理論中的三個基本要素，即物質資本投資、人力資本投資和技術創(chuàng)新投入，結果顯示物質資本投資的系數(shù)符號為負，且在1%的水平上顯著；人力資本投資的系數(shù)符號為正，且在5%的水平上顯著；技術創(chuàng)新投入的系數(shù)符號為正，未通過顯著性檢驗。不難理解，在資源產業(yè)空間集聚地區(qū)，技術創(chuàng)新投入對經濟增長的影響不明顯，而人力資本投資能有效拉動經濟增長，符合經濟增長理論的認知。但是物質資本投資卻限制經濟有效增長，似乎有悖于經濟增長理論的常識。究其原因，可能是由于資源產業(yè)空間集聚地區(qū)

的經濟主體的消費跨期替代彈性較小，導致物質資本投資對經濟增長的直接增益效應小于其對社會人力資本積累的負向效應，進而阻礙區(qū)域經濟增長。

接下來將私營經濟發(fā)展引入模型5，結果顯示其系數(shù)符號為正，未通過顯著性檢驗，也未對資源產業(yè)空間集聚與經濟增長的關系造成影響，說明私營經濟發(fā)展在資源產業(yè)空間集聚地區(qū)對經濟增長的作用相對較小。在模型6中引入制造業(yè)發(fā)展，結果顯示其系數(shù)符號為正，且在1%的水平上顯著，從而對區(qū)域經濟增長表現(xiàn)出積極的推動作用。在模型7中引入對外開放程度，其系數(shù)未通過顯著性檢驗，且模型的估計結果并未產生明顯變化，說明資源產業(yè)空間集聚地區(qū)的進出口貿易多集中于交易相對穩(wěn)定的資源產業(yè)，因此對外開放程度的變化對其經濟增長影響不大。在引入居民儲蓄能力的模型8中，其系數(shù)符號為正，且在10%的水平上顯著，說明居民儲蓄能力可以拉動經濟增長，符合經濟增長理論的邏輯。但在加入政府干涉程度的模型9中，居民儲蓄能力變得不再顯著，而政府干涉程度的系數(shù)符號為負，且在1%的水平上顯著，說明政府干涉程度越高越不利于經濟增長。

縱觀模型1-9，在加入人力資本投資、制造業(yè)發(fā)展、居民儲蓄能力和政府干涉程度后，資源產業(yè)空間集聚的二次方項系數(shù)的絕對值明顯減小，這說明增加人力資本投資、促進制造業(yè)發(fā)展、增加居民儲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評述性結論

基于我國30個省（區(qū)、市）層面的數(shù)據(jù)，在Krugman空間基尼系數(shù)的基礎上，構造適用于測度資源產業(yè)空間集聚的計算公式，量化1999—2013年間中國資源產業(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，構建面板數(shù)據(jù)模型并討論我國資源產業(yè)空間集聚等因素對區(qū)域經濟增長的影響。得出以下結論：

（1）通過對1999—2013年間我國30個?。▍^(qū)、市）資源產業(yè)空間集聚（ω）的測度結果與資源產業(yè)依賴度的測度結果的比較表明，兩者的測度結果排名變化不大，而資源產業(yè)空間集聚的測度涉及到該地區(qū)的整體經濟狀況，排除外部因素的干擾，使測度結果更加準確。同時，測度結果說明我國有15個省（區(qū)、市）存在資源產業(yè)空間集聚現(xiàn)象，這些地區(qū)大多位于長江以北，且均為自然資源富集地區(qū)。

（2）通過計量分析發(fā)現(xiàn)，資源產業(yè)空間集聚與區(qū)域經濟增長間呈現(xiàn)負相關，符合“資源詛咒”的基本假設；人力資本投資、技術創(chuàng)新投入和制造業(yè)發(fā)展與區(qū)域經濟增長正相關，符合經典經濟增長理論的邏輯關系；物質資本投資與區(qū)域經濟增長負相關，可能是由于當?shù)亟洕黧w的消費跨期替代彈性較小，導致物質資本投資對經

濟增長的直接增益效應小于其對社會人力資本積累的負向效應，阻礙區(qū)域經濟增長；政府干涉程度越高越不利于經濟增長。

在資源利用效率與經濟可持續(xù)發(fā)展的統(tǒng)籌協(xié)調和整體優(yōu)化過程中，建議應明確市場調節(jié)為主、政府調控為輔的導向機制，進一步提升資源產業(yè)空間集聚程度，強化行業(yè)人員素質與技術水平匹配，逐步提高自然資源生產和利用效率，從而實現(xiàn)加快地區(qū)經濟轉型，有效促進經濟可持續(xù)發(fā)展的全面提升。

（編輯：李琪）

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