資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的影響與傳導(dǎo)
——基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析

張 琦，李松森，夏慧琳

（1.東北財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政稅務(wù)學(xué)院，遼寧 大連 116025；2.南京財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)政與稅務(wù)學(xué)院，江蘇 南京 210023）

一、引言

習(xí)近平總書記在黨的十九大報(bào)告中指出，現(xiàn)階段中國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾。此類不平衡與不充分建設(shè)，要求我們進(jìn)一步探討中國(guó)現(xiàn)在是否存在“資源詛咒”現(xiàn)象，同時(shí)要求我們?cè)诶碚摲治雠c實(shí)踐中認(rèn)真研究與處理。一般而言，經(jīng)濟(jì)學(xué)理論認(rèn)為，豐富的資源會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到有力的推動(dòng)作用，如加拿大、美國(guó)等。然而，從20世紀(jì)90年代開(kāi)始，以Sachs與Warner［1］為代表的部分學(xué)者研究后發(fā)現(xiàn)，大部分資源不足的國(guó)家（如日本、盧森堡等）實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，而資源充分的國(guó)家或區(qū)域（如贊比亞等）的經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況卻比較落后，乃至產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)負(fù)增長(zhǎng)的情況，即出現(xiàn)了“資源詛咒”現(xiàn)象。學(xué)者們對(duì)“資源詛咒”現(xiàn)象予以分析［2］-［5］，但就“資源詛咒”現(xiàn)象的假說(shuō)是否成立，結(jié)論莫衷一是。因此，應(yīng)使用更有信服力的數(shù)據(jù)與方法，重新進(jìn)行更為穩(wěn)健的實(shí)證研究。鑒于此，本文通過(guò)對(duì)已有文獻(xiàn)的梳理分析，實(shí)證驗(yàn)證在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)維度和TFP增長(zhǎng)維度均存在有條件的“資源詛咒”現(xiàn)象的假說(shuō)。在“資源詛咒”現(xiàn)象表現(xiàn)的各種維度中，相關(guān)研究對(duì)資源依賴如何影響TFP增長(zhǎng)還未給予應(yīng)有的重視。本文構(gòu)建市場(chǎng)化程度指標(biāo)體系，采用SYS-GMM等計(jì)量分析方法，利用2000—2019年中國(guó)30個(gè)省級(jí)面板數(shù)據(jù)樣本，實(shí)證檢驗(yàn)資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的影響，且對(duì)其傳導(dǎo)機(jī)制予以進(jìn)一步分析。最后依據(jù)實(shí)證結(jié)論給出實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述與研究假設(shè)

針對(duì)資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從多個(gè)角度進(jìn)行了大量的研究。從進(jìn)出口角度來(lái)看，Corden［6］認(rèn)為，如增加對(duì)資源的出口，則可能導(dǎo)致實(shí)際匯率有所上升，進(jìn)而對(duì)制造業(yè)的出口產(chǎn)生負(fù)影響，并抑制經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在對(duì)其他行業(yè)的影響方面，有部分學(xué)者認(rèn)為，資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)展必然會(huì)導(dǎo)致該行業(yè)就業(yè)人員的工資與福利水平相對(duì)較高，由此會(huì)出現(xiàn)對(duì)服務(wù)業(yè)和制造業(yè)發(fā)展的擠壓效應(yīng)。在此觀點(diǎn)之下，F(xiàn)rankel和Romer［7］認(rèn)為，服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的發(fā)展對(duì)于一個(gè)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著巨大的推動(dòng)作用，具體作用體現(xiàn)在，此類行業(yè)的發(fā)展能夠推動(dòng)相關(guān)行業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。從“資源詛咒”現(xiàn)象角度來(lái)看，徐康寧和王劍［8］認(rèn)為，造成各地區(qū)間發(fā)展不平衡的較為明顯的因素之一即為資源豐裕度的差異，在其研究中，通過(guò)使用1995—2003年部分?jǐn)?shù)據(jù)比較完整的省級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)“資源詛咒”現(xiàn)象存在與否進(jìn)行了實(shí)證檢驗(yàn)，并最終得出結(jié)論：多數(shù)資源豐裕度較高的省份在其發(fā)展過(guò)程中確實(shí)存在有“資源詛咒”現(xiàn)象，即資源約束了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展，使得當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展與其所擁有的資源規(guī)模大相徑庭。胡援成和肖德勇［9］采用1999—2004年省級(jí)面板數(shù)據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)是否存在“資源詛咒”現(xiàn)象進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展確實(shí)會(huì)受到資源的阻礙。而就如何改善這一現(xiàn)象，董利紅和嚴(yán)太華［10］認(rèn)為，可以通過(guò)提高制度質(zhì)量與提高技術(shù)投入水平等措施。萬(wàn)建香和汪壽陽(yáng)［11］則在其對(duì)此問(wèn)題的研究中引入了社會(huì)資本，提出如能跨越社會(huì)資本和技術(shù)創(chuàng)新二者交叉因子的門檻值，則可以切斷“資源詛咒”現(xiàn)象的傳導(dǎo)途徑，從而消除影響。此外，國(guó)內(nèi)部分學(xué)者認(rèn)為“資源詛咒”現(xiàn)象在國(guó)內(nèi)并不明顯，代表性研究包括丁菊紅和鄧可斌［12］等，通過(guò)地區(qū)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，在控制了政府干預(yù)等因素的前提下，“資源詛咒”現(xiàn)象造成的影響并不明顯。方穎等［13］也通過(guò)對(duì)中國(guó)95個(gè)地級(jí)市或以上城市面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，如以人均GDP衡量，則資源豐裕度與當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)發(fā)展之間無(wú)明顯負(fù)相關(guān)；資源豐裕度較高的城市還可以在一定程度上促進(jìn)省份內(nèi)其他地市的工業(yè)化發(fā)展。

大多數(shù)國(guó)家成功的工業(yè)化過(guò)程中，資源都發(fā)揮了積極的推動(dòng)作用。但是，相當(dāng)多擁有豐富資源的國(guó)家，不但未從資源的大量開(kāi)發(fā)中獲益，還使其經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速變慢乃至原地踏步，基本上都出現(xiàn)了“資源詛咒”現(xiàn)象，并且在發(fā)展中國(guó)家尤為明顯。有些學(xué)者卻得出了不同的結(jié)論，如孫大超和司明［14］、方穎等［13］分別從省級(jí)層面和城市層面實(shí)證檢驗(yàn)出資源依賴與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間沒(méi)有顯著的關(guān)聯(lián)。在分析資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系時(shí)，學(xué)者要么認(rèn)為豐富的資源能促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，要么認(rèn)為資源開(kāi)發(fā)不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展、“資源詛咒”現(xiàn)象會(huì)頻繁出現(xiàn)，要么認(rèn)為資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展并無(wú)任何相關(guān)關(guān)系。顯然，我們需要找到一種能對(duì)此類相互矛盾的事實(shí)提供充分解釋的理論?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)1：資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間具有倒U型曲線關(guān)系。

TFP增長(zhǎng)是一個(gè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展至關(guān)重要的因素，而現(xiàn)有文獻(xiàn)很少有針對(duì)資源開(kāi)發(fā)活動(dòng)如何影響TFP增長(zhǎng)的研究。若說(shuō)人均GDP增長(zhǎng)重點(diǎn)在數(shù)量上體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)發(fā)展，那么TFP增長(zhǎng)便是在質(zhì)量上反映了經(jīng)濟(jì)發(fā)展。由于在新古典增長(zhǎng)理論內(nèi)，對(duì)比經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)來(lái)說(shuō)，結(jié)合了技術(shù)成長(zhǎng)、市場(chǎng)體系健全、規(guī)模效率提高等各個(gè)領(lǐng)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展要素的TFP增長(zhǎng)變得更加關(guān)鍵。資源依賴與TFP增長(zhǎng)間在各個(gè)階段、各個(gè)區(qū)域與各種經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，也許存在各種演變形式或特點(diǎn)，而不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。因此，對(duì)資源的過(guò)分依賴可否也會(huì)不利于TFP增長(zhǎng)?；谏鲜龇治?，本文提出如下假設(shè)：

假設(shè)2：資源依賴與TFP增長(zhǎng)間具有倒U型曲線關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)SYS-GMM模型可以很好地反映變量的動(dòng)態(tài)調(diào)整過(guò)程，也可以通過(guò)相關(guān)技術(shù)方法對(duì)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行反映。并且，動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)SYS-GMM模型能夠通過(guò)引入被解釋變量的滯后項(xiàng)當(dāng)作一些遺漏變量的代理變量來(lái)有效解決模型的內(nèi)生性問(wèn)題。因此，本文使用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)SYS-GMM模型開(kāi)展實(shí)證分析。

1.經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型

本文構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型如下：

其中，β0—β14為待估參數(shù)，?it為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（1）人均GDP年均增長(zhǎng)率（PGR）。在所有區(qū)域物價(jià)總體維穩(wěn)的基礎(chǔ)上，因?yàn)閷?duì)人口要素的考量，本文將人均GDP年均增長(zhǎng)率作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)的被解釋變量。采用人均指標(biāo)可以較好地反映出一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，避免了人口因素導(dǎo)致的不可比。

（2）滯后一期人均GDP自然對(duì)數(shù)（lnGDPi，t-1）。將其引入模型，可以控制各截面單位經(jīng)濟(jì)發(fā)展初始水平的影響，以減少經(jīng)濟(jì)發(fā)展慣性對(duì)計(jì)量結(jié)果的干擾。

（3）TFP增長(zhǎng)率（TFP）。在新古典增長(zhǎng)理論中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)通常被分解為資本、勞動(dòng)及全要素增長(zhǎng)率三部分，而且被賦予廣義技術(shù)進(jìn)步性質(zhì)的增長(zhǎng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要作用已被許多經(jīng)驗(yàn)研究所證實(shí)，但相關(guān)文獻(xiàn)基本均未對(duì)這一重要變量予以控制。本文采用DEA—Malmquist指數(shù)法對(duì)各省份在相關(guān)年度的增長(zhǎng)率進(jìn)行測(cè)算，且將其作為一個(gè)主要控制變量而添加到經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)大于零。

運(yùn)用DEAP2.1軟件進(jìn)行計(jì)算，投入變量勞動(dòng)采用年均全社會(huì)就業(yè)人數(shù)進(jìn)行度量，資本采用固定資本存量。固定資本存量的計(jì)算運(yùn)用戈登史密斯（Goldsmith）在1951年開(kāi)創(chuàng)的永續(xù)盤存法PIM來(lái)估算。本文以1978年為基年運(yùn)用永續(xù)盤存法按不變價(jià)格計(jì)算各省份的固定資本存量。即采用以下模型：

其中，Kit為t期固定資本存量，Iit為t期根據(jù)當(dāng)期價(jià)格核算的投資額，Pit為t期定基價(jià)格指數(shù)與δit為t期分資本折舊率。本文采取固定資本形成總額度量當(dāng)年投資（與Young［15］的選擇一樣）。結(jié)合每年固定資產(chǎn)投資指數(shù)與當(dāng)年固定資本形成總額，采用張軍等［16］的方式，對(duì)建筑、設(shè)施與其他開(kāi)支這三種固定資本折舊率給予預(yù)估，獲得折舊率分別約7%、15%與12%，且以此為前提根據(jù)資產(chǎn)值比例獲得平均折舊率是9.6%。

（4）資源依賴度（R）。資源依賴度是對(duì)資源依賴的度量，常用的指標(biāo)有采礦業(yè)產(chǎn)值比重、投資比重、就業(yè)比重和出口比重等。本文采用采礦業(yè)就業(yè)人數(shù)占就業(yè)總?cè)藬?shù)比重對(duì)資源依賴度來(lái)度量。相對(duì)于其他指標(biāo)，上述指標(biāo)能夠較好地反映出各省份就業(yè)結(jié)構(gòu)向資源型產(chǎn)業(yè)的傾斜程度，從而更具有代表性。R2為資源依賴度的平方項(xiàng)。

（5）人力資本投資（HC）。本文采用高校在校學(xué)生數(shù)占當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)的比重來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（6）技術(shù)創(chuàng)新投入（TI）。創(chuàng)新與技術(shù)發(fā)展在內(nèi)生增長(zhǎng)理論中是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。因此，本文采用技術(shù)市場(chǎng)成交額在地區(qū)生產(chǎn)總值中所占的比重來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（7）對(duì)外開(kāi)放程度（OP）。得益于改革開(kāi)放發(fā)展政策，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，所以對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的影響不容小覷。本文采用企業(yè)當(dāng)?shù)氐耐赓Q(mào)總額在當(dāng)?shù)谿DP中的占比，并預(yù)期其參數(shù)符號(hào)為正。

（8）制造業(yè)投入（MD）。資源型產(chǎn)業(yè)的過(guò)度發(fā)展會(huì)使制造業(yè)被擠占，“荷蘭病”效應(yīng)是“資源詛咒”現(xiàn)象發(fā)生的一個(gè)關(guān)鍵要素。本文采用制造業(yè)固定資產(chǎn)投資占整個(gè)社會(huì)固定資產(chǎn)總投資的比重來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（9）市場(chǎng)化指數(shù)體系的構(gòu)建。市場(chǎng)化建設(shè)的推進(jìn)是提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量、轉(zhuǎn)變?cè)鲩L(zhǎng)方式、邁向平衡發(fā)展階段的重要保障。本文市場(chǎng)化指數(shù)體系是量化市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制改革的制度變量，可以較全面地反映市場(chǎng)化程度的新特點(diǎn)。本文將市場(chǎng)化指數(shù)體系作為基本控制變量引入模型。國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)化程度的度量方式，有大部分涵蓋了原國(guó)家計(jì)委課題組對(duì)市場(chǎng)化水平的界定，陳宗勝［17］設(shè)立了預(yù)估市場(chǎng)化程度的指標(biāo)機(jī)制，王小魯?shù)龋?8］就某個(gè)區(qū)域市場(chǎng)化程度相對(duì)指數(shù)進(jìn)行了分析。本文設(shè)立了含政府行為規(guī)范化、產(chǎn)品市場(chǎng)平等化等指標(biāo)在內(nèi)的市場(chǎng)化指數(shù)機(jī)制，以及其下屬的10個(gè)二級(jí)指標(biāo)和17個(gè)三級(jí)指標(biāo)體系，力求對(duì)中國(guó)市場(chǎng)化程度進(jìn)行綜合全面準(zhǔn)確的度量。

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的變量定性描述如表1所示，市場(chǎng)化指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表2所示。

表1 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的變量定性描述

表2 市場(chǎng)化指數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

本文將2000年作為基期，此年某項(xiàng)市場(chǎng)化三級(jí)指標(biāo)，其區(qū)域分?jǐn)?shù)介于0—10分之間，再根據(jù)所有區(qū)域的指標(biāo)情況與基期此項(xiàng)指標(biāo)在0—10分間的“相對(duì)位置關(guān)系”確定該指標(biāo)對(duì)應(yīng)的指數(shù)。由于涉及指標(biāo)值大小與市場(chǎng)化程度的正負(fù)相關(guān)性，因而指標(biāo)得分包括兩種計(jì)算方法：

其中，Vi是某個(gè)地區(qū)第i個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，Vmax和Vmin分別是基期（2000年）該指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的30個(gè)省份中原始數(shù)據(jù)最大值和最小值。

根據(jù)指標(biāo)數(shù)值與市場(chǎng)化程度的理論關(guān)系，將17個(gè)三級(jí)指標(biāo)分為兩大類。當(dāng)指標(biāo)值與市場(chǎng)化程度正相關(guān)時(shí)，采用公式（3）計(jì)算相對(duì)指數(shù)，即原始數(shù)據(jù)越大，指標(biāo)得分越大，所體現(xiàn)的市場(chǎng)化程度越高，如金融市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等。否則采用公式（4）計(jì)算相對(duì)指數(shù)，即原始數(shù)據(jù)越大，指標(biāo)得分越小，市場(chǎng)化程度越低，如政府消費(fèi)等。另外，在各指標(biāo)間權(quán)重分配上，本文采取簡(jiǎn)單平均方法形成各級(jí)指數(shù)。

2.TFP增長(zhǎng)模型

本文構(gòu)建的TFP增長(zhǎng)模型如下：

其中，γ0—γ14為待估參數(shù)，νit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

針對(duì)假設(shè)2模型的被解釋變量TFP增長(zhǎng)率，我們以DEA—Malmquist指數(shù)法對(duì)其進(jìn)行測(cè)算，接著將其轉(zhuǎn)換成以百分比為單位的增長(zhǎng)率進(jìn)而獲得此指標(biāo)信息。以該指數(shù)法能更好地將生產(chǎn)率指數(shù)分解成技術(shù)進(jìn)步指數(shù)與技術(shù)效率變化指數(shù)，且將其轉(zhuǎn)變成以百分比為單位的增長(zhǎng)率方式，進(jìn)而得到增長(zhǎng)模型內(nèi)的兩個(gè)主要控制變量。所有要素在生產(chǎn)效率的提升不僅有之前技術(shù)效率提升的原因，使得產(chǎn)出更為靠近當(dāng)前技術(shù)環(huán)境下的生產(chǎn)可能性界限；也有可能有技術(shù)發(fā)展帶來(lái)的結(jié)果，也就是生產(chǎn)可行性界限的外移。因此，本文將技術(shù)進(jìn)步（TE）與技術(shù)效率變化（EF）增加至模型內(nèi)，目的在于度量技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步對(duì)TFP增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。TFP增長(zhǎng)模型的變量定性描述如表3所示。

表3 TFP增長(zhǎng)模型的變量定性描述

（1）資源依賴度（R）。資源依賴度是對(duì)于資源依賴的度量，常用的指標(biāo)有采礦業(yè)產(chǎn)值比重、投資比重、就業(yè)比重和出口比重等。本文采用采礦業(yè)就業(yè)人數(shù)占就業(yè)總?cè)藬?shù)比重對(duì)資源依賴度來(lái)度量。這個(gè)指標(biāo)能夠較好地反映出各省份就業(yè)結(jié)構(gòu)向資源型產(chǎn)業(yè)的傾斜程度，更具有代表性。

（2）人力資本投資（HC）。人力資本投資是影響技術(shù)創(chuàng)新能力的關(guān)鍵要素，直接影響其TFP增長(zhǎng)。因此，本文采用高校在校學(xué)生數(shù)占當(dāng)?shù)厝丝跀?shù)比重來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（3）技術(shù)創(chuàng)新投入（TI）。內(nèi)生增長(zhǎng)理論認(rèn)為，研發(fā)及技術(shù)創(chuàng)新能協(xié)助技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)效率的提高。因此，一個(gè)地區(qū)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的投入，特別是資金與人員的投入是促進(jìn)技術(shù)進(jìn)步和生產(chǎn)效率提高的必要條件。本文采用從事科技活動(dòng)人數(shù)占總就業(yè)人數(shù)比重來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)大于零。

（4）外商直接投資（FD）。該指標(biāo)能以各種方式對(duì)生產(chǎn)效率帶來(lái)影響，包括技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)、競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)等。本文采用按年均匯率兌換為人民幣的各省份當(dāng)年實(shí)際利用外商直接投資占GDP比重來(lái)度量。

（5）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)（IC）。完善的基礎(chǔ)設(shè)施能夠降低地區(qū)間的運(yùn)輸成本和交易費(fèi)用，有利于提高資源配置效率和要素使用效率，進(jìn)而有利于整個(gè)社會(huì)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。本文采用對(duì)數(shù)化處理的人均擁有道路面積來(lái)度量，并預(yù)期其系數(shù)符號(hào)為正。

（6）市場(chǎng)化指數(shù)指標(biāo)機(jī)制。這些年來(lái)，中國(guó)的經(jīng)濟(jì)已經(jīng)處于新常態(tài)下，市場(chǎng)化程度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有深刻的影響。因此，考慮市場(chǎng)化程度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響具有深遠(yuǎn)意義。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文的核心數(shù)據(jù)源自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》與各省份的地方統(tǒng)計(jì)年鑒。遺失的部分內(nèi)容以插值法補(bǔ)充。值得說(shuō)明的是，在選取各指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)，如遇到國(guó)家與地方統(tǒng)計(jì)年鑒數(shù)據(jù)有所不同，兼顧指標(biāo)的權(quán)威性和可得性，本文一律選取《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為研究來(lái)源。因?yàn)槲鞑夭糠謹(jǐn)?shù)據(jù)不全，本文選取不含西藏在內(nèi)的30個(gè)省份2000—2019年的數(shù)據(jù)。

（三）參數(shù)估計(jì)方法

本文的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型從理論方面而言也具有由于被解釋變量滯后項(xiàng)和隨機(jī)干擾項(xiàng)有關(guān)所帶來(lái)的內(nèi)生性問(wèn)題，若采用一般的面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)或隨機(jī)效應(yīng)模型，所獲得的估計(jì)結(jié)果有較大的幾率是存在一定誤差、不匹配的。Blundell和Bond［19］在Arellano和Bover［20］的基礎(chǔ)上通過(guò)構(gòu)建聯(lián)立方程來(lái)提高參數(shù)估計(jì)效率，就是系統(tǒng)GMM。具體估計(jì)原理如下：

建立一個(gè)聯(lián)立方程，包含差分方程和水平方程如下式：

其 中，δ=(γ β')'，Yi=(Yi3，…，YiT)'，ΔYi=(ΔYi3，…，ΔYiT)'，定 義Zi=(Yi，-1Xi)'，則ΔZi=(ΔYi，-1ΔXi)'，Yi，-1=(Yi2，…，Yi，T-1)'，ΔYi，-1=(ΔYi2，…，ΔYi，T-1)'，Xi=(Xi3，…，XiT)'，ΔXi=(ΔXi3，…，ΔXiT)'，uit=ai+εit，ui=(ui3，…，uiT)'，Δui=Δεi。

由于已經(jīng)假定Xit嚴(yán)格外生，故ΔXit也是嚴(yán)格外生。因此，對(duì)工具變量的討論主要關(guān)注內(nèi)生變量Yi，t-1和ΔYi.t-1。綜合差分方程和水平方程中隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)的統(tǒng)計(jì)特征，可以設(shè)定新的工具變量矩陣：

其中，1T-2表示T-2維元素全為1的列向量，d、d1均為T-2行T列的矩陣，其定義如下：

這里H的維度是(2T-4)×(2T-4)。類似于差分GMM估計(jì)中的做法，Blundell和Bond［19］給出了系統(tǒng)GMM的估計(jì)，令A(yù)=IN?H，則：

相比其他估計(jì)方法，系統(tǒng)GMM有兩個(gè)明顯的優(yōu)勢(shì)：一是在持續(xù)性較強(qiáng)的數(shù)據(jù)中，即Yi，t-1的系數(shù)接近1時(shí)，差分GMM具有弱工具變量問(wèn)題，而系統(tǒng)GMM則沒(méi)有；二是與差分GMM和水平GMM相比，系統(tǒng)GMM利用樣本信息更充分，其估計(jì)結(jié)果也更有效。

由于工具變量有效與否決定了SYS-GMM估計(jì)結(jié)果是否一致，因而有必要利用Hansen檢驗(yàn)工具變量的過(guò)度識(shí)別約束，同時(shí)使用Arellano-Bond檢驗(yàn)（AB檢驗(yàn)）判斷工具變量的選擇是否合理。若Hansen檢驗(yàn)接受了工具變量具有有效性的原假設(shè)，且AB檢驗(yàn)結(jié)果顯示差分誤差項(xiàng)不存在二階序列相關(guān)，則表明工具變量的選取是有效且合理的。

綜上所述，本文采用SYS-GMM的方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行估計(jì)。

四、估計(jì)結(jié)果與討論

（一）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型

為了考察假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們采用在控制因變量和基本控制變量的基礎(chǔ)上，逐步添加控制變量的方式，能發(fā)現(xiàn)模型1至模型5的AB檢驗(yàn)一階自相關(guān)顯著出現(xiàn)，而二階自相關(guān)則并沒(méi)有出現(xiàn)，同時(shí)Hansen檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，即AB檢驗(yàn)與Hansen檢驗(yàn)均符合GMM估計(jì)的要求，表明模型不存在工具變量過(guò)度識(shí)別的問(wèn)題，本文采用的工具變量合理有效。從基本控制變量的結(jié)果來(lái)看，TFP增長(zhǎng)的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表明TFP增長(zhǎng)的確對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有巨大的促進(jìn)作用。人均滯后1期GDP的系數(shù)大于零，表明“條件收斂”假設(shè)在中國(guó)各省份中都是適用的?；趨?shù)估計(jì)結(jié)果而言，資源依賴度與其平方項(xiàng)的系數(shù)均在1%水平上顯著大于零與顯著小于零，也就是說(shuō)，資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在倒U型曲線關(guān)系，表明假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果是平穩(wěn)的。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型的估計(jì)結(jié)果如表4所示。

表4 經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型估計(jì)結(jié)果

模型1是以滯后1期人均GDP年均增長(zhǎng)率、TFP增長(zhǎng)率以及市場(chǎng)化指數(shù)體系中的5個(gè)變量作為基本控制變量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。模型2至模型5依次引入4個(gè)基本的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)要素，分別為技術(shù)創(chuàng)新投資、對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本投資和制造業(yè)投入。

模型2為引入技術(shù)創(chuàng)新投資變量后的結(jié)果。技術(shù)創(chuàng)新投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)顯著正相關(guān)，表明中國(guó)科教興國(guó)戰(zhàn)略在各省份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中已經(jīng)開(kāi)始發(fā)揮作用，有利于提高技術(shù)能力、突破資源的限制。

模型3引入了反映對(duì)外開(kāi)放程度的OP變量，結(jié)果表明，對(duì)外開(kāi)放程度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與預(yù)期相反，表明這個(gè)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并未表現(xiàn)出應(yīng)有的促進(jìn)作用，無(wú)法對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響。模型4是在模型3的基礎(chǔ)上引入人力資本投資變量。人力資本投資與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，表明現(xiàn)階段人力資本投資并沒(méi)有對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到促進(jìn)作用。

模型5引入了制造業(yè)投入變量。制造業(yè)投入與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在10%水平上顯著為正。在中國(guó)擁有規(guī)模報(bào)酬遞增屬性的制造業(yè)，具有更高的技術(shù)水平與技術(shù)增長(zhǎng)率，在促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方面至關(guān)重要。

上述研究結(jié)果清晰地表明，資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)間的倒U型曲線關(guān)系十分平穩(wěn)，較好地證實(shí)了假設(shè)1是合理的，也就表明資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響是在相關(guān)環(huán)境下才出現(xiàn)的，恰到好處地開(kāi)展資源開(kāi)發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是有幫助的，然而若經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源過(guò)分依賴超過(guò)了其閾值，資源便會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)負(fù)面影響。

（二）TFP增長(zhǎng)模型

本文仍然采用在控制因變量和基本控制變量的基礎(chǔ)上逐步添加控制變量進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，估計(jì)結(jié)果如表5所示，進(jìn)而確定估計(jì)結(jié)果的平穩(wěn)性。從估計(jì)結(jié)果來(lái)看，每個(gè)模型的殘差都在1%水平上存在顯著的一階自相關(guān)，沒(méi)有二階自相關(guān)，同時(shí)Hansen檢驗(yàn)結(jié)果都不顯著，表明每個(gè)模型所使用的工具變量都是合理有效的?；趨?shù)估計(jì)結(jié)果，資源依賴度與其平方項(xiàng)的系數(shù)在1%水平上分別顯著大于零與顯著小于零，表明資源依賴與TFP增長(zhǎng)間為倒U型曲線關(guān)系。從技術(shù)發(fā)展與技術(shù)效率變化的系數(shù)情況而言，技術(shù)發(fā)展與技術(shù)效率的提高對(duì)不同省份生產(chǎn)效率提高的效果基本接近。在逐步添加控制變量的過(guò)程中，各系數(shù)符號(hào)均保持不變，表明估計(jì)結(jié)果非常穩(wěn)健，所選取的變量對(duì)TFP增長(zhǎng)均具有重要影響。

表5 TFP增長(zhǎng)模型估計(jì)結(jié)果

模型1是將滯后1期TFP增長(zhǎng)率、技術(shù)進(jìn)步、技術(shù)效率變化與市場(chǎng)化指數(shù)體系內(nèi)的5個(gè)變量作為核心控制變量開(kāi)展參數(shù)估計(jì)。模型2至模型5中依次引入4個(gè)基本的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)要素，分別為人力資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投資、外商直接投資和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

模型2結(jié)果表明，人力資本投資對(duì)TFP增長(zhǎng)發(fā)揮了重要推動(dòng)作用，其系數(shù)在1%水平上顯著為正。

模型3結(jié)果表明，技術(shù)創(chuàng)新投資與TFP增長(zhǎng)之間呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與預(yù)期相反，表明這個(gè)因素對(duì)TFP增長(zhǎng)并未表現(xiàn)出應(yīng)有的促進(jìn)作用。主要原因是有些地區(qū)科研成果向?qū)嶋H生產(chǎn)技術(shù)轉(zhuǎn)化的能力不強(qiáng)，使科研與生產(chǎn)之間發(fā)生了斷層，同時(shí)有關(guān)資本的利用率不高，對(duì)技術(shù)人員的激勵(lì)較差，都會(huì)造成科技創(chuàng)投資對(duì)TFP增長(zhǎng)起不到積極有效的促進(jìn)作用。另外，由于資源開(kāi)發(fā)帶來(lái)的環(huán)保問(wèn)題在日益加劇，使經(jīng)濟(jì)建設(shè)的環(huán)境變差，不利于技術(shù)人才的招聘，也就不利于技術(shù)創(chuàng)新能力的提升。

模型4是引入外商直接投資這一控制變量后的結(jié)果。外商直接投資的系數(shù)為負(fù)，表明外商直接投資對(duì)中國(guó)各省份的TFP增長(zhǎng)沒(méi)有表現(xiàn)出技術(shù)擴(kuò)散效應(yīng)。一方面，由于中國(guó)一直以勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)吸引外資流入，長(zhǎng)期以來(lái)處于價(jià)值鏈的低端，并且沒(méi)有對(duì)外資直接投資產(chǎn)生的技術(shù)外溢擁有很好的吸收能力。因此，外商直接投資在中國(guó)產(chǎn)生技術(shù)外溢效應(yīng)的技術(shù)基礎(chǔ)薄弱。另一方面，由于外資搶占了大量的國(guó)內(nèi)市場(chǎng)，高薪吸引大量有創(chuàng)新科研能力的人力資本，對(duì)國(guó)內(nèi)企業(yè)造成很大沖擊，使得國(guó)內(nèi)企業(yè)不再把關(guān)注度側(cè)重于技術(shù)進(jìn)步，有礙于生產(chǎn)效率的持續(xù)提高。

模型5是引入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)變量后的結(jié)果?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)并沒(méi)有表現(xiàn)出對(duì)TFP增長(zhǎng)的積極影響。

上述研究結(jié)果清晰地表明，資源依賴與TFP增長(zhǎng)間的倒U型曲線關(guān)系十分穩(wěn)定，進(jìn)而更好地證實(shí)了假設(shè)2的科學(xué)性，也就表明資源依賴對(duì)TFP增長(zhǎng)的不良影響是在某種特定情況下才出現(xiàn)的，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中資源型產(chǎn)業(yè)的比重在某個(gè)區(qū)間中是能協(xié)助社會(huì)生產(chǎn)效率提高的，但如果在限度之外便位于過(guò)度依賴資源型產(chǎn)業(yè)的形態(tài)，而資源型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將不利于社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的提高。

五、資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制

資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制有：“荷蘭病”、擠出效應(yīng)、尋租和腐敗。首先，“荷蘭病”。豐富的資源將帶來(lái)“荷蘭病”，該現(xiàn)象出現(xiàn)的原因在于資源的豐富與原料出口的變多會(huì)導(dǎo)致實(shí)際匯率上升，進(jìn)而使制造業(yè)與服務(wù)業(yè)的出口變少，導(dǎo)致本國(guó)的資源從技術(shù)含量高的制造業(yè)向技術(shù)含量低的資源型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。其次，擠出效應(yīng)。因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展需要有各種要素相互影響才能獲得，對(duì)資源的依賴將擠出包括人力資本等當(dāng)作經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力的其他要素的引入。因?yàn)橘Y源的開(kāi)采通常是資本密集型，政府機(jī)構(gòu)也許會(huì)犧牲公共教育經(jīng)費(fèi)，將其使用在資源型產(chǎn)業(yè)方面，進(jìn)而形成對(duì)人力資本的擠出效應(yīng)。最后，尋租和腐敗。資源的巨額收益往往集中于少部分人手中，這就容易造成政治家和企業(yè)對(duì)資源的尋租行為，還會(huì)使政府給出不正確的決策。不僅如此，在資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速時(shí)，政府有豐富的資金給制造業(yè)提供優(yōu)惠與減免方面的支持，在資源型產(chǎn)業(yè)發(fā)展還處于初級(jí)階段時(shí)，將不再對(duì)制造業(yè)提供一定的優(yōu)惠，使得產(chǎn)業(yè)方針有所間斷。另外，因?yàn)橘Y源的產(chǎn)權(quán)不清晰，政府基本上管控了每種資源，同時(shí)還決定開(kāi)采權(quán)歸誰(shuí)所有，而且還會(huì)由于開(kāi)采權(quán)的問(wèn)題帶來(lái)腐敗，從而導(dǎo)致治理質(zhì)量的下降，對(duì)經(jīng)濟(jì)改革與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)多樣化產(chǎn)生阻礙作用，不利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

分析資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)方法，能為處理“資源詛咒”現(xiàn)象找到科學(xué)的方法。當(dāng)前的資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制包括：對(duì)制造業(yè)、服務(wù)業(yè)、對(duì)外開(kāi)放水平的擠出效應(yīng)，對(duì)人力資本的擠出效應(yīng)，因而對(duì)人力資本水平、制造業(yè)等中介變量進(jìn)行傳導(dǎo)路徑的檢驗(yàn)，建立如下模型：

其中，α0為常數(shù)項(xiàng)，α1為系數(shù)向量，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，其余符號(hào)含義與前文相同。M為技術(shù)創(chuàng)新投資、對(duì)外開(kāi)放程度、人力資本投資、制造業(yè)投入等變量?！百Y源詛咒”現(xiàn)象傳導(dǎo)因素如表6所示。

表6 “資源詛咒”現(xiàn)象傳導(dǎo)因素

由表6可見(jiàn)，被解釋變量制造業(yè)投入和資源依賴度R在1%水平上顯著為負(fù)，表明資源的開(kāi)發(fā)不利于制造業(yè)的發(fā)展，目前中國(guó)各省份仍然存在“荷蘭病”現(xiàn)象。人力資本投資和技術(shù)創(chuàng)新投資均在1%水平上與資源依賴度呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，發(fā)生了“擠出效應(yīng)”。資源豐富的地區(qū)很容易因?yàn)閷?duì)資源的過(guò)度依賴造成制造業(yè)萎縮的現(xiàn)象，即“去工業(yè)化”現(xiàn)象。這是由于此類地區(qū)在資源政策優(yōu)惠的基礎(chǔ)上，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)極易往準(zhǔn)入條件不高的資源型產(chǎn)業(yè)傾斜。也就是說(shuō)，資源的開(kāi)發(fā)所帶來(lái)的短期紅利，會(huì)將更多的勞動(dòng)力和人力資源吸引到更易產(chǎn)生超額利潤(rùn)的資源型產(chǎn)業(yè)。而制造業(yè)是一個(gè)具有規(guī)模報(bào)酬遞增的部門。且相較于資源型產(chǎn)業(yè)而言擁有產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)程度高、相關(guān)技術(shù)更新速度快、技術(shù)創(chuàng)新水平高、對(duì)高技能勞動(dòng)力的需求多等特點(diǎn)。因此，資源的過(guò)度依賴會(huì)導(dǎo)致制造業(yè)的就業(yè)人員以及相關(guān)技術(shù)創(chuàng)新人員數(shù)量減少，弱化了對(duì)新技術(shù)的需求，抑制了制造業(yè)的發(fā)展，使得區(qū)域經(jīng)濟(jì)很容易形成資源型產(chǎn)業(yè)“一枝獨(dú)大”的畸形產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

資源依賴與對(duì)外開(kāi)放程度正相關(guān)但不顯著，不能體現(xiàn)資源依賴對(duì)對(duì)外開(kāi)放程度的影響。這是由于市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體系不健全，資源型產(chǎn)業(yè)的超額利益，導(dǎo)致政府產(chǎn)生只注重眼前利益的做法，不太關(guān)注人力資本的投資，從而對(duì)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生阻礙作用。

六、結(jié)論與政策建議

在線性關(guān)系框架下對(duì)資源依賴與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系所開(kāi)展的大多數(shù)現(xiàn)有研究，并不能對(duì)“資源祝?！迸c“資源詛咒”這兩種相悖的現(xiàn)象同時(shí)予以合理解釋。另外，在“資源詛咒”現(xiàn)象表現(xiàn)的各種維度中，資源依賴如何影響TFP增長(zhǎng)還未得到足夠的關(guān)注。因此，本文利用2000—2019年中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)，以人均GDP增長(zhǎng)和TFP增長(zhǎng)分別在數(shù)量和質(zhì)量上對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率予以度量，在通過(guò)SYS-GMM方法有效控制解釋變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題的條件下，實(shí)證考察了資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的非線性影響，表明兩個(gè)假設(shè)都是成立的，且對(duì)其傳導(dǎo)機(jī)制給予了分析。

為減輕或防范資源依賴所造成的“資源詛咒”現(xiàn)象，本文結(jié)合研究結(jié)論給出下述政策建議：

第一，增加制造業(yè)投入。本文所得結(jié)果與大部分學(xué)者對(duì)于制造業(yè)投入在“資源詛咒”現(xiàn)象發(fā)生中的作用是一致的。想要有效緩解或者合理規(guī)避“資源詛咒”現(xiàn)象，提高制造業(yè)投入是一個(gè)很重要的途徑。提高制造業(yè)投入不僅可以推動(dòng)制造業(yè)的發(fā)展，還有助于完善資源型地區(qū)的制造業(yè)基礎(chǔ)，使得相關(guān)技術(shù)產(chǎn)業(yè)和服務(wù)業(yè)的科研創(chuàng)新能力得到提高。

第二，增加人力資本投入。本文的研究結(jié)果顯示，當(dāng)前的人力資本投資對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展未發(fā)揮出其積極作用。因此，應(yīng)該增加人力資本投入，重視教育水平提高，人才培養(yǎng)和保留政策的實(shí)施，進(jìn)而提高技術(shù)水平和國(guó)民素質(zhì)。

第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)多樣化發(fā)展。不僅可以通過(guò)增加對(duì)資源型產(chǎn)業(yè)上下游相關(guān)企業(yè)的扶持，促成產(chǎn)業(yè)鏈延長(zhǎng)與產(chǎn)業(yè)集群化，還能設(shè)立科學(xué)的資源收入分配體系，使不同地區(qū)資源型收入得到合理安排，提高可支配資本，將資源開(kāi)發(fā)獲得的收益投資于非資源部門，實(shí)現(xiàn)自然資本往其他形態(tài)資本的轉(zhuǎn)變。也就是通過(guò)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的多樣化改善“荷蘭病”現(xiàn)象，減弱甚至消除過(guò)度依賴單一資源開(kāi)發(fā)帶來(lái)的“資源詛咒”現(xiàn)象。

第四，提高資源稅稅率。資源型地區(qū)陷入“資源詛咒”現(xiàn)象的陷阱，主要是由于資源的過(guò)分開(kāi)發(fā)能帶來(lái)巨額利益，并且資源型產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平的準(zhǔn)入門檻很低，導(dǎo)致企業(yè)對(duì)資源型產(chǎn)業(yè)進(jìn)行大量投資，繼而使資源型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展過(guò)于迅速。適當(dāng)提高資源稅稅率，可以增加經(jīng)營(yíng)者的經(jīng)營(yíng)成本，減少利潤(rùn)，從而降低其繼續(xù)增加投資的訴求，也就可以有效避免資源豐富地區(qū)因資源型企業(yè)的短視行為，給經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成的負(fù)面影響。