李恒吉，曲建升，鹿晨昱，張子龍，王春娟

(1．中國(guó)科學(xué)院 蘭州文獻(xiàn)情報(bào)中心，甘肅 蘭州 730000；2．蘭州大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院，甘肅 蘭州 730000；3．西北師范大學(xué) 地理與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，甘肅 蘭州 730070)

自然資源是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展重要的物質(zhì)基礎(chǔ)，近百年以來(lái)的發(fā)展歷史表明，自然資源的開(kāi)發(fā)與利用在一個(gè)國(guó)家原始財(cái)富的積累中具有重要作用．傳統(tǒng)觀念中，自然資源的富集區(qū)，隨著資源的開(kāi)采，理應(yīng)帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展，提高當(dāng)?shù)厝嗣袼?，但?0世紀(jì)80年代以來(lái)，出現(xiàn)了一些有悖于經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)的現(xiàn)象，一些資源豐富的國(guó)家，隨著資源的大規(guī)模開(kāi)發(fā)與利用，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)陷入緩慢，甚至停滯．而一些資源稀缺型國(guó)家和地區(qū)(新加坡、韓國(guó)、日本、中國(guó)臺(tái)灣等)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)卻超過(guò)了發(fā)達(dá)國(guó)家的平均水平[1].究其原因，是資源豐裕的國(guó)家或地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中過(guò)多地依賴(lài)資源帶來(lái)的收益，忽視培育發(fā)展其他產(chǎn)業(yè)，致使資源產(chǎn)業(yè)形成一產(chǎn)獨(dú)大，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重失調(diào)并發(fā)生扭曲，使經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)陷入停滯或倒退，資源的開(kāi)發(fā)利用未成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“福音”，而成為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“瓶頸”，出現(xiàn)了所謂的“資源詛咒”現(xiàn)象．Auty在1993年首次提出了資源詛咒(Resource curse)這一概念[2]，這一違背經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)的概念一經(jīng)提出，便引起了各國(guó)學(xué)者們的研究熱潮．

國(guó)外對(duì)資源詛咒的研究重點(diǎn)集中在資源詛咒效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)研究與其傳導(dǎo)機(jī)制研究?jī)蓚€(gè)方面[3].Sachs等在1997年通過(guò)選取95個(gè)發(fā)展中國(guó)家為樣本，將制度因素、價(jià)格波動(dòng)等因素引入模型對(duì)資源詛咒這一命題進(jìn)行了最有影響力的實(shí)證研究[4]，使得資源詛咒現(xiàn)象在國(guó)家層面得到了驗(yàn)證，表明部分國(guó)家資源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)形成顯著的負(fù)相關(guān)性．Sachs等[4]進(jìn)一步將自然資源出口占GDP的比重作為衡量一國(guó)資源豐裕度的指標(biāo)對(duì)1970—1989世界各國(guó)的資源豐裕度和年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率進(jìn)行回歸模擬發(fā)現(xiàn)二者之間具有明顯的負(fù)相關(guān)性關(guān)系．Brunnschweiler等[5-6]再次用該方法對(duì)非洲和拉美國(guó)家的資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況進(jìn)行實(shí)證分析，發(fā)現(xiàn)過(guò)度的資源開(kāi)發(fā)是導(dǎo)致該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的直接原因．資源詛咒現(xiàn)象仍舊存在，Gylfason等[7]對(duì)22個(gè)轉(zhuǎn)軌國(guó)家(蘇聯(lián)解體后形成的國(guó)家和東歐國(guó)家)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率與自然資源利用狀況進(jìn)行了相關(guān)性分析，發(fā)現(xiàn)也存在資源詛咒效應(yīng)．可以發(fā)現(xiàn)，這些實(shí)證研究證實(shí)了資源豐富的國(guó)家容易產(chǎn)生資源詛咒現(xiàn)象，自然資源的開(kāi)發(fā)利用以何種途徑方式阻礙經(jīng)濟(jì)發(fā)展成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題．DING等[8]總結(jié)了資源詛咒發(fā)生的原因主要是荷蘭病、尋租、政府決策失誤以及忽視人力資源投資這四條傳導(dǎo)途徑影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并提出資源詛咒傳導(dǎo)機(jī)制這一概念．Sala-i-Martin等在對(duì)自然資源豐裕的尼日利亞進(jìn)行實(shí)證研究中指出，制度弱化是資源詛咒產(chǎn)生的根源所在[9]．Gylfason等[7]通過(guò)建立荷蘭病模型，指出能源產(chǎn)業(yè)開(kāi)發(fā)領(lǐng)域因?qū)θ肆Y本要求較低，并且該產(chǎn)業(yè)缺乏聯(lián)系效應(yīng)與外部性，長(zhǎng)此以往，極容易形成資源部分單獨(dú)發(fā)展壯大，從而導(dǎo)致其他部門(mén)投入不足，整體經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入衰退．Sachs等[4]認(rèn)為資源富集區(qū)因自然資源的發(fā)展從而促進(jìn)其他經(jīng)濟(jì)變量長(zhǎng)期增長(zhǎng)，從而對(duì)其他經(jīng)濟(jì)部門(mén)和領(lǐng)域產(chǎn)生“擠出效應(yīng)”來(lái)限制經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng).從相關(guān)的文獻(xiàn)分析來(lái)看，影響資源詛咒形成的主要因素有人力資本投入、科技創(chuàng)新、教育投資等．

國(guó)內(nèi)學(xué)者研究方向與重點(diǎn)與國(guó)外基本相似，主要集中在資源詛咒現(xiàn)象的實(shí)證研究與該現(xiàn)象發(fā)生的機(jī)理研究及如何規(guī)避這一現(xiàn)象，資源型城市轉(zhuǎn)型發(fā)展與資源型城市產(chǎn)業(yè)演進(jìn)等領(lǐng)域．徐康寧等[10-11]驗(yàn)證了資源詛咒效應(yīng)在我國(guó)的存在性．邵帥等[12-13]通過(guò)對(duì)西部地區(qū)能源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行研究，并通過(guò)數(shù)理模型倒推了1997—2007年我國(guó)28個(gè)地級(jí)煤炭城市面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)資源詛咒效應(yīng)確實(shí)存在，認(rèn)為能源開(kāi)發(fā)主要通過(guò)創(chuàng)新和人力資本投資作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)．程志強(qiáng)[14]通過(guò)對(duì)“鄂爾多斯現(xiàn)象”進(jìn)行研究解析發(fā)現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)多地依賴(lài)煤炭資源的初級(jí)開(kāi)發(fā)，致使收益遞增性質(zhì)的制造業(yè)部門(mén)相對(duì)萎縮，經(jīng)濟(jì)發(fā)展長(zhǎng)期處于偏低水平，存在荷蘭病效應(yīng)．陳艷瑩等[15]通過(guò)我國(guó)省級(jí)領(lǐng)域的面板數(shù)據(jù)，從尋租、企業(yè)家才能配置與資源詛咒的關(guān)系角度分析指出，自然資源的大規(guī)模開(kāi)采利用會(huì)提高企業(yè)管理者尋租的預(yù)期收益，進(jìn)而形成資源開(kāi)采越多，帶來(lái)的區(qū)域整體利益呈現(xiàn)停滯化甚至出現(xiàn)貧富差距增大，整體區(qū)域效益呈下降趨勢(shì)的資源詛咒現(xiàn)象產(chǎn)生．張景華[16]、景普秋[17]和趙輝[18]都認(rèn)為，資源詛咒現(xiàn)象之所以發(fā)生的重要原因是自然資源收益的分配制度設(shè)計(jì)不合理．張復(fù)明等[19]指出，制造業(yè)在資源稟賦較好的國(guó)家中，一旦成為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，就會(huì)形成嚴(yán)重的路徑依賴(lài)，陷入資源開(kāi)發(fā)利用的陷阱，從而導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展緩慢，甚至停滯．惡性的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)路徑依賴(lài)模式，便會(huì)導(dǎo)致資源詛咒現(xiàn)象的產(chǎn)生．

通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的資源詛咒相關(guān)的研究成果進(jìn)行梳理，發(fā)現(xiàn)以往的研究主要是針對(duì)大尺度(國(guó)家層面)與中尺度(省級(jí)層面)的資源詛咒現(xiàn)象進(jìn)行驗(yàn)證，對(duì)其形成機(jī)理的分析較為抽象、籠統(tǒng)，針對(duì)小尺度區(qū)域研究較少．事實(shí)上，不同國(guó)家、區(qū)域存在不同的資源稟賦與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式，尤其對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)且資源富裕的區(qū)域來(lái)說(shuō)，因其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一，極易因資源依賴(lài)陷入資源詛咒的困境．鑒于此，文中選取欠發(fā)達(dá)地區(qū)的一個(gè)資源極其豐裕的縣級(jí)行政區(qū)甘肅省慶城縣為例，探討小尺度范圍內(nèi)發(fā)生資源詛咒現(xiàn)象的可能性，以及衡量該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源稟賦的偏差程度大小，在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步探討其傳導(dǎo)機(jī)制，從而為區(qū)域全面、協(xié)調(diào)及可持續(xù)發(fā)展提供一定的參考．

1 研究區(qū)概況

慶城縣是我國(guó)西部地區(qū)典型的欠發(fā)達(dá)區(qū)域，位于甘肅省東部，東西長(zhǎng)約70 km，南北寬約56 km．總土地面積2 692.6 km2，總?cè)丝诩s32萬(wàn)人．地處隴東黃土高原中部地帶，全縣塬面呈殘塬溝壑與丘陵溝壑地貌類(lèi)型，屬溫帶大陸性季風(fēng)氣候．慶城縣是陜、甘、寧地區(qū)最大的石油、天然氣開(kāi)發(fā)基地．境內(nèi)探明石油儲(chǔ)量4.3億t，有油井2 700多口，年產(chǎn)原油150萬(wàn)t以上，是長(zhǎng)慶油田原油主產(chǎn)區(qū)．該縣作為西部欠發(fā)達(dá)的能源富集區(qū)域，從傳統(tǒng)理論角度來(lái)說(shuō)資源的開(kāi)發(fā)會(huì)帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展水平應(yīng)該較高，但事實(shí)上富集的資源優(yōu)勢(shì)并未帶來(lái)慶城縣經(jīng)濟(jì)健康的快速發(fā)展，反而因多年的石油資源的開(kāi)發(fā)，導(dǎo)致的地下水層破壞，馬蓮河污染嚴(yán)重，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對(duì)滯后．隨著長(zhǎng)慶油田總部搬離慶城縣，致使該縣財(cái)政收入嚴(yán)重下滑，部分因油田而建設(shè)的小城鎮(zhèn)成為“鬼城”．人均GDP僅約為全省人均GDP的75%左右．慶城縣具有豐富的自然資源，而經(jīng)濟(jì)水平卻并不是那么高， 慶城縣“發(fā)展模式”是否陷入了資源詛咒效應(yīng)；慶城縣資源開(kāi)發(fā)長(zhǎng)期處于初級(jí)產(chǎn)品的生產(chǎn)，在資源型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大過(guò)程中，其資源配置效率是不是有下降趨勢(shì)；是否存在荷蘭病效應(yīng)，這種效應(yīng)通過(guò)哪些機(jī)制來(lái)影響該地區(qū)的發(fā)展，都是文中所要探究的問(wèn)題．

2 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

2.1 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

本研究以慶城縣2004—2015年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)為研究樣本，所有的指標(biāo)數(shù)據(jù)均來(lái)源于2004—2015年《慶城縣統(tǒng)計(jì)年鑒》．使用的統(tǒng)計(jì)分析軟件是Eviews 6.0，并對(duì)相關(guān)指標(biāo)進(jìn)行預(yù)處理，盡量使用相對(duì)指標(biāo)，避免使用絕對(duì)指標(biāo)．

2.2 研究方法

文章通過(guò)對(duì)已有研究的分析及結(jié)合慶城縣的實(shí)際情況，引用姚予龍等[20]提出的資源詛咒系數(shù)概念對(duì)慶城縣的能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行分析．同時(shí)應(yīng)用荷蘭病模型對(duì)城市能源開(kāi)發(fā)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的傳導(dǎo)機(jī)制作進(jìn)一步的探討．

2.2.1 資源詛咒系數(shù) 資源詛咒系數(shù)是衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中資源優(yōu)勢(shì)能否較為明顯體現(xiàn)的指標(biāo)，尤其對(duì)于工業(yè)領(lǐng)域，資源開(kāi)發(fā)程度化越高，其指標(biāo)值越大，表明資源在開(kāi)發(fā)利用過(guò)程中并未對(duì)區(qū)域整體經(jīng)濟(jì)起到推動(dòng)作用．采用地區(qū)資源稟賦和資源對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)值大小來(lái)衡量該地區(qū)資源詛咒的程度．在對(duì)已有研究的分析基礎(chǔ)上結(jié)合慶城縣的實(shí)際情況，認(rèn)為姚予龍等[20]提出的資源詛咒系數(shù)概念更適合解釋?xiě)c城縣的資源詛咒現(xiàn)象，該系數(shù)采用該地區(qū)能源資源稟賦和第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重來(lái)表示，能源資源稟賦選取地區(qū)一次能源生產(chǎn)量來(lái)表示．用公式表示為[20]19

(1)

其中，SE,i為地區(qū)i的能源資源詛咒系數(shù)；n為地區(qū)數(shù)；Ei為地區(qū)i一次能源生產(chǎn)量；IS,i為地區(qū)i第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值．

2.2.2 模型構(gòu)建 通過(guò)梳理相關(guān)歷史研究文獻(xiàn)并結(jié)合慶城縣發(fā)展實(shí)際，在Corden等[21]的荷蘭病模型與徐康寧等[10]建立的基本回歸方程基礎(chǔ)之上進(jìn)行模型改進(jìn)，建立了如下回歸模型[21]825：

yt=α+β1Et+β2Mt+β3Zt+εt,

(2)

其中，y為人均GDP增長(zhǎng)率；E為能源豐裕度變量；M為制造業(yè)投入水平；t為年份；α為常數(shù)項(xiàng)向量；Z為將要加入的其他控制變量所組成的向量集；β1,β2,β3為系數(shù)；ε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)．

為更好分析各個(gè)代理變量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展增長(zhǎng)的影響程度，運(yùn)用Enviews 6.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，排異方差和序列相關(guān)等問(wèn)題后，逐次加入其他相關(guān)變量，最終得到如下回歸方程：

其中，Et的系數(shù)β1的正負(fù)反映了能源開(kāi)發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的影響程度，若該值為負(fù)值，則說(shuō)明資源詛咒效應(yīng)存在；若為正數(shù)，則不存在該效應(yīng)．β2～β5表示如果存在資源詛咒效應(yīng)，其他代理變量間接對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響程度，即傳導(dǎo)機(jī)制．改進(jìn)的該模型反映的是資本投入與經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出之間的相關(guān)關(guān)系．

以2004—2015年人均GDP增長(zhǎng)率Y作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)指標(biāo)變量；能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度指標(biāo)變量選取能源工業(yè)產(chǎn)值占工業(yè)總產(chǎn)值的比重E來(lái)表示；梳理研究成果發(fā)現(xiàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)過(guò)程中出現(xiàn)的資源詛咒傳導(dǎo)機(jī)制主要存在于“擠出”效應(yīng)、荷蘭病效應(yīng)及制度弱化效應(yīng)[21]，并且荷蘭病效應(yīng)多數(shù)出現(xiàn)在工業(yè)部門(mén)中，故取慶城縣制造業(yè)從業(yè)人員數(shù)占工業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比重作為荷蘭病效應(yīng)的代理變量M；“擠出效應(yīng)”是指政府不重視科技教育事業(yè)從而減少經(jīng)費(fèi)支持所導(dǎo)致，故選取慶城縣科技支出與教育事業(yè)支出和總財(cái)政支出的比重作為擠出效應(yīng)的代理變量EDU；制度效應(yīng)代理變量選擇外開(kāi)放程度、市場(chǎng)化水平、財(cái)政投資水平等，用進(jìn)出口貿(mào)易總額(人民幣表示)占GDP的比重作為對(duì)外開(kāi)放程度的指標(biāo)O，選取固定資產(chǎn)投資占來(lái)源于國(guó)家預(yù)算金的比重作為市場(chǎng)化程度的指標(biāo)MAZ，用財(cái)政收入占國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值作為財(cái)政投資水平度量DL(表1)．

3 結(jié)果與分析

3.1 資源詛咒現(xiàn)象的判斷

3.1.1 資源詛咒現(xiàn)象的經(jīng)驗(yàn)判斷 文中以2003年作為基期，以2004—2015年為分析時(shí)段，分析人均GDP增長(zhǎng)率與能源開(kāi)發(fā)增長(zhǎng)率之間的相關(guān)關(guān)系(圖1)．

表1 指標(biāo)定義

從圖1可以看出， 趨勢(shì)線先呈現(xiàn)明顯的上漲趨勢(shì)，然后開(kāi)始呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明慶城縣2004—2008年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，其人均GDP增長(zhǎng)率隨著能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的加大不斷增長(zhǎng)，最高達(dá)到14.7%；2008年以后散點(diǎn)基本都處于下降趨勢(shì)，其人均GDP增長(zhǎng)率隨著能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的加大而下降，其能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度已經(jīng)處于16%～21%，而經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率卻從2008的14%下降到2015年的11.2%，即進(jìn)入2008年以后隨著能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度的不斷加大，人均GDP增長(zhǎng)速度與能源強(qiáng)度并呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系．尤其2008年以后，能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度幾年保持在15%的增長(zhǎng)速度，而人均GDP增長(zhǎng)速度卻處于較低水平，能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度與人均GDP增長(zhǎng)速度呈現(xiàn)不同步的現(xiàn)象，并且出現(xiàn)此消彼長(zhǎng)的情況．慶城縣這種“低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、高能源開(kāi)發(fā)”的發(fā)展現(xiàn)象與Auty對(duì)資源詛咒的定義基本吻合[2]，并且從2008年后這種現(xiàn)象有持續(xù)增強(qiáng)的趨勢(shì)，慶城縣能源開(kāi)發(fā)利用已經(jīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了詛咒效應(yīng)．

圖1 2004—2015年慶城縣能源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

3.1.2 資源詛咒現(xiàn)象的數(shù)據(jù)檢驗(yàn) 通過(guò)以上的數(shù)據(jù)和圖的相關(guān)分析結(jié)果，從能源開(kāi)發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)的作用視角來(lái)看，慶城縣2008年以后有已經(jīng)陷入了資源詛咒困境的可能性．但由于散點(diǎn)圖只能對(duì)慶城縣資源詛咒的程度大小進(jìn)行直觀的觀測(cè)，并不能確定其出遭受程度的大?。詾榱烁由钊氲亟忉屵@個(gè)問(wèn)題，文中用資源詛咒系數(shù)這一指標(biāo)來(lái)驗(yàn)證該縣是否存在資源詛咒現(xiàn)象，并對(duì)資源詛咒程度進(jìn)行等級(jí)劃分及趨勢(shì)分析．

作為一種需要策劃的、以活動(dòng)為主要形式的服務(wù)，創(chuàng)新與創(chuàng)意是閱讀推廣活動(dòng)的必然要求，同時(shí)也是保持品牌活力的關(guān)鍵。

從(1)式可以看出，如果SE，i>1(既某地區(qū)的一次能源生產(chǎn)量與全國(guó)能源生產(chǎn)量的比重大于其第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占全國(guó)第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重)，則說(shuō)明某地區(qū)的資源優(yōu)勢(shì)并未轉(zhuǎn)化為經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，該地區(qū)遭受了資源詛咒現(xiàn)象，其值越大說(shuō)明資源詛咒程度越嚴(yán)重．如果SEi<1，則說(shuō)明該地區(qū)沒(méi)有遭受資源詛咒現(xiàn)象．因此，通過(guò)資源詛咒系數(shù)值不僅可以確定該地區(qū)是否存在資源詛咒現(xiàn)象，而且還可以判斷資源詛咒的程度及變化趨勢(shì)．

根據(jù)(1)式，算出資源詛咒系數(shù)值，繪制出慶城縣2004—2015年資源詛咒系數(shù)變化趨勢(shì)圖(圖2)．從整體來(lái)，慶城縣在2004—2015年期間的資源詛咒系數(shù)始終大于1，且整體呈現(xiàn)出由小變大的趨勢(shì)，增長(zhǎng)速度較為明顯，這說(shuō)明慶城縣的確存在著資源詛咒現(xiàn)象．文中應(yīng)用2001年姚予龍等[21]的劃分標(biāo)準(zhǔn)，取各個(gè)地區(qū)資源詛咒系數(shù)的算術(shù)平均值作為界定標(biāo)準(zhǔn)，將中國(guó)整個(gè)區(qū)域分為為無(wú)資源詛咒區(qū)、資源詛咒邊緣區(qū)、資源詛咒嚴(yán)重區(qū)以及資源詛咒高危區(qū)4個(gè)部分(表2)．根據(jù)表2的劃分及每年慶城縣資源詛咒系數(shù)的大小來(lái)比較，可以推出慶城縣資2004年以來(lái)一直存在資源詛咒現(xiàn)象．大致分為兩個(gè)階段：2004—2008就已經(jīng)處于資源詛咒邊緣區(qū)，且資源詛咒程度在逐漸增大；到2008—2013年，逐漸進(jìn)入到資源詛咒嚴(yán)重區(qū)；2015年的資源詛咒系數(shù)達(dá)到4以上，有進(jìn)入資源詛咒高危區(qū)的趨勢(shì)．因此，通過(guò)資源詛咒系數(shù)的大小可以判斷出慶城縣在2004年之前就已經(jīng)遭受了資源詛咒現(xiàn)象，且資源詛咒程度呈現(xiàn)越來(lái)越大的趨勢(shì)，有陷入資源詛咒高危區(qū)的趨勢(shì)，這與前面所得出的慶城縣已經(jīng)陷入詛咒的結(jié)論一致．

3.2 資源詛咒的傳導(dǎo)機(jī)制分析

通過(guò)以上的分析結(jié)果來(lái)看，以慶城縣為代表的欠發(fā)達(dá)資源富集區(qū)確實(shí)已經(jīng)陷入資源詛咒的困境．為了更深刻的研究此問(wèn)題，以及得出該地區(qū)產(chǎn)生資源詛咒的傳導(dǎo)機(jī)制，文中運(yùn)用荷蘭病模型作更進(jìn)一步的檢驗(yàn)，分析能源開(kāi)發(fā)對(duì)傳導(dǎo)機(jī)制代理變量的影響，以研究中國(guó)欠發(fā)達(dá)資源豐裕區(qū)資源稟賦與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的動(dòng)態(tài)特征．

圖2 2004—2015年慶城縣資源詛咒系數(shù)變化趨勢(shì)

表2 資源詛咒分區(qū)閾值及基本特征

基于前文所構(gòu)建的荷蘭病模型，運(yùn)用Eviews 6.0軟件對(duì)慶城縣2004—2015年樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，排除異方差和序列相關(guān)等問(wèn)題后，逐次加入其它相關(guān)變量，分析其它變量對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生的影響程度．分析結(jié)果見(jiàn)表3．

表3中每列的第一個(gè)數(shù)字代表能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度對(duì)各個(gè)傳導(dǎo)機(jī)制的影響系數(shù)，第6列給出了方程的整體回歸結(jié)果，能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度變量lnE的系數(shù)為負(fù)(-0.195)，且顯著性水平為5%，說(shuō)明慶城縣在2004—2015年經(jīng)濟(jì)發(fā)展中存在資源詛咒效應(yīng)，與前面的分析是一致的．表3中每行的第一個(gè)數(shù)字代表每個(gè)變量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響系數(shù)，可以明顯地看出除了制造業(yè)投資和制度效應(yīng)中財(cái)政投資變量對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起了阻礙作用，其他變量都對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展起了一定的促進(jìn)作用．制造業(yè)投資和財(cái)政投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的阻礙作用，可能是因?yàn)殚L(zhǎng)慶油田機(jī)關(guān)搬離慶城縣，致使多年來(lái)依托長(zhǎng)慶油田基地建立起來(lái)的工業(yè)、服務(wù)業(yè)萎縮嚴(yán)重．而慶城縣的財(cái)政收入主要來(lái)源于油田三產(chǎn)企業(yè)的增值稅和所得稅，進(jìn)而對(duì)經(jīng)濟(jì)的投資發(fā)展大大縮水．開(kāi)放度變量系數(shù)不顯著，這可能與慶城縣比較閉塞及在經(jīng)濟(jì)騰飛之前長(zhǎng)期的交通不發(fā)達(dá)有關(guān)，使得開(kāi)放度還未顯現(xiàn)出來(lái)．

通過(guò)對(duì)各控制變量的進(jìn)一步解釋?zhuān)?中第一列在不考慮其他因素的影響下，分析能源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度變量系數(shù)為-0.045，說(shuō)明慶城縣確實(shí)存在資源詛咒現(xiàn)象，在第二列的基礎(chǔ)上加入制造業(yè)投入水平變量，能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù)的絕對(duì)值大幅增加，為-0.184，顯著性水平為5%，說(shuō)明加入了該變量使得資源詛咒的效應(yīng)加強(qiáng)了，慶城縣存在著資源詛咒現(xiàn)象， 其采掘業(yè)的發(fā)展使得其產(chǎn)值占據(jù)了部分制造業(yè)產(chǎn)值，制造業(yè)人數(shù)大量減少，轉(zhuǎn)移到采掘業(yè)中，限制和減小了制造業(yè)本身的創(chuàng)新能力．

表3 慶城縣資源詛咒效應(yīng)分析結(jié)果

注：括號(hào)中的數(shù)值為t值，***,**,*為 1%,5%,10%顯著性水平下顯著．

慶城縣多年來(lái)形成的主要以煤炭石油等為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為單一，多年形成的產(chǎn)業(yè)路徑依賴(lài)還在延續(xù)，抑制并阻礙了其他部分經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，導(dǎo)致能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度系數(shù)絕對(duì)值較大．這種抑制作用有不斷增強(qiáng)的趨勢(shì)．

分析第三列加入的教育變量因素，能源開(kāi)發(fā)變量絕對(duì)值較第二列有所減少，說(shuō)明教育變量因素檢索了資源詛咒效應(yīng)．但是能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度對(duì)“擠出”效應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制的影響系數(shù)仍然為負(fù)，這只能說(shuō)明在慶城縣的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中，增大對(duì)教育投資的規(guī)?？梢詼p緩能源開(kāi)發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)效應(yīng)．

第四列加入制度變量因素，在第四列中加入的是開(kāi)放度變量，能源開(kāi)發(fā)產(chǎn)業(yè)投資系數(shù)仍為-0.141，其絕對(duì)值比第二列模型系數(shù)小，但其變化比較小，這與開(kāi)放度變量的不顯著性有關(guān)．

在第五列和第六列加入的是市場(chǎng)化變量和財(cái)政投資制度變量，在第五列和第六列說(shuō)明引入制度變量后，能源開(kāi)發(fā)變量的系數(shù)繼續(xù)增大，最終系數(shù)變?yōu)?0.195，較第二列系數(shù)的絕對(duì)值有所增加．資源詛咒效應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)了，說(shuō)明慶城縣在資源開(kāi)發(fā)過(guò)程中，制度弱化對(duì)資源詛咒的負(fù)面影響在逐漸增大．從上述分析來(lái)看，慶城縣2004—2015年資源的開(kāi)發(fā)在整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中并未起到有效的帶動(dòng)作用，從長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展來(lái)看，資源詛咒效應(yīng)已經(jīng)形成．且在2004 —2015年資源詛咒存在的12年中，荷蘭病效應(yīng)、擠出效應(yīng)以及制度弱化效應(yīng)對(duì)慶城縣的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了不同水平的影響，其中以荷蘭病效應(yīng)和制度弱化的影響最為顯著．

4 結(jié)論與討論

慶城縣能源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不具有正向相關(guān)關(guān)系，且能源開(kāi)發(fā)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)始終具有顯著的負(fù)效應(yīng)，表明以慶城縣為代表的欠發(fā)達(dá)地區(qū)資源詛咒效應(yīng)確實(shí)存在，表現(xiàn)出不可持續(xù)的發(fā)展態(tài)勢(shì)．通過(guò)資源詛咒系數(shù)可以看出，慶城縣在2004—2008年就已經(jīng)處于資源詛咒邊緣區(qū)，到2008年以后，資源詛咒系數(shù)一直都呈現(xiàn)快速的上升趨勢(shì)，到2015年時(shí)慶城縣已經(jīng)由資源詛咒嚴(yán)重區(qū)進(jìn)入到資源詛咒高危區(qū)．這與姚予龍等[20]的我國(guó)整體區(qū)域資源詛咒程度劃分中，西北地區(qū)屬于資源詛咒嚴(yán)重區(qū)與邊緣區(qū)的結(jié)論大體一致．通過(guò)對(duì)其傳導(dǎo)機(jī)制的研究，能源不僅對(duì)經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展起到一定的負(fù)作用，還通過(guò)一定的傳導(dǎo)作用，影響其他方面發(fā)展，尤其對(duì)于制造業(yè)投入的影響，是典型的荷蘭病效應(yīng)體現(xiàn)．

通常欠發(fā)達(dá)資源富集地區(qū)的產(chǎn)業(yè)往往與本地豐裕的自然資源有很大的相關(guān)性，這樣市場(chǎng)就可能強(qiáng)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)單一的問(wèn)題．同時(shí)，這類(lèi)地區(qū)在國(guó)家發(fā)展中的地位也往往決定了其必然形成以資源開(kāi)發(fā)為主的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式．因此，這類(lèi)地區(qū)很可能因?yàn)橐蕾?lài)資源產(chǎn)業(yè)而降低了其綜合抗風(fēng)險(xiǎn)能力，當(dāng)自然資源開(kāi)發(fā)衰退時(shí)，留下的就是一個(gè)資源匱乏、生態(tài)環(huán)境惡化的地方，這就是所謂的荷蘭病和資源詛咒．盡管文中的結(jié)論是慶城縣確實(shí)已經(jīng)存在資源詛咒，且詛咒程度較嚴(yán)重，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展很不利，但這種不利影響不是絕對(duì)的，并非無(wú)法破解．豐富的自然資源使該類(lèi)地區(qū)的發(fā)展具有一定的優(yōu)勢(shì)，而能否合理的利用這些資源優(yōu)勢(shì)至關(guān)重要．因此，對(duì)于該類(lèi)區(qū)域，在資源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，要統(tǒng)籌考慮，因地制宜．適當(dāng)采取相關(guān)政策手段調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，以防止出現(xiàn)該類(lèi)效應(yīng)的出現(xiàn)和進(jìn)一步發(fā)展，從而實(shí)現(xiàn)區(qū)域可持續(xù)發(fā)展．

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