董利紅 嚴(yán)太華

摘要：文章基于各省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型，分析了資源依賴度對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，并對(duì)其影響機(jī)制和傳導(dǎo)途徑進(jìn)行了探討。在單變量模型中，對(duì)資源和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起相對(duì)重要作用的傳導(dǎo)機(jī)制是對(duì)外開(kāi)放水平，同時(shí)發(fā)現(xiàn)多因素面板平滑轉(zhuǎn)換模型較單因素模型更加優(yōu)化，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的解釋更為合理。研究表明：資源依賴會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成“詛咒”，其效應(yīng)隨著不同省份技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入與對(duì)外開(kāi)放程度的不同有所差異;在其他條件一定的情況下，依靠資源依賴而形成的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)有一定的制約作用，在資源依賴較高的地區(qū)更應(yīng)該注重調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，適應(yīng)“新常態(tài)”，減少由于資源依賴而對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的阻礙作用;尤為重要的是本研究發(fā)現(xiàn)對(duì)外開(kāi)放度是典型的影響資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中間傳導(dǎo)機(jī)制，由于資源行業(yè)的特殊性，各地區(qū)應(yīng)該擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放的程度，加強(qiáng)交流，發(fā)揮資源在利用中通過(guò)后向關(guān)聯(lián)和前向關(guān)聯(lián)發(fā)揮聯(lián)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，規(guī)避“資源詛咒”，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期高質(zhì)量增長(zhǎng)。

關(guān)鍵詞：資源依賴度;詛咒;福音;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);傳導(dǎo)途徑

中圖分類號(hào)：F127;F205文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1008-5831（2021）05-0001-12

引言

2020年中國(guó)GDP總量突破100萬(wàn)億元，和1978年比絕對(duì)數(shù)增長(zhǎng)了276倍，改革開(kāi)放40多年來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)取得了舉世矚目的成就。伴隨著高增長(zhǎng)，資源耗竭和環(huán)境污染成為制約中國(guó)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要阻力，尤其是資源分布不均、利用方式粗放等一系列問(wèn)題凸顯，現(xiàn)階段中國(guó)經(jīng)濟(jì)由高速增長(zhǎng)階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，環(huán)保、資源節(jié)約、循環(huán)經(jīng)濟(jì)等概念被納入“生態(tài)文明”，同時(shí)提出節(jié)約資源是保護(hù)生態(tài)環(huán)境的根本之策。不少學(xué)者對(duì)資源與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系以及產(chǎn)生悖論的原因從不同的角度給予了解釋。然而中國(guó)地域廣闊，同時(shí)影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素復(fù)雜，使得中國(guó)地區(qū)之間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，而且呈現(xiàn)出自然資源較豐富的中西部地區(qū)的發(fā)展落后于自然資源較為貧乏的東部地區(qū)的特征。那么如何在兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)盡可能實(shí)現(xiàn)資源節(jié)約，協(xié)調(diào)好資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的數(shù)量控制型約束和質(zhì)量控制型約束，使資源與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是本文研究的重點(diǎn)。

資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是“詛咒”還是“福音”，不同學(xué)者有不同的看法。Corden和Neary發(fā)現(xiàn)了“荷蘭病”（Dutchdisease）現(xiàn)象，使人們開(kāi)始關(guān)注資源對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙向因果關(guān)系[1];Auty在研究影響產(chǎn)礦國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素時(shí)注意到“豐富的自然資源非但沒(méi)有促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)反而有可能會(huì)阻礙經(jīng)濟(jì)的發(fā)展”[2];徐康寧和王劍是國(guó)內(nèi)較早系統(tǒng)關(guān)注資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響的學(xué)者，他們認(rèn)為豐裕的自然資源在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中未能發(fā)揮優(yōu)勢(shì)的主要原因是過(guò)度開(kāi)采引發(fā)的制造業(yè)衰退和制度問(wèn)題[3];李天籽研究了資源豐裕度對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響的傳導(dǎo)機(jī)制[4];邵帥等發(fā)表一列文章從不同角度和研究對(duì)象入手論證了自然資源對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在某些擠出效應(yīng)，從而影響了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)[5-7];其他有代表性的學(xué)者包括于立和于左[8]、謝波和陳仲常[9]、孫永平和葉初升[10]、董利紅和嚴(yán)太華[11]、李虹和鄒慶[12]、周黎和李程宇[13]。已有研究多從“荷蘭病”與反工業(yè)化假說(shuō)、制度質(zhì)量與尋租、自然資源對(duì)知識(shí)的擠出效應(yīng)等視角研究資源與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系。本文利用1997—2017年除西藏外的30個(gè)省際面板數(shù)據(jù)，采用非線性平滑轉(zhuǎn)換回歸模型，針對(duì)中國(guó)不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)特征對(duì)資源與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行深入分析，期望更清楚地展現(xiàn)傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)資源和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的影響路徑與程度。本文在以下兩個(gè)方面區(qū)別于已有文獻(xiàn)：（1）采用非線性面板平滑轉(zhuǎn)換回歸模型（PRST），考慮了模型中不可觀測(cè)的異質(zhì)性，能夠更豐富地刻畫(huà)經(jīng)濟(jì)體的行為特征，揭示資源制約中國(guó)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的深層次原因。（2）全面考察了不同省份技術(shù)投入、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)的投入與對(duì)外開(kāi)放度等經(jīng)濟(jì)因素在資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系中的內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制，并深入分析了不同經(jīng)濟(jì)因素水平下資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的差異程度。在資源約束下針對(duì)中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀分析資源詛咒現(xiàn)象產(chǎn)生的機(jī)理以及深層次原因，不僅是研究資源配置微觀方面的重要內(nèi)容，而且對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)遠(yuǎn)發(fā)展與制度優(yōu)化改革具有借鑒意義。

一、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定與檢驗(yàn)

1.面板平滑轉(zhuǎn)換模型的設(shè)定

二、數(shù)據(jù)分析與結(jié)果

（一）變量的描述性統(tǒng)計(jì)

中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展不均衡，資源豐裕度和資源依賴度的地區(qū)差異嚴(yán)重。在各傳導(dǎo)因素中，各地區(qū)技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入水平、對(duì)外開(kāi)放程度差異均較大。利用同時(shí)處理組內(nèi)自相關(guān)與組間同期相關(guān)的可行廣義最小二乘法（FGLS），先分別估計(jì)資源依賴度和資源豐裕度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響;再估計(jì)二者同時(shí)作用于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的情況;最后添加影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他變量，進(jìn)行“資源詛咒”效應(yīng)的存在性檢驗(yàn)。估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表2。

由表2可知，資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)，資源豐裕與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)。在二者同時(shí)作用的情況下，資源依賴度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在1%顯著性水平上負(fù)相關(guān)，阻礙作用進(jìn)一步增強(qiáng);在各經(jīng)濟(jì)影響因素的共同作用下，資源依賴系數(shù)為-0.0037，變得不再具有顯著性。這說(shuō)明資源依賴度仍然是阻礙經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的原因，“資源詛咒”效應(yīng)存在而且在一定程度上通過(guò)技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)的投入水平、對(duì)外開(kāi)放程度等傳導(dǎo)機(jī)制發(fā)揮作用。

（二）單因素PSTR模型分析

結(jié)合客觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，為了考察各個(gè)傳導(dǎo)因素在資源與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系中的影響程度，分別設(shè)定技術(shù)投入水平tech、人力資本h、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)is、制造業(yè)的投入水平manu、對(duì)外開(kāi)放度open等5個(gè)影響資源依賴度的中間傳導(dǎo)因素作為模型轉(zhuǎn)換變量的面板平滑轉(zhuǎn)換模型。資源依賴度rd為解釋變量，人均gdp為被解釋變量。那么相對(duì)應(yīng)單因素PSTR模型構(gòu)建如下：

就本文而言，這種平滑轉(zhuǎn)換的經(jīng)濟(jì)意義可表述為：轉(zhuǎn)換變量在較低水平區(qū)間和較高水平區(qū)間分別對(duì)應(yīng)著兩種不同的資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響程度，隨著“轉(zhuǎn)換變量”從較低階段向較高階段的發(fā)展，資源依賴度對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響表現(xiàn)出非線性的結(jié)構(gòu)變化。

1.模型的非線性檢驗(yàn)

首先對(duì)模型進(jìn)行線性檢驗(yàn)，只有當(dāng)變量之間存在一種非線性關(guān)系時(shí)，面板平滑轉(zhuǎn)換模型才是可識(shí)別的。檢驗(yàn)的原假設(shè)H0：面板數(shù)據(jù)模型是不存在異質(zhì)性的線性模型（r=0）;備擇假設(shè)H1：面板數(shù)據(jù)模型是至少存在一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的非線性模型（r=1）。若原假設(shè)H0被拒絕，則說(shuō)明γ≠0，模型（1）為非線性模型。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3

由非線性檢驗(yàn)結(jié)果可知：模型1—模型5對(duì)應(yīng)的LM、LMF統(tǒng)計(jì)量均在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，表明分析的數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的截面異質(zhì)性，即資源依賴通過(guò)傳導(dǎo)機(jī)制的作用對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)具有明顯的非線性特征。

2.序貫檢驗(yàn)確定m值

根據(jù)序貫檢驗(yàn)的結(jié)果確定m值。設(shè)定原假設(shè)：H*0：β*1=β*2=β*3=0;H*03：β*3=0;H*02：β*2=0/β*3=0;H*01：β*1=0/β*3=β*2=0。如果H*02被最強(qiáng)拒絕，對(duì)應(yīng)的p值最小，則選取m=2，否則選取m=1。通過(guò)序貫檢驗(yàn)可知，以轉(zhuǎn)換變量制度質(zhì)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入水平對(duì)應(yīng)的模型中的轉(zhuǎn)換函數(shù)的m值取2，技術(shù)投入水平、人力資本投入、對(duì)外開(kāi)放度對(duì)應(yīng)的模型中的轉(zhuǎn)換函數(shù)的m值取1，如表4。

3.非保留異質(zhì)性檢驗(yàn)

盡管兩體制的PSTR模型基本上反映了資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的非線性影響，為了提高對(duì)模型的評(píng)估效果，在兩體制PSTR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步建立多體制的PSTR模型。需要先進(jìn)行非保留異質(zhì)性檢驗(yàn)，確定r的取值。當(dāng)r=1時(shí)，為兩體制PSTR模型;r=2時(shí)，為三體制PSTR模型，如表5。

由表5可知，模型1、3、4選用兩體制的PSTR模型是合適的，但是模型2、5需要選用具有兩個(gè)轉(zhuǎn)換變量的三體制PSTR模型。

4.PSTR模型估計(jì)結(jié)果

通過(guò)PSTR模型在參數(shù)估計(jì)過(guò)程中，運(yùn)用Matlab2010統(tǒng)計(jì)軟件，采用網(wǎng)格搜索法，反復(fù)抽樣10000次，模型1的最優(yōu)位置參數(shù)為1個(gè)，模型2、3、4、5的最優(yōu)位置參數(shù)為2個(gè)。估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表6。

由表6可知，各傳導(dǎo)因素在不同階段對(duì)資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)的影響顯著不同。圖1—圖5比較直觀地反映了各因素的傳導(dǎo)效應(yīng)。

第一，模型1是以技術(shù)投入水平為轉(zhuǎn)換變量的兩體制模型。模型含有一個(gè)位置參數(shù)，技術(shù)投入水平和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正相關(guān)。當(dāng)技術(shù)投入水平tech>0.158時(shí)，模型趨于高體制;當(dāng)tech<0.158時(shí)，模型趨于低體制。位于門(mén)限值之上的觀測(cè)值有61個(gè)，位于門(mén)限值之下的觀測(cè)值有569個(gè)，分別占觀測(cè)值的9.68%和90.32%。大部分觀測(cè)值位于門(mén)限值以下，隨著技術(shù)投入水平的變換，資源對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用在高低體制之間平滑轉(zhuǎn)換。此外，轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)應(yīng)的平滑參數(shù)為37.816，表明模型在門(mén)限值前后轉(zhuǎn)換速度較慢，呈現(xiàn)平滑漸進(jìn)的變化趨勢(shì)。模型1表明在技術(shù)水平投入較高的地區(qū)，資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻礙作用小，而在技術(shù)水平投入較低的地區(qū)，資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻礙作用大。技術(shù)投入水平較高的地區(qū)有北京、天津、上海、江蘇、浙江、山東、廣東等地，而在資源詛咒現(xiàn)象較嚴(yán)重的地區(qū)技術(shù)投入水平普遍較低。

第二，模型2是以人力資本為轉(zhuǎn)換變量相對(duì)復(fù)雜的三體制模型。包含了兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，每個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)位置參數(shù)和轉(zhuǎn)換速度。第一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的位置參數(shù)為9.5396，轉(zhuǎn)換速率為7.2844;第二個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的位置參數(shù)為7.9664，轉(zhuǎn)換速率為4.43。所以當(dāng)7.96649.5396時(shí)，模型處于外體制。第一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的系數(shù)β1=20.0073，第二個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的系數(shù)β2=2.182。當(dāng)h<7.9664時(shí)，處于外體制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g（hit，γ，c）≈1，對(duì)應(yīng)的資源依賴的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系數(shù)為β0+β2;當(dāng)h>9.5396時(shí)，模型亦處于外體制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g（hit，γ，c）≈1，對(duì)應(yīng)的資源依賴的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系數(shù)為β0+β1;當(dāng)7.96649.5396的觀測(cè)值有45個(gè)，占全部觀測(cè)值的7.14%，而且主要集中在北京、上海、天津。結(jié)合圖2可知，模型在兩個(gè)門(mén)檻值前后的轉(zhuǎn)換均呈現(xiàn)平滑漸進(jìn)變化的趨勢(shì)，第一個(gè)門(mén)檻值7.9664附近較第二個(gè)門(mén)檻值9.5396附近的轉(zhuǎn)換速度稍慢。說(shuō)明人力資本結(jié)構(gòu)大于9.5396時(shí)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響效果更加明顯。

第三，模型3是以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為轉(zhuǎn)換變量的兩體制模型。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響表現(xiàn)出趨于對(duì)稱的雙門(mén)限特征。當(dāng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)is<0.4211及is>0.4678，處于外體制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g（instit，γ，c）≈1，從而對(duì)應(yīng)的資源依賴的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系數(shù)為β0+β1。當(dāng)0.42110.4678的有432個(gè)，占全部觀測(cè)量的68.54%。由模型的分析可知，在其他條件一定的情況下，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值越大的地區(qū)，資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)有一個(gè)替代效應(yīng)，即依靠資源依賴而形成的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值大對(duì)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)會(huì)有消極的作用。這就說(shuō)明了，資源依賴性地區(qū)應(yīng)該調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，減少資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的阻礙作用。

第四，模型4是以制造業(yè)投入水平為轉(zhuǎn)換變量的兩體制模型。制造業(yè)投入水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響具有雙門(mén)限特征并且是非對(duì)稱的，包含了一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)和兩個(gè)位置參數(shù)。當(dāng)制造業(yè)投入水平manu<0.0563及manu>0.3521，處于外體制，轉(zhuǎn)換函數(shù)g（instit，γ，c）≈1，從而對(duì)應(yīng)的資源依賴的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)系數(shù)為β0+β1。當(dāng)0.0563

第五，模型5是以對(duì)外開(kāi)放水平為轉(zhuǎn)換變量的三體制模型。包含了兩個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)，每個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)對(duì)應(yīng)一個(gè)位置參數(shù)和轉(zhuǎn)換速度。第一個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的位置參數(shù)為0.5135，轉(zhuǎn)換速率為103.1325;第二個(gè)轉(zhuǎn)換函數(shù)的位置參數(shù)為0.0761，轉(zhuǎn)換速率為0.0034。所以當(dāng)0.07610.5135時(shí)，模型處于外體制。當(dāng)0.07610.5135的觀測(cè)值有123個(gè)，占全部觀測(cè)值的19.58%。對(duì)外開(kāi)放水平較高的主要是福建、江蘇、浙江、天津、上海、北京、廣東。模型轉(zhuǎn)換函數(shù)1對(duì)應(yīng)的轉(zhuǎn)換斜率為103.1325，表明模型在門(mén)檻值前后轉(zhuǎn)換的速度非?？?。而轉(zhuǎn)換函數(shù)2對(duì)應(yīng)的平滑參數(shù)為0.0034，模型呈現(xiàn)平滑漸進(jìn)的轉(zhuǎn)換趨勢(shì)。同時(shí)參數(shù)β1和β2的系數(shù)均為正，說(shuō)明對(duì)外開(kāi)放水平與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)正相關(guān)，即對(duì)外開(kāi)放的水平越高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源依賴的作用越小，對(duì)外開(kāi)放的水平越低經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)資源的依賴作用越強(qiáng)。

（三）多因素PSTR模型分析

根據(jù)相關(guān)模型選擇準(zhǔn)則，最強(qiáng)地拒絕線性原假設(shè)的模型為最優(yōu)。模型5中對(duì)外開(kāi)放度（WaldTests值為254.413）作為轉(zhuǎn)換變量時(shí)和其他模型相比對(duì)應(yīng)的WaldTests最大，最強(qiáng)拒絕原假設(shè)，而且殘差平方和最小，所以在5個(gè)轉(zhuǎn)換變量中，對(duì)外開(kāi)放度是資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系中非線性效應(yīng)最強(qiáng)的轉(zhuǎn)換變量，模型5最優(yōu)。在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中，資源依賴度的詛咒效應(yīng)受地區(qū)綜合經(jīng)濟(jì)條件的影響。故在本節(jié)中考慮技術(shù)投入水平tech表示、人力資本h、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)is、制造業(yè)的投入水平manu、對(duì)外開(kāi)放度open等5個(gè)影響因素作為解釋變量建模，以對(duì)外開(kāi)放度構(gòu)建多因素PSTR模型6如下：

模型回歸結(jié)果見(jiàn)表7—表10。

對(duì)模型依次進(jìn)行非線性檢驗(yàn)、序貫檢驗(yàn)和非保留異質(zhì)性檢驗(yàn)可知：在包含多個(gè)影響因素的模型中，制度質(zhì)量作為轉(zhuǎn)換變量，顯著拒絕同質(zhì)性原假設(shè)具有截面異質(zhì)性，制度質(zhì)量仍然是資源依賴影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的內(nèi)在機(jī)制，可以用面板平滑轉(zhuǎn)換模型來(lái)分析。

通過(guò)PSTR模型在參數(shù)估計(jì)過(guò)程中，運(yùn)用Matlab2010統(tǒng)計(jì)軟件，采用網(wǎng)格搜索法，反復(fù)抽樣10000次，得到模型的最優(yōu)位置參數(shù)為1個(gè)。最終估計(jì)結(jié)果如表10和圖6。

根據(jù)表10的最終估計(jì)結(jié)果，這里可以發(fā)現(xiàn)估計(jì)系數(shù)大多數(shù)是顯著的;相對(duì)于單因素模型，AIC、BIC值均有不同程度的降低且殘差平方和SSR也大幅度降低，由此可知多因素面板平滑轉(zhuǎn)換模型能夠更好地解釋模型所包含的經(jīng)濟(jì)含義。選取對(duì)外開(kāi)放度作為轉(zhuǎn)換變量反映資源依賴通過(guò)對(duì)外開(kāi)放度作為傳導(dǎo)機(jī)制對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)表現(xiàn)出的非線性特征。其中，技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)的投入水平和對(duì)外開(kāi)放度均顯著影響了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)。以對(duì)外開(kāi)放度的門(mén)限值1.6945為界，模型將地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)分為高體制和低體制，并在二者之間平滑轉(zhuǎn)換。在多因素共同的作用下，技術(shù)投入水平、人力資本、制造業(yè)投入水平以及對(duì)外開(kāi)放度在地區(qū)處于高體制時(shí)表現(xiàn)為更好的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)。

三、結(jié)論與建議

本文采用面板平滑轉(zhuǎn)換模型，利用1997—2017年各省級(jí)面板數(shù)據(jù)，分析了技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入水平、對(duì)外開(kāi)放程度5個(gè)傳導(dǎo)因素在資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)中的非線性關(guān)系。在單變量的模型中，對(duì)資源和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生相對(duì)重要作用的傳導(dǎo)機(jī)制是對(duì)外開(kāi)放水平，多因素的面板平滑轉(zhuǎn)換模型較單因素的模型更加優(yōu)化，對(duì)經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象的解釋更加合理。結(jié)論與建議：（1）資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)隨著各省份技術(shù)投入水平、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入水平、對(duì)外開(kāi)放程度的不同而明顯不同，總的來(lái)說(shuō)，在技術(shù)投入水平較高、人力資本水平較高、制造業(yè)投入和對(duì)外開(kāi)放程度較高的地區(qū)，資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻礙作用較小，反之，資源依賴對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的阻礙作用較大。（2）在其他條件一定的情況下，依靠資源依賴而形成的第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值大對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有一定的制約作用;在資源依賴較高的地區(qū)更應(yīng)該注重調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，適應(yīng)“新常態(tài)”，減少由于資源依賴而對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的阻礙作用。（3）對(duì)外開(kāi)放度是典型的影響資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的中間傳導(dǎo)機(jī)制。由于資源行業(yè)的特殊性，各地區(qū)應(yīng)該擴(kuò)大對(duì)外開(kāi)放的程度，加強(qiáng)交流，發(fā)揮資源在利用中通過(guò)后向關(guān)聯(lián)和前向關(guān)聯(lián)發(fā)揮聯(lián)動(dòng)優(yōu)勢(shì)，規(guī)避“資源詛咒”，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期高質(zhì)量增長(zhǎng)。

由于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文僅研究了技術(shù)、人力資本、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、制造業(yè)投入以及對(duì)外開(kāi)放程度在資源依賴與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)中的影響，未能將研究范圍延伸至資源利用效率、資源的生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和消費(fèi)結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系。對(duì)這方面的深入研究有利于全面把握資源約束下經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展，將是進(jìn)一步探索的重要方向。

參考文獻(xiàn)：

[1]CORDENWM，NEARYJP.Boomingsectorandde-industrialisationinasmallopeneconomy[J].TheEconomicJournal，1982，92（368）：825-848.

[2]AUTYRM.Sustainingdevelopmentinmineraleconomics：Theresourcecursethesis[M].London：Routledge，1993.

[3]徐康寧，王劍.自然資源豐裕程度與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的研究[J].經(jīng)濟(jì)研究，2006（1）：78-89.

[4]李天籽.自然資源豐裕度對(duì)中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響及其傳導(dǎo)機(jī)制研究[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2007（6）：66-76.

[5]邵帥，齊中英.西部地區(qū)的能源開(kāi)發(fā)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：基于“資源詛咒”假說(shuō)的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008（4）：147-160.

[6]邵帥，楊莉莉.自然資源豐裕、資源產(chǎn)業(yè)依賴與中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].管理世界，2010（9）：26-44.

[7]邵帥，范美婷，楊莉莉.資源產(chǎn)業(yè)依賴如何影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率：有條件資源詛咒假說(shuō)的檢驗(yàn)及解釋[J].管理世界，2013（2）：32-63.

[8]于立，于左.資源枯竭型城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型與社會(huì)穩(wěn)定的關(guān)聯(lián)度[J].改革，2009（1）：37-42.

[9]謝波，陳仲常.自然資源、人力資本異質(zhì)性與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：基于省際面板數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J].人口與經(jīng)濟(jì)，2011（4）：35-44.

[10]孫永平，葉初升.自然資源豐裕與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲：影響機(jī)制與多維測(cè)度[J].南京社會(huì)科學(xué)，2012（6）：1-8.

[11]董利紅，嚴(yán)太華.制度質(zhì)量、技術(shù)和人力資本投入與“資源詛咒”：基于我國(guó)省際面板數(shù)據(jù)的實(shí)證機(jī)理分析[J].管理工程學(xué)報(bào)，2016（4）：18-24.

[12]李虹，鄒慶.環(huán)境規(guī)制、資源稟賦與城市產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型研究：基于資源型城市與非資源型城市的對(duì)比分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2018（11）：182-198.

[13]周黎，李程宇.分階段視角下資源強(qiáng)度與地區(qū)經(jīng)濟(jì)的關(guān)系及其演變：基于37個(gè)國(guó)家的實(shí)證分析[J].中國(guó)人口·資源與環(huán)境，2019（12）：138-148.

[14]GRANGERCW，TERSVIRTAT.Modellingnon-lineareconomicrelationships[M].Oxford，UK：OxfordUniversityPress，1993.

[15]TERSVIRTAT.Specification，estimation，andevaluationofsmoothtransitionautoregressivemodels[J].JournaloftheAmericanStatisticalAssociation，1994，89（425）：208-218.