中國省際層面“資源詛咒”問題的再檢驗＊

馮宗憲 姜 昕 王 青

(1.西安交通大學經濟與金融學院,陜西西安710061;2.西安交通大學金禾經濟研究中心,陜西西安710049)

中國省際層面“資源詛咒”問題的再檢驗＊

馮宗憲1姜 昕2王 青2

(1.西安交通大學經濟與金融學院,陜西西安710061;2.西安交通大學金禾經濟研究中心,陜西西安710049)

首先提出國內關于“資源詛咒”問題實證研究的不足之處,然后在此基礎上調整研究方法,采用合適的指標進行回歸實驗,得到以下結論:①僅從實驗結果上看,“資源詛咒”問題在我國還不是很突出,導致西部發展跟不上東部的主要原因在于“地處內陸,在對外貿易中不占優勢,缺乏對投資的吸引力,工業化速度遠遠落后于東部”,而不是因為富集資源帶來的各種負面影響危害過甚。之前的國內文獻對“資源詛咒”在我國存在與否這樣一個問題的判斷大多是肯定的,這主要是由于沒有在回歸方程中加入區位這樣一個非常顯著的控制變量;②雖然數據顯示的結果如前所述,但我們可以推測,一些資源開發的負面影響或者在短期內尚不能完全釋放出來,或者無法反映在我們的研究中。總之實際的情況恐怕比數據分析的結果要嚴峻,及早進行規避是必要的。

資源詛咒;荷蘭病;資源型經濟;資源富集區東西部差距

工業革命以來大量經驗事實表明,凡是資源先導型的國家和地區,其經濟發展幾乎都是不成功的,資源豐裕經濟體的增長速度往往慢于資源貧乏的經濟體。1965-1997年,石油大國沙特阿拉伯人均 G DP平均每年下降3%,伊朗人均G DP每年下降2%,委內瑞拉每年下降1%;而資源狀況一般的泰國乃至資源匱乏的新加坡和韓國,同期真實G DP增長率都在4%以上。同樣具有說服力的典型例證還有20世紀資源豐裕國家占多數的非洲和資源匱乏的瑞士、日本等國截然不同的經濟發展結果,以及擁有大量高品位磷酸鹽礦藏的瑙魯國已經礦竭國衰的殘酷事實……資源富集的地方似乎總是表現不佳,如同被“詛咒”了一般,這一悖論引起很多學者研究的興趣,包括研究這種現象發生的原因或者通過實證的手段來檢驗其存在的普遍性,并將其命名為“資源詛咒”。

由于近年來我國的地區差距擴大,并且最富裕的省份恰好多為資源貧乏地區,像廣東、福建、浙江……而很多資源大省如山西、陜西、黑龍江的發展要遠遠落后于東南沿海地區,很多學者懷疑“資源詛咒”現象已經存在于我國省際層面上,并對此進行了一系列實證檢驗。然而與國際上已有成果相比,國內省際層面上的研究還比較單薄,有必要對此進行修正和完善。本文首先提出國內研究的不足之處,明確作者的創新點,然后介紹本文所采用的實證研究方法,并結合實際詳細分析了回歸的結果,最后總結出我國“資源詛咒”的形勢和原因。

1 研究背景

整體而言,國內研究“資源詛咒”問題的實證文獻通常存在以下幾個方面的問題:

(1)直接對比資源豐度與人均G DP增長率兩組數據,列表或繪制散點圖,企圖發現二者之間存在負相關關系,如徐康寧等[1],韓亞芬等[2],張菲菲等[3],武芳梅[4],但卻完全沒有涵蓋其它控制變量的影響。很顯然,資源不是決定增長的唯一要素,甚至不是關鍵因素。如果回歸方程中只有資源豐度作為唯一解釋變量,那么計量分析所顯示的負相關,實際上很有可能是包含了其它增長變量影響的綜合結果,這樣統計就是有偏的。假設很多資源豐富的省份恰好處于經濟落后的西部內陸地區(這很符合我國的實際情況),那么即便資源并未帶來直接或間接的負面作用,僅僅由于存在地理位置、交通、物質資本及人力資本投資、制度安排等方面的較大劣勢,也會導致增長緩慢。若就此將其歸咎于資源的負面影響從而得出“詛咒”在我國省際層面上普遍存在的結論,顯然是不能令人信服的。胡援成等[5]雖然在回歸中加入了一系列控制變量,但卻忽略了最重要的區位變量,而根據Shuming Bao et al[6]的研究,單只區位變量就解釋了我國改革開放以來地區發展差距的60%以上。不將這樣重要的變量納入分析,得到的結果仍然可能存在較大偏誤。

(2)對“資源”的理解不一。除去張菲菲等,其它研究均以能源資源代表了所有資源,通過構造能源資源豐度指數來體現一省資源富裕程度,換句話說,作者實際研究的是“能源詛咒”而非“資源詛咒”。這樣做并非完全沒有道理,因為前文提到,自然資源從概念上可以分為“點資源”和“散資源”,前者租金分布集中,容易通過各種傳導機制形成詛咒,后者租金分布分散,不易形成詛咒,所以對點資源的研究無疑更有價值。而點資源包含了能源和各種金屬及非金屬礦產資源,種類繁多,難以將其折合成統一的豐度指標,加之考慮到能源的巨大作用、需求量和租金水平,國際上被“詛咒”的也往往是那些富有能源和貴金屬的地方,所以最應當警惕資源詛咒的正是能源富集區,針對其所作的研究自然十分有價值。但是筆者認為,應當在文章中將“能源”與“資源”的概念區分清楚,在明確資源分類的基礎上分析能源或其它種類的資源豐度對地區增長的影響,而不應當造成概念上的混淆。這個問題在外文文獻中也時常出現,如Davis[7]文中論證的是自然資源而實際數據描述的是礦產資源,又如Birdsall[8]干脆把自然資源理解成了土地資源。本論文欲盡力糾正這一問題,分別從能源、非能源礦產、綠色資源(包括圖1中的環境、生物和土地資源,主要體現地區農、林、牧、漁業生產條件)三個層面討論不同類型資源對我國經濟發展的作用。圖1就各種資源進行了簡單分類,并指明了與其相匹配的增殖性能,可以作為參考。

圖1 資源的分類Fig.1 The classification of resources

此外,關于資源變量應當采用豐度指標還是依賴度指標一直存在爭議。如前所述,國內研究主要采用的是能源豐度指數這樣一個豐度指標,另外像Hamilton&Clemens[9]采用的也是豐度指標,而Sachs&Warner[10]則采用初級產品出口強度這樣的依賴度指標。兩類指標雖密切關聯卻又不盡相同,針對它們的研究都對實踐有一定的指導意義,只是同第(2)點中談到的問題一樣,不應該將這兩類指標混淆。有的文獻言明是在研究資源豐度對增長的影響,實際采用的卻是依賴度指標,例如Sachs&Warner,這樣概念不清,容易對讀者產生誤導。筆者也將在論文中努力修正這一問題,盡量利用可得的數據同時完成對資源豐度和依賴度作用的考察,并通過比較它們的系數印證對“詛咒”效應檢驗結果的穩定性。

我們一般把租金收入豐厚且集中的資源稱為“點資源(point resources)”,把租金相對稀薄且分散的資源稱為“散資源(diffuse resources)”。點資源和散資源大致可以與上述礦產資源和綠色資源相對應。由于點資源比散資源造成“詛咒”的危險性大得多,我們的研究將主要圍繞點資源展開,只有在必要的時候拿一些關于散資源的信息作參照。

此外,資源詛咒實際上專指“自然資源”對經濟發展的負面影響,不涉及“社會經濟資源和技術資源”,為使論述簡潔,后文中談到的“資源”一概指自然資源,不包括社會經濟資源和技術資源。

(3)樣本數據需要有較長的時間跨度來保證回歸結果的穩定性,如果只用某一年的截面數據,容易因為偶然的因素而導致統計發生偏誤。而許多國內研究包括王閏平等[11]對人均G DP和資源儲量之間關系的考察以及李賢功等[12]對我國煤炭資源型城市研發投入力度的判斷都存在這一問題。甚至Sachs&Warner[13]中關于荷蘭病的回歸實驗也采用了1979年的截面數據。為增強結果的穩定性,我們的研究中將盡量采用面板數據,具體的方法會在下一節中詳細介紹。

2 回歸模型與統計方法

文獻中的回歸方程一般會采取以下形式:

其中被解釋變量 Gi反映地區經濟發展的速度或水平,通常采用的指標是人均 G DP增長率,也有用人均可支配收入或真實收入的[14]。本文中承襲絕大多數文獻的做法,繼續使用人均G DP增長率指標。NRi是資源豐度或依賴度變量。Zi表示一系列控制變量,本論文引入的控制變量包括:投資率(INV)、人力資本積累(HR)、區位(GEO)和開放政策(OPEN),這樣本文中的主要回歸方程就可以表示為:

需要說明的是,許多外文文獻的回歸方程中都包含了各種制度和政策變量,像Atkinson et al[15]或者Papyrakis et al[16],這樣就涵蓋了促成經濟增長的自然、物質、人力和社會資本各個方面。但在這篇論文中,由于數據的不可得,加之同一國家內部各省區的制度與政策區別畢竟不會太大,我們就不再引入各項制度變量,只保留了唯一的政策變量,即開放政策。因為,根據Bao et al,我國東部沿海省份改革后的快速增長多半得益于FDI和出口加工工業,是典型的出口導向型,因此,預計對外開放程度將是決定增長速度的一個關鍵因素。很多研究也提到優惠政策是吸引外資的重要手段,于是有必要將該變量納入回歸,考察此類政策對于地區發展的影響。

很多研究資源詛咒起因的文獻均認可:出現“詛咒”的根本原因是開發自然資源通過一系列傳導機制(即通過改變中間控制變量)對增長產生負的間接影響,故而資源與控制變量間或許會有密切的聯系,我們將下述方程加入模型。很多文獻例如Atkinson和Gylfason[17]分別認為豐厚的租金收入會降低人們儲蓄、投資的動力,以及對教育的需求等等,說明式(4)和(5)的假設是合理的。將方程(4)、(5) 代入(2),得到資源對增長的直接與間接效應之和等于β1+β2γ11+β3γ12,其中β1是直接效應,β2γ11+β3γ12是間接效應。γ11與γ12的顯著性分別代表了投資與人力資本傳導機制的顯著程度,若它們顯著為負,說明這兩項傳導機制在起作用。

盡管方程(2)、(4)、(5)已經構成一聯立方程模型,但由于方程(2)不可識別,無法用2SLS或3SLS這樣的聯立方程模型估計方法來估計。加之該聯立方程組帶有明顯的遞推結構,理論上可以依次對每個方程進行OLS估計[18],所以我們直接采用OLS的方法估計模型的各項參數。

假如方程(4)或(5)描述的傳導機制成立,即系數γ11或γ12顯著不為零,則方程(2)各解釋變量間必然存在共線性,回歸時需要首先剔除共線性的變量,這一步非常重要。此外原本由于可替代指標繁多,直接估計方程(4)、(5)是比較麻煩的,但是檢驗共線性的過程可以簡化這一步驟。因為如果資源變量的某些指標和投資率基本不相關,就沒必要再以它們為樣本對方程(4)進行回歸了,γ11一定不顯著,且R2一定很小,方程(5)的原理也一樣。換言之,只有當兩指標相關系數較大時才有必要進行回歸,這樣的篩選無疑可以減少工作量。

由于各決策變量對增長的影響都是長期的,并且存在難以估計的時滯,不是每一年的解釋變量樣本數據恰好對應被解釋變量樣本數據,所以我們將樣本的原始面板數據通過求平均值的辦法壓縮為截面數據后再進行回歸。具體的做法是,將31個省、自治區、直轄市各自1992-2007年的數據求平均值,然后作為一個樣本點出現。例如陜西省人均G DP增長率計算的是1992-2007年這16年間每年人均G DP增長率的平均值,而陜西省投資率也是1992-2007年各年投資率的平均值……這樣得到關于陜西省的一組數據,是為一個樣本,總共包含31個樣本。由于數據不可得,加之地區經濟發展歷史背景迥異,我們沒有統計臺灣與港澳地區。這種方法在關于資源詛咒的實證研究被普遍采用,例如Gylfason,而國內一些研究卻簡單采用某一年的數據直接回歸,竊以為不可取,容易造成偏誤。

之所以從1992年開始計量,主要有兩個原因:首先,在此之前的經濟體制改革基本上還處于試行階段,政府對能源與礦產這樣的戰略資源管制還是比較嚴格,不能反映真實的市場規律。改革初期的“雙軌制”使作為原料主要供應地的中西部利益受到損害,部分利益由內地廠商轉移到沿海廠商處,直到1990-1991年間雙軌制方才取消。其次,1992年以后省際差異才開始擴大(見圖2),因此才產生了研究的必要。圖2中的曲線表示各省份人均G DP分散程度(用方差來標識)逐年變化的情況。很明顯,自改革后到1992年以前,省際差異不但沒有擴大,還有縮小的趨勢。

圖2 建國后各省區經濟水平發展差異變動Fig.2 Convergence across Chinese provinces,1952-1998.資料來源Demurger et al(2002)[19]

3 統計結果分析

我們針對每一變量選擇的統計指標列在表1中,某些變量可能會選取不同的指標來保證結果的穩定性,增強說服力。但由于文章篇幅所限,我們不再具體說明指標選取的依據和數據來源,有興趣的讀者可以與作者聯系索要這部分內容。

表1 各類變量的指標Tab.1 The indexes of each variable

既然我們在每一次回歸中對于同一個變量只能采用一個指標,總共可以得到4×4×2=32組回歸結果(由于版面所限,我們將回歸結果略去),通過分析這些結果可以得到以下結論:

(1)選取能源豐度指數作為資源變量指標時,該變量不顯著或在10%的程度上系數顯著為正,說明能源富集的地方人均G DP增速并不慢,如果以此為標準衡量資源詛咒,則這種“詛咒”至少到目前為止在我國并沒有明顯的征兆。在我國,能源開發或許能夠為當地的發展帶來微弱的資源優勢。

(2)如果選取采礦業從業比例作為資源變量的代表,則“詛咒”初露端倪。因為該變量的系數在某些回歸方程中已凱變作了負值,盡管它們并不顯著。整體而言,礦業是否發達與增長快慢之間沒有必然的聯系。

(3)需要特別強調的是,此處農業(其實包含了農、林、牧、漁業)從業比例與增長之間微弱的負相關關系并不能說明綠色資源帶來了“詛咒”,因為在我國農業從業人口多是由于工業不發達,而不是因為土地或其它綠色資源豐富。以農業從業比例為資源變量指標的回歸并不能直接用于解釋“詛咒”的存在性,但是可以用于解釋能源和礦產資源在我國的表現為何與國際上常見的情況不同。因為在我國,很多資源貧乏地區的主導產業依舊是傳統農業,其實力甚至還不及那些礦業為主的地區,所以整體看來,礦業發達的地方經濟表現并不顯得很差。

(4)以第一產業產值比重來衡量資源依賴度,其結果類似于農業從業比例,資源變量系數幾乎全部為負,但是均不顯著。這一條也證明了農業比重與增長速度之間的弱負相關,因為根據(2)點所述,礦業與增長之間的關系本來是正的(雖然不顯著),但是加上農業合并為整個第一產業后,關系就變成了負的,顯然是農業的負面作用抵消了礦業的正面作用。

顯然,本文數據分析的結果與其它國內研究完全不同,并沒有絕對地肯定資源詛咒存在于我國,而是認為農業的投入程度與增長速度弱負相關,礦業的投入程度與增長速度弱正相關。至于為什么會出現這樣的結果,我們分析可能是下列原因造成:

(1)首先,盡管發展最快的幾個省份礦產資源儲量都比較貧乏,如江蘇、浙江、福建、廣東,但是發展最慢的省份中也有資源貧乏的如寧夏、青海、西藏等;反過來很多礦產資源富集的省份如內蒙、新疆、山東、河南,經濟表現并不差,一些文獻只拿圖3、4中位于左上和右下部分的省份為例就得出資源詛咒在我國已發生的結論似乎過于武斷。實際上,左上角的省份發展得好并不是因為缺乏資源而是借地利之便通過發展出口導向型加工工業使經濟不斷邁上新臺階,而右上角省份的資源優勢也為其帶來了發展基礎工業的契機。總之,圖3、圖4和大家的直觀印象都表明,在我國,決定經濟增長速度的關鍵因素應該不是資源的富集程度而是工業化程度,后者與區位優勢密切相關。從數據分析只能看出資源優勢的作用遠不及區位優勢明顯,但并不能反過來證明資源的作用是負的,像其它國內研究的結論那樣。

(2)某些國內研究得到“詛咒”確實存在的結論,據筆者估計,主要是因為他們在回歸方程中只引入資源豐度唯一的一個解釋變量,而沒有分離出控制變量,特別是像區位這樣重要的控制變量。那么計量結果所顯示的負相關,實際上很有可能是包含了其它增長變量(例如區位)影響的綜合結果,這樣結果就是有偏的。Papyrakis&Gerlagh也在文章中說明:隨著解釋變量的增加,資源的負面作用越來越不顯著,甚至在有些方程里系數開始為正,這樣的話資源對增長就可能是無害的了。

(3)荷蘭病機制不能在方程(2)直觀地反映,因為它不是通過已有控制變量起作用,如果荷蘭病確有發生,則資源通過該傳導機制擠出制造業,負面影響與其本身對經濟直接的正面作用相互抵消,也有可能造成資源變量不顯著的結果。

(4)與上述荷蘭病機制一樣,從方程(2)中也看不出資源對制度的影響,因為我們沒有引入制度變量。但是倘若這項傳導機制存在,也必然如荷蘭病一般,抵消資源的正面作用,造成不顯著的結果。

綜上所述,(礦產)資源詛咒在我國省際層面上的表現不明顯,沒有國際間研究表現得那么突出。資源稟賦雖未能普遍地推動地區經濟快速增長,但還不至于成為障礙;資源優勢雖然發揮得不是很充分,倒也沒有掉轉成為“劣勢”。基本上它對地區發展不起關鍵作用。但這并不意味著我們就可以滿足于現有狀態不作任何防范,因為:

(1)近年來國內能源價格猛漲,使得一些與能源相關的產業正處于“紅利收獲期”。以石油和天然氣為例,1990-2003年14年間,油氣資源價格上漲幅度為392%。其中前9年(1990-1998年)漲幅還不算太大,大約為74%;而其后僅僅5年(1999-2003年),價格就上漲了3倍還多,之后也一直維持在高位運行[20]。如此優越的市場條件下,一些能源富集省份暫時性地獲得了難得的發展機遇,比起以往只能從事低效率的傳統農業生產,收益是大了很多,但是這種狀態是不可持續的。一則易受國際市場價格波動的沖擊,二則能源等大多礦產資源本身是可耗竭的,加之我國的礦產資源儲量總體上并不豐富,許多種礦開采不了多久就會枯竭,比如陜北的石油最多也就能再開采十年左右。以礦業為主的經濟是不能持久繁榮的,像甘肅玉門這樣油盡城衰的先例擺在面前,無時無刻不在提醒我們需及早為轉型準備。

圖3 能源豐度指數與人均G DP增速散點圖Fig.3 The scatter graph between energy abundance index and average growth rate of G DP per capita in each province

圖4 采礦業從業比例與人均G DP增速散點圖Fig.4 The scatter graph between the ratio of mining sector employment and average growth rate of G DP per capita in each province

(2)采用人均G DP平均年增長率作為經濟表現指標的最關鍵問題在于沒有把自然資本折耗和環境因素考慮在內。也就是說,盡管看上去許多資源型地區的 G DP增長并不慢,但這是以我們使用掉了資源本身的價值(即資源租)以及破壞生態環境為代價的,這部分價值并沒有在傳統的國民經濟核算體系SNA中作為成本投入從產出中扣除,導致粗放式的增長只見收益不見成本,表面上的成就比實際要好得多。尤其是現在低資源、環境稅收的承包制下,資源開采的環境成本由眾多代理人共同承擔,而收益卻為經營者獨占,加上承包期有限,經營者必不會考慮使用者成本,對資源進行跨期有效分配,而是在技術條件允許的范圍內,任何時候都會開足馬力生產,事實上消耗掉的資源使用者成本和環境成本都是相當大的。如果再加上技術水平低下時進行掠奪式開采造成的巨大資源浪費,以及安全措施不過關導致的事故損失,沒有統計進來的成本其實是相當高的。

現在聯合國正在試行其1993年提出的環境與經濟綜合核算體系(SEEA),可以預見到,將資源耗減與環境降級涵蓋入 G DP的測算后,資源型地區的表現恐怕就不那么令人樂觀了。因此,資源詛咒的威脅并沒有被排除。

(3)采礦業通過荷蘭病擠出制造業,其危害在長期必然更加突出,遠超過至目前為止的數據所能顯示的程度。因為制造業在規模報酬、干中學、技術革新、企業家培養、以及帶動相關產業的正外部效應等方面的優勢都會隨著時間的流逝發揮得越來越充分。所以,在工業化起步階段利用資源產品出售的收入作為原始資本投入升級產業是必要的,一味“靠山吃山,靠水吃水”是短視的行為,把危機留給了后代。

(4)受資源租刺激的尋租行為必然侵蝕掉社會資本。尋租占用正常生產要素,并且伴隨著租值耗散;租金在官員和經營者之間分割,導致分配不公,同時腐化官員,使政府行政效率低下,道德滑坡。這些社會影響深遠、難以估量,絕不是這十六年的數據可以充分反映出來的,因此在“詛咒”端倪尚未呈現之時就需及早預防。若以為當前的“詛咒”現象還不明顯就放松警惕,聽之任之,將來發展偏離嚴重的時候再修正就很困難了。

(5)雖然我們的研究結果表明區位劣勢是造成西部地區發展滯后的主要原因,但區位不是人為可以改變的,我們能做的只有更加充分地發揮西部省份的資源優勢,積累資本,聚集人才,引進技術,逐步進行產業升級,以及結合地區特征發展替代產業,力求跟上沿海地區的步伐,即俗語所謂“堤內損失堤外補”。我們研究資源詛咒的目的正是為了消除資源開發的不良影響,使資源富集區優勢更加突出,完全滿足資源型地區發展的需要。

起初理論界對資源詛咒的定義是“資源越富集的地方發展越緩慢”,因為正是在這樣的悖論警示下,人們才展開了對資源詛咒問題的探討。研究中人們發現,造成“詛咒”的根本原因是資源開發擠出了其它有益的經濟活動,使得資源對經濟的負的間接效用超過了正的直接效用。但是另一方面,現實中也有可能存在負的間接效用沒有超過正的直接效用的情況,就如同我們的回歸結果所顯示的那樣,資源富集的省份發展未必不及資源貧乏的省份。如果用傳統的定義來衡量,這說明我國不存在資源詛咒現象,于是便沒有繼續研究下去的必要了。然而事實并非如此,因為負面影響依然存在,若能采取有效措施規避之,則當地的資源優勢本可以發揮得更加充分,增長可以更加強勁。所以在近年來一些文章中,資源詛咒的概念已經被演化作了“資源的負面影響”,規避資源詛咒就是規避資源的負面影響。資源變量系數不顯著為負只能說明“詛咒”不嚴重,不等于沒有問題,不需要進行規避。

下面我們簡單分析一下除資源變量外的其它各控制變量對增長的影響:

(1)常數項很顯著,說明1992年以后各省發展的總體態勢都是良好的。

(2)投資率系數只有在個別情況下顯著為正,而且均是在10%的程度上,其它絕大多數情況下都不顯著,說明投資率的不同不是造成各省增長差異的原因。

(3)人力資本變量系數或者不顯著,或者顯著為負,只有以政府教育支出占財政總支出比重為指標時系數在5%程度上顯著為正。這樣的結果與我們的常識是相違背的,可能由三種原因造成:一是統計年鑒上的人員歸屬是按照戶口所在地劃分,而之前我們提到過改革后我國出現了巨大的人口流動,原本戶口在A地的文化程度較高的勞動力選擇去經濟更發達的B地工作,這樣的現象很普遍,但是在統計中無法反映出來,容易造成結果的偏差;二是關于人力資本的前三項指標衡量的都是教育的數量,不能體現質量;三是也許在我國,教育轉化成生產力還存在一定障礙。而最后一項指標系數顯著為正是由于政府教育投資力度大的地方通常也是學府云集的較發達地區,吸引了人力資本集中于此,發展自然迅速。

(4)區位變量在任何情況下都很顯著,說明區位是造成我國地區差異的最主要因素,這一點與Bao,et al及Demurger,et al的結論完全一致,他們認為區位變量解釋了60%增長方面的差異。此外REG1系數顯著為正而REG2系數不顯著說明差距主要體現在沿海和內地的差別,中部和西部間的差別不明顯。這樣的結果完全證實了90年代以來沿海地區的增長主要由FDI驅動,從事出口導向型加工工業的三資企業、民營企業以及由此催生的其它民營經濟是沿海省份的主要增長點這樣一個結論。

(5)開放政策變量一直都不顯著,筆者分析有兩方面原因:其一,自1992年政府開放14個港口城市后僅兩年,內地的所有主要城市也開放了,優惠政策很快覆蓋到其它地區,沿海省份在這方面并不是獨占優勢;其二,這說明吸引FDI的主要還是區位上的便利,政府在稅收及信貸上的優惠政策作用不是很大。

最后簡單提一下方程(4)、(5)的統計分析結果(研究的方法和過程略去):

(1)農業從業比例和第一產業產值比重都和人力資本變量的前三個指標負相關。筆者認為這是由于工業不發達地區貧困落后,教育水平就比較差,而不是因為資源富集導致人們低估了人力資本投資的價值,Gylfason提出的人力資本傳導機制不適用于現在的中國。資源變量與政府對教育的投資不相關也說明了這一點。

(2)礦產資源豐度、依賴度與投資率不相關說明資源租收入降低人們儲蓄、投資和動力這一傳導機制在我國也還沒有出現。這可能與我國人民勤儉節約的傳統有關,也可能是政府對礦業及相關產業投資的力度提高了全省的投資率,但至少從沒有進行產業細分的投資率這樣一個粗略的指標中看不出這方面的危機存在。拋開固定資產投資的行業成分不論,單從投資總量上講,礦產資源富集、礦業發達的地區表現并不差。

以上兩點說明在我國資源并沒有通過降低人力資本投入和儲蓄、投資來阻礙增長,這兩條傳導機制在我國基本上不發揮作用。無獨有偶,Sachs&Warner[21]和Stijns[22]都認為資源豐度與政府儲蓄、投資及人力資本積累(用平均受教育年限來衡量)之間并不存在穩定的關聯。可見得出這樣的結論并不奇怪。

4 刪除奇異點后的回歸

從人均G DP平均年增長率和四個不同的資源指標之間的散點圖(略)中我們發現,內蒙古這個樣本比較特殊。一則距離擬合線很遠,可以當作一個奇異點;二則它的資源豐度和依賴度都很高,人均 G DP增長率也很高,于是我們不能不懷疑這樣一個特殊的樣本對造成現在比較樂觀的估計結果具有舉足輕重的作用。有必要看一下去除這個奇異點之后的回歸結果(由于篇幅問題,不能將所有的結果顯示在這里,有興趣的讀者可以與作者聯系)。

通過與前面的結果相比較可知,去掉奇異點內蒙古后,能源豐度指數和采礦業從業比例的系數都減小了,有的還轉變成了負值,盡管所有的數據依然不顯著。說明我們之前的實證分析得到的結論——礦產資源稟賦好為當地發展帶來一定的但不是顯著的優勢,去除奇異點后依然成立,不過其作用強度有所下降,也就是說,若不計內蒙近些年來的高速發展,礦產資源所表現出來的對經濟的正面推動作用只會更加不顯著,“詛咒”的潛在危險原本更加嚴重。同時我們應該看到,一方面,資源大省內蒙古在資源產業的“紅利收獲期”獲得豐厚的收益是很自然的事情;另一方面,內蒙的數據也存在我們之前描述過的無法將自然資本折耗、環境破壞損失、產業單一的隱患以及制度滑坡的風險量化計入G DP的問題。當前的良好表現在多大程度上是真實的,可持續的?我們對此似乎不應過于樂觀。總之,資源的負面影響有可能比初步回歸中所表現出來的更為嚴重。

5 結 論

綜合本文所作實證研究得出結論:若以人均 G DP平均年增長率作為衡量經濟發展態勢的指標,則它與省際層面上的礦產資源豐度及依賴度之間并不存在顯著的負相關,即傳統意義上的“資源詛咒”在我國尚未有明顯的表現。原因可能在于:

(1)造成我國近年來經濟增長差距的主要原因不是各省資源稟賦的差異而是它們區位上的差別,將區位的作用分割開,就能夠看到,礦產資源對當地經濟發展所起的作用基本上還是正面的,之前一些文獻做出負的結果多半是由于沒有在回歸方程中加入區位這樣一個非常顯著的控制變量。

(2)我國當前正處于重化工業階段,這一階段的一個顯著特點是對投資品需求強勁,于是拉動能源和原材料工業快速增長。如此格局暫時性地為資源豐裕地區帶來很好的發展機遇,資源的正面作用突出。

(3)像荷蘭病、尋租這些非常重要的資源詛咒傳導機制,其負面影響往往是長期而深遠的,在統計期內的十數年間表現也許還很不充分,而且就已有的表現也無法在我們的統計方程中體現出來,容易造成對資源負面影響估計不足。

(4)現有的國民經濟核算體系SNA在統計G DP時沒有將資源開發的使用者成本和環境成本從收益中扣除,所以很多資源型地區G DP的增長是以損耗資源和破壞環境為代價的。若計算上這些,則資源型經濟的真實表現應該遠不似當前數據統計出來的這樣樂觀。

鑒于此,對于未來有可能出現,或者現在已經出現只不過我們尚未覺察的“資源詛咒”現象應當及早防范。否則若任由資本和勞動力在利潤的驅動下過度流入資源產業,導致原本畸形的產業結構產生更大程度的扭曲,一旦國際原材料價格下跌,或者我國走出了資源約束的重化工業階段,或者當地資源瀕臨枯竭,這些資源富集地區恐怕就會陷入長時間的經濟衰退難以復蘇。

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A New Empirical Study on the“Resource Curse”in China at the Provincial-level

FENG Zong-xian1JIANG Xin2WANG Qing2
(1.School of Economy and Finance Institute,Xi’an Jiaotong University,Xi’an Shaanxi 710061,China;2.Jinhe Center for Economic Research,Xi’an Jiaotong University,Xi’an Shaanxi 710049,China)

This paper firstly put forwards the shortage of domestic empirical study about the“resource curse”,then modifies their research method and makes a series of new regression.The paper draws conclusions asfollows:①According to the analysis results on provincial-level,the problem of“resource curse”is not so serious in China.The gap of development level between the west region and the east region in China mainly resulted from the difference from geographical location,while not from the negative effects causing by resource enrichment.Because the west region lies in the inland of China,therefore is lack of advantage in international trade,attracting less investment.Most of previous domestic literature gave an affirmative answer to the question that if“resource curse”exists in those resource-rich provinces in China just like in those resource-rich countries in Arab World,Africa or Latin America.This is because the existing regression analysis did not take a very significant explanatory variable,geographical location,into consideration.②Despite the outcome of regression analysis is the same as described before,it is easy to deduce that some negative influence of resource exploitation still existswhich can not be completely uncovered by our research.Anyway,the actual situation could be more severe than which has been shown by simple data analysis,therefore it is argent and necessary to take actions to avoid“resource curse”.

resource curse;Dutch disease;resource economy;resource rich region;difference between east and west

F062.1

A

1002-2104(2010)10-0129-08

10.3969/j.issn.1002-2104.2010.10.022

2010-04-23

馮宗憲,教授,博導,主要研究方向為應用經濟學。

＊西安交通大學“985工程”二期項目(編號:07200701)資助;教育部人文社會科學重點研究基地重大項目“開放條件下西北地區環境治理與經濟社會發展的理論與方略研究”(編號:03JAZ JD790007)資助。

(編輯:田 紅)