政策影響下資源開發與經濟增長關系的雙重差分檢驗

王曉軒，劉那日蘇

（1.內蒙古科技大學 經濟管理學院，內蒙古 包頭 014010;2.寧夏大學 經濟管理學院，銀川 750001）

0 引言

傳統經濟學認為自然資源是經濟增長的必備條件，但是有關的經驗研究認為，自然資源稟賦并沒有促進經濟增長，反而阻礙經濟增長，從而形成資源詛咒。資源詛咒現象在我國是否存在？目前存在著爭議，徐康寧和王劍以1995—2003年的數據進行分析，認為我國省域層面存在著資源詛咒。邵帥對我國西部省份的檢驗中，發現西部能源開發與經濟增長呈現負相關關系。但是孫大超的研究認為資源豐裕度和區域經濟發展沒有顯著相關性，認為資源詛咒現象在我國省域層面不存在。趙新宇（2012）利用生態足跡模型也發現自然資源與經濟發展的詛咒現象在省域層面不存在。資源詛咒現象在我國是否成立是急需進一步檢驗的問題。

本文以西部大開發政策為例，檢驗我國省域層面的資源詛咒效應，同時檢驗西部大開發的政策效果如何，西部大開發政策多大程度協調了資源開發與經濟增長的關系。為了判斷制度、政策對資源和經濟增長之間的關系，本文將采用政策評價計量方法（雙重差分方法），對我國政策影響下的資源與經濟增長的資源詛咒現象進行檢測。

1 檢測方法

本文主要是分析西部大開發政策實施、干預帶來的因果效應，即處理效應。處理效應根據西部開發省份與非西部開發省份的差異，推斷政策實施的效果。處理效應主要的難題是對參與組和未參與組進行分類比較。參與組與未參與組有時候存在著差異，除了參與條件的不同外，其他方面也存在不同。但是，觀察接受政策影響的西部省份與未接受政策影響的省份，政府部門公共政策在一個地區實施，在實施過程中，政策實施區域和政策未實施區域會產生差異，因此需要把政策的處理效應從主體的其它差異中分離出來。

1.1 干預組和控制組

在政策影響中，受到政策實施影響的省份，定義為干預組，沒有受到政策實施影響的省份是控制組。而西部開發政策自1999年開始實施起，政策實施省份和未實施省份在一定程度上具有政府安排。按照政策實施時間前后和政策實施的不同省份，可以將樣本劃分為四組，政策實施前的干預省份組（BT）和控制省份組（BC），政策實施后的干預省份組（AT）和控制省份組（AC）。這樣就可以比較政策實施的差異和時間序列上的差異，政策實施省份組和未實施省份組的差異有：

在分析研究中，采用干預省份組在政策實施前后的差異來判斷樣本對象的干預情況，即采用AT-，這種方法會導致不能分離出一些特殊事件和宏觀因素影響，得到有偏的干預效果。

還有的方法采用政策實施參與組的因變量值結果值減去控制省份組的因變量結果值，即：-，該方法比較干預省份組和控制省份組結果變量之間的差異，卻無法滿足政策實施前后的差異。干預組和控制組在政策實施前后可能存在事前差異，如果僅僅比較，干預組試驗前后的差異和控制組試驗前后的差異，或者試驗前干預組和控制組的差異，試驗后試驗組和控制組的差異，會忽略綜合性的政策效應和時間效應。

1.2 雙重差分方法簡介

能夠很好地將時間前后差異和有無參與政策實驗兩個方面有效結合的方法應該是雙重差分方法，雙重差分模型既能同時控制除政策干預因素以外的其他因素的影響，又能彌補“自然實驗”不能完全隨機分配觀測樣本的問題。同時雙重差分構造所需滿足的條件較少。

雙重差分模型是目前較為領先的政策評價的重要方法，它通過兩組（干預組和控制組）數據，按照政策實施前后，開展事前差異，事后差異，以及政策影響的真正效果。雙重差分可以剔除一些不可觀測的外部因素的干擾，減少偽影響因素，得到政策實施干預的真實影響結果。雙重差分方法（DID）利用干預組和控制組、政策實施前后的差，過濾掉了不可觀測的不隨時間變化的變量，也過濾掉了隨時間同等變化的變量。

干預組和控制組的差異構成了橫截面上的差異，而政策實施前后的差異構成了時間序列上的差異。利用以上兩種差異，雙重差分估計可以估計政策實施前后在干預組和控制組之間的差異，反映政策實施的效果。雙重差分估計量的具體表達式為：

或者是：

δ就是雙重差分估計量，是政策實施對干預組和控制組在被解釋變量上的平均處理效應。本文用以上雙重差分方法對西部開發政策效應進行評價。雙重差分可以有效解決模型內生性問題，規避反向因果偏差、缺失變量偏差等，通過干預組和控制組的差異，準確識別政策帶來的凈效應。

1.3 政策評價效應的理論分析

雙重差分構造了政策實施參與組與政策未參與組，通過設定虛擬變量Tj，t表示政策實施時期的前后，當t=0時，表示政策實施前，t=1表示政策實施后。T1，0表示政策參與的干預組在政策實施前。T0，1表示未參與政策實施的控制組在實施后。

用虛擬變量kj，t表示是否是干預組，當j=0時，表示未參與政策實施的控制組，當 j=1時，表示參與政策實施的干預組；當在政策實施后，參與政策實施，則j=1、t=1。

構造一個基本模型，反映虛擬變量 kj，t、Tj，t對因變量的影響，因變量可以選取與西部開發政策實施有影響的變量（例如國內生產總值增長率）。kj，t表示西部開發政策中，參與政策的省份和未參與政策的省份，按照是否參與西部大開發可以將各省份分為干預組（參與組）和控制組（未參與組）。基本的雙重差分影響模型可以表示為：

對于控制組，有 k0，t，政策實施前的控制組是 kj，0=0 ，政策實施后的控制組有kj，1=0，則雙重差分模型變化為：

由此，政策實施前后，控制組的省份的因變量（國內生產總值增長率）的平均變動是：

對于干預組，政策實施前的干預組kj，0=1，政策實施后的干預組有kj，1=1，則干預組在西部開發政策實施前后的因變量分別是：

由此，政策實施前后，干預省份組的因變量（國內生產總值增長率）平均變動是：

從以上分析看，僅僅比較了因變量的干預組（控制組）在政策實施前后的差異。它們僅反映了時間效應，而西部開發政策效果在干預組和控制組之間的差異并沒有體現。為了體現干預組和控制組時間差異和政策實施前后的差異，采用：

式（8）反映了政策實施前后，干預省份組和控制省份組之間在政策實施的差異，是政策效應差異的體現。

兩個虛擬變量kj，tTj，t取值為1或者0，那么雙重差分的理論可以表示為表1。

表1 雙重差分的時間效應與政策效應

β1表示干預組和控制組的差異，而β2體現時間差異在樣本中的影響，δ1綜合了干預組、控制組、政策實施期前后的影響，是政策實施對參與西部開發省份與未參與省份的差異，是政策影響的凈效果。

在估計模型（3）時，可以采用的方法主要有：獨立混合橫截面數據模型、綜列數據（差分模型和面板模型）。獨立混合橫截面數據將兩個時點的抽樣數據進行混合，得到一個數據集，獨立混合截面數據每個樣本觀測點都是獨立的觀測值，通過兩個時點的觀測數據混合，加大樣本量，獲得較精密的估計量和有效果的經驗統計量。

混合截面數據由獨立抽取的觀測值構成，因此滿足殘差項與解釋變量的獨立性，E(ej，t|Xj，t)=0 。 獨立混合橫截面數據可以采用普通最小二乘法（OLS）進行回歸，得到無偏的估計量。

2 西部開發政策對省份經濟增長影響的雙重差分估計結果

2.1 模型介紹

為了判斷政府西部大開發政策對各省份經濟增長的影響，按照是否參與西部開發政策可以將不同省份分為干預組（參與組）和控制組（未參與組），采用雙重差分方法評估西部大開發政策對各省份的影響。基本的雙重差分影響模型可以表示為：

其中，kj，t表示是否參與了西部開發項目，如果是參與組，則kj，t=1 ；如果沒有參與，是控制組，則kj，t=0 。Tj，t表示西部開發實施前后的時期，在實施前Tj，t=0，在實施后，Tj，t=1，kj，tTj，t是交互項，用did表示，它的系數反映了西部開發政策在參與組和控制組、參與前和參與后的差異，是政策實施效應的重要體現。采用混合截面數據，利用線性回歸方法（OLS），公式（9）的估計結果見表2。

為了分析控制變量對國內經濟增長的影響，在公式（9）的基礎上，增加控制變量，這樣雙重差分模型就變為：

其中，X1、X2分別代表控制變量采掘業從業人員占比、采掘業固定資產投資占比。這兩個變量反映了資源開發的能力，是資源開發的替代變量。

2.2 模型估計結果

運用Stata.12采用xtreg命令，利用VCE(r)調整異方差和序列相關，對公式（9）至公式（11）進行估計，回歸結果見表2。

表2中，多元線性回歸（a）顯示DID項顯著影響各省份的國內生產總值增長速度，表明西部大開發政策的效果是顯著的，西部大開發政策促進了西部國內生產總值增長（δ0=0.0511）。大開發的政策效應促使西部國內生產總值相對非西部開發省份提速5.11%。檢測中，P值等于0.005，達到1%的顯著水平。西部開發政策效應在政策實施前后，控制組（西部開發省份）和干預組（非西部開發省份）之間的差異達到了5.11%。在政策實施前，干預組的國內生產總值增長速度低于控制組，而政策實施后，干預組的國內生產總值增長要比控制組高，這種影響是顯著的。

DID變量正的系數值說明西部地區國內生產總值增長水平要比非西部地區高4.66～5.11個百分點，這種差別是西部開發戰略所引起的，雙重差分檢測的結果是西部開發政策的凈效果，并且排除了其他影響因素。

表2 西部開發政策影響經濟增長的雙重差分模型

表3 雙重差分的時間效應與政策效應

為了分析資源詛咒是否成立，本文利用雙重差分方法，進行檢驗。選取兩個代表資源開發情況的變量（采掘業從業人員占比、采掘業固定資產投資占比）這兩個變量反映了采掘業發展能力狀況。這兩個變量通過雙重差分多元線性回歸檢驗，發現兩個變量顯著影響國內生產總值增長速度，但是從影響的方向看，資源替代變量增加，導致國內生產總值增長速度增加，說明資源詛咒效應不存在。徐康寧，王劍（2006）檢驗發現，自然資源支持了中國經濟的高速增長。公式（10）采用采掘業從業人員占比，公式（11）采掘業固定資產投資占比。兩個模型的分析結果相同，資源詛咒效益不明顯。夏飛等（2014）在對資源稟賦較好的中國西部省份進行檢測，發現西部地區資源并沒有顯著影響經濟增長，但是也沒有發現資源對國內生產總值增長有顯著作用。本文中，多元線性回歸模型（b）、（c）顯示資源替代變量會顯著增加國內生產總值增長，這樣的結果否定了資源詛咒效應在省域層面的存在，同時肯定了資源對國內生產總值增長的促進作用。

公式（10）多元線性回歸（b）和公式（11）多元線性回歸（c）的雙重差分的政策效應為正值（分別為0.0483和0.0552），表明政策實施后提升了西部省份的國內生產總值增長速度。

2.3 模型穩健性檢驗

為了反映模型的穩健性，采用模型替代方法，根據綜列數據，利用面板隨機效應對模型進行進一步檢驗。為了檢驗多元線性雙重差分的穩健性，利用面板回歸進行分析。對公式（9）進行固定效應模型和隨機效應模型進行分析（分析結果見表2（d）和（e）），模型的顯著性沒有發生改變，說明公式（9）雙重差分分析穩健性較好。

公式（10）和公式（11）的面板回歸（f）、（g）、（h）、（k）中，資源詛咒效應的回歸系數為正值，促進國內生產總值增長（見表4）。這與夏飛等（2014）的研究結果相符合，夏飛的研究結果認為省域層面，資源詛咒效應不明顯，他們的檢測結果顯示資源正向影響經濟增長，資源詛咒效益不明顯。本文中，公式（10）的面板隨機效應中，采掘業從業人員占比回歸系數為0.1062，可以提升經濟增長速度，資源詛咒效應不明顯，但是檢驗的顯著性不強，P＞|t|=0.219。

表4 西部開發政策影響經濟增長的雙重差分模型

3 資源強度的雙重差分分析

為了分析資源強的省份和資源弱的省份在西部大開發前后，是否在資源詛咒困境方面進行了改善，本文設置了資源開發強度變量，建立影響經濟增長的雙重差分模型，資源開發強度參照國內外的研究，選取采掘業固定資產投資規模占全社會固定資產投資規模的比重。設置虛擬變量H，表示資源開發強度，資源開發強度（采掘業固定資產投資規模占全社會固定資產投資規模的比重）排名在前15的取值為1，表示資源開發高強度，資源開發強度排名在后16位的取值為0，表示資源開發低強度。設置時期變量T，在西部大開發前，取值為0；西部大開發之后的，取值為1。那么雙重差分模型為：

交互項DIDj，t的系數δ4表示在西部大開發中，資源開發強度高的省對經濟增長的影響。

利用1993—2011年的各省份數據，采用線性回歸和面板回歸兩種方法進行分析。分析結果見表5。

表5 采掘業開發強度影響經濟增長的雙重差分模型

公式（12）的多元線性回歸分析結果表明，資源強度顯著影響國內生產總值增長，DID項為0.03644，資源開發強度促進國內生產總值增長。夏飛等（2014）通過設置資源強度，進行雙重差分檢驗發現，西部大開發戰略使得資源富集的省份的經濟增長速度要比資源匱乏的省份高1.17～1.63個百分點。并且認為大開發戰略有利于緩解環境資源詛咒困境。本文的檢測也證實了以上觀點，本文的雙重差分檢驗發現，西部大開發戰略，導致資源富集的省份的國內生產總值增長速度要比資源匱乏的省份高3.6～3.9個百分點。

表6 資源強度雙重差分的時間效應與政策效應

從表6的雙重差分的時間效應和政策效應看，政策實施前，干預組的國內生產總值增長速度低于控制組。政策實施后，政策的干預效應（δ4=0.03644）為正值，政策促進了西部地區的國內生產總值增長。西部開發政策，對于資源強省的影響也是顯著的，由于資源強省分布主要集中與西部，資源強度雙重差分分析也驗證了西部開發政策能促進國內生產總值增長。

4 結論

本文通過雙重差分方法檢驗西部大開發政策對西部經濟增長的影響，同時也檢驗西部開發中，資源詛咒效應是否存在。檢驗結果發現，從我國省域層面看，資源詛咒現象不明顯，而資源對國內生產總值增長的促進作用明顯。從以往的文獻分析中發現，在西部大開發之前西部地區資源與經濟增長呈負相關關系，從而資源詛咒現象存在，而本文的研究通過雙重差分研究西部開發前后，資源對經濟增長產生正向影響。從政策制度對資源詛咒的影響關系看，西部開發政策對國內生產總值具有促進作用，效果顯著，而資源對國內生產總值呈現正相關關系，促進作用顯著，并沒有出現資源詛咒限制經濟增長的趨勢。

運用雙重差分模型分析發現，西部地區在西部大開發政策實施后，國內生產總值增長速度比非西部地區高，也說明西部大開發戰略緩解西部地區的資源詛咒困境，西部地區的經濟增長速度加快，縮小了與非西部地區的差距。