資源依賴：增長詛咒還是貧困陷阱？

胡堯 嚴太華

摘要?“資源詛咒”假說為資源與經濟關系的探討提供了新的視角，但關于其存在性的爭論從未停歇，國內也少有“資源詛咒”在社會福利領域的探討，而實證中資源依賴指標的內生性和研究時段隨意性問題也受到了質疑。本研究利用2003—2015年地級市面板數據，借助準實驗模型避免內生性，依據資源市場價格將研究時段分為繁榮期、波動期和蕭條期，從增長與福利兩個層面同時檢驗了資源詛咒的存在性問題，實證發現：①資源依賴沒有顯著帶來地區長期經濟增長的差異，傳統增長式詛咒并不存在，短期內資源型經濟存在較大波動性;②資源依賴顯著惡化了貧困、收入不平等等福利水平，存在資源福利陷阱，時間趨勢上資源型地區與非資源型地區的福利水平差異正在逐步縮小。通過理論分析發現，資源依賴可能通過以下四個途徑惡化貧困：資源工業自身對勞動力吸納不足、資源工業繁榮帶來產業飛地經濟阻礙了多元化發展、遺留計劃體制下的城鎮偏向政策與市場發育不足以及資源工業的生態破壞性對農業生產的負面影響。進一步利用全互交模型實證發現，資源依賴的確對增長減貧彈性產生了負面影響，抑制了增長對農村貧困群體的涓滴效應。這意味著，在注重地區經濟增長的同時，政府更需要關注資源紅利式增長在城鄉收入分配公平以及農村減貧效應等方面的弱質性表現，通過合理有效地利用資源租金，加大農村地區的醫療、教育、交通等基礎公共品投資，以及增加涉農領域的財政轉移，來彌補資源依賴對增長“包容性”的不利影響。

關鍵詞?資源詛咒;資源依賴;貧困;收入不平等

中圖分類號?F205???文獻標識碼?A???文章編號?1002-2104（2019）04-0137-10???DOI：10.12062/cpre.20181020

“資源詛咒”理論假說認為豐富的資源會使經濟體產生對資源產業的依賴，通過擠出有利于長期增長的經濟因素、惡化制度等傳導機制，對經濟發展產生負面影響，經濟增長緩慢是“資源詛咒”的重要表現，也是存在性實證研究的主要因變量。現實中，資源型地區除了面臨著長期增長乏力、資源枯竭、環境破壞等一系列可持續發展問題，貧困、失業率高等社會民生問題也尤其突出。中國有262個資源型城市，其中1/4的資源趨于枯竭，人口只占全國的4%，但其棚戶區占全國1/4，低保人數占全國1/10。當前中國政府正日益強調發展的社會公平性和普惠性，著力推動經濟的包容性增長，實現可持續發展，這對資源型地區尤為重要。因此，研究資源依賴與社會福利的關系具有重要的理論和實踐意義。

1?文獻綜述

豐富的自然資源作為潛在社會資本，是經濟增長的重要促進因素，長期以來被視為“天賜福音”。但Auty[1]在對資源出口國的案例分析中發現，那些資源豐裕國家的經濟表現反而不如那些資源貧瘠的國家，并首次將這種自然資源對經濟增長的負效應稱為“資源詛咒”。Sachs等[2]率先驗證了國家層面“資源詛咒”的存在，并開創了該領域實證研究的經典范式SW模型，該命題隨即得到了國內外學者的廣泛關注和研究。

為什么有些資源豐裕的國家發展會失敗？“資源詛咒”假說主要存在三種解釋：①中介擠出效應[3]。豐裕資源對有利于長期經濟增長的活動存在擠出效應，資源部門的繁榮輕易為地方帶來了巨大財富，由此減弱了當地對人力資本投入、科學技術創新、制造業發展等的需要，從而阻礙了長期經濟發展。②制度惡化效應。豐裕資源容易引發產權等相關制度安排的不合理，滋生政府尋租和腐敗，惡化了有利于市場經濟的制度建設，意外資源收入也是引起國內利益相關者之間的沖突的主要原因[4]，甚至引發動亂和戰爭。③價格波動效應。國際資源價格波動頻繁，而國內資源的供給彈性較低，帶來了資源收入不穩定，價格高漲時政府難以抑制投資熱情和財政支出，價格疲軟則不易削減開支、加劇債務風險，這種資源收益波動對經濟增長產生的負效應覆蓋了資源收益本身對經濟增長的正效應[5]。

目前學術界對于資源究竟是福音還是詛咒的分歧仍然較大。大量文獻發現“資源詛咒”在跨國層面[6-7]和國內層面[8-9]是普遍存在的。而另一些學者的研究則表明“資源詛咒”現象并不存在[10-11]。也有學者關注資源與經濟增長的非線性關系[12]，邵帥等[13]驗證了兩者倒U型關系存在，另一些文獻則利用門檻模型驗證了“資源詛咒”在人力資本、制度質量、技術創新、社會資本等方面的條件存在性[14-15]。

“資源詛咒”假說的經驗研究也受到以下兩個方面的質疑：①解釋變量指標合理性與內生性問題，嚴格外生的資源豐裕理應使用資源儲量的總量或人均指標，但該指標長期趨于穩定，也并沒明顯證據表明埋在地下的資源本身對經濟存在破環作用[16]，而與資源產量有關的指標，比如資源出口規模占比或資源產業規模占比等指標是被運用最多的，但衡量的卻是經濟體對資源（產業）的依賴程度[17]，且一定程度內生于經濟發展、技術水平與制度因素，大量文獻仍將依賴指標當作外生處理將致使回歸模型結論不可靠。②樣本、時段的選擇性偏誤問題，不同文獻在對樣本的選擇中存在有意選擇有利于結論的樣本和時間段的嫌疑，比如SW的經典研究中，僅納入了97個發展中國家，人為排除了諸多資源豐富且發達的國家，樣本時間段也僅僅是1971—1989的20多年短時間，這時期同時也是東亞國家外向工業化政策發揮高效作用的時段，而在1820—1950的130年間，資源豐富的拉美各國增長率都普遍比東亞各國高[18]。

另一些學者發現資源依賴對社會福利也存在負面影響。Ross[19]發現資源依賴與收入不平等顯著正相關，能源、金屬等點資源的開采出口傾向于損害窮人的利益，擴大貧富差距，包括區域間的橫向不平等和區域內部的階層不平等。Perdue& Pavela[20]對美國西維吉尼亞州55個縣的研究發現，非產煤區的貧困程度和失業率要顯著低于產煤區。

綜上所述，資源依賴究竟是增長詛咒還是“福音”，學術界觀點尚未達成一致。同時，在資源型城市產業轉型升級和精準扶貧的大背景下，國內資源依賴與社會福利之間的關系更值得深入研究。本研究的主要貢獻在于以下三點：①嘗試將經濟增長和社會福利同時納入“資源詛咒”存在性命題的研究框架中，從經濟增長數量和社會福利效果兩方面探討資源依賴對地區經濟發展的影響;②使用準實驗方法研究了資源依賴對經濟增長和社會福利的影響，避免了關鍵解釋變量資源依賴的內生性問題;③來自2003—2015年中國地級市面板數據的證據表明，資源依賴不會對經濟增長率有顯著影響，但會顯著降低社會福利水平，并且對經濟增長的益貧效應有顯著抑制作用。

2?來自經驗數據的統計觀察

以2005年283個地級建制市名單（不包含直轄市以及港、澳、臺地區）為研究對象，剔除了缺少農村數據的深圳市、2011升為地級市的畢節市以及2011年撤市的巢湖市，最終共280個地級市。以2003—2015年采掘業單位就業人口占城鎮單位就業總人口平均值為橫坐標，作為資源依賴度的代理變量，以人均實際GDP的對數增長率平均值為縱坐標，作為經濟增長的代理變量，作擬合散點圖如圖1所示。

以線性關系來看，資源依賴對經濟增長存在負效應，而以二次關系來看，資源依賴對經濟增長的影響滿足倒U型，但由于解釋變量的指標存在數據截斷，在倒U型曲線的上升階段，資源依賴對經濟增長的正效應并不明顯，而在下降階段，則表現出比線性模型更強的負效應。此外，相比資源豐裕地區，資源貧乏地區的樣本點更多，被解釋變量人均實際GDP增速分布更廣，這也意味著在資源較貧乏地區，資源依賴度未必對經濟增長產生影響。

由此可見，基于地級市樣本對兩者彈性關系進行回歸分析存在一定風險也是缺少政策意義的。首先，以采掘業就業占比作為衡量資源依賴程度的指標，幾乎一半的樣本處于低資源依賴區域，低資源依賴區域的增長率差異可能僅是誤差項引起，未必與資源依賴有關，更小的地理研究單元可能面臨自然資源貧乏、缺少資源部門的情況，該指標受到本地資源儲量的硬約束，即便得到類似非線性模型在上升段的正向關系，該回歸系數也難以對非資源型地區形成可行的政策建議。因此，當研究樣本為地級市時，利用全部樣本進行線性或非線性關系的回歸并不是個合適的選擇。由于本研究關注的重點在于，資源依賴是否明顯對經濟或福利產生了明顯影響，不要求具體的彈性數值，可以通過虛擬變量分組的方式來解決這個問題。

圖2展示了資源依賴與收入不平等、貧困率的擬合散點圖，分別用城鄉收入比和低保人數占比作為收入不平等和貧困率的代理指標，其中低保人口的數據來自中國民政部按季度公布的全國縣級以上城市和農村低保情況，以每年第一季度的數據作為上一年的指標，可獲數據范圍為2007—2015。從線性角度看，隨著資源依賴度的上升，城鄉收入差距呈現擴大的趨勢，資源依賴也與貧困率正相關。在地級市層面，資源的“詛咒”似乎不僅僅表現在經濟增長方面，資源依賴對貧困率、收入不平等等社會福利水平也存在負面影響。

綜上所述，對“資源詛咒”存在形式的驗證可以看作驗證資源依賴式的發展方式是否對經濟增長和社會福利產生了顯著負影響，由此可以提出以下兩個假說：

假說1：資源依賴阻礙經濟增長，也即資源型經濟比非資源型經濟顯著有更低的經濟增長率。

假說2：資源依賴會惡化社會福利水平，加重貧困和擴大收入不平等，也即資源型經濟比非資源型經濟有更高的貧困率和更大的城鄉收入差距。

3?資源依賴對經濟增長、社會福利的影響檢驗3.1?數據準備和模型設定

本研究將借助Dan等[21]的準實驗方法來研究上述兩個假說，從280個地級市中選取典型資源型地區（處理組）和典型非資源型地區（對照組），研究兩者是否在經濟增長上和社會福利方面是否存在顯著異同。

采掘業就業人數占比來是重要的分組指標，但單一指標無法突出資源部門的絕對規模和價值以及其在全國范圍的地位，可能會導致分組誤判，比如經濟落后地區會因本身的制造業薄弱會被誤認為是資源型地區，而因資源開采而興起的地區可能仍保留著一定的采掘業規模卻被判斷為非資源型地區。為了盡可能減少資源因素在兩組之間的公共干擾，進一步結合國務院2013年公布的資源型城市地級市名單（《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》）來進行劃分，此份名單結合當地資源儲量、市場占有率、資源產業比重等以及歷史發展歷程對我國縣級行政區以上的地區進行綜合分類，具有較高的可信度，為了確保研究更具代表性，我們剔除了以森林（麗江等）、鹽礦（自貢）、陶瓷土（景德鎮）等特殊資源為主的城市，選擇最終共107個資源型城市。具體方法如下：首先根據規劃名單，將研究樣本280個地級市劃分為資源型城市和非資源型城市，然后，以2003—2015年采掘業就業人口占比的平均值作為分組標準，將采掘業就業比重大于等于5%的資源型城市作處理組，將采掘業從業人員比例小于0.5%的非資源型城市作為對比組。

分組結果如圖3所示，

全國280個樣本地級市，依據資源依賴特征被劃分為處理組70個，控制組70個以及其他組140個。從空間分布特征來看，處理組即典型資源型地區主要分布在我國西部、北部以及東北一帶，而控制組則主要分布在東部沿海和華中地區，其他組在空間上較好地分離了控制組和處理組，有效減少了兩組之間在地理上可能存在的空間溢出效應。

資源市場價格波動也是資源詛咒傳導機制中的一個重要途徑。在對比實驗中，可以作為外生沖擊，來檢驗價格沖擊對資源型經濟的影響。圖4反映了1992—2016年資源市場的價格走勢，從2003年資源市場開始進入繁榮期，到2008年能源和金屬商品放入的實際價格幾乎增長了3倍，再經歷了2009—2011年的經濟危機波動后，2011年資源市場逐步進入蕭條期，到2015年資源商品價格基本回到了2006年水平。因此，在分時段研究中，將研究階段2003—2015年分為三個時期：2003—2007年資源繁榮期，2008—2010年波動期以及2011—2015年資源蕭條期，以考察資源市場沖擊對資源型地區的經濟發展影響。

根據Dan等[21]的研究，準實驗基本模型如下所示：

Yist=C+βTi+（ProvsYeart）+γXi+εist

（1）

Yist=∑3j=1βj（TiPjt）+（ProvsYeart）+γXi+εist

（2）

其中，Yist表示第s個省份中的第i個城市在t時刻的被解釋變量，包括實際人均GDP增長率DG、貧困率POV以及城鄉收入差距INC。Ti為分組變量，Pjt為分時段虛擬變量。在全時段模型（1）中，包括常數項C，β代表了資源型地區與非資源型在被解釋變量上的平均處理效應;在分時段模型（2）中，沒有包含常數項C，Ti為標識處理組與對比組的虛擬變量，Pj為標識繁榮期、波動期和蕭條期的虛擬變量，βj則衡量了處理組和對比組在不同時期的被解釋變量平均差異，對兩個模型都引入省份（Prov）和年份變量（Year）用來控制任何在省級層面隨時間變化的因素。我們還在增長模型引入滯后一期的人均實際GDP控制初始經濟狀態的差異，在福利模型中引入控制當期人均實際GDP控制經濟發展水平對福利的影響。根據邵帥等[13]的研究，進一步選擇了資源詛咒傳導機制中“被擠出”的關鍵中介變量物質資本投資、私營經濟發展水平、制造業發展水平、創新投入水平作為模型的控制變量Xi，以驗證結果穩健性，控制變量均取對數。另外，省會和副省級城市往往存在政治資源優勢，也可能是經濟發展的影響因素之一，對模型引入了是否為省會以及副省級城市的虛擬變量。

所有變量含義、計算以及數據年份說明如表1所示。所有數據均來自對應年份的《中國城市統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》以及各省市的《統計年鑒》和各地級市統計公報，統計范圍為全市，對部分缺失值進行插值預處理，低保數據來自中國民政局網站整理。

由于關鍵解釋變量T為不隨時間變動的二值變量，在固定效應模型時不變變量的偏效應系數會隨著不可觀測因素一同被差分掉，而關注的重點在兩組之間的平均處理效應。所以在基礎模型估計上，主要使用隨機效應模型來進行估計。同時，為了減少組間異方差和自相關導致對估計效率的影響，采用異方差一致協方差矩陣估計量來估計系數標準誤。所有模型均控制了省份和年份。

3.2?資源增長詛咒檢驗

全時段的經濟增長模型估計結果如表2所示，關鍵變量T的系數正負不一，且不顯著，無足夠證據表明資源型經濟與非資源經濟的經濟增長存在顯著差異。其中，模型（1）未考慮任何其他控制變量，結果表明在控制省份和年份因素后，資源型經濟的對數增長率高于非資源型0.3%，但不顯著，修正后擬合優度只有0.108 3;模型（2）考慮了經濟增長的收斂因素，增加了控制變量滯后一期的人均GDP對數，但由此引入內生性問題，我們利用滯后二期的人均GDP對數作為工具變量，資源型經濟的增長率與非資源型經濟的差距僅為0.11%，同樣不顯著，但經濟增長的隨收入水平的收斂效應明顯，系數為-0.022 9，通過了1%水平的顯著性檢驗;模型（3）添加了省會以及副省級城市虛擬變量SP，以控制政治因素對經濟增長的影響，資源型經濟增長率低于非資源型經濟0.04%，甚至模型擬合優度還有所下降，這表明SP不是合適的控制變量;模型（4）（5）中，進一步考慮了物質資本投入INV、市場發展水平PD、制造業發展水平MD以及創新投入TI，依據資源詛咒理論機制，資源依賴會通過擠出這些中間變量，從而對長期經濟增長產生負效應，結果表明資源型經濟比非資源型經濟增速低0.31%，而依舊不顯著，此外，投資對經濟增長顯著正影響，以私人就業占比衡量的市場發展水平PD則表現為顯著負效應，制造業發展水平MD為正效應，創新投入TI為正效應，但不顯著。因控制變量的數據年份限制，樣本數減少，模型（4）和（5）的解釋力度也有所下降。總之，五個模型中，T的系數正負號有所變動，并且均不顯著，全時段的模型結果表明并沒有足夠證據表明資源依賴對地區長期經濟增長有顯著影響。

在剔除常數項后，分組虛擬變量T與時間段虛擬變量P的交叉項系數則可以表示不同時段資源型地區與非資源型地區的經濟增長差異，分時段經濟增長模型估計結果如表3所示。在繁榮期，資源型地區的經濟增長率高于非資源型地區，但不顯著，在波動期則高出1%左右，在模型（1）（2）通過了10%的顯著性檢驗。資源型經濟在波動期的表現甚至要好于繁榮期的可能原因是在2009年次貸危機對所有地區經濟增長都造成了較大沖擊，但2010年中央大規模基建投資刺激計劃對資源型地區的利好更大，從2011年資源價格再創歷史新高來看，此段波動期也能看作是繁榮期的延續。而在蕭條期，資源型地區的經濟增長率則低于非資源型地區，并且隨著控制變量的加入，兩組差距逐步增大，顯著程度也逐漸增強，模型（3）的系數則達到了-1.58%，通過了1%顯著性檢驗。這充分表明，樣本時間段的選擇會顯著影響模型的結論，短期內資源市場價格沖擊對資源型地區的影響不容忽視，這也解釋了國內短期面板數據研究中產生不同結論的原因，相比非資源型地區而言，資源型地區的經濟增長表現的確也存在更大的波動性。

3.3?資源貧困陷阱檢驗

全時段福利模型估計結果如表4所示。對貧困率的估計模型為（1）～（3），結果顯示資源型地區的貧困率要顯著高于非資源型地區1.32%以上，且均通過了1%的顯著性檢驗，在控制了經濟發展水平以及其他控制變量之后，也表現出較強的穩健性，經濟增長顯著有助于減緩貧困。對收入不平等的估計模型為（4）～（6），資源型地區的城鄉收入比要高于非資源型地區0.167 1以上，均通過了5%的顯著性檢驗，經濟發展水平與城鄉收入比顯著負相關，物質資本投資、私營經濟發展和制造業發展對縮小城鄉收入差距有顯著促進作用，科技創新投入的影響不顯著。結合此前分析可知，在我國地級市層面，“資源詛咒”更多是表現在社會福利方面而非經濟增長上，這也反映了當前我國資源型城市面臨著較為嚴重的社會福利問題，地區豐富資源開采的租金紅利也許帶來了可觀的GDP，但卻沒有為貧困、農村人口帶來更多的福利，反而進一步加劇了地區收入不平等，城鄉兩極分化日益嚴重。

分時段福利模型結果見表4，無論是貧困率還是城鄉收入比，關鍵變量T在各時段的系數符號始終為正，都通過了5%顯著性檢驗，表現出較好的穩健性，顯示出資源依賴對社會福利顯著的負影響。模型（3）顯示，2007—2015年間資源型地區與非資源型地區的貧困率差距經歷了先增大后縮小的過程，由0.007 7先擴大到0.014 3再縮小至0.014。這種差距的變動，很可能與政府相關扶貧政策的調整有關，2008年中央首次統一了絕對貧困標準和低等收入標準為1 067元，此后逐年提高標準，2011年國家大幅上調扶貧標準，由2010年的1 196元提高到了2 300元，導致符合條件的貧困人口規模的增加，但同時也進一步加大了對中西部地區、革命老區、民族地區、邊疆地區的扶持力度，這些地區也多具有資源型經濟屬性，僅2014年就減貧1 000萬人以上。而同樣，兩組地區城鄉收入比之間的差距也基本呈現出不斷縮小的趨勢。這說明，盡管資源型地區與非資源型地區在社會福利方面顯著存在差距，但這種差距正在逐步縮小，一個可能的解釋是國家發展戰略由不平等發展向兼顧地區公平發展的轉變過程中，中央向中西部地區、貧困地區、農村地區的轉移支付對減少貧困、縮小貧富差距起到了重要作用。

4?資源依賴惡化貧困的作用機制分析

上述結果表明：就我國地級市層面而言，資源依賴不是增長詛咒而是貧困陷阱。資源型經濟與非資源型經濟間不存在經濟增長率上的顯著差異，但前者存在更大的經濟波動性、更高的貧困率和更嚴重的城鄉收入差距。資源依賴顯著惡化了貧困，破壞了增長的“包容性”。

那么資源依賴如何惡化貧困，破壞增長“包容性”呢？主要有以下四個方面的機制。

一是資源工業自身對勞動力吸納不足。資源依賴的核心特征是經濟體對以采掘業為主體的資源型工業的依賴，現代資源工業的發展方向是以大規模機械化代替手工勞作，隨著中國資源工業兼并重組加快，中小型礦山和民營資本的相繼退出，資本密集化程度趨高，意味著工業部門對勞動力吸納能力的減少，進一步延緩了地區城市化進程，致使大量勞動力滯留農村或外出他地打工，土地規模報酬遞減屬性注定了本地土地邊際產出下降，農村平均收入水平也因此下降。陳開斌和林毅夫[22]發現中國建國初期的重工業發展戰略，正是因為大力發展資本密集型產業，違背了資本稀缺勞動力充裕的要素稟賦特征，阻礙了城市化，繼而造成了城鄉收入差距的擴大。

二是資源工業繁榮帶來產業飛地經濟阻礙了多元化發展。多元化有助于貧困減緩，相關多元化有利于知識在不同但是相互補充的部門分支之間的溢出，不相關多元化則可以緩解經濟波動對增長和就業的負面影響[23]。采掘工業產業關聯度低，難以培育和發展前后向關聯產業，往往導致本地形成資源產業專一化，資源豐裕的貧困地區往往傾向引進資源工業的投資來加快本地經濟發展，但資源工業對東道國的人力資本激勵和技術知識溢出效應都非常小[24]，這減緩了對本地勞動素質的提高進程，進一步擴大了資本輸出國與東道國之間的技術差距，阻礙了本地經濟長期發展和產業的多元化，這也造成城市部門對農村勞動力吸納不足，資源繁榮對制造業的擠出效應更是加重了這種負面效應。

三是遺留計劃體制下的城鎮偏向政策與市場發育不足。中國的大多數資源型地區是計劃經濟時代重工業發展戰略下的橋頭堡，一整套城市偏向的經濟與社會政策在當地根深蒂固，體制因素持續阻礙著城鄉收入差距的縮小，地方政府政策的城鎮偏向越嚴重，城鎮地區獲得好處越多，城鄉收入差距就越大[25]。資源工業作為本地主導產業，往往國有經濟占比較高，經濟效率低，地方尋租氛圍濃厚，企業家缺乏創新動力，作為市場經濟主體之一的私營經濟活力不足，導致本地非資源的其他部門發展緩慢，對富余勞動力的吸納能力進一步減弱。

四是資源工業的生態破壞性對農業生產的負面影響。采礦活動會帶來水土流失、地表下陷、地面水污染、尾礦廢渣、重金屬污染等生態問題。這極大地破壞了的農村生產，降低農業產量，采礦造成的污染累積長期對農村居民健康造成危害，惡化農村勞動力質量，給農村家庭帶來沉重的經濟負擔，從而降低了農村居民的收入水平和生活質量。Pegg& Zabbey[26]對尼日利亞的研究則發現，石油開采工業通過污染對農村貧困產生了顯著的負面影響。

為了進一步驗證資源依賴是否影響了經濟增長的減貧效果，提出第三個假設：假說3：資源依賴阻礙了經濟增長對貧困群體的涓滴效應，即資源依賴抑制了經濟增長的減貧彈性。

5?資源依賴與增長減貧效應關系實證5.1?數據準備和模型設定

定義貧困群體的收入水平為（相對）貧困收入，則經濟增長的減貧效應可以由貧困收入對經濟增長的彈性系數來衡量。由于我國城鄉差距較大，貧困人口多集中在農村地區，在缺少市級分級收入數據的情況下，將使用農民年人均純收入作為貧困收入的衡量指標，根據所在省份的CPI數據剔除價格因素，并選擇如下指標作為貧困收入的解釋變量：①經濟增長。使用人均GDP衡量，經濟增長是消除貧困的主要途徑，對貧困人口的收入存在涓滴效應，預期影響為正。②收入差距。使用城鄉收入比衡量。收入分配是影響貧困的另一個途徑，收入差距的擴大阻礙了經濟增長的減貧效應[27]，預期影響為負，考慮到解釋變量城鄉收入比由被解釋變量生成，為避免內生性，選用滯后一期。③農村規模。用農村人口占全市年末總人口占比衡量，農村人口占比越大，城市化率越低，貧困人口收入越少，預期影響為負。④其他控制變量同表1中其他控制變量一致，包括物質資本投資、私營經濟發展水平、制造業發展水平、創新投入水平以及省會與副省級城市虛擬變量。數據來源同前文一致。

實證模型如式（3）所示，利用分組變量T與全部解釋變量構建全互交模型，以考察經濟增長對貧困群體的紅利效應在處理組和對比組之間的差異，相比完全分組模型，全互交模型擁有更穩健的標準誤，使組間差異的檢驗更為精確。

lnIPist=Ti（β1+β2lnGist+β3lnINCist-1+β4lnAPRist+

（Provs+Yeart）+γXit）+εist

（3）

其中，下標i為個體序號，s為省份，t為時間，為時間與省份虛擬變量的系數向量。

5.2?資源依賴對經濟增長的減貧效應抑制作用

在對模型（3）的估計中，重點關注虛擬變量與G的交叉項系數。為進行穩健性分析，將分別考察個體固定效應估計量（FE）、個體隨機效應估計量（RE）以及一般FGLS估計量（gFGLS），其中FE和RE估計量均結合White穩健標準誤進行統計檢驗，所有模型都使用滯后一期的收入差距作為其自身的工具變量。根據變量數據的獲取年份，分別估計2003—2015與2003—2008兩個時間段的結果，前者包含除農村規模以外的變量，后者包含模型（3）中的全部變量。表5僅報告了關鍵變量及其交叉項系數。

T×lnG系數都為負，FE估計沒有通過顯著性檢驗，RE估計量和gFGLS估計量系數都通過了5%的顯著性檢驗，比較穩健，而其他變量的交叉項系數則符號方向不一致且不顯著，這表明處理組和對照組在經濟增長的減貧效應上有明顯差異，資源依賴式發展的確減少了經濟增長正常的減貧彈性，而對其他途徑的減貧彈性并無明顯影響。

具體來看，2003—2015年三個模型（1）～（3）中T×lnG的估計系數平均值為-0.045 2，lnG為0.227 2，表明人均GDP每提高1個百分點，非資源型地區的貧困收入將平均提高0.227 2個百分點，而資源型地區則為0182，僅為前者的80%。而模型（4）～（6）中，加入了農村規模變量，時間段變為在2003—2008年，恰好處于資源繁榮期，兩組之間增長的減貧彈性平均值差距擴大到0.091 3，而同期非資源型地區的增長減貧彈性平均值為0.267 4，即資源型地區僅為0.1761。這也表明資源繁榮并未給資源型地區的低收入群體帶來更多的好處。

因此，上述結果支持了假說3的成立，資源型地區貧困人口收入顯著低于非資源型地區，資源依賴的確對經濟增長的減貧彈性產生了負影響。

6?結論與啟示

利用2003—2015年地級市面板數據，借助準實驗模型，分時段從增長與福利兩個層面同時檢驗了資源詛咒的存在性問題，并進一步分析了資源依賴對增長減貧彈性的影響，本研究得到了如下三個主要結論：①資源依賴沒有顯著帶來地區長期經濟增長的差異，傳統增長式詛咒并不存在，短期內資源型經濟存在較大波動性;②資源依賴顯著惡化了貧困、收入不平等等福利水平，存在資源福利陷阱，時間趨勢上資源型地區與非資源型地區的福利水平差異正在逐步縮小;③資源依賴顯著降低了經濟增長的減貧彈性，阻礙了增長對農村貧困群體的涓滴效應。

實證結果為資源詛咒在經濟增長方面的不存在觀點提供了新的證據。本研究表明，在地級市層面并沒有足夠證據顯示豐富資源引起了經濟增長率的差異，這與方穎等[11]的結論一致。

政策意義上，資源依賴對社會福利水平，尤其是對農村群體福利的顯著負面影響，不得不引起資源型城市決策者的重視。在注重地區經濟增長的同時，政府更需要關注資源紅利式增長在城鄉收入分配公平以及農村減貧效應等方面的弱質性表現，通過合理有效地利用資源租金，加大農村地區的醫療、教育、交通等基礎公共品投資，以及增加涉農領域的財政轉移，來彌補資源依賴對增長“包容性”的不利影響。這同樣也是政府在力求資源型經濟結構轉型，尋求經濟包容性增長，實現可持續發展的重要途徑。

本研究僅從“資源詛咒”的一般性傳導機制出發，分析了資源依賴在社會經濟中的現實表現，并未考慮資源會隨著開采日益減少的硬約束情況，而實際上，從更長遠的可持續角度來看，未能及時進行產業轉型的高資源依賴地區往往會面臨礦竭城衰的風險，資源產業本身固有的不可迭代性，也促使單一的資源出口型地區也會隨著礦山資源的減少陷入產量瓶頸，增長率降低在未完成非資源型經濟轉型前是不可逆的趨勢。將資源問題內生化，結合“資源生命周期理論”探索兩者關系是進一步的研究方向。此外，資源依賴對社會福利具體影響機制理論和實證也值得深入探討和研究。

（編輯：王愛萍）

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HUYao?YAN Taihua

（Economics and Business Administration， Chongqing University，Chongqing 400044， China）

Abstract?‘Resource curse hypothesis has provided a new angle of view for scholar to explore the relationship between resources and economy. But the debate about its existence never stops， and this topic in the field of social welfare has been seldom discussed in domestic papers. Furthermore，the endogeneity of the resource dependence indicator and the arbitrariness of the research period chosen have also been questioned. By applying the panel data of prefecturelevel cities from 2003 to 2015 and the quasiexperimental model to avoid endogeneity， this study divided the study period into boom period， fluctuation period and depression period according to the resource market price. The existence of ‘resource curse was examined from the two aspects of growth and welfare. Then this paper drew following conclusions： ①Resource dependence did not bring significant regional differences in longterm economic growth which indicated that the curse caused by resource on economic growth did not exist， while resourcebased economy performed more volatility in the shortterm. ②Resource dependence significantly deteriorated social welfare related to poverty and income inequality， which implied that the curse caused by resource on social welfare did not exist ， while the difference in social welfare between resourcebased region and nonresource based region had been gradually narrowed by time. Through theoretical analysis， it showed that resource dependence might worsen poverty in four ways： inadequate absorption of labor by resource industry itself， the obstacles to the diversified development by prosperity of resource industry， insufficient market development and urbanbiased policy under the planned economy， and negative effects on agricultural production by resources industry. Further through the full interactive model， it is found that resource dependence exerted a negative impact on the elasticity of poverty reduction of growth， and inhibited the trickle effect of growth to the rural poor. It means that when pursuing regional economic growth， the government needs to pay more attention to the poor performance of resourcebased economy on the fair distribution of urban and rural incomes， and the effect of poverty alleviation in rural areas. It suggested that using resource rent more rationally and effectively， for example， increasing investment in basic public goods in rural areas such as healthcare， education， transportation and so on， and increasing fiscal transfer to rural areas， can offset the negative impact on inclusive growth of resource dependence.

Key words?resource curse; resource dependence; poverty; income inequality CHINA POPULATION，? RESOURCES AND ENVIRONMENT??Vol.29? No.4? 2019