資源密集地區區域創新能力擠出效應研究

海 琴，高啟杰

(中國農業大學 人文與發展學院，北京 100193)

0 引言

當前中國經濟進入從高速增長向高質量發展、從傳統經濟向現代經濟過渡、從要素驅動向創新驅動的轉型升級關鍵階段，區域經濟發展所需要素發生了巨大改變，自然資源的作用逐步下降，區域創新能力取而代之，成為產業競爭中最重要的優勢和資源。區域經濟高質量發展既要注重比較優勢原則，利用原有自然資源優勢，更要把創新驅動作為競爭優勢。現實中，存在資源富集地區經濟增長速度較慢的現象，即資源詛咒[1]，原因在于資源型地區具有技術創新擠出效應，但并非所有資源富集地區的區域創新能力都會受到沖擊。究竟豐富的自然資源對區域創新是福是禍？如何實現資源比較優勢和創新競爭優勢的均衡？本文從創新視角切入資源詛咒問題。

當前，亟待破解的難題是資源密集地區所面臨的“四多四少”問題——傳統產業多、新興產業少，資源型產業多、高附加值產業少，低端產業多、高端產業少，勞動密集型產業多、資本技術密集型產業少。資源密集地區是指以自然資源開采、加工為主導產業的區域，通常長期依賴資源優勢，經濟在一段時間內快速增長，但大多受到資源詛咒，表現出短期經濟增長波動劇烈、長期滯緩、產業結構剛性、全要素生產率低等現象，原因是創新基礎薄弱且區域創新能力匱乏，從而制約了該區域經濟的穩定、可持續、高質量增長。資源型地區在創新驅動中所處地位特殊，對實施創新驅動這一事關國家未來發展的戰略有著至關重要的影響。因此，必須重視資源型地區區域創新能力提升。

現有相關研究發現，資源依賴對技術創新存在擠出效應，對經濟增長存在門檻效應。資源依賴是否對整體區域創新能力存在擠出效應？區域創新能力能否反作用于資源依賴程度？厘清二者間關系和傳導機制，探尋資源型地區區域創新能力提升路徑，對進一步揭示資源詛咒內部技術擠出效應機理具有一定的現實價值，同時對當前資源型地區實現動力轉換、結構調整、經濟高質量發展具有重要意義。

1 文獻綜述與研究假設

1.1 相關概念界定

1.1.1 資源密集型地區

資源密集型地區是指自然資源豐富的地區，通常采用資源豐裕度和資源依賴度兩種不同的指標衡量。自然資源豐裕度一般使用資源絕對儲量、人均儲量或地均儲量評估，而自然資源依賴度一般使用當地產業發展中對資源型產業的依賴程度評價[2]。本文中資源密集型地區使用資源依賴度作為衡量指標，是指以開采、加工當地自然資源等初級產業為主導的地區，上述地區既是重要的戰略資源保障基地，也是我國經濟持續健康發展的支撐和載體。本文使用資源詛咒指數[3]這一概念，通過測度某地區自然資源富集程度與經濟增長速度之間的偏離程度，評估各省資源密集程度。

1.1.2 區域創新能力

區域創新能力是指在某一區域內合理配置信息、人才、技術和資金等創新資源，運用技術基礎設施結合不同手段完成多種類型、層次的創新活動，進而促進經濟和社會發展的能力[4]。根據創新市場化內涵，區域創新能力強調區域產生的創新流快速轉化為商業價值的潛在能力，是指特定區域為滿足市場需求而將知識轉化為新產品、新工藝、新流程、新原料來源、新市場、新服務的能力[5]。據此，國內外學者構建多種綜合指標體系評價區域創新能力，本文使用中國科技發展戰略小組研發的區域創新能力評價指標體系。

1.1.3 擠出效應

擠出效應原意是指由于政府增加支出引發市場上私人消費或投資降低的后果，后引申至FDI的技術擠出效應，是指由于國內投資受到外商直接投資沖擊，導致本地技術進步和生產率增長受到抑制、技術擴散受阻或先進技術情報被竊取等負面效應。本文中擠出效應是指自然資源稟賦對區域技術創新存在負面效應，資源富集地區確實存在技術創新能力不足的事實，技術擠出是西部地區遭受資源詛咒的主要原因之一[6-7]。豐富的資源一方面會通過降低勞動力供給水平直接抑制經濟增長，另一方面會通過降低創新相關部門勞動力投入比重使知識增長率下降，進而間接阻礙經濟增長。自然資源豐裕和資源價格較高，使得勞動力從技術含量相對較高的制造業和R&D相關部門流動到缺乏技術含量的初級資源開采部門，導致技術創新速度減緩以及長期經濟增長潛力下降。

1.1.4 資源詛咒

自資源詛咒假說提出后，學術界存在3種不同的觀點：一是資源詛咒現象客觀存在。自然資源短期內會促進一國經濟增長，但從長期看會制約經濟增長[8]。資源依賴通過制度質量對經濟增長產生間接負向影響[9]；二是資源詛咒不存在。資源詛咒現象主要是由信貸市場不健全引起的，與自然資源富足與否無關[10]；三是資源詛咒有條件存在。把政府干預、開放程度、市場投資等作為控制變量時，經濟增長受資源富集度的負向影響不再顯著[11]。自然資源對經濟增長具有門檻效應，當自然資源資本占總資本的比重超過某一門檻時，自然資源對經濟增長的影響將由正向轉為負向[12]。較多學者從省級層面驗證了我國西部、東北地區存在資源詛咒現象，并認為技術擠出是資源詛咒產生的重要傳導因素。

1.2 資源依賴與技術創新相關文獻

在探究資源詛咒產生和傳導機理過程中，大量國外研究認為，主要存在價格劇烈波動、擠出效應、制度弱化、“荷蘭病”、對教育的忽視5種可能傳導機制，而在擠出效應中大部分涉及對技術的擠出。技術擠出有3種路徑：一是制造業的“干中學”效應，即自然資源越豐裕就越能夠吸引勞動力集中于初級產業，制造業部門的勞動力和資本減少，進而引發制造業錯失技術進步機遇，降低經濟增長速度和潛能[13]；二是“貪食效應”，即社會中各類利益集團在攫取自然資源時獲得經濟租，導致制度弱化[14]，影響科技進步，給經濟長期增長帶來副作用[15-16]；三是人力資本流失，即創新者和企業家會被較高的資源租金吸引，聚集于初級產業部門，極大限制了整個社會企業家精神和創新活力，最終導致整個經濟缺乏效率和推動力[17]。由此得出，資源開發對技術創新具有顯著擠出效應，技術創新是規避資源詛咒的有效措施[18]。

從創新視角出發探討資源詛咒的國內研究較少，大多將技術擠出作為資源詛咒的傳導機制。最經典的觀點由邵帥和齊中英[19]提出：自然資源稟賦對區域技術創新存在擠出效應。他們針對我國西部地區進行實證研究，分析自然資源開發、區域技術創新和經濟增長三者間的關系，得出能源開發對技術創新確實具有擠出效應的結論，資源富集地區確實存在技術創新能力不足的事實，技術擠出是西部地區遭受資源詛咒的主要原因之一。隨后，進一步解釋在不考慮資源開采部門對技術創新存在貢獻的條件下[20]，豐富的資源會降低勞動力供給水平，進而直接抑制經濟增長，同時通過減少創新相關部門的勞動力投入使知識增長率下降，進而間接阻礙經濟增長。勞動力特別是技術密集型人才會被較高的資源價格吸引，從事缺乏技術含量的初級資源開采活動，導致制造業部門和R&D部門的勞動力流失，從而阻礙技術創新并削弱長期經濟增長潛力。可見，抑制技術創新和技術水平低下是我國發生資源詛咒現象的原因[21-22]。我國省級層面資源詛咒現象存在的關鍵原因是人力資本投入不足和技術創新能力欠缺，因而加大人力資本投入在某些地區可以有效解決資源詛咒[23-24]。此外，可以通過嚴格控制自然資源利用和開采、加大科技投入、提高創新效率、加快產業轉型升級走出陷阱[25]。

綜上所述，國內外學者對于資源依賴和區域創新能力進行了大量研究，但仍存在以下不足：一是資源詛咒主要集中于資源依賴程度對經濟增長的影響，技術作為影響經濟增長的一個傳導中介確實具有擠出效應，而在資源依賴對技術創新能力的直接影響方面學者們研究較少，二者作用關系仍未被完全揭示；二是僅強調資源依賴對創新能力的單方向傳導，未涉及二者互動關系；三是技術創新能力不等同于區域創新能力，它包括除技術創新行為外的企業、機構、設施、政策等多主體生態環境，現有文獻使用的是技術創新概念。為此，本文是解決上述理論研究缺乏和彌補應用研究不足的新嘗試。

1.3 理論分析與研究假設

在學術理論方面，本文聚焦于區域創新能力與資源依賴之間的關系，在現有文獻的基礎上，使用更合理的指標建立模型，省級層面采用區域創新能力指數衡量區域創新能力，采用資源詛咒指數測算資源依賴程度，通過GMM方法和VAR模型實證研究資源依賴與區域創新能力的關系，并就資源依賴程度對區域創新能力的負面效應和區域創新能力對資源依賴的反作用進行研究。在實際應用價值方面，在把握二者關系和傳導機制的基礎上，打破傳統路徑，針對典型地區探討未來區域經濟通過創新驅動發展實現轉型升級的通用和特有思路與對策，從而推動我國創新型國家戰略實施和經濟高質量發展。

資源對區域創新能力的影響大體有兩種：一種是自然資源成為經濟社會發展的基礎和要素，豐裕的自然資源能夠給地區經濟發展帶來必要的物質基礎，促進產業發展，進而通過匯聚其它地區的生產要素產生洼地效應，促進本地區經濟發展、基礎設施建設和社會環境優化，最終提升區域創新能力。因此，自然資源有利于提升區域創新能力，存在資源福音。另一種是自然資源會對區域創新造成不利影響，即資源詛咒，傳導途徑包括：一是“擠出”投資，減少創新研發投入資金。豐裕的自然資源能夠帶來持續收入和利潤，在高收益驅使下大部分生產要素都會向資源型行業聚集，從而阻礙其它行業特別是制造業資本投入，抑制企業技術研發和創新；二是鼓勵尋求資源租金，弱化創新研發動力。受豐裕資源低投入高回報的誘惑，企業家偏重向決定資源分配的權力部門尋租，而不是通過技術研發、產品升級獲取消費者認可，故會削減技術創新動力和精力；三是鼓勵當期消費可能會動搖創新研發的文化基礎。自然界的“慷慨饋贈”使財富獲取更為容易，導致人們形成注重當期消費甚至攀比炫耀的社會心理，從而動搖致力于技術研發的文化基礎。區域創新能力對資源依賴的影響相對單一，即區域創新能力較高，說明該地區能夠用于創新的人力資本、物質資本和資金較為充足且高效。因此，產業更加多元化，傾向于技術密集型，經濟發展對于資源型產業的依賴程度較低。反之，區域創新能力較弱，本地區產業結構單一，僅聚焦于靠山吃山的資源開發等初級產業。因此，區域創新能力提升會降低資源依賴程度。通過以上分析，本文提出以下假設：

H1：資源依賴程度高會導致區域創新能力下降，存在擠出效應。

H2：區域創新能力低下會使資源依賴程度提升，存在雙向作用關系。

2 數據、模型、變量與方法

2.1 數據與樣本

2.1.1 區域創新能力

區域創新能力指數采用科技部下屬中國科技發展戰略小組研發的區域創新能力評價指標體系[26]。該指標由知識創造、知識流動、技術創新經濟績效、企業創新和創新環境5個二級指標、145個三級指標構成。本文以2001—2017年中國(內地)30個省份(西藏因數據不全未納入統計)作為樣本收集數據，見表1。

表1 各地區區域創新能力指數(2001—2017年)

2.1.2 資源依賴度

使用資源詛咒指數衡量資源依賴度。資源詛咒指數是衡量經濟增速是否與當地自然資源豐裕程度匹配的指標，地區受資源詛咒的程度越大，該指標值越大。部分文獻在計算資源詛咒指數時通過資源豐裕度與經濟增速之比，判定是否存在資源詛咒現象及經濟增速受資源詛咒的影響程度。為達到指標同口徑目的，郭建萬和袁麗[27]在計算時著重考察自然資源富集對工農業產值的影響；蘇曉燕和曾波[28]認為，研究經濟增速的影響應聚焦于第二產業，因為能源資源大部分消耗于第二產業；羅倩文和許秀川[29]認為，自然資源特別是能源消耗與一產產值和三產產值負相關，而與二產產值正相關;姚予龍[30]認為,使用資源富集度與第二產業產值之間的比重衡量資源稟賦對經濟增長的影響更為準確。目前,國內外考察資源詛咒現象時大多聚焦于能源資源如原煤、原油、天然氣等，即資源詛咒指數僅用于衡量能源資源詛咒。王劍等[31]認為，能源資源富集度需要以其原始儲量或在經濟社會發展中的消耗量反映。根據數據可獲取性，本文選取一次能源生產量衡量地區經濟發展對能源資源的依賴程度[32]。借鑒姚予龍的研究成果，采用區位熵方法構建資源詛咒指數對全國各省份進行測算，具體計算公式如下：

(1)

式中，RCi表示資源詛咒指數，NROi是指i地區當年一次能源產量，SIOi為i地區當年第二產業增加值，n為涉及地區總數，本研究為30。由于不同一次能源原煤、原油、天然氣產量的統計單位不統一，故需要統一能源產量單位。本文采用中國科學院提出的標準能源產量折算公式：一次能源產量(億t)=原煤產量(億t)×0.714t/t+原油產量(億t)×1.43t/t+天然氣產量(億m3)×1.33t/1 000m3。由上述公式得出，資源詛咒指數采用某地能源產量占全國能源產量的比重除以該地第二產業增加值占全國第二產業增加值的比重所得。若該指標值大于1，則表明該地區擁有的能源產量所作出的貢獻未與其在全國第二產業增加值中的比重相匹配，意味著其資源稟賦優勢未能轉化為與之相匹配的經濟增長優勢，即該地存在資源詛咒現象，測算值越大受到資源詛咒的程度越深。反之，該指標值小于1說明該地區經濟發展沒有受到資源詛咒。

基于2001—2017年數據，本文對中國內地30個省市、自治區(西藏因數據不全，未納入統計分析)的資源詛咒指數進行測算。數據源自歷年《中國統計年鑒》和《中國能源統計年鑒》。根據式(1)得出各地區2001—2017年資源詛咒指數值，如表2所示。

從表2可以大致看出，在樣本考察期間，山西、內蒙古、寧夏、新疆、貴州、陜西、黑龍江等地區資源詛咒指數長期較高，存在資源詛咒現象，屬于資源密集型地區，其它省份如安徽、四川、吉林、云南、河南等動態存在資源詛咒現象。如河南和安徽，資源詛咒程度隨時間推移呈逐漸遞減趨勢，近期資源詛咒現象消失。部分省份如云南在2005年之前資源詛咒現象不顯著，但從2005年后開始出現資源詛咒效應并隨時間推移呈遞增態勢。此外，部分省市如廣東、江蘇、上海、北京、浙江等在觀察期間未發現資源詛咒現象，不屬于資源密集型地區。

表2 2001—2017年各地區資源詛咒指數

進一步直觀對比各省市資源詛咒相對程度，本文計算了2001-2017年中國(內地)30個省(直轄市、自治區)資源詛咒指數均值，如圖1所示。

圖1 2001-2017年中國(內地)各省市資源詛咒指數平均值

在區域分布方面，我國資源密集型地區主要集中于西部地區，究其原因是我國西部地區自然資源相對富集，其經濟發展過度依賴資源型產業，久而久之形成資源要素驅動的粗放型經濟發展方式。短期看，確實帶來了經濟快速增長，但長期看以資源為導向的粗放式發展會導致創新要素被擠出、資源能源過度消耗、生態環境嚴重破壞等負向效應。反觀東部地區，尤其是沿海省份自然資源相對貧乏，但依靠制度創新、技術進步、人力資本積累驅動經濟增長，擺脫自然資源約束，走集約式技術密集型發展之路，平均經濟發展水平和增長速度遠高于西部地區，因而并未出現資源詛咒現象。

2.2 模型

為探究區域創新能力指數和資源詛咒指數間的關系，采用回歸分析法進行判定。依據區域創新能力影響因素和資源詛咒傳導機制，選取變量構建回歸模型，并結合數據可得性，構建基礎模型如下：

yit=c+α1yi,t-1+α2rdit+α3zit+εit

(2)

式(2)中，yit為各省區域創新能力指數，yi,t-1為滯后一期的各省區域創新能力指數，rdit為各省資源依賴度，zit為控制變量。其中，i代表不同地區，t代表不同年份，c是常數項，εit為隨機誤差項。由于創新能力通常具有一定的慣性，即前期區域創新能力會直接影響當期區域創新水平，故本文在方程(2)中納入滯后一期區域創新能力指數以考察區域創新能力變化的滯后效應，使方程(2)成為一個較為合理的動態面板回歸模型(見式(3))。梳理相關文獻和理論后，本研究認為，控制變量zit需要包含人力資本水平(hcit)、物質資本投入(mcit)、對外開放水平(odit)、制造業水平(mlit)、市場化程度(mdit)，將解釋變量作為控制變量以便更準確地把握資源依賴度對區域創新能力的真實影響。

yit=c+β1yi,t-1+β2rdit+β3mcit+β4hcit+β5mlit+β6odit+β7mdit+εit

(3)

2.3 變量

2.3.1 被解釋變量

使用各省份區域創新能力指數為回歸模型的被解釋變量(y)。之所以使用區域創新能力指數而非R&D投入作為被解釋變量，是因為前者更能全面地體現一個地區的綜合創新水平。

2.3.2 核心解釋變量

使用資源依賴度(rd)作為回歸模型的核心解釋變量。現有文獻經常混淆資源富集度(或資源豐裕程度、資源稟賦水平)與資源依賴程度這兩個概念，實際上二者完全不同。資源富集度是指某地區可用于經濟社會發展的自然資源多寡或豐裕程度，資源依賴度則是指一個國家或地區經濟發展對自然資源的依賴程度，主要體現在資源型產業對地區經濟的產業結構、就業結構、技術進步水平、發展速度和發展方向的重要程度及影響強度上[33]，即資源產業對本國或本地區經濟發展所作出的貢獻。要確保實證結果具有說服力，就必須選取合適的度量指標，本文使用資源詛咒指數，即各省一次能源產量占全國一次能源產量的比重與各省二產增加值占全國二產增加值比重的比值，以此表示本研究中各地區資源依賴程度。

2.3.3 控制變量

(1)人力資本水平(hc)。借鑒相關研究，本研究選取各省市普通高等學校在校學生人數與當地人口數之比衡量人力資本水平。

(2)物質資本投入(mc)。本研究選取國內生產總值中全社會固定資產投資所占比重評估物質資本投入水平。

(3)對外開放水平(od)。根據數據可得性，采用FDI即外商直接投資額占當地GDP的比重區衡量對外開放水平。

(4)制造業水平(ml)。根據文獻綜述發現，“荷蘭病效應”是擠出效應的重要傳導途徑，即過度依賴自然資源會導致當地大力開發自然資源，消耗人力物力，從而抑制具有技術溢出效應的制造業發展，進而對本地區經濟增長產生負向影響。本文選取制造業固定資產投資占全社會固定資產投資之比衡量制造業發展水平。

(5)市場化程度(md)。在社會主義市場經濟體制完善進程中，可以看出我國市場化進程與私營經濟發展水平息息相關。因此，在一定程度上，市場化程度可以采用地區經濟中私營經濟所占比重反映。本研究選取各地區從業總人口中個體單位和城鎮私營從業人員數占比衡量市場化程度。

樣本考察期為2001—2017年，樣本截面使用全國內地30個省份(西藏因數據不全除外)。相關數據主要來源于《中國城市統計年鑒》、《中國城市年鑒》和《中國區域創新能力評價報告》(2001—2018年)。

2.4 估計方法

由于回歸模型(3)的解釋變量中加入各省區域創新能力，即被解釋變量的滯后項，通常會與隨機干擾項εit存在一定的相關性，進而導致回歸模型出現內生性問題。如果選擇普通最小二乘法、固定效應或隨機效應模型進行回歸，可能會使解釋變量系數的估計結果出現非一致或有偏現象。由于動態面板數據模型估計要規避傳統工具變量法[34]，相對于傳統回歸模型估計方法要求隨機誤差項服從某一特定分布的前提，GMM估計法對于隨機誤差項的分布沒有硬性要求，并且允許隨機誤差項存在異方差性，能夠有效處理模型中內生性和異方差性等問題。與其它估計方法相比，GMM估計法能夠得到更為合理的估計結果。因此，本文選取動態面板廣義矩估計方法(GMM)進行回歸。

GMM包含差分GMM和系統GMM。前者由Arellano提出，其思路是對計量模型進行一階差分，得到差分方程，然后使用被解釋變量的高階滯后項作為差分項工具變量，存在容易產生弱工具變量等顯著缺陷。在其基礎上，Blundell & Bond[35]結合差分GMM和水平GMM，提出了系統GMM估計法以彌補差分GMM估計法的不足。該方法優化了變量系數的估計效果，特別是在樣本數量不多時也能得到好的估計效果[36]。由于本文假設二者互為因果關系，而系統GMM估計方法采用內生變量的滯后項作為內生變量的工具變量，在一定程度上能夠避免互為因果關系導致的估計偏差，故估計方法選取系統GMM。

進一步細分，系統GMM包含一步系統GMM和兩步系統GMM，適用于不同樣本，在樣本量較小時后者估計量標準差會向下偏移。由于本研究樣本屬于小樣本，故計量模型(3)的估計使用一步系統GMM最為合適。除使用一步系統GMM估計方法外，為了檢驗估計結果的穩健性，對回歸方程使用混合OLS(Pooled OLS)模型和固定效應(FE)模型進行估計。

3 結果與分析

基于2001—2017年省級層面數據，本文選取系統GMM、混合OLS模型以及固定效應模型對方程(3)進行回歸分析。在系統GMM方法具體估計中，為避免過度識別工具變量，對工具變量進行有效性檢驗，并將Sargan檢驗替換為Hansen檢驗，同時對模型施加Collapse選項，結果如表3所示。

表3 3種模型估計結果對比

表3結果所示，系統GMM估計中AR(1)對應的P值為0.021，表明隨機誤差項的差分存在一階自相關，而AR(2)對應的P值為0.783，表明不存在二階自相關。Hansen檢驗的P值為0.373，說明在檢驗是否過度識別約束過程中，模型使用的工具變量是有效的。因此，模型回歸選取系統GMM估計是合理有效的。進一步驗證其有效性以避免樣本量較小或工具變量較弱導致GMM估計產生偏移，需要對比系統GMM、混合OLS和固定效應3種模型中被解釋變量滯后項的估計值。參考Bond提出的方法，被解釋變量滯后項的系數在混合OLS模型中通常被高估，在固定效應模型中通常被低估。若被解釋變量滯后項系數在GMM的估計值處于二者之間，則說明該估計方法合理可靠。從估計結果可以看出，系統GMM的被解釋變量滯后項估計值(0.571 3)恰好介于固定效應估計值(0.357 2)和混合OLS估計值(0.834 6)之間。從估計結果看，再次證明本文構建的模型、模型變量選取、采用的系統GMM法是合理有效的。

資源依賴度變量(rd)的估計系數在1%的顯著性水平上為負，表明H1得到實證檢驗，資源依賴度對區域創新能力具有顯著負向影響，資源依賴度提高降低了區域創新能力，存在擠出效應。資源型產業與非資源型產業相比屬于初級產業，技術創新水平低、所需人力資本數量較少且質量較差、與產業鏈前向聯系不確定且后向聯系弱，故發展資源型產業難以成為促進區域創新能力提升的動力，反而會對生產要素產生特殊的吸納效應，同時會因沉淀成本與路徑依賴產生鎖定效應，并通過相互作用形成自我強化機制。長期來看，會扭曲當地產業結構，使其愈發聚焦于初級產業而排擠技術密集型產業[37]，從而對地區綜合創新能力產生不利影響。

控制變量方面，人力資本水平(hc)的估計系數為正且在5%的統計水平下顯著，表明提高教育水平、積累人力資本對區域創新能力提升具有正向作用。物質資本投入(mc)的系數為正且在1%的統計水平下顯著，表明加大物質資本投入能夠提升區域創新能力。對外開放程度(od)系數為正且在5%的統計水平下顯著，即擴大對外開放、充分利用外商直接投資對促進區域創新能力提高具有正向作用。制造業發展(ml)的估計系數同樣為正，但顯著性水平不高，說明當前中國制造業對區域創新能力應有的推動作用尚得到未充分發揮，反映出我國大多數制造業忽視了其對促進創新能力提升的職責。市場化程度(md)系數為正且在1%的統計水平上顯著，即大力發展私營經濟和推進市場化進程能夠顯著提升區域創新能力。事實上，在一定程度上，正是由于改革開放以來我國市場化進程加速和私營經濟蓬勃發展，國家和區域創新能力才得以迅速提升[38]。因此，深化社會主義市場經濟體制改革、加快市場化進程有助于區域乃至國家創新能力提高。

綜上，資源依賴對區域創新能力存在擠出效應。在區域創新能力影響因素中，物質資本投資、人力資本積累、對外開放水平以及市場化程度均對區域創新能力具有積極正向作用。與此同時，制造業發展對其促進作用并不顯著，這一結果表明，我國資源密集地區仍在采用資源能源導向的粗放型增長方式，大量資源型行業占用了較多的生產要素和資源，同時過度依賴資源型產業會在很大程度上抑制企業從事科技創新活動的積極性，在一定程度上對制造業發展產生擠出效應，使得制造業發展難以顯著促進區域創新能力提升。

4 基于脈沖響應函數的分析驗證

4.1 因果關系檢驗

在進行脈沖響應函數分析之前，需要檢驗區域創新能力指數和資源詛咒指數之間的格蘭杰因果關系，判斷究竟是資源詛咒指數變化單向導致區域創新能力指數變化，還是區域創新能力變化反向影響資源依賴程度，抑或是雙方互為因果？ 鑒于使用線性因果表述二者關系會產生較大偏差，因而使用非線性格蘭杰因果關系檢驗。根據表4結果可以看出，資源詛咒指數和區域創新能力指數互為非線性因果關系，即資源依賴程度變化是引起區域創新能力指數變化的格蘭杰因，同時區域創新能力指數變化也是資源依賴程度變化的格蘭杰因，驗證H2，即區域創新能力低下會導致資源依賴程度提升，兩者存在雙向作用關系。

表4 區域創新能力指數與資源詛咒指數的格蘭杰因果關系檢驗結果

基于存在的雙向因果關系，本文重點使用VAR模型分析二者相互影響的情況。VAR模型最突出的特點是為了把單變量自回歸模型拓展為多元時間序列向量的自回歸模型，構造函數時把系統中任意內生變量都當作其它內生變量的滯后項。采用脈沖響應函數分析法測算隨機干擾項波動對內生變量的沖擊程度，即當一個單位標準差沖擊作用于隨機干擾項后，分析該沖擊對內生變量當期值和未來值的影響，同時便捷地轉換解釋變量和被解釋變量，以驗證兩者關系。

4.2 函數構建

向量自回歸法通過分析變量間的殘差研究變量間的相互關系，其特點是并不以嚴格的經濟學理論為依據，主要關注模型變量之間的相關性，從而有助于提升模型估計和預測的客觀性。本文基于向量自回歸(VAR)模型，采用脈沖響應函數，進一步考察驗證資源依賴度和區域創新能力的關系。資源詛咒指數使用RC表示，區域創新能力指數使用RIA表示。構建模型的前提是兩個變量RC和RIA同時滿足同階單整條件，因而本文在回歸分析之前，對RC和RIA兩組時間序列數據進行平穩性檢驗，選取ADF檢驗方法，結果見表5。

表5 RIA與RC平穩性檢驗結果

根據Engle & Granger提出的協整理論，兩組變量具有相同協整階數是兩組變量協整的必要條件。表5中RC和RIA具有相同的協整階數，因而可進一步考察兩變量的協整性。

由表6可得，通過檢驗發現資源詛咒指數和區域創新能力指數存在協整關系，故使用向量自回歸(VAR)模型考察二者關系是合理的。通過綜合考察LR、FPE、AIC、SC和HQ信息準則，確定模型中最優滯后階數為2。因此，本文構建的向量自回歸VAR模型如式(4)所示。

表6 RC與RIA協整檢驗結果

(4)

其中，RIAt為區域創新能力指數，RCt為資源詛咒指數，C1、C2為常數項，ε1t、ε2t為擾動項。建立VAR模型要求系統平穩，進一步進行平穩性檢驗，單位根均處于單位圓之內說明模型平穩，如圖2所示。

圖2 平穩性檢驗

4.3 實證分析

使用脈沖響應函數進行分析，本文選擇平方根法使擾動項正交并調整了擾動項方差和協方差矩陣的自由度。設置完成后，將脈沖響應的觀察期設置為滯后10期，分析結果詳見圖3。

圖3中，實線表示區域創新能力受到系統單位標準差沖擊后的反應，虛線代表波動正負方差范圍。由圖3可知，系統對資源詛咒指數產生一個單位標準差沖擊后，區域創新能力指數會在第二期開始出現一個正向影響，但到第三期呈下降趨勢，從第四期開始由正轉負，即資源依賴程度提升開始對區域創新能力產生負向影響。由此可得，短時期內資源依賴對區域創新能力雖未產生負向影響，但隨著時間推移，一段時間后資源依賴對區域創新的負向作用開始顯現并存在自我強化現象。故得出結論，過度依賴資源的粗放型發展模式會使資源型地區出現技術擠出情況，進而抑制當地區域創新能力和經濟社會持續健康發展潛力提升。

圖3 區域創新能力指數對資源詛咒指數的脈沖響應

圖4中，實線為資源詛咒指數受系統單位標準差沖擊后的反應，虛線為波動正負方差范圍。由圖4可得，區域創新能力的系統沖擊對資源詛咒指數在第一期后就產生負向影響，隨后影響由強到弱。這一結果說明，區域創新能力對資源詛咒指數很快產生了負向影響，且隨著時間推移不斷凸顯。可見，區域創新能力下降會進一步導致本地區更加依賴資源，進而形成惡性循環，最終危害整個區域經濟健康發展。反之，區域創新能力提升有助于該地區擺脫資源依賴，為其后續發展提供強勁動力。故驗證了H2，即區域創新能力低下會導致資源依賴程度提升，兩者存在雙向作用關系。

圖4 資源詛咒指數對區域創新能力指數的脈沖響應

5 結論與建議

本文采用系統GMM模型研究資源依賴對區域創新是否存在擠出效應，在此基礎上構建VAR模型，利用脈沖響應函數分析法驗證二者的相互作用關系，得出以下結論：

(1)系統GMM估計結果顯示，對資源型產業的過度依賴不利于區域創新能力提升，擠出效應得到驗證。在區域創新能力影響因素中，物質資本投資、人力資本積累、對外開放水平以及市場化程度均對區域創新能力具有正向影響。制造業發展對創新能力的促進作用并不顯著，這一結果表明，我國大部分地區特別是資源密集地區仍在采用資源能源導向的粗放型增長發展方式，過度依賴資源抑制了企業從事科技創新活動的積極性。同時，生產要素資源會被大量資源型行業占用，在一定程度上對制造業發展產生擠出效應，使得制造業發展難以顯著促進區域創新能力提高。

(2)脈沖響應函數分析結果顯示，區域創新能力指數對資源詛咒指數的脈沖響應在很短時間內就轉為負值，表明隨著時間推移，資源依賴對區域創新發展逐漸顯現出不利影響。同時，區域創新能力指數的系統沖擊對資源詛咒指數很快產生負向影響，意味著區域創新能力下降會進一步導致本地區更加依賴資源，區域創新能力提升則有助于該地區擺脫資源依賴。根據這一實證結果，二者互相產生負向影響，極易形成惡性循環。資源密集地區若繼續固化原有資源型分工，則無法擺脫資源導向型發展模式的路徑依賴，而且若不及時尋求新的發展方式和發展驅動力，則難以提升其區域創新能力，即抑制未來經濟持續增長潛力和動力，從而難以實現經濟社會高質量發展。

(3)資源密集地區需要從調整產業結構和實施創新驅動發展戰略兩個方面入手：①轉變經濟發展方式，主動擺脫資源路徑依賴，通過發展理念更新、利益格局調整、產業結構升級等一系列舉措降低本地區經濟發展對資源的依賴程度，即降低資源密集型產業比重，提升技術密集型產業比重，在產業和企業發展中提升區域創新能力；②大力實施創新驅動發展戰略，通過加大創新投入、加強人才培養、制定制度、營造氛圍等方式，使本地區獲得持續發展和高質量發展的根本驅動力——區域創新能力。二者形成良性循環，從而確保未來區域發展的增量、結構、質量和可持續性。