政商關系是能源環境效率的“奠基石”還是“絆腳石”？

李江龍 楊秀汪 孟觀飛 郭小葉

摘要：“資源詛咒”可能阻礙經濟社會的綠色可持續發展。發展經驗表明，資源豐富往往與可持續發展之間存在負向關聯。在使用非徑向方向距離函數構造中國282個城市能源環境效率的基礎上，從政商關系角度使用中介效應模型檢驗資源豐裕度對城市能源環境效率的影響。研究發現：礦產資源豐裕程度對地區能源環境效率具有顯著的負向影響，這種影響主要由制度因素引起，即豐富的自然資源增加了地方政府的尋租激勵，引發不利于包容性增長的政商關系，阻礙了綠色可持續發展的進程。而且，這種關聯在不同地區、長短期、資源類型等方面存在系統差異。研究結論為資源豐裕地區提高能源環境效率、構建“清”型政商關系提供了經驗證據和政策啟示。

關鍵詞：資源豐裕度；能源環境效率；政商關系；資源詛咒；綠色發展

文獻標識碼：A文章編號：100228482023（03）001316

一、問題提出

新時代背景下構建親清新型政商關系①，有助于正確處理政府與企業的關系，激發市場主體創新活力，推動中國經濟社會高質量發展。但是，在關系國民經濟社會發展基礎的自然資源開發利用領域，依然存在諸多不利于提高資源利用效率，不利于促進企業創新的因素，而在眾多因素中不清廉的政商關系常常被人詬病，引發政府、業界和學界對資源豐富地區經濟增長、社會發展和環境治理等問題的持續關注。已有研究表明，豐富的自然資源②往往很難為地區經濟長期增長帶去“福音”，卻常常成為阻礙經濟持續增長的“詛咒”［1］。不僅如此，以礦產資源開采、加工為主導產業的城市不僅面臨經濟增長的難題，還可能因較低的能源環境效率而深陷環境和氣候治理的困境［2］。能源環境效率用于度量地區一定投入條件下期望產出（如經濟產出）和非期望產出（如污染物）的投入產出效率，能夠較好刻畫地區經濟增長與環境和氣候治理平衡發展程度。提高能源環境效率就是確保經濟產出的前提下，盡可能減少投入和非期望產出。因此，能源環境效率適宜且被廣泛用于評價地區綠色發展水平［3］。資源豐裕地區的能源環境效率提高，不僅是資源型城市轉型發展亟待解決的問題，更是中國推動經濟社會全面綠色轉型、建設美麗中國的迫切需要。豐富的自然資源可能對地區綠色發展產生“詛咒”，而不清廉的政商關系（也稱“非清”政商關系）則可能是重要的“幫兇”。為此，研究政商關系對能源環境效率的影響機理對破除制約資源豐富地區綠色發展的“詛咒”具有現實意義。

資源豐裕度對地區能源環境效率的影響可從制度和技術兩個角度解釋。制度因素主要包括尋租和腐敗、政局混亂、社會不平等、資源收益分配制度不完善等；而技術因素主要表現為資源行業對制造業等其他行業產生擠出效應，或阻礙生產性技術投入，或被重化工產業鎖定而產生路徑依賴［45］。這兩種因素中制度因素更具深刻和長期影響，而技術因素可能是制度缺失導致的具體結果。政府作為政策和規則的制定者，在其中扮演著重要角色并發揮關鍵作用。尤其在中國，自然資源所有權主要由政府掌控，以礦產資源為代表的自然資源開采權集中由關鍵的政府部門審批，因此，擁有相關權力的政府部門及關鍵人員容易成為資源開發者的尋租對象

黨的十八大以來，煤炭、石油、電力、燃氣等能源領域落馬“老虎”居首，成為腐敗的重災區。參見：http：//fanfu.people.com.cn/n/2015/0428/c6437126919263.html。，加之行政信息不透明，缺乏社會有效監督，導致礦產資源開采利用領域常出現非市場化競爭，這些都加大了非效率生產的可能性。在資源豐富地區，非效率生產意味著對資源粗放開采和高耗能、高排放、低附加值加工并存，這種“高投入、低產出、高排放”的開發模式很可能表現為更低的能源環境效率。由此，在“資源豐裕地區—政府對資源開采權的壟斷控制—資源開發利用效率”的鏈條中，政商關系可能成為影響資源豐裕地區能源環境效率的重要力量，政商關系究竟是“奠基石”還是“絆腳石”，直接影響著地區綠色可持續發展。政商關系不僅僅是政府與企業的關系，更是政府與市場、市場與社會的關系，也是中國經濟體制改革成效的試金石［6］。從政商關系的視角探討資源豐裕度如何影響能源環境效率不僅能夠推動資源豐裕地區的深化改革，而且也有利于厘清自然資源與腐敗的關系，從而建立行之有效的能源環境效率提升機制。

本文基于政商關系的視角嘗試為資源豐裕度對地區能源環境效率影響機制提供一種新的分析思路，并實證檢驗政商關系影響資源豐裕地區能源環境效率的程度，以及政商關系作用效應在不同地區、不同時間、不同資源類型上的異質性。本文的主要貢獻在于：第一，從政商關系視角解釋了自然資源豐裕度對能源環境效率影響的作用機制，豐富了對“資源詛咒”作用機制的研究。第二，實證檢驗了“非清”政商關系在礦產資源豐裕度對能源環境效率影響中的傳導效應，并對比了礦產資源與土地資源、森林綠地資源

礦產資源具有較高的單位經濟價值和使用價值，分布具有聚集性特征，并兼具不可再生的稀缺性；而土地資源或森林綠地資源，其單位經濟價值和使用價值顯著低于礦產資源，且具有可再生性特征。對能源環境效率的不同影響效應。第三，從時空異質性角度探討資源豐裕程度、政商關系與能源環境效率的特征。從資源貧富、南北方和東中西部地區三個維度探討不同區域之間資源豐裕度、政商關系與能源環境效率的關系及其差異，同時使用橫截面數據模型和面板數據模型分別從長期和短期視角估計了政商關系作用于資源豐裕度進而影響能源環境效率的程度，探究長期和短期效應的差異。

二、文獻述評

與本文研究相關度較高的文獻主要包括資源豐裕度與經濟增長、資源豐裕度與政府腐敗以及政府腐敗或信息不透明與能源環境效率相關的研究。

資源豐裕度與經濟增長關系的研究由來已久，現有研究多支持“資源詛咒”假說，即豐富的資源不僅不能促進經濟持續增長，反倒阻礙了經濟增長。究其原因，豐富的資源易誘發不利于經濟增長的社會問題，比如腐敗加重、戰爭頻發、教育缺失等。此外，資源豐富地區也更容易形成對經濟增長具有擠出效應的不利因素，比如，資源豐裕國家的高價格水平不利于出口增長［7］，對科技創新和人力資本投入形成擠出效應，或擠出外資投入和私營經濟，或導致去工業化等“荷蘭病”的出現，還可能降低實際儲蓄率影響經濟長期增長［8］。資源豐富地區無法將資源有效轉化為其他生產性資產，不利于提高能源效率，過度依賴資源還會腐蝕一國的投資便利性進而阻礙生產性投資［5］。資源型城市存在對重化工業的鎖定效應和路徑依賴，缺乏提高資源環境效率的激勵力度，導致資源豐裕度高的城市較難實現綠色經濟增長［9］。因此，過分依賴資源發展的地區更容易被資源“詛咒”。

資源豐富地區較容易產生腐敗，這似乎已成為共識。政府腐敗是資源豐富的國家在經濟方面表現欠佳的主要原因。自然資源是一個國家天然的“資源租金”，政府掌握國家機器而天然地對其擁有控制權，豐富的資源會誘使人們更多關注如何獲得資源租金，而忽視對自身生產技能的提升，并且還容易滋生腐?。?0］。Okada等［11］研究了157個國家以石油租金為代表的自然資源對腐敗的影響，表明資源豐富的國家更容易發生腐敗。伴隨礦產資源的開采，政府腐敗的程度會加劇，礦產資源開發收入增長會促使被賄賂者要求更多的資源租金。在資源收益分配制度不完善和資源管理存在自由裁量權的制度條件下，資源豐富地區容易產生腐敗。相比而言，研究政府腐敗對能源效率或環境效率的影響相對較少，多數研究關注到政府腐敗導致非效率投資增加進而降低了企業的投資效率［12］，部分研究也表明資源領域的腐敗直接導致環境治理惡化［13］。

綜上，有關資源豐裕程度與經濟增長的研究多集中從不同視角解釋經濟增長中的“資源詛咒”現象及其觸發機制，但隨著社會對綠色轉型發展重視程度不斷加深，資源豐富地區不僅面臨經濟增長困境，可能也面臨更多環境污染問題，但當前文獻卻鮮有探索資源豐裕程度與能源環境效率關系的研究。已有對資源豐裕度與政府腐敗的研究，也僅限于探究豐裕資源誘發腐敗現象的原因。需要說明的是，政府腐敗不僅只是社會問題，它與一個地區經濟增長和可持續發展也可能息息相關，但是相關研究并未延伸至能源環境效率領域。而政府腐敗與能源環境效率的研究關注到了政府腐敗對生產投資效率或環境治理產生影響，但其研究的對象過于寬泛，研究的目標僅限于環境治理而忽視經濟發展，缺乏以資源豐裕地區為研究對象且以綠色發展為目標的研究。自然資源開采多受政府管控，而資源開發利用工作由企業實施，政商關系在資源尤其是礦產資源開發利用中可能扮演重要角色，因此，本文試圖從政商關系視角揭示資源豐裕度對能源環境效率的影響機制。

三、理論分析及研究假說

“非清”政商關系表現為政府與某些企業關系過于密切，并可能伴隨非正常的利益交換，這種政商關系不利于正確劃分政府與企業的角色和責任，難以明確政商關系的邊界?！胺乔濉闭剃P系嚴重的地區，政府腐敗、行政信息不公開、財政透明度低等現象凸顯，而自然資源豐富地區容易產生政府腐敗，缺乏民主或制度不健全加重了腐敗滋生，因此，在資源豐富地區“非清”政商關系可能嚴重阻礙能源環境效率的提高。如圖1所示，本文從政商關系視角對資源豐裕度如何影響地區能源環境效率給出理論解釋。

圖1政商關系在資源豐裕地區對能源環境效率影響中的傳導機制

豐富的資源容易誘發企業等相關主體為獲取資源而向政府相關人員行賄，資源豐富地區更容易出現政府腐敗現象［14］，而政府腐敗引發非效率投資增加，并阻礙技術創新和先進技術應用，導致資源浪費和環境惡化。腐敗一方面抑制部分企業的有效投資，另一方面加劇部分企業的過度投資，從而在整體上削弱企業的投資效率。腐敗導致尋租增加和惡性競爭加劇都降低了企業創新積極性，還會通過降低創新型產品的平均產出，阻礙創新型公司的發展［15］。腐敗導致非效率投資增加并削弱技術進步，極有可能造成大量資源浪費。資源領域的腐敗直接導致環境治理惡化，政策制定者的腐敗導致能源效率降低［16］，腐敗也造成了更多污染，腐敗嚴重的政府會抵制環境游說團隊的行為，從而不利于環境治理。因此，在資源豐富地區政治腐敗容易造成政府過度干預社會資源配置，導致低效率甚至非效率投入增加，企業缺乏技術研發投入激勵，也增加了企業生產面臨的風險，阻礙了資源優化配置，加劇了資源浪費和環境污染，這些都可能降低資源豐富地區的資源使用效率。

在資源富集的地區，行政信息缺乏透明度增加了企業投資決策面臨的不確定性，企業難以據此制定最優的生產投資計劃，不能在滿足節能環保等約束下有效配置資源并實現效益最大化。政府行政信息主要包括人事任免、人員招聘、政策發布、政府規劃、重大項目建設、重大民生工程、監督檢查、行政處罰、公共事件應對及處理等影響經濟社會發展的重要信息。在政策不確定性較高時，政府信息公開能夠顯著提升企業的投資效率［17］。而通過公開環境污染信息，公眾參與環境質量監督，有助于改善環境污染。污染信息透明度指數信息公開對減少污染排放具有積極影響［18］。政府行政信息公開不僅有利于減少腐敗導致資源濫用現象，還有助于提高社會生態效率［19］。因信息不公開，公眾無法參與監督政府行為，也導致了腐敗滋生和生產過程中的環境破壞，不利于能源環境效率的改善。

資源豐富地區稅收等財政收支規模較大，財政信息透明程度可能影響資源開采企業的投資和節能投入決策。自然資源開采企業多為國有性質且屬于資本密集型企業，這類企業的投資行為緊跟國家宏觀政策尤其是財政政策變化而調整。一方面，提高財政透明度有利于公眾對財政資金使用進行監督，形成對政府優化財政資源分配的約束，從而有助于提高財政資金的配置效率；另一方面，財政透明度提升有助于改善企業對政府行為的預期，減少企業投資偏差，抑制企業過度投資，提高產能利用率。因此，在資源豐富地區財政透明程度將從以上兩個方面引導資源實現優化配置，最終提高能源環境績效。政府作為社會經濟活動的重要參與者，通過財政收支調節市場經濟失衡，政府定期公布財政預決算報告釋放經濟政策信號，引導其他經濟社會參與者的投資經營行為。財政公布重大項目或者技術改造補貼政策，能引導生產型企業技術改造資本性投資，努力提高能源使用效率。而財政透明度欠缺，則容易滋長尋租及腐敗行為，難以實現財政資金精準使用，導致傳統資源型企業憑借與政府天然親密關系更易獲取財政補貼，而對真正需要財政資金支持且有意愿進行技術改造的企業形成擠出效應，也不利于提高能源環境效率。

基于以上分析，本文提出假說：自然資源豐裕地區“非清”政商關系嚴重，且“非清”政商關系極可能對地區能源環境效率產生不利影響。

四、實證設計與研究方法

（一）基本模型

已有對“資源詛咒”的研究（尤其是國內）常使用面板數據模型估計資源豐裕度與經濟增長的關系，但也不乏使用橫截面數據模型對兩者關系進行估計的研究［1，20］。面板數據模型估計結果描述的是資源豐裕度在相鄰年份間的變化對不同個體在相鄰年份間經濟增長變化的影響，即資源豐裕度短期變化對經濟增長的短期影響［6，21］；而橫截面數據模型則是利用不同個體資源豐裕度的差異來解釋不同個體經濟增長差異，考察的是資源豐裕度對經濟增長的長期影響。因此，橫截面模型更適用于考察諸如自然資源等長期因素對經濟增長影響。為此，本文建立了如下橫截面模型：

EEPIi=c0+c1lnMi+λXi+εi（1）

其中，EEPIi表示能源環境效率；Mi表示采礦業從業人數，用于度量資源豐富程度，也是本文的核心解釋變量。與文獻通常做法一致［5，21］，控制變量Xi為影響地區能源環境效率的長期因素，包括各個地市與對應省會城市的距離（DIS）、經度（LTE）和海拔（ELE）。

（二）中介效應檢驗

為了檢驗資源豐裕程度是否通過政商關系影響能源環境效率，本文借鑒溫忠麟等［22］提出的中介效應檢驗方法檢驗政商關系的中介效應，構造如下模型：

EEPIi=c0+c1lnMi+γXi+ε1i

lnINNi=α0+α1lnMi+αXi+ε2i

EEPIi=β0+c′1lnMi+blnINNi+ωXi+ε3i（2）

其中，c1為解釋變量資源豐裕度對被解釋變量能源環境效率的總效應；α1為資源豐裕度對中介變量政商關系（INNi）的效應；b是在控制了資源豐裕度的影響后，政商關系對能源環境效率的效應；c′是在控制了政商關系的影響后，資源豐裕度對能源環境效率的直接效應；中介效應使用系數乘積α1b度量，系數乘積的檢驗（即檢驗H0：α1b=0）是中介效應檢驗的核心。

本文檢驗政商關系中介效應的步驟如下：第一步，對式（2）中第一個方程進行回歸，若系數c1顯著，則表明存在總效應，按照中介效應立論；若系數c1不顯著，則按照遮掩效應立論。第二步，若系數c1顯著，且式（2）第二、三個方程的系數α1、b均顯著，則表明間接效應顯著，直接跳至第四步；若系數α1、b至少有一個不顯著，則用Bootstrap法檢驗H0：α1b=0，按照第三步操作。第三步，Bootstrap法直接檢驗H0：α1b=0，若結果顯著，則表明間接效應顯著，則進行第四步；否則停止分析。第四步，若式（2）第三個方程的系數c′1不顯著，說明只有中介效應；若系數c′1也顯著，說明為部分中介效應，繼續操作第五步。第五步，比較α1b與c′1的符號，若兩者符號相同，則部分中介效應占總效應的比例為α1b/c1；若兩者符號不同，屬于遮掩效應，則中介效應與直接效應比例的絕對值為|α1b/c′1|。

此外，由于式（2）中被解釋變量EEPIi和lnINNi均為受限被解釋變量，如果使用OLS方法估計則不能得到一致估計，因此使用Tobit方法進行參數估計。

（三）研究變量

1.?被解釋變量

能源環境效率是指在一定投入下期望產出（如經濟產出）和非期望產出（如污染物）的投入產出效率，是對地區經濟與生態和環境治理平衡發展的綜合度量。本文基于度量期望和非期望產出的非徑向方向距離函數（NDDF）構造出能源環境效率指標作為被解釋變量。

（1）定義生產函數。假設每個決策單元（比如城市）使用3種投入要素X=（xK，xL，xE）∈R3?+進行生產，其中K、L、E分別表示勞動、資本和能源，生產得到期望產出Y∈R+和非期望產出U∈R+，其中期望產出為經濟產出，非期望產出為污染物（比如二氧化碳、二氧化硫）

煤和石油燃燒時會生成二氧化硫，在工業生產過程中如處理不當二氧化硫會對大氣產生嚴重污染。石油、煤炭、天然氣燃燒及其生產化工產品過程中都會釋放出二氧化碳。二氧化碳是重要的溫室氣體，大量排放對氣候變暖產生不利影響。這兩種污染物均與化石能源消費密切相關，所以視為非期望產出。。因此，基于以上投入和產出可定義包含非期望產出的生產技術：

T={（X，Y，U）：X能生產（Y，U）}（3）

如果用生產可能性集形式描述以上生產技術，即

P（X）={（Y，U）：（X，Y，U）∈T}（4）

期望產出與非期望產出的聯合生產可能性集需要滿足弱可處置性，以及期望產出與非期望產出聯合生產的零交集性，即

①若（Y，U）∈P（X）且0≤θ≤1，則（θY，θU）∈P（X）

②若（Y，U）∈P（X）且U=0，則Y=0?（5）

式（5）中弱可處置性條件①刻畫了污染物減排是有成本的，零交集條件②意味著生產過程中污染物排放是不可避免的。

本文期望產出以國內生產總值GDP度量，非期望產出包括二氧化碳排放（C）和二氧化硫（S）。借鑒Zhou等［23］的研究，生產函數表示為

P=K，L，E，Y，C，S∶∑T???t=1∑N???i=1λitKit≤K，∑T???t=1∑N???i=1λitLit≤L

∑T???t=1∑N???i=1λitEit≤E，∑T???t=1∑N???i=1λitYit≥Y，∑T???t=1∑N???i=1λitCit=C

∑T???t=1∑N???i=1λitSit=S，λit≥0，i=1，…，N;t=1，…，T（6）

（2）定義距離函數。將DDF函數引入環境效率評價，其距離函數定義為在實現產出擴張的同時，盡可能減少污染物排放，距離函數可表示為

D→K，L，E，Y，C，S;g=supβ∶［（K，L，E，Y，C，S）+gβ］∈P（7）

對于給定投入（K，L，E），產出Y和污染物（C，S）按照相同的比例擴張和收縮，β就是產出擴張和污染物減排的最大可能比例。Zhou等［23］放松了DDF中期望產出與非期望產出必須同等比例增加和減少的限制，定義了NDDF，允許兩類產出的增減比例不一致，同時也避免了DDF可能存在的松弛偏差問題。因此，本文構造的非徑向方向距離函數如下：

NDK，L，E，Y，C，S;g=supwTβ∶［（K，L，E，Y，C，S）+g·diag（β）］∈P（8）

其中，β=（βK，βL，βE，βY，βC，βS）T≥0為松弛向量，表示各投入產出變量可以擴張和縮減的比例。w=（wK，wL，wE，wY，wC，wS）T表示能源環境績效評價中各投入產出變量的權重。g=（gK，gL，gE，gY，gC，gS）是方向向量，表示期望產出擴張和非期望產出縮小的方向。diag（β）表示對β進行對角化處理。

本文根據研究需要，選擇的權重向量為w=（0，0，1/3，1/3，1/6，1/6）T。首先，假設投入、期望產出和非期望產出是同等重要；其次，投入要素間存在替代性，全要素能源環境效率需要將資本和勞動剔除出去。此外，非期望產出有兩種，權重各設置為1/6。保持權重向量與方向向量對應，因此方向向量取值為g=（0，0，-E，Y，-C，-S）。距離函數式（8）可以通過如下線性優化過程求解：

NDK，L，E，Y，C，S;g=maxβE/3+βY/3+βC/6+βS/6

s.t.∑T???t=1∑N???i=1λitKit≤K，∑T???t=1∑N???i=1λitLit≤L，∑T???t=1∑N???i=1λitEit≤E－βEgE

∑T???t=1∑N???i=1λitYit≥Y+βYgY，∑T???t=1∑N???i=1λitCit=C－βDgD

∑T???t=1∑N???i=1λitSit=S－βSgS，λit≥0，i=1，…，N;t=1，…，T（9）

式（9）的經濟含義是指在資本和勞動投入既定的情況下，實現期望產出最大化和非期望產出最小化，而最大化及最小化目標的相對重要性通過權重向量w刻畫。求解式（9）可得到最優解β*=（β*

E，β*Y，β*C，β*S）T，表示如果地區i在第t年實現最優生產，能源投入、期望產出和非期望產出的目標值分別為：Eit-β*EitEit，Yit-β*YitYit，Cit-β*CitCit，Sit-β*SitSit；特別地，如果β*jit=0，j=E、Y、C、S，則說明決策單元在該種投入（或產出）上已經實現了最優。

（3）構建能源環境效率指標。為了在能源投入、期望產出與非期望產出之間進行權衡，本文采用目標能源強度與實際能源強度的比值定義能源績效，采用目標污染物排放強度與實際值的比定義污染物排放績效。最后對兩者進行加權來定義能源環境效率，能源環境效率指標EEPI∈［0，1］值越高，表明能源環境效率越好。具體計算公式如下：

EEPIit=1???2（Eit－β*EitEit）/（Yit+β*YitYit）???Eit/Yit+1???21???2∑j=C，S（jit－β*jitjit）/（Yit+β*YitYit）???jit/Yit=

（1－β*Eit）/2+（1－β*Cit）/2+（1－β*Sit）/2/2???1+β*Yit（10）

2.?核心解釋變量

核心解釋變量資源豐裕度使用采礦業從業人數表示。參考李江龍等［9］的研究，使用采礦業從業人數表示資源豐裕程度，主要因為礦產資源屬于勞動密集型產業，使用采礦業從業人數能夠恰當刻畫地區的資源豐裕程度，而以GDP為基礎的相對指標，或者以采礦業從業人數占比為指標度量資源豐裕程度，會將經濟發達地區度量為資源相對貧乏，或將人口密集且規模較大的地區度量為資源相對貧乏，而這往往與事實不符［9，21］。

3.?中介變量

中介變量為政商關系，本文使用來自中國人民大學國家發展與戰略研究院發布的《中國城市政商關系研究報告》中的政商關系清白指數

政商關系清白指數得分范圍為0～100。表示。該指數由政府廉潔度（權重系數25%）和政府透明度（權重系數75%）構成。其中，政府廉潔度主要以被查處官員數量、食品安全許可證代辦價格、百度腐敗指數構成，政府透明度則刻畫了行政信息公開度和財政透明度。政商關系清白指數越大，說明該地區政府廉潔程度和政府透明度越高。對282個城市2017—2019年政商關系清白指數平均數進行統計，結果顯示114個資源型城市

此處資源型城市為國務院2013年發布的《全國資源型城市可持續發展規劃（2013—2020年）》的126個地級行政區資源型城市中的114個。的政商關系清白指數平均值得分47.89，而其余168個非資源型城市的得分為56.75，較資源型城市高出18.5%?？梢姡Y源型城市的政府廉潔和政府透明度明顯低于非資源型城市，如前文所述，資源豐裕地區的“非清”政商關系更嚴重。

4.?控制變量

本文使用橫截面模型考察長期因素對能源環境效率的影響。不同于面板數據模型會添加盡可能多的具有短期影響效應的控制變量，本文使用的橫截面模型通過比較城市之間在橫截面上的差異解釋不同城市能源環境效率的差異，重在考察能源環境效率的長期特征，因此不宜增加短期影響因素作為控制變量。Sachs等［7，20］有關“資源詛咒”的經典研究所選擇的控制變量主要是地理因素（例如距主要港口距離、緯度、熱帶、洲際等），而不選擇具有短期影響的因素。因此，參考已有相關研究［5，20］，本文選擇對能源環境效率可能具有長期影響的因素作為控制變量，主要包括各地級市與對應省會城市的距離（DIS）、各地級市經度（LTE）和海拔（ELE）三個因素。

（四）數據來源與處理

1.數據來源及處理

兼顧數據的充分性及可獲得性，本文使用中國282個地市的橫截面數據進行處理分析。首先使用全國各地市2003—2019年勞動、資本、能源、GDP、二氧化碳排放、二氧化硫排放等數據計算每年的能源環境效率，再取2003—2019年能源環境效率的平均值度量該地區長期的能源環境效率。二氧化碳排放數據通過各城市能源消耗數據計算得出，而城市能源消耗主要包括城市交通運輸以及城市供暖、用電、用氣（煤氣和液化石油氣）等的能源消耗。本文參考Li等［24］的測算方法計算城市交通運輸能源消耗，以各城市公路、鐵路、水路和航空運輸的客運量和貨運量乘以對應運輸方式的能源強度計算出不同運輸方式的能源消耗量。在此，先計算各城市交通運輸、供暖、用電、用氣四種活動的能源消費量，再根據2006年聯合國政府間氣候變化專門委員會（IPCC）制定的二氧化碳計算方法，將不同能源消費量乘以對應的二氧化碳排放系數，最后進行加總得出各地級市二氧化碳排放總量。資本數據使用永續盤存法計算得出，資本和GDP數據統一為2017年的不變價格。資源豐裕程度數據取2003—2019年各地市采礦業從業人數的平均值。以上數據或基礎數據主要來源于歷年《中國城市統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》《中國工業統計年鑒》《中國能源統計年鑒》《中國統計年鑒》以及部分地級市歷年統計年鑒。

控制變量數據選取各地級市經度和海拔數據，使用ArcGIS軟件對地理信息數據處理后獲得，并使用經緯度數據計算出各地級市與省會城市的距離。中介變量政商關系數據來源于中國人民大學國家發展與戰略研究院發布的2017—2019年度《中國城市政商關系研究報告》。在實證分析中，由于政商關系清白指數取值為0～100，部分小于1的數值取對數之后為負值且絕對值較大，為了確保數值為正而便于分析，本文使用101減去政商關系清白指數再取對數，生成新的變量lnINN=ln（101-INN），因此政商關系清白指數（INN）與lnINN成負向關系，即政商關系清白指數越大，則lnINN值越小。

2.?描述性統計

主要變量的描述性統計結果如表1和圖2所示。從區域差異來看，EEPI存在資源貧富、南北方、東

圖2主要變量在地區之間的差異

注：1.數據為樣本數據的平均值。

2.資源豐裕度排名前50%地區為資源富裕地區，資源豐裕度排名后50%地區為資源貧窮地區；北方地區包括129個地級市，南方地區包括153個地級市；中西部地區包括184個地級市，東部地區包括98個地級市。

中西部地區差異，資源豐裕地區小于資源貧窮地區，北方小于南方，而中西部地區小于東部地區。資源豐裕地區主要分布在北方和中西部地區。從變換之后度量政商清白指數的lnINN來看，其值越大表明政府廉潔程度和政府透明度越低。資源貧窮、南方、東部地區的政府廉潔程度和政府透明度較高。

描述性統計結果表明，相比資源貧窮地區，資源富裕地區政府廉潔程度和政府透明度較低，即“非清”政商關系現象較為嚴重，且資源富裕地區的能源環境效率較低，這在一定程度上表征了本文提出的研究假說。并且，EEPI、M和lnINN三個變量特征在北方與南方之間，以及中西部地區與東部地區之間存在差異，也表明三者的關系存在區域異質性。

五、實證結果與討論

（一）基準回歸結果

對中國282個地級市橫截面數據檢驗結果表明，資源豐裕程度對能源環境效率具有顯著負向影響。如表2所示，資源豐裕程度的系數為負，說明資源越豐富的地區能源環境效率越低。第（5）列結果顯示，資源豐裕程度對數的系數為-0.02，且在1%水平上顯著，表明資源豐裕程度每增加1個標準差（1.95），能源環境效率將降低0.039（即減少0.21個標準差），驗證了地區能源環境發展方面同樣存在“資源詛咒”現象。

此外，到省會城市距離（DIS）與能源環境效率具有負向關系，表明距離省會城市越遠的城市，能源環境效率越低。在同一省域內，與其他地級市相比，省會城市匯聚了區域人才、科技和技術等要素，經濟發展水平較高，生產效率較高，省會城市對周邊城市技術和生產要素的溢出效益與其距離成反比，城市間經濟或技術的溢出效應與地理距離呈反比［25］，因此距省會城市越近的地區，能源環境效率越高。經度（LTE）與能源環境效率表現出倒U型關系，且在1%水平下顯著。中國東西部地區跨越的經度較廣，經度越大越靠近沿海經濟發達地區。除了經濟聚集帶來資源配置效率相對較高之外，沿海外向型經濟有利于提高能源環境效率［3］，因此經度越大地區能源環境效率越高。經度與能源環境效率之間表現出倒U型關系，主要是由于經度最大的區域為東北地區，東北地區屬于中國傳統重工業基地，但傳統支柱產業不斷萎縮，面臨較大的轉型壓力，地區的經濟發展水平落后，經濟聚集性低而節能減排效應小，生產技術水平整體偏低，資源利用效率和能源環境效率較低［26］。海拔（ELE）與能源環境效率具有顯著的負向關系，表明海拔越高的地區，能源環境效率越低，這可能是由于中國的地勢呈現西高東低，而經濟和技術發展水平卻表現為西低東高。

（二）傳導機制檢驗

為了驗證自然資源豐裕地區“非清”政商關系對能源環境效率的作用機制，本文使用中介效應檢驗方法對“非清”政商關系的傳導機制進行驗證，結果表明“非清”政商關系具有較為顯著的中介效應。逐步回歸結果如表3所示，第（2）列資源豐裕程度系數為0.031，表明資源越豐富的地區，政商關系清白指數越

低，豐富的自然資源誘使企業更多關注如何獲得資源租金，而忽視對自身生產技術的提升，同時也會加劇

地方政府的尋租行為［10］。第（3）列顯示“非清”政商關系系數為-0.094，在1%水平上顯著，表明政商關系清白指數越低，能源環境效率也越低，即清白的政商關系有助于促進地區能源環境效率提高。政商關

系清白指標綜合代表政府廉潔程度和政府透明度，反腐促進了企業技術創新，這種效應在受管制行業的

國有企業中表現尤為明顯［27］。例如，高官落馬促進了高效率工業企業的投資活動，改善了投資資源的配置效率，而政府提高行政效率有助于提高能源使用效率［28］。

根據式（2）中介效應檢驗的原理，表3第（1）列資源豐裕度系數顯著，表明存在資源豐裕度影響能源環境效率的總效應；第（2）列資源豐裕度系數和第（3）列“非清”政商關系的系數均顯著，說明存在以“非清”政商關系為中介變量的中介效應；第（3）列資源豐裕度系數也顯著，說明“非清”政商關系在資源豐裕度影響能源環境效率的關系中存在部分中介效應。因此，資源豐裕程度對地區能源環境效率的負向作用過程中，“非清”政商關系發揮了顯著的中介效應，中介效應的值為-0.003，中介效應在總效應中占比為14.58%。與此同時，第（3）列資源豐裕程度的系數為-0.017，在1%水平上顯著，表明資源豐裕程度對能源環境效率的直接效應也顯著。進一步，使用Bootstrap方法直接檢驗H0：α1b=0，得到的中介效應置信區間為［-0.007，-0.001］，不包含0，也說明“非清”政商關系的中介效應顯著。

綜上，中介效應檢驗結果驗證了本文的假說，即自然資源豐富地區易誘發“非清”政商關系，并且通過“非清”政商關系對地區能源環境效率產生不利影響，“非清”政商關系具有顯著的中介效應，中介效應占總效應的14.58%，“非清”政商關系為資源豐裕度如何影響城市能源環境效率提供了一種新的解釋。資源豐裕程度高的地區發生政府腐敗的可能性較大，而政府行政信息不公開、財政透明度低、缺乏有效監管又助長了腐敗發生的可能［14］，并因此對地區能源環境效率產生不利影響。

（三）內生性處理

考慮到能源環境效率是基于要素投入和經濟產出及非合意產出構造的評價指標，作為被解釋變量的EEPI與解釋變量lnM之間可能存在互相影響的雙向因果關系，從而因內生性問題對估計結果產生偏差。參考已有研究對工具變量的選擇［5，21］，本文使用2015—2019年EEPI平均值作為被解釋變量，用AEEPI表示，選取2015—2019年資源豐裕程度平均值作為核心解釋變量（lnM），并將2003—2014年資源豐裕程度平均值作為核心解釋變量的工具變量，用lnMIV表示，采用兩階段最小二乘法（2SLS）重新估計。使用此工具變量主要因為其與2015—2019年資源豐裕度平均值具有較大相關性，與此同時，由于以前年度（2003—2014年）的資源豐裕程度已發生，可認為是“前定”的，與當期（2015—2019年）的擾動項不相關，符合工具變量的相關性和外生性條件。

表4第（1）（2）列為2SLS法的回歸結果，工具變量（lnMIV）對資源豐裕度（lnM）影響的系數為1.042，且在1%的水平下顯著并通過了弱工具變量檢驗［29］，表明工具變量與解釋變量之間存在顯著的正

相關關系。資源豐裕度對地區能源環境效率的影響顯著為負，這與基準回歸結果一致。第（2）～（4）列表示基于2SLS法的逐步回歸結果檢驗中介效應，結果顯示，“非清”政商關系在資源豐裕程度對地區能源環境效率的負向作用過程中同樣發揮了顯著的中介效應，中介效應在總效應中占比為35.81%。Bootstrap方法得到中介效應置信區間為［-0.008，?-0.001］，不包含0，也說明“非清”政商關系的中介效應顯著。上述結果表明，資源豐裕程度對地區能源環境效率負向作用以及“非清”政商關系的中介效應并不受到內生性問題的影響。

（四）穩健性檢驗

首先，替換被解釋變量?；鶞驶貧w中被解釋變量EEPI的非合意產出包括二氧化碳和二氧化硫。其中，二氧化硫主要來自煤炭和石油的燃燒過程，而二氧化碳則來自石油、煤炭、天然氣燃燒及其生產化工產品過程，當非合意產出僅為二氧化碳時可重新計算出新的EEPI，據此進行中介效應檢驗，結果見表5。“非清”政商關系的中介效應依然顯著，此時中介效應占比為21.38%。其次，替換核心解釋變量。采礦業從業人數從數量角度度量了資源豐裕程度，當使用包含價格和數量因素的采礦業生產總值替換采礦業從業人數作為資源豐裕度的代理指標時，中介效應檢驗結果依然顯著，此時中介效應占比為18.24%。最后，替換中介變量。政商清白指數由政府廉潔度和政府透明度指標加權得出，當把政商關系的代理指標替換為政府透明度指數時，中介效應檢驗結果仍表明“非清”政商關系的中介效應顯著，此時中介效應占比為21.47%。

穩健性檢驗結果表明，“非清”政商關系在資源豐裕程度與能源環境效率之間的中介效應穩健，且替換相關變量之后的中介效應占比均變大。一方面說明“非清”政商關系的傳導效應并不因為變量替換而不顯著，證明了實證結果可靠；另一方面也說明本文估算出中介效應占比14.58%，并沒有夸大“非清”政商關系具有的傳導效應。

（五）地區異質性分析

中國幅員遼闊，礦產資源分布具有“南少北多、東少西多”的特征，為檢驗資源豐裕度與能源環境效率

的關系是否存在地區異質性，本文按照資源貧富、南北方和東中西部三個維度對地區異質性進行檢驗，結

果表明資源豐裕度對能源環境效率影響存在較大的區域異質性。

表6第（1）列資源富裕地區的資源豐裕程度對能源環境效率的負向作用更大，進一步佐證了過分依賴資源發展的地區更容易被資源“詛咒”。第（2）列結果表明，北方地區資源豐裕度對能源環境效率的負向影響大于南方地區，估計系數接近南方地區的2倍。第（3）列結果表明，從東部與中西部地區來看，這兩個地區資源豐裕度對能源環境效率的影響程度相當，中西部地區的負向影響程度稍大，這可能由于相比東部地區，中西部地區資源較為豐富。

分區域來看，如表7所示，資源富裕地區、北方地區和中西部地區“非清”政商關系的中介效應顯著，表明資源富裕地區或中西部經濟相對落后地區，政府廉潔度和政府透明度較低，并因此對能源環境效率產生負面影響，尤其在中西部地區“非清”政商關系的中介效應占比達到23.12%，比全國中介效應占比14.56%高出了8.56個百分點。

（六）短期效應分析

為了估計資源豐裕度對能源環境效率的短期影響以及“非清”政商關系在其中的中介效應，同時考慮政商關系數據指標的可得性

政商關系數據來源于中國人民大學國家發展與戰略研究院發布的《中國城市政商關系研究報告》，截至目前該報告發布了2017、2018和2019年度的數據。，本文使用全國282個地級市2017—2019年短面板數據進行實證分析。不同于橫截面模型使用影響經濟發展的長期變量作為控制變量，參考已有研究［9］，在此選擇短期內對經濟發展具有影響的市場化程度（ME）、政府干預程度（GE）、環境規制程度（RE）等變量作為控制變量。其中，市場化程度使用城鎮私營和個體從業人員占本地從業人員總數的比值來衡量。一般認為市場化程度越高，越有利于提高資源配置效率。政府干預程度使用財政支出占GDP比值衡量，用于改善基礎設施及教育投入的財政支出有助于促進地區技術進步，但若用于行政管理的財政支出過多，則可能導致效率的損失；環境規制程度，基于城市生活污水處理率、生活垃圾無害化處理率、工業固體廢物綜合利用率這三個指標，用極差法進行標準化處理后，采用熵權法合成各地市環境規制強度指標，環境規制能夠約束企業用能行為并刺激企業加快技術創新從而有利于提高效率，但是環境規制也會迫使企業額外增加治污投入，可能擠占了企業生產研發投入，對企業短期綠色增長產生負面影響。

表8第（2）（3）列為固定效應模型估計結果，第（4）（5）列為面板Tobit模型估計結果，結果顯示資源豐裕度對地區能源環境效率的影響系數并不顯著，在個體固定效應模型中為負，而在雙向固定效應模型中為正，且短面板數據模型估計系數絕對值遠小于基準回歸估計系數絕對值，這可能由于礦產資源探明和開采周期相對較長，且采礦業屬于資本密集型和勞動密集型產業，投入要素短期內難以及時調整，導致短期內能源環境效率對地區資源豐裕度變化的敏感性較低。以第（5）～（7）列組合的逐步回歸法的中介效應檢驗結果顯示關鍵估計系數均不顯著，若按照逐步回歸法計算，其中介效應占比僅為2.44%，這遠低于基準回歸中介效應占比的14.58%。以上結果表明，短期來看資源豐裕程度對能源環境效率的負向影響程度小于長期，且不顯著，而“非清”政商關系在其中的中介效應同樣極小且不顯著。這也從另一個角度說明本文選擇橫截面數據模型探究長期內“非清”政商關系的中介效應可能更具意義。由于短期直接效應和中介效應都較小且均不顯著，因此容易被人忽視，但是長期積累卻會導致能源環境效率降低。

（七）進一步討論：礦產資源與土地森林資源的異同

為進一步探究礦產資源與土地及森林資源對能源環境效率影響的差異，本文將實證檢驗土地及森林資源豐裕度對能源環境效率的影響，以及“非清”政商關系是否同樣發揮作用。如表9第（2）（4）列所示，以土地利用面積和建設用地供應面積為代表的土地資源豐裕程度的估計系數為正且顯著，說明土地資源

豐裕程度對能源環境效率具有正向作用，即地區土地利用面積越廣或建設用地面積越大，其能源環境效率越高。雖然從其他土地利用類型向建設用地轉變會表現出明顯的碳排放作用，但城市土地利用與建設用地規劃利用具有聚集效應特征，

提高建設用地空間集聚水平有助于提升能源效率［30］，且在土地開發利

用尤其是建設用地開發使用過程中對綠化及水土保持都有相對嚴格的要求，因此整體而言，土地資源豐裕程度對能源環境效率具有正向作用。第（3）列結果表明，以園林綠地面積為代表的森林資源與能源環境效率呈現非線性U型關系，結果在1%水平上顯著，說明當園林綠地面積小于某個閾值時，園林綠地面積的增加不利于提高能源環境效率，但當園林綠地面積大于該閾值時，園林綠地面積持續增加有利于提高能源環境效率。在中國經濟社會發展，尤其在工業化和城鎮化推進中，園林綠地資源受到的影響首當其沖，當政府逐漸有意識對“綠水青山”進行保護之后，更加注重經濟社會的高質量發展，能源環境效率逐漸得到改善。

表10中介效應檢驗結果顯示，土地資源和森林綠地資源豐裕程度對能源環境效率的影響中“非清”政商關系依然發揮著中介效應，其中在以園林綠地面積為代表的森林綠地資源情形下，“非清”政商關系中介效應比例為12.70%，而以建設用地供應量為代表的土地資源情形下，中介效應比例為42.52%。

綜上所述，無論是礦產資源還是土地資源的開發，都會對地區能源環境效率產生影響，前者產生了負向作用而后者具有正向效應。兩類資源的開采權和所有權都由政府控制，且一般都通過企業進行開發及運營，兩類資源在經濟價值、使用價值和可再生性等方面存在差異，但是“非清”政商關系在資源豐裕度對能源環境效率影響發揮了顯著的中介傳導效應。

六、結論與建議

本文基于政商關系視角分析并檢驗了資源豐裕程度對地區能源環境效率的影響，并使用全國282個地級市橫截面數據實證檢驗了“非清”政商關系的傳導機制。首先，基于非徑向方向距離函數測算能源環境效率，并使用采礦業從業人數作為資源豐裕度代理指標，分析了資源豐裕度與能源環境效率的關系；其次，檢驗了“非清”政商關系在資源豐裕度與能源環境效率之間的傳導效應，并考慮了內生性問題，進行了穩健性檢驗和異質性分析，從短期檢驗了“非清”政商關系的中介效應；最后，進一步討論了礦產資源與土地資源及森林綠地資源不同資源類型下“非清”政商關系的作用。

本文得到以下主要結論：第一，礦產資源豐裕程度對地區能源環境效率具有顯著的負向影響，礦產資源豐裕程度每增加1個標準差（1.95），地區能源環境效率將降低0.039（即減少0.21個標準差），且長期表現強于短期，表明在能源環境效率方面“資源詛咒”同樣存在。第二，以政商關系清白指數為代表的“非清”政商關系在礦產資源豐裕程度影響地區能源環境效率中發揮了顯著中介作用，長期中介效應占總效應的比例為14.58%，短期內中介效應不顯著但也不容忽視，驗證了“非清”政商關系的傳導機制，穩健性檢驗結果驗證了“非清”政商關系中介效應檢驗結果的可靠性。第三，過度依賴資源發展的地區更容易被資源“詛咒”，異質性分析結果表明資源豐裕度對能源環境效率的負向影響在資源富裕地區大于資源貧窮地區，北方地區大于南方地區，東部與中西部地區差異較小，而資源富裕地區、北方地區及中西部地區“非清”政商關系的中介效應更為顯著。第四，無論是礦產資源還是土地或森林綠地資源，盡管不同類型資源在經濟價值、使用價值、可再生性和稀缺性等方面存在差異，且不同類型資源對能源環境效率的作用方向相反，但是“非清”政商關系在資源豐裕度對地區能源環境效率影響中具有顯著的中介效應。

基于以上研究結論，本文提出以下政策建議：第一，加強能源資源集約利用，提高能源環境效率，降低地區經濟發展對礦產資源的過度依賴。由于“資源詛咒”現象依然存在，礦產資源豐裕程度高的地區無論在技術，還是在制度或機制等方面都可能缺乏提高能源效率的動力，導致能源環境效率較低，因此中西部資源豐富地區應切實轉變過分依賴資源發展的傳統觀念，在邁向碳達峰碳中和進程中要將傳統資源優勢轉化為技術優勢和資本優勢，擺脫發展中的“資源詛咒”，實現經濟社會高質量發展。第二，政府應積極改善政商關系，加強對政府職能部門的行為監督，謹防并努力杜絕腐敗滋生，降低行政信息不透明、財政公開程度低對地區能源環境效率的不利影響，努力構建親清政商關系。研究結果表明，長期來看“非清”政商關系在礦產資源豐裕度對地區能源環境效率的負向作用中具有顯著的中介效應，因此，樹立廉潔公正的政府作風，建立公開透明的行政信息和財政公告制度，將有利于改善非市場化和不公平競爭造成的能源環境效率惡化問題。雖然短期來看“非清”政商關系的中介效應不顯著，但也應防微杜漸，避免“非清”政商關系對能源利用和環境保護的不利影響。第三，政府應“揚長避短”，繼續提高“清白”的政商關系在土地資源和森林綠地資源開發促進能源環境效率中的積極作用，合理規劃和開發利用土地、森林、綠地等資源，同時降低并杜絕扭曲的政商關系導致礦產資源的低效利用，統籌經濟社會和生態環境協同發展，為美麗中國建設添磚加瓦。第四，進一步發揮市場在資源配置中的決定性作用，加快推進能源資源領域競爭性生產服務環節的市場化改革，引入市場競爭機制，優化營商環境，加強對自然壟斷業務的監管，降低“非清”政商關系對資源開發利用和生態環境保護的負面影響。

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編輯：鄭雅妮，高原