基于门槛模型的山东省“资源诅咒”现象研究

马 宇，程道金 ，2

（1.山东工商学院 金融研究院，山东 烟台 264005；2.山东师范大学 人口资源环境学院，济南 250014）

0 引言

自2005年赵奉军将“资源诅咒”这一概念引进之后，我国的学者便掀起了一股研究“资源诅咒”现象的潮流，我国资源丰裕的西部省区成为学者们研究的重点，此外也有一些学者从省际层面上对我国整体上是否存在“资源诅咒”做了研究。总体来说大部分的文献证实我国西部省区存在“资源诅咒”现象，省际层面上“资源诅咒”也得到一些学者的证实。黄子健（2013）证实新疆存在“资源诅咒”现象，刘慧、马洪云（2014）证实内蒙古存在“资源诅咒”现象，韩健（2013）通过对西部省区的研究发现，我国西部地区存在“资源诅咒”现象，马跃辉、高志刚（2013）从省际层面上实证分析发现，我国存在“资源诅咒”现象。对于我国东部资源相对丰裕的省区研究相对较少，另外“资源诅咒”现象是资源产业发展一开始就存在还是发展到一定阶段之后产生的。本文以山东省为例，对“资源诅咒”进行研究，通过构建固定面板模型和面板门槛模型研究山东省是否存在“资源诅咒”现象以及“资源诅咒”现象发生的条件。

1 理论依据

1.1 “资源诅咒”两部门模型

构建一个包含制造业部门和资源开采部门的两部门模型，p1表示资源部门产品价格，p2表示制造业部门产品价格，ct表示t时期的消费水平，R表示资源部门资源状况，A表示制造业部门的技术水平，KN、KM代表资源部门和制造业部门资本存量，LN、LM代表制造业部门劳动力数量，YN、YM代表资源部门和劳动力部门收入水平，则：

对式（3）求关于R的偏导数

式（4）和式（5）的含义是收入变化受资源变化的影响。一阶导数式（4）大于0，表明此阶段收入随资源的增加而增加，二阶导数式（5）的符号由资源所处的开发阶段所决定。

在成长阶段α＞1，式（5）的符号为正，这一阶段资源对经济增长起到促进作用；在稳定阶段α=1，此时式（5）为0，这一阶段资源对经济增长已实现最大化的效用；在衰退阶段α＜1，式（5）的符号为负，说明随着资源的开采，已不能对经济增长产生促进作用，反而会阻碍经济的增长，这就是“资源诅咒”。

1.2 Malmquist指数法简介

Malmquist指数最早是由瑞典经济学家Sten Malmquist1958年在研究不同时期的消费变化时提出的，后来被Caves，Christensen和Diewert的两篇著名的论文引入到全要素生产率中，用距离函数定义Malmquist指数法主要是由上述三位学者完成的。其主要构建思想就是根据不同时期要素投入向量和产出向量的距离函数构建，距离函数的大小与参考技术相关。

在规模收益恒定和要素自由处置（C，S）的生产前沿面条件下，时期t的投入距离函数和产出距离函数可以分别定义为：

为导出Malmquist生产指数，首先考虑单投入单产出的基本情形。同时假定已有t和t+1两个时期的投入产出数据，则全要素生产率TFP的最原始定义可以表达为

即产出增长率与投入增长率的比值。

此外，还能继续分解出技术效率变化率（TC）、技术进步率（AC）、纯技术效率（PC）和规模效率（SC）。公式表现形式为：

1.3 面板门槛模型

门槛模型最早由Henson（1999）提出，其主要优点在于：不需要给定非线性方程的形式，门槛值以及个数完全由样本内生数据决定；提供了一个渐进分布理论来建立待测估计参数的置信区间，同时还可用bootstrap方法来估计门槛值的统计显著性。

基本形式被Henson（2000）定义为

2 模型构建

2.1 全要素生产率求解

本文在探究“资源诅咒”现象时，通过研究资源丰裕度与技术进步率之间的关系来讨论。在对模型进行实证分析之前，首先要对被解释变量进行求解，因本文选用全要素生产率作为被解释变量，因此，首先要采用DEA的Malmquist指数的方法求得。本文在计算全要素生产率时，剔除了青岛、日照、滨州、聊城和威海五市，因为本文的目的是考察资源与全要素生产率和技术进步率之间的关系，这五个城市缺乏资源指标，因此不在考察范围之内。全要素生产率分解结果如表1所示。

表1 2001～2012年山东省各市全要素生产率分解情况

从表1中可以看出，在2001～2012年这12年中，山东省12地市全要素增长率的均值为2.1%，其中科技进步是全要素分解率增长的主因，淄博的全要素生产率最高，技术效率、技术进步率和规模效率都出现一定程度的降幅。在这12年间，绝大多数的城市全要素生产率都在提高，东营增幅最大，潍坊和泰安的全要素生产率表现出下降的态势，这是由于这两地区技术效率降低导致的。从规模效率看济南、烟台、潍坊、济宁、泰安、临沂这几个地区并没有实现最优的生产规模，应扩大生产和规模。济南、烟台、潍坊、泰安这四个地区的技术效率有待完善。从全省来看（表2所示），进入21世纪初期技术进步较快，从2009年开始技术进步率、全要素生产率都出现下降的态势，可能原因是受2008年全球性金融危机的影响。从规模效率上看，山东省的生产规模整体水平并没有达到最优，应当做出调整。

表2 2001～2012年山东省各年度全要素分解情况

2.2 实证分析模型构建

上面通过Deap2.1软件，求得全要素生产率（tfp），在此基础上，首先构建一般面板回归模型：

其中tfp为全要素生产率，Thrid、Mark、Export分别表示第三产业产值占总产值的百分比、在职人数占总就业人数的百分比和出口总额占地区GDP的百分比，Energy为资源丰裕度指标，μ表示随机扰动项。

通过对上面模型求解，得出结论以后，再考察资源在不同的时期对经济增长的影响，在上述模型中设定单一门槛、双重门槛和三重门槛：

其中 ε1、ε2、ε3为门槛值。

3 模型求解及实证结果分析

通过使用Stata12.0软件对一般面板数据进行回归，回归结果如表3所示。

表3 一般面板模型回归结果

由表3可以看出，山东省内不存在“资源诅咒”现象，相反在一定程度上会促进科技进步的产生。市场化结构指标和贸易指标来看，能够促进科技进步，其可能的原因是：国有经济在国民经济中处于主导地位，在科技进步方面能发挥其主导优势，存进科技进步；出口贸易加强了与外部的交流，能够了解和借鉴国内外先进的技术水平，从而提高了山东省内的科技水平。产业结构指标看，第三产业的壮大不利于科技进步的产生，造成这一现状的原因可能是产业过于分散，不利于资金和科技人员的积累，另一方面，与制造业相比第三产业对科技要求不高，缺乏进行科技创新的动力。吴祥佑（2013）认为产业结构变迁对全要素生产率有递减的助推作用。

山东省内资源对技术创新具有存进作用，但资源是如何发挥作用的，根据西方经济学中产业发展理论以及在第四部分构建的实证分析模型，使用Stata软件对单一门槛、双重门槛和三重门槛进行回归，结果如表4所示。

表4 单一门槛模型回归结果

表4可以看出，市场化结构指标和贸易指标对科技创新的影响依旧表现出显著的正相关，产业结构指标对科技创新的影响仍不显著。资源丰裕度来看，初始阶段由于资源数量较少，对科技创新的贡献较低，到第二阶段资源开采达到一个更高的水平，对科技创新的影响进一步加大，有energy_1和energy_2的系数看出，第二阶段比第一阶段的影响扩大了十多倍。根据产业增长的阶段理论，二阶段的划分并不是很合理，因此本文对二重门槛模型进行回归得到表5结果。

表5 双重门槛模型回归结果

表5中，控制变量对科技创新的影响依然和前面的两个回归结果保持一致。资源方面来看，第一阶段，随着资源数量较少，但仍能对科技创新产生促进性的作用；第二阶段，随着资源数量的增加，对科技创新的影响进一步加大；第三阶段，资源总量继续增加，此时对科技创新仍能产生促进作用，但这时的存进程度与第二阶段相比有了明显的降低。表5中资源指标的系数的变化规律0.016、0.219和0.039也显示出，先增加后降低的自然规律。对于第三阶段以后，资源数量继续增加的影响又会是怎样的，为进一步证实，本文建立三重门槛模型，回归结果如表6所示。

表6 三重门槛模型回归结果

表6看出，控制变量对科技创新的影响以及能源开采的前面三个阶段，与二重门槛的估计结果保持一致。先来看第四阶段，资源数量继续增加，此时资源对科技创新的影响进一步降低，实证结果不在显著。门槛模型回归的门槛值以样本结果如表7和表8所示。

表7 门槛值与置信度

由表7可以看出，这与上述分析结果是一致的，当资源总量在0.67以下的水平时，随着资源的增加对科技创新的促进速度增加，在0.68～4.31区间中，资源对科技创新的促进达到最大；在4.31～6.10区间内，资源增加对科技创新的贡献率降低；大于6.10时，资源对科技创新的影响就不在显著，甚至会出现“资源诅咒”。

表8 样本检验结果

4 结论与启示

山东省内并不存在“资源诅咒”现象，但通过构建的门槛模型的实证结果发现，“资源诅咒”现象在一些地区不明显，并不说明“资源诅咒”现象是不存在的，其原因是这一地区资源数量较少，表现出资源“福音”效应，山东省就是这种情况。三重门槛的实证隐含着这样一种含义：随着资源采掘部门的繁荣，会对其他部门产生“挤出”效应，导致“资源诅咒”现象出现。

通过上述分析，山东省内虽然不存在“资源诅咒”现象，但对于省内一些资源富裕的地区如枣庄、泰安和东营等地区应当防止这一现象的产生。这就要通过政府和市场的双重作用实现资源在省内的流通，使各地区的资源保持在第二阶段的水平上实现经济的快速发展。贸易方面，应继续扩大进出口，加强与周边省市的联系，始终保持科技创新的活力，这不仅有利于地区经济的发展，对预防“资源诅咒”现象也具有较好的效果。在市场化程度方面，要发挥国有企业的资金优势和人才优势，加强和鼓励科技创新。另外，对于一些创新性企业要加大扶持力度，鼓励更多的企业加入到科技创新的行列。

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