资源型产业依赖如何影响环境质量？

李治国 王杰 车帅

内容提要：本文构建包含资源开发部门、制造业部门以及技术研发部门的三部门内生增长模型，将环境质量函数纳入分析框架，剖析资源产业依赖与环境质量的非线性关系。选取资源型产业经济比重和碳排放强度的倒数分别对资源型产业依赖程度和环境质量予以表征，并采用系统GMM方法重点检验我国城市“有条件碳诅咒”的存在性，以及绿色技术创新对“有条件碳诅咒”发生机制的中介效应。研究发现：资源产业依赖与环境质量存在显著的倒U型曲线关系，当资源型产业依赖程度较低时，有助于环境质量的改善;而资源产业依赖程度超过一定临界值后，则具有环境质量恶化的影响，“有条件碳诅咒”成立，且稳健性检验结果佐证上述结论;资源型产业依赖与绿色技术创新同样存在倒U型相关性。当资源型产业依赖程度超过一定临界值后，对于绿色技术创新的影响将由促增效应转为抑制效应;绿色技术创新整体上具有长效的环境质量改善作用，在“有条件碳诅咒”发生机制中具有显著的中介效应。

关键词：资源型产业依赖;碳强度;有条件碳诅咒;绿色技术创新

中图分类号：F424文献标识码：A文章编号：1001-148X（2022）03-0024-12

收稿日期：2021-05-09

作者简介：李治国（1977-），男，山东潍坊人，中国石油大学（华东）经济管理学院副教授，经济学博士，研究方向：能源经济;王杰（1997-），男，山东淄博人，中国石油大学（华东）经济管理学院硕士研究生，研究方向：能源经济;车帅（1997-），男，山东德州人，中国石油大学（华东）经济管理学院博士研究生，研究方向：能源经济。

基金项目：重大理论和现实问题协同创新研究专项（一般项目）“龙头引领视阙下山东半岛城市群节能减排与绿色增长协同路径研究”，项目编号：21CCXJ17。

一、引言

资源型城市普遍面临着环境污染加剧的发展困境。经验事实表明资源禀赋确有碳排放促增效应，然而关注资源丰裕度影响区域碳排放的学术研究却甚为匮乏。“资源诅咒”在环境领域一定是“铁律”么？针对这一现实问题的思考，“有条件资源诅咒”假说提供了重要的研究启示。面对“资源诅咒”与“资源祝福”并存的现实悖论，部分学者试图从自然资源与经济增长存在非线性关系的角度提供合理解释，即资源依赖与经济增长存在“诅咒-福音”动态转换的复杂关系，而非一成不变。那么，资源“诅咒或祝福”经济发展的表现在环境领域是否是可复制的？基于环境库兹涅茨曲线假说，经济增长同环境污染之间存在普遍的倒U型关系，结合经济增长同资源依赖之间类似的倒U型关系，粗略推断资源依赖与环境污染可能存在非线性关系，即环境维度的“有条件碳诅咒”假说成立。诚然，这一假说仍需有力的理论模型和稳健的实证结果来支撑，但却为资源利用视角下的减排模式创新提供了新的思路。为此，本文在对相关文献和经验事实分析的基础上，构建多部门内生经济增长模型，理论刻画资源依赖与环境质量的动态关联，进而提出资源型产业依赖与碳强度倒数所表征的环境质量存在倒U型关系的“有条件碳诅咒”假说，进而重点讨论绿色技术创新在“碳诅咒”与“碳祝福”现实情景中的中介效应，以期为资源型地区的减排工作提供实践指导。

二、文献回顾

（一）资源依赖与环境质量

聚焦资源禀赋与中国制造业绿色发展，张峰等（2018）研究发现资源禀赋呈现显著的绿色发展抑制效应[1];类似地，李江龙和徐斌（2018）、王普查和孙冰雪（2019）等重点考察资源丰裕度对经济绿色增长的影响，结果同样表明我国资源型地区普遍面临显著的绿色发展“资源诅咒”困境[2];进一步，张峰等（2019）采用资源储量与产量双重指标评估地区资源禀赋，发现制造业产业绿色转型过程中面临“资源诅咒”困境，而且在空间上存在“诅咒”溢出[3];上述研究虽然将经济发展的绿色特征纳入“资源诅咒”分析框架，却仍然难以直观揭示资源依赖与环境质量的相关性，Friedrichs和Inderwildi（2013）的研究则有效弥补这一缺陷，通过对比不同资源丰裕度地区的碳排放强度，其研究发现资源丰裕度较高的地区普遍具有更高的碳强度，并首次将其定义为“碳诅咒”[4]。进一步地，Chiroleu-AssoulineMetal（2020）从国家层面对“碳诅咒”现象予以考察，结果同样佐证“碳诅咒”假說成立[5]。尽管于向宇等（2019）同样发现资源禀赋能够引致区域碳排放的增加，但环境规制的实施却又能显著弱化甚至避免“碳诅咒”[6];杜克锐和张宁（2019）对资源丰裕度与生态效率的经验分析进一步表明，环境领域的“资源诅咒”并非一成不变，8%-15%的资源丰裕水平有助于城市生态效率提升，而超出该区间的资源丰裕水平的影响则背道而驰[7]。

（二）资源依赖与技术进步

众多研究表明资源依赖对技术进步的影响主要表现为“挤占”效应，即资源产业的劳动力密集属性、低技术含量特征以及短期内的高收入效应加剧资源错配，导致人力资本投资和技术研发被忽视。资源产业发展挤占人力资本投资和技术创新，被视为“资源诅咒”和“荷兰病”发生机制的关键路径。Sachs和Warner（2001）提出资源部门的高收入水平是引致高素质劳动力偏向流动的关键所在[8];Papyrakis和Gerlagh（2007）认为资源型地区较低的入学率是制约创新的基础性因素[9];丁从明等（2018）则认为资源依赖对教育投资的抑制才是“挤占”技术进步的原因所在[10]。

然而对于资源依赖长期制约技术进步这一论断，亦有学者给出不同的观点。王保乾和李靖雅（2019）认为现阶段煤炭资源并未对人力资本和科技投入表现出“挤占”效应[11];谢波（2013）研究指出资源依赖“挤占”技术创新的现象发生于中西部经济落后地区，东部地区则呈现与之相反的促增效应[12];史洁和李强（2020）研究发现科技市场化程度在资源依赖“挤占”技术创新的过程中具有关键中介作用，而且对于科研投入和科技研发效率的抑制效应差异显著[13];邱洋冬和陶锋（2020）基于微观层面的企业创新视角，研究发现虽然资源依赖会普遍降低企业技术创新水平，但同时亦会刺激企业的绿色技术偏向性选择，从而比资源匮乏区域具有更为强烈的绿色创新动机[14]。针对资源型地区技术创新参差不齐的特征事实，董利红等（2015）发现资源依赖与技术投入水平存在单门槛，这与“有条件资源诅咒”的结论不谋而合[15];马宇和程道金（2017）同样基于门槛模型分析指出，资源依赖初期对技术进步具有“福音”，然而资源产业的规模扩张则使之沦为“诅咒”[16]。

（三）技术进步与环境质量

“资源诅咒”或者“资源祝福”假说中技术进步都是不可或缺的重要传导路径，Gavin和Jesse（2004）提出矿产资源的开发能够技术进步提供物质基础进而推动经济增长[17]。截然相反的结论催生出新的疑问，即技术进步的不确定性影响能否延续到环境领域中？

事实上，既有研究对上述问题已经做出较为系统的解答。李廉水和周勇（2006）认为技术进步能够基于能源利用效率提升的路径降低碳排放[18];查冬兰等（2013）则认为能源回弹效应的存在使得技术进步最终引致碳排放增加[19]。针对技术进步的差异化减排表现，邵帅等（2013）归因于技术进步的偏向型选择[20]。具体地，具有“绿色偏向”特征的技术进步有助于降低碳排放，而生产导向型技术进步则会导致产能扩张进而引起碳排放增加。与此同时，受限于清洁生产技术研发、应用和推广的长周期性，政府部门更倾向于非清洁型技术领域的投资[21]。徐德义等（2020）将技术进步划分为能源使用技术以及广义技术进步等，发现异质性技术进步对于碳排放的抑制效应要超过回弹效应引致的碳排放增加[22];钱娟（2020）则认为能源节约型技术进步与碳排放之间存在倒U型曲线关系[23]。充分的经验事实表明，技术进步对于碳排放的影响往往取决于其偏向型选择。考虑到资源依赖对于技术进步的不确定影响，技术进步在“有条件碳诅咒”中究竟扮演何种角色仍有待探究。

尽管聚焦于资源依赖与环境质量，特别是碳强度的研究并不丰富，但有限的研究仍然提供了重要的研究启示：如同资源依赖与经济增长关系的倒U型动态演化特征，资源依赖对于碳强度的影响很可能也是非线性的，即“有条件碳诅咒”假说可能成立。同时，类比技术进步对于经济增长的影响，绿色技术创新的碳减排效应亦存在不确定性，那么绿色技术创新在“有条件资源诅咒”发生机制里的中介作用很可能在“有条件碳诅咒”中得以复制。

三、理论模型

本文构建涵盖资源开发部门、制造业部门与技术研发部门的三部门经济系统。假定劳动力供给总量稳定地保持为L，且劳动力具有同质性和部门间的自由流动性，即不同部门间的工资水平一致。三大部门在经济系统中承担差异化的职能分工，具体地，资源开发部门通过劳动力雇佣和自然资源开采生产初级资源型产品;制造业部门则以初级资源型产品作为中间投入，并基于技术水平、劳动力和资本要素的投入生产最终产品。同时，制造业部门最终产品产出的过程亦是环境质量随之下降的过程;研发部门则是在现有水平上继续研发生产技术，并作用于资源开发部门和制造业部门的生产函数。本文基于传统的内生经济增长Romer模型，将环境质量纳入制造业部门生产函数并构建Hamilton优化模型。

1.资源开发部门

以采矿业和自然资源初级加工业为代表的资源型产业是资源开发部门的主体。自然资源自身的“意外之财”属性，使得其在生产函数中的讨论有所爭议，但相较于Gaitan和Roe（2005）[24]直接将自然资源纳入生产函数抑或Papyrakis和Gerlagh（2007）[9]忽略自然资源开发成本的研究经验，邵帅和杨莉莉构建专门的资源开发部门并以劳动力和自然资源作为投入要素的做法显然更符合现实情况。同时，环境污染与劳动力就业的相关性渐趋凸显，邵帅和杨振兵（2017）[25]、张华（2019）等研究指出环境污染对于劳动力供给选择具有显著的抑制效应[26]。受此启发，本文设定资源开发部门如下形式的生产函数：

R=μAL1ED（1）

其中，R表示资源开发部门所生产的资源型产品总量;D表示资源开发部门所开采利用的自然资源总量，其数值反映了地区资源丰裕度以及经济发展对于自然资源的依赖程度;A表示制造业部门的技术水平。考虑到资源开发部门以初级加工为主的发展现状，引入技术滞后参数μ来刻画其相对落后的技术水平;L1表示资源开发部门的劳动力最大供给量，E表示环境质量。已有的研究表明，环境质量与劳动力供给相关性渐趋强化，环境污染会危害个体健康从而降低劳动力供给，环境改善则有助于吸引劳动力进入。

2.制造业部门

制造业部门以资源型产品为中间投入品，其生产过程不可避免地引致环境污染，本文以环境质量、劳动力以及资本存量作为投入要素并基于现有的技术水平构建制造业部门的生产函数：

Y=（AEL2）αRβK1-α-β（2）

E=D-YAY（3）

上式中，Y表示制造业部门所生产的最终产品总量;L2和K分别表示制造业部门的劳动力最大供给量以及资本存量，α和β则表示制造业劳动力产出弹性和资源型产品产出弹性;将环境质量视为生产函数中的基本投入要素，主要受到自然资源消耗量（D）和技术水平（A）的影响，同时亦会作用于制造业部门的劳动力供给;γ则表示制造业生产技术的产出弹性，其数值反映技术进步对于环境质量的影响，然而考虑到技术进步的偏向性不同，γ的数值大小亦存在波动。当γ>1时，技术进步的边际环境质量改善效应递增;当0<γ<1时，技术进步的边际环境质量改善效应递减。

3.技术研发部门

本文将Romer关于知识生产函数的设定简化为由生产效率和研发总投入决定，其技术创新方程为：

A˙=δY′（4）

其中，A˙表示技术进步增量;δ表示生产效率，即研发投资和技术应用的有效转化率;Y′则表示总产出水平，为资源开发部门和制造业部门的实际产出总和。

4.代表性家庭

家庭成员在经济系统中既是劳动力总量L的供给者，也是最终产品Y的消费者。同样地，假定家庭成员符合理性人假说并具有同质性，其长期效用函数可以表示为：

式中，U表示家庭总效用，cL和c分别表示家庭总消费和家庭成员个体消费;1/σ表示跨期消费的替代弹性;θ表示主观贴现率;K˙则表示资本存量总增量。

5.动态均衡分析

竞争市场的动态均衡既要满足劳动力市场和资本市场出清的条件，即家庭劳动力供给与资本供给等于其他部门对劳动力和资本的需求，同时还要满足资源开发部门、制造业部门与技术研发部门的利润最大化和家庭效用最大化的条件，由此可以得到如下联立方程组：

ΠR=max{（1-φ）PRR-ωREL1}（6）

ΠR=max{Y-PRR-rK-ωYEL2-ET}（7）

ωR=ωY（8）

具体来说，式（6）为资源开采部门的利润最大化函数。其中PR表示资源型产品的价格;φ表示自然源资源的开发利用成本比例;ωR表示资源开发部门的劳动力工资水平。式（7）则为制造业部门的利润最大化函数。r表示资本使用成本，即利率;ωY表示制造业部门的劳动力工资水平;T则表示制造业单位环境质量变化所引起的治理投资。同时，各部门间劳动力自由流动的假定意味着工资水平保持一致，从而可以得到式（8）约束条件。基于此，构建拉格朗日乘子式并通过一阶求导可以得到：

ωR（1-φ）PRμAED（9）

ωY=α（α+β）A+αβλ2-λ1βμβ1Lα+β-1K1-α-βDβ-（λ1μPRAD）λ2（10）

R=（1-α-β）（AEL2）RβK-α-β（11）

其中，λ1=L1/L且λ2=L2/L。进一步地，根据ωR=ωY约束条件可以得到人均资本存量（k）：

k=

[（λ1PR+λ2（1-φ）PR）（μD1-γAγ）（1-β）λ2（1-λ2）β（α+β）α1-α-β（12）

本文设定人均资本存量的增量（k˙）等于人均实际总产出（y′）与人均消费（c）的差值，结合家庭消费的效用最大化函数可以建立Hamilton函数并求解家庭消费在平衡增长路径上的增长率：

gc=r-θσ（13）

在经济系统的平衡增长路径上，经济产出Y、资本存量K、家庭消费c以及技术水平A的增长率相同，即gY=gK=gc=gA。同样地，假定被视为环境投入要素的环境质量增长率gE与上述变量均保持一致，结合式（11）和式（13）可以得到：

gc=[（1-α-β）λα2（λ1μD1-γAγ）βk-α-β-θ]σ（14）

结合式（12），通过对式（14）中的资源依赖D一阶求导，可以得到资源依赖对环境质量的影响：

gcD=α（1-γ）λα2（μλ1Aγ）βDβ-βλ-1k-α-βσ（15）

基于式（15）可以发现，资源依赖对于环境质量的边际效应主要取决于γ与1的大小关系。初期技术进步发展相对落后，技术进步的绿色属性尚未能有效发挥，而地方政府财政支出更倾向于具有经济增长效应的生产导向型技术研发，进而引致生产规模扩张和能源回弹效应加剧导致技术进步的环境治理效应弱化。同时，技术应用推广周期较长、作用发挥显著迟滞的特征也使得早期技术进步对于环境治理作用较小，此时γ<1，即技術进步的环境质量改善边际效应较小;而后期日趋严峻的环境污染问题和更为严格的环境规制成为清洁型技术研发的助推器。同时，将环境治理纳入地方政府政绩考核，打破了以往地方发展的“唯GDP论”，推动绿色偏向型技术研发寻求经济增长与环境治理的双赢路径成为主流，此时γ>1，即技术进步的环境质量改善边际效应增大。本文据此提出刻画资源型产业依赖与环境质量关系的假说1：

假说1：“有条件碳诅咒”假说成立，资源型产业依赖与环境质量存在倒U型曲线关系。

同样地，资源依赖对绿色技术创新的非线性作用机制如式（16）所示。资源型产业依赖程度较低时，绿色技术创新在经济发展过程中扮演更为重要的“引擎角色”，要素配置和资金支持等亦倾向于技术研发投入最终“祝福”绿色技术创新;相反，在依赖程度较高的情况下，资源型产业依赖则难免会“诅咒”绿色技术创新。一方面，资源型产业大量挤占制造业生产资源和发展空间，制约绿色技术创新的有效发展;另一方面，资源型产业以采矿业和初级矿产资源加工为主，劳动力密集的产业属性以及传统的粗放型发展模式降低其对清洁生产型技术研发的需求。据此，本文提出刻画资源型产业依赖与绿色技术创新关系的假说2：

假说2：资源型产业依赖与技术创新存在倒U型关系，即超过一定的阈值后，资源型产业依赖对绿色技术创新的影响由促进转变为抑制。

gAD=α（1-γ）λα2（μλ1Aγ）βDβ-βλ-1k-α-βσ（16）

进一步地，由式（14）可以推导环境质量变化与绿色技术创新之间的关系：

gcA=γβ（1-α-β）λα2（μλ1D1-γ）βAβγ-1k-α-βσ（17）

模型（17）中绿色技术创新对于环境质量的影响长期表现为促增效应，结合式（15）、式（16）和式（17）来看，资源依赖与环境质量、技术进步之间均存在倒U型曲线关系，绿色技术创新则对环境质量具有不断强化的积极影响，这既佐证绿色技术创新在一定程度上扮演资源依赖影响碳排放的中介变量角色，同时揭示出绿色技术创新很可能是“有条件碳诅咒”的关键成因。据此提出本研究的假说3：

假说3：绿色技术创新是“有条件碳诅咒”的重要成因，即资源型依赖可以通过绿色技术创新的中介效应对环境质量产生非线性影响。

四、研究设计

（一）资源产业依赖对环境质量影响的检验模型

本文的研究设计主要分成两个步骤进行：第一个步骤，对假说1和2进行检验，检验资源型产业依赖是否与环境质量、技术进步存在倒U型关系;第二个步骤，则是检验技术进步是否充当“有条件碳诅咒”发生的中介变量。资源依赖度量指标的潜在内生性是“资源诅咒”假说的焦点争议，相较于横截面数据和普通面板数据模型，系统GMM估计方法既能够有效克服解释变量内生等问题，同时能够考察碳强度在时间维度上的滞后效应。另外，本文所选取的2004-2018年115个资源型城市面板数据符合“大N小T”的典型特征。基于假说1和假说3，本文构建含有资源产业依赖二次项和技术进步二次项的动态面板数据回归模型：

EQit=α0+α1EQit-1+α2RDit+α3RD2it+α4GTFPit+α5GTFP2it+α6Xit+μi+νt+εit（18）

其中，i表示城市，t表示年份;α0表示常数项，α1-α6则分别表示待估系数。环境质量EQit由碳强度倒数予以表征，EQit-1则表示滞后一期的碳排放强度。本文所采用的碳排放总量数据由煤电、天然气以及液化石油气三类主要城市能源消费量估算得到，其中，天然气和液化石油气的碳排放系数参考国家发改委颁布的《省级温室气体清单编制指南》分别设定为21622千克/立方米和31031千克/千克，煤电碳排放系数则根据既有研究经验设定为13023千克/千瓦时。RDit表示资源型产业依赖。常用的资源依赖度量指标包括采矿业就业比重、投资比重以及资源产品出口比重等，本文则选取采矿业产值占各省GDP的比重对资源型产业依赖进行度量。根据采矿业统计口径，具体包含的行业包括地级市煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业、黑色金属矿采选业、有色金属矿采选业和非金属矿采选业等。α2和α3反映了资源型产业依赖与环境质量之间的关系，若α2>0且α3<0，则与假说1所提出的U型关系相符，即“有条件碳诅咒”成立;反之，若α2>0且α3>0或者α2<0且α3<0则分别表示单调的“碳祝福”和“碳诅咒”。μi和νt表示地区和时间固定效应，εit则表示随机扰动项。

考虑到影响碳强度的因素众多，本文同时引入一组控制变量，包括产业结构（IS）、城镇化率（UB）、经济增长（GDP）、人口规模（POP）、固定资产投资（IFA）、劳动生产率（LP）、外资规模（FDI）、能源消费（EC）等。各变量的说明具体见表1。

（1）绿色技术创新（GTFP）：采用地区绿色全要素生产率衡量。基于资源型产业依赖对异质型技术进步的影响考察“有条件碳诅咒”发生机制，本文将非期望产出纳入分析，采用非径向方向性距离函数测度绿色全要素生产率，以期兼顾技术进步的生产效应和绿色特征。一方面，生产导向型技术进步往往会引致生产规模的扩张，进而引起碳排放增加和碳强度上升;另一方面，绿色偏向型技术进步则有助于生产过程的清洁化和产业结构的绿色转型。考虑到绿色技术创新与资源型产业依赖可能的非线性关系，本文将绿色技术创新的二次项引入计量模型。

（2）环境规制（ER）：单一指标难以对环境规划力度予以多维度表征，本文将工业SO2去除率、工业COD去除率、工业固体废物综合利用率、生活污水处理率以及生活垃圾无害化处理率等指标纳入环境规制评价体系，采用熵值法测度城市环境规制水平。得益于环境规制实施对于高污染生产活动的约束力[27]，碳排放强度往往会降低。

（3）产业结构（IS）：采用工业部门增加值与地区生产总值之比衡量。作为能源消费“第一门户”，工业发展是驱动碳排放增加的关键所在。通常认为，传统高能耗产业占比越高，则减排压力越大。

（4）城镇化率（UB）：采用城镇人口与总人口之比衡量。城市化不断推进的过程，亦是人口集聚和经济活动集聚的过程，大规模基础设施建设会引致能源投入和碳排放增加。

（5）固定资产投资（IFA）：采用固定资产投资总额来衡量。投资作为拉动经济发展的重要引擎，具有推动产能扩张、加速基础设施建设等多种功能，而一系列经济活动最终表现为能源消费增加和碳强度上升。

（6）劳动生产率（LP）：采用地区生产总值与就业人数之比来衡量。在技术水平一定的情况下，劳动生产率的提升意味着生产效率的进步，企业倾向于扩张生产规模和增加要素投入从而不可避免地引起碳排放增加[28]。

（7）对外开放（FDI）：采用经营单位所在地的进出口总额来衡量。对外开放对于碳排放具有“双刃剑”属性，既容易在承接国外高污染企业的过程中陷于“污染天堂”困境[29]，又能够通过学习和引进先进的清洁型技术改善生产条件，降低碳排放[30]。

（8）能源消费（EC）：采用人均能源消费总量来衡量。能源消费是引致碳排放的直接变量[31]，能源消费结构相对稳定的情况下二者呈正相关性;然而能源消费结构转型的背景下，清洁能源所占比重不断提升，能源消费促增碳排放的趋势有所衰减甚至扭转。

类似地，将绿色全要素生产率所表征的绿色技术创新作为被解释变量，可以得到如下反映资源型产业依赖与技术进步非线性关系的模型：

GTFPit=λ0+λ1GTFPit-1+λ2RDit+λ3RD2it+λ4Xit+μi+νt+εit（19）

其中，GTFPit表示绿色技术创新，GTFPit-1则表示滞后一期的绿色技术创新。同样地，λ2和λ3反映了资源型产业依赖与技术进步之间的关系，若λ2>0且λ3<0，则与假说2所提出的倒U型关系相符，即资源型产业依赖对绿色技术创新具有“先促进后抑制”的影响。

（二）技术进步在“有条件碳诅咒”的中介效应检验模型

基于前文的假说3，绿色技术创新可能在“有条件碳诅咒”发生机制中扮演中介变量角色，本文采用应用较为广泛的逐步检验法进行中介效应检验。具体来说，中介效應存在既要求核心解释变量能够显著影响被解释变量，又要求在控制因果链中的前置变量后能够显著后续变量，其检验方程如下：

Y=cX+e1（20）

M=aX+e2（21）

Y=c′X+bM+e3（22）

其中，M表示中介变量。在中介效应检验的先验模型中，如果系数c显著，则可能存在中介效应;如果系数a和b显著，则意味着解释变量显著影响中介变量，而中介变量同样显著影响被解释变量，则间接中介效应存在;若系数c′显著，则意味着直接中介效应同样显著，此时部分中介效应成立。反之，若c′不显著，则完全中介效应成立。不难看出，资源产业依赖对碳排放强度、技术进步影响的检验模型式（18）和（19）分别对应式（22）和（21），而式（20）则对应剔除绿色技术创新变量后式（18），据此可以构建如下检验模型：

EQit=β0+β1EQit-1+β2RDit+β3RD2it+α4Xit+μi+νt+εit（23）

（三）数据样本说明

为避免城市行政区划调整导致的数据不连续和统计口径不一致等问题，本文选取2004-2018年我国115个资源型城市面板数据作为研究样本，数据主要选自历年《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》以及《中国环境统计年鉴》等。其中货币数值变量均以2004年不变价格进行平减。缺失值数据则主要采用插值法或依据省级数据予以补齐。同时，为降低样本数据的离散程度，本文在实证过程中对部分总量指标进行对数处理。相关指标的具体说明见表1。

五、实证结果及讨论

（一）“有条件碳诅咒”真实存在吗？——对假说1的实证检验

资源型产业依赖及其二次项的估计系数在模型1-9逐步添加控制变量的过程中保持稳健，同时AR（1）和AR（2）结果说明模型存在一阶自相关且不存在二阶自相关，而Sargan检验则证明各阶段中选取工具变量有效，表明本文所采用系统GMM估计方法的合理性及其统计特征的优良性，下文分析主要基于考虑多数控制变量的模型9展开。

由表2可知，环境质量时间维度上具有较为显著的滞后效应和路径依赖特征，即前期较高水平的环境质量会驱动后期环境质量的持续改善。资源型产业依赖的一次项和二次项系数均在1%的显著性水平下通过检验，且对于环境质量分别具有正向改善和负向恶化的影响，表明资源产业依赖与环境质量之间存在显著的倒U型关系，即“有条件碳诅咒”假说成立且假说1得证。具体地，通过对模型9估计结果求解零值拐点可以发现资源型产业依赖影响环境质量的阈值在1186%左右。当资源型产业依赖程度低于这一拐点值时，资源型产业依赖有助于地区环境的改善，此时资源型产业依赖程度较低，对应着资源禀赋相对较差的地区。这类地区由于缺乏资源禀赋的天然优势，转而通过技术研发、产业结构转型以及能源结构转型等路径寻求经济增长新动力，从而有助于降低环境污染;而当资源型产业依赖程度超过这一拐点后，地区经济发展过度依赖自然资源投入和资源型产业发展，这对应着部分传统资源型城市。一方面，自然资源的大量开采消耗加剧碳强度上升和环境污染;另一方面，资源型产业依赖挤占大量社会资源，抑制制造业部门发展、人力资本投资和技术研发等，进而严重掣肘地区经济的绿色发展，最终导致环境不断恶化。从我国资源型城市所处的阶段来看，大部分地区资源型产业依赖程度均突破1186%的门槛，现实中其资源型产业发展与环境保护正处于两难之境，因此未来较长时期内我国资源型城市的产业发展仍会面临较为严峻的环境压力。

从绿色技术创新来看，尽管其一次项系数显著为正而二次项系数显著为负，但技术进步对于环境质量的负向影响几乎可以忽略不计。原因在于，技术进步的二次项估计系数远远小于一次项，这种环境恶化影响可能来自于技术进步诱发的能源回弹效应;同时，技术进步对环境质量的影响并不存在实际拐点，意味着现实中绿色全要素生产率的提升始终表现为环境质量改善，这与式（17）中所得到的理论结论基本一致。技术进步改善环境质量的基本路径有三条，一是提升自然资源使用效率，降低生产过程中的碳排放;二是促进初始资源开采和利用产业的产业链条延伸，提升资源利用的附加值，优化传统资源型产业的发展路子;三是技术进步驱动以信息技术为代表的第三产业发展，降低地区经济对于资源型产业的依赖，拓展发展渠道、改善产业结构。

从控制变量来看，经济发展有助于环境质量的显著提升，这说明在可持续发展的背景下，我国的经济转型取得可观成效，经济增长与碳排放的矛盾得以缓解。城市化水平的回归结果为上述结论提供了有力佐证，城市化进程的科学推进使得先进技术和资金、产业在空间上有序集聚变得可能，规模经济效应的产生为低碳产业发展提供现实平台进而改善环境质量。值得关注的是，能源消费同样表现出潜在的环境质量改善效应。分析其可能的原因，这与当下能源结构转型的大背景密切相关，随着绿色经济理念的倡导和有力执行，生产过程的能源消费量中的化石能源占比逐渐降低，可再生能源所表征的绿色成分则日益体现。劳动生产率对于环境质量改善具有显著作用，伴随着经济转型升级的进程，劳动力质量也得到明显提升，而劳动生产率的提高对于环境质量的积极作用渐渐超过其引致的规模扩张、污染排放增加等消极作用。外商直接投资仍然表现为环境质量恶化的影响，这是因为我国部分资源型地区仍扮演着高污染、高能耗产业的承接地角色，在对外开放的过程中面临着“污染天堂”效应的现实威胁。类似地，产业结构对于环境质量的影响也长期为负，不难理解，工业部门在经济发展中所占的比重越高，其对于环境污染的影响则越强烈。特别是资源型地区，尤以资源型工业发展为主体，其工业发展所诱发的环境污染更甚。人口规模对于环境质量的负向影响基本符合预期，人口数量的增加既加剧社会基础设施建设需求，同时也引起居民生活污染排放加剧，从而导致环境质量的整体恶化。然而环境规制却在一定程度上导致环境质量恶化，对此本文提出可能的解释是，一方面环境规制实施的政策效果存在较长的时滞性，难以在环境治理领域立竿见影;另一方面，环境规制实施过程中存在“一刀切”和“运动式治理”等问题，难以收获成效，反而对正常的生产秩序和技术研发产生负面影响，这也深刻揭示出我国目前环境治理环节中成效甚微的现实问题。

（二）稳健性检验

相较于碳排放强度从生产活动的投产情况考察环境质量，碳排放总量的核算更能兼顧“人的属性”从而将居民消费纳入考量，为确保基准回归结果的稳健性，本文进一步采用碳排放总量的倒数（EQ2）作为地区环境质量的替代性指标，就资源型产业依赖与环境质量的关系进行稳健性检验。如表3的结果所汇报，稳健性检验的结果依然能够支持前文的结论。碳排放总量的倒数在时间维度上同样呈现显著的滞后性和路径锁定特征。资源型产业依赖的一次项和二次项分别在1%的显著性水平下为正、负，即资源型产业依赖对于环境质量优化具有先促进后抑制的影响，二者倒U型关系成立。具体地，资源型产业依赖影响碳排放倒数所表征的环境质量的临界值为1184%，当资源型产业依赖程度超过这一阈值后，其对于环境质量的负面影响将逐渐凸显。这一结论在此验证了资源型产业依赖与环境质量的非线性关系。从现实情况来看，现阶段我国资源型城市中近半数的资源型产业依赖程度仍高于1184%的临界值，仍处于资源型产业发展加剧环境质量恶化的阶段。

（三）资源型产业依赖对绿色技术创新的影响考察——对假说2的实证检验

理论模型表明，资源型产业依赖不仅表现为对环境质量的非线性影响，即“有条件碳诅咒”成立的同时，资源型产业依赖与绿色技术创新同样呈现倒U型曲线关系。基于对假说2的检验，本文采用包含碳排放这一非期望产出的绿色全要素生产率对地级市绿色技术创新水平予以度量，进而就资源型产业依赖同绿色技术创新的关系进行回归分析，结果如表4汇报。

不难看出，绿色技术创新的时间滞后效应显著但却为负值，表明绿色技术创新呈现动态的路径突破特征，难以形成有效的技术研发惯性，这也意味着技术研发需要长期持续的投入而非“吃老本”。资源型产业依赖的一次项系数在1%的水平下为正，二次项系数则在显著为负，表明资源型产业依赖与绿色技术创新之间的确存在倒U型曲线关系。当依赖程度低于1462%的拐点时，资源型产业发展对于绿色技术创新具有促增效应;而在超过这一拐点后，则资源型产业的发展对于绿色技术创新具有抑制效应。分析其可能的原因，在资源型产业占比较低的经济结构中，技术研发被赋予更高的经济发展引擎的期望，资源要素得以流向技术研发部门。相较于资源型产业为主体的经济系统，初级资源型产业占比较低意味着其產业结构更为合理、生产方式更为清洁，对于绿色技术创新的驱动效应更为显著。相反，当经济发展对于资源型产业的依赖愈演愈烈，“资源诅咒”和“荷兰病”问题不可避免地发生。一方面，资源型产业的过度发展严重挤占制造业部门和技术研发部门的生存空间和要素供给;另一方面，以自然资源开发和初级产品加工等为主体的资源型产业降低对技术研发的需求，进一步加剧“经济-技术”的畸形结构。

值得注意的是，资源型产业依赖影响环境质量和绿色技术创新的拐点相对吻合，尽管作用于绿色技术创新的拐点相对滞后，但仍然在一定程度上预示了本文所提出的假说3，即绿色技术创新是“有条件碳诅咒”发生机制的中介变量，但这一推论还需要式（23）提供更为严谨的支持。

（四）绿色技术创新的中介效应检验——对假说3的实证检验

本节将综合式（18）、（19）和（23）对假说3，即技术进步充当“有条件碳诅咒”发生机制的中介变量进行实证检验，其检验流程遵循前文所介绍的三步法中介效应检验，结果如表5所示。不难看出，资源型产业依赖的一次项和二次项同样在1%的显著性水平下分别为正值和负值，表明在剔除绿色技术创新的影响后，资源型产业依赖与环境质量的倒U型曲线关系依然保持稳健。同时，资源型产业依赖作用于环境质量的拐点为1182%，即不考虑技术进步的情况下，资源型产业依赖低于1182%的阈值时，资源型产业发展对环境质量具有积极的改善效应;而在超过这一阈值后，资源型产业发展则会导致环境质量不断恶化。值得注意的是，剔除绿色技术创新变量的影响后，拐点值依然保持相对吻合。进一步地，综合式（18）和式（19）的回归结果来看，资源型产业依赖在三个式子中均保持显著且一致，同样地，绿色技术创新的系数也显著且符合预期，从而证明绿色技术创新的确是资源型产业依赖作用于环境质量的中介变量，即假说3成立。

此外，基于中介效应的判断标准，本文还发现绿色技术创新在“有条件碳诅咒”发生机制中的中介效应为部分中介效应，这意味着绿色技术创新只是破解资源型产业发展所引致的环境问题的路径之一，意欲实现资源型产业与环境保护的协同发展，仍需明晰其他关键的中介变量。

六、结论与启示

本文将环境质量函数纳入三部门内生经济增长模型，提出资源型产业依赖与碳排放强度倒数所表征的环境质量之间存在倒U型曲线关系的“有条件碳诅咒”假说，利用我国2004-2018年115个地级以上城市的面板数据样本和系统GMM估计方法进行实证考察;进一步地，就资源型产业依赖对绿色技术创新的非线性影响开展讨论，并重点检验绿色技术创新是否充当“有条件碳诅咒”发生机制的中介变量，主要得到以下结论：

（1）资源型产业依赖与环境质量之间存在倒U型曲线关系，“有条件碳诅咒”效应在我国资源型城市中普遍存在。

（2）资源型产业依赖与绿色技术创新同样存在较为显著的倒U型曲线关系，即相对较低的资源型产业依赖有助于绿色全要素生产率所表征的绿色技术创新，而当资源型产业依赖程度较高时，对于绿色技术创新则开始表现出抑制效应。

（3）资源型产业依赖与环境质量、绿色技术创新之间存在重合度较高的倒U型曲线关系，为绿色技术创新充当“有条件碳诅咒”发生机制的中介变量提供了经验证据。同时，中介效应检验结果表明，绿色技术创新的确是资源型产业依赖影响环境质量的中介变量。依赖程度较低时，资源型产业发展有助于绿色全要素生产率提升，从而改善环境质量;反之，资源型产业过度发展则会严重阻碍绿色技术创新，最终导致环境质量恶化。

上述研究结论对于资源型地区节能减排和产业转型融合发展具有重要的政策启示。

首先，资源型产业依赖导致碳排放增加、碳强度上升等环境质量恶化的问题应引起地方政府的足够重视，要防范陷入资源型产业发展与绿色减排相悖离的“碳诅咒”陷阱，资源型城市应通过产业多样化和提高要素配置效率来弥补资源型部门的生态缺陷，培育多元产业体系，优化城市产业结构尤其避免形成固化的资源型产业就业结构，提高资本、知识、技术等要素的配置效率，破解资源型产业与非资源型产业壁垒。非资源型城市则应尽量避免对高能耗、高污染资源的外生依赖，构建区域协同环境治理和经济增长的双赢路径。

其次，破解资源型产业依赖对于技术进步的抑制效应，一方面地方政府要明确环境保护和经济增长双重目标的诉求，以差异化的环境规制手段和法律制度体系缓解城市对于资源的依赖程度[32];另一方面需要着重化解因追求规模扩张而导致的资源浪费和产能过剩问题，加强资源型城市与非资源型城市的高技术产业互联互通，知识人才空间效应的正向溢出，搭建绿色低碳技术研发平台。

另外，重视产业结构优化和绿色技术创新的交互影响，认识到破解经济发展与环境保护之间矛盾是多方协同的过程[33]，一方面需要在高资源型产业依赖度地区，设置合理的规制强度的同时，更多地注重产业政策调整，基于产业链视角积极发展相互融合、类型丰富的现代产业体系;另一方面充分调动企业采用绿色偏向型生产技术的积极性，从源头上控制污染产生，提升传统资源型城市的科技创新和自主研发能力，协同推进城市转型和生态环境治理。

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HowDoesResource-basedIndustryDependenceAffectCarbonIntensity？

LIZhi-guo，WANGJie，CHEShuai

（ChinaUniversityofPetroleum（EastChina），Qingdao，Shandong266580，China）

Abstract：Thispaperconstructsathree-sectorendogenousgrowthmodelincludingresourcedevelopmentsector，manufacturingsectorandtechnologyR&Dsector，whichincorporatestheenvironmentalqualityfunctionintotheanalyticalframework，toanalyzethenonlinearrelationshipbetweenresourceindustrydependenceandenvironmentalquality.Theeconomicproportionofresource-basedindustriesandthereciprocalofcarbonemissionintensityareselectedtocharacterizethedegreeofdependenceofresource-basedindustriesandenvironmentalquality，thenthesystematicGMMmethodisusedtotestwhethertheconditionalcarboncurseexistsinChinaandthemediatingeffectofgreentechnologyinnovation.ThestudyfoundthatresourceindustrydependenceandenvironmentalqualityhassignificantinvertedU-shapedcurverelationship.Thelowdegreeofdependenceonresource-basedindustriescontributestotheimprovementofenvironmentalquality，whilethehighdegreeofdependenceonresource-basedindustrieswilldeterioratetheenvironmentalqualityoffurniture.ThereisalsoaninvertedU-shapedcorrelationbetweenresource-basedindustrydependenceandgreentechnologyinnovation.Whenthedegreeofdependenceofresource-basedindustriesexceedsacertaincriticalvalue，theimpactongreentechnologyinnovationwillchangefromanincreasingeffecttoaninhibitingeffect.Onthewhole，greentechnologyinnovationhasalong-termeffectofimprovingenvironmentalquality，andhasasignificantmediatingeffectontheconditionalcarboncurse.

Keywords：resource-basedindustrydependence;carbonintensity;conditionalcarboncurse;greentechnologyinnovation

（责任编辑：周正）