自然资源禀赋与技术挤出效应研究——以内蒙古为例

韩志敏 刘永在

(1.内蒙古大学，内蒙古 呼和浩特010021;2.中国建设银行内蒙古区分行，内蒙古 呼和浩特 010010)

自然资源禀赋与技术挤出效应研究
——以内蒙古为例

韩志敏1刘永在2

(1.内蒙古大学，内蒙古 呼和浩特010021;2.中国建设银行内蒙古区分行，内蒙古 呼和浩特 010010)

目前我区资源产业的大规模开发，引起资本、劳动力等生产要素向采掘业等资源型行业流动，造成了对制造业的“挤出”，引起经济增长的乏力。分析了自然资源、技术进步与经济增长的关系。以平均每万人拥有科技人员的数量来表示科技水平，通过对12个盟市的面板数据进行分析，发现资源采掘产业比重越大，对技术创新的制约越强，即存在对技术进步的挤出效应。

资源丰裕度;技术进步;内蒙古

一、问题的提出

内蒙古自治区作为一个资源大省，得益于中国对能源、矿产资源的需求，一直以来，经济增长速度位居全国前列。但2010年至今，我区经济增速已持续回落，2013年上半年，全区生产总值7087.55亿元，增长9%，比一季度回落0.9个百分点，比去年同期回落了3个百分点，也远低于2013年初制定的12%的增长目标。这一增速也创下了1999年以来的新低。究其原因，主要在于内蒙古的创新能力弱，经济增长过度依赖对能源资源的消耗。“资源诅咒”假说认为，资源富集地区在经过资源扩张导致的经济繁荣之后，丰富的自然资源趋于阻碍而非促进经济发展，阻碍技术进步就是“资源诅咒”的表现之一。

当今资源能源趋紧，在把“新常态”作为执政新理念关键词提出6个月后，中国最高领导人习近平9日首次系统阐述了“新常态”。他表示：“新常态将给中国带来新的发展机遇。”随后，内蒙古也提出要加快转变经济发展方式，适应“新常态”。综合我区过去的以资源消耗为主的经济增长方式，我区当前的经济新常态，实质上就是经济发展告别过去传统粗放的高速增长阶段，进入高效率、低成本、可持续的创新性的中高速增长阶段。本文通过分析自然资源、技术进步与经济增长的关系，并力图在研究结果的基础上，提出政策措施，使我区更好地实现“新常态”。

二、概念界定及文献综述

(一) 概念界定

1.资源丰裕度的度量

学者们纷纷引入了一些替代变量，包括初级产品的出口与GDP的比值[1](Sachs and Warner，1995)，初级产品部门的就业比例[2](Glyfason，1999)，本文采用了相对量指标采掘业产值/工业总产值，来度量资源丰裕度，数据来源于色诺芬企业数据库。

2.技术进步

狭义上的技术进步主要是指生产工艺、中间投入品以及制造技能等方面的革新和改进。具体表现为对旧设备的改造和采用新设备改进旧工艺，采用新工艺使用新的原材料和能源对原有产品进行改进研究开发新产品提高工人的劳动技能等。从广义上讲，技术进步是指技术所涵盖的各种形式知识的积累与改进。

(二) 文献综述

丰裕的自然资源是经济发展的物质基础，传统的经济理论认为丰裕的自然资源能促进一国的经济发展。但在此基础上，Auty (1993) 首次提出了“资源诅咒”的概念，认为丰裕的自然资源会限制经济的过快增长[3]。从而引起了学术界的关注。Gylfason(2001)也指出，由于在大多数自然资源丰富的国家，由于缩减了教育的支出，造成人力资本投资不足，阻碍技术进步， 从而延缓了经济增长的步伐[4]。此外，中国的学者也进行了一些研究，邵帅、齐中英(2008)利用我国西部地区的数据分析表明，过度的能源开发确实会对技术有挤出作用，而这是西部地区遭遇资源诅咒的主要方面[5]。王智辉(2008)认为，在资源富集地区，采掘业有很高的收益，但是却对知识、技能等需求较小，这使得人们越来越不愿意增加人力资本的投资，以获取知识和技能[6]。胡援成，肖德勇(2007)运用面板门槛模型进行了实证研究，认为中国存在“资源诅咒”，但是可以通过人力资本的投资进行消除[7]。之后也有一些学者通过实证检验，得出类似的结果，如鲁金萍[8](2009)，冯宗宪[9](2010)等。

三、内蒙古自然资源状况、数据来源

(一) 内蒙古自然资源状况

内蒙古的地下矿藏富集，已发现矿种共136多种，探明储量79 种。其中有73 个矿种的保有储量居全国前10位，31 种列前3位，10种居全国之首。特别是煤炭储量极其丰富，累计探明储量居全国第一位。稀土资源得天独厚，包头的白云鄂博大型矿就是世界罕见的以铁、稀土、铌为主的多金属共生矿，其稀土储量居世界首位。石油、天然气蕴藏量十分可观，世界级的陕甘宁大油气田的主体就在内蒙古的鄂尔多斯盆地。据有关专家估算，内蒙古矿产资源具有巨大的开发价值。

(二) 数据来源

本文12个盟市2004～2009 年的资源丰裕程度数据来自色诺芬企业数据库(非上市公司)和色诺芬数据库(上市公司)，其中上市公司工业产值用主营业收入代替。其他数据来源于历年《内蒙古统计年鉴》

四、自然资源禀赋对技术进步影响的计量分析

为了更好的说明自然资源对技术进步和经济增长的影响，本文在邵帅、齐中英(2008)，段利民(2009)的基础上，引用了一个包含制造业和采掘业的内生两部门模型。

(一)前提假设

1.内部只包含两个部门——制造业和采掘业。资本全部投在制造业，采掘业是劳动密集型产业，主要依靠劳动投入。

2.生产要素可以在制造业和采掘业两部门之间自由流动。

3.企业最终产品的价格是既定的，不能任意变动。

(二)相关的函数设定

1.制造业部门

制造业部门的生产函数符合柯布—道格拉斯的基本形式：

YZ=(AβL)aK1-a

(1)

其中，0<α<1。YZ、A、L和K分别表示制造业的最终产品产量、技术存量水平、劳动力总量和物质资本投资。β表示投入到制造业当中的劳动力的比重。为了分析方便，假定规模报酬不变。

2.采掘业部门

采掘业的生产函数主要取决于自然资源禀赋(G)和劳动投入量以及技术进步。自然资源禀赋主要是指存储量，显而易见，存储量越大，采掘业的产量越大；在采掘业中劳动力为(1-β)L；邵帅认为，采掘业存在技术吸收不完全的特点，因此，应当存在技术吸收系数(η)加以反映。具体公式为：

YM=ηAG(1-β)L

(2)

3. 技术

参照阿罗(1962)等人的观点，技术的进步是生产的“副产品”(即干中学)，技术的溢出导致了整个经济生产率的提高(即溢出效应)。根据此理论，本文认为技术是经济总产出的函数。

(3)

4. 效用函数

为了克服索罗模型中恒定不变的储蓄率问题，本文在拉姆齐一卡斯一库普曼模型基础上构建了消费者偏好模型：存在L个同质的无限生存期的经济成员，每个经济成员的消费决策都是相同的，在生存期内不会发生变化。因此，每个经济成员的效用函数为：

同时，每个成员所面临的预算约束为：

(5)

H=Lnce-pt+λ(w+rv-c)

(6)

对(6)汉密尔顿函数求解可以导出拉姆齐规则：

(7)

(三)均衡分析

1. 利率(r)的决定

根据上面的假设，投资行为只能发生在制造业，利率(r)由制造业部门的生产函数决定：利率等于制造业资本的边际产出。即：

(8)

2. 工资(w)的决定

工资(w)的决定和利率(r)相似，均为边际产出，其中，制造业的工资为

(9)

采掘业的工资为：

(10)

由于劳动力可以在两部门之间自由流动，制造业和采掘业的工资相同。即：

αAa(βL)a-1K1-a=ηAG

(11)

3. 技术进步率的决定

在假设制造业产品的价格为单位价格，采掘业产品价格为p的情况下，总产出为：

Y=Yz+pYM

(12)

则技术进步率为：

(13)

4. 平衡增长路径

为了更好地描述平衡增长路径问题，需要把相关式子转化为密集形式，即令k=K/AL，c=C/AL。所以，(8)，(11)，(13)可以分别写做：

r=(1-α)βak-a

(14)

αβa-1k1-a=ηAG

(15)

gA=λβαLk1-α+pληG(1-β)L

(16)

令{r0,β0，k0}为模型的均衡解。则(15)可以改写为：

(17)

得出：

(18)

同时，当处于平衡增长路径时，资本、技术、消费、产出具有相同的增长率，所以，把(18)带入(7)，得到：

gr=gA=gC=r-p=(1-α)βαk-α-p

(19)

对(19)关于G求导：

(20)

由于0<α<1,

(21)

上式说明，在自然资源禀赋较高的地方，其经济增长率反而较低。可见，自然资源丰裕地区可能通过挤出技术创新而使该地区遭遇“资源诅咒”。

五、自然资源禀赋对技术进步的实证检验

(一)初步的经验观察

在自然资源丰裕的地区，当较多的人力资本、物质资本等生产要素进入采掘业的时候，就会对制造业造成“挤出”，而制造业是关系到技术进步、技术创新的关键行业。因此，实质上是丰裕的自然资源对科学技术的“挤出”。

在这里，本文以2004～2007年各盟市平均每万人拥有科技人员的数量来表示科技水平，资源丰裕度仍以前面的方法度量，即资源丰裕度(rai)=采掘业产值/工业总产值，绘制出二者对应的关系图。

图1 各盟市资源丰裕与科研关系

根据图1，可以看出位于散点图左上角的呼和浩特、包头等盟市，每万人拥有的科研人员数量较多；而位于右下角的鄂尔多斯、乌海等盟市，每万人拥有的科研人员数量较少。表明每万人拥有科研人员数量与资源丰裕度呈现明显的负相关关系。

(二)关于面板数据模型的介绍

Panel-data模型也称TS/CS(TimeSeries/CrossSeries)模型。它是把时间序列沿空间方向扩展或把截面数据沿时间方向扩展而成的二维结构的数据集合。它既能反映某一时期各个个体数据的规律，也能描述每个个体随时间变化的规律，集合了时间序列和截面数据的共同优点。相对只利用截面数据和只利用时间序列数据进行经济分析而言，Panel-data数据模型有许多优点：(1)截面变量和时间变量的结合信息能够显著地减少缺省变量所带来的问题；(2)Panel-data模型通常提供给研究者大量的数据点，这样就增加了自由度并减少了解释变量之间的共线性，从而改进了计量经济估计的有效性；(3)Panel-data模型可以从多层面分析经济问题。

1.面板数据模型类型

面板数据模型的基本形式为：

(22)

其中yit是因变量，xit是K×1维解释变量向量，n为截面成员个数，T为每个截面成员的观测时期总数。参数αit表示模型的常数项，βit为对应于回归向量xit的系数。随机误差项μit相互独立，且满足零均值、等方差的假设。在成员截面上，该模型共含有n个截面成员方程，在时间截面上，该模型共含有T个时间截面方程。

在(22)式描述的模型中，自由度(nT)远远小于参数个数(nT(K+1)描述μit分布的参数个数)，这使得模型无法估计。为了实现模型的估计，我们假定参数满足时间一致性，即参数值不随时间的不同而变化。因此，模型简化为：

(23)

其中，参数αi和βi都是个体时期恒量，其取值只受截面单元不同的影响。根据截距项αi以及系数向量βi的不同限制要求，我们又可以将(23)式所描述的面板数据模型划分为三种类型：无个体影响的不变系数模型、含有个体影响的不变系数模型即变截距模型和含有个体影响的变系数模型即无约束模型。

(1)无个体影响的不变系数模型的单方程回归形式可以写成：

(24)

在该模型当中，假设在横截面上既无个体影响也没有结构变化，即在各截面方程中，系数向量相同且不含有个体影响δi项。对于该模型，将各截面成员的时间序列数据堆积在一起作为样本数据，利用普通最小二乘法便可给出参数α和β的一致有效估计。因此，该模型也被称为联合回归模型。

(2)变截距模型的单方程回归形式可以写成：

(25)

在该模型当中，我们假设在横截面上存在个体影响而无结构变化，并且个体影响可以用截距项αi的差别来说明，即在该模型中各截面方程的截距项αi不同，而系数向量β相同。我们称该模型为变截距模型。从估计方法角度，有时也称该模型为个体均值修正回归模型。

(3)变系数模型的单方程回归形式可以写成：

(26)

在该模型中，假设在横截面上既存在个体影响，又存在结构变化，即在允许个体影响由跨截面变化的截距项αi来说明的同时还允许系数向量跨截面变化，用以说明横截面上的结构变化。我们称该模型为变系数模型或无约束模型。

根据模型中待估参数的不同特性，还可以将模型(24) ～(26)分成“固定效应模型”和“随机效应模型”。以模型(25)为例，如果模型中的系数αi为确定性变量，即模型中省略因素对个体差异的影响是固定不变的，则模型为固定效应模型。如果αi为随机变量，即模型中省略因素对不同个体的影响是随机的，则模型为随机效应模型。

2.模型形式的设定

在对时间序列/截面数据模型进行估计时，使用的样本数据包含了个体、时间、指标3个方面的信息，如果模型形式设定不正确，估计结果将与所要模拟的经济现实偏离甚远。因此，建立面板数据模型的第一步便是检验被解释变量yit的参数αi和βi是否对所有个体截面都是一样的，即检验样本数据究竟符合上面哪种面板数据模型形式，从而避免模型设定的偏差，改进参数估计的有效性。经常使用的检验是协方差分析检验，主要检验如下两个假设：

H1：β1=β2=…=βN

(27)

H2：α1=α2=…=αN

β1=β2…=βN

(28)

可见如果接受假设H2，则可以认为样本数据符合模型(24)，无需进行进一步的检验。如果拒绝假设H2，则需检验假设H1。如果拒绝假设H1，则认为样本数据符合模型(26)，反之，则认为样本数据符合模型(25)。对应假设H1和H2，在检验的过程中构造的检验统计量分别为：

(29)

(30)

其中，S1、S2、S3分别是模型(24)、(25)、(26)估计所得残差平方和。至于是采用固定效用模型还是随机效应模型，可以根据所研究问题的特点来决定。若仅对样本本身进行分析，则使用固定效用模型。若是用样本推断整体效应，则宜使用随机效用模型。另外也可以使用Hausman检验进行识别。

(三)计量检验

假设采掘业所占的比率为s，把变量s加入到上面的式子中，可以得到一个新的式子(段利民，2008)：

(31)

可以建立如下的计量模型：

(32)

为了使模型更加符合实际，选择恰当的数据来替代模型中的变量。其中，被解释变量A为各盟市的科技水平，用每万人拥有的科研人员来表示；s为资源丰裕度，Y为人均国内生产总值。由于数据的可得性原因，时间跨度为2004～2007年。为了使模型更加符合实际，选择恰当的数据来替代模型中的变量。其中，被解释变量A为各盟市的科技水平，用每万人拥有的科研人员来表示；s为资源丰裕度，Y为人均国内生产总值。由于数据的可得性原因，时间跨度为2004～2007年。

常用的回归模型主要包括三种：混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型，不同的模型对应不同的估计方法。为确定合适的模型，面板模型需要进行三次检验，分别是混合估计模型与固定效应模型的F检验、混合估计模型与随机效应模型的F检验、固定效应模型和随机效应模型的豪斯曼检验。这些检验均通过stata9.0软件实现，相应的检验结果如表1所示：

通过上表的检验结果可知，第一次假设经验的结果是拒绝混合估计模型，选择固定效应模型；第二次假设检验的结果也是拒绝混合估计模型，选择随机效应模型；第三次是豪斯曼检验，接受原假设，所以采取随机效应模型。根据上面的检验结果，采用随机效应模型，其回归结果如下：

从回归结果可以看出，系数的符号和预期一致，并且通过t检验。再次印证我们的观点：资源丰裕度变量的系数小于0，表明由于资源采掘产业技术创新活动不够活跃，所以一个地区资源采掘产业比重越大，对技术创新的制约越强。这与前面的假说3相一致。

可见，一个地区经济增长最根本的动力和源泉是技术进步。与自然资源采掘行业相比较而言，制造业是技术进步较快的产业。自然资源丰裕地区要想获得长远的良好的经济绩效，经济重心必须从资源开采转到制造加工以及研究开发等行业上来，为经济体当中技术创新的和技术进步的实现创造良好的条件。

六、结论及政策建议

首先，政府为高端技术人才创造良好的生活和创造的环境。为高层次人才搭建能够让他们施展才能、创新创业的高水平事业平台，使尊重人才、尊重知识的思想观念深入人心。

其次，鼓励企业成为研发的主体。加大对企业研发的投入，在关键技术领域，推进以企业为主体的产学研的合作，把企业真正推向市场，推向科技研发的前沿。

再次，坚持“引进来”和“走出去”相结合。加快引进高技术型人才，实行一些优惠政策吸引并留住高素质人才。本区具有比较优势的企业实施走出去战略，这对调整产业结构，获取先进技术至关重要。

最后，重视职业技术教育。在推行传统教育的基础上，加快建设以企业为主体，理论与实际相结合，以技能训练为主的发展模式。培养高素质人才和数以亿计的专业技术型人才。

[1]Sachs J.D．and Warner A．M．Natural Resource Abundance and Economic Growth[R]．NBER working paper series 5398，1995: 1-47．

[2]Gylfason,T.Herbert son, T. and Zoega, G. natural resources and economic growth [J].Macroeconomic Dynamics,1999. Vol .3.

[3]Auty R M．Sustaining Development in Mineral Economics:The Resource Curse Thesis [M]．London and New York: Rutledge Publisher，1993．

[4]Gylfason,T.Natural Resources,Education, and Economic Development,European Economic Revie.W[M].2001.847 -859.

[5]邵 帅, 齐中英.西部地区的能源开发与经济增长,基于资源诅咒假说的实证分析[J].经济研究, 2008,(4).

[6]王智辉．自然资源禀赋与经济增长的悖论研究: 资源诅咒现象辨析[D]．吉林大学，2008．

[7]胡援成,肖德勇.经济发展门槛与自然资源诅咒——基于我国省际层面的面板数据实证研究[J]．管理世界,2007,(4).

[8]鲁金萍.广义“资源诅咒”的理论内涵与实证检验[J].中国人口·资源与环境,2009,(1).

[9]冯宗宪 ,姜 昕 ,王 青.中国省际层面“资源诅咒”问题的再检验[J].中国人口·资源与环境,2010,(3).

[10]邵 帅,齐中英.西部地区的能源开发与经济增长—基于“资源诅咒”假说的实证分析[J].经济研究,2008,(4):147-160.

[11]段利民.资源诅咒与区域经济增长研究[D].西北大学,2009.

[责任编辑：张建荣]

Natural Resource Endowments and Technology Extrusion Effect Taking Inner Monglia for Examp te

HAN Zhi-min1LIU Yong-zai2

(1.InnerMongoliaUniversity,HuhhotInnerMongoliaChina010021；2.ChinaConstructionBankBranchofInnerMongolia，HuhhotInnerMongoliaChina010010)

At present, the large scale development of resources industry, in Inner Mongolia causes capital, labor and other factors of production flow to the resource-based industries such as mining industry , resulting in the "crowding out" of manufacturing sector, and economic growth slowed down. This chapter will draw this idea, analyze the relationship between natural resources, technological progress and economic growth. Analyzing the 12 Union City panel data , we found that the greater the proportion of resource extraction industries, the stronger of the constraints on technological innovation, proving the existence of crowding-out effect of technological progress.

Resource abundances; Technological advances; Inner Mongolia

2015-01-08

国家自然科学基金项目“不确定性条件下可耗竭资源产业最优发展路径研究—以稀土产业为例”，项目号：71163025；中国教育部新世纪优秀人才计划项目“稀土产业集聚以及产业结构升级模式研究:以内蒙古为例”，项目号：NCET-09—0855。

韩志敏，女，内蒙古大学经济管理学院，硕士研究生；刘永在，男，中国建设银行内蒙古分行，中级经济师。

10.16116/J.ISSN.1008-0597.002

DF124.5

A

1008-0597(2015)01-0010-07