社会资本、人力资本与资源诅咒对经济增长作用

许福志

(浙江工商大学 统计与数学学院，浙江 杭州 310018)

经济增长理论认为资源、劳动、资本、制度创新等多种因素共同推动了经济的增长，自然资源是产出的一大传统要素，丰富的自然资源有利于国家形成比较优势。但是在资源促进经济发展的同时，却出现了这样的悖论：墨西哥、委内瑞拉、尼日利亚、科威特等资源丰富的国家并没有持续的经济增长，资源反而阻碍了经济增长，而资源相对匮乏的韩国、新加坡经济却快速发展。这种现象称为“资源诅咒”，即丰富的资源无法促进经济的增长，反而成为经济增长的障碍。例如，石油输出国组织的国家，1965—1998年，每年的人均国民生产总值平均下降1.3%，而所有的低收入和中等收入国家，每年的人均国民生产总值增长2.2%。其中尼日利亚是一个典型的“资源诅咒”国家，尽管人均石油收益从1965年的33美元上升到2000年的325美元，但是人均收入基本保持在以购买力平价折算的1 100美元。赤道几内亚的经济几乎是建立在农业、渔业和林业的基础上，虽然拥有丰富的自然资源，但公共管理薄弱和劳动力短缺，在20世纪70年代，由于经济管理不善，公共行政停止运作，全国受教育人口严重下降，正式教育体系停止了六七年。另一方面，美国、德国、英国等国家利用丰富的自然资源优势，为本国的经济发展奠定了物质基础，使得经济快速增长，率先完成了工业化。那么丰富的自然资源对经济增长是诅咒还是福音？不同学者得出了不同的结论。

一、文献回顾

奥蒂(Auty，1993)正式提出了“资源诅咒”的概念，他在研究矿产资源国的经济发展时，发现丰裕的自然资源对一国的经济发展起到阻碍作用[1]。随后，学术界对“资源诅咒”的悖论进行了大量的研究和探索。目前国内外文献对自然资源与经济增长的研究主要有以下两个方面：一是资源诅咒的存在性研究；二是自然资源对经济增长的传导机制研究。

资源诅咒的存在性研究包含三个观点：一是资源诅咒的效应是存在的，即丰富的自然资源会阻碍经济的增长[2-5]；二是资源诅咒的效应是不存在的，即自然资源对经济的增长没有制约作用[6-11]；三是资源诅咒在某种特定的条件下才会发生。哈尔沃等(Halvor et al.，2006)研究发现当法治指数大于0.93时，资源诅咒消失，这说明一个国家的法制越健全，自然资源对经济增长的阻碍作用越弱[12]。科利尔和赫夫勒(Collier & Hoeffler，2009)发现在议会民主的国家不存在资源诅咒[13]。大卫和贾科布(David & Jakob，2010)利用16个发达国家的面板数据进行研究，发现土地资源对产出效率具有负向作用，而矿产资源丰富对产出效率具有正向作用[14]。胡援成和肖德勇(2007)利用中国省级面板数据进行研究，发现自然资源对经济发展存在人力资本的门限效应[15]。董利红和严太华(2015)指出自然资源和经济发展之间存在制度质量和技术投入水平的单门槛效应，制度质量和技术投入水平的提高可以有效地改善资源依赖对经济增长的负面影响[16]。

自然资源对经济增长的传导机制主要有以下几种：“荷兰病”、对人力资本和知识的挤出效应、寻租和腐败、政治体制。

第一，“荷兰病”。丰富的自然资源会导致“荷兰病”，这一机制产生原理是：自然资源的繁荣和原材料出口的增长会导致实际汇率上升，从而降低制造业和服务业的出口，引起本国的资源从高科技和高技能的制造业向低技术和低技能的自然资源部门转移，从而阻碍经济增长。科登(Corden，1984)认为自然资源出口的增加导致实际汇率的上升，从而降低制造业的出口，制约经济的增长[17]。萨克斯和沃纳(Sachs & Warner，2001)指出自然资源丰富的国家倾向于比自然资源匮乏的国家增长速度要慢，认为这种负向效应主要是“荷兰病”导致的[18]。

第二，对人力资本和知识的挤出效应。丰富的自然资源对人力资本和知识的挤出效应主要表现在以下两个方面：一是，由于自然资源开采通常是资本密集型，政府部门可能以公共教育支出为代价，将资金用于自然资源产业，从而导致对人力资本和知识的挤出效应；二是，对私营部门来说，自然资源行业提供给高学历工人优厚的报酬，但这通常只限于精英成员，外人可能很难找到这样的工作，即使他们具备足够的技能，相对于社会最优选择，学校教育变成一种消费品，而不是投资，教育将是低效率的。格弗森(Gylfason，2001)采用跨国横截面数据，得出自然资本与公共教育支出呈负相关关系，这说明自然资本对人力资本产生挤出效应[19]。事实上，自然资源是忽视人力资本发展最重要的资产。在拉丁美洲，高收入差距来源于资源收益分配不均而导致社会资本和人力资本积累的失败，经济持续增长和多样化受到严重影响[20]。自然资源丰裕度对经济增长产生负面影响，并通过降低人力资本积累等阻碍经济增长[21]，使得劳动力和资本从制造业和农业部门转出，对人力资本、教育和创新等产生挤出效应[16]。

第三，丰富的自然资源导致寻租和腐败。自然资源不是在竞争激烈的市场环境下产生的，对自然资源的开采通常由大公司或政府控制，容易产生政治家和企业对自然资源的寻租行为。同时，丰富的自然资源租金会导致腐败的产生，引起制度和治理质量的下降，对经济改革和经济结构多样化产生阻碍作用，导致生产要素分配不当，进而阻碍经济增长。奥蒂(Auty，2001)认为巨大的自然资源租金导致寻租行为的出现，使得资源远离高效率的经济活动[22]。托维克(Torvik，2002)认为资源租金容易引发贿赂和扭曲政策，资源丰度增加了非生产性寻租行为的回报，因此降低了经济的整体增长[23]。自然资源产生的租金导致贪婪的寻租行为，其不良表现就是通过政治对经济产生影响和导致腐败，对经济的长期增长起阻碍作用[24]。

第四，政治体制。有学者认为自然资源对经济发展的影响主要通过具体的政治经济体制形式实现。罗宾逊等(Robinson et al.，2002)认为，在专制政权国家，资源禀赋会促使政府采取不利于经济增长的政策，以获取更大的盈余(贿赂)，而在民主制度国家，资源禀赋产生的收益更有可能以促进福利的方式来使用[25]。孔特(Konte，2013)发现民主程度高的国家，自然资源会促进经济的增长，民主程度低的国家，自然资源会阻碍经济的增长或至少对经济增长不产生影响[26]。

纵观现有的文献，可以发现有关自然资源与经济增长的研究存在以下可以改进之处：(1)大多文献从人力资本、制度质量、对外开放、技术进步的角度来考察自然资源与经济增长的关系，而将社会资本引入资源诅咒相关问题的研究文献相对匮乏，目前仅有万建香和汪寿阳(2016)从社会资本与技术创新的角度考察两者的交叉因子是否存在资源对经济增长的诅咒效应[27]。社会资本因素作为一种非正式制度，能够影响各地区在制度和政策上的选择[28]，不同的制度和政策会导致政府对资源的配置和利用产生差异，社会资本可以降低交易成本[29]，能够提高资源的利用效率[30]，还可以促进技术的创新、金融的发展和加快人力资本的积累[31]，从而能更有效率地利用资源。(2)关于自然资源与经济增长的研究数据主要来源于国内区域面板数据或者跨国面板数据，鲜有文献同时从发达国家和发展中国家的角度，检验分区域的国家是否存在资源诅咒以及自然资源对经济发展的传导机制。因此，本文将主要以社会资本、人力资本为门限变量，分析在资源禀赋约束条件下，社会资本、人力资本投入对经济发展的影响效应；在此基础上将57个国家分为发达国家和发展中国家，对资源诅咒进行分区域检验以及考察自然资源对经济发展的传导机制，从而为解除资源诅咒提供有效的途径。

二、模型设定及变量说明

(一)模型设定

为考察资源依赖对经济增长的影响，将基础模型设定如下：

gdpit=θ0+θ1rdit+θ2Xit+εit

(1)

其中，gdp代表经济发展水平，rd代表资源依赖度，X代表其他解释变量，ε为随机扰动项。考虑到在资源禀赋的约束条件下，经济发展水平不同会导致社会资本、人力资本、对外开放水平等对经济发展的影响效应存在差异，为检验社会资本、人力资本等变量的门限效应，构建单门限计量模型为：

gdpit=β0+β1rditI(xit≤γ)+β2rditI(xit>γ)+εit

(2)

其中，I(·)为示性函数，xit为门限变量，γ为门限值，是由样本数据决定的，β1、β2为门限效应，表示门限变量小于等于或者大于门限值时，资源依赖度对经济增长的影响程度。

利用门限面板模型进行分析时，要先检验门限效应是否存在。首先依次在γ范围内取值，采用普通最小二乘法估计系数，得到相应的残差平方和S1(γ)，使得残差平方和取值最小的γ*就是所找的门限值，检验所采用的统计量为：

(3)

(4)

gdpit=β0+β1rditI(xit≤γ1)+β2rditI(γ1γ2)+εit

(5)

如果资源依赖度对经济发展的影响存在门限效应，则设置虚拟变量v，当变量值大于门限值时设为1，否则设为0，引入变量v×rd，即虚拟变量v与资源依赖度rd的乘积，此时构建的计量模型如下：

gdpit=θ0+θ1rdit+θ2v×rdit+θ3Xit+εit

(6)

(二)数据来源及变量说明

为确保数据来源的可靠性，避免因数据来源不同所导致的数据统计口径存在误差，本文所使用的数据均来自世界银行数据库，选取1995—2014年57个国家的面板数据。由于各个国家的经济发展水平、区域面积、人口结构等总体状态存在较大的差异，采用绝对数值不利于地区之间的横向比较，因此本文所用数据均为相对指标。下面对变量进行说明：

经济发展水平(pgdp)用人均国内生产总值(GDP)来表示，该变量为被解释变量，统一折算为2005年的不变价美元；资源依赖度(rd)用资源租金占GDP的比重来表示，由于自然资源种类丰富，不可能囊括所有的资源租金，本文选取的资源租金包括石油租金、天然气租金、煤炭(硬煤和软煤)租金、矿产租金和森林租金，主要的自然资源基本包括在内，因此选取的指标能较好地反映资源依赖度；社会资本(sc)从信息共享和相互沟通的角度来衡量[32]，随着经济发展水平的不断提高，互联网扮演的角色越来越重要，人们利用互联网进行信息共享和相互沟通的机会越来越多，因此用每一百人接入的互联网数来表示社会资本；人力资本投入(er)用高等院校入学率来表示；物质资本投入(fc)用固定资本形成总额占GDP的比重来表示；产业结构(sv)用服务业增加值占GDP的比重来表示，产业结构升级是经济发展的必然要求，第一产业、第二产业向第三产业转变是大势所趋，因此用服务业增加值占GDP的比重来表示产业结构；金融发展水平(bc)用银行部门提供的国内信贷占GDP的比重来表示；对外开放水平(mt)用商品进出口额占GDP的比重来表示；制造业发展水平(mv)用制造业增加值占GDP的比重来表示。

三、实证分析

(一)门限效应检验

为考察门限效应，首先要确定门限值是否存在以及门限值的个数，从而确定模型的形式。以社会资本、人力资本投入、物质资本投入等所有的解释变量作为门限变量，发现只有社会资本、人力资本投入存在门限效应。根据表1，当社会资本作为门限变量时，在1%的显著性水平下，单门限效应显著，在10%显著性水平下，双门限效应显著；当人力资本投入作为门限变量时，在10%的显著性水平下，单门限效应显著，在5%显著性水平下，双门限效应显著；因此，在10%的显著性水平下，资源依赖度对经济增长的影响存在社会资本和人力资本投入的双门限效应，得到的门限估计值的结果如表2所示。

表1 门限效应检验

表2 门限估计值

(二)门限变量的影响效应

从上面的分析可知，资源依赖度对经济发展的影响存在社会资本、人力资本投入的门限效应，为检验门限变量的影响效应，设置门限虚拟变量v1，当社会资本大于门限值1.861时，设为1，否则设为0，引入变量v×rd1，即门限虚拟变量v1与资源依赖度rd的乘积；设置门限虚拟变量v2，当人力资本投入大于门限值4.160时，设为1，否则设为0，引入变量v×rd2，即门限虚拟变量v2与资源依赖度rd的乘积。

在面板数据模型选择上，本文选取随机效应模型，主要有以下几个理由：一是本文选取的面板数据是从世界银行数据库中的100多个国家选取的57个国家，其中包括17个发达国家和40个发展中国家(按照1995年联合国确立的分类标准)，抽取的只是部分截面单位，而不同国家之间的基本制度、经济结构、人口结构、社会风俗等存在很大差距，因此采用随机效应模型进行参数估计；二是采用随机效应模型可使自由度减少；三是面板数据模型的误差项可能存在异方差性和序列相关性，为使得估计的结果更为有效，采用可行广义最小二乘法(FGLS)对参数进行估计。利用可行广义最小二乘法(FGLS)对模型进行参数求解，得到的结果如表3所示。

表3 门限变量的影响效应结果

注：括号内的值为Z统计值；*、**、***分别表示在10%、5%、1%显著性水平下显著；后同。

表3中的方程1包含资源依赖度、社会资本及其虚拟门限变量，方程2包含除人力资本投入以外的其他解释变量，方程3包含资源依赖度、人力资本投入及其虚拟门限变量，方程4包含除社会资本以外的其他解释变量。结果显示：(1)资源依赖度对经济增长起到了制约作用，其系数分别为-0.378、-0.069、-0.330、-0.039，均通过了5%水平下的显著性检验，说明资源诅咒现象的存在。(2)方程1和方程2中，社会资本的虚拟门限变量系数分别为0.090、0.089，均为正且通过了显著性检验，说明社会资本存在门限效应，当社会资本的门限值大于1.861时，自然资源能有效地促进经济的增长，使经济处于良性循环之中，社会资本可以降低交易成本，优化资源配置，提高资源的利用效应，同时还可以通过促进人力资本的积累、激励技术的创新，从而能有效地规避资源诅咒；物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平对经济增长的影响系数都为正且通过了5%水平下的显著性检验，说明这五个变量对经济增长起到促进作用。(3)方程3和方程4中，人力资本投入的虚拟门限变量系数分别为0.070、0.022，均为正且通过了显著性检验，说明人力资本投入存在门限效应，当人力资本投入的门限值大于4.160时，自然资源对经济发展起促进作用。充足的人力资本投入不仅减少自然资源对经济增长带来的负向冲击，还可以促使资金有效配置，改善企业生产效率，从而对经济增长产生正效应；其余五个变量中，物质资本投入、产业结构、金融发展水平、制造业发展水平对经济增长的影响系数都为正且通过了5%水平下的显著性检验，说明这四个变量对经济增长起到促进作用，而对外开放水平的系数为-0.128，说明对资源的依赖产生人力资本投入的挤出效应。经济的健康发展离不开社会资本和人力资本的投入，其本身不仅会促进经济的增长，高社会资本水平和丰裕的人力资本投入可以通过间接作用对经济增长产生促进作用，这为解决资源诅咒提供了很好的途径。

(三)分区域资源诅咒的检验

从前面的分析可知，资源依赖对经济增长的影响存在社会资本、人力资本投入的门限效应，当社会资本、人力资本投入达到一定门限值时，资源依赖会促进经济的增长。不同国家的经济发展水平、社会资本水平、人力资本投入等存在较大差异，发达国家的社会资本水平和人力资本投资等普遍较高，对资源的利用更加高效、合理，因此可能导致资源对经济增长的影响效应存在差异以及资源依赖对经济的发展呈现出不同的影响机制。为考察不同经济发展水平的国家是否存在资源诅咒以及资源依赖对经济发展的影响机制，按照联合国1995年确立的分类标准，将57个国家分为17个发达国家和40个发展中国家展开分析。

1.发达国家的资源诅咒检验

对所确立的17个发达国家，采用可行广义最小二乘法(FGLS)对模型进行参数求解，得到结果如表4所示。

表4 发达国家的资源诅咒检验

表4(续)

表4中的方程6只包含资源依赖度，方程7和方程8分别加入社会资本和人力资本投入，方程9和方程10加入其他解释变量。结果显示：(1)从方程6至方程10可以看出，在发达国家，资源依赖度对经济发展的影响系数分别为0.154、0.045、0.022、0.057、0.050，均通过了5%的显著性检验，即自然资源对于发达国家而言是“资源福音”而不是所谓的“资源诅咒”。(2)从方程7和方程8可以看出，加入社会资本和人力资本投入后，资源依赖对经济增长的影响系数变小，说明自然资源通过社会资本和人力资本投入的间接作用对经济增长产生促进作用。(3)从方程9和方程10看出，自然资源可以通过物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平的间接作用影响经济的发展；在控制了社会资本和人力资本投入之后，物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平对经济增长的影响系数都为正且通过了5%水平下的显著性检验，说明这五个变量对经济增长起到促进作用。

2.发展中国家的资源诅咒检验

对所确立的40个发展中国家，采用可行广义最小二乘法(FGLS)对模型进行参数求解，得到的结果如表5所示。

表5 发展中国家的资源诅咒检验

表5中的方程11只包含资源依赖度，方程12和13分别加入社会资本和人力资本投入，方程14和方程15加入其他解释变量。结果显示：(1)从方程11至方程15可以看出，在发展中国家，资源依赖度对经济发展的影响系数分别为-0.271、-0.208、-0.133、-0.160、-0.070，均通过了5%水平下的显著性检验，即自然资源对于发展中国家而言是资源诅咒。(2)方程12和方程13显示，加入社会资本和人力资本投入后，资源依赖对经济增长的影响系数变小，说明较高的社会资本水平、丰裕的人力资本投入有助于消除资源诅咒。(3)方程14和方程15显示，自然资源可以通过物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平的间接作用影响经济的发展；在控制社会资本之后，物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平对经济增长的影响系数都为正且通过了5%的显著性检验，说明这五个变量对经济增长起到促进作用；在控制人力资本投入之后，物质资本投入、产业结构、制造业发展水平对经济增长的影响系数都为正且通过了5%水平下的显著性检验，而金融发展水平和对外开放程度对经济增长的影响系数都为负，说明对资源的依赖产生人力资本投入的挤出效应，如果人力资本投入下降了，即使对外开放程度提升，但如果只是依赖于初级资源产品的输出，会阻碍经济的长远发展；金融体系的深化可以促进人力资本的积累，使得自然资源对人力资本的挤出效应减弱，但由于发展中国家的金融体制不完善、结构较为单一、融资市场落后等，导致对资源的依赖产生人力资本投入的挤出效应。

从上面的分析得知，资源依赖对经济增长的影响因经济发展水平的不同而存在差异，对于发达国家而言，资源依赖促进经济的增长，对发展中国家而言，资源依赖则阻碍经济的增长，但社会资本和人力资本投入会减弱资源依赖对经济增长的影响。

3.资源依赖的传导机制

研究不同经济发展水平的国家资源依赖对经济增长的传导路径，可以为解决资源诅咒提供有效的对策建议。现有的资源依赖对经济增长的主要传导路径有：对制造业、服务业、对外开放程度的挤出效应，对人力资本和物质资本的挤出效应，同时丰富的自然资源还可以通过政治经济体制形式对经济增长产生影响，而社会资本因素作为一种非正式制度，能够影响各地区在制度和政策上的选择，因此将社会资本作为一种传导路径来分析。对社会资本、人力资本水平等中介变量进行传导路径的检验，建立如下模型：

Mit=α0+α1rdit+εit (7)

其中，rd代表资源依赖度；M为社会资本、人力资本投入、对外开放水平等变量；ε为随机扰动项，假设其服从均值为零，方差为常数的正态分布。根据模型，对参数进行估计，结果如表6所示。

由表6可知，对发达国家而言，资源依赖倾向于降低物质资本投入、产业结构、金融发展水平、制造业发展水平，而对资源的合理、有效利用，可以提高社会资本水平、加快人力资本投入和扩大对外开放水平；对发展中国家而言，资源依赖倾向于降低社会资本水平、人力资本投入、物质资本投入、产业结构、金融发展水平、对外开放水平、制造业发展水平，只有人力资本投入没有表现出显著的线性关系。资源产业一般是劳动密集型产业，因此对劳动素质和技术含量要求不高，但由于发达国家与发展中国家的市场结构、经济体制等存在显著的差别，导致资源产业生产结构的布局及生产效率存在一定的差距，发达国家可以利用高社会资本水平、完善的市场经济结构等，对资源进行高效的利用，还可以通过“干中学”效应，提高技术进步，积累人力资本，同时带动相关产业的发展，扩大对外开放的水平；而发展中国家由于社会资本水平较低、市场经济结构较不完善，会过多地依赖资源产业，可能引发政府的短视行为，不太注重人力资本的投资，同时也降低了企业进行二次模仿和自主创新的积极性，从而对经济的长期可持续发展产生阻碍作用。总体而言，不管是发达国家还是发展中国家，对资源的依赖在一定程度上会对较高效率的部门产生挤出效应，而经济较发达的国家可以通过对资源的合理、有效利用，促进社会资本水平的提高，加快人力资本的投入，扩大对外开放的水平，从而为解决资源诅咒提供有效的途径。

四、结论

本文针对1995—2014年57个国家的面板数据，采用面板门限模型考察社会资本、人力资本与资源诅咒之间的作用机理，检验资源依赖对经济增长的社会资本、人力资本门限效应。将57个国家分为发达国家和发展中国家，检验分区域的国家是否存在资源诅咒以及资源依赖的传导机制，得到如下结论：对57个国家而言，资源依赖对经济增长的影响存在社会资本与人力资本投入的双门限效应，当社会资本、人力资本投入的门限值分别大于1.861、4.160时，资源依赖对经济增长起促进作用，高社会资本水平和人力资本投入可以有效率地利用资源，通过知识的溢出效应，克服资源依赖对经济增长的约束。对发达国家而言，不存在“资源诅咒”的现象，反而是资源福音。发达国家社会资本水平、人力资本投入等普遍较高，能合理配置资源，提高资源的利用效率，减少交易成本，降低不确定性，进而对经济增长产生促进作用。对发展中国家而言，资源依赖对经济增长起阻碍作用。从发达国家的经验来看，提高社会资本水平和人力资本投入有助于解决“资源诅咒”，因此加大社会资本培育，提高教育质量，留住高素质人才，对于破除“资源诅咒”具有非常重要的作用。从资源依赖对经济增长的传导机制来看，在发达国家，丰富的自然资源倾向于促进社会资本水平的提高、人力资本的投入和扩大对外开放的程度，进而促进经济的增长，而对物质资本投入、产业结构、金融发展水平、制造业发展水平的挤出效应，则阻碍了经济的增长。在发展中国家，丰富的自然资源倾向于降低社会资本水平、人力资本投入、物质资本、产业结构、金融发展水平、对外开放程度、制造业发展水平，进而对经济增长产生间接的阻碍作用。自然资源部门劳动密集型和低技术含量的属性，使得资源依赖对较高效率的部门产生挤出效应，但如果合理利用和有效配置资源，则有助于提高社会资本水平，加快人力资本的积累，扩大对外开放的程度。

[1]AUTY R M.Sustaining development in mineral economics：the resource curse thesis[M].London：Routledge，1993．

[2]SACHS J D，WARNER A M.The curse of natural resources[J].European Economic Review，2001，45(4)：827-838.

[3]CORRAGIN C C.Breaking the resource curse：transparency in the natural resource sector and the extractive industries transparency initiative[J].Resources Policy，2014，40(1)：17-30.

[4]SATTI S L，FAROOQ A，LOGANATHAN N，et al.Empirical evidence on the resource curse hypothesis in oil abundant economy[J].Economic Modelling，2014，42(c)：421-429，

[5]韩洪云，张志坚.“资源诅咒”传导机制：基于中国省际层面的实证分析[J].干旱区资源与环境，2015(7)：1-6.

[6]STIJNS J C.Natural resource abundance and economic growth revisited[J].Resources Policy，2005，30(2)：107-130.

[7]MANZANO O，RIGOBON R.Resource curse or debt overhang?[R].World Bank and Stanford University Press，2007.

[8]BRUNNSCHWEILER C.Cursing the blessings? Natural resource abundance，institutions，and economic growth[J].World Development，2008，36(3)：399-419，

[9]CAVALCANTI T，MOHADDER K，RAISSI M.Growth，development and natural resources：new evidence using a heterogeneous panel analysis[J].The Quarterly Review of Economics and Finance，2011，51(4)：305-318.

[10]孙大超，司明.自然资源丰裕度与中国区域经济增长[J].中南财经政法大学学报，2012(1)：84-89.

[11]冯宗宪，王石，王华.自然资源是“祝福”还是“诅咒”？[J].华东经济管理，2014(6)：1-7.

[12]HALVOR M，KARL M，RAGNAR T.Institutions and resource curse[J].The Economic Journal，2006，116(508)：1-20.

[13]COLLIER P，HOEFFLER A.Testing the neocon agenda：democracy in resource-rich societies[J].European Economic Review，2009，53(3)：293-308.

[14]DAVID G，JAKOB B M.Curse and boon：natural resources and long-run growth in rich economies[J].The Economic Record，2010，86(274)：311-328，

[15]胡援成，肖德勇.经济发展门槛与自然资源诅咒[J].管理世界，2007(4)：15-23.

[16]董利红，严太华.技术投入、对外开放程度与“资源诅咒”：从中国省际面板数据看贸易条件[J].国际贸易问题，2015(9)：55-65.

[17]CORDEN W M.Booming sector and dutch disease economics：survey and consolidation[J].Oxford Economic Papers，1984，36(11)：359-380.

[18]SACHS J D，WARNER A M.The curse of natural resources[J].European Economic Review，2001，45(4)：827-838，

[19]GYLFASON T.Natural resources，education，and economic development[J].European Economic Review，2001，45(4)：847-859.

[20]FERRANTI D，PERRY G E，LEDERMAN D，et al.From natural resources to the knowledge economy：trade and job quality[R].World Bank，2001.

[21]郭建万，袁丽.自然资源丰裕、制度质量与经济发展关系的研究[J].南方经济，2009(10)：69-80.

[22]AUTY R M.The political economy of resource-driven growth[J].European Economic Review，2001，45(4)：839-846.

[23]TORVIK R.Natural resources rent seeking and welfare[J].Journal of Development Economics，2002，67(2)：455-470.

[24]MAURO P.Corruption and growth[J].Quarterly Journal of Economics，1995，110(3)：681-712.

[25]ROBINSON J A，TORVIK R，VERDIER T.Political foundations of the resource curse[R].Centre for Economic Policy Research，2002.

[26]KONTE M.A curse or a blessing ? Natural resources in a multiple growth regimes analysis[J].Applied Economics，2013，45(26)：3760-3769.

[27]万建香，汪寿阳.社会资本与技术创新能否打破“资源诅咒”[J].经济研究，2016(12)：76-89.

[28]赵家章.社会资本是否影响经济增长：基于中国区域视角的经验分析[J].经济与管理研究，2010(12)：49-56.

[29]卢燕平.社会资本与我国经济和谐发展[J].统计研究，2007(10)：10-14.

[30]朱卫平，何亦名.社会资本与经济分析视野的拓展[J].经济学动态，2005(4)：81-85.

[31]CHOU Y K.Three simple models of social capital and economic growth[J].Journal of Socio-Economics，2006，35(5)：889-912.

[32]ISHISE H，SAWADA Y.Aggregate returns to social capital：estimates based on the augmented augmented-Solow-model[J].Journal of Macroeconomics，2009，31( 3)：376-393.