资源产业依赖与省际绿色发展效率——“资源诅咒”的再检验

张斯琴，闫东明

(内蒙古科技大学 经济与管理学院，内蒙古 包头 014010)

一、引言

长期以来，受传统比较优势理论的影响，具有资源禀赋优势的国家和地区坚持大力发展资源型产业，这为当地带来资源浪费、环境污染、生态恶化等严峻问题的同时，并没有实现经济的高速增长。其中最具代表性的是“荷兰病”的发生，丰富的天然气资源并没有给荷兰的发展带来“福音”，资源出口的激增反而造成了制造业萎缩、资源错配、经济增速放缓，这一现象给学界带来了困惑。直到Auty(1993)[1]提出了著名的“资源诅咒”理论——丰富的自然资源对于经济的发展并非表现出显著的促进作用，反而表现出一种阻碍作用。当前，资源趋于耗竭、能源价格飙升、环境污染严重、全球气候异常，受“资源诅咒”困扰的国家和地区都面临着降低能耗、实现绿色发展转型的沉重压力(陈诗一，2012)[2]。

改革开放以来，中国形成了过分依赖资源要素投入而非生产效率提高的经济发展方式，在促使经济提升的同时也带来了资源浪费、环境污染、生态破坏等严重问题，如何协调经济发展与环境保护之间的关系，成为难以逃避的现实问题。在此背景下绿色发展已成为大多数国家的共识，其经济增长、资源节约、环境友好的三大基本内涵也被广泛接受，降低资源产业依赖也被认为是改变粗放式经济增长、转变经济发展方式、提升绿色发展效率的有效途径。鉴于此，本文试图探究资源产业依赖对于各省市绿色发展效率的提升是“祝福”还是“诅咒”，并针对研究结果提出抑制“资源诅咒”效应、提升绿色发展效率的政策建议。

二、文献综述

距离Auty首次提出“资源诅咒”假说至今已经过了近三十年的时间，但“资源诅咒”问题始终是学术界研究的热点。一方面国内外学者就资源禀赋与经济增长之间是否存在“资源诅咒”问题展开了激烈讨论，Sachs和Warner(1995)[3]利用跨国层面数据选取了资源出口占GDP比重较大的国家作为样本证实了资源禀赋与经济增长之间存在着负相关关系，在此之后，Sachs和Warner(2001)[4]又以95个发展中国家为样本，引入了更多的解释变量，回归结果依然表明自然资源禀赋与经济增长之间存在负相关关系。相比于国外，国内对“资源诅咒”的研究起步较晚，徐康宁和韩剑(2005)[5]通过构建资源丰裕度指数，考察了中国省域层面经济增长与资源禀赋之间的关系，结果表明资源丰裕地区的经济增长速度普遍慢于资源贫瘠地区。此后，国内对“资源诅咒”的研究也进入了高产期，胡援成和肖德勇(2007)[6]运用面板门槛回归，证实了我国省级层面存在“资源诅咒”，邵帅和齐中英(2008)[7]通过对我国西部地区省份的研究，再次证实了“资源诅咒”的存在。当前，学者们分别从国内、国外、省级层面、城市层面和企业层面都对“资源诅咒”的存在性给予了证实。

在证实“资源诅咒”存在性的同时，一部分学者提出了“资源诅咒”的发生是有条件的，即资源丰裕度或资源产业依赖与区域经济增长之间存在倒U形关系。邵帅等人(2013)[8]利用我国地级市样本数据，研究发现资源产业依赖与经济增长和TFP之间存在着倒U形关系；薛雅伟等人(2019)[9]通过中介效应模型对油气资源城市的研究发现，资源产业空间集聚与区域经济增长之间存在倒U形关系；张丽、盖国凤(2020)[10]和张峰、宋晓娜(2020)[11]的研究结果也对有条件的“资源诅咒”进行了证实。

在对“资源诅咒”存在性展开激烈讨论的同时，学者们也对“资源诅咒”的产生及传导机制展开了研究，Papyrakis和Gerlagh(2003)[12]通过采用最优经济增长模型研究后认为“资源诅咒”的发生是由于自然资源对于科技创新存在“挤出”效应；杨莉莉等人(2014)[13]认为“资源诅咒”的产生与“荷兰病”存在着密切联系。在此之后，众多学者也从人力资本、环境规制、科技创新、政府干预等层面对“资源诅咒”的产生和传导机制展开了研究并取得了丰硕成果。

当然，也有一部分学者对于“资源诅咒”的存在性提出了质疑，丁菊红等人(2007)[14]通过实证研究证明在控制一部分变量之后，“资源诅咒”现象在中国并不明显；Weber(2013)[15]对美国中南部天然气产量进行了研究，研究结果并不能证明“资源诅咒”的存在。

通过对现有文献的梳理发现，当前对于“资源诅咒”命题相关研究成果较为丰富，但是多数学者将研究视角聚焦于资源丰裕度、资源产业依赖与经济增长，忽略了对资源节约、环境友好和经济发展多方面的综合影响，关于“资源诅咒”对于区域绿色发展效率的相关研究缺乏关注。特别是当前生态环境问题日益突出，有必要将“资源诅咒”问题的研究推广到绿色发展层面，考虑资源产业依赖对经济增长、资源节约、环境友好等多方面的综合影响。另一方面，学界对于“资源诅咒”传导机制的探讨都可以归结到对自然资源的过度依赖上[16]，基于现有研究与准确性的考虑，本文认为资源产业依赖应该替代资源丰裕度作为“资源诅咒”模型的衡量指标，这与Stijns(2005)[17]的主张一致。对于资源产业依赖内涵界定，借鉴邵帅、杨莉莉(2010)[16]的做法，定义为一国或地区经济对于自然资源的依赖程度。本文可能的创新之处在于：(1)将资源产业依赖与绿色发展效率的关系纳入分析框架，使用系统GMM模型，探讨“资源诅咒”在区域绿色发展效率领域的存在性；(2)采用含有非期望产出的超效率SBM模型测度各省市绿色发展效率，在探讨资源产业依赖与绿色发展效率之间线性关系的基础之上，研究有条件“资源诅咒”的存在性；(3)运用全国30个省市的年度面板数据，考察绿色发展效率的影响因素，探索“资源诅咒”产生的原因。本文研究发现资源产业依赖是抑制绿色发展效率、产生“资源诅咒”的关键因素，同时人力资本的积累、城镇化的推进、外商直接投资的引进、产业结构的升级是抑制“资源诅咒”、提升绿色发展效率的有效途径。

三、绿色发展效率测度

本文借鉴黄磊、吴传清(2019)[18]关于工业绿色发展效率的定义将绿色发展效率定义为在资源环境约束下，投入和非期望产出所能减少、期望产出所能增加的最大化程度即在资源节约、环境友好的同时实现经济发展最大化。

关于绿色发展效率值，当前学界广泛采用数据包络分析进行测度。数据包络分析(DEA)是一种估计生产前沿的非参数估计方法，用以测度决策单元(DMU)的技术效率。由于不用预先设定具体的函数形式，且允许多种投入产出，已经被学者们广泛用于评估决策单元的投入产出效率。当前DEA发展越来越迅速，不同的效率测算模型层出不穷，但传统DEA模型(如BCC模型、CCR模型)多是径向的，一方面对于投入和产出的松弛变量问题缺乏考虑，易于高估效率值，另一方面无法有效测度含有非期望产出时的效率值。对此，Tone(2001)[19]提出了一种非径向的SBM模型，将松弛变量引入了目标函数中，从而解决了投入产出的松弛变量问题，在此之后，Tone又在常规SBM模型中考虑了非期望产出，提出了含非期望产出的SBM模型，这也就从根本上解决了传统DEA模型的两大缺陷。但是，包括含非期望产出的SBM模型在内的传统DEA模型在前沿面构建时，都会出现多个决策单元(DMU)同时出现在生产前沿面上的问题，这是由于DEA在测算效率时将效率值大于1的统一取值为1，不能区别有效决策单元的效率差异，使得结果不够可靠从而无法做出合理评价。而超效率DEA模型的提出解决了上述问题。因此，本文从绿色发展效率的定义出发，采用含非期望产出的超效率SBM模型，利用MAXdea软件测度中国内地30个省(市、自治区)(西藏、港澳台除外)2003年至2017年绿色发展效率(GEPI)，具体模型如下：

λ,s+,s-≥0

i=1,2,…，m；j=1,2,…,n;j≠k；r=1,2,…,q1；t=1,2,…，q2

在上述模型中，本文假设有n个决策单元(DMU)，共有三类投入和产出要素：投入、期望产出、非期望产出，其中，xik为投入要素、yrk为期望产出、btk为非期望产出，m为投入要素数量、q1为期望产出数量、q2为非期望产出数量，si-、sr+和b-分别代表投入和产出三类要素的松弛变量，ρ为绿色发展效率值。

借鉴现有文献，同时兼顾数据可得性，本文构建了以下投入产出指标体系：

(1)投入指标：①资本存量，本文借鉴单豪杰(2008)[20]的做法，用2003年资本存量作为基期资本存量，折旧率设定为10.96%，采用“永续盘存法”计算2003—2017年各期资本存量，并用固定资产投资价格指数平减到2003年不变价。②劳动，本文借鉴大多数文献做法，以各省年末从业人口数量作为劳动投入。③能源，参考何爱平和安梦天(2019)[21]的做法，统一将各省市煤、石油、天然气、电力等能源消耗量折算为标准煤消耗量，以此来表示各省市能源投入。

(2)期望产出指标：当前，学者们普遍使用GDP来衡量期望产出即好产出，鉴于此，本文采用各省市每年的GDP数额平减到2003年不变价来表示。

(3)非期望产出：采用各省市工业生产排放的“三废”数量来表示非期望产出。其中，固体废物用工业生产产生的一般固体废弃物排放量来表示；废气用工业生产中产生的SO2排放量来表示；由于工业废水排放量数据缺失严重，借鉴景维民和张璐(2014)[22]的做法，采用工业废水中的化学需氧量(COD)来衡量废水产出。

本文全部数据均来源于《中国统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》《中国能源统计年鉴》、国家统计局网站以及各省市统计年鉴，缺失年份采用线性插值法补全。样本空间包括全国30个省(市、自治区)，西藏、香港、澳门、台湾由于数据缺失严重，不在测算范围。

本文运用MAXdea软件测算了2003年到2017年各省市绿色发展效率值，限于篇幅仅列出如下三个年份，测算结果见表1。

表1 30个省市2003—2017年绿色发展效率

表1显示，三年绿色发展效率值都大于1的地区有北京、天津、上海、福建，这些地区普遍为东部发达地区，人才引进力度大、科技创新氛围好、市场化和城镇化水平高、资源产业依赖程度低、资源配置合理、环境得到有效保护的同时经济发展迅速，整体绿色发展水平较高。资源丰裕度和资源依赖程度较高的中西部地区如山西、内蒙古、陕西、甘肃、宁夏、新疆等确实存在着绿色发展效率水平低下的问题，特别是山西、宁夏、新疆等地甚至一度出现绿色发展效率迅速下滑的现象。东北地区绿色发展效率也出现明显下滑，特别是辽宁在2003年时绿色发展效率值还大于1，十分有效，但是到了2017年却仅为0.332，下降趋势明显；吉林和黑龙江在2017年绿色发展效率相较之前也出现了不同程度下滑。东北作为老工业基地，对于资源型产业的依赖程度高，再加上近年来经济下滑的同时污染也日益严重，造成了绿色发展效率水平不高甚至下滑的严峻形势。对于北京、天津、上海、福建、广东等对于资源产业依赖程度较低的东部地区，表现出了较高的绿色发展效率，但对于资源产业依赖程度相对较高的东部地区，比如山东、河北，不同程度地出现了绿色发展效率水平低下的问题。经过初步分析，本文认为资源产业依赖确实对绿色发展效率的提升存在阻碍作用，并且依赖程度越高，阻碍作用越强。同时表中数据显示较多省市绿色发展效率值大于1，这证实了本文用超效率SBM模型代替常规SBM模型的准确性。

为了明晰资源产业依赖与绿色发展效率之间的关系，我们绘制了30个省(市、自治区)资源产业依赖与绿色发展效率散点图(限于篇幅，仅列出三个年份)，如图1，其中横轴表示资源产业依赖程度(mining)，纵轴为绿色发展效率值(GEPI)。

图1 30个省(市、自治区)2003—2017年资源产业依赖与绿色发展效率

从图1看出，不同的年份各省(市、自治区)绿色发展效率与资源产业依赖之间始终呈现出显著的负相关关系，可以初步断定在资源产业依赖与绿色发展效率之间存在着“资源诅咒”。其中，在图(a)至图(c)中资源产业依赖程度最高的省份均为山西省，且从2003年至2017年，山西省对于资源产业的依赖程度在不断上升，与此同时，绿色发展效率水平也出现了明显下降，这表明山西省对资源型产业形成了严重的路径锁定，实现绿色发展还任重道远。图1也可以看出，2010年和2017年全国30个省(市、自治区)总体来说对于资源的依赖程度出现了明显下降，与此同时大部分省份绿色发展效率也出现明显下降，2008年以来受全球经济危机的影响，造成了工厂大范围停工和工人失业，各省(市、自治区)经济出现了严重下滑；2017年党的十九大提出中国经济由高速发展转变为高质量发展，受政策影响，大多数省(市、自治区)为较短时间内转变发展方式、提升发展质量，采取了“一刀切”的做法，关停了较多能耗高、污染强的企业，但由于还未找到适合当地高质量发展的路径，出现了经济发展停滞，造成了绿色发展效率的下滑。

四、资源产业依赖对绿色发展效率影响的实证分析

为了检验资源产业依赖与绿色发展效率之间 “资源诅咒”现象的存在性，我们构建了以下面板数据模型：

GEPIit=α+βGEPIit-1+γminingit+θXit+μi+εit

(2)

其中GEPI为本文的被解释变量绿色发展效率，由前文测得；α为常数项；GEPIit-1为被解释变量绿色发展效率的一期滞后项；mining为本文的核心解释变量资源产业依赖，参考邵帅等(2013)[8]的研究和考虑数据可得性，本文采用各省(市、自治区)每年采矿业从业人数占年末总从业人数的比重表示。X为可能影响绿色发展效率的控制变量，本文依据研究内容和研究任务，确定为如下变量：lhc为人力资本水平，采用全国人口变动抽样调查数据中大专及以上人口占六成及以上人口的比重进行表示；structure为产业结构，用各省每年第二产业产出占比表示；lnpgdp为经济发展水平，参考钱争鸣和刘晓晨(2013)[23]的研究内容，用各省每年人均GDP取对数表示；urban为城镇化水平，用城镇年末人口占总人口比重表示；fdi为外商直接投资水平，将各省每年外商直接投资额按当年平均汇率转化为人民币后除以当年GDP来表示。μi为个体控制变量，以控制那些不随时间发生变化的个体异质性。εit为随机扰动项。

由于绿色发展效率在测算过程中把劳动作为投入要素，期望产出用GDP进行表示，而核心解释变量和控制变量中用到上述要素进行比值计算，所以存在因为解释变量与被解释变量相关而产生内生性问题。基于此，本文借鉴现有文献常见做法，采用Blundell 和 Bond(1998)[24]提出的系统GMM方法进行估计，并通过逐步添加控制变量的方法对各控制变量的影响进行考察[25]。估计结果如表2所示。

表2 实证结果

表2结果显示，AR(1)统计变量值始终小于0.1，AR(2)统计变量值始终大于0.1，表明扰动项的差分存在一阶自相关但不存在二阶自相关，Hansen检验显示所有情况下工具变量均有效。表2中(1)到(6)列分别报告了各个控制变量与资源产业依赖对绿色发展效率的影响，列(7)为包含核心解释变量和控制变量的基准回归模型。从回归结果中不难发现，绿色发展效率的一阶滞后项始终显著为正，说明各省(市、自治区)当期绿色发展效率受上期绿色发展效率的正向影响，绿色发展效率具有连贯性。同时资源产业依赖在任何情形下都表现出了足够的显著性，且显著为负，由此验证了资源产业依赖与绿色发展效率之间存在显著的负相关关系，资源的过度依赖对地区的绿色发展存在着阻碍作用。从“挤出”效应分析这种“一业独大”现象，产业结构单一、运作方式落后的自然资源产业过度扩张会阻碍地区制造业发展，过多地发展资源型产业会挤出其他更有利于绿色发展效率提升的新兴产业，从而产生“资源诅咒”。这也证实了本文的核心观点，“资源诅咒”效应不只简单地存在于传统的经济增长与资源丰裕度之间，在绿色发展效率与资源产业依赖之间依然存在。证明了资源的存在确实对于绿色经济发展表现出了 一种“诅咒”[26]，这是对“资源诅咒”悖论的又一次证实与发展，将相关研究从传统的经济增长方面推广到了绿色发展领域。

同时，从控制变量来看,人力资本水平(lhc)与绿色发展效率之间表现出强烈的正相关，即人力资本水平越高越能促进绿色发展效率的提升。这种强烈的正相关关系源于高学历人才的存在更能够带动当地产业科技创新水平的提高，科技创新水平的提高在推动当地经济发展的同时，带来了能耗的降低与污染的减少，这又使得当地在发展的过程中降低对资源产业的依赖程度，从而更有利于绿色发展效率的提高。

产业结构(structure)在基准回归模型中表现出对绿色发展效率显著的正相关性，这与既有观念有所不同。但仔细分析后，本文认为第二产业的发展确实带来了经济在一定时期内的快速增长，这种粗放式经济的快速增长也导致了资源的浪费与污染的产生，但是经济增长带来的积极影响更大一点还是资源浪费与污染带来的消极影响更大一点？对于本文的研究结果来说，更偏向于积极效应更大。但是，这不能够否定过度强调第二产业的粗放式发展给环境带来的巨大损害，发展过程中还需要注意经济与生态的平衡关系。

经济发展水平(lnpgdp)对绿色发展效率表现出显著的负相关关系，这与钱争鸣和刘晓晨(2013)[23]关于经济发展水平对绿色发展效率具有显著的正向效应存在出入。本文认为，前期各省的经济增长主要依靠要素投入、投资驱动的粗放式发展模式，为地区经济快速增长和财富的积累做出了重大贡献，但是不可避免地以资源浪费、环境污染、生态破坏为代价，这在一定程度上确实阻碍了各地绿色发展效率的提升。

城镇化水平(urban)与绿色发展效率之间存在显著的正相关关系。罗能生等(2013)[27]认为，城镇化水平与生态效率之间存在着非对称U形关系，这种关系一开始表现为城镇化的发展会阻碍生态效率的提高，越过拐点后又会表现为对生态效率的促进。当前，一方面在城镇化的推进过程中居民环保意识显著提高和各单位越来越注重生态环境保护，另一方面城镇化的发展吸引了人才、科技、资本的集聚，促进了经济水平的提升，表现为城镇化的推进促进了绿色发展效率的提升。

从回归结果看，外商直接投资水平(fdi)确实能够显著地促进绿色发展效率的提升，当前对于外商直接投资是否会对被投资国产生有益影响，学界存在着两种不同的争论，一种是“污染光环”假说，其支持者认为外商直接投资，为被投资国带来了资金、技术和人才，这有助于当地的发展；另一种是“污染避难所”假说，其支持者认为投资国将淘汰的落后产能输出到被投资国，给被投资国带来了环境的污染和生态的破坏，抑制了当地发展。本文结果证实了“污染光环”假说的存在，这与大多数研究者的结论主张一致。外商直接投资的引入一方面带来了先进的科学技术，促进了当地产业结构的转型，另一方面也为当地的发展带来了先进的管理理念和高技术人才，使得各省(市、自治区)在经济发展的过程中，越来越重视资源的节约与环境的保护，以更契合于绿色发展理念。虽然本文的研究结论证实了“污染光环”假说的存在，但引进外商直接投资的过程中也要适当提高产业转移准入门槛，避免成为国外落后产能的“污染避难所”。

证实了“资源诅咒”在绿色发展效率与资源产业依赖之间存在后，我们不禁要问资源产业依赖与绿色发展效率之间是否仅仅为简单的线性相关？邵帅等(2013)[8]的研究证明经济增长与资源产业依赖之间存在明显的倒U形关系，由于这种库兹涅茨曲线的存在使得我们认为“资源诅咒”的发生是有条件的，适度的资源开发活动在短期内对经济增长存在促进效应，一旦超过阈值就会表现出其“诅咒”的一面，阻碍经济增长。参照已有研究，我们把资源产业依赖的二次项代入方程中进行回归，回归结果如表3所示。

表3 有条件“资源诅咒”检验

在任何情形下，资源产业依赖的一次项始终显著为负，这也再次证明了资源产业依赖与绿色发展效率之间确实存在“资源诅咒”现象。同时绿色发展效率的一阶滞后项显著为正，表明当期绿色发展效率受上期的正向影响。资源产业依赖的二次项(mining2)系数为正但不显著，并不能证明资源产业依赖和绿色发展效率之间存在有条件的“资源诅咒”现象，所以本文认为资源产业依赖对绿色发展效率的阻碍作用是长期持续存在的，即“资源诅咒”具有长期性、持续性。

从控制变量来看，各控制变量均表现出了足够的显著性，人力资本水平、产业结构、城镇化水平、外商直接投资与绿色发展效率之间均表现出强烈的正相关关系，所以提升人力资本水平、优化产业结构、推进城镇化水平、吸引外商投资仍然是提升区域绿色发展效率水平的有效手段。 经济发展水平始终显著为负，再一次证明了我国前期的发展更多以高能耗、高污染的粗放式发展为主，这在给生态环境造成沉重压力的同时也确实阻碍了区域绿色发展效率水平的提升，也说明转变增长方式对各省高质量发展具有重要意义。同时，不管从核心解释变量资源产业依赖还是各控制变量来看，表2与表3的回归结果都表现出了较高的一致性，这也说明了表2结果的稳健性。

为了验证本文研究结论的稳健性，本文采取替换计量模型的方法进行稳健性检验，在混合回归(pool)模型中分别加入资源产业依赖一次项和二次项进行回归，回归结果见表4。

表4 稳健性检验

通过表4可以看出，资源产业依赖对绿色发展效率的影响始终显著为负，即资源产业的过度依赖对于绿色发展效率的提升确实具有阻碍作用，并且结果十分稳健。同时，资源产业依赖的二次项系数依旧为正且不显著，这也与前文的研究一致，本文的研究结果不能证明在资源产业依赖与绿色发展效率之间存在有条件的“资源诅咒”。对于控制变量来说，城镇化水平与外商直接投资回归系数依旧显著为正，与前文一致，说明推进城镇化和引进外商投资是提升当地绿色发展效率的有效手段。对于人力资本水平来看，在不加入资源产业依赖的二次项时，回归系数为正且较为显著，在引入资源产业依赖二次项后，回归系数依旧为正却不再显著，但总体来说人力资本水平的提高对于绿色发展效率的提升具有一定的促进作用。同时，产业结构的回归系数为正却不再显著，第二产业在发展初期会显著促进地区经济的进步，这对绿色发展效率的短期内提升是有益的，但随着生态破坏和环境污染问题的日益凸显，第二产业的发展后劲不足，对绿色发展效率提升的效果出现下降甚至造成阻碍。对此，各省(市、自治区)应适时进行产业结构升级，发展高端制造业以摆脱当前困境，提升绿色发展水平。

五、结论与政策建议

随着过度依赖自然资源的粗放式经济发展模式带来的负面影响日益凸显，生态危机成了摆在我们面前不得不解决的难题，实现绿色发展是促进经济高质量发展和解决生态危机的关键所在。本文利用MAXdea软件中含非期望产出的超效率SBM模型测度了2003年至2017年全国30个省(市、自治区)的绿色发展效率，总体来看不同省(市、自治区)之间绿色发展效率差距较大。为探究绿色发展效率与资源产业依赖之间是否存在“资源诅咒”，本文绘制了散点图，从中看出资源产业依赖与绿色发展效率之间存在明显的负相关关系。更进一步，为从实证方面证实资源产业依赖与绿色发展效率之间存在“资源诅咒”，本文构建了系统GMM模型进行检验，得出了本文的结论：(1)资源产业依赖与绿色发展效率之间存在“资源诅咒”，即对于资源产业的依赖程度越高，区域绿色发展效率水平会越低；(2)人力资本、城镇化、外商直接投资对于抑制“资源诅咒”、提升绿色发展效率具有积极作用，且当期绿色发展效率受上期正向影响，存在连贯性；(3)经济发展水平对于提升绿色发展效率存在阻碍作用，由于前期高污染、高消耗的粗放式发展，带来经济增长的同时，也给生态环境造成了沉重压力，阻碍了绿色发展效率的提升，这也证实了调整产业结构、转变增长方式对各省(市、自治区)绿色发展具有重要意义。除此之外，本文还对当前学者密切关注的有条件的“资源诅咒”进行了验证，但是结果并不显著，研究结果更偏向于资源对于实现绿色发展表现为一种“诅咒”[26]。以资源依赖型产业为主导的区域发展模式限制了绿色转型，形成了路径锁定，造成了产业结构单一，故而资源对绿色发展表现为一种长期“诅咒”。同时，该研究结果具有稳健性。

当然，本文在证实了我国省际资源产业依赖与绿色发展效率之间存在“资源诅咒”的同时，也带来了如下启示：(1)资源丰裕地区在进行经济发展的过程中，要提升生态环境保护观念，探索适合自身情况的绿色发展之路，避免因过度的资源产业依赖对绿色产业造成挤出效应，掣肘区域绿色发展的同时陷入“资源诅咒”的泥沼。(2)高水平人才的集聚能够带来更多的科技创造，各地区在经济发展的过程中要提高对高技能人才的就业需求，提升科技创新水平，缓解资源产业依赖对人力资本的挤出效应。(3)绿色发展要更加注意产业结构的调整，保持资源禀赋优势的同时推进相关产业纵向深入，推动传统资源产业技术改造和产品升级，淘汰落后产能、污染产能。(4)城镇化发展过程中要坚持资源节约、低碳减排、环境友好、经济高效，推动我国城市化转型[28]的同时发挥集聚效应，更好地为绿色发展服务。(5)各地区要积极引进外商直接投资，认真学习国外的先进技术和管理经验，但在引进外资的过程中也要注意提高产业转移准入门槛，避免成为国外落后产能的“污染避难所”。