资源丰裕度和经济增长水平关系研究

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1、资源丰裕度和经济增长水平关系研究  内容摘要:自然资源是一个国家或地区财富增长的关键组成部分,也是经济社会可持续发展的重要物质基础。在一般情况下,一个拥有较高自然资源禀赋的国家或地区有着更大的发展潜力。但是,在现实经济发展中,一些资源具有优势的国家或地区出现了经济水平发展较低的情况。本文基于国内外学者们的研究,借鉴相关文献,利用中国地级市相关数据构建计量模型,尝试对资源丰裕度和经济增长进行探索。以此为基础,根据世界经济发展环境、中国经济发展态势和当前中国经济发展形势,提出有利于推进中国经济发展和资源

2、利用的对策。关键词:资源丰裕度经济增长计量分析引言9资源丰裕度即指自然资源丰裕度,本文的自然是狭义的自然资源。从新古典经济学开始,资源要素之于经济增长的作用的研究逐渐被忽略。目前,能源的稀缺性已成为全球关注的核心问题之一,资源要素对于经济增长的影响逐渐被视为内生变量,科学技术的进步似乎加剧了资源稀缺性对经济增长的制约程度。目前,实证研究中较多地采用了国际上国家或地区的总体数据,多集中于省(州)级水平,利用市级数据进行探讨的文献则相对较少;对资源丰裕度的度量方法比较混乱,不少研究的度量方法已经脱离的“

3、资源诅咒”本意,研究结果一定程度上缺乏说服力;资源要素的国际流动性和国内流动性存在较大差异,国际数据观察的“资源诅咒”机制在一个大国内可能不成立。因此,基于此研究的不足,有必要对资源丰裕度指标、计量经济模型等进行进一步研究,对资源丰裕度与经济增长的关系有更全面的认识。对经济增长路径进行解释的理论有很多,但从区域经济视角看,可分为三种:一是外生增长理论(新古典增长理论),研究假设是技术是外生变量且人均资本收益递减,因此在缺乏技术进步和人口增长时人均产出收敛于一个稳定水平;二是内生增长理论(新增长理论)

4、,研究假设的基础是长期报酬递增,认为知识(资本品)是具有边际产品、递增性、增长率建立在内源性的人力资本积累技术变革上等;三是空间经济学,对区域经济集聚与扩散的解释也可以看作是对区域经济发展均衡与否的解释。因而,本文基于研究需要,借鉴国内外学者相关成果基础上,对这两方面关系研究建立在中心地、循环累计因果、经济基础模型、新经济地理学的中心外围模型及理论基础之上。9因此,以自然资源丰裕度与经济增长的关系为视角,对中国地区层面的数据分析,在各省经济中可较详细了解资源的地位和作用,探讨中国资源分布状况,找出地

5、区间经济发展的差异,对解决中国区域经济差距、实现资源型地区可持续发展,推进生态环境发展及经济发展方式转型等具有意义。资源丰裕度与经济水平关系的计量检验本文选取了中国较为代表性的286个城市,资源丰裕度采用所选286个地级市的采掘业从业人口占全国采掘业从业人口的比重指代,依据资源丰裕度将所选286个地级市划分为资源型城市和非资源型城市,中东部地区非资源型城市最多(76个),中部次之(66个),西部第三(65个),但均占总数的1/3左右。本文中的数据来源是《中国资源统计年鉴》(1997-2011)、《中

6、国城市统计年鉴》(1997-2011)、《中国统计年鉴》(1997-2011)等。(一)理论假设本文结合城市地理学、新经济地理学和空间计量经济学等相关理论,根据相关实证研究需要,对资源丰裕度与经济增长水平的关系作如下假设:第一,空间关联效应,资源丰裕度对经济差异的影响会受到临近地区经济水平的影响;第二,地理位置的影响,资源丰裕度对经济差异的影响会受到距离出海口距离的影响;第三,基础-乘数效应,资源丰裕度对经济差异会受到当非基础部门的影响、资源丰裕度对经济差异的影响会受到当地基础部门的影响;第四,当地

7、政府政策,资源丰裕度与经济差异的影响会受到当地政府财政支出的影响。(二)模型设定9根据上述假设,提出以下模型:Yi=α+β1RES1+β2REG+β3Pinvi+β4Pmanu1+β5Road1+β6Edui+ξ1(OSL)(1)Yi=α+ρWYiβ1RES1+β2REG+β3Pinvi+β4Pmanu1+β5Road1+β6Edui+ξ1(SLM)(2)Yi=α+ρWYiβ1RES1+β2REG+β3Pinvi+β4Pmanu1+β5Road1+β6Edui+ξ1(SEM)(3)ξ1=λWε1+u

8、(4)其中,OSL表示经典多元线性回归模型,SLM表示空间滞后模型,SEM表示空间误差模型,在适当的情况下,三个模型会被择优选取,Yi表示所选地级市人均GDP(2008),REG表示所选地级市的区域虚拟变量,Pinv表示地方人均固定在产投资变量,Pmanu1所选地级市规模以上工业企业总产值,Road表示当地人均道路铺装面积,Edu是人力资本变量,W为空间权重矩阵。9计量经济模型检验首先依据传统计量经济模型思路进行回归分析,找出主要因素;再次以传统计量经济模型为条件加入

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