腐败规制与资源诅咒：一个理论分析框架及实证检验*

西南民族大学经济学院 姜泽林

腐败规制与资源诅咒：一个理论分析框架及实证检验*

西南民族大学经济学院 姜泽林

本文将腐败与腐败规制行为考虑到新古典增长模型中，分析了腐败如何强化资源诅咒效应，随之运用我国省际面板数据，利用静态面板、动态面板以及面板分位数回归估计方法，对理论命题进行了实证检验。研究表明：“资源诅咒”命题在省际层面上是成立的，进行腐败规制是破解“资源诅咒”的有效途径，特别是在“资源诅咒”现象比较严重的地区施加腐败规制，利好效果更加明显。

自然资源 腐败规制 经济增长 分位数回归

一、引言

20世纪中叶以来，越来越多的发展实例表明，丰裕的自然资源并不一定带来稳定、快速的增长，相反会致使一些国家与地区陷入“资源的诅咒”的泥淖。近年来许多学者从贸易条件（Singer（1998））、荷兰病效应（Sachs and Warner,A.M.（1995））、制度的弱化（Martin and Subramanian（2003）、Mehlum，Moene and Torvik（2006））、人力资本（Gylffason（1999））等角度出发深入地分析了这些问题，这些研究各有侧重点，较好地分解析了“资源的诅咒”问题，但是本文认为，从制度层面予以解析是对“资源的诅咒”问题最切肤的探照，因为在特定的资源产权的安排下，自然资源会诱发贪污腐败的寻租行为，弱化了一国或一地区的制度质量，这种制度的弱化是“资源诅咒”的根源所在。按照这个逻辑，腐败行为就对制度产生削弱作用，进而对经济增长产生影响导致了“资源诅咒”的达成，腐败行为也就是资源的诅咒的传导机制中的原始因素。从腐败角度探究“资源诅咒”（“资源福音”）的文献中，LeiteandWeidmann（1999）认为，腐败程度与自然资源丰裕程度之间存在着明显的依赖关系。Gylfason（2001），Torvik（2002）认为，丰富的矿产资源会导致寻租和腐败，对矿产丰富地区的居民的福利有削弱作用，抑制腐败行为是提升福利、促进资源型地区经济良性运转的必要措施。Sonin（2003）认为，对政府管理人员的贿赂等会产生资源的排他性占有行为，因为资源收入被个人所占有，并没有形成国家财富。国外这些研究为本文探索适宜的制度来促进我国的资源开发与经济增长提供了有益的思路，反观国内相关研究资料，综合考察自然资源与制度变量及其经济增长之间相关关系的文献尚不多，从腐败角度探究“资源诅咒“机理的文献更是少见。邵帅、齐中英（2008）认为，腐败是“资源诅咒”的间接传导机制，但不是其理论模型和实证研究的瞄准点，宋瑛、陈纪平（2014）认为，质优的自然资源禀赋会通过降低市场制度效率、扭曲经济正常结构和提升市场信息成本三个渠道降低经济系统的投入-产出效率，最终影响长期经济发展水平，政府需要加强构建制度体系予以应对，但是文章没有对资源寻租、腐败的治理做出详细分析。有鉴于此，本文构建一个包纳自然资源存量的新古典增长模型，并在模型里引入关于腐败与腐败规制行为的因素，试图阐释腐败规制与“资源诅咒”（或“资源福音”）之间的传导机制。由此在理论的基础上，论文实证分析了自然资源、腐败规制与经济增长的关系，完善了理论结论，并从腐败规制、人力资本培育等角度出发，提出了促进我国经济可持续发展的政策建议。

二、理论模型

（一）基本框架本文构建了一个包纳腐败行为的新古典增长模型。假设一个开放的经济系统由家庭和企业组成，（为了分析的需要本文将政府主体并入到家庭之中）家庭主要由两种类型的成员组成：政府职员和企业职员，政府职员在总人口中所占的比例为θ，t表示时间，总人口L（t）按照马尔萨斯指数形式增加，L（t）=ent，n是自然人口增长率，Lg（t）=θent是政府部门职员人数。

经济体中的企业主要从事能源的开发利用，企业进行自然资源的开发投资需要政府的许可，而这种许可的必要条件为企业向政府的职员进行一定程度的贿赂（因此企业进行自然资源的开发投资就需要一定的额外投资成本），政府的职员接受贿赂的概率为λ，即腐败的程度为λ，假设腐败程度与自然资源丰裕度O有关，λ=λ（O）。政府职员接受贿赂被侦查的概率为表明了腐败的规制力度，这个概率与腐败的程度和社会的技术水平相关，一般而言与这腐败的程度和社会的技术水平呈正相关关系，即=（λ，A），，/∂λ>0，其中A衡量了社会的技术水平况状，本文设定p为政府职员接受贿赂而不被发现的概率，那么有：p=1-，对被发现存在腐败行为的政府的职员，相应法律机关、组织会对其进行惩罚，假设以货币形式依存的罚金为s。

（二）家庭家庭主要由政府职员和企业职员构成，企业职员的收入主要来自于工资和利息，工资为w，利率为r，政府职员的收入除了工资和利息外，还有来自某些企业职员的贿赂，同时家庭是企业生产的产品的消费者，消费者通过消费企业生产的产品获得效用，设家庭的总效用为U（t），U（t）可以表示为：

总投资I和总的资本存量K之间的关系为：I=K˙+δK，δ是资本折旧率，K˙反应了资本从t-1到t期的变化量，这里用人均的形式表达人均资本和人均投资量的关系：K˙=i-δk，k表示人均资本，i是人均投资量，则家庭要最大化其效用必须面临如下的预算约束：

在（2）中m表示的是代表性消费者的资产，w为工资率，r为利率。注意，此处本文放松了假设，认为政府职员和家庭职员的消费不存在异质性，若消费总量为C（t），则人均消费量为c（t），c（t）=C（t）/L（t），并且假定各个职员的工资率、利率相同。此外（3）成立需要一定的前提条件，依据（1）、（2）可推导其横截性条件为：

最大化家庭的总效用U（C），必须受到（2）、（3）的制约，通过以上分析可知，可以得到如下的汉密尔顿方程：

在（4）式中，v是资本的影子价值，根据（4）可以得到如下几式：

为了方便分析，本文假设行贿被侦查发现的概率与腐败程度呈线性关系因此才有（7）式的表达形式，λ^表示稳态下的腐败程度。当然还可以得出均衡状态下消费的增长路径，即由于r为投资利率，本文投资成本是由企业的贿赂行为诱致的，即因此，消费增长路径与腐败行为存在紧密的联系。

（三）企业在不考虑腐败行为的情况下，代表性资源型企业运用资本、劳动与自然资源从事生产，生产函数采用科布道格拉斯函数形式，具体为：

在（8）中α、β、γ表示三种生产要素的产出弹性，且有α+β+γ=1，表示生产函数是规模报酬不变的。企业进行生产需要投资，设Z为企业的投资与额外的投资成本，企业的投资为I，额外投资成本主要由企业向政府职员行贿所产生，占投资的比例为λ，因此它等同于政府职员接受贿赂的概率λ，那么Z可以表示为：Z=I（1+λ），随之企业的净利润流∏可以表示如下：

设企业的初始资本为K（O），因为企业主要从事资源开发投资，因此可设定I是O的函数，I=I（O），同时企业面临着如下的资本要素的制约：K˙=I-δk。用表示0到t时间的平均利率那么企业要最大化其利润时可产生如下的汉密尔顿方程：

需要说明的是（11）式中f（k，o）表示人均产出，f（k，o）=kαOγ，fk（k，o）表示的是用人均产出函数f（k，o）对k求偏导数，fo（k，o）表示用f（k，o）对o求偏导数，（13）是通过求微分方程得到，式中C'为常数（为了与消费区别开，常数符号加了上标），其中M（O）=（q+1）I'（O）+γFo（k，L，O），结合（7）、（12）式以及资本制约公式：k˙=i-δk，可以推导出人均资本的变化量k˙的表达式：

从生产函数（8）来看在不考虑腐败及腐败规制的影响时丰裕的自然资源的人均形式o对经济增长具有正向作用，但是在实际生产生活中，利用自然资源进行寻租的现象依然存在，对寻租腐败进行规制的现象亦存在，因此从腐败和腐败规制的视角思考“资源诅咒”问题便具有理论和实践基础，在本文的理论模型的最后，即（16）表明q对经济增长起着制约的作用，而q是o的函数，即q=q（o），使得存在腐败行为及腐败规制条件下，自然资源人均形式o对经济增长的是正向作用还是负向作用，取决于腐败的程度以及腐败与自然资源之间的函数关系（从（16）可知），另外从上述模型可推知腐败规制（1，A）对经济增长有促进作用。

（四）计量方程的设立在上述理论模型中（16）式清晰地给出了自然资源、腐败规制与经济增长之间的关系，另外充分考虑到Iny的推导过程，本文仍将人均资本存量的自然对数纳入到计量方程中，并且为了考虑解释变量与被解释变量增长率的变动关系，本文对其他解释变量也取自然对数，参与到实证分析，从而将计量方程设计为如下形式：

在该计量方程中，各符号的含义如下：下标i表示地区，t表示年份，y表示人均产出，nr表示自然资源丰裕度，k表示人均资本，本文需要着重分析其他变量一定的情况下，自然资源丰裕度以及腐败规制对人均GDP的影响效果。a1、a2、a3表示解释变量对应的系数，c是常数，u表示的是其他一些控制变量，ε表示随机误差项。对于模型中的变量，下文将作进一步的阐述。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源本文选取我国大陆30个省、市、自治区样本作为研究对象，为了统计的方便，本文将重庆、四川合并为一个地区进行研究，以2005－2012年为样本区间，文章中的各种数据来源于《中国统计年鉴》、《新中国60年统计资料汇编》、《中国能源统计年鉴》、《中国工业经济统计年鉴》、《中国煤炭工业统计年鉴》、《中国石油天然气工业年鉴》、《中国检察年鉴》中各省级检察院院长每年向各省人大提交的报告内容,中国及地方政府统计局网站。

（二）变量定义

（1）自然资源丰裕度（nr）。自然资源丰裕度测量方法表较多，考虑到数据的科学性和可得性，本文选用的衡量方法与Sachs and Warner（1999）、James and Aadland（2011）等的类似，采用能源工业产值（能源工业中的主要行业：煤炭、石油、天然气的产值）占工业总产值来度量自然资源丰裕度，单位为%。

（2）人均产出y，人均资本存量k的选取。产出y用历年人均国内生产总值来表示，单位为元。资本存量用永续存盘法计算，部分借鉴张军、单豪杰算法（2010年之前），2010-2012年的资本存量用指数平滑法补齐，人均资本存量k单位为元。

（3）腐败规制（cco）。Fisman and Gatti（2002）、Glaeser and Saks（2006）等将被判腐败罪的公务员数量占全州公务员数或全州总人口的比例作为衡量美国各州腐败规制水平的指标。范子英（2013）、聂辉华等（2014）等也都使用各地腐败立案数表示腐败程度，腐败行为存在发现和被发现的类别，本文认为发现并侦查腐败行为正是对腐败进行规制的体现，于是便运用各个地方法律机关对贪污腐败案件的立案侦查人数（单位为个）表示腐败规制程度，由于一些数据资料将贪污腐败案件和渎职侵权案件归并一起，此处就用二者之和来表示腐败的规制程度。

（4）其他控制变量。在此本文选取各地区每万人专利授权数作为创新程度的衡量指标（单位为：每万人/个），其值越高则表明创新程度越高，反之亦然，由于该指标是比例关系因此无需用价格平价平减处理。

四、实证分析

（一）描述性统计以全国30个省市自治区为研究对象（为了统计的方便和结论的准确性，按照习惯本文将四川省和重庆市纳入到一个地区），以2005-2012数据为样本的整体区间，各个变量在取自然对数后的描述性统计如表1所示。

表1　相关变量的描述性统计

（二）面板的单位根检验为了避免回归为问题，在进行实证研究前，本文首先对被解释变量Iny和主要的解释变量Innr、Incco还有其他变量进行了单位根检验，采用的是Harris and Tzavalis（1999）年提出的HT检验方法。检验结果如表2所示。从结果可以看到，Innr、Inrd、Incco是平稳的，但是Iny、Ink非0阶单整，Innr、Inrd、Incco和Ink、Iny这些变量均一阶单整，因而可以继续后续的计量实证分析。

表2　各个变量的单位根检验

（三）协整检验由于面板数据的一阶差分都是平稳的，取对数后的相关变量部分并不平稳，本文所作回归分析的变量并不是他们的一节差分，因此需要判别Innr、Inrd、Incco、Ink和Iny之间的协整关系。此处主要采用由Pedroni（2003）提出的面板数据协整检验方法，该检验的零假设H0:变量间不存在协整关系。由表3可知大部分的统计量在10%的显著水平内显著，表明可以拒绝假设H0：变量间不存在协整关系。此外，KAO检验情形下,t-statistic值为-3.8699，p值为0.0001,从而拒绝了不存在协整关系的假设，因此认为这些变量之间存在稳定的协整关系，可以进行后续的计量回归分析。

表3　变量的协整检验

（四）全国样本的固定效应、两步系统GMM估计分析

首次对全部样本数据进行豪斯曼检验，豪斯曼检验的统计量值为206.00，p值为0，因此认为固定效应优于随机效应，针对混合回归和固定效应的优劣比较，运用LSDY（虚拟变量最小二乘法）检验发现30个省市自治区（已将重庆并入四川）中仅有2个个体的虚拟变量不显著（10%的显著水平内），因此本文采用了固定效应模型。另外文章还进一步采用系统GMM方法来估计模型，以避免解释变量包含被解释变量所隐含的内生性问题。以全国30个省市为样本，得到的计量结果见如下的表4。表4得出Innr的系数为负值，在列（1）、列（2）及（3）中均显著，由此表明自然资源与经济增长之间存在负的相关关系，因此以全国整体而言，国家可能存在着资源的诅咒现象，徐康宁（2006）认为我国已经陷入到“资源的诅咒”的陷阱之中，本文得出的实证结论基本与之相似；在列（1）、列（2）及（3）中Incco系数均为正数，且显著，这寓意着对政府人员的贪污腐败行为进行规制和治理能促进地区经济发展，另外需要说明的是考虑到当前经济影响和各种冲击主要影响即期之后政府人员的贪腐行为（在理论模型当中也假设腐败被发现的概率与经济社会状态有关），为此本文把Incco的滞后项纳入到计量模型中去，作为先决变量，由上表可知Incco的滞后一期的系数为负值，原因可能是在当前冲击的影响下，政府职员的反腐败规制的行为等增加了腐败规制的成本，从而不利于地区经济增长。为了着重说明腐败规制对自然资源与经济增长关系的影响，在表4中将Innr与Incco的交叉项Incconr引入到计量模型中，列（2）及（3）显示Incconr系数为正，并且在10%的显著水平下显著，由此可推知，腐败规制与自然资源的交互作用对经济增长具有正向的作用，由此可说明，腐败规制是遏制自然资源和经济增长之间负相关关系的关键因素，健全的腐败规制措施是削弱资源诅咒效应的有力“杀手锏”，具体地，可以列（2）与列（3）为分析基准进行数理解释，在列（2）中Incconr的系数为0.0672，Innr的系数为-0.0521，0.0672大于-0.0521的绝对值，因此在本计量模型下Incconr的交互作用可以抵消自然资源对经济增长的负面影响。除此之外，表4还反应了其他的变量如Inrd、Ink等对人均GDP的影响，Inrd与Ink的系数基本上为正数，符合了本文的理论预期。

表4　全国样本的固定效应、两步系统GMM估计结果

（五）全国样本的分位数回归估计分析以上回归分析实质上是均值回归，为了刻画核心解释变量在整个条件分布的影响，本文在10%、30%、50%、70%、90%的分位数下做回归分析，以观察自然资源丰裕度、腐败规制等变量从10%-90%范围内的变化趋势，特别是可以观察经济较落后的地区资源与经济发展水平之间的关系，计量回归结果见表5。从表5可以看到，Innr的系数都为负值，因此可以断定自然资源对我国经济发展存在制约因素，即存在“资源诅咒“现象，并且在0%-90%的分位数水平下Innr的系数并不是随着分位数的增加而增加或减少，而是起伏不一定，具体可见表5，在表中Innr的系数从10%到30%的分位数内是减少的，从30%到50%的分位数内是增加的，从50%到70%的分位数内Innr的系数再一次增加，从70%到90%的分位数内系数再一次减少，结果表明自然资源对经济发展的作用在不同的区域表现出了一定程度的异质性，这是因为自然资源对经济发展水平的作用并不是直接的，可能会受到其他的中间因素的影响，腐败规制就是其中一种中间渠道。从表5可以观察到Incco的系数从10%到30%的分位数内是增加的，从30%到50%的分位数内是减少的，从50%到70%的分位数内Innr的系数再一次减少，从70%到90%的分位数内系数再增加。Innr的系数与Incco的系数的变化呈现出相反的趋势，因此可以断定腐败规制可以削弱自然资源对经济发展水平负面影响，特别是在“资源诅咒”现象比较严重的地区施加腐败规制，所产生的削弱资源诅咒效应的功效较为明显，另外根据Incconr的系数，同样也能推断出这样的作用机理。为了更直观地观察各个变量的系数的变化情况，本文作出了各个变量的分位数回归系数变化的动态图，见图1。从图1可以看到从0-100%的分位数内，Innr的系数均为负值，由此再一次印证了“资源诅咒“命题，支持了徐康宁（2006）认为“资源诅咒”在省际层面上成立的观点。从图1还可以观察到分位数的左端点附近，Innr系数的绝对值比较大，可推知在经济较落后的地区“资源诅咒”现象更为明显。同样对Incco的系数和Incconr的系数进行观察易知它们在分位数的两个端点附近数值较大，因此可判断在经济较为落后和较为发达的地区腐败规制对经济发展的作用均比较明显。

表5　分位数回归估计结果

（二）建议基于本文的研究结论，本文提出如下一些政策建议：（1）自然资源本身没有错，但是丰裕的自然资源与低质量、低效率的腐败规制搭配在一起，会拉低经济增长的速度、降低经济绩效甚至会导致区域经济停滞或严重衰退。因此，有必要加强对自然资源相关行业的管理，健全其运行制度，落实监督、管理、审核等工作，通过法律法规来截断腐败寻租的源头。（2）我国的一些资源性城市产业单一，对资源的依赖性严重，没有厘清资源、产业与经济发展之间的关系，没有利用好资源优势夯实其产业基础、提升其经济质量，反而在资源诅咒的泥淖中越陷越深。为了解决这一问题，地方政府和企业必须转变发展观念，政府要限制资源企业行业的垄断行为，同时要从科技创新和制度创新的角度入手扶持资源型产业、产业进行结构升级；企业应加强管理体制建设，增强技术吸收和转化的能力提高资源利用效率。（3）资本、技术要素对经济发展的影响重大，对资源行业而言，落后的技术和低质量的人力资本是其发展的“掣肘点”，为此应为能源行业存蓄更多更优质的人力资本，促进自然资源合理有效的利用与开发，减少自然资源开发过程中的资源漏损，避免环境污染问题。

图1　分位数回归系数的变化图

五、结论与建议

（一）结论通过对我国省际层面的实证研究，从腐败规制的角度出发，本文采用了固定效应模型、系统GMM方法以及面板分位数回归分析方法检验了“资源诅咒”这一命题,并进一步探讨了自然资源影响经济增长的作用机制，从中得出一些较重要的结论：“资源诅咒”命题在省际层面上是成立的，经济较落后的地区“资源诅咒”现象更为明显，鉴于腐败规制与自然资源的交互作用对经济增长具有正向的作用，本文认为进行腐败规制是破解“资源诅咒”的有效途径，特别是在“资源诅咒”现象比较严重的地区施加腐败规制，利好效果更加明显。

*本文系西南民族大学研究生创新型科研项目（项目编号：CX2016SZ098），国家社科基金项目“本地市场、溢出效应与中国区域协调发展战略升级研究”（项目编号：15BJL101）的阶段性研究成果。

［1］邵帅、杨莉莉：《自然资源开发、内生技术进步与区域经济增长》，《经济研究》2011年第2期。

［2］宋瑛、陈纪平：《政府主导、市场分割与资源诅咒》，《中国人口、资源与环境》2014年第9期。

［3］Hans Singer.The IMF,the World Bank and Commodity Prices:A Caseof Shifting Sands？WorldDevelopment,1998.

［4］Sachs,J.D.,Warner,A.M.NaturalResource Abundance and Economic Growth.National Bureau of Economic ResearchWorking Paper,No.5398,1995.

［5］Mehlum,H.,Moene,K.,Torvik,R.Institutions and the ResourceCurse.Economic Journal,2006.

［6］Gylfason,T.NaturalResources,Education,and Economic Development.Eur.Econ.Rev.,2001.

［7］Torvik，R.NaturalResources，RentSeekingand Welfare.Journal of Development Economics,2002．

［8］James,A.,Aadland,D.TheCurseofNatural Resources:an Empirical Investigation of US Counties.Resource andEnergy Economics,2011.

［9］Fisman,R.,andR.Gatti.Decentralizationand Corruption:EvidencefromUS Federal Transfer Programs.2012.

（编辑 彭文喜）