要素配置与资源型产业经济增长

廖红伟　高锡鹏

摘要：资源型产业经济增长的影响因素可以划分为基础性因素和间接作用因素，前者指资金投入、劳动力使用和自然资源开发等生产要素;后者指技术进步、产业结构优化升级、产业集聚、市场竞争和政府环境规制等传导因素，后者通过提高前者效率，即自然资源利用率、资金使用率和物化劳动产出率间接传导实现经济增长目标。以我国东北地区87家重点国有森工企业2006—2016年空间面板数据为研究样本的实证结果表明，资源型产业经济增长具有显著的空间相关性，人力资本数量和资本存量起显著的促进作用，而自然资源产业会产生资源诅咒效应。要促进资源型产业转型发展，必须动态调整基础生产要素的投入量，充分发挥各阶段技术创新、产业集聚以及环境规制的经济增长传导效应;明确政府在资源型国企中的监管职能，在实现资源型国企经济效益、社会效益以及生态效益的同时，加强国有资产监管，防止国有资产流失。

关键词：资源型产业;经济增长;资源配置;国有森工企业;传导机制

中图分类号：F120    文献标识码：A    文章编号：1003-854X（2019）09-0026-10

一、引言与相关文献综述

资源型产业是社会经济发展的重要组成部分，经济合理增长与资源型产业发展密不可分。根据产品属性划分，资源型产业多处于产业链上游，除需和中、下游产业一样合理配置人力、物质资本基本生产要素外，还面临着自然资源禀赋约束和生态环境保护双重压力。由自然资源依赖性可知，资源型产业多分布于自然资源丰裕地区，导致资源型产业发展具有明显的空间相关性和区域经济性。如何在生产要素环节合理调配区域间的自然资源开发程度、劳动力和物质资本投入数量，是实现资源型产业经济合理增长的核心问题。

理性企业家调整自然资源开发程度、合理配置劳动力和物质资本投入，以实现产品或服务的经济效益最大化。但是，在实现产业经济增长过程中还存在着许多不确定性的间接因素，如技术研发及应用，产品和服务多样化，区域产业集聚，产业结构升级及优化，政府为解决产业发展负外部性施加的环境规制等，这些都是由基本生产要素配置而诱发的状态效应因素，也是需要研究分析的关键点。

自然资源、物质资本积累和劳动力是经济增长的基础性生产要素。在古典政治经济学中，资本积累和劳动分工是一国经济增长的基础动力。Richardo（1817）將土地资源引入经济学分析中，指出土地资源、资本和劳动产出的边际报酬都是递减的，并且该递减规律最终会导致国家经济增长的停止①。经济增长是由生产要素和生产条件等因素综合作用形成的，Marshall（1920）将具有“创造性破坏力”的创新因素融入分析框架后强调各因素对经济增长的综合推动作用②。而Samuelson & Solow（1956）基于投入要素边际收益递减规律，指出长期的经济增长只能依靠于外生技术进步对基础因素的调节及其综合动态作用③。许多学者在前人研究成果的基础上，多角度地分析基础因素与经济增长的关系，包含空间地理思维的研究成果也逐渐增多。Tobler（1970）指出“地理学第一定律”阐述了地理位置的空间相关性。不同省域、县域、局域的自然资源禀赋、产业发展规模和经济增长模式等存在空间相关性④。Anselin（1988）注意到空间相关性和异质性，将空间因素纳入经典计量经济学中，构建空间计量模型拓展研究区域经济问题⑤。空间计量模型相对于经典计量模型在基本假设上更加符合现实状况。Wanzenbock等学者利用空间计量模型研究区域经济问题，成果显著⑥。

资源型产业经济增长的传导机制问题一直是国内外经济学者研究的重点与难点。以资源类经济学文献为例，大都以自然资源为基本变量，其他所有变量考虑为传导因素，分析自然资源与经济增长的关系。总结、归纳已有研究文献，可将“自然资源诅咒”的传导机制分为挤出效应、荷兰病效应和制度弱化等，认为挤出效应的潜在传导因素通常为物质资本投资、人力资本水平、技术进步能力和对外开放程度等;去工业化之荷兰病效应的潜在传导因素为制造业投入;制度弱化效应的潜在传导因素为政府行政干预程度、寻租与腐败等。李天籽（2007）通过省级面板数据实证分析发现，自然资源丰裕度对经济增长的传导机制是外商直接投资、教育和创新等因素⑦。李江龙和徐斌（2018）从绿色经济增长角度，研究认为造成“资源诅咒”的传导机制是科技研发投入和对外贸易⑧。丁从明、马鹏飞等（2018）首次借助CFPS数据从微观上研究发现，自然资源是通过挤出教育投资、技术创新和降低制度质量减少地区人均收入⑨。Sachs和Warner认为自然资源丰裕造成制造业萎缩，从而引发的去工业化“荷兰病效应”是自然资源制约经济增长的关键传导机制⑩。徐康宁和王剑（2006）实证分析发现，由丰裕的自然资源引发的政府腐败现象成为自然资源制约经济增长的重要制度传导因素{11}。Sarmidi等（2014）认为随着制度质量的改善，自然资源对经济增长的“诅咒效应”逐渐减弱{12}。丰裕的自然资源与经济增长之间具有复杂的传导机制，如果将其延伸到以自然资源为基础的资源型产业中，其它基础性因素是否也会具有类似的传导机制作用于经济增长呢？

二、资源型产业经济增长的影响因素与作用机制

资源型产业经济增长的影响因素可以划分为基础性因素和间接作用因素，前者指资金投入、劳动力使用和自然资源开发等生产要素;后者指技术进步、产业结构优化升级、产业集聚、市场竞争和政府环境规制等传导因素，后者通过提高前者效率，即自然资源利用率、资金使用率和物化劳动产出率，间接传导实现经济增长目标。总结历史经验发现，在国家财政资金大量投入的基础上，自然资源密集分布区域易形成劳动密集型资源产业，促进区域经济发展。但在区域资源型产业的动态发展过程中往往出现“资源诅咒”、“路径锁定”、经济效益下滑和生态环境破坏等现实困境，解决这些问题除了厘清基本生产要素与资源型产业经济增长的直接作用关系外，必定离不开对技术创新、产业结构调整、市场竞争、产业集聚以及政府环境规制等传导机制的认识。

1. 技术创新、产业结构调整与资源型产业经济增长

自然资源、资本和劳动力所产生的经济效益在很大程度上取决于资源型产业各部门之间的技术创新、转换水平和结构状态。不同部门对新技术不同的消化、吸收能力，决定了各部门之间生产要素投入结构和资源产品产出结构的不同，从而改变资源型产业各部门之间的结构状态，产业结构状态的不同反向影响技术创新与吸收能力。西方经济学理论认为经济增长是在市场均衡竞争的前提假设下，由自然资源、劳动力、物质资本和技术创新之间长期作用的结果，产业经济学理论则认为经济增长是产业生产结构转变的结果，生产结构转变以适应市场供给、需求结构为基础，通过自然资源、资本和劳动力由低生产效率部门转移到高生产效率部门的结构优化效应，就能够加速经济增长。

技术进步是一种革命性的变化，具有突发性和间断性特点，对资源型产业经济增长的影响是长期的、动态性的和多方式的。资源型产业技术创新在产学研合作的技术创新活动的基础上，主要通过新产品研发创新、新生产方法创新、新市场创新、资源配置方式创新和组织制度创新等方式实现经济增长。新产品研发创新延伸资源型产业产品经营链条，创造企业经济新利润增长点;新生产方法创新改善产品生产工艺，优化生产作业过程，减少自然资源、人力和资金的消耗;新市场创新有利于拓宽企业经营范围，增加资源产品销售量;资源配置方式创新有助于资源型企业以掠夺、控制等方式获取更多的原材料或半制成品，为企业谋取经济收益;组织制度创新可推进资源型企业依靠制度优势，降低交易成本、体制成本以获取经济利润。“创造与破坏并存”的上述几种技术创新方式依赖于渐进性创新——根本性创新——技术系统变革——技术经济范式变革的演变路径，为资源型产业经济增长提供动力。

产业结构优化是以产业间协调发展为原则，通过产业结构效应实现资源配置最优的动态过程，其中主导产业部门演变起关键作用。资源型产业内部主导产业部门通过“不合比例增长”的扩散作用对其相关联产业产生影响：依赖回顾效应提高对投入品供应部门的原材料及机器设备的要求，投入因素的提升反向促进新方法、新技术和新制度的产生;通过旁侧效应推进区域资源型产业工业化及服务化进程，推动区域经济社会发展;依靠主导部门成长、演变的前向效应诱导新兴产业部门、新技术的出现，为下一个主导部门的形成建立基础，刺激区域资源型产业经济增长。

2. 市场竞争、产业集聚与资源型产业经济增长

产业市场竞争与产业集聚共同促进资源型产业经济增长。一方面，区域资源型产业通过产业集群化，借助产业间的关联效应和集聚效应实现企业协同发展，以区域规模经济和行业规模经济促进产业经济增长;另一方面，在产业集聚的过程中，逐步通过专业化分工和技术创新实现区域产品差异化，构建区域比较竞争优势，形成独具本区域特色的产业优势，通过品牌效应实现市场竞争能力的提升，促进资源型产业经济增长。

产业集聚以产业布局为基础，依靠产业集群的内部集聚效应实现资源型产业经济增长。资源型产业集聚是由市场机制和计划机制共同作用形成的，资源型企业以经济利润最大化为目标，在产业布局上趋利避害，根据市场规律选择最优区位;同时，由于资源型产业的生态效益，政府势必需要以行政命令的方式对资源型产业布局及其集聚进行规划。产业集聚有助于区域资源型企业节约原材料运输成本，充分利用区域内密集化的专业劳动力，掌握产品研发技术，获取便捷的信息传递服务，加强企业合作及享受最优的区域产业政策，从而实现区域资源的合理利用，促进区域资源型产业经济增长。

资源型产业的市场竞争能力可以从低、高两个层次进行构建，主要体现在资源型企业的产品生产和劳务服务的数量、质量和差异化上。从低层次相对竞争优势角度分析，资源型产业利用丰富而廉价的劳动力和原材料等资源，依靠能够以较低成本获取到的其他生产者已采用的生产技术和生产方法，以大规模生产同质化产品的规模经济效应实现资源型产业经济增长。从以产品差异化为核心的高层次相对竞争优势来看，企业通过在设备更新、技术创新、管理方式转变和品牌营销等方面的持续投资，实现资源产品的高技术化与差异化，塑造产业市场竞争能力，满足市场多样性需求的同时实现资源型产业经济增长。

3. 环境规制与资源型产业经济增长

新古典经济学认为严格的环境规制必然会导致企业利润降低，环境质量的改善必然以减缓经济增长速度为代价。然而，有效的政府环境规制能够实现资源型产业经济增长和生态环境保护的协调统一。环境规制主要通过法律法规对企业或个人的资源利用活动进行强制性干预，限制自然資源开发过程中负的外部性活动，加强正外部性，间接增进社会福利，实现自然资源丰裕区的可持续发展。对于资源型产业，政府环境规制一般以直接性的数量规制为主，主要体现在两个方面：第一是对自然资源开采量的直接限制，以生态效益为主，通过减少资源开采量实现自然资源的可持续健康发展;二是针对自然资源开发过程中的投资规模进行直接规制，规定企业或个人自然资源开发与利用时的审批程序与标准，限定投资规模、技术，甚至进行计划配额。通过环境规制，防止因过度开发与重复投资带来的低资源配置效率，纠正负外部性，实现资源可持续发展，促进资源型产业经济增长。

4. 理论假设

根据上述理论机制分析，构建空间地理位置因素控制下的基础要素、间接因素（传导变量）与资源型产业经济增长作用机制如图1所示。在此基础上本文提出如下4个假设。

假设H1：资源型产业经济增长具有显著的空间效应，空间地理位置是影响资源型产业经济增长的重要因素。

假设H2：资本存量和人力资本数量对资源型产业经济增长具有明显的促进作用，而自然资源限制产业经济增长从而导致“资源诅咒”效应形成。

假设H3：基础要素、间接因素对资源型产业经济增长的主次促进作用随经济发展阶段而动态变化。

假设H4：技术创新效应、产业结构效应、产业集聚效应、市场竞争效应和政府环境规制效应五种传导机制间接实现资源型产业经济增长目标。

三、计量模型与数据说明

1. 影响因素计量模型与变量说明

（1）计量模型设定。传统计量经济学模型样本数据满足独立同分布的古典假设，而空间计量模型独特地考虑到空间地理位置因素，在规避遗漏解释变量导致偏差的同时更是打破这种理想状态的假设，更加切合现实世界中各种现象的内在规律和相依模式{13}。为此，本文利用混合OLS回归和空间计量模型同时分析资源型产业经济增长现象，相互印证以便增强实证分析的说服力。

一是模型设定。根据研究假说构建资源型林业产业经济增长影响因素OLS回归模型（式1）、空间自回归模型（SAR）（式2）、空间误差模型（SEM）（式3）如下：

LnYit=αit+β1LnKi，t-1+β2LnLit+β3LnFRit+β4Controlit+μit（1）

LnYit=ρWLnYit+β1LnKi，t-1+β2LnLit+β3LnFRit+β4Controlit+εit（2）

LnYit=β1LnKi，t-1+β2LnLit+β3LnFRit+β4Controlit+μit（3）

μ=λMμ+ε，εi～N（0，σ2In）

在上述三種模型设定中，Yit为被解释变量，表示资源型林业产业经济增长，Ki，t-1表示滞后一期资本存量，Lit表示人力资本数量，FR表示自然资源，Controlit表示影响资源型林业产业经济增长的其他控制变量。ρ为空间自回归系数，λ为空间误差系数，W和M为空间权重矩阵，μ和ε为服从正态分布的随机误差向量。空间自回归模型（式2）的空间自相关性依赖于空间权重矩阵的设定，空间误差模型（式3）的空间依赖关系通过误差扰动性来体现。

二是空间权重矩阵。本文采用地理距离标准的空间权重矩阵，通过百度地图空间坐标提取器提取87家国有森工企业所在地的经纬度坐标数据，转换计算87家国有森工企业之间的空间地理直线距离，以该距离的倒数构建行标准化的空间权重矩阵，即：dij=|A-B|，Wij=，然后将Wij行标准化。

三是空间自相关分析。本文采用莫兰指数全局空间自相关性检验识别资源型林业产业经济增长空间相关性。莫兰指数I可以写为：

I= （4）

莫兰指数取值在-1到1之间，大于0表示正空间相关性，接近于0表示不存在空间相关性，小于0表示负空间相关性。莫兰指数绝对值越大，表明空间相关性越强。

（2）变量说明。

一是被解释变量。资源型林业产业经济增长（LnY）：经济增长变量指标多采用地区国民生产总值或人均国民生产总值，而针对某一产业经济增长的研究多是直接选取产业总产值作为被解释变量{14}。因此选取87家企业林业产业总产值作为本文的被解释变量。

二是核心解释变量。资本存量（LnK）：本文从87家国有森工企业各自统计数据可查年份开始，根据其每年固定资产投资指标数据，采取永续盘存法测算得出资本存量数据。考虑到研究样本地处高纬度地区、气候严寒等因素，采取了张军等（2004）测算的9.6%固定资产折旧率{15}。由于资本投入的经济效益滞后性，本文实际采用的是滞后一期的资本存量数据。人力资本数量（LnL）：采用企业年末在岗职工人数来体现人力资本数量，而将人力资本的质量放入到技术效率中进行分析。森林资源（LnFR）：通常选取林地面积、森林覆盖率等作为森林资源变量进行分析{16}。由于国有森工企业林地面积等数据难以获取，采用87家国有森工企业每年直接管理的森林管护面积作为森林资源变量。

三是控制变量。技术效率（pech）：采用通过DEA模型测算的纯技术效率指数作为技术效率变量，以当年资本存量和年末在岗职工人数为投入指标，以林业总产值为产出指标，基于投入导向可变规模的Malmquist-DEA模型进行测算。产业集聚（sech）：通过DEA模型测算的产业规模效率变化指数作为产业集聚变量。产业结构（IS）：本文采用体现“经济服务化”导向的第三产业与第一产业和第二产业产值之和的比值作为产业结构数据指标。产业竞争力（IC）：采用最具技术创新活力的第二产业区位熵值作为产业竞争力变量，该区位熵值以87家国有森工企业整体为标准测算而成。环境规制（LnER）：选取木材产量（采伐量）指标数据作为环境规制变量。

2. 传导机制计量模型与变量说明

为明确基础要素与资源型产业经济增长的间接作用关系，本文进一步设定资源型林业产业经济增长传导机制分析的基本模型与替代变量。

（1）计量模型设定。基于作用机理分析，将基础变量设定为资本存量、人力资本数量和森林资源，将传导变量设定为技术进步效应、产业集聚效应、产业结构效应、市场竞争效应和环境规制效应。结合假说建立如下计量模型，考察潜在传导因素与基本变量因素之间的作用关系。两式中，Zit代表五种传导机制变量组，W为空间权重矩阵。

Zit=αit+β1LnKi，t-1+β2LnLit+β3LnFRit+μit（5）

Zit=ρWZit+β1LnKi，t-1+β2LnLit+β3LnFRit+εit  （6）

（2）替代变量说明。为了与实证检验相呼应，建立空间计量模型控制空间溢出效应的干扰，同时，借鉴邵帅和杨莉莉的做法，对每一个传导变量引入一个在逻辑或理论上与之密切相关联的变量，作为替代进行计量模型实证分析，以得到更具有说服力的结果{17}。传导因素替代变量及其在模型中被基本自变量影响的预期作用方向如表1所示。

3. 研究样本与数据来源

本文以中国87家国有森工企业为研究样本，主要有以下几方面的考虑：（1）资源性林业产业经济增长分析与研究主题密切相关，从森林自然资源角度为资源性产业经济增长研究提供样本，87家国有森工企业地处重点国有林区，是天然林保护工程实施重点区域，在全国国有林业产业中占据重要地位。自1996年至今，20多年来87家国有森工企业林业总产值占全国国有林业产值比重一直在90%以上，其中2015年产值比重高达95.04%。（2）现有资源型产业经济增长问题研究大多忽视了空间地理因素的影响，而且使用数据多为中国省域数据，而针对资源丰裕区域产业经济增长的研究成果很少。本文选取重点国有林区森林资源丰裕区域，在控制空间地理因素的影响下分析资源型林业产业经济增长的影响因素及其传导机制，具有重要的学术价值。本文从东北地区国有资源型林业产业入手，分析天然林保护工程和国有林区转型发展背景下林业产业经济增长的影响因素与传导机制，为东北资源型产业转型发展及其经济增长提供政策建议。

本文以东北地区阿尔山等87家国有森工企业为研究对象。鉴于部分数据的可得性，样本数据时间范围为2006—2016年，主要来源于《中国林业统计年鉴》、《中国统计年鉴》和中国国家统计局。为保证数据分析的科学性，所有变量数据都已调整到2006年基期数据;为了防止异方差而将部分可能存在指数增长的指标数据取对数值。对于原先为0的数据，为防止取对数后数据丢失，仍然设定为0进行模型分析。全文使用stata14软件进行处理。

四、实证检验与结果分析

1. 空间效应：对假设H1的检验

选用莫兰指数全局检验公式测算2006—2016年87家国有森工企业林业经济增长莫兰指数，以识别空间相关性。检验结果如表2所示。

根据表2莫兰指数检验结果可知，2006—2016年资源型林业产业经济增长指数介于0.144—0.303之间，指数平均值为0.253，均通过1%水平的显著性检验，由此可证明87家国有森工企业林业产业经济增长存在显著的空间相关性，国有森工企业邻近的地理位置对资源性林业产业经济增长具有显著影响，假设H1成立。因此，研究资源型产业经济增长影响因素与传导机制，有必要控制空间地理因素的影响。

2. 基础因素作用：对假设H2的检验

进一步进行混合OLS模型、空间自回归模型和空间误差模型实证分析，以观察在控制空间地理因素下资本存量、人力资本数量和森林资源对资源型林业产业经济增长的影响程度，对假设H2进行验证，回归结果如表3所示。OLS模型中所有解释变量的方差膨胀因子平均值为1.26，不存在共线性问题。根据hausman检验结果，SAR模型拒绝随机效应的原假设而选择固定效应（Prob>chi2 =1785.67），SEM模型接受随机效应的原假设（chi2=-1402.46<0）。空间误差模型既可以解决OLS回归可能存在遗漏解释变量导致的偏误问题，又可以分析空间异质性的存在，而且其估计效果更加适用。因此，对假设H2的检验分析以SEM随机效应模型为主，结合其他模型回归结果对比分析。

资本存量和人力资本数量在所有回归模型结果中皆通过显著性检验，SEM随机效应模型中两种因素对林业经济增长弹性影响系数约为0.108和0.674，具有显著的正向促进作用。在所有解释变量中，林业产业劳动力数量的经济增长作用最大，整体而言，资源型林业产业处于劳动密集型发展阶段。SAR空间固定效应模型和SEM随机效应模型中森林资源对林业经济增长的弹性影响系数为-0.027和-0.059，具有负向影响，但并不显著。控制地理因素后，资本存量和人力资本数量对林业经济增长的促进作用减弱。资源型林业产业经济增长存在“资源诅咒效应”，丰裕的森林资源易使国有资源型林业产业陷入经济增长陷阱。因此，假设H2成立。而技术效率、产业集聚、产业结构和产业竞争对林业经济增长的影响系数分别约为0.308、0.437、0.347和0.341，都在1%水平下通过检验，具有显著的促进作用;政府环境规制有利于资源型林业产业经济增长，但未通过显著性检验。

3. 动态变化：对假设H3的检验

时间因素在上述实证分析中并未得到体现，本文以重要政策事件发生时间为截点，采取时间分段方式对87家国有森工企业林业经济增长动态发展过程进行空间计量分析，以验证假设H3是否成立。空间固定效应SAR模型和SEM模型回归结果如表4所示。

观察表4，分为四个时间段进行分析，考虑原因如下：第一，2006—2016年国有森工企业林业发展主要跨越两期天然林保护工程，2006—2010年属于第一期天然林保护工程，2011—2016年属于第二期天然林保护工程，将其分为前后两部分;第二，2014年4月87家国有森工企业全面停止天然林商品性采伐，据此将2011—2016年分为两个阶段;第三，与2010年后时间段划分相适应，将2006—2010年也划分为两段时间进行分析。

空间地理位置因素控制下，资本存量在2006—2007年、2008—2010年和2011—2013年间一直对林业经济增长呈现正向促进作用，但作用力逐渐减弱，2014年停伐政策实施后资本存量对林业经济增长产生反向限制作用。11年中劳动力数量对林业经济增长一直是促进作用。森林资源在2011—2013年间对林业经济增长产生显著负向“诅咒效应”影响，2014—2016年促进林业产业经济增长，但并不显著。2014年前后，因全面停伐政策实施，资本存量、人力资本数量和森林资源等基本生产要素对林业产业经济增长的影响作用出现较大变动。

技术效率、产业集聚、产业结构和产业竞争力在11年间一直对林业经济增长产生显著正向影响。环境规制在第一期天然林保护工程期间产生负向影响，但并不显著，而在第二期产生显著正向促进作用。以生态效益为主要导向的第二期天然林保护工程的经济效益成果良好。2006—2007年控制变量中对林业经济增长具有显著促进作用的程度大小依次为产业集聚、产业结构和技术创新，但与基础生产要素相比，资本存量和劳动力数量的经济增长效应更大;2008—2010年产业结构调整和产业集聚对经济增长的影响程度大于劳动力数量的贡献，其次为技术创新、产业竞争和资本存量;2011—2013年产业集聚、技术创新和产业竞争成为林业经济增长的主要动力;2014—2016年显著林业经济增长效应依次为产业集聚、技术创新、产业竞争、产业结构调整和环境规制，劳动力数量的经济增长作用仅次于产业集聚。

4. 传导机制：对假设H4的检验

根据模型（5）和模型（6）进行传导机制实证检验，回归结果如表5所示。资本存量、人力资本数量和森林资源三种解释变量的方差膨胀因子平均值为1.05，不存在共线性問题。结合假设H2实证检验结果可知，技术效率、产业集聚、产业结构和产业竞争力四种状态效应因素对林业经济增长具有正向影响，并受基础劳动力、资本和自然资源因素影响起到了间接传导作用，而环境规制调节森林资源对林业经济增长的促进作用。假设H4成立。

一是技术进步效应。资本存量和人力资本数量分别对全要素生产率产生显著的正向促进和反向限制作用，森林自然资源对技术提升具有促进作用，但是并不显著。技术创新是林业产业升级、转型发展的关键突破口，有利于林业经济增长方式转变，增加经济收益。劳动力数量的增加降低平均生产效率，限制林业产业技术效率的提高。而资源型林业的技术研发和成果推广仍然以森林资源为基础，丰裕的森林自然资源为技术研发奠定资源基础。

二是产业集聚效应。资本存量和人力资本对林业产业集聚具有显著的促进作用，地理因素控制下森林资源对产业集聚的负向影响作用并不显著。资金和人力资本是企业发展、成长的必备因素，这是由国有森工企业基本性质决定的。资本累积和劳动力增加促使企业扩大生产规模，降低单位生产成本获取更多利润，形成产业集聚效应。空间地理因素控制下，丰裕的森林资源不利于产业集群的扩大。

三是产业结构效应。资本存量对林业产业结构高级化具有显著的促进作用，控制地理位置因素后人力资本数量对林业产业结构由负向限制转向正向促进作用，森林资源对产业结构的负向限制作用并不显著。国有森工企业资本存量累积促进林业产业“经济服务化”发展，这与实际转型期产业结构调整过程中国家向第三产业森林旅游与休闲服务业、生态服务产业等注入资金，增加经济活力的发展方向相一致。控制地理位置因素后，劳动力数量增加有助于林业产业结构调整，当前林区转型发展阶段中劳动力增加与第三产业劳动力需求增加相符。资源型林业产业发展长期依靠不变的森林资源结构，容易形成固定的产业结构，长期来看不利于产业结构升级。

四是产业竞争效应。资本存量对林业产业竞争力产生的负向作用不显著，人力资本对林业产业竞争力产生显著的负向影响，森林资源对产业竞争力具有显著的正向影响，地理位置因素控制对该结果并无影响。国有森工企业依赖资金投入并不能实现林业经济增长，劳动力数量增加导致平均劳动产出率降低，产业竞争能力弱化。资源型林业产业以森林资源为基础，森林资源的丰裕度决定着林业产业的发展潜力及其产品的市场竞争能力。

五是环境规制效应。资本存量对环境规制政策具有显著的限制作用，空间地理位置因素控制下人力资本对环境规制政策产生的负向作用不显著，森林资源对环境规制政策具有显著的促进作用。丰裕的森林资源和环境规制规定的木材减产措施，有利于天保工程生态效益的实现。三种基础要素通过影响环境规制措施，以其制度效应影响资源型林业产业经济增长速度。

根据上述4个假设检验结果，建立资源型林业产业经济增长传导机制如图2所示。进一步结合假设H2和假设H3的实证检验分析可知：分阶段来看，传导机制变量对资源型林业产业经济增长促进作用最大的是产业集聚效应;其次为技术创新效应，11年间技术不断进步，相对经济增长贡献程度不断加强;而产业结构调整的相对经济增长贡献作用在2008—2010年间最大，随后逐渐减弱;产业市场竞争产生的经济增长效应不断加强;环境规制的经济增长作用最弱，甚至出现负向作用。从整体来看，资源型林业产业经济增长传导机制变量的相对经济增长效应程度依次为产业集聚、产业结构调整、产业市场竞争、技术创新和政府环境规制。

五、研究结论与政策启示

本文以87家国有森工企业空间面板数据为研究样本，研究得出以下主要结论：第一，资源型产业经济增长具有显著的空间相关性，地理位置邻近的信息交流便利性有助于资源型产业经济增长。第二，资本存量、人力资本数量和自然资源基础因素对资源型产业经济增长具有直接作用。在控制空间地理位置因素的情况下，资本存量和人力资本数量对资源型产业经济增长具有显著的正向促进作用;劳动力数量的经济增长作用占据主要地位，资源型产业多处于劳动密集型发展阶段;而自然资源对资源型产业经济增长产生反向限制作用，资源型产业发展存在“资源诅咒”效应。第三，人力资本数量增加，挤出技术创新效应和降低产业市场竞争能力，会减弱对资源型产业经济增长的促进作用，而通过加强产业集聚效应能促进资源型产业经济增长;资本存量提升，有助于增强产业集聚和产业结构优化的经济增长效应，弱化政府环境规制作用;丰裕的森林资源以其基础性增强产業市场竞争力和政府环境规制效应，促进资源型产业经济增长。第四，基础因素对资源型产业经济增长的作用方向随政策动态变化。技术效率、产业结构、产业集聚、产业市场竞争和政府环境规制对资源型产业经济增长的主次促进作用随经济发展阶段而变化。基于此，本文的政策启示如下：

第一，调控劳动力数量、物质资本投入和自然资源开采量，合理发挥基础因素对传导因素的作用。减少资源型企业富余劳动力人员，防止劳动力冗余、工作懈怠及相互推诿;完善企业职工薪酬结构，加强薪酬长期激励，调动企业职工工作积极性，并积极引进技术人才与管理人才，从根本上提高劳动力质量;合理设计物质资本投入方案，适当将国家财政资金向偏远、落后资源地区倾斜，为企业集聚发展和优化地区资源型产业结构提供基本的财政支持;积极培育可再生自然资源，节约利用不可再生资源，加强可再生与不可再生自然资源保护力度与资源开采、利用监管力度，强化自然资源可持续发展意识，增强资源型企业的市场竞争能力。

第二，充分发挥产业集聚、产业结构调整、产业市场竞争、技术创新和政府环境规制对资源型产业经济增长的传导作用。合理规划资源型产业空间布局，加强资源型产业区域集聚效应，识别市场运行规律和价格信号，由计划机制和市场机制共同发挥产业集群的内部集聚效应，促进区域资源型产业经济增长;优化地区资源型产业结构，协调发展资源型产业内部三次产业结构，通过产业关联效应和扩散效应，增强产业优化升级带来的经济增长效应;通过专业化分工、产品差异化等措施提高资源型产业核心竞争能力，强化企业市场品牌意识，获取市场竞争地位;加强企业与高校、科研院所产学研合作，实现资源型产业产品创新、生产方法创新，创新市场经营范围、资源配置方式和产业组织制度，充分发挥资源型产业技术创新的经济增长效应，增加资源型产品的附加值，创造资源型企业经济利润增长点;加强政府环境规制，合理限定地区自然资源开采量和资源型产业投资规模，严格化审批程序及标准，加强自然资源开采、利用的监管力度，促进绿色经济增长。

第三，制定相关配套措施，实现资源型产业经济合理增长。充分发挥地理位置邻近的便利优势，加强区域间产业主体信息交流，建立区域间政府、企业以及社会等多方信息交流平台，促进资源型企业在技术研发、人才培训、资源优势等方面的深度沟通与合作;在确保资源型产业经济稳定增长的前提下，动态调整基础生产要素的投入量，充分发挥各阶段技术创新、产业结构调整、产业集聚、产业竞争以及环境规制的经济增长传导效应，适时出台资源型产业发展规划;明确政府在资源型国企中的监管职能，推进资源型国有企业深化改革，在实现资源型国企经济效益、社会效益以及生态效益的同时，加强国有资产监管，防止国有资产流失;相关部门尽快完善法律法规体系建设，明确界定产业体系中各主体组织的权责利，使政府机构依法执政。

注释：

① D. Ricardo， On the Principles of Political Economy， and Taxation： Taxes on Wages， History of Economic Thought Books， 1996， 1（3494）， pp.62-74.

② A. Marshall， Principles of Economics： An Introductory Volume， Social Science Electronic Publishing， 1920， 67（1742）， pp.457.

③ P. A. Samuelson， R. M. Solow. A Complete Capital Model Involving Heterogeneous Capital Goods， Quarterly Journal of Economics， 1956， 70（4）， pp.537-562.

④ W. R. Tobler， Computer Movie Simulating Urban Growth in Detroit Region， Economic Geography， 1970， 46（2）， pp.234-240.

⑤ L. Anselin， Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity， Geographical Analysis， 1988， 20（1）， pp.1-17.

⑥ I. Wanzenbock， T. Scherngella， R. Lata， Embeddedness of European Regions in European Union Funded Research and Development Networks： A Spatial Econometric Perspective， Regional Studies， 2014， 49（10）， pp.1685-1705.

⑦ 李天籽：《自然资源丰裕度对中国地区经济增长的影响及其传导机制研究》，《经济科学》2007年第6期。

⑧ 李江龙、徐斌：《“诅咒”还是“福音”：资源丰裕程度如何影响中国绿色经济增长？》，《经济研究》2018年第9期。

⑨ 丁从明、马鹏飞、廖舒娅：《资源诅咒及其微观机理的计量检验——基于CFPS数据的证据》，《中国人口·资源与环境》2018年第8期。

⑩ J. D. Sachs， A. M. Warner， The Big Push， Natural Resource Booms and Growth， Journal of Development Economics， 1999， 59（1）， pp.43-76.

{11} 徐康宁、王剑：《自然资源丰裕程度与经济发展水平关系的研究》，《经济研究》2006年第1期。

{12} T. Sarmidi， S. H. Law， Y. Jafari， Resource Curse： New Evidence on the Role of Institutions， International Economic Journal， 2014， 28（1）， pp.191-206.

{13} 周建、高静、周杨雯倩：《空间计量经济学模型设定理论及其新进展》，《经济学报》2016年第2期。

{14} 张宇青、周应恒、易中懿：《农村金融发展、农业经济增长与农民增收——基于空间计量模型的实证分析》，《农业技术经濟》2013年第11期。

{15} 张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算：1952—2000》，《经济研究》2004年第10期。

{16} 廖冰、张智光：《林业生态安全指标—指数的耦合实证测度研究》，《资源科学》2017年第9期。

{17} 邵帅、杨莉莉：《自然资源丰裕、资源产业依赖与中国区域经济增长》，《管理世界》2010年第9期。

作者简介：廖红伟，吉林大学中国国有经济研究中心教授、博士生导师，吉林长春，130012;高锡鹏，吉林大学经济学院，吉林长春，130012。

（责任编辑  陈孝兵）