“资源诅咒”如何转化为“发展福音”？——基于数字金融破除效应视角

■刘继兵 高芳 田韦仑

自然资源是经济社会进行物质生产活动的关键投入要素，更是国家财富的重要组成部分。传统的经济学理论表明，丰富的自然资源是国家实现工业化发展和经济增长的重要物质基础。20世纪中后期以来，一些经济学家发现自然资源丰裕的国家，如能源导向型国家陷入了经济增长的瓶颈；而日本、韩国、新加坡等自然资源稀缺的国家却率先完成了工业化并步入世界经济发展的前列。富饶的自然资源并没有起到促进经济发展的作用，反而使一些国家和地区陷入了资源优势陷阱，出现了“资源诅咒”现象。近年来，我国地区经济发展出现不平衡的现象，许多资源丰裕地区的经济增速低于资源稀缺区。自然资源丰富的地区如辽宁、山西、黑龙江等省份通过开采自然资源，以生产、加工和出口初级产品的方式在经济发展初期实现了快速增长，但长期依赖自然资源的发展模式会挤出人力资本、物质资本和技术创新[1]，削弱制造业发展和外商投资[2]，导致资源枯竭、环境污染和经济增长乏力等问题。相反，广东、江苏和浙江等资源稀缺的地区，大力发展制造业和第三产业并积极推动对外贸易，实现了经济快速发展。当前我国经济发展进入新常态，“全面提高资源利用效率，构建资源循环利用体系，大力发展绿色经济”①已经成为新时代我国经济高质量发展的必然要求。如何摆脱“靠山吃山”的惰性，突破资源和环境的瓶颈，使“资源诅咒”转化为“资源福音”，成为当前我国“构建生态文明体系，推动经济社会发展全面绿色转型”的关键。

金融作为现代经济发展的内核与基石，是实现经济社会全面绿色转型的关键要素之一。近年来，国务院和地方政府陆续提出了金融支持资源型区域发展的建议，如国务院《关于支持山西省进一步深化改革促进资源型经济转型发展的意见》指出要“培育打造创新创业平台、创新财政金融支持转型升级方式，实现资源型经济转型发展”②。可以看出，金融对资源型区域转型升级起到了不可替代的作用。数字金融作为现代化数字技术和传统金融的结合体，借助人工智能和大数据平台，以低成本、高效率、广覆盖的方式提供精准、普惠和便利的金融服务，有效提高了地区创新创业水平[3]、推动产业结构升级，实现经济绿色发展和包容性增长[4]。在当前“建设数字中国，打造数字经济新优势”的背景下，针对资源开发对地区经济发展可能存在的阻碍作用，数字金融能否有所作为，如何作为，其能否成功破除“资源诅咒”并推动经济增长，这些问题亟待深入探究与科学分析。为此，分析数字金融破除“资源诅咒”的效果及其内在机制，对于我国实施数字金融相关政策和实现地区经济发展绿色转型具有深刻的理论和现实意义。

一、文献综述

（一）“资源诅咒”

“资源诅咒”问题是资源经济学领域研究的热点之一。Auty 等[5]在分析矿产资源丰裕国家经济发展的问题时，首次将这种“经济增长的矛盾”定义为“资源诅咒”。此后，国内外学者陆续对该假说的存在性及其传导机制进行深入探究与分析。Sachs等[6]最先证明了自然资源丰裕度会降低经济体的增长速度。此后，我国学者从省际[7]和地级市层面[8，9]验证了“资源诅咒”这一命题，发现富饶的自然资源的确成为了经济发展的约束。但有些学者则认为“资源诅咒”现象并不是存在于所有富饶的资源区[10]，部分地区是否存在该现象仍需要进一步的探究和分析[11]。另外，学术界还普遍存在另一种论点，即“资源诅咒”效应的出现是有条件的[12]，“资源诅咒”与“资源福音”可能同时存在[13]，并且二者之间存在着一定的转换机制[14]。对于“资源诅咒”背后的传导机制，也有大部分学者进行了深入分析[15，16]。邱洋冬等[9]从企业创新与技术选择的视角发现资源丰裕程度不仅会挤出企业技术创新能力，还会影响企业的绿色技术选择。Shao等[17]认为资源型部门存在缺乏关联效应和外部性的问题，对人力资源的要求普遍较低，长此以往，当资源繁荣导致出口剧增引起本币升值时会通过资源流动效应和支出效应抑制制造业发展。Davis等[18]发现自然资源部门生产的初级产品往往缺乏弹性，导致价格波动率偏高进而影响国内需求和政府财政收入，冲击对外贸易，对经济发展的长期规划造成不利影响。

近年来，越来越多的学者从理论和实证方面探究如何破除“资源诅咒”。从理论方面探究破解“资源诅咒”的学者主要是分析“资源诅咒”传导途径并提出可行性方案。杨莉莉等[19]认为可以通过提高技术创新能力、改善生态环境、促进制造业发展等方式来缓解“资源诅咒”现象。李江龙等[8]认为提高绿色技术创新水平和促进产业结构多样化转型是打破“资源诅咒”的有效路径。从实证分析方面探究破除“资源诅咒”的学者认为：金融发展[20]、技术创新[21]、人力资本[22]和环境规制[23]都可以有效破解“资源诅咒”。万建香等[24]构建了四部门经济模型，分析得到当社会资本积累到一定程度时可以激励企业进行技术创新，从而降低资源开发部门对其他部门的挤出效应，进而破除“资源诅咒”。Sepehrdoust 等[25]使用面板回归模型对OPEC国家2000—2016年的数据进行分析，结果表明加快金融发展和提高技术创新可以有效破除OPEC国家的“资源诅咒”。

（二）数字金融

数字金融是将传统金融服务和互联网、物联网、大数据、AI、区块链等现代化信息技术业态相结合的产物。数字金融缓解了传统金融供求失衡的难题，以低成本、广覆盖、高效率的特点惠及更多人群。2016年G20 峰会上，我国提出、制定并推广了数字金融国际性纲领，说明我国数字金融的发展已经走在国际前列。

从宏观层面来看，数字金融通过利用互联网、AI、云计算等新兴技术，有效缓解了信息不对称导致的高服务成本和高风险溢价等问题，提高了交易效率[26]和区域包容性，有助于实现金融服务的普惠性、精准性和可达性。数字金融的快速发展在一定程度上可以优化金融环境，加快金融业市场化进程，有效提高我国对外贸易水平，促进产业结构转型升级，实现经济可持续发展[27]。姜松等[28]认为数字金融的发展壮大会促进我国金融市场对外开放，加深各国合作关系，推动经济外向化，实现经济高质量发展。段永琴等[29]利用我国省际面板数据发现，在“双循环”背景下数字金融不仅可以凭借其自身优势驱动技术密集型制造业发展，还可以通过技术外溢和空间外溢效应对相邻地区的制造业发展起到促进作用。从微观层面来看，数字金融可以在一定程度上改善资源错配，优化金融资源配置[30]，缓解企业融资约束[31]，有助于推动企业开展绿色技术创新，而且数字金融是资源节约型和环境友好型的服务，可以引导更多的金融资源向绿色发展行业流动[32]，进而实现经济绿色转型。此外，数字金融不仅可以提升农村低社会资本家庭的收入，还可以改善其创业行为，提高创业者获得创新资源的概率，促进创业机会均等化，实现经济包容性增长[33]。

（三）数字金融与“资源诅咒”

正如前文所述，金融发展[20]、社会资本[24]、技术创新[21]等都可以通过切断传导途径来有效破除“资源诅咒”，实现经济增长。数字金融作为我国经济快速增长和高质量发展的重要引擎，可以有效促进技术创新、地区创业、金融发展和对外开放，实现产业结构转型升级。那么，数字金融是否也能成为打破“资源诅咒”的关键呢？

本文通过分析现有文献发现，学术界关于“资源诅咒”的探索主要集中在证明其存在性以及分析其主要的传导渠道等方面，关于如何破解资源诅咒的文献较少，更鲜有文献关注数字金融破解“资源诅咒”的效应。基于此，本文尝试研究数字金融打破“资源诅咒”的作用效果及其内在机理，运用我国2012—2019年30 个省、市、自治区（除西藏）的面板数据，通过构建资源诅咒系数来展开实证分析，探索数字金融破除“资源诅咒”的效果及其作用机理，以期为破解“资源诅咒”，实现我国经济全面绿色转型和高质量增长提供新的思路和视角。本文可能存在的边际贡献在于：一是首次将数字金融纳入“资源诅咒”效应的研究范畴之中，研究分析数字金融对“资源诅咒”的作用效果，丰富了现有研究；二是进一步识别了数字金融破解“资源诅咒”的主要作用机制和影响机理，有助于厘清其具体路径。

二、理论分析与研究假设

自然资源丰富的地区主要依靠资源型产业实现经济发展，因此资本、劳动、自然资源等生产要素大多数流向资源型产业，长期依赖于自然资源会挤出技术创新、人力资本、物质资本和对外贸易，影响制造业发展。数字金融作为经济增长的重要引擎，可以通过以下途径打破“资源诅咒”。

第一，数字金融通过提高绿色技术创新水平的方式破解“资源诅咒”。数字金融具有绿色创新效应，有助于改善能源开采效率和利用效率[32]，遏制环境污染，合理引导资金流向绿色高科技产业，提高了绿色全要素生产率。由于资源丰富地区在经济长期发展中受到的资源约束有限，很可能导致绿色科技研发的激励不足，而数字金融提供了数字化技术平台，可以有效改善资源丰富区绿色技术创新水平落后的状况，促进地区加快构建资源节约与环境友好的绿色经济发展体系。数字金融的发展会改善资金融通环境，提升金融服务体系，有效缓解资源型企业的信贷约束，促使其增加研发投入，升级绿色创新技术，最终有助于资源依赖区减缓生态环境压力，为传统产业向绿色低碳产业转型提供新动能。

第二，数字金融通过创业效应破解“资源诅咒”。数字金融通过数字化技术打破了传统金融机构“嫌贫爱富”的现象[4]。一方面，有助于偏远地区的居民享受到便捷的金融服务，从而惠及那些相对不发达地区创业主体的创业活动，促进这些地区经济增长；另一方面，使受到资金歧视的金融长尾群体可以获得必要的金融支持，帮助创业资金需求者跨越融资约束的门槛[34]，从而助力其创业活动的开展。而“资源诅咒”现象大多存在于相对不发达地区，当地集中生产要素发展资源型企业，其他类型的企业难以获得资金支持，存在严重的发展不平衡现象。数字金融通过向创业者提供资金支持激发其创业活力，缓解该地区创业者的流动性约束。这有助于“资源诅咒”地区形成更加合理的产业体系、市场体系，实现多样化、协调化发展。

第三，数字金融通过促进制造业发展的方式破解“资源诅咒”。资源型产业由于具有较高的边际利润，会吸引大量的资金流入，长此以往，资源开发部门可能会对当地的自然资源形成路径依赖。同时，资源型产业的快速发展可能会影响制造业企业在物质资本、人力资本和科技创新等方面的投入[35]，降低劳动生产率并造成环境污染等一系列问题，最终阻碍制造业发展，使该地区经济失去活力。数字金融借助互联网、物联网、移动终端等现代化信息技术，可以有效降低信息搜寻成本和交易费用，缓解制造业企业可能面临的融资约束，促进部分产业要素由资源型产业向制造业产业转移。另外，数字金融会加速金融业市场化进程，为其提供高质量、高附加值的金融服务和技术支持，这也可以有效促进制造业发展。

第四，数字金融通过提高对外开放水平的方式破解“资源诅咒”。自然资源部门生产的初级产品往往缺乏弹性，导致其价格波动率偏高，而我国出口资源开发部门生产的初级产品的同时进口其他国家的高附加值产品，这种贸易模式会影响国内需求和政府财政收入，使资源依赖地区在对外贸易中处于劣势，影响经济增长的质量，最终导致该地区出现“资源诅咒”问题。数字金融作为数字贸易的重要依托：一方面，解决了传统贸易存在的信息不对称问题，提高了对外贸易中弱势群体的相对地位，为资源型企业的出口提供了更低成本的融资支持，有利于这些企业拓宽市场业务范围，提升自身比较优势，从而突破资源瓶颈，融入我国价值链的中高端[36]；另一方面，数字金融凭借其数字化的移动支付手段有效降低了对外贸易的交易成本，并且数字加密技术为支付清算等金融服务流程提供了更加安全的保障。数字金融的发展可以吸引国内外资本，提高贸易水平，抵消资源开发部门对商品贸易的挤出作用，从而打破“资源诅咒”。

综上所述，本文提出如下研究假设：

假设1：数字金融可以破解“资源诅咒”。

假设2：数字金融通过提高绿色技术创新水平的方式破解“资源诅咒”。

假设3：数字金融通过促进创业的方式破解“资源诅咒”。

假设4：数字金融通过促进制造业发展的方式破解“资源诅咒”。

假设5：数字金融通过提高对外开放水平的方式破解“资源诅咒”。

三、研究设计

（一）模型设定

其中，ESi,t表示省份i在t年的资源诅咒系数，INDEXi,t-1表示省份i在t-1年的数字金融水平，Controli,t表示省级层面的控制变量集，γi表示地区固定效应，δt表示时间固定效应，εi,t表示随机扰动项。

（二）变量选取与数据来源

1.被解释变量。本文选取的被解释变量为资源诅咒系数（ES）。资源诅咒系数指标可以有效测度地区经济发展水平与其拥有的自然资源禀赋偏离的程度[37]。该指标越大，说明该地区经济增长与自然资源优势的偏离程度越大，遭受资源诅咒的程度越高。我国大部分学者研究“资源诅咒”主要是从能源角度进行分析，工业占能源消费的比重相较于其他行业较大。因此，本文参考张子龙等[21]的做法，将各省一次能源生产量依据转换系数转换为标准煤量，利用各省一次能源产量占所有省份一次能源产量的比重和各省工业增加值占所有省份工业增加值的比重的比值作为资源诅咒系数，具体公式如下：

其中，ESi,t表示省份i在t年的资源诅咒系数；Ei,t表示省份i在t年的一次能源生产量；Si,t表示省份i在t年的工业增加值；n表示省份数（n=30）。若ESi,t＞1，表示该省份一次能源生产量比重大于工业增加值比重，说明已经存在“资源诅咒”现象，并且ESi,t越大，该省份存在的“资源诅咒”现象越严重；若ESi,t＜1，表示该省份不存在“资源诅咒”。

2.核心解释变量。本文借鉴郭峰等[38]的研究思路，选取30 个省份的数字金融指数（INDEX）为核心解释变量，并采用“北京大学数字普惠金融指数”来衡量。为减轻反向因果问题，对数字金融使用一阶滞后项。

3.控制变量。根据以往关于“资源诅咒”的研究，本文主要选取以下控制变量：经济发展水平（Pgdp），用人均GDP的自然对数表示；人力资本投入（Edu），用普通高等学校在校学生数占总人口的比重表示；物质资本投入（Pc），用全社会固定资产投资占GDP比重表示；政府干预程度（Gov），用扣除教育科学事业支出后的财政支出占GDP 的比重表示；FDI（Fdi），用外商投资企业投资总额占GDP的比重表示；基础设施（Fac），用每万人拥有的公路里程表示。变量中所有涉及价格的数据均以2010年为基期进行平减。表1汇报了描述性统计结果。

表1 描述性统计

4.数据来源。本文主要以2012—2019年中国30 个数据较完整的省、市、自治区的面板数据为样本。其中，数字金融指数来自北京大学数字金融研究中心，选取的样本区间为2011—2018年。其余纳入回归的变量数据均来自《中国统计年鉴》。

四、基准回归结果与分析

（一）“资源诅咒”现象判断

1.“资源诅咒”现象的经验判断

为厘清我国各省自然资源丰裕程度与地区经济增长之间的关系，分析各地区是否存在自然资源抑制经济增长的现象，本文借鉴杨莉莉等[19]的做法，采用人均GDP 增长率来衡量地区经济增长状况。关于自然资源的指标，大多学者采用自然资源依赖或自然资源丰裕度来表示。本文参考邵帅等[39]的思路，选取自然资源丰裕度来衡量资源禀赋，并以采掘业从业人员占总从业人员的比重来代表。根据各省自然资源丰裕度与经济增长之间的拟合图（图1）可以看出，拟合曲线先上升，中间有一段波动阶段，随后显著下降。因此，本文初步判断我国存在“资源诅咒”现象。

图1 2012—2019年各省“资源诅咒”现象经验判断

2.“资源诅咒”现象的数据检验

根据图1，只能初步认为我国各省有可能存在“资源诅咒”现象，并不能说明所有省份都存在“资源诅咒”，也不能判断其遭受“资源诅咒”的程度。所以，本文通过定量计算各省份的资源诅咒系数来检验其是否存在“资源诅咒”现象，并对其遭受的“资源诅咒”程度进行详细探究。表2报告了2012—2019年各省资源诅咒系数及其均值。从整体来看，大多省份的资源诅咒系数在逐渐下降。虽然2012—2016年资源诅咒系数整体呈上升趋势，但在2016年之后，资源诅咒系数由2.2823逐渐下降至2019年的2.1275，下降了6.8%。整体而言，2012—2019年我国大多省份的“资源诅咒”现象有所缓解。

表2 各省资源诅咒系数

（二）基准回归结果

为了验证数字金融是否能破除“资源诅咒”，本文采用模型（1）进行回归，并将控制变量逐步加入模型进行分析，如表3所示。表3（1）列的结果表明，当仅研究数字金融对资源诅咒系数的影响时，数字金融（L.INDEX）的估计系数为负；在逐步将控制变量纳入回归时，其系数仍为负，并且显著性逐渐增强；在将所有的控制变量都纳入模型进行回归后，数字金融（L.INDEX）的估计系数为-0.0142，且在1%水平上显著。这表明数字金融可以有效抑制“资源诅咒”现象，验证了假设1。

表3 基准回归的结果

（三）内生性问题

本文借鉴黄群慧等[40]的思想，使用各省（市、自治区）1984年每万户拥有的固定电话数量作为工具变量。由于该变量是截面数据，与本文选取的面板数据固定效应模型无法匹配，需要进一步处理。参考Lee等[41]的思路，以地理距离倒数加权得到距离最近三省份的数字金融的均值，用这个随时间变化的数值与1984年每万户拥有的固定电话数量进行交互，进而得到本文数字金融的工具变量。

表4汇报了内生性处理的结果。（1）和（2）列的结果表明，在考虑了内生性之后，数字金融依然可以破除“资源诅咒”，其结果在1%水平上显著。此外，Kleibergen-Paap rk 的LM 检验和Kleibergen-Paap rk的Wald F检验均通过。总之，回归结果充分说明了本文工具变量选取的合理性和有效性。

表4 工具变量回归结果

（四）稳健性检验

第一，替换解释变量。参考唐松等[42]的思路，本文将数字金融进行归一化处理（L.INDEX_G），重新测度数字金融发展水平。回归结果如表5（1）列所示，核心解释变量（L.INDEX_G）依然负向显著且显著性水平没有发生变化。

第二，剔除部分因素影响。在本文选取的研究期间内，2013年推出余额宝标志着数字金融迈入了高速发展阶段，鉴于这类因素无法用具体变量进行衡量，所以本文剔除了2013年及以前年份，避免数字金融发展的不均衡对回归结果造成影响。回归结果如表5（2）列所示，本文的“数字金融破除‘资源诅咒’”的核心结论没有变化。

第三，增加控制变量。本文加入产业结构进行回归，借鉴马德功等[4]的计算方法，采用第三产业占比来衡量产业结构。回归结果如表5（3）列所示，数字金融（L.INDEX）的系数、符号及显著程度均没有发生明显变化。

表5 稳健性检验的结果

（五）异质性分析

1.经济区域异质性

数字金融破除“资源诅咒”的效应可能会由于地区经济发展条件不同而产生明显差异。从省份区位角度来看，中国南方与北方之间自然资源条件和工业基础有明显差别，那么数字金融的影响可能因经济区域不同而具有显著差异。基于此，本文根据盛来运等[43]的划分方法对南、北方进行划分，表6的（1）和（2）列报告了回归结果。可以看出，北方省份的数字金融指数（L.INDEX）在10%的水平上显著为负，而南方省份的数字金融指数（L.INDEX）并没有通过显著性检验。原因可能是：自然资源大多分布于我国的东北地区、西部地区和长江以北的大多省份，同时本文所计算的资源诅咒系数也表明，内蒙古自治区、陕西省、山西省、黑龙江省、青海省等省份都遭受了严重的“资源诅咒”，这与我国现实情况也相符合。而通过数字金融指数可以看出，从数字金融的发展水平来看南北方的差异并不是特别明显，而且数字金融的普惠性本身就较多体现在不发达地区，所以数字金融可以显著抑制北方地区的“资源诅咒”现象。

2.环境监管异质性

考虑到政府监管可能会影响数字金融破除“资源诅咒”的效果，本文借鉴陈诗一等[44]的思路，用与环境相关的词汇在省级政府报告中出现的比重衡量政府环境监管水平的强弱，表6的（3）和（4）列展示了回归结果。可以看出，在强环境监管的水平下，数字金融可以有效抑制“资源诅咒”，而在弱环境监管下，数字金融破除“资源诅咒”的效应并不明显。原因可能是：长期依赖于自然资源的产业大多可能存在技术落后、生产效率低、生态环境污染等问题，而当政府提高环境监管水平时，资源开采面临着成本加剧的可能性，这会限制其开采活动，同时间接鼓励资源型产业等传统污染产业向绿色环保产业转型，从而打破“资源诅咒”现象。

3.资源诅咒区域异质性

根据资源诅咒系数表可以看出并非所有省份都存在“资源诅咒”现象，本文根据资源诅咒系数将各省份分为资源诅咒区和非资源诅咒区，具体操作为：参考姚予龙等[37]的思想，将资源诅咒系数大于1 的省份划分为资源诅咒区，其余为非资源诅咒区。表6的（5）和（6）列展示了回归结果。从（5）列可以看出，数字金融（L.INDEX）的估计系数为-0.0477，且在5%的水平上显著，表明当选择地区出现资源诅咒时，数字金融可以有效破除“资源诅咒”。这也与前文的研究结论一致。

表6 异质性分析回归结果

五、影响机制分析

前文的基准回归结果表明，数字金融可以明显抑制“资源诅咒”现象，那么数字金融如何通过传导渠道及作用机理去影响“资源诅咒”，这是接下来本文研究的重点。

本文借鉴温忠麟等[45]的研究思路，构建中介效应模型：首先，以资源诅咒系数（ES）为被解释变量，以数字金融（L.INDEX）为解释变量进行基础回归。其次，分别以地区创业（ENTRE）和绿色技术创新（GTECH）为被解释变量，以数字金融（L.INDEX）为解释变量进行回归。最后，以资源诅咒系数（ES）为被解释变量，将数字金融（L.INDEX）与中介变量（地区创业和绿色技术创新）同时纳入模型中进行回归。

其中，M表示中介变量，主要包括绿色技术创新（GTECH）和地区创业（ENTRE）。其中，绿色技术创新（GTECH）借鉴Li等[46]的做法，用当年每万人获得的绿色发明专利数来表示，绿色技术创新数据来源于国家知识产权局；地区创业（ENTRE）参考钱海章等[47]的思路，选取个体和私营企业从业人数占就业总人数的比重来衡量。

以绿色技术创新（GTECH）作为中介变量进行回归，表7的（2）和（3）列展示了回归结果。由表7的（2）列数据可知，数字金融（L.INDEX）的估计系数在5%的水平上显著，说明数字金融对各省的绿色技术创新有明显的促进效应。表7的（3）列汇报了将数字金融（L.INDEX）和绿色技术创新（GTECH）同时纳入模型的回归结果，可以看出数字金融可以通过提高绿色技术创新水平抑制“资源诅咒”。一般来说，长期依赖于自然资源的企业由于较少受到资源限制而在绿色创新等方面投入不足，而数字金融作为具有绿色属性的金融服务可以缓解企业受到的资金约束，引导绿色金融资源向环境友好型企业倾斜，鼓励企业进行绿色技术创新，弥补资源开发活动对技术创新的挤出效应。因此，数字金融可以通过促进绿色技术创新打破我国的“资源诅咒”，验证了假设2。

以地区创业（ENTRE）作为中介变量，表7的（4）和（5）列为回归结果。由表7的（4）列结果可知，数字金融（L.INDEX）的估计系数为0.0018 且在1%的水平上显著为正，说明数字金融可以显著提升各省份的创业水平。表7的（5）列汇报了将数字金融（L.INDEX）和地区创业（ENTRE）同时纳入模型的实证分析结果，可以看出数字金融可以通过提升地区创业水平来抑制“资源诅咒”。数字金融借助现代化数字信息技术，有效弥补传统金融的不足，帮助“资源诅咒”地区的创业者以低成本融资，增加创业积极性，有助于扭转产业主要集中于资源型的态势，降低资源依赖，从而打破“资源诅咒”，验证了假设3。

表7 中介效应分析回归结果

对于假设4和假设5，本文参考宋德勇等[48]的思路，通过引入数字金融与制造业发展、对外贸易交互项的方法来验证数字金融能否通过促进制造业发展及提升对外贸易水平来破除“资源诅咒”。模型设定如下：

其中，MD表示制造业发展，本文参考Yang等[49]的做法，用制造业从业人数占从业总人数的比重来表示；INDEX×MD表示数字金融与制造业发展的交互项，交互项的系数ϑ3是本文重点关注的；TRADE代表对外贸易，借鉴李江龙等[8]的做法，用进出口总额占GDP 比重来表示；INDEX×TRADE表示数字金融与对外贸易的交互项，本文重点关注交互项的系数ϕ3。表8为实证分析结果。

从表8的（3）列结果可以看出，数字金融与制造业发展的交互项显著为负，表明数字金融可以通过促进制造业发展打破“资源诅咒”。数字金融的快速发展加速了金融业市场化的进程，这不仅可以缓解制造业企业的融资约束，又可以为其提供高附加值的金融服务，有助于部分制造业企业实现转型升级，并削弱了资源型产业对制造业的挤出作用，从而打破“资源诅咒”，验证了假设4。

表8的（5）列结果展示了数字金融和对外贸易的交互项对“资源诅咒”的影响效果。结果表明，对外贸易和数字金融的交互项系数为-0.0034且在1%的水平上显著，表明数字金融可以通过促进对外开放水平来打破“资源诅咒”。数字金融的发展壮大会促进我国金融市场对外开放，提高我国对外贸易的比较优势，为资源型企业的出口提供了低成本的融资支持，这有助于其提高出口产品质量，促使其绿色转型，增加产品出口的竞争力，实现经济外向化，从而破除“资源诅咒”，验证了假设5。

表8 交互作用分析回归结果

六、结论及政策建议

本文基于数字金融打破“资源诅咒”的作用机理，在构建各地区资源诅咒系数的基础上，以我国30 个省、市、自治区2012—2019年的面板数据为样本进行实证检验，分析数字金融破除“资源诅咒”的效果及其作用路径。研究发现：第一，根据对“资源诅咒”现象的初步探索，我国部分省份存在“资源诅咒”效应，2012—2019年大多省份的资源诅咒系数整体呈下降趋势，这表明我国大多数省份的“资源诅咒”现象有所缓解。第二，数字金融可以有效抑制“资源诅咒”现象，而且在北方地区和资源诅咒地区，数字金融打破“资源诅咒”的效果更显著；另外，当政府加大环境监管的力度时，数字金融发挥的作用效果更佳。通过采用工具变量法处理内生性问题，更换解释变量的测度方式，剔除特殊样本区间干扰、加入新的控制变量回归等方式进行稳健性检验，本文的核心结论没有变化，结果依旧稳健可靠。第三，数字金融可以弥补资源禀赋的挤出效应，并通过提升绿色技术创新、地区创业水平，促进对外贸易和制造业发展来打破“资源诅咒”。

本文基于上述研究结果提供如下几点政策启示：首先，充分发挥数字金融优势作用，促进经济高质量增长。一是要积极推动绿色技术创新和地区创业，资源型地区应充分利用数字金融驱动地区创新创业的效应积极开展创新创业活动，促使资源型产业向绿色清洁产业转型升级。二是要充分发挥数字金融助力我国制造业企业转型升级的能力，为资金受限的制造业企业提供必要支持，鼓励其探索可持续发展的新模式。三是要提升对外贸易的比较优势，调整出口产品的种类与结构，推动资源型地区外贸增长方式优化升级。其次，进一步强化金融监管机制，警惕数字金融的潜在风险。数字金融的网络效应可能导致新的信用风险，为此，监管部门应明确行业准入门槛，扩大征信体系覆盖面，注重过程监管，避免金融资源配置效率低下等问题，引导数字金融为资源型地区绿色发展转型升级注入新动能。最后，加快推动数字金融协调、均衡发展，优化各地区金融资源配置。目前，我国大多数资源型省份经济发展水平落后且普遍存在“资源诅咒”现象，这就需要加快数字金融基础设施建设，根据各地区资源禀赋情况，分类施策，提高政策的靶向性，为资源诅咒区提供更加普惠和便捷的服务方式，将“资源诅咒”转化为“资源福音”。■

注 释

①详见《第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》。

②详见《国务院关于支持山西省进一步深化改革促进资源型经济转型发展的意见》。