基于雙標(biāo)分類(lèi)與要素演化的油氣資源城市“資源詛咒”情景模擬

油氣資源城市的發(fā)展為中國(guó)形成完備的工業(yè)體系、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的快速飛躍提供了堅(jiān)實(shí)的保障[1]，然而發(fā)展中面臨的資源枯竭問(wèn)題、轉(zhuǎn)型停滯問(wèn)題、各種歷史遺留問(wèn)題尚未得到有效解決[2]。隨著國(guó)際形勢(shì)復(fù)雜化和不穩(wěn)定性、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展勢(shì)頭放緩以及區(qū)域發(fā)展不平衡等問(wèn)題層出不窮，中國(guó)油氣資源城市已出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力、資源日益枯竭等問(wèn)題，城市制造業(yè)水平較低、接續(xù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展薄弱等問(wèn)題逐步凸顯，城市發(fā)展可能陷入Auty[3]提出的“資源詛咒”陷阱。城市的發(fā)展滯后由資源豐裕引發(fā)的一系列“擠出”“弱化”“尋租”等現(xiàn)象導(dǎo)致[4-7]，如果不能提升其可持續(xù)發(fā)展能力，油氣資源城市必將伴隨著資源開(kāi)發(fā)利用進(jìn)入衰退期而由繁榮走向衰落?！笆濉笔侨娼ǔ尚】瞪鐣?huì)的攻堅(jiān)階段，對(duì)油氣資源城市而言也是難得的發(fā)展機(jī)遇，迫切需要相關(guān)理論研究和實(shí)證檢驗(yàn)指導(dǎo)破解“資源詛咒”困境，踐行可持續(xù)發(fā)展理念。

在自組織理論中，可持續(xù)發(fā)展并不僅指單純的發(fā)展，而是發(fā)展與穩(wěn)定的統(tǒng)一，即系統(tǒng)自組織的過(guò)程——進(jìn)化[8]，既涵蓋發(fā)展和穩(wěn)定下的“持久性”和“抗擾性”，還包括兩者的有機(jī)統(tǒng)一[9]。體現(xiàn)在城市發(fā)展層面，是指需要保持經(jīng)濟(jì)發(fā)展與資源開(kāi)發(fā)利用的平衡[10]。如若一味加強(qiáng)資源的開(kāi)發(fā)利用，追逐資源紅利，則會(huì)導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的穩(wěn)定性乃至整個(gè)生態(tài)平衡遭到破壞；相反，若單純強(qiáng)調(diào)要素合理配置而犧牲資源的開(kāi)發(fā)利用，則違反以經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為中心的初衷，且對(duì)城市進(jìn)化有害[11]。因此，發(fā)展和穩(wěn)定的統(tǒng)一體現(xiàn)在油氣資源城市的要素優(yōu)化配置過(guò)程中，需要考慮兩方面：一是在相當(dāng)長(zhǎng)的發(fā)展周期內(nèi)保證城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)展更為合理[12]；二是在優(yōu)化資源要素配置的過(guò)程中強(qiáng)調(diào)城市發(fā)展保持迅猛增速[13]。縱觀國(guó)內(nèi)外資源型城市發(fā)展的成功案例，如德國(guó)魯爾區(qū)的補(bǔ)貼轉(zhuǎn)型模式[14]、日本九州區(qū)的高新產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式[15]、美國(guó)休斯敦的產(chǎn)業(yè)多元化模式[16]、法國(guó)洛林的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)軌和集聚模式[17]等，表明僅注重穩(wěn)定與發(fā)展中的一個(gè)方面難以實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。只有注重“自組織”的核心——進(jìn)化，秉持發(fā)展與穩(wěn)定的統(tǒng)一，逐步破除城市發(fā)展已存在的“詛咒”陷阱，才能實(shí)現(xiàn)資源型城市的繁榮與振興[18-19]。

基于上述考慮，本文主要針對(duì)以下三個(gè)問(wèn)題展開(kāi)研究：①“進(jìn)化”是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程，需要經(jīng)歷不同的階段[20]。已有研究多依據(jù)油氣資源開(kāi)發(fā)周期或資源豐裕程度進(jìn)行分類(lèi)并開(kāi)展情景分析，缺乏對(duì)油氣資源城市內(nèi)部環(huán)境的考察。本文采用基于資源豐裕度和產(chǎn)業(yè)空間集聚度的雙重標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)資源型城市進(jìn)行更加合理的雙標(biāo)分類(lèi)。②在優(yōu)化要素配置的過(guò)程中，要素演化如何影響“資源詛咒”效應(yīng)?本文擬在已有傳導(dǎo)機(jī)制研究的基礎(chǔ)上[21-24]，通過(guò)傳導(dǎo)要素的演化分析，明確不同情景下傳導(dǎo)要素的指標(biāo)參數(shù)，為情景分析提供更為全面的數(shù)據(jù)支撐。本文設(shè)定三種進(jìn)化情景水平，即高情景、標(biāo)準(zhǔn)情景和低情景，以期更為科學(xué)地考察油氣資源城市的“進(jìn)化”可能及結(jié)果。③如何運(yùn)用情景分析模擬油氣資源城市可持續(xù)發(fā)展的“進(jìn)化”可能?進(jìn)化的過(guò)程是種群基因頻率的改變過(guò)程[25]。因此，需要在要素演化分析的基礎(chǔ)上，設(shè)置不同的傳導(dǎo)要素組合并構(gòu)建情景模型，進(jìn)而更為全面地考察“進(jìn)化”的可能及對(duì)“資源詛咒”效應(yīng)的影響。

1 油氣資源城市雙標(biāo)分類(lèi)

盡管存在功能單一性、資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)性、經(jīng)濟(jì)效益遞減性、環(huán)境破壞遞增性、資源耗竭性和油價(jià)波動(dòng)隱患性，油氣資源產(chǎn)業(yè)依然是中國(guó)油氣資源城市現(xiàn)階段的發(fā)展重點(diǎn)[26]。邵帥[27]、王中亞[28]通過(guò)充分驗(yàn)證，提出資源豐裕度對(duì)資源型城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正向促進(jìn)作用，而資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度與之相反，存在負(fù)向抑制作用。此前的研究以資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度替代資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度，同樣得到對(duì)資源型經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)向阻礙作用，且比較結(jié)果更優(yōu)[29]。因此，本文將基于資源豐裕程度和資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度對(duì)油氣資源城市進(jìn)行雙標(biāo)分類(lèi)，以避免單純從某一視角劃分油氣資源城市進(jìn)行資源詛咒情景分析可能會(huì)踏入“分類(lèi)陷阱”，即不同類(lèi)城市由于分類(lèi)不夠科學(xué)而導(dǎo)致被劃分為同一類(lèi)城市，最終導(dǎo)致情景分析結(jié)果與預(yù)期不符。其中，資源豐裕度分類(lèi)以《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013-2020年)的通知》中資源型城市綜合分類(lèi)為依據(jù)，資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度分類(lèi)以資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標(biāo)作為劃分依據(jù)。

根據(jù)《全國(guó)資源型城市可持續(xù)發(fā)展規(guī)劃(2013-2020年)的通知》及《中國(guó)礦業(yè)城市基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)》對(duì)中國(guó)資源型城市的界定，明確研究對(duì)象為17座油氣資源城市，其中13座為地級(jí)行政區(qū)，4座為縣級(jí)行政區(qū)。在剔除在統(tǒng)計(jì)量級(jí)上與地級(jí)城市差距較大的4座縣級(jí)行政區(qū)市后，測(cè)算1998-2015年間13座地級(jí)油氣資源城市的資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度，結(jié)果如表1所示。

中國(guó)油氣資源城市按照上述標(biāo)準(zhǔn)可被劃分為四類(lèi)，分別為雙高型(高資源豐裕度、高空間集聚度)、一高一低型(高資源豐裕度、低空間集聚度)、一低一高型(低資源豐裕度、高空間集聚度)和雙低型(低資源豐裕度、低空間集聚度)，如圖1所示。

雙高型油氣資源城市具有較高的資源豐裕度，處于快速成長(zhǎng)期和成熟期階段，符合條件的城市有東營(yíng)市、大慶市、克拉瑪依市、松原市、慶陽(yáng)市、錫林浩特市、鄂爾多斯市、延安市、榆林市。依據(jù)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度劃分，排名相對(duì)靠前的城市分別是克拉瑪依市、松原市、盤(pán)錦市、唐山市、延安市。因此，同時(shí)具有上述兩個(gè)特征的城市是克拉瑪依市、松原市、延安市。

一高一低型油氣資源城市擁有豐裕的油氣資源，但對(duì)油氣資源產(chǎn)業(yè)的依賴(lài)度較低。與雙高型城市相同，東營(yíng)市、大慶市、克拉瑪依市、松原市、慶陽(yáng)市、錫林浩特市、鄂爾多斯市、延安市、榆林市等九座城市具有較高的資源豐裕度。依據(jù)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度劃分，排名相對(duì)靠后的城市有東營(yíng)市、大慶市、榆林市、濮陽(yáng)市、南陽(yáng)市。因此，同時(shí)具有上述兩個(gè)特征的城市是東營(yíng)市、大慶市、榆林市。

表1 油氣資源城市的資源產(chǎn)業(yè)空間集聚程度

城市 資源產(chǎn)業(yè)空間集聚 排名

東營(yíng) 0.6275 6

大慶 0.2504 7

克拉瑪依 16.5925 1

唐山 1.1514 4

盤(pán)錦 1.3080 3

延安 0.7394 5

榆林 0.0673 8

松原 1.9828 2

濮陽(yáng) 0.0558 9

南陽(yáng) -0.0038 10

合計(jì) 22.7713

注：由于錫林浩特市、鄂爾多斯市、慶陽(yáng)市缺失多年數(shù)據(jù)，無(wú)法用插值法等方法補(bǔ)全，故未計(jì)算其資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度，也未被列入雙標(biāo)分類(lèi)的城市樣本中。

一低一高型油氣資源城市的資源豐裕度不高，處于衰竭期和再生期，符合條件的城市有唐山市、南陽(yáng)市、盤(pán)錦市、濮陽(yáng)市。依據(jù)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度劃分，排名靠前的分別是克拉瑪依市、松原市、盤(pán)錦市、唐山市、延安市。因此，同時(shí)具有上述兩個(gè)特征的城市有唐山市和盤(pán)錦市。

雙低型油氣資源城市的資源豐裕度較低，與一低一高型城市相同，符合條件的也是唐山市、南陽(yáng)市、盤(pán)錦市、濮陽(yáng)市。依據(jù)資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度劃分，排名相對(duì)靠后的城市有東營(yíng)市、大慶市、榆林市、濮陽(yáng)市、南陽(yáng)市。因此，同時(shí)具有上述兩個(gè)特征的城市有濮陽(yáng)市、南陽(yáng)市兩座城市，該類(lèi)城市的油氣資源產(chǎn)業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)非常有限。

2 基于要素演化的情景模型構(gòu)建

已有研究顯示，物質(zhì)資本投資、制造業(yè)發(fā)展具有負(fù)向中介作用，而人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入、居民儲(chǔ)蓄能力具有正向中介作用，其他要素對(duì)“資源詛咒”的中介作用并不明顯[30-32]。需要明確的是，盡管技術(shù)創(chuàng)新投入在有些文獻(xiàn)中計(jì)算得出的變量系數(shù)未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)[29]，但作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)源動(dòng)力之一的技術(shù)創(chuàng)新在城市發(fā)展中應(yīng)該予以充分的重視。因此，本文在考慮油氣資源城市發(fā)展特征及分類(lèi)的基礎(chǔ)上，為進(jìn)一步明確上述影響因素的變化對(duì)“資源詛咒”的抑制或促進(jìn)有何影響，借鑒C-D生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算范式和B-K中介變量分析思想，設(shè)置標(biāo)準(zhǔn)、高、低三種不同情景，構(gòu)建情景分析計(jì)量模型，分別從物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入、制造業(yè)發(fā)展、居民儲(chǔ)蓄能力角度進(jìn)行情景分類(lèi)分析。

2.1 要素情景設(shè)置

許多生產(chǎn)函數(shù)具有規(guī)模收益不變的特性，即假定規(guī)模收益不變，則投入的增加會(huì)引起產(chǎn)出的等量增加。在實(shí)際生產(chǎn)中，盡管這種理想狀態(tài)很難實(shí)現(xiàn)，但某一投入要素的變化引起產(chǎn)出變化的情況比較常見(jiàn)。因此，在要素演化分析中，可假定其他中介要素不發(fā)生改變，只改變某一要素(如物質(zhì)資本投資)投入水平，通過(guò)模型計(jì)算來(lái)觀察該要素的提升或降低對(duì)資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度系數(shù)估計(jì)值的影響，從而定量判斷其對(duì)“資源詛咒”的影響。

資源依賴(lài)程度 高

唐山市、盤(pán)錦市 克拉瑪依市、松原市、延安市 資源豐裕程度

低 高

濮陽(yáng)市、南陽(yáng)高 東營(yíng)市、大慶市、榆林市

圖1 基于資源豐裕程度與依賴(lài)程度的油氣資源城市分類(lèi)

2.1.1 物質(zhì)資本投資情景設(shè)置

物質(zhì)資本是通過(guò)生產(chǎn)實(shí)踐產(chǎn)生的投入要素，城市經(jīng)濟(jì)體可以改變其擁有的資本量。根據(jù)研究樣本中物質(zhì)資本投資(FI)的測(cè)算數(shù)據(jù)，計(jì)算1998-2015年間物質(zhì)資本投資年均增長(zhǎng)率為5.96％，據(jù)此可以確定物質(zhì)資本投資劃分的“高情景”“標(biāo)準(zhǔn)情景”“低情景”。

情景一，“高情景”。物質(zhì)資本投資在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上提升5.96％，即演化率α[，1]=0.0596，且人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的物質(zhì)資本投資為：

FI[，1]=(1+α[，1])[t]×FI[，0]

(1)

情景二，“標(biāo)準(zhǔn)情景”。物質(zhì)資本投資維持在現(xiàn)有水平，即演化率α[，2]=0，且人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的物質(zhì)資本投資為：

FI[，2]=(1+α[，2])[t]×FI[，0]

(2)

情景三，“低情景”。物質(zhì)資本投資在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上降低5.96％，即演化率α[，3]=-0.0596，且人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的物質(zhì)資本投資為：

FI[，3]=(1+α[，3])[t]×FI[，0]

(3)

在式(1)～式(3)中，F(xiàn)I[，0]表示物質(zhì)資本投資在現(xiàn)有水平下的基礎(chǔ)數(shù)值。與物質(zhì)資本投資類(lèi)似，在人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入、制造業(yè)發(fā)展和居民儲(chǔ)蓄能力情景設(shè)置中，各要素X的基礎(chǔ)數(shù)值均由“X[，0]”表示，下文中不再分別說(shuō)明。

2.1.2 人力資本水平情景設(shè)置

人力資本具有正的外部性，該要素對(duì)一個(gè)城市及其周邊地區(qū)的長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)繁榮而言與物質(zhì)資本投資同樣重要。這與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)計(jì)量模型的結(jié)果一致[29]。根據(jù)人力資本水平(HC)的測(cè)算數(shù)據(jù)，計(jì)算1998-2015年間人力資本投資年均增長(zhǎng)率為1.49％，據(jù)此可以確定物質(zhì)資本投資劃分的“高情景”“標(biāo)準(zhǔn)情景”“低情景”。

情景一，“高情景”。人力資本水平在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上提升1.49％，即演化率β[，1]=0.0149，且物質(zhì)資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的人力資本水平為：

HC[，1]=(1+β[，1])[t]×HC[，0]

(4)

情景二，“標(biāo)準(zhǔn)情景”。人力資本水平維持在現(xiàn)有水平，即演化率β[，2]=0，且物質(zhì)資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的人力資本水平為：

HC[，2]=(1+β[，2])[t]×HC[，0]

(5)

情景三，“低情景”。人力資本水平在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上降低1.49％，即演化率β[，3]=-0.0149，且物質(zhì)資本投資、技術(shù)創(chuàng)新投入和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的人力資本水平為：

HC[，3]=(1+β[，3])[t]×HC[，0]

(6)

2.1.3 技術(shù)創(chuàng)新投入情景設(shè)置

在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中，由于要素轉(zhuǎn)移效應(yīng)的存在，過(guò)度依賴(lài)資源產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的油氣資源城市，勞動(dòng)力具有向非資源型城市轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)，而技術(shù)創(chuàng)新的主體是擁有技能和知識(shí)的勞動(dòng)力，隨著轉(zhuǎn)移的產(chǎn)生和推進(jìn)，必然導(dǎo)致油氣資源城市技術(shù)創(chuàng)新能力低于非資源型城市[23]。盡管由于上述現(xiàn)象致使技術(shù)創(chuàng)新投入最有可能的演化結(jié)果是低情景，但本文中的演化分析仍需考慮高情景和標(biāo)準(zhǔn)情景，以期更為全面地分析該中介要素的情景模擬結(jié)果。根據(jù)技術(shù)創(chuàng)新投入(TI)的測(cè)算數(shù)據(jù)，計(jì)算1998-2015年間技術(shù)創(chuàng)新能力年均增長(zhǎng)率為5.23％。據(jù)此可以確定技術(shù)創(chuàng)新投入劃分的“高情景”“標(biāo)準(zhǔn)情景”“低情景”。

情景一，“高情景”。技術(shù)創(chuàng)新投入在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上提升5.32％，即演化率χ[，1]=0.0532，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的技術(shù)創(chuàng)新投入為：

TI[，1]=(1+χ[，1])[t]×TI[，0]

(7)

情景二，“標(biāo)準(zhǔn)情景”。技術(shù)創(chuàng)新投入維持在現(xiàn)有水平，即演化率χ[，2]=0，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的技術(shù)創(chuàng)新投入為：

TI[，2]=(1+χ[，2])[t]×TI[，0]

(8)

情景三，“低情景”。技術(shù)創(chuàng)新投入在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上降低5.32％，即演化率χ[，3]=-0.0532，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平和其他中介要素維持現(xiàn)有水平，則該情景下的技術(shù)創(chuàng)新投入為：

TI[，3]=(1+χ[，3])[t]×TI[，0]

(9)

2.1.4 制造業(yè)發(fā)展情景設(shè)置

“資源詛咒”效應(yīng)中一個(gè)非常重要的傳導(dǎo)機(jī)制是“荷蘭病”現(xiàn)象，最典型的表現(xiàn)是具有邊干邊學(xué)和技術(shù)溢出效應(yīng)的制造業(yè)發(fā)展受到資源開(kāi)發(fā)活動(dòng)的抑制作用，這一現(xiàn)象已經(jīng)被眾多理論和經(jīng)驗(yàn)研究所證明[33]。與技術(shù)創(chuàng)新投入類(lèi)似，制造業(yè)發(fā)展的演化也可能傾向低情景，但需考慮演化的各種可能，本文仍將討論高情景和標(biāo)準(zhǔn)情景。根據(jù)制造業(yè)發(fā)展(MD)的測(cè)算數(shù)據(jù)，計(jì)算1998-2015年間制造業(yè)發(fā)展年均增長(zhǎng)率為9.31％。據(jù)此可以確定制造業(yè)發(fā)展劃分的“高情景”“標(biāo)準(zhǔn)情景”“低情景”。

情景一，“高情景”。制造業(yè)發(fā)展在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上提升9.31％，即演化率δ[，1]=0.0931，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的制造業(yè)發(fā)展為：

MD[，1]=(1+δ[，1])[t]×MD[，0]

(10)

情景二，“標(biāo)準(zhǔn)情景”。制造業(yè)發(fā)展維持在現(xiàn)有水平，即演化率δ[，2]=0，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的制造業(yè)發(fā)展為：

MD[，2]=(1+δ[，2])[t]×MD[，0]

(11)

情景三，“低情景”。制造業(yè)發(fā)展在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上降低9.31％，即演化率δ[，3]=-0.0931，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的制造業(yè)發(fā)展為：

MD[，3]=(1+δ[，3])[t]×MD[，0]

(12)

2.1.5 居民儲(chǔ)蓄能力情景設(shè)置

投資(包括物質(zhì)投資、人力投資、R&D等)是左右經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵要素[34]，自然資本投資也會(huì)受到儲(chǔ)蓄的影響[35]。儲(chǔ)蓄分為私人儲(chǔ)蓄和公共儲(chǔ)蓄，盡管公共儲(chǔ)蓄所占份額不小，但私人儲(chǔ)蓄仍對(duì)投資起主要作用，因此本文僅討論私人儲(chǔ)蓄的演化情況。根據(jù)居民儲(chǔ)蓄能力(PS)的測(cè)算數(shù)據(jù)，計(jì)算1998-2015年間居民儲(chǔ)蓄能力年均增長(zhǎng)率為5.65％。需要說(shuō)明是，盡管居民儲(chǔ)蓄能力水平達(dá)到5.65％，但在實(shí)際計(jì)算中要考慮通貨膨脹對(duì)儲(chǔ)蓄能力的抵消作用，按年均通脹2％～2.5％計(jì)算，居民儲(chǔ)蓄能力水平實(shí)際增長(zhǎng)約為3.15％～3.65％?？紤]到油氣資源城市受資源紅利影響，通脹率相較會(huì)更高，故居民儲(chǔ)蓄能力水平實(shí)際增長(zhǎng)率取極小值3.15％。據(jù)此可以確定居民儲(chǔ)蓄能力劃分的“高情景”“標(biāo)準(zhǔn)情景”“低情景”。

情景一，“高情景”。居民儲(chǔ)蓄能力在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上提升3.15％，即演化率ε[，1]=0.0315，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的居民儲(chǔ)蓄能力為：

PS[，1]=(1+ε[，1])[t]×PS[，0]

(13)

情景二，“標(biāo)準(zhǔn)情景”。居民儲(chǔ)蓄能力維持在現(xiàn)有水平，即演化率ε[，2]=0，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的居民儲(chǔ)蓄能力為：

PS[，2]=(1+ε[，2])[t]×PS[，0]

(14)

情景三，“低情景”。居民儲(chǔ)蓄能力在維持現(xiàn)有水平的基礎(chǔ)上降低3.15％，即演化率ε[，3]=-0.0315，且物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入維持現(xiàn)有水平，則該情景下的居民儲(chǔ)蓄能力為：

PS[，3]=(1+ε[，3])[t]×PS[，0]

(15)

2.2 模型構(gòu)建與數(shù)據(jù)選取

根據(jù)經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論，柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基本形式為：

y=AK[α]L[1-α]

(16)

式中，y表示產(chǎn)出量，K表示資本投入量，L表示勞動(dòng)力投入量，系數(shù)A表示生產(chǎn)率水平。系數(shù)α的大小表示資本和勞動(dòng)的組合比例，取值介于0和1之間。

利用C-D生產(chǎn)函數(shù)求解生產(chǎn)要素對(duì)于產(chǎn)出的貢獻(xiàn)率測(cè)度方法，對(duì)式(16)兩邊取對(duì)數(shù)，則有：

lny=lnA+αlnK+(1-α)lnL

(17)

式(17)表征一種線(xiàn)性計(jì)量關(guān)系，其中l(wèi)ny是被解釋變量，lnK和lnL是解釋變量，α為解釋變量的系數(shù)。根據(jù)B-K中介變量分析的方式，可將除物質(zhì)資本投資FI、人力資本水平HC、技術(shù)創(chuàng)新投入TI之外的制造業(yè)發(fā)展MD和居民儲(chǔ)蓄能力PS等影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素加入該模型，并將資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度指標(biāo)引入該模型，該參數(shù)的系數(shù)估計(jì)值可以作為影響變化的參照依據(jù)。需要說(shuō)明的是，主要解釋變量采用資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度指標(biāo)而非資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度指標(biāo)，是由于對(duì)式(16)計(jì)算取對(duì)數(shù)，解釋變量取值范圍需大于0，而資源產(chǎn)業(yè)空間集聚度的測(cè)算結(jié)果存在負(fù)值，無(wú)法通過(guò)計(jì)算。由此，情景分析模型可以表示為：

lny=φ[，0]+φ[，1]lnRD+φ[，2]lnFI+φ[，3]lnHC+φ[，4]lnTI+φ[，5]lnZ+μ

(18)

式中，ln(y)表示人均GDP的對(duì)數(shù)形式，lnRD表示資源產(chǎn)業(yè)依賴(lài)度的對(duì)數(shù)形式，lnFI表示物質(zhì)資本投資的對(duì)數(shù)形式，lnHC表示人力資本水平的對(duì)數(shù)形式，lnTI表示技術(shù)創(chuàng)新投入的對(duì)數(shù)形式，lnZ表示其他兩個(gè)中介要素的對(duì)數(shù)形式。φ[，0]～φ[，5]為待估參數(shù)，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。由于其他中介要素指標(biāo)不是生產(chǎn)函數(shù)中的投入要素，因此解釋變量Z僅在制造業(yè)發(fā)展和居民儲(chǔ)蓄能力的情景分析中出現(xiàn)。與“資源詛咒”檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭懈髯兞坎煌氖?，y、RD、FI、HC、TI、MD、PS均為當(dāng)期的水平指標(biāo)，而非當(dāng)期與上一期相比較的速率指標(biāo)。

本文依據(jù)樣本空間中四類(lèi)油氣資源城市的分布(東部、中部、西部)和規(guī)模大小，并適度考慮樣本觀察值的可獲得性，選取克拉瑪依市、東營(yíng)市、盤(pán)錦市、濮陽(yáng)市作為情景模擬對(duì)象，共獲取四座代表城市1998-2015年間6個(gè)計(jì)量指標(biāo)三種模擬情景下共計(jì)1296個(gè)樣本觀察值，數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各地市統(tǒng)計(jì)部門(mén)公開(kāi)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，缺失的數(shù)據(jù)主要由插值法補(bǔ)齊。

3 情景模擬結(jié)果分析

3.1 模型檢驗(yàn)

首先，對(duì)模型中各變量進(jìn)行自相關(guān)檢驗(yàn)。對(duì)四類(lèi)城市共計(jì)64個(gè)變量檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，各變量的自相關(guān)系數(shù)均落于兩倍標(biāo)準(zhǔn)差線(xiàn)以?xún)?nèi)，且AC值在零值附近波動(dòng)，因此可認(rèn)為模型具有序列平穩(wěn)性。觀察自相關(guān)圖并檢驗(yàn)純隨機(jī)性，結(jié)果表明，在各階延遲下Q統(tǒng)計(jì)值P＜0.05，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明樣本中的各變量為非白噪聲序列。

其次，開(kāi)展單位根檢驗(yàn)。對(duì)64個(gè)變量進(jìn)行ADF檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)，各序列在level(水平序列)，滯后期為3以下的t檢驗(yàn)值均未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，故接受原假設(shè)，各變量為非平穩(wěn)時(shí)間序列。進(jìn)一步采用ADF做差分檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)各序列在1st different(一階差分)且滯后期為以3以下的t檢驗(yàn)值均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，各變量的一階差分為平穩(wěn)序列。

最后，對(duì)四類(lèi)城市、五組要素、三種情景生成的60個(gè)計(jì)算公式進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。先對(duì)各公式進(jìn)行計(jì)量回歸，而后提取殘差得到殘差序列，再對(duì)各殘差序列采用ADF檢驗(yàn)平穩(wěn)性。結(jié)果顯示，各殘差序列均在水平序列下滯后期為3時(shí)，通過(guò)t值的顯著性檢驗(yàn)，拒絕原假設(shè)，且通過(guò)一階差分序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)，故模型存在協(xié)整關(guān)系。

3.2 結(jié)果分析

情景模擬結(jié)果顯示有兩類(lèi)城市即便調(diào)整中介要素，其“資源詛咒”效應(yīng)依然顯著，分別為一高一低型城市和一低一高型城市。在上述城市的標(biāo)準(zhǔn)情景結(jié)果中，不論如何調(diào)整中介要素的系數(shù)估計(jì)值，“資源詛咒”效應(yīng)依然存在，說(shuō)明這兩類(lèi)油氣資源城市在短期內(nèi)無(wú)法擺脫“資源詛咒”效應(yīng)。而雙高型城市和雙低型城市盡管存在相似的情景模擬結(jié)果，即“資源詛咒”效應(yīng)不顯著，但傳導(dǎo)要素內(nèi)在作用機(jī)理卻不盡相同。

3.2.1 雙高型城市情景模擬分析

在以克拉瑪依為代表的雙高型城市中，情景模擬結(jié)果顯示該類(lèi)城市并未存在Auty等提出的“資源詛咒”現(xiàn)象，具體結(jié)果如表2所示。

五組要素的情景模擬估計(jì)結(jié)果中，RD系數(shù)在1％、5％、10％的水平上均不顯著，說(shuō)明“資源詛咒”現(xiàn)象在此類(lèi)城市中并不明顯。從擬合優(yōu)度的情況來(lái)看，超過(guò)半數(shù)情景模型的擬合優(yōu)度高于50％，結(jié)果具有一定的參考價(jià)值。

分析各要素演化具體情況可知，在物質(zhì)資本投資、人力資本水平、制造業(yè)發(fā)展這三項(xiàng)要素的估計(jì)結(jié)果中，低情景下RD系數(shù)均為負(fù)值，高情景和標(biāo)準(zhǔn)情景則均為正值；而技術(shù)創(chuàng)新的高投入致使RD系數(shù)變?yōu)樨?fù)值；居民儲(chǔ)蓄能力的加入則使得整個(gè)模型中的RD系數(shù)為負(fù)值。盡管RD符號(hào)有正有負(fù)，但估計(jì)值均在1％、5％、10％的水平上不顯著，說(shuō)明在高、標(biāo)準(zhǔn)、低情景下，五組要素的參數(shù)值變化均無(wú)法引發(fā)“資源詛咒”現(xiàn)象，該類(lèi)油氣資源城市未陷入發(fā)展的“詛咒”陷阱。

出現(xiàn)上述結(jié)果最大的原因歸結(jié)于該類(lèi)型城市在發(fā)展進(jìn)化的過(guò)程中，油氣資源高豐裕度、對(duì)油氣資源產(chǎn)業(yè)高依賴(lài)度以及城市所處成長(zhǎng)期三者耦合作用，致使城市資源開(kāi)發(fā)處在上升階段，資源保障潛力大，經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力足，發(fā)展勢(shì)頭迅猛，不論是具有負(fù)向中介作用還是具有正向中介作用的各項(xiàng)中介要素都無(wú)法影響“資源紅利”對(duì)于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的刺激作用。

對(duì)此類(lèi)城市的“進(jìn)化”，應(yīng)借鑒資源型城市發(fā)展中已有的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，適度提高資源產(chǎn)業(yè)準(zhǔn)入門(mén)檻，合理降低現(xiàn)有資源開(kāi)發(fā)強(qiáng)度，在確保經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，滿(mǎn)足生態(tài)環(huán)境保護(hù)的需要。產(chǎn)業(yè)內(nèi)各企業(yè)應(yīng)提升加工水平，拓展上下游產(chǎn)業(yè)鏈條，開(kāi)拓資源衍生產(chǎn)品，增加產(chǎn)品附加值，避免后“資源紅利”階段導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)乏力。

3.2.2 一高一低型城市情景模擬分析

在以東營(yíng)為代表的一高一低型城市中，情景模擬結(jié)果顯示該類(lèi)城市存在“資源詛咒”現(xiàn)象，且無(wú)論各要素投入如何變化，“資源詛咒”現(xiàn)象依然存在，其具體結(jié)果如表3所示。

在五組要素的情景模擬估計(jì)結(jié)果中，RD系數(shù)為負(fù)值，除引入居民儲(chǔ)蓄能力的情景模型外，且均在1％和5％的水平上顯著，說(shuō)明此類(lèi)城市存在“資源詛咒”現(xiàn)象。從模型的擬合優(yōu)度來(lái)看，一高一低型城市中各情景模型擬合優(yōu)度均大于90％，遠(yuǎn)高于雙高型城市各類(lèi)情景模型的擬合優(yōu)度。

分析各要素演化具體情況可知，在物質(zhì)資本投資和制造業(yè)發(fā)展的情景模型估計(jì)結(jié)果中，盡管RD系數(shù)均為負(fù)值，但高情景下RD系數(shù)明顯低于標(biāo)準(zhǔn)情景和低情景，與預(yù)期結(jié)果恰恰相反，物質(zhì)資本投資和制造業(yè)發(fā)展可能會(huì)促進(jìn)“資源詛咒”產(chǎn)生的現(xiàn)象并沒(méi)有出現(xiàn)。究其原因，可能是這兩項(xiàng)要素對(duì)“資源詛咒”效應(yīng)的促進(jìn)作用因雙標(biāo)分類(lèi)分析而變得不再顯著。在人力資本水平的情景估計(jì)中，高情景和低情景的RD系數(shù)均比標(biāo)準(zhǔn)情景低，說(shuō)明該類(lèi)城市中人力資本水平的投入可能存在要素錯(cuò)配的現(xiàn)象[36]，需要通過(guò)各種手段予以?xún)?yōu)化。在技術(shù)創(chuàng)新投入和居民儲(chǔ)蓄能力的情景模型中，系數(shù)大小顯示，兩種要素在高情景下均能夠有效抑制“資源詛咒”效應(yīng)。需要指出的是，在居民儲(chǔ)蓄能力的情景模型中，RD系數(shù)不再顯著，說(shuō)明對(duì)“資源詛咒”效應(yīng)的抑制作用不會(huì)因居民儲(chǔ)蓄能力的演化而發(fā)生顯著變化。

表2 雙高型油氣資源城市情景模擬結(jié)果

要素分類(lèi) 情景分類(lèi) 控制變量 中介變量 檢驗(yàn)值

RD FI HC TI MD PS Ad.R[2]

物質(zhì)資本投資 高情景 0.1523 1.2807 0.0765 -0.1530 0.1993

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.0064 -2.0721*** -0.0771 0.6868** 0.4865

低情景 -0.0077 -1.2230*** -0.0208 0.2529 0.8138

人力資本水平 高情景 0.0081 -2.0765*** -0.0733 0.6869 0.4789

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.0064 -2.0721*** -0.0771 0.6868** 0.4865

低情景 -0.0049 -2.0656*** -0.0807 0.6857 0.4944

技術(shù)創(chuàng)新投入 高情景 -0.0002 -1.6844*** -0.0587 0.6658*** 0.6600

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.0064 -2.0721*** -0.0771 0.6868** 0.4865

低情景 0.0322 -1.8692** -0.0369 0.1148 0.2544

制造業(yè)發(fā)展 高情景 0.2594 -0.6144 0.0104 0.0992 1.0583*** 0.8526

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.3602 -1.9138*** -0.0635 0.6889** 1.4689 0.5243

低情景 -0.2396 -0.7626 0.0011 0.0604 -1.0230*** 0.7486

居民儲(chǔ)蓄能力 高情景 -0.0222 -0.4511 -0.0009 0.1102 0.9100*** 0.9048

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.0308 -0.4726 -0.0084 0.1618 1.1939*** 0.9123

低情景 -0.0462 -0.5631* -0.0249 0.2777* 1.7071*** 0.9124

注：*、**、***分別表示10％、5％、1％的水平上顯著；變量取值已經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。

整體來(lái)看，一高一低型城市存在顯著的“資源詛咒”現(xiàn)象，但通過(guò)各種投入要素的適當(dāng)調(diào)整，如加大物質(zhì)資本、技術(shù)創(chuàng)新的投入，提升制造業(yè)發(fā)展水平，提高居民儲(chǔ)蓄能力，避免該類(lèi)城市陷入發(fā)展的“詛咒”陷阱。

對(duì)此類(lèi)城市的“進(jìn)化”，應(yīng)借鑒一低一高型城市的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。此類(lèi)城市油氣儲(chǔ)量和產(chǎn)量增長(zhǎng)的空間相對(duì)有限，油氣資源產(chǎn)業(yè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的增速放緩，非油產(chǎn)業(yè)如高新技術(shù)、旅游業(yè)等已初具規(guī)模。應(yīng)立足于國(guó)家能源戰(zhàn)略框架，對(duì)油氣資源進(jìn)行適度開(kāi)發(fā)，緩解資源產(chǎn)業(yè)下滑所帶來(lái)的城市經(jīng)濟(jì)疲軟，同時(shí)牢牢抓住轉(zhuǎn)型的歷史契機(jī)，以新興產(chǎn)業(yè)代替油氣資源產(chǎn)業(yè)，如大慶市的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)、東營(yíng)市的石油裝備制造業(yè)等。

3.2.3 一低一高型城市情景模擬分析

在以盤(pán)錦為代表的一低一高型城市中，情景模擬結(jié)果與一高一低型城市相似，也顯示該類(lèi)城市存在“資源詛咒”現(xiàn)象，但在制造業(yè)發(fā)展的部分情景和居民儲(chǔ)蓄能力的情景模型估計(jì)結(jié)果中，“資源詛咒”效應(yīng)不再顯著，其具體結(jié)果如表4所示。

物質(zhì)資本投資、人力資本水平和技術(shù)創(chuàng)新投入這三項(xiàng)不含其他中介要素情景模型的RD系數(shù)均為負(fù)值，且在5％和10％的水平上均顯著，說(shuō)明該類(lèi)城市存在“資源詛咒”現(xiàn)象。從模型的擬合優(yōu)度來(lái)看，除物質(zhì)資本投資低情景以外，其他模型的擬合優(yōu)度均高于90％，擬合結(jié)果較為理想。

分析各要素演化具體情況可知，物質(zhì)資本投資和人力資本水平的估計(jì)結(jié)果與一高一低型城市情景模型的估計(jì)結(jié)果相似，具體分析可參照一高一低型城市。技術(shù)創(chuàng)新投入的情景估計(jì)結(jié)果中，高情景和低情景中的RD系數(shù)絕對(duì)值均小于標(biāo)準(zhǔn)情景，與人力資本水平的估計(jì)結(jié)果類(lèi)似，說(shuō)明該類(lèi)城市也可能存在要素錯(cuò)配的現(xiàn)象。制造業(yè)發(fā)展要素的情景估計(jì)結(jié)果相對(duì)復(fù)雜，在高情景和標(biāo)準(zhǔn)情景中，RD系數(shù)為負(fù)值，且分別在5％和10％的水平上顯著，但低情景中RD系數(shù)不再顯著；此外，RD系數(shù)在高情景下絕對(duì)值變大，說(shuō)明制造業(yè)發(fā)展對(duì)“資源詛咒”傳導(dǎo)存在正向的促進(jìn)作用，與其他學(xué)者研究結(jié)果一致[24，27-29]；而低情景下系數(shù)變得不顯著，說(shuō)明適度降低該類(lèi)城市制造業(yè)發(fā)展水平不僅能有效抑制“資源詛咒”，甚至可能消除其帶來(lái)的不利影響。在居民儲(chǔ)蓄能力的情景模型中，RD系數(shù)不顯著，說(shuō)明在一低一高型城市中，居民儲(chǔ)蓄能力能夠有效抑制資源依賴(lài)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)的負(fù)向關(guān)聯(lián)效應(yīng)。

整體來(lái)看，一低一高型城市與一高一低型城市相似，均存在顯著的“資源詛咒”現(xiàn)象，并可通過(guò)調(diào)整各要素不同方向有效抑制“資源詛咒”效應(yīng)。但與一高一低型城市不同的是，該類(lèi)城市可以通過(guò)弱化制造業(yè)發(fā)展水平或增加居民儲(chǔ)蓄能力的方式避免陷入發(fā)展的“詛咒”陷阱。

對(duì)此類(lèi)城市的“進(jìn)化”，應(yīng)借鑒雙低型城市的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)。隨著城市進(jìn)入資源枯竭期，沿原有經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)繼續(xù)發(fā)展勢(shì)必走向衰退，因此應(yīng)盡早啟動(dòng)發(fā)展轉(zhuǎn)型，從質(zhì)量和效益角度入手，加快發(fā)展制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)，培育新興產(chǎn)業(yè)，提高居民收入和生活質(zhì)量，完善城市功能，打造城市新形象。

3.2.4 雙低型城市情景模擬分析

在以濮陽(yáng)市為代表的雙低型城市中，情景模擬結(jié)果顯示不存在“資源詛咒”現(xiàn)象，且存在邵帥等[24]學(xué)者提到的“資源福音”，其具體結(jié)果如表5所示。

在五組要素的情景模擬估計(jì)結(jié)果中，除物質(zhì)資本投資和制造業(yè)發(fā)展中的部分情景以外，其余各情景模型中RD系數(shù)均為正值，且在5％和10％的水平上均顯著，說(shuō)明此類(lèi)城市不存在“資源詛咒”現(xiàn)象。從模型的擬合優(yōu)度來(lái)看，雙低型城市是四類(lèi)城市中整體擬合優(yōu)度最高的，除物質(zhì)資本投資中低情景外，其余情景模型的擬合優(yōu)度均高于95％，情景模擬情況最為理想。

分析各要素演化具體情況可知，在物質(zhì)資本投資、制造業(yè)發(fā)展這兩項(xiàng)要素的估計(jì)結(jié)果中，低情景下RD系數(shù)均為正值，且在不同水平上均不顯著，高情景和標(biāo)準(zhǔn)情景下RD系數(shù)也為正值，分別在5％和10％的水平上顯著；而人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入和居民儲(chǔ)蓄能力在各情景下的RD系數(shù)均為正值，且均在5％的水平上顯著。可以得出，此類(lèi)城市沒(méi)有陷入“資源詛咒”發(fā)展陷阱。從系數(shù)估計(jì)的顯著性來(lái)看，相比于系數(shù)均顯著的人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入和居民儲(chǔ)蓄能力，物質(zhì)資本投資和制造業(yè)發(fā)展對(duì)于此類(lèi)城市“資源福音”的促進(jìn)作用相對(duì)有限。

上述結(jié)果的出現(xiàn)最可能緣于該類(lèi)型城市因油氣資源的低豐裕度和油氣資源產(chǎn)業(yè)的低依賴(lài)度致使城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展必須轉(zhuǎn)型，即進(jìn)入再生型生命周期階段。油氣資源產(chǎn)業(yè)不再作為此類(lèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)，制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等逐漸成為支柱產(chǎn)業(yè)，因此不論是具有負(fù)向中介作用還是具有正向中介作用的各項(xiàng)中介要素都無(wú)法使得該類(lèi)城市繼續(xù)陷入“資源詛咒”的發(fā)展陷阱。

表4 一低一高型油氣資源城市情景模擬結(jié)果

要素分類(lèi) 情景分類(lèi) 控制變量 中介變量 檢驗(yàn)值

RD FI HC TI MD PS Ad.R[2]

物質(zhì)資本投資 高情景 -0.2573** 0.8244*** 0.3486 0.0718 0.9623

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.4371** 1.4242*** 1.0822 0.1003 0.9107

低情景 -0.5854* -0.4253 -2.9095 1.7281*** 0.6029

人力資本水平 高情景 -0.3601** 1.1937*** 1.5857** 0.0423 0.9357

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.4371** 1.4242*** 1.0822 0.1003 0.9107

低情景 -0.3658* 0.9941** -1.1196 0.2759 0.9097

技術(shù)創(chuàng)新投入 高情景 -0.3065* 0.8435** 0.2189 0.5473** 0.9349

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.4371** 1.4242*** 1.0822 0.1003 0.9107

低情景 -0.4060** 1.3729*** 1.1097 -0.3508 0.9221

制造業(yè)發(fā)展 高情景 -0.4224** 1.4265*** 2.0765 0.0581 0.2485 0.9065

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.3011* 0.7571** -1.9331 0.2348 -0.5321** 0.9357

低情景 -0.2027 0.4032* -1.8385 0.2343 -0.3897*** 0.9588

居民儲(chǔ)蓄能力 高情景 -0.1608 0.3982 -0.0738 0.1129 0.5300*** 0.9639

標(biāo)準(zhǔn)情景 -0.1692 0.4461 0.0398 0.0970 0.6511*** 0.9609

低情景 -0.1873 0.5407* 0.2427 0.0711 0.8377*** 0.9550

注：*、**、***分別表示10％、5％、1％的水平上顯著；變量取值已經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。

對(duì)此類(lèi)城市的“進(jìn)化”，應(yīng)加大加快生產(chǎn)要素轉(zhuǎn)移，加快發(fā)展制造業(yè)、服務(wù)業(yè)等非油產(chǎn)業(yè)，實(shí)現(xiàn)新興產(chǎn)業(yè)的快速替代，形成城市發(fā)展新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，以擺脫由于資源產(chǎn)業(yè)的枯竭而形成的產(chǎn)業(yè)空洞。

4 結(jié)論與政策啟示

本文主要運(yùn)用情景分析方法，通過(guò)對(duì)中國(guó)油氣資源城市特征分類(lèi)分析，明確油氣資源城市的發(fā)展環(huán)境與發(fā)展趨勢(shì)，構(gòu)建情景分析模型，從高情景、標(biāo)準(zhǔn)情景和低情景出發(fā)，分析物質(zhì)資本投資、人力資本水平、技術(shù)創(chuàng)新投入、制造業(yè)發(fā)展等要素變化對(duì)“資源詛咒”的影響。結(jié)果顯示：①油氣資源城市的“資源詛咒”現(xiàn)象并非具有普適性。計(jì)算結(jié)果中，僅一高一低和一低一高型城市存在顯著的“資源詛咒”現(xiàn)象，而其他兩類(lèi)城市，特別是雙高型城市則更趨向于“資源福音”。②對(duì)于一高一低型城市而言，加大物質(zhì)資本、技術(shù)創(chuàng)新投入，提升制造業(yè)發(fā)展水平，提升居民儲(chǔ)蓄能力，均能有效抑制“資源詛咒”現(xiàn)象。③對(duì)于一低一高型城市而言，則可以通過(guò)弱化制造業(yè)發(fā)展水平、增加居民儲(chǔ)蓄的方式抑制陷入發(fā)展的“詛咒”效應(yīng)。④僅就存在“資源詛咒”的兩類(lèi)城市而言，人力資本存在要素錯(cuò)配的可能，需要通過(guò)調(diào)整投資比例、方式等手段，優(yōu)化人力資本配置，以達(dá)到有效抑制“資源詛咒”的目的。

根據(jù)研究結(jié)論，增強(qiáng)城市居民儲(chǔ)蓄能力、優(yōu)化人力資本配置、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)存在“資源詛咒”效應(yīng)的油氣資源城市能夠有效弱化甚至抑制其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的負(fù)面影響。特提出建議如下。

(1)發(fā)揮政府主導(dǎo)作用，完善利益分配機(jī)制。政府支持是技術(shù)投融資體制改革和科技創(chuàng)新激勵(lì)機(jī)制取得實(shí)質(zhì)性突破的重要前提。由于資源開(kāi)發(fā)、征地拆遷等歷史或現(xiàn)實(shí)原因，油氣資源城市長(zhǎng)期存在利益分配不和諧的突出矛盾。建議由政府主導(dǎo)，充分發(fā)揮政府在戰(zhàn)略規(guī)劃、制度建設(shè)、中介服務(wù)、創(chuàng)造購(gòu)買(mǎi)、稅收優(yōu)惠、政府資助和直接投資等方面的促進(jìn)效應(yīng)，研究形成資源型企業(yè)發(fā)展儲(chǔ)備金，完善資源開(kāi)發(fā)補(bǔ)償機(jī)制和利益分享共享機(jī)制，以滿(mǎn)足資源開(kāi)發(fā)可持續(xù)發(fā)展的需要。在此過(guò)程中，應(yīng)突出資本市場(chǎng)的引導(dǎo)、示范和資源配置作用，堅(jiān)持以人為本，以保障和改善民生為重點(diǎn)，建立以多層次資本市場(chǎng)體系為主體，政府支持體系和金融機(jī)構(gòu)體系為一體的融資體系，并探索建立合理的利益分配和保護(hù)機(jī)制，支持油氣資源城市居民生產(chǎn)生活條件的改善，分享資源開(kāi)發(fā)成果，在實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，滿(mǎn)足居民日益增長(zhǎng)的美好生活需要。

表5 雙低型油氣資源城市情景模擬結(jié)果

要素分類(lèi) 情景分類(lèi) 控制變量 中介變量 檢驗(yàn)值

RD FI HC TI MD PS Ad.R[2]

物質(zhì)資本投資 高情景 0.2039** 0.9650*** 0.4070*** 0.1836** 0.9787

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.2640** 1.7836*** 0.6640*** 0.2772** 0.9618

低情景 0.3579 4.0929 0.3109 0.9869* 0.7782

人力資本水平 高情景 0.2568** 1.6507*** 0.6478*** 0.2605** 0.9653

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.2640** 1.7836*** 0.6640*** 0.2772** 0.9618

低情景 0.2704** 1.9205*** 0.6717*** 0.2951** 0.9675

技術(shù)創(chuàng)新投入 高情景 0.2557** 1.5625*** 0.5905*** 0.2841*** 0.9668

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.2640** 1.7836*** 0.6640*** 0.2772** 0.9618

低情景 0.2669** 1.9939*** 0.7350*** 0.2518* 0.9556

制造業(yè)發(fā)展 高情景 0.2485* 1.7891*** 0.6449*** 0.2711** -0.0350 0.9588

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.1848* 1.6123*** 0.5206** 0.2304* -0.1467 0.9624

低情景 0.0888 1.0748*** 0.2719 0.1477 -0.2705** 0.9712

居民儲(chǔ)蓄能力 高情景 0.2342** 1.2991*** 0.5459*** 0.2292** 0.2643* 0.9693

標(biāo)準(zhǔn)情景 0.2444** 1.4405*** 0.5898*** 0.2445** 0.2500 0.9671

低情景 0.2543** 1.5823*** 0.6321*** 0.2595** 0.2245 0.9647

注：*、**、***分別表示10％、5％、1％的水平上顯著；變量取值已經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)轉(zhuǎn)換。

(2)加強(qiáng)產(chǎn)學(xué)研結(jié)合，完善人才培育機(jī)制。以資源型城市人才多樣化需求為出發(fā)點(diǎn)，協(xié)調(diào)推進(jìn)專(zhuān)職教師、高級(jí)技師等各類(lèi)人才隊(duì)伍建設(shè)，提升生產(chǎn)一線(xiàn)作業(yè)人員的知識(shí)素養(yǎng)和技能水平；強(qiáng)化仿真實(shí)訓(xùn)平臺(tái)和基地建設(shè)，形成企業(yè)定制化培訓(xùn)產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)培訓(xùn)關(guān)口進(jìn)一步前移，構(gòu)建職業(yè)教育和在崗培訓(xùn)“生態(tài)圈”。提升精準(zhǔn)匹配城市人才需求的能力和水平，借鑒國(guó)外城市中企業(yè)-高等教育、企業(yè)大學(xué)-傳統(tǒng)大學(xué)新型合作的有益經(jīng)驗(yàn)，構(gòu)建“產(chǎn)學(xué)研”聯(lián)合體，充分發(fā)揮學(xué)會(huì)、高校、企業(yè)在創(chuàng)新協(xié)調(diào)發(fā)展中的作用，依托重大專(zhuān)項(xiàng)、重要工程、國(guó)家大學(xué)科技園，優(yōu)化科技類(lèi)資源集成利用，探索高層次人才培養(yǎng)模式；在有條件的城市建立高新技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)平臺(tái)，積極吸引高科技人才在資源型城市創(chuàng)業(yè)發(fā)展。

(3)合理調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，踐行綠色發(fā)展理念。面對(duì)產(chǎn)業(yè)重新布局這一世界經(jīng)濟(jì)主題，應(yīng)當(dāng)牢牢把握智能制造、服務(wù)創(chuàng)新和“互聯(lián)網(wǎng)+”三大機(jī)遇，結(jié)合城市發(fā)展實(shí)際，合理優(yōu)化資源配置，實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的再升級(jí)。如，“一高一低”型城市大慶市，牢牢把握引進(jìn)沃爾沃整車(chē)制造工廠(chǎng)這一契機(jī)，大力發(fā)展高端、新能源的汽車(chē)產(chǎn)業(yè)，加快高端制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)，促進(jìn)資源型城市由粗放型向集約型發(fā)展；“雙低”型城市濮陽(yáng)市，充分發(fā)揮人力資源豐富的優(yōu)勢(shì)，配備特色園區(qū)等優(yōu)良承接載體，重點(diǎn)圍繞裝備制造、家具制造、電子電光源、食品輕工、新能源新材料等主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)開(kāi)展鏈?zhǔn)匠薪雍图阂M(jìn)。在升級(jí)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的同時(shí)，還需重視低碳綠色發(fā)展，加快轉(zhuǎn)方式、調(diào)結(jié)構(gòu)，打好創(chuàng)新“組合拳”，堅(jiān)持科學(xué)化開(kāi)發(fā)與高效化利用，滿(mǎn)足企業(yè)規(guī)范化管理，實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)普及化、資源開(kāi)發(fā)可持續(xù)等基本要求，形成油氣資源開(kāi)發(fā)的經(jīng)濟(jì)效益、生態(tài)效益和社會(huì)效益的三效合一。