DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 1. 引言 资源型城市转型是一项世界难题。资源型城市产业结构单一、发展活力不足、民生问题突出，急需转型找到经济发展的新模式。随着我国经济步入新常态，大力推进供给侧结构性改革，能源等行业产能过剩问题凸显，加上大宗资源型产品价格低位震荡，进一步加剧了转型的困难和压力。 陕北地区(包含榆林、延安两市)煤炭、石油、天然气等矿产资源储量大、质量好，被誉为“中国的科威特”，是我国最大的西气东输、西电东送、西煤外运的能源基地。国家计委于1998年正式批准陕北能源化工基地在榆林启动建设，这是全国唯一的国家级能源化工基地，区域为榆林和延安两市，面积8万平方公里。今年是这一能源化工基地建设20年的时间节点，丰裕的资源为当地带来的经济效益是否和当初预期一致？分析近期的经济数据，虽然2016年榆林市和延安市的GDP总值分别位列陕西省第二位和第七位，但纵向比较发现，两市人均GDP增长率整体呈现下降的趋势，人均GDP增长率由2000年的66%下降到2015年的−15%。除此之外，陕北地区大量开采油气资源的同时漏油事件频现，污染河道、梯田和农民饮用水，对生态环境和居民健康造成了不可逆的损害，油企(如延长石油和长庆油田)与百姓关系紧张。 “十三五”规划强调支持资源型城市转型，国家发展改革委也发布了关于加强分类引导培育资源型城市转型发展新动能的指导意见。如何找到资源型城市转型的正确路径，走出具有中国特色陕北特点的转型道路是一个急需解决的理论及实践难题。本文以典型的能源富集地陕北地区为例，首先验证陕北地区的能源富集是否阻碍了当地的经济增长，其次，如果阻碍了当地的经济增长，其影响机制是什么，最后，结合实证分析分别给出陕北地区城市转型的路径选择。本研究不仅丰富了“资源诅咒”理论的实证研究，而且为资源型城市的转型提供了理论依据和实践经验。 目前关于资源型城市转型的研究大致分为三类：第一类是资源型城市转型的效率评价(董锋，龙如银，李晓晖，2012；李梦雅，严太华，2018) [ 1 ] [ 2 ] ，第二类是资源型城市转型的影响因素(白雪洁，汪海凤，闫文凯，2014；张荣光，付俊，杨劬，2017) [ 3 ] [ 4 ] ，第三类是资源型城市转型的路径选择(叶雪洁，吕莉，王晓蕾，2018) [ 5 ] 。 关于“资源诅咒”的研究较为丰富。Auty (1990) [ 6 ] 首次提出“资源诅咒”的概念，研究发现资源丰富的国家和地区的经济增长速度往往落后于资源贫乏的国家和地区。随后Sachs和Warner (1997) [ 7 ] 对这一概念进行了开创性的实证检验。国内既有关于“资源诅咒”的研究，大致可以分为三类：一是关于“资源诅咒”假说的验证。由于样本选择和数据的不同以及分析方法的差异，所得结论并不一致。就结论而言，有学者验证了“资源诅咒”，如：徐康宁和韩剑(2005) [ 8 ] ；邵帅，齐中英(2008) [ 9 ] ；有学者认为“资源诅咒”假说不存在：冯宗宪，姜昕和王青(2010) [ 10 ] ；方颖、纪衍和赵扬(2011) [ 11 ] ；姚顺波，韩久保(2017) [ 12 ] ；还有学者认为“资源诅咒”的存在是有条件的：邵帅，范美婷，杨莉莉(2013) [ 13 ] ；二是关于“资源诅咒”假说的传导机制，大部分研究主要是对综合传导机制的验证，大致包括“荷兰病”效应、贸易条件波动、挤出效应及政治制度弱化效应(徐康宁和韩剑(2005)；邵帅，齐中英(2008)) [ 8 ] [ 9 ] ，还有研究关注了某一个特定传导机制的影响，如城镇化(张军涛，黎晓峰，2017) [ 14 ] ；区位(冯宗宪、姜昕、王青，2010) [ 10 ] ；社会资本(万建香，梅国平，2016) [ 15 ] ；教育和科技(庄玉乙、张光(2015) [ 16 ] ；三是关于“资源诅咒”现象的破解，该部分研究散落在前两部分研究的对策建议部分里。以上研究较多关注省际层面的研究，城市层面的研究较少，并且将“资源诅咒”和资源型城市转型两种视角相结合的研究较少。 本文可能的边际贡献在于以下两点：第一，研究视角不同。本文将“资源诅咒”和资源型城市转型两个视角相结合，借助“资源诅咒”假说的研究来分析丰富的资源如何影响当地经济发展，进而有针对性地施以转型对策；第二，研究对象不同。陕北地区是极为典型的能源富集区，却没有引发学者去关注其“资源诅咒”问题，关于讨论陕北资源型城市转型的文章也较为少见，本研究可以丰富该领域的研究。
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user: 2. 陕北地区“资源诅咒”的基本事实分析 2.1. 统计观测 考虑到数据的可得性，本文选取2000~2015年的数据作为分析对象，以1999年数据作为基期，用人均GDP增长率来衡量经济增长，能源开发强度选取陕北地区能源工业产值与工业总产值的比值来衡量。具体而言，能源产业产值 = 煤炭采选业产值 + 石油及天然气开采业产值 + 石油加工、炼焦及核燃料加工业产值 + 电力、热力生产和供应业产值。 能源开发强度与经济增长的散点图见图1。图1显示，陕北地区经济增长和能源开发整体呈现负相关关系，我们猜测陕北地区可能存在“资源诅咒”现象，但需要进一步分析来验证。 2.2. “资源诅咒”系数测算 “资源诅咒”系数能够反映出某国或地区能源开发与经济增长两者的偏离程度，可以用它来判断该地区“资源诅咒”效应的大小程度。一般来说，“资源诅咒”系数的大小与“资源诅咒”程度呈现正向变化，即系数越大，程度就越严重。本文借鉴姚予龙、周洪、谷树忠(2011) [ 17 ] 的方法，将“资源诅咒”系数表示为：各地区一次能源生产量占全国一次能源生产量的比重与各地区第二产业产值占全国第二产业产值的比重的比值。用公式表示为： R C i = E i ∑ i = 1 n E i / S i ∑ i = 1 n S i (1) 图1. 能源开发强度与经济增长的散点图 该公式中RC i 表示i地区的“资源诅咒”系数；E i 表示i地区一次能源生产量；S i 表示i地区第二产业总产值，其中n表示地区数。根据公式(1)我们可以看出：当一个地区的一次能源生产量与全国一次能源生产量的比值大于其第二产业产值与全国第二产业产值的比值时，即RC > 1，则可以说该地存在“资源诅咒”现象，并且RC的值越大，说明该地的“资源诅咒”现象越严重；相反，如果RC的值 < 1，那么该地不存在“资源诅咒”现象。因此，利用RC值的大小与“1”进行比较，可以明确得出陕北地区“资源诅咒”现象开始出现的时间点；并且，分析RC值的大小还能进一步描述陕北地区“资源诅咒”程度的强弱。陕北地区整体以及榆林和延安两市的“资源诅咒”系数计算结果见表1。 Table 1 The “resource curse” coefficient of northern Shaanxi from 2000 to 201 年份 陕北地区 延安 榆林 2000 9.33 8.45 10.80 2001 9.76 8.09 12.41 2002 9.71 8.28 11.64 2003 10.47 10.15 10.90 2004 11.73 14.19 9.01 2005 9.55 10.03 9.02 2006 8.05 4.94 11.65 2007 8.07 5.30 10.81 2008 8.53 6.59 9.94 2009 10.69 7.71 12.47 2010 10.29 7.18 11.93 2011 9.43 9.95 9.18 2012 9.66 7.58 10.67 2013 10.89 9.19 11.75 2014 12.11 11.18 12.57 2015 16.81 15.00 17.68 表1. 2000~2015年陕北地区“资源诅咒”系数 由表1可知，在笔者选取的16年时间内，“资源诅咒”系数均大于1，陕北地区均存在“资源诅咒”现象。进一步，借鉴姚予龙、周洪、谷树忠(2011)的方法，界定“资源诅咒”的程度，具体见表2。 根据表2的划分，结合表1的数据不难发现：陕北地区在2000~2015年的“资源诅咒”系数大小都远远大于4，表明陕北地区目前处于“资源诅咒”的“高危区”，分区域看，在过去的16年时间内，延安市及榆林市都存在严重的“资源诅咒”现象，并且都处于“资源诅咒”的高危区；同时就“资源诅咒”系数的大小来看，榆林市的“资源诅咒”现象比延安市的更为严重。陕北地区的能源资源优势没有转化为经济发展的优势，长时间深陷“资源诅咒”的困境中，需要转型能源经济占绝对优势的产业结构，以减轻能源开发对经济增长的阻碍作用。 Table 2 “Resource Curse” partition coefficient， characteristics and exten 区域 系数大小 特征 “资源诅咒”程度 无“资源诅咒”区 RC ≤ 1 经济增长速度快于自身资源禀赋所决定的发展速度 无 “资源诅咒”边缘区 1 < RC ≤ 2 “资源诅咒”现象开始显现，但是程度不高 轻度 “资源诅咒”严重区 2 < RC ≤ 4 资源优势没有完全转化为经济优势，“诅咒”程度高 严重 “资源诅咒”高危区 RC > 4 资源优势完全没有转化为经济优势， 急需强有力措施进行专门治理 高危 表2. “资源诅咒”分区系数、特征及程度
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user: 3. 研究设计 3.1. 理论分析 丰富的自然资源通过一些因素间接阻碍经济增长，这些因素即为“资源诅咒”效应的传导机制。总结既有的经典文献，可以将“资源诅咒”的主要传导机制概括为：“荷兰病”效应，对教育和科技的“挤出”效应，政治制度和经济制度的“弱化”效应及地区开放程度。第一，“荷兰病”效应，该效应是指20世纪60年代荷兰发现了储量极其丰富的天然气资源，由于天然气开采的初级产业部门过度发展导致整个国家失业率上升、通货膨胀上升和人才外流，进而导致经济衰退的现象。后来将一国(特别是指中小国家)经济的某一初级产品部门异常繁荣而导致其他部门的衰落的现象统称为荷兰病。该效应进一步可以分解为挤出效应(又叫资源转移效应)、支出效应和汇率上升效应。挤出效应是指随着天然气等资源的大量发现，带来资源产业繁荣的同时会使资本和劳动力等要素吸入到资源部门，这会提高制造业成本，阻碍制造业的发展。支出效应是指挤出效应导致本国制造业产品价格高于国外进口产品，本国居民更倾向于购买进口商品，进一步加剧了制造业恶化的现状。汇率上升效应是指资源型产业繁荣导致本国资源产品大量出口，本币升值，从而使本国的制造业产品出口处于不利的影响。第二，对教育和科技的“挤出”效应，是指由于资源型产业与制造业相比，对人力资本的需求较低，人力资本的投资回报率也较低，人力资本的投入无法得到相应的补偿，因此资源丰裕地区缺乏人力资本投资的内在动力，人们接受教育的意愿普遍较低，高知识水平和高技能素质的劳动力大量流出，人力资本的积累趋于下降，从而不利于经济增长；第三，政治制度和经济制度的“弱化”效应，认为丰裕的自然资源引致的腐败现象是“资源诅咒”的一个重要原因，是指自然资源提供了一种收取经济租金的简单途径，增加了为获得这些经济租金而向政府部门行贿的回报，进而容易滋生特殊利益集团的寻租和腐败行为，进而阻碍经济增长；第四，地区开放程度，是指丰裕的资源可能会导致人们养成安逸保守的习惯，并对向外开放产生抵触情绪，则地区经济的发展无法充分利用国外的资源并利用开放经济带来的机会。 3.2. 模型构建 本部分的研究思路是首先研究传导机制变量与经济增长之间的关系，其次分析能源开发强度变量与传导机制变量间的关系，最后综合两者的关系判断出能源开发强度变量与经济增长之间的关系，即判断出能源开发是否会阻碍经济增长。 借鉴姚予龙(2013) [ 17 ] 并结合理论分析，根据本文的研究思路，建立如下模型： g p t = α 0 + α 1 E t + θ t (2) g p t = β 0 + β 1 i X i t + δ t (3) X i t = γ 0 + γ 1 i E t + μ t (4) 在以上三个式子中， g p t 表示经济增长变量； E t 为能源开发强度变量； X i t 是传导机制里各个效应中某一代理变量(i = 1~5，分别为表3中的各个代理变量；t为时间。)； α 0 、 β 0 、 γ 0 为常数项； α 1 、 β 1 i 、 γ 1 i 为待估计系数； θ t 、 δ t 、 μ t 为随机干扰项。公式(2)反映的是能源开发对经济增长的直接影响，公式(3)表示各个传导机制代理变量对经济增长的影响，公式(4)反映能源开发对各个传导机制代理变量的影响。将公式(4)中的 X i t 带入公式(3)可以得到： g p t = ( β 0 + β 1 i ⋅ γ 0 ) + β 1 i ⋅ γ 1 i ⋅ E t + ( β 1 i ⋅ μ t + δ t ) (5) 公式(5)中 β 1 i ⋅ γ 1 i 表示能源开发通过影响传导机制变量来间接对经济增长产生影响， β 1 i ⋅ γ 1 i 的数值正负大小决定了能源开发对经济增长的作用是促进还是阻碍。 3.3. 数据来源及变量定义 本文的数据来源为：《陕西区域统计年鉴》、《延安市统计年鉴》、《榆林市统计年鉴》、《延安市人民检察院工作报告》、《榆林市人民检察院工作报告》。需要说明的一点是，在选取科技事业的支出数据时，笔者发现，陕北地区两市的统计年鉴中在2007年之前，都将科技事业支出分为了两部分，即科学事业费和科技三项费用，在2007年之后，都统一使用的是科学技术支出。鉴于此，本文2007年之前的科技事业支出为科学事业费与科技三项费用的总和，在2007年之后，就直接使用统计年鉴中的科学技术支出数据作为科技事业支出。各变量的指标计算、符号表示和单位见表3。