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user: 4. 实证分析结果 4.1. 陕北地区全样本实证结果分析 运用陕北地区2000~2015年这16年样本数据进行回归，实证结果见表4。 我们可以将表4划分为4个部分来分析：第一、二列为 β 1 i 估计值、第三、四列为 γ 1 i 估计值、第五、六列为 β 1 i ⋅ γ 1 i 估计值以及第八列是影响程度，分析如下： Table 3 Variable definitio 指标名称 变量表示 指标计算 经济增长 gp g p t = ( G P t − G P t − 1 ) / ( G P t − 1 ) 能源开发强度 E 能源工业产值/工业总产值(单位：%) “荷兰病”效应 MAN (i = 1) 制造业年底从业人员数/工业从业总人数(单位：%) “挤出”效应：教育 EDU (i = 2) 教育事业支出/财政支出(单位：%) “挤出”效应：科技 RD (i = 3) 科技事业支出/财政支出(单位：%) “制度弱化”效应：腐败 COR (i = 4) 每万人口中人民检察院立案侦查的职务犯罪人数(单位：人) 地区开放程度 OPEN (i = 5) 进出口贸易总额/GDP (单位：%) 表3. 变量定义 Table 4 Empirical results of the “resource curse” transmission mechanism in northern Shaanx (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) β 1 i 估计值 γ 1 i 估计值 β 1 i ⋅ γ 1 i 估计值 求和 影响程度(%) β 11 3.67 γ 11 −0.12 ( *** ) β 11 ⋅ γ 11 −0.4404 ∑ i = 1 β 1 i ⋅ γ 1 i = −1.35012 32.62 β 12 5.63 ( ** ) γ 12 −0.05 β 12 ⋅ γ 12 −0.2815 20.84 β 13 61.52 ( ** ) γ 13 −0.001 ( ** ) β 13 ⋅ γ 13 −0.06152 4.6 β 14 −1.29 γ 14 0.27 ( *** ) β 14 ⋅ γ 14 −0.3483 25.8 β 15 21.84 ( ** ) γ 15 −0.01 β 15 ⋅ γ 15 −0.2184 16.18 表4. 陕北地区“资源诅咒”传导机制实证结果 注：表中 ** 、 *** 分别代表在10%和5%的水平上显著，第7列结果为第6列结果的加总，第8列数据是相应第6列估计值占第7列数据的百分比。 1) β 1 i 估计值表示各个传导机制的变量对经济增长的影响。表4第(2)列表明：除了政治制度弱化效应( β 14 < 0)对经济增长会产生不利的影响外，其他四个效应都会对经济增长产生促进作用。 β 12 的估计结果是5.63，则说明，当陕北地区教育支出占财政支出的比值每增加1个单位，该地的人均GDP增长率便会上升5.63个单位。 β 13 的估计结果为61.52，则说明，当陕北地区制造业从业人员数占工业从业人员数的比例每增加1个单位，该地的人均GDP增长率就会上升61.52个单位。 2) γ 1 i 估计值表示能源开发强度对各个传导机制的影响系数，表4第(4)列表明：除了政治制度弱化效应变量( γ 14 > 0)会随着能源开发强度的增加而增大以外，制造业从业人数占工业从业人员数的比例、教育和科技占财政支出的比例以及进出口贸易额占GDP的比例都会出现不同程度的减少，并且 γ 11 和 γ 14 的估计值在5%的水平上显著，即随着能源开发强度增大，会在极大程度上促使劳动力由制造业部门向资源部门发生转移，同时，也会大幅增加职务性犯罪的概率。 3) β 1 i ⋅ γ 1 i 估计值表示能源开发通过对传导机制变量的影响进而对经济增长产生间接作用。表4第(6)列显示：所有估计值都是负数，说明能源开发通过传导机制对经济增长产生的是阻碍作用。可以认为：在2000-2015年这16年时间内，“荷兰病”效应、“挤出”效应以及“制度弱化”效应对陕北地区的经济增长都产生了不同水平的影响。第(7)列数值为−1.35，这说明当这五项传导机制都增加一个单位，能源开发对于经济增长的阻碍作用会增加1.35个单位。另外，方程(2)中 α 1 的估计结果是−0.52，这表示能源开发对经济增长的直接作用，能源开发的强度每增加一个单位，经济增长的速度就会下降0.52个单位，比较直接效应(−0.52)和间接效应(−1.35)的系数，发现能源开发对于经济增长的直接作用比间接作用要小，即陕北地区能源开发对经济增长的影响主要表现为间接作用。 4) 表中第(8)列数据由第(6)、第(7)列数据计算得到，用以反映能源开发通过传导机制变量对经济增长发生间接阻碍作用的过程中，各个传导机制对经济增长影响的大小。由表4第(8)列可以看出，科技支出的“挤出”效应在所有传导机制中的比例是非常小的，占比仅为4.6%。其次较小的为对外开放效应，其占比为16.18%，可以解释为陕北地区深处内陆，对外开放度相对较小，在GDP中构成中，进出口贸易额的比例相对较小；而政治制度弱化效应的作用相对来说较大，其比例达到了25.8%，这就说明目前在陕北地区由于能源开发带来的贪污腐败问题非常严重，并且这一现象也对该地的经济发展造成了极其恶劣的影响。“荷兰病”效应占比最高，达到32.62%，说明陕北地区“荷兰病”严重，陕北地区存在“一业独大”，产业结构不尽合理，其主导产业和支柱产业是围绕矿产资源开发而建立。陕北地区资源型产业比重大，矿产资源开发的增加值约占全部工业增加值的25%，比全国平均水平高一倍左右，而第三产业比重比全国平均水平低12个百分点，以下统计资料进一步佐证陕北地区不合理的产业结构。2017年，榆林市规上企业能源工业产值3349.40亿元，比2016年增长30.7%，非能源工业产值885.24亿元，能源工业与非能源工业产值占全市规上工业产值的比重分别为79.1%、20.9%。2016年延安市的规上工业增加值529.80亿元，石油工业增加值335.10亿元，占比63.25%，非油工业增加值194.70亿元，占比36.75%，煤炭工业实现增加值89.45亿元，煤炭工业占规上工业的16.9%，天然气开采业实现增加值26.82亿元，占全市规上工业增加值的5.1%。 4.2. 榆林和延安分样本实证结果分析 进一步笔者分别对延安市与榆林市进行了实证分析，实证结果见表5和表6。 Table 5 Empirical results of the “resource curse” transmission mechanism in Yan’an cit β 1 i 估计值 γ 1 i 估计值 β 1 i ⋅ γ 1 i 估计值 求和 影响程度(%) β 11 1.17 γ 11 −0.85 β 11 ⋅ γ 11 −0.9945 ∑ i = 1 β 1 i ⋅ γ 1 i = −1.7473 60% β 12 2.82 γ 12 −0.03 β 12 ⋅ γ 12 −0.0846 4.8% β 13 46.65 γ 13 −0.003 β 13 ⋅ γ 13 −0.1399 8% β 14 −12751 γ 14 3.42E−05 β 14 ⋅ γ 14 −0.4361 25% β 15 18.44 γ 15 −0.005 β 15 ⋅ γ 15 −0.0922 5.3% 表5. 延安市“资源诅咒”传导机制实证结果 Table 6 Empirical results of the “resource curse” transmission mechanism in Yulin Cit β 1 i 估计值 γ 1 i 估计值 β 1 i ⋅ γ 1 i 估计值 求和 影响程度(%) β 11 1.05 γ 11 −0.26 β 11 ⋅ γ 11 −0.273 ∑ i = 1 β 1 i ⋅ γ 1 i = −2.3386 11.67% β 12 3.55 γ 12 −0.22 β 12 ⋅ γ 12 −0.781 33.4% β 13 57.28 γ 13 −0.005 β 13 ⋅ γ 13 −0.2864 12.25% β 14 −13423.61 γ 14 5.82E−05 β 14 ⋅ γ 14 −0.781 33.4% β 15 10.86 γ 15 −0.02 β 15 ⋅ γ 15 −0.2172 9.3% 表6. 榆林市“资源诅咒”传导机制实证结果 表5和表6实证结果表明： 1) 榆林市的“资源诅咒”现象比延安市更严重。延安市的“资源诅咒”现象中，能源开发对于经济增长的直接作用为−0.6，通过各传导机制实现的间接作用为−1.74；榆林市的“资源诅咒”现象中，直接作用为−1.07，间接作用为−2.34，因此，可以发现，无论是直接作用还是间接作用，榆林市的能源开发对于经济增长的阻碍作用都比延安市要大，也就是说，榆林市的“资源诅咒”程度比延安市更严重。 2) 延安市的“荷兰病”效应比榆林市更严重。对比表5和表6，延安市 β 11 ⋅ γ 11 的影响程度(60%)比榆林市的(11.67%)要大得多，也就是说，在延安市存在着比榆林市更为严重的“荷兰病”效应。这表明，延安市能源经济的发展对制造业的伤害要大于榆林市能源经济的发展对制造业的伤害，我们从近年来两市制造业人数占工业总人数比例的对比也可侧面验证这一结论。延安市2000年至2015年制造业人数呈急剧下降的趋势，2000年，延安市的制造业人数占工业从业总人数的45.62%，2001年这一数值下降为28.4%，2005年这一数值减为19.4%，2011年，这一数值降到个位数7.12%，随后2012~2015年的这一数值分别为3.11%，2.64%，1.62%，1.53%。而榆林市这一数值基本呈现一个上升趋势，2000年~2012年这一比值均在10%以下，2013~2015年，这一数值占比分比为10.9%，16.36%，17.19%。 3) 榆林市对教育、科技的“挤出”效应比延安市更为严重。榆林市的EDU在五个传导机制中所占的比例(33.4%)要远远大于延安市EDU所占的比例(4.8%)，其RD的比例(12.25%)也比延安市RD(8%)比例要大。这一结果与既有统计数据一致。榆林市2016年，市级财政支出109.4亿元，教育支出完成6亿元，占比5.48%；科学技术支出完成0.8亿元，占比0.8%；延安市2016年，市本级财政支出100.52亿元，教育支出完成6.5亿元，占比6.5%；科学技术支出完成0.83亿元，占比0.83%，榆林市对教育和科技的挤出效应更加明显。 4) 榆林市的“制度弱化”效应比延安市更为严重。从表5和表6中我们可以看到，榆林市在COR (政治制度弱化效应)及OPEN (经济制度弱化效应)上的影响程度分别为33.4%、9.3%，这比延安市的25%、5.3%都要大，也就是说，榆林市能源开发强度通过“制度弱化”效应来对经济增长发挥阻碍作用的程度比延安市更严重。通过对比延安和榆林两市的落马官员以及两市的经济及能源发展状况，得出这样的结论也在合理预期范围内。