自然资源利益分配与经济增长的实证研究

在前面六大假定条件全成立的情况下，本部分开始考察由自然因子引起的资源利益差异性与经济增长之间的关系，通过建构模型，来用数据证明两者之间存在怎么样的关系。

1.数据说明

数据来自BP能源，并由EPS整理。主要是各个国家的国内生产总值、国家人口数量、煤炭探明储量、石油探明储量以及天然气探明储量的数据。由于数据的可得性问题，所涉及的国家仅包括加拿大、墨西哥、美国、巴西、哥伦比亚、委内瑞拉、哈萨克斯坦、罗马尼亚、俄罗斯、英国、中国、印度尼西亚、印度、泰国、越南、澳大利亚等16个国家，所涉及的年份为2001—2012年。

所有国家的国内生产总值都以美元计算，为了剔除美元通货膨胀的影响，所有的美元都是以2002年为基准进行折算。

根据各个国家的人口数量将国内生产总值、煤炭探明储量、石油探明储量和天然气探明储量都换算为人均值。

人均国内生产总值、人均煤炭探明储量、人均石油探明储量和人均天然气探明储量组成了一个面板数据，面板数据的个体变量是国家，时间变量是年份。

表6.4显示了各个数据的统计特征：

表6.4　人均国内生产总值、人均煤炭探明储量、人均石油探明储量和人均天然气探明储量等数据的统计特征

其中，gdp＿real，coal＿p，gas＿p，oil＿p分别代表人均gdp、人均煤炭探明储量、人均天然气探明储量、人均石油探明储量。

接下来，我们来看一下各个变量在16个国家的时间趋势图——图6.10、图6.11、图6.12和图6.13，其中，各个国家的代码如下：加拿大（1）、墨西哥（2）、美国（3）、巴西（5）、哥伦比亚（6）、委内瑞拉（10）、哈萨克斯坦（14）、罗马尼亚（16）、俄罗斯（17）、英国（19）、中国（42）、印度尼西亚（43）、印度（45）、泰国（46）、越南（47）、澳大利亚（48）。

图6.10　16国人均GDP时间趋势图

图6.11　16国人均煤炭探明储量时间趋势图

图6.12　16国人均石油探明储量时间趋势图

图6.13　16国人均天然气探明储量时间趋势图

2.回归方法的选择和回归结果

如果假定不存在个体效应，将面板数据看作是截面数据则可以进行混合回归，在这种情况下，每一个国家都拥有完全相同的回归方程。回归方程如下：

其中，ln gdp是特定国家特定年份的人均国内生产总值的自然对数，coal＿pit是国家i在年份t的煤炭探明储量的人均值，gas＿pit是国家i在年份t的天然气探明储量的人均值，oil＿pit是国家i在年份t的石油探明储量的人均值。

对于固定效应模型：

其中，ui与某个解释变量存在相关性（当然在混合回归中假定ui恒等于0），在这种情况下，OLS是不一致的，解决的方法是将模型转换，消去ui后获得一致估计量。在这里存在个体效应的经济学含义在于：各个国家的制度、技术、人文特征不同，即使拥有相同资源储量和扰动数值，国家之间的人均国内生产总值仍然存在不同。

混合回归是一个参照系，首先进行混合回归。虽然不同国家之间的扰动项相互独立，但同一个国家在不同年份的扰动项之间却有充足的理由存在相关性。因此使用普通标准差计算方法对标准差的估计是不准确的，所以使用以国家为聚类变量的聚类稳健标准差（clusterrobust standard error），而所谓聚类，就是由每个国家不同时期的所有观测值所组成，同一聚类（国家）的观测值允许存在相关性，而不同聚类（国家）的观测值则不相关。回归结果如表6.5：

表6.5　混合回归结果

就像上面所分析的，混合回归只有在存在个体效应的时候才能得到一致估计量，而是否存在个体效应则需要进行检验。为了检验混合回归是否合适，可以使用LSDV法来考察（当然标准差的估计仍然采用以国家为聚类变量的聚类稳健标准差），这种方法其实就是生成聚类变量——国家的虚拟变量，然后进行截面数据的OLS回归，可以证明这种回归的结果与固定效应模型的回归结果相同，但虚拟变量的回归系数的p值就可以检验个体效应存在与否，回归结果如表6.6：

表6.6　LSDW法回归结果

(www.xing528.com)

从表6.6可以看出，大多数个体虚拟变量均很显著（p值小于0.01），故可以放心地拒绝“所有个体虚拟变量都为0”的原假设，即认为存在个体效应，不应使用混合回归。

对于回归方程

随机效应模型假设ui与解释变量均不相关，故OLS是一致的。然而，由于扰动项由（ui＋εit）组成，不是球型扰动项，因此OLS不是最有效率的。假设不同个体之间的扰动项互不相关，由于ui的存在，同一个体不同时期的扰动项之间存在自相关。

其中，为ui的方差（不随国家i变化），而为εit的方差（不随i，t变化）。当t≠s时，其自相关系数为

显然，同一国家不同时期的扰动项之间的子相关系数ρ不随时间距离（t－s）而改变，故随机效应模型也被称为“等相关模型”。ρ越大，则复合扰动项（ui＋εit）中个体效应的部分（ui）越重要，Stata将ρ记为“rho”。

同一国家扰动项的协方差矩阵为

同一国家的扰动项具有相同的方差，但存在组内自相关。

由于OLS是一致的，故可以用OLS的残差来估计。另一方面，固定效应模型也是一致的，且其扰动项为，故可以用固定效应的残差来估计（Stata称为“sigma＿e”）。然后就可以使用可行广义最小二乘法（FGLS）来估计原模型，得到“随机效应估计量”，记为。具体来说就是使用OLS来估计以下“广义离差”模型，

其中，是的一致估计量，可以证明该方程的扰动项不再有自相关。如果进一步假设扰动项服从正态分布，则可以使用最大似然估计方法进行估计。

应该使用固定效应模型还是随机效应模型，需进一步检验。由于聚类稳健标准差与普通标准差相差较大，所以传统的豪斯曼检验并不适用，一个解决方法就是使用有辅助回归的豪斯曼检验，首先上述的辅助回归，检验结果如下：

由于p值为0.000 0，故强烈拒绝“H0：γ＝0”，即拒绝随机效应，认为应该使用固定效应模型。

根据上文的分析，应该使用固定效应模型，回归结果如表6.7：

表6.7　固定效应模型回归结果

从结果可以发现：

第一，自然资源的差异量对国家经济增长具有正相关关系，在煤炭的储量较小的时候（人均储量少于7 955，实际上所有国家的数值都低于这个阈值），煤炭储量的增加对经济利益有负向的影响。一个原因在于本研究所使用的数据是2000年以后的，在这段历史中，各国政府的环境意识有大幅提升，而煤炭所带来的环境污染是所有能源中最严重的，所以对于煤炭储量丰富的国家，如果过度依赖煤炭，就会使得环境治理成本上升，从而阻碍人均GDP的成长。对于石油储量而言，在人均储量小于14.43时（所有国家的数值都远远低于这个阈值），石油储量对国家的经济利益有正向的作用；对于天然气储量而言，回归结果不显著，对国家的经济利益没有实质影响。

第二，自然资源的差异量对经济增长的边际影响随着储量的不同而有所变化。从回归结果可以看到，煤炭对经济利益的边际影响是一个开口向上的“U”形曲线，随着煤炭人均储量的增加，对经济的边际影响先下降后上升；石油对经济利益的边际影响则是一个开口向下的“∩”形曲线，在一定的石油储量的范围内，石油储量的增加对经济利益的边际影响会越来越大，但超过了一定的石油储量的范围，也即当石油储量非常丰富时，对经济利益的边际影响就会减弱。

【注释】

[1]来自世界银行数据库指标解释.

[2]劳承玉.自然资源开发与区域经济发展［M］.北京：中国经济出版社，2010：1.

[3]阿兰·兰德尔著，施以正译.资源经济学［M］.北京：商务印书馆，1989：6-7.

[4]劳承玉.自然资源开发与区域经济发展［M］.北京：中国经济出版社，2010：5.

[5]GDP单位能源消耗是指平均每千克石油当量的能源消耗所产生的按购买力平价计算的GDP。按PPP计算的GDP是指采用购买力平价汇率将国内生产总值换算为2005年不变价国际元。

[6]单位GDP二氧化碳排放是选取联合国发布的1美元GDP（购买力平价）／二氧化碳排放量（公斤二氧化碳，CDIAC）。

[7]劳承玉.自然资源开发与区域经济发展［M］.北京：中国经济出版社，2010：5.

[8]赵贺.发达国家高污染产业转移及我国的对策［J］.中州学刊，2001，5.

[9]李真，马艳.国际不平等交换多变量影响模型及衍生效应［M］.上海：上海财经大学出版社，2011：116.