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中国资源型城市经济收敛的结构分解

本站小编 Free考研考试/2021-12-29
胡春生1,, 莫秀蓉2
1. 攀枝花学院经济与管理学院,攀枝花 617000
2. 西华师范大学马克思主义学院,南充 637002

Structural decomposition of economic convergence in China's resources based cities

HUChunsheng1,, MOXiurong2
1. College of Economic and Management,Panzhihua University,Panzhihua 617000,China
2. College of Marxism,China West Normal University,Nanchong 637002,China
收稿日期:2016-04-18
修回日期:2016-10-18
网络出版日期:2016-12-20
版权声明:2016《资源科学》编辑部《资源科学》编辑部
基金资助:国家社科基金项目（12FJL007）四川省资源型城市发展研究中心重点项目（ZYZX-ZD-1403）
作者简介:
-->作者简介：胡春生,男,四川攀枝花人,博士,副教授,研究方向为资源经济学。pzhcs@pzhu.edu.cn



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摘要
资源型城市与其他类型城市间的经济差距是中国区域间发展不平衡的一个重要方面,也是“十三五”时期“努力缩小区域发展差距”目标需要攻坚的一个重要方面。本文从经济收敛的角度对1999-2013年间69个资源型城市与135个其他城市的经济差距进行了考察,发现资源型城市收敛更快,二者差距正在缩小。进一步地,对资源型城市经济收敛的结构分解表明,资源型城市间存在显著的结构性差异,主要表现为：①西部资源型城市和衰退型资源城市整体经济的收敛速度更快;②成长型资源城市除二产外,其他产业未收敛;③成熟型资源城市的二产收敛速度较低;④不含东北三省数据,东部资源型城市经济收敛速度依然最高;⑤近年来,一些资源型城市的经济收敛趋势有所放缓。最后,本文指出,当前国家正在进行供给侧结构性改革,发达地区在突破瓶颈后,将开辟出新的增长路径。这种情况下,资源型城市必须跟上转型浪潮,以防止艰难缩小的经济差距再次拉大。

关键词：资源型城市;收敛;结构;城市转型;中国
Abstract
The economic gap between resource-based cities and other cities is an important aspect of the imbalance in regional development and will be tackled in China's 13th Five-Year Plan. Through analysis of economic convergence,we investigated the economic gap between 69 resource-based cities and 135 other cities from 1999 to 2013. We found that resource-based cities converge faster and that the gap is narrower. Structural decomposition analysis of the economic convergence in resource-based cities shows that resource type cities have significant structural differences. For example,a faster overall economic convergence rate is found in western China and declining resource-based cities. There is no economic convergence for other industries in the growing resource-based cities except for the secondary industry. A lower convergence rate was found for secondary industry in mature resource-based cities. Economic convergence in eastern resource-based cities （excluding the three provinces in the northeast）is still the highest. In recent years,the convergence trend has slowed down in some resource-based cities. China is implementing reform of the supply side at present and developed areas will open new growth pathways after breaking this bottleneck. In this case,resource-based cities must keep up with the wave of transformation in order to prevent a widened economic gap.

Keywords：resources based cities;convergence;structure;urban transformation;China

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胡春生, 莫秀蓉. 中国资源型城市经济收敛的结构分解[J]. , 2016, 38(12): 2338-2347 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.13
HU Chunsheng, MO Xiurong. Structural decomposition of economic convergence in China's resources based cities[J]. 资源科学, 2016, 38(12): 2338-2347 https://doi.org/10.18402/resci.2016.12.13

1 引言

资源型城市作为一种专门化职能城市,广泛分布于中国各地区。按《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020）》[1]中的界定,目前中国这类城市仅地级行政区就有126个,占全国地级市的比例高达44%。资源型城市承载着为经济发展提供矿产、石油、天然气等生产性能源和资源的重要功能。新中国成立以来,这些城市为国家做出了突出的贡献,在国家工业化、现代化进程中发挥了重要的作用[2]。但由于多方面原因,自20世纪80年代后,这些“得天独厚”的地区,经济发展普遍没有跟上全国的步伐,从而成为了中国区域经济发展不平衡表征中的一个重要方面,同时也成为“十三五”时期“努力缩小区域发展差距”目标需要攻坚的一个重要方面。
对于资源型城市的经济发展困境,中国****很早就给予了关注,并在2000年后集中出现了一大批文献[3-7]深入探讨这一“富饶的贫困”现象。而在政策层面,同样在2000年后,国家对这些地区的扶助政策也在历经“三阶段”[2]后逐渐成型。那么时至今日,资源型城市经济转型的效果如何呢?
毋庸置疑,对资源型城市的经济转型效果进行评价意义重大,这有助于国家和这些地区工作思路的进一步调整和优化。总体上看,目前关于资源型城市转型效果的理论研究还不太多,但近年来已出现了一些有益的探索。余建辉等构建了一个以基础、经济、社会和生态四要素为框架的资源枯竭城市转型发展指标体系,对2004-2008年间44个资源枯竭城市的转型效果进行了评价,发现总体态势较好,但在空间上和不同类别城市间存在明显差异[8]。董锋等运用数据包络法结合熵值法对2000-2007年间21个地级资源型城市的转型效率进行了分析,发现中国资源型城市转型效率基本呈上升趋势,其中,东部效率最高,西部其次,中部最低[9]。余建辉等在分离了城市转型发展的成绩与其由于周边区域发展所取得的共同成绩后,对2006-2010年间18个地级资源枯竭城市的转型效果进行了测度,发现中部城市转型效果较好、东北地区则较差,石油类城市较好、森工类较差[10]。方杏村等运用超效率数据包络分析法对2003-2013年间23个衰退型地级资源型城市的经济转型效果进行了考察,发现这些城市经济转型效率总体不高,纯技术进步效率贡献较小,且存在明显区域差异[11]。
本文将从经济收敛性的视角评价中国资源型城市的经济发展效果。经济收敛性在区际经济差异分析中,是一个重要的方法,大量****也使用这一方法对中国区域间的经济差异现象进行了分析。但是,该方法在资源型城市经济发展中的应用还很少,除胡健等利用这种方法考察了自然资源开发在环鄂尔多斯区域经济增长中的收敛效应外,目前未见其他类似文献[12]。所以,结合前人的研究,本文将从资源型城市整体经济和三次产业两个维度出发,同时综合东、中、西部空间结构和成长型、成熟型、衰退型三种城市类型结构,并利用目前能收集到的最新的城市面板数据,对全国层面上地级资源型城市的经济收敛性进行结构分解,并比较总量及结构收敛的差异性,力图全面展示当前中国资源型城市的经济发展状况,以为进一步的理论探索和政策优化提供参考。

2 数据来源与研究方法

2.1 数据来源

为弱化省级层面里不可避免存在着的来自一些非资源富集地区（如非资源型城市）的信息干扰,本文的研究在地级层面展开。当然这么做也有不利的一面,主要在于囿于数据,很难对三次产业进一步按细分行业做结构上的分解。而且,在省级层面可以从诸如科技发展水平、人力资本、制度质量等角度探索收敛条件,但在地级层面也很难进行。
样本数据主要来自2000-2014年的《中国城市统计年鉴》[13]。原本准备考察20世纪80年代以来中国资源型城市的收敛情况,但由于其中一些城市1997年、1998年的就业数据出现了原因不明的显著异动,所以稳妥起见,本文选择1999年作为考察的起始年。另外,样本中剔除了考察期间发生行政区划变更以及存在数据缺失的城市。但是,为了尽量保证资源型城市的样本数量,对于个别存在1年缺失数据的,主要通过两种方法解决,一是查询该市隶属省份的统计年鉴予以补缺,二是通过内插法的方式解决。最终,全样本共204个城市,其中资源型城市69个,具体分布见表1。
Table 1
表1
表1资源型城市样本分布
Table 1The sample distribution of resource-based city
类型样本数国家
界定数
东部中部西部合计
资源型城市17341869110
成长型024620
成熟型131894066
衰退型41452324

注：资源型城市的认定及其类型根据《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》[1]确定。按照《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》[1]中的说明,“再生型城市基本摆脱了资源依赖,经济社会开始步入良性发展轨道”,所以本文的分析未再包括再生型资源城市。
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2.2 研究方法

根据新古典增长理论的资本边际回报率递减这一假设,各地区的经济增长最终会收敛或者说趋同。这意味着随着时间推移,落后地区能赶上富裕地区,两者间的经济差异也将随时移逐渐弱化甚至消失。为了更好地检验这种收敛性,Barro 和 Sala-i-Martin[14,15]提出了 σ收敛和 β收敛1）（1）此外,还有“俱乐部收敛”和“随机收敛”等概念,本文在此不再逐一细述。）。 σ收敛一般是指对数化的人均（或劳均）实际产值的标准差随时移的变化趋势,如果趋于下降,则意味着经济收敛,反之则代表发散。 β收敛又分为绝对 β收敛和条件 β收敛,前者指越是落后的地区,其经济增长的速度会更快,而后者则要求在一定的条件下,收敛过程才会发生。
1978年改革开放以来,中国经济高速发展,但同时,区域间发展不平衡的问题也日渐突出。针对这种现象,许多****对中国区际间经济的收敛性进行了检验。大多数的检验均在省级层面展开[16-20],只有极少数的****[21]关注了地级城市的收敛问题。总体来看,研究结论并不完全一致,但大都认为,20世纪80年代后至21世纪初,不存在全国范围内的绝对 β收敛。另外,研究还发现中国具有显著的按东、中、西部分组的俱乐部收敛特征。
本文对资源型城市经济收敛性的研究主要围绕 β收敛展开,因为相对于 σ收敛, β收敛能对收敛性进行更严格的检验。参考Barro和Sala-i-Martin[14,15]的方法,本文的检验方程设定如下：
1Tlnyi，t+Tyi，t=c+βlnyi，t+di+dt+εi，t（1）
式中 yi，t为i类地区期初 t年的劳均实际产值, lnyi，t为对数化的劳均实际产值。既有文献中,对于产值的取值,也有一些文献使用的是人均值,但鉴于劳均值能更好的反映劳动生产率1）（1）由于在计算人均产值时,包含了失业和其他一些非劳动力人口,因此相对而言,劳均产值能更好的衡量生产率水平。）,参考林毅夫等[22]以及戴觅等[20]****的做法,选择了这一指标。 lnyi，t+Tyi，t对应期末对数化的劳均实际产值。为了消除商业周期[23]的影响,最后的因变量实际上是期初（ t年）到期末（T年）劳均实际产值的平均值。另外,为了增强检验的稳健性,同时也为了观察收敛的短期趋势,届时T将分别取4年、5年和6年。 di和 dt分别为地区虚拟变量和时间虚拟变量,用于控制其它一些不可观测的地区和时间效应对收敛的影响。

3 结果及分析

3.1 初步考察

在进行 β收敛检验前,首先考察了样本数据的 σ收敛和区际经济差距变动情况,以为后期的回归分析建立直观印象。图1可见,近年来,资源型城市和非资源型城市存在 σ收敛,且二者用对数化劳均实际产值衡量的经济差距在逐渐缩小。此外,资源型城市 σ收敛系数比非资源型城市更高,这说明资源型城市内部的差异更大,所以为揭示其差异性,进行结构化分析是有必要的。
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图1σ收敛与经济差距
-->Figure 1σ convergence and economic gap
-->

在下文的回归分析2）（2）下文主要研究的是β收敛,如无特别说明,收敛均指β收敛。）中,将主要使用基于面板的双向固定效应模型（TFE）。而对于成长型地区,由于是小N大T型面板,则使用FGLS法进行估计。

3.2 整体经济的收敛性

首先对全样本、非资源型城市、资源型城市的整体经济收敛性进行检验,以此做为后期分析的参照基准。表2报告了回归结果,可以看到,三种情形均收敛,且都通过了1%的显著性检验。而且无论是4年期,还是5年期和6年期,资源型城市的收敛系数绝对值3）（3）为行文方便,下文的描述将略去“绝对值”一词。）均大于非资源型城市。上述结论也与之前 σ收敛的直观考察相吻合,资源型城市更快的收敛速度,使得其与非资源型城市之间的经济差距越来越小。
Table 2
表2
表2基准回归结果
Table 2The results of benchmark regression
变量4年期（1999-2013年）5年期（1999-2012年）6年期（1999-2011年）
全样本非资源型城市资源型
城市		全样本非资源型城市资源型
城市		全样本非资源型城市资源型
城市
lnyi，t-0.107***
（0.012）		-0.109***
（0.015）		-0.120***
（0.020）		-0.103***
（0.009）		-0.102***
（0.013）		-0.117***
（0.013）		-0.097***
（0.008）		-0.090***
（0.012）		-0.121***
（0.009）
c0.788***
（0.072）		0.817***
（0.090）		0.825***
（0.115）		0.754***
（0.054）		0.762***
（0.083）		0.806***
（0.072）		0.713***
（0.045）		0.682***
（0.067）		0.823***
（0.044）
R20.3130.3640.2660.3520.3990.3080.3740.4080.359
Obs2 4481 6208282 2441 4857592 0401 350690

注：*,**,***分别表示在10%,5%,1%的统计水平上显著;括号内为稳健标准误。下表同。
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表3报告了资源型城市的整体经济按空间结构分组的收敛检验结果,收敛系数总体上看（三期平均数）1）（1）为尽量降低极端值的干扰,本文的比较主要通过三期平均的方式进行。在回归检验中,也使用了winsorize方法,按1%分位进行缩尾处理,处理后的回归结果与未处理前相比,收敛系数值有变化,除此外,变量的符号、显著性及相互间（主要是指：全样本、非资源型城市和资源型城市间,东、中、西部间,成长型、成熟型和衰退型间,一、二、三次产业间）的大小关系是稳健的,未发生变化。鉴于此,加之也无充足证据表明极端值的不真实性,所以最终汇报的是未进行缩尾处理的回归结果。）,西部最高,中部次之,东部最低。非资源型城市则不同2）（2）限于篇幅,非资源型城市的回归结果未再单独列表。另外文中如无特别说明,表示非资源型城市的回归结果均通过了显著性检验。以下同。）,中部最高（-0.137）,其次是东部（-0.099）,而西部（-0.088）则最低。此外,资源型城市与非资源型城市相比,除中部外,西部与东部的收敛系数均分别高于非资源型城市的同类地区。
资源型城市样本中,东部地区收敛系数最低,怀疑可能与一些城市的影响有关。考虑到近年来东北地区发展的特殊性——辽宁、吉林和黑龙江三个地区经济下滑严重,将东北三省的数据从样本中剔出后,重新计算了各地区的收敛情况,结果均在1%的统计水平上显著,其中特别是东部地区的收敛系数大幅提高,且与中部和西部比,总体来看位居最高（东部地区收敛系数如下：4年期“-0.140”,5年期“-0.148”,6年期“-0.154”）。
Table 3
表3
表3按空间分组的整体经济回归结果
Table 3The regression results of overall economic grouped by space
变量4年期（1999-2013年）5年期（1999-2012年）6年期（1999-2011年）三期平均
东部中部西部东部中部西部东部中部西部东部中部西部
lnyi，t-0.098***
（0.027）		-0.122***
（0.040）		-0.150***
（0.020）		-0.104***
（0.025）		-0.116***
（0.025）		-0.141***
（0.010）		-0.119***
（0.023）		-0.130***
（0.009）		-0.124***
（0.012）		-0.107-0.123-0.138
c0.758***
（0.158）		0.811***
（0.229）		0.934***
（0.115）		0.777***
（0.144）		0.771***
（0.147）		0.898***
（0.052）		0.844***
（0.138）		0.842***
（0.038）		0.816***
（0.065）
R20.2960.2270.5090.3160.2470.6140.3490.3100.631
Obs348264216319242198290220180


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Table 4
表4
表4按城市类型分组的整体经济回归结果
Table 4The regression results of overall economic grouped by city type
变量4年期（1999-2013年）5年期（1999-2012年）6年期（1999-2011年）三期平均
成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型
lnyi，t-0.123***
（0.040）		-0.138***
（0.014）		-0.120***
（0.033）		-0.126***
（0.032）		-0.126***
（0.012）		-0.124***
（0.022）		-0.118***
（0.026）		-0.115***
（0.013）		-0.145***
（0.012）		-0.122-0.126-0.130
c0.753***
（0.216）		0.960***
（0.075）		0.777***
（0.193）		0.779***
（0.171）		0.883***
（0.063）		0.806***
（0.131）		0.739***
（0.136）		0.812***
（0.072）		0.913***
（0.060）
R2 0.4230.1930.4700.2270.4840.310
Obs724802766644025360400230


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表4报告了资源型城市的整体经济按城市类型结构分组的收敛检验结果,从三期平均值来看,三种城市类型间的收敛性有一定区别,但差异并不是很明显,具体为衰退型资源城市的收敛速度略高于成熟型,而成长型略慢。

3.3 三次产业的收敛性

接下来检验了资源型城市的三次产业按空间结构分组的收敛性,结果见表5。表5显示,三次产业的收敛系数均通过了显著性检验,而且绝大部分在1%的统计水平上显著。总体而言,其中一产西部收敛最快,中部最慢;二产西部和中部基本持平,东部最慢;三产中部略高,东部最慢。同样,也计算了非资源型城市的相关收敛系数,依然以三期平均做比较,在不分空间结构的比较中,总体上资源型城市略高一些（资源型城市一、二、三产分别为：-0.115,-0.105,-0.105;非资源型城市则为：-0.114, -0.095,-0.097）。而在分空间结构比较中（见表5）,资源型城市中仅东部的三产（非资源型城市为：-0.083）以及中西部的二产（非资源型城市的中西部分别为：-0.141,-0.132）低于非资源型城市的同类地区。此外,鉴于上文观察到的东北三省对各地区收敛速度的影响,所以同样在未包含东北三省数据的情况下再次对各地区各次产业的收敛情况进行了检验,结果收敛系数均高度显著,系数值的变化与上文的发现吻合,东部地区除一产外,二产和三产的趋同性非常强,其中特别是三产（4年期“-0.155”,5年期“-0.150”,6年期“-0.145”）,收敛速度远高于中部和西部。
Table 5
表5
表5按空间分组的三次产业回归结果
Table 5The regression results of three industry grouped by space
产业变量4年期（1999-2013年）5年期（1999-2012年）6年期（1999-2011年）三期平均
东部中部西部东部中部西部东部中部西部东部中部西部
一产lnyi，t-0.139***
（0.027）		-0.130***
（0.021）		-0.155***
（0.023）		-0.127***
（0.032）		-0.125***
（0.014）		-0.130***
（0.017）		-0.112***
（0.023）		-0.118***
（0.008）		-0.112***
（0.022）		-0.126-0.124-0.132
c1.362***
（0.219）		1.133***
（0.203）		1.181***
（0.199）		1.199***
（0.260）		1.067***
（0.140）		1.051***
（0.122）		1.062***
（0.179）		1.021***
（0.087）		0.910***
（0.168）
R20.2260.1650.3420.2050.1980.3960.2340.2280.377
Obs348264216319242198290220180
二产lnyi，t-0.080***
（0.020）		-0.112***
（0.037）		-0.097**
（0.035）		-0.097***
（0.021）		-0.117***
（0.024）		-0.126***
（0.032）		-0.106***
（0.020）		-0.134***
（0.011）		-0.137***
（0.030）		-0.094-0.121-0.120
c0.643***
（0.112）		0.755***
（0.207）		0.656***
（0.177）		0.746***
（0.112）		0.781***
（0.138）		0.824***
（0.162）		0.775***
（0.111）		0.871***
（0.052）		0.900***
（0.159）
R20.3670.2690.3580.4370.3190.4450.4510.3900.503
Obs348264216319242198290220180
三产lnyi，t-0.066*
（0.036）		-0.108***
（0.035）		-0.114***
（0.012）		-0.066*
（0.033）		-0.098***
（0.029）		-0.113***
（0.012）		-0.083***
（0.028）		-0.149***
（0.027）		-0.104***
（0.013）		-0.072-0.118-0.110
c0.541**
（0.202）		0.702***
（0.199）		0.706***
（0.058）		0.523***
（0.186）		0.648***
（0.161）		0.703***
（0.061）		0.597***
（0.158）		0.896***
（0.131）		0.651***
（0.064）
R20.3060.1650.3910.2840.1570.4890.3120.2820.556
Obs348264216319242198290220180


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表6报告了资源型城市的三次产业按城市类型结构分组的收敛检验结果,其中成熟型和衰退型资源城市的收敛系数均通过了显著性检验,且大都在1%的水平上显著。而成长型资源城市除二产的收敛系数三期均通过了1%的显著性检验外,其一产和三产的收敛系数大都不显著,少数通过检验的,其显著性水平也较低。对此,也做了散点图直接观察,发现变量的相关性确实不明显。三类资源型城市相比,总体而言,衰退型资源城市的二产收敛系数略高一些,成熟型资源城市的一产和三产更高一些。
Table 6
表6
表6按城市类型分组的三次产业回归结果
Table 6The regression results of three industry grouped by city type
产业变量4年期（1999-2013年）5年期（1999-2012年）6年期（1999-2011年）三期平均
成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型成长型成熟型衰退型
一产



lnyi，t-0.056
（0.048）		-0.141***
（0.019）		-0.106***
（0.022）		-0.046
（0.046）		-0.121***
（0.017）		-0.102***
（0.017）		-0.082**
（0.041）		-0.106***
（0.015）		-0.097***
（0.011）		-0.061-0.123-0.102
c0.538
（0.383）		1.331***
（0.143）		0.861***
（0.193）		0.413
（0.364）		1.153***
（0.127）		0.812***
（0.145）		0.674**
（0.329）		1.020***
（0.113）		0.789***
（0.092）
R20.2020.1480.2080.1790.2280.207
Obs724802766644025360400230
二产



lnyi，t-0.142***
（0.038）		-0.088***
（0.020）		-0.110***
（0.025）		-0.096***
（0.034）		-0.108***
（0.020）		-0.125***
（0.019）		-0.085***
（0.031）		-0.118***
（0.020）		-0.137***
（0.017）		-0.108-0.105-0.124
c0.853***
（0.193）		0.668***
（0.107）		0.728***
（0.136）		0.631***
（0.169）		0.783***
（0.110）		0.818***
（0.102）		0.576***
（0.152）		0.836***
（0.111）		0.875***
（0.086）
R20.3260.2830.4070.3500.4620.413
Obs724802766644025360400230
三产



lnyi，t-0.045
（0.032）		-0.134***
（0.010）		-0.097**
（0.034）		-0.033
（0.026）		-0.121***
（0.013）		-0.094**
（0.029）		-0.047*
（0.024）		-0.112***
（0.014）		-0.150***
（0.034）		-0.042-0.122-0.114
c0.351**
（0.168）		0.880***
（0.054）		0.641**
（0.191）		0.291**
（0.138）		0.799***
（0.071）		0.627***
（0.162）		0.356***
（0.128）		0.734***
（0.078）		0.912***
（0.168）
R20.4240.1450.4420.1600.4580.281
Obs724802766644025360400230


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3.4 整体经济与三次产业收敛性综合分析

为更方便观察前文的回归结果,按照下述方法对上文数据进行了处理,并将结果统一汇集到表7中。第一,计算三期收敛系数的平均值,并按照高、中、低进行排位,其中二者差距极小的（0.002以内）,用“平”表示。第二,因为4年期、5年期和6年期各自的截止时间不同,所以各期的收敛系数大体可以反映短期的收敛趋势,即随着时移,收敛是加快还是放慢。加快的,用“+”表示,放慢的,用“-”表示。其中,由于成长型资源城市中,4年期、5年期的一产、三产不显著,所以其收敛趋势用“#”表示。
结合表7的汇总结果,现就一些尤为值得关注和引起重视的现象和问题说明如下,而对于其他一些经济收敛的结构特征则不再一一赘述。
Table 7
表7
表7回归结果综合比较
Table 7The comprehensive comparison of regression results
维度全样本东部中部西部成长型成熟型衰退型
整体经济收敛[-]低[-]中[-]高[+]低[+]中[+]高[-]
一产（高）[+]中（高）[+]低（高）[+]高（高）[+]低（中）[#]高（高）[+]中（低）[+]
二产（平）[-]低（中）[-]平（中）[-]平（中）[-]中（高）[+]低（低）[-]高（高）[-]
三产（平）[-]低（低）[-]高（低）[-]中（低）[+]低（低）[#]高（中）[+]中（中）[-]

注：无括号的为组内横向比较,圆括号内的为组内纵向比较,方括号内的表示收敛趋势。此外,成长型资源城市由于4年期、5年期的一产、三产不显著,所以在做三期平均的排位比较时,使用的是6年期的数据。
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从空间结构看,经济收敛的空间不平衡性在资源型城市身上同样存在。首先,位居西部的资源型城市,其整体经济的收敛速度最快。该结果契合了国家自2000年开始实施的西部大开发战略。当然,国家的扶持援助政策是否对西部资源型城市的收敛速度产生了积极作用,或者发挥了多大的作用,本文并未直接验证,还有待更进一步的研究;其次,东部的资源型城市其整体经济的收敛速度虽然最低,但上文已揭示,在不含东北三省的情况下,中、西部的收敛速度与之相比,还是存在差距。对此,结合朱国忠等基于1952-2008年省级层面数据的研究表明,东部地区的空间相关性很显著,而中西部地区的空间相关性不显著[19]。推测一个可能的原因是这些东部地区的城市间具有更强的经济互动性,从而使得分布其中的资源型城市可以更方便的向发达地区学习技术,并获得人才、资本等方面的支持。
从城市类型结构看,处于不同生长阶段的资源型城市,经济收敛的差异性同样存在。首先,衰退型资源城市的整体经济的收敛速度最高,这可能与国家近年来更为重视对这类城市的扶持、援助有关。比如在国家2007年发布的《关于促进资源型城市可持续发展的若干意见》[24],及2013年发布的《全国资源型城市可持续发展规划（2013-2020年）》[1]中,就可以看到,相对于其他类型的资源城市,国家对衰退型资源城市的资金和政策支持力度更大,也更为直接;其次,成长型资源城市的各次产业中,二产收敛更快,这是因为这类城市尚处于工业化初期,其二产更快的收敛速度也是该阶段的典型表现。但这类城市的一产和三产未发现收敛,原因可能在于这些地区聚力于资源开发而产生了所谓的“挤出效应”[3]。对此现象,这类地区要引起足够重视。实际上,大量文献[3-7]也揭示了专注资源开发而忽视其他方面建设可能带来的危害;最后,成熟型资源城市三次产业的收敛性与成长型资源城市相反,其一产和三产具有更高的收敛速度。无疑,这有利于成熟型资源城市摆脱对资源的依赖。同时也说明这些地区不再像其成长阶段那样,仅仅关注资源开发,而多年的转型努力也取得了一定成效。但要注意的是大力发展非资源型产业特别是三产的同时,不能忽视二产的发展。毕竟对于资源型城市而言,欲图一步跨进以三产为主的经济结构是不现实的,按产业结构演变的普遍规律,这需要一个很长的过程。而其间这类城市还是需要充分结合地区的禀赋结构,促进潜在比较优势向实际比较优势转化,以使二产特别是其中的先进制造业获得更好的发展,以此一步步的实现产业结构的转型和升级。
从收敛趋势看,近年来,资源型城市整体经济的收敛速度有所降低。其中,收敛速度放缓的主要是位居东、中部的资源型城市以及衰退型资源城市。究其原因,认为虽然可能与全国经济结构调整以及世界经济持续低迷有关,但是对这一现象还是需要保持警惕,当然更长期的表现还有待更进一步的观察。

4 结论与讨论

4.1 主要结论

资源型城市与其他类型城市间的经济发展差距问题是中国区域全面协调发展的一个重点和难点。要解决这个问题,首要任务就是摸清资源型城市的经济发展状况,对此,经济收敛性的考察方法有其固有的优势。因为该方法更易于捕捉不同类型地区间经济差距随时间推移的演变情况和个体性差异,所以,利用收敛性的考察方法可对资源型城市的发展状况进行更为清晰的刻画,从而助力经济政策的制订。本文的主要结论如下：
（1）当前,资源型城市与非资源型城市间依然存在经济差距,但资源型城市更高的收敛速度使得二者的经济差距正在逐渐缩小。这表明,一些文献证实的“资源诅咒”效应可能只是某些特定时期下的阶段性表现,它不意味着资源型城市命中注定就会永远落后于其他类型城市,考察的结果也表明二者之间其实存在改变的空间。
（2）对资源型城市的经济发展状况进行结构化分析是非常必要的,结果显示,在资源型城市内部,无论整体经济还是三次产业,从空间结构以及城市类型结构看,收敛性都不是整齐划一的,而是存在显著的差异。特别如空间结构上（含东北三省数据情况下）,位居相对落后区域（如中、西部）的资源型城市,整体经济收敛的速度较快,而反观东部的资源型城市,其整体经济收敛速度与人们的一般认识相左,不是最快而是最慢。城市类型结构上,成长型、成熟型和衰退型资源城市的整体经济收敛速度与资源型城市的生命进程一致,其中,成长型资源城市的收敛速度最低。此外,数据也显示,资源型城市整体经济收敛的结构差异与各自三次产业的收敛速度有关,其中,二产和三产是背后最主要的决定性因素。上述事实表明,促进资源型城市可持续发展,加快转变经济发展方式的相关研究和政策规划,不能仅局限于资源型城市这一总体,还要综合考虑总体之中各方面的发展差异性。对于研究而言,要更加关注典型城市经济发展向好或向坏的背后逻辑,这会更具现实指导意义;对于实践而言,则要基于差异,应势而谋、因势而动、顺势而为,对症下药,以差异化的政策和规划推动分布于不同空间、处于不同生长阶段的资源型城市无差别的发展。

4.2 讨论

经济收敛性的存在源于新古典经济增长理论的资本边际回报率递减这一关键假设,这一假设的前提是技术条件给定。也就是说,如果技术条件发生变化,那么经济收敛现象就可能消失。当前,中国正在积极推进供给侧结构性改革,随着这一改革的推进,中国经济增长的动力结构必将发生深刻变化。而在这一过程中,尤其需要关注并防范资源型城市和非资源型城市间好不容易缩小的经济差距再度扩大。因为,对于两类地区而言,当前供给侧结构性改革的工作重点和难度是不一样的。其中,“补短板”是非资源型城市关注的重点,而“去产能”则是资源型城市工作的重中之重。二者相对而言,其中资源型城市如何解决产能过剩的问题会面临更大挑战。所以,今后一段时期,非资源型城市尤其是经济领先地区在突破了科技创新等领域的瓶颈制约后,其经济势必跃升到更高平台的增长路径。这种情况下,如果资源型城市不能跟上改革的浪潮,就可能导致两类地区间经济差距的再次扩大。对此,需要引起足够的重视,而且在前文的分析中,也已经看到,近年来一些资源型城市确实已开始出现收敛趋势放缓的迹象。
为此,当前资源型城市一方面要有效化解过剩产能、促进产业优化重组。另一方面还必须积极优化自身禀赋结构,抓紧补上短板,确立起新的地区比较优势,以实现产业的转型升级。而在这一过程中,除了资源型城市的自身努力外,国家还有必要在充分发挥市场决定作用的前提下,进一步完善和丰富扶持、援助政策,积极推动资源型城市与其他城市特别是发达地区的交流互动,着力提升资源型城市在人才、技术、资本等方面的吸引力,协助规划和搭建起资源型城市转型升级的支撑体系,促进其供给侧结构性改革的顺利推进,以全面实现“十三五”末“努力缩小区域发展差距”的规划目标。
本文从空间和城市类型两方面对资源型城市整体经济和三次产业的发展情况进行了结构分解,多维度地展示了近年来不同结构下资源型城市的经济发展差异。研究结果对于政策实践有一定的启示作用,但囿于数据,对于所发现的一些结构性差异,其究竟因何所致,还未进行更为直接的验证。所以接下来进一步分析这些原因,将有助于改进相应经济政策,使其达到更好的效果。
The authors have declared that no competing interests exist.

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