啊，难道矿产资源丰富程度不会直接影响经济发展吗？

由Edward L. Glaeser、Sari Pekkala Kerr和William R. Kerr合作撰写的The Review of Economics and Statistics最新论文“Entrepreneurship and Urban Growth: An Empirical Assessment with Historical Mines”采用工具变量方法实证考察了企业家精神对城市经济发展的作用。企业家精神如何影响城市发展？这是经济学家一直以来关注的问题，已有大量文献通过构建理论模型对此进行了细致考察，但从实证角度识别两者因果联系的研究还非常鲜见。本文作者在现有研究基础上更进一步采用工具变量方法实证考察了二者间关系。

本文所采用的工具变量是某一城市在历史上的矿产资源丰富程度。这一工具变量最初来源于Chinitz (1961)。该研究以匹兹堡为考察对象，分析发现其企业家精神的没落与大钢铁企业的集聚相关。钢铁企业有很强的规模效应，随着其逐步壮大，本地的许多小规模企业会被挤出。而企业家精神又与小规模企业密切相关（现有文献采用平均企业规模、新开企业中本地职工占比等作为企业家精神的代理变量），因此小规模企业被挤出意味着本地企业家精神的不断没落。而之所以会存在钢铁企业，一个主要原因便是本地拥有丰富的矿产资源。

本文作者利用并拓展了这一点，认为矿产资源的丰富会使本地形成一批资源密集、规模效应很大的企业（并不局限于钢铁企业），这些大企业挤出小企业，造成本地企业家精神的没落。即外生的矿产资源丰富程度与企业家精神之间呈现负向关联，可以充当后者的工具变量。具体地，本文以1900年时城市周边500米范围内矿的个数、1928年时煤矿或铁矿是不是本地主导型矿产资源、1900年城市周边100米范围内铁矿个数作为资源丰富程度的代理变量，以平均企业规模、新开企业中本地职工占比作为企业家精神的代理变量，通过一阶段回归分析确证了上述论点。在此基础上，作者进一步展开两阶段工具变量分析，发现企业家精神确实会显著地影响城市经济发展：平均企业规模每下降1个标准差会导致城市就业增长率提升0.61-0.88个标准差，新开企业中本地职工占比每增加1个标准差会导致城市就业增长率增加0.25-0.35个标准差。同时，与OLS结果相比较可以发现，以平均企业规模作为代理变量时，IV和OLS的结果十分类似；以新开企业中本地职工占比作为代理变量时，OLS结果存在低估。

采用工具变量克服内生性问题以估计因果关系，一个核心要求便是工具变量不能通过内生变量以外的途径影响被解释变量。本文作者在基本回归分析之后，对是否满足这一条件进行了考察。一个可能的威胁是矿产资源会通过工会影响城市经济增长，作者在回归分析中控制了工会因素，结果仍然稳健。另一个可能的威胁是矿产资源丰富程度与美国采掘业的衰退相关、或与美国某些老牌工业基地的衰退相关，进而影响到城市经济发展。对此，作者首先用不同行业的子样本进行回归分析，其次用不同地区的子样本进行回归分析，最后采用Instrumental Variable Quantile Regression Method (IVQR) 进行技术性处理，所得结果依旧高度稳健。

来源：论文大焖锅