阅读预计约30分钟
作者 | 杨先明 崔可琪
整理 | 王晶
内容提要
印度产业结构模式、开放进程以及增长状况一直是研究印度必须关注的重点。本文首先分析了印度产业开放的主要特征及形成原因，其次利用TVP-VAR模型实证印度1987-2017年间三次产业开放对经济增长产生的时变影响，并实证分析了制约印度产业开放的增长效应持续性相关因素。结果表明，印度产业开放选择形成了增长的异质性，即第三产业开放的增长效应大于第一产业开放和第二产业开放的增长效应。第三产业开放产生了正向增长效应，第二产业开放的增长效应在30年的时间里始终为负，第一产业开放对经济增长的影响很小；同时，实证结果显示，近年来印度第三产业开放的正向增长效应正在弱化，第二产业开放的负增长效应依旧保持，第一产业开放的增长效应得到优化但影响依旧很小，依靠第三产业开放拉动经济增长的趋势在衰减；而劳动力流动壁垒、政府财政投入力度是可能的制约因素。
一、引言
2020年11月15日，第四次区域全面经济伙伴关系协定领导人会议正式签署《区域全面经济伙伴关系协定》（RCEP），会议同时还承诺协定自生效之日起即对印度加入保持开放。印度曾是积极推动RCEP成立的主要国家之一。然而，2019年11月4日，莫迪政府却在第三次RCEP会议上突然宣布退出RCEP谈判，官方回应其中重要原因是RCEP条款无法满足印度的诉求。莫迪政府认为RCEP旨在消除高关税、非关税壁垒的目标与印度制造业、农业所依赖的高关税保护之间难以弥合。另外，各成员国无法满足印度方面放宽人员流动限制的诉求，也使印度方面预期占优势地位的服务业在RCEP中进一步发展受到限制。可以说，印度以往的产业开放模式及其比较利益似乎成了当下加入RCEP的最大屏障。这一事实不免让人回头审视印度产业开放模式的合理性，以及在全球化进程不断加深的今天，这样的产业开放模式能否继续给印度经济带来增长效应？
就上述问题，目前学术界尚未出现专门的支撑文献，相关文献主要将印度的产业结构和对外开放分开进行讨论。在印度产业结构的研究中，学者们对印度服务业主导的产业模式的形成原因、合理性和可持续性颇具解读。黄永春等认为印度经济发展走的“跨工业化”道路主要由“基础设施薄弱、精英人才涌现”的资源禀赋、社会内部消费需求拉动、相关产业支撑、自由化的政策改革、技术进步等内部因素形成，对印度社会经济发展来说有一定优势但也存在一定劣势。张绍华将服务业主导的产业结构模式看作是南亚四国（孟加拉国、印度、巴基斯坦、斯里兰卡）的经济增长模式，他认为这样的经济发展模式是由服务业全球化、国际分工重构等外部因素和语言文化系统、重视职业和高等教育的传统、重视通信等基础设施的建设、积极推进体制改革等内部因素促成的，并指出这种服务业主导的经济增长模式可持续。而阿卜拉吉特•辛哈（Abhra-jit Sinha）则认为印度产业结构变动模式主要来源于外部因素，即全球贸易的增长和技术的全球传播为最不发达国家创造一个机会，使它们能够接受或选择“第三产业化”发展模式。目前，探究印度产业结构的研究已颇为丰富，但对印度产业模式形成的内外部原因以及可持续性仍然存在进一步讨论空间。
而关于印度对外开放的讨论，早期学者主要对印度对外开放的特征进行剖析。左连村通过对比中印两国改革开放的进程，总结得到印度对外开放主要受到中国对外开放的启发，两国开放均呈渐进态势和扩大开放的趋势，但中国开放以制造业为主，印度开放以服务业为主。另外，印度对外开放具有局部性，无法让下层群体获益。之后，大量学者探究了印度对外开放对经济增长的作用，学者主要利用国家层面的数据探究印度对外开放对经济增长产生的作用，大部分学者均认同改革开放对印度经济增长做出的显著贡献。赵伟从经验数据出发在比较中印两国自1990年起的GDP、对外贸易份额和FDI流量后，得到中印两国经济快速增长均得益于对外开放。阿格拉瓦尔（Agrawal）分别研究了改革开放前后出口在印度经济增长中的作用发现，在开放前出口并没有导致GDP增长，反而GDP增长导致了出口增加，开放后出口与GDP之间存在双向因果关系。林加拉吉•马利克等（Lingaraj Mallick et al）采用带有阈值协整的非对称误差修正模型，研究了1960-2018年间印度经济增长与贸易开放度之间的长期均衡关系发现，开放前经济增长导致的贸易开放度下降调整速度较快，但经济增长导致的贸易开放度上升调整速度较慢，开放后贸易开放度对经济增长的正负冲击调整速度均在加速。
另外，早期部分学者对印度对外开放模式持肯定态度。黄亚生认为中国经济增长的优势在于基础教育，完善的教育体制推动经济增长，进而快速吸引FDI和基建投资。而印度经济增长的优势来源于印度自由的民主制。1991年起印度推行了更加彻底的私有化、金融改革开放、迎接全球化等措施，此后经济增长显著。作者认为，相比中国看得见的硬件基础领域，印度的制度性变革更具有推动经济增长的可持续性优势。随着印度对外开放发展的深化和相关政策的不断变革，目前更多学者对印度对外开放模式产生了相反见解。杨怡爽认为印度开放模式正在从政府“不去做什么”的自由化回到“必须做点什么”的保守民族主义，印度政府在奉行贸易保护主义又想继续维系20世纪90年代以来打造的市场开放形象，最终结果是经济的连续降速增长。宁胜男同样认为，面对上一轮自由化改革红利的消退，印度重新关注第二产业尤其制造业的发展，在开放战略上重新走向保护主义难以突破印度长期面临的经济困境。从现有研究印度对外开放的相关文献来看，学界对印度对外开放的特征已有整体性分析，但细化到产业层面的分析较少；大部分学者均认同印度早期对外开放对经济增长的推动作用，然而伴随印度开放发展的不断变化，学者就印度开放模式的优势和可持续性产生了从肯定到怀疑的态度转变。
总体来看，相关文献从开放视角对印度产业结构讨论的结论尚不充足，而研究印度对外开放的文献缺少在产业层面的具体分析，将印度的产业结构、开放过程以及经济增长三者相结合的文献尚处于空白状态，更不用说从开放的角度辨析印度产业在开放状态下对其经济产生推动作用的合理性以及可持续性。当印度以自身产业开放模式无法在RCEP中获益为由退出RCEP谈判时，这一认识的缺乏一定程度上引起各界对印度政府的决定争议不休。因此，本文将在前人研究基础上，讨论印度对外开放在产业层面的特征，创新性地将印度对外开放数据细化到三次产业，实证产业开放的增长效应、可持续性和相关因素对其产生的影响，希望借此为各界加强对印度产业结构和开放过程的认识提供可利用的经验和实证证据。
二、印度产业开放特征分析
印度自独立以来，长期实行进口替代等封闭发展政策，这种情况一直延续到1991年。对外开放是在国内收支危机加剧、全球化加速且受到东亚经济迅速崛起的刺激下的选择。尽管如此，印度的对外开放在产业开放次序等方面体现出与东亚开放型经济的异质性，形成了印度产业开放的一些特征。
其一，第三产业开放优于第一产业开放和第二产业开放。在外贸方面，从20世纪90年代开始，印度优先开放第三产业，服务贸易发展迅速。2001年，印度服务贸易进口总额排在全球第19位，出口总额排在全球第23位；到2020年，印度服务贸易进口总额已上升至全球第10位，出口总额上升至全球第7位。目前印度已成为除中国之外服务贸易排名进入全球前十的发展中国家。但涵盖第一产业和第二产业产品的货物贸易发展却不如服务贸易强劲。2001年印度货物贸易进口总额全球排名25位，出口总额排在31位；到2020年，印度的货物贸易进口总额在全球排名14位，出口总额仅排在21位，排名相对靠后，相较于第一产业贸易和第二产业贸易发展情况，印度第三产业贸易发展显然更优。在外资方面，印度自改革开放后大幅降低对外资的限制，大部分产业的外资持股允许突破50%，吸纳外资数量明显提升，但外资流入倾向于向优势产业集中。从1987-2020年印度三次产业FDI的存量变化情况来看（图1），印度第三产业始终是FDI流入的主要领域，第二产业吸纳的FDI虽然不及第三产业，但也在逐年上升，而印度第一产业吸纳的FDI相较于第二产业和第三产业明显不足，且增长幅度极小。将外资和外贸结合可看出，目前印度第三产业开放总体优于第一产业开放和第二产业开放，这一特征与发达国家以及全球大多数发展中国家表现出的“第一产业开放和第二产业开放优于第三产业开放”的情况颇为不同。
图1 印度1987-2020年三次产业FDI存量。注：数据来源于《World Investment Directory，Volume VII-Part 1：Asia and the Pacific》、《Statistical Poeket Book India》历年版本以及印度工业和内部贸易促进部（DPITT）公布的历年“FDI Newsletter”数据。图源：论文配图
其二，近年来印度三次产业的开放进程均在减速，印度的服务贸易竞争优势面临挑战。印度服务贸易进出口增长率自2004年之后已呈现明显下降态势（图2），与此同时，货物贸易总额的增长率也在波动下降（图3）。另一方面，印度自20世纪90年代初期对外资放松限制后到2008年金融危机之前，外国直接投资存量增长率呈现明显波动，但2008年之后到2020年，三次产业的外国直接投资存量增长率变化幅度均在减弱（图4）。一定程度上说明近年来印度外资流入的积极性在下降，再加上目前全球贸易保护主义盛行、新冠疫情的影响以及印度国内民意对对外贸易可能冲击农业、制造业的不满，印度三次产业开放情况已不如从前表现得那么成果显著。
图3 货物贸易进出口增长率。注：数据来源于UN Comtrade。图源：论文配图
图4 印度三次产业FDI存量增长率。注：数据来源同图1。图源：论文配图
其三，劳动力资源丰富并非印度第三产业发展的充分条件，人力资源向第三产业人力资本优势转化，是印度第三产业优先开放的决定因素。印度劳动力资源丰富，但印度的产业开放却呈现出“无法发挥劳动力优势”的现象。1988年，印度货物贸易主要以劳动密集型产品的出口和初级产品的进口为主，而2020年，印度产品分类货物贸易出口中资本和技术密集型产品以及劳动密集型产品的占比较大，进口中则以初级产品和资本技术密集型产品为主，将1988年和2020年“印度货物贸易分产品进出口情况”对比可看出（表1），开放后印度劳动密集型产品的进出口占比在减小，资本技术密集型产品进出口发展快速，初级产品的进口占比仍然较大，一定程度上反映出印度的产业开放并未利用其人口优势，并且印度滞留在第一产业的劳动力也未给第一产业创造出口优势。世界各国经济发展的经验表明，服务行业应该是一个吸收劳动力较多的行业，但在印度情况却相反，印度服务贸易以计算机信息服务为主（表2），计算机软件服务业也是印度历年吸收FDI最多的行业，然而该行业对劳动力的需求量不大但素质要求高，无法吸纳大多数劳动力。
究竟是什么因素导致印度产业开放形成上述特征？我们不妨从不同角度对此进行一些深入的分析。
首先，印度政府对第三产业开放的重点扶持是直接原因。一直以来，印度是一个在开放上秉持保守态度的国家，政府在对外开放上的政策干预较大。具体到产业上，印度政府明显更偏向对第三产业开放的重点扶持。1991年之前，印度开放策略主要以进口替代为主。农业方面，印度为走出因粮食连年短缺需要大量进口而产生巨额外汇赤字的困境，政府从建国伊始就不断推动农业改革。从“四五”计划开始，政府在贸易方面严格限制进口，优先考虑能促进出口和减少进口的农业生产项目。而工业是印度执行进口替代政策的主要领域，政府坚持实施严格的贸易限制和外资限制，以期快速建立完整的工业体系，使之成为国家主导产业。相比对农业和工业开放的颇多限制，政府对第三产业开放更具积极性。从1970年开始，英迪拉•甘地（Indira Gandhi）政府就宣布成立电子部，其目的是以软件出口换取必要的硬件设备进口；到拉吉夫・甘地（Rajiv Gandhi）上台后，国际环境发生重大变化，东亚“四小龙”和中国开始实行改革开放，东亚成为全球关注的新兴工业化地区，大大超过原来在经济发展程度上处于亚洲前列的印度。拉吉夫•甘地认为“我们错过了工业革命那班车，但不能错过这第二班车，即电子革命或称计算机革命。现在我们必须紧跟这班车，追上并跳上去”，科学研究和高技术引进成为政府关注的重点领域。鉴于计算机 软件国际市场迅速发展和本国拥有充裕的人力资源，印度建立起外向型计算机软件工业。1984年还出台了新的计算机贸易政策，硬件设备进口关税下调，软件进口关税从100%下降到60%。
1991年拉奥（P.V.Narasimha Rao）政府宣布印度全面对外开放，但从政策文件中对相关产业产品的具体开放条款仍然可以看出印度政府对第一产业和第二产业开放的保守态度和对第三产业开放的积极态度。具体表现在：农业方面，印度政府坚持认为粮食属于国家战略安全物资，必须审慎开放，1991年印度虽然取消了对大部分进口产品的数量限制，但对需要保护的农产品、消费品依然征收高关税，对咖啡、茶、腊肠的进口仍然征收100%的关税，小麦进口关税为50%，面粉为45%，糖类产品为60%，其他农产品为30%。工业方面，为了保护国内工业，印度政府对进口没有像对出口那样大力鼓励，因为40多年的保护政策形成的技术差距短期内难以缩小，若放开进口限制，国外工业产品会以质量和价格优势迅速占领印度市场，对印度本土产品形成巨大冲击，因此国内企业纷纷要求政府采取 保护措施，政府只能给予国内工业一段保护的过渡期。1993年，印度制造业的平均关税税率仍高达73%，接近最高关税水平。相反，政府为鼓励以软件信息产业为主的第三产业开放，完全取消了对软件进口的限制，1995年进口关税下降到10%，硬件产品关税下降到40%-55%；除此之外，印度首次建立了软件科技园，标志着印度已经从单纯的放松管制转为间接扶持，并且为与软件产业发展匹配，印度政府加速了金融市场改革，以吸引国外资金加大对软件产业的投资。
印度政府不平衡的产业开放政策延续至今。2014年莫迪（Narendra Modi）政府上台后尤其重视制造业的“自力更生”，政府在对外开放政策上一方面继续提高制造业产品的关税和非关税壁垒，希望借此获得绝对的货物贸易顺差；另一方面加大力度引进外资以期为制造业发展注入资金。但根据印度储备银行2020-2021年度报告，2016-17财年至2020-21财年，印度制造业吸引外资金额分别为119.72亿美元、70.66亿美元、79.19亿美元、81.53亿美元和67.39亿美元。近5年制造业FDI不增反降，且到2020年，印度第三产业仍然是FDI流入的主要领域，说明莫迪政府的制造业开放策略并未使印度获得更多外资红利。农业方面，莫迪政府曾有意加快农业改革，扩大农业领域开放。2020年莫迪政府推出《2020年农民（授权和保护）价格保证协议和农业服务法案》《2020年农产品贸易和商业（促进和便利）法案》和《2020年基本商品（修正）法案》，但却遭到农民强烈抗议。面对国内舆论压力，政府不得不废除改革法案，继续执行保护政策。另外，莫迪政府有意借“数字印度”战略加大第三产业开放力度，根据联合国贸易和发展会议（UNCTAD）的数据，2019年印度数字交付服务贸易出口额占其服务贸易出口比重的69%，高于同期全球平均水平，但印度第三产业开放受外部市场环境影响较大。近年来，受全球贸易保护主义、新冠疫情以及其他发展中国家第三产业兴起的影响，印度服务贸易的进出口增速在不断下降。
从上述印度政府一直以来推行的产业开放政策和相关声明可看出，改革开放之前，印度政府在第一产业开放和第二产业开放上的保守态度主要受后发国家赶超论的影响，政府希望借进口替代政策进行幼稚产业保护，以尽快培育第一产业和第二产业竞争力，而政府对第三产业开放扶持则是在国际环境变化刺激和国内良好产业条件交互影响下作出的决策。改革开放后到当前阶段，印度政府对第一产业和第二产业的保护则是因为相关产业在保护下形成政策依赖，利益集团的势力和呼声过强，不得不继续进行保护；而在第三产业开放方面，政府加大力度扶持第三次产业开放，希望继续扩大利用第三产业的比较优势为国内经济带来持续福利，第三产业开放因此在政府的推动作用下表现瞩目，但近年来也因外部环境的影响面临着收缩压力。
其次，印度的要素禀赋利用对第三产业的开放特征具有明显影响。一个国家能否选择恰当的产业开放模式并从中获得巨大收益，合理利用其资源禀赋是重要原因之一。从印度的劳动力数量分布来看，其中15-64岁人口占比67%，抚养比较低，劳动力供给十分充足。按照传统的产业变迁路径，若劳动力能够自由流动，人口红利会使过剩劳动力在边际报酬递减作用下自发进入生产效率更高的产业当中，主导产业也会从农业升级为劳动密集型制造业。然而从印度劳动力就业的行业结构来看，印度劳动力资源并未实现自发流动；到目前为止，仍有一半以上的劳动力由于劳动法等限制滞留在农村从事农业活动，工业吸纳的劳动力占比不如服务业。从自然资源来看，印度拥有丰富的土地资源，可耕地面积位居世界第二，但由于人口众多且土地改革僵化，印度农业生产率和农民收入低下，农村贫困问题依旧严峻。另外，尽管印度有着丰富的矿物资源，煤炭、铁矿储量位居全球前十，锰、铝土矿、铬、白云岩等矿产资源都相对丰富，但印度石油、焦煤、铜等战略性资源的相对不足导致印度每年需要依靠大批量进口才能满足国内巨大的需求，工业发展也因此较为缓慢。相较于劳动力难以合理匹配到各产业当中，印度产业发展明显更依赖于资本投入，三次产业资本投入的增速均大于劳动投入，且服务业资本投入的增速要大于农业和工业，因此，近年来印度三次产业贸易和外资均偏向资本技术密集型产业。
显然，上述情况导致印度无法充分利用人口红利优势。但另一方面，印度拥有通过高等教育培育的人力资源优势。受英国殖民影响，印度人口有广泛的英语语言基础，且印度独立以来的义务教育与高等教育一贯重视数学、理工等专业教育，印度人力资源的快速累计得益于此；再加上印度对技术进步尤其重视，从20世纪70年代起，在第三次科技革命的影响下，印度主动加强对计算机技术的学习和吸收。到20世纪80年代中期，拉吉夫•甘地正是基于对本国富裕人力资源的考量和对学习先进技术的重视，建立起计算机软件业。当前计算机软件业已成为印度的支柱性产业。计算机软件产业较强的竞争力使得印度第三产业具备明显的比较优势。
根据印度本身所具有的人口和自然资源优势，理应重点优先发展第一产业和第二产业。但劳动力市场分割、土地等资源分配不均的问题扭曲了禀赋条件，这导致印度的农业、工业生产效率低下，无法成为具有竞争力的产业，仍然需 要政府保护政策维持农业、工业的生产和消费。与此不同，印度的现代服务业与其人力资本结构相对匹配，有效形成产业发展的比较优势，推动了第三产业迅速崛起，且有足够能力参与国际竞争。总体来看，印度优先开放第三产业的政策，符合其所具备的产业比较优势。依托于产业比较优势制定开放战略是其最佳选择。而要让产业发展建立在比较优势的基础上，要素禀赋与市场机制和科技革命趋势结合，可能是印度三次产业开放发展的重要前提条件。
三、印度产业开放的增长效应实证分析
产业开放的最终目的是为了能够给国内带来相对封闭条件下更多的福利，其在宏观经济层次上可以表现为持续的、稳定的经济增长。在开放体系下，国际贸易理论为经济增长提供了新的影响因素和影响路径，即遵循比较优势的产业开放同样能够通过贸易和外资引发的规模效应、技术吸收效应等为国家带来增长福利。赫克歇尔一俄林理论（H-O理论）论证了产业的比较优势来源于一国内部对富裕要素的配置和利用。然而，二战后印度的结构刚性却导致这些资源无法配置到各产业中形成比较优势。因此，印度经济存在政府干预及其产业政策作用的空间，即通过政府的扶持政策能够使劳动力、自然资源、资本、人力资源等要素合理匹配到某一产业中，助推产业比较优势的形成，促进该产业的生产效率迅速提高，并在开放中带来增长效应。结合上述对印度产业开放特征和原因的分析，在政府的干预作用下，印度具有比较优势的产业是第三产业。据此，需要我们实证分析印度产业开放增长效应的异质性，即第三产业开放产生的正向增长效应强于其他产业。同时，要素条件、需求状况、支持性产业、企业战略、结构与同业竞争、政府作用等因素都会在不同时期影响产业发展，如果这些因素的阶段性作用在衰退，那么产业比较优势终会逐步丧失。因此，正如前述，印度第三产业开放带来的正向增长效应是否能够持续，以及影响的制约因素是什么，也需要我们进一步考察。
（一）
模型设定
1.TVP-VAR模型。本文实证目的主要是为反映印度产业开放对经济增长产生的结构差异并探究增长效应的可持续性，而可以有效捕捉系统中的结构性变化以及变量之间的非线性关系的向量自回归模型（TVP-VAR）恰好可以满足这一要求。TVP-VAR模型在VAR模型基础上引入时变参数，能够很方便地绘制印度不同时期产业开放对经济增长的脉冲响应函数，便于我们对比分析不同产业在不同时期对经济增长产生的冲击。
时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）在VAR模型的基础上扩展而来，最大的改进在于它假定系数矩阵和协方差矩阵都是时变的，这一假定更符合经济现实，有利于刻画变量之间的联立关系的非线性特征，无论是来自冲击大小的改变 还是来自传导途径的改变都能得到响应。目前，该模型被广泛用于分析宏观经济变量之间的时变关系。一个典型的TVP-VAR模型可以表示成以下形式：
其中，yt 是k×1维可观测向量，Xt = Ik ( y't － 1，…，y't －s ) ，βt 为 k2 s×1维时变系数向量。
参考中岛柔内等（Nakajima et al）的处理方法，假定At为下三角矩阵，该假设不仅可以保证VAR系统的递归识别，而且减少了待估参数的个数，At和Σt分别为如下k×k维的下三角矩阵和对角矩阵:
在上述模型中，系数βt、矩阵At和协方差矩阵Σt都是时变的，时变的矩阵At意味着第i个变量冲击对第j个变量的影响随时间而变化。
TVP-VAR模型可利用贝叶斯推断下的马尔科夫蒙特卡洛（MCMC）方法进行估计。具体的估计方法和步骤参见上述中岛柔内等的论文，本文不再赘述。
2.分产业对外开放度指标构建。在数据可获得基础上，本文参考潘凤构建对外开放度指标的做法，利用印度分三次产业的进出口贸易总额和FDI数据进行分产业对外开放度测算，公式如下：
exit为i产业出口额，imit为i产业进口额，FDIit为i产业外商直接投资存量，Yit为i产业生产总值。
（二）
实证结果分析
1.变量选取和说明。根据数据的可获得性，本文采用1987-2017年的时间序列数据进行实证，被解释变量为GDP，核心解释变量为open，所有数据均以千万卢比为单位并以2011年为基期年份进行平减。具体情况如下：
GDP和Y，用印度国内生产总值数据和分产业生产总值数据刻画，为避免极端值的影响，在不改变数据信息的基础上，对GDP取对数，数据来源于KLEMS数据库。
openi涉及分产业进出口额和分产业FDI两部分，三次产业进出口额数据来源于UN Comtrade Database中SITC Rev.3的4位分类编码分产品进出口数据和服务贸易进出口数据，作者根据Eurostat提供的SITC Rev.3的4位分类编码转ISIC Rev.3的4位分类编码对应表，分类汇总得到三次产业进出口总额；分产业FDI数据（2005年及之前）来源于UNCTAD编写的《World Investment Directory，Volume VII-Part 1: Asia and the Pacifific》以及印度统计局提供的《Statistical Pocket Book India》历年版本；2006-2017年数据来源于印度工业和内部贸易促进部（DPIIT），作者根据《World Investment Directory，Volume VII - Part 1：Asia and the Pacifific》以及《Statistical Pocket Book India》提供的三次产业包含的具体产业门类对2006年之后的数据进行分产业汇总，以保证和2005年之前的数据归类一致。
2.平稳性检验。TVP-VAR模型必须满足VAR模型对数据的基本要求，因 此，在进行参数估计之前，为避免伪回归，首先需要对变量数据进行ADF单位根检验，结果表明各变量是非平稳序列，经过一阶差分后平稳（表3），因此本文对所有变量进行差分处理。
3.模型参数估计。在用TVP-VAR模型进行回归前还需要确定模型的滞后阶数，可通过Stata中的向量自回归模型的AIC和SC准则确定，结果显示一阶滞后最优（表4）。
TVP-VAR模型的估计是在贝叶斯统计框架下使用MCMC方法实现的，为准确地计算出时变参数的后验均值估计值，本节将MCMC模拟次数设定为10000次，表5给出了模型参数的估计结果和MCMC抽样方法的抽样效率检验结果。通过分析Geweke收敛诊断值和无效影响因子来判断TVP-VAR模型估计是否有效。从表5看出所有Geweke收敛诊断值小于95%显著性水平下的临界值1.96，因此不能拒绝“参数收敛于后验分布”这一原假设；两个模型的无效影响因子中数值最大的为22.1，所以我们得到模型的不相关样本数至少为452.49（10000/22.1≈452.49），这对于本文包含30个时点的后验推断是充分的。综上，模型的估计结果合理，可以进一步实证印度三次产业对外开放和经济增长之间的动态关系。
4.时变关系图分析。TVP-VAR模型估计结果首先给出了1987-2017年印度三次产业开放对经济产生影响的时变关系图。图5反映出，第一产业开放的增长效应从负值逐渐转变为正值，但始终围绕0值波动，对经济的影响较小；第二产业开放始终对经济增长产生负效应；而第三产业对经济增长产生了显著的正效应，且第三产业开放的增长效应大于第一产业开放和第二产业开放的增长效应，但从时间节点上来看，虽然第三产业开放对经济产生的影响自第5年起从负值转变为正值，并保持了将近20年的正效应，但在20年后这一正效应变为负效应。这一结果可以说明，近年来，第三产业的开放情况及其增长效应在恶化。总体来看，在第一产业开放拉动经济增长微弱，第二产业开放始终保持负向增长效应的情况下，印度依靠第三产业开放的非均衡产业开放模式对经济的拉动作用是有限的。
5.等间隔脉冲图分析。为进一步考察印度三次产业开放对经济增长的长短期影响，本文利用TVP-VAR模型的估计结果绘制印度三次产业开放对经济增长变动一单位冲击在不同滞后期的响应图。图6表示在给定一单位的印度三次产业开放正向冲击时，经济增长在滞后1、2、3期的时变参数脉冲响应结果，这3个滞后期的响应结果可以分别表示印度经济增长对三次产业开放正向冲击的短期、中期、长期响应。由图中可看出，不论是第三产业开放还是第一产业开放或第二产业开放，对经济增长产生的影响在1期滞后最为明显，2期滞后影响减弱，3期滞后该影响接近于0。说明随着滞后期的延长，印度三次产业开放对经济增长的影响越来越小，短期作用大于长期作用。另外，1期滞后中三次产业开 放对经济增长产生冲击的变动结果与时变关系图基本一致，再次说明第三产业对外开放的增长效应要大于第一产业开放和第二产业开放的增长效应。
6.时点脉冲图分析。TVP-VAR模型还绘制了基于印度融入全球化的重要时点，三次产业开放对经济产生冲击的脉冲相应图（如图7所示，1991年为印度改革开放元年，1995年印度加入世贸组织，2008年全球金融危机）。从第一产业开放对经济增长冲击的时点脉冲图来看，1991年印度改革开放时，第一产业开放立即对经济产生负效应。到1995年印度加入世贸组织时，第一产业开放的负向增长效应相比1991年有所减小，一定程度上表明印度积极融入世界开放体系使第一产业开放的增长效应得到微弱调整。但2008年金融危机发生时，第一产业开放对经济的负效应达到了三个时点中的最大值-0.2。而第二产业开放对经济增长冲击的时点脉冲图则反映出，1991年第二产业开放对经济产生负效应，1995年该负效应并未得到调整（图中1991年和1995年变化线重合），2008年金融危机时此负效应甚至加剧。最后，根据第三产业开放对经济增长冲击的脉冲图可看出，1991年第三产业开放的增长效应由负转正，1995年时第三产业开放继续发挥对经济的正向促进作用，而到2008年第三产业开放的增长效应已达0.1以上。综上，印度在融入全球化的重要时点中，第三产业开放对经济产生了显著的正效应，第二产业开放对经济始终产生负效应，第一产业开放的增长效应有微弱调整。但当国际金融危机等不利事件发生时，印度第一产业开放和第二产业开放的增长效应倍受冲击。
（三）
加入影响因素的稳健性检验
本文在数据可收集量化的基础上，以劳动力流动壁垒（lab）代表要素条件，政府发展性支出（gov）代表政府作用进行影响因素考察。在四变量模型基础上加入两个指标，一方面检验上述模型稳健性，另一方面可以对影响因素做实证分析。
1.影响因素数据来源。印度的劳动力流动壁垒主要体现在部门之间，即劳动力无法顺利从农业部门向非农业部门转移，因此本文以第一产业劳动力投入变化与第二产业、第三产业劳动力投入变化的比值刻画印度劳动力流动壁垒指标，即：
数据来源于KLEMS数据库
政府财政支出采用印度公共财政支出中的经济发展性支出刻画，以2011年为基期年份进行平减，并取对数。数据来源于Reserve Bank of India。
2.影响因素平稳性检验。同样，对lab和gov进行单位根检验：
结果表明变量是非平稳序列，经过一阶差分后平稳，因此本文对变量进行差分处理。采用AIC和SC原则对加入影响因素的模型进行最佳滞后期的选取，结果显示一阶滞后最佳。
3.加入影响因素的时点脉冲图分析。从图8时点脉冲图的结果可看出，加 入劳动力流动壁垒和政府发展性支出两个指标后，三次产业对外开放的增长效应大小依旧为第三产业开放的增长效应大于第一产业开放和第二产业开放的增长效应，说明上述四变量基准模型结果具备稳健性。
具体分析劳动力流动壁垒对印度三次产业开放的影响可看出，1991年和1995年劳动力流动壁垒对第一产业开放和第二产业开放产生了抑制作用，对第三产业开放则产生了正向促进作用，证明印度劳动力无法顺利进行部门转移是开放初期印度第一产业开放和第二产业开放缓慢，第三产业开放繁荣的重要原因。但在2008年金融危机时，劳动力流动壁垒对第一产业开放和第二产业开放的抑制作用强化，对第三产业开放的正向促进作用减弱。这一结果反映出，印度劳动力流动壁垒带来的经济负面影响愈加严峻，受此影响，当前印度第一产业和第二产业的比较优势难以实现，第三产业的比较优势也难以维持。
政府发展性支出对三次产业开放的影响同样表现出异质性特征。开放初期政府发展性支出对第一产业开放和三产业开放产生了促进作用，对第二产业开放产生抑制作用。但到了2008年政府发展性支出对第一产业开放和第三产业开放的作用不及开放初期，对第二产业开放则开始产生促进作用。结合印度公布的公共财政数据来看，1995年的经济发展性支出中，对社会服务（包括医疗、教育等）和农业服务的投入力度最大，分别占到约46.3%和17.1%，对铁路、港口等交通基础设施的投入占比较小，仅为7.7%；而2017年的经济发展性支出中，政府对社会服务和农业服务的投入力度依旧最大，分别占到约43.9%和18.8%，相比开放初期变化幅度较小，铁路、港口等交通基础设施投入明显上升，占到12.3%。由此说明，开放初期政府对社会服务和农业服务的高投入一定程度上促进了第一产业开放和第三产业的开放，而后期难以调整的扶持力度可能使得其对第一产业开放和第三产业开放的促进作用减弱，当前对基础设施建设的重视或许使得其开始对第二产业开放产生积极影响。然而脉冲图也反映出，政府发展性支出在三个时期对三次产业开放的促进作用均表现为短期影响，即促进作用在1-2期内转变为抑制作用，说明政府扶持无法持续促进三次产业开放。
四、结论与启示
印度自1991年改革开放以来，经济实现了高速发展，在这期间印度产业结构独特的发展变化模式一直为外界所关注和争论。对此，本文分析了印度产业开放的特征和形成原因以探究其合理性，并借助TVP-VAR模型实证了印度三次产业开放对经济增长发挥作用的异质性，利用时变脉冲图判读了该异质性在未来的不可持续性，最后证明印度对外开放增长效应不可持续是因为受到相关因素的制约。研究的结论如下：
第一，印度产业开放总体呈现第三产业开放优于第一产业开放和第二产业开放的特征。政府对第三产业扶持政策，尤其对相关人力资本投入和技术开发的激励，使得第三产业具备开放的先决条件；而劳动力市场分割、土地等资源分=配不均等因素，严重制约第一产业和第二产业形成合理的要素禀赋比较优势，最终导致了非均衡的产业开放模式。
第二，印度非均衡产业开放模式对经济产生了不同程度的影响。第三产业开放对经济的拉动作用明显大于第一产业开放和第二产业开放；第二产业开放对经济增长产生负效应，而第一产业开放对经济的影响较小。近年来，第三产业开放对经济增长的拉动作用已逐步减弱，而第二产业开放经济增长效应为负，第一产业开放正效应开始显现且微弱。以上表明，印度依靠第三产业开放拉动经济增长的作用是有限的。
第三，劳动力流动壁垒、政府发展性支出扭曲，影响印度产业开放增长效应的可持续性。实证结果显示，虽然劳动力流动壁垒有利于第三产业开放，但是抑制第一产业开放和第二产业开放，且其拉动作用在不断减弱，负面影响在 不断强化，产业比较优势难以创造和维持。政府发展性支出在开放初期一定程度上促进了第一产业和第三产业的开放，但近年来这一促进作用在递减，而目前对基础设施建设的重视使得其对第二产业开放产生了积极影响，但政府发展性支出对三次产业开放的正向作用均表现为短期影响，政府扶持无法持续促进三次产业开放。
印度产业开放模式选择及其效应对发展中国家具有重要的启示。在开放经济中，基于比较优势进行产业开放无疑有助于推动经济增长，而要素禀赋的自由流动和合理利用是产业能否发挥比较优势的重要前提。因此，政府的政策制定应致力于要素禀赋与市场机制和科技进步趋势相结合，助推产业比较优势的形成。同时，一国的开放经济增长不能仅仅依靠某一产业，保持优势产业的竞争力，推动劣势产业形成比较优势，实现产业开放结构的动态转换升级，才能保持经济在开放条件下的增长效应的持续。在这一过程中，要素条件、需求状况、支持性产业、企业战略、结构与同业竞争、政府作用等因素，都会在不同阶段影响产业比较优势的累积，需要科学的机制设计和路径选择。
作者简介：
杨先明，为云南大学经济学院教授、博士生导师，研究方向为经济发展理论研究；
崔可琪，为云南大学经济学院硕士研究生，研究方向为国别经济。
本期审核：范家菀
*前往公众号后台发送“编译”，即可查看往期编译合集
