“一带一路”背景下中印经济增长模式比较研究

张荐华，石超

(云南大学 经济学院， 云南 昆明 650091)

一、引 言

中国和印度都是发展中国家，又都是世界上国土面积大、人口众多、资源丰富和发展潜力巨大的大国，在世界经济中的重要性日益突出，已经成为当今世界最具发展活力的经济体。中国和印度两国具有较为相近的宏观经济政策，在1978年，中国开始实施改革开放，而印度在1991年开始正式实施改革开放。自此开始，中国的经济增长速度达到了年均10%，而印度的经济增长速度也达到了年均6%。虽然中国和印度的经济都保持持续较高增长，但是，两国的经济增长模式却大不相同。中国主要以工业化为主，成为世界工厂；而印度以信息和金融服务业带动经济增长，成为全球办公室[1]。

根据经济发展情况，中国和印度都属于发展中国家，经济发展水平仍存在很大不足，且都存在着较为严重的贫困问题。中国和印度要想继续大力发展经济且摆脱贫困，均需要地区和国际社会的合作。在中印对外经济发展依赖度越来越高的情况之下，“一带一路”在很大程度上为中印两国的发展提供了良好的机遇。鉴于南亚国家在“一带一路”倡议中的重要地位，中国非常重视南亚国家，尤其是印度的参与及合作。从历史视角来看，印度是海上丝绸之路及陆上丝绸之路的交汇点，在两千多年前，两国之间就在丝绸之路的基础上进行了很好的交流。

国内外学者们对中印经济增长模式进行了相关研究。针对有些学者因为印度在20世纪80年代经济增长速度比较低而质疑印度经济增长的可信度问题，Panagar Via A(2004)认为，这实际上是对印度经济发展的一种误解，在此基础上总结了目前印度经济增长率仍然落后于中国的原因在于，中国能够得到较大规模的经济资金，经济结构存在差异。中国以工业为主，而印度以服务业为主[2]。Singh A(2005)认为，对中印经济的比较是目前学术界的热点，但是如果单从中印GDP增长率、出口以及FDI等方面进行比较，则难以比较中印经济转型的实质，而引入对中印社会背景的分析则有助于更好理解中印经济转型的实质，也有助于对其他经济体转型的理解[3]。杨文武(2007) 深入研究了印度20世纪90年代以来的经济增长现象,在此基础上总结出印度经济发展模式的特征，首先是印度的产业结构不断调整升级，第三产业比重迅速上升，其次是印度的总体开放程度不大，相对保守和封闭， 这些特征对我国经济增长方式转变具有一定的借鉴意义[4]。伊倩(2006)认为，中印两国经济发展模式的共同点在于都推行以市场为取向的渐进式改革，都实行对外开放，鼓励私有经济的发展。不同之处是中国模式以制造业为经济发展的重点，而印度模式以软件业为经济发展的重点，印度的私营企业比较发达，国际竞争力较强，金融体制和法律制度比较完善，而中国的基础设施比较完善，中国吸引的外国直接投资比印度多，两国模式各有优势，可以取长补短，共同发展[5]。

在中国的“一带一路”倡议与印度经济增长方面，文富德、徐菲(2016)认为，印度在中国“一带一路”倡议中占有极其重要的地位，印度经济发展为中国“一带一路”倡议提供机遇的同时也可能对中国“一带一路”倡议构成一些挑战[6]。李晓(2015)，认为在中国“一带一路”倡议实施中“印度困局”的存在是一个客观现实，其在分析“印度困局”的原由及其表现的基础上，发现中国在印度的投资较少，两国之间的经济贸易合作也较少。中国应该从“三个层面”和“两个维度”增进双边政治互信，促进中国企业对印度投资的增长[7]。

综上所述，国内外的学者已经做出了较为丰富的研究成果。但是，之前学者的研究更多的是定性方面的研究，进行定量的研究较少，尤其是在“一带一路”倡议背景下对中国与印度的经济增长模式的定量研究更是缺乏，缺少定量研究就难以对新形势下中国与印度经济增长模式作出客观的比较。本文基于面板数据的分析方法，从混合模型和个体固定效应模型两个角度研究就业人员数、物质资本存量、初始就业人员数、政府支出规模和对外开放程度对中国和印度经济增长的影响，对中国和印度在“一带一路”倡议中的经济增长模式进行梳理，对比中印两国的经济增长模式，从而为研究这两个国家经济增长模式提供数据支持。

二、基于面板数据的计量分析过程及结果

面板数据回归分析方法是最近几十年来发展起来的统计方法，既可以避免时间序列数据容易出现的序列相关问题，也可以避免截面数据容易出现的异方差问题。使用面板数据回归方法研究各要素投入以及其他因素对经济增长的作用，大多数研究是在Barro(1991)的增长回归框架下进行的，对中国和印度经济增长源泉进行比较，需要使用面板数据的研究方法，本文的研究也在很大程度上采纳了Barro(1991)的研究方法。我们将回归模型设定如下。

Yit=α0+λXit+uit

(1)

其中，Yit是中国和印度各年经济总产出，Xit是一组控制变量。这些控制变量包括就业人员数、物质资本存量、初始就业人员数、政府支出规模和对外开放程度，uit是随机误差项。这里仍然采用“捆绑法”将劳动力和人力资本投入要素放在一起并且以就业人员数的形式进行计量分析，用物质资本存量代表物质资本投入，用2000年不变价格计算的进出口总额占GDP的比重代表对外开放程度，用政府支出占GDP的比重代表政府支出规模。这里需要注意的是，人们通常认为政府支出规模和市场化程度存在负相关关系，即政府支出规模越大，经济体的市场化程度越低，究竟是否存在这一关系还有待我们进一步去验证。而政府支出规模可以由政府财政支出占国内生产总值的比重来表示，那么政府财政支出占国内生产总值的比重和市场化程度存在负相关关系，因此这一指标是逆向指标。这样用于回归的具体方程为：

Yit=α0+λ1Hi0+λ2Hit+λ3INVit+λ4LABit+λ5GOVit+λ6OPENit+uit

(2)

(2)式是面板数据混合模型，具体回归结果见表1中的模型一的回归结果，而模型二和模型三则分别是将(2)式中去掉政府支出规模和对外开放程度后的模型，以便于比较。

模型二的具体方程为：

it=Yα0+λ1Hi0+λ2Hit+λ3INVit+λ4LABit+λ6OPENit+uit

(3)

模型三的具体方程为：

Yit=α0+λ1Hi0+λ2Hit+λ3INVit+λ4LABit+λ5GOVit+uit

(4)

面板数据混合模型的优点是不仅可以用混合模型的方法研究就业人员数、物质资本存量、初始就业人员数、政府支出规模和对外开放程度对中国和印度整体经济增长的影响，而且可以用个体固定效应模型的方法研究这些变量对中国和印度经济增长的影响。但是面板数据混合模型的缺点是不能具体研究这些变量与中国和印度某一国家经济增长之间的关系，这就需要借助面板数据个体固定效应模型以克服这一缺点。

关于数据来源，本文从世界银行网站选取并整理了2006—2015年中国和印度总产出、就业人员数、物质资本存量、政府支出占GDP的比重和2000年不变价格计算的进出口总额占GDP的比重等数据。考虑到回归结果受各变量数值大小的影响较大，所以我们将总产出数据、物质资本存量数据和就业人员数据单位经过适当调整，可以使回归结果受各变量数值大小影响较小，从而使回归结果能够更好地反映各变量对中国和印度经济增长的影响。

我们使用面板数据回归方法，并且采用相应的计量软件，对(2)式混合模型以及派生出的个体固定效应模型回归结果如表1和表2所示。

表1 面板数据混合模型回归结果

注：1.回归结果中不包含截距项(表2与此相同)；2.显著性水平定为0.05(表2与此相同)；3.括号内为p统计量；4.三个面板数据模型使用的具体回归方法均为Pooled EGLS，采用的权重均为Cross-section SUR。

从面板数据混合模型回归结果来看(如表1所示)，三个模型的拟合结果都很好。三个模型中物质资本存量和就业人员数都与中国和印度经济增长之间呈现出显著的正相关关系，并且就业人员数的估计系数在数值上要比物质资本存量的估计系数大得多。考虑到本文采用“捆绑法”将劳动力和人力资本投入要素放在一起并且以就业人员数的形式进行计量分析，因此这是正常现象，但是也反映出劳动力和人力资本投入要素对中国和印度经济增长中的作用比较大。同时发现，三个模型中初始就业人员数都与中国和印度经济增长之间呈现出显著的负相关关系，说明中国和印度初始劳动力和人力资本投入要素为多少并不重要。这也说明了一个国家在经济发展之初，初始劳动力和人力资本投入要素的多少并不影响这个国家以后的经济发展速度。

根据表1，从模型一的分析结果可以得知，政府支出规模和对外开放程度与中国和印度经济增长之间也呈现出显著的正相关关系，政府支出规模的估计系数要远远大于对外开放程度的估计系数。从模型二的分析结果中可以得知(模型二中不包括政府支出规模这一项)，对外开放程度与中国和印度经济增长之间也呈现出显著的正相关关系。从模型三的分析结果中可以得知(模型三中不包括对外开放程度这一项)，政府支出规模与中国和印度经济增长之间呈现出显著的负相关关系。政府支出规模是市场化程度的代理指标，从三个模型的回归结果来看，市场化程度与中国和印度经济增长之间的关系还难以判定。但是从前两个模型的回归结果来看，对外开放程度与中国和印度经济增长之间都呈现出显著的正相关关系。

但是，从面板数据混合模型回归结果还无法分析就业人员数、物质资本存量、初始就业人员数、政府支出规模和对外开放程度在中国和印度经济增长中的作用，这就需要借助面板数据个体固定效应模型回归分析，三个模型的个体固定效应回归结果如表2、表3和表4所示。

表2 面板数据个体固定效应模型回归结果(模型一)

注：1.上标a、b和c分别表示参数估计值在1%、5%和10%显著性水平上是显著的，上标d表示参数估计值不显著(表3和表4与此相同)；2.使用的具体回归方法为Pooled EGLS，采用的权重为Cross-section SUR(表3和表4与此相同)。

表3 面板数据个体固定效应模型回归结果(模型二)

表4 面板数据个体固定效应模型回归结果(模型三)

从模型一的面板数据个体固定效应回归结果来看(见表2)，物质资本存量、就业人员数都与中国和印度的经济增长之间存在显著的正相关关系，并且就业人员数的估计系数在数值上要比物质资本存量的估计系数大得多，同样也说明了劳动力和人力资本投入要素对中国和印度经济增长中的作用比较大。初始就业人员数与中国和印度经济增长之间呈现出显著的负相关关系。政府支出规模与中国和印度经济增长之间呈现出正相关关系，回归系数不显著，所以政府支出规模与中国和印度经济增长之间的关系仍旧难以判定，但是从t统计量来看(见表3)，中国政府支出规模对经济增长影响要大一些。对外开放程度与中国经济增长之间呈现出显著的正相关关系，对外开放程度与印度经济增长之间呈现出负相关关系，但是回归系数不太显著。

从模型二的面板数据个体固定效应回归结果来看(见表3)，去掉对政府支出规模变量后的模型的回归结果，物质资本存量、就业人员数同样与中国以及印度的经济增长之间存在显著的正相关关系，并且就业人员数的估计系数在数值上要比物质资本存量的估计系数大得多。初始就业人员数与中国和印度经济增长之间呈现出显著的负相关关系。对外开放程度与中国经济增长之间呈现出显著的正相关关系，但是对外开放程度与印度经济增长之间关系不显著。

从模型三的面板数据个体固定效应回归结果来看(见表4)，去掉对外开放程度变量后的模型回归结果与面板数据个体固定效应模型回归结果(模型一)比较相似，物质资本存量和就业人员数都与中国和印度经济增长之间呈现出显著的正相关关系，并且就业人员数的估计系数在数值上要比物质资本存量的估计系数大得多，初始就业人员数与中国和印度经济增长之间呈现出显著的负相关关系，并且回归系数都比较显著。政府支出规模与中国和印度经济增长之间呈现出正相关关系，中国方面回归系数比较显著，印度方面回归系数不太显著，所以中国政府支出规模对经济增长具有较强影响，印度政府支出规模与经济增长之间的关系仍旧难以判定。

三、对计量分析结果的解释

(一)结论

第一，在物质资本存量和就业人员数方面，物质资本存量、就业人员数同样与中国以及印度的经济增长之间存在显著的正向相关关系。这其中的原因不难理解，物质资本存量和就业人员数是一国经济发展最重要的两个投入要素，这两个投入要素的多少可以直接影响一个国家经济增长的速度。在物质资本这个生产要素上，目前中国相较于印度有较大的比较优势。就业人员数的估计系数在数值上要比物质资本存量的估计系数大得多。这表明了劳动力在中国以及印度经济增长中的作用比资本的作用大，这也侧面反映出劳动密集型产业在中国和印度经济增长中的重要性。另外，在劳动力这个生产要素上，中国和印度也逐渐出现了较大的差异，中国出现了“人口红利”缺失的情况，人口老龄化越来越严重，适龄劳动人口的比例越来越小，而印度则不同，印度的“人口红利”在全世界都名列前茅(图1和图2分别表示中国和印度2016年的人口年龄结构图)。

由图1和图2可知，目前中国的人口结构比起印度来缺乏优势，中国的人口结构体现出老龄化突出的问题，而印度的人口结构趋于“金字塔”形状，表明其人口结构更为年轻化，人口红利也较于中国更为突出。

图1 中国2016年人口年龄结构图(图1和图2的数据分别整理自中国和印度统计年鉴。)

图2 印度2016年人口年龄结构图

第二，在政府支出规模方面。政府支出规模与印度的经济增长之间的关系较为模糊，这与印度政府的政治党派、政策不稳定等原因有关。政府支出规模与中国的经济增长之间具有比较显著的正相关关系。这表明了中国政府对经济增长具有较强的促进作用，中国大多数地方政府受政绩显示机制的引导，通过各种措施竭力促进经济高速增长。随着“一带一路”倡议的实施，无论是对于沿线省份的扶持还是与沿线国家的合作，未来中国的政府支出规模将持续较大增加，由此可以带动经济更好更快的发展。由于政治制度的限制以及资金的缺乏，印度的政府支出规模较小，在经济发展过程中，政府需要获得大量的资金用于经济建设。在此背景下，加入亚投行以及未来参与“一带一路”倡议都可以为其政府的资金需求提供很大的支持。

第三，在对外开放程度方面。对外开放程度与中国经济增长之间呈现出显著的正相关关系，表明中国利用对外开放的效果比较好，而对外开放程度与印度经济增长之间相关关系不明显，可能的原因在于印度对外开放比较缓慢。中国方面，改革开放30多年以来，中国对外开放呈现加速发展态势，中国实施的对外开放政策直接推动了经济高速增长，对外开放效果比较明显。印度方面，对外开放在促进印度经济增长方面的作用是有限的。由于受到多方面的影响，印度的开放程度远远落后于中国，外资引进相对比较缓慢，其经济增长主要依靠本国居民投资和消费拉动。在“一带一路”倡议背景下，中国将更大限度地扩展自己的对外开放程度，势必也将会刺激经济继续增长，这也符合“对外开放程度与中国经济增长之间呈现显著正相关关系”的理论结果。反观印度，在对待“一带一路”倡议上的态度也在一定程度上反映了其对外开放的态度，如果能更大限度地对外开放，结合中国的历史经验，印度的经济势必会有更大的增长空间。

(二)政策启示

新时期，中国和印度的经济增长都遇到了一定的问题，为了促进经济更加快速增长，中印两国需要加大双边经贸合作。中国推行的“一带一路”倡议就是一大契机。中国在国内产能过剩以及外汇资产过剩的背景下，利用国内强大的工业产能和充足的外汇储备，加强与沿线国家的经济合作，协同沿线国家加速经济发展。印度莫迪政府当前正在积极推动基础设施建设和制造业发展，这两项内容都与“一带一路”倡议有极大的契合度，也为印度的经济发展提供了难得的机遇。首先，基础设施建设和制造业发展都需要大量的资金，而中国“一带一路”倡议一大核心内容就是为沿线国家提供资金支持；其次，中国目前正处于人口红利缺失、经济溢出时期，使得中国的部分制造业需要进行产业转移。

鉴于中国和印度经济增长方式的不同，“一带一路”倡议为中印加强经济合作提供了重要机遇。首先，在交流学习上，相较于中国大力发展基础设施而言，印度的基础设施根基薄弱，且发展水平不足，两国之间可以在基础设施方面进行交流合作。此外，在产业结构方面，改革开放以来中国的制造业得到了大力发展，“中国制造”也成为我国一个重要的标签，而印度则着力发展服务业，其服务业产值可以占到GDP总值的50%以上，逐渐成为世界办公室和软件研发中心，其经验也值得中国学习。其次，在互补合作上，中印两国可以取长补短，在旅游服务、娱乐影视、信息通信服务、基础设施建设、软件开发和金融保险等方面开展进一步的合作。在中国产能过剩以及外汇资产过剩的背景下，实施“一带一路”倡议可以帮助更多的中国企业解决产能过剩的问题，也可以帮助中国进行产业转移，转变经济增长方式；而未来参与“一带一路”倡议可以帮助印度吸引越来越多的中国企业前去投资。“一带一路”倡议的提出对中国和印度相互之间的经济发展都具有极为重要的作用，可以使两国的共同利益得到更多保障，也可以帮助两国创造更多的经济合作和交流的机会。

[1] 郑宇.从“世界工厂”到“全球办公室”——中印制度与经济发展模式比较[J]. 世界经济与政治，2015(7):24-39.

[2] Panagavia A. India in the 1980s and 1990s，“A Triumph of Reforms”[R]. Working Paper, 2004(3):1-37.

[3] Singh A.Comparisons between China and India[J]. China & World Economy, 2005(3):72-79.

[4] 杨文武.20世纪90年代以来印度经济发展模式的特性分析[J]. 南亚研究季刊, 2007(4):46-50.

[5] 伊倩.中国模式与印度模式之比较[J]. 理论与现代化,2006(4):60-65.

[6] 文富德,徐菲.试论印度在中国“一带一路”倡议中的地位和作用[J]. 南亚研究，2016(3)：106-123.

[7] 李晓.“一带一路”战略实施中的“印度困局”——中国企业投资印度的困境与对策[J]. 国际经济评论，2015(5):19-42.