摘要: 一、引言  中国与印度作为经济快速增长的人口大国于近年来倍受全球经济界和研究者关注，高盛直接将中国与印度列为“金砖四国(BRIC)”的领航者，认为中国与印度将成为全球最具发展潜力和对未来世界经济格局产生深远影响的经济体。始于1978年...

一、引言

 中国与印度作为经济快速增长的人口大国于近年来倍受全球经济界和研究者关注，高盛直接将中国与印度列为“金砖四国(BRIC)”的领航者，认为中国与印度将成为全球最具发展潜力和对未来世界经济格局产生深远影响的经济体。始于1978年的改革开放把中国经济推上20多年的持续发展道路，创造了GDP年均增长率约9.5%的“奇迹”；而印度自20世纪80年代也开始了渐进经济改革，取得了20多年来GDP年均增长率达到6%的骄人成绩。两国“增长之谜”成为经济界研究的热点，而分析两国经济增长引擎，不可忽视的一个重要因素是两国经济的全球化进程。那么，在两国经济全球化进程中，贸易对经济增长作用效应及机制如何，两者是否存在长期均衡关系，成为研究两国经济增长的重要问题。

贸易开放与经济增长关系是国际经济学领域颇具争议的话题，主流观点认为贸易开放度能有效地促进经济增长，但相反观点亦广泛存在。经典贸易理论认为建立在比较优势基础之上的自由贸易能提高生产可能性边界而使所有贸易参与国福利水平提高。以Krugman为主的新贸易理论则认为贸易通过产业聚集具有递增的规模效应。新古典经济增长理论也认为出口部门通过更有效率的管理方式和生产技术改进对非出口部门产生积极的外在影响(Feder，1982；Kruger，1985)；贸易开放迫使一国实施更好的宏观经济政策(Kruger and Bhagwait，1978)；贸易开放能促成规模效应 (Helpman和Krugman，1985)和资本形成(Rodric，1988)。新经济增长理论为贸易促进增长提供了新视角  (Romer，1986；Lucas，1988)。Grossman和 Helpmam(1991)、Romer(1992)、Baro和Martin (1995)等认为开放经济体更具吸收外部技术能力；Young(1991)、Grossman和Helpman(1991)、 Eicher(1993)及Lee(1993)则通过内生增长模型说明经济开放能形成区域专业化，进而享有规模收益递增而具有长期增长效应。Baro和Martin (1996)的模型表明开放的落后国家具有更快的增长率。Obstfeld和Rogoff(1996)认为开放经济体更具从发达国家获取新思想的能力。除了理论阐述之外，国外学者通过对不同区域、不同样本期及采用不同计量方法的实证结果表明，贸易对经济增长具有显著的提升效应。

近年来国内出现了较多研究贸易开放与经济增长关系的文献。包群等(2003)认为以贸易依存度作为贸易开放度衡量指标能说明贸易开放与经济增长之间关系。郭妍等(2004)选择外资依存度等指标测度我国经济开放度与经济增长之间的长期均衡关系。许和连(2006)以外贸依存度作为衡量贸易开放度指标，计量分析了贸易开放度对我国人力资本积累及全要素生产率提升的影响。

上述分析能反映贸易与经济增长动态关系，但国外分析不能反映各国个体情况，特别是不能反映发展中国家与发达国家之间贸易演进路径的差异性特征。而国内文献虽然能反映中国贸易开放度与经济增长关系之间的时序演进关系，但缺乏与其他发展中国家之间的横向比较。难以发现具有相同背景的不同经济体贸易开放制度安排的差异及优缺点。本文则是基于内生增长模型，将具有可比性的两个国家贸易置于统一分析框架下来研究贸易开放的经济增长机制及效应，通过比较中国与印度开放政策差异及效应，得出更具说服力的结论。

二、贸易开放与增长：中印描述性比较

伴随着经济全球化发展起来的对外贸易是二战后各国经济发展的重要因素(Ben-David，1996)，中国与印度通过渐进调整贸易政策，不断提高贸易自由化程度来增强两国经济增长能力，两国贸易均以较快速度增长。为比较两国相对贸易开放程度，本研究以贸易依存度来衡量两国贸易开放度(图1)，计算公式为：其trade中表示贸易开放度，T和GDP分别表示贸易量和国内生产总值，it表示国家和时间。由于贸易开放度为相对指标，故可依据可变价格计算。

从商品贸易依存度时间序列上看，两国商品贸易依存度指数均呈上升趋势，特别是20世纪以后两国商品贸易开放度均快速上升。中国商品贸易依存度从1990年的26.5%上升到2005的62.4%，而印度则从13.2%上升到33.2%；从横向比较来看，中国商品贸易开放度高于印度，其中中国商品贸易依存度平均值为32.1%，而印度仅 16.4%。特别是中国加入世贸组织以来，中国商品贸易开放度远高于印度商品贸易开放度水平。从服务贸易开放度比较上看，中国与印度服务贸易开放度均较低。样本期间，中国服务贸易开放度平均值为4.2%；印度服务贸易开放度比中国略高，平均为5.4%。但印度近两年来服务贸易开放度增长迅速，2004和2005年分别为16.2%和18.1%，远远高于中国的7%和7.1%，体现出印度在服务贸易领域的相对竞争优势。从总贸易开放度比较上看，中国贸易开放度领先于印度，但从2003至 2005年的两年间，两国贸易开放度差距急剧缩小。中印两国贸易开放度动态演变反映了两国对对外经济政策的调整轨迹，虽然两国有着相同的要素禀赋，却在贸易依存度和贸易结构上存在明显差异。如何评价两种贸易模式不仅是重要的现实问题，而且具有非常重要的政策内涵。下面结合经济增长理论模型计量分析两国贸易开放的经济增长效应。

三、计量分析

(一)模型

按照经济增长理论解释，国民收入增长有3个途径：投资；技术或应用知识；有劳动能力的人口比例上升。贸易的经济增长效应主要体现为“生产效率的推动器”作用，即在投入不变的条件下，通过生产技术变革提升生产可能性边界(Miller and Upadhyay，2000；许和连等，2006)。为了体现贸易开放对经济增长的作用途径，基于Cobb Douglas生产函数作简单变形如下：

其中，贸易开放度trade直接进入效率乘数A，体现“生产效率推动器”作用；i表示国家，t表示时间，K、L分别表示资本和劳动力要素投入量，α、β分别为资本和劳动力弹性。人力资本没有作单独处理，而是直接进入全要素生产要素函数的其他因素，原因是：众多文献在运用经济增长模型分析时，常将人力资本、贸易开放度等共同反映全要素生产率变化，而中印两国，人力资本要素禀赋相似，故简化处理；由于总劳动投入L中已经包含了人力资本，如果要将人力资本作为投入要素方程，将导致重复计算问题。

为了得到计量分析模型；将式(1)两边取对数得到：

lnY=lnA+αdnK+βlnL(2)

由于贸易开放度直接体现为生产效率的提升，建立起贸易开放度与生产效率之间的关系模型为：

lnA=ωlntrade+ε(3)

将式(3)代入式(2)，得到基本计量模型：

lnY=ωIntrade+αlnK+βlnL+ε(4)

(二)变量、数据及方法

方程(4)为实证分析贸易开放度与经济增长长期均衡关系的静态方程，变量为GDP总量，为了使数据具有可比性和一致性，数据取自世界银行发展指数(WDI)按2000年不变美元价格计算的实际GDP。K为物质资本存量，由于缺乏直接官方数据，故需进行测算。一般地，K_it=(1-δ)K_it-1+ηI_it，δ为折旧率，假定为5%；η为固定资产投资的资本形成率，假定为95%；参照已有研究，最初资本存量K_i1997定为样本期第一年(1978年)实际GDP的2.5倍；各期投资I为固定资产投资总额，数据取自WDI按2000年不变美元价格计算的实际固定资本形成总额。L为劳动力投入，其中1978-2003年数据来源于WDI数据库，2004-2005年数据来自《中国统计年鉴(2006)》和印度官方网站(NSSO)。两国贸易开放度(trade)为以总贸易依存度来衡量，数据为计算所得(见图1)。

贸易开放度与经济增长关系的实证处理方法一直存在争议。国内学者计量方法经历了从线性(如包群等，2002)到协整方法(郭妍等，2004)，再发展到面板方法(许和连，2006)。其中，协整与面板方法得到普遍认可。本文着眼于对比分析中国与印度贸易开放及增长效应的动态过程，同时考虑到难以获取印度各邦面板数据，故采用协整方法进行处理。

(三)计量处理、结果及分析

只有在具有同阶单整条件下，变量才能进行协整分析，故先对变量进行单位根检验。本文采用ADF方法来检验变量平稳性。根据计量模型，对原数据取对数后再进行单位根检验，结果见表1。

检验结果表明，所有变量的水平序列非平稳，而一阶差分后均平稳。在进行回归分析之前，还需分析变量间是否存在长期均衡，否则可能产生“伪回归”问题。本文使用EG方法：第一步，运用OLS方法对方程(4)进行回归，求得残差项；第二步，对回归残差进行稳定性检验。如果残差不稳定，则进行相关处理，如加入趋势项或变量差分滞后项，直到方程通过检验并得到变量间长期均衡关系参数(李子柰，2005)。OLS方法得到回归结果见表2。

从面板A统计检验指标来看，经济意义和模型参数系数具有统计学意义显著性，对方程的总体性检验也较高，说明3个变量对经济增长具有较高的解释力度。但是，对方程残差检验的DW值较小，经查表DW(28，3)临界值d_L=1.26，d_U=1.56，进一步LM检验说明回归残差存在一阶自相关。印度各变量的回归结果中，劳动产出弹性系数不具显著性，从残差检验来看，具有显著的一阶自相关。由于两方程残差为非平稳系列，故需对方程进行调整才能最终确定产出与各解释变量之间的协整关系。考虑到解释变量对产出的滞后影响，在方程(4)施加滞后变量影响后确定最优回归模型。由于缺乏确定最优滞后项的统汁方法，故采用试算法进行逐步回归，得到最优的回归结果为面板B。施加滞后项后，可以消除回归方程残差一阶自相关，对回归结果的经济意义、统计意义及计量检验达到比较满意结果。因此，可以认定表2中面板B参数系数为变量间的长期均衡关系。下面对中印生产函数中各解释变量回归结果进行分析：

1.劳动力要素的影响。中国劳动力要素产出弹性系数为0.218，且参数估计t统计量均小于2，不具有统计显著性。这与最近一些学者研究结论较为一致。(许和连等，2006；姚树洁，2006)。印度劳动力产出弹性系数仅为0.105，亦存在统计不显著问题。按照Feder(1982)和许和连(2006)的解释，其原因是中国与印度劳动力无限供给条件下劳动力过剩所致，但其中内在机理仍然是一个不解之谜。按照基本经济理论，劳动力作为生产的重要投入要素，其对经济增长作用应当是显著的。

2.固定资本存量对经济增长的影响。劳动力在产出函数中表现为流量指标，资本则表现为存量影响。实证结果显示，中国与印度固定资本存量对经济增长的影响系数均较大且具有统计显著性，两国资本存量的产出弹性系数分别为0.708和0.868。比较以前学者对中国的研究结果，由于方法和样本不同，系数存在一定差异。但估计系数表明，固定资本存量对类似于中国与印度这样的发展中大国经济增长具有重要意义，投资是支撑一国经济发展的重要引擎。从中印两国资本弹性系数比较来看，印度投资效率略高于中国。

3.贸易开放度的经济增长效应。如前所述，贸易开放对经济增长的作用体现为“效率提升器”的作用。中印实证结果显示，贸易开放度对经济增长具有明显的拉动效应，且具有统计显著性。中国贸易开放度提高1%，GDP将提高0.389%，这与姚树洁的研究结论较为一致；而印度贸易开放度提高1%，GDP将提高0.279%，略低于中国。从两国贸易开放度对产出的弹性系数来看，明显低于资本存量效应，其原因是两者对经济增长的不同作用机制所致。资本存量对经济增长的作用机制为要素投入型增长，在生产可能性曲线体现为点的移动；而贸易开放度体现为效率型增长，体现为生产可能性边界的整体扩张，即通过技术进步，人力资本积累及企业家精神等内生增长能力促进经济增长。结合两国贸易开放度结构与回归结果显示，不同贸易开放度结构对经济增长的作用均具显著性。从回归结果看，中国贸易开放度及经济增长效应略高于印度，但这并不能说明中国贸易模式相比于印度模式具有比较优势。为此，可结合中国与印度贸易余额进一步说明(如图2)。

从图2中得知，中国自1994以后保持较大贸易顺差且呈持续增长趋势，特别是2005年贸易余额急剧上升；与此相反，印度贸易余额则保持较小浮动的逆差。中印贸易余额差异反映出两国在经济全球化进程中不同的制度安排，并对两国参与经济全球化产生影响。具体体现为中国在经济全球化进程中面临由贸易过度盈余所导致的日益严重的外部失衡问题，并被发达国家认为通过操纵汇率获取非公平竞争优势，使中国面临着越来越严峻的贸易保护和壁垒的外部冲突，而印度在全球化进程中并没有出现严重的内外失衡与冲突问题，这说明中国建立在劳动力比较优势之上的出口加工贸易模式与印度贸易模式相比有着内在的不稳定性。故中国可适当借鉴“印度模式”，通过制度安排渐进调整实现资源配置方式转变，从而保持经济内外均衡增长。

四、结论及政策建议

本文通过对中国与印度贸易开放度及经济增长效应比较研究，主要结论有：

1.对外贸易是一国经济增长的重要引擎。中国与印度作为发展中的人口大国，自由贸易政策安排应是两国“追赶型”经济增长的理性选择。因此，两国为保持经济快速增长的外部支撑，不仅要加强与发达国家之间的贸易，更要加强两国之间的经济贸易联系，改善外部贸易环境，从而避免“囚徒困境”式博弈，进而导致帕累托福利损失。

2.中国与印度贸易开放度结构性差异表明，贸易对经济增长的促进作用并不存在统一模式。印度以服务贸易为主，而中国则以商品贸易为主的贸易模式均有效地促进经济增长。但中国应当清楚地认识到服务业对经济增长的拉动效应，并加强服务业领域的国际竞争力，特别是高技术领域创新能力。

3.从回归结果来看，贸易开放对经济增长的作用均较显著。但与印度相比，过高的贸易开放度不仅带来严重的外部冲突与失衡，而且导致中国经济的外部依赖过高，容易受到发达国家经济扰动与冲击。相反，印度外贸依存度较高，但并没有遭遇严重的外部失衡。因此，中国应当审慎思考其内在原因利弊，从而实现经济的内外均衡与可持续发展。