全球再工业化研究系列（六）：印度会成为下一个中国吗？

中国经济增长在过去20多年里飞速发展，取得了令人瞩目的成就。在中国成功全面脱贫跨入小康社会的同时，全球跨国企业和金融市场投资者也从中国经济高速增中获益颇丰。因此他们在持续投资中国的同时也在全球范围内寻找下一个潜在的“中国”。鉴于中国的经济体量和发展速度，可以想象这张名单并不会太长，而印度显然是排在最上面的几个国家之一。但任何一个长期研究全球经济的分析人士会观察到这样一个奇特的现象：在过去几十年里，全球投资者每隔5-10年就会出于各种不同的原因开始看好印度，甚至认为印度会加速赶超中国，并提出了“龙象之争”的说法。但喧嚣过后，往往随之而来是失望。这次疫情爆发后，各国开始重视全球产业链布局的多元化，因此再次把目光聚焦印度。但当疫情开始在印度蔓延之后，印度国内暴露出来严重的治理问题和落后的基础设施，令全球投资者怀疑印度距离成为下一个中国依然还有很长的路要走。

图1：印度经济增速明显高于全球平均增速

作为发展中大国，印度的经济增长速度引人侧目，成功跻身全球增速最快的大型经济体之一，成为新兴经济体的主要代表。为了谋求经济发展，印度在经济结构调整的过程中选择跳过传统“农业-工业-服务业”的发展模式，直接进入“农业-服务业”的发展模式。通过跳过以制造业为主导的第二产业的发展，印度在并没有完成工业化的情况下进入了“后工业化”时期。

这种不同于传统工业化国家的“跨越式”发展虽然使得印度获得了比肩中国、甚至某些阶段高于中国的GDP增速，但外商投资者不足、本土制造业产业链条薄弱等隐患日益加剧，使印度面临着生产效率低下、产业缺乏联动等根源性问题，未来经济增长前景堪忧。制造业与服务业之间的长期扭曲式发展带来了两个问题：一是导致印度贫富差距逐渐拉大、社会阶级矛盾加剧；二是导致印度有限的工业体系表现出明显的二元化。长此以往，印度的高速经济增长将难以持续，未来印度制造业的发展将成为其经济转型的关键。因此，如何通过推动工业化以规模化地创造就业机会，并通过部门间的劳动力转移提高整体生产效率，就成了未来印度政府需要解决的核心问题。

三因素推动印度在过去保持经济高速增长

第一个因素，作为世界第二人口大国，印度拥有全球最年轻的人口之一。2020年，印度的平均年龄仅仅为28岁（图2），而中国则是37岁。经联合国预测，印度将拥有全球最长的人口红利时期——从2005到2055。其中，印度的人口红利将在2041年左右达到顶峰，即2041年时，其59%的人口将处于20-59岁的适龄劳动力年龄区间。同时，OECD对于印度人口结构的预测也显示印度年轻人口远高于世界平均水平（2030年印度15-24岁人口比重为16.42%，世界平均水平仅为15.16%，图3），这一人口红利将对印度的经济增长形成支撑：

从内部看，通过充分发挥本国的劳动力比较优势，印度可以尽可能的投入劳动力要素，最大化实现规模化生产以降低生产成本。在此过程中，人口的增长将通过规模经济提升生产效率，进而推动技术和制度上的革新，从全要素生产率提升的角度拉动经济增长。从外部看，丰富且较为廉价的劳动力使印度在国际竞争中具有明显优势。由于印度劳动力成本较为低廉，且拥有数量庞大的年轻劳动力，在中国、马来西亚等国劳动力成本上涨的背景下，很多跨国企业将产业转移的目光投向了印度。欧美产业转移的增加将有效带动印度本土制造业的发展，带动印度经济增长。从非劳动力的角度来看，考虑到印度储蓄率显著低于中国，意味着更大量的资金被用于消费（印度的居民消费占GDP比重明显高于其他中等收入国家，更于近年超过了高等收入国家的平均水平），此时印度人口红利的增长也会带来更大规模的本土消费市场。若印度本土居民就业与收入的状况不断好转，则将与本国庞大的内需形成正面循环，增加内需对于印度经济增长的贡献率。

在向自由市场经济转型的过程中维持经济增速和工业增长，关键在于微观工业结构的重建。而印度所选择重建的产业结构，则是以生产型服务业为主导的第三产业。我们观察到，自上世纪中印度从英国独立以来，印度第三产业的就业人数以高于一二产业的速度高速增长。近年来，作为发达国家的制造业的外包基地，印度的服务业增加值不断增长，从1973年32.9%的低位一路上涨至2019年49.4%的高位（图4），生产型服务业增加值占GDP 15.4%。这种“后工业化”的发展模式，成为了印度经济增长的主力：

印度已成为世界第二大软件出口国和世界外包行业第一大国（据印度政府统计，1995年-2003年，印度软件出口的年均混合增长率高达36%）。现代生产型服务业（信息科技、商业服务等）逐渐取代贸易和社区服务等传统服务业，为印度建立下了有利的现代化发展基础。从数据来看，服务业对印度经济增长的贡献率已超过50%（图5），成为其经济增长的主要动力。考虑到服务业增长率较为稳定、受到周期负面影响较少，印度以服务业为主的经济体制也有助于跨周期为其提供持续的经济增长动能，同时降低印度经济增长过程中的波动。

第三个因素，政府的改革为印度经济增长带来了新的动能，市场化改革显著释放了制度红利。

我们将印度独立后的经济发展分为三大阶段：（1）第一阶段为尼赫鲁时期（1947年独立—20世纪70年代），这一时期印度效仿苏联和中国，形成了以计划经济为主的混合经济体制。（2）第二阶段为国大党上台后（20世纪80年代），在这一时期对尼赫鲁时期的经济体制进行了尝试性改革，例如刺激私营经济的发展，逐步放松计划经济。（3）第三阶段为印度的市场化改革时期（20世纪90年代至今），在此期间，印度进行了一系列的市场化改革，使原本的以公有制为主的经济体制逐渐切换至以私有制为主的经济体制。可以明显看出，在印度进行市场化改革之前（90年代之前），长时间维持着较为封闭的计划经济模式。而计划经济所带来的弊端是显而易见的，即过度重视实现内部产需平衡，难以考虑到复杂多变的外部需求，也难以充分融入全球化的国际分。

为了改善计划经济对经济发展带来的一系列负面影响，印度于上世纪90年代进行了一系列改革。我们将印度的改革分为三个阶段：（1）1990年之前，尼赫鲁发展战略模式与混合模式时期；（2）1991年-2013年的经济改革期，自由市场发展战略(德里模式)；（3）2014年以来的莫迪政府改革期。

在印度改革期间，循序渐进采取了一系列措施，对制造业的重视程度不断增加：首先，1991年，拉奥政府接受了IMF的建议，开始在印度进行自由化、市场化、全球化和私有化的改革。在这一时期，印度GDP年均增长率约为6.6%；并在2005年-2014年达到了7.8%的年均增长率，成为世界第十大经济体。其次，在莫迪政府改革时期，出台了更多市场化和全球化改革措施。一方面，莫迪提出“经济优先”和坚持“供给侧”改革的战略，通过大规模的投资拉动经济增长，同时通过加强基础设施以及城镇化建设来为国内企业以及外资发展提供更好的环境。另一方面，莫迪政府针对前期经济改革的薄弱点—制造业，进行了更大调整，提出将发展战略重点从服务业转为制造业，将制造业贡献率从16.0%提高到2025年的25.0%，以期每年为超过1200万的年轻人提供就业。受益于莫迪政府新的改革，在其执政期间，印度经济增长整体仍然维持6%以上的增速，印度国内总储蓄水平与外资流入也不断增加。

印度“三因素”下的经济增长模式不可持续

结合前文来看，印度过去经济增速的高增主要受益于人口红利、以外包为主的现代生产型服务业的发展、经济改革带来的制度红利这三大因素。但未来这三大因素能否继续为印度经济增长提供强有力的支撑？答案是否定的。人口红利效应减退、生产型服务业贡献走弱、经济改革带来的制度红利衰退，这三大现象的背后均与印度长期以来的经济与人口结构不协调有关。这一失调现象的加剧，不仅导致印度国内的全要素生产率迟迟难以提升，也难以充分发挥出改革所带来的政策利好效应。

第一，印度劳动力结构发展不均衡，人口红利因素不可持续。

从数据上看，印度劳动力量质双双下滑：（1）印度失业率高而劳动参与率低。在2000年之前不断上涨，从1994年的3.65%一路上涨至2002年的4.43%（图6）。同时，其劳动参与率仅仅为46.29%，远低于中等收入国家平均水平的60.24%。（2）大量就业人口与仍滞留在第一产业。截至2019年，印度的第一产业仍占有总就业人数的42.6%（图7），该比重远高于中国（25.1%）与其他新兴市场的数据。

导致印度出现劳动参与数量下滑、劳动力职业技能偏低的原因根深蒂固，短期内难以改善：

在数量上，劳工保护条例限制了企业招聘稳定劳动者的意愿。在劳工保护层面，印度通过多条劳工法规加强对劳动者权益的保护。在高强度的劳工保护条例下，企业一旦与劳动者签订正式合同，大部分情况下只能在政府审批后才能在合约期内裁掉自己的工人。这无疑增加了企业的劳工成本，导致企业在用工灵活性上受到极大的限制。因此，为了避免减少这一限制，企业往往选择和劳动者只签订临时用工协议，而非正式劳工合同。而临时用工协议对于劳动者而言显然保障不足，导致劳动者工作积极性有限，影响印度国内产业的可持续发展。肯锡的一项调查显示，“尽管劳动法的相关规定旨在提高工人福利，但事与愿违，大多数企业因为惧怕触犯劳动法而宁愿不扩大生产规模”。

在质量上，种姓制度导致居民受教育程度的参差不齐，劳动者职业技能不高。在印度的经济发展过程中，种姓制度与宗教观念根深蒂固。虽然此前印度通过改革已经废除了种姓制度，但在世纪生活中，种姓制度仍然对社会的方方面面都存在着不可忽视的影响力。由于种姓制度等级森严，高种姓的人群接收着精英教育，而低种姓人群不仅难以接受到足够的教育，政府政策的执行往往也容易受到种姓制度的阻碍。在这一恶性循环下，印度出现了极为明显的两极分化。数据显示，上世纪90年代，印度的文盲数量占比达到52%。印度经济学者夏尔马指出“印度庞大的年轻劳动力人口多数受教育程度和技术素质不高，政府如果不能及时有效地帮助提供劳动技能培训，他们反而会成为制造业发展的瓶颈”。

这种劳动力结构的失调，加剧了印度国内产业中空化和二元化的问题。自殖民时期以来，印度始终面临着中空化于二极化的问题。中空化即产业结构偏向两头分布（印度制造业主要分布在超大型外资集团和家庭作坊）；二元化于中空化类似，一极是具有发展现代工业的极少数的塔尖上的企业，一极是缺乏资金，无力提升技术水平的底层企业。印度劳动力结构于产业结构的不匹配进一步加剧了这一现象：一方面，印度经济在独立后从一产主导直接走向三产主导，缺少工业发展作为“过渡”，且劳动者受教育程度极为有限，这导致仍有大量劳动力无法通过及时提升职业技能而被迫留在第一产业。另一方面，生产型服务业（尤其是信息技术类服务）作为印度经济的核心，本质上仅仅为少量知识精英阶层的劳动力提供了就业机会，无法充分吸收社会上的过剩劳动力。这种劳动力结构与产业结构的不匹配使得印度劳动力向高低两端聚集，大量中等技术的工作机会流失，中空化与二元化的问题在此期间再次加剧。由中空化与二元化所带来的中间过渡环节的断层，放大了印度劳动力供需不匹配的矛盾。因此，尽管印度拥有丰富的劳动力人口，但劳动力结构与产业机构的不均衡发展使其人口红利未能向经济增长进行转化。

中空化与二元化的不断发酵，导致印度贫富差距问题也不断扩大。截至2015年，印度前10%人群的收入份额达到56.1%，但后50%人群的收入份额仅占14.7%（图8）。同时，印度的贫困人口比例在2011年下降至62%，但仍大幅高于世界平均水平33%（图9）。而按照世界银行标准，印度的贫困率（每天生活费不足3.20美元的人口所占总人口的百分比）更是高达61.7%。失业率和贫困人口的增长对经济运行形成了阻力，中空化与二元化也导致印度的财富不断向高低两端聚集，贫穷的人难以通过劳动实现阶级跃升，富有的人则占据了越来越多的资本与资源。贫富分化的加剧不仅经济结构的优化难以推进，复杂的社会矛盾也导致国家产业政策的落地难以实现预期效果。

第二，印度外源性经济结构面临新的国际风险，以外包为主的生产型服务业的利好难以持续

一方面，“全球再平衡”导致印度生产型服务业扩张动能放缓。全球化进程放缓更深层次的原因是2008年次贷危机之后的“全球再平衡”打破了之前“发达国家消费，发展中国家生产”的失衡格局。发达国家因为债台高筑以及国内失业问题日趋严重，无力继续维持之前的消费驱动增长模式，不得已情况下，一方面要开始抑制债务的增长，开始勒紧裤腰带；另一方面考虑“再工业化”来为国内创造就业机会。无论这种想法是否实际可行，但“全球再平衡”的趋势已经确立，并直接导致全球化进程放缓。

在“全球再平衡”进程达到某一新平衡点之前，要扭转全球经济一体化放缓的局面是十分困难的。而拉动印度经济增长的软件与信息技术产业业务则主要以出口需求为导向——2018年印度IT相关的软件和工业服务所带来的收入中，82.93%来源于出口业务；软件服务在经常项目中占比达到16.6%（图10）。在“全球再平衡”的背景下，发达经济体将不断收缩本国的外部需求，印度原有的出口导向型企业订单将被迫缩水，国内相关产业难以进一步生产扩张，原有的高增速将逐步回落。考虑到印度经济增长的很大一部分贡献是来自服务外包，“缓慢全球化”的开始，可能会导致印度过去所推崇的以服务外包为主的发展模式难以在新时期继续推动其经济增长。

另一方面，印度制造业与生产型服务业的发展脱钩且存在断层，生产型服务业独木难支。根据我们之前的研究，生产型服务业和制造业之间存在着一定相关性：制造业的发展将带动配套生产型服务业跟随扩张，而配套生产型服务业的发展也会为制造业发展创造更加有利的生产环境，通过提升全要素生产率来带动制造业产业的提升。

然而这一现象在印度并不成立。主要由于印度国内制造业与生产型服务业的发展脱钩且存在断层。首先，由于印度生产型服务业的发展主要是为美国等发达国家的提供外包服务，并未与本土制造业产生正向的勾稽联系。因此，虽然印度本国的生产型服务业借此得到了快速发展的机会，但这类产业的发展仍以服务海外为主，未能与本土制造业形成良好的双向推动机制，从而无法有效带动本土制造业回升。其次，由于印度基础设施和科研投入较为落后（研发投入占比仅为0.65%，图11），且国内的低收入现状导致其对生产型服务业（如IT产品）的需求偏低，导致印度无法从根本上实现生产型服务业与国内需求之间的正向循环，迟迟难以做到以内需为主发展本土产业。

第三，印度国内工业与服务业发展不均衡，经济改革所带来的政策利好效应难以充分发挥

一方面，印度经济改革并未带动本国制造业发展，改革红利有限。根据美国中央情报局的估算，2016年印度农业、工业、服务业对GDP的贡献分别为15.5%、23%和51.5%，却分别雇佣了47%、22%和31%的劳动力。可以明显看出，工业与服务业对经济增长的贡献较高，但雇佣的劳动力数量偏低，大量劳动力仍旧停留在农业层面，未能及时向工业与服务业进行转化。同时，横向对比来看，印度的工业化发展与中国或其他新兴市场国家并不相同，制造业水平从1960年以来就保持在14%-16%的较低位置（图12），从未出现过工业化水平的高速发展（2014年“印度制造”计划的提出也未推动其制造业占比的提升）。这一数值与欧美等发达经济体较为接近，与发展中国家相去甚远。和中国比起来，印度制造业占比只能算作中国的一半。

虽然莫迪政府在2014年提出了“印度制造”计划，立志将印度打造为全球制造业中心。并提出在2025年将制造业占GDP的比重由16%提高至25%，以期每年新增1200万个就业机会。但我们发现，自2014年至今，印度的制造业占比并未发生太多改善，印度的工业发展依然远远落后于东亚的新兴工业化国家和地区。可以说，印度从始至终就并未进行过持续的工业化发展，甚至可以说一直处在一种“去工业化”的状态中。因此，即便莫迪政府提出了新的“印度制造”计划，印度的经济结构也并未在这一改革下发生太多改变，改革所释放的政策红利难以有效带动印度停滞已久的制造业发展。

图12：2018年制造业占GDP比重

另一方面，印度基础设施建设不足，营商环境较差影响经济改革的实施效率。虽然近几年印度的营商环境有所好转（2019年营商环境排名第63位），但根据世界银行此前发布的《世界营商环境报告》，2015年印度在189个国家中排名第142位，除了两个参数(获得信贷和保护少数投资者)之外，印度在其余参数中均没有进入前100名。根据统计，印度用于基础设施建设的投入仅占GDP3%-6%左右，这表明印度的基础设施建设极为薄弱。其中，印度的电力设施落后明显，电力输送损耗高，电力设备配套不均衡且管理混乱。以上原因导致印度虽然是电力生产大国，但却有25%的居民缺乏基本的电力供应，人均电力消耗显著低于其他新兴市场国家（图1）。在基础设施建设长期不足的情况下，印度本土企业难以获得便利的发展环境，难以充分享受改革所释放的政策红利。

资料来源： WIND, 摩根士丹利证券

整体来看，印度不仅缺乏工业化资本积累，劳动力素质也未能跟上全球工业化发展的脚步，在资本、技术与劳动力的缺失压力不断发酵的情况下，印度本就陷入瓶颈的经济增长难以获得充分的发展空间，前期较高的速经济增速存在隐患。而中国不仅具有充足的资本积累、持续的技术提升以及相对稳定的就业结构，在基建方面的优势也是印度短期内不可取代的。因此，我们认为印度未来并不具备承维持经济高速增长、成为“第二个中国”的能力。

印度去工业化带给新兴市场的经验教训

扶持本土企业，重视本土制造业的发展。在经济缓慢全球化甚至逆全球化的背景下，出口型企业面临更大的风险，发展根植于本土且具有国际竞争力的企业就成了重中之重。一方面，可以调整前期的企业支持政策，在减弱对外企特殊政策的情况下强化对本土企业的扶持，鼓励国家内部实现企业集群化，扩大本土企业的规模化影响力。另一方面，对于一些尚未进入“后工业化”时期的发展中国家而言，政府可以通过发展国企与私企的混合制改革，鼓励国内传统制造业在既有领域进行合并以及产能重建，不断优化上下游产业链，增强本国的产业链竞争力。此外，科技研发投入是一国工业发展的核心力量，对于新兴市场国家而言，需要政府有“集中力量干大事”的魄力，通过不断在关键领域增加科技研发投入，推动本土企业实现自我升级与自我迭代。

重视基础设施建设，吸引并合理使用外资。基础设施建设不足，不仅会导致印度难以依靠自身条件实现制造业产业升级的自我迭代，同时也使印度不具备足够的基建设施来承接外国产业转移。长此以往，容易陷入工业化水平长期偏弱的不利局面。因此，新兴市场国家需要在吸取印度经验教训的基础上，大力发展本国基础设施建设。一方面，通过持续不断的基建投资，不仅能为相关产业提供更好的配套服务，也能为劳动力提供更多的就业机会与就业岗位，使经济运行基础更加牢固。另一方面，更加完善的配套基础设施建设，也能为发达经济体的产业转移提供更加便利的环境，有助于吸引更多外资企业在本国进行资金投入。在此过程中，可以适当优化针对海外投资资金的各类限制，不断提高海外资金使用效率，对本土产业形成提振。

重视人才培养，保持劳动力比较优势。虽然印度具有相当大的人口红利，但大量劳动力滞留在第一产业，导致人口红利难以充分释放，无法助推经济增长。因此，对于新兴市场国家而言，既需要保持本国人口红利的优势地位，也需要加大对劳动力技能的培养。一方面，针对中低端制造业，新兴市场国家可以加大职业教育培养，为制造业企业培养技能完备的熟练工人，保持自己劳动力成本低廉的相对优势，为发达经济体的部分产业进行代工生产。另一方面，政府不断加大科技研发投入，积极开展高技术教育，定向为以信息技术为代表的高科技企业培养人才，针对新兴市场普遍技术不足这一点进行人才培养“补短板”，提升本国在劳动力素质层面的技术优势。

章俊 摩根士丹利证券（中国）首席经济学家

李雪 摩根士丹利（中国）高级经济学家