第二次世界大战后，印度实行极为严苛的进口替代战略，采用包括关税、非关税壁垒、以及进口许可证制度等在内的多种工具促进本国工业化的发展。尽管贸易体制在20世纪80年代末逐渐放松，但直到1990年，也只有12%的制成品可以通过进口许可证进口，平均关税仍高于90%。

第一次海湾战争迫使印度贸易政策来到改革转折点。当时，国际油价上涨叠加重要贸易伙伴需求萎缩。由于经常账户失衡，印度不得不向IMF和WB寻求贷款援助，并于1991年与IMF达成一项备用安排。IMF的援助支持以宏观经济稳定和结构改革为特征的调整计划为条件，其中结构改革侧重于放松工业管制、改革金融部门和贸易政策等。在贸易政策方面，IMF备用安排第一次审查的基准包括取消大量进口数量限制、降低关税水平和分散程度。

1991年以后，印度贸易政策根据IMF审查基准发生了巨大变化。1987年到1994年，印度受进口数量限制的商品份额从87%下降到45%。工业制成品关税大幅降低，除谷物和油籽外，农产品关税也大幅降低。非关税壁垒削减的时间和规模因行业类型而异：资本品、必需品和中间品率先实现自由化，非耐用消费品和农产品在20世纪90年代后半叶才逐渐从负面清单转变为自由进口货物清单。关税和非关税壁垒下降之后，印度贸易流量大幅度增加。其中，制成品贸易总额占国内生产总值的比例从20世纪80年代的13%上升到2000年的19%，贸易额增长了近乎50%。

印度贸易自由化改革一定程度上避免了学者在研究贸易开放对贫困影响时对内生贸易政策的担忧。这是因为，印度贸易自由化改革是在外部约束下突然进行的，与一般意义下的国家发展战略计划不同，其没有提供机会，让印度家庭和企业在贸易自由化的预期下调整就业、消费及生产决策。

本文采用的有关家庭支出、职业以及所属行业等特征数据分别来自1983、1987-1988、1993-1994以及1999-2000印度全国性抽样调查，三位目国家工业分类代码来自1991年印度人口普查报告。HS6位目下5千多种产品的关税信息来自印度财政部，借鉴B.Debroy and A.T.Santhanam(1993)的研究方法，将产品层关税对应到部门级。1991年印度贸易自由化改革之前的部门级非关税壁垒借鉴M.Ataman Aksoy（1992）的方法进行构造，1997年后的行业非关税壁垒数据通过产品层面获得。此外，1982-1997年间100多个三位目行业注册制造业的生产活动信息来自印度ASI报告。

本文识别策略的具体思路是：1991年之前，印度不同地区的产业结构不同，1991年贸易自由化改革之后，印度不同行业的关税削减和非关税壁垒取消存在时间和程度上的差异，这就导致印度各地区受贸易自由化的影响强度不同。通过比较受关税削减和非关税壁垒取消影响更大的地区和较少受到关税削减和非关税壁垒取消影响地区之间的差异，就可以确定贸易自由化对印度贫困和消费的影响。

本文以1991年印度贸易自由化改革为准自然实验，实证研究贸易自由化改革前后印度贫困和和消费水平的影响，并考察具体作用机制。基准回归设定如下：

上式中，y_dt是d区t年的贫困程度和消费水平，Tariff_dt是d地区t年享有的关税保护水平。δ_d为地区固定效应，用来控制不随时间变化的地区异质性，这里的Post_t指的是年份固定效应，用来控制可能对印度地区级贫困和消费水平产生影响的宏观经济冲击。为了将产品级关税水平转换到地区级，作者以1991年某部门工人数量占该地区所有工人数量的比例作为权重：

在（1）式的模型设定中，即便系数β负向显著，也不能据此判断贫困程度的下降是由贸易自由化带来的。由于不可贸易部门（例如种植业中的谷物和油料部门）的关税水平通常没有发生变化，而通常这些地区的就业人数占比比较高，因此以就业加权的地区级平均名义从价关税对不可贸易部门的就业人数非常敏感。而现实情况是这些部门相对来说更为贫困，就业人数比重也非常高，所以越贫困的部门可能会经历更大幅度的关税降低。

为了克服这一潜在问题，作者用可贸易部门（关税发生变化的部门）的关税TrTariff_dt作为Tariff_dt的IV：

关税统一是印度贸易自由化改革的一个重要目标，这意味着初始关税越高，关税削减幅度越大，因此原则上也可以用Tariff_dt和政策实施虚拟变量的交互项作为Tariff_dt的IV。不过鉴于Tariff_dt与贸易自由化改革前的地区收入和贫困程度的潜在相关性，作者利用改革前可贸易部门关税TrTariff_d,1987与政策实施虚拟变量的交互项作为Tariff_dt的IV（注意交互项中第一个Post_t指的是政策实施年份的虚拟变量，而第二个Post_t指的是年份固定效应）：

表3A和表3B分别估算了贸易自由化对印度农村和城市贫困和消费的影响，列（1）、列（2）和列（3）分别是以Tariff_dt为核心解释变量的OLS估计结果、以TrTariff_dt为核心解释变量的OLS估计结果以及以TrTariff_dt作为Tariff_dt IV的估计结果。

表3A的Panel A显示，印度农村地区的贸易自由化与贫困之间存在统计上的显著关系。Panel A列（1）的OLS估计值为-0.24，列（3）的IV估计值为-0.71，这意味着进口关税每削减1个单位，贫困率降低0.71个单位，在城市地区，关税削减对贫困影响程度的IV估计结果与农村地区相似。表3A和表3B的Panel B分别估算了贸易自由化对印度农村和城市人均支出的影响。无论是农村样本还是城市样本，贸易自由化与印度农村和城市人均消费支出之间并不存在统计显著关系。

方程（1）中的识别策略可能存在一些问题。具体来说，以加权平均关税和可贸易部门关税衡量的贸易保护可能与影响贫困或人均消费支出的地区时变冲击有关。由于衡量贸易自由化的代理变量是由地区生产部门初始构成和生产部门一级的关税构建的，因此，如果改革前的部门构成或改革前的其他地区特征对某个地区的未来经济增长有影响，则原先的估计结果会出现偏误。为了解决这一问题，作者对方程（1）进行了如下修正：

（4）式中，与贸易自由化改革虚拟变量交互的初始地区特征，包括地区就业构成、识字人口比例、种姓人口比例以及州劳动法。对方程（4）进行重新估计后，农村样本中的关税与贫困率的估计系数从0.71下降至0.47（表3 Panel A中的列4），这进一步说明方程（1）中贫困率的降低可能是由于某些遗漏的地区时变特征所致。并且，在控制了贸易自由化改革前的地区时变特征后，无论是农村样本亦或是城市样本，关税与人均消费支出之间的正显著关系得到加强。

为了排除先前趋势可能与结果变量之间的潜在相关性，作者将关税与1983-1987年的印度贫困和人均消费进行回归。由于1983年的印度全国抽样调查数据不涉及县级，因此对农村样本回归时采用的初始地区特征是市级数据。表3A的列（5）显示，在农村样本中，没有证据表明贸易自由化与结果变量的先前趋势相关。然而，在城市样本中（表3B的列5），改革前贫困率下降与消费增长和关税降低之间存在着很强的相关性。可能的原因是1980年代经济增长较快的地区在1990年代经历了较大幅度的关税削减，这种相关性会使方程（1）和（4）中印度城市贫困和消费的估计结果产生偏差。

由于印度1991年贸易自由化改革的的另一个目标是取消非关税壁垒，因此作者在方程（4）中加入就业加权的非关税贸易壁垒。由于非关税壁垒是按一个生产部门内可自由进口的产品份额来衡量，因此这一衡量指标值越大，意味着贸易自由化程度越高。表3A和3B Panel A的列（6）显示，关税削减对印度农村和城市贫困与消费的影响与非关税壁垒无关。

最后，作者检验了与1991年贸易自由化改革同时发生的其他政策改革是否会对估计结果产生偏差。印度政府在1991年后取消了许多行业的许可证，并放宽了外商直接投资的限制，与此同时，印度在金融和银行部门也启动了27项重大改革。与地区部门级关税的构建方法一致，作者构建了以就业加权的地区许可证行业以及对外商直接投资开放的地区行业。此外，作者还引入每一千人之内的银行网点数，用来控制同期印度银行业改革的影响。表3A的列（7）估计结果显示，即便纳入同期印度其他改革政策，贸易自由化对农村地区贫困和消费的影响依然稳健。不过在城市样本中，一旦纳入同期其他改革措施，关税对城市贫困和消费的影响不再具有统计显著性（表3B的列7）。并且，这一结论不受IV衡量指标的影响。究其原因，相较于农村，制造业部门更集中于城市地区，城市地区也更容易受外商直接投资开放和工业许可证取消的影响。

正如表3A和表3B估计结果显示的那样，在农村样本中，贸易自由化对贫困和消费的影响结果比较稳健，而在城市样本中，贸易自由化对贫困和消费的影响结果并不稳健。贸易自由化对农村地区贫困和消费的影响比城市地区强，这一结论乍一看可能令人费解，因为毕竟贸易部门的工人在城市地区的集中度更高。作者给出了导致这一现象的三个合理解释：首先，贫困在印度农村更为普遍，接近贫困线的家庭密度更高。其次，农业改革也是印度1991年贸易自由化改革的一个重要组成部分。尽管农产品进出口的数量限制和许可证要求比其他商品取消得晚，但可以自由进口的农产品比例从1989年的7%快速上升到1998年的40%，到2001年，80%以上的农产品可以无许可证进口。最后，城市样本估计结果的不稳健性很可能是由于城市样本观测值较少的缘故。

由于城市结果的不稳健性，作者接下来重点分析贸易自由化影响印度农村地区贫困和消费的机制。作者通过分析后发现，贸易自由化的影响在位于收入分配底部和地理流动性最差的群体中最为显著，背后的原因是僵化的劳动法阻碍了劳动力跨地区和跨部门的流动。

本文考察了1991年印度贸易自由化对贫困和消费的影响，并进一步考察支撑这种影响的机制。研究结论表明，相较于城市，印度农村地区的贫困和消费更容易受到贸易自由化的冲击。此外，贸易自由化的影响在位于印度收入分配底部和地理流动性最差的群体中最为显著，究其原因，在于僵化的劳动法阻碍了印度劳动力跨地区和跨部门的流动。

写在后面

在这篇文章中，作者衡量的是贸易自由化带来的中短期影响而并非长期影响。并且，基准模型（1）成立的一个严苛前提是：不存在工人因工资和价格变化而导致的跨地区流动，或者说跨地区和跨部门劳动力迁移的影响对地区级贫困和消费水平的影响可以忽略不计（这篇文章中，作者佐证了印度劳动力地区迁移几乎无影响）。此外，本文采用的识别策略只回答了印度某些地区以及地区内的特定人群是否从贸易自由化中获益，亦或是遭受了更多损失，也就是说文章并没有回答印度整体能否从贸易自由化中受益。

NBER前不久发布了由Lorenzo Caliendo和Fernando Parro共同撰写的《Trade Policy》一文。在洋洋洒洒长达80多页的内容中，作者回顾了关于贸易政策的最新理论和实证研究。在劳动力方面，作者归纳总结了最近重新兴起的shift-share analysis在研究贸易政策对劳动力市场分配效应方面的应用，感兴趣的可以关注一下。

*文章来源：香樟经济学术圈

*侵权必删