楊文武 黎思琦

【內(nèi)容提要】 考慮到當(dāng)前在“中美對(duì)抗”的大變局背景下，中國(guó)地緣經(jīng)濟(jì)博弈的關(guān)鍵領(lǐng)域已轉(zhuǎn)向南亞次大陸，故全面審視南亞地緣經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)必不可少。地緣經(jīng)濟(jì)的核心是產(chǎn)業(yè)，分析應(yīng)從南亞產(chǎn)業(yè)格局開(kāi)始。本文在概括了南亞各國(guó)的產(chǎn)業(yè)格局演化現(xiàn)狀后，著重在時(shí)空背景下進(jìn)行了檢驗(yàn)和分析，認(rèn)為若相鄰國(guó)家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(這里指第二產(chǎn)業(yè)占比)變動(dòng)(增加)1%，本地的產(chǎn)業(yè)也相應(yīng)變動(dòng)(占比增加)0.273%，證明了南亞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的鄰里效應(yīng)呈現(xiàn)出跨期特征。最后本文結(jié)合演化概況、實(shí)證結(jié)果與當(dāng)前不同的背景因素影響認(rèn)為，印度不合理產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、大國(guó)的南亞地緣政治經(jīng)濟(jì)博弈和疫情的應(yīng)對(duì)和影響，都可能從一定程度上影響南亞地緣產(chǎn)業(yè)格局變遷。

冷戰(zhàn)結(jié)束后，地緣政治從空間沖突和權(quán)利平衡逐步轉(zhuǎn)向地緣經(jīng)濟(jì)博弈(Parker，1998(1)Parker G,Geopolitics：Past，Present and Future， London：Pinter，1998.；Nye，2004(2)Nye J.Soft Power,The Means to Success in World Politics，Public Affairs，2004.；宋濤等，2016(3)宋濤、劉衛(wèi)東、李玏：“國(guó)外對(duì)地緣視野下邊境地區(qū)的研究進(jìn)展及其啟示”，《地理科學(xué)進(jìn)展》，2016年第3期，第276-285頁(yè)。)，美國(guó)退出“跨太平洋伙伴關(guān)系協(xié)定”(TPP)、印度不加入“區(qū)域全面經(jīng)濟(jì)伙伴關(guān)系協(xié)定”(RCEP)等都表明，經(jīng)濟(jì)才是當(dāng)今大國(guó)競(jìng)爭(zhēng)變局下的博弈所在。考慮到一方面美國(guó)的印度-太平洋戰(zhàn)略目標(biāo)以及在簽署《地理空間合作基本交流和合作協(xié)議(BECA)》后已具有“同盟”色彩的美印，另一方面以中國(guó)為核心的龐大經(jīng)濟(jì)生態(tài)系統(tǒng)正在地區(qū)演變，南亞地區(qū)越來(lái)越成為地緣經(jīng)濟(jì)博弈的關(guān)鍵領(lǐng)域。

2000—2019年，南亞地區(qū)國(guó)家的GDP增長(zhǎng)率維持在3%～9%范圍內(nèi)，同時(shí)世界銀行預(yù)計(jì)未來(lái)幾年南亞國(guó)家也將繼續(xù)這一增長(zhǎng)軌跡。南亞地區(qū)強(qiáng)勁的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、擁有人口紅利和龐大的市場(chǎng)，但處于“破碎地帶”的南亞地緣結(jié)構(gòu)極不穩(wěn)定，它與東南亞同屬于中國(guó)、歐美和日本經(jīng)濟(jì)輻射范圍的重疊區(qū)，地緣經(jīng)濟(jì)環(huán)境復(fù)雜。因此，全面審視當(dāng)今大變局背景下的南亞地緣經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)，分析支撐其地緣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在機(jī)制十分重要。

地緣經(jīng)濟(jì)的核心是產(chǎn)業(yè)，分析南亞地緣經(jīng)濟(jì)應(yīng)從南亞產(chǎn)業(yè)格局開(kāi)始。在某一區(qū)域產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)中，絕大多數(shù)產(chǎn)業(yè)都具有外部性，即產(chǎn)業(yè)的發(fā)展要么需要從其他地區(qū)購(gòu)買(mǎi)原材料，要么需要向其他地區(qū)銷售產(chǎn)品，而這種產(chǎn)業(yè)又被稱為地緣性產(chǎn)業(yè)。一個(gè)地區(qū)的支柱產(chǎn)業(yè)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)及其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)和部分基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)都屬于地緣性產(chǎn)業(yè)，地緣性經(jīng)濟(jì)活動(dòng)也主要圍繞地緣性產(chǎn)業(yè)展開(kāi)。對(duì)南亞各國(guó)的產(chǎn)業(yè)現(xiàn)狀格局的評(píng)價(jià)，可以借鑒區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)中產(chǎn)業(yè)分析的方法，著重從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展階段等方面進(jìn)行分析評(píng)價(jià)。(4)渠立權(quán)：“中國(guó)西南沿邊地區(qū)地緣經(jīng)濟(jì)格局重構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)路徑”，《云南師范大學(xué)學(xué)位論文》，云南：云南師范大學(xué)，2018年，第51頁(yè)。同時(shí)，也必須探究南亞各國(guó)產(chǎn)業(yè)格局會(huì)如何在時(shí)空上影響周邊其他國(guó)家，形成對(duì)南亞地緣經(jīng)濟(jì)地域系統(tǒng)的整體框架性概念，分析整體演化趨勢(shì)得出應(yīng)對(duì)措施。

一、文獻(xiàn)綜述

在中國(guó)與南亞的地緣經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注中印兩國(guó)在南亞的互動(dòng)與競(jìng)爭(zhēng)。(5)GARVER，JOHN W, Protracted Contest：Sino-Indian Rivalry in the Twentieth Century，University of Washington Press，F(xiàn)ebruary 17，2021，https：∥www.jstor.org/stable/j.ctvcwnwcq.基于1951—2000年的歷史，深刻探討兩國(guó)在南亞的地緣競(jìng)爭(zhēng)，并隨著時(shí)間推移，競(jìng)爭(zhēng)關(guān)注點(diǎn)逐步從“安全”轉(zhuǎn)移至經(jīng)濟(jì)和投資項(xiàng)目上的利益互動(dòng)。隨后Holslag(6)Holslag J,China and India：Prospects for peace，Columbia University Press，2009.探討了2000—2009年的中印互動(dòng)歷史，印證了兩國(guó)的關(guān)系已向經(jīng)貿(mào)方面轉(zhuǎn)移，著重分析兩國(guó)在南亞其他國(guó)家的戰(zhàn)略如何相互影響。近10年來(lái)，尤其在中國(guó)提出“一帶一路”倡議后，中印關(guān)系中的地緣經(jīng)濟(jì)因素被再次放大。朱翠萍(7)朱翠萍：“‘一帶一路’倡議的南亞方向：地緣政治格局、印度難點(diǎn)與突破路徑”，《南亞研究》，2017年第2期，第1-28頁(yè)。從地緣政治經(jīng)濟(jì)的角度提出“中印互信問(wèn)題”等，大國(guó)的利益沖突仍是南亞經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要克服的難點(diǎn)，而“一帶一路”則是中國(guó)與沿線國(guó)家合作的關(guān)鍵方式。張立(8)張立：“‘一帶一路’背景下中印安全困境的變化及應(yīng)對(duì)”，《社會(huì)科學(xué)文摘》，2020年第10期，第38-40頁(yè)。則認(rèn)為中印安全困境長(zhǎng)期存在，隨著“一帶一路”推進(jìn)，這種困境呈現(xiàn)出加劇勢(shì)頭，這對(duì)于雙邊合作仍會(huì)產(chǎn)生不利影響。

針對(duì)本文所關(guān)注的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，有蘇暢和黃一粟(9)蘇暢、黃一粟：“產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷對(duì)印度經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響”，《南亞研究季刊》，2019年第4期，第36-42頁(yè)。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平、高級(jí)化程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷速率三個(gè)角度對(duì)印度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷程度進(jìn)行衡量并實(shí)證。實(shí)證研究如果在建立模型時(shí)忽略空間相關(guān)性，模型將產(chǎn)生不可靠的統(tǒng)計(jì)推斷。(10)Ugarte M D, Introduction to spatial econometrics， Journal of the Royal Statistical Society Series A，2011，Vol.174，pp.513-514.因此，越來(lái)越多的學(xué)者選擇空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)識(shí)別空間相互作用。(11)Wang H，Yang J. Total-factor industrial eco-efficiency and its influencing factors in China：a spatial panel data approach，Journal of cleaner production，Vol.227，2019，pp.263-271.沈小波等(12)沈小波、陳語(yǔ)、林伯強(qiáng)：“技術(shù)進(jìn)步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲對(duì)中國(guó)能源強(qiáng)度的影響”，《經(jīng)濟(jì)研究》，2021年第2期，第157-173頁(yè)?；谌萎a(chǎn)業(yè)的就業(yè)份額和產(chǎn)出份額數(shù)據(jù)，測(cè)度得到中國(guó)分地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)扭曲指數(shù)總體上顯著下降，東、中、西部地區(qū)存在明顯差異，運(yùn)用空間杜賓模型認(rèn)為中國(guó)能源強(qiáng)度在地區(qū)間存在明顯的依賴性。曹玉昆和翟相如(13)曹玉昆、翟相如：“金融支持對(duì)林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響——基于空間計(jì)量模型的實(shí)證”，《統(tǒng)計(jì)與決策》，2020年第36期，第150-153頁(yè)。通過(guò)空間計(jì)量模型實(shí)證驗(yàn)證我國(guó)林業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在空間自相關(guān)性，存在獲取金融支持的渠道單一、對(duì)國(guó)家預(yù)算資金高度依賴的問(wèn)題。張治棟和黃錢(qián)利(14)張治棟、黃錢(qián)利：“產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的影響——基于空間計(jì)量和面板門(mén)檻模型的實(shí)證分析”，《當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理》，2021年第2期，第1-12頁(yè)。分析2005—2017年的長(zhǎng)三角地級(jí)市數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)制造業(yè)集聚能促進(jìn)本地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化，對(duì)于本地及周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高度化有正向推動(dòng)作用。

但這些研究假設(shè)空間效應(yīng)只發(fā)生在同一時(shí)期，而沒(méi)有考慮它們的動(dòng)態(tài)和時(shí)變特征。(15)Bai Y，Deng X，Jiang S，et al., Exploring the relationship between urbanization and urban eco-efficiency：Evidence from prefecture-level cities in China，Journal of cleaner production，Vol.195，2018，pp.1487-149;Wang H，Yang J. Total-factor industrial eco-efficiency and its influencing factors in China：a spatial panel data approach，Journal of cleaner production，Vol.227，2019，pp.263-271.初始鄰里效應(yīng)應(yīng)允而生，最早用來(lái)研究房?jī)r(jià)，(16)Pace R K，Barry R，Clapp J M，et al.,Spatiotemporal autoregressive models of neighborhood effects， The Journal of Real Estate Finance and Economics，Vol.17，1998，pp.15-33.該理論認(rèn)為房?jī)r(jià)往往受到附近其他地區(qū)價(jià)格的影響；Fréret & Maguain(2017)(17)Fréret S，Maguain D, The effects of agglomeration on tax competition：evidence from a two-regime spatial panel model on French data，International Tax and Public Finance，Vol.24，2017，pp.1100-1140.發(fā)現(xiàn)法國(guó)地方稅收設(shè)置中存在模仿行為以實(shí)現(xiàn)稅收穩(wěn)定。中國(guó)政府與周邊國(guó)家進(jìn)行廣泛的空間互動(dòng)，比如稅收(Huang & Du，2016)，(18)Huang Z，Du X, Strategic interaction in local governments' industrial land supply：Evidence from China，Urban Studies，Vol.54，2017，pp.1328-1346.資源流動(dòng)(Tian et al，2020)(19)Tian C，Teng Y，and Guo H.Resource flow or yardstick competition：spatial dependence of educational expenditure among prefecture-level cities，International Public Management Journal， Vol.1，2020，pp.1-19.和環(huán)境法規(guī)互動(dòng)(Wu et al，2019)(20)Wu H，Li Y，Hao Y，et al., Environmental decentralization，local government competition，and regional green development：Evidence from China，Science of The Total Environment，Vol.708，2020，pp.135085.以獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。由于相鄰的國(guó)家在彼此的邊界存在經(jīng)濟(jì)互動(dòng)，因此運(yùn)用鄰里效應(yīng)對(duì)于確定相鄰國(guó)家之間的地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局情況具有理論和現(xiàn)實(shí)意義。因?yàn)橐粐?guó)對(duì)鄰近國(guó)家的產(chǎn)業(yè)格局變動(dòng)反應(yīng)可能不會(huì)立即實(shí)施，如果只識(shí)別同時(shí)期的鄰里相關(guān)性，鄰里效應(yīng)可能因無(wú)法充分測(cè)量而導(dǎo)致被低估。

目前來(lái)看有兩個(gè)角度可以解決這個(gè)問(wèn)題。一種是側(cè)重于研究?jī)蓚€(gè)相鄰時(shí)期內(nèi)的空間效應(yīng)，例如，Rios(21)Rios V, What drives unemployment disparities in European regions? A dynamic spatial panel approach，Regional Studies，Vol.51，2017，pp.1599-1611.使用動(dòng)態(tài)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型來(lái)確定當(dāng)前時(shí)期和前一時(shí)期的鄰里效應(yīng)，但這項(xiàng)研究沒(méi)有考慮多時(shí)期的鄰里效應(yīng)。其他研究通過(guò)將設(shè)置合理的時(shí)空權(quán)重矩陣來(lái)識(shí)別鄰域效應(yīng)。Dubé et al(2014)(22)Dubé J，Legros D，Thériault M，et al.,A spatial Difference-in-Differences estimator to evaluate the effect of change in public mass transit systems on house prices，Transportation Research Part B：Methodological，Vol.64，2014，pp.24-40.在研究確定房?jī)r(jià)過(guò)程中的鄰里效應(yīng)時(shí)，整合了時(shí)間和空間維度的權(quán)重矩陣。Chen P et al(2021)(23)Chen P，Xie R，Lu M，et al.,The impact of the spatio-temporal neighborhood effect on urban eco-efficiency in China，Journal of Cleaner Production，Vol.285.借鑒這種方法，利用時(shí)空杜賓模型和偏微分法研究了時(shí)空鄰域效應(yīng)對(duì)城市生態(tài)效率的影響。

Chen P et al(2021)(24)Smith T E，Wu P， A spatio-temporal model of housing prices based on individual sales transactions over time， Journal of Geographical Systems，Vol.11，2009，p.333.還總結(jié)了目前時(shí)空權(quán)重矩陣設(shè)置的三種主要方法：第一種是基于有限距離和傳統(tǒng)空間權(quán)重矩陣原理的有限時(shí)間影響周期，這里的時(shí)空權(quán)重矩陣中的元素僅在物理距離短于某個(gè)預(yù)定距離，且跨時(shí)周期小于有限的時(shí)間尺度時(shí)被設(shè)置為1，其余設(shè)置為0。第二種方法基于三維空間中任意兩點(diǎn)的歐氏距離公式，結(jié)合不同時(shí)期的因變量和自變量的指標(biāo)值，確定時(shí)空權(quán)重矩陣的元素。如果對(duì)應(yīng)于權(quán)重元素的區(qū)域是相同的，則元素在任何時(shí)間尺度下被設(shè)置為0。第三種方法是通過(guò)克羅內(nèi)克積將時(shí)間權(quán)重矩陣和空間權(quán)重矩陣相結(jié)合，創(chuàng)建一個(gè)完整的時(shí)空權(quán)重矩陣，(25)Ugarte M D, Introduction to spatial econometrics，Journal of the Royal Statistical Society Series A，Vol.174，2011，pp.513-514.這種方法比其他方法更通用，可以準(zhǔn)確地表達(dá)空間相關(guān)性。

本文將運(yùn)用第三種方法即實(shí)證研究時(shí)空鄰里效應(yīng)對(duì)南亞地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局的影響：首先，探討南亞產(chǎn)業(yè)格局演化情況；其次，進(jìn)行時(shí)空相關(guān)性檢驗(yàn)；再次，解決模型選擇問(wèn)題；然后，研究時(shí)空鄰里效應(yīng)和嚴(yán)格空間鄰里效應(yīng)之間的差異，以識(shí)別跨時(shí)鄰里相互作用；最后，討論鄰里效應(yīng)隨時(shí)間的邊際遞減及其邊界，以捕捉時(shí)間窗效應(yīng)。

二、南亞地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局演化概述

從圖1的南亞國(guó)家各產(chǎn)業(yè)比重來(lái)分析總體的南亞產(chǎn)業(yè)格局分布情況，在觀察期的2001—2018年中，印度以80%～87%的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)在三次產(chǎn)業(yè)中占比均為第一，第二為占比在5%～12%之間的巴基斯坦，第三為占比在4%～10%的孟加拉國(guó)，剩下的國(guó)家占比不足1%。故從產(chǎn)業(yè)體量的角度來(lái)看，印度、巴基斯坦和孟加拉國(guó)將對(duì)南亞其他國(guó)家產(chǎn)生重要作用，同時(shí)考慮地理鄰里因素，南亞的超級(jí)大國(guó)印度起到最為重要的作用。

圖1a 南亞各國(guó)的第一產(chǎn)業(yè)占比變遷

圖1b 南亞各國(guó)的第二產(chǎn)業(yè)占比變遷

圖1c 南亞各國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)占比變遷

再看各國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，其變化情況是一個(gè)國(guó)家發(fā)展水平的重要標(biāo)志，也是一個(gè)國(guó)家發(fā)展階段的反映。如圖2所示，南亞各國(guó)在第一、二、三產(chǎn)業(yè)中，占比最大的均是第三產(chǎn)業(yè)。孟加拉國(guó)呈現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)比重的下滑和第二、三產(chǎn)業(yè)的略微上升；馬爾代夫產(chǎn)業(yè)格局長(zhǎng)期保持第三產(chǎn)業(yè)占比最大，第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)維持較低的水平，變化不大；不丹呈現(xiàn)第二、三產(chǎn)業(yè)比重相近，第一產(chǎn)業(yè)比重逐年下降的態(tài)勢(shì)；斯里蘭卡的第三產(chǎn)業(yè)比重最大且隨時(shí)間推移上升，相對(duì)應(yīng)的第一產(chǎn)業(yè)比重逐年下降；尼泊爾2000年時(shí)第一、三產(chǎn)業(yè)比重還比較相近，后逐步拉開(kāi)差距，到2019年第三產(chǎn)業(yè)比重上升至57.4%，第一產(chǎn)業(yè)比重下降至27.5%，第二產(chǎn)業(yè)比重略微有所下降；印度的第三產(chǎn)業(yè)比重這些年來(lái)一直是最大的且呈現(xiàn)上升的態(tài)勢(shì)，第一、二產(chǎn)業(yè)比重有所波動(dòng)；巴基斯坦的產(chǎn)業(yè)格局變化不大，第一產(chǎn)業(yè)比重在23%～27%波動(dòng)，第二產(chǎn)業(yè)比重在18%～22%波動(dòng)，第三產(chǎn)業(yè)比重在52%～57%波動(dòng)。

圖2a 孟加拉國(guó)產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2b 馬爾代夫產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2c 不丹產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2d 斯里蘭卡產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2e 尼泊爾產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2f 印度產(chǎn)業(yè)格局變遷

圖2g 巴基斯坦產(chǎn)業(yè)格局變遷

為反映南亞各國(guó)經(jīng)濟(jì)規(guī)模和生產(chǎn)效率的內(nèi)部差異變遷情況，用“x的均值±0.5倍的標(biāo)準(zhǔn)差”作為上下分界線，對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值進(jìn)行分類。經(jīng)濟(jì)規(guī)模大小與人口多少高度相關(guān)，但與生產(chǎn)效率相關(guān)性較弱，因此同時(shí)選用人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值代表生產(chǎn)效率進(jìn)行分類，(29)渠立權(quán)：“中國(guó)西南沿邊地區(qū)地緣經(jīng)濟(jì)格局重構(gòu)及其實(shí)現(xiàn)路徑”，《云南師范大學(xué)學(xué)位論文》，云南：云南師范大學(xué)，2018年，第55頁(yè)。將分類情況與上文研究結(jié)果匯總后形成表1進(jìn)行分析。

表1 南亞產(chǎn)業(yè)格局平均概況

整個(gè)研究期間內(nèi)平均來(lái)看，印度在南亞次大陸保持著經(jīng)濟(jì)規(guī)模的絕對(duì)領(lǐng)先地位，其三產(chǎn)的占比也同樣處于絕對(duì)優(yōu)勢(shì)地位，即使生產(chǎn)效率僅維持在中低水平，但無(wú)疑是南亞大陸的超級(jí)大國(guó)。其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為“三二一”，第一產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)下降，第二產(chǎn)業(yè)比重存在小幅度的先升后降，第三產(chǎn)業(yè)比重最大且呈上升態(tài)勢(shì)，這是區(qū)域發(fā)展由初級(jí)階段向高級(jí)階段演變的過(guò)程中最明顯規(guī)律。

巴基斯坦和孟加拉國(guó)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模和生產(chǎn)效率水平情況相似，均處于中等經(jīng)濟(jì)規(guī)模和低端生產(chǎn)效率水平，三產(chǎn)的占比在南亞位列第二和第三，屬于南亞的中等國(guó)家。但產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有差異，巴基斯坦的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為“三一二”，各產(chǎn)業(yè)比例在研究期間有5%左右的波動(dòng)，但整體結(jié)構(gòu)穩(wěn)定；孟加拉國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為“三二一”，整體趨勢(shì)呈現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)的比重下滑和第二、三產(chǎn)業(yè)的波動(dòng)上升。

斯里蘭卡雖與巴基斯坦和孟加拉國(guó)同是中等經(jīng)濟(jì)規(guī)模水平，但其三產(chǎn)在南亞的占比均不足0.01%，因此受較小的體量影響，列入小國(guó)行列，其“三二一”的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與印度相似，符合第一產(chǎn)業(yè)下降，第三產(chǎn)業(yè)上升，第二產(chǎn)業(yè)波動(dòng)下降的發(fā)展情形。

尼泊爾的經(jīng)濟(jì)規(guī)模在中低水平波動(dòng)，生產(chǎn)效率也處于低水平，三產(chǎn)占比過(guò)小的特征也印證了尼泊爾的南亞小國(guó)地位?！叭欢钡漠a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由起初的一三產(chǎn)業(yè)比重相近，逐步拉開(kāi)差距，形成第三產(chǎn)業(yè)比重上升，第一、二產(chǎn)業(yè)比重下降的態(tài)勢(shì)。

馬爾代夫和不丹受制于國(guó)家體量，經(jīng)濟(jì)規(guī)模和三產(chǎn)占比均為南亞最小的兩個(gè)國(guó)家，即使生產(chǎn)效率處于高階段和中階段，也無(wú)法改變其為小國(guó)的現(xiàn)實(shí)。馬爾代夫的“三二一”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)受地理因素影響巨大，長(zhǎng)期保持第三產(chǎn)業(yè)占比最大，一、二產(chǎn)業(yè)維持較低的水平的態(tài)勢(shì)穩(wěn)定發(fā)展。不丹第一產(chǎn)業(yè)比重逐年下降，第二、三產(chǎn)業(yè)比重相近，因此呈現(xiàn)出了“二三一”和“三二一”兩種產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相交纏的情形。

三、南亞地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局演化的時(shí)空鄰里效應(yīng)研究方法

(一)時(shí)空自相關(guān)測(cè)試

參考Chen P et al(2021)(30)Chen P，Xie R，Lu M，et al., The impact of the spatio-temporal neighborhood effect on urban eco-efficiency in China， Journal of Cleaner Production，Vol.285，2021，pp.124860.，利用時(shí)空莫蘭指數(shù)(STMI)檢驗(yàn)?zāi)蟻喐鲊?guó)產(chǎn)業(yè)格局的時(shí)空自相關(guān)性。該指數(shù)可以評(píng)估時(shí)間t的空間滯后Wzt和時(shí)間(t-d)的初始變量z之間的關(guān)系(d是時(shí)間滯后的階數(shù))。因此，這個(gè)統(tǒng)計(jì)描述了一個(gè)變化，一個(gè)在過(guò)去(t-d)的一個(gè)特殊空間單位i(zt-d)中的變量z在未來(lái)(Wzt)將對(duì)它的鄰居施加的影響，換句話說(shuō)，這個(gè)莫蘭指數(shù)可以測(cè)試整個(gè)時(shí)期的鄰里效應(yīng)。公式如下：

其中wij是空間權(quán)重矩陣(W)的對(duì)應(yīng)元素，zi，t(相對(duì)于zi，t-d)是z在時(shí)刻t(相對(duì)于t-d)的第i次觀測(cè)。注意，當(dāng)d=0，這個(gè)統(tǒng)計(jì)量與傳統(tǒng)的單變量莫蘭指數(shù)一致。STMI值的范圍為(-1，1)，如果其值明顯不同于0，則捕捉到或正或負(fù)的非同時(shí)空間自相關(guān)。

(二)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型

參考Chen P et al(2021)(31)Ibid.使用一般的時(shí)空模型(GSTM)如下式：

lnYit=α+ρTWlnYit+βlnXit+δTWlnXit+φi+ψt+μit

μit=λTWμit+εit

式中，α、ρ、β、δ和λ為待估的外生參數(shù)，φi是個(gè)體固定效應(yīng)，ψt是時(shí)間固定效應(yīng)，TW是時(shí)空權(quán)重矩陣，其中ρ是一個(gè)值得特別關(guān)心的核心參數(shù)，可以被用來(lái)描述解釋變量相鄰區(qū)域之間的相互作用。在通過(guò)最大似然估計(jì)(MLE)獲得上述參數(shù)估計(jì)之后，可以使用LM、LR、F、Hausman和其他統(tǒng)計(jì)量來(lái)測(cè)試參數(shù)估計(jì)是否為零，這決定了模型的形式。在一般的時(shí)空模型基礎(chǔ)上，可以得到不同條件下的退化模型。比如ρ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空杜賓誤差模型(STDEM)；當(dāng)λ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空杜賓模型(STDM)；當(dāng)δ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空自相關(guān)模型(STAC)；當(dāng)ρ=0且δ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空誤差模型(STEM)，當(dāng)δ=0且λ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空自回歸模型(STAR)；當(dāng)ρ=0且λ=0時(shí)，模型退化為時(shí)空X滯后模型(STXL)，當(dāng)ρ=0，δ=0且λ=0時(shí)，模型退化為非時(shí)空計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型(NSTM)。

(三)構(gòu)建時(shí)空權(quán)重矩陣

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中使用的數(shù)據(jù)范圍從橫截面數(shù)據(jù)到面板數(shù)據(jù)，使得時(shí)空權(quán)重矩陣的設(shè)置非常重要?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型必須考慮數(shù)據(jù)的時(shí)間和空間維度。上述兩個(gè)權(quán)重矩陣可以通過(guò)Kronecker乘法(32)Dubé J，Legros D，Thériault M，et al., A spatial Difference-in-Differences estimator to evaluate the effect of change in public mass transit systems on house prices， Transportation Research Part B：Methodological，Vol.64，2014，pp.24-40;Chen P，Xie R，Lu M，et al., The impact of the spatio-temporal neighborhood effect on urban eco-efficiency in China，Journal of Cleaner Production，Vol.285，2021.描述空間效果，為節(jié)省篇幅不再詳述。

為了識(shí)別時(shí)空鄰里效應(yīng)的邊際衰減及其時(shí)窗邊界，可以年份為遞進(jìn)時(shí)窗，通過(guò)重置時(shí)間權(quán)重矩陣，構(gòu)造了不同的時(shí)空權(quán)重矩陣。假設(shè)r=1，2，…，t，并且任意兩個(gè)周期之間的時(shí)間窗口是d，給定dr，時(shí)間權(quán)重矩陣可以構(gòu)造如下：

其中d*是時(shí)間窗口閾值。當(dāng)窗口小于閾值d*時(shí)，時(shí)間權(quán)重矩陣上的元素為0，否則為1/r。d*的作用是構(gòu)造一個(gè)隨時(shí)間窗口變化的時(shí)空權(quán)重矩陣；d*的值范圍為0，1，2，…，t-1。當(dāng)閾值從d*=0開(kāi)始到d*=t-1時(shí)，獲得新的時(shí)空權(quán)重矩陣。所有這些矩陣將被納入空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，并用來(lái)估計(jì)所有的空間系數(shù)。

(四)研究變量介紹

如表2介紹，被解釋變量是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，用第二產(chǎn)業(yè)占GDP的比重(S2)表示。解釋變量的選擇，本文參考凌文波(33)凌文波：“高速鐵路對(duì)長(zhǎng)三角經(jīng)濟(jì)空間格局和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響研究”，《中共浙江省委黨校學(xué)位論文》，浙江：中共浙江省委黨校，2019年，第45頁(yè)。選擇資本投入、教育投資、科技活動(dòng)、運(yùn)輸條件、土地資源、外商投資、信息化水平、市場(chǎng)需求作為研究的控制變量。資本投入(lnasset)：采用固定資本形成總額的對(duì)數(shù)；教育投資(edu)：采用公共教育支出占財(cái)政支出比重(%)；科技活動(dòng)(tech)：采用科技活動(dòng)占GDP的比重(%)；運(yùn)輸條件(road)：采用人均公路網(wǎng)里程(公里)作為代理變量；土地資源(urban)：采用城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎?%)；外商投資(fdi)：采用外國(guó)直接投資凈流入占GDP的比重(%)；信息化水平(inf)：采用該國(guó)互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)占總?cè)丝诘谋壤?%)；市場(chǎng)需求(mar)：采用居民最終消費(fèi)支出(億美元)。

表2 研究變量介紹

四、南亞地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局演化的時(shí)空鄰里效應(yīng)實(shí)證分析

(一)產(chǎn)業(yè)格局的時(shí)空相關(guān)性檢驗(yàn)

時(shí)空莫蘭指數(shù)(STMI)的值及其統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)果如下表3所示；篇幅限制，只展示部分結(jié)果。假設(shè)d=1，3，5，時(shí)空莫蘭指數(shù)的所有值在10%的水平上都是顯著為正的，表明7個(gè)南亞國(guó)家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，都具有非隨機(jī)的正空間自相關(guān)性。這意味著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的鄰近互動(dòng)具有時(shí)滯性，即不僅出現(xiàn)在同期，而且出現(xiàn)在跨期。

表3 南亞國(guó)家產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的時(shí)空莫蘭指數(shù)

(二)時(shí)空計(jì)量

1.模型的比較與選擇

本節(jié)將運(yùn)用時(shí)空計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型進(jìn)一步分析，首先需要篩選合適的模型，因此本文在表4中列出了所有潛在的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的結(jié)果。首先估計(jì)所有模型，然后比較他們的LR值、調(diào)節(jié)R2、最大對(duì)數(shù)似然值和AIC值，以選擇最佳模型進(jìn)行進(jìn)一步分析。

表4 混合效應(yīng)下的模型對(duì)比結(jié)果

續(xù)表4

在進(jìn)行模型的對(duì)比考察之前，發(fā)現(xiàn)STAR、STXL和GSTM模型存在大量解釋變量不顯著，故排除這三個(gè)模型。然后使用假設(shè)檢驗(yàn)對(duì)表4剩下的估計(jì)模型(NSTM、STEM、STAC、STDM、STDEM)進(jìn)行比對(duì)排查。

從NSTM模型開(kāi)始，將它與STEM模型進(jìn)行優(yōu)劣比較，原假設(shè)H0為λ=0，備擇假設(shè)H1為λ≠0。當(dāng)模型從NSTM進(jìn)化成STEM時(shí)，LR的數(shù)值為163.86，顯著高于顯著性水平為1%的卡方分布的臨界值6.63。因此H0被拒絕，則認(rèn)為STEM模型相比NSTM模型具有優(yōu)勢(shì)。使用同樣的方法將NSTM與STDEM、STDM和STAC相比較，得到的LR值分別是194.32、201.77、183.17。因此，這三個(gè)模型在1%的顯著性水平上也同樣優(yōu)于NSTM模型。

剩下的STAC、STDM和STDEM模型不能通過(guò)假設(shè)檢驗(yàn)進(jìn)行比較，則可以通過(guò)Adj-R2、Log L和Sigma2進(jìn)行比較得出結(jié)論。可以看出，三者數(shù)值最大的均是STDM模型，則確定使用時(shí)空杜賓模型進(jìn)行后續(xù)研究。

2.鄰里效應(yīng)時(shí)間窗的識(shí)別

通過(guò)設(shè)置不同的時(shí)空權(quán)重矩陣，估計(jì)各計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的空間系數(shù)，得到其t值。結(jié)果表明，所有空間系數(shù)的t值在1%水平上顯著?？臻g系數(shù)和相應(yīng)的閾值d*之間的關(guān)系如圖3所示，d*=0代表嚴(yán)格的空間效應(yīng)，d*=1代表時(shí)間窗口跨期1年的空間效應(yīng)，d*=t-1代表時(shí)間窗口跨越了整個(gè)研究期的空間效應(yīng)。

圖3 空間系數(shù)的邊際遞減

空間系數(shù)都是正的，曲線最初隨著時(shí)間增加而顯示出快速上升的趨勢(shì)，然后逐漸變平，整體大小在0.128和0.273之間。具體來(lái)說(shuō)，空間系數(shù)曲線增長(zhǎng)最快的時(shí)間窗是小于4年的時(shí)候，增長(zhǎng)率由49.22%下降到21.99%再到9.01%。當(dāng)時(shí)間窗超過(guò)5年時(shí)，空間系數(shù)曲線以2.76%的增長(zhǎng)率緩慢增長(zhǎng)。之后曲線逐漸穩(wěn)定，邊際增長(zhǎng)率逐漸趨近于零，表明時(shí)空鄰里效應(yīng)的增長(zhǎng)率隨著時(shí)間窗口的增加而迅速減小，并最終顯示特定的時(shí)間窗口邊界。

3.參數(shù)編輯效應(yīng)分解與比較

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)邊際效應(yīng)不同于傳統(tǒng)的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型。由于鄰里效應(yīng)的存在，空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型估計(jì)的系數(shù)不能直接反映其邊際效應(yīng)(LeSage & Pace，2008(34)LeSage J P, An introduction to spatial econometrics，Revue d'économieindustrielle，Vol.123，2008，pp.19-44.)。因此，必須找到空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的參數(shù)效應(yīng)矩陣，然后推導(dǎo)出每個(gè)參數(shù)的總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。參考Chen P et al(2021)(35)Chen P，Xie R，Lu M，et al., The impact of the spatio-temporal neighborhood effect on urban eco-efficiency in China， Journal of Cleaner Production，Vol.285，2021.的方法，本文報(bào)告了上述模型的參數(shù)效應(yīng)分解，用于比較STDM模型和SDM模型。

如表5所示，STDM和SDM的ρ值分別為0.273和0.128。兩者在1%的水平上是顯著的，前者表明在考慮時(shí)空鄰域的情況下，若相鄰國(guó)家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(這里指第二產(chǎn)業(yè)占比)變動(dòng)(增加)1%，本地的產(chǎn)業(yè)也相應(yīng)變動(dòng)(占比增加)0.273%。這與SDM模型，即不考慮時(shí)變的嚴(yán)格空間背景維度下觀測(cè)到的0.128%有很大的不同。前者是后者的2.13倍，證明了在考慮了時(shí)空雙背景的因素下研究鄰里效應(yīng)的重要性。本文中表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的鄰里效應(yīng)呈現(xiàn)出跨期特征。此外，STDM的間接效應(yīng)和直接效應(yīng)的比值也大于SDM。因此，如果在空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中沒(méi)有識(shí)別出跨期鄰里互動(dòng)，鄰里效應(yīng)將被低估。

表5 STDM和SDM的直接與間接效應(yīng)

4.進(jìn)一步分析：國(guó)家體量差異的影響

以上的研究使用的基礎(chǔ)空間權(quán)重矩陣是以基于Queen空間鄰近性構(gòu)造的時(shí)空權(quán)重矩陣，即在同一時(shí)點(diǎn)如果區(qū)域具有共同的點(diǎn)或邊界，則空間權(quán)重矩陣元素取值為1；否則，取值為0。如此并未考慮國(guó)家體量差異所帶來(lái)的影響，因此本節(jié)將根據(jù)南亞各國(guó)的第一、二、三產(chǎn)業(yè)總量來(lái)表征國(guó)家體量差異，構(gòu)建經(jīng)濟(jì)特征的空間權(quán)重W1、W2和W3，進(jìn)行空間分析，為節(jié)省篇幅省略模型檢驗(yàn)，結(jié)果表明需要使用SDM模型進(jìn)行估計(jì)。

表6展現(xiàn)了在三種權(quán)重下的研究結(jié)果，在以第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量權(quán)重W1中ρ值為0.072。研究結(jié)果表明，具有相似第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量的國(guó)家其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(這里指第二產(chǎn)業(yè)占比)變動(dòng)(增加)1%，本地的產(chǎn)業(yè)也相應(yīng)變動(dòng)(占比增加)0.072%。這與地理權(quán)重W的程度相比有所下降，證明了地理影響超過(guò)了第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)量體量的影響。第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)權(quán)重W2和W3的結(jié)果相似，影響分別是0.069%和0.064%，均不及地理因素產(chǎn)生的影響。

表6 SDM模型回歸結(jié)果

五、南亞地緣經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)格局演化趨勢(shì)分析

(一)整體演化趨勢(shì)分析

本文第二節(jié)對(duì)南亞各國(guó)的產(chǎn)業(yè)格局進(jìn)行了整理分析，發(fā)現(xiàn)占比最大的均是第三產(chǎn)業(yè)。具體逐個(gè)進(jìn)行分析，首先在研究期內(nèi)保持產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)沒(méi)有變化的是印度、斯里蘭卡和馬爾代夫，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)均為“三二一”。巴基斯坦為“三一二”。馬爾代夫、印度和斯里蘭卡的第三產(chǎn)業(yè)占比最大，且后兩者長(zhǎng)期保持上漲趨勢(shì)。第一、二產(chǎn)業(yè)方面，馬爾代夫和印度相似，長(zhǎng)期維持在一個(gè)區(qū)間波動(dòng)，形成較為堅(jiān)固的第一、二產(chǎn)業(yè)格局形態(tài)，斯里蘭卡的第一產(chǎn)業(yè)比重則逐年下降。因此，該三國(guó)在未來(lái)很長(zhǎng)一段時(shí)間也將保持這一產(chǎn)業(yè)格局演化形態(tài)。巴基斯坦的產(chǎn)業(yè)格局變化不大，第一產(chǎn)業(yè)比重在23%～27%波動(dòng)，第二產(chǎn)業(yè)比重在18%～22%波動(dòng)，第三產(chǎn)業(yè)在52%～57%波動(dòng)，故可以認(rèn)為未來(lái)的產(chǎn)業(yè)格局有巨大變化概率不大，將繼續(xù)維持“三一二”的格局演化。

然后是在研究階段產(chǎn)業(yè)格局有所變化的三國(guó)，孟加拉國(guó)和尼泊爾的特殊結(jié)構(gòu)均僅出現(xiàn)在2000年，之后便維持穩(wěn)定。前者由“三一二”演變?yōu)椤叭弧?，后者由“一三二”演變?yōu)椤叭欢薄？紤]到其一，2000年是研究初始時(shí)間，且距今已20余年，故可忽略不做考量。其二，孟加拉國(guó)2000—2019年呈現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)比重從25.5%下滑至13.3%，第二產(chǎn)業(yè)略微上升從25.3%上升至31.2%，中間并未有其余波動(dòng)情況產(chǎn)生，可認(rèn)為是“三二一”趨勢(shì)的起始，并不影響后續(xù)研究；尼泊爾的情況相同。因此，這兩國(guó)的演化可以認(rèn)為將延續(xù)這20年的大趨勢(shì)，即孟加拉國(guó)為第三產(chǎn)業(yè)保持波動(dòng)中緩慢爬升，第一產(chǎn)業(yè)下降，第二產(chǎn)業(yè)上升趨勢(shì)；尼泊爾保持第三產(chǎn)業(yè)的逐漸抬升，第一產(chǎn)業(yè)的下降和第二產(chǎn)業(yè)的相對(duì)穩(wěn)定。

而不丹的情況較為特殊，呈現(xiàn)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)比重非常相近，20年的研究期間均維持在36%～45%之間，保持相互交替的特性，同時(shí)第一產(chǎn)業(yè)比重逐年下降，從24%下降15%。因而可以估計(jì)未來(lái)的不丹仍將保持這種二三產(chǎn)業(yè)波動(dòng)交替，第一產(chǎn)業(yè)下降的特征。

(二)不同條件下的變動(dòng)趨勢(shì)分析

1.印度不合理產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的南亞傳導(dǎo)

無(wú)論是經(jīng)濟(jì)規(guī)模、三產(chǎn)占比抑或是實(shí)證部分針對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的鄰里效應(yīng)得出的結(jié)論，都印證著南亞超級(jí)大國(guó)印度對(duì)其他國(guó)家?guī)?lái)的影響超乎想象。印度的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷不符合通常的“佩蒂-克拉克定律”，印度產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)直接從第一產(chǎn)業(yè)為主過(guò)渡到以第三產(chǎn)業(yè)為主。金融危機(jī)以來(lái)，印度經(jīng)濟(jì)平均增長(zhǎng)率為6.94%，這種快速發(fā)展的背后是第三產(chǎn)業(yè)主導(dǎo)的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的支撐。印度制造業(yè)發(fā)展規(guī)模之所以會(huì)如此小，究其原因有諸如電力短缺、交通運(yùn)輸運(yùn)力不足、物流系統(tǒng)跟不上等基礎(chǔ)設(shè)施問(wèn)題，以及人力資本投入不足、研發(fā)投入較小、賦稅體制繁雜、銀行信貸支持力度不足和政府腐敗等問(wèn)題。這種經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)展現(xiàn)出了印度的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理，保持制造業(yè)的合理比重是一國(guó)跨越“中等收入陷阱”的重要保障，制造業(yè)比重的下降不僅會(huì)拖累當(dāng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，影響城鎮(zhèn)就業(yè)，還將帶來(lái)產(chǎn)業(yè)安全隱患，削弱經(jīng)濟(jì)抗風(fēng)險(xiǎn)能力和國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

同時(shí)，相對(duì)發(fā)展迅速的紡織業(yè)和軟件業(yè)也存在不少問(wèn)題。低附加值的紡織業(yè)雖然可以形成大量就業(yè)，但工人的勞動(dòng)報(bào)酬低的問(wèn)題仍然存在；IT技術(shù)和信息技術(shù)為代工產(chǎn)業(yè)服務(wù)，幾乎不存在本土產(chǎn)業(yè)。因此，如果印度政府不盡快解決這一困境，不合理的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將通過(guò)地理空間相近或國(guó)家體量相近的渠道傳導(dǎo)給其他尚不富裕的南亞國(guó)家，進(jìn)一步影響經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。

2.大國(guó)的南亞地緣政治經(jīng)濟(jì)博弈將深刻影響產(chǎn)業(yè)格局

進(jìn)入21世紀(jì)以來(lái)，南亞地區(qū)局勢(shì)逐步發(fā)展成為以中美印大三角為核心的彈性均勢(shì)體系。(36)馬亞華、周亞蘭、黃丹華：“海上絲路背景下南亞地緣格局的解構(gòu)與再建構(gòu)——基于印巴均勢(shì)視角”，《世界地理研究》，2020年第3期，第439-450頁(yè)。中美印在南亞的地緣政治經(jīng)濟(jì)博弈也必將深刻影響南亞的產(chǎn)業(yè)格局。拜登政府將以?shī)W巴馬時(shí)期的“亞太再平衡”和特朗普時(shí)期的“印太戰(zhàn)略”為基礎(chǔ)再進(jìn)行更新，進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)南亞的控制以擴(kuò)大影響力。以美日印澳四邊安全對(duì)話(QUAD)為核心，加強(qiáng)盟國(guó)體系，構(gòu)建“藍(lán)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)”抗衡中國(guó)，此舉將影響盟國(guó)的基建建設(shè)。

為與美國(guó)遏制中國(guó)的企圖對(duì)抗，中國(guó)將持續(xù)推進(jìn)“一帶一路”建設(shè)，為構(gòu)建南亞的“共商共建共享”項(xiàng)目努力。繼續(xù)開(kāi)發(fā)“一帶一路”在南亞的三個(gè)建設(shè)重點(diǎn)——“海上絲綢之路”“中巴經(jīng)濟(jì)走廊”和“中緬經(jīng)濟(jì)走廊”，結(jié)合RCEP的成功簽署將東南亞與南亞戰(zhàn)略對(duì)接是關(guān)鍵步驟，與南亞國(guó)家的投資合作也會(huì)在一定程度上影響南亞的產(chǎn)業(yè)布局。

而近日美國(guó)一反常態(tài)，對(duì)印度這個(gè)南亞傳統(tǒng)盟友的蝦、香米以及金銀制品等產(chǎn)品加征最高達(dá)25%的報(bào)復(fù)性關(guān)稅，這除了是美國(guó)針對(duì)“數(shù)字服務(wù)稅”的報(bào)復(fù)行為外，更多的是為敲打莫迪政府的“印度制造”戰(zhàn)略，該戰(zhàn)略為實(shí)現(xiàn)國(guó)產(chǎn)替代進(jìn)口的根本目的引起了美國(guó)的不滿。如果美國(guó)持續(xù)打壓，印度制造業(yè)的崛起將受到不小沖擊。

3.疫情的應(yīng)對(duì)與影響

新冠肺炎疫情仍在南亞肆虐，感染人數(shù)超過(guò)1500萬(wàn)例，主要原因在于近期印度的每日確診數(shù)激增且沒(méi)有足夠疫苗供應(yīng)。疫情嚴(yán)重影響了制造業(yè)的生產(chǎn)運(yùn)行，肇啟偉等(37)肇啟偉、謝正娟、秦雨桐：“新冠疫情對(duì)印度制造業(yè)的影響及其應(yīng)對(duì)舉措”，《南亞研究季刊》，2020年第4期，第51-60頁(yè)。檢驗(yàn)了疫情對(duì)印度制造業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)短期產(chǎn)生了較大沖擊。諸多原本在“印度制造”政策下蓬勃發(fā)展的制造業(yè)部門(mén)，也因疫情帶來(lái)的供應(yīng)鏈危機(jī)而陷入僵局，電子制造行業(yè)也因中國(guó)供應(yīng)鏈的暫時(shí)中斷而遭到重大挫折。其他國(guó)家的情形也并不樂(lè)觀，巴基斯坦和孟加拉國(guó)正受到第三波疫情襲擾。因此，在完全控制疫情之前，南亞產(chǎn)業(yè)發(fā)展不容樂(lè)觀。

六、結(jié) 論

本文首先對(duì)南亞的產(chǎn)業(yè)格局演化進(jìn)行了概括，通過(guò)南亞各國(guó)的經(jīng)濟(jì)規(guī)模水平、生產(chǎn)效率水平和各國(guó)三產(chǎn)在南亞占比的水平進(jìn)行國(guó)家等級(jí)劃分與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)匹配分析。然后著重在時(shí)空背景下檢驗(yàn)和分析了2000—2019年的南亞產(chǎn)業(yè)格局，若相鄰國(guó)家的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(這里指第二產(chǎn)業(yè)占比)變動(dòng)(增加)1%，本地的產(chǎn)業(yè)也相應(yīng)變動(dòng)(占比增加)0.273%，證明了南亞產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)的鄰里效應(yīng)呈現(xiàn)出跨期特征。同時(shí)本文發(fā)現(xiàn)，雖然國(guó)家體量差異會(huì)帶來(lái)一定影響，但并沒(méi)有地理因素產(chǎn)生的影響大。最后本文根據(jù)研究結(jié)果進(jìn)行演化趨勢(shì)分析，認(rèn)為印度、斯里蘭卡、馬爾代夫“三二一”格局，孟加拉國(guó)的“三二一”格局，巴基斯坦和尼泊爾的“三一二”格局都將繼續(xù)維持，不丹則會(huì)呈現(xiàn)二三產(chǎn)業(yè)波動(dòng)交替、第一產(chǎn)業(yè)下降的趨勢(shì)特征。而針對(duì)不同條件的影響本文認(rèn)為印度不合理產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、大國(guó)的南亞地緣政治經(jīng)濟(jì)博弈和疫情的應(yīng)對(duì)和影響，都可能影響南亞的產(chǎn)業(yè)格局變遷。