韓 超，肖興志，李 姝

(東北財經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧大連 116025)

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產(chǎn)業(yè)政策如何影響企業(yè)績效：不同政策與作用路徑是否存在影響差異？

韓 超，肖興志，李 姝

(東北財經(jīng)大學(xué) 產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心，遼寧大連 116025)

文章將產(chǎn)業(yè)政策分成供給型、需求型與環(huán)境型，依托中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分析了不同政策通過政策資源的直接配置以及企業(yè)間配置兩種作用路徑對企業(yè)(產(chǎn)業(yè))績效的影響。研究發(fā)現(xiàn)：與供給型政策相結(jié)合的補貼行為通過以上兩個路徑抑制了企業(yè)績效提升；產(chǎn)業(yè)政策對不同大小企業(yè)的影響存在差異，供給型政策資源的配置在小企業(yè)間并未呈現(xiàn)顯著的集中特征，但在大企業(yè)間政策資源更為集中；供給型政策主要通過政策資源在企業(yè)間的配置路徑降低大企業(yè)績效，而通過補貼直接配置路徑抑制小企業(yè)績效提升；整體看環(huán)境型政策對投資、補貼等行為沒有顯著影響，但對大企業(yè)而言，其對政策資源在企業(yè)間的分散配置具有負(fù)向作用，而這一影響在小企業(yè)中則為促進作用。研究還發(fā)現(xiàn)，需求型政策有利于資源再配置，供給型政策則尚未顯示出積極的資源再配置作用。

產(chǎn)業(yè)政策；政策差異；資源再配置；企業(yè)間配置

一、問題的提出

2008年金融危機以來，全球主要經(jīng)濟體對未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展進行了新一輪規(guī)劃與布局。美國出臺《重振美國制造業(yè)框架》與《美國創(chuàng)新戰(zhàn)略：促進可持續(xù)增長和提供優(yōu)良的工作機會》、日本發(fā)布《面向光輝日本的新成長戰(zhàn)略》、韓國頒布《新增長動力規(guī)劃及發(fā)展戰(zhàn)略》、英國發(fā)布《建設(shè)英國的未來》計劃、印度出臺《生物技術(shù)產(chǎn)業(yè)伙伴計劃》，其他主要國家也制定了新的發(fā)展戰(zhàn)略。與此同時，根據(jù)《國務(wù)院關(guān)于加快培育和發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的決定》，中國計劃在2020年將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重提高到15%。為了達到這個發(fā)展目標(biāo)，中國必須做出巨大努力以獲得戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)20%的年均增長率。從實踐層面看，中國在中央以及地方層面出臺了規(guī)劃等扶持政策300余項(李勝會和劉金英，2015)。探究這些扶持政策在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的作用，是認(rèn)識并理解當(dāng)前戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀的重要途徑，對其進行系統(tǒng)分析是調(diào)整完善產(chǎn)業(yè)政策，進一步推動產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的重要基礎(chǔ)。

自2008年全球經(jīng)濟危機以來，放任的市場經(jīng)濟政策不斷得到質(zhì)疑，產(chǎn)業(yè)政策再次得到重視。通過本輪各國政府干預(yù)市場的實踐看，在發(fā)揮市場作用的前提下，增強政府在產(chǎn)業(yè)引導(dǎo)中的作用已經(jīng)成為眾多國家的選擇。而本輪政府干預(yù)的實質(zhì)無疑是Frye和 Shleirfer(1997)中論述的“幫助”作用。整體上，中國的產(chǎn)業(yè)發(fā)展依然面臨市場發(fā)展不足，創(chuàng)新能力和創(chuàng)新基礎(chǔ)較弱等系列問題，中國政府一直在通過補貼、需求刺激和基金扶持等干預(yù)手段誘使企業(yè)創(chuàng)新(Motohashi和Yun，2007)。結(jié)合戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的技術(shù)密集型和高風(fēng)險不確定性等特征，扶持政策的重要導(dǎo)向則是降低創(chuàng)新的風(fēng)險，提高創(chuàng)新的綜合收益(韓超，2013)。但是，從近年中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀及問題來看，“政策扶持依賴”愈發(fā)突出(韓超，2014)，已經(jīng)嚴(yán)重影響了產(chǎn)業(yè)的正常發(fā)展。從政策的實踐看，中國出臺的一籃子產(chǎn)業(yè)政策是否具有相同的政策作用機制，是否產(chǎn)生了相同的政策效果呢？現(xiàn)有文獻對政策制定及實施的分析評價較少，更缺乏對不同政策作用機制以及實施效果差異的系統(tǒng)研究。韓超(2013)基于新能源產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性，歸納整理了戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)扶持政策的內(nèi)在邏輯，但沒有依托事實進行科學(xué)的經(jīng)驗分析。而已有的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策評析的文獻主要集中于補貼政策，其研究大多源于對產(chǎn)能過剩問題的思考，并認(rèn)為政策扶持引發(fā)的非理性發(fā)展行為是引起產(chǎn)能過程的重要因素(孔東民等，2013；余東華和呂逸楠，2015)。補貼政策可以直接觸及扶持政策的核心要素，但忽視了補貼的不同來源，即政策的源頭問題。僅有的幾篇對非補貼政策的研究，要么只給出政策框架未給出經(jīng)驗證據(jù)(賀俊和呂鐵，2012)，要么只給出簡要結(jié)論未涉及內(nèi)在作用機制(程華和錢芬芬2013；等)。

現(xiàn)有研究對產(chǎn)業(yè)政策問題進行了一定探析，對于調(diào)整完善政策具有重要意義，但仍有不少問題有待解決。首先，目前的研究往往面臨較為嚴(yán)重的內(nèi)生性問題，估計結(jié)果不夠穩(wěn)健?，F(xiàn)有研究大部分以補貼政策為對象，在研究策略上往往以政策實施的結(jié)果作為政策的識別變量，其基本假設(shè)是在政策影響與政策結(jié)果之間建立完全線性關(guān)系(洪勇和張紅虹，2015)。而這一處理忽視了政策影響的內(nèi)生關(guān)系，內(nèi)生關(guān)系的存在會顯著影響政策效應(yīng)估計結(jié)果的穩(wěn)健性。其次，從政策影響的系統(tǒng)性看，現(xiàn)有研究未能有效控制其他政策的影響，同時無法識別不同政策的影響差異，勢必會影響估計結(jié)果的穩(wěn)健性。為了盡可能避免上述問題，本文將研究視角由政策實施結(jié)果的補貼情況提升到政策層面。根據(jù)作用重點差異，將戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)扶持政策，按照供給、環(huán)境與需求的分類原則進行細分，并據(jù)此分析不同政策的作用差異。最后，本文不僅分析扶持政策的實施影響(韓超等，2016)，還將探析實施影響中的作用路徑。其余結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分給出產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)績效影響的內(nèi)在邏輯；第三部分給出變量選擇與研究設(shè)計；第四部分給出基本結(jié)論；第五部分結(jié)合政策影響的異質(zhì)性問題與資源再配置效應(yīng)作進一步分析；第六部分總結(jié)全文并給出啟示。

二、內(nèi)在邏輯：產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)績效

鑒于戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)業(yè)特性，發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)需要更為綜合地發(fā)揮政府與市場的作用。Aghion等(2015)研究表明，適宜的產(chǎn)業(yè)政策完全可以發(fā)揮促進技術(shù)創(chuàng)新和推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的作用。戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)具有顯著的準(zhǔn)公共性、外部性和高風(fēng)險性等特征，研發(fā)活動與投資受市場失靈影響往往產(chǎn)生供給不足問題(Tassey，2004)，這就決定了產(chǎn)業(yè)發(fā)展必須發(fā)揮市場的基礎(chǔ)性作用，但不能忽視政策扶持的引導(dǎo)作用(肖興志等，2010)。政府扶持戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的產(chǎn)業(yè)政策實質(zhì)是政府通過系列政策安排，誘導(dǎo)資源重新在產(chǎn)業(yè)以及企業(yè)間進行配置，最終促進戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的優(yōu)先發(fā)展。但是，由于產(chǎn)業(yè)政策往往會產(chǎn)生資源扭曲，因而政策扶持必須滿足適宜性才有利于產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展：適宜的產(chǎn)業(yè)政策主要通過以下幾個方面影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展：其一，政策扶持發(fā)揮作用的立足點應(yīng)當(dāng)是彌補“市場失靈”，但同時其作用機制應(yīng)當(dāng)是“促進競爭”而非“鼓勵壟斷”(Aghion等，2015)。其二，政策扶持應(yīng)當(dāng)顯著推動創(chuàng)新，以此促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的可持續(xù)性，并提高產(chǎn)業(yè)的綜合競爭力。已有不少文獻指出適宜政策扶持可以有效地提升企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新效率(白俊紅，2011；Peters等，2012)，同時也有研究表明適宜的政策可以降低企業(yè)創(chuàng)新風(fēng)險，引導(dǎo)技術(shù)創(chuàng)新(Di Stefano等，2012)。其三，政策扶持應(yīng)該有效推動資源優(yōu)化配置，提高產(chǎn)業(yè)內(nèi)部企業(yè)之間資源重置效率(宋凌云和王賢彬，2013)。已有研究表明，適宜的政策扶持應(yīng)當(dāng)在引導(dǎo)企業(yè)擴大投資規(guī)模實現(xiàn)規(guī)模經(jīng)濟的同時，提高企業(yè)的生產(chǎn)率水平(邵敏和包群，2012)。

正是由于適宜的產(chǎn)業(yè)政策需要滿足以上幾個條件，對產(chǎn)業(yè)政策不加區(qū)分地進行分析是不夠的。產(chǎn)業(yè)政策的影響差異不僅體現(xiàn)在類型和作用方向上，同時還體現(xiàn)在作用路徑上，而這些差異可能會影響政策的實施效果。對不同政策影響差異進行分析可以追溯到1950-1960年間，學(xué)界當(dāng)時將政策分成需求拉動型與技術(shù)推動型，主要關(guān)注這兩類政策在技術(shù)創(chuàng)新領(lǐng)域的影響差異，并進行了激烈爭論(Schmookler，1966；Dosi，1982)。大部分研究表明，需求拉動型政策可以減少新興產(chǎn)品在需求方面的不確定性，激活市場需求，激勵企業(yè)從事特定生產(chǎn)偏好，增加企業(yè)收益(Vernon，1966；Rosenberg，1969)。但由于其往往會鎖定市場，降低企業(yè)進行其他創(chuàng)新活動的動力，不利于社會的技術(shù)進步，損害消費者福利(Dosi，1982)。技術(shù)推動政策是供給型政策的一種，其顯著特點是可以一定程度降低研發(fā)創(chuàng)新成本，但其可能忽視價格機制的決定作用及其對創(chuàng)新活動的影響，甚至可能擠出私人投資(Goolsbee，1998；David等，2000)。

現(xiàn)有研究表明，無論是在作用方向還是作用路徑，不同類型政策帶來的影響可能均不一樣，忽視這一差異則無法更準(zhǔn)確地獲得產(chǎn)業(yè)政策影響的穩(wěn)健估計結(jié)果。本文將著重分析供給型、需求型以及環(huán)境型政策對企業(yè)(產(chǎn)業(yè))績效的影響差異。供給型政策的作用在于直接改善相關(guān)要素的供給，主要包括人才培養(yǎng)、資金支持、技術(shù)支持與公共服務(wù)等多個方面，其中資金支持占比最大，要遠遠超過其他幾項。資金支持主要指政府對企業(yè)進行直接財力支持的行為，這一行為往往缺乏效率，在地方政府的不當(dāng)干預(yù)下并不能帶來企業(yè)TFP和競爭力的提高，還會造成企業(yè)對政府補貼的過度依賴(余東華和呂逸楠，2015)。已有研究表明，如果補貼很高，那么企業(yè)將不會選擇將資源投向提高企業(yè)生產(chǎn)率的方向上，而是更多地進行尋租行為以獲得更多的補貼(Gwartney等，1998)，因而長此以往，企業(yè)將缺乏內(nèi)生發(fā)展動力(Leibenstein，1966)。從政策的實施效果看，最終不僅會使政府旨在提升研發(fā)水平的扶持政策陷入無效境地(周黎安，2007)，而且也不會帶來企業(yè)生產(chǎn)率的提升(肖興志和王伊攀，2014)。另外，供給型政策還會造成企業(yè)資源配置錯亂，產(chǎn)能非理性擴張(熊勇清等，2015)。而需求型政策旨在引導(dǎo)需求，減小新產(chǎn)品在市場上的不確定性，主要通過政府采購、用戶補貼、價格指導(dǎo)和應(yīng)用示范等政策措施來實施，目的是通過需求側(cè)的拉動刺激企業(yè)進行創(chuàng)新與生產(chǎn)，間接推動產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展。需求型政策中用戶補貼占比較大，但其補貼對象主要指向消費者而非生產(chǎn)者，通過提高消費購買意愿與能力，促進產(chǎn)品推廣與市場擴大，促進國內(nèi)消費，甚至在短期內(nèi)還能有效帶動供給端的發(fā)展(熊勇清等，2015)，間接影響企業(yè)全要素生產(chǎn)率。故相對而言，需求端的政策扶持效果可能更為良性。

在以上研究的基礎(chǔ)上，本文重點研究在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中，供給型、需求型與環(huán)境型政策對企業(yè)(產(chǎn)業(yè))績效的影響差異，并將分析各類影響過程的作用路徑，以此來系統(tǒng)揭示產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)(產(chǎn)業(yè))的黑箱。從作用機制看，本文主要從政策資源的直接配置(政策資源直接分配到具體企業(yè))、政策資源在企業(yè)間的配置情況(企業(yè)間獲得政策資源的分布情況)兩個方向探析產(chǎn)業(yè)政策的作用路徑。政策資源的直接配置主要指企業(yè)獲得的補貼額(對其對數(shù)化)，其可以直接影響企業(yè)決策行為，但是可能導(dǎo)致企業(yè)對政策補貼的依賴，進而進行非生產(chǎn)性投資，影響企業(yè)績效(肖興志和王伊攀，2014；余東華和呂逸楠，2015)。政策資源在企業(yè)間的配置情況衡量的是政策資源分配是競爭性還是非競爭性，其主要邏輯是政策影響企業(yè)選擇進行專業(yè)化生產(chǎn)還是進行分散化生產(chǎn)(Aghion等，2015)，從而影響企業(yè)的創(chuàng)新行為，進而影響企業(yè)績效。此外，本文還將分析產(chǎn)業(yè)政策的資源再配置作用，以此來探析產(chǎn)業(yè)政策是否可以促進產(chǎn)業(yè)績效的提升。

三、變量選擇與研究設(shè)計

(一)產(chǎn)業(yè)政策識別與測度。由于受到政策扶持的往往是發(fā)展比較薄弱的部門，因而直接采用政策實施結(jié)果評估政策影響往往會得到低估的結(jié)果，如何識別產(chǎn)業(yè)政策是進行本研究的關(guān)鍵。從現(xiàn)有研究看，產(chǎn)業(yè)政策的影響既可能促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展(宋凌云和王賢彬，2013；Bronzini和Iachini，2014；Criscuolo等,2016；等)，也可能抑制產(chǎn)業(yè)發(fā)展(Beason和Weinstein，1996；等)，但總體來看，產(chǎn)業(yè)政策的實施結(jié)果如果是競爭性的，那么產(chǎn)業(yè)政策將有利于產(chǎn)業(yè)發(fā)展(Aghion等,2015)。產(chǎn)業(yè)政策的影響并不存在一致的結(jié)論，有依托不同樣本差異的問題，也有不同政策識別策略影響的問題，這些差異凸顯了產(chǎn)業(yè)政策識別在研究中的重要性。盡管產(chǎn)業(yè)政策實施往往存在內(nèi)生選擇問題，但是由于數(shù)據(jù)獲得等約束，目前的研究大多仍然以政策實施結(jié)果作為政策的識別變量(孫早和肖利平，2015)，其可能產(chǎn)生估計偏誤，進而影響研究結(jié)論可信度(Criscuolo等，2016)。政策實施結(jié)果內(nèi)生于政策選擇，這表明用政策實施結(jié)果作為政策指標(biāo)來衡量政策本身是不科學(xué)的。一個可行的識別思路是找到與企業(yè)特征并無緊密關(guān)系，且能夠體現(xiàn)政府政策干預(yù)行為的指標(biāo)作為產(chǎn)業(yè)政策的代理變量。鑒于中央層面的政策文本具有普遍指導(dǎo)價值，且與特定企業(yè)的特征不具有緊密聯(lián)系，同時可以體現(xiàn)政府扶持的政策干預(yù)行為，因而可以將其作為產(chǎn)業(yè)政策的代理變量。除了產(chǎn)業(yè)政策本身的內(nèi)生性外，以往的研究還忽視了不同政策的影響差異，本文將在考慮內(nèi)生性的基礎(chǔ)上識別不同類型產(chǎn)業(yè)政策實施的差異。

按照Rothwell和Zegveld(1985)對政策的分類原則，本文將產(chǎn)業(yè)政策分為供給型、需求型和環(huán)境型政策，并結(jié)合不同作用路徑，探究不同政策實施的影響差異。本文用人工收集和網(wǎng)絡(luò)檢索的方式，通過政府官網(wǎng)、戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)相關(guān)的技術(shù)協(xié)會網(wǎng)站、清華大學(xué)公共管理學(xué)院政府文獻信息系統(tǒng)以及《戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)觀察》內(nèi)刊等途徑，對2011年1月1日至2014年6月30日期間，中央層面頒布的與戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展有關(guān)的政策進行梳理，共得到416項政策文本。*對政策文本進行細究，可以發(fā)現(xiàn)有關(guān)政策均是“扶持培育”政策，而非“抑制類型”政策。以上梳理得到的政策文本仍然可能會影響變量識別，因此進行如下針對性調(diào)整：如果兩個或更多的政策文本由同一部門發(fā)布，政策內(nèi)容除行業(yè)差異外基本政策方向一致，且發(fā)布時間間隔在6個月(含6個月)內(nèi)(如工信部發(fā)布的《氟化氫行業(yè)準(zhǔn)入條件》、《鎂行業(yè)準(zhǔn)入條件》)，本文在政策識別時將其作為1項文本。在針對性調(diào)整后，118項政策文本被刪除，最終采用298項政策文本作為政策識別的基礎(chǔ)。然后，通過語意以及言辭對298項政策文本進行分類識別，最終得到78項供給型政策，172項環(huán)境型政策以及68項需求型政策。*需要注意的是，并不是每一項政策文本只包含一個政策類型，因而產(chǎn)生三種政策類型加總大于政策文本的可能。

由于政策頒布主體、政策的法律效力不同，政策效力也存在顯著差異，為了綜合反映政策文本的綜合作用，需要將政策效力考慮進去，為此需要構(gòu)造權(quán)重系數(shù)?，F(xiàn)有研究中，彭紀(jì)生等(2008a)對政策權(quán)重系數(shù)做了相對系統(tǒng)的闡述。*現(xiàn)有文獻中，已有彭紀(jì)生等(2008b)、仲為國等(2009)、張國興等(2014)等使用該系數(shù)來作為政策權(quán)重系數(shù)。為了盡量使用客觀的政策權(quán)重系數(shù)，同時為了方便與現(xiàn)有研究進行對比，本文直接采用彭紀(jì)生等(2008a)構(gòu)造的權(quán)重系數(shù)，即全國人民代表大會及其常務(wù)委員會頒布的法律，其權(quán)重系數(shù)為5分；國務(wù)院有關(guān)條例、部委部令等權(quán)重系數(shù)為4分；國務(wù)院有關(guān)暫行條例、部委有關(guān)條例、規(guī)定等權(quán)重系數(shù)為3分；部委有關(guān)意見、辦法、暫行規(guī)定等權(quán)重系數(shù)為2分；通知、公告與規(guī)劃等權(quán)重系數(shù)為1分。政策文本的簡單量化仍不能直接用于模型分析，還要進行指數(shù)化處理。從戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程看，產(chǎn)業(yè)政策密集出臺于2011-2014年，這也是本文研究的樣本期。受限于現(xiàn)有數(shù)據(jù)的披露現(xiàn)狀，需要將政策文本與上市公司數(shù)據(jù)進行匹配。政策指數(shù)化是對某個周期內(nèi)的政策文本進行概要性描述，因而相對基礎(chǔ)政策文本而言不可避免地會損害部分信息。為了盡可能兼顧政策文本信息與現(xiàn)有數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，本文以半年作為政策指數(shù)化的周期。*上市公司披露的數(shù)據(jù)有半年、季度以及年度，相應(yīng)地可以采用季度、半年或者年度為周期進行政策指數(shù)化。按季度進行指數(shù)化時間太短，將會出現(xiàn)大部分指數(shù)為空值的情況，如果采取一年作為周期則會損失很多政策信息，結(jié)合中國的政策出臺習(xí)慣(經(jīng)常集中于年中或者年底出臺或者實施)，本文認(rèn)為采用半年是一個合適、合理的政策周期。因而，按照戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類構(gòu)造考慮政策效力的供給型政策sup、需求型政策demad和環(huán)境型政策cir，分別使用每半年考慮效力的政策數(shù)量進行算術(shù)加總。

(二)政策實施綜合績效。從產(chǎn)業(yè)政策的出發(fā)點看，產(chǎn)業(yè)政策的目標(biāo)無疑是為了促進產(chǎn)業(yè)的增長，對戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言其核心則是創(chuàng)新效率。從指標(biāo)構(gòu)建看，TFP是衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合指標(biāo)，可以使用該指標(biāo)測度企業(yè)的過程創(chuàng)新，即通過提高現(xiàn)有產(chǎn)品的生產(chǎn)效率而降低成本消耗(Aghion等,2015)，這也是本文用以測度政策績效的指標(biāo)。為了盡量避免估計偏誤問題，本文基于半?yún)?shù)估計法(OP法)而非OLS法對TFP進行估計測算(Olley和Pakes，1996)。由于OP法使用投資作為TFP沖擊的代理變量，但投資與TFP間可能不具有單調(diào)性，因而受到部分學(xué)者批評(Levinsohn和Petrin，2003)。為了減弱這一影響，本文刪除了投資為非正值的樣本。選擇企業(yè)的營業(yè)收入代表產(chǎn)出(sale)、固定資產(chǎn)凈額代表資本存量(asst_fix_net)、員工總數(shù)代表勞動投入(labor)，投資額(invest)則以永續(xù)盤存法為基礎(chǔ)進行計算，即：投資額=當(dāng)期固定資產(chǎn)凈額+當(dāng)期固定資產(chǎn)折舊-上期的固定資產(chǎn)凈額。OP法測算TFP不僅解決了要素投入的內(nèi)生問題，也考慮了企業(yè)的進入退出問題。由于本文選擇的數(shù)據(jù)集中不存在進入退出問題，而stata官方提供的命令默認(rèn)需要存在進入退出問題，為此需要對原始命令進行調(diào)整。本文對Yasar等(2008) 第230頁提供的程序進行修改以剔除樣本選擇的估計過程，在此基礎(chǔ)上僅考慮要素投入內(nèi)生問題來進行TFP測算。*Yasar等(2008)作者之一Rafal Raciborski 在stata官方咨詢平臺對此做出了答復(fù)，見：http://statalist.1588530.n2.nabble.com/st-Olley-Pakes-using-td1659658.html。

(三)其他主要變量設(shè)定。為了系統(tǒng)分析產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)績效間關(guān)系，本文還需要構(gòu)造相關(guān)變量，以分析產(chǎn)業(yè)政策資源的直接配置與政策資源企業(yè)間配置影響。為了分析產(chǎn)業(yè)政策直接配置的影響，本文構(gòu)造LN_subration與POLICY的交互項，其中LN_subration是先求得補貼占企業(yè)投資與補貼之和的比例再對其求對數(shù)的結(jié)果，私人投資則以本節(jié)第(二)部分構(gòu)造的投資(invest)來體現(xiàn)。政府補貼(sub)變量的數(shù)據(jù)來源于上市公司報表中的非經(jīng)常性損益表，具體而言，來源于“計入當(dāng)期損益的政府補助”，同時通過“營業(yè)外收入”條目下“政府補助”補齊部分缺漏數(shù)據(jù)。通過LN_subration與POLICY交互項的系數(shù)可以考察何種產(chǎn)業(yè)政策影響下補貼率的提高會降低TFP。如果不考慮POLICY的影響，預(yù)期LN_subration對TFP的影響將表現(xiàn)為負(fù)值。

1.2 納入標(biāo)準(zhǔn) （1）年齡≥60歲。（2）本次住院行冠脈造影，且造影結(jié)果顯示冠脈血管1支及（或）以上血管病變≥50%。（3）患者冠心病診斷符合我國2010年ST段抬高型心肌梗死診療指南［9］中或我國2012版非ST段抬高型急性冠脈綜合征［10］的標(biāo)準(zhǔn)。（4）患者糖尿病診斷均符合我國2型糖尿病防治指南（2013年版）［11］中的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)。（5）臨床資料及隨訪資料完整。（5）對本研究知情同意，且愿意按時接受隨訪。

產(chǎn)業(yè)政策的影響結(jié)果如何在部門內(nèi)進行分配是衡量產(chǎn)業(yè)政策影響的一個重要維度，如果政策實施的方式是維持或者促進競爭則將提高企業(yè)的TFP水平(Aghion等,2015)。與產(chǎn)業(yè)政策直接配置所強調(diào)的企業(yè)自身內(nèi)部資源優(yōu)化不同，Aghion等(2015)提出的產(chǎn)業(yè)政策企業(yè)間配置影響強調(diào)的是政策在企業(yè)間實施的差異問題。為了考察這一效應(yīng)，本文構(gòu)造了sub_comp變量，采用1-行業(yè)內(nèi)企業(yè)補貼的赫芬達爾指數(shù)得到。同時為了避免企業(yè)補貼與生產(chǎn)率間可能存在的內(nèi)生性問題，本文沿襲Aghion等(2015)的做法，在計算企業(yè)層面補貼的赫芬達爾指數(shù)時剔除對應(yīng)企業(yè)的數(shù)值：sub_compit=1-∑(subj≠i/∑subj≠i)2。通過sub_compit的構(gòu)造過程可知，該指標(biāo)越大則顯示補貼實施方式越趨向維持或者促進競爭，如果不考慮POLICY的影響，預(yù)期該指標(biāo)對TFP的影響為正值。

本文依托平安證券構(gòu)建的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類庫進行分析，除產(chǎn)業(yè)政策有關(guān)變量外，其他企業(yè)數(shù)據(jù)以及以其為基礎(chǔ)構(gòu)造的變量的數(shù)據(jù)均基于Wind資訊金融終端數(shù)據(jù)庫。對于受價格水平變動影響的變量，本文通過固定資產(chǎn)價格指數(shù)對其進行價格平減，為避免異常值的影響刪除了補貼和私人投資為負(fù)值的樣本。*版面限制，本文沒有給出主要變量描述性統(tǒng)計，感興趣的讀者可向作者索取。原始樣本共有3976個樣本，但是補助小于0的樣本只有1個，投資小于0的樣本只有28個，本文認(rèn)為這一處理不會影響估計結(jié)果的穩(wěn)健性。

(四)模型設(shè)定。根據(jù)上文的論述，本文將首先構(gòu)建模型(Ⅰ)：

(Ⅰ)

其中，y代表投資變量(分別以lninv和其一階差分形式的delta_lninv代表)、補貼變量(以lnsub和其一階差分delta_lnsub代表)、補貼的企業(yè)間配置以sub_comp代表，POLICY為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策指數(shù)變量，Z為系列虛擬變量(控制企業(yè)和時間效應(yīng)，同時控制時間和省級地區(qū)的聯(lián)合效應(yīng))。為了體現(xiàn)政策實施的滯后性影響，對POLICY進行滯后一期處理。模型(Ⅰ)可以將產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)投資行為相連，即估計出產(chǎn)業(yè)政策影響下企業(yè)獲得的補貼與投資行為，從中可以觀察基本的政策影響。但是，以上影響并未詳細地闡明產(chǎn)業(yè)政策對TFP的影響機制，即無法探究產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)TFP可能產(chǎn)生的綜合影響。為此需要在觀察模型(Ⅰ)結(jié)果基礎(chǔ)上，進一步構(gòu)建模型(Ⅱ)：

(Ⅱ)

其中，lnTFP是企業(yè)i在t時期的TFP對數(shù)，sub_comp是產(chǎn)業(yè)政策影響下按照七大行業(yè)細分且具體到行業(yè)內(nèi)的企業(yè)間補貼情況，subratioit是企業(yè)層面的補貼占私人投資的比例，sub_comp和subratio與POLICY的交互項是為了考察不同政策的影響差異。模型(Ⅰ)與模型(Ⅱ)均控制了企業(yè)個體效應(yīng)，時間效應(yīng)以及企業(yè)所在地(省級)隨時間變動的虛擬變量。經(jīng)過這一處理，本文控制了省級層面的政策以及其他不可知的、隨時間變動的因素影響，控制時間層面則意味著控制了經(jīng)濟發(fā)展趨勢，此外還控制了企業(yè)不隨時間層面變動的因素。如果說存在遺漏變量問題，那么這一問題只能是由未控制的企業(yè)個體隨時間變動的因素所導(dǎo)致。由于本文所關(guān)注的變量是產(chǎn)業(yè)政策，而這個產(chǎn)業(yè)政策是基于政策文本的測度，相對于企業(yè)個體而言是個嚴(yán)格外生的變量，其與未控制的個體隨時間變動因素之間不存在任何的相關(guān)性，因而遺漏這部分變量不會影響估計結(jié)果的穩(wěn)健性。同模型(Ⅰ)一致，模型(Ⅱ)的POLICY也進行滯后一期處理。從模型(Ⅰ)與(Ⅱ)的內(nèi)在關(guān)系不難看出，模型(Ⅰ)主要是揭示基本的影響結(jié)論，是進行模型(Ⅱ)的基礎(chǔ)，也是對模型(Ⅱ)的估計結(jié)果進行科學(xué)解釋的重要環(huán)節(jié)。從產(chǎn)業(yè)政策的直接配置與企業(yè)間配置影響路徑看，η和γ分別代表不同政策影響的直接配置與企業(yè)間配置影響路徑的作用情況。

四、基本結(jié)論

(一)產(chǎn)業(yè)政策的配置方式與企業(yè)行為。本文首先對模型(Ⅰ)進行估計，探析供給型政策、需求型政策以及環(huán)境型政策對補貼行為、私人投資行為及補貼的企業(yè)間配置的影響，估計結(jié)果見表1。第(1)-(4)列是產(chǎn)業(yè)政策對補貼與投資行為的影響，由于供給型政策主要從要素角度減少企業(yè)的生產(chǎn)(融資)成本，因而供給型政策將直接帶來企業(yè)補貼的增加，同時在補貼收入前提下，企業(yè)更有興趣進行“尋補貼”投資，而不是將資源用于生產(chǎn)性投資中(Gwartney等，1998)?；谶@種安排，本文認(rèn)為供給型政策將顯著提升企業(yè)獲得的補貼，但其具有降低私人投資的傾向。通過表1，可以發(fā)現(xiàn)供給型政策對lnsub、delta_lnsub以及對delta_lninv、lninv的影響方向分別為正向與負(fù)向，且delta_lnsub、lninv均通過顯著性檢驗，表明供給型政策顯著提高了企業(yè)獲得補貼的增長速度，同時還發(fā)現(xiàn)供給型政策抑制了企業(yè)私人投資的增長，估計結(jié)果符合本文的預(yù)期。第(5)列為產(chǎn)業(yè)政策對補貼在企業(yè)間配置的影響，估計結(jié)果顯示供給型政策系數(shù)為-0.0009，且通過1%的顯著性檢驗，表明目前供給型政策的扶持配置方式整體看是非競爭性的，增加一單位供給型政策則會導(dǎo)致補貼在企業(yè)間配置更為集中，進而對企業(yè)績效帶來了不利影響(Aghion等,2015)。

表1 政策影響的下企業(yè)行為

注：***、**、*分別表示在1%、5% 和 10% 的水平下顯著；括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤。下表同。

(二)產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)績效。基于模型(Ⅰ)得到的表1對于揭示不同政策的影響具有一定作用，但其只能觀察到產(chǎn)業(yè)政策實施的直接配置情況，仍無法得到政策對企業(yè)績效影響的結(jié)論，為此需要在模型(Ⅰ)的基礎(chǔ)上對模型(Ⅱ)進行估計。模型(Ⅱ)的估計結(jié)果見表2。依據(jù)現(xiàn)有產(chǎn)業(yè)政策影響的有關(guān)文獻(Aghion等,2015；余東華和呂逸楠，2015)，產(chǎn)業(yè)政策的配置方式如果導(dǎo)致企業(yè)產(chǎn)生補貼依賴癥，或者政策的配置方式是非維持(或促進)競爭性的，那么產(chǎn)業(yè)政策將會抑制企業(yè)TFP提升。表2顯示，在控制個體、時間以及地區(qū)時間聯(lián)合效應(yīng)后，發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策本身并不會抑制TFP提升，這表明產(chǎn)業(yè)政策本身包含的信息仍然不夠明晰，需要結(jié)合政策實施路徑進行探析。但是，通過表2可以發(fā)現(xiàn)在模型(Ⅱ)中sub_comp和subratio與POLICY的系列交互項(Lcir_sb_com、Lsup_sb_com、ldemadsb_comp，分別代表滯后一期的環(huán)境型政策、供給型政策以及需求型政策與sub_comp的交互項，同理Lcir_LNsub、Ldemad_LNsu、Lsup_LNsub分別代表滯后一期的環(huán)境型政策、供給型政策以及需求型政策與ln(subratio)的交互項)中只有供給型政策對應(yīng)的交互項通過顯著性檢驗。Lsup_sb_com為負(fù)值，通過5%的顯著性檢驗，Lsup_LNsub為負(fù)值通過10%的顯著性檢驗。同時，sub_comp為正值也通過5%的顯著性檢驗，這一結(jié)果與Aghion等(2015)的結(jié)論保持一致，即補貼配置的分散化有利于企業(yè)的創(chuàng)新，能提升企業(yè)TFP水平。

綜合表2可以發(fā)現(xiàn)，供給型政策抑制企業(yè)TFP提升的過程并不能通過簡約式得到，供給型政策對TFP的作用需要依賴于政策實施路徑。同時還可以發(fā)現(xiàn)，并不是所有的補貼行為都會抑制企業(yè)TFP提升，*表2顯示LN_subration的P值在0.2以下，說明對于特定的樣本而言，補貼比例的提高確實可以抑制TFP提升，具體到表2而言，提升補貼比例1%將會抑制TFP0.6個百分比。但本文發(fā)現(xiàn)結(jié)合供給型政策的補貼行為則顯示出抑制企業(yè)TFP的政策效果。進一步來說，供給型政策可以通過兩個路徑抑制企業(yè)TFP提升，其中一個路徑是通過供給型政策獲得的直接補貼會導(dǎo)致企業(yè)極易產(chǎn)生對補貼的依賴性，從而引導(dǎo)企業(yè)進行非生產(chǎn)性投資(肖興志和王伊攀，2014*肖興志和王伊攀(2014)與本文采用了同一個樣本，他們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)存在顯著的非生產(chǎn)性投資，且將抑制企業(yè)生產(chǎn)率提升。)，降低企業(yè)效率。同時，供給型政策抑制企業(yè)TFP的路徑還體現(xiàn)在產(chǎn)業(yè)政策帶來的資源在行業(yè)內(nèi)企業(yè)間的配置情況。表1已經(jīng)表明，供給型政策采取的是資源集中配置而非分散配置方式，其不能達到維持或者促進競爭的效果。表2進一步發(fā)現(xiàn)，供給型政策顯著抑制了sub_comp對企業(yè)TFP的提升作用，進一步佐證了供給型政策具有集中配置政策資源的趨勢特征。

表2 產(chǎn)業(yè)政策的TFP影響

注：以上估計結(jié)果控制了個體效應(yīng)、時間效應(yīng)以及時間和地區(qū)的聯(lián)合效應(yīng)。下表同。

五、進一步分析

鑒于產(chǎn)業(yè)政策“扶持”的基本特征，小企業(yè)或者生產(chǎn)率低的企業(yè)往往會成為政策扶持的重點。以上研究結(jié)論是基于對整個樣本的分析，而這些樣本可能包含非重點支持部門，勢必會影響估計的準(zhǔn)確性，為此，本部分將在以上分析的基礎(chǔ)上，進一步細分樣本以得到更為準(zhǔn)確的估計結(jié)果。此外，以上研究僅考慮產(chǎn)業(yè)政策影響企業(yè)自身行為的變動，尚未分析資源再配置作用對企業(yè)績效(TFP)的影響，本部分也將對其進行進一步分析。

(1)政策影響更具針對性：大、小企業(yè)的影響差異。已有多項研究表明中國的產(chǎn)業(yè)政策具有典型的“扶弱”特征(邵敏和包群，2011；韓超，2014)，由此產(chǎn)業(yè)政策將對大企業(yè)和小企業(yè)產(chǎn)生明顯的影響差異。由于融資約束的差異，大企業(yè)和小企業(yè)在受到產(chǎn)業(yè)政策支持時產(chǎn)生的行為也將不一樣。一般而言，大企業(yè)的融資約束問題較輕，有更多的融資與投資渠道，也有更多的“能量”去跟政策實施的有關(guān)部門進行溝通，因而其對產(chǎn)業(yè)政策的反應(yīng)可能不會那么敏感，甚至可以作出只享受政策優(yōu)惠、不做出任何行為改變的理性選擇(Criscuolo等,2016)。而小企業(yè)普遍存在較為嚴(yán)重的融資約束問題，因而對產(chǎn)業(yè)政策影響較為敏感，嚴(yán)重者可能產(chǎn)生政策依賴癥。為此，根據(jù)企業(yè)員工人數(shù)，本文將樣本企業(yè)分位“大企業(yè)”和“小企業(yè)”兩類企業(yè)，然后對模型(Ⅰ)與模型(Ⅱ)重新估計，分別分析產(chǎn)業(yè)政策對不同大、小企業(yè)的影響。表3給出了對大、小企業(yè)而言政策實施后資源配置結(jié)果及企業(yè)的行為選擇。從表3的上半部分第(1)-(4)列可以發(fā)現(xiàn)，L.sup對lnsub、delta_sub與lninv的影響通過1%、1%與5%的顯著性檢驗，雖然對delta_lninv的影響沒有通過顯著性檢驗，但其P值也接近0.1，表明供給型政策對小企業(yè)而言具有顯著促進補貼獲得、抑制私人投資的政策影響。再來觀察表3的下半部分第(1)-(4)列，可以發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策對大企業(yè)投資或者補貼行為影響并不顯著。產(chǎn)業(yè)政策對大、小企業(yè)迥異的政策影響表明，當(dāng)前的戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策(尤其是供給型政策)存在扶小的政策傾向。此外，通過表3第(5)列可以觀察產(chǎn)業(yè)政策資源在企業(yè)間的配置情況。研究發(fā)現(xiàn)，對小企業(yè)而言供給型政策對資源在企業(yè)間配置的影響不夠顯著，說明對于小企業(yè)而言供給型政策資源在企業(yè)間配置較為均衡，但其系數(shù)為負(fù)值說明供給型政策在企業(yè)間配置政策資源時存在集中配置的傾向。同時發(fā)現(xiàn)，對于大企業(yè)，L.cir對政策資源在企業(yè)間的分散配置具有負(fù)向影響，但對于小企業(yè)，這一影響表現(xiàn)為促進作用。*表3和表4關(guān)于政策資源企業(yè)間配置的有關(guān)分析僅具有示意性而非決定性，這是由于政策資源企業(yè)間配置的變量設(shè)置是基于行業(yè)內(nèi)進行構(gòu)造的，因而將其應(yīng)用到部分樣本進行分析無法得到?jīng)Q定性結(jié)論，但示意性結(jié)論對于認(rèn)識產(chǎn)業(yè)政策的實施仍然具有一定幫助。對于這一點，本文也算是拋磚引玉以待未來進一步研究。

表3 產(chǎn)業(yè)政策實施后不同大、小企業(yè)的行為選擇

表4給出了對大、小企業(yè)而言產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)績效的影響，對比表2，可以發(fā)現(xiàn)，LN_subration顯著降低了企業(yè)的lnTFP，增加補貼比例1個百分點會降低TFP約1.6個百分點。從政策資源在企業(yè)間的配置看，補貼的均等化配置將會顯著提升大企業(yè)的TFP水平，(sub_comp對大企業(yè)的影響系數(shù)通過了1%的顯著性檢驗)。供給型政策通過其在企業(yè)間的政策資源配置降低大企業(yè)的TFP，對小企業(yè)的TFP也有降低的傾向(Lsup_sb_comp對大企業(yè)lnTFP影響通過5%的顯著性檢驗，其對小企業(yè)lnTFP影響雖未通過顯著性檢驗，但其系數(shù)的P值在0.1附近)。與表2一致的是，表4依然發(fā)現(xiàn)供給型政策通過直接補貼的方式抑制小企業(yè)TFP的提升(Lsup_LNsub對小企業(yè)的影響通過了1%的顯著性檢驗)。

(二)產(chǎn)業(yè)政策是否產(chǎn)生資源再配置作用。在解釋企業(yè)(產(chǎn)業(yè)乃至國家)績效時，資源再配置的作用越來越多地得到學(xué)界重視(Hopenhayn，1992；Melitz，2003；Aghion等,2015；等)。資源再配置的基本觀點是，具有更高生產(chǎn)率的企業(yè)應(yīng)該得到更高的市場份額，此時的政策影響評價不再是企業(yè)自身的創(chuàng)新因素而是資源重組分配的結(jié)果。為此，本文將市場份額作為被解釋變量構(gòu)造模型(Ⅲ)：

表4 產(chǎn)業(yè)政策對不同大小企業(yè)TFP的影響

(Ⅲ)

其中，share為以企業(yè)的銷售收入占周期內(nèi)行業(yè)銷售收入總和的比例作為市場份額的代理變量。估計結(jié)果見表5第(1)列，從中可以發(fā)現(xiàn)，除了市場份額滯后項(L.share)外，其他變量均不顯著，這表明直接通過產(chǎn)業(yè)政策而不考慮其作用路徑可能無法解釋政策實施機制。為此，本文構(gòu)造POLICY、LN_subration與lnTFP的聯(lián)合項，以此考察產(chǎn)業(yè)政策通過直接配置補貼，進而通過資源再配置影響市場份額。估計結(jié)果在表5第(2)列，結(jié)果顯示L.share為負(fù)值，表明市場份額具有一定路徑依賴性，在控制了市場份額本身的路徑依賴機制后，L.sup和Lsup_LNsub有提高企業(yè)平均市場份額的可能，其結(jié)果有可能導(dǎo)致市場集中度上升。具體到產(chǎn)業(yè)政策的資源再配置作用，本文發(fā)現(xiàn)，雖然需求型政策本身具有降低市場份額的作用，但其對不同生產(chǎn)率企業(yè)的影響呈現(xiàn)差異性，具體而言，其具有鼓勵高生產(chǎn)率企業(yè)提高市場份額的趨勢，即有利于資源的再配置(Ldemad_LNsub為負(fù)值且通過5%的顯著性檢驗，Ldemad_LNsub_tfp為正值且通過5%的顯著性檢驗)。供給型政策呈現(xiàn)出與需求型政策截然相反的作用機制，其可以提高市場份額，但并不鼓勵高生產(chǎn)率企業(yè)提高市場份額，并不具有積極的資源再配置作用(Lsup_LNsub為正值通過了1%的顯著性檢驗，Ldemad_LNsub_tfp為負(fù)值且通過了1%的顯著性檢驗)。

表5 產(chǎn)業(yè)政策的資源再配置

六、結(jié)論與啟示

盡管產(chǎn)業(yè)政策在現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)發(fā)展中發(fā)揮了不可忽視的作用，但對其進行系統(tǒng)穩(wěn)健的分析仍然較為少見。自2010年以來，從中央政府到地方政府，中國出臺了系列政策以培育與發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，其中中央層面出臺了400多個政策文本，但這些產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)(產(chǎn)業(yè))發(fā)展的影響有待進行科學(xué)評價，本文對此進行了相對系統(tǒng)的分析。具體而言，對近年來中國中央層面出臺的相關(guān)產(chǎn)業(yè)政策進行了收集與整理，并按照供給型、需求型和環(huán)境型進行基本分類，結(jié)合政策權(quán)重系數(shù)以區(qū)分不同政策的效力差異，進而運用產(chǎn)業(yè)政策指數(shù)，探析了不同類型政策對企業(yè)(產(chǎn)業(yè))發(fā)展績效的影響。研究策略上，在控制地方層面可能的影響后，本文從產(chǎn)業(yè)政策資源的直接配置以及政策資源在企業(yè)間配置情況兩個路徑，集中探析了中國不同產(chǎn)業(yè)政策、不同政策影響路徑對企業(yè)績效的影響。

對于具有顯著外部性的經(jīng)濟活動，市場往往存在供給不足，為此產(chǎn)業(yè)政策可以發(fā)揮補充作用，這是產(chǎn)業(yè)政策存在的基本邏輯。但是，中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀與政策扶持之間存在鮮明沖突，因此需要研究戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)政策制定及實施過程。本研究發(fā)現(xiàn)，不同類型產(chǎn)業(yè)政策的影響存在明顯差異。并不是所有政策補貼行為均會抑制企業(yè)TFP提升，但與供給型政策相結(jié)合的補貼行為抑制了企業(yè)績效提升：供給型政策的直接配置引致企業(yè)對政策的依賴，進而引發(fā)企業(yè)進行非生產(chǎn)性投資，降低企業(yè)績效；供給型政策資源的集中配置不能維持或者促進競爭，不利于企業(yè)的創(chuàng)新行為，將抑制企業(yè)績效提升。供給型政策資源直接配置與企業(yè)間配置及其對企業(yè)績效的抑制作用均表明，當(dāng)前在中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)中實施的供給型政策尚未發(fā)揮政策杠桿作用，產(chǎn)生了顯著的政策偏差。

在探究政策在不同大小企業(yè)間的影響差異時，本文發(fā)現(xiàn)：對小企業(yè)而言，供給型政策資源在企業(yè)間的配置沒有顯著的集中特征，但在大企業(yè)中更為集中；政策資源的直接配置抑制私人投資的傾向在小企業(yè)中更為顯著，在大企業(yè)樣本中不夠明顯。供給型政策可能通過其在企業(yè)間的政策資源配置降低大企業(yè)TFP，而對小企業(yè)而言，供給型政策則是通過政策直接補貼配置的方式抑制企業(yè)績效的提升。綜合來看，供給型政策存在顯著“扶小”的政策傾向。同時本文還發(fā)現(xiàn)，環(huán)境型政策對于補貼、投資以及TFP均未產(chǎn)生顯著影響，但其對政策資源在企業(yè)間的分散配置具有影響：對于大企業(yè)這一影響呈現(xiàn)負(fù)向作用，但對于小企業(yè)而言則顯示正向影響。本文還研究了產(chǎn)業(yè)政策的資源再配置作用，發(fā)現(xiàn)不同政策的作用機制存在明顯差異：需求型政策具有鼓勵高生產(chǎn)率企業(yè)提高市場份額的趨勢；與需求型政策存在顯著差異的是，供給型政策并不存在鼓勵高生產(chǎn)率企業(yè)提高市場份額的證據(jù)。

產(chǎn)業(yè)政策的應(yīng)用已經(jīng)較為普遍(Criscuolo等, 2016)，同時對產(chǎn)業(yè)政策是否應(yīng)該應(yīng)用的爭論也是由來已久。一般意義上講，產(chǎn)業(yè)政策誘導(dǎo)需求，推進技術(shù)創(chuàng)新，進而提高企業(yè)綜合實力，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)跨越發(fā)展(或其他目標(biāo)，如維持就業(yè))。從企業(yè)視角考慮，產(chǎn)業(yè)政策作為一種外生力量，可以通過兩個路徑實現(xiàn)其資源(再)配置的作用：政策資源的直接配置和政策資源的間接配置。以上路徑與不同政策結(jié)合在一起構(gòu)成了產(chǎn)業(yè)政策實施的全過程路徑。對于政策制定與實施部門而言，需要對產(chǎn)業(yè)政策實施的可能影響以及影響途徑進行預(yù)估計，綜合審慎地對待產(chǎn)業(yè)政策，以免帶來扭曲行為，產(chǎn)生政策偏差。對于當(dāng)前戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)而言：其一，需要梳理、清理以及評估有關(guān)扶持政策，對其實施成效，尤其是政策影響下的結(jié)構(gòu)性變化進行綜合評估；其二，從不同政策類型選擇看，相關(guān)部門應(yīng)當(dāng)優(yōu)先采取需求型政策，最大程度地減小產(chǎn)業(yè)政策給經(jīng)濟發(fā)展帶來的扭曲結(jié)果；其三，從政策著力點看，相關(guān)部門不僅需要關(guān)注產(chǎn)業(yè)政策資源的直接配置影響，更須關(guān)注產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)間資源再配置的影響。

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(責(zé)任編輯 石 頭)

How Did Industrial Policies Affect Business Performance:Does the Locus of Different Policies and Paths Matter?

Han Chao, Xiao Xingzhi, Li Shu

(Center for Industrial and Business Organization, Dongbei UniversityofFinanceandEconomics,Dalian116025,China)

This paper divides industrial policies into supply-based, demand-based and environment-based ones, and then studies the influence of different policies on business (industry) performance via the paths of policy resource configuration directly and policy resource configuration between firms indirectly by using the data of Chinese strategic emerging industries. It arrives at the following conclusions: firstly, the subsidies combining with supply-based policy has inhibited the increase in firm performance by two paths abovementioned together; secondly, there are different effects of industrial policies onfirms of different sizes, and supply-based policy resource configuration among small firms has no significant concentrated feature but policy resources among large firms are more concentrated; thirdly, supply-based policy reduces the performance of large firms mainly through policy resource configuration between firms indirectly, while supply-based policy has inhibited firm performance mainly through the direct allocation of subsidies in terms of small firms; fourthly, environment-based policy has significant impact on investment, subsidies etc in general, but for large firms, the environment policy has a negative impact on the allocation of policy resources between firms and a positive impact on small firms. The paper also finds that demand-based policy is conducive to resource reallocation, and supply-based policy has not yet shown a positive role in resource reallocation.

industrial policy; policy difference; resource reallocation; resource configuration between firms

2016-04-11

國家自然科學(xué)基金青年項目(71303034)；遼寧省社科規(guī)劃基金一般項目(L15BJY013)；遼寧經(jīng)濟社會發(fā)展課題重點項目(2017lslktzd-007)；浙江省哲學(xué)社會科學(xué)重點研究基地浙江財經(jīng)大學(xué)政府管制與公共政策研究中心課題(16JDGH128)

韓 超(1984-)，男，山東東平人，東北財經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心副研究員； 肖興志(1973-)，男，四川廣安人，東北財經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心教授； 李 姝(1977-)，女，遼寧沈陽人，東北財經(jīng)大學(xué)產(chǎn)業(yè)組織與企業(yè)組織研究中心副研究員。

F421

A

1001-9952(2017)01-0122-13

10.16538/j.cnki.jfe.2017.01.011