王思文，孫亞輝

(蘭州財經(jīng)大學(xué) 國際經(jīng)濟與貿(mào)易學(xué)院，甘肅 蘭州 730020)

0 引言

改革開放40多年來，我國經(jīng)濟持續(xù)發(fā)展，市場化程度不斷提升，但由于壟斷、公共物品和信息不對稱、外部性等因素，市場存在失靈現(xiàn)象。此時，國家調(diào)控顯得尤為關(guān)鍵和重要。產(chǎn)業(yè)政策是指國家對產(chǎn)業(yè)形成和發(fā)展進行干預(yù)的各種政策總和，是一種彈性較強的政府干預(yù)方式。政府通過實施產(chǎn)業(yè)政策可以引導(dǎo)甚至控制投資方向、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)預(yù)定經(jīng)濟目標(biāo)，但學(xué)界對產(chǎn)業(yè)政策的有效性問題存在較大爭議。林毅夫[1,2]以其新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)理論主張，政府應(yīng)成為有為政府，國家經(jīng)濟發(fā)展離不開市場和政府的雙重作用，二者并不矛盾，通過發(fā)揮比較優(yōu)勢制定產(chǎn)業(yè)政策，并經(jīng)由“兩軌六步法”引領(lǐng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展；張維迎則采用新自由主義經(jīng)濟學(xué)觀點予以反駁，強調(diào)自由市場和有限政府，認(rèn)為選擇性產(chǎn)業(yè)政策注定會失敗?？v觀歷史，不論是發(fā)達經(jīng)濟體還是處于追趕中的發(fā)展中經(jīng)濟體，產(chǎn)業(yè)政策在經(jīng)濟發(fā)展過程中均被廣泛應(yīng)用，但應(yīng)用結(jié)果有成功(如日本汽車產(chǎn)業(yè)政策)也有失敗(如日本家電產(chǎn)業(yè)政策)，而且成功和失敗案例很難從數(shù)量上進行比較。因此，不管是贊成產(chǎn)業(yè)政策的一方還是反對的一方都可以找到支持自己證據(jù)，這樣的爭論顯然不可能有定論。本文認(rèn)為，研究重點是如何實施產(chǎn)業(yè)政策才能達到預(yù)期效果，進而找到產(chǎn)業(yè)政策邊界條件，而不是爭論要不要產(chǎn)業(yè)政策這個簡單的二元問題。

本文研究產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。黨的十九大報告中明確提出要提高全要素生產(chǎn)率，這在黨的全國代表大會報告中尚屬首次，因而如何通過產(chǎn)業(yè)政策提升全要素生產(chǎn)率成為產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟實踐領(lǐng)域的重要命題。目前，已有研究大多集中在區(qū)域范圍或市場層面，主要考慮產(chǎn)業(yè)政策帶來的集聚效應(yīng)、選擇效應(yīng)對企業(yè)集聚和選址的影響，或市場競爭和資源配置如何導(dǎo)致企業(yè)利潤下降與資源浪費[3,4,5]。上述研究中，產(chǎn)業(yè)政策實施效果大多采用外部因素測量，如是否帶來產(chǎn)業(yè)集聚以及是否產(chǎn)生外部性，抑或直接采用補貼衡量，但均忽視了一個問題，即產(chǎn)業(yè)政策實施效果難以被簡單測量。原因在于：第一，產(chǎn)業(yè)政策種類繁多，實施效果千差萬別，作用途徑各不相同，導(dǎo)致實證分析中可能會存在遺漏變量等問題[6,7,8]。第二，產(chǎn)業(yè)政策實施效果受多種因素影響，其中一個重要因素是企業(yè)自身特征，如企業(yè)所有制和所處行業(yè)不同均會影響產(chǎn)業(yè)政策實施效果。一些企業(yè)會為長期發(fā)展放棄短期利益，另一些企業(yè)則為追求短期利潤最大化而不愿意從事高風(fēng)險的創(chuàng)新活動，因而達不到產(chǎn)業(yè)政策預(yù)期目標(biāo)[9,10,11]。第三，從實證研究看，基于某種選擇性產(chǎn)業(yè)政策角度(如政府補貼)，選取地區(qū)宏觀經(jīng)濟指標(biāo)分析產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用難以揭示其內(nèi)在作用機理[12,13,14]。以企業(yè)作為研究對象時，為測度產(chǎn)業(yè)政策實施效果一般選擇政府扶持的特定行業(yè)企業(yè)，造成樣本選擇性偏誤，從而導(dǎo)致對產(chǎn)業(yè)政策效果的有偏估計[15,16]。因此，如何選取合理的研究對象測度產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用效果，成為亟待解決的問題。

黨的十八大報告明確提出，科技創(chuàng)新是提高社會生產(chǎn)力和綜合國力的戰(zhàn)略支撐，必須擺在國家發(fā)展全局的核心位置。十九大報告進一步提出，要通過增強創(chuàng)新能力提高全要素生產(chǎn)率。因此，選取合理的研究對象，既能規(guī)避現(xiàn)有研究采用全國樣本導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)政策施政范圍過于廣泛的問題，又能充分體現(xiàn)創(chuàng)新的滲透性，這是本文需要突破的難點。國家深入實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略，打造促進經(jīng)濟社會發(fā)展新的增長極，在各地重點布局了自主創(chuàng)新示范區(qū)、全面創(chuàng)新改革試驗區(qū)等一大批旨在推進自主創(chuàng)新和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的區(qū)域，鼓勵其開展先行先試、探索經(jīng)驗、作出示范。從整體成效看，各示范試驗區(qū)在創(chuàng)新體制改革、創(chuàng)新要素整合、創(chuàng)新資源集聚、創(chuàng)新成果轉(zhuǎn)化等方面取得了顯著成效，已成為當(dāng)?shù)匾I(lǐng)經(jīng)濟社會發(fā)展新的重要引擎。自2009年3月成立的第一個國家自主創(chuàng)新示范區(qū)——中關(guān)村國家自主創(chuàng)新示范區(qū)開始，經(jīng)過10年發(fā)展，截至2019年8月(批復(fù)成立鄱陽湖國家自主創(chuàng)新示范區(qū))國家自主創(chuàng)新示范區(qū)數(shù)量已達到21個。由于國家自主創(chuàng)新示范區(qū)的選擇是以區(qū)域而非企業(yè)為基礎(chǔ)，且產(chǎn)業(yè)政策實施對整個區(qū)域而言具有普惠性，因而本文以國家自主創(chuàng)新示范區(qū)作為研究對象，在一定程度上克服了樣本選擇性偏誤問題，避免了采用單一產(chǎn)業(yè)政策分析全國工業(yè)企業(yè)時重要變量遺漏的問題，也突出了創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)政策和全要素生產(chǎn)率的影響，使產(chǎn)業(yè)政策有效性測度更加合理。

本文邊際貢獻在于：第一，已有產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究對象大多為行業(yè)或市場，微觀領(lǐng)域研究也集中在全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)[17]，導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)政策實施范圍過大。不同地區(qū)針對本地不同產(chǎn)業(yè)進行布局，產(chǎn)業(yè)政策實施的側(cè)重點各不相同，如果只考慮全國規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)，就難以精準(zhǔn)測度區(qū)域型產(chǎn)業(yè)政策對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的影響。本文從國家自主創(chuàng)新示范區(qū)入手，研究區(qū)域型產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升的有效性，從微觀層面拓展產(chǎn)業(yè)政策作用范圍，為政府制定相關(guān)政策提供參考。第二，提出產(chǎn)業(yè)政策實施路徑，即通過何種渠道促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。通過理論假設(shè)和實證檢驗，利用中介效應(yīng)模型驗證技術(shù)創(chuàng)新這條傳導(dǎo)路徑，為政府傾向性實施產(chǎn)業(yè)政策提供支撐。第三，在實證方法選取上，采用準(zhǔn)自然實驗研究，并對其可能出現(xiàn)的內(nèi)生性問題進行探討。在實證策略設(shè)計中，不僅從總體樣本上對理論假說進行驗證，而且就不同所有權(quán)、不同行業(yè)企業(yè)對于產(chǎn)業(yè)政策的反應(yīng)，以及不同產(chǎn)業(yè)政策可能造成的差異性影響進行分析，豐富此類研究結(jié)論，使政策實施更具有針對性。

1 政策背景、作用機制及研究假設(shè)

1.1 政策背景

科技部指出，建設(shè)國家自主創(chuàng)新示范區(qū)對進一步完善科技創(chuàng)新體制機制，加快發(fā)展戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，推進創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展，加快轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式等，將發(fā)揮重要的引領(lǐng)、輻射、帶動作用。已有關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策有效性的文獻大多聚焦于全國工業(yè)企業(yè)或沿海地區(qū)企業(yè)，本研究從西部地區(qū)尋找合適的樣本，深入檢驗產(chǎn)業(yè)政策在西部地區(qū)的實施效果，進一步拓展產(chǎn)業(yè)政策研究范圍。已獲批的21個國家自主創(chuàng)新示范區(qū)中，有成都、西安、重慶、蘭白和烏昌石等5個位于西部地區(qū)的國家自主創(chuàng)新示范區(qū)。在上述5個國家自主創(chuàng)新示范區(qū)中，本文選擇蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)(下文簡稱蘭白自創(chuàng)區(qū))作為研究對象，原因在于：第一，重慶、成都和西安工業(yè)體系比較完善，產(chǎn)業(yè)政策覆蓋面較廣、實施力度較大、企業(yè)基礎(chǔ)相對較好，對不同類型產(chǎn)業(yè)政策的響應(yīng)缺乏異質(zhì)性。第二，蘭白和烏昌石作為區(qū)域內(nèi)重點城市群，屬于區(qū)域型國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，對于產(chǎn)業(yè)政策實施效果反應(yīng)靈敏，研究該樣本可以為今后跨區(qū)域合作提供現(xiàn)實基礎(chǔ)。第三，蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)是在全國首家以科技創(chuàng)新改革為主題的試驗區(qū)——蘭白科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)(以下簡稱蘭白試驗區(qū))經(jīng)過4年創(chuàng)新改革、先行先試的基礎(chǔ)上，依托蘭州高新區(qū)和白銀高新區(qū)建設(shè)的國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，具有能夠直接借鑒的具體做法和實踐經(jīng)驗，能夠充分說明科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)成功經(jīng)驗的應(yīng)用性和可復(fù)制性，研究成果具有較強的代表性和指導(dǎo)意義。第四，蘭白問題研究具有普適性，國家自主創(chuàng)新示范區(qū)最常用的產(chǎn)業(yè)政策工具主要包括政府補貼、稅收優(yōu)惠和低息貸款，這在蘭白產(chǎn)業(yè)政策中都有充分體現(xiàn)，而且產(chǎn)業(yè)政策實施效果傳導(dǎo)路徑也普遍適用。因此，研究蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)既能體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策的廣泛性，又能發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)政策在欠發(fā)達地區(qū)的特異性和重要意義。第五，2019年8月19—22日習(xí)近平總書記在考察甘肅期間，強調(diào)要加快改造傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，培育新興產(chǎn)業(yè)，不斷夯實高質(zhì)量發(fā)展基礎(chǔ)。這正是蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)產(chǎn)業(yè)政策的初衷和今后發(fā)展方向，也體現(xiàn)了本文選取蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)(下文簡稱蘭白自創(chuàng)區(qū))為研究對象的代表性和可靠性。

1.2 作用機制及研究假設(shè)

1.2.1 產(chǎn)業(yè)政策與全要素生產(chǎn)率

一方面，產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進表現(xiàn)為集聚效應(yīng)和選擇效應(yīng)。①集聚效應(yīng)：集聚帶來企業(yè)間要素流動與共享，降低交易成本[3,5,18,19]，表現(xiàn)在自創(chuàng)區(qū)層面，具體可以通過自身優(yōu)勢吸引眾多企業(yè)與人才落戶，加快知識溢出與共享，提高區(qū)內(nèi)企業(yè)生產(chǎn)率；②選擇效應(yīng)：自創(chuàng)區(qū)政府扶持政策會形成優(yōu)勝劣汰的選擇機制，新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學(xué)認(rèn)為，各國產(chǎn)業(yè)政策實施效果不佳的原因不是政府干預(yù)，而是政府錯誤干預(yù)，產(chǎn)業(yè)政策應(yīng)該重點傾向于本國具有比較優(yōu)勢的行業(yè)[20,21,22]。

另一方面，產(chǎn)業(yè)政策會抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，具體表現(xiàn)在：第一，市場競爭機制失效，讓企業(yè)產(chǎn)生惰性。產(chǎn)業(yè)政策(如補貼)直接提高企業(yè)利潤，讓企業(yè)在低效率水平下雖能很好地生存，但失去了競爭動力，難以提高全要素生產(chǎn)率[4,23,24]。第二，資源配置失效。如尋租行為，某些企業(yè)為獲得政策優(yōu)惠而熱衷于建立政治聯(lián)系，這樣容易導(dǎo)致尋租，而尋租行為會使資源配置進入無效狀態(tài)，出現(xiàn)資源浪費，從而降低企業(yè)全要素生產(chǎn)率[25,26,27]。基于以上分析，本文提出以下理論假設(shè)：

H1a：自創(chuàng)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策能夠提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率；

H1b：自創(chuàng)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策可能抑制企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

從理論研究層面，需要尋找一個存在于產(chǎn)業(yè)政策與全要素生產(chǎn)率之間的中介變量，讓產(chǎn)業(yè)政策能夠通過這一中介變量作用于企業(yè)全要素生產(chǎn)率，并使這一作用路徑通過實證檢驗。黨的十八大和十九大報告都提到了創(chuàng)新的重要性，結(jié)合研究對象選取，本文將技術(shù)創(chuàng)新作為中介變量，提出如下理論假設(shè)，并在第四部分進行實證檢驗。

1.2.2 產(chǎn)業(yè)政策與技術(shù)創(chuàng)新

企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是一個時間跨度長、過程難以預(yù)測、失敗率高、投入產(chǎn)出具有不確定性的高風(fēng)險活動，產(chǎn)業(yè)政策能否促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新，目前實證檢驗結(jié)論并不一致。

產(chǎn)業(yè)政策對技術(shù)創(chuàng)新的促進作用表現(xiàn)在：第一，克服市場失靈。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新是一項外部性活動，尤其是在知識產(chǎn)權(quán)和專利保護不到位的情況下，一些企業(yè)的技術(shù)、專利很容易被別人模仿，進而喪失優(yōu)勢地位，導(dǎo)致利潤下降。技術(shù)創(chuàng)新是一項高風(fēng)險活動，一方面會存在有投入無產(chǎn)出的情況，另一方面會出現(xiàn)創(chuàng)新產(chǎn)品與消費者需求不符的情況，上述兩種情況都會使企業(yè)遭受損失。在上述情況下，產(chǎn)業(yè)政策干預(yù)無疑非常重要。第二，緩解融資約束。企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新需要大量資金投入，產(chǎn)業(yè)政策一般會通過財政補貼、稅收優(yōu)惠、放寬審批制度等方式緩解企業(yè)融資約束。已有研究表明，財政補貼和稅收優(yōu)惠能夠緩解企業(yè)融資約束，降低企業(yè)創(chuàng)新成本，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新水平，對民營企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新尤為重要[8,17,28,29,30]。

盡管產(chǎn)業(yè)政策可以克服企業(yè)在創(chuàng)新過程中的市場失靈問題，通過政策手段緩解企業(yè)融資約束，改善企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新激勵不足和資金短缺的情況，但可能會從以下方面抑制技術(shù)創(chuàng)新：第一，創(chuàng)新動力缺失。對受財政補貼的企業(yè)而言，其在市場競爭中處于優(yōu)勢地位，在低創(chuàng)新水平下仍然能獲得利潤，所以缺乏創(chuàng)新內(nèi)在動力，選擇安于現(xiàn)狀，甚至在拿到財政補貼后寧愿擴大生產(chǎn)也不進行實質(zhì)創(chuàng)新活動，導(dǎo)致受扶持企業(yè)產(chǎn)能過剩[31,32,33,34]。第二，所有制差異導(dǎo)致創(chuàng)新選擇不同。相比于非國有企業(yè)，國有企業(yè)激勵機制不同，其在重要行業(yè)和關(guān)鍵領(lǐng)域占主導(dǎo)地位，企業(yè)高管大多由政府直接任命，所以更加著眼于短期業(yè)績，而不愿去嘗試回報周期長且風(fēng)險高的技術(shù)創(chuàng)新活動。與國有企業(yè)不同，非國有企業(yè)自負(fù)盈虧，高管利益直接和企業(yè)利潤掛鉤，故更看重長期收入，在這種情況下產(chǎn)業(yè)政策扶持無疑會促進非國有企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新[35,36,37]。基于上述分析，本文提出以下理論假設(shè)：

H2a：自創(chuàng)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策能夠促進企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新；

H2b：自創(chuàng)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策可能抑制企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新。

1.2.3 技術(shù)創(chuàng)新與全要素生產(chǎn)率

根據(jù)內(nèi)生增長理論，在投入要素不變的情況下，技術(shù)創(chuàng)新是經(jīng)濟增長的主要動力。通過技術(shù)創(chuàng)新提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率的途徑主要有：第一，技術(shù)創(chuàng)新促進生產(chǎn)工藝、生產(chǎn)流程、生產(chǎn)工具創(chuàng)新和發(fā)明，使企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量提高、生產(chǎn)成本降低，獲得更多利潤，進而擴大生產(chǎn)規(guī)模，進一步提升全要素生產(chǎn)率。此外，技術(shù)創(chuàng)新表現(xiàn)為產(chǎn)品創(chuàng)新，企業(yè)生產(chǎn)通過發(fā)明創(chuàng)造，以更高質(zhì)量的產(chǎn)品滿足消費者需求，從而促進全要素生產(chǎn)率提升[38,39,40]。第二，技術(shù)創(chuàng)新拉動經(jīng)濟增長。新產(chǎn)品作為其它產(chǎn)品生產(chǎn)的中間環(huán)節(jié)或創(chuàng)新過程的組成部分，進入其它產(chǎn)品生產(chǎn)創(chuàng)新過程中，發(fā)揮積極影響，帶動經(jīng)濟體全要素生產(chǎn)率水平提升[41,42]。第三，技術(shù)創(chuàng)新改變企業(yè)內(nèi)部要素投入比例。為了改進工藝，企業(yè)會采購更多機器設(shè)備，減少勞動力資源使用，提高資源配置比例，使資本勞動配置比例達到合理水平，從而提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率。進一步地，企業(yè)會加大投資規(guī)模，再次促進全要素生產(chǎn)率提高[43,44]。通過上述分析，本文提出以下理論假設(shè)：

H3：自創(chuàng)區(qū)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能夠促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。

2 研究設(shè)計、變量與數(shù)據(jù)

2.1 研究設(shè)計

2.1.1 產(chǎn)業(yè)政策與全要素生產(chǎn)率

為識別產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文將產(chǎn)業(yè)政策作為一項準(zhǔn)自然實驗，采用雙重差分法進行研究。由于蘭白國家自主創(chuàng)新示范區(qū)于2018年2月獲批，批復(fù)時間較短，無法進行準(zhǔn)自然實驗。因此本文利用蘭白自創(chuàng)區(qū)的前身——2014年由科技部批復(fù)成立的蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策這一準(zhǔn)自然實驗進行估計。原因在于，蘭白自創(chuàng)區(qū)是全國首家以科技創(chuàng)新改革為主題的試驗區(qū)——蘭白試驗區(qū)的基礎(chǔ)上建設(shè)的國家自主創(chuàng)新示范區(qū)，由于試驗區(qū)和自創(chuàng)區(qū)帶動區(qū)域發(fā)展目標(biāo)一致，因而產(chǎn)業(yè)政策具有較好的延續(xù)性，這可以由出臺的規(guī)劃得到驗證。產(chǎn)業(yè)政策一致性表明，科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)的成功經(jīng)驗可以應(yīng)用和復(fù)制，也說明本文使用蘭白試驗區(qū)所得到的結(jié)論是可行且有效的。為此，構(gòu)造計量模型如式(1)所示。

TFPit=β0+β1policyi×Aftert+β2policyi+β3Aftert+β4Controlit+εit

(1)

其中，下標(biāo)i為企業(yè)，t為年份，TFP為企業(yè)全要素生產(chǎn)率，Policy為分組變量，After為時間變量，Control為控制變量。本文采用包含時間固定效應(yīng)和個體固定效應(yīng)的雙向固定效應(yīng)模型進行估計，模型主要觀察Policyi和Aftert交互項的系數(shù)β1，衡量產(chǎn)業(yè)政策沖擊對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。Policyi的系數(shù)和Aftert的系數(shù)分別被時間固定效應(yīng)與個體固定效應(yīng)吸收。

使用雙重差分法的前提是要滿足平行趨勢假定，即處理組和對照組在政策實施之前必須具有相同的發(fā)展趨勢，這是保證雙向固定效應(yīng)為一致估計量的重要條件。通過計算蘭白試驗區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，繪制實驗組和對照組全要素生產(chǎn)率的時間趨勢圖，如圖1所示。圖中，橫軸表示時間，縱軸表示年度全要素生產(chǎn)率均值，2014年之前實驗組和對照組全要素生產(chǎn)率基本平行，滿足雙重差分法的基本假定。產(chǎn)業(yè)政策實施后，2015年開始實驗組全要素生產(chǎn)率增速加快，而對照組增速則不顯著，說明產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著促進實驗組全要素生產(chǎn)率提升，但具體作用機制仍需進一步實證檢驗。

圖1 實驗組與對照組全要素生產(chǎn)率時間趨勢

2.1.2 作用機制檢驗：技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)

根據(jù)研究假設(shè)，本文揭示技術(shù)創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)政策與全要素生產(chǎn)率之間的作用關(guān)系，為檢驗技術(shù)創(chuàng)新是否起到應(yīng)有的中介作用，參考溫忠麟等[45]構(gòu)造中介效應(yīng)的方法，在式(1)的基礎(chǔ)上構(gòu)建如下方程：

TFPit=β0+β1policyi×Aftert+β2policyi+β3Aftert+β4Controlit+εit

(2)

Innovit=δ0+δ1Policyit×After+δ2Policyi+δ3After+δ4Controlsit+εit

(3)

TFPit=γ0+γ1policyi×Aftert+γ2Innovit+γ3policyi+γ4Aftert+γ5Controlit+εit

(4)

式(2)為產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響；式(3)為產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，技術(shù)創(chuàng)新(Innov)采用企業(yè)研發(fā)投入占總資產(chǎn)的比重衡量；式(4)為技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)政策同時對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，衡量中介效應(yīng)，若δ1和γ1全部顯著則說明中介效應(yīng)顯著，若至少有一個不顯著則需要進行Sobel檢驗。

2.2 變量與數(shù)據(jù)

本文研究數(shù)據(jù)來自2013—2016年蘭白試驗區(qū)微觀企業(yè)數(shù)據(jù)，后者涵蓋2013—2018年蘭白試驗區(qū)企業(yè)特征數(shù)據(jù)，由于2017年統(tǒng)計口徑發(fā)生重大變化，之后年份數(shù)據(jù)缺失，無法滿足準(zhǔn)自然實驗要求，故數(shù)據(jù)時間截至2016年?？紤]到企業(yè)實際經(jīng)營情況，在樣本篩選過程中，參考已有中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫相關(guān)研究處理方法，本文剔除如下數(shù)據(jù)：工業(yè)增加值、固定資產(chǎn)、期末員工人數(shù)小于等于0的數(shù)據(jù)；工業(yè)增加值大于工業(yè)總產(chǎn)值的數(shù)據(jù)；企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新投入資金小于0的數(shù)據(jù)，以及缺失數(shù)據(jù)。蘭白試驗區(qū)政策出臺時間為2014年11月，本文將2013—2014年作為政策出臺前時期，將2015—2016年作為政策出臺后時期。

2.2.1 被解釋變量：企業(yè)全要素生產(chǎn)率(TFP)

通過簡單線性估計方法用于企業(yè)TFP估計時，會產(chǎn)生同時性偏差(simultaneity bias)和樣本選擇性偏差(selectivity and attrition bias)。為解決這一問題，參考王思文等[46]的研究成果，使用LP法估計全要素生產(chǎn)率，并將OP、GMM法估計的全要素生產(chǎn)率作為替代變量用于穩(wěn)健性檢驗。

2.2.2 解釋變量

本文核心解釋變量為產(chǎn)業(yè)政策(Policyi)和實施時間(Aftert)的交互項。對于政策虛擬變量Policy，基于對《蘭白科技創(chuàng)新改革試驗區(qū)發(fā)展規(guī)劃(2015-2020)》的解讀，將企業(yè)分為扶持企業(yè)和非扶持企業(yè)。蘭白試驗區(qū)重點培育發(fā)展新材料、新能源、生物產(chǎn)業(yè)、信息技術(shù)、先進裝備制造、節(jié)能環(huán)保、新型煤化工和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)等八大戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)。通過手動整理分類，若企業(yè)屬于上述八大產(chǎn)業(yè)企業(yè)則取1，否則取0；時間虛擬變量After在2014年之前取0，之后取1。

2.2.3 控制變量

參考宋凌云和王賢彬[47]、張莉等(2019)的研究成果，選取企業(yè)規(guī)模(Size)、經(jīng)營年限(Age)、出口虛擬變量(Export)、資產(chǎn)報酬率(Roa)、資產(chǎn)負(fù)債率(Lev)、固定資產(chǎn)占比(Fixs)作為控制變量，變量定義見表1。

表1 主要變量定義

表2為主要變量描述性統(tǒng)計結(jié)果，其中，企業(yè)全要素生產(chǎn)率均值為0.785，標(biāo)準(zhǔn)差為1.176，最小值僅為-4.881，最大值為5.448，說明蘭白試驗區(qū)內(nèi)企業(yè)全要素生產(chǎn)率存在較大差異且波動幅度較大，可成為本研究的素材。

3 實證結(jié)果及分析

3.1 產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響

為了檢驗蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，本文對式(1)進行回歸。在回歸中，控制時間固定效應(yīng)、企業(yè)個體固定效應(yīng)，計量結(jié)果如表3所示。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

表3 蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對TFP的影響

表3第(1)列不加入任何控制變量，結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)政策對TFP的回歸結(jié)果(Policy×After)在1%的置信水平下顯著為正。第(2)列在加入控制變量后結(jié)果仍顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)政策有助于促進區(qū)內(nèi)扶持企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。其它控制變量系數(shù)也符合預(yù)期，企業(yè)規(guī)模和利潤率的系數(shù)均在1%的水平下顯著為正，說明規(guī)模越大、盈利水平越高的企業(yè)生產(chǎn)率越高；企業(yè)年齡系數(shù)為正，說明企業(yè)越成熟就越有能力利用試驗區(qū)資源提高自身生產(chǎn)率。對第(3)—(4)列進行分所有制檢驗，結(jié)果顯示，產(chǎn)業(yè)政策對不同所有制企業(yè)的影響存在差異。國有企業(yè)系數(shù)為負(fù)但不顯著，非國有企業(yè)系數(shù)顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)政策更能促進非國有企業(yè)生產(chǎn)率提高；產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)為抑制作用，和以往大多數(shù)研究結(jié)論一致[23,48,49]。產(chǎn)業(yè)政策對不同所有制企業(yè)影響存在差異，可能原因如下：

(1)國有企業(yè)和非國有企業(yè)在市場競爭中所處地位不同。對于競爭性行業(yè)的國有企業(yè)而言，其承受的政策性負(fù)擔(dān)低于壟斷性行業(yè)的國有企業(yè)，但相比于非國有企業(yè)，又能享受某些優(yōu)惠和便利[50]。因此，產(chǎn)業(yè)政策實施后，該類國有企業(yè)并沒有動力通過創(chuàng)新等途徑提高市場競爭水平。對于壟斷性行業(yè)的國有企業(yè)，如中國石油蘭州石油化工公司，是中國石油天然氣集團公司旗下的地區(qū)服務(wù)公司，總資產(chǎn)達400億元，年銷售收入700億元以上，在行業(yè)競爭中具有絕對優(yōu)勢且利潤極高，因而對提升全要素生產(chǎn)率沒有內(nèi)在動力。非國有企業(yè)在市場競爭中處于劣勢，更愿意利用資源提高自身競爭力水平。

(2)資源稟賦差異。國有企業(yè)在面臨財務(wù)困境時會得到政府額外資助、稅收減免以及其它補償金，導(dǎo)致其預(yù)算軟約束，因而缺乏提升企業(yè)生產(chǎn)率的動力；非國有企業(yè)常遭受資源匱乏與融資困難，若獲得政府支持則能夠在很大程度上緩解其資源約束。另外，相對于國有企業(yè)，非國有企業(yè)具有更強的組織與管理能力，能夠有效將資源轉(zhuǎn)化為產(chǎn)出。

(3)資本配置效率扭曲。蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策實施目標(biāo)為促進地方經(jīng)濟增長和企業(yè)創(chuàng)新，由于政府對不同所有制企業(yè)的干預(yù)能力存在差異，因而對不同所有制企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響也不同。對于國有企業(yè)而言，政府為保增長任務(wù)，對國有企業(yè)投資行為具有更強的干預(yù)性，會迫使其違背原則增加投資行為，使其資本配置效率發(fā)生扭曲，因而在產(chǎn)業(yè)政策實施的情況下，國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率不升反降。

基于國有企業(yè)和非國有企業(yè)在市場競爭中的地位、資源稟賦及資本配置效率等因素，兩者各自呈現(xiàn)不同的特質(zhì)與動機，進而影響產(chǎn)業(yè)政策對生產(chǎn)率的有效性。H1a在全樣本中得到驗證。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

3.2.1 內(nèi)生性問題

使用雙重差分模型進行政策效應(yīng)估計的重要前提是政策實施需要滿足外生性需求，即政策對實驗組樣本的選取是隨機的。前文回歸結(jié)果表明，蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對實驗組全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用。但產(chǎn)業(yè)政策實施不具有隨機性，如果其偏向于某些本身就具有較高生產(chǎn)率的企業(yè)，就會導(dǎo)致估計結(jié)果出現(xiàn)偏誤。為解決這一問題，借鑒宋凌云和王賢彬[47]處理內(nèi)生性的方法，首先采用Probit模型量化企業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策扶持的概率，然后以Probit模型估計擬合值作為工具變量，設(shè)定產(chǎn)業(yè)政策的Probit模型如下：

prob{Policy=1}=δ0+δ1ENTERPRISEit+δ2Xit+υit

(5)

其中，i表示企業(yè)，t表示年份，ENTERPRISE表示企業(yè)職工份額，Xit為式(1)中的控制變量，政府產(chǎn)業(yè)政策選擇的重要依據(jù)是企業(yè)對地區(qū)的相對重要性。企業(yè)職工數(shù)占全省當(dāng)年在崗職工人數(shù)的比重能影響一個企業(yè)成為扶持企業(yè)的概率，但對企業(yè)全要素生產(chǎn)率不具有直接影響。因此，選擇其作為企業(yè)成為扶持企業(yè)的重要影響因素是合理的。采用Probit模型估計得到企業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策扶持的概率，以Probit估計擬合值作為工具變量并采用2SLS對模型(1)進行估計，結(jié)果如表4所示。第(1)-(2)列對全樣本進行估計，交互項系數(shù)顯著為正，說明蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對實驗組全要素生產(chǎn)率具有促進作用，和前文結(jié)論一致；第(3)-(4)列為分所有制檢驗結(jié)果，非國有企業(yè)顯著為正，表明蘭白實驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對非國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用，而國有企業(yè)系數(shù)為負(fù)，也與前文結(jié)論一致，說明蘭白實驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對國有企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有抑制作用。因此，在緩解內(nèi)生性問題之后，本文結(jié)論依然穩(wěn)健。

表4 蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對TFP影響的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

3.2.2 平行趨勢檢驗

使用雙重差分模型的另一個重要前提是實驗組和對照組需要滿足平行趨勢假定。雖然繪制實驗組和對照組的全要素生產(chǎn)率趨勢圖(見圖1)，初步證明了產(chǎn)業(yè)政策實施之前實驗組和對照組具有平行趨勢，但仍需進行進一步檢驗。為此，構(gòu)造產(chǎn)業(yè)政策實施之前的年份變量(2013年取1，其它年份為0；2014年取1，其它年份為0)與分組變量的交互項。如果加入交互項后，Policy×After依然顯著但構(gòu)造的交互項不顯著，則說明實驗組和控制組有共同趨勢。結(jié)果如表5所示，說明產(chǎn)業(yè)政策實施之前，實驗組和控制組并無顯著差異，符合平行趨勢假設(shè)。

3.2.3 改變?nèi)厣a(chǎn)率測量方法

為檢驗基準(zhǔn)模型的穩(wěn)健性，以O(shè)P和GMM方法計算的全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量進行回歸分析，結(jié)果如表6所示。控制企業(yè)個體固定效應(yīng)和時間固定效應(yīng)后，對基準(zhǔn)模型進行回歸。第(1)-(2)列以O(shè)P法計算的全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，在加入控制變量后(Policy×After)系數(shù)為0.158 4且顯著；第(3)-(4)列以GMM法計算的全要素生產(chǎn)率作為被解釋變量，在加入控制變量后(Policy×After)系數(shù)為0.166 7且顯著。交互項系數(shù)均為正值，說明與對照組相比，蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策能夠促進實驗組企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，與前文結(jié)果一致，說明研究結(jié)論穩(wěn)健。

表5 平行趨勢檢驗結(jié)果

表6 OP與GMM方法下蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對TFP的影響

3.2.4 反事實檢驗

為檢驗蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用，假設(shè)政策實施時間為2013年，構(gòu)建政策實施前的啞變量(T2013和T2014)。如果政策實施后能夠顯著促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升，則構(gòu)建的政策前啞變量交互項系數(shù)不顯著。檢驗結(jié)果如表7所示，在政策實施前，政策啞變量的交互項系數(shù)均不顯著，說明產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有顯著促進作用。

表7 產(chǎn)業(yè)政策對TFP的反事實分析結(jié)果

3.3 產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)的異質(zhì)性影響

前文研究表明，蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有促進作用，但對不同企業(yè)的實施強度具有差異性，同時不同類型企業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策的影響程度和效果也不同。因此，應(yīng)對產(chǎn)業(yè)政策不同維度所表現(xiàn)出的異質(zhì)性有所區(qū)分，進一步觀察產(chǎn)業(yè)政策實施效果。本文從產(chǎn)業(yè)政策實施程度和不同行業(yè)企業(yè)兩個方面，考察不同產(chǎn)業(yè)政策對異質(zhì)性企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。

3.3.1 基于政策扶持程度強弱視角

不同產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響可能存在異質(zhì)性，本文按產(chǎn)業(yè)政策對不同企業(yè)的扶持程度進行區(qū)分，觀察不同扶持程度下產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。通過企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)，選取受實質(zhì)性金融支持的企業(yè)，包括稅收減免和財政補貼，將該類企業(yè)視為重點扶持企業(yè)，其它企業(yè)視為一般扶持企業(yè)，以觀察不同產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的差異性影響。

估計結(jié)果如表8第(1)-(2)列所示，第(1)列為重點扶持企業(yè)，交互項系數(shù)顯著為正，說明蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對重點扶持企業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有促進作用；第(2)列為一般扶持企業(yè)，交互項系數(shù)不顯著，表明蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對一般扶持企業(yè)全要素生產(chǎn)率無顯著影響。可能原因在于：首先，被重點扶持的企業(yè)大多數(shù)處于培育發(fā)展階段，政府支持力度較大，金融性支持有利于緩解企業(yè)資金約束，直接或間接增加企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新經(jīng)費，帶動技術(shù)創(chuàng)新投入增加，促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。其次，金融性支持有助于企業(yè)產(chǎn)品形成價格優(yōu)勢，促使企業(yè)進一步擴大生產(chǎn)規(guī)模，帶來規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。隨著市場規(guī)模擴大，一方面企業(yè)需要更先進的管理方法，另一方面企業(yè)規(guī)模擴大會導(dǎo)致內(nèi)部經(jīng)濟，進而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。最后，金融性支持一定程度上能夠彌補企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的外溢性，使資源配置更有效率。因此，產(chǎn)業(yè)政策對重點扶持企業(yè)和一般扶持企業(yè)具有差異性實施效果。

3.3.2 基于企業(yè)不同行業(yè)分組視角

蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策實施效果可能受企業(yè)所處行業(yè)的影響，不同行業(yè)對生產(chǎn)要素的需求不同，從而導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)政策實施效果不同。為進一步研究產(chǎn)業(yè)政策實施效果的異質(zhì)性，本文參考魯桐和黨印[51]的研究成果，將企業(yè)劃分為資本密集型、勞動力密集型和技術(shù)密集型企業(yè)，通過4位行業(yè)代碼確定企業(yè)所處位置并分行業(yè)對式(1)進行回歸，結(jié)果如表8所示。

表8第(3)-(5)列顯示，不同行業(yè)視角下產(chǎn)業(yè)政策實施效果具有異質(zhì)性。勞動力密集型和資本密集型企業(yè)的交互項系數(shù)均顯著為正，而技術(shù)密集型企業(yè)交互項系數(shù)不顯著，說明蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對勞動力密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)全要素生產(chǎn)率均具有促進作用，但對技術(shù)密集型企業(yè)無顯著影響。同時可以看出，資本密集型企業(yè)系數(shù)大于勞動密集型企業(yè)系數(shù)(0.418 5>0.206 7)，說明蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對資本密集型企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用大于勞動力密集型企業(yè)。原因可能是：首先，相對于技術(shù)密集型企業(yè)，勞動力密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)更易吸收就業(yè)，而就業(yè)水平關(guān)系到一個地區(qū)經(jīng)濟穩(wěn)定與發(fā)展，故政府對該類企業(yè)給予的政策優(yōu)惠更多，如財政補貼、稅收優(yōu)惠等。對處于發(fā)展階段的企業(yè)而言，該類補貼無疑可以極大促進企業(yè)發(fā)展，提高企業(yè)創(chuàng)新投入。因此，勞動力密集型企業(yè)和資本密集型企業(yè)全要素生產(chǎn)率在產(chǎn)業(yè)政策作用下得到顯著提升。其次，技術(shù)創(chuàng)新是時間長、難度大的高風(fēng)險活動，技術(shù)密集型企業(yè)產(chǎn)品具有較高的科技含量，在短期內(nèi)技術(shù)創(chuàng)新難以推動企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。并且，創(chuàng)新難度和風(fēng)險不斷增加，即使取得政策支持，企業(yè)也更愿意擴大生產(chǎn)規(guī)模，而不是開展實質(zhì)性創(chuàng)新。技術(shù)密集型企業(yè)在創(chuàng)新過程中所需要的資金量巨大，遇到資金短缺問題的可能性也更大，從而進一步抑制蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策實施效果。

表8 蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對TFP的異質(zhì)性檢驗結(jié)果

3.4 技術(shù)創(chuàng)新的中介效應(yīng)檢驗

為檢驗技術(shù)創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)政策與企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的作用機制，本文采用式(2)-(4)的中介效應(yīng)模型。表9第(1)列為產(chǎn)業(yè)政策對全要素生產(chǎn)率的影響，(Policy×After)系數(shù)顯著為正，說明蘭白實驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高。第(2)列為蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新的影響，交互項系數(shù)仍顯著為正，說明蘭白實驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新具有促進作用。第(3)列為企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，式(3)、式(4)的交互項系數(shù)δ和γ均顯著為正，且第(3)列回歸系數(shù)為0.205 9，小于第(1)列系數(shù)0.224 7，說明中介效應(yīng)成立，且屬于不完全中介效應(yīng)，即蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策通過技術(shù)創(chuàng)新促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。根據(jù)溫忠麟[45]的研究方法，可以測度出技術(shù)創(chuàng)新中介效應(yīng)占直接效應(yīng)的比例為0.903 6(0.224 7×0.205 9/0.051 2)，說明90.36%的蘭白試驗區(qū)產(chǎn)業(yè)政策通過技術(shù)創(chuàng)新作用于企業(yè)全要素生產(chǎn)率。上述檢驗表明，技術(shù)創(chuàng)新是產(chǎn)業(yè)政策促進企業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的有效路徑，能夠為蘭白試驗區(qū)和蘭白自創(chuàng)區(qū)產(chǎn)業(yè)政策實施提供經(jīng)驗證據(jù)。由此，H2a和H3得到驗證。

表9 企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中介效應(yīng)檢驗結(jié)果

4 結(jié)語

4.1 結(jié)論

如何實施產(chǎn)業(yè)政策才能更好地提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率是本文回答的主要問題。本文通過分析產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用機制，提出理論假設(shè)，并使用準(zhǔn)自然實驗方法，基于國家自主創(chuàng)新示范區(qū)相關(guān)數(shù)據(jù)對產(chǎn)業(yè)政策對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響進行實證檢驗。

(1)總體上，產(chǎn)業(yè)政策能夠顯著提升示范區(qū)內(nèi)企業(yè)全要素生產(chǎn)率，但不同所有制企業(yè)對產(chǎn)業(yè)政策的吸收程度不同。相較國有企業(yè)非國有企業(yè)更容易受產(chǎn)業(yè)政策的激勵作用，進而提升全要素生產(chǎn)率。

(2)產(chǎn)業(yè)政策作用程度和企業(yè)所處行業(yè)對全要素生產(chǎn)率的影響不同，產(chǎn)業(yè)政策對重點扶持企業(yè)和資本密集型企業(yè)的全要素生產(chǎn)率具有顯著提升作用。

(3)將技術(shù)創(chuàng)新作為產(chǎn)業(yè)政策和企業(yè)全要素生產(chǎn)率的中介變量后研究表明，90%的產(chǎn)業(yè)政策通過技術(shù)創(chuàng)新作用于企業(yè)全要素生產(chǎn)率。政府可以通過技術(shù)創(chuàng)新這一抓手實施有針對性的產(chǎn)業(yè)政策，從而提升企業(yè)全要素生產(chǎn)率。

4.2 啟示

(1)按照企業(yè)類型，采取有針對性的指導(dǎo)政策提高全要素生產(chǎn)率。研究發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)業(yè)政策整體上對企業(yè)全要素生產(chǎn)率具有積極影響，這為產(chǎn)業(yè)政策的有效性爭論提供了經(jīng)驗證據(jù)。因此，建議政府在制定與推行產(chǎn)業(yè)政策時，充分考慮不同所有制特征，因企制宜、分類指導(dǎo)，支持企業(yè)做大做強。就國有企業(yè)而言，解決產(chǎn)業(yè)政策沖擊帶來的生產(chǎn)率下降問題，要引導(dǎo)企業(yè)通過市場競爭機制提高資源利用率。與國有企業(yè)相比，非國有企業(yè)處于弱勢地位，在項目審批、融資、市場進入等方面面臨更多約束，缺乏發(fā)展機會。因此，政府要進一步加大簡政放權(quán)力度，破除企業(yè)所有制身份桎梏，從產(chǎn)業(yè)政策入手，大力推動非國有企業(yè)發(fā)展，減少項目審批、企業(yè)貸款、市場進入等方面的限制，有效解決非國有企業(yè)融資難、融資成本高等問題，從而激發(fā)非國有企業(yè)創(chuàng)新活力和市場競爭積極性。

(1)充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的作用，提高企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力。本文驗證了技術(shù)創(chuàng)新在產(chǎn)業(yè)政策和企業(yè)全要素生產(chǎn)率間的中介效應(yīng)。因此，要充分發(fā)揮技術(shù)創(chuàng)新的作用，產(chǎn)業(yè)政策的重心是提高扶持企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力，而不是一味追求產(chǎn)品數(shù)量提升，忽視質(zhì)量。政府應(yīng)遵循市場競爭原則，通過稅收、金融或創(chuàng)新補貼等方式激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新潛能，鼓勵企業(yè)提高創(chuàng)新能力，引導(dǎo)企業(yè)以供給側(cè)結(jié)構(gòu)改革為導(dǎo)向，解決“卡脖子”問題，以科技創(chuàng)新方式實現(xiàn)技術(shù)升級，從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型。對于國有企業(yè)，應(yīng)鼓勵其在產(chǎn)業(yè)政策支撐方向上與高校和科研機構(gòu)合作，促進技術(shù)創(chuàng)新成果交易，降低其參與技術(shù)市場交易的成本。對于非國有企業(yè)，政府在制定產(chǎn)業(yè)政策時應(yīng)積極營造公平合理的市場競爭環(huán)境，在市場準(zhǔn)入、政策支持、金融財稅、政府采購等方面進一步完善相關(guān)配套政策，鼓勵科技創(chuàng)新，通過對企業(yè)科技創(chuàng)新資金的政策傾斜，激發(fā)自創(chuàng)區(qū)企業(yè)科技創(chuàng)新活力，從而有效促進產(chǎn)業(yè)科技創(chuàng)新活動。

4.3 不足與展望

未來研究可以在以下方面作進一步細(xì)化：首先，應(yīng)盡可能獲取更多國家自主創(chuàng)新示范區(qū)企業(yè)微觀數(shù)據(jù)，使研究結(jié)果更加穩(wěn)??；其次，在樣本量足夠大時，除技術(shù)創(chuàng)新外，可能會發(fā)現(xiàn)更多中介路徑，從而使產(chǎn)業(yè)政策實施途徑更加有效和多樣；最后，在后續(xù)數(shù)據(jù)更豐富的情境下，對企業(yè)分類應(yīng)不拘于國有企業(yè)和非國有企業(yè)，可以進行更多分組檢驗，使產(chǎn)業(yè)政策實施更具有針對性。