产业政策真的有效吗

与20世纪80年代不同的是, 进入2000年以来, 我国产业政策相关研究的主题, 更多的是关心产业政策的内容与应用。 近年来, 产业政策主要以各种规划的形式存在, 极大地影响我国经济的发展。 因此, 对于产业政策绩效评价的研究, 进一步影响着我国产业政策的制定实施。 总体来看, 产业政策绩效评价与两方面内容有关, 一个是产业政策客体, 即其作用对象, 一个是产业政策主体,即产业政策具体内容与形式差异。 由于产业政策作用对象所在产业的不同、 实施地区及具体企业规模等的不同, 产业政策效果可能有较大差异; 不同的产业政策形式及实施路径与程度, 对不同产业发展的影响也有所不同。

从产业政策作用对象方面来看, 首先, 在面向企业的研究中, Aghion等 (2015) 针对1998—2007年之间中国大中型企业的面板数据, 分析产品市场竞争与产业政策的关系, 认为当产业政策着眼于竞争型产业, 而不是专注于行业中的少数企业时, 产业政策效果倾向于能够提高竞争力, 促进企业加快产品创新速度与层次。 其次, 不同地区的市场化水平差异方面, 孙早与席建成 (2016) 运用中国工业相关数据, 去检验政府补贴与税收优惠这两种形式的产业政策效果与一国或地区市场化水平之间的关系。 其中, 产业政策效果的衡量, 用两种政策对全要素生产率提高的程度来表示。 研究认为, 产业政策的正向影响与该国家或地区的市场化水平是密切相关的。 也就是说, 客观来讲, 市场化水平的门槛效应是存在的, 即当一国或地区市场化水平达到某个拐点, 即门槛值时, 产业政策的正向作用与积极影响就会显著增强。 研究还发现, 同一政策对不同企业产生不同的效果。 在针对欧洲支持制造业就业机会的政策——即区域选择性援助政策——与失业率降低之间因果效应的研究中, Criscuolo (2012) 认为, 这一政策的积极正向作用仅对规模较小的企业奏效, 大型企业则没有如预期中的那样, 将政府补贴用于增加投资和促进就业, 因此也就不存在这种积极影响。

从评价产业政策绩效的另一个维度, 即从产业政策具体内容与形式差异角度来看, 就产业政策中涉及要素的政策内容, 基于耗散结构视角, 选取2003—2012年的34个工业细分行业为样本, 邱兆林 (2015) 分析了我国产业结构变迁规律, 分别从产业规模、 产出增长率和技术进步三个方面, 来考察我国产业政策的有效性。 研究使用资本与技术投入的倾斜度指标, 来衡量产业政策的偏度后发现, 固定资产投资倾斜度与产业规模、 产出增长率指标呈负向相关, 研发投资倾斜度则对全要素生产率有着积极的正向影响。 基于产业政策中与创新有关的产业政策, 陈玮、 耿曙 (2015) 采取田野调查的研究方法, 发现我国自2000年就启动实施的鼓励创新的一系列产业政策, 均没能取得预期的积极效果。 研究将产业政策有效性的衡量标准, 界定为效果与政策制定之初的预期是否一致, 得出政府介入创新失效的机制表现在 “风险积聚” 与 “监督失灵” 上的结论。 研究还认为, 产业政策的干预, 使得企业对风险的应对行为发生改变; 政府监管的难点, 在于对创新活动进行精准衡量非常困难。

产业政策最经常使用的干预工具手段, 就是税收和补贴。 鉴于这方面数据收集与衡量都比较方便, 因此相关的研究较为丰富。 在针对不同产业对象开展的研究中, 任曙明、 张静 (2013) 对装备制造企业的数据开展分析, 主要研究补贴对企业加成率的影响如何。研究发现, 接受了补贴的企业, 其加成率要低于未获得补贴的企业, 且这种情况普遍存在于装备制造业之下的各个细分行业中。 具体来说, 补贴每增加1%, 由非生产性成本增加所导致的加成率就下降0.3575个单位。 这证实并很好地解释了这样一个问题: 补贴并没有如预期中的那样换来装备制造企业竞争力的提升。 张同斌、高铁梅 (2012) 采用可计算一般均衡模型, 考察财政补贴激励与税收优惠政策对高新技术产业发展的影响。 研究表明, 在有效促进高新技术产业增加值提高方面, 财政激励政策的作用要好于税收优惠政策; 在改进高新技术产业内部结构方面, 财政与税收政策都有效果, 但税收优惠政策的效果更加显著。 舒锐 (2013) 选取1998—2010年间35个行业, 采取DEA法测算全要素生产率增长及其分解, 利用政策偏度来测度税收优惠和研发补贴政策的影响。 这一实证研究也印证了上述部分结论。 研究表明, 采取税收优惠与研发补贴形式的产业政策, 可以促进行业产出增长, 但对生产效率的提高则没有作用。 也就是说, 税收优惠和研发补贴这两种产业政策的实施, 对于产业发展有一定的推动作用, 也有使之发生迟滞的不良影响。

也就是说, 补贴政策的效果如何, 当然与补贴的行业有关, 那么与补贴程度的关系是怎样的呢? 黄先海等 (2015) 选取1998—2007年间的我国工业企业调查数据进行分析后发现, 补贴性产业政策最佳力度范围存在两个维度的 “最优实施空间”, 它以行业竞争程度与行业资本密集度为标志, 超过有效竞争阈值时, 持续施加补贴就将降低被补贴企业对行业竞争压力的敏感性, 从而可能引发企业为获取更多补贴、 而不是根据市场实际需求安排生产, 进一步加剧产能过剩风险的发生。 同时, 补贴力度不同, 对企业生产率提高程度的影响也不同。 邵敏等 (2012) 研究认为, 在政府补贴力度小于一定的临界值时, 补贴能够显著促进被补贴企业生产率水平提高; 当政府补贴力度跃升到该临界值之上并逐步提高, 这种对企业生产率的促进作用就从显著逐渐变得不显著, 且补贴对企业生产率变化的抑制效果也逐渐显现; 当政府补贴力度进一步提高, 且高于另一个更高的临界值之后, 补贴政策就显著地抑制企业生产率水平的提高。 研究结果表明, 只有基于企业能力构建的产业政策, 才有可能是有效的。 合理确定补贴幅度能更好地发挥企业自主性, 从而避免出现企业罔顾市场实际、 追逐更多补贴行为的发生, 这对于降低事前逆向选择风险具有重要意义。 周亚虹等 (2015) 认为, 在产业发展的不同阶段, 补贴所发挥的作用也有很大不同: 在产业起步阶段, 适度的政府补助能增强产业的盈利优势; 产业进入扩张阶段, 政府补助政策就难以真正有效提高企业研发投入水平, 由此引发的追逐补助、 忽视市场实际的不良后果, 就是同质化与产能过剩的出现。

以上对产业政策绩效相关研究成果的梳理, 是从产业政策实施对象与产业政策本身具体工具手段与内容的角度进行的。 从产业政策作用机制方面去探究产业政策作用, 也有一些研究成果。 在资源配置方面, 宋凌云等 (2013) 分析地方5年规划中的重点产业后认为, 总体上来说, 地方政府扶持重点产业的政策做法, 能够显著提高地方产业生产率。 同时, 重点产业政策对产业生产率的影响程度, 也根据不同产业类型而有所不同。 究其原因, 重点产业政策产生的资源重置效应不同。 因此, 提高产业内不同企业之间资源重置效率, 是推动重点产业政策生产率效应提高的有效途径。 王文等(2014) 通过对1998—2007年间, 我国制造业规模以上企业的微观层面的数据进行分析表明, 产业政策与资源错配是有一定相关性的, 当产业政策促进行业竞争时, 行业内部企业资源错配程度就显著下降, 产业政策的覆盖面越广, 行业内企业资源错配程度就越低。

当然, 与资源错配相关联的产能过剩、 区域结构同质化等问题, 也是产业政策相关研究的重点, 一些研究将其解读为不当的产业政策所产生的负面影响。 杨振 (2003) 与余东华、 吕逸楠(2015) 等认为, 产业政策与政府干预能够解释为什么我国战略性新兴产业出现了产能过剩。 而化解产能过剩, 产业政策应避免陷入新兴产业链上的 “低端锁定” 局面, 且要避免不当干预行为。 不同的产业政策工具的实施, 对产能过剩造成的影响, 也是不同的。 税负、 补贴及贸易保护措施等手段, 其对产能利用率的影响, 均表现出不同的显著性 (程俊杰,2015)。 但徐朝阳等 (2015) 认为, 在企业动态性模型中, 在市场需求存在较大不确定性的情况下, 一旦行业发展前景相对确定, 只是市场需求存在不确定性, 那么仍然可能有大量企业涌入这个行业, 这种情况是合理的、 可以解释的, 因此就不能片面视其为市场失灵, 更不能一概将其归咎于地方政府的产业扶持政策。 在发展中国家, 一些企业很容易对可能很有前景的某个产业产生共识, 此时出现投资的 “潮涌现象”, 即众多企业扎堆投资某个行业, 就是正常和可以理解的。 这种扎堆投资导致的看似 “盲目” 的结果, 其实透露出投资者部分缺乏对其他企业和总量信息的了解认知 (林毅夫等,2010), 是个体主观理性导致的群体非理性选择。 或许, 产业政策与产能过剩的因果关系还有待进一步研究。 另外, 我国区域之间产业同构现象的成因, 与地方政府之间相似的产业政策是分不开的。 吴意云等 (2015) 研究认为, 尽管中央政府的产业政策有较强的导向性, 但结合自身不同的产业基础与优势, 地方政府往往在中央政策的 “蓝本” 上制定各自认为合理的产业政策, 就不可避免导致一定程度的偏向性扭曲。 这种发展模式一般都偏向发达地区, 从而迫使欠发达地区一定程度上偏离自身基础条件, 被动 “复制” 发达地区经验做法, 这也是我国工业的地理集中过低, 以及地区之间分工不足的重要诱因, 进一步严重导致经济效率损失。

在产业政策绩效相关研究中, 大多注重对不同产业政策工具的绩效评析, 比如税收、 补贴、 要素等。 还有一些对产业政策作用于不同地区、 不同产业, 所产生的实施效果上的差异研究。 仔细梳理这些内容会发现, 关于产业政策有效性存在很多争议, 但首先我们要明确这样几个事实。 一是产业政策实施具体效果如何, 是具有局限性与特定性的。 产业政策实施具体工具手段不同, 所针对的行业不同, 都将导致实施效果存在不同。 举例来说, 采取事前激励的补贴政策, 与事后激励的税收政策, 二者效果就存在差异; 同样一种政策工具, 对于工业和战略性新兴产业的影响也有不同。 二是不同的研究对产业政策绩效的评价标准也有不同, 当然就会导致最终的产业政策绩效评价结论不同。 在不同的研究中, 根据不同的研究目标与对象, 选择了不同的指标来评价政策有效性, 显然会导致评价结果有差异。 目前流行的评价体系, 大多包括全要素生产率、 加成率等指标。 Stiglitz (2015) 认为, 对于产业政策有效性, 应该有全新的界定。 他指出, 产业政策有效与否, 不能简单地通过单一产业是成功了还是失败了来判断, 更应该从政策实施对总体经济的影响入手。 站在市场的角度来看, 产业政策决策基础与依据与企业赖以决策的基础没有实质不同, 都要面临产业与市场一定程度的不确定性, 因此好的产业政策是风险承担的过程, 这一事实决定了产业政策既可能有成功, 也可能面临失败。 总的来说, 目前对产业政策有效性的争论中, 事实上有两个基本问题没有达成一致, 或者说还需要进一步明晰: 一是产业政策的 “有效性” 具体指的是什么, 二是用什么样的指标体系来衡量这种有效性。

另外, 目前的产业政策绩效研究都或多或少地忽视成本问题。实践表明, 任何一个产业的兴起与繁荣, 在激发上下游产业链条上相关行业崛起的同时, 往往也伴随着另外一个或一些行业的式微甚至衰败。 Blonigen (2011) 选取1975—2000年间, 主要钢铁生产国家实施的钢铁行业产业政策, 并就其对其他制造行业的出口竞争力的影响进行研究后发现, 针对钢铁行业的产业政策的一个标准偏差的增加, 导致处于钢铁业下游的一个制造行业的出口竞争力下降了4.6%。 但对以钢铁为主要投入品的行业来说, 这种影响高达50%。研究结果提醒我们, 衡量某个产业政策的实施效果, 适当将与被考察行业密切相关的上下游产业纳入衡量范围, 是未来开展相关研究应该深入思索的问题。 某项产业政策的实施, 除了可能导致相关产业成本的变动, 政策实施过程本身也会产生大量成本费用, 而目前的研究大多只从收益的角度来考察产业政策实施效果, 可以说是存在盲区的。 值得注意的是, 产业政策时机的选择对产业政策效果的影响方面, 没有得到深入研究探索。 对任何产业来说, 什么时期实施什么产业政策, 其影响是明显不同的, 开展这种相关性的研究,不但能帮助我们何时选择实施产业政策, 更有利于我们何时选择让某项产业政策淡出。 因为现实情况经常是: 短期内, 某些产业政策效果更明显, 诸多目标都得以实现; 但长期来看, 随着产业发展阶段与情况的变化, 先期产业政策不根据情况调整, 就会迅速出现不良后果。 要想科学合理衡量产业政策有效性究竟如何, 忽视时期选择问题导致的差异, 必然是不合理的。