中国战略性新兴产业发展绩效分析——兼论产业政策的重要性

马永军

（湖南工业大学 经济与贸易学院，湖南 株洲 412007）

一、引言

为推动战略性新兴产业发展，国务院于2010年10月10日发布《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》（以下简称《决定》）。但与此同时，部分战略性新兴产业发展中存在的低端化、粗放化、投资重复化等问题却依然突出。那么，在我国由高速增长向高质量发展转变的新时代背景下，产业政策是否真正提升了中国战略性新兴产业的发展绩效？自《决定》出台后，发展绩效的重要衡量指标——全要素生产率（TFP）是否显著增加？很显然，要想回答这些问题，必须对2011年前后中国战略性新兴产业TFP 进行准确测算和比较分析，而这对于我国产业转型升级将具有非常重要的现实意义。

相关研究大致分为两类。一类是战略性新兴产业发展绩效测算与比较。李琪（2013）[1]认为，中国战略性新兴产业存在着同质化、产能过剩、自主创新能力差、处于全球产业链的中低端等问题。吕岩威和孙慧（2014）[2]分别采用超越对数随机前沿分析（SFA）模型进行测算，发现中国战略性新兴产业技术效率水平较低，并呈现出起伏波动的特征。任保全等（2016）[3]、申俊喜和杨若霞（2017）[4]采用DEA-Malmquis 指数法，分别以全国战略性新兴产业上市公司、长三角地区为研究对象，考察了战略性新兴产业TFP 增长指数及其影响因素。张根文和曾行运（2014）[5]运用DEATobit 模型对新能源汽车生产效率及影响因素进行实证研究。另外一类研究产业政策对战略性新兴产业发展的影响。Wallsten（2000）[6]、Catozzella和Vivarelli（2011）[7]在采用企业层面微观数据进行分析时，发现政府补贴对企业自身R&D 支出产生了显著的挤出效应，企业创新能力并未显著提高。但朱平芳和徐伟民（2003）[8]在以大中型工业企业为研究对象时，得出的结论则截然相反。陈玲和杨文辉（2016）[9]发现，政府补贴效应对小企业和低技术部门的促进效应更为显著。毛其淋和许家云（2015）[10]发现适度的补贴可以激励企业创新，但高额度补贴则适得其反。靳光辉等（2016）[11]实证检验了产业政策不确定性对战略性新兴产业创新发展的影响。韩超等（2017）[12]将产业政策分成供给型、需求型与环境型三类，分别实证检验了这三类政策对战略性新兴产业创新绩效的影响。

综上所述，TFP 已成为测度战略性新兴产业发展绩效的重要指标；研究产业政策与战略性新兴产业TFP 之关系的文献尽管较多，但大多基于政府补贴、税收延迟、产业政策的类型等方面进行探讨，很少有文献深入分析《决定》出台前后，即2011年前后战略性新兴产业TFP 的差异以及如何充分发挥产业政策对战略性新兴产业的促进作用。因此，本文将通过比较2011年前后中国战略性新兴产业TFP 指数及其分解指标的差异，详细考察产业政策对中国战略性新兴产业的影响和提出有效的对策建议。

二、TFP 测算方法

由于行为假设不受约束、限制条件少，DEAMalmquist 指数法已被广泛用于全要素生产率的测算（江涛涛、郑宝华，2011）[13]。因此，本文将采用这种方法，具体计算过程如下：

如果M（·）大于1，表明当期TFP 较上期有所提高，等于1 则表示TFP 没有变化；小于1 则表示下降。可见，用该方法测算出来的数值为TFP 指数。接下来，借助公式（4）将TFP 指数进行分解。

其中，PECH 表示纯技术效率变化指数，SECH表示规模效率指数，TECH 表示技术进步指数。

三、变量选择与数据来源

TFP 指数的测算需要产出、资本投入和劳动力投入等三个变量。其中，产出变量参照申俊喜和杨若霞（2017）的做法，产出变量采用战略性新兴产业主营业务收入来表示，并将每一年的数值折算到2000年的价格水平。劳动力投入变量采用各省份历年战略性新兴产业从业人员总数表示。资本投入变量则采用各省份战略性新兴产业资本存量表示。资本存量的具体计算过程如下：

首先将战略性新兴产业全社会固定资产投资额折算到2000年价格水平，然后按照永续盘存法对资本存量进行估算，基本计算公式如下：

其中，Kit表示第i 个省份在第t年的资本存量；g 表示2005—2015年间战略性新兴产业固定资产投资的增长率的平均值；Iit为折算到2000价格水平的固定资本形成总额；δt表示第t年的折旧率（参考吴延兵（2008）[14]的做法，δt统一取定值15%）。

由于战略性新兴产业的宏观层面的准确数据不易获取及其与高技术产业高度相关性，本文参考刘建民等（2013）[15]等人的做法，选择高技术产业作为研究对象。计算过程中所需要的地区生产总值、从业人员总数、固定资本形成总额、固定资产价格指数等数据均来自于历年《中国高技术统计年鉴》《中国统计年鉴》。对于数据残缺或者有明显错误的数据，采用各省份《统计年鉴》进行修正和补齐。最终，本文测算了2006—2015年间中国31 个省份战略性新兴产业TFP 指数及其分解指数。

四、2011年前后中国战略性新兴产业TFP 比较

（一）全国层面比较

本文采用DEA-Malmquist 指数法测算了31 个省份战略性新兴产业的TFP 指数、技术进步指数、技术效率变化指数、规模效率指数与技术效率指数，并经过加总平均得到了全国层面的测算结果，如表1 所示。下面依次汇报本文的测算和比较结果。

（1）技术效率整体上呈上升态势，由2006年的0.946 波动上升至2015年的1.092，期间也经历了两次短暂衰退，如2008—2009年、2011—2013年。分时间段来看，2006—2010年间技术效率年均值为1.019，而2011—2015年间该指数上升为1.086，增幅达到0.067。

表1 全国层面比较结果

（2）技术进步指数整体上呈现下降趋势，由2006年的1.099 波动下降至2015年的0.992，期间有几次短暂上升，如2008—2009年、2011—2013年。分时间段来看，2006—2010年间技术进步指数年均值为1.021，而2011—2015年间该指数年均值仅为0.989，增幅为-0.033，表明近年来技术进步速度迟缓、甚至出现技术退步趋势。值得注意的是2011年以来，除2013年以外，其他年份技术进步指数均小于1，这可能与战略性新兴产业的行业特征有关。战略性新兴产业通常采用的都是最新的技术，技术研发难度大，再加上近年来以美国为首的西方国家对我国战略性新兴产业发展的遏制政策，从而导致技术进步极不稳定，出现技术进步乏力的趋势。

（3）纯技术效率变化指数整体上呈现显著的上升趋势，由2006年的0.97 上升至1.077，期间仅2012—2013年有短暂下降现象。分时间段来看，2006—2010年间纯技术效率变化指数年均值为1.033，而2011—2015年间该指数年均值已上升至1.075，增幅达到0.043。

（4）规模效率指数整体上呈“锯齿形”上升态势，由2006年的0.975 上升至2015年的1.014。分时间段来看，2006—2010年间规模效率指数年均值为0.986，而2011—2015年间该指数年均值已上升至1.009，增幅达到0.023。可以明显看出，2011年以后，有4 个年份（2013年除外）的规模效率指数均大于1，而2011 之前仅2010年的规模效率指数略微大于1（1.001）。这表明2011年以后我国战略性新兴产业扩张不仅速度快而且规模效应初现。但也必须清楚地看到，我国战略性新兴产业的规模经济效应并不太高并且不太稳定。

（5）TFP 增长指数整体上呈波动上升趋势，由2006年的1.039 上升至2015年的1.084。但期间有三次短暂衰退迹象。如2006—2008年、2010—2012年、2013—2014年。分时间段来看，2006—2010年间TFP 指数年均值为1.030 8，《决定》出台以后，2011—2015年间TFP 指数年均值达到了1.069，增长幅度达到了0.03，表明我国出台的一系列产业政策对战略性新兴产业TFP 增长起到了显著的提升作用。

不难发现，2011—2015年与2006—2010年相比，纯技术效率变化指数的增幅最大，达到0.043，规模效率指数增幅其次，达到0.023，技术进步指数则增幅为负数，降低了0.033。因此，纯技术效率和规模效率的改善对中国战略性性新兴产业TFP 指数贡献最大。

（二）区域层面比较

接下来，将31 个省份划分为东部、中部、西部和东北四个区域，从区域层面考察《决定》出台后中国战略性产业TFP 指数及其分解指标的变化规律。具体结果如表2 所示。

（1）东部、中部和西部的技术效率指数均在2011年以后具有显著的增长，其中中部技术效率指数增幅最大，达到了0.12，之后依次为西部（0.106）和东部（0.018）；东北地区技术效率出现下滑趋势，降低了0.015，表明《决定》出台并促进该地区技术效率的持续改善。

（2）四大区域的技术进指数均出现一定程度的下滑，其中东部下降幅度最大，达到了0.041，而中部、西部和东北的下降幅度相差不大，依次为0.031、0.029.0.028。究其原因，本文认为，东部地区的战略性新兴产业发展较早，技术研发能力有些已达到甚至接近世界最高水平，所遭遇到发达国家的技壁垒更为严重。因此，东部地区技术进步指数进步最为迟缓。

表2 区域层面比较结果

（3）东部、中部和西部的纯技术效率变化指数均在2011年以后具有显著增长，其中中部增长幅度最大，达到0.122，西部其次，达到0.048，东部增长最少，为0.015。东北地区的纯技术效率变化指数则与前三个地区截然相反。在2011年以后，该指数下降了0.016。

（4）从规模效率指数来看，西部地区的表现最为突出，增长幅度达到了0.053，东部和东北地区则仅实现微弱增长，增幅分别为0.002 和0.001。值得注意的是，中部的规模效率指数竟然出现了下降趋势，下降幅度达到0.002，表明中部地战略性新兴产业发展中存在规模不经济现象。

（5）四个区域在TFP 指数上的表现则呈现出截然相反的两种结果。其中，中部和西部的TFP指数出现显著的增长，增幅分别达到了0.087 和0.069；东部和东北的TFP 指数则出现下滑，分别下降了0.023 和0.043。

五、结论与建议

本文运用DEA-Malmquist 指数法，通过测算中国31 个省份战略性新兴产业技术效率、TFP 指数及其分解指标，并将其划分为2006—2010年和2011—2015年两个时间段，深入考察了《决定》等产业政策对战略性新兴产业发展绩效的影响。

结果表明，2011—2015年与2006—2010年相比，中国战略性兴产业的技术效率指数、纯技术效率变化指数、规模效率指数和TFP 指数分别年均增长0.067、0043、0.023、0.03，技术进步指数则下降0.033。东部地区除技术进步效率、TFP 指数以外，技术效率指数、纯技术效率变化指数、规模效率指数均为正增长。中部地区的技术进步效率和规模效率有下降趋势，但技术效率指数、纯技术效率变化指数与TFP 指数的增长幅度均为四个区域之首。西部地区除技术进步效率以外，技术效率指数、技术进步指数、纯技术效率变化指数、规模效率指数和TFP 指数均实现正增长。东北地区只有规模效率实现微弱增长。

鉴于此，本文建议：（1）进一步完善政策体系。政府应该在知识产权保护、安全生产标准、企业污染物排放标准等方面加强监督，优化政府补贴机制，打破区域壁垒，促进创新资源合理流动和配置，进一步完善包括财税、投资、信贷、科技创新等方面的政策体系，从而尽快形成有利于战略性新兴产业发展的创新导向型的制度环境。（2）加强产业集聚的有效性、发挥战略性新兴产业的规模效应。结合各地区实际情况，合理布局战略性新兴产业的产业链，避免区域内和区域间的重复建设和恶性竞争。通过鼓励兼并和重组的方式吸收和消化过剩产能，并建立和健全企业退出机制。（3）加强政府、企业、高校等方面通力合作，投入更多的资源进行基础研究，促进技术进步水平不断提升。加快培养和引进具有国际水平的战略科技人才和科技领军人才，建设高水平创新团队，鼓励企业向产业价值链的高端延伸，对产业链低端的过度投资要严格遏制。