中国省域战略性新兴产业政策工具体系研究——基于政策指数统计分析

姚 威 ，胡顺顺 ，储昭卫

（1.浙江大学中国科教战略研究院；2.浙江大学公共管理学院，浙江杭州 310058）

1 研究背景

自2010 年10 月，《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业的决定》正式将发展战略性新兴产业作为国家战略发布以来，各级地方政府在宏观政策的指导下，不断地制定战略性新兴产业和相关产业的规划，相继选择了战略性新兴产业并出台了促进该产业发展的诸多政策文件。2015 年，战略性新兴产业发展取得阶段性进展，产业增加值占国内生产总值比重达到8%左右，相关产业增加值增速超过同期国内生产总值的2 倍以上。为继续推动战略性新兴产业持续发展，2016 年底，国务院印发《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》重点提出“十三五”时期是“战略性新兴产业大有可为的战略机遇期”，“要把战略性新兴产业摆在经济社会发展更加突出的位置”［1］。因此，政策工具的使用仍然是推动战略性新兴产业发展的首要力量［2］。

虽然战略性新兴产业经历了“十二五”时期的快速发展，但是有学者指出地方政府对于战略性新兴产业的政策选择经验仍有不足，区域政策工具选择需要进一步的理论指导和评估诊断工具［3］。现有战略性新兴产业政策的研究大多流于经验性的定性描述和经验总结，规范深入的定量研究较为缺乏。目前定量研究的结果多关注行业选择等表面现象［4］。而对各省战略性新兴产业政策的总体情况及区域差异缺乏深入细致的探究，因此本研究尝试从政策工具的视角，通过构建政策指数来对地方政府战略性新兴产业的政策工具选择进行统计评估，找出各省政策工具选择的总体情况与不足之处，以期为我国省域战略性新兴产业政策的完善提供实证支持。

2 文献综述

2009 年首提“战略性新兴产业”概念以来，学界研究广泛。近10 年来，学者们从多个角度对战略性新兴产业政策进行了探讨和研究。为便于梳理，本文将近年来有关战略性新兴产业政策的研究划分为3 个阶段：广泛探讨阶段、集中探讨阶段和深入探讨阶段。

2.1 广泛探讨阶段的政策研究

有学者从战略性新兴产业的概念、特征等方面出发来探讨政策导向。如李晓华等［5］将新兴产业的特征归纳为战略性、不确定性、正外部性和复杂性4 个方面，并在分析了新兴产业发展环境的基础上提出了有关新兴产业发展模式与政策导向的几条建议。也有学者从特定视角出发来为战略性新兴产业政策出谋划策。比较有代表性的是：朱瑞博［6］从技术经济范式的视角出发，运用技术革命4 个阶段（爆发阶段-狂热阶段-协同阶段-成熟阶段）分析了日本、美国在某一阶段发展与衰退的原因，之后又分析现今技术发展新范式的趋势和要求，最后结合之前的分析提出了中国战略性新兴产业发展的政策取向。还有学者从某一具体的政策类型出发进行研究。如蒋震等［7］分析了税收对于战略性新兴产业研发环节、生产运用环节的作用，并针对这两个环节提出了具体的税收政策建议。童汝根［8］则从财税政策出发对如何支持战略性新兴产业中人力资本投入提出了几条建议。

另外，有学者从如何发挥政策本身的作用方面进行探讨。如程新章等［9］基于对主流经济学和演化经济学两种不同政策体系的研究，提出了能力建构、选择性干预和政策协调3 种政策选择。刘澄等［10］探讨了美国、日本、欧盟和韩国的产业政策，然后从政策制定的方向原则、实施力度和实施手段等方面提出了产业政策发挥积极作用的路径。这类研究并未提出具体的政策内容，而是对如何制定有效的政策提出了建议。还有一小部分学者从具体某一产业出发来研究战略性新兴产业的培育政策。如程郁等［11］以风能产业为例，选取丹麦、德国、英国、美国和荷兰5 个风能大国，研究分析了各自风能产业发展历程以及政策支持经验，得出了“技术创新的突破并不必然带动新兴产业的兴起和繁荣，新兴产业不仅需要稳定、持续和保障有力的‘战略利基市场’，而且更需要有力的政治支持和广泛的社会认同”的结论。

综上，在广泛探讨阶段，学者们从不同的角度出发对战略性新兴产业政策进行了研讨。在战略性新兴产业的起步阶段，学者们大都是在理论上进行政策研究，也主要是宏观层面的探讨。

2.2 集中探讨阶段的政策研究

随着时间的演进，学者们对于战略性新兴产业政策的研究越来越集中，针对财政、税收、金融政策进行研究和探讨的文献如雨后春笋般出现。如尹小平等［12］通过对战略性新兴产业税收优惠政策的梳理，提出我国的税收优惠政策应侧重税基式的税前优惠、实行流转税的退税优惠，允许企业自主选择研发支出税前处理方式。逄晓霞等［13］则从“退”“减”“增”3 个角度阐述了新兴产业税收优惠政策的具体路径。虽然同样是税收政策研究，但柳光强等［14］提出了从区域税收优惠到产业税收优惠转变的设想。吴金光等［15］通过实证研究得出了“在整体上，财税政策对战略性新兴产业的产值有很大影响；但在结构上呈现多样化，并不一定能够达到理想扶持效果”的结论。宗文龙等［16］从我国财税政策体系的不足入手，提出了财税政策设计的四项原则和建议，其中加大对科技型小微企业的财税扶持力度应当引起政策制定者的关注。

在这一阶段，学者们还对金融政策进行了集中分析。比如吕铁等［17］通过对当前金融支持战略性新兴产业的现状和问题进行分析，进而提出了创造新的盈亏平衡关系、建立多层次的资本市场和风投市场、创新金融供给模式等建议。郭淑娟等［18］则更进一步，针对战略性新兴产业的融资问题，提出了知识产权质押的新型融资模式，并论证了我国实施这种模式的可行性。与前两者不同，刘洪昌等［19］探讨了战略性新兴产业不同周期阶段的金融支持模式，并在此基础上提出了建议。

财税政策方面，主要研究了税收优惠政策的问题与改进方向、新兴产业税收优惠政策的具体路径、区域税收优惠到产业税收优惠转变、财税政策扶持效果评价、财税政策体系设计等，领域较集中，专业性较强。金融政策在这一阶段也同样是集中讨论的热点区域，如金融支持战略性新兴产业的现状和问题分析，战略性新兴产业不同周期阶段的金融支持模式，乃至是战略性新兴产业的融资问题都进行了详细阐述，并在此基础上提出了相应建议。

2.3 深入探讨阶段的政策研究

在深入探讨阶段，学者们的政策研究主要有以下特点：（1）不仅限于国家层面的政策研究，对于特定省市的政策研究不断涌现；（2）对已有政策文本进行量化分析；（3）关注政策重构和政策框架体系的设计。

在地方政府战略性新兴产业政策研究方面，董晓宇等［20］通过对黑龙江、湖北、湖南、江西、山东、海南、陕西、北京和新疆等9 个省（区、市）的政府政策进行比较研究，发现地方政府构建政策体系在组织层次、自主创新意识、目标定位以及体制机制创新等方面具有典型。朱海玲等［21］从政策导向、政策协调、政策执行和政策评估4 个维度对湖南省的政策支持现状进行了分析，并结合湖南省社会经济发展的问题和实际情况，提出了加强顶层设计、提高自主创新能力、优化配套政策和完善评估机制等多项措施。谢振芳［22］从要素禀赋和全要素生产率的视角，提出了“项目导向+能力导向”的战略性新兴产业政策实施建议。

在对已有政策文本进行量化分析的文章中，比较有代表性的包括：刘建民等［23］选取了我国28 个省域1997—2010 年间高技术产业发展水平及其影响因素的面板数据构建了空间计量模型，并得出了“对外开放度、劳动投入、企业投入、当地经济水平和交通完善度对高技术产业发展存在显著的正向驱动作用，政府投入对高技术产业发展的促进作用不明显”的结论，最后根据此结论，提出了空间效应下运用财税政策促进我国战略性新兴产业发展的5 条建议。胡赛全等［24］从政策工具体系的视角出发，对我国31 个省（区、市）关于战略性新兴产业发展的政策文本中的关键词进行编码和量化分析，将我国新兴产业政策工具体系分为四类：战略规划类、组织保障类、具体措施类和政策支持类。孙蕊等［25］通过整理分析我国2010—2013 年国家层面制定的战略性新兴产业政策，发现我国战略性新兴产业政策具有主题集中、聚焦“创新”、目标规划过溢和需求型政策明显不足等特征。赵福军［26］搜集了34 个国家9 个行业共93 个案例，并运用描述性统计分析方法将世界主要国家的运用财政政策的经验归纳为3 个方面：注重多种财政工具的配套使用；注重与其他政策的配合；注重选择合适的财税政策工具。

在深入探讨阶段，既有政策已经得到了实施，许多学者发现了政策制定和实施中的有效性和实用性不足以及趋同性等问题，提出了有关政策重构方面的观点和建议。如李良成等［27］则构建了战略性新兴产业的知识产权公共政策三维分析框架，以期把握政策体系的规律特点，进而提高政策的实用性。闫俊周［4］通过收集东中西部6 省市的培育和发展战略性新兴产业的相关政策或文件，对其发展目标、重点产业选择等进行了统计，研究结果认为各省份战略性新兴产业政策存在较高的趋同性。逯东等［28］基于不同地区的市场化程度，采用双重差分模型得出结论战略性新兴产业政策显著促进了国有企业创新。

综上所述，现有战略性新兴产业政策的研究以定性为主，定量研究较少。而且，定量研究的结果多倾向于认为各省市的战略性新兴产业政策具有行业选择重复度较高等趋同性问题。其实我国各个省市在发展战略性新兴产业时，虽然有自己的优势和特色，必然更多的是面临着同类省市的竞争，重复和趋同可能只是表面现象，背后深层次的科学问题应该是各省林林总总出台的大量的政策工具选择，这方面的研究非常匮乏。

3 政策工具分类的理论基础与实证方法

3.1 理论基础

政策工具是由政府及相关决策者使用的，用于实现政策改革目标的措施和手段，是“政府将政策意图转变为政策执行的中介环节”［29］。政策工具有不同层次和不同结构，但都存在着内在联系，整体构成政策工具系统。Ramesh［30］将政策工具分为强制性、混合性和自愿性工具3 类，后续有学者将政策工具发展为4～8 类，但却只有台湾学者丘昌泰［31］的书中涉及到了组织保障类的政策工具。综合来看，本研究依据Rothwell 等［32］提出的国际上较为通用的分类法，将战略性新兴产业发展的政策工具分为3类：即供给类政策工具、需求类政策工具以及环境类政策工具。每类政策又具体包含了4 个细分子工具（如表1 所示），共计12 种子工具。

表1 政策工具分类及其子工具

3.2 样本选择及样本编码

本文通过以下步骤获得研究样本：首先从万方数据库中的法规检索系统中以“战略性新兴产业”和“政策”为关键词进行检索，其次从各省级政府官网中搜集相关政策文件，主要是2009—2018 年间的各省针对战略性新兴产业的规划及专门政策。为保证样本的信度，仔细阅读并与相关专家讨论文本，剔除了与战略性新兴产业无关的文件，最终得到31个省（区、市）的311 个相关的政策文件。

如上文所述本研究将政策工具分为供给、需求和环境类三类。为保证内容分析的可靠性和有效性，首先依据3 类工具建立了由108 个词汇组成的关键词库，之后发给3 名相关领域的专家进行讨论。基于专家的意见，剔除了分歧较大的关键词，最终确定了81 个关键词进入编码环节，其中供给工具类关键词14 个，需求工具类关键词25 个，环境工具关键词42 个。之后以关键词为依据对政策文本内容进行频次统计。最后对在同一类工具下的关键词编码得分进行加总，得到每个省（区、市）在这3 类政策工具的使用频次，并计算政策指数。

3.3 政策指数统计模型

政策指数是作为政策文本定量分析的一种尝试，旨在对区域战略性新兴产业政策工具体系给予整体评价［33］。政策指数即可作为总指数使用，也可进行分指数计算，且总指数可由分指数合成。而相应的政策指数既可以在时间序列上对某一地区的政策指数按时间段进行纵向比较分析，也可以对不同地区在某一个时刻的政策措施体系进行横向对比研究。本文重点考察政策完善度、政策创新度和政策强度3 个分指数。

设政策工具政策完善度分指数为P，则政策分指数的完善度为Pi，j：

政策强度分指数主要衡量各工具的使用频次，在文本中同一工具出现的频次越高，即认该工具使用的频次越高，进而政策强度越高。因此设政策强度分指数为S，Zi，j，k表示地区i 使用了第j 类政策工具的子工具k 的频次，令bk等于31 个省（区、市）中表示使用第j 类政策工具的子工具k 的频次最高的数值。则政策分指数的平均强度为Si，j：

设分指数政策的创新度为C，则政策分指数的创新度为ci，j：

其中：

设地区的政策指数为 ，则：

4 统计分析

4.1 描述性统计

样本描述性统计分析如表2 所示，31 个省（区、市）的政策样本中总计使用12 种政策工具1 581 次，平均每个省使用51 次政策工具。其中，使用最多的是环境类工具占46%，共计使用727 次；其次是供给类工具636 次，占40%；而需求类政策工具使用得最少，占14%，共计使用了218 次。

表2 政策指数描述性统计 单位 ：次

在具体的子工具使用方面，有4 个政策子工具使用最为频繁，总次数均超过了200 次，遥遥领先于其他工具，分别是环境类的财务金融（Financial）政策工具（289 次，平均每个省使用9 次以上），供给类的教育培训（Education）政策工具（229 次，平均每个省使用7 次以上），供给类的公共事业（Public Enterprise）政策工具（214 次，平均每个省使用6.9次），环境类的政治性（Political）政策工具（210 次，平均每个省使用6.7 次）。

使用最少的3 个政策工具都是需求类的，分别是商务管制（Commercial）政策子工具（15 次，平均每个省使用0.48 次），政府采购（Procurement）政策子工具（38 次，平均每个省使用1.26 次）以及公共服务（Public Services）政策子工具（76 次，2.45次）。需求类工具中使用最频繁的海外机构（Overseas Agents）也才仅有89 次。

虽然环境类工具和供给类工具的使用较为频繁，但在具体工具的选择上还是有不平衡性。如环境类最少使用的子工具税收优惠（Taxation）仅79 次，平均每个省使用2.55 次，与使用最多的财务金融政策相差近3.5 倍；供给类使用最少的政策子工具信息服务（Information）近83 次，平均每个省使用2.68 次，与最多使用的教育培训类相差近3 倍（如表3 所示）。

表3 各具体政策工具指数描述性统计 单位：次

4.2 政策完善度

政策完善度的平均值为76.3%。分类来看，供给、环境和需求三类政策工具的完善度指数分别为90.3%，86.3%及52.4%。从中可以看到供给和环境类政策工具的完善度接近1，说明绝大多数省份都选择了这两类政策工具。相比之下选择需求类政策工具的省份就少得多，为52.4%。事实上除西藏完全没有选择使用需求类政策工具以外，其他30 个省（区、市）几乎都全部使用了三类政策工具。

在具体政策子工具的选择上，绝大多数省份都选择了供给类和环境类的全部4 种政策子工具，仅有少数几个省（湖北和海南）选择了全部4 种需求类子工具（完善度系数接近1），如表4 所示。具体的，对于供给类政策工具，31 个省（区、市）都选择了公共事业政策工具；除重庆外，其他都选择了教育培训政策子工具；除青海、西藏、云南和湖南，其他都选择了科技开发政策子工具；除山东等8 个省外，其他选择了信息服务政策子工具。

对于环境类政策工具，31 个省（区、市）全部使用了财务金融和政治两种政策子工具；除青海、新疆等五省外，26 个省使用了法规管制子工具；税收优惠政策子工具没有被充分考虑，有12 个省（占40%）没有使用，仅19 个省份使用。

被大大的低估和忽略的是需求类政策工具，仅海南和湖北使用了所有4 种需求类政策子工具。其中没有使用政府采购，公共服务和海外机构政策工具的省份分别为9 个、11 个和12 个，占全部省份的30%～40%。最被忽略的政策工具是商务管制，仅有广东、浙江等6 个省份采用了这种政策工具，也就是说有25 个省完全忽略了商务管制政策工具的存在。

在上述数据的基础上计算完善度指数，完善度指数最高的是湖北省，达到100%，这意味着湖北省使用了全部12 种政策工具。其次是浙江、上海等6个省（市），完善度为91.7%，具体分析发现，这些除了某种需求类政策工具（大部分是商务管制政策工具），使用了11 种政策工具。完善度最低的省份是西藏和内蒙古，仅50%；其次是新疆和江西，仅58.3%。这说明即便是政策工具使用最不完善的省份，也至少使用过6～7 种政策工具。

表4 政策完善度分指数

4.3 政策强度

相比完善度讨论有和无的问题，强度则讨论的是多与少的问题。政策强度的分析其本质还是频次分析而不是政策文本内容的分析，强度指数的确定是基于这样一个假设，在同类的政策文本中，同种政策工具被多次重复的应用（强调）说明政策的力度比较大。从总强度指标的得分来看，平均值为37.3%。三类政策工具的政策强度指数的平均值分别为环境类44%，供给类42.9%，需求类24.9%。需求类政策工具的政策强度还是远小于前两者。

供给类政策工具强度指数得分最高的是重庆，最低为西藏，其中公共事业政策工具强度最高，均值为56.9%，其次为教育培训47%。科技开发和信息服务政策工具因为各有4 个和7 个省没有应用，所以强度为零，拉低了平均分。

环境类政策工具强度指数最高的是重庆，最低的分别是新疆和内蒙古，均为38.6%。其中财务金融政策工具强度均值高达64.5%，说明该政策工具应用频度很高很受政策制定者的偏爱。其次是政治政策工具均值46.1%，最小为税收优惠政策工具均值27.1%。

需求类政策工具政策强度指数分数没有拉开差距，最大仍为重庆，但是25%有22 个省。这主要是由于很多省没有选择需求类政策工具的缘故，造成很多得分为零。通过分析具体政策工具后发现，海外机构政策工具均值为37.3%，是最受到重视的政策工具，其次是公共服务37%，政府采购16.9%相对应用较少，而最被忽略的政策工具是商务管制，均值仅为8.4%。

表5 政策强度指数

4.4 政策创新度

创新度讨论的是政策是否雷同的问题。如果从属于某种政策工具的关键词（或同类同义的关键词）仅在某一省的政策文本中出现，则认为该政策是具有创新性的。创新度指数的平均得分为5.4%，相对而言，供给类政策工具的创新程度较高（6.5%），其次为环境类政策工具（5.3%），需求类政策工具创新指数得分最低为4.4%，这恐怕是因为需求类政策工具应用较少，因此导致产生的创新性的政策内容也不多（如表6 所示）。但政策创新度数值的单纯比较还是难以描述区域间政策创新程度的相对差异，因此为了更清晰地比较政策创新程度，我们计算了政策创新基准概率F，计算公式为：

表6 政策创新度指数

4.5 政策总指数

综合政策完善度、政策创新度和政策强度3 个分指数计算得出政策指数，表示政策环境的优越性，也体现出不同地方政府对战略性新兴产业工作的重视和支持程度。31 省（区、市）的战略性新兴产业政策的政策指数如图1 所示，按指数大小可将其划分为三类区域，分别是政策环境优越区域（政策指数区间为40%以上）、政策环境次优区域（政策指数区间为30%～40%）和政策环境薄弱区域（政策指数区间为30%以下）。这三类区域呈现明显的梯度差异，与东、中、西3 个区域的经济发展梯度差异基本吻合，按东、中、西区域划分的政策指数平均数从高到底分别为43.1%、39.7%、37.7%。东北区域的政策指数整体最低，为36%。理论上，不同的产业发展阶段需要不同的政策工具介入。已有研究表明，政府必须根据当前发展阶段，选择相应政策工具，才能有效促进经济发展［34］，本研究也为该结论提供了证据支持。显然，东北地区要想实现振兴，仍需在政策工具选择上发力。

相比之下，东部地区在政策完善度和政策创新度方面的优势较大（如表7 所示）。究其原因，东部地区经济发展长期处于我国前列，对产业发展政策工具的使用经验更加丰富，且要实现产业赶超，其产业政策的选择会更加困难，在没有先进经验可借鉴的情况下，必须进行政策创新［35］。

表7 区域平均政策分指数

在表7 中，西部地区的政策创新度的平均值仅次于东部地区，差距较小。笔者认为，其中原因有两个方面。西部地区的产业发展滞后，尚处于“追赶阶段”，要想实现快速发展，一方面可以模仿先进省份在“追赶阶段”的政策选择经验［36］，而模仿的政策工具可能别的省份已经不再使用，是一种“模仿政策创新”；另一方面可以结合自身发展特点创新政策工具，产生了“原始政策创新”。这两方面的叠加，导致西部地区的平均政策创新度指数较高。

图1 全国31 省（区、市）战略性新兴产业政策指数

5 结论与建议

本研究在搜集了我国31 个省（区、市）关于战略性新兴产业的311 个政策文本，通过引入政策指数，并从政策完善度、政策强度和创新度3 个维度对各区域战略性新兴产业政策工具的选择偏好进行了分析和比较后发现，各省（区、市）在政策工具的使用上并不平衡。具体表现在，环境类政策工具是最受中国政策制定者青睐的政策工具，其次是供给类政策工具，而最受忽视的是需求类政策工具。子工具的使用也同样如此，供给类的4 种政策子工具普遍使用较多；环境类四种政策子工具中除税收优惠外也都应用较多；需求类政策子工具整体上被忽视，高达21 个省份没有使用该政策工具。政策指数呈现东、中、西、东北从高到底的阶梯状差异特征。

同时，与一些学者认为各省市政策创新度不高的结论相反［24］，本文的结论显示，除黑龙江、安徽和内蒙古完全没有在政策内容方面进行创新（创新度指数为零），其他地区均能够或多或少的结合自身发展基础和资源禀赋等条件在政策工具的具体使用上进行创新，而且超过一半的省市具有较高的政策创新度。在除了北京（17.7%），广东（10.9%），浙江（10.9%）等经济发达地区创新度指数得分较高外，宁夏（10.9%），新疆（9.1%）和西藏（9.1%）等西部欠发达地区创新度得分也很高，只是创新度区域差异较大。综上所述，建议从以下3 个方面促进战略性新兴产业政策的完善与发展：

（1）加强需求类政策力度，完善战略性新兴产业政策工具生态。切实运用政府采购工具，保障战略性新兴产业中初创企业的产品流通，利用政府本身的经济资源打开新兴产业市场。加强政府的公共服务能力，避免对战略性新兴产业的过度干预，重在简化服务流程、压缩行政审批时间，进一步降低企业的制度性成本，给企业发展创造更大的空间。同时，也要兼顾使用商务管制工具，正当使用政府权力强制性规范市场行为，要在满足目标群体需求的前提下，引导战略性新兴产业市场采取政府预想的行动［37］。充分调动海外企业或科研机构在我国战略性新兴产业中的参与力度，鼓励海外企业和科研机构同国内合作，也要鼓励优秀企业主动“走出去”设立海外机构，加快推进我国战略性新兴产业国内外合作发展。

（2）加强政策评估，动态优化政策子工具使用结构。加强对本省市战略性新兴产业发展的监管，建立战略性新兴产业信息平台，对政策的实施过程进行评估，对无效或低效的政策子工具及时更改或完善。同时，也要防止在政策工具选择的过程中出现权力寻租的现象，防止官员私自通过政策工具掌握国家资源的“权钱交易、以权谋私”等寻租行为，加强对政策制定者的监督，通过制度方式对政府官员进行制约。

（3）结合区域发展现状，进一步提高政策创新度。对于政策创新度较低的地方政府，建议加强与其他省市在战略性新兴产业政策设计领域的学习和交流，在吸收解决其他地区优秀经验的基础上实现政策创新。同时建议鼓励与临省或发展情况相似省份组成政策共同体，推动区域科技政策合作制定，增强政策创新活力和智力基础。此外，在充分调研本省经济社会发展现状的基础上，鼓励优秀企业和产业从业者参与政策制定过程，充分发挥社会力量在政策创新中的作用。