战略性新兴产业政策内容组态及其绩效生产路径——基于28份省级规划文本的fsQCA方法

卢扬帆，邓紫晴

(华南理工大学公共管理学院，广东 广州 510640)

1 问题提出及文献回顾

1.1 问题提出

公共政策绩效生产机制是近年政策科学研究的发展前沿。所谓绩效生产，是指在生产理论的指引下着重关注政策有关主体的行为动机与过程、相互关系及环境约束等因素，探讨由其 “可作为”的行动逐步衍生政策绩效的原理。广义的政策绩效生产涵盖从政策设计到政策实施再到政策结果的完整链条，狭义仅指以既定政策为导向的后两个环节。 “绩效生产路径”取其狭义，专指特定公共政策设计如何导出政策绩效的典型逻辑。它就像是若干 “限定车流的轨道”，不同政策内容即政策方案中强调不同的重点，将会对政策实施产生明确的规限，使政策主体行动不能逾越边界。特别地，如果政策方案缺失了某个内容模块，政策执行往往在该方面就难以做好，这种影响在单一制权威政体下更加明显。

传统的公共政策分析依托政策要素或政策过程的两种逻辑，前者将政策按其目标、主体、工具和程序的组合进行分解，后者则按政策决策—执行—监督—问责的链条来推演。这两种视角存在弊端，即将政策存续的静态与动态形式机械隔离。为超越于此，学者提出 “政策情境”的第3种视角，即将前两种视角打碎再重组，充分考量政策结构功能与主体、环境系统之间的权变互动，以此探究政策运行及其绩效产出的脉络。以绩效生产机制为关注点切入公共政策研究，正契合政策情境理论的主张，更贴近政策实施的立体真相。公共政策绩效生产研究旨在厘清3个层次问题：①特定领域政策体系构成即其目标、主体责任分工；②政策主体在约束条件下的行为选择；③两者导向的政策产出效果及如何看待。

公共政策绩效生产研究不同于一般的政策执行分析和政策绩效评价：前者假设政策目标是既定的，从而政策主体及其责任分工、政策程序也是明确的，分析重在比较政策实施跟预期的一致性；后者从认识论的角度评价政策设计与执行，突出价值评价、结果评价及增量评价，但对政策本体与过程的关注不足。政策绩效生产路径作为一种本体论 (政策内容)指向认识论 (政策作用)的作用机制，同时囊括政策体系内在结构与关联主体行为机理两个层面，重点关注其决策依据、目标责任、主体关系、过程机理、结果配置等内容，故能在一定程度上兼容前述两类研究的功能。

产业政策是公共政策的重要类型，战略性新兴产业又是其中关注和培育的重点。因其具有战略导向、规模新兴、技术前瞻和环境友好等特性，各地政府普遍主张扶持发展。该类政策主要在中央统一部署下以地方为单位谋划组织，并在具体落实中呈现内容嵌合、形式多样的特点。战略性新兴产业政策研究长期以来是学界热点，纵观现有成果存在两个方面的问题。①就政策论政策，或就产业论产业，缺乏政策本体与其功能认知、即政策与产业发展关联性的分析；②涉及政策效果评价较少，主要是利用回归分析等传统方法对特定政策的特定内容维度是否发挥作用进行检验，没能提供多维政策内容组合效应的考察。归结起来，从政策结构配置到产业发展变化的中间原理 (绩效生产路径)构成目前研究的 “缺环”。

本文以省级战略性新兴产业发展规划为样本，采用定性比较分析 (Qualitative Comparative Analysis，QCA)方法探究差异化的政策内容组态如何引导产业发展。具体思路是：在案例库基础上，通过理论演绎、政策归纳和文献提示相互校验，析出关键维度作为条件变量；选择模糊集算法，忠实于规划内容建立条件及结果隶属度的判断标准，进行变量赋值、校准及布尔运算，提炼若干条件组合并给予诠释和例证，实现对战略性新兴产业政策绩效生产机制的管窥与实践指导。

1.2 文献回顾

政策绩效生产路径在既有文献中没有完全一致的说法，与之关联的包括政策内容、实施过程与绩效评价3个研究维度。

(1)战略性新兴产业政策内容及其组合配置。首先是政策主体存在选择偏好。产业管理按现行 “条块”格局基本对应发改、科技、工信 (实责)和财政、金融、知识产权、统计 (辅助)等部门，不同部门因其职能惯性或使政策侧重支持某一产业环节；考核竞争会使地方政府在选择政策优先度、量化程度、内容结构与执行监控等方面结果迥异[1]。Jiang等[2]特别关注立法规制类产业扶持政策建构，主张为战略性新兴产业创新发展提供稳定的秩序空间。其次从政策工具看，多数讨论都遵循Rothwell等[3]提出的供给型、环境型、需求型分类框架。宋伟玲等[4]对中国光伏产业政策演化的梳理表明，其政策工具使用体现供给型居多并逐步向需求型和环境型扩展的特点。迈克尔·豪利特等[5]开发的自愿性、混合性与强制性分类模型。周城雄等[6]通过采集政策文本分析我国区域战略性新兴产业政策强制性等级，发现混合性政策占60.2%，其次为自愿性 (占21.8%)和强制性 (占17.9%)政策。再次是关于政策形式，王昶等[7]认为战略性新兴产业政策应由战略与工具两层构成，前者主要涉及产业定位、业务路线、目标规划等。还可按其手段分为过程性和制度性政策，按其对象分为单项调节、水平调节与结构调节政策，按其功能分为激励型、引导型、保护型与协调型政策。财税激励是现行政策中使用最普遍一类，包含不限于设立专项补贴、给予税收优惠、集中采购、基金投资和打造示范等。

(2)战略性新兴产业特定政策维度的作用。除静态评价政策构成外，学者热衷于量化检验某方面政策内容的功能，应用了多元回归分析、倾向匹配、合成控制与调查试验等手段，但都限于获得政策特定要素是否有效的 “一维”结果。作用表现在：①财税激励政策。讨论集中于财政补贴或税收优惠额度及其引致政府干预如何发挥作用，因变量分别指向企业研发投入、创新能力与产出、产能利用率、盈利和长期发展等，以积极影响居多[8]。②产业创新、资源配置、土地供给、环境规制与空间集聚等领域政策。袁军等[9]利用战略性新兴产业A股上市公司的数据，分析发现研发补贴的集中度过高不利于企业创新，但高管的技术背景会对二者关系形成调节。苗华楠等[10]针对宁波市的分析认为，加强土地规划管理和用地制度创新可有效促进创新型产业增长。Wei等[11]面向中国30个省份的研究显示，政府主导性产业集聚 (政策)对产业资源配置效率产生倒U形影响关系。③政策体系综合形态。创新、人才、金融等综合政策实施显著提高了 “战新企业”创新产出；部分学者关心政策的不确定性特征，一般分析其对企业投资行为的影响，且基本为负面 (抑制投资)结论。④产权政策。多跟财税政策关联，将产权性质或产业所有制作为其影响产业绩效的调节变量。孙早等[12]指出中央政府控股企业增加显著提升了战略性新兴产业创新绩效，地方控股和民营企业比重作用为负。

(3)战略性新兴产业政策绩效管理过程。文献提供了政策目标决策与执行机制两种思路。从前者看，设置完善的目标能提高任务绩效已被国际经验所广泛证明；而目标难度、清晰度与灵活性等具体特征对组织绩效的影响颇为复杂；转至公共领域，目标模糊性、多重性与相互冲突是使其执行迥异于私人部门的关键[13]。卢扬帆等[14]通过划分政策目标评价的层次，以广州为例观察指出，科技创新政策目标内涵不明确、科学性与衔接性欠缺是引发政策实施在特定周期内 “重两头轻中间”的重要原因。我国战略性新兴产业发展符合 “央地”双层决策模型，政策跟产业基础的适应性将对其落实效果造成重要影响；同时产业政策作为利益相关者的共同建构，各方遵照商定方案恪守职责、协调行事，也是其绩效生成的条件[15]。从执行环境来讲，包括决策机制之间 “脱嵌”、政策组织系统 “条块分割”与资源分散、官员晋升激励导致的行为异化、信息不对称性与自由裁量权等，都是引致产业政策 “失范”的可能因素[16]。

综上可见，对战略性新兴产业政策绩效构成影响的因素至少有充分依托当地基础信息、设置清晰的政策目标、均衡规划政策内容、妥善选择政策工具、执行主体分工协作、环境有序和资源充足等，这些因素结构复合并彼此联结。但是，目前研究仍存在较明显将其切割、独立看待的取向，其本质为政策过程环节、过程结果之间分离。对应绩效评价的知识层次结构，产业政策配置属于本体论，产业发展成效属于认识论，作为方法论的政策绩效生产路径，在较大程度上仍为亟待打开的 “黑箱”。

2 研究方法

2.1 案例选择与资料搜集

在地方层面，学者此前关注的战略性新兴产业政策边界具有模糊性，多数是采集正式出台的所有 (可能获取的)政策文件，如针对政策目标、工具或二者协同的研究。实际上，这种 “穷尽”思维会受各地信息公开度影响而变得不确定。而且，政策因制定主体不同而具有迥异的效力层级，若将一些基层部门印发的规章也纳入分析，既不稳定也不系统。相比之下，以地区为单位制定的产业发展规划是部署当地产业政策的纲领，权威度较高。检验特定城市规划类政策对相关工作落实的指引性表明，规划中目标具体和分工明确的项目往往有更好执行效果。借此，本文把研究案例聚焦在地方发布的具有战略性新兴产业发展规划性质的文件。之所以针对省级分析是因为：①国内战略性新兴产业发展不平衡，该层次产业体量和增速的个体差异适中，更方便对政策作用机理深入观察；②在 “央地双层”决策模型下，省级政府作为谋划和组织战略性新兴产业发展主体，能够在政策思路、决策部署、实施过程等方面彰显个性，反映绩效生产 “主动行为”的实质。

考虑研究的时效性和相关统计数据健全，本文以 “十三五”为周期进行资料收集。2016年11月，国务院印发 《 “十三五”国家战略性新兴产业发展规划》，各省以此为蓝本纷纷响应，针对省情提出个性化的战略性新兴产业发展目标、任务、措施等系统部署。本文通过3个渠道进行政策样本查找，力求穷尽并形成 “三角互证”。①在省级政府及其职能部门官方网站 ( “政策发布”栏目)检索 “战略性新兴产业”主题词；②在国内知名政策文献数据库 “北大法宝” (http：//www.pkulaw.cn)中检索同一关键词；③在百度、搜狐等主流搜索引擎检索 “省域名+战略性新兴产业”，输出结果用于复核、对照、补充。最终，获得28份已出台和公开的省级规划作为分析案例，满足QCA中关于条件数与案例数关系的要求，见表1。

表1 “十三五”时期省级战略性新兴产业发展规划样本

2.2 模糊集定性比较分析方法

本文使用QCA方法探讨政策内容与战略性新兴产业发展之间的关联性，该方法由Ragin在1987年提出，基于集合论和布尔运算，尝试从相同或相异的跨案例事实中推导整体因果关系，揭示社会现象产生的多种路径。QCA与传统回归分析相比的优势：①从系统角度关心条件变量的组合形态而非个体因素作用，凸显原因和机制的复杂性；②依据集合算法推导结果的必要与充分条件，减少多重共线性干扰；③认为拟合的生产路径之间具有等效性，打破最优解思维；④适用于中小样本规模[17]。本文分析对象只有28省，其政策内容组态影响产业绩效的原理具有复合性，亦能提供对等互参的价值，故适合采用QCA。

按照集合形态不同，QCA进一步分为清晰集 (Crisp-set，csQCA)、模糊集 (Fuzzy-set，fsQCA)与多值 (Multi-value，mvQCA)定性比较分析。模糊集是清晰集的进阶，后者因只能处理0～1取值的条件及结果变量而在统计上受限；前者引入隶属度的概念，使条件与结果之间转化为一种程度关系，可通过设立分界点将原始数据 “校准”为0～1范围的分数，再借助布尔法计算一致性和覆盖度，判断不同条件组合导向结果的必要性与充分性。当然，前文析出的省级战略性新兴产业规划中5个条件变量都无法简单衡量。比如产业基础分析充分、目标设置完善、重点任务部署全面等，按传统排中律机械判定是与否并不科学，划分成条件符合的若干等级显然更接近真相。所以本文选择模糊集的处理方法，其基本操作：先根据政策样本建立分析框架，构造变量及其赋值规则，然后校准并建立真值表，借助fsQCA3.0软件完成路径识别与结果诠释。

3 变量设计

3.1 条件变量设计

基于文献提示，政策绩效生产的条件复杂，要进一步筛选路径分析的条件变量。QCA方法内嵌理论指引、组合解释、严格证伪和全面包含等条件选择的主流策略[18]。本文将其融合考虑，提供分析框架建构的多重校验。一是从政策样本出发，通过内容维度的逐级归纳，获得条件组合现实依据。以 《广东省战略性新兴产业发展 “十三五”规划》为例，借鉴扎根理论的开放编码—主轴编码—选择编码三步操作，逐层提炼内容要点并建立概念范畴，见表2。二是根据政策情境理论进行演绎式推导，把政策静态要素跟动态过程叠加，衍生出产业发展对政策的诉求和回应、以需求为导向的政策目标设置与体系分解、基于目标的政策重点任务、分工协同及资源保障机制等关键问题。这些操作殊途同归，一致指向省级战略性新兴产业政策分析的5个基本维度，如图1所示。

表2 广东省战略性新兴产业政策内容要点归纳示例

图1 省域战略性新兴产业政策绩效生产分析框架

发展模糊集的基本准则是研究者必须根据理论和实际知识来实施变量校准。前述分析框架可提供理论上的明确指导，规划文本的扎根编码过程则给予现实经验的重要支撑。所以，选择忠实于省级产业规划内容来深化条件变量及结果变量构造，建立隶属度判断标准见表3。

表3 fsQCA变量构造与校准规则

产业基础是指规划中对当期或往期该产业发展情况的回顾、分析与总结，它是规划政策制定与未来产业发展的依据，通常在政策文本的开篇阐述。产业基础之所以对政策绩效生产发挥作用是因为：①其中对往期产业发展成绩 “亮点”归纳，成为政策目标选择的指引；②相关统计数据嵌入，给未来目标值设置提供参考；③存在问题的识别，应为后续政策部署 (重点任务和资源投入)的 “锚点”[19]。逻辑上，政策制定者可能存在两种相互矛盾的动机：要么坚持向己方 “比较优势”领域输出政策，争取巩固和扩大优势；要么针对以往薄弱环节加强发力，试图补足 “短板”。这两种动机相互交织，使产业基础因素对政策绩效生产的作用具有不确定性；但不论如何，因地制宜是区域性战略性新兴产业政策选择的共性准则。将省级规划该部分内容进行区分，可建立 “产业基础分析深入”条件隶属度的3个分界值：如果同时包含往期成绩、统计数据和存在问题3项内容，分数为1，包含其中两项内容则分数为0.67，仅包含其中一项分数为0.33，均未包含分数为0。

目标设置是指规划中对未来一段时期该产业发展所应达到效果提出要求，它不仅是产业政策的起点，亦是其落实监督与绩效评估的依据。具体来讲：①目标体系中规定关键指标的量化目标值，成为抓纲政策绩效生产的关键，表现的是政策带来产业发展的 “硬成绩”；②目标往往跟重点任务部署关联，为后者提供内容指引和主体导向；③在资源总体有限条件下，刚性目标、容易实现的目标可能成为资源优先投入的领域，从而给政策绩效生产增加部分确定性[20]。既有文献给政策目标设置提出了形式、价值和功能3类标准。以此为参照，结合文本解析，可把省级战略性新兴产业规划中的目标具体划分成3个维度：产业规模强调该省产业绝对体量 (如增加值、营业收入等)增长，产业布局突出省内地区及行业间结构比例 (如空间集聚、行业差距等)，创新效率指向产业创新主体、技术能力与成果产出等提升 (如重点机构/平台、研发投入、专利成果等数量)。那么， “目标设置完善”条件的隶属度分界值可建立为：若规划中同时设置了上述3类目标则分数为1，设置其中两类目标分数为0.67，仅设置一类目标分数为0.33，均未设置分数为0。

重点任务是指规划中明确未来一段时期推进当地该产业发展需要重点落实的工作，它是链接政策主体与其绩效生产要素的关键。因为产业规划中布置某方面任务内容的多寡、安排相应的工具措施数、提出优先发展的对象集等，自然带来政策资源投入的倾斜，以致在整体上导向产业规模、布局、创新等不同维度目标实现优劣。战略性新兴产业发展主要依靠技术、人才、市场、管理这4类要素，组合成为驱动产业健康成长的良性生态[21]。其中，技术性任务通过政策直接或间接支持产业基础研发、核心装备与创新平台强化，具体如建立实验室、研究机构、专业学会/协会和相关辅助性组织；人才性任务通过政府职能部门针对产业需要健全人才涵育体系、开拓人才交流渠道等，着力充实产业高端人才资源；市场性任务通过政府引导有关行业市场需求扩张，如打造示范应用试点、集中采购配置、调控产品价格等；管理性任务通过政府职能转变、制度建设与手段改进等提升管理效率，如简政放权、优化服务、营造公平竞争环境、加强政策协同等。将省级规划中的该部分内容对应四个方向进行划分，可建立 “重点任务全面”条件的隶属度分界值：同时部署4类任务则分数为1，部署其中3类任务分数为0.75，部署其中2类任务分数为0.5，部署其中1类任务分数为0.25，均未部署分数为0。

统筹分工是指规划中提出该产业发展全部或部分工作如何组织实施，它对以区域为单位的产业政策系统落实尤为必要，重点解决一是明确哪些政策任务 (项目)由什么部门负责，其权责边界为何；二是相关部门或力量之间如何沟通协调，达成行动合力。实践证明：责任主体确定 (单一主体承担)的政策任务实施绩效往往具有优势。部分地区选择在产业规划中直接载明政策统筹和责任分工机制，也有地区通过与规划配套的其他政策来部署，显然前者效力更为直接。将省级战略性新兴产业规划的这部分内容提炼为成立领导机构 (如领导小组等)、明确部门分工 (如牵头与协助部门)、形成协调机制 (如跨部门联席会议、定期协商汇报等)这3个要点，建立 “分工统筹明确”条件的隶属度分界值：如果规划中同时明确，3类机制则分数为1，明确其中2类机制分数为0.67，明确其中1类机制分数为0.33，均未明确分数为0。

资源保障是指规划中声明为支持该产业发展拟投入公共资源的方式和手段，它是政策任务得以实施的前提，在条件变量中具有 “兜底”属性。研究表明，有无财政支持会给政策项目实施带来显著影响。借鉴Aghion等[22]关于主流产业政策工具的分类：财政补贴强调政府通过设立专项资金、集中采购和资产划拨来进行产业支持，税收优惠指政府为产业关键技术或重要产品提供者给予赋税上的减免、抵扣或退还，贷款贴息是财政为企业特定方面的融资贷款进行利息补贴，基金投资是财政联合 (撬动)社会资本组成市场化基金再对产业发展项目进行投资。这几种方式在大部分省级战略性新兴产业规划政策中都有涉及，但其组合情况及应用效果存在差异。根据四者划分建立 “资源保障充分”条件的隶属度分界值：如果规划中同时强调4类措施则分数为1，强调其中，3类分数为0.75，强调其中2类分数为0.5，强调其中1类分数为0.25，均未强调分数为0。

3.2 结果变量设计

作为结果变量，目的是测量 “十三五”期间各省战略性新兴产业发展绩效。当前国家和地方统计年鉴中有关战略性新兴产业统计数据并不完整，既有文献对其绩效测量有3种主流思路。①从上市公司发布的业绩报告中挖掘指标；②从中国工业普查数据库中筛选样本；③用高技术产业相关统计信息代替[23]。从前者看，上市公司只能代表战略性新兴产业市场主体的少数，往往服务于企业层次的微观分析；从中者看，中国工业普查在一省内仅覆盖部分地市，且其行业标识难以区分传统与新兴产业。从后者看，高技术产业重点反映战略性新兴产业的制造业部分，但多数省域战略性服务业比重较小，制造业仍为主体。相比之下，这种测量尽管口径不完全一致，但其样本属性明确，覆盖范围全面，对跨省比较分析是一种合适的 “次优”选择。

本文以 《中国高技术产业统计年鉴》中 “高技术产业营业收入”为观测依据。为契合政策绩效的 “增量”内涵，计算各省份2019年比2016年高技术产业营业收入的增值，借鉴直接校准法[24]，考虑省域之间分布，依次把95%、50%和5%分位数作为完全隶属、交叉点和完全不隶属的临界值。

4 分析结果

4.1 真值表构建

利用变量指标及其赋值规则对每个省级规划样本进行扫描，将原始定性资料转化成定量数据，fsQCA软件运行建立条件变量隶属度跟案例对应的真值表，见表4。可见，符合目标设置完善、重点任务全面、资源保障充分3个条件组合的案例数最多，达到8个；符合全部5个条件组合的有3个案例；在结果变量 “完全隶属”的3种情形中，目标设置完善、资源保障充分2个条件必须同时符合；符合 “重点任务全面”条件的案例数合计占比达75%。这些数据说明，目标设置完善与资源保障充分二者是战略性新兴产业政策绩效生产不可或缺的条件，而重点任务部署全面总体有助于省域政策产出高绩效。

表4 fsQCA真值

4.2 必要条件分析

fsQCA首先是对单一条件变量进行必要性检验。考虑 “因果非对称性”，各个条件的存在或缺失均需进行必要性检验。一致性是衡量必要条件的关键指标，一致性得分应尽可能接近于1；文献中一般认为判定必要条件的一致性最低值为0.9，得出的必要条件将在充分条件分析中予以排除[25]。软件分析结果见表5，可见 “目标设置完善”条件的一致性得分为0.9348， “资源保障充分”条件的一致性得分为0.9135，均达到判定标准，即目标设置、资源保障构成省域战略性新兴产业政策绩效生产的必要条件。其他条件变量及其反向的一致性得分均低于0.9，都不是实现省域产业政策绩效的必要条件。

表5 必要条件分析

4.3 条件组态分析

QCA不仅关注独立变量的必要性，其核心更在于分析不同条件组合导向结果的充分性。进行该分析前还有两个关键决策。一是确定案例频数阈值，同类研究普遍遵循 “至少保留总案例数75%”的准则，而本文案例数量较少，故设为100%；二是确定原始一致性阈值，文献推荐使用0.75或0.8的标准，结合样本量及以往经验，本文设为0.8[26]。软件对条件充分性的分析可以得到3种解，分别是不纳入任何逻辑余项的复杂解、仅纳入符合理论预期和经验证据的逻辑余项的中间解以及纳入全部逻辑余项而不对其合理性加以评估的简约解。本文通过简约解与中间解识别核心条件和边缘条件，认为既在简约解又在中间解中出现的条件为核心条件，只在中间解中出现的条件为边缘条件，同时将必要条件认为是核心条件纳入其中。

采用Fiss提供的结果呈现形式，省域战略性新兴产业政策绩效生产的中间解各条件组合共有3种组态，分别显示各组态的核心条件、补充条件以及每个组态的一致性、原始覆盖率和唯一覆盖率，见表6。其中，组态1 “产业基础*目标设置*～重点任务*～统筹分工*资源保障” (*表示 “和”，～表示 “非”，下同)，目标设置、重点任务和资源保障为核心条件，产业基础和统筹分工为边缘条件；组态2 “～产业基础*目标设置*重点任务*～统筹分工*资源保障”，目标设置和资源保障为核心条件，产业基础、重点任务和统筹分工为边缘条件；组态3 “产业基础*目标设置*重点任务*统筹分工*资源保障”，目标设置和资源保障为核心条件，产业基础、重点任务和统筹分工为边缘条件。

表6 省域战略性新兴产业政策绩效生产条件的组态

上述组态证明了省域战略性新兴产业政策绩效生产的多重因果性，fsQCA深化了政策内容与产业发展之间关联机理的认识。一方面，政策绩效生产条件的单个组态一致性水平均较高，达到了充分条件一致性的合理水平，表明这3种条件组合都具有较强解释力。其中组态二的唯一覆盖率最大，为0.1956，说明组态二具有最强的解释力。另一方面，总体解的一致性为0.8328，说明在符合这4种条件组合的案例中，有83.28%的省域战略性新兴产业政策绩效较优；总体解的覆盖率为0.6724，意味着所有组态在整体上能解释67.24%的省域案例。从组态间比较看，就组态1和组态2而言，产业基础和重点任务两个条件变量之间具有替代性，当目标设置和资源保障变量存在时，产业基础和重点任务其中一者与之结合就能实现产业政策绩效。

在稳健性检验方面，本文借鉴Schneider等[27]提出的调整一致性阈值或校准分界值两种思路。首先将一致性阈值从0.80分别提高到0.83或0.85，所形成的条件组态仍与前文报告基本一致；其次，将结果变量 “高技术产业营业收入”指标分布的完全隶属、交叉点和完全不隶属3个分界值依次调整为90%、50%和10%分位数，重复分析后仍识别出一样的条件组态，且总体解的一致性为0.8176，总覆盖率为0.6489。由此判断，政策绩效生产拟合路径是稳健的。

4.4 政策绩效生产路径诠释

基于3种组态，不同省域战略性新兴产业政策绩效生产可归纳成3种典型路径。

(1)针对产业基础设置政策目标并相应投入资源的 “有限适配”路径。该路径显示：有的省域战略性新兴产业发展取得成功，从其规划政策看突出了目标设置与资源保障两大内容，但其政策目标并非 “无的放矢”，而是建立在科学分析本省产业发展的前提下，如针对产业薄弱环节、面临关键挑战等寻求突破，就此定为目标；同时在量化指标值与刚性考核机制作用下，产业发展相应资源投入自然以目标为纲形成倾斜，甚至出现 “无目标约束就少干或不干”的极端情况。实际上，一个地区的产业政策目标具有系统性 (如按前述分为规模、布局、创新力多个维度，其中又含多个测量指标)，但考虑政府权责边界、政策信息匮乏与资源总体有限，选择少数目标、集中优势力量尤为重要，更有助于政策绩效生产。在这方面，目标管理与注意力分配理论研究者已获得丰富经验。

“有限适配”路径以山东、重庆等省市为代表，它们是战略性新兴产业次发达梯队中 “亮点鲜明”的地区，产业规模处于中上水平；但山东的产业集聚水平、行业之间差距2项指标优势凸显 (甚至超过全国领先省域)，重庆以投入—产出衡量的产业创新效率比同级别省域高出将近1倍，见表7。假以时日，或可预见这些省市以其比较优势带动战略性新兴产业实现快速发展。分析其省级产业规划文件，当中并没有围绕技术、人才、市场、管理这4项要素展开全面任务部署，而是基于产业基础深度剖析，山东重点强调了产业布局方面、重庆重点强调了产业创新方面工作动员，相比其他省域的统筹协调与责任分工阐述亦较为笼统。这类省域经验，提供了在规划政策缺少重点任务、统筹分工两项部署 (或相对弱化)的条件下，充分依靠产业基础分析引导目标设置和资源投入，进而驱动政策绩效生产的依据。

表7 3条路径典型省域战略性新兴产业发展情况

(2)政策目标引导重点任务部署和资源投入配置的 “行动衔接”路径。该路径显示：有的省级规划政策中并无针对往期产业发展情况的优劣分析，而是根据一种客观逻辑 (如目标完整逻辑、突出重点逻辑、因地制宜逻辑等)直接设定绩效目标，然后在目标指引下细化部署若干专项任务，给予针对性的资源投入，从而获得政策绩效成功。目标管理理论正是把每个政策行动者当作理性行动体，因需设置绩效目标，自动引导绩效生产行为以及相应资源筹集。借此，围绕绩效目标的政策任务选择和资源配置即可视为绩效生产系统内部 (主体间)关系与行动调适的目的性过程。符合这一路径的省域，其产业规划往往缺失专门的统筹分工内容，或按前述原理，统筹分工机制呈现 “理性自觉”属性。

“行动衔接”路径以山西、云南等为代表，属于全国战略性新兴产业发展格局中欠发达梯队，前期产业基础可谓 “全面薄弱”，如产业规模、集聚、创新指标均处末位。但是 “十三五”期间山西高技术产业年均增速达13%，云南达22%，显然其增长引擎已 “充分发动”。从其省级产业规划看，并未过多分析当地战略性新兴产业发展基础 (或分析得简单笼统)，发展目标设置相对于产业规模、布局和创新3个领域亦未做到全覆盖；但是两省都把加快产业提速、 “先做大后做强”摆在突出位置 (如针对规模、增速设置量化考核指标)，重点任务、资源投入等亦围绕该主线来部署，抓住重点、集中发力的特色鲜明。客观地讲，这类省域规划政策与目标设置既无必要参照，也无特别顾虑，故可依实际大胆行动；它们提供了基础落后地区通过目标选择、资源定向来巩固自身比较优势、实现赶超的经验。

(3)产业基础、政策目标逐层引导任务分工与资源投入的 “系统完善”路径。该路径形成主要来自若干战略性新兴产业发展先进省域，在比较视角下，它们的规划文件对应5个条件变量的各模块内容阐述都相对全面，即政策部署相对其他省域具有 “整体优势”。尽管从条件组态看，目标设置和资源保障2个仍是支撑政策绩效生产的核心要素，但产业基础、重点任务、统筹分工3者也发挥了重要的引导和衔接功能。因此在综合层面，符合该路径的省域政策呈现以产业基础激发目标设置、围绕目标指标安排重点任务并按任务明确部门分工和资源投入的 “逐步推进”特征，其逻辑性、依据性及科学性更强。

“系统完善”路径以广东、江苏为代表，它们属于全国战略性新兴产业发展的 “头部”梯队，除个别项目 (如增长欠稳定)外，产业绩效表现几乎全面领先，且领域比较均衡；相对而言，广东的优势又更加突出。分析两省产业规划政策，不难看出两套文件都结构完整、内容完善 (篇幅超出内地个别省域同类政策数倍)，从产业基础到发展目标再到重点任务、统筹分工、保障机制，每一部分均以前一部分论述为参照展开，前后序贯衔接并且针对性强。这些省域经验，可为全国各地从战略性新兴产业政策设计导向绩效产出提供路径范本。

5 结论与启示

(1)要以发达省域为参照，增强产业规划政策的系统性。目前战略性新兴产业发达省市主要得益于其启动较早、政策得当、体系健全。其他地区当以此为标杆，尽快出台科学的产业规划，引导相关政策配套；并且在政策内容中，力求针对产业基础、发展目标、重点任务、统筹分工、资源保障5个重要模块阐述全面，充实依据，提高政策连贯性和可行性。

(2)把握目标设置与资源保障两大核心，硬化政策绩效生产支持。考虑央地 “双层决策”和 “目标治国”体制，战略性新兴产业培育必须强化目标引导效能，包含且不限于在规划政策中设置完整量化的目标指标，明确考核标准，同时任务行动及资源配置皆围绕目标进行，集中力量减少内耗，也要做好刚性与弹性目标之间协调，形成结果梯度。应该说，抓住了刚性目标和资源保障，就抓住了产业发展的 “硬成绩”，增强了政策绩效生产确定性。

(3)基于省情有的放矢，提升政策目标选择、行动部署与资源配置的策略性。不同地区战略性新兴产业起点迥异，但政策资源总体有限是共性约束，必须贯彻有限思维来组织行动。大致上，产业有一定基础 (亮点)但仍欠发达省域可着重关注 “有限适配”路径，突出 “扶优补劣”取向；产业整体落后省域可着重关注 “行动衔接”路径，突出结构化求进；产业处于中上层次省域则应关注 “系统完善”路径，争取全面均衡进入 “领先”梯队。