我国出台了众多产业政策以推动高技术产业发展，但政策执行的效果有待考察，评估产业政策绩效是提高政策的有效性、进一步促进高技术产业发展的关键。文章通过DEA—Malmquist模型测度了高技术产 业政策绩效，并运用面板回归和分位数回归模型研究其影响因素。研究发现：我国高技术产业政策绩效整体上呈现时间变迁；市场化进程显著降低高技术产业政策绩效，企业效益、高技术产业发展水平等因素显著提 高产业政策绩效；当产业政策绩效处于较低的水平时，应从高技术产业发展水平入手提高政策绩效，而当产业政策绩效已处于较高水平时，政策重点应是提升高技术企业效益和政策执行力。
关键词：高技术产业；产业政策绩效；时期变迁；影响因素
产业政策理论认为，产业政策是国家或政府为 实现经济发展而对产业实行的保护、扶持及调整的 行为，能够弥补资源配置失败的市场失灵问题，促进 产业结构优化㈡o。长期以来，我国一直将产业政策 作为调控经济活动的重要工具，以实现重大经济结 构的调整和转型，加强和改善宏观调控提高产业质量2 J。高技术产业作为战略性主导产业，正是在众 多产业政策的大力支持下得到迅速发展。从1986 年的“863”计划、1988年的火炬计划到1999年国务 院《中共中央、国务院关于加强技术创新，发展高科技，实现产业化的决定》，从2001年国家计委《国家 高技术产业发展“十五”规划》到2006年国务院《国 家中长期科学和技术发展规划纲要(2006— 2020)》，再到2012年《关于深化科技体制改革加快 国家创新体系建设的意见》，我国高技术产业的政 策思路与体系建设在不断完善。目前我国高技术产 业政策的内容和工具已经更加全面，在高新技术成果研发及产业化、创新体系建设、市场化服务机构建设方面都取得了较大进展。纵观高技术产业发展历程，我国高技术产业取得的成就离不开产业政策的长期支持。
从相关政策出台的频次也不难看出我国政府对 高技术产业的重视程度，有关高技术产业的政策体 系发展至今已颇具规模。尽管人们大多倾向于认为高技术产业政策最终能够促进高技术产业的产出， 但我国高技术产业发展速度并不是随着产业政策的 增加而简单增加，高技术产业政策对产出的贡献程 度即政策绩效是个难以评估的问题。只有科学评估高技术产业政策的绩效，才能保证后续政策的科学 性和政策调整的及时性，实现高技术产业长远可持续发展。因此，本文的目的在于系统地测度我国 高技术产业政策的绩效，并实证检验产业政策绩效的影响因素，为提高高技术产业政策绩效提供新思路。
1文献回顾
既有的研究已广泛证实了政府政策对推动高技术产业发展的关键作用。Amsden引研究认为韩国 产业政策对其经济增长具有重要贡献，Lee通过揭示英国政府干预产业发展的成就，强调产业政策 的重要性，Merchant和Grubbstr6m—o认为产业政策 有利于美国高技术产业的效益。对于我国来说，高技术产业总体上尚处于成长阶段，仅靠市场机制难以迅速成长，产业政策能够弥补信息外溢和协调失败所导致的市场失灵。Sternberg从高新区的发 展角度对政府政策的重要性进行了理论与实证的分析。Jiang和Kobayashi证实了产学研联盟、高校 知识产权资本化等产业政策对中国高技术产业的关 键作用。尽管有些学者认为政府在高技术产业发展 中的作用具有局限性‘9 J’1”，但是正如Aghion等。 所强调的那样，关于产业政策的争论不应该集中在 “是否需要存在”问题上，其重点应转向如何合理设计和有效实施产业政策上来，所以关于高技术产业政策绩效的科学评估是极其重要的。
产业政策评估方法包括前后对比法、对象评定 法、专家判断法、自评法、对比分析法、统计抽样分析 法、模糊综合分析法和成本效益分析法等。1…。高技 术产业政策评估方法可以从定性和定量两个角度进 行归纳。从定性角度，研究重点集中在政策绩效的 评估标准、制约因素等角度的理论分析，如李侠和苏 金英‘13。在分析科技政策测度体系目的与结构的基 础上，对科技政策的测度主体进行界定并对政策运载工具的测度情况进行了理论分析；綦良群和舒 春‘141基于高技术产业政策评估的概念以及动因的界定与分析，提出政策的评估标准和模式等问题；韩小威认为除了产业政策有效性的评价原则与标 准，研究产业政策有效性的制约因素时还应考虑政 策制定和执行两方面。
从定量的角度来看，产业政策绩效的研究大多 集中在两个方面。一方面是基于投入产出关系的评 估框架的分析，于澎田㈡6‘从政策的效果、效率和水平出发建立高新技术产业政策评估指标体系和评估 模型。吕明洁、陈松¨7。和尹希果、冯潇¨驯建立了我 国高技术产业政策投入产出效应评估框架，并运用 DEA—Malmquist模型测度高技术产业政策的产出 效率，并展开对政策绩效及其收敛分析，两者差异主 要在于投入产出指标的选择标准。另一方面，产业 政策绩效体现在对高技术产业全要素生产率的影 响。Colombo、Grilli等‘1钆验证了研发政策绩效，发 现竞争性的研发补贴有利于高技术企业全要素生产 率的提高。Aghion等H1。利用1998—2007年的企业 层面数据研究政府补贴和税收优惠等产业政策手段 对企业TFP的影响，结果发现如果这些政策手段能 够促进竞争，并显著提高企业TFP。宋凌云和王贤彬。比较了重点产业政策下重点产业与非重点产 业之间的生产率差异，结果证实重点产业政策确实有助于地方产业生产率的提升。
产业政策有效性实际上受到诸多因素的影响，在测度产业政策绩效水平的基础上，研究分析影响产业政策有效性的因素对高技术产业的发展有着重 要意义。Smith认为政策的执行效果与理想化政 策、执行机构、目标群体及环境因素息息相关。其 中，日本和韩国的高技术产业实践已经证明科技政 策应结合高技术产业的发展状况旧“。我国市场环 境，市场化水平的提升使得地方政府落实产业政策 的成本减小，但是同时市场化水平越高，也会削弱产 业政策的经济干预能力‘2”。产业政策作为政府对 市场的直接干预，以政府选择代替市场机制，其绩效 与政府政策执行力密切相关心“。周柏春拉纠认为政 策执行能否取得实效同时还与政策受众关系密切。 张泽一心也有相似的观点，即企业的行为与能力决 定着政策目标能否实现和实现的程度。张泽一、赵坚刊基于企业能力理论，认为政策的有效性不仅在 于促进企业自主研发及能力构建，还在于促进产业 内竞争。祁华清。则认为政策的认同度和政府能 力决定了产业结构政策是否得到有效实施，产业组 织政策主要取决于企业的规模和相互间的协作。综合前人研究，江海潮认为产业政策激励因素、中央政府政策制定和执行效率因素、市场竞争激励因素、地方政府战略偏好和企业风险偏好因素共同决 定了产业政策效应的均衡水平。由此可见，产业政 策的执行效果在很大程度上由政府行政体系、政策 受众及执行环境决定"。
综上所述，产业政策对于高技术产业发展的作 用毋庸置疑，产业政策执行效果的影响因素上大多局限于定性的理论分析，缺乏直接的实证研究。尽管关于产业政策绩效评估及影响因素的研究不少， 但是研究内容与方法上仍存在局限。政策绩效评估 大多集中在政策效应评估体系，一些研究评估框架缺乏实证数据的验证，偏向于定性的理论探讨，部分研究虽进行了评估框架的实证检验，但所谓的政策 绩效评估实际上是产业的运行效率，而非政策效应的直接测度。已有的实证研究也存在改进的空间， 目前的研究方法，如模糊评价方法和灰色分析，评价过程以主观判断为主，使得结果存在较大的主观性，其他关于政策绩效的测度方法也较为粗糙， 直接采取其他变量进行替代衡量。目前产业政策 的定量评价更多集中在定量政策的绩效，如政府 研发投入或税收绩效，难以评估产业政策的综合 绩效。产业政策绩效的评估不足、方法缺乏直接 影响了政策影响因素的研究与分析。总的来说， 关于高技术产业政策绩效的测度及影响因素的分 析缺乏合理的定量研究。因此，本文在前人研究 的基础上对高技术产业宏观政策综合绩效的测度 方法进行创新，借助DEA—Malmquist模型对高技 术产业政策绩效进行客观定量测度，并通过面板回归模型和分位数模型研究影响高技术产业政策绩效的因素。
2研究方法
2．1 高技术产业政策绩效的测度方法
在研究全要素生产率时，将其分解为规模经济、 资源配置、知识发展、政策影响等部分。而在DEA —Malmquist指数模型中全要素生产率的变动更是被分解为技术进步变化和技术效率变化，其中技术 效率变化又分解为规模效率变化和纯技术效率变 化。规模效率变化是由于生产规模因素引起的效率 变化，反映了实际规模与最优生产规模的差距，生产规模变动又与内部的管理决策有关，那么规模效率 变动实际上反映的是管理水平的变动。而纯技术效 率测度了在最优生产规模假定下实际生产点与生产 可能性曲线差距，即在现有技术下短期内生产能力的利用程度，引起纯技术效率变化的主要原因是技 术和管理要素。如果能够剔除技术要素对纯技术效 率变化的影响，那么纯技术效率变化也将同规模效 率变化一样，可直接体现为管理要素变动对生产率的作用。
从高技术产业的宏观角度来看，产业政策对宏 观产业最直接的影响在于产业层面的管理，那么整个高技术产业的管理水平其实可以体现为产业政策 的绩效。从这个角度人手，在剔除技术要素对纯技 术效率变化的影响后，可以将纯技术效率变化和规 模效率变化的乘积即技术效率变化值作为产业政策 绩效的变动值，再将此变动值转化为存量值，即为产业政策绩效。 在这种情况下，如何剔除技术要素对纯技术效率变化的影响将是一个关键的问题。由于在全要素生产率的测算及分解中存在着投入与产出的关系， 因此，我们将借助同样描述投入产出关系的C—D 生产函数进行分析。
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