菲利普·阿吉翁资料图。本文来源：《比较》2016年第1期 译者：李晓萍 江飞涛

　　菲利普·阿吉翁 蔡婧 马赛厄斯·德瓦特里庞 杜罗莎 安·哈里森 帕特里克·勒格罗

　　第二次世界大战之后，一些发展中国家实施了旨在促进幼稚产业高质量发展的产业政策，或者旨在保护当地传统产业免受发达国家竞争威胁的产业政策。然而，进入1980年代，上述类型的产业政策已然声名狼藉，其原因就在于：此种产业政策“阻碍了竞争，允许政府可以随意挑选赢家（政府甚至会挑选输家，但是这样的一种情况较为少见）”，从而加大了政府被庞大利益集团俘获的风险。

　　本文认为，管理得当的产业政策（sectoral policies），尤其是有利于促进竞争的产业政策，能够在一定程度上促进生产率和生产率的增长。假如没有产业政策，富有创新精神的企业可能就会选择在不同的产业运营，以避免同种类型的产品之间激烈的竞争，从而形成较高的产业集中度，同时“垄断替代效应”（monopoly replacement effect）的存在又会弱化公司进行创新的激励。在这种情况下，税收减免或者其他税收补贴等鼓励企业在同一产业部门经营的产业政策，则能够更好的降低目标产业的集中度，并增强企业创新的动力。因此，竞争与设计得当的产业政策在催生创新、促进生产率增长方面能够发挥互补作用。

　　为了验证竞争和产业政策之间的潜在互补性，本文使用了一个全面的中国大中型工业公司数据集，时间跨度为1998—2007年，以此从实证上检验产业政策对企业生产率增长的影响。研究之后发现：面向竞争性部门的产业政策或者旨在维持或促进竞争的产业政策，促进了企业生产率的增长。本文使用“勒纳指数”（Lerner Index）来测度竞争程度，此处考察的产业政策包括补贴、税收减免、（低息）贷款和关税。我们将促进竞争的产业政策定义为更分散地面向某个部门内的所有企业或者鼓励新企业和更高效企业的政策措施。

　　本文的研究与分析产业政策成本和收益的研究文献相关。首先是幼稚产业模型，这些模型主张政府对幼稚产业予以扶持，幼稚产业的特征是：该产业对整个经济系统具有潜在的知识外部性，但在发展的初始阶段生产所带来的成本很高，只可以通过“干中学”随时间推移逐渐降低。这些模型持有如下观点：幼稚产业在发展到有充足竞争力之前，需要政府为其提供保护以使其免受外国竞争者的威胁（Greenwald and Stiglitz et al,2006）。①对于幼稚产业模型和经验证据的综述，详见Harrison and Rodríguez Clare（2009）。幼稚产业论可以概括如下：假定经济体中存在传统部门（尤其是农业）和新生的部门，该部门的初始生产所带来的成本很高，但跟着时间推移，通过“干中学”能够更好的降低该产业的生产所带来的成本，甚至由于该生产活动的范围扩大而促使其生产所带来的成本下降得更快，提高本部门的生产率，并且对整个经济体的其他部门存在正向溢出效应，也就是说“干中学”既提升了本部门的潜在增长率也提升了传统产业部门的潜在增长率。在这种情况下，国际贸易全面迅速的自由化不利于本地经济的发展，因为国际贸易可能抑制具有较高生产所带来的成本的本地幼稚产业的发展：在国际贸易自由化的背景下，将会发生本地花了钱的人工业品的需求转向国外进口产品。这就从另一方面代表着本地幼稚产业的“干中学”将会放缓，传统产业得益于该部门的正外部性也将下降。幼稚产业论一直面临挑战，既有来自理论方面的挑战（“挑选优胜者”的观点），也有实证方面的挑战。比如，克鲁格和通杰尔（Krueger and Tuncer，1984）对1960年代土耳其产业政策的影响进行了分析，其结论是没有正真获得关税保护的企业或者产业，与受保护的企业或者产业相比，其生产率增长率更高。②然而，Harrison（1994）则指出Krueger and Tuncer（1984）的研究结果就严格的统计分析而言是不稳健的。但是，这些研究没有涉及产业政策的设计或者产业政策的治理。

　　与本文最相关的是纳恩和特雷夫勒（Nunn and Trefler，2010）的研究。他们利用跨国行业层面的面板数据，检验了“幼稚产业”论提出的一国生产率增长得益于偏向“技能密集型”经济活动或产业部门的关税保护。此处所说的技能密集型是指更多地使用技能工人。他们发现，由于存在关税保护，生产率增长和关税保护导致的“技能偏向”之间有着显著的正相关关系。不过，论文作者指出，这样的相关性并不代表关税保护导致的技能偏向与生产率增长之间有因果关系，这两个变量本身也可能是第三个因素作用的结果，比如样本国家的制度质量。但纳恩和特雷夫勒（2010）指出，至少25%的相关性对应于因果关系。总体而言，他们的分析表明，面向目标产业（这里是指技能密集型产业）设计恰当的政策确实能够在一定程度上促进增长，这样的推动作用不仅表现在获得补贴的产业，也表现在其他产业。但产业政策是否以降低竞争程度为代价，例如降低高技能密集型部门和低技能密集型部门之间的竞争或者高技能部门内部的竞争，还是个悬而未决的问题。正如我们在本文中所论述的，“定向式”的产业政策实际上可能会促进某个产业的竞争，并起到提高消费者剩余和促进经济稳步的增长的双重作用。

　　本文其余部分安排如下：第1部分构建模型；第2部分简要介绍中国产业政策的历史背景以及数据、测度方法，并初步给出了竞争、产业政策和企业绩效之间的相关性；第3部分介绍估计方法，给出主要的实证结果；第4部分是本文的结论。

　　在本部分中，我们概述了为什么设计得当的产业政策能够在一定程度上促进而不是损害竞争的理论观点。这个观点可以概述如下：考察一个经济体中的两家企业，这两家公司能够从两种方式中选择一种来提高生产率：要么进行横向差异化，要么选择创新。在自由放任的环境中，两家企业通常会选择多样化的方式来运营，也就是说，为了躲避相互竞争，它们会在不同的部门从事生产活动。如果迫使（或鼓励）这两家企业在同一部门运营，则会促使它们为了躲避相互竞争而进行纵向创新（也就是提高生产率的创新），其结果将会促进生产率的增长。

　　需要说明的一点是，这个观点与幼稚产业论截然不同，并且在有关产业政策效应的相关文献中独树一帜，尤其是生产率增长不依赖某个工业部门（可贸易品）和一个传统部门（非贸易品）之间“干中学”的外部性或者知识的外部性，而是依赖标准的增长外部性和逃避竞争效应（Aghion et al，2005）。而在幼稚产业模型中，（来自外国的）竞争则会损害本国增长，但在本文的模型中，竞争则对增长具有促进作用。

　　本文的理论模型是一个经济体生产两种产品的两期模型，这两种产品分别以A和B代表。假定：每种产品的消耗数量分别以xA和xB代表；代表性消费者的收入为2E，当消费者消耗A、B两种产品的数量分别为xA、xB时，其效用为log（xA ） +log（x B ）。这就从另一方面代表着如果产品i的价格为pi，对产品i的需求则为：xi=E/p i。为简便起见，本文中假设E=1。①显而易见的是，创新的速度与E呈线性关系，除了这种规模效应，对分析来说更重要的是E/c和E/cf的比率。

　　产品可以由两家“大”企业1和企业2生产，也可以由“边缘企业”（fringe firms）生产。边缘企业的活动很有竞争性，生产的固定边际成本为cf，“大”企业j=1，2最初的边际成本为c，1cf≥c。cf≥c的假设反映了企业1和企业2相对于边缘企业的成本优势，而假设1c则为了确认和保证均衡产量大于1。各企业边际成本不同，并独立于其生产活动所在的部门。

　　企业能够最终靠促进质量提升的创新来提高生产率。为简便起见，我们假设只有1和2两家企业有创造新兴事物的能力。创新降低了生产所带来的成本，同时A部门和B部门成本降低的程度不同。不失一般性地，我们假设A部门通过创新将生产所带来的成本从c降低到c/γ A=c/（γ + δ），B部门通过创新实现生产所带来的成本从c降低到c/γB=c/（γ-δ），所以，γ-δ1 或者 δ γ-1。②即使δ=0，也就是说，即便两个部门相似，产业政策也是有益的。在此前的版本中，我们考虑了识别高增长部门的信息不完备，得到定性研究的结果也是类似的。这表明，监管者不必为了贯彻落实产业政策（本文所探讨的产业政策类型）而去识别“高增长”部门。 pan

　　对于企业创新行为的假定与此类同：两家企业有相同的概率成为潜在创新者。企业一定付出努力成本q2 /2，投入概率为q的创新。也就是说，每家企业都有一个外生概率获得可申报专利的创意，然后，企业通过努力能轻松实现创新转而降低成本。

　　最后，本文假定每个部门都处在伯川德（Bertrand）竞争环境中，除非两家领先企业选择在同一部门运营并在该部门中达成共谋。假设两家成本相同的领先企业在同一部门共谋的概率为φ，并假设当两家企业作为联合垄断者共谋时，产生附加成本cf。在此情况下，当成本c＜cf时，每家领先企业的预期利润是φ12cf-ccf，当共谋失败时，两家企业之间会展开伯川德竞争。

　　企业可以再一次进行选择在不同部门运营，也可以再一次进行选择在同一部门运营：我们将第一种情况称为“多样化”（diversity），第二种情况称为“专业化”。在专业化时，两家企业大部分会选择更好的技术A。在多样化时，一家公司（我们叫做1）会选择技术A，另一家企业（我们叫做2）会选择技术B（这是一个协调博弈，哪家企业最终选择技术A是随机的）。如果最后选择了技术A的企业不想转换为技术B，那么，多样化就是稳定的；否则，实现均衡的方式是专业化。企业依据这一些条件来决定其创新投资。

　　先看企业如何明智的选择，是否选择在同一部门生产，以及由此决定的创新强度，这些选择均取决于产业政策。就产业政策而言，本文集中探讨基于税收或补贴与利润水准成比例的干预手段，也就是说，在A和B两个部门，每个部门的利润水准分别对应tA 和tB两个税率水平，tk0是补贴，tk0是税收优惠政策。①本文不失一般性地假定每个部门的初始税收水平为零。这篇文章着重讨论的情形有如下两个特点：第一，与γi相关的信息是完备的；第二，利润是减去了创新成本之后的②如果税收或补贴基于包含了创新成本的毛利润，税收或补贴仍将影响企业创新速率。毛利润的税率下降与补贴创新的边际成本具有类似效果。

　　我们首先推断在tA≤tB的任意税收/补贴政策下的均衡选择（在自由放任的情况下，tA=tB=0），并在这样的税收体系中，分析我们的竞争指标φ和能轻松实现的增长率之间的相互作用。接着，我们找出在政策制定者受制于预算约束的条件下，增长率最大化时的税收/补贴政策。

　　考虑到tA= tB=0时的自由放任情况，只有当专业化带来的均衡利润高于多样化带来的最低利润时，企业才会选择专业化。当竞争不是很激烈时，即为这种结果；以（1-φ）测度的竞争越激烈，δs 的取值范围就越高，企业也就越倾向于选择多样化。

　　命题1：因为存在临界值δF(φ），以及递减函数φ，当且仅当δ ≥δF(φ）时，专业化才能达到行业均衡。

　　τ越大，“税收减免”对部门A的影响比对部门B的影响越大。所以，很清楚的是，τ足以促使企业在多样化和专业化之间做出选择。或者说，τ是两个部门之间税收减免不对称的测度指标。税率对行业均衡的影响如以下结论所示：

　　推论1：看看目标比率为τ=1-tA1-tB的税收/补贴体系。当τ1时，该体系存在临界值Δ（φ, τ） δf （φ），当δ Δ（φ，τ）时，企业选择专业化就可以实现行业均衡。并且，这个临界值是τ和φ的减函数。

　　因此，随着目标比率τ值增大，δ取值范围也越大，企业会选择专业化。或者说，如果δ δF （φ），并存在目标税率τ，那么，δ= Δ（φ，τ）；因为Δ（φ，τ）是τ的减函数，所以，δ取值越大，τ值也就应该越大。

　　在求解专业化和多样化条件下企业的最优创新投资后，本文发现：一个部门中的竞争程度和税收/补贴政策的效果之间具有互补性。

　　命题2：在竞争更激烈的行业中，取有效τ值的产业政策对人均GDP水平和创新强度的影响更大。

　　更面向部门A的税收政策对企业的产出和创新具有更大的影响力：τ值越高（也就是tA低于tB），专业化越可能是行业的均衡选择。根据命题2，τ值越高，政策对创新和人均GDP水平的影响力越大，与φ无关。

　　因为只让一家公司享受的政策不会改变行业的均衡，所以，为两家公司可以提供税收减免待遇比只让一家公司享受这样的待遇，对创新和人均GDP水平的影响力更大。

　　长期以来，中国政府一直热情参加推进中国工业化进程。产业政策的政策工具甚为庞杂，这中间还包括关税保护、低息贷款、税收减免以及旨在促进重要部门投资的补贴手段等。本文首先梳理了中国的一系列产业政策及其在样本期间（1998—2007年间）的变化。如果读者对样本期内中国一直在变化的产业政策的更多细节感兴趣，可以借鉴杜罗莎、哈里森和杰弗逊（Du、Harrison and Jefferson，2014）以及哈里森（Harrison,2014）的论文。

　　表1的第一行显示了从政府获得正补贴（positive subsidies）的企业的百分比。1998年，9.4%的企业获得了补贴，这一比例稳步攀升，至2004年，从所有的制造业企业来看，这一比例达到最高点15.1%，但2007年下降到了12.4%。国有企业和外资企业（其中有很多是与国有企业组建的合资企业）的这一比例还要更高，但非上市公司或者没有外资参与的本土企业这一比例较低。对国内私营企业（表1中显示为“纯私营本土企业”即完全意义上的国内本土私营企业）来说，获得补贴的企业比例稍低，从1998年占所有企业的8%达到2004年的高点13.8%，2007年这一比例降低到了11.6%。

　　表1的第二行显示的是同一时期获得税收减免待遇的企业所占的比例。若企业当年的公司所得税的税率低于法定的公司所得税的税率，或者若企业缴纳增值税的税率低于法定税率，我们就视其为获得了税收减免待遇。很大一部分制造业企业同期的税率低于法定税率。享受税收减免待遇的企业从1998年的41.6%，增加到了2007年的近50%。我们对不一样企业的税收减免发生率进行了比较，表1显示，国有企业的这一比例最低，外资参股企业的比例最高。2003年，高达59%的外资企业获得了某种类型的税收减免，而国有企业的这一比例仅为36.5%。

　　虽然低息贷款一直是中国产业政策的重要形式，但是国有银行或地方政府提供定向贷款的数据难以获取。因为企业公布了利息总额和流动负债，所以，

　　贷款的真实利率能够最终靠计算得到。我们在表1的第三行列出了利息与流动负债之比的平均值。1998年，所有拥有债务或者有利息支出的企业，为流动负债所支付的平均利率为5.57%。同一时期，利率稳步降低，继2004年降至2.7%的低点后，2007年升高到了3.3%。企业的所有权类别不同，利息差异也显著不同，国内私营企业的真实利率是国有企业真实利率的近2倍。

　　我们在表1的最后一行列出了1998—2007年的平均进口关税水平。因为关税率是国家按部门制定的，所以，同一部门内不一样的企业面对的关税并没有显著差异。在考察期内，平均关税率明显降低，从1998年的平均20个百分点，降低到了2007年的平均10个百分点。相比之下，美国在最近几十年的平均关税率一直低于5%。中国关税降幅最大的年份是2001年，也就是中国加入世界贸易组织的那一年。

　　表2列出了1998—2007年间针对两位数制造业部门的平均产业政策。产业政策在不同子部门的力度有显著差异。比如流动负债利息率，在样本企业中 （补贴）利率的代理变量在计算机和通信部门中非常低，平均为1.8%，但在非金属矿产（4.6%）、饮料（4.4%）和纸制品（4.4%）等部门中则高得多。关税水平也表现出显著差异，关税最高的是烟草（超过52%）和运输设备（17%），最低的是木制品（7.6%）和燃料（6%）。正如表2最后两列所示，不同部门获得补贴和税收减免的企业所占比例也不同。

　　我们采用四种政策工具来衡量产业政策：补贴、流动负债的利息、税收减免以及关税。企业层面的产业政策是补贴、利息和税收减免政策，国家层面的产业政策是关税政策。可获取的关税数据可达两位数甚至三位数水平。关税是由国家设定的，对特定地区或特定企业来说是外生的。然而，因为同一个部门内各个企业的关税差别不大，所以，我们难以在一个部门内利用政策差异的评估方法，来测度关税的设置方式有没有维持竞争的作用。就关税而言，我们所能做的就是检验竞争更激烈的部门的进口关税是否会促使企业达到更好的绩效。

　　本文采用国家和部门层面的勒纳指数作为竞争程度的测度指标。勒纳指数测度的是溢价（价格与边际成本之间的差额）对企业总增加值的重要性。为了计算这一指数，我们第一步分别加总了盈利、资本成本以及行业、县和年度的销售额。勒纳指数的定义是盈利与资本成本的差额与销售额之比。在充分竞争的环境中，应该没有超过资本成本的利润，故勒纳指数应该等于零。因为勒纳指数是竞争的反向指标，我们将竞争重新定义为1-勒纳指数，所以，在充分竞争的环境中，它应该等于1。数值1意味着充分竞争，数值低于1意味着存在某些市场支配力。我们在下面的估计方程中利用初始时期的勒纳数值来解决潜在的竞争内生性问题。

　　测度企业绩效的标准方法是测算企业的全要素生产率（TFP）水平或增长水平。因为全要素生产率是一个全面的效率参数，最好将它理解为用来衡量流程创新（process innovation）的指标，即通过提高现有产品的生产效率而降低的成本。衡量创新的另一个方面是产品创新，这与引入新产品或者推出质量更好的产品相关。我们的着眼点主要是流程创新，因为产品创新难以被可靠地衡量，而且在这一时期的样本企业中也并不普遍。

　　本文采用的数据库来自中国国家统计局，在杜罗莎、哈里森和杰弗逊（2012）的论文中对此数据库有更详尽的介绍。我们只保留了制造业企业的数据，并去除了那些产出、员工、资本和投入等变量的数据缺失或者数据为负值抑或为零的企业，时间跨度为1998年到2007年。这是个面板数据集，我们对此时期内的公司进行跟踪，并从样本中去掉了价格信息不完整的三个部门。①这三个部门分别是：农产品加工业，印刷业和记录媒介的复制，通用设备制造业。最后的样本规模是1545626个观察值。

　　这些数据提供了与企业相关的基本情况，包括实际产出和名义产出、资产构成、员工数量、薪酬、投入、所有制、外国投资、出售的收益和出口等信息。因为本土企业、外资企业和上市企业的行为相当不同，所以，我们在下面罗列的回归分析结果会将样本企业严格限制在没有外资以及国有比重较低的企业中。在这个数据库中，有1069563个观察值符合这一标准。②通常我们区分本土企业和外商投资企业的依据是外国投资者认购资本的比例是否等于或小于10%。采用这种依据来界定本土企业和外商投资企业得到的结果通常是稳健的。

　　为了控制贸易政策的影响，我们编制了一个关税时间序列，这一些数据来自“世界一体化贸易解决方案”（WITS），由世界银行对此数据来进行维护。我们将关税加总到使之与外国投资数据加总程度相一致，并利用2003年的产出作为权重。同一时期，平均关税降低了近9个百分点，在这么短的时期内，关税下降程度如此之大。虽然所有年份的平均关税水平接近13%，但毫无疑问这一平均值掩盖了不同部门之间的巨大差异，谷物磨粉机的关税高达41%，而铁路设备的关税则低至4%。

　　在对产业政策、竞争和企业绩效之间的关系进行深入分析之前，本文首先给出了三者之间的某些原始的相关性（如表3中所示）。在本篇论文的其余部分，我们将只关注本土企业，但为了强调不同所有制企业之间的显著差别，本文的相关性结果涵盖了各种所有制企业。所有这些相关性的统计显著性水平为5%。这些相关性表明：（1）获得补贴的企业，其全要素生产率也更高；（2）补贴与新产品的推出具有非常明显的相关性；（3）虽然补贴和税收减免与企业的创新具有非常明显的正相关性，但最终商品的关税与企业的创新没有表现出这种相关性；（4）更高的全要素生产率水平与企业的补贴和税收减免之间有正相关性；然而，另外两类产业政策措施，即最终商品关税和低息，则与企业全要素生产率水平具有负相关性。

　　上述原始相关性还表明，国有企业和外资企业的行为与其他所有制企业存在很明显差异。配置给这些不一样企业的产业政策同样差异显著，这与表1和表2列示的证据一致。国有企业更可能获得补贴和关税保护，但不太可能获得税收减免待遇。国有企业与全要素生产率之间呈负相关，相关系数为-0.19。这些相关性与一致认为的国有企业与别的类型企业相比竞争能力较弱、效率较低的认识一致。外资企业（第7列）往往更可能获得所有类型产业政策的支持。与国有企业相比，外资企业与全要素生产率之间呈显著的正相关。不一样所有制企业的全要素生产率与面向国有企业和外资企业的产业政策均存在非常明显差异，这也说明我们在本文其余部分的研究中关注国有产权占比较低的本土企业有其合理性。

　　注：补贴指数、税收指数和利率指数是虚拟变量，若企业获得了补贴、税收减免或其利率低于平均贷款利率即对应的虚拟变量赋值为1。TFP(全要素生产率)的测算采用OP方法。在采用OP办法来进行全要素生产率测算时，咱们进行了两阶段的测算过程。在第一阶段中，我们先使用OP回归方法获得投入要素的估计系数，然后再计算全要素生产率（生产函数的“余值”）。 在第二阶段中，我们通过全要素生产率对剩下的控制变量进行回归。所有权变量根据公司国有抑或外商独资的情况而取值，取值范围为0—100。

　　总体而言，这些相关性表明，一些产业政策，比如补贴和税收减免，与企业的创新之间显著相关，而关税等其他阻碍竞争的产业政策则与企业创新之间相关性不显著。接下来的实证分析将对这些推测进行检验。

　　在本节中，我们采用两种方法来分析产业政策和竞争的互补性。首先，我们检验“在竞争性更强的行业里，引入产业政策更有可能导致更好的结果”这个假设。不同于“挑选赢家”的方法，这一方法认为政府应选择竞争本来已经很激烈的部门实施产业政策。其背后的直观认识是，要使政府的支持措施更有效，就应该在有竞争且无共谋的部门中实施；其次，选定了部门之后，我们来探讨在该部门内的诸多企业之间配置支持政策的最优策略。简而言之，第一种方法着眼于不同部门之间的差异，第二种方法着眼于在一个特定部门内配置产业政策支持措施的最佳方式。

　　为了运用检验推论1的第一种方法，我们估计了竞争和补贴的相关性，在年度—城市层面上考察更强的相关性系数是否提升了企业绩效。为了估计第t年城市r的补贴是否偏向更有竞争性的部门，本文估计了城市r和部门j在产业—城市层面的初始竞争程度和当前时期t的补贴的相关性：

　　所有产业政策都随时间发生明显的变化，因此我们得到的中国不一样的地区不同干预方式与初始竞争水平之间的相关性也随时间而发生明显的变化。随之，本文进一步探讨当期补贴和初始竞争之间是不是存在更高的相关性（即Ωrt, subsidy）以及这种相关性是否与对应部门更好的绩效之间有关联。例如，如果上海在2003年的绝大部分补贴都被用于溢价较低的部门，只有很少补贴被用于支持溢价较高的部门，甚至没有补贴， 那么上海在2003年对应的这个相关性系数就接近于1。

　　关税是唯一不因地区而异的产业政策工具，但关税政策的变量Ω仍因地点和年份而不一样，因为各产业部门的构成不同，并且各地区竞争程度也不一样。因此，我们大家可以用关税代替补贴，用初始竞争程度和当期关税之间的相关性替代初始竞争和补贴之间的相关性，从而计算出另一个Ω变量。在城市层面，样本期内的城市初始竞争程度和当期关税之间的相关性应该是严格外生的，因为竞争水平是已定的，并且关税的设定是国家层面的，而非城市层面的。本文最终采用的相关性测度指标被定义为：

　　最终，我们得到四个随地点和时间而改变的不同相关性系数。这些Ω变量测度的是一个城市将更多竞争性部门纳入政策对象的范围，这些部门既定的竞争程度能够最终靠初期的勒纳指数

　　①如前所述，勒纳指数被定义为盈利减去资本成本后与销售额的比值。它是商品市场竞争的倒数。计算得到。在计算我们的竞争测度指标时，我们首先计算出产业层面的运营利润、 资金成本和销售额。在完全竞争的情况下，不存在高于资本成本的超额利润。因此，勒纳指数应该等于零，竞争测试指标的值应等于1。竞争测试指标值为1表示完全竞争，而如果小于1表明存在一定程度的市场支配力。

　　我们的第二个目标是确定哪种方式在某一给定部门内配置产业政策支持措施是最有效率的。我们在经验上的主要挑战是把握如下思想：以维持或者促进竞争的方式来配置面向具体企业的政策支持。我们首先考虑把产业政策支持的部门分散性作为衡量竞争程度的一个指标。我们把赫芬达尔指数（Herfindahl Index）来作为部门分散性的（反向）测度指标，并用某给定部门中每个企业获得的支持相对于配置给该部门的总支持的占比来表示。由此，我们得出集中度的测度指标值，表示为Herf_subsidy，其中的补贴是给定的：

　　任何公司获得的税收减免量i，简单来说等于该公司获得税收减免资格后节省的税收数量。在我们分析的样本期内，企业所得税税率的变化在15％—33％之间。因此，税收减免的数值等于利润乘以税率再减去实际缴纳的税收，另外还加上豁免增值税（通常为增加值的17％）所带来的税收节省。如果一个企业面对的法定税率为20％，那么我们计算税收减免就是利润乘以20％与实际缴纳税款之间的差额。选择法定税率（即最高33％的税率相对于较低的税率），计算所得的结果是稳健的。

　　同样，对于标准的赫芬达尔指数来说，如果数值较小就表明该部门的补贴或税收减免政策覆盖的范围较广，或者说一项政策支持在该部门里是更平等地（维护竞争）跨企业配置的。继而，本文用1－Herf _subsidy来表示税收减免或补贴的部门分散程度。我们把1－Herf_subsidy称为CompHerf_subsidy，把1－Herf_tax称为CompHerf_tax。一个部门内的补贴越分散表明政策鼓励这个特定部门内更多的企业进行创新，因此，我们认为这个变量和生产率的回归系数为正值。

　　通过类似的处理方法，本文也为贷款计算了一个类似的指标。因为很难知道低息贷款的占比，我们按部门和年份确定利息支付的平均利率。 我们计算的部门支持程度是部门平均利率和可支付较低利率的企业实付利率之间的差额。在某种程度上，如果一个特定部门和地区的企业无法获得资本，我们认为有补贴的利息支付的分布就会比较集中。

　　如果我们把企业层面的全要素生产率和上述的部门分散性测试指标直接进行回归估计，无疑会存在潜在的内生性问题。举例来说，如果政府在配置政策支持的过程中青睐更成功的大型企业，那么在一个行业里得到较多税收减免和补贴比重的企业也可能表现出较高的全要素生产率。这种情况的存在将导致我们高估国家支持和企业业绩之间的关系。类似的可能性也存在于一种相反的情况中，如果政府倾向于支持较弱的企业，那么系数很可能出现低估的情况。

　　为了解决政策工具的潜在内生性问题，我们分别计算每个企业获得的政策支持并剔除企业自身的产业支持（补贴、税收减免、利息支付），以此来估计我们的赫芬达尔指数。这意味着在计算1-Herf_subsidy时，我们在分子和分母上同时剔除企业 i 的补贴。对于Herf_tax 和Herf_interest的倒数，我们做同样的处理。 因此，这一行业层面的赫芬达尔指数外生于企业i的业绩。

　　把Ωs和赫芬达尔指数结合起来, 我们可以得出一个新的估量公式。其中，Ωs测度的是地方层面的部门定向支持和初始竞争之间的关系，赫芬达尔指数衡量的是产业政策的分散性。在如下新的公式里，m表明了产业政策的类型：

　　其中，Z是企业层面控制变量的矢量，包括企业层面的国有产权等要素。虽然我们在分析中排除了百分之百的国有企业，但许多所谓的民营企业都保留一定程度的国家参与。变量S包括行业层面的控制变量，例如关税或部门（初始）竞争的程度，或外资参与部门的程度，以及上游和下游外国投资。①关于外资参与部门程度的讨论，包括横向的（“沿水平”）参与和纵向的（“前向”和“后向”） 部门参与，更多内容详见杜罗莎、Harrison and Jefferson（2012）。

　　CompHerfimjrt 是产业政策的一个矢量，它测度行业层面的补贴、税收减免及支付利息的分散程度。模型设定还包括企业固定效应li以及时间固定效应dt。我们的推测是αm0，即支持具有更高竞争性部门的产业政策会增强该部门中企业的全要素生产率，前者用样本初始年份的勒纳指数衡量。我们还推测：如果产业政策用于支持创新者或促进竞争，βm很可能是正的。在以下分析中，我们将探讨各种可能的政策支持。

　　我们首先从方程（8）的基准估计开始。关键的参数是产业政策的矢量系数αm 和 βm 。表4报告了估计得到的系数。因变量是全要素生产率的对数函数ln，同时使用奥利—佩克斯（Olley-Pakes）方法（以下简称OP方法）和最小二乘法（以下简称OLS），通过企业层面的固定效应来计算第一阶段的投入占比，并比较这两个方法的结果。我们的OP方法遵循奥利和佩克斯（1996）对第一阶段特定部门的投入系数的计算，其方法在附录里有更详细的描述。正如前文所指出的，所有设定都包括时间和企业固定效应。我们也纳入了控制不同部门外资参与的变量，但没有在表4中报告它们。

　　较为分散的干预更易于增强全要素生产率。对一个部门内的补贴分散性越大，就会鼓励更多企业在这个特定的部门内创新。因此，我们可以预测到

　　CompHerf系数为正。这正是我们在表4第一行中显示的数据，它们表明补贴的CompHerf的系数为正并且显著。第1列的系数估值表明了一个完全分散的补贴系列，导致补贴的赫芬达尔指数为0和CompHerf为1，在此基础上，全要素生产率将增加3.9个百分点。

　　Ωrt, subsidies的系数表明，在城市层面面向更具竞争性（通过对样本期间初始竞争程度的测算）部门的补贴，效率更高。该系数估值如表4的第二行所示。虽然系数在所有设定中都是正的，但几乎等于零。

　　同时考虑这两者，表4的前两行表明，虽然将补贴配置到最初更具竞争性的部门并没有显著影响生产率，但较高程度的补贴分散性和更好的企业业绩相关。稍后我们将探讨更具针对性地把补贴用于支持创新型企业而非平等地配置给所有企业，如何进一步增加企业补贴对企业业绩的正面影响。

　　表4的第3行检验的是企业层面的全要素生产率和税收减免的分散性指标CompHerf_tax之间的相关性。该相关性系数在统计上显著为正，表明税收减免更高程度的分散性提高了生产率。该系数的估值在0.086—0.103之间，表明把赫芬达尔指数在收入税和增值税上的税收减免分散性降到零将导致全要素生产率增加8.6—10.3个百分点。

　　对于城市层面的税收和初始竞争相关性的系数估值Ωrt, tax，在第1列里是-0.0143，这表示如果城市层面的税收减免和竞争之间是完全相关的（100％），生产率将提高1.43个百分点。根据样本均值， 城市—产业相关性每增加一个标准差，该城市和该产业的企业全要素生产率将增加0.3个百分点。

　　表4的第5行显示了更为分散的贷款利息补贴对生产率的影响。关于利息补贴的赫芬达尔指数的系数为正，且在所有设定中都是显著的，这说明利息补贴更广泛的分散性与企业较高的生产率是一致的。该系数的估值在0.057—0.085之间，说明完全分散的利息补贴将导致生产率提高5.7—8.5个百分点。该变量每增加一个标准差，由此导致的全要素生产率将增加1.2—1.6个百分点。①虽然表4的前五行显示产业政策变量的潜在显著的正向影响，这些影响不是一致的。特别是，利息支付和竞争之间的关系是正向的，这表明在更具初始竞争性的行业里利率更高时，全要素生产率也会改善。同样，关税和产业竞争之间的相关性是负的，表明在更具竞争性的产业中关税干预与更低的全要素生产率相关联。该系数估值的取值范围为-0.0199至-0.0411，表明如果更高的关税和更高的初始竞争完全相关，那么全要素生产率会降低2—4个百分点。

　　表4的前三列分别给出了不同产业政策的影响，而第4列把它们组合到一个设定里。系数的估值并没有受到影响。第4列的结果表明，在一个部门的不同企业间更公平地配置补贴、税收减免和利息补贴， 和更高的企业生产率增长显著相关。对初始就具有竞争性的部门，虽然更分散的补贴或税收减免与更高的生产率明确正相关，但贷款贴息和关税对生产率的影响结果是正负参半的或者是负的。我们将在下面看到，补贴和税收减免在城市层面的积极作用以及关税和低息贷款好坏参半的作用，与它们各自在企业层面的影响是一致的。

　　稳健性。使用OP方法估计全要素生产率得出的系数估值列于表4的最后四列。与其他关于生产率的文献相一致，用OP方法来估计全要素生产率的结果与用具有企业固定效应的OLS方法来估计相差无几。一个区别是，关税和初始竞争的相关性系数变得不显著，但仍然为负向的衰减系数。

　　表4其余部分显示的是部门和企业层面的控制变量的系数。在部门层面，竞争用1－勒纳指数来测度，它为正并且和全要素生产率的增加显著相关。 我们还包括了一个平方项，其系数为负。竞争和生产率之间呈现一种非线性关系，其系数在较低的水平上提高，在较高的水平上滑落。这与阿吉翁等人（Aghion et al，2005）发现的倒U型关系相一致。相反，如果用行业出口份额来度量竞争，我们也发现竞争和全要素生产率之间存在显著的正相关。无论是通过行业层面的勒纳指数还是通过出口份额来度量竞争，竞争的独立影响都是显著为正的。这和竞争提高企业业绩的重要作用是一致的。

　　一个可能产生的问题是勒纳指数及其平方项的潜在内生性，因为它们都是控制变量。我们已经讨论过相关性和赫芬达尔指数的潜在内生性，我们的处理方法是在计算中排除企业自身的政策支持（如补贴）并且用初始期的勒纳指数来建构相关性。对于勒纳指数的控制变量，内生性不太可能成为问题，因为我们使用了地方和部门的初始期勒纳指数。将样本初始期的勒纳指数作为控制变量，可以有效减少企业行为、部门生产率分布和市场结构之间的反向因果关系。

　　我们还纳入了单个企业层面的补贴、税收减免、关税和低息贷款的控制变量。我们采用了一个0或1的控制变量index_subsidy，如果一个企业在当年收到正的补贴，这个变量就等于1。我们还纳入了一个0或1变量以显示公司是否获得税收减免，即index_tax。减税被当作一个0或1变量，能够说明该公司是否缴纳比法定公司税率低的税款或者是否缴纳比法定增值税率低的税款。补贴和税收减免这两个名义变量的系数都显著为正。我们也把贴息设置成一个控制变量，用它来表示一个公司对其当前负债的利息支付（有效利率）是否低于该部门当年的平均利率水平。index_interest的系数显著为负。接收较低利率贷款的公司并没有获得更好的业绩，我们用全要素生产率来测量企业业绩。贴息作为产业政策措施的这些结果和产业—城市的相关性系数是一致的，这说明在城市层面更好的业绩和更高的利息支出相关联。①

　　关税的影响取决于其所作用的产业。虽然一个产业面临的最终关税和全要素生产率正相关，但在统计上是不显著的。投入品部门更高的关税给企业的全要素生产率带来负面影响。在企业层面关税保护对全要素生产率的不显著影响或负面影响与我们的研究结果是一致的：虽然关税被定位于更具竞争性的行业，但它们无法带来业绩的改善。关税阻碍竞争，通常是次优的激励手段。所以用关税作为产业政策的一个手段在中国背景下无效也就不足为奇了。

　　总结。总的来说，表4的结果显示，通过更公平的针对性政策来保持竞争与更卓越的业绩（由生产率度量）相关联。在估计补贴和税收减免的部门分散性对企业全要素生产率的影响时，我们通过排除企业自己的补贴或税收减免来处理控制变量潜在的内生性。总体而言，有证据表明，当和较高水平的竞争（由勒纳指数度量）相结合时，税收减免和补贴这样的政策工具与生产率提高具有系统相关性。

　　一个有趣的问题是，城市—产业层面的实际关税和补贴水平在多大程度上和实际的竞争水平相关。附录中表A1的汇总统计数据表明，事实上，中国政府并没有在竞争很激烈的城市或产业设置更高的关税或补贴水平。关税和勒纳指数之间的平均相关性系数为-0.02，表明关税和竞争之间的相关性几乎为0。竞争和补贴的相关性为正，但是接近于0，为0.03。有显著针对性的唯一手段是税收，它和竞争的相关性为-0.1。 系数为-0.1表明更激烈的初始竞争和更低的税收之间有很强的负相关性。虽然表4中的证据佐证了当政策手段与更强的竞争一起被引入时会产生更高的业绩（由全要素生产率度量），实际的政策模式显示中国并没有这样做。 一种解释是，实施产业政策来提高企业业绩还有很大的空间，尤其是未来旨在保护竞争的产业政策。

　　一些企业应该获得比其他企业更多的支持吗？这是我们在表5中解决的问题。像我们所假设的那样，如果产业政策要更为有效地在创新企业之间激发更强的竞争，那么原则上应该给所有可能进行创新的企业提供完全公平的政策配置。由霍派哈恩（Hopenhayn，1992）和梅里茨（Melitz，2003）开创的关于异质企业的文献预测最有生产率的公司有可能成为最大的公司。 在这一文献中，这些公司也可能是成本最低、最具竞争力的生产商。因此，一种可能性是用赫芬达尔指数重新展开分析，给较大企业更大的权重。在表5第1列和第2列，我们给出了未加权的结果；而在第3列，结果是按雇员人数考虑的企业规模加权而来的。

　　另一种增强竞争的方法是推动新企业和年轻的企业进入市场。为了强调新进入的重要性，我们重做了赫芬达尔指数，用企业年龄的倒数对补贴、利息和税收减免的配置进行加权。这意味着最年轻的企业被有效地给予了最大的权重。这些结果列在表5的第4列。

　　表5的结果表明，在中国，针对年轻而不是大公司的产业政策显著提升了全要素生产率。①这和Acemoglu et al（2013）的分析是一致的。对补贴来说，赫芬达尔指数的系数增加3倍。系数的估值是010，表明赫芬达尔指数每增加一个标准差，企业的全要素生产率将提高3个百分点。定向支持更年轻的企业的一个原因是年轻的企业一般具有较高的全要素生产率（使用OP方法或有企业固定效应的OLS方法来测算）。14

　　用全要素生产率测算流程创新的一个潜在缺陷是，产出是由部门层面的平减指数与企业层面的收入计算得出的。这个基于收入（估算）的全要素生产率可能具有误导性，因为它也许反映了企业特有的质量或加价变化。一个解决方法是使用企业特有的价格平减指数，它显示了不同企业之间的价格差异（由于市场支配力的差异或质量上的差别）。我们可以从中国的产业普查数据中获得1998—2003年的企业特有的价格平减指数。因此，我们根据这个较短的时间序列重做了表5的结果，使用企业特有的价格平减指数来计算产出和全要素生产率。采用企业特有的价格平减指数来计算全要素生产率的结果列于表6中。

　　注：括号中为标准差。前两列回归是基于1998—2003年一直存活企业的子样本。之所以采用该子样本，是为了便于我们使用企业层面的价格平减指数对TFP进行测算，企业层面的价格平减指数是采用当期产出值除以产出不变价值。因变量是TFP（第1列和第3列的固定效应采用OLS估计；第2列和第4列采用OP方法估计）。每个回归包括企业固定效应和年份虚拟变量。 CompHerf_subsidy、CompHerf_tax和CompHerf_interest是补贴、税收和利率政策的赫芬达尔指数，通过年度城市工业企业数据计算获得。出口份额由出口采购除以行业销售额得到。国有份额是指企业的国有资产占其总资产的比例。这两个份额在年度部门层面进行加总。Index_subsidy、Index_tax和Index_interest是虚拟变量，如果企业获得了补贴、税收减免或其利率低于平均贷款利率即对应的虚拟变量赋值为1。其他控制变量包括横向和纵向FDI份额以及投入品和产出品的关税，但其系数没有在此表中列示。第3列和第4列包括上述OP估计第一阶段中对投入要素系数估计使用的政策变量。***在1％的水平显著。**在5％的水平显著。*在10％的水平显著。

　　这些先前年份的样本量相当小，只有全样本的1/4。然而，结果是相当稳健的。关于补贴的赫芬达尔指数的系数是使用OP程序计算的，它从表5的003增加到了006，增加了1倍。税收减免和低息贷款分散性的系数也显著增加。这些证据显示使用更小的样本和企业特有的价格显著增大了影响。

　　另一个潜在的问题是，当政策在第一阶段被忽略时，用OP方法可能使全要素生产率估算产生偏差。最近关于生产率的文献表明，把第一阶段的政策排除在外可能导致OP在第一阶段的估值出现偏差，因为它估计的是投入共享系数。为了验证这种可能性，我们通过在第一阶段中加入所有关键政策重做了分析，结果显示在表6中的最后两列。赫芬达尔指数项的系数均保持显著，甚至比表4给出的原始设定的数值更大。表6中的证据表明，对于多种不同的模型设定和子样本，我们的结果都稳健地显示了政策分散性对生产率的正向影响。

　　近年来，应用生产率领域的研究者已经把他们的注意力从关注同一个企业行为变化的决定因素转移到研究企业间市场份额的重新配置和对总体生产率的影响。这种研究焦点的转移可以追溯到奥利和佩克斯（1996），他们提出了一个简单的方法来区分企业内部的和企业之间的再配置。霍派哈恩（Hopenhayn，1992）、梅里茨（Melitz，2003）和其他人的研究激发了研究者们对企业内部与企业之间再配置的兴趣，他们假定企业的生产率是由外生因素决定的。因此，产业生产率的大部分增长并不是通过企业内部的学习而是通过市场份额的跨企业再配置实现的。①这方面的实证研究要滞后于理论贡献。其中第一个应用Olley and Pakes（1996）的分解法的是Pavcnik（2003），他发现，再配置对产业层面的生产率增长的贡献达2/3，而企业自身学习带来的增长仅占1/3。对于印度而言，结果则相反：Harrison、Martin and Nataraj（2013）发现，产业层面的大部分生产率增长源于企业内部，几乎和市场份额的重新配置无关。Sivadasan（2010）的研究也佐证了关于印度的这个结果。

　　表4至表6探讨的是各类不同的产业政策在企业间的配置对企业内部生产率增长的影响。在表7中，我们探讨政策向更有生产效率的企业再配置。这就需要一个产业层面的全要素生产率指标。我们重新计算了在城市—产业—年份层面的全要素生产率指标，并对这些加总的再配置项运用表4中相同的模型设定。其结果显示在表7中。现在，我们关注的不再是产业政策是否鼓励同一家企业随时间推移进行更多的创新，而是产业政策是否鼓励市场份额向更有生产率的企业再配置。我们可以认为这是在研究生产率增长的外延边际（extensive margin）而不是集约边际（intensive margin）。集约边际关注的是同一家企业随时间推移而产生的企业业绩改善。

　　注：括号中为标准差。因变量是TFP在企业间再配置的指标（第1列、第3列和第5列采用的是有企业固定效应的OLS估计；第2列、第4列和第6列采用OP方法估计）。CompHerf_subsidy，CompHerf_tax和CompHerf_interest是城市—产生—年份层面的补贴、税收和利率政策的赫芬达尔指数。第1—2列采用非加权的赫芬达尔指数，第3—4列是以企业规模（雇员数）为权重的赫芬达尔指数，第5—6列是采用1 /企业年龄（自企业开业算起的企业年龄）为权重的赫芬达尔指数。每个回归包括企业固定效应和年份虚拟变量。出口份额由出口采购除以行业销售额得到。国有份额是指企业的国有资产占其总资产的比例。这两个份额在年度—部门层面进行加总。Index_subsidy、Index_tax和Index_interest分别被定义为在年度城市产业中获得的补贴、税收减免或低于平均利率的份额。所有设定包括部门层面的外国直接投资的控制变量。***在1％的水平显著。**在5％的水平显著。*在10％的水平显著。

　　表7的前两列显示的是产业—城市层面的企业生产再配置和政策措施之间的关系。第1列显示的是用有企业固定效应的OLS方法来计算全要素生产率时得出的各项指数；第2列报告的是用OP方法得出的估值。统计结果表明，由于政策重新配置到更有效率的企业，虽然更分散的低息贷款和税收减免和更大的生产率改善之间有显著的正相关，但未加权的补贴结果是负的。和我们先前的结果综合来看，我们可以得出如下结论：虽然低利率政策并没能有效地促进企业内部的创新，但它们的确鼓励了真实市场份额再配置到更有创新能力的企业。低利率政策和更分散的税收优惠促进了外延边际的生产率增长。同样，补贴不适用于这个论断，它更多地作用在集约边际，带来了企业内部生产率的提高。

　　表7接下来的四列显示了我们用企业规模和年龄的倒数对产业政策进行加权的结果。这些结果表明补贴的影响从负转向正，这说明如果补贴是面向年轻或更大的企业就可以在鼓励再配置型的全要素生产率增长中发挥积极作用。

　　这里存在一个问题，在中国，全要素生产率增长在多大程度上来源于企业平均生产率的提高而非市场份额的再配置。本文对中国全要素生产率的分析显示，在产业层面的全要素生产率增长中，只有5％是源于市场份额再配置，见附录表A2的数据。市场份额再配置的较小作用低估了着重分析单个企业层面生产率变化的重要性，而这一层面一直是我们分析的重点。虽然市场份额再配置的作用在样本期间有所增加，但和美国这样的国家相比，其作用还是非常小。Loren Brandt及其合著者也强调了中国企业层面的生产率（增长）对产业层面的生产率增长起着重要作用。与前面的结果相一致，对全要素生产率最大的影响出现在产业政策面向年轻企业的时候。表7的最后两列显示，当补贴、税收减免和低息贷款都集中在年轻企业时，市场份额的再配置会显著提高全要素生产率。

　　在本文中，我们论证了部门性的国家扶持政策能够促进生产率的增长，尤其是在政府扶持面向竞争程度更高的部门，并且政策覆盖面相对较广而不只集中在该部门内的一个或少数几个企业时。

　　本文使用了包含所有大中型企业在内的中国国家统计局1999—2007年数据库，表明在竞争性部门（勒纳指数作为竞争程度的测度指标）实施的产业政策（补贴或税收减免），旨在维持或促进竞争的产业政策（比如诱导企业进入或者鼓励新企业发展），可以更显著地促进生产率或生产率的增长。

　　如果把研究重点放在企业内部行为的集约边际上，在更广泛的企业中实施这些政策措施，企业层面的生产率就会提高。如果产业政策能够被配置到更有竞争性的（通常是更年轻的）企业中，那么企业的生产率会以更快的速度提高，甚至会达到上述政策效果的2倍甚至3倍。

　　本文的研究也表明，在初始竞争更为激烈的部门实施产业政策，能够促进企业提高生产率。当补贴和税收减免作为产业政策的工具时，此结论成立。而当以（低息）贷款和关税作为政策工具时，此结论则不成立。①在中国，低息贷款和关税与政策所面向的制造性企业的生产率低下是相关的。毫不奇怪的是，在更具竞争性的行业采用更高的关税或者更多的低息贷款并不会改善企业的生产率。本文的分析是：在有关产业政策的争论中，支持或者反对使用关税作为产业政策工具的争论毫无意义。

　　这反过来也说明，产业政策讨论的重点问题应该是如何设计和实施产业政策，以使它们更有利于竞争，进而促进增长。本文的分析表明，在实施产业政策时，如果运用恰当的选择标准和良好的指导原则，就能更好地发挥促进增长和激励创新的作用。

　　然而，仍然悬而未决的问题是：当国家要实施产业支持政策时，如何才能确保出于部门利益的游说活动范围降至最小？可行的解决方案之一就是：国家对某一部门采用扶持型产业政策时，应以覆盖范围较大、更有利于竞争的方式实施。这样，由于覆盖范围较大、竞争更加激烈，企业通过游说而获得的利润下降，从而致使企业游说的激励下降。换句话说，政治经济学方面的考虑应该着眼于强化竞争和产业支持政策的效果之间的相互作用。对产业政策的最优结构进行综合分析还有待展开。

　　另一个可能出现的问题是，在有显著规模经济的情况下，如何有效实施本文的方法。本文在中国国内市场的背景下对我们的理论框架进行检验，中国国内市场足够大，足以允许生产商在大多数工业部门里实现规模经济。如果分析对象是一个较小的经济体，一个更有意义的问题就是如何在鼓励企业更专业和更具竞争力的同时，还使企业能收获规模经济的好处。在此情况下，可以推动企业参与国际市场来促进市场之间的竞争。所以像韩国这样较小的经济体仍然能够通过政府支持，迫使企业在国际市场上参与竞争以获得竞争带来的好处，也就不足为奇了。另一个有待进一步探讨的研究课题就是在报酬递增的情形下如何实施产业政策。■