產業政策調整對產業結構優化的影響效果分析

高周川?馬文秀?王立軍

摘要：從1973年第一次石油危機爆發到20世紀80年代中期，日本政府多次頒布和調整產業政策，以應對石油危機沖擊、日元升值、通貨膨脹、產能過剩、貿易摩擦等問題，推動產業結構的轉型升級?；趯?973年至1985年日本穩定增長時期實施的產業政策的文本分析，通過建立多元線性回歸模型實證檢驗該時期日本產業政策調整對產業結構優化的效果。研究結果表明：產業政策調整對產業結構合理化和高度化的影響效果具有統計顯著性，出口結構與產業結構差距的擴大、政策累積量的增加、科研人員規模的擴大均會提升產業結構的合理化程度；政策累積量的增加和科研人員規模的擴大可以顯著提升產業結構的高度化程度，而出口結構與產業結構的差距和政策流量結構與產業結構的差距縮小有利于提升產業結構高度化程度。因此，發揮產業政策調整對產業結構優化的作用，需要確保產業政策的制定和實施具有廣泛的社會基礎和科學的決策依據，加強產業政策與競爭政策之間的協調，建立政、產、學一體化的創新合作科研體系，因時而異培育未來戰略主導產業。

關鍵詞：產業政策；經濟增長；產業結構合理化；產業結構高度化

基金項目：中國科學技術交流中心國家重點研發計劃“政府間國際科技創新合作”重點專項項目“中-新農牧生產和貿易的資源環境效應與系統優化途徑研究”（2021YFE0101900）；河北省教育廳人文社會科學研究重大課題攻關項目“‘兩業’融合推動河北省制造業高質量發展研究”（ZD202112）

中圖分類號：F273.1 文獻標識碼：A 文章編號：1003-854X（2023）09-0022-09

一、引言

當前世界百年未有之大變局加速演進，外部環境的不確定性和難預料因素逐漸增多，國內經濟改革發展穩定依然面臨不少深層次矛盾，需求收縮、供給沖擊、預期轉弱三重壓力仍然較大（1）。黨的十八大以來，我國大力推進供給側結構性改革，產業結構不斷優化，產業競爭力明顯增強，但是我國產業發展仍存在整體水平不高、不平衡不充分問題突出和協同發展不夠等一系列問題，傳統行業產能過剩，創新型高端裝備制造業和生產性服務業發展滯后，推進高質量發展還有許多卡點瓶頸。

目前我國所處的經濟發展階段及面臨的國內外經濟環境與日本20世紀70年代初至80年代中期的穩定增長時期有不少相似之處（2）。1973年第一次石油危機爆發后，日本面對國內外經濟環境的巨大變化，對第二次世界大戰結束以來實施的產業政策根據實際需要進行了較大調整，成功實現了產業結構優化升級（3），到20世紀80年代中期完成了追趕歐美經濟的目標（4）。雖然中國與日本兩國經濟體制不同，但都屬于趕超型國家，在兩國的經濟發展和產業結構轉型過程中都需要產業政策的支持。基于此，本文系統研究日本穩定增長時期產業政策對產業結構優化的影響，為我國產業結構轉型升級提供重要的經驗參考。

二、文獻綜述

產業政策是國家有關產業活動的政策，是國家在供給方面促進或調整經濟發展的對策和手段的總稱（5）。產業政策作為被世界各國普遍接受的經濟政策，與普通的宏觀微觀政策相比，政策覆蓋面更廣、實施手段更完備、政府引導干預程度更深（6）。產業政策本質上是政府為了彌補市場失靈而采取的干預措施，實現有限的資源在產業間和產業內的再次分配。發展中國家要實現經濟快速增長、在短期內趕超發達國家，更需要實施有效的產業政策，保護幼稚產業，培育有國際競爭力的產業（7）。

產業結構優化是在社會再生產、再分配過程中，政府通過對產業結構的調整，使產業的發展與國內外經濟發展相適應，使各產業間協調發展。產業結構優化是一個動態變化的過程，政府通過對產業結構的動態調整來推動需求結構和供給結構的相對均衡發展，實現產業結構的高度化和合理化。產業結構高度化以產業結構合理化為基礎，產業結構合理化又貫穿于產業結構高度化的整個過程，最終使整個社會再生產過程實現資源配置最優化和經濟增長效應最大化（8）。

產業政策量化評估是橫跨學術界和政策界的前沿問題，現有研究主要以理論分析和定性分析為主，由于政府的產業政策數目較多、政策分類較為復雜、政策發布機構的級別和權威程度差異較大，國內部分學者通過構建博弈模型、一般均衡模型、投入產出模型展開分析（9）。張玉蘭等通過選取國家“九五”至“十三五”期間相關政策文件作為研究對象，按照政策發布機構、政策發布形式，或搜索政策文件中的綱要、指導目錄、通知、鼓勵、支持等關鍵詞，將政策文本轉化為可量化的數字資料對產業政策進行定量評估（10）。韓永輝等通過梳理國家和地方政府歷年頒布的關于產業政策的法律法規、規章制度累積數，從法規規章數量的角度測度產業政策，驗證產業政策對產業結構優化的影響（11）。李清楊等進一步將國家五年規劃中的制造業產值及進出口數據作為解釋變量，驗證產業政策與貿易政策的協同對制造業產業結構優化升級的影響（12）。

鑒于產業政策數據之龐大，一些學者選取國家“九五”至“十三五”時期的相關政策文件和法律法規作為研究對象，很難確保產業政策樣本的全面性和完整性；現有文獻對衡量產業政策的指標選擇較為簡單，較多采用了相對便捷的替代性代理變量予以衡量；通過產業政策工具測度產業政策的效果無法反映政策工具的鼓勵程度，以法律文件作為產業政策的衡量方式忽略了各種法律文件的效力問題；由于不同產業政策對產業結構的敏感度不同，無法精準測量解釋變量對于產業政策有效性的作用程度。本文通過日本經濟產業研究所（RIETI）官方網站等發掘日文材料中的第一手材料，利用日本通商產業省產業政策史編纂委員會編寫的《日本通商產業政策史（1945—1979）》《日本通商產業政策史（1980—2000）》等資料，盡可能全面地梳理日本穩定增長時期的產業政策。本文對產業政策的量化分為兩個層面：第一，借鑒張玉蘭和李清楊等人的研究成果，將所有受到產業政策支持的行業增加值與全國總增加值的比值作為產業政策鼓勵度的代理變量；第二，借鑒鄒文理和王曦（13）、蘭梓睿（14）、王幫俊和喻攀（15）的研究成果，按照政策出臺實施級別和類型進行量化處理，將國家級別、省部級、地方政府級和重要產業政策、一般產業政策分別賦值進行測算（16）。與現有文獻相比，本文的邊際貢獻在于通過系統梳理 1973 年至 1985 年日本實施的產業政策，系統構建了產業結構優化測度指標體系，研究該時期日本產業政策調整對產業結構優化的影響效果。

三、日本產業政策量化與產業結構優化測度

借鑒已有研究成果，本文的產業政策是指政府為了促進國家經濟增長、提升產業競爭力、促進國家產業結構優化和產出效率提升而出臺的所有相關政策，具體的產業政策工具和手段包括但不限于法律、行政、稅收、金融、貿易、進口替代、出口導向、關稅、進口管制、非關稅壁壘等。產業結構優化是指在社會再生產和市場資源再配置過程中，政府通過產業政策的調整影響產業結構的變化，使產業結構與國家經濟增長目標相適應，最終實現產業結構合理化和產業結構高度化，促進產業轉型升級（17）。

（一）產業政策量化

本文對1973—1985年期間日本產業政策按實施級別和類型進行量化處理，將國家級、省部級、地方政府級的權重分別賦值為5、3、1，同時將重要和一般的產業政策權重定義為2和1。基于此，具體測算方法如公式1，具體測算結果參照表1。

其中：pit、Nit分別表示i產業t期政策量化值和數量；xitj、zitj分別表示i產業t期出臺第j個產業的政策級別和政策重要程度。

（二）產業政策存量測度

目前尚沒有系統權威的產業政策存量計算方法，由于產業政策的影響具有長期性和持續性，類似于知識和研發投入，本文借鑒徐生霞等的測算方法（18），對產業政策存量進行測算，具體模型如下：

初始政策存量測算公式采用永續盤存法，計算公式如下所示：

其中：Pit、Pi0、pit、pi0分別代表i產業t時期的政策存量、基期政策存量、t期政策制定出臺量、基期政策出臺量；gi0、ηi分別代表基期i產業政策制定出臺增長率和折舊率。

在各項指標設定和計算中，本文作了以下兩個方面的設定：

第一，折舊率的測算借鑒江慶勇（19）關于研發資本折舊率、組織資本折舊率的測算方法與結果，以及劉勇和曾康佳（20）的研究成果，設定一項制度的有效期年均線性折舊率為8%。

第二，考慮到很多產業政策不具有連續性，對于1973—1985年期間日本產業政策制定量保持相對穩定增長的產業，則取該階段產業政策出臺數量平均增長率作為基期增長率，如果產業政策制定出臺量波動幅度較大，則取其增長率為0。因此本文對政策存量的最終測算方法如公式4所示，測算結果如表2所示。

（三）產業結構合理化測度

本文關于產業結構合理化指數TE的測算方法兼顧了產業比重和偏離正負向的變化，從而使得測算結果更為全面和準確。在經濟完全處于均衡狀態的情況下，該指標值取值為零，且該值越小表明產業結構合理化程度越高。測算方法如公式5所示，具體測算結果如表3所示。

其中：Y、L、Yi、Li分別表示總體經濟產出、勞動投入、i行業的產出和勞動投入。

（四）產業結構高度化測度

基于產業結構從低到高演化的邏輯，本文的產業結構高度化指數TS設定1985年為基準期，判斷不同年份產業結構高度化的程度，具體測算方法如下所示：

其中：LPit、LPiT分別表示t時期產業i的全員勞動生產率（單位勞動投入的產業增加值）和全部產業平均全員勞動生產率。該指標值越高則表明勞動生產率高的產業值所占比重越高，產業結構高度化指數也越高。具體測算結果如表4所示。

（五）數據來源與處理說明

本文所有數據均來自日本RIETI（獨立行政法人經濟產業研究所）官方網站和日本通商產業政策史。該網站公布的JIP2009（2009年3月30日），由1970年至2006年各年的數據構成，包括為分別推算各部門全要素生產率（TFP）所需的資本服務投入指數和資本成本、納入質量因素的勞動投入指數和勞動成本、名義及實際的生產和中間投入、計算TFP上升率的增長核算的結果等，覆蓋日本經濟整體共計108個部門（簡稱“JIP分類”）。

日本經濟活動產業分類（SNA產業分類），包括產業、政府服務生產者和家庭私營非盈利服務生產者。其中按大類產業分類標準可分為12類（簡稱“SNA大分類”或“SNA12類產業”），具體包括：（1）農林水產業；（2）采礦業；（3）制造業；（4）建筑業；（5）電力、煤氣、自來水業；（6）批發零售業；（7）金融和保險業；（8）房地產行業；（9）運輸和通信業；（10）服務業；（11）政府服務生產者；（12）家庭私營非營利服務生產者。若將制造業進一步細化，按照日本經濟活動產業分類（SNA產業分類）方法，將分為24類具體產業（簡稱“SNA中分類”或“SNA24類產業”），具體包括：農林水產業、采礦、食品、纖維、紙漿和紙、化學、石油和煤炭產品、窯業和土石制品、金屬、金屬制品、普通機械、電機、運輸用機器、精密機器、其他制造業、建筑業、電力煤氣和自來水、批發零售、金融和保險、房地產業、運輸和通訊業、服務業、政府服務生產、家庭私營非營利服務生產。

四、日本穩定增長時期產業政策調整對產業結構優化效果的實證分析

在產業政策量化及產業結構優化測度的基礎上，本文對1973—1985年期間日本產業政策調整對其產業結構優化效果展開實證分析和論證，同時為能更好地檢驗政策效果，分別從SNA12類行業分類和SNA24類行業分類展開實證回歸檢驗，以增強實證結果的穩健性和可靠性。

（一）模型構建和變量設定

本文的實證檢驗方法主要是多元線性回歸模型，實證分析產業結構合理化和產業結構高度化的影響因素和作用效果。

多元線性回歸模型如公式7所示：

其中：Y、Control、ε分別表示被解釋變量、控制變量和誤差項。

本文實證檢驗的分析變量分為三類：一是被解釋變量，包括行業增加值Y、產業結構合理化指數TE、產業結構高度化指數TS；二是核心解釋變量，包括產業政策流量p、產業政策存量P、產業政策累積量PJ、政策流量結構與產業結構差距Cp、政策存量結構與產業結構差距CP、政策累積量結構與產業結構差距CPJ、出口結構與產業結構差距CEX；三是控制變量，包括科研人員平均研發投入rd和科技研發人員rdr、資本存量K和勞動投入L，各變量具體說明如表5所示。

核心解釋變量Cp、CP、CPJ和CEX的具體測算方法如公式8所示：

其中：0≤CAB≤1代表結構差異程度指數，該指標值越大代表兩種結構的差異程度也越大；A、B代表產業增加值、出口、政策流量、政策存量和政策累積量中某一項。例如以A、B分別代表產業增加值和出口，則該指標值表示產業與出口之間的結構差異程度指數，該值越大表明產業結構與出口結構越相似，否則相似度越小。

（二）變量單位根檢驗

為了保證模型的準確性，避免虛假回歸，確保時間序列數據的平穩性，有必要對各變量的時間序列數據進行單位根檢驗。本文利用Eviews10分別對SNA12行業分類和SNA24行業分類的解釋變量和被解釋變量進行單位根檢驗，具體情況如表6和表7所示。從單位根檢驗結果來看，兩類行業分類方法得到的時間序列變量的平穩性完全一致。同時，為了能夠從更多維度檢測分析日本產業結構優化與產業政策調整的關系，對產業結構高度化指數TS取對數與原時間序列變量進行對比分析，目的是通過常規的多元線性回歸分析，探討產業政策調整對產業結構優化的影響和作用。

（三）多元回歸模型實證分析結果

根據表6和表7的單位根檢驗結果，結合實證回歸模型，分別以產業結構合理化指數TE和產業結構高度化指數的對數LnTS為被解釋變量，構建回歸模型，具體結果如表8和9所示。從回歸結果來看，效果比較理想，表明產業政策調整對產業結構優化具有較為顯著的影響。

1. 產業結構合理化實證檢驗結果

通過對SNA12類行業分類和SNA24類行業分類獲得各解釋變量和被解釋變量，以平穩時間序列產業結構合理化指數（TE）為被解釋變量，以平穩時間序列變量出口結構與產業結構差距（CEX）、政策流量與產業結構差距（Cp）、政策累積量的對數（LnPJ）和研究者人數的對數（Lnrdr）為解釋變量，分析影響產業結構合理化程度的主要因素和作用程度，具體實證檢驗結果如表8所示。綜合來看，無論是以SNA12類行業還是以SNA24類行業分類方法獲得實證回歸結果，均表明PJ和rdr的提升均能顯著降低產業結構合理化指數，即優化產業結構合理化程度。

第一，從SNA12類行業分類情況來看，出口結構與產業結構差距、政策累積量的增加和科研人員規模的擴大，均能有效提升產業結構合理化程度。首先，兩個模型均表明解釋變量CEX與被解釋變量TE呈顯著的負相關關系，分別為-0.63和-0.88，表明出口結構與產業結構差距越大，越能促進產業結構向著更合理的程度調整和優化；其次，從Cp來看，實證檢驗結果并不顯著，同時兩個回歸模型結果均表明回歸系數值均大于零，分別為0.13和0.18，產生這樣的結果可能是由于當期制定的產業政策影響和效果具有滯后性和差異性，很難快速顯著提升產業結構合理化程度；再次，從政策累積量的對數LnPJ的回歸系數來看，顯著小于零為-0.04，表明政策累積量的提升可以顯著提升產業結構合理化程度；最后，從研究者人數的對數Lnrdr變量回歸結果來看，回歸系數同樣顯著小于零為-0.15，表明科研人員規模的擴大有助于明顯優化和提升產業結構合理化程度。

第二，從SNA24類行業分類的實證檢驗結果看，其與SNA12類行業分類的結果是一致的。首先，CEX回歸系數顯著為負，分別為-9.48和-12.65，明顯高于SNA12產業分類情況，其原因可能是行業分類越細，所測算的產業結構合理化指數也越高，各因素影響和作用程度也相對較大；同時，政策累積量和科研人員規模顯著為負，同樣可以顯著降低產業結構合理化指數值，對產業結構合理化具有顯著的作用和影響。

第三，從兩種行業分類方法所獲結果的對比情況來看，保持了高度一致性，表明實證分析結果具有較高穩健性和可靠性。一方面，出口結構與產業結構差距的擴大、政策累積量的增加、科研人員規模的擴大均會顯著提升產業結構合理化程度；另一方面，各變量相關回歸系數有所差異，與SNA12類行業分類方法相比，SNA24類行業分類方法獲得的實證回歸結果系數均高于SNA12類行業分類回歸結果，SNA12類產業分類方法所測算的結果有可能低估了各政策變量對產業結構合理化程度的提升效果，表明行業分類越細，產業政策對產業結構合理化程度的作用和影響程度也越高。

2. 產業結構高度化實證檢驗結果

采用與產業結構合理化實證分析相同的行業分類和分析方法，以平穩時間序列產業結構高度化指數的對數LnTS為被解釋變量，以CEX、Cp、LnPJ和Lnrdr為解釋變量進行多元回歸分析，具體實證檢驗結果如表9所示，六個回歸模型分析結果均表明：出口結構與產業結構差距和政策流量結構與產業結構差距增加，對產業結構高度化程度存在顯著的抑制效應，而政策累積量的增加和科研人員規模的擴大可以顯著提升產業結構高度化程度。

第一，從兩種行業分類列出的六個回歸模型分析結果來看，CEX、Cp的回歸系數為負，而PJ和rdr的回歸系數顯著為正，表明CEX、Cp的減小均能有效提升產業結構高度化指數，而PJ和rdr的提升均可以有效提升產業結構高度化指數。首先，幾乎所有實證回歸模型的檢驗結果顯示，CEX的回歸系數值均具有顯著性，且在-1.25—-7.48之間，表明出口結構與產業結構差距越小，越有利于產業結構高度化指數的提升；其次，Cp的回歸系數也小于零，兩個回歸模型得出系數值分別為-0.88和-0.69，其中SNA24行業分類回歸模型所得到的結果雖然不具有顯著性，但依然可以表明二者存在一定的負相關關系；最后，從LnPJ和Lnrdr的回歸系數來看，均顯著為正，表明政策累積量規模的增長和科研人口規模的擴大，均能有效提升產業結構高度化程度。

第二，從兩種行業分類實證結果對比情況來看，雖然在回歸系數的大小上存在差異，但在顯著性和正負程度方面均保持高度一致性，表明回歸結果具有很高的穩健性和可靠性。一方面，六個回歸模型中各解釋變量回歸系數的顯著性和正負號均保持高度的一致，除了第5個回歸模型中Cp回歸系數不顯著，與第1個回歸模型情況有差異外，其他解釋變量回歸情況均保持高度一致；另一方面，六個回歸模型解釋變量系數大小存在一定差異，這主要是產業分類標準和模型設定不同所帶來的結果。因而，總體回歸結果具有高度的一致性、可信性和準確性，能夠充分解釋和說明日本產業結構優化程度提升的影響因素。

3. 穩健性檢驗說明

為了保持模型的穩健性，確保分析結果的準確性和穩定性，本文做了兩個方面工作：一方面，通過不同產業分類（SNA12類行業和SNA24類行業）分別獲得不同分類標準的被解釋變量和核心解釋變量，以檢測不同數據分類情況下，結果是否依然保持高度一致性和顯著性。從表8和表9實證分析結果來看，所有回歸模型各解釋變量回歸系數的顯著性和正負號均保持了高度的一致性。另一方面，通過變換模型的被解釋變量，以檢測核心解釋變量是否依然保持相同的顯著性和正負號。以產業結構合理化指數為被解釋變量的4個回歸模型和以產業結構高度化指數為被解釋變量的6個回歸模型，其檢驗結果均表明核心解釋變量的顯著性和正負號也具有高度的一致性，因而可充分說明本文的多元回歸模型設定和回歸結果均具有較強的穩健性和準確性。

五、研究結論與產業政策優化指向

本文通過構建多元線性回歸模型，實證檢驗了日本穩定增長時期產業政策調整對產業結構優化的影響，實證結果表明，其產業政策促進產業結構合理化和高度化的效果顯著。

無論是SNA12類行業分類還是SNA24類行業分類方法的實證檢驗回歸結果均表明：產業合理化和產業結構高度化均受出口結構與產業結構差距、政策累積量、科研人員規模等變量的影響。從產業結構合理化實證檢驗結果來看，出口結構與產業結構差距的擴大、政策累積量的增加、科研人員規模的擴大均會顯著降低產業結構合理化指數，即提升產業結構合理化程度。其中，出口結構與產業結構差距與產業結構合理化指數呈顯著的負相關關系，表明出口結構與產業結構差距越大，越能促進產業結構向著更合理的方向調整和優化；政策累積量和科研人員規模與產業結構合理化指數也呈顯著的負相關關系，表明政策累積值的增長和科研人員規模的擴大同樣可以顯著降低產業結構合理化指數值，即提升產業結構合理化程度。從產業結構高度化實證檢驗結果來看，政策累積量和科研人員人數呈顯著的正相關關系，說明政策累積量的增加和科研人員規模的擴大可以顯著提升產業結構高度化程度；出口結構與產業結構的差距、政策流量結構與產業結構的差距與產業結構高度化指數呈顯著的負相關關系，表明出口結構與產業結構的差距和政策流量結構與產業結構的差距越小越有利于提升產業結構高度化指數，即提升產業結構高度化程度。

結合實證結論，本文得出如下政策借鑒：

第一，確保產業政策制定與實施具有一定的科學依據和群眾基礎。日本產業政策形成了獨特的“官民協調”治理體系。日本在產業政策的決策過程中充分發揮議會、行業協會、民間團體的作用，廣泛邀請民間團體等中間組織參與政府決策，這些組織與通商產業省相互影響、相互協調，確保產業政策制定的科學性、合理性和可執行性，形成有效的官民協商推進機制，使產業政策的制定與實施具有廣泛的群眾基礎和科學的決策依據，確保產業政策的有效性。

第二，構建功能性產業政策體系，加強產業政策與競爭政策的協調。戰后日本經濟恢復時期和經濟高速增長時期產業政策的主要作用在于推動產業結構的合理化和高度化，推動企業規?；⒓谢a，通過規模經濟效應提升產業競爭力，短期內使日本實現了經濟的快速增長和市場競爭力的提升，但這種產業政策的性質往往違背競爭政策的原則，長期來看容易導致“過度競爭”“無序競爭”。日本穩定增長時期在產業結構逐步實現合理化和高度化的背景下，以產業結構合理化為目標的產業政策逐步弱化，以反壟斷政策和中小企業政策為主的競爭政策逐步開始成為主流，維持和促進競爭的競爭政策成為重點（21）。1977年5月，隨著日本反壟斷法的修訂與實施，公平交易委員會加強了對壟斷和競爭的約束力度，因此在1977年以后競爭政策開始在日本產業政策體系中占據主導地位。日本穩定增長時期產業政策的調整過程，就是推動選擇性產業政策向功能性產業政策轉換的過程。這一時期，日本建立以功能性產業政策為主的政策機制，特別是在自然壟斷、信息不完全、外部性等存在市場失靈、市場缺陷的領域，發揮市場機制作用，加強功能性產業政策的運用，在政策轉換過程中加強了產業政策與競爭政策的協調（22）。

第三，建立政、產、學一體化創新合作科研體系。20世紀70年代至80年代，日本在政府、科研人員和企業的合作下，形成了集政、產、學于一體的綜合開發和協調體制（23）。日本政府對于發展尖端技術產業的重視程度和政策扶持的連續性、穩定性，提高了民間資本和企業的投資信心；在產業結構調整過程中，日本政府積極引進民間資本投入研發活動；在科學技術支持方面，通過引進國外技術，通過模仿、吸收、改良引進的技術，日本逐步建立起國內獨立自主的科研團隊，潛心研發與市場需求相結合的產業技術。

第四，培育未來戰略主導產業，推動產業結構優化升級。戰后日本根據經濟發展的不同階段和不同特點，確定各個時期產業政策的目標，總體上都是以產業結構合理化與高度化為發展目標。其中，20世紀60年代確立以建立重化學工業為主導的產業結構為中心的政策目標，20世紀70年代確立以建立知識密集型產業結構為中心的政策目標，20世紀80年代確立進一步向知識密集型產業結構轉變的政策目標。日本根據不同時期產業政策的目標，確定重點發展的主導產業，將主導產業的發展、產業結構的變化與國內經濟的發展實現了有效的結合（24）。

注釋：

（1） 參見《國務院關于印發〈中國制造2025〉的通知》，《中華人民共和國國務院公報》2015年第16期。

（2） 張季風：《日本經濟結構轉型：經驗、教訓與啟示》，中國社會科學出版社2016年版，第5頁。

（3） ［日］井村喜代子：《現代日本經濟論：從戰敗到步出“經濟大國”》，李愛琴、王建鋼譯，首都師范大學出版社1996年版，第323頁。

（4） 莽景石：《“擴大內需”政策的長期化：基于日本經驗的解釋》，《現代日本經濟》2021年第4期。

（5） 金明善：《戰后日本產業政策》，航空工業出版社1988年版，第9頁。

（6） 劉鶴、楊偉民：《中國的產業政策——理念與實踐》，中國經濟出版社1999年版，第41頁。

（7） 林毅夫、付才輝：《比較優勢與競爭優勢：新結構經濟學的視角》，《經濟研究》2022年第5期；林毅夫：《比較優勢、競爭優勢與區域一體化》，《河海大學學報》（哲學社會科學版）2021年第5期；林毅夫：《百年未有之大變局下的中國新發展格局與未來經濟發展的展望》，《北京大學學報》（哲學社會科學版）2021年第5期。

（8） 原毅軍、董琨：《產業結構的變動與優化：理論解釋和定量分析》，大連理工大學出版社2008年版，第13頁。

（9） 江飛濤、李曉萍：《直接干預市場與限制競爭：中國產業政策的取向與根本缺陷》，《中國工業經濟》2010年第9期；江飛濤：《中國競爭政策“十三五”回顧與“十四五”展望——兼論產業政策與競爭政策的協同》，《財經問題研究》2021年第5期。

（10） 張玉蘭、崔日明、郭廣珍：《產業政策、貿易政策與產業升級——基于全球價值鏈視角》，《國際貿易問題》2020年第7期。

（11） 韓永輝、黃亮雄、王賢彬：《產業政策推動地方產業結構升級了嗎？——基于發展型地方政府的理論解釋與實證檢驗》，《經濟研究》2017年第8期。

（12） 李清楊、臧旭恒、曲一申：《產業政策與貿易政策協同作用下制造業結構優化升級研究》，《亞太經濟》2022年第3期。

（13） 鄒文理、王曦：《中央銀行溝通行為量化指標構建——兼論中央銀行溝通的政策效果》，《當代財經》2018年第10期。

（14） 蘭梓睿：《中國可再生能源政策效力、效果與協同度評估——基于1995—2018年政策文本的量化分析》，《大連理工大學學報》（社會科學版）2021年第5期。

（15） 王幫俊、喻攀：《光伏產業政策效力和效果評估——基于中國2010—2020年政策文本的量化分析》，《軟科學》2022年第8期。

（16） 彭紀生、孫文祥、仲為國：《中國技術創新政策演變與績效實證研究（1978—2006）》，《科研管理》2008年第4期。

（17） 徐梅：《日本對華直接投資：中日建交50年回顧、思考與展望》，《現代日本經濟》2022年第5期。

（18） 徐生霞、劉強、姜玉英：《全要素生產率與區域經濟發展不平衡——基于資本存量再測算的視角》，《經濟與管理研究》2020年第5期。

（19） 江慶勇：《知識資本測度的前沿研究》，《浙江大學學報》（人文社會科學版）2015年第4期。

（20） 劉勇、曾康佳：《基于系統動力學的學習型組織知識存量研究》，《科技管理研究》2018年第13期。

（21） ［日］橋本壽朗、［日］長谷川信、［日］宮島英昭：《現代日本經濟》，戴曉芙譯，上海財經大學出版社2001年版，第198頁。

（22） 崔巖、富晨：《外部沖擊背景下日本東亞區域供應鏈的調整》，《現代日本經濟》2022年第2期。

（23） 日本通商產業省通商產業政策史編纂委員會：《日本通商產業政策史》第11卷，中國青年出版社1995版，第436頁。

（24） 黃群慧、賀俊等：《真實的產業政策：發達國家促進工業發展的歷史經驗與最新實踐》，經濟管理出版社2015年版，第75頁。

作者簡介：高周川，河北大學日本研究所博士研究生，河北保定，071002；馬文秀，河北大學日本研究所教授、博士生導師，河北保定，071002；王立軍，通訊作者，河北大學日本研究所副教授，河北保定，071002。

（責任編輯 李燈強）