原创 冀承 香樟经济学术圈 2022-04-28 07:30
原文信息：
Panle, J. B., Myrto K., and Nahim B. Z.（2019）. China’s Industrial Policy: an Empirical Evaluation. NBER Working Paper No. 26075.
01引言
产业政策被定义为旨在促进或限制某些部门发展来塑造一国产业结构的政策议程，已在发达国家和发展中国家得到广泛使用，受到世界各国政策制定者的欢迎。正如Rodrik（2010）所说，“产业政策的真正问题不是是否应该实施，而是如何实施。”尽管产业政策在实践中盛行，但在现有文献中对其有效性仍然存在较大争议，目前很少有实证研究利用微观层面的数据直接评估这些政策的福利效应。该研究重点关注了中国在世纪之交后迅速崛起成为具有全球影响力产业的造船业。在“十一五”和“十二五”期间，中国政府将造船业列为战略性产业，出台了数量空前的扶持性产业政策。短短几年内，中国造船业规模就超过了日本和韩国，成为产量领先的船舶生产国。
利用这一历史事件作为案例研究，该研究考察了产业政策的福利效应，主要讨论三个问题：
第一，中国的产业政策是如何从国内和国际影响该产业的发展？
第二，这一政策的福利效应怎么样？
第三，不同的政策工具如生产补贴、投资补贴、进入补贴以及整合政策的相对有效性如何？
02模型
该研究建立了一个在总体不确定性下的企业生产、投资、进入和退出的结构性动态模型，兼容企业生产的经济规模、投资决策中的私人冲击因素。模型的函数包括新船的需求函数、生产成本函数，退出政策函数、投入成本函数、报废船价值分布、进入成本分布，并估计了相关的静态和动态参数。在位企业根据给定的全球船舶价格做出静态生产决策，以最大化其可变利润。然后该企业选择是否退出，并以留下为条件，选择投资多少。潜在的进入者根据预期的折现利润流和进入成本做出一次性进入决策。在这一时期结束时，该企业将执行进入、退出和投资决策，并将状态演化到下一时期。
在t时期，有j = 1, 2, ... , J个生产船舶的企业，有m = 1, 2, ... , M种船舶。假设同一类型中的船舶是同质的。
船舶需求 在每个时期，M种类型船舶的加总反需求函数为：
其中，Pmt是t时期m类型船舶的市场价格，Qmt是m类型船舶的总吨位需求量，dmt是需求量的变动因素。
船舶生产 企业j以成本C生产qmt吨位的产量：
其中c0是是固定成本，即使造船厂的产量为零，也会产生固定成本。第二项cm(qjmt,sjmt.wjmt)是标准生产成本。我们用sjmt来表示企业特征（例如资本、积压量、年龄、位置、所有权状态），以及影响所有造船厂总成本的变动因素（例如政府补贴、钢材价格）。此外，生产成本取决于冲击wjmt：wjmt越大，公司的生产率越低。边际生产成本由MC(qjmt,sjmt.wjmt)给出。
企业是价格接受者，选择生产qjmt 吨m种类型的船舶，以使其利润最大化：
如果m种类型的最优生产吨位qjmt*为正，则满足以下一阶条件：
投资和退出 一旦企业做出最优化生产决策，将会观察到一个抛售值图片，其分布是图片并决定是继续经营还是退出。如果选择退出，它就会收到报废价值。如果公司保持活跃，可观察到一个特定的随机投资成本冲击vjt，以成本Ci（ijt,vjt）选择投资ijt。投资量ijt被添加到公司下一期的资本存量中，这反过来会影响其未来的生产成本。
在位公司j的价值函数是：
其中CV(sjt)表示持续价值，包括最优投资的预期成本和未来利润流的折现。更为重要的是，Evjt是对随机投资成本冲击vjt的期望，i*表示最优投资政策i*= i*(sjt,vjt)。
最优退出政策是阈值形式：如果提取的抛售价值图片高于其持续价值 CV(sjt,)，则企业退出市场。因为抛售值是任意的，企业退出的概率是pX(sjt,)被定义为：
以留下为条件，公司j可观察到投资冲击vjt。它的最优投资i*= i*(sjt,vjt)，它是非负的，满足一阶条件：
等式成立当且仅当最优投资是严格正的i*(sjt,vjt)＞0。当投资成本过高或预期收益过低时，公司j选择不投资。资本以所有公司通用的比率δ折旧。
我们假定投资成本Ci(ijt,vjt)的形式如下：
进入决策 在每个时期t，N个潜在的进入者观察进入成本kjt。进入成本取自由政府政策改变的分布 Fκ。如果潜在进入者j决定不进入，它会以零回报而消失。如果企业j进入，它支付了进入成本并在下一阶段作为一个在位者。此外，假设进入者拥有随机的初始资本存量，一旦公司成为在位者并开始运营，该存量将在下一个时期实现。
与退出决策类似，最优进入策略是最优阈值形式：如果进入成本kjt低于进入的价值，则潜在的进入者将会进入市场，即
因为kjt是任意的，潜在进入者进入的概率Pie，被定义为：
产业政策 产业政策影响生产、投资和进入的成本，并且是相关状态变量sjt的一部分。假设产业政策是非预期的。一旦政策到位，所有造船厂都认为这些政策是永久性的，进入和投资的激增与这些政策的时机非常吻合。
一般均衡 该模型的一般均衡包括政策,{qjMt}m=1M ,i*(sjt,vjt)，pX(sjt,),Pie , 价值函数V(sjt,)和价格Pmt，产量满足（2）式并最大化时期利润，投资决策满足（6）式，退出决策满足（5）式，进入决策满足（8）式，而船舶价格在每个时期都会使市场出清，因此总需求等于总供给。此外，在位企业的价值函数满足（3）式而企业利用上述政策形成预期。
03 数据来源与实证分析
3.1 数据来源
该研究首次使用全球造船业的综合微观数据来解决上述问题，采用了多个数据库。第一个数据库来自CLARKSONS，包含了从1998-2014年全球所有造船厂的季度信息。第二个数据来源是中国工业企业数据库，包括年销售额在500万元以上的制造业企业。对于每个造船厂和年份，观测值包含了造船厂地理位置（省市）、所有制（国有企业、私人企业、合资企业）、营业收入以及营业成本等。
按照Brandt等（2012）描述的程序构建造船业企业的实际资本存量和投资。除了这些企业层面的变量外，还收集了造船业的一些综合变量，包括散货船、油轮和集装箱在内的所有主要船舶类型补偿总吨位（CGT）的季度全球价格。由于钢铁是造船业的主要投入，钢材价格可以作为生产成本变化的一个重要指标。整合上述所有数据库后，最后得到了1998-2013年中国、韩国和日本造船厂的季度面板数据。
3.2 静态需求和生产成本估计
需求 表3报告了需求曲线的估计，使用GMM估计需求系统。第（1）列给出了最简单的估计结果，其中唯一影响需求的因素是特定船舶类型的运费率。第（2）列添加了其他影响需求的因素。第（3）列进一步控制了时间趋势，而第（4）列允许时间趋势在2006年前后有所不同。在所有变量中，考虑了2006年前后不同的价格系数，以捕捉产业政策出台后需求曲线斜率的变化。可以发现，2006 年后需求弹性变小。
生产成本 表4给出了每种船型的边际成本估计参数，允许表征生产成本曲率的关键参数（数量、资本、积压和钢材价格的系数）因类型而异，但限制补贴虚拟变量和造船厂属性的系数在不同船型之间相同。假设补贴不是专门用于某一特定船舶类型，因为企业可以根据当时的市场条件生产不同种类的船舶。
随着中国的产业政策于2006 年生效并在 2009 年发生重大变化，将 2006-2008 年和 2009 年以后的中国船厂单独的虚拟变量包括在内。在2006至2008年生产补贴预计为1510元/CGT，为均价的10-13%。2009 年以后的补贴略小，为 1380 元人民币/CGT。参数βq反映了额外订购100,000 CGT 所增加的边际成本。βq越大，成本函数越凸，供给对价格变化的反应越小。平均而言，价格上涨 10% 会导致散货船舶产量增加 21%，油轮产量增加 28%，集装箱产量增加 22%。位于江苏、辽宁和浙江省（中国主要造船地区）的企业边际成本较低，江苏为 18-22%，辽宁为 13-16%，浙江为 10-12%。所有权的（额外）影响是有限的。虽然私营企业的边际成本最高，其次是小型国有企业，最后是外国合资企业，但这些系数都没有统计学意义。随着造船厂的老化，其边际成本每年增加约 1%。最后，正如预期的那样，钢材价格的上涨提高了所有类型的边际成本。
3.3 动态参数
投资成本函数 表A2给出了使用OLS、Tobit以及CLAD方法的投资政策函数的估计值，首选的是 OLS 回归，它提供了最高的模型拟合程度。投资造船价格上涨，钢材价格下跌。在其他条件相同的情况下，具有较高Sjt（即生产率更高）的公司投资更多。与预期相同，2006-08 年和 2009年以后的政策虚拟变量的系数都是正数。此外，投资相对于资本呈驼峰形：资本存量最初增加，资本1-15亿元时达到峰值，然后下降。
退出政策函数 我们通过Probit回归估计退出政策函数，表A3展示了两组估计值，使用所有状态变量的线性项以及资本平方给出两组估计。Sjt较高的公司退出的可能性较小，这是直观的，因为Sjt是衡量公司盈利能力的指标。当补贴到位时，退出概率更低。
04 中国产业政策评估
该研究还进行了反事实检验来评估中国产业政策的效果，这需要对行业进行长期模拟，因为进入和投资都会产生动态后果——积累的资本仍然具有生产力，新公司可以在政策结束后很长时间内继续运营。该研究实现如下的反事实：模拟中国政府从 2006 年开始补贴其国内行业一直到 2099 年。在每个时期，中国企业进行最优的生产、投资、退出和进入决策，将价格和政府政策视为既定的决策。日本和韩国公司做出生产决策，但不投资或进入/退出。因为如前所述，这些公司之间的产能扩张或进入/退出有限。均衡价格由每个时期的行业需求和供给曲线的交点的决定。
4.1 补贴政策评估
补贴金额 补贴对该研究的每一个结果都有重大影响，包括中国的世界市场份额、生产规模、价格、进入、退出、投资、利润、集中度以及资本利用。2006 年至 2013 年期间，中国造船企业的补贴总额接近 5400 亿元人民币。其中进入补贴最多（3300 亿元人民币），其次是生产补贴（1590 亿元人民币）和投资补贴（人民币 510 亿元）。与国内产业规模相比，补贴数额巨大，同期国内产业收入约17000亿元人民币。
这些补贴使中国在2006-2013年的世界市场份额增加了近40%。在没有补贴的情况下，中国的产量仍将增加，以应对繁荣时期的更高需求；然而，这种增长将不那么明显。补贴引发的全球供应增加导致全球船舶价格大幅下降：由于过去补贴的影响通过增加现有公司的产能和更多的新公司而累积，2009 年至 2013 年价格下降更为明显。
图 7 按年份比较了有补贴和没有补贴的中国企业数量。政府的支持使进入率增加了一倍多：从 2006 年到 2013 年，有 148 家企业获得补贴，而没有补贴的企业只有65家。这也抑制了退出（37 家企业退出对 46 家），并改变了退出企业的构成。有了补贴，退出的企业中很大一部分来自政策期间进入的企业，部分原因是补贴吸引了小型和相对低效率的企业。
2006年至2013年间发放的补贴总额使中国造船企业的终生贴现利润增加了1450亿元人民币。进入补贴促使低效率的小公司进入。此外，生产和投资补贴提高了企业的可变利润，并保留了本应退出的无利可图的企业。因此，政策出台后，该行业变得更加分散。中国国内的赫芬达尔-赫希曼指数 (HHI) 从 2004 年的 1200持续下降至 2013 年的不到 500 点（图 8），企业集中度显著降低。尽管中国的整体产量大幅增长，但产能利用率却低得多，尤其是在需求低迷的情况下。如果中国没有对造船业进行补贴，那么在 2009-2013 年的经济衰退期间，生产与资本的比率（代表产能利用率）将高出 20%。
4.2 补贴的福利分析和有效性
补贴导致企业数量、产能和产量大幅增加，也导致价格下降、资本利用率降低和产业结构更加分散。为了比较不同类型的政策，我们进行了五种不同补贴的反事实模拟：全部补贴、仅生产补贴、仅投资补贴、仅准入补贴和无补贴。在模拟 2013 年以后的行业时，除非另有说明，否则我们假设 2013 年的政策环境会延续到我们模拟期的结束。例如，在所有补贴的情况下，进入补贴从 2006 年到 2008 年，而生产和投资补贴从 2006 年持续到最后。
福利效应总结在表 11 中，该表报告了中国行业收入和利润的贴现总和，以及不同补贴的幅度。在所有补贴到位的情况下，这种政策组合非常无效，回报率仅为18%。各项政策单独实施时，生产补贴回报率分别为56%、投资补贴87%、准入补贴24%。这意味着多重补贴引起的扭曲是凸的：即所有政策的组合产生的回报与单独的每项政策相比要低得多。例如，进入补贴降低了进入门槛，从而吸引了低效率的进入者。随着生产和投资补贴的推出，经营企业的数量进一步膨胀，原因是补贴收入。这降低了回报率，并使补贴更加扭曲。
05结语
该研究以造船业为案例，对中国的产业政策进行了实证评估。虽然补贴导致了中国在世界市场份额的大幅增加，并巩固了中国的全球影响力，但导致了严重的福利扭曲。反事实的模拟表明，当针对生产率更高的企业或反周期实施补贴时，补贴的有效性可以大大提高。这一结果为发展中国家实施的产业政策提供了一个生动的故事，并强调了正确政策设计的重要性。
研究结论主要包括以下三点：
第一，中国造船业的产业政策支持规模非常大，这一方面推动了国内行业投资和显著提高了其在全球的市场份额，另一方面吸引了大量的无效率企业，造成过剩产能，从长期看并没有转化为高利润。
第二，不同政策工具的效果是不同的，生产和投资补贴从收益看是有效的，而市场进入补贴则引起产能过剩、加剧产业分割和低效率。
第三，产业政策的效果受到经济波动和周期、企业异质性等影响较为明显，逆周期的产业政策作用明显大于顺周期的政策，通过实行逆周期政策和偏向对高生产率企业的补贴，可以降低政策的扭曲程度。
该研究存在的不足之处是模型没有反映市场失灵，这造成产业政策分析必然是福利减少。此外，该研究也没有发现造船业对国内经济的明显溢出效应（比如钢铁生产、船舶拥有量、劳动力市场）、产业范围内的“干中学”效应或对贸易战略的影响。最后，该研究没有考察非经济因素的影响，如国家安全、军事考虑、成为行业垄断巨头等可能影响政策设计的因素。
Abstract
Despite the historic prevalence of industrial policy and its current popularity, few empirical studies directly evaluate its welfare consequences. This paper examines an important industrial policy in China in the 2000s, aiming to propel the country’s shipbuilding industry to the largest globally. Using comprehensive data on shipyards worldwide and a dynamic model of firm entry, exit, investment, and production, we find that the scale of the policy was massive and boosted China’s domestic investment, entry, and world market share dramatically. On the other hand, it created sizable distortions and led to increased industry fragmentation and idleness. The effectiveness of different policy instruments is mixed: production and investment subsidies can be justified by market share considerations, but entry subsidies are wasteful. Finally, the distortions could have been significantly reduced by implementing counter-cyclical policies and by targeting subsidies towards more productive firms.
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