基于目標(biāo)偏差的政策組合效果評(píng)價(jià)

曹建云，李紅錦，方 洪

(華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣東 廣州510006)

1 引言

精準(zhǔn)施策是國(guó)際秩序轉(zhuǎn)型期和國(guó)內(nèi)改革攻堅(jiān)時(shí)期的政策訴求和不容回避的政策走向［1］。隨著政府職能從重點(diǎn)解決“市場(chǎng)失靈”領(lǐng)域的問(wèn)題轉(zhuǎn)為對(duì)全方位、全過(guò)程的資源優(yōu)化配置進(jìn)行引導(dǎo)，政策數(shù)量和覆蓋范圍不斷擴(kuò)大，政策系統(tǒng)日趨復(fù)雜。一方面，為了保障政策實(shí)施效果，2018 年9 月1 日，《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理的意見(jiàn)》明確提出，將實(shí)施政策納入績(jī)效管理，通過(guò)績(jī)效目標(biāo)考核檢驗(yàn)政策效果、檢驗(yàn)是否精準(zhǔn)施策。與此同時(shí)，實(shí)踐中實(shí)施效果與政策初衷背離、政策目標(biāo)不能實(shí)現(xiàn)的情況屢見(jiàn)不鮮［2］。學(xué)者們從目標(biāo)偏差和政策工具選擇兩個(gè)方面分析了政策效果差的原因，一是績(jī)效目標(biāo)責(zé)任考核制下，績(jī)效目標(biāo)設(shè)定與政策初衷的偏差導(dǎo)致政策執(zhí)行過(guò)程中偏離了政策制定者的預(yù)期發(fā)展軌道［3］;二是政策工具的選擇和組合使用忽略了政策工具之間可能存在的互補(bǔ)效應(yīng)和替代效應(yīng)［4］，政策工具之間的替代效應(yīng)甚至是反作用的存在使得政策工具的組合使用效果比單一政策差［5］。通過(guò)加強(qiáng)績(jī)效目標(biāo)合理性論證及審核把關(guān)可以減少目標(biāo)設(shè)定偏差［6］，但是在績(jī)效目標(biāo)責(zé)任考核制下，地方政府在考核目標(biāo)的設(shè)定上傾向聚焦于能夠彰顯政績(jī)的面子工程，通過(guò)選擇性遴選目標(biāo)或降低目標(biāo)以減輕考核壓力，不同層級(jí)的政策目標(biāo)不一致在所難免［7］，從而，政策工具的選擇成為決定政策實(shí)施效果的關(guān)鍵因素。那么，在既定的目標(biāo)偏差下，能否通過(guò)政策工具的選擇提升政策實(shí)施效果?政策工具應(yīng)該如何組合?

雖然20 世紀(jì)60 年代開(kāi)始，“政策組合”一詞就出現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)政策相關(guān)文獻(xiàn)中，但學(xué)術(shù)界對(duì)政策組合使用的 效 果 關(guān) 注 相 對(duì) 較 晚，Atkeson 和Burstein［8］，Meuleman和Maeseneire［9］探討了稅收政策、人才政策、研發(fā)補(bǔ)貼、政府項(xiàng)目等政策工具的效果。然而從單一政策工具視角研究問(wèn)題，難以反映不同施政機(jī)構(gòu)、具有不同側(cè)重點(diǎn)的政策之間的相互作用。張永安等［10］用隨機(jī)前沿分析方法檢驗(yàn)了2006 ～2013年北京市創(chuàng)新政策對(duì)企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效的影響，證實(shí)了互補(bǔ)的政策工具組合使用比單一政策更能有效地提高企業(yè)創(chuàng)新績(jī)效。Costantini 等［11］，孟維站等［12］通過(guò)構(gòu)建政策綜合性和均衡性指數(shù)，檢驗(yàn)了政策組合特征對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政策組合的綜合性和均衡性與創(chuàng)新效率正相關(guān)。然而，學(xué)者們對(duì)政策組合效果的分析未考慮到目標(biāo)偏差的影響，也未對(duì)比研究簡(jiǎn)單的政策疊加效果與綜合度和均衡度較高的政策組合效果的差異。

本文利用雙重差分方法，以東莞“倍增計(jì)劃”政策的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)偏差下政策的實(shí)施效果及不同政策工具組合的政策效果，評(píng)估政策組合的綜合性和均衡性特征對(duì)政策效果的影響，為精準(zhǔn)施策中考核目標(biāo)的精準(zhǔn)設(shè)定和政策工具的精準(zhǔn)選擇提供參考。本研究的貢獻(xiàn)在于:(1)利用企業(yè)微觀層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證，增加目標(biāo)偏差下政策實(shí)施效果與政策初衷偏離的相關(guān)證據(jù)，揭示創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)與目標(biāo)責(zé)任考核制下考核目標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)，為減小目標(biāo)設(shè)定偏差、從源頭上提升政策效果提供理論依據(jù)。(2)檢驗(yàn)簡(jiǎn)單的政策疊加效果與綜合性和均衡性較高的政策組合效果的差異，得出簡(jiǎn)單的政策疊加效果并不一定優(yōu)于單一政策的效果，只有綜合程度、均衡程度較高的政策組合才有利于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，為“扶強(qiáng)扶優(yōu)”而非“撒胡椒面”的政策扶持方式提供數(shù)據(jù)支撐。

2 理論分析與研究假設(shè)

2.1 目標(biāo)偏差與政策效果

根據(jù)目標(biāo)設(shè)置理論，目標(biāo)具有激勵(lì)和約束作用，獎(jiǎng)勵(lì)和監(jiān)督等外來(lái)刺激本質(zhì)上都通過(guò)目標(biāo)來(lái)影響動(dòng)機(jī)，目標(biāo)引導(dǎo)相關(guān)活動(dòng)指向與目標(biāo)緊密相連的行為，激勵(lì)活動(dòng)主體朝著特定的方向努力，并通過(guò)對(duì)照行為結(jié)果與既定目標(biāo)的偏離及時(shí)調(diào)整和修正自身的行為，最終實(shí)現(xiàn)預(yù)期目標(biāo)。政策目標(biāo)是政策活動(dòng)所追求的方向，體現(xiàn)了政策的價(jià)值和意義，政府利用公權(quán)力分配社會(huì)資源，分配給誰(shuí)、分配什么、如何分配等問(wèn)題都涉及到公平與效率、發(fā)展與環(huán)境等價(jià)值的權(quán)衡取舍，不同的政策目標(biāo)表現(xiàn)為不同的價(jià)值選擇，然而，政策制定與實(shí)施是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)工程，由具有不同政策觀念、政策利益的主體制定，政策目標(biāo)往往不是單一的，而是以一個(gè)目標(biāo)為中心、多個(gè)子目標(biāo)構(gòu)成的目標(biāo)體系。

有政策目標(biāo)就有考評(píng)，“以評(píng)促建”正是通過(guò)目標(biāo)來(lái)激勵(lì)活動(dòng)主體，符合管理學(xué)的激勵(lì)原理?？?jī)效目標(biāo)作為政策績(jī)效評(píng)價(jià)的標(biāo)準(zhǔn)，是政府績(jī)效管理的起始點(diǎn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，影響組織激勵(lì)與運(yùn)行效率。精準(zhǔn)評(píng)策需要建立在科學(xué)、合理的評(píng)估體制和方法上，孟華［13］對(duì)英國(guó)德克薩斯警察服務(wù)的實(shí)證研究表明，合理的績(jī)效目標(biāo)是保障政策效果的前提。然而，目前對(duì)政策的評(píng)估缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、成熟的評(píng)估體系，績(jī)效目標(biāo)設(shè)定流于形式、缺乏科學(xué)論證和嚴(yán)格審核［3］，加上受制于相互牽制的部門(mén)利益，政策執(zhí)行部門(mén)通過(guò)選擇性遴選目標(biāo)或降低目標(biāo)使得不同層級(jí)的政策目標(biāo)不一致，出現(xiàn)績(jī)效目標(biāo)與政策初衷的偏離。當(dāng)存在目標(biāo)偏差時(shí)，績(jī)效考核會(huì)將注意力從政策目標(biāo)轉(zhuǎn)移到績(jī)效目標(biāo)，政策目標(biāo)喪失對(duì)政策執(zhí)行活動(dòng)的規(guī)范與指向作用，不利于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)［14］。政策效果是基于經(jīng)濟(jì)主體對(duì)政府的信任而實(shí)現(xiàn)的，政策執(zhí)行過(guò)程的走樣和低效率使得政策目標(biāo)無(wú)法實(shí)現(xiàn)。尤其是在目標(biāo)責(zé)任考核制下，考核結(jié)果作為上級(jí)政府判斷下級(jí)政府工作的優(yōu)劣或組織部門(mén)選拔任用干部的直接依據(jù)，與責(zé)任人的晉升流動(dòng)的職業(yè)生涯等息息相關(guān)［15］，面對(duì)高強(qiáng)度的激勵(lì)，責(zé)任人會(huì)重視績(jī)效目標(biāo)的完成情況，會(huì)通過(guò)對(duì)目標(biāo)完成程度的定期跟蹤和管理促進(jìn)目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，甚至為達(dá)目標(biāo)不擇手段，而且通常傾向于完成“看得見(jiàn)、易于完成”的目標(biāo)［16］。因此，本文假設(shè):

H1考核目標(biāo)與政策目標(biāo)存在偏差尤其是政策目標(biāo)更難實(shí)現(xiàn)時(shí)，政策效果表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)考核目標(biāo)。

2.2 政策組合與政策效果

為了實(shí)現(xiàn)多元的政策目標(biāo)，政策實(shí)施已經(jīng)從單一政策過(guò)渡到政策工具的組合運(yùn)用。作為實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)的手段和方法，政策工具的精準(zhǔn)選定在一定程度上決定了政策目標(biāo)能否精準(zhǔn)達(dá)成。政策工具既包括管制、直接供給等強(qiáng)制性工具，也包括市場(chǎng)、社會(huì)組織等自愿性工具，如在減少經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的外部性、實(shí)現(xiàn)污染控制目標(biāo)方面，既有政府命令控制型政策工具如技術(shù)上或污染排放達(dá)不到標(biāo)準(zhǔn)就關(guān)閉企業(yè)，也有以市場(chǎng)為基礎(chǔ)的矯正稅和可交易的污染許可證等政策工具。這兩種類(lèi)型的政策工具既有一定的替代關(guān)系又有一定的互補(bǔ)關(guān)系，命令控制型政策工具實(shí)施過(guò)程簡(jiǎn)單，實(shí)施成本相對(duì)較低，見(jiàn)效快，但是由于不同企業(yè)執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)的成本不同，“一刀切”的方式往往會(huì)降低資源配置效率，不利于技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新。矯正稅和可交易的污染許可證制度賦予了企業(yè)選擇執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)或不執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)接受懲罰的權(quán)利，追求利潤(rùn)最大化的理性人在價(jià)格的引導(dǎo)下可以實(shí)現(xiàn)資源的優(yōu)化配置。關(guān)于兩種類(lèi)型的政策工具疊加使用的政策效果，研究結(jié)論并不一致，李冬琴［17］研究發(fā)現(xiàn)命令控制型政策工具和矯正稅結(jié)合使用，能以相對(duì)較低的代價(jià)實(shí)現(xiàn)控制污染目標(biāo)，促進(jìn)企業(yè)環(huán)境產(chǎn)品和工藝創(chuàng)新。劉海英和丁瑩［18］則發(fā)現(xiàn)政策工具組合使用，如用能權(quán)實(shí)施可交易政策而碳排放權(quán)采用行政命令管制，政策工具之間會(huì)產(chǎn)生掣肘，其政策效果比單一的可交易政策的效果差。事實(shí)上，不同政策工具的作用機(jī)制和途徑不同，在現(xiàn)有政策工具的基礎(chǔ)上加入具有互補(bǔ)效應(yīng)的政策工具，能降低現(xiàn)有政策工具的負(fù)面作用，強(qiáng)化政策效果，但是政策工具之間的替代效應(yīng)甚至是反作用的存在會(huì)降低政策效果［6］。因此，簡(jiǎn)單的政策疊加并不一定優(yōu)于單一政策效果。

然而，面對(duì)復(fù)雜的政策環(huán)境和多維度的政策問(wèn)題，單一的政策工具往往難以實(shí)現(xiàn)多元化的政策目標(biāo)。如趙愛(ài)武和關(guān)洪軍［19］模擬了環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新激勵(lì)政策的效果，發(fā)現(xiàn)當(dāng)環(huán)境創(chuàng)新產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力相對(duì)較弱時(shí)，單一的補(bǔ)貼政策并不能顯著促進(jìn)環(huán)境技術(shù)創(chuàng)新，以政策工具之間的互補(bǔ)關(guān)系和替代關(guān)系為基礎(chǔ)，優(yōu)化政策工具組合、發(fā)揮“組合拳”的作用有利于實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)，這也是當(dāng)下普遍的做法［1］。

根據(jù)Rothwell 和Zegveld［20］的分類(lèi)，政策工具分為供給型、需求型和環(huán)境型三種類(lèi)型，供給型政策和需求型政策分別表現(xiàn)為政策的推動(dòng)力和拉動(dòng)力，環(huán)境型政策起到間接的影響作用。政策工具同時(shí)作用于需求面和供給面，能調(diào)動(dòng)生產(chǎn)者和消費(fèi)者各方的積極性，激活從生產(chǎn)者決策到消費(fèi)者行為改變不同決策鏈條中的作用機(jī)制，更好地實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)。當(dāng)需求拉動(dòng)與技術(shù)供給不成比例時(shí)，強(qiáng)調(diào)需求拉動(dòng)的不平衡政策組合會(huì)導(dǎo)致替代技術(shù)種類(lèi)減少，強(qiáng)調(diào)技術(shù)供給的不平衡政策組合會(huì)降低對(duì)需求擴(kuò)張的預(yù)期，更為均衡地使用需求拉動(dòng)和技術(shù)推動(dòng)工具對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的積極影響往往更大［21］。Rogge 和Reichardt［22］對(duì)德國(guó)風(fēng)力行業(yè)的研究證實(shí)了需求拉動(dòng)型政策工具和技術(shù)推動(dòng)型政策工具之間存在正向的交互作用，組合使用對(duì)企業(yè)創(chuàng)新活動(dòng)有積極作用。Costantini 等［11］研究了1990 ～2010 年23 個(gè)OECD 國(guó)家的政策組合特征對(duì)引導(dǎo)節(jié)能技術(shù)創(chuàng)新的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，政策組合的綜合性和均衡性對(duì)技術(shù)創(chuàng)新具有積極作用，政策組合的均衡性越高，對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的促進(jìn)作用越強(qiáng)，而政策組合的非均衡性會(huì)阻礙技術(shù)創(chuàng)新。由此表明，通過(guò)組合使用供給型、需求型和環(huán)境型政策工具，提高政策的綜合性和均衡性有利于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。在績(jī)效目標(biāo)責(zé)任考核制下，績(jī)效目標(biāo)設(shè)定中存在的選擇性行為，使得政策目標(biāo)相對(duì)績(jī)效目標(biāo)更加多元化，目標(biāo)水平的實(shí)現(xiàn)難度更大，不考慮政策組合特征的政策疊加不利于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。因此，本文假設(shè):

H2考核目標(biāo)與政策目標(biāo)存在偏差尤其是政策目標(biāo)更難實(shí)現(xiàn)時(shí)，政策組合的綜合性、均衡性與政策目標(biāo)實(shí)現(xiàn)程度正相關(guān)。

3 研究設(shè)計(jì)

3.1 樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

目標(biāo)設(shè)定偏差在當(dāng)前的政策執(zhí)行和績(jī)效考評(píng)中較為普遍［14］，本文以東莞“倍增計(jì)劃”政策的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)偏差對(duì)政策效果的影響。為了應(yīng)對(duì)全球性高端制造業(yè)回流與區(qū)域性低端制造業(yè)市場(chǎng)分流，東莞市政府于2017 年推出“倍增計(jì)劃”，旨在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，其目標(biāo)是試點(diǎn)企業(yè)在3 ～5 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)規(guī)模與效益的倍增，自主創(chuàng)新能力處于全市、全省乃至全國(guó)前列，即政策強(qiáng)調(diào)通過(guò)創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)增長(zhǎng)，政策目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)。然而實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中，政策績(jī)效考核目標(biāo)降低為生產(chǎn)增長(zhǎng)，考核指標(biāo)為營(yíng)業(yè)收入倍增，沒(méi)有針對(duì)自主創(chuàng)新能力設(shè)定考核目標(biāo)和指標(biāo)，“倍增計(jì)劃”的目標(biāo)偏差表現(xiàn)為考核目標(biāo)低于政策目標(biāo)，僅僅是政策目標(biāo)的一個(gè)方面。

2017 年“倍增計(jì)劃”選定了214 家市級(jí)試點(diǎn)企業(yè)進(jìn)行扶持，2018 年剔除了25 家不具備良好倍增前景的企業(yè)，新增了97 家更具倍增潛力的企業(yè)。本文選擇的樣本是2017 ～2018 年納入“倍增計(jì)劃”的試點(diǎn)企業(yè)和提交了申請(qǐng)但未納入“倍增計(jì)劃”的企業(yè)，由于非高新技術(shù)企業(yè)缺乏高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入數(shù)據(jù)，無(wú)法衡量創(chuàng)新增長(zhǎng)情況，同時(shí)部分企業(yè)缺乏創(chuàng)新投入如研發(fā)人員和研發(fā)投入數(shù)據(jù)，因此，剔除非高新技術(shù)企業(yè)和高新技術(shù)企業(yè)中創(chuàng)新投入數(shù)據(jù)不齊全的企業(yè)，最終納入分析的有144 家試點(diǎn)企業(yè)和85 家非試點(diǎn)企業(yè)。數(shù)據(jù)通過(guò)兩個(gè)途徑獲取，一是課題組2019 年4 月對(duì)46 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)及東莞市實(shí)施重點(diǎn)企業(yè)規(guī)模與效益倍增計(jì)劃工作領(lǐng)導(dǎo)小組辦公室、東莞市經(jīng)濟(jì)和信息化局、東莞市商務(wù)局、東莞市科技局、東莞市金融局等單位的主要負(fù)責(zé)人進(jìn)行訪談，了解“倍增計(jì)劃”的實(shí)施過(guò)程、實(shí)施效果及存在的問(wèn)題;二是從東莞市財(cái)政局、東莞市統(tǒng)計(jì)局、東莞市監(jiān)管局和東莞市稅務(wù)局等部門(mén)獲取計(jì)量模型中相關(guān)指標(biāo)的數(shù)據(jù)。

3.2 方法和變量說(shuō)明

(1)雙重差分方法

進(jìn)行政策效果評(píng)價(jià)首先要識(shí)別政策與效果之間的因果關(guān)系，排除遺漏的宏觀及制度變量對(duì)結(jié)果的可能影響，產(chǎn)生一致估計(jì)［23］?！氨对鲇?jì)劃”從2017 年開(kāi)始實(shí)施，試點(diǎn)企業(yè)獲得了一系列政策的支持，“倍增計(jì)劃”可以看成一場(chǎng)自然實(shí)驗(yàn)，為了分析目標(biāo)偏差下的“倍增計(jì)劃”以及覆蓋產(chǎn)業(yè)、科技、財(cái)稅金融、區(qū)域開(kāi)放、人才、土地、公共服務(wù)等領(lǐng)域的政策工具的組合使用是否有效地促進(jìn)了生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)，本文采用雙重差分法對(duì)比實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的差異性影響，識(shí)別變量間的因果關(guān)系。

(2)被解釋變量

“倍增計(jì)劃”初衷是高質(zhì)量增長(zhǎng)，考核目標(biāo)是營(yíng)業(yè)收入在3 ～5 年內(nèi)實(shí)現(xiàn)倍增，因此，從政策有效性方面選擇營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GP)衡量生產(chǎn)增長(zhǎng)、高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率(GI)衡量創(chuàng)新增長(zhǎng)。

(3)核心解釋變量:時(shí)間變量與分組變量的交叉項(xiàng)

雙重差分法中涉及時(shí)間變量、分組變量及其交叉項(xiàng)。東莞市2017 年開(kāi)始實(shí)施“倍增計(jì)劃”，時(shí)間變量(T)在2017 年后取值為1。分組變量包括企業(yè)分組、政策組合分組和政策組合特征分組三個(gè)方面，企業(yè)分組變量為“倍增計(jì)劃”試點(diǎn)企業(yè)變量(TBZ)，試點(diǎn)企業(yè)取值為1;“倍增計(jì)劃”政策42 個(gè)子項(xiàng)涉及供給型、需求型和環(huán)境型三類(lèi)政策工具共57 項(xiàng)，其中供給型政策力度最大(49.12%)，144個(gè)試點(diǎn)企業(yè)都獲得了供給型政策支持，需求型政策工具最少(21.05%)，基于此，政策組合分組變量(TP)包括需求-供給型組合政策(TPDS)、供給-環(huán)境型組合政策(TPSH)和需求-供給-環(huán)境型組合政策(TPDSH)，如果企業(yè)獲得了該類(lèi)政策組合，則分組變量取值為1;政策組合特征分組(TC)包括綜合性分組(TPC)、均衡性分組(TPB)以及綜合性-均衡性分組(TPCPB)，企業(yè)獲得政策組合的綜合性、均衡性高于平均水平時(shí)取值為1。時(shí)間變量與分組變量的交叉項(xiàng)反映了相對(duì)于對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)組的被解釋變量在政策實(shí)施后發(fā)生了多大變化，直接反映政策的實(shí)施效果。

政策組合特征分組中，本文借鑒Costantini等［11］，孟維站等［12］的方法，針對(duì)同一維度內(nèi)的不同政策類(lèi)型組合和同一政策類(lèi)型內(nèi)不同政策方面的組合，考察政策綜合性和政策均衡性。政策綜合性反映政策運(yùn)用的廣度，計(jì)算公式如下

其中PCit表示企業(yè)i 在t 時(shí)期獲得的政策組合的綜合性，表示第k 個(gè)類(lèi)別的政策得分，l 為政策類(lèi)別數(shù)。政策均衡性反映同一維度內(nèi)不同政策類(lèi)型或同一類(lèi)別不同方面的政策強(qiáng)度的均衡性，計(jì)算公式如下

其中PBit表示企業(yè)i 在t 時(shí)期獲得政策組合的均衡性，d 表示政策方面或政策類(lèi)別兩兩組合的個(gè)數(shù)，n表示政策兩兩組合總數(shù)，表示政策方面或政策類(lèi)別間的兩兩相關(guān)性指數(shù)，計(jì)算公式為

(4)控制變量

生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)與企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模和研發(fā)水平等相關(guān)，將企業(yè)營(yíng)業(yè)收入(SI)、職工人數(shù)(NE)、高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入占營(yíng)業(yè)收入比重(RH)、研發(fā)人員占職工人數(shù)比重(RR)等作為控制變量。

3.3 方法和模型設(shè)定

(1)目標(biāo)偏差與政策效果

“倍增計(jì)劃”中，3 ～5 年的倍增目標(biāo)是以2016年為基期，截止2019 年4 月，“倍增計(jì)劃”政策面臨中期考核，為了檢驗(yàn)政策實(shí)施前后的效果，本文將2014 ～2016 年作為“倍增計(jì)劃”前的階段，2017年6 月～2019 年4 月為“倍增計(jì)劃”實(shí)施后的階段;將144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)作為實(shí)驗(yàn)組，85 個(gè)非試點(diǎn)企業(yè)作為對(duì)照組，檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的組間及“倍增計(jì)劃”前后的績(jī)效差異，構(gòu)造如下實(shí)證模型

為了檢驗(yàn)(4)式結(jié)果的穩(wěn)健性，(5)式中加入了控制變量。同時(shí)，為了消除企業(yè)某一年增長(zhǎng)率受到外界因素干擾出現(xiàn)異常值，“倍增計(jì)劃”實(shí)施前后，因變量營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率(GP)或高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率(GI)分別采用2014 ～2016 年和2017 ～2019年的平均增長(zhǎng)率。T×TBZ 的系數(shù)反映了相對(duì)于對(duì)照組，實(shí)驗(yàn)組的被解釋變量在“倍增計(jì)劃”實(shí)施后發(fā)生了多大變化，直接反映“倍增計(jì)劃”的政策效果。Controls 代表控制變量，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

(2)政策組合與政策效果

本文分兩步檢驗(yàn)144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)獲得的政策組合的政策效果，利用(6)式和(7)式將政策組合綜合度和均衡度較高和較低的樣本混同回歸，將獲得政策組合和未獲得政策組合的樣本分別作為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，檢驗(yàn)不考慮組合特征的政策工具簡(jiǎn)單疊加的效果，政策組合分組變量(TP)包括需求-供給型組合政策(TPDS)、供給-環(huán)境型組合政策(TPSH)和需求-供給-環(huán)境型組合政策(TPDSH)。

利用(8)式和(9)式將政策組合綜合度和均衡度較高和較低的樣本分別作為實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組，檢驗(yàn)政策組合的綜合性和均衡性特征的政策效果，組合特征分組變量(TC)反映需求型、供給型和環(huán)境型政策組合的全面性和均衡性，將政策綜合性和均衡性高于試點(diǎn)企業(yè)平均水平的樣本作為實(shí)驗(yàn)組，其綜合性分組(TPC)、均衡性分組(TPB)、綜合性-均衡性分組(TPCPB)取值為1。T×TC 的系數(shù)反映了政策組合特征的政策效果。

4 實(shí)證結(jié)果分析

4.1 描述性統(tǒng)計(jì)

458 個(gè)樣本的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率均值為23.480%，其中144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)在“倍增計(jì)劃”實(shí)施后，營(yíng)業(yè)收入年平均增長(zhǎng)33.080%，基本達(dá)到了3 ～5 年的倍增要求。高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率均值為48.611%，標(biāo)準(zhǔn)差為123.825%，變異系數(shù)為2.547，說(shuō)明樣本企業(yè)之間創(chuàng)新增長(zhǎng)存在較大的差異。144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)政策綜合性均值為1.157，最大值為3.144，最小值為0.022;政策均衡性均值為1.082，最大值為2.670，最小值為0.028，從平均水平來(lái)看，試點(diǎn)企業(yè)都獲得了不同類(lèi)型政策的組合支持，但是組合使用的政策強(qiáng)度還不夠均衡。

4.2 目標(biāo)偏差與政策效果

表1 列示了“倍增計(jì)劃”與生產(chǎn)增長(zhǎng)、創(chuàng)新增長(zhǎng)關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果。為了保障回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，依次進(jìn)行了兩個(gè)回歸，模型1 和模型3 不加入控制變量，僅使用核心解釋變量進(jìn)行回歸，模型2 和模型4 加入了控制變量?！氨对鲇?jì)劃”實(shí)施前，非試點(diǎn)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率為20.752%，試點(diǎn)企業(yè)比非試點(diǎn)企業(yè)低1.964%，為18.788%，二者的差異在統(tǒng)計(jì)上不具有顯著性?！氨对鲇?jì)劃”實(shí)施后，試點(diǎn)企業(yè)的增長(zhǎng)率上升到33.080%，比非試點(diǎn)企業(yè)高15.185%，二者的差異在1%水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性。模型1 交叉項(xiàng)的回歸結(jié)果顯示，這種差異歸因于“倍增計(jì)劃”的實(shí)施，交叉項(xiàng)的系數(shù)0.171在5%水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，而且加入控制變量后，處理效應(yīng)的系數(shù)仍然顯著為正，表明“倍增計(jì)劃”具有顯著的生產(chǎn)增長(zhǎng)效應(yīng)。

模型3 的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，“倍增計(jì)劃”對(duì)實(shí)驗(yàn)組樣本產(chǎn)生了一定的正向作用，但是這種效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上不具有顯著性，雖然在加入控制變量后交叉項(xiàng)的系數(shù)在10%水平上具有統(tǒng)計(jì)顯著性，但交叉項(xiàng)不穩(wěn)健的結(jié)果表明“倍增計(jì)劃”與創(chuàng)新增長(zhǎng)之間的“因果關(guān)系”在統(tǒng)計(jì)意義上不顯著，“倍增計(jì)劃”并沒(méi)有顯著促進(jìn)創(chuàng)新增長(zhǎng)，主要原因在于“倍增計(jì)劃”政策存在目標(biāo)設(shè)定偏差，由于“倍增計(jì)劃”的考核目標(biāo)是生產(chǎn)增長(zhǎng)，雖然實(shí)現(xiàn)“內(nèi)涵式”的創(chuàng)新增長(zhǎng)是企業(yè)乃至整個(gè)產(chǎn)業(yè)的長(zhǎng)期目標(biāo)，但是實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新增長(zhǎng)不是一蹴而就的，沒(méi)有高水平的技術(shù)積累和長(zhǎng)時(shí)間對(duì)創(chuàng)新要素的投入積累，短期內(nèi)實(shí)現(xiàn)創(chuàng)新增長(zhǎng)的難度比實(shí)現(xiàn)“外延式”增長(zhǎng)的難度要大得多。以下兩個(gè)方面的事實(shí)表明，在國(guó)內(nèi)生產(chǎn)成本上升、要素紅利逐步喪失的背景下，“倍增計(jì)劃”3 ～5 年?duì)I業(yè)收入倍增的考核目標(biāo)實(shí)現(xiàn)難度是較大的，一是144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)僅有36.806%完成了營(yíng)業(yè)收入中期增長(zhǎng)目標(biāo);二是現(xiàn)場(chǎng)訪談的7 個(gè)2017 年被列入試點(diǎn)企業(yè)但在2018 年被剔除的企業(yè)中，有2 個(gè)企業(yè)在訪談前已經(jīng)停產(chǎn)，未停產(chǎn)企業(yè)的營(yíng)業(yè)收入也經(jīng)歷了大幅下滑，如某電子科技有限公司2016 年?duì)I業(yè)收入為14 億，2017 年下降到6 億元，2018 年進(jìn)一步減少到3 億元。受訪企業(yè)普遍認(rèn)為被納入試點(diǎn)企業(yè)相當(dāng)于獲得了政府的背書(shū)，“試點(diǎn)企業(yè)”的頭銜對(duì)企業(yè)發(fā)展有積極的影響，從而試點(diǎn)企業(yè)會(huì)優(yōu)先保障完成考核目標(biāo)以保住“試點(diǎn)企業(yè)”的頭銜。在考核目標(biāo)水平實(shí)現(xiàn)難度較大的情況下，試點(diǎn)企業(yè)犧牲創(chuàng)新增長(zhǎng)以獲得短期、較高的“外延式”增長(zhǎng)不足為奇，即目標(biāo)偏差下尤其是政策目標(biāo)更難實(shí)現(xiàn)時(shí)，政策效果表現(xiàn)為實(shí)現(xiàn)考核目標(biāo)而非政策目標(biāo)，假設(shè)H1 得證。

4.3 政策組合與政策效果

表2 列示了目標(biāo)偏差下的單一政策、政策工具組合使用與生產(chǎn)增長(zhǎng)、創(chuàng)新增長(zhǎng)關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果。

從交叉項(xiàng)系數(shù)來(lái)看，模型5 ～10 的系數(shù)都為正，說(shuō)明政策組合對(duì)生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)具有正向作用，模型7 和模型10 交叉項(xiàng)的系數(shù)及擬合優(yōu)度分別大于模型5 ～6 和模型8 ～9，表明政策從需求、供給、環(huán)境三個(gè)方面同時(shí)推動(dòng)的作用大于從兩個(gè)方面推動(dòng)。但模型5 ～9 交叉項(xiàng)的系數(shù)不具有統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性，模型10 交叉項(xiàng)的系數(shù)雖然顯著但不穩(wěn)健，未加入控制變量時(shí)的系數(shù)不顯著，由此說(shuō)明，一旦不考慮政策組合的特征，相對(duì)于沒(méi)有獲得組合政策支持的試點(diǎn)企業(yè)，實(shí)驗(yàn)組企業(yè)并沒(méi)有因?yàn)楹?jiǎn)單的政策疊加而實(shí)現(xiàn)顯著的生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)，即簡(jiǎn)單的政策疊加效果并沒(méi)有優(yōu)于單一政策的效果。

表3 列示了政策組合的綜合性、均衡性與生產(chǎn)增長(zhǎng)、創(chuàng)新增長(zhǎng)關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果。144 個(gè)試點(diǎn)企業(yè)中，政策組合綜合程度高于平均水平的企業(yè)有48個(gè)，“倍增計(jì)劃”實(shí)施前，48 個(gè)企業(yè)營(yíng)業(yè)收入和高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入的平均增長(zhǎng)率分別為35.030%和47.337%，“倍增計(jì)劃”實(shí)施后分別上升到58.288%和71.426%，模型11 和模型14 交叉項(xiàng)的系數(shù)表明，綜合程度相對(duì)較高的政策組合顯著地促進(jìn)了實(shí)驗(yàn)組企業(yè)的生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)。試點(diǎn)企業(yè)中，有51 個(gè)企業(yè)的政策組合均衡程度高于平均水平，其營(yíng)業(yè)收入和高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入的增長(zhǎng)率分別從33.946%和47.924%上升到56.162%和69.579%，同期對(duì)照組企業(yè)從10.476%和5.812%上升到20.422%和13.399%，無(wú)論是從絕對(duì)水平還是增長(zhǎng)幅度來(lái)看，實(shí)驗(yàn)組都明顯高于對(duì)照組，模型12 和模型15 交叉項(xiàng)的系數(shù)表明，實(shí)驗(yàn)組相對(duì)較快的生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)得益于相對(duì)均衡的政策組合。即“倍增計(jì)劃”下，需求-供給-環(huán)境政策的均衡組合能顯著促進(jìn)生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)。試點(diǎn)企業(yè)中，政策綜合程度和均衡程度都高于平均水平的有47 個(gè)，模型13 和模型16 的系數(shù)顯示，相比對(duì)照組，綜合程度和均衡程度都較高的政策組合使實(shí)驗(yàn)組樣本獲得額外的0.155 個(gè)單位的生產(chǎn)增長(zhǎng)和0.189個(gè)單位的創(chuàng)新增長(zhǎng)。

表3 政策組合特征與政策效果的回歸結(jié)果

由此表明，雖然在目標(biāo)設(shè)定偏差下，試點(diǎn)企業(yè)會(huì)優(yōu)先保障完成考核目標(biāo)，但通過(guò)政策工具的組合使用，是可以實(shí)現(xiàn)政策目標(biāo)的。對(duì)比表2 和表3 中模型交叉項(xiàng)的系數(shù)，不難發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于簡(jiǎn)單的政策疊加及政策綜合程度低、強(qiáng)度不均衡的政策疊加，只有政策綜合程度高、強(qiáng)度更均衡的政策組合才能顯著促進(jìn)生產(chǎn)增長(zhǎng)和創(chuàng)新增長(zhǎng)，即目標(biāo)偏差下的政策組合效果取決于政策的綜合性和均衡性，這與假設(shè)H2 一致?！氨对鲇?jì)劃”政策訪談也支持了這一結(jié)論，訪談中，多家試點(diǎn)企業(yè)的負(fù)責(zé)人表示，雖然“倍增計(jì)劃”政策包括資金、土地、人才等多方面的扶持，但是實(shí)際執(zhí)行過(guò)程中，企業(yè)獲得的扶持主要是資金方面，而資金扶持的數(shù)量又很少，所以對(duì)企業(yè)的影響尤其是創(chuàng)新的激勵(lì)和推動(dòng)作用有限。同時(shí)，多個(gè)訪談對(duì)象認(rèn)為，“試點(diǎn)企業(yè)”頭銜的含金量會(huì)隨試點(diǎn)企業(yè)的數(shù)量增長(zhǎng)而降低，“倍增計(jì)劃”政策不應(yīng)該擴(kuò)大試點(diǎn)企業(yè)的面，這反映出只有綜合程度相對(duì)較高、政策力度相對(duì)較大的政策才能更好地激勵(lì)試點(diǎn)企業(yè)。

4.4 樣本自選擇效應(yīng)、時(shí)間趨勢(shì)及穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(1)樣本自選擇效應(yīng)檢驗(yàn)

在自然實(shí)驗(yàn)中，實(shí)際處理水平可能存在的自我選擇效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致不一致的估計(jì)?？紤]到“倍增計(jì)劃”政策下，試點(diǎn)企業(yè)通過(guò)專(zhuān)家書(shū)面評(píng)分和現(xiàn)場(chǎng)答辯遴選產(chǎn)生，遴選包括對(duì)利稅規(guī)模、利稅增長(zhǎng)、單位產(chǎn)出、研發(fā)創(chuàng)新等方面的考察，在“選好選優(yōu)、培優(yōu)培強(qiáng)”的原則下，存在樣本自我選擇的可能性，即規(guī)模越大、創(chuàng)新能力越強(qiáng)、效率越高的企業(yè)更有可能成為“倍增計(jì)劃”試點(diǎn)企業(yè)。為此，參考吳建南等［3］的方法，以是否是試點(diǎn)企業(yè)為因變量，營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率、企業(yè)營(yíng)業(yè)收入、職工人數(shù)、高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入占營(yíng)業(yè)收入比重、研發(fā)人員占職工人數(shù)比重等作為自變量進(jìn)行Logit 回歸。由于實(shí)驗(yàn)組樣本的隨機(jī)性考察主要是考察“倍增計(jì)劃”實(shí)施前的年份，因此，Logit 回歸采用2014 ～2016 年的相關(guān)數(shù)據(jù)。結(jié)果表明，所有自變量的回歸系數(shù)都不顯著，不存在樣本自選擇效應(yīng)。

(2)時(shí)間趨勢(shì)檢驗(yàn)

雙重差分法的隱含假設(shè)是在政策實(shí)施前，實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組的時(shí)間趨勢(shì)一樣。為了檢驗(yàn)實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組在“倍增計(jì)劃”實(shí)施前具有共同的時(shí)間趨勢(shì)，以2014 ～2016 年?duì)I業(yè)收入增長(zhǎng)率、高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入增長(zhǎng)率的一階差分為因變量，以是否是試點(diǎn)企業(yè)為自變量進(jìn)行OLS 回歸，結(jié)果表明，所有自變量的系數(shù)都不顯著，即政策實(shí)施前實(shí)驗(yàn)組和對(duì)照組具有相同的時(shí)間趨勢(shì)。

(3)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在原有控制變量的基礎(chǔ)上增加高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入，或?qū)⑵髽I(yè)職工人數(shù)換為高技術(shù)產(chǎn)品銷(xiāo)售收入，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。

5 結(jié)論與啟示

本文主要探討目標(biāo)偏差對(duì)政策效果的影響，利用雙重差分方法檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)偏差下的政策實(shí)施效果及政策工具組合使用的政策效果。以存在目標(biāo)設(shè)定偏差的東莞“倍增計(jì)劃”政策的相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，得出如下結(jié)論:(1)目標(biāo)責(zé)任考核制下，目標(biāo)偏差會(huì)導(dǎo)致政策效果偏離政策初衷，未納入目標(biāo)責(zé)任考核的績(jī)效維度會(huì)受到較少關(guān)注。“倍增計(jì)劃”設(shè)定的考核目標(biāo)偏離政策目標(biāo)導(dǎo)致其政策效果是實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)增長(zhǎng)而非創(chuàng)新增長(zhǎng)，這也表明創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展目標(biāo)能否實(shí)現(xiàn)在一定程度上取決于考核目標(biāo)的精準(zhǔn)度。(2)存在目標(biāo)設(shè)定偏差時(shí)，通過(guò)優(yōu)化政策工具組合可以使政策效果與政策初衷趨于一致。存在目標(biāo)偏差的“倍增計(jì)劃”通過(guò)簡(jiǎn)單的政策疊加無(wú)益于政策目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)，只有提高需求-供給-環(huán)境型政策組合的綜合性和均衡性才能實(shí)現(xiàn)“倍增計(jì)劃”的高質(zhì)量增長(zhǎng)目標(biāo)。

本文的研究對(duì)全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理下，政策考核目標(biāo)的設(shè)定及政策工具的合理使用有兩點(diǎn)啟示:(1)避免目標(biāo)設(shè)定偏差是保障政策實(shí)施效果的起始點(diǎn)和關(guān)鍵環(huán)節(jié)，全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理背景下，要通過(guò)績(jī)效目標(biāo)考核和管理來(lái)檢驗(yàn)和提升政策效果，就要避免考核目標(biāo)設(shè)定中的選擇性行為，而政策執(zhí)行過(guò)程中的選擇性行為一定程度上源于政策目標(biāo)的模糊性，因此，將政策納入績(jī)效管理本質(zhì)上要求政策目標(biāo)精準(zhǔn)設(shè)定。在當(dāng)前我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的攻堅(jiān)期，各級(jí)政府出臺(tái)的政策數(shù)量和覆蓋范圍不斷擴(kuò)大的同時(shí)，政策效果偏離政策初衷的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮，政府部門(mén)可以將精準(zhǔn)設(shè)定政策目標(biāo)作為解決這一問(wèn)題的切入點(diǎn)，通過(guò)精準(zhǔn)研策和精準(zhǔn)評(píng)策來(lái)減小目標(biāo)設(shè)定偏差，從源頭上保障創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)。(2)在財(cái)政資金、土地、人才等資源有限的情況下，政策扶持要體現(xiàn)“扶強(qiáng)扶優(yōu)”的原則。精準(zhǔn)施策要求在精準(zhǔn)設(shè)定政策目標(biāo)的情況下，精準(zhǔn)選擇政策工具，由于簡(jiǎn)單的政策疊加或政策強(qiáng)度不均衡的政策效果不顯著，政策工具的選擇和組合運(yùn)用既要考慮不同類(lèi)型政策間的替代效應(yīng)和互補(bǔ)效應(yīng)，又要讓企業(yè)獲得覆蓋面更廣、強(qiáng)度更均衡的政策扶持，在資源有限的情況下，這無(wú)疑要求縮小政策覆蓋的企業(yè)范圍，避免面廣量少“撒胡椒面”式扶持。