第 1 章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.1.1 选题背景
目前全球资源与环境遭受着经济迅猛发展的巨大冲击，为解决经济增长与环境污染之间的矛盾，各国都致力于发展污染小的新能源产业来缓解对环境的破坏；2008 年金融危机后，全世界面临新一轮产业结构调整，过去的外源性经济增长已不适用于如今的信息化时代，发展新技术、新革命的呼声高涨。
国务院自 2009 年以来，提出了各种刺激计划和产业政策鼓励新兴产业发展，2010 年通过的《国务院关于加快培育和发展战略性新兴产业决定》，正式将发展新兴产业提上日程。在中央政府加大政策扶持力度的指引下，我国大部分省(市、区)开始打造战略性新兴产业基地或将其作为支柱产业发展。各地方政府也积极对本地区新兴产业进行补贴，这一举措不仅加强了本地区新兴产业竞争力，对整个新兴产业的发展起到至关重要的作用(Hitaj,2013)[1]，还为经济发展和福利水平提高作出重大贡献。
同时，我国地方政府的发展模式逐渐从封闭的地方保护主义转变为开放的积极吸引外资的补贴竞争模式，形成了以政府补贴战略性新兴产业带动经济增长的发展战略，因此，我国战略性新兴产业增加值占国内生产总值的比重也由2008 年的 5.82%增加到 2015 年的 8%(周晶，2011)[2]，但是，随着政策的推进，各地区政府都期望在经济转型期拔得头筹，均致力于新兴产业的发展，新兴产业作为一个新产业，为了促进本地区新兴产业在国内市场的发展，各个地区政府均选择政府补贴新兴产业发展的发展战略；更重要的是，各地在选择重点发展的战略性新兴产业时，都偏好技术较成熟、易短期见效的产业，在具体的产业链环节选择上也偏好低端切入，因此产业同构风险增强(余东华,2015)[3]。这种产业结构雷同的现象如果不加控制的继续发展，在市场饱和的情况下，必然引发较严重的恶性竞争问题，最终导致产能过剩和重复建设(刘新宇，2012)[4]，“合成谬误”出现的概率也进一步增强。
2015 年，国家提出“一带一路”，年底供给侧改革又正式提出“三去一降一补”的结构性改革政策，可见如何治理产能过剩已经成为中国的一个突出问题。
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1.2 文献回顾
计划经济时代，“短缺”是产品供应的常态特征；随着社会主义市场经济的形成，中国开始告别短缺经济，供给大于需求，21 世纪起在重化工业领域逐渐出现“产能过剩”。
1.2.1 产能过剩的界定及其测度
基于供给侧视角的产能过剩度量方法，在实际测算工作中，实际产能数据可得性较强，但是理想产能因定义不同，导致不同的产能利用率测度方法的出现。目前产能利用率的测算方法主要包括六种：直接面向企业的问卷调查法、以当前产值与历史上某一年最高实际产值之比代表产能利用率的峰值法、综合考虑技术进步对产出影响的 C-D 生产函数法、综合考虑各类要素投入的成函数法以及当前主流的数据包络分析(DEA)和随机前沿分析法(SFA)。
其中峰值法最早由 Klein（1960）开创[15]，该方法由企业产量达到峰值时的产能，去推算企业在其他时期的产能利用率。这种方法存在着较大缺陷。现实生产中当产量达到峰值时的生产能力并不一定得到了充分利用，即可能存在“弱高峰”现象[21]（Phillips，1963），若将“弱高峰”时的产能定义为理想产能，将导致理想产能被低估，从而高估产能利用率。此外，生产函数法是对企业实际观察到的最大生产能力进行研究，通过设定不同的生产函数形式，寻找厂商达到理论均衡状态时的最优产出，并以此作为企业的理想产能。函数法又主要分为利润最大化法和成本最小化法。但是该方法的生产函数没有一个统一的界定标准，计算结果也会因函数不同而不同，且在其计算过程中需要用到的数据也较难获得。
以上方法各有优劣，综上本文采用的是基于非参数的数据包络分析从技术效率和规模效率视角测度生产能力，无需具体生产函数的模型假设，因此在实际运用中具有使用简单、无量纲性和普适性好等诸多优点。本文将分别从需求侧和供给侧视角针对中国战略新兴产业的产能过剩水平展开度量，从而更加客观、全面地刻画产能过剩程度。
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第 2 章 中国区域新兴产业政府补贴、产业同构与产能过剩水平实际测度
2.1 供给侧视角的战略性新兴产业产能过剩测度
供给侧视角的产能利用率测度：当前学术界在测度产能过剩水平时，多数利用产能利用率指标进行刻画。在具体测度方法方面，一般采用随机前沿生产函数法(SFA)和数据包络分析方法(DEA)。
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2.2 需求侧视角的战略性新兴产业产能过剩测度
现实中，舆论媒体通常关注消费市场上产品供给大于产品需求的现象，也可以将其理解为需求侧视角下的产能过剩。本文参考杨振兵的观点，将需求侧的产能利用率定义为消费市场上的战略性新兴产业产品需求与供给之比，其中产品需求指标可用各省战略性新兴产业的销售额来替代，而产品供给指标可用各省战略性新兴产业的产值表示。故需求侧战略性新兴产业的产能利用率表示为：
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第 3 章 战略性新兴产业产能过剩存在“合成谬误”趋势的理论机理......................19
3.1 产业发展中的“合成谬误”内涵........................19
3.2 基于补贴福利效应的机理分析...................... 19
第 4 章 “合成谬误”影响战略性新兴产业产能过剩的实证检验...................25
4.1 计量模型构建..................... 25
4.2 数据来源..........................25
第 5 章 光伏产业“合成谬误”特征的案例研究.....................31
5.1 案例设计...................31
5.2 光伏产业产能过剩分析............. 31
第 5 章 光伏产业“合成谬误”特征的案例研究
5.1 案例设计
Yin在对案例分析的研究中指出，对于多个不同时点上的案例研究，宜采用纵向案例研究，即单案例研究设计。因此本文选用单个光伏产业作为案例对我国战略性新兴产业的产能过剩问题进行研究是具有理论依据的。
数据选择方面，经过各方面统计调查，国内上市公司中涉及光伏产业的企业大约有 82 家，他们是行业发展的指向标，因此本文从同花顺金融数据终端归纳的光伏概念板块中，按照如下标准剔除了部分观测样本：主营业务不是光伏产业的企业。有些企业主营业务为其他产业，只是部分涉及了光伏产业的生产，这类数据不具有代表性，容易造成数据错位；数据披露不完全同时难以补全的企业；上市时间在 2014 年以后的企业。这类企业上市时间短，不具有研究价值，缺失的数据容易影响研究结果。最终我们得到 64 家数据齐全的主营业务为光伏产业的上市公司样本，结合国泰案数据库、wind 数据库搜索相关指标进行研究。从数量和质量来看，本文的研究样本能够较好的代表中国光伏产业的发展水平。
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结论及政策建议
中国地方财政补贴一方面对于降低新兴产业的企业成本和提升产品竞争力发挥了一定的积极作用。另一方面，地方政府在晋升激励的驱使下积极参与区域经济竞赛，在区域产业规划中存在模仿效应和追随策略，针对本地区新兴产业往往存在地方保护倾向，这种背离要素禀赋和技术水平的无序发展也使区域产业趋于同构，最终将导致重复建设和产能过剩，形成区域产业发展中的“合成谬误”。研究结论如下：
1.2007-2015 年间，中国多数省份战略新兴产业的结构相似度指数呈波动上升态势，但不同省份的产业结构趋同演变趋势呈现明显的差异性。其中，天津、江苏、贵州始终保持高度趋同性，山西、山东、湖南、广东等省份向高度趋同性的演变趋势明显，辽宁、上海、福建则呈现趋于减弱态势。值得关注的是，地理相邻省份往往存在两两趋同的特征。其内在原因可能在于参与区域竞赛的地方政府之间存在策略互动特征，倘若邻近省份地方政府加大对战略新兴产业的补贴投入，本省地方政府往往也采取跟随战略进而导致相邻省份的产业结构高度相同。
2.本文借鉴 Brander & Spencer 的理论思路揭示了产能过剩中“合成谬误”的形成逻辑。地区政府通过补贴政策支持战略性新兴产业发展，短期内将刺激本地区经济的增长，其他邻近地区观测到其正外部性效应后也采取追随策略对本地区新兴产业补贴并提出类似的产业发展规划，从而导致产业结构趋同，最终成以过度投资、过度建设和产能过剩为典型特征的合成谬误。
参考文献（略）