卢扬帆，张悦琦，张紫燕
(华南理工大学 公共管理学院，广东 广州 510640)
大半个世纪以来，公共政策执行分析始终是政策科学研究的重点。政策执行被认为是链接政策方案设计与政策效益发挥的中间环节。这种表述内嵌了政策结构或政策过程作为政策分析的两种操作性框架：前者将政策分解为目标、主体、工具和程序等要素，后者将其分为决策—执行—监督—问责等环节。但综观两者，政策执行与政策本身的关系并未解释清楚。现有研究通常认为政策执行系统包括执行主体及其行动、执行客体(目标群体)、执行资源保障与沟通协调等部分；
另一与之关联的概念是政策执行结构，主要涉及执行主体间的分工关系[1]。由此，政策执行是否包含在政策体系之内就存在争议。一说发布的政策方案已对政策执行系统进行了完善部署，但执行系统运作又有其自主理性，或使真实执行的政策不完全等同于设计理想。政策执行与公共政策的关系未厘清给两者的深化研究带来困扰。如果政策失效或偏离预期，到底应归因于执行系统还是政策设计？
进一步地，组织学派倾向于把政策当作正式的法令和制度，强调既定方案对政策执行的指导及约束性；
行为学派则主张政策是系列行动者的目的性行为，强调执行系统的主观能动性。这两种思想把分歧的关键引向“何为公共政策”的本质主义界定。其实，将两者融合更加贴近大多数政策解析的需求。为此我们提出政策绩效生产的概念，尝试探索政策(执行)分析的第三类视角。政策绩效生产是将公共政策视作执行主体，在考虑政策架构、自身需要与环境因素后，自主确定(选择)政策目标并引导相应行为，从而产出政策结果(满足需要并发挥效益)的机制。这一视角不仅肯定了政策方案的法定和权威效应，而且充分尊重执行系统的主观理性。政策绩效生产研究契合了公共政策科学与心理—行为科学交融的前沿趋势，有助于推动政策执行分析的叙事主义乃至建构主义发展[2]。
关于从政策方案到政策结果的过程，既有讨论主要分成两类：一是政策文本与执行分析。学者们要么聚焦政策文书进行挖掘和阐释，要么开发各种理论模型以探究影响政策执行的因素(解释执行偏离的原因)，如所谓第一代“自上而下”、第二代“自下而上”和第三代“整合视域”等模型。二是政策评估或绩效评估。前者往往利用回归分析等统计技术对特定政策要素或工具是否发挥作用进行检验，后者通过构建综合指标体系来获得政策整体效应的结构化衡量。遗憾的是，这两类研究基本独立，以致从政策配置到其结果表现的中间原理仍甚少被揭示，成为“缺环”，带来的后果则是评估的政策业绩很难归功于某项政策要素作用，对政策改进的启示不够直接。就政策绩效评估而言，还存在一种过度抽象而忽略本体、事实衡量与价值判断相分离的偏向，难以为政策要素衔接和执行系统优化提供帮助。
政策绩效生产视角的创建为现有政策科学分析中三组核心关系的理清带来助益：一是政策体系与执行系统的关系，二是政策构成分析与政策绩效评估的关系，三是(在方法论上)事实描述与价值判断的关系。政策绩效生产作为一种本体论(政策内容)指向认识论(政策效果)的关联机制[3]97，同时囊括了公共政策内在结构与关联主体理性行为两重逻辑，相应可用“(政策)需求—目标—责任—评价”和“(主体)动机—资源—行为—结果”的路径来描述，故能在一定程度上兼容前述各类研究的功能。
产业政策作为公共政策的重要类型，它的制定依赖于政府、市场及社会力量的合作共识，它的执行系统往往在政策发布后组建(兼顾权威性与灵活性)。读取产业政策对产业发展的作用机理十分必要，显然它不能简单沿用传统的政策文本或执行评估思路，而必须把政策约束性与执行能动性结合起来。本文选择产业政策中的先进制造业政策作为典型，在政策绩效生产视域下重点关注各地该类政策的决策依据、目标责任、主体关系、行动资源等要素组合，力求回答两个层次的问题：一是特定区域的不同政策内容之间如何相互引导并有机衔接，二是执行主体的理性行动(方案选择)如何导向迥异的政策绩效。
政策绩效生产机制在现有文献中没有完全对应的概念。但是围绕所需回答的两重问题，可从以下三个方面来梳理有价值的参考。
20世纪下叶以来，政策科学的理性主义思维强调政策实施路径或结果跟预期的一致性，建构主义思维则主张公共政策是一个协商行动的进程，甚至否认政策设计[4]。前沿的成果对“政策情境”议题展开探讨，希望了解政策如何在绩效生产中被塑形。结合产业政策实践来看，首先关于政策主体的构成，早期的政策基本由政府职能部门制定，随后公共组织、专家乃至公众等社会力量越发参与进来[5]。政策主体扩张对政策措施选择有重要影响，是后者趋于多样化的关键动因[6]。其次关于政策工具的使用，迄今多数讨论都基于Rothwell和Zegveld提出的供给型、环境型、需求型框架[7]10，也有根据Howlett和Ramesh开发的自愿性、混合性与强制性分类模型[8]。产业政策工具在不同国家和地区存在共性并需适时调整，但目前分析主要针对国家层面的特定文件，难以提供政策工具总体使用状况的概览[9]。再次关于政策的形式结构，各国产业政策大致可分成战略规划、组织保障、具体措施和财政扶持四个层次，在地域上分别凸显全面发展、重点支持和个别关照三种取向[10]。
可见，现有公共政策解析基本遵循了政策结构而非政策过程的思路，对应政策实施环节来界定和阐释的比较少。即使在政策结构中，也主要聚焦于政策主体、政策工具和政策形式的探究，提供了分类框架和应用经验，并初步涉及政策主体对政策工具选择的影响。然而，针对政策目标和程序两类要素构成及其关联的讨论匮乏，研究显得零散，整体性与功能性欠佳。本文提炼政策内容的共性维度和相互关系尽管可从中获得启发，但是对于政策绩效生产的条件变量定义和有效测量则无法获得成熟的参照。
关于在定量范畴内评估公共政策(产业政策)的特定要素或工具是否有效，从研究者关注的内容来看，首先最受欢迎的是财政和税收政策。讨论的焦点在于财政补贴或税收激励的规模以及由此带来的政府监管措施产生何种影响，其因变量包括产业研发投入、产能负荷、利润率和长期发展等，以识别出积极影响的结论居多[11]。其次，中观的创新与资源配置、土地供给与环境适配、空间集聚等方面的政策也是热门，如研究发现供给型政策抑制了产业综合绩效提升，需求型政策有利于资源高效配置等[12]。再次，一些学者也关注政策体系综合特征的影响，包括政策不确定性或调整频次将会抑制企业投资行为[13]。
这些研究广泛使用的是多元回归分析方法，在方程形式与估计技术上不限于OLS、DID和GMM等选择。少数文献进一步涉及到DEA、PSM、合成控制与社会实验等进阶工具，则主要是为了获得对产业绩效的更加全面、精确的衡量。回到政策绩效识别的核心要旨，这些方法功能限于从事后检验特定政策的单一要素实施效果，不仅无法将多个政策内容维度进行组合分析(帮助政策系统优化)，而且其结论固定为“是或否”的一维判断，很难回答它在哪些方面或多大程度上是有效的。
关于公共政策的绩效运行主要呈现出三种分析思路，分别为政策目标管理、政策要素匹配和政策执行偏差。政策目标管理视角重点考察既定的政策目标对政策执行有何影响。不同国家和地区的经验证明，设置完善的目标可以显著提升政策绩效；
而目标的难度、是否清晰和相互协调等特征也会产生复杂的影响[14]。政策要素匹配考察的是政策目标与工具之间、不同政策主体行为之间的协调性。前一方面在环境政策中研究最多，后一方面研究指出中央和地方层面的规划与行动协调对产业政策有序推进尤为重要[15]。政策执行偏差包括其执行路径偏离设计方案或结果未达到预期目标等情形，它可能是政策实践的常态，具有中性和负面双重效应[16]。从体制环境来讲，政策组织系统“条块分割”与“层级脱嵌”、政策资源分散与信息不对称、官员考核压力与自由裁量权等，都是引起政策“失范”的可能原因[17]。
上述三类研究从不同侧面阐释了政策绩效生产机制的有关特征，但没有清晰回答政策绩效生产机制究竟是什么，尤其没有直接揭示政策要素及其组合的形态怎么样就会导向怎样的政策绩效结果，所以政策结构配置与政策绩效评估两个系统基本维持独立，其链接原理至今仍为“黑箱”。究其根源，这些研究都偏于定性，没能建立针对政策内容组态的科学测量方案，故无法对其绩效生产的典型路径作出模拟。
在地方层面，先进制造业政策的范围比较模糊。目前多数研究仅采集正式出台的该产业发展三年或五年规划。但规划本身的内容有限，其实施更依赖于相关配套政策出台。籍此，我们采取一种“穷尽”式思维，即设法查找各地通过公开渠道能够获得的全部相关政策文件，打包成区域政策体系进行研究。考虑到研究的时效性和资料易得性，本文以“十三五”为周期收集省级先进制造业政策文件。之所以针对省级分析：一是产业政策以省政府为决策主体，各省在设计思路和内容取舍上彰显个性；
二是中国先进制造业发展不平衡，该层次的产业体量和增速的个体差异适中，方便观察。
通过省级政府及其职能部门官方网站、“北大法宝”政策文献数据库以及百度、搜狐等主流搜索引擎进行政策数据收集，最终选入的分析案例必须满足三项标准：一是省级层面在“十三五”期间至少正式印发了1份先进制造业政策；
二是主导产业中至少有一类进入了先进制造业统计目录；
三是相应年度体现产业发展的核心指标数据完整公开。31个省(直辖市、自治区)均符合条件。我们将收集到的140份政策文件分省进行打包(平均每省4.5份)，建立fsQCA的基础资料库(见表1)。
表1 “十三五”时期省级先进制造业发展政策文件
本文选择fsQCA方法探讨产业政策部署对先进制造业发展的影响。fsQCA跟传统回归分析相比的优点：一是侧重分析条件组合的影响而不是单个因素，二是通过模糊集计算有助于减少多重共线性，三是可应用于中小样本分析[18]。因为先进制造业政策体系的内容要素都很难简单测量，引入部分隶属度的fsQCA更加符合真相。同类文献一般将该方法操作分解为条件筛选、案例采集、条件变量测量和校准、条件必要性及其组态的充分性分析、结果阐释6个步骤。为确保分析可靠，还需明确其中关键参数的设定。首先是一致性。充分条件的一致性等于条件变量隶属集合(X)与结果变量隶属集合(Y)的交集占X的比例，必要条件的一致性等于X与Y的交集占Y的比例。一致性得分越接近于1越好，其中充分条件一致性一般要求在0.75或0.8以上，本文设为0.8；
必要条件一致性的阈值相对统一，要求大于0.9[19]。其次，覆盖率用于评估条件隶属集合X在物理上覆盖结果隶属集合Y的程度。fsQCA在获得解的同时会显示原始覆盖率、净覆盖率和整体解的覆盖率3个指标；
覆盖率并无明确的最低标准，主要用于比较若干等效解对于结果的解释力存在差异。再次，跟覆盖率关联的还有两个指标。一为最小案例频数，分析要求通过每种条件组态得出结果的案例数不能太少，通常考虑1或2，本文设定为1。二是不一致性减少的比例，为避免所有条件组态的结果一致，在根据最小案例频数进行筛选后，我们将PRI<0.7的真值表行手动调整其结果为0[20]。
QCA方法通常使用四种主流策略进行条件变量的筛选：一是从理论知识中获得启发，二是考虑条件组合的现实意义，三是以测量技术来排除部分条件，四是全面包含[21]87。本文组合前两种策略，尝试通过理论演绎和经验归纳互相印证来建立政策绩效生产机制的分析模型。政策情境相关文献及采集的政策文本内容解析一致确定了先进制造业政策绩效生产的条件变量包括5个，依次为产业基础分析、政策目标设置、重点任务部署、统筹分工机制和政策资源保障。接下来对各变量进行校准。到目前为止，绝大多数QCA的研究都使用Rihoux和Ragin提出的直接或间接校准法[21]87，它的前提是已得到每个变量的量化测量结果；
Basurto和Speer开发了一套专门针对定性资料的结构化校准程序，能够在保证系统性与透明度的情况下把文本数据转化为QCA的模糊集，从而克服以往研究中该类变量测量模糊、不可检验等缺陷[22]。本文借鉴该方法，但由于该方法初创时以访谈数据为例证，我们的原始资料则来自于政策文件，转换时不需围绕变量测量来设计访谈提纲，所以简化成以下三个步骤。
1.提出初始的测量方案和意向锚点，即构建对各条件变量的初始测量方案及进行定性锚点的意向选择。这一环节纯基于理论知识和研究者对概念的理解，需要决定每个变量之下的测量点及具体观察内容，在进入样本后它们可能被调整。
产业基础分析中对政策绩效生产最有价值的内容：一是归纳往期产业发展亮点，通常围绕产业规模、布局结构、重大项目、创新能力等维度阐述，以提供政策目标选择的指引；
二是嵌入相关统计数据，提供关键指标、量化数据、变化方向和优劣比较等信息，作为未来目标值的参考；
三是识别存在问题，比如在核心技术、价值层次、生产要素、产业配套等方面，提示政策重点任务和资源投入的方向[23]。针对该变量建立由上述3个测量点共16项观察内容(每个观察点4项)所组成的初步测量方案。虽然每项观察内容在政策中出现的概率不完全随机，但任何一项对特定地区的产业基础分析来讲都有可能是最重要的；
经综合权衡，将各项观察内容取相等权重。进行校准时，初设每个测量点覆盖所有的观察内容为完全隶属于“产业基础分析深入”集合的锚点，没有覆盖任何观察内容为非隶属于该条件集合的锚点，覆盖一半内容为交叉点。
政策目标设置是政策文本对未来产业发展提出的要求，各级政策通常会设置产业规模、结构效益与创新能力三个方面的量化目标。其中产业规模往往对特定产业增加值、增速和占比提出要求，结构效益对行业比例、产业集聚区、龙头产业和企业等提出要求，创新能力对研发投入、高技术企业与研发平台数量等提出要求。该变量可建立由3个测量点共14项观察内容组成的测量方案，并按照跟上一条件一致的逻辑取相等权重。在校准时，依次将每个测量点覆盖所有观察内容、覆盖一半观察内容和没有覆盖任何观察内容初设为完全隶属点、交叉点和非隶属点。
重点任务部署是政策指出当地产业后续发展所要实施的主要工作，基本围绕技术、人才、市场和管理四项因素展开[24]。技术性任务一般涉及网络基础设施、工业机器人、数字化与智能化技术研发和应用；
人才性任务需要培养高端人才、孵化创新创业团队、持续提升人员素质和产学研协同；
市场性任务通过树立品牌与标杆、加快成果转移扩散、增加行业公共服务与国际交流合作等促进需求扩张；
管理性任务要求改进治理结构，提升考核激励、行政审批与知识产权保护等效能。据此建立由4个测量点共16项观察内容组成的变量测量方案，每项观察内容取相等权重。同样将每个测量点覆盖所有观察内容、覆盖一半观察内容和没有覆盖任何观察内容设为完全隶属点、交叉点和非隶属点。
统筹分工机制是在政策中指定促进产业发展的各项工作如何组织落实，重点明确谁来领导统筹，哪些政策任务由什么部门负责，以及部门之间如何沟通协调。该变量测量将建立领导统筹机构、明确部门分工机制、形成协调沟通机制三者作为测量点，下设共8项观察内容并取相等权重，也按一致逻辑初步选择各测量点校准的定性锚点。
政策资源保障是政策中规定公共财政资源投入以扶持产业发展的具体方式，按现行理论可将财政补贴、税收优惠、金融扶持和市场投资4种方式作为测量点[25]。财政补贴包含设立财政专项资金、提升资助额度、政府统一采购与划拨国有资产等形式；
税收优惠包括对特定市场主体进行税费减免、加计扣除等；
金融扶持包括给予企业贷款贴息和专属的信贷产品；
市场投资包括政府与社会资本合作、设立产业基金与股权投资。据此建立4个测量点共11项观察内容(取相等权重)组成的测量方案，并按一致逻辑选择校准的定性锚点。
2.政策文本编码与测量方案修正。进入所收集资料，通过政策文本编码及其分类总结来获得对测量方案的校正。一是检视每个初始编码(观察内容)在所有案例中出现的情况，根据信息充分性、可靠性和变异性来决定是否删除或调整该编码；
二是检视案例中出现不能被已有编码涵盖的信息及其类别，概括并补充为新的编码。经此操作后，对5个条件变量的原始测量方案所做的调整：一是在1个测量点“财政补贴方式”中删除了“资产划拨”1项观察内容，在1个测量点“明确部门分工机制”中将2项观察内容合并为“牵头单位或协办单位”，因其测量值在案例中没有变异或变异较小；
二是在2个条件中各增加了1个测量点，在部分测量点增加了相应的观察内容，如“政策目标设置”条件，一些省份政策提出“培育/引进高层次人才”“突破关键技术”“创建示范应用区”等产业发展的量化指标，不能归入预设的3个测量点，即总结为新的测量点“量化要素涵育目标”；
三是根据各测量点的取值范围变化重新选择校准锚点。
3.确定模糊集的尺度、锚点以及案例赋值。以修正的测量方案为基础确定各条件的模糊集尺度与定性锚点。我们对2项内容的测量点选用三值模糊集，3项内容的选用四值模糊集。若观察内容大于等于4项，则进一步分析其相互关系。如“嵌入统计指标和数据”测量点中，虽然包含了4项观察内容，但案例几乎不可能忽略“关键指标”而出现另外3项内容。实际上，本文5个条件共19个测量点中，观察内容在4～5项的有8个，均可采用四值模糊集；
仅2个观察内容有6项的测量点，有必要使用五值模糊集。由于预设了各观察内容权重相等，不同锚点基本按照平均间隔设定取值。根据政策文本编码过程中确定的每个案例涉及的观察内容数量，选择其最接近的定性锚点进行校准，即得到案例在各测量点上的模糊隶属度，然后通过算术平均值综合测量点的情况，获得条件变量的取值。
结果变量的目的是衡量各省先进制造业在“十三五”时期的发展绩效。现有文献主要有三种方案：一是从上市公司披露的报告中提炼指标，二是利用中国工业普查数据库来甄选行业样本，三是用高技术产业统计数据来代替[26]。因为上市公司只是小部分的市场主体(用于微观企业分析)，工业普查对每个省域只涉及部分城市且难以识别先进制造业行业，本文选择第三种方案，因各省现有高技术服务业的规模不大，高技术制造业仍是统计的主体。将《中国高技术产业统计年鉴》中的“高技术产业营业收入”作为数据来源，先计算各省2020年比2015年高技术产业营业收入的增长比例，得到一个介于-64.8%(最小值)与153.2%(最大值)之间的定距变量；
然后采用直接校准法，关键也是定性锚点的选择。
在理论上，我们无法得到先进制造业五年增速达到多少算是“高增速”。Rihoux和Ragin提出了向更大数据集寻找参照的思维，不少文献是通过比较先进制造业与工业(或GDP)增长率的关系来判定其高低，如认为先进制造业投资或营收增速超过工业投资或增加值增速3倍以上即属“快速增长”，低于工业投资或增加值增速的30%属于“不景气”[27]。本文设定“十三五”时期先进制造业营业收入增速超过工业增加值增速3倍为完全隶属点，设其增速低于工业增加值增速的30%为非隶属点，与工业增速值相同为交叉点。这样即用五值模糊集来测量产出变量，对完全隶属点以上案例赋予隶属度1，对非隶属点以下的案例赋予隶属度0，对非隶属点到交叉点、交叉点到完全隶属点之间的案例分别赋予隶属度0.25和0.75。
第一步是检验单个条件的必要性，包括其存在或缺失状态。表2列出了fsQCA3.0软件的分析结果：“政策目标设置”的一致性评分为0.9173，“政策资源保障”的一致性评分为0.9068。两者均达到设定的门槛。也就是说，政策目标设置和政策资源保障单独都是省级先进制造业高绩效的必要条件。其他条件的正反两面一致性均未达标，对实现产业高绩效而言不是必要的。
表2 必要条件分析
正因为目标设置完善、资源保障充分都是必要条件，仍需对两者的实证相关性进行评估。我们借鉴Schneider等的方法，通过比较2个必要条件的覆盖率来判断其相关性或琐碎性[28]。目标设置的覆盖率为0.6674，略低于资源保障的覆盖率(0.6748)。这一方面说明2个必要条件都不是琐碎的，因为它们既未在所有案例中出现，也未完全独立于结果；
另一方面，2个条件与结果的集合都不是很大或接近于常数，覆盖率提示具备“目标设置完善”条件但未能实现“产业高绩效”的省域比例稍高，即“资源保障充分”条件相对于“产业高绩效”结果的获得更为必要(更加相关)。
第二步是检验不同条件组态对于结果生成的充分性。基于标准化分析和fsQCA输出的三种解，按照在简约解和中间解中同时出现的标准来认定核心条件，按照只在中间解中出现的标准来认定边缘条件，必要条件也认为是核心条件。
表3 省级先进制造业高绩效生产条件的组态
表3总结了有效的条件组态，并分别显示其核心条件、补充条件以及一致性、覆盖率。从核心条件差异来考虑，这些解形成了省域政策绩效生产的三条典型路径：路径1提供了省域根据产业基础分析来选择设置有限的政策目标，进而引导公共资源倾斜性投入的模式示范，可称为政策绩效生产的“有限适配”路径。路径2提供了省域自主设置政策目标、围绕目标来部署重点任务并针对任务投入资源的模式示范，可称为政策绩效生产的“行动衔接”路径。路径3提供了省域在深入分析产业基础之上设置政策目标、根据目标来部署重点任务、明确统筹分工以及投入资源的模式示范，这是一种产业政策运行前后衔接、逐层引导的系统思维，可称为政策绩效生产的“系统完善”路径。
上述解的形态证明了省级先进制造业政策绩效生产蕴含多重因果机制，同时fsQCA有助于加深政策内容跟产业发展结果之间的联系。一方面，每条路径的一致性都比较高，符合充分条件的一致性标准，所以它们具有充足的现实解释力。其中第二条路径的唯一覆盖率达到0.1899，反映其解释力最强。另一方面，总体解的一致性评分是0.8223，即在三种条件组态覆盖的所有案例中拥有先进制造业高绩效的省域占82.23%。总体解的覆盖率为0.6804，这表示三种组态合并起来能够解释68.04%的案例。
第三步是检验上述条件组态的稳健性。本文主要采用两种方案进行稳健性检验。一是通过构造省域产业发展“非高绩效”结果来进行反事实推断。基于校准设定，“非高绩效”组有两条典型路径，显示在同时缺失产业基础、目标设置和统筹分工的情况下，或同时缺失目标设置、统筹分工与资源保障，均无法支持省域政策实施获得高绩效。这两条路径的核心条件与边缘条件都跟“高绩效”组截然不同，说明前文所做的必要条件和充分条件分析是可靠的。二是对变量进行重新校准或调整相关参数设定。由于本文的条件均为定性变量，其政策文本编码具有高度的结构性，难以重置，仅对产出进行重新校准。把完全隶属、交叉点和完全不隶属3个锚点依次调整为先进制造业营业收入增速是工业增加值增速的4倍、1倍和10%，重复分析后仍识别出一样的条件组态。另外，借鉴Schneider和Wagemann的操作提高了充分条件的一致性门槛(分别提高到0.83和0.85)[29]131，输出的路径跟前文没有明显区别。综合判断，本文对政策绩效生产的路径拟合具有稳健性。
1.“有限适配”路径。此路径的关键是通过分析产业基础来选择和设定有限的政策目标，籍此指引公共资源做出倾斜性投资。一些省份在发展先进制造业方面取得了成功，主要是得益于它们的政策体系突出了产业基础分析、目标设定和资源保障三项内容。它们的政策目标并非轻易设置，而是基于对该省产业基础的科学分析，寻求关键点的突破，比如将产业链的薄弱环节和关键挑战定为目标。同时，在刚性评估机制和量化指标的指导下，产业政策相应的资源投入自然会向目标领域倾斜，甚至出现“不受目标约束的工作就少做或不做”的极端情况。事实上，一个地区的产业发展目标应该成为一个体系，比如可以分成产业规模、产业分布和产业创新等维度，各含多个衡量指标。但是考虑到政府权力和责任存在边界、政策信息相对缺乏和资源总量有限，选择几个有限的目标来部署行动尤为重要，这更有利于政策绩效的集中生产。这正是目标管理和注意力分配研究者长期关注并深入探讨的范畴。
“有限适配”路径以山东和重庆等省市为代表。它们是国内先进制造业“次发达梯队”中具有亮点的地区，产业规模处于中上水平。山东突出了产业集聚与行业之间的差距两项指标优势(甚至超越全国领先省份)。重庆以创新投入—产出比例衡量的先进制造业创新效率几乎是同级别省份的两倍(2019年数据)。随着时间的推移，可以预见这些省市将以比较优势为基础，推动先进制造业实现快速发展。具体分析其省级产业政策文件，它们没有围绕技术、人才、市场和管理四个要素进行全面的动员部署，却立足于本省产业基础的充分摸底和深层解析，山东侧重于产业布局、重庆侧重于产业创新来规划目标行动。与其他省份相比，它们的政策对责任分工与统筹机制也不甚重视。这类省级经验提供了一种模式，即在缺乏关键任务和责任分配相对弱化的情况下充分依靠产业基础分析来指导目标制定和资源投入，也可以获得良好的政策绩效。
2.“行动衔接”路径。此路径的关键在于充分发挥自主性设定政策目标，然后基于目标进行重点任务部署并投入相应的政策资源。一些省级政策没有对过去产业发展的利弊进行分析，而是采用一种客观逻辑直接设定绩效目标，比如目标力求完整的逻辑、突出工作重点的逻辑、因地制宜发展的逻辑等。在政策目标的指导下，具体任务和行动的重心乃至有针对性的资源投入被确定下来，以获得政策绩效的成功。目标管理理论提示：每个政策主体都是理性的自为行动者；
他们会根据自身需要设定绩效目标，以之引导绩效产生行为，包括筹集相应的资源和反馈(调节)下一阶段工作。因此，围绕绩效目标的政策任务选择和资源分配被视为绩效生产主体间关系动态调适的过程。符合这一路径的省份，其产业政策可能缺乏统筹分工方面内容，它们要么纳入到“关键任务”中阐述，要么成为一种“理性与自觉”。
山西、云南等省份代表了“行动衔接”路径的原型。这些属于国内先进制造业的“欠发达阶层”，早期的产业基础甚至可用“全方位薄弱”来形容，产业规模、集聚力和创新效率等维度都是如此。然而，在“十三五”期间，山西的高新技术产业年均增速达到13%，云南的年均增速达到22%，显示其先进制造业发展引擎已经“完全激活”。从省级产业政策来看，它们并没有过多分析当地产业的基础(或分析简单而笼统)，产业发展目标的设定则基本涵盖产业规模、分布和创新三个领域。特别是两个省级政府都将加快先进制造业扩张(“做大做强”)摆在突出位置，明确设置了产业规模和增速方面的量化考核指标，核心任务及资源投入也集中在这条主线上展开。该路径“锚定重点而努力”的特点十分鲜明，其政策设计无需特定的参考和顾虑，只要立足实际大胆行动。产业基础落后的地区如何巩固其比较优势、通过目标选择与资源导向来实现赶超，即可将之作为有益参照。
3.“系统完善”路径。此路径的关键是先对自身产业进行全面分析，然后制定政策目标并延伸形成关键任务、明确责任分工与协调机制并投入跟任务相适应的政策资源。其经验主要来自国内几个先进制造业发展的先进省份。从比较的角度看，它们的政策体系中与五个条件变量相关联的模块内容都阐述全面。也就是说，跟其他省份相比，其政策部署整体都有优势。尽管在政策绩效生产的条件配置上，目标设定和资源保障始终是核心要素，但产业基础分析、重点任务部署、统筹分工机制也承担着必不可少的导向与衔接功能。所以综合起来，符合这一路径的省域政策体现出“渐进式演绎”的特点。它们利用产业基础来刺激目标设定，围绕目标指标安排具体行动，并基于任务明确划分责任和保障资源供给，这样的政策无疑更加合乎逻辑、拥有更强的科学性依据。
“系统完善”路径主要以广东和江苏两个省份为样本，两者作为我国先进制造业发展当之无愧的“领头羊”，除了一些具体指标(如不稳定的增速)外，产业表现几乎全面占优，而且各个维度也较为平衡。相比之下，广东的产业优势又更加彰显。具体分析两省的产业政策体系，可见两套文件在结构和内容上完整性强(如政策数量及篇幅都超出其他省域许多)。以先进制造业发展“十三五”规划为例，从产业基础到目标设定、重点任务再到责任划分与资源保障，每一部分都是在上一部分的基础上进行的针对性设计和顺序部署。这样的经验可为全国其他地区优化产业政策的系统设计以指导先进制造业绩效生产提供示范。
本文针对现有公共政策分析中尚未理清或存在割裂的三组重要关系，尝试提出政策绩效生产作为一种新的超越型思路，并搜集了31个省域“十三五”期间的先进制造业政策文本数据，通过结构化的校准程序把定性资料转化为变量测量，然后采用fsQCA模拟出政策绩效生产的三条典型路径。
本研究在理论上回避了政策执行是内含还是独立于政策体系的争论，尝试在政策文本/执行分析与政策(绩效)评估之间搭起一座桥，使政策问题诊断建立在政策绩效表现之上，有助于弥合政策事实描述与价值判断的割裂。在方法上，除了应用fsQCA进行多维政策内容的组合影响机制探究、超越了传统回归分析(仅关注单一政策要素、要求大样本)之外，还专门针对政策文本类定性资料的校准程序进行演绎，给出相应例证。在实践层面，通过产业政策内容之间交互关系和绩效生产路径的梳理，可为各地差异化的政策设计与执行带来示范。
本文发现的三条典型路径真实还原了区域产业政策生效的多重因果逻辑。如前所述，既有关联文献并未直接讨论政策绩效生产机制，而主要关注的是政策绩效管理，比如政策目标管理的视角，它们研究了目标设置的不同形态对政策实施效果有何影响。本文的分析则进一步揭示了它是如何发生影响的，如围绕设置的量化目标来部署重点任务和给予资源保障(“行动衔接”路径)。政策要素协同的研究多数停留在阐述要素之间协同的可能性，或是测量协同水平。但本文进一步呈现了不同要素相互引导协同作用的现实机制，如根据产业基础分析来选择政策目标并将公共资源定向投放(“有限适配”路径)。政策执行偏离一般透过政策执行者、体制环境或信息资源来查找其原因，本文补充了从政策与执行系统内在互动角度的分析，比如政策内容序贯衔接、明确统筹分工更有助于实现产业高绩效(“系统完善”路径)。
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