在11月的大选中胜出，成功当选为第47任美国总统之后，唐纳德·特朗普就紧锣密鼓地开始了新政府的组建工作。仅仅二十几天的工夫 ，他就提名了数十名官员 。提名的大多数官员即将担任的是传统政府职位 ，但也有一些是新设立的职位 。
其中，“白宫AI和加密事务‘沙皇’”（White House AI & Crypto Czar）就是一个典型的新设职位。特朗普在“真相社交 ”（Truth Social）上发文 ，称将提名Paypal的原首席运营官戴维·萨克斯（David O. Sacks）担任首位“白宫AI和加密事务‘沙皇’ ” 。根据特朗普本人的说明 ，AI和加密行业对美国未来的竞争力至关重要，而萨克斯这位新任“沙皇”的主要职责就是指导政府在这两个领域的产业政策制定 ，以确保美国在这两个领域成为全球的领导者 。
值得注意的是 ，尽管特朗普首先提出了设立专门职位来研究和协调高新产业政策的想法，但利用产业政策来支持以这些产业为代表的新兴行业 ，几乎已经成为美国两党之间的共识。
以AI为例 ，在本届拜登政府期间，就先后出台了《AI权利法案蓝图》《AI风险管理框架》《关于负责任的军用AI和自主技术的政治宣言》 ，以及第14110号行政令《关于安全、可靠 、可信地开发和使用AI的行政令》等政策文件 ，提出了很多关于AI发展和治理的相关政策思路 。《芯片与科学法案》由国会两党共同通过，为人工智能行业提供了大量支持和资金分配方案 。
而就在几天之前，美国国会下设的美中经济与安全审查委员会更是发布了一份长达793页的长篇报告。报告声称 ，为了保证和中国在先进技术领域竞争中的优势 ，美国政府应考虑启动一个类似曼哈顿计划的大规模行动计划，对AI领域进行大规模的扶持 ，以确保美国率先实现通用人工智能（AGI） 。
随着美国两党竞相提出用产业政策扶持高新产业的主张 ，一个古老的理论问题——“政府是否应该用产业政策来引领经济的发展 ”又一次摆在了人们的面前 。一些人认为，积极的产业政策将会有效巩固和强化美国在这些行业的霸权。而另一些人则认为 ，这种用产业政策干预高新行业发展的做法非但无助于促进相关行业的发展 ，反而会对行业的正常发展造成干扰 。
那么，在AI 、区块链等高新产业 ，产业政策究竟是否应该拥有其一席之地？如果答案是肯定的 ，那么高科技领域的产业政策和传统产业的产业政策会有怎样的区别？为了更好地促进这些新产业的发展，政府又应该如何制定高科技产业的产业政策？
产业政策的分类和起源
根据著名的产业政策专家丹尼·罗德里克（Dani Rodrik）的观点 ，所谓产业政策 ，指的是那些“以追求某种公共目标的，明确针对经济结构实施的政府政策 ” 。传统上，人们习惯于将产业政策分为三个大类：
第一类是产业结构政策 ，它指的是政府对一定时期内的产业结构整体优化方向和目标所做出的选择。比如 ，现实中政府振兴、扶持某一产业的政策，引导某些产业进行优化或退出的政策以及重点扶持某些相关技术的政策等 ，都属于产业结构政策的范畴。
第二类是产业组织政策 ，它指的主要是政府为对某个产业内部的资源进行调整而实施的政策 。比如，针对某个产业实施的管制或者反垄断政策 ，都是产业组织政策的代表 。
第三类是产业区位政策。顾名思义 ，这类政策关注的主要是实现产业在空间布局上的优化 。像产业区规划 、区域产业发展计划等，都可以被纳入这一类的产业政策 。
在人们的普遍认知中 ，产业政策的运用始于二战后日本的经济重建 ，但不少学者认为，产业政策的历史至少可以追溯到美国建国初期。1791年 ，时任美国财政部长的亚历山大·汉密尔顿（Alexander Hamilton）向国会递交了著名的《制造业报告》（Report on the Subject of Manufactures） 。
在这份历史性文件中 ，汉密尔顿明确提出发展美国制造业的三个原则：第一，对美国工业进行奖励或补贴；第二，利用关税等贸易管制手段保护本国企业；第三 ，鼓励引进人才和技术 ，“奖励那些从别处带给我们‘改善和非凡价值的秘密’的人” 。这份报告提交后，立即对美国政府的政策制定产生了重大影响。此后 ，美国北方新兴制造业的发展在相当程度上得益于政府的扶持 。
1825年 ，一位德国学者因故流亡美国 。当时，美国制造业的高速发展令他深受震撼。为探寻美国制造业成功的根源 ，他重新研究了三十多年前的《制造业报告》 ，并迅速将其中的思想提炼为一套完整的理论 。这位流亡学者正是弗里德里希·李斯特（Friedrich List），而他所提出的理论后来成为产业政策理论的支柱之一 ，即“幼稚产业保护理论 ” 。
根据这套理论 ，当一国的新兴产业尚处于起步阶段时，往往难以与国际成熟产业竞争。如果采取完全自由放任的态度 ，该产业可能会因无法抵御外部压力而停滞不前。在此情形下 ，政府应当通过适当的政策（如关税保护 、资金扶持等）对该产业进行保护，从而提高其竞争能力 。随着产业逐渐成长，它将形成自身的比较优势 ，并最终为国民经济的发展作出贡献 。
李斯特将这套理论介绍回德国后 ，其观点迅速成为德国历史学派经济学的核心思想之一，并对德国经济政策产生了深远影响。在德国的工业化进程中 ，政府曾广泛采用关税保护、财政补贴 、政策支持等手段来扶持钢铁 、煤炭、电力等重工业 。这些举措为德国后来跻身世界工业强国行列奠定了重要基础 。
产业政策的典型：推进产业转型
在二十世纪 ，越来越多的国家在经济发展过程中运用了产业政策。与美国 、德国等早期工业化国家相比，这些后来者展现出更大的雄心 。它们不再满足于仅借助产业政策保护少数幼稚产业 ，而是希望通过产业政策动态地推动国家转型升级和产业结构优化 。在这一时期的实践中 ，战后日本对产业政策的运用可谓最具代表性。
第二次世界大战结束后，日本经济满目疮痍 ，工业基础几近瓦解 。为尽快恢复经济的元气 ，日本政府将钢铁和煤炭这两大基础材料工业作为经济复兴的突破口，通过集中投入资源推动这两个部门发展 ，从而带动其他产业的成长 。在这一阶段 ，日本的产业政策主要通过原材料分配 、价格管制等方式实施，具有较强的计划经济色彩。
到二十世纪五十年代后期，日本经济已逐渐复苏 。此时 ，产业政策的重点从“瓶颈 ”产业转向“支柱”产业和“出口先导 ”产业 ，并将合成纤维、石油化工 、机械 、电子等行业视为重点扶持对象 。在此阶段，产业政策工具也从直接干预逐步转向间接干预 ，包括租税特别措施、财政投资贷款、海运利息补贴 、外汇配额等多种政策手段。
二十世纪六十年代 ，日本将发展重化学工业 、提升产业竞争力作为产业政策的重要目标。为适应贸易和资本逐渐走向自由化的国际趋势，这一时期日本的产业政策在政策体系、目标 、手段与功能上不断朝更符合现代市场经济逻辑的方向演进与完善 。尽管对重点产业和企业的扶持仍是政策重心 ，但日本政府也更加注重协调大中小企业之间的关系 ，并努力保持市场的竞争性 。
进入二十世纪七十年代，随着重化学工业的迅速发展 ，日本的产业公害与环境问题日益凸显。在当前的背景下 ，日本正寻求将其产业结构从以重化工业为主转变为更加“知识密集型 ”的模式 。为此，日本政府一方面制定了产业结构调整政策 ，帮助落后产业有序退出过剩产能并完成转型；另一方面 ，对芯片 、计算机等高新技术产业给予重点扶持 。这一时期，日本在高技术领域成绩斐然，其中以在动态随机存取存储器（DRAM）研发中的突破最为显著 ，一度使日本成为全球领先的“芯片强国”。
此后日本的产业政策遭遇挫折 。当时 ，计算机已成为全球科技竞争的制高点 。为在美国和欧洲之前率先研制出“第五代计算机 ”，日本从二十世纪八十年代初起由通商产业省牵头组织专项攻关。由于战略路线选择失误 ，该项目迟迟未见成效 。随着日本泡沫经济的破灭 ，“第五代计算机 ”项目最终无疾而终 。
纵观日本战后的产业政策实践，可以发现其目标早已超越对数个幼稚产业的简单保护 ，而是试图利用政策手段主动推进国家经济结构的整体调整。在制定相关政策时 ，日本广泛借鉴了包括结构转型理论、技术引进与吸收理论在内的发展经济学主流观点；在实施手段上，也经历了从直接干预向间接干预的转变 ，以在政府引导的同时更好地发挥市场的作用 。
从实际效果来看 ，直到二十世纪八十年代初，日本的产业政策取得了显著成效：日本不仅迅速摆脱了战后的贫困和衰弱 ，还先后在钢铁 、电解铝 、电子等多个领域崛起成为强国 。当扶持对象转向计算机等新兴产业时 ，日本的产业政策似乎丧失了以往的威力。对此，有人开始质疑产业政策在新技术领域的适用性。
产业政策的转型：从“纵向”到“横向”
在日本经济迅速崛起的年代，产业政策曾作为日本成功经验而备受各国学者关注 。随着日本陷入经济停滞 ，他们对其产业政策的评价也随之改变 。许多崇尚自由市场理念的经济学家认为 ，绝大多数产业政策并未实现其预期目标，不仅如此 ，它们还扭曲了日本的产业结构 ，进而成为日本经济长期停滞的重要原因之一。尤其是在日本的“第五代计算机 ”项目遭遇严重挫折之后，产业政策在高新技术领域的有效性更受到强烈质疑 。由此 ，产业政策曾一度被人们淡忘 。
直到近年来 ，关于产业政策的讨论才重新升温。一些学者在回顾日本的产业政策实践后指出，日本在“第五代计算机 ”研发上的失败 ，并非源自产业政策本身无效 ，而是因为日本错误地选择了具体的政策工具 。
具体而言，在日本的实践中 ，产业政策往往通过对某个产业或企业进行重点扶持来实施 。在学界 ，这种“选择赢家”的产业政策通常被称为“纵向产业政策 ”（Vertical Industrial Policies）。这种政策的优势显而易见：如果政府的目标明确且选择的产业或企业合适，集中资源的策略可迅速达成产业发展目标 。日本战后约三十年的快速发展即为这一点提供了有力证明 。
纵向产业政策的弊端同样突出。如果政府的政策目标存在偏差，或所选产业与企业本身有问题 ，政策效用便会大打折扣 。由于成为被选中的“赢家 ”可以获得巨大的政策优惠 ，大量企业会游说政府，从而滋生腐败风险 。更糟糕的是 ，一旦某些企业被选中 ，即使其后发现政策方向错误或自身难以实现既定目标，也会因既得利益而隐瞒真相 ，阻碍真正有潜力的竞争者 ，从而使错误决策被不断延续。
以“第五代计算机”为例，当时市场上存在多条新一代计算机的技术路线可供选择。出于技术偏好和民族自豪感 ，日本最终将基于逻辑程序语言Prolog的逻辑程序机定为主要研发方向 ，并投入大量资金与技术资源 。后续研发过程中，研究人员虽已察觉这一技术路线难以达到设想目标 ，但由于维护既得利益的考虑 ，仍顽固坚持此路线，不断投入宝贵资源，直至最终失败 ，造成了巨大的损失 。
基于纵向产业政策的上述缺陷 ，越来越多的学者主张政府在运用此类政策时应谨慎行事。特别是在高新技术产业中，当不同技术路线充满不确定性 ，政府很难事先判断哪条路线更具前景 。如果政府贸然押注于某条技术路线并重点扶持采用该路线的企业 ，失败的概率将相当高 。
在这一背景下，不少学者开始主张与纵向产业政策相比 ，更应重视“横向产业政策 ”（Horizontal Industrial Policies）的作用。所谓横向产业政策 ，即通过提供普适性政策措施来保障产业整体发展，如完善基础设施、加强人才培养 、实施研发费用加计扣除 、强化知识产权保护、拓宽股票市场 、推动金融和资本市场发展等 。
这类政策不挑选赢家 ，而是让所有市场参与者平等享有政策红利 ，至于谁能最终胜出，则交由市场竞争来决定 。大量实证研究已经证明了横向产业政策的有效性。比如 ，著名经济学家菲利普·阿吉翁（Philippe Aghion）在《美国经济评论》上发表的研究显示 ，当国家将更多政策资源分配给充满竞争的行业时，产业政策可显著促进生产率的提升 。
基于上述理论认识，目前各国在制定和推行产业政策时 ，都更倾向于将横向产业政策置于更突出的位置 。例如 ，在欧盟2022年发布的一份《产业政策路线图》中，横向产业政策占据了70%以上 ，而纵向产业政策的比例则不到30%。
高新产业是否需要产业政策？
在回顾产业政策的概念及其发展历程之后 ，让我们回到本文开头的问题：对于高新产业，产业政策是否仍有用武之地？在我看来 ，答案是肯定的 。事实上 ，相较于传统产业，产业政策对高新产业不仅行之有效 ，而且其应用潜力更为巨大 。原因如下：
第一 ，相比传统产业，高新产业往往需要更高强度的前期研发投入。在这一阶段 ，企业须投入巨额资金 ，却难以快速实现变现，大多数企业难以凭借自身力量独自渡过漫长的研发期。以波士顿动力公司为例，该公司在研究机械足部平衡技术上花费了十多年时间 ，从成立到真正推出首款商业化机器人则耗时三十多年 。如果在如此漫长的过程中没有美国军方资金和订单的持续支持 ，该公司恐怕难以维持至今 。
第二，高新产业通常存在较长且复杂的产业链 ，需要众多相关主体的协同配合。如果缺乏必要的协调 ，高新产业的发展就举步维艰 。此时，政府应当积极作为 ，以促进不同产业乃至不同国家间的协同合作 。
以芯片产业为例 ，其价值链可大致分为设计 、制造和组装三个环节，每个环节又细分为多个流程。在现有国际分工格局下 ，供应链的各个环节分散在不同国家和企业中 ，从而可能在产能配置、标准制定、供应链安全等方面出现不协调 。
2022年，美国 、日本 、韩国和中国台湾组建了“芯片四方联盟 ”（Chip 4 Alliance） ，以统筹协调芯片价值链上的各个环节 。尽管该联盟的建立在很大程度上旨在巩固既有霸权、遏制中国大陆芯片产业崛起 ，但对于联盟成员而言，它确实有效协调了相关企业的行为，从而对芯片产业的发展产生了积极影响。
第三 ，在需求层面 ，高新产业在初期往往缺乏足够规模的市场 。如果任其自然发展，产业成长可能受制于需求瓶颈 。此时 ，政府若能适度引导消费需求 ，便可能对产业发展起到显著的推动作用。
我国对新能源汽车的鼓励便是典型案例 。传统燃油车长期主导市场，当新能源车初现时 ，消费者对其需求有限 。为改变这一局面 ，政府推出了一系列鼓励政策，包括购车补贴 、上牌优惠等。这些举措大幅降低了消费者的尝试成本 ，加快了市场对新能源车的认可。最新统计显示 ，2024年上半年我国新注册登记的新能源汽车约439.7万辆，占全部新注册登记机动车的41.42% 。显然 ，这种通过刺激需求来培育市场的产业政策对我国新能源汽车的发展功不可没 。
第四 ，高新产业的发展离不开特定领域的专业人才。如果人才供给不足，产业将难以顺利推进 。多数情况下，企业出于成本考虑 ，不愿独自承担大规模人才培养的费用 。此时 ，为推动产业发展，政府需承担起相关人才的培育职责。
在现实中不乏经验教训 。例如 ，特朗普政府期间 ，美国曾试图吸引台积电在亚利桑那等地建立晶圆厂，并提供了巨额补贴 。然而项目进展却远不如预期顺利 ，其中一个重要原因在于当地缺乏晶圆制造所需的熟练技术工人 ，尤其是高技能工程师。由于DEI（多元 、平等、包容）政策的限制，台积电从其他地区雇佣人才也面临障碍 。在此背景下 ，即便有巨额补贴 ，台积电仍对在美设厂持犹疑态度 。这表明，要促进高新产业的发展 ，以政策手段确保人才培养与供给是不可或缺的前提。
第五 ，高新产业的发展经常需要专门的基础设施 。如果基础设施无法匹配，产业发展将受到严重限制 。一般而言，这类基础设施的建设往往超出单个企业的能力范围 ，此时产业政策的支持显得必要。
以新能源汽车为例 ，尽管其未来发展趋势日益清晰，许多地区仍面临“充电桩稀缺”的瓶颈。消费者因为担心充电困难而不愿购买 ，而充电桩提供者在布局前又顾虑市场需求不足 ，从而陷入两难的“鸡和蛋 ”困境 。在这类情形下，政府应主动介入 ，通过直接建设或补贴方式提前布局充电桩 ，从而打消消费者顾虑，促进产业良性发展 。
第六 ，高新产业的发展常常伴随着显著的负面“外部性 ”（externality）。如果这些负面“外部性”得不到妥善处理 ，将影响社会对这些产业的接受度 。例如，AI的普及虽能提高生产效率 、减少企业用工成本 ，却可能造成大量失业 。如果对这一问题置之不理 ，社会怨气或将累积甚至引发冲突。因此，各国在鼓励企业使用AI的往往非常重视失业保障与再就业培训工作 。通过这些举措，可以有效消化AI技术带来的失业冲击 ，避免对社会造成不必要的震荡 。
对于高新产业而言 ，产业政策不仅仍有重要作用，甚至在许多环节上不可或缺。
如何设计高新产业的产业政策？
在明确了产业政策对于高新产业的必要性之后 ，下一个问题是：应当如何设计这些产业政策？尽管目前人们对于这个问题尚未达成广泛共识 ，但普遍认为某些经验值得参考和借鉴 。
第一，在产业政策的目标选择上 ，应该以弥补市场失灵为出发点和落脚点 。
我们应当认识到 ，制定产业政策并不是要搞计划经济，更不是要以行政手段替代市场机制 ，而是用政府的力量纠正市场失灵（market failure） ，帮助市场更好地发挥作用。在高新产业的发展过程中，我们观察到市场失灵现象普遍存在 。这些失灵表现在多个方面：
对于提供正外部性的主体 ，如基础设施建设 、知识创新和技术扩散等 ，市场未能给予足够的激励；对于产生负外部性的主体，如失业和隐私侵犯等问题，市场干预力度不足；产业链各环节之间的协调也出现了失效 。政策制定者应根据产业特征 ，对制约产业发展的市场失灵问题进行准确识别 ，并据此制定有针对性的政策。
第二，在产业政策的实施上 ，应当做到“纵横结合 ”“供需结合 ”“集中和竞争结合”。
首先是纵横结合 。在现实中 ，高新产业经常会涉及很长的产业链 。只有产业链的所有环节协调发展，才能实现产业的健康发展。在这些环节中 ，某些环节已经相当成熟 ，它们的制造技术和生产流程广为人知；另一些环节则尚未定型，不同技术路线竞争激烈 。
这时 ，对于已知较为成熟的环节 ，可以考虑采用纵向产业政策，挑选几家具有良好资质的企业重点扶持；对于技术路线不明朗的环节 ，则应采用横向产业政策 ，通过提供普适性的支持，让市场竞争出最佳方案 。
其次是供需结合。在实践中，高新产业发展经常面临供需不匹配 。有时社会需求巨大但供给不足；有时技术发展很快却难以找到市场需求 。产业政策应将供需匹配作为重要考量 ，为供给侧和需求侧的有效对接创造条件。比如 ，在AI产业中，大模型提供商与实体企业的需求常无法有效匹配 ，政府可扮演中间人角色 ，引导双方有效对接 。
再次是集中和竞争的结合 。在产业的初期发展阶段，应集中资源突破技术难关；一旦关键技术瓶颈得以克服 ，再鼓励更多企业加入竞争。美国国防部高级研究计划局（DARPA）的模式值得借鉴：在技术攻关过程中集中力量 ，一旦取得突破，再通过项目发包的方式支持技术产业化 ，让众多企业竞争 ，从而推动产业快速发展 。
第三，对于产业政策要及时进行评估和调整 。从时效上看 ，产业政策属于中期政策 ，每轮政策的周期应在五到十年。在每一轮政策周期结束时，应对政策效果进行评估，并根据实施成果进行调整。还应对政策设置“日落条款”（sunset clause） ，规定产业政策的退出条件 。当发现政策不起作用或不再需要时 ，应当及时终止 。
结语
罗德里克曾说，现在很多人说“产业政策已死 ” ，这其实是夸大其词。实际上 ，世界各国正越来越多地使用产业政策，而产业政策所发挥的效力也远胜过去任何时候 。因而 ，问题的关键并不是要不要实行产业政策 ，而是怎样设计更好的产业政策 。在我看来，罗德里克是对的。
