我们运用大语言模型（LLMs）对2000至2022年中国产业政策进行解码：通过处理中央、省、市三级政府发布的300万份文件构成的综合数据集，提取并分析丰富信息。依托精细的提示工程、多阶段提取与优化流程以及严格验证机制，利用LLMs实现三大功能：产业政策文件分类、结构化信息提取（涵盖政策目标、目标行业、政策基调（支持性或调控/抑制性）、政策工具、实施机制及政府间关系等）。通过将新建构的产业政策数据与微观企业数据结合，本研究揭示了中国产业政策的四组核心事实，深入探究以下问题：目标行业的经济与政治基础是什么？部署了哪些政策工具？政策工具如何随政府层级、地域差异及行业发展阶段而变化？这些政策对企业行为（包括市场进入、生产经营和生产率增长）产生何种影响？同时聚焦产业政策的政治经济学维度，重点分析自上而下的传导机制、政策持续性及跨区域政策扩散现象。最后，本研究指出空间效率不足与行业性产能过剩可能成为产业政策的潜在弊端。
Fang, Hanming, et al. Decoding China's Industrial Policies. Working Paper no. 33814, National Bureau of Economic Research, May 2025. NBER, doi:10.3386/w33814.