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摘要：2013 年《國务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》颁布，标志着我国去产能政策的正式开展。本文利用倾向得分匹配-双重差分法和 2010-2015 年我国上市公司专利数据，考察了去产能政策对企业创新的影响。结果显示，去产能政策激提高了企业的发明专利产出，其增加幅度高达 21.9% ; 进一步发现，政策对创新的促进作用在国有企业更加明显。本文为评估去产能政策的影响提供了实证证据，对于进一步化解过剩产能、解决僵尸企业问题具有一定的参考价值。
关键词：去产能 国企改革 公司创新
一、引言
创新是企业竞争和国家经济发展的重要影响因素（ Porter.M，1992） 。因此有必要着重研究企业创新的影响因素及其传导机制。受国际金融危机的深层次影响，我国企业面临严峻的竞争压力，传统制造业产能过剩的情况普遍存在。有鉴于此，中央提出了以“三去一降一补”为主要内容的供给侧结构性改革，其中“去产能”作为供给侧结构性改革的首要任务，对供给侧结构性改革在产业和企业层面的落实至关重要。
虽然“去产能”是 2015 年伴随着供给侧结构性改革一同提出的，但早在 2013 年中央就发布了《国务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》，目标是积极有效地化解钢铁、水泥、电解铝、平板玻璃、船舶等行业产能严重过剩矛盾同时指导其他产能过剩行业化解工作，随后陆续发布多项政策措施，继续做好产能等量或减量置换工作。在以上多个文件中，中央都着重强调了激励企业创新对于实现去产能目标的重要作用。实证检验去产能政策对企业创新产出的影响，既有利于评估政策效果，也为政策下一步实施提供指导。
二、理论分析和研究假设
（一）去产能政策与企业创新
有关创新对企业活动的影响，国内外的文献已经有很多，创新活动和创新产出往往存在时间差，且失败概率较高（ Holmstrom.B，1989）。由于委托代理问题的存在，公司高管往往不愿意在创新项目上过多投资。国内有关产能过剩问题的文献大多集中在理论描述方面。刘志彪和王建优（2000）认为制造业生产能力大幅度过剩 ，是因为某些制造业市场进入壁垒太低。杨振兵和张诚（2015）认为企业创新可以增强企业在某一细分领域的进入壁垒，缓解产能过剩。创新活动既可以节约生产要素投入降低成本，也可以提升产品质量增加需求。前者提升了生产技术水平与生产层面的产能利用率，但同时也增加了产品供给恶化消费层面的产能过剩，而后者无疑可以缓解产能过剩。因此，创新投入比重的增加对产能过剩的影响效果受两个不同方向的力量制约，但以往研究没有进行实证检验。
假说 1：去产能政策能够激励企业创新。
（二）企业所有权性质与企业创新
不同的控股股东对企业创新投入的态度不同。按所有权性质来划分，国有企业经理人的目标可能受到政府的行政干预 （ Chen et al.，2012）。就我们关注的问题而言，理论上，去产能政策目标行业国有股份较多，以国家行政命令推动的改革往往在国有企业成效显著。
假说 2：政策激励与企业创新的关系在国有企业中更为显著。
三、变量描述
（一）研究样本
本文选取 2010-2015 年上市公司作为研究样本，受政策影响的行业为钢铁、煤炭、水泥、电解铝、船舶和平板玻璃六个。
（二）变量定义
表 1 列示了本文所使用的主要变量的名称、符号及定义。
四、实证结果分析
（一）政策激励与企业创新
模型（1）给出了本文检验期权激励和企业创新关系的双重差分模型。
Patentit=βTreati+γPostit+δTreat×Postit+θControlit+εit
（1）
表 2 给出了模型（ 1） 的回归结果。结果显示，处理组比控制组发明数量多增加了 21.9% 。因此，表 2 的实证结果支持了假说一。
（二）最终控制人性质对政策激励效果的影响
为检验企业产权性质对政策激励与公司创新关系的影响， 参考 Seru（2014） 的模型设计，在模型（ 1） 的基础上，建立模型（ 2） 如下所示：
Patentit=β1Treati+γPostit+δ1Treati×Postit×SOEit +δ2Treati×Postit×（1- SOEit ）+θ1Controlit+εit （2）
我们关注交互项 Treat× Post × SOE 的系数δ1 和 Treat ×Post×（1-SOE） 的系数δ2。结果显示，只有δ1 显著为正。这说明政策激励对企业创新的促进作用主要集中在国有企业中。
五、研究结论
与以往只对产能过剩度量标准和治理机制进行理论综述不同，本文着重研究了去产能政策对公司创新的影响。本文使用 2010-2015 年中国上市公司数据，选取专利产出作为衡量上市公司创新产出的度量指标。考虑到政策实施的自选择问题，本文利用倾向得分匹配-双重差分模型（PSM-DID）模型识别了政策激励对公司创新产出的影响。本文发现，去产能政策显著促进企业的创新产出，且政策激励对创新传出的促进作用在国有企业更加明显。
参考文献：
[1]杨振兵，张诚.《中国工业部门产能过剩的测度与影响因素分析》.《南开经济研究》，2015，第6期，第 92-109页.
[2]吴延兵.《中国哪种所有制类型企业最具创新性？》.《世界经济》，2012，第6期，第3-27页.
[3]史宇鹏，顾全林.《知识产权保护、异质性企业与创新：来自中国制造业的证据》.《金融研究》，2013，第 8 期，第 136-149 页.
[4]唐跃军，左晶晶.《所有权性质、大股东治理与公司创新》.《金融研究》，2014，第 6 期，第 177-192 页.
[5]Porter，M.，1992.“Capital Disadvantage： America’s Failing Capital Investment System，”Harvard Business Review，70（5）：65-82.
[6]Rosenbaum，P.R.and Rubin D.B.，1983.“The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects，”Biometrika，70（1）：41-55.
[7]Jensen， M. C. and Meckling W. H.，1976.“Theory of the Firm：Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure，”Journal of Financial Economics，3（4）：305-360.
[8]Holmstrom，B.，1989.“Agency Costs and Innovation，”Journal of Economic Behavior and Organization，12（ 3） ： 305-327.
关键词：去产能 国企改革 公司创新
一、引言
创新是企业竞争和国家经济发展的重要影响因素（ Porter.M，1992） 。因此有必要着重研究企业创新的影响因素及其传导机制。受国际金融危机的深层次影响，我国企业面临严峻的竞争压力，传统制造业产能过剩的情况普遍存在。有鉴于此，中央提出了以“三去一降一补”为主要内容的供给侧结构性改革，其中“去产能”作为供给侧结构性改革的首要任务，对供给侧结构性改革在产业和企业层面的落实至关重要。
虽然“去产能”是 2015 年伴随着供给侧结构性改革一同提出的，但早在 2013 年中央就发布了《国务院关于化解产能严重过剩矛盾的指导意见》，目标是积极有效地化解钢铁、水泥、电解铝、平板玻璃、船舶等行业产能严重过剩矛盾同时指导其他产能过剩行业化解工作，随后陆续发布多项政策措施，继续做好产能等量或减量置换工作。在以上多个文件中，中央都着重强调了激励企业创新对于实现去产能目标的重要作用。实证检验去产能政策对企业创新产出的影响，既有利于评估政策效果，也为政策下一步实施提供指导。
二、理论分析和研究假设
（一）去产能政策与企业创新
有关创新对企业活动的影响，国内外的文献已经有很多，创新活动和创新产出往往存在时间差，且失败概率较高（ Holmstrom.B，1989）。由于委托代理问题的存在，公司高管往往不愿意在创新项目上过多投资。国内有关产能过剩问题的文献大多集中在理论描述方面。刘志彪和王建优（2000）认为制造业生产能力大幅度过剩 ，是因为某些制造业市场进入壁垒太低。杨振兵和张诚（2015）认为企业创新可以增强企业在某一细分领域的进入壁垒，缓解产能过剩。创新活动既可以节约生产要素投入降低成本，也可以提升产品质量增加需求。前者提升了生产技术水平与生产层面的产能利用率，但同时也增加了产品供给恶化消费层面的产能过剩，而后者无疑可以缓解产能过剩。因此，创新投入比重的增加对产能过剩的影响效果受两个不同方向的力量制约，但以往研究没有进行实证检验。
假说 1：去产能政策能够激励企业创新。
（二）企业所有权性质与企业创新
不同的控股股东对企业创新投入的态度不同。按所有权性质来划分，国有企业经理人的目标可能受到政府的行政干预 （ Chen et al.，2012）。就我们关注的问题而言，理论上，去产能政策目标行业国有股份较多，以国家行政命令推动的改革往往在国有企业成效显著。
假说 2：政策激励与企业创新的关系在国有企业中更为显著。
三、变量描述
（一）研究样本
本文选取 2010-2015 年上市公司作为研究样本，受政策影响的行业为钢铁、煤炭、水泥、电解铝、船舶和平板玻璃六个。
（二）变量定义
表 1 列示了本文所使用的主要变量的名称、符号及定义。
四、实证结果分析
（一）政策激励与企业创新
模型（1）给出了本文检验期权激励和企业创新关系的双重差分模型。
Patentit=βTreati+γPostit+δTreat×Postit+θControlit+εit
（1）
表 2 给出了模型（ 1） 的回归结果。结果显示，处理组比控制组发明数量多增加了 21.9% 。因此，表 2 的实证结果支持了假说一。
（二）最终控制人性质对政策激励效果的影响
为检验企业产权性质对政策激励与公司创新关系的影响， 参考 Seru（2014） 的模型设计，在模型（ 1） 的基础上，建立模型（ 2） 如下所示：
Patentit=β1Treati+γPostit+δ1Treati×Postit×SOEit +δ2Treati×Postit×（1- SOEit ）+θ1Controlit+εit （2）
我们关注交互项 Treat× Post × SOE 的系数δ1 和 Treat ×Post×（1-SOE） 的系数δ2。结果显示，只有δ1 显著为正。这说明政策激励对企业创新的促进作用主要集中在国有企业中。
五、研究结论
与以往只对产能过剩度量标准和治理机制进行理论综述不同，本文着重研究了去产能政策对公司创新的影响。本文使用 2010-2015 年中国上市公司数据，选取专利产出作为衡量上市公司创新产出的度量指标。考虑到政策实施的自选择问题，本文利用倾向得分匹配-双重差分模型（PSM-DID）模型识别了政策激励对公司创新产出的影响。本文发现，去产能政策显著促进企业的创新产出，且政策激励对创新传出的促进作用在国有企业更加明显。
参考文献：
[1]杨振兵，张诚.《中国工业部门产能过剩的测度与影响因素分析》.《南开经济研究》，2015，第6期，第 92-109页.
[2]吴延兵.《中国哪种所有制类型企业最具创新性？》.《世界经济》，2012，第6期，第3-27页.
[3]史宇鹏，顾全林.《知识产权保护、异质性企业与创新：来自中国制造业的证据》.《金融研究》，2013，第 8 期，第 136-149 页.
[4]唐跃军，左晶晶.《所有权性质、大股东治理与公司创新》.《金融研究》，2014，第 6 期，第 177-192 页.
[5]Porter，M.，1992.“Capital Disadvantage： America’s Failing Capital Investment System，”Harvard Business Review，70（5）：65-82.
[6]Rosenbaum，P.R.and Rubin D.B.，1983.“The Central Role of the Propensity Score in Observational Studies for Causal Effects，”Biometrika，70（1）：41-55.
[7]Jensen， M. C. and Meckling W. H.，1976.“Theory of the Firm：Managerial Behavior，Agency Costs and Ownership Structure，”Journal of Financial Economics，3（4）：305-360.
[8]Holmstrom，B.，1989.“Agency Costs and Innovation，”Journal of Economic Behavior and Organization，12（ 3） ： 305-327.