供給側結構性改革、企業(yè)績效與風險承擔***

王道平 余舒婷

〔 DOI〕 10.19653/j.cnki.dbcjdxxb.2021.02.003

〔引用格式〕 ?王道平，余舒婷.供給側結構性改革、企業(yè)績效與風險承擔——基于“去產能”政策視角[J].東北財經大學學報，2021，（2）：27-36.

〔摘要〕隨著供給側結構性改革深入推進，過剩產能已被逐步淘汰，留存下來的企業(yè)也面臨著轉型升級與績效提升的新挑戰(zhàn)。本文基于我國上市企業(yè)數據，采用雙重差分法（DID）從實證研究角度，探究了“去產能”政策對我國產能過剩行業(yè)上市企業(yè)的企業(yè)績效與企業(yè)風險承擔的影響。研究結果發(fā)現(xiàn)，“去產能”政策對“去產能”行業(yè)的企業(yè)績效有顯著正向作用，提升了產能過剩企業(yè)績效;同時“去產能”政策也顯著降低了該類企業(yè)風險承擔水平。本文研究結論，對于我國深化供給側結構性改革，提升企業(yè)績效，化解經濟風險，推動經濟高質量發(fā)展具有重要的政策意義。

〔關鍵詞〕供給側結構性改革;去產能;企業(yè)績效;企業(yè)風險承擔

中圖分類號：F823;F275 ???文獻標識碼：A ???文章編號：1008-4096（2021）02-0027-10

一、引 ?言

2013年以來，我國經濟一直保持快速增長，取得了舉世矚目的成就，但是長期以來也積累了一些結構性、體制性、素質性突出的矛盾和問題，主要體現(xiàn)在經濟增速下降、工業(yè)品價格下跌、實體企業(yè)盈利減少、經濟金融風險發(fā)生概率上升。習近平總書記^[1]在講話中提出，這些問題不是周期性的，而主要是結構性的。為解決我國經濟深層次的結構性問題，解決由供給側結構性失衡帶來的供需失衡問題，習近平總書記2015年11月提出了要加強供給側結構性改革，2015年12月在中央經濟會議上進一步提出了供給側結構性改革“三去一降一補”五大任務。其中，“去產能”也即去除高污染、低質量的過剩產能。

在產能過剩行業(yè)中，尤以煤炭、鋼鐵行業(yè)為典型。隨著“去產能”政策的逐步推進，2016年全國鋼鐵行業(yè)去粗鋼產能6 500萬噸以上，煤炭行業(yè)化解過剩產能2.9億噸以上。2017—2018年，僅煤炭行業(yè)化解過剩產能便分別達到了2.5億噸和2.7億噸，遠超規(guī)劃值。

“去產能”政策的實施首先帶來的便是過剩產能的逐漸出清，其次也促進了我國供給結構的優(yōu)化。近年來，國內學者也開始重視我國供給側結構性改革“去產能”政策方面的研究。蔡之兵^[2]通過對不同省市的“去產能”政策效果與特征進行考察，發(fā)現(xiàn)由于中央層面約束、“去產能”政策考核指標不夠明晰與地方政府動力不足等多種原因導致“去產能”政策失效。李志俊和原鵬飛^[3]從宏觀層面上證明“去產能”政策雖然帶來GDP、出口與財政收入等指標的增速下行，但是在“去產能”政策實施后總體能源強度（單位GDP能耗）有了顯著下降。鄧忠奇等^[4]對鋼鐵行業(yè)“去產能”政策有效性的研究表明，鋼鐵行業(yè)“去產能”政策實施對促進行業(yè)產能利用率有一定的正向作用。

事實上，我國推行的供給側結構性改革，一個重要的初衷在于通過削減并改善我國產能過剩行業(yè)企業(yè)的供給，進而改善企業(yè)經營、并降低我國經濟金融風險。但是，目前鮮有學者從理論與實證上深入剖析供給側結構性改革下的“去產能”政策對我國微觀企業(yè)績效、企業(yè)風險承擔的影響。近年來我國“去產能”政策實施表明，盡管“去產能”政策短期內會帶來行業(yè)陣痛、利潤削減與人員失業(yè)，但是隨著產業(yè)結構轉型與產能不斷優(yōu)化，從長遠來看將進一步提升企業(yè)的發(fā)展空間，尤其是削減低端落后產能后，我國企業(yè)通過轉型升級或許將有更大的利潤空間。為此，有必要從理論上分析我國“去產能”政策對我國企業(yè)績效與企業(yè)風險承擔的影響機制，并采用經驗數據對我國“去產能”政策的效果進行實證分析。

與現(xiàn)有研究相比，本文的主要創(chuàng)新與貢獻有以下四個方面：第一，本文深入分析了供給側結構性改革下的“去產能”政策，有助于提升“去產能”政策所覆蓋的行業(yè)內企業(yè)績效、降低企業(yè)風險承擔的理論機制。第二，本文從實證角度證明了“去產能”政策對上市企業(yè)績效的促進作用，深入研究了“去產能”政策對企業(yè)風險承擔的影響，并結合相關背景做了進一步的政策分析。第三，除常見的鋼鐵煤炭行業(yè)外，本文同樣考慮了電解鋁、水泥、平板玻璃等其他產能過剩行業(yè)。第四，本文研究對于我國深化供給側結構性改革、提升企業(yè)績效、化解經濟金融風險、以及推動經濟高質量發(fā)展，具有重要的政策意義。

二、文獻綜述與研究假設

學術界對于產能過剩現(xiàn)象的討論已久。早期概念由Chamberlin^[5]提出，在壟斷競爭的條件下，產能過剩就是企業(yè)無法在最優(yōu)水平下生產時的產出水平。在國內研究中，徐齊利和范合君^[6]將產能過剩定義為企業(yè)在市場出清時的實際產出小于預先設定的產能產出，可帶來過剩產能、資源閑置等諸多問題，直接表現(xiàn)為產能利用率過低。而韓國高等^[7]從宏觀方面將產能過剩定義為經濟活動在社會總需求限制下無法達到正常產出水平。筆者認為，產能過剩的核心在于實際產出小于真實產能，從而使生產資源無法得到最大化運用。

（一）產能過剩形成原因

產能過剩通常有周期性和非周期性兩種形式。我國最近一次產能過剩由2008年金融危機與2009年歐債危機產生，并延續(xù)到后來的經濟復蘇與建設中，呈現(xiàn)周期性產能過剩與非周期性產能過剩交織的狀態(tài)^[8]。其中，對于周期性產能過剩得以延續(xù)的原因，從市場失靈的角度解釋，發(fā)展中國家的企業(yè)很容易對有前景的投資行業(yè)產生共識，從而引發(fā)投資的潮涌現(xiàn)象，推動行業(yè)產能過剩的產生^[9]。事實上，除潮涌現(xiàn)象以外，我國產能過剩的產生也具有深刻體制背景，與地方政府的干預行為極其密切。產能過剩背景下，地方政府的干預行為最早可追溯到我國的地方政府官員晉升錦標賽制度。地方政府官員在GDP增速等可測量經濟指標層面競爭激烈，且經濟指標的激勵強度逐級放大，低層級的官員為了晉升總會超額完成高層級政府下達的經濟指標^[10]。地區(qū)之間的官員競爭除了包含經濟競爭外，還有職位晉升的政治競爭，稱之為“混合競爭”^[11]。在該種混合競爭下，地方政府為了提升地方GDP，盲目擴大政府購買或政府補貼，促進了其中能夠帶來經濟效益的企業(yè)或項目的生產擴張^[8]，進一步扭曲了企業(yè)的投資行為。

對于不能夠帶來經濟效益的企業(yè)或項目，不同地方政府之間的競爭也可能無視產業(yè)或項目的虧損，從而導致產業(yè)的過度進入與地區(qū)低水平的重復建設，形成當地企業(yè)的預算軟約束^[11]。在干預機制方面，政府盲目的干預行為主要包括在官員晉升中以低價提供土地、為企業(yè)爭取金融貸款、提供隱性擔保等^[12]。因此，在政府補貼的驅動下，企業(yè)重復建造與生產的行為成為理所應當的事情，這為企業(yè)乃至整個行業(yè)帶來了產量與落后產能的堆積。

不論從市場失靈還是政府失靈的角度而言，落實到微觀層面下的企業(yè)過度投資行為是產能過剩的直接推手。在政府提供的種種補貼或支持下，企業(yè)進行投資活動的成本進一步下降^[13]，企業(yè)的短視性在政府的激勵下使其在長期全面發(fā)展與短期經濟效益的流入中選擇了后者。由于缺乏相應的激勵監(jiān)督機制，企業(yè)過度投資行為逐漸泛濫，導致我國過剩產能的堆積。

由于我國過剩產能的堆積更多的是來自于體制原因，“去產能”政策的推進必定存在一定的粘性^[14]，因而考察“去產能”政策實施效果十分重要。蔡之兵^[2]對我國2006—2014年“去產能”政策實施效果進行研究發(fā)現(xiàn)，由于缺乏對過剩產業(yè)的衡量標準以及對地方政府的激勵，這八年間“去產能”政策實施效果并不盡如人意。我國自2015年推行供給側結構性改革以來，鋼鐵、煤炭等典型的產能過剩行業(yè)執(zhí)行了嚴格的“去產能”政策，并取得了顯著的成效。對于“去產能”政策實施效果與作用機制，任繼球^[15]研究發(fā)現(xiàn)，2015年以來我國實施的“去產能”政策有效緩解了鋼鐵行業(yè)中的無序競爭，改善行業(yè)經營效益，并推動行業(yè)轉型升級。另外，“去產能”政策帶來的產能利用率的提高也能提升我國整體的工業(yè)投資效率^[16]，對于企業(yè)經營狀況也將有所改善?？傮w來看，若“去產能”政策能夠有效執(zhí)行，則由于過剩產能而逐年虧損的行業(yè)將實現(xiàn)行業(yè)格局與產業(yè)結構的重新調整，企業(yè)經營狀況也將伴隨著過剩產能的出清而有所改善。

（二）“去產能”政策與企業(yè)績效

從微觀層面來看，企業(yè)過度投資行為是產能過剩的原因所在。其本質在于，來自政府的外部補貼對企業(yè)過度投資產生了隱性擔保，并成為企業(yè)維持重復建造的動力源泉。政府補貼下的過度投資的企業(yè)，內部生產目標是單一且盲目的，投資結構也十分不合理，由此進一步導致產能利用率低下，帶來過剩產能的堆積。

“去產能”政策的實施首先在于壓縮過剩產能，其次在于進行行業(yè)內的兼并重組與轉型升級。政策執(zhí)行中，產能過剩行業(yè)在項目用地及信貸的取得、環(huán)保準入等方面的約束增強。政府對產能過剩行業(yè)生產建造行為的高額財政補貼已成為歷史，取而代之的是對淘汰過剩產能企業(yè)的獎勵資金。在各種政策的驅動下，落后產能的增加受到限制。停產或半停產、資不抵債的“僵尸企業(yè)”全部關停，同時大企業(yè)則通過兼并重組進一步優(yōu)化自身結構，創(chuàng)新效率與創(chuàng)新能力得到提升^[17]。首先，市場供求關系在淘汰過剩產能時悄然變化，產量減少帶來的產出品價格的上漲，使得產能過剩行業(yè)中的企業(yè)利潤增速上行。其次，創(chuàng)新效率與創(chuàng)新能力的提升使得行業(yè)頭部企業(yè)的核心競爭力得以集中，實現(xiàn)產品質量、生產效率、管理制度全方面轉型升級，盈利能力日益增強。

基于上述分析，本文提出如下假設：

假設1：我國供給側結構性改革下的“去產能”政策，有助于提升“去產能”政策所覆蓋的行業(yè)內企業(yè)績效。

（三）“去產能”政策與企業(yè)風險承擔

企業(yè)風險承擔體現(xiàn)了企業(yè)對投資項目的偏好，對企業(yè)發(fā)展具有重要的意義。高風險承擔的企業(yè)通常具備更高的創(chuàng)新積極性^[18]，同樣其資本性支出水平也更高^[19]。高風險承擔通常被認為能夠提升企業(yè)價值^[20]，增強企業(yè)的資本預算和配置效率^[21]，能夠促進企業(yè)的增長和績效^[22]-[24]。但是，也有國內學者認為新創(chuàng)企業(yè)^[25]與轉型升級中的企業(yè)^[26]的風險承擔與企業(yè)績效呈“倒U”型關系。由此可見，過高的企業(yè)風險承擔所包含的信號與企業(yè)實際狀況息息相關，并不能一概而論。

我國產能過剩企業(yè)較高的風險承擔與企業(yè)過度投資行為密不可分。政府對企業(yè)的支持降低了企業(yè)對外部環(huán)境的擔憂，滋生了管理層過度自信與政企行為依賴等現(xiàn)象。一方面，企業(yè)投資項目的部分成本從內部轉移到了外部，導致企業(yè)在投資項目時更多關注其經濟效益，而忽視了項目風險。另一方面，企業(yè)為獲取政府支持而開展的尋租活動，會進一步帶來企業(yè)成本的增加，迫使其無視風險而尋求高預期回報率的項目^[27]。種種因素引致了企業(yè)過度投資行為，助推了過剩產能的堆積，而企業(yè)過度投資行為則極大提升了企業(yè)所承擔的風險水平，也即企業(yè)風險承擔。

對于該類企業(yè)而言，較高的企業(yè)風險承擔并沒有帶來企業(yè)經營狀況的改善，這種現(xiàn)象是不正常的。究其原因，該類企業(yè)有較高的企業(yè)風險承擔并不是因為在創(chuàng)新方面投入較多資金，而是由于對重復性盈利的項目不加區(qū)分地過度投資。這種過度投資導致過剩產能堆積，又將使企業(yè)的盈利能力進一步下降，形成惡性循環(huán)。在“去產能”政策實施的過程中，市場化與法治化是打破這一循環(huán)的關鍵。

首先，“去產能”政策實施的過程對于企業(yè)而言是一個市場化的過程，優(yōu)勝劣汰的市場環(huán)境會倒逼企業(yè)培育自身發(fā)展的新動力。隨著落后產能的不斷被淘汰，行業(yè)集中度將進一步提升。對于存活下來或兼并重組形成的企業(yè)而言，提升核心競爭力才是長足發(fā)展的保障，企業(yè)內外部風險管理的重要性由此凸顯。

其次，在“去產能”政策實施的過程中，政府通過法治化的手段對產能過剩行業(yè)的信貸、環(huán)保和建設用地等多方面加強了限制。受產業(yè)政策的約束，地方政府無法再為產能過剩的企業(yè)提供與以往等額的補貼，由此其擔保效應也有所削弱。在市場化與法治化手段并行的大環(huán)境下，企業(yè)對于自身的管理要求不斷提高，對投資項目的審核也將逐漸回歸理性，故“去產能”政策背景下較高的企業(yè)風險承擔也將逐步回歸正常。

基于上述分析，本文提出如下假設：

假設2：我國供給側結構性改革下的“去產能”政策，有助于降低“去產能”政策所覆蓋的行業(yè)內企業(yè)風險承擔。

三、研究設計

（一）數據來源、指標選擇與描述性統(tǒng)計

⒈ ?數據來源

本文選取2008—2017年我國上市企業(yè)數據，包括14個行業(yè)3 123家上市企業(yè)，共計80 585個觀測值，數據主要來源于CSMAR數據庫與Wind數據庫，部分數據來自于中經網統(tǒng)計數據庫。本文行業(yè)分類標準按照證監(jiān)會2012年行業(yè)分類指引，涉及的行業(yè)有：農、林、牧、漁業(yè);采礦業(yè);制造業(yè);電力、熱力、燃氣及水生產和供應業(yè);建筑業(yè);批發(fā)和零售業(yè);交通運輸、倉儲和郵政業(yè);住宿和餐飲業(yè);信息傳輸、軟件和信息技術服務業(yè);租賃和商務服務業(yè);科學研究和技術服務業(yè);水利、環(huán)境和公共設施管理業(yè);衛(wèi)生和社會工作;文化、體育和娛樂業(yè)。

⒉ ?指標選取與描述性統(tǒng)計

（1）企業(yè)績效

參考大多數研究企業(yè)績效的經典文獻，本文選取企業(yè)總資產收益率（ROA）來衡量企業(yè)盈利水平及盈利能力，也即選取ROA作為企業(yè)績效指標。同時，本文在穩(wěn)健性檢驗時，選取了企業(yè)凈資產收益率（ROE）作為ROA的替代指標。

（2）企業(yè)風險承擔

參考John等^[28]的相關研究，本文選取企業(yè)ROA的波動性也即盈利水平的波動性來衡量企業(yè)承擔的風險水平，也即企業(yè)風險承擔。具體計算方法如下：

（1）

（2）

其中，EBITDA為企業(yè)的稅息折舊及攤銷前利潤，ASSETS為企業(yè)總資產。公式（1）中的ROA_it_ADJ是指上市企業(yè)總資產收益率經行業(yè)平均調整的過程，為上市企業(yè)對應行業(yè)的企業(yè)總數量，t為期數（也即年度）的標記。公式（2）中企業(yè)風險承擔是通過觀測時間段的總資產收益率標準差計算所得。本文選取觀測年度（N）為3年來進行企業(yè)風險承擔的計算。

（3）控制變量

參考大多數研究企業(yè)績效與企業(yè)風險承擔的經典文獻，本文選取以下變量作為控制變量：第一，企業(yè)規(guī)模（Size），以企業(yè)總資產（Asset）的對數表示。第二，企業(yè)年齡（Age），以企業(yè)成立日至會計報表日的天數折算成年度來計算。第三，凈資產收益率（ROE），也即凈利潤/股東權益總額，按照1%的標準進行縮尾處理。第四，資產負債率（Lev），用來衡量企業(yè)風險，按照1%的標準進行縮尾處理（winsorize）。企業(yè)資產負債率越大，表明企業(yè)負債與財務風險越高。第五，營業(yè)收入增長率（Rev），主要衡量企業(yè)的發(fā)展能力，同樣按照1%的標準進行縮尾處理。第六，企業(yè)所有權屬性（Ownership），國有企業(yè)該指標為1，否則為0。第七，GDP同比增速（Gdp）。各變量的定義如表1所示，主要變量的描述性統(tǒng)計如表2所示。

（二）模型設定與估計方法

本文采取雙重差分（DID）的計量方法來研究“去產能”政策實施效果及對上市企業(yè)的影響。Ashenfelte和Card^[29]首次在研究中使用DID模型，此后DID模型便被學者們廣泛應用于政策評估的相關學術研究中。

針對假設1，本文設定的回歸模型如下：

（3）

其中，Y_it為被解釋變量，在假設1中即為企業(yè)績效。參考大多數研究企業(yè)績效的經典文獻，本文選取ROA與ROE兩個指標來衡量。G_it為“去產能”政策實驗組啞變量（若G_it=1，則企業(yè)主營業(yè)務屬于“去產能”行業(yè);若G_it=0，則企業(yè)主營業(yè)務不在“去產能”行業(yè)的范圍內），D_it為供給側改革實驗期啞變量（若統(tǒng)計數據的會計期間在2016年以后，則D_it=1，否則為0）。DID_it為政策交互項，也即G_it與D_it的乘積，其系數表明政策的實施對被解釋變量的影響方向及程度。X_it為其他控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資產負債率（Lev）、營業(yè)收入增長率（Rev）、企業(yè)所有權屬性（Ownership）和GDP同比增速（Gdp）等。

同樣，針對假設2，本文設定的回歸模型如下：

（4）

其中，DID_it的含義與模型（3）中相同。Risktake_it為企業(yè)風險承擔，由企業(yè)連續(xù)2年或3年的ROA平均標準差決定。X_it為其他控制變量，包括企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）、資產收益率（ROA）、凈資產收益率（ROE）、資產負債率（Lev）、營業(yè)收入增長率（Rev）、企業(yè)所有權屬性（Ownership）和GDP同比增速（Gdp）等。

四、“去產能”政策與企業(yè)績效的實證分析

（一）基準分析

表3中列（1）至列（5）均為隨機效應回歸模型。實證分析結果表明，表示“去產能”行業(yè)與供給側結構性改革時間的政策交互項DID_it的系數分別為0.0026、0.0029、0.0028、0.0028和0.0031，依次在5%、1%、5%、5%、1%置信水平上顯著且為正，從而說明“去產能”政策對企業(yè)績效具有促進作用，即供給側結構性改革顯著提高了我國“去產能”行業(yè)的企業(yè)績效。由此驗證了本文假設1。

在控制變量層面，本文以模型（5）回歸結果為例進行分析。企業(yè)規(guī)模（Size）、企業(yè)年齡（Age）等對ROA的系數顯著為正，說明企業(yè)規(guī)模越大企業(yè)的ROA也就越高，企業(yè)年齡同理。該系數證明了企業(yè)規(guī)模與企業(yè)年齡對企業(yè)績效的正向作用。同時，從表3中可看出代表企業(yè)發(fā)展能力的營業(yè)收入增長率（Rev）與代表企業(yè)盈利水平的ROA之間也存在著顯著正相關關系，說明企業(yè)營業(yè)收入增長率的提升某種程度上會帶來企業(yè)盈利的增長。并且從中可以觀察到，代表企業(yè)財務風險的資產負債率（Lev）與被解釋變量ROA呈顯著負相關關系，說明企業(yè)資產負債率的提升可能主利于企業(yè)績效的提升。其他的控制變量，如GDP同比增速（Gdp）、企業(yè)產權屬性（Ownership）與企業(yè)的ROA存在著顯著負相關關系，說明經濟過熱或國有企業(yè)身份也會降低企業(yè)的資產收益率。

（二）穩(wěn)健性檢驗

基于基準分析，本文通過更換主要變量與更換估計方法對假設1進行相關的穩(wěn)健性檢驗。

更換主要變量。以往關于企業(yè)績效的研究中，除了將資產收益率ROA作為企業(yè)績效的衡量指標外，還有文獻將凈資產收益率ROE作為企業(yè)績效的主要衡量指標。表4的列（1）將被解釋變量由ROA轉變?yōu)镽OE，回歸結果表明，“去產能”政策交互項DID_it的系數依然顯著為正，從而驗證了“去產能”政策的確能夠促進企業(yè)績效。在更換被解釋變量的同時，本文嘗試了對控制變量的改變。表4的列（2）中，將GDP同比增速（Gdp）由累計同比增速轉變?yōu)楫斊谕仍鏊伲Y果依然顯著。

更換估計方法。在表4中列（3）至列（5）均為固定效應模型估計結果。其中，列（4）為在列（1）基礎上（也即更換被解釋變量為ROE后）得到的估計結果，列（5）為在列（2）基礎上（也即更換控制變量后）得到的估計結果。在列（3）至列（5）中，DID_it的系數分別為0.0038、0.0071和0.0038，均在1%置信水平上顯著為正，假設1的穩(wěn)健性檢驗通過。

五、“去產能”政策與企業(yè)風險承擔的實證分析

根據第四部分的實證結果可知，“去產能”政策的確對所屬行業(yè)的企業(yè)績效有顯著促進作用。本部分將以企業(yè)風險承擔作為研究對象，進一步探索“去產能”政策對企業(yè)風險承擔的影響。

（一）基準分析

本文在“去產能”政策對企業(yè)風險承擔的政策效應方面又做了進一步的研究。如表5所示，列（1）至列（5）均為隨機效應模型?；貧w結果表明，“去產能”政策交互項DID_it的回歸系數分別為 ???-0.0017、-0.0018、-0.0018、-0.0018和-0.0018，均在1%置信水平上顯著且為負，說明“去產能”政策降低了企業(yè)績效的波動，也即“去產能”政策能夠降低企業(yè)風險承擔，企業(yè)風險承擔水平的減小也代表了企業(yè)風險承擔能力的提升。

同樣以表5中的列（5）為例對控制變量進行分析，企業(yè)凈資產收益率（ROE）、年齡（Age）與營業(yè)收入增長率（Rev）都與被解釋變量Risktake呈顯著正相關，說明這些變量的正向增長提升了企業(yè)績效波動狀況，也即提升了企業(yè)風險承擔水平。資產負債率（Lev）同樣與企業(yè)風險承擔呈顯著正相關，的確過高的資產負債率會提升企業(yè)承擔風險水平。相反，GDP同比增速（Gdp）、企業(yè)規(guī)模（Size）均能降低企業(yè)風險承擔水平。產權性質（Ownership）與企業(yè)風險承擔也呈顯著負相關，說明國有企業(yè)（Ownership=1）具有更低的風險承擔水平。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證基準分析回歸結果的穩(wěn)健性，本文從更換主要變量和更換估計方法層面進行多次檢驗。

更換主要變量。為了進一步驗證假設2，本文從控制變量角度開展相關穩(wěn)健性檢驗。表6中列（2）為將控制變量ROE更換為ROA后的結果，列（3）是在列（2）的基礎上所做的混合回歸估計。列（4）為將GDP同比增速（Gdp）由累計同比增速轉變?yōu)楫斊谕仍鏊?，并且列?）為列（4）基礎上所做的混合回歸估計。結果顯示DID_it的系數仍然顯著為負。

更換估計方法。表6中列（1）、列（3）、列（5）均為混合回歸方法。其中，表6中列（1）為相較基準分析而言僅更換回歸方法的結果。在更換為混合回歸估計后，DID_it的系數仍然顯著為負。

六、結 ?論

本文從理論上分析我國“去產能”政策對企業(yè)績效與企業(yè)風險承擔的影響，并基于我國上市企業(yè)經驗數據，采用雙重差分法（DID）對我國“去產能”政策實施效果進行實證分析。研究結果表明，“去產能”政策對企業(yè)績效的作用顯著為正，即“去產能”政策能夠提升“去產能”行業(yè)中上市企業(yè)績效;同時政策交互項對企業(yè)風險承擔的作用顯著為負，即“去產能”政策降低了“去產能”行業(yè)中上市企業(yè)風險承擔水平。

存在過剩產能的企業(yè)，通常生產結構單一、生產量遠大于社會需求量。以堆量為主的生產方式無法給企業(yè)帶來利潤增長，反而削弱了企業(yè)競爭力。隨著“去產能”政策鋪開，堆量生產受到限制，這類企業(yè)的產量也隨之下降。當行業(yè)供給恢復正常水平后，市場供求關系也隨之變化，留存下的企業(yè)由于產出品價格上升而逐步實現(xiàn)利潤的正增長。同時，產能過剩行業(yè)中由于政府補貼等外部因素導致的過度投資現(xiàn)象，一定程度上也在“去產能”政策下得到遏制，而企業(yè)因過度投資帶來的高風險也將逐漸降至正常水平?？傮w來看，“去產能”政策對于產能過剩行業(yè)而言，是一次新的整合與發(fā)展機遇。通過關停不合格企業(yè)與兼并重組大型企業(yè)等措施，經過一輪“去產能”政策后的企業(yè)已經站在新的起點，面臨的是轉型升級的新挑戰(zhàn)。當然，本文在研究過程中也有一些其他的發(fā)現(xiàn)。比如，在同樣的研究方法下本文還加入了企業(yè)庫存周轉率作為被解釋變量，結果顯示“去庫存”政策的實施也有很好的政策效果。

總而言之，供給側結構性改革的“三去一降一補”最終都是為實體經濟而服務，政策傳導的成效便證明了政策本身的必要性與正確性。當下供給側結構性改革方興未艾，淘汰過剩產能只是前進的一小步，大部分產能過剩行業(yè)在轉型升級方面還有很長的路要走。隨著不同行業(yè)的“去產能”政策的鋪開與收尾，行業(yè)中的企業(yè)能凝聚自身的核心競爭力，而我國經濟的新動能也將日趨壯大。

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（責任編輯：韓淑麗）