开放科学(资源服务)标识码(OSID)：
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随着碳达峰、碳中和“3060”目标的提出，到2030年，我国非化石能源占一次性能源消费比重将从2020年的15.9%提高到25%，风电、太阳能发电总装机容量也要从2020年的9.3亿千瓦扩张到12亿千瓦以上，以光伏为代表的可再生能源发展问题已经引起政府和学界的广泛关注。“十四五”规划提出，可再生能源发展的关键是新能源消纳和储备技术能力的进步，推动技术创新才能加快绿色低碳发展。目前我国能源消费仍以化石能源为主，能源结构尚待优化，但近年来低碳转型成效显著，太阳能光伏装机容量不断突破新高[1]，中国已经成太阳能光伏生产和出口大国。然而，光伏产业仍然面临产能过剩和核心技术能力不强等困局。导致这一现状的原因是，光伏企业创新积极性不高，企业更偏向投资周期短、收益高、技术含量低的产业环节；光伏企业过度投资导致太阳能市场供需结构失衡等[2]。
技术升级、研发创新是光伏产业突破当前产能过剩和核心技术能力不足等难题的关键因素，单纯依靠市场调节无法实现资源有效配置[3]。因此，为实现太阳能光伏产业可持续发展，中国政府连续出台了一揽子光伏产业政策，包括研发补贴、低成本贷款、税收优惠、上网电价、可再生能源投资、公共财政投资、税收抵免和政府补贴等[4]，旨在完善光伏市场，实现产业升级。随着一系列光伏产业政策的推动、相关配套措施的落实，大量企业进入光伏市场，截至2017年末，全国光伏发电累计装机量达到1.3亿千瓦，提前完成2020年1.1亿千瓦的规划目标[5]。然而，光伏市场的蓬勃发展并未有效提升企业绩效，某些企业采取“低购高报”骗取补贴，使用不合标准的光伏产品从而成为光伏“豆腐渣工程”；关键技术缺乏和上游产业链产能过剩仍然是我国光伏企业面临的严峻考验[6-7]。
政府在进行政策支持时，通常会根据行业发展所处不同阶段及实际情况，对政策工具进行选择性使用和组合搭配。我国现行光伏产业政策到底在光伏企业创新发展过程中扮演着怎样的角色，政策实施效果到底如何，都成为大众关注焦点。因此，讨论光伏产业政策对光伏企业创新绩效和经济绩效的影响，在理论和实践上都有重大意义。对于光伏产业政策实施成效，国内学界形成了不同观点。有学者从光伏产业财政政策着手，如王茵[8]、郁建兴[9]通过分析财政补贴政策对光伏企业的影响及其作用机制，发现政府对企业的过度鼓励并没有“瞄准”，换言之，光伏企业创新能力不足是产能过剩的根本原因；李凤梅等[10]通过对中国A股90家光伏上市公司面板数据进行回归发现，政府补贴对企业绩效的影响因光伏产业发展时期不同而有所差异。亦有学者通过整体产业政策对光伏企业的影响观察产业政策的有效性，如余东华等[11]以光伏产业政策为例，发现政府的不当干预导致光伏产业内存在低端产能过剩的情况。此外，产业政策之间的相互影响也是学者历来的研究重点，如郭本海等[12]、李军强[13]通过构建产业政策协同度模型，发现政策协同对产业绩效的影响具有方向性差异，并提出我国应该适度弱化过多的规范措施，适当增强科技部门话语权，走核心技术突破之路；陈艳等[14]运用PageRank算法构建风能产业政策组合动态效率评价矩阵，梳理我国2000—2018年199项风能产业政策之间的内在关系并找出深度联系。纵观现有研究，关于光伏产业政策对光伏企业影响的研究相对欠缺，光伏产业政策对企业技术创新投入和经济效益的作用路径尚不明确，光伏产业政策是否对企业创新产出和经济绩效具有影响以及具有何种影响等问题还未得到充分回答。同时，由于不同区域教育水平、企业竞争力、创新环境氛围、政府支持力度和人才密度有所差异[15]，这种差异性也会导致光伏产业政策实施效果不同。因此，研究光伏产业政策对不同区域创新环境下企业绩效的影响尤为重要。本文在综合国内外学者观点的基础上，以光伏企业创新绩效和经济绩效为研究对象，检验光伏产业政策是否对企业创新绩效和经济绩效产生作用。同时，选取2009—2019年深沪股市60家光伏产业上市企业面板数据，构建固定效应模型，进一步探讨在光伏产业政策激励下，光伏企业创新绩效与经济绩效之间的关系。
企业创新伴随着高风险性和正外部性，虽然目前我国知识产权保护还不够完善，但政府产业政策支持在一定程度上能够激励企业知识研发，充实企业创新本金，降低企业创新风险[16]。光伏产业作为新能源行业，是国家重点支持的高新技术行业，因而光伏企业的创新研发能力尤为重要。本文认为，产业政策对高新技术企业创新绩效具有影响，并提出以下假设：
H1:在控制其它条件的情况下，光伏产业政策对企业创新绩效具有正向激励作用。
政府通过产业政策中的财政政策，如研发补贴和税收优惠等，对企业经济绩效产生影响。一方面，政府财政政策能直接补贴给微型企业，增加企业可支配资源，扩大企业生存与发展空间；另一方面，政府财政政策一定程度上可以调节市场失灵，优化资源配置，提升企业经济效益[17]。然而，另一些学者持相反观点，认为财政政策不能促进光伏企业经济绩效提升。如陈林和朱卫平[18]认为，对于发展中国家而言，虽然短期财政补贴政策能够有效提升企业经济绩效，但企业长期发展并不能依靠产业政策，知识才是决定和影响企业经济绩效的重要因素。财政补贴政策吸引越来越多企业进入光伏行业，如果市场总需求不变，供给增加，会导致光伏产品价格暴跌，挤压行业利润，反而导致企业经济绩效降低[8]。综上所述，本文提出以下假设：
H2a：在控制其它条件的情况下，光伏产业政策对企业经济绩效提升具有积极作用；
H2b：在控制其它条件的情况下，光伏产业政策对企业经济绩效提升具有负面影响。
创新是经济增长的持续动力，是金融发展影响经济增长的重要渠道[19]。光伏产业作为高新技术行业，产业补贴政策会直接促进其经济绩效提高，而企业经济绩效提高会使企业资产增加，从而使企业将更多资金用于创新投入，有助于提高企业创新绩效[20]。尹美群等[21]提出，对于技术密集型行业，在当期经济绩效较好的情况下，企业会降低后一期研发力度，这与行业研发难度大、周期长的特点相符。因此，本文认为，产业政策作用于创新绩效时，会受到经济绩效的中介影响，并提出以下假设：
H3：在控制其它条件的情况下，光伏产业政策作用于企业创新绩效受到经济绩效中介作用的影响。
随着经济全球化的不断发展，技术创新不再是一个企业的独立行为，创新研究的界限已经从单个企业内部转向整个产业的创新环境[22]。由于历史条件、地理环境、市场化程度和产业化阶段等方面存在差异，不同区域的创新投入并不均衡，东部与中部、西部、东北地区的差距逐步拉大[23]。由于企业所在区域环境不同，区域创新环境质量会显著影响企业绩效[24-26]。Wang[27]基于区域创新环境，研究不同类型产业政策组合对企业创新绩效的影响，发现产业政策对企业创新绩效的作用在区域创新能力较弱的地区更显著，在区域创新能力较强的地区反而不显著；张杨勋[28]基于中国内地28 197家战略性新兴企业数据研究发现，产业政策的创新效应在新材料产业具有比较优势的省份相对更大，在不具有比较优势的省份相对较小且存在滞后性；王伟光等[29]通过对2009年中国各地区大中型工业企业截面数据进行实证研究发现，大部分地区的创新能力与大企业经济绩效之间存在非对称性，创新还未成为驱动企业发展的内生力量。由于现有区域创新环境下光伏产业政策对企业影响的研究较少，而光伏行业作为战略性新兴产业，可以根据上述研究，假设区域创新环境会影响光伏产业政策对企业创新绩效和经济绩效的作用路径。因此，本文提出以下假设：
H4a：在控制其它条件的情况下，区域创新环境在产业政策与企业创新绩效的关系中具有激励作用。
H4b：在控制其它条件的情况下，区域创新环境在产业政策与企业创新绩效的关系中具有抑制作用。
H4c：在控制其它条件的情况下，区域创新环境在产业政策与企业经济绩效的关系中不具有调节作用。
本文对2009—2019年我国出台的光伏产业政策进行整理，得到部委及以上级别部门发布的涉及光伏产业的相关政策243条。2009年，国家颁布“金太阳示范工程”和“太阳能屋顶计划”，推进光电技术在民用建筑领域的应用，这是中国太阳能行业发展的一个关键转折点[30]，政府开始大规模规划可再生能源开发利用，因此本文重点研究2009—2019年太阳能光伏产业政策。
由于太阳能产业数据统计及其真实性、完整性很难满足本文实证要求，因而本文对2010年之前在沪深上市的光伏企业进行删选整理，共选取60家公司并取其2009—2019年相关数据，剔除ST公司以及其它变量存在缺失的公司。本文有关企业特征变量的数据来自公司年度财务报表，专利数据通过国家知识产权局专利检索得到。为减少极端值误差，本文剔除1%和99%之外的极端值，并对使用的主要连续变量进行缩尾处理。
(1)因变量：企业创新绩效(Inno)。本文选取光伏行业企业当年专利申请数衡量企业创新绩效，并取其对数，以降低数据波动性[31]。
(2)核心变量。本文核心变量为企业经济绩效(Econ)、区域创新指数(Indexx)和光伏产业政策力度(NPMG)。企业经济绩效通常使用总报酬率或净利润等指标度量，考虑到净利润可能受企业规模影响，从而使财务报表的报告产生误差，因而本文使用总报酬率度量企业经济绩效；区域创新指数采用最具有权威性的《中国区域创新能力报告》中区域创新能力效用值衡量[32]；光伏产业核心政策力度可以从政策效力、政策目标和政策措施3个维度衡量[12]。
光伏产业政策作为一种制度安排，对其本身进行量化比较困难。本文借鉴彭纪生[33]的研究思路，通过政策力度、政策目标和政策措施3条路径对政策本身进行进一步细化。以表1的标准对每项政策的规定和裁断进行仔细研究，并得出相应的量化数据，利用式(1)对每年度收集的所有相关政策各项得分进行累计加和，得出每年发布光伏产业政策数据的年度得分[33]。
表1 政策量化标准
指标得分评判标准政策力度(P)5全国人民代表大会及其常务委员会颁布的法律4国务院颁布的条例,自然资源部(原国土资源部)的部令3国务院颁布的暂行条规,自然资源部(原国土资源部)的条例、规定2各部门的意见、办法、暂行规定等1通知政策目标(M)5“必须”“明确”“严禁”“从严控制”等最强、最详细描述4“不得低于/超过”“严格使用”等强语气较详细描述3“可按不低于”“充分利用”等较强语气描述2“在……前提下、亦可”、“完善”等条件一般性描述1“可根据”“加强”等一般性描述政策措施(G)5列出具体措施,针对每一项均给出严格的执行与控制标准,并对其进行具体说明4列出具体措施,针对每一项给出较详细的执行与控制标准3列出较具体的措施,从多个方面分类给出大体的执行内容2列出一些基础措施,并给出简要的执行内容1仅从宏观上谈及相关内容,没有具体操作方案
(1)
其中，i为政策发表年份，n为第i年发布的政策数量，j代表第i年发布的第j项政策；mj、gj分别为第j项政策的政策目标g和政策措施m的得分，pj为第j项政策的力度得分；PMGi为第i年光伏产业政策内容力度(power)、目标(goal)和措施(measure)的整体状况。然而，现实中，对经济社会真正发挥作用的不仅仅是当年新颁布的政策，而且是往年颁布并还在效力期所有政策作用的综合。因此，在对每年度新政策得分进行累计后，还要通过式(2)计算截至第i年累积的政策量化指数。
(2)
其中，NPMGi表示第i年的光伏产业政策强度，k为PMGi的年份，c为起始年份，本文中c=2009。由于每项政策都有相应时限，因此需要对政策得分的计算结果进行调整，到时限的政策得分需要在下一年的总分中扣减，以使结果更加准确。
(3)控制变量。为控制其它因素对企业创新绩效和经济绩效的影响，本文在现有研究基础上[35-37]，引入控制变量企业规模扩张投资(Scale)、财务杠杆(Lev)、企业年龄(Age)、运营能力(Opera)、企业研发投入密度(R&D)及企业规模(Insize)。表2给出了模型中主要变量的定义。
表2 变量定义
变量类型变量符号解释或衡量因变量创新绩效Inno企业研究年度实际拥有的专利数量总额的对数核心变量光伏产业政策强度NPMGi截止到第i年累积的政策量化指数经济绩效Econ总资产报酬率(净利润/总资产)区域创新指数Indexx区域创新能力效用值控制变量企业规模扩张投资Scale企业当年新增固定资产与无形资产之和与当年企业资本化研发之差财务杠杆Lev企业总负债/总资产(资产负债率)企业年龄Age企业观测点所处年份与其上市年份之差运营能力Opera企业营业收入净额/总资产净额企业研发投入密度R&D企业当年研发投入额/当年企业销售额企业规模Insize总资产的自然对数
由前文可知，产业政策对企业经济绩效的影响路径中可能同时存在调节效应和中介效应。因此，本文构建一个有调节的中介模型，探寻在区域创新环境作用下，产业政策、企业创新绩效与企业经济绩效的内在联系和作用机制。本文借鉴齐昕和刘家树[38]、王晓珍和邹鸿辉[39]的检验方法，构建以下回归模型：
Inno=α0+α1NPMG+α2Indexx+α3NPMG×Indexx+∑Control+ε
(3)
Econ=α0+α1NPMG+α2Indexx+α3NPMG×Indexx+∑Control+ε
(4)
Inno=α0+α1NPMG+α2Econ+α3Indexx+α4Econ×Indexx+∑Control+ε
(5)
Inno=α0+α1NPMG+α2Econ+α3Indexx+α4NPMG×Indexx+α5Econ×Indexx+∑Control+ε
(6)
其中，Control代表控制变量，ε代表随机误差项。
检验步骤如下：第一步，检验直接效应，即光伏产业政策与企业创新绩效的关系是否受到调节。检验模型(3)中的α1、α3，如果α3显著，则表示直接效应受到调节。第二步，检验模型(4)中的α1、α3，若α3显著，则表示光伏产业政策对企业经济绩效的作用受到调节。第三步，检验企业经济绩效与创新绩效的关系是否受到调节。若第一步中的α3不显著，则检验模型(5)中的α3、α4，若α4显著，则表示企业创新绩效与经济绩效的关系受到调节；如果第一步中的α3显著，则检验模型(6)中的α4、α5，若α5显著，则企业创新绩效与经济绩效的关系受到调节。
在进行数据分析前，需要对面板数据进行估计，从而选择合适的检验方法。本文利用Stata15对模型(3)～(6)分别进行F检验和豪斯曼检验，结果表明，上述模型应该选择固定效应检验。为确保固定效应模型结果的稳健性，本文采用Stata软件中的reg命令进行估计，结果如表3所示，其中，前3个模型列示了中介效应，后4个模型列示了调节效应。
表3 数据面板回归结果
变量(1-1)(1-2)(2)(3)(4)(5)(6)InnoInnoEconInnoEconInnoInnoNPMG0.000***0.000***-0.000**0.001*0.000*0.0000.001(4.29)(3.30)(-2.27)(1.71)(1.77)(0.19)(1.51)Econ0.610-7.160*-6.538(0.64)(-1.70)(-1.54)Indexx0.015-0.0010.0090.014(1.41)(-1.51)(0.86)(1.32)NPMG×Indexx-0.000*-0.000-0.000(-1.85)(-1.25)(-1.62)Econ×Indexx0.045*0.041*(1.93)(1.75)PMG0.0000.0000.000*0.000-0.0000.001*0.000(1.27)(1.22)(1.82)(0.51)(-0.14)(1.68)(0.55)RD1.318**1.333**-0.0191.334**-0.0191.312**1.324**(2.21)(2.24)(-0.73)(2.24)(-0.73)(2.21)(2.23)Scale-0.006-0.0070.001***-0.0060.001***-0.007-0.006(-0.86)(-0.96)(2.74)(-0.77)(2.61)(-0.88)(-0.85)Lev0.0830.188-0.155***0.091-0.154***0.1860.188(0.25)(0.51)(-10.74)(0.27)(-10.68)(0.51)(0.51)Age-0.055***-0.055***0.000-0.055***0.000-0.058***-0.058***(-4.10)(-4.09)(0.40)(-4.12)(0.47)(-4.31)(-4.29)Opera0.864***0.848***0.038***0.871***0.039***0.847***0.856***(4.18)(4.04)(4.32)(4.23)(4.36)(4.04)(4.09)Insize0.412***0.401***0.016***0.398***0.016***0.387***0.380***(5.23)(4.99)(4.69)(5.03)(4.72)(4.81)(4.72)yearYESYESYESYESYESYESYESConstant0.3110.2440.019-1.8100.103*-0.739-1.604(0.99)(0.77)(1.39)(-1.26)(1.66)(-0.55)(-1.11)Observations601601601601601601601R20.3520.3550.4120.3580.4200.3590.363
注：***p<0.01, **p<0.05,*p<0.1；下同
由模型(1-1)可知，光伏产业政策强度(NPMG)对创新绩效(Inno)有显著正向影响，表明控制其它变量时，光伏产业政策对企业创新绩效表现为正向促进作用，H1得到验证。将中介变量经济绩效(Econ)加入回归分析中，得到模型(1-2)的结果，结果显示，NPMG对Inno同样具有显著正向影响，而且Econ的回归系数大于0，说明企业经济绩效在产业政策与企业创新绩效的关系中起到一定中介作用，H3得到验证。从模型(2)可以看出，NPMG对Econ具有显著负向作用，说明控制其它条件时，光伏产业政策反而会抑制企业经济绩效，H2b得到证实，H2a不成立。
模型(3)结果显示，光伏产业政策强度与区域创新指数交乘项(NPMG×Indexx)的系数显著为负，表明区域创新环境在光伏产业政策与企业创新绩效的关系中起到抑制作用，在区域创新能力较强的环境中，产业政策的实施会对企业创新发展产生负向调节作用，H4b得到验证。这与崔也光等[32]的观点一致，因此H4a不成立。模型(4)结果显示，NPMG×Indexx的系数为负且不显著，表明区域创新环境在光伏产业政策与企业经济绩效的关系中不具有调节作用，H4c得到证实。
光伏产业政策对企业创新绩效和经济绩效的影响还会因企业所有制不同而有所差异，为此，本文对光伏行业中的国有企业与非国有企业分开讨论。
国有企业产权属于国家，在我国许多战略性新兴行业中占据主导地位，掌握着国家经济命脉。目前我国民营企业还处于上升阶段，竞争比较激烈。本文假设光伏产业政策对国有光伏企业创新绩效的影响是正向推动作用，原因是国有企业的行为常常受到政策影响，政策的颁布通常对企业发展的重点规划方向起到指引作用，国有企业经理人往往更关注发展方向，期望得到政府红利。
为进一步验证光伏产业政策对不同所有制企业创新绩效和经济绩效的作用机制，本文将60个样本中国有资产持股超过50%的列为国有企业，其余为非国有企业。对分组后的两组样本进行回归，结果如表4所示。
表4 企业所有制分组回归分析结果
变量国有企业样本InnoInnoEconEcon非国有企业样本InnoInnoEconEconNPMG0.001***0.002**0.0000.0000.000**0.000-0.000***0.000*(4.47)(2.01)(0.98)(0.20)(2.41)(0.55)(-3.85)(1.96)Econ-2.889**2.382*(-2.09)(1.92)Indexx0.028*-0.0010.009-0.001*(1.67)(-0.71)(0.72)(-1.68)NPMG×Indexx-0.000**0.000-0.000-0.000(-2.30)(0.24)(-0.63)(-1.51)RD12.702***15.232***-0.839***-0.845***1.033*1.020*-0.008-0.008(2.95)(3.69)(-3.43)(-3.44)(1.71)(1.68)(-0.36)(-0.35)Scale0.0050.0020.0010.001-0.020*-0.017*0.001*0.001*(0.46)(0.16)(1.09)(1.05)(-1.96)(-1.70)(1.95)(1.90)Lev0.6791.089***-0.132***-0.132***-0.932*-1.407***-0.202***-0.199***(1.51)(2.66)(-5.45)(-5.42)(-1.67)(-2.80)(-10.46)(-10.37)Age-0.074***-0.079***-0.000-0.000-0.046***-0.045***0.0000.000(-2.96)(-3.18)(-0.33)(-0.26)(-3.00)(-2.94)(0.36)(0.45)Opera0.7810.5220.069**0.071**0.658***0.746***0.035***0.035***(1.36)(0.92)(2.08)(2.12)(2.89)(3.32)(4.00)(4.04)Insize0.1800.1360.0110.0120.636***0.680***0.023***0.023***(1.36)(1.04)(1.45)(1.50)(6.07)(6.67)(5.94)(5.90)yearYESYESYESYESYESYESYESYESConstant0.141-3.925*0.0260.1190.072-1.1340.0220.121*(0.20)(-1.69)(0.62)(0.86)(0.20)(-0.66)(1.61)(1.84)Observations158158158158443443443443R20.5860.5960.5380.5410.4580.4520.5560.569
表4结果显示，光伏产业政策激励对国有和非国有企业创新绩效都起到正向促进作用，其中，光伏产业政策对国有企业创新绩效的回归系数显著为正，但对非国有企业而言，在加入区域创新能力后，光伏产业政策与企业创新绩效的回归系数不显著，说明在区域创新环境影响下，光伏产业政策对非国有企业创新绩效的影响会减弱。同时，光伏产业政策对不同所有制企业经济绩效的影响并不一致，其中，对国有企业经济绩效具有正向激励作用，但系数不显著，说明光伏产业政策对国有企业经济绩效的影响有限；对于非国有企业而言，光伏产业政策对企业经济绩效的回归系数显著为负，但加入区域创新能力后，其影响从显著为负变为显著为正。此外，光伏产业政策作用于企业创新绩效时，受到企业经济绩效的影响，其中，在国有企业中的系数显著为负，表现为抑制作用，说明在光伏产业政策影响下，国有企业经济绩效提升会抑制企业创新绩效；在非国有企业中的系数显著为正，说明非国有企业经济绩效提升会促进企业创新绩效提升。
(1)本文通过分析光伏产业政策对企业创新绩效的影响发现，光伏产业政策对企业创新绩效存在显著正向作用，可能是由于光伏产业政策对企业创新活动的支持，可以有效缓解企业内部资金压力，降低企业创新活动中的风险，促进企业积极将政府财政支持投入到产品创新中，从而获得更高创新绩效。同时，光伏产业政策对企业经济绩效存在显著负向影响，可能是由于企业经济绩效的持续提升不是依靠政府政策，而是需要企业自身知识储备。此外，在光伏产业政策作用于企业创新绩效时，企业经济绩效也起到一定中介作用。
(2)通过分析不同区域环境下，光伏产业政策对企业创新绩效的影响发现，创新能力较弱的地区，产业政策对企业创新绩效的影响显著为正，原因可能是，在区域创新能力较弱的环境下，企业创新潜力更大，光伏产业政策支持更能体现在企业创新绩效上；在区域创新能力较强的环境下，产业政策对企业创新绩效的影响显著为负，可能是由于企业自身管理水平低下，导致研发内源动力不足。
(3)区分企业所有制后发现，不论是国有企业还是非国有企业，光伏产业政策对企业创新绩效的影响均显著为正，但加入区域创新能力后，产业政策对非国有企业创新绩效的影响变成不显著，而国有企业则没有明显变化。说明相对于非国有企业，国有企业更加追求创新产品的量而不是质[40]，因而不会受到区域创新环境影响。在光伏产业政策对企业经济绩效的影响方面，光伏产业政策对国有企业经济绩效没有显著影响，但对非国有企业经济绩效具有显著抑制作用。说明非国有企业之间的竞争强度远大于国有企业，竞争是企业生存与发展的源动力，因而光伏产业政策对非国有企业经济绩效的影响远大于国有企业。产业政策作用于企业创新绩效时，受到企业经济绩效影响，其中在国有企业中具有抑制作用，在非国有企业中具有促进作用。这是因为，非国有企业迫于竞争压力，会将大量收入投入到产品创新中，以获得更多利润，从而达成一种良性循环，但国有企业没有这样的竞争意识，在获得大量利润后，表现出来的态度更多是偏安一隅。加入区域创新能力后，光伏产业政策对非国有企业经济绩效的影响由显著抑制作用变成显著促进作用，但对国有企业没有明显影响。说明区域创新环境(如经济环境、市场环境和文化环境)越好，产业政策对非国有企业经济绩效的正向影响越显著。
为确保研究结果的可靠性和稳定性，本文进行如下检验：首先，使用专利授权数替代专利申请数衡量企业创新绩效，同样采用泊松回归方法进行分析，结果显示，主要研究变量的回归系数显著性和符号基本未变；其次，使用企业利润的自然对数替代总资产报酬率衡量企业经济绩效，主要系数的回归结果也没有发生实质性变化，说明模型的估计结果比较稳健。
本文基于2009—2019年中国光伏产业深沪两市上市公司数据，实证分析光伏产业政策对企业创新绩效和经济绩效的影响效应，得出以下主要结论：首先，光伏产业政策能有效激励企业创新，促进企业创新绩效提升，但会抑制企业经济绩效。其次，企业经济绩效在产业政策与企业创新绩效的关系中具有部分中介效应，在国有企业中表现为抑制作用，在非国有企业中表现为正向促进作用。第三，区域创新环境在产业政策对企业创新绩效的影响中起抑制作用，区域创新环境越好，光伏产业政策对企业创新绩效的负面影响越显著。最后，区分企业所有制后发现，在光伏产业政策影响下，国有企业创新绩效不受区域创新环境影响，非国有企业创新绩效受到区域创新环境影响。这是因为，国有企业更注重创新产品的数量而不是质量。区域创新环境会影响非国有企业经济绩效，区域创新环境越好，产业政策对非国有企业经济绩效的促进作用越显著，但对国有企业经济绩效没有影响。
从政府层面看，光伏产业政策作为政府推动光伏行业发展的政策工具，需要细化产业政策配套措施，提升产业政策的针对性和协调性。在区域创新能力较弱的地区，加大人才培育政策支持力度，更多给予金融和财政支持，提升企业创新积极性；在对企业特别是国有企业进行财政补贴时，必须进行充分的审查和甄别，对已接受补贴的企业，应对后续政策效果进行跟踪评估，建立完善的审查机制，提升财政补贴政策的效率；完善企业创新产品质量评估标准，对高质量创新产品进行配套创新奖励，鼓励企业进行核心技术研发与攻关；从重点扶持国有企业向国有企业与非国有企业并重转变，鼓励不同所有制光伏企业之间的良性竞争，培育公平、公正、公开的市场竞争环境，有力促进光伏企业稳定发展和绩效提升。
从企业层面看，企业作为创新活动主体，要灵活运用产业政策支持，将资金补贴用在创新投入上，形成有效创新产出，而不是为了政府补贴进行一些无意义的“寻租”活动。尤其是国有企业及创新环境较差地区的企业应该最大程度将政府创新补贴应用在研发投入效率提高上，进而提高企业经济绩效。同时，企业也要进一步优化股权结构，及时根据政策风向进行战略调整，通过提升创新实力提高自身核心竞争力。企业的良性发展来源于企业内部知识储备，国有企业也要积极参与市场竞争而不是一味寻求政府庇护。
由于研究条件限制，本文存在一些不足。首先，没有对光伏产业政策进行细化分类研究，未来可进一步研究不同光伏产业政策的影响。其次，考虑到光伏产业政策的影响具有阶段性，未来应该更加全面地研究政策影响的阶段性差异。
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