创新是企业可持续竞争优势和经济增长的第一驱动力。新兴经济体的崛起使人们越来越关注宏观经济政策如何影响企业创新发展。党的十九大以来,创新驱动发展战略进一步被提升到国家战略高度。对企业而言,持续的创新能力使其能够有效地应对商业环境中的不确定性,提升其竞争能力。宏观各类激发经济的政策,都试图促进企业创新,但是其实际效果究竟是促进还是抑制?学术界仍存在着巨大的争议。同时,现有研究多关注创新投入或创新绩效,一般以研发支出、专利数量或新产品产出衡量,而对创新效率与创新可持续性的关注不足。鉴于此,本文在结合已有研究的基础上,尝试探索我国创新政策对企业创新能力的影响及机理。基于企业创新动力视角,将创新政策分为主动类、被动类与推动类,并分别选取主动类的股权激励、被动类的知识产权保护和推动类的政府补助政策效应进行检验,探讨这三类政策效应对企业创新能力的影响及其作用机理。另外,论文还采用了机器学习方法预测多项政策在当前中国情境下,对上市公司创新能力的共同作用和效果,进一步回答三个方面的问题:其一,股权激励、知识产权保护与政府补助对企业创新能力究竟是促进还是抑制?其二,外部的企业家精神与企业社会责任对上述三种政策与企业创新能力之间的关系究竟是强化还是削弱?其三,采用机器学习算法可否准确的预测不同方向动力的多重政策、企业不同的外部环境与内部特征对企业创新能力的共同作用?对上述三个问题的回答,具有重要的理论与实践意义。本文建立假设,并基于2010-2018年的非金融沪深A股上市公司数据,运用数学模型来检验一些假设,得到如下的有价值的研究结论:第一,基于企业创新能力的视角,检验股权激励对于企业创新能力的实际影响。实证模型结果显示,股权激励计划显著提升了企业创新能力,具体表现为提高了企业创新质量、提升了企业创新效率及增强了企业的创新可持续性;该结论在更换PSM匹配方法、进行关键变量替换及变更自变量滞后时间后依然成立。进一步地,我们分别基于国家创新体系视角与可持续发展视角检验企业家精神与CSR的调节效应,发现企业家精神正向调节股权激励对企业创新质量和企业创新可持续性的影响,对股权激励与创新效率之间关系的正向调节效应不明显,创新效率由专利数量与研发投入两方面决定,这可能是因为企业家精神对这两方面的调节效应过于一致,也可能是因为企业家精神对这两方面均没有调节效应,从而不能呈现出整体上的显著性。另外,CSR正向调节股权激励对企业创新能力(包括创新质量、创新效率与创新可持续性三方面)的影响,具体到CSR的各维度:股东CSR负向调节股权激励对创新质量与创新可持续性的影响,而员工、供应链与环境CSR正向调节股权激励对企业创新能力的影响。第二,知识产权保护对企业创新质量、创新可持续性呈现U型影响,而对创新效率的影响不确定,创新效率由专利数量与研发投入两方面决定,这可能是因为知识产权保护对这两方面的影响不一致;该结论在进行多种稳健性检验依然成立。进一步地,我们分别基于国家创新体系视角与可持续发展视角检验企业家精神与CSR的调节效应,发现企业家精神与CSR均正向调节知识产权保护与创新质量之间的U型关系,但是对知识产权保护与企业创新可持续性之间均没有调节作用,说明企业家精神与CSR对企业创新质量的促进效应强于识产权保护对两者的削弱作用,因此在总体上呈现出正的调节效应;但是两者对创新可持续性的促进效应与知识产权保护对两者的削弱作用大抵相同,所以在总体上没有呈现出显著的调节作用。第三,政府补助在总体上显著提升了企业创新能力,具体表现为提高了企业创新质量、提升了企业创新效率及增强了企业的创新可持续性;该结论在多种稳健性检验后依然成立。进一步地,我们分别基于国家创新体系视角与可持续发展视角检验企业家精神与CSR的调节效应,发现企业家精神正向调节政府补助对企业创新能力的影响;并且,CSR正向调节政府补助对创新质量与创新效率的影响,但对政府补助与创新可持续性之间的正向调节效应不明显,这可能是因为在实际情况中,CSR仍然侧重于短期利益,所以对体现长期性的创新可持续性并无交互影响;具体检验CSR各维度对创新质量和创新效率的调节效应,发现:除社会CSR不能增强政府补助与创新质量之间的正相关关系外,其余维度均具有正向调节效应。第四,基于本文所选政策及样本,可以看出主动类与推动类政策的效果更好,也更容易与企业外部创新环境(企业家精神)、企业CSR产生交互作用从而进一步促进企业创新;相对而言,被动类政策的影响较为复杂。这种不同的影响可以从我们对政策分类的标准或定义去解释,主动类政策使得企业管理层与员工能进行积极主动的创新,可以发挥出企业主体的主观能动性;推动类政策是政府直接助力企业创新;被动类政策是通过市场竞争等机制,迫使企业转向依靠创新竞争;可以看出主动类与推动类对企业创新的激励都是单一的方向,而被动类有企业的退缩与政策的驱使两个方向,故而影响也较为复杂;这在一定程度上验证了本文基于企业创新动力视角对创新政策分类的合理性,为政策工具理论的扩充做出了一定贡献,后续可选择其他政策进一步验证。第五,采用决策树、随机森林、集成算法与人工神经网络这四种机器学习算法,以预测多项政策在当前中国情境下对上市公司创新能力的共同作用和效果,结果显示,人工神经网络的预测最为准确,而决策树的效果最差,与理论预期一致;进一步对特征值进行权重分析发现,主动类股权激励政策的影响最大,推动类政策政府补助的影响次之,被动类政策知识产权保护的影响力度最弱,这同样可以从我们对政策分类的标准或定义去解释,主动类政策使得企业管理层与员工能进行积极主动的创新,可以发挥出企业主体的主观能动性,从特征值权重分析可以看出这种主观能动性对于企业创新能力的各个方面都很重要,符合理论预期,该结论进一步验证了本文基于企业创新动力视角对创新政策分类的合理性,为政策工具理论的扩充做出了一定贡献,后续可选择其他政策进一步检验。此外,企业家精神对于创新可持续性的影响较为重要,企业社会责任对于企业创新能力的三个维度均有一定程度的影响,企业财务杠杆对于创新效率的影响较大,企业销售收入、ROA、ROE、行业、企业年龄对于创新质量与创新效率的影响较大,企业资产与资本支出对于创新可持续性的影响更大,产品市场竞争对创新质量的影响最大;然而权重只能说明影响的大小,不能说明究竟是促进还是抑制,随着机器学习算法的发展,后续是否会出现合适的算法有待进一步的研究。最后,在上述研究结果的基础上,探讨了可能的实践启示,以及研究局限和研究展望,今后的研究可选取其他政策或采用不同的样本、研究方法对本研究做进一步的考察。