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（一）关于产能过剩的研究
“产能过剩”的概念最早是由张伯伦（Chamberlin,1933）在《垄断竞争理论》一书中提出，持续的产能过剩是由垄断竞争导致的平均成本高于边际成本而产生的。我国自20世纪八九十年代“产能过剩”的提法开始出现后，首先引起学术界广泛争论的是关于这个命题的真伪。一些学者认为“产能过剩”是正常的经济现象，过剩经济是市场经济的本质，公平的市场竞争环境和信息对称会调整过剩产能，产能过剩不会对经济发展产生太大影响。然而，有的学者直接指出产能过剩本身是个伪命题，中国现阶段不存在产能过剩问题（左小蕾，2006；刘福垣，2006）。当然，有的学者认为政府需要对产能过剩问题进行适当的调控和引导，否则企业盲目投资和重复建设造成的损失往往会由政府买单（张晓晶，2006）。自改革开放以来，不管产能过剩问题的真伪，政府在经济发展和改革过程中已经对产能过剩问题采取了积极调控和引导措施（卢峰，2010）。多数学者认为应该辩证地看待产能过剩问题。尚鸣（2006）认为，产能过剩是经济周期性波动造成的，是一把双刃剑，其不仅会成为社会和经济发展的阻力，而且还可以反过来倒逼经济结构进行调整和升级。此外，一些学者认为产能过剩是确确实实存在的一个真命题，产能过剩是经济发展中供求关系调整的一个阶段性现象，而我国存在局部性、结构性、体制性的产能过剩问题（杨正位，2006）。
一方面学者们对产能过剩这个命题的真伪有不同的看法，另一方面产能过剩究竟是什么也引起了学界的争论。一些学者从不同的角度对其进行定义。李江涛（2006）从区分“生成过剩”和“产能过剩”的角度，对“产能过剩”做出了界定，认为“产能过剩”注重考察产品的生产能力，是投资规模和结构不合理、超出市场有效需求造成的，对经济的运行具有现实性和潜在性危害。王岳平（2006）的研究表明，过剩的生产能力是指供大于求的产能数量超过维持市场良性竞争所必要的限度，企业以低于成本的价格进行竞争时超出限度的生产能力。罗蓉（2006）的研究也表明不能将必要的供过于求现象称之为“产能过剩”，只有当供过于求的产能数量超过维持市场竞争必要的限度并产生负面影响时，这超过限度的部分才是“产能过剩”。张晓晶（2006）分别从宏观和微观角度对产能过剩进行了区分和界定，当经济活动低于潜在的产出水平，导致资源未得到充分利用是宏观产能过剩，而当企业在边际收益等于边际成本的情况下所出现的产能过剩是微观产能过剩。周劲（2007）在总结相关学者观点的基础上认为，产能过剩是一个相对的概念，根据影响的时间段可分为即期过剩和预期过剩，一定时期内的行业的实际产出低于该行业的生产能力时，表明该行业在此时期内出现了“产能过剩”问题。
在定义“产能过剩”的讨论范畴之外，诸多学者开始研究“产能过剩”是如何产生的。对于产能过剩产生的原因，沈煜等（2016）将其总结为三个方面，即市场的失灵、政府的干预和结构的失衡。张维迎（1998）认为公有经济不仅没有能消除过度进入和重复建设，反而使过度进入和重复建设问题变得更为严重，即公有经济是引起产能过剩的原因之一。林毅夫等（2007、2010）认为产能过剩不仅是由经济周期变化引起的，更有可能是投资的“潮涌现象”导致的，即企业家们容易对一个有前景的产业形成共识，集中投资于共同的产业而导致过剩，当然这背后深层次的原因是企业和总量信息不足。周黎安（2004）的研究指出，官员的晋升博弈会影响区域经济的发展，而其所产生的负面效应之一就是重复建设问题导致的产能过剩问题。持相同观点的还有江飞涛等（2012），他们从政府干预角度出发，认为我国的财政分权体制和以GDP为主要政绩标准的官员晋升体制导致地方政府干预企业投资，外加各种为招商引资而出台的优惠政策使得企业自由投资低，扭曲了企业自身投资行为，从而导致企业过度地投资和产能过剩问题。曾湘泉等（2016）在总结前人研究的基础上，将产能过剩产生的机制概括为两个方面：一方面是市场因素引起，主要有总需求下降、信息不对称以及行业壁垒的存在等原因；另一方面是体制因素引起，主要有地区竞争和企业体制性退出障碍等原因。
（二）关于去产能对就业影响的国内研究
尽管在20世纪关于“产能过剩”是否真实存在这个命题还一直留有争议，但进入21世纪后，尤其是现阶段随着供给侧结构性改革的提出，“产能过剩”成为一个不折不扣的影响经济发展的真实命题。
在供给侧结构性改革背景下化解过剩产能将会直接影响企业的生产选择，进而作用于企业对员工雇佣的派生需求，影响到劳动力市场的就业。杨伟民（2016）在中国经济年会上指出，供给侧结构性改革更多作用于微观而不是作用于宏观，化解产能过剩会涉及部分群体的就业和收入。杨振（2016）重点分析了供给侧结构性改革中的去产能政策，文中指出存在产能过剩的钢铁、水泥等行业往往是固定资产投资大、提供的就业岗位多，因此去产能的背后往往涉及就业等问题，淘汰产能对地方政府来说意味着增加失业。在具体的就业影响方面，丁守海等（2016）提出了供给侧结构性改革与就业转换的三阶段假说，即改革初期，由于制度红利迸发且市场作用尚不明显，所以就业会增加；到改革中期随着制度红利减弱且市场机制产生作用，就业下降；到了改革后期，由于落后产能退出而新兴产业崛起，就业将转好。
究竟去产能会导致多少失业，这是社会各界都比较关心的问题。除了理论方面对去产能导致的失业问题进行探讨外，在供给侧结构性改革政策出台后，一些学者开始尝试对失业进行估算。张杰等（2016）根据煤炭、钢铁、水泥和电解铝等行业的削减产能量估算去产能政策将导致约150万—300万人的直接性失业，而如果考虑去产能上下游关联行业受到的影响造成的间接性失业，那么失业规模可达到300万—600万人以上。同样，任泽平等（2016）假设产能下降幅度等于就业下降的幅度，从削减的产能任务量着手估算，未来两到三年将有300万人失业。任继球（2017）采用投入产出分析方法，利用2012年139个部门的投入产出表和2013年经济普查数据，估算出在最大去产能任务下，钢铁和煤炭产业因去产能导致的直接和间接失业影响将会达到682.08万人。丁守海等（2016）以中国宏观数据对可能造成的失业影响进行了检验，研究表明供给侧结构性改革初始三年，我国就业持续上扬，且主要来自服务业，但是随着供给侧结构性改革的推进，服务业的就业吸纳速度放慢而第二产业排解劳动力加快，导致目前就业增长放缓。当然，一些研究表明本轮去产能与20世纪90年代的企业改革不同，去产能行业的改变、我国综合国力的增强以及各种新就业渠道政策的落实等措施，使得供给侧结构性改革中“去产能”任务导致的失业风险完全可控（沈煜等，2016）。
（三）关于去产能对就业影响的国外研究
通过查阅国外的相关文献，可以得知国外学者在此方面的研究更多的是讨论经济结构转型对劳动力市场的影响，这在一定程度上与我国的去产能政策具有异曲同工之处。国外众多经验表明，社会变革或经济结构转型都会发生就业转换或引起失业。
Oesch & Baumann（2014）通过将瑞士因制造工厂倒闭而被解雇的1203个下岗工人作为数据样本，从不同的经济学角度分析了他们重新就业的决定、重新就业所选择的行业和工资水平的变化。该研究表明在离职两年后，大部分的工人会重新就业，具体为：69%的工人重新就业，17%的工人仍失业，11%的工人退休。在重新就业的工人中，有三分之二的工人仍在制造业找到工作，三分之一的工人转向服务业。和正常的理论推想不同的是，低端服务业并不是失业产业工人的收集槽。年龄为55岁及以上的下岗工人，在企业倒闭后会在劳动力市场受挫更大，其中30%以上的人处于长期失业，而这部分人中找到工作的都有不同比例的工资下降。年长且非低教育水平的人群在失业大军中是主要的受挫群体。
一些政治经济学者的观点认为，多数制造业的技术工人很难会转向服务业岗位，而低技术蓝领工人也很难适应相同的低技能服务业工作（Iversen & Cusack,2000）。Greenaway等学者（2000）关于行业转型和劳动力市场流动的研究证实了上面的观点，即大部分的工人流动不是从衰退的行业转到成长的行业中，而是在原行业下更加细分的产业里流动。另外，一些关于劳动力流动的研究也表明，尽管产业结构的转型是由于小部分工人从衰退产业转向上升产业的净流出，但实际上工人在产业内部的流动远高于跨产业的流动（OECD,2009）。
劳动经济学者认为失业工人重新就业的机会关键在于教育。技能偏向型的技术变革，使得低教育水平的工人在重新获得工作时，会比高教育水平的工人经历更多困难（Bekman等，1998）。然而，研究生命历程的社会学家认为，年龄是影响再就业的关键因素。他们关于西德失业问题的一项研究指出了这样的悖论，即许多企业愿意长期雇用老年工人，而不是短期雇用他们，但当一家工厂倒闭时，这些年老的工人首当其冲，最先被解雇（Knuth & Kalina,2002）。
此外还有一些研究关注社会变革产生的失业影响。20世纪90年代中东欧的社会变革和国家内部的经济改革引起了劳动力需求的结构性变化，导致了失业（Aghion & Blanchard 1994; Blanchard 1997; Burda 1993）。Newell等（2006）进一步研究了欧洲波兰的区域性失业水平差异问题，研究发现在经历了工业结构转型的区域具有更高的失业率，并且主要是不断有新的失业人群增加了失业率而不是失业持续的时间长增加了失业率。Dövényi（1994）以欧洲中部国家匈牙利为例，探讨了经济社会转型对就业的影响，研究结果表明经济和社会转型，尤其是政权的更迭会导致失业率的上升，且表现出性别差异、空间差异、年龄差异等。
除了上述大规模的社会或经济转型带来的整体性失业，某一产业或行业的转型也会引起劳动需求的变化，导致部分劳动者失业。Simon（1988）的研究认为，城市的产业结构是影响失业率的决定性因素，并且产业结构的多样性有助于减少摩擦性失业率。Kasarda（1989）的研究表明，美国一些主要城市的工业在从货物处理中心转向信息处理中心时，对高教育水平的劳动力需求显著增加，而对低教育水平的劳动力需求显著减少。