企业杠杆的创新驱动效应：生命周期视角与异质性检验*

徐斯旸，何 强，李华民

（1.广东金融学院金融与投资学院，广东 广州 510521；2.九江银行景德镇分行，江西 景德镇 333000；3. 广东金融学院广东区域金融政策研究中心，广东 广州 510521）

一、引言

科技赋能是中国经济结构转型推动经济高质量发展的动能转换的关键内核，创新能力则是企业微观层面、中观区域层面竞争力乃至国家整体层面综合国力的集中体现。创新是引领发展的第一动力，是建设现代化经济体系的重要战略支撑，必须将创新摆在国家发展全局的核心位置。作为微观经济的主体，科技创新最终需要由企业落到实处。2008年全球金融危机之后，强劲的市场需求、量化宽松（QE）货币政策刺激、企业收益结构变化等因素，导致中国经济的宏观杠杆率和微观企业杠杆率居高不下。中国统计年鉴数据显示，2018年中国宏观杠杆率（剔除金融部门）为243.8%，其中非金融企业杠杆率为153.6%。企业杠杆率过高实际上是债务负担过重所引发的资产结构配置问题，会增加企业财务风险、破产风险，削弱可持续投资能力，继而削减企业创新投入。供给侧结构性改革的核心任务之一是去杠杆，包括宏观金融去杠杆和企业去杠杆。但是，企业创新需要通过财务杠杆来维系可持续的资金投入，以保证研发创新活动的连贯和稳定。因此，企业杠杆率维系及去杠杆程度就成为企业创新层面的“二律背反”，同时也构成企业财务杠杆的均衡治理艺术，亟待政产学研各界对国内外局势转换及新冠疫情冲击临境破局。据此，本文主要研究如下几个问题：第一，企业财务杠杆对于企业创新活动而言，其影响几何？第二，是否存在一个最优企业杠杆率（区间），既能够促进企业创新能力提升，又能有效规避财务风险？第三，企业杠杆的创新驱动效应，是否存在生命周期不同阶段的异质性特征？换言之，企业产权性质以及区域属别是否导致企业杠杆的创新驱动效应的不同？针对上述问题进行回答，对于把握“保持杠杆率促进提升企业创新能力”与“去杠杆”的度，并解决其二律背反矛盾，颇具宏观治理方略和微观企业发展策略上的政策蕴含价值。

二、文献述评、理论准备及假设推演

（一）已有文献及述评

学界尚未对“企业杠杆—企业创新”影响效果和机制达成一致观点。啄食顺序论和融资成本论为企业杠杆促进企业创新的观点提供了理论支持， Modigliani和Miller（1963）研究企业资本结构与企业价值之间的关系，发现由于债务具有税盾作用，融资方式会影响企业价值，即企业杠杆率提高能够提升企业价值。Kraus和 Litzenbenger（1973）认为，上市企业通过寻找股权成本与债权成本的平衡点，能够找到企业最低代理成本，从而提高企业研发投入收益。乐娜（2010）基于中国A股市场的中小企业数据，研究发现在适当杠杆率之上，企业杠杆率与企业业绩成显著正相关。刘一楠（2016）认为，当企业杠杆率相对较低时，提高企业杠杆率能够显著提升企业创新投入的创新效率，且民营企业效果更好。钱燕等（2019）基于中国创业板科技型企业数据，研究发现民营企业通过内源融资与负债融资能够明显提升企业创新效率，股权融资则相反；企业在生命周期不同阶段的创新效果亦呈现显著差异性。郭文伟和王文启（2020）基于大湾区城市数据研究表明，金融集聚可以显著促进企业的创新效率，这主要源于金融系统可以为企业提供资金支持、分散创新风险等途径。

但也有研究认为，企业杠杆率提升会抑制企业创新，其理由是企业债务的风控要求与创新高风险特征二者难以兼顾，这是创新企业必须降低杠杆率的主因。Long和 Malitz（1985）认为，负债融资按时还息特征要求企业要有稳定的经营现金流以保证企业具有充足的流动性，然而企业研发创新活动却天然具有高风险特质。Hadlock和 Pierce （2010）实证结果表明，企业高负债率导致其面临较大的还本付息压力进而受到更高的融资约束，不得不缩减研发投入，最终不利于企业创新活动的开展。李维安（2003）实证结果表明，企业杠杆率与企业绩效关系存在显著负相关，籍此推论，企业高杠杆率抑制了企业创新能力的提升。于晓红和卢相君（2012）从企业面临的产业环境稳定性出发，发现当企业面临的产业环境不断变化时，企业资本杠杆率的提高会显著阻碍企业创新活动。

基于上述研究成果，需要进一步深入研究予以细节上的补充与确证：其一，如果改变以往文献把所考察的企业样本置于相同的时间界面的做法，探讨处于生命周期不同阶段的企业的杠杆率水平对其技术创新效率及其传递机制，有充分理由预期得到不同以往的研究结论；其二，企业异质性理应构成讨论企业杠杆率水平与创新效率之关系的对比检验要素，企业的产权属性、所属区域、所属行业等，其经营目标、企业战略以及面对的融资条件、营商环境甚至地理耗散系数差异，都可能引发企业研发投入以及创新效率的杠杆率水平敏感性（弹性）差别，即企业研发创新活动的异质性问题；其三，如果改变当前研究文献有关杠杆率水平的“趋高”还是“趋低”的矢量争论，而更多关注最优杠杆率水平的探究，应该是一个新的研究视角选择。上述问题，可能构成本文研究的边际贡献。

（二）理论准备及假设推演

1.企业杠杆对企业创新的影响

在融资优序理论框架内，当企业面临融资需求时应最先考虑内源融资，但是企业研发创新活动存在明显的外部性、周期长、风险高等特性，需源源不断地投入大量资金支持，因此研发创新活动的外部融资依赖性较强。然而，经逻辑演绎可知，财务杠杆对企业创新具有双重效应：

一方面，适度的财务杠杆可以在一定程度上降低财务成本、缓解财务约束，使企业有资金空间投向研发领域，促进企业提高创新能力。具体而言：第一，与权益融资相比，债务融资的税盾效应优势能够帮助企业节约资金成本，缓释权益资本约束，放大财务杠杆作用，为企业投入创新研发提供充足的资金保障，满足创新活动的持续性投入（罗能生等，2018）。第二，适度的杠杆能发挥积极正面的信号传递作用，资本结构的信号模型传递出高质量企业会采取高杠杆策略的信号效应（Ross，1977）。这意味着在信息不对称环境下，企业可以通过高杠杆率向外部投资者释放高质量信号，获得更多外部投资者青睐，从而得到更多资金投入到企业研发创新活动中，拓展企业创新空间。第三，金融中介能够在一定程度上缓解信息不对称下的道德风险和逆向选择（Laeven 和 Valencia，2012），在降低企业创新外部融资成本的同时，对企业创新活动进行有效监督，引导资金流向优质创新项目，从而通过适度财务杠杆促进创新活动。

另一方面，企业过度运用财务杠杆不利于企业创新。拥有高杠杆企业将面临巨大的财务风险和破产风险，再加上创新活动具有周期长、不确定性强等特点，杠杆过高将对企业研发创新投入造成挤出效应，进而抑制企业创新能力。具体而言：第一，高杠杆率会加重企业利息负担，削减企业支持创新项目的投入力度，研发活动投入的持续性难以得到保障，尤其在经济下行期间，企业抵质押资产大幅贬值造成的资产负债表恶化将产生融资约束，抑制创新投入与产出。第二，高杠杆率会增加企业破产风险，对企业融资信誉产生负面影响，破产压力会迫使管理层更倾向于将营运资本用于偿债，削减风险较高的创新研发活动，导致面向创新的激励结构扭曲，财务困境恶性循环最终导致创新活动难以达到预期效果。第三，高杠杆率会加剧股东和管理层之间的委托代理问题。与投入大量资金在有益于企业长足发展但风险高周期长的创新研发活动相比，管理层可能更加乐意选择周期短、回报快、风险较低的项目，特别在企业高负债状态下，研发失败会导致管理层声誉受损，因此作为拥有企业项目决策权的管理层，有动机减少创新投入。

综合上述文献基础和理论演绎可知，企业希望借助资本杠杆提升创新能力，其创新驱动效应可能因杠杆高低不同而存在差异。企业通过债务融资确实可以获得充足的现金流，营造稳定的研发环境，推动企业创新，然而过高的负债水平会明显增加企业破产风险和财务风险，从而抑制企业创新活动。基于此，提出本文的第一个研究假设：

H1：企业杠杆与企业创新之间存在非线性关系，企业杠杆与企业研发投入、创新产出之间存在先促进后抑制的“倒U型”关系。

2.企业杠杆对企业创新影响的异质性

另外，企业杠杆的创新驱动效应可能受到其他的因素制约。第一，根据企业成长周期理论，处于生命周期的不同阶段时，企业对资金需求明显不同，融资偏好、融资结构会存在显著差异（王小燕等，2019）。那么，一个值得研究的问题是：企业杠杆率水平对企业创新活动的影响是否因企业生命周期阶段变化而存在差异？第二，产权属性可能会成为影响变量，导致企业杠杆的创新驱动效应存在异质性，如此该项研究则存在促进民营经济发展的政策蕴含。第三，不同区域间存在经济发展水平、发展模式、政策支持、文化制度等差异，意味着不同区域环境下的企业杠杆率水平与企业创新活动之间关系与整体水平比照可能存在“平均”悖论，有待进行区域异质性研究。实证研究需要充分考虑异质性影响，以期为我国结构性去杠杆提供经验证据。基于此，提出本文的第二个研究假设：

H2：企业的生命周期阶段、产权属性、区域分布等，会导致企业杠杆的创新驱动效应存在异质性。

三、数据来源与研究设计

（一）模型设定

本文以2010-2019年中国A股非金融类上市公司为研究样本，研究企业杠杆对企业创新的驱动效应。考虑到企业杠杆率与企业创新可能存在“倒U型”或“U型”关系，本文将企业杠杆率及杠杆率的二次项同时纳入回归模型分析。同时，考虑到企业杠杆率对技术创新的影响可能存在滞后效应，在回归分析中将杠杆率（lev）滞后一期。根据以上条件交代，构建如下模型：

式（1）、式（2）分别是企业杠杆率对企业创新投入、产出影响的方程。iniit、inoit分别代表在第t年i企业的创新投入值和创新产出值、第t年i企业的财务杠杆率，X是影响企业创新的多个其他因素共同构成的控制变量，Iid、Ryear分别代表个体固定效应以及时间固定效应，εit为随机误差。

（二）变量选择

1.被解释变量：企业创新。从两个层面测度企业创新：一是创新投入（lnini），包括前期调查研究费用、中期研发投入以及后期创新检测和生产资金的投入，还有企业设备的投入、人员薪酬支付。借鉴潘越等（2015）的研究，本文以企业研发创新支出额作为衡量企业创新投入指标。二是创新产出（ino），指的是企业研发创新活动的成果。学术界多使用商标数量、技术市场成交额、专利申请或者授权数、新产品价值、无形资产增量等指标进行衡量。会计准则明确规定专利权和非专利技术构成企业的无形资产，相对于其他指标而言，无形资产更能反映企业创新产出水平。籍此，借鉴鞠晓生等（2013）的研究，本文选择将无形资产净额与期末总资产的比值，作为企业创新产出测度指标。

2.核心解释变量：企业杠杆率（lev）。企业杠杆率属于微观层面概念，已有研究文献关于杠杆率的衡量方式有很多种，从企业总资产和负债规模角度衡量，杠杆率=总负债/总资产；从债务的有形资产视角衡量，杠杆率=总负债/有形资产；从所有者权益角度选取指标衡量，企业杠杆率=总资产/所有者权益等等，不一而足。相对于其他衡量指标而言，总负债与企业总资产规模作为衡量杠杆率的指标，更加贴合企业财务制度以及企业资产结构配置。因此，参照纪敏等（2017）的研究，本文把企业总负债与总资产的比重作为本文核心变量指标，即杠杆率=总负债/总资产。

3.企业生命周期（circle）。关于企业生命周期的衡量，现有文献主要使用以下三种方法：财务指标综合法、单一变量分析法①该方法主要根据不同企业的年龄或者规模来区分。和现金流模式法。吴非等（2017）运用企业经营、筹资、投资等三类现金流净额的正负符号来反映企业生命周期的不同阶段特征，包括企业成长速度、经营状况、盈利能力、经营风险等，这可避免对不同企业的生命周期分析诉诸于主观假设，使得主观性更低，实际可操性也更强。因此，本文使用现金流模式法来区分不同企业生命周期阶段，并将上市企业划分为初创期、成熟期、衰退期三个阶段。具体划分方法见表1。

表1 企业不同生命周期现金流组合情况

4.控制变量。参考现有文献将可能影响企业创新的其他变量纳入模型，包括股权集中度（crs，专指第一大股东集中度）、审计意见（opin，标准无保留意见为1，否则为0）、企业成立年数（age）、净利润增长率（pro）、资本密集度（density=总资产/营业收入）、企业成长性（gro）、营运能力（turn）、固定资产比率（fix）等。

（三）数据说明与描述性统计

选取2010-2019年沪深A股非金融类上市公司数据为样本，并做如下数据处理：①剔除金融类上市公司；②为保证数据连续性，仅保留有10年数据以上的公司样本；③剔除上市期间财务状况出现异常导致总资产规模小于0或者低于无形资产的公司样本；④剔除带有ST以及ST*等有退市风险的企业；⑤剔除2010年以后上市的公司样本。经筛选剔除后，最终得到2010-2019年共18997个样本观测值，借助Winsor命令对数据缩尾处理（1%和99%分位数）。由于本文净利润增长率离群值较多，所以借助Winsor2对其进行5%缩尾处理。本文所有关于企业层面的财务数据均来自CSMAR数据库。

表2展示本文所有变量数据的描述性统计。通过数据梳理可知，样本企业创新投入的平均值为1485.61（对数值为17.73），创新投入以研发支出额表示。创新产出等于企业的无形资产与总资产的比值，其平均值为4.52%，此数值越大表明企业无形资产越多，也表明其研发创新能力更强。另外通过分析样本可知，企业的平均杠杆率水平为39.1%。

表2 描述性统计

四、实证检验与结果分析

（一）基准回归：企业杠杆率的企业创新效应的基本描述

表3回归结果中，列（1）的Lev在1%显著性水平下显著为正，Lev2在5%显著性水平下显著为负；列（2）的Lev-1在5%显著性水平下显著为正，Lev2-1在1%显著性水平下显著为负，表明企业杠杆率与研发创新投入以及创新产出之间的“倒U型”关系。可能的解释是，在企业杠杆率水平还比较低的时候，企业由于资金流不充裕，难以大量投入研发活动，其破产风险以及财务风险也比较小。一旦企业能通过负债融资充分发挥税盾效应，再加上财务杠杆放大作用，企业将更多资金投入研发创新活动。然而，当企业资本杠杆率继续加高时，企业财务风险和破产风险大幅提升，委托代理问题加剧，管理层更关注企业即期目标，从而减少周期长、风险高、不确定性大的创新活动研发资金投入。

表3 基准回归结果

进一步计算，企业杠杆率的拐点值分别为38.37%和58.33%，其含义在于，当企业杠杆率小于38.37%时，企业杠杆率提高，其研发创新投入、研发创新产出等同方向增加；当杠杆率大于38.37%且不超过58.33%，企业杠杆率提高，企业研发创新产出同方向增加，但研发创新投入没有确定变动方向；当企业杠杆水平超过58.33%时，创新投入和创新产出双双进入背向趋势。

观察控制变量的回归结果发现，随着企业的发展壮大、营运能力的增强、资本密集度的提高以及固定资产比率的提升，企业生产经营管理各个方面都趋于完善，创新投入有所增加。与未取得标准无保留意见的企业相比，取得标准无保留意见的企业，伴随上述控制变量的改善，其创新投入明显有所提升。良好的盈利能力、营运能力提高、固定资产比率的提升和资本密集度的提高等，是企业创新产出增加的同趋势条件。

（二）内生性问题检验

为了缓解可能存在的变量遗漏、解释变量与被解释变量之间的反向因果问题以及数据测量甚至“粉饰”误差等导致的内生性问题，本文通过使用两阶段最小二乘法进行重新估计。

在工具变量的选择上，应与企业杠杆率高度相关但又与影响企业技术创新不可观测因素不相关。借鉴王玉泽等（2019）的研究，本文使用各个省（市、区）所有企业杠杆率均值作为样本企业杠杆率的工具变量。一方面，一个地区所有企业杠杆率平均水平反映的是此地区宏观负债以及地方政策支持等情况，与单个企业的杠杆率相关，满足相关性假设；另一方面，企业研发创新活动由本企业发展策略、财务状况等因素决定，与一个地区的平均杠杆率水平无关，满足外生性假设。

对于企业创新投入的模型（1），本文将各省（市、区）所有企业杠杆率的平均值lev_aver及二次项lev22作为杠杆率lev与二次项lev2的工具变量进行两阶段最小二乘法进行重新估计。表4列（1）、列（2）是工具变量lev_aver、lev22对企业杠杆率的回归结果，可以看出工具变量lev_aver与企业杠杆率lev高度相关，由此排除了工具变量弱问题；观察列（3）可知，本文在克服了杠杆率lev与企业创新投入lnini的内生问题后，企业杠杆率与研发创新投入始终都是“倒U型”关系，结论与前文分析一致。

对于企业创新产出的模型（2），本文将各省（市、自治区）所有企业滞后一期杠杆率的平均值lev_aver-1及二次项lev22-1作为滞后一期杠杆率lev和二次项lev2的工具变量进行两阶段最小二乘法重新估计。表4列（4）、列（5）是工具变量lev_aver-1、lev22-1对企业滞后一期杠杆率回归结果，可以看出工具变量lev_aver-1与企业杠杆率lev-1高度相关，因此排除了工具变量弱的问题；观察列（6）可知，本文在克服了杠杆率lev与企业创新产出ino的内生问题后，企业杠杆率与企业创新产出始终呈“倒U型”关系，结论与前文的分析一致。

表4 内生性检验结果

五、异质性检验

（一）基于生命周期阶段分组的异质性检验

本文根据生命周期不同阶段特征对企业样本进行分组回归。根据表5列（1）、列（4）的回归结果可知，在初创时期，企业杠杆率的提升没有促进创新投入增加，也没有促进企业创新产出增加；而分别比对列（2）和列（5）、列（3）和列（6）发现，企业杠杆率提升不仅显著促进了企业创新投入，也显著增加了企业创新产出。其原因在于，处于初创期的企业，刚成立不久，企业经营风险尚高，融资能力差，更加关心生存问题。在这种情况下，企业目标相对短视，多关注短期内能为企业带来丰厚回报的项目，其债务杠杆水平、创新意愿和创新能力皆处于低水平。而处于成熟期的企业，有意愿通过创新活动和提升创新能力在激烈竞争市场环境中稳固企业地位，因此其一旦有机会获取负债融资，就会将更多资金投入未来具有高收益且有利于企业长期可持续发展的创新研发活动中，并通过企业负债融资的杠杆放大效应、税盾效应、信号传递效应等促进企业创新能力的提高。

表5 基于企业生命周期分组的异质性检验结果

值得关注的是，本文对处于衰退阶段的企业样本的实证分析结果，出现了与主流观点相悖的结论。在这个阶段，企业杠杆率提升改善了企业创新投入状况，也促进了企业创新产出的增加，表现出衰退期阶段反向翘尾特征。但该翘尾现象并不改变企业全生命周期过程中的企业杠杆创新驱动效应的整体“倒U型”关系。对此，可能的解释是，处于衰退期阶段的企业有稳定可观的产品市场规模、丰富的管理经验以及持续稳定的盈利能力，当企业管理层意识到企业处于生命周期的衰退阶段，其市场力量、行业地位已在加速下降，为此企业管理层的冒险精神可能会增加，创新意愿也会随之增强，企业想通过创新的手段来抢占市场份额，努力恢复其市场地位。市场中不乏这类企业，诺基亚就是其中典型的案例。

（二）基于区域分组的异质性检验

以经济区为常规依据，将样本公司注册地分为东部、中部、西部三个地区。因为存在经济发展水平、政策支持力度、人文环境、融资约束以及营商环境等因素差异，企业负债融资对其技术创新能力的影响可能有所不同。通过分析表6回归结果可知，东部和中部地区的企业通过负债融资方式，显著促进企业创新的投入以及产出，且东部地区企业杠杆率水平与企业创新投入和创新产出之间均呈“倒U型”关系，中部地区的企业杠杆率与企业创新投入呈“倒U型”关系，但与创新产出关系不确定，西部地区企业的负债融资没有呈现出企业创新驱动的增进效果。

表6 基于区域分组的异质性检验结果

进一步分析可知，相较西部地区，由于经济发展水平、金融环境和创新环境差异，东部和中部地区企业更容易得到融资，企业能够用相对较低的融资成本获取资金。在委托代理框架下，债权人、外部机构投资者特别是战略投资者会监督企业投资行为选择，并引导企业管理层重视研发创新活动，使得外部融资有可能改善企业创新能力。西部地区经济发展水平较低，企业债务融资约束强，融资成本也相对较高，再加上人才匮乏，种种因素导致西部企业较难通过提高负债融资水平来提增创新投入以及创新产出。

（三）基于产权属性分组的异质性检验

我国经济的产权结构呈现出民营企业和国有企业并存的二元结构特征。产权属性差异导致不同性质的企业面对的政策支持、信贷环境和融资约束的异质性明显。因此，有必要从产权属性考察不同组别的企业杠杆率对于创新驱动效应的异质性问题。分组样本回归检验结果见表7。分析可知，在杠杆率提升情况下，无论是国有企业还是民营企业，均促进企业创新投入增加，皆呈现“倒U型”关系。民营企业适当提升杠杆率能够促进企业技术创新产出增加，且呈现“倒U型”关系，但国有企业的杠杆率水平提增对于创新产出改善状况关系不确定。可能的解释是，国有企业自身资源禀赋丰裕，能够凭借其天然优势获取更多资源，面临的融资约束也更低。本文数据以2010年为起点，此节点以来的国有企业杠杆率水平持续偏高、变化不明显，以至于其创新产出与杠杆率水平的相关性不显著。相反，民营企业一方面处于不进则退的市场激烈竞争环境中，叠加高企不下的资金成本，对于创新效率和创新效益的追求相对更加强烈，民营企业融资杠杆率提升带来显著的创新驱动效应。

表7 基于产权属性分组的异质性检验结果

六、结论与启示

本文以2010-2019年中国A股非金融类上市企业为研究样本，实证分析企业杠杆对于企业创新的驱动效应，并通过分组样本回归生命周期不同阶段特征、产权属性、区域差异的异质性。研究结果显示：第一，企业杠杆对企业创新投入、创新产出具有显著的驱动效应，并呈现出不同阶段的“倒U型”关系。第二，企业处于生命周期的不同阶段时，企业杠杆对企业创新的驱动效应存在显著差异，这种效应主要体现于成熟期和衰退期企业。第三，无论国有企业还是民营企业，企业杠杆率水平变化皆引发创新投入的显著变化，但在影响创新产出变化方面，民营企业更加显著。第四，企业杠杆率上升能显著增强东部、中部地区企业的创新能力，但对西部地区企业的影响不明显。

上述研究结论的政策启示是：第一，并非所有类型企业都需要降低杠杆率水平。就创新驱动效应目标而言，应区别对待不同类别企业，改变其企业融资渠道结构，降低部分企业的杠杆率水平，以保证企业创新活动的可持续性。第二，应推行结构化去杠杆政策。针对企业的不同生命周期阶段、产权属性、区域差别等异质性特征，结合创新驱动效应，审慎推行企业去杠杆政策。