企业出口技术复杂度与去杠杆方式转变——基于信息不对称性视角的分析

张靖佳 汪 泽 袁 芳

一、引言及文献综述

2020年全球经济贸易格局的变迁，带来了全球产业链、价值链和供应链调整的新机遇(裴长洪和刘洪愧，2020)。在中国要实现外贸高质量发展的目标和国际经济环境巨变的背景下，“促进国际循环和国内循环良性互动”(巴曙松，2020)已经成为中国主动参与国际经济治理均衡重构进程的重要着力点。中国能否通过提升企业的出口质量来有效促进其积极稳妥地去杠杆，以外贸高质量发展助推国内债务结构优化，在微观层面实现“双循环良性互动”是一个亟待探究的问题。虽然我国的“去杠杆”政策取得了一定成绩，但是单敬群等(2020)发现2018年我国的宏观和企业杠杆率依然高于最优杠杆率(尤其是企业杠杆率)。关于如何稳妥降低企业杠杆率，国内学者进行了相关探讨。有研究认为，去杠杆的方式分为消极和积极两个路径，消极的去杠杆方式强调控制作为分子的债务，以这种“减债”方式去杠杆会导致企业资产规模的缩小与生产经营能力减弱，是一种不利于增长的去杠杆方式；积极的去杠杆方式侧重扩大作为分母的股权融资并借助股权结构的调整来改善公司治理，这种“增权”方式去杠杆则能够促进资产规模的扩大和生产经营能力的增强，是一种具有持续性和相对更为“积极”的去杠杆方式(毛振华和陈静，2019；周茜等，2020)。

从使用出口技术复杂度作为衡量微观企业出口质量指标的相关研究来看，在中国产业政策对企业转型升级的有效推动之下，企业在出口产品技术复杂度升级层面的诉求日益增多(张健和鲁晓东，2018；盛丹和杨慧梅，2020)。为了满足出口技术复杂度升级的需要，企业一般会加大研发创新、技术引进和固定资产等方面的投资，进而推升了其外部融资需求(Bougheas，2004；Brown 等，2009；Grundy 和 Verwijmeren，2020)。同时，较高的研发创新和生产过程的不确定性会导致外部债权人、投资者与企业内部存在信息不对称问题，进而使企业更加依赖外部股权融资，而降低对债务融资的需求程度(Frank 和 Goyal，2003；Fama 和 French，2005；Fulghieri 等，2012)。本文发现，出口技术复杂度升级有助于降低企业的杠杆率，而且促进了企业的股权融资，抑制了企业的债务融资行为。出口技术复杂度通过促进企业股权融资，改变了企业单纯采用缩减债务的去杠杆方式，使企业的去杠杆方式更加稳妥。在“多方式优化企业债务结构”“积极有序发展股权融资”①详见《关于印发〈2018年降低企业杠杆率工作要点〉的通知》(发改财金[2018]1135号)、《中共中央办公厅国务院办公厅印发〈关于加强国有企业资产负债约束的指导意见〉》(国务院公报2018第27号)等文件。的背景下，出口技术复杂度升级促使企业“增权减债”，这从微观层面为“双循环良性互动”提供了有效保障。

尽管尚未有研究直接将出口技术复杂度升级与企业融资需求进行“链接”，但学者们将企业投资行为作为中枢，分别探究了出口企业技术复杂度升级与企业投资行为之间的关系，以及企业投资行为与融资方式之间的关系。从前一链条的相关文献来看，企业在研发创新和教育投资(Hausmann 和 Rodrik，2003；Zhu 和 Fu，2013；毛其淋和方森辉，2018)、技术引进(Gorodnichenko 和 Schnitzer，2013)以及固定资产(赵红和彭馨，2014)等方面进行的投资都会有效促进其出口技术复杂度升级。从后一链条的相关文献来看，Bougheas(2004)针对研发投入的融资方式进行研究，发现美国、英国和加拿大的企业依赖内部融资来资助研发，而日本、德国和法国的类似企业则通过银行贷款等债务融资来资助研发。Brown 等(2009)对不同类型的高新技术企业的融资方式进行研究，发现年轻的企业更多地运用股权融资，而年龄较大的企业更多依靠内部融资。Grundy 和 Verwijmeren(2020)对美国企业不同类型投资和融资方式进行了研究，发现企业固定资产投资更倾向于采用债务融资方式，而像研发投资和技术引进这种具有高不确定性、获得回报较晚的投资更倾向于采用股权融资。借鉴这一研究思想，我们以企业投资不确定性带来信息不对称问题为研究视角并运用于蔚等(2012)的方法，构建了衡量企业内外部信息不对称性的指标，首次将上述两大链条合为“出口技术复杂度升级—企业投资的信息不对称性增加—企业融资方式优化”的完整链条，有效揭示了“外循环”对“内循环”的优化促进作用。

学者们还分别从企业层面和区域层面研究了企业财务因素、融资约束和金融发展等因素对企业出口技术复杂度的异质性影响。从企业财务因素层面来看，Bernini 等(2015)发现企业杠杆率提高使企业出口产品质量下降。另一些学者研究了企业杠杆率、企业税收、企业预防性现金留存等企业财务因素对企业出口选择的影响，发现杠杆率上升会使企业出口减少，企业税收上升(Federici 等，2020)和预防性现金留存增加，从而会增强企业的出口意愿。从融资约束层面来看，刘慧等(2014)发现融资约束程度降低会显著提高本土制造业出口技术复杂度。Fan 等(2015)认为金融紧缩带来的企业融资约束程度提高会降低企业出口产品的质量。Dinopoulos 等(2020)发现融资约束程度较低、信用评分较高的出口商的出口产品质量较高。Lu等(2018)研究了融资约束对企业全球价值链参与的影响，结果显示融资约束力增强会降低出口企业的国外增加值率(FVAR)，并且会抑制生产率对FVAR的正向影响。Manova和Yu(2016)发现，融资约束使企业更倾向于从事加工贸易，阻碍企业向附加值更大的一般贸易转型。从区域金融发展层面来看，金融发展一方面可以通过解决逆向选择问题来提升一国整体出口技术复杂度(齐俊妍等，2011)，另一方面可以通过提高研发效率和FDI技术溢出吸收能力来提升行业出口净技术复杂度(齐俊妍和王晓燕，2016)。同时，地区金融规模和金融结构等金融发展因素对中国制造业出口贸易技术复杂度提升具有促进作用(孙玉琴和郭惠君，2018)。基于上述异质性因素，我们从企业和区域结构性差异层面对出口技术复杂度升级如何影响去杠杆方式选择进行扩展研究，揭示了企业年龄、融资约束、所属行业技术水平以及地区金融发展程度对上述二者关系的影响，进一步拓展了“外循环”对“内循环”优化促进作用的微观和中观结构性差异的分析思路。

综上所述，本文将信息不对称性作为枢纽，将企业出口技术复杂度和其外部融资方式有效链接起来，首次探究了“外循环”对“内循环”的促进效应。本文可能的边际贡献在于：(1)将2006—2016年中国海关数据库与上市公司库进行匹配，从微观企业层面构建出口技术复杂度与企业外部融资方式指标，将“外循环”的产品出口升级与“内循环”的去杠杆方式转变进行有机结合，将国际贸易与国内公司金融之间的传导链条进行对接。(2)将微观企业的信息不对称性指标作为中介变量，引入出口技术复杂度升级对去杠杆方式转变的影响体系，通过理论梳理和实证检验等方式揭示了信息不对称性在其中发挥的作用，丰富了既有研究。(3)从企业年龄、融资约束、所属行业技术水平等企业异质性层面和地区金融发展程度等区域结构性差异层面对出口技术复杂度升级如何影响去杠杆方式选择进行扩展研究，从微观和中观层面丰富了“外循环”对“内循环”促进作用的结构性差异研究。

二、理论机制与研究假说

（一）企业出口技术复杂度升级与融资需求

为提升出口质量，优化国内国际市场布局，中央政府对政府补贴、信贷利率以及企业所得税增值税等多方面的产业政策进行了适时调整，有效地激发了企业进行出口技术复杂度升级的积极性(张健和鲁晓东，2018；盛丹和杨慧梅，2020)。既有研究表明企业在出口技术复杂度升级的过程中，其融资需求也相应提高(Manova 和 Yu，2016；孔祥祯等，2020)。具体来说，企业的技术复杂度升级依赖于研发创新(Hausmann 和Rodrik，2003；毛其淋和方森辉，2018)、技术引进(Gorodnichenko 和 Schnitzer，2013；张永旺和宋林，2019)和固定资产(赵红和彭馨，2014)层面的投资，这会使企业的融资需求上升。

然而，产品研发、固定资本设备等支出通常在企业生产和销售之前产生。其中，特别是企业自主研发创新具有资金需求量大、研发周期长和难以迅速产生收益等特点。这些成本无法从留存收益或经营活动的内部现金流中获得资金，所以除了内部融资之外，企业还依赖外部融资(Manova，2013)。Bougheas(2004)发现，国别不同的企业研发投入的资金来源有所差异，美国、英国和加拿大的小企业依赖内部资金来资助研发，而日本、德国和法国的类似企业通过银行贷款进行研发。Brown 等(2009)以美国高科技企业为样本进行了研究，发现上市时间短的科技企业更倾向于利用内部现金流和股权融资进行研发，而20世纪90年代的科技企业的研发投入热潮得益于企业从内部融资向股权融资的转换。Yano和Shiraishi(2020)发现，当知识产权保护程度更高时，内部融资在公司创新活动融资中更为重要；随着合同执行力的提高，贸易信贷融资和银行融资在为企业创新提供融资方面发挥了更大的作用。

（二）企业出口技术复杂度升级与信息不对称性

根据既有相关文献，企业出口技术复杂度升级在一定程度上伴随着企业研发创新投入不确定性的增加。这种不确定性导致企业内外部信息不对称问题加剧。从企业研发创新与出口技术复杂度升级的关系来看，Zhu和Fu(2013)利用1992—2006年的跨国面板数据进行研究发现，教育和研发投资是提升企业出口复杂度的重要因素。毛其淋和方森辉(2018)利用2005—2007年的中国工业企业数据库和海关贸易数据进行研究后发现，企业研发显著促进了企业出口技术复杂度的提升。Edeh 等(2020)利用尼日利亚公司层面数据研究了技术创新和非技术创新对中小企业出口绩效的影响，发现产品创新具有负面影响，而流程创新和营销创新会提高出口绩效。在国家层面，各国积极实施鼓励创新的政策组合，提高其在全球价值链(GVC)中的参与度，加速产业和技术升级(Kergroach，2020)。

企业的研发创新会加剧企业内外部信息不对称问题。Aboody 和 Lev(2000)认为，由于经理人能够持续观察到企业的投资产出效率，而外部投资者只能获得高度汇总的信息，企业所有类型的投资都会形成信息不对称。其中，研发投入具有信息私密的特殊性，企业不愿披露研发创新的信息；而且不同于有形资产和金融资产，研发投入的成果不会在企业财务报表中详细体现；另外，有效市场的缺乏导致外部投资者无法评估研发的效率和价值。所以相对于其他类型的投资，研发投入会进一步增加信息不对称性。Boone 和 Raman(2001)认为，由于研发支出在当期费用化，导致关于研发的公共信息缺乏以及资本市场信息不对称。Hoffmann 和 Kleimeier(2020)发现，研发密集型企业的信息不对称问题会阻碍其从银行获得贷款，而专利会缓解这一问题。

此外，随着企业出口复杂度升级，其研发创新和生产过程的不确定性增加，从而加剧外部债权人和投资者与企业内部的信息不对称问题，继而引发企业在融资过程中的逆向选择和道德风险问题(齐俊妍等，2011；Mann，2018)。

（三）企业内外部信息不对称性与融资方式转变

既有研究对企业内外部信息不对称性和融资方式选择之间的关系存在一定争议。最早有学者提出了啄食顺序理论(优序融资理论)，认为在信息不对称并且金融市场是完全的前提下，企业融资遵循内部融资—债务融资—股权融资的顺序(Myers 和Majluf，1984)。当外部投资者和内部经理人之间存在信息不对称时，投资者无法获知企业内部的实际情况，只能根据企业价值的期望来支付企业价值，所以在企业有内部盈余的情况下应该优先选择内部融资。当企业必须依赖外部融资时，由于担心股权融资会使投资者下调对企业的价值预期，所以应该优先选择对私人信息敏感度较低的债务融资。后续部分研究支持了啄食顺序理论，认为发行股票的概率随着公司层面信息不对称程度的降低而增加(Shyam-Sunder 和 Myers，1999；Bessler 等，2011)。

但是，也有部分实证研究反驳了啄食顺序理论的观点。Leary 和 Roberts(2010)发现只有不到20%的企业印证了啄食顺序理论关于债务和股票发行决策的预测。Komera 和 Lukose(2015)利用印度上市公司数据，估计的啄食系数在0.23～0.56，驳斥了外部融资选择遵循优先顺序的论点。国内的研究也发现，中国上市企业具有股权融资偏好(肖泽忠和邹宏，2008)，中国上市公司的长期融资可能遵循内部融资—股权融资—债务融资的顺序(蒋殿春，2003)。既有的实证研究证明信息不对称程度高的企业更依赖外部股权融资而非债务融资(Frank 和 Goyal，2003；Fama 和 French，2005)。Fulghieri 等(2012)发现，当唯一的摩擦是企业所有者和外部投资者之间的信息不对称时，股权融资可以优先于债务融资；并且当企业的资本结构中已经存在一些债务，它需要筹集更多的资本时，股权融资相对更有吸引力。还有一些研究发现，信息不对称提高了债务融资成本，并且提高了债务融资风险。陈耿和周军(2004)认为，根据代理理论，当存在信息不对称时，市场无法正确衡量企业质量；如果企业发行长期债务则被认为是价值高估，所以只能降低长期债务的发行价格，长期债务的资金成本提高；信息不对称为企业长期债务带来额外成本。Ivashina(2008)发现，信息不对称提高了银行团体与借款人之间的贷款利差，而牵头银行可以有效地降低借贷成本。Halov和Heider(2011)发现，当外部市场可能对企业内部风险知之甚少时，风险的不对称信息增加了债务相对于股权的逆向选择成本。另外，信息不对称会收紧企业的融资约束(特别是借款融资)。Lee等(2010)认为，当借款人的信用风险较高且贷款集团发现借款人具有很严重的信息不对称问题时，贷款市场中财团的规模较小，贷款风险增大。企业的研发创新产生的信息不对称性会增加其财务约束，导致更大的财务困境风险(陈三可和赵蓓，2019；Liu 等，2021)。

信息不对称问题对股权融资成本的影响取决于企业采用增发还是配股的方式。增发的对象包括新投资者和现有股东，根据啄食顺序理论，由于新投资者对企业内部信息了解较少，发行新股可能会降低其预期的企业价值增值水平。信息不对称增加了股权融资成本(He 等，2013)。但是，配股的对象仅限于公司的现有股东，信息不对称问题所造成的新老股东间的利益转移效应将在同一投资主体身上抵消(蒋殿春，2003)。因此，企业通过配股的方式可以在一定程度上避免信息不对称问题引起的股权融资成本上升。

综合上述三方面文献，我们发现企业出口技术复杂度升级一方面增加了企业的外部融资需求，另一方面加剧了企业内外部信息不对称。信息不对称推高了企业的债务融资的风险和成本，但对股权融资成本的影响方向依赖于企业所选择的发行方式。如果企业选择配股的方式，可以在一定程度上避免信息不对称带来的融资成本上升问题。这可能导致企业更加偏好股权融资而非债务融资，使企业的去杠杆方式更加稳妥，具体如图1所示。

图1 出口技术复杂度升级对企业去杠杆方式影响的渠道

基于以上分析，本文提出以下两个假说。

假说1：出口技术复杂度升级会促进企业减少债务融资，增加股权融资，从而降低杠杆率，呈现“增权减债”的去杠杆特征。

假说2：企业的信息不对称性是出口技术复杂度影响企业外部融资方式的影响渠道之一。

三、指标选取、数据说明与计量模型设定

（一）指标选取

1. 被解释变量

本文有三个被解释变量，分别是企业杠杆率、外部股权融资变化和债务融资变化。本文采用资产负债率衡量企业的杠杆率，参考廉永辉和褚冬晓(2020)及李君平和徐龙炳(2015)的研究，分别采用实收资本和资本公积之和的增量和总负债的增量衡量外部股权融资变化和债务融资变化，并将两者以期初总资产进行标准化。

2. 核心解释变量

本文的核心解释变量为企业出口技术复杂度(ESI)，构建方法参考了Hausmann等(2007)以及盛斌和毛其淋(2017)的研究。首先，本文利用联合国商品贸易统计数据库中HS6位码产品的出口数据和世界银行各国家(地区)的实际人均GDP数据，利用公式(1)计算产品出口技术复杂度。然后，通过合并中国海关数据库和上市企业数据库，将产品出口技术复杂度代入公式(2)计算企业出口技术复杂度。

公式(2)中，ESIf为企业出口技术复杂度，xfk表示企业f在产品k上的出口额，Xf表示企业f的总出口额。

3. 信息不对称指标

4. 结构性特征变量

本文选取了企业的融资约束、企业年龄、所在地区的金融发展水平以及所在行业的技术特征作为企业的结构性特征。本文参考魏志华等(2014)的构建方法采用KZ指数衡量融资约束，KZ指数越大，意味着上市公司面临的融资约束程度越高。企业年龄采用上市企业非缺失股价的年数表示。地区金融发展水平采用各省份的储蓄投资转化率衡量。行业技术特征利用企业主要产品的技术复杂度衡量。本文参考了Basu 和Das(2011)的研究，根据产品的HS4位码进行技术含量划分，分成A～G七类，包括非燃料初级商品、资源密集型产品、低技术产品、中技术产品、高技术产品、矿物燃料、其他。由于一个企业可能生产多种产品，所以本文将HS4位码产品中出口份额最大的视为其主要产品，用该产品对应的技术特征作为企业所处行业的技术代理变量。

（二）数据说明

本文的实证研究主要利用了2006—2016年中国海关数据库和A股制造业上市公司数据库的合并库。由于本文研究的是出口技术复杂度对企业融资的影响，因而只保留有出口记录的企业样本；本文剔除了关键变量观测值缺失、存在资不抵债问题的样本，避免其对实证结果可能造成干扰。匹配后的数据库包括1172个企业和5842个样本的18个变量。

本文数据的具体来源如下。其中，国家(地区)的HS6位码产品出口额数据来源于联合国商品贸易统计数据库；国家(地区)的人均GDP数据来源于世界银行WDI数据库；企业HS6位码产品出口额来源于中国海关数据库。企业层面的财务数据和基本信息均来源于Wind数据库。省级层面控制变量均来源于中国统计年鉴。企业日频股票交易数据来源于RESSET 数据库。金融机构存贷款余额来源于EPS数据平台中国金融数据库。

（三）计量模型设定

首先，本文考察了企业出口技术复杂度与其外部融资方式之间的关系，根据前文的理论分析，基础计量模型构建如下：

其次，为了考察企业内外部信息不对称在出口技术复杂度影响企业外部融资方式中所起的渠道作用，我们构建了中介效应检验模型，具体形式如下：

最后，因为不同企业在融资约束、企业年龄、所在地区的金融发展水平和所属行业的技术特征等方面具有差异，所以需要考察不同特征的企业出口技术复杂度对债务融资和股权融资影响的差异。本文将企业的结构性差异引入公式(3)，得到以下扩展计量模型：

表1 各主要变量的描述性统计

四、实证结果分析

（一）基础回归结果

为考察企业出口技术复杂度对其融资方式的影响，本文对模型(3)进行了实证检验，回归结果如表2所示。其中，第(1)列和第(2)列的被解释变量为上市企业的杠杆率(Lever)，第(3)列和第(4)列的被解释变量为上市企业的股权融资变化(ΔEquity)，第(5)列和第(6)列的被解释变量为上市企业的债务融资变化(ΔDebt)。为了排除特定年份和行业不可观测因素的干扰，本文采用固定效应面板模型，加入了年份和省份固定效应。

表2第(1)列和第(2)列显示，无论是否加入企业和省级控制变量，企业出口技术复杂度(ESI)的回归系数均显著为负，说明企业出口技术复杂度升级降低了其杠杆率，即出口技术复杂度提高1%，企业杠杆率将下降5.4%。表2第(3)列和第(4)列显示，企业出口技术复杂度(ESI)的回归系数显著为正，说明企业出口技术复杂度升级增加了企业股权融资。表2第(5)列和第(6)列显示，企业出口技术复杂度(ESI)的回归系数均显著为负，说明出口技术复杂度越高的企业，其债务融资减少得越多。此实证结果验证了假说1，随着企业出口技术复杂度升级，其研发和生产过程中的不确定性增加，导致外部投资者和企业内部管理者之间的信息不对称问题更为严重；为了避免债务融资带来的额外成本，企业更倾向于股权融资而非债务融资，呈现出“减债增权”的去杠杆特征。

表2 企业出口技术复杂度对股权融资和债务融资的影响

（二）内生性检验

如果企业的外部融资增加，意味着企业能够将更多的资金投入研发创新，从而能促进企业出口技术复杂度提升。企业出口技术复杂度和融资之间可能存在互为因果的关系。本文选取企业所属制造业细分行业中企业出口技术复杂度的平均值作为工具变量，采用两阶段最小二乘法进行估计，回归结果如表3所示。表3第(1)列、第(2)列、第(5)列、第(6)列出口技术复杂度的系数显著为负，第(3)列、第(4)列出口技术复杂度的系数显著为正，与基础回归结果一致。这说明在考虑内生性问题之后，出口技术复杂度依然对企业杠杆率和债务融资具有负向影响，对股权融资具有正向影响。K-P LM统计量和C-D Wald统计量均显著，说明工具变量不存在识别不足和弱识别的问题。这说明本文的基础回归结果具有较好的稳健性。

表3 内生性检验结果

（三）稳健性检验

本文通过以下方式进行了稳健性检验①因篇幅所限，本文将“稳健性检验”部分估计结果略去，可向作者备索。。①调整被解释变量的度量方法。参考李君平和徐龙炳(2015)及廉永辉和褚冬晓(2020)文中的两种衡量外部股权融资变化和债务融资变化的方式②ΔEquity2=[(当期所有者权益-当期盈余公积-当期未分配利润)-(上期所有者权益-上期盈余公积-上期未分配利润)]/上期总资产；ΔDebt2=[(当期借款融资+当期发行债券融资)-(上期借款融资+上期发行债券融资)]/上期总资产。，更换了被解释变量，对基础模型进行了重新估计。②缩尾处理。在线性拟合的过程中，极端值的存在会对估计结果产生不利影响，造成估计偏差。因此，本文对被解释变量(Lever、ΔEquity和ΔDebt)和主要解释变量(ESI)进行了缩尾处理，即将小于1%和大于99%的观测值分别用1%和99%处的观测值替代，对基础模型进行重新回归。③时间窗口分割。本文样本的时间跨度包含了金融危机和“去杠杆”政策，考虑到金融危机和“去杠杆”政策可能会影响企业的融资，本文根据金融危机和“去杠杆”政策的年份，将样本分别划分成两个子样本，对基础模型重新进行回归。经过稳健性检验后，本文以上检验结果均与基础回归结果一致。

五、信息不对称性的影响

根据本文的假说2，企业出口技术复杂度主要是通过提高了企业内外部信息不对称程度，从而影响了企业的外部融资方式。本文参考于蔚等(2012)的方法构建了衡量企业信息不对称的ASY指标，运用中介效应方式进行检验，得到的回归结果如表4所示。表4第(1)列是因变量对自变量的回归，出口技术复杂度(ESI)的系数显著为负，说明出口技术复杂度升级降低了企业的杠杆率。表4第(2)列是中介变量对自变量的回归，出口技术复杂度(ESI)的系数显著为正，说明出口技术复杂度升级加剧了企业内外部的信息不对称问题更严重。表4第(3)列是因变量对自变量和中介变量的回归，ESI和ASY的系数均为负，说明信息不对称也有助于降低企业杠杆率。表4第(4)列至第(9)列的结果表明出口技术复杂度升级和信息不对称增加了企业的股权融资，减少了企业的债务融资。这有效验证了本文的假说2，即企业出口技术复杂度升级会使企业内外部信息不对称问题更严重，进而增加了企业的股权融资，减少了企业的债务融资。

表4 影响渠道分析结果

六、异质性分析

（一）企业融资约束的影响

一方面，企业面临的融资约束会直接影响到企业的外部融资行为；另一方面，既有研究表明融资约束阻碍了企业的研发创新和技术引进(Brown 等，2012；Guariglia 和Liu，2014；张璇等，2017)，减少了固定资产投入(Ding 等，2013)，进而阻碍企业的出口技术复杂度升级。考虑到不同融资约束水平下企业的出口技术复杂度有所差异，本文加入了出口技术复杂度与融资约束的交乘项(ESI×KZ)。表5第(1)列和第(2)列的回归结果显示，出口技术复杂度和融资约束的交乘项(ESI×KZ)的系数显著为正，这说明融资约束水平越高的企业杠杆率越高，而且融资约束弱化了出口技术复杂度升级对企业杠杆率的负向效应。表5的第(3)列和第(4)列的回归结果显示，KZ和ESI×KZ的系数显著为负，说明融资约束收紧会减少企业的股权融资，而且融资约束弱化了出口技术复杂度升级对企业股权融资的正向效应。表5第(5)列和第(6)列的回归结果显示，KZ系数显著为正，说明融资约束会促进企业债务融资正向变化。可见，融资约束弱化了出口技术复杂度对企业杠杆率和股权融资的影响，而不影响出口技术复杂度对企业债务融资的效应。

表5 不同融资约束水平的企业出口复杂度对外部融资方式的影响

（二）企业年龄的影响

既有研究表明，企业年龄不但会影响企业的融资成本(王振山等，2020)和融资方式偏好(Brown 等，2009)，而且中国制造业企业的生存与债务融资比例存在密不可分的联系(肖光恩和朱晓雨，2018；)。考虑到不同年龄的企业出口复杂度对其外部融资方式的影响可能存在差异，本文加入了出口技术复杂度与企业年龄的交乘项(ESI×Age)进行回归，回归结果如表6所示。表6的第(1)列和第(2)列的企业年龄(Age)和交乘项(ESI×Age)回归系数均显著为正，说明年龄越大的企业杠杆率越高，而且企业年龄减弱了出口技术复杂度升级对企业杠杆率的负向影响。表6第(3)列和第(4)列的Age和ESI×Age回归系数均显著为负，说明企业年龄越大，企业股权融资增加越少，而且出口技术复杂度对企业股权融资的正向影响越小。表6第(5)列和第(6)列的Age的回归系数显著为正，而ESI×Age的回归系数不显著，说明年龄大的企业更倾向于通过增加债务的方式融资，而且出口技术复杂度对企业债务融资的负向影响在不同年龄的企业之间不存在显著差异。

表6 不同年龄的企业出口复杂度对外部融资方式的影响

（三）不同技术特征行业的分析

企业出口技术复杂度升级依赖于企业的研发创新和技术引进，然而中国不同技术特征行业中的企业升级模式有所差异。既有研究表明，低技术行业仍存在技术引进的路径依赖，而中高技术行业已经转向自主创新(张永旺和宋林，2019)；中低技术行业的企业通常更倾向于过程创新或营销创新，以提高产品质量、生产率或开辟新市场(Heidenreich，2009；Santamaría 等，2009)，而高技术行业企业的研发密集度更高，更倾向于产品创新，并且其产品创新绩效更高(Kirner 等，2009；秦佩恒等，2016)。可见，在企业出口技术复杂度升级的过程中，相较于低技术行业的企业而言，高技术行业企业的研发创新不确定性更大。考虑到不同层次的技术行业中的企业在产品升级方面存在较大差异，本文进一步检验了不同层次的技术行业中的企业出口技术复杂度对外部融资方式的影响。本文加入了高技术行业、中等技术行业和低技术行业的虚拟变量，当企业所处行业为低技术行业时，变量Low取值为1，否则为0；当企业所处行业为中等技术行业时，变量Med取值为1，否则为0；当上市企业所处行业为高技术行业时，变量High取值为1，否则为0。

表7第(1)列的回归结果显示，低技术行业(Low)的系数显著为负，交乘项(ESI×Low)的系数显著为正，说明低技术行业的企业杠杆率相对更低，但是低技术行业弱化了出口技术复杂度升级对企业杠杆率的负向效应。表7第(2)列和第(3)列的回归结果显示，中等技术行业(Med)和高技术行业(High)的系数显著为正，交乘项(ESI×Med、ESI×High)的系数显著为负，说明中等技术和高技术行业的企业杠杆率相对更高，但是中等技术和高技术行业增强了出口技术复杂度升级对企业杠杆率的负向效应。表7第(4)列至第(6)列的回归结果显示，行业技术复杂度及其交乘项的系数均不显著，说明出口技术复杂度对企业股权融资的促进效应在技术复杂度不同的行业之间不存在显著差异。表7的第(7)列至第(9)列的回归结果显示，低技术和高技术行业的系数为正，而交乘项(ESI×Low、ESI×High)的系数为负，表明低技术和高技术行业的企业更愿意增加债务融资，出口技术复杂度升级对企业债务融资的负向效应更强。

表7 不同技术特征行业的企业出口技术复杂度对外部融资方式的影响

（四）不同金融发展水平地区的分析

中国区域金融发展存在不平衡现象，无论是金融机构的丰富程度和金融市场的完善程度，还是金融市场结构以及金融机构服务实体经济的能力，东部地区都显著高于其他地区(梁婧姝和张燕生，2019)。一方面，区域金融市场发展能够有效缓解企业的融资约束压力，影响企业外部融资行为；另一方面，既有研究表明金融发展有效促进了出口技术复杂度升级(齐俊妍和王晓燕，2016；孙玉琴和郭惠君，2018)。

考虑到所在地区金融发展水平不同的企业，其出口技术复杂度对融资方式的影响可能有所差异，所以本文加入了各省级行政区金融发展水平(FD)以及出口技术复杂度与金融发展水平的交乘项(ESI×FD)。表8第(1)列和第(2)列的回归结果显示，金融发展水平(FD)和交乘项(ESI×FD)的回归系数均显著为负，这说明企业所在地区金融发展水平越高，其出口技术复杂度对杠杆率的负向影响越大。表8第(3)列和第(4)列的回归结果显示，金融发展水平(FD)的回归系数显著性不稳定，没有足够证据表明地区金融发展水平会影响企业的股权融资。表8第(5)列和第(6)列的回归结果显示，金融发展水平(FD)的系数显著为正，而交乘项(ESI×FD)的系数为负，这说明地区金融发展水平越高，企业越倾向于增加债务融资，但是地区金融发展水平提高会强化出口技术复杂度对企业债务融资的负向效应。

表8 不同金融发展水平地区的企业出口技术复杂度对外部融资方式的影响

七、主要结论及政策建议

在优化国内国际双循环和积极稳妥去杠杆目标的指引下，企业出口技术复杂度升级能否在优化外循环结构的同时帮助企业采取积极的去杠杆方式，这在微观层面促进内循环优化是非常具有现实意义和研究价值的问题。本文基于2006—2016年的中国海关数据库以及A股制造业上市公司数据库，考察了出口技术复杂度对企业外部融资方式的影响及其结构性差异。其结果显示，企业出口技术复杂度升级降低了企业杠杆率，而且增加了企业的股权融资，减少了企业的债务融资，使企业选择“减债增权”的积极去杠杆方式。在考虑了内生性问题、更换被解释变量以及对样本进行缩尾处理后，这一结论仍然成立。从传导渠道来看，出口技术复杂度越高，企业内外部信息不对称的问题越严重。出口技术复杂度降低了企业杠杆率，使企业更加偏好外部股权融资而非债务融资。

从企业的结构性差异来看，首先，融资约束弱化了出口技术复杂度对企业杠杆率的负向效应和对企业股权融资的正向效应。这说明面临融资约束程度高的企业在技术复杂度升级过程中更难采用增加外部股权融资的方式去杠杆。其次，企业年龄也弱化了出口技术复杂度升级对企业杠杆率的负向效应和对企业股权融资的正向效应。再次，所在地区金融发展水平提高会强化出口技术复杂度对企业杠杆率和债务融资的负向效应。最后，低技术复杂度行业的企业杠杆率更低，但是其弱化了出口技术复杂度对企业杠杆率的负向影响；中等技术和高技术复杂度行业的企业杠杆率相对更高，但是其强化了出口技术复杂度对企业杠杆率的负向影响；低技术和高技术复杂度行业强化了出口技术复杂度对企业债务融资的负向影响。

本文的研究丰富了企业去杠杆方式选择及其影响因素方面的文献，也为我国制造业企业的高质量发展提供了政策参考的依据。因此，本文的具体政策建议有以下两点。第一，通过推动股权投资、债券融资等使其政策向制造业倾斜，丰富企业外部融资渠道；通过减费降税、专项再贷款等有针对性的政策降低企业融资成本；通过金融基础设施建设和培养金融人才等针对硬件和软件两方面措施促进各地区金融发展，使制造业企业在避免过度负债的同时，增强制造业竞争优势，推动制造业高质量发展。第二，通过实施研发费用加计扣除、税收优惠等普惠性政策，激励企业加大研发投入，增强企业的创新动力。这样，能够提高企业出口技术复杂度和出口产品质量，有利于推动出口贸易转型升级和拓展企业的去杠杆方式，进而从微观层面实现外循环和内循环的良性互动。