资产负债率、研发投入与企业高质量发展

郑明贵 郑舒情

1.江西理工大学经济管理学院 2.中国科学技术大学管理学院

一、引言

对于我国经济发展而言，企业高质量发展是经济高质量发展的微观基础与前提。高质量发展代表企业一种新的发展状态或范式，在一定程度上包含了绩效、创新、成长等因素，同时又更加全面完善，即不仅意味着企业价值、生产率的提高，还包括社会价值的实现。关于企业高质量发展的研究较多关注于技术创新，较少关注资产负债率。然而近年来，企业资产负债率过高已成为经济转型期内面临的重大挑战。合理的资产负债率，可以使企业运用债务杠杆提高股东权益；高债务企业由于债务资金占比过高增加了财务成本和债务风险，弱化了投资能力以及降低了资金使用效率，直接制约了企业的高质量发展。

资产负债率与企业高质量关系的探讨一直是学术界的研究热点，主要聚焦于资产负债率对企业绩效、创新和成长等的影响。从对企业绩效的影响来看，梁安琪等认为去杠杆能优化企业资本结构，降低破产风险和减少资金使用成本，有助于提高企业绩效；褚玉春等研究发现制造业上市企业的经营绩效与债务融资比率关系呈倒U型关系。从对企业创新的影响来看，王玉泽等研究发现杠杆率与企业创新投入、创新产出之间存在倒U型关系，对创新风险的影响则呈U型关系；邓振锋等研究表明，杠杆率越高越不利于企业的创新投入。从对企业成长的影响来看，吕长江等研究发现对于经营业绩好的公司，财务杠杆与成长性呈显著的正向关系，而对于经营业绩差的公司，财务杠杆对公司成长则存在抑制作用；吴世农等、Vojislav et al.研究发现资产负债率与企业发展呈负相关关系。因此，从已有文献来看，资产负债率与企业高质量发展之间究竟存在何种关系，并未得到一致结论。同时，有学者开始进一步研究资产负债率与企业高质量发展的关系，根据企业规模、产权做异质性分析或引入调节变量，发现企业社会责任水平、内部控制、短债长用均会对资产负债率与企业高质量发展的相关关系产生影响。关于研发投入对资产负债率与企业高质量发展关系的调节作用的研究却比较少。研发投入是企业开展创新活动的资金来源，随着研发投入的提升，会加快企业的生产与销售循环，提高产品质量，有利于打造企业的竞争优势。科学审视研发投入在资产负债率对企业高质量发展影响中的作用，有助于提升资产负债率促进企业高水平增长的边际效应，也有助于合理高效地制定企业发展规划。基于此，为探究研发投入是否会对二者的相关关系产生影响，本文将研发投入引入研究模型，探究其在资产负债率影响企业高质量发展中的调节效应。

因此，本文主要研究以下两个问题：资产负债率的高低如何影响企业高质量发展水平？研发投入在资产负债率与企业高质量发展之间的影响机理？为了解答以上问题，本文以2010—2020年沪深A股非金融类上市公司为研究对象，首先采用固定效应模型并引入二次项，实证检验资产负债率与企业高质量发展之间并非为简单的线性关系；其次对比分析不同研发投入水平对资产负债率与企业高质量发展关系的影响效果，并从曲线形态、拐点偏移和整体水平三个方面分析研发投入如何影响二者关系，验证研发投入的调节效应。

本文的边际贡献主要体现在：首先，以资产负债率为着眼点，探究资产负债率与企业高质量发展之间的关系，研究发现资产负债率并非越高越好，该研究结论为企业进行资本结构管理提供了实践依据，拓展了现有文献关于资产负债率与企业高质量发展的研究框架。其次，已有研究大多以企业社会责任、内部控制等作为调节变量，而本文选取研发投入作为调节变量，深入探究研发投入能否在资产负债率与企业高质量发展的关系中作为助推手发挥作用，这在已有文献中鲜有探讨。最后，本文发现高研发投入会使资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的形态更加陡峭、拐点发生左移以及整体水平提高，研究结果为企业优化资本结构和促进高质量发展提供了经验证据。

二、理论分析与研究假设

（一）资产负债率与企业高质量发展

根据折衷理论和权衡理论，资产负债率存在最优点，适度负债会为企业带来税收收益，但随着债务增加，企业陷入财务困境、面临破产的可能性也随之增大。已有文献研究发现，一方面，适度负债能使企业获得税收抵免收益以增加企业价值，能通过向外传递企业经营良好的信号来获得更多的融资机会，能发挥财务杠杆的放大效应，有利于扩大自身规模。另一方面，资产负债率过高可能会引发财务危机，加剧破产风险；也可能会导致许多具有正净现值的投资项目被放弃，引发投资不足；还有可能使得股东为追求高风险投资项目而损害债权人的利益，引发资产替代问题。因此，当资产负债率较低时，企业能够获取更多的融资机会、资金支持等，此时资产负债率的增加对于高质量发展更多的是促进作用；当资产负债率较高时，融资成本和难度提高，资金流动性减小，导致企业高质量发展受到制约。基于此，本文提出假设1。

H1：资产负债率与企业高质量发展之间存在倒U型关系。

（二）资产负债率、研发投入与企业高质量发展

研发投入不仅用来衡量企业的创新能力，而且也是企业用于打造核心竞争力的方法之一。作为一种特殊形式的非债务税盾，研发投入越高的企业，其避税动机越强，由此产生的非债务税盾越多，以此减轻税收负担，提升税后投资报酬率，促进技术创新进而提升市场竞争力，这将加快企业的生产与销售循环、增加内部现金流，从而降低债务需求、加速去杠杆进程。因此，高研发投入会使资产负债率与企业高质量发展的倒U型曲线形态更加陡峭。

另一方面，企业研发活动需要长期稳定的资金投入，面对资金压力的同时还会受到融资约束的影响。其背后的逻辑在于：首先，研发活动是一种无形资产，不易被衡量，同时本身具有较大的不确定性且历时较长，而债权人往往更倾向于借款给有实物抵押的企业，因此会受到较强的融资约束；其次，企业在进行研发活动时，能够向外界披露的信息较少，造成严重的信息不对称，在融资时会面临更高的融资成本。也就是说，当研发投入较高时，企业信息不对称水平上升，在债权人避险情绪影响下，迫使企业为降低风险而减少负债。因此，高研发投入会使资产负债率与企业高质量发展的倒U型曲线的拐点左移。

研发的目的是培育自主研发能力，为企业提供持续发展的源动力，促进长远发展。通过研发投入，可以促进开拓新的资源渠道，改善产品创新能力进而强化产能治理能力，提升企业收入和经营绩效，从而获得市场竞争优势。因此，高研发投入能够提升资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的整体水平。

基于上述逻辑，本文提出假设2。

H2：研发投入在资产负债率与企业高质量发展的倒U型关系中存在调节作用。

H2a：高研发投入使资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线形态更加陡峭。

H2b：高研发投入使资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的拐点左移。

H2c：高研发投入能提升资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的整体水平。

三、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取沪深A股非金融类上市公司十年数据（2010—2020年）作为研究样本，剔除了ST和*ST上市公司、金融行业上市公司以及研究变量缺失严重的公司，采用的数据处理软件为Stata15.0。同时为了控制极端值的影响，将所有连续变量做了上下1%的缩尾处理，最终得到16 521个观测值，所有数据均来自CSMAR数据库。

（二）变量定义

1.被解释变量

借鉴施本植等对企业高质量发展的度量方式，采用全要素生产率作为衡量指标。参考已有文献对全要素生产率的测量方法，本文选用当前国际上较流行的LP法计算的全要素生产率进行主回归，用TFP表示；再用OP法替换LP法计算全要素生产率进行稳健性检验，用TFP表示。

2.解释变量

资产负债率是衡量企业负债水平及风险程度的重要指标，可以反映企业的资本结构，是企业在某一时点上的负债总额与资产总额之比，用Lev表示。

3.调节变量

研发投入是创新活动投入力度的代表性指标，随着研发水平的提升，会加快企业的生产与销售循环，提高产品质量，打造竞争优势。取研发投入金额的自然对数，用R&D表示。

4.控制变量

考虑其他因素对企业高质量发展的影响，参考已有学者的研究，采用公司规模（Size）、资产有形性（PPE）、产权性质（State）、前十大股东持股比例（Topt）、企业年龄（Age）为控制变量，此外，还控制了年度（Year）和行业（Industry）的固定效应。

具体变量定义如表1所示。

（三）实证模型

为了检验资产负债率与企业高质量发展的关系以及研发投入在二者之间的调节作用，本文参考侯治平等的研究，构建如下模型：

其中，i表示企业，t表示年份，α、γ为常数项，α—α和γ—γ表示各变量的系数，∑Control为控制变量矩阵，ε是随机误差项。模型1用于检验资产负债率与企业高质量发展之间的关系；模型2用于检验研发投入在资产负债率与企业高质量发展关系中是否存在调节效应。

四、实证分析

（一）描述性统计

如表2所示，样本期间内，TFP的最大值为19.188，最小值为13.727，均值为16.003，说明上市企业高质量发展水平存在较大差异；Lev的均值为0.429，最大值为0.867，最小值为0.073，说明上市企业整体资产负债率水平较高且企业之间差异较大；R&D均值为17.983，最大值25.027与最小值5.094相差较大，说明研发投入水平参差不齐。

表1 变量定义

（二）基准回归结果

为了避免加入交互项后带来的多重共线性问题，将自变量与调节变量进行了中心化处理，并采用固定效应模型进行回归，结果如表3所示。

1.资产负债率与企业高质量发展之间的关系

表3（1）列为基础回归，反映各控制变量对企业高质量发展的影响，结果显示企业年龄、公司规模、资产有形性、前十大股东持股比例及股权性质都对企业高质量发展存在显著影响。表3（2）列中资产负债率的一次项和二次项系数均在1%水平上显著，可初步得出资产负债率与企业高质量发展之间存在非线性关系，进一步借鉴Lind et al.提出的关于倒U型（U型）曲线关系的研究，检验资产负债率与企业高质量发展之间是否为倒U型关系。两变量之间呈倒U型关系必须满足以下三个条件：①自变量系数均要显著，且一次项系数为正，二次项系数为负；②曲线两个端点斜率要明显陡峭，当自变量取最小值时，曲线斜率要大于零，当自变量取最大值时曲线斜率要小于零；③拐点（即对称轴）取值位于自变量取值范围内。

由表3（2）列可知，①Lev的系数为正（1.805），且在1%的水平上显著，Lev的系数在1%的水平上显著为负（-1.449），满足条件1。②由于本文关注资产负债率与高质量发展的曲线关系，而控制变量不影响曲线关系的形态，因此在分析曲线形态时，模型1可以简化为式3。对式3中的自变量Lev求一阶导数得到曲线斜率TFP"，见式4。根据描述性统计和表3（2）列的回归结果，当Lev取最小值时TFP"=1.593，即斜率为正；当Lev取最大值时TFP"=-0.708，斜率为负，满足条件2。③拐点为曲线斜率为0时的取值，因此令式4等于零可以求得曲线拐点Lev"，见式5。代入表3（2）列的回归结果，得到Lev"=0.623，在Lev的取值范围内，满足条件3。因此，资产负债率与企业高质量发展满足倒U型曲线关系，H1得到验证。

表2 主要变量描述性统计

表3 基准回归结果

进一步计算资产负债率的拐点值为62.28%，表明当企业的资产负债率小于62.28%时，资产负债率的提高有利于促进企业的高质量发展，而当资产负债率超过62.28%时，资产负债率的提高则会抑制企业高质量发展。

2.研发投入的调节效应检验

表3（3）列为检验模型中的调节效应，在（2）列的基础上加入了研发投入（R&D）及其与资产负债率（Lev）的一次交互项、二次交互项，一次交互项系数为-0.018，在10%的水平上显著；二次交互项系数为-0.162，在10%的水平上显著。说明研发投入对资产负债率与高质量发展关系存在调节效应，H2得到支持。

借鉴Haans et al.对U型调节效应的分析范式，从以下三个方面进行分析：①曲线形态变得陡峭或平缓；②曲线的拐点向左移或者右移；③曲线整体水平的上升或者下降。本文依据上述条件从曲线形态、拐点和整体水平探究研发投入的调节效应。回归方程为：

调节变量的第一种效应：对曲线形态的影响。参考吾买尔江·艾山等的方法，先对模型6中Lev求一阶导数，再令Lev的一阶导数等于零，得到拐点Lev*：

假设R&D＜R&D，当调节变量为R&D、R&D时，拐点分别为Lev*、Lev*：

然后，在两个拐点右边相同的距离α（α＞0）处，指定k为Lev*+α处的斜率：

指定k为Lev+α处的斜率：

如果k＜k＜0，说明倒U型曲线斜率越小，形态越陡峭；如果k＜k＜0，说明斜率越接近零，曲线形态越平缓。用作差法来检验k、k的大小关系，如式12所示：若将α移到拐点的左边，结论同样成立。

将式8、式9代入式12，化简后得：

因为R&D＜R&D且0＜α，从而倒U型曲线的形态变陡峭还是变平缓取决于β的正负。若β＞0，则倒U型曲线变得平缓；若β＜0，则倒U型曲线变得陡峭。基于上述分析，表3列（3）中β=-0.162，在10%的水平上显著，说明曲线变得更加陡峭，验证了H2a。

二次函数顶点的曲率（k）恰好等于二次函数的二阶导数，对于倒U型曲线而言，顶点曲率满足k＜0，且k越小曲线越陡峭，反之k越趋近于0则曲线越平缓。参考朱丹等检验调节效应的方法，检验研发投入的高低对曲线形态的影响。由模型6求得顶点曲率（k），见式14，此时k=TFP""为模型6的二阶导数。本文将R&D取25%分位数（17.034）代表研发投入较低，R&D取75%分位数（19.006）代表研发投入较高，将R&D取值和回归结果系数带入式14，分别求顶点曲率k的大小。结果表明，当R&D为25%分位数时，k为-7.459；当R&D为75%分位数时，k为-8.098。说明当研发投入较高时，资产负债率与企业高质量发展的倒U型曲线的顶点曲率变小，因此，高研发投入使得曲线形态更加陡峭，H2a再次得到验证。

调节变量的第二种效应：对曲线拐点的影响。由式7对R&D求偏导得式15，若偏导大于0，说明R&D越大，Lev也随着变大，导致曲线拐点向右移动；若偏导小于0，则R&D越大Lev越小，曲线拐点发生左移。

由式15可知，等式右边的分母含有平方项，必定大于0，因此偏导为正还是为负，取决于ββ-ββ的大小，表3（3）列的回归结果中β、β、β、β均显著，将系数代入其中，算出ββ-ββ的值为-0.249，即偏导小于0，说明当R&D越大时，资产负债率与企业高质量发展的倒U型曲线拐点向左发生移动。H2b得到支持。

同样的，代入具体数据来检验研发投入对曲线拐点的影响。取R&D的25%分位数（17.034）代表研发投入较低，取R&D的75%分位数（19.006）代表研发投入较高，将R&D的取值和回归结果的系数代入到式7分别求Lev*的大小。计算显示，当R&D为25%分位数时，求Lev*为0.151；当R&D为75%分位数时，Lev*为0.121。说明研发投入较高时，资产负债率与高质量发展的拐点向左移动，H2b再次得到验证。

调节变量的第三种效应：对曲线整体水平的影响。曲线的整体水平，由模型自变量任意值对应的因变量的大小来表示。为验证高研发投入提升还是降低了资产负债率与企业高质量发展的整体水平，本文将高研发投入（R&D）企业的TFP记为TFP，将低研发投入（R&D企业的TFP记为TFP，若在自变量的取值范围内，TFP-TFP恒大于0，说明高研发投入提升了资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的整体水平；若在自变量的取值范围内，TFP-TFP恒小于0，则说明降低了曲线的整体水平。TFP-TFP的计算方法如式16：

（三）稳健性检验

1.改变企业高质量发展的度量方法

用OP法重新计算全要素生产率，并作为企业高质量发展的替代指标，重复模型1、模型2检验，结果见表4（1）列—（3）列，回归结果与前文保持一致。表明改变企业高质量发展的度量方法后仍不影响本文的核心研究结论。

2.内生性检验

资产负债率（Lev）与企业高质量发展（TFP）或许存在部分内生性问题，进而影响回归结果。因此，参考施本植等的研究，本文将资产负债率滞后一期作为工具变量，剔除可能存在的部分内生性问题，再用两阶段最小二乘法对原模型进行检验。回归结果如表4（4）列、（5）列所示，所有系数的正负显著性与之前研究结果基本吻合，说明剔除可能存在的部分内生性后，仍不影响本文研究结论。

五、研究结论与建议

本文选取2010—2020年沪深A股非金融类上市公司为研究对象，以全要素生产率为企业高质量发展的衡量指标，检验了资产负债率、研发投入与企业高质量发展之间的关系，得到了资产负债率与企业高质量发展的非线性关系以及研发投入的调节作用。研究发现：资产负债率与企业高质量发展之间存在倒U型关系，且资产负债率的拐点值为62.28%，说明资产负债率并非越高越好，随着资产负债率的不断增大会抑制企业的高质量发展。研发投入是二者关系的重要调节变量，首先，研发投入的增加使资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的拐点左移，说明研发活动的不确定性和信息不对称问题造成的融资约束，迫使企业减少负债以降低风险；其次，高研发投入提升了资产负债率与企业高质量发展倒U型曲线的形态陡峭程度以及整体水平，说明研发投入强化了资产负债率对企业高质量发展的影响，并提升了企业高质量发展的整体水平。

表4 稳健性检验

基于上述研究结论，本文提出如下建议：资产负债率低于62.28%的企业，可将更多的自有资金流向研发活动，扩大企业运作的资产规模，提高产品质量、市场竞争优势，以进一步促进企业高质量发展；资产负债率超过62.28%的企业应尽可能补充自有资金，增强自身还贷能力，以减小财务风险，例如通过各种形式盘活存量资产，提高资金的使用效率，进而避免因资产负债率过高而抑制企业高质量发展。另外，企业应重视研发创新的意义，通过提高研发投入，加快生产销售循环、提升市场竞争力；加强内部控制以提高信息披露质量、增加透明度，从而降低信息不对称水平，提升获取科研贷款的可能性；同时可向金融机构表明自身的研发能力用以吸引战略投资者。●