資產負債率、研發投入與企業高質量發展

鄭明貴 鄭舒情

1.江西理工大學經濟管理學院 2.中國科學技術大學管理學院

一、引言

對于我國經濟發展而言，企業高質量發展是經濟高質量發展的微觀基礎與前提。高質量發展代表企業一種新的發展狀態或范式，在一定程度上包含了績效、創新、成長等因素，同時又更加全面完善，即不僅意味著企業價值、生產率的提高，還包括社會價值的實現。關于企業高質量發展的研究較多關注于技術創新，較少關注資產負債率。然而近年來，企業資產負債率過高已成為經濟轉型期內面臨的重大挑戰。合理的資產負債率，可以使企業運用債務杠桿提高股東權益；高債務企業由于債務資金占比過高增加了財務成本和債務風險，弱化了投資能力以及降低了資金使用效率，直接制約了企業的高質量發展。

資產負債率與企業高質量關系的探討一直是學術界的研究熱點，主要聚焦于資產負債率對企業績效、創新和成長等的影響。從對企業績效的影響來看，梁安琪等認為去杠桿能優化企業資本結構，降低破產風險和減少資金使用成本，有助于提高企業績效；褚玉春等研究發現制造業上市企業的經營績效與債務融資比率關系呈倒U型關系。從對企業創新的影響來看，王玉澤等研究發現杠桿率與企業創新投入、創新產出之間存在倒U型關系，對創新風險的影響則呈U型關系；鄧振鋒等研究表明，杠桿率越高越不利于企業的創新投入。從對企業成長的影響來看，呂長江等研究發現對于經營業績好的公司，財務杠桿與成長性呈顯著的正向關系，而對于經營業績差的公司，財務杠桿對公司成長則存在抑制作用；吳世農等、Vojislav et al.研究發現資產負債率與企業發展呈負相關關系。因此，從已有文獻來看，資產負債率與企業高質量發展之間究竟存在何種關系，并未得到一致結論。同時，有學者開始進一步研究資產負債率與企業高質量發展的關系，根據企業規模、產權做異質性分析或引入調節變量，發現企業社會責任水平、內部控制、短債長用均會對資產負債率與企業高質量發展的相關關系產生影響。關于研發投入對資產負債率與企業高質量發展關系的調節作用的研究卻比較少。研發投入是企業開展創新活動的資金來源，隨著研發投入的提升，會加快企業的生產與銷售循環，提高產品質量，有利于打造企業的競爭優勢。科學審視研發投入在資產負債率對企業高質量發展影響中的作用，有助于提升資產負債率促進企業高水平增長的邊際效應，也有助于合理高效地制定企業發展規劃。基于此，為探究研發投入是否會對二者的相關關系產生影響，本文將研發投入引入研究模型，探究其在資產負債率影響企業高質量發展中的調節效應。

因此，本文主要研究以下兩個問題：資產負債率的高低如何影響企業高質量發展水平？研發投入在資產負債率與企業高質量發展之間的影響機理？為了解答以上問題，本文以2010—2020年滬深A股非金融類上市公司為研究對象，首先采用固定效應模型并引入二次項，實證檢驗資產負債率與企業高質量發展之間并非為簡單的線性關系；其次對比分析不同研發投入水平對資產負債率與企業高質量發展關系的影響效果，并從曲線形態、拐點偏移和整體水平三個方面分析研發投入如何影響二者關系，驗證研發投入的調節效應。

本文的邊際貢獻主要體現在：首先，以資產負債率為著眼點，探究資產負債率與企業高質量發展之間的關系，研究發現資產負債率并非越高越好，該研究結論為企業進行資本結構管理提供了實踐依據，拓展了現有文獻關于資產負債率與企業高質量發展的研究框架。其次，已有研究大多以企業社會責任、內部控制等作為調節變量，而本文選取研發投入作為調節變量，深入探究研發投入能否在資產負債率與企業高質量發展的關系中作為助推手發揮作用，這在已有文獻中鮮有探討。最后，本文發現高研發投入會使資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的形態更加陡峭、拐點發生左移以及整體水平提高，研究結果為企業優化資本結構和促進高質量發展提供了經驗證據。

二、理論分析與研究假設

（一）資產負債率與企業高質量發展

根據折衷理論和權衡理論，資產負債率存在最優點，適度負債會為企業帶來稅收收益，但隨著債務增加，企業陷入財務困境、面臨破產的可能性也隨之增大。已有文獻研究發現，一方面，適度負債能使企業獲得稅收抵免收益以增加企業價值，能通過向外傳遞企業經營良好的信號來獲得更多的融資機會，能發揮財務杠桿的放大效應，有利于擴大自身規模。另一方面，資產負債率過高可能會引發財務危機，加劇破產風險；也可能會導致許多具有正凈現值的投資項目被放棄，引發投資不足；還有可能使得股東為追求高風險投資項目而損害債權人的利益，引發資產替代問題。因此，當資產負債率較低時，企業能夠獲取更多的融資機會、資金支持等，此時資產負債率的增加對于高質量發展更多的是促進作用；當資產負債率較高時，融資成本和難度提高，資金流動性減小，導致企業高質量發展受到制約。基于此，本文提出假設1。

H1：資產負債率與企業高質量發展之間存在倒U型關系。

（二）資產負債率、研發投入與企業高質量發展

研發投入不僅用來衡量企業的創新能力，而且也是企業用于打造核心競爭力的方法之一。作為一種特殊形式的非債務稅盾，研發投入越高的企業，其避稅動機越強，由此產生的非債務稅盾越多，以此減輕稅收負擔，提升稅后投資報酬率，促進技術創新進而提升市場競爭力，這將加快企業的生產與銷售循環、增加內部現金流，從而降低債務需求、加速去杠桿進程。因此，高研發投入會使資產負債率與企業高質量發展的倒U型曲線形態更加陡峭。

另一方面，企業研發活動需要長期穩定的資金投入，面對資金壓力的同時還會受到融資約束的影響。其背后的邏輯在于：首先，研發活動是一種無形資產，不易被衡量，同時本身具有較大的不確定性且歷時較長，而債權人往往更傾向于借款給有實物抵押的企業，因此會受到較強的融資約束；其次，企業在進行研發活動時，能夠向外界披露的信息較少，造成嚴重的信息不對稱，在融資時會面臨更高的融資成本。也就是說，當研發投入較高時，企業信息不對稱水平上升，在債權人避險情緒影響下，迫使企業為降低風險而減少負債。因此，高研發投入會使資產負債率與企業高質量發展的倒U型曲線的拐點左移。

研發的目的是培育自主研發能力，為企業提供持續發展的源動力，促進長遠發展。通過研發投入，可以促進開拓新的資源渠道，改善產品創新能力進而強化產能治理能力，提升企業收入和經營績效，從而獲得市場競爭優勢。因此，高研發投入能夠提升資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的整體水平。

基于上述邏輯，本文提出假設2。

H2：研發投入在資產負債率與企業高質量發展的倒U型關系中存在調節作用。

H2a：高研發投入使資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線形態更加陡峭。

H2b：高研發投入使資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的拐點左移。

H2c：高研發投入能提升資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的整體水平。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取滬深A股非金融類上市公司十年數據（2010—2020年）作為研究樣本，剔除了ST和*ST上市公司、金融行業上市公司以及研究變量缺失嚴重的公司，采用的數據處理軟件為Stata15.0。同時為了控制極端值的影響，將所有連續變量做了上下1%的縮尾處理，最終得到16 521個觀測值，所有數據均來自CSMAR數據庫。

（二）變量定義

1.被解釋變量

借鑒施本植等對企業高質量發展的度量方式，采用全要素生產率作為衡量指標。參考已有文獻對全要素生產率的測量方法，本文選用當前國際上較流行的LP法計算的全要素生產率進行主回歸，用TFP表示；再用OP法替換LP法計算全要素生產率進行穩健性檢驗，用TFP表示。

2.解釋變量

資產負債率是衡量企業負債水平及風險程度的重要指標，可以反映企業的資本結構，是企業在某一時點上的負債總額與資產總額之比，用Lev表示。

3.調節變量

研發投入是創新活動投入力度的代表性指標，隨著研發水平的提升，會加快企業的生產與銷售循環，提高產品質量，打造競爭優勢。取研發投入金額的自然對數，用R&D表示。

4.控制變量

考慮其他因素對企業高質量發展的影響，參考已有學者的研究，采用公司規模（Size）、資產有形性（PPE）、產權性質（State）、前十大股東持股比例（Topt）、企業年齡（Age）為控制變量，此外，還控制了年度（Year）和行業（Industry）的固定效應。

具體變量定義如表1所示。

（三）實證模型

為了檢驗資產負債率與企業高質量發展的關系以及研發投入在二者之間的調節作用，本文參考侯治平等的研究，構建如下模型：

其中，i表示企業，t表示年份，α、γ為常數項，α—α和γ—γ表示各變量的系數，∑Control為控制變量矩陣，ε是隨機誤差項。模型1用于檢驗資產負債率與企業高質量發展之間的關系；模型2用于檢驗研發投入在資產負債率與企業高質量發展關系中是否存在調節效應。

四、實證分析

（一）描述性統計

如表2所示，樣本期間內，TFP的最大值為19.188，最小值為13.727，均值為16.003，說明上市企業高質量發展水平存在較大差異；Lev的均值為0.429，最大值為0.867，最小值為0.073，說明上市企業整體資產負債率水平較高且企業之間差異較大；R&D均值為17.983，最大值25.027與最小值5.094相差較大，說明研發投入水平參差不齊。

表1 變量定義

（二）基準回歸結果

為了避免加入交互項后帶來的多重共線性問題，將自變量與調節變量進行了中心化處理，并采用固定效應模型進行回歸，結果如表3所示。

1.資產負債率與企業高質量發展之間的關系

表3（1）列為基礎回歸，反映各控制變量對企業高質量發展的影響，結果顯示企業年齡、公司規模、資產有形性、前十大股東持股比例及股權性質都對企業高質量發展存在顯著影響。表3（2）列中資產負債率的一次項和二次項系數均在1%水平上顯著，可初步得出資產負債率與企業高質量發展之間存在非線性關系，進一步借鑒Lind et al.提出的關于倒U型（U型）曲線關系的研究，檢驗資產負債率與企業高質量發展之間是否為倒U型關系。兩變量之間呈倒U型關系必須滿足以下三個條件：①自變量系數均要顯著，且一次項系數為正，二次項系數為負；②曲線兩個端點斜率要明顯陡峭，當自變量取最小值時，曲線斜率要大于零，當自變量取最大值時曲線斜率要小于零；③拐點（即對稱軸）取值位于自變量取值范圍內。

由表3（2）列可知，①Lev的系數為正（1.805），且在1%的水平上顯著，Lev的系數在1%的水平上顯著為負（-1.449），滿足條件1。②由于本文關注資產負債率與高質量發展的曲線關系，而控制變量不影響曲線關系的形態，因此在分析曲線形態時，模型1可以簡化為式3。對式3中的自變量Lev求一階導數得到曲線斜率TFP"，見式4。根據描述性統計和表3（2）列的回歸結果，當Lev取最小值時TFP"=1.593，即斜率為正；當Lev取最大值時TFP"=-0.708，斜率為負，滿足條件2。③拐點為曲線斜率為0時的取值，因此令式4等于零可以求得曲線拐點Lev"，見式5。代入表3（2）列的回歸結果，得到Lev"=0.623，在Lev的取值范圍內，滿足條件3。因此，資產負債率與企業高質量發展滿足倒U型曲線關系，H1得到驗證。

表2 主要變量描述性統計

表3 基準回歸結果

進一步計算資產負債率的拐點值為62.28%，表明當企業的資產負債率小于62.28%時，資產負債率的提高有利于促進企業的高質量發展，而當資產負債率超過62.28%時，資產負債率的提高則會抑制企業高質量發展。

2.研發投入的調節效應檢驗

表3（3）列為檢驗模型中的調節效應，在（2）列的基礎上加入了研發投入（R&D）及其與資產負債率（Lev）的一次交互項、二次交互項，一次交互項系數為-0.018，在10%的水平上顯著；二次交互項系數為-0.162，在10%的水平上顯著。說明研發投入對資產負債率與高質量發展關系存在調節效應，H2得到支持。

借鑒Haans et al.對U型調節效應的分析范式，從以下三個方面進行分析：①曲線形態變得陡峭或平緩；②曲線的拐點向左移或者右移；③曲線整體水平的上升或者下降。本文依據上述條件從曲線形態、拐點和整體水平探究研發投入的調節效應。回歸方程為：

調節變量的第一種效應：對曲線形態的影響。參考吾買爾江·艾山等的方法，先對模型6中Lev求一階導數，再令Lev的一階導數等于零，得到拐點Lev*：

假設R&D＜R&D，當調節變量為R&D、R&D時，拐點分別為Lev*、Lev*：

然后，在兩個拐點右邊相同的距離α（α＞0）處，指定k為Lev*+α處的斜率：

指定k為Lev+α處的斜率：

如果k＜k＜0，說明倒U型曲線斜率越小，形態越陡峭；如果k＜k＜0，說明斜率越接近零，曲線形態越平緩。用作差法來檢驗k、k的大小關系，如式12所示：若將α移到拐點的左邊，結論同樣成立。

將式8、式9代入式12，化簡后得：

因為R&D＜R&D且0＜α，從而倒U型曲線的形態變陡峭還是變平緩取決于β的正負。若β＞0，則倒U型曲線變得平緩；若β＜0，則倒U型曲線變得陡峭。基于上述分析，表3列（3）中β=-0.162，在10%的水平上顯著，說明曲線變得更加陡峭，驗證了H2a。

二次函數頂點的曲率（k）恰好等于二次函數的二階導數，對于倒U型曲線而言，頂點曲率滿足k＜0，且k越小曲線越陡峭，反之k越趨近于0則曲線越平緩。參考朱丹等檢驗調節效應的方法，檢驗研發投入的高低對曲線形態的影響。由模型6求得頂點曲率（k），見式14，此時k=TFP""為模型6的二階導數。本文將R&D取25%分位數（17.034）代表研發投入較低，R&D取75%分位數（19.006）代表研發投入較高，將R&D取值和回歸結果系數帶入式14，分別求頂點曲率k的大小。結果表明，當R&D為25%分位數時，k為-7.459；當R&D為75%分位數時，k為-8.098。說明當研發投入較高時，資產負債率與企業高質量發展的倒U型曲線的頂點曲率變小，因此，高研發投入使得曲線形態更加陡峭，H2a再次得到驗證。

調節變量的第二種效應：對曲線拐點的影響。由式7對R&D求偏導得式15，若偏導大于0，說明R&D越大，Lev也隨著變大，導致曲線拐點向右移動；若偏導小于0，則R&D越大Lev越小，曲線拐點發生左移。

由式15可知，等式右邊的分母含有平方項，必定大于0，因此偏導為正還是為負，取決于ββ-ββ的大小，表3（3）列的回歸結果中β、β、β、β均顯著，將系數代入其中，算出ββ-ββ的值為-0.249，即偏導小于0，說明當R&D越大時，資產負債率與企業高質量發展的倒U型曲線拐點向左發生移動。H2b得到支持。

同樣的，代入具體數據來檢驗研發投入對曲線拐點的影響。取R&D的25%分位數（17.034）代表研發投入較低，取R&D的75%分位數（19.006）代表研發投入較高，將R&D的取值和回歸結果的系數代入到式7分別求Lev*的大小。計算顯示，當R&D為25%分位數時，求Lev*為0.151；當R&D為75%分位數時，Lev*為0.121。說明研發投入較高時，資產負債率與高質量發展的拐點向左移動，H2b再次得到驗證。

調節變量的第三種效應：對曲線整體水平的影響。曲線的整體水平，由模型自變量任意值對應的因變量的大小來表示。為驗證高研發投入提升還是降低了資產負債率與企業高質量發展的整體水平，本文將高研發投入（R&D）企業的TFP記為TFP，將低研發投入（R&D企業的TFP記為TFP，若在自變量的取值范圍內，TFP-TFP恒大于0，說明高研發投入提升了資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的整體水平；若在自變量的取值范圍內，TFP-TFP恒小于0，則說明降低了曲線的整體水平。TFP-TFP的計算方法如式16：

（三）穩健性檢驗

1.改變企業高質量發展的度量方法

用OP法重新計算全要素生產率，并作為企業高質量發展的替代指標，重復模型1、模型2檢驗，結果見表4（1）列—（3）列，回歸結果與前文保持一致。表明改變企業高質量發展的度量方法后仍不影響本文的核心研究結論。

2.內生性檢驗

資產負債率（Lev）與企業高質量發展（TFP）或許存在部分內生性問題，進而影響回歸結果。因此，參考施本植等的研究，本文將資產負債率滯后一期作為工具變量，剔除可能存在的部分內生性問題，再用兩階段最小二乘法對原模型進行檢驗。回歸結果如表4（4）列、（5）列所示，所有系數的正負顯著性與之前研究結果基本吻合，說明剔除可能存在的部分內生性后，仍不影響本文研究結論。

五、研究結論與建議

本文選取2010—2020年滬深A股非金融類上市公司為研究對象，以全要素生產率為企業高質量發展的衡量指標，檢驗了資產負債率、研發投入與企業高質量發展之間的關系，得到了資產負債率與企業高質量發展的非線性關系以及研發投入的調節作用。研究發現：資產負債率與企業高質量發展之間存在倒U型關系，且資產負債率的拐點值為62.28%，說明資產負債率并非越高越好，隨著資產負債率的不斷增大會抑制企業的高質量發展。研發投入是二者關系的重要調節變量，首先，研發投入的增加使資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的拐點左移，說明研發活動的不確定性和信息不對稱問題造成的融資約束，迫使企業減少負債以降低風險；其次，高研發投入提升了資產負債率與企業高質量發展倒U型曲線的形態陡峭程度以及整體水平，說明研發投入強化了資產負債率對企業高質量發展的影響，并提升了企業高質量發展的整體水平。

表4 穩健性檢驗

基于上述研究結論，本文提出如下建議：資產負債率低于62.28%的企業，可將更多的自有資金流向研發活動，擴大企業運作的資產規模，提高產品質量、市場競爭優勢，以進一步促進企業高質量發展；資產負債率超過62.28%的企業應盡可能補充自有資金，增強自身還貸能力，以減小財務風險，例如通過各種形式盤活存量資產，提高資金的使用效率，進而避免因資產負債率過高而抑制企業高質量發展。另外，企業應重視研發創新的意義，通過提高研發投入，加快生產銷售循環、提升市場競爭力；加強內部控制以提高信息披露質量、增加透明度，從而降低信息不對稱水平，提升獲取科研貸款的可能性；同時可向金融機構表明自身的研發能力用以吸引戰略投資者。●