中國制造業企業杠桿率對盈利能力的影響研究

龍海明 胡鳴

摘 要：基于2008-2017年滬深A股制造業上市公司基礎數據，通過建立動態面板模型并使用系統GMM估計方法，研究制造業企業杠桿率對盈利能力的動態影響程度。結果表明：制造業企業杠桿率和盈利能力之間存在顯著的倒“U”型關系;營運效率提升有助于增強企業杠桿率對盈利能力的促進作用，會提高企業最優杠桿率水平;營運效率對企業杠桿率和盈利能力關系的調節作用在國有企業中更加顯著。

關鍵詞： 制造業企業杠桿率;盈利能力;營運效率

中圖分類號：F275 ? ?文獻標識碼： A ? ?文章編號：1003-7217（2020）05-0070-07

一、引 言

近年來，受“債務

投資”經濟發展模式的驅動，中國非金融企業杠桿率呈快速上升態勢，在經濟發展的同時債務風險開始顯現。繼2018年“結構性去杠桿”政策出臺之后，更全面、更高層次的金融供給側結構性改革應運而生，以平衡穩增長和防風險。據國家金融與發展實驗室對我國宏觀杠桿率數據進行的測算，我國非金融企業部門杠桿率從2008年第四季度的95.2%上升到了2017年第一季度的161.4%，杠桿率的快速提升，引起社會各界的廣泛關注①。

已有相關研究文獻主要從微觀視角研究企業杠桿率水平及其波動對企業經營帶來的影響，試圖解決兩方面的問題：一是企業杠桿率在何種情況下最有利于提升盈利能力;二是金融資源向什么樣的企業配置效率更高。有研究認為，工業、公用事業、能源行業出現杠桿率攀升和償債能力下降并存的現象，杠桿風險突出 [1];相比于民營企業，國有企業更容易獲得貸款，而且高杠桿和低償債能力并存的情形更為嚴重 [1，2]。對于企業杠桿率水平與盈利能力關系的研究方面，不同學者之間存在一定的差異：有研究認為，企業增加負債水平有助于降低代理成本、傳遞業績良好的信號，從而改善公司治理，提高企業績效[3，4] ;企業債務擴張可能導致破產概率增大，而債務結構不合理進一步導致企業杠桿率對提升盈利能力的作用受限[5，6] ;企業杠桿率和盈利能力可能并非簡單的正相關或負相關關系，極有可能呈現一種倒“U”型關系;債務融資水平處在一定范圍時，可以提升盈利能力，但是當債務融資達到高負債比例時，會對盈利能力產生較大的負面影響，企業債務融資要遵循“適度原則”[7-9]。此外，也有學者從企業的不同特征分析入手，闡釋企業杠桿率在提升盈利能力過程中的調節效應，并實證檢驗了不同成長機會下企業資本結構和盈利能力的非線性關系[10] ;有學者認為公司債務融資規模與盈利能力之間存在倒“U”型曲線關系，股權集中度對這種關系具有情境效應，而產權性質又會對該效應造成影響，私有成分越多越會強化股權集中度帶來的情景效應[11]。

綜上所述，現有文獻大多按債務水平高低對企業樣本分類，進而分析企業杠桿率和盈利能力之間的關系，并尋找最優杠桿率水平。但是未能客觀考慮企業杠桿率和資產周轉率走勢相背離的矛盾，缺少對最優杠桿率水平會因企業營運效率、產權性質等特征差異而改變的認識。基于此，本文在考察企業杠桿率對企業盈利能力影響的過程中，納入營運效率這一因素，分析企業因效率特征而呈現出最優杠桿率水平的差異性，同時，對比國有企業和民營企業的不同特點，以期深化對結構性去杠桿的認知，達到防控債務風險的目的。

二、理論分析與研究假設

在現代經濟體系中，杠桿具有撬動資本的作用，對促進企業的發展起著十分重要的作用，但是杠桿對企業盈利能力有著不同方向上的影響。一方面，企業可以利用杠桿來實現更快的發展，主要體現在可以充分利用債務的稅盾效應，發揮債務契約對管理層的監督激勵作用，向外部投資者傳遞正面信號等;另一方面，企業在加杠桿的同時，也承受著按期還本付息的壓力，接受較嚴格的債務契約條款從而產生機會投資成本，以及面臨嚴峻的現金流管理形勢，這會給企業在杠桿利用方面帶來挑戰。當企業杠桿率的正向作用占主要地位時，企業杠桿的良性循環機制有助于企業經營狀況改善;當企業杠桿率的負向作用占主要地位時，企業容易陷入杠桿惡性循環機制，進而導致破產。因此，企業杠桿率和盈利能力之間極有可能存在一種非線性關系。為此，提出研究假設1。

H1 制造業企業杠桿率和盈利能力之間存在倒“U”型關系。

企業資產周轉率或周轉速度體現了企業營運效率，表明了企業運用其資產的有效程度和企業經營管理水平。企業營運效率高，往往意味著資產周轉速度快，管理水平高，企業通過加杠桿獲得的資金能有效利用，擴大生產規模，形成了有效資產，從而保障了還本付息的能力，進而實現杠桿良性循環。相反，企業營運效率低，則意味著資產周轉速度慢，企業獲得收益較慢，通過加杠桿獲得的資金未能有效利用，反而增加了還本付息的壓力，此時，企業債務融資主要目的是借新債還舊債，極大地削弱了對盈利能力的促進作用，且易惡化企業信用水平，破產風險上升，導致企業為維持經營而形成杠桿惡性循環。因此，企業的借債規模要以其未來的收益為基礎，高收益支持的高杠桿是良性杠桿[1]。可見，營運效率的提高，有可能從兩個方面增強企業杠桿率對盈利能力的提升作用，即加速有效資產形成和減輕還本付息壓力。 為此，提出研究假設2。

H2 營運效率提升可以增強企業杠桿率對盈利能力的促進作用，提高企業對高杠桿的容忍度。

目前，債務融資是企業外源融資的重要組成部分，其中以銀行貸款規模最大。但是，從產權性質的角度來看，國有企業和民營企業對杠桿的利用效果有很大差別。國有企業加杠桿主要有內外兩方面的原因。從企業自身角度看，大量國有企業存在預算軟約束，主動負債動機比民營企業更強，其杠桿上升較快，但其資產收益率卻低于非國有企業[12]。從企業外部環境來看，在2008年后的寬松政策環境下，金融資源出現產權錯配而大量流向國有企業的現象，但國有企業的資產周轉率卻很低[13]。說明國有企業相對于民營企業更具有加杠桿的動機和可能性，但營運效率低下制約了其利用杠桿發展的效果。由于我國國有企業存在政府隱性擔保[14]，銀行愿意為效率不高的國企提供貸款，這導致國企杠桿率和營運效率不匹配狀態可能長期存在。可見，營運效率對企業杠桿率提升盈利能力的調節作用在不同產權性質企業中存在較大差異。一方面，是因為企業生命周期階段不同，國有企業大多處于相對成熟階段，具有較強的生存能力和競爭能力，企業發展的瓶頸在于自身的效率提升;而民營企業大多處于初創期或成長期，正在開拓市場和技術研發，對資金投入的需求較大，但是盈利能力不能立刻體現出來。另一方面，是因為金融資源配置不均等。經濟政策不確定性沖擊下，銀行對國企貸款的傾向性越大，國有企業越會擠占民營企業金融資源[15]。因此，國有企業擴大債務融資傾向遠強于民營企業，若其在加杠桿的同時提高營運效率，則能更加明顯體現出企業杠桿率對盈利能力的促進作用，否則會集聚債務風險。為此，提出研究假設3。

H3 相對于民營企業而言，國有企業通過提升營運效率可以更加明顯改善企業杠桿率水平對盈利能力的促進作用。

三、研究設計

（一）樣本選取和變量定義

自2008年以來，我國企業部門杠桿率水平和效率水平走勢相背離，且金融資源在企業間錯配現象嚴重 [1，2，13]。鑒于此，選擇2008-2017年中國滬深A股制造業上市公司數據作為研究樣本，分析企業杠桿率和盈利能力之間的關系。數據均來自國泰安數據庫（CSMAR）。

樣本選取的原則如下：一是考慮到研究數據的完整度，剔除觀察期內數據嚴重缺失的樣本;二是基于樣本數據穩定性的考慮，剔除ST、*ST類樣本企業;三是剔除資產負債率大于1的樣本企業，因為這類企業財務狀況嚴重惡化，不具備代表性。最后，選擇其中657家滬深A股制造業上市公司數據作為研究樣本。

企業盈利能力指標用凈資產報酬率（ROE）、總資產報酬率（ROA）表示[8，16]，這兩個指標不僅可以有效體現企業資本投入和回報之間的關系，還可彌補絕對量無法在不同規模企業之間對比的局限。

企業杠桿率的代理變量用資產負債率（DAR）表示，企業杠桿率的微觀體現就是企業的負債程度，資產負債率可以很好地反映企業的負債水平，數據易得，可比性強。同時，它可以直接體現債務和其對應的資產形成狀況，還能夠反映出企業對債務的利用效率差異[17]。

營運效率的代理變量用總資產周轉率（OPE）表示，即企業營業收入凈額除以平均資產總額。資產周轉率可以衡量企業資產使用效率，資產周轉率高說明管理層對資產進行了充分使用，對資金的利用效果越好、效率越高，更多的企業債務資金被用于生產性目的，而非借新債還舊債 [18]。

中介變量選取財務費用率指標（FCR，財務費用與主營業務收入之比）和企業投資指標（INV，現金流量表中“構建固定資產、無形資產和其他長期資產支付的現金”，并用上一年總資產除以規模效應）[16，19]。

控制變量從企業規模、成長能力、股權結構、資產結構四個角度考慮[9，20]，其中企業規模（SIZE）用企業期末總資產的對數來衡量;成長能力（GROW）用企業營業收入年增長率來衡量;股權結構則進一步分為股權集中度（TOP）和股權流通性（LIQU），前者用前十大股東持股數占總股數的比例來衡量，后者用流通股占總股本的比例來衡量;資產結構主要由固定資產比例（PP）體現，即企業年末固定資產凈額占年末總資產的比例。

從表1可以看出，除了股權集中度、公司成長能力、公司規模三項指標的標準差大于1外，其余各變量標準差較小，樣本數據分布比較集中。不同公司的股權集中度、成長能力、規模差異較大，因此，在數據描述性統計分析上反映出標準差較大。為避免受異常值影響，對所有變量進行上下1%的縮尾（Winsorize）處理。

（二）模型設定和估計方法

在模型設定方面，使用動態面板模型[8]，考察企業杠桿率對盈利能力的動態影響。

采用系統GMM方法對式（2）進行參數估計[21]，同時采用WC-robust估計方法[22]得到穩健標準誤，使結果更加可靠。在參數估計之后，還分別進行AR（2）檢驗和Sargan檢驗，以檢驗模型殘差項是否存在序列相關、檢驗模型中是否存在工具變量過度識別的問題，結果表明模型成立，估計有效。

四、實證分析與檢驗

（一）基本分析

1.基礎回歸結果分析。運用系統GMM估計方法對模型（1）的系數進行估計（回歸結果見表2）。回歸1為僅包含核心解釋變量的結果，回歸2～6是依次向模型中加入控制變量后的結果。從中可以看出，企業杠桿率的一次項系數顯著為正，二次項系數顯著為負，印證了企業杠桿率和盈利能力之間倒“U”型關系的假設。企業杠桿率較低時，在一定范圍內加杠桿有助于發揮稅盾效應，提升企業業績;但隨著杠桿水平不斷升高，企業陷入財務困境的可能性與日俱增，反而降低了企業業績。逐步向模型中引入控制變量，得到回歸2～6。結果顯示，企業杠桿率一次項系數始終顯著為正，二次項系數始終顯著為負，企業杠桿率和盈利能力之間的倒“U”型關系穩定存在。根據企業杠桿率一次項和二次項的系數測算，杠桿率為31%～36%時，二次曲線達到最高點，意味著企業杠桿率在這一水平上最有利于提高盈利能力。

從模型中的控制變量看，企業規模、企業成長性、股權流通性、股權集中度均與盈利能力呈正相關關系。企業規模擴大可以帶來規模經濟效應，有助于降低成本，同時，大規模企業有足夠資金實力來投資周期較長、長期盈利水平高的項目，從而顯著提升企業盈利能力。企業成長性高，營業收入增長較快，反映出企業處于高增長階段，企業投資機會較多，且投資者對其持樂觀態度，有利于提升企業盈利能力。股權流通性好更能促使企業管理層受到市場約束，提升盈利能力。股權集中度越高，大股東有可能為實現自己利益而侵犯小股東利益，會抵消股權集中度高帶來決策高效的益處，從而使得企業價值增加幅度不大。固定資產比例與盈利能力呈負相關關系。固定資產比例越高，意味著企業資金流動性較弱，短期償債能力不強，不利于企業盈利能力提升。

從模型檢驗結果看，所有回歸模型均在5%的顯著性水平上通過AR（2）檢驗和Sargan檢驗，說明上述模型擾動項均無自相關，且工具變量均有效，故回歸結果是可靠的。

2.引入交互項的分析。根據模型（2）得到回歸結果（見表3），其中回歸7是全樣本回歸結果，回歸8和回歸9是對企業營運效率高低分類后的回歸結果。通過對比回歸7～9發現，全樣本回歸結果中的交互項系數為正數，說明總體而言，營運效率能進一步增強企業杠桿率對盈利能力的提升作用。在分類回歸下，營運效率處于p2區間，即企業總資產周轉率高于樣本中位數時，交互項系數顯著為正;而營運效率處于p1區間，即企業總資產周轉率低于樣本中位數時，交互項系數顯著為負。這反映出高營運效率的企業能夠有效發揮企業杠桿率對盈利能力的提升作用，而低營運效率的企業則難以使杠桿收益超過杠桿成本，無法充分發揮杠桿的積極作用。同時，這也意味著營運效率處于p1區間時，企業面臨的最優杠桿率水平要低于營運效率處于p2區間時情形。因此，對于具有較高營運效率的企業而言，主動加杠桿更為有利。

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（責任編輯：寧曉青）