负债杠杆率对企业创新韧性的影响

负债杠杆率对企业创新韧性的影响 ——基于互联网行业的实证研究 金露,李敏 项目来源：校基金项目（科研）—武汉学院校级科研一般项目；项目编号：KYY202518 作者简介：金露（1996 年—），女，汉族，湖北武汉人，硕士研究生，讲师，武汉学院，研究方向：供应链韧性。 李敏（1984 年—），女，汉族，湖北武汉人，博士研究生，副教授，武汉学院，研究方向：金融投资与监管     【摘要】在数字经济深化发展、外部不确定性上升的背景下，能否持续维持研发投入、保持创新韧性，已成为互联网企业实现高质量发展的关键。本文选取东方财富、同花顺、三六零等25 家A 股互联网及相关数字服务上市公司为样本，以研发费用增长率衡量创新韧性，以资产负债率衡量负债杠杆率，在控制企业规模、盈利与成长能力后检验二者关系，回归样本为2022—2025 财年共100 家公司—年度观测值。研究结果表明：负债杠杆率对创新韧性的影响方向为负，但不稳健、未达到统计显著性水平；相比之下，企业成长能力与资产规模才是驱动创新韧性的更关键因素。据此建议企业审慎控制负债、优化融资结构，并以成长性和研发资金使用效率夯实创新韧性。     【关键词】负债杠杆率；创新韧性；互联网行业；研发投入；资本结构     引言     作为数字经济的核心载体，互联网行业具备技术迭代速度快、市场竞争烈度高的典型特征，企业能否在外部冲击中延续研发投入，往往决定其长期竞争力，创新韧性由此成为观察其高质量发展的重要视角。创新离不开稳定的资金支撑，而资本结构直接影响企业对长周期研发的投入：适度举债可为平台扩张与技术研发提供外部资金，但债务过高带来的利息负担与偿债压力又可能侵蚀研发支出。既有研究对资本结构与企业创新关注较多，但专门考察负债杠杆率如何作用于创新韧性的证据仍不足。本文以A 股互联网上市公司为样本，实证检验二者关系，并识别主导创新韧性的因素。     一、理论分析与研究假设     创新韧性指企业在外部冲击或资源约束下，仍能维持乃至强化创新能力的特质。Hamel 和Välikangas 将其视为组织在环境变迁中持续自我更新的能力；对互联网企业而言，主要体现为研发投入的连续性与创新资源配置的灵活性。资本结构则决定企业投向研发的资源：Modigliani 和Miller 奠定了融资结构议题的理论基础，Jensen 和Meckling 则从代理成本视角揭示了债务融资对企业行为的影响。债务融资对创新存在显著的双重性：一方面，举债可弥补内部资金缺口，为业务扩张与技术研发提供外部支持；另一方面，固定的还本付息义务会加剧现金流压力，经营承压时管理层往往优先偿债、压缩研发这类长周期支出，而创新周期长、回报不确定的特征又与债务刚性偿付形成期限错配。Hall 和Lerner指出研发创新普遍受制于融资约束，Aghion 等、Bhagat 和Welch 与Brown 等也强调融资条件对研发投入的重要影响。     据此提出假设：     H1：负债杠杆率对企业创新韧性具有负向影响。     二、研究设计     （一）样本选择与数据来源     本文以A 股互联网及相关数字服务上市公司为研究样本。依据中国证券监督管理委员会《上市公司行业统计分类与代码》（JR/T 0020—2024），在“I 信息传输、软件和信息技术服务业”门类下，选取主营业务与互联网平台、网络游戏、数字内容、云计算及软件和信息技术服务相关的企业；剔除ST、*ST 及关键变量缺失或异常的观测后，最终确定东方财富、同花顺、三六零、昆仑万维、三七互娱、恺英网络、完美世界、吉比特、掌趣科技、芒果超媒、巨人网络、世纪华通、神州泰岳、游族网络、宝通科技、中青宝、顺网科技、中文在线、浙数文化、盛天网络、上海钢联、值得买、每日互动、优刻得-W 与人民网共25 家上市公司作为研究对象。     研究涉及的所有原始数据均来自对应上市公司公开披露的年度报告、东方财富Choice 金融终端及巨潮资讯网官方披露平台。由于被解释变量创新韧性（IR）与核心控制变量成长能力（Growth）均采用增长率指标计算，需要以上一年度数据作为基期，因此2021 年的原始数据仅用于计算2022 年的对应指标，最终进入回归分析的有效样本为2022—2025 财年、覆盖25 家企业的100 个“公司－年度”平衡面板观测值。     （二）变量设计     被解释变量为企业创新韧性（IR），以研发费用增长率衡量；核心解释变量为负债杠杆率（Lev），以资产负债率衡量，反映资产中债务融资的比重。控制变量包括企业规模（Size，总资产自然对数）、盈利能力（ROA，净利润/ 总资产）与成长能力（Growth，营业收入增长率）。     主要变量计算式如下：     IR =（本年研发费用—上年研发费用）/ 上年研发费用     Lev = 总负债 / 总资产　；　Size = ln 总资产　；　     ROA = 净利润 / 总资产     Growth =（本年营业收入—上年营业收入）/ 上年营业收入     （三）模型构建     为检验负债杠杆率对创新韧性的影响，本文构建如下回归模型：     IR = α + βLev + γSize + δROA + θGrowth + ε     其中ε 为随机误差项。若β 显著为负，则负债杠杆率抑制创新韧性的假设获得经验支持。     三、实证结果分析     （一）描述性统计     描述性统计显示，各变量观测值均为100。IR 均值为-0.0024， 接近于零， 标准差为0.1792（ 区间-0.39 至0.59），表明研发投入增长总体平稳但差异明显。Lev 均值为0.2897，即平均资产负债率约28.97%，企业间差异较大（0.08 至0.87）。Size 均值为22.8533，标准差为1.2502；ROA 均值为0.0345（最小值-0.42 表明部分企业亏损）；Growth 均值为0.0376（区间-0.41 至0.73）。各变量均具有充分变异，适合开展相关与回归分析。     （二）相关性分析     相关性分析显示，Lev 与IR 呈弱负相关且不显著，Size、ROA、Growth 与IR 均显著正相关，其中成长能力的相关性最强，与后文回归结果一致；各解释变量之间的相关系数均低于0.4，表明不存在严重多重共线性，可进一步开展回归分析。     （三）回归结果分析     表1 显示，模型F 值为7.20、Prob>F 为0.0000，R2 为0.2327、调整后R2 为0.2004，整体显著并可解释约23.27%的变异。核心变量Lev 系数为-0.1045，方向与假设一致，即负债越重的企业研发费用增速可能越低，但P 值0.312、未通过显著性检验，故H1 仅在方向上得到支持。控制变量中，Size 系数0.0357（5% 显著）与Growth 系数0.2919（1%显著）均显著为正，说明资产规模更大、主营业务成长速度更快的互联网企业，创新韧性水平显著更高；而盈利能力ROA 的回归系数未通过显著性检验。这一结果清晰地说明：负债杠杆率对互联网企业创新韧性仅存在方向层面的潜在抑制作用，效应强度十分有限，企业自身的资源禀赋，尤其是主营业务的成长动能，才是支撑创新韧性的最核心驱动因素。     四、结论与建议     本文以25 家A 股互联网及相关数字服务上市公司2022—2025 年的平衡面板数据（以2021 年为增长率基期）为样本，考察负债杠杆率对创新韧性的影响。研究表明，其影响方向为负——较高负债会抬升偿债压力、削弱持续研发投入能力，但效应不显著、尚不稳健；相比之下，成长能力与企业规模的作用更直接显著。这提示理解互联网企业的创新韧性更应关注成长动能与资源禀赋，而非仅盯住负债水平。     据此提出三点建议：     第一，互联网企业应当将负债规模严格控制在与自身现金流稳定性、长期偿债能力相匹配的合理区间，始终保持稳健的财务杠杆水平，避免过高的债务刚性支出挤压长期研发投入空间。     第二，持续优化企业整体融资结构，主动拓展股权融资、内部利润积累、战略投资者引入等多元融资渠道，降低对短期债务融资的依赖，从根源上缓解债务的刚性偿付压力。     第三，把培育主营业务成长能力、提升研发资金使用效率作为核心抓手，通过持续拓宽收入来源、优化业务结构、聚焦前沿核心技术攻关，将企业创新韧性建立在长期可持续的业务成长基础之上。