经济周期可能是目前学术界相对忽略的一点，很明显文献中样本的所在时间段，中国的经济增长速度整体是很快的，尤其是在2008年前后，增速一度达到10%以上，并超越日本成为全球第二大经济体。而在2012年以后，经济增速便已进入下行通道，产能过剩、杠杆率高、对外贸易等一系列因素都在增加宏观不确定性。故本文提出如下假设：
假设1随着宏观不稳定因素增加，我国零杠杆与企业价值正相关 假设2 零杠杆对企业价值的影响并非一成不变
除了经济周期的影响，另一个特殊情况是国有企业。国有企业作为经政府背书的企业，其信用评级往往都是AAA级的最高水平，意味着国企对外以低利息融资的能力其实是很强的。广东省路桥建设发展有限公司作为AAA级地方国有企业，将于2018年11月20日正式发行上市的新发行15年期公司债，路演确定的票面利率仅为4.70%。
同时国有企业往往在同行业竞争过程中掌握先天优势，市场份额较高，作为上市A股的国企盈利能力普遍较强，经营性现金流量稳定，也无需担心有息负债带来的现金流风险。普遍意义上来说，绝大多数国有企业采取零杠杆是得不偿失的，反而错过了发展机会。故提出假设3。
假设3 零杠杆与国有企业价值之间非正相关
（二） 模型设置
1、数据源与变量说明
衡量企业价值的指标可以大致分为三大类，股票收益、MBR和托宾Q。由于传统的估值方法需要一个准确的贴现率对企业未来的现金流进行贴现，估值结果对贴现率的选择敏感性较高，不准确的贴现率会带来不可靠的估值结果。所以我们选择托宾Q作为计量企业价值的指标。
托宾Q（TobinQ）的计算方法是使用企业总价值/资产的重置成本。我们将企业的总股本分为流通股和限售股两部分，流通股按市场价格对其定价；限售股由于其不具备流动性，价值小于股票交易价格，我们用每股净资产的账面价值作为限售股的定价。最终，企业总价值等于流通股市值+限售股账面价值+负债合计，资产的重置成本，我们用企业的总资产进行替代。
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在解释变量方面，设立虚拟变量ZL，若该变量数值为1则表示上市公司是否为零杠杆企业，数值为0则表示公司通过有息债务进行对外融资。具体定义一个公司是否为零杠杆公司的方法与前文实证部分保持一致。
表【1】 各变量含义及说明
变量性质 被解释变量 解释变量 变量名称 TobinQ ZL Size Growing ROA RQ 变量含义 企业总价值/资产重置成本 虚拟变量，用于衡量企业是否为零杠杆企业 企业规模，数值取企业总资产账面价值的自然对数 企业成长机会，计算公式为固定资产折旧/营业收入 资产净利率，用于衡量企业的盈利能力 在ROA的基础上进一步衡量企业的营业质量，计算公式为经营活动现金流量净额除以经营利润 流动比率，用于衡量企业资产流动性与短期偿债能力 企业对外投资情况，数值取投资活动现金流量净额 大股东持股比率，表示企业的内部治理情况 虚拟变量，用于区分样本企业是否为国有企业 国有企业取值为1，其他企业取值为0 时间控制变量 行业控制变量 控制变量 LR Investment OSM Gover Year Industry 本文选择2012年至2017年间我国的A股上市公司作为数据样本，同时剔除掉金融业公司、ST公司以及财务数据缺失的公司，总计获得样本公司3296家。同时，在实证分析过程中我们分别对数据进行适度的缩尾处理，从而减少极端数值对整个计量结果的影响。数据全部来源自Wind金融数据库。
2、变量描述性统计
下表列出了本文所采用的总计15814个观测值1缩尾处理后的描述性统计结果。部分年度观测数量不一致是因为在该年会有成功上市的IPO企业，造成每一年的观测值会存在彼此之间的差异。
表【2】 2012年-2017年各变量描述性统计
变量 TobinQ ZL Size Growing ROA RQ 观测数 15814 15814 15814 15814 15814 15814
均值 2.798 0.245 3.629 0.042 0.042 0.350 标准差 1.739 0.429 1.167 0.035 0.039 0.149 最小值 1.051 0 1.875 0.004 -0.035 0.088 最大值 7.445 1 6.096 0.131 0.124 0.75 1
数据中包括2012年-2017年IPO公司，该类企业托宾Q数值在IPO之前是缺失的
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LR Investment OSM Gov 15814 15814 15814 15814 2.571 0.879 0.350 0.342 2.707 5.410 0.149 0.474 0.029 -25.332 0.088 0 17.511 29.441 0.75 1 3、模型设置
本文采用面板数据模型实证研究方法对零杠杆与企业价值之间关系进行研究，并建立如下模型：
TobinQit=β0+β1ZL+β2Sizeit+β3Growingit+β4ROAit+β5RQit+β6LRit
+β7Investmentit+β8OSMit+εit
上式中i表示所选用的样本公司，t表示时间，β为模型参数，并且不随时间变化而变化。在实证分析过程中，会对是否为国有企业的虚拟变量、行业变量和时间变量做出进一步控制。
（三） 实证分析结果
由于我们在样本上不是随机抽样，而是几乎涵盖了所有的A股非ST非金融上市企业作为样本，不适合采取随机效应模型进行分析。为了更好地确定模型，在分析之前，对面板数据进行了Hausman检验，检验结果在1%的显著性水平下拒绝采用随机效应模型的原假设，所以建立固定效应模型进行具体的实证分析。
为了更好地说明零杠杆影响力可能存在随时间变化的情况，我们对样本观测值进行了进一步的分组讨论。2012年至2014年间，我国GDP年增长率保持在7%-8%之间；2015年及以后，GDP增长率降至7%以下，并且近年来，去杠杆越发成为社会焦点。综上，我们把观测值按其所在年份分为2012年-2014年组和2015年-2017年组进行分别计量。
表【3】 实证结果展示
变量
ZL Size Growing ROA
2012-2017 0.083
（3.20***）
-0.765 （-41.10***）
2.689 （6.42***）
3.135 （12.15***）
2012-2014 -0.000 （0.02） -0.807 （-22.97***）
-1.224 （-1.98**）
2.646 （8.36***）
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2015-2017 0.052 （1.66*） -1.020 （-36.55***）
0.627 （1.04） 3.332
（10.18***）
2017 0.231 5.46*** -0.315 （-21.36***）
0.774 （1.72） 3.171 （7.55***）
RQ LR Investment OSM
Cons 控制是否为国企 控制时间 控制行业 观测数 R2（overall）
F值
0.002 （0.82） -0.102 （-14.30***） -0.0001 （-0.41） -1.221 （-10.39***）
4.727 （55.33***）
是 是 是 15814 0.2727 4.72***
0.003 （0.82） -0.114 (-12.28***) -0.001 (-2.17**) -1.082 (-5.65***) 4.913 (32.76***)
是 是 是 7013 0.2510 6.79***
0.002 （0.64） -0.012 （-1.23） -0.001 （-1.96**） -0.376 （-1.99**） 7.068 （54.56***）
是 是 是 8801 0.3340 4.14***
-0.006 （-0.74） -0.013 （-1.14） -0.0002 （-1.14） -0.554 （-5.41**） 3.084 （41.61***）
是 否 是 3294 0.2308 109.46***
首先，对每一组回归模型的F检验结果表明固定效应模型在观测样本下是成立的。具体来看，2012年-2017年，零杠杆与企业价值之间整体表现出在1%置信水平下的正相关关系。但从具体的分组回归来看，结果表现出了一定的差异。在2012年至2014年间，零杠杆对企业价值的影响并不显著。在2015年至2017年间，零杠杆对于企业价值在10%的显著性水平上出现正相关关系；2017年的横截面回归结果表明，零杠杆对于企业价值的影响在1%的置信水平上正相关。综上，零杠杆对企业价值的关系随着时间变化出现了改变2。
正如我们前文所述，零杠杆可能本身并不意味企业价值可以上升或下降，它需要与理论上的最优财务杠杆比率进行比较才能说明问题。我国经济增速近年来持续下降，正处于经济下行通道，并且目前我国企业杠杆率整体偏高，宏观经济环境的恶化大大降低了企业的偿债能力，企业财务困境成本在上升。在特殊的宏观经济背景下，低杠杆率带来的财务稳健的好处高于牺牲的税务抵免成本，这就造成了零杠杆企业的价值相对高有息负债企业的价值更高。
在本报告中，我们更多地是想说明零杠杆对企业价值的影响是与近年来全球宏观经济下行以及国内高杠杆带来的金融体系风险较高存在一定关联，财务稳健型对于企业价值的影响力度在增强。
为了探究假设3，我们将样本按照是否为国有企业和非国有企业进行分组，然后使用2012年-2017年的数据进行固定效应模型的回归，最终结果如下。
2
我们不否认模型本身可能存在遗漏变量的问题使得最终计量结果为负相关。
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表【4】 实证结果展示
变量
ZL Size Growing ROA RQ LR Investment OSM
国有企业
-0.056*
（-1.44） -0.627 （-20.76***）
1.507 （2.64***）
1.837 （5.19***） -0.0004 （-0.13） -0.010 (-0.74) 0.000 (0.08) -0.395 (-2.29***) 4.237 (29.86***)
（单侧）
非国有企业 0.106 （3.21***）
-0.873 （-34.86***）
3.321 （5.78***） 4.119
（11.94***）
0.007 （1.85*） -0.104 （-12.03***）
0.001 （0.79） -1.367 （-8.64***） 4.773 （46.16***） 是 是 10401 0.2123 4.21***
Cons 控制时间 控制行业 观测数 R2（overall）
F值
是 是 5413 0.3672 6.44***
从回归结果来看，国有企业价值与零杠杆之间不存在正相关关系，进一步如果放松检验条件，在单侧10%的置信水平下，国有企业价值反而表现出负相关。对于这个现象，从逻辑上讲有两种可能，其一是部分国有企业采用了零杠杆政策增加了自身的资本成本，从而降低了自身的企业价值。而另一种可能是采用零杠杆政策的国有企业本身就不是好企业，面临的财务风险较高，所以才被迫选择零杠杆策略。
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零杠杆与公司价值 - 以恒瑞医药为例 - 图文
