一、引　言

在建立和维护适应社会主义市场经济劳动制度的过程中，关于最低工资制度的实施效果一直备受理论研究者的关注。作为旨在促进收入公平分配、实现共同富裕的重要政策工具，最低工资制度在增加低收入劳动者的收入、减少社会贫困（MaCurdy，2015；寇恩惠和刘柏惠，2021）、缩小收入差距（贾朋和张世伟，2013；段志民和郝枫，2019）等方面发挥了积极的作用。但是，最低工资标准上调也推高了企业用工成本，影响着企业的生产经营。一方面，劳动价格的攀升促使企业增加投资，如通过使用机器人、人工智能等先进技术来应对成本上涨压力（李建强等，2020；Geng等，2022；綦建红和付晶晶，2021；王文春等，2022），从而催生了企业大量的资金需求（宫汝凯，2020），需要企业有较强的融资能力；另一方面，劳动保护加强及劳动者工资上涨又提高了企业经营杠杆，增大了企业陷入财务困境的可能性，使企业债务融资能力被挤出，企业融资难度提升，融资困境凸显（刘晓光和刘嘉桐，2020；陈德球等，2014；Chava等，2023）。那么，在这一情形下，企业会采取何种措施加以应对？

在银行主导国家金融体系的背景下，银行间接融资是企业获取外部融资的主要方式，这导致银行信贷会对企业融资行为产生重要影响。过往研究指出，为增强自身债务融资能力、降低外部融资成本，融资约束强的企业有强烈的动机通过杠杆操纵的方式来降低账面所呈现的财务杠杆率（许晓芳等，2020），其手段包括但不限于资产证券化、发行可转债、永续债、混合债务等方式（Mills和Newberry，2005；Landsman等，2008；Scott等，2011）。杠杆操纵隐藏了企业实际杠杆率水平，产生企业杠杆率较低的假象，不仅会误导银行等债权人的信贷决策，增加企业会计信息风险与合规风险（李晓溪等，2023），还可能提高金融风险识别的难度，导致风险隐患的累积，影响国民经济循环的稳定性（饶品贵等，2022）。因而，不少学者开始探究引发企业杠杆操纵的深层次原因，发现高杠杆公司控股股东股权质押后的市值管理动机（许晓芳等，2021）、地方政府债务的挤出效应（饶品贵等，2022）以及企业债券发行需求（李晓溪和杨国超，2022）等因素会显著提高企业杠杆操纵的程度。然而，这些文献均是从资本市场因素视角研究企业杠杆操纵行为的诱因，关注的是企业财务风险不变的情况下，资本市场制度的不完善如何影响企业杠杆操纵，却忽略了导致企业财务困境风险本身提高的因素是否也会加剧企业杠杆操纵行为。

对企业融资行为来说，企业风险水平是银行等债权人确定是否提供信贷及信贷成本高低的重要依据，该风险既包括企业经营风险也包括财务风险（陈德球等，2014；许晓芳等，2021）。风险水平高意味着企业偿债能力弱，银行等债权人为企业提供资金的意愿也较低。劳动者工资的上涨会推高企业总杠杆水平，使企业财务困境风险提高、信用评级降低（Favilukis等，2020；Chava等，2023）。此时为了维持从银行获取信贷资金的能力，企业也极有可能通过杠杆操纵的方式隐藏财务杠杆率，以掩盖其真实风险水平。因此，最低工资标准的提升很可能成为企业进行杠杆操纵的一个重要制度诱因。

本文待研究的问题如下：最低工资标准上调是否加剧了企业杠杆操纵行为？如果有影响，其中的作用机制是什么？对于不同类型的企业，这种加剧作用是否存在不同？本文主要的研究贡献体现在：第一，在研究视角上，本文探讨了最低工资标准上调带来的劳动杠杆效应对企业杠杆操纵行为的影响作用，为导致企业财务困境风险提高的因素也会加剧企业杠杆操纵行为提供了经验证据。第二，在理论机制上，结合企业进行杠杆操纵的动机，本文识别出最低工资标准上调会通过降低企业债务融资能力引发企业强烈的杠杆操纵动机，由此揭示了最低工资标准上调影响企业杠杆操纵的内在作用机制。第三，在政策启示上，为政策调整部门认识最低工资制度的多重影响，进而把握政策调整的时机和力度、优化最低工资政策工具并最终实现社会整体福利的提升提供一定的借鉴。

二、典型事实与研究假说 (一) 典型事实

最低工资标准上调反映了我国企业劳动力成本上涨的特征事实。2004年颁布的《最低工资规定》要求各地区根据本地的经济发展状况每两年至少调整一次，并且将企业违反最低工资义务需要向劳动者支付的赔偿金比例由所欠工资的20%−100%大幅提高至100%−500%。2008年《劳动合同法》的进一步强化使得最低工资制度从“保障制度”变成“工资增长制度”（孙中伟和舒玢玢，2011）。根据国家统计局、各地区人力资源和社会保障局公布的数据统计，我国各地区的最低工资标准均值由2003年的400元增长至2020年的1830元，上升约358%；相应地，各地区城镇在岗职工月平均工资由2003年的1223元增长至2020年的8273元，增长约576%。与此同时，我国企业的杠杆操纵程度也呈现显著的变化。根据本文数据统计的结果，企业杠杆操纵由2004年之前的均值0.0785增长至2004年之后的均值0.0892，增长了近14%。

图1分别绘制了2003—2020年我国各地区月最低工资标准均值和企业杠杆操纵程度的变化趋势图。可以看出，2003—2020年间我国各地区最低工资标准的均值稳步提升，同时，我国企业的杠杆操纵水平也呈现波动上升的趋势，二者大致呈现正向关系。并且由图1得到的直观结果显示，2004年《最低工资规定》颁布及2008年新《劳动合同法》实施之后，企业杠杆操纵水平上升的趋势似乎更为明显。这初步表明最低工资标准上调可能是企业杠杆操纵的重要诱因之一，更准确的结论还需进一步研究得出。

(二) 研究假说

最低工资标准上调会推动员工工资上涨，提高企业劳动力成本。一方面，最低工资标准上调会直接提高原本低于最低工资标准线员工的工资（马双等，2012）；另一方面，最低工资标准上调会通过溢出效应提升高收入员工的工资（贾朋和张世伟，2013；段志民和郝枫，2019）。原因为：基于效率工资理论，最低工资标准的提高增加低收入员工的工资后，为维持工资差距的激励作用，企业也会相应增加高收入劳动者的工资；基于劳动力供需理论，低技能劳动者相对价格的上涨会提高市场对高技能劳动者的需求，从而使高技能劳动者的价格提高；基于搜寻匹配理论，最低工资上涨释放了劳动者工资上涨的信号，可能会提高正在搜寻工作的劳动者的保留工资（Flinn，2006）。此外，最低工资上涨还会通过增加企业缴纳“五险一金”的金额提高企业劳动力成本（刘行和赵晓阳，2019）。最低工资标准上调推高企业劳动力成本，进而通过如下渠道降低企业债务融资能力：其一，最低工资标准上调诱发的经营杠杆提升会使企业与银行等债权人订立债务契约的难度增加。员工工资上涨增大企业经营杠杆，使企业抵御外部负面冲击的能力减弱，这源于两方面的影响：一方面，员工工资水平的上升会提高企业辞退员工的成本，增加企业生产经营调整的难度（刘行和赵晓阳，2019）；另一方面，由于工资刚性，工资上涨后下调的难度增大，当企业遭遇负面冲击导致营业收入减少时，工资难以等比例下降（Long 和Yang，2016），从而使企业经营杠杆提升。在此情形下，企业经营会更加脆弱，陷入财务困境的可能性也会增大（Geng等，2022；Favilukis等，2020）。此时银行等债权人与企业订立债务契约的意愿降低，从而缩减甚至拒绝向企业发放贷款（刘晓光和刘嘉桐，2020；陈德球等，2014；Chava等，2023）。其二，最低工资标准上调带来的财务困境风险上升，也可能增加银行所要求的风险补偿，使企业面临更严格的信贷契约标准。劳动杠杆效应对企业债务融资的影响不仅体现在数量上，也体现在价格（融资成本）的调整上。财务困境风险影响企业未来的偿债能力，当经营杠杆的提升增大企业信贷风险时，银行等债权人所要求的风险补偿也相应提高，此时银行倾向于设置更严格的信贷契约标准，发放高成本的贷款（陈德球等，2014）。基于此，提出如下假说：

H1：最低工资标准上调会降低企业债务融资能力。

在最低工资标准上调挤出企业债务融资能力的情境下，企业通过融资获取经营所需资金的难度增加，从而限制了最低工资标准上调后企业的要素替代行为，对企业日常生产经营造成冲击。张杰等（2016）指出，从中国的现实来看，融资约束严重影响了企业的资本性投资，限制了企业资本劳动比的提高，不利于企业竞争力的提升。由此，为了满足投资以及日常生产经营活动所需要的资金，企业可能会通过虚假降杠杆的方式降低账面所呈现的财务杠杆率水平，以提升自身的债务融资能力。具体而言，企业通过杠杆操纵行为应对最低工资标准上调带来的债务融资能力受限问题的逻辑在于：一方面，企业通过杠杆操纵降低账面财务杠杆率水平，以应对经营杠杆提升带来的企业信贷可得性的降低，使企业达到与债权人订立债务契约的目的。债权人订立债务契约的基本原则是，当其他约束条件一定时，自身的债务契约成本最小化。而在外部制度约束给定的情况下，企业财务困境风险的大小是决定债权人债务契约成本高低的关键因素。因此，当最低工资标准上调提高企业陷入财务困境风险的概率时，为了平衡企业总的显性财务困境风险，增加企业与债权人订立债务契约的可能性，企业有动机通过杠杆操纵行为掩盖自身真实的风险水平。这是因为，在工资刚性的作用以及企业生产调整难度增大的情况下，企业难以在短时间内且不影响正常生产经营的前提下降低经营杠杆。相对而言，利用名股实债、表外负债等方式进行杠杆操纵的隐蔽性、便捷性和可行性更高，企业进行杠杆操纵的成本也较低（饶品贵等，2022；李晓溪和杨国超，2022）。因而，在最低工资标准上调提高企业经营杠杆的情形下，通过杠杆操纵来降低账面财务杠杆率可能成为企业掩盖真实风险水平以达到与债权人订立债务契约目的的一种重要手段。另一方面，企业也可能通过杠杆操纵应对信贷契约标准的提高，以降低企业的债务融资成本。债务融资成本的高低取决于企业的风险水平，风险越大，企业的债务融资成本就会越高。为了获取低成本的融资来源，企业利用杠杆操纵行为来掩盖企业真实的风险水平的动机也较强（许晓芳等，2020）。Landsman等（2008）的研究发现，企业通过资产证券化这种隐性担保借款的方式降低了账面所呈现的财务杠杆率，并由此得到了低成本的借款。李晓溪和杨国超（2022）的研究也得到了类似的研究结论。综上，最低工资标准上调诱发的经营杠杆的提升降低了企业债务融资能力，从而导致企业通过杠杆操纵降低账面财务杠杆率以掩盖其真实风险水平的动机增强。基于此，提出如下假说：

H2：最低工资标准上调加剧了企业杠杆操纵行为。

H3：最低工资标准上调通过降低企业债务融资能力加剧了企业杠杆操纵行为。

三、研究设计 (一) 样本选择与数据来源

为避免2007年新会计准则的应用对企业杠杆操纵变量的计算产生影响，本文的初始研究样本选择沪深两市2007—2020年A股上市公司，并进行如下剔除：第一，剔除金融保险业企业；第二，剔除资不抵债的样本；第三，剔除数据缺失的样本，最终得到19704个公司-年度观测值。最低工资标准调整数据是从各地区的人力资源和社会保障局网站并以各地区文件及财经新闻为补充手工搜集整理所得，其他公司层面数据来源于国泰安（CSMAR）数据库，地区层面数据来源于中经网统计数据库。

(二) 变量定义与说明

1.企业杠杆操纵程度。本文借鉴许晓芳等（2020）提出的XLT-LEVM法，具体采用模型（1）对我国上市公司的杠杆操纵程度进行测算：

$ {Levm}_{i,t}=\frac{{Debtb\_total}_{i,t}+{Debt\_ob}_{i,t}+{Debt\_nsrd}_{i,t}}{{Asset\_total}_{i,t}+{Debt\_ob}_{i,t}}-{Levb}_{i,t} $

(1)

其中， $ i $ 表示企业， $ t $ 表示年度， $ {Levm}_{i,t} $ 表示企业杠杆操纵程度； $ {Debtb\_total}_{i,t} $ 表示企业期末账面负债总额， $ {Debt\_ob}_{i,t} $ 表示企业表外负债总额， $ {Debt\_nsrd}_{i,t} $ 表示企业名股实债总额； $ {Asset\_total}_{i,t} $ 表示企业期末账面总资产余额； $ {Levb}_{i,t} $ 表示企业账面财务杠杆率。企业表外负债总额（ $ {Debt\_ob}_{i,t} $ ）采用总资产周转率预期模型法进行估计；企业名股实债总额（ $ {Debt\_nsrd}_{i,t} $ ）采用有息负债利息率预期模型法进行估计。

2.企业债务融资能力。本文从两方面衡量企业债务融资能力：其一，借鉴张伟华等（2018）的研究，用企业债务融资成本（ $ Fin1 $ ）进行衡量，企业债务融资成本=企业利息支出/企业总负债，债务融资成本越高，表示企业债务融资能力越低；其二，用企业信用贷款比例（ $ Fin2 $ ）进行衡量，信用贷款比例=企业信用贷款总额/（短期贷款+长期贷款+一年内到期的非流动负债），信用贷款比例越低，表示企业债务融资能力越低。

3.最低工资标准。参照王欢欢等（2022）、李建强等（2020）的研究，本文用企业注册地所在省、自治区、直辖市的当年度月最低工资标准上限的自然对数衡量，记为 $ Minwage $ 。由于深圳是根据本市的经济发展状况制定当地的最低工资标准，因此，参照刘行和赵晓阳（2019）等的研究，深圳市的最低工资标准用深圳市当年度月最低工资标准的自然对数进行衡量。

4.控制变量。参照饶品贵等（2022）、李晓溪等（2023）的研究，本文控制了滞后一期企业杠杆操纵（ $ LLevm $ ）、企业规模（ $ Size $ ）、资产负债率（ $ Levb $ ）、成长性（ $ Growth $ ）、盈利能力（ $ ROA $ ）、企业筹资需求（ $ Cashneed $ ）、董事会规模（ $ Board $ ）、独立董事比例（ $ Indr $ ）、第一大股东持股比例（ $ First $ ）、有形资产占比（ $ PPE $ ）、产权性质（ $ SOE $ ）等企业层面变量和地区经济发展水平（ $ Gdp\_gro $ ）、地区人口自然增长率（ $ Pop\_gro $ ）等地区层面的变量。各变量的具体定义见表1。

(三) 模型设定

为了检验本文的研究假说，借鉴温忠麟和叶宝娟（2014）的研究，构建模型（2）−（4）：

$ {Levm}_{i,t}={\alpha }_{0}+{\alpha }_{1}{Minwage}_{c,t-1}+{Controls}+{\gamma }_{i}+{\chi }_{t}+{\lambda }_{c,j}+{\rho }_{j,t}+\mathit{\varepsilon } $

(2)

$ {Fin}_{i,t}={\beta }_{0}+{\beta }_{1}{Minwage}_{c,t-1}+{Controls}+{\gamma }_{i}+{\chi }_{t}+{\lambda }_{c,j}+{\rho }_{j,t}+\mathit{\varepsilon } $

(3)

$ {Levm}_{i,t}={\omega }_{0}+{\omega }_{1}{Minwage}_{c,t-1}+{\omega }_{2}{Fin}_{i,t}+{Controls}+{\gamma }_{i}+{\chi }_{t}+{\lambda }_{c,j}+{\rho }_{j,t}+\mathit{\varepsilon } $

(4)

其中， $ i $ 表示企业， $ t $ 表示年度， $ c $ 表示地区， $ j $ 表示行业。 $ {Levm}_{i,t} $ 为企业杠杆操纵程度， $ {Fin}_{i,t} $ 表示企业债务融资能力 $ Fin1 $ 和 $ Fin2 $ ； $ {Minwage}_{i,t-1} $ 表示企业所在省份的最低工资标准调整变量，为控制内生性问题的影响，本文将 $ {Minwage}_{i,t-1} $ 进行滞后一期处理。 ${Controls}$ 表示控制变量， $ {\gamma }_{i} $ 为公司固定效应， $ {\chi }_{t} $ 为年度固定效应， $ {\lambda }_{c,j} $ 为地区×行业固定效应， $ {\rho }_{j,t} $ 为行业×年度固定效应。

四、实证结果与分析 (一) 描述性统计

表2为主要变量的描述性统计。可以看出，企业杠杆操纵程度（ $ Levm $ ）指标的均值与中位数分别为0.091、0.048，这与许晓芳等（2021）、饶品贵等（2022）的统计结果基本一致。债务融资成本（ $ Fin1 $ ）的均值为0.022，与张伟华等（2018）的统计结果基本一致。信贷借款比例（ $ Fin2 $ ）为0.320，说明我国企业的信贷借款约占总借款的32%。最低工资标准自然对数（ $ Minwage $ ）的最小值为6.064，最大值为7.816，说明样本企业中各观测值的最低工资标准差异较大。

(二) 基准回归

表3列示了模型（2）−（4）的回归结果。第（1）、（2）列为最低工资标准调整与企业杠杆操纵之间关系的检验结果，第（1）列只控制了固定效应，第（2）列进一步加入了各控制变量。由结果可知， $ Minwage $ 与 $ Levm $ 之间的回归系数分别为0.054、0.048，并且均在1%的统计水平上显著，说明最低工资标准的调高会显著加剧企业杠杆操纵行为，支持了H2。第（3）、（5）列为利用模型（3）进行回归的结果。可以发现， $ Minwage $ 与 $ Fin1 $ 之间的回归系数为0.004，且在1%统计水平上显著，即随着最低工资标准的上调，企业债务融资成本逐渐提高； $ Minwage $ 与 $ Fin2 $ 之间的回归系数为−0.087，且通过了10%水平的显著性检验，即随着最低工资标准的提高，企业信用借款比例逐渐降低。上述检验结果说明，最低工资标准调高显著降低了企业债务融资能力，支持了H1。第（4）、（6）列为利用模型（4）进行回归的结果。可以发现， $ Minwage $ 、 $ Fin1 $ 与 $ Levm $ 之间的回归系数均显著，且 $ {\beta }_{1}\times {\omega }_{2} $ 与 $ {\omega }_{1} $ 的符号相同；同样， $ Minwage $ 、 $ Fin2 $ 与 $ Levm $ 之间的回归系数均显著，且 $ {\beta }_{1}\times {\omega }_{2} $ 与 $ {\omega }_{1} $ 的符号也相同，说明债务融资能力部分中介了最低工资标准上调对企业杠杆操纵的影响。为保证检验结果的可靠性，本文进一步增加了Bootstrap检验（抽取自助样本 1000 次）。当以 $ Fin1 $ 作为中介变量时，Ind_eff检验的P值为0.000；当以 $ Fin2 $ 作为中介变量时，Ind_eff检验的P值为0.012，这一检验结果说明上述中介效应存在，支持了H3。

综上可知，最低工资标准调高会通过降低企业的债务融资能力加剧企业杠杆操纵程度。在最低工资标准上调背景下，劳动力成本上涨诱发的企业经营杠杆提升将会降低企业的债务融资能力，从而促使企业通过杠杆操纵的方式达到提升自身资金获取能力的目的。从回归结果看，最低工资标准上调的确是驱使企业增加杠杆操纵的一个重要因素。

(三) 稳健性检验

1.遗漏变量问题。针对可能的遗漏变量问题，本文进一步增加了控制变量，具体控制了企业过度负债程度（ $ Exlevb $ ，参照周茜等（2020）计算的过度负债程度）、成立年限（ $ Firmage $ ，成立时间加1取自然对数）、股权制衡度（ $ Balance $ ，第二至第十大股东持股比例之和比上第一大股东持股比例）、地区劳动力充足度（ $ Lnpopu $ ，企业所在地区常住人口数量的自然对数）、地区在岗职工平均工资水平（ $ Onwage $ ）、地区法律环境（Law，樊纲市场化指数的总指数）等变量。回归结果如表4第（1）−（3）列所示，可以看出，研究结论保持不变。

2.反向因果问题。前文采用滞后一期的最低工资标准数据来缓解反向因果导致的内生性问题的影响，然而，最低工资的制定依然可能受地区层面经济发展情况等因素的影响。例如企业通过杠杆操纵取得了更多的信贷资金，促进了当地经济发展，经济发展水平的提高又反过来影响了当地最低工资标准的制定，从而使得本文的研究结果是杠杆操纵促进了最低工资标准调高所致。因此，本文继续采取如下方法处理反向因果带来的内生性问题：第一，重构最低工资冲击。按照《最低工资规定》的要求，最低工资标准每两年至少调整一次，因此，相对于最低工资标准绝对水平，最低工资标准是否调整相对更加外生。借鉴马双和赖漫桐（2020）的做法，本文采用最低工资标准是否调整这一虚拟变量作为自变量来对最低工资标准调整是否引致企业的杠杆操纵行为进行评估。若企业上一年最低工资标准进行了调整，则 $ Minwagedum $ 取值为1，否则取值为0。表4第（4）列汇报了相关回归结果， $ Minwagedum $ 的回归系数在10%水平上显著为正，研究结论与前文一致。第二，将解释变量替换为未来一期的最低工资标准变量。若本文的研究结果是由企业杠杆操纵程度影响了最低工资标准的调整所导致，那么应当能够观察到企业的杠杆操纵程度与未来一期的最低工资变量正相关。表4第（5）列汇报了相关回归结果，可以看出，未来期最低工资变量 $ FMinwage $ 与企业杠杆操纵程度变量 $ Levm $ 之间的归回系数不显著，说明本文的研究结果受反向因果问题的影响较小，研究结论保持不变。第三，采用工具变量法。参照刘贯春等（2017）的研究，工具变量的构造方法如下：首先，遵循Mayneris等（2018）的方法，根据我国最低工资标准的制定应当不低于当地平均工资的40%的规定，采用巴蒂克法（Bartik）思路构造城市层面最低工资标准的预测值。然后，采用该省份所有城市层面最低工资标准预测值的平均值作为本文最低工资标准调整变量的工具变量。表4第（6）到（7）列分别列示了采用工具变量法进行两阶段回归的结果，可以看出，采用工具变量法进行处理后，本文的研究结论依然保持不变。

3.其他稳健性检验。本文还进行了如下稳健性检验，检验结论均保持不变 ² ：第一，使用许晓芳等（2020）提出的扩展的XLT-LEVM法计算的杠杆操纵程度。第二，改变样本。首先，由于《最低工资规定》于2004年颁布并强制实施，进一步将研究样本扩大至2004年；其次，金融危机可能会对企业的融资决策产生影响，因此本文也利用金融危机之后（2010—2020）的样本进行了检验；此外，2015年股票市场异常波动也可能会影响企业融资能力，进而影响企业杠杆操纵倾向，因此本文进一步剔除了2015年的样本。第三，使用城市层面月最低工资标准数据重新进行检验。第四，在地区层面和企业层面聚类。

五、进一步讨论 (一) 异质性分析

前文的研究表明，最低工资标准上调加剧企业杠杆操纵是因为最低工资标准上调引发的劳动力成本上涨使得企业债务融资能力受限所致，那么当企业更容易受最低工资政策调整以及自身融资能力变动的影响时，最低工资标准上调对企业杠杆操纵的影响应当更显著。据此，本文从企业劳动力依赖程度与劳动力质量、企业融资约束与银行融资依赖、企业成本转嫁能力三方面进行异质性检验，以为本文的研究结论提供进一步的证据支持。

1.劳动力依赖程度与劳动力质量。一方面，最低工资标准上调对企业的影响程度会受企业在劳工关系中相对势力的影响。就劳动力成本增加而言，企业在劳工关系中相对势力越强，在工资定价中的议价能力就会越高，最低工资标准上调对企业劳动力成本增加的影响程度会越低。相对于劳动密集程度低的企业，劳动密集程度高的企业对劳动力的依赖程度越强，其在劳工关系中的相对势力会越弱，由此导致劳动密集型企业受最低工资标准上调的影响也越大。另一方面，由于最低工资标准的制定旨在提升低收入者的收入，相对于平均工资水平高的企业，平均工资水平较低的企业受政策的影响更大。另外，低技能劳动者的收入通常较低，企业低技能劳动者的占比越高，受最低工资标准上调的影响也越大。因此，本文用劳动密集度衡量企业劳动力依赖程度、用平均工资水平与低技能工人占比衡量企业劳动力质量来进行异质性分析。

借鉴刘贯春等（2017），企业劳动密集程度用企业期末总资产除以员工总人数衡量。进一步构造劳动密集程度哑变量（ $ Laborintensity $ ），若企业劳动密集程度高于年度均值， $ Laborintensity $ 取值为1，否则取值为0。借鉴刘行和赵晓阳（2019），企业平均工资水平用本期应付职工薪酬贷方发生额减去董监高薪酬总额的差额除以企业非高管员工人数衡量。构造企业平均工资水平哑变量（ $ Avgwage $ ），若企业平均工资水平低于年度均值， $ Avgwage $ 取值为1，否则取值为0。低技能工人占比用企业大专及以下员工人数占比衡量。构造企业低技能工人占比哑变量（ $ Lowskill $ ），若低技能工人占比高于行业年度均值， $ Lowskill $ 取值为1，否则取值为0。进一步，在模型（2）的基础上引入分组哑变量与最低工资标准变量及其交乘项进行回归分析。

回归结果列示于表5。第（1）列为企业劳动力依赖程度影响的回归结果，可见，交乘项 $ Minwage\times Laborintensity $ 的系数在10%统计水平上显著为正，说明最低工资标准上调对企业杠杆操纵行为的影响在劳动力依赖程度高（劳动密集程度高）的企业中更加显著。第（2）、（3）列为企业劳动力质量影响的回归结果，可见，交乘项 $ Minwage\times Avgwage $ 、 $ Minwage\times Lowskill $ 的系数分别在1%、5%统计水平上显著为正，说明最低工资标准上调对企业杠杆操纵行为的影响在企业劳动力质量更低（平均工资水平低、低技能工人占比高）时更加显著。

2.融资约束与银行融资依赖。企业面临的融资约束程度与银行贷款融资依赖程度会影响企业通过杠杆操纵提升自身融资能力的意愿（饶品贵等，2022）。对融资约束程度高的企业来说，最低工资标准调高进一步加剧了企业面临的融资约束程度，致使其更可能通过降低账面财务杠杆率来提升自身的融资能力。对融资更依赖银行贷款的企业来说，杠杆率水平对企业债务融资能力的影响会越大，由此导致企业杠杆操纵的动机也越强。

本文采用以下两种方式衡量企业融资约束：第一，SA指数。参照刘贯春等（2021）的研究，采用SA指数衡量企业的融资约束程度 ³ ，并构造企业融资约束程度哑变量（ $ DSA $ ），当企业SA指数高于行业年度均值时， $ DSA $ 取值为1，否则取值为0。第二，企业金融关联。金融关联能提高企业融资能力，本文进一步选取企业金融关联（ $ BankC $ ）来衡量企业面临的融资约束水平，当企业的董监高有金融背景时， $ BankC $ 取值为1，否则取值为0。对于企业银行融资依赖程度，借鉴饶品贵等（2022），用企业长短期借款之和除以总负债衡量，并构造银行融资依赖哑变量（Borrow）。当企业银行融资占比高于行业年度均值时， $ Borrow $ 取值为1，否则取值为0。在模型（2）的基础上，进一步引入分组哑变量与最低工资变量及其交乘项进行回归分析。

回归结果列示于表6。第（1）、（2）列为企业融资约束程度影响的回归结果，可以看出，交乘项 $ Minwage\times DSA $ 、 $ Minwage\times BankC $ 的系数分别为0.011、−0.011，且均在5%水平上显著，说明当企业面临的融资约束程度越高时，最低工资标准提高影响企业杠杆操纵行为的程度越强。第（3）列为企业银行融资依赖影响的回归结果，从结果可知，交乘项 $ Minwage\times Borrow $ 的回归系数为0.010，且在5%水平上显著，说明最低工资标准的提高对企业杠杆操纵行为的加剧作用，在银行融资依赖程度越强时越显著。

3.企业成本转嫁能力。最低工资标准上调对企业的影响主要源于劳动力成本的增加。若劳动力成本的增加均由企业承担，那么最低工资标准上调对企业产生的影响最大；相反，若企业可以有效转移劳动力成本，最低工资标准上调对企业的影响程度会变小，进而企业进行杠杆操纵的需求就会变弱。企业在产品市场上的势力反映了企业相对于客户的议价能力，即企业向客户索取高价的能力（陆瑶等，2017）。企业产品市场势力越大，对产品定价的能力就越强，将成本转移给客户的能力也就越强。

本文采用如下方式衡量企业产品市场势力：第一，勒纳指数。参照陆瑶等（2017），用单个企业的勒纳指数值减去同行业企业以销售收入市场份额加权的行业勒纳指数作为本企业产品市场势力的衡量指标。其中，本企业的勒纳指数值=（企业营业收入−营业成本）/企业营业收入，企业勒纳指数值越大，表示企业的产品市场势力越大。设置勒纳指数虚拟变量（ $ DMP $ ），当企业勒纳指数低于行业年度均值时， $ DMP $ 取值为1，否则取值为0。第二，产品市场份额。企业产品市场份额反映了企业在产品市场的地位，市场地位越高，企业对产品的定价能力越强。因此，参照何威风等（2019），用企业营业收入占行业所有企业营业收入总额的比例来衡量企业产品市场势力。设置企业产品市场势力虚拟变量（ $ MarketS $ ），当企业产品市场份额低于行业年度均值时， $ MarketS $ 取值为1，否则取值为0。在模型（2）的基础上，进一步引入分组哑变量与最低工资变量及其交乘项进行回归分析。

回归结果列示于表7，从结果可以看出，交乘项 $ Minwage\times DMP $ 、 $ Minwage\times MarketS $ 的回归系数分别为0.017、0.011，且分别通过了1%和5%统计水平的显著性检验。这说明当企业的产品市场势力越小时，即当企业成本转嫁能力越弱时，最低工资标准上调加剧企业杠杆操纵行为的作用会越强。

(二) 经济后果与应对措施

1.最低工资标准上调引发的杠杆操纵对企业信贷资金获取的影响。根据前文，最低工资标准上调后，企业增加杠杆操纵行为是为了增强融资能力，获取更多的信贷资金，因而本文进一步考察最低工资标准上调引发的杠杆操纵如何影响企业信贷资金的获取。借鉴饶品贵等（2022），本文通过对如下两阶段模型的回归来检验最低工资标准上调导致的杠杆操纵变化如何影响企业未来一期的银行信贷资金变动。在第一阶段模型中，通过模型（5）估计的被解释变量 $ \Delta Levm $ 的拟合值反映了最低工资标准上调对企业杠杆操纵变化的影响，模型（5）设置如下：

$ \Delta {Levm}_{i,t}={\theta }_{0}+{\theta }_{1}{\Delta Minwage}_{i,t}+{\Delta Controls}+{\gamma }_{i}+{\chi }_{t}+{\lambda }_{c,j}+{\rho }_{j,t}+\mathit{\varepsilon } $

(5)

在第二阶段模型中，通过模型（6）检验最低工资标准上调引发的杠杆操纵变化如何影响企业未来一期的银行信贷资金变动，模型（6）设置如下：

$ \Delta {Loan}_{i,t+1}={\eta }_{0}+{\eta }_{1}{\Delta Levm}_{i,t}+{Controls}+{\gamma }_{i}+{\chi }_{t}+{\lambda }_{c,j}+{\rho }_{j,t}+\mathit{\varepsilon } $

(6)

被解释变量 $ \Delta {Loan}_{i,t+1} $ 为企业 $ t+1 $ 期信贷资金相对于 $ t $ 期的变动额，参照饶品贵等（2022），企业信贷资金=（企业短期借款+长期借款+一年内到期的非流动负债）/企业期末总资产；解释变量为根据模型（5）估计的 $ \Delta Levm $ 的拟合值。表8第（1）列汇报了相关检验的结果，由结果可知，解释变量 $ \Delta Levm $ 的回归系数为0.636，且通过了10%水平的显著性检验，说明最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵加剧显著增加了企业未来一期所获取的银行信贷数额。

2.最低工资标准上调引发的杠杆操纵对企业债务违约风险的影响。企业通过杠杆操纵降低账面财务杠杆率获取了更多的信贷资金，从而能够为企业要素替代提供更多的资金支持，而技术水平的提高又有助于提升企业生产率，增强企业盈利能力，改善企业财务状况。考虑到企业生产经营的调整需要一定的时间，杠杆操纵并未改变企业真实杠杆率水平，企业通过隐蔽杠杆方式获取更多的信贷资金进一步增加了未来的资金偿付压力，给企业积累了风险隐患，很可能在短期内增加了企业债务违约风险。为验证上述猜想，本文借鉴饶品贵等（2022），采用 $ ZScore $ 衡量企业债务风险，具体使用Altman（1968）破产风险模型计算的Z值衡量企业财务困境风险（ $ ZScore $ ）， $ ZScore $ 的值越小，表示企业债务违约风险越高。进一步，用 $ ZScore $ 的变化量 $ \Delta {ZScore}_{i,t+1} $ 替换模型（6）的被解释变量，检验最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵加剧如何影响企业债务违约风险。表8第（2）列汇报了相关检验的结果，可以发现，解释变量 $ \Delta Levm $ 与被解释变量 $ \Delta ZScore $ 之间的回归系数为−25.036，且通过了5%水平的显著性检验，说明最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵加剧，在短期内显著提高了企业的债务违约风险。

3.最低工资标准上调引发的杠杆操纵对企业价值的影响。根据前文的分析，企业通过杠杆操纵提升自身融资能力以为转型升级提供资金支持，这可能会改善企业盈利能力，增加企业价值，但杠杆操纵短期内又增加了企业债务违约风险。因而，最低工资标准上调背景下，企业进行杠杆操纵会如何影响企业价值需要进一步考察。据此，本文采用市场价值 $ TobinQ $ 值衡量企业价值，企业价值（ $ TobinQ $ ）=（股票市值+总负债账面价值）/期末总资产账面价值。进一步，将企业市场价值的变化量 $ \Delta {TobinQ}_{i,t+1} $ 替换模型（6）的被解释变量，检验最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵加剧如何影响企业价值。表8第（3）列汇报了相关检验的结果，由结果可知，解释变量 $ \Delta Levm $ 的回归系数为−7.847，并且通过了5%统计水平的显著性检验，表明最低工资标准上调背景之下，企业的杠杆操纵行为最终会降低企业价值。

4.基于减税政策影响的探讨。前文研究发现，最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵会在短期内增大企业债务违约风险，不利于企业经营发展。因此，在最低工资标准上调背景下，如何采取措施以优化最低工资政策工具是各方较为关注的问题。根据既往文献，减税降费政策有助于增加企业可支配现金流，缓解企业资金需求困境（邹静娴等，2022）。因此，评估政府的减税降费政策是否有助于抵消最低工资标准调整对企业的负面影响，能够为政府制定相关政策以及实现各项政策收益最大化提供参考。

本文进一步利用固定资产加速折旧政策以及企业实际享受的税收优惠对减税政策的影响进行检验。对于固定资产加速折旧政策变量（ $ Adfa $ ），对试点行业企业政策实施之后的年份赋值为1，其他年份赋值为0；参照柳光强等（2016），企业实际享受的税收优惠（ $ Taxp $ ）=收到的各项税费返还/（收到的各项税费返还+支付的各项税费）。进一步，在模型（2）的基础上分别引入交乘项 $ Minwage\times Adfa $ 和 $ Minwage\times Taxp $ 进行回归分析。表9列示了减税政策影响的检验结果，由回归结果可知，交乘项 $ Minwage\times Adfa $ 和 $ Minwage\times Taxp $ 的回归系数分别为−0.031和−0.022，且分别通过了5%和10%水平的显著性检验，表明减税政策显著缓解了最低工资标准上调加剧企业杠杆操纵行为的作用，即政府减税政策可以作为抵消最低工资标准上调短期负面影响的有效工具。

六、研究结论与政策建议

防范杠杆率过高引发的系统性金融风险是近年来政府监管部门工作的重点，然而现实中企业存在的杠杆操纵行为却增加了去杠杆的难度，妨碍了政府宏观调控政策实施的精准性。本文考察了最低工资标准上调是否会引发企业杠杆操纵行为，结果表明，企业所在地区的最低工资标准越高，当地企业的杠杆操纵程度越强，最低工资标准上调引发的企业债务融资能力受限是其作用机制；同时，最低工资标准上调引发企业杠杆操纵行为的作用会因企业类型的不同而有不同；此外，最低工资标准上调引发的企业杠杆操纵行为虽然能够为企业带来更多的信贷资金，却显著增大了企业债务违约风险，并最终降低了企业价值；而政府减税政策能够有效缓解最低工资标准上调对企业杠杆操纵行为的加剧作用。

本研究具有一定的政策启示：第一，警惕最低工资标准上调等劳动力市场因素引发的企业虚假降杠杆现象。最低工资政策实施的初衷是提升低收入群体的收入，保护劳动者利益，然而这一政策可能会对企业其他利益相关者的利益带来意想不到的负面作用，从而影响社会整体福利的提升。因此，在采取措施以提升低收入群体的收入水平、促进收入更加公平的同时，应当采取措施防范企业虚假降杠杆的行为，避免短期风险隐患的累积。第二，把握好最低工资标准调整的节奏与力度，做好与政府减税降费等政策的协调与配合。长期来看，最低工资政策的实施能够促进收入分配更加公平，有助于共同富裕目标的实现；但是，短期来看，最低工资标准提升也会增加企业经营成本，提高企业经营风险，带来企业的资金需求困境，从而引发企业的杠杆操纵行为。因此，政府和监管部门在调整最低工资标准时，一方面应当注意政策调整的力度和节奏，统筹短期风险防范与长期收益获取，从而促进经济健康发展；另一方面，政府也应当积极采取其他措施为企业减负，出好政策“组合拳”，从而实现各项政策收益的最大化。第三，拓宽企业融资渠道以缓解企业面临的融资困境。最低工资标准上调带来的劳动力成本上升会降低企业债务融资能力、增加企业面临的资金约束，这是引发企业杠杆操纵的主要原因。特别是当企业面临的融资约束越强、融资结构更依赖银行融资时，这一影响作用会更明显。因此，政府在制定最低工资标准调整政策的过程中，应当积极完善企业的各项融资渠道，大力发展股权融资，坚持金融服务实体经济的发展目标，从而实现经济的长久稳定发展。

1限于篇幅，未在文中列示，如有需要，可向作者索取。

2限于篇幅，未在文中列示，如有需要，可向作者索取。

3SA=（-0.737×Size）+（0.043×Size²）-（0.040×Age），其中SA数值为负，数值越大，表明企业面临的融资约束程度越强。