资产购置，如房产、租赁物改良、机器设备等，而短期债务一般用于资金周转，如支付工资、存货融资、平滑季节性变化等。如若不然，出现企业将短期债务用于长期投资的情形，即所谓的“短贷长投”现象，这将对企业业绩产生严重负面影响（钟凯，等，2016；刘晓光和刘元春，2019）。

3.2.2　“盈利预期”效应

最低工资上升时，企业的生产成本也会整体提高。这将恶化企业盈利预期，导致企业投融资活动缩减，最终表现为债务的减少，本章将此归纳为“盈利预期”效应。更进一步，认为这种由“盈利预期”效应导致的债务缩减会主要体现在短期债务上。原因如下：其一，相比于“要素替代”效应，由盈利情况变化导致的投融资调整往往耗时更短、频率更高，同时不同于“要素替代”的不可逆性，这种“盈利预期”效应经常是双向变化的，即盈利预期恶化时投融资减少，改善时投融资增加，这些特性都要求更为灵活的债务融资方式相配套；其二，正如文献综述中谈到的，短期债务因偿债频率更高而具有更高的财务风险，因此当企业主要关注盈利预期时，会更倾向于选择减少短期债务以控制经营风险；其三，工资成本上升时，工资支出的增加会使企业资金流动性下降。因此，从风险控制的角度，也有理由认为当企业面临不利成本冲击时会优先缩减短期债务。资产购置，如房产、租赁物改良、机器设备等，而短期债务一般用于资金周转，如支付工资、存货融资、平滑季节性变化等。如若不然，出现企业将短期债务用于长期投资的情形，即所谓的“短贷长投”现象，这将对企业业绩产生严重负面影响（钟凯，等，2016；刘晓光和刘元春，2019）。

3.2.2　“盈利预期”效应

最低工资上升时，企业的生产成本也会整体提高。这将恶化企业盈利预期，导致企业投融资活动缩减，最终表现为债务的减少，本章将此归纳为“盈利预期”效应。更进一步，认为这种由“盈利预期”效应导致的债务缩减会主要体现在短期债务上。原因如下：其一，相比于“要素替代”效应，由盈利情况变化导致的投融资调整往往耗时更短、频率更高，同时不同于“要素替代”的不可逆性，这种“盈利预期”效应经常是双向变化的，即盈利预期恶化时投融资减少，改善时投融资增加，这些特性都要求更为灵活的债务融资方式相配套；其二，正如文献综述中谈到的，短期债务因偿债频率更高而具有更高的财务风险，因此当企业主要关注盈利预期时，会更倾向于选择减少短期债务以控制经营风险；其三，工资成本上升时，工资支出的增加会使企业资金流动性下降。因此，从风险控制的角度，也有理由认为当企业面临不利成本冲击时会优先缩减短期债务。3.2.3　可验证假说的提出

结合前面所述，本章认为“要素替代”和“盈利预期”效应会对企业杠杆率变动造成方向相反的影响：前者将抬高企业杠杆率，而后者将降低企业杠杆率。更进一步，还可以预测前者将主要体现在长期杠杆率（长期债务/总资产）上，而后者主要体现在短期杠杆率（短期债务/总资产）上（见图3-1）。这两组假说也是本章重点讨论的内容，现将其总结如下：

图3-1　两种效应的作用机制示意图注：其中的W、R分别代表企业面临的劳动力和资本要素价格。

假说1：最低工资对企业杠杆率的影响可分为“要素替代”和“盈利预期”两种渠道。当最低工资上升时，前者倾向于抬高企业杠杆率，而后者则倾向于降低企业杠杆率。

假说2：“要素替代”渠道主要体现在长期债务（杠杆率）上，而“盈利预期”渠道则主要体现在短期债务（杠杆率）上。因此，最低工资上升时，长期和短期杠杆率将表现为“一升一降”。3.2.3　可验证假说的提出

结合前面所述，本章认为“要素替代”和“盈利预期”效应会对企业杠杆率变动造成方向相反的影响：前者将抬高企业杠杆率，而后者将降低企业杠杆率。更进一步，还可以预测前者将主要体现在长期杠杆率（长期债务/总资产）上，而后者主要体现在短期杠杆率（短期债务/总资产）上（见图3-1）。这两组假说也是本章重点讨论的内容，现将其总结如下：

图3-1　两种效应的作用机制示意图注：其中的W、R分别代表企业面临的劳动力和资本要素价格。

假说1：最低工资对企业杠杆率的影响可分为“要素替代”和“盈利预期”两种渠道。当最低工资上升时，前者倾向于抬高企业杠杆率，而后者则倾向于降低企业杠杆率。

假说2：“要素替代”渠道主要体现在长期债务（杠杆率）上，而“盈利预期”渠道则主要体现在短期债务（杠杆率）上。因此，最低工资上升时，长期和短期杠杆率将表现为“一升一降”。3.3　数据及模型设定

3.3.1　数据及变量

本章主要用到两套数据：一是2007—2012年的中国工业企业数据库，二是我国各县区的最低工资标准数据。两套数据均为面板数据。中国工业企业数据库涵盖了所有国有企业与规模以上（年销售额高于500万元，2011年后改为高于2000万元）非国有企业，数据库中包含详细的企业基本信息如企业代码、名称、所在地等与企业经营信息如企业销售额、雇佣人数、固定资产、利润等，为本章的研究提供了详尽的微观数据。根据Bradt等（2012）的统计，2007年接受调查的工业企业占制造业总产出的90%以上、总就业的70%以上，表明该数据具有较强的代表性。本章剔除了缺少关键变量（总资产、总产出、固定资产、营业收入和员工数量等）的观测值。此外，借鉴Geg等（2019）的分析，考虑到公共事业行业内企业受到严格的行政监管，也剔除了公共事业行业的企业。

本章使用的另一套主要数据是2007、2010、2012年的县级月平均最低工资标准（见图3-2），涵盖31个省份、2405个县级行政区域，占全部县级行政区域总数的84%。从时间趋势上看，最低工资3.3　数据及模型设定

3.3.1　数据及变量

本章主要用到两套数据：一是2007—2012年的中国工业企业数据库，二是我国各县区的最低工资标准数据。两套数据均为面板数据。中国工业企业数据库涵盖了所有国有企业与规模以上（年销售额高于500万元，2011年后改为高于2000万元）非国有企业，数据库中包含详细的企业基本信息如企业代码、名称、所在地等与企业经营信息如企业销售额、雇佣人数、固定资产、利润等，为本章的研究提供了详尽的微观数据。根据Bradt等（2012）的统计，2007年接受调查的工业企业占制造业总产出的90%以上、总就业的70%以上，表明该数据具有较强的代表性。本章剔除了缺少关键变量（总资产、总产出、固定资产、营业收入和员工数量等）的观测值。此外，借鉴Geg等（2019）的分析，考虑到公共事业行业内企业受到严格的行政监管，也剔除了公共事业行业的企业。

本章使用的另一套主要数据是2007、2010、2012年的县级月平均最低工资标准（见图3-2），涵盖31个省份、2405个县级行政区域，占全部县级行政区域总数的84%。从时间趋势上看，最低工资整体始终保持上升态势：月最低工资均值已经从2007年的563元上升至2012年的1042元。其中，涨幅最大的两年分别在2008年和2010年，幅度分别达到17.7%和22.3%。从截面上看，最低工资在地区间的分布存在明显差异。例如，2012年月最低工资标准最高的是广东省宝安区（1500元），最低的是江西省都昌县（610元），相差890元。除了省间差异外，即便是同一省内最低工资标准的极差（最大值-最小值）也在200元左右，并且这种地区间的差异还在逐年扩大。最低工资数据在地区、年份上的差异为本章的识别提供了帮助。在对两套数据进行匹配后，最终样本有观测值1444030个，企业269546家。

图3-2　中国各县区最低工资标准的核密度动态演进整体始终保持上升态势：月最低工资均值已经从2007年的563元上升至2012年的1042元。其中，涨幅最大的两年分别在2008年和2010年，幅度分别达到17.7%和22.3%。从截面上看，最低工资在地区间的分布存在明显差异。例如，2012年月最低工资标准最高的是广东省宝安区（1500元），最低的是江西省都昌县（610元），相差890元。除了省间差异外，即便是同一省内最低工资标准的极差（最大值-最小值）也在200元左右，并且这种地区间的差异还在逐年扩大。最低工资数据在地区、年份上的差异为本章的识别提供了帮助。在对两套数据进行匹配后，最终样本有观测值1444030个，企业269546家。

图3-2　中国各县区最低工资标准的核密度动态演进3.3.2　模型设定

为考察最低工资对企业杠杆率的影响，本章实证部分采用STATA 13计量软件进行计算，选用的计量基准模型设定如下：

lev=β+β·lMW+β·X+θ+θ+θ+θ+εit01c,t-12i,t-1itp,tk,ti,k,c,t

参考Geg等（2019）、徐建炜等（2017）研究最低工资对企业定价、企业投资等变量影响的实证文章的做法，本章的最低工资也采用对数形式，同时杠杆率采用水平值。其中，i表示企业；c表示企业所在县区；p表示企业所在省份；t表示年份；k表示企业所属（四位数）行业。关键被解释变量lev是企业杠杆率，定义为企业“总负债/it总资产”。此外，在后续部分还将按照债务期限长短（是否超过1年）将企业负债划分为长期负债和短期负债，并将得到的长期杠杆率（=长期负债/总资产）和短期杠杆率（=短期负债/总资产）作为被解释变量。自变量lMW是企业i所在县级单位c在t-1年最低工资的对数c,t-1值。X是控制变量集，包括以下两类变量：（1）企业层面的控制变量，有衡量企业规模的总资产、有形资产占比，衡量企业盈利能力的资产收益率，衡量企业发展机会的销售增长率；（2）地区宏观层面的控制变量，包括城市人均国内生产总值（城市人均GDP）、从业人员人均赡养人数、城市平均工资水平、城市失业率、消费价格指数（CPI）等。为避免反向因果问题，所有的解释变量和控制变量都采用滞后一年值；θ是企业固定效应，以吸收企业层面不随时间变化的特征；θit是年份固定效应，用以刻画一些宏观层面时变冲击；θ和θ分别是p,tk,t3.3.2　模型设定

为考察最低工资对企业杠杆率的影响，本章实证部分采用STATA 13计量软件进行计算，选用的计量基准模型设定如下：

lev=β+β·lMW+β·X+θ+θ+θ+θ+εit01c,t-12i,t-1itp,tk,ti,k,c,t

参考Geg等（2019）、徐建炜等（2017）研究最低工资对企业定价、企业投资等变量影响的实证文章的做法，本章的最低工资也采用对数形式，同时杠杆率采用水平值。其中，i表示企业；c表示企业所在县区；p表示企业所在省份；t表示年份；k表示企业所属（四位数）行业。关键被解释变量lev是企业杠杆率，定义为企业“总负债/it总资产”。此外，在后续部分还将按照债务期限长短（是否超过1年）将企业负债划分为长期负债和短期负债，并将得到的长期杠杆率（=长期负债/总资产）和短期杠杆率（=短期负债/总资产）作为被解释变量。自变量lMW是企业i所在县级单位c在t-1年最低工资的对数c,t-1值。X是控制变量集，包括以下两类变量：（1）企业层面的控制变量，有衡量企业规模的总资产、有形资产占比，衡量企业盈利能力的资产收益率，衡量企业发展机会的销售增长率；（2）地区宏观层面的控制变量，包括城市人均国内生产总值（城市人均GDP）、从业人员人均赡养人数、城市平均工资水平、城市失业率、消费价格指数（CPI）等。为避免反向因果问题，所有的解释变量和控制变量都采用滞后一年值；θ是企业固定效应，以吸收企业层面不随时间变化的特征；θit是年份固定效应，用以刻画一些宏观层面时变冲击；θ和θ分别是p,tk,t