改革开放之后，中国的GDP总值一直处于上升的趋势，但GDP增速从2010年之后开始逐渐放缓。在中国逐渐丧失人口红利，经济增长放缓的阶段，经济发展到了“新常态”。国家推出供给侧结构改革，全面推行“三去一降一补”政策，其中要在“稳增长”的工作前提下进行“去杠杆”，这也正说明在经济发展过程中改善债务结构、防范化解金融风险是当前的主要任务。由此可见，当前的经济发展方针既要追求稳定的增长，也要稳妥地考虑到金融风险，有效平衡“稳增长”和“去杠杆”之间的关系。
　　适当的杆杆率水平能够推动投资与消费，从而促进经济增长。但是过高的杠杆率水平会导致企业的负担过重，限制企业的投资发展。大量企业偿债能力下降会促使银行坏账率上升，进而增加金融系统性风险，对金融稳定和经济发展存在巨大威胁；公司的杠杆率不断上升，致使财务成本增加，这不仅占用了公司潜在可用资金，还会削弱公司的投资能力，进一步抑制未来的成长和发展。因此，去杠杆不仅是国家金融发展的重点任务，也是公司追求持续健康经营的战略目标。那么，公司杠杆率水平会受到什么因素影响？当杠杆率达到过高的水平时，应该如何降低杠杆率来应对公司可能面临的债务风险？基于此，提出本文的核心假设：公司最终将杠杆率降至何等水平会受到历史杠杆率的水平、现金储备和留存收益的影响。
　　本文首先对杠杆率和去杠杆过程进行了概念的界定。其中公司去杠杆过程为杠杆率从历史最高点降至最低点的过程，杠杆率峰值为历史杠杆率的最高值，杠杆率谷值为最终将杠杆率降至最低点的水平，也是去杠杆的最终成果。杠杆峰值所对应的时间点为峰值年份，同理，杠杆谷值所对应的时间点为谷值年份。接下来通过文献梳理和评述进一步确定了研究方向。再对中国非金融企业杠杆率现状从宏观和微观上进行概述，加深了对当前中国非金融类上市公司高杠杆率的了解。
　　本文的基准样本为2007年至2018年的非金融类上市公司。通过描述性分析客观总结公司在去杠杆整个过程的变化特征，进而甄选出更加符合长期去杠杆实际情况的子样本，即峰值年份后的时间长度为两年以上的样本公司。整理出杠杆谷值年份的相关变量形成横截面数据，最终以1139家样本公司为研究对象进行实证模型分析。被解释变量为公司去杠杆的最终成果（即杠杆率谷值），解释变量共五个：反映去杠杆方式的解释变量为现金比率（cash）、净债务比率（NDR）和留存收益总资产比率（REA）)；反映杠杆率时序性的解释变量为杠杆率的历史最高水平，即杠杆峰值（Peak）和历史最低水平，即峰值年份前的谷值（prePeak）。共设计了8个回归模型对研究假设进行检验。在稳健性检验中，本文用账面杠杆率代替原实证模型的市场杠杆率进行横截面回归，以及利用整个样本时间区间的面板数据进行中位数回归，得到16个稳健性检验模型。上述24个回归模型所得出的结果基本一致：现金比率(cash)和留存收益总资产比率（REA）与杠杆率谷值（Trough）呈反向相关关系，净债务比率（NDR）与杠杆率谷值（Trough）呈正向相关关系；杠杆率峰值（Peak）与杠杆率谷值（Trough）呈显著正相关；峰值年份前的杠杆率谷值(prePeak)与最终的谷值（Trough）呈显著正相关。
　　综上所述，本文提出的研究假设在实证模型分析当中得到了验证。据此，本文建议上市公司在去杠杆过程中除了需要关注去杠杆的进度，还需要考虑到去杠杆的成本以及时间跨度。合理利用杠杆，提高资金利用率，根据市场变化有的放矢地调整杠杆率。
　　基于已有的研究成果，本文试图从两个方面有所创新：一是研究角度方面，公司的杆杆率会经历从高水平到低水平的变化过程，本文从公司去杠杆整个过程的角度，检验公司去杠杆的最终成果的影响因素。二是实证方法方面，通过对公司去杠杆整个过程杠杆率和相关变量的变化进行描述性分析，总结出不同子样本的变化趋势和特征，最终采用杠杆率在到达历史最高点之后的可用数据时长超过两年的公司作为实证模型的样本。以完成去杠杆过程后的杠杆率水平，即去杠杆的最终成果为被解释变量，来检验杠杆率的影响因素，最终模型回归结果一致且稳健。
　　由于研究能力和研究时间有限，本文存在三方面不足：一是基准样本没有考虑因为财务困境导致破产或重组的公司和财务能力较强、主动将杠杆率提高至最高点的健康公司，从已有的文献来看，对于这类公司的研究需要与动态模型相结合。二是去杠杆的方式包含得不够完全，股票增发和发放股利也是影响杠杆率的因素，由于上市公司面临严格的融资规则，且中国资本市场发展欠成熟，难以将股票增发作为去杠杆的主要措施；另外不同公司现金股利发放差异较大，且持续稳定发放现金股利的公司较少，导致数据有限。三是忽略了公司杠杆率的最低水平（谷值）在样本区间之外出现的可能性。