一、引　言

十九大报告明确提出以供给侧结构性改革为主线，推动经济发展质量变革、效率变革、动力变革。在经济面临下行压力的情形下，中央依然将促进“僵尸企业”出清作为重点工作。处置“僵尸企业”是供给侧结构性改革的“牛鼻子”，其处置的方式和途径不仅关系到实体经济的健康发展，也是新时代我国经济新旧动能转换接续的重要内容。“僵尸企业”（Zombie Firm）指那些自我发展能力低下、处于停产或半停产状态、连年亏损，本应该退出市场却在政府或银行信贷的“输血”下勉强存活的企业。“僵尸企业”不仅存在自身经营难以为继的困境，更为重要的是其主要靠政府补贴和银行信贷输血维系生存。这会导致资源的严重错配，产生“劣币驱逐良币”的效应，最终影响经济效率的提高和实体经济的转型，严重时有可能造成“经济的僵尸化”。我国的“僵尸企业”不仅规模不容忽视，而且地域、行业分布较广（聂辉华等，2016），形成了较大的社会负担，处置不当极易导致系统性的风险。

尽管普遍认为处理“僵尸企业”的根本方法是直接破产清算，然而实际上，“僵尸企业”处置难还在于其“病症”各异，并不是所有“僵尸企业”破产倒闭便能解决问题，因为：第一，尽管我们可以从理论上对“僵尸企业”进行严格的定义，但现实中不管是哪种识别“僵尸企业”的标准和方法，对“僵尸企业”都是大致的涵盖，而非真正全部已经彻底无法复活的“僵尸企业”。第二，企业的创建、清算、破产都需要支付较高的固定成本，如果不通过合适的方式促进这些有机会复活的“僵尸企业”复活，而是一刀切的破产清算，则有可能产生资源浪费。第三，2016年中央经济工作会议上提出了供给侧结构性改革“三去一降一补” 五大任务，对于“僵尸企业”的处置也提出了“兼并重组改造一批、加强管理提升一批、清理淘汰退出一批”的指导思想，并非一刀切地破产清算，本文探讨的“僵尸企业”复活主要针对的是“改造一批”“加强管理一批”等企业，与国家大政方针中真正的僵尸企业应当破产清算并不矛盾。因此，本文用加双引号来表示疑似或者潜在的“僵尸企业”，研究重点是运用合理方法，通过内部的提质增效与外部环境的改善等内外结合的方式促使具有复活能力的“僵尸企业”复活。探讨如何对“僵尸企业”“去伪存真”，通过提质增效、完善制度环境促进有复活潜力的“僵尸企业”走出困境，是对当前“僵尸企业”学术研究与处置实践的进一步深化。

“僵尸企业”并非中国所特有，20世纪90年代末日本资产价格泡沫破灭以及2008年金融危机之时，都出现了“僵尸企业”盛行的情况，并引发了大量讨论。而对“僵尸企业”进行相对精准识别是研究“僵尸企业”的基础。因此，自“僵尸企业”的概念提出以来，国内外关于“僵尸企业”的研究主要集中在识别、成因和影响等方面，具体探讨“僵尸企业”处置并进行严谨实证研究的文献还比较少。“僵尸企业”的识别最早由日本学者提出，Hoshi（2006）和Caballero等（2008）提出了“僵尸企业”识别的经典方法，即CHK法，其核心是先测算出一个理论最低的应付利息，如果企业的实际利息支出低于理论最低应付利息，那么表明银行很可能为企业提供了额外的信贷补贴，这样的企业可被识别为“僵尸企业”。针对CHK方法存在“漏杀”和“误杀”的可能，Fukuda和Nakamura（2011）提出了改良的FN-CHK法，加入了“盈利准则”和“过度借贷准则”以降低误判的可能性。在此之后，国外关于“僵尸企业”的识别基本都是在FN-CHK法的基础上进行微调（如Imai，2016）。国内研究也根据国内实际情况对“僵尸企业”识别提出了针对性的改进方法。一类研究根据中国会计准则对FN-CHK法进行了改进（黄先海等，2016；谭语嫣等，2017）；另一类研究则力图降低“僵尸企业”识别结果受到短期冲击和波动的影响（如聂辉华等，2016；黄少卿和陈彦，2017）；也有一些研究考虑了中国“僵尸企业”形成的特点，在FN-CHK的基础上考虑了政府补贴因素（如黄先海等，2016；申广军，2016；朱鹤和何帆，2016；黄少卿和陈彦，2017）。虽然“僵尸企业”的识别方法越来越多样化，但大部分研究只涵盖了“僵尸企业”某一方面的特征，并不能完全体现中国情景下政府补贴和信贷补贴与“僵尸企业”形成的重要关联。本文的识别方法结合了FN-CHK法和过度借贷法，在黄少卿和陈彦（2017）的基础上对具体识别细节进行了改进，同时考虑了银行信贷补贴和政府补贴的因素，能够很好地反映中国的实际情况。厘清“僵尸企业”的成因是研究“僵尸企业”处置的重要依据，国外学者的主流观点是银行超额的信贷支持是“僵尸企业”的主要成因（如Ahearne和Shinada，2005；Hoshi，2006；Caballero 等，2008；Fukuda和Nakamura，2011；Hoshi和Kim，2012；Imai，2016），国内学者在此基础上结合国内实际情况进一步地考虑了政府补贴对“僵尸企业”形成的影响（朱鹤和何帆，2016；申广军，2016；黄先海等，2016）。聂辉华等（2016）认为政府对特定产业的扶持、大规模的经济刺激和外部需求冲击是导致“僵尸企业”形成的重要原因。此外，Hoshi（2006）认为“僵尸企业”还存在一种“感染效应”，即行业中“僵尸企业”比重越高，越容易感染正常企业使其也变成“僵尸企业”。在中国情景下，政府干预下的银行信贷补贴和政府补贴，以及市场化改革的不完善是“僵尸企业”处置的重要掣肘，这也是本文研究的关注点所在。

现有关于“僵尸企业”复活的研究相对较少，Fukuda和Nakamura（2011）发现企业结构性调整（包括解聘员工、固定资产出售和减少高管奖金）以及降杠杆即降低资产负债率等方法有助于“僵尸企业”复活。除了企业内部结构性调整之外，国内的相关研究认为需要通过提升产品质量与结构，促使政府发挥积极作用，提高银行风险管理能力和完善并严格执行《破产法》等实现“僵尸企业”的有效治理（朱舜楠和陈琛，2016；聂辉华等，2016；黄少卿等，2016），并提出“僵尸企业”应该进行分类处置（黄少卿等，2016；朱舜楠和陈琛，2016），认为一部分“僵尸企业”应该破产清算，另一部分仍有经济价值的“僵尸企业”应该通过债务重组和剥离不良业务等方式进行企业重组。然而，以上大部分文献对“僵尸企业”处置的研究停留在定性分析层面，缺乏严谨的实证检验和相应作用机制的分析。低端产能过剩下的供给侧结构性改革是中国经济改革长期以来的主线，去产能特别是微观企业低端固定资产清理以及精简雇员意味着“僵尸企业”资产以及产能的结构性重组，这也是实现“僵尸企业”去杠杆和降成本的重要途径，而高杠杆、高成本是“僵尸企业”的本质属性，也是识别“僵尸企业”的核心指标。因此，做好去产能在一定程度上是抓住了处置“僵尸企业”的牛鼻子，这也是本文重点分析这一处置方式的原因所在。

本文在以下几方面补充和完善了现有文献：①在“僵尸企业”的识别方法上，本文结合了两种最广为接受的CHK法和过度借贷法，同时涵盖了政府补贴和银行信贷支持这两个中国特色的因素，并且在识别程序的细节上进行了完善，运用目前学术界最为严苛的标准将连续两期满足 “僵尸企业”衡量标准的企业判定为“僵尸企业”，最大程度地避免了对“僵尸企业”的误判；在此基础上，本文将“僵尸企业”在当年及此后该企业存续的所有年份均恢复为正常企业的情形判定为“僵尸企业复活”，通过尽可能地“去伪存真”使 “僵尸企业”的识别与复活判定更符合中国的实际、更具有稳健性，并重点考察了“僵尸企业复活”的特征与途径。②现有文献关注的重点在“僵尸企业”的识别、产生原因及危害，鲜有实证文献研究如何促进“僵尸企业”复活，本文在严格界定“僵尸企业复活”的前提下，从企业结构性调整的自身行为和外部的制度环境优化等方面探讨了如何促进“僵尸企业”有效复活，深入探讨了生产率这一重要影响机制，进一步深化了关于“僵尸企业”的研究。③在探讨生产率提升的途径上，本文深入分析了“僵尸企业”这类企业与正常企业差异化的特点。以期通过上述分析为我国“僵尸企业”出清提供更有针对性的参考依据。

二、“僵尸企业”复活的机制分析与研究假说

一般而言，处置“僵尸企业”的一种方式是走破产清算程序，不过由于我国体制的特殊性，“僵尸企业”大规模倒闭破产可能会引发失业等社会问题。实际上，不管是日本的经验（Fukuda和Nakamura，2011）还是其他国家的经验^①以及从学术研究层面来看（如聂辉华等，2016；蒋灵多等，2018；方明月和孙鲲鹏，2019），“僵尸企业”复活的现象或案例并不少见。我们对于“僵尸企业”处置的根本目的在于通过适当的措施引导企业恢复自身活力，摆脱对政府补贴和银行 “输血”的依赖，增强企业的自生能力进而实现复活，这也是供给侧结构性改革的要义所在。此外，2016年中央经济工作会议上也提到了 “去产能要多兼并重组，少破产清算”，^②去产能主要通过减少“僵尸企业”冗余和低端生产能力达到企业瘦身、提高生产效率、恢复自生能力的目的。对于这一机制，本文从两个方面来衡量：一是以固定资产清理为标志的产能压缩，二是以精简雇员为标志的冗余生产能力结构调整，这是现实中我国企业在面临经营和财务危机时常用的做法。Fukuda和Nakamura（2011）的研究也论证了去产能的做法是日本“僵尸企业”复活的典型途径。这两种措施的要点在于减少企业低效的产能，推进僵尸企业“降本增效”，从而实现复活。在固定资产清理（或固定资产出售）方面，实际上不少跨国企业在经营困难时往往通过出售和剥离非核心资产来达到优化企业内部结构、提升生产效率的目的，譬如IBM出售个人电脑业务，让IBM抛掉了亏损的包袱，以更好地聚焦软件主业。在精简雇员方面，由于“僵尸企业”往往雇员人数相对较多，主要是因为地方政府受制于保就业的任务而不得不维持这类企业的生存（申广军，2016；朱鹤和何帆，2016），这给企业带来了更高的劳动力成本，而精简冗余雇员能够优化“僵尸企业”内部资源配置，提高生产效率，从而有利于“僵尸企业”复活。此外，生产率过低而缺乏正常渠道退出市场是“僵尸企业”的根本成因（Caballero等，2008）。因此，“僵尸企业”复活的根本在于其生产率的提高。本文认为“僵尸企业”正是通过固定资产清理和精简雇员来减少企业冗余和低端产能，进而进行内部结构调整，实现了生产率的提升，从而从根本上促进了“僵尸企业”复活。基于此，本文提出“僵尸企业”复活机制的假说1：产能的压缩（包括固定资产清理和精简雇员）有利于“僵尸企业”生产率的提升，进而可以促进“僵尸企业”复活。

增加研发投入是企业改善经营状况和提升生产率的重要途径之一（Aw等，2011），通过研发投入可以提升产品竞争力，优化产品结构从而提高企业绩效。然而对于“僵尸企业”而言，研发投入的增加可能会给本来效益不佳的企业带来额外的成本负担，而且研发投入转化成创新成果需要一定的时间，能否产生有效的创新成果也具有相当的不确定性。这些因素使得“僵尸企业”研发投入的增加可能会为其降本增效增加负担，从而在短期内不利于“僵尸企业”的复活。“僵尸企业”重组的首要任务是减少成本，这比鼓励创新更有助于“僵尸企业”恢复正常（何帆和朱鹤，2016）。Nakamura和Fukuda（2013）的研究也认为，在企业“僵尸化”的过程中，优质资产和技术等竞争优势被严重消耗和透支，使企业陷入了没有生产率增长的成本竞争中，在这种情况下，这些企业没有足够的时间和资源来通过创新而提升生产率。因此，本文提出假说2：在“僵尸企业”生产效率未改善的前提下，短期内研发投入的增加对于“僵尸企业”的复活不利，即对于“僵尸企业”而言，降本增效是首要任务，而不是简单地增加研发投入。

以上的“僵尸企业”的复活机制及研究假说主要着眼于企业内部因素，然而，“中国式僵尸企业”的治理不仅在于“僵尸企业”自生能力的提升，还有赖于构建良好的外部制度环境。对于“僵尸企业”而言，市场化制度环境的改善特别是降低政府对企业的干预能在一定程度上减少政府和银行对企业的资源倾斜，降低政企不分、银企“合谋”的可能性，能进一步地抑制“僵尸企业”的形成（王万珺和刘小玄，2018；蒋灵多等，2018），促使其恢复活力。基于此，本文提出假说3：市场化导向的制度环境优化和降低政府对企业的干预有利于“僵尸企业”的复活。

三、中国“僵尸企业”的识别与特征事实

（一）数据说明

对中国“僵尸企业”的识别需要覆盖面广且具有代表性的样本，本文采用目前最典型的大样本数据，即中国工业企业数据库，时间涵盖1998—2013年，其中2010年的数据指标缺失严重，将其剔除。参考聂辉华等（2016）和申广军（2016）的做法，将2009年和2011年视为连续的两年。在工业企业数据库合并方面，本文参考了Brandt等（2012）、聂辉华等（2012）、简泽等（2014）以及杨汝岱（2015）的做法，同时考虑到2008年之后部分年份的企业代码以及雇员人数指标的缺失率比较高，因此在Brandt等（2012）匹配的第三阶段采用“每年唯一的企业编号^③+资产+利润总额”进行跨年份的匹配，^④减少了由于数值缺失而引起同一观测值出现两次或以上的情况。此外，参照以往文献的做法，对所有年份的四位行业代码进行了统一，并且在数据处理过程中删除了核心指标（主营业务收入、长期负债、补贴收入和资产总额等）缺失及小于0的观测值，去除了不符合会计准则（如研发投入占主营业务收入比重大于1等）的观测值，并且参考了谢千里等（2008）的做法，删掉了雇员人数小于8人的观测值。^⑤

（二）“僵尸企业”及复活的识别

对“僵尸企业”进行精准识别是我们研究的起点，现有的不同方法对“僵尸企业”的识别存在着一定的侧重，往往不能很好地同时兼顾中国式“僵尸企业”的特征。连续亏损法（即连续几年利润减去政府补贴后为负）仅考虑到政府补贴因素而忽略信贷补贴；CHK及其修正方法则主要强调了信贷补贴的因素，未能将在中国具有较大影响力的政府补贴因素包含在内。为了多角度、全面反映我国僵尸企业的特点，本文参考黄少卿等（2017）的做法测算出企业的信贷补贴，并在CHK法和过度借贷法的基础上进行了修正，分五步对“僵尸企业”进行识别，涵盖了政府补贴和信贷优惠。本文的识别方法结合了当下学术界认可度较高的两种识别方法（CHK法和过度借贷法），^⑥同时考虑了政府补贴和信贷补贴的因素，更能反映中国“僵尸企业”的实际情况，在一些细节上对已有的方法进行了完善，使“僵尸企业”的识别更为精准。^⑦同时，为了避免短期冲击造成的误判，本文在“僵尸企业”识别的过程中，将连续两年符合“僵尸企业”指标的企业识别为 真正的“僵尸企业”，以避免因企业仅在个别年份经营状况出现问题而将该企业错判为“僵尸企业”。为了避免短期外部冲击的影响，对于“僵尸企业”复活的判定，本文不仅对外部环境冲击进行了控制，而且对“僵尸企业”复活采取了最为严格的定义，即“僵尸企业”当年及在样本中此后存续的所有年份均恢复为正常企业则表明其不具备“僵尸化”特点，这在很大程度上避免了“僵尸企业”在“僵与活”之间切换所带来的分析偏差。

本文测算的“僵尸企业”比重介于CHK类方法和连续亏损法之间，相比传统CHK和FN-CHK方法，本文测算的“僵尸企业”比重相对较低，因为CHK类方法以是否存在信贷补贴单一指标为判别标准，这种方法容易产生“误杀”。另外，与连续亏损法相比，本文测算的“僵尸企业”比重较高，连续亏损法只涉及政府补贴，本文的识别方法进一步涵盖了信贷补贴，从而降低了“漏杀”的可能性。识别的具体“僵尸企业”数量及比重如表1所示，从趋势上来看，“僵尸企业”的比重随时间的推移不断下降，比重从2001年的7.25%降到了2012年的1.22%，在样本期间内的平均水平为2.59%，这表明随着我国经济市场化改革的推进，“僵尸企业”现象有所缓解。从表1最后一列可以看出，每年约有五分之一的“僵尸企业”呈现复活的特征。可见，研究“僵尸企业”复活在我国具有重要的现实基础和价值。本文所测算出的“僵尸企业”比重和“僵尸企业”复活比重与相关研究^⑧基本一致。

从“僵尸企业”的所有制分布^⑨来看，国有控股和集体控股企业是僵尸企业的“重灾区”，一方面是因为这些企业更容易拿到政府补贴和信贷补贴，另外，效率低下也是这类企业沉淀为“僵尸企业”难以复活的重要原因。在行业分布上，“僵尸企业”主要集中在靠补贴维系运转的公用事业行业，以及如钢铁、化工、有色金属等产能过剩的行业，上述领域也是供给侧结构性改革的重要指向领域。在区域分布上，“僵尸企业”则主要集中在市场化程度比较滞后的中西部省份（西藏除外）。可见，中国式“僵尸企业”具有典型的中国经济的特色，且分布广、比重高，与中国经济的市场化转型交织在一起，这也是“僵尸企业”处置难的重要原因。

为了对“僵尸企业”复活与否的核心特征与机制有一个直观的认识，我们对一些核心指标进行了比较（表2）。可见，依赖政府和银行补贴、生产率较低是企业“僵而不活”的重要原因，并且在生产率上存在显著的差异，这在一定程度上体现了生产率提升是“僵尸企业”复活的重要特征。

四、实证模型构建与检验

（一）基准实证模型

我们用基准模型检验假说1，即通过产能压缩（固定资产清理）和精简雇员而进行的“僵尸企业”内部结构调整能起到降本增效的作用，可以促进“僵尸企业”复活。基于此，本文构建的基准实证模型如下：

其中，下标i为企业，t为年份，c为截距项，

为随机误差项，和 分别是个体和时间虚拟变量，用于控制相应的固定效应。是“僵尸企业”是否复活的虚拟变量，如果企业上年为“僵尸企业”，当年及此后该企业存续的所有年份均恢复为正常企业，则RE为1；否则认为“僵尸企业”并未真正复活，RE为0，^⑩这样是为了保证“僵尸企业”的复活确实是因为自身生产效率提升而带来的长期结果，而非短期外生冲击使然。如果“僵尸企业”在存续年份中在不同的状态（即“僵尸企业”和正常企业状态）下切换，本文倾向于认为其恢复到正常企业状态并非真正意义上的复活，而可能只是短期有利的外生冲击使得 “僵尸企业”当期绩效提升从而脱离“僵尸企业”的范畴，这可能会对“僵尸企业”复活造成误判。TFP为企业全要素生产率，分别采用OP（1996）、LP（2003）和ACF（2015）的方法进行测算。

除此之外，“僵尸企业”复活还可能受以下重要因素的影响（即控制变量

）：①行业中僵尸企业的拥挤程度Z，^⑪一般来说，行业中“僵尸企业”的比重越高，正常企业越容易被“感染”，“僵尸企业”越难恢复，因此预期行业中“僵尸企业”比重越低，“僵尸企业”复活的概率越大。②行业的竞争程度COMP，^⑫如果某个行业的竞争程度越高，那么预期此行业中的“僵尸企业”更有可能通过市场竞争进行积极调整，有助于其恢复活力。③企业异质性因素（国有企业虚拟变量SOE外资企业虚拟变量Foreign^⑬和出口企业虚拟变量EX），以及企业特质如企业市场份额MS和主营业务收入增长率GS，这是影响企业经营绩效改善的重要因素。Fukuda和Nakamura（2011）认为，主营业务收入增长率是外部宏观环境的代理变量，在其他条件不变的情况下，如果外部宏观环境有所改善，“僵尸企业”的主营业务收入会有所增长，从而有助于其改善经营绩效，进而利于其复活，这在一定程度上也是短期外部环境冲击的代理变量。

（二）基准模型实证结果

基准模型的实证回归结果如表3检验模型（1）—（3）所示。从实证结果来看，无论采用LPM、Logit模型还是Probit模型进行回归，固定资产清理GK和精简雇员GE的系数都为负，且在1%的水平下显著，说明固定资产清理和精简雇员是促进“僵尸企业”复活的稳定途径，能够起到“刮骨疗毒”的效果从而验证了假说1。此结论与Fukuda和Nakamura（2011）以及Nakamura和Fukuda（2014）所研究的日本样本的结果相同，说明这两种具体措施在处置“僵尸企业”时具有普适性。同时，基准模型实证结果显示行业中“僵尸企业”密集程度Z的系数为负，且在1%水平下显著，这表明行业中“僵尸企业”越密集，越不利于其复活，“僵尸企业”存在一定的“感染效应”，由此会不断侵蚀整体经济效益，带来经济“僵尸化”的风险。相比较而言，国有“僵尸企业”康复的难度更大，外资“僵尸企业”更容易复活，这也印证了为何“僵尸企业”中国有企业比重比较高，而外资企业比重较低的原因。同时从表3可以发现，有出口业务的“僵尸企业”则更容易恢复至正常状态，一般而言，出口企业具有较高的生产率，且有更大的市场腾挪空间，更有可能借助市场需求刺激而实现复活。此外，实证结果显示，行业竞争程度越高，“僵尸企业”越有可能通过市场竞争进行积极调整，从而恢复活力；企业的市场份额越高，很大程度上已经说明该企业的生产经营情况转好，这样的“僵尸企业”更容易恢复成正常企业，这也和申广军（2016）的结果相一致；企业主营业务收入的增长有利于改善“僵尸企业”绩效并促使其复活，因为专注自身核心竞争力的提升是企业长期生存和发展之道。

（三）稳健性检验

本文对于基准模型的稳健性检验主要包括以下两方面：替换被解释变量“僵尸企业”复活的指标，替换核心变量固定资产清理和精简雇员指标。

1. “僵尸企业”判定标准与复活标准替换

基准模型中本文以连续两期为“僵尸企业”作为判定标准，采用此后存续年份均为正常企业作为“僵尸企业”复活的标准。这里尝试将以上定义进行放松。在复活方面，将下面几种情形定义为“僵尸企业”复活：第一，上一期为“僵尸企业”，当期为正常企业；第二，上一期为“僵尸企业”，当期、下一期和下两期均为正常企业。在“僵尸企业”判定方面，修改为当期为“僵尸企业”则被定义为“僵尸企业”。修改以上标准后的实证结果如表4所示。从中可以看出，采用了不同的定义方法之后，实证结果仍与基准模型类似，固定资产清理和精简雇员都显著有利于“僵尸企业”复活。

2. 核心解释变量的替换

在基准模型中，产能压缩和精简雇员均采用增长率来表示，如果增长率小于0就说明企业进行了固定资产清理或精简雇员。然而在实际情况中固定资产的减少和雇员人数减少可能是由于正常的市场波动，并不一定是企业主动进行了产能压缩或者是精简雇员。因此为了更好地对这两个核心变量进行衡量，本文先对固定资产清理变量（DK）进行更严谨的度量，构建如（2）式所示的指标，其中GK为当期企业固定资产相对上期的增长率，

，当企业固定资产相对上期减少超过m时，则认为企业进行了固定资产清理或出售，此时定义DK为1；否则为0。同理，本文对解聘雇员变量（DE）进行同样的构建（式3）。为不失一般性，首先将固定资产清理变量DK和解聘雇员变量DE的临界值（m和n）都设置为0，为了降低临界值选取的随意性，尝试将固定资产清理变量DK的临界值分别取15%和20%，^⑭解聘雇员变量DE的临界值分别取5%和10%，^⑮实证结果如表5的模型（1）—（3）所示。

DK0、DK1和DK2分别是m取值为0、15%和20%时的虚拟变量，DE0、DE1和DE2分别是n取值为0、5%和10%时的虚拟变量。结果显示，不管m和n取值为何，DK和DE的系数都为正且在1%水平下显著，这说明不管采用何种固定资产清理和精简雇员的定义，这两种具体措施对“僵尸企业”的复活都存在着显著正向的效果，与基准模型的结论一致。

3. 内生性处理

考虑到实证模型中可能存在的解释变量和被解释变量之间双向因果或遗漏变量等内生性问题，分别采用两种不同的方式进行处理：①由于基准模型中行业×时间层级的变量只有Z（行业中“僵尸企业”的比重）和COMP（行业竞争程度），而“僵尸企业”的复活可能还会受到其他行业×时间层面因素的影响，只考虑这两个指标可能会面临遗漏行业层面随时间变化因素的影响，为此将这两个变量替换成行业×年份层级的虚拟变量，从而控制行业×年份层级的固定效应，用于解决行业×时间层级遗漏变量的问题，回归结果如表5的模型（4）所示。②将企业在样本初期的雇员数对数值与固定资产总额对数值作为核心解释变量（GE、GK）的工具变量进行回归，由于企业在样本初期的雇员和固定资产值与企业当期的GE、GK即雇员精简、固定资产清理与否相关（通过第一阶段的显著性可以表明这一点），而与企业是否复苏并无直接关系，因此选取的工具变量同时满足了工具变量的相关性与相对外生性。回归结果见表5模型（5）。两种处理内生性方法的实证结果均与基准模型类似，说明本文实证结果较为稳健。

4. 生产率中介效应机制检验

产业组织理论认为企业的生产率是衡量企业是否进入、退出市场的决定性因素，生产率过低但缺乏正常渠道退出市场是“僵尸企业”形成的根本成因，“僵尸企业”正是在市场竞争条件下本应该被淘汰或退出市场的那些企业。因此，本文认为“僵尸企业”复活的根本在于其生产率得到了相应的提高，固定资产清理和精简雇员正是两种有效提高生产率的具体措施，通过减少企业冗余和低端产能及雇员，进行内部结构调整，实现生产率的提升。为了更好地论证生产率对“僵尸企业”复活的影响，以及生产率的中介效应，本文根据Baron和Kenny（1986）的研究构建了如下中介效应模型：

实证回归结果如表6所示，其中列（1）为基准模型，即为表3中列（1）的结果。模型（2）检验的是固定资产清理和精简雇员对于“僵尸企业”生产率的影响，可以看出这两种具体措施确实对生产率的提高有着显著促进作用。此外，从列（3）中可以看出，生产率OP的提高显著地有利于“僵尸企业”的复活。在中介效应的检验上，表6可以表明生产率中介效应的存在：首先，列（1）和列（2）中固定资产清理GK和精简雇员GE的系数均显著，说明两者对“僵尸企业”复活和全要素生产率提高均存在显著作用；此外，与列（1）相比，列（4）中固定资产清理GK和精简雇员GE这两者的系数已经变得不显著（但全要素生产率OP则非常显著），说明这两者的解释力度在加入了全要素生产率OP之后有了明显的下降，符合检验中介效应是否存在的三个条件，说明固定资产清理GK和精简雇员GE确实是通过提高全要素生产率而促使“僵尸企业”复活的。此外，利用Sobel（1987）提出的中介效应检验统计量进行测算，固定资产清理GK和精简雇员GE的中介效应检验统计量分别为−4.6552和−5.8472，且均在1%的水平下显著，进一步证实了中介效应机制的存在，假说1得到了验证。

五、进一步分析

（一）研发投入对“僵尸企业”复活的影响

上文的实证检验发现全要素生产率提高是“僵尸企业”复活的关键，那么是什么原因导致了“僵尸企业”全要素生产率提升呢?一般来说，研发是提高企业生产率的重要途径（Aw等，2011），通过研发投入可以提升产品竞争力，优化产品结构从而提高企业绩效。因此，下文将考察企业研发投入是否有利于“僵尸企业”复活，本文在基准模型的基础上加入了研发费用占主营业务收入的比重RD，实证结果如表7列（1）所示。在控制了其他影响因素之后，研发投入的系数为负且不显著，说明“僵尸企业”研发投入的增加并不能有效地使“僵尸企业”脱离泥沼，这与Nakamura 和Fukuda（2014）、何帆和朱鹤（2016）的观点一致。^⑰进一步分析发现，“僵尸企业”的研发投入并不能有效提升其自身生产效率（表7）。本文认为这主要是研发投入属于企业成本的一部分，从研发投入到有实际成果产业化通常需要数年乃至更长的时间，甚至还有失败的风险。而且，“僵尸企业”本身的经营绩效比较差，成本负担也比较重，企业在经营艰难的情况下缺乏研发成功的基础，如果盲目地增加研发投入，可能会因为研发耗时过长、研发失败的风险较大、成果产业化不理想和市场需求不确定性等因素而导致研发投入无法顺利地转化成有利于企业绩效提高的成果，短期内只会加重企业负担，因此不会显著提高企业生产效率。

以上的分析论证了假说2，基于此，本文认为“僵尸企业”治理在思路和方式上首先应重点解决企业效率低下和高成本的问题，而不是盲目地增加研发投入，需要在降本增效的基础上让企业逐渐恢复自生能力。既然研发投入不能直接促进“僵尸企业”生产效率的提升和复苏，那还有其他什么原因么?与Fukuda和Nakamura（2011）、蒋灵多和陆毅（2017）的观点类似，本文也认为可能是企业内部结构调整带来的内部资源优化配置起到了重要作用，而上文提到的精简雇员和固定资产清理实际上就是企业内部结构调整的重要手段和方式（Fukuda和Nakamura，2011；蒋灵多和陆毅，2017），这两种措施的要点在于减少企业低效的产能，推进 “僵尸企业”降本增效，从而实现复活。

（二）制度环境对“僵尸企业”的影响

前面的分析主要针对“僵尸企业”自身的内部因素，但是妥善处置“僵尸企业”不仅需要“僵尸企业”自身的努力，还需要从源头上切断“僵尸企业”赖以生存的土壤，扭曲市场化的制度环境是“僵尸企业”形成的重要外部因素。我们采用樊纲等构建的市场化指数Market以及其细分指数之一−“减少政府对企业的干预”指数Gov作为制度环境的替代变量，用以考察制度环境对“僵尸企业”复活以及全要素生产率的影响。回归结果见表8，市场化指数Market和“减少政府对企业的干预”指数Gov的提高都有利于“僵尸企业”转化成正常企业。进一步地，与上文类似，本文发现制度环境变量对“僵尸企业”全要素生产率有明显的促进作用，这也再次证明了生产率中介对于“僵尸企业”复活的重要性。因此，“僵尸企业”的系统治理不仅需要“事后”大刀阔斧地“刮骨疗毒”，提升企业的自生能力；而且改善企业生存发展的环境，营造良好的市场化氛围更是降低“僵尸企业”形成和促进“僵尸企业”复活的根本之道。

六、结论与建议

本文考虑了政府补贴和信贷补贴等“中国式僵尸企业”形成的重要因素，采用目前学术界较为严格的“僵尸企业”及复活的识别标准，对我国“僵尸企业”及复活进行了更为精准的识别，以尽可能逼近“僵尸企业”的真实面目。结果表明，我国“僵尸企业”具有分布广、比重高、杠杆高、效率低，在行业、地区、所有制分布上与中国经济的转型交织在一起的特征，这显示了中国“僵尸企业”治理的复杂性。但与此同时，平均每年有超过20%的“僵尸企业”在复活，因此，对“僵尸企业”也不能一棍子打死，须采取合适的方式标本兼治“僵尸病”。本文以去产能这一处置“僵尸企业”牛鼻子的措施出发，论证了去产能基础上生产率的提升是“僵尸企业”复活的重要途径，并对企业研发投入和外部制度环境的改善等效应进行了充分论证。结果表明，固定资产清理和人员精简是目前治理“僵尸企业”比较直接的“刮骨疗毒”措施，能显著促进“僵尸企业”的复活；但在企业自身经营效率未得到改善的情况下，研发投入的增加只会进一步增加企业的成本负担，短期内对“僵尸企业”复活的成效并不显著；而减少政府对企业的直接干预等市场化制度环境的改善对抑制“僵尸企业”形成，推动其复活都有着积极的效应。基于上述结论，本文认为，当前治理“僵尸企业”最重要的是将具体的措施与提高企业自生能力相结合，真正从内涵上实现降本增效，提升整体经济的活力，而不仅仅是实现表面上的“去产能、去杠杆、降成本”。同时，需要完善制度性“僵尸企业”处置机制和市场化的制度环境及优化产业政策，以构建“僵尸企业”处置的长效机制。

首先，在去产能过程中要特别防止地方政府和企业因为经济周期性波动而存在的机会主义（聂辉华，2016），有些产业如钢铁、煤炭等产能波动存在明显的周期性，当经济处于恢复、繁荣阶段时，一些低端、落后的产能就会死灰复燃甚至扩张，导致地方政府和企业心存侥幸，阻碍去产能的进程和效果，这也是这些领域成为“僵尸企业”重灾区的重要原因。因此，去产能要在强化地方政府和“僵尸企业”硬约束的基础上，大力推进市场化、法治化的手段，严格执行环保、能耗、质量和安全标准，提高落后产能的生产环保成本，鼓励有条件的企业实施兼并重组，大力发展绿色信贷，用市场无形之手，让“僵尸企业”难以为继，使落后产能无利可图，以最终实现新旧动能有序接替。

其次，降本增效是推动“僵尸企业”复活的重要内在机制。对于有希望复活的“僵尸企业”最重要的是降低企业自身经营的成本负担，恢复自生能力。需要将降低“僵尸企业”的制度性成本与企业自身的降本增效相结合，除了降低企业制度性交易成本和减轻税费负担外，还需要引导和支持企业加强内部管理创新，深挖企业“内部增效”的潜力。对于“僵尸企业”中成本较高、与企业核心业务关联度不大的业务通过关、停、转等方式进行相应的缩减，让企业逐渐恢复，提升自身的竞争优势；对于拥有一定数量知识产权和土地等其他有形或无形资产，以及具有相对较高的公允价值的企业，可以通过积极促进企业间的并购来达到资源整合的目的；对于长期停产、扭亏无望、且有形和无形资产价值较低的企业则要坚定不移地启动破产退出机制。在此过程中要完善就业和社保托底机制，确保“僵尸企业”退出“软着陆”。

第三，完善市场配置资源的机制，切断政府、银行与企业的“畸形脐带输血”机制，从源头上遏制“僵尸企业”的形成。其中最重要的是切断企业以非市场化的途径获取补贴和融资的通道。特别需要重视强化银行预算约束，解决不良贷款的问题。真正的“僵尸企业”之所以能长期“僵而不死”，银行的“输血”是重要原因。针对这种情况，首先央行要强化商业银行的预算约束，完善信贷质量考核指标。其次，减少行政力量对商业银行贷款流向的干预，制定相关法律法规提高商业银行的决策独立性，从源头上减少不良贷款产生的概率。针对已经形成的不良贷款，除了常规的清收和重组等措施外，应积极利用资产管理公司以及资产证券化等手段进行处理。同时，通过追加担保和转换债务来强化还款来源和降低风险，对于暂时没有现金流量，无法压缩贷款本息的客户，银行可通过变更或追加抵质押担保或者转换债务主体等方式降低贷款的整体风险。

长期而言，积极调整产业结构，提高产品附加值是解决“僵尸企业”困境的关键。“僵尸企业”问题虽然涉及银行不良贷款和地方政府政绩诉求等利益关系，但最根本的是企业丧失了竞争优势，其背后是产品技术含量较低，产品供给结构难以满足消费需求升级的变化。因此，要建立防范“僵尸企业”死灰复燃的长效机制最根本的是要坚定不移地调整产业结构和促进产业结构升级：在传统产业方面，对传统产业进行技术改造和关键技术的攻关，提高传统产业的技术水平和产品附加值；在战略性新兴产业和高端制造业中，则要加强共性技术和前沿技术的研发，注重培养企业的自主创新能力，避免只“做大”而不“做强”。这其中的重点在于大力推进选择性产业政策向功能性产业政策的转变，产业政策需要重点弥补制约产业升级的瓶颈，进而达到促进产业升级的目的，并使整个产业中的所有企业受益，实现产业向更高质量的发展转变。

　　* 本文同时得到了上海财经大学国家级项目后续研究项目和中央高校基本科研业务费专项资金、上海财经大学研究生创新基金项目（CXJJ-2019-335）的资助，作者衷心感谢匿名审稿专家和编辑提出的宝贵意见及建议，当然文责自负。

① 关于“僵尸企业”复活，国内有不少相关的实际案例和新闻报道，如：（1）《肥西县多举措盘活“僵尸企业”焕发新生机》，中国法治网，http://www.cermn.com/art323092.aspx；（2）《浙江分类处置“僵尸企业”着力破产重整助企重生》，中国新闻网，http://www.chinanews.com/cj/2016/06-27/7919412.shtml；（3）《淮安区项目置换激发经济新活力》，淮安市人民政府网，http://www.huaian.gov.cn/xwzx/qxkx/content/5e38cfb95e610a35015e6c73058b03d8.html等。

② 目前中国通过司法渠道破产退出的企业不足1%（李一心.当分类对待“僵尸企业”[J].上海国资，2016，（5））。

③ 感兴趣的读者可向笔者索取。

④ Brandt 等（2012）的第三阶段原本采用的是“企业代码+利润总额+雇员人数+主营业务收入”进行跨年份匹配。

⑤ 谢千里等（2008）认为，大多数异常值都是来自于这些没有可靠会计系统的个体户。

⑥ 前三个步骤是基于CHK法，第五步是基于过度借贷法。

⑦ 本文的改进主要有：（1）在测算理论最低应付利息时，不仅考虑了流动借款的影响，在使用利率时还同时考虑到央行规定金融机构贷款最低能下浮10%这一因素。（2）在计算实际支付利息时，本文将银行存款收入因素考虑在内。（3）本文使用中国人民银行的基准存款利率中的活期、三个月、六个月和一年期存款利率的简单平均作为存款利率的衡量，更好地考虑了企业短期存款期限的问题。（4）在测算信贷补贴时进行了截断处理，以更好地符合实际情况。（5）在具体处理数据的过程中，本文删去了主要变量小于0、缺失或不符合会计准则的观测值，并且将其排除出识别程序之外，而非简单地将其识别为正常企业。具体的识别过程由于篇幅所限未展示，备索。

⑧ 如申广军（2016），方明月与孙鲲鹏（2019）。

⑨ 关于“僵尸企业”的所有制、行业和省份分布特点由于版面关系没有列示，如有兴趣可向作者索取。

⑩ 还存在第三种可能，即上年为“僵尸企业”，当年退出市场不在样本中，但由于不在样本中故没有相应的观测值，因此本文不考虑这种情况。

⑪ 行业中“僵尸企业”比重以企业资产规模为权重进行测算。

⑫ 行业竞争程度COMP=1-HHI（行业赫芬达尔指数），HHI基于企业主营业务收入进行测算。

⑬ 当企业为国有控股和集体控股时，国有企业虚拟变量SOE为1，否则为0；当企业为外资控股和港澳台控股时，外资企业虚拟变量Foreign为1，否则为0。

⑭ 固定资产清理变量DK的临界值为15%和20%的原因是，现在普遍认为产能利用率在80%−85%之间是比较合理的，如果低于这个区间则认为可能出现产能过剩，需要进一步的资产处理。

⑮ 解聘员工变量DK的临界值为5%和10%的原因是，5%接近全国平均的城镇登记失业率，10%则是考虑“僵尸企业”处置可能会导致更高的员工解聘和安置的情况。

⑯ 在使用工具变量的回归中，第一阶段的两个工具变量均显著，且可以通过弱工具变量检验和识别不足检验，由于内生变量与工具变量数目相同，所以无需进行过度识别检验。

⑰ 何帆和朱鹤（2016）认为，企业重组的目的就是要减少成本，这比鼓励创新更有助于“僵尸企业”恢复正常。Nakamura和Fukuda（2014）认为“僵尸企业”没有足够的时间和资源通过创新来提升生产率。