僵尸企業的出口規模擠出效應考量

范瀚文 張凌云 曾繁華

摘要：伴隨著出口低迷而來的經濟增長乏力引發了人們對阻礙因素的持續關注和廣泛討論，僵尸企業就是焦點之一。僵尸企業自身不具有盈利能力，卻依靠銀行信貸和政府補貼等外部支持而沒有退出市場，在銀行和政府的扶持下茍延殘喘，必然影響經濟的健康運行。僵尸企業多存在于技術含量低、能源消耗大、環境污染重、產品附加值低的行業中，而且處于市場競爭的不利地位，加劇了產能過剩問題。結合1998—2013年中國規模以上工業企業數據研究發現，一省的僵尸企業比例越高，當地非僵尸企業的出口規模越小，且該擠出效應在國有企業中并不明顯，而對非國有企業影響顯著;進一步的研究發現，政府干預因素顯著加劇了出口規模擠出效應。因此，為給企業特別是非國有企業對外貿易營造良好環境，更好地促進經濟健康發展，應當采取合理的市場化措施妥善解決僵尸企業問題。

關鍵詞：僵尸企業;融資約束;信貸補貼;出口規模;政府干預

一、引言

在保持了30多年的快速擴張之后，中國的出口自2012年起進入中低速增長階段。伴隨著出口低迷而來的經濟增長乏力引發了人們對阻礙因素的持續關注和廣泛討論，僵尸企業就是焦點之一。僵尸企業自身不具有盈利能力，卻依靠銀行信貸和政府補貼等外部支持而沒有退出市場，在銀行和政府的扶持下茍延殘喘，必然影響經濟的健康運行。為順利完成供給側結構性改革“去產能、去庫存、去杠桿、降成本、補短板”五大重點任務，妥善解決僵尸企業問題已經成為當務之急。

正確識別僵尸企業的不利影響尤其是外溢效應對于理解中國經濟增速趨緩的因素和評估處置僵尸企業的收益都至關重要。僵尸企業多存在于技術含量低、能源消耗大、環境污染重、產品附加值低的行業中，而且處于市場競爭的不利地位，加劇了產能過剩問題①。另外，僵尸企業債臺高筑卻無力償還，銀行為了防止資本金損失反而被“綁架”，導致不良貸款越積越多，帶來的系統性金融風險也越來越高②。最重要的是，通過獲取信貸補貼和政府補貼，僵尸企業以極低的成本占有社會大量的稀缺資源，既不能產生經濟效益，又不能實現技術創新。僵尸企業對信貸資源的擠占必然伴隨著其它企業可獲資源的減少，導致更多企業在生產活動中面臨融資約束，這種資源錯配對非僵尸企業的投資具有明顯的擠出效應③。出口作為拉動經濟增長的“三駕馬車”之一，營造促使其健康發展環境的意義不言而喻。理論上，企業的出口規模擴張需要大量外部融資支持，而僵尸企業所造成的外部融資環境惡化可能會對其它企業的出口規模擴張造成負面影響。那么，僵尸企業確實“擠出”了其它企業的出口嗎？又有哪些因素可能加劇這種擠出效應呢？

雖然僵尸企業已經成為研究者關注的熱點問題，但是國內外關于僵尸企業外溢影響方面的實證研究依然數量有限，并沒有給出以上問題的答案。現有文獻的研究主要集中在以下方面：第一，僵尸企業的形成，即僵尸企業為何資不抵債卻能夠在市場中存活下來。這些原因包括僵尸企業自身違背了比較優勢，在自由競爭市場中不具有自生能力;銀行為了避免不良貸款的顯性化，防止資本金發生損失，擔心企業間的互相擔保引發系統性風險等④;由于政企合謀的存在或地方政府為實現穩定就業和財政收入的目的縱容甚至促使銀行源源不斷地向僵尸企業提供信貸資金⑤，并提供直接補助和政策優惠等⑥。第二，僵尸企業的識別方法。Caballero et al.（2008）根據利息支出下限判斷企業是否獲得銀行信貸補貼，以此為核心識別僵尸企業⑦。為降低錯誤識別的可能性，Fukuda & Nakamura（2011）進一步加入了盈利性標準和持續貸款標準予以修正⑧。黃少卿和陳彥（2017）則針對中國的情況強調了政府干預的作用，考慮政府補貼的影響從而對識別方法進行了完善⑨。

綜上所述，不僅關于僵尸企業外溢影響方面的研究比較缺乏，針對中國情況基于大樣本數據對僵尸企業帶來的影響進行的實證分析更顯不足。在中國經濟進入“新常態”之后，研究僵尸企業對其它企業出口規模的影響對于理解經濟增速趨緩的因素和評估處置僵尸企業的收益具有重要意義。本文的邊際貢獻主要體現在兩個方面：一是從理論上，對僵尸企業產生出口規模擠出效應和政府干預因素加劇出口規模擠出效應的原因進行了分析。二是從實證上，通過對僵尸企業的識別實證研究了僵尸企業對非僵尸企業出口規模的影響，彌補了現有研究的不足之處。

二、理論分析與研究假說

僵尸企業的外溢影響很大程度上來源于其最重要的特征：吸收了大量的信貸資源和政府補貼卻不產生經濟效益。在中國金融市場不發達的背景下，企業融資方式缺乏多樣性，銀行信貸是最主要的外源性融資渠道之一。僵尸企業對信貸資源的占用意味著其它企業可以獲取的資源減少，獲取資源的難度提高，造成外部融資環境的惡化，使更多企業在生產活動中面臨更加嚴重的融資約束問題。眾多理論和實證研究表明，企業出口規模擴張同內銷規模擴張一樣需要大量外部融資的支持。與內銷相比，企業在出口過程中要付出更大的可變成本以覆蓋運輸、銷售等環節的支出，也需要更多的資金進行技術研發和創新升級以不斷提高產品的國際競爭力，而融資約束對企業研發投入具有抑制效應，因此，出口企業更加依賴于外部融資渠道和融資環境⑩。信貸約束是決定企業出口額的一個重要因素{11}，信貸約束造成的融資約束會帶來企業出口額的下降{12}。由此可見，僵尸企業的增多擠占了更多信貸資源，惡化了外部融資環境，融資約束問題的加劇導致出口企業一方面難以投入足夠多的可變成本以滿足需求的“量”，另一方面又難以支付保持市場競爭力所需的轉型升級成本以增加產品的“質”，必然使出口規模擴張受到抑制。

然而，不同所有制企業的出口規模所受僵尸企業的外溢影響可能不盡相同。從企業性質來看，由于國有企業承擔了較多社會性責任，對地區的就業吸納、產值創造與稅收貢獻較大，所以國有企業往往能夠得到中央和地方政府更多的政策支持與財政補貼，在中國特殊的金融制度下由于具有政府的隱性擔保因而較容易獲取銀行信貸。相比國有企業，非國有企業則在銀行信貸中遭受所有制歧視，面臨苛刻的貸款條件，在外部融資環境惡化時更加難以獲取銀行信貸，使融資約束困境雪上加霜。因此，相對于非國有企業，國有企業的出口規模可能較少受僵尸企業引起的融資約束影響。本文提出以下假說：

假說1：僵尸企業的比例越高，對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強，且該擠出效應在國有企業中并不明顯，而對非國有企業影響顯著。

與國外只需考慮銀企關系的情況不同，研究中國的僵尸企業問題需要特別考慮政府干預的因素。不僅是政府的直接補貼，銀行對僵尸企業的信貸補貼也往往是政府干預的結果，在這種情況下政府干預程度的大小就與僵尸企業的邊際影響密切相關。國有銀行在中國的銀行業中始終占據著主導地位，其處于政府的絕對控股狀態，高層管理者也由政府任命，為地方政府提供了干預信貸配置的基礎。另外，各地城市商業銀行的發展也為政府提供了扶持當地企業的大量信貸資源。在地方官員“晉升錦標賽”的壓力之下，大型企業的破產倒閉不僅會增加當地的經濟社會壓力，也會對政績評價帶來負面影響。地方政府有強烈的動機和足夠的能力干預信貸配置扶持相關企業，以實現增加財政收入、保障人員就業、維護社會穩定等政策性目標{13}。但干預的后果往往與資源利用效率最大化相背離：政府干預程度越高，僵尸企業可能占有的資源更多，導致外部融資環境越差，正常企業融資越受限，最終僵尸企業造成的出口擠出也越嚴重。

從地方政府的角度看，政府分配經濟資源比重越高、政企合謀越嚴重以及政府規模越大，說明政府對企業的干預能力和干預程度可能越大，信貸資源錯配越嚴重，使僵尸企業在此環境下的擠出效應越明顯。首先，政府通過財政支出分配經濟資源的比重越高，表明更多經濟資源是以實現政府戰略目標而非直接經濟效益為前提進行配置的，在競爭性領域本該由市場去配置的資源就會減少，其中必然伴隨著資源配置效率降低的可能性。其次，政企合謀越嚴重，表明企業傾向于花費更多時間與政府部門建立政治關聯以獲取地方政府的政策支持和融資擔保，信貸資源更容易流向那些包括僵尸企業在內的具有政治關聯的企業。最后，龐大的政府規模體現了政府的影響力，使政府從對銀行的隱性擔保中獲得了更大的信貸支配能力，相對削弱了市場的資源配置能力，可能會加劇信貸資源配置的扭曲程度。因此，本文提出以下假說：

假說2a：政府分配經濟資源比重越高，僵尸企業對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強;

假說2b：政企合謀越嚴重，僵尸企業對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強;

假說2c：政府規模越大，僵尸企業對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強。

三、研究設計

1. 僵尸企業的測度

本文以Fukuda & Nakamura（2011）提出的FN-CHK識別法為基礎，加入政府補貼的因素予以修正{14}。如果一家得到銀行信貸利息減免或者在高負債率下依然持續增加借貸的企業扣除信貸補貼和政府補貼后實際利潤為負，說明該企業自身缺乏盈利能力，可能依靠各類補貼或持續借貸生存，屬于僵尸企業。這種識別方法雖然并不完美，但能夠較好地體現僵尸企業不產生經濟效益和占用經濟資源的兩大本質特征。具體步驟如下：

首先根據Caballero et al.（2008）的方法{15}，計算企業i正常經營下在t年的最低應付利息：

上式中rs為短期最優貸款利率，rl為長期最優貸款利率，計算方法參考黃少卿和陳彥{16}。BS和BL分別為流動負債表示的短期借款和長期負債表示的長期借款。由此得到信貸補貼為：

Banksubi，t=Ri，t-interesti，t（2）

其中，interest為利息支出。將企業利潤總額減去信貸補貼與政府補貼之和，計算出企業扣除補貼后的實際利潤：

Realprofiti，t=profiti，t-（banksubi，t+govsubi，t） （3）

其中profit為利潤總額;govsub為政府補貼，采用“補貼收入”指標作為代理變量。如果一家在t期實際利潤小于0的企業，滿足t期的信貸補貼大于0或者滿足在t-1期的資產負債率大于50%、t期負債大于t-1期負債，即認定該企業在t期為僵尸企業，并由此計算每年各省份的僵尸企業比例。

2. 計量模型

在理想的市場狀態下，僵尸企業本應當被競爭機制迅速淘汰出局，卻憑借銀行和政府的補貼或持續的借貸“僵而不死”，自身不產生經濟效益的同時減少了其它企業可獲得的資源和融資機會，外部融資環境的惡化導致更多企業面臨融資約束，出口規模擴張受到抑制。本文首先檢驗省份僵尸企業比例的提高是否導致了對非僵尸企業出口規模的擠出效應，基準回歸設定如下：

Lnexpipt=α+βZombiept+γCipt+δ1Di+δ2Dt+δ3Dr*Dt+εipt（4）

其中下標i表示企業，p表示省份，t表示年份，r表示行業。因變量Lnexp為企業出口規模，用出口交貨值取自然對數。核心解釋變量Zombie為以負債份額為權重計算的企業所在省份的僵尸企業比例。C是一系列控制變量，包括省份層面的對數人均GDP（Lnpgdp）和企業層面的對數固定資產（Lnfix）、對數企業年齡（Lnage）、新產品產值占比（Ino）、利潤率的對數值（Lnpro）以及對數人均資本強度（Lnkl），分別反映地區差異、企業規模、年齡、創新水平、盈利能力和資本密集度。Di為企業固定效應;Dt為年份固定效應，用以控制總體政策和市場環境。另外，由于行業隨時間變化的經濟特征可能對結果產生影響，本文在方程中加入兩位數行業*年份固定效應Dr*Dt予以控制。基于非僵尸企業的面板數據，僵尸企業比例的系數β反映了僵尸企業對其它企業的外溢影響。如果該系數顯著為負，說明僵尸企業對其它企業的出口規模具有擠出效應。因為所有制的差別，不同企業出口規模所受僵尸企業的外溢影響可能存在差異，本文進一步在國有企業和非國有企業樣本中進行回歸，根據結果來檢驗假說1。

考慮到政府干預程度的提高可能會加劇信貸資源配置的扭曲程度，進一步惡化正常企業的外部融資環境，加劇僵尸企業的出口規模擠出效應，設定如下的方程進行檢驗：

Lnexpipt=α+β1Indexpt*Zombiept+β2Zombiept+β3Indexptγ+Cipt+δ1Di+δ2Dt+δ3Dr*Dt+εipt（5）

其中Index為反映政府干預程度的指數，根據《中國市場化指數》中的三個分項指數：市場分配經濟資源比重、減少政府對企業干預、縮小政府規模取相反數得到，作為從政府分配經濟資源比重、政企合謀與政府規模三方面衡量政府干預能力和程度的代理變量，干預指數越大說明干預程度越高，在回歸中分別記作IndexA、IndexI和IndexS。其余變量含義同上。基于非僵尸企業的面板數據，通過引入干預指數和僵尸企業比例的交互項來檢驗政府干預程度的提高是否加劇僵尸企業的出口規模擠出效應，如果交互項系數B1都顯著為負，則表明政府干預程度更高的地區僵尸企業的邊際外溢影響更大，說明假說2a、2b和2c成立。

3. 樣本與數據來源

本文使用的企業數據來自1998—2013年中國規模以上工業企業數據庫{17}，按照慣例去除異常樣本：（1）重要財務指標缺失，如主營業務收入、就業人數、固定資產凈值等;（2）違背會計準則，如總資產小于流動資產、總資產小于固定資產凈值、總產值為負等;（3）剔除就業人數小于8人的企業以及西藏的數據。省份層面的變量中，政府干預指數來自樊綱等（2009）和王小魯等（2016）的《中國市場化指數》{18}，對數人均GDP來自《中國統計年鑒》。

四、實證結果與穩健性檢驗

1. 變量描述性統計

本文涉及的主要變量描述性統計如表1所示。從中可以看到，實際出口的企業僅占樣本總數的22.3%左右，且個體間出口規模差異巨大，最小值為0，而最大值達到19.044。各省份僵尸企業比例的平均值為0.247，有的省份某年這一指標最高達到了0.811，說明僵尸企業問題已經十分嚴重，可能對企業出口產生巨大的不良影響。

2. 實證結果與分析

基于所有非僵尸企業樣本的回歸結果如表2所示，奇數列控制了企業固定效應和年份固定效應，偶數列控制了企業固定效應、年份固定效應和行業、年份固定效應。從前兩列結果可以看出，省份僵尸企業比例對當地非僵尸企業出口規模的影響顯著為負，即省份僵尸企業的比例越高，對當地非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強。第（2）列回歸結果顯示，平均而言，省份僵尸企業比例每提高10個百分點，省份內非僵尸企業的出口規模下降1.28%。其它控制變量的符號也比較符合預期：經濟強省的企業出口更多;企業規模越大出口越多;企業年齡越大出口越多;創新能力越強的企業出口越多;利潤率更高的企業盈利能力更強，出口也更多。人均資本強度與企業出口規模顯著負相關，一個可能的解釋是中國企業出口擴張依靠比較優勢，以勞動密集型產品為主。

由于國有企業在資源獲取方面比非國有企業具有巨大優勢，所以不同所有制企業所受僵尸企業的外溢影響可能不盡相同。區分國有企業和非國有企業異質性影響的結果如表2后四列所示，分別采用非僵尸企業中的國有企業子樣本和非國有企業子樣本進行估計。從第（3）、（4）列中可以看到，省份僵尸企業比例對當地國有非僵尸企業出口規模的影響雖然為負，但并不顯著，說明僵尸企業并沒有對國有非僵尸企業的出口規模產生影響，國有企業較少受融資約束可能是這一現象背后的原因。可以發現，非國有企業的出口規模則受到僵尸企業的顯著負向影響。第（5）、（6）列回歸結果顯示省份僵尸企業比例前的回歸系數顯著為負，這就表示出口規模擠出效應的主要承擔者是非國有出口企業，由此可知假說1得到支持。

由于地方政府普遍具有干預信貸資源配置以扶持當地企業的強烈動機，所以地方政府的干預能力在相當程度上就決定了政府干預程度。在政府干預程度高的地區，資源更易流向僵尸企業，其它企業面臨更嚴重的金融抑制，更難擴大出口規模。為檢驗這種效應，本文從政府分配經濟資源比重、政企合謀與政府規模三方面衡量政府干預能力和程度，在基準回歸中加入干預指數與省份僵尸企業的交互項，基于非僵尸企業樣本的回歸結果如表3所示。可以看到，第（1）至（6）列中交互項的系數均顯著為負。估計結果表明，政府分配經濟資源比重越高、政企合謀越嚴重以及政府規模越大，僵尸企業對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應越強，假說2a、2b和2c得到驗證。與此同時，這也再一次證明了僵尸企業反映的市場扭曲會造成正常出口企業的出口規模受到抑制。

3. 穩健性檢驗

在整個樣本期間，有些工業企業僅僅在某一年份被識別為僵尸企業，而在下一年份又恢復正常，成為所謂的“一次性僵尸企業”。這種企業可能只是當年存在經營管理不善或者僅僅是因為受到了短期沖擊的影響，仍然具有經濟活力，因此不能輕率歸類為僵尸企業。聶輝華等（2016）針對這種情況的可能性加入時間持續因素進行修正，認為如果某企業在t-1期和t期都被識別為僵尸企業，才能將該企業在t期認定為僵尸企業{19}。本文也采用這種更為嚴格的識別標準進行穩健性檢驗，以負債份額為權重計算的每年各省份僵尸企業比例記為Zombie2。表4的第（1）列和第（2）列匯報了該回歸結果，可以看到該變量的回歸系數均顯著為負而且絕對值比基準回歸更大，這表明僵尸企業識別標準越嚴格，被識別的企業所具有的僵尸企業特征就越明顯，對非僵尸出口企業出口規模的擠出效應也越顯著。

本文旨在研究僵尸企業對非僵尸出口企業的出口規模擠出效應，但由于樣本中存在大量貿易量為0的非出口企業，使用企業出口額的對數值會將這些數據剔除，有可能帶來偏誤。因此本文借鑒張國峰等（2016）的做法{20}，對出口額加1后取對數，并采用Truncreg模型（斷尾回歸模型）進行回歸，結果見表4第（3）列和第（4）列。可以看到，省份僵尸企業比例的系數在控制一系列固定效應的情況下也均為負而且顯著程度很高，檢驗結論和原基準回歸的發現一致。

作為核心解釋變量，省份僵尸企業比例可能與其它未控制的影響被解釋變量的因素相關。與此同時，反向因果也有可能導致內生性問題。因此，本文參考譚語嫣等做法（2017），采用前一年各省的國有企業份額與全國國有企業資產負債率的乘積構建省份僵尸企業比例的工具變量{21}。在本文工具變量回歸中，以上述構造變量的連續兩期滯后作為工具變量，回歸結果如表4第（5）列和第（6）列所示。可見，考慮內生性問題后基準回歸結果的結論并未發生改變，本文得出的結論是穩健的。

五、結論與啟示

在中國經濟進入“新常態”之后，識別僵尸企業對企業出口的不良影響有助于理解阻礙經濟增長的因素和評估處置僵尸企業的收益。本文利用中國工業企業數據庫1998—2013年的數據考量了僵尸企業對非僵尸企業的出口規模擠出效應以及加劇這種效應的其它因素的影響。本文發現，僵尸企業的比例越高，對非僵尸企業的出口規模擠出效應越強。這一效應同樣存在于非國有企業中，但對于國有企業的影響并不顯著。另外從政府干預的視角分析，政府分配經濟資源比重越高、政企合謀越嚴重以及政府規模越大都加劇了僵尸企業的出口規模擠出效應。

本文的研究結論提供了相應的啟示。首先，建立健全有效的企業市場退出機制。在實際的僵尸企業處理上依靠政府制定標準予以強制性退出是不合適的，這樣不僅存在識別標準的片面性，而且更加深了政府干預市場的程度。因此，生產率低下且不具有自生能力的企業能夠在健全有效的市場退出機制中自行退出市場，這是解決僵尸企業問題的基礎{22}。其次，提高信貸資源的配置效率。在當前金融抑制的背景下，市場融資機制并不完善，各類企業尤其是非國有企業普遍容易面臨融資約束的難題。以銀行為主的金融部門需要提升信貸決策效率和企業質量識別能力，拒絕僵尸企業的同時，能夠為優質企業的出口等生產經營活動提供信貸資源支持。最后，減少地方政府的干預。在地方官員的晉升激勵下，其目標的片面性容易導致地方政府的干預行為效率低下，加深了僵尸企業的不利影響{23}。因此，應當堅持市場機制在資源配置中的決定性作用，為企業對外貿易營造良好的環境，更好地促進經濟健康發展。

注釋：

①⑥ 張棟、謝志華、王靖雯：《中國僵尸企業及其認定——基于鋼鐵業上市公司的探索性研究》，《中國工業經濟》2016年第11期。

② 申廣軍：《比較優勢與僵尸企業：基于新結構經濟學視角的研究》，《管理世界》2016年第12期。

③{21} 譚語嫣、譚之博、黃益平、胡永泰：《僵尸企業的投資擠出效應：基于中國工業企業的證據》，《經濟研究》2017年第5期。

④ J. Peek， and E. S. Rosengren， Unnatural Selection： Perverse Incentives and the Misallocation of Credit in Japan， American Economic Review， 2005， 95（4）， pp.1144-1166.

⑤ A. Chernobai， Y. Yasuda， Disclosures of Material Weaknesses by Japanese Firms after the Passage of the 2006 Financial Instruments and Exchange Law， Journal of Banking & Finance， 2013， 37（5）， pp.1524-1542.

⑦{15} R. J. Caballero， T. Hoshi， and A. K. Kashyap， Zombie Lending and Depressed Restructuring in Japan，American Economic Review， 2008， 98（5）， pp.1943-1977.

⑧{14} S. Fukuda and J. Nakamura， Why Did “Zombie” Firms Recover in Japan？， The World Economy， 2011， 34（7）， pp.1124-1137.

⑨{16} 黃少卿、陳彥：《中國僵尸企業的分布特征與分類處置》，《中國工業經濟》2017年第3期。

⑩ 張杰、蘆哲、鄭文平、陳志遠：《融資約束、融資渠道與企業R&D投入》，《世界經濟》2012年第10期。

{11} 李志遠、余淼杰：《生產率、信貸約束與企業出口：基于中國企業層面的分析》，《經濟研究》2013年第6期。

{12} 劉海洋、孔祥貞、谷宇：《中國企業通過什么途徑緩解了出口融資約束》，《財貿經濟》2013年第6期。

{13} 紀志宏、周黎安、王鵬、趙鷹妍：《地方官員晉升激勵與銀行信貸——來自中國城市商業銀行的經驗證據》，《金融研究》2014年第1期。

{17} 部分年份企業補貼收入數據缺失，本文將其賦值為0，可能會造成對僵尸企業比例一定程度的低估。

{18} 本文將兩個報告指數的基期年份統一換算為2001年，部分缺失值用插值法補齊。

{19} 聶輝華、江艇、張雨瀟、方明月：《我國僵尸企業的現狀、原因與對策》，《宏觀經濟管理》2016年第9期。

{20} 張國峰、王永進、李坤望：《產業集聚與企業出口：基于社交與溝通外溢效應的考察》，《世界經濟》2016年第2期。

{22} 徐文舸、龔剛：《中國經濟增長質量：是產能過剩還是技術進步？》，《宏觀質量研究》2015年第4期。

{23} 湯吉軍、郭硯莉：《創新治理的經濟學分析及政策涵義》，《濟南大學學報》（社會科學版）2017年第3期。