前端污染治理能否規避企業僵尸化風險
——基于清潔生產標準的準自然實驗

徐保昌，李秀娟，李思慧

一、引 言

僵尸企業已經成為我國經濟高質量發展的重要阻礙，其喪失自我發展能力、債務負擔重、依賴政府補貼與銀行信貸勉強 “生存”[1][2]，嚴重妨礙了新技術、新產業的成長。2016年，國資委全面梳理了中央需要專項處置和治理的 “僵尸企業”共2041家，涉及資產超過3萬億元。首先，規模如此龐大的僵尸企業勢必會占據大量的社會資源，由此引發的資源錯配會導致市場選擇機制失靈，其負外部性嚴重干擾經濟的正常運行[3][4]。進一步地，僵尸企業會 “擠出”健康企業的就業、投資與創新，使得經濟整體運行效率下降[5][6]。因此，如何加緊處置僵尸企業并抑制僵尸企業的形成已經成為政府各部門所面臨的重要問題。

鑒于此，近年來中國供給側結構性改革過程中，僵尸企業的處置進程得以提速。2019年7月，國家發改委發布的 《加快完善市場主體退出制度改革的方案》中明確指出加快僵尸企業的出清工作，推動資源配置效率、生產率和潛在增長率的提高，促進市場主體優勝劣汰。隨后，2020年6月，國家發改委、工信部和國家能源局聯合發布的 《關于做好2020年重點領域化解過剩產能工作的通知》，進一步要求各地在2020年完成鋼鐵和煤炭兩個重點領域的僵尸企業處置工作。僵尸企業的處置工作也取得了一定成效，2018年末納入專項工作范圍內的僵尸特困企業比2017年減虧增利373億元，超過1900戶的僵尸特困企業完成處置處理的主體任務。然而，仍需清醒地認識到，處置僵尸企業的過程仍耗費大量資源，如何更為合理與有效地抑制僵尸企業形成是中國經濟亟須解決的關鍵問題。

聶輝華等[7]發現僵尸企業占比最高的行業是煉焦及核燃料加工業等，屬于當前中國政府重點治污減排行業。由此可見，污染行業中形成僵尸企業的風險相對更高，因而學者們普遍認為，企業污染治理能有效推動僵尸企業的處置進程[8][9]。污染治理可以通過 “創新補償效應”消化過剩產能，進而提高整體行業產能利用率，由此化解僵尸企業危機。不同于以往的研究，本文旨在從前端污染治理方式的角度分析企業前端污染治理的改善對僵尸企業形成的影響，為解決僵尸企業難題提供有益的經驗證據。

基于此，本文從清潔生產標準這一環境政策著手研究前端污染治理對僵尸企業的影響，分別使用過度借貸法、實際利潤法與動態衡量法對僵尸企業進行識別，利用1998—2013年的制造業企業數據驗證前端污染治理對僵尸企業形成的影響。實證研究表明，前端污染治理顯著抑制了僵尸企業的形成，深入解析其影響機制發現，前端污染治理通過降低成本、促進創新的途徑影響僵尸企業的形成。進一步分析顯示，不同所有制、不同市場化水平以及不同 “身份背景”的企業呈現異質性特征，即前端污染治理對僵尸企業的抑制作用在非國有屬性、市場化水平較高地區的企業中更為顯著，并有效 “治愈”僵尸企業。

本文在以下三個方面有所貢獻:（1）實證研究了清潔生產標準實施與僵尸企業形成之間的關系，提供了前端污染治理可以有效抑制僵尸企業形成的微觀證據，為探究環境保護與企業增效的雙贏提供可行思路。（2）從微觀層面探索了前端污染治理如何通過推動企業創新與降低成本進而抑制僵尸企業形成的機理，并從所有制屬性與市場化水平視角分析了前端污染治理抑制僵尸企業形成的差異化效果。（3）從行業層面進一步給出了前端污染治理化解僵尸企業危機的證據，為現有抑制僵尸企業形成的相關文獻做出了有益補充和完善。

下文結構安排如下:第二部分介紹政策背景并提出研究假說；第三部分建立計量模型，并對變量及數據進行說明；第四部分報告本文實證分析結果；第五部分為傳導機制分析；第六部分為異質性分析；第七部分為進一步分析；第八部分為全文結論與政策建議。

二、政策背景與研究假說

（一）政策背景

為貫徹 《中華人民共和國環境保護法》和 《中華人民共和國清潔生產促進法》，保護環境，中國自2003年起開始在部分行業實施清潔生產標準，截至2010年12月，生態環境部共發布40個行業的清潔生產標準，標志著我國環境規制策略由 “末端治理”向 “前端治理”的轉變。以2003年頒布的石油煉制業清潔生產標準為例，清潔生產標準規定了在達到國家和地方環境保護標準的基礎上，根據當前的行業技術、裝備水平和管理水平，石油煉制業在清潔生產上應該達到的行業一般要求。標準共分為三級，一級代表國際清潔生產先進水平，二級代表國內清潔生產先進水平，三級代表國內清潔生產基本水平①資料來源:清潔生產標準 石油煉制業 （HJ/T125—2003）。。具體而言，首先，該政策從生產工藝與裝備要求、資源能源利用指標、產品指標、污染物產生指標、廢物回收利用指標和環境管理要求等六方面對行業清潔生產提出了指標要求，用于審核企業的清潔生產過程。其次，其政策效應并不局限于污染治理，清潔生產標準政策鼓勵企業進行生產方式的變革[10]，其累積學習效應對企業創新、產品質量、企業利潤以及產業結構均具有積極的促進作用，可有效地評估企業清潔生產績效。最后，企業在通過技術引進或自主創新以達到清潔生產標準要求的過程中，政策的內部聯動性直接影響企業的成本與產出[11]，從而改善企業績效，并由此提高行業專業化與環保水平。

對比可發現，清潔生產標準與以往的 “末端治理”明顯不同，末端環境治理方式對企業的影響屬于間接影響，并在本質上仍存在以環保支出換取 “排污權限”的漏洞。而前端污染治理方式通過要求企業不斷改進設備、使用清潔的能源和燃料、采用先進的工藝技術、改善管理等措施，更直接、更徹底達到降低污染的政策目標。其改變了末端污染治理 “先污染、后治理”的環保思想，是一種 “前端預防”和 “全程預防”的環保策略，可以通過生產方式變革，從源頭上削減污染物的產生[12]。

（二）研究假說

在評估污染治理的微觀效應方面，多數學者從企業的合規成本與創新溢出等視角分析了環境規制對企業績效水平的影響[13][14]。而僵尸企業的重要特征即表現在企業績效上，在政府認定的官方標準中，如果企業持續虧損三年及以上將被認定為僵尸企業[1][15]。因此，考察前端污染治理與僵尸企業之間的關系可以從企業績效入手。理論上來講，污染治理對企業績效的影響是 “成本效應”和 “創新效應”兩種機制共同作用的結果[16][17]。一方面，前端污染治理可能會導致企業合規成本上升與總成本下降。企業為達到清潔生產的政策標準，短期內由于設備引入、創新研發等帶來的成本支出會大幅提升，但長期內會因為生產過程的優化使得生產效率提高，進而促使總成本下降[11]。由此，前端污染治理的成本效應可能最終會使得企業總成本支出下降，有助于改善經營績效，進而抑制僵尸企業形成。

另一方面，前端污染治理將 “倒逼”企業進行創新，該過程會促使產品轉換以及產品質量的提升[18]，增強產品競爭力與企業的市場份額，并由此提高企業績效。此外，前端污染治理方式還通過市場選擇效應促進企業生產率的提高，從而增加企業盈利收入并化解僵尸企業危機。可見，前端污染治理方式的創新效應通過激勵創新促進企業生產效率提升，并進一步地抑制僵尸企業形成。基于以上分析，提出本文的第1個假說:

假說1a:前端污染治理將會直接影響僵尸企業的形成概率。

假說1b:前端污染治理可能通過成本效應和創新效應的途徑影響僵尸企業的形成概率。

通過文獻梳理及樣本分析，發現僵尸企業大部分是國有企業，國有企業由于沉沒成本過大、企業過度投資、生產經營不善等原因導致生產效率損失、生產能力過剩及大量資源閑置。因此，前端污染治理將有可能解決國有企業中的僵尸企業比重過大的問題。然而，政府對國有企業的 “特殊保護”和資源傾斜，使其內在改革動力較弱，與此相反，由于非國有企業的 “依賴性”較弱，面對前端污染治理政策的態度更加積極。因此，由所有制引發的政策效果差異需進一步探討。

此外，中國僵尸企業的重要成因之一是政府晉升的激勵體制[7]。地方政府為追求GDP和稅收的最大化，其對市場的干預行為會導致產量增加及過度投資，引發產能過剩危機，從而進一步促進僵尸企業的形成。因此，在政府角色過于強硬的市場環境下，政府為實現政績目標而采取的保護手段會導致資源配置傾斜，政企合謀使得政策效果不明顯。反之，在市場化水平更高的地區，擁有更完善的制度環境，市場配置資源的效率更高，政府干預較少，政策的實施效果更顯著。因此，基于以上分析，本文提出第2個假說:

假說2:前端污染治理對僵尸企業形成概率的影響因企業所有制與市場化水平的不同而有所差異。

三、研究設計與數據說明

（一）模型構建與變量說明

為有效識別前端污染治理對僵尸企業形成的影響，本文基于前國家環保總局自2003年起頒布的清潔生產標準作為準自然實驗，采用雙重差分法（Difference in Difference）進行實證估計。由于各行業受政策影響的年份不同，借鑒龍小寧等[11]的處理方法，直接將處理組虛擬變量和時間虛擬變量的交叉項（Treat）納入回歸模型，其系數刻畫了前端污染治理對僵尸企業形成的影響。同時，本文使用基于非平衡面板數據的面板固定效應模型，在控制了時間、地區與行業固定效應的基礎上進行分析，回歸模型如下:

模型 （1）中zombit為虛擬變量，表示t年i企業是否為僵尸企業，倘若是僵尸企業取值為1，否則為0；Treatjt為虛擬變量，若企業i所在行業j在t年受到清潔生產標準政策的影響則取值為1，否則為0。Xit是企業方面的控制變量；Dt、Dj、Dp分別代表年份固定效應、行業固定效應與地區固定效應；εijpt是隨機誤差項。

1.被解釋變量僵尸企業zombit的識別。在僵尸企業識別方面，現有文獻主要包括以下三種方法:其一銀行信貸標準。即FN-CHK方法，由Caballero等最早提出，并經過Fukuda等[1][2]修正后的僵尸企業的識別方法，其判斷依據為企業實際利息支出小于理論上最低應付利息，則表明企業獲得了銀行的額外補貼，進而被判定為僵尸企業。其二是官方標準的核定方法。其判斷依據是企業持續虧損三年及以上，主要核定企業的實際利潤，因此又被稱為 “實際利潤法”[7]。其三是過度借貸法，通過利潤、負債與資產負債率等指標識別僵尸企業[19]，該方法能反映企業利潤的變化與負債情況，能剔除政府補貼的干擾。考慮到FN-CHK方法依靠企業的財務特征、信貸信息識別僵尸企業，并且需要企業的長期貸款、短期貸款、企業債券與借款利率等數據，在制造業企業數據庫中無法進行準確識別[3]。因此，本文主要使用過度借貸法識別僵尸企業，該方法可以利用企業的負債和利潤特征識別制造業企業數據庫中的僵尸企業。為防止本文識別過當或識別不足，本文使用動態衡量法與官方標準重新識別，進行穩健性檢驗。

本文在申廣軍[19]識別僵尸企業的基礎上，考慮到資產負債率國際警戒線是資產負債率達到70%[20]，故將衡量僵尸企業的三個條件修正為:（1）資產負債率高于70%；（2）實際利潤為負；（3）負債比上一年有所增長。其中資產負債率為當期負債占當期總資產的比重，實際利潤是從企業利潤中減去補貼收入，可以剔除財政支持對企業利潤數據的干擾。當企業同時滿足以上三個條件時，zombit賦值為1，否則為0。基于前文分析，清潔生產標準實施對企業的影響主要體現在企業績效上，過度借貸法包含了企業利潤、資產與負債指標，能較好地衡量政策效果。

2.清潔生產標準政策Treatjt的識別。本文依據中國生態環境部官方網站的清潔生產標準信息，將實施清潔生產標準的40個行業中所包括的企業的Treatjt變量賦值為1，其余為0。參照龍小寧等[11]對時間點的劃分，本文的具體賦值規則為:如果某4位數行業在第t年6月30日以前實施了該標準，則該4位數行業第t年及以后年份設置為1；如果某4位數行業在第t年6月30日以后實施了該標準，則該4位數行業第t＋1年及以后年份設置為1。由于清潔生產標準對個別行業進行過修訂，本文只依照政策第一次實施的年份作為政策實施年份。表1為行業清潔生產標準的實施時間。

表1 清潔生產標準清單所涉及行業

3.控制變量選取。本文參考蔣靈多[21]等僵尸企業及環境規制政策研究的相關文獻，考慮如下因素作為控制變量。企業規模 （scale），使用企業總資產取對數來衡量；企業年齡 （lnage），使用當前年份減去企業成立年份加1再取對數衡量；企業全要素生產率 （TFP），使用固定效應法估算[22]；資本密集度 （capdes），使用人均固定資產的對數形式衡量；企業負債 （debt），使用企業的總負債與總資產比值的對數衡量；國有屬性（state），對國有企業賦值為1，否則為0；出口狀態（export），若企業出口交貨值不為0說明存在出口行為，賦值為1，否則為0；固定資產 （fixasset），使用固定資產的對數形式衡量。

考慮到其他政策對本實驗的影響，本文盡可能考慮了樣本期間內影響僵尸企業的其他政策，包括清潔生產標準的評價體系，記為Treat_2；“十一五”期間淘汰落后產能政策①由于 “十二五”期間淘汰落后產能政策不再以行業節能減排為目標，調整為省份目標，故本文不考慮。，記為Treat_3。其中，清潔生產評價指標體系是國家發展和改革委員會為評價企業清潔生產水平，根據 《國務院辦公廳轉發發展改革委等部門關于加快推進清潔生產意見的通知》（國發辦 [2003]100號）和 《工業清潔生產評價指標體系編制通則》（GB/T20106—2006）所編制的30個重點行業的清潔生產評價指標體系，政策實施最早從2005年5月開始。“十一五”期間淘汰落后產能的行業清單來源于國務院發布的 《關于印發節能減排綜合性工作方案的通知》，該政策主要在2007年發布，具體行業清單見附表2。此外，國務院頒布的處置僵尸企業的相關政策最早發布于2015年②國務院對持續虧損三年以上且不符合結構調整方向的企業采取資產重組、產權轉讓、關閉破產等方式 “出清”，清理處置 “僵尸企業”。，不在本文的樣本期內，因此不考慮處置僵尸企業的政策。

（二）數據說明

本文數據來源主要有兩套:一是1998—2013年中國制造業企業數據，二是 《中國城市統計年鑒》數據。基于本文研究需要，將兩者進行了匹配，前者包含制造業企業基本信息，為本文的研究提供了詳盡的企業數據，后者包含了各年份287個城市的相關變量信息。根據實際需要，本文對樣本進行了如下處理:（1）刪除核心指標缺失或為負的樣本，包括企業總資產、工業總產值、實收資本以及固定資產凈值年平均余額等指標；（2）刪除與一般會計準則不符合的樣本，如總資產小于流動資產、總資產小于固定資產；刪除就業人數小于8的企業；（3）為排除異常值對本文的干擾，對連續變量的前后3%的數值做了縮尾處理；（4）由于本文的研究對象是制造業行業的企業數據，因此剔除了非制造業行業的企業樣本。通過刪除無效變量、剔除非制造業行業數據、縮尾處理以及價格平減等數據處理，最終得到3532475個觀測值的樣本數據，在此基礎上進行相關問題的分析。表2給出了主要變量的描述性統計分析。

表2 主要變量的描述性統計分析

四、實證結果與分析

（一）基準分析

本文在基準回歸中使用logit模型進行分析，探究前端污染治理對僵尸企業形成的影響。表3第 （1）列控制了行業、時間以及地區固定效應，并在行業層面對估計結果的標準誤進行聚類調整①考慮可能存在不可觀測的影響僵尸企業形成的行業特征，導致僵尸企業的形成在行業內是相關的，因此對估計結果使用了行業層面的聚類穩健標準誤。，Treat的估計系數顯著為負，意味著前端污染治理降低了僵尸企業的形成概率。第 （2）列結果為控制其他政策干擾后的凈效應，Treat的估計系數仍然顯著為負，表明在排除了其他政策干擾的情況下，前端污染治理依然顯著降低了僵尸企業的形成概率；此外，Treat_2的估計結果顯示清潔生產評價指標體系在一定程度上抑制了僵尸企業的形成。進一步地，考慮到僵尸企業可能會受到地方制度環境、地區經濟發展水平等因素的影響，為了降低遺漏變量偏差，第 （3）列加入了時間-地區固定效應，估計結果依然顯著為負，再一次印證了本文結果。列 （1）—列 （3）中Treat的估計系數均在1%的水平上顯著，由結果可知，相比沒有實施清潔生產標準的企業，實施了清潔生產標準的企業成為僵尸企業的概率會下降20%左右。因此，基準回歸的結果驗證了本文的假說1a，前端污染治理有效地抑制了僵尸企業形成。

表3 基準回歸結果

此外，從其他控制變量的影響系數來看，全要素生產率越高，也能在一定程度上抑制僵尸企業形成，因為要素生產效率高的企業可以減少不必要的成本支出，從而有助于改善企業的經營績效，降低僵尸企業的形成概率；而國有屬性會對僵尸企業的形成起到促進作用，這是因為國有企業由于貸款和補貼等 “隱形福利”使該類企業即便長久不盈利仍存在市場，相較于民營企業，國有屬性會增大僵尸企業的形成概率[7]。企業年齡越高以及企業規模過大，都會引起管理效率低效問題，并且企業在超過一定規模之后會由于缺少競爭對手而形成壟斷進而出現增長率下降甚至為負的問題，這在一定程度上促進了僵尸企業形成；固定資產與僵尸企業的形成之間呈現負相關，固定資產高的企業對應更高水平的資產收益率，抵御負債風險的能力大，能在一定程度上抑制僵尸企業的形成；企業對外出口可以抑制僵尸企業形成，產品對外出口的企業其生產標準與產品質量一般較高，并且可以獲得 “雙市場”收益，企業經營績效較好。

（二）穩健性檢驗

前文的實證結果表明前端污染治理能夠顯著抑制僵尸企業的形成，為檢驗上述基準回歸結果的穩健性，本文通過更換計量方法、替換僵尸企業識別標準及選擇特殊樣本進行如下檢驗。一是使用probit模型對計量模型進行檢驗，表4列 （1）給出的probit模型回歸結果表明，前端污染治理降低了僵尸企業的形成概率。二是采用官方標準的連續利潤法識別僵尸企業并進行回歸，即企業連續三年虧損則定義為僵尸企業。具體衡量標準為:企業實際利潤連續三年為負，則代表僵尸企業的虛擬變量賦值為1，否則為0。表4列 （2）結果顯示，在該識別方法下，企業前端污染治理仍對僵尸企業具有顯著的抑制作用，意味著清潔生產標準的實施促進了利潤水平提高，進而抑制了僵尸企業形成。三是采用動態方法衡量僵尸企業，與聶輝華[7]、肖興志等[15]方法類似，如果某一企業連續兩年被過度借貸法識別為僵尸企業，則判定該企業在第二年是僵尸企業，該方法能過濾一部分由于暫時的識別誤差導致的 “虛假僵尸企業”，表4列 （3）結果顯示前端污染治理顯著降低了僵尸企業的形成概率。四是考慮到政策的滯后性，本文考察了政策實施對往后一期僵尸企業的影響，結果如表4列 （4）所示，前端污染治理抑制了下一年僵尸企業的形成，表明前端污染治理不僅在實施政策當年具有顯著的政策效果，其影響還具有穩定的持續性。五是考慮到僵尸企業問題往往伴隨著經濟增速下滑、產能過剩等問題[19]，為避免2008年經濟危機對政策的干擾，本文將2008年以前的樣本單獨回歸，表4列 （5）顯示，前端污染治理確實抑制了僵尸企業的形成。綜上所述進一步論證了主要結果的穩健性，印證了前端污染治理對僵尸企業的抑制作用。

表4 穩健性檢驗結果

（三）模型設定的有效性

1.平行趨勢檢驗。使用倍差法得到無偏估計的重要前提是共同趨勢假設成立，即在政策實施前處理組 （受政策影響的企業）與對照組 （不受政策影響的企業）的僵尸企業形成概率并不會隨時間的推移而變化。鑒于各行業清潔生產標準的實施時點不同，需要考慮多期DID的平行趨勢檢驗，我們假設處理組與對照組在政策實施之前具有不同的變動趨勢，為檢驗假設是否成立，考慮如下回歸方程:

其中，Treatiτ是7個虛擬變量的集合，系數ατ衡量了清潔生產標準實施前3年、當期以及后3年的政策效應，通過系數ατ的值衡量實驗組與對照組的差異，表5列 （1）給出了共同趨勢的檢驗結果，current的系數顯著為負，表明當年的政策效果顯示為負；而政策實施前效果檢驗顯示，pre3、pre2、pre1均不顯著，表明政策實施前三年對照組與實驗組基本無顯著差異，意味著對照組與實驗組的企業僵尸化概率在政策實施前基本上遵循一致的發展趨勢，符合共同趨勢的前提。而政策實施后的三年中，清潔生產標準的政策效果仍表現對僵尸企業的抑制作用。因此，前端污染治理確實抑制了僵尸企業形成，前文所得結果有效。

表5 共同趨勢及預期效應檢驗

2.預期效應。為了確保清潔生產標準實施的隨機性，本文對清潔生產標準實施前的樣本進行預期效應檢驗。事實上，雖然中國生態環境部在貫徹落實清潔生產標準政策之前頒布了 《清潔生產促進法》，但未明確行業要求，從而使得自2003年環?？偩株懤m出臺的行業清潔生產標準政策具有一定的不可預測性。本文對政策的預期效應進行檢驗，將政策實施年份往前調整再對模型進行估計，如果估計效應顯著，說明在政策實施之前存在預期效應，反之，則不存在。本文構建如下模型進行預期效應檢驗:

其中，其中，本文將清潔生產標準政策分別提前3年、2年、1年，ztreati（t－τ）表示i企業在t－τ年實施了清潔生產標準，t表示政策頒布的實際年份，τ為往前推的期數。若系數α0顯著，表明政策存在明顯的預期效應。表5列 （2）—（4）給出的回歸結果顯示，ztreat3、ztreat2與ztreat1的結果均不顯著，表示該政策實施前并不存在顯著的預期效應。

五、傳導機制分析

在一系列穩健性檢驗的基礎上，本文發現前端污染治理能夠抑制僵尸企業的形成。為進一步明確前端污染治理影響僵尸企業形成的具體機制，在前文研究假說的基礎上，本文檢驗了前端污染治理抑制僵尸企業形成的兩種可能途徑，即 “成本效應”與 “創新效應”。通過構建中介效應模型，并結合中國制造業企業的現實數據，驗證以上影響機制的適用性。采用依次檢驗法進行中介效應分析，估計步驟分為三步:（1）將因變量 （僵尸企業）對基本自變量 （清潔生產標準）進行回歸；（2）將中介變量 （企業成本、創新水平）對基本自變量進行回歸；（3）將因變量對自變量和中介變量進行回歸分析。

本文構建的中介效應模型如下:

基準回歸模型對應三步法的第一步，模型 （4）與模型 （5）分別對應中介效應分析的后兩步，其中變量及符號設定與模型 （1）相同，在此不贅述，metavarit代表中介變量 （企業成本、創新水平）。

（一）成本效應

降成本一直是供給側結構性改革的重要出發點，前端污染治理是否通過成本途徑化解僵尸企業危機，對當前深化改革具有重要的現實意義。研究表明，清潔生產標準政策的實施降低了規模較大企業的合規成本[11]，生產過程的優化會提高要素使用率，從而降低成本支出。本文使用主營業務成本的對數形式衡量企業的成本支出，基于中介效應模型 （4）和 （5）進行分析。

表6中列 （1）是前端污染治理對企業成本的影響，可以看出前端污染治理顯著降低了企業成本支出。依據遵循成本假說，部分研究認為無論是前端污染治理還是末端污染治理都使得環境成本內部化，在一定程度上增加了企業的生產成本。而實際上，相較于末端治理，前端污染治理方式通過淘汰技術落后、資源消耗高、環境污染重的生產工藝設備以及精簡人員等途徑對生產過程進行優化[12]，從而降低了工資、其他要素費用支出。列 （2）回歸系數表明，企業成本支出顯著增加了僵尸企業的形成概率，而前端污染治理對僵尸企業的影響仍為負向。綜合分析表6中列 （1）與列（2）的回歸系數可以發現，前端污染治理通過降低企業成本支出顯著抑制了僵尸企業的形成。

表6 成本效應與創新效應的機制分析

（二）創新效應

前端污染治理會激勵企業進行更多的創新性活動，通過技術進步達到清潔生產的政策標準，該過程可能會增加企業研發費用與新產品產值[11]。一方面，前端污染治理會通過改變原有生產方式、采用先進的工藝技術與設備、改善管理等方式促使企業進行創新，其新生產方式、新產品會為企業帶來收益。另一方面，前端污染治理將促使行業提高產品質量標準，在加劇了的市場競爭中，企業會更加注重通過技術創新來保持競爭力，從而促進了整體的經濟效益。

本文使用新產品產值占總產值的比重衡量創新水平，表6列 （3）表示前端污染治理方式顯著提高了企業的創新產出，直接增加了企業的新產品產值，通過創新成果的有效轉化，使得企業盈利增加。表6列 （4）新產品產值的系數為負，表明創新產出的提高可以在一定程度上降低僵尸企業的形成概率，同時在控制了創新的影響之后，前端污染治理仍然抑制了僵尸企業的形成，但其回歸系數較基準回歸有所下降?？偟膩砜?，前端污染治理顯著刺激了新產品的研發活動并為企業帶來效益，新產品的研發增強了企業競爭力與盈利能力，從而抑制了僵尸企業形成。此外，創新帶來的經濟效益會產生新一輪的創新激勵，是企業持久盈利的長效機制。因此，表6的回歸結果驗證了本文的假說1b，即前端污染治理通過成本途徑和創新途徑抑制了僵尸企業形成。

六、異質性分析

考慮到企業特征的多樣性對本研究的影響，本文對全樣本進行了進一步劃分。首先，基于前文對僵尸企業的分析，多數僵尸企業具有國有屬性，因此，本文基于所有制屬性對樣本進行了劃分；其次，清潔生產標準政策的實施很大程度受政企關系的影響，當企業通過政企關系獲得各方面便利時，便失去了通過前端污染治理進行改革的激勵，因此，本文從地區市場化水平角度對樣本進行了劃分，以便考察市場化水平的差異對前端污染治理效果的影響。最后，為了進一步分析政策效果，對企業是否屬于僵尸企業進行了劃分，并進一步探討了前端污染治理對僵尸企業的 “治愈”作用。

（一）所有制屬性

不同所有制企業面對環境管制時談判勢力不同，由此產生的合規成本也不同[7]，因此本文按照企業所有制屬性進行了樣本劃分。表7第 （1）列非國有企業分樣本的回歸結果顯示，前端污染治理顯著抑制了僵尸企業的形成。第 （2）列為國有企業分樣本的回歸結果，結果表明前端污染治理方式在國有企業中尚未顯示抑制作用。對此可能的解釋是，一方面，由于國有企業的特殊性，政策紅利的疊加使得清潔生產標準的政策效果不突出；另一方面，國有企業通常規模大、歷史負擔重，而清潔生產標準本身并非是以解決僵尸企業為目標的政策，產能過剩與技術問題短時間內尚不能及時解決，導致前端污染治理方式在國有企業中效果不明顯。與此不同的是，非國有企業較少依賴政府 “政策紅利”，對政策實施更加主動，從而有利于發揮前端污染治理對企業的積極作用。因此，通過以上異質性分析，驗證了假說2，對于非國有企業而言，前端污染治理顯著抑制了僵尸企業形成，而在國有企業中的效果并不顯著。

表7 所有制屬性與市場化水平差異

（二）市場化水平

考慮到地區經濟績效指標，環境規制的執行往往變得很復雜，地方政府與企業之間的 “合謀行為”反而會深化僵尸企業危機，而且這種非競爭性的市場行為最終會導致市場效率下降[7]。相對于受政府干預較多的企業而言，處于市場化水平較高地區的企業往往更加重視市場規則，更傾向于通過技術革新與生產方式的調整來改善企業績效。

借鑒樊綱等[23]對市場化指標的構建，使用政府規模衡量地區的市場化水平，即公共管理、社會保障和社會組織就業人數占總就業人數的比重，政府規模越大，地區的市場化程度越低，反之則反。使用省級平均市場化水平作為比較值，高于平均市場化水平的地區說明市場化程度較高，賦值為1；反之，為市場化水平較低的地區，賦值為0。該方法考慮了地區間市場化水平的差異并將同省份內市場化程度不同的地區區別開，將全部樣本分為市場化程度較高和市場化程度較低兩個子樣本。表7列 （3）是市場化水平較高地區的分樣本，結果表明前端污染治理對僵尸企業的抑制作用顯著，但列 （4）結果表明，在市場化水平較低的地區，前端污染治理方式對僵尸企業的抑制作用并不具備統計上的顯著性。

究其原因，一方面，在市場化程度高的地區，高強度的競爭效應會推動企業進行產品升級與技術改進，因此前端污染治理的效果更加明顯。另一方面，本文使用政府規模作為市場化水平的替代指標，意味著政府規模小，對經濟的干預較少，或者說更有利于良好的政企關系，在一定程度上克服僵尸企業的 “依賴性”。因此，該結論驗證了本文的假說2，前端污染治理方式在市場化水平高的地區，能更有效地抑制僵尸企業的形成。

（三）僵尸企業身份

為進一步考察前端污染治理方式在解決僵尸企業問題上的實際效果，本文分析了清潔生產標準政策對不同身份背景企業的適用性。在上文論證中，已經得出結論:前端污染治理抑制了僵尸企業的形成。那該結論是否對僵尸企業同樣適用？換言之，如果某企業在政策實施前已為僵尸企業，清潔生產標準的實施是否降低了該企業下一年成為僵尸企業的概率？對此，我們考察了不同的企業身份背景的政策反應差異。進一步地，既然前端污染治理顯著抑制了僵尸企業的形成，是否促進了僵尸企業向健康企業轉化？本文構造了如下模型:

其中，zombturni t是考察企業身份變化的虛擬變量，借鑒方明月等[24]對 “治愈”僵尸企業過程的識別方法，如果企業上一年度為僵尸企業且此后連續兩年不是僵尸企業，則zombturni t被賦值為1，否則為0。

表8列 （1）為企業在上一年是僵尸企業的回歸結果，列 （2）為企業在上一年是健康企業的回歸結果。可以看出，無論前一年企業屬于僵尸企業還是健康企業，企業前端污染治理均顯著降低了僵尸企業的形成。表8列 （3）的回歸結果表明，前端污染治理顯著促進了僵尸企業向健康企業的轉變，即政策實施在一定程度上治愈了僵尸企業。在僵尸企業的處置過程中，并非只有完全清退一條道路，可以通過內部調整、外部引導實現負債降低、盈利增加，從而達到 “治愈”效果?？梢?，前端污染治理不僅降低了僵尸企業的形成概率，還提高了僵尸企業向健康企業轉化的概率。

表8 僵尸企業身份

七、進一步研究

由于清潔生產標準是行業層面政策，除了考察該政策的微觀效應外，考察行業層面的政策效果會更直觀反映前端污染治理在化解僵尸企業危機上的積極作用。為此，本文用行業內僵尸企業數量占比衡量行業僵尸企業比重，并構建如下計量模型:

其中，zombratejt表示行業內僵尸企業比重，Treatjt表示實施清潔生產標準的行業，受政策影響則賦值為1，否則為0。Xjt為行業層面的控制變量，借鑒毛其淋等的方法[25]，選取了以下指標:行業內企業平均年齡 （aver_age）、行業融資約束 （aver_finan）、行業內企業平均規模 （aver_scale）、行業全要素生產率 （aver_TFP）、行業負債率 （aver_debt）、國企比重 （staterate）以及行業集中度 （HHI）；Dt、Dj分別代表年份固定效應與行業固定效應；εjpt是隨機誤差項。表9列（1）給出了行業層面的檢驗結果，使用僵尸企業數量 （持續借貸法）占行業中企業數量的比例衡量僵尸企業比重，列 （2）、列 （3）使用官方連續利潤法與動態衡量法所得僵尸企業數量比重進行穩健性分析。

表9 行業層面檢驗

表9的結果表明，前端污染治理顯著降低了行業內僵尸企業占比?？梢?，從行業層面分析，前端污染治理方式效果依然顯著。而行業內其他控制變量的結果顯示企業層面的影響基本一致，在此不贅述。因此，本文在行業層面進一步驗證了前文結論:前端污染治理有效抑制了僵尸企業形成。

八、結論與政策建議

污染治理作為環境保護的重點工作，本文發現其在預防僵尸企業形成方面也起到了重要作用，進一步拓展了前端污染治理的經濟效應。本文發現清潔生產標準政策對于減少經濟發展中的僵尸企業成分起到了積極的推動作用，從而實現環境治理、資源優化配置的雙贏，促進經濟健康穩定發展。

本文基于1998—2013年中國制造業企業數據，利用中國生態環境部從2003年起陸續頒布的清潔生產標準政策作為準自然實驗，實證分析了前端污染治理對僵尸企業形成的影響。實證檢驗及一系列穩健性檢驗證明前端污染治理顯著抑制了僵尸企業形成；此外，本文對前端污染治理影響僵尸企業形成的途徑進行了探索，發現前端污染治理可以通過降低企業生產成本和促進企業創新抑制僵尸企業的形成。在異質性分析中，本文發現前端污染治理更有效地降低了市場化水平較高的地區以及非國有企業的僵尸企業形成概率。在行業層面分析中，發現前端污染治理方式還降低了行業的僵尸企業比重，進一步印證了本文的主要觀點。

基于以上結論，本文提出如下的政策建議:（1）從企業發展視角出發，企業在前端污染治理與內部結構調整的過程中，可通過引進先進設備、提高要素效率等途徑實現降低企業的實際生產成本并提高經營績效，進而化解僵尸企業難題。（2）考慮到前端污染治理對企業僵尸化的差異政策效果，政府應當減少對企業的過度幫扶，避免由此導致的資源浪費以及企業過度依賴，充分發揮市場在配置資源與優化競爭等方面的獨特優勢，更多地采用市場激勵型政策處置僵尸企業。（3）從僵尸企業的處置視角出發，盡可能避免 “一刀切”地出清、退出市場，為行業發展前景較好的企業保留足夠的轉換空間，避免盲目處置與資源浪費，提高經濟的整體運行效率。