孙博文 柳明 张伟广

摘要：科学处置僵尸企业的前提是“精准识别”。本文系统梳理与比较了僵尸企业识别的部委标准、CHK标准、FN-CHK标准及相关修正标准的适用性特征。进一步，采用中国工业企业数据库1998-2013年数据，基于PSM方法检验了企业产品创新能力对企业僵尸化的抑制作用及影响机制，证实了将企业产品创新指标纳入僵尸企业识别标准中的适用性，基于此提出了FN-CHK（新）标准，比较探讨了不同识别标准下僵尸企业的数量及财务特征，对FN-CHK（新）标准下僵尸企业的异质性特征进行了分析。研究发现，FN-CHK（新）标准剔除了2285家具有产品创新能力但是被误判为僵尸企业的企业，各类识别标准下僵尸企业数量和比例均呈波动中下降的趋势;僵尸企业资产负债率高于非僵尸企业，虽然利润率、资本生产率和劳动生产率都比非僵尸企业低，但面临着更低的融资成本。FN-CHK（新）标准下，僵尸企业比例存在西北、中部、西南、东北、环渤海以及东南逐渐降低的地域分布特征，僵尸企业集中在中西部欠发达地区;公共事业行业僵尸企业比例最高，而且位于产业上游以及劳动密集型行业的僵尸企业比例高于其他行业;国有和集体企业僵尸企业比例高于私企、港澳台和外商企业;金融危机前后出口与内销企业僵尸企业比例表现出不同的特征。未来僵尸企业识别与处置要求：将反映企业成长性与产品创新能力的指标纳入僵尸企业识别标准;分类指导以及针对性地处置僵尸企业;完善政府指导下的僵尸企业市场化退出机制等。

关键词：僵尸企业;识别;企业新产品;异质性

一、引言

推动僵尸企业处置与化解产能过剩是深化供给侧结构性改革的重要任务，也是实现高质量发展的应有之义。僵尸企业是指缺乏盈利能力却能够以低于市场最优利率成本获得信贷资源，依靠外界输血而缺乏自生能力的企业。僵尸企业的存在破坏了市场机制，加剧了信贷资源的错配，带来了严重的产能过剩问题（Caballero et al，2008; Kane，1987; Hoshi and Kashyap，2009;申广军，2016;何帆、朱鹤，2016），还对其他非僵尸企业产生了投资挤出效应（Hirata，2010;谭语嫣等，2016）。此外，由于我国金融制度不健全，僵尸企业往往会倾向于采用企业间商业信用的非正式金融方式融资，带来对僵尸企业合作关联企业的“传染”，甚至会拖累银行成为“僵尸银行”（方明月等，2016）。僵尸企业如果不能够及时处置，经济动能转换以及高质量发展就无法保障，去杠杆工作的受阻将加大系统性金融风险。鉴于僵尸企业的危害性，自2015年以来，中央出台了僵尸企业处置的一系列政策指导文件，试图以处置僵尸企业作为深化供给侧结构性改革、调整经济结构以及促进经济行稳致远的重要抓手，但在我国这种典型的“政治上集权、经济上分权”的制度背景下，地方政府面临着官员晋升、税收竞争以及就业保障的三重激励，再加上僵尸企业主要集中在国企和产能过剩行业领域，其处置工作还面临着较多的体制机制障碍。

事实上，僵尸企业的处置除了在制度创新上破局之外，当务之急是进一步完善僵尸企业处置的长效机制，核心指导思想应当是“分类处置”：对于那些缺乏技术与产品创新、生产效率低下而且不符合国家宏观经济政策调整方向的企业，应当依法实施破产清算，并可以根据实际工作的推动适时修改企业破产法;而对于那些具有技术与产品创新能力的僵尸企业，则应当充分发挥市场化的处置机制，通过混合所有制改革、兼并重组以及债转股等市场化的方式进行改造处置。因此科学处置僵尸企业的前提是“精准识别”。2019年7月国家发改委印发的《加快完善市场主体退出制度改革方案》进一步明确了公共安全、产业调控、区域发展、技术标准和环境保护需要下特定领域的退出规则，这意味着不满足特定技术标准以及缺乏技术创新能力的企业可能会成为特定的处置对象。在僵尸企业识别的实践与学术研究中，识别标准更多关注企业的信贷补贴、盈利水平以及企业的财务杠杆率等方面，鲜有学者从企业产品创新的视角对一些具有产品创新能力的僵尸企业“去伪存真”，不利于僵尸企业的进一步处置工作。本文贡献在于：系统梳理与比较了僵尸企业识别的官方标准、CHK标准、FN-CHK标准以及相关修正标准，检验了将企业产品创新能力纳入僵尸企业识别标准的适用性并基于此提出了FN-CHK（新）标准，力求实现僵尸企业数量的“去伪存真”，推动僵尸企业的科学处置，减少因僵尸企业误判和错误处置带来的经济社会效益损失。

二、僵尸企业识别方法研究述评

就僵尸企业的识别而言，应用比较广泛的标准有国家部委标准、CHK标准、FN-CHK标准以及FN-CHK标准的各类修正方法，刘奎甫和茅宁（2016）对国外僵尸企业的研究做了一个很好的综述，本文重点关注其识别方法。

（一）国家部委标准及修正

2015年12月9日，国务院总理李克强在国务院常务会议上首次对僵尸企业提出了具体的清理标准，即“要对持续亏损3年以上且不符合结构调整方向的企业采取资产重组、产权转让、关闭破产等方式予以‘出清”。国务院及相关部委出台了一系列僵尸企业识别的严格标准，其中国务院指出“不符合国家能耗、环保、质量、安全等标准，持续亏损三年以上且不符合结构调整方向”的僵尸企业标准，工信部则提出僵尸企业是“已停产、半停产、连年亏损、资不抵债，主要靠政府补贴和银行续贷维持经营的企业”的识别标准。一般而言，由于上市公司连续亏损三年必须退市的要求，相关官方标准难以涵盖上市公司僵尸企业的识别。国务院标准的“连续三年亏损”标准具有一定的局限性，未能将僵尸企业”低于市场利率水平、低价信贷资源”等两个特征考虑进来，造成僵尸企业数量的估计偏误（谭语嫣等，2016）。

（二）CHK标准及修正

CHK标准的局限在于信贷补贴本身计算的科学性以及单一信贷补贴标准识别僵尸企业的局限性。一方面，在真实利息支出的计算中，经典的CHK标准未考虑企业的利息收入项，因此造成了企业真实利息支出的高估，进而低估了信贷补贴和僵尸企业的数量，谭语嫣等（2016）對此进行了修正。CHK标准还忽视了中国的政府干预所带来的可转债利率远远低于其他债券利率的事实，造成“利息支付下限”的低估，进而导致“僵尸企业”数量低估（周迸等，2018）。周琎等（2018）利用企业各种未清偿债券的具体利率计算利息支付下限R^*_I，t对信贷补贴标准进行调整。另一方面，单一的银行信贷补贴标准并不能反映企业的真实僵尸属性，接受银行信贷补贴仅仅是企业僵尸化的必要而不充分条件，优惠利率并不仅仅存在于僵尸企业之中，一些初创型与研发效率较高的企业往往能够依托组织网络以及社会资源、政商关系等因素获得一定的补贴支持，但若据此标准判断成长型企业的僵尸化，容易对获得了优惠利率贷款的优质企业误判，导致僵尸企业数量高估（Lin，2014）。另外，一些“僵尸企业”虽然没有获得优惠利率，却因为各种原因而获得了持续的信贷支持，而成为“僵尸企业”标准识别的“漏网之鱼”（Fukuda and Naka-mura，2011）。

（三）FN-CHK标准及修正

Fukudaand Nakamura（2011）对Caballero et al. （2008）的CHK标准进行了修正，FN-CHK标准引入了“利润原则”（profit criterion）以及“常青贷款原则”（evergreen lending criterion），“利润原则”的核心是将信贷补贴或者政府补贴因素作为企业利润计算的扣除项而重新估算企业的实际利润，“常青贷款原则”是指僵尸企业满足“资产负债率大于50%且连续增加”，识别方法具有较强的适用性，王永钦等（2018），方明月和孙鲲鹏（2019）都采用了经典的FN-CHK标准对僵尸企业进行了识别，分别探讨了僵尸企业的创新效应以及国企混改对僵尸企业处置的影响。后续的学者基本上都是基于FN-CHK标准的修正对僵尸企业进行识别，包括真实利润指标计算口径的调整、平滑利润的统计处理、利润的连续性价值、财务负债率标准调整等方面。

1.FN-CHK标准中“利润原则”修正

企业利润的计算调整在于是否将各类政府补贴、非经常损益考虑进来，以及是否采用动态化的方法对利润进行平滑计算处理。谭语嫣等（2016）认为企业的利润总额包含了当年的非经常性损益，导致实际发生亏损的僵尸企业因为获得政策性补贴而显示正的账面利润或利润总额，经常被误判为非僵尸企业，并进一步采用营业利润替代利润总额的方法进行了修正。

张栋（2016）加上了“扣除非经常损益后利润为负”以及“加上政府补贴后净利润为正”作为利润计算的修正标准，识别出了通过政府补助存活的钢铁企业。Imai（2016）认为企业的波动性存在导致对“僵尸企业”识别的误判，因此计算了税前利润与信贷补贴的差值作为利润调整项，并将其作为FN-CHK识别标准中的利润基础，采用连续T+l年的企业利润情况进行判断。周琎等（2018）使用扣除非经常性损益后的净利润（NAGL）作为盈利指标，替代FN-CHK模型中使用EBIT，还借鉴了张栋（2016）的做法，使用了“政府补贴/净利润”的指标，计算了企业息税前利润（ EBIT）与利息支付下限R^*的比值进行标准化处理。申广军（2016）强调，实际利润的计算应当将非营业收入项目排除，因为企业可以通过财政补贴、税收返还或者其他经常性损益等方式获得正的利润，并采用了“实际利润连续3年为负值”的官方严格化的标准，信贷补贴、政府补贴对真实利润的影响也存在差异（黄少卿、陈彦，2017）。程虹和胡德状（2016）将连续两年利润为负或者利润净值扣除政府补贴（含年均科技创新补贴与税收返还）为负的企业识别为僵尸企业，但鉴于中国企业—员工匹配调查”（ CEES）的数据限制，未考虑“常青贷款”原则下的企业资产负债率指标，使得僵尸企业识别不甚科学，未能很好地抓住僵尸企业金融资源错配的本质。从真实利润的动态连续性来看，选择“扣除政府补贴或者信贷补贴之后实际利润连续若干年为负”作为识别僵尸企业的条件较为常见（朱舜华、陈琛，2016;聂辉华等，2016），但会忽视企业利润“连续微弱为正”的情况，导致僵尸企业的低估，黄少卿和陈彦（2017）、王守坤（2018）均沿用了Imai（ 2016）的修正法，采用“平滑利润”均值作为企业当年利润的代理变量，能够有效避免企业因为短期利润波动而被识别为僵尸企业的“误判”。

2.FN-CHK标准中“常青贷款原则”的修正

“常青贷款原则”（evergreen lending criterion）是指“资产负债率>50%且连续增加”，Kwon et al.（2015）放松了企业资产负债率超过50%的条件，仅考虑企业t时期的债务是否高于t-l时期的债务的标准，这一点也比较容易理解，因为在中国，由于金融制度的不完善，银行倾向于对因资金周转问题无法按时偿还贷款的企业进行利息展期，而非提供新的贷款（林毅夫等，2004），容易忽视企业的真实债务增加，使得放松企业资产负债率高于50%这一严格约束的结果误差并不高。此外，企业支付的最低利息是基于滞后一年的贷款额度计算的，盈利能力较强的企业拥有较为充足的流动性而倾向于提前偿还贷款，导致企业实际支出的利息水平有所下降和信贷补贴的高估，进而僵尸企业的估计数量要高于真实水平，所以采用前后两年企业负债平均水平替代滞后期负债水平不失为一种计算“最低利息支出”以及“常青贷款原则”的良好改进方法（谭语嫣等，2016）。此外，在“常青贷款原则”的改进方面，王万珺和刘小玄（2018）识别的核心是企业的现金流状况，参考Guariglia et al. （2011）的方法，计算现金流=利润总额—所得税+当期折旧+利息支付以及计算当期流动负债流量=流动负债_（t）-流动负债_（t-1），并进一步将现金流小于流动负债的企业识别为僵尸企业。

3.FN-CHK方法的进一步拓展修正

除了CHK标准、FN-CHK标准以及FN-CHK（修）标准之外，还有相关研究基于反映企业经营绩效的指标对FN-CHK标准进行了拓展性的修正。聂辉华（2016）提出了FN-CHK修正法的“中国人大国发院标准”，认为企业需要连续两年满足FN-CHK标准，经历了T年和T+1年两个时期，在第T年才可以称之为“僵尸企业”。Hoshi and Kim（2012）基于韩国的研究，将财务费率（财务费用/销售收入）纳入僵尸企业的识别体系，财务费率的筛选能够避免FN-CHK法对优质企业的误判。黄少卿和陈彦（2017）除了考虑企业多年期的平滑盈利状况，以避免僵尸企业在某一个年份的偶然盈利而出现将其排除的错误之外，还在分类上根据资产负债率条件，将股东继续保留剩余控制权的僵尸企业，与必须进入破产程序的僵尸企业区别开来，排除了“连续三年净资产增加”的企业误判。栾甫贵和刘梅（2018）构建了包含造血功能、输血标准、时间标准等三個一级指标，以及盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、输血程度、银行贴息程度、会持续亏损程度、输血依赖程度八个二级指标在内的僵尸企业指数评价体系，拓展了FN-CHK修正标准的研究方向，而且栾甫贵和汤佳颍（2018）基于僵尸企业的识别指标，从企业盈利能力、偿债能力、营运能力、发展能力、输血程度和时间维度六个方面，基于Logit模型计算了企业僵尸化的连续指数。黄婷和郭克莎（2019）考虑到现实中僵尸企业所面临的生产效率低、竞争力差、丧失自生能力等困境，认为需要将生产效率、企业竞争力等因素纳入僵尸企业的识别中。许江波和卿小权（2019）将产能利用率（营业收入与剔除在建工程后长期资产占比）连续两年小于行业中位数且连续下降的企业识别为僵尸企业。卓越和王玉喜（2019）以利润和效率为僵尸企业的核心识别标准，检验信贷援助、常青贷款以及计人营业外收人的其他政府补助作为适用性标准进行回归分析，但以利润和效率为本质特征可能忽视了僵尸企业的金融资源错配的核心内涵。

（四）小结

僵尸企业的识别标准主要有官方标准、CHK标准，FN-CHK标准以及各类FN-CHK修正标准等，CHK标准的核心是企业是否接受信贷补贴，FN-CHK标准则包含“真实利润原则”以及“常青贷款原则”，相关的FN-CHK修正方法大部分都是对以上两类标准的修正，对企业利润与资产负债率等指标进行调整，本文称之为FN-CHK（修）标准。除了以上标准之外，很多研究在FN-CHK（修）标准的基础之上，将企业的经营管理费用、净资产水平、企业效率和创新等指标引入僵尸企业的识别标准体系中，力求从更加多维的层次反映僵尸企业的经营特征，本文称之为FN-CHK（新）标准。表1对僵尸企业识别标准的类别和内容进行了梳理与评价，本文将信贷补贴原则、真实利润原则以及常青贷款原则分别称为C原则、P原则以及E原则，而对其他指标进行修正标准称为N原则。表l对僵尸企业的识别标准、识别方法修正、修正原则以及有效性和局限评价进行了总结。

三、企业产品创新视角下僵尸企业识别标准的适用性分析

僵尸企业的本质是金融资源错配，而企业的创新能力可能会通过缓解金融资源错配以及提高企业效率而抑制僵尸企业的形成。将企业产品创新能力作为僵尸企业识别“去伪”标准的一个重要前提是企业产品创新能力与僵尸企业“金融资源错配”这一本质特征的不兼容，满足这一条件的实证探讨可视为将企业产品创新指标纳入僵尸企业識别标准的适用性检验。理论上，企业的创新能力会通过缓解金融资源错配提高企业的全要素生产率，进而有助于通过市场机制的发挥淘汰低效率僵尸企业，当然也可能为企业创造新的市场空间与垄断利润，抑制企业的僵尸化，甚至实现僵尸企业的“复活”，接下来的实证则有必要对企业的产品创新是否能够抑制企业僵尸化这一命题进行检验。

（一）基于倾向得分匹配方法的模型构建

企业产品创新能力与僵尸企业可能存在互相制约的互动内生关系，企业研发投入与新产品数量有助于抑制僵尸企业的形成（栾甫贵、汤佳颍，2018;程虹、胡德状，2016），而且王永钦等（2018）也发现僵尸企业对企业创新有明显的挤出效应，并且对国有企业以及外部融资依赖较高的行业创新挤出效应更为明显。为了缓解样本自选择和内生问题，本文将基于倾向得分匹配法（PSM），基于企业新产品产值水平将样本分为“创新组”与“非创新组”，对企业产品创新影响僵尸化的实证及机制进行分析。倾向得分匹配方法由于不需要事先假定函数形式、参数约束及误差项分布，也不需要解释变量外生以识别因果效应，比Heckmaan两阶段模型或工具变量法更具优势（Heckman and Vytlacil，2007）。本文构建了企业创新能力影响企业僵尸化的模型如下：

（二）变量选择与说明

被解释变量：僵尸企业zomble的识别以经典的FN-CHK标准为基础：首先推断企业市场条件下的最低应付利息，如果实际支付利息小于最低应付利息，则意味着企业得到了银行的信贷补贴被识别为僵尸企业（Caballero et al，2008）进一步增加“利润原则”以及“常青贷款原则”，若企业在当年年息税前利润低于最低利息支出，上一年资产负债率超过50%且当年有所增加，则被判定为僵尸企业。

自变量：企业产品创新哑变量（create-dum）的计算方法是，首先计算代表企业产品创新能力的变量w create，采用企业新产品产值与工业增加值的比重表示选择企业新产品产值作为创新能力的代理指标是因为，与专利个数、新产品项目开发数等指标相比，新产品产值综合反映了创新的数量和质量，更能够准确地衡量企业的创新能力以及创新决策（彭向、蒋传海，2011）。进一步，以企业创新能力的中位数（median）作为标准，将企业产品创新能力高于中位数的企业定义为创新组create=l，将其视为处理组（Treate），其他为非创新组create=o，将其视为控制组（Control）。采用倾向得分匹配法（PSM）计算创新组与非创新组的倾向得分，可以判断企业创新能力对僵尸企业形成影响的净效应。

控制变量包括：企业年龄（w_age）和年龄平方项（age2），企业年龄通过数据所在年份与企业成立年份差值计算;企业所有制虚拟变量（state_own）.国有企业state_own=l，其他为0;企业出口密集度（w_exp_den），采用出口交货值与工业销售产值的比值表示;模型2中的影响企业产品创新决策的样本选择变量（select）包括企业就业（job）、企业年龄（w_age）以及企业专利数量（patent）等（李心丹，1997;张杰和郑文平，2018;吴延兵，2007）。

（三）平衡检验与描述性统计

数据来自中国工业企业数据库1998-2013，经过PSM平衡检验后，剔除了3925家创新组与非创新组不匹配的样本，表2中平衡检验结果发现，样本选择变量中的企业就业job、企业年龄w_age以及企业专利patent变量的方差分别降低了89.9%、90.1%以及90.2%，p值分别为0.255、0.434以及0.598，这意味着经过PSM处理之后创新组与非创新组在各类综合指标特征的得分比较接近，各变量方差变动范围及平衡性不存在显著性差异，有效缓解了样本自选择以及企业产品创新的内生问题，使得估计结果更加科学。表3反映了主要变量的描述性统计结果，经过筛选后样本中有13.8%的僵尸企业，创新能力组企业占比为4.54%，另外还有18.9%的企业退出市场以及2.94%的僵尸企业“复活”。

（四）产品创新视角下僵尸企业识别标准的适用性讨论

表4基于PSM方法探讨了企业产品创新（create_dum）对企业僵尸化的影响及机制。列（l）显示企业产品创新显著抑制了企业僵尸化，系数显著为-0.00937且通过1%显著水平检验，原因可能是企业创新通过提高企业盈利能力以及提高全要素生产率、淘汰低效率僵尸企业等路径对僵尸企业产生影响。进一步，列（2）至列（5）对中间机制进行了探讨，中间机制变量销售利润率（w_profit_rate）采用企业利润总额与销售额比重表示，企业全要素生产率（ w_tfp_op）数据来自Olley and Pakes（1996）提出的半参数估计法估计。此外，企业创新还可能会影响市场机制的发挥推动僵尸企业退出市场，若企业一直为僵尸企业直到t期退出市场，则定义企业在t期退出（exit），与企业生存分析类似，鉴于样本数据截至2013年，识别僵尸企业是否退出时，2013年存在数据右删失问题，故而在考察僵尸企业是否退出时不考虑2013年（陈勇兵等，2012）。企业产品创新还可能通过提高企业盈利能力实现僵尸企业复活变量（re-vive），若企业在t-l时期为僵尸企业而在t时期为非僵尸企业，那么我们定义该企业在t时期复活。

机制检验发现，列（2）中企业产品创新显著提高了企业销售利润水平，有助于抑制企业的僵尸化，此外列（3）至列（5）显示，企业产品创新提高了企业的全要素生产率而且有助于实现僵尸企业的“复活”，但对僵尸企业的退出影响不显著，可能与当前我国僵尸企业的市场退出机制不健全密切相关，在地方政府竞争和政治晋升的激励下，地方政府倾向于对僵而不死的国有企业提供补贴与信贷支持，维持其苟延残喘，导致无法通过市场出清机制淘汰落后低效僵尸企业。控制变量中，列（1）中企业的年龄对僵尸企业具有先促进、后抑制的“倒U”非线性关系，初创企业更容易成为僵尸企业，但随着企业年龄的增加，超过了一定年龄的企业具有较强的适应能力，因此不容易传染为僵尸企业，证实了所谓的“适者生存”的基本法则（方明月等，2016）;此外，国有企业以及出口密集程度高的企业更容易成为僵尸企业。综上，企业的产品创新能力不仅反映了企业自身的经营绩效和市场竞争力，而且还通过提高企业盈利水平以及全要素生产率等抑制了企业的僵尸化，这意味着有必要在僵尸企业识别过程中剔除具有企业产品创新能力的企业，避免部分创新企业被误判。

四、僵尸企业的识别方法修正与比较分析

实证研究结果表明，将企业创新能力纳入僵尸企业识别标准体系满足“企业创新能力通过提高企业盈利能力以及提高全要素生产率、淘汰低效率僵尸企业等路径抑制企业僵尸化”的基本推断，鉴于此本文将企业创新能力因素纳入僵尸企业的识别标准中，并结合经典识别方法的修正对不同识别标准下的僵尸企业识别结果比较分析。

（一）产品创新视角下的FN-CHK（新）标准识别

具体进行了从CHK标准（zombie_chk）、FN-CHK修正标准（zombie_fn）、中国人大国发院标准（zombie2）以及产品创新视角下的FN-CHK（新）标准（zombie_newproduct）的递进严格化的识别。

1.CHK标准识别

2.FN-CHK修正标准

本文中，一方面，僵尸企业的识别满足“资产负债率>50%，当年负债Debt_t>上一年Debt_（t-1）”（谭语嫣等，2016;周琎等，2018;Fukuda and Nakamura，2011）。另一方面，考虑到很多僵尸企业即便是偶有年份利润恢复为正，但也可能会因为外部条件而出现利润“—十—”的情况，为了防止个别僵尸企业在个别年份出现实际利润微弱为正，导致之后若干年份无法被识别为僵尸企业的情形，本文除了基于“扣除信贷补贴之后实际利润连续若干年为负”作为实际利润的识别条件（朱舜华、陈琛，2016;聂辉华等，2016），进一步参考Imai（2016）的修正法，采用连续若干年（两年）实际利润的平滑均值作为当年的真实利润情况，在“常青贷款标准”之上，将扣除信贷补贴的真实利润连续两年平滑均值小于O的企业在当年识别为僵尸企业。

3.中国人大国发院标准

在FN-CHK（修正）的基础之上，只有企业在上一年与当年的连续两年被识别为僵尸企业，那么在当年才被识别为僵尸企业（聂辉华等，2016）;

4.产品创新视角下的FN-CHK（新）标准

僵尸企业表现为高财务杠杆率以及低盈利能力，但根本原因在于企业的低效率生產以及缺乏创新能力。鉴于此，本文在传统的僵尸企业识别的基础之上，将企业新产品产出指标作为识别僵尸企业的重要参考标准，原因在于，一些研发型的企业接受的政府补贴可能流人了研发部门，带来了连续的新产品产值的增加，反映了企业的长期成长能力，即便短期内符合“真实利润原则”和“常青贷款原则”，被识别为僵尸企业的样本也应当被剔除。一般意义上衡量企业创新产出的指标有研发费用、发明专利（Pakesand Griliches，1980;董晓芳、袁燕，2014）和新产品产值（Audretsch and Feldman，1996;Feldman andAudretsch，1998）等，考虑到中国工业企业数据库（1998-2013）企业R&D投入指标缺失值，本文采用新产品产值（new product）衡量企业的创新能力。因此，本文的产品创新视角下的FN-CHK（新）标准为：如果企业新产品产值连续三年大于0，那么当年被识别为僵尸企业的样本应当被排除。

（二）数据来源与处理

本文采用的是1998-2013年中国工业企业数据库，涵盖了全部国有工业企业以及规模以上（主营业务收入在500万元及以上）的非国有工业企业，为解决数据库存在的诸如样本重合、指标缺失、测度误差明显等问题（聂辉华等，2012），根据实际需要，进行了如下几方面的处理：

（1）匹配合并。在参考Brandt et al. （2012）、杨汝岱（2015）的基础上对原始样本进行匹配，以“法人代码”、“企业名称”、“地区（市、县）”、“电话号码”、“行业代码（三位数、四位数）”、“主要产品”、“开工年份”、“邮政编码”、“登记注册类型”、“国有控股情况”等10个基准变量，逐步分邻近两年、邻近三年，最后统一匹配到全体年份的非平衡面板数据集。

（2）剔除异常值。删除核心指标缺失或为负的样本，包括企业总资产、工业总产值、实收资本以及固定资产净值年平均余额等指标;删除与一般会计准则不符合的样本，如总资产小于流动资产、总资产小于固定资产以及利润率大于l;删除就业人数小于8的企业;删除企业新产品产值缺失的样本。

（3）行业代码调整。为了使行业在1998-2013年期间具有连续性和可比性，我们将GB/T4754-1994年版的行业分类与GB/T4754-2002年版的行业分类进行转换，进一步结合国民经济行业分类标准在2002年和2011年的调整目录，手工对四位数行业代码进行统一，并确保两位数行业代码统一到2011年标准。

（4）价格平减。为消除通货膨胀的价格影响，本文以样本初始年份1998年为基期，利用工业生产者价格指数、工业生产者购买价格指数以及固定资产投资价格指数分别对工业总产值、中间投入、本年折旧、固定资产合计及固定资产净值年平均余额进行价格平减。

（5）由于工业企业数据库数据并不是基于学术研究而建立的，因此存在部分缺失值，本文参照聂辉华和贾瑞雪（2011）、鲁晓东和连玉君（2012）、杨汝岱（2015）使用固定资产合计、固定资产净值年平均余额、本年折旧等变量，通过永续盘存法计算得到企业层面的投资和资本存量。通过样本匹配、删除无效变量、行业代码统一、价格平减等处理过程。

（6）统一地区行政代码。利用《中华人民共和国行政区划代码》（GB/12260，1995，1999，2002和2007年版）中的代码表及其代码变更对照表，我们以GB/T2260-2002年版的行政区划及其代码为基准体系，通过合并、替代、删除或增加等方式，将1998-2009年工业企业数据库的地区代码全部转换为以GB/12260-2002年版为基准的地区代码，从而使1998-2013年的地区代码具有连续性和可比性。最终仅保存了1998-2013年共计16年30个省市（剔除西藏和港澳台地区）的2831714家企业样本。

（三）不同识别方法下的僵尸企业数量及财务特征

1.不同识别方法下僵尸企业数量与比例特征

基于中国工业企业数据库1998-2013的数据，本文计算并比较分析了包括CHK标准（zombie- chk），FN-CHK标准（zombie fn），FN-CHK（修）标准（zombie2）以及基于企业产品创新的FN-CHK（新）标准（zombie- newproduct）的僵尸企业特征，见表5和图l。总体来看，在各类标准下僵尸企业的数量以及比例变化均呈现波动中下降的趋势，虽然个别年份有所反弹，但总体趋势与聂辉华等（2016）、蒋灵多和陆毅（2017）等研究基本一致。实际上，各类标准的僵尸企业识别条件的递进严格化最大程度上实现僵尸企业的“去伪存真”，僵尸企业比重随着识别标准的严格化而逐渐降低，比如2000年四类标准的僵尸企业比例分别为43.43%、21.67%、11.53%以及10.73%，FN-CHK（新）标准剔除了2285家具有产品创新能力但是被误判为僵尸企业的企业，导致僵尸企业的数量有一定下降，研究结论与中国人大国发院标准（聂辉华等，2016）的趋势基本一致，但本文的识别标准更为严格。就时间趋势而言，僵尸企业比例在不同识别标准下都呈波动下降趋势，但因为金融危机的外部冲击在2009年有所反弹，随后2010年恢复到正常水平并逐渐下降，对于这一数据结构变化的原因，不同学者从数据质量和政府刺激等方面进行了剖析，除此之外本文认为还不能忽视僵尸企业退出市场的动态化因素，金融危机之后，大量僵尸企业受到外部需求冲击而失去了订单和盈利能力，其市场退出行为可能导致2010年僵尸企业数量比例的骤降。

图2刻画了全国僵尸企业的比例变化Kernel密度函数分布，可知从2000年至2013年僵尸企业比例在城市中的分布波峰左移动，僵尸企业比例总体有下降趋势，而且预示着低比例僵尸企业的城市更加集中。

2.不同识别标准的僵尸企业财务特征

表6基于企业所有制的视角，对各类识别标准中僵尸企业与非僵尸企业的效率与债务特征进行了比较分析。结果显示：首先，不同识别标准下僵尸企业的利润率、资本回报率和劳动生产率都低于正常企业，而且资产负债率普遍高于非僵尸企业，但融资成本却显著低于正常企业。以国企为例，FN-CHK（新）标准下僵尸企业的利润率、资本生产率、劳动生产率以及融资成本分别为-0.026、-0.606、4.818以及0.011，显著低于正常企业的0.044、-0.212、5.469以及0.021，资产负债率78.3%也高于正常企业的60.8%的水平，说明虽然僵尸企业的生产效率和盈利能力显著低于非僵尸企业，却能够以较低的融资成本获得资金支持，带来了信贷资源错配与效率损失，国有企业的就业与社保负担可能是抑制企业生产率的重要原因（邓悦等，2018）;其次，FN-CHK（新）标准与中国人大国發院标准的结果基本一致，但都较其他识别方法更为严格，对应着更低的生产效率、利润率以及融资成本;最后，不同所有制企业的结果中，以FN-CHK（新）标准下僵尸企业为例，民营僵尸企业的利润率、资本与劳动生产率一般高于其他类型企业，但也面临着较高的资产负债率，国有僵尸企业的效率与盈利能力低于其他企业，却因为预算软约束面临着较低的融资成本。

（四）FN-CHK（新）标准下僵尸企业异质性特征

1.地区特征

本文参照世界银行的标准，根据经济发展程度将全国30个省级行政区域（剔除西藏，不含香港、澳门和台湾）分为东北、环渤海、东南、中部、西南和西北六个经济区域，与传统的东中西三大地理板块的划分相比，世行标准更能够准确反映不同地区的经济发展异质性和非均衡特征。表7显示，各地区的僵尸企业比例都呈波动下降趋势，与全国总体趋势一致，而且僵尸企业的分布具有明显的经济相关特征，经济发达地区的僵尸企业比例明显低于经济欠发达地区，以2000年为例，东南沿海地区的僵尸企业比例最低，西北地区最高，存在西北（15.74%）>中部（14.26%）>西南（13.63%）>东北（13.62%）>环渤海（11.97%）>东南（8.44%）的空间特征，随着时间的变化，各地区僵尸企业相对比例有些许调整，但总体上经济欠发达地区僵尸企业比例高于经济发达地区，这一点与聂辉华等（2016）的“中国东部与南部发达地区的僵尸企业比例较低，经济发展水平较低的西南、西北和东北地区较高”的研究结论类似。

2.两位数行业特征

僵尸企业的分布具有显著的行业分布特征，由于我国行业分类经历了多次修正和调整，为了使行业在1998-2013年期间具有连续性和可比性，我们将GB/T4754-1994年版的行业分类与GB/T4754-2002年版的行业分类进行转换，进一步结合国民经济行业分类标准在2002年和2011年的调整目录，手工对四位数行业代码进行统一，并确保两位数行业代码统一到2011年标准，最终我们选择了30个CIC二位数行业对其僵尸企业比例特征进行了分析，图4结果发现：从各行业僵尸企业的比例均值来看，电力、热力的生产和供应业（44），燃气生产和供应业（45）以及水的生产和供应业（46）等公共事业行业僵尸企业比例高于其他行业，分别为15.63%、15.07%以及24.38%，因为公共事业行业受公共外部性和政府规制因素影响更大（黄少卿和陈彦，2017）。另外，包括煤炭开采和洗选业、石油和天然气开采业等上游行业，以及黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业等产能过剩的行业都拥有较高的僵尸企业比例，而且具有明显的经济周期行为。此外，具有劳动密集型、出口密集型特征的食品加工业、纺织业，皮革、毛皮、羽毛及制品业以及家具制造业等行业的僵尸企业比例也比较高。由于行业特征的差异，各行业僵尸企业的比例均有所不同，主要原因在于，受2009年金融危机与宏观刺激政策的影响，上游行业受宏观经济政策影响较大，而且“保就业”的压力加剧了劳动密集型、出口型企业的僵尸化（聂辉华等，2016;何帆、朱鹤，2016;周进等，2018）。

3.所有制特征

僵尸企业的分布具有明显的企业所有制差异，表8及图5显示，国有企业、集体企业中僵尸企业比例高于其他类型企业，原因在于，国有企业产权不清晰、激励机制不健全和委托代理等问题突出，导致生产效率和自生能力低下。但国有僵尸企业“僵而不死”有着深刻的制度背景，在分权体制下，地方政府面临着政治晋升、税收竞争以及就业保障的三重激励，这些都离不开国有企业的支持和保障，结果带来了国有企业严重的预算软约束特征，即便是经营效率低下，也会因为政企合谋和政商关系等因素获得源源不断的银行信贷资源，地方政府往往会选择“睁一只眼闭一只眼”的态度对待国有僵尸企业的处置。相比较而言，民营企业、外资企业机制更活，更能够充分利用市场竞争机制提高企业的经营效率和盈利能力，因此僵尸企业比重偏低。但从数量来看，民营僵尸企业数量要远高于其他所有制企业，这意味着私营企业的僵尸企业兼并与破产等处理波及面更广，未来处置僵尸企业需要分类指导，通过兼并重组以及完善破产清算等市场化机制实现僵尸企业的动态化“复活”或“退出”，避免直接行政干预对本地就业和市场信心产生较强的负面冲击。

4.进出口特征

表9及图6显示出口企业与内销企业的僵尸企业比重并无太大差异，金融危机之前出口企业僵尸企业比例总体上低于内销企业，一般意义上，出口企业享有更多的税收优惠和政策补助，更容易被识别为僵尸企业，但与此同时出口企业往往是高效率企业，具有长期增长与盈利的能力，在本文更为严格的僵尸企业识别标准下，具有持续产品创新能力的高效率企业在僵尸企业识别中被剔除，降低了出口与内销企业的数量差异;但在2009年金融危机背景下，出口企业的僵尸企业比例从2008年的6.22%增加到了2009年的13.43%，巨大的外部需求冲击通过降低出口企业订单、商品滞销、资金周转困难以及撤资频发等加剧企业僵尸化（聂辉华等，2016;黄少卿、陈彦，2017）。有和集体企业;金融危机前后出口与内销僵尸企业比例金融危机下的外部需求冲击显著提高了出口僵尸企业比重。据此，本文提出如下政策建议：

（一）识别僵尸企业需要将反映企业成长性与产品创新能力的指标纳入评价体系

单纯依赖信贷补贴、利润连续为負和“常青贷款”等指标，容易带来僵尸企业识别的误判，原因在于，一些具有成长性的研发投入较高的创新型优质企业，可能会因为短期内获得了政府专项技术补贴，优惠贷款利率而且缺乏短期盈利能力被识别为僵尸企业，导致僵尸企业数量“高估”;另外，还有一些缺乏长期的创新能力，但短期内利润较高的“不务正业”企业，也因为拥有较高的非经常性损益而被僵尸企业识别方法排除，导致僵尸企业数量“低估”;最后，初创型企业更加容易受到经济周期与经济波动的影响，结果因为在企业幼年时期尚未盈利而被误判为僵尸企业。因此，未来僵尸企业的识别指标体系需要将反映企业成长性与产品创新能力的诸类指标纳入，包括企业净资产、企业TFP、申请与审批专利数目、R&D投入以及新产品产出等，尽量避免成长研发型企业的“误判”，实现僵尸企业“精准识别”。

（二）僵尸企业的处置要分类指导以及更加注重针对性

多种识别标准下的僵尸企业地区、行业、所有制以及出口属性特征大抵类似，中西部地区、国有企业、上游行业、产能过剩企业以及出口型企业依然是僵尸企业的重灾区，未来应当成为持续推进供给侧结构性改革以及实现化解僵尸企业任务的重要着力点。政策上，要求加快推进国企混合所有制改革，硬化国企和与之关联密切的银行预算，深化国有企业分类改革，明确国企的市场化功能与社会化功能，提高国企经营效率。此外，还应当千方百计化解部分行业的过剩产能问题，尤其是提高黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业等产能过剩严重、僵尸企业比例偏高的行业市场准入门槛，采用市场化手段实现僵尸企业的兼并重组以及破产，完善社会就业保障政策，降低因为处置劳动密集型行业而带来社会大范围失业的风险。最后，当前中美贸易战日趋白热化，出口企业受到了严重的外部环境冲击，巨大的外部需求冲击导致出口企业订单不足、商品滞销、资金周转困难以及撤资频发等，导致僵尸企业问题有严重化的趋势，政府应当适应出台对企业的补助措施，降低企业损失。

（三）僵尸企业的处置应做到政府指导下的市场化机制主导

政府产业政策在一定的历史阶段助推了中国经济的赶超，但往往具有浓重的行政指令和行政指导色彩，导致产能结构调整、产业布局规划的市场空间被大大挤压，带来了市场的扭曲以及企业资源的严重错配，尤其是在当前我国市场依然处于分割状态的制度背景下，地方政府面临着政治晋升、税收晋升、社会保障的“三重”激励，使得地方保护成为发展本地经济的“占优策略”，造成了严重的产能过剩与资源浪费，加剧了企业的僵尸化。因此，在僵尸企业的处置过程中，政府应充分发挥培育市场竞争环境的功能，减少对企业的直接干预行为，应当根据企业的竞争性、公共性属性，对国有企业改革进行分类指导，硬化国有企业的预算约束以及提高经营效率。在此基础上，还应当充分发挥兼并重组的市场化机制，避免僵尸企业不当处置带来的资源浪费，促进僵尸企业的“复活”和市场“退出”，实现企业的资源动态化配置以及降低信贷资源错配。最后，要在现有的《中华人民共和国企业破产法》以及国家发改委《加快完善市场主体退出制度改革方案》的要求之下，完善企业破产配套机制和退出机制，降低企业破产退出成本，建立健全破产退出渠道，稳妥实施强制解散退出，明确特定领域退出规则，通过市场化手段加快淘汰僵尸企业。