中國僵尸企業(yè)的數(shù)量測度及特征分析

朱鶴，何帆

（1.中國社會科學院研究生院，北京 102488；2.中國人民大學重陽金融研究院，北京 100872）

中國僵尸企業(yè)的數(shù)量測度及特征分析

朱鶴1，何帆2

（1.中國社會科學院研究生院，北京 102488；2.中國人民大學重陽金融研究院，北京 100872）

文章利用2007—2015年中國上市公司的財務數(shù)據(jù)，分別應用7種識別方法對中國僵尸企業(yè)的規(guī)模進行了全面的測度。在此基礎上，基于地域、行業(yè)分布和所有制性質三個維度，對識別出的僵尸企業(yè)進行了特征分析。研究結論表明，2007—2015年間中國僵尸企業(yè)的數(shù)量變化基本呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢；產(chǎn)業(yè)結構單一、國有經(jīng)濟成分較高的省份僵尸企業(yè)占比較高；產(chǎn)能過剩行業(yè)和勞動密集型行業(yè)的僵尸企業(yè)占比較高；國有企業(yè)更容易成為僵尸企業(yè)。此外，為厘清僵尸企業(yè)出現(xiàn)的根源，對僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩的關系進行了理論和實踐上的辨析，并結合實證結論提出了處置僵尸企業(yè)的三點建議。

僵尸企業(yè)；上市公司；產(chǎn)業(yè)結構；國有企業(yè)；產(chǎn)能過剩；勞動密集型行業(yè)

一、引言

當前，中國經(jīng)濟正處于戰(zhàn)略轉型的關鍵時期，三期疊加效應導致經(jīng)濟下行壓力不斷增大。在此背景下，中國出現(xiàn)了大量僵尸企業(yè)，嚴重阻礙了經(jīng)濟結構調整和產(chǎn)業(yè)轉型升級。面對挑戰(zhàn)，中國政府已經(jīng)明確表態(tài)，要求各地加快清理所謂的“僵尸企業(yè)”。

僵尸企業(yè)（Zombie Firm）的概念最早由美國記者Kane于1987年提出［1］。當時，美國聯(lián)邦儲蓄信貸保險公司用過于寬松的條件，給一些已經(jīng)名存實亡、資不抵債的公司持續(xù)提供資金，導致大量僵尸企業(yè)出現(xiàn)。此后，日本、美國和歐洲等發(fā)達國家和地區(qū)均出現(xiàn)過僵尸企業(yè)。20世紀90年代，日本資產(chǎn)價格泡沫破裂之后曾出現(xiàn)過大量僵尸企業(yè)，許多學者認為這是日本陷入長期衰退的根本原因（如Ahearne&Shinada，2005［2］；竹中平藏，2014［3］；Yoshino&Taghizadeh-Hesary，2015［4］）。21世紀初，美國航空業(yè)出現(xiàn)了一批僵尸企業(yè)，導致價格和成本長期倒掛，整個行業(yè)發(fā)展受到嚴重影響（Wessel&Carey，2005［5］）。受2008年次貸危機和2011年歐債危機的沖擊，美國、韓國和歐元區(qū)一度出現(xiàn)了許多僵尸企業(yè)。這些僵尸企業(yè)占用了大量信貸資源，最終影響到相關國家和地區(qū)的經(jīng)濟復蘇（Hoshi&Kashyap，2010［6］；Hoshi&Kim，2013［7］；Nakamura&Fukuda，2014［8］）。

上述事實表明，僵尸企業(yè)由來已久，并非一種新現(xiàn)象。特別是在日本經(jīng)歷了“失去的十年”之后，國外學術界對僵尸企業(yè)的學術研究越來越多（如Imai，2016［9］；Kwon&Machiko，2015［10］）。然而，現(xiàn)有的國外文獻只強調了銀行在促成僵尸企業(yè)問題中扮演的角色，也就是所謂的僵尸信貸（zombie lending），并沒有考慮到政府部門的作用。國內(nèi)學術界主要從定性的角度分析了僵尸企業(yè)的成因和危害（如何帆、朱鶴，2016［11］；熊兵，2016［12］），少量定量研究也僅針對某一特定地區(qū)（楊宇焰，2016［13］），尚未出現(xiàn)針對中國僵尸企業(yè)系統(tǒng)性的定量研究。基于上述事實，本文試圖從兩方面進行創(chuàng)新性研究：一是構建測度方法時，充分考慮政府部門所起的作用；二是綜合運用多種方法，對僵尸企業(yè)的現(xiàn)狀進行測度。

二、識別方法的構建

（一）識別方法的文獻綜述

早期對僵尸企業(yè)的研究比較粗糙，主要從一些反?，F(xiàn)象去推斷僵尸企業(yè)的存在。如Tosjitaka et al.（2003）［14］的研究發(fā)現(xiàn)，在20世紀90年代的日本，銀行貸款更多地流向了那些資產(chǎn)負債率已經(jīng)很高的公司，特別是建筑業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)公司。Peek&Rosengren（2005）［15］對同一時期的日本公司進行了研究，也發(fā)現(xiàn)了類似的現(xiàn)象：1993—1999年經(jīng)營效益越差的日本企業(yè)，拿到的銀行貸款反而越多。Caballero et al.（2008）［16］最早給出了直接識別僵尸企業(yè)的方法，學術界稱為“CHK方法”。這種方法主要分為兩步。

第一步，計算出最優(yōu)利率，這個利率是所有企業(yè)在現(xiàn)有條件下可能享受到的最低利率。計算公式如下：

其中，R*的含義是在最優(yōu)惠的條件下，一個企業(yè)需要支付的最低利息；rs和rL分別表示一定時期內(nèi)最優(yōu)惠的短期利率和長期利率，這個優(yōu)惠利率是銀行給那些信譽最高的企業(yè)的貸款利率；rb是企業(yè)發(fā)行債券要支付的利率，用近五年來可以觀測到的同類企業(yè)發(fā)債的最低利率來表示；Bs、BL和Bond分別表示短期貸款規(guī)模、長期貸款規(guī)模和企業(yè)發(fā)行的債券規(guī)模。

第二步，將最優(yōu)利率與企業(yè)實際支付的利率進行對比，那些實際支付利率比最優(yōu)利率還低的企業(yè)就有可能是僵尸企業(yè)。Caballero et al.（2008）［16］的研究發(fā)現(xiàn)，1991年日本房地產(chǎn)泡沫破裂之后，日本僵尸企業(yè)的占比快速上升，1996年最高時占比接近35％。

雖然CHK方法給出了識別僵尸企業(yè)的直接標準，但CHK方法至少存在兩個問題：其一，有些特別優(yōu)秀的企業(yè)享受的貸款利率可能更低，因此可能會把優(yōu)秀企業(yè)識別成僵尸企業(yè)；其二，銀行補貼僵尸企業(yè)的方法不僅限于提供更低的利率，放寬審查、借舊還新等方式都可以幫助僵尸企業(yè)活下去，有的僵尸企業(yè)就會成為漏網(wǎng)之魚。

針對上述問題，后來的學者對CHK方法進行了修正。比較具有代表性的是 Tanaka （2006）［17］和 Fukuda&Nakamura（2011）［18］的研究。Tanaka（2006）［17］首先應用CHK方法識別出僵尸企業(yè)，然后將滿足如下三個標準中任意一條的公司剔除。這三個標準分別是：當年分紅高于上一年，公司債券的發(fā)行期限高于11年，以及總資本占總資產(chǎn)的比重超過40％。該修正在部分程度上彌補了CHK方法的不足，但是上述標準的邏輯比較薄弱，公司債券的發(fā)行期限數(shù)據(jù)也比較難以獲得，因此沒能得到廣泛借鑒。而Fukuda&Nakamura（2011）［18］的修正思路更為明確，可操作性也更強，即通過引入“盈利標準”和“持續(xù)信貸標準”來進行修正。研究表明，經(jīng)過修正的CHK方法測出來的僵尸企業(yè)占比與不良貸款率走勢高度吻合，表明修正后的CHK標準準確性更高。

（二）識別方法的構建

在充分借鑒現(xiàn)有文獻研究的基礎上，本文構建了4種單條件識別方法。CHK方法I和II從僵尸企業(yè)的成因出發(fā)，強調了銀行和政府的作用；實際利潤法I和II從僵尸企業(yè)的表現(xiàn)出發(fā)，強調了企業(yè)實際的經(jīng)營狀況。但是，單條件識別方法囿于信息的局限，誤差較大，且容易系統(tǒng)性高估僵尸企業(yè)的數(shù)量。

因此，本文在此基礎上又提出了3個多條件識別方法，以實現(xiàn)有效信息的整合。過度借貸法同時考慮了僵尸企業(yè)的特征表現(xiàn)和行為，即高負債、實際虧損和增加借款；連續(xù)虧損法考慮了時間因素，從而排除短期性因素對企業(yè)的影響；綜合性方法同時考慮了僵尸企業(yè)的成因和后果，即獲得補貼和實際虧損。

與國內(nèi)外現(xiàn)有文獻相比，本文的創(chuàng)新之處在于強調了政府部門在僵尸企業(yè)問題中扮演的角色。國外學術界在研究僵尸企業(yè)時，往往只強調銀行在僵尸企業(yè)的形成中所扮演的角色，而沒有考慮政府在這個問題上的影響。反觀中國的現(xiàn)實，政府在經(jīng)濟領域發(fā)揮著至關重要的作用，各類補貼和稅費減免都有可能造成中國企業(yè)對其資金的依賴。因此，本文在既有的測度方法中加入了來自政府部門的因素。測度方法的具體情況詳見表1。

三、中國僵尸企業(yè)數(shù)量的測度結果

（一）數(shù)據(jù)來源及處理

本文用到的所有上市公司財務數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)均來自Wind金融數(shù)據(jù)庫，時間跨度為2007—2015年，樣本為當年之前上市的非金融企業(yè)上市公司。如2014年的全部上市公司樣本中，要剔除全部金融類上市公司和2014年新上市的公司。經(jīng)處理后，2007—2015年上市公司的總樣本數(shù)量（家）分別是：1 354、1 469、1 545、1 642、1 985、2 263、2 417、2 419和2 539。

表1　7種僵尸企業(yè)識別方法的詳細說明

可直接獲得的財務數(shù)據(jù)包括利息支出、凈利潤、非經(jīng)常損益、政府補貼、稅收返還和減免、資產(chǎn)負債率。當期借款總額為長期借款、短期借款和應付債券之和。當期外部融資規(guī)模等于籌資活動現(xiàn)金流入減去吸收投資收到的現(xiàn)金。本文參照魏志華等（2012）［19］的研究，用財務費用中的利息支出作為上市公司的實際支付。

本文涉及的最復雜的數(shù)據(jù)來自最優(yōu)利息支付水平的計算。其中，最優(yōu)短期利率和最優(yōu)長期利率長期利率用時間加權后的貸款基準利率衡量①。在確定最優(yōu)惠的債券發(fā)行利率時，本文參考Caballero et al.（2008）［16］的方法，用可觀察到的最低公司債發(fā)行利率作為最優(yōu)惠的利率水平，即同期AAA級公司債的發(fā)行利率。

（二）測度結果及結論

7種識別方法得到的僵尸企業(yè)占比結果見表2。如表2所示，不同方法得到的測度結果差距較大。其中，CHK類方法得到的僵尸企業(yè)占比最高，這部分程度上是因為上市公司是中國境內(nèi)相對優(yōu)秀的公司，因此有可能受到更多的銀行貸款優(yōu)惠。實際利潤法測度的僵尸企業(yè)占比則與宏觀周期顯著相關，這與國外現(xiàn)有研究文獻得到的結論一致。值得注意的是，3種多條件識別方法得到的結果在量級上基本一致，表現(xiàn)出的趨勢也大致相同。

本文可以從結果中歸納出一些典型事實。受2008年金融危機的沖擊，中國非金融上市公司中僵尸企業(yè)的占比有所上升。2009年推出一攬子刺激政策之后，經(jīng)濟開始觸底反彈，僵尸企業(yè)的比例開始下降。2011年前后，隨著貨幣政策逐步收緊，僵尸企業(yè)數(shù)量又開始上升。近年來，隨著經(jīng)濟進入新常態(tài)，僵尸企業(yè)的數(shù)量呈現(xiàn)出趨穩(wěn)的態(tài)勢。多條件識別方法的結果表明，2015年中國非金融上市公司中僵尸企業(yè)的占比約為6％～10％。

表2　2007—2015年7種識別方法下的僵尸企業(yè)占比

四、中國僵尸企業(yè)的特征分析

結合3種多條件識別方法的結果，本文擬從地域、行業(yè)和所有制三方面，對中國僵尸企業(yè)的特征進行分析。鑒于分析會涉及時間、方法和特征三個維度，無法同時從三個維度給出分析結果。因此，為了更好地把握僵尸企業(yè)的最新特征，本文僅呈現(xiàn)出2015年僵尸企業(yè)的地域特征和行業(yè)特征分析結果。

表3　3種多條件識別方法下2015年僵尸企業(yè)數(shù)量排名前10的地區(qū)　?。遥?/p>

（一）僵尸企業(yè)的地域分布特征

表3和表4分別給出2015年僵尸企業(yè)數(shù)量和占比排名前10的地區(qū)。從數(shù)量上來看，如表3所示，3種多條件識別方法測度出的僵尸企業(yè)地域分布情況大體類似。排名靠前的省份大多是發(fā)達地區(qū)，如廣東、上海、浙江、江蘇等地。但發(fā)達地區(qū)的上市公司總數(shù)較多，因此相對數(shù)量并不多。反而是湖南、四川、河南、遼寧中等發(fā)達地區(qū)也排進前10名，在上市公司總數(shù)不多的情況下有較多的僵尸企業(yè)，值得重視。

從占比來看，3種多條件識別方法測度出的僵尸企業(yè)地域分布情況也基本一樣，但與數(shù)量排名有差異。如表4所示，寧夏、廣西、云南、青海、新疆和海南等欠發(fā)達地區(qū)排名普遍靠前。其中，遼寧、四川、湖南三個省份排名均比較靠前，與數(shù)量排名保持一致。寧夏、青海和海南三個省份能夠排進前10名的主要原因是基數(shù)效應。寧夏、青海和海南三個省份分別只有10家、12家和20家上市公司，少量僵尸企業(yè)的出現(xiàn)就會使僵尸企業(yè)的比例大幅上升。

表4　3種多條件識別方法下2015年僵尸企業(yè)占比排名前10的地區(qū)

總的來說，可以得出三點典型事實：第一，用各地區(qū)僵尸企業(yè)占比數(shù)據(jù)的標準差來度量離散度，結果發(fā)現(xiàn)，連續(xù)虧損法測出來的僵尸企業(yè)的地域分布離散度最大，綜合性方法和過度借貸法的方差幾乎只是連續(xù)虧損法的一半。因此，從補貼和企業(yè)行為的視角來看，則全國各地僵尸企業(yè)的情況大致相同。但不同地區(qū)僵尸企業(yè)的經(jīng)營情況卻有明顯差別。第二，自然資源豐富或產(chǎn)業(yè)結構比較單一的地區(qū)，往往更容易受到經(jīng)濟周期或價格周期的影響，僵尸企業(yè)的占比也就更高。第三，就僵尸企業(yè)的占比來看，比較嚴重的地區(qū)往往是不發(fā)達地區(qū)和中等發(fā)達地區(qū)。在這些地區(qū)，經(jīng)濟困難和僵尸企業(yè)問題有可能已經(jīng)形成惡性循環(huán)。

（二）僵尸企業(yè)的行業(yè)分布特征

本文依據(jù)證監(jiān)會公布的大類行業(yè)分類標準，對2015年上市公司中的僵尸企業(yè)分布進行研究并排序。從表5的結果來看，3種多條件識別方法測度出的僵尸企業(yè)行業(yè)分布情況基本相同，排名前15的行業(yè)大致上保持穩(wěn)定。

表5　3種多條件識別方法下2015年僵尸企業(yè)占比排名前15的行業(yè)

具體來看，連續(xù)虧損法的測度結果表明，2015年排名前15的行業(yè)僵尸企業(yè)占比均超過當年僵尸企業(yè)的總樣本占比，即10.7％。從行業(yè)分布來看，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，石油加工、煉焦和核燃料加工業(yè)，有色金屬冶煉和壓延加工業(yè)，造紙和紙制品業(yè)等產(chǎn)能過剩行業(yè)排名靠前。房地產(chǎn)行業(yè)共有10家僵尸企業(yè)，但因基數(shù)較大的原因沒能排進前15。紡織業(yè)和批發(fā)業(yè)作為最典型的勞動密集型產(chǎn)業(yè)赫然在列，佐證了保就業(yè)是造成僵尸企業(yè)的重要原因。此外，近年來，中國運輸能力過剩越來越嚴重，運輸行業(yè)的僵尸企業(yè)數(shù)量和占比也明顯較高。

過度借貸法的測度結果表明，2015年排名前15的行業(yè)僵尸企業(yè)占比均超過當年僵尸企業(yè)的總樣本占比，即6.3％。從行業(yè)分布來看，黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)等產(chǎn)能過剩行業(yè)均在列。批發(fā)業(yè)等勞動密集型產(chǎn)業(yè)依然在列。此外，房地產(chǎn)行業(yè)的上市公司中僵尸企業(yè)有14家，行業(yè)占比為10.4％，也在前15名之內(nèi)。

綜合性方法強調銀行和政府的補貼在形成僵尸企業(yè)過程中起到的作用。結果表明，排名前15的行業(yè)僵尸企業(yè)占比均超過2015年僵尸企業(yè)的總樣本占比，即10.8％。黑色金屬采選業(yè)、黑色金屬冶煉和壓延加工業(yè)等產(chǎn)能過剩行業(yè)還是在列。房地產(chǎn)行業(yè)的僵尸企業(yè)數(shù)量為12家。

總的來說，可以提取出一些典型事實：第一，在鋼鐵、石化、有色等產(chǎn)能過剩比較嚴重的行業(yè)中，僵尸企業(yè)的數(shù)量都比較多，行業(yè)占比也超過平均水平。第二，部分典型的勞動密集型產(chǎn)業(yè)，如紡織業(yè)和食品加工業(yè)，僵尸企業(yè)的數(shù)量也比較多，佐證了“保就業(yè)是造成僵尸企業(yè)的重要原因”的觀點。第三，房地產(chǎn)行業(yè)的僵尸企業(yè)行業(yè)占比雖然不高，但測度出的數(shù)量為10、14、12，處于較高水平，不容忽視。

（三）僵尸企業(yè)的所有權特征

本文采取兩種思路對僵尸企業(yè)的所有權性質進行研究。本文以上市公司的限售股份中，國家持股或國有法人持股是否為正，來判斷樣本公司是否為國有企業(yè)。

首先，在假定“國有企業(yè)確實更容易成為僵尸企業(yè)”的前提下，可以利用公式（2）得到的結果進行推斷。

其中，SZF表示國有僵尸企業(yè)的數(shù)量（Stateowned Zombie Firm），SF表示樣本中所有國有上市公司的數(shù)量，AF表示全部樣本公司的數(shù)量。PS表示國有企業(yè)成為僵尸企業(yè)的概率，PZ表示一般樣本企業(yè)成為僵尸企業(yè)的概率。

表6給出了用3種多條件識別方法識別出的2007—2015年全部僵尸企業(yè)中的國有僵尸企業(yè)占比，以及全部樣本上市公司中國有上市公司的占比。如表6所示，2007—2014年的僵尸企業(yè)中，國有僵尸企業(yè)占比始終高于全部樣本上市公司中的國有企業(yè)占比。也就是說，這一時期的數(shù)據(jù)支持“國有企業(yè)確實更容易成為僵尸企業(yè)”的假說。但是，兩個指標在2015年顯著收斂，綜合性方法的測度結果甚至出現(xiàn)了逆轉。

表6　3種多條件識別方法下2007—2015年僵尸企業(yè)的所有權特征

接下來，從問題的反面出發(fā)，假設一個企業(yè)是否是國有企業(yè)，同它是否是僵尸企業(yè)無關。換句話說，一家企業(yè)是僵尸企業(yè)和一家企業(yè)是國有企業(yè)是完全獨立的兩個事件。若一個企業(yè)成為國有企業(yè)的概率是PA，成為僵尸企業(yè)的概率是PB。那么，在兩者完全獨立的前提下，一個企業(yè)既是國有企業(yè)，又是僵尸企業(yè)的可能性就是PA乘以PB。

嚴格來說，一家企業(yè)成為國有企業(yè)和成為僵尸企業(yè)并不是標準的概率事件，但是可以從抽樣的角度來考慮。當從全部樣本公司中隨機抽取一家公司時，如果僵尸企業(yè)和國有企業(yè)是完全獨立，那抽中的公司是國有僵尸企業(yè)的概率就是抽中僵尸企業(yè)的概率和抽中國有企業(yè)的概率的乘積。

根據(jù)上述分析，一家公司成為國有企業(yè)的概率，就等于樣本中國有企業(yè)的數(shù)量除以全部樣本企業(yè)的數(shù)量，也就是國有企業(yè)在全部樣本中的占比，記為PA。同理，一家公司成為僵尸企業(yè)的概率就是僵尸企業(yè)在全部樣本中的占比PB。如果兩者確實完全獨立，那么一家公司既是僵尸企業(yè)，又是國有企業(yè)的理論概率就是PA·PB，理論數(shù)量就是用理論概率乘以樣本總數(shù)。（3）式給出了偏離率這一指標，用來衡量實際數(shù)量與理論數(shù)量之間的偏差。偏離率較大的話，就說明理論計算出的數(shù)量出現(xiàn)了明顯的低估，即國有企業(yè)更容易成為僵尸企業(yè)。結果見表7。

如表7所示，2007—2014年3種多條件識別方法給出的結論均表明，按照理論計算出的國有僵尸企業(yè)數(shù)量存在持續(xù)且明顯的低估。因此，這一時期的數(shù)據(jù)證明“僵尸企業(yè)的出現(xiàn)與所有制無關”的假定顯然不成立。然而，這種低估現(xiàn)象在2015年消失，且綜合性方法的結果反而展現(xiàn)出一定程度的高估。

表7　3種多條件識別方法下2007—2015年國有僵尸企業(yè)理論與實際的數(shù)量

綜上所述，兩種分析框架的研究結論均表明，2007—2014年國有企業(yè)確實更容易成為僵尸企業(yè)，但2015年的數(shù)據(jù)不再支持這一結論。此處給出一個初步的證據(jù)，證明國有僵尸企業(yè)數(shù)量的下降并非是自身改善的結果。如表8所示，一方面，國有企業(yè)在主營業(yè)務收入和利潤總額上增速遠低于整體平均水平。另一方面，國有企業(yè)并沒有承擔更多的交稅壓力。因此，很難認為是國有企業(yè)的自身改善導致國有僵尸企業(yè)占比下降。一個更為可能的解釋是，政府對國有企業(yè)的補貼形式由資金直補轉向了制度性補貼。例如，油價的非對稱調整就為中國的石油企業(yè)提供了大量剪刀差利潤。關于這一問題更的進一步討論已經(jīng)超過了本文的研究范圍，可以作為未來研究的重點方向。

五、中國僵尸企業(yè)的根源：僵尸企業(yè)與產(chǎn)能過剩的關系辨析

（一）理論分析

僅憑邏輯推導，僵尸企業(yè)能夠導致并惡化產(chǎn)能過剩，甚至兩者還會形成惡性循環(huán)。一方面，僵尸企業(yè)可以導致并惡化產(chǎn)能過剩。僵尸企業(yè)本就是那些該被市場淘汰的企業(yè)，憑借外部資金支持得以繼續(xù)生產(chǎn)，相應的生產(chǎn)能力就持續(xù)存在。這些生產(chǎn)能力本就該淘汰，留下來自然就成了過剩產(chǎn)能。隨著特定行業(yè)內(nèi)僵尸企業(yè)的數(shù)量增加，過剩產(chǎn)能也會越來越多。另一方面，產(chǎn)能過剩也可以導致僵尸企業(yè)。產(chǎn)能過剩的最直接影響就是壓低產(chǎn)品價格。在成本不變的情況下，產(chǎn)品價格下降就意味著企業(yè)的盈利水平降低。隨著企業(yè)的盈利水平和現(xiàn)金流不斷惡化，企業(yè)就有可能無法按時償還銀行的本息，逐漸走向資不抵債。銀行此時為規(guī)避不良貸款，地方政府為保證稅收和就業(yè)，選擇幫助企業(yè)生存，僵尸企業(yè)就此誕生。不僅如此，僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩之間還可能形成惡性循環(huán)。僵尸企業(yè)遲遲不能退出導致過剩產(chǎn)能規(guī)模提高，進而給產(chǎn)品價格造成下行壓力。價格下行導致企業(yè)利潤率下降，現(xiàn)金流緊張，還貸壓力增加，最終導致更多的僵尸企業(yè)。

表8　2015年國有企業(yè)的經(jīng)營表現(xiàn)

（二）國際經(jīng)驗

國際經(jīng)驗表明，產(chǎn)能過剩與僵尸企業(yè)并沒有經(jīng)常同時出現(xiàn)。日本的產(chǎn)能過剩問題集中出現(xiàn)在20世紀70年代末，而僵尸企業(yè)問題則是在20世紀90年代房地產(chǎn)泡沫爆發(fā)之后才出現(xiàn)的。20世紀70年代末，日本人均GDP已經(jīng)超過8 000美元，同期美國人均GDP為10 000美元。由此可知，20世紀70年代末的日本已經(jīng)成為發(fā)達經(jīng)濟體，這種情況下出現(xiàn)的產(chǎn)能過剩就應該理解為日本經(jīng)濟走向成熟、產(chǎn)業(yè)轉型升級的結果。到了20世紀90年代初，日本房地產(chǎn)泡沫破裂導致房地產(chǎn)抵押價值大幅縮水，許多企業(yè)很快就陷入資不抵債、技術性破產(chǎn)的境地。銀行部門為了掩蓋不良貸款，選擇對這些企業(yè)進行救助，從而導致大量僵尸企業(yè)出現(xiàn)。

美國的產(chǎn)能過剩問題集中出現(xiàn)在兩個時期，第一次是20世紀40年代末，第二次是20世紀80—90年代。第一次出現(xiàn)產(chǎn)能過剩的原因是二戰(zhàn)結束之后，美國工業(yè)品出口驟減，產(chǎn)能過剩嚴重。通過實施“馬歇爾計劃”，刺激了美國的工業(yè)生產(chǎn)和對外貿(mào)易，及時消化了美國的過剩產(chǎn)能。第二次出現(xiàn)產(chǎn)能過剩的根本原因是前一輪政府主導的投資過熱，應對策略是全面減少政府對經(jīng)濟的干預，最終成功走出衰退。

美國第一次出現(xiàn)僵尸企業(yè)是20世紀80年代。隨后，受“9.11”事件影響，美國航空業(yè)受到巨大打擊，行業(yè)利潤整體下滑，部分航空公司成為典型的僵尸企業(yè)。2008年全球金融危機爆發(fā)之后，包括美國在內(nèi)的發(fā)達國家均出現(xiàn)了不同程度的僵尸企業(yè)問題。

總的來說，發(fā)達國家曾經(jīng)面臨的產(chǎn)能過剩，大多都是產(chǎn)業(yè)結構升級帶來的必然結果。而僵尸企業(yè)的出現(xiàn)并非經(jīng)濟發(fā)展的必然結果，往往是某個偶發(fā)因素導致企業(yè)盈利或資產(chǎn)受到?jīng)_擊。不難看出，僵尸企業(yè)既不是產(chǎn)能過剩的因，也不是產(chǎn)能過剩的過果。

（三）中國現(xiàn)實

嚴格地說，中國僵尸企業(yè)不是第一次與產(chǎn)能過剩同時出現(xiàn)。20世紀90年代，僵尸企業(yè)曾以困難國有企業(yè)的面目出現(xiàn)過。1993年國有企業(yè)實現(xiàn)利潤1 929億元，利潤總額是前后數(shù)年中最高的年份。然而，當年全國國有資產(chǎn)利潤率僅為1.3％，國有企業(yè)中虧損戶數(shù)達到11.6萬戶，煤炭、紡織、糧食及城市公用部門全行業(yè)虧損。1993年全國國有企業(yè)資產(chǎn)負債率高達87％，其中金融部門97％，非金融企業(yè)71.7％，中央企業(yè)資產(chǎn)負債率更是高達90％。1994年以后，國有企業(yè)實現(xiàn)的利潤持續(xù)下滑。1996年前4個月，全國6.88萬戶獨立核算國有工業(yè)企業(yè)盈虧相抵后，居然出現(xiàn)凈虧損的局面，這是新中國成立以來第一次。

顯然，這些陷入經(jīng)營困難的國有企業(yè)正是典型的僵尸企業(yè)。這些企業(yè)償債能力極差，如果從流動資產(chǎn)流動性狀況看，相當多的企業(yè)將沒有償債能力，處于破產(chǎn)的境地。但是，盡管這些國有企業(yè)負債累累，不少企業(yè)靠銀行貸款發(fā)工資，但卻沒有及時退出市場，反而是依靠銀行即國家支持，繼續(xù)生存下去。

這一次產(chǎn)能過剩同時出現(xiàn)。1992年黨的“十四大”提出“建立社會主義市場經(jīng)濟體制”和“國有企業(yè)建立現(xiàn)代企業(yè)制度”的目標。在此背景下，企業(yè)普遍對市場空間預期過于樂觀，盲目投資和重復建設導致1992—1996年積累了大量的過剩產(chǎn)能。1997—1998年亞洲金融危機對中國的出口產(chǎn)生了直接的壓力，需求端的壓力傳導到供給端，紡織、家電等輕工業(yè)、消費品行業(yè)出現(xiàn)了較嚴重的產(chǎn)能過剩，工業(yè)企業(yè)利潤率出現(xiàn)下滑，企業(yè)疲于償債，在當時被普遍認為是一個主要問題。

隨后，中國政府多管齊下以應對產(chǎn)能過剩和國企虧損的雙重困境。一方面，政府通過行政手段直接下達任務來完成去產(chǎn)能，并明確了國企要在三年之內(nèi)實現(xiàn)“扭虧脫困”的目標。另一方面，政府還實施了一系列配套政策，包括直接的財政補貼和貸款補貼、提高出口退稅率以及債轉股等，順利化解了產(chǎn)能過剩，眾多中小虧損國企最終走向破產(chǎn)清算。

此后的10余年里，據(jù)本研究粗略統(tǒng)計，2000—2015年國務院針對去產(chǎn)能共發(fā)布17份綜合性文件，工信部、發(fā)改委等職能部門針對具體行業(yè)共發(fā)布23份指導性意見。其中，中央至少有5次把去產(chǎn)能作為核心施政目標，分別是2004年4月、2006年3月、2009年9月、2010年4月和2013年4月。

然而，從實際情況看，這些政策效果并不明顯。以鋼鐵行業(yè)為例，2004年首次限制鋼鐵行業(yè)產(chǎn)能增加時，粗鋼當年的產(chǎn)量為2.8億噸。十年后的2013年，中央第五次提出要加大鋼鐵行業(yè)去產(chǎn)能力度，粗鋼當年的產(chǎn)量為7.8億噸，產(chǎn)量比十年前增加了5億噸，增幅為178％。其他產(chǎn)能過剩行業(yè)的情況大抵如此。

在過剩產(chǎn)能越去越多的情況下，發(fā)改委在2015年底提出，要把積極穩(wěn)妥處置“僵尸企業(yè)”作為化解產(chǎn)能過剩的“牛鼻子”。時隔18年，僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩再次同時出現(xiàn)。

（四）主要根源：政府過度干預經(jīng)濟

不難發(fā)現(xiàn)，僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩的兩次相遇都有類似的宏觀背景，即外部沖擊導致經(jīng)濟面臨下行壓力。經(jīng)濟下行導致需求減少，供需矛盾變得尖銳，過剩產(chǎn)能規(guī)模增加。同樣，在經(jīng)濟下行時，企業(yè)利潤受擠壓，現(xiàn)金流惡化，償債壓力增大，因此成為僵尸企業(yè)的概率就會大大增加?？梢哉f，經(jīng)濟周期因素是導致產(chǎn)能過剩和僵尸企業(yè)問題爆發(fā)的導火索。

除了相同的宏觀背景，兩次相遇之前都曾經(jīng)歷過大規(guī)模的政府主導的投資。1992年政府實施的改革政策大大激發(fā)了地方國有企業(yè)的投資熱情，直接導致1992—1996年間陸續(xù)積累了大量的過剩產(chǎn)能。為抵御2008年全球金融危機帶來的外部沖擊，中國政府推出了總規(guī)模達4萬億的財政刺激計劃，并由此帶動了數(shù)十億的地方投資。這些投資大多涌向基礎設施領域和房地產(chǎn)行業(yè)，大幅刺激對鋼鐵、水泥、煤炭等行業(yè)的需求。經(jīng)濟很快觸底回升，但卻表現(xiàn)出明顯的后勁不足。隨著人為制造的需求快速回落，產(chǎn)能過剩問題也就愈演愈烈。企業(yè)經(jīng)營環(huán)境惡化，利潤受到擠壓，僵尸企業(yè)逐漸浮出水面。

因此，政府過度干預經(jīng)濟是僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩出現(xiàn)的共同根源。當前，地方政府的兩大基本目標是“促增長和保就業(yè)”。促增長對官員是正向激勵，保就業(yè)是地方執(zhí)政的底線。因此，政府主導投資的重點不是效率而是規(guī)模，所涉及的行業(yè)自然就是可以吸納大量投資的重資產(chǎn)行業(yè)，如鋼鐵。再加上地區(qū)之間的惡性競爭，過度投資進而導致重資產(chǎn)行業(yè)產(chǎn)能過剩幾乎是必然結果。

重資產(chǎn)行業(yè)出現(xiàn)的嚴重產(chǎn)能過剩是無效投資的直接后果，無效投資的主體就是僵尸企業(yè)。按照這個邏輯，妥善處置僵尸企業(yè)自然可以實現(xiàn)去產(chǎn)能的目標。實際數(shù)據(jù)也給出了相同的結論。從僵尸企業(yè)的行業(yè)分布可以看出，產(chǎn)能過剩比較嚴重的行業(yè)僵尸企業(yè)占比也都比較高。

但是，處置僵尸企業(yè)對去產(chǎn)能來說只是治標，治本需要消除政府干預經(jīng)濟的內(nèi)在沖動。僵尸企業(yè)和產(chǎn)能過剩根源于共同的土壤，即政府“促增長和保就業(yè)”的雙重目標。只要政府目標和激勵機制不變，過度投資導致的過剩產(chǎn)能就會再次出現(xiàn)，僵尸企業(yè)也會如影相隨。

六、結論與建議

本文利用2007—2015年上市公司的財務數(shù)據(jù)，分別應用7種識別方法對中國僵尸企業(yè)的規(guī)模進行了測度。然后，本文從地域、行業(yè)和所有制三方面，對識別出的僵尸企業(yè)進行特征分析。經(jīng)過研究，本文得出如下四點基本結論：（1）2007—2015年間中國僵尸企業(yè)的數(shù)量變化基本呈現(xiàn)出先下降后上升的趨勢。（2）產(chǎn)業(yè)結構單一、國有經(jīng)濟成分較高的省份僵尸企業(yè)占比較高。（3）產(chǎn)能過剩行業(yè)和勞動密集型行業(yè)的僵尸企業(yè)占比較高。（4）國有企業(yè)更容易成為僵尸企業(yè)。

本文的研究表明，當前階段出現(xiàn)的僵尸企業(yè)同時具有周期性和體制性因素，因此要杜絕僵尸企業(yè)出現(xiàn)的根源，就必須從體制性改革入手，不可將僵尸企業(yè)的大規(guī)模出現(xiàn)完全歸因于宏觀經(jīng)濟下行。這些體制性改革主要包括三方面：一是商業(yè)銀行要盡快做到不良資產(chǎn)顯性化，切斷對僵尸企業(yè)的輸血機制。二是地方政府要改革思路，從“保崗位”轉向“保民生”，退出經(jīng)濟領域的直接干預，加大社會保障力度，中央政府要適度增加對地方政府的轉移支付。三是要把推進國企改革和處置僵尸企業(yè)相聯(lián)系，堅持“該清算則清算”的市場化處置原則，并通過推進混合所有制改革提高國企經(jīng)營效率。

限于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文只能利用上市公司的數(shù)據(jù)進行研究，并以此推測中國僵尸企業(yè)的現(xiàn)狀，未來的研究可以考慮利用更豐富的樣本數(shù)據(jù)，對中國的僵尸企業(yè)問題加以分年。

注釋：

①雖然在2013年就已經(jīng)放開對貸款基準利率下限的限制，但在實踐中，銀行對企業(yè)的最優(yōu)貸款利率往往就是基準利率。為了驗證結論的穩(wěn)健性，本文嘗試用貸款利率的90％作為最優(yōu)利率的測度。從結果來看，沒有影響基本結論。

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Quantity and Characteristics of Zombie Firms in China

ZHU He1&HE Fan2
（1.Graduate School of Chinese Academy of Social Science，Beijing 102488，China；2.Chongyang Institute for Financial Studies，Renmin University of China，Beijing 100872，China）

Using the financial data of China's listed companies during the years from 2007 to 2015，this paper measures an overall quantity of zombie firms in China with 7 identification methods respectively.On that basis，from three dimensions such as regional distribution，industrial distribution and ownership，the zombie firms are identified and characterized analytically.The research conclusions show that：during the years from 2007 to 2015，the quantity of China's zombie firms increased after an initial decrease；in the provinces with single industrial structure and more stated-owned enterprises（SOEs），they were more likely to experience a high ratio of zombie firms；there was a higher proportion of zombie firms in labour-intensive and overcapacity industries；and the SOEs were more inclined to become zombie firms.In addition，in order to make clear the root of zombie firms，this paper makes both theoretical and practical analyses on the relationship between zombie firms and overcapacity.Moreover，combined with the empirical conclusion，it puts forward three suggestions to deal with the zombie firms.

zombie firm；listed company；industrial structure；state-owned enterprise（SOE）；overcapacity；labour-intensive industry

F425

A

1009--6116（2016）04--0116--11

10.16299/j.1009-6116.2016.04.014

（本文責編王軼）

2016--05--02

朱 鶴（1989—），男，山東濟寧人，中國社會科學院研究生院博士研究生，研究方向：開放宏觀經(jīng)濟學；

何 帆（1971—），男，河南滎陽人，中國人民大學重陽金融研究院首席經(jīng)濟學家，研究方向：國際政治經(jīng)濟學、開放宏觀經(jīng)濟學。