“生存”還是“毀滅”：房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響

王先柱 喬 貝

一 引 言

以工業(yè)企業(yè)為代表的實(shí)體經(jīng)濟(jì)是高質(zhì)量發(fā)展的基石，在全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化國家的新征程中，需要切實(shí)轉(zhuǎn)變發(fā)展方式，推動質(zhì)量變革、效率變革、動力變革。黨的十九大報(bào)告就已經(jīng)明確指出，建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略措施是深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，重點(diǎn)完成“去產(chǎn)能、去庫存、去杠桿、降成本、補(bǔ)短板”五大任務(wù)，其中調(diào)控企業(yè)產(chǎn)能過剩風(fēng)險(xiǎn)已升級為深化供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、提升市場運(yùn)行效率和引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要命題。在2021 年中央財(cái)經(jīng)委員會第十次會議上，“去產(chǎn)能”再受關(guān)注。因此，如何化解僵尸企業(yè)形成的產(chǎn)能過剩風(fēng)險(xiǎn)顯得尤為迫切。僵尸企業(yè)主要通過獲取政府補(bǔ)貼、銀行優(yōu)惠信貸等方式延展生存空間，這不僅拉低了資源配置效率、加劇產(chǎn)能過剩（卓越等，2019），而且還造成了“劣勝優(yōu)汰”的惡性市場秩序（肖興志等，2019）。根據(jù)2016 年中國人民大學(xué)國家發(fā)展與戰(zhàn)略研究院發(fā)布的《中國僵尸企業(yè)研究報(bào)告——現(xiàn)狀、原因和對策》 ，在2013 年2 865 家工業(yè)類上市公司中，鋼鐵行業(yè)有超過半數(shù)為僵尸企業(yè)；房地產(chǎn)行業(yè)中僵尸企業(yè)占比也高達(dá)44.53%（聶輝華等，2016：28）。可以說，僵尸企業(yè)已成為中國經(jīng)濟(jì)增速放緩中的“頑癥”（譚語嫣等，2017；張璇等，2019；肖興志等，2019）。

一段時(shí)期以來，由于快速的城鎮(zhèn)化、寬松的貨幣政策以及市場熱炒等原因，房價(jià)持續(xù)高漲，這對企業(yè)成長產(chǎn)生了深刻影響（郭樹龍等，2017；Li & Gao，2018）。根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局的數(shù)據(jù)，1999——2020 年，我國商品房價(jià)格從2 513 元/m2上漲至9 860 元/m2。房價(jià)上漲不僅直接改變了企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值，尤其是涉房資產(chǎn)價(jià)值，還間接影響了企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)與投資選擇，進(jìn)而影響企業(yè)的興衰存亡。比如，北京某上市公司通過房產(chǎn)售賣緩解經(jīng)營困境，成都某電子公司出現(xiàn)“賣房保殼”等現(xiàn)象。大量的企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營實(shí)踐表明，在房價(jià)上漲的背景下，增持房產(chǎn)已經(jīng)成為不少企業(yè)扭轉(zhuǎn)虧損的重要手段，甚至已經(jīng)有不少企業(yè)跨界經(jīng)營房地產(chǎn)。

在房價(jià)上漲的過程中，企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值尤其是涉房資產(chǎn)價(jià)值會隨之提高，一些資不抵債的企業(yè)可能會減少產(chǎn)品存貨投資，同時(shí)更加重視對涉房資產(chǎn)的售賣抵押甚至是經(jīng)營涉房業(yè)務(wù)（劉建江等，2018；王芳等，2018；徐展等，2019）。這不僅進(jìn)一步提升了企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值，規(guī)避了因產(chǎn)品存貨滯銷或存貨難以變現(xiàn)而導(dǎo)致的流動性約束，也增強(qiáng)了企業(yè)抵押效應(yīng)，緩解了重資產(chǎn)企業(yè)融資約束（Chaney，et al.，2012）。因此，在房價(jià)上漲的外部沖擊下，企業(yè)的發(fā)展路徑在投資選擇和融資規(guī)模調(diào)整的雙重作用下可能會有所不同（如圖1 所示），這是否能降低資不抵債的企業(yè)淪為僵尸企業(yè)的概率？更進(jìn)一步，對僵尸企業(yè)而言，是否會在資產(chǎn)升值的激勵(lì)下延展生存空間甚至重獲新生？基于此，本文擬將房價(jià)、企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值與僵尸企業(yè)納入統(tǒng)一的框架內(nèi)進(jìn)行分析。

圖1 房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)形成及變化的影響機(jī)制

二 文 獻(xiàn) 綜 述

目前，關(guān)于房價(jià)波動和僵尸企業(yè)關(guān)系的討論仍有待深入。本文將既有研究成果歸納為以下三類：

第一類是影響企業(yè)生存發(fā)展的重要因素。理論上，外部價(jià)值、資源獲取以及對資源開發(fā)與利用是企業(yè)生存發(fā)展的三個(gè)價(jià)值創(chuàng)造原點(diǎn)（劉礫丹等，2021）。首先，資本是企業(yè)參與市場競爭的根本力量，企業(yè)的健康發(fā)展離不開合理的資本結(jié)構(gòu)和穩(wěn)健的投資策略（張杰等，2016；劉礫丹等，2021）。同時(shí)，融資格局會影響企業(yè)的經(jīng)營行為，融資寬松、資金充足的企業(yè)更有能力擴(kuò)大投資與經(jīng)營規(guī)模（羅來軍等，2016）。其次，企業(yè)所處的市場環(huán)境總是存在著不確定性，企業(yè)必須具備抵御外部沖擊的能力。比如，金融沖擊會促使企業(yè)改變資本結(jié)構(gòu)。同時(shí)，外部沖擊在企業(yè)層面上必然表現(xiàn)出系統(tǒng)性的差異（戴覓等，2013），這也導(dǎo)致企業(yè)呈現(xiàn)不同的生存方式。此外，非市場因素介入也對企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要影響。例如，政府出于政治庇護(hù)的動機(jī)會偏向性地給予國有企業(yè)政策扶持（張杰等，2016），或者政府或銀行為債臺高筑、經(jīng)營效率低下和喪失自我發(fā)展能力的企業(yè)提供外部優(yōu)惠扶持，進(jìn)而導(dǎo)致大量僵尸企業(yè)“僵而不死”（黃少卿等，2017）。

第二類是房價(jià)上漲對企業(yè)發(fā)展的影響。自1998 年我國城鎮(zhèn)住房全面市場化改革以來，房地產(chǎn)市場地位日益提升，高房價(jià)的外部性已引發(fā)社會各界的廣泛關(guān)注。大量研究從資源配置、投融資、信貸和創(chuàng)新等角度分析了房價(jià)波動對企業(yè)發(fā)展的影響。高房價(jià)能夠顯著提升新企業(yè)的進(jìn)入概率（胡草等，2017），但也會通過房地產(chǎn)投資對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的資金產(chǎn)生“擠占效應(yīng)”和“資源錯(cuò)配效應(yīng)”，顯著抑制城市企業(yè)總體全要素生產(chǎn)率水平的提升（余泳澤等，2019）。進(jìn)一步地，也有不少研究基于成本收益視角認(rèn)為房價(jià)上漲會使企業(yè)生產(chǎn)要素成本尤其是勞動力成本上升，同時(shí)房價(jià)上漲還阻礙了企業(yè)創(chuàng)新，導(dǎo)致投資渠道收窄和企業(yè)家精神喪失（王文春等，2014；張杰等，2016；余泳澤等，2017）。另外，與本文相關(guān)的討論集中在融資約束方面。房價(jià)上漲提高了企業(yè)的房屋、土地作等抵押品的價(jià)格，從而增強(qiáng)企業(yè)抵押效應(yīng)和放松融資約束，尤其緩解重資產(chǎn)企業(yè)融資約束（Chaney，et al.，2012；鐘騰等，2020），有利于企業(yè)獲取更大規(guī)模的現(xiàn)金流和資本投入，進(jìn)而擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模并獲取更大的邊際收益。同時(shí)，有學(xué)者提出“船大好擋浪”，認(rèn)為大企業(yè)信貸約束寬松，能夠抵御房價(jià)上漲的沖擊（王先柱等，2020）。但在信用風(fēng)險(xiǎn)約束逐漸減弱的背景下，房價(jià)對銀行信貸將會產(chǎn)生“加速器效應(yīng)”，加重銀行的信貸“高燒”（劉建江等，2018）。另外，銀行由于不良貸款的壓力和政府的要求會選擇為處于困境的企業(yè)續(xù)貸（Peek，et al.，2005），這種企業(yè)往往會演變?yōu)榻┦髽I(yè)。信貸資源配置更多取決于政府影響、存量債務(wù)、抵押品價(jià)值和所有制等因素，而與市場需求和盈利指標(biāo)相背離，由此導(dǎo)致信貸資源錯(cuò)配和僵尸企業(yè)貸款并存（王韌等，2019）。

第三類是與僵尸企業(yè)相關(guān)的研究?！敖┦髽I(yè)”常指債臺高筑、經(jīng)營效率低下、喪失自我發(fā)展能力，但在銀行或政府支持下而免于倒閉的企業(yè)（王萬珺等，2018）。對僵尸企業(yè)有三種基本的識別方法：CHK 標(biāo)準(zhǔn)、FN 標(biāo)準(zhǔn)和HK 標(biāo)準(zhǔn)（Caballero，et al.，2008；Fukuda & Nakamura；2011；Hoshi &Kim，2012）。后有學(xué)者對以上三種方法進(jìn)行了修正，補(bǔ)充了低盈利能力和政府補(bǔ)貼等因素（黃少卿等，2017）。關(guān)于僵尸企業(yè)的形成，有學(xué)者提出政府過度干預(yù)和市場機(jī)制未有效發(fā)揮作用是內(nèi)在原因。一方面，地方政府在政績激勵(lì)的作用下過度干預(yù)經(jīng)濟(jì)。地方政府通常會以金融機(jī)構(gòu)為媒介有形或無形地為對GDP 貢獻(xiàn)較大的企業(yè)或行業(yè)降低貸款門檻，提供優(yōu)惠信貸（王韌等，2019；方明月等，2019）。另一方面，市場機(jī)制未能充分發(fā)揮作用。企業(yè)違背了比較優(yōu)勢，缺乏市場化經(jīng)營機(jī)制，日漸“僵化”。在此情況下，政府也未能借助市場“看不見的手”實(shí)現(xiàn)優(yōu)勝劣汰，資源配置效率難以提高（蔣靈多等，2018）。僵尸企業(yè)的產(chǎn)生或延續(xù)不僅拉低資源配置效率、扭曲資源配置機(jī)制、阻礙技術(shù)發(fā)展和加劇產(chǎn)能過剩（卓越等，2019），也降低非僵尸企業(yè)的生產(chǎn)效率（諸竹君等，2019）和抑制企業(yè)成長，最終導(dǎo)致“劣勝優(yōu)汰”的惡性市場秩序（肖興志等，2019）。諸多學(xué)者對此提出了解決對策。比如通過“一企一策”戰(zhàn)略來解決僵尸企業(yè)問題，降低政府補(bǔ)助與企業(yè)實(shí)際情況的錯(cuò)配（宋建波等，2019）；也有學(xué)者認(rèn)為深化企業(yè)改革有利于僵尸企業(yè)的清退（張璇等，2019）。尤其對國有企業(yè)中的僵尸企業(yè)而言，實(shí)行混合所有制改革是解決問題的主要途徑（方明月等，2019）。長期來看，處理僵尸企業(yè)的政策目標(biāo)不僅僅是去產(chǎn)能，還包括以治理僵尸企業(yè)為契機(jī)構(gòu)建完善的企業(yè)退出機(jī)制，保持正常的市場競爭環(huán)境（肖興志等，2019）。

上述研究成果對本文考察房價(jià)上漲與僵尸企業(yè)的關(guān)系無疑具有重要的參考價(jià)值，但既有文獻(xiàn)還存在一些不足：第一，盡管一些文獻(xiàn)指出了資本在企業(yè)生存發(fā)展中起到的關(guān)鍵作用，但并未將房價(jià)上漲引起企業(yè)投資選擇和融資約束的變化納入分析框架，尤其缺少房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)形成的影響分析；第二，房價(jià)上漲產(chǎn)生的外部性波及甚廣，現(xiàn)有文獻(xiàn)的討論大多基于資源配置。融資約束、信貸和創(chuàng)新等角度，少有考察其對企業(yè)生死存亡產(chǎn)生的直接影響；第三，有關(guān)僵尸企業(yè)的現(xiàn)有研究，主要從識別、形成、危害和清理等角度展開，少有文獻(xiàn)考慮到僵尸企業(yè)是否會借助外部環(huán)境變化進(jìn)行投機(jī)活動，或者外部環(huán)境變化是否直接影響僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”等現(xiàn)象。有鑒于此，本文將試圖彌補(bǔ)上述不足。

三 研 究 設(shè) 計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來源

本文使用的樣本數(shù)據(jù)主要包括中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)和城市層面宏觀數(shù)據(jù)。中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)來自“中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫”。該數(shù)據(jù)庫時(shí)間跨度為1998——2013 年，雖然其數(shù)據(jù)采集時(shí)間較早且暫未更新，但它是目前可獲得的最大的企業(yè)級數(shù)據(jù)庫，其樣本量大、指標(biāo)多、跨期長，能夠反映歷史因素的作用。對僵尸企業(yè)的識別與研究需要覆蓋面廣且具有代表性的樣本（余典范等，2020），該數(shù)據(jù)庫恰好能滿足這一特點(diǎn)。同時(shí)，該數(shù)據(jù)庫中工業(yè)的統(tǒng)計(jì)口徑包括采掘業(yè)、制造業(yè)、電力燃?xì)饧八纳a(chǎn)與供應(yīng)業(yè)等三個(gè)門類，涵蓋中國工業(yè)制造業(yè)40 多個(gè)大行業(yè)、90 多個(gè)中類行業(yè)、600 多個(gè)子行業(yè)。其中，制造業(yè)包含了鋼鐵制造行業(yè)，根據(jù)《中國僵尸企業(yè)研究報(bào)告——現(xiàn)狀、原因和對策》 ，鋼鐵行業(yè)是僵尸企業(yè)占比最高的行業(yè)，說明選用工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫研究僵尸企業(yè)問題具有一定合理性。本文對該數(shù)據(jù)的處理主要借鑒Brandt 等（2014）、楊汝岱（2015）和劉莉亞等（2019）的做法：其一，剔除從業(yè)人數(shù)缺失或者小于10、與公認(rèn)會計(jì)準(zhǔn)則不符以及重要指標(biāo)缺失的樣本；其二，鑒于本文對僵尸企業(yè)的測算需要使用企業(yè)應(yīng)付賬款指標(biāo)，而該指標(biāo)數(shù)據(jù)在1998——2003 年時(shí)段缺失，因此本文主要運(yùn)用2004——2013 年數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，輔之以1998——2003 年數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；其三，由于2010 年的數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重并受到廣泛質(zhì)疑，本文將其剔除，同時(shí)將2009 年和2011 年視為連續(xù)的兩年。城市層面宏觀數(shù)據(jù)主要來自CEIC 數(shù)據(jù)庫和各城市統(tǒng)計(jì)年鑒。

（二）模型設(shè)計(jì)

本文在考察房價(jià)上漲過程中僵尸企業(yè)的形成特點(diǎn)與“由僵復(fù)活”問題時(shí)，需要考慮多個(gè)啞變量。由于xtprobit 模型、xtlogit 模型在計(jì)算過程中會自動保留發(fā)生僵尸化現(xiàn)象的企業(yè)樣本，過程較難收斂，容易造成選擇性偏差（Angrist & Guryan，2008）；而且，對大樣本數(shù)據(jù)而言，xtprobit 模型、xtlogit 模型與面板回歸模型的計(jì)算誤差并不顯著（Angrist & Guryan，2008），故本文采用面板回歸模型。此外，根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)，實(shí)證模型中需考慮固定效應(yīng)。因此，本文采用面板固定效應(yīng)模型，具體模型構(gòu)建過程如下：

構(gòu)建模型（1），考察房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響：

其中，Zombieit表示企業(yè)是否為僵尸企業(yè)；H_rateit表示房價(jià)增長率；Xit表示其他控制變量。除此之外，模型還控制了城市層面和年份兩類變量Cityi、Yeart；εit表示隨機(jī)擾動項(xiàng)；i表示企業(yè)；t表示年份。

為了進(jìn)一步考察房價(jià)上漲對城市僵尸企業(yè)占比的影響效果，本文建立模型（2）：其中，Zombie_rateit表示第t年企業(yè)所在城市的僵尸企業(yè)數(shù)量比例。

為了探究房價(jià)上漲如何影響企業(yè)僵尸化，本文根據(jù)前文分析考慮了兩種影響渠道，并通過中介變量加以分析，構(gòu)建面板固定效應(yīng)模型（3）和模型（4）：

其中，Zombie1 表示僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”現(xiàn)象。

進(jìn)一步地，為分析房價(jià)上漲如何影響僵尸企業(yè)存貨投資和企業(yè)融資約束進(jìn)而影響企業(yè)出現(xiàn)“由僵復(fù)活”的現(xiàn)象，本文構(gòu)建固定效應(yīng)模型（6）和模型（7）：

其中，模型（5）、模型（6）和模型（7）構(gòu)成了房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”現(xiàn)象影響的中介效應(yīng)模型，中介效應(yīng)的計(jì)算方法同上。

（三）變量選擇

1. 被解釋變量。僵尸企業(yè)，主要是指虧損嚴(yán)重、喪失自我發(fā)展能力，必須依賴非市場因素介入來維持生存的企業(yè)。Hoshi（2010）和Caballero 等（2008）從企業(yè)的債務(wù)和利息支出相關(guān)信息的角度來判斷一個(gè)企業(yè)是否享受到銀行的貸款優(yōu)惠，并認(rèn)為若企業(yè)理論上所要支付的最小利息大于其當(dāng)年實(shí)際支付的利息，則可判定該企業(yè)為僵尸企業(yè)。隨后Fukuda 和Nakamura（2011）又納入企業(yè)盈利水平和杠桿率變化水平，雖然這種方法并不完美，但是考慮到了僵尸企業(yè)資金虧損且需要依賴銀行續(xù)貸的主要特征。國內(nèi)現(xiàn)有的文獻(xiàn)主要以FN 標(biāo)準(zhǔn)為基礎(chǔ)并加以修正，劉莉亞等（2019）對僵尸企業(yè)的識別方法較為完整，其綜合了Fukuda 和Nakamura（2011）、聶輝華等（2016：17）、黃少卿等（2017）的識別方法并加以改進(jìn)。故本文參照劉莉亞等（2019）識別僵尸企業(yè)，對被識別為僵尸企業(yè)的取值為1，否則為0。

城市僵尸企業(yè)占比，由當(dāng)年企業(yè)所在城市的僵尸企業(yè)數(shù)量占總體企業(yè)數(shù)量比例而得。

僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”，本文認(rèn)為如果企業(yè)前一年為僵尸企業(yè)，前一年及此后該企業(yè)存續(xù)的所有年份一直為正常企業(yè)，則表示該企業(yè)能夠“由僵復(fù)活”（余典范等，2020），對其取值為1，否則為0。

2. 解釋變量。本文解釋變量為房價(jià)增長率，由本期房價(jià)與上期房價(jià)之差除以上期房價(jià)而計(jì)算得到。

3. 中介變量。一是企業(yè)存貨投資占總資產(chǎn)比例，使用中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中企業(yè)存貨投資與總資產(chǎn)兩個(gè)變量構(gòu)建該指標(biāo)。二是企業(yè)融資約束程度，借鑒Hadlock 和Pierce（2010）提出的SA指數(shù)法，使用企業(yè)規(guī)模和企業(yè)年齡兩個(gè)變量來計(jì)算SA指數(shù)，其中企業(yè)規(guī)模指標(biāo)通過銷售額（產(chǎn)品銷售收入）加以測度（郭樹龍等，2017）。SA指數(shù)具體計(jì)算公式為：

SA指數(shù)為負(fù)值，其絕對值（FCI）越大，表明企業(yè)面臨的融資約束越嚴(yán)重。

4. 其他控制變量。考慮到還存在其他影響企業(yè)僵尸化以及僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”行為的因素，本文在各模型回歸中加入了企業(yè)層面、行業(yè)層面和城市層面的其他控制變量。企業(yè)層面的控制變量包括企業(yè)年齡、企業(yè)總資產(chǎn)（對數(shù)）以及企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債率；行業(yè)層面的控制變量包括行業(yè)的市場集中度；城市層面的控制變量包括城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)、城市人口（對數(shù)）、財(cái)政支出占GDP 比例，其中，城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)的計(jì)算公式如下：

式中，q1、q2和q3分別表示第一、二、三產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值占各城市GDP 的比例。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)的數(shù)值在1 和3 之間，數(shù)值越大代表產(chǎn)業(yè)層次越高（王先柱等，2019）。

表1 報(bào)告了本文主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)特征，包括變量的觀測值個(gè)數(shù)、均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最小值和最大值。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)

四 房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響

（一）基準(zhǔn)回歸

本文對2004——2013 年房價(jià)變動情況和僵尸企業(yè)的分布特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，結(jié)果顯示我國房價(jià)增長率一直為正，房價(jià)總體上保持上升趨勢。而從僵尸企業(yè)占比看，2005 年僵尸企業(yè)占比有所提高，后呈波動下降趨勢，這和已有的相關(guān)研究結(jié)論基本一致（張璇等，2019）?；诖耍疚膶Ψ績r(jià)上漲與企業(yè)僵尸化之間關(guān)系進(jìn)行實(shí)證研究，回歸結(jié)果如表2 第（1）——（4）列所示。在考慮年份和城市固定效應(yīng)但不添加控制變量的情況下，房價(jià)增長率的系數(shù)為負(fù)，且在1%的置信水平下顯著。在考慮年份和城市固定效應(yīng)的同時(shí)，依次添加企業(yè)層面、行業(yè)層面和城市層面的控制變量，房價(jià)增長率的系數(shù)符號和顯著性均未發(fā)生改變，均在1%的置信水平上顯著為負(fù)。這說明僵尸企業(yè)的形成概率會遭受房價(jià)上漲的負(fù)向沖擊。此外，本文進(jìn)一步分析了房價(jià)上漲對城市僵尸企業(yè)占比的影響，實(shí)證結(jié)果如表2 第（5）列所示，房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)占比產(chǎn)生負(fù)向影響，且在1%的置信水平下顯著。房價(jià)的快速上升體現(xiàn)了房地產(chǎn)行業(yè)的繁榮，會在一定程度加大房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)鏈上下游行業(yè)的需求，并通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)、金融加速效應(yīng)和財(cái)富效應(yīng)對相關(guān)非房地產(chǎn)企業(yè)起到發(fā)展拉動的作用。同時(shí)，非房地產(chǎn)企業(yè)的房產(chǎn)抵押價(jià)值也會隨之提高，能夠增加企業(yè)資產(chǎn)價(jià)值或?yàn)槠髽I(yè)帶來更多的抵押價(jià)值，進(jìn)而降低企業(yè)淪為僵尸企業(yè)的概率。

表2 房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響結(jié)果

（二）穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了檢驗(yàn)實(shí)證模型和回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從以下兩個(gè)方面進(jìn)行檢驗(yàn)：首先，由于中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫中企業(yè)應(yīng)付賬款指標(biāo)在1998——2003 年時(shí)段缺失，本文借鑒譚語嫣等（2017）的做法給予補(bǔ)全，以擴(kuò)大樣本進(jìn)行檢驗(yàn)。其結(jié)果如表3 第（1）列所示，雖然房價(jià)增長率的估計(jì)系數(shù)大小和顯著性與表2中有所差別，但均顯著為負(fù)，即房價(jià)上漲會降低企業(yè)僵尸化的概率，說明基本回歸結(jié)果具有一定穩(wěn)健性。其次，考慮到企業(yè)短期的經(jīng)營績效容易受到經(jīng)濟(jì)周期的影響（張璇等，2019），同時(shí)考慮樣本量的問題，本文進(jìn)一步選取存續(xù)超過三年的企業(yè)作為樣本，進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。其結(jié)果如表3 第（2）列所示，排除經(jīng)濟(jì)周期的影響后，房價(jià)上漲仍對企業(yè)僵尸化產(chǎn)生負(fù)向沖擊，證明了基準(zhǔn)回歸結(jié)果是可靠的。

表3 穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果

在探究房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響上，本文面臨兩大內(nèi)生性問題。第一，雖然在基準(zhǔn)回歸中已經(jīng)納入企業(yè)層面、行業(yè)層面和城市層面的控制變量，但企業(yè)是否淪為僵尸企業(yè)可能還受政府和市場等未能控制的其他變量的影響，因而普通固定效應(yīng)面板回歸會對參數(shù)估計(jì)值產(chǎn)生誤差。第二，變量可能存在反向因果關(guān)系，城市中僵尸企業(yè)的存在可能會影響當(dāng)?shù)胤績r(jià)，而非僅僅房價(jià)波動影響工業(yè)企業(yè)淪為僵尸企業(yè)。針對遺漏變量、反向因果關(guān)系等可能帶來的內(nèi)生性問題，本文借助工具變量對基準(zhǔn)模型做進(jìn)一步分析。一般文獻(xiàn)通過解釋變量的滯后一期來解決因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，但由此可能會產(chǎn)生解釋變量與干擾項(xiàng)相關(guān)的問題。對此，本文參考王文春等（2014）的做法，使用房價(jià)的滯后三期（對數(shù)）作為房價(jià)增長率的工具變量，結(jié)果如表3 第（3）列所示?？梢园l(fā)現(xiàn)，工具變量回歸結(jié)果中房價(jià)增長率的系數(shù)在1%的置信水平上顯著為負(fù)，且影響程度相對于基準(zhǔn)回歸明顯增強(qiáng)，再次表明本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果具有穩(wěn)健性。

綜合來看，考慮到樣本容量和經(jīng)濟(jì)周期后，基準(zhǔn)回歸結(jié)果仍然成立。此外，解決可能存在的內(nèi)生性問題后，工具變量回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果保持一致，甚至有所加強(qiáng)，說明工具變量可以更好地處理內(nèi)生性問題。本文后續(xù)的分析都將基于工具變量回歸展開。

（三）房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化影響的路徑分析

基準(zhǔn)回歸結(jié)果表明，房價(jià)上漲在一定程度上能降低企業(yè)僵尸化的概率。盡管房價(jià)上漲會推動資本流動，顯著提高企業(yè)用工成本（劉建江等，2018；佟家棟等，2018），但部分企業(yè)卻能在高房價(jià)中獲益，其原因值得深究。因此，本文通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)來探究房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化影響的路徑。房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化影響的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果見表4。

表4 房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化影響的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

表4 第（1）（2）列表示房價(jià)通過改變工業(yè)企業(yè)存貨投資傳導(dǎo)的中介效應(yīng)。第（1）列是房價(jià)對企業(yè)存貨投資的影響結(jié)果，房價(jià)增長率系數(shù)為負(fù)，且在1%的置信水平上顯著，說明房價(jià)上漲會降低工業(yè)企業(yè)的存貨投資。第（2）列是加入中介變量后的回歸結(jié)果，房價(jià)增長率系數(shù)和企業(yè)存貨投資系數(shù)均為負(fù)，且在1%置信水平上顯著；由于（——0.532）×（——0.008）與——0.156 為異號，說明房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化的影響通過企業(yè)存貨投資傳導(dǎo)的效應(yīng)為遮掩效應(yīng)。房價(jià)上漲提高了企業(yè)涉房資產(chǎn)價(jià)值，吸引企業(yè)借助房價(jià)上漲進(jìn)行投機(jī)行為，而忽視對存貨等非涉房資產(chǎn)的投資。

（四）基于是否涉房以及不同負(fù)債程度的企業(yè)異質(zhì)性分析

伴隨著房價(jià)上漲的外部沖擊，企業(yè)的資產(chǎn)價(jià)值也會發(fā)生改變，尤其是涉房資產(chǎn)價(jià)值會提升。在房價(jià)過快上漲的背景下，無論是從涉房資產(chǎn)的抵押價(jià)值還是從涉及房地產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)活動的自身經(jīng)營角度看，涉房企業(yè)都會獲得持續(xù)攀升的資產(chǎn)價(jià)值，從而更大程度地降低企業(yè)僵尸化的概率。為了探究是否涉房對僵尸企業(yè)占比的差異性影響，本文按照企業(yè)產(chǎn)業(yè)活動是否涉及房地產(chǎn)業(yè)將樣本劃分為涉房企業(yè)和非涉房企業(yè)，統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，非涉房企業(yè)中僵尸企業(yè)占比整體呈下降趨勢，但一直比涉房企業(yè)的這一占比高。其中，非涉房企業(yè)中的僵尸企業(yè)占比在2004 年達(dá)到最高值23.6%，涉房企業(yè)中的僵尸企業(yè)占比在2006 年達(dá)最高值20.2%。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，即根據(jù)表5 第（1）（2）列，對兩類企業(yè)而言，房價(jià)的增長能夠?qū)┦髽I(yè)的形成產(chǎn)生負(fù)向沖擊，且在1%的置信水平上顯著；但是在涉房企業(yè)中房價(jià)每增長1%對僵尸企業(yè)的形成概率的降低幅度更大。

表5 是否涉房以及不同負(fù)債程度的企業(yè)異質(zhì)性分析結(jié)果

如果企業(yè)盡管虧損嚴(yán)重，甚至資不抵債，但可以獲得政府扶持或金融機(jī)構(gòu)補(bǔ)貼而得以維持生存，那么就可能會演變成僵尸企業(yè)（黃少卿等，2017）。通常來說，企業(yè)負(fù)債過高也提高僵尸企業(yè)形成的概率。為此，本文按照企業(yè)負(fù)債率均值將樣本劃分為高負(fù)債企業(yè)和低負(fù)債企業(yè)，發(fā)現(xiàn)負(fù)債高的企業(yè)中僵尸企業(yè)占比較高，這也與僵尸企業(yè)債臺高筑的特征相契合。那么，當(dāng)受到房價(jià)快速增長的外部沖擊時(shí)，不同負(fù)債率的企業(yè)通過減少存貨投資或者通過以涉房資產(chǎn)的抵押緩解融資約束等渠道來降低自身淪為僵尸企業(yè)概率的效果是否不同呢？對此，本文展開進(jìn)一步分析，如表5 第（3）（4）列所示，對于負(fù)債率高的企業(yè)而言，房價(jià)上漲對企業(yè)僵尸化仍存在負(fù)向影響，但并不顯著；而對于負(fù)債率低的企業(yè)而言，房價(jià)上漲在1%的置信水平上顯著對僵尸企業(yè)的形成產(chǎn)生一定的緩解作用。

五 房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”的影響

從基準(zhǔn)回歸結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)，房價(jià)上漲可以通過降低企業(yè)存貨投資或緩解企業(yè)融資約束來降低企業(yè)僵尸化的概率。那么，對于已經(jīng)成為僵尸企業(yè)的企業(yè)而言，房價(jià)是否也會通過企業(yè)存貨投資和融資約束所傳導(dǎo)的積極效應(yīng)，促使其“起死回生”呢？對此，本文保留僵尸企業(yè)樣本，進(jìn)一步研究房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”現(xiàn)象的作用效果。

表6 報(bào)告了房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”現(xiàn)象的影響及其內(nèi)在路徑。表6 第（1）列展示了房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”的總體影響效果，房價(jià)增長率的系數(shù)為正，且在1%的置信水平上顯著，說明房價(jià)上漲能夠提高一些僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”的概率。

表6 房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”的影響及其內(nèi)在機(jī)制分析結(jié)果

從企業(yè)存貨投資角度來分析房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”現(xiàn)象的內(nèi)在影響路徑，實(shí)證結(jié)果如表6 第（2）（3）列所示，房價(jià)上漲對企業(yè)存貨投資存在正向影響，但并不顯著；企業(yè)存貨投資作為中介變量加入回歸后，房價(jià)增長率的系數(shù)在5%的置信水平上顯著為正，企業(yè)存貨投資占比的系數(shù)在10%的置信水平上為正。由于房價(jià)上漲對企業(yè)存貨投資的影響不顯著，本文進(jìn)一步使用Sobel 統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行二次檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)在5%的置信水平上不存在中介效應(yīng)。這說明企業(yè)存貨投資的中介效應(yīng)并不顯著，房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”的影響并不能通過改變企業(yè)存貨投資來實(shí)現(xiàn)。

六 結(jié)論與政策建議

本文在既有研究和理論分析的基礎(chǔ)上，主要利用2004——2013 年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)，并匹配70 個(gè)大中城市房價(jià)數(shù)據(jù)，采用面板固定效應(yīng)模型，分析了房價(jià)上漲對僵尸企業(yè)形成及其“由僵復(fù)活”現(xiàn)象的影響，得到如下結(jié)論：第一，總體來看，在房價(jià)上漲的刺激下，企業(yè)融資約束程度發(fā)生顯著改變，進(jìn)而對僵尸企業(yè)的形成產(chǎn)生了明顯的抑制效應(yīng)，即降低了企業(yè)僵尸化的概率。第二，從企業(yè)性質(zhì)差異來看，房價(jià)上漲對負(fù)債程度不同和是否涉房企業(yè)的僵尸化影響具有明顯的異質(zhì)性。即與非涉房企業(yè)相比，房價(jià)上漲對涉房企業(yè)僵尸化概率降低的幅度更大；與負(fù)債較高的企業(yè)相比，房價(jià)上漲對負(fù)債較低的企業(yè)僵尸化概率降低的效果更顯著。第三，進(jìn)一步地看，房價(jià)上漲有利于僵尸企業(yè)表現(xiàn)出“由僵復(fù)活”的生存特征，這主要通過緩解企業(yè)融資約束來增加僵尸企業(yè)“復(fù)活”概率。

上述實(shí)證結(jié)論表明，在房價(jià)上漲的背景下，房地產(chǎn)抵押物能否快速變現(xiàn)顯得至關(guān)重要；企業(yè)出現(xiàn)運(yùn)營困難時(shí)，及時(shí)調(diào)整投資選擇或借助信貸工具增持資金是推進(jìn)企業(yè)健康發(fā)展的理性選擇。對此，本文提出如下政策建議：第一，企業(yè)有必要準(zhǔn)確掌握國家房價(jià)調(diào)控政策導(dǎo)向，把握房價(jià)變化規(guī)律，充分合理利用房價(jià)上漲的外部效應(yīng)，為企業(yè)自身創(chuàng)造更適合的發(fā)展路徑。第二，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身擁有的涉房資產(chǎn)和負(fù)債情況正確看待房價(jià)，房價(jià)上漲給企業(yè)帶來的益處是有限的，且具有不確定性，企業(yè)自身的健康發(fā)展還得依靠企業(yè)競爭力。此外，房價(jià)上漲雖能促進(jìn)僵尸企業(yè)“由僵復(fù)活”，但房價(jià)過度上漲后，是否會造成僵尸企業(yè)對房產(chǎn)抵押的過度依賴，進(jìn)而引發(fā)僵尸企業(yè)長期在市場上茍延殘喘（即“僵而不死”）的現(xiàn)象呢？這也是后續(xù)所要深入研究的方向。