基于政银企三方视角的僵尸企业识别体系

2017-10-21叶志锋李琦肖庆飞

价值工程 2017年32期

叶志锋+李琦+肖庆飞

摘要：有效处置僵尸企业并化解过剩产能必须对僵尸企业有更实质的了解。本文以企业、银行、政府三方基于利益最大化的博弈视角分析僵尸企业的成因，在国内外有关僵尸企业识别方法的基础上，结合中国特有的制度环境，构建同时满足企业陷入财务困境、银行给予信贷支持和依赖政府生存三个条件的识别指标体系，尝试弥补已有识别方法的欠缺。并以钢铁行业僵尸企业进行验证及后果分析，发现僵尸企业由非僵尸阶段向僵尸阶段演变，获得的信贷资源更多。

Abstract： Effective disposal of zombie enterprises and solution of excess capacity must have a more substantial understanding of zombie enterprises. This paper analyzes the causes of zombie enterprises from the game perspective based on the maximization of interests of business， bank and government. On the basis of the zombie enterprise identification methods at home and abroad， combined with China's unique institutional environment， this paper constructs the identification index system， which can meet the three conditions： the enterprises are in financial distress， banks give credit support and the survival is relied on government， to make up for the lack of existing identification methods. And the zombie enterprises in steel industry are verified and the consequences is analyzed， and it finds that when the zombie enterprises is evolving from the non-zombie stage to the zombie stage， they can get more credit resources.

关键词：僵尸企业；自生能力；经营困境；政府补助；银行信贷

Key words： zombie enterprises；viability；business difficulties；government subsidies；bank credit

中圖分类号：F270.3；F812 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2017）32-0060-05

1 问题提出

在化解过剩产能的道路上，僵尸企业俨然已成为“主角”。2016年3月5日，政府工作报告提出要采取兼并重组、债务重组或破产清算等措施积极稳妥处置“僵尸企业”，有序退出落后产能。2017年2月28日召开的中央财经领导小组第十五次会议中也指出，深入推进去产能，要抓住处置僵尸企业这个“牛鼻子”。紧随着，在2017年3月5日召开的政府工作报告中也提到：要多运用市场化法制化手段，有效处置僵尸企业，推动兼并重组、破产清算。2017年7月24日中央政治局会议研究部署下半年经济工作，再次提出对僵尸企业更多运用市场机制实现优胜劣汰。可见，僵尸企业的清理对于化解过剩产能，促进经济结构转型具有重要意义。

僵尸企业是指处于经营困境且无自生能力，依靠银行信贷和政府救助维持运营的企业。僵尸企业的存在扭曲了资源配置，对经济发展具有破坏性的作用，不仅制约了新兴企业的崛起，导致企业创新动力的丧失，使产能过剩加剧，也会挤垮好的企业，使经济丧失活力。

有效清理僵尸企业，必须对僵尸企业有更全面的认识。僵尸企业形成的根源是什么？有哪些特征表现？如何进行有效识别？从已有的识别方法来看，国外的文献多是在强调银行是僵尸企业的形成的主力，并不适合应用于中国的制度背景；国内关于僵尸企业识别方法多是讨论僵尸企业的表现特征和形成原因，可测量的识别方法较少，且在僵尸企业的识别方面没有考虑企业、银行、政府的多重表现行为，不能全面揭示僵尸企业的本质。

本文以企业、银行、政府三方博弈的视角深入分析了僵尸企业的成因及特征表现，以经营困境和缺乏自生能力作为企业陷入财务困境的量化指标；结合银行存在低息贷款和续贷两种资助行为，及已有对借新还旧识别的局限，构建了更准确全面的银行层面的识别体系；并从政府干预和隐性担保两方面考察政府对僵尸企业的影响。

本文剩余部分结构安排如下：第二部分对国内外僵尸企业的识别方法进行了归纳评述；第三部分分析了僵尸企业的成因并从企业、银行和政府三方视角构建僵尸企业的综合识别方法；第四部分用构建的识别指标体系对钢铁行业僵尸企业进行实证分析；最后是结论与启示。

2 文献综述

2.1 国外相关文献

基于银行掌握资源配置的主动权，在分析僵尸企业成因时，国外都普遍强调了僵尸企业源于银行的不当救助。Caballero等[1]认为日本银行对企业进行低成本的贷款或借新还旧掩盖账面损失以满足最低资本充足率的监管要求，保持不破产，是僵尸企业演变的诱因；Wilcox[2]在分析美国没有像日本那样出现大规模的僵尸企业时认为，日本银行掩盖坏账损失的动机是僵尸企业产生的主要原因。欧盟对僵尸企业常用的评判方法也是从银行角度出发，Albertazzi和Marchetti[3]通过对金融危机后意大利银企间借贷关系的研究发现，资本金不足的小银行继续向高风险的企业提供贷款导致了僵尸企业的产生；Ridzak[4]把僵尸企业定义为如果没有银行的继续贷款就会违约的企业。endprint

按照僵尸企业的界定标准，国外僵尸企业的识别方法主要是围绕银行是否对企业提供信贷优惠构建识别指标。Caballero等[1]最早提出僵尸企业识别标准，简称为CHK方法，主要是考察企业是否获得银行的利率优惠。该识别方法简便，目标明确，但也容易因为识别指标单一而造成多判和漏判。一方面银行对企业的救助措施不仅仅局限于利率补贴，另一方面并不是所有获得利息补贴的企业就一定为僵尸企业，也可能是经营效益好而受银行优待的企业。

针对CHK方法的局限性，Fukuda和Nakamura[5]提出了FN-CHK方法，在CHK基础上考虑了企业的“盈利能力”和“常青借贷”，即企业当年息税前利润低于利息支付下限，并且企业上年资产负债率超过50%，在当年依然能增加借款即为僵尸企业。该方法主要是识别无法支付借款利息依然能夠增加贷款用以偿还旧债的高负债企业，但局限除了包括CHK方法在内的利息支付的理论下限所需的相关数据无法获得外，资产负债率以50%作为临界值在某些行业并不具代表性。Hoshi和Kim[6]在延续FN-CHK思想的基础上结合韩国僵尸企业的特征设计了新的识别指标，用财务支出占销售收入的比重（FES）和银行援助指数（BH）两个指标反映企业“低盈利能力”和“高负债仍能继续获得贷款”。与FN方法相比，该识别方法用新增贷款占到期债务的比重即到期债务展期比例作为银行提供信贷支持的依据，局限是两个指标的下限是给定的，僵尸企业的判定受给定目标值的影响。

2.2 国内相关文献

中国的银行所有权性质主要为国有，基本不会由于市场因素而陷于淘汰破产，这一制度情境使得中国商业银行借贷行为更为复杂化。何帆等[7]认为地方政府基于税收和就业的考虑会直接干预银行防止其抽贷。中国的每一级政府都可能干预辖内的企业，使其不至于破产倒闭或退市[8]。地方政府对于一些濒临破产倒闭的企业往往存在着“父爱主义”的政府直接补助和政策优惠[9]。在僵尸企业资金来源方面，其融资渠道既有银行信贷也有政府直接补助。政府的不当干预可能会降低有限资源的配置效率，甚至成为僵尸企业的催化剂[10]。所以在界定僵尸企业时必须将政府干预考虑进来。

朱鹤和何帆[11]基于政府补助角度构建了CHK方法Ⅰ和CHK方法Ⅱ、实际利润法Ⅰ和实际利润法Ⅱ四种单条件识别方法以及过度借贷法、连续亏损法、综合性方法三种多条件识别方法。

CHK方法Ⅰ和CHK方法Ⅱ强调银行和政府对僵尸企业成因的作用。CHK方法Ⅰ考察企业实际支付的利息是否低于最优利息支付水平即企业是否获得来自银行的利率补贴。CHK方法Ⅱ同时考虑了银行和政府的作用，在CHK方法Ⅰ的基础上增加了政府补助、税收返还和减免，该识别的侧重点是在有政府补助和利息优惠的情况下，企业能否按照最低利息支付水平支付利息。实际利润法Ⅰ和实际利润法Ⅱ则从企业自身经营状况考虑，实际利润法Ⅰ将扣除非经常性损益后的净利润作为企业正常经营的盈利能力，实际利润法Ⅱ则将扣除政府补贴、税收返还和减免作为企业获得政府补贴前的盈利水平，两种识别方法从企业实际盈利状况是否能够支撑运营角度来判定其对政府的依赖程度。

多条件识别方法在单条件识别方法容易存在多判和漏判的情况下对识别指标进行了归纳整合。过度借贷法考虑了高负债、借款增加、实际利润按实际利润法Ⅰ计算为负，但从时间范围来看，若企业在某一年份识别为僵尸企业而下一年份马上复活很可能只是遇到短期困境的正常企业，若考虑时间因素该识别方法不合理。连续亏损法将三年按照实际利润法Ⅰ识别为僵尸企业的认定为僵尸企业，该方法考虑了时间因素，排除了因临时困难而被实际利润法Ⅰ识别为僵尸企业的误差，但仅就企业自身盈利能力作为识别标准并不能反映僵尸企业的本质。综合性方法则考虑了企业、银行和政府三方的作用，僵尸企业须同时满足实际利润法Ⅰ和CHK方法Ⅱ，该方法既考察了企业的真实盈利能力也综合考察了政府补助和银行利息补贴。但对企业的自生能力缺乏具体估量，若将有能力复活的“一次性僵尸企业”仅根据盈利能力就被判定为僵尸企业有些欠妥；另外，对银行和政府提供支持的识别层面仅反映了企业是否依靠政府和银行偿还利息，但除了利息补贴，银行还有可能对企业续贷。基于时间因素的影响，聂辉华等[12]也提出了另一个识别方法，该方法在FN-CHK方法的基础上进行了改进，认为若企业连续两年都被FN-CHK 方法识别为僵尸企业，应被认定为僵尸企业。但是，该认定方法忽略了政府补助。

张栋等[8]则在企业层面考察了企业的偿债能力和盈利能力，将扣除非经常性损益后的税前利润作为自身盈利能力的衡量标准；用是否存在和存在多少利息补贴以及借款变动趋势构建了银行层面僵尸企业的识别标准，其中用利息补贴的模糊集界定企业接受利率补贴的程度，用借款规模的变动来判定是否存在借新还旧；在考察政府干预时用息税前利润低于假定利息支付下限作为能否获得银行低利率贷款的条件，以此判定企业是否存在政府干预；在干预程度上，将政府补助与扣除政府补助后的净利润对比衡量政府补助在企业净利润来源中所占的比重考察企业对政府的依赖程度。该指标体系从不同层面反映了僵尸企业的特征，但从僵尸企业无法短时间内复活的角度来看，该方法缺乏考核企业发展前景的指标。

黄少卿等[13]在FN方法的基础上用扣除政府补贴和银行补贴后的净利润计量出企业实际盈利，以连续三年实际净利润之和小于零作为僵尸企业的识别标准。在此基础上，剔除了净资产连续三年增加的企业。该方法既考虑了政府与银行的补贴，又考虑了利润平滑，而且简单易行，但由于是单一指标，无法充分反映企业自生能力弱化与“借新还旧”等表现形式。

2.3 综合评述

就已有识别方法来看，企业层面对僵尸企业的识别主要是对企业偿债能力和盈利能力的考察，这些指标反映了企业是否陷入财务困境。但如果把具有较强竞争力，只是由于外部冲击或遇到短期的经营困境而陷入财务困境的企业定义为僵尸企业是不合理的[12]。这些企业往往是具有自生能力的，在获得外部资助后将产生显著的收益，这与僵尸企业“吸血”的长期性和依赖性不符。银行层面则主要是从行为方面构建了银行给予企业利率优惠，在企业负债率高且极有可能违约的情况下依然能够增加借款用于借新还旧或债务展期这两方面的识别指标。但仅用无法偿债和借款增加只能说明存在银行的信贷支持，并不能准确识别借新还旧和到期债务展期的行为。结合中国特有的制度背景引入的政府干预，主要是通过企业对政府补贴依赖程度考察，即政府补助或非经常性损益能否帮助企业扭亏为盈或维持生存，识别方法主要是用扣除政府补助或非经常性损益后的净利润作为企业造血能力不足时依靠政府生存的证据。但除了直接干预，政府也会通过隐性担保这一传导机制使银行给予僵尸企业信贷支持。endprint

对于识别指标体系，已有的识别方法从一个或多个层面在一定程度上揭示了僵尸企业的某些特征，但仍不足以准确全面刻画僵尸企业的本质属性。故本文综合考虑了企业、银行、政府三方不同的行为特征构建了更具综合性的识别指标体系。

3 企业、银行、政府三方博弈分析及识别指标体系的构建

3.1 博弈分析

僵尸企业的起因是自身造血能力不足或无造血能力，即企业的生产活动缺乏竞争优势无法产生利润，企业陷入财务困境。对于企业自身来说，取得外部资金支持继续维持生存要明显优于直接申请破产，而财务困境下的僵尸企业必然也面临违约风险，按照正常程序，银行会拒绝继续给予信贷支持。但从已有识别方法对僵尸企业的测度来看，僵尸企业一般集中在重工业、劳动密集行业以及国有企业，这些企业承担更多社会责任。这类企业预期政府会给予补助或干预银行避免其破产，会继续申请银行贷款和政府补助。

作为“四万亿”政策的“后遗症”，不良贷款率持续处于高位，受制于严格的监管要求，不良贷款率的高低直接决定了银行可用于经营的自由资金。为了逃避监管，银行一方面会降低不良贷款的发生率，另一方面也会对已经产生不良贷款苗头的企业续贷或给予利息补贴以使债务公司不至于违约，从而免于计入不良贷款。另外，当面临对违约企业进行抵押品处置时，银行会考虑抵押品的变现率和诉讼成本。由于我国无有效的抵押品处置市场机制且缺乏对债权的法律支持，在进行资产处置时面对变现率低的专用性较强的资产和高昂的诉讼成本，银行会选择续贷。在企业濒临破产时，面临僵尸企业存在的巨额的沉没成本，银行认为进行清算并不能收回放贷资金，反而认为企业会在政府的救助下有可能回生，从而继续放贷。

从政府补助政策来看，政府会对企业技术改造、转型升级、就业安置等方面给予资金支持。自1978年经济体制改革以后，地方政府逐渐具有可支配资源的权利。若救助成本低于潜在的保障就业和税收成本，地方政府会帮助企业存活下来。政府补助和政策优惠是面临退市的亏损企业迅速实现扭亏的最直接有效的方式[14]。孔明东等[15]在研究市场竞争、所有权性质对政府补贴影响时发现，亏损企业和国有企业容易获得更高的政府补贴。除了直接补助，政府也会在企业陷入困境及由此引发的不良贷款问题时干预银行，并为企业的信贷支持和不良贷款的核销提供隐性担保，银行在决策时预期政府会分担风险，会继续为僵尸企业提供贷款。

3.2 综合识别指标体系的构建

3.2.1 企业层面

从已有僵尸企业的识别方法来看，企业层面主要是用资产负债率和净利润来衡量。刘奎甫等[16]指出因经营不善、缺乏竞争力和发展前景而陷入财务危机才是定义僵尸企业的必要条件。可见，对僵尸企业的识别仅从偿债能力和经营成果两方面考虑是不够的，还应考虑企业是否具备经济活力。申广军[17]以新结构经济学分析了僵尸企业的成因，他认为企业由于缺乏自身比较优势，因高成本和低效率丧失自生能力，最终依赖政府和银行的支持成为僵尸企业。从以上对僵尸企业的分析来看，僵尸企业的发展路径为：由于缺乏竞争力导致盈利能力严重下降而处于经营困境；最后因缺乏自生能力陷入财务困境。也就是说，僵尸企业陷入财务困境的原因是由于竞争力和自生能力不足。故本文在构建企业层面的识别指标时从经营困境和财务困境两方面考虑引入了反映企业竞争力的营业收入增长率、反映企业自身产品盈利能力的主营业务利润率与反映企业偿债能力的资产负债率。

3.2.2 银行层面

银行主要通过低息贷款和续贷两种方式对僵尸企业提供资助，续贷包括展期和借新还旧。调查发现，续贷业务中以借新还旧为主要途径，展期业务相对较少，主要是因展期对于每笔贷款只能发生一次，且存在展期时间的上限，难以满足企业实际需要[18]。故本文再引入利率补贴和借新还旧率两个指标。由于已有对借新还旧识别只是根据借款增加来判定，并不能准确反映企业用于偿还到期债务的银行借款，故本文引用借款收到的现金占需要偿还的到期债务的比例作为借新还旧的识别指标。

3.2.3 政府层面

从政府干预视角研究僵尸企业的识别方法更多的是直接将政府补助和非经常性损益对净利润的影响作为政府干预程度的考察。介于政府补助属于非经常性损益的一种，扣除非经常性损益后的净利润更能反映企业经营业绩的好坏和是否需要政府干预维持生存，故本文引用了更为严格的扣除非经常性损益后的净利润作为政府干预程度的识别指标。由于隐性担保的作用，银行会给予僵尸企业更多的信贷，为了能反映出政府隐性担保作用下的信贷对企业支持程度，本文设计了银行債务率这一指标。

3.2.4 综合指标体系的建立

综合企业、银行、政府三方面对僵尸企业的作用机制，本文在已有识别方法的基础上对指标进行了修正，并构建了更能全面反映僵尸企业特征的指标体系，如表1所示。

4 钢铁行业上市公司实证分析

4.1 僵尸企业的识别

中国钢铁工业发展受到当前经济增速放缓、产业结构性调整变化等因素的影响，处于低位运行、去产能化的发展困境[19]，自然也成为僵尸企业的高发区。我们运用上文构建的识别方法对中国钢铁行业的僵尸企业进行验证性研究。

本文选取了钢铁行业2011-2015年上市公司的33家企业进行研究。银行长期借款利率和短期借款利率取自Wind数据库，其中长期借款利率选取的是期限为1-3年的长期贷款基准利率，短期借款利率用年度短期贷款基准利率的加权平均求得，实际利息支付用财务费用表示。其余识别指标数据均取自上市公司披露的年报。

按照以上七个筛选指标，分别对33家钢铁企业每个年度是否满足僵尸特征进行识别。为了避免识别的偶然性，本文将五年中有两年被识别为“僵尸”的企业认定为僵尸企业，并将认定的僵尸企业按不同年份划分为非僵尸阶段和僵尸阶段。筛选得出的僵尸企业共有9家，分别为韶钢、本钢、鞍钢、华菱、首钢、武钢、凌钢、南钢、马钢。具体见表2。endprint

从表2可知，在33家上市钢铁企业里，僵尸企业约占27.3%。因此，对钢铁行业采取淘汰压缩落后产能、推动兼并重组等措施是非常必要的。

4.2 非僵尸阶段与僵尸阶段差异分析

为考察识别出的僵尸企业特征，本文将筛选出的僵尸企业按发展历程分为僵尸阶段和非僵尸阶段，并将两个阶段的各个识别指标进行了差异性检验，检验结果如表3所示。

从僵尸企业7个识别指标数据分析来看，从非僵尸阶段到僵尸阶段的演变时，企业层面的识别指标均处于明显恶化状态：营业收入增长率下降、盈利能力更低、负债率更高。与非僵尸阶段相比，僵尸阶段银行倾向于给予更多利息优惠、允许借新还旧，但企业借新还旧程度降低了，且利息补贴增加和借新还旧减少并不显著。在政府层面，从非僵尸阶段到僵尸阶段，企业真实盈余显著下降，需要更多的补贴和信贷维持生存，对政府依赖程度增加。根据僵尸企业所具备的特征和影响效应来看，本文的识别方法得出的效果符合预期。

4.3 僵尸企业的后果分析

为考察僵尸企业对信贷资源的占用，本文将两个阶段的信贷融资水平进行了差异性检验。信贷融资水平指标选取的是企业当期借款收到的现金除以年初资产总额，检验结果如表4所示。

从检验的结果来看，僵尸阶段企业获得更多的信贷资源。但僵尸企业缺乏自生能力，即便获得资金支持并不能产生明显的收益，反而会因为信贷资源的占用阻碍正常企业的发展，降低资源配置效率，这种资源的浪费和错配加剧了产能过剩。

5 研究结论与启示

僵尸企业和过剩产能的恶性循环对经济活力的进一步释放产生了巨大的障碍，处置僵尸企业虽然迫在眉睫，但如何正确识别僵尸企业是处置僵尸企业的前提。这不仅需要对僵尸企业的内涵有深入的了解，还必须结合不同的环境背景对僵尸企业有更明确的认识。本文对已有僵尸企业的识别方法进行了梳理，结合中国特有的制度背景，从企业、政府和银行三方之间的博弈分析构建了综合识别指标体系，并以钢铁行业为例对僵尸企业的识别方法进行了应用。

通过对钢铁行业僵尸企业的特征分析发现，僵尸阶段企业在经营状况恶化的情况下，获得了更多的贷款。可见，企业缺乏自生能力，在陷入财务困境时，银行放松监管、政府加大支持力度使企业获得更多信贷资源是僵尸企业得以存续的基础。要想清理僵尸企业就必须从企业、银行和政府三方面入手。企业自身应通过比较优势增强内生动力，银行应在企业财务状况恶化时给予更严格的监管，减少企业的债务违约风险。政府应意识到不当干预危害的长期性和不可逆性，减少对经济领域的干预，使资源配置市场化。

参考文献：

[1]Caballero R J， Hoshi T， Kashyap A K. Zombie lending and depressed restructuring in Japan[J]. American Economic Review，2008， 98（5）： 1943-1977.

[2]Wilcox J A. Why the U.S. won't have a “lost decade”[R]. Working Paper， 2008.

[3]Albertazzi U， Marchetti D J. Credit supply， flight to quality and evergreening： An analysis of bank-firm relationships after Lehman[R]. Working Paper， 2010.

[4]Ridzak T. Lending activity and credit supply to firms during the crisis-evidence from the Croatian micro level data[A]. The Seventeenth Dubrovnik Economic Conference[C]. Croatian： Croatian National Bank， 2011.

[5]Fukuda S I， Nakamura J I. Why did “zombie” firms recover in Japan[J]. The World Economy， 2011， 34（7）： 1124-1137.

[6]Hoshi T， Kim Y. Macroprudential policy and zombie lending in Korea[R]. Working Paper， 2012.

[7]何帆，朱鹤.僵尸企业的处置策略[J].中国金融，2016（13）：25-27.

[8]张栋，谢志华，王靖雯.中国僵尸企业及其认定——基于钢铁业上市公司的探索性研究[J].中国工业经济，2016（11）：90-107.

[9]王立国，高越青.建立和完善市场退出机制有效化解产能过剩[J].宏观经济研究，2014（10）：8-21.

[10]陈运森，黄健峤，潘秀丽.官员主政关系与僵尸企业值之形成[A].第二十一届中国财务学年会论文集[C].中国财务学年会组委会：2016：44-65.

[11]朱鹤，何帆.中国僵尸企业的数量测度及特征分析[J].北京工商大学学报（社会科学版），2016（04）：116-126.

[12]聂辉华，江艇，张雨潇，方明月.如何清理僵尸企业[J].中国经济报告，2016（09）：69-71.

[13]黄少卿，陈彦.中国僵尸企业的分布特征与分类处置[J].中国工业经济，2017（03）：24-43.

[14]刘奎甫，茅宁.“僵尸企业”国外研究述评[J].外国经济与管理，2016（10）：3-19.

[15]申广军.比较优势与僵尸企业：基于新结构经济学视角的研究[J].管理世界，2016（12）：13-24.

[16]曹昱，刘宝美.关于金融机构续贷业务开展情况的调查分析[J].征信，2016（10）：90-92.