杠杆率、信贷配置失衡与僵尸企业的形成

刘鹏 何冬梅

(1.广东财经大学经济学院，广东 广州 510320；2.南京大学商学院，江苏 南京 210093)

一、引言

我国政府推行供给侧结构性改革，提出了“三去一降一补”五大经济任务，合理妥善处理僵尸企业是去产能和去杠杆任务的关键。长期存在的僵尸企业扭曲了信贷市场竞争秩序、损害了经济运行的效率，在我国经济增长换挡与产业结构调整并行的特殊时期，僵尸企业侵蚀了实体经济高质量发展根基[1]。2018年7月召开的中共中央政治局会议强调了“把防范化解金融风险和服务实体经济更好结合起来，坚定做好去杠杆工作”。因此，如何有效去僵尸企业杠杆，已成为供给侧结构性改革亟待解决的问题。

“僵尸企业”是指那些经营出现困难，资不抵债，但是依靠银行信贷优惠、政府补贴等方式继续存在，僵而不死的企业。僵尸企业明显具有缺乏盈利能力、高资产负债率和吸血性的特征。关于僵尸企业的研究主要集中在识别与特征[2-5]、形成原因[6-9]与负面效应[10-12]这三个方面，针对僵尸企业形成原因的研究，国内外已经有一定数量的文献基础，主要基于银行、政府、企业自身与制度因素的角度解释僵尸企业的产生，具体包括如下几个方面：(1)信贷优惠的视角[6,13-14]。僵尸企业明显缺乏盈利能力，自身造血能力不足以填补生产成本，对银行等金融机构的外部资金依赖程度较高，往往占据着金融机构大量的贷款额度。僵尸企业退出将造成金融机构不良资产的快速涌现，可能通过金融机构的传导机制诱发信贷风险甚至系统性金融风险。因此，金融机构出于避免此类风险的发生而不得不选择继续向其提供信贷方式的“输血”，以期这些企业尽快改善经营能力，扭转资不抵债的颓势[15]。(2)政府补贴的视角[7,16-17]。僵尸企业退出会造成短期内失业人数上升的压力，影响政府财政收入及社会稳定。政府对这些长期亏损企业“父爱主义”形式的财政补贴，避免了其自发性地退出市场，最终造成僵尸企业的僵而不死。(3)企业内部微观因素的视角。程虹和胡德壮(2016)[18]研究发现，企业缺乏产品质量能力、技术创新能力和企业家精神是当前我国部分企业沦为僵尸企业的重原因，从根本上清除僵尸企业应注重企业内部微观因素的改善。Huang和Hilary(2017)[8]研究发现，公司董事会任期与僵尸企业的形成呈现“倒U型”关系。(4)破产制度的视角。McGowan等(2017)[9]指出，在僵尸企业比重较高的国家，破产制度往往存在不合理之处。僵尸企业并不等同于破产企业，大部分典型僵尸企业并不是实际已经符合法律规定条件的破产企业，现行繁琐的破产程序、较长的破产周期和较高的清算成本导致僵尸企业不能有效通过破产方式退出市场。

总结起来，僵尸企业的形成原因错综复杂。现有文献揭示了僵尸企业高政府补贴、高信贷优惠以及高资产负债率的特征，然而都忽视了企业自身的杠杆效应，信贷优惠与政府补贴在本质上都会影响企业杠杆率水平，可能正是企业杠杆率水平的选择使得原本正常企业出现高债务甚至资不抵债，最终，新的僵尸企业形成。其次，鲜有文献考虑杠杆率分化现象[19]，以及杠杆率的挤出效应。高杠杆率企业显著拉升行业整体杠杆率的同时，挤占正常企业的信贷资源，造成信贷配置失衡，导致行业内僵尸化程度进一步加深。本文的研究重点基于上述两个视角揭示僵尸企业形成的原因，可能存在的边际贡献主要体现在以下几个方面：(1)在识别我国僵尸企业的方法上，现有文献主要基于是否存在政府补贴与信贷优惠两个方面进行识别，这未能完全结合我国目前的制度背景与文化环境。现实中仍存在不少依靠常青贷款方式而生存的僵尸企业，也未考虑退市制度以及可能将刚上市、未盈利的创新型企业错误识别为僵尸企业的情况，本文改进现有的识别方法以求更加全面、客观地反映我国僵尸企业的分布特征。(2)在研究视角上，本文从微观层面探讨了杠杆率水平对僵尸企业形成的影响，从行业层面研究了杠杆率分化、信贷资源配置失衡对僵尸企业形成的影响，为解释僵尸企业的形成提供新的研究视角，丰富和拓展了现有研究。(3)在研究内容上，杠杆率对僵尸企业形成的影响因债务期限及来源的不同而可能存在异质性，本文细分短期杠杆率与长期杠杆率，银行借贷杠杆、商业信用杠杆与公司债券杠杆，考察长短期杠杆率水平、不同杠杆类型对僵尸企业形成的影响，进一步深化现有研究。(4)关于企业杠杆率水平选择集中讨论的是杠杆率究竟越高越好还是越低越好，鲜有文献研究僵尸企业形成所需要的杠杆率区间或最优杠杆率，这恰恰是防范各行业僵尸企业形成、制定合理信贷政策和防范金融风险最需要弄清楚的。

二、理论分析与研究假设

(一)企业层面：企业杠杆率水平与僵尸企业形成

企业现金流决定着企业生产行为，在企业自身生产现金流受到约束的情况下，往往希望通过银行等金融机构或者发债等方式融资，缓解自身的经营性现金流不足，避免因资金周转不灵而倒闭的风险。企业生命周期理论指出，企业在起步和上升阶段规模较小，通过债务融资、权益融资等方式控制更大的现金流，能够为企业的生存与发展提供资本支持[20]。我国资本市场发展水平还不够完善，在目前的融资模式下，企业必须借助资本的杠杆作用。企业合理加杠杆在短期内可能有助于缓解资金短缺，发挥财务杠杆放大效应和支持效应，创造更多的投资机会和提高投资效率。同时，企业外部投资者与实际经营管理者之间普遍存在着严重的信息不对称问题，企业需要传递积极的信号帮助债权人获得正反馈信息，进而获得更多债权人的投资，适度的杠杆率具有信号传递效应[21]。企业可以通过负债的途径引入债权人的监督机制，强化对管理者的行为约束，使投资向优质高效的项目倾斜。因此，适当的杠杆率能够产生负债控制效应，优化企业治理结构，提升企业生产效率。

然而，杠杆率过高同时具有财务风险和破产风险。高杠杆企业需要定期支付高额的利息费用，在外部市场需求不确定性和自身融资能力不确定性下，企业容易陷入财务困境和破产风险。高杠杆企业不得不缩减研发支出和放弃新市场开拓，缺乏创新活力的企业容易被市场所淘汰，成为僵尸企业的可能性提高。此外，即使企业面临破产危机，银行信贷机构仍会选择不断提供信贷支持，企业杠杆率水平进一步提高。张一林和蒲明(2018)[22]研究表明，在面临经济不确定性过高时，不会显著增加银行债务展期的机会成本，银行存在很强的激励机制为僵尸企业提供债务展期，外部持续不断的“输血”使企业僵而不死。对于具备充足现金流和偿债能力的正常企业，银行反而会紧缩信贷去杠杆，导致企业面临资金链断裂，最终沦为僵尸企业的风险增加。我国僵尸企业杠杆率远远高于非僵尸企业杠杆率[23]，过高杠杆率水平使正常企业沦为僵尸企业的风险增加，高杠杆成为影响中国经济持续良性发展的潜在威胁。

综上所述，企业杠杆率水平的选择与企业是否成为僵尸企业息息相关。一方面，适度的杠杆率水平能发挥财务杠杆放大效应和支持效应，通过信号传递效应对企业加速发展起到积极作用；另一方面，企业杠杆率水平过高又增加其自身财务风险和破产风险，对企业良性发展起到负面影响。基于以上分析，提出假说1。

H1在企业层面，适度杠杆率水平有利于企业发展，过高杠杆率水平会提高成为僵尸企业的风险，两者之间可能存在“U型”关系。

(二)行业层面：杠杆率分化、信贷配置失衡与僵尸企业的形成

从我国企业杠杆率来看，国有企业杠杆率水平显著高于民营企业，企业杠杆率分化特征明显[19]。从我国僵尸企业的特征来看，生产率不高的国有僵尸企业，其杠杆率一直处于较高水平，而民营非僵尸企业的杠杆率水平持续下降，我国企业杠杆存在“国进民退”现象[24]。杠杆率分化直接影响到金融机构的信贷资源投放，最终导致信贷资源配置出现严重扭曲。此外，僵尸企业具有明显的负面挤出效应与传染效应，通过杠杆机制传染更多的健康企业。方明月等(2018)[25]研究发现，中小企业往往缺乏有效稳定的银行融资渠道，企业间通常采用相互担保借贷形式，健康企业在债务转嫁机制下感染风险增加，一家僵尸企业通过借贷与投资等渠道传染更多企业。

在完全竞争的市场环境下，信贷资源会自发地流向高盈利水平、高成长性和高稳健性的企业，而我国金融信贷市场化程度相对不高，信贷资源并不能完全按照资本使用效率进行配置，优质信贷资源转而流入亏损、经营困难和缺乏竞争力的高杠杆僵尸企业。当僵尸企业以优惠利率从银行获得贷款时，银行会提高正常企业的贷款利率以弥补资金成本(信贷成本转嫁效应)，导致正常企业融资被挤出[26]。政府与银行对僵尸企业的持续“输血”，破坏了公平的市场竞争环境，也阻碍了僵尸企业的退出[27]。其次，金融监管制度受地方行政指令干预，金融机构尤其是地方商业银行的信贷决策受到政府行政干扰较多，僵尸企业凭借政府之手以低成本占用大量银行信贷额度，信贷资源配置出现扭曲。占据着大量信贷资源的低效僵尸企业不能提高其生产效率和利润率，相反，企业生产经营继续恶化，成长型和创新型企业因缺乏信贷资源供给而无法得到进一步发展，僵尸企业的存在倒逼高效企业退出市场，产生“劣币驱逐良币”效应。

信贷配置失衡还体现在银行信贷部门的非国有企业信贷歧视，中国当前存在严重的金融资源错配现象[28]。国有企业能够源源不断地获得金融资源，存在明显的预算软约束，而非国有中小型和微型企业被排除在信贷服务范围之外，存在严重的融资约束。国有企业与地方政府具有着特殊关系，一方面，地方政府直接干预金融机构的授信范围，从而影响企业的融资渠道。地方国有企业可以获得更多的授信额度，国有企业在面临亏损或破产时，地方政府往往会伸出援助之手，提供财政支持和税收减免；另一方面，政府作为地方国有企业的背书人，以其自身的信用提供变相担保[29]。国有企业违约风险和成本较低，低效的国有企业能够依靠大量金融资源继续扩张演变为僵尸企业或者通过借新还旧方式延迟退出市场。基于以上分析提出假说2。

H2在行业层面，国有企业杠杆率水平显著高于民营企业，企业杠杆率分化现象明显，企业杠杆率分化通过扭曲行业信贷资源配置程度，最终加剧行业僵尸化的出现，信贷配置失衡是中介变量。

三、相关指标的识别与特征演变

(一)僵尸企业识别

Caballero等(2008)[2]针对日本僵尸企业的研究，最早提出了识别僵尸企业的方法(简称“CHK识别法”)，该方法主要思想是：首先计算公司最低应付利息，然后通过比较最低应付利息与实际利息支出，如果前者大于后者，则说明公司享受了利息优惠，判定该公司为僵尸企业。Fukuda和Nakamura(2011)[3]认为上述方法只考虑了信贷优惠，忽视了僵尸企业长期持续吸血的特征，因此，他们在“CHK方法”的基础上又提出了“盈利标准”(Profitability Criterion)和“持续信贷标准”(Evergreen Lending Criterion)，简称“FN识别法”。与日本僵尸企业表现类型不同的是，我国僵尸企业吸血性不仅依靠信贷优惠，还在于政府补贴王万珺和刘小玄(2018)[30]。因此，本文主要参考黄少卿和陈彦(2017)[5]的做法，在“FN-CHK方法”的基础上适当改进，以更好地识别我国僵尸企业，具体识别步骤如下：

(2)计算政府补贴。政府补贴(govsubit)包括财政拨款、税收返还减免、技术研发补贴等多种形式，全部统计到公司年报中的其他收益与营业外收入，将这两项加总得到企业每年的政府补贴额度。

(3)计算实际利润。根据企业财务报表中净利润(profitit)减去信贷优惠与政府补贴之和，得到扣除补贴后的实际利润：realprofitit=profitit-banksubit-govsubit，考虑到僵尸企业长期吸血的特征，本文将连续3年企业实际利润为负的企业识别为僵尸企业。

(4)识别结果再修正。本文利用上市公司数据进行识别，并结合我国现实经济环境作出如下调整：①在我国，部分僵尸企业依靠常青贷款而生存，上述方法未能有效识别出此类僵尸企业，本文借鉴曾皓和赵静(2018)[31]的做法，将那些息税前利润小于利息支出下限，资产负债率大于70%(2)正如王万珺和刘小玄(2018)[30]年指出，FN-CHK方法认定的资产负债率50%的标准远低于国际警戒线70%，且我国企业的负债普遍较高，导致资产负债率明显高于国际警戒线，本文以70%的资产负债率作为标准。，且当年借款总额(包括长期借款与短期借款)较上年增加的企业识别为僵尸企业。②考虑到退市制度的存在，上市公司为了免于被特别处理、退市而存在强烈的盈余管理动机，其常见手段就是对会计报表进行平移调整。本文按照黄少卿和陈彦(2017)[5]的做法，将三个连续三年扣除补贴后的实际利润进行加总，若其中一个加总小于0，则该企业在t年就被识别为僵尸企业。③考虑到可能将刚上市但未盈利的创新型企业错误识别为僵尸企业，在上述方法识别出的僵尸企业中剔除连续三年净资产持续增加的企业。

图1 上市公司杠杆率变化：2009-2018年 资料来源：笔者整理计算得到。

图2 僵尸企业分布特征及演变：2008-2018年 资料来源：笔者整理计算得到。

(二)杠杆率变化特征

图1刻画了2008-2018年我国企业杠杆率水平的变化趋势。企业杠杆率整体长期保持在0.54-0.60的水平区间，相对较为稳定。自从2008年金融危机以来，企业杠杆率出现了明显的分化趋势。民营企业的杠杆率明显下降，由0.54一度降至0.49，而国有企业的杠杆率相对稳定，略有上升，去杠杆的作用体现于利润率较高的民营企业。

(三)僵尸企业分布特征及演变

图2刻画了2008-2018年我国僵尸企业的特征与演变趋势。不难发现，我国僵尸企业数量占比和资产占比总体上呈现先下降后上升再下降的变动趋势。分所有制来看，无论是僵尸企业数量占比还是资产占比，国有僵尸企业比重都高于民营僵尸企业。其次，近几年民营僵尸企业比重基本保持小幅度的上升，国有僵尸企业可能会传染更多的健康民营企业。从地区分布来看(3)限于篇幅，僵尸企业地区分布情况未列出，留存备索。，我国僵尸企业呈现显著的区域差异性，北京、浙江、江苏等经济发展水平较高的东部省份僵尸企业数量占比和资产占比都较低，而宁夏、甘肃、云南等西部省份僵尸企业资产占比较高，分别为24.4%、16.4%和15.6%。市场化进程相对滞后的地区，僵尸企业退出机制不健全，增加了僵尸企业形成的可能性。行业分布来看(4)限于篇幅，僵尸企业行业分布情况未列出，留存备索。，教育业、农林牧渔业的僵尸企业数量占比和资产占比始终保持较高，科学研究和技术服务业、居民服务修理和其他服务业的僵尸比重较低。

四、模型构建与变量说明

(一)模型设计

(1)在企业层面，检验企业杠杆率水平对僵尸企业形成的影响，考虑到两者之间可能存在“U型”的非线性关系(5)设定回归模型前，我们作了两变量散点图，显示杠杆率水平与僵尸企业两者之间呈“U型”关系。，因此，加入杠杆率水平的平方项。由于被解释变量是一个二元变量，本文构建面板Logit模型进行实证检验

其中，下标i表示企业，t表示年份，j表示行业，p表示省份，模型控制了企业、年份、行业和省份固定效应。Zombie表示僵尸企业，本文在黄少卿和陈彦(2017)[5]的方法基础上再修正识别出僵尸企业，Lev表示企业杠杆率水平。

(2)在行业层面，构建“省份-行业”层面杠杆率分化程度、信贷配置失衡程度，检验其负面僵尸化效应。借助温忠麟和叶宝娟(2014)[32]提出中介效应模型，通过选取行业信贷配置失衡程度作为中介变量来分析杠杆率分化对行业僵尸化的影响。同时，考虑企业特征，行业特征和省份特征，添加相应的控制变量后，构建如下的中介效应模型进行实证检验

Num_ratiopjt=αi+β3Diver_Levpjt+γ2Controlpjt+δt+θj+μp+εjpt

Cre_imbapjt=αi+β4Diver_Levpjt+γ3Controlpjt+δt+θj+μp+εjpt

Num_ratiopjt=αi+β5Diver_Levpjt+β6Cre_imbapjt+γ4Controlpjt+δt+θj+μp+εjpt

其中，Num_ratiopjt表示p省份j行业的僵尸企业数量占比；Diver_Levpjt表示杠杆率分化程度，β3表示杠杆率分化对行业僵尸化的总效应；Cre_imbapjt表示行业信贷配置失衡程度，β4×β6表示通过信贷配置失衡传导的中介效应。同样采用僵尸企业资产占比Asset_ratio作为替换指标进行稳健性检验。

(二)变量选择

1.被解释变量

(1)僵尸企业(Zombie)。若被本文方法识别为僵尸企业，则为1，否则为0。另外，分别采用黄少卿和陈彦(2017)[5]和聂辉华等(2016)[4]的识别方法替代指标进行稳健性检验(6)黄少卿和陈彦(2017)[5]将净利润扣除政府补助与信贷优惠后实际利润为负的企业界定为僵尸企业，并在识别出的僵尸企业中剔除连续三年净资产持续增加的企业。聂辉华等(2016)[4]将连续两年被FN-CHK方法识别为僵尸企业界定为最终的僵尸企业。。

(2)僵尸企业数量占比(Num_ratio)和僵尸企业资产占比(Asset_ratio)。在本文方法识别出僵尸企业的基础上，计算“省份-行业”层面僵尸企业数量占比和资产占比，行业分类按照证监会2012年公布的《上市公司行业分类指引》细分至大类。后文进一步在其他两种识别方法基础上计算僵尸企业数量占比和资产占比，作为稳健性检验的替换指标。

2.核心解释变量

(1)企业杠杆率(Lev)与行业杠杆率分化水平(Diver_Lev)。现有文献关于企业杠杆率的衡量有很多不同方法，从总债务资产比的角度，选取总负债与总资产的比值衡量；从权益乘数的角度，选取总资产与所有者权益的比值衡量。本文依旧采用上述两种方法衡量企业杠杆率，分别记为Lev1和Lev2。以“省份-行业”层面内所有企业资产负债比的偏差衡量行业杠杆率分化程度，记为Diver_Lev1。

(2)信贷配置失衡(Cre_imba)。朱彤等(2010)[33]采用非国有经济部门的信贷份额衡量金融市场扭曲；汪伟和潘孝挺(2015)[34]以非国有商业银行的市场份额作为信贷失衡的衡量标准。上述指标在分析行业间信贷配置失衡程度时相对单一且误差较大，本文主要借鉴罗伟和吕越(2015)[35]的做法，选取财务费用偏差和利息支出偏差作为信贷配置失衡的代理变量(7)财务费用偏差=每个企业的财务费用与同组企业财务费用的均值差的平方和取对数。利息支出偏差=每个企业的利息支出与同组企业利息支出的均值差的平方和取对数。约98%的上市公司利息支出为0，导致每组企业均值差的平方和也为0，本文针对这部分数据作先加1再取对数的处理，不会改变最终的实证结果。，别记为Cre_imba1和Cre_imba2。

3.控制变量

针对可能存在遗漏变量的问题，本文分别从企业、行业、省份层面选取控制变量以排除企业异质性、行业异质性和区域异质性对实证结果的影响。借鉴王万珺和刘小玄(2018)[30]、乔小乐等(2019)[36]、蔡宏波等(2020)[37]的做法，选取相应的控制变量。(1)企业层面控制变量包括：企业规模(Size)、企业年龄(Age)、固定资产比率(Pa)、应收账款周转率(Ar)和营业收入增长率(Growth)。(2)行业层面控制变量包括：行业集中度(HHI)、行业工资水平(Wage)和产业结构(Structure)。(3)省份层面控制变量包括：对外开放程度(Open)、市场化指数(Market)和人均国内生产总值(GDP)。

(三)数据来源与处理

本文的样本为2008—2018年我国全部非金融类A股上市公司，按照证监会2012版行业分类标准剔除所有金融类上市公司，之所以要剔除金融类上市公司一方面是出于银行同业拆借利率(IBOR)一般低于市场贷款基准利率，其本质上类似于信贷优惠的考虑；另一方面金融类公司会计准则的特殊性导致相关指标不具有可比性。上市公司财务数据、股权性质数据全部来源于国泰安数据库(CSMAR)，行业工资水平、行业总产值、省份人均GDP数据来源于国研网，省份进出口数据来源于《中国统计年鉴》，市场化指数来源于樊纲和王小鲁编制的《中国分省份市场化指数报告》。为保证数据质量，对样本进行如下处理：(1)剔除上市年数不足3年的样本；(2)剔除全部外资企业样本，仅保留国有与民营企业样本；(3)对连续变量进行上下1%的缩尾处理(Winsorize)以降低异常值对回归结果的影响。

(四)描述性统计

表1汇报了企业层面及“省份-行业”层面主要变量的描述性统计。Zombie2和Zombie3分别是采用黄少卿和陈彦(2017)[5]和聂辉华等(2016)[4]的识别方法得到的僵尸企业结果。Num_ratio2和Asset_ratio2，Num_ratio3和Asset_ratio3分别是相应识别结果所计算得到的同城市同行业僵尸企业数量占比和资产占比。赫芬达尔-赫希曼指数是以企业营业收入计算得到，2017年、2018年市场化指数是根据历年平均增长幅度推算得到，个别缺失的数据依照惯例采取插值法进行补充。

表1 主要变量的定义及描述性统计

五、实证结果分析

(一)基准回归结果：企业杠杆率水平对僵尸企业形成的影响

表2汇报了基准估计结果，上述模型都控制了行业、省份和时间的固定效应。由表2的实证结果可知，Lev1和Lev2的回归系数都显著为负，而其二次项Lev12和Lev22的回归系数都显著为正，可见，企业杠杆率水平与僵尸企业的形成之间存在“U型”关系，本文的假说1成立。其杠杆率水平的拐点分别为63.4%和66.8%，当企业杠杆率小于拐点水平时，合理加杠杆在短期内有助于企业发展；当企业杠杆率超过拐点水平时，随着企业杠杆率的提升，成为僵尸企业的风险急剧上升。正如前文事实特征描述所揭示的，企业杠杆率水平受所有制差异影响较大，那么，该结论在异质性企业中是否一致(8)本文此处针对个体企业的异质性进行了分组回归，但是不能忽视了“省份-行业”分组中存在的异质性问题，笔者依照外审专家的意见根据省份、行业的性质进行分组回归，假说1仍然成立，具体实证结果限于篇幅未汇报，留存备索。？细分国有企业与民营企业的回归结果显示，杠杆率对僵尸企业的形成也都显现“U型”关系，国有企业拐点所对应的杠杆率水平比民营企业低。因此，政府在处置僵尸企业的过程中，重点要清除国有僵尸企业，应充分利用市场这只“看不见的手”在国有企业去杠杆中发挥重要作用，积极运用市场机制实现优胜劣汰[23]。

对于控制变量的回归结果发现，企业固定资产比率的系数显著为正，这说明企业固定资产比重越高，企业经营杠杆系数就会越高，诱变成僵尸企业的风险就会越大。应收账款周转率、企业营业收入增长率和行业工资水平的系数都显著为负，这表明企业营运能力和成长能力越强，行业工资水平越高，诱变成僵尸企业的可能性就会越低。市场化指数的系数显著为负，市场竞争机制有利于僵尸企业的自发退出。

表2 基准回归结果：杠杆率与僵尸企业的形成

(二)基于债务期限和债务来源的实证结果

企业债务期限和负债来源也存在差异，这必然引发我们思考的是，僵尸企业的形成与债务期限、来源是否有关？这需要进一步区别讨论。因此，有必要研究不同类型债务的杠杆率对僵尸企业形成的影响。根据企业的债务期限，本文分为短期负债和长期负债，相应地形成短期杠杆率与长期杠杆率，短期杠杆率(Lev1_S)=流动负债/总资产，长期杠杆率(Lev1_L)=长期负债/总资产。表3列(1)和列(2)的结果显示，企业短期杠杆率与长期杠杆率对僵尸企业的形成都呈“U型”关系，短期杠杆率的拐点更高。其可能原因在于，短期负债额度相对较小，且偿还时间期限较短，企业短期内债务累积风险较小，短期内诱使正常企业僵尸化的杠杆率水平必然会很高。长期负债金额较大且还款周期较长，往往受前期投入大、回报周期长的企业所青睐，由于此类企业自有流动资金有限以及辅底资金不足，企业短贷长用的现象比较严重，过高的长期负债水平也会提高健康企业诱变成僵尸企业的风险。

表3 基于债务期限和债务来源的实证结果

根据企业的债务来源，分为银行借贷杠杆、商业信用杠杆与公司债券杠杆。本文用企业长短期银行借款之和与总资产的比值衡量银行借贷杠杆(Lev1_Bank)，用企业应付票据、应付账款和预收账款之和与总资产的比值衡量商业信用杠杆(Lev1_Credit)，用企业应付债券与总资产的比值衡量公司债券杠杆(Lev1_Bond)。表3列(3)-列(5)的结果显示，公司债券杠杆与银行借贷杠杆对于僵尸企业形成的作用较为明显，商业信用杠杆诱使僵尸企业形成所需要的杠杆水平较高，其拐点杠杆率水平为90.3%。可能原因在于，商业信用杠杆主要发生于同行业内生产者之间或生产者与销售者之间，相比于银行借贷与公司债券，其借贷额度较少且多以商品形态存在[21]，故其杠杆撬动作用不是特别显著。

(三)杠杆率分化、信贷配置失衡与僵尸企业的形成

利用中介效应检验法对以信贷配置失衡Cre_imba1为中介变量的估计结果分别进行检验：表4列(1)和列(2)中的回归系数均通过显著性检验，这意味着存在显著的部分中介效应。在“省份-行业”层面上，行业杠杆率分化程度对僵尸企业数量占比的总效应为正(系数为0.247)，杠杆率分化程度对信贷配置失衡也有正向推动效应(9)中介效应检验方法，共分为三个步骤，只汇报了第一步及第三步的回归结果。，这意味着杠杆率分化通过信贷配置失衡的正向中介效应增强了其对行业僵尸化发展的负面影响。类似地，以Cre_imba2衡量的信贷配置失衡也存在显著的部分中介效应，以僵尸企业资产占比作稳健性检验，其结论仍然成立。结果表明，本文的假说2成立。在有效的市场机制下，低效僵尸企业会逐渐被自我和市场所淘汰，而僵尸企业的高杠杆破坏了市场信贷资源的有效配置，杠杆率分化使得信贷资源转而被迫流向低效率的僵尸企业，限制了正常企业的生产扩张活动，诱发行业僵尸化程度的进一步提高。

表4 杠杆率分化、信贷配置失衡与僵尸企业的形成：中介效应估计结果

(四)稳健性检验

主要采取更换僵尸企业的识别方法来验证本文实证结果是否具有稳健性。分别借鉴黄少卿和陈彦(2017)[5]和聂辉华等(2016)[4]的识别方法，并以此识别结果重新计算“省份-行业”层面僵尸企业数量占比和资产占比，并将其作为稳健性检验。表5的估计结果显示，在企业层面，更换僵尸企业的衡量方法后，杠杆率与僵尸企业的形成之间依旧存在“U型”关系；在行业层面，高杠杆率的僵尸企业拉升了整个行业的杠杆率水平，同时僵尸企业具有明显的负面挤出效应，低效僵尸企业挤占了同行业中正常企业的信贷资源，造成信贷资源的无效配置，因而，进一步导致了行业整体僵尸企业比重的上升。

表5 稳健性估计结果

(五)内生性问题处理

遗漏变量和反向因果关系可能引致内生性问题，本文采用以下几种方法进行稳健型检验，具体结果见表6。企业层面：①在不采用外生工具变量的基础上，直接简单采用滞后一阶的僵尸企业作为被解释变量，列(1)回归结果显示，杠杆率对僵尸企业的形成呈现的“U型”关系仍然成立。②借鉴林炜(2013)[38]的做法，选取省份层面企业杠杆率水平的平均值作为工具变量进行IV-Probit估计。同省企业平均杠杆率水平反映整体金融信贷政策，与单个企业杠杆率相关，满足相关性假设；大部分企业在同等杠杆率下始终是健康企业，满足外生性假设。加入工具变量的Probit估计结果显示，列(2)中Lev12的系数显著为正，两者之间呈现“U型”关系。行业层面：①差分GMM受到弱工具变量的影响而得到有偏的估计结果，本文采用系统GMM估计。估计结果见列(3)和列(4)，两模型的二阶自回归都不存在序列相关，表明回归结果都是有效的，Sargan检验显示工具变量有效，系统GMM估计结果仍和基准回归的发现一致。②借鉴谭语嫣等(2017)[39]的做法，采用工具变量进行两阶段回归解决内生性问题。分别选取企业所在省份所在行业样本初期的国有企业数量(资产)占比与上一年全国国有企业资产负债率的乘积作为省份僵尸企业比例的工具变量进行回归。估计结果见列(5)和列(6)，第一阶段工具变量的回归系数显著为正，第二阶段Cre_imba1的回归系数也显著为正，表明杠杆率分化通过扭曲信贷资源配置造成行业僵尸化程度地进一步加深。综上检验结果，考虑内生性后本文的基准结果依旧成立。

表6 内生性问题估计结果

六、主要结论与政策启示

在深化供给侧结构性改革过程中，需要妥善处置僵尸企业和防范新僵尸企业的形成。本文利用2008—2018年我国A股上市公司数据，实证检验了杠杆率水平、信贷配置失衡对僵尸企业形成的影响。研究发现：在企业层面，杠杆率水平与僵尸企业的形成之间存在“U型”关系，适度杠杆率水平有利于企业发展，过高杠杆率水平提高了成为僵尸企业的风险，拐点杠杆率水平为63.4%。从债务期限来看，僵尸企业形成所需的短期杠杆率水平较高，拐点杠杆率水平达到130.1%。从负债来源来看，公司债券杠杆效应最强，银行借贷杠杆次之，商业信用杠杆效应最弱。同时，国有企业杠杆率水平显著高于民营企业，导致我国企业杠杆率分化特征明显。在行业层面，企业杠杆率分化通过扭曲行业信贷资源配置程度，最终加剧行业僵尸化的出现，信贷配置失衡的中介效应显著。

本文的研究结论对防范和治理僵尸企业有重要启示。第一，坚持加大对僵尸企业的处置力度。从长期和全局来看，政府要进一步提高对僵尸企业危害性的认识，地方政府不应为追求短暂就业稳定、经济稳定而放松对僵尸企业的清理力度，政府应该鼓励通过改制重组等市场化手段解决僵尸企业退出问题。第二，加快金融市场开放，拓宽企业融资渠道。政府要减少金融干预，切实实现企业减税降负，推动国有企业去杠杆，实现高质量发展。鼓励企业推动资产证券化，丰富股权融资渠道以缓解融资难问题。其次，鼓励企业采取短期借款与长期借款相组合的融资政策，避免出现僵尸企业长期套牢行为。第三，坚持竞争中性原则，推进国有企业改革。政府要推进信贷资源优化配置，避免信贷资源盲目投放国有僵尸企业，同时，积极倡导国有企业改革，使国有企业真正成为依法自主经营、自负盈亏、自我约束的独立市场主体，促进行业的公平竞争。