【刊 期】

《中国人口·资源与环境》2023年第2期

【作者简介】

孙博文，博士，中国社会科学院数量经济与技术经济研究所，中国经济社会发展与智能治理实验室，副研究员，主要研究方向为绿色创新；

尹俊（通讯作者），博士，北京大学习近平新时代中国特色社会主义思想研究院，研究员，主要研究方向为习近平经济思想。

【关键词】

僵尸企业；绿色全要素生产率；负外部性

【摘  要】

僵尸企业是产能过剩和污染排放的重要源头，加快推进僵尸企业处置是构建新发展格局以及协同推进高质量发展和环境保护的重要抓手。该研究采用最新公布的2006—2014年中国工业污染数据库与中国工业企业数据库微观匹配数据，在测算微观企业绿色全要素生产率的基础上，实证检验了僵尸企业对绿色全要素生产率的影响作用及微观机制。为缓解数据迟滞问题，同时，基于2004—2018年上市公司僵尸企业的识别以及省级绿色全要素生产率测算数据进行了交叉验证分析，结论稳健。研究发现：①僵尸企业不仅自身绿色全要素生产率低于正常企业7.9%，还表现出显著的绿色全要素生产率负外部性，僵尸企业占比每增加1个百分点，正常企业绿色全要素生产率增长率降低2.733%，最终僵尸企业的存在使得总体绿色全要素生产率绝对水平损失3.27%，相对水平下降22.4%。②异质性分析中，僵尸企业的绿色全要素生产率负外部性对于非国有企业、小规模企业以及融资约束强的企业更为显著。③微观机制检验方面，僵尸企业通过阻碍正常企业技术进步、抑制规模效率提升而不利于绿色全要素生产率增长，但对纯技术效率（管理效率）反而表现出一定的短期促进效应，而且微观机制在非国有企业、小规模企业以及融资约束较强的企业样本中更显著。研究还发现，僵尸企业显著降低了正常企业的劳动生产率和环境生产率水平。针对结论，提出了加快推动僵尸企业处置，协同推进高质量发展与环境保护的对策建议。

新发展阶段，加快推动僵尸企业处置不仅是化解产能过剩、打通供需梗阻、构建新发展格局的重要任务，也是协同促进经济高质量发展与环境保护的必要举措。僵尸企业本质在于对市场机制的破坏，不仅使得低效僵尸企业无法正常退出市场，加剧了行业资源错配与产能过剩问题，还对正常企业造成诸多负外部性影响，如投资挤出、创新抑制、就业挤出、逃税效应等。除了上述经济负外部性之外，有研究表明，僵尸企业还对正常企业有显著环境负外部性、加剧了其污染排放水平，因而不利于高质量发展与环境保护的协同推进。高质量发展的核心在于推动技术进步、优化资源配置效率、促进全要素生产率增长，兼顾环境约束下，提升绿色全要素生产率已经成为协同推进高质量发展与环境保护的重要实践抓手。但梳理已有研究发现，对于僵尸企业的危害作用研究，大都基于僵尸企业的经济或者环境负外部单一视角，鲜有学者将其二者结合起来，讨论僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的负外部性作用。鉴于此，该研究在有效识别僵尸企业与测度微观企业全要素生产率的基础上，除了分析僵尸企业自身绿色全要素生产率损失外，还探讨了僵尸企业对正常企业（非僵尸企业）绿色全要素生产率的不利影响，详细分析僵尸企业的这一“损己不利人”特征，有助于进一步揭示僵尸企业对宏观层面绿色全要素生产率增长的破坏机制、并量化其负面作用大小，为协同推进高质量发展与环境保护提供新的政策视角。

该研究边际贡献在于：研究视角上，不仅基于绿色全要素生产率负外部性视角丰富了僵尸企业危害国民经济发展的有关研究，还从僵尸企业处置的视角，为提升绿色全要素生产率、协同推进高质量发展与环境保护提供新的政策抓手。研究方法上，基于松弛的方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数测算了微观企业绿色全要素生产率，并进一步修正僵尸企业识别标准、力求以FN-CHK修正标准精确识别僵尸企业。研究数据上，采用2004—2014年中国工业企业数据库和工业企业污染数据库的微观匹配数据开展研究，为僵尸企业绿色全要素生产率负外部性的研究提供了微观证据；此外，考虑到工业企业数据库的时间滞后性，研究还基于2004—2018年上市公司僵尸企业的识别以及省级绿色全要素生产率测算数据进行了省级层面结论再检验。研究内容上，证实了僵尸企业自身绿色全要素生产率损失及影响正常企业负外部性的作用，并量化分析了僵尸企业的综合损失大小；分析了不同企业所有制、规模、融资约束下研究结论的异质性以及僵尸企业对正常企业绿色技术进步、绿色规模效率与绿色纯技术效率的微观机制渠道，并结合二者进一步剖析了僵尸企业影响正常企业的微观机制异质性特征，对于明确僵尸企业处置重点、分类施策、提高处置效果有重要政策价值。

1  理论机制与命题假说

1. 1  僵尸企业的绿色全要素生产率负外部性

协同推进高质量发展与环境保护下，提升绿色全要素生产率是突破单一经济效率提升或环境治理维度评价的重要抓手。绿色全要素生产率的本质在于考虑环境约束下的全要素生产率变动。僵尸企业对绿色全要素生产率的负面影响表现在两个方面：一是企业僵尸化导致自身绿色全要素生产率损失；二是通过外部性渠道对正常企业带来负面影响。对于前者，僵尸企业自身具有技术研发动力不足、效率低下、缺乏自生能力、污染强度高以及产能利用率偏低等特征，可能比正常企业表现出更低的绿色全要素生产率。对于后者，由于供应链和产业链内部、之间关联的作用，僵尸企业还可能通过“资源挤出效应”以及“市场破坏效应”不利于正常企业绿色全要素生产率增长（图1）。

具体地：①资源挤出效应。僵尸企业能够源源不断地获得低于市场利率的优惠信贷支持，对正常企业的投资具有显著的挤出效应，加剧了正常企业的融资约束，不利于正常企业创新研发、污染治理、人才引进以及资产重置投入等，损害了企业的可持续经营能力。僵尸企业的金融资源错配效应最为突出，中国金融市场制度不健全，以银行体系为代表的间接金融制度占主导地位，信贷歧视和信贷错配广泛存在，这使得僵尸企业的存在通过扭曲资源配置，抑制正常企业的投资，加剧了社会资本投资动力不足、企业融资难与融资贵的问题。此外，僵尸企业还抑制了正常企业的创新研发投资和污染治理投资等，损害了企业长期创新能力，加剧了企业污染排放和地区环境污染。②市场破坏效应。在市场机制有效运行的情况下，社会资源会从低效率企业流向高效率企业。僵尸企业的存在破坏了市场资源配置机制，使得正常企业无法获得公平的市场竞争地位，政府补贴、银行贷款等社会资源流向僵尸企业，阻碍了正常企业的生产经营，降低了正常企业产能利用率。而且，正常企业难以根据价格信号调整自身的生产经营行为，进一步加剧了市场资源错配，使得企业在市场的低效率均衡中“锁定”，损害了其长期发展能力。

最终，在资源挤出效应和市场破坏效应的作用下，僵尸企业对正常企业的绿色研发投入、污染治理设备引进、生产流程优化重组、高污染企业市场退出都有不利的影响，可能损害了正常企业长期绿色技术进步和内部资源、能源利用效率的提升，进而不利于正常企业绿色全要素生产率增长。据此提出命题1。

命题1：僵尸企业不仅自身绿色全要素生产率低于正常企业，还不利于正常企业绿色全要素生产率增长。

1. 2  微观机制

1. 2. 1  基于绿色全要素生产率分解的影响渠道

基于方向性距离函数的Malmquist-Luenberger生产率指数，可以测度存在环境污染非期望产出时的企业绿色全要素生产率，并可将其进一步分解为技术进步与技术效率两部分开展进一步实证研究。因此，僵尸企业可能通过绿色技术进步、技术效率改善渠道抑制正常企业绿色全要素生产率增长。一是技术进步渠道，僵尸企业加剧了正常企业融资约束，不利于其绿色技术研发投入、科研人员引进、污染处理设备购买等，通过企业技术进步渠道抑制正常企业绿色全要素生产率增长。二是技术效率改进渠道，僵尸企业的存在破坏了市场机制，抑制了低效率企业的市场退出和新陈代谢，使得大量的低效率、高污染企业苟延残喘。

技术效率可进一步分解为纯技术效率和规模效率两部分。①纯技术效率渠道。纯技术效率代表每一个生产决策单位利用现有要素投入生产相应产出的能力，体现了企业对既有资源的利用效率或者管理效率提升。僵尸企业强化了正常企业的资源约束，在资源挤占的负外部性压力下，可能会倒逼正常企业优化生产流程、提高企业管理效率、促进（劳动、资本、能源）资源节约以及提高生产效率，反而有助于正常企业效率提升，但这一结果可能仅仅是企业被动应对资源紧约束的短期效应。长期来看，僵尸企业对市场机制的破坏不利于正常企业生产效率的改善。僵尸企业的存在破坏了市场机制，不利于正常企业利用市场机制、价格信号、灵活调整其生产策略，抑制了其纯技术效率的提升，而且也不利于低效率企业退出市场。②规模效率渠道。规模效率来自于决策单元规模扩大带来的边际成本下降。僵尸企业强化了正常企业的资源约束，通过挤占正常企业的要素投入、抑制了其生产能力提升和规模的扩大，进而损害了企业规模效率提升。僵尸企业破坏了市场机制，使得生产要素无法自由流向高效率企业、提高企业生产规模以及市场份额，同样不利于企业规模效率的改善。僵尸企业还破坏了正常企业的生产合作网络，不利于其市场规模的扩大。在产业链一体化、生产网络化的背景下，僵尸企业通过物流、信息流、资金流传导，破坏了正常企业的分工合作、资源互补、一体化能力，具有显著的企业合作负外部溢出效应，不利于地区形成布局合理、分工明确、资源互补、要素自由流动、产供销一体化的产业体系，形成了微观“肠梗阻”，不利于其市场规模的扩大以及规模效率的提升。故提出命题2。

命题 2：在资源挤出效应和市场破坏效应下，僵尸企业通过技术进步、纯技术效率以及规模效率等机制渠道影响正常企业全要素生产率。

1. 2. 2  基于企业生产率与绿色创新的微观机制

除基于绿色全要素生产率指数的分解探讨有关影响渠道外，还有必要进一步打开僵尸企业影响正常企业微观行为（如要素投入、产出、污染排放）的“机制黑箱”。一言蔽之，僵尸企业可能通过劳动生产率、资本生产率、环境生产率和绿色创新等机制发挥作用，对正常企业绿色全要素生产率产生负面影响。一方面，机制“劳动生产率”“资本生产率”以及“环境生产率”均体现了企业“投入产出比”特征，与绿色全要素生产率指数分解中的“技术效率”渠道对应，需要指出的是，与劳动、资本要素投入不同的是，环境生产率中将污染排放视为非期望产出或者投入要素，体现了污染排放强度的内涵。另一方面，绿色创新反映了企业的绿色技术研发水平，体现了绿色全要素生产率指数分解中的技术进步渠道。

具体机制如下：①企业生产率机制。一方面，僵尸企业的预算软约束、所有制优势特征，对正常企业就业、技能人力资本、资金使用具有挤出效应，导致企业可用要素投入降低、产能利用率下降和产出降低，降低了企业劳动生产率以及资本生产率水平，不利于总体生产率的提升。另一方面，僵尸企业极大地破坏了市场机制以及价格信号作用发挥，加剧了企业投入产出行为优化调整的市场交易成本，即便企业市场份额下降，其也往往难以通过减产、缩小生产规模保证生产效率稳定。除不利影响外，僵尸企业还可能通过加大正常企业生存压力，倒逼其通过优化管理、压低不必要支出等方式提高正常企业的生产率水平，表现为短期技术效率的改善。②环境生产率机制。僵尸企业挤占了正常企业的资源，使得企业污染治理投入、处理设备引进资金约束偏紧，而且环境治理领域的人才引进也会受到一定的影响，进而加剧了企业单位产出污染排放水平，不利于环境效率的改善，这一点已经得到部分研究证实。③企业绿色创新机制。从僵尸企业的资源挤占效应来看，其不利于正常企业绿色技术研发投入，从僵尸企业的市场破坏效应来看，其弱化了正常企业绿色创新的市场激励。双重因素下，僵尸企业不利于正常企业绿色技术创新，可能降低了企业的绿色技术研发投入以及绿色专利授权数量。故提出命题3。

命题 3：僵尸企业通过企业生产率、环境生产率和绿色创新等机制影响正常企业绿色全要素生产率。

1. 3  异质性特征

僵尸企业具有显著的资源挤出效应和市场破坏效应，对不同所有制、规模与融资约束下的正常企业存在影响差异。①企业所有制异质性。僵尸企业对正常非国有企业的影响作用更大，原因在于，国有企业具有显著的预算软约束特征，地方政府为维持就业稳定、税收增加以及经济发展，对国有企业存在政策偏袒和“父爱主义”，这一政策保护效应使得国有企业表现出更强的市场资源控制力，而且作为国民经济的命脉，在产业链供应链竞争方面也存在绝对优势。由此可推断，僵尸企业对正常国有企业的资源挤占效应、市场破坏作用可能影响偏低。反倒是非国有企业，僵尸企业的存在不仅造成其资源渠道淤堵，而且通过破坏市场竞争环境，导致非国有企业难以发挥其灵活适应市场的优势。②企业规模异质性。企业规模越大则边际成本越低，还具有较强的市场议价能力、市场盈利能力和创新发展能力，并通过深度参与市场生产网络，体现出较高的产业链、价值链前后一体化水平，能够更好地抵挡市场风险。鉴于此，与规模较小的企业相比，僵尸企业对正常规模较大企业的负面影响可能更低。③融资约束异质性。企业低融资约束意味着更强的市场流动性，能更好地根据市场信号调整企业经营行为，充分利用市场信息生产要素与资源供给，能够有效缓解僵尸企业带来的资金挤占效应，因此，僵尸企业对融资约束较低的企业影响可能更小。鉴于以上分析，提出命题4。

命题 4：僵尸企业对不同所有制、规模和融资约束下的企业影响存在差异。

2  研究设计

2. 1  模型设定与变量说明

为检验僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的负面影响，模型设定如式（1）：

其中：gtfpijt为被解释变量，表示城市 j 企业 i 在 t 年的绿色全要素生产率。zratejt表示城市j在t年僵尸企业数量占比。X 表示控制变量，参照已有研究的做法，分别设定企业与城市层面控制变量。企业层面：①企业年龄（ln age），企业年份与企业成立时间之差加1取对数；②企业规模（ln labor），采用企业职工人数取对数表示；③企业资产流动性（flow），参照吴清扬的做法，计算企业流动资产占比=""企业流动资产（企业流动资产"" / +年末固定资产余额）；④企业所有制（stateown），国有企业定义为1，其他定义为0；⑤出口密度（expden），企业出口值/工业增加值；⑥企业内部管理水平（ln mfr），采用单位就业管理费用支出（企业管理费/就业总人数）表示，并取对数处理。城市层面：①城市经济发展（ln pgdp），城市人均GDP的自然对数；②城市经济密度（ln density），采用城市单位土地面积GDP表示，反映了城市经济集聚水平。ai为企业固定效应，vt为时间固定效应，λc为城市固定效应，eijt为随机扰动项。含价数据均经过消胀处理。

2. 1. 1 被解释变量：企业绿色全要素生产率（gtfp）及分解变量

基于方向 性距离函数的 Malmquist-Luenberger 生产率指数（ML指数），可以测度存在“坏”产出时的全要素生产率。基于中国工业企业污染数据库的可得数据，构造企业绿色全要素生产率投入产出指标体系。具体地，投入指标有：企业职工人数、企业固定资产年末余额、能源（煤炭、燃料油、洁净天然气）消费量、工业用水总量等。产出指标包括期望产出与非期望产出两类。期望产出为企业工业增加值，非期望产出有工业废气（SO2、NOX、烟尘、粉尘）排放量、工业废水排放量。含价指标数据均平减处理。采用 MaxDEA Pro 软件计算。根据 Ray 等分解方法（式2），在可变规模报酬的假设下将绿色全要素生产率指数分解为技术进步、技术效率变动与规模效率变动三部分，三者具有重要的现实含义，技术进步是指企业在有关技术创新促进下，生产前沿面发生了移动，在既定的资源下可以得到更多理论产出，现实中表现为企业创新能力的改善，投入层面表现为企业技术研发、R&D人员投入的增加，产出层面表现为企业专利、新产品产值的提高。技术效率变动是指，在企业生产前沿面不变情况下，企业资源配置效率得以不断优化，根据有关理论，技术效率通常可以进一步分解为纯技术效率和规模效率两项，纯技术效率是指规模不变下企业内部资源配置效率、管理效率的改善，现实中，表现为企业内部劳动力和资本跨部门流动、企业生产流程重组优化等；规模效率是指，企业规模扩大带来的边际成本下降、规模报酬递增效应等。

2. 2. 2 解释变量：城市僵尸企业比重（zrate）

城市僵尸企业数量占比等于城市僵尸企业数量与当年企业数量总数的比值。前提是对僵尸企业的精准识别，方法如下。

（1）基于企业是否接受银行信贷补贴的 CHK 标准进行初步识别Z1。

首先，计算出企业i第t年的理论最低应付利息：

其中：RSt - 1是t-1年短期最优贷款利率，由6个月内和6个月至1年贷款基准利率的年化平均计算得到；RLt - 1为t-1年长期最优贷款利率，为1~3、3~5和5年以上贷款基准利率算术平均值，BSi，t - 1和 BLi，t - 1是为企业 t~1年的短期借款和长期借款，分别以企业短期负债和长期负债衡量。

其次，计算企业i在第t年的实际利息支出：

其中：Interestit 为企业财务费用中的利息支出净值，Depositi，t - 1为企业i在t-1年的银行存款。RDt - 1是企业t-1 年的短期存款利率，由活期、3 个月、半年和 1 年存款利率进行年化平均计算得到。

再次，计算企业实际利息支出与理论最低应付利息之差：

其中：Bi，t - 1 = BSi，t - 1 + BLi，t - 1，即企业上一年度的借款总额，用以对差值进行标准化，如果 GAPit < 0，则意味着企业实际利息支出小于利息支付下限，表明企业获得了银行信贷补贴而被识别为僵尸企业。

（2）在 Z1 的识别基础上，基于 FN-CHK 标准，将企业利润为负、资产负债率高于 50% 且连续增加的企业识别为僵尸企业Z2。

（3）在Z2的识别基础上，进一步对FN-CHK标准修正调整如下：基于避免正常企业被“误伤”或部分僵尸企业成为“漏网之鱼”的原则，对 FN-CHK 标准进行调整。首先，采用工业企业数据库中的“营业利润”指标而非“利润总额”，因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，导致僵尸企业数量低估；其次，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，将真实利润连续两年平滑均值小于0的企业在当年识别为僵尸企业。最后，进一步增加企业“连续两年为僵尸企业方能被识别为僵尸企业”的条件。最终得到本研究所识别的僵尸企业Z3。

2. 2  数据来源与描述性统计

该研究用到了中国工业企业数据库、中国工业企业污染数据、城市数据库和上市公司数据库等四套数据。微观企业数据来自最新2006—2014年中国工业企业数据库和工企污染排放数据库匹配，两者指标具有较强的互补性。中国工业企业数据库具有详细的企业财务以及企业属性等信息，但缺乏企业能源投入、污染治理行为以及企业排放等指标。相比而言，近两年学界应用较多的中国企业污染排放数据库则有详细的企业能用利用、污染排放指标，其指标的有效性已经得到了有效证实，但缺乏有关企业财务指标。对于数据的处理，首先以法人代码、企业名称、行业代码、主要产品、开工年份、邮政编码、国有控股情况等基准变量，逐步分邻近两年、邻近三年和最后统一匹配到全体年份的非平衡面板数据集。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 2002年标准，仅保留制造业行业样本。并对所有的连续变量进行 1% 缩尾处理。剔除污染物排放小于 0、工业增加值大于工业总产值等异常值，最终得到9 449家工业企业有效样本。城市层面数据来自历年《中国城市统计年鉴》，部分缺失数据通过中经网、中国经济社会发展数据库补齐。上市公司数据来自于Wind数据库。表1为样本变量的统计描述。

3  实证结果讨论

3. 1  基准回归

表 2 报告了微观数据回归结果。列（1）至列（4）探讨了城市僵尸企业占比对正常企业的影响。列（1）仅控制了年份和城市固定效应，发现城市僵尸企业比重的系数显著为负，命题1初步得证。在列（1）的基础之上，为进一步排除企业及城市层面相关因素对绿色全要素生产率的影响，列（2）和列（3）分别加入了企业年龄、企业规模、企业资产流动性、企业所有制、企业出口密度以及企业管理费用等微观企业因素，以及城市经济发展水平、经济密度等城市因素，发现城市僵尸企业比重系数都显著为负，但解释力有所降低。列（4）则在列（3）的基础之上，进一步控制了企业层面固定效应，发现城市僵尸企业比重的系数显著为-2. 733，且通过1%的显著水平检验，这意味着，城市僵尸企业占比增加 1%，则正常企业绿色全要素生产率则下降2. 733个百分点，命题1得证。基准结果证实了僵尸企业的绿色全要素生产率负外部性存在，且结论具有一定的稳健性。

进一步，为评估企业从正常变为僵尸企业的绿色全要素生产率净损失，基于列（1）至列（4）的模型设定思路，列（5）至列（8）以僵尸企业虚拟变量为解释变量，以全部样本企业绿色全要素生产率为被解释变量进行回归，发现 企 业 僵 尸 化 使 得 其 自 身 绿 色 全 要 素 生 产 率 下 降 了7. 90%，结论稳健。

最后，僵尸企业对全局绿色全要素生产率的影响如何？本研究构造公式（6）对其进行大致估算：

其中：表示全局绿色全要素生产率变动加权平均值，为企业僵尸化前后（Z0→Z1）绿色全要素生产率变动净值， 表示僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率变动影响，权重w和（1-w）分别表示样本中僵尸企业和非僵尸企业占比均值，通过计算原始数据可知w等于10. 45%。结合列（4）和列（8）已证实和 分别为-2. 733% 和 7. 90% 的结果，进一步利用式（6）可计算僵尸企业带来加总全要素生产率增长绝对损失为-3. 27%。另外，从相对水平来看，相较于正常企业 14. 6% 的绿色全要素生产率增长水平，僵尸企业使得绿色全要素生产率增长率总体相对下降 22. 4%（3. 27/14. 6）。

为缓解工业企业微观数据库样本陈旧问题，并从宏观层面对僵尸企业的绿色全要素生产率损失进行交叉验证，该研究进一步采用时间窗口为 2004—2019 年上市公司和省级层面样本数据进行侧面印证分析。不同数据库的回归结论大小可能有所不同，但要求保持一致符号。涉及到的关键问题有两个：上市公司僵尸企业识别以及省级层面绿色全要素生产率计算，为求结果总体可比，研究对上市公司僵尸企业识别同样采用 FN-CHK 方法。具体而言，首先根据上市公司的短期与长期负债、短期与长期最优贷款利率计算企业市场利息支付下限，通过与企业真实利息支出比较判断其是否接受了信贷补贴，这一方法未考虑上市公司未消偿债券余额及利率，如企业债、公司债、可转债、中期票据及短期融资债券及其利率等。其次，上市公司资产负债率计算类似工业企业，等于企业年末固定资产总额与长短期负债总额之比，最后上市公司利润采用扣除补贴、税收、非经营性收入后的年利润进行计算。另外，省级层面绿色全要素生产率测算，同样采用基于非径向距离和非期望产出的ML指数计算：投入指标有劳动投入，采用各省份年末就业人员数；资本投入，采用永续盘存法进行衡量；能源消费量，为省级万吨标准煤能源投入量；期望产出为各省市自治区的实际 GDP，以2004 年为基期折算；非期望产出的选择为工业废水中COD排放量、工业SO2排放量等。

分析不同省份僵尸企业占比与绿色全要素生产率均值变动趋势特征可知，两者呈现出明显的负向变动关系，尤其是2013年之后，随着供给侧结构性改革的深入推进，这一关系更显著：省级上市公司僵尸企业占比从 2013年的 7. 5% 迅速降至 2018 年的 1. 8%，省级绿色全要素也从2013年的1. 46增至2018年的2. 18。进一步，基于面板固定效应模型回归发现，在控制一系列固定效应和有关控制变量之后，省级僵尸企业占比（x）和绿色全要素生产率增长（y）存在“y=""-2."" 71x+1. 64”的拟合关系，即省级层面上市公司僵尸企业占比增加1%，则省份绿色全要素生产率下降 2. 71 个百分点，且通过 5% 的显著水平检验（P=""0."" 04）。研究结论为探讨僵尸企业对绿色全要素生产率的负面影响提供了宏观证据支撑。但对比发现，这一结果低于微观层面加总 3. 25% 的绿色全要素生产率损失值，可能是因为，上市公司僵尸企业数量相对偏少，造成省级层面僵尸企业比重低估，而且宏观数据层面也未考虑不同省份之间僵尸企业负面溢出效应。

3. 2  结论稳健性

微观实证稳健性检验见表3。具体包括：①资产加权指标替换。列（1）中选择僵尸企业资产加权方法计算城市 僵 尸 企 业 比 重（zkrate），发 现 其 系 数 同 样 显 著 为 负 。②调整僵尸企业识别策略。为缓解测量误差带来的内生问题，采用经典FN-CHK标准重新识别僵尸企业并构造解释 变 量 ，列（2）与 列（3）中 城 市 僵 尸 企 业 数 量 占 比（znrate_fn）与资产占比（zkrate_fn）系数分别显著，为-1. 368和-0. 789。③剔除僵尸企业所在行业特征的影响。构造了城市内本行业僵尸企业数量比重（znrate_cic2）和资产比重（zkrate_cic2）的指标，列（4）和列（5）显示，两指标系数分别显著，为-0. 737 和-0. 580。④考虑跨行业溢出效应。设定城市内非本行业僵尸企业数量占比（znrate_other）和资产占比（zkrate_other）等指标，列（6）与列（7）显示，系数分别显著，为-1. 368 以及-1. 012。⑤删除低质量样本数据。剔除 2010年样本后，列（8）和列（9）中城市僵尸企业数量及资产比重系数均为负，但资产占比变量未通过显著水平检验。综上，相关回归结果证实了研究结论的稳健性，部分回归中核心解释变量系数绝对值虽有所波动，但系数符号均为负，未发生变化。

3. 3  内生问题讨论

僵尸企业识别方法引致的测量误差以及与僵尸企业形成有关的遗漏变量，都有可能带来潜在内生问题。为此，该研究构造了僵尸企业比重的工具变量（IV）进行两阶段 GMM 方法进行估计。工具变量的构造参照 Nunn等，选择样本初期城市国有企业份额与前一年全国国有资产负债率的乘积作为城市僵尸企业比例的工具变量。原因在于，僵尸企业主要集中在国企之中，将样本初期城市国有企业份额作为前定变量相对于城市僵尸企业比重指标满足“外生”和“相关”两个工具变量必要性假设。为增加时间维度变化，进一步将样本初期城市国有企业份额与城市僵尸企业占比指标前一年全国国有企业资产负债率相乘，得到工具变量 IV。表 4显示：在第一阶段回归中，Kleibergen-Paap rk Wald F 统计量均明显大于10 的经验临界值，拒绝了弱工具变量假设。在缓解相关内生问题之后，列（1）至列（4）城市僵尸企业占比指标系数都显著为负，证实了僵尸企业影响正常企业绿色全要素生产率的负外部性特征，结论具有一定的稳健性。但与基准回归相比，僵尸企业解释变量系数绝对值都有所降低，在缓解内生问题之后，僵尸企业导致的绿色全要素生产率损失高估问题有所缓解。

3. 4  异质性分析

该研究进一步探讨了僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的影响异质性。首先对国有企业与非国有企业、大规模企业与小规模企业、融资约束强与融资约束弱企业进行样本分组设定。基于中国工业企业数据库以及中国工业企业污染数据库的匹配数据，企业异质性的界定方式如下：第一，企业所有制方面，国有企业是指注册为国有企业或者国有及集体资产占比超过50%的企业，其他企业界定为非国有企业；第二，企业规模方面，首先识别年度企业就业人数中位数，将企业就业大于中位数的界定为大规模企业，反之则为小规模企业。第三，企业融资约束方面，首先计算企业融资约束=""净利息/上一年负债总额，进一步识别年度企业融资约束中位数，将融资约束大于中位数的企业界定为融资约束强企业，反之则为融资约束弱的企业。

基于样本分组，表5中列（1）至列（6）报告了异质性样本结论。结果显示，第一，列（1）与列（2）中，城市僵尸企业比重对非国有企业绿色全要素生产率增长具有显著的抑制作用，系数显著为-2. 891，但对国有企业的影响不显著。与国有企业相比，民营企业在资金、劳动、土地以及资源能源的获得上存在诸多劣势，僵尸企业的资源挤占效应和市场破坏效应对非国有企业的负面影响更大，不利于其正常生产性投资、创新研发投入、污染治理投资的增加。结果，僵尸企业对非国有企业全要素生产率增长表现出更强的抑制作用。第二，列（3）与列（4）显示，与规模较大企业相比，僵尸企业对规模较小正常企业绿色全要素生产率的负面影响更显著、且影响作用更大。企业规模体现了企业产业链供应链地位和风险抵御能力，由于边际成本较低，其对僵尸企业印发的污染外部性具有较好的成本分担能力，因而可能对僵尸企业的影响不太敏感。相比而言，规模较小企业面临着更大的僵尸企业资源挤占效应、市场破坏效应及一系列金融衍生风险等，受僵尸企业影响企业绿色全要素生产率损失更大。第三，列（5）和列（6）显示，城市僵尸企业比重对融资约束强的正常企业负面影响更大。在银行主导的金融结构下，民营企业融资贵、融资难问题突出，对于一些原本资金流动性紧张的企业而言，僵尸企业占据了大量的优质社会信贷资源，强化了正常企业的融资约束，不利于正常企业的技术研发投入和污染治理投资，对其绿色全要素生产率提升产生了不利影响。

4  机制分析

4. 1  模型设定

探讨僵尸企业对正常企业的影响机制，关键在于检验僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率指数及分解项的影响，这有助于为深入分析微观机理提供经验判断。本研究基于中介模型思维，分别设定模型（7）至（9）并定义为基础模型、机制模型和联合模型。基础模型为基准回归模型。机制模型中，被解释变量为企业绿色全要素生产率指数分解变量M，分别是技术进步gtc、纯技术效率gptc 以及规模效率 gsec 等。联合模型为将中间机制变量M加入基准模型。机制的显著性判断步骤是：第一，基础模型中核心解释变量显著；第二，判断机制模型（8）和联合模型（9）中机制变量 M 系数显著性，若显著，则间接效应为 β2 × β3，否则中间机制不显著、间接效应不存在；第三，联合模型中僵尸企业比重zrate系数，体现了其影响正常企业绿色全要素生产率增长的直接效应，若不显著则直接效应不存在。

近些年，对中介效应模型的争议日渐增多，主要原因在于，缺乏对联合模型中机制变量影响被解释变量的支撑理论分析，导致机制变量存在潜在内生问题、造成“伪相关”或“伪回归”等问题。事实上，规范的经济学分析并不排斥中介模型的机制检验思维，科学应用中介机制模型，需要在探讨中间机制影响被解释变量环节，完善有关理论支撑，为两者存在的统计相关性提供理论基础。文章中，机制变量（技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动）作为绿色全要素生产率的分解变量，具有严谨的内涵界定和理论基础，使得其能够有效避免中介效应模型存在的典型问题，确保估计结果的科学性。

4. 2  影响渠道

基于中介效应模型和绿色全要素生产率指数的分解结果，表 6呈现了微观机制检验结果。列（1）为基准回归结果。列（2）至列（4）显示，城市僵尸企业比重的增加显著抑制了正常企业的技术进步、规模效率提升，导致其分别降低了 0. 800 和 0. 801 个百分点，然而却发现，僵尸企业促进正常企业纯技术效率显著增加 2. 141%。僵尸企业不利于企业技术进步、降低了企业的规模效率，可能与其对正常企业的创新研发挤出、企业资源的挤占和对市场机制的破坏有关。相比而言，纯技术效率变量却显著为正，意味着僵尸企业反而提高了正常企业的管理效率，对其内部资源配置效率表现出一定的积极优化作用，与正常企业应对僵尸企业资源挤占、非市场化竞争下的自我生产调整有关，僵尸企业的存在倒逼其通过节约资源投入、优化生产流程、提高管理效率、削减生产投入等，表现为短期内管理效率提升，但这一效应可能是以僵尸企业破坏市场为代价的，不具有持续性。进一步，结合列（5）联合模型可知，僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的直接效应为-1. 619%，系数绝对值有所下降，计算不同机制渠道的贡献份额可知，僵尸企业通过技术进步、纯技术效率变动、规模效率变动等机制的间接效应分别为-0. 07%、-0. 261% 和-0. 782%（计算方式分别为-0. 800×0. 088、-0. 122×2. 141 以及-0. 801×0. 976），三者之中规模效率损失最大，说明僵尸企业对正常企业的破坏主要是通过资源挤占、抑制正常企业生产规模扩大来实现的。

4. 3  渠道异质性

在异质性分析与微观机制讨论基础之上，表7进一步报告了企业所有制、规模和融资约束视角下的微观机制异质性。结果显示，Panel A中，僵尸企业对国有企业表现出显著的技术进步抑制效应，并且这一效应高于非国有企业。对非国有企业的纯技术效率变动、规模效率变动企业中均不显著。分别表现出显著提升与抑制作用，但此二条渠道在国有Panel B 中，僵尸企业影响正常企业绿色全要素生产率的微观机制仅在小规模企业中显著，在大规模企业中均不显著。Panel C 中，僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的影响机制仅在融资约束强的企业中显著，在融资约束弱的企业样本中均不显著。综上可知，僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的微观机制具有显著的异质性特征，在非国有企业、小规模企业、融资约束较强的企业样本中，均表现出显著的技术进步、规模效率变动的抑制作用，对纯技术效率改善的促进作用等。非国有企业、小规模企业以及融资约束较强的企业在市场竞争中处于弱势地位，使得其对僵尸企业的资源挤出效应、市场破坏效应等风险防范能力不足。由于所有制歧视的存在，非国有企业在市场中往往面临着较强的资金、人才、土地等资源约束和不公平市场竞争待遇，导致中小企业难以获得信贷资源支持，面临着融资难、融资贵的问题，多层次资本市场化体系不完善进一步加剧了企业的融资约束难题。

4. 4  微观机制拓展分析：基于企业生产率与绿色创新视角

为深入探讨僵尸企业对正常企业劳动生产率、资本生产率、环境生产率以及绿色创新的影响，研究通过匹配中国工业企业数据库、中国工业企业污染数据库和专利企业数据库，设定四个微观机制变量：①劳动生产率lp，采用单位劳动工业总产值（企业工业总产值/企业就业数）度量。②资本生产率cp，采用单位资本工业总产值（企业工业总产值/企业资本存量）度量。③环境生产率so2，采用企业污染排放强度（单位工业产值SO2排放水平）度量，这一指标越大环境生产率越小。结合绿色全要素生产率指数分解理论，上述三个变量体现了技术效率的内涵与特征。④企业绿色技术进步gpa，采用企业绿色专利授权数度量。绿色专利来源于依据世界知识产权组织（WIPO）发布的《绿色专利清单》中在线检索工具（https：//www. wipoint/classifications/ipc/en/green_inventory/），笔者在中国国家知识产权局（SIPO）专利数据库中分年度检索绿色技术专利数据，并根据IPC分类号识别、匹配、加总企业层面绿色专利授权数量。考虑到绿色专利分为替代能源、交通、节能、废物管理、农林、行政管理和核电等七大类，参照齐绍洲等的研究，仅选取直接相关的废弃物管理类、替代能源类和节能类等三类专利加总，作为企业绿色创新活动的核心衡量指标。相关变量均取对数处理。

表8报告了机制检验结果。列（1）与列（2）显示，僵尸企业对正常企业劳动生产率、资本生产率均有不同程度的抑制作用，不过，后者未能通过显著水平检验。一个可能的解释是，僵尸企业具有就业挤出效应［5］，加剧了正常企业熟练工人、技能人才的流出，也增加了企业雇佣成本和企业新就业人员适应性成本，通过以上渠道降低了正常企业劳动生产率。列（3）显示，僵尸企业加剧了正常企业的污染排放强度、降低了其环境生产率。原因在于，僵尸企业对正常企业的投资挤出效应，显著增强了正常企业在污染治理投入、污染设备引入方面资金约束，加剧了正常企业的污染排放。最后，根据列（4）估计结果，僵尸企业降低了正常企业的绿色专利数，不利于正常企业绿色创新，但未通过显著水平检验，这一结论，与上文中绿色技术进步渠道不显著相互印证。

5  研究结论与政策启示

该研究基于新近公布的2006—2014年中国工业企业数据库和中国工业企业污染数据库的匹配数据，分别基于 FN-CHK 修正方法和 Malmquist-Luenberger 生产率指数识别僵尸企业、测算企业绿色全要素生产率指数，探讨了僵尸企业对正常企业绿色全要素生产率的负面影响及机制。为缓解数据迟滞问题，同时基于 2004—2018 年上市公司僵尸企业的识别以及省级绿色全要素生产率测算数据进行了交叉验证分析，结论稳健。结果显示：第一，僵尸企业不仅造成了自身绿色全要素生产率损失7. 9%，还不利于其他正常企业绿色全要素生产率增长，僵尸企业占比增加1个百分点，则正常企业绿色全要素生产率下降2. 733%，最终，僵尸企业的存在使得总体绿色全要素生产率绝对下降了 3. 27%，相对水平下降 22. 4%。第二，僵尸企业对于非国有企业、小规模企业以及融资约束强的企业影响更为显著。第三，僵尸企业抑制了正常企业技术进步、规模效率提升，而且微观机制在非国有企业、小规模企业以及融资约束较强的企业样本中更显著。研究还发现，僵尸企业显著降低了正常企业的劳动生产率和环境生产率水平。

针对相关结论，该研究的政策启示有：①加快推动僵尸企业处置，协同推进高质量发展和环境保护。僵尸企业造成了宏观绿色全要素生产率损失 3. 27%，拖累了中国高质量发展与绿色转型。未来要充分认识僵尸企业的环境负外部性特征，加快推动僵尸企业精准处置，淘汰环境污染严重、盈利能力弱、创新动力不足、低效率的僵尸企业。坚持市场出清的原则，不断优化兼并重组方式，激发部分僵尸企业的市场活力，促进治愈僵尸企业。建立科学的僵尸企业评价体系，充分考虑僵尸企业评价的动态性、多元性特征，在既有僵尸企业识别的国家标准、CHK 标准、FN-CHK 标准上，结合新发展格局构建生态文明建设背景，加快融合环境污染、效率改善、创新能力、企业绿色全要素生产率等因素，创新僵尸企业的识别标准，并将其作为进一步僵尸企业清退工作的基础。②持续深化市场体制改革，创造公平竞争市场环境。积极铲除僵尸企业“苟延残喘”的制度土壤，充分发挥市场在资源配置中的决定性作用，全面实行政府权责清单制度，减少政府对市场的直接干预，消除企业所有制歧视，形成高效规范、公平竞争的国内统一市场，建设高标准市场体系。另外，国企是僵尸企业的重灾区，要求持续深化国有企业混合所有制改革，通过国有资本与非国有资本交叉持股，优化企业内部治理结构。③构建多层次资本市场体系，降低企业融资约束。僵尸企业对规模小、融资约束紧的企业破坏性更大。要求不断健全多层次资本市场，不断规范和发展主板市场，大力推进风险投资、新三板、创业板、科创板、北交所建设，积极拓展企业直接融资渠道，更好地解决企业融资难和融资贵的问题。

（信息来源：《中国人口·资源与环境》2023年第2期，注释从略。）

原文链接：僵尸企业对绿色全要素生产率的负面影响

转载本网文章请注明出处