僵尸企业为何僵而不死？如何破局？
一、世界范围的僵尸企业
2012年以来，中国经济进入新常态。在需求侧方面，消费者日益追求个性化、品质化的商品或劳务；然而在供给侧方面，很多地方政府和企业仍然依赖扩大投资、增加要素投入的粗放型增长模式。需求和供给之间形成了突出的结构性矛盾。从2016年开始，中央把供给侧结构性改革作为经济体制改革和宏观调控的主要方向。供给侧结构性改革的主要任务是“去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板”。五大任务之首就是去产能，而去产能的重点就是处置僵尸企业。
事实上，处置僵尸企业不仅是当前经济工作的重要抓手，而且是迫在眉睫的难题。2018年底，国家发改委、财政部等十一个中央部委联合发布了《关于进一步做好“僵尸企业”及去产能企业债务处置工作的通知》，明确要求各级地方政府在2020年之前完成僵尸企业的债务处置工作。2019年4月，国家发改委、工信部和国家能源局又联合发布《关于做好2019年重点领域化解过剩产能工作的通知》，要求各地在2020年完成钢铁和煤炭两个重点领域的僵尸企业处置工作。因此，2019年是处置僵尸企业的攻坚之年，而2020年是处置僵尸企业的收官之年。在此背景下，我们有必要从理论上了解僵尸企业的识别、原因以及处置对策。
其实，僵尸企业的出现是一个世界范围内的现象。20世纪90年代，日本在资产价格泡沫和股市泡沫破灭之后，陷入了长期的衰退，出现了“失去的十年”。经济学者们普遍认为，主要原因就是日本存在大量的僵尸企业，占用了大量银行贷款，甚至挤出了优秀的企业，出现了“逆向淘汰”，从而阻碍了经济恢复。
在日本之外，全球发达国家或发展中国家同样存在僵尸企业现象。经济学界第一个提出“僵尸企业”（zombie）概念的人是美国经济学家肯尼（Edward Kane）。他指出，20世纪80年代，美国储蓄贷款业陷入危机，尤其表现为“僵尸”储贷机构尾大不掉，并且不断侵蚀健康机构的利润。如果把一般会计准则（GAAP）下有过严重经济损失的储贷机构都看作是僵尸企业的话，那么美国储蓄贷款业的僵尸机构有600多家，涉及资产1300亿美元，占行业总资产的12%（Kane，1987）。
根据日本经济新闻的报道，一个叫Quick FactSet的机构调查了世界主要地区大约26000家上市公司（非金融企业）的财务状况，按照连续3年利息支出高于营业利润的标准判断僵尸企业，那么2018年世界主要地区的上市公司中有5300家是僵尸企业，占全部样本企业的五分之一。相对于2008年，十年期间僵尸企业数量翻了一倍。从地区分布来看，欧洲最多（1439家），美国其次（923家）。亚洲的僵尸企业数量较大，其中印度为617家，韩国为371家。
二、如何识别僵尸企业
通常认为，僵尸企业是指那些持续亏损、扭亏无望，主要依靠政府补贴或银行贷款续命的企业。但是，识别僵尸企业是一门技术活。
目前政府部门对僵尸企业的定义是，持续亏损三年以上的企业。这一官方标准直观、简单，易于操作，但是存在着一些问题。
第一，有些新兴行业中的成长型企业在成立最初几年都很难实现盈利，容易被误判为僵尸企业。例如，中国最大的物流企业之一京东自2011年以来持续多年亏损。
第二，该指标容易被操纵。例如，地方政府可以对连续两年亏损的企业进行定向补贴，避免被识别为僵尸企业或者从股市退市。
经济学界的主流方法是从银行信贷的角度来识别僵尸企业。Caballero、Hoshi和Kashyap三位经济学家在《美国经济学评论》（AER）提出了一种识别僵尸企业的方法，学术界称之为“CHK方法”（Caballero等，2008）。CHK方法认为，如果一个企业为自己的债务所支付的利率非常低，甚至低于市场最低利率，那么这个企业与银行之间的借贷关系就是非正常的，这个企业极有可能是依靠银行贷款才能生存的“僵尸企业”。但CHK方法也不是完美的。一方面，它可能导致“误伤”。一些经营状况良好的大企业往往能够以低于市场平均利率的价格从银行获得优惠贷款，同时政府为了扶持新兴产业，会向一些成长型企业发放低息贷款。另一方面，它可能导致“漏网之鱼”。例如，有些企业虽然看起来实际利率属于正常水平，但实际上其利润并不足以支付贷款利息，全靠向银行“借新贷还旧息”来维持，而CHK方法并不能识别出此类僵尸企业。
为了弥补CHK方法的缺陷，两位日本经济学家Fukuda和Nakamura增加了两个标准。第一个标准是“盈利标准”：如果企业的息税前收入超过最低应付利息，则不被识别为僵尸企业。于是那些盈利能力良好但实际利率较低的企业就不会被错误识别为僵尸企业。第二个标准是“持续信贷标准”：如果企业第t年的息税前收入低于最低应付利息，并且在第t-1年的外部债务总额超过其总资产的一半的前提下，在第t年继续借贷，那么该企业就属于僵尸企业。于是那些没有盈利能力，全靠“拆东墙补西墙”的企业就无法成为漏网之鱼了。这一改进方法不妨称为CHK-FN方法。与官方标准相比，该方法有两个优点：一是从事前识别，具有预警价值。就好比一个人有没有病，不能等到进医院了才发现，而应该事前通过验血来识别。二是识别标准不容易被操纵，企业或政府不太容易通过作假来掩盖僵尸企业的本来面目。
我们人民大学国家发展与战略研究院僵尸企业研究团队在研究中国僵尸企业的过程中，发现了一个现象：按照CHK-FN方法，有些企业仅仅在全部时间段中的一年被识别为僵尸企业。这与我们对僵尸企业的直观理解不符。既然是僵尸企业，肯定是“活不好、死不了”。某一年份是“僵尸企业”而下一年份马上复活的“僵尸企业”，很可能只是暂时遇到经济困难的正常企业。因此，我们对CHK-FN方法再次改进，提出了“人大国发院标准”：（1）贷款利率低于正常的市场最低利率；（2）息税前收入低于当年应付利息；（3）上一年资产负债率超过50%，且当年继续借贷；（4）连续两年满足前三条标准，则当年被识别为僵尸企业。
按照人大国发院标准，我们利用1998-2013年中国工业企业数据库识别了中国工业部门的僵尸企业情况（聂辉华等，2016）。2010年数据存在异常，我们将其舍弃。中国工业企业数据库包含了全部国有和规模以上非国有工业企业，每年大约有30万家企业，是一个“大数据”。数据库中的企业销售额约占中国全部工业企业总销售额的90%，具有良好的代表性。
图1展示了2000-2013年（不含2010年）中国工业部门僵尸企业的数量和比例。样本期间，僵尸企业占全部企业的年平均比例为11.7%。僵尸企业数量的高峰出现在2000年，当年大约三分之一的企业是僵尸企业。2004年全国各地区成立国资委之后，国企改革迅速推进，僵尸企业数量和比例都呈下降趋势。2005-2013年间，僵尸企业比例的均值为7.51%。值得关注的是，2012年以后，僵尸企业数量和比例均有所回升。
图1：2000-2013年各年僵尸企业数量和比例。
为了更直观地了解僵尸企业的分布，我们统计了2013年所有制造业行业的僵尸企业数量和比例。其中，僵尸企业比例最高的十个制造业行业如表1所示。
表1：僵尸企业比例最高的十个制造业行业。
三、为何会产生僵尸企业
在正常的市场经济条件下，企业优胜劣汰，低效率的企业会被高效率的企业淘汰掉。那么，为什么还会存在持续亏损、资不抵债以及没有盈利能力的低效率僵尸企业呢？国内外经济学者从不同的方面考察了僵尸企业形成的原因，我们可以将其归纳为以下五个主要方面。
第一，经济下行导致的就业负担是产生僵尸企业的直接原因。一个企业从正常企业变成僵尸企业，首先是因为盈利能力变差，而盈利能力变差的大环境往往是总体经济形势下行。我们团队利用中国工业企业数据库分析了煤炭、钢铁、水泥、玻璃、建筑机械和医药制造业这些僵尸企业比例较高的“重灾区”，发现了一个符合直觉的规律：生产者出厂价格指数越高，即行业总体形势越好，僵尸企业的比例就越低。进一步的问题是，如果行业不好，经济不景气，那些资不抵债的僵尸企业为什么不直接破产呢？关键的难题在于就业负担。如果企业一破了之，谁来承担下岗职工的善后事宜？一个企业破产后，会产生直接的偿债成本、职工安置成本，并且可能导致上下游供应链断裂、关联企业债务加重以及银行呆坏账增加等间接成本。更麻烦的是上述成本可能最终变成社会稳定成本，而这是地方政府最不愿意接受的。如果是在经济上行时期，僵尸企业的下岗职工可以转移到其它企业去，那么僵尸企业就不是一个麻烦了。正因为就业负担所产生的维稳压力是僵尸企业的直接原因，所以那些雇佣职工较多，特别是冗员较多的国有企业更容易变成僵尸企业。我们利用1998-2013年工业企业数据库发现，相对于非国有企业的僵尸企业比例（7.78%），国有企业的僵尸企业比例（29.56%）明显更高。而且，僵尸国企退出市场的速度也更慢。
第二，软预算约束下的默契合谋是产生僵尸企业的体制性原因。僵尸企业赖以生存的血液来自地方政府的补贴以及银行的贷款，后者同样跟地方政府有关。地方政府为什么给僵尸企业输血？因为需要僵尸企业稳住就业，保住政绩，而且政府财政资金往往面临软预算约束。因此，僵尸企业和地方政府很容易形成一种默契合谋：政府在企业困难时出手相助，企业在政府有需求时投桃报李，例如在行情好的时候扩大就业、上新项目。然而，从化解僵尸企业的角度讲，企业本来应该是逆经济周期操作的。以煤炭行业为例，它是僵尸企业的重灾区。在2008年前后，煤炭价格一度高达1000元/吨。如果煤炭企业在高峰时期精简冗员，提升效率，那么大量煤炭僵尸企业将不会出现。但是，地方政府很可能不会答应。
第三，重复建设和恶性竞争是产生僵尸企业的政策推手。地方政府之间的经济竞争（“GDP竞赛”）是中国经济长期中高速增长的主要动力之一，但过于看重GDP或财政收入的地区竞争也带来了一些负面效应，例如地方保护主义、重复建设等等，为僵尸企业的产生埋下了隐患。一个恶性循环是：国家规划新兴产业或重点行业，地方一哄而上，导致产能过剩和僵尸企业，然后国家进行宏观调控，“保大放小”，这进一步刺激地方政府拼命做大过剩产业，加剧了产能过剩和僵尸企业出现，从而形成了一种囚徒困境。这些年，光伏产业的产能过剩以及大量僵尸企业就是一个明证。
第四，传染效应是大量民企成为僵尸企业的重要原因。很多人只看到了国有企业中的僵尸企业比例较高，其实从数量上看，民企才是僵尸企业的主体成分。表2显示，2000-2013年中小民营僵尸企业的数量和比例都在逐步上升，年平均比例高达58%（方明月等，2018）。相对于国有企业，民营企业不太可能获得大量政府补贴或银行贷款。那怎么会成为僵尸企业的主体呢？主要原因是传染效应。中小民营企业普遍采取了相互担保的借贷方式和非正式融资渠道，并且上下游企业之间在资金和业务上紧密关联。一旦某家企业发生财务危机变成了僵尸企业，关联企业不得不为僵尸企业提供信贷资金或者银行担保，这导致关联企业也陷入了财务危机，变成了僵尸企业。如此，一个地区的僵尸企业越多，就会连累更多中小民营企业成为僵尸企业。
表2：僵尸企业数量和比例。来源：方明月等（2018）
第五，世界经济形势带来的出口冲击是形成僵尸企业的外部因素。中国经济已经深度融入了全球经济体系，因此也容易受到全球经济形势的影响。2008年全球金融危机是一次“黑天鹅”事件，导致主要经济体增长放缓、需求减少，使中国出口行业面临巨大的负面冲击，客观上导致了出口行业的大量僵尸企业。以多晶硅行业为例，2008年全球多晶硅价格高达400美元/公斤，于是江西新余市的赛维LDK以25美元/公斤的生产成本在海外新建了一个多晶硅工厂。结果工厂尚未建成，多晶硅价格就跌破成本价，新工厂开业就面临歇业的困境，这是赛维LDK成为僵尸企业的外部因素之一。
四、如何治理僵尸企业
僵尸企业的存在，不仅占用了大量的生产要素和金融资源，而且对正常企业存在挤出效应。例如，由于僵尸企业得到了银行信贷补贴，所以它的生产成本更低，产品价格也可以更低，这对正常企业形成了恶性竞争。另外，僵尸企业雇佣了大量劳动力，也会提高本地区本行业的工资水平，这对正常企业也是负面冲击。既然僵尸企业导致了逆向淘汰和资源错配，那么如何治理已有的僵尸企业呢？
第一，分类治理是第一原则。首先必须承认，大部分僵尸企业不可能变好，否则就不是僵尸企业了。在这种情况下，有必要对所有僵尸企业做一个初步的分类。比如，一些属于周期性困难的僵尸企业可以由政府提供适当补贴，或者由投资机构注资；一些扭亏无望但是仍然有部分优质资产的僵尸企业，可以考虑由高效率企业收购；一些既没有希望变好又缺乏有价值资产的僵尸企业，应该果断破产清算。
第二，加强金融预警，特别是加大企业财务信息披露。僵尸企业之所以能够苟延残喘，除了关联机构蓄意为其续命之外，一个重要原因是目前很多中小企业缺乏完善的财务报表信息，有关部门也无法对僵尸企业形成预警，这不利于防范局部金融风险。银行之所以愿意将贷款发放给国企，表面上看是因为背后有政府的隐性保障，实质是银行缺乏有效的财务信息来支撑信贷决策。因此，完善会计计量与信息披露规则，应当作为化解和防范僵尸企业的重要议程（沈剑飞，2017）。
第三，优先将僵尸企业列入混改试点。混合所有制改革已经被确定为国有企业改革的重要方向，这一改革举措有利于将“国企的实力”和“民企的活力”充分结合。但目前混改总体上仍处于试点阶段，建议将僵尸企业优先列入混改行列。原因很简单，僵尸国企混改的机会成本很低，但是收益并不低。我们团队的研究发现（方明月和孙鲲鹏，2019）：相对于纯国企，混合所有制改革对僵尸国企具有显著的治疗效果；在多种混改模式中，转制民企优于国企参股，国企参股优于国企控股。
第四，稳妥推进破产清算。市场经济的本质就是优胜劣汰。因此，对于很多扭亏无望的僵尸企业来说，最终还是要面对破产清算。我国早在2006年就通过了《破产法》，但真正进入破产的企业数量并不多。主要原因是，企业破产后，职工安置成为一个难题，而职工安置的难题本质上是因为社会保障体系不健全。我们在调研中做过测算，安置一个下岗职工，大约需要各类费用五六万元。如果职工有社保（含医保），那么安置的成本可以降低一半左右。因此，一方面要完善社保体系，例如通过国资收益充实社保账户，另一方面要稳妥推进破产重组和破产清算的进程，形成市场预期。
第五，深化对外开放，优化营商环境。外部经济形势既是挑战，也是机遇。中国在全球制造业体系中处于中高端位置，相对于其它发展中国家，例如非洲和东南亚国家，形成了一定的梯度优势。中国可以利用“一带一路”倡议，加快走出去的步伐，适当疏解过剩产能。有学者研究表明，“出海”企业的僵尸化概率更低。除了走出去，国内加大对外开放也有利于形成竞争性市场环境，从而加快僵尸企业的淘汰步伐。例如，中国放松了外资管制政策，通过强化外部竞争提高了相关行业僵尸企业的复活率（蒋灵多等，2018）。
（作者方明月为中国农业大学经管学院副教授；聂辉华、张雨潇为中国人民大学国家发展与战略研究院研究员）
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