银行业竞争与僵尸企业生存风险：U型特征与机制解释

宋凯艺

南京师范大学 商学院，江苏 南京 210023

一、引言

在市场机制运行较为完善的环境下，落后产能会在市场需求疲软的状态下淘汰出局，自动化解过剩产能(申广军，2016[1])。但在中国经济转型升级过程中，为什么产能过剩问题长期存在？市场为何没有形成自动化解产能过剩的内在机制？越来越多的研究发现，大量经营难以为继、产品缺乏竞争力且长期存在的“僵尸企业”是阻碍中国“去产能”和供给侧结构性改革的一个重要因素(聂辉华等，2016[2])。2015年的中央经济工作会议将“去产能”“去杠杆”等作为供给侧结构性改革的重要任务，而清理“僵尸企业”更是重中之重。2017年中国金融工作会议强调国有企业的“去杠杆”问题，并再次提及做好处置“僵尸企业”工作。在这一背景下，“僵尸企业”成为当前中国热议的话题之一。理论与经验事实均表明，“僵尸企业”的大量存在打破了市场出清机制，尽管其效率低下、持续亏损、濒临破产，但在政府和银行的扶持下仍继续存活下去，阻碍市场“优胜劣汰”机制的正常运行(何帆和朱鹤，2016[3])。为此，若要提高资源配置效率、加快经济转型升级，势必急需处置僵尸企业这一痼疾。

如何有效地治理僵尸企业，其关键在于厘清在中国特有的环境下僵尸企业产生的原因和机制。已有研究认为，僵尸企业之所以“僵而不死”，原因在于过多的非市场化干预(王万珺和刘小玄，2018[4])，政府过度补贴和银行信贷干预是其中的主要因素。从银行角度来看，中国现有的银行体系仍是国有大型商业银行占据垄断地位，这就决定了银行信贷大部分承担着“政策性负担”，且商业银行为防止不良贷款和坏账爆发，持续给僵尸企业进行信贷补贴或者过度信贷，导致国有银行体系对企业信贷资源错配影响非常严重。近年来，伴随着中国金融供给侧结构性改革和利率市场化改革的深入推进，银行业市场的开放力度逐渐加大，越来越多的区域性商业银行、外资银行等如雨后春笋般在各地区迅速发展，银行业市场的竞争程度逐渐提升，市场结构呈现出由垄断性结构向竞争性结构转变。从理论上来说，银行信贷的市场化运作不仅有助于提高企业获得贷款的概率，缓解企业所面临的融资约束，还能够优化信贷市场的资源配置，提高信贷配置效率，这势必将成为影响僵尸企业生存的重要因素。那么，在中国银行业的竞争过程中，是否缓解了僵尸企业的融资约束？是否因信贷资金的优化配置而加快僵尸企业的市场退出？或者说，银行业竞争究竟对僵尸企业生存产生了什么样的影响？对于这些问题的思考和回答有助于更加全面地认识银行业对僵尸企业生存的影响，也对中国加快僵尸企业清理的政策制定具有重要的理论和现实意义。

近年来，国内外已有一些研究开始关注僵尸企业问题，但主要是围绕僵尸企业的识别、产生原因和经济后果等方面展开，且集中于从改善企业内部因素的角度来探索如何抑制僵尸企业形成和帮助在位僵尸企业复活等，针对如何妥善地清理僵尸企业的经验研究则相对较少。比如，有学者提出可以通过精简僵尸企业组织结构和资本结构、促进结构重组、实施更加透明的会计准则等重整僵尸企业活力(Nakamura, 2017[5])。但是这些手段均未把市场化因素考虑在内。事实上，2018年政府工作报告中强调了市场机制在处置僵尸企业中的决定性作用，明确提出“坚持用市场化、法制化手段淘汰落后产能，加大僵尸企业破产清算和重整力度”。蒋灵多等(2018)[6]首次将全球化引入到僵尸企业清理的研究中，用外资管制放松这一市场化机制探讨僵尸企业的处置措施，这对于本文具有重要的启示和借鉴作用。考虑到银行信贷补贴在维持僵尸企业长期生存中扮演的关键角色，银行业市场化改革势必影响到僵尸企业的信贷供给，从而对其生存发展产生影响，这也是当前中国银行业支持供给侧结构性改革的重要内容之一，本文将对此作重点关注。

本文围绕当前中国银行业市场化改革的现实背景，从银行业市场结构的角度考察僵尸企业的清理问题，分析银行业竞争对僵尸企业生存的影响机制和作用效果，并可能在以下三个方面丰富以往研究。第一，从银行业市场结构的角度来讨论其对僵尸企业处置的作用，这不仅有助于识别当前中国僵尸企业的形成逻辑，为清理和化解产能过剩问题提供更多的思路，也可以为“坚持用市场化、法制化手段淘汰落后产能，加大僵尸企业破产清算和重整力度”提供科学的经验支撑。第二，在“深化金融供给侧结构性改革，增强金融服务实体经济能力”的背景下，考察银行业竞争与僵尸企业生存之间的内在关系，不仅有助于更加清晰地认识当前中国供给侧结构性改革过程中究竟需要什么样的金融服务，还能够进一步厘清当前银行业市场结构优化和调整的主要方向，进而为推进金融供给侧结构性改革和银行业改革提供有益启示。第三，本文从融资约束和信贷配置两个角度验证了银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响存在U型特征，说明二者在不同银行业竞争情形下是交替发挥作用的，其研究结论支持了强化银行业竞争、优化信贷资源配置在加快僵尸企业清理过程中的作用，为今后中国僵尸企业清理过程中的政策选择提供了有益启示。

二、文献回顾与影响机制

(一)文献回顾

银行业市场结构与实体经济之间的关系一直是当前研究的热点话题之一，两者之间的基本逻辑在于：市场力量能够影响银行作为金融中介的核心功能——选择最有价值的项目(Koetter,2013[7])。相比其他的资金供给者而言，银行可从多次借贷关系中生成私有信息，并作为银行判断信贷投放选择对象的重要依据。从这一角度来说，银行极有可能会成为信贷资源从低效率企业流向高效率企业的引导者和实施者。

当前，对于银行业竞争的经济效果尚未形成一致的研究结论。其中，传统的市场力量假说认为银行竞争会降低贷款利率和扩大信贷供给，降低企业的融资成本，提高获取银行贷款的可能性(Love and Peria, 2014[8])，这不仅有利于企业缓解融资约束、增加研发投入和促进企业成长(方芳和蔡卫星，2016[9]；张杰等，2017[10])，也有利于资本积累和经济增长(Xu, 2016[11])。与之相对的是，信息假说认为，由于信息不对称与委托代理的存在，具有垄断力量的银行更倾向于与企业建立长期的信贷关系，而竞争性的银行业市场结构不利于这种关系型贷款的形成，从而造成信贷决策的效率低下(Hauswald and Marquez, 2006[12])；同时，垄断性的银行业结构更有利于缓解企业融资约束，促进新企业成长(Leroy, 2016[13])，进而提高经济增长(Liu et al.,2014[14])。当然，也有不少研究得出与上述不同的观点，有学者认为银行业市场结构对经济增长的作用是非线性的，存在一个门槛值，在门槛值的两侧其影响效果并不一致，也即银行业竞争对实体经济增长呈现倒U型特征(Guevara and Maudos, 2011[15]; 张杰等，2017)。面对现有研究存在的纷争，林毅夫等(2009)[16]则提出最优金融结构理论，认为最优的银行业市场结构应该是与实体经济结构相适应的，这样才会有利于经济发展。

现阶段中国以国有大型商业银行为主的银行体系必然制约着资源流入高效率企业，这会导致那些濒临破产的低效率企业仍然能够获得优惠贷款，从而最终演变为僵尸企业。目前对于僵尸企业的研究主要集中于僵尸企业的识别、僵尸企业的形成机制和僵尸企业的影响等方面，本文也将从这三个角度对以往的研究文献进行梳理和回顾。

第一，就僵尸企业的识别来说，根据僵尸企业以较差财务业绩和较高负债率为特征的亏损性、以长期依靠政府补贴和银行贷款为特征的吸血性和以扰乱就业和社会稳定为特征的绑架性，构造了多种识别僵尸企业的测量方法。Caballero et al.(2008)[17]最早提出以是否存在银行信贷优惠为标准来直接识别僵尸企业，简称为CHK方法。虽然这一方法操作简单，数据较易获取，但仍然存在诸多不当之处。之后，学者们针对CHK方法存在的问题做出了充分的讨论和修正，其中最具代表性的是Fukuda and Nakamura(2011)[18]在CHK方法的基础上，加入盈利能力和常青借贷标准，得到实际利润法和持续借贷法，简称FN-CHK标准，从而使得僵尸企业识别方法更加严谨和科学，并成功的识别出日本企业的僵尸性。然而如果把CHK方法及其修正方法直接应用到中国僵尸企业的识别上来，并不一定符合中国国情，样本偏差较大。因此，中国学者不断地对FN-CHK标准进行改进，提出了修正的FN-CHK标准(申广军，2016；黄少卿和陈彦，2017[19])，并将那些盈利能力差、杠杆率较高且持续借贷的企业认定为僵尸企业，但这也只是对FN-CHK标准的延续。

第二，就僵尸企业的影响来说，僵尸企业破坏了产业动态发展过程中的优胜劣汰机制，抑制了企业成长机制作用的发挥(肖兴志和黄振国，2019[20])。僵尸企业的大量存在为中国经济系统埋藏了巨大的风险，其不仅占据了市场上有限的资源，也阻碍具有市场潜力的中小企业的规模扩张，降低了行业资源配置效率(张璇和李金洋，2019[21])。僵尸企业还加剧了行业产能过剩，降低了现有企业的生产利润(黄少卿和陈彦，2017)。谭语嫣等(2017)[22]重点关注了中国僵尸企业的投资挤出效应，发现僵尸企业显著挤出了非僵尸企业的投资。王永钦等(2018)[23]则基于当前中国创新驱动战略的背景，分析了僵尸企业对技术创新的影响，发现僵尸企业显著降低了非僵尸企业的专利申请和全要素生产率。在现有环境下，僵尸企业的清理情况能否有效应对经济下行压力的冲击尚不确定，稍有不慎，就会引发大量劳动力失业、银行系统性风险爆发等危机。

第三，就僵尸企业的形成机制来说，理解僵尸企业的形成机制是对症下药、寻求清理僵尸企业措施的前提和基础。王万珺和刘小玄(2018)指出中国僵尸企业的形成无非来源于银行的过度信贷补贴和无效的企业破产司法制度，但是其深层次原因则在于当前经济转型过程中政府对于经济发展和企业经营的不正当干预。聂辉华等(2016)认为在中国政治集权和经济分权的背景下，很多僵尸企业是维系本地区经济发展和政府官员政治晋升的重要因素，地方政府和企业之间会形成“政企合谋”：地方政府给僵尸企业进行输血和补贴，对非僵尸企业施加就业压力和产量扩张压力，使得僵尸企业不断形成和复发。此外，经济危机后的大规模刺激和外部需求冲击等也构成了僵尸企业诱发的重要机制。当然，无论是何种视角，外部因素在诱发僵尸企业过程中均无法脱离于银行体系之外，即银行的信贷因素仍然是导致中国僵尸企业形成的重要因素。

从上述研究脉络来看，学者们对中国僵尸企业的识别与影响，以及僵尸企业的形成机制等都进行了深入而广泛地分析。特别是在僵尸企业的形成逻辑与治理机制方面，学者们从政府的不正当干预、银行信贷补贴、政企合谋等多个视角进行了阐述，这对于本文研究具有重要的借鉴和启示意义。然而，遗憾的是，尽管以往研究关注到银行的信贷补贴因素在诱发僵尸企业过程中发挥了重要作用，也提出了从市场机制的角度，通过发挥市场在僵尸企业处置中的作用以淘汰没有竞争能力的僵尸企业等诸多政策主张(蒋灵多等，2018)。但是，这些研究都忽视了中国银行业市场化改革进程与僵尸企业之间的内在关系，更缺乏从银行业市场结构的角度，分析其对僵尸企业生存的影响。事实上，当前中国金融供给侧结构性改革过程中的一个突出现象，是在国有大型商业银行体系之外，还形成了诸多非国有中小商业银行和外资银行，在加快银行业市场结构转变、促进银行业市场竞争的同时，也深刻地影响了银行体系向企业配置资金和资源的方式，势必也成为诱发僵尸企业的重要因素之一。因此，结合以上背景，银行业市场结构为本文考察中国僵尸企业的生存问题提供一个崭新的视角，本文将重点考察银行业竞争程度的提高是否有利于僵尸企业清理，这也具有更加重要的理论和实践意义。

(二)影响机制分析

政府为维持就业稳定和财政收入的可持续性，会通过干预银行信贷配置决策，造成资源流入低效率企业，同时由于很多企业承担着创造就业等政策性负担，地方政府势必会保证它们的长期生存，从而向其提供各种直接或间接的优惠政策。这其中银行信贷是政府向企业提供的一种重要补贴方式，这些低效率企业滥用手中资源盲目投资或者被经理层侵占，公司效益极差，催生僵尸贷款。在中国银行业市场发展过程中，大量非国有商业银行和外资银行的市场进入优化和调整了中国银行业市场结构，提升了银行业市场竞争程度，同时还影响了银行业向实体企业的信贷决策，这不仅会改变僵尸企业所面临的融资约束，还可能会对信贷资金配置效率产生影响，进而也成为影响僵尸企业生存的重要因素。因此，本文将从信贷配置和融资约束两种不同的影响渠道识别和探讨银行业竞争影响僵尸企业生存的主要机制，这也构成了银行业竞争影响僵尸企业生存风险U型特征的内在基础。

第一，融资约束效应。银行业竞争可能会缓解僵尸企业所面临的融资约束，降低僵尸企业的生存风险。这主要是因为：一方面，在银行竞争的环境下，企业获得银行贷款的机会增加、成本降低，这可能会延长僵尸企业的生存时间。僵尸企业能够长期生存的一个重要原因在于不断地得到政府和银行的输血，而银行业在竞争过程中通过提高存款利率以吸纳储户资金，同时通过降低贷款利率等手段降低客户贷款门槛，释放了更多的银行信贷资金，也有利于更多的企业获得贷款机会，进而缓解企业融资约束程度问题(Chong et al., 2013[24])；对于僵尸企业来说亦是如此，银行业竞争所引致的信贷资金释放提高了僵尸企业获得贷款的机会，对僵尸企业的存活形成正向的激励作用。另一方面，当前商业银行通过设立或者收购异地分支机构的方式进行跨区域经营，实现银行的规模经济，打破了国有商业银行的垄断地位(蔡卫星，2016[25])。这些区域性商业银行、城商行等有着先天的自然优势，其与当地企业关系密切、业务频繁，因而建立了良好的银企关系；这些中小银行的市场定位在于积极地服务于当地中小企业，凭借着自身的灵活性规模优势和收集“软”信息的优势(林毅夫和李永军，2001[26])，有助于缓解企业融资约束程度。在地方政府的信贷干预下，这些区域性商业银行会继续为本地区的僵尸企业进行输血，从而缓解了僵尸企业所面临的融资约束，也会对僵尸企业的生存产生促进作用。

第二，信贷配置效应。银行业竞争会影响信贷资金的配置效率，从而提高僵尸企业的生存风险，逼迫其退出市场。这主要是因为：一方面，银行业竞争弱化了政府干预，提高信贷政策的独立性，有利于改善信贷资源配置效率(孙亮和柳建华，2011[27])。随着中国银行业市场竞争格局的变化，中小银行实现了跨区域经营且其分支行以及营业网点数量迅速扩张，外资银行也不断进入，导致大型国有商业银行的营业网点数量的收缩，打破了国有银行占据垄断地位的传统银行体系，强化了各类银行之间的竞争(张杰等，2017)，使得国有银行的“预算软约束”问题有所缓解。且银行体系的垂直化改革和信贷审批权上移，限制了地方政府对国有银行信贷决策的直接影响(王韧和马红旗，2019[28])。因此，银行竞争的加剧促使各种类型的商业银行拥有了更多的自主权利，政府对其影响也在逐渐削弱，银行为减少名誉风险引发的流动性损失，势必会加强信贷资产的质量管理，提高业务服务水平，争取更多的市场份额，并选择一些经营效益较高的企业进行信贷投放，以尽可能地减少不良贷款的发生，而低效率企业会因为无法获得资金支持退出市场。这有助于发挥市场的“选择效应”，促进企业优胜劣汰(何欢浪等，2019[29])，迫使一批产品竞争力较弱及自生能力较差的僵尸企业退出市场，从而加剧了僵尸企业的生存风险。另一方面，银行在参与市场竞争过程中会采取分散资产等形式平衡收益与风险的关系(Perotti and Suarez，2002[30])，提高银行自身的风险防范能力(吴晗和贾润菘，2016[31])，从而避免银行陷入“救企业就是救自己”的陷阱中去。此时，银行势必会减少对僵尸企业的信贷投放，并增加对高效率企业的信贷配给。这在进一步优化信贷资源配置的同时，也显著加大了僵尸企业的生存风险。

综上所述，银行业竞争所引致的融资约束效应和信贷配置效应在影响僵尸企业生存风险过程中存在着U型的特征：一方面，在银行业竞争初期或竞争程度较低时，商业银行为抢先占领市场份额，势必通过降低信贷成本和增加信贷资金的投放等手段来降低企业贷款获取的门槛；且此时地方政府在银行信贷决策中仍然可能发挥着一定的作用，以区域性银行为主体的银行在政府干预下不断给本地区僵尸企业提供信贷支持，这些都在一定程度上缓解了僵尸企业的融资约束，降低了僵尸企业的生存风险。另一方面，伴随着银行业竞争的加剧，银行自主经营权利扩大，政府的影响能力在不断减弱，这有利于银行根据市场信息做出有益于自身的信贷决策，发挥市场的选择效应，促进企业优胜劣汰，使得一些产品竞争力较弱及自生能力较差的僵尸企业会加速退出市场，进而将资源流入效率更高的企业中。同时，银行在参与市场竞争过程中会采取分散资产等形式平衡收益与风险的关系，提高银行自身的风险防范能力，从而避免其陷入“救企业就是救自己”的陷阱中去。因此，银行业竞争程度较高有助于提高行业信贷资源配置效率，进而加剧了僵尸企业的生存风险。

三、研究设计

(一)数据来源

本文样本数据来源于1998～2013年《中国工业企业数据库》的规模以上工业企业，参考 Brandt et al.(2014)[32]的方法匹配工业企业面板数据，并做了如下处理：首先，考虑到2010年数据存在质量问题，暂予于剔除，并将2009年和2011年视为连续年份(王万珺和刘小玄，2018)；其次，删除工业企业数据库中包含非正常经营和统计错误的样本企业；最后，考虑到数据库中所得税和利息支付两个指标存在缺失值，且本年折旧、补贴收入两个主要指标在2008～2009年未被披露，本文借鉴王万珺和刘小玄(2018)对上述缺失变量的处理方法，同时对于尚未披露的数据利用多重插值法来估计缺失值。

接着，本文将银行业竞争数据与中国工业企业数据相匹配，以考察银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响。同时，根据银监会公布的金融机构许可证查询信息，本文手动收集、整理大型国有商业银行、股份制商业银行、农村商业银行、城市商业银行和邮政储蓄银行等分支机构信息，并据此统计各省份商业银行分支机构数量以及该省份各家商业银行的全部分支机构数量等数据，从而衡量银行业竞争指标。

(二)银行业竞争

参考蔡竞和董艳(2016)[33]等学者的研究，本文利用各家银行在各省的分支机构分别构造银行业赫芬达尔指数(HHI)。赫芬达尔指数(HHI)假设银行具有同样的效率，因此通过加总省份内各银行分支机构所占比重的平方和，即为赫芬达尔指数(HHI)。

(1)

其中，xi表示各省份内每家商业银行的分支机构数量；HHI取值介于0到1之间，越接近1表示银行结构越集中，竞争度越小。同时，本文取上述银行业竞争HHI指数的倒数，其数值越大，表示银行业竞争程度越大。

(三)僵尸企业识别

事实上，考虑到FN-CHK标准在中国的运用会存在一些缺陷，例如较低的资产负债率标准、持续借贷所致的偿债能力的降低等，均对僵尸企业的识别精度产生影响。故参考王万珺和刘小玄(2018)，僵尸企业还应该同时满足以下标准：获得信贷补贴；企业的实际利润小于或者等于零；现金流小于短期负债；企业年龄大于三年(记为Zombie)。最终获得1999～2013年的僵尸企业数量为51.59万家。

本文通过对僵尸企业的基本分析，发现其具有以下特征。第一，中国工业企业中僵尸企业个数占比与僵尸企业资产占比呈现逐渐下降的趋势。第二，国有企业、集体企业与私营企业中僵尸企业的占比总体上呈现下降趋势；尤其是国有僵尸企业占比下降的幅度较为明显。第三，僵尸企业的行业分布具有明显的异质性。僵尸企业数量较多的行业有纺织业、通用设备制造业与非金属矿物制品业，这些行业主要以劳动密集型行、产业政策支持行业以及产能过剩行业等。第四，广东、江苏、浙江等发达省份分布大量僵尸企业，主要受到自身基数较大和政府支持力度较高的影响。北京和山西等北方省区的僵尸企业比例偏高可能是这些地区聚集着大量的国有企业，以及资源型经济不景气导致的(申广军，2016)。过往长期的西部发展战略中，青海、云南、贵州和新疆等地区也催生了大量自生能力较差、却能维持生存的僵尸企业。

本文采用企业生存函数和风险函数来继续探讨僵尸企业生存持续时间的分布特征(1)针对僵尸企业生存数据存在的删失问题：如果僵尸企业在1999之前已经成立，那么该企业自成立至1999年的生存状况未知，一旦忽略这种情况就会无法精准的估计僵尸企业的持续时间，就会出现“左删失”问题。因此，本文选择于1999年之后成立的企业，将样本限制在1999～2013年内以解决“左删失”的问题。如果僵尸企业在2013年仍未退出市场，又会出现“右删失”问题，而“右删失”问题可通过对生存分析方法设定结局变量，从而提高估计效率。具体做法为：将在2013年仍然存活的僵尸企业的结局变量设定为1，正常退出市场的僵尸企业的结局变量设定为0，进而利用时间序列数据，构建生存风险函数来预测僵尸企业在未来不同时点上发生破产的可能性。。并估计和分析僵尸企业和非僵尸企业的生存函数以及风险函数(图1、图2)，以及对不同银行业竞争程度下僵尸企业的生存函数以及风险函数(图3、图4)。

从图1和图2中可以看出，两种企业的生存函数曲线随着时间的变化呈下降趋势，而僵尸企业与非僵尸企业的破产风险随着生存时间的增加而提高。由图3和图4可知，相对于低银行业竞争环境下的僵尸企业，高银行业竞争下的僵尸企业生存时间更少。相对于低竞争度组的僵尸企业风险曲线，高竞争度组的僵尸企业面临的风险更高。最后，从对企业生存持续时间的统计可知，非僵尸企业的平均生存时间为5.94年，而僵尸企业的生存持续时间较小，其均值为4.25年。总的来说，对于相同的生存率，僵尸企业生存持续的时间比非僵尸企业生存的持续时间更短。

(四)其他变量

在实证考察银行业竞争对僵尸企业生存风险影响的过程中，本文还控制了以下变量。

1. 企业自身特征。(1)企业出口倾向(Export)。企业出口行为可以为企业的技术创新和扩散提供条件，从而获得巨大的出口学习效应，提高技术水平促使企业延长生命周期(Helmers and Rogers, 2010[34])。企业出口倾向利用企业出口交货额与总销售额的比重来衡量(吴晗和贾润菘，2016)。(2)企业所有制(Own)。政府干预下的银行信贷、政府直接补贴和政府优惠政策是僵尸企业产生的重要原因，故而与政府关系密切的国有企业僵尸化问题较为严重(张璇和李金洋，2019)。企业所有制用国有资本在实收资本中的比重来表示，国有资本比重越高的企业，其退出市场的风险就越低(吴晗和贾润菘，2016)。(3)企业规模(Size)。以企业总资产的对数来表示。僵尸企业一般是规模更小的国有中小企业和规模更大的私营企业，因而企业规模对僵尸企业退出市场有着重要的影响，僵尸企业规模越大，越不易退出市场。(4)政府支持力度(Subsidy)。僵尸企业需要依靠政府不断地输血才能维持生存，本文用样本企业当前获得的补贴收入在企业营业利润中的份额来表示政府支持力度，政府对僵尸企业的支持力度越大，其越难以退出市场。(5)企业生产率(Productivity)。生产率较高的企业在市场竞争中处于优势地位，从而退出市场的风险也会越小。企业生产率利用LP方法计算求得。

2. 行业层面控制变量。行业竞争度(Industry_HHI)表示企业所在行业的竞争程度，行业竞争度越高，僵尸企业生存风险越高，原因在于僵尸企业自生能力较差、产品竞争度较弱，竞争度越高的环境下，会加速优胜劣汰机制，迫使其快速退出市场。本文利用赫芬达尔指数来衡量行业竞争度，该指数越大，说明行业竞争度越低。

不仅如此，本文还同时控制了行业、地区和年份的固定效应。其中，行业(Industry)通过选取工业企业2位行业代码构建39个行业的虚拟变量；地区(Province)为覆盖全国31个省、市、自治区(不含中国香港、中国澳门和中国台湾地区)的虚拟变量；时间(Year)采用年份虚拟变量进行表示，各变量描述性统计如表1所示。

表1 描述性统计分析

续表1

四、模型设定与计量分析

(一)模型设定

目前研究企业生存风险影响因素的方法主要有两种：一是基于连续时间的Cox比例生存模型，二是基于离散时间的Cloglog模型。其中，由于Cox模型的许多节点持续时间存在会导致系数和标准差有偏估计，同时难以合理地控制无法观测的异质性也会导致有偏估计；更为重要的是，比例风险假定与现实不符，从而使得基于连续时间的Cox模型存在诸多缺陷，Hess and Persson(2010)[35]研究发现，Cloglog模型不仅可以克服上述的Cox模型的诸多缺陷，还具有Cox模型的优点。基于此，本文通过建立Cloglog离散时间生存分析模型来考察银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响。

Cloglog[1-hj(X/v)]=log(-log[1-hj(X/v)])=β′X+rj+μ

(2)

其中，核心解释变量是银行业竞争，X表示僵尸企业生存风险的影响因素，既包括核心解释变量银行业竞争，也包括僵尸企业的特征、行业、地区和时间等因素；r表示非给定的随时间变化的基准风险率；μ为服从正态分布的误差项；j用于控制不可观测的异质性；β为待估计的回归系数，然而，β系数并不能直观地显示出变量的实际影响，需要进一步计算其指数形式eβ，即风险比率(吕越等，2017[36])。若风险比率大于1，则说明该变量的增加将导致僵尸企业生存风险率增加，若该比率小于1，则表明该变量的增加可以延长僵尸企业生存的持续时间，若比率等于1，则表示该变量对僵尸企业生存的持续时间没有影响。

(二)银行业竞争影响僵尸企业生存风险的基准回归估计结果

根据理论分析以及前述僵尸企业的生存特征可知，在不同银行业竞争程度下僵尸企业的生存函数和风险函数存在差异，即银行业竞争对于僵尸企业生存风险的影响可能呈现出一种U型特征。基于此，借鉴毛其淋和许家云(2016)[37]等学者的研究方法，本文根据银行业竞争度的50%分位点作为临界点，将僵尸企业样本分为两种类型(High和Low)，其中Low为低竞争度僵尸企业组，High高竞争度僵尸企业组。不仅如此，本文还同时报告了基于Probit模型和Logit模型的估计结果(表2)。

表2 基准回归模型结果

续表2

由表2可知，银行业竞争(HHI)影响僵尸企业生存风险的估计系数为正值，也即这些指标的风险比率均大于1，并在1%水平上显著。具体来说，在其他因素不变的情况下，银行业竞争的增加导致僵尸企业的生存风险增加，这也意味着银行业竞争加剧了僵尸企业退出市场的概率。由表2中第(4)列所示的结果可知，交叉项HHI*Low的估计系数为负值，并通过了10%水平的显著性检验，表明较低的银行业竞争度有助于降低僵尸企业生存风险，延长了僵尸企业的持续生存时间。可能的原因在于较低程度的银行业竞争意味着银行业市场结构倾向于垄断型市场结构，大型国有商业银行占据市场较大份额，其与僵尸企业本身有着密切的银企关系，且一旦停止断贷，会导致商业银行资产质量下降，从而有利于僵尸企业生存。交叉项HHI*High的估计系数为正值，且通过了5%水平的显著性检验。这表明随着银行业竞争程度的提高，僵尸企业的生存风险逐渐变大，其退出市场的概率也逐渐增加，说明竞争程度的提高促使银行业提高筛选高效率企业的技术和能力，从而有利于优胜劣汰机制的有效运行。综上分析可知，银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响呈现显著的U型特征，当银行业竞争程度较低时，会降低僵尸企业生存风险；当银行业竞争程度较高时，则会提高僵尸企业的生存风险。表2中的Probit模型和Logit模型的估计结果与Cloglog模型的结果基本一致，说明本文的实证结果是稳健的。

从控制变量的结果来看，企业出口倾向(Export)、企业所有制(Own)、企业规模(Size)、企业生产率(Productivity)与政府支持力度(Subsidy)的估计系数均为负值，也即这些指标的风险比率均小于1。值得一提的是，企业出口倾向对僵尸企业生存风险的影响是不明确的，这可能是因为僵尸企业出口行为不仅会对企业产生有利影响，过度的依赖行为也会催生不利因素，比如给企业带来更多不确定因素以及竞争更加激烈，从而导致企业的倒闭风险增加。但是国际市场的激烈竞争会增加企业失败的风险。因此，综合上述两方面的因素，企业出口倾向的增加未能显著地影响僵尸企业生存风险。

(三)考虑产权与企业规模的异质性分析

从中国的现实背景来看，国有大型僵尸企业由于自身特殊的“战略性政策”负担，享受着银行的信贷补贴和政府的政策优惠，而大型企业由于规模较大，因此，随着银行业竞争加剧，其对僵尸企业生存风险的影响是否因其产权性质和规模性质的不同而产生差异？本部分内容将对此做重点关注。

中国的信贷资源主要提供给国有企业，其中大部分资金流入缺乏效率、生产率偏低、没有债务偿还能力的僵尸企业。由于这种长期的所有制歧视，中国的非国有企业融资环境较为恶劣，在市场准入、融资渠道和融资条件等多方面受限。总的来说，随着银行业竞争程度的提高，原本融资压力较小的国有僵尸企业差异不大，但是对于融资压力较大的非国有僵尸企业获得信贷支持的机会加大，并延长其生存时间。同时，从银行信贷配置视角可知，银行业竞争可能改善银行信贷配置效率，从而引导资金流向高效率企业，这不仅不利于国有僵尸企业提高信贷机会，也不利于提升非国有僵尸企业的贷款可得性。随着中国银行业竞争的逐渐加剧，大银行在银行业中的比重逐渐降低，小银行的占比却在不断增加，而根据大、小银行在信息不对称以及“软信息”获取等方面的差异性，决定了大银行更加倾向于服务大企业、而小银行乐于服务小企业，也即林毅夫等(2009)所指出的专业化分工。这可能意味着中小僵尸企业会在银行业竞争的环境下，提高信贷获取的机会。那么，相对于大型企业来说，银行业竞争对中小型僵尸企业生存风险的影响更大。考虑产权和规模异质性的估计结果分别如表3中的Panel A和Panel B所示。

表3 异质性僵尸企业估计结果

续表3

由表3可知，银行业竞争与国有僵尸企业生存风险的U型特征并不明显，而私营企业的U型特征更为明显。这说明中国企业普遍面临着所有制歧视，当前的银行业竞争结构并未显著发挥市场作用，无法按照企业经营绩效进行择优选择，对清理中国僵尸企业问题极其不利，国有势力的引导作用仍旧成为阻碍银行市场行为的重要因素之一。银行业竞争对中小型僵尸企业退出市场的影响要高于大型僵尸企业。无论是国有企业样本还是私营企业样本，银行业竞争对中小型僵尸企业退出市场的影响要高于大型僵尸企业，但是不同规模的企业并未呈现出显著的U型特征。总而言之，尽管当前的银行业市场化程度尚未实现理想的效果，但是对于清理僵尸企业还是发挥着重要作用。这就要求银行业进一步深化改革，提高银行业竞争程度，减少因外部力量干预而扭曲信贷配置。

(四)稳健性与内生性检验

为了验证上述研究结果的准确性，本文拟从以下三个方面进行稳健性检验。第一，替换僵尸企业识别方法，通过采用营业利润替代利润总额对对僵尸企业进行再次识别，以此作为本文的第一个稳健性检验。第二，采用四分位数对银行业竞争程度进行识别。在前面考察中，本文把银行业竞争度的50%分位数作为临界点，这里进一步地根据银行业竞争的四分位数，将僵尸企业重新分为四种类型(Comoetition1-Comoetition4)。第三，考虑内生性问题的工具变量回归。尽管在回归模型中进一步控制了行业、地区和年份的不可观测效应，但是由于变量测算误差、遗漏变量和可能存在的双向因果关系等均可能造成研究结果的内生性估计偏误。因此，本文还将通过选取工具变量，对基准回归模型进行内生性检验。文本所选取的工具变量主要包括两个方面。第一，银行业竞争的一阶滞后项(L.HHI)，核心解释变量与滞后变量是显著相关的，而且从当期的角度来看，滞后变量已经发生，其取值已经固定，因而与当期的随机扰动项不相关，故其满足工具变量的相关条件。第二，使用外资银行数量作为工具变量(Foreign)，这一变量也能更好地满足工具变量的要求。一方面中国在加入世贸组织以来，银行业开放程度逐渐加大，外资银行不断进入国内，对中国银行业竞争格局产生重大的影响(杨兴全等，2017[38])，这就满足相关性要求；但另一方面，外资银行经营独立，不易受政府干预的影响，往往更注重选择效率较高、前景较好的高效能企业，从而对僵尸企业的影响不大；且僵尸企业普遍存在于国有企业中，而现有研究认为外资银行进入对国有企业投融资行为影响程度较小(姚耀军和董钢锋，2015[39])，这就满足外生性要求。

从稳健性检验结果(2)限于篇幅，本文未汇报稳健性检验结果；如有需要，可向作者索取。可知，在替换僵尸企业识别方法后，银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响效应在总体上显著为正，且当银行业竞争程度较低时，僵尸企业的生存风险也随之下降；但是在银行业竞争程度提高后，显著恶化了僵尸企业的生存风险，这与基准回归模型估计结果中的U型特征是一致的。采用四分位数的银行业竞争区间后，在第1分位数和第2分位数内，银行业竞争程度较低时，对僵尸企业生存风险具有抑制作用，但是在第3分位数和第四分位数内，银行业竞争加剧了僵尸企业的生存风险，这也说明银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响存在U型特征。最后，采用工具变量的回归后，无论是采用滞后一期的银行业竞争指标，还是选取外资银行作为工具变量，其结果均显示银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响存在显著的U型特征，这也说明了本文的研究结果具有较好的稳健性。

五、关于U型特征的机制解释

本文实证研究发现，银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响存在显著的U型特征：当竞争度较低时，银行业竞争降低了僵尸企业的生存风险；当竞争度较高时，银行业竞争提高了僵尸企业生存风险。对于这一结果，本文在影响机制分析部分已经提出。本部分内容将重点对这种U型特征的理论基础进行实证检验。

从现阶段来看，中国企业的外部融资主要来源于银行贷款。但是由于当前中国银行体系的信贷配置效率低下，那些融资需求较高、经营效率较高的创新型非国有企业或者市场潜力较大的中小企业难以得到信贷支持，而融资需求相对较低的大型企业或者经营效率较低的国有企业较为容易得到贷款(Allen et al., 2005[40])。这种外部融资依赖程度的差异在一定程度上可以反映中国信贷配置的扭曲程度。因此，如果行业的外部融资依赖度较高，说明该行业易于获得贷款，也意味着该行业可能被国有企业(大型企业)垄断或者行业内国有企业(大型企业)占据很高的比例，因而该行业内企业信贷资源在企业间的错配程度更为严重(吴晗，2017[41])。本文借鉴Bertrand et al.(2007)[42]的方法，利用企业的资产负债率(Mismatch)来衡量企业的信贷错配程度，并计算了三分位行业平均信贷错配程度。此外，以往研究中关于融资约束的代理变量主要有企业利息支付、利息支出占销售收入的比重、应收账款相对比率等。根据研究目的，本文使用应收账款净额占总资产比重来作为融资约束(Finance)的代理变量，应收账款是产品赊账产生的商业信用在企业会计账户中的体现，该值越高说明企业越有可能成为商业信贷供给方，其自身所受融资约束程度也相对较轻(阳佳余，2012[43])。

本文将通过建立中介效应模型实证检验银行业竞争是否通过以上两种渠道对僵尸企业生存风险产生影响。考虑到银行业竞争与僵尸企业生存风险之间呈现非线性关系，且僵尸企业退出是一个离散变量，如果采用传统的连续性变量中介效应检验结果可能出现偏误。本文将结合zmediation统计量和 KHB 方法进行中介效应检验，并借鉴张杰(2019)[44]中介效应检验思路，对高银行业竞争组和低银行业竞争组分别进行中介效应检验，以考察银行业竞争影响僵尸企业生存风险的机制和效果，以下分别对两种方法进行检验(表4、表5)。

(一)中介效应检验结果—— zmediation 统计量

由表4可知，通过计算各组中介变量的zmediation统计，低银行业竞争度组信贷错配(Mismatch)的zmediation统计量绝对值为0.6653(小于1.65)，融资约束(Finance)的zmediation统计量绝对值为1.7692(大于1.65)，说明融资约束发挥了重要的中介作用，而信贷错配的中介效应并不显著。与低银行业竞争度组相反，高银行业竞争度组信贷错配(Mismatch)的zmediation统计量绝对值为2.3217(大于1.65)，融资约束(Finance)的zmediation统计量绝对值为0.3686(小于1.65)，说明信贷错配发挥了重要的中介作用，而融资约束的中介效应并不显著。

表4 中介效应的zmediation 统计量检验结果

(二)中介效应检验结果—— KHB方法

由表5可知，低银行业竞争组样本中，总效应系数均显著为负，说明银行业竞争降低了僵尸企业生存风险。为检验中介变量的中介效应是否显著，逐步加入中介变量后，发现中介效应系数显著为负值，意味着融资约束在银行业竞争与僵尸企业退出市场风险的关系中发挥着主要的中介效应。而高银行业竞争组样本中，总效应系数均为正数。在逐步加入中介变量后，中介效应系数显著为正值，意味着降低资源错配在银行业竞争与僵尸企业退出市场风险的关系中发挥着主要的中介效应。从表5中还可以看出，银行业竞争影响僵尸企业生存风险的直接效应也是显著的，但是银行业竞争与僵尸企业生存风险之间存在“部分”中介效应作用。当然，上述研究结果进一步验证了银行业竞争影响僵尸企业生存风险过程中信贷错配和融资约束复杂影响下的U型特征。

表5 中介效应的KHB方法检验结果

结合以上两种方法，本文可以得出以下结论：银行业竞争所引致的融资约束效应和信贷配置效应在影响僵尸企业生存风险过程中存在着U型特征。当银行业竞争初期或竞争程度较低时，商业银行为扩大市场份额，势必通过降低信贷成本和增加信贷资金的投放等手段来提高企业获取信贷的机会。但是银行在政府干预下会不断给本地区僵尸企业提供信贷支持，这些都在一定程度上缓解了僵尸企业的融资约束，降低了僵尸企业的生存风险。当银行业竞争逐渐提高时，银行自主经营权利扩大，政府的干预会不断减弱，这有利于优胜劣汰机制的发挥，使得依赖“输血”才能生存的僵尸企业会加速退出市场，进而将资源配置到效率更高的企业中去。同时，银行为避免陷入“救企业就是救自己”的陷阱中去，势必会分散资产的合理配置，在以降低风险为目标的情况下，提高资产的收益率以应对竞争带来的损失。因此，银行业竞争程度较高有助于提高行业信贷资源配置效率，进而加剧了僵尸企业的生存风险。

六、结论与政策启示

本文利用1998～2013年中国工业企业数据库提供的微观数据样本，并利用手动收集的商业银行分支机构数据，对银行业竞争与僵尸企业生存风险之间的关系进行了深入的研究。研究发现：首先，从整体上来看，银行业竞争对僵尸企业生存风险具有显著的正向影响，这意味着银行业竞争提高了僵尸企业的生存风险。其次，在对不同程度银行业竞争进行分组后的结果显示，银行业竞争对僵尸企业生存风险的影响呈现出一种U型特征。再次，在影响机制上，银行业竞争通过改善信贷资金错配，从而增加了僵尸企业退出市场的概率；但是，在银行业竞争程度较低情形下，银行业竞争主要通过缓解僵尸企业融资约束，进而降低了僵尸企业的生存风险。这两种机制在不同情形下交替发挥作用，解释了银行业竞争影响僵尸企业生存风险的U型特征。最后，基于产权和规模异质性的检验结果表明，相对国有僵尸企业，银行业竞争对私营僵尸企业生存风险的影响效应更大；而银行业竞争对大型僵尸企业生存风险的影响要显著低于中小型僵尸企业。

本文的研究结论具有一定的政策启示。第一，僵尸企业是阻碍社会资源优化配置和经济高质量发展的重要壁垒。因此，在今后的工作中，清理僵尸企业、加快那些缺乏自主生存能力、无法持续盈利、占用社会资源的企业退出市场仍然是供给侧结构性改革的重要环节。各级政府需要痛下决心，坚定不移地去产能；与此同时，加快转变经济发展方式，推动创新创业，降低清理僵尸企业和去产能过程中所引发的失业问题、财政问题等对地方经济社会发展所造成的负面影响。第二，银行业竞争在一定程度上改善了信贷资源配置效率，加剧了僵尸企业的生存风险，这也为当前金融供给侧结构性改革提供了经验证据。因此，在金融供给侧结构性改革中，加快银行业市场的开放，降低市场准入门槛，在提高监管质量的条件下，充分发挥市场机制在银行业改革中的决定性作用，调动银行业市场的活力和竞争程度，让更多的中小银行、民营银行、外资银行等参与市场竞争，这些均有助于提高整个社会信贷资源的配置效率，淘汰效率低下和无自生能力的僵尸企业，提高银行业服务实体经济的整体效率。第三，由于僵尸企业主要存在于国有企业中，因此相关部门应当进一步深化国有企业混合所有制改革，通过多种形式注入非国有资本来优化国有企业产权结构和组织结构，从而提升国有企业市场竞争能力，促使无自生能力的僵尸企业尽快退出市场。