管理者能力、经济政策不确定性与企业僵尸化

胡海波，王 玉

（南华大学 经济管理与法学学院，湖南 衡阳 421001）

中国改革开放以来，虽然经济发生了翻天覆地的变化，乃至成为了世界经济发展的“发动机”，但是回升的基础打得还不够牢固，面对不断显现的积极变化和不利影响、短期问题和长期问题以及国内因素和国际因素的交互影响，我国的经济发展仍然面临着诸多机遇和挑战。我国GDP增速从2012年开始不断放缓，从原来两位数增长下降至个位数增长，到2020年同比增长放缓至2.3%，经济紧缩给各个行业带来了前所未有的压力，在此复杂阶段，面对国际国内严峻的经济形势，产能过剩问题也越来越严重。2017年2月，习近平指出，深入推进去产能，要抓住处置“僵尸企业”这个“牛鼻子”。我国政府、相关部门、国有企业和金融机构积极响应党中央要求，坚定不移地将处置“僵尸企业”贯彻到底。

本文将“僵尸企业”定义为内在需要依靠政府补助、金融机构贷款等“输血”而维持生存，外在表现是生产效率低下、自身“造血”能力不足甚至丧失的企业，[1-7]企业僵尸化包括僵尸企业的初始阶段、发展阶段和最终阶段。当前国内外关于僵尸企业有大量研究，主要是研究僵尸企业的形成原因及治理等问题，导致僵尸企业形成的主要原因有三个方面，包括政府、银行和企业本身。[8-9]僵尸企业可能会通过压低产品价格、提高工资[10]和排挤对生产企业的信贷来扭曲市场竞争。[11]Banerjee和Hofmann指出，僵尸企业最终会降低经济绩效，因为它们会压低生产率。[12]由现有文献得知，僵尸企业的危害日益严重。现在国内外学者不仅从外部的政府和金融机构来探讨僵尸企业，也从企业内部的微观视角来研究相关问题，但鲜有学者从管理者能力的视角研究其对企业僵尸化的影响。何威风和刘巍提出，管理者能力指的是管理者处理高级事务的能力、面对风险的控制能力以及在不同的市场环境中做出决策的能力。[13]因此，企业发展的关键资源之一就是管理者能力。管理者是盘活僵尸企业的直接决策者、组织者和实施者。管理者能力在企业僵尸化的状态中发挥怎样的作用需要进一步讨论研究。

在研究现有文献和国家相关政策的基础上，本文基于2010至2019年沪深A股上市公司数据，通过构建企业僵尸化和管理者能力指数，检验管理者能力对企业僵尸化程度的作用和影响机制。本研究希望有助于防止企业僵尸化程度过高并为僵尸企业提供政策建议和决策咨询。

一、理论分析与研究假设

Bertrand和Schoar发现企业投资、财务和组织实践的异质性在很大程度上可以用管理者固定效应的存在来解释，管理风格与经理业绩固定效应显著相关，业绩固定效应越高的经理获得的薪酬越高，而且更有可能出现在治理较好的公司。[14]Tihanyi等研究发现较低的平均年龄、较长的平均任期、较高的平均精英教育程度、较高的平均国际经验和较高的任期异质性与企业国际化多元化显著有关。[15]高层管理团队的组成可能会对国际多元化决策产生重大影响。Leverty和Grace认为拥有卓越管理者能力的管理者在降低企业风险、提升企业绩效等方面发挥了重要的作用。[16]Demerjian研究发现盈余质量与管理能力正相关。[2]具体地说，更有能力的管理者与更高的收益、应计项目持续性、较少的企业坏账以及更高质量的应计项目显著相关。这一结果与这样一个前提是一致的，即管理者会影响对收益和项目质量所作的决策。因此，卓越的管理者能力是帮助企业脱困的有效路径。鉴于上述分析，提出本文假设H1：

假设H1：管理者能力越强，企业僵尸化程度越低，有助于抑制新的僵尸企业的形成。

高层梯队理论由Hambrick和Mason提出后，管理者异质性对企业决策作用引发热议。“高阶梯队理论”认为，在企业的经营过程中会面临各样复杂的状况，管理者固有的认知能力、感知能力和价值观等心理结构影响他们在面对不同市场环境时所做的战略决策及企业绩效。[17]因此，以此作为分析的出发点，可以存在以下推断：

首先，管理者在做出经营决策时，拥有更强能力的管理者能够对企业经营生产做出更明智的选择。其次，管理者的能力也体现在降低成本和控制风险方面，能力较强的管理者会对边际成本与收益进行更准确、更全面的预判，将资源合理地分配到企业的各个活动中，提高企业管理效率。最后，管理者的能力还表现在信息资源的获取上，明智的管理者可以结合时事政策制定合理的经营策略。从投入产出方面来说，管理者能力越强，越能够充分利用资源，以最少的成本最大的产出，实现企业利益的最大化。由此提出假设H2：

假设H2：在其他条件不变的情况下，管理者能力对企业僵尸化具有负向调节作用。

在不同经济环境中，管理者能力与企业僵尸化的关系也不尽相同。Baum提出即使在存在重要的企业特有变量的情况下，不确定性也是企业投资行为的重要决定因素。[18]根据使用的不确定性衡量标准，不确定性本身或通过其对现金流的相互作用可能会刺激或抑制投资，管理者对未来现金流的投资去向做出决策时可能会不合理。当经济政策不确定性升高时，管理者在做出预判时更加会更为谨慎，不敢轻易做决定。Gulen和Ion认为政策的不确定性会由于投资的不可逆性而导致预防性延迟，从而抑制企业投资，证明了企业的资本投资与经济政策的不确定性总水平之间存在强烈的负相关关系。[19]更重要的是，对于投资不可逆性程度较高的企业和更依赖政府补助的企业，政策不确定性与资本投资之间的关系显著增强。也就是说，经济政策的不确定性导致管理者在做投资决策时犹豫不决，需要政府补助和银行支持的僵尸企业的管理者则更难以抉择。Peek和Rosenren的研究发现，银行增加了对僵尸企业的贷款，这些贷款可能会给银行造成额外的损失。这种行为的动机来自银行内部（限制不良贷款的增长、公司的附属关系）和政府，它迫使银行继续将贷款展期给实力较弱的公司，以阻止失业率和公司违约的激增。[20-21]因此，管理者能力越强，越容易在经济政策不确定性较低的情况下，获得政府补助和银行贷款，加重企业的僵尸化程度。

委托代理理论认为在信息不对称条件下，企业管理者在经营过程中可能没从股东利益出发做出决策，而是为谋取管理者的私利。[22]管理者能力越强，越有可能在经济政策不确定较低的情况下使自己受益，向政府申请补助，让银行延长贷款展期，造成企业僵尸化程度升高。基于此，本文提出假设H3：

假设H3：在经济政策不确定性低时，管理者能力对企业僵尸化的促进作用更显著。

二、研究设计

（一）样本来源及处理

本文根据国泰安数据库、RESSET数据库和公司年度数据，选取我国2010—2019年沪深A股全部上市公司作为研究样本，其具体筛选步骤为：1）从样本中剔除ST、*ST和PT公司；2）剔除数据异常和数据缺失的公司数据；3）剔除金融行业的公司数据；4）为了降低异常值的影响，对各年度全部连续变量在1%以下和99%以上的分位数进行了Winsorize处理。经济政策不确定性指数（EPU）来自Ecnomic policy uncertainty in China官网，由陆尚勤和黄昀编制。本文共选取了2 945家上市公司2010—2019年间的数据，共有18 086个样本观测值。将样本根据EPU分为两组，其中处于高经济政策不确定性的样本观测值有8 814个，低经济政策不确定性的样本观测值有8 615个（因样本在分组过程中部分样本数据缺失，导致该样本失效，分组回归会自动去掉此类样本观测值）。本文样本的所有数据处理和统计分析均在Excel2010和Stata 16.0中进行。

（二）变量定义

1.僵尸化指数：僵尸化指数（P）借鉴栾甫贵的构建方法，[1]以度量企业“僵化”程度，使其为连续变量，据此判断样本企业是否为僵尸企业及其“僵化”程度，具体衡量方法见表1。

表1 僵尸化指数模型的指标体系

僵尸化指数模型为：

僵尸企业的判定以僵尸化指数模型P=0.5为主要判断点，以SXL和EIR作为进一步的判定条件，其中P的取值范围为0～1。当P≥0.5且SXL＞0或EIR＜0时，判定样本企业为僵尸企业，P值越大，企业的“僵化”程度越严重。正常企业样本的P值介于0-0.5，僵尸化程度也随P值的增加而增加，P值越接近0.5越有可能变为僵尸企业。

2.管理者能力：本文认同Demerjian等人的观点，认为管理者能力是管理者在投资机会发现、优化资源配置、最大化企业投入产出的能力，具体将其度量为管理者对公司的投入产出效率的贡献值。[23]基于Demerjian的研究，运用DEA-TOBIT两阶段的回归。首先从投入产出的角度通过包络分析计算出企业的全效率，运用数据包络分析软件，选择CCR模型中的投入导向，接着将全样本分行业进行测算。将营业收入作为产出变量，将营业成本、销售与管理费用之和、固定资产净值、无形资产净值、研发支出、商誉等六项作为投入变量。接着使用TOBIT回归，剔除企业层面特征带来的效率，残差即为管理者能力指数（MA_Score），为降低该指标的噪音，本文将回归残差从小到大排序进行分组，相应地把管理者能力（MA）赋值为1、2、3、4来衡量，赋值越高，代表管理者能力越强。[24]

3.经济政策不确定性：经济政策不确定性,是指企业在经营发展过程中受到经济社会的冲击和政府提出的相关政策的影响所引起的不确定性。[19,25]本文采用陆尚勤和黄昀编制的每月中国经济政策不确定性指数（EPU）的几何平均值来衡量，得到2010至2019年的年化EPU。

4.控制变量：本文将企业规模（Size）、资本密集度（Capinten）、企业税水平（Tax）、企业年龄（Age）和前五大股东持股比例（Top5）作为控制变量。在此基础上，本文同时控制行业（Ind）和年度（Year）层面的影响因素。主要变量的选择和定义详见表2。

表2 变量的选择与定义

（三）模型设计

为验证本文假设H1和假设H2，检验管理者能力与对企业僵尸化程度的影响机制，本文构建模型如式（2）所示。

其中，i表示企业，j表示年度。P值由模型（1）计算可得，用来测量企业僵尸化指数，MA代表管理者能力。其中用Size衡量企业密集度、用Capinten衡量资本密集度、用Tax衡量所得税水平、用Age衡量企业年龄、用Top5衡量前五大股东持股比例。同时在本研究中根据模型分别控制行业和年度变量。

为了检验管理者能力中影响企业僵尸化的关键因素，构建模型（3），如下所示。

为验证假设H3，我们利用几何平均数的方法计算出年度经济政策不确定性数据，经济政策不确定程度用EPU衡量，EPU数值越大，宏观环境越动荡，越不容易调控。其中2010年至2019年的年度经济不确定性指数分别为139.65、163.29、153.82、140.27、124.46、147.98、151.12、126.69、127.47、134.86。因此，本文将根据EPU程度对数据进行分组，将EPU低于年度中位数的企业归为经济政策不确定性低的年度；EPU高于年度中位数的企业则纳入经济政策不确定性高的年度。最后，本文对经济政策不确定性分组后的样本分别回归，构建模型（4）进行检验。

三、实证分析

（一）描述性统计

表3给出了全样本的描述性统计，样本量有18 086个，其中未僵尸化的有16 245个观测值，企业僵尸化明显的有1 841个观测值。由全样本看出我国沪深A股上市公司的资产负债率均值和中位数为0.45，可见FN-CHK界定标准中仅用资产负债率大于0.5来判定僵尸企业是不合理的。企业僵尸化指数P值最高的为0.970，说明某企业在某年份是“重度僵尸企业”，需要及时处置，清理出市场；企业僵尸化指数的最小值为0.030，说明该企业非常健康，发展态势良好，但最大最小值的偏差较大。控制变量平均数和中位数比较接近，基本符合正态分布的要求。

表3 各变量的描述性统计

（二）相关性分析

本研究在进行具体的多元回归分析之前，先对模型中的变量进行Pearson相关性分析，初步检验各变量之间关系与理论预期是否相符。分析结果如表4所示。企业僵尸化（P）与管理者能力指数（MA_Score）在1%的水平下显著，呈负相关关系，Pearson系数为-0.150，这表明在未控制其他变量的情况下，企业僵尸化与管理者能力显著负相关；在未控制其他变量的情况下，管理者能力（MA_Score）与EPU在5%的水平下显著，Pearson系数为-0.008，这说明企业发展过程中经济政策不确定性增大，管理者发挥能力的作用就会降低，相应的企业管理就变得困难。结果显示各变量之间不存在显著的高度相关关系以及线性关系，确保回归结果有效。

表4 相关性分析结果

（三）回归分析

表5报告了管理者能力对企业僵尸化产生影响的回归分析结果。模型（1.1）中，仅把管理者能力和企业僵尸化放入模型（1）中，模型（1.3）只控制了时间固定效应，模型（1.4）控制了行业和年度的交叉固定效应，模型（1.1）、模型（1.2）、模型（1.3）和模型（1.4）的结果显示管理者能力和企业僵尸化在1%的水平下显著负相关。这意味着管理者能力可以降低企业僵尸化程度且具有负向调节作用，企业管理者能力不足是目前我国存在大量“僵尸企业”的一个关键影响因素，假设H1和假设H2基本得到验证。根据前文的理论分析，保持企业高收益，降低企业风险、提升企业绩效，在促进企业经济政策制定的同时，卓越的管理者可为提升经营成果创造更多的可能性。

表5 管理者能力与企业僵尸化模型回归结果

为了验证假设H3，表6报告了管理者能力和企业僵尸化根据经济政策不确定性的不同样本分组回归结果。将样本按照EPU中位数的大小，划分为高经济政策不确定性组和低经济政策不确定性两组，当EPU大于等于年度中位数时，取值为1，反之为0；其中高经济政策不确定性组有8 814个样本观测值，低经济政策不确定性组包括了8 645个样本观测值。表6第1列为全样本下管理者能力和企业僵尸化的回归分析结果，管理者能力和企业僵尸化在1%的水平下显著负相关，相关系数为-0.085；表6第2列所示高经济政策不确定性组管理者能力和企业僵尸化正相关但不显著，回归系数为0.003；表6第3列是低经济政策不确定性的回归分析结果，管理者能力和企业僵尸化程度呈正相关关系且在5%的水平下显著；在交互项处，回归的符号与主效应的符号相反，说明管理者能力对企业僵尸化的影响随着经济政策不确定性的增强而削弱，且1%的水平下显著负相关，回归系数为-0.002。通过分析回归结果假设H3得到验证。即经济政策不确定性低的企业相较于经济政策不确定性高的企业，管理者能力对企业僵尸化程度的正向促进作用更加显著。

表6 管理者能力、经济政策不确定性与企业僵尸化模型的回归结果

（四）稳健性检验

1.替换被解释变量。考虑到僵尸企业的判定方法较多，目前还没有形成统一的判定标准，因此将本文衡量企业僵尸化的方法替换为宋建波在文章中所用的持续亏损程度（LNP）来界定僵尸企业，即采用连续三年内的扣除非经常损益的净利润为负的累计次数来计量累积的亏损年限，[26]其最小值为0，最大值为3。将被解释变量替换后进行回归，得到表7显示的结果，除所得税水平与企业僵尸化在10%的水平上显著负相关，其他变量与企业僵尸化的结果均在1%的水平上显著相关，与假设的实证结果一致，本文的假设H1和假设H2得到验证。

表7 替换企业僵尸化后的回归结果

对经济政策不确定性分组回归后得到如表8的结果，假设H3再次得到验证。不同的是，在全样本及根据经济政策不确定性分组后，显著系数有所改变，但经济政策不确定性低的企业相较于经济政策不确定性高的企业，管理者能力对企业僵尸化程度的正向促进作用仍然在1%的水平上显著，说明本文的结果具有一定的稳健性。

表8 替换企业僵尸化的分组回归结果

2.滞后管理者能力。在研究管理者能力对企业僵尸化的影响可能有时滞效应时，考虑到管理者能力除了控制核心解释变量的内生性偏误，其他控制变量也可能存在潜在的内生性问题。为了检验结果稳健并排除这一种担忧，本文对模型中所有控制变量滞后一期处理。结果如表9所示将管理者能力变量滞后一期的回归系数与表5的系数符号和大小都没有发生显著的变化，且在1%的水平上显著为负，说明管理者在发挥自己的能力，做出有效的企业决策后对企业僵尸化的影响需要一段时间才能体现出经营和管理效果，使企业从困境中脱离出来，恢复正常。

表9 滞后管理者能力后的回归结果

在按照EPU分组滞后之后，结果如表10所示。在低经济政策不确定性组中，滞后一期的管理者能力与企业僵尸化较基准回归的相关性明显降低，变为在10%的水平上显著正相关，系数为0.137，交互项在5%的水平上呈负相关关系，影响逐渐削弱，表明管理者能力在EPU较低组经过一段时间后，仍然具有影响作用，在企业获取足够的资源和补助后，僵尸化水平相应的有所增加，再次验证了假设H3，说明本文的研究结论具有较强的稳健性。

表10 滞后管理者能力后的分组回归结果

四、结论

本文基于2010—2019年的沪深A股上市公司的数据对管理者能力、经济政策不确定性、僵尸企业的相关文献进行阅读整理后，就提出的假设进行实证检验得出在其他条件不变的情况下，管理者能力可以降低企业僵尸化程度，有助于抑制新的僵尸企业的形成而且具有负向调节作用，原因可能是高能力的管理者能够帮助企业降低风险、提高企业的经营能力，充分利用市场资源，为发展中的企业指明方向，做出正确的决策，使企业的盈利能力和发展能力增强，减少对外界环境的援助支持，从而降低企业僵尸化程度。此外，将经济政策不确定性作为本文的调节变量，将样本分为高经济政策不确定性组和低经济政策不确定组后回归发现，在高经济政策不确定的情况下，管理者能力与企业僵尸化并没有显著的相关关系，由于外部宏观环境无法预测，变数大，企业管理者获取政府补助和银行贷款的难度就会增加，能获取的资源也相对大幅度减少，因此无法对降低企业僵尸化造成影响，面对这样束手无策的局面，无论管理者的能力或高或低，都已经无法发挥作用，达到拯救企业的效果；在经济政策不确定性较低的情况下，国家的政策非常宽松，市场可利用的资源也容易获取，管理者能力越强，在面临企业“僵化”的过程中，为了企业能够重生，将更主动去整合资源以获取补助和支持，这样反而会增加企业的僵尸化程度。最后，本文通过稳健性检验，再次检验了本文的结论，这说明本文的结论具有一定的稳健性和可信性。

研究结果启示如下：第一，企业要加强管理人员的团队建设，提升管理者的综合能力，任用能力高的管理者，优化企业人才结构；第二，企业要完善管理者聘任制度和建立科学的绩效评估体系；第三，管理者是企业的主要决策者和执行者，高能力管理层可以挖掘研究人员创新潜能，建立“师徒制度”，让有能力的管理者带领新员工，提高新员工的能力，使企业可以源源不断地进行自我造血，而不是等待政府及其他方式的输血；第四，要建立政府与市场的有效边界，明确地方政府干预范围，同时，要对地方政府的非市场行为进行监管，充分发挥市场在资源配置中的基础性作用；第五，降低市场准入和退出成本，完善市场准入和退出机制。