前端污染治理能否规避企业僵尸化风险——基于清洁生产标准的准自然实验

徐保昌，李秀娟，李思慧

一、引 言

僵尸企业已经成为我国经济高质量发展的重要阻碍，其丧失自我发展能力、债务负担重、依赖政府补贴与银行信贷勉强 “生存”[1][2]，严重妨碍了新技术、新产业的成长。2016年，国资委全面梳理了中央需要专项处置和治理的 “僵尸企业”共2041家，涉及资产超过3万亿元。首先，规模如此庞大的僵尸企业势必会占据大量的社会资源，由此引发的资源错配会导致市场选择机制失灵，其负外部性严重干扰经济的正常运行[3][4]。进一步地，僵尸企业会 “挤出”健康企业的就业、投资与创新，使得经济整体运行效率下降[5][6]。因此，如何加紧处置僵尸企业并抑制僵尸企业的形成已经成为政府各部门所面临的重要问题。

鉴于此，近年来中国供给侧结构性改革过程中，僵尸企业的处置进程得以提速。2019年7月，国家发改委发布的 《加快完善市场主体退出制度改革的方案》中明确指出加快僵尸企业的出清工作，推动资源配置效率、生产率和潜在增长率的提高，促进市场主体优胜劣汰。随后，2020年6月，国家发改委、工信部和国家能源局联合发布的 《关于做好2020年重点领域化解过剩产能工作的通知》，进一步要求各地在2020年完成钢铁和煤炭两个重点领域的僵尸企业处置工作。僵尸企业的处置工作也取得了一定成效，2018年末纳入专项工作范围内的僵尸特困企业比2017年减亏增利373亿元，超过1900户的僵尸特困企业完成处置处理的主体任务。然而，仍需清醒地认识到，处置僵尸企业的过程仍耗费大量资源，如何更为合理与有效地抑制僵尸企业形成是中国经济亟须解决的关键问题。

聂辉华等[7]发现僵尸企业占比最高的行业是炼焦及核燃料加工业等，属于当前中国政府重点治污减排行业。由此可见，污染行业中形成僵尸企业的风险相对更高，因而学者们普遍认为，企业污染治理能有效推动僵尸企业的处置进程[8][9]。污染治理可以通过 “创新补偿效应”消化过剩产能，进而提高整体行业产能利用率，由此化解僵尸企业危机。不同于以往的研究，本文旨在从前端污染治理方式的角度分析企业前端污染治理的改善对僵尸企业形成的影响，为解决僵尸企业难题提供有益的经验证据。

基于此，本文从清洁生产标准这一环境政策着手研究前端污染治理对僵尸企业的影响，分别使用过度借贷法、实际利润法与动态衡量法对僵尸企业进行识别，利用1998—2013年的制造业企业数据验证前端污染治理对僵尸企业形成的影响。实证研究表明，前端污染治理显著抑制了僵尸企业的形成，深入解析其影响机制发现，前端污染治理通过降低成本、促进创新的途径影响僵尸企业的形成。进一步分析显示，不同所有制、不同市场化水平以及不同 “身份背景”的企业呈现异质性特征，即前端污染治理对僵尸企业的抑制作用在非国有属性、市场化水平较高地区的企业中更为显著，并有效 “治愈”僵尸企业。

本文在以下三个方面有所贡献:（1）实证研究了清洁生产标准实施与僵尸企业形成之间的关系，提供了前端污染治理可以有效抑制僵尸企业形成的微观证据，为探究环境保护与企业增效的双赢提供可行思路。（2）从微观层面探索了前端污染治理如何通过推动企业创新与降低成本进而抑制僵尸企业形成的机理，并从所有制属性与市场化水平视角分析了前端污染治理抑制僵尸企业形成的差异化效果。（3）从行业层面进一步给出了前端污染治理化解僵尸企业危机的证据，为现有抑制僵尸企业形成的相关文献做出了有益补充和完善。

下文结构安排如下:第二部分介绍政策背景并提出研究假说；第三部分建立计量模型，并对变量及数据进行说明；第四部分报告本文实证分析结果；第五部分为传导机制分析；第六部分为异质性分析；第七部分为进一步分析；第八部分为全文结论与政策建议。

二、政策背景与研究假说

（一）政策背景

为贯彻 《中华人民共和国环境保护法》和 《中华人民共和国清洁生产促进法》，保护环境，中国自2003年起开始在部分行业实施清洁生产标准，截至2010年12月，生态环境部共发布40个行业的清洁生产标准，标志着我国环境规制策略由 “末端治理”向 “前端治理”的转变。以2003年颁布的石油炼制业清洁生产标准为例，清洁生产标准规定了在达到国家和地方环境保护标准的基础上，根据当前的行业技术、装备水平和管理水平，石油炼制业在清洁生产上应该达到的行业一般要求。标准共分为三级，一级代表国际清洁生产先进水平，二级代表国内清洁生产先进水平，三级代表国内清洁生产基本水平①资料来源:清洁生产标准 石油炼制业 （HJ/T125—2003）。。具体而言，首先，该政策从生产工艺与装备要求、资源能源利用指标、产品指标、污染物产生指标、废物回收利用指标和环境管理要求等六方面对行业清洁生产提出了指标要求，用于审核企业的清洁生产过程。其次，其政策效应并不局限于污染治理，清洁生产标准政策鼓励企业进行生产方式的变革[10]，其累积学习效应对企业创新、产品质量、企业利润以及产业结构均具有积极的促进作用，可有效地评估企业清洁生产绩效。最后，企业在通过技术引进或自主创新以达到清洁生产标准要求的过程中，政策的内部联动性直接影响企业的成本与产出[11]，从而改善企业绩效，并由此提高行业专业化与环保水平。

对比可发现，清洁生产标准与以往的 “末端治理”明显不同，末端环境治理方式对企业的影响属于间接影响，并在本质上仍存在以环保支出换取 “排污权限”的漏洞。而前端污染治理方式通过要求企业不断改进设备、使用清洁的能源和燃料、采用先进的工艺技术、改善管理等措施，更直接、更彻底达到降低污染的政策目标。其改变了末端污染治理 “先污染、后治理”的环保思想，是一种 “前端预防”和 “全程预防”的环保策略，可以通过生产方式变革，从源头上削减污染物的产生[12]。

（二）研究假说

在评估污染治理的微观效应方面，多数学者从企业的合规成本与创新溢出等视角分析了环境规制对企业绩效水平的影响[13][14]。而僵尸企业的重要特征即表现在企业绩效上，在政府认定的官方标准中，如果企业持续亏损三年及以上将被认定为僵尸企业[1][15]。因此，考察前端污染治理与僵尸企业之间的关系可以从企业绩效入手。理论上来讲，污染治理对企业绩效的影响是 “成本效应”和 “创新效应”两种机制共同作用的结果[16][17]。一方面，前端污染治理可能会导致企业合规成本上升与总成本下降。企业为达到清洁生产的政策标准，短期内由于设备引入、创新研发等带来的成本支出会大幅提升，但长期内会因为生产过程的优化使得生产效率提高，进而促使总成本下降[11]。由此，前端污染治理的成本效应可能最终会使得企业总成本支出下降，有助于改善经营绩效，进而抑制僵尸企业形成。

另一方面，前端污染治理将 “倒逼”企业进行创新，该过程会促使产品转换以及产品质量的提升[18]，增强产品竞争力与企业的市场份额，并由此提高企业绩效。此外，前端污染治理方式还通过市场选择效应促进企业生产率的提高，从而增加企业盈利收入并化解僵尸企业危机。可见，前端污染治理方式的创新效应通过激励创新促进企业生产效率提升，并进一步地抑制僵尸企业形成。基于以上分析，提出本文的第1个假说:

假说1a:前端污染治理将会直接影响僵尸企业的形成概率。

假说1b:前端污染治理可能通过成本效应和创新效应的途径影响僵尸企业的形成概率。

通过文献梳理及样本分析，发现僵尸企业大部分是国有企业，国有企业由于沉没成本过大、企业过度投资、生产经营不善等原因导致生产效率损失、生产能力过剩及大量资源闲置。因此，前端污染治理将有可能解决国有企业中的僵尸企业比重过大的问题。然而，政府对国有企业的 “特殊保护”和资源倾斜，使其内在改革动力较弱，与此相反，由于非国有企业的 “依赖性”较弱，面对前端污染治理政策的态度更加积极。因此，由所有制引发的政策效果差异需进一步探讨。

此外，中国僵尸企业的重要成因之一是政府晋升的激励体制[7]。地方政府为追求GDP和税收的最大化，其对市场的干预行为会导致产量增加及过度投资，引发产能过剩危机，从而进一步促进僵尸企业的形成。因此，在政府角色过于强硬的市场环境下，政府为实现政绩目标而采取的保护手段会导致资源配置倾斜，政企合谋使得政策效果不明显。反之，在市场化水平更高的地区，拥有更完善的制度环境，市场配置资源的效率更高，政府干预较少，政策的实施效果更显著。因此，基于以上分析，本文提出第2个假说:

假说2:前端污染治理对僵尸企业形成概率的影响因企业所有制与市场化水平的不同而有所差异。

三、研究设计与数据说明

（一）模型构建与变量说明

为有效识别前端污染治理对僵尸企业形成的影响，本文基于前国家环保总局自2003年起颁布的清洁生产标准作为准自然实验，采用双重差分法（Difference in Difference）进行实证估计。由于各行业受政策影响的年份不同，借鉴龙小宁等[11]的处理方法，直接将处理组虚拟变量和时间虚拟变量的交叉项（Treat）纳入回归模型，其系数刻画了前端污染治理对僵尸企业形成的影响。同时，本文使用基于非平衡面板数据的面板固定效应模型，在控制了时间、地区与行业固定效应的基础上进行分析，回归模型如下:

模型 （1）中zombit为虚拟变量，表示t年i企业是否为僵尸企业，倘若是僵尸企业取值为1，否则为0；Treatjt为虚拟变量，若企业i所在行业j在t年受到清洁生产标准政策的影响则取值为1，否则为0。Xit是企业方面的控制变量；Dt、Dj、Dp分别代表年份固定效应、行业固定效应与地区固定效应；εijpt是随机误差项。

1.被解释变量僵尸企业zombit的识别。在僵尸企业识别方面，现有文献主要包括以下三种方法:其一银行信贷标准。即FN-CHK方法，由Caballero等最早提出，并经过Fukuda等[1][2]修正后的僵尸企业的识别方法，其判断依据为企业实际利息支出小于理论上最低应付利息，则表明企业获得了银行的额外补贴，进而被判定为僵尸企业。其二是官方标准的核定方法。其判断依据是企业持续亏损三年及以上，主要核定企业的实际利润，因此又被称为 “实际利润法”[7]。其三是过度借贷法，通过利润、负债与资产负债率等指标识别僵尸企业[19]，该方法能反映企业利润的变化与负债情况，能剔除政府补贴的干扰。考虑到FN-CHK方法依靠企业的财务特征、信贷信息识别僵尸企业，并且需要企业的长期贷款、短期贷款、企业债券与借款利率等数据，在制造业企业数据库中无法进行准确识别[3]。因此，本文主要使用过度借贷法识别僵尸企业，该方法可以利用企业的负债和利润特征识别制造业企业数据库中的僵尸企业。为防止本文识别过当或识别不足，本文使用动态衡量法与官方标准重新识别，进行稳健性检验。

本文在申广军[19]识别僵尸企业的基础上，考虑到资产负债率国际警戒线是资产负债率达到70%[20]，故将衡量僵尸企业的三个条件修正为:（1）资产负债率高于70%；（2）实际利润为负；（3）负债比上一年有所增长。其中资产负债率为当期负债占当期总资产的比重，实际利润是从企业利润中减去补贴收入，可以剔除财政支持对企业利润数据的干扰。当企业同时满足以上三个条件时，zombit赋值为1，否则为0。基于前文分析，清洁生产标准实施对企业的影响主要体现在企业绩效上，过度借贷法包含了企业利润、资产与负债指标，能较好地衡量政策效果。

2.清洁生产标准政策Treatjt的识别。本文依据中国生态环境部官方网站的清洁生产标准信息，将实施清洁生产标准的40个行业中所包括的企业的Treatjt变量赋值为1，其余为0。参照龙小宁等[11]对时间点的划分，本文的具体赋值规则为:如果某4位数行业在第t年6月30日以前实施了该标准，则该4位数行业第t年及以后年份设置为1；如果某4位数行业在第t年6月30日以后实施了该标准，则该4位数行业第t＋1年及以后年份设置为1。由于清洁生产标准对个别行业进行过修订，本文只依照政策第一次实施的年份作为政策实施年份。表1为行业清洁生产标准的实施时间。

表1 清洁生产标准清单所涉及行业

3.控制变量选取。本文参考蒋灵多[21]等僵尸企业及环境规制政策研究的相关文献，考虑如下因素作为控制变量。企业规模 （scale），使用企业总资产取对数来衡量；企业年龄 （lnage），使用当前年份减去企业成立年份加1再取对数衡量；企业全要素生产率 （TFP），使用固定效应法估算[22]；资本密集度 （capdes），使用人均固定资产的对数形式衡量；企业负债 （debt），使用企业的总负债与总资产比值的对数衡量；国有属性（state），对国有企业赋值为1，否则为0；出口状态（export），若企业出口交货值不为0说明存在出口行为，赋值为1，否则为0；固定资产 （fixasset），使用固定资产的对数形式衡量。

考虑到其他政策对本实验的影响，本文尽可能考虑了样本期间内影响僵尸企业的其他政策，包括清洁生产标准的评价体系，记为Treat_2；“十一五”期间淘汰落后产能政策①由于 “十二五”期间淘汰落后产能政策不再以行业节能减排为目标，调整为省份目标，故本文不考虑。，记为Treat_3。其中，清洁生产评价指标体系是国家发展和改革委员会为评价企业清洁生产水平，根据 《国务院办公厅转发发展改革委等部门关于加快推进清洁生产意见的通知》（国发办 [2003]100号）和 《工业清洁生产评价指标体系编制通则》（GB/T20106—2006）所编制的30个重点行业的清洁生产评价指标体系，政策实施最早从2005年5月开始。“十一五”期间淘汰落后产能的行业清单来源于国务院发布的 《关于印发节能减排综合性工作方案的通知》，该政策主要在2007年发布，具体行业清单见附表2。此外，国务院颁布的处置僵尸企业的相关政策最早发布于2015年②国务院对持续亏损三年以上且不符合结构调整方向的企业采取资产重组、产权转让、关闭破产等方式 “出清”，清理处置 “僵尸企业”。，不在本文的样本期内，因此不考虑处置僵尸企业的政策。

（二）数据说明

本文数据来源主要有两套:一是1998—2013年中国制造业企业数据，二是 《中国城市统计年鉴》数据。基于本文研究需要，将两者进行了匹配，前者包含制造业企业基本信息，为本文的研究提供了详尽的企业数据，后者包含了各年份287个城市的相关变量信息。根据实际需要，本文对样本进行了如下处理:（1）删除核心指标缺失或为负的样本，包括企业总资产、工业总产值、实收资本以及固定资产净值年平均余额等指标；（2）删除与一般会计准则不符合的样本，如总资产小于流动资产、总资产小于固定资产；删除就业人数小于8的企业；（3）为排除异常值对本文的干扰，对连续变量的前后3%的数值做了缩尾处理；（4）由于本文的研究对象是制造业行业的企业数据，因此剔除了非制造业行业的企业样本。通过删除无效变量、剔除非制造业行业数据、缩尾处理以及价格平减等数据处理，最终得到3532475个观测值的样本数据，在此基础上进行相关问题的分析。表2给出了主要变量的描述性统计分析。

表2 主要变量的描述性统计分析

四、实证结果与分析

（一）基准分析

本文在基准回归中使用logit模型进行分析，探究前端污染治理对僵尸企业形成的影响。表3第 （1）列控制了行业、时间以及地区固定效应，并在行业层面对估计结果的标准误进行聚类调整①考虑可能存在不可观测的影响僵尸企业形成的行业特征，导致僵尸企业的形成在行业内是相关的，因此对估计结果使用了行业层面的聚类稳健标准误。，Treat的估计系数显著为负，意味着前端污染治理降低了僵尸企业的形成概率。第 （2）列结果为控制其他政策干扰后的净效应，Treat的估计系数仍然显著为负，表明在排除了其他政策干扰的情况下，前端污染治理依然显著降低了僵尸企业的形成概率；此外，Treat_2的估计结果显示清洁生产评价指标体系在一定程度上抑制了僵尸企业的形成。进一步地，考虑到僵尸企业可能会受到地方制度环境、地区经济发展水平等因素的影响，为了降低遗漏变量偏差，第 （3）列加入了时间-地区固定效应，估计结果依然显著为负，再一次印证了本文结果。列 （1）—列 （3）中Treat的估计系数均在1%的水平上显著，由结果可知，相比没有实施清洁生产标准的企业，实施了清洁生产标准的企业成为僵尸企业的概率会下降20%左右。因此，基准回归的结果验证了本文的假说1a，前端污染治理有效地抑制了僵尸企业形成。

表3 基准回归结果

此外，从其他控制变量的影响系数来看，全要素生产率越高，也能在一定程度上抑制僵尸企业形成，因为要素生产效率高的企业可以减少不必要的成本支出，从而有助于改善企业的经营绩效，降低僵尸企业的形成概率；而国有属性会对僵尸企业的形成起到促进作用，这是因为国有企业由于贷款和补贴等 “隐形福利”使该类企业即便长久不盈利仍存在市场，相较于民营企业，国有属性会增大僵尸企业的形成概率[7]。企业年龄越高以及企业规模过大，都会引起管理效率低效问题，并且企业在超过一定规模之后会由于缺少竞争对手而形成垄断进而出现增长率下降甚至为负的问题，这在一定程度上促进了僵尸企业形成；固定资产与僵尸企业的形成之间呈现负相关，固定资产高的企业对应更高水平的资产收益率，抵御负债风险的能力大，能在一定程度上抑制僵尸企业的形成；企业对外出口可以抑制僵尸企业形成，产品对外出口的企业其生产标准与产品质量一般较高，并且可以获得 “双市场”收益，企业经营绩效较好。

（二）稳健性检验

前文的实证结果表明前端污染治理能够显著抑制僵尸企业的形成，为检验上述基准回归结果的稳健性，本文通过更换计量方法、替换僵尸企业识别标准及选择特殊样本进行如下检验。一是使用probit模型对计量模型进行检验，表4列 （1）给出的probit模型回归结果表明，前端污染治理降低了僵尸企业的形成概率。二是采用官方标准的连续利润法识别僵尸企业并进行回归，即企业连续三年亏损则定义为僵尸企业。具体衡量标准为:企业实际利润连续三年为负，则代表僵尸企业的虚拟变量赋值为1，否则为0。表4列 （2）结果显示，在该识别方法下，企业前端污染治理仍对僵尸企业具有显著的抑制作用，意味着清洁生产标准的实施促进了利润水平提高，进而抑制了僵尸企业形成。三是采用动态方法衡量僵尸企业，与聂辉华[7]、肖兴志等[15]方法类似，如果某一企业连续两年被过度借贷法识别为僵尸企业，则判定该企业在第二年是僵尸企业，该方法能过滤一部分由于暂时的识别误差导致的 “虚假僵尸企业”，表4列 （3）结果显示前端污染治理显著降低了僵尸企业的形成概率。四是考虑到政策的滞后性，本文考察了政策实施对往后一期僵尸企业的影响，结果如表4列 （4）所示，前端污染治理抑制了下一年僵尸企业的形成，表明前端污染治理不仅在实施政策当年具有显著的政策效果，其影响还具有稳定的持续性。五是考虑到僵尸企业问题往往伴随着经济增速下滑、产能过剩等问题[19]，为避免2008年经济危机对政策的干扰，本文将2008年以前的样本单独回归，表4列 （5）显示，前端污染治理确实抑制了僵尸企业的形成。综上所述进一步论证了主要结果的稳健性，印证了前端污染治理对僵尸企业的抑制作用。

表4 稳健性检验结果

（三）模型设定的有效性

1.平行趋势检验。使用倍差法得到无偏估计的重要前提是共同趋势假设成立，即在政策实施前处理组 （受政策影响的企业）与对照组 （不受政策影响的企业）的僵尸企业形成概率并不会随时间的推移而变化。鉴于各行业清洁生产标准的实施时点不同，需要考虑多期DID的平行趋势检验，我们假设处理组与对照组在政策实施之前具有不同的变动趋势，为检验假设是否成立，考虑如下回归方程:

其中，Treatiτ是7个虚拟变量的集合，系数ατ衡量了清洁生产标准实施前3年、当期以及后3年的政策效应，通过系数ατ的值衡量实验组与对照组的差异，表5列 （1）给出了共同趋势的检验结果，current的系数显著为负，表明当年的政策效果显示为负；而政策实施前效果检验显示，pre3、pre2、pre1均不显著，表明政策实施前三年对照组与实验组基本无显著差异，意味着对照组与实验组的企业僵尸化概率在政策实施前基本上遵循一致的发展趋势，符合共同趋势的前提。而政策实施后的三年中，清洁生产标准的政策效果仍表现对僵尸企业的抑制作用。因此，前端污染治理确实抑制了僵尸企业形成，前文所得结果有效。

表5 共同趋势及预期效应检验

2.预期效应。为了确保清洁生产标准实施的随机性，本文对清洁生产标准实施前的样本进行预期效应检验。事实上，虽然中国生态环境部在贯彻落实清洁生产标准政策之前颁布了 《清洁生产促进法》，但未明确行业要求，从而使得自2003年环保总局陆续出台的行业清洁生产标准政策具有一定的不可预测性。本文对政策的预期效应进行检验，将政策实施年份往前调整再对模型进行估计，如果估计效应显著，说明在政策实施之前存在预期效应，反之，则不存在。本文构建如下模型进行预期效应检验:

其中，其中，本文将清洁生产标准政策分别提前3年、2年、1年，ztreati（t－τ）表示i企业在t－τ年实施了清洁生产标准，t表示政策颁布的实际年份，τ为往前推的期数。若系数α0显著，表明政策存在明显的预期效应。表5列 （2）—（4）给出的回归结果显示，ztreat3、ztreat2与ztreat1的结果均不显著，表示该政策实施前并不存在显著的预期效应。

五、传导机制分析

在一系列稳健性检验的基础上，本文发现前端污染治理能够抑制僵尸企业的形成。为进一步明确前端污染治理影响僵尸企业形成的具体机制，在前文研究假说的基础上，本文检验了前端污染治理抑制僵尸企业形成的两种可能途径，即 “成本效应”与 “创新效应”。通过构建中介效应模型，并结合中国制造业企业的现实数据，验证以上影响机制的适用性。采用依次检验法进行中介效应分析，估计步骤分为三步:（1）将因变量 （僵尸企业）对基本自变量 （清洁生产标准）进行回归；（2）将中介变量 （企业成本、创新水平）对基本自变量进行回归；（3）将因变量对自变量和中介变量进行回归分析。

本文构建的中介效应模型如下:

基准回归模型对应三步法的第一步，模型 （4）与模型 （5）分别对应中介效应分析的后两步，其中变量及符号设定与模型 （1）相同，在此不赘述，metavarit代表中介变量 （企业成本、创新水平）。

（一）成本效应

降成本一直是供给侧结构性改革的重要出发点，前端污染治理是否通过成本途径化解僵尸企业危机，对当前深化改革具有重要的现实意义。研究表明，清洁生产标准政策的实施降低了规模较大企业的合规成本[11]，生产过程的优化会提高要素使用率，从而降低成本支出。本文使用主营业务成本的对数形式衡量企业的成本支出，基于中介效应模型 （4）和 （5）进行分析。

表6中列 （1）是前端污染治理对企业成本的影响，可以看出前端污染治理显著降低了企业成本支出。依据遵循成本假说，部分研究认为无论是前端污染治理还是末端污染治理都使得环境成本内部化，在一定程度上增加了企业的生产成本。而实际上，相较于末端治理，前端污染治理方式通过淘汰技术落后、资源消耗高、环境污染重的生产工艺设备以及精简人员等途径对生产过程进行优化[12]，从而降低了工资、其他要素费用支出。列 （2）回归系数表明，企业成本支出显著增加了僵尸企业的形成概率，而前端污染治理对僵尸企业的影响仍为负向。综合分析表6中列 （1）与列（2）的回归系数可以发现，前端污染治理通过降低企业成本支出显著抑制了僵尸企业的形成。

表6 成本效应与创新效应的机制分析

（二）创新效应

前端污染治理会激励企业进行更多的创新性活动，通过技术进步达到清洁生产的政策标准，该过程可能会增加企业研发费用与新产品产值[11]。一方面，前端污染治理会通过改变原有生产方式、采用先进的工艺技术与设备、改善管理等方式促使企业进行创新，其新生产方式、新产品会为企业带来收益。另一方面，前端污染治理将促使行业提高产品质量标准，在加剧了的市场竞争中，企业会更加注重通过技术创新来保持竞争力，从而促进了整体的经济效益。

本文使用新产品产值占总产值的比重衡量创新水平，表6列 （3）表示前端污染治理方式显著提高了企业的创新产出，直接增加了企业的新产品产值，通过创新成果的有效转化，使得企业盈利增加。表6列 （4）新产品产值的系数为负，表明创新产出的提高可以在一定程度上降低僵尸企业的形成概率，同时在控制了创新的影响之后，前端污染治理仍然抑制了僵尸企业的形成，但其回归系数较基准回归有所下降。总的来看，前端污染治理显著刺激了新产品的研发活动并为企业带来效益，新产品的研发增强了企业竞争力与盈利能力，从而抑制了僵尸企业形成。此外，创新带来的经济效益会产生新一轮的创新激励，是企业持久盈利的长效机制。因此，表6的回归结果验证了本文的假说1b，即前端污染治理通过成本途径和创新途径抑制了僵尸企业形成。

六、异质性分析

考虑到企业特征的多样性对本研究的影响，本文对全样本进行了进一步划分。首先，基于前文对僵尸企业的分析，多数僵尸企业具有国有属性，因此，本文基于所有制属性对样本进行了划分；其次，清洁生产标准政策的实施很大程度受政企关系的影响，当企业通过政企关系获得各方面便利时，便失去了通过前端污染治理进行改革的激励，因此，本文从地区市场化水平角度对样本进行了划分，以便考察市场化水平的差异对前端污染治理效果的影响。最后，为了进一步分析政策效果，对企业是否属于僵尸企业进行了划分，并进一步探讨了前端污染治理对僵尸企业的 “治愈”作用。

（一）所有制属性

不同所有制企业面对环境管制时谈判势力不同，由此产生的合规成本也不同[7]，因此本文按照企业所有制属性进行了样本划分。表7第 （1）列非国有企业分样本的回归结果显示，前端污染治理显著抑制了僵尸企业的形成。第 （2）列为国有企业分样本的回归结果，结果表明前端污染治理方式在国有企业中尚未显示抑制作用。对此可能的解释是，一方面，由于国有企业的特殊性，政策红利的叠加使得清洁生产标准的政策效果不突出；另一方面，国有企业通常规模大、历史负担重，而清洁生产标准本身并非是以解决僵尸企业为目标的政策，产能过剩与技术问题短时间内尚不能及时解决，导致前端污染治理方式在国有企业中效果不明显。与此不同的是，非国有企业较少依赖政府 “政策红利”，对政策实施更加主动，从而有利于发挥前端污染治理对企业的积极作用。因此，通过以上异质性分析，验证了假说2，对于非国有企业而言，前端污染治理显著抑制了僵尸企业形成，而在国有企业中的效果并不显著。

表7 所有制属性与市场化水平差异

（二）市场化水平

考虑到地区经济绩效指标，环境规制的执行往往变得很复杂，地方政府与企业之间的 “合谋行为”反而会深化僵尸企业危机，而且这种非竞争性的市场行为最终会导致市场效率下降[7]。相对于受政府干预较多的企业而言，处于市场化水平较高地区的企业往往更加重视市场规则，更倾向于通过技术革新与生产方式的调整来改善企业绩效。

借鉴樊纲等[23]对市场化指标的构建，使用政府规模衡量地区的市场化水平，即公共管理、社会保障和社会组织就业人数占总就业人数的比重，政府规模越大，地区的市场化程度越低，反之则反。使用省级平均市场化水平作为比较值，高于平均市场化水平的地区说明市场化程度较高，赋值为1；反之，为市场化水平较低的地区，赋值为0。该方法考虑了地区间市场化水平的差异并将同省份内市场化程度不同的地区区别开，将全部样本分为市场化程度较高和市场化程度较低两个子样本。表7列 （3）是市场化水平较高地区的分样本，结果表明前端污染治理对僵尸企业的抑制作用显著，但列 （4）结果表明，在市场化水平较低的地区，前端污染治理方式对僵尸企业的抑制作用并不具备统计上的显著性。

究其原因，一方面，在市场化程度高的地区，高强度的竞争效应会推动企业进行产品升级与技术改进，因此前端污染治理的效果更加明显。另一方面，本文使用政府规模作为市场化水平的替代指标，意味着政府规模小，对经济的干预较少，或者说更有利于良好的政企关系，在一定程度上克服僵尸企业的 “依赖性”。因此，该结论验证了本文的假说2，前端污染治理方式在市场化水平高的地区，能更有效地抑制僵尸企业的形成。

（三）僵尸企业身份

为进一步考察前端污染治理方式在解决僵尸企业问题上的实际效果，本文分析了清洁生产标准政策对不同身份背景企业的适用性。在上文论证中，已经得出结论:前端污染治理抑制了僵尸企业的形成。那该结论是否对僵尸企业同样适用？换言之，如果某企业在政策实施前已为僵尸企业，清洁生产标准的实施是否降低了该企业下一年成为僵尸企业的概率？对此，我们考察了不同的企业身份背景的政策反应差异。进一步地，既然前端污染治理显著抑制了僵尸企业的形成，是否促进了僵尸企业向健康企业转化？本文构造了如下模型:

其中，zombturni t是考察企业身份变化的虚拟变量，借鉴方明月等[24]对 “治愈”僵尸企业过程的识别方法，如果企业上一年度为僵尸企业且此后连续两年不是僵尸企业，则zombturni t被赋值为1，否则为0。

表8列 （1）为企业在上一年是僵尸企业的回归结果，列 （2）为企业在上一年是健康企业的回归结果。可以看出，无论前一年企业属于僵尸企业还是健康企业，企业前端污染治理均显著降低了僵尸企业的形成。表8列 （3）的回归结果表明，前端污染治理显著促进了僵尸企业向健康企业的转变，即政策实施在一定程度上治愈了僵尸企业。在僵尸企业的处置过程中，并非只有完全清退一条道路，可以通过内部调整、外部引导实现负债降低、盈利增加，从而达到 “治愈”效果。可见，前端污染治理不仅降低了僵尸企业的形成概率，还提高了僵尸企业向健康企业转化的概率。

表8 僵尸企业身份

七、进一步研究

由于清洁生产标准是行业层面政策，除了考察该政策的微观效应外，考察行业层面的政策效果会更直观反映前端污染治理在化解僵尸企业危机上的积极作用。为此，本文用行业内僵尸企业数量占比衡量行业僵尸企业比重，并构建如下计量模型:

其中，zombratejt表示行业内僵尸企业比重，Treatjt表示实施清洁生产标准的行业，受政策影响则赋值为1，否则为0。Xjt为行业层面的控制变量，借鉴毛其淋等的方法[25]，选取了以下指标:行业内企业平均年龄 （aver_age）、行业融资约束 （aver_finan）、行业内企业平均规模 （aver_scale）、行业全要素生产率 （aver_TFP）、行业负债率 （aver_debt）、国企比重 （staterate）以及行业集中度 （HHI）；Dt、Dj分别代表年份固定效应与行业固定效应；εjpt是随机误差项。表9列（1）给出了行业层面的检验结果，使用僵尸企业数量 （持续借贷法）占行业中企业数量的比例衡量僵尸企业比重，列 （2）、列 （3）使用官方连续利润法与动态衡量法所得僵尸企业数量比重进行稳健性分析。

表9 行业层面检验

表9的结果表明，前端污染治理显著降低了行业内僵尸企业占比。可见，从行业层面分析，前端污染治理方式效果依然显著。而行业内其他控制变量的结果显示企业层面的影响基本一致，在此不赘述。因此，本文在行业层面进一步验证了前文结论:前端污染治理有效抑制了僵尸企业形成。

八、结论与政策建议

污染治理作为环境保护的重点工作，本文发现其在预防僵尸企业形成方面也起到了重要作用，进一步拓展了前端污染治理的经济效应。本文发现清洁生产标准政策对于减少经济发展中的僵尸企业成分起到了积极的推动作用，从而实现环境治理、资源优化配置的双赢，促进经济健康稳定发展。

本文基于1998—2013年中国制造业企业数据，利用中国生态环境部从2003年起陆续颁布的清洁生产标准政策作为准自然实验，实证分析了前端污染治理对僵尸企业形成的影响。实证检验及一系列稳健性检验证明前端污染治理显著抑制了僵尸企业形成；此外，本文对前端污染治理影响僵尸企业形成的途径进行了探索，发现前端污染治理可以通过降低企业生产成本和促进企业创新抑制僵尸企业的形成。在异质性分析中，本文发现前端污染治理更有效地降低了市场化水平较高的地区以及非国有企业的僵尸企业形成概率。在行业层面分析中，发现前端污染治理方式还降低了行业的僵尸企业比重，进一步印证了本文的主要观点。

基于以上结论，本文提出如下的政策建议:（1）从企业发展视角出发，企业在前端污染治理与内部结构调整的过程中，可通过引进先进设备、提高要素效率等途径实现降低企业的实际生产成本并提高经营绩效，进而化解僵尸企业难题。（2）考虑到前端污染治理对企业僵尸化的差异政策效果，政府应当减少对企业的过度帮扶，避免由此导致的资源浪费以及企业过度依赖，充分发挥市场在配置资源与优化竞争等方面的独特优势，更多地采用市场激励型政策处置僵尸企业。（3）从僵尸企业的处置视角出发，尽可能避免 “一刀切”地出清、退出市场，为行业发展前景较好的企业保留足够的转换空间，避免盲目处置与资源浪费，提高经济的整体运行效率。