一、引言

习近平总书记在党的二十大报告中强调“坚持把发展经济的着力点放在实体经济上”。(1)中国实体经济的一个结构性顽疾是制造业中存在丧失盈利能力和偿债能力、依赖信贷生存的僵尸企业(李旭超等，2018)，这类企业债务风险高(钟宁桦等，2016)，是“去杠杆”和“防风险”的重要对象。僵尸企业不仅自身杠杆率高，也可能因为债务拖欠推高产业链上游供货方企业的债务风险，系统性地损害实体经济的健康发展。2018年12月，国家发改委等11部门联合下发《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》，要求各地“原则上应在2020年底前完成全部处置工作”。但是，僵尸企业的处置在操作层面遭遇了不小的困难，在2019年6月的全国政协常委会议小组会上成为热门话题。2020年以来的新冠肺炎疫情冲击又为处置僵尸企业增添了新的困难，僵尸企业的存在持续冲击实体经济的健康发展。更一般地，债务关系普遍存在于产业链上下游企业间，只不过僵尸企业的债务拖欠性质尤甚。打造健康的产业链上下游关系对于构建新发展格局、推动实体经济高质量发展具有重要意义。

正常的商业信用是产业链上下游企业间克服金融约束、维持供需循环的重要力量。然而，交易中的买方通过拖欠债款等方式从卖方获取“强制性信用”则会扭曲供需循环，损害经济健康运行(金碚，2006)。在经济体的某些部门遭遇不利冲击时，危机会随着商业信用沿着产业链传导(Jacobson &Schedvin，2015)，形成更大风险。僵尸企业自身债务风险及可能的产业链传导效应，损害了国内大循环的畅通和实体经济健康发展。因此，本文通过分析产业链下游僵尸企业对产业链上游正常企业杠杆率的影响，探究债务风险在实体经济中的传导机制。厘清这个问题有助于精准施策塑造健康的产业链上下游关系、畅通经济循环，有助于优化商业环境助推实体经济发展，也有助于在深化供给侧结构性改革中更好地统筹稳增长和防风险等多重目标。

本文基于中国工业企业数据库1998—2007年数据分析发现：第一，僵尸企业具有高杠杆率、高商业信用使用的特征，且商业信用的使用规模(应付账款)对贷款利率不敏感，具有支付拖欠性质。第二，产业链下游的僵尸企业降低了上游正常企业商业信用的供给规模(应收账款)对贷款利率的敏感性，“迫使”正常企业提供更多的商业信用。在均值处，下游僵尸企业中间投入占比提高1个百分点，上游正常企业的应收账款占销售收入的比例上升约0.3个百分点。第三，下游僵尸企业通过商业信用渠道推高上游正常企业的债务风险。下游僵尸企业占比越高，上游正常企业的杠杆率对贷款利率越不敏感，越多地向银行贷款，主要表现为推高短期杠杆而非长期杠杆。在均值处，下游僵尸企业中间投入占比提高1个百分点，上游正常企业的杠杆率(负债占总资产的比例)上升约0.6个百分点。第四，从异质性分析看，下游僵尸企业向上游正常企业传导的债务风险，主要发生在产权保护程度较差的省份。本文的实证结果在使用多重固定效应、工具变量回归、变换解释变量指标等稳健性检验中均保持一致。

本文的创新和贡献点主要有三个方面：第一，本文识别出实体经济中债务风险的一个传导机制。既有研究多以金融部门为中心探讨风险传导机制，如货币政策的银行风险承担机制(李双建和田国强，2020)，银行部门与证券部门等部门间的非线性传导机制(杨子晖等，2019)，金融部门与实体部门间的风险传递(王擎和田娇，2016)等，对于实体经济的风险传导机制分析较少。本文揭示，僵尸企业不仅自身债务风险较大，而且会通过商业信用推高上游企业的债务风险，表现为上游正常企业因下游僵尸企业支付拖欠而更多地向银行贷款，导致杠杆率扩张。考虑到普遍存在银行贷款通过商业信用进行“二次配置”的现象(王彦超，2014)，本文的发现在一定程度上也为近年来中国金融风险向银行部门集中的趋势揭示出一个实体经济的传导机制。

第二，本文增进了对中国工业企业杠杆率这一结构性问题的理解。目前有关中国企业高杠杆率成因的研究，存在要么侧重宏观、要么侧重微观的两极分化现象。侧重宏观因素的研究识别出政策不确定性(王朝阳等，2018)、经济周期(王擎和孟世超，2020)、税负结构(申广军等，2018)、金融摩擦(金鹏辉等，2017)等制度性或非制度性因素。侧重微观决策的研究主要从企业预算约束(中国人民银行营业管理部课题组，2017)、企业绩效(刘晓光和刘元春，2019)、投融资决策(张成思和刘贯春，2018)等企业行为展开。较少文献关注产业链上下游间通过商业信用扭曲性传导的杠杆率。事实上，中国企业间普遍存在债务拖欠等“强制性信用”的现象(金碚，2006)，势必影响供应商融资决策。本文揭示，下游企业债务拖欠会推高上游企业杠杆率，呈现出一种扭曲性杠杆率的生成机制。

第三，本文的发现具有重要政策意义。一是为打造健康的产业链、畅通国内大循环识别出一个亟需破除的商业环境“堵点”。从政策上讲，应该加强对生产者合法权益的保护，营造良好的商业环境、减少企业间债务拖欠，形成健康的产业链上下游关系，让企业杠杆率的决定回归市场规则，让供需循环更趋合理、国内大循环更加顺畅。二是为实现稳增长与防风险长期均衡提供政策启示。工业企业杠杆率的合理范围在行业间(李程等，2018)、区域间(王竹泉等，2019)等存在较大差异，采取差异化政策让企业被动地降杠杆的难度较高。本文揭示，部分杠杆率是由于正常企业融资决策受产业链下游僵尸企业拖欠账款等行为扭曲所致，这在产权保护差的地区更突出。破除结构性扭曲因素，可以促进正常企业由“被动去杠杆”变为“主动去杠杆”，釜底抽薪式防风险，促进实体经济健康发展。

本文剩余部分的安排如下：第二部分介绍僵尸企业的典型特征并提出研究假说；第三部分设计实证模型和构建变量；第四部分报告与分析下游僵尸企业影响上游企业杠杆率的效果和渠道，并进行异质性分析和稳健性讨论；第五部分总结全文。

二、特征事实和研究假说

(一)僵尸企业典型特征：高拖欠、高杠杆

本文基于FN-CHK方法对僵尸企业进行识别，该方法被广泛用于识别中国工业企业数据库中的僵尸企业(李旭超等，2018；谭语嫣等，2017)。具体来说，如果一家企业的息税前利润(Earnings Before Interest and Tax，EBIT，使用营业利润与利息支出之和计算)小于市场最优惠利息支出并且前一期杠杆率大于50%，本文将其定义为“低资质企业”。“低资质企业”如果被清理退出市场，则不形成僵尸企业；如果不被清理，反而获得了银行的“利息补贴”(给定市场最优惠利率，即当期的央行贷款基准利率乘以贷款利率下限，企业的实际利息支出比市场给出的利息支出下限还要低)或“常青贷款”(企业盈利能力差且外部负债已经达到了总资产的50%以上仍继续获得银行的贷款)，则变成僵尸企业。(2)

表1比较了僵尸企业和正常企业在商业信用和银行负债方面的基本特征，Zombie为企业是否为僵尸企业的哑变量。列(1)表明，僵尸企业的应付账款(AccPayT)绝对规模比正常企业高7.5%。列(2)表明，僵尸企业的应付账款占中间总投入的比例(AccPayI)高于正常企业2.392个百分点，即僵尸企业更偏向于以商业信用的方式取得所需的中间产品。列(3)表明，以银行贷款总额占总资产比重度量的僵尸企业杠杆率(LevT)显著高于正常企业，在样本期间约高出2.76个百分点。列(4)～列(5)进一步将企业杠杆率分为长期杠杆(LevL)和短期杠杆(LevS)，结果显示，尽管Zombie的估计系数均为正，但仅对短期杠杆统计显著，意味着僵尸企业畸高的杠杆率主要源自短期杠杆率。综上可知，与正常企业相比，僵尸企业表现出高杠杆率、高商业信用使用的特征。

表1 僵尸企业的杠杆率和商业信用特征

注：括号内是3位代码行业层面的聚类标准误。*，**和***分别代表10%，5%和1%的显著性水平。下表同。

说明：控制变量包括：销售增长率(Sgrowth)、规模(Size)、总资产回报率(ROA)、有形资产占比(Tangible)、年龄(Age)、是否出口(Export)、是否国企(SOE)、企业市场份额(MktShare)。

基于尽可能降低潜在风险的理性假设，供应商更愿意给规模较大、信誉较好的客户提供更多的商业信用和更有利的条款(Klapper et al.，2012)，因此偿付能力低(利润通常为负)且财务风险高(杠杆率畸高)的僵尸企业理论上可获得的商业信用规模应低于正常企业，但事实上僵尸企业的应付账款却高于正常企业。结合僵尸企业的低盈利能力和低偿还能力，可以推断，僵尸企业的高应付账款符合金碚(2006)提出的强制性商业信用理论，具有支付拖欠的性质。

(二)研究假说

已有文献指出，在银行信贷渠道受到冲击时，企业会更多地使用商业信用这一非正式融资方式来缓解融资约束(Levine et al.，2018)。银行信贷成本越高，企业在经济理性的驱动下越多地使用商业信用，银行信贷获取和商业信用使用两者存在替代关系(陈胜蓝和马慧，2018)。但是，依靠“常青贷款”维持生存的僵尸企业通常获得“利息补贴”等，享有较低的贷款利率，同时却获得更多的商业信用。这意味着，杠杆率畸高的僵尸企业同时扭曲性地使用了较多的商业信用。据此提出第一个假说：

假说1 商业信用的使用规模与贷款成本正相关。僵尸企业扭曲性地使用更多商业信用，其商业信用的使用规模对贷款成本的敏感性下降。

由于商业信用具有信息、监管等优势(Petersen &Rajan，1997)，融资来源丰富的供应商可通过供应链向信用受限的客户转移流动性。企业向外提供的商业信用，通常需要获取银行贷款支撑(余明桂和潘红波，2010)，银行贷款会由企业通过商业信用的方式进行“二次配置”(王彦超，2014)。因此，银行信贷成本越高，企业向外提供商业信用越少，即银行贷款成本与提供商业信用的规模呈负相关。然而，在存在市场规则扭曲的情况下，交易中的买方通过延期支付或拖欠债款，获取“强制性信用”，会导致交易中的卖方“被迫”提供商业信用，扭曲经济运行(金碚，2006)。当大量僵尸企业处于正常企业下游，其产生的债务拖欠行为迫使上游正常企业提供更多的商业信用，这种影响会降低正常企业商业信用的供给规模对银行信贷成本的敏感性，甚至扭曲两者之间的负相关关系，故提出第二个假说：

假说2 商业信用的供给规模与贷款成本负相关。下游僵尸企业占比越多，上游正常企业商业信用的供给规模越大，且其商业信用的供给规模对贷款成本的敏感性下降。

根据融资优序理论(Pecking Order Theory)，企业在进行融资决策时会按照融资成本依次选择自我积累资金等“内源融资”，债务融资或银行贷款、股权融资等“外源融资”。当大量僵尸企业处于正常企业下游时，其产生的债务拖欠行为将直接降低正常企业当期可用的内部现金流，使其转向“外源融资”以满足正常投融资需求。考虑到中国直接融资市场发展水平偏低，存在企业债券市场规模较小、股权融资功能有待改善等结构特征(易纲，2020)，可以推断在本文样本期内(1998—2007年)上游正常企业更加依赖银行贷款，即抬高杠杆率以填补“内源融资”的稀缺。贷款需求的提高会降低杠杆率对借贷成本的敏感性。据此提出第三个假说：

假说3 杠杆率与贷款成本负相关。下游僵尸企业通过商业信用渠道提高上游正常企业的杠杆率，降低正常企业杠杆率对贷款成本的敏感性，传导债务风险。

三、实证模型和变量构建

(一)计量模型

本文将产业链上下游之间的商业信用拆分为需求侧的应付账款和供给侧的应收账款，分以下三步识别作用渠道。

第一步，通过分析僵尸企业的应付账款情况，呈现需求侧的商业信用使用：

AccPayiut=α0+α1IRiut+α2Zombieiut×IRiut

+α3Zombieiut+α4Xiut+δt+σi

+εiut

(1)

式中，下标i表示企业，u表示企业所在行业，t表示年份。被解释变量AccPayiut为企业应付账款，表示企业使用的商业信用。Zombieiut为哑变量，当企业为僵尸企业时赋值为1，否则赋值为0。IRiut为企业贷款利率，表示通过贷款扩张杠杆率的边际成本。根据假说1，α1的符号预期为正，即贷款利率越高，正常企业越多地使用商业信用。α2是本文关注的核心系数，符号预期为负，即僵尸企业的商业信用使用规模对边际成本的敏感性下降，银行贷款和商业信用的替代关系较弱，甚至不存在(当α1+α2<0时)。

第二步，通过分析下游僵尸企业占比对上游正常企业应收账款的影响，呈现供给侧的商业信用提供：

AccReciut=β0+β1IRiut+β2DsZbut×IRiut

+β3DsZbut+β4Xiut+δt+σi+εiut

(2)

式中，被解释变量AccReciut为正常企业的应收账款，表示正常企业对下游企业提供的商业信用。DsZbut为第t年正常企业i所在行业u的下游行业中僵尸企业的占比。根据假说2，β1的符号预期为负，即在下游没有僵尸企业时，贷款利率越高，正常企业越少地提供商业信用。β2是本文所研究的核心系数，符号预期为正，即产业链下游僵尸企业占比越高，上游正常企业提供的商业信用规模对边际成本的敏感性下降，“被迫”地向外提供更多的商业信用。

第三步，实证考察下游僵尸企业占比对于上游正常企业杠杆率的影响：

Leviut=φ0+φ1IRiut+φ2DsZbut×IRiut

+φ3DsZbut+φ4Xiut+δt+σi+εiut

(3)

式中，被解释变量Leviut为正常企业的杠杆率，表示债务风险。其他变量定义与式(2)中相同。根据假说3，φ1的符号预期为负，即当下游没有僵尸企业时，正常企业会理性地控制杠杆率，随着边际成本升高而降低杠杆率。φ2是本文研究的核心系数，符号预期为正，即下游僵尸企业会降低上游正常企业的杠杆率对边际成本的敏感性，从而扭曲杠杆率、传导风险。

在上述所有回归方程中，Xiut是一系列随时间变化的控制变量。δt是年份固定效应，控制宏观经济波动的影响；σi是企业层面固定效应，控制不随时间变化的微观企业特征。

(二)数据说明和变量构建

1.数据说明。本文的研究基于中国工业企业数据库中的制造业数据展开。由于2008—2013年工业企业数据库的中间投入、短期债务等关键指标缺失严重，因此本文只使用1998—2007年的数据，根据Brandt et al.(2012)的方法对工业企业数据库进行了匹配，并剔除数值异常和错误的样本，具体如下：规模以下、从业人数少于10人的企业；总资产、总负债、工业总产值、固定资产小于0的企业；流动资产大于总资产、利润总额大于总资产、流动负债大于总负债的企业。

由于中国工业企业数据库中1998—2003年应付账款数据的缺失，本文在用到应付账款指标时把样本限制在2004—2007年。需要特别指出的是，由于僵尸企业的投融资决策本身是扭曲的，因此除了对正常企业和僵尸企业异同的分析(表1和表3)，本文其他回归结果中的被解释对象均为上游正常企业。

2.企业杠杆率。杠杆率越高，债务风险越高。目前中国微观企业杠杆率的测度，主要使用总资产相对于净资产的倍数(权益乘数)或资产负债率(纪敏等，2017)。然而在企业资产负债表中，负债总计包括通过银行获得的长短期贷款、通过产业链获得的应付账款及预收账款、发行债券获得的融资等科目。考虑到样本期内，企业外部融资来源主要是银行贷款，债券融资规模较小，且本文主要研究僵尸企业自身扭曲的银行贷款规模和商业信用使用规模及其通过商业信用对上游正常企业的债务风险传导，若直接使用资产负债率度量企业杠杆率，则难以区分商业信用的使用和银行贷款。国外文献在研究企业债务风险时，通常使用银行长期债务和短期债务之和除以总资产衡量企业债务融资水平(Levine et al.，2018)，故本文使用企业的银行贷款情况度量杠杆率。由于数据中没有直接细分的银行贷款，所以本文参考谭语嫣等(2017)的做法，用企业短期负债减去应付账款等应付项作为短期银行贷款，用长期负债作为长期银行贷款。具体而言，用企业短期银行贷款与长期银行贷款之和除以总资产度量企业总杠杆率，记为LevT。根据分析需要，本文进一步把企业杠杆率细分：用企业长期银行贷款除以总资产度量长期杠杆率，记为LevL；用企业短期银行贷款除以总资产度量短期杠杆率，记为LevS。

3.产业链下游的僵尸企业占比。本文对正常企业所在u行业的每个下游行业中僵尸企业占比进行加权平均，构建了下游行业僵尸企业中间投入占比(DsZbInut)和资产占比(DsZbAsut)两个指标。具体度量分如下两步实现：

Dsudt=TIIudt/TIIut

(4)

式中，TIIudt代表d行业在第t年度向u行业购买的中间投入品量，TIIut是u行业在t年的总产出中被用作中间产品的部分，这两者的比值Dsudt则表示u行业向d行业输出的中间产品数量占u行业向全行业输出的所有中间产品数量的比例。由此可知∑dDsudt=1。

其次，本文采用u行业的每个下游行业僵尸企业(Zombiedt)占比的加权平均值表示僵尸企业基于产业链形成的前向关联效应(后文简称产业链效应)：

(5)

式中，DsZbut是u行业的下游行业僵尸企业综合占比。由于u行业的产品也可能被本行业企业作为中间产品使用，为排除行业内部影响的干扰、更为精确地区分产业链效应，在计算DsZbut时没有考虑本行业的僵尸企业，即d≠u。所以

Zombiedt是下游d行业的僵尸企业占比，本文使用两个指标对其进行刻画：

ZombieIndt=∑Z=1Inizdt∑Z=0,1Inizdt

(6)

ZombieAsdt=∑Z=1Asizdt∑Z=0,1Asizdt

(7)

式中，下标Z是僵尸企业的指示变量，Z∈{0，1}，如果企业是僵尸企业则Z=1，是正常企业(即非僵尸企业)则Z=0。ZombieIndt表示d行业中僵尸企业中间投入占d行业所有企业总中间投入的比例，刻画僵尸企业在购买上游行业产品时的重要性。ZombieAsdt是d行业中僵尸企业资产占d行业所有企业总资产的比例，刻画d行业中僵尸企业的相对规模大小。

玉米淀粉4.0%、黄豆粉2.0%、氯化钠0.2%、硫酸铵0.3%、碳酸钙0.4%、蛋白胨0.5%、酵母粉0.5%、硫酸镁0.025%、磷酸二氢钾0.025%、培养基装量30 ml/300 ml三角瓶，在温度(29.0±0.5)℃，转速260 r/min条件下培养22 h。

ZombieIndt和ZombieAsdt这两个指标根据式(5)经过产业关联系数加权平均之后，得到DsZbInut和DsZbAsut，分别代表u行业的下游行业僵尸企业中间投入占比和僵尸企业资产占比。

4.商业信用。本文将商业信用拆分为使用方的应付账款和供给方的应收账款。参考方明月(2014)，本文在探讨下游僵尸企业如何影响上游企业提供的商业信用时，被解释变量是正常企业应收账款占销售额的比例，记为AccReciut。由于应收账款指标存在大量缺失，本文采用应收账款净额作为其替代变量。(3)在探讨僵尸企业如何扭曲性地使用商业信用时，本文构建了两个指标来衡量应付账款规模：企业应付账款的对数(lnAccPayT)和企业应付账款除以中间投入总额(AccPayI)。

5.其他控制变量。企业层面的控制变量包括：企业贷款利率(IR)，参考谭语嫣等(2017)，用利息支出除以上年贷款总额计算，贷款利率衡量企业的信贷成本，是影响企业融资决策的关键因素(陈胜蓝和马慧，2018)。销售增长率(Sgrowth)，用销售收入的增长率度量。企业规模(Size)，用总资产对数值度量。总资产回报率(ROA)，用利润总额除以总资产度量。有形资产(Tangible)，用有形资产占总资产的比例度量。企业年龄(Age)用样本年份与企业成立年份差值的对数度量。出口虚拟变量(Export)，如果当年企业出口交货值大于0则Export=1，否则记为0。企业的所有制性质(SOE)，如果企业为国有企业，则记为1，否则为0。企业市场份额(Mktshare)用企业销售额与所在行业销售总额的比例度量。

本文主要探讨下游僵尸企业对上游正常企业杠杆率的影响，构建DsZbInut和DsZbAsut两个下游僵尸企业占比的度量指标。但是，除了产业链效应外，企业出于运输成本和经济集聚等原因，往往就近采购(马述忠和张洪胜，2017)。对特定企业来说，跨行业的产业链很可能位于企业所处区域之内，使得DsZbInut和DsZbAsut系数所代表的含义既可能是商业信用渠道的影响，也可能是与区域特征相关的其它渠道的影响。如谭语嫣等(2017)发现，正常企业的投资规模随着所在省份僵尸企业比例升高而下降，僵尸企业挤压了正常企业尤其是市场势力较弱的民营企业可获得的信贷资源。李旭超等(2018)发现，僵尸企业增加了其所在省份正常企业的税负，财政越紧张的省份扭曲越严重。考虑到企业融资的金融市场分割(罗伟和吕越，2015)和税收征管的辖区特征(白云霞等，2019)，本文在回归中加入上游企业所在省份的僵尸企业资产占比(ProvZb)、所在行业的僵尸企业资产占比(IndZb)这两个变量用以控制可能存在的区域相关的渠道，分离出下游僵尸企业通过商业信用渠道对上游企业融资决策造成的影响。行业层面的控制变量还包括下游行业的市场集中度(DSHHI)和正常企业所在行业的市场集中度(HHI)。

6.工具变量。为了进一步解决可能存在的反向因果和遗漏变量问题，本文对下游僵尸企业占比和贷款利率使用了工具变量。

下游僵尸企业占比的工具变量。本文参考李旭超等(2018)，选择样本初期1998年行业的国有企业份额与前一年全国国有企业资产负债率的乘积作为行业僵尸企业比例的工具变量进行回归。该工具变量同样地根据式(5)按照产业关联指数进行加权平均。由于国有企业中僵尸企业比重更高，满足相关性要求，同时样本初期1998年行业国有企业份额是前定变量，与当期的企业融资决策不相关，满足外生性要求。为增加时间维度上的变化从而避免工具变量被固定效应吸收，将其与前一年全国国有企业资产负债率相乘。

企业贷款利率的工具变量。本文使用企业贷款利率的行业均值作为企业贷款利率的工具变量。首先，行业层面的利率水平通常由行业资金需求、货币政策的产业偏向、贷款人的产业歧视等企业外部环境决定，理论上与单家企业的特征无关，满足外生性。其次，行业层面的利率水平又会影响单家企业贷款时的利率商定，满足相关性。此外，根据两阶段最小二乘法(2SLS)的原理，当一个回归模型中同时出现两个内生变量和这两个内生变量的交乘项时，交乘项也是内生的，若能找到这两个内生变量的有效工具变量，则这两个内生变量的有效工具变量的乘积可以作为该交乘项的有效工具变量。

为方便解读回归结果，本文所有的比例变量都乘以100。为了排除极端值对回归结果的干扰，本文对企业层面的比例变量进行了1%的缩尾处理。为了处理潜在的反向因果等内生性问题，在回归分析中均使用解释变量的滞后一期。变量的描述性统计如表2所示。

表2 主要变量的描述性统计

四、实证结果

(一)商业信用的使用：僵尸企业与正常企业的对比

本文首先探讨僵尸企业的债务融资特征，以验证假说1。表3基于模型设定式(1)，加入核心解释变量企业贷款利率(IR)及其与僵尸企业虚拟变量的交互项(IR×Zombie)。其中，列(1)和列(2)以应付账款总额的对数做被解释变量，列(3)和列(4)以应付账款除以中间投入总额做被解释变量，列(1)～列(4)均加入了前文设定的企业层面控制变量和年份固定效应，并使用3位代码行业层面的聚类标准误，列(2)和列(4)进一步加入了企业固定效应。在所有回归结果中，企业贷款利率的估计系数均显著为正，即银行贷款成本越高，正常企业越倾向于使用商业信用融资，具有边际成本敏感性，符合预期；交互项的估计系数均为负，仅在列(2)没有统计显著性，即相对正常企业，僵尸企业的商业信用使用规模对贷款成本的敏感性下降，与预期相符，支持假说1。

表3 僵尸企业贷款成本与商业信用的关系

说明：控制变量包括：销售增长率(Sgrowth)、规模(Size)、总资产回报率(ROA)、有形资产占比(Tangible)、年龄(Age)、是否出口(Export)、是否国企(SOE)、企业市场份额(MktShare)。

对表3列(4)做进一步分析可知，对于样本中的僵尸企业，贷款利率对应付账款的边际效应为负(0.398-0.425<0)，即随着贷款成本的下降，僵尸企业反而使用更多的商业信用。考虑到僵尸企业通常获得“利息补贴”的事实，贷款利率较低，且僵尸企业在使用大量贷款的同时，也使用了较多的商业信用，商业信用与银行贷款的替代效应在僵尸企业中不复存在。这也进一步说明，僵尸企业对商业信用的使用具有扭曲性。僵尸企业过度使用商业信用的情况可能会对上游商业信用的供给产生影响。

(二)商业信用的供给：僵尸企业对上游正常企业的影响

接下来，本文通过分析下游僵尸企业占比对上游正常企业应收账款的影响，探究僵尸企业扭曲性的商业信用使用规模如何影响上游正常企业商业信用的供给规模及其对贷款成本的敏感性，以验证假说2。

表4报告了基于式(2)的回归结果。列(1)仅将企业贷款利率作为核心解释变量。列(2)进一步引入中间投入维度的下游僵尸企业占比(DsZbInp)及其与贷款利率的交互项(IR×DsZbInp)。列(3)汇报对下游僵尸企业占比和贷款利率使用工具变量进行2SLS回归的第二阶段结果。列(4)与列(2)相对应，列(5)与列(3)相对应，仅更换使用资产维度的下游僵尸企业占比(DsZbAs)。列(3)和列(5)中工具变量的数量恰好等于内生变量的数量，且通过了弱工具变量检验，结果具有一致性。

表4 僵尸企业对上游正常企业应收账款的影响

说明：控制变量包括：销售增长率(Sgrowth)、规模(Size)、总资产回报率(ROA)、有形资产占比(Tangible)、年龄(Age)、是否出口(Export)、是否国企(SOE)、企业市场份额(MktShare)、所在行业的HHI指数(HHI)、下游行业的HHI指数(DSHHI)、所在省份的僵尸企业资产占比(ProvZb)、所在行业的僵尸企业资产占比(IndZb)。弱工具变量检验汇报工具变量的Cragg-Donald Wald F值。所有回归均控制了年份固定效应和企业固定效应。下表同。

表4列(1)结果显示，企业贷款利率的估计系数显著为负，在列(2)～列(5)等不同模型设定中均保持一致，并且系数的绝对值在各列中相接近，具有稳健性。这意味着，在下游没有僵尸企业时，随着利率的升高，正常企业越来越少地向外提供商业信用，具有边际成本敏感性，符合预期。列(2)～列(5)结果显示，下游僵尸企业占比及其与企业贷款利率交互项的估计系数均显著为正。这意味着，给定利率水平，下游僵尸企业越多，上游正常企业提供的商业信用越多，且其提供的商业信用规模对边际成本的敏感性越低，具有一定扭曲性。以列(2)结果为基准可知，在均值处，下游僵尸企业中间投入占比提高1个百分点，上游正常企业的应收账款上升约0.3个百分点(0.016×9.953+0.138=0.297)，具有经济显著性，支持假说2。

(三)银行贷款的依赖：僵尸企业对上游正常企业杠杆率的影响

本文进一步研究僵尸企业通过商业信用渠道对上游正常企业杠杆率的影响，以验证假说3。基于式(3)的回归结果见表5。各列的模型设定与表4相同。

表5 僵尸企业对上游正常企业杠杆率的影响：基准回归

表5中被解释变量为上游正常企业杠杆率。表5列(1)结果显示，企业贷款利率(IR)的估计系数均显著为负，并在列(2)～列(5)变换度量指标、使用工具变量等不同模型设定的回归分析中保持一致。这说明，当下游没有僵尸企业时，正常企业的杠杆率会随着贷款利率的上升而下降，具有边际成本敏感性，符合预期。列(2)～列(5)结果显示，企业贷款利率与下游僵尸企业占比交互项的估计系数均显著为正。这意味着，在其他条件不变的情况下，下游僵尸企业越多，正常企业的杠杆率对边际成本越不敏感，杠杆率越高，支持假说3。

杠杆率对企业绩效的影响随债务结构呈现异质性(刘晓光和刘元春，2019)，因此有必要了解僵尸企业对上游正常企业杠杆率结构的影响。表6汇报基于式(3)对僵尸企业占比和企业贷款利率使用工具变量进行2SLS回归分析第二阶段的结果。工具变量数和内生变量数相等，且均通过弱工具变量检验。

表6 僵尸企业对上游正常企业杠杆率的影响：杠杆结构

表6列(1)～列(2)中被解释变量是企业长期杠杆率，差别在于下游僵尸企业占比度量指标。结果显示，核心解释变量的估计系数均在统计上不显著。这意味着下游僵尸企业对上游正常企业长期杠杆率没有扭曲性影响。表6列(3)～列(4)中被解释变量是短期杠杆率，结果显示，企业贷款利率的估计系数均显著为负，与下游僵尸企业占比指标交互项的估计系数均显著为正。这意味着，下游僵尸企业降低了上游正常企业短期杠杆对于贷款成本的敏感性，主要扭曲了上游正常企业的短期杠杆。考虑到中国企业债务以短期债务为主的事实(钟宁桦等，2016)以及短期债务蕴含的高风险性(刘晓光和刘元春，2019)，僵尸企业及其产业链效应造成的短期杠杆率扭曲应当引起重视。

(四)异质性分析

当僵尸企业大量集中于产业链下游时，其主要通过支付拖欠等“强制性”商业信用渠道扭曲上游正常企业杠杆率，若提高上游供给者合法权益受保护程度，或许可以保护上游正常企业“债权”，帮助其收回欠款，减少“被迫”提供的商业信用规模，进而降低杠杆率的扭曲程度。为验证这一逻辑，本文使用樊纲指数中“对生产者合法权益的保护”指标计算各省在本文观察区间的平均得分，并以中位数将企业样本分为两个子样本进行回归分析。

表7报告了对企业贷款利率和僵尸企业占比使用工具变量基于式(2)进行2SLS回归的结果。Panel A中使用中间投入维度的下游僵尸企业占比指标；Panel B中使用资产维度的下游僵尸企业占比指标，其余设定相同。

表7 僵尸企业对上游正常企业应收账款和杠杆率的影响：产权保护异质性

表7中Panel A的列(1)～列(4)为高产权保护组，列(5)～列(8)为低产权保护组。列(1)和列(5)中被解释变量为企业应收账款情况，僵尸企业占比和企业贷款利率交互项的估计系数均为正，但仅在低产权保护组统计显著。列(2)和列(6)中被解释变量为企业杠杆率，交互项的估计系数均显著为正，但系数的绝对值在低产权保护组明显大于高产权保护组。列(3)和列(7)中被解释变量为企业长期杠杆率，交互项的估计系数在统计上均不显著。列(4)和列(8)中被解释变量为企业短期杠杆率，交互项的估计系数均显著为正，但系数的绝对值在低产权保护组明显大于高产权保护组。综上可知，债务风险从僵尸企业向上游正常企业的传导，在产权保护较差的地区更为严重。反过来讲，提升对生产者合法权益的保护程度，能够有助于降低僵尸企业对产业链上游正常企业杠杆率的扭曲程度，阻滞债务风险在实体经济内的传导。Panel B使用资产维度的下游僵尸企业占比指标，结果与Panel A保持一致，说明针对产权保护异质性的分析结论具有稳健性。

(五)稳健性讨论

本文的实证结果具有稳健性，结论可靠。本文使用的解释变量均相对被解释变量滞后一期，一定程度上处理了潜在的反向因果问题。在各个回归分析中，本文均参考已有研究，使用了企业、行业和省份层面的控制变量，并控制了企业固定效应和年份固定效应，一定程度上处理了潜在的遗漏变量问题。值得再次说明的是，本文使用基于2002年《中国投入产出表》计算的产业关联指数加权平均构建下游僵尸企业占比，并控制上游企业所在省份的僵尸企业资产占比、所在行业的僵尸企业资产占比等一系列控制变量，一定程度上控制了僵尸企业影响上游正常企业杠杆率的其他潜在渠道。本文在计算下游僵尸企业占比时，分别采用了中间投入和资产两个维度进行度量，一定程度上处理了测量误差问题。本文还针对下游僵尸企业占比以及企业贷款利率可能的内生性，使用了恰当的工具变量进行2SLS回归分析，进一步处理了潜在的内生性问题。在工具变量方面，本文还尝试使用了每年央行规定的人民币基准贷款利率与上游企业所处地区的银行数量的对数的交乘项作为企业贷款利率的工具变量，并得到了与正文工具变量回归相一致的结果。这一新工具变量基于Bartik IV的思想构造(Goldsmith-Pinkham et al.，2020)：一方面，银行以央行规定的基准贷款利率为基础决定企业的具体贷款利率，满足相关性；另一方面，央行设置的基准贷款利率以及地区银行数量并不受单家企业经营绩效的影响。基准贷款利率是由央行考虑人民币汇率、预期通货膨胀率等因素后设定，且各地区的银行数量主要受中央管制的影响，商业银行的设立、银行支行设置等施行的是审批制，满足排他性。此外，本文使用企业所在行业杠杆的75%分位数替代50%的门槛值来识别僵尸企业，使用较新的2007年《中国投入产出表》来计算产业链上下游关联度，结论仍然成立。所有具有可比性的回归分析，均呈现了一致性的结论，表明本文的实证结果是稳健的。

五、结论

促进国内大循环的畅通和实体经济健康发展是增强我国经济质量优势的两个重要方面，在待改革的关键环节堵点上具有共性。在推进供给侧结构性改革过程中，防风险和稳增长等多重目标对精准施策提出了高要求，实体经济内部企业间的复杂联动关系更是要求系统发力应当避免“头痛医头脚痛医脚”式调控。本文抓住僵尸企业这一困扰中国实体经济的“顽疾”，探究产业链下游僵尸企业对产业链上游正常企业杠杆率的影响，厘清债务风险在实体经济中的传导机制，为精准施策和系统发力促进实体经济健康发展提供有益启示。

本文呈现了一种扭曲性企业杠杆率的生成机制，识别有碍国内大循环畅通和实体经济健康发展的一个关键环节堵点，启示了实现稳增长与防风险长期均衡的一个政策思路，具有重要政策意义。具体而言，保护生产者的合法权益，营造良好的商业环境，减少企业间债务拖欠，形成健康的产业链上下游关系，让企业杠杆率的决定回归市场规则，让供需循环更趋合理、国内大循环更加顺畅。积极稳妥促进制造业市场出清，破除僵尸企业及其产业链效应，有助于做实做强做优实体经济，釜底抽薪地实现防风险和稳增长。