僵尸企业识别标准的中国适用性检验与修正——基于中国工业企业数据的分析
|
摘要
僵尸企业的存在扭曲资源配置机制,降低要素生产效率,侵蚀经济高质量发展根基。清理处置僵尸企业,要对其进行精准识别,关键是在对现有标准进行适用性检验的基础上,构建有效的中国僵尸企业识别标准。进行适用性检验,一要根据僵尸企业内涵提炼其本质特征;二要从识别标准中提取其识别条件;三要运用中国微观企业数据对二者进行匹配。基于中国工业企业数据的实证检验发现,现有识别标准对中国僵尸企业的识别都存在一定的偏误。借鉴现有标准识别逻辑,通过CHK标准、修正的盈利能力标准、贷款展期标准和连续两年标准等四次认定,不仅能"去伪存真"、剔除外部援助及短期因素影响,更能有效解决CHK标准中会计处理问题、FN标准中"盈利能力标准"和"常青贷款标准"设置失当问题以及实际利润法中"营业外收入"与"补贴收入"混淆问题。在时间、所有制、行业和区域层面比较分析发现,本文标准的识别结果不仅符合学界对于中国僵尸企业形势变动的判断,更能较好地解决识别过程中"取伪""弃真"错误。
The existence of zombie enterprises distorts the mechanism of resource allocation,reduces the efficiency of factor production and erodes the foundation of high-quality economic development. In the process of cleaning up and disposing zombie enterprises,the key to accurate identification is to establish an effective identification standard for Chinese zombie enterprises on the basis of examining the applicability of existing standards. To conduct the examination,we should firstly extract the essential characteristics of zombie enterprises according to their connotations. Secondly,we need to extract recognition conditions from the recognition criteria.Thirdly,we should use Chinese micro enterprises data to match the above two. Based on the empirical test of Chinese industrial enterprises data, we find that the existing identification standards have some biases in the identification of Chinese zombie enterprises. Using existing standard recognition logic and doing four times identification( through CHK standard,revised profitability standard,loan extension standard and consecutive two-year standard),we can not only disentangle truth from falsehood,eliminate the influence of external assistance and short-term factors,but effectively solve the problem of accounting treatment in CHK standard,inappropriate set of "profitability standard " and "continuing lending standard " in FN standard,confusion between "nonbusiness income " and "subsidies income " problem in actual profits method.Comparative analysis of time,ownership,industry and region shows that,the results of the standard identification in this paper can not only conform to the judgment of the academia on the situation changes of Chinese zombie enterprises,but also better solve the "false "and "true "mistakes in the identification process.
The existence of zombie enterprises distorts the mechanism of resource allocation,reduces the efficiency of factor production and erodes the foundation of high-quality economic development. In the process of cleaning up and disposing zombie enterprises,the key to accurate identification is to establish an effective identification standard for Chinese zombie enterprises on the basis of examining the applicability of existing standards. To conduct the examination,we should firstly extract the essential characteristics of zombie enterprises according to their connotations. Secondly,we need to extract recognition conditions from the recognition criteria.Thirdly,we should use Chinese micro enterprises data to match the above two. Based on the empirical test of Chinese industrial enterprises data, we find that the existing identification standards have some biases in the identification of Chinese zombie enterprises. Using existing standard recognition logic and doing four times identification( through CHK standard,revised profitability standard,loan extension standard and consecutive two-year standard),we can not only disentangle truth from falsehood,eliminate the influence of external assistance and short-term factors,but effectively solve the problem of accounting treatment in CHK standard,inappropriate set of "profitability standard " and "continuing lending standard " in FN standard,confusion between "nonbusiness income " and "subsidies income " problem in actual profits method.Comparative analysis of time,ownership,industry and region shows that,the results of the standard identification in this paper can not only conform to the judgment of the academia on the situation changes of Chinese zombie enterprises,but also better solve the "false "and "true "mistakes in the identification process.
引文
1.白重恩、张钟文,2018:《产业政策对全要素生产率增长作用机制的研究——基于特惠模式的视角》,“中国工业经济学会2018年年会暨中国经济高质量发展研讨会”会议论文。
2.陈林,2018:《中国工业企业数据库的使用问题再探》,《经济评论》第6期。
3.董登新,2016:《如何识别垃圾股和僵尸企业?》,《金融界》,4月15日。参见http://opinion. jrj. com. cn/2016/04/15083220832201.shtml。
4.何帆、朱鹤,2016:《僵尸企业研究系列(1-9)》,《财智研究》,1月11日至3月8日。参见http://pmi.caixin.com/2016-01-11/100898020.html。
5.黄少卿、陈彦,2017:《中国僵尸企业的分布特征与分类处置》,《中国工业经济》第3期。
6.李霄阳、瞿强,2017:《中国僵尸企业:识别与分类》,《国际金融研究》第8期。
7.林毅夫、刘明兴、章奇,2004:《政策性负担与企业的预算软约束:来自中国的实证研究》,《管理世界》第8期。
8.聂辉华、江艇、张雨潇、方明月,2016:《我国僵尸企业的现状、原因与对策》,《宏观经济管理》第9期。
9.聂辉华、江艇、杨汝岱,2012:《中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题》,《世界经济》第5期。
10.申广军,2016:《比较优势与僵尸企业:基于新结构经济学视角的研究》,《管理世界》第12期。
11.谭语嫣、谭之博、黄益平、胡永泰,2017:《僵尸企业的投资挤出效应:基于中国工业企业的证据》,《经济研究》第5期。
12.杨汝岱,2015:《中国制造业企业全要素生产率研究》,《经济研究》第2期。
13.朱鹤、何帆,2016:《中国僵尸企业的数量测度及特征分析》,《北京工商大学学报(社会科学版)》第4期。
14.朱舜楠、陈琛,2016:《“僵尸企业”诱因与处置方略》,《改革》第3期。
15.Ahearne,A. G.,and N. Shinada. 2005.“Zombie Firms and Economic Stagnation in Japan.” International Economics and Economic Policy 2(4):363-381.
16.Caballero,R. J.,T. Hoshi,and A. K. Kashyap. 2008.“Zombie Lending and Depressed Restructuring in Japan.”American Economic Review 98(5):1943-1977.
17.Fukuda,S.,and J. Nakamura. 2011.“Why Did ‘Zombie’ Firms Recover in Japan?” The World Economy34(7):1124-1137.
18.Hoshi,T.2006.“Economics of the Living Dead.”The Japanese Economic Review 57(1):30-49.
19.Hoshi,T.,and Y. Kim.2012.“Macroprudential Policy and Zombie Lending in Korea.”ABFER Working Paper1017.
20.Kane,E.J.1987.“Dangers of Capital Forbearance:The Case of the FSLIC and‘Zombie’S&Ls.”Contemporary Economic Policy 5(1):77-83.
21.Kane,E.J.1993.“What Lessons Should Japan Learn from the US Deposit Insurance Mess?”Journal of Japanese and International Economics 7(4):329-355.
22.Kane,E. J. 2000.“Capital Movements,Banking Insolvency,and Silent Runs in the Asian Financial Crisis.”Pacific-Basin Finance Journal 8(2):153-175.
23.Peek,J.E.,and S.Rosengren.2005.“Unnatural Selection:Perverse Incentives and the Misallocation of Credit in Japan.”American Economic Review 95(4):1144-1166.
24.Shen,Guangjun,and Binkai,Chen.2017.“Zombie Firms and Over-capacity in Chinese Manufacturing.”China Economic Review 44:327-342.
25.Tan,Yuyan,Yiping Huang,and W.T.Woo.2016.“Zombie Firms and the Crowding-out of Private Investment in China.”Asian Economic Papers 15(3):32-55.
(1)由于篇幅原因,自生能力缺失企业比重数据没有列出,如需可向作者索取。
(1)2017年5月10日,财政部对《企业会计准则第16号——政府补助》进行修订,将政府补助定义为企业从政府无偿取得货币性资产或非货币性资产,反映在利润表中的“营业利润”项目之上单独列报的“其他收益”项目中。
(1)ISI是IDR和SI的交互项,在表4、表5中有涉及。
(1)由于营业外收入、补贴收入分别在2000-2003年和2009年缺失,根据二者与“政府补助”的关系,我们分别以补贴收入和营业外收入对其进行拟合替代。
(1)为突出僵尸企业行业占比的变化趋势,图3中的行业分布图,是根据本文标准识别结果中僵尸企业行业占比由高到低排序的。
(2)CHK标准识别结果中,占比最高的5个行业是通信设备与计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、烟草制品业、印刷业和记录媒介的复制、文教体育用品制造业; FN标准识别结果中,占比最高的5个行业是印刷业和记录媒介的复制、通信设备与计算机及其他电子设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学纤维制造业、石油加工与炼焦及核燃料加工业;实际利润法识别结果中,占比最高的5个行业是烟草制品业、印刷业和记录媒介的复制、饮料制造业、医药制造业、非金属矿物制品业。
(3)CHK标准识别结果中,占比最低的5个行业是木材加工及木竹藤棕草制品业、农副食品加工业、饮料制造业、非金属矿物制品业、食品制造业; FN标准识别结果中,占比最低的5个行业是木材加工及木竹藤棕草制品业、农副食品加工业、工艺品及其他制造业、家具制造业、橡胶制品业;实际利润法识别结果中,皮革毛皮与羽毛(绒)及其制品业、家具制造业、工艺品及其他制造业、金属制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业。
2.陈林,2018:《中国工业企业数据库的使用问题再探》,《经济评论》第6期。
3.董登新,2016:《如何识别垃圾股和僵尸企业?》,《金融界》,4月15日。参见http://opinion. jrj. com. cn/2016/04/15083220832201.shtml。
4.何帆、朱鹤,2016:《僵尸企业研究系列(1-9)》,《财智研究》,1月11日至3月8日。参见http://pmi.caixin.com/2016-01-11/100898020.html。
5.黄少卿、陈彦,2017:《中国僵尸企业的分布特征与分类处置》,《中国工业经济》第3期。
6.李霄阳、瞿强,2017:《中国僵尸企业:识别与分类》,《国际金融研究》第8期。
7.林毅夫、刘明兴、章奇,2004:《政策性负担与企业的预算软约束:来自中国的实证研究》,《管理世界》第8期。
8.聂辉华、江艇、张雨潇、方明月,2016:《我国僵尸企业的现状、原因与对策》,《宏观经济管理》第9期。
9.聂辉华、江艇、杨汝岱,2012:《中国工业企业数据库的使用现状和潜在问题》,《世界经济》第5期。
10.申广军,2016:《比较优势与僵尸企业:基于新结构经济学视角的研究》,《管理世界》第12期。
11.谭语嫣、谭之博、黄益平、胡永泰,2017:《僵尸企业的投资挤出效应:基于中国工业企业的证据》,《经济研究》第5期。
12.杨汝岱,2015:《中国制造业企业全要素生产率研究》,《经济研究》第2期。
13.朱鹤、何帆,2016:《中国僵尸企业的数量测度及特征分析》,《北京工商大学学报(社会科学版)》第4期。
14.朱舜楠、陈琛,2016:《“僵尸企业”诱因与处置方略》,《改革》第3期。
15.Ahearne,A. G.,and N. Shinada. 2005.“Zombie Firms and Economic Stagnation in Japan.” International Economics and Economic Policy 2(4):363-381.
16.Caballero,R. J.,T. Hoshi,and A. K. Kashyap. 2008.“Zombie Lending and Depressed Restructuring in Japan.”American Economic Review 98(5):1943-1977.
17.Fukuda,S.,and J. Nakamura. 2011.“Why Did ‘Zombie’ Firms Recover in Japan?” The World Economy34(7):1124-1137.
18.Hoshi,T.2006.“Economics of the Living Dead.”The Japanese Economic Review 57(1):30-49.
19.Hoshi,T.,and Y. Kim.2012.“Macroprudential Policy and Zombie Lending in Korea.”ABFER Working Paper1017.
20.Kane,E.J.1987.“Dangers of Capital Forbearance:The Case of the FSLIC and‘Zombie’S&Ls.”Contemporary Economic Policy 5(1):77-83.
21.Kane,E.J.1993.“What Lessons Should Japan Learn from the US Deposit Insurance Mess?”Journal of Japanese and International Economics 7(4):329-355.
22.Kane,E. J. 2000.“Capital Movements,Banking Insolvency,and Silent Runs in the Asian Financial Crisis.”Pacific-Basin Finance Journal 8(2):153-175.
23.Peek,J.E.,and S.Rosengren.2005.“Unnatural Selection:Perverse Incentives and the Misallocation of Credit in Japan.”American Economic Review 95(4):1144-1166.
24.Shen,Guangjun,and Binkai,Chen.2017.“Zombie Firms and Over-capacity in Chinese Manufacturing.”China Economic Review 44:327-342.
25.Tan,Yuyan,Yiping Huang,and W.T.Woo.2016.“Zombie Firms and the Crowding-out of Private Investment in China.”Asian Economic Papers 15(3):32-55.
(1)由于篇幅原因,自生能力缺失企业比重数据没有列出,如需可向作者索取。
(1)2017年5月10日,财政部对《企业会计准则第16号——政府补助》进行修订,将政府补助定义为企业从政府无偿取得货币性资产或非货币性资产,反映在利润表中的“营业利润”项目之上单独列报的“其他收益”项目中。
(1)ISI是IDR和SI的交互项,在表4、表5中有涉及。
(1)由于营业外收入、补贴收入分别在2000-2003年和2009年缺失,根据二者与“政府补助”的关系,我们分别以补贴收入和营业外收入对其进行拟合替代。
(1)为突出僵尸企业行业占比的变化趋势,图3中的行业分布图,是根据本文标准识别结果中僵尸企业行业占比由高到低排序的。
(2)CHK标准识别结果中,占比最高的5个行业是通信设备与计算机及其他电子设备制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、烟草制品业、印刷业和记录媒介的复制、文教体育用品制造业; FN标准识别结果中,占比最高的5个行业是印刷业和记录媒介的复制、通信设备与计算机及其他电子设备制造业、黑色金属冶炼及压延加工业、化学纤维制造业、石油加工与炼焦及核燃料加工业;实际利润法识别结果中,占比最高的5个行业是烟草制品业、印刷业和记录媒介的复制、饮料制造业、医药制造业、非金属矿物制品业。
(3)CHK标准识别结果中,占比最低的5个行业是木材加工及木竹藤棕草制品业、农副食品加工业、饮料制造业、非金属矿物制品业、食品制造业; FN标准识别结果中,占比最低的5个行业是木材加工及木竹藤棕草制品业、农副食品加工业、工艺品及其他制造业、家具制造业、橡胶制品业;实际利润法识别结果中,皮革毛皮与羽毛(绒)及其制品业、家具制造业、工艺品及其他制造业、金属制品业、木材加工及木竹藤棕草制品业。
© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号 地址：北京市海淀区学院路29号 邮编：100083 电话：办公室：(+86 10)66554848；文献借阅、咨询服务、科技查新：66554700 |