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为什么“僵尸”企业在日本复苏？
信一福田（东京大学） 俊一村（日本开发银行）
摘要：20世纪90年代日本经济经历了长期的衰退。以往的研究表明，对借入常青贷款的陷入困境的企业称为“僵尸企业”，就日本经济的稳定性而言，这种企业的存在扭曲了市场纪律，并造成了经济复苏的重大延迟。然而，最终破产的僵尸企业是罕见的。事实上，大部分的“僵尸”企业在21世纪上半期基本上恢复了。本文的目的是调查为什么僵尸企业在日本复苏。我们首先拓展了 Caballero，Hoshi，和 Kashyap (2008) 的模型并识别了上市公司中的僵尸企业。接着，我们研究了企业重组的性质，因为企业重组对于僵尸企业的复苏很有用。我们的多项logistic回归分析表明减少僵尸企业的劳动力以及出售固定资产都有助于僵尸企业的复苏。然而，没有会计透明度或通过阻碍经理人的激励措施的企业重组是无效的。此外，企业重组缺乏有效的宏观经济环境的有利条件，以及大量的外部资金支持。
关键词：企业重组，常青借贷，日本迷失的十年
- 引言
20世纪90年代的日本经济经历了长时间的衰退。由于日本的一些银行无法适应这种冲击使得这种负面冲击严重损害了抵押品的价值。然而，一些银行继续向陷入困境的借款人提供信贷，这些企业被称为“僵尸企业”。 以往的研究包括Peek和Rosengren（2005）以及 Caballero，Hoshi，和 Kashyap (2008) 表明对借入常青贷款的陷入困境的企业称为“僵尸企业”，就日本经济的稳定性而言，这种企业的存在扭曲了市场纪律，并造成了经济复苏的重大延迟。“软预算约束”下，陷入困境的日本银行被激励为弱势企业提供信贷，其中一些企业已经资不抵债（参见，例如，Berglof和Roland[1995]和Dewatripont和Maskin[1995]）。在这些情况下，一个适当的方法本应用来处理这些破产企业。
银行继续向社会效率低下的僵尸企业提供贷款看上去是合理的，一些低效的企业由于常青贷款而继续保持漂浮状态。然而，最终破产的僵尸企业是罕见的。事实上，大部分的“僵尸”企业在21世纪上半期基本上恢复了。如图1所示，日本经济已经在21世纪上半期从长期的衰退中复苏了并且实现了知道2008年夏的持续增长。如果陷入困境的公司没有社会价值，他们最终的破产将是不可避免的。
本文的目的是调查为什么僵尸企业在日本复苏。我们首先拓展了 Caballero，Hoshi，和 Kashyap (2008) 的模型并识别了上市公司中的僵尸企业。接着，我们研究了企业重组的性质，因为企业重组对于僵尸企业的复苏以及将僵尸企业移动到“非僵尸”类别很有用。我们的多项logistic回归分析表明减少僵尸企业的劳动力以及出售固定资产都有助于僵尸企业的复苏。僵尸企业复苏的一个主要驱动因素是金融危机期间及之后的巨大的结构性变化。然而，没有会计透明度或通过阻碍经理人的激励措施的企业重组是无效的。此外，我们发现，企业重组缺乏有效的宏观经济环境的有利条件，以及大量的外部资金支持。这些结果表明为了使金融危机之后的困境企业复苏，我们需要更多的企业重组的先决条件。
在以往的研究中，Fukuda和Koibuchi（2006）表明，日本银行业危机下，“休克疗法”在提高大型企业的绩效方面是有效的。相比之下，Fukuda和Koibuchi（2007）认为，“休克疗法”在提高那些易于受到负面外部性冲击的中小型企业的绩效方面并不怎么有效。我们的结论与他们的是一致的，都强调对僵尸企业的复苏要实行重大且迅速的企业重组。然而，由于“休克疗法”伴随着相当大的损失，良好的宏观经济环境和雄厚的资金支持是有效企业重组的必要条件。
本文按下列方式组织。第2节从上市公司中识别出僵尸企业。第3节解释了我们用多项式模型来探索企业重组的性质，企业重组对于复苏僵尸企业是起作用的。第4节介绍了解释变量的描述性统计。第5节报告基线估计结果。第6节表示两个子样本期的估计结果，第7节报告了企业重组对健康企业利润的影响。第8节总结了我们的主要结论，并讨论了它们的含义。
2.如何识别僵尸企业？
2.1.方法论
为了研究为什么僵尸公司恢复，关键是要首先确定哪些企业可以归类为僵尸企业。 Caballero，Hoshi，和 Kashyap (2008) ，简称为CHK，将僵尸企业定义为那些利息支付低于假设无风险利率支付的企业。基本思想是，陷入困境的企业一定获得了实质利益的救济；因此，其支付的利息一直低于健康企业。CHK标准的有吸引力的特点是它基于一个简单的标准来识别僵尸企业。然而，它也是一个有争议的识别僵尸企业的方法，其中有一两个错误值得注意。
第一，CHK可能会将健康企业误认为僵尸企业。CHK使用优惠贷款利率为无风险率以此来确定僵尸企业。然而，我们观察到一些健康企业的利率也低于优惠贷款利率。这在21世纪的日本很正常，因为在定量宽松货币政策的作用下，日本的经济稳步复苏。
第二，它可能不会将不健康企业识别为僵尸企业。银行允许对其陷入困境的借款人提供利息减免。每当借款人陷入严重的财政困难时，银行都会给予债务减免，以维持企业的生存。特别是，在日本银行业危机期间，陷入困境的银行增加贷款给陷入困境的借款人，以掩盖其不良贷款的实际价值。这种常青贷款允许相当一部分不健康的企业按市场利率支付利息，而不作任何让步。
为了避免类似错误，我们引入了定义僵尸企业的附加标准。首先是“盈利标准”：那些息税前利润（EBIT）超过假设无风险利息支出的企业不是僵尸企业。扣除非营业收入后的税前利润对于健康企业来说绝对不是负的。因此，排除这些有盈利的企业被归类为僵尸企业减少了CHK标准将健康企业误认为僵尸企业的可能性。
另一个标准是“常青贷款标准”，将没有盈利和高杠杆，并增加外部借款的企业归类为僵尸企业。这些企业t年的息税前利润低于无风险利息支出，t-1年的资产负债率大于50%并且t年的借款增加，满足这些条件的企业在t年被识别为僵尸企业。有负税前利润和大量外债的企业不太可能接受新的贷款。因此，通过归类这些企业为僵尸企业，有助于减少CHK标准将不健康企业误判为非僵尸企业的可能性。
2.2僵尸企业的基本特征
类似于CHK所提供的样本，在东京证券交易所（TSE）上市的公司，不包括那些在高增长新兴股票市场的公司，构成本研究的样本。样品周期范围从1995-2004年。数据来源是由日本开发银行编制的企业财务数据库的公司级财务数据。
我们在CHK标准的基础上识别多种行业的僵尸企业，包括制造业、建筑业、房地产行业、零售业（不含九家综合性的贸易公司）和服务业。
图2描述了样本企业中僵尸企业从1995-2004年的份额增长方式。表2分别展示了基于本文的识别方法和基于CHK识别法所计算出的僵尸企业的占比。为了比较，它也展示了同一时期的银行不良贷款利率。从1995-2001年，两种识别法所计算出的僵尸企业占比具有类似的特征，虽然本文识别法计算出的僵尸企业占比总是小于CHK识别法的计算结果。两种识别法都显示在20世纪90年代后期，在长期衰退和银行危机的经济条件下，僵尸企业比率大幅上升。
然而，从2002-2004年，这两类僵尸企业占比表现出相当不同的特点。本文识别法计算出的僵尸企业占比在2002年后大幅下降。这相当于同期不良贷款比率的下降。 然而，CHK识别法计算出的僵尸企业占比却持续增加。可能是因为在定量宽松货币政策下，最初的CHK标准将健康企业误判为僵尸企业从而过高估计了21世纪上半期的僵尸企业数量。
- 多项式Logistic回归模型
本文的主要目的是调查为什么日本在长期衰退后的僵尸企业数量下降。为了回答这个问题，我们估计一个多项式Logistic模型探索哪种企业重组对于僵尸企业的复苏和将它们移动到非僵尸企业类别是起作用的。t年的样本企业是在t-1年被本文识别法识别为僵尸企业的。数据是1995-2004年的不平衡面板数据。在面板数据的基础上估计多项Logistic模型时，我们使用抽样企业的当前状态作为因变量。如果它们继续被归类为僵尸企业，在t年这些企业被编码为1，如果他们移动到非僵尸类别则将它们编码为2。如果企业在t年被摘牌则被编码为3。由于探索退市公司的决定因素超出了本文的范围，下面的分析侧重于被编码为1和2的企业之间的差异。
我们的解释变量包括三类金融变量和几个辅助变量。金融变量的第一类包括那些能够测量僵尸企业重组程度的变量如“劳动力的变化“、“固定资产价值的变化”和“高管奖金无假”。“劳动力的变化”和“固定资产价值的变化”是在记录的变量的时间差的基础上计算的。“无假奖金支付”假值1，当企业在报告了积极利润的情况下仍未能支付奖金给高管时，否则为0。 解雇员工，销售固定资产，并限制高管奖金是陷入困境的日本企业采取的典型的重组方案。根据计划的有效性，我们预期前两个变量负相关和第三个变量正相关。
第二类财务变量是“特殊损失”和“特殊利润”，按总销售额标准化。日本会计制度将非经营性损失视为特殊损失，非营业收入视为特殊利润无论企业何时实现其未实现的资本损失和收益。由于长期衰退，陷入困境的企业隐瞒了财务问题的真实程度，以减少其账簿上报告的损失价值或夸大其报告资本。因此，市场参与者怀疑企业所报告的估值。在这种情况下，特别损失的增加对利益相关者来说并不一定是令人心痛的消息，因为它只是揭示了企业先前对公众隐瞒的损失。相比之下，增加特别收益未必是好消息，因为流动性的暂时增加可能允许企业继续隐瞒他们的真实问题。在一定程度上，这些信号的影响是重要的，显著的积极和消极的迹象分别视为特殊损失和利润。
第三类变量是与公司外部债务和权益相关的财务变量。本类所使用的变量为“负债资产比率”、“累积债务减免”和“虚拟资本的减少”，债务资产比率是指由总资产价值调整的未偿还外债总额。外债较大的企业重组难度较大。因此，我们可以预期的债务资产比率显着负的迹象。与此相反，债务减免和资本减少是由现有的利益相关者提供的资金支持。“累积债务减免”是过去连续三年来已被原谅的债务比率的总和。每个期间的可原谅债务比率是上一年度未偿还债务总额除以已宽恕的债务的价值。“虚拟资本的减少”假设值1，如果一个公司在t年进行资本减少，否则为0。在外部金融支持促进结构重组的过程中，我们可以预期债务减免和资本减少都会有显著的积极迹象。为了允许非线性效应，我们包括一个二次任期的“累积债务减免”作为一个额外的解释变量。
除了上述三种财务指标，还包括以下四个辅助变量：“成为一个僵尸企业的长度”、“总销售额的变化（记录时间差）”、“出口制造模型”和“年仿制品量”。“成为僵尸企业的长度”是指一个企业继续成为僵尸企业的年份。经历了长时间财务危机的企业的复苏是相当具有挑战性的。因此，我们可以预期“成为僵尸企业的长度”为显着的负面迹象。为了解释日本的外部宏观经济环境，其他三个辅助变量也已被包括。 “出口制造业模型”的假定值1，如果公司属于任何九个制造行业（纺织、化工、钢铁、有色金属、机械、电气设备、汽车及零部件、其他运输设备、精密仪器），否则为零。在经历了长时间的衰退之后，日本经济已经在21世纪上半期的危机中恢复过来，改善的宏观经济环境是经济复苏的主要动力之一。特别是，日本出口经历了相当大的增长从而从需求方面有助于日本经济的恢复。剩下的三个辅助变量可能在回归中捕捉到这些影响。
- 离群值的消除和描述性统计
在下面的分析中，我们将一年的劳动力、固定资产总价值或总销售量增加超过90%的，又或者是总销售额除以特别损失或特别利润超过10的，又或者一年内其总销售额下降了90%的企业淘汰为异常值。另外，我们排除了那些已与任何其他上市公司合并的企业或者排除了那些由于与非上市公司合并而受东京证券交易所监视的企业。不包括离群值允许我们避免在时间序列的不连续性，由于兼并和收购和任何其他种类的根本变化在运作中成为持股公司。
表1给出了消除异常值后所有僵尸企业的财务变量的平均值、标准差、最大值和最小值。为了便于比较，还报告了我们样本中所有非僵尸企业的统计数据。该表表明，与非僵尸企业相比，企业重组在僵尸企业中更为突出。例如，平均而言，僵尸企业劳动力减少量高于非僵尸企业。平均而言，僵尸企业和非僵尸企业的固定资产价值的变化都是积极的僵尸和非僵尸公司，但是，对僵尸企业来说，其值接近于0。只有僵尸企业的中位数是负的。此外，与非僵尸企业相比，僵尸公司面临更严重的财务问题和不太有利的外部环境。僵尸企业的特别损失和特别利润，以及资产负债率的平均数和中位数都大于非僵尸企业。非僵尸企业的总销售额变化的平均数和中位数都是是正的，而僵尸企业的都为负。
表2比较了两类僵尸企业的基础数据，包括那些继续归类为僵尸企业的和那些已经恢复的。这比较与随后段落的logistic回归结果直接对应。该表表明，这两类僵尸企业都进行了一些企业重组。然而，已经恢复的僵尸企业的企业重组的程度比那些仍为僵尸企业的企业重组的程度更深。例如，那些已经恢复的企业的固定资产价值和劳动力下降的更为明显。同时，已恢复的企业的按总销售额划分的特别损失更高。与此相反，那些继续归类为僵尸企业的特别利润更高，即使差异在统计学上微不足道。不同的重组程度和方向可能会影响到陷入困境企业随后几年的状况。
- 基线估计
表3显示了我们的多项logistic回归结果。数据涵盖了1995—2004年，除了不可用的数据。样本是在本文识别法基础上排除了离群值后的僵尸企业，确定了离群值在第2节中提到。通过对这些被编码为1的企业标杆，每个系数表明了每个因素在恢复僵尸企业和将他们移动到非僵尸类别的有效性。
为了避免同时偏差我们对所有的解释变量占了一年的滞后。表3报告了两种类型的规格，即，一个没有时间模型和一个有时间模型但没有相关的外部债务和权益变量。我们计算的系数
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