分析湖北省僵尸企业统计数据

分析“僵尸企业”新增信贷投放占比分别与“僵尸企业”数量占比和资产占比之间的关联关系，能够揭示信贷与“僵尸企业”的关联关系。表2~表5分别是总样本下、分地区下、分行业下以及分企业属性下，“僵尸企业”信贷占比分别与“僵尸企业”数量占比和资产占比的相关系数。

在总样本下，信贷占比与数量占比相关系数为0.26，有一定相关性，但没有想象的高，原因可能在于金融信贷部门已经注意到“僵尸企业”问题，开始从“僵尸企业”信贷中脱身；从与资产占比的相关系数来看，为0.78，略有偏高，说明“僵尸企业”在历史上沉淀下来的信贷资产较高，需要逐步清理。

表2　“僵尸企业”信贷占比，与数量占比(或资产占比)相关系数(2000年以后数据)

表3　分地区“僵尸企业”信贷占比，与数量占比(或资产占比)相关系数

续表

注:NA表示相关系数不可得(下同)。

表4　分行业“僵尸企业”信贷占比，与数量占比(或资产占比)相关系数(www.xing528.com)

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表5　分属性“僵尸企业”信贷占比，与数量占比(或资产占比)相关系数

在分地区层面上，僵尸信贷占比与资产占比的相关性普遍较高，只有北京、山东和重庆较低，反映出与总体样本中相一致的情形。如果进一步深入挖掘，将分地区的“僵尸企业”资产占比除以分地区的“僵尸企业”数量，得到分地区的平均每家“僵尸企业”的资产占比会发现，平均每家“僵尸企业”的资产占比是随着时间逐步上升的，说明“僵尸企业”资产集中度是在不断上升的。结合僵尸信贷占比与资产占比的高相关性来看，银行把信贷更多地放在了大企业上。

僵尸信贷占比与数量占比的相关性差异较大，但仔细观察会发现，与数量占比的相关性存在一定东、中、西区域性差异，如福建、广东、江苏、山东、上海、浙江、北京等地区数量相关性较低，说明这些地区僵尸信贷退出“僵尸企业”情况较好；反之，中西部地区信贷占比与数量占比相关系数较高，如云南、云南、西藏、湖北、安徽、辽宁、山西、安徽、河南、吉林、宁夏和青海等地，僵尸信贷退出情况较差。当然，在部分地区也呈现出不同的情形，比如河北、陕西和黑龙江等地比预想的低，天津比预想的要高很多。表明“僵尸企业”退出情况可能会呈现东中西部区域效应，也会有个体差异。

分行业层面上，僵尸信贷占比与资产占比的相关性，除通信设备、计算机等电子设备制造业较低外，其他和分地区样本情形一样，银行信贷在“僵尸企业”形成中的资产沉淀较多，一时难以完全清理。在僵尸信贷占比与数量占比的相关性方面，基本上与预期相吻合，落后产能集中的行业相关性相应较高，反映出银行信贷陷入了“僵尸企业”的泥沼；相反，在有些行业中这个相关系数却非常低，比如通信设备、计算机等电子设备制造业等行业。值得说明的是，有些行业，比如仪器仪表制造业，上市公司数目较少，定义出的“僵尸企业”数量及占比变化较大。此变化是由于基数小造成的，并不能据此对该行业中“僵尸企业”总体变化做出准确的解释。

在分行业层面上，僵尸信贷占比资产占比相关系数较高，与之前总体情况、分地区和分行业的情形相吻合，其中分行业的平均每家“僵尸企业”资产占比的变动趋势与分地区的情形类似，限于篇幅略去。僵尸信贷占比与数量占比相关系数也普遍较高，除了提供公共产品的公众企业和外资企业外，其他性质企业在这一项相关系数上都较高，其中以集体企业和央企最高，民营企业和地方国企紧随其后。