《表1 3 僵尸企业面板logit预警模型回归结果》

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《僵尸企业的识别与预警——来自中国上市公司的证据》

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对于样本内回归，本文选取被解释变量2013-2015年、解释变量2012-2014年的数据，然后利用回归结果对2016年的被解释变量进行预测。回归结果见表13。从中可以看出，混合模型和随机效应模型的结论基本一致，而随机效应模型更优。t年为僵尸企业在t+1年仍为僵尸企业的概率更高；mult_type和mult_zombie的系数显著为正，说明吸血方式越复杂、僵尸性程度越深的公司越难摆脱僵尸企业的状态；EIR和inter_cover较低以及Lev较高的样本在t+1年成为僵尸企业的概率较高，说明偿债能力越差的公司在下一年越容易成为僵尸企业；ROA和Sale_grow的系数显著为负，表明盈利能力较差和销售增长较慢的公司成为僵尸企业的概率较高；TA_grow和Size的系数显著为正，说明公司规模增长过快可能并不利于企业健康发展，且大企业一般较难改变原有的经营方式，一旦成为僵尸企业更有可能深陷泥潭。