JF|僵尸信贷和（反）通货膨胀：来自欧洲的证据

1、数据

我们的核心数据集结合了详细的公司层面和行业国家层面的数据，以及2009年至2016年的产品层面的通胀数据。企业层面的数据包括来自BvD Amadeus数据库的财务信息、企业特征、企业违约信息和企业银行关系信息。此外，我们还从欧盟统计局获得了有关活跃企业数量、企业进入和退出率、劳动力成本、劳动生产率以及增加值的行业-国家层面数据。

通货膨胀数据也来自欧盟统计局，该机构为所有欧洲国家提供各种CPI信息，消费者价格在五位数的 （COICOP）（产品类别）水平。由于公司数据处于行业 （NACE）级别，我们使用COICOP-NACE链接表来合并这两个数据集。我们的最终样本包括来自12个欧洲国家和65个行业的1,167,460家公司。这12个国家是奥地利、比利时、丹麦、芬兰、法国、德国、意大利、波兰、葡萄牙、斯洛伐克、西班牙和瑞典。

2、识别僵尸公司

由于我们的目标是分析僵尸信贷对价格的影响，我们需要确定：（i）一家公司是否陷入困境，（ii）它是否接受了补贴债务融资。根据Caballero、Hoshi和Kashyap（2008）和Acharya等人（2019）的精神，如果一家企业满足以下两个标准，就可以将其归类为僵尸信贷：首先，该公司质量较低，我们将其定义为IC比率低于中位数，杠杆比率高于中位数，其中中位数是在行业-国家-年度水平上计算的。请注意，我们使用两年平均值的IC比率标准，以避免错误分类。其次，该公司以非常低的利率获得信贷，也就是说，其利息支出相对于其未偿还贷款、信贷和债券总额的比率在给定年份低于其信誉最好的行业同行支付的利率，即在我们的样本中同行业和同一年份的AAA级公司。我们对僵尸企业的定义进行了几次稳健性检查。

3、僵尸企业和CPI增长的基准回归

我们通过估计下面的模型来检验僵尸信贷对CPI增长的影响。

其中观察单位为国家h，行业j，年份t, Yhjt为CPI年增长率。我们的关键解释变量是特定市场中僵尸企业的滞后（资产加权）份额:share Zombiesh jt - 1。下表面板A的估计结果证实，僵尸企业份额增加的市场随后具有较低的CPI增长。当我们添加不同层的固定效应时，估计的系数是稳定的。根据第（4）列的估计，僵尸份额每增加2.2个百分点（即图1所示的2012年至2016年僵尸份额增长），CPI增长就会下降5.1个百分点。

我们在模型（2）中增加了对特定市场中低质量企业份额的控制，这种额外的控制捕获了影响平均公司质量的行业、国家和年度特定因素。面板B的结果表明，Share Low-Quality的系数不显著，添加此控制对Share Zombies的系数几乎没有影响。

最后，在Panel C中，我们进行了安慰剂检验，并将规范（2）中的Share Zombies替换为Share Low-Quality。系数仍然不显著。同时，对于我们的第二个测试，我们采用了三个更严格的僵尸分类，结果显示这些更严格的僵尸份额度量的幅度大于基线结果。

这些结果为支持僵尸信贷渠道提供了进一步的证据，并表明我们的估计没有受到需求侧效应的实质性偏差，我们的基线OLS估计构成了僵尸信贷对CPI增长影响的下限。

4、工具变量法估计

为了解决潜在的遗漏变量偏差，特别是为了进一步排除僵尸企业的存在与CPI增长之间的负相关关系是由需求效应驱动的，我们运行了IV回归。为此，我们将重点放在资本薄弱的银行的僵尸贷款激励上，作为僵尸患病率上升的预测指标。我们使用了Bartik风格的转移份额IV方法（Bartik（1991）），其中我们用2009年与该市场中公司相关的银行加权一级资本比率（由银行的公司关系数量加权）和国家一级贷款增长（从欧洲央行数据仓库获得）之间的乘积来衡量市场的僵尸份额。

下表给出了IV的结果。我们使用Amadeus和DealScan（列（1））确定银行-公司关系，作为稳健性检查，我们使用银行-公司关系（i）仅来自Amadeus（第（2）列）和（ii）来自DealScan的意大利（Amadeus在意大利没有银行-公司关系）和来自Amadeus的其他国家（第（3）列）重新运行分析。

如面板B所示，第一阶段使用公式（4）中的加权Tier-1 2009×贷款增长来解释特定市场在时间t-1时僵尸企业的份额，其中贷款增长是从t-2到t-1测量的，控制了一组严格的固定效应。这个工具总是对Share Zombies有负面和显著的影响。f统计量在30.7 ~ 37.4之间，而p值始终低于0.01，证实了该工具的强度。

在第二阶段的估计中，如面板A所示，我们用第一阶段预测的僵尸企业占比替换了自变量。IV估计系数证实了僵尸企业率增加对CPI增长的负面影响，缓解了我们的效应可能由省略变量偏差驱动的担忧。

5、僵尸信贷降低通胀的渠道分析

活跃公司，违约，进入和销售增长。我们测试了僵尸信贷渠道的预测，即更多的僵尸信贷与更低的违约率和进入率，以及更多的活跃公司和更高的总销售额增长有关。下表显示了估计结果。

产能利用率。僵尸信贷通过僵尸企业的生存和生产过剩提高了总供给，降低了均衡价格，进而诱导僵尸企业和非僵尸企业减少生产。这种影响可能会超过僵尸企业较高的个体生产水平（由于僵尸贷款诱导的过度生产激励），从而导致更高的总生产和更高的平均闲置产能。

我们从欧盟的“商业和消费者调查”中获得各国和（NACE两位数）行业的产能利用率信息。我们使用以下调查问题来构建闲置产能变量:“贵公司目前的产能是多少（占全部产能的百分比）?” 下表显示了估计结果，其中因变量Idle Capacity容量利用率为满容量的百分比。在所有固定效应规范中，我们发现特定市场中僵尸企业的普遍程度与同一市场中企业的平均闲置生产能力呈正相关。

加价和投入成本。下表表明，较高的僵尸企业率与较低的加价和较高的材料成本有关。有趣的是，僵尸企业的存在与劳动力成本之间的正相关关系只存在于高职位空缺率的市场，其中高职位空缺率是一个虚拟值，等于职位空缺率高于中位数的行业股票僵尸的不显著系数表明，（一些）僵尸市场相对较高的平均劳动力成本确实是由活跃企业数量较多和由此导致的更高的劳动力稀缺性引起的。僵尸信贷机制对加价的负面影响大于对投入成本的正面影响，推动产品价格下降。

溢出效应。我们提出了与僵尸企业对非僵尸企业的负面溢出效应相一致的证据。在我们的模型中，僵尸信贷的增加导致更活跃的企业和更高的总生产，导致所有企业（僵尸和非僵尸）的负价格压力。我们的实证分析证实，在僵尸企业普遍存在的市场中，非僵尸企业面临着更低的利润率、更低的销售增长率和更高的投入成本。

估计方程如下，其中i代表公司，h代表国家，j代表行业，t代表年份。我们的因变量是公司利润、息税前利润/销售额、材料成本和销售增长。我们纳入了行业-国家-年度固定效应，以吸收行业-国家特定的冲击。我们的兴趣系数是β2，也就是说，在僵尸企业占比高的市场中运营的非僵尸企业是否与在僵尸企业占比低的市场中运营的非僵尸企业表现不同。

最后的表格的第（1）列显示，在僵尸率较低的市场中，非僵尸企业的利润率高于同一市场中的僵尸企业。然而，当活跃在同一市场上的僵尸企业的份额较高时，非僵尸企业的利润率往往较低。第（2）列息税前利润率的结果非常相似。第（3）列的结果证实，相对于非僵尸企业在非僵尸市场中的非僵尸企业，在各自市场中面临僵尸企业份额增加的非僵尸企业必须支付更高的材料成本（我们只观察到企业层面的劳动力成本非常嘈杂）。最后，第（4）列证实了僵尸信贷的上升与单个非僵尸企业较低的销售增长有关，因为更多的企业必须共享给定的需求水平。

这些结果证实，在僵尸信贷强劲增长的市场中，僵尸企业对非僵尸企业具有某种意义上的传染性。这进一步表明，在市场层面上观察到的与僵尸企业份额增加相关的总体效应至少可以部分地解释为对非僵尸企业的负面溢出效应（正如僵尸信贷渠道所预测的那样），而不仅仅是由构成效应所驱动的。

We show that “zombie credit”—subsidized credit to nonviable firms—has a disinflationary effect. By keeping these firms afloat, zombie credit creates excess aggregate supply, thereby putting downward pressure on prices. Granular European data on inflation, firms, and banks confirm this mechanism. Markets affected by a rise in zombie credit experience lower firm entry and exit, capacity utilization, markups, and inflation, as well as a misallocation of capital and labor, which results in lower productivity, investment, and value added. If weakly capitalized banks were recapitalized in 2009, inflation in Europe would have been up to 0.21 percentage points higher post-2012.

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