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二、方法和数据说明
在充分借鉴现有文献研究的基础上，我们构建了四种单条件识别方法。CHK方法Ⅰ和CHK方法Ⅱ从僵尸企业的成因出发，强调了银行和政府的作用；实际利润法Ⅰ和实际利润法Ⅱ从僵尸企业的表现出发，强调了企业实际的经营状况。值得注意的是，单条件识别方法囿于信息的局限，误差较大，且容易系统性高估僵尸企业的数量。
因此，我们在此基础上又提出了三个多条件识别方法，以实现有效信息的整合。过度借贷法同时考虑了僵尸企业的特征表现和行为，即高负债、实际亏损和增加借款；连续亏损法考虑了时间因素，从而排除短期性因素对企业的影响；综合性方法同时考虑了僵尸企业的成因和后果，即获得补贴和实际亏损。七种识别方法的基本内容见表2-1。在接下来的应用过程中，我们会对每种方法进行更加详细的介绍。
表2-1 七种僵尸企业识别方法的详细说明
本章用到的所有上市公司财务数据均来自Wind金融数据库，时间跨度为2007—2015年，样本为当年之前上市的非金融企业上市公司。举例来说，2014年的全部上市公司样本中，要剔除全部金融类上市公司和2014年新上市的公司。经处理后，2007—2015年上市公司的总样本数量分别是：1 354、1 469、1 545、1642、1 985、2 263、2 417、2 419、2 539。
可直接获得的财务数据包括利息支出、净利润、非经常损益、政府补贴、税收返还和减免、资产负债率。当期借款总额为长期借款、短期借款和应付债券之和。当期外部融资规模等于筹资活动现金流入减去吸收投资收到的现金。我们参照魏志华等人（2012）的研究，用财务费用中的利息支出作为上市公司的实际支付。
本章涉及的最复杂的数据来自最低利息支付水平的计算。其中，最优短期利率和最优长期利率用时间加权后的贷款基准利率衡量。在确定最优惠的债券发行利率时，我们参考Caballero，Hoshi和Kashyap（2008）的方法，用可观察到的最低公司债发行利率作为最优惠的利率水平，即同期AAA级公司债的发行利率。