随着我国经济放缓进入“新时代”,制造业所面临的产能过剩问题日益严重,这引起了政策制定者的广泛关注。同时,“僵尸企业”也成为学者研究中的大热词汇,但仍缺乏深刻的分析和讨论。根据《中国统计年鉴》相关数据整理可知,近年来国内制造业产值增速维持在7%左右。为了从制造大国转变为制造强国,积极推进产业转型升级已迫在眉睫,但是产能过剩作为转型升级的拦脚石,可能会损害中国经济的长期增长潜力,而僵尸企业是造成产能过剩的最大原因。为推动中国的经济发展,处置僵尸企业势在必行。基于此,本文将深入研究我国僵尸企业对非僵尸企业的产能利用率是否有显著影响、怎样影响以及通过何种机制影响等问题。首先,本文基于我国制造企业产量的现状以及现有的文献,通过模型案例分析,提出僵尸企业会通过要素扭曲、银行信贷以及政府干预等方式对非僵尸企业产能利用率造成影响。其次,运用2013-2017年上市企业中制造业的数据,利用改正后的FN-CHK模型对僵尸企业率进行测度并分析,并利用Logit模型对僵尸企业的成因进行探究。同时用随机前沿模型对产能利用率测度,比较僵尸企业和产能利用的情况,验证僵尸企业率和产能利用率之间的相关性。最后,通过建立基准模型进行回归分析,采用代理变量检验其稳健性,并利用中介效应检验模型验证作用路径的显著性。本文得出以下结论:第一,改正后的FN-CHK模型和AP法的结果均得出僵尸企业的三大分布特征:分地区来看,中西部地区僵尸企业占比较高,相对比发达地区,不发达地区和中等发达地区的经济困难和僵尸企业问题有可能已经形成恶性循环;分行业来看,低端传统制造业特别是劳动密集型行业和技术密集型行业僵尸企业占比较高;分企业产权类型来看,国有企业中的僵尸企业占比较高,原因在于政府对国有企业的补贴形式由资金补贴转向制度性补贴。第二,制造业僵尸企业形成因素主要有高负债、企业家精神的匮乏、盲目扩大企业生产规模。第三,利用随机前沿模型得出我国制造业特征是高产能利用率企业主要分布于:沿海东部地区、轻工业和私有企业(尤其是外商投资企业)。第四,僵尸企业率对同一省份非僵尸企业的产能利用率有负相关关系,即省份层面的僵尸企业比例越高,当地非僵尸企业的产能利用率越小。同时,僵尸企业中的国有企业比例越高以及政府干预程度越大的省份,僵尸企业率对非僵尸企业的产能利用率的影响程度越大。第五,僵尸企业率对同一省份非僵尸企业的产能利用率影响主要是通过银行信贷和政府干预这一中介而作用的,其中国有企业表现为对产能利用率影响效应的完全中介效应。最后在此基础上,结合我国经济社会发展现状,本文提出了有针对性的政策建议以更好地处置僵尸企业和促进制造业转型升级。