從微觀結構視角看中國債券市場信用利差

秦龍++崔英++蔡亞冬

摘要：經典的信用利差研究基本遵循完全競爭市場假設，但現實的債券市場在微觀結構上存在不完全競爭或不完全有效情況，且各國債券市場在微觀結構上也存在極大差異，導致信用利差理論值與實際值差異較大。本文對中國債券市場的諸多微觀結構問題進行分析，對中國信用利差的獨特走勢給出一定答案，并給出進一步研究中國信用利差問題的思路。

關鍵詞：信用利差 結構化模型 分解模型 經濟周期 微觀結構

信用利差之謎

債券的信用利差（以下簡稱信用利差）通常定義為公司債券收益率與國債收益率之差。對信用利差的研究有兩個重要的問題：一是如何解釋信用利差的經濟學含義，或者說哪些因素決定了信用利差的變化；二是研究信用利差與宏觀經濟周期之間的關系，以及能否利用信用利差進行宏觀經濟預測。公司債券與國債之間的根本差異是公司債券存在違約的可能。因此最樸素的想法是信用利差是債券違約損失的風險補償。Merton（1974）基于BS模型提出研究信用利差的結構化模型，以公司價值為隨機變量的預期違約損失衡量信用利差。但大量基于結構化模型的實證研究發現，違約預期損失只能解釋信用利差中很小一部分問題。因此許多學者轉向研究信用利差由哪些因素決定，此類研究通常稱為“分解模型”，研究的因素包括稅收、債券市場流動性、無風險利率水平、期限利差水平、金融市場風險偏好等。但Elton（2001），Collin-Dufresne等（2001），Huang（2003）等研究均發現即使考慮所有這些變量，分解模型最多也只能解釋信用利差變動的35%。Amato & Remolona （2003）將這種現象稱為“信用利差之謎”。他認為信用債投資回報率呈現出左偏的形態，需要極大的投資數量才能實現分散風險的目標。投資者難以通過分散投資或其他手段對信用風險進行對沖，因此對信用債投資回報要求一定超額溢價作為補償。盡管信用利差的構成仍是未完全解決之謎，但Altman（1989），Bernake（1990），Guha和Harris （2002）， Giesecke等（2011） ，Gilchrist和Zakraj?ek （2012）都發現信用利差與若干宏觀經濟變量存在顯著相關性。總體結論是，在經濟擴張期信用利差縮窄，在經濟衰退期信用利差擴大。同時，他們認為信用利差是經濟周期的領先指標，可以用于宏觀經濟預測及分析，Philippon（2009）認為信用利差的預測能力超過股票價格。

中國債券市場起步較晚，但發展迅速。截至2017年9月底，債券總托管量超62萬億元人民幣，已經成為世界第三大債券市場。其中信用類債券自2007年推出公司債和2008年推出中期票據后快速發展，已經成為全球第二大信用債券市場。國內學者也通過中國債券市場的數據并運用結構化模型、分解模型等對信用利差進行了大量研究。例如，周孝坤（2006）用結構化模型研究中國企業債信用利差理論值遠低于實際值；戴國強、孫新寶（2011）研究信用利差與宏觀變量的關系，認為GDP、貨幣供應量與公司債券信用利差正相關，CPI、PPI與信用利差負相關；王宇（2013）認為信用利差與CPI、PMI、貨幣供應量、股市回報率正相關，與無風險利率、收益率曲線斜率負相關。總體結論是：第一，預期違約損失并不能很好地解釋中國信用利差問題，這與西方信用利差之謎的發現類似；第二，信用利差與經濟周期的關系不穩定，與有些指標正相關，與另一些指標負相關，與同一個指標在一些時期正相關，在某些時期又為負相關。也有一些業內學者從市場微觀特點進行研究，如姬江帆等（2014）通過定性分析，將信用利差的影響因素分為預期違約損失、流動性補償、杠桿套利便利性、投資者結構及信用債供給壓力。

筆者認為，信用利差影響因素以及信用利差與經濟周期關系的研究沒有取得很有效結論的重要原因在于：這些研究很大程度上都遵循完全競爭市場假設，而對債券市場的實際情況或者對市場微觀問題可能考慮不足。具體來說，結構化模型側重于微觀視角，從發行人的角度用企業財務數據、股價對違約預期損失風險進行定價。宏觀預測類側重宏觀視角，用實證方法考察信用利差與宏觀經濟變量的關系。這兩種方法基本上把債券市場當做一個黑盒子，不考慮債券市場是如何運行的，信用利差是如何形成的。相比來說，分解模型引入了一些市場相關元素，例如市場流動性、稅率等，但對市場微觀問題的關注度還是不多。

中國債券市場信用利差情況

本文使用的數據來自中央結算公司中債金融估值中心發布的估值數據（以下簡稱中債估值）。本文的主要目的是研究信用利差總體走勢，因此使用Gilchrist和 Zakraj?ek （2012）使用的GZ利差方法。將所有1年期以上信用債券的到期收益率減去同期限國債到期收益率計算出每只債券的信用利差，其算術平均值作為總體信用利差水平。如果要更加準確地研究信用利差問題，可能需要使用更準確的成交或報價數據并構建不同評級、期限債券的信用利差。筆者用工業實際增加值和生產者價格指數（PPI）作為刻畫經濟周期變動的主要變量。

總體來看，如圖1所示，從2008年至今，信用利差與經濟周期變動呈現一定正相關關系。但具體來看，在不同階段信用利差與工業增加值、PPI的關系也呈現一定波動性。筆者大致將2008—2017年9月劃分為12個時期，每個時期的信用利差、工業增加值和PPI走勢見表1。

（編輯注：左軸上方加“bp”，右軸上方加“%”，圖例依次改為“總體利差（左軸）”“PPI（右軸）”“工業增加值（右軸）”）

針對中國信用利差的特點，筆者提出如下三個問題：

問題一：西方學者發現信用利差與經濟周期負相關，為什么中國信用利差與經濟周期為正相關？

問題二：2009年、2011年和2013年信用利差快速上升（見圖2），這三個年度有什么共同點，或者說促使信用利差擴大的共同因素是什么？

問題三：2013年之后，信用利差整體呈現趨勢性下降，主要原因是什么？endprint

（編輯注：左軸上方加“bp”）

在債券市場從業者看來，這都是十分重要的問題，但傳統的信用利差研究方法很難對這些問題做出回答。筆者認為要想回答這些問題，需要將信用利差研究更多投向債券市場微觀結構問題。

從債券市場微觀結構視角尋找影響信用利差的關鍵因素

只有完全競爭、完全有效的金融市場才能夠不關注其內部，任何一個實際的債券市場都存在不完全競爭，存在信息不完全、不對稱以及交易成本、市場摩擦的問題。因此，研究信用利差需要打開市場這個黑匣子，對債券市場的運行機制、參與方行為、監管政策等微觀問題進行研究。本文選取了對信用利差有較大影響的七個因素進行分析，包括融資主體預算軟約束、債券供給、其他融資渠道的擠出效應、投資者結構變化、大類資產配置需求、市場流動性和杠桿套利的便利性。其中，融資主體預算軟約束問題將回答前文問題一，其他債務融資渠道的擠出效應問題將回答問題二，投資者結構問題和大類資產配置需求問題將共同回答問題三。而市場流動性和杠桿套利的便利性兩個問題將給研究信用利差提供一些新思路。

（一）融資主體預算軟約束

我國經濟還存在一些計劃經濟的痕跡，在企業融資行為上一個明顯的例子就是預算軟約束問題。企業融資本應該對利率有很高的靈敏度，只有當投資回報率高于融資成本時才進行融資，也就是存在預算約束。但有不少國有企業對融資成本不敏感，存在明顯的預算軟約束現象。從市場不完全性分析，可以將預算軟約束問題理解為發行人的效用函數不同。在完全市場中，發行人應該都遵循企業盈利最大化原則，而這些預算軟約束的發行人可以認為其效用函數包括了其他內容，如地方GDP增長、官員政績評價等。從投資者角度看，購買此類信用債券也并非基于對公司償債能力的信心，而是基于政府對債務的隱性擔保。

正常情況下，信用利差與經濟周期負相關的經濟學含義是：在經濟擴張期，企業經營改善，違約率和違約損失率下降，信用利差下降；在經濟衰退期，企業經營惡化，違約率和違約損失率上升，信用利差上升。但由于預算軟約束的存在，當經濟景氣度下降時，非國有企業盈利下降，預期違約上升，兌付風險加大，而有政府隱性擔保的國有企業債券仍被投資者認為是安全的。因此可以觀察到國有企業信用利差明顯低于非國有企業，而且國有企業信用利差與經濟周期的正相關性更強。筆者構建一個新利差，將其定義為非國有企業債券信用利差減去國有企業債券信用利差，發現這個利差與經濟周期呈現明顯負相關關系（見圖3），這與國外信用利差研究結論十分相似。這說明，預算軟約束問題是導致中國信用利差與經濟周期正相關的重要因素之一。

圖3 非國有企業利差與國有企業利差比較

數據來源：中央結算公司、國家統計局

（編輯注：左軸上方加“bp”，右軸上方加“%”，藍色圖例改為“公募非國有企業利差-公募國有企業利差（左軸）”，黃色圖例改為“工業增加值（名義值，右軸）”）

（二）債券供給與其他融資渠道的擠出效應

信用債供給量主要是由企業融資意愿以及債券與其他融資工具的比較決定的。由于中國長期處于抑制投資沖動的狀態，企業對債務融資的需求處于被壓抑的狀態，一種債務渠道最終表現出的規模往往是由金融機構的需求而非潛在供給量決定的。即使某段時間債券發行量較低，也不一定是潛在供給量下降，而可能是需求不足的表現。單獨分析債券的潛在供給量是十分困難的，一個間接的方法是關注債券與其他融資渠道的擠出效應，將債券供給分析轉化為對金融機構的需求分析。當貸款和非標在信用供給中占比較高的時候，可以認為金融機構的債券需求較弱。如2009年、2011年和2013年，雖然債券凈發行量穩定，但貸款、非標均在快速增加，信用總體供給壓力較大，而債券需求相對較弱，因此信用利差出現更顯著上升。

（三）投資者結構變化

傳統金融理論假設投資者都是同質的，但實際上投資者的風險異質性是導致市場結構性差異的重要原因。國內債券投資的主體是銀行、保險、券商、廣義基金四類，其中，廣義基金包括公募基金、券商資管、銀行理財及委外、私募基金等。銀行、保險投資債券以持有至到期為主，資金成本較低，風險偏好較低，同時投資信用債存在較大資本約束，因此利率債占比較高，信用債也以高等級為主。券商、廣義基金資金成本較高，風險偏好較高，債券投資以信用債為主，投資策略以交易和短期投資為主。

近年來廣義基金發展迅速，尤其是銀行理財及委外發展最為迅速（見圖4）。投資者偏好的不同，是傳統信用利差研究所未曾考慮的。從對信用債需求以及信用利差影響的角度來看，廣義基金的快速發展使得風險偏好總體有所提升，杠桿率有所抬高，信用利差絕對水平下降，但同時波動增大。在市場穩定期，信用利差持續縮窄，債券利率與理財產品利率交替下行，但當市場出現調整或流動性緊張時，高杠桿和贖回導致的拋壓又使得信用利差加速擴大。

圖 4信用利差與廣義基金托管量占比

數據來源：中央結算公司、上海清算所、國家統計局、中國人民銀行

（編輯注：左軸上方加“bp”，藍色圖例改為“總體利差（左軸）”）

（四）大類資產配置需求

隨著金融市場的發展，金融機構越來越關注大類資產配置問題。在考慮股票、大宗商品、貸款、非標等主要其他投資品對債券的影響時，一方面是金融機構因為資金和風險資本的限制存在資產配置的“蹺蹺板效應”，另一方面是不同資產風險偏好和風險溢價變化的影響更加重要。在其他投資品種活躍、收益率較高的時期，信用債需求被擠出，信用利差擴大。反之，在其他投資不活躍、波動大、風險高的時期，信用債需求增加，信用利差縮窄。股票市場與債券市場的蹺蹺板關系明顯地體現在2009年上半年和2015年下半年（見圖5）。2009年上半年，股市在2008年大幅下跌、4萬億刺激政策的影響下開始反彈，以混合債基為代表的機構開始拋售債券并轉向股市投資，最終體現為股票指數與信用利差的同步上升。2015年下半年，股市大幅調整，IPO暫停，此前投資于股票和股票打新的大量資金通過理財產品間接涌入債券市場，信用利差快速收窄。2014年上半年，銀行理財資金在非標業務萎縮后大量轉入債券市場，信用利差迅速下行（見圖6），高收益的中低評級債券表現更為明顯。endprint

圖5 信用利差與股市走勢

數據來源：中央結算公司、Wind資訊

（編輯注：左軸上方加“bp”，圖例依次改為“總體利差（左軸）”“Wind全A指數（右軸）”）

圖6 理財產品投資資產比例變化與信用利差

數據來源：中國理財網、中央結算公司、Wind資訊

（編輯注：左軸上方加“%”，右軸上方加“bp”，圖例中的括號依次改為“（左軸）”“（左軸）”“（右軸）”）

綜合上述第三個和第四個因素的分析，2013年之后信用利差的趨勢性下降，與銀行理財對信用債需求的結構性上升、股票作為大類資產的吸引力下降、非標資產總量下降有密切關系。

（五）市場流動性

在信用利差理論中，流動性風險溢價是指信用債券的流動性相對弱于國債而產生的溢價。流動性溢價難以分析的原因在于流動性難以定義和分析。根據O'hara（1995）對流動性的定義，交易成本為零的市場為具有完美流動性的市場，交易成本越高稱之為流動性越差。但這種交易成本的描述是十分困難的。許多研究使用成交量作為流動性的代表。但成交量與波動率具有高度相關性，成交量的擴大不一定是流動性的提高，也可能是波動率上升的結果。國外有些研究使用做市商報出的買賣價差作為流動性的代表。但在中國，由于是由中介主導而非做市商主導形成市場價格，買賣價差并不能很好地代表市場流動性。也有學者用價格影響系數，也就是一定單位成交量對價格的影響代表市場流動性。筆者認為，流動性類似于前面分析的供給問題，我們真正關心的是一種潛在數量，成交量、雙邊價差、價格影響系數都是在一定條件下表現出來的一個結果，都不能很好地或者全面地描述流動性。但在研究具體問題時，可以選擇適當的指標說明流動性問題。例如，要想比較某兩類債券的流動性，這兩類債券在較長時間的總體交易量或者換手率是能夠說明問題的。但在市場大幅波動時研究流動性，成交量就不是很好的指標，此時用價格影響系數，或者成交價格偏離估值的水平較為合適。2011年三季度的城投債市場，其收益率最初上升來自于對信用風險的擔憂，但隨后由于機構紛紛集中拋售，大量的賣盤導致二級市場流動性迅速枯竭。由于市場流動性的缺失，信用利差特別是城投債信用利差持續升高并維持較長時間（見圖7）。

圖7 2011年三季度城投債流動性沖擊形成的信用利差高點

數據來源：中央結算公司、Wind資訊

（編輯注：左軸和右軸上方都加“bp”，圖例中的括號依次改為“（右軸）”“（左軸）”“（左軸）”）

（六）杠桿套利的便利性

通過債券回購進行杠桿套利，獲取債券資產與回購融資成本之間的息差是我國債券投資者的重要盈利模式之一，被各類投資者廣泛使用。因此信用債對投資者的吸引力除了其收益率之外，也包括其用于回購融資的便利性。例如，由于交易所市場信用債回購融資便利性高于銀行間市場，因此交易所信用債收益率多數時間低于銀行間市場同類產品；再如，銀行間市場AAA級信用債進行回購融資便利性遠高于更低評級債券，使得AAA級債券信用利差因此而被壓低。歷史上每一次債券回購交易規則的調整也會導致信用利差的變化。如2014年12月8日，中國證券登記結算公司宣布，除債項評級為AAA級以上的企業債券外，暫不受理新增企業債券回購資格申請。這一交易規則的調整導致AAA級以下的交易所企業債收益率在當月內上升110bp。

結論

經典的信用利差研究方法主要基于有效市場假說，由于對債券市場微觀結構關注不夠而無法得出十分有效的結論。本文從債券市場微觀結構視角討論了：債券供給層面因為效用函數不同導致的預算軟約束問題，以及具有市場外部性的其他投融資渠道擠出效應問題；債券需求層面存在效用函數不同、投資者結構和大類資產配置問題；市場摩擦方面的債券流動性、回購便利性以及杠桿套利便利性問題。通過分析這些微觀結構問題，對中國信用利差研究給出了新的思路，并回答了若干重要問題。將這些思路通過更加量化的模型進行實證，是此項研究需要做的下一步工作。

作者單位：秦 龍 中國社會科學院研究生院金融系

崔 英 招商證券固定收益總部

蔡亞冬 招商證券固定收益總部

責任編輯：羅邦敏 印穎

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