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產(chǎn)能利用率與債券信用利差
——基于隨機(jī)前沿函數(shù)的分析

2019-09-04 03:21:56楊志強(qiáng)石水平
財(cái)貿(mào)研究 2019年7期
關(guān)鍵詞:效率企業(yè)

楊志強(qiáng) 袁 夢 石水平

(1.廣東財(cái)經(jīng)大學(xué) 會(huì)計(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510320; 2.暨南大學(xué) 管理學(xué)院,廣東 廣州 510632)

一、引言

產(chǎn)能過剩是指在既定的組織技術(shù)條件下,企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的能力如果飽和,產(chǎn)出將超出市場需求的狀態(tài),其是經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行的體現(xiàn)。產(chǎn)能過剩易引發(fā)市場的惡性競爭,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益難以提高,危及企業(yè)生存,同時(shí)也會(huì)限制相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策發(fā)揮作用(林毅夫 等,2010)。改革開放40年來,我國的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展取得了巨大成就,但是在發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題也不容小覷。自經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)以來,單靠需求側(cè)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長已非長久之計(jì),2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議釋放出為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革營造穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的重要信號,拉開了供給側(cè)改革的序幕。“三去一降一補(bǔ)”是供給側(cè)改革的重要舉措,“去產(chǎn)能”是其中的首要任務(wù),因此深入研究企業(yè)產(chǎn)能利用問題具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

有研究認(rèn)為,我國的產(chǎn)能過剩很大程度上是政府不當(dāng)干預(yù)所致,因此處理好政府與市場的關(guān)系至關(guān)重要(潘愛民 等,2015)。也有研究指出,我國的產(chǎn)能過剩是緣于產(chǎn)業(yè)中的“潮涌現(xiàn)象”(林毅夫 等,2010)。產(chǎn)能過剩引起的產(chǎn)能利用率變動(dòng)將直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(dòng)(程俊杰 等,2015),即產(chǎn)能過剩會(huì)增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),對企業(yè)發(fā)展不利。若金融資源大量流入產(chǎn)能過剩企業(yè)而非優(yōu)質(zhì)企業(yè),則會(huì)引發(fā)資源浪費(fèi)、金融風(fēng)險(xiǎn)增大、市場秩序混亂等問題,進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。產(chǎn)能利用率下降會(huì)反作用于企業(yè)的營業(yè)利潤,從而導(dǎo)致企業(yè)的償債能力降低,債券違約風(fēng)險(xiǎn)提高。有效率的債券市場能夠反映企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)狀況,促進(jìn)債券的合理定價(jià),這似乎是顯而易見的。然而,我國債券市場的效率如何?它能否有效地識(shí)別并傳遞產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險(xiǎn)?何種因素會(huì)影響這種識(shí)別和傳遞的效率?是否存在扭曲?諸如此類問題,是金融供給側(cè)改革的題中之義,但現(xiàn)有研究卻鮮有涉及。

在我國,投資者往往對股票市場更加青睞,與之相關(guān)的理論研究汗牛充棟。然而,對于融資體量更大的債券市場,學(xué)者的關(guān)注度卻明顯不足,當(dāng)前針對債券市場的效率以及如何發(fā)揮其資源配置作用的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)還很少。有研究發(fā)現(xiàn),地方債收益率利差基本未反映地方層面的信息,債券定價(jià)效率被扭曲,金融資源難以高效服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)(王永欽 等,2016)。我們認(rèn)為,合理運(yùn)用債券融資渠道,有利于優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu);有效地發(fā)揮債券市場配置資源的職能,有助于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)前,有關(guān)債券市場資源配置效率的經(jīng)驗(yàn)性研究還比較少,本文通過分析產(chǎn)能利用率與債券信用利差之間的關(guān)系,檢驗(yàn)在國家大力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下,債券市場識(shí)別實(shí)體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)信息方面的效率,并進(jìn)一步考察了哪些因素會(huì)影響這種效率,從而能更好地觀測債券市場是如何在資源配置中發(fā)揮作用的。

基于上述分析,本文以2008—2017年滬深上市公司債券數(shù)據(jù)為樣本,使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法測算產(chǎn)能利用率,探討債券市場能否識(shí)別企業(yè)產(chǎn)能過剩所引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)及金融資源是否得到了合理配置。本研究的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在:(1)發(fā)現(xiàn)債券市場能夠傳遞微觀企業(yè)生產(chǎn)過程信息,為我國進(jìn)一步完善債券市場秩序,推進(jìn)金融供給側(cè)改革提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù);(2)探討了影響債券市場與企業(yè)產(chǎn)能利用情況之間的若干因素,包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性、是否存在擔(dān)保人以及宏觀政策效應(yīng)等,拓展了現(xiàn)有文獻(xiàn)的觀點(diǎn);(3)豐富了產(chǎn)能利用率所帶來的經(jīng)濟(jì)影響的研究,對產(chǎn)能過剩經(jīng)濟(jì)后果研究及治理對策的制定具有重要啟示。

本研究余下的結(jié)構(gòu)安排為:第二部分為文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè);第三部分為研究設(shè)計(jì);第四部分為實(shí)證結(jié)果與分析;第五部分為穩(wěn)健性檢驗(yàn);第六部分為結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

(一)產(chǎn)能過剩相關(guān)研究

我國的產(chǎn)能過剩問題比較普遍,且已對經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生了較大影響。有研究將產(chǎn)能過剩分為競爭性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩,并認(rèn)為競爭性產(chǎn)能過剩多發(fā)生在經(jīng)濟(jì)成熟的國家,而體制性產(chǎn)能過剩則主要是在轉(zhuǎn)型背景下由投資行為扭曲所致(江飛濤 等,2012)。國外多數(shù)學(xué)者認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)的周期性波動(dòng)是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的重要原因(Maloney et al.,1988)。除經(jīng)濟(jì)周期性波動(dòng)等共性因素外,我國產(chǎn)能過剩問題的產(chǎn)生還有其獨(dú)特原因,比較有代表性的觀點(diǎn)是林毅夫等(2010)提出的“潮涌現(xiàn)象”理論,該理論認(rèn)為當(dāng)一個(gè)行業(yè)有利可圖而信息渠道不暢時(shí),資源會(huì)大量注入該行業(yè),進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩。韓國高等(2011)通過對制造業(yè)企業(yè)的分析發(fā)現(xiàn),我國大部分產(chǎn)能過剩企業(yè)都處于重工業(yè)行業(yè),且固定資產(chǎn)投資是造成我國產(chǎn)能過剩的直接原因。也有一些觀點(diǎn)認(rèn)為,當(dāng)企業(yè)更容易獲得借款或擁有更多資金時(shí),也可能會(huì)引發(fā)產(chǎn)能過剩。例如,馬紅旗等(2018)對鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的研究表明,金融支持是影響企業(yè)產(chǎn)能利用率的關(guān)鍵因素。還有部分研究指出,政商關(guān)系是影響我國企業(yè)經(jīng)營的重要制度性特征之一,地方政府出于對GDP與稅收增長的追求,會(huì)給予經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)較多的大企業(yè)傾向性支持,進(jìn)而容易造成過度投資,影響該類企業(yè)的產(chǎn)能利用率(王文甫 等,2014)。此外,地方晉升機(jī)制的特殊性,使得地方官員在晉升的關(guān)鍵期會(huì)加大對經(jīng)濟(jì)干預(yù)的力度,向企業(yè)提供過多的資源,從而容易造成產(chǎn)能過剩(干春暉 等,2015)。張亞斌等(2018)從政策性補(bǔ)貼的視角解釋了產(chǎn)能過剩問題,研究發(fā)現(xiàn),行業(yè)企業(yè)獲得的補(bǔ)貼越多,爆發(fā)產(chǎn)能過剩的可能性也越高。綜上所述,無論是“潮涌現(xiàn)象”等資本逐利因素,還是地方政府干預(yù)、國家政策導(dǎo)向等外部因素,產(chǎn)能過剩的根源均在于過度投資,其直接后果是企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)增大,資金流動(dòng)性受到影響,償債能力下降。

產(chǎn)能過剩既是經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行的體現(xiàn),也是資源配置扭曲的結(jié)果。產(chǎn)能過剩矛盾的加劇會(huì)引致銀行信貸、地方債務(wù)等一系列問題的集中爆發(fā),甚至造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn),危害實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展(趙昌文 等,2015)。現(xiàn)有關(guān)于產(chǎn)能過剩的研究,著重考察了產(chǎn)能過剩的形成與影響因素,而鮮有論及產(chǎn)能過剩的經(jīng)濟(jì)后果,來自宏觀金融市場資源配置效率對微觀企業(yè)經(jīng)營績效影響的證據(jù)更是少見,因此本研究具有重要的理論與現(xiàn)實(shí)意義。

(二)債券市場信息有效性相關(guān)研究

債券市場不僅是金融市場的重要組成部分,也是資金融通的重要渠道。信用利差是對債券投資者可能承受的發(fā)行方違約風(fēng)險(xiǎn)的補(bǔ)償,表現(xiàn)為債券的到期收益率與無風(fēng)險(xiǎn)利率之差,違約風(fēng)險(xiǎn)越高,信用利差越大(王雄元 等,2017)。Smirlock(1986)的研究表明,長期債券利率對意外通貨膨脹的反應(yīng)顯著。Chris et al.(2009)在分析納斯達(dá)克交易系統(tǒng)中個(gè)股和債券的高頻回報(bào)之間的關(guān)系后發(fā)現(xiàn),債券市場的信息效率低于股票市場。不同性質(zhì)的信息在金融市場中的傳遞效率也存在差別,例如,Edmans et al.(2011)的研究顯示,金融市場中與企業(yè)有關(guān)的壞消息被納入價(jià)格的速度要慢于好消息。較之西方國家,我國債券市場起步較晚,相關(guān)市場機(jī)制還不夠健全,相應(yīng)地,針對債券市場信息有效性的研究也不多,且主要從宏觀層面展開分析。例如,王茵田等(2012)通過對比交易所與銀行間國債市場發(fā)現(xiàn),銀行間國債市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能較差,交易效率較低;徐薈竹等(2018)的研究指出,我國債券市場分割會(huì)提高信息不對稱程度,降低市場流動(dòng)性,從而削弱債券市場效率。那么,在我國債券市場中,投資者能否識(shí)別出企業(yè)微觀層面的風(fēng)險(xiǎn)因素呢?朱松(2013)發(fā)現(xiàn),債券市場的參與者會(huì)關(guān)注企業(yè)的會(huì)計(jì)信息質(zhì)量,信息質(zhì)量越高,參與者對債券越認(rèn)可;周宏等(2016)的研究表明,債券市場會(huì)對企業(yè)承擔(dān)社會(huì)責(zé)任的情況做出反應(yīng),企業(yè)社會(huì)責(zé)任履行程度越高,債券信用利差越低。此外,公司的環(huán)境信息披露水平也能夠在債券市場上得到利益相關(guān)者的回應(yīng)(武恒光 等,2016)。

綜上,有關(guān)債券市場的信息傳遞效率,雖然有學(xué)者進(jìn)行了研究,但多集中于宏觀層面,鮮有考察債券市場對微觀企業(yè)生產(chǎn)效率做出反應(yīng)的研究。

(三)研究假設(shè)

發(fā)行方的違約風(fēng)險(xiǎn)是債券投資者進(jìn)行決策時(shí)需著重考慮的關(guān)鍵因素。通常,存在產(chǎn)能過剩會(huì)導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)提高,未來現(xiàn)金流的不確定性上升,因此投資者對于發(fā)債企業(yè)會(huì)要求更高的到期收益率。也有學(xué)者對產(chǎn)能過剩與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究。馬紅旗(2017)認(rèn)為,產(chǎn)能利用率是影響鋼鐵企業(yè)利潤率的主導(dǎo)因素,也是造成國有和民營鋼鐵企業(yè)利潤差異的原因之一。若企業(yè)存在產(chǎn)能過剩,則投資回報(bào)率會(huì)降低,債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)也將隨之增加(李俊峰 等,2016)。趙昌文等(2015)對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示,產(chǎn)能利用率會(huì)直接影響企業(yè)的財(cái)務(wù)效益。換句話說,若發(fā)債企業(yè)存在產(chǎn)能過剩導(dǎo)致的產(chǎn)能利用率過低,則會(huì)造成財(cái)務(wù)狀況不佳,盈利能力下降,償債能力不足,債券違約風(fēng)險(xiǎn)增大。本文推斷,對于存在產(chǎn)能過剩的企業(yè),投資者會(huì)要求較高的到期收益率以補(bǔ)償投資風(fēng)險(xiǎn),從而使債券的信用利差上升。此外,存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)也可能面臨一定程度的融資約束。隨著企業(yè)產(chǎn)能利用率的降低,甚至出現(xiàn)產(chǎn)能過剩,企業(yè)的經(jīng)營狀況將持續(xù)惡化,融資效率也會(huì)不斷降低,此時(shí)投資者會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬,從而導(dǎo)致企業(yè)資本成本進(jìn)一步提高。綜上,本文提出:

H1:產(chǎn)能利用率越低,企業(yè)債券信用利差越高;相對于不存在產(chǎn)能過剩的企業(yè),存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)債券信用利差更高。

劉京星等(2017)的研究發(fā)現(xiàn),較之民營企業(yè),國有企業(yè)的產(chǎn)能利用率更低,即產(chǎn)能過剩問題更嚴(yán)重,因此經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)也更高,投資者可能會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。然而,國有企業(yè)往往受政府的保護(hù),能夠獲得更多的資金與政策支持。有研究指出,政府隱性擔(dān)保長期存在于我國債券市場中,是影響債券市場定價(jià)的重要因素(王博森 等,2016),政府隱性擔(dān)保也會(huì)削弱債券市場的信息效率(魏明海 等,2017;周宏 等,2018)。本文認(rèn)為,雖然國有企業(yè)的產(chǎn)能過剩情況更嚴(yán)重,但由于政府隱性擔(dān)保的存在,往往使得投資者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期改變,對于債券風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別能力降低。同時(shí),由于投資者對于國有企業(yè)的信任程度較高,因此相對于民營企業(yè),投資者對國有企業(yè)債券要求的到期收益率相對較低。本文預(yù)期,債券市場信息效率可能會(huì)因企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國有而被削弱,致使債券價(jià)格信號無法有效反映其生產(chǎn)經(jīng)營效率。基于上述分析,本文提出:

H2:相對于民營企業(yè),國有企業(yè)產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系被削弱。

近年來,我國政府為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展,出臺(tái)了一系列政策。由于我國經(jīng)濟(jì)制度的特殊性,這些政策對市場產(chǎn)生了較大影響。一方面,經(jīng)濟(jì)政策不確定性高可能會(huì)導(dǎo)致企業(yè)投資方向不明確,甚至出現(xiàn)盲目投資,從而降低了企業(yè)產(chǎn)能利用率(羅美娟 等,2016)。郭長林(2016)指出,財(cái)政政策會(huì)影響產(chǎn)能利用率,且對于上下游企業(yè)的影響存在差異。同時(shí),經(jīng)濟(jì)政策不確定性高還會(huì)給企業(yè)帶來經(jīng)營信息的不穩(wěn)定性(Wisniewski et al.,2015)。王永進(jìn)等(2017)的研究表明,企業(yè)信息化程度與產(chǎn)能利用率顯著正相關(guān),但政策不確定性會(huì)降低企業(yè)信息化程度,進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降。另一方面,經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加,企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)提高(Phan et al.,2019)。王雄元等(2015)指出,當(dāng)貨幣政策波動(dòng)性大時(shí),市場環(huán)境不確定性高,投資者對債券的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期將增加,從而會(huì)強(qiáng)化企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)與債券市場的關(guān)系。本文預(yù)期,當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí),市場整體風(fēng)險(xiǎn)上升,債券投資者在投資時(shí)會(huì)更加關(guān)注產(chǎn)能利用率降低帶來的風(fēng)險(xiǎn),從而要求更高的債券到期收益率。鑒于此,本文提出:

H3:經(jīng)濟(jì)政策不確定性強(qiáng)化了產(chǎn)能利用率與債券信用利差之間的關(guān)系。

相關(guān)研究表明,債券獲得擔(dān)保有助于提高發(fā)行人與投資者之間的信任程度(Helberg et al.,2016),緩解投資者對債券違約的擔(dān)憂,從而降低債券的發(fā)行成本。Booth et al.(2006)發(fā)現(xiàn),有擔(dān)保的貸款差價(jià)遠(yuǎn)低于無擔(dān)保的貸款,即擔(dān)保能為債權(quán)人帶來自身質(zhì)量高的信號。早期我國債券市場對債券強(qiáng)制要求擔(dān)保,擔(dān)保主體一般是銀行,這種做法導(dǎo)致債券潛在違約風(fēng)險(xiǎn)的信號傳遞效果不佳。2007年10月,我國銀監(jiān)會(huì)叫停銀行對企業(yè)債券的擔(dān)保,第三方保證由此得以發(fā)展。韓鵬飛等(2015)對債券增信的研究表明,債券增信能降低債券信用利差,并且第三方保證的增信效果最好。對于有擔(dān)保的公司債券,投資者會(huì)認(rèn)為其公布的信息更可靠,信息不對稱程度也將隨之降低。本文預(yù)期,當(dāng)存在擔(dān)保人時(shí),債券的征信增強(qiáng),其對實(shí)體經(jīng)濟(jì)的信號傳遞效果更好,因此能進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系。但是,如果發(fā)債時(shí),企業(yè)的產(chǎn)能過剩問題已經(jīng)很嚴(yán)重,則擔(dān)保人的存在可能會(huì)誤導(dǎo)投資者的預(yù)期,導(dǎo)致其低估該債券的風(fēng)險(xiǎn),進(jìn)而使產(chǎn)能過剩與信用利差的關(guān)系被削弱。據(jù)此,本文提出:

H4:當(dāng)債券存在擔(dān)保人時(shí),產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系被增強(qiáng);產(chǎn)能過剩與信用利差的關(guān)系被削弱。

國家的政策導(dǎo)向往往會(huì)對金融市場產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響,2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議指出要推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革,并首次提出“三去一降一補(bǔ)”的舉措,其中“去產(chǎn)能”是重中之重,這也使得“產(chǎn)能過?!边@一經(jīng)濟(jì)學(xué)詞匯開始進(jìn)入公眾視野?!叭ギa(chǎn)能”政策的提出,傳達(dá)出部分企業(yè)存在產(chǎn)能過剩的情況,促使投資者開始或者更加關(guān)注企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況,對產(chǎn)能利用率低的企業(yè)要求更高的收益率以補(bǔ)償產(chǎn)能過剩帶來的風(fēng)險(xiǎn)。有鑒于此,本文預(yù)期,2015年后受中央所釋放經(jīng)濟(jì)信號的影響,債券市場投資者會(huì)更加關(guān)注企業(yè)產(chǎn)能利用方面的信息,從而使得債券價(jià)格對產(chǎn)能利用率存在更高的敏感性。基于上述分析,本文提出:

H5:2015年“去產(chǎn)能”政策強(qiáng)化了產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

從微觀層面研究債券時(shí),通常選用的債券種類為企業(yè)債或公司債。企業(yè)債多由中央政府部門所屬機(jī)構(gòu)、國有獨(dú)資企業(yè)或國有控股企業(yè)發(fā)行,為非上市公司;公司債多由滬深上市公司發(fā)行。本文研究對象為上市公司,故選取的債券為公司債。本文對2008—2017年間公開發(fā)行的3601支債券進(jìn)行了以下處理:(1)將發(fā)債企業(yè)劃分為上市公司和非上市公司,由于非上市公司很多相關(guān)數(shù)據(jù)無法獲得,所以剔除非上市公司債券2319支;(2)剔除非滬深上市公司45家,債券118支;(3)剔除關(guān)鍵變量缺失的公司債146支;(4)因金融行業(yè)與非金融行業(yè)公司在經(jīng)營活動(dòng)、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等方面具有較大區(qū)別,刪除金融行業(yè)的公司債2支。經(jīng)上述處理后,最終獲得債券1016個(gè),各年度樣本共3065個(gè)。本文主要解釋變量產(chǎn)能利用率通過手工計(jì)算得到,到期收益率、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、債券剩余期限、債券信用評級等變量數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫,其他財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)產(chǎn)能利用率測算方法

使用產(chǎn)能利用率衡量產(chǎn)能過剩程度是相關(guān)研究中最常用的方法,而有關(guān)產(chǎn)能利用率的測算,許多學(xué)者都提出了自己的觀點(diǎn)。例如Klein et al.(1967)通過設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了測算;Shaikh et al.(2004)認(rèn)為,產(chǎn)能產(chǎn)出與資本存量具有穩(wěn)定關(guān)系,并使用協(xié)整法計(jì)算了產(chǎn)能利用率,程俊杰(2015)也選用協(xié)整法驗(yàn)證了產(chǎn)業(yè)政策與產(chǎn)能過剩之間的關(guān)系。此外,成本函數(shù)法、峰值法、調(diào)查法等也是估算產(chǎn)能利用率的常見方法(Garofalo et al.,1997;Berndtan et al.,1981;Klein et al.,1973)。

對于生產(chǎn)效率的計(jì)算,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)與基于生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿分析(SFA)是目前較為普遍的方法。其中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)利用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的思想,不必設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù),只需考慮生產(chǎn)要素投入數(shù)量,計(jì)算較為便利(Dupont et al.,2002),但其缺陷在于沒有考慮技術(shù)非效率,即計(jì)算出的產(chǎn)能利用率是有偏的。相比之下,隨機(jī)前沿分析法(SFA)的最大優(yōu)點(diǎn)在于估算潛在產(chǎn)出時(shí),全面考慮了生產(chǎn)要素利用率和技術(shù)進(jìn)步的影響,充分體現(xiàn)了潛在產(chǎn)出的供給面特征(Meeusen et al.,1977;郭慶旺 等,2004)。因此,本文使用SFA隨機(jī)前沿分析法計(jì)算產(chǎn)能利用率,這里借鑒Battese et al.(1995)的模型:

Yit=Xitβ+(νit-uit)

mit=zitδ

i=1,…,N; t=1,…,T

(1)

SFA模型要求指定函數(shù)形式,本文采用一般的生產(chǎn)函數(shù)——柯布-道格拉斯隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-Douglas production frontier)進(jìn)行測算:

ln Yit=α+β1ln Kit+β2ln Lit+β3SIZEit+β4LEVit+(νit-uit)

(2)

式(2)中,Yit表示第i個(gè)公司第t年的營業(yè)收入;Lit表示第i個(gè)公司第t年末員工人數(shù);Kit表示第i個(gè)公司第t年末固定資產(chǎn)凈值;SIZEit為第i個(gè)公司第t年公司規(guī)模,等于公司資產(chǎn)總額的自然對數(shù),以控制企業(yè)規(guī)模對公司運(yùn)營效應(yīng)的影響;LEVit為第i個(gè)公司第t年財(cái)務(wù)杠桿,等于公司資產(chǎn)總額除以負(fù)債總額,用以控制杠桿效應(yīng)對公司運(yùn)營的影響。

參考Battese et al.(1995),通過以下公式計(jì)算技術(shù)非效率:

TEit=exp(-uit)

(3)

式(3)中,TEit=exp(-uit)表示樣本中第i個(gè)公司在第t時(shí)期內(nèi)的技術(shù)效率水平。顯然,如果uit=0,則TEit=1,即處于技術(shù)效率狀態(tài),此時(shí)該企業(yè)的生產(chǎn)點(diǎn)規(guī)模位于生產(chǎn)前沿上;相反,如果uit>0,則0

Efficientit=1-TEit

(4)

顯然,Efficientit越大,產(chǎn)能利用率越高。

(三)主要變量定義

1.被解釋變量:債券信用利差(CS)

債券信用利差CS為債券年底到期收益率與無風(fēng)險(xiǎn)利率之差。其中,無風(fēng)險(xiǎn)利率為與債券發(fā)行時(shí)間相同的國債利率。

2.主要解釋變量:產(chǎn)能利用情況(EC)

主檢驗(yàn)中,EC為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)計(jì)算所得的產(chǎn)能利用率指標(biāo)Efficient與產(chǎn)能過剩虛擬變量ES。穩(wěn)健性檢驗(yàn)中,EC為數(shù)據(jù)包絡(luò)法計(jì)算所得的產(chǎn)能利用率指標(biāo)Sech與固定資產(chǎn)收入比PPErev。

在主檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,本文還探討了以下調(diào)節(jié)變量:產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State),使用上市公司最終控制人性質(zhì)進(jìn)行區(qū)分,若上市公司實(shí)際控制人為中央或地方政府則為國有企業(yè),State取值為1,否則取值為0;經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU),Baker et al.(2016)基于新聞報(bào)道頻率構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo),本文使用該指數(shù)2017年版的計(jì)算結(jié)果;是否有擔(dān)保人(Guarantee),債券發(fā)行有擔(dān)保人時(shí),Guarantee取值為1,否則取值為0;“去產(chǎn)能”政策虛擬變量(Reform),樣本年度小于2015時(shí),Reform取值為0,否則取值為1。

此外,根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn),本文對影響債券信用利差的主要因素進(jìn)行了控制,包括債券評級(Credit)、公司規(guī)模(Size)、發(fā)行期限(Range)、審計(jì)單位是否為四大(Top4)、市場化程度(Market)、賬面市值比(MB)、兩權(quán)分離度(Sep)、企業(yè)盈利能力(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV),以及行業(yè)(Industry)和年份(Year)虛擬變量。

本研究中涉及的相關(guān)變量具體說明見表1。

表1 變量說明

(四)模型構(gòu)建

為檢驗(yàn)假設(shè)H1,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(1):

(1)

其中,解釋變量EC分別用Efficient與ES替代。下同。

為檢驗(yàn)假設(shè)H2,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(2):

(2)

為檢驗(yàn)假設(shè)H3,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(3):

(3)

為檢驗(yàn)假設(shè)H4,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(4):

(4)

為檢驗(yàn)假設(shè)H5,構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(5):

(5)

(五)描述性統(tǒng)計(jì)

表2報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從中可見:公司債的信用利差(CS)的均值為2.052,波動(dòng)范圍從-0.483到5.966,說明債券普遍是正向信用利差,標(biāo)準(zhǔn)差為1.450,分布較為合理;產(chǎn)能利用率(Efficient)的均值為0.975,標(biāo)準(zhǔn)差為0.009;Sech的均值為0.805,標(biāo)準(zhǔn)差為0.078,表明我國各企業(yè)產(chǎn)能利用率相差較??;信用評級(Credit)的均值為2.85,中位數(shù)為3,說明發(fā)債企業(yè)評級普遍較高。而且,從債券發(fā)行期限(Range)可以看出,我國公司債發(fā)行期限大多為5年,最長的為15年。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

(六)相關(guān)性分析

表3列示了主要變量之間的相關(guān)性系數(shù)。從中可見,債券信用評級Credit與公司規(guī)模Size之間的相關(guān)系數(shù)最大,為0.587,且在1%的水平上顯著??傮w而言,所有變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.6。企業(yè)債券信用利差與產(chǎn)能利用率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系,初步支持產(chǎn)能利用率越低信用利差越高的假設(shè)。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券信用利差顯著負(fù)相關(guān),說明國有企業(yè)債券信用利差較低。此外,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與產(chǎn)能利用率指標(biāo)負(fù)相關(guān),可初步推斷國有企業(yè)的產(chǎn)能利用率較民營企業(yè)低。

表3 相關(guān)系數(shù)

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在 1%、5%和 10%水平上顯著。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)產(chǎn)能利用情況與債券信用利差回歸分析

表4列示了產(chǎn)能利用率與債券信用利差的回歸結(jié)果。列(1)顯示,在控制其他變量后,產(chǎn)能利用率對債券信用利差的系數(shù)為-8.985,且在1%的上水平上顯著,即債券信用利差正確地識(shí)別了產(chǎn)能利用情況的信息,產(chǎn)能利用率越低,債券信用利差越大。列(2)中,產(chǎn)能過剩虛擬變量ES與債券信用利差的回歸系數(shù)為0.366,且在5%的水平上顯著正相關(guān),說明相對而言存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)債券信用利差更高。以上結(jié)果支持假設(shè)H1??刂谱兞恐?,Credit與信用利差顯著負(fù)相關(guān),說明投資者認(rèn)為信用評級越高的債券風(fēng)險(xiǎn)越低,信用利差越低,這也與現(xiàn)有的研究結(jié)果相符;Range、Size與信用利差顯著負(fù)相關(guān),說明投資者認(rèn)為債券期限越長,公司規(guī)模越大,債券的風(fēng)險(xiǎn)越低;由LEV、ROA與信用利差的結(jié)果可見,投資者認(rèn)為經(jīng)營狀況不佳的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)較高,進(jìn)而會(huì)要求被投企業(yè)提供更高的到期收益率;MB與信用利差顯著正相關(guān),表明如果公司市場估值遠(yuǎn)高于凈資產(chǎn)賬面價(jià)值,則投資者預(yù)期其發(fā)行的債券存在更高的兌付風(fēng)險(xiǎn),從而會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

表4 產(chǎn)能利用率與債券信用利差的回歸結(jié)果

(續(xù)表4)

CS(1)(2)Top40.027(0.581)0.063(1.622)Market-0.024(-1.388)-0.017(-1.422)Constant16.174***(5.574)5.124***(9.501)行業(yè)控制控制年份控制控制N30653065Adj.R20.4530.491

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(二)債券市場提前/延遲反應(yīng)的回歸分析

對主模型進(jìn)行檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn),債券市場能對企業(yè)產(chǎn)能利用信息進(jìn)行反應(yīng),那么,反應(yīng)時(shí)效如何?是提前反應(yīng)還是延遲反應(yīng)?相關(guān)檢驗(yàn)的回歸結(jié)果如表5所示。

表5 債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用率反應(yīng)時(shí)效的檢驗(yàn)結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表5,在對自變量進(jìn)行提前1期的處理后發(fā)現(xiàn),產(chǎn)能利用率與信用利差在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān);進(jìn)行提前2期處理后發(fā)現(xiàn),產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系不再顯著。這說明,我國債券市場可以對企業(yè)1年后的生產(chǎn)效率信息提前做出反應(yīng),但2年后的信息則很難被當(dāng)前債券市場所捕捉,因此我國債券市場是相對有效率的。對自變量滯后1期和2期進(jìn)行檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),產(chǎn)能利用率與信用利差在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),也就是說,債券市場可以有效地對企業(yè)前2年的生產(chǎn)效率做出反應(yīng)。繼續(xù)對滯后3期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn),產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān),與前2年相比顯著性減弱,說明債券市場對企業(yè)3年前的產(chǎn)能利用信息已不再那么敏感。在對滯后4期的自變量回歸后結(jié)果則不再顯著,表明債券市場對企業(yè)生產(chǎn)效率信息的延遲反應(yīng)不會(huì)超過4年。盡管債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用信息存在非對稱性的提前和延遲反應(yīng),延遲反應(yīng)時(shí)間更長一些,但總的來說,我國債券市場能夠及時(shí)捕捉到實(shí)體企業(yè)產(chǎn)能利用信息并傳遞給投資者,提高了市場定價(jià)效率。

(三)產(chǎn)能利用情況與債券信用利差之間關(guān)系的影響因素

1.基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的進(jìn)一步分析

為進(jìn)一步檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)能否影響債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的反應(yīng),本文引入交互項(xiàng),檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。

表6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表6,列(1)中顯示,產(chǎn)能利用率Efficient與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)State的交乘項(xiàng)系數(shù)為11.241,且在5%的水平上顯著,說明國有產(chǎn)權(quán)弱化了產(chǎn)能利用率與信用利差之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系,結(jié)果支持假設(shè)H2。也就是說,相對于民營企業(yè)而言,國有企業(yè)債券的信息傳遞能力較差,信用利差的治理效應(yīng)較弱。本文認(rèn)為這是由于國有企業(yè)存在隱性擔(dān)保等原因,政府會(huì)給予其一定保護(hù),進(jìn)而使得其在產(chǎn)能過剩或經(jīng)營狀況不佳的情況下仍能維持相對較低的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期。在列(2)中,產(chǎn)能過剩指標(biāo)ES與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項(xiàng)系數(shù)符號雖然為正,與預(yù)期相符,但并不顯著。

2.基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的進(jìn)一步分析

為檢驗(yàn)宏觀層面因素經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會(huì)影響債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的識(shí)別,本文引入交互項(xiàng),檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。

表7 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表7,列(1)的結(jié)果顯示,產(chǎn)能利用率與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交乘項(xiàng)系數(shù)為-2.383,且在5%的水平上顯著;在列(2)中,產(chǎn)能過剩虛擬變量與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交乘項(xiàng)系數(shù)為1.819,且在5%的水平上顯著,支持本文假設(shè)H3。這說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)對債券市場配置資源的效率產(chǎn)生影響。本文認(rèn)為,經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時(shí),投資方向不明朗,整體投資環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)相對較高,相應(yīng)地投資者會(huì)要求更高的信用利差以彌補(bǔ)債券投資風(fēng)險(xiǎn)。另外,經(jīng)濟(jì)政策不確定性高也可能導(dǎo)致企業(yè)盲目投資,造成產(chǎn)能過剩,加劇經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn),從而促使投資者要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。而且,在經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的環(huán)境下,投資者可能會(huì)更加關(guān)注微觀層面的信息因素。

3.基于擔(dān)保人虛擬變量的進(jìn)一步分析

表8列示了擔(dān)保人虛擬變量與產(chǎn)能利用率和產(chǎn)能過剩虛擬變量分別交乘的回歸結(jié)果。列(1)中,Efficient×Guarantee的系數(shù)為-12.590,且在1%的水平上顯著,表明當(dāng)債券有擔(dān)保人時(shí),產(chǎn)能利用率與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系更強(qiáng),即擔(dān)保人的存在強(qiáng)化了債券定價(jià)的信號傳遞效率。列(2)中,ES×Guarantee的系數(shù)為-0.258,且在1%的水平上顯著,說明當(dāng)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩時(shí),擔(dān)保人的存在反而不利于信用風(fēng)險(xiǎn)的及時(shí)暴露。這可能是因?yàn)閾?dān)保人的存在有助于緩解產(chǎn)能過剩企業(yè)債券的違約風(fēng)險(xiǎn),相對于無擔(dān)保的產(chǎn)能過剩企業(yè),投資者更愿意相信有擔(dān)保企業(yè)的還債能力,故要求的到期收益率相對較低。以上結(jié)果支持假設(shè)H4。

表8 擔(dān)保人、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

4.基于“去產(chǎn)能”提出效應(yīng)的進(jìn)一步檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議提出“去產(chǎn)能”舉措后,債券市場是否更加關(guān)注企業(yè)的產(chǎn)能利用信息,本文進(jìn)行了相關(guān)的回歸檢驗(yàn),結(jié)果見表9。從中可見,交乘項(xiàng)Efficient×Reform的系數(shù)為-8.694,且在5%的水平上顯著,說明“去產(chǎn)能”政策加強(qiáng)了產(chǎn)能利用率與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系。我們認(rèn)為,2015年中央提出的“去產(chǎn)能”舉措,提高了債券投資者對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的關(guān)注,使其能更充分地識(shí)別產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險(xiǎn),因而會(huì)提高債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況所傳達(dá)信息的反應(yīng)效率。以上結(jié)果支持假設(shè)5。

表9 “去產(chǎn)能”政策效應(yīng)的回歸結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為提供穩(wěn)健性檢驗(yàn),本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法重新計(jì)算產(chǎn)能利用率。具體而言,生產(chǎn)率的提高可以通過技術(shù)變化與技術(shù)效率變化兩種不同途徑獲得。其中,技術(shù)變化反映了生產(chǎn)前沿面的移動(dòng)對生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)程度;技術(shù)效率變化則反映一定時(shí)期內(nèi)組織管理水平的變化,即該決策單元從給定的一組投入中獲取最大產(chǎn)出的能力。根據(jù)F?rel et al.(1994),放松規(guī)模報(bào)酬不變的約束,技術(shù)效率變化可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(dòng)(pure technical efficiency change)和規(guī)模效率變動(dòng)(scale efficiency change),后者表示決策單元的產(chǎn)出與投入比例是否適當(dāng)。本文基于Malmquist分解方法將規(guī)模效率變動(dòng)指數(shù)(Sech)提取出來,做為表示產(chǎn)能利用率的變量。Sech越高,表示規(guī)模越適合,產(chǎn)能利用率也越高。表10列示了基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果。

由表10可知,在列(1)中,Sech對信用利差CS的系數(shù)為-1.698,且在5%的水平上顯著,即規(guī)模效率越高,產(chǎn)能利用率越高,債券信用利差越低,這一結(jié)果支持假設(shè)H1。列(2)至列(4)是Sech與State、EPU、Guarantee分別交乘后的回歸結(jié)果。從中可見,Sech與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量State的交乘項(xiàng)系數(shù)為正,但不顯著;Sech與經(jīng)濟(jì)政策不確定性EPU的交乘項(xiàng)系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù),說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性強(qiáng)化了Sech與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系,該結(jié)果支持假設(shè)H3;交乘項(xiàng)Sech×Guarantee的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù),即擔(dān)保人的存在加強(qiáng)了Sech與信用利差的關(guān)系。上述檢驗(yàn)表明,本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表10 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(二)基于固定資產(chǎn)收入比的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文又進(jìn)一步參照修宗峰等(2013)的做法,引入固定資產(chǎn)收入比PPErev變量替代ES作為解釋變量,該變量表示產(chǎn)能過剩程度,其比例越高,說明企業(yè)產(chǎn)能過剩越嚴(yán)重。回歸結(jié)果如表11所示。列(1)中,PPErev的回歸系數(shù)為0.093,且在1%的水平上顯著,說明產(chǎn)能過剩程度越高,債券信用利差越高,與預(yù)期相符。列(2)至列(4)的回歸結(jié)果中,擔(dān)保人和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對產(chǎn)能過剩程度與信用利差之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)與前文一致,而產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)則不符合預(yù)期??傮w而言,使用PPErev作為替代解釋變量進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)顯示,本文的基本結(jié)論依然可靠。

表11 基于固定資產(chǎn)收入比的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(三)內(nèi)生性檢驗(yàn)

1.滯后一期自變量的檢驗(yàn)結(jié)果

為排除可能存在互為因果而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,本文將解釋變量與控制變量滯后1期重新進(jìn)行回歸分析,所得結(jié)果如表12所示。從中可見,在滯后1期的情況下,產(chǎn)能利用率與信用利差仍在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān),這說明在控制其他變量的情況下,債券信用利差與產(chǎn)能利用率之間的因果關(guān)系較為穩(wěn)健,這一結(jié)果在加入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和有無擔(dān)保人調(diào)節(jié)變量后仍顯著。

表12 滯后一期自變量的檢驗(yàn)結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

2.PSM檢驗(yàn)

為進(jìn)一步排除內(nèi)生性問題,我們構(gòu)造了新的產(chǎn)能過剩的虛擬變量(EXCapacity),EXCapacity數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)和信息化部產(chǎn)業(yè)政策司網(wǎng)站(下稱“工信部”)。由于工信部所公布數(shù)據(jù)是公共信息,本文認(rèn)為該數(shù)據(jù)相對具有外生性,故可以較好地剔除因自選擇偏差、共同驅(qū)動(dòng)因素等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。2008—2015年,工信部每年會(huì)發(fā)布各省(市)分行業(yè)淘汰落后和過剩產(chǎn)能情況的公告(2017年與2016年工信部未對淘汰落后和過剩產(chǎn)能情況進(jìn)行公布,故本文沿用2015年的數(shù)據(jù))。我們將公告中的產(chǎn)能過剩行業(yè)和產(chǎn)品與樣本企業(yè)每年經(jīng)營范圍及主營業(yè)務(wù)進(jìn)行手工匹配,如果樣本企業(yè)處于過剩行業(yè)或主營業(yè)務(wù)中有產(chǎn)能過剩產(chǎn)品,則EXCapacity取值為1,否則取值為0。在此基礎(chǔ)上,對EXCapacity進(jìn)行傾向得分匹配,用債券信用評級(Credit)、債券發(fā)行期限(Range)、公司規(guī)模(Size)、財(cái)務(wù)杠桿率(LEV)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、賬面市值比(MB)、是否聘請四大做外部審計(jì)(Top4)、市場化程度(Market)等作為協(xié)變量,用債券信用利差(CS)作為因變量,并使用核匹配方法進(jìn)行檢驗(yàn)。

表13列示了PSM匹配后,處理組和控制組的均值差和標(biāo)準(zhǔn)誤。從中可見,核匹配的差異為-0.477,且在5%的水平上顯著,表明假設(shè)H1仍然是成立的。

表13 傾向得分匹配(PSM)檢驗(yàn)結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

六、結(jié)論與啟示

產(chǎn)能過剩是實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行低效的表現(xiàn),“去產(chǎn)能”是供給側(cè)改革的核心任務(wù)之一。我國債券市場能否有效識(shí)別并傳遞微觀企業(yè)產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險(xiǎn),從而更好地配置資源,服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展,是金融供給側(cè)改革的題中之義。本文考察了我國債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的識(shí)別和信息傳遞效率,以及哪些因素會(huì)影響這種效率。研究結(jié)論為債券市場效率提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù),有助于從產(chǎn)能利用情況的角度理解信用利差的形成機(jī)制,同時(shí)也為發(fā)債企業(yè)改善產(chǎn)能利用水平提供了債券市場的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文選取2008—2017年上市公司債券數(shù)據(jù),檢驗(yàn)了我國債券市場對于企業(yè)產(chǎn)能利用信息的反應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn),盡管債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用信息存在非對稱性的提前和延遲反應(yīng),延遲反應(yīng)時(shí)間更長一些,但總體來說,我國債券市場對實(shí)體經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)能利用信息的反應(yīng)速度還比較及時(shí),能夠識(shí)別且有效傳遞企業(yè)產(chǎn)能過剩所帶來的風(fēng)險(xiǎn),并進(jìn)行合理的市場定價(jià)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),在我國制度背景下,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境、是否存在擔(dān)保人及2015年“去產(chǎn)能”政策效應(yīng)等都會(huì)影響到債券市場對實(shí)體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)能利用信息的識(shí)別與傳遞效率。

上述研究結(jié)論的政策啟示在于:(1)債券市場能夠?qū)Ξa(chǎn)能過剩發(fā)揮治理作用,所以應(yīng)繼續(xù)完善債券市場機(jī)制,加強(qiáng)債券市場分辨優(yōu)劣企業(yè)的功能,從而促進(jìn)企業(yè)改善產(chǎn)能利用情況,提升產(chǎn)能利用率;(2)國有產(chǎn)權(quán)會(huì)弱化債券對產(chǎn)能過剩信息的識(shí)別,所以政府要減少對國有企業(yè)經(jīng)營活動(dòng)的干預(yù),避免隱性擔(dān)保等問題擾亂債券市場秩序;(3)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會(huì)通過影響經(jīng)營環(huán)境的風(fēng)險(xiǎn)而改變信用利差,說明政府在制定經(jīng)濟(jì)政策時(shí)需考慮更多因素,努力降低經(jīng)濟(jì)政策的不確定性,促使債券投資更有效率,以實(shí)現(xiàn)資源配置的持續(xù)優(yōu)化;(4)擔(dān)保人的存在會(huì)對債券發(fā)行人披露的經(jīng)濟(jì)信息產(chǎn)生影響,故有必要進(jìn)一步健全擔(dān)保增信體制,促使擔(dān)保發(fā)揮其應(yīng)有的信息傳遞功能,而對于投資者來說,要結(jié)合發(fā)債企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行投資決策,不能盲目相信擔(dān)保。總之,針對當(dāng)前我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)能過剩及其引致的低效率問題,在化解方式上要更加注重市場的作用,通過健全債券市場的價(jià)格機(jī)制,促使市場信息進(jìn)一步透明化,并努力構(gòu)建完善的監(jiān)管體系。

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