經濟政策變化對公司債券發行信用利差的影響研究
——基于投資者情緒中介效應

曹澤仁 ,徐盛 ,王亞童

（1復旦大學經濟學院，上海 200433；2.建信金融科技有限責任公司,上海 200000；3.上海市發展和改革委員會，上海 200003；4.長沙銀行股份有限公司，長沙 410003）

一、引言

歷史經驗表明，目標明確且貼合實際的經濟政策的制定推行，往往會對推動經濟發展、促進社會進步起到至關重要的作用。然而，面對不同階段復雜多變的形勢，政府總是會為實現其某一時期的特定目標而進行相機抉擇，這使得經濟政策時常會出現一定程度的變化調整，進而可能導致市場主體由于無法確切預知政府是否、何時以及如何改變現行經濟政策，從而主動改變其行為決策以應對宏觀政策可能變化所帶來的影響。而這又會反過來對宏觀經濟預期和市場主體行為造成負面沖擊，進一步加劇經濟波動、削弱政策效果。

從已有研究看，經濟政策變化不僅會波及實體經濟，還會影響到企業于資本市場的直接融資結果（陳國進等，2014；徐征等，2019）。在“增強金融服務實體經濟能力”的理念引領下，近年中國資本市場直接融資比重持續上升。其中，市場化程度較高的公司債券市場亦呈現出迅猛增長態勢。根據國家統計局公布的數據，2020年全年發行公司信用類債券14.2萬億，年發行規模約為2015年的2.1倍，已成為中小企業獲取資金的重要途徑。因此，在繼續規范發展公司債券市場以滿足更多企業多元融資需求的大背景下，有必要針對宏觀經濟政策變化對公司信用類債券發行上市的影響特征展開研究，為未來相關市場的進一步改革提供借鑒和參考。

本文選取2012—2018年在滬、深兩個交易所公開上市發行的公司債券為分析對象，重點研究了經濟政策變化對我國公司債券一級市場發行定價的影響。同時，本文構建了中國債券市場投資者情緒指數，從行為金融學視角探討了中國宏觀經濟政策變動對微觀公司債券風險溢價的傳導途徑。最后，引入政府隱性擔保，實證檢驗經濟政策調整對不同類型債券的影響特征。本文的研究有助于加深經濟政策變化對我國公司債券發行市場資產定價的認識理解，從而拓展了相關領域研究的內容范疇。

二、文獻回顧

基于本文研究重點，文獻綜述部分將圍繞經濟政策變化的度量影響，以及公司債券發行利差的影響因素展開。

關于經濟政策變化的研究，學者們從經濟政策變化的度量及其經濟后果兩方面展開。一方面，由于經濟政策變化難以直接觀測，其測度是實證研究的難點，目前主要采用單一經濟變量波動、虛擬變量、文本分析等方法進行量化指標構建分析。例如，Julio 和 Yook（2012）采用選舉結果、曹春方(2013)運用官員變更來度量經濟政策變化。王義中和宋敏(2014)以GDP的條件方差作為衡量經濟政策變動程度的指標，Baker等(2016)則運用文本分析的方法，通過從《南華早報》中提取有關關鍵詞，創新性地構建了中國經濟政策不確定性指數以定量測度經濟政策變動程度，該指數目前在學界已被廣泛使用。另一方面，諸多文獻發現，（經濟）政策變化對實體經濟和資本市場均會產生重要影響。針對企業行為，Gulen et al (2016)、李鳳羽和楊墨竹(2015)、饒品貴等(2017)等認為政策不確定性上升會顯著抑制企業投資。利用經濟政策不確定性指標，顧夏銘等(2018)、顧群等(2020)指出經濟政策不確定性對企業創新具有顯著正向促進作用；王紅建等(2014)、李鳳羽和史永東(2016)發現企業現金持有水平與經濟政策不確定性顯著正相關。資本市場方面，經濟政策變動特征亦是決定金融產品風險定價水平的重要宏觀因素。例如，經濟政策變動加劇會通過增加市場波動和降低市場流動性來顯著升高系統性風險、加劇金融市場摩擦，降低投資者的風險承擔能力，進而導致投資者索要更高的風險溢價（陳國進等，2014）。在股票市場，經濟政策不確定性是中國股市的一個重要定價因子(汪弘等，2018)，會顯著降低股票預期回報率(鄧曉萌,2019)。在債券市場，較高的風險溢價水平會影響企業的風險承擔能力，造成融資成本即信用利差的上行，進而減少債務融資規模，且這種效應在短期債務融資中、經濟衰退期、非國有企業中、低信用評級債券中更為顯著(才國偉等，2018)。

關于公司債券發行利差影響因素的研究，學者們從微觀企業、中觀市場、宏觀經濟等方面進行了深入探討。在微觀企業層面，產權性質、債券契約條款、會計信息質量、客戶集中度等因素會影響債券信用利差。國有產權的隱性擔保能直接和間接地降低投資者違約風險，從而降低公司債券的信用利差（方紅星等，2013）；債券契約條款對債權人的保護程度越高、擔保措施越完善，則公司債券的信用利差越低(陳超和李镕依，2014)；當公司的盈余管理程度越高、會計信息質量越低時，債券投資者會要求更高的信用利差以降低潛在的信用風險（楊大楷和王鵬，2014；朱焱和孫淑偉，2016）；客戶集中度越高，則企業未來收入和現金流不確定性也越高，進而提升債券的信用利差(王雄元和高開娟，2017)。中觀市場層面，分析師預測、融資融券、市場系統性風險等因素會影響債券的信用利差。分析師預測分歧度、預測偏度與信用利差之間正相關，跟蹤分析師數量、跟蹤分析師中明星分析師占比與信用利差之間負相關(林晚發等，2013)；公司融資余額增長越多，信用利差越大，而融券余額的變化對信用利差沒有顯著影響(侯鑫和褚劍，2019)；市場系統性風險越高，則信用利差越高(許屹，2017)。宏觀政策層面，貨幣政策、經濟周期、宏觀經濟不確定性等因素會影響債券信用利差。于靜霞和周林(2015)認為債券信用評級越低、期限越長，則貨幣政策調整對信用利差的影響越大。郭曄等（2016）發現在經濟周期的繁榮時期，未預期貨幣政策對信用利差的作用更大。與之相對應，在經濟增長率越高以及經濟增長率波動越小的情況下，則債券的信用利差越低(宋秀慧和林晚發，2016)。周宏等（2011）、徐征等（2019）針對企業債券的研究結果顯示，企業債券信用利差會隨宏觀經濟不確定性上升而顯著增加。王超(2020)通過對交易上市一般公司債的月度信用利差變化的研究，進一步揭示了經濟政策變化對我國不同信用等級公司債券的異質性影響。

三、研究假設

（一）經濟政策變化與公司債券發行信用利差

諸多國外研究已發現，宏觀政策變動不僅會影響實體經濟發展環境，還會對金融市場造成顯著影響（Brogaard & Detzel，2015），更有學者將政策不確定性視為資產定價模型中一個重要的宏觀風險溢價因子(Pastor & Veronesi,2013)。就債券市場而言，Lu et al(2010)指出美國債券投資者會對信息不確定性索要高風險溢價，Nodari(2014)發現金融監管政策變動加劇會對美國債券市場信用利差形成正向沖擊，該現象在經濟衰退期尤為明顯。Wisniewski& Lambe(2015)指出經濟政策不確定性會引發市場投資者對于債券違約風險的擔憂，進而導致美國信用違約互換(CDS)利差顯著提升。針對我國債券市場，張鑫(2019)發現經濟政策變化會導致企業資產負債表惡化及其所發債券信用利差上升。利用Baker等(2016)發布的中國經濟政策不確定性指數和中國債券市場相關數據，徐征等(2019)和王超(2020)得出了與張鑫(2019)相似的結論。然而，前者以有較多限制條件的企業債為樣本，其對風險變化并不敏感（高強和鄒恒甫，2015），不能充分反映經濟政策變化的影響。后者則以揭示經濟政策不確定性對公司債二級市場信用利差的作用機制為主，尚未涉及債券一級市場。據此，本文提出假設1：

假設1：經濟政策變化會顯著提高中國公司債券的發行信用利差。

（二）投資者情緒的中介傳導機制

除了直接影響金融市場資產定價外，經濟政策變化還可能會對資本市場整體情緒面造成沖擊，從而在改變市場風險偏好的同時進一步引發信用利差變化。一方面，較復雜的經濟政策變動環境會增加投資者的風險感知和模糊性厭惡水平(靳光輝等，2016)，這會導致對未來市場形成悲觀預期，從而使得投資者情緒下降。另一方面，在恐懼焦慮等負面情緒影響下，投資者行為決策也將趨于理性保守，這會進一步減少市場對金融產品的投資需求并導致資產價格下降。已有國內外文獻證實，投資者情緒高漲與其對公司債券信用利差要求兩者之間存在顯著負相關關系(Nayak，2010；李永等，2018)。周方召和賈少卿(2019)等研究已發現：投資者情緒中介效應在經濟政策不確定性對中國股市的影響中顯著存在。據此，本文提出假設2：

假設2：經濟政策變化會顯著抑制債券市場投資者情緒，進而提高公司債券發行信用利差，該中介影響機制路徑如圖1所示。

圖1 經濟政策變化對公司債券發行信用利差的投資者情緒中介影響機制路徑

（三）政府隱性擔保的作用影響

政府隱性擔保一直是中國信用債市場存在的一個突出問題，其主要指政府雖未給過任何關于擔保的承諾或暗示，但是市場參與者認為政府會在債券面臨兌付危機時提供資金支持(王敘果等，2019)。諸多研究均已發現，政府隱性擔保長期存在于我國債券市場中（王博森等，2016），具體表現為：在控制其他影響因素后，投資者往往僅會對國企債、城投債等具有典型政府隱性擔保特征的信用債券要求一個相對較低的（發行）信用利差(方紅星等，2013)。與之相似，在面對宏觀經濟政策變動時，這種相對確定的政府隱性擔保機制也能一定程度抵消市場風險偏好下行，對個體債券價格的負面沖擊。王超(2020)指出，相較國有企業，已上市交易的民營企業公司債的信用利差對于經濟政策變化反映更為敏感。據此，本文提出假設3：

假設3：與其它公司債券相比，具有政府隱性擔保背景的公司債券不僅擁有相對較低的發行信用利差，且其對經濟政策和市場投資者情緒的變化相對不敏感。

四、建模設計

（一）模型構建

本文首先構建面板模型以檢驗經濟政策變化對公司債券發行信用利差的影響特征（假設1）。其次，構建中國債券市場投資者情緒指數，進而借鑒溫忠麟和葉寶娟(2014)歸納的分析方法構建中介效應遞歸模型，以對債券市場投資者情緒的中介效應機制展開檢驗（假設2）。最后，基于發債公司類型展開分組回歸，從政府隱性擔保視角探討經濟政策變化及投資者情緒中介效應對發行信用利差的異質性影響（假設3）。具體計量模型如下所示：

(1)-(3)式合并構成檢驗假設2的中介效應遞歸模型，具體做法是：在對(1)式回歸的基礎上，進而對(2)式回歸以檢驗中介變量（債券市場投資者情緒）與經濟政策變化的回歸系數α1是否顯著為負，反之則停止檢驗。最后，對(3)式進行回歸：在α1*λ2與λ1符號相同的情況下，如果λ1和λ2的系數分別顯著為正和為負，則說明債券市場投資者情緒扮演著部分中介效應；如果系數λ1不顯著但系數λ2顯著為負，則說明存在完全中介效應；若λ1和λ2均不顯著，則說明不存在中介效應。

（二）數據說明

本文以2012—2018年于上海和深圳證券交易所公開發行的公司債券為研究對象，實際計算中對原始樣本進行如下篩選：(1)剔除證監會行業分類下隸屬金融業的公司所發債券，因為其在經營范圍、資本結構等方面與其他行業公司存在顯著差異；(2)考慮定價差異性，剔除浮動利率債券和可贖回債券；(3)剔除控制變量缺失的樣本。經過上述處理，最終得到了1822只公司債券發行數據。主要變量指標構造如下所示：

1.公司債券發行信用利差(Cspread)

公司債發行利率包含無風險利率和風險溢價兩部分，后者即為信用利差，其實質反映了對投資者承擔信用風險的收益補償。借鑒王雄元和高開娟(2017)等文獻做法，本文以發行當日公司債券發行票面利率與相同剩余期限中債國債到期收益率之差來度量信用利差，國債收益率數據來源于中債登網站。若不存在相同剩余期限的國債到期收益率，則對兩個相鄰年限數據運用線性插值法構造指標。

2.經濟政策變化(Epu)

本文選取Baker等(2016)基于《南華早報》文章關鍵詞篩選編纂得到的中國經濟政策不確定性指數(Economic Policy Uncertainty Index)作為衡量近年我國經濟政策變化情況的指標，該指數在學術界和業界被廣泛使用(李鳳羽和楊墨竹，2015；饒品貴等，2017；徐征等，2019)。考慮到該指數頻率以月為單位，本文先對原始數據做12個月移動平均處理以消除季節波動影響，再將其與樣本公司債券的發行年月進行匹配。此外，本文還采集了Baker研究團隊公布的(剔除價格因素)全球經濟政策不確定性指數以及Davis研究團隊基于《人民日報》和《光明日報》編制的中國經濟政策不確定和貿易政策不確定性指數以進行穩健性檢驗，相關數據均來源于網站http://www.policyuncertainty.com。

3.債券市場投資者情緒指數(Bondis)

參考易志高和茅寧(2009)、李永等(2018)的構造方法，本文選取消費者信心指數、債券發行只數、債券型封閉式基金折價率、債券換手率1基于債券成交總額與債券托管總量計算所得。、債券（凈價）成交凈額和新債上市首日收益率（平均）六個指標進行主成分分析以自行構建債券市場投資者情緒指標。實際計算中，為避免數量和單位影響，本文對所有指標均做中心化和標準化處理，并選擇第一主成分作為測量對象。KMO和Bartlett檢驗結果均說明適合采用主成分分析法。同時，考慮到投資者情緒對市場影響或具有時滯性，因此本文采用滯后一期的月度投資者情緒數據來反映當期情況。

4.控制變量(CV)

借鑒相關文獻，本文選取控制變量包括：第一，公司債券特征變量，包括：債券發行規模(Lnsize)，即公司債券發行規模的自然對數；債券發行期限的自然對數(Lnterm)；債券信用評級(Rating)，按照信用等級由高到低分別賦值，其中AAA為7，AA+為6，AA為5，AA-為4，A+為3；債券是否含權虛擬變量(Option)，若含權則取值為1，否則為0。第二，發債公司特征變量，包括：國有企業虛擬變量(SOE)，若發債公司為國有企業發行債券，則取值為1，否則為0；城投債虛擬變量(CIB)，若為地方投融資平臺發行的城投債，則取值為1，否則為0；經國際四大會計師事務所審計虛擬變量(Audit），若經四大審計則取值為1，否則為0；資產負債率(Lev)，即總負債與總資產的比率；總資產收益率(Roa)，即凈利潤與公司資產總額之比；凈利潤增長率(Ni)，以衡量發債主體的盈利能力；第一大股東持股比例(Fshare)，以反映發債主體的股權集中程度；是否上市虛擬變量(Ipo)，若發債公司為上市公司則取值為1，否則為0。第三，宏觀經濟變量，包括：月度采購經理指數(Pmi)，以刻畫經濟增長特征；月度居民消費價格指數(Cpi)。一般而言，市場投資者往往會在高通脹期要求更高收益率以彌補通脹損失。

上述所有公司債券數據和控制變量指標原始數據均來源于Wind數據庫，而債券市場投資者情緒相關基礎數據則來源于Wind數據庫和中債登數據庫。為剔除異常值影響，本文對所有數據均作雙側1%縮尾處理。

表1是本文主要變量描述性統計結果，可以發現：第一，樣本公司債券發行信用利差均值為1.95%，波動區間從0.329%到4.807%且標準差達到1.139%，表明我國信用債的風險溢價存在一定程度的差異；第二，中國經濟政策不確定性指數和債券市場投資者情緒指標的離散程度較低，表明上述指標在樣本期內均在穩定范圍內波動；第三，SOE和CIB的均值分別為0.638和0.218，即表明樣本中有超過六成的公司債券由國有企業發行，同時約兩成公司債券有地方投融資平臺背景。此外，樣本債券的平均發行期限和融資規模分別達到4.83年和10.14億元，說明當前我國公司債券仍然以中期中等規模為主。同時，各項公司財務指標指標的標準差普遍較大，反映出發債主體之間的經營狀況存在較大差異。

表1 主要變量描述性統計結果

Audit 發債主體審計公司 0.171 0.376 0.000 1.000 Lev 資產負債率 64.247 12.831 29.113 89.294 Roa 總資產收益率 2.719 2.424 -2.599 13.425 Ni 凈利潤增長率 22.405 93.387 -193.98 543.345 Fshare 第一大股東持股比例 70.061 30.036 11.910 100.000 Ipo 發債主體是否公開上市 0.358 0.479 0.000 1.000 Pmi 采購經理人指數 50.755 0.882 49.000 53.300 Cpi 居民消費價格指數 0.120 0.454 -1.100 1.600

五、實證分析

（一）基準回歸結果

表2的（1）-（5）報告了本文的基準回歸和穩健性檢驗結果。基于（1）和（2）結果可知：無論是否控制發債公司特征，Epu的回歸系數值始終超過0.2，且在1%水平上與發行信用利差呈顯著正相關性，初步表明在我國經濟政策變動加劇的宏觀背景下，市場總體傾向于對公司債券給出較高的發行信用利差。為驗證上述結果穩健性，表2的（3）和（4）列分別采用(剔除價格因素)全球經濟政策不確定性指數及中國經濟政策不確定性和貿易政策不確定性指數替換原主要解釋變量進行回歸。可以發現，經濟政策變化對我國公司債券發行信用利差的影響依然高度顯著為正，且系數值明顯增大。考慮可能存在的內生性問題，表2的（5）列以滯后一期（月）的中國經濟政策不確定性指標Lepu代替原主要解釋變量展開估計，所得回歸系數值和顯著性水平與模型1基本一致。上述結果充分表明所得結論具有穩健性，本文假設1成立。

控制變量方面，國有企業和城投債兩個虛擬變量均與因變量呈顯著負相關性，表明政府隱性擔保能降低債券的信用風險和發行信用利差，這與王敘果等(2013)的研究結論相似。同時，信用評級、債券規模、債券期限三個債券特征變量的回歸系數在表2所有模型中均于1%水平上顯著為負，說明信用評級越高、規模越大、期限越長的公司債券的發行信用利差顯著較低。與之相對應，含權債券往往會具有相對較高的發行信用利差。此外，公司層面變量方面，財務杠桿率、總資產收益率和凈利潤增長率總體上分別與因變量呈顯著為正、負和負的相關關系，這與王雄元和高開娟(2017)等文獻的結論基本一致。同時，國際四大會計師事務所審計公司虛擬變量回歸系數在所有模型中均與被解釋變量顯著負相關，說明經四大審計的公司所發行債券的信用利差更低，這與林永堅和王志強(2013)的研究結論較為相符。最后，宏觀經濟變量方面，Cpi與公司債券發行信用利差兩者之間顯著負相關，其原因或在于高通脹水平對于無風險利率具有一定抬高作用。Pmi指標則在除第（2）列和第（5）列的回歸結果中呈現出顯著負相關性。上述回歸結果基本與本文預期相符。

表2 基準回歸結果

（二）債券市場投資者情緒中介效應檢驗

在驗證假設1成立的基礎上，本文進一步對假設2展開驗證。考慮內生性問題對結果可能造成的影響，本文繼續以表2第（5）列中滯后一期（月）的中國經濟政策不確定性指標Lepu和為主要解釋變量，同時引入上文提及構建的債券市場投資者情緒Bondis指標開展中介效應檢驗。

首先，表2（6）列給出了Lepu對Bondis的影響情況。可以發現兩者之間呈現出顯著負相關性，表明經濟政策變動確會對債券市場投資者情緒產生顯著負面沖擊。其次，如表2（7）列所示，在基準回歸基礎上加入Bondis后，Lepu的系數值雖略低于（5）列對應值，但依然高度顯著。同時，Bondis回歸系數值達到-0.348且在1%水平上顯著。因此，綜合表2（5）至（7）列數據結果，我們發現：我國債券市場投資者情緒在中國經濟政策變化對公司債券發行信用利差的影響中扮演部分中介作用（中介效應部分占總效應比例約為14.6%），本文假設2成立。

（三）政府隱性擔保影響

在檢驗假設1和2成立的基礎上，本文進一步對樣本進行分組回歸，以探究政府隱性擔保對上述作用機制的影響情況，相關內容呈于表3和表4中。首先，表3和表4的（1）和（4）列分別給出了依照國有企業和城投債分組所得的基準回歸結果，可以發現：國有企業組中，Lepu的系數值為0.198且僅在5%水平上顯著。與之相對應，非國有企業組中Lepu系數不僅具有更高的顯著性水平，且其系數值高達0.429，約為國有企業組的2.2倍。而在依城投債分組的情形下，Lepu系數在城投債組中雖然不顯著，但其在非城投債組中則對信用利差具有顯著正向影響。上述結果充分表明：不具有政府隱性擔保背景公司所發債券的發行信用利差對我國經濟政策變化更為敏感。為進一步檢驗各組Lepu系數之間是否存在顯著差異，本文采用基于似無相關模型的檢驗方法 (suest)進行組間差異檢驗，其優點在于允許兩組的干擾項具有不同分布。結果顯示，在國有企業分組下，Lepu系數對應p值為3.85且在5%水平上顯著。而在城投債分組下，Lepu系數對應p值高達13.66且在1%水平上顯著，顯著的組間差異檢驗結果進一步證明了政府隱性擔保會顯著降低宏觀經濟政策變動對微觀公司債券發行信用利差的影響。

其次，本文繼續就投資者情緒中介傳導機制在上述分組中的成立情況進行檢驗。由表3的（2）和（3）列可知：國有企業組中，Lepu和Bondis兩個變量分別呈顯著為正和顯著為負的結果，說明投資者情緒的部分中介效應在國有企業組中依然顯著存在。非國有企業組中，有別于上述結果，在加入Bondis變量后，表3的（6）列中的Lepu系數不再顯著，說明債券市場投資者情緒具有完全中介效應，即經濟政策變化對非國有企業公司債券發行信用利差的影響完全通過債券市場投資者情緒傳導所致。類似地，根據表4中第（1）和（3）列結果可得，Lepu系數始終不顯著，這反映出城投債的發行定價較少受宏觀經濟政策變化的影響。與之相對應，Lepu和Bondis在非城投債組的三組回歸中呈現出與全樣本和國有企業組較為相似的情形，表明存在債券市場投資者情緒部分中介效應。此外，其他控制變量的系數和顯著性水平與基準回歸結果基本保持一致。綜合以上分析可知，具有政府隱性擔保的公司債券的發行信用利差受經濟政策變化影響顯著較低，同時債券市場投資者情緒中介機制的影響作用也相對有限，本文假設3成立。

表3 分組回歸和投資者情緒中介效應機制檢驗結果：國有企業

表4 分組回歸和投資者情緒中介效應機制檢驗結果：城投債

六、結論和政策建議

本文以2012—2018年在我國滬、深兩市公開發行的公司債券為樣本，通過構建面板回歸模型檢驗了我國經濟政策變化對公司債券發行信用利差的影響。在此基礎上，構建中國債券市場投資者情緒指數和中介效應檢驗遞歸模型，從行為金融學視角探究經濟政策變化對公司債券發行信用利差沖擊的資本市場傳導途徑，進而分析了政府隱性擔保對上述機制的異質性影響。研究發現：（1）中國經濟政策變化越頻繁，公司債券在一級市場的發行信用利差越高；（2）債券市場投資者情緒是經濟政策變化對公司債券發行信用利差影響作用的重要中介變量；（3）分組研究顯示，經濟政策變化對無政府隱性擔保公司債券的發行信用利差的影響顯著更大，同時債券市場投資者情緒中介效應也主要存在于無政府隱性擔保公司債券樣本組中，分組結果具有顯著異質性特征。

基于上述研究結論，本文提出如下政策建議：第一，加強經濟政策預期管理引導。一方面，政府在制定宏觀經濟政策時應充分考慮前瞻性和全局性，重視保持政策前后的連續性、穩定性和可持續性，盡量避免經濟政策波動加劇對市場主體的影響。另一方面，當客觀環境形勢出現重大變化，因而必須對經濟政策做出較大調整變更的情況下，可積極通過新聞媒體、網絡宣傳、學術研討等渠道，適時開展前置經濟政策變動預期的引導工作，盡可能減少經濟政策變動對金融市場和資產定價造成的沖擊影響。第二，關注資本市場投資者情緒變化調控。考慮到投資者情緒在債券發行市場中呈現出的顯著中介效應，金融監管機構應建立關于資本市場投資者情緒的長效監測機制，通過構建投資者情緒指標以動態評估經濟政策變動對資本市場的影響。此外，既要及時發現、嚴厲打擊虛假政策信息傳播，以降低其對市場參與者的負面影響，更要豐富政策管理工具和監管執法手段，以在市場投資者情緒對經濟政策變動出現過度反應時能給予有力響應支持，有效防止金融市場風險堆積，促進資本市場平穩有序發展。第三，重視對公司債券發行主體的分類施策。針對國企發行的公司債券，要在風險可控前提下，持續打破地方上對國企城投債的隱性背書和剛性兌付，積極考慮以破產重組、債轉股等方式開展違約處置，讓投資者對相關債券風險收益形成充分認知，逐步實現市場合理化定價。針對民企發行的公司債券，要在進一步健全信用評級制度，使其發揮為投資者提供可靠決策依據作用的基礎上，還可通過引入更多投資主體、降低發債門檻要求、發展風險緩釋工具等方式、讓更多有真正資金需求的優質中小民營企業能夠獲得更多低成本融資的機會，在推動債券市場資金優化配置的同時，有效幫助企業提升抵御外部風險的能力。