我國綠色債券信用利差宏觀影響因素研究

劉慧敏 姜昱汐

摘? ?要：本文從微觀層面拓展到宏觀層面，對綠色債券信用利差的宏觀因素影響進行了系統研究。采用Lasso方法進行回歸，從眾多控制變量中選出合適的控制變量，實現高維控制變量的降維處理，改善多個控制變量導致回歸結果失真的問題，提升結果的可靠性；并對東、中、西三個地區和是否有第三方認證的綠色債券信用利差的宏觀因素影響進行對比分析。研究發現：第一，綠色債券信用利差與匯率顯著正相關，與地區GDP、居民消費價格指數顯著負相關。第二，東部地區綠色債券信用利差與地區GDP、居民消費價格指數、市場利率顯著負相關；中部地區綠色債券信用利差與廣義貨幣供應量、地區GDP顯著負相關；西部地區綠色債券信用利差與地區GDP有顯著關系。第三，對于有三方認證的綠色債券，信用利差與宏觀因素無顯著相關；沒有三方認證的綠色債券，信用利差與居民消費價格指數、市場利率顯著負相關。

關鍵詞：綠色債券；信用利差；宏觀影響影響因素；Lasso回歸

DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2023.02.007

中圖分類號：F832.5? ? ? ? ? ? ? ?文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1003－9031（2023）02－0075－11

一、引言及文獻綜述

債券市場的健康發展離不開穩定的宏觀經濟環境，二者關系密切，息息相關。找到它們之間的作用機理有助于更好地防范債券市場風險，并對債券進行合理定價。信用利差是債券發行方為補償違約風險，提供給投資者高于無風險債券的收益，以達到吸引投資者、促進融資的目的。企業債券信用風險越大，風險偏好者所要求的風險補償越大。2016年，為了促進綠色發展，我國債券市場開始發行綠色債券，綠色債券是將籌集到的資金用于符合規定的綠色項目，如節能、污染防治、資源節約與循環利用、清潔交通、清潔能源等，對解決生態環境問題、促進綠色發展具有重要作用。

關于綠色債券信用利差影響因素的研究，姚明龍（2017）研究發現，發行規模、上海銀行間同業拆借利率與利差呈負相關，發行期限、注冊資本、凈資產收益率與利差呈正相關。劉鑫龍（2018）用回歸調整法、雙重穩健差分法和傾向得分匹配法得到綠色認證、債券評級、債券發行量、到期期限對債券利差有顯著影響，債務比率越高的企業發行信用利差越低，盈利水平越好的公司發行信用利差越小。陳珺（2018）研究得到當期市場利率與利率差額呈負相關，主體評級、凈資產收益率和資產總計與利率差額呈正相關，債券期限、債券規模與利率差額呈正相關，并發現政府補貼對于國有企業與非國有企業均不存在顯著影響。高曉燕（2018）從發行人角度分析，發現發行人財務狀況對信用利差并無顯著影響，發行人信用評級與信用利差呈負相關，債券的發行規模和發行期限與信用利差呈正相關，債券品種的中期票據影響最顯著、企業債券次之、公司債券最小。杜亞君（2019）研究得到國內生產總值、股市回報率、企業盈利能力與綠色債券信用利差負相關，貨幣發行量、股市波動率與綠色債券信用利差正相關。在流動性方面，剩余到期期限對信用利差影響不顯著，銀行間市場 7 天質押式回購利率與信用利差顯著正相關；綠色債券發行主體信用評級越高，信用利差越低。魏佳（2019）研究發現，銀行間同業拆借利率、發行期限與信用利差顯著正相關，工業增加值、發行規模、發行主體信用評級、承銷商信用評級、產權性質與信用利差顯著負相關。楊希雅（2020）以170只綠色債券為研究對象，分析得到公募綠色債券更受投資者喜歡、有政府補貼的企業發行綠色債券的融資成本更低、是否綠色認證和財務狀況對信用利差沒有顯著影響。

關于非綠色債券信用利差影響因素的研究，戴國強和孫新寶（2011）指出信用利差與GDP指數和M1發行量呈正相關，與無風險利率和收益率曲線斜率呈負相關。王安興等（2012）通過時間序列進行回歸，結果顯示公司債利差與利率水平變化、換手率變化、零交易天數比率變化有關。歐陽資生和姚聰（2015）的研究指出，我國企業債券信用利差與各影響變量存在協整關系，建立誤差修正模型發現，信用利差與其影響因素間存在長期均衡關系。鄭玉仙（2016）基于評級信息分析得到流動性風險溢價、利率期限結構的斜率因子、市場指數以及宏觀經濟的景氣程度都與信用利差正相關，利率期限結構的水平因子則與利差負相關。周愛民和單俊輝（2016）研究了貨幣政策對企業債券信用利差影響，認為貨幣供給量和信貸供給量都與債券信用利差呈負相關，貨幣傳導渠道對債券信用利差的影響強于信貸渠道。

梳理相關文獻可以看出，在現有綠色債券信用利差影響因素研究中，一是缺乏對綠色債券信用利差宏觀因素影響的系統研究；二是對控制變量多會帶來的影響沒有進行有效處理，導致回歸結果可信性低；三是缺乏綠色債券信用利差受宏觀因素影響在不同區域和是否具備第三方認證方面的對比分析。因此本文從當前問題入手，對現有研究進行補充和改進。

二、研究設計

（一）變量選取

本文的被解釋變量是綠色債券的信用利差，根據信用利差的定義和現有研究中對信用利差的計算方法，用綠色債券到期收益率與發行時間和到期期限相同的國債到期收益率之差來表示。通過理論分析和現有研究的相關結論，選取匯率、廣義貨幣供應量、地區GDP、居民消費價格指數、市場利率和股市收益率作為解釋變量。

控制變量從債券自身、發行主體財務和非財務以及綠色因素四個方面進行選取。在債券自身因素方面，選取發行時債項評級、債券期限和發行總額作為控制變量；在發行主體非財務因素方面，選取是否有擔保、主體評級和公司屬性作為控制變量；在發行主體財務因素方面，選取凈資產收益率、總資產凈利率、銷售凈利率、總資產周轉率、應收賬款周轉率、資產負債率、流動比率、速動比率、營業收入增長率、利潤總額增長率和資產總計作為控制變量；在綠色因素方面，選取政府補助和是否有第三方認證作為控制變量，并加入時間和地區固定效應。

（二）研究假設

假設1：匯率與綠色債券信用利差顯著正相關。

匯率直接影響著一個國家的進出口貿易，匯率上升說明本國貨幣貶值，有利于本國產品出口而不利于進口；匯率下降則說明本國貨幣升值，有利于進口而不利于出口。目前研究中對于匯率與債券信用利差的關系沒有定論，周宏等（2011）的回歸結果發現人民幣對美元匯率與企業債券信用利差負相關，于靜霞和周林（2015）研究得到人民幣匯率水平對低信用評級債券的信用利差具有放大作用，對于中高信用評級債券，人民幣匯率水平的升高信用利差可能收窄。本文選取美元兌人民幣即期匯率，匯率升高表明本幣貶值，可能影響債券市場投資者對于債券收益的信心。因此，本文認為匯率會導致債券信用利差的擴大。

假設2：廣義貨幣供應量與綠色債券信用利差顯著負相關。

貨幣供應量是一個國家某個時點的貨幣存量，包括現金和存款，是各國中央銀行編制和公布的主要經濟統計指標之一。劉鑫龍（2018）研究發現貨幣發行量越高，綠色債券發行利差就越低。本文選取廣義貨幣供應量同比增長率做為影響因素，根據理論分析，廣義貨幣供應量與綠色債券信用利差呈負相關，貨幣供應量高說明市場經濟潛力大，企業經營穩定，發生信用風險的可能性降低，信用利差收窄。

假設3：地區GDP與綠色債券信用利差顯著負相關。

理論上說GDP上升意味著地區經濟發展繁榮，該地區企業經營狀況良好，信用風險降低，從而債券利差收窄。本文選取綠色債券的發行主體所在城市的季度GDP數據做為影響因素，周榮喜（2013）研究得到GDP與短、中期企業債券信用利差呈正相關，與長期企業債券信用利差呈負相關，杜亞君（2019）研究發現GDP上升會縮小綠色債券信用利差。因此，本文假定地區GDP與綠色債券信用利差顯著負相關。

假設4：居民消費價格指數與綠色債券信用利差顯著正相關。

CPI升高說明居民更傾向于消費支出，投資意愿降低，對于風險程度相同的投資產品希望得到更高的溢價補償，信用利差增大。賀達（2018）研究得出消費者價格指數上升引起市政債券信用價差增大。因此，本文假定居民消費價格指數與綠色債券信用利差顯著正相關。

假設5：市場利率與綠色債券信用利差顯著正相關。

金融市場里的所有要素都是緊密相連的，市場利率在各種要素的變化中處于均衡狀態。新發行的債券的利率一般都是參考當時的市場利率來制定，一般用上海銀行間同業拆放利率來代表市場利率，銀行間的拆借利率變化反映市場上資金供需的變化，利率低說明市場資金充裕，利率高則說明資金緊張。資金緊張可能導致債券發行方提高債券利差來吸引投資者加快融資。因此，本文假設市場利率與綠色債券信用利差顯著正相關。

假設6：股市收益率與綠色債券信用利差顯著正相關。

戴國強（2011）提出，債券投資與股票投資互為替代效應，股票市場回報的增加會影響債券市場的關注度，對于相同程度的風險，債券發行方不得不給投資者更高的風險溢價補償，從而使信用利差增大。股市收益率一般采用滬深300 指數來表示，本文假定股市收益率與綠色債券信用利差顯著正相關。

（三）模型構建

本文采用雙向固定效應模型進行分析，回歸模型具體如下：

三、實證分析

（一）樣本選擇與數據來源

本文選取wind數據庫債券分類概念板塊中2016年發行至今的綠色債券，包括公司債、政府債、資產支持證券等共2000多只，剔除沒有財務數據的政府債以及一些數據缺失的樣本，最終得到705只債券樣本。其中，2016到2022年的樣本個數分別為11、33、31、121、163、324和22，這些樣本組成混合截面數據，根據發行公司所在省份將樣本分為東部、中部、西部，通過固定地區和年份建立雙向固定效應模型。按照發行時間與到期期限匹配國債樣本，國債到期收益率曲線來自中國債券信息網。

（二）描述性統計

由表2的描述性統計結果可以看到，被解釋變量信用利差的平均值為1.7%，最大值為5.8%，最小值為-2.6%，說明不同綠色債券的信用利差存在較大差異；匯率x1穩定在6.273和7.163之間，說明在債券發行期間，匯率存在一定波動；廣義貨幣供應量x2同比增長率最小值為8%，最大值為13.3%，說明廣義貨幣供應量存在一定變化；地區GDPx3對數值在3.061和5.066之間波動，不同地區經濟情況存在一定的差異；居民消費價格指數x4波動范圍為-0.5-5.4，在樣本時間內波動較大；市場利率x5波動范圍為1.674-4.759，標準差為0.5，存在差異但波動范圍小；股市收益率x6平均值為4510.051，標準差615.886，波動范圍較大，參考王雪標（2018）的做法，將其除以1000后加入回歸模型；債券期限x8最小值0.986，最大值為20，平均值為5.092，可以看出我國中短期綠色債券多于長期綠色債券；發行總額x9取對數處理后的范圍在1-4.3，說明綠色債券發行總額的差異較大；對各財務變量做直方圖，根據數值分布情況，對x13、x14、x15、x18、x22和x24進行2.5%的雙側縮尾處理，對x16、x17、x19、x20、x21、x23進行2.5%的右側縮尾處理。

（三）回歸分析

本文采用Lasso回歸，該方法是在普通線性模型中增加L1懲罰項，通過對控制變量的篩選，實現模型降維，模型具體形式如下：

（2）

等價于求：

（3）

其中，t與？姿一一對應，為調節系數。當t比較小的時候，Lasso回歸會強制把某些變量的系數壓縮為0，從而降低的維度，減少模型復雜度和變量過多對模型估計結果可靠性的影響，提高模型估計可信度。回歸結果見表3列（1）。

下面，分析每個宏觀因素對綠色債券信用利差的影響，具體如下。

美元兌人民幣即期匯率：x1的系數為0.006，在10%的顯著性水平下顯著，驗證了假設1，說明美元對人民幣匯率變大，人民幣貶值，會加大綠色債券信用利差。

廣義貨幣供應量：x2系數為負與假設一致，但是對綠色債券信用利差沒有顯著影響，周榮喜等（2018）研究發現大部分債券信用利差與廣義貨幣供應量相關性較低并且不是全部顯著，他認為這可能是因為貨幣傳導機制問題，貨幣傳導對債券市場的影響有一定的延遲。因此本文認為廣義貨幣供應量與綠色債券信用利差不顯著可能是與貨幣傳導延遲有關。

地區GDP：x3的系數顯著為負，這與假設2一致，說明地區GDP高、經濟發展好會導致綠色債券信用利差降低。

居民消費價格指數：x4的系數顯著為負，居民消費價格指數與信用利差反方向變化，這與理論分析不符，說明隨著經濟的發展，人們的消費方式更加多樣化，居民消費支出增加也不一定會導致投資意愿降低，不需要增大信用利差來吸引投資，居民更加愿意將資金投入有意義的項目，因此信用利差降低。

市場利率、股市收益率：系數不顯著，本文認為綠色債券與一般的融資債券不一樣，綠色債券可以助力于解決生態環境問題，投資者選擇投資綠色債券會更注重債券投資的應用前景，這與投資金融市場其他產品的目的不完全一致，因此綠色債券市場受金融市場和股市的影響更小。

此外，經過Lasso降維處理，最終確定的控制變量包括x7（發行時債項評級）、x8（債券期限）、x9（發行總額）、x11（主體評級）、x12（公司屬性）、x14（總資產凈利率）、x18（資產負債率）、x19（流動比率）、x24（政府補助）。

（四）穩健性檢驗

為證明研究結果的穩定性，本文將樣本時間縮小為2017年到2021年，回歸結果見表3列（2），結果與表3列（1）的結果一致，說明本文研究結果具有一定的穩健性。

（五）異質性檢驗

前文的回歸結果表明，綠色債券信用利差與匯率顯著正相關，與地區GDP、居民消費價格指數顯著負相關，接下來本文將樣本按地區、有無第三方認證進行分組來探究宏觀因素對不同類別樣本債券信用利差的影響。

不同地區的經濟狀況和綠色政策不同，宏觀因素的影響程度就不同，因此本文按照東部、中部、西部將樣本分組分別做回歸，回歸結果見表4。可以看到，對東部地區，地區GDP、居民消費價格指數、市場利率對綠色債券信用利差有顯著影響，且都為負相關，這與上文全樣本回歸結果一致，相比其他地區，東部地區綠色債券市場更加活躍，面臨的問題也更多，投資者對債券市場的關注和了解也更多，因此宏觀影響因素更多；對中部地區，廣義貨幣供應量與地區GDP對綠色債券信用利差有顯著影響，與信用利差負相關，考慮到相對東部地區，中部地區的經濟發展增長點更少，債券市場的參與者更多會關注廣義貨幣供應量和地區GDP這些最基本的宏觀因素變動，而地區貨幣供應量充足和經濟環境穩定，會增大投資者的投資信心，對信用風險補償的需求也會降低；對西部地區，只有地區GDP對綠色債券有顯著影響，相對東部和中部地區，西部地區的金融市場發展較弱，對風險資產的投資也更謹慎，當西部地區GDP發展向好時，說明地區的產業發展情況更好，相對風險更大的債券投資，投資者會更傾向投資風險更小的產業，因此要想綠色債券能被投資者接受，就需要更好的風險補償。

綠色債券發行方利用第三方機構的專業能力和業內聲譽為自己“背書”，但不是所有綠色債券都有第三方認證，因此本文根據是否有第三方認證將樣本分組進行回歸做異質性檢驗，結果見表4。對于有三方認證的綠色債券，信用利差與宏觀因素沒有顯著關系；沒有三方認證的債券，信用利差與居民消費價格指數、市場利率顯著負相關，顯然有無第三方認證會使債券信用利差受到宏觀因素的影響不同。具備第三方認證的綠色債券，其債券集資目的更明確，可以增大投資者信心，即使較低的信用補償也能被投資者接受；而對沒有第三方認證的綠色債券，相當沒有經過官方綠色認證，因此不同宏觀因素的變化對投資者的影響更敏感。

四、結論與建議

（一）結論

本文研究了宏觀因素對我國綠色債券信用利差的影響，選取匯率、廣義貨幣供應量、地區GDP、居民消費價格指數、市場利率、股市收益率為解釋變量，并從債券自身、發行主體等方面選取了一些控制變量，選取705只綠色債券數據，采用Lasso回歸進行分析，得到研究結論如下。

第一，綠色債券信用利差與匯率顯著正相關，與地區GDP、居民消費價格指數顯著負相關。廣義貨幣供應量、市場利率、股市收益率不是影響綠色債券信用利差的顯著因素。通過Lasso方法對模型的控制變量進行降維處理，最終確定的控制變量為發行時債項評級、債券期限、發行總額、主體評級、公司屬性、總資產凈利率、資產負債率、流動比率、政府補助等控制變量，降低了過多控制變量導致模型估計結果可靠性低的弊端，提高了模型估計結果的可信度。第二，對樣本按地區分組回歸發現，東部地區綠色債券信用利差與地區GDP、居民消費價格指數、市場利率顯著負相關，中部地區綠色債券信用利差與廣義貨幣供應量、地區GDP顯著負相關，西部地區綠色債券信用利差與地區GDP有顯著關系。第三，對樣本按有無第三方認證分組回歸發現，對于有三方認證的綠色債券，信用利差會與宏觀影響因素無顯著相關；沒有三方認證的債券，信用利差與居民消費價格指數、市場利率顯著負相關。

（二）建議

第一，對綠色債券發行方來說，在制定利率時要多關注匯率、地區GDP、居民消費價格指數的變動情況，幫助債券合理定價，既避免信用利差過大使企業融資成本增大，償債風險增加，也避免信用利差太小導致債券融資困難。第二，對于綠色債券承銷機構，關注宏觀因素的變化，全面考察綠色債券定價是否合理，謹慎選擇綠色債券的承銷；對于綠色債券評估機構，可根據宏觀因素變化，來衡量綠色債券定價的合理性，進而幫助其更加全面的評估債券風險。第三，對投資者而言，在進行債券投資前應根據宏觀經濟情況對債券市場有一個大致判斷，從而購買利率合理的債券，最大程度降低投資者的投資風險。第四，根據不同地區的對應影響因素，發行方可以制定合適的綠色債券信用利差，在保證債券順利發行的同時控制成本，投資者可以選擇更合適的債券進行投資。對東部地區，應更多關注地區GDP、居民消費價格指數和市場利率對綠色債券信用利差的影響；對中部地區，要關注廣義貨幣供應量和地區GDP的變動情況；對西部地區，應更多關注地區GDP對綠色債券信用利差的影響。第五，對沒有第三方認證的綠色債券，債券發行方和投資人需更加關注居民消費價格指數、市場利率的變動。

（責任編輯：夏凡）

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