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氣候政策不確定性與綠色金融市場波動:企業(yè)管理視角

2024-02-19 00:00:00賴澤庭江鑠彤吳俊杰
關(guān)鍵詞:融資管理

【摘" 要】在全球應(yīng)對氣候變化的背景下,氣候政策不確定性日益成為影響金融市場穩(wěn)定的關(guān)鍵因素。論文通過構(gòu)建中國氣候政策不確定性指數(shù)(CCPU),并采用TVP-SV-VAR模型分析其對綠色債券指數(shù)和綠色金融指數(shù)波動率的動態(tài)影響。實證結(jié)果表明,氣候政策不確定性在初期顯著加劇了綠色債券市場的波動性,同時顯著降低了綠色股票市場的波動率。隨著政策目標(biāo)和實施路徑的逐步明確,綠色債券市場波動率降幅放緩,2022年之后,兩類市場波動率降幅有所回升。

【關(guān)鍵詞】氣候政策不確定性;融資管理;市值管理;TVP-SV-VAR模型

【中圖分類號】F832.5;F275;P467" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文獻(xiàn)標(biāo)志碼】A" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " "【文章編號】1673-1069(2024)11-0028-03

1 引言

現(xiàn)有研究普遍認(rèn)可氣候政策不確定性(CCPU)對綠色金融市場的影響,但多集中于靜態(tài)分析,缺乏對其動態(tài)效應(yīng)及不同時間階段影響差異的探討。此外,關(guān)于CCPU通過綠色金融市場影響企業(yè)融資成本和市場價值的研究尚不充分。

2 問題研究動態(tài)

國內(nèi)研究表明,CCPU顯著加劇了綠色金融產(chǎn)品,尤其是綠色債券的市場波動,同時提升了高碳排放企業(yè)的融資成本,影響了其在綠色債券市場的資本獲取能力。此外,CCPU增強(qiáng)了投資者對氣候風(fēng)險的感知,引發(fā)了對金融體系穩(wěn)定性的擔(dān)憂[1-3]。同時CCPU對綠色能源市場的沖擊尤為顯著,顯示出綠色市場對政策變化的高度敏感性。政策的穩(wěn)定性對綠色金融投資者信心具有重要影響,持續(xù)的不確定性可能導(dǎo)致資本流動劇烈波動,影響市場健康發(fā)展[4,5]。盡管已有研究認(rèn)可氣候政策不確定性對綠色金融市場的影響,但多為靜態(tài)分析,為此,本文構(gòu)建中國氣候政策不確定性指數(shù)(CCPU),并運(yùn)用時變參數(shù)隨機(jī)波動向量自回歸(TVP-SV-VAR)模型,研究揭示CCPU在不同時期對綠色金融市場波動性的動態(tài)影響機(jī)制。

3 研究設(shè)計

3.1 模型構(gòu)建

簡要介紹從基本的VAR模型得到TVP-SV-VAR模型的推導(dǎo)步驟。基本的VAR模型如式(1)所示:

3.2 數(shù)據(jù)來源與處理

3.2.1 氣候政策不確定性指數(shù)構(gòu)建流程

本文參考Gavriilidis[6]的方法,篩選《人民日報》《經(jīng)濟(jì)日報》《北京日報》《環(huán)球時報》《21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報道》《第一財經(jīng)日報》6家具有政府背景和公眾信任的主流媒體作為數(shù)據(jù)來源。從Wisesearch數(shù)據(jù)庫搜集新聞文章,知網(wǎng)中收集每日發(fā)刊量,按3類關(guān)鍵詞(不確定性相關(guān)關(guān)鍵詞:不確定性、不確定、風(fēng)險;氣候相關(guān)關(guān)鍵詞:二氧化碳、氣候、氣候風(fēng)險、溫室氣體排放、溫室、排放、全球變暖、氣候變化、綠色能源、可再生能源、環(huán)境保護(hù);政策相關(guān)關(guān)鍵詞:監(jiān)管、法規(guī)、國家、政府、環(huán)保部、法律、政策)進(jìn)行篩選。數(shù)據(jù)收集的時間跨度為2016年5月到2024年4月,每篇文章需同時包含至少一個關(guān)鍵詞才能被選為樣本,初步篩選樣本總數(shù)為3 124篇,之后進(jìn)行數(shù)據(jù)清理步驟,包括去除不相關(guān)字符(如標(biāo)點、URL)和文本處理。為確保篩選結(jié)果的準(zhǔn)確性,隨機(jī)選取20%的樣本進(jìn)行人工校驗,之后使用MacBERT模型進(jìn)行語句分析和語義相似度計算,剔除與氣候政策無關(guān)的樣本文本,整體流程如圖1所示。

3.2.2 構(gòu)建CCPU指數(shù)

由保留下的樣本計算每個月份的發(fā)刊量占比,計算方法如公式(5)所示:

3.3 指數(shù)波動率構(gòu)建

采用中債中國綠色債券指數(shù)(CGBI)和中證財通中國可持續(xù)發(fā)展100指數(shù)(ESG)作為綠色債券和綠色金融市場的代表,數(shù)據(jù)來源iFind數(shù)據(jù)庫。基于指數(shù)日度收益率對每個指數(shù)的波動率進(jìn)行估計,如公式(7)所示,并通過其在每月內(nèi)的標(biāo)準(zhǔn)差來表示月度波動率,如公式(8)所示。

4 實證分析

為保證數(shù)據(jù)在輸入前是平穩(wěn)且有效,使取對數(shù)后的數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF檢驗,如表1所示,p值均為0,表明這些變量為平穩(wěn)序列,同時在建模前本文采取AIC準(zhǔn)測確定滯后階數(shù)為1階。

4.1 模型估計

本文參數(shù)設(shè)置參考了Nakajima[7]的實證研究中的初始參數(shù)設(shè)置。采用Matlab軟件對TVP-SV-VAR模型進(jìn)行MCMC估計,10 000次抽樣(剔除前1 000次作為預(yù)熱),在5%的顯著性水平上,Geweke 統(tǒng)計量均小于臨界值1.96,說明模型估計收斂良好且后驗均值接近真實值,參數(shù)估計穩(wěn)健,結(jié)果如表2所示。

4.2 三維時點脈沖響應(yīng)分析

從圖3的結(jié)果可以看出,CCPU對CGBI的影響具有明顯的時變特征。2017年及之前,CCPU上升顯著增加了CGBI的波動率,這一時期投資者對氣候政策的預(yù)期不明確,導(dǎo)致綠色資產(chǎn)的風(fēng)險溢價上升,進(jìn)而加劇市場波動。此后,隨著政策目標(biāo)與實施路徑逐步清晰(尤其2019年后),CCPU對CGBI的擾動減弱,波動趨穩(wěn),表明政策明朗化有助于市場穩(wěn)定。對于ESG指數(shù),2017年及之前,CCPU的上升顯著降低了其波動率,可能因為在高政策不確定性時期,投資者更看好綠色企業(yè)的長期發(fā)展前景,從而減少股票市場的波動性。2017年至2022年,CCPU對ESG的負(fù)向影響進(jìn)一步增強(qiáng),波動率持續(xù)下降。2022年之后,CCPU對ESG的負(fù)向影響有所減弱,波動率的下降趨于平緩,反映出氣候政策不確定性對綠色金融市場影響的持續(xù)性減弱。

4.3 氣候政策不確定性對企業(yè)融資和市值管理的影響

同期綠色股票市場波動性較低,表明股權(quán)投資者對綠色企業(yè)長期發(fā)展的信心增強(qiáng)。2017年后,隨著氣候政策逐步明朗化,綠色債券市場的波動性顯著下降,股票市場的波動性下降幅度更大。政策透明度和連續(xù)性的提高增強(qiáng)了市場的穩(wěn)定性和投資者信心,改善了企業(yè)的融資環(huán)境,降低了融資成本,優(yōu)化了資本結(jié)構(gòu)。2022年之后,隨著更多氣候政策的出臺和市場共識的達(dá)成,綠色債券和股票市場的波動率下降幅度有所減緩,表明市場對政策不確定性的適應(yīng)能力增強(qiáng)。在此背景下,企業(yè)需要進(jìn)一步優(yōu)化融資管理和市值管理,這包括提升信息披露的透明度和增強(qiáng)抗風(fēng)險能力,以鞏固市場信心,穩(wěn)定企業(yè)市值。

5 結(jié)論

本文通過構(gòu)建中國氣候政策不確定性指數(shù)(CCPU)并應(yīng)用TVP-SV-VAR模型,實證分析了氣候政策不確定性對綠色債券市場(CGBI)和綠色金融市場(ESG)波動性的動態(tài)影響。研究發(fā)現(xiàn),在初期(2017年及之前),CCPU的上升顯著增加了綠色債券市場的波動性,導(dǎo)致企業(yè)融資成本上升。與此同時,ESG的波動率降低,反映出股權(quán)投資者對綠色企業(yè)的信心增強(qiáng)。自2017年至2022年,隨著政策目標(biāo)和實施路徑的明朗化,CGBI的波動率下降幅度減緩,而ESG的負(fù)向影響加劇,波動率持續(xù)下降,顯示市場適應(yīng)能力提升。進(jìn)入后期(2022年之后),CCPU對CGBI和ESG的影響趨于平緩,波動率下降幅度回升,表明市場對政策不確定性的適應(yīng)能力進(jìn)一步增強(qiáng),企業(yè)的抗風(fēng)險能力和信息披露透明度有所提升。

【參考文獻(xiàn)】

【1】馬正宇,宋玉娟.氣候變化對金融穩(wěn)定的影響:理論闡釋[J].南方金融,2023(03):19-36.

【2】汪順,周澤將.氣候政策不確定性與企業(yè)債券發(fā)行——基于債券信用利差的經(jīng)驗證據(jù)[J].上海財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2023,25(06):59-72+87.

【3】胡麗寧.氣候政策不確定性、投資者氣候風(fēng)險感知與系統(tǒng)性金融風(fēng)險[J].世界經(jīng)濟(jì)研究,2024(08):29-43+135-136.

【4】Ren X,Li J,He F,et al.Impact of climate policy uncertainty on traditional energy and green markets: Evidence from time-varying granger tests[J].Renewable and Sustainable Energy Reviews,2023(173):113058.

【5】Bouri E,Iqbal N,Klein T.Climate policy uncertainty and the price dynamics of green and brown energy stocks[J].Finance Research Letters,2022(47):102740.

【6】Gavriilidis K.Measuring Climate Policy Uncertainty[J].Social Science Electronic Publishing,2021.

【7】Nakajima J.Time-Varying Parameter VAR Model with Stochastic Volatility: An Overview of Methodology and Empirical Applications[J].Monetary and Economic Studies,2011,29.

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