绿色因子对债券收益利差的影响研究——基于PS M法的分析

窦瑞，张文中

（新疆财经大学，新疆乌鲁木齐830012）

一、引言

目前，我国经济工作重点已由单纯追求高速度转为高质量与可持续发展并重。党的十八届五中全会以来，“绿色经济”成为我国重要的国家发展战略。金融是一国经济发展的基本保障，而“绿色金融”的推出可以推动绿色产业发展，促进经济的绿色增长。绿色债券（Green Bond）作为一种中长期、有稳定现金流的融资模式，已得到市场的广泛接受和认可。国际上，绿色债券的发展主要依赖国际组织的大力推动，政府部门也起到示范作用，并用财政政策加以引导。我国绿色债券市场建设和推进很大程度上依赖于政策驱动。中国人民银行、国家发改委、上海证券交易所于2015年先后出台绿色债券市场运行相关规则，规范和鼓励绿色债券的发行，引导资金流向，2017年该市场成为世界第二大绿色债券市场。气候债券倡议组织相关统计数据显示，2019年上半年，中国绿色债券发行总额达到1439亿元人民币，同比增长62%，绿色债券发展势头强劲。

从国内外学者对绿色债券的研究情况来看，定性研究主要从细化和深化中国绿色金融发展路径出发，为绿色金融发展提供更多发展思路。定量研究则主要从票面利率角度分析绿色债券与普通债券的发行利差和信用利差，而鲜有文献从债券到期收益率（内含报酬率）角度出发，以绿色债券与无风险债券之间的收益利差为基础，研究绿色因子对债券收益利差影响。本文采用倾向得分匹配法（PSM），以目前上市流通的10964只债券收益利差为研究对象，在满足共同支撑假设和平行性假设基础上，对绿色因子是否对债券收益利差产生显著影响进行了研究，并根据研究结论提出促进绿色债券市场持续发展的建议。

二、文献综述

目前，国外学者对绿色债券的研究多聚焦于债券利差方面。Blume et al.（1991）将信用评级纳入计量模型，验证了低级别美国绿色债券的收益率和波动率之间存在显著的正相关关系。Madan and Unal（2000）基于对信用利差期限结构的分析，认为债券信用利差与利率呈反方向变动。Prag and Andersson（2015）发现美国绿色债券的风险远低于普通债券，但其初始收益率却明显高于普通债券。Piva（2017）通过样本匹配，将绿色债券与同质普通债券进行对比研究，发现两者在发行规模、信用评级方面存在较大差异。国内对绿色债券的定量研究还不是很充分，主要集中在绿色债券流动性、价格波动、信用风险、发行定价等方面。冯梦茹（2014）使用Markowitz模型和VAR模型进行实证研究，认为适当增加绿色资产投资可以达到优化投资组合的目的。柏文博（2018）的实证研究结果表明，长期来看，绿色债券收益率波动比同质普通债券更平稳。刘鑫龙（2018）使用回归调整法、双重稳健差分法和倾向得分匹配法（PSM）3种方法，实证得出绿色认证对于债券发行利差有显著影响，并与信用利差呈负相关关系。而丁亚超（2018）通过非参数检验，认为有“绿色认证”背书的绿色债券和普通债券在发行利率上并没有显著差异。陈珺（2018）运用多元线性回归模型，也认为企业发行绿色债券相较于普通债券而言并不存在明显的利率优势。可见，关于绿色因子是否真实降低绿色债券发行成本在学术界是个有争议的话题。

国外文献关于债券收益利差的研究已经比较成熟，在计量分析时纳入的指标众多。国内文献关于绿色债券利差的研究多集中在论证绿色因子或绿色认证对债券流动性、信用风险、发行成本等方面的影响，而未对债券收益率的影响因素进行深入分析。本文从中国债券市场的实际出发，将财务因素和非财务因素都考虑在内，综合分析绿色因子对债券收益利差的影响。

三、研究假设

投资者在选择购买信用债券还是无风险债券时，通常会考虑二者之间的信用风险差异。若投资信用债券能得到合适风险补偿，那么信用债券对投资者而言更具有吸引力，也就是说债券到期收益率不能直接作为投资者的投资依据，必须用债券到期收益率是否高于无风险债券到期收益率作为投资决策依据。在经典理论中，利差具体定义为信用债券利率高于无风险债券利率的部分。

债券收益利差的影响因素主要有票面利率、发行规模、市场利率、到期期限、发行主体经营风险、企业信用评级、投资者预期等。绿色债券收益利差同样受上述因素的影响，在债券规模、信用评级、到期期限等影响因素相同的情况下，附加的绿色增值效应可能会压低绿色债券的收益利差。对融资者来说，从事短期经济效益低的绿色产业，履行社会责任，给社会及环境带来正向溢出效应，需要一定的经济补偿，应付出比高经济收益且高耗能产业更低的融资成本；对于环境友好型投资者来说，将资金投向具有一定社会生态效益的项目，获取除经济利益以外的“额外效益”，如良好的空气质量或社会美誉，也会接受绿色债券的收益利差低于普通债券，这也符合我国绿色债券市场发展实际。因此，本文提出以下假设：

H：在其他因素相同的情况下，“绿色因子”对绿色债券的收益利差存在负面影响。

四、研究设计

（一）模型设定

模型构建基于以下几点考虑：第一，影响债券收益率的因素很多，在剔除不可观测的因素后，如政治因素、投机因素、债券投资者预期等，引入债券期限、债券发行规模、绿色因子哑变量、债券信用评级、主体信用评级以及到期期限等可观测指标；第二，收益利差是本文研究绿色债券价值的出发点之一，为了得到绿色债券收益利差的特点，对普通债券做相同处理分析。国内外关于债券收益率的文献多采用多元线性模型，再考虑到我国绿色债券市场目前仍处于初级发展阶段，相关制度、债券种类、风险评价标准等仍未完善，故本文也选择传统多元线性回归，模型如下：

式（1）中，ΔYTMi为第i只债券到期收益利差；Greeni为绿色债券哑变量；LnAMMi为债券发行规模的自然对数；Ri债券发行票面利率；Ti为债券期限，包括发行期限（BT）和剩余期限（ST）；Value1i为债项信用评级；Xi是发行主体指标，包括净资产收益率（ROE）和权益乘数（EM）；ξi是随机扰动项。

（二）变量选取

1.被解释变量

债券收益利差ΔYTM。在我国资本市场上，国债利率被公认为无风险利率，故将绿色债券到期收益率扣除相同期限国债收益率后的差值定义为绿色债券收益利差，将普通债券到期收益率扣除相同期限的国债收益率后的差值定义为普通债券收益利差，具体计算公式如下：

式（2）中YTMx为债券到期收益率，YTMg为同期国债到期收益率，以国债到期收益率为基准，比较不同期限、不同规模、不同评级下的普通债券和绿色债券到期收益率的差异，衡量绿色因子对债券收益利差是否存在显著影响。

2.核心解释变量

哑变量Green。该变量反映债券是否含有绿色因子，取值“1”表示绿色债券，取值“0”表示普通债券。当哑变量Green的系数估计值β 通过5%的显著性检验，且为负值时，即可证明绿色因子对绿色债券收益利差存在显著负面作用。

3.控制变量

债券发行规模AMM。该变量以亿元为单位，基于实证分析需要取对数处理。从投资者角度来看，债券发行规模越大，融资主体的资金偿还压力越大，从而增加了信用风险，故认为债券发行规模与债券收益利差呈正相关关系。

票面利率R。一级市场中，平价发行的债券票面利率与到期收益率保持一致，但在二级市场中，到期收益率不总是与票面利率相等。在其他因素都不变的情况下，票面利率越低，债券收益利差越高。

发行期限BT。该变量以年为单位。流动性溢价理论认为，短期债券的流动性比长期债券高，投资者为了减少风险，偏好于流动性高的短期债券。因此，长期债券要给予投资者一定的补偿，即发行期限与债券收益利差存在正相关关系。

剩余期限ST。该变量以年为单位。在其他条件不变的条件下，债券剩余期限与债券到期收益利差呈正相关关系。

债项评级Value1。信用评级主要可以分为两类：债项评级Value1和发行人主体评级Value2。发行人主体评级主要是评估企业或者经济主体发生违约的概率，债项评级更多是评估债券违约后可回收的情况，二者都与收益利差呈反方向变动。本文重点关注债项信用评级Value1，Value2作为Value1的替代变量进行稳健性检验。债项评级和发行人主体评级包括“BBB、A-、A、A+、AA-、AA、AA+、AAA-、AAA、AAA+”10个层次。为了便于实证结果的输出，本文对10个层次的信用评级依次赋值，最高级别AAA+赋值10，依次递减，最低级别BBB赋值1。

净资产收益率ROE。该变量是衡量发行主体盈利能力的指标，ROE越大，说明发行主体盈利能力越强，违约概率越低，因而投资人要求的收益率会降低，债券收益利差也会降低。

权益乘数EM。该变量计算公式为总资产/所有者权益。权益乘数反映了企业财务杠杆的大小，权益乘数越大，财务杠杆越大，发行主体的违约风险就越大，即该指标与收益利差呈正相关关系。

（三）样本与数据

本文数据均来自Wind债券数据库。为了对绿色债券有更加合理的分析和判断，相关数据仅选择贴有“绿色”标识的绿色债券。在处于交易状态的657只绿色债券样本数据中，首先删除存在缺漏值的样本，其次剔除到期收益率异常的样本。考虑到资不抵债上市公司财务状况的异常性，剔除净资产收益率小于-10%的样本。由于需要使用国债到期收益率，而目前国债发行期限在3～15年，故将债券发行期限控制在3～15年，最终筛选出197只有效绿色债券样本。基于样本数据的可比性，对普通债券样本数据也进行相同筛选和处理，最后得到10767只有效普通债券样本。

（四）研究方法

根据模型构建、指标选取和数据特征，本文采用倾向得分匹配法（PSM）分析绿色因子与债券收益利差的相关性。运用匹配的思想，找到与处理组仅处理变量不同、其余可观测变量取值都相似的控制组，以倾向得分值为标准对处理组和控制组进行配对分析，有效克服样本选择偏误和内生性问题。为此，本文将总体样本分为两组：绿色债券的处理组和普通债券的控制组，用Logit模型估计倾向得分值，以此反映处理组和控制组样本的多元化匹配程度。为了保证结果稳健性，在获取倾向得分值后，选用1对4匹配、卡尺匹配以及核匹配的方法对处理组和控制组样本进行配对分析，并核算各匹配方法的参加者平均处理效应值（ATT）。

五、实证结果与分析

（一）变量描述性统计

表1列出了各变量描述性统计结果。其中，权益乘数和净资产收益率数据波动较大；债项评级最低等级为AA-，而主体评级最低等级为A-；权益乘数最大值为89.7284，对应的资产负债率为98.9%，说明已经将资不抵债的无效债券剔除。

表1 变量描述性统计

（二）倾向得分匹配

倾向得分匹配法分三个阶段。第一阶段使用Logit回归，得到是否为绿色因子的预测值，即倾向得分值。第二阶段对倾向得分值的结果进行平行性假设检验，根据t检验判断“H0：处理组与控制组无系统偏差”，匹配后若不拒绝原假设，说明倾向得分匹配法将数据进行了有效匹配。为了保证结果的稳健性，第三阶段使用1对4匹配、卡尺匹配以及核匹配三种匹配方式计算ATT值。

1.Logit回归

表2列示了3组Logit回归结果，依据回归结果得到R2和AUC，选取最优回归模型计算样本倾向得分值，进而比较绿色债券与普通债券之间的收益差异。Yu et al.（2011）认为，之所以选取AUC值作为模型判定标准，是因为在Logit模型中的因变量为哑变量，而基于该模型所获取的倾向得分值为连续变量，这就使得传统的皮尔逊相关系数难以判定两组变量之间的相关性。考虑到样本特征变量选取对倾向得分值的影响，本文也引入了AUC值作为模型判定标准。

表2 Logit回归结果

注：括号内是标准误；*、**、*** 分别表示10%、5%和1%的显著性水平。

3个模型的R2和AUC比较接近。模型（2）剔除不显著的Value2后，R2和AUC略有下降。模型（2）与模型（3）相比，观测指标基本显著，但模型（2）的R2和AUC均高于模型（3），表明模型（2）更适合估计样本的倾向得分值。

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2.倾向得分匹配平行性检验

使用PSM法的前提是要满足平行性假设，根据t检验判断“H0：处理组与控制组无系统偏差”，匹配后若不拒绝原假设，说明倾向得分匹配法将数据进行了有效匹配。经过数据测试，本文使用1对4匹配、卡尺匹配和核匹配三种匹配方法来综合分析实证结果的稳健性。通过可观测变量对实验组和控制组在共同取值范围内进行匹配，即满足共同支撑假设。1对4匹配采用有放回匹配；卡尺匹配经过测试，选择卡尺0.003的范围内进行匹配；核匹配采用系统默认的核函数（二次核），带宽选定为0.003。三种匹配结果类似，表3只反映基于核匹配而得到的各变量匹配前后的基本状况。

表3 平行性检验

匹配前，通过比较各变量的均值发现除债券规模（LnAMM）和权益乘数（EM）外，其余变量均值存在显著差异。匹配后，t检验结果显示不拒绝处理组与控制组无系统偏差的原假设，且所有变量的标准化偏差都大幅下降，均在5%以下，满足PSM的平行性假设，使用倾向得分匹配法将数据进行了较好的匹配。

3.平均处理效应分析

根据前文样本匹配结果，针对各样本匹配方法估计ATT值（参加者平均处理效应），以探究绿色因子对债券收益利差的潜在影响。表4呈现了样本未匹配以及采用3种样本匹配方法所得到的ATT值。

表4 处理效应

匹配前，绿色债券收益利差低于普通债券收益利差，绿色因子使得绿色债券收益利差比普通债低0.6188，但是t统计不显著；1对4匹配下，绿色债券收益利差高于普通债券收益利差，与前期研究假设不相符；卡尺匹配下，绿色债券收益利差低于普通债券收益利差0.0283，但t统计不显著；核匹配的平均处理效应与卡尺匹配一致。故认为绿色因子对债券收益利差有一定的负面作用，但作用并不显著。原因之一是我国绿色债券发展时间短，市场化程度低，主要依赖政策扶持；原因之二是虽然我国近几年一直主张绿色发展，鼓励发展绿色金融，但是国内投资者的绿色投资还处于探索阶段，绿色投资意识淡薄。

六、结论与政策建议

（一）研究结论

经过数据处理后，本文以3～15年期的197只绿色债券为处理组，以10767只普通债券为控制组，利用PSM法，在满足共同支撑假设和平行性假设后，得出ATT值。实证结果显示绿色因子确实能够压低债券收益利差，但统计结果并不显著，原因可能有以下几点：

与国际绿色债券市场发展不同，我国绿色债券市场的发展主要由政府引导，是一种自上而下的发展模式。我国绿色债券市场起步于2015年，发展于2017年，至今才4年时间，总体上绿色债券市场化程度较低，投资者、融资者以及监管部门还不成熟。投资者对债券的绿色属性并不敏感，在做投资决策时，依然单纯考虑财务上的风险和收益，并没有把投资项目带来的环境效益作为投资考量因素。这说明我国绿色债券的发展主要是依靠供给驱动，而非需求驱动，这是绿色债券市场发展质量不高的主要原因之一。

2.缺乏统一的认证标准和评级标准

我国债券市场还没有形成统一的“绿色”认证标准和信用评级标准，而且并没有将绿色因素考虑在内。传统信用评级主要依据发债主体还本付息的能力来评估违约风险，用财务指标进行信用等级的划分。我国债券市场上绿色认定比较模糊，给市场发行主体创造了“漂绿”的机会。为了降低发行成本，发行主体通过“漂绿”的手段提高债券信用等级，进一步压低绿色债券的收益率。

3.绿色债券信息披露不完全

据不完全统计，目前我国已发行的绿色债券中，对募集资金用途进行持续跟踪披露的债券数量不到一半。我国对绿色债券信息披露方面的要求还不够严格，只是界定了资金用途，并未对后续的信息披露做明确规定，造成绿色债券前期绿色认证和发行后信息跟踪披露难以组成良好闭环。

（二）政策建议

1.引导绿色债券市场从供给驱动走向需求驱动

中国证监会于2017年3月公布的第6号公告《中国证监会关于支持绿色债券发展的指导意见》中指出，鼓励支持地方政府综合利用贴息、财政补贴等多种优惠政策支持绿色公司债券发展，但并未提及如何有效吸引广大投资者参与投资。本文认为，可以采取一些政策优惠措施，比如免征利息税来吸引个人投资者。从长远来看，绿色债券市场的发展需要提高公众绿色环保投资意识，使得个人投资者真正践行绿色投资，最终促进金融业的绿色健康发展。

2.统一绿色债券认定、完善信用评级

发行绿色债券的首要任务是绿色属性的认定。央行和发改委应统一认定标准，为投资者提供清晰透明的市场参考，使债券发行主体有法可依、有法必依。研究发现，债项信用评级对债券收益利差有显著影响，因此创新绿色债券的信用评级，把正外部效应带来的现金流变动融入绿色债券信用等级综合评价体系中，这样绿色债券的信用评级最终将取决于内含正外部性的绿色债券现金流，其大小与发行主体的偿债能力呈正相关关系。

3.完善绿色债券信息披露

阻碍我国绿色债券市场进一步发展壮大的重要原因之一是信息不对称。完善绿色债券的信息披露制度，提高绿色债券信息披露质量，对促进我国绿色债券市场良好有序发展具有重要作用。

总之，中国债券市场的健康可持续发展，离不开市场要素的有机协调，让绿色债券市场有效发挥独特的“绿色因子”作用，对经济、社会、生态发挥耦合协调作用，引导整个国民经济的绿色转型，是绿色债券市场发展的必经之路。