银行间债券市场企业债的发行利率影响因素的实证研究

蔡林成

【摘 要】 随着我国经济发展和对企业的支持力度加大，企业融资需求日益增长，发行企业债券是重要的直接融资方式，可以满足企业不同金额、不同期限的資金需求。本文基于2018年4月1日至2019年3月31日银行间市场上市且未到期的627企业债的信息，研究银行间企业债发行利率的影响因素。研究结果表明，发行主体信用评级、债项评级、发行金额、发行主体的长期偿债能力和盈利能力、发行主体的营运能力、中国的通货膨胀情况和货币供应量是企业债发行利率的主要影响因素。

【关键词】 企业债 发行利率 实证分析

引 言

股市跌宕起伏，债市稳健发展，越来越多的投资者步入债券投资领域，引领行业大踏步地前进，在过去的70年里，我国债券市场从柜台交易发展为银行间、上交所和深交所三大交易平台，发行主体也从只有国家、政府、国企发展为各类企业竞相发债，债券体量已经达到90多万亿猿，仅次于美国和日本，位居世界第三。

一、中国债券市场现状

截止到2019年7月28日，我国债市总存量为91.71万亿，其中利率债存量51.08万亿，信用债存量30.74万亿，同业存单存量9.89万亿，地方债务存量28.81万亿，同比稳定提升。我国债券交易所市场有上海证券交易所、深证证券交易所和银行间市场，银行间市场处于绝对领导地位，以2019年7月25日中国债券市场的成交情况为参考，银行间债券市场交易总额为8740.0亿元人民币，上海证券交易所现金债券交易市场交易总额约149.7亿元人民币，深圳证券交易所现金债券交易市场交易总额为91.0亿元人民币，银行间市场的领导地位可见一斑。

债券市场也存在着一些问题，债券违约首当其冲，截至2019年7月25日，当年已有逾90只债券违约，涉及债券本金规模约718亿元，新增逾20家违约主体。截至7月25日，7月已发生17例实质性债券违约。违约并非洪水猛兽，其带来的优胜劣汰反而会让整个债券市场有一个良性循环，推动大环境的发展。

二、研究意义

通过研究企业债发行利率，我们可以从多方面捕捉债券所传递的信息，以得出债券的投资价值，为投资者提供参考。与国债和金融债相比，企业债风险波动较大，出现违约的企业债在发行时的价值评估必然是有问题的，而发行利率是最直接体现债券价值的因素，因而确定发行利率的影响因素就尤为重要。

三、实证模型的设计

本部分将理论与实际相结和，在对文献及企业债发展历史和现状梳理的基础上，从非发行主体因素和发行主体因素两个层面，再将非发行主体因素分为宏观因素和债券自身因素，对企业债的发行利率进行研究。

1.变量的选择

首先是被解释变量的选择，本文研究银行间债券市场企业债发行利率的影响因素，因此将企业债发行时的票面利率作为被解释变量，记为I。

其次是对解释变量的选择，本文从非发行主体因素和发行主体因素两方面选取解释变量，所选取变量都是Wind上可获得的，是投资者判断债券投资价值的信息。

第一，发行当月货币市场的流动性状况。Shibor利率是反应货币市场流动性的一个指标，货币市场流动性越大，投资者对于债券的交易量就越大。所以，本文选取一年期Shibor利率的5日算术平均数反映货币市场流动性，记为SR，预计正相关。

第二，中国宏观经济增长情况。宏观经济越景气，投资者的投资热情越高涨，债券发行的票面利率更低。所以，本文选取债券发行上一季度的国内生产总值GDP的同比增速反反映中国宏观经济情况，记为GDP，预计负相关。

第三，中国的通货膨胀情况。通货膨胀越高，未来货币贬值越快，发行人愿意提高发行利率。本文选取债券发行上一月度的居民消费价格指数（CPI）同比增速反映中国的通货膨胀情况，记为CPI，预计正相关。

第四，货币供应量。货币供应量越大，投资和中间市场更活跃。本文选取债券发行上一月度的广义货币供应量M2反映货币供应量，记为M2，预计负相关。

第五，发行金额。发行体量越大，债务占比越高，发行主体风险提高，发行利率提高。所以本文选取发行金额作为解释变量之一，记为IT，预计正相关。

第六，发行期限。债券拟发行期限越长，流动性风险越高，发行利率提高。所以本文选取发行期限作为解释变量之一，记为D，预计正相关。

第七，担保情况。债券发行有第三方担保意味着风险降低，债券的发行利率降低。所以本文选取担保情况做为解释变量之一，记为Guar，预计负相关。本文中将担保情况设为虚拟变量，若有担保则去之为1，若无担保去之为0。

第八，债项评级。债项评级是最能直接反映债券风险的指标，债项评级越高，违约风险越低，发行利率越低。所以本文选取债项评级作为解释变量之一，记为BR，预计负相关。本文的债项评级变量有AA、AA+和AAA级三个层次，依次赋值为0，1，2，当债项评级为AA时，BR=0，当债项评级为AA+时，BR=1，当债项评级为AAA时，BR=2。

第九，发行主体信用评级。本文选取债项评级作为解释变量之一，记为SR，预计负相关。本文的债项评级变量有AA-、AA、AA+和AAA级四个层次，依次赋值为0，1，2，3当发行主体信用评级为AA-时，SR=0，当发行主体信用评级为AA时，SR=1，当发行主体信用评级为AA+时，SR=2，当发行主体信用评级为AAA时，SR=3。

第十，发行主体财务状况。债券主体的财务状况反映发行主体的偿债能力，偿债能力越强，违约风险越低，发行利率降低。所以本文选取发行主体财务状况作为解释变量之一，记为FS，预计负相关。

第十一，发行主体性质。发行主体性质主要包括中央国有企业、地方国有企业和民营企业。国有比例越高违约风险越低，发行利率降低。所以本文选取发行主体性质作为解释变量之一，记为IO，预计负相关。本文将三种企业性质依次赋值为0、1、2，当发行主体性质为民营企业时，IO=0，当发行主体性质为地方国有企业时，IO=1，当发行主体性质为中央国有企业时，IO=2。

2.数据来源

本文所选取的样本数据来自于Wind资讯，选取2018年4月1日至2019年3月31日在银行间市场上市且未到期的企业债作为本文的研究对象。首先，剔除本文研究指标所需数据缺失且无法获取的观测值，其次，选择按面值发行、固定利率、每年付息一次的银行间企业债作为研究样本，共计627只银行间企业债。

四、实证检验及回归结果

1. 对发行主体财务因素指标进行主成分分析

本文首先对选取的总资产（TA）、用资产负债率（ALR）、流動比率（LR）、速动比率（QR）、等14个财务指标进行主成分分析。主成分分析得KMO=0.637，P=0.000。KMO和巴特利特检验用来检验样本是否适合主成分分析，KMO大于经验判定值0.6，巴特利特检验P值小于0.05时，适合主成分分析，本文中选用的财务数据指标适合做主成分分析。

根据引入因子初始特征值大于1的原则，从14个财务指标共提取了6个主成分，其累计贡献率为86.245%，贡献率高，解释度高。将六个主成分分别定义为f1、f2、f3、f4、f5、f6。

2.全变量模型的实证分析

初定全变量多元线性回归模型为：

根据建立的多元线性模型，本文使用SPSS回归分析得到实习结果如下：DW系数=1.683，接近于经验值2，检验结果可以做参考。解释变量中，主体评级BR、债项评级SR、发行金额IT、上一月CPI同比增速和上一月M2同比增速在0.01显著性水平显著，f1和f2在0.05显著水平显著，主成分f1主要反映了发行主体的长期偿债能力和盈利能力，主成分f2主要反映了发行主体的营运能力。

最后得出结论为：在银行间企业债发行利率的定价方面，发行主体信用评级、债项评级、发行金额、发行主体的长期偿债能力和盈利能力、发行主体的营运能力、中国的通货膨胀情况和货币供应量是主要决定因素，而其他因素并不起主导影响。

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