竇瑞，張文中

（新疆財(cái)經(jīng)大學(xué)，新疆烏魯木齊830012）

一、引言

目前，我國(guó)經(jīng)濟(jì)工作重點(diǎn)已由單純追求高速度轉(zhuǎn)為高質(zhì)量與可持續(xù)發(fā)展并重。黨的十八屆五中全會(huì)以來(lái)，“綠色經(jīng)濟(jì)”成為我國(guó)重要的國(guó)家發(fā)展戰(zhàn)略。金融是一國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基本保障，而“綠色金融”的推出可以推動(dòng)綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的綠色增長(zhǎng)。綠色債券（Green Bond）作為一種中長(zhǎng)期、有穩(wěn)定現(xiàn)金流的融資模式，已得到市場(chǎng)的廣泛接受和認(rèn)可。國(guó)際上，綠色債券的發(fā)展主要依賴(lài)國(guó)際組織的大力推動(dòng)，政府部門(mén)也起到示范作用，并用財(cái)政政策加以引導(dǎo)。我國(guó)綠色債券市場(chǎng)建設(shè)和推進(jìn)很大程度上依賴(lài)于政策驅(qū)動(dòng)。中國(guó)人民銀行、國(guó)家發(fā)改委、上海證券交易所于2015年先后出臺(tái)綠色債券市場(chǎng)運(yùn)行相關(guān)規(guī)則，規(guī)范和鼓勵(lì)綠色債券的發(fā)行，引導(dǎo)資金流向，2017年該市場(chǎng)成為世界第二大綠色債券市場(chǎng)。氣候債券倡議組織相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示，2019年上半年，中國(guó)綠色債券發(fā)行總額達(dá)到1439億元人民幣，同比增長(zhǎng)62%，綠色債券發(fā)展勢(shì)頭強(qiáng)勁。

從國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)綠色債券的研究情況來(lái)看，定性研究主要從細(xì)化和深化中國(guó)綠色金融發(fā)展路徑出發(fā)，為綠色金融發(fā)展提供更多發(fā)展思路。定量研究則主要從票面利率角度分析綠色債券與普通債券的發(fā)行利差和信用利差，而鮮有文獻(xiàn)從債券到期收益率（內(nèi)含報(bào)酬率）角度出發(fā)，以綠色債券與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券之間的收益利差為基礎(chǔ)，研究綠色因子對(duì)債券收益利差影響。本文采用傾向得分匹配法（PSM），以目前上市流通的10964只債券收益利差為研究對(duì)象，在滿(mǎn)足共同支撐假設(shè)和平行性假設(shè)基礎(chǔ)上，對(duì)綠色因子是否對(duì)債券收益利差產(chǎn)生顯著影響進(jìn)行了研究，并根據(jù)研究結(jié)論提出促進(jìn)綠色債券市場(chǎng)持續(xù)發(fā)展的建議。

二、文獻(xiàn)綜述

目前，國(guó)外學(xué)者對(duì)綠色債券的研究多聚焦于債券利差方面。Blume et al.（1991）將信用評(píng)級(jí)納入計(jì)量模型，驗(yàn)證了低級(jí)別美國(guó)綠色債券的收益率和波動(dòng)率之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。Madan and Unal（2000）基于對(duì)信用利差期限結(jié)構(gòu)的分析，認(rèn)為債券信用利差與利率呈反方向變動(dòng)。Prag and Andersson（2015）發(fā)現(xiàn)美國(guó)綠色債券的風(fēng)險(xiǎn)遠(yuǎn)低于普通債券，但其初始收益率卻明顯高于普通債券。Piva（2017）通過(guò)樣本匹配，將綠色債券與同質(zhì)普通債券進(jìn)行對(duì)比研究，發(fā)現(xiàn)兩者在發(fā)行規(guī)模、信用評(píng)級(jí)方面存在較大差異。國(guó)內(nèi)對(duì)綠色債券的定量研究還不是很充分，主要集中在綠色債券流動(dòng)性、價(jià)格波動(dòng)、信用風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)行定價(jià)等方面。馮夢(mèng)茹（2014）使用Markowitz模型和VAR模型進(jìn)行實(shí)證研究，認(rèn)為適當(dāng)增加綠色資產(chǎn)投資可以達(dá)到優(yōu)化投資組合的目的。柏文博（2018）的實(shí)證研究結(jié)果表明，長(zhǎng)期來(lái)看，綠色債券收益率波動(dòng)比同質(zhì)普通債券更平穩(wěn)。劉鑫龍（2018）使用回歸調(diào)整法、雙重穩(wěn)健差分法和傾向得分匹配法（PSM）3種方法，實(shí)證得出綠色認(rèn)證對(duì)于債券發(fā)行利差有顯著影響，并與信用利差呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。而丁亞超（2018）通過(guò)非參數(shù)檢驗(yàn)，認(rèn)為有“綠色認(rèn)證”背書(shū)的綠色債券和普通債券在發(fā)行利率上并沒(méi)有顯著差異。陳珺（2018）運(yùn)用多元線(xiàn)性回歸模型，也認(rèn)為企業(yè)發(fā)行綠色債券相較于普通債券而言并不存在明顯的利率優(yōu)勢(shì)?？梢?jiàn)，關(guān)于綠色因子是否真實(shí)降低綠色債券發(fā)行成本在學(xué)術(shù)界是個(gè)有爭(zhēng)議的話(huà)題。

國(guó)外文獻(xiàn)關(guān)于債券收益利差的研究已經(jīng)比較成熟，在計(jì)量分析時(shí)納入的指標(biāo)眾多。國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)關(guān)于綠色債券利差的研究多集中在論證綠色因子或綠色認(rèn)證對(duì)債券流動(dòng)性、信用風(fēng)險(xiǎn)、發(fā)行成本等方面的影響，而未對(duì)債券收益率的影響因素進(jìn)行深入分析。本文從中國(guó)債券市場(chǎng)的實(shí)際出發(fā)，將財(cái)務(wù)因素和非財(cái)務(wù)因素都考慮在內(nèi)，綜合分析綠色因子對(duì)債券收益利差的影響。

三、研究假設(shè)

投資者在選擇購(gòu)買(mǎi)信用債券還是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券時(shí)，通常會(huì)考慮二者之間的信用風(fēng)險(xiǎn)差異。若投資信用債券能得到合適風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，那么信用債券對(duì)投資者而言更具有吸引力，也就是說(shuō)債券到期收益率不能直接作為投資者的投資依據(jù)，必須用債券到期收益率是否高于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券到期收益率作為投資決策依據(jù)。在經(jīng)典理論中，利差具體定義為信用債券利率高于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券利率的部分。

債券收益利差的影響因素主要有票面利率、發(fā)行規(guī)模、市場(chǎng)利率、到期期限、發(fā)行主體經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)信用評(píng)級(jí)、投資者預(yù)期等。綠色債券收益利差同樣受上述因素的影響，在債券規(guī)模、信用評(píng)級(jí)、到期期限等影響因素相同的情況下，附加的綠色增值效應(yīng)可能會(huì)壓低綠色債券的收益利差。對(duì)融資者來(lái)說(shuō)，從事短期經(jīng)濟(jì)效益低的綠色產(chǎn)業(yè)，履行社會(huì)責(zé)任，給社會(huì)及環(huán)境帶來(lái)正向溢出效應(yīng)，需要一定的經(jīng)濟(jì)補(bǔ)償，應(yīng)付出比高經(jīng)濟(jì)收益且高耗能產(chǎn)業(yè)更低的融資成本；對(duì)于環(huán)境友好型投資者來(lái)說(shuō)，將資金投向具有一定社會(huì)生態(tài)效益的項(xiàng)目，獲取除經(jīng)濟(jì)利益以外的“額外效益”，如良好的空氣質(zhì)量或社會(huì)美譽(yù)，也會(huì)接受綠色債券的收益利差低于普通債券，這也符合我國(guó)綠色債券市場(chǎng)發(fā)展實(shí)際。因此，本文提出以下假設(shè)：

H：在其他因素相同的情況下，“綠色因子”對(duì)綠色債券的收益利差存在負(fù)面影響。

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

模型構(gòu)建基于以下幾點(diǎn)考慮：第一，影響債券收益率的因素很多，在剔除不可觀測(cè)的因素后，如政治因素、投機(jī)因素、債券投資者預(yù)期等，引入債券期限、債券發(fā)行規(guī)模、綠色因子啞變量、債券信用評(píng)級(jí)、主體信用評(píng)級(jí)以及到期期限等可觀測(cè)指標(biāo)；第二，收益利差是本文研究綠色債券價(jià)值的出發(fā)點(diǎn)之一，為了得到綠色債券收益利差的特點(diǎn)，對(duì)普通債券做相同處理分析。國(guó)內(nèi)外關(guān)于債券收益率的文獻(xiàn)多采用多元線(xiàn)性模型，再考慮到我國(guó)綠色債券市場(chǎng)目前仍處于初級(jí)發(fā)展階段，相關(guān)制度、債券種類(lèi)、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)等仍未完善，故本文也選擇傳統(tǒng)多元線(xiàn)性回歸，模型如下：

式（1）中，ΔYTMi為第i只債券到期收益利差；Greeni為綠色債券啞變量；LnAMMi為債券發(fā)行規(guī)模的自然對(duì)數(shù)；Ri債券發(fā)行票面利率；Ti為債券期限，包括發(fā)行期限（BT）和剩余期限（ST）；Value1i為債項(xiàng)信用評(píng)級(jí)；Xi是發(fā)行主體指標(biāo)，包括凈資產(chǎn)收益率（ROE）和權(quán)益乘數(shù)（EM）；ξi是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

（二）變量選取

1.被解釋變量

債券收益利差ΔYTM。在我國(guó)資本市場(chǎng)上，國(guó)債利率被公認(rèn)為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率，故將綠色債券到期收益率扣除相同期限國(guó)債收益率后的差值定義為綠色債券收益利差，將普通債券到期收益率扣除相同期限的國(guó)債收益率后的差值定義為普通債券收益利差，具體計(jì)算公式如下：

式（2）中YTMx為債券到期收益率，YTMg為同期國(guó)債到期收益率，以國(guó)債到期收益率為基準(zhǔn)，比較不同期限、不同規(guī)模、不同評(píng)級(jí)下的普通債券和綠色債券到期收益率的差異，衡量綠色因子對(duì)債券收益利差是否存在顯著影響。

2.核心解釋變量

啞變量Green。該變量反映債券是否含有綠色因子，取值“1”表示綠色債券，取值“0”表示普通債券。當(dāng)啞變量Green的系數(shù)估計(jì)值β 通過(guò)5%的顯著性檢驗(yàn)，且為負(fù)值時(shí)，即可證明綠色因子對(duì)綠色債券收益利差存在顯著負(fù)面作用。

3.控制變量

債券發(fā)行規(guī)模AMM。該變量以?xún)|元為單位，基于實(shí)證分析需要取對(duì)數(shù)處理。從投資者角度來(lái)看，債券發(fā)行規(guī)模越大，融資主體的資金償還壓力越大，從而增加了信用風(fēng)險(xiǎn)，故認(rèn)為債券發(fā)行規(guī)模與債券收益利差呈正相關(guān)關(guān)系。

票面利率R。一級(jí)市場(chǎng)中，平價(jià)發(fā)行的債券票面利率與到期收益率保持一致，但在二級(jí)市場(chǎng)中，到期收益率不總是與票面利率相等。在其他因素都不變的情況下，票面利率越低，債券收益利差越高。

發(fā)行期限BT。該變量以年為單位。流動(dòng)性溢價(jià)理論認(rèn)為，短期債券的流動(dòng)性比長(zhǎng)期債券高，投資者為了減少風(fēng)險(xiǎn)，偏好于流動(dòng)性高的短期債券。因此，長(zhǎng)期債券要給予投資者一定的補(bǔ)償，即發(fā)行期限與債券收益利差存在正相關(guān)關(guān)系。

剩余期限ST。該變量以年為單位。在其他條件不變的條件下，債券剩余期限與債券到期收益利差呈正相關(guān)關(guān)系。

債項(xiàng)評(píng)級(jí)Value1。信用評(píng)級(jí)主要可以分為兩類(lèi)：債項(xiàng)評(píng)級(jí)Value1和發(fā)行人主體評(píng)級(jí)Value2。發(fā)行人主體評(píng)級(jí)主要是評(píng)估企業(yè)或者經(jīng)濟(jì)主體發(fā)生違約的概率，債項(xiàng)評(píng)級(jí)更多是評(píng)估債券違約后可回收的情況，二者都與收益利差呈反方向變動(dòng)。本文重點(diǎn)關(guān)注債項(xiàng)信用評(píng)級(jí)Value1，Value2作為Value1的替代變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。債項(xiàng)評(píng)級(jí)和發(fā)行人主體評(píng)級(jí)包括“BBB、A-、A、A+、AA-、AA、AA+、AAA-、AAA、AAA+”10個(gè)層次。為了便于實(shí)證結(jié)果的輸出，本文對(duì)10個(gè)層次的信用評(píng)級(jí)依次賦值，最高級(jí)別AAA+賦值10，依次遞減，最低級(jí)別BBB賦值1。

凈資產(chǎn)收益率ROE。該變量是衡量發(fā)行主體盈利能力的指標(biāo)，ROE越大，說(shuō)明發(fā)行主體盈利能力越強(qiáng)，違約概率越低，因而投資人要求的收益率會(huì)降低，債券收益利差也會(huì)降低。

權(quán)益乘數(shù)EM。該變量計(jì)算公式為總資產(chǎn)/所有者權(quán)益。權(quán)益乘數(shù)反映了企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿的大小，權(quán)益乘數(shù)越大，財(cái)務(wù)杠桿越大，發(fā)行主體的違約風(fēng)險(xiǎn)就越大，即該指標(biāo)與收益利差呈正相關(guān)關(guān)系。

（三）樣本與數(shù)據(jù)

本文數(shù)據(jù)均來(lái)自Wind債券數(shù)據(jù)庫(kù)。為了對(duì)綠色債券有更加合理的分析和判斷，相關(guān)數(shù)據(jù)僅選擇貼有“綠色”標(biāo)識(shí)的綠色債券。在處于交易狀態(tài)的657只綠色債券樣本數(shù)據(jù)中，首先刪除存在缺漏值的樣本，其次剔除到期收益率異常的樣本?？紤]到資不抵債上市公司財(cái)務(wù)狀況的異常性，剔除凈資產(chǎn)收益率小于-10%的樣本。由于需要使用國(guó)債到期收益率，而目前國(guó)債發(fā)行期限在3～15年，故將債券發(fā)行期限控制在3～15年，最終篩選出197只有效綠色債券樣本?；跇颖緮?shù)據(jù)的可比性，對(duì)普通債券樣本數(shù)據(jù)也進(jìn)行相同篩選和處理，最后得到10767只有效普通債券樣本。

（四）研究方法

根據(jù)模型構(gòu)建、指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)特征，本文采用傾向得分匹配法（PSM）分析綠色因子與債券收益利差的相關(guān)性。運(yùn)用匹配的思想，找到與處理組僅處理變量不同、其余可觀測(cè)變量取值都相似的控制組，以?xún)A向得分值為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)處理組和控制組進(jìn)行配對(duì)分析，有效克服樣本選擇偏誤和內(nèi)生性問(wèn)題。為此，本文將總體樣本分為兩組：綠色債券的處理組和普通債券的控制組，用Logit模型估計(jì)傾向得分值，以此反映處理組和控制組樣本的多元化匹配程度。為了保證結(jié)果穩(wěn)健性，在獲取傾向得分值后，選用1對(duì)4匹配、卡尺匹配以及核匹配的方法對(duì)處理組和控制組樣本進(jìn)行配對(duì)分析，并核算各匹配方法的參加者平均處理效應(yīng)值（ATT）。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）變量描述性統(tǒng)計(jì)

表1列出了各變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。其中，權(quán)益乘數(shù)和凈資產(chǎn)收益率數(shù)據(jù)波動(dòng)較大；債項(xiàng)評(píng)級(jí)最低等級(jí)為AA-，而主體評(píng)級(jí)最低等級(jí)為A-；權(quán)益乘數(shù)最大值為89.7284，對(duì)應(yīng)的資產(chǎn)負(fù)債率為98.9%，說(shuō)明已經(jīng)將資不抵債的無(wú)效債券剔除。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

（二）傾向得分匹配

傾向得分匹配法分三個(gè)階段。第一階段使用Logit回歸，得到是否為綠色因子的預(yù)測(cè)值，即傾向得分值。第二階段對(duì)傾向得分值的結(jié)果進(jìn)行平行性假設(shè)檢驗(yàn)，根據(jù)t檢驗(yàn)判斷“H0：處理組與控制組無(wú)系統(tǒng)偏差”，匹配后若不拒絕原假設(shè)，說(shuō)明傾向得分匹配法將數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效匹配。為了保證結(jié)果的穩(wěn)健性，第三階段使用1對(duì)4匹配、卡尺匹配以及核匹配三種匹配方式計(jì)算ATT值。

1.Logit回歸

表2列示了3組Logit回歸結(jié)果，依據(jù)回歸結(jié)果得到R2和AUC，選取最優(yōu)回歸模型計(jì)算樣本傾向得分值，進(jìn)而比較綠色債券與普通債券之間的收益差異。Yu et al.（2011）認(rèn)為，之所以選取AUC值作為模型判定標(biāo)準(zhǔn)，是因?yàn)樵贚ogit模型中的因變量為啞變量，而基于該模型所獲取的傾向得分值為連續(xù)變量，這就使得傳統(tǒng)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)難以判定兩組變量之間的相關(guān)性?？紤]到樣本特征變量選取對(duì)傾向得分值的影響，本文也引入了AUC值作為模型判定標(biāo)準(zhǔn)。

表2 Logit回歸結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)是標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、*** 分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

3個(gè)模型的R2和AUC比較接近。模型（2）剔除不顯著的Value2后，R2和AUC略有下降。模型（2）與模型（3）相比，觀測(cè)指標(biāo)基本顯著，但模型（2）的R2和AUC均高于模型（3），表明模型（2）更適合估計(jì)樣本的傾向得分值。

防盜門(mén)事件直接關(guān)系到兩家人的聲譽(yù)，呂凌子是個(gè)聰明人，不到萬(wàn)不得已，她絕不會(huì)將事情的全部經(jīng)過(guò)和盤(pán)托出，最多點(diǎn)到為止。

2.傾向得分匹配平行性檢驗(yàn)

使用PSM法的前提是要滿(mǎn)足平行性假設(shè)，根據(jù)t檢驗(yàn)判斷“H0：處理組與控制組無(wú)系統(tǒng)偏差”，匹配后若不拒絕原假設(shè)，說(shuō)明傾向得分匹配法將數(shù)據(jù)進(jìn)行了有效匹配。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)測(cè)試，本文使用1對(duì)4匹配、卡尺匹配和核匹配三種匹配方法來(lái)綜合分析實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性。通過(guò)可觀測(cè)變量對(duì)實(shí)驗(yàn)組和控制組在共同取值范圍內(nèi)進(jìn)行匹配，即滿(mǎn)足共同支撐假設(shè)。1對(duì)4匹配采用有放回匹配；卡尺匹配經(jīng)過(guò)測(cè)試，選擇卡尺0.003的范圍內(nèi)進(jìn)行匹配；核匹配采用系統(tǒng)默認(rèn)的核函數(shù)（二次核），帶寬選定為0.003。三種匹配結(jié)果類(lèi)似，表3只反映基于核匹配而得到的各變量匹配前后的基本狀況。

表3 平行性檢驗(yàn)

匹配前，通過(guò)比較各變量的均值發(fā)現(xiàn)除債券規(guī)模（LnAMM）和權(quán)益乘數(shù)（EM）外，其余變量均值存在顯著差異。匹配后，t檢驗(yàn)結(jié)果顯示不拒絕處理組與控制組無(wú)系統(tǒng)偏差的原假設(shè)，且所有變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差都大幅下降，均在5%以下，滿(mǎn)足PSM的平行性假設(shè)，使用傾向得分匹配法將數(shù)據(jù)進(jìn)行了較好的匹配。

3.平均處理效應(yīng)分析

根據(jù)前文樣本匹配結(jié)果，針對(duì)各樣本匹配方法估計(jì)ATT值（參加者平均處理效應(yīng)），以探究綠色因子對(duì)債券收益利差的潛在影響。表4呈現(xiàn)了樣本未匹配以及采用3種樣本匹配方法所得到的ATT值。

表4 處理效應(yīng)

匹配前，綠色債券收益利差低于普通債券收益利差，綠色因子使得綠色債券收益利差比普通債低0.6188，但是t統(tǒng)計(jì)不顯著；1對(duì)4匹配下，綠色債券收益利差高于普通債券收益利差，與前期研究假設(shè)不相符；卡尺匹配下，綠色債券收益利差低于普通債券收益利差0.0283，但t統(tǒng)計(jì)不顯著；核匹配的平均處理效應(yīng)與卡尺匹配一致。故認(rèn)為綠色因子對(duì)債券收益利差有一定的負(fù)面作用，但作用并不顯著。原因之一是我國(guó)綠色債券發(fā)展時(shí)間短，市場(chǎng)化程度低，主要依賴(lài)政策扶持；原因之二是雖然我國(guó)近幾年一直主張綠色發(fā)展，鼓勵(lì)發(fā)展綠色金融，但是國(guó)內(nèi)投資者的綠色投資還處于探索階段，綠色投資意識(shí)淡薄。

六、結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理后，本文以3～15年期的197只綠色債券為處理組，以10767只普通債券為控制組，利用PSM法，在滿(mǎn)足共同支撐假設(shè)和平行性假設(shè)后，得出ATT值。實(shí)證結(jié)果顯示綠色因子確實(shí)能夠壓低債券收益利差，但統(tǒng)計(jì)結(jié)果并不顯著，原因可能有以下幾點(diǎn)：

與國(guó)際綠色債券市場(chǎng)發(fā)展不同，我國(guó)綠色債券市場(chǎng)的發(fā)展主要由政府引導(dǎo)，是一種自上而下的發(fā)展模式。我國(guó)綠色債券市場(chǎng)起步于2015年，發(fā)展于2017年，至今才4年時(shí)間，總體上綠色債券市場(chǎng)化程度較低，投資者、融資者以及監(jiān)管部門(mén)還不成熟。投資者對(duì)債券的綠色屬性并不敏感，在做投資決策時(shí)，依然單純考慮財(cái)務(wù)上的風(fēng)險(xiǎn)和收益，并沒(méi)有把投資項(xiàng)目帶來(lái)的環(huán)境效益作為投資考量因素。這說(shuō)明我國(guó)綠色債券的發(fā)展主要是依靠供給驅(qū)動(dòng)，而非需求驅(qū)動(dòng)，這是綠色債券市場(chǎng)發(fā)展質(zhì)量不高的主要原因之一。

2.缺乏統(tǒng)一的認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)

我國(guó)債券市場(chǎng)還沒(méi)有形成統(tǒng)一的“綠色”認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)和信用評(píng)級(jí)標(biāo)準(zhǔn)，而且并沒(méi)有將綠色因素考慮在內(nèi)。傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)主要依據(jù)發(fā)債主體還本付息的能力來(lái)評(píng)估違約風(fēng)險(xiǎn)，用財(cái)務(wù)指標(biāo)進(jìn)行信用等級(jí)的劃分。我國(guó)債券市場(chǎng)上綠色認(rèn)定比較模糊，給市場(chǎng)發(fā)行主體創(chuàng)造了“漂綠”的機(jī)會(huì)。為了降低發(fā)行成本，發(fā)行主體通過(guò)“漂綠”的手段提高債券信用等級(jí)，進(jìn)一步壓低綠色債券的收益率。

3.綠色債券信息披露不完全

據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前我國(guó)已發(fā)行的綠色債券中，對(duì)募集資金用途進(jìn)行持續(xù)跟蹤披露的債券數(shù)量不到一半。我國(guó)對(duì)綠色債券信息披露方面的要求還不夠嚴(yán)格，只是界定了資金用途，并未對(duì)后續(xù)的信息披露做明確規(guī)定，造成綠色債券前期綠色認(rèn)證和發(fā)行后信息跟蹤披露難以組成良好閉環(huán)。

（二）政策建議

1.引導(dǎo)綠色債券市場(chǎng)從供給驅(qū)動(dòng)走向需求驅(qū)動(dòng)

中國(guó)證監(jiān)會(huì)于2017年3月公布的第6號(hào)公告《中國(guó)證監(jiān)會(huì)關(guān)于支持綠色債券發(fā)展的指導(dǎo)意見(jiàn)》中指出，鼓勵(lì)支持地方政府綜合利用貼息、財(cái)政補(bǔ)貼等多種優(yōu)惠政策支持綠色公司債券發(fā)展，但并未提及如何有效吸引廣大投資者參與投資。本文認(rèn)為，可以采取一些政策優(yōu)惠措施，比如免征利息稅來(lái)吸引個(gè)人投資者。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，綠色債券市場(chǎng)的發(fā)展需要提高公眾綠色環(huán)保投資意識(shí)，使得個(gè)人投資者真正踐行綠色投資，最終促進(jìn)金融業(yè)的綠色健康發(fā)展。

2.統(tǒng)一綠色債券認(rèn)定、完善信用評(píng)級(jí)

發(fā)行綠色債券的首要任務(wù)是綠色屬性的認(rèn)定。央行和發(fā)改委應(yīng)統(tǒng)一認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)，為投資者提供清晰透明的市場(chǎng)參考，使債券發(fā)行主體有法可依、有法必依。研究發(fā)現(xiàn)，債項(xiàng)信用評(píng)級(jí)對(duì)債券收益利差有顯著影響，因此創(chuàng)新綠色債券的信用評(píng)級(jí)，把正外部效應(yīng)帶來(lái)的現(xiàn)金流變動(dòng)融入綠色債券信用等級(jí)綜合評(píng)價(jià)體系中，這樣綠色債券的信用評(píng)級(jí)最終將取決于內(nèi)含正外部性的綠色債券現(xiàn)金流，其大小與發(fā)行主體的償債能力呈正相關(guān)關(guān)系。

3.完善綠色債券信息披露

阻礙我國(guó)綠色債券市場(chǎng)進(jìn)一步發(fā)展壯大的重要原因之一是信息不對(duì)稱(chēng)。完善綠色債券的信息披露制度，提高綠色債券信息披露質(zhì)量，對(duì)促進(jìn)我國(guó)綠色債券市場(chǎng)良好有序發(fā)展具有重要作用。

總之，中國(guó)債券市場(chǎng)的健康可持續(xù)發(fā)展，離不開(kāi)市場(chǎng)要素的有機(jī)協(xié)調(diào)，讓綠色債券市場(chǎng)有效發(fā)揮獨(dú)特的“綠色因子”作用，對(duì)經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、生態(tài)發(fā)揮耦合協(xié)調(diào)作用，引導(dǎo)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的綠色轉(zhuǎn)型，是綠色債券市場(chǎng)發(fā)展的必經(jīng)之路。