鄭忠華 王翠玉

（天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300387）

一、引言與文獻(xiàn)綜述

發(fā)展公司債券融資是當(dāng)前資本市場(chǎng)改革的重要方向，自2007年我國(guó)頒布《公司債券發(fā)行試點(diǎn)辦法》以來(lái)，我國(guó)公司債券發(fā)行數(shù)量迅猛增長(zhǎng)。截至2018年，交易所債券市場(chǎng)共有969家發(fā)行人發(fā)行各類公司債1829期，發(fā)行規(guī)模合計(jì)22469.08億元。然而，伴隨著債券發(fā)行量的幾何增長(zhǎng)，債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題也逐漸變得引人注目，特別是部分債券出現(xiàn)集中違約現(xiàn)象。例如，2018年，交易所債券市場(chǎng)共有高達(dá)1198.51億元的違約金額，總計(jì)123只債券違約，合計(jì)金額比前4年違約金額總和還要多，涉及的發(fā)行主體不但有民營(yíng)企業(yè)，也有國(guó)有企業(yè)。2015年4月，我國(guó)債券市場(chǎng)出現(xiàn)了第一只違約的國(guó)企債券——11天威MTN2，此后的3年里多只國(guó)企債券相繼出現(xiàn)違約，截至2018年累計(jì)已有17家，如：2016年?yáng)|北特鋼在銀行間市場(chǎng)發(fā)行的短期融資券、中期票據(jù)，2018年的17兵團(tuán)六師SCP00等?？傮w來(lái)看，以東北特鋼為代表的國(guó)企債券違約事件的出現(xiàn)，不僅暴露了國(guó)企債券的潛在風(fēng)險(xiǎn)，更有可能對(duì)整個(gè)債券市場(chǎng)形成巨大沖擊。

金融學(xué)上我們一般把利差作為債券風(fēng)險(xiǎn)的衡量工具，一個(gè)自然的疑問(wèn)就是，哪些因素影響債券風(fēng)險(xiǎn)，或者說(shuō)哪些因素會(huì)影響債券的信用利差？我們發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對(duì)這一問(wèn)題的認(rèn)識(shí)有一定分歧。例如，Delianedis和Ceske(2001)認(rèn)為信用利差與企業(yè)財(cái)務(wù)杠桿及信用風(fēng)險(xiǎn)等指標(biāo)相關(guān)性很小，而主要與稅收、流動(dòng)性等因素相關(guān)，他們發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險(xiǎn)因素僅能解釋信用利差的25%左右，絕大部分信用利差需要通過(guò)其他因素進(jìn)行解釋，而Amato和Remolona(2003)的研究則認(rèn)為，信用風(fēng)險(xiǎn)對(duì)信用利差的解釋很關(guān)鍵，風(fēng)險(xiǎn)因素是決定性的因素。而兩位西班牙學(xué)者Sanchez-Ballesta和 Carcia-Meca（2011）在以西班牙上市公司債券為樣本的研究中發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)政府持股的公司有更低的信用利差，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是債券信用利差高低的重要因素，他們發(fā)現(xiàn)政府持股會(huì)帶來(lái)隱性的債務(wù)擔(dān)保，進(jìn)而降低公司債的信用利差。而B(niǎo)oubakri等人（2010）以西歐和東亞19個(gè)國(guó)家或地區(qū)的公司債券為研究對(duì)象進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)果卻并沒(méi)有發(fā)現(xiàn)政府持股或控制對(duì)債券信用利差或者評(píng)級(jí)產(chǎn)生任何影響?？梢?jiàn)，對(duì)于影響債券信用利差的因素，國(guó)外學(xué)者研究結(jié)論并不是一致的。同樣，在國(guó)內(nèi)，張燃（2008）、戴國(guó)強(qiáng)等（2010）、周宏等 （2011）等研究認(rèn)為，對(duì)于公司債信用利差而言，宏觀因素是決定性的因素，而何平和金夢(mèng)（2010）、劉娥平和施燕平（2014）、施燕平等（2016，2017）卻認(rèn)為，對(duì)于信用利差而言，信用評(píng)級(jí)才更有解釋力度。宴艷陽(yáng)和劉鵬飛（2014）卻認(rèn)為，整體上，相較于宏觀因素，公司特性因素對(duì)債券信用利差解釋程度較大，他們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流波動(dòng)率、股票收益波動(dòng)率和財(cái)務(wù)杠桿率對(duì)公司債信用利差影響為正，公司規(guī)模和資產(chǎn)收益率對(duì)公司債信用利差影響為負(fù)，林晚發(fā)（2017）發(fā)現(xiàn)，客戶集中度提高了債券信用利差，客戶集中度對(duì)債券投資者具有風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)。從以上的研究中我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究信用利差主要分歧在于是那些企業(yè)特征影響了債券的信用利差。不可否認(rèn)宏觀因素是重要的方面(王元雄，2015)，但是企業(yè)之所以發(fā)行債券，就是因?yàn)槠髽I(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)受到了資金不足的限制，而衡量資金不足的一個(gè)重要指標(biāo)是杠桿率，但是我們卻沒(méi)有從文獻(xiàn)中看到杠桿率對(duì)信貸利差的分析，而只是大量的研究或者是從評(píng)級(jí)角度，或者從宏觀風(fēng)險(xiǎn)角度去理解信貸利差，而忽視了杠桿這一重要因素，這顯然是不完全的。另一方面，我們認(rèn)為，產(chǎn)權(quán)的不同是理解也這一問(wèn)題的關(guān)鍵所在。在中國(guó)，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是不同的，國(guó)有企業(yè)作為重要的國(guó)家資源，與非國(guó)有企業(yè)相比，會(huì)受到諸多方面的支持，這必然會(huì)在企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、組織行為等方面產(chǎn)生影響。大量研究指出，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)受到的政府支持力度差異非常巨大（韓鵬飛等，2015），這不但會(huì)影響企業(yè)的財(cái)務(wù)杠桿，同樣也會(huì)對(duì)企業(yè)的評(píng)級(jí)水平產(chǎn)生影響，而這進(jìn)一步又會(huì)對(duì)企業(yè)的融資成本產(chǎn)生作用，進(jìn)而影響企業(yè)的信用利差，這或許是理解我國(guó)信用利差的邏輯關(guān)鍵所在。本文借鑒以往文獻(xiàn)對(duì)于債券信用利差的影響因素研究，探討公司財(cái)務(wù)杠桿與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)于債券信用利差的影響情況，試圖揭示杠桿率以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對(duì)于債券信用利差影響的具體機(jī)制。本文以下分為五部分：研究假說(shuō)、研究設(shè)計(jì)、實(shí)證分析、穩(wěn)健性檢驗(yàn)，最后是政策建議。

二、研究假說(shuō)

已有理論認(rèn)為，信用利差是公司債券的風(fēng)險(xiǎn)水平的主要體現(xiàn)（林晚發(fā)，2013），當(dāng)公司債券風(fēng)險(xiǎn)越高時(shí)，投資者所要求的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率往往越高，信用利差也就越高。而公司金融理論認(rèn)為，公司的資本結(jié)構(gòu)會(huì)影響企業(yè)融資成本，債務(wù)越高，公司面臨的破產(chǎn)成本就越高。當(dāng)市場(chǎng)觀測(cè)到企業(yè)的債務(wù)水平很高的時(shí)候，就會(huì)認(rèn)為破產(chǎn)概率較高，就會(huì)要求更高的回報(bào)率，表現(xiàn)為信用利差更高。企業(yè)的杠桿率，反映了企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債水平，杠桿比率越大，企業(yè)的負(fù)債程度越高，公司信用風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率就會(huì)提高。因此，杠桿率的升高會(huì)造成債券信用利差的提高，杠桿比率與債券信用利差呈正相關(guān)關(guān)系。但是，當(dāng)杠桿率水平相對(duì)不高時(shí)，企業(yè)的邊際風(fēng)險(xiǎn)不是很大，對(duì)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)并不敏感，在市場(chǎng)上表現(xiàn)為企業(yè)的信用利差對(duì)杠桿率并不敏感，此時(shí)如果合理運(yùn)用財(cái)務(wù)杠桿可以在一定程度上解決資金短缺，提高企業(yè)的資金利潤(rùn)率，達(dá)到優(yōu)化企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)的效果，據(jù)此，本文提出研究假設(shè)H1：

假設(shè)H1：在其他條件不變的情況下，不同的杠桿率水平對(duì)債券信用利差的影響程度不同。在較低的杠桿率水平范圍內(nèi)，杠桿率對(duì)債券的信用利差無(wú)顯著的影響，在超出某一范圍之后，杠桿率水平對(duì)債券信用利差具有正的影響。

長(zhǎng)期以來(lái)，國(guó)有企業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占據(jù)重要地位，國(guó)企的所有權(quán)性質(zhì)決定了政府對(duì)其的所有與控制關(guān)系，當(dāng)國(guó)有企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題而導(dǎo)致資金短缺陷入困境時(shí)，政府往往會(huì)對(duì)其在一定程度上進(jìn)行救濟(jì)，因而形成了國(guó)有企業(yè)的“預(yù)算軟約束”。在一般情況下國(guó)有企業(yè)會(huì)獲得比非國(guó)企更高的主體信用評(píng)級(jí),其所發(fā)行的債券也往往會(huì)得到較高的評(píng)級(jí)結(jié)果?；趯?duì)政府的高度信心，投資者往往對(duì)于國(guó)有企業(yè)債券持有樂(lè)觀心態(tài)，認(rèn)為國(guó)有企業(yè)具有較低的信用風(fēng)險(xiǎn)，因而會(huì)要求較低的風(fēng)險(xiǎn)報(bào)酬率。因此，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會(huì)對(duì)信用利差產(chǎn)生直接的影響。在債券交易市場(chǎng)上，國(guó)有企業(yè)所發(fā)行的債券由于較高的信用評(píng)級(jí)水平，會(huì)獲得較低的信用利差，我們提出假設(shè)H2。

假設(shè)H2：在其他條件不變的情況下,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會(huì)直接影響債券的信用利差，并通過(guò)債券評(píng)級(jí)的中介效應(yīng)產(chǎn)生間接影響，使得國(guó)有上市公司發(fā)行的公司債券與非國(guó)有上市公司相比，具有較低的信用利差。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取在樣本區(qū)間為2010—2016年上市公司債券數(shù)據(jù)為研究樣本，其中公司債券特征、上市公司特征等微觀數(shù)據(jù)獲取于wind與國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，宏觀數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)統(tǒng)計(jì)局。上市公司特征及債券特征的數(shù)據(jù)處理參照林晚發(fā)等（2019）文獻(xiàn)中的處理方式，刪除可轉(zhuǎn)債、金融公司債以及城投債等樣本，經(jīng)過(guò)整理、刪除缺失值后，最后得到研究樣本數(shù)1363個(gè)。

（二）變量定義

我們選擇信用利差、杠桿率、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和債券評(píng)級(jí)作為重要的變量，其中信用利差定義為債券的到期收益率與同期可比國(guó)債的利率之差，選用債券發(fā)行日后一周的平均信用利差進(jìn)行分析。公司杠桿率用負(fù)債與期末總資產(chǎn)的比率表示。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)根據(jù)通常做法，以上市公司的實(shí)際控制權(quán)人的性質(zhì)來(lái)劃分發(fā)債公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，將實(shí)際控制權(quán)人為中央或地方政府的公司歸類為國(guó)有上市公司，設(shè)置虛擬變量值為1，其他的歸為非國(guó)有上市公司，設(shè)置虛擬變量為0。債券信用等級(jí)賦予4、3、2、1虛擬值，表示AAA、AA+、AA、AA-四個(gè)級(jí)別，在控制變量的選取上，考慮從三個(gè)方面進(jìn)行控制，包括債券特征層面、企業(yè)特征層面、宏觀經(jīng)濟(jì)層面。參考已有文獻(xiàn)，對(duì)于債券特征與企業(yè)特性層面，我們引入債券評(píng)級(jí)（B_r）、債券期限（Qx）、債券發(fā)行規(guī)模（Lnis）作為債券層面的控制變量，將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）、企業(yè)是否經(jīng)四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)(Big4)、企業(yè)規(guī)模(Lnta)、流動(dòng)負(fù)債比率(Ldfzbl)、流動(dòng)資產(chǎn)比率(Ldzcbl)、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Zczzl）、盈利能力(Roa)、利息保障倍數(shù)(Lxbzbs)作為企業(yè)層面的控制變量；在宏觀經(jīng)濟(jì)層面，引入反應(yīng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的通貨膨脹率（CPI）、GDP增長(zhǎng)率（GDPz）、人均GDP（GDPr）作為控制變量。

從表1統(tǒng)計(jì)量描述看出，信用利差最大值為5.980，最小值為0.352，說(shuō)明債券之間的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)部分的差異是比較大的。主要解釋變量杠桿率的最大值為0.888，最小值為0.256，均值為0.63，說(shuō)明樣本公司的杠桿率大多處于中等偏上的水平，說(shuō)明我國(guó)公司整體杠桿率較高。對(duì)于微觀控制變量，發(fā)行債券的期限最大值為15，最小值為2，均值為5.26，說(shuō)明大多數(shù)公司債券為中期債券；有14.9%的公司被四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)；企業(yè)規(guī)模最大值為19.2億元，最小值為12.2億元，均值為15.1億元，說(shuō)明大多上市企業(yè)規(guī)模處于中高水平；企業(yè)的流動(dòng)負(fù)債比率均值為57%，流動(dòng)資產(chǎn)比率均值為53.4%；企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均值為0.489，盈利能力均值為5.36，說(shuō)明多數(shù)企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、盈利狀況處于較低水平，周轉(zhuǎn)率不高；利息保障倍數(shù)最大值為146，最小值為-250，國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)有較大差異。

表2 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的變量描述

Qx 2 15 5.860 2 10 4.700 Lnis 0.058 4.370 2.490 0.058 4．370 2.200 Big4 0 1 0.157 0 1 0.140 Lnta 12.20 19.20 15.50 12.20 18.10 14.80 Ldfzbl 0.127 0.902 0.540 0.127 0.902 0.606 Ldzcbl 0.065 0.969 0.454 0.065 0.696 0.609 Zczzl 0.0003 2.770 0.443 0.0009 5.120 0.532 Roa -1.24 18.70 4.340 -1.24 18.70 6.300 Lxbzbs -250 146 4.050 -250 146 7.900

進(jìn)一步我們給出了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的變量統(tǒng)計(jì)表，由表2可以看出，雖然國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)的杠桿率大體處于相近水平，都處于0.6左右的水平，但非國(guó)有企業(yè)信用利差明顯高于國(guó)有企業(yè)。進(jìn)一步地，國(guó)有企業(yè)的債券期限均值較大，且其分布區(qū)間為2—15年，均值為5.8年，而非國(guó)有公司債券的期限分布范圍為2—10年，均值為4.7年，這說(shuō)明國(guó)有企業(yè)更傾向于發(fā)長(zhǎng)期債券。同時(shí)，國(guó)有企業(yè)的債券評(píng)級(jí)顯著高于非國(guó)有公司債券評(píng)級(jí)，說(shuō)明國(guó)有企業(yè)的屬性對(duì)債券評(píng)級(jí)有明顯的正向作用。

（三）模型設(shè)定

我們做出了信用利差的密度分布圖，如圖1所示，信用利差的分布為非正態(tài)、厚尾分布。傳統(tǒng)的OLS回歸方法是對(duì)均值回歸，容易受到極端值、異常值的影響。如果直接使用OLS估計(jì)，估計(jì)結(jié)果面臨著厚尾的影響，得到的估計(jì)無(wú)法體現(xiàn)不同分位數(shù)下的不同影響。我們使用Koenker 和 Bassett在1978年提出“分位數(shù)回歸”方法，分位數(shù)回歸可以在擾動(dòng)項(xiàng)非正態(tài)的情形下，給出比OLS估計(jì)量更為有效估計(jì)，特別適合具有異方差性的模型，因此，我們使用分位數(shù)回歸的方法。

圖1 信用利差密度分布

根據(jù)前文論述，本文其方程設(shè)置如下，變量定義及說(shuō)明見(jiàn)表3。

表3 變量定義、具體說(shuō)明及預(yù)期

四、實(shí)證分析

首先，我們對(duì)核心解釋變量與控制變量進(jìn)行VIF分析1如需要完整結(jié)果，請(qǐng)通過(guò)編輯部聯(lián)系作者。，以檢驗(yàn)是否可能存在嚴(yán)重的多重共線性。結(jié)果顯示除人均GDP與GDP增長(zhǎng)率的VIF值大于10外，其他變量VIF值均小于10，表明大多數(shù)變量間的相關(guān)性較低，不存在共線性問(wèn)題。一般來(lái)說(shuō)GDP增長(zhǎng)率越高，GDP總量越高，人均GDP也越高，二者之間是存在相關(guān)關(guān)系的。但是本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，二者是有區(qū)別的，人均GDP反映了人均生活水平，GDP增長(zhǎng)率是GDP總量的變化率，即使增長(zhǎng)率不變，甚至增長(zhǎng)幅度變小，只要為正，人均GDP就會(huì)增加。因此本文意圖從宏觀和微觀層面，同時(shí)控制其對(duì)信貸利差的影響，所以把以上變量同時(shí)引入我們的模型。

本文選取了0.1、0.25、0.5、0.75、0.9五個(gè)利差分位點(diǎn)來(lái)研究企業(yè)杠桿率對(duì)債券信用利差的影響情況，并按照杠桿率的均值0.63，劃分為低杠桿率水平組和高杠桿率水平組，來(lái)研究不同杠桿率水平下杠桿率對(duì)于債券信用利差的影響。以下表4報(bào)告了不同杠桿率水平下杠桿率對(duì)于債券信用利差的OLS回歸及分位數(shù)回歸結(jié)果。

通過(guò)表4的結(jié)果可以觀察到，在低杠桿組中，OLS回歸中杠桿率對(duì)利差影響不顯著，進(jìn)一步在分位數(shù)回歸中，50%以下的分位點(diǎn)上的回歸也不顯著。這說(shuō)明在利差水平較低時(shí)，杠桿率對(duì)債券信用利差的影響不明顯。而在75%的分位點(diǎn)時(shí)，杠桿率影響系數(shù)開(kāi)始顯著，而90%的分位點(diǎn)下又不顯著，而在高杠桿組中，各個(gè)分位點(diǎn)杠桿對(duì)利差的影響都很顯著。這說(shuō)明杠桿率對(duì)利差的影響的確存在，并且這種影響主要存在于高杠桿組別當(dāng)中，低杠桿并不明顯，低杠桿組別中，只有利差相對(duì)較高時(shí)，杠桿的才對(duì)利差有顯著影響。

為什么會(huì)出現(xiàn)這樣的結(jié)果呢？我們認(rèn)為低杠桿下，企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)不大，市場(chǎng)對(duì)于其風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有集中于杠桿水平上，利差對(duì)杠桿的影響不明顯。此時(shí)合理范圍內(nèi)財(cái)務(wù)杠桿的運(yùn)用可以解決企業(yè)目前資金短缺的困境，使得企業(yè)得以繼續(xù)正常的運(yùn)營(yíng)，同時(shí)達(dá)到優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的效果，進(jìn)而提升企業(yè)的運(yùn)營(yíng)效率和企業(yè)價(jià)值。但是隨著杠桿率進(jìn)一步提升，過(guò)高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)極大地惡化了企業(yè)未來(lái)償還債券的能力，杠桿率成了影響利差主要因素。尤其是在企業(yè)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效出現(xiàn)了下降的跡象之后，盲目地提高資產(chǎn)負(fù)債率，此時(shí)杠桿率會(huì)使得企業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)顯著地體現(xiàn)出來(lái)，企業(yè)必須承受極大的信貸利差。因此在高杠桿率水平下，杠桿率的進(jìn)一步升高會(huì)增加投資者所面臨的風(fēng)險(xiǎn)，債券信用利差相應(yīng)地提高。

此外，我們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)性質(zhì)、債券評(píng)級(jí)、債券發(fā)行規(guī)模、GDP增長(zhǎng)率、人均GDP回歸系數(shù)均在不同程度上與信貸利差負(fù)向相關(guān)，與預(yù)期結(jié)果一致。企業(yè)是否經(jīng)四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)對(duì)信貸利差的影響，在杠桿率不同時(shí)表現(xiàn)不同：當(dāng)企業(yè)處于低杠桿率水平時(shí)，這一影響不顯著，在高杠桿率水平上，是否經(jīng)過(guò)審計(jì)對(duì)利差表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)，說(shuō)明企業(yè)處在杠桿率較低時(shí)財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低，投資者對(duì)企業(yè)是否經(jīng)過(guò)四大會(huì)計(jì)師事務(wù)所審計(jì)并不敏感，其決策更多是根據(jù)非審計(jì)因素來(lái)進(jìn)行選擇，而當(dāng)杠桿率偏高時(shí)，此時(shí)風(fēng)險(xiǎn)加大，投資者會(huì)明顯參考是否經(jīng)過(guò)四大審計(jì)來(lái)判斷企業(yè)的質(zhì)量好壞來(lái)判斷企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)。這里我們發(fā)現(xiàn)，杠桿率不同，是否經(jīng)過(guò)四大審計(jì)對(duì)信貸利差的影響不同，信貸利差對(duì)于是否經(jīng)過(guò)四大審計(jì)表現(xiàn)為杠桿異質(zhì)性。同時(shí)，債券期限回歸系數(shù)在高杠桿率水平下呈現(xiàn)了顯著的負(fù)相關(guān)，說(shuō)明債券期限越長(zhǎng)，債券的信用利差反而越低，一方面人們對(duì)長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展持樂(lè)觀看法，降低了長(zhǎng)期債券信用利差；另一方面，杠桿率越高，投資者反而降低了對(duì)其高回報(bào)的期望，因?yàn)槔钸^(guò)大會(huì)顯著惡化企業(yè)的資本成本，造成更大的風(fēng)險(xiǎn)。

表4 OLS及分位數(shù)回歸結(jié)果

續(xù)表

進(jìn)一步我們分析非國(guó)有企業(yè)和國(guó)有企業(yè)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下，債券信用利差的影響關(guān)系。我們做了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)杠桿率和信用利差的分布圖，如圖3所示。我們發(fā)現(xiàn)，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的杠桿率分布大體一致，但國(guó)有企業(yè)比非國(guó)有企業(yè)的杠桿率更高。比較兩者的信貸利差分布，國(guó)有企業(yè)的債券信用利差集中分布于較低水平，而非國(guó)有企業(yè)信用利差則相對(duì)較高，分布更為均勻。由此可以看到，即使國(guó)有企業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債情況惡化，杠桿率升高，企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)累積，市場(chǎng)還是傾向于認(rèn)為其風(fēng)險(xiǎn)水平低于非國(guó)有企業(yè)，表現(xiàn)為國(guó)有企業(yè)債券的信用利差對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的反應(yīng)并不敏感。國(guó)有企業(yè)具有更低的信用利差，符合我們之前的預(yù)期。

圖2 信用利差密度分布圖

圖3 杠桿率密度分布圖

進(jìn)一步，我們把國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)分別進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表5，由表中結(jié)果可以看出，在國(guó)有企業(yè)中，杠桿率的回歸系數(shù)均不顯著，在非國(guó)有企業(yè)中，杠桿率的系數(shù)均在1%的水平顯著為正。說(shuō)明在國(guó)有企業(yè)中，債券的信用利差不再隨企業(yè)杠桿率的增大而增大，國(guó)有企業(yè)信貸利差沒(méi)有反應(yīng)出企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的變化。而非國(guó)有企業(yè)則與此相反，杠桿率在各個(gè)分位數(shù)下都顯著正相關(guān)，說(shuō)明非國(guó)企信貸利差明顯反映出企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的變化。

表5 國(guó)有企業(yè)與非國(guó)有企業(yè)分類回歸

為檢驗(yàn)債券評(píng)級(jí)對(duì)于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和債券信用利差之間的中介效應(yīng)，將債券的信用利差作為被解釋變量，對(duì)企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、債券信用評(píng)級(jí)進(jìn)行遞歸方程分析。其中產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為主要的解釋變量，債券評(píng)級(jí)作為中介變量，參照方紅星（2013）的做法，我們?cè)O(shè)立三個(gè)方程檢驗(yàn)：

表6報(bào)告了模型（2）、（3）、（4）的回歸結(jié)果，第一列回歸結(jié)果表明國(guó)有企業(yè)對(duì)信用利差呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，即如果企業(yè)是國(guó)有企業(yè)，那么其債券信用利差相比較于非國(guó)企債券信用利差來(lái)說(shuō)，要低1.429%，且在1%的水平上顯著。第二列的回歸結(jié)果表明企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券評(píng)級(jí)之間的顯著正相關(guān)，系數(shù)為0.595，且在1%的水平上顯著，表明國(guó)有企業(yè)的性質(zhì)會(huì)導(dǎo)致更高的債券評(píng)級(jí)。第三列將企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券評(píng)級(jí)同時(shí)作為債券信用利差的解釋變量進(jìn)行回歸，結(jié)果顯示企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量的系數(shù)由-1.429變?yōu)?1.060，且仍在1%的水平上顯著，這表明債券評(píng)級(jí)在企業(yè)性質(zhì)與債券信用利差之間起到了部分中介效應(yīng)，即產(chǎn)權(quán)性質(zhì)通過(guò)直接路徑和間接路徑的共同影響了債券的信用利差，國(guó)有企業(yè)相對(duì)于非國(guó)有企業(yè)債券信用利差更低。

這是因?yàn)?，在處于信息不?duì)稱的劣勢(shì)之下，債券投資者很大程度上會(huì)依賴于主要評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)企業(yè)的評(píng)級(jí)結(jié)果。當(dāng)國(guó)有企業(yè)在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中出現(xiàn)問(wèn)題而導(dǎo)致資金短缺陷入困境時(shí)，政府往往會(huì)對(duì)其在一定程度上進(jìn)行救濟(jì)，因而形成了國(guó)有企業(yè)的“預(yù)算軟約束”， “軟約束”的存在以及大眾對(duì)政府存在的公信力，會(huì)直接影響大眾投資者對(duì)于國(guó)有企業(yè)的認(rèn)知和預(yù)期，扭曲客觀的評(píng)級(jí)結(jié)果，間接導(dǎo)致投資者對(duì)國(guó)企更為樂(lè)觀的預(yù)期。即便存在較高的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，國(guó)有企業(yè)債券也會(huì)被認(rèn)為具有相對(duì)較低的投資風(fēng)險(xiǎn)，而具有較低水平的債券信用利差。綜上所述，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可直接影響債券信用利差，并通過(guò)債券評(píng)級(jí)對(duì)債券信用利差產(chǎn)生間接影響效應(yīng)。

表6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì) 債券評(píng)級(jí)與信用利差

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們通過(guò)更換債券信用利差衡量方式的方法來(lái)對(duì)杠桿率和債券信用利差的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性測(cè)試。參照施燕平（2019）的做法，現(xiàn)以債券的票面利率減去同期可比國(guó)債收益率之間百分點(diǎn)差額作為債券信用利差，對(duì)杠桿率及控制變量進(jìn)行OLS及分位數(shù)回歸，其回歸結(jié)果如表7所示。

由表中的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)杠桿率低于平均水平時(shí)，杠桿率對(duì)債券信用利差的回歸系數(shù)無(wú)論是在最小二乘回歸下還是在各個(gè)分位點(diǎn)上均表現(xiàn)為不顯著，甚至在前兩個(gè)分位點(diǎn)上表現(xiàn)為負(fù)值。當(dāng)杠桿率高于平均水平時(shí)，各分位點(diǎn)上回歸系數(shù)均顯著為正，表明此時(shí)杠桿率水平的提高引起債券信用利差的提高。這進(jìn)一步證實(shí)了，不同水平范圍內(nèi)的杠桿率對(duì)債券信用利差的影響不同，與本文已得出的結(jié)論相符。

另外由控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看，所有結(jié)果與前面已得出的結(jié)論相一致。GDP增速的系數(shù)顯著性較之前有所改變，可能的原因是：選用債券到期收益率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率之差作為債券信用利差，風(fēng)險(xiǎn)的因素已經(jīng)隱含在信用利差里，宏觀經(jīng)濟(jì)狀況就會(huì)更加顯著的影響信貸利差；而當(dāng)選擇債券票面利率與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率之差作為信用利差時(shí)，宏觀風(fēng)險(xiǎn)沒(méi)有隱含在票面利率中，表現(xiàn)為宏觀經(jīng)濟(jì)因素變化對(duì)信用利差的相對(duì)較小。

表7 穩(wěn)健性檢驗(yàn)1

注：***、**、* 分別表示在 1%、5%與 10%水平上顯著，括號(hào)內(nèi)為 t 統(tǒng)計(jì)量值。

續(xù)表

我們又將杠桿率設(shè)為虛擬變量（i.Lev），即將杠桿率大于0.63的值設(shè)為1，否則設(shè)為0，并進(jìn)一步通過(guò)更換債券信用利差衡量方式的方法來(lái)對(duì)杠桿率和債券信用利差的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行穩(wěn)健性測(cè)試。其回歸結(jié)果如表8所示。由表中的結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，杠桿率的系數(shù)在更換被解釋變量衡量方式前后都顯著為正，這表明杠桿率大于0.63時(shí)，其對(duì)于信用利差的影響顯著為正，杠桿率的提高會(huì)使得信用利差同方向變化。這說(shuō)明在不同水平范圍內(nèi)的杠桿率對(duì)債券信用利差的影響不同，這與本文已得出的結(jié)論相符。

綜上，我們認(rèn)為本文結(jié)果是比較穩(wěn)健的。

表8 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2

六、結(jié)論與建議

通過(guò)以上研究，本文得出以下結(jié)論：首先，公司的財(cái)務(wù)杠桿是影響債券信用利差的重要因素，這種影響隨著杠桿率不同而有不同影響，當(dāng)杠桿率在較低水平時(shí)，杠桿率對(duì)債券信用利差無(wú)顯著影響，而在較高的水平下，杠桿率顯著地提高了債券的信用利差，兩者表現(xiàn)為同方向變化。其次，相比非國(guó)有企業(yè)，國(guó)有企業(yè)杠桿率水平更高，企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)累積更大。最后，企業(yè)的國(guó)有性質(zhì)會(huì)直接影響投資者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，對(duì)債券的信用利差產(chǎn)生直接的影響效應(yīng)，而非國(guó)有企業(yè)不會(huì)產(chǎn)生這樣的影響，同時(shí)國(guó)有企業(yè)的國(guó)有性質(zhì)還會(huì)通過(guò)信用評(píng)級(jí)，進(jìn)一步降低投資者的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期，對(duì)債券的信用利差產(chǎn)生間接效應(yīng)，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是通過(guò)以上兩條路徑共同作用于債券的信用利差。

對(duì)此本文提出以下政策建議，針對(duì)國(guó)有企業(yè)杠桿率普遍高于民營(yíng)企業(yè)的現(xiàn)狀，應(yīng)該適度加強(qiáng)對(duì)國(guó)有企業(yè)財(cái)務(wù)狀況的監(jiān)管，重點(diǎn)是哪些負(fù)債水平嚴(yán)重超出合理范圍的高風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)，以降低其發(fā)生違約時(shí)對(duì)金融系統(tǒng)的沖擊，同時(shí)，針對(duì)自身的杠桿率處在較低水平的企業(yè)，在面臨資金緊張可以適當(dāng)?shù)丶哟筘?cái)務(wù)杠桿以解決資金周轉(zhuǎn)問(wèn)題。相關(guān)的管理部門也可以用信用利差作為衡量企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，用市場(chǎng)的力量發(fā)現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)變化，提前做出指導(dǎo)性政策建議。此外，評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)于國(guó)企剛性兌付的預(yù)期需要打破，通過(guò)正確的評(píng)級(jí)，讓投資人用更為理性的投資預(yù)期進(jìn)行投資，以避免錯(cuò)判，進(jìn)一步減少市場(chǎng)整體錯(cuò)誤判斷。我們發(fā)現(xiàn)，與2018年同期，2019年1—8月，在產(chǎn)業(yè)債市場(chǎng)上，企業(yè)主體評(píng)級(jí)下調(diào)企業(yè)數(shù)量的占比均有所提升，雖然在經(jīng)濟(jì)下行壓力下，民營(yíng)企業(yè)下調(diào)企業(yè)數(shù)量占比增加幅度大于國(guó)有企業(yè)，但還是有占全部下調(diào)評(píng)級(jí)企業(yè)數(shù)目的35%是國(guó)有企業(yè)，說(shuō)明市場(chǎng)和評(píng)級(jí)部門已經(jīng)開(kāi)始對(duì)國(guó)企評(píng)級(jí)進(jìn)行審慎的調(diào)整。鑒于當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢(shì)，我們認(rèn)為，今后還會(huì)有一部分企業(yè)由于自身原因而被下調(diào)評(píng)級(jí)，尤其是一些國(guó)有企業(yè)。為防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生，相關(guān)部門要對(duì)這類企業(yè)做重點(diǎn)關(guān)注，其信貸利差變動(dòng)對(duì)債券市場(chǎng)產(chǎn)生的沖擊要有充分認(rèn)識(shí)，及時(shí)化解金融風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，一些有潛在風(fēng)險(xiǎn)的企業(yè)，要提高自身的企業(yè)質(zhì)量，以應(yīng)對(duì)市場(chǎng)對(duì)其的考驗(yàn)。