黃海杰 陳運(yùn)佳

(1.華東師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)部，上海 200241；2.上海外國語大學(xué) 國際金融貿(mào)易學(xué)院，上海 201620)

一、引言

隨著多層次資本市場建設(shè)的推進(jìn)，我國債券市場發(fā)展迅速，債券融資在公司直接融資來源中的地位日益重要。自2014年以來，我國債券發(fā)行規(guī)模呈爆發(fā)式增長，2019年債券發(fā)行規(guī)模已超過20萬億元。然而，伴隨著債券市場規(guī)模的增長，債券違約事件頻頻發(fā)生①，引起了業(yè)界和學(xué)者的普遍關(guān)注。據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫顯示，2019年我國債券市場有187只債券發(fā)生違約，違約規(guī)模達(dá)到1447億元。債券違約不僅使債券投資者的財富大幅受損，同時也會產(chǎn)生大量破產(chǎn)成本，直接影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前，關(guān)于債券違約的研究重點(diǎn)關(guān)注債券違約的后果[1][2]，對影響債券違約的因素研究較少[3]。在我國市場轉(zhuǎn)型過程中，政府在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演著重要角色，經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著改變企業(yè)的外部經(jīng)營環(huán)境和風(fēng)險[4][5]，進(jìn)而可能影響企業(yè)的償債能力。因此，一個值得關(guān)注的問題是：經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會影響企業(yè)的債券違約？

理論上，經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能會增加企業(yè)面臨的外部環(huán)境風(fēng)險，降低企業(yè)的外部融資能力，并增加企業(yè)的應(yīng)對成本，從而對企業(yè)的償債能力和經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生負(fù)向影響，加劇債券違約的可能。第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升會加劇宏觀經(jīng)濟(jì)和金融市場的波動，從而影響微觀企業(yè)運(yùn)行的外部環(huán)境[4][6]，增加企業(yè)的外部環(huán)境風(fēng)險；第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會降低信貸機(jī)構(gòu)為企業(yè)提供的融資規(guī)模，增加企業(yè)通過新發(fā)行債券融資的難度，從而直接影響企業(yè)的融資約束[7][8]；第三，經(jīng)濟(jì)政策不確定性所帶來的外部經(jīng)營環(huán)境和融資約束的變化，會促使企業(yè)調(diào)整其創(chuàng)新投入、現(xiàn)金持有和經(jīng)營戰(zhàn)略等決策，而這些調(diào)整所帶來的應(yīng)對成本會影響企業(yè)的償債能力和經(jīng)營績效，最終影響企業(yè)債券的違約風(fēng)險[9][10]。

基于此，本文以2014～2019年我國信用債為樣本，實(shí)證分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響。本文的研究可能有如下貢獻(xiàn)：第一，本文拓展了我國債券違約影響因素的相關(guān)研究。以往關(guān)于債券違約的研究著重關(guān)注債券違約的后果，鮮有研究分析影響債券違約的因素；而關(guān)于公司債務(wù)違約的研究則重點(diǎn)關(guān)注銀行貸款違約的影響因素[8][11]，對債券違約較少涉及。本文從宏觀外部環(huán)境的視角出發(fā)，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性是影響債券違約的重要因素，從而拓展了債券違約原因的相關(guān)研究。鑒于我國債券市場日益壯大的規(guī)模以及在公司融資來源中日益重要的地位，再加上近年來愈加頻繁的債券違約事件，這使得本文的研究具有較強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。第二，本文豐富了經(jīng)濟(jì)政策不確定性領(lǐng)域的相關(guān)研究。已有文獻(xiàn)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的討論多圍繞宏觀經(jīng)濟(jì)波動[12]、企業(yè)微觀決策[13][14]及銀行信貸配置[7][8]等展開，鮮有研究涉及其對債券市場的影響。本文將經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響拓展到債券違約領(lǐng)域，豐富了經(jīng)濟(jì)政策不確定性方面的研究，為全面理解經(jīng)濟(jì)政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果提供進(jìn)一步的證據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述和假設(shè)提出

(一)文獻(xiàn)綜述

1.經(jīng)濟(jì)政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)融資的影響。經(jīng)濟(jì)政策不確定性，是指經(jīng)濟(jì)主體無法確切預(yù)知政府是否、何時以及如何改變現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)政策[15][16]。經(jīng)濟(jì)政策不確定性的經(jīng)濟(jì)后果相關(guān)研究主要關(guān)注其對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和微觀經(jīng)濟(jì)主體行為兩方面的影響。在對宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的影響方面，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和就業(yè)產(chǎn)生負(fù)面影響，阻礙經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇[12]，甚至造成滯漲[17]。在對微觀經(jīng)濟(jì)主體行為的影響方面，研究邏輯主要基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的提高會導(dǎo)致企業(yè)面臨的外部經(jīng)營風(fēng)險上升，企業(yè)為應(yīng)對這種外部風(fēng)險會做出一系列調(diào)整，而這些調(diào)整在一定程度上會增加企業(yè)的成本。Gulen和Ion(2016)從實(shí)物期權(quán)理論出發(fā)，認(rèn)為在存在調(diào)整成本(投資不可逆)的情況下，投資機(jī)會可以被視為企業(yè)的一項(xiàng)期權(quán)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性的上升可能會提高期權(quán)價值，增加企業(yè)的邊際投資成本，從而抑制企業(yè)的投資[15]。王紅建等(2014)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，企業(yè)出于預(yù)防性動機(jī)會增加現(xiàn)金持有量，并且現(xiàn)金持有的邊際價值下降[18]。褚劍等(2018)則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升導(dǎo)致公司審計費(fèi)用上升[16]。鞏雪(2021)發(fā)現(xiàn)政策不確定性對企業(yè)績效產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響[10]。但也有研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)經(jīng)營有正面影響，如饒品貴和徐子慧(2017)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性可以提高公司投資效率[6]，顧夏銘等(2018)則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性可以激勵企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新[13]?？傮w而言，目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對微觀企業(yè)行為影響的研究尚未得到一致結(jié)論。

具體到經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)融資的影響，已有研究較為一致地發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會增加企業(yè)的融資約束，提高企業(yè)的融資成本[7][19]。Chi和Li(2017)、宋全云等(2019)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，銀行的信貸風(fēng)險會增加，銀行會及時收緊信貸規(guī)模，進(jìn)而提高企業(yè)的貸款成本[7][8]。楊媛杰等(2020)則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會顯著提高公司債的發(fā)行價差，從而提高發(fā)債企業(yè)的融資成本[19]。

2.影響公司債務(wù)違約的因素。在影響公司債務(wù)違約的因素方面，以往研究著重關(guān)注公司銀行債務(wù)的違約，大多基于會計信息質(zhì)量的視角討論影響公司貸款違約的因素[20][21]，而分析外部環(huán)境因素影響債務(wù)違約的研究相對較少。陳德球等(2013)討論了社會破產(chǎn)成本對企業(yè)承擔(dān)的銀行債務(wù)違約的影響[11]。Chen等(2020)發(fā)現(xiàn)我國強(qiáng)制去杠桿政策使銀行減少了信貸供給，提高了企業(yè)融資成本，從而增加了企業(yè)債務(wù)違約的風(fēng)險[5]。宋全云等(2019)則發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，銀行變得更為謹(jǐn)慎，選擇風(fēng)險更小的企業(yè)進(jìn)行放貸，導(dǎo)致銀行貸款違約風(fēng)險反而降低[8]。

具體到債券違約的相關(guān)研究，Giesecke等(2011)基于美國150多年的債券發(fā)展歷史，研究發(fā)現(xiàn)股票市場回報、股票市場波動率和GDP增長率會影響債券違約[3]。而在國內(nèi)研究中，關(guān)于債券違約的研究較多在討論債券違約的經(jīng)濟(jì)后果。王敘果等(2019)發(fā)現(xiàn)地方國企信用債違約存在省內(nèi)傳染效應(yīng)，違約會降低省內(nèi)其他國企債券的發(fā)行評級[22]；張春強(qiáng)等(2019)則發(fā)現(xiàn)同行業(yè)內(nèi)其他公司若出現(xiàn)債券違約事件，則公司新發(fā)行債券的定價水平會顯著提高[1]。寧博等(2020)發(fā)現(xiàn)在市場出現(xiàn)一家企業(yè)的信用債違約后，同城市沒有違約的民營企業(yè)會進(jìn)行更多正向的真實(shí)盈余管理[2]。黃小琳等(2017)發(fā)現(xiàn)評級機(jī)構(gòu)在其評級的信用債違約后，并沒有收緊信用評級標(biāo)準(zhǔn)，反而更可能高估所評其他企業(yè)的信用評級[23]。

由上面的文獻(xiàn)評述可以看到，目前關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性對微觀經(jīng)濟(jì)主體影響的研究結(jié)論并不一致，需要補(bǔ)充更多維度的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)以加強(qiáng)更全面的理解；而有關(guān)債務(wù)違約的研究較多關(guān)注影響銀行債務(wù)違約的因素和債券違約的經(jīng)濟(jì)后果，對影響債券違約因素的研究極其匱乏，鮮有研究關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響。

Chi和Li(2017)以及宋全云等(2019)研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對銀行債務(wù)違約的影響[7][8]，并且宋全云等(2019)發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高會降低銀行貸款的違約率[8]。但與銀行相比，普通債券投資者處于信息劣勢，在與企業(yè)的關(guān)系中處于較為弱勢的地位，在違約風(fēng)險的識別和防控能力方面不如銀行；并且目前我國債券發(fā)行、定價與評級體系尚不成熟，所以當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高對企業(yè)形成負(fù)面沖擊時，企業(yè)債券違約的可能性很可能會高于銀行貸款。因此，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對公司債券違約的影響可能與其對公司其他債務(wù)違約的影響有所不同，需要進(jìn)一步研究。

(二)假設(shè)提出

債券違約的直接原因是企業(yè)無法按時償還利息或無法到期歸還本金，經(jīng)濟(jì)政策不確定性可能通過如下途徑影響企業(yè)的償債能力。

從宏觀層面來看，經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升會降低經(jīng)濟(jì)增長速度、就業(yè)率和投資規(guī)模，同時也會加劇資本市場的波動[4][12]。經(jīng)濟(jì)政策不確定性對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響會直接導(dǎo)致微觀經(jīng)濟(jì)主體所面臨的外部環(huán)境風(fēng)險上升，對企業(yè)的融資和經(jīng)營等環(huán)節(jié)都會產(chǎn)生負(fù)面沖擊，進(jìn)而直接或間接地影響企業(yè)的償債能力。

第一，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，銀行貸款和新發(fā)行債券等融資來源都會面臨緊縮，這會導(dǎo)致企業(yè)替代性融資來源減少、融資成本上升和融資活動現(xiàn)金流下降，從而影響企業(yè)的償債能力，增加其已發(fā)行債券的違約風(fēng)險。一方面，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，由于銀行具有信息優(yōu)勢[12]，比較容易獲取公司的私有信息，所以更容易監(jiān)測到企業(yè)償債能力的下降；同時由于我國銀行在銀企關(guān)系中一般處于較強(qiáng)勢地位，因此銀行有能力根據(jù)企業(yè)償債能力的變化及時調(diào)整其信貸規(guī)模和信貸投放對象[11]，甚至提高貸款利率或宣布貸款提前到期，這都會增加企業(yè)的負(fù)債成本和還款壓力，影響企業(yè)現(xiàn)金流的周轉(zhuǎn)，甚至可能直接導(dǎo)致債券違約。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，債券投資者要求的回報率上升，新發(fā)行債券的規(guī)模也會相應(yīng)下降，所以企業(yè)通過發(fā)行新債券進(jìn)行融資的可能性也隨之降低，這同樣會影響企業(yè)的現(xiàn)金流，使得企業(yè)因無法及時補(bǔ)充流動資金而不能按期償還已發(fā)行債券的本金和利息，導(dǎo)致債券違約[21]。

第二，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高會增加企業(yè)的應(yīng)對成本，導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營業(yè)績下降、經(jīng)營現(xiàn)金流短缺。經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)面臨的經(jīng)營環(huán)境風(fēng)險越大，原有的戰(zhàn)略執(zhí)行會受到很大影響，企業(yè)經(jīng)營可能會偏離預(yù)設(shè)的目標(biāo)，從而導(dǎo)致企業(yè)的成本增加，影響企業(yè)的經(jīng)營績效和償債能力。例如，企業(yè)可能會為了應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性而持有大量現(xiàn)金，導(dǎo)致現(xiàn)金的邊際價值下降；企業(yè)可能會降低研發(fā)支出和投資來應(yīng)對風(fēng)險，這會對企業(yè)的長期發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響；經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，會計師事務(wù)所可能出于對客戶審計風(fēng)險上升的顧慮而提高審計費(fèi)用，這也會增加企業(yè)負(fù)擔(dān)，減少企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)金流?？傊?jīng)濟(jì)政策不確定性升高引發(fā)的企業(yè)應(yīng)對成本會使得企業(yè)經(jīng)營業(yè)績下降[10]，償債能力變?nèi)?，從而增加公司債券的違約風(fēng)險。

綜上所述，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高可能會減少公司的替代性融資來源，直接降低公司償債能力；也可能會增加企業(yè)為應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高而發(fā)生的成本，從而降低企業(yè)的業(yè)績。這些因素均會導(dǎo)致企業(yè)償債能力下降，債券違約風(fēng)險上升。由此本文提出假設(shè)1：

H1：在其他因素不變的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，債券違約的可能性越大。

接下來本文探討可以調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的公司特征因素。本文認(rèn)為企業(yè)自身的風(fēng)險承擔(dān)能力可能是影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的重要因素。對于風(fēng)險承擔(dān)能力較弱的企業(yè)，較小的外部沖擊都有可能給企業(yè)造成嚴(yán)重的影響。當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，相比于風(fēng)險承擔(dān)能力強(qiáng)的企業(yè)，風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)面對銀行信貸的突然收緊和融資成本的突然上升，更難從其他渠道籌措到償付債券利息和本金的資金。同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高意味著企業(yè)所面臨的外部環(huán)境風(fēng)險增加，風(fēng)險承擔(dān)能力較弱的企業(yè)其應(yīng)對成本可能更高，績效下降更多，從而更容易發(fā)生債券違約。反之，如果企業(yè)有比較強(qiáng)的風(fēng)險承擔(dān)能力，即便經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高，該類企業(yè)也可以從容應(yīng)對外部環(huán)境波動帶來的風(fēng)險，維持已有的經(jīng)營決策。由此本文提出假設(shè)2：

H2：相對于風(fēng)險承擔(dān)能力強(qiáng)的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)中更為明顯。

接下來本文探討可以調(diào)節(jié)經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的外部環(huán)境因素。本文認(rèn)為企業(yè)所處外部融資市場的發(fā)達(dá)程度可能會影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約的關(guān)系。按照上文分析，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，企業(yè)其他債務(wù)融資的規(guī)模下降、成本上升，使得企業(yè)償債能力減弱，從而導(dǎo)致債券違約風(fēng)險上升。但如果企業(yè)處于外部融資市場較為發(fā)達(dá)的地區(qū)，則企業(yè)能獲得融資的渠道相對較多，經(jīng)濟(jì)政策不確定性導(dǎo)致的融資規(guī)模下降較小，融資成本上升較少，企業(yè)的償債能力削弱較少，由此債券違約風(fēng)險不會上升太多。反之，若企業(yè)處于外部融資市場不發(fā)達(dá)的地區(qū)，則其對經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升帶來的企業(yè)償付能力下降的風(fēng)險更為敏感，由此債券違約的可能性更高。由此本文提出假設(shè)3：

H3：相對于外部融資市場發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在外部融資市場不發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)中更為明顯。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選取

本文選取2014～2019年我國所有發(fā)行上市且尚未到期的信用債為研究樣本，具體債券種類包括企業(yè)債、公司債、中期票據(jù)、短期融資券和定向工具。研究樣本始于2014年，是因?yàn)槲覈?014年開始打破剛性兌付，才有第一只違約債券。債券基本信息及相應(yīng)財務(wù)指標(biāo)來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(CNRDS)，債券違約信息來自Wind數(shù)據(jù)庫。

本文采用季度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，以研究期間所有未到期債券—季度觀測為樣本，共計356839個觀測值，然后剔除城投債觀測值②，再剔除金融行業(yè)樣本和財務(wù)數(shù)據(jù)缺失的觀測值，最終得到112224個觀測值③。

(二)變量定義

1.債券違約

債券違約為本文的主要因變量，本文用虛擬變量BondDefault度量債券違約，若債券在該期發(fā)生違約，則BondDefault取值為1，否則為0。

2.主要解釋變量

(1)經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)。參照饒品貴和徐子慧(2017)、馬寧和靳光輝(2021)等的研究[6][14]，本文選用Baker等(2016)基于《南華早報》上與中國經(jīng)濟(jì)政策相關(guān)的文章數(shù)量編制的指數(shù)衡量經(jīng)濟(jì)政策不確定性[12]，數(shù)據(jù)來源于http://www.policyuncertainty.com/china_monthly.html。該經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)從1995年1月起計算，并逐月更新。由于本文的主要分析為季度分析且自變量滯后一期，因此本文的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量EPU為中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性月度指數(shù)按季取平均數(shù)后再取自然對數(shù)的值，實(shí)際使用的數(shù)據(jù)區(qū)間為2013年第四季度到2019年第三季度④，這一方法也廣為現(xiàn)有文獻(xiàn)所采用[24][25]。

(2)風(fēng)險承擔(dān)能力(LowRiskTolerance)。參照饒品貴和徐子慧(2017)的研究[6]，本文采用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(NSOE)、公司規(guī)模(SmallFirm)和公司各期現(xiàn)金流波動程度(OCFVolatility)來衡量企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力。具體地，相對國有企業(yè)而言，民營企業(yè)獲得的政府和銀行信貸方面的支持較少，所以其對外部經(jīng)濟(jì)政策不確定性風(fēng)險的承受能力較弱。因此本文定義虛擬變量NSOE，若公司最終實(shí)際控制人為非國有性質(zhì)或公司沒有實(shí)際控制人，則取值為1，否則為0。相對大公司而言，小公司的風(fēng)險管理機(jī)制一般比較薄弱，應(yīng)對外部環(huán)境風(fēng)險變化的能力較弱。因此本文定義虛擬變量SmallFirm，將公司按銷售收入的中位數(shù)分組，低組取值為1，高組為0。相對經(jīng)營凈現(xiàn)金流比較平穩(wěn)的公司而言，經(jīng)營凈現(xiàn)金流波動程度高的公司本身風(fēng)險較大，所以它們應(yīng)對外部環(huán)境風(fēng)險變化的能力較弱。因此本文定義虛擬變量OCFVolatility，將公司按各期經(jīng)營活動凈現(xiàn)金流標(biāo)準(zhǔn)差的中位數(shù)分組，高組取值為1，低組為0。

(3)外部融資市場發(fā)達(dá)程度(LMKT)。參考已有研究[26][27]，本文分別以企業(yè)所在地區(qū)的金融市場化指數(shù)和新增的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量度量外部融資市場發(fā)達(dá)程度。具體地，本文基于王曉魯?shù)?2016)提供的各地區(qū)2014年“金融市場化程度”指數(shù)定義虛擬變量LFinMarketization[28]，若公司所處地區(qū)2014年“金融市場化程度”指數(shù)低于樣本中位數(shù)，則取值為1(表明公司所處外部融資市場的發(fā)達(dá)程度較低)，否則取0。同時，汪昌云等(2014)和蔡慶豐等(2020)發(fā)現(xiàn)地區(qū)的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量與該地區(qū)內(nèi)的信貸資源可得性正相關(guān)，可反映外部融資市場的發(fā)達(dá)程度[26][27]，所以本文根據(jù)債券發(fā)行主體所在地區(qū)當(dāng)期新增的銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量定義虛擬變量LNewBankNum，若公司總部所在地區(qū)新增銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量低于樣本中位數(shù)，則取值為1(表明公司所處外部融資市場的發(fā)達(dá)程度較低)，否則取0。

3.控制變量

參考已有相關(guān)研究[2][11]，本文還控制了如下債券特征變量和債券發(fā)行主體特征變量：債券規(guī)模(BondScale)、債券期限(Duration)、債券評級(BondRate)、發(fā)行公司是否為上市公司(Listed)、公司規(guī)模(Size)、公司資產(chǎn)負(fù)債率(Leverage)、公司盈利能力(ROE)、公司流動比率(CurrentRatio)。此外，在回歸中，本文還控制了債券類型、行業(yè)和年度啞變量，主要變量的具體定義見表1。

(三)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

為了檢驗(yàn)假設(shè)1，本文采用如下Logit模型進(jìn)行分析：

Logit(BondDefaulti,t)=α0+β1EPUi,t-1+γControlsi,t-1+εi,t

(1)

模型(1)中因變量為BondDefault，若債券i在t期發(fā)生違約，則BondDefault取1，否則為0。主要自變量為上一期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量EPU，即t-1期的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。模型中控制了債券特征變量BondScale、Duration、BondRate和債券發(fā)行公司上一期的特征變量Listed、Size、Leverage、ROE、CurrentRatio。此外，本文還控制了債券類型、行業(yè)和年度啞變量。若模型(1)中EPU的系數(shù)β1顯著為正，說明在其他因素不變的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)越大，債券違約的概率越高，從而驗(yàn)證了假設(shè)1。

為了檢驗(yàn)假設(shè)2，本文采用如下模型：

Logit(BondDefaulti,t)=α0+β1EPUi,t-1+β2LowRiskTolerancei,t-1+

β3EPUi,t-1×LowRiskTolerancei,t-1+γControlsi,t-1+εi,t

(2)

模型(2)中企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力(LowRiskTolerance)分別用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(NSOE)、公司規(guī)模(SmallFirm)和公司現(xiàn)金流波動程度(OCFVolatility)度量，其余變量同模型(1)。若模型(2)中EPU×LowRiskTolerance的系數(shù)β3顯著為正，則說明相比于風(fēng)險承擔(dān)能力強(qiáng)的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的正向影響在風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)中更為明顯，從而驗(yàn)證了假設(shè)2。

為了檢驗(yàn)假設(shè)3，本文采用如下模型：

Logit(BondDefaulti,t)=α0+β1EPUi,t-1+β2LMKTi,t-1+β3EPUi,t-1×LMKTi,t-1+

γControlsi,t-1+εi,t

(3)

模型(3)中公司所處地區(qū)外部融資市場發(fā)達(dá)程度(LMKT)分別用地區(qū)金融市場化程度(LFinMarketization)和新增銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量(LNewBankNum)度量，其余變量同模型(1)。若模型(3)中EPU×LMKT的系數(shù)β3顯著為正，則說明相比于處于外部融資市場發(fā)達(dá)程度高地區(qū)的企業(yè)，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的正向影響對處于外部融資市場發(fā)達(dá)程度低的地區(qū)的企業(yè)更為明顯，從而驗(yàn)證了假設(shè)3。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)描述性統(tǒng)計

表2為變量描述性統(tǒng)計表。BondDefault的均值為0.001，說明約有0.1%的樣本發(fā)生了違約。雖然這一比例不算高，但考慮到債券規(guī)模動輒以億或者十億計(債券金額變量BondAmount的均值為14.874，表明債券的規(guī)模平均為14.874億元)，債券違約對投資者的影響不容小覷。EPU的均值為4.057，標(biāo)準(zhǔn)差為2.224，這說明我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)的季度波動非常明顯，自變量分布較為分散，有利于開展后續(xù)的回歸分析。另外，由表2可知，我國信用債的期限為4年左右，約33%的信用債發(fā)行主體為上市公司。

表2 變量描述性統(tǒng)計表

此外，相關(guān)性分析結(jié)果顯示⑤，債券違約變量BondDefault和經(jīng)濟(jì)政策不確定性變量EPU的相關(guān)系數(shù)為0.024，且在1%水平上顯著，這說明在不控制其他因素的情形下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約呈正相關(guān)關(guān)系，與本文假設(shè)1一致。

(二)基本回歸結(jié)果

本文首先檢驗(yàn)了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響，回歸結(jié)果見表3。由表3可知，在不控制其他因素的情況下，EPU的系數(shù)為0.294且在1%的水平上顯著。這說明在不考慮其他因素的情況下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性越大，企業(yè)信用債違約的可能性也越高。在加入其他控制變量后，EPU的系數(shù)為0.487且仍在1%的水平上顯著。這一結(jié)果說明在控制了其他因素后，若經(jīng)濟(jì)政策不確定性相比原來增加1%⑥，則企業(yè)信用債違約的勝率(Odds)相比原來增加約0.487%，因此經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在經(jīng)濟(jì)意義上也較為顯著。表3的結(jié)果說明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，企業(yè)面臨的外部環(huán)境風(fēng)險加大，從而導(dǎo)致企業(yè)的償債能力下降，債券違約的可能性增加?？傊?，上述發(fā)現(xiàn)驗(yàn)證了本文的假設(shè)1，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，企業(yè)債券違約的可能性越高。

表3 經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約

隨后，我們檢驗(yàn)了企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的影響，回歸結(jié)果見表4。可以看到，在表4列(1)中，當(dāng)我們采用產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力的代理變量時，EPU×LowRiskTolerance的系數(shù)為0.346且在10%的水平上顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在非國有企業(yè)中更為顯著。在表4列(2)中，當(dāng)我們采用公司規(guī)模作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力的代理變量時，EPU×LowRiskTolerance的系數(shù)為0.916且在1%的水平上顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在規(guī)模小的企業(yè)中更為顯著。在表4列(3)中，當(dāng)我們采用公司經(jīng)營凈現(xiàn)金流波動程度作為企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力的代理變量時，EPU×LowRiskTolerance的系數(shù)為0.347且在1%的水平上顯著，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在經(jīng)營凈現(xiàn)金流波動較大的企業(yè)中更為顯著。上述實(shí)證結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響存在截面差異。對于非國有企業(yè)、規(guī)模較小的企業(yè)和經(jīng)營現(xiàn)金流波動較大的企業(yè)，它們的風(fēng)險承擔(dān)能力較弱，在面對經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高導(dǎo)致的銀行信貸收緊和融資成本上升時，它們更難從其他渠道籌措到償付債券利息和本金的資金；這些企業(yè)為應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高產(chǎn)生的調(diào)整成本也更高，經(jīng)營績效下降更多，從而債券違約的可能性也更大?？傊?，表4的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)2，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在風(fēng)險承擔(dān)能力弱的企業(yè)中更為顯著。

表4 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)能力與債券違約

上文我們已經(jīng)驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約可能性的正向影響，并且發(fā)現(xiàn)公司自身的風(fēng)險承擔(dān)能力對上述關(guān)系有一定的調(diào)節(jié)作用。接下來，我們檢驗(yàn)外部環(huán)境對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的影響。具體地，我們檢驗(yàn)了外部融資市場的發(fā)達(dá)程度對經(jīng)濟(jì)政策不確定性與債券違約關(guān)系的影響，回歸結(jié)果見表5。可以看到，在表5列(2)中，當(dāng)我們采用地區(qū)金融市場化程度刻畫外部融資市場發(fā)達(dá)程度時，在控制其他因素的情況下，EPU×LMKT的系數(shù)為0.166且在5%水平上顯著；在列(4)中，當(dāng)我們以新增銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量度量外部融資市場發(fā)達(dá)程度時，在控制了其他因素的情況下，EPU×LMKT的系數(shù)為0.174且在10%水平上顯著。也就是說，無論是以地區(qū)金融市場化程度還是新增銀行網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量度量外部金融市場發(fā)達(dá)程度，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響都在公司處于外部融資市場不發(fā)達(dá)地區(qū)時更為顯著。上述實(shí)證結(jié)果說明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響受到公司所處外部融資環(huán)境的影響，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，位于外部融資市場不發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)通過其他渠道獲得融資的可能性相對較低，企業(yè)融資規(guī)模下降更大，融資成本上升更多，從而企業(yè)的償債能力下降更多，債券的違約風(fēng)險更高?？傊?，表5的結(jié)果驗(yàn)證了本文的假設(shè)3，即經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響在處于外部融資市場不發(fā)達(dá)地區(qū)的企業(yè)中更為顯著。

表5 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、外部融資市場發(fā)達(dá)程度與債券違約

(三)進(jìn)一步分析

本部分我們進(jìn)一步分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響債券違約的可能路徑，回歸結(jié)果見表6。按照上文的邏輯，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約風(fēng)險的加劇作用主要源于兩個方面：其一是減少公司其他融資來源從而直接降低公司償債能力；其二是增加企業(yè)應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高的成本進(jìn)而降低企業(yè)的經(jīng)營業(yè)績。因此在本部分中，我們分析經(jīng)濟(jì)政策不確定性對企業(yè)外部融資能力和經(jīng)營業(yè)績的影響。

本文主要采用企業(yè)銀行貸款(BankLoan)、新發(fā)行債券規(guī)模(NewBond)和公司融資活動產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流(FCF)度量公司的外部融資能力⑦，用ROA和ROE度量公司的經(jīng)營業(yè)績。表6為公司層面的分析而非債券層面的分析，因此回歸樣本降低至42676個。從表6的結(jié)果可以看出，在第(1)列中，當(dāng)被解釋變量為企業(yè)的銀行貸款規(guī)模BankLoan(公司長期貸款與短期貸款之和與公司銷售收入之比)時，EPU的系數(shù)為-0.003且在1%的水平上顯著。這說明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，公司所能獲得的銀行貸款規(guī)模較小，這會影響公司對已發(fā)行債券的償付能力。在第(2)列中，當(dāng)被解釋變量為企業(yè)的新發(fā)行債券規(guī)模NewBond(公司當(dāng)期新發(fā)行的債券規(guī)模取自然對數(shù))時，EPU的系數(shù)為-0.432且在1%的水平上顯著。這說明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，公司通過新發(fā)行債券取得的融資規(guī)模較小，這也會直接影響公司對已發(fā)行債券的償付能力。第(3)列中，當(dāng)被解釋變量為企業(yè)的融資活動凈現(xiàn)金流FCF(公司融資活動產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流與銷售收入之比)時，EPU的系數(shù)為-0.005且在1%的水平上顯著。這說明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，公司通過融資活動獲得的凈現(xiàn)金流降低，從而影響公司的債券償付能力，導(dǎo)致債券違約可能性提高。在第(4)列和第(5)列中，當(dāng)被解釋變量分別為ROA和ROE時，EPU的系數(shù)均在1%的水平上顯著為負(fù)。這說明當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度較高時，公司的經(jīng)營業(yè)績下降，這也會影響公司的償付能力，導(dǎo)致債券違約可能性提高?？傊?，表6的結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高會顯著降低企業(yè)的外部融資能力和經(jīng)營業(yè)績，加劇債券違約的風(fēng)險，從而更進(jìn)一步地驗(yàn)證了本文的邏輯。

表6 經(jīng)濟(jì)政策不確定性對外部融資能力和經(jīng)營業(yè)績的影響

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了保證本文實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們還進(jìn)行了如下穩(wěn)健性檢驗(yàn)⑧：

第一，內(nèi)生性影響的排除。經(jīng)濟(jì)政策屬于國家宏觀層面的政策，而債券違約屬于微觀經(jīng)濟(jì)主體的行為和現(xiàn)象，一般來說，企業(yè)的債券違約很難直接影響經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，因此本文所討論的經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響幾乎不存在反向因果關(guān)系。同時，在本文實(shí)證模型中，主要的解釋變量都采取了滯后一期的做法，這一做法也能較好地避免可能存在的反向因果關(guān)系。另外，本文在實(shí)證模型中，控制了年度、行業(yè)和債券類型等固定效應(yīng)，也在一定程度上緩解了遺漏變量所帶來的內(nèi)生性問題。進(jìn)一步地，考慮到我國宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r可能同時影響經(jīng)濟(jì)政策不確定性和債券違約，宏觀經(jīng)濟(jì)因素可能是影響本文結(jié)論的遺漏變量。因此，參考彭俞超等(2018)和宮汝凱等(2019)等研究[29][30]，在基準(zhǔn)回歸的基礎(chǔ)上，本文加入GDP增長率、貨幣供應(yīng)量增長率和通貨膨脹率等三個宏觀經(jīng)濟(jì)變量作為控制變量，以進(jìn)一步緩解遺漏變量對研究結(jié)論的干擾?；貧w結(jié)果顯示，在考慮了宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r對債券違約的影響后，本文的研究結(jié)論依然成立。

此外，參考顧夏銘等(2018)的研究[13]，本文采用Baker等(2016)構(gòu)建的美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)作為中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)的工具變量[12]，采用標(biāo)準(zhǔn)的兩階段回歸法來控制內(nèi)生性。由于美國在世界經(jīng)濟(jì)中扮演重要角色，其經(jīng)濟(jì)政策的波動往往會波及其他國家，但相比之下美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性受其他國家經(jīng)濟(jì)政策的影響不大，因此采用美國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)作為工具變量具有一定的合理性。回歸結(jié)果顯示，在利用工具變量方法控制內(nèi)生性因素的影響后，本文的研究結(jié)論依然成立。

第二，債券—年度觀測回歸。為了使自變量的相對變動較大，本文的基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)采用的是債券—季度觀測，穩(wěn)健性檢驗(yàn)中我們采用年度指標(biāo)來度量經(jīng)濟(jì)政策的不確定性。年度觀測回歸結(jié)果顯示，EPU的系數(shù)依然顯著為正，這說明在使用年度指標(biāo)度量經(jīng)濟(jì)政策的不確定性時，本文的假設(shè)依然成立，這表明本文的研究發(fā)現(xiàn)具有穩(wěn)健性⑨。

第三，不同的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)度量方法。上文中我們對經(jīng)濟(jì)政策不確定性程度的度量主要采用Baker等(2016)基于我國香港報刊《南華早報》上與中國經(jīng)濟(jì)政策相關(guān)的文章數(shù)量計算的指數(shù)[12]，這一方法也被大量研究所采用[6][31]。為了保證經(jīng)濟(jì)政策不確定性度量方法的穩(wěn)健性，參考已有研究[32][33]，本文也采用Davis等(2019)基于我國內(nèi)地報刊《人民日報》和《光明日報》的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)[34]?；貧w結(jié)果顯示，在新的經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)度量方式下，本文的假設(shè)依然成立。

五、研究結(jié)論與啟示

基于我國資本市場上日益頻繁的債券違約現(xiàn)象，本文從宏觀經(jīng)濟(jì)政策不確定性的角度出發(fā)，研究了影響債券違約的因素，研究發(fā)現(xiàn)：經(jīng)濟(jì)政策不確定性越高，我國信用債違約的可能性越大；進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，上述效應(yīng)在風(fēng)險承擔(dān)能力弱的發(fā)行主體中以及在外部融資市場不發(fā)達(dá)時更為顯著；路徑檢驗(yàn)表明，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，公司獲得的銀行貸款規(guī)模、新發(fā)行債券規(guī)模和融資活動產(chǎn)生的凈現(xiàn)金流均顯著下降，并且公司的經(jīng)營業(yè)績也顯著下降，這導(dǎo)致企業(yè)償債能力下降，從而債券違約可能性增加。

本文的發(fā)現(xiàn)有如下啟示：(1)從政府的角度來說，一方面政府應(yīng)盡力維持經(jīng)濟(jì)政策的平穩(wěn)，從而保持企業(yè)外部環(huán)境的穩(wěn)定，降低債券違約的可能性；另一方面政府應(yīng)建設(shè)更為發(fā)達(dá)的外部融資市場，為企業(yè)提供更多的融資渠道和資金來源。(2)從企業(yè)決策者的角度來說，一方面企業(yè)應(yīng)增強(qiáng)感知和應(yīng)對經(jīng)濟(jì)政策不確定性的能力，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時應(yīng)該持有更多的現(xiàn)金以應(yīng)對可能到來的償債壓力；另一方面企業(yè)平時也要做好風(fēng)險管理制度建設(shè)，增強(qiáng)自身的風(fēng)險抵御能力。(3)從投資者的角度來說，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性升高時，應(yīng)當(dāng)對信用債的潛在違約可能予以重視，特別是對風(fēng)險承受能力弱的企業(yè)和外部融資環(huán)境差的企業(yè)，更加要予以重點(diǎn)關(guān)注，合理調(diào)整自己的投資組合。

鑒于我國資本市場上債券違約現(xiàn)象近幾年才出現(xiàn)，目前關(guān)于影響債券違約的因素研究相對較少。本文基于宏觀經(jīng)濟(jì)政策影響微觀企業(yè)行為的研究范式，探討了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對債券違約的影響。后續(xù)研究可以更加深入地剖析宏觀外部環(huán)境和微觀企業(yè)特征對債券違約的影響，以加深對我國資本市場上債券違約現(xiàn)象的理解。另外，債券違約可按照不同的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，比如按債券類型可以分為企業(yè)債違約、公司債違約、中期票據(jù)違約和短期融資券違約等，宏觀外部環(huán)境和微觀企業(yè)特征對不同類型債券違約的影響可能會有所區(qū)別，未來研究也可以對此進(jìn)一步探討。

注釋：

①本文的債券違約是指債券發(fā)行主體不能按照事先達(dá)成的債券協(xié)議履行其義務(wù)的行為。具體而言，Wind數(shù)據(jù)庫以發(fā)債主體發(fā)布的債券違約公告為基礎(chǔ)進(jìn)行了數(shù)據(jù)統(tǒng)計，本文據(jù)此定義和度量債券違約。

②城投債是“準(zhǔn)市政債”，通常被視為地方政府發(fā)債，有地方政府背書，因此與本文探討的以企業(yè)為發(fā)行主體的信用債違約機(jī)制存在差異，且本文研究區(qū)間內(nèi)僅2019年有極個別城投債違約，因此本文剔除了城投債樣本。

③相比初始樣本，最終回歸樣本的觀測數(shù)量減少較多，這主要是由于剔除了城投債樣本(164903個)、金融行業(yè)樣本(6340個)和公司財務(wù)數(shù)據(jù)缺失樣本(73372個)。相比上市公司樣本，發(fā)債公司的財務(wù)信息披露相對不夠完善，因此財務(wù)數(shù)據(jù)缺失樣本較多。

④之所以采用季度數(shù)據(jù)，是因?yàn)楸狙芯磕晗掭^短，若采用年度樣本，則主要自變量EPU的變化較少，可能會影響本文主要實(shí)證檢驗(yàn)的功效。同時，我國經(jīng)濟(jì)政策不確定性的季度差異較大，一般來說，第一季度由于是一年的開端，經(jīng)濟(jì)政策相對較為寬松，后續(xù)季度經(jīng)濟(jì)政策則視當(dāng)年宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況而定，因此經(jīng)濟(jì)政策不確定性的季度差異對債券違約的影響也較大。

⑤由于篇幅所限，相關(guān)性分析的結(jié)果留存待索。

⑥因自變量EPU在計算時取了自然對數(shù)，故EPU值增加0.01，意味著經(jīng)濟(jì)政策不確定性相比原來增加1%。

⑦銀行信貸市場規(guī)模巨大，是我國企業(yè)主要的融資來源[35]，因此我們采用企業(yè)從銀行獲得的貸款規(guī)模來度量公司的外部融資水平。

⑧由于篇幅所限，穩(wěn)健性檢驗(yàn)的回歸結(jié)果留存待索。

⑨我們也使用EPU年度指標(biāo)檢驗(yàn)了假設(shè)2和假設(shè)3，回歸結(jié)果與季度指標(biāo)的結(jié)果整體一致。