牛曉健 徐媛

摘 要：采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法，以2011年11月至2021年11月發(fā)行的全部一年期及以上產(chǎn)業(yè)債為研究對象，以產(chǎn)業(yè)債平均風(fēng)險利差量化債券風(fēng)險，利用彈性網(wǎng)絡(luò)回歸方法構(gòu)造了發(fā)債主體間和主體行業(yè)間風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型，剖析了產(chǎn)業(yè)債市場靜態(tài)和動態(tài)風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上研究了產(chǎn)業(yè)債市場風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素。研究發(fā)現(xiàn)，中國產(chǎn)業(yè)債市場上易出現(xiàn)風(fēng)險利差同升降的情況；通過產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的度分布，可有效識別系統(tǒng)性風(fēng)險較高的發(fā)債公司及行業(yè)；近十年間系統(tǒng)性風(fēng)險最高的前十大公司分布較為分散，行業(yè)相對集中，主要為公用事業(yè)、技術(shù)硬件與設(shè)備等；從風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素來看，控制杠桿率和提高盈利能力可有效降低產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)業(yè)債；復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)；債券市場；風(fēng)險傳導(dǎo)

中圖分類號：F832.5文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1009 - 5381（2023）04 - 0083 - 12

一、引言

近年來，隨著我國資本市場不斷完善，債券這一直接融資方式在金融市場中發(fā)揮的作用愈加重要。截至2021年11月，我國存量信用債規(guī)模為42.31萬億元，相比2011年11月的6.03萬億元規(guī)模，近十年間翻了約7倍，規(guī)模增勢明顯。然而，隨著債市規(guī)模不斷擴(kuò)大，相應(yīng)風(fēng)險也不斷顯現(xiàn)，尤其是2014年剛性兌付被打破后，債市違約頻發(fā)，其中不乏資本和背景雄厚的大型國企。截至2021年11月，市場上的違約債券類別均為產(chǎn)業(yè)債。所謂產(chǎn)業(yè)債，是指其發(fā)行主體業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)涵蓋工業(yè)、能源、材料、消費(fèi)等各類產(chǎn)業(yè)，由于產(chǎn)業(yè)債發(fā)行人更多依賴產(chǎn)業(yè)類資產(chǎn)運(yùn)營產(chǎn)生現(xiàn)金流，相對于純粹的城投主體，獲取的政府補(bǔ)貼較少，缺少政府隱性擔(dān)保，還本付息來源主要為自身經(jīng)營收入，不確定性較高，經(jīng)營風(fēng)險和償債風(fēng)險也更高。此外，產(chǎn)業(yè)債也是當(dāng)前存續(xù)信用債的主體，余額占比達(dá)78%[1]。因此，對產(chǎn)業(yè)債信用風(fēng)險進(jìn)行研究，分析其風(fēng)險傳導(dǎo)結(jié)構(gòu)及相關(guān)影響因素尤為重要。

隨著網(wǎng)絡(luò)科學(xué)蓬勃發(fā)展，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論越來越多地被應(yīng)用到金融領(lǐng)域，如股票網(wǎng)絡(luò)、銀行間借貸網(wǎng)絡(luò)、外匯網(wǎng)絡(luò)、保險網(wǎng)絡(luò)、貿(mào)易網(wǎng)絡(luò)等。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為物理學(xué)和計算機(jī)科學(xué)發(fā)展孕育的理論，在研究金融風(fēng)險與風(fēng)險傳染的復(fù)雜性方面具有明顯優(yōu)勢。債券市場作為金融市場重要組成部分，其網(wǎng)絡(luò)特征也尤為明顯，不同地區(qū)、不同行業(yè)、不同品種債券間呈現(xiàn)出高度相關(guān)性，如2020年永煤集團(tuán)信用債違約對河南及煤炭行業(yè)信用債市場產(chǎn)生了明顯沖擊，也在一定程度上影響了其他地區(qū)和行業(yè)信用債風(fēng)險利差。在此背景下，從網(wǎng)絡(luò)視角研究我國產(chǎn)業(yè)債市場風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及影響因素，具有重要的現(xiàn)實意義。

本文以兩個實例對債券間風(fēng)險傳導(dǎo)加以分析（見圖1）。2020年11月10日，永煤集團(tuán)未能按期兌付“20永煤SCP003”到期應(yīng)付本息，構(gòu)成實質(zhì)性違約，立即引發(fā)了煤炭行業(yè)及河南地區(qū)產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳播鏈?zhǔn)椒磻?yīng)。至2020年12月底，煤炭行業(yè)產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差上升了近77BP，河南地區(qū)產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差上升近65BP，其他地區(qū)及行業(yè)產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差整體走闊，上升近36BP，直至2021年下半年才逐步回落。2020年9月8日，渤海租賃股份有限公司未能按期兌付“19渤海租賃SCP002”應(yīng)付本息，構(gòu)成實質(zhì)性違約，但并未對其所在的非銀金融行業(yè)及新疆地區(qū)產(chǎn)業(yè)債的風(fēng)險利差造成較大影響，也未影響產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差整體走勢。這兩起事件盡管發(fā)生時間相近，產(chǎn)生效果卻截然不同，可見不同產(chǎn)業(yè)債主體公司會有不同的風(fēng)險傳導(dǎo)效果，不同行業(yè)產(chǎn)業(yè)債公司對沖擊的敏感性也不相同。因此，探索不同產(chǎn)業(yè)債主體及其所在行業(yè)的風(fēng)險傳導(dǎo)效果及影響因素，對識別我國產(chǎn)業(yè)債市場關(guān)鍵風(fēng)險點、防范化解重大風(fēng)險有重要意義，可有效地確定系統(tǒng)重要性風(fēng)險源、識別影響風(fēng)險傳導(dǎo)能力的重要因素以進(jìn)行有效應(yīng)對，從而為有效防范債券市場系統(tǒng)性風(fēng)險、建立符合中國國情的產(chǎn)業(yè)類債券風(fēng)險分析評估體系作出重要貢獻(xiàn)。

據(jù)此，本文選取2011年11月至2021年11月期間所有1年期及以上的產(chǎn)業(yè)債為研究對象，以產(chǎn)業(yè)債平均風(fēng)險利差量化風(fēng)險，利用彈性網(wǎng)絡(luò)回歸方法對產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體及所在行業(yè)間風(fēng)險利差進(jìn)行回歸，構(gòu)造了發(fā)債主體間和主體行業(yè)間風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)模型。在此基礎(chǔ)上，研究了產(chǎn)業(yè)債市場風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素，選取杠桿率、盈利能力、收益質(zhì)量等解釋變量對風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計指標(biāo)進(jìn)行回歸，探究影響風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的主要因素并提出了相應(yīng)的政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

在研究金融風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制時，國內(nèi)外學(xué)者主要采用了相關(guān)系數(shù)、CoVaR、GARCH、Granger因果檢驗、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)等方法進(jìn)行研究。Adrian and Brunnermeier首次通過CoVaR的方法度量風(fēng)險溢出效應(yīng)，克服了利用方差測度風(fēng)險的缺陷[2]；Diebold and Yilmaz選取向量自回歸（VAR）模型來預(yù)測波動溢出性，克服了此前方法中無法量化風(fēng)險、無法動態(tài)刻畫風(fēng)險特征等不足[3]；Miller and Rattira探究了各金融子市場之間（如股市、債市等）的風(fēng)險傳染效應(yīng)[4]；Gray and Jobst通過建立國民經(jīng)濟(jì)各部門的資產(chǎn)負(fù)債表，利用CCA模型分析了各部門之間風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制[5]；Bliss等從中介機(jī)構(gòu)和金融市場兩個角度出發(fā)，構(gòu)建了以市場波動率為核心的金融壓力指數(shù)來衡量金融風(fēng)險傳導(dǎo)[6]。

目前國內(nèi)外對債券市場風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的研究較少，現(xiàn)有的研究多是對債券市場與其他金融子市場（如股票市場）的風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)研究，而對債券市場內(nèi)部風(fēng)險傳導(dǎo)的研究較少。Fleming等通過研究美國的股票、債券以及貨幣市場，發(fā)現(xiàn)三個市場間存在較強(qiáng)的風(fēng)險波出關(guān)聯(lián)性，且這種關(guān)聯(lián)性受到市場預(yù)期信息和市場間的套期保值行為的影響[7]；Engle提出DCC模型并以此分析美國股債市收益率的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并選取不同的股票市場指數(shù)與債券市場收益率進(jìn)行實證分析[8]；Asgharian等研究發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)因素會影響股市和債市的溢出效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)不振時兩者相關(guān)性較小[9]；Cascino在研究股市和債市相關(guān)性時發(fā)現(xiàn)，違約風(fēng)險和債務(wù)期限是重要的影響因素[10]。

國內(nèi)債券市場發(fā)展相對較晚，鄭振龍和陳志英研究影響股債相關(guān)性的主要因素，發(fā)現(xiàn)股市的不確定性和預(yù)期通脹率對股票市場和債券市場的相關(guān)性具有較大影響[11]；史永東等研究發(fā)現(xiàn)股市和債市之間存在“蹺蹺板”效應(yīng)，但兩者之間的聯(lián)動效應(yīng)總體不顯著[12]；牛霖琳等采用無套利Nelson-Siegel利率期限結(jié)構(gòu)擴(kuò)展模型研究發(fā)現(xiàn)，“避風(fēng)港效應(yīng)”和“補(bǔ)償效應(yīng)”是城投債風(fēng)險影響國債市場風(fēng)險的兩個主要渠道[13]；閆彥明和張源欣研究發(fā)現(xiàn)宏觀經(jīng)濟(jì)的波動和債券市場價格存在雙向波動關(guān)系，宏觀經(jīng)濟(jì)對利率債以及中長期限債券的影響更大，且宏觀經(jīng)濟(jì)波動對債券市場價格的影響力度強(qiáng)于債券市場價格波動對宏觀經(jīng)濟(jì)的影響[14]；秦紅旭研究了我國企業(yè)債與國債市場間的風(fēng)險傳導(dǎo)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)兩個子市場之間存在風(fēng)險溢出效應(yīng)，且這種效應(yīng)在2014年《預(yù)算法》頒布之后更加突出[15]；王蕾和周小攀采用溢出指數(shù)法研究了債券市場對股票市場、貨幣市場、外匯市場、存貸款市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)企業(yè)債（包含信用風(fēng)險和利率風(fēng)險）市場的溢出效應(yīng)顯著高于國債市場（僅包含利率風(fēng)險），這種現(xiàn)象在2014年之后尤為明顯[16]；賈韋唯利用主成分分析法和AFNS模型研究了債券風(fēng)險溢價對利率的影響以及貨幣政策、債券風(fēng)險溢價和宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)貨幣政策可以通過影響債券風(fēng)險溢價進(jìn)而影響宏觀經(jīng)濟(jì)[17]；高揚(yáng)和李春雨基于VAR向量自回歸模型計算溢出指數(shù)，對中國綠色債券市場與傳統(tǒng)固收市場、股票市場及外匯市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)綠色債券市場與傳統(tǒng)固收市場的風(fēng)險溢出效應(yīng)顯著，而與其他兩個市場溢出關(guān)系微弱[18]。

上述不同的理論方法在研究風(fēng)險傳導(dǎo)時具有不同的側(cè)重點，也都存在一定的局限性。相關(guān)系數(shù)、CoVaR、Granger因果檢驗等方法是靜態(tài)的，難以描述金融風(fēng)險的動態(tài)變化，而GARCH模型不適宜處理多變量非對稱的動態(tài)關(guān)系。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)作為物理學(xué)和計算機(jī)科學(xué)發(fā)展孕育的理論，在研究金融風(fēng)險與風(fēng)險傳染的復(fù)雜性方面具有明顯優(yōu)勢。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法目前已應(yīng)用到金融風(fēng)險傳導(dǎo)研究的各個子領(lǐng)域，包括股票市場、債券市場、銀行間市場、保險市場等，但債券復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建及研究相對較少。牛曉健和梁曉明通過構(gòu)建基金、債券雙層網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)杠桿率限制與收益率之間互相影響，且這種交互影響會降低債市的抗風(fēng)險能力[19]；楊雨茜通過構(gòu)建城投債風(fēng)險溢出網(wǎng)絡(luò)，研究了地方政府融資平臺間的風(fēng)險溢出關(guān)系，并對影響風(fēng)險溢出強(qiáng)弱的因素進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)短期負(fù)債率、財政透明度和政府補(bǔ)貼是影響城投債之間風(fēng)險溢出能力的重要因素[20]；何芳等通過構(gòu)建各省級地方政府與以銀行為主的債券主承銷商之間的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，研究了地方政府債券網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)及系統(tǒng)性風(fēng)險[21]；王周偉利用修正的引力模型構(gòu)建我國地方政府流動性信用風(fēng)險空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)現(xiàn)我國地方政府債流動性信用風(fēng)險存在空間溢出關(guān)聯(lián)關(guān)系[22]；胡才龍和魏建國同樣基于引力模型構(gòu)建我國地方政府債風(fēng)險空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)并對其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)該網(wǎng)絡(luò)具有顯著的“無標(biāo)度”和“小世界”的特征，并提出從跨省協(xié)同管理、加強(qiáng)區(qū)域間風(fēng)險傳染防范等措施來防范地方政府債務(wù)風(fēng)險傳導(dǎo)[23]；吳德勝等通過構(gòu)建雙層交易對手方風(fēng)險傳染網(wǎng)絡(luò)模型，從擔(dān)保及股權(quán)關(guān)系、信息互聯(lián)關(guān)系兩個層面研究了江蘇省和山東省非金融企業(yè)產(chǎn)業(yè)債發(fā)行人的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，識別出區(qū)域性風(fēng)險源，并提出相應(yīng)的解決機(jī)制[21]。

總體來看，在債券市場復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究方面，國內(nèi)外學(xué)者的研究對象主要為地方政府債券和城投債，而對于我國產(chǎn)業(yè)債市場風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)及風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)影響因素的定量研究較少。

三、模型構(gòu)建與研究假設(shè)

（一）樣本、數(shù)據(jù)與指標(biāo)

本文所選取樣本為2011年11月至2021年11月發(fā)行的全部1年期及以上主要產(chǎn)業(yè)債，債項數(shù)據(jù)包括債券代碼、發(fā)行人簡稱、起息日、到期日、發(fā)行期限、債項評級、主體評級、擔(dān)保情況、wind行業(yè)、企業(yè)性質(zhì)、所在省份、所在城市及樣本期內(nèi)每年250個交易日對應(yīng)的中債估值收益率。本文參考楊雨茜以產(chǎn)業(yè)債的中債估值收益率減去同期限中債國債收益率之差為風(fēng)險利差[20]，故樣本還包括這10年中每年250個交易日對應(yīng)的中債國債收益率。在選取樣本時，剔除了發(fā)行期限小于1年的產(chǎn)業(yè)債數(shù)據(jù)，主要是考慮到1年以內(nèi)的產(chǎn)業(yè)債期限較為靈活，難以與中債國債收益率期限相匹配，所計算的風(fēng)險利差誤差較大。且由于1年以內(nèi)的產(chǎn)業(yè)債流動性較好，發(fā)行規(guī)模在全部產(chǎn)業(yè)債中占比相對較低，剔除后對整體研究影響較小，故未將其納入樣本范圍。篩選后，樣本共有6684只產(chǎn)業(yè)債，涵蓋1212個產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體和19個對應(yīng)的主體行業(yè)。

本文解釋變量數(shù)據(jù)為產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體在2011—2021年的財務(wù)數(shù)據(jù)。其中，2011—2020年為年度數(shù)據(jù)，2021年為半年度披露的數(shù)據(jù)，主要包括杠桿率及償債能力（資產(chǎn)負(fù)債率、長期資本負(fù)債率、流動比率、速動比率）、盈利能力（平均凈資產(chǎn)收益率、銷售毛利率、凈利率）、收益質(zhì)量（經(jīng)營活動凈收益/利潤總額）以及成長能力（營業(yè)收入增長率、凈利潤增長率）等。所有數(shù)據(jù)均來自Wind。解釋變量的描述性統(tǒng)計及相關(guān)系數(shù)結(jié)果備索。

（二）模型設(shè)計

1.彈性網(wǎng)絡(luò)回歸模型

LASSO回歸方法通過增加一個懲罰項，可壓縮某些變量回歸系數(shù)至0，進(jìn)而達(dá)到變量篩選的目的，但當(dāng)變量間具有高度相關(guān)性時，該方法效果有限。嶺回歸在變量具有相關(guān)性時仍能較好地使用，但篩選變量效果不及LASSO。對此，Zou和Hastie提出了彈性網(wǎng)絡(luò)回歸模型（Elastic Net），結(jié)合了LASSO回歸和嶺回歸兩種方法的優(yōu)點，適用于存在多個不顯著變量的數(shù)據(jù)，同時還能保持正則化屬性[24]。

該方法可以用如下式子表示：

（1）

求使得代價函數(shù)最小時的ω的大小：

（2）

當(dāng)ρ= 0時，其代價函數(shù)即為嶺回歸的代價函數(shù)；當(dāng)ρ= 1時，其代價函數(shù)即為Lasso回歸的代價函數(shù)。

2.產(chǎn)業(yè)類債券風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文采用彈性網(wǎng)絡(luò)回歸方法建立產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差間回歸系數(shù)矩陣，以產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體為網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，不同發(fā)行主體間回歸系數(shù)為網(wǎng)絡(luò)連邊。通常，我國債券市場一年交易日數(shù)在250天左右，因此本文時間窗口T（T與t的單位設(shè)為天）設(shè)定為250天。對樣本中每一個產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體i在樣本期內(nèi)每一時間窗口（T=250天）的風(fēng)險利差?Ri，t（t=1， 2， …250），以樣本中其他產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的風(fēng)險利差?Rj，t（j≠i）為自變量，對?Ri，t進(jìn)行基于彈性網(wǎng)絡(luò)的回歸，得到回歸系數(shù)矩陣，以該回歸系數(shù)矩陣為載體建立債券風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。具體步驟如下：

（1）計算產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體i每個交易日t的風(fēng)險利差?Ri，t。根據(jù)樣本數(shù)據(jù)中6684只產(chǎn)業(yè)債在樣本期內(nèi)每個交易日t的債項信息，對樣本中的產(chǎn)業(yè)債m，根據(jù)其當(dāng)日剩余期限及對應(yīng)同期限的中債國債收益率，將當(dāng)日的中債估值收益率與同期限中債國債收益率相減得到該產(chǎn)業(yè)債m在交易日t的風(fēng)險利差?rm，t。由于產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體i在交易日t可能有多只存續(xù)產(chǎn)業(yè)債，取發(fā)行主體i在交易日t所有存續(xù)產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差的簡單平均，作為發(fā)行主體i在交易日t的風(fēng)險利差?Ri，t。

（2）篩選樣本中每一時間窗口T內(nèi)風(fēng)險利差連續(xù)且均不為0的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體為回歸自變量和因變量，計算產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體i對樣本內(nèi)其他發(fā)行主體j（j≠i）風(fēng)險利差的回歸系數(shù)矩陣。根據(jù)上步求出的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差，對發(fā)行主體i在每一時間窗口T（T=250天）的風(fēng)險利差?Ri，t（t=1， 2， …250），以樣本中其他產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的風(fēng)險利差?Rj，t（j≠i） （t=1， 2， …250）為自變量，對?Ri，t進(jìn)行回歸。由于產(chǎn)業(yè)債期限固定，發(fā)行主體在一定時間窗口T內(nèi)的某一或某段交易日可能沒有存續(xù)產(chǎn)業(yè)債，因此也沒有相應(yīng)的風(fēng)險利差，無法進(jìn)行變量回歸，故在回歸前，應(yīng)先對自變量和因變量進(jìn)行篩選，確?；貧w結(jié)果有意義。篩選出相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差后，考慮到樣本內(nèi)產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體共有1212個，而時間窗口T內(nèi)包含250個交易日，估計的參數(shù)多于每個發(fā)行主體的時間序列觀測數(shù)量。且產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體之間由于行業(yè)、地區(qū)的關(guān)聯(lián)性，往往存在較高的相關(guān)性。因此，本文通過彈性網(wǎng)絡(luò)回歸模型對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，得到每年公司的風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)如下：

（3）

其中，N為篩選后產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的數(shù)量，βi，j代表發(fā)債主體i到主體j鏈接的權(quán)重，數(shù)字為0則表示發(fā)債主體i和主體j之間不存在相應(yīng)的鏈接；當(dāng)i=j時，βi，j=0。

（3）對具有系統(tǒng)重要性的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的風(fēng)險利差再次進(jìn)行回歸，得到篩選后的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體回歸系數(shù)矩陣。在上步基礎(chǔ)上，將系數(shù)為0的產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體從樣本中刪除，僅保留在彈性網(wǎng)絡(luò)回歸后系數(shù)不為0的主體，得到新的系數(shù)矩陣（見表1）。βi，j顯著大于0表示公司j的風(fēng)險利差和公司i同向波動，βi，j小于0代表公司j的風(fēng)險利差和公司i反向變動，公司i對自身的βi，i取值為0。

（4）以篩選后的發(fā)行主體和對應(yīng)回歸系數(shù)矩陣為網(wǎng)絡(luò)中的點和邊，構(gòu)建公司層面的產(chǎn)業(yè)類債券風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。

（5）以某一行業(yè)中所有產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的平均風(fēng)險利差為行業(yè)風(fēng)險利差，采用類似的方法建立行業(yè)層面的產(chǎn)業(yè)類債券風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。

（6）計算上述兩類產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)指標(biāo)，包括每一時間窗口T上的出度、入度、特征向量中心性等。

在表1中，矩陣第i行的和表示i接受的其他公司風(fēng)險溢出的總和，也即為i在網(wǎng)絡(luò)中的入度，該矩陣第j列的和，表示公司j對其他公司風(fēng)險溢出的總和，也即為j的出度。為時間窗口的個數(shù)，=1， 2， … 10。特征向量中心性適用于描述網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的長期影響力，其優(yōu)點在于在衡量一個節(jié)點的重要性的時候，既考慮了其鄰居節(jié)點的數(shù)量，也考慮了其鄰居節(jié)點的重要性。

（三）風(fēng)險影響因素回歸模型

為更好研究具有系統(tǒng)重要性公司的風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)強(qiáng)弱，通過更為直觀的基本面信息找到產(chǎn)業(yè)債網(wǎng)絡(luò)中高影響力節(jié)點。本文基于上述刻畫的產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)及拓?fù)渲笜?biāo)結(jié)構(gòu)，選取出度和特征向量中心性為被解釋變量，選用產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的重要基本面數(shù)據(jù)為解釋變量，具體說明見表2。

針對產(chǎn)業(yè)債的特征，本文從杠桿率、盈利能力和收益質(zhì)量三個角度開展影響因素分析，建立回歸模型如下：

EGV=α0+α11*杠桿率/盈利能力/收益質(zhì)量相關(guān)變量+控制變量s+e （4）

Outdegree=α0+α21*杠桿率/盈利能力/收益質(zhì)量相關(guān)變量+控制變量s+e? （5）

首先，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體杠桿率越高，償債壓力越大。長期資本負(fù)債率體現(xiàn)了發(fā)行主體面臨的長期還款壓力，流動比率和速動比率則體現(xiàn)了發(fā)行主體的短期償債能力。當(dāng)產(chǎn)業(yè)債主體面臨的還款壓力較大、資產(chǎn)變現(xiàn)能力較弱時，違約風(fēng)險也較高。一方面，杠桿率水平一般具有行業(yè)屬性，一家發(fā)債主體杠桿率較高而面臨信用風(fēng)險時，投資者很容易對整個行業(yè)杠桿率水平和還款能力產(chǎn)生懷疑，從而降低對該行業(yè)其他發(fā)債主體信用評級，引發(fā)系列的評級下調(diào)。另一方面，產(chǎn)業(yè)債主體間互相擔(dān)?，F(xiàn)象非常普遍，當(dāng)一家公司出現(xiàn)還款危機(jī)時，與其互保的公司也面臨較大的擔(dān)保代償風(fēng)險。

其次，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體盈利能力越差，償債風(fēng)險越大。產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體還款來源一般為自身經(jīng)營收入，缺少來自政府的補(bǔ)貼收入和政府隱性擔(dān)保，因此，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體盈利能力的高低和穩(wěn)定性成為其未來償債的關(guān)鍵。當(dāng)一家產(chǎn)業(yè)類債券發(fā)行主體的盈利能力或盈利穩(wěn)定性較差時，其未來還款來源具有較大不確定性，相應(yīng)風(fēng)險也較高。

再次，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體收益質(zhì)量越差，償債風(fēng)險越大。產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體收益質(zhì)量體現(xiàn)了主營業(yè)務(wù)對利潤規(guī)模的貢獻(xiàn)度。本文采用經(jīng)營活動凈收益/利潤總額來刻畫發(fā)行主體的收益質(zhì)量，其中經(jīng)營活動凈收益為營業(yè)總收入與營業(yè)總成本的差額。當(dāng)該指標(biāo)較高時，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的利潤主要來自主營業(yè)務(wù)盈利，而主營業(yè)務(wù)盈利一般具有較好的可持續(xù)性和可預(yù)測性，未來還款來源有一定保障；當(dāng)產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體利潤來源主要為投資收益、其他收益等非經(jīng)常性損益時，收益可持續(xù)性較差，還款來源保障較差，該債主體的償債風(fēng)險會相對較高。

基于上述分析，本文提出假設(shè)：

H1：產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的杠桿率越高，其風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)越強(qiáng)（α11>0，α21>0）。

H2：產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的盈利能力越差，其風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)越強(qiáng)（α11<0，α21<0）。

H3：產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的收益質(zhì)量越差，其風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)越強(qiáng)（α11<0，α21<0）。

四、產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)分析

（一）公司層面風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)

利用Python和Gephi軟件計算公司層面產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的主要拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)指標(biāo)（以截至2021年11月的網(wǎng)絡(luò)為例，拓?fù)渲笜?biāo)見表3），網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點為570個，此為通過彈性網(wǎng)絡(luò)回歸篩選后具有系統(tǒng)重要性的公司個數(shù)。平均度反映了網(wǎng)絡(luò)中平均與每個節(jié)點（公司）相連的其他節(jié)點的數(shù)量，意味著一家公司風(fēng)險利差波動可影響的范圍。平均度為228.595，即平均每家公司的風(fēng)險利差波動及其所隱含的信息將影響到約228家公司，聯(lián)系非常緊密。平均加權(quán)度加入了權(quán)重，體現(xiàn)了每家公司對其他公司的平均影響，在本文中該權(quán)重由回歸系數(shù)體現(xiàn)。圖密度為網(wǎng)絡(luò)中實際存在的邊數(shù)與最大可能的邊數(shù)之比，反映了網(wǎng)絡(luò)的稠密性。2021年11月產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)的圖密度為0.402，這是一個聯(lián)系相對緊密的網(wǎng)絡(luò)。平均路徑長度反映了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點（公司）之間平均相隔的節(jié)點距離，可以衡量網(wǎng)絡(luò)中的信息傳輸、風(fēng)險傳染的效率。2021年11月產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)的平均路徑長度為1.600，任意兩家公司之間均有較好的連通性。聚類系數(shù)反映了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點（公司）之間發(fā)生聯(lián)系的概率，同樣可以衡量網(wǎng)絡(luò)的聚集程度。根據(jù)計算結(jié)果，在2021年11月的產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)中的聚類系數(shù)為0.584，即網(wǎng)絡(luò)中一家公司的風(fēng)險利差波動對另一家公司造成影響的概率近60%。整體較高的聚類系數(shù)可以反映出我國產(chǎn)業(yè)債市場上較易出現(xiàn)風(fēng)險利差同升同降的情況。

從動態(tài)角度來看，2014—2016年平均度快速上升，平均路徑長度和平均聚類系數(shù)呈下降趨勢，2016年之后平均度震蕩下降，平均路徑長度和平均聚類系數(shù)分別穩(wěn)定在1.600和0.600左右。受“三去一降一補(bǔ)”政策影響，2015年底實體融資需求開始修復(fù)，地方政府通過政府購買、PPP、產(chǎn)業(yè)基金等融資渠道，諸多民企通過債市得以融資。同時，央行貨幣政策寬松、保持資金利率平穩(wěn)，催生了金融加杠桿、流動性脫實向虛，債券需求力量擴(kuò)張更快，推動利率創(chuàng)下新低，債券走向牛市，發(fā)債主體明顯增多，主體之間的聯(lián)系更加緊密，網(wǎng)絡(luò)中的平均度和平均路徑長度走勢可以明顯地體現(xiàn)出這一特點。2016年的債券牛市源于金融加杠桿，推動債市需求的非理性擴(kuò)張，使得交易擁擠、行為一致、資產(chǎn)超配，中債國債收益率自2016年底開始一路上行，此后略有震蕩。

進(jìn)一步計算得出網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點度分布（見表4），可直觀地看出網(wǎng)絡(luò)中具備影響力的節(jié)點（公司）的分布情況，這對于監(jiān)管具有重要意義。為便于直觀比較，表4按照度值由大到小進(jìn)行排列，取度值大小排名前十的節(jié)點（公司）進(jìn)行列示。截至2021年11月末，度值排名前十的公司分別為交投公司、紹興交通、青石大、中國一拖、小米通訊、湖北農(nóng)資、泰陽實業(yè)、華虹集團(tuán)、河北高速開發(fā)和以嶺醫(yī)藥，行業(yè)分布以公用事業(yè)、技術(shù)硬件與設(shè)備等為主。公用事業(yè)行業(yè)的公司通常資產(chǎn)規(guī)模較大，如交通運(yùn)輸行業(yè)的交投公司、紹興交通、河北高速開發(fā)等，這類公司資產(chǎn)以存貨為主，流動性相對較弱，資產(chǎn)負(fù)債率較高，在市場中具有較大的影響力；技術(shù)硬件與設(shè)備行業(yè)的公司如小米通訊，其盈利能力具有波動性，償債能力有一定不確定性，在市場中也有一定的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

（二）行業(yè)層面風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)

在行業(yè)層面的風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點代表的是產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體所在的行業(yè)，若兩個行業(yè)之間有連線，即代表行業(yè)間有溢出效應(yīng)。本文所選樣本共涉及19個Wind二級行業(yè)，按照類似于公司層面網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的方法，將所選擇的6684只產(chǎn)業(yè)債按照其所在行業(yè)分類，對每個交易日該行業(yè)所有債券的風(fēng)險利差進(jìn)行簡單平均，通過彈性網(wǎng)絡(luò)回歸方法進(jìn)行回歸，得到行業(yè)層面的回歸系數(shù)矩陣，并以此構(gòu)建風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)。

由表5可見，在2014—2021年間，各網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點數(shù)分別為17—19個不等，幾乎覆蓋了全部行業(yè)。在2014—2021年間，各年平均度的均值為16.530，這意味著每個行業(yè)的風(fēng)險利差波動平均可以影響約16個行業(yè)，可以看出幾乎所有的行業(yè)之間的風(fēng)險波動均會互相影響。圖密度為網(wǎng)絡(luò)中實際存在的邊數(shù)與最大可能的邊數(shù)之比，反映了網(wǎng)絡(luò)的稠密性，各年圖密度的均值為0.958，聯(lián)系非常緊密。各年平均路徑長度整體趨于穩(wěn)定，均值為1.042，任意兩個行業(yè)之間均有較好的連通性。聚類系數(shù)反映了網(wǎng)絡(luò)中任意兩個節(jié)點（行業(yè)）之間發(fā)生聯(lián)系的概率，同樣可以衡量網(wǎng)絡(luò)的聚集程度。各年聚類系數(shù)的平均值為0.960，即網(wǎng)絡(luò)中某一行業(yè)的風(fēng)險利差波動對另一行業(yè)造成影響的概率超過95%。可以看出，2014—2016年平均度和平均聚類系數(shù)呈現(xiàn)上升趨勢，平均路徑長度呈下降趨勢，2016年之后平均度和平均聚類系數(shù)震蕩下降，平均路徑長度震蕩下降。整體走勢與公司層面的風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)動態(tài)走勢較為一致，進(jìn)一步印證了行業(yè)層面風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的實證結(jié)果與近十年債市行情整體的一致性。

進(jìn)一步計算得出網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點度分布（見表6），可以直觀地看出網(wǎng)絡(luò)中具備影響力的節(jié)點（行業(yè)）的分布情況。截至2021年11月末，度值排名前十的行業(yè)分別為零售業(yè)、技術(shù)硬件與設(shè)備、食品與主要食品零售（Ⅱ）、醫(yī)療保健設(shè)備與服務(wù)、公用事業(yè)（Ⅱ）、運(yùn)輸、制藥、生物科技與生命科學(xué)、軟件與服務(wù)、能源（Ⅱ）以及汽車與汽車零部件，與公司層面系統(tǒng)性風(fēng)險最高的前十大公司所在的行業(yè)較為一致。比較2014—2021年間由度分布統(tǒng)計得到的系統(tǒng)性風(fēng)險最高的十類行業(yè)可知，結(jié)合近十年系統(tǒng)性風(fēng)險最高的前十大行業(yè)來看，半導(dǎo)體與半導(dǎo)體生產(chǎn)設(shè)備、商業(yè)和專業(yè)服務(wù)、零售業(yè)、能源Ⅱ和公用事業(yè)Ⅱ等行業(yè)多次出現(xiàn)在排名靠前的位置，體現(xiàn)了上述行業(yè)存在較大的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

五、風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)影響因素分析

本文分別以公司層面和行業(yè)層面每年風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的出度、特征向量中心性作為被解釋變量，以公司層面和行業(yè)層面對應(yīng)的杠桿率、盈利能力、收益質(zhì)量為核心解釋變量，以省份、城市、Wind一級行業(yè)、主體評級、債項評級、企業(yè)性質(zhì)等作為控制變量，對風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素進(jìn)行回歸分析。

（一）公司層面回歸結(jié)果

由表7可知，針對核心解釋變量，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)出度與杠桿率（尤其是資產(chǎn)負(fù)債率、流動比率和速動比率）顯著正相關(guān)，與盈利能力（尤其是凈資產(chǎn)收益率和凈利率）顯著負(fù)相關(guān)，與收益質(zhì)量的相關(guān)性不顯著，可知產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的杠桿率水平越低，盈利能力越強(qiáng)，則其風(fēng)險溢出效應(yīng)越低。類似地，本文以產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)的特征向量中心性作為被解釋變量，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)的特征向量中心性與杠桿率（尤其是資產(chǎn)負(fù)債率、長期資本負(fù)債率、流動比率和速動比率）顯著正相關(guān)，與盈利能力（尤其是銷售毛利率和凈利率）顯著負(fù)相關(guān)，與收益質(zhì)量的相關(guān)性不顯著，可知產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的杠桿率水平越低，盈利能力越強(qiáng)，則其風(fēng)險溢出效應(yīng)越低?？傮w來看，以特征向量中心性作為被解釋變量得出的回歸結(jié)果與以出度作為被解釋變量得出的回歸結(jié)果一致，進(jìn)一步驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。

（二）行業(yè)層面回歸結(jié)果

由表8可知，針對核心解釋變量，產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體所在行業(yè)風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)的出度與行業(yè)杠桿率（尤其是資產(chǎn)負(fù)債率和速動比率）顯著正相關(guān)，與盈利能力（尤其是凈資產(chǎn)收益率）顯著負(fù)相關(guān)，與收益質(zhì)量的相關(guān)性不顯著，可知產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體所在行業(yè)的杠桿率水平越低，盈利能力越強(qiáng)，則該行業(yè)風(fēng)險溢出效應(yīng)越低。可見，當(dāng)某一行業(yè)整體資產(chǎn)負(fù)債率較高、債務(wù)負(fù)擔(dān)較重，資產(chǎn)變現(xiàn)能力較弱時，容易引發(fā)信用風(fēng)險。一方面，當(dāng)某一行業(yè)的杠桿率較高時，其信用風(fēng)險容易影響其上下游行業(yè)的資金鏈周轉(zhuǎn)，進(jìn)而引發(fā)連環(huán)還款危機(jī)。以房地產(chǎn)行業(yè)為例，房地產(chǎn)行業(yè)杠桿率整體較高，更易發(fā)生信用風(fēng)險，當(dāng)房企發(fā)生違約事件時，其上游的建筑和建材行業(yè)，可能會出現(xiàn)應(yīng)收款項無法收回而導(dǎo)致還款危機(jī)。另一方面，當(dāng)某一行業(yè)出現(xiàn)信用風(fēng)險時，容易影響市場整體信心，導(dǎo)致資金面收緊，加劇風(fēng)險擴(kuò)張。且與公司層面類似，當(dāng)某一行業(yè)的盈利能力或盈利穩(wěn)定性較差時，該行業(yè)市場情況的惡化可能對上下游行業(yè)甚至整個市場產(chǎn)生影響，相應(yīng)的風(fēng)險溢出效應(yīng)也較高。

在行業(yè)層面風(fēng)險利差網(wǎng)絡(luò)特征向量中心性影響因素的回歸中，發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體所在行業(yè)的杠桿率水平越低，則其盈利能力越強(qiáng)，風(fēng)險溢出效應(yīng)越低?？傮w來看，以特征向量中心性作為被解釋變量得出的回歸結(jié)果與以出度作為被解釋變量得出的回歸結(jié)果一致，進(jìn)一步驗證了假設(shè)1和假設(shè)2。

六、結(jié)論與建議

本文選取近十年發(fā)行的主要產(chǎn)業(yè)債為樣本，以彈性網(wǎng)絡(luò)回歸模型構(gòu)建我國產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)及研究其風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素，得出以下結(jié)論：中國產(chǎn)業(yè)債市場上易出現(xiàn)風(fēng)險利差同升降的情況；通過產(chǎn)業(yè)債風(fēng)險傳導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)的度分布，可有效識別系統(tǒng)性風(fēng)險較高的發(fā)債公司及其行業(yè)；近十年間系統(tǒng)性風(fēng)險最高的前十大公司分布較為分散，行業(yè)相對集中，主要為公用事業(yè)、技術(shù)硬件與設(shè)備等；從風(fēng)險傳導(dǎo)效應(yīng)的影響因素來看，控制杠桿率和提高盈利能力可有效降低產(chǎn)業(yè)債發(fā)行主體的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：第一，對所篩選出的系統(tǒng)性風(fēng)險最高的前十大公司及前十大行業(yè)，應(yīng)加強(qiáng)對其發(fā)行債券及募集資金投向的監(jiān)管，強(qiáng)化持續(xù)信息披露的合規(guī)要求，對相關(guān)違規(guī)行為采取更嚴(yán)厲的措施，從而降低其可能引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險。第二，降低發(fā)債主體杠桿率。為了降低發(fā)債公司及其所在行業(yè)間的風(fēng)險傳導(dǎo)能力，監(jiān)管方在審核時應(yīng)著重關(guān)注發(fā)債公司的杠桿率水平，投資人在挑選債券時也應(yīng)關(guān)注公司及其所在行業(yè)的該項指標(biāo)。在實際操作中，可以通過控制融資節(jié)奏、融資規(guī)模，合理調(diào)節(jié)存量債券的期限結(jié)構(gòu)，以及擴(kuò)大資產(chǎn)規(guī)模、改善資本結(jié)構(gòu)等方式降低發(fā)債公司的杠桿率來降低其風(fēng)險溢出效應(yīng)。第三，發(fā)債公司應(yīng)提高自身盈利能力和收益質(zhì)量。產(chǎn)業(yè)類公司的償債來源主要為產(chǎn)業(yè)類資產(chǎn)主營業(yè)務(wù)的未來收入，監(jiān)管部門和投資者應(yīng)關(guān)注發(fā)債公司及其所在行業(yè)的盈利能力、行業(yè)政策、行業(yè)可持續(xù)性、行業(yè)上下游情況等基本面情況，以此判斷發(fā)債主體及其所在行業(yè)的風(fēng)險溢出效應(yīng)。

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Research on the Risk Transmission Network and Influencing Factors of Industrial Bonds in China

Niu Xiaojian，Xu Yuan

（Fudan University，Shanghai 200433，China）

Abstract：Using the Complex network method，taking all one-year and above industrial bonds issued from November 2011 to November 2021 as the research object，quantifying the bond risk with the average risk spread of industrial bonds， using the elastic network regression method，this paper constructs a risk transmission network model between bond issuers and between main industries，and analyzes the static and dynamic risk transmission effects of the industrial bond market. And based on this，the influencing factors of the risk transmission effect in the industrial bond market were studied. Research has found that there is a tendency for risk spreads to rise and fall in the Chinese industrial bond market. Through the degree distribution of the industrial bond risk transmission network，it can effectively identify the bond issuing companies and industries with high systematic risk. The top ten companies with the highest systematic risk in the past decade are relatively dispersed and the industry is relatively concentrated，mainly including utilities， technical hardware and equipment. From the perspective of the influencing factors of risk transmission effect，controlling leverage ratio and improving profitability can effectively reduce the risk spillover effect of industrial bond issuers.

Key words：industrial bonds；complex network；bond market；risk transmission

責(zé)任編輯：劉有祥 李祖杰