摘" 要：在中資美元債市場違約風(fēng)險持續(xù)暴露的背景下，以2010—2022年的中資美元債為研究樣本，考察同行業(yè)違約情況對中資美元債發(fā)行利差的影響。結(jié)果顯示，債券發(fā)行前一年同行業(yè)每發(fā)生一次違約，則中資美元債發(fā)行利差會上升約4個BP；違約未償金額每上升1億美元，則中資美元債發(fā)行利差會上升約1個BP。影響機制方面，同行業(yè)違約情況主要通過提高同行業(yè)其他企業(yè)的違約風(fēng)險，從而增加中資美元債發(fā)行利差。分樣本回歸證明，對于原本違約風(fēng)險更高的企業(yè)，比如非國有、非投資級以及無擔(dān)保的債券，違約風(fēng)險傳染的效應(yīng)更為顯著，同行業(yè)違約情況對債券融資成本的影響更大。研究結(jié)論不僅豐富了違約風(fēng)險傳染的境外研究視角，也為境內(nèi)監(jiān)管部門把握外債風(fēng)險情況提供了政策啟示。

關(guān)鍵詞：違約風(fēng)險傳染；中資美元債；發(fā)行定價

作者簡介：吳雄劍，上海社會科學(xué)院世界經(jīng)濟研究所助理研究員，主要從事國際金融、債券市場研究；龐元晨，安徽大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院講師，主要從事債券市場與ESG研究；李圣羽，蘇州國際發(fā)展集團有限公司高級經(jīng)濟師，主要從事金融監(jiān)管研究。

中圖分類號：F832.7 ""文獻標(biāo)識碼：A ""文章編號：1001-4403（2024）03-0138-13

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2024.03.013

一、引言

近年來，受疫情、國際宏觀政策變動以及企業(yè)自身業(yè)績下滑等諸多因素的影響，中資美元債市場的風(fēng)險逐步暴露。2021年，華夏幸福、當(dāng)代置業(yè)等企業(yè)接連步入美元債違約的陣營，引起境內(nèi)監(jiān)管部門的高度關(guān)注，同年10月，國家發(fā)展改革委與國家外匯管理局召開企業(yè)外債座談會，提出要不斷優(yōu)化企業(yè)外債結(jié)構(gòu)，做好境外債券的本息兌付，完善企業(yè)外債管理，促進中資企業(yè)離岸債券市場長期穩(wěn)定發(fā)展。截至2022年6月底，中資美元債市場共違約159只債券，未償金額合計456億美元，主要表現(xiàn)出兩大特點：一是違約發(fā)生時期以2021年和2022年為主，從2021年初到2022年6月底，共違約86只、296億元，占整個市場的違約比重為65%；二是違約集中在房地產(chǎn)行業(yè)和非國有企業(yè)，房地產(chǎn)行業(yè)債券占比達60.8%，非國企債券占比達98.6%。

中資美元債市場違約事件的接連發(fā)生，造成整個市場中資美元債發(fā)行規(guī)模的快速下滑，直接影響著市場融資功能的發(fā)揮。2021年中資美元債全年發(fā)行規(guī)模約1 977億元，同比下降11%，其中，房地產(chǎn)行業(yè)融資降幅更大，同比下降33%。違約事件在影響發(fā)行規(guī)模之外，是否對發(fā)行利率等其他方面造成衍生影響值得關(guān)注。已有研究證明了境內(nèi)債券市場的違約風(fēng)險傳染機制①" ①郭超：《債券市場信用風(fēng)險傳染模型研究》，《投資研究》2016年第6期，第120頁；周芮帆、龐念偉：《我國信用債風(fēng)險的跨區(qū)域傳染及驅(qū)動機制——基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的分析》，《上海金融》2022年第4期，第2頁。，研究表明違約事件對評級機構(gòu)②" ②黃小琳、朱松、陳關(guān)亭：《債券違約對涉事信用評級機構(gòu)的影響——基于中國信用債市場違約事件的分析》，《金融研究》2017年第3期，第130頁。、債券流動性③" ③焦健、張雪瑩：《債券違約對流動性影響的傳染效應(yīng)研究》，《證券市場導(dǎo)報》2021年第1期，第44頁。、盈余管理④" ④寧博、潘越、陳秋平等：《信用風(fēng)險傳染與企業(yè)盈余管理：基于信用債違約的視角》，《會計研究》2020年第3期，第66頁。、一二級市場的風(fēng)險溢價⑤" ⑤張春強、鮑群、盛明泉：《公司債券違約的信用風(fēng)險傳染效應(yīng)研究——來自同行業(yè)公司發(fā)債定價的經(jīng)驗證據(jù)》，《經(jīng)濟管理》2019年第1期，第174頁；王宏博：《違約事件影響信用債風(fēng)險溢價嗎？——來自交易所債券市場的證據(jù)》，《投資研究》2020年第1期，第134頁。等方面均會產(chǎn)生負(fù)面影響，但目前鮮有學(xué)者結(jié)合中資美元債市場的發(fā)展現(xiàn)狀和違約情況，予以針對性實證研究分析。中資美元債違約事件的持續(xù)發(fā)酵是否會“傳染”其他企業(yè)？影響其他企業(yè)的發(fā)行利率？這些問題關(guān)系到中資企業(yè)的融資成本和違約風(fēng)險，更關(guān)系到中資美元債市場的功能發(fā)揮。

因此，本文以2010—2022年6月底的中資美元債為研究樣本，考察違約風(fēng)險傳染對中資美元債發(fā)行定價的影響。結(jié)果顯示，債券發(fā)行前一年同行業(yè)每發(fā)生一次違約，則債券發(fā)行利差會上升約4個BP；違約未償金額每上升1億美元，則債券發(fā)行利差會上升約1個BP。影響機制方面，同行業(yè)違約情況主要通過提高同行業(yè)其他企業(yè)的違約風(fēng)險，從而影響企業(yè)的債券融資成本；分樣本回歸同樣證明，本身違約風(fēng)險更高的企業(yè)（非國有企業(yè)、非投資級以及無擔(dān)保的情況下），同行業(yè)違約情況對債券融資成本的影響更大。進一步擴展研究顯示，同行業(yè)違約的傳染效應(yīng)在周期性行業(yè)以及經(jīng)濟強省區(qū)域中的影響效果更大。實證結(jié)果在通過替換解釋變量、改變風(fēng)險傳染的時間窗口等穩(wěn)健性檢驗后，結(jié)果依舊穩(wěn)健。

本文的邊際貢獻在于：第一，提供了違約風(fēng)險傳染的境外研究視角。相關(guān)學(xué)者關(guān)于違約風(fēng)險傳染的研究主要從行業(yè)角度、區(qū)域角度⑥" ⑥王敘果、沈紅波、鐘霖佳：《政府隱性擔(dān)保、債券違約與國企信用債利差》，《財貿(mào)經(jīng)濟》2019年第12期，第65頁；張雪瑩、劉茵偉：《債券違約的地區(qū)傳染效應(yīng)研究——基于債券二級市場數(shù)據(jù)》，《財務(wù)研究》2021年第3期，第22頁。、當(dāng)月違約情況⑦" ⑦吳濤、文夢悅、賀立龍：《公司債市場信用違約風(fēng)險的傳染效應(yīng)與控制機理》，《金融論壇》2021年第9期，第26頁。、“11超日債”特定違約事件⑧" ⑧彭疊峰、程曉園：《剛性兌付被打破是否影響公司債的發(fā)行定價？——基于“11超日債”違約事件的實證研究》，《管理評論》2018年第12期，第3頁。等方面論證對融資成本的影響，但對境外債券市場覆蓋不足。在中資企業(yè)外債規(guī)模逐年增加且違約風(fēng)險逐步暴露的背景下，本文考察同行業(yè)違約次數(shù)和違約規(guī)模對企業(yè)債券融資成本的影響，能夠為境內(nèi)監(jiān)管部門提供一定參考。第二，揭示了同行業(yè)信用風(fēng)險傳染的影響機制。其他研究對信用風(fēng)險傳染的影響機制并沒有深入，而本文通過將企業(yè)違約概率和違約距離作為違約風(fēng)險的中介效應(yīng)指標(biāo)，揭示了同行業(yè)的違約情況會提高其他企業(yè)違約風(fēng)險，進而會增加企業(yè)債券發(fā)行利差；與此同時，本文還進一步將樣本按照企業(yè)所有制、評級、擔(dān)保等因素進行分組研究，驗證了信用風(fēng)險傳染對本身違約風(fēng)險高的企業(yè)影響更大，拓展了信用風(fēng)險傳染研究的深度和廣度。第三，補充了債券發(fā)行定價的影響因素研究。傳統(tǒng)債券發(fā)行利差影響因素包括利率風(fēng)險、信用風(fēng)險、流動性風(fēng)險等方面，而本文從外部行業(yè)因素考量，將債券發(fā)行定價的影響因素進一步拓展至同行業(yè)債券違約情況，為企業(yè)防范同行業(yè)違約風(fēng)險提供了借鑒意義。

二、違約情況梳理

（一）違約整體情況

截至2022年6月底，中資美元債市場共違約⑨" ⑨國際評級對違約的定義主要包括延期支付本金或利息、發(fā)行人破產(chǎn)清算及困境債務(wù)置換等。159只債券、違約金額合計456.4億美元。中資美元債市場最初違約發(fā)生在1998年，廣東國際信托投資公司破產(chǎn)導(dǎo)致美元債違約。1998年至2009年共計發(fā)生違約11只、違約金額合計4.7億美元。2010年以來，隨著中資美元債市場的逐漸擴容，違約事件也開始增多，2010年至2022年6月底共計發(fā)生違約148只、違約金額合計451.7億美元，占整體違約金額的比重為98.97%。其中，2018年以來是中資美元債違約的高峰階段。2018年因去杠桿帶來信用收縮、再融資壓力提升，境內(nèi)債券違約激增，境外美元債也達到違約的高潮期，當(dāng)年違約14只、未償金額合計49.5億美元；2020年由于疫情沖擊使得企業(yè)內(nèi)部現(xiàn)金流惡化，同時受美元流動性緊張的影響，導(dǎo)致高收益發(fā)行人再融資難度明顯上升，使得美元債違約再度攀升。

（二）違約分布情況

從違約行業(yè)來看，違約主體集中在房地產(chǎn)行業(yè)，共違約84只債券，違約金額為277.4億美元，占整個市場約60.78%；違約排名前五的其他行業(yè)為科技、能源、材料和金融，違約金額分別為44.92、40.62、37.33、23.58億美元，共占比約31%?？梢钥闯雠琶拔宓倪`約行業(yè)主要為周期性行業(yè)，資金鏈需求較大，容易受到宏觀經(jīng)濟政策變動影響。其他違約的行業(yè)為非必需消費品、醫(yī)療保健、必需消費、工業(yè)以及公用事業(yè)等非周期性行業(yè)，違約未償金額為37.38億美元，占比約8%。從違約企業(yè)所有權(quán)來看，違約主體集中于非國有企業(yè)，非國企發(fā)行人共違約84家，違約未償金額合計450億美元，占比達98.60%：國企違約發(fā)行人僅有4家，分別為青海省投、重慶能源、廣東國信以及天房等主體，違約未償金額合計為6.4億美元，占比為1.4%?？梢钥闯觯`約多見于非國企企業(yè)，主要原因系非國有企業(yè)的再融資渠道相對狹窄，更易受到金融去杠桿背景下再融資渠道收緊影響，同時近年的很多違約案例也暴露出民企普遍存在的公司治理和內(nèi)控環(huán)節(jié)偏弱的問題。

（三）違約事件對收益率分化影響

由于債券違約具有爆發(fā)性、傳染性的特征，投資者傾向于要求對應(yīng)的風(fēng)險溢價，因此當(dāng)違約風(fēng)險集中爆發(fā)時，風(fēng)險溢價顯著提升，信用利差顯著擴大。特別是隨著中資美元債違約事件的逐步發(fā)酵，違約事件對中資美元債收益率的影響越來越大，對債券收益率的影響也表現(xiàn)出評級和行業(yè)之間的分化。從債券評級來看，投機級債券收益率波動明顯高于投資級債券。整體來看，投機級債券收益率比投資級高約700個BP，且自2021年下半年以來兩者差距進一步拉大。具體來看，投資級債券由于違約風(fēng)險相對較低且流動性較好，收益率表現(xiàn)相對穩(wěn)定，收益率波動范圍在2.25%至5.24%之間，平均值3.47%；投機級美元債收益率波動較大，波動范圍在6.36%至27.55%之間，平均值10.73%。從行業(yè)來看，房地產(chǎn)行業(yè)債券收益率波動明顯高于金融和其他行業(yè)。整體來看，房地產(chǎn)行業(yè)債券收益率比金融和其他行業(yè)分別高約400和600個BP，且自2021年下半年以來差距進一步擴大。具體來看，房地產(chǎn)行業(yè)債券收益率波動范圍在5.59%至31.83%之間，平均為9.66%；金融行業(yè)債券收益率波動范圍在4.06%至10.34%之間，平均為5.88%；其他行業(yè)債券收益率波動范圍在2.64%至5.51%之間，平均為3.89%。

三、理論分析與研究假設(shè)

傳染效應(yīng)假說（Contagion effect hypothesis）最初起源于國際貨幣危機，主要強調(diào)一個國家的貨幣危機是另一個國家危機爆發(fā)的導(dǎo)火索，比如97年的亞洲金融危機、08年美國次貸危機等。后續(xù)，傳染效應(yīng)逐步在金融市場中得到發(fā)展，投機者通過市場操縱或者利用非理性的羊群效應(yīng)，進一步加劇危機在金融市場的爆發(fā)，比如2000年初安然、世通等企業(yè)的違約，引起市場對企業(yè)財務(wù)舞弊的關(guān)注，導(dǎo)致市場信心的缺失，最終使得互聯(lián)網(wǎng)和電信行業(yè)的泡沫崩潰。

在債券市場中，債券違約是債券市場中影響比較嚴(yán)重的風(fēng)險事件，違約事件產(chǎn)生的信用風(fēng)險具有明顯的傳染特征①" ①Brune C，Liu P.The contagion effect of default risk insurer downgrades：The impact on insured municipal bonds.Journal of Economics and Business，2011，63（5），pp.492-502.，可以通過金融體系進行傳播②" ②Allen F，Gale D.Financial Contagion.Journal of Political Economy，2000，108（1），pp.1-33；Acemoglu D，Ozdaglar A，Tahbaz-Salehi A.Systemic Risk and Stability in Financial Networks.The American Economic Review，2015，105（2），pp.564-608.。在傳染效應(yīng)影響之下，一家公司的違約會直接影響其他公司的健康，從而影響其他公司的違約風(fēng)險③" ③Azizpour S，Giesecke K，Schwenkler G.Exploring the sources of default clustering.Journal of Financial Economics，2008，129（1），pp.154-183.，相關(guān)學(xué)者也證明債券價格中包含了下行風(fēng)險④" ④Bai J，Bali T G，Wen Q.Common risk factors in the cross-section of corporate bond returns.Journal of Financial Economics，2019，131（3），pp.619-642.和違約事件的風(fēng)險溢價⑤" ⑤Driessen J.Is Default Event Risk Priced in Corporate Bonds.Review of Financial Studies，2005，18（1），pp.165-195.。Collin-Dufresne等⑥" ⑥Collin-Dufresne P，Goldstein R S，Helwege J.Is Credit Event Risk Priced？Modeling Contagion Via the Updating of Beliefs.NBER Working Papers，National Bureau of Economic Research，2010.研究證明了公司債券發(fā)行定價易受傳染風(fēng)險影響，當(dāng)出現(xiàn)信用風(fēng)險事件時，會導(dǎo)致風(fēng)險的蔓延，最終傳導(dǎo)至其他債券的風(fēng)險溢價方面。Vayanos⑦" ⑦Vayanos D.Flight to quality，flight to liquidity，and the pricing of risk.London School of Economics and Political Science，Britain，2004.研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)發(fā)生風(fēng)險事件的時候，投資者更傾向于低風(fēng)險、高流動性的資產(chǎn)，表現(xiàn)出“飛向低風(fēng)險、飛向流動性”的特點。

鑒于此，伴隨著中資美元債違約風(fēng)險事件的逐步爆發(fā)，違約風(fēng)險會傳染至同行業(yè)的其他企業(yè)，影響同行業(yè)企業(yè)的經(jīng)營和財務(wù)情況，使同行業(yè)企業(yè)的違約風(fēng)險有所升高，從而導(dǎo)致債券融資成本有所升高。具體可以從行業(yè)同質(zhì)性、投資者以及信息外部性來闡述。

首先，同行業(yè)企業(yè)在諸多方面表現(xiàn)出相似性與同步性。一是在企業(yè)經(jīng)營方面，企業(yè)日常經(jīng)營直接受行業(yè)景氣度影響，由于宏觀經(jīng)濟環(huán)境導(dǎo)致行業(yè)景氣度下降，那么行業(yè)中的企業(yè)同樣會面臨市場環(huán)境惡化的局面⑧" ⑧鄧金龍、曾建光：《行業(yè)景氣度對高管辭職決策的影響》，《財經(jīng)科學(xué)》2019年第5期，第104頁。。二是在投融資方面，企業(yè)在投融資決策時表現(xiàn)為趨同性，跟隨同行業(yè)的其他企業(yè)進行投資決策⑨" ⑨黃瓊宇、姚瓊、黃曉珊等：《經(jīng)濟政策不確定性與企業(yè)投資趨同行為》，《南方經(jīng)濟》2021年第5期，第69頁。。從成本收益角度分析，由于企業(yè)決策需要的信息包括私有和公共信息，其中私有信息需要企業(yè)管理者付出極大成本，公共信息則可以參考其他公司，獲取成本較?、? ⑩方軍雄：《企業(yè)投資決策趨同：羊群效應(yīng)抑或“潮涌現(xiàn)象”？》，《財經(jīng)研究》2012年第11期，第92頁。，因此企業(yè)管理者通過觀察同行業(yè)其他企業(yè)的決策，進行跟隨和模仿，最終使得同行業(yè)企業(yè)在投融資決策方面表現(xiàn)出一致性。三是在財務(wù)表現(xiàn)方面，同行業(yè)企業(yè)由于在日常經(jīng)營和投資決策方面表現(xiàn)出趨同性，使得財務(wù)表現(xiàn)也會呈現(xiàn)趨同的情況，體現(xiàn)在經(jīng)營效率、盈利能力、成長性等財務(wù)指標(biāo)上。因此，當(dāng)行業(yè)中某一家企業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險事件導(dǎo)致債券違約時，往往能體現(xiàn)出行業(yè)中的共性特征，行業(yè)中的其他企業(yè)也會面臨同樣的風(fēng)險處境，違約風(fēng)險在行業(yè)內(nèi)擴散，使得整個行業(yè)的企業(yè)受到違約風(fēng)險的影響。

其次，債券市場的投資者在知識背景、風(fēng)險管理能力以及信息決策水平等方面存在較大差異，在面對外來信息和決策選擇時，往往會因認(rèn)知偏差而做出非理性行為，其中最主要的就是認(rèn)知偏差和羊群效應(yīng)。一方面，受有限理性和心理認(rèn)知偏差的影響，投資者在分析信息和決策時容易偏離傳統(tǒng)的“理性人”標(biāo)準(zhǔn)。當(dāng)行業(yè)內(nèi)一家企業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險事件造成債券違約時，投資者由于認(rèn)知偏差而產(chǎn)生的恐慌心理B11" B11Tang D Y，Yan H.Market conditions，default risk and credit spreads.Journal of Banking amp; Finance，2010，34（4），pp.743-753.，會對該債券以及同行業(yè)的其他債券進行拋售，導(dǎo)致整個行業(yè)的流動性出現(xiàn)缺失，最終將違約風(fēng)險傳染給同行業(yè)的其他企業(yè)。另一方面，投資者忽略自己的判斷和得到的信息，看到其他投資者做出決策時會選擇模仿而不是根據(jù)自己的判斷來做出決策，即“羊群效應(yīng)”，在看到投資者拋售違約企業(yè)的債券時，其他投資者會選擇模仿并跟隨決策，拋售同行業(yè)的其他企業(yè)債券B12" B12Mili M，Sahut J M，Teulon F.Modeling recovery rates of corporate defaulted bonds in developed and developing countries.Emerging Markets Review，2018，36（9），pp.28-44.。

最后，企業(yè)的風(fēng)險違約事件也可以通過信息的外部性進行傳播，比如通過公司公告或者媒體報導(dǎo)等渠道，從而影響市場參與者信心①" ①Bernet P，Getzen T.Can a violation of investor trust lead to financial contagion in the market for tax-exempt hospital bonds.International Journal of Health Care Finance amp; Economics，2008，8（1），pp.27-51.。當(dāng)行業(yè)內(nèi)某個公司出現(xiàn)負(fù)面輿情事件時，根據(jù)信息外部性理論，相關(guān)風(fēng)險信息會在同行業(yè)中迅速擴散，導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)其他公司也會受到一定程度的負(fù)面影響②" ②Leitner Y.Financial Networks：Contagion，Commitment，and Private Sector Bailouts.The Journal of Finance，2005，60（6），pp.2925-2953.，從而推升同行業(yè)內(nèi)其他公司債券的違約風(fēng)險，增加企業(yè)發(fā)行難度和成本。由此，本文提出以下假設(shè)。

H1：當(dāng)發(fā)生債券違約事件后，同行業(yè)企業(yè)違約風(fēng)險提高，從而顯著增加中資美元債融資成本。

同行業(yè)的債券違約事件，會通過影響其他企業(yè)的違約風(fēng)險，進而影響債券融資成本。根據(jù)Merton模型③" ③Merton R C.On the Pricing of Corporate Debt The Risk Structure of Interest Rates.The Journal of Finance，1974，29（2），pp.449-470.，公司資產(chǎn)價值下降是違約發(fā)生的根本原因，當(dāng)公司的資產(chǎn)價值小于債券的面值時，公司就會發(fā)生違約。企業(yè)違約風(fēng)險可以用違約概率和違約距離來度量。其中，違約概率（Probability of default，PD）用來衡量企業(yè)違約的概率高低，違約距離（Distance to default，DD）用來定義企業(yè)距離違約的遠(yuǎn)近，企業(yè)違約概率越大、違約距離越短，代表企業(yè)違約風(fēng)險越高。由此，本文提出以下假設(shè)。

H2：同行業(yè)違約事件會增加其他企業(yè)的違約風(fēng)險，使得其他企業(yè)的違約概率上升、違約距離下降，從而增加中資美元債的融資成本。

金融資產(chǎn)的收益風(fēng)險分布往往表現(xiàn)為尖峰、厚尾、有偏的狀態(tài)，而債券投資者對于資產(chǎn)收益和損失的態(tài)度是不對稱的，通常對損失的厭惡感更強④" ④Kahneman D，Knetsch J L，Thaler R H.Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coase Theorem.Journal of Political Economy，1990，98（6），pp.1325-1348.。當(dāng)處于信息不對稱且對資產(chǎn)的收益損失分布不明晰的情況下，投資者傾向于做出最壞的決策分析⑤" ⑤Epstein L G，Schneider M.Ambiguity and Asset Markets.Annual Review of Financial Economics，2010，2（1），pp.315-346.，對尾部風(fēng)險（極端損失）敏感性更高⑥" ⑥吳謠、岳慧、高峰：《尾部風(fēng)險與債券收益：來自中國市場的證據(jù)》，《經(jīng)濟學(xué)報》2020年第1期，第112頁。，要求更高的風(fēng)險溢價。因此，當(dāng)同行業(yè)企業(yè)違約增加其他企業(yè)的風(fēng)險時，對于本身違約風(fēng)險更高的企業(yè)影響更大，投資者要求的風(fēng)險溢價也更高。

從債券評級來看，評級的高低可以直接影響投資者對債券發(fā)行人的認(rèn)可度，通常情況下，評級的高低與發(fā)行利差存在顯著負(fù)向關(guān)系⑦" ⑦Johnson C L，Kriz K A.Fiscal Institutions，Credit Ratings，and Borrowing Costs.Public Budgeting amp; Finance，2010，25（1），pp.84-103.。當(dāng)債券評級較高時，投資者對其較為認(rèn)可，認(rèn)為其違約的可能性較低；相反，低評級債券的資信相對較弱，出現(xiàn)違約的可能性更高。因此，當(dāng)發(fā)生同行業(yè)違約事件時，低評級的企業(yè)更容易受到違約風(fēng)險傳染效應(yīng)的影響。

從企業(yè)所有權(quán)來看，與非國有企業(yè)相比，國有企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險和違約風(fēng)險相對較低且融資約束較小⑧" ⑧陸正飛、祝繼高、樊錚：《銀根緊縮、信貸歧視與民營上市公司投資者利益損失》，《金融研究》2009年第8期，第124頁。，比較容易獲得銀行等金融機構(gòu)的資金支持⑨" ⑨李廣子、劉力：《債務(wù)融資成本與民營信貸歧視》，《金融研究》2009年第12期，第137頁。；相反，非國有企業(yè)則更加依賴自身經(jīng)營情況，抗風(fēng)險能力較弱。因此，當(dāng)發(fā)生同行業(yè)違約事件時，非國有企業(yè)更容易受到違約風(fēng)險傳染效應(yīng)的影響。

從擔(dān)保情況來看，中資美元債分為兩類：一類是有擔(dān)保樣本，具體包括母公司擔(dān)保（Parent）、子公司擔(dān)保（Subsidiaries）、關(guān)聯(lián)方擔(dān)保（Company）、銀行擔(dān)保（Bank）、母子公司擔(dān)保（Parent amp; Subsidiaries）、受限子公司擔(dān)保（Restricted Subsidiaries）、國外公司擔(dān)保（Foreign Subsidiaries）等，另一類則是無擔(dān)保樣本。按照擔(dān)保理論可知，擔(dān)保作為外部增信的加入，使得被擔(dān)保的企業(yè)能得到信用增進。當(dāng)企業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險事件無法兌付債券本息時，相較于無擔(dān)保企業(yè)，有擔(dān)保企業(yè)的抗風(fēng)險能力更強，此時擔(dān)保方會出面進行償付，防止企業(yè)出現(xiàn)違約。因此，當(dāng)發(fā)生同行業(yè)違約事件時，無擔(dān)保的企業(yè)更容易受到違約風(fēng)險傳染效應(yīng)的影響。由此，本文提出以下假設(shè)。

H3：對于本身違約風(fēng)險更高的企業(yè)，同行業(yè)違約情況對中資美元債融資成本的增加作用更大。

違約風(fēng)險傳染效應(yīng)存在行業(yè)間的分化。對于與宏觀經(jīng)濟波動關(guān)聯(lián)性較強的周期性行業(yè)①" ①陳武朝：《經(jīng)濟周期、行業(yè)周期性與盈余管理程度——來自中國上市公司的經(jīng)驗證據(jù)》，《南開管理評論》2013年第3期，第26頁。，企業(yè)更易受到市場需求波動的影響，經(jīng)營杠桿和財務(wù)杠桿相對較高，業(yè)績波動也較為劇烈，使得產(chǎn)能過剩問題更加突出，經(jīng)營風(fēng)險也更高②" ②裘麗：《周期性行業(yè)企業(yè)的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)與資本結(jié)構(gòu)的杠桿效應(yīng)》，對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)2016年博士學(xué)位論文。。因此，在國內(nèi)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)調(diào)整和供給側(cè)改革的背景下，周期性行業(yè)更容易受到市場沖擊③" ③宋凌峰、劉志龍：《價值鏈網(wǎng)絡(luò)、企業(yè)異質(zhì)性與產(chǎn)業(yè)信用風(fēng)險傳染——基于中國光伏產(chǎn)業(yè)的研究》，《財貿(mào)研究》2019年第6期，第14頁。，導(dǎo)致違約風(fēng)險傳染效應(yīng)對周期性行業(yè)的影響相對也會更大，加劇了投資者的恐慌情緒，從而對債券融資成本的增加作用也就越強。

與此同時，違約風(fēng)險傳染效應(yīng)也存在區(qū)域間的分化。不同區(qū)域在經(jīng)濟發(fā)展水平、資源稟賦、金融化程度等方面存在諸多不同，企業(yè)在不同區(qū)域往往會表現(xiàn)出業(yè)務(wù)的同質(zhì)性，形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)④" ④晏宗新、董瀛飛：《集群效應(yīng)、企業(yè)研發(fā)與產(chǎn)業(yè)升級——兼論廣東的區(qū)域創(chuàng)新政策》，《產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究》2010年第2期，第73頁。，區(qū)域因素也會對企業(yè)經(jīng)營業(yè)績產(chǎn)生傳染效應(yīng)⑤" ⑤唐云鋒、張帆、毛軍：《地方債務(wù)風(fēng)險溢出效應(yīng)及其影響的測度分析》，《數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究》2021年第9期，第139頁；黃俊、陳信元、張?zhí)焓妫骸豆窘?jīng)營績效傳染效應(yīng)的研究》，《管理世界》2013年第3期，第111頁。。對于經(jīng)濟強省而言，地區(qū)經(jīng)濟和金融市場發(fā)展水平更高，債券發(fā)行規(guī)模也更大，同時投資者的風(fēng)險識別能力也更強，對市場中的負(fù)面風(fēng)險更為敏感。因此，當(dāng)發(fā)生同行內(nèi)的違約事件時，經(jīng)濟強省的企業(yè)更容易受到違約風(fēng)險傳染效應(yīng)的影響。由此，本文提出以下假設(shè)。

H4a：對于周期性行業(yè)的企業(yè)，同行業(yè)違約情況對中資美元債融資成本的增加作用更大。

H4b：對于經(jīng)濟強省的企業(yè)，同行業(yè)違約情況對中資美元債融資成本的增加作用更大。

四、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

在樣本選取上，本文選取2010年至2022年6月30日中資美元債為研究樣本，使用債券發(fā)行利差作為被解釋變量并將發(fā)行人的財務(wù)數(shù)據(jù)和債券層面的數(shù)據(jù)合并，刪除缺失值后，得到共計822家發(fā)行人的3 502只債券，累計發(fā)行11 980億美元。中資美元債相關(guān)數(shù)據(jù)均來自彭博數(shù)據(jù)庫，美國聯(lián)邦基金利率、匯率等來自Wind數(shù)據(jù)庫。相關(guān)財務(wù)變量均采用滯后一期的年度數(shù)據(jù)，同時為避免極端值對結(jié)果的干擾，相關(guān)變量采用1%的縮尾處理。

（二）實證模型

本文借鑒張春強等⑥" ⑥張春強、鮑群、盛明泉：《公司債券違約的信用風(fēng)險傳染效應(yīng)研究——來自同行業(yè)公司發(fā)債定價的經(jīng)驗證據(jù)》，《經(jīng)濟管理》2019年第1期，第174頁。、吳濤⑦" ⑦吳濤、文夢悅、賀立龍：《公司債市場信用違約風(fēng)險的傳染效應(yīng)與控制機理》，《金融論壇》2021年第9期，第26頁。的模型設(shè)定，考察債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約情況對中資美元債發(fā)行利差的影響，設(shè)立如下模型進行實證檢驗，采用最小二乘估計法（OLS）。

Spreadi，t=β1*Defaulti+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（1）

其中，被解釋變量Spread為中資美元債的發(fā)行利差。參照方紅星等⑧" ⑧方紅星、施繼坤、張廣寶：《產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、信息質(zhì)量與公司債定價——來自中國資本市場的經(jīng)驗證據(jù)》，《金融研究》2013年第4期，第170頁。的做法，定義為債券發(fā)行利率與相同時期相同期限國債收益率的差，如不存在同期可比國債收益率，采用線性插值法計算。主要解釋變量Default為中資美元債發(fā)行前一年同行業(yè)的違約情況，本文分別以違約次數(shù)Default_num和違約規(guī)模Default_amt作為衡量違約情況的廣度和深度指標(biāo)。其中，Default_num為債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約次數(shù)，Default_amt為債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約未償金額。針對每只債券，以債券發(fā)行日期往前推360天，觀察這段時間是否發(fā)生同行業(yè)違約，其中同行業(yè)違約次數(shù)合計為Default_num，同行業(yè)違約未償金額合計為Default_amt，如果不存在同行業(yè)違約情況，則Default_num和Default_amt均為0。根據(jù)前文假設(shè)H1，Default的系數(shù)β1預(yù)期符號均為正。控制變量X包括企業(yè)財務(wù)層面、債券層面以及宏觀層面變量。財務(wù)層面變量包括總資產(chǎn)規(guī)模Asset、資產(chǎn)負(fù)債率Debttoa、總資產(chǎn)收益率Roa、利潤增長率Income、自由現(xiàn)金流覆蓋倍數(shù)Fcf等指標(biāo)；債券層面變量包括發(fā)行規(guī)模Scale、發(fā)行期限Term；宏觀層面變量借鑒Timmer①" ①Timmer Y.Emerging Market Corporate Bond Yields and Monetary Policy.Emerging Markets Review，2018，36（9），pp.130-143.、Hui等②" ②Hui C H，Lo C F，Chau P H.Exchange Rate Dynamics and US Dollar-denominated Sovereign Bond Prices in Emerging Markets.The North American Journal of Economics and Finance，2018，44，pp.109-128.以及孫立行等③" ③孫立行、吳雄劍、唐逸舟：《貨幣政策、杠桿水平與債券違約》，《蘇州大學(xué)學(xué)報（哲學(xué)社會科學(xué)版）》2021年第6期，第115頁。的做法，引入美國聯(lián)邦基金利率Fedrate、匯率預(yù)期Ndf作為宏觀控制變量。在模型中，i代表債券發(fā)行主體，t代表年份，μ和τ分別為行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)，εi，t為隨機擾動項。主要變量定義如下。

五、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

下表為主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果?？梢钥闯?，樣本總量為 3502，其中中資美元債券的發(fā)行利差Spread的均值為2.71%；同行業(yè)違約次數(shù)Default_num的均值為0.94，代表樣本中債券發(fā)行前平均發(fā)生0.94次同行業(yè)違約；同行業(yè)違約未償金額Default_amt的均值為3.12，代表樣本中債券發(fā)行前平均違約未償金額為3.12億美元。

其他控制變量方面：財務(wù)層面，債券發(fā)行人總資產(chǎn)規(guī)模Asset的均值為13.39；資產(chǎn)負(fù)債率Debttoa的均值為33.99%；凈資產(chǎn)收益率Roa的均值為2.23%；利潤增長率Income的均值為39.37%；自由現(xiàn)金流覆

蓋倍數(shù)Fcf的均值為0.05。債券層面，債券發(fā)行規(guī)模Scale的均值為18.89；債券發(fā)行期限Term的均值為3.99年。宏觀層面，美國聯(lián)邦基金利率Fedrate均值為0.82%；一年期美元兌人民幣無交割遠(yuǎn)期匯率均值為6.73。①" ①限于版面原因沒有展示具體結(jié)果，讀者如有需要可向作者索取。

（二）基本回歸

表2報告了債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約情況對中資美元債發(fā)行利差的總體結(jié)果。在第（1）個回歸中，使用同行業(yè)違約次數(shù)Default_num作為主要解釋變量；在第（2）個回歸中，使用同行業(yè)違約金額Default_amt作為主要解釋變量。結(jié)果顯示，回歸（1）中同行業(yè)違約次數(shù)Default_num的系數(shù)為0.039，在1%水平下顯著為負(fù)，說明如果債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約發(fā)生一次，那么中資美元債發(fā)行利差就會上升3.9個BP（0.01%）。隨著同行業(yè)違約次數(shù)的增加，將會加深投資者對該行業(yè)的負(fù)面的風(fēng)險感知②" ②吳建華、張穎、王新軍：《信息披露扭曲下企業(yè)債券違約風(fēng)險量化研究》，《數(shù)理統(tǒng)計與管理》2017年第1期，第175頁。，并要求提高相應(yīng)的風(fēng)險回報?；貧w（2）中同行業(yè)違約金額Default_amt的系數(shù)為0.010，在1%水平下顯著為負(fù)，說明如果債券發(fā)行前一年同行業(yè)違約未償金額為1億美元，那么中資美元債發(fā)行利差就會上升1個BP。違約未償金額越大，代表違約事件的影響越嚴(yán)重，對投資者造成的損失也越大，因而對同行業(yè)企業(yè)的影響也相對較大。兩個回歸均驗證了當(dāng)債券違約事件發(fā)生時，可以對同行業(yè)的企業(yè)產(chǎn)生影響，使得中資美元債發(fā)行利差有所提升。假設(shè)H1得到驗證。

（三）影響機制

當(dāng)企業(yè)所在的同行業(yè)發(fā)生債券違約時，可能會影響企業(yè)的違約風(fēng)險，從而增加企業(yè)的債券成本。為驗證該影響機制，本文構(gòu)造如下中介效應(yīng)模型，采用最小二乘估計法（OLS）。

Default_riski=β1*Defaulti+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（2）

Spreadi，t=β1*Default_riski+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（3）

其中，Default_risk作為企業(yè)違約風(fēng)險的中介效

應(yīng)指標(biāo)，本文借鑒江艇①" ①江艇：《因果推斷經(jīng)驗研究中的中介效應(yīng)與調(diào)節(jié)效應(yīng)》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2022年第5期，第100頁。的研究建議，提出了兩個影響因果關(guān)系的指標(biāo)，分別以違約概率Defaultprob和違約距離Defaultdis作為衡量企業(yè)違約風(fēng)險的代理指標(biāo)。違約概率Defaultprob根據(jù)彭博（Bloomberg）終端中的違約風(fēng)險模型，計算得出企業(yè)在未來1年內(nèi)的違約概率Defaultprob，衡量公司的違約概率大??；違約距離Defaultdis則參考Merton的違約風(fēng)險模型，使用模型中標(biāo)準(zhǔn)差的自然對數(shù)來代理違約距離Defaultdis，衡量公司距離違約有多遠(yuǎn)。當(dāng)企業(yè)違約概率Defaultprob越大、違約距離Defaultdis越短，代表企業(yè)越容易違約，企業(yè)的違約風(fēng)險越高。

模型（2）的估計結(jié)果見表3中回歸（1）至（4）。其中，回歸（1）和（2）報告了同行業(yè)違約次數(shù)和違約規(guī)模對違約概率的影響。結(jié)果顯示，違約次數(shù)Default_num為0.049，在1%水平下顯著為正，而違約規(guī)模Default_amt的系數(shù)為0.011，在1%水平下顯著為正，表明同行業(yè)違約情況均會增加企業(yè)的違約概率。同理，回歸（3）和（4）報告了同行業(yè)違約次數(shù)和違約規(guī)模對違約距離的影響。結(jié)果顯示，違約次數(shù)Default_num為-0.006，在1%水平下顯著為正，而違約規(guī)模Default_amt的系數(shù)為-0.001，在1%水平下顯著為正，表明同行業(yè)違約情況均會降低企業(yè)的違約距離。

模型（3）的估計結(jié)果見表3中回歸（5）和（6）?；貧w（5）和（6）報告了企業(yè)違約概率和違約距離對企業(yè)融資成本的影響，結(jié)果顯示，違約概率Defaultprob的系數(shù)為0.236，在5%水平下顯著為正，而違約距離Defaultdis的系數(shù)為-0.394，在5%水平下顯著為負(fù)，說明違約概率越高、違約距離越短，企業(yè)的債券融資成本越高。以上結(jié)果體現(xiàn)了中介效應(yīng)模型的兩階段，側(cè)面表明違約概率Defaultprob、違約距離Defaultdis對中資美元債發(fā)行利差存在部分中介效應(yīng)，同行業(yè)的違約情況會使得其他企業(yè)違約概率增加、違約距離縮短，從而增加企業(yè)的違約風(fēng)險，進而增加中資美元債的發(fā)行利差。假說H2得到驗證。

（四）異質(zhì)性檢驗

1.基于違約風(fēng)險的分組差異

為驗證假設(shè)H3，本文以是否國有企業(yè)、是否投資級以及是否有擔(dān)保作為衡量違約風(fēng)險的分組變量，當(dāng)企業(yè)為國有企業(yè)、評級為投資級以及享有外部擔(dān)保時，企業(yè)的違約風(fēng)險更低。表4為Default_num的回歸結(jié)果，表5為Default_amt的回歸結(jié)果。其中非投資級、無擔(dān)保的系數(shù)均顯著大于投資級、有擔(dān)保的系數(shù)。雖然非國企Default_num的系數(shù)顯著小于國企，但非國企Default_amt的系數(shù)顯著大于國企的系數(shù)，考慮到國企中資美元債違約次數(shù)很少，違約金額較違約次數(shù)更能充分反應(yīng)違約的市場影響，結(jié)果部分表明同行業(yè)違約風(fēng)險對非國企影響更大。上述分組回歸表明，違約次數(shù)和違約規(guī)模對非國有企業(yè)、非投資級以及無擔(dān)保的樣本效果更為顯著，說明企業(yè)本身違約風(fēng)險越大，同行業(yè)的違約情況對中資美元債發(fā)行利差的影響更大，違約風(fēng)險傳染效果越強，假設(shè)H3得到驗證。

2.基于所屬行業(yè)的分組差異

表6報告了違約情況對債券發(fā)行利差在行業(yè)周期方面的異質(zhì)性影響。根據(jù)行業(yè)所屬的周期性，房地產(chǎn)、科技、能源、材料和金融定義為周期性行業(yè)，非必需消費品、醫(yī)療保健、必需消費、工業(yè)以及公用事業(yè)定義為非周期性行業(yè)。可以看到，周期性行業(yè)的Default_num與Default_amt的系數(shù)均顯著為正，而非周期性行業(yè)Default_num與Default_amt的系數(shù)均不顯著，表明違約傳染風(fēng)險主要作用于周期性行業(yè)。與非周期行業(yè)相比，周期性行業(yè)的企業(yè)與外部宏觀經(jīng)濟環(huán)境高度相關(guān)，其產(chǎn)品價格，需求及產(chǎn)能呈現(xiàn)周期性波動。一旦由于經(jīng)濟周期波動導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)企業(yè)出現(xiàn)違約風(fēng)險，周期性行業(yè)的企業(yè)更易受到違約風(fēng)險傳染的影響。假設(shè)H4a得到驗證。

3.基于所屬省份的分組差異

表7報告了違約情況對債券發(fā)行利差在區(qū)域因素方面的異質(zhì)性影響。根據(jù)企業(yè)注冊地所屬的省份經(jīng)濟發(fā)展程度不同，將京津冀、長三角以及華南等地區(qū)定義為經(jīng)濟強省，具體包括北京、天津、河北、山東、江蘇、浙江、上海、安徽、福建、廣東，其他區(qū)域為非經(jīng)濟強省?？梢钥吹剑?jīng)濟強省的Default_num與Default_amt的系數(shù)均顯著大于非經(jīng)濟強省的系數(shù)，表明違約風(fēng)險傳染在經(jīng)濟強省的樣本中效果更明顯。與非經(jīng)濟強省相比，經(jīng)濟強省區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展水平較高，企業(yè)市場化程度較高，發(fā)債規(guī)模也相對較大。當(dāng)同一省份出現(xiàn)同行業(yè)的違約事件時，對經(jīng)濟強省的波及面更廣、影響深度更大，導(dǎo)致債券發(fā)行利差受到違約風(fēng)險傳染效果也更強。假設(shè) H4b 得到驗證。

六、穩(wěn)健性檢驗

（一）改變違約傳染的時間窗口

前文基本回歸中均采用同行業(yè)債券發(fā)行前一年的違約情況作為自變量，此處主要改變違約風(fēng)險傳染的時間，將時間窗口縮短至180天、延長至540天和720天，考察違約風(fēng)險傳染在不同時間窗口的影響。前文基本回歸中，時間窗口為360天的Default_num的系數(shù)為0.039，Default_amt的系數(shù)為0.010。①" ①限于版面原因沒有展示具體回歸結(jié)果，讀者如有興趣可向作者索取。

結(jié)果顯示，表8中回歸（1）至（3）的違約次數(shù)Default_num系數(shù)分別為0.044、0.037、0.033，且均在1%水平下顯著為正，違約次數(shù)Default_num的系數(shù)逐漸變小。同理，回歸（4）至（6）中的違約金額Default_amt系數(shù)分別為0.010、0.009、0.008，且均在1%水平下顯著為正，違約金額Default_num的系數(shù)也逐漸變小。兩組回歸均說明，通過延長違約傳染的時間窗口，違約風(fēng)險傳染效應(yīng)逐漸減弱，但對中資美元債發(fā)行利差的影響方向和顯著性基本不變。

（二）替代解釋變量

前文基本回歸主要采用違約次數(shù)和違約規(guī)模作為自變量，此處采用債券發(fā)行前一年是否出現(xiàn)同行業(yè)違約事件的啞變量Default_dum作為自變量，考察對中資美元債發(fā)行利差的影響。結(jié)果顯示，表8中回歸（7）是否出現(xiàn)違約Default_dum的系數(shù)為0.304，在5%水平下顯著為正。結(jié)果與前文基本一致。

七、結(jié)論與啟示

在中資美元債市場違約風(fēng)險持續(xù)暴露的背景下，違約企業(yè)除了對自身經(jīng)營活動和融資行為造成影響之外，還會對其他企業(yè)造成負(fù)面影響，引發(fā)整個中資美元債市場的震蕩。為此，本文考察同行業(yè)違約情況對中資美元債發(fā)行利差的影響。研究結(jié)果表明，中資美元債違約次數(shù)和規(guī)模分別從廣度和深度上，提高了同行業(yè)其他企業(yè)的債券融資成本。債券發(fā)行前一年同行業(yè)每發(fā)生一次違約，則中資美元債發(fā)行利差會上升約4個BP；違約未償金額每上升1億美元，則中資美元債發(fā)行利差會上升約1個BP。影響機制方面，同行業(yè)債券違約情況主要通過提高同行業(yè)其他企業(yè)的違約風(fēng)險，從而影響企業(yè)的債券融資成本。對于原本違約風(fēng)險更高的企業(yè)，比如非國有、非投資級以及無擔(dān)保的債券，違約風(fēng)險傳染的效應(yīng)更為顯著，同行業(yè)違約情況對債券融資成本的影響更大。擴展研究顯示，同行業(yè)違約的違約風(fēng)險傳染效應(yīng)在周期性行業(yè)以及經(jīng)濟強省區(qū)域中的影響效果更大。基于上述研究結(jié)論，本文提出以下研究啟示。

一方面，企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注中資美元債市場違約情況，合理選擇外債融資。首先，鑒于同行業(yè)違約情況對企業(yè)融資成本的增進作用，中資企業(yè)應(yīng)密切關(guān)注相關(guān)違約風(fēng)險事件，合理選擇外債融資窗口，防范違約事件對融資成本的沖擊。其次，對本身違約風(fēng)險較高的企業(yè)如非國有、低評級以及無擔(dān)保的企業(yè)而言，應(yīng)更加關(guān)注違約風(fēng)險的傳染效應(yīng)，通過適時調(diào)整發(fā)行規(guī)模、完善債券條款及引入外部增信等方式，降低融資成本。最后，由于同行業(yè)違約風(fēng)險傳染在行業(yè)和區(qū)域上的分化情況，企業(yè)應(yīng)當(dāng)結(jié)合自身是否處于周期性行業(yè)以及經(jīng)濟強省的區(qū)域，充分評估同行業(yè)違約情況對債券融資成本的影響程度。

另一方面，境內(nèi)監(jiān)管部門應(yīng)密切跟蹤境外市場情況，做好外債風(fēng)險防范工作。一是摸清境外債券風(fēng)險底數(shù)，定期梳理外債的還本付息情況，針對重點行業(yè)、重點區(qū)域的企業(yè)建立風(fēng)險臺賬，做好外債風(fēng)險的預(yù)研預(yù)判。二是建立債券違約的風(fēng)險應(yīng)對機制，對于已違約的企業(yè)，督促其做好違約后的信息披露和投資者保護安排，積極防范違約風(fēng)險進一步傳染至同行業(yè)的其他企業(yè)。三是加強中資企業(yè)參與境外債券市場的監(jiān)管，對于風(fēng)險事件頻發(fā)的年份，重點關(guān)注本身違約風(fēng)險高的企業(yè)主體風(fēng)險狀況，包括非國有、低評級以及無擔(dān)保企業(yè)等，引導(dǎo)企業(yè)優(yōu)化外債結(jié)構(gòu)，合理合規(guī)利用外債融資。

[責(zé)任編輯：李思舒]

Research on the Influence of Default Risk Contagion on the Pricing of Chinese Dollar Bonds

WU Xiong-jian1" PANG Yuan-chen2" LI Sheng-yu3

（1.Institute of World Economy，Shanghai Academy of Social Sciences，Shanghai 200023，China;

（2.College of Economics，Anhui University，Anhui 230039，China;

（3.Suzhou International Development Group Co.，Ltd.，Suzhou Jiangsu 215007，China）

Abstract：Under the background of continuous exposure of default risk in the Chinese dollar bond market，take the Chinese dollar bonds from 2010 to 2022 as the research sample to investigate the impact of default in the same industry on the interest margin of Chinese dollar bonds.The results show that for every default in the same industry in the year before the bond issuance，the interest margin of the Chinese dollar bond issuance will increase by about 4 BP;for every increase in the outstanding amount of the default of US$100 million，the interest margin of the Chinese dollar bond issuance will increase by about one BP.In terms of the impact mechanism，the default situation of the same industry mainly increases the default risk of other enterprises in the same industry，thereby increasing the interest margin of the issuance of Chinese dollar bonds;The sub-sample regression shows that for enterprises with higher default risk，such as non-state owned，non-investment grade and unsecured bonds，the effect of default risk contagion is more significant，and the default of the same industry has a greater impact on bond financing costs.The research conclusion not only enriches the foreign research perspective of default risk contagion，but also provides policy enlightenment for domestic regulators to grasp the external debt risk.

Key words：default risk contagion;Chinese dollar bonds;credit spread