金融科技信息服務平臺對公司債信用利差的影響研究

鐘嘉寶（暨南大學管理學院）

一、引言

近年來，以大數(shù)據(jù)為代表的互聯(lián)網(wǎng)技術，在客戶征信、投融資等領域的滲透率顯著提升，金融科技取得了高速發(fā)展。金融穩(wěn)定理事會率先規(guī)范了金融科技的范疇，即技術創(chuàng)新驅(qū)動金融實現(xiàn)變革，形成新的產(chǎn)品和運營模式，推動金融市場的發(fā)展進程（FSB，2016）。作為金融科技的產(chǎn)物之一，金融科技信息服務平臺是指利用大數(shù)據(jù)搜集信息，借助計算機自然語言算法梳理出可讀性高和熱門的市場資訊的信息媒介（丁娜、金婧和田軒，2020）。當下，一批具有代表性的金融科技信息服務平臺，如東方財富、同花順等都受到了投資者的追捧，市場影響力與日俱增，對這類平臺的研究迫在眉睫。

交易成本和信息不對稱是引發(fā)資源錯配的根源，也是金融結(jié)構(gòu)演變的根本驅(qū)動力。學者表明，科技的高速發(fā)展顯著削弱了信息不對稱的問題（Lapavitsas and Dos Santos，2008；Mishkin，1999），使原本不知情的投資人更愿意投資金融中介及企業(yè)，提高了金融市場的流動性和金融系統(tǒng)的效率。金融科技信息服務平臺從供給端豐富了投資者獲取信息的渠道，使投資者直接有效地關注到目標企業(yè)的最新熱門消息及可能會被忽略的信息，最大限度地掌握企業(yè)的經(jīng)營狀況，降低投資者與企業(yè)的信息不對稱（Zhu，2019）。債券市場是資本市場的主戰(zhàn)場，同樣受金融科技的影響。那么，金融科技發(fā)展帶來的信息供給方式的改變是否真的影響債券的信用利差？金融科技信息服務平臺的興起將如何影響債券信用利差？對于該影響，證監(jiān)會等[1]部門需要關注什么問題，以促進金融業(yè)的蓬勃發(fā)展？這些都是本文要解決的問題。

本文的研究貢獻如下：第一，金融科技在金融市場中的應用方興未艾，現(xiàn)有文獻對金融科技的研究集中在理論、發(fā)展特征及監(jiān)管方式等層面，對金融科技和債券市場之間關系的研究成果寥寥無幾。本文首次以公司債為研究對象，分析大數(shù)據(jù)領域的金融科技信息服務平臺對公司債信用利差的影響，填補了此類研究的空白。第二，本文通過檢驗金融科技降低投資者與企業(yè)信息不對稱，從而降低公司債信用利差的影響機制，進一步揭開“信用利差之謎”，加強市場對信用利差的進一步認識，是對現(xiàn)有文獻的深入拓展。

二、研究假設

信息對于資本市場極為重要，與債券價格息息相關，它通過引導價格從而實現(xiàn)資源的有效配置。倘若信息足夠充分，投資者能零成本獲取信息，市場價格完美詮釋市場信息，此時資源配置達到最優(yōu)，為有效市場。實際上，參照信息不對稱理論，投資者深陷信息劣勢，無法全面了解企業(yè)整體狀況，致使不同投資主體對公司價值做出截然不同的判斷（Duffie and Lando，2001），對投資回報形成多種預期。另外，巨額的信息獲取成本使投資者不愿浪費過多的資金來獲取信息，無法對公司準確區(qū)分，只能將“好公司”和“壞公司”混同對待（Jin和Myers，2006），并將宏觀市場的整體情況納入單個公司的價值判斷中來，最終導致“劣幣驅(qū)逐良幣”的現(xiàn)象。

國內(nèi)外學者圍繞債券信用利差的影響因素做了大量研究，研究發(fā)現(xiàn)信息不對稱問題在債券市場中具有廣泛性（Akerlof，1970），投資者不得不承受更多的投資風險，要求獲得更高的債券收益或付出更低的債券價格，以彌補這部分風險帶來的損失，最終表現(xiàn)為債券信用利差升高（Yu，2005；周宏、林晚發(fā)和李國平等，2012），此時資本市場的價格無法達到最優(yōu)價格，最終導致市場資源錯配。

金融科技則能緩解這一問題。金融科技信息服務平臺以互聯(lián)網(wǎng)技術和通信技術為基礎，收集整合各類投資信息，向金融信息需求方提供金融信息（吳勇民，2021），從供給端拓寬了金融信息的供給渠道，對投資者而言，無疑是一種更為高效、便捷的信息獲取方式（丁娜、金婧和田軒，2020）。投資者能關注到目標企業(yè)最新熱門消息及可能被忽略的信息，最大限度地掌握發(fā)債企業(yè)的真實情況，減輕信息不對稱和對企業(yè)價值的誤判。同時，避免投資者因高昂的信息收集成本而打擊其能動性，承擔較高的違約概率，提出更高的風險補償，推高債券信用利差（周宏、林晚發(fā)、李國平等，2012）。因此，本文提出以下假設：

H1：金融科技信息服務平臺能顯著降低債券信用利差。

三、研究設計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文聚焦2009-2021年的A股公開發(fā)行的公司債券，債券信息來自萬得，其他數(shù)據(jù)來自國泰安。為減少誤差，本文剔除金融類企業(yè)；剔除可贖回債券；剔除變量缺失的樣本；對連續(xù)變量進行1%的縮尾處理。最終得到2592個觀測值。

（二）變量定義和模型構(gòu)建

為了檢驗金融科技對信用利差的影響，參考周宏、林晚發(fā)和李國平等（2012）的研究（表1），本文構(gòu)建了如下回歸模型：

表1 變量定義

四、實證結(jié)果

（一）回歸分析

表2列（1）為多元回歸結(jié)果，金融科技的系數(shù)顯著負，表明金融科技信息服務平臺能顯著降低債券信用利差，初步驗證假設H1。

根據(jù)前文，金融科技信息服務平臺通過整合加工出熱門、具有可讀性的信息，使投資者更熟知企業(yè)，緩解信息不對稱，降低信用利差。本文引入信息不對稱變量，生成金融科技和信息不對稱的交乘項，檢驗金融科技信息服務平臺對信用利差的影響機制。借鑒Marquardt and Wiedman（2005）等文獻，本文用分析師關注人數(shù)衡量信息不對稱。表2列（2）展示了加入信息不對稱變量及交乘項后的回歸結(jié)果。實證檢驗顯示，金融科技與信息不對稱交乘項系數(shù)顯著為負，表明金融科技信息服務平臺通過降低投資者和企業(yè)的信息不對稱來降低信用利差，假設H1得到驗證。

表2 多元線性回歸

（二）穩(wěn)健性檢驗

考慮可能存在內(nèi)生性，參考謝絢麗、沈艷和張皓星等（2018），工具變量選用發(fā)債公司所在省份的互聯(lián)網(wǎng)普及率。在緩解內(nèi)生性問題后，金融科技與信用利差的負相關關系仍然顯著存在，該結(jié)論再次支持假設H1。

本文還做了以下穩(wěn)健性檢驗，結(jié)果與前文一致：票面利率代替?zhèn)狡谑找媛剩袊嗣胥y行公布的一年期存款利率代替國債利率重新計算信用利差，進行回歸；改變樣本范圍，加入金融類企業(yè)公司債及剔除2014年以前的樣本回歸；對制造業(yè)進行更細化的分類。

五、研究結(jié)論

在前人對金融科技和信用利差的研究基礎上，本文基于2009-2021年A股市場公開發(fā)行的公司債券數(shù)據(jù)，對金融科技對債券信用利差的影響及作用路徑進行了探討。實證表明，金融科技信息服務平臺對上市公司的有效報道，使該公司債券信用利差下降趨勢顯著，具體是通過降低投資者與企業(yè)之間信息不對稱的機制來實現(xiàn)的。金融科技信息服務平臺通過大數(shù)據(jù)等手段，加工出熱門、可讀的信息，使投資者快速掌握企業(yè)信息，了解其經(jīng)營狀況，做出合理的投資決策。

根據(jù)本文研究結(jié)論提出以下幾點建議：一是監(jiān)管部門應加強對金融科技平臺的監(jiān)管，要求金融科技信息服務平臺披露相關風險信息，進一步完善相關法律法規(guī)，確保金融市場蓬勃發(fā)展。二是發(fā)債企業(yè)應嚴格奉行信息披露準則，全面、及時、客觀地披露企業(yè)信息，平等對待利益相關者。三是投資者應加強自身素養(yǎng)，掌握金融財務等相關知識，并結(jié)合自身經(jīng)濟實力做出適合的投資決策。