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      綠色信息披露影響債券發(fā)行定價(jià)嗎

      2024-05-10 02:02:08博士鄭曉宇博士生導(dǎo)師阮琳檳許慶鋒
      財(cái)會(huì)月刊 2024年9期
      關(guān)鍵詞:債券定價(jià)監(jiān)管

      鄒 冉(博士),鄭曉宇(博士生導(dǎo)師),阮琳檳,許慶鋒

      一、引言

      黨的二十大報(bào)告明確提出,要“推動(dòng)綠色發(fā)展,促進(jìn)人與自然和諧共生”。綠色可持續(xù)發(fā)展作為新發(fā)展理念的重要組成部分,是當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的不斷推進(jìn),資本市場(chǎng)中綠色信息披露日益受到各方的關(guān)注和重視,越來越多的發(fā)債企業(yè)開始主動(dòng)披露其各類綠色信息。

      在資本市場(chǎng)中信息尤為關(guān)鍵,因?yàn)樗軌蛲ㄟ^引導(dǎo)價(jià)格的形成而最終促進(jìn)資源優(yōu)化配置(Kothari 等,2005)。那么,債券綠色信息披露是否會(huì)影響債券發(fā)行定價(jià)呢?對(duì)該問題的解答對(duì)于探討綠色可持續(xù)發(fā)展信息披露的經(jīng)濟(jì)后果及債券發(fā)行定價(jià)的影響因素至關(guān)重要。尤其在當(dāng)前,我國債券市場(chǎng)正在迅速發(fā)展,已成為全球第二大債券市場(chǎng)。同時(shí),債券融資也是僅次于銀行信貸的第二大融資渠道。因此,探討債券綠色信息披露能否帶來債券發(fā)行定價(jià)效率的提升,對(duì)于提高債券綠色信息披露質(zhì)量和優(yōu)化債券市場(chǎng)資源配置具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

      從現(xiàn)有研究來看,已有文獻(xiàn)雖然對(duì)信息披露如何影響債券定價(jià)進(jìn)行了探討,但主要局限于會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量(周宏等,2014)、風(fēng)險(xiǎn)信息披露(Chiu 等,2018)、文本信息披露特征(林晚發(fā)等,2021)、整體環(huán)境信息披露(?,摤摵驮?019)等視角,比較缺乏對(duì)綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)的研究。從與該議題最相關(guān)的環(huán)境信息披露研究來看,相關(guān)文獻(xiàn)也主要從整體環(huán)境信息披露層面展開討論,極少從披露內(nèi)容上區(qū)分不同類型的環(huán)境信息并做進(jìn)一步的深入探討,而且研究結(jié)論也尚未統(tǒng)一。事實(shí)上,由于環(huán)境信息透明度的提升有助于投資者更全面有效地了解企業(yè)環(huán)境方面的行為與表現(xiàn)(?,摤摵驮?019),債券投資者通常不只是簡(jiǎn)單關(guān)注債券是否貼有“綠色”標(biāo)簽,而是進(jìn)一步通過環(huán)境信息披露深入研究和評(píng)估債券的綠色程度及綠色屬性(祁懷錦和劉斯琴,2021)。換言之,投資者會(huì)進(jìn)一步關(guān)注和分析不同性質(zhì)的綠色信息可能傳遞的異質(zhì)性信號(hào),并據(jù)此進(jìn)行投資決策。尤其是我國債券投資者主要為機(jī)構(gòu)投資者(林晚發(fā)等,2021),他們更有能力對(duì)不同性質(zhì)的綠色信息進(jìn)行分析與評(píng)估,通過獲取其中所傳遞的不同信號(hào)進(jìn)行投資決策。因此,在債券市場(chǎng)中,不同類型綠色信息披露可能產(chǎn)生不同的定價(jià)效應(yīng),應(yīng)對(duì)其進(jìn)一步區(qū)分以深入探討綠色信息披露的經(jīng)濟(jì)后果及其作用機(jī)制。鑒于此,本文以我國A 股上市公司在2015 ~2020 年發(fā)行的非綠色信用債為研究對(duì)象,運(yùn)用Python 軟件識(shí)別并獲取發(fā)債企業(yè)債券募集說明書中披露的綠色項(xiàng)目文本信息,并根據(jù)其內(nèi)容和性質(zhì)將其分為綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”兩大類,通過實(shí)證檢驗(yàn)考察異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響及其作用機(jī)制。

      本文的邊際貢獻(xiàn)包括:第一,在當(dāng)前綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略不斷深化的現(xiàn)實(shí)背景下,以企業(yè)重要的直接融資渠道債券市場(chǎng)為研究對(duì)象,探討了發(fā)債企業(yè)異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響,其研究結(jié)論為企業(yè)如何完善綠色信息披露、提高債券定價(jià)效率、優(yōu)化債券市場(chǎng)資源配置提供了重要政策啟示。第二,豐富和拓展了綠色信息披露經(jīng)濟(jì)后果的研究。本文從債券發(fā)行定價(jià)視角考察了異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露所產(chǎn)生的不同定價(jià)效應(yīng),結(jié)果表明不同類型的綠色項(xiàng)目信息披露會(huì)產(chǎn)生不同的債券定價(jià)效應(yīng),因此本研究為綠色信息披露可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第三,深化和拓展了債券發(fā)行定價(jià)影響因素的研究。現(xiàn)有文獻(xiàn)少有研究債券募集說明書中綠色信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響,而本文正致力于此。同時(shí),不同于既有文獻(xiàn)從整體環(huán)境信息披露視角進(jìn)行的研究,本文根據(jù)所披露的綠色項(xiàng)目性質(zhì)將其分為綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”兩大類分別進(jìn)行探討,有助于更深刻地厘清綠色信息披露影響債券發(fā)行定價(jià)的作用機(jī)理,對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了有益補(bǔ)充。

      二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

      (一)文獻(xiàn)回顧

      信息不對(duì)稱在債券定價(jià)中扮演著重要角色(Ding等,2022),已有越來越多的文獻(xiàn)從信息披露視角對(duì)債券發(fā)行定價(jià)展開了研究。在會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量方面,周宏等(2014)研究發(fā)現(xiàn),應(yīng)計(jì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量會(huì)顯著影響我國債券市場(chǎng)定價(jià)。在信息披露行為方面,方紅星等(2013)、Chen 等(2021)指出,公司的自愿性信息披露行為會(huì)影響債券信用利差,如自愿披露正面意見的內(nèi)控鑒證報(bào)告或內(nèi)含價(jià)值報(bào)告的公司債券信用利差較低。在風(fēng)險(xiǎn)信息披露方面,部分研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息披露與CDS 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)相關(guān)(Chiu 等,2018;Donovan 等,2021)。同時(shí),吳武清等(2021)通過債券募集說明書中文本分析的證據(jù)指出,風(fēng)險(xiǎn)信息披露會(huì)影響債券發(fā)行信用利差,風(fēng)險(xiǎn)信息披露得越多,債券發(fā)行信用利差就越高。在文本信息披露特征方面,Bonsall 和Miller(2017)發(fā)現(xiàn),財(cái)務(wù)信息披露的可讀性越差,企業(yè)債券評(píng)級(jí)越低,同時(shí)債務(wù)資本成本越高。林晚發(fā)等(2021)發(fā)現(xiàn),債券募集說明書語調(diào)的負(fù)面程度越高,債券發(fā)行信用利差也越高。在環(huán)境信息披露方面,常瑩瑩和曾泉(2019)利用企業(yè)環(huán)境信息透明度總得分進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)環(huán)境信息透明度會(huì)通過影響企業(yè)信用評(píng)級(jí)而降低公司債券融資成本。周宏等(2016)以企業(yè)是否自愿披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告和社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露項(xiàng)目總得分衡量企業(yè)社會(huì)責(zé)任情況,研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任信息能有效降低債券信用利差。武恒光和王守海(2016)在運(yùn)用內(nèi)容分析法評(píng)估出樣本公司環(huán)境信息總得分后,通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn),環(huán)境信息披露與債券信用利差關(guān)系復(fù)雜,債券投資者會(huì)區(qū)分環(huán)境信息披露的“告白”或“辯白”行為,并分別給予正向和負(fù)向回應(yīng)。

      現(xiàn)有研究已提供較多證據(jù)表明信息披露是影響債券定價(jià)的重要因素,這也為本文分析提供了良好的理論基礎(chǔ)。但目前直接探討綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)的研究非常有限,即便與本文研究議題最相關(guān)的環(huán)境信息披露視角,也主要是從整體環(huán)境信息披露層面進(jìn)行討論,尚未深入環(huán)境信息披露內(nèi)容層面探討異質(zhì)性信息披露可能產(chǎn)生的不同經(jīng)濟(jì)后果。因此,對(duì)于異質(zhì)性綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)問題仍有待進(jìn)一步研究。

      (二)理論分析與研究假設(shè)

      1.異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息的劃分。中國金融學(xué)會(huì)綠色金融專業(yè)委員會(huì)于2015 年發(fā)布了《綠色債券支持項(xiàng)目目錄(2015 年版)》(簡(jiǎn)稱《目錄》)。這是我國第一份關(guān)于綠色債券界定與分類的文件,也是我國最早較為詳細(xì)列示和界定綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的權(quán)威性文件。自《目錄》發(fā)布以來,對(duì)于其中所包含的綠色項(xiàng)目信息,不僅在我國綠色債券募集說明書中被要求強(qiáng)制披露,而且在許多非綠色債券發(fā)行主體的債券募集說明書中也進(jìn)行了自愿披露。

      《目錄》共包括節(jié)能、資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化六大類綠色項(xiàng)目。本文參考Sautner 等(2023)、吳育輝等(2022)的研究,將六大類綠色項(xiàng)目劃分為兩種類型:“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”。具體而言,Sautner等(2023)將氣候風(fēng)險(xiǎn)信息分為機(jī)會(huì)、監(jiān)管和物理三種類型。吳育輝等(2022)同樣將碳信息披露劃分為機(jī)會(huì)、監(jiān)管、物理三大類。其中:“機(jī)會(huì)”類信息主要包括“可再生資源”“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”“新能源”“電動(dòng)汽車”“太陽能”“風(fēng)能”等關(guān)鍵詞,與《目錄》中資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源類項(xiàng)目一致,故本文將這三類綠色項(xiàng)目劃分為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目;而“監(jiān)管”類信息主要包括“減少排放”“能源監(jiān)管”“空氣污染”“污染防治”“污水處理”“生態(tài)環(huán)境部”“綠水青山”等關(guān)鍵詞,與《目錄》中節(jié)能、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化類項(xiàng)目一致,故本文將這三類項(xiàng)目劃分為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目①。

      本文認(rèn)為,由于綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”項(xiàng)目具有不同的屬性與特征,其傳遞的信息會(huì)存在差異,因此當(dāng)債券募集說明書中披露不同類型的綠色項(xiàng)目信息時(shí)可能存在不同的定價(jià)效應(yīng)。

      2.綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的影響效應(yīng)??傮w而言,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于傳遞企業(yè)把握綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展機(jī)遇、企業(yè)價(jià)值不斷提升的積極信號(hào)。首先,企業(yè)從事與清潔交通、清潔能源、資源節(jié)約與循環(huán)利用等“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目相關(guān)的綠色活動(dòng)能夠彰顯其堅(jiān)持綠色低碳發(fā)展的良好綠色形象。隨著“綠水青山”可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和生態(tài)文明建設(shè)的不斷推進(jìn),投資者的“綠色”投資理念正逐漸形成(楊廣青等,2020),公眾的綠色意識(shí)在逐步增強(qiáng)和深化(周文斌和趙素芳,2023),無論投資者、債權(quán)人、客戶還是其他社會(huì)公眾,都將越來越青睞和關(guān)注綠色低碳型企業(yè)。因此,具有良好綠色形象的企業(yè)會(huì)獲得更多投資者、債權(quán)人、客戶和其他利益相關(guān)者的支持,進(jìn)而有利于促進(jìn)企業(yè)發(fā)展、提高企業(yè)價(jià)值。其次,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目還能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造更多的未來增值收益,進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)價(jià)值提升。綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目的投產(chǎn)通常能夠降低企業(yè)經(jīng)營成本,提高生產(chǎn)效率,創(chuàng)造更多增值收益。例如:在資源節(jié)約與循環(huán)利用項(xiàng)目方面,寧夏靈武市郝家橋鎮(zhèn)通過將秸稈等農(nóng)業(yè)廢棄物循環(huán)利用,變廢為寶,加工成草袋、草簾、草墊等多種產(chǎn)品,并將其廣泛用于農(nóng)業(yè)、鐵路運(yùn)輸、石油石化等領(lǐng)域,創(chuàng)造出額外增值收益;對(duì)于水電、風(fēng)能、太陽能等清潔能源項(xiàng)目,其投產(chǎn)使用不僅不會(huì)排放污染物,而且還能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)(徐斌等,2019)。由此可見,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目能夠有效發(fā)揮前端預(yù)防功能,促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行清潔生產(chǎn)和改進(jìn)綠色工藝技術(shù),進(jìn)而提高企業(yè)資源生產(chǎn)利用率(萬攀兵等,2021),促進(jìn)企業(yè)價(jià)值提升。

      綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露傳遞出企業(yè)通過樹立良好綠色形象和創(chuàng)造更多增值收益來提升企業(yè)價(jià)值的積極信號(hào),當(dāng)債券投資者感知到上述積極信號(hào)后,將對(duì)債券投資具有更樂觀的預(yù)期,其所要求的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)也將相應(yīng)下降,進(jìn)而有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。上述作用過程見圖1。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

      圖1 異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響機(jī)制

      H1a:綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。

      3.綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的影響效應(yīng)。綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目主要包括企業(yè)因受到環(huán)境監(jiān)管而在污染防治、生態(tài)修復(fù)等方面應(yīng)當(dāng)履行的社會(huì)責(zé)任和需開展的綠色活動(dòng)。因此,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露意味著發(fā)債企業(yè)正面臨著一定的環(huán)境監(jiān)管。而相關(guān)研究認(rèn)為,環(huán)境監(jiān)管通常易引發(fā)較大的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致企業(yè)當(dāng)前和未來現(xiàn)金流存在較大不確定性,進(jìn)而使得企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加(楊潔等,2020;關(guān)曉宇等,2023)。一方面,環(huán)境監(jiān)管可能使企業(yè)發(fā)生額外的環(huán)境訴訟和處罰成本,從而影響其盈利能力和現(xiàn)金流量,進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)償債能力下降、違約風(fēng)險(xiǎn)增加(周志方等,2017)。另一方面,企業(yè)因環(huán)境規(guī)制和監(jiān)督而被動(dòng)進(jìn)行的污染防治等環(huán)境治理行為,還會(huì)導(dǎo)致其發(fā)生額外支出,從而增加經(jīng)營成本和現(xiàn)金流出,進(jìn)而產(chǎn)生更大的違約風(fēng)險(xiǎn)(張國清等,2020)。由此可見,環(huán)境監(jiān)管所帶來的環(huán)境訴訟和處罰成本以及大量的環(huán)境治理成本均可能導(dǎo)致企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加。因此,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能傳遞出企業(yè)正面臨較大環(huán)境監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn),易引發(fā)更大違約風(fēng)險(xiǎn)的消極信號(hào)(吳育輝等,2022)。進(jìn)一步地,隨著企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的增加,投資者將要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)作為補(bǔ)償(王凱等,2023;蘇潔和王勇,2023;張雪瑩和王玉琳,2023),進(jìn)而可能導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。

      綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能傳遞出企業(yè)因受環(huán)境監(jiān)管而導(dǎo)致其違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào),當(dāng)債券投資者感知到這一負(fù)面風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)時(shí),會(huì)要求更高的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。據(jù)此,本文提出如下假設(shè):

      H1b:綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露有助于提高債券發(fā)行定價(jià)。

      上述作用過程見圖1。

      三、研究設(shè)計(jì)

      (一)樣本選取與數(shù)據(jù)來源

      本文選取我國A 股上市公司在2015 ~2020 年發(fā)行且有公開披露債券募集說明書的信用債為初始樣本,并按照如下步驟獲篩選樣本:(1)剔除所有金融行業(yè)的債券—年度觀測(cè)值;(2)由于利率類型為“累進(jìn)利率”的債券,其后續(xù)利率會(huì)發(fā)生變化,故發(fā)行利率無法代表其真實(shí)定價(jià),因此繼續(xù)剔除利率類型為“累進(jìn)利率”的債券—年度觀測(cè)值;(3)剔除債券類型為“城投債”的債券—年度觀測(cè)值;(4)剔除主要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或公司治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)缺失的債券—年度觀測(cè)值;(5)剔除樣本為綠色信用債的債券—年度觀測(cè)值②。最終,得到4276個(gè)債券—年度觀測(cè)值。

      本文的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、公司債券特征數(shù)據(jù)主要來自Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫;債券募集說明書中的綠色項(xiàng)目文本信息通過Python軟件收集獲取。為了克服極端值的影響,對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行了上下1%水平的縮尾處理。本文主要運(yùn)用STATA軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

      (二)主要變量定義

      1.債券發(fā)行信用利差。本文因變量為債券發(fā)行信用利差(Spread),用以衡量債券發(fā)行定價(jià)水平。借鑒周宏等(2014)、林晚發(fā)等(2021)的研究,債券發(fā)行信用利差為債券發(fā)行時(shí)票面利率與同期發(fā)行的同期限國債收益率之差,計(jì)算公式如下:Spreadt,T=(BRt,T-NRt,T)×100。其中,Spread 表示起息日期為t時(shí)刻的T年期債券的發(fā)行信用利差,BR表示該債券的票面利率,NR表示t時(shí)刻的T年期國債收益率。對(duì)于極少部分缺失起息日期數(shù)據(jù)的債券,用債券募集說明書的公告日期代替。由于長(zhǎng)期國債的期限大部分為整數(shù)年,對(duì)于沒有匹配到相同期限國債收益率的信用債,采用線性插值法進(jìn)行計(jì)算。

      2.綠色“機(jī)會(huì)型”和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露。為衡量債券募集說明書中綠色項(xiàng)目信息披露,本文借鑒目前量化文本分析方法,根據(jù)政策文件建立綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞,然后運(yùn)用Python 軟件對(duì)債券募集說明書進(jìn)行文本分析,即辨別文本是否包含識(shí)別詞。在此基礎(chǔ)上,建立虛擬變量衡量債券募集說明書中是否披露了各類綠色項(xiàng)目文本信息。具體按照以下步驟度量綠色“機(jī)會(huì)型”和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露變量。

      (1)確定識(shí)別綠色項(xiàng)目信息的依據(jù)文件。《目錄》是最早較為詳細(xì)列示和界定綠色項(xiàng)目的權(quán)威性文件,對(duì)企業(yè)綠色項(xiàng)目的投資和開展具有較強(qiáng)的導(dǎo)向作用。而這些綠色項(xiàng)目的投入是企業(yè)未來進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型和環(huán)境治理的主要方向,較多的非綠色債券發(fā)行主體均以此為依據(jù)在其債券募集說明書中主動(dòng)披露了《目錄》中所包含的綠色項(xiàng)目信息。同時(shí),通過人工閱讀和比較其他涉及描述綠色項(xiàng)目的相關(guān)政策文件,包括《綠色信貸指引》《綠色債券發(fā)行指引》《綠色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》等,發(fā)現(xiàn)《目錄》中包含的可供提取的識(shí)別詞較多,因此將該文件中的綠色項(xiàng)目信息作為綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞提取的主要依據(jù)。

      (2)確定綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞。首先根據(jù)《目錄》初步設(shè)置綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞,然后使用Python軟件對(duì)識(shí)別詞的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行測(cè)試,再結(jié)合人工判斷,對(duì)其中不具代表性的識(shí)別詞進(jìn)行剔除,主要包括匹配程度比較低(如有歧義)的識(shí)別詞,最終得到研究所用的綠色項(xiàng)目信息識(shí)別詞列表。為更準(zhǔn)確地抓取債券募集說明書中的綠色項(xiàng)目文本信息,本文最終確定的識(shí)別詞包括一級(jí)識(shí)別詞和二級(jí)識(shí)別詞。其中,一級(jí)識(shí)別詞用于識(shí)別綠色項(xiàng)目的基本內(nèi)容,二級(jí)識(shí)別詞用于識(shí)別綠色項(xiàng)目的生產(chǎn)制造或建設(shè)運(yùn)營等性態(tài)(如整車制造、設(shè)施建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營等識(shí)別詞)。只有當(dāng)句子中同時(shí)包含兩級(jí)識(shí)別詞時(shí),才能判定該句中披露了綠色項(xiàng)目信息。例如,《目錄》對(duì)“4.6新能源汽車”項(xiàng)目的具體說明為,“指電動(dòng)汽車、燃料電池汽車、天然氣燃料汽車等新能源汽車整車制造、電動(dòng)機(jī)制造、儲(chǔ)能裝置制造以及其他零部件和配件制造”。相應(yīng)地,本文對(duì)該項(xiàng)目所確定的一級(jí)識(shí)別詞為“電動(dòng)汽車”“燃料電池汽車”“天然氣燃料汽車”“新能源汽車”等,二級(jí)識(shí)別詞為“整車制造”“電動(dòng)機(jī)制造”“儲(chǔ)能裝置制造”等。只有當(dāng)句子同時(shí)包含上述兩級(jí)識(shí)別詞時(shí),才能判定該句披露了《目錄》中關(guān)于新能源汽車的綠色項(xiàng)目信息③。

      (3)定義綠色項(xiàng)目信息披露變量。以所確定的綠色項(xiàng)目信息識(shí)別詞列表為基礎(chǔ),利用Python 軟件對(duì)債券募集說明書進(jìn)行文本分析,并構(gòu)建是否包含各類綠色項(xiàng)目文本信息的變量。與資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源項(xiàng)目相關(guān)的文本信息為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息,用G_OPP 表示。如果債券募集說明書中披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目文本信息,則G_OPP 賦值為1,否則為0。與節(jié)能、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化這三類項(xiàng)目相關(guān)的文本信息為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息,用G_REG 表示。如果債券募集說明書中披露了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息,則G_REG賦值為1,否則為0。

      3.控制變量。參考已有研究,本文對(duì)其他可能影響債券發(fā)行信用利差的公司特征變量和債券特征變量進(jìn)行了控制,同時(shí)還考慮了年度(YEAR)、行業(yè)(INDUS)和省份(PRO)因素的固定效應(yīng)。在統(tǒng)計(jì)分析中,為緩解反向因果所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題,將所有公司層面財(cái)務(wù)變量取滯后一期值。

      變量定義如表1所示。

      表1 變量定義

      (三)模型設(shè)計(jì)

      為檢驗(yàn)H1a和H1b,本文設(shè)計(jì)回歸模型(1)如下:

      其中,Spread 為債券發(fā)行信用利差,G_OPP 為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露,G_REG為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露。如果α1顯著為負(fù),說明債券綠色項(xiàng)目信息披露將對(duì)債券發(fā)行定價(jià)產(chǎn)生抑制效應(yīng),即綠色項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià);如果α1顯著為正,說明債券綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)具有正向影響,綠色項(xiàng)目信息披露將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。

      四、實(shí)證結(jié)果分析

      (一)描述性統(tǒng)計(jì)

      表2 報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2 可知,非綠色債券發(fā)行信用利差最大值為4.91,最小值為-0.59,均值為1.42,標(biāo)準(zhǔn)差為1.15,說明不同非綠色債券之間的發(fā)行信用利差存在較大差異。從綠色項(xiàng)目信息披露情況來看:G_OPP的均值為0.21,說明有21%的非綠色債券募集說明書披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目文本信息;G_REG 的均值為0.47,說明有47%的非綠色債券募集說明書披露了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目文本信息。其他變量結(jié)果均與前期研究保持一致。

      表2 描述性統(tǒng)計(jì)

      (二)基本回歸結(jié)果

      模型(1)的回歸結(jié)果如表3 所示??梢钥闯觯瑹o論是否控制年度、行業(yè)和省份的固定效應(yīng),G_OPP 的回歸系數(shù)均顯著為負(fù),而G_REG的回歸系數(shù)均顯著為正。這說明債券募集說明書中的綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露顯著降低了債券發(fā)行信用利差,導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)下降,與H1a 預(yù)測(cè)一致。而債券募集說明書的綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露則顯著提高了債券發(fā)行信用利差,導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高,與H1b預(yù)測(cè)一致。

      表3 綠色項(xiàng)目文本信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響

      (三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      1.內(nèi)生性檢驗(yàn)。本文的回歸結(jié)果可能會(huì)受到某些不可觀測(cè)因素的影響,針對(duì)遺漏某些不可觀測(cè)因素可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,參照王光遠(yuǎn)和鄭曉宇(2019)的做法,通過安慰劑測(cè)試進(jìn)行檢驗(yàn)。具體做法為:運(yùn)用計(jì)算機(jī)隨機(jī)化自變量綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露(G_OPP),然后將其與因變量和控制變量組合,再對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸。對(duì)上述隨機(jī)過程重復(fù)1000次后得到估計(jì)結(jié)果的t值分布,如圖2所示。同理,按照上述方法對(duì)自變量綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露(G_OPP)進(jìn)行隨機(jī)化處理后,其估計(jì)結(jié)果的t值分布如圖3 所示??梢钥吹剑S機(jī)化處理后G_OPP 和G_REG 回歸結(jié)果的t 值均集中在0 附近,而基準(zhǔn)回歸結(jié)果的t 值顯著異于0(如圖中實(shí)直線所示),說明因變量未受到其他不可觀測(cè)因素的顯著影響。

      圖2 隨機(jī)化G_OPP后的t值分布

      圖3 隨機(jī)化G_REG后的t值分布

      針對(duì)因遺漏變量可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題,本文進(jìn)一步采用傾向得分匹配法(PSM)進(jìn)行檢驗(yàn)。首先,將披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息的債券作為處理組(Treated),按照上市公司企業(yè)現(xiàn)金流(Cashflow)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、流動(dòng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率(Cur)、營業(yè)收入增長(zhǎng)率(Gro)、公司年齡(Age)等進(jìn)行1∶3的最近鄰匹配。其次,將披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的債券作為處理組(Treated),按照上市公司企業(yè)現(xiàn)金流(Cashflow)、凈資產(chǎn)收益率(Roe)、流動(dòng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率(Cur)、營業(yè)收入增長(zhǎng)率(Gro)、公司年齡(Age)等進(jìn)行1∶3 的最近鄰匹配。經(jīng)匹配后的樣本對(duì)模型(1)進(jìn)行重新回歸,如表4第(1)列和第(2)列所示,其結(jié)果與前文回歸一致,說明排除遺漏變量因素后,G_OPP 和G_REG 仍然能對(duì)債券發(fā)行定價(jià)產(chǎn)生顯著影響。

      表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先,重新度量債券發(fā)行信用利差。本文參考紀(jì)志宏和曹媛媛(2017)的研究,利用國開債代替國債重新計(jì)算債券發(fā)行信用利差,對(duì)被解釋變量進(jìn)行替換后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn),結(jié)果如表4第(3)列和第(4)列所示,所得回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。其次,剔除部分樣本。考慮到部分債券募集說明書中同時(shí)披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息,進(jìn)而可能會(huì)產(chǎn)生抵消效應(yīng)而影響檢驗(yàn)結(jié)果。為了減少此類“噪音”,本文對(duì)僅披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息與未披露綠色項(xiàng)目信息的子樣本以及僅披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息與未披露綠色項(xiàng)目信息的子樣本分別進(jìn)行回歸,結(jié)果如表4第(5)列和第(6)列所示,其回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。最后,添加控制變量。為了緩解因遺漏變量而導(dǎo)致結(jié)論出現(xiàn)偏誤的問題,參照前期研究,本文在模型(1)的基礎(chǔ)上添加以下變量進(jìn)行控制:債券發(fā)行是否由“四大”審計(jì)(Top4);債券是否為含權(quán)債(Convert);發(fā)債上市公司所在省份年度市場(chǎng)化指數(shù)(Market)。添加控制變量后的回歸結(jié)果如表4第(7)列和第(8)列所示,可以看到回歸結(jié)果與前文保持一致。

      五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

      (一)綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

      綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于向債券投資者傳遞企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào),因此投資者要求的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降,進(jìn)而有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。為檢驗(yàn)綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露降低債券發(fā)行定價(jià)的作用機(jī)制,構(gòu)建如下模型:

      其中:Tobinqi,t+1為t+1期企業(yè)價(jià)值,同時(shí)控制了第t期企業(yè)層面變量。

      回歸結(jié)果如表5第(1)列所示。可以看出,G_OPP對(duì)t+1 期企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正,說明在債券募集說明書中披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息的企業(yè),其未來價(jià)值更高。因此,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于傳遞企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào),當(dāng)投資者捕捉到這一信號(hào)時(shí),將會(huì)要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),進(jìn)而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)降低。

      表5 綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

      同時(shí),作為對(duì)比分析,本文也檢驗(yàn)了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露對(duì)未來企業(yè)價(jià)值的影響,回歸結(jié)果如表5第(2)列所示??梢钥闯?,G_REG對(duì)企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),說明披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的債券未來價(jià)值更低。這既從側(cè)面證明了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露未發(fā)揮綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露提升企業(yè)價(jià)值的作用,也為后文分析綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制做了較好的鋪墊與映襯。

      (二)綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

      根據(jù)前文理論分析,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能向債券投資者傳遞發(fā)債企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào),從而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。為對(duì)此作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn),本文參考溫忠麟和葉寶娟(2014)的研究,構(gòu)建中介效應(yīng)模型(3)和(4)。在此檢驗(yàn)中,關(guān)鍵是對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。由于信用評(píng)級(jí)能夠揭示違約風(fēng)險(xiǎn)(王凱等,2023),如較低的信用評(píng)級(jí)意味著較高的違約風(fēng)險(xiǎn)(吳育輝等,2023;蘇潔和王勇,2023),因此,本文參考張景淇等(2022)的研究,用發(fā)債主體信用評(píng)級(jí)水平衡量其違約風(fēng)險(xiǎn)大小,用Rating表示,并從BBB ~AAA級(jí)依次賦值為0 ~9。Rating 值越低,表示發(fā)債主體的信用評(píng)級(jí)越低,相應(yīng)違約風(fēng)險(xiǎn)越高。

      模型(1)、模型(3)和模型(4)的回歸結(jié)果如表6 第(1)~(3)列所示。采用Ologit 模型對(duì)模型(3)進(jìn)行回歸后,G_REG 對(duì)Rating 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),說明披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的企業(yè)信用評(píng)級(jí)越低,違約風(fēng)險(xiǎn)越大;而Rating 對(duì)Spread 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù),說明企業(yè)信用評(píng)級(jí)越低(違約風(fēng)險(xiǎn)越高),債券信用利差越大。綜合上述結(jié)果可知,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露傳遞出企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)提高的消極信號(hào),而較高的違約風(fēng)險(xiǎn)又進(jìn)一步導(dǎo)致投資者提高了債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。因此,與前文推測(cè)一致,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露通過傳遞企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)提高的負(fù)面信息而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)上升。

      表6 綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

      同時(shí),作為對(duì)比分析,本文還檢驗(yàn)了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露是否會(huì)影響企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致債券信用利差發(fā)生變化,結(jié)果如表6 第(4)~(6)列所示??梢钥闯?,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露并未顯著降低企業(yè)信用評(píng)級(jí)水平,說明與綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露不同,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息沒有傳遞出違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信息從而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)上升。由此,也從側(cè)面證明了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目與綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的不同作用路徑。

      六、異質(zhì)性分析

      (一)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

      國有企業(yè)發(fā)行的債券享有政府為其進(jìn)行隱性擔(dān)保的先天優(yōu)勢(shì)(方紅星等,2013),其債券違約概率通常低于非國有企業(yè)(羅朝陽和李雪松,2020)。相關(guān)研究表明,國有企業(yè)發(fā)行的債券信用評(píng)級(jí)更高(林晚發(fā)等,2017)。因此,投資者可能認(rèn)為國有企業(yè)發(fā)行的債券帶來損失的概率更低(周聰和張宗新,2021),進(jìn)而對(duì)其發(fā)行的債券要求更低的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

      為檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響,本文將發(fā)債企業(yè)分為國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組,再對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸,結(jié)果如表7所示??梢钥闯觯壕G色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的抑制效應(yīng)在國有企業(yè)中顯著,在非國有企業(yè)中不顯著;綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露在國有企業(yè)和非國有企業(yè)中都會(huì)導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)顯著提高,但在國有企業(yè)中提高的幅度小于非國有企業(yè)。上述結(jié)果表明,國有企業(yè)因享有政府的隱性擔(dān)保使得債券投資者對(duì)債券違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期更低,進(jìn)而要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),最終導(dǎo)致國有企業(yè)中綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng),同時(shí)綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的幅度也更小。

      表7 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

      (二)企業(yè)綠色創(chuàng)新能力的影響

      企業(yè)綠色創(chuàng)新獲得成功后有助于提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力(Albort-Morant 等,2016),進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和價(jià)值增長(zhǎng)。劉柏和王馨竹(2021)的研究表明,企業(yè)綠色創(chuàng)新提高了股票收益,因?yàn)榫G色專利不僅能為企業(yè)帶來環(huán)境效益,也能通過擴(kuò)大企業(yè)的綠色產(chǎn)品市場(chǎng)和拓展綠色商業(yè)合作關(guān)系來提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,而綠色創(chuàng)新所帶來的這些長(zhǎng)期價(jià)值將提高市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的預(yù)期,進(jìn)而促進(jìn)股票收益增加。由此可見,企業(yè)綠色創(chuàng)新能力越強(qiáng),市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的未來發(fā)展就越樂觀,此時(shí)投資者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求可能更低。

      為檢驗(yàn)企業(yè)不同綠色創(chuàng)新能力產(chǎn)生的影響,本文以企業(yè)當(dāng)年綠色專利申請(qǐng)數(shù)加1 的自然對(duì)數(shù)衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新能力,再根據(jù)各年綠色創(chuàng)新能力均值進(jìn)行分組:如果企業(yè)綠色創(chuàng)新能力高于當(dāng)年均值,則為綠色創(chuàng)新能力高組;否則為綠色創(chuàng)新能力低組。分組之后對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸結(jié)果如表8 所示。對(duì)于綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露而言,在綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)中,其回歸結(jié)果顯著為負(fù);但在綠色創(chuàng)新能力較低的企業(yè)中,其回歸結(jié)果不顯著。對(duì)于綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露,在兩組中的回歸系數(shù)均顯著為正,但在綠色創(chuàng)新能力較高組中的回歸系數(shù)低于綠色創(chuàng)新能力較低組。上述結(jié)果表明,企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新能力能夠增加投資者對(duì)企業(yè)未來發(fā)展的信心,進(jìn)而降低投資者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求,最終導(dǎo)致在綠色創(chuàng)新能力更強(qiáng)的企業(yè)中,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露顯著降低了債券發(fā)行定價(jià),同時(shí)綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的程度更低。

      表8 綠色創(chuàng)新能力的影響

      (三)是否屬于重污染行業(yè)的影響

      重污染行業(yè)是主要的環(huán)境污染來源(崔廣慧和姜英兵,2019;蔡春等,2021),尤其受到政府、社會(huì)公眾和投資者等利益相關(guān)者的高度關(guān)注。同時(shí),相關(guān)研究表明,重污染企業(yè)環(huán)境信息披露所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果與非重污染企業(yè)存在一定的異質(zhì)性。例如,祝樹金等(2022)的研究表明,在高污染行業(yè)或地區(qū)中,環(huán)境信息公開程度的提高導(dǎo)致企業(yè)環(huán)境成本增加的程度更高。因此,在重污染行業(yè)與非重污染行業(yè)中,債券綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)其發(fā)行定價(jià)的影響也可能存在差異。

      為檢驗(yàn)企業(yè)是否屬于重污染行業(yè)所產(chǎn)生的影響,本文參考潘愛玲等(2019)的做法,將樣本企業(yè)分為重污染行業(yè)和非重污染行業(yè)。分組后對(duì)模型(1)的回歸結(jié)果匯報(bào)于表9??梢钥闯?,在重污染行業(yè)中,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的抑制效應(yīng)在1%的水平上顯著,而在非重污染行業(yè)中不顯著。這說明相對(duì)于非重污染企業(yè),重污染企業(yè)進(jìn)行機(jī)會(huì)型綠色轉(zhuǎn)型和發(fā)展會(huì)被投資者認(rèn)為是更大的“利好”消息,因此投資者對(duì)債券要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)會(huì)更低,進(jìn)而表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)。對(duì)于綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露,在重污染行業(yè)中將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)更大幅度地增加,說明投資者認(rèn)為重污染行業(yè)會(huì)比非重污染行業(yè)投入更多的環(huán)境治理成本,產(chǎn)生更多的現(xiàn)金流出,進(jìn)而對(duì)債券要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

      表9 是否屬于重污染行業(yè)的影響

      七、研究結(jié)論與啟示

      (一)研究結(jié)論

      在綠色可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)不斷深入推進(jìn)的背景下,本文結(jié)合非綠色債券募集說明書主動(dòng)披露綠色項(xiàng)目信息的現(xiàn)實(shí)情況,運(yùn)用文本分析法實(shí)證檢驗(yàn)了兩類不同的綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響,得出以下結(jié)論:第一,債券募集說明書中綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià),而綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。第二,機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn):綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露降低債券發(fā)行定價(jià)的原因在于,綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息傳遞出企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào),進(jìn)而使投資者對(duì)債券所要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降,最終降低債券發(fā)行定價(jià);綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的原因在于,綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息傳遞出企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào),最終使得債券投資者要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià),從而提高債券發(fā)行定價(jià)。第三,異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn):綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露抑制債券發(fā)行定價(jià)的效應(yīng)僅在國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)和屬于重污染行業(yè)的企業(yè)中顯著;綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的幅度在國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)中更小,而在重污染行業(yè)中提高的幅度更大。

      (二)啟示

      對(duì)于監(jiān)管層而言,本文研究結(jié)論的啟示在于:第一,債券綠色信息披露具有債券定價(jià)效應(yīng),相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)盡快制定政策文件規(guī)范債券的綠色信息披露,充分發(fā)揮綠色信息披露的定價(jià)效應(yīng)功能。第二,市場(chǎng)會(huì)對(duì)綠色信息的不同披露內(nèi)容進(jìn)行解讀,進(jìn)而產(chǎn)生不同的定價(jià)效應(yīng)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)此充分關(guān)注,合理引導(dǎo)債券投資者對(duì)綠色信息進(jìn)行正確解讀,有效發(fā)揮綠色信息披露的信息傳遞效應(yīng)。第三,發(fā)債企業(yè)是否屬于國有企業(yè)、是否具有較強(qiáng)綠色創(chuàng)新能力以及是否屬于重污染行業(yè)均會(huì)影響各類綠色項(xiàng)目信息披露的定價(jià)效應(yīng),監(jiān)管機(jī)構(gòu)在制定相關(guān)政策時(shí)應(yīng)考慮企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、綠色創(chuàng)新能力和污染程度的影響。

      對(duì)于企業(yè)而言,本文研究結(jié)論提供的管理建議包括:第一,債券投資者會(huì)較理性地分析和解讀債券募集說明書中所披露的綠色信息,企業(yè)在進(jìn)行相關(guān)綠色信息披露時(shí)需謹(jǐn)慎和嚴(yán)謹(jǐn),充分評(píng)估所披露的綠色信息可能傳遞的價(jià)值信號(hào)。第二,企業(yè)綠色聲譽(yù)的提高以及機(jī)會(huì)型綠色發(fā)展會(huì)被市場(chǎng)認(rèn)為是能夠提升企業(yè)未來價(jià)值的積極信號(hào),投資者將要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)而有助于降低企業(yè)債券融資成本;而環(huán)境處罰和污染治理投入等則會(huì)被市場(chǎng)認(rèn)為是導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流出并提高違約風(fēng)險(xiǎn)的消極信號(hào),投資者會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)而導(dǎo)致債券融資成本上升。因此,企業(yè)為降低債券融資成本,應(yīng)積極主動(dòng)向機(jī)會(huì)型綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型發(fā)展。第三,對(duì)于非國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較弱以及重污染企業(yè),應(yīng)更加重視綠色轉(zhuǎn)型和綠色效益的提升,通過有效的綠色信息披露引導(dǎo)投資者合理定價(jià),降低企業(yè)債券融資成本。

      【注 釋】

      ①需要說明的是,Sautner 等(2023)和吳育輝等(2022)兩篇文獻(xiàn)中的物理類信息在《目錄》中鮮有直接涉及,故本文研究未涉及物理類綠色項(xiàng)目信息。

      ②由于綠色債券在綠色信息披露方面有更加嚴(yán)格和特殊的要求,如對(duì)于本文所研究的《目錄》而言,綠色債券需在其募集說明書中對(duì)相關(guān)綠色項(xiàng)目進(jìn)行強(qiáng)制性披露。因此,為更有效檢驗(yàn)發(fā)債企業(yè)主動(dòng)披露綠色項(xiàng)目信息的定價(jià)效應(yīng),本文在此剔除綠色債券樣本。

      ③如果句子中只包含一級(jí)識(shí)別詞,則并不能直接判定該句披露了新能源汽車的綠色項(xiàng)目信息,比如該句可能僅僅是描述新能源汽車的銷售情況。因此,需將一級(jí)識(shí)別詞和二級(jí)識(shí)別詞同時(shí)抓取,才能更準(zhǔn)確更有效地識(shí)別綠色項(xiàng)目文本信息。

      【 主要參考文獻(xiàn)】

      常瑩瑩,曾泉.環(huán)境信息透明度與企業(yè)信用評(píng)級(jí)——基于債券評(píng)級(jí)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究,2019(5):132 ~151.

      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(jià)——來自中國資本市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].金融研究,2013(4):170 ~182.

      林晚發(fā),方梅,沈宇航.債券募集說明書文本信息與債券發(fā)行定價(jià)[J].管理科學(xué),2021(4):19 ~34.

      林晚發(fā),何劍波,周暢,張忠誠.“投資者付費(fèi)”模式對(duì)“發(fā)行人付費(fèi)”模式評(píng)級(jí)的影響:基于中債資信評(píng)級(jí)的實(shí)驗(yàn)證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究,2017(9):62 ~68+97.

      潘愛玲,劉昕,邱金龍,申宇.媒體壓力下的綠色并購能否促使重污染企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性轉(zhuǎn)型[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2019(2):174 ~192.

      祁懷錦,劉斯琴.中國債券市場(chǎng)存在綠色溢價(jià)嗎[J].會(huì)計(jì)研究,2021(11):131 ~148.

      王光遠(yuǎn),鄭曉宇.政府審計(jì)移送對(duì)司法效率的影響[J].審計(jì)研究,2019(4):11 ~19.

      王凱,丁寧,趙靜靜.城投公司ESG表現(xiàn)如何影響債券信用利差[J].財(cái)會(huì)月刊,2023(21):138 ~145.

      武恒光,王守海.債券市場(chǎng)參與者關(guān)注公司環(huán)境信息嗎?——來自中國重污染上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].會(huì)計(jì)研究,2016(9):68 ~74.

      吳育輝,劉曉玲,戚樹森.池魚之殃:債券型基金“踩雷”的傳染效應(yīng)研究[J].世界經(jīng)濟(jì),2023(8):186 ~210.

      吳育輝,田亞男,管柯琴.碳信息披露與債券信用利差[J].管理科學(xué),2022(6):3 ~21.

      溫忠麟,葉寶娟.中介效應(yīng)分析:方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展,2014(5):731 ~745.

      徐斌,陳宇芳,沈小波.清潔能源發(fā)展、二氧化碳減排與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].經(jīng)濟(jì)研究,2019(7):188 ~202.

      張國清,陳曉艷,肖華.過程、結(jié)果維度的環(huán)境治理與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效[J].經(jīng)濟(jì)管理,2020(5):120 ~139.

      張雪瑩,王玉琳.獨(dú)善其身還是唇亡齒寒:股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是否影響債券定價(jià)?[J].管理評(píng)論,2023(6):33 ~45+56.

      周宏,林晚發(fā),李國平.信息不確定、信息不對(duì)稱與債券信用利差[J].統(tǒng)計(jì)研究,2014(5):66 ~72.

      周文斌,趙素芳.員工綠色行為多路徑驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究——基于個(gè)體感知視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2023(7):160 ~179.

      祝樹金,李江,張謙,鐘騰龍.環(huán)境信息公開、成本沖擊與企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量調(diào)整[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì),2022(3):76 ~94.

      Chiu T.-T.,Guan Y.,Kim J.-B..The Effect of Risk Factor Disclosures on the Pricing of Credit Default Swaps[J].Contemporary Accounting Research,2018(4):2191 ~2224.

      Ding Y.,Xiong W.,Zhang J..Issuance Overpricing of China's Corporate Debt Securities[J].Journal of Financial Economics,2022(1):328 ~346.

      Donovan J.,Jennings J.,Koharki K.,Lee J..Measuring Credit Risk Using Qualitative Disclosure[J].Review of Accounting Studies,2021(2):815 ~863.

      Sautner Z.,Van Lent L.,Vilkov G.,Zhang R..Firm- level Climate Change Exposure[J].The Journal of Finance,2023(3):1449 ~1498.

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