方文龍 丘雨田 楊佳樂 逄爍琳 蔡岑梅 蘇芷儀 賀星星



一、引言
隨著經濟全球化的全面推進,各國企業之間的競爭愈加激烈,在推動全球生產力發展的同時,還引起了一系列有關環境污染、資源過度利用、生態失衡等問題。導致這些問題的根本原因還是大部分企業未能貫徹落實可持續發展戰略,忽視了生態環境與經濟發展之間的協調,最終將會對國民生活環境造成影響。為了國家經濟的穩定增長,需要轉變企業的經濟發展方式,堅持可持續發展理念。由此,綠色金融概念在國際市場上逐步興起。2015年9月,中共中央、國務院印發《生態文明體制改革總體方案》,明確了綠色金融體系的設計,并將綠色債券作為其中一項重要內容。2016年,國家發改委發布《綠色債券發行指引》,對企業發行綠色債券具有十分重要的指導意義。
綠色債券與傳統債券最大的不同就是綠色債券的“綠色屬性”。為了保證其資金的最終投向確實是綠色環保項目,綠色債券市場對募集資金使用透明度要求更高,如果無法得知債券是否對環境進行改善,將給綠色債券的投資者帶來潛在風險。因此企業通過發行綠色債券,可以引導社會大眾的閑置資金投向符合規定條件的綠色項目,例如清潔交通、清潔能源項目等,以此促進可持續發展,改善生態環境并能夠保護投資者利益。
目前中國已經成為全球最大的綠色債券市場,張辰旭(2018)指出由于中國綠色債券市場發展的速度較快,時間較短,對于市場的長遠發展而言,存在著一些不確定因素,例如一些政策和標準的不成熟。[1]林夢瑤(2018)指出目前綠色項目的評判標準不夠統一,項目透明度有限,認可程度不夠。[2]
二、我國綠色債券發行現狀
(一)發行規模
2015年7月,新疆金風科技股份有限公司發行了中國首支綠色債券以來,中國企業發行境內綠色債券的數量總體上穩步提高,發行規模總體上呈現出擴大的趨勢。2020年發行的境內綠色債券數量與發行規模分別是304只、2812.04億,相比于2016年的數量與規模,分別增長2.75倍、0.26倍。由于新冠疫情的影響,相較2019年,2020年中國企業發行境內綠色債券的數量與發行規模有所下降。
(二)綠色債券信用評級
我國境內發行的綠色債券中,共有782只債券都得到了評級,占2016~2020年所有中國企業發行的境內綠色債券數量的78.2%。其中,共有491只債券獲得了AAA評級,占2016~2020年中國企業發行境內綠色債券數量的49.1%,但各年AAA評級的境內綠色債券占所有綠色債券的比例逐漸下降,2016~2020年分別為66.67%、50.89%、51.61%、48.45%、43.09%,這表明幾年來我國對評級認證要求逐漸提高,AAA評級的審核越來越嚴格。
(三)綠色債券票面利率
我國境內發行的綠色債券中,期限為1~3年的AAA評級的綠色債券平均票面利率最低,為4.06;期限大于10年的AA+評級的綠色債券平均票面利率最高,為6.92%。隨著期限的增長,各評級的綠色債券的票面利率總體呈現出上漲趨勢,同時,期限相差較小的情況下,評級越低,其平均票面利率越高。2020年,在債券評級為AAA的境內綠色債券中,債券期限為5~10年的綠色債券的平均票面利率最高,為4.67%,相較于同年同評級的債券期限為<1年、1~3年、3~5年>10年的綠色債券,分別高出1%、1.56%、0.73%、0.55%。
三、以往研究方法介紹
(一)事件研究法
在研究某件事物對企業股價產生的波動時,一般使用事件研究法(Event Study Method)。這種方法是討論某一事件是否確實會影響到公司價值,這種影響程度往往與異常報酬率有關。
首先,確定事件日、事件期、估計期。異常報酬率由事件期某一日的收益率減去預期報酬率計算得到。因此必須確定一段預期時間,即估計期,記其時間長度為T,其次需要確定可能會受到該事件影響的時間長度,即事件期,記其時間長度為W。一般定義事件發生日為第0日,前一天則為-1日,后一日為+1,以此類推。
確定好事件期、估計期后,要根據估計期的股票價格對事件期的預期股票價格進行估計,常見的估計模型有三:固定均值模型,市場指數模型和市場模型。其中,最常用的是市場模型,其公式為:
其中,Rit為i公司在第t日的收益率。Rmt為第t日的市場收益率。α為截距項,β為該公司的收益率對市場收益率的敏感度,這兩個參數都為估計值,均由各公司在估計期內的數據回歸得出。為回歸殘差項且。
之后可根據事件期內各公司的數據計算出各個公司的超額收益率。計算超額收益率和累計超額收益率的公式如下:
ARit為i公司第t天的超額收益率,CARi為i公司在事件期內的累計超額收益率。
(二)橫截面回歸模型
為了進一步研究企業發行綠色債券引起股價波動強弱的影響因素,一般使用橫截面回歸模型對企業發行綠色債券引起的超額收益率以及其他因素進行研究并檢驗。目前,國內學術界普遍認為企業綜合實力和債券質量因素都會不同程度的影響到超額收益率的高低。橫截面回歸一般與事件研究法配合使用。在此之前,有必要對債券發行事件進行相當程度地細致清理。而研究成果的可信程度與研究設計的科學性成正相關關系。干凈樣本獲取的關鍵在于區分在研究期間內,混淆事件對債券發行的影響。
早先的研究文獻沒有明確表示使用了干凈樣本后,其估計值仍然會受到同一時期不同事件的混淆影響,如Flammer(2020)[3]。即使有些文獻使用了干凈樣本,但是這些樣本并未隨事件期的變化而對樣本范圍進行及時、有效地調整和剔除,如Baulkaran( 2019)[4]。這就使得上述結論仍然不同程度會受到混淆事件的影響。
因此,為了緩解混淆事件的影響,早期的研究為了緩解公司個體層面的差異、綠色信號發出的異質性等影響引致估計偏差,就僅僅把相關研究聚焦在同一公司(包括了母子公司)、同一行業、同樣規模大小公司,在此情境中來對比綠色債券發行與普通債券發行的資本市場反應差異。