金融生態環境與債券違約風險
——基于產業債和城投債的雙重視角

李思龍 韓陽陽 仝菲菲

一、引 言

隨著經濟增速放緩，以及全社會杠桿率的調整，2016 年以來中國債券市場違約風險逐漸提升，違約事件于2018 年加速爆發。根據Wind 資訊數據庫統計，2019 年違約債券數量和金額持續增加，違約金額為1466.04 億元，2020 年和2021 年違約債券數量和金額都有所下降，違約金額分別為1388.1 億元和1015.76 億元。從市場經濟發展的客觀規律來看，打破剛性兌付是中國債券市場走向市場化的必經之路，有利于債券市場的長遠健康發展(王敘果等，2019)。但另一方面，企業作為經濟發展的微觀動力，其信用風險的集中爆發勢必阻礙經濟的持續發展。債券違約常態化和違約進程加速，將使金融機構面臨較大的信用風險，大規模債務違約可能使金融機構決策更加審慎，進而提升企業融資門檻，導致更多的資金滯留金融體系而無法進入實體經濟，加劇企業的財務困境，從而給經濟體系運行帶來系統性風險。隨著國際政治經濟形勢的變化，以及2022 年4 月初以來新一輪新冠肺炎疫情帶來的巨大沖擊，企業經營愈加困難，債券違約風險存在進一步加速釋放的可能性。在此背景下，研究債券違約風險爆發的深層原因，有助于做好信用風險的管理和預防，充分發揮債券市場服務實體經濟的功能。

債券違約存在省內傳染效應(王敘果等，2019)，說明債券違約存在共同的地區性因素。債券市場投資者對于信用債券的投資也呈現出一定的地域偏好，比如 “投資不過山海關”等做法。另外，債券市場中出現的一些現象，如地區性企業財務造假及虛增評級行為、地區性企業互相擔保和擔保圈問題等，均與一個地區的金融生態環境狀況息息相關。周小川(2005)較早將金融生態學概念系統地引入到金融學的研究中，強調運用生態學的研究方法來考察中國金融發展問題。徐榮貞等(2017)從金融生態系統的角度研究了系統性風險的產生機制。金融生態環境是發債企業賴以生存的基礎環境，主要包括經濟基礎、社會環境、金融資源、法律制度、誠信文化、政府部門治理水平等(李揚等，2005；劉煜輝，2007)。中國各地區債券違約率存在較大差異，金融生態環境也存在較大差異，東部沿海地區的金融生態環境在很大程度上優于中西部地區和東北地區(王國剛等，2015)，是否由此導致不同地區債務違約爆發的劇烈程度有所不同？改善地區金融生態環境能否有效降低區域內債券的違約風險？

本文基于中國社會科學院《中國地區金融生態環境評價》系列報告(劉煜輝等，2011；王國剛等，2015)中的地區金融生態環境指標，研究企業外部金融生態環境對債券違約風險的影響。參考何平等(2010)的做法，將同屬信用債的企業債和公司債放在同一框架下，分別從宏觀層面和微觀層面分析金融生態環境對不同類型債券違約風險的影響。本文的主要貢獻之處在于：第一，在宏觀層面，用地區內信用債券負面事件發生率來衡量債券違約風險，分析金融生態環境對地區整體信用債違約風險的影響，能夠為我國不同地區制定合理的政策提供建議；第二，在微觀層面，根據企業性質將信用債區分為產業債和城投債，并進一步將產業債分為國企和非國企債券，展開了雙視角、多維度的研究分析；第三，基于LASSO 回歸分析金融生態環境下屬維度對不同類別債券的影響，可以在微觀層面發現金融生態環境對債券違約風險的作用效果，從而能夠針對性地提出政策建議。本文研究為“改善企業外部環境降低債券違約風險”提供理論支持，以此促進金融體系穩定發展，具有重要的理論意義和現實意義。

二、文獻綜述

在信用風險度量方面，現有文獻較多用信用利差衡量債券違約風險，信用利差作為對信用債券的定價，不僅包含了信用風險因素，還受流動性風險等因素的影響(紀志宏等，2017；劉莉亞等，2022；楊國超等，2022)。債券違約的影響因素主要包括信用風險、流動性風險、市場風險、宏觀系統性風險等(王雄元等，2015；高強等，2015)。綜合來看分為三個層面：債券因素、企業因素、宏觀經濟因素。其中，債券層面因素主要包括債券發行期限、規模、債券種類、債券信用評級、是否采用增信措施等；企業層面因素主要包括企業產權性質、企業財務指標等(秦權利等，2017)；宏觀層面因素包含因素較多，且研究結論不盡一致。部分學者認為宏觀經濟中的實際GDP、貨幣供應量、S＆P 指數(Altman，1997)、失業率、GDP 增長率、長期利率水平、匯率、政府支出和總儲蓄率(Wilson，1998)等指標會影響債券信用風險。此外，也有學者研究了信用風險變化與經濟周期的關系(Guha 等，2002)，股市波動率對信用風險的沖擊(Dbouk 等，2010)，以及無風險利率與債券信用風險之間的關系(Avramov 等，2007)。另外，也有學者從信息不對稱角度研究債券信用風險(Duffie 等，2010；周宏等，2012)。由于宏觀經濟包含因素過多，已有文獻選擇的影響因素過于寬泛，彼此的關聯性較弱。另外，從企業信用風險的防范和治理方面看，分析過多的宏觀經濟因素，會導致無法提煉出最核心、最關鍵的影響因素，從而難以針對性地給出防范和治理企業信用風險的政策建議。

徐榮貞等(2017)認為應把金融機構、企業視作具有生命特征的追求可持續發展的金融生態主體，而金融生態環境是指金融生態主體生存發展所依托的社會經濟環境等物質條件，與金融生態主體彼此依存、相互影響。姚耀軍等(2012)認為金融生態環境改善產生“資金洼地”效應，信用環境建設有助于金融生態環境質量提高與民營經濟發展。李志生等(2018)發現地區市場化進程、金融發展程度及企業高管的金融背景，對過度負債的地區企業同群效應影響顯著。劉淑花等(2016)發現區域經營環境改善可以顯著降低會計盈余質量與信用利差之間的負向關系。魏志華等(2012)認為良好的金融生態環境有助于降低上市公司債務融資成本，并增強審計意見的風險揭示功能。

我國學者對企業外部金融生態環境的研究，偏重于金融生態環境的個別因素，且集中在企業經營方面，比如可以改善企業的融資約束、發揮負債的治理效應、通過聲譽機制提高盈余質量等，對金融生態環境影響債券違約風險的研究較少。企業作為金融生態系統中的重要組成部分，其融資活動會受到金融生態環境的綜合影響。而金融生態環境指數作為一個綜合指數，其構成要素之間可能存在互補，進而從整體上對債券違約風險產生作用。本文研究豐富了金融生態環境的治理效應及債券違約風險方面的文獻，為我國在金融體制轉型的背景下加強區域金融生態環境建設提供了證據支持。

三、理論分析與研究假設

金融體系產生于實體經濟的發展需要，金融體系的有序運行與發展依托于其生態環境，不同的金融生態環境可產生不同的金融生態系統效能。金融生態環境差的地區，往往缺乏規范、有效的市場退出機制，導致金融系統中存在較多信用等級較低的金融機構，其發行的金融產品有潛在的違約風險。作為債券發行的基礎環境，金融生態環境的好壞可能會影響地區債券違約風險的高低。本文沿用中國社科院《中國地區金融生態環境評價》課題組評價地區金融生態環境的四個維度：地區經濟基礎、地區金融發展水平、地方政府治理水平和信用環境，從不同角度分析其對債券違約風險的影響。

（一）地區經濟基礎對債券違約風險的影響

實體經濟的發展和需求是金融生態系統發展的源動力，經濟發展水平越高，對資金的吸引力越大，可供支配的金融資源越豐富。經濟基礎對債券違約風險的影響主要通過以下三個方面來體現。①經濟發達地區的信用債券違約絕對數量可能較多。經濟越發達的地區，民營經濟的發展規模越大，在行業發展的過程中會面臨低效率企業的不斷出局。因此，經濟活力越強的地區，企業不斷試錯的機會越多，使得區域內發債企業的違約數量較多。②經濟基礎較好地區的信用債券違約率較低。越是經濟活力充沛的地區，行業的多樣性和經濟結構越健康。對于一般企業來說，經濟基礎越發達的地區，當地銀行等金融機構對企業的信貸支持也更加有力，使得企業的資金來源較為充足；經濟基礎發達地區，競爭較為充分，資金的配置速度和投資效率更高，相比于其他地區企業被淘汰的概率更低，使得總體違約率并不高。③經濟基礎較好的地區，信用債券違約后的回收率較高。經濟基礎較好的地區，信用債券違約后，企業的救助路徑較多，一方面，可以通過政府向銀行體系尋求幫助，以度過暫時的財務危機；另一方面，相互關聯企業較多，以及民間融資市場相對完善，企業可以尋求非正規金融渠道獲取融資。因此，經濟基礎較好地區信用債券違約后，企業自救的可能性較大，從而有更大概率扭轉財務困境，使企業恢復正常運營，最終順利償還債務。

（二）地區金融發展水平對債券違約風險的影響

麥金農(McKinnon，1997)對發展中國家的經濟發展過程進行研究，認為發展中國家的金融制度普遍以抑制為特征，導致金融發展停滯不前，阻礙和破壞了經濟發展。在中國現行的金融體制下，存在政府行政干預市場、利率管制、所有制歧視等金融抑制政策，使得資金價格未實現完全市場化，民營企業面臨較大的融資困境。就債券市場而言，融資規模控制、資信等級、審批時限等約束提高了民營企業發行債券的門檻。金融發展水平對債券違約風險的影響具有兩面性。①金融發展水平的高低會影響企業在融資過程中所受到的約束程度(徐昕等，2010)。從金融深化和金融效率來看，金融發展水平越高，企業融資越便利。一方面，這可以使得資質稍差的企業以較低的成本獲得正規渠道的融資；另一方面，這些企業在經濟下行時期可能因經營情況轉壞而暴露出信用風險，從而使得地區債券違約數量較多。②私人部門獲得的金融支持越弱，地區內互相擔保現象可能越嚴重。優質企業的債券發行人，為了幫助關聯企業獲取融資便利，會為其提供擔保，影響擔保方企業的信用風險水平。

（三）地方政府治理水平對債券違約風險的影響

政府作為社會公共事務的管理者和經濟金融體系的調控者，其行為將深刻影響社會經濟活動。當經濟發展到一定階段，在“強政府”為主導的發展模式下，可能會出現政府破壞市場秩序和規則、與市場爭奪資源的情況。黃海杰等(2022)認為經濟政策的不確定性，能夠提升信用債券違約風險。紀洋等(2018)研究發現，在經濟不確定性越高的時期，由于政府隱性擔保的作用，國企的杠桿率增加、非國企杠桿率下降，金融抑制越強的區域國企和非國企杠桿率分化越嚴重。政府治理水平對債券違約風險的影響體現在以下兩個方面。①對于城投債，政府治理水平主要通過聲譽機制和隱性擔保機制影響其違約風險。政務信息的公開與透明能顯著降低市場中的信息不對稱，較高的地方政府治理水平能夠提高投資者的認可度。若政府財政信息不透明，以各種手段拖延政府債務，較差的治理水平將直接影響政府的償債意愿(潘俊等，2015)。②對于產業債，地方政府作為市場的參與主體，追求自身利益，存在短視行為，對市場經濟的干預主要表現在對金融資源的扭曲使用上(陳松等，2022)。政策不連續、操作不透明，會影響企業的正常經營，改變金融機構對地區債券違約風險判斷的預期。另外，政府直接干預金融資源的投向，決定金融機構的市場準入，以及通過地方政府的隱性擔保，將使得一些較差資質的國有企業獲得債券融資，會增加地區債券違約風險(王貞潔等，2013)。

（四）制度與誠信文化對債券違約風險的影響

市場經濟是契約經濟，需要法治規則的規范，也需要經濟主體的信譽。法律法規制度、社會保障制度等有助于經濟和金融體系中交易規則的確立和交易秩序的維護，構成了經濟金融體系運行的法治環境。Alchian(1965)和Demsetz(1967)等產權經濟學理論學者，強調契約在交易成本中的內生性作用，制度環境對于契約的履行有很大的影響。他們認為聲譽機制是一種重要的履約保障機制，因此金融機構更愿意對聲譽良好的企業進行債務融資。在制度不健全、誠信文化水平不高的地區，經營水平較差的企業有動機采用偽造信息的方式來提高自己的信用評級，從而獲得更低成本的融資。在這種情況下，投資者處于更嚴重的信息弱勢地位，由第三方評估機構出具的企業經營狀況財務報告、審計報告、評級報告，其信息的準確率難以保證，信息不對稱導致該地區信用債券的違約率較高。而當投資者通過投資真實體驗到地區信息質量水平較低時，會對該地區所有發債企業持懷疑態度，也加大了業績較好的企業發行債券難度。業績較差的企業信用風險向績優型企業傳導，違約風險呈地域性集中態勢。誠信文化是地區經濟的軟性資源，若一個地區社會、企業和個人越重視誠信文化，則越可能提升經濟活力并降低金融體系內的隱藏風險。

由上文分析可以看出，金融生態環境越好的地區，債券違約風險越低，從地區層面來看，債券發生風險事件的概率越低，據此本文提出假設1。

假設1：金融生態環境越好的地區，區域內信用債券負面事件發生率越低，改善金融生態環境能顯著降低地區債券違約風險。

對投資者而言，面臨較高的違約風險必然要求更多的投資回報，因此違約風險越高的企業信用利差越大(周宏等，2018)。結合上文分析，金融生態良好的地區，債券違約風險更低，因此信用利差更低。基于此，本文提出假設2。

假設2：金融生態環境良好的地區，信用債券的信用利差低于金融生態環境較差的地區，改善金融生態環境能顯著降低信用債券違約風險。

四、研究設計

（一）模型與變量

1. 地區層面實證模型與變量

基于假設1，金融生態環境良好的地區，債券違約風險越低，即宏觀上地區債券發生風險事件的概率更低。為了驗證這一假設，我們運用OLS 進行回歸分析，其模型為：

其中，被解釋變量DR 為債券負面事件發生率，用各地區發生負面事件的債券余額占當年債券發行總額的比重來表示。Finance 為地區金融生態環境指數，主要用地區金融生態環境綜合指數(FIN)來表示。借鑒現有文獻的做法，我們在模型中控制了一些其他變量，SOE 代表企業的產權性質，用國有企業新發行債券占地區債券發行總規模的比例來衡量。Macro 代表宏觀因素，包括M 2、GDP、短期、中期和長期無風險利率。宏觀因素中未能考量到的部分用年度效應Year 來控制。

2. 企業層面實證模型與變量

基于假設2，金融生態環境越好的地區，債券違約風險更低，即微觀上債券信用利差越低。為了驗證這一假設，我們構建如下OLS 回歸模型：

被解釋變量CS 為債券的信用利差，參考楊國超等(2022)的研究，用信用利差衡量債券違約風險，即債券發行利率與同期限無風險利率之差，無風險利率使用債券發行當日國債收益率曲線進行匹配。

解釋變量Finance 為地區金融生態環境評價指標。具體到模型中，首先為檢驗假設2，我們用金融生態環境綜合指數(FIN)來表示，以此來研究地區綜合金融生態環境指數對債券違約風險的影響；其次，金融生態環境下屬四個維度對債券違約風險均有不同的影響機制，因此我們將地區經濟基礎指數(F1)、地區金融發展指數(F2)、地方政府治理指數(F3)及制度信用環境指數(F4)分別作為FIN 的替代指標，作為解釋變量加入模型進行回歸。F1～F4 分別側重于金融生態環境的不同方面，各指數的值越大，代表該地區的金融生態環境越好。

參考現有研究債券信用利差的文獻，我們在模型中控制了以下變量：

(1) Bond 為個券特征，包括發行規模(Scale)、回售條款(PR)、發行期限(Term)、債券發行時間、債券類別等指標。債券有6 個類別，分別為一般公司債、一般企業債、私募債、一般中期票據、短期融資券、定向融資工具(根據Wind 債券類型分類)。

(2) Issuer 代表發行人特征，包括企業資產規模(Asset)、資產負債率(Lev)、盈利能力(ROA)、企業產權性質(虛擬變量，若為國企取值為1，非國企取值為0)、行業特征(虛擬變量)等指標。

（二）樣本數據來源

本文所采用的金融生態環境指數及其下屬四個維度指標是根據《中國地區金融生態環境評級》系列報告(王國剛等，2015)手工整理并進一步擬合計算得到的。因該系列報告公布了2006—2013 年的地區金融生態環境評價數據，但此后數據未公開發布，所以本文利用中國市場化指數報告(樊綱等，2011；王小魯等，2017)中的分地區數據，對地區金融生態環境數據做了擬合，并根據擬合結果預測出2014—2019 年的地區金融生態環境綜合指數及下屬各維度指數。由于已公開的市場化指數數據只到2016年，本文采用一階自回歸模型估計2017—2019 年的市場化指數數據。基于市場化指數預測地區金融生態指數的回歸方程為：

其中Finance為當期的省份金融生態環境指數(各組成因素及綜合指數)，L. Finance為滯后一項的各省份金融生態環境指數，MI為各省份的市場化指數。通過(3)式對2014—2019 年的金融生態環境各組成因素及綜合指數進行擬合，所有估計方程的擬合優度都在0.97 以上，說明本文所采用的估計方法是有效的。

1. 地區層面

由于我國債券市場于2014 年首次發生債券違約，此后市場較為關注債券的風險事件，而債券發生負面事件往往是違約的前奏，所以宏觀層面采用2014—2019 年我國債券市場發生的負面事件數據，以及各省份新發行債券數據計算債券負面事件發生率，用以衡量地區層面債券違約風險。

2. 企業層面

微觀層面以2006 年、2008 年、2009 年、2013 年、2014 年—2019 年在我國境內所發行債券為研究樣本。在剔除了相關變量的缺失值和異常值之后，我們最終得到30841 只債券的數據樣本。債券的信用利差系債券發行利率與同期限國債收益率的差值，債券發行人的財務數據從發行人當年的年度財務報告中獲取。前述數據以及債券發行人的行業、企業產權性質等數據均來源于Wind 數據庫。后文實證分析中，對微觀企業層面數據進行了1%縮尾處理。

五、實證分析和穩健性檢驗

（一）地區金融生態環境對整體債券違約風險的影響

1. 地區樣本數據描述性統計

表1 報告了宏觀層面主要變量的描述性統計結果。2014—2019 年的地區債券負面事件發生率的均值為0.006，最小值為0，最大值為0.133，說明不同地區債券違約風險差別較大，其中有些地區某一年沒有發生債券負面事件，而有些地區債券負面事件發生率達到13.3%。金融生態環境綜合指數(FIN)的最大值和最小值分別為0.687 和0.259，表明我國金融生態環境的區域性差異較大；均值為0.468，中位數為0.455，處于中間略微偏低水平，表明金融生態環境偏差的省份較多。國有企業新發行債券占地區債券發行總規模的比重最高為1，最低為0.576，均值為0.871，說明我國各省份國有企業在債券市場居于主導地位。所有變量的標準差均處于合理范圍之內，表明樣本數據不存在大量的極端值。

表1 省級數據描述性統計

2. 地區數據回歸結果

在宏觀層面，采用省級數據分析金融生態環境對整體債券違約風險的影響，所得結果如表2 所示。從宏觀層面回歸結果可以看出，除了政府治理因素外，綜合指標及其他因素對地區債券違約風險的影響系數都顯著為負，說明金融生態環境改善有利于降低地區層面的債券違約風險。政府治理對地區內債券違約風險影響并不顯著，主要是因為政府與城投債及產業債的關系存在差異，后文將對政府治理因素的影響做進一步討論。

表2 地區金融生態環境對其整體債券違約風險的影響

（二）地區金融生態環境對企業債券違約風險的影響

1. 微觀企業數據回歸分析

在微觀企業層面，地區金融生態環境對債券違約風險的估計結果如表3 所示。可以看出，地區金融生態環境指數對債券信用利差影響顯著為負，即金融生態環境越好的地區，債券信用利差越小，相應的違約風險越小。地區生態環境組成因素的估計系數均顯著為負，說明地區生態環境改善能夠降低債券信用利差，有效緩解債券違約風險。

表3 地區金融生態環境對微觀企業債券違約風險的影響

考慮到主體評級不同的債券，企業本身造成的違約風險差異較大，而同評級的債券企業個體因素所造成的違約風險差異較小。所以為了剔除非宏觀因素影響金融生態環境和信用債券違約風險的關系，本文按主體評級對樣本分類進行回歸分析，得到結果如表4 所示。可以看出，對主體評級較低的債券、中等評級和高評級債券而言，金融生態環境的改善都能夠有效降低其違約風險。對比不同等級的回歸系數，可以看出高評級債券的違約風險受金融生態環境的影響更為顯著，所以通過改善金融生態環境來降低債券違約風險是有效的。這也從側面說明金融生態環境越差的地區，債券信用評級的水分越大，投資者對這些地區發行的債券要求更高的風險補償，使得同等級債券的信用利差更大。

表4 按主體評級分樣本的地區金融生態環境對微觀企業債券違約風險影響

續表4

2. 產業債和城投債分樣本回歸分析

根據發行主體的性質不同，信用債可分為產業債和城投債。其中城投債發行主體是地方融資平臺，發行用途是地方基礎設施建設或者公益性項目。而產業債發行主體是一般經營性企業，包括國有企業、民營企業等。考慮到城投債和產業債的差異較大，受金融生態環境的各組成因素影響不同，本文將樣本分為城投債和產業債分別進行回歸分析，所得結果如表5 所示。

表5 地區金融生態環境對微觀企業債券違約風險影響的分樣本分析(產業債和城投債)

從表5 估計結果可以看出，金融生態環境四個維度對城投債和產業債的違約風險影響都比較顯著，說明從這四個方面改善地區金融生態環境能夠降低企業債券的違約風險。對比各因素對城投債和產業債的影響系數，可以看出政府治理因素對城投債和產業債的影響差異較大，主要原因在于城投債發行主體為政府主導的地方融資平臺，因此政府治理因素對城投債影響更加顯著；而地區經濟基礎和制度信用環境對產業債的影響更大，說明一般企業經營更易受到地區內經濟條件和營商環境的影響。

（三）進一步討論

1. 不同產權性質的影響(產業債)

考慮到產業債中存在較高比例的國有企業，而國有企業的經營與地方政府息息相關，為了分析產權性質差異對上述研究結論的影響，本文進一步根據產權性質將產業債分為國有企業債券和非國有企業債券，并分別進行了回歸分析，所得結果如表6 所示。

從表6 估計結果可以看出，政府治理因素對國有企業債券違約風險影響顯著，但對非國有企業影響不顯著；其他因素對國有企業和非國有企業債券違約風險的影響均顯著。進一步對比回歸系數可知，地區經濟基礎、金融發展水平和制度信用環境對非國企債券違約風險的影響系數絕對值更大，說明非國有企業受所在地區金融生態環境的影響更大。主要原因在于，國有企業與地方政府關系更為密切，因此其信用風險會受到地方政府債務和治理水平的影響；而非國有企業的經營更市場化，其經營狀況受到地區經濟、金融、信用環境等影響較大，與地方政府的債務和治理水平關系不大，表6 中的回歸結果與表5 在邏輯上存在一致性。

表6 不同產權性質的地區金融生態環境對微觀企業債券違約風險影響(產業債)

2. 政府治理水平的影響

從表5 和表6 結果可以看出，政府治理因素能夠影響城投債和國有企業產業債的違約風險，且相比而言對城投債的影響系數絕對值更大。在地方政府治理水平很高的地區，地區經濟對城投公司的依賴性較弱，其對城投債提供隱性擔保的意愿較低，使得城投債的違約風險較高，相應的信用利差也較高；反之，地方政府債務較重且治理水平較低的地區，地區經濟發展可能更多依賴于城投公司的投資，但同時地方政府債務水平較高，對城投債的擔保能力較弱，市場給予其發行的債券更高的風險溢價，從而違約風險更高，相應的信用利差也較高；而地方政府債務和政府治理處于中間水平的地區發行的城投債，債務水平適中，地區經濟對城投債的依賴程度適中，政府隱性擔保的力度可能最大，此類城投債容易得到市場青睞，被給予較低的風險溢價，相應的信用利差較低。

在政府治理水平不同的地區，地方政府對城投債的隱性擔保力度和可信度存在差異，政府治理因素對城投債違約風險可能存在非線性影響，單純地提高地方政府治理能力，或者限制較低治理能力的地方政府城投債融資，并不能有效降低城投債違約風險。為了進一步檢驗政府治理因素對城投債違約風險的影響，加入政府治理水平的二次方作為解釋變量，所得結果如表7 的第(3)列、第(4)列所示。

表7 政府治理與政府治理二次方-回歸結果

通過表7 可以看出，政府治理一次方的系數為負，二次方的系數顯著為正，即正U型函數。這說明地方政府治理與城投債違約風險的關系為：存在最優政府治理和債務水平的地區，城投債的違約風險水平較低。政府治理水平在達到最優之前，其提升能夠顯著降低城投債的違約風險；而在高于最優治理水平后，隨著政府隱性擔保意愿的減弱，政府治理水平的提升，不利于降低城投債的違約風險。金融監管部門應該制定政策限制治理水平較低的地方政府對城投債的依賴，以及增強對地方政府治理水平較高地區城投債的發行監管，以有效降低地方政府的隱性債務違約風險。

3. 基于LASSO 回歸的影響因素分析

基于微觀模型回歸進行Shapley 貢獻率分析，可得各因素對微觀企業債券違約風險影響的貢獻率(表10，見附錄)，結果顯示，地區經濟基礎指數(F1)的影響貢獻率最大，金融發展(F2)和制度信用環境指數(F4)貢獻率比較接近，政府治理指數(F3)影響最低。考慮到金融生態環境綜合指數的構建是基于各因素的綜合指數，使得各組成要素對債券違約風險的影響難以檢驗。而用各組成要素分別作為解釋變量進行回歸，可能存在內生性和遺漏解釋變量問題，所以需要對解釋變量進行篩選。本文使用LASSO回歸(Hastie 和Tibshirani，1996)，通過對回歸方程加入懲罰函數，壓縮回歸系數，篩選影響債券違約風險的關鍵因素。基于高斯馬爾科夫假設條件下的OLS 回歸系數為：

其中Y 為被解釋變量，X 為解釋變量，β 為待估計系數。LASSO 回歸在OLS 回歸上加入懲罰項，并令懲罰項的參數為Lamda(λ)，LASSO 估計系數為：

其中|β|為所有β 估計系數的絕對值之和，用LASSO 回歸方法進行估計。考慮到擬合的金融生態環境指標均為根據地區市場化指數構建，若將各因素同時列入公式(5)中，必然影響估計結果。為了消除構建指標的影響，本文根據非構建的金融生態環境指標進行LASSO 回歸分析。微調參數的變化，得到F1～F4 的系數變化圖(圖1)，可以看出隨著微調參數的逐漸降低，更多的解釋變量加入到回歸方程中，最有效的解釋變量是F1。為了選擇最優的微調參數對模型進行估計，參考Hastie 和Tibshirani (1996)的研究，采用k 折交叉驗證進行分析，并選取k＝10 進行分析。通過分析得到最優的微調參數值為120.832，此時四個影響因素中僅地區經濟基礎指數(F1)有效，說明金融生態環境的構成要素中，經濟基礎對所有企業的影響最顯著。

圖1 微調懲罰函數參數λ 對各因素回歸系數的影響

考慮到不同企業性質受金融生態環境下屬各維度的影響不同，本文首先考慮到城投債承擔地方政府融資平臺的特殊性，以及政府隱性擔保的存在，按是否為城投債分組，然后進行LASSO 回歸分析(如表8 所示)。從估計結果可以看出，對產業債而言，地區經濟基礎、金融發展和制度信用環境的影響更大，原因在于地區經濟基礎決定了企業的盈利能力，金融發展水平決定了企業債券融資的便利性與融資成本，而制度信用環境對企業經營及債券的信息有效性更為重要。城投債在融資市場擁有較高的優越性，可通過更多的融資渠道獲取資金來維持企業的正常運行。決定城投債能否正常兌付的主要因素在于地方政府的隱性擔保能力，而地方政府的擔保能力又主要由地區經濟基礎決定(汪莉和陳詩一，2015)。因此對城投債違約風險影響起主導作用的是地區經濟基礎。

表8 金融生態環境各要素對債券違約風險影響的LASSO回歸分析(是否為城投債分組)

考慮到產業債中國有企業的特殊性，本文將產業債企業樣本按照是否為國有企業分組，然后進行LASSO 回歸分析(如表9 所示)。由表9 可以看出，國有企業在融資市場有較大優勢，加上相比民營企業而言，與地方政府更加密切的關系，其違約風險主要受地區經濟基礎的影響，與城投債分析部分存在一致性，即地區經濟基礎越好，國有企業盈利能力越強，債券違約風險越低。而非國有企業主要受到地區金融發展水平的影響，在金融生態環境較差的地區，非國有企業在金融市場可能受到較多歧視，且政府對金融市場存在不當干預；而在金融發展水平更高的地區，企業融資受抑制和受政府干預程度更低，非國有企業有更多的融資渠道來進行資金周轉，從而使得債券違約風險更低。由于國有企業債券發行人比重較高，表8 和表9 的結果與圖1 存在一致性，即對信用債券整體而言，經濟基礎對債券違約風險起主導作用。

表9 金融生態環境各要素對債券違約風險影響的LASSO回歸分析(是否為國有企業)

（四）穩健性檢驗

1. 替換地區層面債券違約風險指標

上文用負面事件債券余額率來衡量地區債券違約風險，本文進一步用負面事件債券數量占所有債券數量比重來替代地區負面事件債券余額率指標，檢驗地區金融生態環境指數對地區債券違約風險的影響，所得結果如表11(見附錄)所示，與宏觀層面所得結論一致。

2. 工具變量回歸(2SLS)

由于本文的核心解釋變量金融生態環境是一系列指標合成的指數，為解決由此引起的潛在內生性問題，參考張敏等(2015)的研究方法，我們選取中國各地區大專以上學歷的人口比重(FEMP)、金融從業人口比重(EPP)作為工具變量，采用兩階段回歸方法，進行了穩健性檢驗，結果如表12(見附錄)所示。首先，檢驗工具變量的外生性，通過Sargan 檢驗可以看出不存在過度識別，滿足所有變量都是外生性的假設。其次，檢驗工具變量的有效性，即是否存在弱工具變量的問題，第二階段回歸結果的Shea's partial R及Minimum eigenvalue statistic(臨界值19.93)顯示，拒絕“弱工具變量”的原假設，故工具變量的選取是有效的。通過第二階段回歸結果可以看出，所得結論與微觀層面模型的結論一致。

3. 用KMV 方法計算信用債券信用違約風險

與信用利差相比，基于KMV 模型計算的企業預期違約概率，更加關注企業本身的運營情況，較少受到其他因素的影響。在微觀企業層面，本文進一步采用經典的KMV 模型，基于上市企業的財務數據和股票市場數據，將違約點設置為：DP＝STD+0.5LTD(其中：DP 代表違約點，STD 為一年以下短期債務，LTD 為一年以上長期債務)，計算公式如下：

DD 代表違約距離，EDF 代表預期違約概率，本模型用EDF 來衡量企業債券違約風險，并將宏觀控制變量無風險利率由短期替換成中期、長期，對研究結論進行穩健性檢驗，估計結果如表13(見附錄)所示。從表13 可以看出，金融生態環境對企業的預期違約率影響并不顯著。由于企業預期違約概率的計算是基于企業的股票價格及其波動率及負債等財務數據，所以償債能力指標對其有較大的直接影響，因此將償債能力指標去除之后重新進行實證檢驗，發現金融生態環境的影響系數顯著提高，且系數為負，說明金融生態環境越好，債券違約風險越低，與前文研究結論一致。

綜合上述檢驗結果，我們認為本文的結論是穩健和可靠的。

六、結論及政策建議

本文分別從宏觀和微觀層面實證檢驗了金融生態環境對債券違約風險的影響。其中微觀層面以2006—2019 年發行的30841 只債券為觀測樣本，使用信用利差來度量債券違約風險，基于產業債和城投債的雙重視角進行分析。研究發現：第一，在宏觀層面，改善金融生態環境有助于減少地區信用債券負面事件，降低地區債券整體違約風險，下屬四個維度中僅政府治理因素不顯著，政府治理作用效果與發債企業性質有關；第二，在微觀層面，改善金融生態環境有助于降低債券的違約風險，其中經濟基礎、金融發展、政府治理、制度信用環境改善，都能夠降低產業債及城投債違約風險，進一步的異質性分析發現，政府治理因素對非國有企業債券違約風險影響不顯著，說明地方政府對國企和城投債存在顯著的隱性擔保；第三，政府治理因素對城投債違約風險影響顯著，且為正U 型的非線性影響，意味著存在最優政府治理水平，使得城投債違約風險較低；第四，經濟基礎是影響國有企業和城投債違約風險的主導因素，非國有企業債券違約風險主要受金融發展水平的影響，而對于產業債整體而言，提升經濟基礎水平、金融發展水平及加強制度信用環境建設均有利于降低其違約風險。以上結果說明，金融生態環境的改善可以降低地區債券違約風險，不同性質的企業受到的金融生態環境下屬維度影響存在差異，所以需要有針對性地制定監管政策以有效降低債券違約風險。

針對以上分析結果，本文給出如下建議：第一，改善金融生態環境對于降低信用債券違約風險具有重要意義，包括完善政府相關職能、加強監管監督、優化資本市場結構、改善金融抑制狀況、促進金融深化及完善法律體系和誠信體系建設、提高信息透明度等，只有金融市場深化改革與金融生態優化相結合，公司行為規范和市場監管制度規范并舉，才能真正促進債券市場的健康有序發展，促進金融資源配置效率的提高；第二，金融生態環境對債券違約風險的影響是多維度、多渠道的，不同的外部因素影響有所差異。為了改善企業外部融資環境，降低債券違約風險，促進金融體系穩定發展，應該有所區分地制定政策，對不同性質的企業采用不同的扶持或監管措施。建議在一定程度上加強對國有企業債券發行的監管，通過改善金融生態環境來降低國有企業債券違約風險。對非國有企業而言，促進金融深化、改善金融抑制情況，有效降低非國有企業的發債門檻，有利于改善非國企債券的違約風險狀況。另外，對地方政府治理水平較低地區，化解城投債違約風險需從提升政府治理水平入手，加快地方政府債務置換進程、降低對政府城投債的依賴程度，提升政府融資規范化水平。