財務(wù)杠桿、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與信用利差
——基于杠桿異質(zhì)性的分析

鄭忠華 王翠玉

（天津工業(yè)大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，天津 300387）

一、引言與文獻綜述

發(fā)展公司債券融資是當(dāng)前資本市場改革的重要方向，自2007年我國頒布《公司債券發(fā)行試點辦法》以來，我國公司債券發(fā)行數(shù)量迅猛增長。截至2018年，交易所債券市場共有969家發(fā)行人發(fā)行各類公司債1829期，發(fā)行規(guī)模合計22469.08億元。然而，伴隨著債券發(fā)行量的幾何增長，債券市場的風(fēng)險問題也逐漸變得引人注目，特別是部分債券出現(xiàn)集中違約現(xiàn)象。例如，2018年，交易所債券市場共有高達1198.51億元的違約金額，總計123只債券違約，合計金額比前4年違約金額總和還要多，涉及的發(fā)行主體不但有民營企業(yè)，也有國有企業(yè)。2015年4月，我國債券市場出現(xiàn)了第一只違約的國企債券——11天威MTN2，此后的3年里多只國企債券相繼出現(xiàn)違約，截至2018年累計已有17家，如：2016年東北特鋼在銀行間市場發(fā)行的短期融資券、中期票據(jù)，2018年的17兵團六師SCP00等?？傮w來看，以東北特鋼為代表的國企債券違約事件的出現(xiàn)，不僅暴露了國企債券的潛在風(fēng)險，更有可能對整個債券市場形成巨大沖擊。

金融學(xué)上我們一般把利差作為債券風(fēng)險的衡量工具，一個自然的疑問就是，哪些因素影響債券風(fēng)險，或者說哪些因素會影響債券的信用利差？我們發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對這一問題的認識有一定分歧。例如，Delianedis和Ceske(2001)認為信用利差與企業(yè)財務(wù)杠桿及信用風(fēng)險等指標相關(guān)性很小，而主要與稅收、流動性等因素相關(guān)，他們發(fā)現(xiàn)信用風(fēng)險因素僅能解釋信用利差的25%左右，絕大部分信用利差需要通過其他因素進行解釋，而Amato和Remolona(2003)的研究則認為，信用風(fēng)險對信用利差的解釋很關(guān)鍵，風(fēng)險因素是決定性的因素。而兩位西班牙學(xué)者Sanchez-Ballesta和 Carcia-Meca（2011）在以西班牙上市公司債券為樣本的研究中發(fā)現(xiàn)，發(fā)現(xiàn)政府持股的公司有更低的信用利差，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是債券信用利差高低的重要因素，他們發(fā)現(xiàn)政府持股會帶來隱性的債務(wù)擔(dān)保，進而降低公司債的信用利差。而Boubakri等人（2010）以西歐和東亞19個國家或地區(qū)的公司債券為研究對象進行實證檢驗，結(jié)果卻并沒有發(fā)現(xiàn)政府持股或控制對債券信用利差或者評級產(chǎn)生任何影響?？梢?，對于影響債券信用利差的因素，國外學(xué)者研究結(jié)論并不是一致的。同樣，在國內(nèi)，張燃（2008）、戴國強等（2010）、周宏等 （2011）等研究認為，對于公司債信用利差而言，宏觀因素是決定性的因素，而何平和金夢（2010）、劉娥平和施燕平（2014）、施燕平等（2016，2017）卻認為，對于信用利差而言，信用評級才更有解釋力度。宴艷陽和劉鵬飛（2014）卻認為，整體上，相較于宏觀因素，公司特性因素對債券信用利差解釋程度較大，他們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)金流波動率、股票收益波動率和財務(wù)杠桿率對公司債信用利差影響為正，公司規(guī)模和資產(chǎn)收益率對公司債信用利差影響為負，林晚發(fā)（2017）發(fā)現(xiàn)，客戶集中度提高了債券信用利差，客戶集中度對債券投資者具有風(fēng)險效應(yīng)。從以上的研究中我們發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有研究信用利差主要分歧在于是那些企業(yè)特征影響了債券的信用利差。不可否認宏觀因素是重要的方面(王元雄，2015)，但是企業(yè)之所以發(fā)行債券，就是因為企業(yè)的經(jīng)營活動受到了資金不足的限制，而衡量資金不足的一個重要指標是杠桿率，但是我們卻沒有從文獻中看到杠桿率對信貸利差的分析，而只是大量的研究或者是從評級角度，或者從宏觀風(fēng)險角度去理解信貸利差，而忽視了杠桿這一重要因素，這顯然是不完全的。另一方面，我們認為，產(chǎn)權(quán)的不同是理解也這一問題的關(guān)鍵所在。在中國，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是不同的，國有企業(yè)作為重要的國家資源，與非國有企業(yè)相比，會受到諸多方面的支持，這必然會在企業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、組織行為等方面產(chǎn)生影響。大量研究指出，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的企業(yè)受到的政府支持力度差異非常巨大（韓鵬飛等，2015），這不但會影響企業(yè)的財務(wù)杠桿，同樣也會對企業(yè)的評級水平產(chǎn)生影響，而這進一步又會對企業(yè)的融資成本產(chǎn)生作用，進而影響企業(yè)的信用利差，這或許是理解我國信用利差的邏輯關(guān)鍵所在。本文借鑒以往文獻對于債券信用利差的影響因素研究，探討公司財務(wù)杠桿與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對于債券信用利差的影響情況，試圖揭示杠桿率以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)對于債券信用利差影響的具體機制。本文以下分為五部分：研究假說、研究設(shè)計、實證分析、穩(wěn)健性檢驗，最后是政策建議。

二、研究假說

已有理論認為，信用利差是公司債券的風(fēng)險水平的主要體現(xiàn)（林晚發(fā)，2013），當(dāng)公司債券風(fēng)險越高時，投資者所要求的風(fēng)險報酬率往往越高，信用利差也就越高。而公司金融理論認為，公司的資本結(jié)構(gòu)會影響企業(yè)融資成本，債務(wù)越高，公司面臨的破產(chǎn)成本就越高。當(dāng)市場觀測到企業(yè)的債務(wù)水平很高的時候，就會認為破產(chǎn)概率較高，就會要求更高的回報率，表現(xiàn)為信用利差更高。企業(yè)的杠桿率，反映了企業(yè)的資產(chǎn)負債水平，杠桿比率越大，企業(yè)的負債程度越高，公司信用風(fēng)險發(fā)生概率就會提高。因此，杠桿率的升高會造成債券信用利差的提高，杠桿比率與債券信用利差呈正相關(guān)關(guān)系。但是，當(dāng)杠桿率水平相對不高時，企業(yè)的邊際風(fēng)險不是很大，對破產(chǎn)風(fēng)險并不敏感，在市場上表現(xiàn)為企業(yè)的信用利差對杠桿率并不敏感，此時如果合理運用財務(wù)杠桿可以在一定程度上解決資金短缺，提高企業(yè)的資金利潤率，達到優(yōu)化企業(yè)的資本結(jié)構(gòu)的效果，據(jù)此，本文提出研究假設(shè)H1：

假設(shè)H1：在其他條件不變的情況下，不同的杠桿率水平對債券信用利差的影響程度不同。在較低的杠桿率水平范圍內(nèi)，杠桿率對債券的信用利差無顯著的影響，在超出某一范圍之后，杠桿率水平對債券信用利差具有正的影響。

長期以來，國有企業(yè)在國民經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位，國企的所有權(quán)性質(zhì)決定了政府對其的所有與控制關(guān)系，當(dāng)國有企業(yè)在運營過程中出現(xiàn)問題而導(dǎo)致資金短缺陷入困境時，政府往往會對其在一定程度上進行救濟，因而形成了國有企業(yè)的“預(yù)算軟約束”。在一般情況下國有企業(yè)會獲得比非國企更高的主體信用評級,其所發(fā)行的債券也往往會得到較高的評級結(jié)果?；趯φ母叨刃判模顿Y者往往對于國有企業(yè)債券持有樂觀心態(tài)，認為國有企業(yè)具有較低的信用風(fēng)險，因而會要求較低的風(fēng)險報酬率。因此，企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會對信用利差產(chǎn)生直接的影響。在債券交易市場上，國有企業(yè)所發(fā)行的債券由于較高的信用評級水平，會獲得較低的信用利差，我們提出假設(shè)H2。

假設(shè)H2：在其他條件不變的情況下,產(chǎn)權(quán)性質(zhì)會直接影響債券的信用利差，并通過債券評級的中介效應(yīng)產(chǎn)生間接影響，使得國有上市公司發(fā)行的公司債券與非國有上市公司相比，具有較低的信用利差。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取在樣本區(qū)間為2010—2016年上市公司債券數(shù)據(jù)為研究樣本，其中公司債券特征、上市公司特征等微觀數(shù)據(jù)獲取于wind與國泰安數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計局。上市公司特征及債券特征的數(shù)據(jù)處理參照林晚發(fā)等（2019）文獻中的處理方式，刪除可轉(zhuǎn)債、金融公司債以及城投債等樣本，經(jīng)過整理、刪除缺失值后，最后得到研究樣本數(shù)1363個。

（二）變量定義

我們選擇信用利差、杠桿率、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和債券評級作為重要的變量，其中信用利差定義為債券的到期收益率與同期可比國債的利率之差，選用債券發(fā)行日后一周的平均信用利差進行分析。公司杠桿率用負債與期末總資產(chǎn)的比率表示。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)根據(jù)通常做法，以上市公司的實際控制權(quán)人的性質(zhì)來劃分發(fā)債公司的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，將實際控制權(quán)人為中央或地方政府的公司歸類為國有上市公司，設(shè)置虛擬變量值為1，其他的歸為非國有上市公司，設(shè)置虛擬變量為0。債券信用等級賦予4、3、2、1虛擬值，表示AAA、AA+、AA、AA-四個級別，在控制變量的選取上，考慮從三個方面進行控制，包括債券特征層面、企業(yè)特征層面、宏觀經(jīng)濟層面。參考已有文獻，對于債券特征與企業(yè)特性層面，我們引入債券評級（B_r）、債券期限（Qx）、債券發(fā)行規(guī)模（Lnis）作為債券層面的控制變量，將產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe）、企業(yè)是否經(jīng)四大會計師事務(wù)所審計(Big4)、企業(yè)規(guī)模(Lnta)、流動負債比率(Ldfzbl)、流動資產(chǎn)比率(Ldzcbl)、資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率（Zczzl）、盈利能力(Roa)、利息保障倍數(shù)(Lxbzbs)作為企業(yè)層面的控制變量；在宏觀經(jīng)濟層面，引入反應(yīng)經(jīng)濟發(fā)展狀況的通貨膨脹率（CPI）、GDP增長率（GDPz）、人均GDP（GDPr）作為控制變量。

從表1統(tǒng)計量描述看出，信用利差最大值為5.980，最小值為0.352，說明債券之間的風(fēng)險溢價部分的差異是比較大的。主要解釋變量杠桿率的最大值為0.888，最小值為0.256，均值為0.63，說明樣本公司的杠桿率大多處于中等偏上的水平，說明我國公司整體杠桿率較高。對于微觀控制變量，發(fā)行債券的期限最大值為15，最小值為2，均值為5.26，說明大多數(shù)公司債券為中期債券；有14.9%的公司被四大會計師事務(wù)所審計；企業(yè)規(guī)模最大值為19.2億元，最小值為12.2億元，均值為15.1億元，說明大多上市企業(yè)規(guī)模處于中高水平；企業(yè)的流動負債比率均值為57%，流動資產(chǎn)比率均值為53.4%；企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率均值為0.489，盈利能力均值為5.36，說明多數(shù)企業(yè)資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、盈利狀況處于較低水平，周轉(zhuǎn)率不高；利息保障倍數(shù)最大值為146，最小值為-250，國有企業(yè)和非國有企業(yè)有較大差異。

表2 不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的變量描述

Qx 2 15 5.860 2 10 4.700 Lnis 0.058 4.370 2.490 0.058 4．370 2.200 Big4 0 1 0.157 0 1 0.140 Lnta 12.20 19.20 15.50 12.20 18.10 14.80 Ldfzbl 0.127 0.902 0.540 0.127 0.902 0.606 Ldzcbl 0.065 0.969 0.454 0.065 0.696 0.609 Zczzl 0.0003 2.770 0.443 0.0009 5.120 0.532 Roa -1.24 18.70 4.340 -1.24 18.70 6.300 Lxbzbs -250 146 4.050 -250 146 7.900

進一步我們給出了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的變量統(tǒng)計表，由表2可以看出，雖然國有企業(yè)和非國有企業(yè)的杠桿率大體處于相近水平，都處于0.6左右的水平，但非國有企業(yè)信用利差明顯高于國有企業(yè)。進一步地，國有企業(yè)的債券期限均值較大，且其分布區(qū)間為2—15年，均值為5.8年，而非國有公司債券的期限分布范圍為2—10年，均值為4.7年，這說明國有企業(yè)更傾向于發(fā)長期債券。同時，國有企業(yè)的債券評級顯著高于非國有公司債券評級，說明國有企業(yè)的屬性對債券評級有明顯的正向作用。

（三）模型設(shè)定

我們做出了信用利差的密度分布圖，如圖1所示，信用利差的分布為非正態(tài)、厚尾分布。傳統(tǒng)的OLS回歸方法是對均值回歸，容易受到極端值、異常值的影響。如果直接使用OLS估計，估計結(jié)果面臨著厚尾的影響，得到的估計無法體現(xiàn)不同分位數(shù)下的不同影響。我們使用Koenker 和 Bassett在1978年提出“分位數(shù)回歸”方法，分位數(shù)回歸可以在擾動項非正態(tài)的情形下，給出比OLS估計量更為有效估計，特別適合具有異方差性的模型，因此，我們使用分位數(shù)回歸的方法。

圖1 信用利差密度分布

根據(jù)前文論述，本文其方程設(shè)置如下，變量定義及說明見表3。

表3 變量定義、具體說明及預(yù)期

四、實證分析

首先，我們對核心解釋變量與控制變量進行VIF分析1如需要完整結(jié)果，請通過編輯部聯(lián)系作者。，以檢驗是否可能存在嚴重的多重共線性。結(jié)果顯示除人均GDP與GDP增長率的VIF值大于10外，其他變量VIF值均小于10，表明大多數(shù)變量間的相關(guān)性較低，不存在共線性問題。一般來說GDP增長率越高，GDP總量越高，人均GDP也越高，二者之間是存在相關(guān)關(guān)系的。但是本質(zhì)上來說，二者是有區(qū)別的，人均GDP反映了人均生活水平，GDP增長率是GDP總量的變化率，即使增長率不變，甚至增長幅度變小，只要為正，人均GDP就會增加。因此本文意圖從宏觀和微觀層面，同時控制其對信貸利差的影響，所以把以上變量同時引入我們的模型。

本文選取了0.1、0.25、0.5、0.75、0.9五個利差分位點來研究企業(yè)杠桿率對債券信用利差的影響情況，并按照杠桿率的均值0.63，劃分為低杠桿率水平組和高杠桿率水平組，來研究不同杠桿率水平下杠桿率對于債券信用利差的影響。以下表4報告了不同杠桿率水平下杠桿率對于債券信用利差的OLS回歸及分位數(shù)回歸結(jié)果。

通過表4的結(jié)果可以觀察到，在低杠桿組中，OLS回歸中杠桿率對利差影響不顯著，進一步在分位數(shù)回歸中，50%以下的分位點上的回歸也不顯著。這說明在利差水平較低時，杠桿率對債券信用利差的影響不明顯。而在75%的分位點時，杠桿率影響系數(shù)開始顯著，而90%的分位點下又不顯著，而在高杠桿組中，各個分位點杠桿對利差的影響都很顯著。這說明杠桿率對利差的影響的確存在，并且這種影響主要存在于高杠桿組別當(dāng)中，低杠桿并不明顯，低杠桿組別中，只有利差相對較高時，杠桿的才對利差有顯著影響。

為什么會出現(xiàn)這樣的結(jié)果呢？我們認為低杠桿下，企業(yè)的風(fēng)險不大，市場對于其風(fēng)險沒有集中于杠桿水平上，利差對杠桿的影響不明顯。此時合理范圍內(nèi)財務(wù)杠桿的運用可以解決企業(yè)目前資金短缺的困境，使得企業(yè)得以繼續(xù)正常的運營，同時達到優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu)的效果，進而提升企業(yè)的運營效率和企業(yè)價值。但是隨著杠桿率進一步提升，過高的財務(wù)風(fēng)險極大地惡化了企業(yè)未來償還債券的能力，杠桿率成了影響利差主要因素。尤其是在企業(yè)的經(jīng)營績效出現(xiàn)了下降的跡象之后，盲目地提高資產(chǎn)負債率，此時杠桿率會使得企業(yè)的風(fēng)險顯著地體現(xiàn)出來，企業(yè)必須承受極大的信貸利差。因此在高杠桿率水平下，杠桿率的進一步升高會增加投資者所面臨的風(fēng)險，債券信用利差相應(yīng)地提高。

此外，我們發(fā)現(xiàn)，企業(yè)性質(zhì)、債券評級、債券發(fā)行規(guī)模、GDP增長率、人均GDP回歸系數(shù)均在不同程度上與信貸利差負向相關(guān)，與預(yù)期結(jié)果一致。企業(yè)是否經(jīng)四大會計師事務(wù)所審計對信貸利差的影響，在杠桿率不同時表現(xiàn)不同：當(dāng)企業(yè)處于低杠桿率水平時，這一影響不顯著，在高杠桿率水平上，是否經(jīng)過審計對利差表現(xiàn)為顯著的負相關(guān)，說明企業(yè)處在杠桿率較低時財務(wù)風(fēng)險較低，投資者對企業(yè)是否經(jīng)過四大會計師事務(wù)所審計并不敏感，其決策更多是根據(jù)非審計因素來進行選擇，而當(dāng)杠桿率偏高時，此時風(fēng)險加大，投資者會明顯參考是否經(jīng)過四大審計來判斷企業(yè)的質(zhì)量好壞來判斷企業(yè)風(fēng)險。這里我們發(fā)現(xiàn)，杠桿率不同，是否經(jīng)過四大審計對信貸利差的影響不同，信貸利差對于是否經(jīng)過四大審計表現(xiàn)為杠桿異質(zhì)性。同時，債券期限回歸系數(shù)在高杠桿率水平下呈現(xiàn)了顯著的負相關(guān)，說明債券期限越長，債券的信用利差反而越低，一方面人們對長期經(jīng)濟發(fā)展持樂觀看法，降低了長期債券信用利差；另一方面，杠桿率越高，投資者反而降低了對其高回報的期望，因為利差過大會顯著惡化企業(yè)的資本成本，造成更大的風(fēng)險。

表4 OLS及分位數(shù)回歸結(jié)果

續(xù)表

進一步我們分析非國有企業(yè)和國有企業(yè)不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下，債券信用利差的影響關(guān)系。我們做了不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)企業(yè)杠桿率和信用利差的分布圖，如圖3所示。我們發(fā)現(xiàn)，不同產(chǎn)權(quán)性質(zhì)下的杠桿率分布大體一致，但國有企業(yè)比非國有企業(yè)的杠桿率更高。比較兩者的信貸利差分布，國有企業(yè)的債券信用利差集中分布于較低水平，而非國有企業(yè)信用利差則相對較高，分布更為均勻。由此可以看到，即使國有企業(yè)的資產(chǎn)負債情況惡化，杠桿率升高，企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險累積，市場還是傾向于認為其風(fēng)險水平低于非國有企業(yè)，表現(xiàn)為國有企業(yè)債券的信用利差對于風(fēng)險的反應(yīng)并不敏感。國有企業(yè)具有更低的信用利差，符合我們之前的預(yù)期。

圖2 信用利差密度分布圖

圖3 杠桿率密度分布圖

進一步，我們把國有企業(yè)和非國有企業(yè)分別進行回歸，回歸結(jié)果見表5，由表中結(jié)果可以看出，在國有企業(yè)中，杠桿率的回歸系數(shù)均不顯著，在非國有企業(yè)中，杠桿率的系數(shù)均在1%的水平顯著為正。說明在國有企業(yè)中，債券的信用利差不再隨企業(yè)杠桿率的增大而增大，國有企業(yè)信貸利差沒有反應(yīng)出企業(yè)風(fēng)險的變化。而非國有企業(yè)則與此相反，杠桿率在各個分位數(shù)下都顯著正相關(guān)，說明非國企信貸利差明顯反映出企業(yè)風(fēng)險的變化。

表5 國有企業(yè)與非國有企業(yè)分類回歸

為檢驗債券評級對于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和債券信用利差之間的中介效應(yīng)，將債券的信用利差作為被解釋變量，對企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、債券信用評級進行遞歸方程分析。其中產(chǎn)權(quán)性質(zhì)作為主要的解釋變量，債券評級作為中介變量，參照方紅星（2013）的做法，我們設(shè)立三個方程檢驗：

表6報告了模型（2）、（3）、（4）的回歸結(jié)果，第一列回歸結(jié)果表明國有企業(yè)對信用利差呈顯著負相關(guān)關(guān)系，即如果企業(yè)是國有企業(yè)，那么其債券信用利差相比較于非國企債券信用利差來說，要低1.429%，且在1%的水平上顯著。第二列的回歸結(jié)果表明企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券評級之間的顯著正相關(guān)，系數(shù)為0.595，且在1%的水平上顯著，表明國有企業(yè)的性質(zhì)會導(dǎo)致更高的債券評級。第三列將企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券評級同時作為債券信用利差的解釋變量進行回歸，結(jié)果顯示企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量的系數(shù)由-1.429變?yōu)?1.060，且仍在1%的水平上顯著，這表明債券評級在企業(yè)性質(zhì)與債券信用利差之間起到了部分中介效應(yīng)，即產(chǎn)權(quán)性質(zhì)通過直接路徑和間接路徑的共同影響了債券的信用利差，國有企業(yè)相對于非國有企業(yè)債券信用利差更低。

這是因為，在處于信息不對稱的劣勢之下，債券投資者很大程度上會依賴于主要評級機構(gòu)對企業(yè)的評級結(jié)果。當(dāng)國有企業(yè)在運營過程中出現(xiàn)問題而導(dǎo)致資金短缺陷入困境時，政府往往會對其在一定程度上進行救濟，因而形成了國有企業(yè)的“預(yù)算軟約束”， “軟約束”的存在以及大眾對政府存在的公信力，會直接影響大眾投資者對于國有企業(yè)的認知和預(yù)期，扭曲客觀的評級結(jié)果，間接導(dǎo)致投資者對國企更為樂觀的預(yù)期。即便存在較高的財務(wù)風(fēng)險，國有企業(yè)債券也會被認為具有相對較低的投資風(fēng)險，而具有較低水平的債券信用利差。綜上所述，企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)可直接影響債券信用利差，并通過債券評級對債券信用利差產(chǎn)生間接影響效應(yīng)。

表6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì) 債券評級與信用利差

五、穩(wěn)健性檢驗

我們通過更換債券信用利差衡量方式的方法來對杠桿率和債券信用利差的相關(guān)關(guān)系進行穩(wěn)健性測試。參照施燕平（2019）的做法，現(xiàn)以債券的票面利率減去同期可比國債收益率之間百分點差額作為債券信用利差，對杠桿率及控制變量進行OLS及分位數(shù)回歸，其回歸結(jié)果如表7所示。

由表中的結(jié)果，我們發(fā)現(xiàn)，當(dāng)杠桿率低于平均水平時，杠桿率對債券信用利差的回歸系數(shù)無論是在最小二乘回歸下還是在各個分位點上均表現(xiàn)為不顯著，甚至在前兩個分位點上表現(xiàn)為負值。當(dāng)杠桿率高于平均水平時，各分位點上回歸系數(shù)均顯著為正，表明此時杠桿率水平的提高引起債券信用利差的提高。這進一步證實了，不同水平范圍內(nèi)的杠桿率對債券信用利差的影響不同，與本文已得出的結(jié)論相符。

另外由控制變量的回歸結(jié)果來看，所有結(jié)果與前面已得出的結(jié)論相一致。GDP增速的系數(shù)顯著性較之前有所改變，可能的原因是：選用債券到期收益率與無風(fēng)險收益率之差作為債券信用利差，風(fēng)險的因素已經(jīng)隱含在信用利差里，宏觀經(jīng)濟狀況就會更加顯著的影響信貸利差；而當(dāng)選擇債券票面利率與無風(fēng)險收益率之差作為信用利差時，宏觀風(fēng)險沒有隱含在票面利率中，表現(xiàn)為宏觀經(jīng)濟因素變化對信用利差的相對較小。

表7 穩(wěn)健性檢驗1

注：***、**、* 分別表示在 1%、5%與 10%水平上顯著，括號內(nèi)為 t 統(tǒng)計量值。

續(xù)表

我們又將杠桿率設(shè)為虛擬變量（i.Lev），即將杠桿率大于0.63的值設(shè)為1，否則設(shè)為0，并進一步通過更換債券信用利差衡量方式的方法來對杠桿率和債券信用利差的相關(guān)關(guān)系進行穩(wěn)健性測試。其回歸結(jié)果如表8所示。由表中的結(jié)果我們發(fā)現(xiàn)，杠桿率的系數(shù)在更換被解釋變量衡量方式前后都顯著為正，這表明杠桿率大于0.63時，其對于信用利差的影響顯著為正，杠桿率的提高會使得信用利差同方向變化。這說明在不同水平范圍內(nèi)的杠桿率對債券信用利差的影響不同，這與本文已得出的結(jié)論相符。

綜上，我們認為本文結(jié)果是比較穩(wěn)健的。

表8 穩(wěn)健性檢驗2

六、結(jié)論與建議

通過以上研究，本文得出以下結(jié)論：首先，公司的財務(wù)杠桿是影響債券信用利差的重要因素，這種影響隨著杠桿率不同而有不同影響，當(dāng)杠桿率在較低水平時，杠桿率對債券信用利差無顯著影響，而在較高的水平下，杠桿率顯著地提高了債券的信用利差，兩者表現(xiàn)為同方向變化。其次，相比非國有企業(yè)，國有企業(yè)杠桿率水平更高，企業(yè)內(nèi)部風(fēng)險累積更大。最后，企業(yè)的國有性質(zhì)會直接影響投資者的風(fēng)險預(yù)期，對債券的信用利差產(chǎn)生直接的影響效應(yīng)，而非國有企業(yè)不會產(chǎn)生這樣的影響，同時國有企業(yè)的國有性質(zhì)還會通過信用評級，進一步降低投資者的風(fēng)險預(yù)期，對債券的信用利差產(chǎn)生間接效應(yīng)，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)是通過以上兩條路徑共同作用于債券的信用利差。

對此本文提出以下政策建議，針對國有企業(yè)杠桿率普遍高于民營企業(yè)的現(xiàn)狀，應(yīng)該適度加強對國有企業(yè)財務(wù)狀況的監(jiān)管，重點是哪些負債水平嚴重超出合理范圍的高風(fēng)險企業(yè)，以降低其發(fā)生違約時對金融系統(tǒng)的沖擊，同時，針對自身的杠桿率處在較低水平的企業(yè)，在面臨資金緊張可以適當(dāng)?shù)丶哟筘攧?wù)杠桿以解決資金周轉(zhuǎn)問題。相關(guān)的管理部門也可以用信用利差作為衡量企業(yè)風(fēng)險的指標，用市場的力量發(fā)現(xiàn)企業(yè)風(fēng)險變化，提前做出指導(dǎo)性政策建議。此外，評級機構(gòu)對于國企剛性兌付的預(yù)期需要打破，通過正確的評級，讓投資人用更為理性的投資預(yù)期進行投資，以避免錯判，進一步減少市場整體錯誤判斷。我們發(fā)現(xiàn)，與2018年同期，2019年1—8月，在產(chǎn)業(yè)債市場上，企業(yè)主體評級下調(diào)企業(yè)數(shù)量的占比均有所提升，雖然在經(jīng)濟下行壓力下，民營企業(yè)下調(diào)企業(yè)數(shù)量占比增加幅度大于國有企業(yè)，但還是有占全部下調(diào)評級企業(yè)數(shù)目的35%是國有企業(yè)，說明市場和評級部門已經(jīng)開始對國企評級進行審慎的調(diào)整。鑒于當(dāng)前經(jīng)濟形勢，我們認為，今后還會有一部分企業(yè)由于自身原因而被下調(diào)評級，尤其是一些國有企業(yè)。為防止系統(tǒng)性金融風(fēng)險的發(fā)生，相關(guān)部門要對這類企業(yè)做重點關(guān)注，其信貸利差變動對債券市場產(chǎn)生的沖擊要有充分認識，及時化解金融風(fēng)險。同時，一些有潛在風(fēng)險的企業(yè)，要提高自身的企業(yè)質(zhì)量，以應(yīng)對市場對其的考驗。