白光馨

黨的十九大在“加快生態(tài)文明體制改革，建設美麗中國”一節(jié)中明確提出，“構建市場導向的綠色技術創(chuàng)新體系，發(fā)展綠色金融”。在新的時代背景下，發(fā)展綠色金融，支持綠色債券，壯大綠色產(chǎn)業(yè)正當其時。

一、引言

隨著工業(yè)化程度日益不斷加深，氣候變化問題逐漸顯現(xiàn)，環(huán)境保護已成為人類共同面臨的挑戰(zhàn)。國家環(huán)?？偩止嫉臄?shù)據(jù)顯示，截至2017年9月底，我國PM2.5 的平均濃度為65mg/m3，沈陽、石家莊等城市甚至超過100mg/m3，均遠高于世界衛(wèi)生組織公布的PM2.5水平為25 mg/m3標準。相關研究發(fā)現(xiàn)，秦淮以北使用煤炭污染造成的空氣污染將使居民的預期壽命比秦淮以南的居民縮短約5年。而我國的環(huán)境破壞程度與高能耗高污染的工業(yè)、能源和運輸結構密不可分。2016年國內(nèi)生產(chǎn)總值中，制造業(yè)約占39.8%。其中，重工業(yè)貢獻率占據(jù)30%，是世界主要國家中最高的。

鑒于治理環(huán)境污染的必要性，黨的十九大報告中也明確提出，要“統(tǒng)籌山水林田湖草系統(tǒng)治理，實行最嚴格的生態(tài)環(huán)境保護制度，形成綠色發(fā)展方式和生活方式，堅定走生產(chǎn)發(fā)展、生活富裕、生態(tài)良好的文明發(fā)展道路”。生態(tài)環(huán)境保護，不僅要依靠有效的環(huán)境治理技術亡羊補牢，更要綜合利用財政、稅收和金融，優(yōu)化資源配置，實現(xiàn)經(jīng)濟、能源和交通的綠色轉(zhuǎn)型。特別是資本配置形成的激勵作用。一旦資金退出污染行業(yè)，流向綠色清潔生產(chǎn)、清潔能源等環(huán)保產(chǎn)業(yè)，包括土地、勞動力在內(nèi)的其他資源也會隨之一起流動，達到優(yōu)化配置的目的。從而在維護生態(tài)平衡的同時，促進經(jīng)濟健康發(fā)展。

綠色環(huán)保項目普遍具有較強的外部性，但是也具有前期投入資金量大、技術含量高、短期收益有限等特點。根據(jù)環(huán)保部設定的環(huán)境目標，截至2020年，每年全社會對綠色產(chǎn)業(yè)的投資額不低于2萬億元，而政府財政投資額僅僅能夠覆蓋其中的15%，完全依靠國債融資配給和傳統(tǒng)的政府財政資源支持不足以滿足綠色行業(yè)對于投資的巨大需求，也不利于綠色產(chǎn)業(yè)的良性競爭發(fā)展。因此，需要金融服務鼓勵私人資本進入，促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展。

綠色債券作為一種中長期融資工具，可以將債券發(fā)行與環(huán)境投資收益掛鉤，發(fā)展綠色債券十分必要。最初，綠色債券由世界銀行、亞洲開發(fā)銀行、國際金融公司等國際金融組織或政府支持的金融機構發(fā)行，國際投資銀行負責承銷；債券購買者主要包括大型機構投資者和高凈值客戶。綠色債券產(chǎn)生市場需求的主要原因如下：（1）綠色產(chǎn)業(yè)發(fā)展前景廣闊，且具有一定的社會價值；（2）債券到期日相對較短，流動性強。大多數(shù)綠色債券在三至七年之間到期，可以在二級市場進行交易；（3）許多綠色債券具有免稅貼息政策，投資回報率良好；（4）一些綠色產(chǎn)業(yè)受到政府財政支持，發(fā)行機構對候選投資項目的篩選過程嚴格，信息披露程度高，投資風險相對較低。投資機構可通過投資組合對沖與環(huán)境項目相關的投資風險。

二、文獻綜述

早期對于債券風險溢價的來源進行探究的是美國經(jīng)濟學家Merton，將期權定價模型進行拓展，對債券風險進行度量。隨后，許多經(jīng)濟學家也對此進行了深入研究，研究思路主要可以分為兩大類——整體風險和具體風險。

針對特定風險的研究，屬于相關性研究，主要目的是確定債券整體風險溢價的某個決定因素，文獻不一而足。宏觀微觀中可能存在的具體風險因素種類復雜，未知因素眾多，且各個因素之間具有不同程度的相關性，研究結論多種多樣。例如，消費模式的遷移會影響社會總需求，進而影響債券風險溢價（Campbell，1999）；國家的實際GDP與通貨膨脹率對市政債券具有顯著影響（Luduigson，2009）。

為了明晰風險結構，一些學者對債券風險進行了系統(tǒng)分析，將整體風險進一步細化為信用風險、利率風險、匯率風險、通貨膨脹風險、流動性風險等多種類型，研究每種類型的具體風險溢價以及不同風險之間的相互作用。但這并不意味著可以整體風險就是把每個類型的風險相加。首先，單一函數(shù)僅能描述單一形態(tài)的風險因素分布特征，且擬合程度越好，其使用的局限性越高。而不同類型風險的分布形式可能相同，也可能不同，某一函數(shù)形態(tài)不適用于描述整體風險（劉洋東，2017）。其次，數(shù)據(jù)維度數(shù)量的增加，方差-協(xié)方差矩陣變得異常紛繁，其相應索引結構的精度逐漸降低；同時，也無法度量各個風險之間的關系（張晨，2015）。

主成分分析法采取降維思想，將多種因素合并，可以避免數(shù)據(jù)高維性產(chǎn)生的影響。對美國投資級公司債券的收益的研究發(fā)現(xiàn)，建立包含兩個主成分的模型可以解釋樣本數(shù)據(jù)協(xié)方差；并且，評級、期限、行業(yè)對債券收益波動率有顯著影響（Drakos，2004）。采用S&P500;期權所含方差期限結構作為總方差風險，對方差期限結構的風險溢價進行主成分分析，可以發(fā)現(xiàn)在1996年～2012年期間，方差項結構的時間變化主要由水平值和斜率兩個因素解釋。

三、模型與數(shù)據(jù)

1.研究方法。作為判斷基準，若選取單一風險因素指標，僅能夠片面展示債券某方面的風險水平；若選取多重因素，不同類別的若干指標之間又缺乏可比性。采用綜合評價法，對風險因素進行整體分析，可以在一定程度上改善此類問題。具體分析方法包括：模糊分析法、加權平均法、功效系數(shù)法、層次分析法等。其中，主要成分分析法（Principal Component Analysis，PCA）可以在一定程度上避免主觀賦權和信息重疊的缺陷。PCA通過采用數(shù)學變換的方式，將涉及的諸多分先因素轉(zhuǎn)換為幾個包含大部分無重疊原始信息的綜合因素（i.e. 主成分）；計算主成分的方差貢獻率，據(jù)此設定權數(shù)，構造綜合得分函數(shù)并評估表現(xiàn)。

主成分分析法是綜合評價法中的一種。首先，它把高維數(shù)據(jù)映射到低維空間中進行線性變換，相關變量轉(zhuǎn)成另一組不相關的變量；然后，通過衡量這些新的變量在投影方向上的數(shù)據(jù)方差的大小來衡量該方向的重要性。投影方向的重要性歲方差的減少而減少。因為，如果把所有的點都映射到一起，那么幾乎所有的信息（如：點與點之間的距離）都丟失了。而當映射后方差盡可能的大時，數(shù)據(jù)點會分散開來，可以保留更多的信息。所以，對相關變量進行線性變換，轉(zhuǎn)成另一組不相關的變量，可以得出綜合成因子并保留構成主要影響的因子，保持變量的總方差不變。將這些新的變量按照方差依次遞減的順序排列，第一主成分方差最大，依次類推。其前提條件之一就是各變量之間具有相關性。

主成分分析法主要追求減少數(shù)據(jù)使用維度，最大化保持數(shù)據(jù)的內(nèi)在信息；同時，在降維之后又能保持數(shù)據(jù)較多信息，具有簡潔完整的優(yōu)點。因此，本文選擇主成分分析法作為實證部分的研究方法。

選取相應指標代表債券主要風險，流動性風險指標為到期收益率（X1）和債券余額（X2），利率風險指標為修正久期（X3）、凸度（X4），信用風險指標為成交額（X5）、債券余額（X6）。

2.數(shù)據(jù)處理。本文對截至2017年10月底前的綠色債券進行分析。滬深兩市中共選取出處于交易狀態(tài)的綠色債券59支，債券類型包括金融債、企業(yè)債、中期票據(jù)和政府支持機構債。隨機抽取59支相同類型的普通債券。通過比對綠色債券與普通債券的風險指標，評估綠色債券是否具有綠色溢價。（1）標準化處理與相關性檢驗。為確保各項風險因素之間具有相關性，首先，對六個不同量綱的相對因素進行標準化處理，得到ZX1、ZX2、ZX3、ZX4、ZX5、ZX6。其次，對以上均值為零、方差為一的無量綱數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett檢驗，分別檢驗變量的相關性和獨立性。綠色債券和普通債券的KMO檢驗結果分別為0.585和0.679，均超過0.5，可以進行主成分分析。Bartlett檢驗：在95%的置信度下，檢驗結果顯著，通過了顯著性檢驗。

（2）選取主成分。若提取的主成分因子特征值大于1，則作為主成分因子進行保留。因為特征值大于1的因子對原始數(shù)據(jù)信息的解釋力比原變量更強。根據(jù)計算結果，觀察相關變量特征值，提取主成分因子。對于綠色和非綠色兩種債券而言，主成分因子的累計比分別為67.647%、72.209%，均超過60%，符合要求。其中，綠色債券選取特征值為2.439和1.619的兩個因子作為主成分。普通債券選取特征值為2.893和1.439的兩個因子作為主成分。

（3）主成分因子的經(jīng)濟含義。通過最大方差完成因子旋轉(zhuǎn)，便于解讀主成分中原變量所代表的經(jīng)濟含義。此處以綠色債券為例，修正久期（X3）以及凸度（X4）對第一主成分F1的載荷很大，分別為0.954和0.957。說明第一主成分體現(xiàn)綠色債券的利率風險。成交額（X5）對第二主成分F2的載荷很大，為0.958。說明第二主成分體現(xiàn)綠色債券的流動性風險。

（4）建立主成分得分公式。使用ZXi代表標準化的相關變量Xi，綠色債券使用因子得分系數(shù)構造主成分得分公式：

F1=0.007*ZX1–0.209*ZX2+ 0.586ZX3 + 0.593*ZX4 + 0.017*ZX5 – 0.265*ZX6

F2=0.001*ZX1–0.346*ZX2+ 0.012ZX3+0.024*ZX4+1.164*ZX5 –0.068*ZX6

（5）建立綜合得分公式。根據(jù)各主成分的方差在總方差中所占比重為權數(shù)，得到綜合得分公式：

F=（40.656*F1 + 29.991*F2）/67.647

i.e. F=0.601*F1 + 0.443*F2

四、實證結果與分析

將風險指標數(shù)值帶入主成分得分公式進行計算后，可以得到樣本債券各主成分得分。繼續(xù)代入綜合得分公式進行計算，可以得到綜合得分。

對以上數(shù)據(jù)進行匯總后，綠色債券得分高于普通債券得分的比例為53%。所以，從風險溢價角度而言，綠色債券與普通債券相比，不具有明顯優(yōu)勢。可見，目前市場對于綠色債券特有的環(huán)境效益和社會效益的反應尚不敏感，風險水平?jīng)]有因此顯著降低或提高。

導致此結果的原因可能在于，當下我國債券存在政府隱性擔保的普遍現(xiàn)象，投資者風險意識淡薄，所以不存在綠色債券因政府推動、信用較好而產(chǎn)生風險溢價。并且，綠色產(chǎn)業(yè)具有社會效益大，微觀效益小，而普通債券發(fā)行投資微觀效益卻較大。所以在社會效益和企業(yè)微觀效益之間、在短期和長期投資之間，哪個投資者愿意追求社會效益和長遠利益，而追求短期效益最大化決策是普遍的選擇。而綠色債券發(fā)行所得的用途都有明確的規(guī)定，投資收益回收速度慢。隨著我國綠色債券市場的進一步完善與發(fā)展，一般企業(yè)的投資意愿會在今后逐步提高。

（作者單位：新疆財經(jīng)大學金融學院）