摘 要：現(xiàn)有研究指出，投資者對(duì)債券募集說明書中的風(fēng)險(xiǎn)信息披露持“風(fēng)險(xiǎn)觀”。為進(jìn)一步挖掘風(fēng)險(xiǎn)信息披露的定價(jià)反應(yīng)，本文以2010—2021年中國(guó)上市公司發(fā)行的一般公司債為研究對(duì)象，基于對(duì)債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)中風(fēng)險(xiǎn)詞匯的文本分析，通過構(gòu)建非線性模型研究債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)債券信用利差的影響。研究發(fā)現(xiàn)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間存在U型關(guān)系。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間存在的U型關(guān)系在信息環(huán)境較好和公司業(yè)績(jī)較好的樣本中更顯著。這些證據(jù)表明，除了傳統(tǒng)的“風(fēng)險(xiǎn)觀”外，還存在“信息觀”。進(jìn)一步研究證實(shí)，投資者會(huì)根據(jù)公開信息建立直接型或分析型風(fēng)險(xiǎn)信息錨。當(dāng)債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露位于“信息錨”的范圍內(nèi)時(shí)，表現(xiàn)為“信息觀”；一旦超出這個(gè)范圍，則轉(zhuǎn)為“風(fēng)險(xiǎn)觀”。但在分析型風(fēng)險(xiǎn)信息錨的研究中發(fā)現(xiàn)，投資者僅對(duì)預(yù)期內(nèi)的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露表現(xiàn)出“信息觀”，對(duì)預(yù)期內(nèi)的外部風(fēng)險(xiǎn)信息披露并不敏感。本文為有效降低債券發(fā)行方的融資成本、提升市場(chǎng)監(jiān)管部門的監(jiān)督水平提供了理論支持。

關(guān)鍵詞：債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露；債券信用利差；前景理論；信息錨定理論

中圖分類號(hào)：F832.51 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-176X（2025）04-0115-15

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)基金后期資助項(xiàng)目“地方政府債券發(fā)行中的政府會(huì)計(jì)功能優(yōu)化研究”（18JHQ057）

一、問題的提出

黨的二十大報(bào)告在論述“構(gòu)建高水平社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制”中指出：“健全資本市場(chǎng)功能，提高直接融資比重?！敝袊?guó)已成為全球第二大債券市場(chǎng)，但與實(shí)際融資需求相比，仍有較大發(fā)展空間。為促進(jìn)債券市場(chǎng)量質(zhì)齊升，公司債券注冊(cè)制改革不斷推進(jìn)，這對(duì)債券市場(chǎng)信息披露提出了更高要求。受經(jīng)濟(jì)下行壓力及公司自身經(jīng)營(yíng)困難等問題的影響，公司債券違約事件顯著增加。完善的信息披露制度是推進(jìn)債券市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展的重要保障，有助于降低債券信用利差與代理成本，提升債券融資比重并提高市場(chǎng)效率。進(jìn)一步研究債券市場(chǎng)中風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的具體影響機(jī)制具有重要的理論意義與現(xiàn)實(shí)價(jià)值。對(duì)于公司而言，不僅有助于在合規(guī)前提下通過優(yōu)化風(fēng)險(xiǎn)信息披露機(jī)制提升融資效率，明確信息披露時(shí)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)歸因的重點(diǎn)選擇方向，也有助于為市場(chǎng)監(jiān)管部門精準(zhǔn)施策提供依據(jù)。因此，有必要高度關(guān)注中國(guó)公司債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露問題，提升債券市場(chǎng)定價(jià)效率。

相比股票市場(chǎng)投資者，債券市場(chǎng)投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)更加敏感[1]，這使得公開的風(fēng)險(xiǎn)信息成為影響定價(jià)效率的重要因素。在股票市場(chǎng)中，現(xiàn)有研究主要關(guān)注了上市公司年度報(bào)告中風(fēng)險(xiǎn)信息披露的經(jīng)濟(jì)后果，例如，有研究表明年度報(bào)告中的風(fēng)險(xiǎn)信息披露可以降低市場(chǎng)融資成本的信息價(jià)值[1]；環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)信息披露則可以有效降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)[2]。而債券市場(chǎng)的表現(xiàn)與之存在差異。一方面，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，在債券發(fā)行市場(chǎng)中，風(fēng)險(xiǎn)信息披露提高了公司債券融資成本和投資者的風(fēng)險(xiǎn)感知水平[3]并與更高的違約風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)[4]，即投資者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露體現(xiàn)出“風(fēng)險(xiǎn)觀”，例如，審計(jì)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息與公司債券融資成本呈現(xiàn)顯著正向關(guān)系[5]；投資者風(fēng)險(xiǎn)感知水平的上升會(huì)提升信用風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)[6]；也有研究表明，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露減少，短期內(nèi)可降低公司債務(wù)融資成本[7]，從側(cè)面印證了“風(fēng)險(xiǎn)觀”。然而，風(fēng)險(xiǎn)信息披露也可能體現(xiàn)出與公司現(xiàn)有信息的趨同效應(yīng)，通過對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)的詳細(xì)闡述，提升投資者對(duì)公司未來經(jīng)營(yíng)狀況的預(yù)測(cè)能力，提高其對(duì)公司的信任度，從而降低融資成本[8-9]，即表現(xiàn)出“信息觀”特征?，F(xiàn)有研究多聚焦于“風(fēng)險(xiǎn)觀”，但債券發(fā)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露是否存在“信息觀”？債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間是僅表現(xiàn)為單一的線性關(guān)系，還是存在某種非線性關(guān)系？如果存在，該現(xiàn)象的驅(qū)動(dòng)機(jī)制是什么，以及是否存在異質(zhì)性？現(xiàn)有研究尚未給出明確答案。

債券募集說明書是債券發(fā)行風(fēng)險(xiǎn)信息披露的重要信息載體[10]。根據(jù)《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》的要求，債券發(fā)行方需要公開披露債券募集說明書，通過市場(chǎng)化詢價(jià)等方式確定債券發(fā)行價(jià)格。在發(fā)行過程中，債券募集說明書成為投資者了解債券風(fēng)險(xiǎn)并給出定價(jià)的關(guān)鍵文本信息。本文利用債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)的內(nèi)容，抓取與“風(fēng)險(xiǎn)”相關(guān)的詞匯并統(tǒng)計(jì)詞頻，分析債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間潛在的U型關(guān)系，即討論債券發(fā)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露是否同時(shí)存在“風(fēng)險(xiǎn)觀”“信息觀”，以及形成該現(xiàn)象的驅(qū)動(dòng)機(jī)制，進(jìn)一步分析公司特征對(duì)結(jié)果的影響，明確債券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息定價(jià)效率和可能存在的問題。

本文可能的貢獻(xiàn)包括三個(gè)方面。其一，本文發(fā)現(xiàn)，在一定范圍內(nèi)披露債券發(fā)行的風(fēng)險(xiǎn)信息可以降低債券信用利差，這一發(fā)現(xiàn)為債券發(fā)行市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露存在“信息觀”提供了證據(jù)，拓展了現(xiàn)有僅關(guān)注債券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露存在“風(fēng)險(xiǎn)觀”的研究。其二，本文引入前景理論，提出“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的概念，為前述U型關(guān)系提供了解釋，為理解債券發(fā)行中的風(fēng)險(xiǎn)信息披露效應(yīng)提供了新的理論支持。明確了已知風(fēng)險(xiǎn)信息對(duì)債券投資者定價(jià)決策的重要影響，拓展了債券信用利差影響因素的研究。本文嘗試對(duì)債券募集說明書中的風(fēng)險(xiǎn)歸因進(jìn)行劃分并在此基礎(chǔ)上研究發(fā)現(xiàn)，預(yù)期內(nèi)對(duì)內(nèi)歸因風(fēng)險(xiǎn)信息披露是降低債券信用利差的主要原因，投資者對(duì)于預(yù)期內(nèi)對(duì)外歸因并不敏感，從而為債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露存在“信息觀”提供了更加直接的證據(jù)。其三，從信息環(huán)境和公司業(yè)績(jī)視角，本文還發(fā)現(xiàn)，“好公司”與“差公司”在債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露上的定價(jià)反應(yīng)存在差異。尤其是在“好公司”中，通過“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”進(jìn)行債券定價(jià)的行為更為顯著。

二、理論分析與研究假設(shè)

前景理論認(rèn)為，投資者對(duì)投資風(fēng)險(xiǎn)的感知是相對(duì)一定參照點(diǎn)而產(chǎn)生的[11]，投資者的風(fēng)險(xiǎn)參照點(diǎn)就是投資活動(dòng)的“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”。債券投資者根據(jù)已經(jīng)掌握的債券發(fā)行人風(fēng)險(xiǎn)信息形成了對(duì)發(fā)行人風(fēng)險(xiǎn)狀況的基本認(rèn)識(shí)，即形成“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”。在投資債券時(shí)，投資者將“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”與債券募集說明書中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息進(jìn)行比較，最終形成對(duì)發(fā)行人及債券項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)判斷。因此，投資者的風(fēng)險(xiǎn)判斷與“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”密切相關(guān)，債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)狀況與債券信用利差可能呈現(xiàn)非線性關(guān)系。當(dāng)債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)狀況與投資者“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”相符時(shí)，債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)越接近這一錨點(diǎn)，越能降低投資者的風(fēng)險(xiǎn)“焦慮”，進(jìn)而降低債券信用利差。原因主要有兩個(gè)方面。

一是投資者能夠根據(jù)“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”已經(jīng)包含的風(fēng)險(xiǎn)來判斷債券發(fā)行人披露信息的可信度和完整性。隨著發(fā)行人披露風(fēng)險(xiǎn)信息的增加，債券風(fēng)險(xiǎn)水平逐漸接近“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的水平，從而減少債券投資者已經(jīng)掌握但公司未披露的風(fēng)險(xiǎn)信息。這會(huì)提升債券投資者對(duì)發(fā)行人的信任程度，同時(shí)減少由于信任程度較低而額外產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?，F(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)信息披露的詳細(xì)程度影響投資者對(duì)披露主體的市場(chǎng)價(jià)值與收益預(yù)測(cè)的判斷，內(nèi)容越清晰，報(bào)告發(fā)布時(shí)的市場(chǎng)反應(yīng)越積極[8]。根據(jù)中國(guó)監(jiān)管部門要求，債券募集說明書單獨(dú)設(shè)置了“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)，供發(fā)行方對(duì)公司面臨的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分類闡述并輔之以具體的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或財(cái)務(wù)信息，為詳細(xì)闡述風(fēng)險(xiǎn)情況提供了依據(jù)。同時(shí)，監(jiān)管部門要求在標(biāo)準(zhǔn)化的風(fēng)險(xiǎn)闡述框架中，給予投資者個(gè)性化的風(fēng)險(xiǎn)判斷信息。即在強(qiáng)制性信息披露框架下賦予公司自愿性信息披露的空間，而詳實(shí)的風(fēng)險(xiǎn)信息闡述則有助于降低債券投資者由于擔(dān)心潛在風(fēng)險(xiǎn)而要求的超額風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。這說明債券發(fā)行人在風(fēng)險(xiǎn)信息披露中的“坦誠(chéng)”行為能夠降低債券發(fā)行成本。

二是債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)信息能夠幫助債券投資者驗(yàn)證已經(jīng)掌握的風(fēng)險(xiǎn)信息。兩者的相符程度越高，說明債券投資者掌握的風(fēng)險(xiǎn)信息越可靠。也就是說，債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)水平越接近債券投資者的“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”，越能使投資者相信已經(jīng)完全掌握了債券及發(fā)行人的風(fēng)險(xiǎn)狀況。債券發(fā)行時(shí)披露的風(fēng)險(xiǎn)信息與市場(chǎng)已有信息形成相互印證的信息趨同效應(yīng)。這種信息趨同式的風(fēng)險(xiǎn)信息披露，為投資者提供了較低異質(zhì)性的信息，有助于加深投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的理解，提高管理層的市場(chǎng)可信度[12]，增強(qiáng)投資者對(duì)債券發(fā)行方能夠合理處理風(fēng)險(xiǎn)的信心[8，13]。因此，當(dāng)債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)水平低于投資者“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的風(fēng)險(xiǎn)水平時(shí)，披露的風(fēng)險(xiǎn)水平越高，債券信用利差越小。

隨著風(fēng)險(xiǎn)信息披露的不斷增加，債券募集說明書中的風(fēng)險(xiǎn)信息披露（以下簡(jiǎn)稱“債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露”）內(nèi)容可能超出投資者的“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”范圍，投資者將逐漸表現(xiàn)出對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息披露的負(fù)面感知。一方面，市場(chǎng)對(duì)壞消息的平均反應(yīng)比對(duì)好消息的反應(yīng)更強(qiáng)烈[14]。相較于股票等其他市場(chǎng)的投資者，債券投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息更敏感，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度更高。大量風(fēng)險(xiǎn)信息的出現(xiàn)顯著增加了投資者的風(fēng)險(xiǎn)感知，降低了投資者尋找附加解釋信息的意愿[15]。大量負(fù)面信息的沖擊可能使得投資者在分析風(fēng)險(xiǎn)時(shí)弱化債券募集說明書中對(duì)已知風(fēng)險(xiǎn)信息的解釋與闡述，而更關(guān)注如何給出超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)，直接要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。另一方面，債券募集說明書向外傳遞更多風(fēng)險(xiǎn)信息時(shí)，對(duì)于投資者而言，提高了獲得異質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)信息的概率，既可能感受到相對(duì)于其他類似債券發(fā)行方的風(fēng)險(xiǎn)異質(zhì)性信息，也可能感受到相對(duì)于投資者已知風(fēng)險(xiǎn)廣度的異質(zhì)性信息。資產(chǎn)定價(jià)理論認(rèn)為，證券價(jià)格是由預(yù)期的未來現(xiàn)金流現(xiàn)值決定的，大量超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)的存在意味著對(duì)現(xiàn)金流的估計(jì)將變得非常困難。這些信息加劇了投資者對(duì)未來不確定性的擔(dān)憂，使投資者不得不要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償來對(duì)沖潛在的損失。尤其在投資者對(duì)發(fā)行方信息了解較少的情況下，披露的風(fēng)險(xiǎn)信息中存在大量預(yù)期外的負(fù)面問題。超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)信息將顯著降低投資者對(duì)發(fā)債方的信任程度[16]，從而提高債券定價(jià)。綜合以上分析，本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)：隨著債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露程度的上升，債券信用利差呈現(xiàn)先下降后上升的U型變化趨勢(shì)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量定義

⒈被解釋變量

本文的被解釋變量為債券信用利差（CS），計(jì)算方法參考林曉發(fā)等[17]的研究，用債券發(fā)行票面利率與同期限國(guó)債收益率之差衡量，該值越大，表明投資者期望從該債券獲取的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償越高，債券定價(jià)也越高。

⒉解釋變量

本文的解釋變量為債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露程度（RSa），反映公司在債券發(fā)行時(shí)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的披露情況?，F(xiàn)有對(duì)于信息披露文本信息的定量分析主要采取字典法，即統(tǒng)計(jì)與關(guān)鍵信息相關(guān)的詞句出現(xiàn)的頻率。在形成閱讀者感知的過程中，詞頻越高，閱讀者越容易建立與該類詞頻相關(guān)的認(rèn)知體系。本文參考現(xiàn)有研究[3]，統(tǒng)計(jì)與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的詞匯詞頻數(shù)。風(fēng)險(xiǎn)類詞匯包括“風(fēng)險(xiǎn)”“不確定”“不可控”“不穩(wěn)定”“波動(dòng)”等這類與一般意義上的風(fēng)險(xiǎn)概念密切相關(guān)的詞匯[9]。在2007年和2015年版本的《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第23號(hào)——公開發(fā)行公司債券募集說明書》中，均指出發(fā)行人應(yīng)當(dāng)披露的風(fēng)險(xiǎn)為“產(chǎn)生重大不利影響的所有因素”，①這使得債券募集說明書中的風(fēng)險(xiǎn)信息除中性描述外，主要為負(fù)面描述，因而結(jié)合債券募集說明書內(nèi)容特征，可將“不利”“糾紛”“損失”“下降”“擔(dān)憂”“阻礙”“不合理”“放緩”“不足”這類表達(dá)負(fù)面不確定性的詞匯納入風(fēng)險(xiǎn)詞匯范疇。

本文選擇債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)為分析文本范圍的原因主要有兩個(gè)方面。一方面，在債務(wù)募集說明書開頭的聲明部分，往往會(huì)強(qiáng)調(diào)投資者在進(jìn)行投資決策時(shí)要特別考慮債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)所述的各項(xiàng)風(fēng)險(xiǎn)，這些固定表述為投資者了解本債券風(fēng)險(xiǎn)提供了信息閱讀引導(dǎo)，促使投資者抱著評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)的心理閱讀該章節(jié)。另一方面，該章節(jié)依據(jù)監(jiān)管部門對(duì)募集說明書的格式要求，對(duì)債券面臨的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了系統(tǒng)說明，具有相對(duì)穩(wěn)定的范式，這為本文拓展性檢驗(yàn)中對(duì)風(fēng)險(xiǎn)歸因方向的劃分提供了文本基礎(chǔ)。本文參考張葉青等[18]的研究，將債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)中與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的詞匯詞頻數(shù)加1后取自然對(duì)數(shù)，得到解釋變量RSa。后文穩(wěn)健性檢驗(yàn)中也補(bǔ)充了其他風(fēng)險(xiǎn)信息披露程度度量方式的回歸結(jié)果。

⒊控制變量

在考慮變量之間共線性問題的基礎(chǔ)上，本文吳武清等[3]、林曉發(fā)等[19]的研究，對(duì)公司層面與債券層面的情況進(jìn)行了控制。選取以下控制變量：公司規(guī)模（Size），用總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)衡量；盈利能力（Roa），用凈利潤(rùn)除以平均資產(chǎn)總額衡量；資產(chǎn)負(fù)債率（Lev），用總負(fù)債除以總資產(chǎn)衡量；流動(dòng)比率（Current），用流動(dòng)資產(chǎn)總額除以流動(dòng)負(fù)債總額衡量；現(xiàn)金水平（Cash），用經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生的現(xiàn)金流量?jī)纛~除以營(yíng)業(yè)收入衡量；固定資產(chǎn)水平（Fixasset），用固定資產(chǎn)除以營(yíng)業(yè)收入衡量；成長(zhǎng)能力（Growth），用本期銷售收入增長(zhǎng)值除以上期銷售收入衡量；機(jī)構(gòu)投資者持股（Insinv），用前三季度機(jī)構(gòu)投資者持股比例平均值衡量；上市時(shí)間（Age），用截至樣本年度的已上市時(shí)間衡量，單位為年；債券期限（Maturity），用債券發(fā)行期限衡量，單位為年；債券擔(dān)保（Guarantee），虛擬變量，債券存在擔(dān)保時(shí)取值為1，否則為0；債券屬性（Convert），虛擬變量，債券屬于含權(quán)債券時(shí)取值為1，否則為0。

（二）模型設(shè)定

本文采用基準(zhǔn)模型（1）對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差的關(guān)系進(jìn)行研究?；貧w分析中采用固定效應(yīng)模型。

（三）數(shù)據(jù)說明

為降低2008年金融危機(jī)及2007年會(huì)計(jì)準(zhǔn)則修訂對(duì)研究結(jié)論的影響，同時(shí)考慮到“信息錨”相關(guān)理論檢驗(yàn)需依托發(fā)債方較多的信息披露指標(biāo)，因而本文選擇2010—2021年上市公司發(fā)行的一般公司債為研究對(duì)象。以Wind數(shù)據(jù)庫(kù)給出的該區(qū)間發(fā)行的公司債名單為基礎(chǔ)，從證券交易所下載對(duì)應(yīng)的債券募集說明書，通過Python軟件提取“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)內(nèi)容，統(tǒng)計(jì)該章節(jié)中與“風(fēng)險(xiǎn)”相關(guān)的詞頻及章節(jié)字?jǐn)?shù)總和等信息。研究中使用的債券層面數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，公司層面財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)及公司治理數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。樣本不包括債券募集說明書PDF信息提取失敗的債券，刪除了金融行業(yè)樣本和被標(biāo)記為ST的公司，刪除關(guān)鍵變量存在嚴(yán)重缺失的樣本。在回歸中對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了上下1%的縮尾處理。

表1為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。被解釋變量CS均值為2. 002，取值范圍在0. 358至5. 100之間，中位數(shù)為1. 713。解釋變量RSa取值范圍在4. 025至5. 481之間，均值為4. 747，標(biāo)準(zhǔn)差為0. 337。從主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果看，各變量值均在合理范圍內(nèi)。相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明，①基準(zhǔn)回歸中控制變量與解釋變量之間不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果與分析

表2報(bào)告了債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差的回歸結(jié)果。其中，表2列（1）報(bào)告的是線性模型的回歸結(jié)果，RSa的回歸系數(shù)為0. 693，且在1%水平上顯著，與現(xiàn)有研究結(jié)果一致，說明本文使用的研究樣本與現(xiàn)有研究樣本具有可比性，本文研究結(jié)論并不是基于特殊樣本得到的偶然結(jié)果。列（2）報(bào)告了模型（1）的回歸結(jié)果，在列（1）的基礎(chǔ)上加入二次項(xiàng)RSa2后，RSa的回歸系數(shù)為-9. 486，且在1%水平上顯著；RSa2的回歸系數(shù)為1. 065，且在1%水平上顯著。為避免傳統(tǒng)方法中僅依賴二次項(xiàng)的顯著性判斷U型關(guān)系是否成立的統(tǒng)計(jì)局限，本文參考Lind和Mehlum[20]的檢驗(yàn)方法進(jìn)行U型關(guān)系檢驗(yàn)。在固定效應(yīng)模型下通過聯(lián)合檢驗(yàn)法檢驗(yàn)U型關(guān)系是否成立，即檢驗(yàn)區(qū)間左端斜率為負(fù)且顯著，右端斜率為正且顯著，同時(shí)采用極值點(diǎn)置信區(qū)間法確保拐點(diǎn)完全落于樣本取值范圍之內(nèi)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，P值為0. 025，極值點(diǎn)為4. 453，處于RSa的取值范圍內(nèi)。結(jié)果表明，債券募集說明書披露的風(fēng)險(xiǎn)信息與債券信用利差之間存在顯著的U型關(guān)系。因此，本文假設(shè)得以驗(yàn)證。

（二）內(nèi)生性處理

第一，工具變量法。債券信用利差是市場(chǎng)化詢價(jià)路演的結(jié)果，可能會(huì)反向影響債券募集說明書對(duì)風(fēng)險(xiǎn)信息的闡述。本文分別以風(fēng)險(xiǎn)信息披露的年度省份均值IVRiskp和年度行業(yè)均值IVRiski作為工具變量，進(jìn)行2SLS回歸。工具變量回歸第二階段回歸結(jié)果如表3列（3）和列（4）所示，RSa2的回歸系數(shù)依然為正，且在5%水平上顯著，弱工具變量檢驗(yàn)Cragg？Donald Wald F值分別為91. 771和42. 663，表明所選工具變量具有足夠強(qiáng)度，不是弱工具變量。

第二，PSM法。風(fēng)險(xiǎn)披露水平不同的公司可能存在系統(tǒng)性的披露傾向差異，進(jìn)而使得公司債券信用利差的結(jié)果并非由風(fēng)險(xiǎn)披露水平所致。考慮到不同年度外部環(huán)境的影響，根據(jù)各年度風(fēng)險(xiǎn)披露水平中位數(shù)將各年樣本分為兩組，定義為變量RS_DUM，風(fēng)險(xiǎn)披露水平較高時(shí)，RS_DUM取值為1；風(fēng)險(xiǎn)披露水平較低時(shí)，RS_DUM取值為0。使用反映債券發(fā)行人財(cái)務(wù)與治理情況等的指標(biāo)Size、Roa、Lev、Current、Fixasset、Growth、Insinv、Age、Shareone（第一大股東持股比例，用公司披露的排名第一的股東持股占比衡量）為匹配變量，對(duì)RS_DUM進(jìn)行半徑匹配回歸，卡尺范圍為0. 001，以匹配后的樣本對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸。表3列（5）結(jié)果顯示，RSa與CS仍呈現(xiàn)顯著的U型關(guān)系。

第三，Heckman兩階段法。鑒于未發(fā)行債券的公司沒有被納入研究樣本，這可能使樣本產(chǎn)生幸存偏差，進(jìn)而使回歸結(jié)果產(chǎn)生偏誤。故進(jìn)一步使用Heckman兩階段法緩解該內(nèi)生性問題。具體地，設(shè)定變量Bond_DUM，當(dāng)上市公司當(dāng)年發(fā)行了公司債時(shí)，該變量取值為1，否則為0。采用Logit模型對(duì)Bond_DUM進(jìn)行回歸，控制變量包括反映公司財(cái)務(wù)與治理狀況的變量Size、Roa、Lev、Cash、Growth、Age、Soe、Sep、Both、Manghold、HHI。其中，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)（Soe），虛擬變量，若公司為國(guó)有企業(yè)，取值為1，否則為0；兩權(quán)分離度（Sep），用公司實(shí)際控制人控制權(quán)與所有權(quán)之差衡量；兩職兼任（Both），虛擬變量，存在董事長(zhǎng)與總經(jīng)理的兼任情況時(shí)取值為1，否則為0；管理層持股比例（Manghold），用董事、監(jiān)事和高級(jí)管理人員持股數(shù)量占總股數(shù)量之比衡量；赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI），用行業(yè)內(nèi)的每家公司的總資產(chǎn)與行業(yè)總資產(chǎn)合計(jì)的比值的平方累加值衡量。以該回歸估算逆米爾斯比（IMR）作為控制變量加入模型（1）中進(jìn)行回歸。表3列（6）結(jié)果顯示，IMR并不顯著，且RSa與CS仍呈現(xiàn)顯著的U型關(guān)系。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

⒈調(diào)整樣本范圍

一方面，部分樣本中的公司在債券發(fā)行年度受到公開違規(guī)處罰，這種情況可能影響債券投資者對(duì)于信用利差的判斷，因而本文在刪除該部分樣本后進(jìn)行回歸。結(jié)果如表4列（1）所示，主要結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。另一方面，考慮到一些重大事件可能對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露及債券投資者風(fēng)險(xiǎn)感知產(chǎn)生影響，例如，2014年中國(guó)出現(xiàn)公司債違約，以及2015年《公開發(fā)行證券的公司信息披露內(nèi)容與格式準(zhǔn)則第23號(hào)》的修訂等，因而選擇2015年之后的樣本進(jìn)行回歸。結(jié)果如表4列（2）所示，主要結(jié)論與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

⒉替換被解釋變量和解釋變量

一方面，本文參考徐思等[21]的研究，分別計(jì)算債券到期收益率與1年期定存利率、5年期定存利率之差，分別設(shè)定變量Cone和Cfive以衡量債券信用利差。結(jié)果如表4列（3）和列（4）所示，RSa2的回歸系數(shù)均為正，且在1%水平上顯著。另一方面，替換主回歸中對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)信息披露的衡量，獲得以下兩個(gè)變量：RSc為債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)中與風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的詞語(yǔ)字?jǐn)?shù)的自然對(duì)數(shù)，RSd為債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)總字?jǐn)?shù)的自然對(duì)數(shù)。表4列（5）和列（6）結(jié)果顯示，RSc2和RSd2的回歸系數(shù)均為正，且在1%水平上顯著，驗(yàn)證了本文主要結(jié)論的穩(wěn)健性。

⒊增加控制變量

回歸中加入債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)總字?jǐn)?shù)的自然對(duì)數(shù)lnsum及所處年度貨幣政策取向MP作為控制變量[22]。結(jié)果如表4列（7）所示，RSa2的回歸系數(shù)為正，且在1%水平上顯著。為排除債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間存在更復(fù)雜的非線性關(guān)系，在模型（1）中加入債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露程度的三次項(xiàng)RSa3。結(jié)果如表4列（8）所示，RSa3的回歸系數(shù)不顯著，所以不存在更復(fù)雜的線性關(guān)系。

（四）異質(zhì)性分析

⒈信息環(huán)境異質(zhì)性

本文關(guān)注的是債券投資者對(duì)于公司情況的了解程度，在此采用體現(xiàn)公司內(nèi)外部信息溝通程度的變量作為分組指標(biāo)。分析師和審計(jì)師是資本市場(chǎng)中上市公司與外部投資者進(jìn)行溝通的重要媒介，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，更多分析師跟蹤的上市公司信息質(zhì)量往往較高[23]，更優(yōu)質(zhì)的年報(bào)審計(jì)師事務(wù)所也與更高的信息質(zhì)量相關(guān)[24-25]。在此分別以t-1期分析師關(guān)注度中位數(shù)和t-1期年報(bào)審計(jì)師事務(wù)所是否為中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師協(xié)會(huì)綜合評(píng)價(jià)排名的前六名為分組依據(jù)。

表5為依據(jù)信息環(huán)境差異對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行分組回歸的結(jié)果。如表5列（1）和列（2）所示，當(dāng)公司t-1期在市場(chǎng)受到分析師關(guān)注度較低時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為0. 194，且不顯著。當(dāng)公司在市場(chǎng)上受到分析師關(guān)注度較高時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為1. 203，且在1%水平上顯著。列（1）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，極值點(diǎn)超出解釋變量取值范圍，無(wú)法顯著拒絕被解釋變量與解釋變量之間存在線性關(guān)系的原假設(shè)。列（2）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 007，且極值點(diǎn)為4. 474，在RSa取值范圍內(nèi)，通過了U型關(guān)系檢驗(yàn)。這表明債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于分析師關(guān)注度較高的樣本中。如表5列（3）和列（4）所示，當(dāng)t-1期年報(bào)審計(jì)師事務(wù)所不是前六大時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為0. 921，且在5%水平下顯著。當(dāng)t-1期年報(bào)審計(jì)師事務(wù)所是前六大時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為1. 441，且在1%水平上顯著。但列（3）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 121，無(wú)法顯著拒絕被解釋變量與解釋變量之間存在線性關(guān)系的原假設(shè)，且主要為負(fù)相關(guān)部分不顯著。列（4）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 015，極值點(diǎn)為4. 520，在RSa取值范圍內(nèi)，通過了U型關(guān)系檢驗(yàn)。這表明債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于年報(bào)審計(jì)師事務(wù)所是前六大的樣本中，即債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于信息環(huán)境較好的樣本中。

⒉公司業(yè)績(jī)異質(zhì)性

公司歷史業(yè)績(jī)水平對(duì)于投資者解讀公司債券募集說明書中的風(fēng)險(xiǎn)信息有重要影響。在此分別關(guān)注公司的財(cái)務(wù)業(yè)績(jī)與資本市場(chǎng)業(yè)績(jī)，選擇t-1期凈資產(chǎn)收益率中位數(shù)和t-1期股票收益率中位數(shù)作為分組依據(jù)。

表6為根據(jù)公司業(yè)績(jī)差異對(duì)基準(zhǔn)模型進(jìn)行分組回歸的結(jié)果。如表6列（1）和列（2）所示，當(dāng)t-1期公司凈資產(chǎn)收益率較高時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為1. 408，且在1%水平上顯著。當(dāng)t-1期公司凈資產(chǎn)收益率較低時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為0. 401，且不顯著。列（1）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 010，且極值點(diǎn)為4. 542，在RSa取值范圍內(nèi)，通過了U型關(guān)系檢驗(yàn)。列（2）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，極值點(diǎn)超出解釋變量取值范圍，無(wú)法顯著拒絕被解釋變量與解釋變量之間存在線性關(guān)系的原假設(shè)。這表明債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于凈資產(chǎn)收益率較高的樣本中。如表6列（3）和列（4）所示，當(dāng)t-1期公司股票收益率較高時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為1. 776，且在1%水平上顯著。當(dāng)公司股票收益率較低時(shí)，RSa2的回歸系數(shù)為0. 464，且不顯著。列（3）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 027，且極值點(diǎn)為4. 503，在RSa取值范圍內(nèi)，通過了U型關(guān)系檢驗(yàn)。列（4）U型關(guān)系檢驗(yàn)顯示，P值為0. 316，無(wú)法顯著拒絕被解釋變量與解釋變量之間存在線性關(guān)系的原假設(shè)。此外，當(dāng)解釋變量與被解釋變量之間為負(fù)向關(guān)系時(shí)，這種關(guān)系并不顯著。這表明債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于股票收益率較高的樣本中，即債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系主要存在于公司業(yè)績(jī)較好的樣本中。

五、進(jìn)一步分析

基于前景理論，投資者對(duì)損失和收益效用的感知是相對(duì)一定參照點(diǎn)產(chǎn)生的[11]。根據(jù)本文的理論分析，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間之所以表現(xiàn)出U型關(guān)系，主要是投資者從債券募集說明書中感知的風(fēng)險(xiǎn)與投資者已感知的發(fā)行方風(fēng)險(xiǎn)之間綜合作用的結(jié)果。當(dāng)債券募集說明書中傳達(dá)的風(fēng)險(xiǎn)程度并未超過投資者已感知的發(fā)行方風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露表現(xiàn)出降低債券信用利差的作用，即“信息觀”；當(dāng)債券募集說明書中傳達(dá)的風(fēng)險(xiǎn)程度超過投資者已感知的發(fā)行方風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露表現(xiàn)出提高債券信用利差的作用，即“風(fēng)險(xiǎn)觀”。市場(chǎng)中已存在或可預(yù)期的發(fā)行方風(fēng)險(xiǎn)信息可能成為投資者進(jìn)行判斷的“錨”，從而導(dǎo)致債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間呈現(xiàn)U型關(guān)系。由于難以直接度量投資者內(nèi)心建立的“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”，本文假定參與定價(jià)的債券投資者可以充分獲得與發(fā)行主體相關(guān)的公開信息，即信息公開等價(jià)于債券投資者已知曉該信息，成為其預(yù)期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)。為驗(yàn)證“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的存在，本文從以下兩個(gè)視角提供證據(jù)：直接型風(fēng)險(xiǎn)信息視角，即投資者不需要深度分析即可直接感知的風(fēng)險(xiǎn)信息；分析型風(fēng)險(xiǎn)信息視角，即需要投資者結(jié)合財(cái)務(wù)、公司治理、宏觀數(shù)據(jù)等方面信息來評(píng)估潛在的風(fēng)險(xiǎn)。

（一）以直接型風(fēng)險(xiǎn)信息為“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”

債券投資者建立的債券風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期主要來自對(duì)發(fā)行方情況的了解，能夠直接感知發(fā)債主體風(fēng)險(xiǎn)的渠道主要包括兩個(gè)方面。一方面，公司年度報(bào)告文本信息中直接對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的描述。年度報(bào)告是對(duì)公司過去一年經(jīng)營(yíng)運(yùn)行情況最全面的反映。通過對(duì)文本內(nèi)容的分析，現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，年度報(bào)告風(fēng)險(xiǎn)信息披露顯著影響公司融資活動(dòng)[9]，具有較高的信息含量[26-27]。另一方面，市場(chǎng)第三方給出的負(fù)面監(jiān)管鑒證結(jié)果。其中，包括交易所、證監(jiān)會(huì)等監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)公司違規(guī)行為的關(guān)注及公開披露；注冊(cè)會(huì)計(jì)師基于審計(jì)情況對(duì)上市公司出具的審計(jì)報(bào)告；債券評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)公布的評(píng)級(jí)結(jié)果。這些來自公司和專業(yè)機(jī)構(gòu)對(duì)公司風(fēng)險(xiǎn)判斷的綜合結(jié)果，為投資者認(rèn)知債券發(fā)行方風(fēng)險(xiǎn)提供了直接參考。本文將上述信息定義為“直接型風(fēng)險(xiǎn)信息錨”。

在債券定價(jià)過程中，若投資者進(jìn)行了風(fēng)險(xiǎn)錨定，那么能夠被上述公開的直接型風(fēng)險(xiǎn)信息解釋的部分將主要體現(xiàn)為“信息觀”，無(wú)法解釋的部分將體現(xiàn)為“風(fēng)險(xiǎn)觀”。本文參考Campbell等[16]的研究，通過模型（2）對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露進(jìn)行分解。

其中，Anrisk為公司年報(bào)管理層討論與分析部分的風(fēng)險(xiǎn)詞頻，F(xiàn)raud為公司違規(guī)次數(shù)，Audit為年報(bào)審計(jì)結(jié)果（標(biāo)準(zhǔn)無(wú)保留意見取值為0，否則為1），Rank為發(fā)債主體評(píng)級(jí)結(jié)果（取值為1—5，值越大，表明評(píng)級(jí)越高），其余變量定義同模型（1）?？紤]到投資者根據(jù)已知信息構(gòu)建“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的邏輯，F(xiàn)raud一般反映的是之前的違規(guī)情況，而發(fā)債主體評(píng)級(jí)Rank直接顯示在債券募集說明書中，故Fraud和Rank不做滯后處理。對(duì)模型（2）的回歸殘差進(jìn)行估計(jì)，獲得債券風(fēng)險(xiǎn)信息中無(wú)法被以上直接型風(fēng)險(xiǎn)信息解釋的預(yù)期外風(fēng)險(xiǎn)，定義為Risk_ex；對(duì)模型（2）被解釋變量進(jìn)行估計(jì)，可得債券風(fēng)險(xiǎn)信息中可以被以上直接型風(fēng)險(xiǎn)信息解釋的預(yù)期內(nèi)風(fēng)險(xiǎn)，定義為Risk_no。

將Risk_no和Risk_ex作為解釋變量分別帶入模型（1）中進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7所示。列（1）中Risk_no的回歸系數(shù)為-2. 378，且在10%水平上顯著；列（2）中Risk_ex的回歸系數(shù)為0. 758，且在1%水平上顯著。以上結(jié)果說明，在債券募集說明書中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息中，可以被“直接型風(fēng)險(xiǎn)信息錨”解釋的部分會(huì)降低債券信用利差，債券募集說明書對(duì)投資者感知范圍內(nèi)直接型風(fēng)險(xiǎn)信息的披露與解釋降低了投資者風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償要求；無(wú)法被“直接型風(fēng)險(xiǎn)信息錨”解釋的部分則會(huì)顯著提高債券信用利差，這部分風(fēng)險(xiǎn)超出了投資者從外部獲取的直接型風(fēng)險(xiǎn)信息水平，隨著風(fēng)險(xiǎn)信息的增加，投資者會(huì)要求獲得更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。綜上所述，“直接型風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的存在為債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系提供了證據(jù)。

（二）以分析型風(fēng)險(xiǎn)信息為“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”

不同于公司對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的直接闡述和第三方機(jī)構(gòu)的負(fù)面認(rèn)定，專業(yè)投資者建立“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的另一種可能模式是通過對(duì)公開的專業(yè)信息進(jìn)行深入分析，以此評(píng)估公司債券發(fā)行風(fēng)險(xiǎn)。投資者可以通過分析公司所處宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)政策變化、自然災(zāi)害、環(huán)保監(jiān)管政策變化等，建立對(duì)發(fā)債主體的“分析型外部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”；投資者也可以通過分析公司財(cái)務(wù)、公司治理等情況，對(duì)發(fā)債主體建立“分析型內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”。相比內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)，外部風(fēng)險(xiǎn)的信息公開性更強(qiáng)，投資者更容易對(duì)發(fā)債主體建立較為全面的外部風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知。如果“信息觀”成立，由于債券募集說明書中預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的信息增量較少，因而相比預(yù)期內(nèi)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露，其信息效應(yīng)較弱。由于投資者對(duì)內(nèi)部與外部風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知能力差異的存在，有必要分別討論內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期和外部風(fēng)險(xiǎn)預(yù)期對(duì)債券信用利差的影響。

第一，“分析型外部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的估算。債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)在闡述外部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)主要包括宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、行業(yè)政策變化、自然災(zāi)害、環(huán)保監(jiān)管變化等方面。本文設(shè)置模型（3）對(duì)“分析型外部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”進(jìn)行估計(jì)。

其中，ExterRisk為債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)描述外部風(fēng)險(xiǎn)的詞頻自然對(duì)數(shù)，F(xiàn)risk為債券發(fā)行日同期市場(chǎng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)收益率，HHI為行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)情況赫芬達(dá)爾指數(shù)，p表示省份，Lngeodis為公司所在省份環(huán)境事件的自然對(duì)數(shù)，Lnenvdis為自然災(zāi)害發(fā)生頻率的自然對(duì)數(shù)，Lngdp為所在省份生產(chǎn)總值的自然對(duì)數(shù)，Soe為公司產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，其余變量定義同模型（1）。債券募集說明書中可以被模型（3）各變量解釋的外部風(fēng)險(xiǎn)信息定義為預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)信息Normal_Erisk，根據(jù)模型（3）估計(jì)的殘差項(xiàng)定義為預(yù)期外外部風(fēng)險(xiǎn)信息Excess_Erisk。

基于模型（1），本文將Normal_Erisk和Excess_Erisk分別對(duì)CS進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7所示。列（3）中Normal_Erisk的回歸系數(shù)為-1. 788，且不顯著，列（4）中Excess_Erisk的回歸系數(shù)為0. 490，且在10%水平上顯著。即對(duì)于預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)信息披露的增加，投資者并未給出明確的回應(yīng)。這主要是由于外部投資者更容易建立發(fā)債方所面臨的外部風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，相關(guān)信息相對(duì)公開，風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)邏輯較為直接，使得預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)信息的披露所產(chǎn)生的信息增量較低，因而投資者對(duì)于預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)信息的增加并不敏感。但隨著預(yù)期外外部風(fēng)險(xiǎn)信息披露的增加，投資者表現(xiàn)出對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，進(jìn)而要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。

第二，“分析型內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的估算。債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)在闡述內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)時(shí)主要包括公司財(cái)務(wù)、公司治理等方面。本文設(shè)置模型（4）對(duì)“分析型內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息錨”進(jìn)行估計(jì)。

其中，被解釋變量InterRisk為債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)中描述內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)的詞頻自然對(duì)數(shù)。Shareone、Sep、Both和Manghold定義同前文，其余變量定義同模型（1）。鑒于實(shí)踐中投資者對(duì)財(cái)務(wù)與治理等信息的觀測(cè)區(qū)間往往較長(zhǎng)，故在此選擇過去三年以上指標(biāo)均值作為模型（4）的估計(jì)變量。在該公式中，當(dāng)變量下標(biāo)“iσ”時(shí)，表示公司i在t-2期至t期中此變量的滾動(dòng)均值。債券募集說明書中可以被模型（4）各變量解釋的內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息定義為預(yù)期內(nèi)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息Normal_Irisk，模型（4）估計(jì)的殘差項(xiàng)定義為預(yù)期外內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息Excess_Irisk。

基于模型（1），本文將Normal_Irisk和Excess_Irisk分別對(duì)CS進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果如表7所示。列（5）中Normal_Irisk的回歸系數(shù)為-3. 890，且在5%水平上顯著。列（6）中Excess_Irisk的回歸系數(shù)為0. 861，且在1%水平上顯著。即隨著債券募集說明書預(yù)期內(nèi)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露的增加，投資者獲得了更加詳細(xì)的公司內(nèi)部情況，進(jìn)一步緩解了信息不對(duì)稱，提出了更低的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償需求。隨著預(yù)期外內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露的增加，投資者表現(xiàn)出對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，進(jìn)而要求更高的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。通過以上研究發(fā)現(xiàn)，債券募集說明書對(duì)預(yù)期內(nèi)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息的披露是降低債券信用利差的原因，預(yù)期外內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露和預(yù)期外外部風(fēng)險(xiǎn)信息披露是提高債券信用利差的原因。以上分析為證明“信息觀”的存在提供了直接證據(jù)，投資者對(duì)分析型風(fēng)險(xiǎn)信息的錨定，使債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差整體上呈現(xiàn)U型關(guān)系。

六、研究結(jié)論與研究啟示

（一）研究結(jié)論

在推進(jìn)中國(guó)債券市場(chǎng)高質(zhì)量發(fā)展和完善債券市場(chǎng)信息披露制度的背景下，本文以2010—2021年中國(guó)上市公司發(fā)行的一般公司債為研究對(duì)象，通過對(duì)債券募集說明書“風(fēng)險(xiǎn)因素”章節(jié)中風(fēng)險(xiǎn)詞匯的文本分析，基于前景理論，研究了債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露程度對(duì)債券信用利差的影響。研究發(fā)現(xiàn)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間存在“信息觀”“風(fēng)險(xiǎn)觀”并存的U型關(guān)系；本文通過工具變量法、PSM法、Heckman兩階段法等方法檢驗(yàn)了該U型關(guān)系的穩(wěn)健性；進(jìn)一步通過“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”存在性檢驗(yàn)為該U型關(guān)系提供了證據(jù)。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間存在的U型關(guān)系在信息環(huán)境較好和公司業(yè)績(jī)較好的樣本中更顯著。研究結(jié)論表明，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差之間的U型關(guān)系的產(chǎn)生源于債券投資者進(jìn)行債券風(fēng)險(xiǎn)判斷時(shí)，將已知發(fā)行方的風(fēng)險(xiǎn)作為“信息錨”；當(dāng)債券募集說明書中披露的風(fēng)險(xiǎn)信息在“信息錨”范圍內(nèi)時(shí)，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露主要起到降低投資者預(yù)期不確定性的作用，即表現(xiàn)為“信息觀”；當(dāng)債券風(fēng)險(xiǎn)信息超出“信息錨”范圍，債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露則增加了投資者預(yù)期不確定性，即表現(xiàn)為“風(fēng)險(xiǎn)觀”。研究進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，預(yù)期內(nèi)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)信息披露可以降低債券信用利差；但投資者對(duì)預(yù)期內(nèi)外部風(fēng)險(xiǎn)信息披露并不敏感，進(jìn)一步提供了“信息觀”存在的證據(jù)。

（二）研究啟示

根據(jù)上述研究結(jié)論，本文的啟示如下：

第一，從債券發(fā)行方看，中國(guó)債券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)信息披露不只存在“風(fēng)險(xiǎn)觀”，也存在“信息觀”。作為債券發(fā)行方應(yīng)當(dāng)發(fā)揮主觀能動(dòng)性，充分利用風(fēng)險(xiǎn)信息錨定機(jī)制，促進(jìn)“信息觀”的形成。在債券發(fā)行前，債券發(fā)行方應(yīng)當(dāng)努力提升信息透明度和經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，為投資者進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)判斷提供良好的信息基礎(chǔ)，以期在符合監(jiān)管部門要求的風(fēng)險(xiǎn)信息披露范式下，達(dá)到降低債券融資成本的目的。債券發(fā)行方應(yīng)當(dāng)關(guān)注投資者預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知，盡可能降低投資者預(yù)期外的風(fēng)險(xiǎn)，以獲得更低的融資成本。在風(fēng)險(xiǎn)信息披露歸因方向選擇方面，過度強(qiáng)調(diào)外部不可控風(fēng)險(xiǎn)可能會(huì)削弱投資者對(duì)企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理能力的信任，進(jìn)而引發(fā)負(fù)面聯(lián)想；當(dāng)外部風(fēng)險(xiǎn)信息與市場(chǎng)已有認(rèn)知的錨定區(qū)間重合度較低時(shí)，投資者易產(chǎn)生對(duì)未披露隱性風(fēng)險(xiǎn)的警惕。因此，建議債券發(fā)行方要關(guān)注過度對(duì)外歸因的潛在負(fù)面后果。

第二，從債券市場(chǎng)監(jiān)管部門及政策制定者視角看，現(xiàn)有債券發(fā)行風(fēng)險(xiǎn)信息披露制度能夠促使公司對(duì)自身面臨的風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行較為全面的披露，但需審慎關(guān)注本身業(yè)績(jī)較差、信息環(huán)境較差公司的風(fēng)險(xiǎn)信息披露情況。由于披露風(fēng)險(xiǎn)信息會(huì)與已有負(fù)面信息形成疊加效應(yīng)，提高債券發(fā)行融資成本，因而監(jiān)管部門有必要特別關(guān)注這類公司是否存在隱藏債券發(fā)行風(fēng)險(xiǎn)信息的問題。對(duì)于經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)較好、信息環(huán)境較好的公司，超出一定范圍的風(fēng)險(xiǎn)信息披露也將提高債券信用利差。因此，監(jiān)管部門有必要優(yōu)化監(jiān)管機(jī)制，注重對(duì)這類公司已公開信息和債券發(fā)行時(shí)披露信息的聯(lián)動(dòng)監(jiān)測(cè)，防止其隱匿超預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)政策制定者而言，鑒于“風(fēng)險(xiǎn)信息錨”的存在，建議科學(xué)、精準(zhǔn)地優(yōu)化債券募集說明書中風(fēng)險(xiǎn)信息披露要求，細(xì)化風(fēng)險(xiǎn)信息分類披露標(biāo)準(zhǔn)，以期引導(dǎo)發(fā)債公司更準(zhǔn)確地傳遞風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)，更好地保護(hù)債券投資者利益。此外，建議建立風(fēng)險(xiǎn)信息披露與市場(chǎng)反應(yīng)的動(dòng)態(tài)校準(zhǔn)機(jī)制，通過定期評(píng)估披露文本的市場(chǎng)解讀偏差，為政策制定者科學(xué)地調(diào)整披露側(cè)重點(diǎn)提供決策依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王雄元，高曦.年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)披露與權(quán)益資本成本[J].金融研究，2018（1）：174-190.

[2] GE Y， CHEN Q， QIU S， et al. Environmental information disclosure and stock price crash risk： evidence from China[J]. Frontiers in environmental science，2023，11：1108508.

[3] 吳武清，甄偉浩，楊潔，等.企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)——基于債券募集說明書的文本分析[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2021，41（7）：1650-1671.

[4] 吳育輝，唐浩博.風(fēng)險(xiǎn)信息披露能預(yù)測(cè)債券違約風(fēng)險(xiǎn)嗎？——來自債券募集說明書的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].財(cái)務(wù)研究，2021，41（5）：15-28.

[5] 涂建明，田樹銘，朱淵媛.審計(jì)報(bào)告改革下的增量風(fēng)險(xiǎn)信息與債券融資成本[J].金融與經(jīng)濟(jì)，2023（8）：3-16.

[6] YAO Y Z， WEI L， JING H Z， et al. The impact of readability of risk disclosures in bond prospectuses on credit risk premium[J]. Research in international business and finance，2024，70（PartA）：102310.

[7] 白俊，喬君，吳爽.債券市場(chǎng)“剛性兌付”打破與企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)信息披露[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2023，469（12）：53-67.

[8] HOPE O K， HU D， LU H. The benefits of specific risk？factor disclosures[J]. Review of accounting studies，2016，21（4）：1005-1045.

[9] 王雄元，曾敬.年報(bào)風(fēng)險(xiǎn)信息披露與銀行貸款利率[J].金融研究，2019（1）：54-71.

[10] 何熙瓊，顧湘，劉昊.注冊(cè)制背景下風(fēng)險(xiǎn)信息披露對(duì)新股破發(fā)的影響研究[J].南開管理評(píng)論，2023，26（3）：86-100.

[11] KAHNEMAN D， TVERSKY A. Prospect theory： an analysis of decision under risk[J]. Econometric： journal of the econometric society，1979，47（2）：263-291.

[12] AXELTON Z. Tax risk and the cost of debt： the role of tax？related risk disclosure[J]. Journal of accounting finance，2022，22（3）：148-160.

[13] ELMY F J， LEGUYADER L P， LINSMEIER T J. A review of initial filings under the SEC’s new market risk disclosure rules[J]. Journal of corporate accounting finance，1998，9（4）：33-45.

[14] KOTHARI S P， SHU S， WYSOCKI P D. Do managers withhold bad news？[J]. Journal of accounting research，2009，47（1）：241-276.

[15] COX R， GOEIJ P. Regulatory certification， risk factor disclosure， and investor behavior [J]. Review of finance，2020，24（5）：1079-1106.

[16] CAMPBELL J， CHEN H， DHALIWAL D， et al. The information content of mandatory risk factor disclosures in corporate filings[J]. Review of accounting studies，2014，19（1）：396-455.

[17] 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)，2021，34（4）：19-34.

[18] 張葉青，陸瑤，李樂蕓.大數(shù)據(jù)應(yīng)用對(duì)中國(guó)企業(yè)市場(chǎng)價(jià)值的影響——來自中國(guó)上市公司年報(bào)文本分析的證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)研究，2021，56（12）：42-59.

[19] 林晚發(fā)，趙仲匡，宋敏.管理層討論與分析的語(yǔ)調(diào)操縱及其債券市場(chǎng)反應(yīng)[J].管理世界，2022（1）：164-180.

[20] LIND J T， MEHLUM H. With or without U？ The appropriate test for a U？shaped relationship[J]. Oxford bulletin of economics and statistics，2010，72（1）：109-118.

[21] 徐思，潘昕彤，林晚發(fā).“一帶一路”倡議與公司債信用利差[J].金融研究，2022（2）：135-152.

[22] 陸正飛，楊德明.商業(yè)信用：替代性融資，還是買方市場(chǎng)？[J].管理世界，2011（4）：6-14+45.

[23] 李春濤，宋敏，張璇.分析師跟蹤與企業(yè)盈余管理——來自中國(guó)上市公司的證據(jù)[J].金融研究，2014（7）：124-139.

[24] 漆江娜，陳慧霖，張陽(yáng).事務(wù)所規(guī)?！て放啤r(jià)格與審計(jì)質(zhì)量——國(guó)際“四大”中國(guó)審計(jì)市場(chǎng)收費(fèi)與質(zhì)量研究[J].審計(jì)研究，2004（3）：59-65.

[25] 吳水澎，李奇鳳.國(guó)際四大、國(guó)內(nèi)十大與國(guó)內(nèi)非十大的審計(jì)質(zhì)量——來自2003年中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2006（2）：114-118.

[26] FILZEN J J， MCBRAYER G A， SHANNON K S. Risk factor disclosures： do managers and markets speak the same language？[J]. Accounting horizons，2023，37（2）： 67-83.

[27] 李成剛，賈鴻業(yè)，趙光輝，等.基于信息披露文本的上市公司信用風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警——來自中文年報(bào)管理層討論與分析的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].中國(guó)管理科學(xué)，2023，31（2）：18-29.

Bond Risk Information Disclosure and Bond Credit Spreads： A New Understanding of U？Shaped Relationship Based on Information Anchoring Mechanism

ZHANG Jun1， YU Yao2， YANG Ce1

（1. School of Accounting， Beijing Wuzi University， Beijing 101149， China； 2. Research Center for Finance and Accounting， Chinese Academy of Fiscal Sciences， Beijing 100142， China）

Summary：A well？developed information disclosure policy system is crucial for advancing the high？quality development of China’s bond market. It helps reduce bond credit spreads and agency costs， enhance the proportion of bond financing， and improve market efficiency. Previous studies often posit a linear relationship between risk information disclosure and credit spreads. In the context of promoting high？quality development and refining information disclosure mechanisms in China’s bond market， the pricing effects of risk information disclosure and its specific mechanisms of impact on credit risk warrant further exploration.

This study examines general corporate bonds issued by Chinese listed companies from 2010 to 2021. By conducting a textual analysis of risk？related terms in the risk factors section of bond prospectuses， this study applies the prospect theory to investigate the relationship between the extent of risk information disclosure in bond prospectuses and bond credit spreads. The results reveal a U？shaped relationship between risk information disclosure and credit spreads， reflecting the dual effects of the “information perspective” and “risk perspective”. Robustness checks using instrumental variable approaches， propensity score matching （PSM）， and the Heckman two？stage model confirm this U？shaped relationship. Further validation through the “risk information anchor” test demonstrates that investors establish an “information anchor”based on public information to assess bond risks. Risk disclosures within the anchor range align with the “information perspective”， while disclosures exceeding the anchor trigger the “risk perspective”. Heterogeneity tests indicate that the U？shaped relationship is more significant in samples with better information environments and stronger corporate performance.

This study contributes to previous studies in three aspects. First， it provides evidence of the “information perspective”in bond market risk disclosures， complementing existing conclusions that predominantly emphasize the “risk perspective”. Second， by introducing the prospect theory and the concept of “risk information anchor”， it offers a novel theoretical framework for understanding the dual effects of risk disclosures. Third， it highlights differences in pricing responses to risk disclosures between “high？quality” and “l(fā)ow？quality” companies based on historical information environments and corporate performance.This study helps to deeply understand the pricing mechanism of risk information in China’s bond market and provides a theoretical basis for scientifically reducing the financing cost of bond issuers and improving the market supervision level of market managers.

Key words：bond risk information disclosure； bond credit spreads； prospect theory； information anchoring theory

（責(zé)任編輯：劉欣琦）

[DOI]10.19654/j.cnki.cjwtyj.2025.04.009

[引用格式]張軍，于瑤，楊策.債券風(fēng)險(xiǎn)信息披露與債券信用利差——基于信息錨定機(jī)制的U型關(guān)系新解[J].財(cái)經(jīng)問題研究，2025（4）：115-128，封三.