【摘 要】 穩(wěn)健有序的債券市場是推動建設金融強國的關鍵環(huán)節(jié),承銷商與信用評級機構在防范化解金融風險,實現債券市場高質量發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。為了探究承銷商聲譽對非金融企業(yè)債券信用利差的影響和作用機制,文章以2010—2022年非金融企業(yè)發(fā)行的債券數據為樣本進行實證研究。結果發(fā)現:承銷商聲譽對企業(yè)債券信用利差具有顯著的負向影響,債券信用評級在承銷商聲譽與債券信用利差之間起中介作用。調節(jié)分析檢驗結果表明,相較于獨立承銷,承銷團在傳遞企業(yè)信息價值和評估定價層面更強,且近距離的承銷商會弱化其聲譽對企業(yè)債券信用利差的負向影響。文章結論為促進承銷商歸位盡責,完善信息披露和評級制度,降低債券違約風險提供參考。
【關鍵詞】 承銷商聲譽; 信用評級; 信用利差; 承銷團; 地理距離; 非金融企業(yè)
【中圖分類號】 F832.5" 【文獻標識碼】 A" 【文章編號】 1004-5937(2025)12-0049-08
一、引言
金融是國民經濟的血脈,是國家核心競爭力的重要組成部分。近年來,隨著國內債券市場規(guī)模的迅速發(fā)展,中國債券市場已成為世界第二大債券市場[1],并進入到由“量的擴張”轉向“量質并重”的新發(fā)展階段。黨的二十大報告指出,加強和完善現代金融監(jiān)管,強化金融穩(wěn)定保障體系,依法將各類金融活動全部納入監(jiān)管,守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風險的底線[2]。2025年國務院《政府工作報告》強調,要加快多層次債券市場發(fā)展,積極防范金融領域風險,穩(wěn)定資本市場。國內多重因素交織疊加和國際環(huán)境的變化帶來的下行壓力,使得信用債市場違約展期現象頻發(fā)。信用風險的累積和爆發(fā)將會推高債券市場信用風險溢價水平,打擊投資者的信心,進而影響金融市場的穩(wěn)定性。
承銷商應憑借其專業(yè)角色向金融市場的投資者傳遞發(fā)債企業(yè)的真實信息,履行信息披露義務,嚴格甄別發(fā)債企業(yè)質量,降低信息不對稱和信用違約風險,克服可能存在的投資者逆向選擇問題?!?1超日債”首例債券違約,引起資本市場的震動,引發(fā)了投資者對國內信用評級市場的擔憂,主承銷商盡職不充分、監(jiān)督不到位等問題遭受投資者質疑?!拔逖髠钡葌墼p發(fā)行事件再次損害了投資者的利益。信息不對稱下機會主義行為偏向性使得越來越多的承銷商被卷入債券兌付危機的泥潭中,承銷商和信用評級機構被推向“風口浪尖”。潛在投資者和發(fā)行人追求承銷商聲譽以判斷其專業(yè)水平和職業(yè)操守[3],引發(fā)學術界關注承銷商聲譽對債券信用利差的影響。發(fā)行利率和信用利差的走勢體現了貨幣到信用的傳導過程。整體而言,貨幣的松緊終將傳導至信用的松緊,但在不同時期,對于不同資質的信用債而言,這一傳導的速度和效果均有差異,所以,承銷商聲譽通過不同信用等級的債券如何影響債券的信用利差需進一步分析。承銷規(guī)模是國內券商考核的重要指標,為了獲取市場競爭優(yōu)勢,承銷商爭搶債券承銷項目的激烈競爭現象進入“白熾化”階段。根據滬深交易所披露的債券項目承銷統(tǒng)計情況,單家證券公司承銷債券占比日益下滑。例如,2023年河南水利投資集團有限公司募集資金25億元,其債券項目13家承銷商“分羹”引發(fā)熱議,債券承銷越來越“內卷”,承銷團占比逐年上升。承銷團對發(fā)債企業(yè)的風險評估和債券定價是否更為有利?同時,新地理經濟學中認為地理位置影響資源配置,引起信息差異,距離是影響各種經濟交流、投資決策和金融市場運行結果的主要因素,盡管目前信息技術和數字金融的發(fā)展拉近了金融資源供給端與需求端的距離,但仍無法消除地理距離和空間成本的影響[4]。債券承銷商低價承銷來維持評級,價格戰(zhàn)屢禁不止,承銷商不惜放棄收益來維護聲譽,除了周邊企業(yè)和投資主體信任與認同外,是否對地理距離較遠的發(fā)行人和投資者產生同樣效果?
現有文獻對債券發(fā)行定價及其影響因素的研究成果主要體現在兩個方面。一方面,圍繞著債券本身和發(fā)債人特征層面,綠色屬性、債券發(fā)行規(guī)模和期限等因素和發(fā)行人特征[5]均會顯著影響債券的發(fā)行定價;另一方面,在外部宏觀層面,宏觀市場流動風險[6]、政策傾斜[7]等因素也會給債券的信用利差帶來影響。已有文獻對承銷商聲譽與債券信用利差的研究相對較少[8],且在影響債券信用利差的作用機制和異質性影響方面的研究也較為缺乏[8]。
為了檢驗和解決上述問題,本文基于2010—2022年非金融企業(yè)債券數據庫,構建系列回歸模型以全面研究承銷商聲譽對債券信用利差的影響和作用機制。本文可能存在以下三個方面的貢獻:第一,豐富了承銷商聲譽與債券信用利差的有關研究文獻。已有文獻圍繞承銷商聲譽對債券信用利差影響研究較為缺乏,本文基于非金融企業(yè)債券市場視角,補充了承銷商聲譽維護金融市場可持續(xù)發(fā)展的實證證據,充實了債券市場發(fā)行定價問題的理論研究。第二,完善了承銷商聲譽影響債券信用利差的機制研究?,F有文獻對二者的影響機制研究較少,本文揭示了承銷商聲譽影響債券信用評級進而降低債券信用利差的作用路徑。第三,本文的研究結論為監(jiān)管部門提升承銷商信息披露質量,建立合理的承銷團管理制度,引導券商良性競爭等提供依據,并豐富了投資者行為理論,也為證券公司修改分類監(jiān)管提供可靠的證據。
二、理論分析與研究假設
(一)承銷商聲譽與債券信用利差
承銷商在協調企業(yè)與投資者之間的信息不對稱中充當橋梁,在債券發(fā)行過程中承擔著“信息生產者”和“認證媒介”的角色,能夠有效緩解信息不對稱。首先,聲譽的積累是一個長期過程,能極大程度上解決承銷商可信度問題[9],隨著債券市場的蓬勃發(fā)展,承銷商與發(fā)行人的合作更加緊密與復雜。委托代理理論下二者的信息不對稱和偏好差異使得承銷結果出現較大差異,尤其是對于首次發(fā)債的企業(yè),高聲譽的承銷商在發(fā)行市場上積累了足夠的經驗和專業(yè)優(yōu)勢,成為債券市場可信信息的核心供給方,能夠降低發(fā)行企業(yè)的交易成本,進而降低債券融資成本。承銷商聲譽是約束其盡職履責、實現認證功能的前提[10],為了向外界釋放企業(yè)內在價值高并值得投資的利好信號,高質量的企業(yè)會優(yōu)先選擇高聲譽的承銷商[11],本文驗證了“認證媒介”角色的存在性。其次,基于信號傳遞理論,發(fā)行人與投資者由于主客地位、利益分化等影響因素的存在,存在一定的信息偏差而極易引發(fā)逆向選擇問題。借助中介機構的市場力量能夠化解信息不對稱,高質量承銷商的支持和高評級的信用債券能夠提升投資者對發(fā)行企業(yè)前景的樂觀判斷,增加投資者對發(fā)行企業(yè)未來前景的預知性,影響債券投資行為和收益。最后,基于贏者詛咒理論,發(fā)行企業(yè)的信息披露不充分和投資者個體差異導致投資者之間存在信息不對稱。當機構投資者相較于個人投資者獲得更多信息時,風險投資機構在篩選投資公司時會優(yōu)先選擇內在價值高、發(fā)展前景好的高評級債券,再次發(fā)揮了“認證媒介”的作用。個人投資者會因缺乏足夠的信息而作出錯誤決策,遭受投資損失,投資行為會逐漸向投資機構靠攏。
承銷商聲譽具有“擔保效應”,降低了主體之間的信息不對稱程度和信用風險。一方面,承銷商聲譽越高,專業(yè)性越強,越具有更多挖掘企業(yè)價值私有信息的能力,并且會采用更為嚴格的標準來選擇和評估將要發(fā)行新債的企業(yè),規(guī)避因債券違約而被證監(jiān)會處罰的潛在威脅,降低投資者損失進而保證自身的高聲譽,且已有學者證實承銷商聲譽會對債券信用評級產生正向影響[8]。另一方面,承銷商、信用評級機構、會計師事務所等金融中介基于自身獲取的信息對債券質量進行擔保,可能存在信息重復和爭議現象,具有綜合信息含量的債券信用評級是債券市場估值體系的重要組成部分,能夠為資本市場參與者提供真實可靠的債券信用風險擔保信息。承銷商聲譽的擔保效應還會促使承銷商有足夠的動力去承銷高信用評級的債券,實現優(yōu)化組合。同時市場上的聲譽機制能夠產生“優(yōu)勝劣汰”的壓力[12],抑制債券信用評級膨脹[13]。高質量的債券評級、高信譽中介機構對債券發(fā)行定價有積極影響,債券的信用評級能夠影響債券信用利差[14]。綜上,承銷商聲譽能夠降低債券的信用利差,并通過正向影響信用評級以降低企業(yè)債券的信用利差,緩解信息不對稱程度和信用風險?;诖耍疚奶岢黾僭O1與假設2。
H1:承銷商聲譽能夠顯著降低債券的信用利差。
H2:債券信用評級在承銷商聲譽與債券的信用利差中具有中介作用。
(二)承銷商聲譽、承銷團與債券信用利差
上市企業(yè)發(fā)行債券會優(yōu)先選擇評級較高的承銷商作為主承銷商,來降低可能存在的發(fā)行和信用風險,當企業(yè)發(fā)債規(guī)模較大時,基于市場力量假說,往往傾向于選擇兩家及以上聲譽資質高的承銷商組成承銷團共同承銷,以維護聲譽并緩解信息不對稱,從而降低發(fā)行風險。已有學者證實承銷團會對股票定價產生影響[15],但尚未有學者關注承銷團對債券的影響。
一方面,承銷團能產生“協同效應”,更加充分整合和利用信息,降低獲取信息的成本。對投資者而言,發(fā)行大規(guī)模債券的企業(yè)存在明顯的資金短缺和期限不匹配問題,單一承銷商面臨的利益沖突問題可能難以對信息進行充分披露,承銷團能互相監(jiān)督并分散風險,相較于獨立承銷能夠提升信息質量,降低風險和信息不對稱程度,并幫助企業(yè)獲得充分的市場反饋。有學者進一步證實,債券集中管理的“共同保險效應”和團體聲譽會影響債券信用利差,尤其是在債券沒有擔保條款、信用評級較低、承銷商聲譽較差時,對債券信用利差的抑制作用更強[16]。另一方面,為發(fā)行人的質量提供額外認證,提升市場競爭力。聲譽好的聯合管理人的參與,能夠提供賬簿管理人之外的額外證明[17],否則就要對提供的虛假或誤導性信息所造成的損失承擔連帶責任[18],損害聲譽。同時,承銷團可避免單一承銷商與發(fā)行人之間可能存在的利益輸送,形成監(jiān)督和制衡機制,并依據各自的專業(yè)優(yōu)勢和相互制衡關系形成增信機制,更能充分披露企業(yè)的信息,提高信息透明度,且多個承銷商會帶來更廣闊的銷售渠道進而降低發(fā)行失敗風險,提升企業(yè)融資效率,并有利于降低投資者投資風險和投資成本。綜上,本文提出假設3。
H3:承銷團會削弱承銷商聲譽對債券信用利差的負向影響。
(三)承銷商聲譽、地理距離與債券信用利差
地理距離代表了主體之間的信息不對稱程度,信息不對稱是影響和困擾資本配置的關鍵因素,現有文獻對地理距離如何影響金融機構信貸決策進行了研究。金融市場上市場交易主體之間空間地理距離能夠影響銀行信貸[19],地理位置靠近借款人能夠顯著降低銀行可能產生的交通成本和監(jiān)督成本,同時也會產生近地理距離的信用風險溢出效應[20]。地理距離會對貸款人、投資人決策產生影響,對發(fā)債企業(yè)而言,地理距離影響了其對潛在承銷商的甄別、監(jiān)督和風險控制,從而對債券的發(fā)行利率發(fā)揮作用。
盡管信息現代化程度較高,中國幅員遼闊的空間距離依然是不可消除的限制因素,與距離較遠的承銷商相比,近距離的承銷商不僅能獲取發(fā)債企業(yè)更多的高質量信息,尤其是難以有效傳遞的“軟信息”在雙方認知過程中發(fā)揮重要作用時,投資者基于有限認知會本能認定近距離的承銷商對企業(yè)經營與財務狀況的認知更全面,而且基于地理差異的分析能夠糾正投資者行為選擇,篩選有效信息,從而深入分析聲譽的影響作用。這些可獲知的潛在信息會隨著承銷商與發(fā)債企業(yè)之間距離的增加產生損耗,信息衰減效應使得投資主體與發(fā)債企業(yè)反而會更加看重獨立的監(jiān)管機構所披露的承銷商聲譽,提升了聲譽信號的傳遞效應。因此,地理距離會影響投資者決策,導致投資者逆向選擇[21],違背了馬克維茨的投資組合理論,購買與承銷商地理距離較小的發(fā)行人的貸款,形成投資者本地偏好行為。據此,本文提出假設4。
H4:地理距離會強化承銷商聲譽對債券信用利差的負向作用。
三、研究設計
(一)樣本選擇與數據來源
本文以選取Wind數據庫2010—2022年發(fā)行的企業(yè)債、公司債為數據樣本,企業(yè)的財務數據及國債利率來自Wind數據庫和中國債券信息網,其中債券發(fā)行數據為債券發(fā)行時的一次性數據,企業(yè)的財務數據為企業(yè)債券發(fā)行時的年度數據。債券分類標準來自Wind數據庫;券商分類評級來自證監(jiān)會對外公布的分類評級結果。本文對相關數據缺失的樣本進行剔除,對連續(xù)變量進行了1%和99%分位數的縮尾處理,來避免極端值對結論帶來的影響,最終得到13 151條與債券相關的數據。
(二)主要變量界定
1.被解釋變量
信用利差(CS)。信用利差與無風險利率相結合,不僅可以觀察到貨幣到信用的傳導過程,而且可以作為利率債和信用債比價的工具。因此,本文借鑒祁懷錦等[22]的研究,采用企業(yè)債券的信用利差作為被解釋變量,即債券發(fā)行時的票面利率減去當日同期限國債收益率進行度量。
2.解釋變量
核心解釋變量為承銷商聲譽(Under_R)。目前國外主要有CM法和MW法兩種衡量指標,但國內對用承銷商市場份額衡量承銷商聲譽存在質疑[23]。由于承銷商的分類評級結果能體現證券公司在合規(guī)經營、風險控制與持續(xù)經營等方面的綜合聲譽,結合主承銷商在債券定價中的重要影響,承銷團參考主承銷商評級作為承銷團聲譽等級[15],本文參考林晚發(fā)等[8]的研究,使用承銷商評級來衡量承銷商聲譽。證監(jiān)會每年對外公布的券商分類評級為A(AAA、AA、A)、B(BBB、BB、B)、C(CCC、CC、C)、D、E共5類11個級別,本文對子等級賦值,C級以下為0,承銷商聲譽Under_R=0,依次遞增,最高等級AAA時,承銷商聲譽Under_R=9。
3.中介變量
債券信用評級(BR)是資本市場參與者至關重要的風險判斷依據。債券信用評級越高,表明企業(yè)實力越強,債券違約的風險越低,因此,本文參考張少哲等[12]的研究,用序數方式進行度量,當債券評級為AAA、AA+等依次賦值6、5等,且A-及以下為0。
4.調節(jié)變量
根據前文理論分析,本文選取承銷商數量(Under_N)和地理距離(Distance)作為調節(jié)變量。承銷團內多個承銷商能夠互相監(jiān)督并分散風險,形成制衡和增信機制,本文借鑒王海龍[15]的做法,采用承銷商數量來測度。地理距離反映了主體之間的信息不對稱程度,影響市場中承銷商、投資者等主體的行為選擇與決策[21],本文利用Python爬取發(fā)債企業(yè)與主承銷商的注冊地址,通過電子地圖將地址信息轉換為經緯度坐標,并根據經緯度坐標計算企業(yè)與主承銷商兩地之間的球面距離,加1取自然對數,以衡量兩個主體之間的地理距離。
5.控制變量
參考相關學者研究,本文從債券特征和發(fā)債企業(yè)特征兩個方面考慮控制變量(Control)。其中,債券特征包括債券期限(Maturity)、利率類型(Rate_T)、債券發(fā)行規(guī)模(Isize);發(fā)債企業(yè)特征包括企業(yè)年齡(Age)、企業(yè)所有權性質(Soe)、是否存在擔保(Secured)、企業(yè)盈利能力(ROE)、企業(yè)杠桿率(Lev)、企業(yè)短期償債能力(Liquidity)。
主要變量定義見表1。
(三)模型設計
首先,為了檢驗承銷商聲譽對企業(yè)債券信用利差的影響,本文以債券的信用利差為被解釋變量,構建模型1以驗證H1。
CSi,t=α0+α1Under_Ri,t+α2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t" "(1)
其中,i表示個體,t表示年份;CSi,t表示企業(yè)i在t年的債券信用利差;Under_Ri,t表示券商i在t年的分類評級結果;Controlsi,t是控制變量,包含債券特征和發(fā)行人特征。
其次,為了分析債券評級(BRi,t)在承銷商聲譽和企業(yè)債券信用利差之間的中介作用,本文借鑒溫忠麟等[24]經典的中介效應檢驗思路,構建模型2和模型3以驗證H2。
BRi,t=?漬0+?漬1Under_Ri,t+?漬2Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t" "(2)
CSi,t=ω0+ω1Under_Ri,t+ω2BRi,t+ω3Controlsi,t+∑Industry+∑Year+
εi,t" "(3)
最后,本文進一步加入券商數量和地理距離作為調節(jié)變量,通過構建模型4以探究不同調節(jié)變量作用下券商聲譽對企業(yè)債券信用利差的影響差異,以驗證H3和H4。
CSi,t=β0+β1Under_Ri,t×Moderatori,t+β2Under_Ri,t+β3
Moderatori,t+β4Controlsi,t+∑Industry+∑Year+εi,t(4)
其中,Moderatori,t代表企業(yè)i在t年的調節(jié)變量,包括券商數量和地理距離。
(四)描述性統(tǒng)計
表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結果,其中,企業(yè)債券的信用利差(CS)的均值為2.339,最小值為0.331,最大值為5.500,標準差為1.420,說明樣本企業(yè)債券的信用利差存在明顯差異。承銷商聲譽(Under_R)的最高值為8,均值為6.736,表明樣本企業(yè)承銷商聲譽整體較高。債券的信用評級(BR)中位數是5,均值為3.753,表明非金融企業(yè)債券整體信用資質較好,債項評級高等級較為集中,存在較低的違約風險。所有權性質(Soe)的均值為0.963,即超過半數以上的國有企業(yè)選擇發(fā)行債券進行融資。
四、實證分析
(一)基本回歸分析
表3列示了承銷商聲譽對債券信用利差影響的回歸結果,其中,列(1)至列(3)顯示逐步加入控制變量并固定行業(yè)和時間的效應結果,承銷商聲譽(Under_R)的系數對債券信用利差的系數分別為-0.238、-0.150、-0.162,并且在1%的水平上顯著,表明承銷商聲譽能夠顯著降低債券的信用利差,承銷商聲譽越高,企業(yè)債券的信用利差越低,驗證了H1。
(二)中介效應檢驗
列(4)、列(5)分別是模型2、模型3的回歸檢驗結果。承銷商聲譽(Under_R)的系數為0.076,在1%水平顯著,這表明承銷商聲譽正向影響債券信用評級,存在評級“傳染性”。列(5)納入信用評級后,根據承銷商聲譽和信用評級的回歸系數結果,本文得以驗證企業(yè)債券信用評級(BR)為企業(yè)承銷商聲譽影響債券信用利差的中介變量,承銷商聲譽通過正向影響債券信用評級來降低債券的信用利差,H2得到驗證。
(三)調節(jié)效應分析
1.承銷商數量
表4列(1)報告納入交互項的調節(jié)效應檢驗結果。其中,承銷商聲譽與發(fā)券商數量的交互項(Under_R×Under_N)的系數在1%的顯著性水平為正,與承銷商聲譽(Under_R)的系數符號相反,表明獨立承銷商承銷時,投資者和發(fā)債企業(yè)難以獲取未披露的相關信息,只能依賴于官方機構所披露的評級信息,承銷商聲譽對債券信用利差的影響更強,而承銷團利用規(guī)模信譽優(yōu)勢,反而削弱了主承銷商聲譽對企業(yè)債券信用利差的負向影響,驗證了H3。
2.地理距離
基于地理距離測量的“純粹本地偏好”極大詮釋了投資者對地理距離普遍表現出來的厭惡行為,地理根植性使得承銷商聲譽在遠距離發(fā)債企業(yè)中的“聲譽擔?!憋@現更強。表4列(2)中承銷商聲譽與地理距離的交互項(Under_R×Distance)系數在1%的水平顯著為負,表明地理距離會強化承銷商聲譽對企業(yè)債券的信用利差負向影響,主體之間地理距離越遠,聲譽對債券信用利差的影響作用越強,支持了H4。
五、穩(wěn)健性檢驗
(一)工具變量法
為了控制可能存在“互為因果”的內生性問題,本文借鑒林晚發(fā)等[8]的研究思路,選取地區(qū)承銷商分類評級的均值(Iv_mean)作為工具變量。地區(qū)內企業(yè)間承銷商的選擇會相互影響,但該變量對債券的信用利差不會產生直接影響。本文使用兩階段最小二乘法(2SLS)進行回歸,表5列(1)、列(2)分別列示第一階段、第二階段的回歸結果,列(2)顯示第二階段中承銷商聲譽的系數在1%的水平顯著為負,證實排除內生性問題后本文的研究結論依然成立。
(二)PSM匹配檢驗
本文進一步將承銷商聲譽按評級高低分為兩組,其中分類評級為AA級賦值為1(目前市場上承銷商最高分類評級為AA級),分類評級AA級以下為0,選擇控制變量作為協變量,進行Logit回歸,估計所得傾向得分值并進行1■1最近鄰匹配,協變量之間的標準偏差均不顯著,表明匹配后的樣本具有平衡性和可比性。對匹配后的樣本進行回歸,列(3)報告了這一回歸結果,承銷商聲譽的系數為-0.478且在1%水平上顯著,證實研究結論具有穩(wěn)健性。
(三)替換被解釋變量
發(fā)行利率是發(fā)行人承擔融資成本的直接體現,能準確刻畫承銷商聲譽對債券發(fā)行定價的影響,本文以企業(yè)債券發(fā)行時的發(fā)行利率為被解釋變量,對模型進行再次檢驗。具體結果見列(4)至列(6),由此說明承銷商聲譽對債券信用利差表現出顯著的負向作用,同時債券信用評級的中介效應檢驗結果與上文保持一致,研究結果具有穩(wěn)健性。
(四)增加控制變量
為避免可能存在遺漏變量對回歸結果帶來的影響,本文參考有關學者的研究加入企業(yè)的資產總額對數(Size)和主體信用評級(CCR)進行回歸。列(7)和列(8)表明逐步加入控制變量后,回歸結果與基準回歸結果基本一致,證實了結論的穩(wěn)健性。
六、結論與啟示
本文從承銷商聲譽視角出發(fā),以2010—2022年非金融企業(yè)債券為研究對象,通過構建回歸模型探究承銷商聲譽對債券信用利差的影響,得出以下主要結論:第一,本文分析承銷商聲譽對債券信用利差的影響,回歸結果顯示,承銷商聲譽能夠顯著負向影響企業(yè)債券的信用利差,且該結論在進行工具變量等一系列穩(wěn)健性檢驗后依然成立;第二,承銷商聲譽通過提升債券信用評級進而負向影響債券信用利差,債券信用評級在二者關系中起到中介作用;第三,基于調節(jié)效應檢驗結果表明,承銷團會弱化承銷商聲譽對債券信用利差的影響,而地理距離會強化承銷商聲譽對債券信用利差的負向影響。
以上研究結論為承銷商、發(fā)債企業(yè)、投資者等提供了啟示:第一,對于具有融資需求的企業(yè)而言,除了關注自身的生產經營、財務狀況等方面的因素,還應考慮承銷商等第三方中介信用評級機構對債券信用利差的影響。企業(yè)應當根據自身轉型升級等發(fā)展戰(zhàn)略需求,謀劃以可持續(xù)發(fā)展為導向的經營方針,增加耐心資本的投入,調整優(yōu)化企業(yè)的資本結構,合理化定價,規(guī)避發(fā)生違約行為,提升債券市場融資效率。第二,對于承銷商等中介機構而言,應不斷增強自身業(yè)務能力,提高服務質量,防范信用風險,提供合格的“聲譽擔保”。在充分考察和獲取發(fā)債企業(yè)的“硬信息”和“軟信息”的基礎上,承銷商應制定更為嚴格的信息披露標準,科學選擇承銷事項,并盡量降低發(fā)債企業(yè)與投資者因信息不對稱而引發(fā)的道德風險和逆向選擇問題。同一債券承銷商數量的增多折射出債券市場激烈的競爭態(tài)勢,但也一定程度上緩解獨立承銷商因信息不對稱而產生的風險,因此,承銷商應規(guī)范參與市場競爭的行為,合理設置承銷團以持續(xù)維護或者提高自身的聲譽質量。第三,對于債券投資者而言,除了關注發(fā)債企業(yè)的償債能力等財務信息外,還要關注債券信用評級、承銷團以及主體之間的地理距離對信息質量的影響,降低投資偏誤,作出理性的投資決策,減少投資損失,提振投資信心,增強資本市場活力。
【參考文獻】
[1] QUAN L,KAI Z,LI W.Where's the green bond premium?Evidence from China[J].Finance Research Letters,2022,48.
[2] 王輝,朱家■.金融監(jiān)管視角下銀行穩(wěn)健性與流動性資產配置[J].經濟研究,2022,57(12):104-123.
[3] 龔光明,田源.風險資本、承銷商聲譽與創(chuàng)業(yè)板IPO定價效率[J].會計之友,2016(15):86-92.
[4] 丁鑫,周曄.金融發(fā)展的角力:金融集聚與金融排斥的非對稱空間溢出效應分析[J].經濟與管理研究,2022,
43(1):87-109.
[5] 高曉燕,紀文鵬.綠色債券的發(fā)行人特性與發(fā)行信用利差[J].財經科學,2018(11):26-36.
[6] KAI C,LING Y F,WANG L,et al.The impacts of liquidity measures and credit rating on corporate bond yield spreads:evidence from China’s green bond market[J].Applied Economics Letters,2021,28(17):1446-1457.
[7] 柴宏蕊,趙銳,方云龍.“雙碳”背景下的綠色債券發(fā)行與“綠色”激勵效應研究[J].統(tǒng)計與信息論壇,2023,38(9):80-94.
[8] 林晚發(fā),劉穎斐.信用評級調整與企業(yè)杠桿——基于融資約束的視角[J].經濟管理,2019,41(6):176-193.
[9] 周歡,楊俊霞.承銷商聲譽及其運行機制研究[J].浙江金融,2011(4):54-57.
[10] BUSABA W Y,CHANG C.Bookbuilding vs.fixed price revisited:the effect of aftermarket trading[J].Journal of Corporate Finance,2010,16(3):370-381.
[11] DEKU S Y,KAPA A,et al.Bank reputation and securitization quality:European evidence[J].Finance Research Letters,2022,46.
[12] 張少哲,周久俊.中國評級市場被“劣幣驅逐良幣”機制主導了嗎[J].貴州財經大學學報,2016(5):29-40.
[13] 吳京,王劍鋒.評級機構聲譽、債券市場違約率與債券信用評級膨脹[J].財會月刊,2020(24):147-154.
[14] 楊國超,劉琪.中國債券市場信用評級制度有效性研究[J].經濟研究,2022,57(10):191-208.
[15] 王海龍.基于聲譽機制的承銷團IPO定價研究[J].財會通訊,2016(3):91-93,123.
[16] 佟巖,李鑫,鐘凱.企業(yè)集團債券集中管理與信用利差[J].南開管理評論,2024(3):161-173.
[17] CORWIN A S,SCHULTZ P.The role of IPO
underwriting syndicates:pricing,information production,and underwriter competition[J].The Journal of Finance,2005,60(1):443-486.
[18] BAJO E,CHEMMANUR T J,et al.Underwriter networks,investor attention,and initial public offerings [J].Journal of Financial Economic,2016,122(2):376-408.
[19] 褚劍,方軍雄.交通基礎設施改善與銀行信貸決策——基于高鐵通車準自然實驗的檢驗[J].會計與經濟研究,2019,33(5):38-60.
[20] 周芮帆,龐念偉.我國信用債風險的跨區(qū)域傳染及驅動機制——基于復雜網絡技術的分析[J].上海金融,2022(4):2-11,40.
[21] 王雅炯,幸麗霞.地理距離是否影響金融機構決策——基于資產證券化市場微觀數據的證據[J].金融經濟學研究,2023,38(3):81-97.
[22] 祁懷錦,劉斯琴.中國債券市場存在綠色溢價嗎[J].會計研究,2021(11):131-148.
[23] 陳運森,宋順林.美名勝過大財:承銷商聲譽受損沖擊的經濟后果[J].經濟學(季刊),2018,17(1):431-448.
[24] 溫忠麟,張雷,侯杰泰,等.中介效應檢驗程序及其應用[J].心理學報,2004(5):614-620.