產(chǎn)能利用率與債券信用利差
——基于隨機(jī)前沿函數(shù)的分析

楊志強(qiáng) 袁 夢 石水平

(1.廣東財經(jīng)大學(xué) 會計學(xué)院，廣東 廣州 510320； 2.暨南大學(xué) 管理學(xué)院，廣東 廣州 510632)

一、引言

產(chǎn)能過剩是指在既定的組織技術(shù)條件下，企業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品的能力如果飽和，產(chǎn)出將超出市場需求的狀態(tài)，其是經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行的體現(xiàn)。產(chǎn)能過剩易引發(fā)市場的惡性競爭，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)效益難以提高，危及企業(yè)生存，同時也會限制相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)政策發(fā)揮作用(林毅夫 等，2010)。改革開放40年來，我國的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展取得了巨大成就，但是在發(fā)展過程中出現(xiàn)的問題也不容小覷。自經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)以來，單靠需求側(cè)拉動經(jīng)濟(jì)增長已非長久之計，2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會議釋放出為供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革營造穩(wěn)定宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的重要信號，拉開了供給側(cè)改革的序幕?！叭ヒ唤狄谎a(bǔ)”是供給側(cè)改革的重要舉措，“去產(chǎn)能”是其中的首要任務(wù)，因此深入研究企業(yè)產(chǎn)能利用問題具有重大的現(xiàn)實意義。

有研究認(rèn)為，我國的產(chǎn)能過剩很大程度上是政府不當(dāng)干預(yù)所致，因此處理好政府與市場的關(guān)系至關(guān)重要(潘愛民 等，2015)。也有研究指出，我國的產(chǎn)能過剩是緣于產(chǎn)業(yè)中的“潮涌現(xiàn)象”(林毅夫 等，2010)。產(chǎn)能過剩引起的產(chǎn)能利用率變動將直接導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)波動(程俊杰 等，2015)，即產(chǎn)能過剩會增加企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險，對企業(yè)發(fā)展不利。若金融資源大量流入產(chǎn)能過剩企業(yè)而非優(yōu)質(zhì)企業(yè)，則會引發(fā)資源浪費、金融風(fēng)險增大、市場秩序混亂等問題，進(jìn)而對經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響。產(chǎn)能利用率下降會反作用于企業(yè)的營業(yè)利潤，從而導(dǎo)致企業(yè)的償債能力降低，債券違約風(fēng)險提高。有效率的債券市場能夠反映企業(yè)風(fēng)險狀況，促進(jìn)債券的合理定價，這似乎是顯而易見的。然而，我國債券市場的效率如何？它能否有效地識別并傳遞產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險？何種因素會影響這種識別和傳遞的效率？是否存在扭曲？諸如此類問題，是金融供給側(cè)改革的題中之義，但現(xiàn)有研究卻鮮有涉及。

在我國，投資者往往對股票市場更加青睞，與之相關(guān)的理論研究汗牛充棟。然而，對于融資體量更大的債券市場，學(xué)者的關(guān)注度卻明顯不足，當(dāng)前針對債券市場的效率以及如何發(fā)揮其資源配置作用的經(jīng)驗證據(jù)還很少。有研究發(fā)現(xiàn)，地方債收益率利差基本未反映地方層面的信息，債券定價效率被扭曲，金融資源難以高效服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)(王永欽 等，2016)。我們認(rèn)為，合理運(yùn)用債券融資渠道，有利于優(yōu)化企業(yè)資本結(jié)構(gòu)；有效地發(fā)揮債券市場配置資源的職能，有助于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。當(dāng)前，有關(guān)債券市場資源配置效率的經(jīng)驗性研究還比較少，本文通過分析產(chǎn)能利用率與債券信用利差之間的關(guān)系，檢驗在國家大力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的背景下，債券市場識別實體經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)信息方面的效率，并進(jìn)一步考察了哪些因素會影響這種效率，從而能更好地觀測債券市場是如何在資源配置中發(fā)揮作用的。

基于上述分析，本文以2008—2017年滬深上市公司債券數(shù)據(jù)為樣本，使用隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法測算產(chǎn)能利用率，探討債券市場能否識別企業(yè)產(chǎn)能過剩所引發(fā)的風(fēng)險及金融資源是否得到了合理配置。本研究的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：(1)發(fā)現(xiàn)債券市場能夠傳遞微觀企業(yè)生產(chǎn)過程信息，為我國進(jìn)一步完善債券市場秩序，推進(jìn)金融供給側(cè)改革提供了新的經(jīng)驗證據(jù)；(2)探討了影響債券市場與企業(yè)產(chǎn)能利用情況之間的若干因素，包括產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、經(jīng)濟(jì)政策不確定性、是否存在擔(dān)保人以及宏觀政策效應(yīng)等，拓展了現(xiàn)有文獻(xiàn)的觀點；(3)豐富了產(chǎn)能利用率所帶來的經(jīng)濟(jì)影響的研究，對產(chǎn)能過剩經(jīng)濟(jì)后果研究及治理對策的制定具有重要啟示。

本研究余下的結(jié)構(gòu)安排為：第二部分為文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)；第三部分為研究設(shè)計；第四部分為實證結(jié)果與分析；第五部分為穩(wěn)健性檢驗；第六部分為結(jié)論與啟示。

二、文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

(一)產(chǎn)能過剩相關(guān)研究

我國的產(chǎn)能過剩問題比較普遍，且已對經(jīng)濟(jì)社會產(chǎn)生了較大影響。有研究將產(chǎn)能過剩分為競爭性產(chǎn)能過剩和體制性產(chǎn)能過剩，并認(rèn)為競爭性產(chǎn)能過剩多發(fā)生在經(jīng)濟(jì)成熟的國家，而體制性產(chǎn)能過剩則主要是在轉(zhuǎn)型背景下由投資行為扭曲所致(江飛濤 等，2012)。國外多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)的周期性波動是導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的重要原因(Maloney et al.，1988)。除經(jīng)濟(jì)周期性波動等共性因素外，我國產(chǎn)能過剩問題的產(chǎn)生還有其獨特原因，比較有代表性的觀點是林毅夫等(2010)提出的“潮涌現(xiàn)象”理論，該理論認(rèn)為當(dāng)一個行業(yè)有利可圖而信息渠道不暢時，資源會大量注入該行業(yè)，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩。韓國高等(2011)通過對制造業(yè)企業(yè)的分析發(fā)現(xiàn)，我國大部分產(chǎn)能過剩企業(yè)都處于重工業(yè)行業(yè)，且固定資產(chǎn)投資是造成我國產(chǎn)能過剩的直接原因。也有一些觀點認(rèn)為，當(dāng)企業(yè)更容易獲得借款或擁有更多資金時，也可能會引發(fā)產(chǎn)能過剩。例如，馬紅旗等(2018)對鋼鐵企業(yè)產(chǎn)能利用率的研究表明，金融支持是影響企業(yè)產(chǎn)能利用率的關(guān)鍵因素。還有部分研究指出，政商關(guān)系是影響我國企業(yè)經(jīng)營的重要制度性特征之一，地方政府出于對GDP與稅收增長的追求，會給予經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)較多的大企業(yè)傾向性支持，進(jìn)而容易造成過度投資，影響該類企業(yè)的產(chǎn)能利用率(王文甫 等，2014)。此外，地方晉升機(jī)制的特殊性，使得地方官員在晉升的關(guān)鍵期會加大對經(jīng)濟(jì)干預(yù)的力度，向企業(yè)提供過多的資源，從而容易造成產(chǎn)能過剩(干春暉 等，2015)。張亞斌等(2018)從政策性補(bǔ)貼的視角解釋了產(chǎn)能過剩問題，研究發(fā)現(xiàn)，行業(yè)企業(yè)獲得的補(bǔ)貼越多，爆發(fā)產(chǎn)能過剩的可能性也越高。綜上所述，無論是“潮涌現(xiàn)象”等資本逐利因素，還是地方政府干預(yù)、國家政策導(dǎo)向等外部因素，產(chǎn)能過剩的根源均在于過度投資，其直接后果是企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險增大，資金流動性受到影響，償債能力下降。

產(chǎn)能過剩既是經(jīng)濟(jì)低效運(yùn)行的體現(xiàn)，也是資源配置扭曲的結(jié)果。產(chǎn)能過剩矛盾的加劇會引致銀行信貸、地方債務(wù)等一系列問題的集中爆發(fā)，甚至造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險，危害實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展(趙昌文 等，2015)?，F(xiàn)有關(guān)于產(chǎn)能過剩的研究，著重考察了產(chǎn)能過剩的形成與影響因素，而鮮有論及產(chǎn)能過剩的經(jīng)濟(jì)后果，來自宏觀金融市場資源配置效率對微觀企業(yè)經(jīng)營績效影響的證據(jù)更是少見，因此本研究具有重要的理論與現(xiàn)實意義。

(二)債券市場信息有效性相關(guān)研究

債券市場不僅是金融市場的重要組成部分，也是資金融通的重要渠道。信用利差是對債券投資者可能承受的發(fā)行方違約風(fēng)險的補(bǔ)償，表現(xiàn)為債券的到期收益率與無風(fēng)險利率之差，違約風(fēng)險越高，信用利差越大(王雄元 等，2017)。Smirlock(1986)的研究表明，長期債券利率對意外通貨膨脹的反應(yīng)顯著。Chris et al.(2009)在分析納斯達(dá)克交易系統(tǒng)中個股和債券的高頻回報之間的關(guān)系后發(fā)現(xiàn)，債券市場的信息效率低于股票市場。不同性質(zhì)的信息在金融市場中的傳遞效率也存在差別，例如，Edmans et al.(2011)的研究顯示，金融市場中與企業(yè)有關(guān)的壞消息被納入價格的速度要慢于好消息。較之西方國家，我國債券市場起步較晚，相關(guān)市場機(jī)制還不夠健全，相應(yīng)地，針對債券市場信息有效性的研究也不多，且主要從宏觀層面展開分析。例如，王茵田等(2012)通過對比交易所與銀行間國債市場發(fā)現(xiàn)，銀行間國債市場的價格發(fā)現(xiàn)功能較差，交易效率較低；徐薈竹等(2018)的研究指出，我國債券市場分割會提高信息不對稱程度，降低市場流動性，從而削弱債券市場效率。那么，在我國債券市場中，投資者能否識別出企業(yè)微觀層面的風(fēng)險因素呢？朱松(2013)發(fā)現(xiàn)，債券市場的參與者會關(guān)注企業(yè)的會計信息質(zhì)量，信息質(zhì)量越高，參與者對債券越認(rèn)可；周宏等(2016)的研究表明，債券市場會對企業(yè)承擔(dān)社會責(zé)任的情況做出反應(yīng)，企業(yè)社會責(zé)任履行程度越高，債券信用利差越低。此外，公司的環(huán)境信息披露水平也能夠在債券市場上得到利益相關(guān)者的回應(yīng)(武恒光 等，2016)。

綜上，有關(guān)債券市場的信息傳遞效率，雖然有學(xué)者進(jìn)行了研究，但多集中于宏觀層面，鮮有考察債券市場對微觀企業(yè)生產(chǎn)效率做出反應(yīng)的研究。

(三)研究假設(shè)

發(fā)行方的違約風(fēng)險是債券投資者進(jìn)行決策時需著重考慮的關(guān)鍵因素。通常，存在產(chǎn)能過剩會導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營風(fēng)險提高，未來現(xiàn)金流的不確定性上升，因此投資者對于發(fā)債企業(yè)會要求更高的到期收益率。也有學(xué)者對產(chǎn)能過剩與企業(yè)經(jīng)營績效的關(guān)聯(lián)進(jìn)行了研究。馬紅旗(2017)認(rèn)為，產(chǎn)能利用率是影響鋼鐵企業(yè)利潤率的主導(dǎo)因素，也是造成國有和民營鋼鐵企業(yè)利潤差異的原因之一。若企業(yè)存在產(chǎn)能過剩，則投資回報率會降低，債務(wù)風(fēng)險也將隨之增加(李俊峰 等，2016)。趙昌文等(2015)對工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)分析的結(jié)果顯示，產(chǎn)能利用率會直接影響企業(yè)的財務(wù)效益。換句話說，若發(fā)債企業(yè)存在產(chǎn)能過剩導(dǎo)致的產(chǎn)能利用率過低，則會造成財務(wù)狀況不佳，盈利能力下降，償債能力不足，債券違約風(fēng)險增大。本文推斷，對于存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)，投資者會要求較高的到期收益率以補(bǔ)償投資風(fēng)險，從而使債券的信用利差上升。此外，存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)也可能面臨一定程度的融資約束。隨著企業(yè)產(chǎn)能利用率的降低，甚至出現(xiàn)產(chǎn)能過剩，企業(yè)的經(jīng)營狀況將持續(xù)惡化，融資效率也會不斷降低，此時投資者會要求更高的風(fēng)險報酬，從而導(dǎo)致企業(yè)資本成本進(jìn)一步提高。綜上，本文提出：

H1：產(chǎn)能利用率越低，企業(yè)債券信用利差越高；相對于不存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)，存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)債券信用利差更高。

劉京星等(2017)的研究發(fā)現(xiàn)，較之民營企業(yè)，國有企業(yè)的產(chǎn)能利用率更低，即產(chǎn)能過剩問題更嚴(yán)重，因此經(jīng)營風(fēng)險也更高，投資者可能會要求更高的風(fēng)險溢價。然而，國有企業(yè)往往受政府的保護(hù)，能夠獲得更多的資金與政策支持。有研究指出，政府隱性擔(dān)保長期存在于我國債券市場中，是影響債券市場定價的重要因素(王博森 等，2016)，政府隱性擔(dān)保也會削弱債券市場的信息效率(魏明海 等，2017；周宏 等，2018)。本文認(rèn)為，雖然國有企業(yè)的產(chǎn)能過剩情況更嚴(yán)重，但由于政府隱性擔(dān)保的存在，往往使得投資者的風(fēng)險預(yù)期改變，對于債券風(fēng)險的識別能力降低。同時，由于投資者對于國有企業(yè)的信任程度較高，因此相對于民營企業(yè)，投資者對國有企業(yè)債券要求的到期收益率相對較低。本文預(yù)期，債券市場信息效率可能會因企業(yè)的產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國有而被削弱，致使債券價格信號無法有效反映其生產(chǎn)經(jīng)營效率?；谏鲜龇治觯疚奶岢觯?/p>

H2：相對于民營企業(yè)，國有企業(yè)產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系被削弱。

近年來，我國政府為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，出臺了一系列政策。由于我國經(jīng)濟(jì)制度的特殊性，這些政策對市場產(chǎn)生了較大影響。一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性高可能會導(dǎo)致企業(yè)投資方向不明確，甚至出現(xiàn)盲目投資，從而降低了企業(yè)產(chǎn)能利用率(羅美娟 等，2016)。郭長林(2016)指出，財政政策會影響產(chǎn)能利用率，且對于上下游企業(yè)的影響存在差異。同時，經(jīng)濟(jì)政策不確定性高還會給企業(yè)帶來經(jīng)營信息的不穩(wěn)定性(Wisniewski et al.,2015)。王永進(jìn)等(2017)的研究表明，企業(yè)信息化程度與產(chǎn)能利用率顯著正相關(guān)，但政策不確定性會降低企業(yè)信息化程度，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能利用率下降。另一方面，經(jīng)濟(jì)政策不確定性增加，企業(yè)經(jīng)營環(huán)境的風(fēng)險也會提高(Phan et al.,2019)。王雄元等(2015)指出，當(dāng)貨幣政策波動性大時，市場環(huán)境不確定性高，投資者對債券的風(fēng)險預(yù)期將增加，從而會強(qiáng)化企業(yè)風(fēng)險與債券市場的關(guān)系。本文預(yù)期，當(dāng)經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時，市場整體風(fēng)險上升，債券投資者在投資時會更加關(guān)注產(chǎn)能利用率降低帶來的風(fēng)險，從而要求更高的債券到期收益率。鑒于此，本文提出：

H3：經(jīng)濟(jì)政策不確定性強(qiáng)化了產(chǎn)能利用率與債券信用利差之間的關(guān)系。

相關(guān)研究表明，債券獲得擔(dān)保有助于提高發(fā)行人與投資者之間的信任程度(Helberg et al.,2016)，緩解投資者對債券違約的擔(dān)憂，從而降低債券的發(fā)行成本。Booth et al.(2006)發(fā)現(xiàn)，有擔(dān)保的貸款差價遠(yuǎn)低于無擔(dān)保的貸款，即擔(dān)保能為債權(quán)人帶來自身質(zhì)量高的信號。早期我國債券市場對債券強(qiáng)制要求擔(dān)保，擔(dān)保主體一般是銀行，這種做法導(dǎo)致債券潛在違約風(fēng)險的信號傳遞效果不佳。2007年10月，我國銀監(jiān)會叫停銀行對企業(yè)債券的擔(dān)保，第三方保證由此得以發(fā)展。韓鵬飛等(2015)對債券增信的研究表明，債券增信能降低債券信用利差，并且第三方保證的增信效果最好。對于有擔(dān)保的公司債券，投資者會認(rèn)為其公布的信息更可靠，信息不對稱程度也將隨之降低。本文預(yù)期，當(dāng)存在擔(dān)保人時，債券的征信增強(qiáng)，其對實體經(jīng)濟(jì)的信號傳遞效果更好，因此能進(jìn)一步強(qiáng)化產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系。但是，如果發(fā)債時，企業(yè)的產(chǎn)能過剩問題已經(jīng)很嚴(yán)重，則擔(dān)保人的存在可能會誤導(dǎo)投資者的預(yù)期，導(dǎo)致其低估該債券的風(fēng)險，進(jìn)而使產(chǎn)能過剩與信用利差的關(guān)系被削弱。據(jù)此，本文提出：

H4：當(dāng)債券存在擔(dān)保人時，產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系被增強(qiáng)；產(chǎn)能過剩與信用利差的關(guān)系被削弱。

國家的政策導(dǎo)向往往會對金融市場產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響，2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會議指出要推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，并首次提出“三去一降一補(bǔ)”的舉措，其中“去產(chǎn)能”是重中之重，這也使得“產(chǎn)能過?！边@一經(jīng)濟(jì)學(xué)詞匯開始進(jìn)入公眾視野?！叭ギa(chǎn)能”政策的提出，傳達(dá)出部分企業(yè)存在產(chǎn)能過剩的情況，促使投資者開始或者更加關(guān)注企業(yè)的產(chǎn)能利用狀況，對產(chǎn)能利用率低的企業(yè)要求更高的收益率以補(bǔ)償產(chǎn)能過剩帶來的風(fēng)險。有鑒于此，本文預(yù)期，2015年后受中央所釋放經(jīng)濟(jì)信號的影響，債券市場投資者會更加關(guān)注企業(yè)產(chǎn)能利用方面的信息，從而使得債券價格對產(chǎn)能利用率存在更高的敏感性?；谏鲜龇治?，本文提出：

H5：2015年“去產(chǎn)能”政策強(qiáng)化了產(chǎn)能利用率與信用利差之間的關(guān)系。

三、研究設(shè)計

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

從微觀層面研究債券時，通常選用的債券種類為企業(yè)債或公司債。企業(yè)債多由中央政府部門所屬機(jī)構(gòu)、國有獨資企業(yè)或國有控股企業(yè)發(fā)行，為非上市公司；公司債多由滬深上市公司發(fā)行。本文研究對象為上市公司，故選取的債券為公司債。本文對2008—2017年間公開發(fā)行的3601支債券進(jìn)行了以下處理：(1)將發(fā)債企業(yè)劃分為上市公司和非上市公司，由于非上市公司很多相關(guān)數(shù)據(jù)無法獲得，所以剔除非上市公司債券2319支；(2)剔除非滬深上市公司45家，債券118支；(3)剔除關(guān)鍵變量缺失的公司債146支；(4)因金融行業(yè)與非金融行業(yè)公司在經(jīng)營活動、資產(chǎn)結(jié)構(gòu)等方面具有較大區(qū)別，刪除金融行業(yè)的公司債2支。經(jīng)上述處理后，最終獲得債券1016個，各年度樣本共3065個。本文主要解釋變量產(chǎn)能利用率通過手工計算得到，到期收益率、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、債券剩余期限、債券信用評級等變量數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，其他財務(wù)數(shù)據(jù)來自CSMAR數(shù)據(jù)庫。

(二)產(chǎn)能利用率測算方法

使用產(chǎn)能利用率衡量產(chǎn)能過剩程度是相關(guān)研究中最常用的方法，而有關(guān)產(chǎn)能利用率的測算，許多學(xué)者都提出了自己的觀點。例如Klein et al.(1967)通過設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行了測算；Shaikh et al.(2004)認(rèn)為，產(chǎn)能產(chǎn)出與資本存量具有穩(wěn)定關(guān)系，并使用協(xié)整法計算了產(chǎn)能利用率，程俊杰(2015)也選用協(xié)整法驗證了產(chǎn)業(yè)政策與產(chǎn)能過剩之間的關(guān)系。此外，成本函數(shù)法、峰值法、調(diào)查法等也是估算產(chǎn)能利用率的常見方法(Garofalo et al.,1997;Berndtan et al.,1981;Klein et al.,1973)。

對于生產(chǎn)效率的計算，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)與基于生產(chǎn)函數(shù)的隨機(jī)前沿分析(SFA)是目前較為普遍的方法。其中，數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)利用動態(tài)規(guī)劃的思想，不必設(shè)定具體的生產(chǎn)函數(shù)，只需考慮生產(chǎn)要素投入數(shù)量，計算較為便利(Dupont et al.，2002)，但其缺陷在于沒有考慮技術(shù)非效率，即計算出的產(chǎn)能利用率是有偏的。相比之下，隨機(jī)前沿分析法(SFA)的最大優(yōu)點在于估算潛在產(chǎn)出時，全面考慮了生產(chǎn)要素利用率和技術(shù)進(jìn)步的影響，充分體現(xiàn)了潛在產(chǎn)出的供給面特征(Meeusen et al.，1977；郭慶旺 等，2004)。因此，本文使用SFA隨機(jī)前沿分析法計算產(chǎn)能利用率，這里借鑒Battese et al.(1995)的模型：

Yit=Xitβ+(νit-uit)

mit=zitδ

i=1,…,N; t=1,…,T

(1)

SFA模型要求指定函數(shù)形式，本文采用一般的生產(chǎn)函數(shù)——柯布-道格拉斯隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)(Cobb-Douglas production frontier)進(jìn)行測算：

ln Yit=α+β1ln Kit+β2ln Lit+β3SIZEit+β4LEVit+(νit-uit)

(2)

式(2)中，Yit表示第i個公司第t年的營業(yè)收入；Lit表示第i個公司第t年末員工人數(shù)；Kit表示第i個公司第t年末固定資產(chǎn)凈值；SIZEit為第i個公司第t年公司規(guī)模，等于公司資產(chǎn)總額的自然對數(shù)，以控制企業(yè)規(guī)模對公司運(yùn)營效應(yīng)的影響；LEVit為第i個公司第t年財務(wù)杠桿，等于公司資產(chǎn)總額除以負(fù)債總額，用以控制杠桿效應(yīng)對公司運(yùn)營的影響。

參考Battese et al.(1995)，通過以下公式計算技術(shù)非效率：

TEit=exp(-uit)

(3)

式(3)中，TEit=exp(-uit)表示樣本中第i個公司在第t時期內(nèi)的技術(shù)效率水平。顯然，如果uit=0，則TEit=1，即處于技術(shù)效率狀態(tài)，此時該企業(yè)的生產(chǎn)點規(guī)模位于生產(chǎn)前沿上；相反，如果uit>0，則0

Efficientit=1-TEit

(4)

顯然，Efficientit越大，產(chǎn)能利用率越高。

(三)主要變量定義

1.被解釋變量：債券信用利差(CS)

債券信用利差CS為債券年底到期收益率與無風(fēng)險利率之差。其中，無風(fēng)險利率為與債券發(fā)行時間相同的國債利率。

2.主要解釋變量：產(chǎn)能利用情況(EC)

主檢驗中，EC為隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)計算所得的產(chǎn)能利用率指標(biāo)Efficient與產(chǎn)能過剩虛擬變量ES。穩(wěn)健性檢驗中，EC為數(shù)據(jù)包絡(luò)法計算所得的產(chǎn)能利用率指標(biāo)Sech與固定資產(chǎn)收入比PPErev。

在主檢驗的基礎(chǔ)上，本文還探討了以下調(diào)節(jié)變量：產(chǎn)權(quán)性質(zhì)(State)，使用上市公司最終控制人性質(zhì)進(jìn)行區(qū)分，若上市公司實際控制人為中央或地方政府則為國有企業(yè)，State取值為1，否則取值為0；經(jīng)濟(jì)政策不確定性(EPU)，Baker et al.(2016)基于新聞報道頻率構(gòu)建了經(jīng)濟(jì)政策不確定性指標(biāo)，本文使用該指數(shù)2017年版的計算結(jié)果；是否有擔(dān)保人(Guarantee)，債券發(fā)行有擔(dān)保人時，Guarantee取值為1，否則取值為0；“去產(chǎn)能”政策虛擬變量(Reform)，樣本年度小于2015時，Reform取值為0，否則取值為1。

此外，根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)，本文對影響債券信用利差的主要因素進(jìn)行了控制，包括債券評級(Credit)、公司規(guī)模(Size)、發(fā)行期限(Range)、審計單位是否為四大(Top4)、市場化程度(Market)、賬面市值比(MB)、兩權(quán)分離度(Sep)、企業(yè)盈利能力(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(LEV)，以及行業(yè)(Industry)和年份(Year)虛擬變量。

本研究中涉及的相關(guān)變量具體說明見表1。

表1 變量說明

(四)模型構(gòu)建

為檢驗假設(shè)H1，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(1)：

(1)

其中，解釋變量EC分別用Efficient與ES替代。下同。

為檢驗假設(shè)H2，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(2)：

(2)

為檢驗假設(shè)H3，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(3)：

(3)

為檢驗假設(shè)H4，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(4)：

(4)

為檢驗假設(shè)H5，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型(5)：

(5)

(五)描述性統(tǒng)計

表2報告了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。從中可見：公司債的信用利差(CS)的均值為2.052，波動范圍從-0.483到5.966，說明債券普遍是正向信用利差，標(biāo)準(zhǔn)差為1.450，分布較為合理；產(chǎn)能利用率(Efficient)的均值為0.975，標(biāo)準(zhǔn)差為0.009；Sech的均值為0.805，標(biāo)準(zhǔn)差為0.078，表明我國各企業(yè)產(chǎn)能利用率相差較?。恍庞迷u級(Credit)的均值為2.85，中位數(shù)為3，說明發(fā)債企業(yè)評級普遍較高。而且，從債券發(fā)行期限(Range)可以看出，我國公司債發(fā)行期限大多為5年，最長的為15年。

表2 描述性統(tǒng)計

(六)相關(guān)性分析

表3列示了主要變量之間的相關(guān)性系數(shù)。從中可見，債券信用評級Credit與公司規(guī)模Size之間的相關(guān)系數(shù)最大，為0.587，且在1%的水平上顯著?？傮w而言，所有變量之間的相關(guān)系數(shù)均小于0.6。企業(yè)債券信用利差與產(chǎn)能利用率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，初步支持產(chǎn)能利用率越低信用利差越高的假設(shè)。產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與債券信用利差顯著負(fù)相關(guān)，說明國有企業(yè)債券信用利差較低。此外，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)與產(chǎn)能利用率指標(biāo)負(fù)相關(guān)，可初步推斷國有企業(yè)的產(chǎn)能利用率較民營企業(yè)低。

表3 相關(guān)系數(shù)

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在 1%、5%和 10%水平上顯著。

四、實證結(jié)果與分析

(一)產(chǎn)能利用情況與債券信用利差回歸分析

表4列示了產(chǎn)能利用率與債券信用利差的回歸結(jié)果。列(1)顯示，在控制其他變量后，產(chǎn)能利用率對債券信用利差的系數(shù)為-8.985，且在1%的上水平上顯著，即債券信用利差正確地識別了產(chǎn)能利用情況的信息，產(chǎn)能利用率越低，債券信用利差越大。列(2)中，產(chǎn)能過剩虛擬變量ES與債券信用利差的回歸系數(shù)為0.366，且在5%的水平上顯著正相關(guān)，說明相對而言存在產(chǎn)能過剩的企業(yè)債券信用利差更高。以上結(jié)果支持假設(shè)H1?？刂谱兞恐?，Credit與信用利差顯著負(fù)相關(guān)，說明投資者認(rèn)為信用評級越高的債券風(fēng)險越低，信用利差越低，這也與現(xiàn)有的研究結(jié)果相符；Range、Size與信用利差顯著負(fù)相關(guān)，說明投資者認(rèn)為債券期限越長，公司規(guī)模越大，債券的風(fēng)險越低；由LEV、ROA與信用利差的結(jié)果可見，投資者認(rèn)為經(jīng)營狀況不佳的企業(yè)風(fēng)險較高，進(jìn)而會要求被投企業(yè)提供更高的到期收益率；MB與信用利差顯著正相關(guān)，表明如果公司市場估值遠(yuǎn)高于凈資產(chǎn)賬面價值，則投資者預(yù)期其發(fā)行的債券存在更高的兌付風(fēng)險，從而會要求更高的風(fēng)險溢價。

表4 產(chǎn)能利用率與債券信用利差的回歸結(jié)果

(續(xù)表4)

CS(1)(2)Top40.027(0.581)0.063(1.622)Market-0.024(-1.388)-0.017(-1.422)Constant16.174***(5.574)5.124***(9.501)行業(yè)控制控制年份控制控制N30653065Adj.R20.4530.491

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(二)債券市場提前/延遲反應(yīng)的回歸分析

對主模型進(jìn)行檢驗后發(fā)現(xiàn)，債券市場能對企業(yè)產(chǎn)能利用信息進(jìn)行反應(yīng)，那么，反應(yīng)時效如何？是提前反應(yīng)還是延遲反應(yīng)？相關(guān)檢驗的回歸結(jié)果如表5所示。

表5 債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用率反應(yīng)時效的檢驗結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表5，在對自變量進(jìn)行提前1期的處理后發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)能利用率與信用利差在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)；進(jìn)行提前2期處理后發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系不再顯著。這說明，我國債券市場可以對企業(yè)1年后的生產(chǎn)效率信息提前做出反應(yīng)，但2年后的信息則很難被當(dāng)前債券市場所捕捉，因此我國債券市場是相對有效率的。對自變量滯后1期和2期進(jìn)行檢驗發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)能利用率與信用利差在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，也就是說，債券市場可以有效地對企業(yè)前2年的生產(chǎn)效率做出反應(yīng)。繼續(xù)對滯后3期的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析發(fā)現(xiàn)，產(chǎn)能利用率與信用利差的關(guān)系在5%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，與前2年相比顯著性減弱，說明債券市場對企業(yè)3年前的產(chǎn)能利用信息已不再那么敏感。在對滯后4期的自變量回歸后結(jié)果則不再顯著，表明債券市場對企業(yè)生產(chǎn)效率信息的延遲反應(yīng)不會超過4年。盡管債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用信息存在非對稱性的提前和延遲反應(yīng)，延遲反應(yīng)時間更長一些，但總的來說，我國債券市場能夠及時捕捉到實體企業(yè)產(chǎn)能利用信息并傳遞給投資者，提高了市場定價效率。

(三)產(chǎn)能利用情況與債券信用利差之間關(guān)系的影響因素

1.基于產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的進(jìn)一步分析

為進(jìn)一步檢驗產(chǎn)權(quán)性質(zhì)能否影響債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的反應(yīng)，本文引入交互項，檢驗結(jié)果如表6所示。

表6 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表6，列(1)中顯示，產(chǎn)能利用率Efficient與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)State的交乘項系數(shù)為11.241，且在5%的水平上顯著，說明國有產(chǎn)權(quán)弱化了產(chǎn)能利用率與信用利差之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系，結(jié)果支持假設(shè)H2。也就是說，相對于民營企業(yè)而言，國有企業(yè)債券的信息傳遞能力較差，信用利差的治理效應(yīng)較弱。本文認(rèn)為這是由于國有企業(yè)存在隱性擔(dān)保等原因，政府會給予其一定保護(hù)，進(jìn)而使得其在產(chǎn)能過剩或經(jīng)營狀況不佳的情況下仍能維持相對較低的風(fēng)險預(yù)期。在列(2)中，產(chǎn)能過剩指標(biāo)ES與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的交乘項系數(shù)符號雖然為正，與預(yù)期相符，但并不顯著。

2.基于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的進(jìn)一步分析

為檢驗宏觀層面因素經(jīng)濟(jì)政策不確定性是否會影響債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的識別，本文引入交互項，檢驗結(jié)果如表7所示。

表7 經(jīng)濟(jì)政策不確定性、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

由表7，列(1)的結(jié)果顯示，產(chǎn)能利用率與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交乘項系數(shù)為-2.383，且在5%的水平上顯著；在列(2)中，產(chǎn)能過剩虛擬變量與經(jīng)濟(jì)政策不確定性的交乘項系數(shù)為1.819，且在5%的水平上顯著，支持本文假設(shè)H3。這說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性會對債券市場配置資源的效率產(chǎn)生影響。本文認(rèn)為，經(jīng)濟(jì)政策不確定性高時，投資方向不明朗，整體投資環(huán)境風(fēng)險相對較高，相應(yīng)地投資者會要求更高的信用利差以彌補(bǔ)債券投資風(fēng)險。另外，經(jīng)濟(jì)政策不確定性高也可能導(dǎo)致企業(yè)盲目投資，造成產(chǎn)能過剩，加劇經(jīng)營風(fēng)險，從而促使投資者要求更高的風(fēng)險溢價。而且，在經(jīng)濟(jì)政策不確定性高的環(huán)境下，投資者可能會更加關(guān)注微觀層面的信息因素。

3.基于擔(dān)保人虛擬變量的進(jìn)一步分析

表8列示了擔(dān)保人虛擬變量與產(chǎn)能利用率和產(chǎn)能過剩虛擬變量分別交乘的回歸結(jié)果。列(1)中，Efficient×Guarantee的系數(shù)為-12.590，且在1%的水平上顯著，表明當(dāng)債券有擔(dān)保人時，產(chǎn)能利用率與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系更強(qiáng)，即擔(dān)保人的存在強(qiáng)化了債券定價的信號傳遞效率。列(2)中，ES×Guarantee的系數(shù)為-0.258，且在1%的水平上顯著，說明當(dāng)產(chǎn)能嚴(yán)重過剩時，擔(dān)保人的存在反而不利于信用風(fēng)險的及時暴露。這可能是因為擔(dān)保人的存在有助于緩解產(chǎn)能過剩企業(yè)債券的違約風(fēng)險，相對于無擔(dān)保的產(chǎn)能過剩企業(yè)，投資者更愿意相信有擔(dān)保企業(yè)的還債能力，故要求的到期收益率相對較低。以上結(jié)果支持假設(shè)H4。

表8 擔(dān)保人、產(chǎn)能利用情況與債券信用利差

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

4.基于“去產(chǎn)能”提出效應(yīng)的進(jìn)一步檢驗

為檢驗2015年中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出“去產(chǎn)能”舉措后，債券市場是否更加關(guān)注企業(yè)的產(chǎn)能利用信息，本文進(jìn)行了相關(guān)的回歸檢驗，結(jié)果見表9。從中可見，交乘項Efficient×Reform的系數(shù)為-8.694，且在5%的水平上顯著，說明“去產(chǎn)能”政策加強(qiáng)了產(chǎn)能利用率與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系。我們認(rèn)為，2015年中央提出的“去產(chǎn)能”舉措，提高了債券投資者對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的關(guān)注，使其能更充分地識別產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險，因而會提高債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況所傳達(dá)信息的反應(yīng)效率。以上結(jié)果支持假設(shè)5。

表9 “去產(chǎn)能”政策效應(yīng)的回歸結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

五、穩(wěn)健性檢驗

(一)基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的穩(wěn)健性檢驗

為提供穩(wěn)健性檢驗，本文采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法重新計算產(chǎn)能利用率。具體而言，生產(chǎn)率的提高可以通過技術(shù)變化與技術(shù)效率變化兩種不同途徑獲得。其中，技術(shù)變化反映了生產(chǎn)前沿面的移動對生產(chǎn)率變化的貢獻(xiàn)程度；技術(shù)效率變化則反映一定時期內(nèi)組織管理水平的變化，即該決策單元從給定的一組投入中獲取最大產(chǎn)出的能力。根據(jù)F?rel et al.(1994)，放松規(guī)模報酬不變的約束，技術(shù)效率變化可以進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率變動(pure technical efficiency change)和規(guī)模效率變動(scale efficiency change)，后者表示決策單元的產(chǎn)出與投入比例是否適當(dāng)。本文基于Malmquist分解方法將規(guī)模效率變動指數(shù)(Sech)提取出來，做為表示產(chǎn)能利用率的變量。Sech越高，表示規(guī)模越適合，產(chǎn)能利用率也越高。表10列示了基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法的穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果。

由表10可知，在列(1)中，Sech對信用利差CS的系數(shù)為-1.698，且在5%的水平上顯著，即規(guī)模效率越高，產(chǎn)能利用率越高，債券信用利差越低，這一結(jié)果支持假設(shè)H1。列(2)至列(4)是Sech與State、EPU、Guarantee分別交乘后的回歸結(jié)果。從中可見，Sech與產(chǎn)權(quán)性質(zhì)變量State的交乘項系數(shù)為正，但不顯著；Sech與經(jīng)濟(jì)政策不確定性EPU的交乘項系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，說明經(jīng)濟(jì)政策不確定性強(qiáng)化了Sech與信用利差的負(fù)相關(guān)關(guān)系，該結(jié)果支持假設(shè)H3；交乘項Sech×Guarantee的系數(shù)在5%的水平上顯著為負(fù)，即擔(dān)保人的存在加強(qiáng)了Sech與信用利差的關(guān)系。上述檢驗表明，本文結(jié)論是穩(wěn)健的。

表10 基于數(shù)據(jù)包絡(luò)法的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(二)基于固定資產(chǎn)收入比的穩(wěn)健性檢驗

本文又進(jìn)一步參照修宗峰等(2013)的做法，引入固定資產(chǎn)收入比PPErev變量替代ES作為解釋變量，該變量表示產(chǎn)能過剩程度，其比例越高，說明企業(yè)產(chǎn)能過剩越嚴(yán)重?；貧w結(jié)果如表11所示。列(1)中，PPErev的回歸系數(shù)為0.093，且在1%的水平上顯著，說明產(chǎn)能過剩程度越高，債券信用利差越高，與預(yù)期相符。列(2)至列(4)的回歸結(jié)果中，擔(dān)保人和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對產(chǎn)能過剩程度與信用利差之間關(guān)系的調(diào)節(jié)效應(yīng)與前文一致，而產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的調(diào)節(jié)效應(yīng)則不符合預(yù)期?？傮w而言，使用PPErev作為替代解釋變量進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗顯示，本文的基本結(jié)論依然可靠。

表11 基于固定資產(chǎn)收入比的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

(三)內(nèi)生性檢驗

1.滯后一期自變量的檢驗結(jié)果

為排除可能存在互為因果而產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，本文將解釋變量與控制變量滯后1期重新進(jìn)行回歸分析，所得結(jié)果如表12所示。從中可見，在滯后1期的情況下，產(chǎn)能利用率與信用利差仍在1%的水平上顯著負(fù)相關(guān)，這說明在控制其他變量的情況下，債券信用利差與產(chǎn)能利用率之間的因果關(guān)系較為穩(wěn)健，這一結(jié)果在加入產(chǎn)權(quán)性質(zhì)和有無擔(dān)保人調(diào)節(jié)變量后仍顯著。

表12 滯后一期自變量的檢驗結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

2.PSM檢驗

為進(jìn)一步排除內(nèi)生性問題，我們構(gòu)造了新的產(chǎn)能過剩的虛擬變量(EXCapacity)，EXCapacity數(shù)據(jù)來源于中國工業(yè)和信息化部產(chǎn)業(yè)政策司網(wǎng)站(下稱“工信部”)。由于工信部所公布數(shù)據(jù)是公共信息，本文認(rèn)為該數(shù)據(jù)相對具有外生性，故可以較好地剔除因自選擇偏差、共同驅(qū)動因素等導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。2008—2015年，工信部每年會發(fā)布各省(市)分行業(yè)淘汰落后和過剩產(chǎn)能情況的公告(2017年與2016年工信部未對淘汰落后和過剩產(chǎn)能情況進(jìn)行公布，故本文沿用2015年的數(shù)據(jù))。我們將公告中的產(chǎn)能過剩行業(yè)和產(chǎn)品與樣本企業(yè)每年經(jīng)營范圍及主營業(yè)務(wù)進(jìn)行手工匹配，如果樣本企業(yè)處于過剩行業(yè)或主營業(yè)務(wù)中有產(chǎn)能過剩產(chǎn)品，則EXCapacity取值為1，否則取值為0。在此基礎(chǔ)上，對EXCapacity進(jìn)行傾向得分匹配，用債券信用評級(Credit)、債券發(fā)行期限(Range)、公司規(guī)模(Size)、財務(wù)杠桿率(LEV)、總資產(chǎn)收益率(ROA)、賬面市值比(MB)、是否聘請四大做外部審計(Top4)、市場化程度(Market)等作為協(xié)變量，用債券信用利差(CS)作為因變量，并使用核匹配方法進(jìn)行檢驗。

表13列示了PSM匹配后，處理組和控制組的均值差和標(biāo)準(zhǔn)誤。從中可見，核匹配的差異為-0.477，且在5%的水平上顯著，表明假設(shè)H1仍然是成立的。

表13 傾向得分匹配(PSM)檢驗結(jié)果

注:***、**和*分別表示回歸系數(shù)在1%、5%和10%水平上顯著。

六、結(jié)論與啟示

產(chǎn)能過剩是實體經(jīng)濟(jì)運(yùn)行低效的表現(xiàn)，“去產(chǎn)能”是供給側(cè)改革的核心任務(wù)之一。我國債券市場能否有效識別并傳遞微觀企業(yè)產(chǎn)能過剩所隱藏的風(fēng)險，從而更好地配置資源，服務(wù)于實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展，是金融供給側(cè)改革的題中之義。本文考察了我國債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用情況的識別和信息傳遞效率，以及哪些因素會影響這種效率。研究結(jié)論為債券市場效率提供了新的經(jīng)驗證據(jù)，有助于從產(chǎn)能利用情況的角度理解信用利差的形成機(jī)制，同時也為發(fā)債企業(yè)改善產(chǎn)能利用水平提供了債券市場的經(jīng)驗證據(jù)。

本文選取2008—2017年上市公司債券數(shù)據(jù)，檢驗了我國債券市場對于企業(yè)產(chǎn)能利用信息的反應(yīng)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盡管債券市場對企業(yè)產(chǎn)能利用信息存在非對稱性的提前和延遲反應(yīng)，延遲反應(yīng)時間更長一些，但總體來說，我國債券市場對實體經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)能利用信息的反應(yīng)速度還比較及時，能夠識別且有效傳遞企業(yè)產(chǎn)能過剩所帶來的風(fēng)險，并進(jìn)行合理的市場定價。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)，在我國制度背景下，產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境、是否存在擔(dān)保人及2015年“去產(chǎn)能”政策效應(yīng)等都會影響到債券市場對實體經(jīng)濟(jì)產(chǎn)能利用信息的識別與傳遞效率。

上述研究結(jié)論的政策啟示在于：(1)債券市場能夠?qū)Ξa(chǎn)能過剩發(fā)揮治理作用，所以應(yīng)繼續(xù)完善債券市場機(jī)制，加強(qiáng)債券市場分辨優(yōu)劣企業(yè)的功能，從而促進(jìn)企業(yè)改善產(chǎn)能利用情況，提升產(chǎn)能利用率；(2)國有產(chǎn)權(quán)會弱化債券對產(chǎn)能過剩信息的識別，所以政府要減少對國有企業(yè)經(jīng)營活動的干預(yù)，避免隱性擔(dān)保等問題擾亂債券市場秩序；(3)經(jīng)濟(jì)政策不確定性會通過影響經(jīng)營環(huán)境的風(fēng)險而改變信用利差，說明政府在制定經(jīng)濟(jì)政策時需考慮更多因素，努力降低經(jīng)濟(jì)政策的不確定性，促使債券投資更有效率，以實現(xiàn)資源配置的持續(xù)優(yōu)化；(4)擔(dān)保人的存在會對債券發(fā)行人披露的經(jīng)濟(jì)信息產(chǎn)生影響，故有必要進(jìn)一步健全擔(dān)保增信體制，促使擔(dān)保發(fā)揮其應(yīng)有的信息傳遞功能，而對于投資者來說，要結(jié)合發(fā)債企業(yè)的經(jīng)營狀況進(jìn)行投資決策，不能盲目相信擔(dān)保?？傊槍Ξ?dāng)前我國實體經(jīng)濟(jì)中產(chǎn)能過剩及其引致的低效率問題，在化解方式上要更加注重市場的作用，通過健全債券市場的價格機(jī)制，促使市場信息進(jìn)一步透明化，并努力構(gòu)建完善的監(jiān)管體系。