打破同業(yè)兌付對金融債發(fā)行定價的影響
——基于包商銀行破產(chǎn)事件的實證研究

易卓睿 陳忠陽 趙紅梅

(1.中國人民大學(xué)財政金融學(xué)院，北京 100872；2.南開大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，天津 300191)

一、引言

近年來，隨著政府隱性擔(dān)保的退出和市場化信用風(fēng)險處置方式的推進，債券違約事件頻發(fā)，其中所涉及的風(fēng)險和誘發(fā)的損失傳導(dǎo)，尤其是超預(yù)期信用風(fēng)險事件帶來的市場震蕩備受關(guān)注。2019年5月24日，包商銀行被接管是中國金融史近20年來重要風(fēng)險事件之一，事情處置中平等協(xié)商5000萬元以上同業(yè)負債本息的兌付方案表明同業(yè)存單出現(xiàn)了實質(zhì)性違約，繼實體經(jīng)濟(民企、央企)打破剛性兌付后，金融領(lǐng)域(銀行)的剛性兌付被打破。這標(biāo)志著銀行間市場出現(xiàn)第一起實質(zhì)性金融債違約，動搖了投資者對金融債券“同業(yè)兌付”的信念，沖擊了投資者對銀行這類金融機構(gòu)的“牌照信仰”，向市場傳遞對高風(fēng)險的金融機構(gòu)采用更加市場化的處置方式，以實現(xiàn)必要的市場出清。

在中國，隱性的剛性兌付長期存在于債券市場，使市場無法精確地對債券進行風(fēng)險定價，債券利率無法真實反映企業(yè)風(fēng)險狀況，也無法約束發(fā)行主體的風(fēng)險承擔(dān)行為，扭曲了債券市場資源配置效率。衡量債券市場和貨幣市場是否成熟的重要標(biāo)志之一在于風(fēng)險能否被有效定價。包商銀行事件是否打破了同業(yè)存單市場原有的定價邏輯？包商銀行事件帶來同業(yè)違約風(fēng)險的感知是否加強了市場約束作用和改善了債券市場的價格發(fā)現(xiàn)功能？不同類型發(fā)行主體的同業(yè)存單定價是否產(chǎn)生了分化？上述影響是否具有長期性？本文將實證檢驗金融體系內(nèi)部剛性兌付打破的市場影響，考察包商銀行事件前后同業(yè)存單發(fā)行定價是否發(fā)生了系統(tǒng)性改變。

本文的創(chuàng)新點在于：第一，補充了中國債券風(fēng)險定價方面的研究，尤其是信用類金融債。已有研究多關(guān)注企業(yè)債或城投債(沈紅波和廖冠民，2014；王永欽等，2016；鐘輝勇等，2016)，涉及我國金融機構(gòu)(政策性銀行除外)債券的研究較少。在有關(guān)債券定價的研究中，金融類機構(gòu)由于自身高杠桿率經(jīng)營的特性，往往會在樣本選擇和數(shù)據(jù)處理時被剔除，這使得基于債券利差影響因素的實證研究常常不包含金融債。我國金融機構(gòu)發(fā)行信用類金融債的歷程整體起步較晚，發(fā)行量和品種有限，大多持有至到期，二級市場不活躍，因而可獲取的樣本較少。加之我國金融債存在互持現(xiàn)象(翟光宇等，2012)，市場價格可能失真，不一定能很好反映發(fā)行主體的風(fēng)險狀況。隨著我國債券市場的發(fā)展，同業(yè)存單的大規(guī)模發(fā)行為擴展我國非政策性金融債方面的研究奠定充足的實證基礎(chǔ)。同業(yè)存單發(fā)行量大，二級市場交易活躍，利率市場化程度高，能較好地反映投資者風(fēng)險偏好。因此，選取同業(yè)存單作為研究對象，不僅彌補了我國非政策性金融債方面的實證研究，同時也讓實證結(jié)果更具說服力。第二，提供了來自金融體系內(nèi)部打破剛性兌付的實證研究。以往基于中國的實證研究多聚焦在公司債剛性兌付的打破(彭疊峰和程曉園，2018；Jin et al.，2018；Mo and Subrahmanyam，2020； Geng and Pan，2021)。包商銀行事件在一定程度上超乎市場預(yù)期，可以作為研究“同業(yè)兌付”信仰打破是否改變同業(yè)存單風(fēng)險定價效率問題的合適背景。第三，就信用分層和流動性分層現(xiàn)象做了初步探索。已有文獻側(cè)重貨幣市場總體數(shù)量和價格水平的分析，但缺少貨幣市場內(nèi)部結(jié)構(gòu)方面的分析。流動性分層和信用分層是近幾年國內(nèi)業(yè)界經(jīng)常提及的概念，在學(xué)術(shù)界卻鮮少涉及。流動性分層和信用分層分別表現(xiàn)在不同類型主體和不同信用等級主體融資流動性成本差異過大，本文將分別采用大型銀行和中小銀行間發(fā)行利差差異以及高、低評級主體發(fā)行利差差異來刻度，探究特定事件沖擊對流動性分層和信用分層的影響，并從基本面信息角度揭示風(fēng)險溢價的提升到底改善還是惡化了存單市場的定價效率。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

(一)文獻回顧

作為巴塞爾協(xié)議的三大支柱之一，市場約束旨在通過利益相關(guān)者的市場化行為來約束銀行風(fēng)險承擔(dān)。當(dāng)一家銀行倒閉時，未受存款保險保護的債權(quán)人存在承擔(dān)“資本吸收損失”的可能性(Balasubramnian and Cyree，2014)，以非核心負債為主的批發(fā)融資參與者的市場約束動機較強，資金的提供方更“精明”，會對(同業(yè))融資方有更強的監(jiān)督動機，激勵其采用更加專業(yè)的風(fēng)險管理去收集融資方的信息，關(guān)注融資方風(fēng)險狀況，這一效應(yīng)被稱為“同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)(peer monitoring)”(Rochet and Tirole，1996)。在日益復(fù)雜的金融創(chuàng)新環(huán)境下，這種市場紀律的約束作用彌補了銀行外部監(jiān)管的滯后性，促使融資方經(jīng)營活動更謹慎，維持更高的資本，降低了風(fēng)險承擔(dān)。對信譽較差、風(fēng)險較高的融資方，銀行則可以提高拆借利率來索要更高的風(fēng)險溢價，因而銀行間拆借利率高低可以作為反映銀行監(jiān)測同業(yè)借款人風(fēng)險狀況的指標(biāo)。Furfine(2001)發(fā)現(xiàn)盈利能力較高、問題貸款較少、資本充足率較高的銀行在隔夜拆借市場支付較低的利率，而中小銀行需要公布更多風(fēng)險敞口的信息、增加抵押品的質(zhì)量、接受更高的拆借利率才能借到錢。除了同業(yè)拆借利率對銀行風(fēng)險具有敏感性，次級債具有的期限長、無擔(dān)保、償還順序靠后的特點，也會激勵債權(quán)人發(fā)揮外部監(jiān)督作用，約束債務(wù)主體的風(fēng)險水平，因而一些研究(Flannery，1998；Calomiris，1999；Morgan and Stiroh，1999；Levonian，2001；Deyoung et al.，2001；Jagtiani et al.，2002)會通過考察次級債發(fā)行成本與銀行風(fēng)險大小的關(guān)系來探究市場約束作用，并提供了次級債利差能夠反映發(fā)行人財務(wù)狀況或風(fēng)險狀況的證據(jù)。

政府的隱性擔(dān)保會影響投資者對債務(wù)方的監(jiān)管和約束動機。當(dāng)投資者預(yù)期到困境中的債務(wù)會得到兌付時，會降低對發(fā)債公司信息質(zhì)量的必要關(guān)注，誘發(fā)道德風(fēng)險(方紅星等，2013)。研究隱性擔(dān)保對市場約束影響的實證研究根據(jù)特定事件對隱性擔(dān)保的時期進行劃分，通過比較不同時期回歸中變量符號和顯著性來判定市場約束是否存在以及強弱變化，因而特定事件發(fā)生(例如對某大型機構(gòu)的救助或?qū)δ钞a(chǎn)品剛性兌付)預(yù)示著市場投資者對隱性擔(dān)保信念的變化。Afonso et al.(2011)發(fā)現(xiàn)，2008年雷曼兄弟的破產(chǎn)降低了市場對相關(guān)債務(wù)受到隱性擔(dān)保和兌付的預(yù)期，使隔夜聯(lián)邦基金市場上貸款者同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)更強。Berndt et al.(2019)也發(fā)現(xiàn)類似的結(jié)果，雷曼兄弟破產(chǎn)后，政府救助的可能性(市場隱含概率)大幅下降，美國銀行的債務(wù)融資成本大幅上升，表明政府在允許雷曼兄弟違約后減弱了投資者“大到不能倒”的信仰。Balasubramnian and Cyree(2011)發(fā)現(xiàn)在1996年10月銀行開始發(fā)行信托優(yōu)先證券后，銀行次級債收益率利差對違約風(fēng)險的敏感性呈現(xiàn)下降趨勢，到1998年政府組織的長期資本管理紓困后，出現(xiàn)了“大到不能倒”的局面，收益率利差對違約風(fēng)險變得不敏感。Flannery and Sorescu(1996)、Distinguin et al.(2006)探究了伊利諾伊州大陸銀行的公共救助(1984年)到聯(lián)邦存款保險公司改善法案(1991年)期間內(nèi)發(fā)行人風(fēng)險狀況對次級債收益率利差的影響，指出隨著“大而不倒”的隱性擔(dān)保減弱，次級債收益率利差對風(fēng)險的敏感度逐漸提升?？傊@些研究表明市場約束與政府擔(dān)保存在一定替代關(guān)系，債務(wù)成本或債券利差對風(fēng)險的敏感性會隨著隱性擔(dān)保的增強而減弱。

國有企業(yè)是通過“預(yù)算軟約束”獲得政府救助的一類重要主體(Lin and Tan，1999)。相較于非國有企業(yè)，國有企業(yè)發(fā)生違約后更有可能獲得政府的救助，兌付部分或者全部債務(wù)，以減少債權(quán)人的損失。因此，這在一定程度上減少了債券的投資風(fēng)險，降低了債權(quán)人對國有企業(yè)債務(wù)違約后會造成巨大損失的預(yù)期(Chen et al.，2010)，從而削弱債權(quán)人在事前索要更高的風(fēng)險溢價的動機。中國特色國情下的隱性擔(dān)保范圍則更廣，盡管政府沒有給出任何明確的承諾，但市場參與者都會預(yù)期政府在債券兌付和債務(wù)償還困難時提供資金幫助(王敘果等，2019)?；诖?，投資者或債權(quán)人往往會放松對國有企業(yè)監(jiān)督和財務(wù)方面的要求(Wang et al.，2008；Chen et al.，2010)，進而反映到較低的風(fēng)險溢價上。

盡管中國隱性擔(dān)保的程度更深，但隨著中國經(jīng)濟的發(fā)展，建立更加市場化的處置機制成為金融供給側(cè)改革的內(nèi)容，因而打破剛性兌付和破除隱性擔(dān)保信念的事件逐漸增多。2014年超日債的違約成為第一只打破剛兌的債券，彭疊峰和程曉園(2018)、Geng and Pan(2021)的實證研究發(fā)現(xiàn)超日債違約后，投資者對違約風(fēng)險感知的提升改善了市場的價格發(fā)現(xiàn)功能，進而影響了國有企業(yè)的信用風(fēng)險溢價。Mo and Subrahmanyam(2020)還發(fā)現(xiàn)2014年超日債的違約使得債券收益率中的流動性溢價進一步降低。2015年天威債的違約是第一只國企債違約，Jin et al.(2018)基于這一事件探究了隱性擔(dān)保對國有企業(yè)投資策略和融資政策的影響。總的來說，由于中國債券剛性兌付打破起始于2014年，更多的實證研究聚焦于企業(yè)債，而本文則提供來自金融體系內(nèi)部的經(jīng)驗證據(jù)，探究打破同業(yè)兌付對金融債券發(fā)行定價的影響。

(二)研究假設(shè)

同業(yè)存單是存款類金融機構(gòu)在銀行間市場上發(fā)行的記賬式定期存款憑證，期限短，固定利率為主，折價發(fā)行，到期一次償還本金。盡管同業(yè)存單被歸類為信用債，但其更是一種貨幣市場工具，在貨幣政策傳導(dǎo)過程中被視為一級交易商向中小型銀行釋放流動性的重要工具，其利率高低反映銀行的負債成本。

在中國的經(jīng)濟運行過程中，政府既是市場規(guī)則的制定者也是市場參與者(王敘果等，2019)，市場對于國有企業(yè)和金融機構(gòu)有著較強的隱性擔(dān)保預(yù)期，對金融產(chǎn)品剛性兌付也有著較強的信仰。其原因在于：一是經(jīng)濟發(fā)展和社會穩(wěn)定仍是首要政治需要；二是市場經(jīng)濟破產(chǎn)機制不完善，相關(guān)法律制度尚在建設(shè)中，剛性兌付反而是最有效率的做法；三是有些政府在股權(quán)上本身就是國有企業(yè)的關(guān)聯(lián)方；四是市場經(jīng)濟起步較晚，市場缺乏正確的風(fēng)險管理理念，在經(jīng)濟活動中容易割裂風(fēng)險與收益的關(guān)系。

隱性擔(dān)保和剛性兌付的存在使得投資者并不關(guān)心交易對手風(fēng)險，也沒有較強的動機去收集交易對手的信息，對風(fēng)險的信息需求不高。因此，在包商銀行事件前，同業(yè)存單被視為類利率債或標(biāo)準化的同業(yè)存款，大部分機構(gòu)投資者無法充分認識其背后的風(fēng)險狀況。即使銀行出現(xiàn)了被認定無法生存的事件，投資者基于對銀行這類金融機構(gòu)的“牌照信仰”和“剛性兌付”的信念，會認為政府不會坐視不管，在發(fā)行定價時容易忽視發(fā)行主體因破產(chǎn)而導(dǎo)致?lián)p失的可能性，對債券索要較低的風(fēng)險溢價。但隨著同業(yè)兌付的打破，市場將更加聚焦于銀行的經(jīng)營能力、資產(chǎn)質(zhì)量、信用風(fēng)險，重塑風(fēng)險定價體系，不同風(fēng)險狀況主體發(fā)行的債券的風(fēng)險溢價差異將拉大，風(fēng)險系數(shù)低的銀行發(fā)行利率低，風(fēng)險系數(shù)高的銀行發(fā)行利率高。投資者將更有動力重新審視減記條款和次級條款，更清晰地界定資本工具的風(fēng)險溢價，了解和審核發(fā)行主體的資質(zhì)，避免踩雷。因此，包商銀行事件可能加大同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)，債券市場約束的效應(yīng)會變得更加顯著，市場將提高對于發(fā)行主體或債項的風(fēng)險感知能力?；诖耍疚奶岢鲆韵录僭O(shè)：

我國金融風(fēng)險管理和資本管理問題具有特殊性(陳忠陽，2018)：一是銀行以國有資本主導(dǎo)，缺乏有效的破產(chǎn)機制，導(dǎo)致資本稀缺性的觀念淡薄、風(fēng)險管理缺乏原動力以及資本的作用被系統(tǒng)性地低估；二是由于風(fēng)險事件發(fā)生前缺乏有效的風(fēng)險對沖手段，投資者存在較強的惰性風(fēng)險管理。當(dāng)出現(xiàn)風(fēng)險事件時，金融機構(gòu)由于無法準確識別交易對手風(fēng)險，為了避免踩雷，往往會通過“白名單”制度直接劃定交易對手，而銀行類型和評級大小往往是劃定白名單的主要依據(jù)，這分別導(dǎo)致了超預(yù)期風(fēng)險事件后出現(xiàn)流動性分層和信用分層。

我國貨幣市場上的流動性傳導(dǎo)大致經(jīng)歷了“央行-大型銀行(或一級交易商)-中小銀行-非銀機構(gòu)”的層次，在這一過程中形成了多個資金借貸市場，且通過信用溢價的疊加來實現(xiàn)風(fēng)險的精準識別。當(dāng)資金借貸市場上供給與需求出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性失衡時，則會出現(xiàn)流動性分層的現(xiàn)象，具體表現(xiàn)為同一市場不同主體獲取資金的成本(價格)或數(shù)量差異過大，部分主體流動性緊張，而部分主體流動性泛濫。大型銀行大多屬于上市行，跨區(qū)域經(jīng)營，存款負債能力強，且作為一級交易商獲取資金較容易，自身流動性較充裕。但中小銀行融資能力弱、資本補充壓力較大，負債端較多從事批發(fā)融資業(yè)務(wù)，而在資產(chǎn)端又為中小企業(yè)和非銀機構(gòu)提供資金，易受實體經(jīng)濟和金融市場波動的影響，融資流動性風(fēng)險高。此外，大型銀行往往比中小銀行更偏好謹慎、穩(wěn)健的商業(yè)經(jīng)營模式和風(fēng)險文化，業(yè)務(wù)擴張相對保守，加之受到更嚴格的審慎監(jiān)管，往往資本充足率高，披露的會計信息質(zhì)量高，經(jīng)營指標(biāo)優(yōu)于中小銀行。包商銀行事件前，同業(yè)存單市場的投資者基于銀行這類金融機構(gòu)的“牌照信仰”，對金融債券隱性擔(dān)保的預(yù)期較強，因而發(fā)行主體資質(zhì)并不是市場投資者考慮的主要因素。但包商銀行事件后，由于金融債券隱性擔(dān)保的信仰受到?jīng)_擊，中小問題銀行處置趨向市場化，同業(yè)存單市場的流動性分層加大，將拉大中小行和大型銀行發(fā)行債券的利差?；诖?，本文提出如下假設(shè)：

盡管不同的銀行類型預(yù)示著不同的信用等級，但由于銀行類型往往不變，因而市場化機制下評級機構(gòu)所出具的信用評級往往更是金融機構(gòu)采用“一刀切”式惰性風(fēng)控的重要標(biāo)準。在理想的市場環(huán)境下，信用利差大小應(yīng)該能恰好反映不同信用等級主體或債項背后的風(fēng)險差異，但當(dāng)不同信用等級實體獲取資金的成本(數(shù)量和價格)差異過大時，則出現(xiàn)了信用分層的現(xiàn)象，一種具體表現(xiàn)就是不同信用等級發(fā)行主體的債項利差過大。同業(yè)存單是質(zhì)押式回購交易中重要的質(zhì)押品。在包商銀行事件前，交易對手間的信用主要由政府信用主導(dǎo)，資金融出方并不關(guān)心質(zhì)押物的情況，對低評級債券作為合格質(zhì)押品的容忍度較高，但包商銀行事件后，銀行風(fēng)險偏好的降低將導(dǎo)致銀行風(fēng)控標(biāo)準加強，對交易對手的選擇、質(zhì)押券的范圍和標(biāo)準將變得更加審慎。金融市場信用創(chuàng)造的收縮使得低評級主體發(fā)行的存單遭到拋售，進而傳遞至一級市場，導(dǎo)致低評級主體發(fā)行受阻，發(fā)行成功率降低，為此，低評級主體不得不通過提高發(fā)行利差來增加同業(yè)存單的認購率，因此出現(xiàn)信用分層。基于此，本文提出如下假設(shè)：

打破同業(yè)兌付增強了投資者對風(fēng)險的感知，提高了市場的風(fēng)險溢價，而這種溢價的提升可能存在兩種情況：一是市場開始對交易對手方的風(fēng)險進行定價，利差的擴大正好能夠補償投資者承擔(dān)的信用風(fēng)險，改善了貨幣和債券市場的定價效率；二是流動性分層與信用分層所導(dǎo)致的風(fēng)險溢價不一定能完全代表相應(yīng)債項和發(fā)行人的風(fēng)險狀況，只是金融機構(gòu)的過度反應(yīng)，這實際上惡化了市場的風(fēng)險定價效率。考慮到我國缺乏豐富、多層次、多樣化的信用風(fēng)險緩釋工具和完善的信用風(fēng)險對沖機制，難以在風(fēng)險事件發(fā)生前有精細化的風(fēng)險管理，加上我國金融市場的投資者現(xiàn)代風(fēng)險管理理念薄弱，經(jīng)常將風(fēng)險管理視為事后的損失處置，而非事前的積極主動管理，因此，在缺乏風(fēng)險對沖工具的環(huán)境下打破剛性兌付，類似于讓金融機構(gòu)“裸泳”，金融機構(gòu)容易過度反應(yīng)，傾向于采取“一刀切”式的惰性風(fēng)險管理手段，往往只重視信用評級或機構(gòu)類型，而忽視發(fā)行人和債項本身等其他基本面因素。因而，風(fēng)險溢價的提升實際上惡化了存單市場的定價效率，導(dǎo)致部分中小銀行和非銀金融機構(gòu)無論付出多高的利率也無法獲得融資?；诖耍疚奶岢鋈缦录僭O(shè)：

三、數(shù)據(jù)來源與研究設(shè)計

(一)數(shù)據(jù)來源

本文實證研究范圍為包商銀行事件前一年(2018年5月24日)至2020年底，剔除出現(xiàn)嚴重風(fēng)險事件的銀行所發(fā)行的存單和缺乏相關(guān)信息的存單后，存單總數(shù)為66166張。其中，包商銀行事件前28201張，事件后37965張；中小銀行發(fā)行的存單為54813張，大型銀行發(fā)行的存單為11353張；高評級銀行發(fā)行的存單共計50273張，占比為75.98%，而大型銀行均為高評級銀行。

(二)實驗設(shè)計和變量定義

本文將根據(jù)特定事件對隱性擔(dān)保的樣本時期進行劃分，基于不同體制變革時期對模型進行估計，通過比較核心解釋變量的顯著性與方向來判定是否提高了發(fā)行利差，流動性分層和信用分層是否存在以及變動趨勢。主要回歸模型如式(1)：

表示同業(yè)存單的發(fā)行利差，為包商銀行事件虛擬變量，為核心解釋變量，為控制變量。在回歸中本文重點考慮包商銀行事件與核心解釋變量交互項的回歸系統(tǒng)。核心解釋變量包括發(fā)行人評級、大型銀行虛擬變量、高評級主體虛擬變量。主要變量情況如表1所示。

表1 主要變量

為了驗證假設(shè)1，在式(1)中選用信用評級作為核心解釋變量來刻度發(fā)行人或債項的風(fēng)險狀況，原因在于：第一，中國衍生品市場發(fā)展不完善，缺乏西方文獻中常用的信用違約互換等指標(biāo)；同時，會計指標(biāo)相對滯后，受限于統(tǒng)計口徑的差異，可比性較差。第二，中國大部分銀行未上市，無法通過股票數(shù)據(jù)計算隱含違約率、VaR等指標(biāo)來刻度風(fēng)險。第三，信用評級是對發(fā)債主體和債項本身風(fēng)險水平和違約傾向的排序，屬于對發(fā)行人基本信譽質(zhì)量和能否償債的觀點表述，已有基于中國的債券定價研究(何平和金夢，2010；沈紅波和廖冠民，2014；鐘輝勇等，2016；彭疊峰和程曉園，2018)均將信用評級作為關(guān)鍵性變量。

同業(yè)存單是銀行負債端的重要融資工具和銀行間市場上的流動性載體，其發(fā)行利差被視為衡量銀行獲取中短期融資流動性的重要指標(biāo)。因此，本文所指的流動性分層指大型銀行和中小銀行發(fā)行同業(yè)存單的利差差異加劇，本文設(shè)立大型銀行虛擬變量來判斷包商銀行事件是否加劇了流動性分層。為了驗證假設(shè)2，式(1)中核心解釋變量為大型銀行虛擬變量，當(dāng)債券發(fā)行主體為大型銀行(國有銀行和股份制銀行)時為1，其余發(fā)行主體(中小銀行)為0。

信用分層指高評級銀行和低評級銀行發(fā)行同業(yè)存單的利差差異加劇，本文通過設(shè)立高評級主體虛擬變量來判斷包商銀行事件是否加劇了信用分層。為了驗證假設(shè)3，式(1)中核心解釋變量為高評級主體虛擬變量。由于中國監(jiān)管對發(fā)行、投資、資本計提方面的評級門檻大多為AAA或AA+(蔣賢鋒和Packer，2017；劉士達等，2018)，因而將發(fā)行人評級為AAA和AA+的視為高評級主體，對應(yīng)虛擬變量值為1，AA+以下的視為低評級主體，值為0。

為了驗證假設(shè)4，遵循Collin-Dufresne et al.(2001)與Ding et al.(2021)的做法，將包商銀行事件前后的樣本分別進行回歸，并比較相應(yīng)的大小，回歸模型為式(1)去掉以及與核心解釋變量的交互項。如果預(yù)期包商銀行事件改善了債券市場的定價效率，那么基本面信息將會對同業(yè)存單發(fā)行利差具有更大的解釋力度，因而包商事件后的分樣本回歸將具有更高的。

債項層面的控制變量包括債券期限、發(fā)行額度、發(fā)行主體最近一個季度的同業(yè)存單存量和存量的加權(quán)剩余期限。發(fā)行人層面的控制變量包括銀行的總資產(chǎn)凈利率、資產(chǎn)負債率、非利息收入、貸款總額、存款總額、資本充足率、不良貸款率、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)、貸款減值準備、收入成本比。宏觀層面的控制變量包括債券發(fā)行人所在省份的CPI、GDP和公開市場操作(周凈投放量)。鑒于銀行面臨月末和季末的監(jiān)管指標(biāo)考核要求時釋放流動性的意愿減弱，因而同業(yè)存單的回歸模型控制以月度為基準。數(shù)據(jù)均來源于Wind和中國貨幣網(wǎng)。

(三)均值差異檢驗

表2為核心變量的均值差異檢驗，其結(jié)果符合經(jīng)濟學(xué)直覺和前文中的預(yù)期。高評級主體和大型銀行的同業(yè)存單發(fā)行利差比低評級發(fā)行人和中小銀行低；包商銀行事件前的同業(yè)存單利差低于事件后，中小銀行同業(yè)存單利差在包商銀行事件前后的均值差異大于大型銀行，低評級銀行同業(yè)存單利差在包商事件前后的均值差異也大于高評級銀行。但考慮到該檢驗尚未控制任何變量，而同業(yè)存單又會受到較強的宏觀層面因素的影響，因此該檢驗只是為后續(xù)的回歸檢驗提供初步證據(jù)。

表2 均值差異檢驗

四、實證結(jié)果與分析

(一)基準回歸

表3為包商銀行事件對同業(yè)存單發(fā)行利差的實證結(jié)果。為了避免共線性問題又盡可能包含更多的債券信息，一方面將信用評級和高評級虛擬變量分別放入不同模型進行回歸，另一方面在加入大型銀行虛擬變量時忽略銀行類型固定效應(yīng)。首先，模型(1)～(4)給出的是不考慮交叉項的回歸結(jié)果，信用評級越高，債券的發(fā)行利差越小，大銀行的發(fā)行利差往往低于中小銀行的發(fā)行利差，這與Gu and Yun(2019)基于同業(yè)存單發(fā)行利差影響因素的實證研究結(jié)果類似，表明在發(fā)行過程中信用評級起了一定的市場約束作用。其次，模型(5)～(8)給出打破同業(yè)兌付后，貨幣市場對同業(yè)存單的定價是否發(fā)生系統(tǒng)性改變的實證結(jié)果。在加入包商銀行事件虛擬變量及交互項后，系數(shù)都在1%水平下顯著為正，表明包商銀行事件確實提高了同業(yè)存單的發(fā)行利差。模型(5)和(7)中與交互項的系數(shù)表明，包商銀行事件后，發(fā)行主體的評級每高一個等級，發(fā)行利差都會發(fā)生顯著變化，這意味著同業(yè)兌付的打破提高了投資者的風(fēng)險感知，加大了不同信用等級發(fā)行主體在同業(yè)存單初始定價中的分化，同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)提升，假設(shè)1得證。模型(6)和(8)中與的交互項結(jié)果表明，高評級銀行發(fā)行利差顯著低于低評級銀行的發(fā)行利差，而在包商銀行事件后，信用分層現(xiàn)象變得更加明顯，驗證了假設(shè)3。模型(7)和(8)中與交互項的結(jié)果證實了假設(shè)2，在包商銀行被接管后，大型銀行和中小銀行同業(yè)存單的發(fā)行利差差異加大，同業(yè)兌付的打破加劇了不同類型銀行間的定價分化，中小銀行同業(yè)存單發(fā)行成本升高，從銀行間市場獲取資金的難度加大，流動性分層的現(xiàn)象明顯。總的來說，表3的實證結(jié)果證明了假設(shè)1、2、3，盡管包商銀行事件后同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)變得更強，發(fā)行主體信用評級的市場約束作用進一步加強，同業(yè)存單發(fā)行利差對風(fēng)險的敏感性增加，但包商銀行事件也增強了同業(yè)存單發(fā)行時的信用風(fēng)險和流動性分層現(xiàn)象。

表3 包商銀行事件對同業(yè)存單利差的影響

表4中Panel A～D分別對應(yīng)表3中模型(1)～(4)估計出來的分時段樣本的回歸結(jié)果，篇幅所限，只展示了調(diào)整的結(jié)果。從Panel A～D中模型(1)和(2)的結(jié)果可知，調(diào)整的數(shù)值在包商事件后下降，這表明包商銀行事件使發(fā)行人與債券等基本面信息對同業(yè)存單發(fā)行利差的解釋力度下降，假設(shè)4得證。這意味著盡管包商銀行事件提升了發(fā)行利差的風(fēng)險敏感性，但這種風(fēng)險溢價提升、流動性分層和信用分層實際上惡化了存單市場的定價效率。將包商事件發(fā)生前后的樣本進一步劃分為2018年5月24日至2018年年底(模型3)、2019年年初至包商銀行事件發(fā)生(模型4)、包商銀行事件發(fā)生至2019年年底(模型5)、2020年年初至2020年年底(模型6)，相較于模型4，模型5的調(diào)整數(shù)值存在明顯下降，表明假設(shè)4仍然成立。

表4 發(fā)行人與債項基本面信息對發(fā)行利差的影響

(二)穩(wěn)健性檢驗

前文結(jié)論潛在的威脅在于盡管控制了CPI、GDP、公開市場操作等宏觀層面的變量，但仍存在某種具有時間趨勢的潛在因素會影響上述實證結(jié)果。例如，包商銀行在被接管前已經(jīng)連續(xù)兩個年度沒有公布財務(wù)報表，這種不利信息也可能在事件發(fā)生前就開始弱化投資者同業(yè)兌付的信仰，因而使得在事件發(fā)生前，信用評級和機構(gòu)類型對發(fā)行利差的影響就已經(jīng)出現(xiàn)變化。為此，首先采用安慰劑檢驗和Chow檢驗來進一步證明包商銀行事件發(fā)生的時間段是同業(yè)存單發(fā)行定價機制發(fā)生了結(jié)構(gòu)性變化的斷點，而在此之前卻不存在類似斷點。其次，采用滾動回歸繼續(xù)驗證前文的穩(wěn)健性。其理由包括：第一，盡管包商銀行事件被視為超預(yù)期的風(fēng)險事件，直接沖擊了對金融機構(gòu)剛性兌付的信仰，但投資者同業(yè)兌付信仰的變化可能是漸進式的減弱，或者說發(fā)行利差的風(fēng)險敏感性并不一定是跳躍式增加。第二，通過觀察滾動回歸中調(diào)整的走勢，可以明顯判斷包商銀行事件沖擊是否導(dǎo)致債項和基本面信息對發(fā)行利差解釋力度的下降，進而彌補前文中主觀比較調(diào)整數(shù)值大小的缺陷。第三，包商銀行事件發(fā)生后，出現(xiàn)了諸如錦州銀行等中小銀行風(fēng)險事件，而監(jiān)管部門對包商銀行的處置分為多個階段，諸如改革重組工作的啟動、成立蒙商銀行等時間節(jié)點均有可能對存單市場產(chǎn)生影響，因此，一些外在難以控制的因素或沖擊事件可能導(dǎo)致實證中回歸系數(shù)不一定穩(wěn)定，而采用滾動回歸將很好地展示回歸系數(shù)隨時間變化的走勢。

采用改變事件發(fā)生時點的安慰劑檢驗時，將包商銀行事件發(fā)生的時間向前平推1個月(2019年4月24日)、2個月(2019年3月24日)、3個月(2019年2月24日)，使用虛假的包商銀行事件的時間虛擬變量(分別用1、2、t3表示)進行測試?？疾爝@些時間點下的虛擬變量與核心解釋變量的交互項是否顯著影響發(fā)行利差，若前文中基準回歸的結(jié)論是具有時間趨勢的潛在因素所致，那么虛假的包商銀行事件的時間也可以得到前文基準回歸中相同的結(jié)果。檢驗結(jié)果見表5，可以看出1、2、3系數(shù)分別與、、的交互項系數(shù)均不顯著，表明并非一些難以控制的潛在因素導(dǎo)致了前文中基準回歸的結(jié)論，包商銀行事件設(shè)定為2019年5月24日具有合理性，前文結(jié)果具有較好的穩(wěn)健性。

表5 穩(wěn)健性檢驗：安慰劑檢驗

表6為采用Chow檢驗來判斷包商銀行被接管前后是否存在結(jié)構(gòu)性斷點，包含了上述安慰劑檢驗中所涉及的三個虛假時間點，其中模型(1)～(4)分別對應(yīng)表3中的模型(5)～(8)做出的Chow檢驗。從2019年的5月24日所對應(yīng)的值和值看，在5%水平下無法拒絕系數(shù)和系數(shù)與、、交互項為0的假設(shè)，因而支持了表3結(jié)論，即包商銀行事件對同業(yè)存單的發(fā)行利差產(chǎn)生了結(jié)構(gòu)性變化。而2019年的2月24日、3月24日、4月24日所對應(yīng)的檢驗結(jié)果都表明無法在10%水平下拒絕“不存在結(jié)構(gòu)性斷點”的原假設(shè)，因而支持了表5中安慰劑檢驗的結(jié)果，表明包商銀行事件前的三個月同業(yè)存單的發(fā)行定價并沒有出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性變化。

表6 穩(wěn)健性檢驗：結(jié)構(gòu)性斷點檢驗（Chow 檢驗）

圖1～4為采用滾動回歸的結(jié)果，回歸的固定樣本長度為100天(相當(dāng)于初始窗口為2018年5月到2019年2月)，每次回歸向前滾動一天，圖1～4中回歸系數(shù)和調(diào)整的走勢分別采用表3中模型(1)～(4)所對應(yīng)的回歸模型估計而出。首先，由圖1和圖2可知，和系數(shù)的置信區(qū)間沒有涵蓋0，并在95%的置信區(qū)間內(nèi)為負值，進一步支持了表3中和系數(shù)顯著為負的結(jié)果。圖3和圖4中系數(shù)的置信區(qū)間雖與0略有重合，但至少在10%水平下大型銀行虛擬變量對同業(yè)存單的影響顯著為負。其次，無論是回歸系數(shù)還是調(diào)整，在2019年5月末之前走勢都較平坦，表明包商銀行事件前，同業(yè)存單的定價并沒有受到系統(tǒng)性影響。第三，、和的系數(shù)在2019年5月底有下降趨勢，系數(shù)越來越小(絕對值越來越大)，這也印證了前文中與、和的交互項顯著為負的結(jié)果，表明包商銀行事件不僅加大了同業(yè)存單發(fā)行利差對信用評級的敏感性，也帶來了信用分層和流動性分層的現(xiàn)象，進一步支持前文中的結(jié)論。此外，值得注意的是，和的系數(shù)大小在2020年3月份左右出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，此后開始變得平緩并出現(xiàn)一定程度的上升，同時的系數(shù)也變得平緩，這表明同業(yè)存單發(fā)行利差對信用評級和銀行類型的敏感性開始減弱，可能的解釋是2020年初疫情后，政府出臺超常規(guī)的寬松貨幣政策使貨幣和債券市場流動性變得充裕，重新增強了投資者對經(jīng)濟出現(xiàn)下滑時政府進行救助的信仰，因此在一定程度上又恢復(fù)了對剛性兌付的信仰。最后，圖1～4中展示的調(diào)整的走勢也會從2019年6月左右開始有明顯下降，這表明發(fā)行人和債項基本面信息對發(fā)行利差的解釋力度在包商銀行事件后下降了，這進一步支持了前文的結(jié)論。

圖1 ra_iss系數(shù)和對應(yīng)調(diào)整R2走勢

圖2 issrat系數(shù)和對應(yīng)調(diào)整R2走勢

圖3 bigbank系數(shù)和對應(yīng)調(diào)整R2走勢

圖4 bigbank系數(shù)和對應(yīng)調(diào)整R2走勢

(三)異質(zhì)性分析

本文進一步探究包商銀行事件對中小銀行間信用分層的影響，即針對中小銀行間的異質(zhì)性分析。首先，從現(xiàn)實情況看，有些資質(zhì)較好的高評級中小銀行也是一級交易商。2019年央行公布的49家一級交易商包含18家城商行和5家農(nóng)商行，因而有理由認為這些高評級的中小銀行獲取流動性的成本較低，市場上對其也普遍存在“大而不能倒”的信仰。其次，流動性分層和信用分層出現(xiàn)的重要原因之一在于信息的不對稱性。當(dāng)資金融出方無法判定交易對手方的風(fēng)險狀況時，就只能根據(jù)簡單的銀行類型和債券評級來采取“一刀切”的風(fēng)控措施。而我國幾家上市的高評級中小銀行(如寧波銀行、上海銀行等高評級主體)，信息披露質(zhì)量高，有理由認為其與債權(quán)人之間的信息不對稱程度較低。因此，由于中小銀行間信用資質(zhì)的分化，有理由認為包商銀行事件會加劇中小銀行間的信用分層現(xiàn)象。

表7給出了包商銀行事件對中小銀行間信用分層影響的結(jié)果。模型(1)的結(jié)果表明的系數(shù)在1%水平下顯著為負，且與的交互項系數(shù)也在1%水平下顯著為負，說明在包商銀行事件后中小銀行間發(fā)行同業(yè)存單也出現(xiàn)了信用分層的現(xiàn)象，高評級的中小銀行比低評級的中小銀行發(fā)行利差更小。模型(2)和模型(3)為包商銀行事件前后的分樣本回歸，比較模型(2)和(3)的調(diào)整大小可知，盡管包商銀行事件后高評級虛擬變量系數(shù)絕對值顯著增加，但調(diào)整的數(shù)值在包商銀行事件后下降，表明包商銀行事件不僅進一步加劇了中小銀行間的信用分層，而且使得發(fā)行人與債券等基本面的信息對同業(yè)存單發(fā)行利差的解釋力度下降。

表7 中小銀行間的異質(zhì)性分析

五、結(jié)論與建議

本文以包商銀行事件作為外在沖擊事件，探究第一起銀行間同業(yè)兌付的打破對同業(yè)存單發(fā)行定價的影響。研究表明，包商銀行事件對同業(yè)存單的發(fā)行利差產(chǎn)生了實質(zhì)性影響，包商銀行事件發(fā)生后，發(fā)行利差對信用評級和銀行類型的敏感性顯著增強。一方面，市場對信用風(fēng)險的感知加強，同業(yè)監(jiān)管效應(yīng)變得更加明顯，發(fā)行主體的評級在同業(yè)存單定價過程中的作用得到增強，與包商銀行事件前相比，發(fā)行主體評級越高，同業(yè)存單發(fā)行利率越低；另一方面，包商銀行事件使得大型銀行與中小型銀行間同業(yè)存單的發(fā)行利差差距顯著拉大，流動性分層突顯，高評級的主體和低評級主體間的利差出現(xiàn)了明顯斷層，信用分層的現(xiàn)象更加明顯。這種過高的風(fēng)險溢價以及流動性分層和信用分層事實上惡化了存單市場的定價效率，導(dǎo)致發(fā)行人和債項等基本面信息對同業(yè)存單發(fā)行利差的解釋力度下降。此外，安慰劑實驗、Chow檢驗和滾動回歸均證實前前文的結(jié)論具有穩(wěn)健性，而異質(zhì)性分析則表明包商銀行事件也同時加劇了中小銀行間的信用分層現(xiàn)象。

鑒于流動性分層和信用分層與風(fēng)險事件前對沖手段的缺乏和信息不對稱性有關(guān)，本文的政策建議為：首先，完善信用風(fēng)險轉(zhuǎn)移機制，豐富信用風(fēng)險緩釋工具，擴充信用衍生品的種類，提供多層次多樣化的風(fēng)險對沖手段，支持向弱資質(zhì)的主體提供信用風(fēng)險緩釋工具，引導(dǎo)信用風(fēng)險有效率地在市場內(nèi)各主體間合理配置，讓有能力有意愿的主體承擔(dān)信用風(fēng)險。其次，建議完善以風(fēng)險和問題為導(dǎo)向的信息披露制度，構(gòu)建統(tǒng)一的市場監(jiān)管體系和信息披露平臺，完善第三方信息披露質(zhì)量評價體系，強化第三方機構(gòu)在債券信息披露中的職責(zé)和違規(guī)處罰機制，提升上市后的持續(xù)信息披露質(zhì)量，改善債券市場的風(fēng)險定價效率，讓事前的風(fēng)險管理活動能夠做到更加精細化的管理。此外，鑒于債券市場風(fēng)險事件的常態(tài)化，建議豐富央行流動性監(jiān)測指標(biāo)，將流動性分層和信用分層納入宏觀審慎監(jiān)管的范疇，并將債市信用風(fēng)險和貨幣市場流動性風(fēng)險相互傳導(dǎo)納入宏觀壓力測試的情景因子考量范圍。 ■

1. 除了文中所涉及的同一市場不同類型和評級主體間的流動性差異外，流動性分層和信用分層有時也指不同資金借貸市場的流動性差異過大。例如，貨幣市場流動性充裕，但實體市場流動性緊張。此外，流動性分層和信用分層的概念還包括數(shù)量(規(guī)模)方面的差異。鑒于本文的主題是關(guān)于金融債定價，以發(fā)行利差為被解釋變量會更加貼近主題。本文采用的這種刻度方式是初步的，希望能吸引更多的學(xué)者來關(guān)注流動性分層和信用分層的問題。

2. 基于包商銀行事件，從二級資本債市場的角度去探究流動性分層和信用分層是未來一個非常有現(xiàn)實意義的拓展研究方向。一方面，包商事件中65億元二級資本債作為市場上第一起全額減記事件同樣沖擊了投資者同業(yè)兌付的信念和對銀行這類金融機構(gòu)的“牌照信仰”；另一方面，二級資本債本身具有期限長、無擔(dān)保、償還順序靠后、激勵債權(quán)人發(fā)揮外部監(jiān)督等次級債的一般特點，這都為探究隱形擔(dān)保和市場約束關(guān)系的變化提供了合適背景。