發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值的影響研究

李夢雅，王伶燕，廖宜靜

（安徽農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，合肥 230036）

改革開放后，我國經(jīng)濟發(fā)展日新月異，但發(fā)展背后所帶來的環(huán)境問題也逐漸顯露出來。為實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，政府在“十三五”規(guī)劃中首次引入了“綠色發(fā)展”的概念，助推我國經(jīng)濟發(fā)展從資源消耗型向環(huán)境友好型轉變，將“綠色”作為我國經(jīng)濟高質量發(fā)展的靚麗底色。在黨的十九屆五中全會中明確提出，要加快促進綠色金融的發(fā)展、推動綠色低碳發(fā)展，持續(xù)改善環(huán)境質量。在2017 年的“十九大”政府報告中，“綠色”“可持續(xù)發(fā)展”等理念被重點強調。2020 年，習近平總書記于第七十五屆聯(lián)合國大會上明確提出了“中國力爭于2030 年前實現(xiàn)碳達峰，2060 年前實現(xiàn)碳中和”的目標?！疤贾泻汀笨傮w目標的提出，為中國綠色金融的發(fā)展指明了新方向。

綠色金融是指為緩解自然環(huán)境的惡化、應對氣候變化和提升資源利用效率的一系列社會經(jīng)濟活動，如對環(huán)保、綠色交通和清潔能源等重要建設項目進行投資、經(jīng)營管理等。如何將投資引入綠色項目，帶動綠色金融發(fā)展，進而推動經(jīng)濟社會實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是亟須突破的難點。綠色債券作為綠色金融的新興工具，為綠色項目的投資創(chuàng)造了直接途徑，推動中國綠色金融事業(yè)實現(xiàn)飛躍性發(fā)展。中國于2016 年發(fā)出了首支綠色債券，此后中國綠色債券的發(fā)行量與日俱增。2017 年，中國綠色債券發(fā)行量已達2 477.14 億元，占全球綠色債券發(fā)行總量四分之一，是世界第二大發(fā)行國。至2020 年，我國綠色債券發(fā)行量再創(chuàng)新高，居全球第一。即便如此，部分企業(yè)對發(fā)行綠色債券仍未表現(xiàn)出強烈的興趣。文章利用上市公司數(shù)據(jù)，實證分析了發(fā)行綠色債券對企業(yè)價值影響，為補充綠色金融領域的研究、促進我國綠色債券市場的發(fā)展以及實現(xiàn)“碳達峰”目標貢獻微薄的力量。

1 文獻綜述

在關于綠色債券的相關文獻中，大多學者研究方向側重于分析綠色債券發(fā)行定價以及綠色債券的發(fā)行對股價的影響。其中，在綠色債券發(fā)行定價的相關文獻中，姚明龍[1]通過進行相關性回歸分析發(fā)現(xiàn)：普通債券與綠色債券在發(fā)行定價上存在著明顯差異，在控制其他條件相同的情況下，綠色債券的票面利率通常低于普通債券的票面利率。Reboredo[2]研究了綠色債券市場發(fā)展對金融市場的影響，發(fā)現(xiàn)綠色債券會嚴重受到國債和企業(yè)債券的價格溢出效應。Baker 等[3]通過構建固定效應模型，研究發(fā)現(xiàn)綠色債券的發(fā)行價格高于其他類似的普通債券，且風險較低的綠色債券更容易被持有。Febi 等[4]在研究流動性風險是否會影響綠色債券價格時，發(fā)現(xiàn)其對于綠色債券價格并無顯著影響。高曉燕等[5]運用熵值法構建綠色債券發(fā)行主體財務評價系數(shù)，研究得出發(fā)行主體的財務狀況不影響綠色債券的發(fā)行情況。龔玉霞等[6]運用二叉樹模型對我國已發(fā)行的綠色債券進行研究，發(fā)現(xiàn)我國的綠色債券發(fā)行定價存在被明顯低估的情況。楊雅希等[7]通過構建影響因素模型分析發(fā)現(xiàn)：綠色政策可以支持企業(yè)融資，同時也有證據(jù)表明發(fā)行綠色債券能夠降低融資成本，且發(fā)行人的財務現(xiàn)狀不影響綠色債券的定價。陳昆等[8]運用多元線性回歸模型，從宏觀因素、發(fā)行主體以及債券自身等不同層面，研究得出了債券自身是影響綠色債券發(fā)行的主要因素。陳文虎[9]通過回歸分析對比普通公募債券和綠色公募債券的定價時，發(fā)現(xiàn)綠色公募債券比普通公募債券更有定價優(yōu)勢。另一方面，在有關上市公司發(fā)行綠色債券與股價變動的文獻中，陳淡濘[10]認為發(fā)行綠色債券的企業(yè)短期內(nèi)股價會有上漲的趨勢，且發(fā)行綠色債券的公司的信息披露情況也會造成股價的波動。Tang 等[11]運用事件研究法和雙重差分法對各國的面板數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)企業(yè)在發(fā)布發(fā)行綠色債券公告后股價會出現(xiàn)明顯上漲，但效果不具有持久性。梁志慧等[12]通過研究綠色債券市場與投資者偏好時發(fā)現(xiàn)：我國股票投資者對我國綠色金融政策持積極態(tài)度，但是該態(tài)度不具有持續(xù)性且存在一定的滯后性。馬亞明[13]通過對比研究發(fā)行綠色債券的企業(yè)和發(fā)行普通債券的企業(yè)，發(fā)現(xiàn)發(fā)行綠色債券能夠有效提升投資者的情緒進而影響股價的上升。鄭春麗[14]通過使用雙重差分模型對比普通債券和綠色債券對公司的效益影響，結果顯示發(fā)行綠色債券更能提升公司股價。趙曉晴[15]通過使用事件分析法研究發(fā)現(xiàn)上市企業(yè)在發(fā)行綠色債券之后，股價會有明顯且持續(xù)地上漲。楊益敏[16]基于有效市場理論和成本理論，研究發(fā)現(xiàn)通過加強綠色債券的宣傳能夠幫助企業(yè)推動股價上漲。方文龍等[17]通過事件分析法和橫截面回歸模型，發(fā)現(xiàn)企業(yè)應從完善債券和企業(yè)本身兩個角度促進綠色債券的市場反應。

2 研究假設及初步分析

2.1 研究假設

綠色債券是一種新興的金融工具，兼具“綠色”和“債券”兩種屬性，主要被用來投資綠色產(chǎn)業(yè)以及綠色項目。首先，綠色債券一般投資于有政府扶持的、風險較小的綠色項目，這會提升發(fā)行主體的投資項目質量，進而增加發(fā)行主體的利潤。其次，企業(yè)發(fā)行綠色債券，積極響應國家的綠色政策會獲得政府機構的各種政策優(yōu)惠，進而會降低其融資成本，增加企業(yè)利潤。最后，上市公司發(fā)行綠色債券之后會無形中提升其綠色聲譽以及社會知名度，增強其社會責任感，進而能夠獲得投資者的大力支持。故猜測，在上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后會提升其企業(yè)價值。基于以上分析，提出如下假設：

假設1：上市公司發(fā)行綠色債券會提升企業(yè)價值。

另一方面，由于綠色債券在我國發(fā)展時間較短，相關規(guī)章制度不健全，信息披露不完善，這都會使投資者對綠色債券這種新興產(chǎn)品望而卻步。其次，我國綠色債券還未形成統(tǒng)一的認定標準，這會在一定程度上影響投資者的行為決策。最后，相較于普通債券，綠色債券所募集資金更多，報酬回報期更長，發(fā)行主體所面臨的政策變化風險和投資者所面臨的投資成本也會相應更高。故猜測，上市公司發(fā)布發(fā)行綠色債券公告之后不會提升其企業(yè)價值?；谝陨戏治?，提出如下假設：

假設2：上市公司發(fā)行綠色債券不會提升企業(yè)價值。

2.2 基于事件研究法的初步分析

2.2.1 數(shù)據(jù)來源及模型設計

首先，使用事件研究法來初步預測發(fā)布發(fā)行綠色債券公告前后上市公司股價變動情況。所選取的樣本為2016 年1 月至2022 年1 月間A 股非金融上市企業(yè)所發(fā)行的綠色債券，并從中剔除數(shù)據(jù)不完善和發(fā)行主體重復的樣本，最終得到51 支綠色債券。首先將綠色債券發(fā)行公告日設置為事件日（t=0），將事件日的前后10 天{t1～t2=（-10，+10）}，共21 天設置為事件窗口，將事件日的前170 天至前11 天設置為估計窗口{t3～t4=（-170，-11）}。具體圖示如下：

2.2.2 實證分析過程

在與當?shù)匚幕嘟Y合，卡拉米洛披肩成為墨西哥婦女身份的象征?！霸谖易婺干畹哪莻€年代，全共和國的女人——無論貧窮還是富有，丑陋還是美麗，年長還是年幼——都會擁有一條自己的披肩?！保?1）

圖1 事件研究法時間窗口Fig.1 Event study time window

首先，選用市場模型預估正常收益率：

其中，Ri，t所選樣本股票的實際收益率，Rm，t表示為A 股綜合市場回報率，αi為超額收益，βi為市場性風險，εi，t為誤差項。

其次，股票i 在事件窗口期（-10，+10）異常收益率（AR）可表示為：

平均異常收益率可表示為：

股票i 在時間窗口期（t1～t2）日的平均異常收益率的總和為：

從而可以計算出所有股票在t 時的累積異常收益率的平均：

根據(jù)以上步驟計算出所有公司的累積異常平均收益率（CAARt），并對其進行T 檢驗，以判斷債券發(fā)行后是否會對企業(yè)的股價造成影響，提出如下假設：

H3：累積異常平均收益率（CAARt）為0，債券的發(fā)行不會引起上市公司的股價波動；

H4：累積異常平均收益率（CAARt）不為0，債券的發(fā)行會引起上市公司的股價波動。

2.2.3 結果分析

以上是所有樣本在事件窗口期（-10，+10）的平均異常收益率（AARi，t） 和累積異常平均收益率（CAARt）的值以及檢驗結果。從表1 中可以看出，平均異常收益率（AARi，t）波動幅度較大，在-0.39%～0.75%區(qū)間內(nèi)波動，累積異常平均收益率（CAARt）在-0.31%～5.33%之間波動。檢驗結果顯示拒絕原假設H3，表明綠色債券的發(fā)行會對公司的股價造成影響。

表1 樣本在事件窗內(nèi)的AAR 和CAAR 及其對應的顯著性結果Table 1 AAR and CAAR of the samples in the event window and their corresponding significance results

表2 雙重差分模型原理Table 2 Principle of dual difference model

表3 變量名稱及其含義Table 3 Variable names and their meanings

表4 主要變量的描述性統(tǒng)計Table 4 Descriptive statistics of main variables

如圖2 為事件窗口期（-10，+10）的平均異常收益率（AARi，t）的變化趨勢圖。可以看出，平均異常收益率（AARi，t）在-0.39%～0.75%之間波動，在公告日的前9 天，前8 天，前6 天和前1 天均產(chǎn)生了負的異常收益率，且公告日的前5 天至前1 天平均異常收益率（AARi，t）一直呈現(xiàn)出下降的趨勢，但在公告日后，所有的異常收益率（AARi，t）均為正值，在第8 天時達到最大值且在1%的水平上顯著。

圖2 平均異常收益率AAR 趨勢圖Fig.2 AAR trend chart of average abnormal return rate

圖3為累積異常平均收益率（CAARt）的趨勢圖，可以看出，累積異常平均收益率（CAARt）在-0.31%～5.33%之間波動，公告日的前9 天，前8 天和前6 天表現(xiàn)出負的累積異常平均收益率，在前8天達到了最低點。從公告日的前5 天至公告日后第10天，累積異常平均收益率一直呈現(xiàn)出穩(wěn)定且上升的趨勢，在第10 天達到最大值為5.33%，且在10%的水平上顯著，表明綠色債券發(fā)行存在穩(wěn)定且正向的股價效應。

圖3 累積異常平均收益率CAAR 趨勢圖Fig.3 CAAR trend chart of cumulative abnormal average return rate

3 實證分析

3.1 多時點雙重差分模型

傳統(tǒng)雙重差分模型要求實驗組的處理時間點必須一致，但由于所研究的綠色債券的發(fā)行日期各不相同，故使用多時點雙重差分模型。多時點雙重差分模型在該文的應用原理：實驗組綠色債券發(fā)行前后的差別為H2-H1，控制組普通債券發(fā)行前后的差別為L2-L1，對兩次差分的結果再進行一次差分即便可得到雙重差分估計量，即為（H2-H1）-（L2-L1）。若該估計量的系數(shù)大于零，說明估計結果證明了原假設1，即綠色債券發(fā)行對企業(yè)發(fā)展起到了積極的作用，反之，則說用估計結果證明了原假設2，即綠色債券發(fā)行不影響企業(yè)的發(fā)展。

3.2 數(shù)據(jù)來源

鑒于中國綠色債券市場的發(fā)展尚處于初步階段，且中國首支綠色債券于2016 年發(fā)行，因此所采用的數(shù)據(jù)為2016 年1 月1 日至2021 年9 月30 日的季度數(shù)據(jù)。由于發(fā)行綠色債券的公司集中于制造業(yè)、建筑業(yè)、水利行業(yè)、批發(fā)零售業(yè)、電力行業(yè)以及采礦業(yè)，故從上述六大行業(yè)中選擇樣本。最終實驗組樣本為31 家發(fā)行綠色債券的公司，控制組為189 家發(fā)行普通債券的公司，且保證以上兩組的債券發(fā)行時間區(qū)間相同，并從以上兩組中剔除2016 年1 月1 日以后上市的公司、金融類公司、被特殊處理的公司以及數(shù)據(jù)不完善的公司。以上數(shù)據(jù)來源于wind 數(shù)據(jù)庫以及國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.3 模型設計

由于樣本中的公司發(fā)行綠色債券的時間點各不相同，所以參考Beck 等[21]經(jīng)典方法，使用多時點雙重差分模型，設置如下基本模型：

其中，i=1，2，3，…，n；t=1，2，3，…，T；被解釋變量企業(yè)價值參考趙丹丹[22]，選取tobinQ 加以測算，由于tobinQ 具有上市公司的企業(yè)特征與財務特征，所以經(jīng)常被用來衡量企業(yè)價值。首要解釋變量為greeniissueit，是由greeni與issueit相乘得到的交互項，即DID模型的雙重差分項。其中變量greeni為實驗組和控制組的虛擬變量，實驗組i 賦值為1，控制組i 賦值為0。issueit為債券發(fā)行日期的虛擬變量，對于樣本中的公司而言，若某樣本i 在t 時刻已經(jīng)發(fā)行過債券則賦值為1，反之取值為0。Xit為6 個控制變量，具體含義如下表所示。μi代表上市公司，γi代表時間固定效應，εi為殘差項。

3.4 描述性統(tǒng)計

在樣本220 家企業(yè)中，tobinQ 的最大值為1.013 004，最小值為0.117 355 8，平均值為0.97，從標準差看來所選樣本的tobinQ 值并無很大波動。在六個控制變量中，營業(yè)收入增長率（income_g）的波動幅度最大，標準差高達79.860 08，最大值為3 666.594，最小值僅為-96.289 37，均值為18.718 19，說明不同公司之間存在較大的差異。此外，每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）的波動幅度也較大，最大值為849.545 2，最小值為-946.135 6，均值為0.469 091 9。股權集中度（sharehold）的標準差約為15，在所有樣本中，股權集中度最多的高達95%，股權集中度最低為22%。杠桿率（leverage）、企業(yè)規(guī)模（lnsize）、總資產(chǎn)周轉率（tat）并無明顯波動。

3.5 基礎模型回歸結果

表5 為多時點DID 基本回歸模型的結果，該模型的R2為0.565 1，說明該模型的擬合程度較好。實證結果表明該模型的雙重差分項（greeniissueit）大于零，與tobinQ 是正相關，且在5%的水平上是顯著的，從回歸結果來看，實驗組的tobinQ 比控制組的tobinQ 上升幅度更大。杠桿率（leverage）和每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）都在0.1%的水平上顯著，且與tobinQ 是正相關關系，表明杠桿率（leverage）和每股凈資產(chǎn)增長率（sizeps_g）越高，上市公司的tobinQ 越大。企業(yè)規(guī)模（lnsize）與tobinQ 呈現(xiàn)出負相關關系，表明上市公司的企業(yè)規(guī)模（lnsize）越大，tobinQ 越小?？傎Y產(chǎn)周轉率（tat）在回歸結果中與tobinQ 無顯著關系。營業(yè)收入增長率（income_g）、股權集中度（sharehold）與tobinQ 均為正相關關系，且營業(yè)收入增長率（income_g）在1%的水平上顯著，股權集中度（sharehold）在5%的水平上顯著。

表5 基礎模型回歸結果Table 5 Regression results of basic model

3.6 平行趨勢檢驗

平行趨勢檢驗是確保雙重差分模型估計結果準確的前提，即確保實驗組與控制組在實施干預前要有基本一致的發(fā)展趨勢。若不能通過該假設檢驗，則估計結果可能會與預期存在較大偏差。運用作圖的方法來反映實驗組和控制組在債券發(fā)行前是否具有相同的走勢，若兩組數(shù)據(jù)在債券發(fā)行前具有基本相同的走勢，則說明模型通過了平行趨勢檢驗。

在實證分析中，將上市公司最早發(fā)行債券當季為基期，前一個季度取值-1，前兩個季度取值-2…后一個季度取值1，后兩個季度取值2…如圖4 所示，圖中的每個圓點代表每個時點上雙重差分交互項（greeniissueit）的估計值，穿過圓點的折線代表雙重差分項的波動幅度，從發(fā)行綠色債券后的第六個季度開始雙重差分交互項（greeniissueit）的估計值都為正值，說明發(fā)行綠色債券顯著提高了企業(yè)價值，但存在一定的滯后期；每條穿過圓點的垂線代表各自對應95%水平下的置信區(qū)間，若變量的置信區(qū)間穿過零點，則說明該變量的系數(shù)不顯著，若變量的置信區(qū)間在零點的上方，則說明該變量的系數(shù)顯著為正。從上圖中可以看出，在債券發(fā)行前的四個季度的雙重差分項（greeniissueit）的均不顯著，表明在債券發(fā)行前一年兩組樣本中的上市公司并無明顯差異，通過了平行趨勢檢驗。

圖4 平行趨勢檢驗圖Fig.4 Parallel trend test diagram

4 研究結論與建議

首先，運用事件研究法來研究上市公司發(fā)行綠色債券的股價效應，初步研究結果顯示：在短期內(nèi)，上市公司發(fā)行綠色債券后股價會有明顯且持續(xù)地上漲。其次，結合多時點雙重差分模型，探究在相同時間段內(nèi)，發(fā)行綠色債券對提升企業(yè)價值的效應是否比發(fā)行普通債券更加突出，進一步研究結果表明：相較于發(fā)行普通債券，發(fā)行綠色債券提高上市公司企業(yè)價值的效應更為顯著。

結合研究結論提出以下建議：第一，從企業(yè)長期發(fā)展的角度來看，上市公司應積極發(fā)行綠色債券，緊跟綠色政策，大力支持我國綠色經(jīng)濟。發(fā)行綠色債券不僅能降低企業(yè)的融資成本，進而提升企業(yè)價值，還能幫助公司塑造良好的企業(yè)形象。第二，鼓勵投資者投資綠色債券，并出臺相應的政策扶持。如相關機構對綠色債券的支持者給予一定的稅收優(yōu)惠、利息補償?shù)却胧栽黾泳G色債券的吸引力。第三，政府作為綠色金融政策的強大后盾，應加強對綠色債券的宣傳力度。發(fā)展綠色金融是實現(xiàn)我國綠色經(jīng)濟轉型重要環(huán)節(jié)，而綠色債券作為發(fā)展綠色金融的重要工具，政府應積極引導相關金融機構、國有企業(yè)、民營企業(yè)支持綠色債券，將資金注入綠色項目，從而為我國經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展注入新動能。第四，規(guī)范第三方認證標準，完善相關制度。鑒于綠色債券在我國的發(fā)展時間較短，認證標準尚未統(tǒng)一，難以吸引眾多投資者，相關機構應制定科學統(tǒng)一的評價體系和完善的制度，吸引更多投資者選擇綠色債券。第五，完善我國綠色債券市場體系，加強與國際綠色債券市場的合作交流。國際綠色債券的發(fā)展時間相對較早，相關標準的制定和實施較為完善、先進，加強國際間的合作溝通，對加快我國綠色債券市場的發(fā)展起到重要推動作用。