綠色信息披露影響債券發(fā)行定價(jià)嗎

鄒 冉（博士），鄭曉宇（博士生導(dǎo)師），阮琳檳，許慶鋒

一、引言

黨的二十大報(bào)告明確提出，要“推動(dòng)綠色發(fā)展，促進(jìn)人與自然和諧共生”。綠色可持續(xù)發(fā)展作為新發(fā)展理念的重要組成部分，是當(dāng)前我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。隨著綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，資本市場(chǎng)中綠色信息披露日益受到各方的關(guān)注和重視，越來越多的發(fā)債企業(yè)開始主動(dòng)披露其各類綠色信息。

在資本市場(chǎng)中信息尤為關(guān)鍵，因?yàn)樗軌蛲ㄟ^引導(dǎo)價(jià)格的形成而最終促進(jìn)資源優(yōu)化配置（Kothari 等，2005）。那么，債券綠色信息披露是否會(huì)影響債券發(fā)行定價(jià)呢？對(duì)該問題的解答對(duì)于探討綠色可持續(xù)發(fā)展信息披露的經(jīng)濟(jì)后果及債券發(fā)行定價(jià)的影響因素至關(guān)重要。尤其在當(dāng)前，我國債券市場(chǎng)正在迅速發(fā)展，已成為全球第二大債券市場(chǎng)。同時(shí)，債券融資也是僅次于銀行信貸的第二大融資渠道。因此，探討債券綠色信息披露能否帶來債券發(fā)行定價(jià)效率的提升，對(duì)于提高債券綠色信息披露質(zhì)量和優(yōu)化債券市場(chǎng)資源配置具有重要現(xiàn)實(shí)意義。

從現(xiàn)有研究來看，已有文獻(xiàn)雖然對(duì)信息披露如何影響債券定價(jià)進(jìn)行了探討，但主要局限于會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量（周宏等，2014）、風(fēng)險(xiǎn)信息披露（Chiu 等，2018）、文本信息披露特征（林晚發(fā)等，2021）、整體環(huán)境信息披露（?，摤摵驮?019）等視角，比較缺乏對(duì)綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)的研究。從與該議題最相關(guān)的環(huán)境信息披露研究來看，相關(guān)文獻(xiàn)也主要從整體環(huán)境信息披露層面展開討論，極少從披露內(nèi)容上區(qū)分不同類型的環(huán)境信息并做進(jìn)一步的深入探討，而且研究結(jié)論也尚未統(tǒng)一。事實(shí)上，由于環(huán)境信息透明度的提升有助于投資者更全面有效地了解企業(yè)環(huán)境方面的行為與表現(xiàn)（?，摤摵驮?019），債券投資者通常不只是簡(jiǎn)單關(guān)注債券是否貼有“綠色”標(biāo)簽，而是進(jìn)一步通過環(huán)境信息披露深入研究和評(píng)估債券的綠色程度及綠色屬性（祁懷錦和劉斯琴，2021）。換言之，投資者會(huì)進(jìn)一步關(guān)注和分析不同性質(zhì)的綠色信息可能傳遞的異質(zhì)性信號(hào)，并據(jù)此進(jìn)行投資決策。尤其是我國債券投資者主要為機(jī)構(gòu)投資者（林晚發(fā)等，2021），他們更有能力對(duì)不同性質(zhì)的綠色信息進(jìn)行分析與評(píng)估，通過獲取其中所傳遞的不同信號(hào)進(jìn)行投資決策。因此，在債券市場(chǎng)中，不同類型綠色信息披露可能產(chǎn)生不同的定價(jià)效應(yīng)，應(yīng)對(duì)其進(jìn)一步區(qū)分以深入探討綠色信息披露的經(jīng)濟(jì)后果及其作用機(jī)制。鑒于此，本文以我國A 股上市公司在2015 ～2020 年發(fā)行的非綠色信用債為研究對(duì)象，運(yùn)用Python 軟件識(shí)別并獲取發(fā)債企業(yè)債券募集說明書中披露的綠色項(xiàng)目文本信息，并根據(jù)其內(nèi)容和性質(zhì)將其分為綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”兩大類，通過實(shí)證檢驗(yàn)考察異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響及其作用機(jī)制。

本文的邊際貢獻(xiàn)包括：第一，在當(dāng)前綠色可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略不斷深化的現(xiàn)實(shí)背景下，以企業(yè)重要的直接融資渠道債券市場(chǎng)為研究對(duì)象，探討了發(fā)債企業(yè)異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響，其研究結(jié)論為企業(yè)如何完善綠色信息披露、提高債券定價(jià)效率、優(yōu)化債券市場(chǎng)資源配置提供了重要政策啟示。第二，豐富和拓展了綠色信息披露經(jīng)濟(jì)后果的研究。本文從債券發(fā)行定價(jià)視角考察了異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露所產(chǎn)生的不同定價(jià)效應(yīng)，結(jié)果表明不同類型的綠色項(xiàng)目信息披露會(huì)產(chǎn)生不同的債券定價(jià)效應(yīng)，因此本研究為綠色信息披露可能產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果提供了新的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第三，深化和拓展了債券發(fā)行定價(jià)影響因素的研究。現(xiàn)有文獻(xiàn)少有研究債券募集說明書中綠色信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響，而本文正致力于此。同時(shí)，不同于既有文獻(xiàn)從整體環(huán)境信息披露視角進(jìn)行的研究，本文根據(jù)所披露的綠色項(xiàng)目性質(zhì)將其分為綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”兩大類分別進(jìn)行探討，有助于更深刻地厘清綠色信息披露影響債券發(fā)行定價(jià)的作用機(jī)理，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)進(jìn)行了有益補(bǔ)充。

二、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

（一）文獻(xiàn)回顧

信息不對(duì)稱在債券定價(jià)中扮演著重要角色（Ding等，2022），已有越來越多的文獻(xiàn)從信息披露視角對(duì)債券發(fā)行定價(jià)展開了研究。在會(huì)計(jì)信息披露質(zhì)量方面，周宏等（2014）研究發(fā)現(xiàn)，應(yīng)計(jì)會(huì)計(jì)信息質(zhì)量會(huì)顯著影響我國債券市場(chǎng)定價(jià)。在信息披露行為方面，方紅星等（2013）、Chen 等（2021）指出，公司的自愿性信息披露行為會(huì)影響債券信用利差，如自愿披露正面意見的內(nèi)控鑒證報(bào)告或內(nèi)含價(jià)值報(bào)告的公司債券信用利差較低。在風(fēng)險(xiǎn)信息披露方面，部分研究發(fā)現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)信息披露與CDS 風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)相關(guān)（Chiu 等，2018；Donovan 等，2021）。同時(shí)，吳武清等（2021）通過債券募集說明書中文本分析的證據(jù)指出，風(fēng)險(xiǎn)信息披露會(huì)影響債券發(fā)行信用利差，風(fēng)險(xiǎn)信息披露得越多，債券發(fā)行信用利差就越高。在文本信息披露特征方面，Bonsall 和Miller（2017）發(fā)現(xiàn)，財(cái)務(wù)信息披露的可讀性越差，企業(yè)債券評(píng)級(jí)越低，同時(shí)債務(wù)資本成本越高。林晚發(fā)等（2021）發(fā)現(xiàn)，債券募集說明書語調(diào)的負(fù)面程度越高，債券發(fā)行信用利差也越高。在環(huán)境信息披露方面，常瑩瑩和曾泉（2019）利用企業(yè)環(huán)境信息透明度總得分進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)環(huán)境信息透明度會(huì)通過影響企業(yè)信用評(píng)級(jí)而降低公司債券融資成本。周宏等（2016）以企業(yè)是否自愿披露社會(huì)責(zé)任報(bào)告和社會(huì)責(zé)任報(bào)告披露項(xiàng)目總得分衡量企業(yè)社會(huì)責(zé)任情況，研究發(fā)現(xiàn)社會(huì)責(zé)任信息能有效降低債券信用利差。武恒光和王守海（2016）在運(yùn)用內(nèi)容分析法評(píng)估出樣本公司環(huán)境信息總得分后，通過實(shí)證檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，環(huán)境信息披露與債券信用利差關(guān)系復(fù)雜，債券投資者會(huì)區(qū)分環(huán)境信息披露的“告白”或“辯白”行為，并分別給予正向和負(fù)向回應(yīng)。

現(xiàn)有研究已提供較多證據(jù)表明信息披露是影響債券定價(jià)的重要因素，這也為本文分析提供了良好的理論基礎(chǔ)。但目前直接探討綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)的研究非常有限，即便與本文研究議題最相關(guān)的環(huán)境信息披露視角，也主要是從整體環(huán)境信息披露層面進(jìn)行討論，尚未深入環(huán)境信息披露內(nèi)容層面探討異質(zhì)性信息披露可能產(chǎn)生的不同經(jīng)濟(jì)后果。因此，對(duì)于異質(zhì)性綠色信息披露如何影響債券發(fā)行定價(jià)問題仍有待進(jìn)一步研究。

（二）理論分析與研究假設(shè)

1.異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息的劃分。中國金融學(xué)會(huì)綠色金融專業(yè)委員會(huì)于2015 年發(fā)布了《綠色債券支持項(xiàng)目目錄（2015 年版）》（簡(jiǎn)稱《目錄》）。這是我國第一份關(guān)于綠色債券界定與分類的文件，也是我國最早較為詳細(xì)列示和界定綠色產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的權(quán)威性文件。自《目錄》發(fā)布以來，對(duì)于其中所包含的綠色項(xiàng)目信息，不僅在我國綠色債券募集說明書中被要求強(qiáng)制披露，而且在許多非綠色債券發(fā)行主體的債券募集說明書中也進(jìn)行了自愿披露。

《目錄》共包括節(jié)能、資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化六大類綠色項(xiàng)目。本文參考Sautner 等（2023）、吳育輝等（2022）的研究，將六大類綠色項(xiàng)目劃分為兩種類型：“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”。具體而言，Sautner等（2023）將氣候風(fēng)險(xiǎn)信息分為機(jī)會(huì)、監(jiān)管和物理三種類型。吳育輝等（2022）同樣將碳信息披露劃分為機(jī)會(huì)、監(jiān)管、物理三大類。其中：“機(jī)會(huì)”類信息主要包括“可再生資源”“循環(huán)經(jīng)濟(jì)”“新能源”“電動(dòng)汽車”“太陽能”“風(fēng)能”等關(guān)鍵詞，與《目錄》中資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源類項(xiàng)目一致，故本文將這三類綠色項(xiàng)目劃分為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目；而“監(jiān)管”類信息主要包括“減少排放”“能源監(jiān)管”“空氣污染”“污染防治”“污水處理”“生態(tài)環(huán)境部”“綠水青山”等關(guān)鍵詞，與《目錄》中節(jié)能、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化類項(xiàng)目一致，故本文將這三類項(xiàng)目劃分為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目①。

本文認(rèn)為，由于綠色“機(jī)會(huì)型”和“監(jiān)管型”項(xiàng)目具有不同的屬性與特征，其傳遞的信息會(huì)存在差異，因此當(dāng)債券募集說明書中披露不同類型的綠色項(xiàng)目信息時(shí)可能存在不同的定價(jià)效應(yīng)。

2.綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的影響效應(yīng)?？傮w而言，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于傳遞企業(yè)把握綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展機(jī)遇、企業(yè)價(jià)值不斷提升的積極信號(hào)。首先，企業(yè)從事與清潔交通、清潔能源、資源節(jié)約與循環(huán)利用等“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目相關(guān)的綠色活動(dòng)能夠彰顯其堅(jiān)持綠色低碳發(fā)展的良好綠色形象。隨著“綠水青山”可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略和生態(tài)文明建設(shè)的不斷推進(jìn)，投資者的“綠色”投資理念正逐漸形成（楊廣青等，2020），公眾的綠色意識(shí)在逐步增強(qiáng)和深化（周文斌和趙素芳，2023），無論投資者、債權(quán)人、客戶還是其他社會(huì)公眾，都將越來越青睞和關(guān)注綠色低碳型企業(yè)。因此，具有良好綠色形象的企業(yè)會(huì)獲得更多投資者、債權(quán)人、客戶和其他利益相關(guān)者的支持，進(jìn)而有利于促進(jìn)企業(yè)發(fā)展、提高企業(yè)價(jià)值。其次，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目還能夠?yàn)槠髽I(yè)創(chuàng)造更多的未來增值收益，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)價(jià)值提升。綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目的投產(chǎn)通常能夠降低企業(yè)經(jīng)營成本，提高生產(chǎn)效率，創(chuàng)造更多增值收益。例如：在資源節(jié)約與循環(huán)利用項(xiàng)目方面，寧夏靈武市郝家橋鎮(zhèn)通過將秸稈等農(nóng)業(yè)廢棄物循環(huán)利用，變廢為寶，加工成草袋、草簾、草墊等多種產(chǎn)品，并將其廣泛用于農(nóng)業(yè)、鐵路運(yùn)輸、石油石化等領(lǐng)域，創(chuàng)造出額外增值收益；對(duì)于水電、風(fēng)能、太陽能等清潔能源項(xiàng)目，其投產(chǎn)使用不僅不會(huì)排放污染物，而且還能促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)和綠色經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（徐斌等，2019）。由此可見，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目能夠有效發(fā)揮前端預(yù)防功能，促進(jìn)企業(yè)進(jìn)行清潔生產(chǎn)和改進(jìn)綠色工藝技術(shù)，進(jìn)而提高企業(yè)資源生產(chǎn)利用率（萬攀兵等，2021），促進(jìn)企業(yè)價(jià)值提升。

綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露傳遞出企業(yè)通過樹立良好綠色形象和創(chuàng)造更多增值收益來提升企業(yè)價(jià)值的積極信號(hào)，當(dāng)債券投資者感知到上述積極信號(hào)后，將對(duì)債券投資具有更樂觀的預(yù)期，其所要求的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)也將相應(yīng)下降，進(jìn)而有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。上述作用過程見圖1。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

圖1 異質(zhì)性綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響機(jī)制

H1a：綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。

3.綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的影響效應(yīng)。綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目主要包括企業(yè)因受到環(huán)境監(jiān)管而在污染防治、生態(tài)修復(fù)等方面應(yīng)當(dāng)履行的社會(huì)責(zé)任和需開展的綠色活動(dòng)。因此，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露意味著發(fā)債企業(yè)正面臨著一定的環(huán)境監(jiān)管。而相關(guān)研究認(rèn)為，環(huán)境監(jiān)管通常易引發(fā)較大的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致企業(yè)當(dāng)前和未來現(xiàn)金流存在較大不確定性，進(jìn)而使得企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)增加（楊潔等，2020；關(guān)曉宇等，2023）。一方面，環(huán)境監(jiān)管可能使企業(yè)發(fā)生額外的環(huán)境訴訟和處罰成本，從而影響其盈利能力和現(xiàn)金流量，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)償債能力下降、違約風(fēng)險(xiǎn)增加（周志方等，2017）。另一方面，企業(yè)因環(huán)境規(guī)制和監(jiān)督而被動(dòng)進(jìn)行的污染防治等環(huán)境治理行為，還會(huì)導(dǎo)致其發(fā)生額外支出，從而增加經(jīng)營成本和現(xiàn)金流出，進(jìn)而產(chǎn)生更大的違約風(fēng)險(xiǎn)（張國清等，2020）。由此可見，環(huán)境監(jiān)管所帶來的環(huán)境訴訟和處罰成本以及大量的環(huán)境治理成本均可能導(dǎo)致企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加。因此，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能傳遞出企業(yè)正面臨較大環(huán)境監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)，易引發(fā)更大違約風(fēng)險(xiǎn)的消極信號(hào)（吳育輝等，2022）。進(jìn)一步地，隨著企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)的增加，投資者將要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)作為補(bǔ)償（王凱等，2023；蘇潔和王勇，2023；張雪瑩和王玉琳，2023），進(jìn)而可能導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。

綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能傳遞出企業(yè)因受環(huán)境監(jiān)管而導(dǎo)致其違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào)，當(dāng)債券投資者感知到這一負(fù)面風(fēng)險(xiǎn)信號(hào)時(shí)，會(huì)要求更高的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。據(jù)此，本文提出如下假設(shè)：

H1b：綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露有助于提高債券發(fā)行定價(jià)。

上述作用過程見圖1。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

本文選取我國A 股上市公司在2015 ～2020 年發(fā)行且有公開披露債券募集說明書的信用債為初始樣本，并按照如下步驟獲篩選樣本：（1）剔除所有金融行業(yè)的債券—年度觀測(cè)值；（2）由于利率類型為“累進(jìn)利率”的債券，其后續(xù)利率會(huì)發(fā)生變化，故發(fā)行利率無法代表其真實(shí)定價(jià)，因此繼續(xù)剔除利率類型為“累進(jìn)利率”的債券—年度觀測(cè)值；（3）剔除債券類型為“城投債”的債券—年度觀測(cè)值；（4）剔除主要財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)或公司治理結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)缺失的債券—年度觀測(cè)值；（5）剔除樣本為綠色信用債的債券—年度觀測(cè)值②。最終，得到4276個(gè)債券—年度觀測(cè)值。

本文的上市公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、公司債券特征數(shù)據(jù)主要來自Wind數(shù)據(jù)庫和CSMAR數(shù)據(jù)庫；債券募集說明書中的綠色項(xiàng)目文本信息通過Python軟件收集獲取。為了克服極端值的影響，對(duì)所有連續(xù)型變量進(jìn)行了上下1%水平的縮尾處理。本文主要運(yùn)用STATA軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理。

（二）主要變量定義

1.債券發(fā)行信用利差。本文因變量為債券發(fā)行信用利差（Spread），用以衡量債券發(fā)行定價(jià)水平。借鑒周宏等（2014）、林晚發(fā)等（2021）的研究，債券發(fā)行信用利差為債券發(fā)行時(shí)票面利率與同期發(fā)行的同期限國債收益率之差，計(jì)算公式如下：Spreadt,T=（BRt,T-NRt,T）×100。其中，Spread 表示起息日期為t時(shí)刻的T年期債券的發(fā)行信用利差，BR表示該債券的票面利率，NR表示t時(shí)刻的T年期國債收益率。對(duì)于極少部分缺失起息日期數(shù)據(jù)的債券，用債券募集說明書的公告日期代替。由于長(zhǎng)期國債的期限大部分為整數(shù)年，對(duì)于沒有匹配到相同期限國債收益率的信用債，采用線性插值法進(jìn)行計(jì)算。

2.綠色“機(jī)會(huì)型”和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露。為衡量債券募集說明書中綠色項(xiàng)目信息披露，本文借鑒目前量化文本分析方法，根據(jù)政策文件建立綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞，然后運(yùn)用Python 軟件對(duì)債券募集說明書進(jìn)行文本分析，即辨別文本是否包含識(shí)別詞。在此基礎(chǔ)上，建立虛擬變量衡量債券募集說明書中是否披露了各類綠色項(xiàng)目文本信息。具體按照以下步驟度量綠色“機(jī)會(huì)型”和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露變量。

（1）確定識(shí)別綠色項(xiàng)目信息的依據(jù)文件。《目錄》是最早較為詳細(xì)列示和界定綠色項(xiàng)目的權(quán)威性文件，對(duì)企業(yè)綠色項(xiàng)目的投資和開展具有較強(qiáng)的導(dǎo)向作用。而這些綠色項(xiàng)目的投入是企業(yè)未來進(jìn)行綠色轉(zhuǎn)型和環(huán)境治理的主要方向，較多的非綠色債券發(fā)行主體均以此為依據(jù)在其債券募集說明書中主動(dòng)披露了《目錄》中所包含的綠色項(xiàng)目信息。同時(shí)，通過人工閱讀和比較其他涉及描述綠色項(xiàng)目的相關(guān)政策文件，包括《綠色信貸指引》《綠色債券發(fā)行指引》《綠色產(chǎn)業(yè)指導(dǎo)目錄》等，發(fā)現(xiàn)《目錄》中包含的可供提取的識(shí)別詞較多，因此將該文件中的綠色項(xiàng)目信息作為綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞提取的主要依據(jù)。

（2）確定綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞。首先根據(jù)《目錄》初步設(shè)置綠色項(xiàng)目文本信息識(shí)別詞，然后使用Python軟件對(duì)識(shí)別詞的識(shí)別結(jié)果進(jìn)行測(cè)試，再結(jié)合人工判斷，對(duì)其中不具代表性的識(shí)別詞進(jìn)行剔除，主要包括匹配程度比較低（如有歧義）的識(shí)別詞，最終得到研究所用的綠色項(xiàng)目信息識(shí)別詞列表。為更準(zhǔn)確地抓取債券募集說明書中的綠色項(xiàng)目文本信息，本文最終確定的識(shí)別詞包括一級(jí)識(shí)別詞和二級(jí)識(shí)別詞。其中，一級(jí)識(shí)別詞用于識(shí)別綠色項(xiàng)目的基本內(nèi)容，二級(jí)識(shí)別詞用于識(shí)別綠色項(xiàng)目的生產(chǎn)制造或建設(shè)運(yùn)營等性態(tài)（如整車制造、設(shè)施建設(shè)、設(shè)施運(yùn)營等識(shí)別詞）。只有當(dāng)句子中同時(shí)包含兩級(jí)識(shí)別詞時(shí)，才能判定該句中披露了綠色項(xiàng)目信息。例如，《目錄》對(duì)“4.6新能源汽車”項(xiàng)目的具體說明為，“指電動(dòng)汽車、燃料電池汽車、天然氣燃料汽車等新能源汽車整車制造、電動(dòng)機(jī)制造、儲(chǔ)能裝置制造以及其他零部件和配件制造”。相應(yīng)地，本文對(duì)該項(xiàng)目所確定的一級(jí)識(shí)別詞為“電動(dòng)汽車”“燃料電池汽車”“天然氣燃料汽車”“新能源汽車”等，二級(jí)識(shí)別詞為“整車制造”“電動(dòng)機(jī)制造”“儲(chǔ)能裝置制造”等。只有當(dāng)句子同時(shí)包含上述兩級(jí)識(shí)別詞時(shí)，才能判定該句披露了《目錄》中關(guān)于新能源汽車的綠色項(xiàng)目信息③。

（3）定義綠色項(xiàng)目信息披露變量。以所確定的綠色項(xiàng)目信息識(shí)別詞列表為基礎(chǔ)，利用Python 軟件對(duì)債券募集說明書進(jìn)行文本分析，并構(gòu)建是否包含各類綠色項(xiàng)目文本信息的變量。與資源節(jié)約與循環(huán)利用、清潔交通、清潔能源項(xiàng)目相關(guān)的文本信息為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息，用G_OPP 表示。如果債券募集說明書中披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目文本信息，則G_OPP 賦值為1，否則為0。與節(jié)能、污染防治、生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化這三類項(xiàng)目相關(guān)的文本信息為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息，用G_REG 表示。如果債券募集說明書中披露了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息，則G_REG賦值為1，否則為0。

3.控制變量。參考已有研究，本文對(duì)其他可能影響債券發(fā)行信用利差的公司特征變量和債券特征變量進(jìn)行了控制，同時(shí)還考慮了年度（YEAR）、行業(yè)（INDUS）和省份（PRO）因素的固定效應(yīng)。在統(tǒng)計(jì)分析中，為緩解反向因果所產(chǎn)生的內(nèi)生性問題，將所有公司層面財(cái)務(wù)變量取滯后一期值。

變量定義如表1所示。

表1 變量定義

（三）模型設(shè)計(jì)

為檢驗(yàn)H1a和H1b，本文設(shè)計(jì)回歸模型（1）如下：

其中，Spread 為債券發(fā)行信用利差，G_OPP 為綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露，G_REG為綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露。如果α1顯著為負(fù)，說明債券綠色項(xiàng)目信息披露將對(duì)債券發(fā)行定價(jià)產(chǎn)生抑制效應(yīng)，即綠色項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià)；如果α1顯著為正，說明債券綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)具有正向影響，綠色項(xiàng)目信息披露將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 報(bào)告了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。由表2 可知，非綠色債券發(fā)行信用利差最大值為4.91，最小值為-0.59，均值為1.42，標(biāo)準(zhǔn)差為1.15，說明不同非綠色債券之間的發(fā)行信用利差存在較大差異。從綠色項(xiàng)目信息披露情況來看：G_OPP的均值為0.21，說明有21%的非綠色債券募集說明書披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目文本信息；G_REG 的均值為0.47，說明有47%的非綠色債券募集說明書披露了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目文本信息。其他變量結(jié)果均與前期研究保持一致。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（二）基本回歸結(jié)果

模型（1）的回歸結(jié)果如表3 所示?？梢钥闯觯瑹o論是否控制年度、行業(yè)和省份的固定效應(yīng)，G_OPP 的回歸系數(shù)均顯著為負(fù)，而G_REG的回歸系數(shù)均顯著為正。這說明債券募集說明書中的綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露顯著降低了債券發(fā)行信用利差，導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)下降，與H1a 預(yù)測(cè)一致。而債券募集說明書的綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露則顯著提高了債券發(fā)行信用利差，導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高，與H1b預(yù)測(cè)一致。

表3 綠色項(xiàng)目文本信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)。本文的回歸結(jié)果可能會(huì)受到某些不可觀測(cè)因素的影響，針對(duì)遺漏某些不可觀測(cè)因素可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，參照王光遠(yuǎn)和鄭曉宇（2019）的做法，通過安慰劑測(cè)試進(jìn)行檢驗(yàn)。具體做法為：運(yùn)用計(jì)算機(jī)隨機(jī)化自變量綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露（G_OPP），然后將其與因變量和控制變量組合，再對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸。對(duì)上述隨機(jī)過程重復(fù)1000次后得到估計(jì)結(jié)果的t值分布，如圖2所示。同理，按照上述方法對(duì)自變量綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露（G_OPP）進(jìn)行隨機(jī)化處理后，其估計(jì)結(jié)果的t值分布如圖3 所示?？梢钥吹剑S機(jī)化處理后G_OPP 和G_REG 回歸結(jié)果的t 值均集中在0 附近，而基準(zhǔn)回歸結(jié)果的t 值顯著異于0（如圖中實(shí)直線所示），說明因變量未受到其他不可觀測(cè)因素的顯著影響。

圖2 隨機(jī)化G_OPP后的t值分布

圖3 隨機(jī)化G_REG后的t值分布

針對(duì)因遺漏變量可能導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，本文進(jìn)一步采用傾向得分匹配法（PSM）進(jìn)行檢驗(yàn)。首先，將披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息的債券作為處理組（Treated），按照上市公司企業(yè)現(xiàn)金流（Cashflow）、凈資產(chǎn)收益率（Roe）、流動(dòng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率（Cur）、營業(yè)收入增長(zhǎng)率（Gro）、公司年齡（Age）等進(jìn)行1∶3的最近鄰匹配。其次，將披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的債券作為處理組（Treated），按照上市公司企業(yè)現(xiàn)金流（Cashflow）、凈資產(chǎn)收益率（Roe）、流動(dòng)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比率（Cur）、營業(yè)收入增長(zhǎng)率（Gro）、公司年齡（Age）等進(jìn)行1∶3 的最近鄰匹配。經(jīng)匹配后的樣本對(duì)模型（1）進(jìn)行重新回歸，如表4第（1）列和第（2）列所示，其結(jié)果與前文回歸一致，說明排除遺漏變量因素后，G_OPP 和G_REG 仍然能對(duì)債券發(fā)行定價(jià)產(chǎn)生顯著影響。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.其他穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，重新度量債券發(fā)行信用利差。本文參考紀(jì)志宏和曹媛媛（2017）的研究，利用國開債代替國債重新計(jì)算債券發(fā)行信用利差，對(duì)被解釋變量進(jìn)行替換后進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果如表4第（3）列和第（4）列所示，所得回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。其次，剔除部分樣本。考慮到部分債券募集說明書中同時(shí)披露了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息和綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息，進(jìn)而可能會(huì)產(chǎn)生抵消效應(yīng)而影響檢驗(yàn)結(jié)果。為了減少此類“噪音”，本文對(duì)僅披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息與未披露綠色項(xiàng)目信息的子樣本以及僅披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息與未披露綠色項(xiàng)目信息的子樣本分別進(jìn)行回歸，結(jié)果如表4第（5）列和第（6）列所示，其回歸結(jié)果與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。最后，添加控制變量。為了緩解因遺漏變量而導(dǎo)致結(jié)論出現(xiàn)偏誤的問題，參照前期研究，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上添加以下變量進(jìn)行控制：債券發(fā)行是否由“四大”審計(jì)（Top4）；債券是否為含權(quán)債（Convert）；發(fā)債上市公司所在省份年度市場(chǎng)化指數(shù)（Market）。添加控制變量后的回歸結(jié)果如表4第（7）列和第（8）列所示，可以看到回歸結(jié)果與前文保持一致。

五、作用機(jī)制檢驗(yàn)

（一）綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于向債券投資者傳遞企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào)，因此投資者要求的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降，進(jìn)而有助于降低債券發(fā)行定價(jià)。為檢驗(yàn)綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露降低債券發(fā)行定價(jià)的作用機(jī)制，構(gòu)建如下模型：

其中：Tobinqi，t+1為t+1期企業(yè)價(jià)值，同時(shí)控制了第t期企業(yè)層面變量。

回歸結(jié)果如表5第（1）列所示。可以看出，G_OPP對(duì)t+1 期企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)在5%的水平上顯著為正，說明在債券募集說明書中披露綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息的企業(yè)，其未來價(jià)值更高。因此，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于傳遞企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào)，當(dāng)投資者捕捉到這一信號(hào)時(shí)，將會(huì)要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，進(jìn)而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)降低。

表5 綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

同時(shí)，作為對(duì)比分析，本文也檢驗(yàn)了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露對(duì)未來企業(yè)價(jià)值的影響，回歸結(jié)果如表5第（2）列所示?？梢钥闯?，G_REG對(duì)企業(yè)價(jià)值的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的債券未來價(jià)值更低。這既從側(cè)面證明了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露未發(fā)揮綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露提升企業(yè)價(jià)值的作用，也為后文分析綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制做了較好的鋪墊與映襯。

（二）綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

根據(jù)前文理論分析，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露可能向債券投資者傳遞發(fā)債企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào)，從而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。為對(duì)此作用機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)，本文參考溫忠麟和葉寶娟（2014）的研究，構(gòu)建中介效應(yīng)模型（3）和（4）。在此檢驗(yàn)中，關(guān)鍵是對(duì)違約風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行度量。由于信用評(píng)級(jí)能夠揭示違約風(fēng)險(xiǎn)（王凱等，2023），如較低的信用評(píng)級(jí)意味著較高的違約風(fēng)險(xiǎn)（吳育輝等，2023；蘇潔和王勇，2023），因此，本文參考張景淇等（2022）的研究，用發(fā)債主體信用評(píng)級(jí)水平衡量其違約風(fēng)險(xiǎn)大小，用Rating表示，并從BBB ～AAA級(jí)依次賦值為0 ～9。Rating 值越低，表示發(fā)債主體的信用評(píng)級(jí)越低，相應(yīng)違約風(fēng)險(xiǎn)越高。

模型（1）、模型（3）和模型（4）的回歸結(jié)果如表6 第（1）～（3）列所示。采用Ologit 模型對(duì)模型（3）進(jìn)行回歸后，G_REG 對(duì)Rating 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明披露綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息的企業(yè)信用評(píng)級(jí)越低，違約風(fēng)險(xiǎn)越大；而Rating 對(duì)Spread 的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明企業(yè)信用評(píng)級(jí)越低（違約風(fēng)險(xiǎn)越高），債券信用利差越大。綜合上述結(jié)果可知，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露傳遞出企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)提高的消極信號(hào)，而較高的違約風(fēng)險(xiǎn)又進(jìn)一步導(dǎo)致投資者提高了債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。因此，與前文推測(cè)一致，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露通過傳遞企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)提高的負(fù)面信息而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)上升。

表6 綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露的作用機(jī)制

同時(shí)，作為對(duì)比分析，本文還檢驗(yàn)了綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露是否會(huì)影響企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)而導(dǎo)致債券信用利差發(fā)生變化，結(jié)果如表6 第（4）～（6）列所示?？梢钥闯?，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露并未顯著降低企業(yè)信用評(píng)級(jí)水平，說明與綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露不同，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息沒有傳遞出違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信息從而導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)上升。由此，也從側(cè)面證明了綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目與綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露的不同作用路徑。

六、異質(zhì)性分析

（一）產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

國有企業(yè)發(fā)行的債券享有政府為其進(jìn)行隱性擔(dān)保的先天優(yōu)勢(shì)（方紅星等，2013），其債券違約概率通常低于非國有企業(yè)（羅朝陽和李雪松，2020）。相關(guān)研究表明，國有企業(yè)發(fā)行的債券信用評(píng)級(jí)更高（林晚發(fā)等，2017）。因此，投資者可能認(rèn)為國有企業(yè)發(fā)行的債券帶來損失的概率更低（周聰和張宗新，2021），進(jìn)而對(duì)其發(fā)行的債券要求更低的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

為檢驗(yàn)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響，本文將發(fā)債企業(yè)分為國有企業(yè)組和非國有企業(yè)組，再對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸，結(jié)果如表7所示?？梢钥闯觯壕G色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的抑制效應(yīng)在國有企業(yè)中顯著，在非國有企業(yè)中不顯著；綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露在國有企業(yè)和非國有企業(yè)中都會(huì)導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)顯著提高，但在國有企業(yè)中提高的幅度小于非國有企業(yè)。上述結(jié)果表明，國有企業(yè)因享有政府的隱性擔(dān)保使得債券投資者對(duì)債券違約風(fēng)險(xiǎn)的預(yù)期更低，進(jìn)而要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，最終導(dǎo)致國有企業(yè)中綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)，同時(shí)綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的幅度也更小。

表7 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)的影響

（二）企業(yè)綠色創(chuàng)新能力的影響

企業(yè)綠色創(chuàng)新獲得成功后有助于提高企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力（Albort-Morant 等，2016），進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)發(fā)展和價(jià)值增長(zhǎng)。劉柏和王馨竹（2021）的研究表明，企業(yè)綠色創(chuàng)新提高了股票收益，因?yàn)榫G色專利不僅能為企業(yè)帶來環(huán)境效益，也能通過擴(kuò)大企業(yè)的綠色產(chǎn)品市場(chǎng)和拓展綠色商業(yè)合作關(guān)系來提高企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益，而綠色創(chuàng)新所帶來的這些長(zhǎng)期價(jià)值將提高市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的預(yù)期，進(jìn)而促進(jìn)股票收益增加。由此可見，企業(yè)綠色創(chuàng)新能力越強(qiáng)，市場(chǎng)對(duì)企業(yè)的未來發(fā)展就越樂觀，此時(shí)投資者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求可能更低。

為檢驗(yàn)企業(yè)不同綠色創(chuàng)新能力產(chǎn)生的影響，本文以企業(yè)當(dāng)年綠色專利申請(qǐng)數(shù)加1 的自然對(duì)數(shù)衡量企業(yè)綠色創(chuàng)新能力，再根據(jù)各年綠色創(chuàng)新能力均值進(jìn)行分組：如果企業(yè)綠色創(chuàng)新能力高于當(dāng)年均值，則為綠色創(chuàng)新能力高組；否則為綠色創(chuàng)新能力低組。分組之后對(duì)模型（1）進(jìn)行回歸結(jié)果如表8 所示。對(duì)于綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露而言，在綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)中，其回歸結(jié)果顯著為負(fù)；但在綠色創(chuàng)新能力較低的企業(yè)中，其回歸結(jié)果不顯著。對(duì)于綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露，在兩組中的回歸系數(shù)均顯著為正，但在綠色創(chuàng)新能力較高組中的回歸系數(shù)低于綠色創(chuàng)新能力較低組。上述結(jié)果表明，企業(yè)較高的綠色創(chuàng)新能力能夠增加投資者對(duì)企業(yè)未來發(fā)展的信心，進(jìn)而降低投資者對(duì)債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的要求，最終導(dǎo)致在綠色創(chuàng)新能力更強(qiáng)的企業(yè)中，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露顯著降低了債券發(fā)行定價(jià)，同時(shí)綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的程度更低。

表8 綠色創(chuàng)新能力的影響

（三）是否屬于重污染行業(yè)的影響

重污染行業(yè)是主要的環(huán)境污染來源（崔廣慧和姜英兵，2019；蔡春等，2021），尤其受到政府、社會(huì)公眾和投資者等利益相關(guān)者的高度關(guān)注。同時(shí)，相關(guān)研究表明，重污染企業(yè)環(huán)境信息披露所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)后果與非重污染企業(yè)存在一定的異質(zhì)性。例如，祝樹金等（2022）的研究表明，在高污染行業(yè)或地區(qū)中，環(huán)境信息公開程度的提高導(dǎo)致企業(yè)環(huán)境成本增加的程度更高。因此，在重污染行業(yè)與非重污染行業(yè)中，債券綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)其發(fā)行定價(jià)的影響也可能存在差異。

為檢驗(yàn)企業(yè)是否屬于重污染行業(yè)所產(chǎn)生的影響，本文參考潘愛玲等（2019）的做法，將樣本企業(yè)分為重污染行業(yè)和非重污染行業(yè)。分組后對(duì)模型（1）的回歸結(jié)果匯報(bào)于表9?？梢钥闯?，在重污染行業(yè)中，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的抑制效應(yīng)在1%的水平上顯著，而在非重污染行業(yè)中不顯著。這說明相對(duì)于非重污染企業(yè)，重污染企業(yè)進(jìn)行機(jī)會(huì)型綠色轉(zhuǎn)型和發(fā)展會(huì)被投資者認(rèn)為是更大的“利好”消息，因此投資者對(duì)債券要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)會(huì)更低，進(jìn)而表現(xiàn)出顯著的抑制效應(yīng)。對(duì)于綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露，在重污染行業(yè)中將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)更大幅度地增加，說明投資者認(rèn)為重污染行業(yè)會(huì)比非重污染行業(yè)投入更多的環(huán)境治理成本，產(chǎn)生更多的現(xiàn)金流出，進(jìn)而對(duì)債券要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。

表9 是否屬于重污染行業(yè)的影響

七、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

在綠色可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)文明建設(shè)不斷深入推進(jìn)的背景下，本文結(jié)合非綠色債券募集說明書主動(dòng)披露綠色項(xiàng)目信息的現(xiàn)實(shí)情況，運(yùn)用文本分析法實(shí)證檢驗(yàn)了兩類不同的綠色項(xiàng)目信息披露對(duì)債券發(fā)行定價(jià)的影響，得出以下結(jié)論：第一，債券募集說明書中綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露有助于降低債券發(fā)行定價(jià)，而綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露將導(dǎo)致債券發(fā)行定價(jià)提高。第二，機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露降低債券發(fā)行定價(jià)的原因在于，綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息傳遞出企業(yè)未來價(jià)值提升的積極信號(hào)，進(jìn)而使投資者對(duì)債券所要求的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降，最終降低債券發(fā)行定價(jià)；綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的原因在于，綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息傳遞出企業(yè)違約風(fēng)險(xiǎn)增加的消極信號(hào)，最終使得債券投資者要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，從而提高債券發(fā)行定價(jià)。第三，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)：綠色“機(jī)會(huì)型”項(xiàng)目信息披露抑制債券發(fā)行定價(jià)的效應(yīng)僅在國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)和屬于重污染行業(yè)的企業(yè)中顯著；綠色“監(jiān)管型”項(xiàng)目信息披露提高債券發(fā)行定價(jià)的幅度在國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較高的企業(yè)中更小，而在重污染行業(yè)中提高的幅度更大。

（二）啟示

對(duì)于監(jiān)管層而言，本文研究結(jié)論的啟示在于：第一，債券綠色信息披露具有債券定價(jià)效應(yīng)，相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)盡快制定政策文件規(guī)范債券的綠色信息披露，充分發(fā)揮綠色信息披露的定價(jià)效應(yīng)功能。第二，市場(chǎng)會(huì)對(duì)綠色信息的不同披露內(nèi)容進(jìn)行解讀，進(jìn)而產(chǎn)生不同的定價(jià)效應(yīng)。監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)對(duì)此充分關(guān)注，合理引導(dǎo)債券投資者對(duì)綠色信息進(jìn)行正確解讀，有效發(fā)揮綠色信息披露的信息傳遞效應(yīng)。第三，發(fā)債企業(yè)是否屬于國有企業(yè)、是否具有較強(qiáng)綠色創(chuàng)新能力以及是否屬于重污染行業(yè)均會(huì)影響各類綠色項(xiàng)目信息披露的定價(jià)效應(yīng)，監(jiān)管機(jī)構(gòu)在制定相關(guān)政策時(shí)應(yīng)考慮企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、綠色創(chuàng)新能力和污染程度的影響。

對(duì)于企業(yè)而言，本文研究結(jié)論提供的管理建議包括：第一，債券投資者會(huì)較理性地分析和解讀債券募集說明書中所披露的綠色信息，企業(yè)在進(jìn)行相關(guān)綠色信息披露時(shí)需謹(jǐn)慎和嚴(yán)謹(jǐn)，充分評(píng)估所披露的綠色信息可能傳遞的價(jià)值信號(hào)。第二，企業(yè)綠色聲譽(yù)的提高以及機(jī)會(huì)型綠色發(fā)展會(huì)被市場(chǎng)認(rèn)為是能夠提升企業(yè)未來價(jià)值的積極信號(hào)，投資者將要求更低的債券風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)而有助于降低企業(yè)債券融資成本；而環(huán)境處罰和污染治理投入等則會(huì)被市場(chǎng)認(rèn)為是導(dǎo)致企業(yè)現(xiàn)金流出并提高違約風(fēng)險(xiǎn)的消極信號(hào)，投資者會(huì)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)進(jìn)而導(dǎo)致債券融資成本上升。因此，企業(yè)為降低債券融資成本，應(yīng)積極主動(dòng)向機(jī)會(huì)型綠色生產(chǎn)方式轉(zhuǎn)型發(fā)展。第三，對(duì)于非國有企業(yè)、綠色創(chuàng)新能力較弱以及重污染企業(yè)，應(yīng)更加重視綠色轉(zhuǎn)型和綠色效益的提升，通過有效的綠色信息披露引導(dǎo)投資者合理定價(jià)，降低企業(yè)債券融資成本。

【注 釋】

①需要說明的是，Sautner 等（2023）和吳育輝等（2022）兩篇文獻(xiàn)中的物理類信息在《目錄》中鮮有直接涉及，故本文研究未涉及物理類綠色項(xiàng)目信息。

②由于綠色債券在綠色信息披露方面有更加嚴(yán)格和特殊的要求，如對(duì)于本文所研究的《目錄》而言，綠色債券需在其募集說明書中對(duì)相關(guān)綠色項(xiàng)目進(jìn)行強(qiáng)制性披露。因此，為更有效檢驗(yàn)發(fā)債企業(yè)主動(dòng)披露綠色項(xiàng)目信息的定價(jià)效應(yīng)，本文在此剔除綠色債券樣本。

③如果句子中只包含一級(jí)識(shí)別詞，則并不能直接判定該句披露了新能源汽車的綠色項(xiàng)目信息，比如該句可能僅僅是描述新能源汽車的銷售情況。因此，需將一級(jí)識(shí)別詞和二級(jí)識(shí)別詞同時(shí)抓取，才能更準(zhǔn)確更有效地識(shí)別綠色項(xiàng)目文本信息。

【 主要參考文獻(xiàn)】

常瑩瑩，曾泉.環(huán)境信息透明度與企業(yè)信用評(píng)級(jí)——基于債券評(píng)級(jí)市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.金融研究，2019（5）：132 ～151.

方紅星，施繼坤，張廣寶.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、信息質(zhì)量與公司債定價(jià)——來自中國資本市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.金融研究，2013（4）：170 ～182.

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（4）：19 ～34.

林晚發(fā)，何劍波，周暢，張忠誠.“投資者付費(fèi)”模式對(duì)“發(fā)行人付費(fèi)”模式評(píng)級(jí)的影響：基于中債資信評(píng)級(jí)的實(shí)驗(yàn)證據(jù)［J］.會(huì)計(jì)研究，2017（9）：62 ～68+97.

潘愛玲，劉昕，邱金龍，申宇.媒體壓力下的綠色并購能否促使重污染企業(yè)實(shí)現(xiàn)實(shí)質(zhì)性轉(zhuǎn)型［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（2）：174 ～192.

祁懷錦，劉斯琴.中國債券市場(chǎng)存在綠色溢價(jià)嗎［J］.會(huì)計(jì)研究，2021（11）：131 ～148.

王光遠(yuǎn)，鄭曉宇.政府審計(jì)移送對(duì)司法效率的影響［J］.審計(jì)研究，2019（4）：11 ～19.

王凱，丁寧，趙靜靜.城投公司ESG表現(xiàn)如何影響債券信用利差［J］.財(cái)會(huì)月刊，2023（21）：138 ～145.

武恒光，王守海.債券市場(chǎng)參與者關(guān)注公司環(huán)境信息嗎？——來自中國重污染上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)［J］.會(huì)計(jì)研究，2016（9）：68 ～74.

吳育輝，劉曉玲，戚樹森.池魚之殃：債券型基金“踩雷”的傳染效應(yīng)研究［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2023（8）：186 ～210.

吳育輝，田亞男，管柯琴.碳信息披露與債券信用利差［J］.管理科學(xué)，2022（6）：3 ～21.

溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展［J］.心理科學(xué)進(jìn)展，2014（5）：731 ～745.

徐斌，陳宇芳，沈小波.清潔能源發(fā)展、二氧化碳減排與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)［J］.經(jīng)濟(jì)研究，2019（7）：188 ～202.

張國清，陳曉艷，肖華.過程、結(jié)果維度的環(huán)境治理與企業(yè)財(cái)務(wù)績(jī)效［J］.經(jīng)濟(jì)管理，2020（5）：120 ～139.

張雪瑩，王玉琳.獨(dú)善其身還是唇亡齒寒：股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)是否影響債券定價(jià)？［J］.管理評(píng)論，2023（6）：33 ～45+56.

周宏，林晚發(fā)，李國平.信息不確定、信息不對(duì)稱與債券信用利差［J］.統(tǒng)計(jì)研究，2014（5）：66 ～72.

周文斌，趙素芳.員工綠色行為多路徑驅(qū)動(dòng)機(jī)制研究——基于個(gè)體感知視角［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2023（7）：160 ～179.

祝樹金，李江，張謙，鐘騰龍.環(huán)境信息公開、成本沖擊與企業(yè)產(chǎn)品質(zhì)量調(diào)整［J］.中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2022（3）：76 ～94.

Chiu T.-T.，Guan Y.，Kim J.-B..The Effect of Risk Factor Disclosures on the Pricing of Credit Default Swaps［J］.Contemporary Accounting Research，2018（4）：2191 ～2224.

Ding Y.，Xiong W.，Zhang J..Issuance Overpricing of China's Corporate Debt Securities［J］.Journal of Financial Economics，2022（1）：328 ～346.

Donovan J.，Jennings J.，Koharki K.，Lee J..Measuring Credit Risk Using Qualitative Disclosure［J］.Review of Accounting Studies，2021（2）：815 ～863.

Sautner Z.，Van Lent L.，Vilkov G.，Zhang R..Firm- level Climate Change Exposure［J］.The Journal of Finance，2023（3）：1449 ～1498.