环境效益信息披露完整度对绿色债券融资成本影响的实证研究

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　　本文以2021年初至2024年一季度末公开发行的“投向绿”债券为样本，研究了环境效益信息披露完整度对绿色债券融资成本的影响，以及不同主体评级之间的差异。研究表明，整体来看环境效益信息披露完整度与绿色债券融资成本呈负相关关系；主体评级AAA发行人提高环境效益信息披露完整度能有效降低绿色债券融资成本；主体评级非AAA级发行人的绿色债券环境效益信息披露完整度暂未影响其融资成本。

　　2021年以来，我国绿色债券顶层设计相关政策持续完善，绿色债券市场快速发展，绿色债券发行成本优势逐渐凸显，“绿色溢价”逐渐显现。1信息披露质量是影响债券融资成本的重要因素。目前，市场缺少对绿色债券信息披露质量衡量的标准，而信息披露完整度是信息披露质量的重要体现。因此，本文尝试研究环境效益信息披露完整度对绿色债券融资成本的影响。

　　研究假设

　　基于信息不对称理论，发行人披露完整的环境效益信息，有助于降低其与投资者的信息不对称程度，增加投资者信心，吸引更多投资者，从而降低融资成本。刘凡（2024）认为，环境信息披露是有效降低绿色投融资双方环境信息不对称、防范“洗绿”“漂绿”等风险的重要机制；刘建梅等（2023）研究发现，优质的环境信息披露能促使绿色公司债券融资成本降低；刘聃（2020）通过构建绿色信息披露质量评价体系发现，高质量的绿色信息披露能够有效降低绿色公司债的融资成本。据此，本文提出假设1：

　　H1：提高发行前环境效益信息披露完整度能有效降低企业发行绿色债券的成本，即在控制债券发行规模、期限和信用评级等影响因素下，发行前环境效益信息披露完整度越高，绿色债券融资成本越低。

　　国内有学者发现，目前投资者更关注信用评级高的绿色债券，而对信用评级低的绿色债券认可度较低。在高信用评级绿色债券中，提高环境效益信息披露程度能降低融资成本，而在低信用评级绿色债券中则不存在该规律。例如，杨安澜等（2023）研究发现，相较低信用评级，高信用评级绿色债券更容易获取定价优势；闫贵壮等（2022）研究绿色投向资金占比对信用利差的影响，发现与高信用评级绿色债券相比，低信用评级绿色债券对投资者、发行人及主承销商的吸引力还不够，市场总体认可度有待提高。据此，本文提出假设2：

　　H2：高信用评级主体相比非高信用评级主体，提高环境效益信息披露完整度更能降低绿色债券融资成本。

　　研究设计

　　（一）数据来源与样本选择

　　中债绿色债券环境效益信息披露指标体系于2021年发布，且中债信息披露完整度得分基于此设计，因此笔者选择2021年初至2024年一季度末，境内公开发行的“投向绿”债券2进行分析。在样本中，剔除募集资金纯粹用于补充流动性、中债信息披露完整度得分为0、多个关键变量数据缺失的债券，获得有效样本703个。环境效益信息披露数据来源于中债-绿色债券环境效益信息数据库，债券特征、发行人特征和宏观经济变量均来源于万得（Wind）数据库。为避免极端值的影响，对连续型变量进行1%与99%的缩尾处理3。

　　（二）模型构建与变量说明

　　1．被解释变量的选择

　　本研究以绿色债券信用利差（CS）代表发行人的融资成本。该变量为绿色债券票面利率与该债券发行当天同期限国债到期收益率的差值。信用利差越大，说明发债融资成本越高。

　　2．自变量的选择

　　选择中债信息披露完整度得分（满分120分）来衡量绿色债券环境效益信息披露完整度。该变量基于中债绿色债券环境效益信息披露指标体系，由必填指标得分（80分）、选填指标得分（20分）、项目基本情况得分（20分）组成。该指标基于债券募投项目角度，充分考虑了环境效益指标披露比例、项目总投资、募集资金用于项目的金额等披露情况。

　　3．控制变量的选择

　　根据研究需要及相关文献，笔者出于债券特征、发行人财务特征、宏观经济情况、发行年份等方面考虑，选取了是否贴标、发行规模、主体评级等共13个因素作为控制变量。具体变量定义见表1。

　　4．模型的设计

　　对于假设1，由于目前公司信用类债券没有相关强制要求，部分债券缺少发行前债项评级，笔者通过控制发行前主体评级进行回归。模型如式（1）所示，其中i代表债券，t代表发行年份，C代表常数项，a代表回归系数。

　　CSi，t = C + a1Scorei，t + a2Labeli，t + a3Proci，t + a4Mati，t + a5Gradei，t + a6Guai，t + a7Soei，t + a8Levi，t + a9Roei，t + a10Sizi，t + a11Groi，t + a12Turi，t + a13Opii，t + a14GDPi，t

　　（1）

　　对于假设2，因为样本中70%的债券发行主体外部评级为AAA级，所以本文将外部主体为AAA级的债券称为高信用组，将其余非AAA级债券称为一般信用组，对两组样本分别进行回归分析。

　　描述性统计与相关性检验

　　表2提供了各主要变量的描述性统计结果。从中可以看到，因变量信用利差（CS）的均值达到97.18BP，说明相较国债收益率，公司信用类债券存在一定的风险溢价。自变量完整度评分（Score）均值为67.53，说明公司信用类债券的环境效益信息披露完整度仍有较大提升空间。对于控制变量，发行期限（Mat）平均为4年左右，即债券期限以中短期为主；主体评级（Grade）均值为2.59，说明大部分债券的发行主体评级以AAA级为主；平均资产负债率（Lev）为62.47%，说明大部分发债企业的负债额超过总资产的一半；平均净资产收益率（Roe）为5.23%，说明大部分企业的盈利水平并不高。另外，11%的债券有担保，96%的债券发行人为国有企业，98%的债券发行人年报审计意见为标准无保留意见。

　　本文对被解释变量和解释变量以及各解释变量之间的相关系数进行计算和检验，其中CS与Score的相关系数为-0.2073，且通过相关系数检验，即两个变量之间存在显著的线性负相关关系。其他解释变量之间不存在高度相关（相关系数大于0.8）的情况，避免回归模型出现多重共线性问题。

　　实证分析

　　（一）假设1的实证检验

　　在表3中，模型1不纳入控制变量，也不控制年份固定效应；模型2不纳入控制变量，但控制年份固定效应。结果显示，上述2个模型中，环境效益信息披露完整度与融资成本均在1%的显著性水平下系数显著为负，即在整体样本中，绿色债券环境效益信息披露完整度与融资成本为负相关关系。

　　模型3纳入主体评级及其他控制变量。结果显示，环境效益信息披露完整度得分的系数在1%的显著性水平下显著为负，且其他控制变量与因变量的相关性均符合经济学理论预期。这意味着在同一水平的外部评级及其他控制变量下，环境效益信息披露完整度得分每提高1分，绿色债券融资成本平均下降0.1463BP。

　　笔者替换自变量对模型3进行重新估计，从而判断模型的稳健性。在实际操作中，将自变量环境效益信息披露完整度得分（Score）替换为环境效益信息披露核心得分4（Score1），并对模型进行重新回归，实证结果如表4所示。对比表4中回归结果可以看出，自变量的回归系数的显著性检验结果没有发生明显变化，说明模型3的结果可靠、稳健，前文的假设1是成立的。

　　（二）假设2的实证检验

　　从表5可以看到，在高信用组中，环境效益信息披露完整度与融资成本在1%显著性水平下显著负相关，即对AAA级债券而言，提高环境效益信息披露完整度能够有效降低债券融资成本，且其他控制变量与因变量的相关性均与经济学理论预期一致。在一般信用组中，环境效益信息披露完整度与融资成本没有显著相关关系，原因可能是投资者更关注债券发行主体的信用水平或其他风险溢价因素，并未对其环境效益信息披露情况过多关注。上文的假设2是成立的。

　　主要结论

　　本文以2021年初至2024年一季度末我国“投向绿”债券为样本，研究了环境效益信息披露完整度对绿色债券融资成本的影响，并进一步比较了不同主体信用水平下的组间差异，相关结论有以下三点。

　　第一，从整体来看，绿色债券环境效益信息披露完整度与融资成本呈负相关关系。在控制外部主体评级及其他控制变量下，提高绿色债券环境效益信息披露完整度能够降低债券融资成本，即环境效益信息披露完整度越高，绿色债券发行的信用利差越小。

　　第二，对于主体评级AAA级绿色债券，提高环境效益信息披露完整度能够有效降低绿色债券融资成本。原因可能是对较高信用等级绿色债券投资者而言，发行人自身的风险（如财务风险等）差别较小，为进一步区分风险，这些投资者更多关注发行人履行社会责任的情况。因此，绿色项目及其环境效益指标披露越详细，投资者越愿意购买，发行人的融资成本越低。

　　第三，对于主体评级非AAA级绿色债券，环境效益信息披露完整度与融资成本尚无显著相关关系。原因可能是其投资者更多关注企业财务风险，对债券绿色属性关注度较低，债券项目的环境效益信息披露情况不是其考虑的重要因素，因此，环境效益信息披露完整度尚未影响投资者对风险补偿的索取。

　　注：

　　1．王博等2024年在《南开学报（哲学社会科学版）》发表的《绿色债券溢价效应、作用机理与可持续绩效》一文提出绿色债券信用利差显著低于普通债券13个百分点；温梦瑶2024年在《中国货币市场》发表的《绿色溢价还是绿色折价？》一文验证了银行间债券市场绿色溢价的存在并分析了原因。

　　2．“投向绿”债券指募集资金投向符合我国《绿色债券支持项目目录》、国际资本市场协会（ICMA）《绿色债券原则》、 气候债券倡议组织（CBI）《气候债券分类方案》这三项标准之一，且投向绿色产业项目的资金规模在募集资金中占比不低于贴标绿色债券规定要求的债券。本文选取绿色公司债、绿色企业债、绿色中期票据（合称绿色公司信用类债券）进行分析。

　　3．缩尾处理的具体做法为将连续变量中超过特定百分位数的极端值替换为特定的数值，其目的是减少样本数据中极端值对研究结果的影响。

　　4．环境效益信息披露核心得分=环境效益必填指标得分+项目基本情况得分。

　　参考文献

　　[1]刘聃． 绿色信息披露质量对绿色公司债融资成本的影响研究[D]． 合肥：合肥工业大学．

　　[2]刘凡． 绿色标准体系建设助力绿色金融高质量发展[J]． 债券，2024（6）． DOI： 10.3969/j.issn.2095-3585.2024.06.009．

　　[3]刘建梅，应涛． 绿色公司债券环境信息披露、第三方认证与融资成本关系研究[J]． 价格理论与实践，2023（9）．

　　[4]商瑾，魏禹嘉，张锦涛． 2023年绿色债券市场运行情况报告[J]． 债券，2024（2）． DOI： 10.3969/j.issn.2095-3585.2024.02.013．

　　[5]闫贵壮，金兵兵，马小林． 环境信息披露对绿色债券信用利差的影响——基于“实质绿”的实证研究[J]． 征信，2022，40（11）．

　　[6]杨安澜，孙晨童，简奖平． 环境相关因素对绿色债券定价影响初探[J]．债券，2023（4）． DOI： 10.3969/j.issn.2095-3585.2023.04.008．

　　◇ 本文原载《债券》2024年9月刊

　　◇ 作者：中央结算公司深圳分公司绿色金融创新中心业务经理　张锦涛

　　中央结算公司深圳分公司绿色金融创新中心副总经理　李洵

　　◇ 编辑：刘颖