城门失火殃及池鱼吗来自债券违约的分析.pdf

第 39 卷摇 第 2 期2024 年 3 月北京工商大学学报(社会科学版)JOURNAL OF BEIJING TECHNOLOGY AND BUSINESS UNIVERSITY(SOCIAL SCIENCES)Vol.39 No.2Mar.2024doi:10.12085/j.issn.1009鄄6116.2024.02.008引用格式:周亚荣,沈宇航,林晚发.城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析J.北京工商大学学报(社会科学版),2024,39(2):100-116.ZHOU Yarong,SHEN Yuhang,LIN Wanfa.Does the fire at the city gate affect the fish in the pond?Analysis frombond defaultsJ.Journal of Beijing Technology and Business University(Social Sciences),2024,39(2):100-116.城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析周亚荣,摇 沈宇航,摇 林晚发(武汉大学 经济与管理学院,湖北 武汉摇 430073)摇 摇 摘摇 要:近年来,我国债券违约事件频发,对债券市场的平稳运行造成威胁。以 2020 年 11 月永煤债券违约为外部冲击,从地区、行业、评级机构与承销商四个层面,基于 2020 年债券市场日度数据,利用事件研究法与双重差分模型分析了 AAA 级国有企业债券违约对债券市场影响的溢出效应。研究发现,永煤债券违约事件导致债券一级市场发行规模缩小与发行成本提升,并显著提高了二级债券市场存续债券的回报。从短期市场反应来看,违约事件造成的负面溢出效应(异常回报提升)同时存在于地区、行业、评级机构与承销商层面;从长期影响来看,违约事件导致的存续债券收益率提升的负面冲击仅在地区和行业间存在。异质性分析表明,违约事件对低承付能力地区、低市场竞争程度行业、由内资背景机构评级以及低声誉机构承销的债券负面影响更加显著。进一步检验发现,上述短期负面溢出效应在高等级(AAA)债券组中更加显著,并且评级机构的评价标准并没有受到该违约事件的影响,说明信用评级膨胀问题仍然严重。因此,监管部门应加强对债券市场的引导,从债券市场信息中介(评级机构与承销商等)角度采取措施来防范与降低债券违约风险。关键词:债券违约;溢出效应;评级行业;承销商;事件研究法;AAA 评级中图分类号:F832郾 51摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 文章编号:1009鄄鄄6116(2024)02鄄鄄0100鄄鄄17收稿日期:2023鄄鄄06鄄鄄16基金项目:国家自然科学基金项目“信用债溢价爷的成因及其经济后果:基于资源配置效率视角的研究冶(72372122);教育部人文社会科学研究青年基金项目“僵尸企业与债券定价扭曲:基于金融分权的解释研究冶(22YJC630081)。作者简介:周亚荣(1971),女,河南开封人,武汉大学经济与管理学院副教授,博士,研究方向为政府会计与政府审计;沈宇航(1999),女,安徽合肥人,武汉大学经济与管理学院硕士研究生,研究方向为财务会计理论与实务;林晚发(1985),男,湖南湘西人,武汉大学经济与管理学院副教授,博士生导师,博士,研究方向为债券市场与金融中介。一、问题的提出自 1981 年恢复国债发行、推行经济改革以来,我国债券市场从无到有,取得了长足的进步。截至 2022 年 12 月,我国债券市场余额达到141郾 97 万亿元,较上一年增长 11郾 07 万亿元,位居世界第二。40 年间,债券市场对我国经济发展的推动作用毋庸置疑,其在降低企业融资成本、拓宽融资渠道、增强市场流动性等方面发挥了十分重要的功能1-2。但不可否认的是,我国债券市场在其发展过程中也存在着一些问题,表现在监管体制不够完善、信息不对称严重、风险对冲工具缺乏以及评级体系滞后等3-5方面。尽管如此,在过去较长一段时间内,政府对于债券偿付的兜底使得我国债券市场在 2014 年之前并没有发生实质性违约事件,导致债券投资者对债券市场形成了一定的刚性兑付思想。然而,随着地方财政收支压力的增大,地方政府对债券隐性担保强度在下降,债券违约事件相继发生。2014 年 3 月 4日,“11 超日债冶成为我国首例实质性违约的公司债券。其后,债券违约的范围和数量不断扩大,但关于 AAA 评级的国有企业(以下简称“国企冶)债券违约事件鲜有发生。2020 年 10 月后,华晨、永001第 39 卷摇 第 2 期 摇 摇 摇 摇 摇 周亚荣,沈宇航,林晚发:城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析煤等高评级国企债券相继发生实质性违约,甚至存在转移公司优质资产的行为,被市场认为有逃废债嫌疑,严重损害了债券市场信用。高评级债券违约事件的发生引起了学术界的广泛关注。在以往的研究中,违约事件不仅会影响发行主体、评级机构、承销商等直接相关方,也会给所在行业甚至整个市场带来横向的传染效应6。例如,2008年美国房地产市场的次级贷款违约,不仅影响了美国国内的房地产行业,而且随之产生的传染效应席卷全球,引发金融危机。欧债危机亦是如此,其影响范围远超欧洲四国。同样,在债券市场中,违约事件对一级市场债券的发行与二级市场的定价均会带来不利影响,使得其他债券发行面临更高的发行成本和财务不确定性。党的二十大报告提出,健全资本市场功能,提高直接融资比重。作为企业直接融资的重要渠道、资金直达实体经济的重要途径,债券市场的高质量发展至关重要。因此,研究债券违约事件的传染效应对后续债券市场危机防范与化解具有十分重要的意义。本文选取“20 永煤 SCP003冶债券违约事件作为研究背景,分析违约事件对债券市场的负面影响。以此事件作为外生冲击主体的主要原因有三点。首先,违约主体具有一定的特殊性。自 2014 年发生首次违约以来,我国债券市场共发生过两波信用债违约潮。第一波违约主体集中在煤炭、钢铁等行业的国企方面;第二波违约则以民营企业为主体。上述违约潮并没有同时出现高评级国企债券违约事件,即在 2020 年 10月之前,尚未有 AAA 等高评级的国企债券发生实质性违约。然而,在 2020 年 11 月,华晨和永煤这两家发债评级为 AAA 的国企陆续宣告旗下债券违约。如果说在此之前的民营企业或部分国企债券违约只是打破了各方关于我国债券市场刚性兑付的信仰,那么此次的 AAA 评级国企债券违约则进一步加剧了投资者对债券市场的悲观预期,同时也降低了对于高评级国企债券的投资情绪,引发了信用债市场整体动荡。因此,AAA 评级国企债券的违约,严重降低了投资者的投资热情。鉴于这次违约主体的特殊性,不同于以往对我国债券市场的研究,本文选取永煤国企债券违约事件,分析此事件对债券一级市场和二级市场的影响,这将有利于我们进一步认识到刚性兑付打破对债券市场的冲击。其次,此次违约事件发生具有明显的外生性,这为排除内幕交易以及信息提前释放干扰提供了较好的场景。永煤公司在 2020 年 11 月 10 日违约前,集团账面资金充足,且 10 月 20 日发行了信用评级为 AAA 的 2020 年度第六期中期票据募集偿债资金,评级机构对其信用评级在 10 月10 日仍然维持在最高评级,并且永煤的控股公司 河南能源化工集团是河南最大的国企之一,各方普遍认为其偿债能力较强,并且地方政府救助的可能性较大,发生实质性违约的概率较低。然而,正是这种企业却发生了实质性违约,出乎各方意料,由此带来的市场震动较大。最后,该事件违约时点特殊,影响巨大。在永煤构成实质性违约前,华晨发布的评级为 AAA 的国企债券同样发生了违约,不到一个月的时间内接连发生两起高评级国企债券违约事件,对市场整体的冲击更大。本文采用 2020 年我国债券市场存续的信用债日度交易数据,以 11 月 10 日永煤构成实质性违约作为事件日进行事件研究,得出以下结论。首先,永煤债券违约事件会对债券一、二级市场产生显著的影响,具体表现为一级市场发行规模缩小、发行成本提高,二级市场存续债券的回报显著提升。其次,永煤债券违约事件对债券市场存在显著的负面溢出效应。从市场反应来看,永煤债券违约事件的市场负面溢出效应在涉事地区、涉事行业、涉事评级机构以及涉事承销商组中更加显著。但是,从长期效应来看,永煤债券违约事件只在地区与行业层面存在显著的负面溢出效应,而在评级机构与承销商层面负面溢出效应并不显著。进一步地,本文对非涉事地区、行业、评级机构与承销商按照相关特征进行细分,发现永煤债券违约这一事件对低承付能力地区、低市场竞争程度行业、内资背景评级机构以及低评级承销商组的负面溢出效应更大,从而体现出负面溢出效应的结构性差异。最后,基于中国信用评级膨胀的事实,本文发现上述负面溢出效应在高评级(AAA)债券组中更大。同时,本文的研究结论也表明,此次违约事件对评级机构的评价标准调整影响有限,评级质量可能并没有得到明显改善,评级膨胀现象依然严重。101北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期本文可能的边际贡献在于以下三个方面。第一,与以往研究债券违约市场反应不同,本文基于AAA 评级国企债券违约视角分析了债券违约的市场反应,一方面突出了当下高评级国企债券违约的严重性,另一方面也探讨了高评级债券违约效应应当如何防范与降低。第二,本文从行业、地区、评级机构与承销商等多个角度检验了 AAA 评级国企债券违约事件对债券市场的负面溢出效应,从不同的视角验证了债券违约在不同层面的溢出效应,有助于更加深刻地认识债券市场的风险传染与风险积累。第三,本文也对中国债券市场信用评级膨胀问题进行了一定的探讨,发现 AAA 评级债券违约的负面溢出效应在同级债券中更加显著,同时还发现 AAA 评级债券违约并没有收紧信用评级标准,上述结论在一定程度上证实了中国债券市场信用评级存在膨胀的事实,这将为后续政策制定提供相应的理论依据。二、理论分析(一)金融体系的传染效应“传染冶一词原指因病疫传播蔓延而致病,被广泛应用于医学领域,后其内涵不断扩大,描述为群体中单个或者一组个体的负面冲击对其他个体的负面效应,而这种效应源于个体之间存在的联系7。随着金融市场的繁荣、社会分工的细化,企业之间的联系也愈加紧密,这种紧密联系构成的关系网络使得风险传染的路径更加多元化。Lang&Stulz8的研究证实了传染效应在行业内的存在,即一家公司的破产公告会使其竞争对手的股价下跌。其后,多位学者也从供应链、信用风险模型、盈余管理等角度检验了负面冲击对于同行业企业的传染效应9-11。与竞争对手相比,关系更为紧密的“集团内企业冶也是研究的重点方向,“一荣俱荣,一损俱损冶的观念在实证方面得到了支持12。地域分割是金融市场的特征之一,通过金融体系传播的信用风险也可能存在地域边界性。Rajan&Zingales13指出,一个地区的企业融资成本与该地区的金融发展程度负相关,区域金融发展程度的提升可以促进外部资本的使用与产业的成长扩张。相互独立的金融市场使得地区内的企业在政策法规、信贷支持、资源倾斜等方面形成很大共性14,这为风险在同一市场网络内的传播提供了渠道。因此,地区内的风险传染影响会表现在股价波动、融资约束等方面。(二)风险事件的跨行业、跨地域影响根据上述理论分析,一家企业的负面事件会给其他企业带来负面影响与潜在风险。具体地,在一级市场中,负面事件降低了投资者的购买热情,进而导致他们对债券要求更高的投资回报。随着发行难度的提高,债券取消发行将增多或者需要使用更高成本的发行模式。另外,在二级市场交易中,这种负面影响意味着投资者会对债券发行方的信用给予更低的评价,进而要求更高的风险溢价来补偿可能的风险损失。然而,在较长的一段时间里,债券市场一直存在刚性兑付的信仰。对国企债券而言,上述信仰源于地方政府对国企存在天然的隐性担保。隐性担保是指,政府在法律上虽无明确的担保义务,但出于自身考虑愿意承担相应的担保责任15。在国外市场中,政府隐性担保主要集中在金融体系中政府对商业银行的担保承诺方面16。而在中国市场中,隐性担保的存在缘于政府官员的锦标赛竞争。由于地方官员晋升和降职的可能性与地方经济的发展息息相关17,因此虽然在现实的经济交易与债务协议中政府并没有作为缔约方参与,但官员乃至整个政府都有动机为区域内的企业提供帮助,而国企作为带动地方经济发展的重要抓手,享受了更大程度的隐性担保。此次违约事件的涉事企业 永城煤电集团有限责任公司是一家大型地方国企。其发行的 AAA 级债券的违约使得投资者心中关于高评级国企债券的刚性兑付信仰被打破,从而使得政府隐性担保这一话题再一次被推到“风口浪尖冶。随着地方政府收支压力的增大,地方政府隐性担保强度减弱,直接影响了相关债券的偿付能力,进而带来债券违约。由于此次事件是国企 AAA 级债券违约,因此会进一步刷新投资者对刚性兑付的认识。在传染效应下,投资者会着重降低与违约债券相同地区和行业债券的兑付信仰,进而引起同地区、同行业债券发行成本的提高。(三)风险事件的跨信息中介影响除此之外,风险的不良影响还可能通过各种专业的中介机构或个人形成跨越行业和地域的传播。Acemoglu et al.18的研究表明,通过商业银201第 39 卷摇 第 2 期 摇 摇 摇 摇 摇 周亚荣,沈宇航,林晚发:城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析行而传染并放大的金融风险会受到业务关联程度的调节。国内也有学者从评级机构、审计师等角度,考察了风险传播的路径与后续影响19-20。基于上述分析,永煤债券违约事件对债券市场造成的负面效应也可能通过债券市场的信息中介进行传染。具体而言,在评级机构层面,由于永煤债券是 AAA 评级债券,违约风险理应较低。所以,AAA 级债券违约这一事件严重打击了投资者对高评级债券的信心,或认为债券市场中的信用评级存在严重的虚高。对于为永煤债券提供债券评级服务的评级机构而言,投资者认为这一评级机构所评级的债券都会存在评级虚高的问题。因此,当债券违约事件发生后,投资者会对这类债券要求更高的风险溢价。在承销商层面,其在债券发行过程中扮演着统筹的角色,尤其对债券的信息披露以及后续违约偿付承担着重要的责任。因此,一旦其所承销的债券违约,投资者将认为涉事承销商所承销的债券都会存在相似的问题,进而要求较高的风险溢价。本文认为,评级机构与承销商也极有可能是风险传染的渠道。具体地,在中介机构与债券发行方合作日趋紧密的背景下,评级机构与承销商已经成为债券发行与后续运作必不可少且至关重要的环节,当其服务的某只债券出现违约危机时,很可能给其声誉带来影响,使得投资者对其合作的其他债券质量产生疑问,进而冲击到其他债券。基于上述分析,本文着重分析以下两个问题:一是,永煤债券违约事件所造成的债券市场反应是否在地区、行业、评级机构与承销商层面存在负面溢出效应;二是,结合地区、行业、评级机构与承销商相关特征差异,上述溢出效应是否存在相应的结构性差异。三、研究设计(一)样本选取与数据来源本文主要研究永煤债券违约对其他债券发行与定价的影响,主要数据来源于 Wind 数据库、CSMAR 数据库和国家统计局官网。本文首先选取 2020 年 1 月 1 日12 月 31 日的公司债、企业债和中期票据的日回报数据作为主要研究样本,剔除此期间到期的债券与缺失值,共得到 10 283个观测值。以上海清算所发布公告宣布“20 永煤SCP003冶不能按期足额偿付本息、已构成实质性违约的 2020 年 11 月 10 日为事件日,事件窗口为-5,5,估计窗口为-150,-30),剔除在窗口期没有足够观测值的样本,经过筛选和整理,共得到 8 368 个观测值。(二)变量定义1郾 被解释变量为了检验永煤债券违约的溢出效应,本文采用两种方法进行分析,一是事件研究法,二是双重差分模型(DID)。对于事件研究法,本文主要采用异常回报率(AR)以及累计异常回报率(CAR)作为被解释变量进行分析。具体地,异常回报率(AR)定义为事件发生后的债券回报率(BR)与正常收益率(NR)的差值。其中,债券回报率(BR)来自 Wind 数据库,正常收益率(NR)则通过市场模型中的线性回归计算得到。累计异常回报率(CAR)定义为一段时间内的异常收益的累计值,是AR 的加总。同时,本文用双重差分模型来检验永煤债券违约的长期影响。采用债券回报率(BR)作为被解释变量进行实证分析。2郾 解释变量在双重差分模型构建中,本文设置了时间虚拟变量(Post),若时间在永煤实质性违约日之后,Post 取值为 1,否则为 0。另外,本 文 按 照 如 下 规 则 定 义 实 验 组(Treat)。本文设置地区虚拟变量 Treat_area,若债券发行主体所属省份为河南省,则 Treat_area取值为 1,否则为 0。类似地,设定煤炭行业虚拟变量 Treat_industry,若债券发行主体所属行业为煤炭行业,则 Treat_industry 取值为 1,否则为 0。此外,设定评级机构虚拟变量 Treat_RA,若债券聘请的评级机构与违约主体相同,则 Treat_RA 取值为 1,否则为 0;设定承销商虚拟变量 Treat_under鄄writer,若债券聘请的承销商与违约主体相同,则Treat_underwriter 取值为 1,否则为 0。3郾 控制变量借鉴黄小琳等19和林晚发、陈晓雨21的研究,本文控制了以下变量:债券发行规模(LnVol)、债券期限(LIFF)、企业规模(Size)、杠杆率(Lev)、净资产收益率(ROE)、流动资产比例(Cur_as)、产权性质(SOE)、债券信用评级(Rating)。相关变量定义见表 1。301北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期表 1摇 变量定义变量类型变量名称变量符号变量说明债券回报率BR债券交易日实际收益率被解释变量异常回报率AR实际收益率与正常收益率的差值累计异常回报率CAR异常收益的累计值,具体选择前后 1 日、3 日与 5 日作为窗口,即CAR -1,1、CAR -3,3、CAR -5,5解释变量时间Post虚拟变量,2020 年 11 月 10 日后取值为 1,否则为 0实验组Treat虚拟变量,样本在实验组取值为 1,否则为 0债券发行规模LnVol债券发行量(亿元)的自然对数债券期限LIFF债券发行期限企业规模Size企业总资产的自然对数控制变量杠杆率Lev企业总负债与总资产的比率净资产收益率ROE企业净利润与净资产的比例流动资产比例Cur_as企业流动资产与总资产的比例产权性质SOE国企取值为 1,否则为 0债券信用评级Rating债券信用评级水平,当主体评级为 A-以下时,取值为 1,依此类推,当评级为 AAA 时,取值为 7摇 摇(三)实证模型构建为了检验永煤债券违约事件对债券市场的影响,本文采用双重差分模型来检验违约事件的溢出效应,具体模型设定如下:BRi,t=茁0+茁1Postt伊 Treati+茁2Postt+茁3Treati+B忆 伊 Controlsi,t+滋i+子t+着i,t(1)其中,BR 为债券回报率,Controls 为控制变量。同时,为了缓解遗漏变量等造成的内生性问题,本文在回归中控制了行业固定效应(滋i)与时间固定效应(子t)。本文重点关注 茁1系数,若其为正且变量显著,则表明债券融资成本上升。四、实证结果与分析(一)描述性统计分析表 2 为主要变量的描述性统计结果。异常回报率(AR)的均值为 0郾 192,累计异常回报率CAR5、CAR3 和 CAR1 的均值分别为 2郾 472、1郾 409和 0郾 391,均为正数,说明永煤债券违约给债券市场造成了负面影响。本文也对实验组变量进行了统计,Treat_area 的均值为 0郾 018,说明 2020 年河南省尚未到期的债券约占信用债市场的 1郾 8%。类似地,2020 年尚未到期的信用债中约 2郾 8%的债券属于煤炭行业,存在 36郾 3%的债券选择了与违约主体相同的债券信用评级公司作为其债券评级机构,而选择与违约主体相同的债券发行承销公司作为其主承销商的债券占总数的比例为2郾 0%。控制变量的相关结果与黄小琳等19的结论保持一致。摇 摇(二)永煤债券违约事件对一级市场的影响根据前文的理论分析,违约事件发生后,可能会对所在地区和行业的债券发行产生负面溢出效应。本文收集了永煤债券违约事件前后四个月所在地区与行业的新发债券数量与平均票面利率,以此检验此违约事件对一级市场债券发行的影响,结果见图 1 与图 2。在发行数量方面,无论是永煤所在的河南省抑或是煤炭行业,违约事件对这个地区或者行业的债券均产生了负面冲击。在违约事件前,所在地区和行业的每月债券发行数量均在 20只以上,而在违约事件发生后的每月发行数量跌落至个位数。在票面利率方面,事件冲击所带来的影响则呈现一定的差异性。从地区角度来看,在违约事件发生前,河南省债券的平均发行票面利率为 4郾 42%,而在违约发生后的债券平均票面利率则为 4郾 71%,提升了 0郾 29 个百分点,上涨幅度达到7%。从行业角度来看,在违约事件发生前,煤炭开采和洗选行业债券的平均401第 39 卷摇 第 2 期 摇 摇 摇 摇 摇 周亚荣,沈宇航,林晚发:城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析摇 摇 摇表 2摇 主要变量的描述性统计结果摇 摇 变量观测值均值中位数标准差最小值最大值BR8 3684郾 7494郾 1243郾 483-10郾 63919郾 606AR8 3680郾 1920郾 1142郾 788-11郾 24022郾 817CAR58 3682郾 4721郾 25529郾 349-112郾 866237郾 086CAR38 3681郾 4090郾 73817郾 424-67郾 677141郾 348CAR18 3680郾 3910郾 2395郾 455-22郾 68942郾 780Post8 3680郾 15710郾 36401Treat_area8 3680郾 01800郾 13301Treat_industry8 3680郾 02800郾 16601Treat_RA8 3680郾 36300郾 48101Treat_underwriter8 3680郾 02000郾 13901LnVol8 3682郾 3042郾 3030郾 7140郾 6934郾 382LIFF8 3685郾 13652郾 166315Size8 36816郾 04915郾 9321郾 39513郾 23019郾 787Lev8 3680郾 6190郾 6400郾 1310郾 2210郾 874ROE8 3684郾 4732郾 6225郾 576-11郾 78123郾 317Cur_as8 3680郾 5050郾 4950郾 2610郾 0570郾 986SOE8 3680郾 87410郾 33201Rating8 3686郾 29570郾 80517发行票面利率为 4郾 30%,而在违约发生后,该行业债券的平均票面利率则为 4郾 36%,上涨了 0郾 06个百分点,幅度并不大。总体而言,永煤违约事件给所在地区和行业的债券一级市场带来了一定的负面冲击。图 1摇 违约事件前后河南省新发债券数量与票面利率摇(三)永煤债券违约事件对二级市场的影响1郾 基于地区与行业层面的分析(1)永煤债券违约事件的短期债券市场反应为了检验永煤债券违约事件对债券二级市场的影响,本文首先采用事件研究法进行检验,实证结果见表 3。表3 中的 Panel A 与 Panel B 分别列图 2摇 违约事件前后煤炭行业新发债券数量与票面利率摇示了违约前后所在行业和地区的异常回报率(AR)与累计异常回报率(CAR)的均值检验结果。在 Panel A 中,为了减少地区经济发展程度对债券市场反应的影响,本文剔除了北京市、上海市和广东省所发行的债券,考察了违约事件对河南省债券和非河南省债券的影响。可以看出,河南省债券二级市场反应程度大于非河南省债券,且在违约事件发生后该效应更为显著。这表明,违约事件对河南地区存续债券的影响较大。501北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期摇 摇 摇表 3摇 永煤债券违约市场反应的检验结果Panel A:地区间债券市场反应时间窗口河南省债券组非河南省债券组组间差异观测值均值观测值均值非河南省组-河南省组AR(-5)1500郾 436*5 6500郾 110*-0郾 326AR(-4)1500郾 476*5 6500郾 110*-0郾 366AR(-3)1500郾 438*5 6500郾 113*-0郾 325AR(-2)1500郾 440*5 6500郾 113*-0郾 327AR(-1)1500郾 434*5 6500郾 090*-0郾 343AR(0)1500郾 444*5 6500郾 102*-0郾 342AR(1)1500郾 628*5 6500郾 127*-0郾 501*AR(2)1500郾 808*5 6500郾 143*-0郾 665*AR(3)1500郾 969*5 6500郾 184*-0郾 785*AR(4)1500郾 961*5 6500郾 193*-0郾 768*AR(5)1500郾 971*5 6500郾 222*-0郾 748*CAR-5,51509郾 377*5 6501郾 610*-7郾 767*CAR -3,31505郾 544*5 6500郾 872*-4郾 672*CAR -1,11501郾 163*5 6500郾 211*-0郾 952*Panel B:行业间债券市场反应时间窗口煤炭行业债券组非煤炭行业债券组组间差异观测值均值观测值均值非煤炭行业组-煤炭行业组AR(-5)2370郾 644*8 1310郾 177*-0郾 467*AR(-4)2370郾 652*8 1310郾 178*-0郾 475*AR(-3)2370郾 730*8 1310郾 176*-0郾 554*AR(-2)2370郾 748*8 1310郾 176*-0郾 571*AR(-1)2370郾 620*8 1310郾 168*-0郾 452*AR(0)2370郾 639*8 1310郾 179*-0郾 460*AR(1)2370郾 705*8 1310郾 203*-0郾 501*AR(2)2370郾 759*8 1310郾 219*-0郾 541*AR(3)2370郾 925*8 1310郾 252*-0郾 673*AR(4)2370郾 939*8 1310郾 256*-0郾 682*AR(5)2370郾 968*8 1310郾 284*-0郾 684*CAR-5,52378郾 687*8 1312郾 290*-6郾 397*CAR -3,32374郾 711*8 1311郾 312*-3郾 398*CAR -1,12371郾 319*8 1310郾 364*-0郾 955*摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著。601第 39 卷摇 第 2 期 摇 摇 摇 摇 摇 周亚荣,沈宇航,林晚发:城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析在 Panel B 中,煤炭行业的债券市场反应大于非煤炭行业,且两者差异同样显著。这个结果表明,违约事件对煤炭行业存续债券影响较大。摇 摇(2)永煤债券违约事件对地区、行业存续债券的长期影响为了进一步检验违约事件的溢出影响,本文按照模型(1)对所在地区和行业的债券回报率进行了双重差分检验,回归结果见表 4。其中,列(1)是基于地区的检验结果,此时实验组为河南省债券,对照组为其他省份的债券。从结果可见,Post 显著且系数为正,说明永煤违约事件对整个债券市场造成了负面影响,同时交乘项(Treat_area 伊 Post)在 1%的水平下显著且系数为正,即河南省债券受到的负面影响相对更大。列(2)是基于行业的检验结果,其中煤炭行业为实验组,非煤炭行业为对照组。相似地,Post 显著且系数为正,同时交乘项(Treat_industry 伊 Post)在1%的水平下显著且系数为正,这一结果表明,在违约事件发生后,煤炭行业债券受到的负面影响相对更大。基于上述分析,在违约事件发生后,违约企业的不利影响会在地区和行业维度蔓延,对所在地区和行业的其他企业产生负面冲击,使其发行债券回报在一、二级市场均显著提升,这一结果证实了传染效应在地区和行业内是存在的。摇 摇 2郾 基于评级机构与承销商层面的分析(1)永煤债券违约事件的存续债券市场反应违约债券“20 永煤 SCP003冶的信用评级机构为中诚信国际信用评级有限责任公司(以下简称“中诚信国际冶)。本文进一步检验违约事件对聘请相同评级机构债券的影响,具体分析了永煤债券违约事件对中诚信国际评级债券与非中诚信国际评级债券市场反应的差异化表现。表 5 中的Panel A 是聘请中诚信国际作为评级机构的债券与聘请其他评级机构的债券在违约事件前后异常回报与累计异常回报的实证结果。从结果可见,中诚信国际评级与非中诚信国际评级债券在永煤债券违约后都存在显著的负面市场反应。同时,通过比较两组市场反应大小发现,中诚信国际评级债券的异常回报与累计异常回报均高于非中诚信国际评级债券,且它们均值的差异均在 1%的水平下显著。表 4摇 永煤债券违约事件影响地区、行业债券回报率的回归结果地区行业(1)(2)Treat_area 伊 Post0郾 498*(7郾 07)Treat_industry 伊 Post0郾 521*(10郾 18)Post0郾 156*0郾 140*(13郾 66)(15郾 79)Treat_area-0郾 129*(-2郾 95)Treat_industry1郾 034*(29郾 81)LnVol-0郾 271*-0郾 208*(-25郾 12)(-27郾 39)LIFF-0郾 179*-0郾 126*(-68郾 88)(-74郾 27)Size-0郾 043*0郾 028*(-5郾 48)(6郾 11)Lev2郾 664*3郾 130*(41郾 35)(70郾 57)ROE-0郾 094*-0郾 093*(-56郾 37)(-73郾 92)Cur_as0郾 241*0郾 575*(7郾 45)(21郾 41)SOE-3郾 596*-2郾 955*(-110郾 71)(-138郾 10)Rating-0郾 215*-0郾 040*(-21郾 40)(-4郾 75)行业和时间固定效应是是常数项7郾 459*6郾 271*(62郾 83)(84郾 08)观测值392 842566 843调整后 R20郾 1420郾 135摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著;括号内为 T 值。摇 摇 同时,承销商作为债券发行过程中的重要一环,其声誉是影响债券承销的关键22,因此本文在分析永煤违约事件溢出效应时也考虑了承销商的异质性影响。具体而言,通过事件研究法考察永煤违约事件对涉事承销商与非涉事承销商的影响是否存在差异。由于此次违约债券“20 永煤701北京工商大学学报(社会科学版)摇 摇 摇 摇 2024 年摇 第 2 期摇 摇 摇表 5摇 永煤债券违约评级机构、承销商债券市场反应的检验结果Panel A:评级机构是否违约分组时间窗口中诚信国际评级债券组非中诚信国际评级债券组组间差异观测值均值观测值均值非中诚信国际评级组-中诚信国际评级组AR(-5)3 0350郾 311*5 3330郾 121*-0郾 190*AR(-4)3 0350郾 317*5 3330郾 119*-0郾 198*AR(-3)3 0350郾 313*5 3330郾 123*-0郾 190*AR(-2)3 0350郾 314*5 3330郾 123*-0郾 191*AR(-1)3 0350郾 319*5 3330郾 103*-0郾 216*AR(0)3 0350郾 324*5 3330郾 117*-0郾 208*AR(1)3 0350郾 355*5 3330郾 139*-0郾 215*AR(2)3 0350郾 369*5 3330郾 157*-0郾 213*AR(3)3 0350郾 392*5 3330郾 202*-0郾 190*AR(4)3 0350郾 397*5 3330郾 207*-0郾 190*AR(5)3 0350郾 451*5 3330郾 219*-0郾 231*CAR-5,53 0353郾 821*5 3331郾 704*-2郾 117*CAR -3,33 0352郾 235*5 3330郾 938*-1郾 297*CAR -1,13 0350郾 669*5 3330郾 234*-0郾 435*Panel B:承销商是否违约分组时间窗口光大银行承销债券组非光大银行承销债券组组间差异观测值均值观测值均值非光大银行承销组-光大银行承销组AR(-5)1660郾 696*8 2020郾 180*-0郾 516*AR(-4)1660郾 693*8 2020郾 181*-0郾 512*AR(-3)1660郾 686*8 2020郾 182*-0郾 503*AR(-2)1660郾 641*8 2020郾 183*-0郾 458*AR(-1)1660郾 642*8 2020郾 172*-0郾 470*AR(0)1660郾 662*8 2020郾 182*-0郾 480*AR(1)1660郾 687*8 2020郾 208*-0郾 479*AR(2)1660郾 698*8 2020郾 224*-0郾 474*AR(3)1660郾 702*8 2020郾 262*-0郾 440*AR(4)1660郾 697*8 2020郾 267*-0郾 430*AR(5)1660郾 717*8 2020郾 295*-0郾 423*CAR-5,51666郾 986*8 2022郾 380*-4郾 606*CAR -3,31664郾 113*8 2021郾 354*-2郾 759*CAR -1,11661郾 297*8 2020郾 373*-0郾 924*摇 摇 注:*、*和*分别表示在 1%、5%和 10%的水平下显著。801第 39 卷摇 第 2 期 摇 摇 摇 摇 摇 周亚荣,沈宇航,林晚发:城门失火殃及池鱼吗?来自债券违约的分析SCP003冶的主承销商为中国光大银行股份有限公司(以下简称“光大银行冶),所以本文把债券分为光大银行承销组与非光大银行承销组,相应的结果见表 5 的 Panel B 部分。从结果可见,光大银行承销的债券与非光大银行承销的债券在违约事件前后都存在显著的市场反应。同时,通过组间系数差异检验结果发现,光大银行承销的债券受到违约影响的程度高于其他承销商承销的债券。摇 摇(2)永煤债券违约事件对评级机构、承销商存续债券的长期影响为了进一步检验永煤债券违约在评级机构层面的负面溢出效应,本文按照模型(1)进行深入分析,相应的回归结果见表 6 的列(1)。从回归结果可知,Post 显著且系数为正,这说明 AAA评级的债券违约使得市场存续债券受到了负面冲击。然而,Treat_RA 伊 Post 并不显著,这说明永煤违约事件对债券市场的负面效应并没有受到涉事评级机构的影响。其原因可能在于,现阶段我国债券评级行业采取“发行人付费冶 模式,信用评级标准呈逐年放松态势23,整体评级质量比较低。表 6 的列(2)给出了永煤债券违约在承销商层面负面溢出效应的回归结果。不难发现,Post 显著且系数为正,这说明在违约事件发生后,AAA 评级的债券违约使得市场存续债券受到了负面冲击。然而,Treat_underwriter 伊 Post 并不显著,这说明永煤违约事件对债券市场的负面效应并没有受到涉事承销商的影响。其原因可能在于,声誉好的承销商可以减少信息不对称问题进而降低融资成本24。上述实证结果综合表明,永煤债券违约会对债券市场造成负面冲击,但是在区分是否为涉事评级机构与承销商时,它们所评级或者承销的债券市场反应并没有显著性差异。其原因可能在于,非涉事评级机构与承销商间相关特征存在显著差异,这