摘 要：本文使用2007-2016年上市公司在滬深兩市發(fā)行的公司債券數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)了政府補(bǔ)助與債券信用利差之間的關(guān)系。結(jié)果表明，政府補(bǔ)助與債券信用利差呈負(fù)相關(guān)，環(huán)境不確定性會(huì)削弱政府補(bǔ)助與債券信用利差之間的負(fù)向調(diào)節(jié)作用。路徑檢驗(yàn)顯示，上市公司收到的政府補(bǔ)助能通過(guò)降低企業(yè)現(xiàn)金流波動(dòng)性和吸引大量社會(huì)投資者跟進(jìn)兩方面降低債券信用利差。

關(guān)鍵詞：政府補(bǔ)助;環(huán)境不確定性;債券信用利差;信號(hào)傳遞;實(shí)證研究

中圖分類號(hào)：F275 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.05.20

1 理論分析與研究假設(shè)

政府補(bǔ)助是國(guó)家進(jìn)行宏觀調(diào)控的重要手段和工具，在各級(jí)政府中備受推崇。債券信用利差是債券發(fā)行者的融資成本，如果企業(yè)擁有較為穩(wěn)定、充足的現(xiàn)金流，很有可能按期還本付息，那么發(fā)行者會(huì)付出較低的成本。

一方面，政府補(bǔ)助本身對(duì)企業(yè)來(lái)講是無(wú)息的現(xiàn)金流，能夠增加企業(yè)的現(xiàn)金流量。Lim et al.（2018）的研究發(fā)現(xiàn)與稅收無(wú)關(guān)的補(bǔ)貼能降低債務(wù)成本。上市公司收到的補(bǔ)助初衷不明確的政府補(bǔ)助，如行業(yè)發(fā)展基金等（步丹璐和王曉艷，2014），為企業(yè)提供了額外的資金支持，增強(qiáng)企業(yè)按時(shí)還本付息的能力，從而降低債券發(fā)行方違約的可能性。

另一方面，政府補(bǔ)助的信號(hào)傳遞功能能為企業(yè)帶來(lái)社會(huì)資本，從而增加企業(yè)的現(xiàn)金流量。Aihua Wu et al.（2017）的研究表明，獲得政府補(bǔ)助對(duì)投資者來(lái)說(shuō)是一個(gè)積極的信號(hào)，會(huì)引導(dǎo)投資者跟進(jìn)，與劉新民等（2020）的發(fā)現(xiàn)一致。其作用機(jī)制可能為：第一，政府擁有專業(yè)的人才，能夠?qū)σ延行畔⑦M(jìn)行深入挖掘;第二，政府作為外部參與者能夠?yàn)槠髽I(yè)作出客觀評(píng)價(jià)（彭江平等，2019）。因此，政府補(bǔ)助的信號(hào)傳遞功能，降低了投資者和債券發(fā)行者之間的信息不對(duì)稱程度，吸引更多的社會(huì)資本，從而降低債券發(fā)行者的債券信用利差。據(jù)此，本文提出假設(shè)1，即H1：政府補(bǔ)助與公司債券信用利差顯著負(fù)相關(guān)。

環(huán)境不確定性是經(jīng)濟(jì)全球化背景下所有個(gè)體都要面臨的挑戰(zhàn)。在環(huán)境不確定性比較高的情況下，政府作為第三方參與者難以及時(shí)、全面地掌握被評(píng)估企業(yè)的各方面信息，很有可能會(huì)減少對(duì)該企業(yè)的補(bǔ)助金額，進(jìn)而影響到企業(yè)的現(xiàn)金流量。此外，從政府補(bǔ)助的信號(hào)傳遞角度看，較高的環(huán)境不確定性下，投資方和資金需求方的信息不對(duì)稱程度會(huì)增加（陳國(guó)輝等，2017），有可能弱化政府補(bǔ)助通過(guò)信號(hào)傳遞功能降低債券信用利差的作用。據(jù)此，本文提出假設(shè)2，即H2：環(huán)境不確定性較高時(shí)，政府補(bǔ)助對(duì)債券信用利差的負(fù)向影響會(huì)被減弱。

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 樣本選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

2007年8月14日，中國(guó)證監(jiān)會(huì)頒布并實(shí)施了《公司債券發(fā)行試點(diǎn)辦法》，我國(guó)開(kāi)始發(fā)行公司債券。因此，本文選取2007—2016年上市公司在滬深兩市發(fā)行的公司債券作為樣本。公司債券的特征和環(huán)境不確定性數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。政府補(bǔ)助等控制變量的數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)，經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)處理，最終得到樣本數(shù)量814個(gè)。

2.2 變量定義

2.2.1 被解釋變量

公司債券信用利差（CS）：債券的到期收益率與發(fā)行時(shí)間相同、到期期限相同的國(guó)債到期收益率之差。

2.2.2 解釋變量

政府補(bǔ)助金額（SUB）：為公司年報(bào)中的現(xiàn)金流量表里披露的當(dāng)年增加的政府補(bǔ)助的自然對(duì)數(shù)。

2.2.3 調(diào)節(jié)變量

環(huán)境不確定性：借鑒申慧慧等（2012）的方法，用上市公司連續(xù)五年的非正常銷售收入來(lái)衡量。如模型（1）所示，因變量Sale為每個(gè)公司當(dāng)期的銷售收入，自變量為Year年度，當(dāng)觀測(cè)值為當(dāng)期則Year=5，如果觀測(cè)值為前一年，則Year=4，依次類推，直至Year=1。殘差ε即為非正常銷售收入;用過(guò)去5年非正常銷售收入的標(biāo)準(zhǔn)差除以過(guò)去5年銷售收入的平均值，即得到未經(jīng)行業(yè)調(diào)整的環(huán)境不確定性。最后再除以行業(yè)的環(huán)境不確定性中位數(shù)，得到本文使用的環(huán)境不確定性EU。

2.2.4 控制變量

模型中的控制變量有債券發(fā)行規(guī)模（SIZE），債券發(fā)行期限（MATU），是否有擔(dān)保（DB），以及企業(yè)規(guī)模（ZZC），企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債率（LEV），盈利能力（ROE），企業(yè)股權(quán)性質(zhì)（PART）等。同時(shí)，本文也加入了年度和行業(yè)的虛擬變量。

2.3 模型構(gòu)建

為驗(yàn)證假設(shè)，本文主要使用如下模型，模型（2）用來(lái)檢驗(yàn)政府補(bǔ)助對(duì)債券信用利差的影響，模型（3）加入政府補(bǔ)助（SUB）與環(huán)境不確定性（EU）的交乘項(xiàng)，以檢驗(yàn)環(huán)境不確定性的調(diào)節(jié)作用。

3 實(shí)證分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)

表1提供了各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)。統(tǒng)計(jì)結(jié)果顯示，CS的均值為2.66，表明相對(duì)于國(guó)債，公司債券整體上有一定的違約風(fēng)險(xiǎn)，存在風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。政府補(bǔ)助SUB的均值為2.57億元，這是樣本中平均每個(gè)公司在收到的政府補(bǔ)助金額。調(diào)節(jié)變量EU的均值為1.18，標(biāo)準(zhǔn)差為0.96，說(shuō)明不同公司面臨的環(huán)境不確定性有一定差異。

3.2 全樣本回歸分析

表2回歸結(jié)果中，列（1）SUB的系數(shù)在5%的顯著性水平上為負(fù)，說(shuō)明政府補(bǔ)助能夠降低上市公司的債券信用利差，驗(yàn)證了假設(shè)1。列（2）是EU與CS的回歸結(jié)果，EU的系數(shù)在5%的顯著性水平上為正，說(shuō)明外部環(huán)境的不確定性會(huì)增加上市公司債券的資本成本。列（3）是模型（3）加入SUB與EU交乘項(xiàng)的回歸結(jié)果，該系數(shù)在10%的水平上顯著，說(shuō)明環(huán)境不確定性會(huì)弱化政府補(bǔ)助對(duì)公司債券信用利差的負(fù)向影響，驗(yàn)證了假設(shè)2。

3.3 政府補(bǔ)助影響債券信用利差的路徑檢驗(yàn)

借鑒陳海強(qiáng)等（2012）的方法，用連續(xù)年份的期末每股現(xiàn)金流凈額標(biāo)準(zhǔn)差作為現(xiàn)金流波動(dòng)率的衡量標(biāo)準(zhǔn)。列（4）、列（5）是連續(xù)5年、3年的每股現(xiàn)金流凈額標(biāo)準(zhǔn)差（CF1、CF2）與SUB的回歸結(jié)果，SUB的系數(shù)在10%和5%的水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明政府補(bǔ)助能夠顯著降低企業(yè)現(xiàn)金流的波動(dòng)性，進(jìn)而降低債券信用利差。借鑒彭江平等（2019）的方法，在分析中引入變量FO，為收到政府補(bǔ)助當(dāng)年的期末股價(jià)與流通中股數(shù)的乘積，列（6）是SUB與FO的回歸結(jié)果，SUB的系數(shù)在10%的水平上顯著為正，說(shuō)明政府補(bǔ)助能吸引社會(huì)投資者跟進(jìn)，進(jìn)而降低債券信用利差。

3.4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到模型（2）中可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題，以政府補(bǔ)助省份均值（M_SUB）作為兩階段最小二乘法（2SLS）的工具變量。表2中M_SUB在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明M_SUB適合做SUB的工具變量。第二階段SUB的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)。這個(gè)結(jié)果說(shuō)明在控制可能存在的內(nèi)生性問(wèn)題之后，結(jié)論具有一定的穩(wěn)健性。

4 結(jié)論和建議

使用2007—2016年上市公司在滬深兩市發(fā)行的公司債券數(shù)據(jù)，本文研究發(fā)現(xiàn)：（1）政府補(bǔ)助與債券信用利差呈負(fù)相關(guān)，說(shuō)明政府補(bǔ)助能夠降低債券信用利差;（2）結(jié)合環(huán)境不確定性，發(fā)現(xiàn)環(huán)境不確定性越高，政府補(bǔ)助對(duì)債券信用利差的降低作用越弱;（3）政府補(bǔ)助能夠通過(guò)降低現(xiàn)金流波動(dòng)率和吸引投資者投資來(lái)降低債券信用利差。

根據(jù)實(shí)證研究結(jié)果，提出如下建議：（1）大力發(fā)展債券市場(chǎng)，拓寬融資渠道;（2）收到政府補(bǔ)助的企業(yè)應(yīng)盡可能多地披露相關(guān)信息，以吸引投資者跟進(jìn);（3）為了降低環(huán)境不確定性帶來(lái)的負(fù)面影響，企業(yè)個(gè)體應(yīng)盡快收集環(huán)境變化的相關(guān)信息，全面分析，并及時(shí)做出倡議調(diào)整，以跟上時(shí)代的步伐。

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暨南大學(xué)管理學(xué)院? 陳陽(yáng)