甄紅線 李佳

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)會(huì)計(jì)學(xué)院/中國(guó)內(nèi)部控制研究中心，遼寧 大連 116021)

一、引言

黨的二十大報(bào)告指出，要加強(qiáng)和完善現(xiàn)代金融監(jiān)管，強(qiáng)化金融穩(wěn)定保障體系，依法將各類(lèi)金融活動(dòng)全部納入監(jiān)管，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線。近年來(lái)，中國(guó)債券市場(chǎng)發(fā)展迅速，已成為世界第二大債券市場(chǎng)1，在推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過(guò)程中發(fā)揮著不容忽視的作用。2然而，隨著債券市場(chǎng)的快速擴(kuò)張，債券違約事件頻發(fā)，違約金額巨大，且違約數(shù)量持續(xù)增加，引起資本市場(chǎng)業(yè)界和學(xué)術(shù)界的密切關(guān)注(王敘果等，2019；王茹婷等，2022；翟淑萍等，2022)。Wang et al.(2023)研究指出債券信用風(fēng)險(xiǎn)的累積和爆發(fā)將嚴(yán)重打擊投資者信心，帶來(lái)信用收縮與信用利差提高等不利影響。與此同時(shí)，債券違約不僅會(huì)通過(guò)風(fēng)險(xiǎn)傳染對(duì)非違約企業(yè)的經(jīng)營(yíng)活動(dòng)產(chǎn)生負(fù)面影響(寧博等，2020)，而且能夠迅速傳遞至金融系統(tǒng)中的其他市場(chǎng)(徐楠芝等，2022)，影響金融市場(chǎng)穩(wěn)定，進(jìn)而對(duì)整個(gè)實(shí)體經(jīng)濟(jì)運(yùn)轉(zhuǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，探究如何有序釋放和平穩(wěn)化解債券違約風(fēng)險(xiǎn)至關(guān)重要。

黨的二十大報(bào)告明確指出，必須更好發(fā)揮法治固根本、穩(wěn)預(yù)期、利長(zhǎng)遠(yuǎn)的保障作用，在法治軌道上全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國(guó)家。資本市場(chǎng)的規(guī)范要求極強(qiáng)，其高質(zhì)量發(fā)展離不開(kāi)法治建設(shè)保駕護(hù)航?！胺ㄅc金融”學(xué)派認(rèn)為對(duì)投資者和債權(quán)人保護(hù)越完善的經(jīng)濟(jì)體，其資本市場(chǎng)越發(fā)達(dá)(La Porta et al.，1998)。2019年12月28日，第十三屆全國(guó)人大常委會(huì)第十五次會(huì)議審議通過(guò)了修訂后的《中華人民共和國(guó)證券法》(以下簡(jiǎn)稱新《證券法》)。本次修訂是自2005年以來(lái)的第二次全面修訂，成為我國(guó)資本市場(chǎng)向市場(chǎng)化、法治化、國(guó)際化方向邁進(jìn)的重要一步。強(qiáng)化投資者保護(hù)是新《證券法》的立法核心。其中，增加投資者保護(hù)專章是最突出的“明線”，信息披露是對(duì)投資者知情權(quán)的保護(hù)，提高違法成本是對(duì)損害投資者利益違法行為的威懾。目前，已有研究主要關(guān)注新《證券法》審議通過(guò)對(duì)股票市場(chǎng)的影響(陳運(yùn)森等，2020；賴?yán)璧龋?022；巫岑等，2022；李娜等，2022)。Wind數(shù)據(jù)顯示，截至2022年末，債券融資與股權(quán)融資在社會(huì)融資總規(guī)模中的占比分別為9.0%和3.1%，債券市場(chǎng)規(guī)模和融資能力強(qiáng)于股票市場(chǎng)，卻鮮有文獻(xiàn)關(guān)注新《證券法》審議通過(guò)對(duì)債券市場(chǎng)的影響。新《證券法》首次在法律層面確認(rèn)債券持有人會(huì)議的投資者治理機(jī)制，以及債券受托管理人作為債券投資者利益代言人的法律地位。3因此，預(yù)期新《證券法》審議通過(guò)將加強(qiáng)債券投資者保護(hù)力度，從而降低其要求得到的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償。

有鑒于此，本文基于債權(quán)人法律保護(hù)視角，以2018―2021年A股上市公司發(fā)行的一般公司債和中期票據(jù)季度數(shù)據(jù)為研究樣本，以2019年第四季度新《證券法》審議通過(guò)這一具有準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)性質(zhì)的事件為外生沖擊，構(gòu)建雙重差分模型，實(shí)證檢驗(yàn)了法治建設(shè)對(duì)債券信用利差的影響效果及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，新《證券法》審議通過(guò)后，標(biāo)的債券信用利差顯著降低。機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，提高債券流動(dòng)性與降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)是法治建設(shè)降低公司債信用利差的重要途徑。異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，從債券特征看，當(dāng)債券融資依賴度高、債券契約條款少、承銷(xiāo)商聲譽(yù)差時(shí)，法治建設(shè)對(duì)公司債信用利差的降低作用更強(qiáng)；從公司層面看，這一影響在投資者交易意愿低、投資者保護(hù)力度弱、公司信息披露質(zhì)量差以及違法違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)高時(shí)更為顯著。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在以下三個(gè)方面：

第一，從債權(quán)人法律保護(hù)的視角出發(fā)，探究法治建設(shè)對(duì)降低債券信用利差的影響，補(bǔ)充了新《證券法》立法影響力的證據(jù)，完善了中國(guó)特色背景下“法與金融”理論框架。已有研究多依賴于一國(guó)債權(quán)人保護(hù)水平或破產(chǎn)效率指標(biāo)，探究債務(wù)合約實(shí)施的法律環(huán)境對(duì)企業(yè)融資成本的影響(La Porta et al.，1997，2002；Djankov et al.，2008；Qian and Strahan，2007)。然而，法治建設(shè)是難以量化的抽象概念，本文基于中國(guó)新《證券法》審議通過(guò)這一外生事件，很好地解決了指標(biāo)構(gòu)建效度的爭(zhēng)議。同時(shí)，以往學(xué)者基于抵押物價(jià)值事后角度，探討《物權(quán)法》擴(kuò)大擔(dān)保范圍與《破產(chǎn)法》和成立破產(chǎn)法庭提高破產(chǎn)后執(zhí)法效率對(duì)債權(quán)人保護(hù)的影響(錢(qián)雪松等，2019；王紅建等，2023；王永欽和薛笑陽(yáng)，2022)。相比之下，《證券法》對(duì)資本市場(chǎng)具有基礎(chǔ)性和系統(tǒng)性影響，對(duì)投資者保護(hù)的影響更為直接。本文以新《證券法》審議通過(guò)為外生事件，探究了根本性法治建設(shè)的實(shí)施效果。

第二，借助于新《證券法》審議通過(guò)這一重要實(shí)驗(yàn)場(chǎng)景構(gòu)建雙重差分模型，有助于識(shí)別債券投資者保護(hù)與債券信用利差之間的因果關(guān)系。已有關(guān)于防范化解債券違約風(fēng)險(xiǎn)的研究主要關(guān)注債券契約條款(史永東和田淵博，2016)、公司治理(周宏等，2018)、會(huì)計(jì)信息質(zhì)量(Ahmed et al.，2002)、降低債務(wù)代理成本(史永東等，2021)以及數(shù)字金融(翟淑萍等，2022)等因素的有效性，忽視了法治建設(shè)這一重要因素。區(qū)別于以往內(nèi)生于公司特征和債券特征的債券投資者保護(hù)方式，本文基于新《證券法》審議通過(guò)這一外生沖擊對(duì)因果關(guān)系進(jìn)行識(shí)別。

第三，有助于深入理解法治建設(shè)在防范化解債券違約風(fēng)險(xiǎn)方面的關(guān)鍵作用，為未來(lái)貫徹落實(shí)新《證券法》、推動(dòng)債券市場(chǎng)法律制度統(tǒng)一化與保護(hù)債券投資者合法權(quán)益提供經(jīng)驗(yàn)借鑒。

此外，本研究發(fā)現(xiàn)完善的投資者保護(hù)制度、設(shè)立債券契約條款以及較高的信息披露質(zhì)量能夠降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，為健全市場(chǎng)化、法治化、多元化的債券違約風(fēng)險(xiǎn)化解機(jī)制提供了決策參考。

二、制度背景

(一)中國(guó)債券市場(chǎng)簡(jiǎn)要介紹

債券市場(chǎng)是中國(guó)資本市場(chǎng)的重要組成部分，主要有利率債和信用債兩類(lèi)。截至2022年末，中國(guó)債券市場(chǎng)存量規(guī)模達(dá)141.31萬(wàn)億元，超過(guò)同年全國(guó)GDP總額，其中信用債44.23萬(wàn)億元，占比約31.3%。4非金融企業(yè)發(fā)行的債券主要包括公司債、企業(yè)債和債務(wù)融資工具三種。其中，企業(yè)債是由中央國(guó)企、地方重點(diǎn)企業(yè)發(fā)行，在銀行間和交易所市場(chǎng)發(fā)行、流通，籌集資金主要用于國(guó)家重點(diǎn)項(xiàng)目或基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的債券，其發(fā)行主體、交易市場(chǎng)和資金用途與公司債和中期票據(jù)存在明顯差異，不具有可比性。因此，本文關(guān)注公司債和中期票據(jù)兩種債券，兩者屬性在一定程度上有所類(lèi)似。從發(fā)行主體來(lái)說(shuō)，非金融上市公司既可以發(fā)行公司債，也可以發(fā)行中期票據(jù)。從交易主體類(lèi)型來(lái)說(shuō)，中期票據(jù)僅限機(jī)構(gòu)投資者，而公司債雖然沒(méi)有限制投資者類(lèi)型，但仍有投資者適當(dāng)性限制，實(shí)踐中更鮮有個(gè)人投資者參與。從交易特征來(lái)說(shuō)，公司債與中期票據(jù)均不要求強(qiáng)制評(píng)級(jí)與擔(dān)保，債券發(fā)行期限主要分布在3～5年區(qū)間。從資金用途來(lái)說(shuō)，所募集資金均可用于償還有息債務(wù)、補(bǔ)充流動(dòng)資金和項(xiàng)目建設(shè)等。綜上可見(jiàn)，非金融上市公司發(fā)行的公司債與中期票據(jù)具有可比性。

(二)新《證券法》簡(jiǎn)要介紹

2019年12月28日，新修訂的《證券法》審議通過(guò)，并于2020年3月1日起正式實(shí)施。原《證券法》共240條，新《證券法》共修改了166個(gè)條款，刪除了24個(gè)條款，同時(shí)新增了24個(gè)條款，是一次“大刀闊斧”的修訂。與此同時(shí)，新《證券法》審議通過(guò)是政府為完善資本市場(chǎng)法治建設(shè)不斷推進(jìn)的結(jié)果，對(duì)微觀企業(yè)而言是一次外生沖擊，為識(shí)別法治建設(shè)與債券信用利差間的因果關(guān)系提供了良好的研究契機(jī)。新《證券法》第二條規(guī)定，“在中華人民共和國(guó)境內(nèi)，股票、公司債券、存托憑證和國(guó)務(wù)院依法認(rèn)定的其他證券的發(fā)行和交易，適用本法”。5可以看出，新《證券法》主要調(diào)整的是證監(jiān)會(huì)主導(dǎo)下的資本市場(chǎng)法律關(guān)系，在“證券”范圍的界定上仍然固守原來(lái)的股票、公司債與企業(yè)債的調(diào)整范圍，遺漏了債務(wù)融資工具這一債券品種(田春雷，2022；李敏，2021；劉俊海，2020)。因此，中期票據(jù)的發(fā)行與管理不適用新《證券法》，這天然形成了實(shí)驗(yàn)組和控制組，借助這一準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)?zāi)軌虻贸龈痈蓛舻囊蚬P(guān)系。

三、研究假設(shè)

(一)法治建設(shè)與債券信用利差

“法與金融”學(xué)派認(rèn)為對(duì)投資者和債權(quán)人保護(hù)越完善的經(jīng)濟(jì)體，其資本市場(chǎng)越發(fā)達(dá)(La Porta et al.，1998)?！蹲C券法》對(duì)于投資者保護(hù)的影響更為直接，其修訂將對(duì)債券市場(chǎng)產(chǎn)生基礎(chǔ)性、長(zhǎng)期性和系統(tǒng)性的影響。一方面，全面推行注冊(cè)制是新《證券法》的重要舉措。中期票據(jù)發(fā)行長(zhǎng)期以來(lái)實(shí)施注冊(cè)制，受新《證券法》全面推行注冊(cè)制的影響較小。相比之下，新《證券法》審議通過(guò)之后，公司債發(fā)行由核準(zhǔn)制轉(zhuǎn)向注冊(cè)制，這將顯著降低債券發(fā)行準(zhǔn)入門(mén)檻，激發(fā)債券市場(chǎng)活力，從而提高債券流動(dòng)性(洪艷蓉，2020)，降低債券信用利差(葉彥藝和楊曉光，2023)。另一方面，強(qiáng)化投資者保護(hù)是新《證券法》的立法核心。其中，增加投資者保護(hù)專章是最突出的“明線”，信息披露是對(duì)投資者知情權(quán)的保護(hù)，提高違法成本是對(duì)損害投資者利益違法行為的威懾。王永欽和薛笑陽(yáng)(2022)研究指出，加強(qiáng)投資者保護(hù)將顯著降低債券投資者要求得到的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償?；谏鲜龇治觯疚奶岢鋈缦卵芯考僭O(shè)：

H1：新《證券法》審議通過(guò)之后，標(biāo)的債券信用利差顯著降低。

(二)債券流動(dòng)性的中介效應(yīng)

流動(dòng)性是公司債價(jià)格的重要決定因素(Bao et al.，2011；Lin et al.，2011；Acharya et al.，2013)。新《證券法》規(guī)定了更寬松的公司債發(fā)行條件，刪除了部分?jǐn)?shù)量化指標(biāo)要求，取消了發(fā)行公司債時(shí)對(duì)公司業(yè)績(jī)與債券余額等方面的限制6，并刪去了申請(qǐng)公司債公開(kāi)發(fā)行需要報(bào)送“資產(chǎn)評(píng)估報(bào)告和驗(yàn)資報(bào)告”的要求。7洪艷蓉(2020)研究指出，突破設(shè)立門(mén)檻的事前管控手段有助于建立更具市場(chǎng)化特征的債券融資投資機(jī)制，該機(jī)制能夠根據(jù)發(fā)行人的資金需求、信用風(fēng)險(xiǎn)以及市場(chǎng)資金情況進(jìn)行靈活調(diào)整，激發(fā)債券市場(chǎng)活力。這不僅有助于提高債券投資者的交易意愿(瞿強(qiáng)，2001)，提升債券流動(dòng)性，而且能夠促進(jìn)債券市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)和信息流動(dòng)，降低債券流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)(高強(qiáng)和鄒恒甫，2015)。葉彥藝和楊曉光(2023)研究指出，持有流動(dòng)性較好的信用債的投資者會(huì)降低要求得到的風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，降低債券信用利差?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

H2：新《證券法》審議通過(guò)能夠提高標(biāo)的債券流動(dòng)性，從而降低債券信用利差。

(三)債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)

債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)是決定債券信用利差的重要因素(Tang and Yan，2010)，并以風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)的形式反映在信用利差中(高強(qiáng)和鄒恒甫，2015)。新《證券法》中關(guān)于投資者保護(hù)、信息披露與違規(guī)處罰等內(nèi)容的修訂，為保護(hù)債券投資者提供了法律基礎(chǔ)與有力的制度支撐，能夠降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。首先，在投資者保護(hù)方面，新《證券法》首次在法律層面確認(rèn)債券持有人會(huì)議作為投資者治理機(jī)制，以及債券受托管理人作為投資者利益代言人的法律地位和決議效力。這不僅有利于集中債券持有人的意見(jiàn)(張欽昱，2018)，提高維權(quán)效率，而且能夠充分發(fā)揮債券受托管理人的監(jiān)督能力，降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。其次，在信息披露方面，新《證券法》單獨(dú)設(shè)立了“信息披露”章節(jié)，信息披露的原則、內(nèi)容與重點(diǎn)發(fā)生改變8，提高了公司的信息披露質(zhì)量(陳運(yùn)森等，2020)，進(jìn)而能夠緩解債券市場(chǎng)信息不對(duì)稱。最后，在處罰力度方面，新《證券法》大幅提高了違規(guī)處罰力度與違法違規(guī)成本9，降低了認(rèn)定違法主體和法律追責(zé)的難度10，對(duì)損害投資者利益的違法行為形成威懾效應(yīng)。出于維護(hù)聲譽(yù)與避免訴訟風(fēng)險(xiǎn)的考慮，事前的證券訴訟威脅能夠減輕代理沖突(Crane and Koch，2018)，降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)(Leuz et al.，2003)。吳育輝等(2020)研究指出較低的債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)能夠使債券信用利差收窄?；诖?，本文提出如下研究假設(shè)：

H3：新《證券法》審議通過(guò)能夠降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，從而降低債券信用利差。

四、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

由于新《證券法》于2019年第四季度審議通過(guò)，為保證樣本在實(shí)施前后都有足夠的觀測(cè)值以及政策實(shí)施前后樣本期間的平衡性，本文以2018―2021年季度數(shù)據(jù)作為初始研究樣本，關(guān)注由中國(guó)A股上市公司公開(kāi)發(fā)行的公司債和中期票據(jù)，并進(jìn)行如下篩選：(1)剔除金融行業(yè)樣本；(2)剔除ST、*ST樣本；(3)剔除年度內(nèi)無(wú)有效交易的樣本；(4)剔除數(shù)據(jù)缺失的樣本；(5)對(duì)于同一家上市公司在某一年內(nèi)發(fā)行的多只存續(xù)期債券，保留剩余到期年限最長(zhǎng)的樣本。為消除極端值的影響，所有連續(xù)變量均進(jìn)行上下1%的縮尾處理，最終得到5193個(gè)公司-季度觀測(cè)值。債券發(fā)行規(guī)模與網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)數(shù)據(jù)來(lái)源于CNRDS數(shù)據(jù)庫(kù)，債券市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)自Wind數(shù)據(jù)庫(kù)，其他數(shù)據(jù)均來(lái)自CSMAR數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)模型設(shè)計(jì)與變量定義

借鑒已有文獻(xiàn)(王永欽和徐鴻恂，2019；史永東等，2021；張軍，2021)，本文構(gòu)建模型(1)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)：

其中，被解釋變量CSb,i,t為公司i發(fā)行的債券b在t季度的信用利差，借鑒史永東等(2021)的研究，由公司債每日到期收益率與同期相同剩余期限的中債國(guó)債到期收益率之差的季度有效交易日的算術(shù)平均值計(jì)算得到(單位：%)。Treatb表示債券b是否為新《證券法》標(biāo)的，參考王永欽和徐鴻恂(2019)、田春雷(2022)的做法，如果債券b為公司債，則定義為實(shí)驗(yàn)組，Treatb取1，表示為新《證券法》標(biāo)的債券；如果債券b為中期票據(jù)，則定義為控制組，Treatb取0，表示為非標(biāo)的債券。Postt為時(shí)間虛擬變量，與正式實(shí)施日相比，將法律通過(guò)日作為事件日會(huì)使研究場(chǎng)景更加干凈(Berkowitz et al.，2015；陳運(yùn)森等，2020)，因此，本文根據(jù)新《證券法》審議通過(guò)的時(shí)間，當(dāng)觀測(cè)期為2019年第四季度及之后時(shí)，Postt取值為1，否則取值為0。Treatb×Postt的系數(shù)反映法治建設(shè)對(duì)標(biāo)的債券信用利差的影響。Ctrls為控制變量，各變量具體定義詳見(jiàn)表1。同時(shí)，本文參考吳育輝等(2022)的方法，在模型(1)中加入了固定效應(yīng)α和δt，α分別由公司固定效應(yīng)(αi)和債券類(lèi)型固定效應(yīng)(αb)表示，δt為季度固定效應(yīng)。

表1 控制變量定義

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

表2為全樣本的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，變量特征與已有研究相近(史永東等，2021)。Treat均值為0.593，意味著59.3%觀測(cè)值受到新《證券法》審議通過(guò)的影響。Post均值為0.571，表明57.1%的觀測(cè)值位于新《證券法》審議通過(guò)之后，其與新《證券法》標(biāo)的債券交互項(xiàng)(Treat×Post)的均值為0.357，表明在新《證券法》審議通過(guò)后約有35.7%的觀測(cè)值屬于標(biāo)的債券。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)基本回歸結(jié)果

本文采用雙重差分法對(duì)模型(1)進(jìn)行回歸，表3為法治建設(shè)是否影響二級(jí)市場(chǎng)公司債信用利差的回歸結(jié)果。Treat×Post的回歸系數(shù)至少在5%水平上顯著為負(fù)，這意味著新《證券法》審議通過(guò)之后，標(biāo)的債券信用利差顯著降低，驗(yàn)證了研究假設(shè)H1。就經(jīng)濟(jì)顯著性而言，Treat×Post的回歸系數(shù)為-0.308，表明新《證券法》審議通過(guò)使得標(biāo)的債券信用利差平均下降約12.3%(=-0.308/2.494)，具有顯著的經(jīng)濟(jì)意義。

表3 法治建設(shè)與債券信用利差

(二)雙重差分的適用性檢驗(yàn)

1.平行趨勢(shì)檢驗(yàn)

雙重差分模型估計(jì)的有效性依賴于平行趨勢(shì)檢驗(yàn)。本文參考李建強(qiáng)等(2020)的研究，構(gòu)建模型(2)進(jìn)行平行趨勢(shì)檢驗(yàn)：

其中，當(dāng)觀測(cè)期處于新《證券法》審議通過(guò)前(后)k期時(shí)，Before-t(After+t)取值為1，否則為0；當(dāng)觀測(cè)期處于新《證券法》審議通過(guò)當(dāng)期時(shí)，Currentt取值為1，否則為0?；貧w結(jié)果顯示(限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果略)，在新《證券法》審議通過(guò)之前，實(shí)驗(yàn)組和控制組的債券信用利差分布趨勢(shì)并不存在顯著差異，說(shuō)明不存在“預(yù)期效應(yīng)”。在新《證券法》審議通過(guò)當(dāng)期顯著降低標(biāo)的債券信用利差，為DID估計(jì)的有效性提供了證據(jù)支持。

2.安慰劑檢驗(yàn)

為避免基準(zhǔn)回歸結(jié)果由偶然因素導(dǎo)致，本文借鑒巫岑等(2022)的研究，隨機(jī)抽取相同數(shù)量的實(shí)驗(yàn)組樣本(3079個(gè)觀測(cè)值)作為偽實(shí)驗(yàn)組進(jìn)行檢驗(yàn)，重復(fù)上述過(guò)程1000次，繪制回歸系數(shù)的分布密度圖，結(jié)果如圖1所示。可以發(fā)現(xiàn)1000次隨機(jī)過(guò)程中的估計(jì)系數(shù)集中分布于0附近，與基準(zhǔn)回歸的系數(shù)值(-0.308)存在明顯差異。結(jié)果表明，真實(shí)的基準(zhǔn)回歸估計(jì)屬于隨機(jī)生成分布的極端值，因此可以反推未觀測(cè)到的因素對(duì)本文的估計(jì)結(jié)果影響較小，排除了未觀測(cè)遺漏變量與非隨機(jī)因素的影響。

圖1 安慰劑檢驗(yàn)

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.改變核心變量度量方法

首先，借鑒李青原等(2022)的做法，不論是將2019年第四季度之后(不含當(dāng)期)Post_2賦值為1，還是剔除2019年第四季度樣本，結(jié)果均保持不變。其次，參考史永東等(2021)的研究，選取5年期中債國(guó)債的到期收益率作為基準(zhǔn)利率，重新計(jì)算得到MCS，結(jié)果如表4列(1)～(3)所示，結(jié)論穩(wěn)健。

表4 改變核心變量度量方法

2.改變研究樣本

首先，考慮上市公司既發(fā)行公司債又發(fā)行中期票據(jù)的影響。第一，剔除既發(fā)行公司債又發(fā)行中期票據(jù)的上市公司重新進(jìn)行回歸。第二，借鑒王彥慧和傅仁輝(2022)的研究，將樣本期間只發(fā)行公司債以及既發(fā)行公司債又發(fā)行中期票據(jù)的公司，定義為實(shí)驗(yàn)組，TREATi取1；將樣本期間只發(fā)行中期票據(jù)的上市公司定義為控制組，TREATi取0，其余部分與基準(zhǔn)模型(1)保持一致。其次，通過(guò)改變數(shù)據(jù)頻率，分別使用月度數(shù)據(jù)和半年度數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。最后，改變債券篩選方法。對(duì)于同一家上市公司在某一年內(nèi)發(fā)行的多只存續(xù)期債券，分別保留發(fā)行額度最大或者票面利率最高的債券。改變研究樣本的回歸結(jié)果如表5列(1)～(6)所示，結(jié)論穩(wěn)健。

表5 改變研究樣本

3.排除同時(shí)期其他事件的影響

第一，排除同時(shí)間處于審議過(guò)程的《民法典》草案的影響。借鑒李青原等(2022)、陳運(yùn)森等(2020)的研究，在模型(1)中將固定資產(chǎn)比例(Fa)、應(yīng)收賬款比例(Accounts)和擔(dān)?？傤~(Grt)作為控制變量，同時(shí)加入各變量與Post的交互項(xiàng)。第二，排除新冠疫情的影響。借鑒楊子暉和王姝黛(2021)的研究，以債券發(fā)行人注冊(cè)地所在市本季度新增新冠病例確診病例數(shù)(Covid_19)作為控制變量。第三，控制宏觀因素。參考王茹婷等(2022)的做法11，將GDP、M2增速、CPI作為控制變量，在模型(1)中同時(shí)加入各變量與Post的交互項(xiàng)。排除同時(shí)期其他事件影響的回歸結(jié)果如表6列(1)～(3)所示，結(jié)論穩(wěn)健。

表6 排他性解釋

4.樣本匹配回歸

采用樣本匹配方法為新《證券法》標(biāo)的債券匹配特征相似的債券。借鑒王彥慧和傅仁輝(2022)的研究，采用PSM-DID方法，選擇對(duì)債券信用利差有重要影響的公司規(guī)模、杠桿率、流動(dòng)資產(chǎn)比率、自由現(xiàn)金水平、盈利能力、成長(zhǎng)性、債券跟蹤評(píng)級(jí)、債券發(fā)行規(guī)模和剩余期限作為自變量進(jìn)行回歸，使用Logit模型計(jì)算傾向得分，選取最鄰近且有放回的1:2配對(duì)方法匹配，并進(jìn)行DID回歸。協(xié)變量平衡性檢驗(yàn)結(jié)果(限于篇幅，檢驗(yàn)結(jié)果略)顯示，匹配后的樣本滿足平衡性假設(shè)。由于前文所用的PSM方法可能會(huì)造成樣本損失(Hainmueller，2012)，并且高度依賴于第一階段Logit模型設(shè)定，本文借鑒楊國(guó)超和蔣安璇(2022)的做法，采用熵平衡法緩解非隨機(jī)處理效應(yīng)。本文對(duì)控制變量的一階和二階矩均進(jìn)行平衡，經(jīng)過(guò)該方法加權(quán)后實(shí)驗(yàn)組與控制組特征變量的均值、方差、偏度均接近一致，并無(wú)顯著差異。表7列(1)(2)結(jié)果顯示，在使用匹配樣本重新進(jìn)行檢驗(yàn)后，Treat×Post的系數(shù)均顯著為負(fù)，結(jié)論依然穩(wěn)健。

表7 樣本匹配回歸

六、進(jìn)一步分析

(一)影響機(jī)制

1.債券流動(dòng)性

為驗(yàn)證債券流動(dòng)性的中介效應(yīng)，本文構(gòu)建模型(3)和模型(4)，采用溫忠麟等(2004)提出的中介效應(yīng)程序進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，Amihudb,i,t為公司i發(fā)行的債券b在t季度的債券非流動(dòng)性，選擇Amihud(2002)非流動(dòng)性指標(biāo)作為代理變量，Amihud數(shù)值越大，債券流動(dòng)性越差。Ctrls表示控制變量，與基本回歸中的控制變量保持一致。

表8列(1)顯示，Treat×Post的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明法治建設(shè)能夠提升標(biāo)的債券的流動(dòng)性。列(2)顯示，Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，Amihud的系數(shù)在1%水平上顯著為正。由溫忠麟等(2004)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)理論可知，債券流動(dòng)性在新《證券法》審議通過(guò)降低標(biāo)的債券信用利差中發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)，即新《證券法》審議通過(guò)能夠提高標(biāo)的債券流動(dòng)性，從而降低債券信用利差，驗(yàn)證了研究假設(shè)H2。

表8 作用機(jī)制檢驗(yàn)

2.債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)

為驗(yàn)證債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)的中介效應(yīng)，本文構(gòu)建模型(5)和模型(6)，采用溫忠麟等(2004)提出的中介效應(yīng)程序進(jìn)行檢驗(yàn)。其中，中介變量為債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)(EDP)，本文借鑒吳育輝等(2020)的研究，選取KMV模型(Merton，1974)推導(dǎo)出的違約距離的概率作為代理變量，EDP數(shù)值越大，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)越高。Ctrls表示控制變量，與基本回歸中的控制變量保持一致。

表8列(3)顯示，Treat×Post的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，表明法治建設(shè)能夠降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)。列(4)顯示，Treat×Post的系數(shù)在1%水平上顯著為負(fù)，EDP的系數(shù)在10%水平上顯著為正。由溫忠麟等(2004)的中介效應(yīng)檢驗(yàn)理論可知，債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)在新《證券法》審議通過(guò)降低標(biāo)的債券信用利差中發(fā)揮了顯著的中介效應(yīng)，即新《證券法》審議通過(guò)能夠降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)，從而降低債券信用利差，驗(yàn)證了研究假設(shè)H3。

(二)異質(zhì)性分析

1.債券特征的異質(zhì)性分析

第一，債券融資依賴度的異質(zhì)性影響。債券融資依賴度高說(shuō)明公司借入的債務(wù)規(guī)模較大，在面對(duì)經(jīng)濟(jì)變動(dòng)和債務(wù)壓力時(shí)，往往承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)。本文以應(yīng)付債券占有息負(fù)債的比重衡量債券融資依賴度(Bddep)；進(jìn)一步地，在基準(zhǔn)模型(1)中引入Bddep以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表9列(1)顯示，Bddep×Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明在債券融資依賴度高的公司，新《證券法》審議通過(guò)的作用效果更大。

表9 異質(zhì)性分析：債券特征

第二，債券契約條款的異質(zhì)性影響。史永東等(2017)研究指出契約條款具有保護(hù)債券投資者的本質(zhì)屬性，能夠減少債權(quán)人承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)，從而降低債券信用價(jià)差(史永東和田淵博，2016)。本文借鑒甄紅線等(2019)的方法，采用債券契約條款總數(shù)度量契約條款使用頻率(SpeSum)，進(jìn)而在模型(1)中引入SpeSum以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表9列(2)顯示，SpeSum×Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為正，說(shuō)明當(dāng)債券契約條款較少時(shí)，新《證券法》審議通過(guò)能夠在更大程度上降低公司債信用利差。

第三，承銷(xiāo)商聲譽(yù)的異質(zhì)性影響。新《證券法》明確壓實(shí)中介機(jī)構(gòu)市場(chǎng)“看門(mén)人”的法律職責(zé)。Booth and Smith(1986)研究發(fā)現(xiàn)，良好的承銷(xiāo)商聲譽(yù)可以反映其專業(yè)能力和信譽(yù)度，更好地發(fā)揮信息生產(chǎn)和認(rèn)證篩選功能，幫助企業(yè)降低融資成本。借鑒郭海星等(2011)的做法，本文以債券承銷(xiāo)商當(dāng)年總承銷(xiāo)金額(單位：萬(wàn)億元)作為承銷(xiāo)商聲譽(yù)(UnderAmt)的代理變量；進(jìn)一步地，在基準(zhǔn)模型(1)中引入U(xiǎn)nderAmt以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表9列(3)顯示，UnderAmt×Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為正，說(shuō)明當(dāng)債券承銷(xiāo)商聲譽(yù)較差時(shí)，新《證券法》審議通過(guò)能夠在更大程度上降低公司債信用利差。

2.公司特征的異質(zhì)性分析

第一，投資者交易意愿的異質(zhì)性影響。投資者預(yù)期對(duì)投資者決策有著重要影響。Barber et al.(2008)研究發(fā)現(xiàn)，由于時(shí)間和精力的限制，投資者更愿意交易其所關(guān)注公司的證券。因此，投資者關(guān)注對(duì)其交易行為具有預(yù)測(cè)作用，投資者關(guān)注度越高，交易意愿越強(qiáng)，交易越活躍。借鑒楊濤和郭萌萌(2019)的研究，本文采用CNRDS網(wǎng)絡(luò)搜索指數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)中投資者使用上市公司股票代碼、公司簡(jiǎn)稱、公司全稱等為關(guān)鍵字的網(wǎng)絡(luò)搜索值之和加1取自然對(duì)數(shù)衡量投資者關(guān)注度(Attention)。進(jìn)一步地，在基準(zhǔn)模型(1)中引入Attention以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表10列(1)顯示，Attention×Treat×Post的回歸系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明當(dāng)投資者交易意愿較低時(shí)，新《證券法》審議通過(guò)的作用效果更明顯。

表10 異質(zhì)性分析：公司特征

第二，投資者保護(hù)的異質(zhì)性影響。公司層面的投資者保護(hù)能夠提升會(huì)計(jì)信息質(zhì)量，改善公司治理水平和股價(jià)表現(xiàn)，增強(qiáng)公司的償債能力，與新《證券法》之間表現(xiàn)為一種替代作用。本文參考吳秋生和獨(dú)正元(2022)的研究，以北京工商大學(xué)“會(huì)計(jì)與投資者保護(hù)”項(xiàng)目組(2014)建立的投資者保護(hù)指數(shù)的自然對(duì)數(shù)(Protect)作為代理指標(biāo)，數(shù)值越大，投資者保護(hù)水平越高。進(jìn)一步地，在基準(zhǔn)模型(1)中引入Protect以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表10列(2)顯示，Protect×Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為正，說(shuō)明新《證券法》審議通過(guò)為債券投資者保護(hù)提供了法律基礎(chǔ)與有力的制度支撐，能夠有效彌補(bǔ)公司層面投資者保護(hù)不足的情況。

第三，信息披露質(zhì)量的異質(zhì)性影響。公開(kāi)信息是債券投資者評(píng)估公司償債能力的重要信息來(lái)源，當(dāng)信息披露質(zhì)量較差時(shí)，債權(quán)人無(wú)法及時(shí)、準(zhǔn)確判斷公司到期回收債權(quán)的可能性，提高了債券信用利差(周宏等，2018)。參考Kim and Verrecchia(2001)的方法，本文采用KV指數(shù)度量信息披露質(zhì)量(KV)，KV值越大，信息披露質(zhì)量越差。進(jìn)一步地，在基準(zhǔn)模型(1)中引入KV以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表10列(3)顯示，KV×Treat×Post的系數(shù)在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明新《證券法》審議通過(guò)能夠提高信息披露質(zhì)量，這一影響在信息披露質(zhì)量較差的公司中更為顯著。

第四，違法違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)的異質(zhì)性影響。王臘芳等(2023)研究指出，違法違規(guī)行為將提高債權(quán)人的信息甄別成本和由于道德風(fēng)險(xiǎn)帶來(lái)的損失。有鑒于此，本文參考陳運(yùn)森等(2020)的做法，選取公司是否被監(jiān)管機(jī)構(gòu)處罰與是否收到問(wèn)詢函兩個(gè)變量來(lái)衡量違法違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)(VioRisk)，是則賦值為1，否則為0。進(jìn)一步地，在模型(1)中引入VioRisk以及該變量與各核心解釋變量的交互項(xiàng)。表10列(4)(5)顯示，VioRisk×Treat×Post的系數(shù)至少在5%水平上顯著為負(fù)，說(shuō)明新《證券法》審議通過(guò)提升了法律威懾力，從而能在更大程度上降低標(biāo)的債券的信用利差。

七、結(jié)論與建議

債券投資者保護(hù)對(duì)于化解債券違約風(fēng)險(xiǎn)與維護(hù)金融穩(wěn)定至關(guān)重要。本文從投資者保護(hù)的視角出發(fā)，深入探究法治建設(shè)對(duì)公司債信用利差的影響。研究發(fā)現(xiàn)，新《證券法》審議通過(guò)顯著降低了標(biāo)的債券信用利差。機(jī)制分析表明，法治建設(shè)可以通過(guò)提升債券流動(dòng)性、降低債務(wù)違約風(fēng)險(xiǎn)等渠道來(lái)降低標(biāo)的債券信用利差。本文進(jìn)一步考察了債券特征與公司特征的異質(zhì)性影響，研究發(fā)現(xiàn)，對(duì)于債券融資依賴度高、債券契約條款少、承銷(xiāo)商聲譽(yù)差的債券，以及投資者交易意愿低、投資者保護(hù)力度弱、信息披露質(zhì)量差、違法違規(guī)風(fēng)險(xiǎn)高的公司而言，新《證券法》審議通過(guò)能夠在更大程度上降低標(biāo)的債券的信用利差。

據(jù)此，本文提出如下政策建議：首先，回歸各類(lèi)債券品種的證券本質(zhì)并將其納入《證券法》的統(tǒng)一調(diào)整，深入貫徹落實(shí)新《證券法》。本文發(fā)現(xiàn)新《證券法》審議通過(guò)能夠顯著降低標(biāo)的債券信用利差、建議將非金融企業(yè)債務(wù)融資工具納入新《證券法》的調(diào)整范圍，實(shí)現(xiàn)債券市場(chǎng)法律制度統(tǒng)一化。其次，健全資本市場(chǎng)功能，促進(jìn)資本市場(chǎng)健康有序發(fā)展。本文發(fā)現(xiàn)完善的投資者保護(hù)制度、設(shè)立債券契約條款以及較高的信息披露質(zhì)量能夠?qū)崿F(xiàn)債券投資者保護(hù)。因此，建議充分發(fā)揮市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)定價(jià)功能，健全市場(chǎng)化、法治化、多元化的債券違約風(fēng)險(xiǎn)化解機(jī)制。最后，壓實(shí)承銷(xiāo)商等中介機(jī)構(gòu)市場(chǎng)“看門(mén)人”的法律職責(zé)。聲譽(yù)優(yōu)良的承銷(xiāo)商能夠更好地發(fā)揮其信息生產(chǎn)和認(rèn)證篩選功能，為發(fā)行公司、投資者與監(jiān)管者搭好溝通交流的橋梁。因此，建議監(jiān)管部門(mén)壓實(shí)承銷(xiāo)商等金融中介對(duì)債券承銷(xiāo)的后續(xù)責(zé)任，督促承銷(xiāo)商恪守獨(dú)立履責(zé)、誠(chéng)實(shí)守信、勤勉盡責(zé)義務(wù)。 ■

[基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目“宏觀經(jīng)濟(jì)穩(wěn)增長(zhǎng)與金融系統(tǒng)防風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)態(tài)平衡機(jī)制研究”(19ZDA094)、國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)技術(shù)創(chuàng)新的影響：基于風(fēng)險(xiǎn)分層和交叉?zhèn)魅镜囊暯恰?71971046)、國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目“公司債券違約風(fēng)險(xiǎn)防范：基于公司債特殊條款和政府參與評(píng)級(jí)的視角”(72172029)、國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金后期資助項(xiàng)目“精準(zhǔn)扶貧、綠色治理與中國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展研究”(21FJYB032)]

注釋

1.根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫(kù)統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)，截至2022年底，中國(guó)債券市場(chǎng)托管余額144.8萬(wàn)億元，已成為全球第二大債券市場(chǎng)。

2.數(shù)據(jù)顯示，截至2022年末，債券融資與股權(quán)融資在社會(huì)融資總規(guī)模中的占比分別為9.0%和3.1%，債券市場(chǎng)規(guī)模和增長(zhǎng)速度強(qiáng)于股票市場(chǎng)，債券余額占GDP的比重也不斷增加，為服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展和國(guó)家重點(diǎn)項(xiàng)目建設(shè)提供了有力支持和保障。

3.詳見(jiàn)新《證券法》第六章投資者保護(hù)第九十二條第19頁(yè)。

4.數(shù)據(jù)來(lái)源：Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

5.詳見(jiàn)新《證券法》第一章總則第二條第1頁(yè)。

6.詳見(jiàn)新《證券法》第二章證券發(fā)行第十五條第4頁(yè)。

7.詳見(jiàn)新《證券法》第二章證券發(fā)行第十六條第4頁(yè)。

8.詳見(jiàn)新《證券法》第五章信息披露第七十八條第15頁(yè)、第八十條第16頁(yè)和第八十四條第17頁(yè)。

9.詳見(jiàn)新《證券法》第十三章法律責(zé)任第一百九十七條第39頁(yè)。

10.新《證券法》將信息披露義務(wù)人的責(zé)任推定修改為“過(guò)錯(cuò)推定責(zé)任”，信息披露方需主動(dòng)證明自身無(wú)過(guò)錯(cuò)，否則將承擔(dān)連帶責(zé)任，從而降低了認(rèn)定違法主體和法律追責(zé)的難度。詳見(jiàn)新《證券法》第五章信息披露第八十五條第18頁(yè)。

11.國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)與居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)的數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局http://www.stats.gov.cn/。貨幣供應(yīng)量增速(M2)的數(shù)據(jù)來(lái)源：中國(guó)人民銀行http://www.pbc.gov.cn/。