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流动性风险对绿色债券收益率利差的影响

吴兰黛·费比 多萝西娅·谢弗 安德烈亚斯·斯蒂芬 陈孙

摘要：本文分析了流动性风险对信用风险、债券特征和宏观经济变量的影响。通过两种流动性估计，即批量流动性和买卖差价，我们发现，特别是批量流动性测量对绿色债券的收益差价具有计划性的影响。然而，总体而言，随着时间的推移，成交量的影响逐渐减弱，这意味着，如今绿色债券的流动性风险可以忽略不计。

关键词：绿色债券;流动性风险;收益率差价;可持续投资;固定收益证券;金融创新

1、引言

本研究探讨流动性溢价对绿色债券收益率利差的影响。我们控制信贷风险，以及债券和宏观经济因素。流动性问题可能与绿色债券市场有关，因为（1）其不成比例的稀薄程度，（2）其偿付能力状况不明确。

由于投资者需要满足ESG（环境、社会和治理）和SRI（社会责任投资）的要求，对绿色债券的需求可能会超过供应。此外，绿色债券与其他固定收益证券的相关性较低，并为投资者提供多样化利益（Inerst等人，2012年）。尽管市场对绿色债券的需求快速增长，但由于以下原因，绿色债券的供应仍然不足：（1）缺乏对绿色投资的财政激励（Zerbib，2017年）；（2）缺乏符合市场基础框架（如绿色债券原则）的官方和通用的绿色债券分类系统。（Cochu等人，2016年）。后者可能导致“绿色”投资和债券定义不透明，发行人将承担额外的交易成本，例如，在绿色债券发行前和发行后与外部审查人签订合同。这使得绿色债券的发行没有传统债券那么有吸引力。由于市场上绿色债券供应不足，相对于更广泛的债券市场，发行人能够以更低的利率提供绿色债券（Precraw和Bakshi，2015年；Bloomberg，2017年；Zerbib，2017年）。然而，绿色债券市场的供不应求和供过于求意味着一个低迷的市场并且流动性变得相关。因此，可能出现流动性溢价。

第二个可能导致绿色债券市场流动性不足的因素，如缺乏信贷风险状况，对发行人来说部分是内生的。Cochu等人（2016）提出绿色债券信用风险状况不明确，因为：（1）绿色项目报告缺乏透明度；（2）绿色债券评级严重依赖发行人的资产负债表，而不是绿色项目投资。一个绿色项目通常涉及到被认为不太成熟的实验性创新活动。由于缺乏绿色项目表现的证据，投资者可能认为绿色债券比传统债券更具风险。缺乏报告透明度意味着存在导致不利选择成本增加的私人信息（Lin等人，2012年）。Bagehot（1971）和Amihud和Mendelson（1980）都认为交易成本和逆向选择成本可能引发流动性不足，并导致流动性溢价。

为此，我们使用两种替代流动性措施来分析流动性短缺对债券收益率利差的影响：Chen等人提出的批量流动性措施。（2007年）和买卖价差（Amhud和Mendelson，1986年；Brandt和Kavajecz，2004年）。通过对产生回报的过程进行建模，批次流动性度量可以捕获额外的信息，如市场影响成本、佣金成本和机会成本（Utz等人，2016年）。我们使用固定效应面板回归，在债券水平上具有强大的聚集标准误差，并控制年效应。此外，我们还提供了面板数据的汇总OLS模型的估计。

本研究对绿色债券发行人具有重要的现实意义。具体来说，如果发行人知道流动性风险的影响，他们可以通过减少逆向选择成本的来源（例如，通过增加绿色项目财务绩效的透明度）来防止风险增加。可持续和低碳项目的成功也依赖于资金成本。通过避免流动性风险的增加，最终发行人将能够在为绿色项目融资时享受到可负担的债务成本。

本文的其余部分组织如下。第2节介绍了数据和方法。第3节提供了结果。第4节结束。

2、数据和方法

2.1 数据描述

我们的样本包括在伦敦证券交易所和卢森堡证券交易所上市的64种贴有绿色标签的债券，以及在卢森堡证券交易所交易的56种与我们的绿色债券具有类似特征的传统债券。我们所有的债券样本都是普通的或纯债券。气候一致性债券的总价值约为6.94亿美元，贴有绿色标签的债券占气候一致性债券的17%（CBI，2015年）。在我们的研究中，我们使用了一个标记的绿色债券样本，因为我们想要捕捉真正的“绿色债券”。为了标记为“绿色”，气候债券的收益必须符合绿色债券原则（英镑）和/或气候债券倡议（CBI）的框架。气候一致的债券容易受到“绿色清洗”问题的影响，因此，通过在本研究中使用标记的绿色债券，我们将研究缺乏环境效益的债券的机会降到最低。

我们使用绿色和普通债券的ISIN来匹配从Bureau van Dijk的Amadeus收集的公司级发行人数据。一些绿色债券由多边组织和市政当局发行。在这些情况下，公司级数据是手工收集的。表1列出了变量、描述和数据源。

2.2批量模型

根据Amihud和Mendelson（1986），流动性溢价的定义是债券的“真实”价值与债券的观察价值之间的差异。根据Chen等人的双因素模型计算债券的“真实”回报（2007）。继Jarrow（1978）之后，返回生成过程由

如果 ，

如果

如果 ，

卖出()和买进()的估计交易成本是通过最大的对数似然函数来实现的（Chen等人，2007）。

式中表示表示每个债券年的累积分布函数在最大似然函数中。

表1：本表描述了本研究中使用的数据。

注：作为通过收益生成过程生成批量流动性度量的输入变量。（a）Thomson Reuter的数据流，（b）Bureau Vandijk的Amadeus数据库。

债券j的LOT流动性指标只是购买成本百分比和销售成本百分比之间的差异。

（4）

常规和绿色债券的卖出交易、买入交易和批量流动性估计的平均值见表7和表8。

2.3收益率扩散决定因素

我们估计在债券水平上具有强大聚集标准误差的集合工具和固定效应面板回归，以评估流动性风险如何影响收益率的分布。我们控制每个模型的年度效果。更具体地说，我们首先对绿色债券和常规债券分别采用了一个集合OLS回归（模型1和模型2）。

（5）

式（5）中的变量包括：到期日、政府债券、利率、评级尺度、收入/支出、负债/资产、负债/资本、利率覆盖率

接下来，有公式

（6）

使用特定的债券固定债券i进行固定效果面板回归（模型3）。债券类型和流动性指标的相互作用使我们能够确定绿色债券或传统债券的特定流动性风险对收益率差价的影响。最后，我们将年度和LOT流动性之间的交互变量包括在内，并仅对绿色债券进行估计（模型4）。

（7）

这一固定效应回归模型允许我们评估每年大量流动性对收益率利差的影响。

3、经验结果

3.1摘要统计

根据表2中的汇总统计和t检验，传统债券和绿色债券之间的收益率差价在2013-2015年之间没有显著差异。然而，在2016年，传统债券和绿色债券收益率差价差异显著，表明传统债券的收益率差价比绿色债券高69.2个基点。我们的研究结果与Zerbib（2017）的一项研究一致，后者调查了标记和未标记绿色债券的组合样本。研究发现，平均而言，绿色债券的收益率比传统债券低5-30个基点。

有趣的是，我们的t-测试表明，流动性指标、买卖差价和批量流动性指标都表明，传统债券的流动性低于绿色债券，并且在2014年、2015年和2016年的所有三年中，差异都是显著的。

表2:2014-2016年样本期常规债券和绿色债券的汇总统计和t检验

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