事件研究法；傾向匹配得分；累積異常收益率；綠色債券；公告效應(yīng)

引言近年來，全球環(huán)境問題日益凸顯，以犧牲環(huán)境為代價的粗放式經(jīng)濟(jì)增長模式對人類健康、生態(tài)系統(tǒng)和氣候變化造成了一系列不可忽視的負(fù)面影響。為應(yīng)對環(huán)境挑戰(zhàn)，協(xié)調(diào)經(jīng)濟(jì)效益、社會效益與環(huán)境效益，將金融手段引入環(huán)境保護(hù)機制、協(xié)調(diào)環(huán)境資源的配置成為了促進(jìn)可持續(xù)發(fā)展的一種新模式，綠色金融由此而生。而綠色債券，作為政府及有關(guān)部門，以及實體企業(yè)為符合規(guī)定的綠色項目進(jìn)行融資的工具，成為了我國吸引綠色資金的主要方式之一。2015年年底，中國人民銀行發(fā)布了在銀行間市場發(fā)行綠色金融債券的公告，同時以附件的形式發(fā)布了中國金融學(xué)會綠色金融專業(yè)委員會編制的《綠色債券支持項目目錄（2015年版）》，正式標(biāo)志我國境內(nèi)綠色債券市場的啟動。次年，我國綠債發(fā)行規(guī)模占據(jù)全球發(fā)行規(guī)模的39%，成為全球最大的綠債發(fā)行國，并于2017年、2018年兩年穩(wěn)定維持全球綠色債券市場第二大發(fā)行來源國地位，僅次于美國。債券發(fā)行體量逐年增加，債券透明度逐年提高，發(fā)行主體類型日益多樣化，發(fā)展勢頭良好的中國綠色債券市場吸引了不少投資者的目光，成為國際上最重要的綠色金融市場之一。一方面，考慮到目前環(huán)保知識的普及以及公眾素質(zhì)的普遍提高，企業(yè)在綠色債券市場上融入綠色資金，改善企業(yè)環(huán)境績效的行為，受到了越來越多投資者的認(rèn)可，有利于企業(yè)樹立良好的社會形象，增強聲譽。另一方面，綠色債券相對普通債券較低的融資成本，也有利于公司更好的開展綠色項目建設(shè)，更符合企業(yè)股東財富最大化的財務(wù)管理目標(biāo)。據(jù)此，我國企業(yè)綠色融資行為所帶來的積極作用能否充分傳導(dǎo)至股票市場從而改善公司股票表現(xiàn)，成為本文探索的一個主要問題。分析我國股票市場對上市公司發(fā)行綠色債券事件反應(yīng)的特點與程度，有利于較好的度量市場投資者的綠色投資偏好，并對我國綠色債券市場發(fā)展提出相關(guān)政策建議，進(jìn)一步規(guī)范我國綠色債券市場相關(guān)制度，促進(jìn)我國綠色金融市場健康發(fā)展。文獻(xiàn)綜述由于我國綠色債券市場建立時間較晚，目前國內(nèi)關(guān)于綠色債券的研究不多，研究角度一般為政策驅(qū)動型或案例剖析型，少有研究綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)的相關(guān)文獻(xiàn)，故本文從綠債發(fā)行事件的“綠色”屬性入手，關(guān)注目前環(huán)境事件及公司債公告發(fā)行事件引致股票市場反應(yīng)的相關(guān)研究文獻(xiàn)。2.1環(huán)境事件的股票市場反應(yīng)國內(nèi)關(guān)于環(huán)境事件披露對上市公司股價影響的已有研究存在一定爭議。王遙和李哲媛（2013）以2003-2012年3月期間我國149起環(huán)境事件為研究對象，分析我國上市公司環(huán)境事件的股票市場反映，其實證結(jié)果表明我國股票市場綠色有效性仍顯不足，投資者對上市公司環(huán)境表現(xiàn)并不十分敏感。崔愷媛（2017）從企業(yè)社會責(zé)任報告中環(huán)保信息的披露角度入手，選取2008-2014年A股市場強制披露社會責(zé)任報告的企業(yè)作為樣本，結(jié)合事件研究法及雙重差分法進(jìn)行實證研究，研究發(fā)現(xiàn)股票市場對于企業(yè)環(huán)保信息披露表現(xiàn)出積極反饋，即支持A股市場具有環(huán)境偏好的假設(shè)。方穎和郭俊杰（2019）從各級環(huán)保部門披露環(huán)境處罰信息的角度入手，考察我國資本市場對于企業(yè)負(fù)面環(huán)境信息的反應(yīng)，結(jié)果表明我國金融市場目前無法及時對企業(yè)負(fù)面環(huán)境信息做出反饋，即我國環(huán)境信息披露政策在金融市場途徑上是基本失效的。相比之下，國外關(guān)于環(huán)境事件市場反應(yīng)的研究相對較早，且相關(guān)研究結(jié)論較為一致。Gupta和Goldar（2005）關(guān)于印度大型造紙、汽車和氯堿公司環(huán)境評級對股價影響的實證研究表明，公司股票收益與其對環(huán)境保護(hù)程度呈正相關(guān)關(guān)系。Capelle-Blancard和Laguna（2010）檢驗1990-2005年全球發(fā)生的64起化學(xué)爆炸事件引致的市場反應(yīng)，結(jié)果表明發(fā)生爆炸事件的公司在事件發(fā)生兩日內(nèi)平均股價下跌1.3%。Lundgren和Olsson（2010）對歐洲地區(qū)上市公司環(huán)境事故引致的股票市場反應(yīng)進(jìn)行實證研究，結(jié)果表明由公司環(huán)境事故造成的公司市值損失具有統(tǒng)計意義上的顯著性。Amao（2012）等通過檢驗Newsweek公布美國500強企業(yè)環(huán)境排名造成的股價波動,得出結(jié)論，環(huán)境排名前25%的公司因環(huán)境排名公布獲得了股票正向且顯著的累積異常收益率。2.2上市公司公司債發(fā)行的公告效應(yīng)研究對于上市公司公司債發(fā)行公告效應(yīng)這一問題，考慮到各研究的理論依據(jù)不同，研究對象所處資本市場不同，故而國內(nèi)外學(xué)者的研究結(jié)論也有較大不同。定性研究方面，早在1985年Miller和Rock就從公司現(xiàn)金流角度出發(fā)，指出當(dāng)公司依靠外部融資而非內(nèi)部融資的方式籌集資金時，表明公司現(xiàn)金流吃緊，將對公司股價構(gòu)成利空信號，所以他們認(rèn)為包括發(fā)債在內(nèi)的任何公開融資行為均會對公司股價構(gòu)成負(fù)面沖擊。YokoShirasu(2007)以日本1993年完全放松與公司債券發(fā)行相關(guān)的具有約束力條款的限制為契機，通過研究1993年至1997年日本企業(yè)融資選擇來檢驗實體企業(yè)在銀行借貸與舉債融資二者之間的偏好性，研究結(jié)果表明高質(zhì)量的公司對銀行借貸的依賴性更低，更偏向于用直接融資替代間接融資，而低質(zhì)量公司則相反，故而股票市場會對公開發(fā)行債券的公司股票做出正向積極反饋。定量研究方面，Shyam-Sunder(1991)運用事件研究法，分析美國1980-1984年發(fā)行公司債的297個實體企業(yè)的公告效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)公司債發(fā)行事件對公司股價構(gòu)成-0.11%的負(fù)面沖擊，但并不顯著；Datta.M和Patel(2000)同樣運用事件研究法，考察美國1971-1994年期間首次發(fā)行公司債企業(yè)的股價變動情況，實證結(jié)果表明美國股票市場對上市公司公司債發(fā)行的公告效應(yīng)為負(fù)；Castillo(2004)以1993-2002年期間智利的154起公司債發(fā)行事件作為研究對象，考察智利資本市場能否對上市公司公司債發(fā)行這一信息做出股票價格信息反饋，研究結(jié)果表明在樣本公司公司債發(fā)行的各個事件窗口內(nèi)，股票累積異常收益率均不顯著。相比之下，我國資本市場建立時間相對較晚，國內(nèi)目前針對上市公司發(fā)行公司債產(chǎn)生的股票市場反應(yīng)相關(guān)的研究也相對較少。劉清江和漆鑫（2009）運用事件研究法，以債券發(fā)行日作為事件基準(zhǔn)日，選取2007/6/30至2009/6/30期間發(fā)行債券的上市公司作為樣本，考察我國上市公司發(fā)行公司債對其股票市場表現(xiàn)的影響，研究結(jié)果指出上市公司發(fā)行債券融資對公司股價具有負(fù)公告效應(yīng)，但需指出的是，該項研究樣本并未對企業(yè)債、公司債及中期票據(jù)進(jìn)行有效區(qū)分；付雷鳴，萬迪昉和張雅慧（2010）以發(fā)行公告的公布日期作為事件基準(zhǔn)日，選用2008年8月至2009年8月的發(fā)行公司債的31個樣本公司作為研究對象，考察我國上市公司發(fā)行公司債是否具有公告效應(yīng)。實證結(jié)果表明，我國上市公司發(fā)行公司債會對公司股價構(gòu)成負(fù)面影響，股票累積異常收益率在公告日前后由正轉(zhuǎn)負(fù)；譚躍和梁秀桓（2011）以董事會關(guān)于公司債券的發(fā)行決議日作為事件基準(zhǔn)日，選用2007年至2009年間首次發(fā)行公司債的A股上市公司為樣本，研究結(jié)果表明公告日前[-5,0]及公告日后[0,5]兩個窗口下累積異常收益率分別顯著為正和顯著為負(fù)，即公告日前后股票市場分別有正向反應(yīng)和負(fù)向反應(yīng)。目前國內(nèi)針對上市公司綠色債券發(fā)行公告效應(yīng)的研究較少，且考慮到近年來我國綠債發(fā)行體量龐大，穩(wěn)居全球綠債發(fā)行國前兩名，較為充分的綠色債券樣本積累為進(jìn)行適當(dāng)?shù)牧炕治鎏峁┝藬?shù)據(jù)支撐。鑒于此，本文采取事件研究法，對2016年-2019年國內(nèi)66起上市公司綠債發(fā)行事件所引致的發(fā)行人股票累積超額收益率變化情況進(jìn)行實證研究，并結(jié)合傾向得分匹配模型，通過匹配綠債發(fā)行事件與非綠債發(fā)行事件，進(jìn)一步檢驗我國股票市場的綠色投資偏好以驗證研究思路。最后，本文對累積超額收益率進(jìn)行橫截面回歸分析以剖析綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)的影響因素。研究思路與模型3.1研究思路企業(yè)的環(huán)境績效一定程度上影響著投資者的投資決策，且相較普通公司債發(fā)行，在政策導(dǎo)向性扶持下，上市公司通過發(fā)行綠色債券融資，“綠色通道”債券審核效率更高，融資成本相對更低，更符合企業(yè)股東財富最大化的財務(wù)管理目標(biāo)。故而本文認(rèn)為，上市公司發(fā)行綠色債券，既是提高企業(yè)環(huán)境績效的一種方式，也是企業(yè)積極承擔(dān)社會責(zé)任的一種體現(xiàn)，更是公司股東財富最大化下自我驅(qū)動性的實踐。使用綠色債券為企業(yè)綠色項目建設(shè)融資，一方面可以利用綠債相對普通債券較低的融資成本，方便企業(yè)更好地開展綠色項目建設(shè)工作，為改善企業(yè)環(huán)境績效提供資金支持；另一方面，綠債發(fā)行有助于發(fā)行公司向社會公眾、投資者宣傳其綠色發(fā)展理念，提高企業(yè)聲譽，樹立良好的企業(yè)形象，從而提高企業(yè)的品牌價值。兩方面共同作用將對公司價值產(chǎn)生正向的刺激作用。而在股票市場中，投資者正是通過買賣行為表現(xiàn)出其對公司價值的判斷。若投資者群體具有一定的綠色投資偏好，且綠色債券市場信息披露規(guī)范、及時，則股價對于綠色債券發(fā)行事件應(yīng)有顯著正向反應(yīng)，即異常收益率顯著為正。故本文提出以下假設(shè)：假設(shè)H1：上市公司發(fā)行綠色債券會改善公司股票表現(xiàn)，即產(chǎn)生正向累積超額收益率。據(jù)此，本文采用事件研究法并結(jié)合傾向匹配得分模型，考察上市公司在發(fā)行綠債前后的股票價格波動，從而檢驗以上假設(shè)，并在此基礎(chǔ)上進(jìn)行超額收益率的橫截面回歸分析，進(jìn)一步探索影響綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)的相關(guān)因素。3.2研究方法與模型設(shè)計3.2.1事件研究法（EventStudy）事件研究法集中于探討一定事件的發(fā)生對股票價格（或企業(yè)價值）帶來的沖擊，被廣泛應(yīng)用于金融經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域（袁顯平、柯大鋼，2006）。本文將上市公司發(fā)行綠色債券公告定義為一次事件，將上市公司綠債發(fā)行公告日視為事件日（第0日）。首先，考慮到影響股價的因素繁多，而且距離公告日越久，干擾上市公司股價的相關(guān)因素就越多，故本文僅研究綠債發(fā)行對于股票市場表現(xiàn)的偏短期影響，選取[-10,10]作為窗口期，[-210,-11]作為估計窗，估計期總長度200天。其次，在關(guān)于事件研究法正常收益率度量模型的選擇上，以往的研究多采用市場模型（Konar和Cohen,1997），但近年來也有不少研究表明市場模型在測算我國股票價格波動上可能存在較大的局限性。如陳漢文、陳向民（2002）結(jié)合1990-2000年中國證券交易數(shù)據(jù)，對事件研究法常見的幾種基礎(chǔ)模型進(jìn)行了實證比較，結(jié)果表明對于中國市場交易數(shù)據(jù)，市場模型確有一定的局限性，而均值模型相比之下能夠更有效地達(dá)到探測股票價格事件性表現(xiàn)的作用。王遙、李哲媛（2013）考慮到目前股票收益率數(shù)據(jù)普遍存在的“厚尾”與“波動率聚集”特征，認(rèn)為采用含有GARCH的回歸模型能夠提高檢驗效果。故本文同時采取均值模型、ARMA-GARCH模型分別估計樣本正常收益率，以期得到更為穩(wěn)健的結(jié)論。在均值模型下，R（1）其中，Rit表示第i家公司第t日的對數(shù)收益率，μi為第i在ARMA-GARCH模型下，R（2）其中，p1，q1為ARMA模型的階數(shù)，p2，q2為GARCH模型的階數(shù)。在均值方程部分，引入Rm,t和Rm,t-1即t期和t-1期的市場對數(shù)收益率作為額外回歸因子。ai,t再次，進(jìn)行異常收益率和累積異常收益率的計算。異常收益率即為事件窗口內(nèi)某日的實際收益率與模型估計正常收益率之差，計算方式如下：AR（3）AR（4）其中ARi,t為第i家公司第t日的異常收益率，Ri,t為該公司當(dāng)日的實際對數(shù)收益率，Ri,t為由模型估算的正常收益率。ARt為第累積異常收益率為事件窗口期內(nèi)單日異常收益率的簡單加總，計算方式如下：CAR（5）CAR（6）其中，CARi[t1,t2]表示第i家公司在[t最后，在對異常收益率進(jìn)行顯著性檢驗環(huán)節(jié)中，由于相對較為有限的綠債樣本數(shù)據(jù)可能難以滿足t檢驗樣本正態(tài)性分布的假設(shè)，為提高檢驗的穩(wěn)健性，本文以t檢驗為基礎(chǔ)，并采用Wilcoxon符號秩檢驗加以輔助檢驗。即累積異常收益率在t檢驗與Wilcoxon符號秩檢驗下同時顯著不為零時，方認(rèn)為綠債發(fā)行事件的公告效應(yīng)顯著。3.2.2傾向得分匹配法（PSM）事件研究法能夠較好的估計事件窗口期的股票異常收益率，但單純運用事件研究法進(jìn)行分析，難以判定引致該異常收益率的真正來源，即綠債發(fā)行事件引致的股票市場反應(yīng)可能是由股票市場的綠色投資偏好決定，也可能是由公司本身的債券融資行為決定，而事件研究法難以對二者的作用進(jìn)行有效區(qū)分。故本文采用傾向得分匹配法，通過合理匹配對照組非綠色債券發(fā)行事件與實驗組綠色債券發(fā)行事件，計算綠色債券發(fā)行的“參與者平均處理效應(yīng)”，以及相對累積異常收益率并檢驗其顯著性，以此衡量綠債發(fā)行方股票市場的“毛收益”，度量我國股票市場的綠色投資偏好，從而進(jìn)一步剖析綠債發(fā)行事件異常超額收益率的真正來源。傾向得分匹配法是一種統(tǒng)計學(xué)方法，最早由PaulRosenbaum和DonaldRubin于1983年提出，在經(jīng)濟(jì)學(xué)中被廣泛應(yīng)用于評估項目或政策實施后的“處理效應(yīng)”，其提出“反事實”概念，通過有效匹配實驗組與對照組樣本，為處理效應(yīng)的評估提供了“準(zhǔn)自然實驗”的研究場景。傾向得分匹配法通過實驗組與對照組樣本匹配從而判定干預(yù)效應(yīng)的思路同樣適用于本文對綠債發(fā)行事件異常收益率來源的區(qū)分，據(jù)此，本文傾向得分匹配法的設(shè)計如下：首先，通過閱讀相關(guān)文獻(xiàn)以及《綠色債券發(fā)行指引》等政策性文件，本文從債券自身屬性以及債券發(fā)行方屬性兩方面刻畫債券發(fā)行事件，確定有以下協(xié)變量：債券期限、債券規(guī)模、債券利率、公司所屬行業(yè)、公司市值、PE等。其次，本文選擇常用的Logit模型作為本次傾向得分計算模型，并依據(jù)傾向得分進(jìn)行實驗組與對照組樣本的匹配。本文采取1:1最近鄰匹配法進(jìn)行匹配，即對于實驗組中的某綠債發(fā)行事件，選擇與其傾向得分最接近的1個對照組非綠債發(fā)行事件樣本進(jìn)行匹配，匹配原則可表示為：Ci=min?|Pi其中，Pi，P再次，本文對于模型匹配結(jié)果進(jìn)行共同支撐假設(shè)和平衡性假設(shè)的檢驗，以判斷匹配后的實驗組和對照組樣本在各協(xié)變量取值上是否存在顯著差異。最后，本文利用“參與者平均處理效應(yīng)”（AverageTreatmentEffectontheTreated）這一指標(biāo)來初步刻畫綠債發(fā)行在股票市場的“毛收益”，以檢驗ATT的顯著性來評估綠色債券的“綠色”因子是否構(gòu)成股票市場實質(zhì)性的利好因素。ATT的具體計算可表示為：ATT=E(R1,i-R其中，Di=1表示樣本i屬于實驗組樣本，R1,i此外，通過PSM匹配出對照組樣本后，本文對兩組樣本分別計算累積異常收益率，并通過做差運算得到相對累積異常收益率，針對相對CAR進(jìn)行顯著性檢驗，從而進(jìn)一步檢驗“綠色”因子是否構(gòu)成股票市場的邊際改善效力。相對累積異常收益率的具體計算可表示為：Re_ARt=AR1,tRe_CARt1,t其中，Re_ARt表示第t日的相對單日異常收益率，AR1,t表示實驗組樣本第t日的單日異常收益率，AR0,t表示對照組樣本第t日的單日異常收益率，同理Re_CAR[t1,t2]表示[實證分析4.1樣本選取與數(shù)據(jù)描述本文選取2016年-2019年期間公告發(fā)行且發(fā)行人為滬深A(yù)股上市公司的綠債發(fā)行事件作為實驗組樣本，并將同一時間段內(nèi)發(fā)行方為滬深A(yù)股上市公司的公司債發(fā)行事件作為對照組樣本池，供匹配實驗組樣本?？紤]到金融行業(yè)公司與實體行業(yè)企業(yè)相比，經(jīng)營業(yè)務(wù)范圍存在較大不同，行業(yè)區(qū)別較大，指標(biāo)的可比性失效，故將發(fā)行方為金融行業(yè)公司的綠債發(fā)行事件剔除。此外，為了避免企業(yè)發(fā)生的其他重大事件對公司股價造成干擾，本文還對以下4種情形進(jìn)行樣本剔除：（1）事件發(fā)生日前后7個交易日內(nèi)發(fā)行人公司發(fā)生并購重組、業(yè)績預(yù)告、違規(guī)行為、停牌等重大事件的債券發(fā)行事件。（2）發(fā)行人公司上市至事件發(fā)生日不足一年的債券發(fā)行事件。（3）境外債券發(fā)行事件。（4）可轉(zhuǎn)換債券發(fā)行事件。表4-1實驗組樣本分布特征項目數(shù)量百分比項目數(shù)量百分比A.行業(yè)分布采礦業(yè)33.03批發(fā)和零售業(yè)23.03電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)1725.76建筑業(yè)34.55水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)57.58制造業(yè)3756.06B.地域分布北京812.12江蘇省812.12新疆維吾爾自治區(qū)57.58山東省913.64廣東省1827.27四川省46.06河北省69.09甘肅省11.52河南省11.52浙江省34.52湖北省23.03重慶11.52C.評級分布A+11.69AA+1016.95AA1016.95AAA3864.41D.債券期限<=2年46.06<=5年3451.52<=3年2131.827年23.03<=4年34.5510年46.06E.募集資金用途清潔能源2022.47補充運營資金2123.6生態(tài)保護(hù)和適應(yīng)氣候變化22.25償還綠色產(chǎn)業(yè)項目貸款77.87污染防治1415.73節(jié)能1213.48資源節(jié)約與循環(huán)利用55.62清潔交通88.99F.是否進(jìn)行第三方綠色認(rèn)證認(rèn)證3553.03未認(rèn)證3146.97在對Wind數(shù)據(jù)庫中債券信息進(jìn)行篩選后，共獲得綠色債券發(fā)行事件66起。從綠債發(fā)行人所處行業(yè)分布來看，制造業(yè)是我國發(fā)行綠色債券上市公司的最主要行業(yè)，其次，電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)領(lǐng)域企業(yè)在綠債市場也占據(jù)一定地位；從綠債發(fā)行公司的地域分布來看，不同地區(qū)綠色融資需求不同，北京、廣東、江蘇地區(qū)綠色債券發(fā)行量顯著高于其他地區(qū)，表明這些地區(qū)的綠色金融發(fā)展更為突出；從綠債發(fā)行債券的評級分布來看，近年來綠債市場相繼出現(xiàn)了一些較低評級綠債，如本文樣本集內(nèi)包含一只A+評級綠債，但整體而言綠債評級仍以AAA為主；從現(xiàn)發(fā)行的綠債期限觀察，我國國內(nèi)綠債多為低于5年的短期債券，較少有長期綠債券的發(fā)行；本文根據(jù)中國金融學(xué)會綠色金融專業(yè)委員會在2015年編制的《綠色債券支持項目目錄》，將綠債募集資金用途分為6大類別，并將樣本統(tǒng)計中出現(xiàn)的償還綠色項目貸款以及補充營運資金兩大用途也作為兩大分類。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)，非金融企業(yè)綠色債券募集資金用途主要集中在清潔能源、污染防治和節(jié)能領(lǐng)域（補充營運資金為綠債發(fā)行的非主要融資目的）等一級分類項目；從綠色債券是否實施第三方綠色認(rèn)證的角度統(tǒng)計，目前我國上市公司發(fā)行綠債實施第三方認(rèn)證的僅過半，仍有較大一部分企業(yè)并未規(guī)范綠債發(fā)行相關(guān)流程，綠債相關(guān)信息披露透明度存在較大提高空間。4.2實證結(jié)果與分析4.2.1綠債與非綠債發(fā)行事件的傾向得分匹配通過閱讀文獻(xiàn)以及《綠色債券發(fā)行指引》等相關(guān)政策性文件，本文從債券本身屬性以及債券發(fā)行公司屬性兩方面入手，共選取有11個協(xié)變量，具體變量說明如表4-2所示。其中，考慮到綠色債券的發(fā)行與公司所屬行業(yè)關(guān)系緊密，本文依據(jù)證監(jiān)會行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)分別設(shè)有發(fā)行綠債占比最多的“制造業(yè)”，“電力、熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)”（以下簡稱電熱行業(yè)），“水利、環(huán)境和公共設(shè)施管理業(yè)”（以下簡稱水利業(yè)）及“建筑業(yè)”四大門類行業(yè)變量。針對傾向得分的具體匹配環(huán)節(jié)，本文采取1:1最小近鄰匹配方法，即對于每一個實驗組樣本，都匹配有與其傾向得分最為接近的一個對照組樣本。表4-2協(xié)變量定義及說明協(xié)變量含義計算方法Scale債券發(fā)行規(guī)模債券發(fā)行總額（以億元為單位）對數(shù)Credit債券信用評級債券發(fā)行時的信用評級Rate債券票面利率債券票面利率以%為單位Manufacturing公司是否屬制造業(yè)虛擬變量，若公司所屬行業(yè)為制造業(yè)，則為1，否則為0Electricity公司是否屬電熱行業(yè)虛擬變量，若公司所屬行業(yè)為電熱行業(yè)，則為1，否則為0Building公司是否屬建筑業(yè)虛擬變量，若公司所屬行業(yè)為建筑業(yè)，則為1，否則為0Hydraulics公司是否屬水利業(yè)虛擬變量，若公司所屬行業(yè)為水利業(yè)，則為1，否則為0PE市盈率事件發(fā)生日所在年份發(fā)行公司的市盈率Market總市值事件發(fā)生日所在年份發(fā)行公司的總市值Beita貝塔系數(shù)事件發(fā)生日前一百周公司股票貝塔值GR_in營業(yè)收入同比增長率事件發(fā)生日所在年份發(fā)行公司的同比營業(yè)收入增長率本文對傾向匹配結(jié)果分別進(jìn)行了共同支撐假設(shè)和匹配平衡性假設(shè)的檢驗。由圖4-1可知經(jīng)配對后的樣本間傾向得分值分布情況基本無差別，密度曲線有較大范圍的重合；平衡性假設(shè)檢驗表明（表4-3所示），匹配后協(xié)變量t值均不顯著，表明配對樣本間各協(xié)變量取值均無顯著區(qū)別，通過平衡性假設(shè)檢驗。圖4-1 實驗組對照組樣本傾向得分分布圖表4-3平衡性假設(shè)檢驗協(xié)變量狀態(tài)均值標(biāo)準(zhǔn)化差距t值回歸系數(shù)綠債發(fā)行組非綠債發(fā)行組Scale匹配前7.887410.727-35.4-2.43**-0.0743***匹配后7.88747.68392.50.21(-0.0247)Credit匹配前1312.24516.21.270.0392匹配后1313.515-11.1-0.72(0.0368)Rate匹配前4.89235.8135-61.2-5.22***-0.4709***匹配后4.89234.88410.50.03(0.0962)Manufacturing匹配前0.560610.3807236.52.95***2.4197***匹配后0.560610.4242427.71.57(0.5368)Electricity匹配前0.257580.0614555.36.23***3.3004***匹配后0.257580.33333-21.3-0.95(0.5851)Building匹配前0.045450.0433710.082.0937***匹配后0.045450.0454500(0.7812)Hydrauilcs匹配前0.075760.0132530.54.03***3.7347***匹配后0.075760.0757600(0.7276)PE匹配前29.52563.101-5.5-0.32-0.0001匹配后29.52536.988-1.2-0.82(0.0004)Market匹配前332.34268.54003匹配后332.34248.11211.12(0.0002)Beita匹配前1.09771.1309-10-0.660.3279匹配后1.09771.1056-2.4-0.15(0.3482)GR_in匹配前30.67523.3815.71.030.0031**匹配后30.67550.625-42.9-0.78(0.0014)樣本數(shù)6666鑒于本文的事件窗口期為[-10,10]，故計算有該窗口期內(nèi)的參與者平均處理效應(yīng)ATT并檢驗其顯著性。如表4-4所示，不同子窗口下實驗組處理效應(yīng)均為正，且公告日當(dāng)天處理效應(yīng)為0.88%，顯著為正，“綠色”因子對于發(fā)行方公告日當(dāng)天股票市場表現(xiàn)存在一定邊際改善的效力。此外，[-10,0]、[-10,1]、[-10,2]、[-1,1]、[-2,2]五個子窗口在計算下處理效應(yīng)也顯著為正，表明該邊際改善的效力存在較短的延續(xù)期。表4-4不同子窗口下參與者處理效應(yīng)ATT統(tǒng)計及顯著性檢驗*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著大于零，下同。時間實驗組收益率對照組收益率ATTT值00.0023-0.00650.00882**[-10,-9]-0.0011-0.00670.00560.98[-10,-8]-0.0009-0.01610.01521.9*[-10,-7]-0.0032-0.01910.01591.71[-10,-6]0.0015-0.01420.01581.65[-10,-5]-0.0006-0.0150.01441.27[-10,-4]0.0062-0.01480.02111.71[-10,-3]0.0089-0.01210.02111.46[-10,-2]0.0042-0.01470.01891.24[-10,-1]0.0014-0.02150.02291.35[-10,0]0.0036-0.0280.03171.86*[-10,1]0.002-0.040.0422**[-10,2]0.0017-0.04480.04652.03**[-10,3]0.0018-0.04240.04421.75[-10,4]0.0032-0.043-0.0431.69[-10,5]0.0006-0.04150.04211.63[-10,6]-0.0002-0.03450.03441.42[-10,7]0.0036-0.03080.03441.48[-10,8]0.0035-0.02640.02981.3[-10,9]0.0011-0.03450.03561.51[-10,10]0.0003-0.03560.03591.61[-1,1]-0.0023-0.02530.0232.1**[-2,2]-0.0073-0.03270.02551.85*[-3,3]-0.0044-0.02760.02321.32[-7,7]0.0045-0.01470.01920.984.2.2綠債發(fā)行事件的市場反應(yīng)上市公司綠債發(fā)行事件及其對照組非綠債發(fā)行事件的窗口期累積異常收益率CAR統(tǒng)計與檢驗結(jié)果如表4-5所示。不難看出在2種正常收益率度量模型下，實驗組樣本于公告日當(dāng)天的異常收益率均在0.4%左右并保持5%水平的顯著性，即說明市場能夠在綠債發(fā)行日當(dāng)天立即做出積極反應(yīng)，且整體市場反應(yīng)顯著。此外，實驗組累積異常盡管在公告日后10個交易日內(nèi)有小幅波動，但整體依舊趨勢向上，且維持正向的顯著性，表明綠債發(fā)行的正向公告效應(yīng)有一定的延續(xù)性。相反，對照組樣本于公告日當(dāng)天的異常收益率均在-0.6%左右并保持10%水平的顯著性，并于[-10,1]、[-10,2]子窗口下繼續(xù)維持顯著的負(fù)向公告效應(yīng)。表4-52016-2019年綠債發(fā)行事件與非綠債發(fā)行事件CAR統(tǒng)計情況及顯著性檢驗表中顯著性標(biāo)注方式為：同時對事件窗口的CAR做t檢驗和Wilcoxon符號秩檢驗，并將二者檢驗的顯著性取最小值確認(rèn)為最終的顯著性水平，以保證穩(wěn)健性日期均值模型ARMA-GARCH模型實驗組對照組相對CAR實驗組對照組相對CAR00.0036**-0.0069*0.0105***0.004**-0.0057*0.0097***[-10,-9]-0.0003-0.00720.0069-0.0016-0.00680.0052[-10,-8]0.0003-0.0171***0.0174***-0.0013-0.0149**0.0136**[-10,-7]-0.001-0.0199**0.0189**-0.0025-0.0164**0.0139[-10,-6]0.0043-0.01490.0192**0.0025-0.01030.0128[-10,-5]0.0034-0.01720.0206**0.0019-0.01240.0143[-10,-4]0.0102-0.01770.0279***0.0085-0.01370.0222**[-10,-3]0.0149*-0.01460.0295*0.0133**-0.01050.0238*[-10,-2]0.0116-0.01720.0288**0.0106*-0.01350.0241*[-10,-1]0.0093-0.02380.03310.008-0.02030.0283[-10,0]0.0129*-0.0306*0.0435**0.012**-0.0259*0.0379**[-10,1]0.012*-0.0419**0.0539**0.0112*-0.0371*0.0483**[-10,2]0.0119*-0.0467**0.0586**0.0115**-0.0417*0.0532**[-10,3]0.0127*-0.0440.0567**0.0117**-0.03840.0501**[-10,4]0.0146*-0.04560.0602*0.0134**-0.03770.0511[-10,5]0.0133**-0.04460.0579*0.0124**-0.03580.0482[-10,6]0.0126**-0.03720.04980.0126**-0.02680.0394[-10,7]0.0168**-0.03470.05150.0176**-0.02310.0407[-10,8]0.0168*-0.03040.04720.0186**-0.01770.0363[-10,9]0.0152*-0.03920.05440.017**-0.02520.0422[-10,10]0.0148*-0.03990.05470.0163**-0.02530.0416為進(jìn)一步考察實驗組與對照組累積異常收益率是否具有顯著差異，本文選擇對相對CAR進(jìn)行顯著性檢驗，可以從表4-5中看出，在2種正常收益率度量模型下，公告日當(dāng)天相對AR均在1%左右并保持1%的顯著性，由此可推測“綠色”因子在公告日當(dāng)天的確表現(xiàn)出顯著的股票市場邊際改善效力。此外，在[-10,0]、[-10,1]、[-10,2]、[-10,3]連續(xù)的4個子窗口期內(nèi)，相對CAR均顯著為正，表明在公告日后的3個交易日內(nèi)，“綠色”因子的邊際改善效力仍對股票收益率有一定正向影響。圖4-2均值模型下CAR時間序列圖4-3ARMA-GARCH模型下CAR時間序列從圖4-2及圖4-3中亦可看出，在[-10,10]窗口期內(nèi)，實驗組累積異常收益率在波動和調(diào)整下整體趨勢向上，均值模型下CAR變化區(qū)間為[-0.1%，1.68%]，ARMA-GARCH模型下CAR變化區(qū)間為[-0.25%，1.86%]。在2種正常收益率度量模型下，實驗組CAR從[-10,-3]開始有明顯抬升，且[-10,-3]子窗口下CAR顯著為正，在ARMA-GARCH模型下[-10,-2]窗口仍保持正向顯著性，推測綠債發(fā)行的公告效應(yīng)產(chǎn)生之前有信息泄露的可能。實驗組CAR于公告日當(dāng)天同樣增長明顯且顯著，說明股票市場對于上市公司發(fā)行綠債行為反應(yīng)較為靈敏，正向公告效應(yīng)顯著。此外，對比實驗組與對照組不難發(fā)現(xiàn)，盡管綠債發(fā)行事件本身的絕對CAR峰值不超過2%（均值模型下1.68%，ARMA-GARCH模型下1.86%），但考慮對照組公司債發(fā)行下負(fù)向的公告效應(yīng)，相對CAR峰值可達(dá)到約6%（均值模型下6.02%，ARMA-GARCH模型下5.32%），且該峰值均正向顯著，表明“綠色”因子對發(fā)行方股票收益率存在較強的邊際改善效力。綜上，由于2種模型下實驗組在多個子窗口下CAR均顯著為正，假設(shè)H1，即在綠色債券發(fā)行事件窗口內(nèi)CAR[t1,4.2.3我國綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)影響因素的回歸分析為探究綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)的影響因素，本文將公告日當(dāng)天的異常收益率AR0作為被解釋變量。對于解釋變量的選取，本文參考付雷鳴，萬迪昉和張雅慧（2010）在探究公司債發(fā)行公告效應(yīng)影響因素的橫截面回歸中部分相關(guān)變量的設(shè)定，選取債券期限、公司年齡、市值賬面價值比、信用評級、固定資產(chǎn)比率、資產(chǎn)負(fù)債率、債券相對發(fā)行規(guī)模及公司規(guī)模，此外考慮到綠色債券募集資金用途的特殊性，本文補充加入有綠色債券是否實施第三方認(rèn)證。在研究中，本文將債券期限作為控制變量，據(jù)此，本文構(gòu)建有如下模型進(jìn)行分析（具體變量說明如表4-6所示AR（11）表4-6相關(guān)變量說明變量名含義計算方法AR單日異常收益率公告日當(dāng)天的異常收益率（均值模型計算得出）Maturity債券期限債券的存續(xù)期Age公司年齡公告日年份-公司上市年份+1Credit信用評級虛擬變量，若債券發(fā)行時評級高于AA,則計為1，否則0MB市值/賬面價值公告日上一會計年度市值/公告日上一會計年度期末賬面總資產(chǎn)FixedR固定資產(chǎn)比率公告日上一會計年度固定資產(chǎn)賬面價值/公告日上一會計年度總資產(chǎn)賬面價值DebtR資產(chǎn)負(fù)債率公告日上一會計年度的資產(chǎn)負(fù)債率Size相對發(fā)行規(guī)模債券發(fā)行規(guī)模/公告日上一會計年度期末賬面總資產(chǎn)Certification第三方綠色認(rèn)證虛擬變量，若債券實施認(rèn)證，則計為1，否則0Assets公司規(guī)模公告日上一會計年度期末賬面資產(chǎn)取對數(shù)根據(jù)回歸結(jié)果（如表4-7所示），除模型1外，債券期限(Maturity)在模型2-7下都表現(xiàn)出與公告日當(dāng)天異常收益率顯著的負(fù)相關(guān)性，表明市場對于短期綠色債券的發(fā)行呈更積極的反應(yīng)，公告效應(yīng)更強。推測原因可能為，短期綠色債券一般發(fā)行票面利率較低，融資優(yōu)勢更明顯，且發(fā)行短期綠色債券表明公司目前現(xiàn)金流較為穩(wěn)定，有充足的還款能力；本文用市值/賬面價值(MB)這一指標(biāo)來衡量公司的成長性，在模型3下，市值/賬面價值對股票異常收益率有正向且顯著影響，市場對于高成長性公司發(fā)行綠債行為表現(xiàn)出更高的正向預(yù)期；此外，在模型7下，綠色債券發(fā)行是否實施第三方綠色認(rèn)證（Certification）與股票異常收益率成顯著正相關(guān)關(guān)系。本文推測，由于投資者普遍缺少環(huán)境方面的專業(yè)知識，很難對債券的綠色資質(zhì)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，且在目前的政策規(guī)定下第三方綠色認(rèn)證并不是強制性要求，故而獨立的第三方認(rèn)證具有增強綠債信息披露透明度，增強綠債發(fā)行公信力等優(yōu)勢，能夠為公司股票市場表現(xiàn)帶來邊際改善。除上述三個解釋變量外，其他解釋變量在回歸下均未表現(xiàn)出顯著性，本文認(rèn)為原因可能有：公司年齡(Age)在模型1下表現(xiàn)為與公告日當(dāng)天異常收益率不顯著的負(fù)相關(guān)性，本文認(rèn)為主要是由于我國綠色債券市場成立時間相對較晚，實驗組樣本中綠色債券發(fā)行的年份過于集中（僅2018，2019兩年綠債發(fā)行占全樣本的71.21%），且大部分綠債發(fā)行企業(yè)成立時間相近，故而公司年齡的差異不大，對股票異常收益率不構(gòu)成顯著影響；債券信用評級(Credit)在模型2下回歸系數(shù)為正但不顯著，本文認(rèn)為可能由于綠色債券信用評級普遍較高，AAA及AA+樣本占全樣本的81.36%，缺乏對事件研究法下不同累積異常收益率的解釋力。此外，付雷鳴（2010）研究發(fā)現(xiàn)，在我國信用評級制度仍待規(guī)范完善的情況下，債券信用評級對股票的價格波動不會構(gòu)成顯著的影響。表4-7綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)影響因素的橫截面回歸分析結(jié)果模型1模型2模型3模型4模型5模型6模型7模型8Maturity-0.0017-0.0025**-0.0020*-0.0022*-0.0023**-0.0024**-0.0020*-0.0025**0.00120.00110.00110.00110.00110.00110.00120.0011Age-0.00040.0003Credit0.00240.0042MB0.0077*0.0044FixedR0.00560.0127DebtR0.00030.0002Size-0.10490.1056Certification0.003*0.0012Assets0.00140.0021cons0.01710.013164**0.00810.014969**-0.00330.016613***0.0110.00680.00570.00540.00670.00570.01420.00580.00680.012AdjustedR20.06380.04410.0680.0420.0640.05380.04630.0456Fvalue3.214**2.497*3.372**2.425*3.223**2.848*2.579*2.551*結(jié)論與政策建議5.1研究結(jié)論本文以2016-2019年四年期間我國66起上市公司綠色債券發(fā)行事件為研究對象，運用事件研究法并結(jié)合傾向得分匹配法，對我國上市公司綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)特點及程度進(jìn)行分析，并采用橫截面回歸法進(jìn)一步探討綠債發(fā)行事件市場反應(yīng)的影響因素。研究表明：（1）我國股票市場確實存在一定的綠色投資偏好（見表4-4及表4-5），通過“參與者平均處理效應(yīng)”及相對CAR的計算及檢驗，表明“綠色”因子對公司股票市場表現(xiàn)確實有邊際改善效力。（2）股票市場能夠于公告日當(dāng)天及時對上市公司發(fā)行綠色債券事件作出積極反應(yīng)，股票累積異常收益率CAR在[-10,10]窗口下顯著為正，表明綠債發(fā)行的正向公告效應(yīng)可在相對較長的窗口期內(nèi)維持。此外，盡管綠債發(fā)行的絕對CAR峰值不超過2%，但考慮對照組公司債發(fā)行下負(fù)向的公告效應(yīng)，相對CAR峰值可達(dá)到約6%，且該峰值均正向顯著，表明“綠色”因子對發(fā)行方股票收益率存在較強的邊際改善效力。（3）在對綠債發(fā)行事件公告效應(yīng)的影響因素探究中，回歸結(jié)果表明，市場往往對于“發(fā)行方高成長性”，“債券期限短”，“債券發(fā)行實施第三方綠色認(rèn)證”這三個特征表現(xiàn)出更積極的正向反應(yīng)，而公司年齡、債券信用評級、固定資產(chǎn)比率等指標(biāo)在回歸中并未構(gòu)成與股票異常收益率顯著的相關(guān)關(guān)系。5.2政策建議（1）進(jìn)一步完善我國綠債發(fā)行的信息披露機制，嚴(yán)防“漂綠”行為對綠債市場造成負(fù)面沖擊。近年來，我國居民環(huán)保意識普遍提高，市場綠色投資理念逐漸形成，但也給一些“漂綠”行為以可乘之機。鑒于我國綠色債券市場成立較晚，惡性“漂綠”行為易對綠債市場產(chǎn)生較為嚴(yán)重的破壞性打擊，故監(jiān)管層應(yīng)對綠債信息披露的完整性、真實性和有效性做出進(jìn)一步督查，將信息披露相關(guān)工作的每一環(huán)節(jié)具體落實到相應(yīng)負(fù)責(zé)部門，有利于我國綠色債券市場健康持續(xù)發(fā)展。（2）積極培育本土第三方綠色認(rèn)證機構(gòu)，促進(jìn)第三方認(rèn)證市場有序競爭。橫截面回歸結(jié)果顯示，綠色債券發(fā)行實施第三方綠色認(rèn)證有助于獲得更積極的市場反應(yīng)。然而我國第三方綠色認(rèn)證市場開始較晚，目前國內(nèi)市場上如安永、畢馬威、DNVGL集團(tuán)、商道融綠等具備綠債認(rèn)證經(jīng)驗的會計師事務(wù)所和國際認(rèn)證機構(gòu)占據(jù)較大份額，本土第三方綠債認(rèn)證機構(gòu)稍顯單薄，主要為學(xué)術(shù)機構(gòu)及一些環(huán)境工程領(lǐng)域的咨詢機構(gòu)，如中央財經(jīng)大學(xué)氣候與能源金融研究中心、中節(jié)能咨詢有限公司。故大力培育專業(yè)化、國際化的本土第三方綠色認(rèn)證機構(gòu)，有助于進(jìn)一步助力綠債市場發(fā)展，同時也有利于引導(dǎo)我國第三方綠色認(rèn)證市場有序競爭，健康發(fā)展。（3）積極引導(dǎo)實體企業(yè)發(fā)行綠色債券，切實降低綠債發(fā)行成本，建立參與主體多樣化的綠色債券市場?？紤]到目前我國非金融機構(gòu)綠債融資成本普遍高于金融機構(gòu)綠債融資成本，且綠債發(fā)行經(jīng)驗相對較少，非金融機構(gòu)參與綠債發(fā)行的激勵性不夠充分，為綠色項目融入資金的任務(wù)更多的交由金融業(yè)完成。本文認(rèn)為給予發(fā)行企業(yè)一定的政策支持，切實降低企業(yè)的綠債發(fā)行成本，提高綠債發(fā)行的吸引力，是調(diào)動實體企業(yè)參與綠債發(fā)行積極性的關(guān)鍵所在。從國外綠色債券的實踐經(jīng)驗看，財稅優(yōu)惠是各國普遍采取的措施，具體政策包括降稅、價格補貼、貼息、綠色公共采購等。近年來我國也在相關(guān)政策制定方面做出了不少嘗試，但政策落實方面還存在一定困難。故確保實質(zhì)性優(yōu)惠政策的真正落地，對于豐富我國綠色債券一級市場參與主體的多樣性具有重要作用，同時也能進(jìn)一步推動社會資本向綠色產(chǎn)業(yè)聚集，提高整個社會的環(huán)境效益。參考文獻(xiàn)[1]陳漢文,陳向民.證券價格的事件性反應(yīng)——方法、背景和基于中國證券市場的應(yīng)用[J].經(jīng)濟(jì)研究,2002,(01):40-47+95.[2]崔愷媛.上市企業(yè)環(huán)保信息披露與股票投資者社會環(huán)境偏好[J].中國人口·資源與環(huán)境,2017,27(04):136-143.[3]方穎,郭俊杰.中國環(huán)境信息披露政策是否有效:基于資本市場反應(yīng)的研究[J].經(jīng)濟(jì)研究,2018,53(10):158-174.[4]付雷鳴,萬迪昉,張雅慧.中國上市公司公司債發(fā)行公告效應(yīng)的實證研究[J].金融研究,2010,(03):130-143.[5]劉清江,漆鑫.上市公司發(fā)行公司債券對股價影響的研究[J].中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報,2009,(09):28-33.[6]喬海曙,龍靚.我國資本市場對SRI反應(yīng)的實證研究[J].金融研究，2010，(07)：131-143.[7]譚躍,梁秀桓.中國公司債發(fā)行的公告效應(yīng)研究[J].財會通訊,2011,(09):119-121.[8]王遙,李哲媛.我國股票市場的綠色有效性——基于2003-2012年環(huán)境事件市場反應(yīng)的實證分析[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì),2013,(02):37-48.[9]袁顯平,柯大鋼.事件研究方法及其在金融經(jīng)濟(jì)研究中的應(yīng)用[J].統(tǒng)計研究,2006,(10):31-35.[10]AugustoCastillo.Theannouncement