违约风险传染对中资美元债发行定价的影响

摘" 要：在中资美元债市场违约风险持续暴露的背景下，以2010—2022年的中资美元债为研究样本，考察同行业违约情况对中资美元债发行利差的影响。结果显示，债券发行前一年同行业每发生一次违约，则中资美元债发行利差会上升约4个BP；违约未偿金额每上升1亿美元，则中资美元债发行利差会上升约1个BP。影响机制方面，同行业违约情况主要通过提高同行业其他企业的违约风险，从而增加中资美元债发行利差。分样本回归证明，对于原本违约风险更高的企业，比如非国有、非投资级以及无担保的债券，违约风险传染的效应更为显著，同行业违约情况对债券融资成本的影响更大。研究结论不仅丰富了违约风险传染的境外研究视角，也为境内监管部门把握外债风险情况提供了政策启示。

关键词：违约风险传染；中资美元债；发行定价

作者简介：吴雄剑，上海社会科学院世界经济研究所助理研究员，主要从事国际金融、债券市场研究；庞元晨，安徽大学经济学院讲师，主要从事债券市场与ESG研究；李圣羽，苏州国际发展集团有限公司高级经济师，主要从事金融监管研究。

中图分类号：F832.7 ""文献标识码：A ""文章编号：1001-4403（2024）03-0138-13

DOI：10.19563/j.cnki.sdzs.2024.03.013

一、引言

近年来，受疫情、国际宏观政策变动以及企业自身业绩下滑等诸多因素的影响，中资美元债市场的风险逐步暴露。2021年，华夏幸福、当代置业等企业接连步入美元债违约的阵营，引起境内监管部门的高度关注，同年10月，国家发展改革委与国家外汇管理局召开企业外债座谈会，提出要不断优化企业外债结构，做好境外债券的本息兑付，完善企业外债管理，促进中资企业离岸债券市场长期稳定发展。截至2022年6月底，中资美元债市场共违约159只债券，未偿金额合计456亿美元，主要表现出两大特点：一是违约发生时期以2021年和2022年为主，从2021年初到2022年6月底，共违约86只、296亿元，占整个市场的违约比重为65%；二是违约集中在房地产行业和非国有企业，房地产行业债券占比达60.8%，非国企债券占比达98.6%。

中资美元债市场违约事件的接连发生，造成整个市场中资美元债发行规模的快速下滑，直接影响着市场融资功能的发挥。2021年中资美元债全年发行规模约1 977亿元，同比下降11%，其中，房地产行业融资降幅更大，同比下降33%。违约事件在影响发行规模之外，是否对发行利率等其他方面造成衍生影响值得关注。已有研究证明了境内债券市场的违约风险传染机制①" ①郭超：《债券市场信用风险传染模型研究》，《投资研究》2016年第6期，第120页；周芮帆、庞念伟：《我国信用债风险的跨区域传染及驱动机制——基于复杂网络技术的分析》，《上海金融》2022年第4期，第2页。，研究表明违约事件对评级机构②" ②黄小琳、朱松、陈关亭：《债券违约对涉事信用评级机构的影响——基于中国信用债市场违约事件的分析》，《金融研究》2017年第3期，第130页。、债券流动性③" ③焦健、张雪莹：《债券违约对流动性影响的传染效应研究》，《证券市场导报》2021年第1期，第44页。、盈余管理④" ④宁博、潘越、陈秋平等：《信用风险传染与企业盈余管理：基于信用债违约的视角》，《会计研究》2020年第3期，第66页。、一二级市场的风险溢价⑤" ⑤张春强、鲍群、盛明泉：《公司债券违约的信用风险传染效应研究——来自同行业公司发债定价的经验证据》，《经济管理》2019年第1期，第174页；王宏博：《违约事件影响信用债风险溢价吗？——来自交易所债券市场的证据》，《投资研究》2020年第1期，第134页。等方面均会产生负面影响，但目前鲜有学者结合中资美元债市场的发展现状和违约情况，予以针对性实证研究分析。中资美元债违约事件的持续发酵是否会“传染”其他企业？影响其他企业的发行利率？这些问题关系到中资企业的融资成本和违约风险，更关系到中资美元债市场的功能发挥。

因此，本文以2010—2022年6月底的中资美元债为研究样本，考察违约风险传染对中资美元债发行定价的影响。结果显示，债券发行前一年同行业每发生一次违约，则债券发行利差会上升约4个BP；违约未偿金额每上升1亿美元，则债券发行利差会上升约1个BP。影响机制方面，同行业违约情况主要通过提高同行业其他企业的违约风险，从而影响企业的债券融资成本；分样本回归同样证明，本身违约风险更高的企业（非国有企业、非投资级以及无担保的情况下），同行业违约情况对债券融资成本的影响更大。进一步扩展研究显示，同行业违约的传染效应在周期性行业以及经济强省区域中的影响效果更大。实证结果在通过替换解释变量、改变风险传染的时间窗口等稳健性检验后，结果依旧稳健。

本文的边际贡献在于：第一，提供了违约风险传染的境外研究视角。相关学者关于违约风险传染的研究主要从行业角度、区域角度⑥" ⑥王叙果、沈红波、钟霖佳：《政府隐性担保、债券违约与国企信用债利差》，《财贸经济》2019年第12期，第65页；张雪莹、刘茵伟：《债券违约的地区传染效应研究——基于债券二级市场数据》，《财务研究》2021年第3期，第22页。、当月违约情况⑦" ⑦吴涛、文梦悦、贺立龙：《公司债市场信用违约风险的传染效应与控制机理》，《金融论坛》2021年第9期，第26页。、“11超日债”特定违约事件⑧" ⑧彭叠峰、程晓园：《刚性兑付被打破是否影响公司债的发行定价？——基于“11超日债”违约事件的实证研究》，《管理评论》2018年第12期，第3页。等方面论证对融资成本的影响，但对境外债券市场覆盖不足。在中资企业外债规模逐年增加且违约风险逐步暴露的背景下，本文考察同行业违约次数和违约规模对企业债券融资成本的影响，能够为境内监管部门提供一定参考。第二，揭示了同行业信用风险传染的影响机制。其他研究对信用风险传染的影响机制并没有深入，而本文通过将企业违约概率和违约距离作为违约风险的中介效应指标，揭示了同行业的违约情况会提高其他企业违约风险，进而会增加企业债券发行利差；与此同时，本文还进一步将样本按照企业所有制、评级、担保等因素进行分组研究，验证了信用风险传染对本身违约风险高的企业影响更大，拓展了信用风险传染研究的深度和广度。第三，补充了债券发行定价的影响因素研究。传统债券发行利差影响因素包括利率风险、信用风险、流动性风险等方面，而本文从外部行业因素考量，将债券发行定价的影响因素进一步拓展至同行业债券违约情况，为企业防范同行业违约风险提供了借鉴意义。

二、违约情况梳理

（一）违约整体情况

截至2022年6月底，中资美元债市场共违约⑨" ⑨国际评级对违约的定义主要包括延期支付本金或利息、发行人破产清算及困境债务置换等。159只债券、违约金额合计456.4亿美元。中资美元债市场最初违约发生在1998年，广东国际信托投资公司破产导致美元债违约。1998年至2009年共计发生违约11只、违约金额合计4.7亿美元。2010年以来，随着中资美元债市场的逐渐扩容，违约事件也开始增多，2010年至2022年6月底共计发生违约148只、违约金额合计451.7亿美元，占整体违约金额的比重为98.97%。其中，2018年以来是中资美元债违约的高峰阶段。2018年因去杠杆带来信用收缩、再融资压力提升，境内债券违约激增，境外美元债也达到违约的高潮期，当年违约14只、未偿金额合计49.5亿美元；2020年由于疫情冲击使得企业内部现金流恶化，同时受美元流动性紧张的影响，导致高收益发行人再融资难度明显上升，使得美元债违约再度攀升。

（二）违约分布情况

从违约行业来看，违约主体集中在房地产行业，共违约84只债券，违约金额为277.4亿美元，占整个市场约60.78%；违约排名前五的其他行业为科技、能源、材料和金融，违约金额分别为44.92、40.62、37.33、23.58亿美元，共占比约31%。可以看出排名前五的违约行业主要为周期性行业，资金链需求较大，容易受到宏观经济政策变动影响。其他违约的行业为非必需消费品、医疗保健、必需消费、工业以及公用事业等非周期性行业，违约未偿金额为37.38亿美元，占比约8%。从违约企业所有权来看，违约主体集中于非国有企业，非国企发行人共违约84家，违约未偿金额合计450亿美元，占比达98.60%：国企违约发行人仅有4家，分别为青海省投、重庆能源、广东国信以及天房等主体，违约未偿金额合计为6.4亿美元，占比为1.4%。可以看出，违约多见于非国企企业，主要原因系非国有企业的再融资渠道相对狭窄，更易受到金融去杠杆背景下再融资渠道收紧影响，同时近年的很多违约案例也暴露出民企普遍存在的公司治理和内控环节偏弱的问题。

（三）违约事件对收益率分化影响

由于债券违约具有爆发性、传染性的特征，投资者倾向于要求对应的风险溢价，因此当违约风险集中爆发时，风险溢价显著提升，信用利差显著扩大。特别是随着中资美元债违约事件的逐步发酵，违约事件对中资美元债收益率的影响越来越大，对债券收益率的影响也表现出评级和行业之间的分化。从债券评级来看，投机级债券收益率波动明显高于投资级债券。整体来看，投机级债券收益率比投资级高约700个BP，且自2021年下半年以来两者差距进一步拉大。具体来看，投资级债券由于违约风险相对较低且流动性较好，收益率表现相对稳定，收益率波动范围在2.25%至5.24%之间，平均值3.47%；投机级美元债收益率波动较大，波动范围在6.36%至27.55%之间，平均值10.73%。从行业来看，房地产行业债券收益率波动明显高于金融和其他行业。整体来看，房地产行业债券收益率比金融和其他行业分别高约400和600个BP，且自2021年下半年以来差距进一步扩大。具体来看，房地产行业债券收益率波动范围在5.59%至31.83%之间，平均为9.66%；金融行业债券收益率波动范围在4.06%至10.34%之间，平均为5.88%；其他行业债券收益率波动范围在2.64%至5.51%之间，平均为3.89%。

三、理论分析与研究假设

传染效应假说（Contagion effect hypothesis）最初起源于国际货币危机，主要强调一个国家的货币危机是另一个国家危机爆发的导火索，比如97年的亚洲金融危机、08年美国次贷危机等。后续，传染效应逐步在金融市场中得到发展，投机者通过市场操纵或者利用非理性的羊群效应，进一步加剧危机在金融市场的爆发，比如2000年初安然、世通等企业的违约，引起市场对企业财务舞弊的关注，导致市场信心的缺失，最终使得互联网和电信行业的泡沫崩溃。

在债券市场中，债券违约是债券市场中影响比较严重的风险事件，违约事件产生的信用风险具有明显的传染特征①" ①Brune C，Liu P.The contagion effect of default risk insurer downgrades：The impact on insured municipal bonds.Journal of Economics and Business，2011，63（5），pp.492-502.，可以通过金融体系进行传播②" ②Allen F，Gale D.Financial Contagion.Journal of Political Economy，2000，108（1），pp.1-33；Acemoglu D，Ozdaglar A，Tahbaz-Salehi A.Systemic Risk and Stability in Financial Networks.The American Economic Review，2015，105（2），pp.564-608.。在传染效应影响之下，一家公司的违约会直接影响其他公司的健康，从而影响其他公司的违约风险③" ③Azizpour S，Giesecke K，Schwenkler G.Exploring the sources of default clustering.Journal of Financial Economics，2008，129（1），pp.154-183.，相关学者也证明债券价格中包含了下行风险④" ④Bai J，Bali T G，Wen Q.Common risk factors in the cross-section of corporate bond returns.Journal of Financial Economics，2019，131（3），pp.619-642.和违约事件的风险溢价⑤" ⑤Driessen J.Is Default Event Risk Priced in Corporate Bonds.Review of Financial Studies，2005，18（1），pp.165-195.。Collin-Dufresne等⑥" ⑥Collin-Dufresne P，Goldstein R S，Helwege J.Is Credit Event Risk Priced？Modeling Contagion Via the Updating of Beliefs.NBER Working Papers，National Bureau of Economic Research，2010.研究证明了公司债券发行定价易受传染风险影响，当出现信用风险事件时，会导致风险的蔓延，最终传导至其他债券的风险溢价方面。Vayanos⑦" ⑦Vayanos D.Flight to quality，flight to liquidity，and the pricing of risk.London School of Economics and Political Science，Britain，2004.研究发现，当发生风险事件的时候，投资者更倾向于低风险、高流动性的资产，表现出“飞向低风险、飞向流动性”的特点。

鉴于此，伴随着中资美元债违约风险事件的逐步爆发，违约风险会传染至同行业的其他企业，影响同行业企业的经营和财务情况，使同行业企业的违约风险有所升高，从而导致债券融资成本有所升高。具体可以从行业同质性、投资者以及信息外部性来阐述。

首先，同行业企业在诸多方面表现出相似性与同步性。一是在企业经营方面，企业日常经营直接受行业景气度影响，由于宏观经济环境导致行业景气度下降，那么行业中的企业同样会面临市场环境恶化的局面⑧" ⑧邓金龙、曾建光：《行业景气度对高管辞职决策的影响》，《财经科学》2019年第5期，第104页。。二是在投融资方面，企业在投融资决策时表现为趋同性，跟随同行业的其他企业进行投资决策⑨" ⑨黄琼宇、姚琼、黄晓珊等：《经济政策不确定性与企业投资趋同行为》，《南方经济》2021年第5期，第69页。。从成本收益角度分析，由于企业决策需要的信息包括私有和公共信息，其中私有信息需要企业管理者付出极大成本，公共信息则可以参考其他公司，获取成本较小⑩" ⑩方军雄：《企业投资决策趋同：羊群效应抑或“潮涌现象”？》，《财经研究》2012年第11期，第92页。，因此企业管理者通过观察同行业其他企业的决策，进行跟随和模仿，最终使得同行业企业在投融资决策方面表现出一致性。三是在财务表现方面，同行业企业由于在日常经营和投资决策方面表现出趋同性，使得财务表现也会呈现趋同的情况，体现在经营效率、盈利能力、成长性等财务指标上。因此，当行业中某一家企业出现风险事件导致债券违约时，往往能体现出行业中的共性特征，行业中的其他企业也会面临同样的风险处境，违约风险在行业内扩散，使得整个行业的企业受到违约风险的影响。

其次，债券市场的投资者在知识背景、风险管理能力以及信息决策水平等方面存在较大差异，在面对外来信息和决策选择时，往往会因认知偏差而做出非理性行为，其中最主要的就是认知偏差和羊群效应。一方面，受有限理性和心理认知偏差的影响，投资者在分析信息和决策时容易偏离传统的“理性人”标准。当行业内一家企业出现风险事件造成债券违约时，投资者由于认知偏差而产生的恐慌心理B11" B11Tang D Y，Yan H.Market conditions，default risk and credit spreads.Journal of Banking amp; Finance，2010，34（4），pp.743-753.，会对该债券以及同行业的其他债券进行抛售，导致整个行业的流动性出现缺失，最终将违约风险传染给同行业的其他企业。另一方面，投资者忽略自己的判断和得到的信息，看到其他投资者做出决策时会选择模仿而不是根据自己的判断来做出决策，即“羊群效应”，在看到投资者抛售违约企业的债券时，其他投资者会选择模仿并跟随决策，抛售同行业的其他企业债券B12" B12Mili M，Sahut J M，Teulon F.Modeling recovery rates of corporate defaulted bonds in developed and developing countries.Emerging Markets Review，2018，36（9），pp.28-44.。

最后，企业的风险违约事件也可以通过信息的外部性进行传播，比如通过公司公告或者媒体报导等渠道，从而影响市场参与者信心①" ①Bernet P，Getzen T.Can a violation of investor trust lead to financial contagion in the market for tax-exempt hospital bonds.International Journal of Health Care Finance amp; Economics，2008，8（1），pp.27-51.。当行业内某个公司出现负面舆情事件时，根据信息外部性理论，相关风险信息会在同行业中迅速扩散，导致行业内其他公司也会受到一定程度的负面影响②" ②Leitner Y.Financial Networks：Contagion，Commitment，and Private Sector Bailouts.The Journal of Finance，2005，60（6），pp.2925-2953.，从而推升同行业内其他公司债券的违约风险，增加企业发行难度和成本。由此，本文提出以下假设。

H1：当发生债券违约事件后，同行业企业违约风险提高，从而显著增加中资美元债融资成本。

同行业的债券违约事件，会通过影响其他企业的违约风险，进而影响债券融资成本。根据Merton模型③" ③Merton R C.On the Pricing of Corporate Debt The Risk Structure of Interest Rates.The Journal of Finance，1974，29（2），pp.449-470.，公司资产价值下降是违约发生的根本原因，当公司的资产价值小于债券的面值时，公司就会发生违约。企业违约风险可以用违约概率和违约距离来度量。其中，违约概率（Probability of default，PD）用来衡量企业违约的概率高低，违约距离（Distance to default，DD）用来定义企业距离违约的远近，企业违约概率越大、违约距离越短，代表企业违约风险越高。由此，本文提出以下假设。

H2：同行业违约事件会增加其他企业的违约风险，使得其他企业的违约概率上升、违约距离下降，从而增加中资美元债的融资成本。

金融资产的收益风险分布往往表现为尖峰、厚尾、有偏的状态，而债券投资者对于资产收益和损失的态度是不对称的，通常对损失的厌恶感更强④" ④Kahneman D，Knetsch J L，Thaler R H.Experimental Tests of the Endowment Effect and the Coase Theorem.Journal of Political Economy，1990，98（6），pp.1325-1348.。当处于信息不对称且对资产的收益损失分布不明晰的情况下，投资者倾向于做出最坏的决策分析⑤" ⑤Epstein L G，Schneider M.Ambiguity and Asset Markets.Annual Review of Financial Economics，2010，2（1），pp.315-346.，对尾部风险（极端损失）敏感性更高⑥" ⑥吴谣、岳慧、高峰：《尾部风险与债券收益：来自中国市场的证据》，《经济学报》2020年第1期，第112页。，要求更高的风险溢价。因此，当同行业企业违约增加其他企业的风险时，对于本身违约风险更高的企业影响更大，投资者要求的风险溢价也更高。

从债券评级来看，评级的高低可以直接影响投资者对债券发行人的认可度，通常情况下，评级的高低与发行利差存在显著负向关系⑦" ⑦Johnson C L，Kriz K A.Fiscal Institutions，Credit Ratings，and Borrowing Costs.Public Budgeting amp; Finance，2010，25（1），pp.84-103.。当债券评级较高时，投资者对其较为认可，认为其违约的可能性较低；相反，低评级债券的资信相对较弱，出现违约的可能性更高。因此，当发生同行业违约事件时，低评级的企业更容易受到违约风险传染效应的影响。

从企业所有权来看，与非国有企业相比，国有企业的经营风险和违约风险相对较低且融资约束较小⑧" ⑧陆正飞、祝继高、樊铮：《银根紧缩、信贷歧视与民营上市公司投资者利益损失》，《金融研究》2009年第8期，第124页。，比较容易获得银行等金融机构的资金支持⑨" ⑨李广子、刘力：《债务融资成本与民营信贷歧视》，《金融研究》2009年第12期，第137页。；相反，非国有企业则更加依赖自身经营情况，抗风险能力较弱。因此，当发生同行业违约事件时，非国有企业更容易受到违约风险传染效应的影响。

从担保情况来看，中资美元债分为两类：一类是有担保样本，具体包括母公司担保（Parent）、子公司担保（Subsidiaries）、关联方担保（Company）、银行担保（Bank）、母子公司担保（Parent amp; Subsidiaries）、受限子公司担保（Restricted Subsidiaries）、国外公司担保（Foreign Subsidiaries）等，另一类则是无担保样本。按照担保理论可知，担保作为外部增信的加入，使得被担保的企业能得到信用增进。当企业出现风险事件无法兑付债券本息时，相较于无担保企业，有担保企业的抗风险能力更强，此时担保方会出面进行偿付，防止企业出现违约。因此，当发生同行业违约事件时，无担保的企业更容易受到违约风险传染效应的影响。由此，本文提出以下假设。

H3：对于本身违约风险更高的企业，同行业违约情况对中资美元债融资成本的增加作用更大。

违约风险传染效应存在行业间的分化。对于与宏观经济波动关联性较强的周期性行业①" ①陈武朝：《经济周期、行业周期性与盈余管理程度——来自中国上市公司的经验证据》，《南开管理评论》2013年第3期，第26页。，企业更易受到市场需求波动的影响，经营杠杆和财务杠杆相对较高，业绩波动也较为剧烈，使得产能过剩问题更加突出，经营风险也更高②" ②裘丽：《周期性行业企业的资产结构与资本结构的杠杆效应》，对外经济贸易大学2016年博士学位论文。。因此，在国内经济结构调整和供给侧改革的背景下，周期性行业更容易受到市场冲击③" ③宋凌峰、刘志龙：《价值链网络、企业异质性与产业信用风险传染——基于中国光伏产业的研究》，《财贸研究》2019年第6期，第14页。，导致违约风险传染效应对周期性行业的影响相对也会更大，加剧了投资者的恐慌情绪，从而对债券融资成本的增加作用也就越强。

与此同时，违约风险传染效应也存在区域间的分化。不同区域在经济发展水平、资源禀赋、金融化程度等方面存在诸多不同，企业在不同区域往往会表现出业务的同质性，形成产业集群效应④" ④晏宗新、董瀛飞：《集群效应、企业研发与产业升级——兼论广东的区域创新政策》，《产业经济研究》2010年第2期，第73页。，区域因素也会对企业经营业绩产生传染效应⑤" ⑤唐云锋、张帆、毛军：《地方债务风险溢出效应及其影响的测度分析》，《数量经济技术经济研究》2021年第9期，第139页；黄俊、陈信元、张天舒：《公司经营绩效传染效应的研究》，《管理世界》2013年第3期，第111页。。对于经济强省而言，地区经济和金融市场发展水平更高，债券发行规模也更大，同时投资者的风险识别能力也更强，对市场中的负面风险更为敏感。因此，当发生同行内的违约事件时，经济强省的企业更容易受到违约风险传染效应的影响。由此，本文提出以下假设。

H4a：对于周期性行业的企业，同行业违约情况对中资美元债融资成本的增加作用更大。

H4b：对于经济强省的企业，同行业违约情况对中资美元债融资成本的增加作用更大。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

在样本选取上，本文选取2010年至2022年6月30日中资美元债为研究样本，使用债券发行利差作为被解释变量并将发行人的财务数据和债券层面的数据合并，删除缺失值后，得到共计822家发行人的3 502只债券，累计发行11 980亿美元。中资美元债相关数据均来自彭博数据库，美国联邦基金利率、汇率等来自Wind数据库。相关财务变量均采用滞后一期的年度数据，同时为避免极端值对结果的干扰，相关变量采用1%的缩尾处理。

（二）实证模型

本文借鉴张春强等⑥" ⑥张春强、鲍群、盛明泉：《公司债券违约的信用风险传染效应研究——来自同行业公司发债定价的经验证据》，《经济管理》2019年第1期，第174页。、吴涛⑦" ⑦吴涛、文梦悦、贺立龙：《公司债市场信用违约风险的传染效应与控制机理》，《金融论坛》2021年第9期，第26页。的模型设定，考察债券发行前一年同行业违约情况对中资美元债发行利差的影响，设立如下模型进行实证检验，采用最小二乘估计法（OLS）。

Spreadi，t=β1*Defaulti+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（1）

其中，被解释变量Spread为中资美元债的发行利差。参照方红星等⑧" ⑧方红星、施继坤、张广宝：《产权性质、信息质量与公司债定价——来自中国资本市场的经验证据》，《金融研究》2013年第4期，第170页。的做法，定义为债券发行利率与相同时期相同期限国债收益率的差，如不存在同期可比国债收益率，采用线性插值法计算。主要解释变量Default为中资美元债发行前一年同行业的违约情况，本文分别以违约次数Default_num和违约规模Default_amt作为衡量违约情况的广度和深度指标。其中，Default_num为债券发行前一年同行业违约次数，Default_amt为债券发行前一年同行业违约未偿金额。针对每只债券，以债券发行日期往前推360天，观察这段时间是否发生同行业违约，其中同行业违约次数合计为Default_num，同行业违约未偿金额合计为Default_amt，如果不存在同行业违约情况，则Default_num和Default_amt均为0。根据前文假设H1，Default的系数β1预期符号均为正。控制变量X包括企业财务层面、债券层面以及宏观层面变量。财务层面变量包括总资产规模Asset、资产负债率Debttoa、总资产收益率Roa、利润增长率Income、自由现金流覆盖倍数Fcf等指标；债券层面变量包括发行规模Scale、发行期限Term；宏观层面变量借鉴Timmer①" ①Timmer Y.Emerging Market Corporate Bond Yields and Monetary Policy.Emerging Markets Review，2018，36（9），pp.130-143.、Hui等②" ②Hui C H，Lo C F，Chau P H.Exchange Rate Dynamics and US Dollar-denominated Sovereign Bond Prices in Emerging Markets.The North American Journal of Economics and Finance，2018，44，pp.109-128.以及孙立行等③" ③孙立行、吴雄剑、唐逸舟：《货币政策、杠杆水平与债券违约》，《苏州大学学报（哲学社会科学版）》2021年第6期，第115页。的做法，引入美国联邦基金利率Fedrate、汇率预期Ndf作为宏观控制变量。在模型中，i代表债券发行主体，t代表年份，μ和τ分别为行业固定效应和年度固定效应，εi，t为随机扰动项。主要变量定义如下。

五、实证结果分析

（一）描述性统计分析

下表为主要变量的描述性统计结果。可以看出，样本总量为 3502，其中中资美元债券的发行利差Spread的均值为2.71%；同行业违约次数Default_num的均值为0.94，代表样本中债券发行前平均发生0.94次同行业违约；同行业违约未偿金额Default_amt的均值为3.12，代表样本中债券发行前平均违约未偿金额为3.12亿美元。

其他控制变量方面：财务层面，债券发行人总资产规模Asset的均值为13.39；资产负债率Debttoa的均值为33.99%；净资产收益率Roa的均值为2.23%；利润增长率Income的均值为39.37%；自由现金流覆

盖倍数Fcf的均值为0.05。债券层面，债券发行规模Scale的均值为18.89；债券发行期限Term的均值为3.99年。宏观层面，美国联邦基金利率Fedrate均值为0.82%；一年期美元兑人民币无交割远期汇率均值为6.73。①" ①限于版面原因没有展示具体结果，读者如有需要可向作者索取。

（二）基本回归

表2报告了债券发行前一年同行业违约情况对中资美元债发行利差的总体结果。在第（1）个回归中，使用同行业违约次数Default_num作为主要解释变量；在第（2）个回归中，使用同行业违约金额Default_amt作为主要解释变量。结果显示，回归（1）中同行业违约次数Default_num的系数为0.039，在1%水平下显著为负，说明如果债券发行前一年同行业违约发生一次，那么中资美元债发行利差就会上升3.9个BP（0.01%）。随着同行业违约次数的增加，将会加深投资者对该行业的负面的风险感知②" ②吴建华、张颖、王新军：《信息披露扭曲下企业债券违约风险量化研究》，《数理统计与管理》2017年第1期，第175页。，并要求提高相应的风险回报。回归（2）中同行业违约金额Default_amt的系数为0.010，在1%水平下显著为负，说明如果债券发行前一年同行业违约未偿金额为1亿美元，那么中资美元债发行利差就会上升1个BP。违约未偿金额越大，代表违约事件的影响越严重，对投资者造成的损失也越大，因而对同行业企业的影响也相对较大。两个回归均验证了当债券违约事件发生时，可以对同行业的企业产生影响，使得中资美元债发行利差有所提升。假设H1得到验证。

（三）影响机制

当企业所在的同行业发生债券违约时，可能会影响企业的违约风险，从而增加企业的债券成本。为验证该影响机制，本文构造如下中介效应模型，采用最小二乘估计法（OLS）。

Default_riski=β1*Defaulti+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（2）

Spreadi，t=β1*Default_riski+θ*Xi，t+μi+τt+εi，t（3）

其中，Default_risk作为企业违约风险的中介效

应指标，本文借鉴江艇①" ①江艇：《因果推断经验研究中的中介效应与调节效应》，《中国工业经济》2022年第5期，第100页。的研究建议，提出了两个影响因果关系的指标，分别以违约概率Defaultprob和违约距离Defaultdis作为衡量企业违约风险的代理指标。违约概率Defaultprob根据彭博（Bloomberg）终端中的违约风险模型，计算得出企业在未来1年内的违约概率Defaultprob，衡量公司的违约概率大小；违约距离Defaultdis则参考Merton的违约风险模型，使用模型中标准差的自然对数来代理违约距离Defaultdis，衡量公司距离违约有多远。当企业违约概率Defaultprob越大、违约距离Defaultdis越短，代表企业越容易违约，企业的违约风险越高。

模型（2）的估计结果见表3中回归（1）至（4）。其中，回归（1）和（2）报告了同行业违约次数和违约规模对违约概率的影响。结果显示，违约次数Default_num为0.049，在1%水平下显著为正，而违约规模Default_amt的系数为0.011，在1%水平下显著为正，表明同行业违约情况均会增加企业的违约概率。同理，回归（3）和（4）报告了同行业违约次数和违约规模对违约距离的影响。结果显示，违约次数Default_num为-0.006，在1%水平下显著为正，而违约规模Default_amt的系数为-0.001，在1%水平下显著为正，表明同行业违约情况均会降低企业的违约距离。

模型（3）的估计结果见表3中回归（5）和（6）。回归（5）和（6）报告了企业违约概率和违约距离对企业融资成本的影响，结果显示，违约概率Defaultprob的系数为0.236，在5%水平下显著为正，而违约距离Defaultdis的系数为-0.394，在5%水平下显著为负，说明违约概率越高、违约距离越短，企业的债券融资成本越高。以上结果体现了中介效应模型的两阶段，侧面表明违约概率Defaultprob、违约距离Defaultdis对中资美元债发行利差存在部分中介效应，同行业的违约情况会使得其他企业违约概率增加、违约距离缩短，从而增加企业的违约风险，进而增加中资美元债的发行利差。假说H2得到验证。

（四）异质性检验

1.基于违约风险的分组差异

为验证假设H3，本文以是否国有企业、是否投资级以及是否有担保作为衡量违约风险的分组变量，当企业为国有企业、评级为投资级以及享有外部担保时，企业的违约风险更低。表4为Default_num的回归结果，表5为Default_amt的回归结果。其中非投资级、无担保的系数均显著大于投资级、有担保的系数。虽然非国企Default_num的系数显著小于国企，但非国企Default_amt的系数显著大于国企的系数，考虑到国企中资美元债违约次数很少，违约金额较违约次数更能充分反应违约的市场影响，结果部分表明同行业违约风险对非国企影响更大。上述分组回归表明，违约次数和违约规模对非国有企业、非投资级以及无担保的样本效果更为显著，说明企业本身违约风险越大，同行业的违约情况对中资美元债发行利差的影响更大，违约风险传染效果越强，假设H3得到验证。

2.基于所属行业的分组差异

表6报告了违约情况对债券发行利差在行业周期方面的异质性影响。根据行业所属的周期性，房地产、科技、能源、材料和金融定义为周期性行业，非必需消费品、医疗保健、必需消费、工业以及公用事业定义为非周期性行业。可以看到，周期性行业的Default_num与Default_amt的系数均显著为正，而非周期性行业Default_num与Default_amt的系数均不显著，表明违约传染风险主要作用于周期性行业。与非周期行业相比，周期性行业的企业与外部宏观经济环境高度相关，其产品价格，需求及产能呈现周期性波动。一旦由于经济周期波动导致行业内企业出现违约风险，周期性行业的企业更易受到违约风险传染的影响。假设H4a得到验证。

3.基于所属省份的分组差异

表7报告了违约情况对债券发行利差在区域因素方面的异质性影响。根据企业注册地所属的省份经济发展程度不同，将京津冀、长三角以及华南等地区定义为经济强省，具体包括北京、天津、河北、山东、江苏、浙江、上海、安徽、福建、广东，其他区域为非经济强省。可以看到，经济强省的Default_num与Default_amt的系数均显著大于非经济强省的系数，表明违约风险传染在经济强省的样本中效果更明显。与非经济强省相比，经济强省区域的经济发展水平较高，企业市场化程度较高，发债规模也相对较大。当同一省份出现同行业的违约事件时，对经济强省的波及面更广、影响深度更大，导致债券发行利差受到违约风险传染效果也更强。假设 H4b 得到验证。

六、稳健性检验

（一）改变违约传染的时间窗口

前文基本回归中均采用同行业债券发行前一年的违约情况作为自变量，此处主要改变违约风险传染的时间，将时间窗口缩短至180天、延长至540天和720天，考察违约风险传染在不同时间窗口的影响。前文基本回归中，时间窗口为360天的Default_num的系数为0.039，Default_amt的系数为0.010。①" ①限于版面原因没有展示具体回归结果，读者如有兴趣可向作者索取。

结果显示，表8中回归（1）至（3）的违约次数Default_num系数分别为0.044、0.037、0.033，且均在1%水平下显著为正，违约次数Default_num的系数逐渐变小。同理，回归（4）至（6）中的违约金额Default_amt系数分别为0.010、0.009、0.008，且均在1%水平下显著为正，违约金额Default_num的系数也逐渐变小。两组回归均说明，通过延长违约传染的时间窗口，违约风险传染效应逐渐减弱，但对中资美元债发行利差的影响方向和显著性基本不变。

（二）替代解释变量

前文基本回归主要采用违约次数和违约规模作为自变量，此处采用债券发行前一年是否出现同行业违约事件的哑变量Default_dum作为自变量，考察对中资美元债发行利差的影响。结果显示，表8中回归（7）是否出现违约Default_dum的系数为0.304，在5%水平下显著为正。结果与前文基本一致。

七、结论与启示

在中资美元债市场违约风险持续暴露的背景下，违约企业除了对自身经营活动和融资行为造成影响之外，还会对其他企业造成负面影响，引发整个中资美元债市场的震荡。为此，本文考察同行业违约情况对中资美元债发行利差的影响。研究结果表明，中资美元债违约次数和规模分别从广度和深度上，提高了同行业其他企业的债券融资成本。债券发行前一年同行业每发生一次违约，则中资美元债发行利差会上升约4个BP；违约未偿金额每上升1亿美元，则中资美元债发行利差会上升约1个BP。影响机制方面，同行业债券违约情况主要通过提高同行业其他企业的违约风险，从而影响企业的债券融资成本。对于原本违约风险更高的企业，比如非国有、非投资级以及无担保的债券，违约风险传染的效应更为显著，同行业违约情况对债券融资成本的影响更大。扩展研究显示，同行业违约的违约风险传染效应在周期性行业以及经济强省区域中的影响效果更大。基于上述研究结论，本文提出以下研究启示。

一方面，企业应密切关注中资美元债市场违约情况，合理选择外债融资。首先，鉴于同行业违约情况对企业融资成本的增进作用，中资企业应密切关注相关违约风险事件，合理选择外债融资窗口，防范违约事件对融资成本的冲击。其次，对本身违约风险较高的企业如非国有、低评级以及无担保的企业而言，应更加关注违约风险的传染效应，通过适时调整发行规模、完善债券条款及引入外部增信等方式，降低融资成本。最后，由于同行业违约风险传染在行业和区域上的分化情况，企业应当结合自身是否处于周期性行业以及经济强省的区域，充分评估同行业违约情况对债券融资成本的影响程度。

另一方面，境内监管部门应密切跟踪境外市场情况，做好外债风险防范工作。一是摸清境外债券风险底数，定期梳理外债的还本付息情况，针对重点行业、重点区域的企业建立风险台账，做好外债风险的预研预判。二是建立债券违约的风险应对机制，对于已违约的企业，督促其做好违约后的信息披露和投资者保护安排，积极防范违约风险进一步传染至同行业的其他企业。三是加强中资企业参与境外债券市场的监管，对于风险事件频发的年份，重点关注本身违约风险高的企业主体风险状况，包括非国有、低评级以及无担保企业等，引导企业优化外债结构，合理合规利用外债融资。

[责任编辑：李思舒]

Research on the Influence of Default Risk Contagion on the Pricing of Chinese Dollar Bonds

WU Xiong-jian1" PANG Yuan-chen2" LI Sheng-yu3

（1.Institute of World Economy，Shanghai Academy of Social Sciences，Shanghai 200023，China;

（2.College of Economics，Anhui University，Anhui 230039，China;

（3.Suzhou International Development Group Co.，Ltd.，Suzhou Jiangsu 215007，China）

Abstract：Under the background of continuous exposure of default risk in the Chinese dollar bond market，take the Chinese dollar bonds from 2010 to 2022 as the research sample to investigate the impact of default in the same industry on the interest margin of Chinese dollar bonds.The results show that for every default in the same industry in the year before the bond issuance，the interest margin of the Chinese dollar bond issuance will increase by about 4 BP;for every increase in the outstanding amount of the default of US$100 million，the interest margin of the Chinese dollar bond issuance will increase by about one BP.In terms of the impact mechanism，the default situation of the same industry mainly increases the default risk of other enterprises in the same industry，thereby increasing the interest margin of the issuance of Chinese dollar bonds;The sub-sample regression shows that for enterprises with higher default risk，such as non-state owned，non-investment grade and unsecured bonds，the effect of default risk contagion is more significant，and the default of the same industry has a greater impact on bond financing costs.The research conclusion not only enriches the foreign research perspective of default risk contagion，but also provides policy enlightenment for domestic regulators to grasp the external debt risk.

Key words：default risk contagion;Chinese dollar bonds;credit spread