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绿色优势：探索发行绿色债券的便利性
摘要
为实现“巴黎协定”的目标，如何向低碳经济过渡提供资金的问题至关重要，特别是考虑到从理论转化为实践所需的大量资金。绿色债券最近成为帮助调动财政资源以实现清洁和可持续投资的最佳候选方案之一。尽管绿色债券的相关性日益增加，但除了“绿色”之外，与其他具有类似特征的债券相比，这些绿色债券是否真正方便还有待考证。通过采用倾向得分匹配方法，我们研究了2013年至2017年期间发行的121份欧洲绿色债券。我们发现绿色债券在经济上比非绿色债券更方便。企业发行人的优势更大，而且二级市场仍然存在。我们的研究结果支持这样的观点，即这些债券可能在绿化经济方面发挥重要作用，而不会在经济上对发行人有不利之处。
1.引言
虽然所有国家都承诺根据“巴黎协定”将全球气温上升控制在1.5摄氏度-2摄氏度，但主要问题仍然是世界如何实现这一温度目标。 IPCC（2018）发现，“社会各方面的快速，深远并且前所未有的变化”必须确保有针对性的温度。 这些变化将需要土地，能源，工业，建筑，交通和城市的深远的转变。
金融体系对于支持和加速对经济脱钩所需的清洁能源和技术的投资至关重要。 这就是“巴黎协定”中196个参与国承诺的“融资流量与低温室气体排放和气候适应性发展趋势相一致”的原因，以便将全球平均温度的增长远低于2摄氏度。 IPCC（2018）估计，2016年至2035年间，这些“融资流量”约为2.4万亿美元（约占全球国内生产总值的2.5％）。这样巨大的流量也与OECD(2017)分析结果保持一致，OECD分析显示2016年至2030年期间将需要约103万亿美元的额外投资，以气候兼容的方式满足全球发展需求。 同样，麦肯锡预计2016年至2030年间累计需求约为49万亿美元，不包括一次能源和能源效率。Batthacharya估计这些基础设施需求在75至86万亿美元之间，包括一次能源和能源效率。所有这些估计都意味着需要激活全球金融系统的很大一部分，以防止最终的气候问题无法挽回。
虽然绿色债券的相关性得到了金融专业人士的广泛认可，但对于企业和非企业发行绿色债券的便利性知之甚少。本文研究了金融市场如何定价绿色债券，以及发行人是否可以通过发行标有“绿色”的债券而不是等同的非绿色债券（本文其余部分中的“常规债券”）来降低其财务成本。实际上，对于公司和非公司组织而言，投资决策中最重要的驱动因素是融资成本。由于成本的大部分是资本的财务成本（经合组织，2015），即使债券成本的微小差异也会对能源和大型工业设施的长期可持续性产生重大影响。因此，就支付给投资者的回报而言，评估绿色债券的相对便利性至关重要。据我们所知，我们的论文是第一个通过衡量绿色债券发行人的财务成本，从而估计发行绿色债券与传统债券的相对便利性。我们的结果表明，对于发行人而言，当债券被标记为绿色时，具有统计上显着的优势。这种优势平均可以量化为每年向投资者支付的较低利息18个基点（即债券价值的0.18％）。此外，这样的优势是由市政当局和政府机构等公司和非公司组织实现的。这些调查结果表明，即使考虑到获得发行绿色认证所需的额外成本，绿色债券对发行人来说也相对更方便。因此，绿色债券不仅对社会有利，对发行人也有利，因为它们可以降低债务融资的成本。
2.文献
绿色债券是最近出现的一种融资方式，各国在2013年之后才开始普遍增长。因此，有关绿色债券的学术文献有限。 Ge和Liu（2015）研究了企业的企业社会责任（CSR）绩效如何与其在美国市场的新债券发行成本相关联，发现具有更好企业社会责任绩效的企业能够以较低的成本发行债券。 Oikonomou等人已经达成了类似的结论（2014）。 Bauer和Hann（2010）分析了美国公共公司的大型跨行业样本，发现环境问题与较高的债务融资成本和较低的信用评级相关，而积极的环境实践则与较低的成本相关联债务。 Stellner Klein和Zwergel（2015）发现只有微弱的证据表明优越的企业社会绩效（CSP）会导致系统性地降低信用风险。相反，专注于欧洲公司债券市场的Menz（2010）观察到，在其他条件不变的情况下，对社会负责任的公司的风险溢价高于非社会责任公司，尽管这一发现仅略显重要。 Zerbib（2019）分析了绿色债券优势，重点关注全球发行的135种投资级绿色债券。本文表明债券持有人在发行后购买绿色债券需支付8个基点（具有统计意义）。还收集了非公司发行人的证据。 Karpf和Mandel（2017）调查了美国市政债券市场的绿色债券和传统债券，发现绿色债券似乎受到市场的冲击。
总而言之，关于在一级市场（当债券最初发行时）和二级市场（债券在发行后进行交易）中存在绿色优势的证据是多重的。因此，需要对这一主题进行进一步研究，特别是有更多可用数据，发行人和投资者的利益明显增加。我们的研究扩展了关于绿色债券的文献，提供了证据表明欧洲绿色债券的主要市场存在显着优势，采用倾向得分匹配（PSM）方法，并表明此溢价在发行后仍然存在（二级市场）。
3.数据描述
我们设置样本，以便通过倾向得分匹配技术评估绿色债券发行回报与传统同行之间的差异。我们的数据来自彭博的“邦德雷达”。具体而言，我们的初始样本包括2007年1月至2017年12月发行的所有债券。对于每种债券，Bond Radar提供有关债券发行和发行人特征的详细信息，包括向投资者提供的回报。
截至2017年12月，Bond Radar报告了自2007年1月以来发行的7589份公开发行的欧元债券，其中154种被列为绿色债券。我们从样本中消除了可变利息支付的所有债券（以避免不同的支付可能对发行定价产生的不确定性），所有那些无法获得回报或规模低于2亿欧元的债券（为了只拥有流动债券），所有违约风险高的债券和未按欧洲利率定价的债券。
在这些变化之后，数据集中还剩下121个绿色债券，它们由不同性质的实体发行：企业，主权国家，国家和跨国机构，市政当局，金融机构。我们的综合样本包含3055个债券发行，其中121个被标记为绿色。按照类似的程序，我们定义了两个子样本：“公司发行人”和“非公司发行人”，分别包含公司发行的所有债券和其他实体发行的所有债券。公司发行人由781个观察组成，其中43个被标记为绿色;非公司发行人由2155个观察组成，其中78个被标记为绿色。
4.研究方法
为了解决发行绿色债券是否方便的问题，我们将绿色债券的回报与传统同业的回报进行比较。 为了进行比较，我们使用适合于经验的倾向得分匹配技术。更具体地说，使用倾向得分匹配来估计ATT涉及两步程序（Wamser，2014）。在第一步中，我们使用Logit和Probit函数估计倾向得分以预测绿色债券的可能性。在第二步中，我们匹配绿色（处理单位）和常规债券（控制单位），并通过计算匹配单位之间的收益差异（结果变量）来估计处理效果。匹配程序基于倾向得分，该倾向得分是我们在过程的第一部分中获得的连续变量。尽管所有匹配的估计者将治疗单位的结果与对照组成员的结果进行比较，但我们需要确保在可用的那些中使用适当的PSM估计。此外，为了有效地使用PSM技术，需要满足三个主要条件。第一个是“条件独立假设”（CIA），它要求结果变量（回报）必须独立于以倾向得分为条件的治疗。换句话说，它要求可以观察到影响治疗分配和结果的共同特征。这是一个强有力的假设，无法进行验证，因此不能排除由不可观察的特征引起的偏差。这显然是这种技术的主要限制。第二个条件是“共同支持”，即两组具有相似倾向得分的单元的存在。实施共同支持是必要的，以避免比较群体中的“不可比成员”。第三个也是最后一个条件是倾向得分平衡协变量：类似的倾向得分必须基于相似的观察特征。
在我们的分析中，我们应用最近邻匹配（NN）与3,5和8匹配，内核匹配和半径匹配与不同的半径级别（“r”）。
使用与来自比较组（在我们的情况下为3,5或8）的指示数量的单位匹配的最近邻居作为在倾向得分方面最接近的单个治疗单位的匹配伙伴。特别是，我们实施这种匹配方法“与替换”，即我们允许对照组的成员不止一次用作处理单位的匹配伙伴。与替换匹配增强了匹配的平均质量并减少了偏差（假设发生了一些重复使用），但同时增加了估计量的方差（Smith和Todd，2005）。这种方法的一个可能的缺点是，无论实际上有多么接近的倾向得分，指定的匹配数被分配给每个处理过的债券，这可能导致相当不满意的匹配质量。
半径匹配可以帮助解决该问题：仅当治疗单元的倾向得分在某个预定的范围内时，治疗单元才与控制单元匹配。我们定义的半径越小（r），它定义了单位匹配的可容忍距离，匹配的质量越好。然而，如果倾向得分在治疗组和对照组之间“很好地平衡”，则与匹配的最近邻居相比，不良匹配的发生随半径匹配而增加。
最后，核匹配估计器计算控制组中所有单元的加权平均值，以构建反事实结果;给定的未处理单元的倾向得分越接近处理单元的倾向得分，其重量越高。
为了评估不同的匹配方法，我们需要考虑匹配数量（数量）和质量之间的权衡。测试我们实现的各种方法的平衡属性（第三个条件），我们发现通过应用与每个绿色键的8个控制单元匹配的最近邻居来获得最平衡的匹配。
5.结果
该部分的结构如下：在第5.1段中，我们分析了综合样本，并显示了与每个绿色债券的8个匹配匹配的最近邻居的结果; 然后，我们提出并比较不同匹配技术的结果。 在第5.2段中，我们对公司和非公司发行人的子样本进行了相同的分析。 最后，在第5.3段中，我们寻找二级市场中相对有利的绿色债券交易的持续性。
5.1一级市场
估计ATT的过程的第一阶段涉及获得倾向得分。然后，我们通过应用“阻塞”程序（Rosenbaum和Rubin，1983）来评估倾向得分（通过Logit函数估计）是否正确指定：首先，通过倾向得分对数据进行排序，并将其分类为具有相似倾向得分的观察。在每个区块内，测试治疗观察和对照观察之间的倾向得分是否平衡。如果不是，块太大则需要拆分。如果在倾向得分平衡的条件下，协变量是不平衡的，倾向得分的范数是不够的，必须重新指定。
在我们的案例中，确保每个区块中治疗组和对照组之间的平均倾向得分没有差异的最佳区块的数量是10，并且倾向得分的平衡属性被完全满足。然后我们得出结论，倾向得分已经明确说明。
5.2发行人类型的主要市场
在本节中，我们试图了解所有在All上获得的结果是否独立于发行人的类型。 特别是，我们将公司发行的债券与其他市场参与者（即银行，政府，地方政府，市政当局和国家机构）所发行的债券分开。 我们通过对用于估计倾向得分的变量和绿色债券的指标（虚拟）变量进行差价的OLS回归来结束本节的这一部分; 我们对每个样本进行这样的回归。
5.3二级市场
在本小节中，我们比较了二级市场中的绿色和传统债券定价。在介绍结果之前，我们需要概述分析的一些限制。主要限制是我们不纠正流动性回报，即我们没有解决债券之间流动性可能存在差异的问题（流动性偏差）。如第3部分所述，为了进行分析，我们在不同日期下载Bloomberg BVAL的债券回报。由于这些数据是基于市场的，因此它们可能受到债券流动性的强烈影响。实际上，处理债券时的实际问题，特别是当它们被标记为绿色时，它们通常是由机构投资者在初级市场上买入并持有至到期日。因此，即使它们可能具有潜在的流动性，实际上它们也不会在二级市场上交易，因此它们的市场价格往往不可靠。第二个问题是我们只是在三个不同日期下载数据，相隔六个月：2017年12月14日，2017年7月7日和2017年1月10日。这意味着我们无法观察到收益的潜在波动及其演变过程时间。我们没有考虑早期数据，因为绿色债券太少可用于有效实施倾向评分匹配技术。我们将仅考虑截至2017年12月14日的回报，因为我们将关注公司问题和非公司问题，因为2017年7月和1月已经发布了绿色债券。
6.讨论
在本文中，我们评估了为希望投资绿色项目的公司和非公司实体发行绿色债券的便利性，这些绿色项目包括可再生能源工厂，能源和水效率，交通电气化，燃料转换，生物能源等。我们表明绿色债券实际上比传统债券更方便，因为平均而言，在其他条件不变的情况下，他们必须向投资者提供较低的回报。重要的是，这样的结果对于公司发行人来说更为强烈，这意味着私营部门 - 当他们发行标记为绿色的债券时，其支持对于实现巴黎协定的温度目标e是必要的。绿色债券有一些额外的交易成本，因为发行人必须对收益的绿色使用进行认证，监督和报告。发行人的储蓄规模（按支付的利息）超过了获得绿色标签或评级的成本。例如，气候债券倡议要求固定费用等于发行价值的0.1个基点，以便对绿色标签进行证明（尽管它还需要第三方的参与，以验证所有报告和程序）。此外，即使绿色评估与正常信用评级一样昂贵，也要花费3-5个基点（White，2002），这仍然远低于我们估计的节省。
7.结论
限温升至1.5摄氏度是可能的，但这样做将需要经济和社会系统的前所未有的变化。金融市场将在这些环境破坏性变化中发挥重要作用
从业人员，政策制定者和学者们正在共同强调金融支持对实现低碳经济的实际和及时过渡至关重要。人们普遍认为绿色债券是动员财政资源以实现“巴黎协定”温度目标的关键手段之一。
自2007年欧洲投资银行发行第一个绿色债券以来，这些债券的增长呈指数增长。在本文中，我们调查绿色债券是否像发行人的类似传统债券一样方便。我们使用倾向得分匹配方法专门研究欧洲绿色债券。
我们表明，绿色债券可以成为为需要为绿色项目融资或再融资的组织实现较低资本成本的有效途径。由于关于发行绿色债券的公司决策的证据有限，我们的调查结果也填补了文献空白，并为公司提供了这些金融工具便利性的见解。这也将有助于政策制定者确定哪些政策可以阻止或鼓励市
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资料编号：[1874]
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