一文看懂綠色債券的發(fā)行定價

不同券種的綠色債券發(fā)行定價影響因子實證分析在202年3月2發(fā)的報《色券題告之：投兩探究“綠色激是存我們市角針綠債券行的資本勢進了深入分，方定21發(fā)的色券所發(fā)債的種期結構普通債券對致此具分析表另方出各類的債券行利率總均同別普債低結選擇行色券發(fā)者可以更低的行本得資在募項存期發(fā)者的息擔對輕綠色屬性為融端供定好。基于上本報告中們將進一步探究影不券種的綠色債券發(fā)定的關鍵因素并通過實證分和模擬的方式嘗試為色地方債綠色金融債色企業(yè)債綠色公司債綠色短期資券和綠色中期票六綠色債券搭建模型測不同種類綠色債券個券發(fā)行當票面利率期從發(fā)行價是否合理的角度投者提供是否參與發(fā)行的衡量準。根據nd概板綠券統(tǒng)口，們選擇221年1月1日至2022年4月30期在行市交易市發(fā)的部色債按照d券型進區(qū)分取綠地債券135色融樣券46綠企債券52只，綠色司樣券50只綠色期資樣券9只和色期據券210實證分析中，我們將綠色債券票面利率作為被解釋變量（因變量，將各類別綠色債均具備的債券基礎特性以及預期對債券發(fā)行利率存在影響的指標作為解釋變量（自變量，包括發(fā)行規(guī)模億、發(fā)行期限（年主體債項評級、發(fā)行當的債Y國債到期收益率（、發(fā)行方式、發(fā)行人省份及發(fā)行人企業(yè)性質，并且合解釋變自身于解變的濟意在立元模型對同被變量行適當處：發(fā)行模量行數處理；為主體債評行式發(fā)人份發(fā)企業(yè)質4個散變賦值。體言主債評級面設AA為A為4A為，A-為A為A級下為0行式公發(fā)為募行為；發(fā)行性方中國有為3方有業(yè)為2民企為1他為；行省方，以為0其各市分值12。至此，針對不同綠色債券種類，我們將被解釋變量與相關解釋變量進行多元回歸建立下色券行價基模：票面利率=??+1×??????發(fā)規(guī)）]+2×發(fā)行期限+3×評級+4×中債債期益率+5×發(fā)行方式+6×發(fā)行人份+7×發(fā)行企性質+??券種：綠色地方債發(fā)行定價影響因子7個解變中由色地債發(fā)人業(yè)質均地政，行式均為公募行主評為A等，該3解釋量于色方的發(fā)定價不在響故立元回模時以除。針對余4項釋量首先行關分相關系矩可發(fā)各解釋變之相性因此以為模出多重線問的率低其根據多元回歸模型結果以發(fā)現在9的置信區(qū)間內除Lo（發(fā)行規(guī)模外的其余項解釋變量即發(fā)行期發(fā)行當日的中債Y國債到期收益率發(fā)行人份對于綠色地方債發(fā)行票面率存在顯著影響型R2約0表被變量0%的變情都到模解釋擬程較。具體來看綠色地方債3項解釋變量的多元回歸模型結果，發(fā)行期限變量系數為0.026，明行限綠色方票利存正相，發(fā)期每加1年綠色地方債票面利率將增加2.6BP；發(fā)行當日的中債1Y國債到期收益率變量系數為0.744，明Y國收與色方票利存在相，收率增加，綠色方票利將加744BP發(fā)行人省變量系為.003，不同方政府發(fā)綠地債獲的融資優(yōu)存差北以的他地方府發(fā)行綠地債需擔高的行本該3項解釋變量與票面利率間正相關關系均符合經濟意即發(fā)期限越長礎利率越地方財政濟實力減皆意味著投資者需承擔更高的用險，因此索求更高票作為風險補償以增其資信心。表1：綠色地方債發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)行規(guī)模）發(fā)行期限(年)中債1Y國債到期收益率發(fā)行人省份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)0.1601.000中債1Y國債到期收益率0.107-0.0431.000發(fā)行人省份-0.3470.078-0.2681.000數據來源：ind，表2：綠色地方債多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept1.2320.2305.2715.51E07Log（發(fā)行規(guī)模）0.0280.0260.9650.33594發(fā)行期限(年)0.0220.00715.1832.11E30中債1Y國債到期收益率0.7410.0947.6494.15E12發(fā)行人省份0.0030.0072.4650.01067數據來源：ind，票面利率線性模擬基于綠色地方債多元回歸模型結果，我們可以得出如下綠色地方債發(fā)行定價模型：綠色地方債票面率=??.??????+??.??????×發(fā)行期限+??.??????×中債??國債到期益率+??.??????×發(fā)行人份根據模我將行作橫合發(fā)綠色方期為3，因此發(fā)期最值為Y最大設為3；將行省設廣省；對未來發(fā)日債Y國期收率變情置5個別形維持022年5月6收形于022年5月6日益率加B情形于202年5月6收率加B形于202年5月6日益減少5P情形、基于022年5月6日率少1B一模不同行限同礎利情形下假廣省行色地債其發(fā)債票利將如變。模擬果同樣的發(fā)行期限下0P的1Y債收距為色方債票面利來14.P向影同樣的國債收率情形下27年發(fā)限差將為綠色方票利來70.8BP的向響在設定的5個情形下同一方政府發(fā)行的綠色地方政府債，其最大票面利率與最小票面利率之間的差值理論上不應超過85.7B。圖1：綠色地方債票面利率線性模擬（單位：%）.7.6.5.4.3.2.1.0.9.83333846546277886941.2111.81.61.41.2151.81.61.41.2191.82.62.42.2232.82.62.42.2272.82.62.4情形1 情形2 情形3 情形4 情形5數據來源：ind，券種：綠色金融債發(fā)行定價影響因子7個解變中由色金債發(fā)方均公募行因該解變量對于綠金債發(fā)定不存影，建多回歸型予剔。針對余6項釋量首先行關分相關系矩可發(fā)各解釋變之相性體因可認該出現重線問的率較其根據多元回歸模型結，可以發(fā)現在95的置區(qū)間內L（發(fā)行規(guī)模、發(fā)行當日的中債Y國債到期益和發(fā)行人省份3項解釋變量對于綠色金債行票面利率存在顯著影響而發(fā)限主體債項評級和發(fā)人企業(yè)性質影響不著或主源于綠色融發(fā)期以Y多評以等主，行主為企地方企，二者具較的用景和資此該3項解變對綠金債的行定價影甚。外該型R2達7，明解變量1變情都到了型解釋擬程較。具體看色債3解釋量多回模結果L（發(fā)行規(guī)模）量系數為0.42，表明發(fā)行規(guī)模與綠色金融債票面利率存在負相關，即發(fā)行規(guī)模每增加倍，色融票利減少24.2P發(fā)行當日的中債1Y國債到期益率變量系數為0927，明Y債收率綠金債面利存正關即益率增加1綠金債面將加92.4P發(fā)行人省份變量系為00262明不省市的融構行色融債獲的資金勢存差除京的其省市金融構行融或均提發(fā)成以成融該3項解釋變量與綠色金融債票面利率之間的關均符合經濟意義其中行規(guī)模越大意味著發(fā)人融資能越強資質偏好流動相對更有保障投資者情更高從而壓低發(fā)成基礎利的變化代表債券市在到資金面和政策面化響后的反應無風險債的基本收益由于信用險的存信用債收率難以出與基礎利率相反的動因此信用發(fā)行成本將隨著基利的變化而變化綠色金債發(fā)行人雖不是地政但地方金融機構同樣與地方政濟實及地方政府譽掛鉤因此發(fā)人區(qū)域由資質省市向弱資質省市變化將起綠色金融債發(fā)行本抬升。表3：綠色金融債發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)行規(guī)模）發(fā)行期限(年)主體債項評級中債1Y國債到期收益率發(fā)行人企業(yè)性質發(fā)行人省份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)0.0301.000主體債項評級0.019-0.4291.000中債1Y國債到期收益率-0.137-0.3380.1401.000發(fā)行人企業(yè)性質0.1800.293-0.643-0.1511.000發(fā)行人省份-0.396-0.3390.5210.238-0.3321.000數據來源：ind，表4：綠色金融債多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept1.2670.8351.5130.13245Log（發(fā)行規(guī)模）-0.2220.085-2.7570.00319發(fā)行期限(年)-0.0070.087-0.0840.99377主體債項評級0.0130.0360.5290.59211中債1Y國債到期收益率0.9240.2863.3060.0004發(fā)行人企業(yè)性質-0.1890.073-1.5750.12431發(fā)行人省份0.0220.0003.7510.00568數據來源：ind，票面利率線性模擬基于綠色金融債多元回歸模型結果，我們可以得出如下綠色金融債發(fā)行定價模型：綠色金融債面利率=??.?????????.??????×????（發(fā)行規(guī)模）]+??.??????×中??國債到期收率+??.??????×發(fā)行人份根據模我將規(guī)模為坐結發(fā)行色融發(fā)規(guī)范圍為0.5元至300億因將發(fā)規(guī)最值為05億最值為30元將發(fā)行人份為東；對未發(fā)日債1Y債到收率變情設置5個情形，別：形1、持222年5月6收；形、于222年5月6日收益率加B情形3于202年5月6收增加0P形于2022年5月6日收率減少5；情形、基于2022年5月6日收率少1BP進一模擬不發(fā)規(guī)基礎率形假東省行色融所發(fā)債券的票利將如變。模擬果同樣的發(fā)行規(guī)模下0P的1Y債收率距為色融債票面利來18.P向影同樣的國債收率情形下近300億行規(guī)差距將為色融票利帶來7.2BP的向在設定的5個情形下同一省市的金融機構發(fā)行的綠金債其大面率小票利之的值論上應超過85.4P。圖2：綠色金融債票面利率線性模擬（單位：%）.5.4.3.2.1.0.9.8.7.605905951.52.53.54.55.56.57.58.59.59.5185175165155145135125115105195185275265255245235225215205295285275情形1 情形2 情形3 情形4 情形5數據來源：ind，券種：綠色企業(yè)債發(fā)行定價影響因子7個解變中由色企債發(fā)人為方國企，此項釋變量對于色業(yè)的行價不在響故立元回模時以除。針對余6項釋量首先行關分相關系矩可發(fā)各解釋變之相性體低相之影性此以為模會出多重共線問根據多元回歸模型結果以現在95的置信區(qū)間內Lo（發(fā)行規(guī)模、發(fā)行當日的中債Y國債到期收益率和主體債項評級3項解釋變量于綠色企業(yè)債發(fā)行票面利率在著影響而發(fā)期限行方式和發(fā)行人省影不顯著其主要因能于色業(yè)債行限然度大以Y多整集中發(fā)行方式本公發(fā)為行省相分且地國實與所省份間關聯并緊因該3解釋量于色業(yè)的發(fā)定影不外該型R2達71，明解量71的動況以模解，合度高。具體看色債3解釋量多回模結果L（發(fā)行規(guī)模）量系數為1.06，表明發(fā)行規(guī)模與綠色企業(yè)債票面利率存在負相關，即發(fā)行規(guī)模每增加倍色業(yè)票利將減約30.8B發(fā)行當日的中債Y國債到期收益率變量系為1.781明Y國債益與色業(yè)票面率在相，收益每增加1色業(yè)票率將加77.8B主體債項評級變量系數0.6明評級綠企債面率存負評增加色業(yè)面利可下降61.該3項解變量與綠企業(yè)債面率之間的相關性均合濟意義其中與綠色金融債模型致綠色企業(yè)債的發(fā)行模越大意味著發(fā)行人質較好融資能力較強投資者對其本付息的償債能力有心要求的信用風險溢價而減少導致發(fā)行成本可適降基礎利率是無風險債的基本收益是構成信債收益率的底層因此信用債發(fā)行本和收益率均隨著礎率的變化而變化綠色業(yè)債發(fā)行人主體評級越高提示投者該主體信用風險可違約風險小因行人可享有更低的融資成反之發(fā)行人評級較則其約概率相應提投資將增加其發(fā)行成本以確保收益風相匹配。表5：綠色企業(yè)債發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)行規(guī)模）發(fā)行期限(年)主體債項評級中債1Y國債到期收益率發(fā)行方式發(fā)行人省份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)0.0541.000主體債項評級0.653-0.2741.000中債1Y國債到期收益率0.143-0.0110.0351.000發(fā)行方式-0.211-0.182-0.112-0.2001.000發(fā)行人省份0.136-0.0800.053-0.0940.0401.000數據來源：ind，表6：綠色企業(yè)債多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept4.1831.6172.5800.01018Log（發(fā)行規(guī)模）-1.3860.376-3.4440.00111發(fā)行期限(年)0.0620.0481.3350.18424主體債項評級-0.6860.165-3.6260.00598中債1Y國債到期收益率1.7710.4394.0440.00204發(fā)行方式-0.1480.687-0.1310.85578發(fā)行人省份-0.0520.010-1.6860.10164數據來源：ind，票面利率線性模擬基于綠色企業(yè)債多元回歸模型結果，我們可以得出如下綠色企業(yè)債發(fā)行定價模型：綠色企債票面利率=??.?????????.??????×????(行規(guī)]+??.??????×中債??國債到收益率???.??????×評級根據模我同發(fā)行模為坐合已行色業(yè)發(fā)規(guī)模范圍為0.5億至30億因此發(fā)規(guī)最值為0.5元最值為0億；將發(fā)人體級為+即發(fā)綠企的最要對發(fā)行中債1Y債期益變動況設置5個形分別：情形1維持202年5月6日收率情形2基于022年5月6日益加5P情形、于22年5月6收率加1B；形、于022年5月6日收率少5P情形5、于2022年5月6日益少1BP進步擬發(fā)行模同礎情形，假設行為A高，所行券票利率會何化。模擬果同樣的發(fā)行規(guī)模下0P的1Y債收率距為色業(yè)債票面利來355P向影同樣的國債收率情形下，近30億發(fā)規(guī)模距將為色業(yè)票利帶來232.P反影在設定的5個情形下同一評級下的地方國企發(fā)行綠企業(yè)債大面與最票利之的值理上不應超過2682BP。值得注意的是，與綠色地方債和綠色金融債的票面利率模擬曲線相比綠色企業(yè)的模擬線斜率較大表明綠色業(yè)債的票面利率波幅較顯著3項具有顯著性的釋量的影響程度較綠地債和綠色金融債更此投資人在衡量綠色企業(yè)債發(fā)定是否合理時需持更慎態(tài)度。圖3：綠色企業(yè)債票面利率線性模擬（單位：%）.0.5.0.5.0.5051051525354555657585951.51.51.51.51.51.51.51.51.51.52.52.52.52.52.52.52.52.52.52.5情形1 情形2 情形3 情形4 情形5數據來源：ind，券種：綠色公司債發(fā)行定價影響因子針對部7項釋量我們先行關分，從關系矩可發(fā)現，各解變之的關總體此以該模出多共性題的率有限。其次根據多元回歸模型結果，可以發(fā)現在9的置信區(qū)間內，僅發(fā)行當日的中債1Y國債到期收益率和發(fā)方式2項解釋變量對于色公司債發(fā)行票面率在顯著影響其余5項解釋變的影響均不顯主系綠公債發(fā)主多元程度較高致即同行體發(fā)的色司行規(guī)行限企性質和所省各面比分致該5解量以定色司的票利率變化此，型R2達61，明解變量61變情可得模型釋，擬合度高。具體看色司債2解釋量多回模結果發(fā)行當日的中債Y國債到期收益率變量為1.38明Y債益與綠公債面率在正關，即收率加1企業(yè)票利將加16.8P發(fā)行方式變量為1.24，表明行式綠公債票利存負即發(fā)方從募為募可將綠色公債面率少14.3P該2項解釋變量與綠色公司債票面率間的相關性均符合經濟意其與綠色地方綠色融債綠色企業(yè)一致基礎利率為構成信用債收益的層利率其變將會直接起信用債收益率和行本相應變化；發(fā)行方式分為公開發(fā)行（公募債券，即發(fā)行人可面向不特定對象或累計超過二人的特定對象發(fā)行債券，和非公開發(fā)行（私募債券，即發(fā)行人僅能向特定對象發(fā)行券由于公募的發(fā)行方以面向更廣的投資范圍籌資潛力更大資金供充沛，同時也意味著發(fā)行自資質更佳債券流動性好因此更有利于降低券的發(fā)行本。表7：綠色公司債發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)行規(guī)模發(fā)行限(年)主體項評級中債國債到期收益率發(fā)行式發(fā)行企業(yè)質發(fā)人份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)-0.0061.000主體/債項評級0.5340.0461.000中債1Y債到期收率-0.0050.19-0.0171.000發(fā)行方式0.443-0.2140.734-0.1321.000發(fā)行人企業(yè)性質0.431-0.1580.465-0.1350.6541.000發(fā)行人省份-0.248-0.016-0.122-0.002-0.110-0.1551.000數據來源：ind，表8：綠色公司債多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept1.9510.8982.1830.03358Log（發(fā)行規(guī)模）0.0960.2410.4030.68811發(fā)行期限(年)0.0050.0200.3620.71513主體債項評級-0.1740.092-1.8420.06365中債1Y國債到期收益率1.6300.3324.9332.25E06發(fā)行方式-1.2340.232-5.2425.1E-發(fā)行人企業(yè)性質-0.1950.179-0.9850.33424發(fā)行人省份0.0220.0181.9730.05514數據來源：ind，票面利率線性模擬基于綠色公司債多元回歸模型結果，我們可以得出如下綠色公司債發(fā)行定價模型：綠色公司債票面率=??.??????+??.??????×中債??國債期收益率???.??????×發(fā)方式根據模們中債Y債期益作坐標合201年1月1日至2022年5月6日間債1Y國到收率波范在1.2.8之因此收益率小為1.大值為2.8；對方式置2個情，為：形1募行情形2募發(fā)進一模在同基利下公發(fā)和私發(fā)行的綠公債票利將會何化。模擬果明同樣的方式下，10P的Y國債益差將綠公司債票面率來63.P的同影同樣的國收益率情形下方的變將為綠色司票利來124.3P反影。綠色司而由于其具有顯著影響性的關鍵因子少發(fā)行定價受發(fā)行主自影響較多因此建議投者衡量綠色公司債發(fā)行定價是恰時需適當增加發(fā)行體債能力募資項目可行性未來現金流穩(wěn)定性、綠色收可性、資金回籠時長個因素評價權重。圖4：綠色公司債票面利率線性模擬（單位：%）.0.5.0.5.0.5.0.80.80.83.86.89.92.95.98.01.04.07.10.13.16.19.22.25.28.31.34.37.40.43.46.49.52.55.58.61.64.67.70.73.76.79情形1 情形2數據來源：ind，券種：綠色短期融資券發(fā)行定價影響因子7個解變中由色短的行式為募發(fā)，此項釋量對于綠色融發(fā)定不在影，建多回模型予剔。針對余6項釋量首先行關分相關系矩可發(fā)各解釋變之相性體低因可認該不會重線問其根據多元回歸模型結果可發(fā)現在9的置信區(qū)間內，發(fā)行期限、主體債項評級、發(fā)行當日的中債1Y國債到收益率和發(fā)行人企性質4項解釋變量對于綠色融發(fā)行票利率存在顯著影響而行規(guī)模和發(fā)行人省影則不顯著主源于色短作綠色券主券之發(fā)規(guī)和行在省較分因綠色融的發(fā)行價間相性。外該型R2為6，明解變量56的變情況可到型釋擬程高。具體看色融4項釋變的元歸型果發(fā)行期限變量數為0506，表明行限綠短票面率在相發(fā)限加1色短票面利率加50.P主債項評級變量數060表評與色票面率存在相，評每加一，色融面率可降65.P發(fā)行當日的中債1Y國債到期收益率變量數為1.60，明Y債收率綠短票利率在正相即益每加1綠短票利增加06.0B發(fā)行人業(yè)性變量系為0.18表行主的業(yè)質綠短融面在相即著企業(yè)性由營為營綠色融發(fā)成相下降9.8B該4項解釋變量與綠色短融票面利率之的關性均符合經濟意中發(fā)行期限越主體級越低皆提示所發(fā)行債券的含險增加進而提升債券行利率基礎利率是無險債券的本收益為信債收益及發(fā)行成本托因此用債發(fā)行成本將隨變因民營企業(yè)風險較地方國有業(yè)險有所增加而地方國企業(yè)風險較央企風有增加因此發(fā)行人企業(yè)性質從營業(yè)轉為國有企業(yè)再為企的變化意著信用風水平的逐步降低，故引起發(fā)成的逐步行。表9：綠色短融發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)行規(guī)模發(fā)行限(年)主體項評級中債1Y國到期收益率發(fā)行人企業(yè)質發(fā)行省份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)0.0011.000主體債項評級0.508-0.1591.000中債1Y國債到期收益率0.216-0.082-0.0471.000發(fā)行人企業(yè)性質0.383-0.4240.3840.1201.000發(fā)行人省份-0.2850.199-0.395-0.168-0.1371.000數據來源：ind，表10：綠色短融多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept3.3810.9703.4560.00869Log（發(fā)行規(guī)模）0.0630.1470.4270.67647發(fā)行期限(年)0.5050.2422.1000.03807主體債項評級-0.6030.123-5.2011.27E06中債1Y國債到期收益率1.0630.2903.5570.00625發(fā)行人企業(yè)性質-0.1890.098-2.1950.03402發(fā)行人省份0.0120.0001.4660.14499數據來源：ind，票面利率線性模擬基于色融元歸型結，們以出下綠短發(fā)定模：綠色短融票面率=??.??????+??.??????×發(fā)行期限???.??????×評級+??.??????×中債國債到期收益率???.??????×發(fā)行人企性質根據模我將期限為坐結發(fā)行色融行限不超過1Y的征此發(fā)限最值為00Y值為Y主評為高等即發(fā)綠融的主評將人企性設中國企已發(fā)行色融多主性質針未發(fā)日債Y債期益變動況設置5情，別：形、持02年5月6日收率形、于022年5月6日收率加5P情形3基于222年5月6日收率增加1BP形4、基于2022年5月6日益減少5P情形、基于022年5月6日益少10P，進一模不發(fā)期下、同礎率形，假一體級為A級央企發(fā)行欲行色融其所行券票利將會何化。模擬果同樣的發(fā)行期限下0P的1Y債收率距為色融票面利率帶來21.BP的影響同樣的國債益情形下，1年發(fā)期差距為綠色短票利來50.BP的向響在設定的5個情形下一高等級企發(fā)行人發(fā)行的綠色短融，其最大票面利率與最小票面利率之間的差值理論上不應超過71.3B。圖5：綠色短融票面利率線性模擬（單位：%）.4.3.2.1.0.9.8.7.6001001005009013017021025029033037041045049053057061065069073077081085089093097情形1 情形2 情形3 情形4 情形5數據來源：ind，券種：綠色中期票據發(fā)行定價影響因子7個解變中由色中的行式為募發(fā)，此項釋量對于綠色票發(fā)定不在影，建多回模型予剔。針對余6項釋量首先行關分相關系矩可發(fā)各解釋變之相性低因此以為模不發(fā)生重線問根據多元回歸模型結果可以發(fā)在5的置信區(qū)間體債項評級發(fā)行日中債1Y國債到期收益率行人企性質和發(fā)行人省份4項釋變量對于綠色中的行票面利率存在顯著影而發(fā)規(guī)模和發(fā)行期限影則顯著主源綠票作綠色債券另主券發(fā)行模為期限相集因綠色票的發(fā)行價間相性明此，型R2為41，明解變量41變動情況得模解，合程尚。具體看色票4釋變的元歸型果主體債項評級變量數-0.392，表評與綠中票面利存負相，即級每加級，色中票面利率降39.發(fā)行當日的中債Y國債到期收益率變量數為1.40明國債益與色票面利存正關即益率增加1綠票票利率將加1402B發(fā)行人企業(yè)性質變量數.30明行體企質與色中票面率在相隨企性由轉為票行成可相應降302BP發(fā)行省份變數為0.01表明域行的色中發(fā)行成本地而在除北以的他域行的色票需擔對更的發(fā)行成該4項解釋變與綠中票票面利之的相關性均符合經意其中主體評級越高表明該主違風險越低償能力越進而壓低券發(fā)行成基礎利率構筑債券市場中具信風險的債券收益率底部因此正面影響信用發(fā)成本的變動發(fā)行人企業(yè)性質由營企向央企的轉將信用風險水平的降從而帶來面利率的降低由于綠中票發(fā)行人以央企地國企為主發(fā)行人所在份的經濟力與當地的央企和企信用資質存在關聯因所在省份資質較弱當地發(fā)行需以更高的票面利吸投資者。表11：綠色中票發(fā)行定價解釋變量相關性系數矩陣Log（發(fā)規(guī)模）發(fā)行期限(年)主體債評級中債1Y國債到收益率發(fā)行企業(yè)質發(fā)行省份Log（發(fā)行規(guī)模）1.000發(fā)行期限(年)-0.0481.000主體債項評級0.3670.0201.000中債1Y國債到期收益率-0.050-0.0040.0251.000發(fā)行人企業(yè)性質0.404-0.2390.2010.0361.000發(fā)行人省份-0.2620.147-0.051-0.088-0.1901.000數據來源：ind，表12：綠色中票多元回歸模型結果自變量Coefficients標準誤差tStatP-valueIntercept2.6650.5844.5738.24E06Log（發(fā)行規(guī)模）-0.0080.109-0.1940.8493發(fā)行期限(年)0.0110.0450.2740.78321主體債項評級-0.3230.074-5.5437.85E08中債1Y國債到期收益率1.4080.1967.2051.1E-發(fā)行人企業(yè)性質-0.3250.077-4.1334.63E05發(fā)行人省份0.0230.0063.8110.00178數據來源：ind，票面利率線性模擬基于色票元歸型結，們以出下綠中發(fā)定模：綠色中票票面率=??.?????????.??????×評級+??.??????×中??國債到期收率???.??????×發(fā)行企業(yè)性質+??.??????×發(fā)行人省份根據模們中債Y債期益作坐標合201年1月1日至2022年5月6日間債1Y國到收率波范在1.2.8之因此收益率小為1.8大值為28將體級為A高級發(fā)行色中票最要行人業(yè)質為方有企即發(fā)綠票最的主體性對行省設置6個形分為情形東形2山東形西形北形州形肅中形1和2為資質強綠債發(fā)量較的形3和4為質等綠債發(fā)行居中的省情形5和6質較且色券行一般省據進模擬不同基礎率不省高等地國企發(fā)人所綠中的面利將會如何化。模擬果明同樣的行人省份下，1P的Y債益差將色中票票面率來40.P的同影同樣的國收益率情形下質份與資質省份差將綠中票面率來8.9BP同向在設定的6個情形下同一高等級地方國有業(yè)行人發(fā)行的綠色中票最大面率最票利率間差值論不過91.BP。圖6：綠色中票票面利率線性模擬（單位：%）.7.5.3.1.9.7.5.3.1.9.7.80.80.83.86.89.92.94.97.00.03.06.09.12.15.18.21.23.26.29.32.35.38.41.44.47.50.52.55.58.61.64.67.70.73.76.79情形1 情形2 情形3 情形4 情形5 情形6數據來源：ind，綠色債券發(fā)行定價影響因子匯總與結論基于類色券多回歸型證析果我們可出下論：雖然7項解釋變量均為券發(fā)行基本信息但非有相關信息均可對券發(fā)行定價產生顯著影具決定性影響的關鍵素量基本不超過解釋量的半數一方面原因在于少模型內生性問題而強模型結果的邏輯謹性另一方面原因或在于不同解釋變量對于票面利率這一被解釋變量的重要性及同一性存在經濟意差。全部6類綠色債券的發(fā)定價影響因子均包發(fā)當日的中債1Y國債到益率這一解釋變量足見風險債券價格對于信風險的債券發(fā)行定的響之重從推動我國綠色債券市場快擴的角度以觀準利率色債券發(fā)行定價存在的顯著正向影響或提示加速推進“利率市場化，即進步完善市場利率的控傳導機制提高利市有效性將有助于色券發(fā)行定價趨于合理低發(fā)行價格與估值間錯配風險利好綠債市場發(fā)展。進一步比較6類綠色債券的發(fā)