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近年來，隨著我國企業(yè)“融資難、融資貴”的問題日益凸顯，金融市場剛性兌付問題受到普遍關注。然而，打破剛性兌付是否能夠有效降低企業(yè)融資成本？無論從理論上還是實踐上，對于該問題的回答尚存在諸多爭議?；诖?，中山大學管理學院彭方平教授團隊采用雙重機器學習的方法，對上述問題進行了回答。

該研究結合債券市場和上市公司數(shù)據(jù)，應用雙重機器學習方法，并采用K-Fold ArCo人工反事實模型以及其他機器學習模型進行穩(wěn)健性分析，檢驗了打破剛性兌付這一事件對中國債券市場利率的影響。該研究發(fā)現(xiàn)打破剛性兌付沒有降低企業(yè)融資成本，反而引起了整體市場融資成本的上升。其原因在于，打破剛性兌付并沒有有效降低市場無風險利率，但該事件卻引發(fā)了整體風險溢價的提高，反而推高了企業(yè)融資成本。

該研究的貢獻主要體現(xiàn)在：（1）研究主題方面，該研究首次在理論和實證上推翻了打破剛性兌付可以通過降低無風險利率進而降低社會融資成本的觀點。（2）在研究方法方面，該研究應用雙重機器學習方法有效彌補了傳統(tǒng)線性模型的誤設偏誤、“維數(shù)詛咒”、多重共線性、以及關鍵變量控制有限帶來變量估計的有偏性等問題。（3）在計量理論方面，創(chuàng)新性地將交叉驗證引入ArCo人工反事實模型，有效克服了小樣本下存在的過度擬合問題。

該研究的政策意義：僅僅單純打破剛性兌付并不能從根本上改變債券市場定價扭曲以及降低企業(yè)融資成本的問題。雖然剛性兌付成為歷史，但是政府的隱性擔保依然讓國有企業(yè)受事件的沖擊較小，而本來就在融資方面不占優(yōu)勢的民營企業(yè)融資成本上升幅度更大。強化信息披露機制以及重視信息披露的真實和有效性可以是提高投資者對債券市場信任的一種方式。此外，需要切實降低全社會無風險利率水平，特別是保持通貨膨脹這一影響無風險利率的重要因素的穩(wěn)定。另一方面，國家仍需通過進一步加強金融工具創(chuàng)新，關注民營企業(yè)債券高風險溢價現(xiàn)象，改善風險溢價的有效市場定價。

研究成果以“打破剛性兌付能降低企業(yè)融資成本嗎？”為題發(fā)表在經(jīng)濟管理學期刊《管理世界》2022年第4期。中山大學管理學院為第一通訊單位，博士研究生王茹婷為第一作者，彭方平教授為通訊作者。其他合作者有挪威科技大學李維博士，管理學院研究生王春麗。該研究得到國家自然科學基金“過度負債、金融壓力與實體經(jīng)濟下滑：理論、證據(jù)與對策研究”（基金號71673312）的資助。

教授簡介

彭方平，中山大學管理學院教授、博士生導師。2004年畢業(yè)于華中科技大學獲得經(jīng)濟學碩士學位；2007年畢業(yè)于華中科技大學獲經(jīng)濟學博士學位。2007年起工作于中山大學管理學院，歷任講師、副教授、教授。主要研究領域為貨幣金融與計量，在《經(jīng)濟研究》《管理世界》《經(jīng)濟學季刊》《中國管理科學》《金融研究》等國內外學術刊物發(fā)表多篇論文。近五年主持國家自然科學基金面上項目一項和國家自然科學青年科學基金項目一項。

來源：科研與研究生教育辦公室

撰稿：王茹婷

編審：高勝嘉、蔣莉、鄭國堅

責任編輯：羅萍

初審：陳融融

審核：張毅芳

審核發(fā)布：謝曼華