一文看懂绿色债券的发行定价（东吴固收李勇 徐津晶）20230516 股票定价与债券定价实验结论

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摘要

核心观点

■ 各类绿色债券发行定价影响因子实证分析：

我们通过为六类绿色债券搭建多元回归模型，测算各券种绿色债券发行时的恰当票面利率，以期从发行定价是否合理的角度为投资者提供是否参与发行的衡量标准。其中，票面利率为被解释变量，债券基础特性及预期对债券发行利率存在影响的指标为解释变量，包括发行规模、发行期限、主体/债项评级（评级）、发行当日中债1Y国债到期收益率（国债收益率）、发行方式、发行人省份及发行人企业性质。我们对发行规模变量采取对数化处理并为离散型变量赋值，数据表明全部模型均具有较高拟合效果。

绿色地方债影响因子：发行期限、国债收益率、发行人省份。票面利率=1.2332+0.0262×发行期限+0.7441×国债收益率+0.0043×发行人省份。

绿色金融债影响因子：Log（发行规模）、国债收益率、发行人省份。票面利率=1.2647-0.2422×[Log（发行规模）]+0.9274×国债收益率+0.0262×发行人省份。

绿色企业债影响因子：Log（发行规模）、国债收益率、评级。票面利率=4.1833-1.3086×[Log（发行规模）]+1.7781×国债收益率-0.6186×评级。绿色企业债的票面利率模拟曲线斜率较大，表明其票面利率波动幅度较显著，解释变量影响程度较高，衡量其发行定价是否合理时需持更谨慎态度。

绿色公司债影响因子：国债收益率和发行方式。票面利率=1.9571+1.6380×国债收益率-1.2434×发行方式。由于影响显著的关键因子较少，发行定价受主体自身影响较多，故建议投资者衡量绿色公司债发行定价是否恰当时需适当增加发行主体偿债能力、募资项目可行性、未来现金流稳定性、绿色收益可靠性、资金回笼时长等因素的评价权重。

绿色短融影响因子：发行期限、评级、国债收益率、发行人企业性质。票面利率=3.3841+0.5065×发行期限-0.6503×评级+1.0603×国债收益率-0.1989×发行人企业性质。

绿色中票影响因子：评级、国债收益率、发行人企业性质、发行人省份。票面利率=2.6605-0.3923×评级+1.4028×国债收益率-0.3025×发行人企业性质+0.0213×发行人省份。

■ 实证结果表明各解释变量与票面利率之间的相关性均符合经济意义：

基于汇总结果可得以下结论：

各券种具有决定性影响的关键因素数量基本不超过7项解释变量的半数，原因或在于减少模型内生性问题及不同解释变量对被解释变量的重要性及同一性存在经济意义差异。

各券种发行定价影响因子均包括发行当日中债1Y国债到期收益率这一变量，足见无风险债券价格的影响之重。因此，加速推进“利率市场化”，即进一步完善市场利率的调控与传导机制，提高利率市场有效性，将有助于绿债发行定价趋于合理化，利好绿债市场发展。

绿色地方债及金融债的“发行当日中债1Y国债到期收益率”的变量系数相对低于其余4类绿债，或表明该2类债券由于信用资质较优，因此对于基准利率变动的敏感性较其余绿色债券种类低，发行利率波动幅度相对缓和。

仅发行规模、发行期限及发行方式3项变量与票面利率呈负相关关系，表明发行人可选择扩大融资规模、提升信用评级、公募发行3种方式降低其融资成本。

评级变量对于以社会力量发行者为主的绿债影响较明显，因此健全信用评级机制、加强信息披露监管、丰富风险评估指标，对于绿债发行市场均衡化及社会力量发行绿债定价合理化大有裨益。

■ 其他可能影响绿债发行定价的因素：

绿色政策支持力度：所发行的绿债是否享受政府补助以及补助金额的大小或对其发行利率存在反向影响，即享有补助且补助金额越高的绿债票面利率预期越低，可相应调低预期合理的融资成本。

第三方绿色认证：经过第三方绿色认证可有效增强绿债信息披露透明度，吸引投资者参与，助力票面利率降低，可适当调低预期合理的融资成本。

■ 风险提示：数据测算存在偏差；债券信息披露不全面；绿债政策调整。

1. 不同券种的绿色债券发行定价影响因子实证分析

在2023年3月22日发布的报告《绿色债券专题报告之二：从投融两端探究 “绿色”激励是否存在》中，我们从市场角度针对绿色债券发行者的融资成本优势进行了深入分析，一方面确定2023年发行的绿色债券由于所发行债券的券种与期限结构与普通债券相对一致因此更具有分析代表性，另一方面得出各期限、各类别的绿色债券发行利率总体均较同期限、同类别普通债券低的结论，即选择发行绿色债券的发行者可以以更低的发行成本取得融资，在募资项目存续期间发行者的利息负担相对减轻，“绿色”属性为融资端提供一定利好。

基于以上结论，本报告中我们将进一步探究影响不同券种的绿色债券发行定价的关键因素，并通过实证分析和模拟的方式，尝试为绿色地方债、绿色金融债、绿色企业债、绿色公司债、绿色短期融资券和绿色中期票据六类绿色债券搭建模型，测算不同种类的绿色债券个券发行时的恰当票面利率，以期从发行定价是否合理的角度为投资者提供是否参与发行的衡量标准。

根据Wind概念板块绿色债券统计口径，我们选择2023年1月1日至2023年4月30日期间在银行间市场和交易所市场发行的全部绿色债券，按照Wind债券类型进行区分，取得绿色地方债样本券135只，绿色金融债样本券46只，绿色企业债样本券52只，绿色公司债样本券150只，绿色短期融资券样本券89只和绿色中期票据样本券210只。实证分析中，我们将绿色债券票面利率作为被解释变量（因变量），将各类别绿色债券均具备的债券基础特性以及预期对债券发行利率存在影响的指标作为解释变量（自变量），包括发行规模（亿元）、发行期限（年）、主体/债项评级、发行当日的中债1Y国债到期收益率（%）、发行方式、发行人省份及发行人企业性质，并且结合各解释变量自身对于被解释变量的经济意义，在建立多元回归模型时，对不同的被解释变量进行适当处理：

发行规模变量进行对数化处理；

为主体/债项评级、发行方式、发行人省份及发行人企业性质4个离散型变量赋值。具体而言，主体/债项评级方面，设AAA为5，AA+为4，AA为3，AA-为2，A为1，A级以下为0；发行方式方面，设公募发行为1，私募发行为0；发行人性质方面，设中央国有企业为3，地方国有企业为2，民营企业为1，其他为0；发行人省份方面，以北京为0，其余各省市分别设值1-28。

至此，针对不同绿色债券种类，我们将被解释变量与相关解释变量进行多元回归，建立如下绿色债券发行定价基础模型：

券种1：绿色地方债

发行定价影响因子

7个解释变量中，由于绿色地方债的发行人企业性质均为地方政府，发行方式均为公募发行，主体评级均为AAA高等级，因此该3项解释变量对于绿色地方债的发行定价不存在影响，故建立多元回归模型时予以剔除。

针对其余4项解释变量，首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间相关性较低，因此可以认为该模型出现多重共线性问题的概率较低。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，除Log（发行规模）外的其余3项解释变量，即发行期限、发行当日的中债1Y国债到期收益率、发行人省份，对于绿色地方债发行票面利率均存在显著影响。此外，该模型R2约70%，表明被解释变量70%的变动情况都得到了模型解释，拟合程度较高。

具体来看绿色地方债3项解释变量的多元回归模型结果，发行期限变量系数为0.0262，表明发行期限与绿色地方债票面利率存在正相关，即发行期限每增加1年，绿色地方债票面利率将增加2.62BP；发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为0.7441，表明1Y国债收益率与绿色地方债票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色地方债票面利率将增加74.41BP；发行人省份变量系数为0.0043，表明不同地方政府发行绿色地方债可获得的融资资金优势存在差异，除北京以外的其他省市地方政府发行绿色地方债均需承担更高的发行成本。该3项解释变量与票面利率之间的正相关关系均符合经济意义，即发行期限越长、基础利率越高、地方财政经济实力减弱皆意味着投资者需承担更高的信用风险，因此索求更高的票息作为风险补偿以增强其投资信心。

票面利率线性模拟

基于绿色地方债多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色地方债发行定价模型：

根据该模型，我们将发行期限作为横坐标，结合已发行绿色地方债期限为3Y-30Y，因此将发行期限最小值设为3Y，最大值设为30Y；将发行人省份设为广东省；针对未来发行日中债1Y国债到期收益率的变动情况设置5个情形，分别为：情形1、维持2023年5月6日收益率；情形2、基于2023年5月6日收益率增加5BP；情形3、基于2023年5月6日收益率增加10BP；情形4、基于2023年5月6日收益率减少5BP；情形5、基于2023年5月6日收益率减少10BP，进一步模拟不同发行期限下、不同基础利率情形下，假设广东省发行绿色地方债，其所发行债券的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行期限下，20BP的1Y国债收益率差距将为绿色地方债票面利率带来14.88BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，27年的发行期限差距将为绿色地方债票面利率带来70.85BP的同向影响；在设定的5个情形下，同一地方政府发行的绿色地方政府债，其最大票面利率与最小票面利率之间的差值理论上不应超过85.73BP。

券种2：绿色金融债

发行定价影响因子

7个解释变量中，由于绿色金融债的发行方式均为公募发行，因此该项解释变量对于绿色金融债的发行定价不存在影响，故建立多元回归模型时予以剔除。

针对其余6项解释变量，首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间相关性总体偏低，因此可以认为该模型出现多重共线性问题的概率较低。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，Log（发行规模）、发行当日的中债1Y国债到期收益率和发行人省份3项解释变量对于绿色金融债发行票面利率存在显著影响，而发行期限、主体/债项评级和发行人企业性质影响不显著，或主要源于绿色金融债发行期限以3Y居多，评级以高等级为主，发行人主要为央企和地方国企，二者均具有较好的信用背景和融资能力，因此该3项解释变量对于绿色金融债的发行定价影响甚微。此外，该模型R2达71%，表明被解释变量71%的变动情况都得到了模型解释，拟合程度较高。

具体来看绿色金融债3项解释变量的多元回归模型结果，Log（发行规模）变量系数为-0.2422，表明发行规模与绿色金融债票面利率存在负相关，即发行规模每增加10倍，绿色金融债票面利率将减少24.22BP；发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为0.9274，表明1Y国债收益率与绿色金融债票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色金融债票面利率将增加92.74BP；发行人省份变量系数为0.0262，表明不同省市的金融机构发行绿色金融债可获得的融资资金优势存在差异，除北京以外的其他省市金融机构发行绿色金融债或均需提高发行成本以完成融资。该3项解释变量与绿色金融债票面利率之间的相关性均符合经济意义，其中发行规模越大，意味着发行人融资能力越强，资质偏好，流动性相对更有保障，投资者热情更高从而压低发行成本；基础利率的变化代表债券市场在受到资金面和政策面变化影响后的反应，是无风险债券的基本收益，由于信用风险的存在，信用债收益率难以出现与基础利率相反的变动，因此信用债发行成本将随着基础利率的变化而变化；绿色金融债发行人虽不是地方政府，但地方金融机构同样与地方财政经济实力及地方政府信誉度挂钩，因此发行人区域由强资质省市向弱资质省市变化时将引起绿色金融债发行成本的抬升。

票面利率线性模拟

基于绿色金融债多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色金融债发行定价模型：

根据该模型，我们将发行规模作为横坐标，结合已发行绿色金融债发行规模范围为0.5亿元至300亿元，因此将发行规模最小值设为0.5亿元，最大值设为300亿元；将发行人省份设为广东省；针对未来发行日中债1Y国债到期收益率的变动情况设置5个情形，分别为：情形1、维持2023年5月6日收益率；情形2、基于2023年5月6日收益率增加5BP；情形3、基于2023年5月6日收益率增加10BP；情形4、基于2023年5月6日收益率减少5BP；情形5、基于2023年5月6日收益率减少10BP，进一步模拟不同发行规模下、不同基础利率情形下，假设广东省发行绿色金融债，其所发行债券的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行规模下，20BP的1Y国债收益率差距将为绿色金融债票面利率带来18.55BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，近300亿的发行规模差距将为绿色金融债票面利率带来67.29BP的反向影响；在设定的5个情形下，同一省市的金融机构发行的绿色金融债，其最大票面利率与最小票面利率之间的差值理论上不应超过85.84BP。

券种3：绿色企业债

发行定价影响因子

7个解释变量中，由于绿色企业债的发行人均为地方国有企业，因此该项解释变量对于绿色企业债的发行定价不存在影响，故建立多元回归模型时予以剔除。

针对其余6项解释变量，首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间相关性整体较低，相互之间影响性不高，因此可以认为该模型不会出现多重共线性问题。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，Log（发行规模）、发行当日的中债1Y国债到期收益率和主体/债项评级3项解释变量对于绿色企业债发行票面利率存在显著影响，而发行期限、发行方式和发行人省份影响不显著，其主要原因可能在于绿色企业债发行期限虽然跨度较大但以7Y居多，整体较集中，发行方式基本以公募发行为主，发行人省份相对分散，且地方国企实力与其所在省份之间关联并不紧密，因此该3项解释变量对于绿色企业债的发行定价影响不大。此外，该模型R2达71%，表明被解释变量71%的变动情况可以得到模型解释，拟合程度较高。

具体来看绿色企业债3项解释变量的多元回归模型结果，Log（发行规模）变量系数为-1.3086，表明发行规模与绿色企业债票面利率存在负相关，即发行规模每增加10倍，绿色企业债票面利率将减少约130.86BP；发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为1.7781，表明1Y国债收益率与绿色企业债票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色企业债票面利率将增加177.81BP；主体/债项评级变量系数为-0.6186，表明评级与绿色企业债票面利率存在负相关，即评级每增加一级，绿色企业债票面利率可下降61.86BP。该3项解释变量与绿色企业债票面利率之间的相关性均符合经济意义，其中，与绿色金融债模型一致，绿色企业债的发行规模越大，意味着发行人资质较好，融资能力较强，投资者对其还本付息的偿债能力较有信心，要求的信用风险溢价因而减少，导致发行成本可适当降低；基础利率是无风险债券的基本收益，是构成信用债收益率的底层，因此信用债发行成本和收益率均随着基础利率的变化而变化；绿色企业债发行人主体评级越高，提示投资者该主体信用风险越可控，违约风险越小，因此发行人可享有更低的融资成本，反之若发行人评级较低，则其违约概率相应提升，投资者将增加其发行成本以确保收益与风险相匹配。

票面利率线性模拟

基于绿色企业债多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色企业债发行定价模型：

根据该模型，我们同样将发行规模作为横坐标，结合已发行绿色企业债发行规模范围为0.5亿元至30亿元，因此将发行规模最小值设为0.5亿元，最大值设为30亿元；将发行人主体评级设为AA+级，即已发行绿色企业债的最主要评级；针对未来发行日中债1Y国债到期收益率的变动情况设置5个情形，分别为：情形1、维持2023年5月6日收益率；情形2、基于2023年5月6日收益率增加5BP；情形3、基于2023年5月6日收益率增加10BP；情形4、基于2023年5月6日收益率减少5BP；情形5、基于2023年5月6日收益率减少10BP，进一步模拟不同发行规模下、不同基础利率情形下，假设发行人为AA+高等评级，其所发行债券的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行规模下，20BP的1Y国债收益率差距将为绿色企业债票面利率带来35.56BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，近30亿的发行规模差距将为绿色企业债票面利率带来232.69BP的反向影响；在设定的5个情形下，同一评级下的地方国企发行的绿色企业债，其最大票面利率与最小票面利率之间的差值理论上不应超过268.26BP。值得注意的是，与绿色地方债和绿色金融债的票面利率模拟曲线相比，绿色企业债的模拟曲线斜率较大，表明绿色企业债的票面利率波动幅度较显著，其3项具有显著性的解释变量的影响程度较绿色地方债和绿色金融债更高，因此投资人在衡量绿色企业债发行定价是否合理时需持更谨慎的态度。

券种4：绿色公司债

发行定价影响因子

针对全部7项解释变量，我们首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间的相关性总体不高，因此可以认为该模型出现多重共线性问题的概率有限。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，仅发行当日的中债1Y国债到期收益率和发行方式2项解释变量对于绿色公司债发行票面利率存在显著影响，而其余5项解释变量的影响均不显著，或主要系绿色公司债的发行主体多元化程度较高所致，即不同发行主体发行的绿色公司债在发行规模、发行期限、评级、企业性质和所在省份各方面均比较分散，导致该5项解释变量均难以决定绿色公司债的票面利率变化。此外，该模型R2达61%，表明被解释变量61%的变动情况可以得到模型解释，拟合程度较高。

具体来看绿色公司债2项解释变量的多元回归模型结果，发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为1.6380，表明1Y国债收益率与绿色公司债票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色企业债票面利率将增加163.80BP；发行方式变量系数为-1.2434，表明发行方式与绿色公司债票面利率存在负相关，即发行方式从私募转为公募可以将绿色公司债票面利率减少124.34BP。该2项解释变量与绿色公司债票面利率之间的相关性均符合经济意义，其中，与绿色地方债、绿色金融债、绿色企业债一致，基础利率作为构成信用债收益率的底层利率，其变化将会直接引起信用债收益率和发行成本相应变化；发行方式分为公开发行（公募债券），即发行人可面向不特定对象或累计超过二百人的特定对象发行债券，和非公开发行（私募债券），即发行人仅能向特定对象发行债券，由于公募的发行方式可以面向更广的投资者范围，筹资潜力更大，资金供给更充沛，同时也意味着发行人自身资质更佳，债券流动性更好，因此更有利于降低债券的发行成本。

票面利率线性模拟

基于绿色公司债多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色公司债发行定价模型：

根据该模型，我们将中债1Y国债到期收益率作为横坐标，结合2023年1月1日至2023年5月6日期间中债1Y国债到期收益率的波动范围在1.8%-2.8%之间，因此将收益率最小值设为1.8%，最大值设为2.8%；针对发行方式设置2个情形，分别为：情形1、公募发行；情形2、私募发行，进一步模拟在不同基础利率下，公募发行和私募发行的绿色公司债的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行方式下，100BP的1Y国债收益率差距将为绿色公司债票面利率带来163.80BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，发行方式的变化将为绿色公司债票面利率带来124.34BP的反向影响。就绿色公司债而言，由于其具有显著影响性的关键因子较少，发行定价受发行主体自身影响较多，因此建议投资者衡量绿色公司债发行定价是否恰当时需适当增加发行主体偿债能力、募资项目可行性、未来现金流稳定性、绿色收益可靠性、资金回笼时长等个体因素的评价权重。

券种5：绿色短期融资券

发行定价影响因子

7个解释变量中，由于绿色短融的发行方式均为公募发行，因此该项解释变量对于绿色短融的发行定价不存在影响，故建立多元回归模型时予以剔除。

针对其余6项解释变量，首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间相关性总体较低，因此可以认为该模型不会发生多重共线性问题。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，发行期限、主体/债项评级、发行当日的中债1Y国债到期收益率和发行人企业性质4项解释变量对于绿色短融发行票面利率存在显著影响，而发行规模和发行人省份影响则不显著，或主要源于绿色短融作为绿色债券的主要券种之一，其发行规模和发行人所在省份较为分散，因此与绿色短融的发行定价之间的相关性较弱。此外，该模型R2为56%，表明被解释变量56%的变动情况可得到模型解释，拟合程度较高。

具体来看绿色短融4项解释变量的多元回归模型结果，发行期限变量系数为0.5065，表明发行期限与绿色短融票面利率存在正相关，即发行期限每增加1年，绿色短融票面利率将增加50.65BP；主体/债项评级变量系数为-0.6503，表明评级与绿色短融票面利率存在负相关，即评级每增加一级，绿色短融票面利率可下降65.03BP；发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为1.0603，表明1Y国债收益率与绿色短融票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色短融票面利率将增加106.03BP；发行人企业性质变量系数为-0.1989，表明发行主体的企业性质与绿色短融票面利率存在负相关，即随着企业性质由民营转为国营，绿色短融的发行成本相应下降19.89BP。该4项解释变量与绿色短融票面利率之间的相关性均符合经济意义，其中发行期限越长，主体评级越低，皆提示所发行债券的隐含风险增加，进而提升债券发行利率；基础利率是无风险债券的基本收益，为信用债收益率及发行成本托底，因此信用债发行成本将随之变化；因民营企业风险较地方国有企业风险有所增加，而地方国有企业风险较央企风险有所增加，因此发行人企业性质从民营企业转为国有企业再转为央企的变化，意味着信用风险水平的逐步降低，故引起发行成本的逐步下行。

票面利率线性模拟

基于绿色短融多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色短融发行定价模型：

根据该模型，我们将发行期限作为横坐标，结合已发行绿色短融发行期限均不超过1Y的特征，因此将发行期限最小值设为0.01Y，最大值设为1Y；将主体评级设为AAA高等级，即已发行绿色短融的最主要评级；将发行人企业性质设为中央国有企业，即已发行绿色短融最多的主体性质；针对未来发行日中债1Y国债到期收益率的变动情况设置5个情形，分别为：情形1、维持2023年5月6日收益率；情形2、基于2023年5月6日收益率增加5BP；情形3、基于2023年5月6日收益率增加10BP；情形4、基于2023年5月6日收益率减少5BP；情形5、基于2023年5月6日收益率减少10BP，进一步模拟不同发行期限下、不同基础利率情形下，假设一主体评级为AAA级的央企发行人欲发行绿色短融，其所发行债券的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行期限下，20BP的1Y国债收益率差距将为绿色短融票面利率带来21.21BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，1年的发行期限差距将为绿色短融票面利率带来50.15BP的同向影响；在设定的5个情形下，同一高等级央企发行人发行的绿色短融，其最大票面利率与最小票面利率之间的差值理论上不应超过71.35BP。

券种6：绿色中期票据

发行定价影响因子

7个解释变量中，由于绿色中票的发行方式均为公募发行，因此该项解释变量对于绿色中票的发行定价不存在影响，故建立多元回归模型时予以剔除。

针对其余6项解释变量，首先进行相关性分析，从相关性系数矩阵可以发现，各解释变量之间相关性较低，因此可以认为该模型不会发生多重共线性问题。其次根据多元回归模型结果，可以发现在95%的置信区间内，主体/债项评级、发行当日的中债1Y国债到期收益率、发行人企业性质和发行人省份4项解释变量对于绿色中票的发行票面利率存在显著影响，而发行规模和发行期限影响则不显著，或主要源于绿色中票作为绿色债券的另一主要券种，其发行规模较为分散，发行期限却相对集中，因此与绿色中票的发行定价之间的相关性不明显。此外，该模型R2为41%，表明被解释变量41%的变动情况可得到模型解释，拟合程度尚可。

具体来看绿色中票4项解释变量的多元回归模型结果，主体/债项评级变量系数为-0.3923，表明评级与绿色中票票面利率存在负相关，即评级每增加一级，绿色中票票面利率可下降39.23BP；发行当日的中债1Y国债到期收益率变量系数为1.4028，表明1Y国债收益率与绿色中票票面利率存在正相关，即收益率每增加1%，绿色中票票面利率将增加140.28BP；发行人企业性质变量系数为-0.3025，表明发行主体的企业性质与绿色中票票面利率存在负相关，即随着企业性质由民营转为国营，绿色中票的发行成本可相应下降30.25BP；发行人省份变量系数为0.0213，表明不同区域发行人的绿色中票发行成本因地域而存在差异，除北京以外的其他区域发行的绿色中票均需承担相对更高的发行成本。该4项解释变量与绿色中票票面利率之间的相关性均符合经济意义，其中主体评级越高表明该主体违约风险越低，偿债能力越好，进而压低债券发行成本；基础利率构筑债券市场中具有信用风险的债券收益率的底部，因此正面影响信用债发行成本的变动；发行人企业性质由民营企业向央企的转变将带来信用风险水平的下降，从而带来票面利率的降低；由于绿色中票发行人以央企与地方国企为主，发行人所在省份的经济实力与当地的央企和国企的信用资质存在关联，因此若所在省份资质较弱，则当地发行人需以更高的票面利率吸引投资者。

票面利率线性模拟

基于绿色中票多元回归模型结果，我们可以得出如下绿色中票发行定价模型：

根据该模型，我们将中债1Y国债到期收益率作为横坐标，结合2023年1月1日至2023年5月6日期间中债1Y国债到期收益率的波动范围在1.8%-2.8%之间，因此将收益率最小值设为1.8%，最大值设为2.8%；将主体评级设为AAA高等级，即已发行绿色中票的最主要评级；将发行人企业性质设为地方国有企业，即已发行绿色中票最多的主体性质；针对发行人省份设置6个情形，分别为：情形1、广东省；情形2、山东省；情形3、陕西省；情形4、湖北省；情形5、贵州省；情形6、甘肃省，其中情形1和2为资质较强且绿色债券发行量较大的省份，情形3和4为资质中等且绿色债券发行量居中的省份，情形5和6为资质较弱且绿色债券发行量一般的省份，据此进一步模拟在不同基础利率下，不同省份的高等级地方国有企业发行人所发行的绿色中票的票面利率将会如何变化。

模拟结果表明，同样的发行人省份下，100BP的1Y国债收益率差距将为绿色中票票面利率带来140.28BP的同向影响；同样的国债收益率情形下，强资质省份与弱资质省份的差距将为绿色中票票面利率带来48.91BP的同向影响；在设定的6个情形下，同一高等级地方国有企业发行人发行的绿色中票，其最大票面利率与最小票面利率之间的差值理论上不应超过91.38BP。

2. 绿色债券发行定价影响因子汇总与结论

基于六类绿色债券的多元回归模型实证分析结果，我们或可得出以下结论：

1)、虽然7项解释变量均为债券发行基本信息，但并非所有相关信息均可对债券发行定价产生显著影响，具有决定性影响的关键因素数量基本不超过解释变量的半数，一方面原因或在于减少模型内生性问题从而增强模型结果的逻辑严谨性，另一方面原因或在于不同解释变量对于票面利率这一被解释变量的重要性及同一性存在经济意义差异。

2)、全部6类绿色债券的发行定价影响因子均包括发行当日的中债1Y国债到期收益率这一解释变量，足见无风险债券价格对于有信用风险的债券发行定价的影响之重。因此，从推动我国绿色债券市场快速扩容的角度以观，基准利率对绿色债券发行定价存在的显著正向影响或提示加速推进“利率市场化”，即进一步完善市场利率的调控与传导机制，提高利率市场有效性，将有助于绿色债券发行定价趋于合理化，降低发行价格与估值之间的错配风险，利好绿色债券市场发展。

3)、进一步比较6类绿色债券的发行当日的中债1Y国债到期收益率这一解释变量系数，可以发现绿色地方债及绿色金融债的该变量系数相对低于其余4类绿色债券，或表明该2类债券由于发行主体受地方政府或大中型金融机构背书，信用资质相对其余市场发行主体较优，因此对于基准利率变动的敏感性较其余绿色债券种类低，发行利率波动幅度相对缓和。

4)、7项解释变量中，仅发行规模、发行期限及发行方式3项变量与票面利率呈负相关关系，表明若发行主体欲降低其绿色债券融资成本，针对所发行绿色债券种类，发行人可选择扩大融资规模、公募发行、提升自身信用评级或采取信用增信措施3种方式。其中扩大发行规模对于降低绿色金融债和绿色企业债的票面利率效果较显著，增强自身偿债能力、选择现金流稳健的项目投资或采取增信措施以提升债券评级对于降低绿色企业债、绿色短融和绿色中票效果较显著，而由于仅绿色公司债存在公募和私募两种发行方式，因此争取公募发行对于绿色公司债发行方亦带来降低票面利率的优势。

5)、进一步看主体/债项评级这一解释变量，鉴于该变量对于以社会力量发行者为主的绿色企业债、绿色短融和绿色中票影响较明显，因此出于挖掘社会力量在发行绿色债券方面的潜能的目的，有针对性地健全绿色债券信用评级机制、加强绿色债券投融资过程中的信息披露监管、丰富绿色债券信用风险评估指标，将不仅有利于推动我国绿色债券发行市场趋于均衡，也对于社会力量所发行的绿色债券的发行定价合理性和稳定性大有裨益。

3. 其他可能影响绿色债券发行定价的因素

结合未来政策端对于绿色债券市场的长足发展将给予