《基于多元線性回歸的綠色債券發(fā)行利率影響因素實(shí)證探究》9800字【論文】

第[11]。綜上所述，第三方認(rèn)證機(jī)構(gòu)和發(fā)行人的注冊資本對綠色債券的發(fā)行利率沒有顯著影響，而發(fā)行規(guī)模和公開發(fā)行方式與綠色債券的發(fā)行利率呈負(fù)相關(guān)，政府債券的收益率與綠色債券的發(fā)行利率呈正相關(guān)。尚未有人研究綠色債券（包括環(huán)境效益）的綠色屬性對發(fā)行利率的影響。3影響因素選取3.1綠色債券發(fā)行利率的確定方式為了保證債券的成功發(fā)行，并同時爭取更加寬松的還款時間和優(yōu)惠的還款利率，制定發(fā)行利率，本質(zhì)上還是要看投資者和債券的供需關(guān)系。招標(biāo)發(fā)行的原則是發(fā)行人將擬發(fā)行債券的信息和公司信息告知認(rèn)購人，以便認(rèn)購人回復(fù)他們想要購買的數(shù)量和價格。發(fā)行人將這些需求按照出價（利差）排序，令排名在招募滿預(yù)計(jì)發(fā)行的總額內(nèi)的需求中標(biāo)。最后這些中標(biāo)的價位的加權(quán)平均值設(shè)定為發(fā)行利率。簿記建檔發(fā)行的原理是，發(fā)行人和主承銷商通過與認(rèn)購者的不斷協(xié)商，商定可以接受的定價區(qū)間，最終確定發(fā)行利率。招標(biāo)發(fā)行對于認(rèn)購者的數(shù)量有較高的要求，適合信用等級較好、發(fā)行額度較大的企業(yè)選取。發(fā)行綠色債券的企業(yè)大多采用這種發(fā)行方式。3.2影響因素3.2.1理論分析上文提到，債券的發(fā)行利率取決于供需兩端的平衡。對于擬發(fā)行某特定綠色債券的企業(yè)而言，發(fā)行利率越低越有利，對于投資者反之。由于招標(biāo)發(fā)行下競爭者較多，且大多是比較專業(yè)的投資者，所以最后的結(jié)果會傾向于接近債券真實(shí)的價值。債券真實(shí)的價值可以使用DCF（自由現(xiàn)金流折現(xiàn)估值法）建模的方法得到：V=其中V是債券的價值，C是各期的利息，F(xiàn)是債券的面值，n表示債券總共有n期。r為合適的貼現(xiàn)率，t是現(xiàn)金流發(fā)生的年數(shù)。雖然這里估計(jì)的是債券的價值，但是從價值可以倒推發(fā)行面值與票面利率的關(guān)系，所以也就相當(dāng)于在估計(jì)發(fā)行利率。一般在發(fā)行債券時，C,F,t都是確定的。r一般用投資者期待的收益率計(jì)算。它與市場的宏觀環(huán)境有關(guān)，但也因?yàn)楦鱾€公司的風(fēng)險情況不同而不相同。風(fēng)險越大，投資者期望的利率補(bǔ)償就越大。這一關(guān)系可以用以下方式推出和表示：假設(shè)r為rf（排除公司風(fēng)險），企業(yè)每一期都有p∈(0,1)的概率違約（不償還利息/本金，且不再償還該次現(xiàn)金流）。那么此時的債券價值的估計(jì)為：V=所以，r=1+所以建模的時候需要對公司的財(cái)務(wù)、主營業(yè)務(wù)、股權(quán)關(guān)系等進(jìn)行詳細(xì)的分析，這樣才能確定違約風(fēng)險，進(jìn)而確定合適的貼現(xiàn)率為債券進(jìn)行估值。上述模型中只反映了債券的基本屬性（現(xiàn)金流）和宏觀屬性，未反應(yīng)綠色債券自身的屬性；并且，違約概率p值的估計(jì)帶有主觀因素，以至于貼現(xiàn)率r無法準(zhǔn)確估計(jì)，會使得最后得到的債券價值有偏差。所以本文研究影響因素的時候并沒有采取這一模型，而是采用了比較主流的債券定價影響因素估計(jì)方法——多元線性回歸模型法，將綠色債券屬性變量作為關(guān)鍵變量，并收起其他變量作為控制變量，防止估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差。3.2.2影響因素的概述和選擇3.2.2.1綠色債券屬性綠色債券與其他債券不同，其資金至少有50%以上用于資助綠色項(xiàng)目。這類債券在募集時，會披露關(guān)于綠色項(xiàng)目的相關(guān)內(nèi)容。筆者認(rèn)為，綠色項(xiàng)目的實(shí)力（規(guī)模大小、投資回報期、合作對象、技術(shù)）、實(shí)質(zhì)綠程度（綠色資金占比）、第三方綠色認(rèn)證、環(huán)境效益增長量（單位資金二氧化碳減排量）等都能夠?qū)ν顿Y者對于該項(xiàng)目的態(tài)度產(chǎn)生積極影響。這些指標(biāo)如果良好，將符合ESG投資者的環(huán)境策略——ESG投資者會關(guān)注企業(yè)生產(chǎn)、制造過程中能源效率、碳排放量等對環(huán)境帶來影響的指標(biāo)，從而提高發(fā)行主體的議價能力。但是，企業(yè)對于這些因素的披露并不全面。這首先是由于中國綠色債券市場還并不完善，未對企業(yè)做出嚴(yán)格的披露要求。此外，或許因?yàn)椴糠制髽I(yè)節(jié)能減排的技術(shù)與世界標(biāo)準(zhǔn)還有差距，如果披露，將會被國內(nèi)外的ESG投資者在競爭中淘汰。而且，由于我國綠色債券的覆蓋范圍較廣，具體的指標(biāo)非常多元化，在量化模型中不具備可比性，所以筆者暫時未將這部分因素列入發(fā)行利率模型。而綠色資金占比作為方便量化分析、具有可比性的指標(biāo)，可以在一定程度上反映企業(yè)對綠色項(xiàng)目的投資，防止“漂綠”對于投資者帶來的影響。因?yàn)檫@是審查綠色債券的重要依據(jù)，所有綠色債券都必須披露這一指標(biāo)。故筆者選用這一指標(biāo)作為反映綠色債券屬性的指標(biāo)，也是本文的關(guān)鍵指標(biāo)。3.2.2.2債券信息發(fā)行總額在一定程度上會對企業(yè)的償債能力產(chǎn)生負(fù)面影響。發(fā)行總額越大，企業(yè)負(fù)擔(dān)越重，違約風(fēng)險越高，相應(yīng)投資者要求的票面利率越高。發(fā)行時的債項(xiàng)評級對于投資人來說也非常具有參考意義。債項(xiàng)評級是對于某支債券本身風(fēng)險的評級，它在綜合評價發(fā)債主體的信用和財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的同時，也會參考擔(dān)保人信用等增信措施。3.2.2.3主體信息發(fā)行時的主體信用評級是專業(yè)的評級機(jī)構(gòu)根據(jù)企業(yè)的經(jīng)營風(fēng)險、財(cái)務(wù)實(shí)力、管理能力等一系列因素所評出的，反映了長期的償債能力，體現(xiàn)還債的風(fēng)險。此外，凈資產(chǎn)收益率、流動比率和資產(chǎn)總計(jì)等對于分析發(fā)債主體的償債能力也有影響。筆者對于這些影響因素都進(jìn)行了收集和回歸，最終只有現(xiàn)金比率一值影響顯著，其他的值未通過顯著性檢驗(yàn)。所以，現(xiàn)金比率對于債券發(fā)行利率的影響較為顯著?，F(xiàn)金比率是企業(yè)可控資源的指標(biāo)，描述企業(yè)所有可用貨幣計(jì)量的資源，可以反映企業(yè)的償債能力。3.2.2.4宏觀信息從宏觀層面來看，綠色債券的無風(fēng)險利率可以用同一期限的國債的到期收益率來描述。因?yàn)閲鴤陌l(fā)行人是政府，沒有違約的風(fēng)險。而綠色債券的系統(tǒng)性風(fēng)險可以用國債到期收益率的波動來解釋。反應(yīng)宏觀因素的影響因素還有M2（貨幣供應(yīng)量）和GDP（國內(nèi)生產(chǎn)總值），它們都能影響到綠色債券的利率，但它們與國債到期收益率在一個模型中回歸時，共線性非常嚴(yán)重，VIF超過了1000，所以在最終模型中只選取了國債到期收益率這一個與利率形式比較接近的因素作為控制變量。4模型和數(shù)據(jù)4.1數(shù)據(jù)來源本文數(shù)據(jù)分析部分選用的債券為“實(shí)質(zhì)綠”債券，包括2016年1月-2021年7月發(fā)行的所有實(shí)質(zhì)綠債券（1133支），樣本選自中國債券信息網(wǎng)的綠債專區(qū)，主要信息在WIND資訊獲取。在整理數(shù)據(jù)的過程中，對債券進(jìn)行了以下篩選：⑴刪去債項(xiàng)評級、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)缺失的債券；⑵刪去融資期限小于1年的債券。最后的樣本大小為767。4.2數(shù)據(jù)描述4.2.1變量的定義被解釋變量通常使用發(fā)行利率或者債券信用利差，本文中筆者采用發(fā)行利率作為因變量。本文所關(guān)注的關(guān)鍵自變量為綠色資金在債券募集金額中的占比。在控制變量的確定上，筆者收集的影響因素包含債券屬性（募集資金總額、債項(xiàng)評級）、發(fā)行主體屬性（現(xiàn)金比率、應(yīng)收賬款周轉(zhuǎn)率等財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)、信用評級）。此外，為了反映不同發(fā)行時間下宏觀因素的影響，本文收集了與樣本中債券發(fā)行日期相對應(yīng)的同一期限國債的到期收益率。例如，對于2016年1月14日發(fā)行的期限為10年的債券“PR長軌03”，查找到2016年1月14日中國國債10年的到期收益率為2.75%，就以2.75%為發(fā)行日對應(yīng)期限的國債到期收益率。此外，因?yàn)槎唐趥谫Y和中、長期債券融資中的債券信用等級評價體系不同，所以刪去了占比較少的短期融資券。為了對債券評級和債券發(fā)行主體的評級進(jìn)行量化，筆者對其等級賦值處理，AAA為4，AA+為3，AA為2，AA-為1。樣本中的特殊條款均對債權(quán)人權(quán)益有保護(hù)、補(bǔ)償?shù)淖饔没蛴衅渌e極影響。變量的中英文名稱和含義如下：表格SEQ表格\*ARABIC1變量定義變量英文縮寫定義因變量發(fā)行利率rate債券利息與票面金額的比率債券信息關(guān)鍵變量綠色資金占比grpct債券募集金額中，用于環(huán)境保護(hù)、節(jié)約資源等活動的資金的占比控制變量發(fā)行總額isamt債券發(fā)行時募集的資金總額債項(xiàng)評級drt債券發(fā)行時，權(quán)威性的信用評級機(jī)構(gòu)給債券本身的評級主體信息發(fā)行時主體評級mrt債券發(fā)行日，發(fā)債主體的信用評級現(xiàn)金比率ccde企業(yè)不依賴存貨銷售和應(yīng)收款項(xiàng)的償付能力。它由貨幣資本、證券和流動債務(wù)的比率表示。宏觀信息國債到期收益率ytbds與債券發(fā)行日對應(yīng)的日期和期限的國債到期收益率4.2.2變量的描述性分析總體來看，樣本內(nèi)債券的發(fā)行規(guī)模、綠色資金占比均相差較大。表格SEQ表格\*ARABIC2變量的描述性統(tǒng)計(jì)(1)(2)(3)(4)(5)VARIABLESNmeansdminmaxrate7674.571.1972.288.48isamt76713.439.3410.30080grpct76780.0319.0050100drt7673.5950.67524mrt7673.3590.87914ccde7670.4550.4690.01264.497ytbds7672.9570.4711.4104.090表格SEQ表格\*ARABIC3頻度分布圖mrtFreqdrtFreq11928221513147313345384464Total767Total767

表格SEQ表格\*ARABIC4分位數(shù)圖(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)(8)(9)(10)VARIABLESNp1p5p10p25p50p75p90p95p99isamt76723.300571020263050grpct76750505061.5482.23100100100100ccde7670.05570.09390.1190.1960.3430.5330.9011.3232.117ytbds7671.5002.0702.4402.7502.9703.1903.6103.6903.920 從發(fā)行總額上看，由表格2可知，2016年1月-2021年7月發(fā)行的所有實(shí)質(zhì)綠債券的發(fā)行總額的均值為13.43億元，標(biāo)準(zhǔn)差為9.341，極差為79.7億元，說明發(fā)行總額相差較大。由表格4可知，接近50%的樣本內(nèi)債券的發(fā)行總額為10億以下。從綠色資金占比上看，該樣本中綠色資金占比最小值為50%。這是因?yàn)閷?shí)質(zhì)綠債券的判斷標(biāo)準(zhǔn)為債券中用于環(huán)保、節(jié)能等綠色活動的資金不能少于50%。而由表2可知，綠色資金占比的均值為80.03%。這反映了許多企業(yè)并不只局限于滿足標(biāo)準(zhǔn)，而是將大部分資金用于綠色活動。從債券發(fā)行主體評級和債券評級上看，該樣本中債券發(fā)行主體評級和債券評級均以AAA為主。由表3可知，主體評級中AAA級別占比60.50%，AA+級別占比17.34%；債項(xiàng)評級中AAA級別占比70.14%，AA+級別占比19.17%。說明這些發(fā)行綠色債券的公司的信用等級均比較良好，違約風(fēng)險較小。從現(xiàn)金比率上看，該樣本中債券發(fā)行主體的現(xiàn)金比率均值接近0.47，中位數(shù)接近0.34，說明這些發(fā)行綠色債券的公司現(xiàn)金流管理狀態(tài)較好，有較小的流動性風(fēng)險。就綠色債券的到期收益率而言，表2顯示樣本中綠色債券的平均到期收益率約為2.96%。本樣本中綠色債券的平均發(fā)行利率為4.57%，遠(yuǎn)高于政府債券的到期收益率。這反映了綠色債券相比違約風(fēng)險幾乎為0的國債，還是存在一定的風(fēng)險，需要用利率來進(jìn)行補(bǔ)償?shù)?。此外，綠色債券發(fā)行利率的極差為6.2%，標(biāo)準(zhǔn)差為1.197，與國債相比均較大。這反映了綠色債券的債券結(jié)構(gòu)、主體差異性可能是較大的，體現(xiàn)了綠色債券市場主體的多元化和融資策略的多樣性。

4.2.3變量的相關(guān)性從下表可以看出，自變量之間存在相關(guān)性，尤其是drt和mrt，因此有必要在回歸后檢查共線性。表格SEQ表格\*ARABIC5自變量間的相關(guān)系數(shù)矩陣grpctisamtdrtmrtccdeytbdsgrpct1-0.0260.070.114-0.087-0.102isamt-0.00910.3460.431-0.082-0.109drt0.0840.41510.716-0.159-0.191mrt0.0970.5150.7691-0.242-0.247ccde-0.063-0.099-0.178-0.21110.136ytbds-0.096-0.121-0.179-0.2470.15514.3模型建立4.3.1假設(shè)假設(shè)1：綠色資金占比影響實(shí)質(zhì)綠債券發(fā)行利率，綠色資金占比越高，發(fā)行利率越低。假設(shè)2：實(shí)質(zhì)綠債券發(fā)行利率與綠色資金占比、發(fā)行時債券評級、發(fā)行時主體評級、現(xiàn)金比率、國債到期收益率相關(guān)，且綠色資金占比、發(fā)行時債券評級、發(fā)行總額、發(fā)行時主體評級、現(xiàn)金比率、越好/大，發(fā)行利率越小；國債到期收益率越大，發(fā)行利率越大。4.3.2模型通過文獻(xiàn)分析，筆者發(fā)現(xiàn)多元回歸在解決債券發(fā)行定價問題的研究中較為常見，故建立債券發(fā)行利率與其定價影響因素的回歸模型如下：rat?=為了盡量避免異方差問題，對部分變量進(jìn)行了對數(shù)化處理。5回歸結(jié)果與分析5.1模型檢測對模型進(jìn)行共線性檢測，結(jié)果如下：VariableVIF1/VIFmrt2.40.417drt2.070.484ln_isamt1.330.75ln_ytbds1.070.936ln_ccde1.070.938ln_grpct1.030.966MeanVIF1.49由于VIF值遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于10，所以本模型已經(jīng)經(jīng)過了共線試驗(yàn)，因而可以被視為沒有顯著的多重共線性問題。5.2回歸結(jié)果表格6展示了使用4章中的數(shù)據(jù)，進(jìn)行Stata多元線性回歸的結(jié)果。為了避免異方差的影響，本文采用了基于異方差的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差法。表格SEQ表格\*ARABIC6Robust回歸模型結(jié)果rateCoef.RobustSt.Err.t-valuep-value[95%ConfInterval]Sigln_grpct-.376.101-3.720-.575-.177***ln_isamt-.164.038-4.300-.239-.089***drt-.273.072-3.800-.415-.132***mrt-.599.052-11.560-.701-.497***ln_ccde-.158.037-4.250-.231-.085***ln_ytbds2.852.14719.4602.5643.139***Constant6.369.53411.9305.3217.417***Meandependentvar4.575SDdependentvar1.197R-squared0.662Numberofobs767F-test222.429Prob>F0.000Akaikecrit.(AIC)1633.510Bayesiancrit.(BIC)1666.008***p<.01,**p<.05,*p<.1綜合以上回歸結(jié)果，得到的綠色債券發(fā)行利率影響因素的多元線性回歸模型如下：rat?=控制變量和關(guān)鍵變量的回歸與預(yù)期結(jié)果一致，前文中提到的兩個假設(shè)均成立。因變量和自變量之間滿足以下關(guān)系：表格SEQ表格\*ARABIC7回歸結(jié)果自變量因變量關(guān)系綠色資金占比綠色債券發(fā)行利率負(fù)相關(guān)發(fā)行總額綠色債券發(fā)行利率負(fù)相關(guān)發(fā)行時債項(xiàng)評級綠色債券發(fā)行利率負(fù)相關(guān)發(fā)行時主體評級綠色債券發(fā)行利率負(fù)相關(guān)現(xiàn)金比率綠色債券發(fā)行利率負(fù)相關(guān)國債到期收益率綠色債券發(fā)行利率正相關(guān)模型中P值均小于0.05，故模型中自變量均對發(fā)行利率有顯著影響。ln_grpct的p值小于0.001，說明綠色資金占比能夠顯著影響發(fā)行利率。模型的可決系數(shù)R2為0.662，反映了模型擬合程度相對較好。5.3結(jié)論由回歸模型的結(jié)果可知，前文所提到的假設(shè)均正確。綠色資金占比的確影響實(shí)質(zhì)綠債券的發(fā)行利率，綠色資金占比越高，發(fā)行利率越低。所以，公司在滿足綠色債券界定標(biāo)準(zhǔn)（至少50%資金用于綠色活動）后，減小債券中用于其他事項(xiàng)的貸款，增加債券中的綠色資金占比，能夠顯著減小公司的發(fā)行成本。此外，綠色債券的發(fā)行利率與綠色資金占比、發(fā)行時債券評級、發(fā)行時主體評級、現(xiàn)金比率成負(fù)相關(guān)，與國債到期收益率正相關(guān)。6結(jié)論分析與政策建議5.1對于政府建設(shè)綠色債券市場的建議與展望研究說明，綠色債券的融資成本并不僅受債券綠色屬性的影響，與主體評級、主體的現(xiàn)金管理能力非常相關(guān)。對發(fā)債主體而言，發(fā)債主體不能將綠色業(yè)務(wù)作為緩解資金流問題的“擋箭牌”，而因切實(shí)提高自身的償債能力和信用，才達(dá)到降低融資成本的目的。而對于投資者而言，這個模型主要還是參考了傳統(tǒng)的債券定價模式。而綠色債券屬性的部分，因?yàn)榘l(fā)債主體披露的指標(biāo)不完整和不統(tǒng)一，投資者必須通過自行搜索相關(guān)案例進(jìn)行分析，定價的難度非常大，準(zhǔn)確度不夠高。5.2對于政府建設(shè)綠色債券市場的建議與展望5.2.1國內(nèi)綠債市場存在的問題在進(jìn)行該項(xiàng)研究的過程中，我發(fā)現(xiàn)國內(nèi)綠債市場存在以下問題：⑴發(fā)行時信息披露不全在樣本的767支債券中，完整披露環(huán)境效益的少于50%，而且披露的形式不盡相同，難以進(jìn)行同類比較，為投資者估值帶來困難。⑵綠色債券認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一國內(nèi)目前有4套差異較大的官方認(rèn)證標(biāo)準(zhǔn)，不利于投資者平行比較和進(jìn)行定價。對潛在發(fā)行者而言，規(guī)章制度繁瑣、復(fù)雜，降低了貼標(biāo)的意愿；國內(nèi)的認(rèn)證法規(guī)與國外“綠色債券原則”GBP、“氣候債券標(biāo)準(zhǔn)”CBS等法規(guī)。也相差較大，境外投資者難以比較“綠色債券原則”GBP、“氣候債券標(biāo)準(zhǔn)”CBS等法規(guī)。⑶發(fā)債主體、債項(xiàng)評級過于集中在樣本中的767種債券中，超過60%的債券發(fā)行時具有AAA標(biāo)的評級和債務(wù)評級。這讓綠色債券投資者難以區(qū)分債券的風(fēng)險等級。這是由于國內(nèi)的評級較為寬松，造成許多企業(yè)“徒有虛名”，可能會造成高評級債券“暴雷”的事件，對整個綠色債券市場上帶來沖擊。此外，這還反映評級為AA+及以下的中小企業(yè)對于綠色債券的發(fā)債積極性不高，代表政府的綠債發(fā)行支持力度可能不夠。5.2.2建議措施⑴增大信息公開范圍和監(jiān)管力度①完善指標(biāo)披露體系樣本中的綠色債券在債券屬性和公司自身指標(biāo)上的披露較為全面，但環(huán)境效益披露較少。政府應(yīng)要求發(fā)行者以統(tǒng)一的格式持續(xù)披露，以便供政府監(jiān)管和投資者參考,防止信息不對稱造成的市場效率低下。②加大監(jiān)管力度嚴(yán)查信息，堅(jiān)決打擊“漂綠”行為；對綠色項(xiàng)目進(jìn)行中期抽查，防止資金挪用。⑵統(tǒng)一綠色債券認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)①國內(nèi)外統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)政府應(yīng)盡早制定全國統(tǒng)一、國際對標(biāo)的綠色債券標(biāo)準(zhǔn)，使投資者能夠引入國外較為成熟的綠色債券定價體系。②細(xì)分領(lǐng)域統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)樣本中的767支債券的綠色項(xiàng)目范圍涵蓋了交通清潔、減少溫室氣體排放等不同方面，難以量化和比較。因此，可以在細(xì)分領(lǐng)域內(nèi)部設(shè)立統(tǒng)一的環(huán)境指標(biāo)并要求披露，方便投資者進(jìn)行參考。⑶區(qū)分發(fā)行主體評級針對國內(nèi)發(fā)債主體信用評級、債項(xiàng)評級虛高，同質(zhì)性嚴(yán)重的問題，建議政府和國內(nèi)授權(quán)的評級機(jī)構(gòu)參考國際的企業(yè)評級機(jī)制，收緊評分標(biāo)準(zhǔn)，使評級更加有意義和有參考性。這樣才能夠吸引更多境內(nèi)外投資者參與，促進(jìn)定價公平，增加市場效率。⑸加大發(fā)行支持力度，吸引投資者政府應(yīng)加大對綠色債券發(fā)行的支持力度，如簡化發(fā)行審核流程，拓寬認(rèn)證范圍，增大貼標(biāo)綠債券占比。此外，為企業(yè)發(fā)行綠色債券提供稅收減免和信用增級措施，提高企業(yè)償債能力，提高企業(yè)發(fā)行債券和建設(shè)綠色項(xiàng)目的積極性。此外，國內(nèi)的ESG專業(yè)投資者相對較少也容易造成定價偏差。政府應(yīng)吸引更多的優(yōu)秀投資者加入綠色賽道。加大公益宣傳，引導(dǎo)投資者履行社會責(zé)任，注重企業(yè)的綠色聲譽(yù)；并通過鼓勵其他品種綠色金融產(chǎn)品的發(fā)行，使得ESG投資策略更多元化和具有吸引力。參考文獻(xiàn)金佳宇,韓立巖.國際綠色債券的發(fā)展趨勢與風(fēng)險特征[J].國際金融研究,2016,(11):36-44.