在6月30日举行的专题读书会上，商学院金融专硕的四位同学：高梦晗、张楚瞳、刘梦森、王宇鑫汇报了文献《地缘政治危机与绿色债券市场：俄乌冲突对欧洲和美国绿色债券市场的影响》。汇报从以下几个方面展开：
首先，高梦晗重点解析了冲突对欧洲绿色债券核心指标“绿色溢价”的潜在影响。在全球关注气候变化背景下，绿色债券市场发展迅速，但2022年俄乌冲突的爆发对全球金融市场造成剧烈冲击，尤其直接影响欧洲。这为研究地缘政治风险下的绿色债券表现提供了独特案例。此部分汇报明确了核心概念：绿色债券是指专为环境效益项目（如可再生能源）融资，其关键特性是资金用途特定性及严格认证；绿色溢价（Greenium）是指绿色债券相比同类传统债券的较低收益率，反映了投资者对环保效益的认可和接受略低回报的意愿。欧洲高度依赖俄罗斯能源（约40%天然气、30%石油）。冲突引发的制裁导致欧洲面临能源价格剧烈波动和供应安全挑战，促使各国加速能源转型，加大对可再生能源的投资。
研究数据来源于Refinitiv和Bloomberg两大权威数据库，并经过严格筛选：排除俄乌债券、保留2016年后发行债券、剔除特殊条款债券，确保样本纯净可靠，为后续实证分析奠定基础。
张楚瞳重点讨论了关于欧洲绿色债券的数据处理和模型的平行趋势检验。研究先通过对初始数据的预处理，计算缺失的到期收益率（YTM）、补充最差收益率（YTW）、计算相对买卖价差和构建信用风险变量，使数据更具可比性，这些预处理步骤为后续的匹配模型提供了高质量的变量。论文将预处理后的数据通过三种模式进行分析：CEM不包括发行人评级模型、CEM包括发行人评级模型与PSM，这三种匹配方法分别产生了独立且严格的可比绿色债券与传统债券样本，便于在模型中相互检验，为后续分析奠定了基础。在平行趋势假设检验方面，文章作者验证了一级市场和二级市场中，若无冲突事件，欧洲和美国绿色债券的绿色溢价变动趋势是否同步。通过检验，平行趋势假设成立，支持后续使用双重差分法（DiD）评估冲突对欧洲绿色债券的绿色溢价影响。这些在进行DiD检验前的数据处理和模型检验，为解释俄乌冲突对欧洲绿色债券市场的影响提供了重要数据支撑。
接下来，刘梦森同学就DID模型拓展与实证结果展开分析。为了评估冲突事件及其后欧洲绿色债券市场对欧洲绿色债券发行时的年化收益率的影响，研究采用了OLS估计模型。通过普通最小二乘回归模型，分析了冲突前后，欧洲债券和美国债券在一级市场中每个匹配样本的绿色溢价。为了准确分析战争对欧洲绿色债券的影响，必须将这种影响单独隔离出来。通过采用DID来实现，即比较匹配债券对发行时的到期收益率差异。该模型通过比较欧洲和美国两个组别随时间的变化，使人们能够分离并分析冲突对债券发行利差的到期收益率的影响。为了确定冲突前后二级市场的情况，采用混合OLS模型作为初步方法，利用OAS估算绿色溢价，该溢价源于二级市场中的绿色标签。此模型汇总了所有债券的观测数据，但未考虑不同债券间可能存在的未观察到的异质性。
传统一级市场 YTM 分析仅能捕捉债券发行时的静态绿色溢价，却无法反映地缘政治冲击下市场情绪的实时波动。为此，将分析维度拓展至二级市场期权调整利差（OAS），其核心优势在于：动态性：OAS 剔除了嵌入期权影响，直接反映债券交易中的风险溢价变化，能更敏锐捕捉俄乌冲突（2022 年 2 月）引发的市场恐慌；流动性控制：在 DID 模型中引入买卖价差（Bid-Ask Spread）作为流动性风险代理变量，解决了绿色债券因交易不活跃导致的溢价扭曲问题。
欧洲市场：模型 1、2（CEM）：冲突前后绿色溢价无显著变化（YTM 差异系数分别为 - 0.022% 和 0.007%，均不显著），可能因 CEM 严格控制债券特征，这得益于 CEM 通过粗化变量实现精确匹配，有效剥离了其他因素干扰。模型 3（PSM）：冲突后绿色溢价显著增强（YTM 差异从 - 0.230% 降至 - 0.330%，p<0.05），但这一结果可能因 PSM 依赖逻辑回归预测倾向得分，且放宽发行日期匹配至 60 天，引入了时间维度的混淆偏差。（如发行日期匹配放宽至 60 天，引入时间混淆因素）。
美国市场：冲突后出现 “去绿色溢价”（Degreenium），YTM 差异从 - 0.300% 转为 0.738%（p<0.1），可能因投资者在避险情绪下转向传统资产，或美国能源独立减少对绿色转型的紧迫感。二级市场（OAS）结果：地缘政治冲击的明确证据。
欧洲市场：模型 2（CEM + 发行人评级）：DID 交互项系数为 36.456bps（p<0.01），即冲突后欧洲绿色债券 OAS 利差相较美国扩大 36.456 个基点，表明冲突后欧洲绿色债券 OAS 利差相较美国扩大，即绿色溢价显著下降。
最后，王宇鑫系统梳理了文章的研究结论、政策建议、现存局限及未来方向。研究结论方面，首先明确绿债溢价的存在与规模受研究方法和控制变量影响，欧美市场对俄乌冲突反应不同；其次指出冲突对一级市场绿债溢价无显著影响，但对二级市场存在作用，欧洲因能源危机导致绿债供需变化，与美国市场表现分化；此外，不同匹配方法会造成溢价估计结果差异，因此在研究中需谨慎选择方法。基于上述结论，文章作者提出了三点针对性的政策建议：一是加强市场监管与信息披露，参考国际绿债原则，减少“漂绿”行为，增强投资者信任；二是支持绿债市场流动性，通过建立专门交易平台、减免手续费等改善二级市场流动性不足问题；三是欧洲需平衡能源转型与市场稳定，借助补贴和税收优惠吸引投资者，保障能源转型项目融资。
同时，作者也坦诚指出了文章存在的局限性：数据质量与样本受限导致小样本结论代表性不足，匹配方法难以量化企业软性因素，双重差分法假设可能受未观测因素干扰，以及地缘政治风险复杂使得作用机制难完全分离。针对这些局限，文章认为未来研究可从多维度寻求突破，包括探究冲突对不同行业绿债市场的异质性影响，优化研究方法并引入机器学习等技术，开展长期效应研究以跟踪溢价动态演变，以及扩展样本至新兴市场进行国际比较。相信通过进一步的拓展研究，未来能为绿色金融政策制定提供更加系统、可靠的依据。
汇报最后，李泳老师和洪智武老师对本次读书会进行了点评。李泳老师肯定了论文在数据清理与匹配方面的表现，尤其认可运用不同模型进行样本匹配的做法，同时指出论文中绿色债券定义存疑，且对其 DID 方法应用提出质疑，认为美国也受地缘政治影响，样本选择可更合理。洪智武老师赞同该观点，并补充了绿色溢价研究的背景，强调毕业论文未必需显著结果，肯定该论文作者尝试多种模型分析的做法，认为其值得同学们学习。
文、图/高梦晗、张楚瞳、刘梦森、王宇鑫
审稿/程碧波
审核/徐庆
