提高数据透明度：借款人和投资者的共同激励（英）

授权授公权授开公权授披开公权露披开公露披 政策研究工作文件 提高数据透明度 借款人和投资者的共同激励 久保田惠美 非洲区域首席经济学家办公室2025年2月 11054 政策研究工作文件11054 Abstract 这篇论文表明，在中等到较高水平的制度质量国家中，提高数据透明度有助于增加主权债券回报率。高债务水平的国家中，债券回报率较低。然而，固定效应工具变量面板数据分析的发现指出，即使在高度负债的国家中，提高数据透明度也能减轻债务的负面影响。该研究的创新之处在于它不仅探讨了主权债券回报率与数据透明度之间的关系，还计算了由此带来的益处。 由借款国改善的数据透明度带来的外部债权人积累 。影响因素与主权债券利差的那些因素不同。论文还引入了标普主权信用评级和总储备作为额外的解释变量。数据透明度在某个阈值以上会对债券回报产生积极影响。估计的阈值效应水平表明，一个国家需要有国际国家风险指南（ICRG）分数大于415（以对数计算），以便外部债权人能够从提高数据透明度中获益。 这篇论文由非洲区域首席经济学家办公室出品。它是世界银行为提供研究开放访问并为全球发展政策讨论做出贡献而进行的一项更大努力的一部分。该政策研究工作论文也已在网上发布于httpwwwworldbankorgprwp。作者可联系mkubotaworldbankorg。 该政策研究工作论文系列发布研究成果以促进关于发展方面的思想交流。 问题。该系列的一个目标是迅速发布研究成果，即使展示内容尚未完全润色。论文保留了原文格式和其他符号。作者的姓名并在引用时遵循相应格式。本文中表达的发现、解释和结论完全属于作者本人。 由作者提供。它们不一定代表国际复兴开发银行世界银行的观点。其附属组织，或世界银行执行董事或他们所代表的政府的组织。 由研究支持团队制作 提高数据透明度：借款人和投资者的共同激励 久保田惠美 世界银行 关键字经济数据透明度、门槛效应、投资者收益、机构、主权债券回报、信用评级 JEL代码F33F34G14 Kubota，世界银行，非洲地区首席经济学家办公室AFRCE。电子邮件： me kubotaworldbankorg本论文的观点仅为她个人意见，并不一定反映世界银行或其董事会的意见。 1Introduction 本文探讨了提高数据和经济透明性是否能够惠及投资者的利益通过主权债券回报率的增长来衡量。迄今为止，大多数文献主要关注主权借款国在投资数据透明性方面的收益，并且更具体地讲，关注其对外借款成本（通过主权利差来衡量）的影响。据我所知 ，尚未有实证证据表明，对于全球投资者而言，借款国更高的透明度能够带来何种益处 。因此，本文是首次研究数据透明性和主权债券回报率之间关系的研究之一，并估算透明性对私人债权人的收益更具体地说，是对国际债券持有者的收益。 评估借款人利益的重要性不仅在于已有诸多研究论文探讨的内容，还应考虑债权人利益 ；因此，投资者将成为国内经济活动的积极参与者。本文探讨的是，全球投资者（即债权人的方面）是否也能从更大的透明度中获益。更高的回报将使主权债券更具吸引力。一些实证文献探讨了短期和长期主权债券收益率的决定因素（Poghosyan2014；Afonso等人，2015；Salem等人，2016）。有人认为，在全球风险厌恶情绪高涨时，新兴经济体的财政状况是影响主权债券收益率的重要因素之一（Jaramillo和Weber2013）。还有证据表明，政府债务、通货膨胀、利率、油价以及芝加哥期权交易所的波动性指数（VIX ）可以影响美国10年期国债收益率（Naidu等人，2016）。我的研究的新颖之处在于，从外部债权人的角度出发，考察主权债券收益与数据透明度之间的关系，包括借款国的主权信用评级作为可能影响主权债券收益的因素之一，并计算提高数据透明度给债权人的利益。因此，本文研究了借款国在数据和经济透明度改善方面的国际投资者的利益。 在对比中，Kubota和Zeufack（2020）的研究关注债务人视角下的数据和经济透明度的影响。因此，两篇论文都表明，通过投资于发行国的透明度所带来的好处可以同时惠及债务人和债权人。两篇论文的结果表明，制度质量会放大透明度对主权债券利差和回报的影响。本文发现：1）提高高PPG债务国家的数据透明度往往会吸引更多全球投资者，从而增加主权债券的回报；2）与Kubota等人（2020）关于主权债券利差的估计不同，在考虑较高PPG债务的情况下，提高数据透明度可能会增加债券回报。我的结果还显示 ，主权信用评级（以标普主权信用评级为代理）是投资者决策的一个有用信号。我的估计系数将计算并衡量改善借款国数据透明度对国际债权人的额外收益（见表7）。 我的主要观点是，改进的数据透明度在中等到较高水平的机构质量下增加了主权债券回报率，而在债务水平较高的国家，债券回报率较低。然而，即使在一个高度负债的国家 ，增强数据透明度也能减轻债务的负面影响。因此，我的研究的新颖之处在于探讨了 主权债券回报与数据透明度之间的关系，并计算提高数据透明度对债权人的益处。影响是非线性的：存在阈值，当数据透明度达到这些阈值时，才会开始对主权债券回报产生积极影响。 该论文使用固定效应工具变量（FEIV）方法对面板数据进行估计，以分析数据透明度通过机构质量水平和政府或PPG外部债务对主权债券回报率的影响。内部工具变量（解释变量的滞后值和或被解释变量的滞后值）和外部变量（信息公开自由度）用于控制回归中的内生性问题。解释变量包括宏观和金融变量，这些变量可以归类为推动和拉动因素 ，驱动主权债券回报率的变化。为了避免将感兴趣的变量（数据透明度）聚类误差，在回归中将其表示为二元或分类指标。例如，在本分析中使用的IMF透明度指标是一个二元变量，而SP主权信用评级被视为分类指标。 论文其余部分的结构如下。第2节描述了估计方法和数据，第3节在控制一系列宏观经济和金融变量的情况下研究主权债券回报与数据透明度变量之间的关系。第4节计算提高数据透明度对债权人的益处。第5节进行总结。 2估计技术和数据 21计量经济学方法 这篇论文使用工具变量（IV）估计方法，将主权债券回报率回归到推动因素（pushfactors）和拉动力因素（pullfactors）包括数据透明度指标上。外部（推动力）因素和内部（拉动力）因素可以通过投资者行为影响主权债券回报率。面板数据的固定效应工具变量（FEIV）估计克服了两个主要挑战：一是控制未观察到的时期性和国家特定效应的存在；二是数据透明度极有可能与主权债券回报率的冲击共同内生。例如，未来借款成本冲击可能会影响透明度。Arellano和Bond（1991）以及Arellano和Bover（1995）提出了一种方法，通过在回归分析中使用解释变量的滞后值来解决内生性或反向因果关系的问题。 为了应对这些挑战，我在回归分析中加入了国家和时间效应，并在回归分析中控制了同时因果或反向因果带来的偏差。本文中的工具变量方法通过使用“信息自由”（FOI）这一外部工具变量以及滞后值的解释变量来处理数据透明度的潜在内生性问题。以主权回报率的滞后值和其他滞后解释变量为工具变量的数据透明度可以预测债券回报，但不能预测未来的主权债券回报冲击，因为工具变量与数据透明度相关而与主权债券回报冲击无关。 我避免将一些回归分析与IMF数据透明度指标聚集在一起，因为这些回归模型涉及是二元或分类指标。本文中使用IMF透明度指标是一个二元变量。 我主权债券流动收益基线回归方程给出了以下规格： 其中因变量代表 是一个国家效应和主权债券是一种时间效应。在 返回国家i在时期t。由我 回归分析中，时间效应由美国10年期国债收益率和VIX指数代理表示国家效应。矩阵 ，而乡村假人习惯了 包含有关拉动力和或推动力信息，包括数据透明度变量，而是其系数向量。捕获残差。 22数据说明 我收集了1995年至2020年76个国家有效样本主权债券收益年度数据1从摩根大通市场数据库（请参见表1）。我因变量是主权回报指数，该指数通过新兴市场债券指数（EMBI）进行衡量，EMBI是一个基准指标，用于反映国际政府债券表现。摩根大通新兴市场债券指数是一个未管理指数，跟踪以美元计价Brady债券、欧洲债券、交易贷款和本地市场债务工具总回报，这些债务工具由新兴市场国家主权和准主权实体发行。 解释变量由拉力（内部因素）和推力（外部因素）组成。拉力因素包括人均GDP（以2010年美元计价），CPI通胀率（消费者价格平均百分比变化），政府一般预算盈余（占GDP百分比），经常账户余额（占GDP百分比），政府一般债务总额（占GDP百分比），公共外债存量（占GDP百分比），以及世界银行《世界发展指标》（WDI）中从总储备减去黄金比例与GDP比率。 我论文引入了标准普尔主权信用评级和总国际储备作为额外解释变量。标准普尔主权信用评级是对新兴市场长期外币债务主权信用评级。评级范围从AAA到D（违约）。我将这些类别从1（D）记录为21（AAA）。请注意，较高值表示更好评级。因此，该变量视为一个分类指标。机构质量由PRS集团国际风险指南（ICRG）指数代理，该指数捕捉国内机构质量水平。推动因素包括衡量全球风险厌恶程度VIX指数（基于SP500指数期权计算隐含波动率），以及来自圣路易斯联邦储备银行FRED数据库美国10年期国债收益率。我工具变量包括主权债券回报滞后值、ICRG指数滞后值 、公共或外部债务，以及ICRG与数据交互项。 1本文时间序列可用性受到目前截至2020年透明度数据限制。 透明度指标和以数据透明度指标为工具变量公共或外部债务。 透明度数据 数据透明度指标由世界银行和国际货币基金组织公开数据透明度指数代理。世界银行 统计能力指标（SCI）捕捉到该国官方统计数据可用性、收集以及生产实践情况；国际货币基金组织特别数据传播标准（SDDS）订阅和遵守情况则以二元变量形式表示。我将世界银行指标称为WB数据透明度，将国际货币基金组织指标称为IMF数据透明度。 世界银行统计能力指标（SCI）衡量一个国家收集、分析和传播高质量经济数据能力 。该指标是一个综合评分，评估国家统计系统容量。它基于一个诊断框架，评估以下领域：（i）方法论，（ii）数据来源，以及（iii）周期性和及时性。各国在这三个领域25个标准下进行评分，使用公开可用信息和或国家输入。因此，总体统计能力得分计算为这三个维度（即实践、收集、可获得性）简单平均值，范围为0100。得分越高，表明该国统计能力越强。方法论指标（或实践得分）衡量该国遵守国际推荐标准和方法能力。该分数由10个子指标得分加权平均值计算得出。数据来源指标（或收集得分）量化了该国是否按照国际推荐时间周期进行数据收集活动，并且行政系统数据是否可用。其得分由5个子指标得分加权平均值计算得出。周期性和及时性指标（或可获得性得分）评估关键社会经济指标可用性和时间周期，前提是这些数据对公众用户在适当时间内可用。该得分基于10个子指标得分加权平均值。 国际货币基金组织（IMF）特殊数据传播标准（SDDS）衡量一个国家是否定期、及时并准确地发布宏观经济统计数据。该指标捕捉了国家订阅SDDS时间点或在满足SDDS规范（并在首次发布其eGDDS国家数据概览页面）时数据发布时间，这因国家而异，并主要由与这些国家事件无关内部IMF程序决定。一旦一个国家采用这一数据透明度标准，该国就不太可能撤销这一系统，因此这成为一种长期承诺。在我实证分析中，我使用了两个来自IMF数据透明度二进制指标：a一个虚拟变量，在国家订阅SDDS之后年份取值为1；b一个虚拟变量，在国家符合SDDS规范（和或发布其首个国家数据概览页面）时取值为1。 3实证分析 这一部分分析了固定效应工具变量（FEIV）估计方法在面板数据中实证结果。我工具变量估计结果显示，以工具变量为中介数据透明度可以预测债券利差回报，而我工具变量无法预测对未来债券回报冲击预测。当在模型中包含数据透明度与ICRG之间 交互项