Does Regulator as a Minority Shareholder Affect Bond Yield Spreads? A Quasi‐Natural Experiment
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Research Question/Issue To strengthen the protection of minority shareholders, in 2016, the China Securities Regulatory Commission authorized the China Securities Investor Services Center (CSISC), a non‐profit institution with official backing, to buy and hold 100 shares of listed firms in pilot regions. By exercising shareholder rights, the CSISC plays a governance role as a regulatory minority shareholder. This study examines whether CSISC shareholding has a spillover effect in the bond market and whether this effect varies across firms with different levels of information asymmetry, insider expropriation, shareholder–creditor agency conflicts, and trustee reputation. Research Findings/Insights Employing a difference‐in‐differences analysis on bonds issued by listed firms between 2015 and 2017, we find that CSISC shareholding is associated with lower bond yield spreads. Cross‐sectional tests suggest that CSISC shareholding reduces bond yield spreads by mitigating information asymmetry, curbing insider expropriation, and alleviating shareholder–creditor agency conflicts. We also find that trustee reputation moderates the relationship between CSISC shareholding and bond yield spreads. Furthermore, CSISC shareholding influences the nonpricing terms of bonds, and the difference in bond yield spreads between the treatment and control groups diminishes following the nationwide implementation of CSISC shareholding. Theoretical/Academic Implications This study contributes to the growing literature on the economic consequences of CSISC shareholding by uncovering its spillover governance effect on bondholder protection. It also extends the research on the role of government regulation in safeguarding bondholder interests. Practitioner/Policy Implications Our study has important policy implications for investor protection in other emerging markets. Given the unique characteristics of China's bond market, directly replicating this mechanism may not yield similarly favorable outcomes elsewhere. Nevertheless, regulators in other emerging markets could draw on China's experience and consider implementing novel investor protection mechanisms tailored to their specific market conditions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».