论文标题：Partisanship in loan pricing
中文标题：贷款定价中的党派之争
原文来源：Dagostino, Ramona & Gao, Janet & Ma, Pengfei.2023. "Partisanship in loan pricing". Journal of Financial Economics. 150(3):103-717.
供稿：张祺
封面图片来源：Pexels
编者按 :
本文在美国银团贷款市场的背景下讨论了投资者的党派关系是否会影响金融资产的定价的问题，为证明投资者的党派立场会影响美国企业获得信贷的成本提供了首个证据。将党派偏见的研究扩展至金融资产定价领域，不仅揭示了党派观念在投资者间导致的分歧，更表明它们直接作用于资产价格，填补了以往研究在银团贷款市场党派效应的空白，丰富了关于家庭、管理者和投资者党派性的效应文献。
一、引言
过去几十年中，美国社会经历了党派分歧的显著加深，表现为两党之间的政治对立愈发激烈（Mason, 2015; Boxell et al., 2017）。这种现象体现在公众对经济状况的看法上，与执政党意见一致（即党派一致）的个体往往对经济前景更为乐观，而与执政党意见不合（即党派不一致）的个体则表现出更为悲观的预期（Meeuwis et al., 2018; Cookson et al., 2020; Engelberg et al., 2022a）。党派分歧不仅影响个人的政治观点、经济预测和职业选择，还可能延伸到金融市场，影响投资者的决策行为。
已有研究表明，投资者的党派立场可以影响其对股票市场的参与度、投资组合选择（如Bonaparte et al., 2017; Ke, 2022）以及对新闻事件的反应（Cookson et al., 2020; Sheng et al., 2021）。此外，党派分歧还会影响信用评级分析师的意见（Kempf and Tsoutsoura, 2021）。尽管这些研究揭示了党派观念在金融市场中的作用，但它们主要关注股票市场，对于作为企业主要融资来源之一的银团贷款市场中是否存在类似的党派效应尚缺乏直接证据。
本文通过研究美国银团贷款市场中企业银行家的定价决策来克服这些挑战。银团贷款市场是美国上市公司最大的外部融资来源(Sufi，2007)，这个市场上的交易通常价值很高。银团贷款的定价通常由负责发行银团贷款的企业银行家负责，这些银行家在评估借款人信用风险、制定贷款条款和谈判过程中具有较大自主权。银行家的个人信念、对经济形势的预期以及与借款人建立的长期关系都可能影响其定价决策（Nathenson, 2004; Bushman et al., 2021; Herpfer, 2021; Carvalho et al., 2023; Gao et al., 2020）。
本文贡献主要在以下方面。首先，本文补充了与有关美国党派偏见日益增长的文献。本文通过证明党派偏见不仅会影响信息中介的产出，还会改变投资者的乐观/悲观情绪及其定价决策，从而推动了这一文献的发展。文章记录了银团贷款市场的这种影响，与债券市场相比，银团贷款市场是更广泛的企业信贷来源。本文的分析排除了银行政策、借款人条件和银行家经验等各种其他解释。虽然本文没有直接区分这种乐观情绪是来自不同的信念变化还是来自党派投资者的时变风险规避，但他们通过分离投资者的党派性对资产价格的影响，为相关文献增添了新的内容。其次，本文研究证明了信贷成本会影响实体经济活动，补充了美国党派分歧 "实际影响 "的相关研究。最后，文章为有关党派投资者在股票市场中的作用的新兴文献做出了贡献。
二、数据来源
文章从几个来源收集数据。首先研究人员收集了1994年至2019年间LPC Dealscan数据库中提供的银团贷款合同。这些合同包含了与贷款定价相关的关键信息，如贷款利差、金额和期限等。为了识别负责发起银团贷款的主导银行家，研究者查阅了公开上市的借款企业在SEC提交的8-K、10-K和10-Q等财务报告。这些报告通常作为重要附件包含银团贷款合同，其中的电子签名使得研究人员能够确定负责承销贷款的银行家及其所属金融机构。利用LexisNexis Public Records数据库，研究者获取了银行家的投票记录和政党归属信息，以确定他们在贷款发起时的政治隶属关系。具体做法是手动搜索每个银行家在LexisNexis Public Records中的投票记录，以此来确定其政党身份。为验证LexisNexis Voter Registration数据的质量，研究者通过向纽约州选举委员会提交《信息自由法》（FOIA）请求，获取了纽约市居民的历史选民登记数据，并对比确认了两者在政党归属信息上的完全一致性。
基于上述数据源，研究构建了一个包含4,742名来自140家银行的主导安排银行家、涉及5,800笔贷款的样本。在处理多银行共同担任贷款主导安排人的案例时，为每位主导银行家创建一个独立的观测值，最终形成了包含5,130个贷款-银行家观测点的面板数据集。
三、模型设计
（一）模型设计
文章研究模型旨在探究党派性对银团贷款定价的影响，采用固定效应面板回归模型来估计党派不一致银行家对贷款利差的影响。考虑到本文的样本周期包含不止一次这样的选举，文章通过固定一个银行家并比较他在政治结盟和不结盟期间的定价行为。形式上，本文估计回归模型如下:
β是主要关注的系数，反映了党派不一致银行家对贷款利差的边际效应。如果不一致的银行家收取更高的贷款利率，我们应该观察到β>0且统计显著。
FirmCharf,t−1代表一组反映借款人f在贷款前一年（即t−1年）的基本财务特征的变量，如信用评级、规模、盈利能力等。
LoanChark包括贷款的特定属性，如类型（定期贷款、循环贷款或其他）、是否担保、金额大小、期限等。
其中k表示在t年期间在银行b工作的银行家i向借款人f发放的贷款合同。本文的估计控制了银行家固定效应(αi)、银行固定效应(θb)和年度固定效应(τt)。这些固定效应有助于消除银行家和银行之间固有的、时不变的异质性，以及宏观经济状况。本文的规范还包括借款人行业(j)、评级类别(r)、总统任期(p)固定效应，γjrp。行业按两位数的SIC级别进行分类，评级类别指的是三大类中的一类，包括投资级(BBB-及以上评级)、投机级(BB+及以下评级)和未评级。
（二）模型设计
本文的主要变量如下:
1．党派不一致银行家（Misaligned Banker）：一个二元变量，表示银行家的政党归属与当时美国总统的政党是否相同。若不相同，则赋值为1，表示银行家与总统党派不一致；否则赋值为0，表示银行家与总统党派一致。
2．贷款利差（Spread）：所有已提取贷款利差对LIBOR的对数，这是衡量贷款成本的核心指标。
为了进一步加强本文的比较，进一步控制了一系列借款人特征，包括规模、年龄、盈利能力、杠杆、资产有形性、市净率、股权波动性和信用评级网格的固定效应最后，本文控制贷款合同的其他特征，包括贷款期限、贷款金额、指示贷款是否有担保的虚拟变量，以及贷款类型(定期贷款、左轮贷款或其他)的固定影响。除杠杆率外，所有连续变量均在第1和第99个百分位数上进行加权。杠杆限制在0和1之间。并在银行和借款人两级进行双聚类。表1的面板A描述了银行家在各州和政党关系中的分布。
-表1面板A- 银行家在各州和政党关系中的分布
表1的面板B报告了主要变量的汇总统计数据，包括银行家政治偏差、贷款合同条款和公司特征。在本文的样本中，大约36%的贷款是由不一致的银行家发放的，超过一半的贷款是有担保的。
-表1面板B- 主要变量汇总统计数据
图1显示了美国银行家的地理分布情况。红色(蓝色)代表样本中大多数银行家是共和党人(民主党人)的县。灰色县代表的是那些多数已确认身份的银行家与其他政党或未申报选民有关联的县。
-图1-银行家的地理分布
图2显示了在贷款发起量排名前十的牵头安排银行工作的银行家的这些模式。如图所示，样本中10家最大银行中既有共和党人也有民主党人，但各银行的党派代表存在异质性。
-图2-党派银行家在银行内部的分布
-图3- 民主党和共和党银行家之间的差异
在表2的面板B中，第(1)列中，不包括任何控制变量。在第(2)列中，添加了银行、年份和借款人评级网格固定效应。在第(3)列中，添加了连续的公司特征，包括资产规模、盈利能力、市净率、有形性、杠杆率、年龄和股票波动性。在第(4)列中，进一步施加行业评级类别-总统任期(4年)固定效应。在第(5)列中，将其他贷款特征作为控制，包括贷款类型固定效应、担保贷款指标、贷款规模和贷款期限。在所有指标中，民主党和共和党银行家设定的贷款息差没有显著差异。
-表2面板B- 银行关联方和贷款定价
四、实证结果
（1）基准回归结果
模型1考察了银行家的党派关系是否会影响他们发放银团贷款的利差，基准回归结果集中于探究党派性对银团贷款定价的具体影响，如表3所示。
-表3- 信贷扩散和银行家的党派偏见
面板A中的回归包括不太严格的固定效应，第(1)列报告了没有任何控制变量的“党派不一致银行家”（Misaligned Banker）的系数，平均而言，不一致银行收取的贷款息差比一致银行高约5.5%。在第(2)列到第(5)列中，分别加入了控制了银行家-党的固定效应，年度固定效应和借款人评级网格固定效应、其他借款人的特征控制变量以及了贷款级别的控制。在所有结果中发现党派不一致银行家的系数为正且显著，这表明党派不一致银行家收取的利差高于党派一致银行家。
面板B报告了我们回归的主要结果。第(1)列报告了控制银行家、银行和年份固定效应的结果。第(2)列进一步施加行业评级类别-总统任期的互动固定效应。在第(3)列中将固定效应分层，表明贷款类型以及贷款是否有担保。最后在第(4)列中控制了贷款的规模和期限。结果显示，银行家政治偏差产生了一个正的、统计上显著的系数(p<1%)，表明偏差银行家对具有相似特征的贷款收取的利差高于一致性银行家。各规格的系数高度稳定，保持在7%左右。这种效应对应于贷款息差约14个基点的差异，这与先前研究中其他贷款人行为效应产生的差异相似(Dougal et al, 2015;Carvalho et al, 2023)。
这些结果表明，银行家的政治立场对其贷款定价行为有显著影响，同时，这些结果也强调了在金融决策中考虑政治因素的重要性。
（2）2016年总统大选事件研究
文章围绕2016年总统大选(“特朗普选举”)进行了一项事件研究，以追踪党派关系对贷款定价的动态影响，特别是在这个政治分歧强烈的时期。研究聚焦于2014年以后发放的贷款，通过建立回归模型，将贷款利差与民主党银行家（Democrat Banker）标识符与选举前后各六个季度的指标进行交互，以此捕捉党派银行家在选举前后贷款定价的差异。图4描述了事件研究的结果。
-图4- 关于2016年总统大选前后的事件研究
围绕2016年11月的总统选举，将时间段分为选举前后的六个季度。在回归模型中，以贷款利差的对数为因变量，交互项为自变量，同时控制了银行家、银行、年份、信用等级网格、行业-总统任期固定效应以及借款企业和贷款的具体特征。采用双重聚类标准误差，分别按照银行家和借款企业进行。
与基准期相比，在选举前时期，结盟和不结盟银行家之间的利差差异没有什么变化。特朗普当选后，价格差距立即飙升，这表明民主党银行家在大选后的第一季度对类似贷款的收费比共和党人高出24%。为了解释经济规模，对比奥巴马总统任期，在此期间，民主党与白宫保持一致，收取的利差低于共和党银行家。特朗普当选后，民主党银行家变得不一致，收取的利差高于共和党银行家。选举后时期的系数显示了两位总统任期内政治偏差的累积效应。
在每届总统任期内，政治偏差的影响在选举后立即达到12%，在六个季度后下降到7%。这意味着，在四年任期内，党派关系的影响平均在 7-8% 之间，与基线结果显示的影响幅度相似。综合来看，围绕特朗普当选的事件研究表明，这次选举对贷款机构的乐观情绪造成了冲击，并加剧了政治对立面银行家之间的分歧。文章还观察到，随着时间的推移，党派效应会逐渐减弱。
五、借款人党派偏见的作用
（1）借款人党派之争对贷款定价的影响
借款人的党派关系会如何影响他们的信贷成本尚不清楚。一方面，如果借款人的CEO与政治立场不一致，他可能会对公司的未来前景持更悲观的看法。因此，当面对更高的利率时，CEO可能不太可能反击。另一方面，不一致的借款人可能有更强的动机去争取更低的利率，因为他们对公司未来的现金流持悲观态度，并可能期望更低的利润率来支付利息。最后，借款人CEO的政治观点也有可能不会影响贷款价格，因为借款人总是试图将资金成本最小化，不论他们的政治观点如何。
文章从两方面分析了借款人党派关系的影响。首先，作者通过在模型1回归中同时包含错位企业和错位银行家直接研究了错位企业是否比条件相似的不错位企业面临更高的贷款利差，结果报告在表4的A组中。
-表4A- 借款人CEO党派关系的作用
结果显示，错位企业产生一个正的显著系数，表明CEO政治错位的一般企业比CEO政治不错位的一般企业获得更高的贷款利差。施加了银行家固定效应后发现借款人的政治偏差与贷款息差之间没有统计学上的显著关系，这表明，政治选举导致的CEO党派关系的变化不会对银行贷款成本产生实质性影响。相比之下，银行家错位始终产生积极和显著的系数，具有合理的经济规模。
接下来作者调查了公司CEO和贷款人党派关系之间的互动效应。这里将银行家和CEO的 "一致 "定义为 "一致 "减去 "不一致"，并将贷款利差的对数与这两个代理人的政治倾向的交互作用进行回归。表4面板 B 报告了三个交互项的系数：不一致公司×不一致银行家（Misaligned Firm*Misaligned Banker）、不一致公司×一致银行家（Misaligned Firm*Aligned Banker）和一致公司×不一致银行家（Aligned Firm*Misaligned Banker）。这些互动项的系数表示贷款利差相对于基本情况的差异。
-表4B- 借款人CEO与银行家党派关系的互动效应
再次如上分阶段引入控制和固定效果。在这个分析中研究了银行家和借款人的党派分歧的影响，持有固定的另一方的政治联盟。错位的公司×错位的银行家和不错位的公司×错位的银行家之间的差异显示了借款人党派关系的影响，这是以银行家错位为条件的。银行和借款人的党派关系对另一方被对齐的影响可以直接从不错位的公司×错位的银行家（Misaligned Firm*Aligned Banker）和错位的公司×不错位的银行家（Aligned Firm * Misaligned Banker）的系数中推断出来，因为它们是相对于不错位的公司×不错位的银行家（Aligned Firm*Aligned Banker）进行估计的。
结果显示发现所有互动项的系数都为正，这表明当借款人或贷款人不一致时，利差会变大。当贷款方和借方都不一致（Misaligned Firm*Misaligned Banker）时，利差最高。贷款不一致银行向不一致借款人发放的贷款（Misaligned Firm*Misaligned Banker），其利差比一致银行向一致借款人发放的贷款（Aligned Firm*Aligned Banker）高出约 9%。
这一分析表明，党派银行家与借款人之间基于各自政治派别的直接匹配有限。但这种效应并不能解释银行家的党派观念对贷款定价的影响。对于借款人党派关系的微弱影响，一个潜在的解释是，管理者负有将公司资本成本最小化的受托责任，这可能会主导他们的政治观点可能产生的任何影响。同时，这一证据可能受到使用的样本和测量的限制。例如借款人样本不包括美国上市公司，也没有考虑公司的所有决策者，如非执行经理或董事会成员。未来的研究可能会利用更全面的数据发现更强的影响。
（2）银行借款人匹配
虽然在共同基金经理的投资组合选择背景下记录了党派驱动的匹配(Wintoki和Xi, 2020)，但在银团贷款市场中，贷款人完成交易后获得补偿，这要求他们吸引客户并与这些客户保持长期关系。在这样的激励下，如果借款人带来了大额交易，贷款人可能不会对持相反党派观点的借款人产生偏见。
本文在回归框架中考察了借款人和银行家之间的匹配，结果显示，企业银行家并不更倾向于向CEO与其政治派别相同的企业提供信贷。这种缺乏共同党派匹配的现象归因于银行家所面临的基于数量的激励机制，他们的主要动机是吸引客户和促成交易，而不是有选择性地偏向于共同党派的借款人。
六、党派银行家和财团形成
尽管没有基于政治派别的直接匹配，党派仍会影响贷款银团的组成。本研究假设，由共同党派的银行家组成的团队可能会因共同的信念和社会纽带的加强而减少分歧，并更有效地完成交易。据此提出假设：与党派观点不同的银行家相比，党派共存的银行家更倾向于共同领导银团。
为验证这一假设，将样本中安排贷款的每个银行家与另一个银行家配对，并跟踪这两个银行家从第一年到最后一年的联合银团活动，这两个银行家都出现在样本中。共同银团贷款以哑变量Coleadi,j, t（一个如果银行家i和银行家j 在t年是否共同牵头至少一笔银团贷款）和连续变量Log(Colead Loans)i,j,t（这对银行家在t年共同发起的贷款数量加1的对数）两种方式进行衡量。联合活动采用指标Same Partyi,j测量，如果银行家i和银行家j都隶属于民主党或都隶属于共和党，则等于1，否则为0。
表5面板A报告了结果，结果表明，政治立场相同的银行家比政治立场不同的银行家更有可能组建贷款财团。第(3)列的估计表明，同党派银行家共同领导财团的可能性高出0.2个百分点，占样本平均财团可能性(0.014)的14%。
-表5A- 党派关系、群体认同和财团形成
文章进一步探讨了党派偏见是否会对政治同质银团的贷款定价产生比平衡团队更大的影响。如表5面板B所示，Misaligned Banker × Homogeneous Team的系数显著为正，表明在政治派别方面的同质性促进了团队的形成，这反过来又强化了银行家的偏见，放大了党派关系的影响。
-表5B- 党派关系、群体认同和财团形成
七、经济机制检验
（1）政治活跃银行家的效应
作者探讨了不同银行家在党派偏见程度上的差异，与不太活跃的银行家相比，积极参与政治选举的银行家可能更强烈地认同他们的政党意识形态，并有更强的党派偏见。因此作者预计，与不活跃的银行家相比，政治上活跃的银行家应该更悲观(乐观)，当他们变得不一致(一致)时，收取更高(更低)的贷款利差。
作者分别采用二元变量高投票次数High times votes（银行家的投票次数超过样本中位数，则该指标变为1），年龄调整High Times Voted - Age Adjusted （银行家的投票数超过相同年龄范围的银行家的中位数，则该变量变为1），以及连续变量投票强度Voting Intensity （银行家投票的次数乘以他有资格投票的年数）衡量银行家的政治活跃度。并对贷款息差的对数进行了回归，表6报告了结果。在所有测量中，相互作用项的系数均显著为正。这些结果与政治上活跃的银行家在政治结盟/不结盟时变得更加乐观/悲观的观点是一致的。因此，活跃银行家之间的党派定价差距比不活跃银行家之间的差距更大。
-表6- 党派效应与政治活跃度
（2）党派媒体的作用
一种观点是个人倾向于根据其政党的意识形态有选择地吸收信息，一个更加分裂的党派信息环境可能会加强人们现有的看法，并进一步分化结盟和不结盟银行家的观点。尤其是左翼媒体和右翼媒体的报道和新闻文章的基调往往不同。先前的文献也表明，媒体的倾向性会影响志同道合的人，从而使观众的信念两极化（Chiang and Knight, 2011; Levendusky, 2013; Allcott 和 Gentzkow, 2017）。作者预计，左翼和右翼媒体之间的强烈分歧可能会放大企业银行家的党派偏见。
作者使用Allsides.com提供的媒体偏见表对媒体机构的政治倾向进行分类，当Ravenpack评分在50以上，即认为该文章传达了积极政治情绪。每个月分别计算左翼和右翼媒体发表的显示积极情绪的新闻文章的百分比，然后取双方百分比的绝对差异，形成媒体党派分歧的时间序列。作者引入二元变量高党派新闻High Partisan News，当新闻中的党派分歧在总统任期内排名高于中位数时，该指标等于1，否则为0。
-表7- 党派冲突、信息环境与贷款人党派关系
从第(1)列的系数来看，在党派分歧较小的时期，结盟银行家和非结盟银行家发行的息差相差不到4%。在党派新闻差距加剧的时期，这一差距上升到明显更高的水平(7.6%)。第(2)和(3)列表明，党派新闻的影响主要是由经济相关新闻驱动的，而不是其他非经济话题。综合看来，党派分歧不仅影响个人的政治观点、经济预测和职业选择，还可能延伸到金融市场，影响投资者的决策行为。
（3）信贷市场竞争的调节作用
文章进一步考察了信贷市场竞争程度与银行家市场权力对党派定价效应的影响。作者预期在借款人难以估值且融资替代选择有限的情况下，如信用评级为投机级、有形资产较少的借款人，银行家的党派偏见对借款成本的影响会更为显著。在表8第(1)(2)列中，Misaligned Banker与具有投机信用评级的借款人的指标Speculative的交互项和Misaligned Banke与有形资产低于中位数的借款人Low Tangibility 的交互项系数显著为正，表明党派不一致的银行家对不透明的借款人更为明显。
在借款人的外部信贷选择上，作者预计如果一家公司可以接触到多家贷款机构或进入公共债券市场，那么贷款机构的党派偏见就不太可能占上风。因此作者分别采用指标Many Lenders（如果一家公司过去从三家以上的主安排银行获得贷款，该指标等于1），公司是否有未偿还的公司债券Bond Outstanding 以及公司过去是否发行过公司债券Past Bond Issuance 衡量企业替代信贷渠道。结果报告(3)到(5)列显示交互项在借款人的替代信贷选项的所有度量中产生负且显著的系数。这一结果表明银行家党派偏见的影响对当前贷款关系中“受阻”的借款人更为明显。
-表8- 市场竞争的作用
八、替代解释和稳健性检验
（1）借款人基本面的影响
为了排除党派不一致的银行家可能选择风险更高（或更低）
的借款人导致利差差异的可能，作者详细分析了借款企业的特征，如规模、盈利能力、杠杆率、有形资产、市场价值与账面价值比率、股权波动率和信用评级。结果如表9A组显示，与党派一致的银行家相比，党派不一致的银行家所服务的借款企业在贷款发起时并无明显风险差异，且在贷款期间其财务健康状况也未出现恶化（面板B）。此外，这些企业的信用评级降级和违约率并不比党派一致银行家服务的企业更高。如面板C所示，即使在控制了借款企业与时间的交互效应以及企业与总统任期的交互效应后，党派定价差距依然显著。
-表9- 解决借款人副作用
（2）银行基本面的影响
作者检验了银行层面的因素，如银行政策、风险偏好或整体经济预期，是否可能驱动党派定价效应。通过纳入银行-时间交互固定效应，比较同一银行内部党派一致与不一致的银行家在相同总统任期内发放贷款的利差差异，以及通过安慰剂测试，将一笔贷款随机分配给在同一家银行工作的银行家。表10结果显示银行层面的条件或政策并不能解释观察到的党派定价差距。
-表10- 解决借款人副作用
（3）其他贷款条款
除了贷款利差外，研究还探讨了党派不一致银行家是否在贷款期限、费用和原始发行折扣、原始发行折价（OID）、担保要求、贷款金额等其他合同条款上表现出差异。虽然发现党派不一致银行家在费用、OID和贷款金额上有一定的倾向性（如征收更高的费用、提供更高的OID、发放金额较小的贷款），但这些差异在统计上并不显著。而在贷款期限和担保要求上，没有发现党派不一致银行家与一致银行家之间存在显著差别。这一分析的结果表明，当银行家的乐观情绪随着政治体制的变化而变化时，他更有可能调整贷款息差和费用，而不是其他条款。因此，我们所记录的党派定价差距不太可能解释为银行家补偿或协调其他合同条款变化的意图
-表11- 其他贷款结果
（4）进一步分析
文章最后讨论了几个额外的稳健性检验。首先考虑的可能性是，本文结果可能是由于不一致的个人收集信息或评估借款人条件的能力较差。因此作者加入了控制银行家过去经验的各种严格的固定效应，包括银行家年龄、工作经验和公司特定经验。回归结果不变，这表明银行家的经验或专业知识不太可能解释党派效应。
接下来作者讨论了机构投资者需求的作用。近年来，银团贷款市场经历了机构投资者的大量涌入。机构投资者的需求能否缩小牵头安排人的自由裁量权空间，并减轻其党派效应？进一步回归结果表明，回归结果在很少出售牵头人股权的贷款子样本中几乎没有变化。
最后，作者使用替代变量和样本测试了结果的稳健性。例如将未申报的银行家视为ǣneutralǥ组，并记录了结盟银行家和错盟银行家的定价偏离该群体的相似程度；或者从样本中删除未申报的银行，对每个贷款安排保留一个观察；或者删除由三个以上的主要银行联合发行的贷款样本，结果仍然稳健。
九、研究结论
十本文为追踪美国银团贷款市场上企业银行家的政治派别和他们所发放贷款的合同条款建立了一个独特的数据集，从这些数据中发现，与政治上结盟的银行家相比，政治上结盟的银行家收取的贷款利差要高得多。本文的通过一个严格的固定效应结构模型，排除了这种党派效应被银行家的内在特征、借款人条件或银行时变政策所混淆的可能性。文章分析还有助于揭示党派偏见形成和固化的渠道。本文研究表明，政治结盟和不结盟的银行家之间的定价差异可能源于他们经济预期的差异，这种差异被媒体倾向和团队内部缺乏政治多样性放大了。
Abstract:
Does partisanship influence the way investors price financial assets? Using voter registration data of bankers originating large corporate loans, we show that bankers whose party differs from that of the U.S. President charge 7% higher loan spreads than other bankers. This effect holds regardless of borrowers’ partisanship, and becomes stronger for politically active bankers and when partisan media exhibit greater disagreement. Bankers do not match disproportionately with co-partisan borrowers but they lead syndicates more frequently with co-partisan bankers. Our results are not driven by bank or borrower fundamentals, but suggest that investor optimism, driven by political alignment, shapes asset prices.
