充足的流动性是金融市场正常运转的前提条件。近年来,特别是2008年金融危机后,欧美发达国家的市场监管者和市场参与者发现,虽然市场达到了相当规模,公司债券市场的流动性仍不容乐观。他们甚至认为流动性风险已经超越信用风险和利率风险,成为公司债券市场最大的隐患。我国已把大力发展公司债券市场作为战略,然而受多方面原因的影响,公司债券市场发展相对缓慢,流动性问题相比发达国家市场更加严重。公司债券市场的流动性衡量维度效应及基于不同数据频率的公司债券市场流动性衡量的比较和公司债券市场流动性溢价研究,有助于揭示流动性溢价对公司债券定价的影响机理,对我国公司债券市场的发展具有重要的学术和实践意义。本文基于我国公司债券市场数据,对该市场的流动性衡量维度效应及基于不同数据频率的公司债券市场流动性衡量的比较和流动性溢价进行实证研究。首先,流动性具有规模、速度和成本等多维度内涵。分别使用我国公司债券市场低频日行情数据及高频逐笔成交数据,分不同流动性衡量计算情形、不同时间区间、不同交易场所,采用相关系数分析和相关关系差异性统计检验方法,对我国公司债券市场流动性衡量的维度效应进行实证研究。研究结果表明,公司债券市场流动性衡量存在显著维度效应:不同维度流动性衡量之间的相关关系较弱,多维度流动性衡量与单维度流动衡量之间存在较强的相关关系,同维度的流动性衡量之间存在很强的相关关系。其次,使用我国公司债券市场高频逐笔成交数据和日行情数据,分不同流动性衡量计算情形、不同时间区间、不同交易场所,采用符号检验、平均偏误分析、Theil(1966)U统计量检验、相关系数分析等方法,对基于不同数据频率的流动性衡量之间的关系进行了实证研究。研究结果表明,基于不同数据频率的流动性衡量之间存在显著差异,而且基于低频数据的流动性衡量不能预测基于高频数据的流动性衡量。从平均偏误来看,基于低频数据的成交时间间隔比高频数据的成交时间间隔平均高估1天左右;基于低频数据的Roll(1984)指标显著大于基于高频数据的Roll(1984)指标;基于低频数据的Amihud(2002)指标显著小于基于高频数据的Amihud(2002)指标。平均偏误结果说明,基于低频数据的单维度流动性衡量倾向于低估流动性水平,基于低频数据的多维度流动性衡量倾向于高估流动性水平。然而,基于不同数据频率的流动性“相对”衡量之间不存在显著差异,而且无论在时间序列上还是横截面上,基于不同数据频率的流动性衡量之间存在显著相关关系,说明基于两种数据频率的流动性衡量之间存在稳定联系。结论说明,在无法获得高频数据,或者使用高频数据成本太大等情形下,使用日行情数据进行流动性衡量能够给公司债券的流动性水平进行正确的相对排序,衡量出的流动性水平与债券本身客观流动性水平之间具有稳健的相关关系,但是衡量出的流动性水平与债券本身客观流动性水平之间存在显著差异。因此,涉及准确衡量公司债券流动性水平的理论问题研究和实践问题处理应优先使用高频数据。最后,流动性水平和流动性风险对公司债券影响的研究,对公司债务融资成本确定、公司债券市场定价以及市场监管机构对公司债券市场的监管有重要的理论和现实意义。基于线性多因子定价模型,考虑Fama-French股票三因子和债券两因子条件下,使用Fama-MacBeth方法对公司债券流动性溢价进行了分析。研究表明,除违约溢价和期限溢价外,公司债券收益中内含流动性水平和流动性风险导致的溢价。在正常时期,基于流动性风险的流动性溢价比较小,但在信用或流动性危机期间,流动性和违约之间存在正反馈环,信用风险会引致流动性溢价,流动性风险也会引致违约溢价。