中国债券市场信用评级机构评级质量 类承曜，王宏博，徐泽林 摘要：研究发现，从 2014 年至 2019 年主要券种信用债的发行债 项评级及主体评级数据来看，我国信用评级市场中存在较为明显 的评级系统性高估现象，这一高估现象近年来有所加剧，且在公 司债和中期票据中更为显著，表明信用评级有效性有待加强。但 随着 2018 年信用债违约潮的来临，信用评级下调次数明显上升， 上调次数亦有所回落，在一定程度上反映出评级有效性的提升。 进一步研究发现，信用债打破“刚性兑付”以及信用债违约次数 与金额的提升有助于通过放大评级的融资成本效应改善评级的 有效性，且投资人付费的中债资信相比发行人付费评级机构能够 为发债主体及债项给予更为客观的评级结果。总体来看，随着“刚 性兑付”的逐步打破加之监管政策的不断完善，我国信用评级机 构的评级质量近年来已有显著改善。 （一）我国信用评级的发展、流程及框架概述 1.信用评级的起源 信用评级是债券市场中最具代表性的债券及发行主体的信 用风险评估指标。信用债具有一定的违约风险，即信用风险，意 味着信用债存在到期时不能按期足额还本付息的风险。因此，投 资者在决定投资信用债前，必须对发行主体和债券的信用风险进 行详细评估，以获得单位风险下的最高回报。但是，随着信用债 市场的发展，信用债发行主体不断增加1，投资者逐一对不同发 行主体进行信用甄别在实际操作上日益困难。因此，由专门机构 对发行主体和债券的信用风险进行科学评级的呼声日益提高，这 不仅关乎信用债一级市场信用利差的确定，也与信用债二级市场 风险溢价的高低具有密切关系。 在此背景下，信用评级机构应运而生。信用评级机构，顾名 思义，即指对债券发行人和债券信用等级进行评定的组织。在信 用债市场中，其所提供的信用评级兼具信息效应和认证效应。信 息效应即信用评级能为信用债市场中的投资者提供有关债券信 用风险的增量信息，大幅降低信用债市场投资者的信息搜寻成本 及信用甄别成本，显著缓解信用债市场中的信息不对称，促进价 格发现，提高资源配置效率，而认证效应源于某些国家要求金融 机构只能投资于投资级债券（即 BBB 及以上信用等级债券），而 不能投资于投机级债券，因此认证效应与政府监管紧密相关。 在信用债市场中，信用评级机构不仅对信用债的发行主体提 供信用评级，也为发行主体发行的单只债券进行信用评级，这两 种评级分别称为主体信用评级和债项信用评级。究其原因，因为 同一发行主体发行的不同期次、不同种类债券的条款各有差异， 如偿付顺序、抵押、质押及增信情况均可能具有差异化安排，从 而使得债项评级不一定等同于主体评级。因此，主体评级系反映 发行主体偿债能力的一项综合性指标，与主体直接相关，而债项 1 根据 Wind 资讯金融终端数据，我国信用债市场 2019 年共有 3369 个发行主体发行了各类信用债，其中每 个发行主体的发行只数在 1 只到 619 只不等。相比之下，在 2009 年，我国信用债市场仅有 502 个发行主体， 各发行主体的发行只数在 1 只到 15 只不等。这一趋势与我国信用债市场规模的高速增长一致，我国信用债 市场票面总额在 209 年年末仅为 32879.77 亿元，时至 2019 年年末，已稳步提升至 328958.70 亿元，规模 为 10 年前的 10 倍以上。 评级则参考了上述差异化安排后对每只债券的偿付能力进行评 价，更有针对性，与个券直接相关。 2.信用评级流程 根据中国人民银行 2006 年 11 月发布的《信贷市场和银行间 债券市场信用评级规范》，信用评级机构应接受委托并组建评级 小组，采用科学方法对发行主体的偿还债务的能力及其偿债意愿 做出综合评价，并以简单的符号表示。评级机构应遵循真实性、 一致性、独立性、客观性及审慎性原则为发行主体做出信用评级。 在评级流程方面，从信用评级机构最初接受业务委托到完成首次 评级，最终开展后续跟踪评级的全过程一般有如下 8 个步骤： （1）评级准备 评级准备阶段应按以下步骤进行：接受评级委托方申请后， 信用评级机构进行初步调查，判断其能否独立客观地开展评级， 且具备相应评级能力。接受委托后，发行主体与评级机构双方签 订评级合同，支付评估费，评级机构成立专门评级小组。其后， 发行主体按评级小组要求提供材料。最后，评级机构制定合理完 善的评级计划。 （2）实地调查 实地调查包括与发行主体的高层管理人员及有关人员访谈、 查看发行主体现场、对发行主体关联的机构进行调查与访谈等方 面工作。完成实地考察和访谈后，评级小组应根据实际情况随时 修改或补充相关资料，并建立完备的实地调查工作底稿。 （3）初评阶段 从初评工作开始日到评级报告初稿完成日，单个主体评级或 债券评级不应少于 15 个工作日，集团评级或债券评级不应少于 45 个工作日。在此阶段，评级小组应遵循以下要求： ①评估人员应对发行主体的经营环境、经营能力、财务状况、 发行主体风险因素及抗风险能力等方面进行评价；对债项评级， 还应深入分析发行主体募资投向、到期偿付能力、担保、抵押等 因素； ②评级小组初步确定评级对象的信用等级，初步拟定信用评 级报告； ③评级小组撰写的信用评级报告和工作底稿须依序经过评 级小组负责人初审、部门负责人再审和评级总监三审的三级审核， 并在报告及底稿上签署审核人姓名及意见。 （4）等级评定 评级小组向评级机构的内部信用评审委员会提交三级审核 后的评级报告及工作底稿，内部信用评审委员会应召开评审会， 并决定评级对象的信用等级。值得注意的是，评级结果须经 2/3 以上的与会评审委员同意方为有效。 （5）结果反馈与复评 评级机构在评级结果确定后，如果评级委托方或发行主体对 评级结果有异议，若在规定时限内提出复评申请并提供补充材料， 由评级小组向信用评审委员会申请复评。信用评审委员会受理复 评后，评级小组根据补充的材料重新评级。复评结果为首次评级 的最终信用级别，且复评仅限一次。 （6）评级发布 评级机构应将评级结果在评级机构网站、指定公共媒体上对 外发布，并及时报告主管部门。评级结果发布内容一般包括发行 主体名称、信用等级、简要描述及主要支持数据。 （7）文件存档 评级小组将发行主体的原始资料、评价过程中的文字资料进 行分类整理，作为工作底稿存档。 （8）跟踪评级 信用评级机构应按以下要求进行跟踪评级： ①评级机构应在信用等级时效限定期内按照跟踪评级安排 继续进行评级服务； ②跟踪评级包括定期和不定期跟踪评级； ③评级机构应密切关注发行主体信息，保证评级资料及时更 新； ④跟踪评级有所变化的，由评级机构及时通知委托方或发行 主体，变更后评级应在指定媒体发布并在主管部门备案。 3.信用评级的具体框架 在信用评级的确定过程中，信用评级框架处于核心地位。以 中诚信国际信用评级有限公司（以下简称“中诚信国际”）为例 进行说明，在其长期发展过程中，中诚信国际不断完善并最终构 建了一套基于国际评级技术与方法体系，结合本土评级实际情况 综合而成的信用评级框架。总的来看，中诚信国际这一评级框架 具有如下 6 方面特征： （1）定性分析判断和定量分析相结合； （2）历史考察、现状分析与长期展望相结合（平抑经济周期扰 动）； （3）侧重于对评级对象未来偿债能力的分析和评价； （4）注重现金流的水平和稳定性； （5）强调评级的一致性和可比性； （6）“看透”不同准则下的会计数字。 更为具体地，笔者以图 1-1 对中诚信国际的信用评级框架进 行说明： 资料来源：笔者整理自中诚信国际 图 1-1 中诚信国际信用评级框架 中诚信国际的信用评级框架可从经营风险评级要素、信用风 险评级要素及外部支持评级要素 3 方面展开分析： （1）经营风险评级要素 ①宏观经济环境 应主要考察：整个国家经济发展所处阶段、GDP 增速、固定 资产投资增速、人均可支配收入变化情况、物价指数等方面的指 标。国家宏观调控政策方面主要关注国家货币政策、财政政策、 收入政策方面的变化情况。 ②区域经济环境 评级分析时要依据受评主体的商业特征分析区域经济环境 对受评主体的影响，对于制造业企业，重点要分析区域经济发展 状况和产业配套效应对企业盈利能力的影响。 ③行业分析 a.产业政策： 评级分析时首先要判断受评主体所处行业是否能获得相关 国家政策支持，其次要关注国家具体政策和政策变化趋势，判断 对行业内企业的影响，最后综合判断产业政策对受评主体所处行 业和企业的经营、盈利、发展的影响及其程度。 b.行业供求和产品价格变化趋势： 评级分析时应分析当前产品供求的状况，结合行业周期性和 行业所处的阶段以及消费习惯的变化趋势来预测未来产品需求 的变化趋势，并根据短期行业内产能规划情况，判断未来产品的 供应状况，再对未来产品价格做出合理的分析和判断，进而判断 这些因素对受评企业所处行业盈利能力的影响。 c.行业在产业链中的地位： 评级分析时重点应判断所属行业对上下游行业的依赖程度 及议价能力，可从上下游行业的竞争激烈程度、所属行业对上游 资源及技术的依赖程度、所属行业对下游行业销售渠道的依赖程 度、所属行业向上下游行业拓展的难度等方面加以分析，最后综 合判断行业在产业链中的位置及其影响。 d.行业内竞争： 评级分析时应考察行业集中度、行业内经营企业的数量、行 业内企业的主要竞争手段，判断行业内竞争程度，同时应该把握 行业内核心企业的经营及发展状况，判断其对行业内其他企业的 影响。 ④发行主体经营管理分析 a.规模和市场地位： 分析时应该将受评主体在资产、收入、产能、产品市场占有 率等方面的情况与行业内一般的企业进行比较，判断受评主体在 行业中的地位，并以此作为企业竞争能力判断的重要依据。值得 注意的是，企业规模不能单看企业资产规模的大小。 b.技术水平和研发能力： 分析时应将企业当前的主要生产技术与行业主流的生产技 术进行比较，判断其在行业内的水平状态；对企业研发能力的考 察要从现在研发机构的设置、研发人员的素质、研发经费的投入、 研发成果的水平等几个方面进行分析。 c.采购渠道稳定性和议价能力： 分析时要重点考察企业近几年在采购渠道、采购集中度、采 购价格、原材料运输成本等方面情况，综合判断企业原材料保障 的稳定性、采购价格控制能力、原材料运输成本等方面的竞争优 势和不足。 d.生产设备和产品结构： 分析时要将企业的生产设备与行业一般企业的生产设备进 行比较，分析企业在生产设备的先进程度和新旧程度、产品合格 率方面的情况，判断企业是否在生产方面具有竞争能力，同时还 应考察企业在产品结构方面的情况，判断企业在产品结构方面是 否向盈利能力较强的产品方面集中。 e.销售渠道建设和稳定性： 分析时首先要考察企业在销售渠道和市场网络方面的建设 情况，判断企业当前销售渠道和市场网络方面的布局状况是否与 企业当前生产规模匹配，其次要关注企业在下游客户集中度和客 户关系稳定性方面的情况，以这两者为基础判断企业经营的稳定 性，最后要分析近几年企业主要产品价格的变化情况，判断和预 测企业未来产品盈利能力的变化趋势。 ⑤管理与战略 a.法人治理结构及组织结构： 分析时重点要关注企业的股权结构，判断企业股权结构是否 有利于企业长远发展，同时要关注企业股东会、董事会、监事会 等的构成及履行职责方面情况，判断是否有这方面的潜在风险。 b.管理团队及人员素质： 对一般企业，管理团队的分析重点要分析企业主要管理者的 从业经验和历史管理业绩；对于公用事业类企业，重点要分析管 理者的背景及其可能带来的隐性支持；对于中小企业，重点要分 析管理者的社会关系或技术水平，判断其对企业发展可能带来的 潜在影响。对人员素质的分析重点要分析人员教育结构、技术结 构和年龄结构等。 c.集团管控能力： 重点要分析母公司对分支机构综合管理控制、人事控制、财 务控制、生产控制、销售控制等方面的做法，评价这种控制模式 是否有利于集团加强其对分支机构的控制，使整个集团能迅速对 外部市场环境做出反应。同时，集团内部财务管理中集团资金调 度能力的强弱以及集团在内部资金调拨方面的管理模式也应该 是分析和评价的重点。 d.管理制度建设及执行情况： 对企业管理制度建设和执行情况的分析要关注企业采购、生 产、销售、财务、人员激励方面的制度建设和执行情况。该部分 的分析重点是企业管理制度的执行情况，不能单纯看制度文件。 e.发展战略： 要重点关注企业在建和拟建项目的设计产能、产品的市场需 求及价格、资金安排、项目建设进度、产品销售配套措施等方面 的情况，判断其实现预期目标的可行性及投资风险，分析其建成 之后对企业债务负担和盈利能力的影响。 （2）财务风险评级要素 ①财务报告质量 分析时要重点关注企业财务报表审计机构的资质，财务报表 的审计结论，以及企业重要会计政策选择是否与行业一般企业选 择一致等。 ②资产质量 在具体分析时，对资产质量的分析重点是在企业资产构成中 占比较大的科目。其中流动资产分析和判断的出发点是企业资产 的变现能力和价值的合理性，重点要关注存货、应收账款、其它 应收款的变现能力。对于非流动资产的分析重点要分析在建工程、 固定资产、无形资产。 ③资本结构 对企业资本结构的分析要重点关注如下 5 个层次的内容：a. 企业当前债务负担的轻重程度，这必须通过行业比较来加以分析 和判断；b.企业当前债务结构是否合理，这主要分析企业长、短 期债务占比情况，并结合企业的资产布局和销售收入的规模来判 断；c.企业所有者权益的稳定性，主要关注企业所有者权益的构 成及其利润分配政策对企业所有者权益的影响;d.企业债务负担 的变化趋势，当企业的债务负担持续上升而盈利能力没有显著改 善时，要详细分析原因及其对企业的影响；e.要分析判断企业对 外担保、诉讼等或有债务对企业债务负担的潜在影响。 ④盈利能力 盈利能力分析的重点是企业盈利能力的强弱及其稳定性。其 中盈利能力的强弱主要通过毛利率、总资产报酬率等指标进行衡 量，要分析企业过去几年和现在产品结构及对应的产品毛利率的 变化，剔除不同企业折旧政策差异对企业毛利率的影响，并结合 企业未来发展方向和产品价格波动情况，预测企业未来毛利率的 变化，同时期间费用的占比和变化情况也应该进行同业比较并判 断其对盈利能力的影响。对于盈利稳定性的分析，要区分经营性 盈利和非经营性盈利对企业的影响，对于投资收益、营业外收支 等非经营性盈利项目要重点考察其稳定性，一般要本着谨慎的态 度进行判断。 ⑤现金流 经营活动现金净流量和投资活动的现金流入量是企业偿还 债务的重要来源，因此需要在分析中重点考察；同时企业经营活 动现金流入规模的大小在一定程度上反映企业资金周转能力的 强弱，对此也需要重点关注；企业未来投资支出的规模大小是企 业未来现金流出的重要方面，也是评级时必须考察的重要因素之 一；历史筹资活动现金流入在一定程度上反映企业的融资能力， 分析中也应该有所关注。 ⑥偿债能力 在具体分析时，对企业偿债指标的分析分为短期偿债指标分 析和长期偿债指标分析两部分。在分析企业短期资金周转能力时 可考虑企业短期可变现资产和经营性现金流入量对短期债务的 保障程度，如果是分析短期债务偿还，应分析短期可变现资产和 经营活动现金流净额对短期债务的保障程度。对于企业长期偿债 能力的考察主要集中在企业长期偿债资金来源对于长期债务和 利息的保障程度。可选择反映企业长期资金来源的 EBITDA 作为 企业长期的偿债资金来源数量进行计算。 （3）外部支持评级要素 ①股东支持 重点考察股东实力和股东支持可能性。股东实力方面，主要 考察股东的企业性质、行业地位、竞争能力和财务状况；股东支 持可能性方面，重点考察企业在股东整个战略定位中的位置、在 股东业务体系里面的地位、股东历史支持方面的具体支持的内容 和力度等。 ②政府支持 重点考察政府实力和政府支持可能性。政府实力方面，主要 考察支持方的行政级别、区域经济环境、财政实力、地方政府债 务负担状况等；地方政府支持可能性方面，重点考察受评企业的 业务公益性、获得政府支持的相关文件完备性、历史获得支持的 实际情况和具体的支持方式。 在综合考虑上述 3 方面要素后，可得出发行主体的主体信用 评级。在主体评级的基础上，进一步考虑与该发行主体所发单只 债券相关的抵押、担保、流动性支持等增信情况，从而最终为该 只债券提供债项评级。 4.债项信用评级及主体信用评级等级 在我国信用评级的具体等级方面，适用三级九等和四级六等 两类等级标准。具体地，债项评级可分为短期债券信用评级和中 长期债券信用评级两类，以所评级债券期限是否超过 1 年为划分 标准。以银行间债券市场信用评级为例，中长期债券信用评级等 级划分为三级九等，短期债券信用评级等级划分为四级六等，主 体评级等级同样为三级九等。以下表 1-1 和表 1-2 分别总结了银 行间债券市场中中长期债券及短期债券的信用评级等级，表 1-3 则总结了银行间债券市场中的主体信用评级等级，表 1-4 和表 1-5、表 1-6、表 1-7 分别为中债资信主体评级和债项（中长期、 短期、资产证券化）评级符号的表格。 表 1-1 银行间债券市场中长期债券信用评级含义对照表（三级 九等） 债项评级 含义 AAA 偿还债务的能力极强，基本不受不利经济环境的影响，违约风险 极低 AA 偿还债务的能力很强，受不利经济环境的影响不大，违约风险很 低 A 偿还债务能力较强，较易受不利经济环境的影响，违约风险较低 BBB 偿还债务能力一般，受不利经济环境影响较大，违约风险一般 BB 偿还债务能力较弱，受不利经济环境影响很大，违约风险较高 B 偿还债务的能力较大地依赖于良好的经济环境，违约风险很高 CCC 偿还债务的能力极度依赖于良好的经济环境，违约风险极高 CC 在破产或重组时可获得保护较小，基本不能保证偿还债务 C 不能偿还债务 注：除 AAA 级，CCC 级及以下等级外，每一个信用等级可用“+”、“-”符号进行 微调，表示略高或略低于本等级 资料来源：笔者整理自中国人民银行 表 1-2 银行间债券市场短期债券信用评级含义对照表（四级六 等） 债项评级 含义 A-1 还本付息能力最强，安全性最高 A-2 还本付息能力较强，安全性较高 A-3 还本付息能力一般，安全性易受不良环境变化的影响 B 还本付息能力较低，有一定的违约风险 C 还本付息能力很低，违约风险较高 D 不能按期还本付息 注：每一个信用等级均不进行微调 资料来源：笔者整理自中国人民银行 表 1-3 银行间债券市场主体信用评级含义对照表（三级九等） 主体评级 含义 AAA 短期债务的支付能力和长期债务的偿还能力具有最大保障；经营 处于良性循环状态，不确定因素对经营与发展的影响最小 AA 短期债务的支付能力和长期债务的偿还能力很强；经营处于良性 循环状态，不确定因素对经营与发展的影响很小 A 短期债务的支付能力和长期债务的偿还能力较强；企业经营处于 良性循环状态，未来经营与发展易受企业内外部不确定因素的影 响，盈利能力和偿债能力会产生波动 BBB 短期债务的支付能力和长期债务偿还能力一般，目前对本息的保 障尚属适当；企业经营处于良性循环状态，未来经营与发展受企 业内外部不确定因素的影响，盈利能力和偿债能力会有较大波动， 约定的条件可能不足以保障本息的安全 BB 短期债务支付能力和长期债务偿还能力较弱；企业经营与发展状 况不佳，支付能力不稳定，有一定风险 B 短期债务支付能力和长期债务偿还能力较差；受内外不确定因素 的影响，企业经营较困难，支付能力具有较大的不确定性，风险 较大 CCC 短期债务支付能力和长期债务偿还能力很差；受内外不确定因素 的影响，企业经营困难，支付能力很困难，风险很大 CC 短期债务的支付能力和长期债务的偿还能力严重不足；经营状况 差，促使企业经营及发展走向良性循环状态的内外部因素很少， 风险极大 C 短期债务支付困难，长期债务偿还能力极差；企业经营状况一直 不好，基本处于恶性循环状态，促使企业经营及发展走向良性循 环状态的内外部因素极少，企业濒临破产 注：每一个信用等级可用“+”、“-”符号进行微调，表示略高或略低于本等级， 但不包括 AAA+ 资料来源：笔者整理自中国人民银行 中债资信主体评级符号体系适用于公司主体评级业务， 是 对受评主体违约风险的评价。其等级划分为四级十等， 符号表 示分别为 AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D，其中 AAA 至 B 级别可用‘+’或‘-’符号进行微调， 表示在本等级内略 高或略低于中等水平。各主体等级含义如下： 表 1-4 中债资信主体信用评级含义对照表（四级十等） 主体评级 含义 AAA 偿还债务的能力极强，基本不受不利经济环境的影响，违约风险 极低 AA 偿还债务的能力很强，受不利经济环境的影响不大，违约风险很 低 A 偿还债务的能力较强，较易受不利经济环境的影响，违约风险较 低 BBB 偿还债务的能力一般，受不利经济环境的影响较大，违约风险一 般 BB 偿还债务的能力较弱，受不利经济环境的影响很大，违约风险较 高 B 偿还债务的能力较大地依赖于良好的经济环境，违约风险很高 CCC 主体基本无法偿还债务，未来一段时间内将发生违约 CC 主体基本难以偿还债务，短期内将发生违约 C 主体已发布债务兑付风险提示、申请破产能情况，表示主体即将 违约 D 主体已经违约 资料来源：中债资信评级符号体系（2020 年 6 月版） 中债资信债项评级符号体系适用于受评主体发行的债务或 债务性衍生产品信用评级，主要包括中长期债项评级符号及定义、 短期债项评级符号及定义、资产证券化债项评级符号等。 中长期债券是指偿还期限为一年以上的债券。中债资信中长 期债项评级是对债券违约风险和损失程度的综合评价。其等级划 分为三级九等，符号表示分别为 AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、 CC、C，其中 AAA 至 B 级别可用‘+’或‘-’符号进行微调，表 示在本等级内略高或略低于中等水平。各债项等级含义如下： 表 1-5 中债资信中长期债项评级符号及定义对照表（三级九等） 等级符号 等级含义 AAA 债券安全性极高，违约风险极低，或者违约损失风险极低 AA 债券安全性很高，违约风险很低，或者违约损失风险很低 A 债券安全性较高，违约风险较低，或者违约损失风险较低 BBB 债券安全性一般，违约风险一般，或者存在一定违约损失风险 BB 债券安全性较弱，违约风险较高，违约损失风险较高 B 债券安全性很低，违约风险很高，违约损失风险很高 CCC 债券已经违约，但本金和利息回收可能性较高 债券已经违约，而且债券在破产或重组时可获得保护较小，本金 CC 和利息回收可能性一般 C 债券已经违约，基本不能保证本金和利息的回收 资料来源：中债资信评级符号体系（2020 年 6 月版） 短期债券是指偿还期限为一年或不足一年的债券。中债资信 短期债项评级是对短期债券违约风险的评价，主要考量发债主体 对该项短期债券的偿付能力。其等级划分为四级六等，符号表示 分别为 A-1、A-2、A-3、B、C、D，每个信用等级均不进行微调。 各等级含义如下： 表 1-6 中债资信短期债项评级符号及定义对照表（四级六等） 等级符号 等级含义 A-1 还本付息能力最强，安全性最高 A-2 还本付息能力较强，安全性较高 A-3 还本付息能力一般，安全性易受不良环境变化的影响 B 还本付息能力较低，有一定的违约风险 C 还本付息能力很低，违约风险较高 D 债项已经违约 资料来源：中债资信评级符号体系（2020 年 6 月版） 中债资信信贷资产支持证券信用评级是对受评证券利息获 得及时支付以及本金于法定到期日或之前足额获付可能性的评 价。 其等级划分为三级九等， 符号表示分别为 AAAsf、AAsf、 Asf、BBBsf、BBsf、Bsf、CCCsf、CCsf、Csf，其中 AAAsf 至 Bsf 级别可用‘+’或‘-’符号进行微调，表示在本等级内略高或略 低于中等水平。各等级含义如下： 表 1-7 中债资信资产证券化债项评级符号及定义对照表（三级 九等） 等级符号 等级含义 AAAsf 偿还证券本金和利息能力极强，违约风险极低 AAsf 偿还证券本金和利息能力很强，违约风险很低 Asf 偿还证券本金和利息能力较强，违约风险较低 BBBsf 偿还证券本金和利息能力一般，违约风险一般 BBsf 偿还证券本金和利息能力较弱，违约风险较高 Bsf 偿还证券本金和利息能力很低，违约风险很高 CCCsf 偿还证券本金和利息能力极低，违约风险极高 CCsf 难以保证证券本金及利息的偿付 Csf 基本不能偿还证券本金和利息 资料来源：中债资信评级符号体系（2020 年 6 月版） 5.我国信用评级市场的发展历史、现状及问题 在我国，债券评级业务于 1987 年首次出现。早期，我国的 信用评级机构由中国人民银行组建，隶属于中国人民银行位于各 地的各分行。1988 年，我国成立了首家独立于金融体系的信用 评级机构——上海远东资信评估有限公司2。1992 年，国务院发 布《关于进一步加强证券市场宏观管理的通知》，明确了证券发 行需经信用评级，信用评级成为证券发行过程中的必经程序，这 显然对我国信用评级业务构成重大利好，其发展迅速驶入快车道。 在此背景下，我国信用评级机构数量井喷，在一定程度上造成了 信用评级市场鱼龙混杂。为此，1997 年中国人民银行认定了 9 家评级机构具有在全国范围内进行债券评级的资质，我国信用评 级自此逐步实现规范化、制度化发展。但是，受制于当时我国信 用债市场产品结构单一、总体规模有限等客观情况，我国信用评 级市场的发展仍明显受限。进入 21 世纪以来，随着我国信用产 品不断丰富，次级金融债、短期融资券、资产支持证券、公司债、 中期票据、地方政府债券等券种相继推出，加之发行制度不断优 化，这些因素客观上促使我国信用评级市场不断扩容。 经过 30 多年的发展和洗礼，目前我国主要的全国性评级机 构有四家——中诚信国际及中诚信证券评估有限公司（以下简称 “中诚信证券”）3、联合资信评估有限公司及联合信用评级有限 2 该评级机构作为我国独立于金融体系的评级机构的探路人，曾一度评级份额位居市场前列，但其在 2006 年“福禧短融事件”爆发之后基本淡出了我国信用评级市场。根据 Wind 资讯金融终端数据，远东 2019 年 仅对我国信用债市场中的 91 只各类债券提供了信用评级，而当年我国累计有 13975 只信用债发行，表明远 东在我国信用评级市场中的份额已不足 1%（评级只数口径），占比可谓微乎其微。 3 前者是全球第四大信用评级机构，主要从事银行间债券市场、交易所债券市场及海外市场信用评级业务， 由国际信用评级巨头穆迪持有 49%股权，后者则是前者位于上海的全资子公司，已于 2020 年 2 月 26 日起 终止证券市场资讯评级业务，其评级业务均由母公司中诚信国际承继。 公司4、大公国际资信评估有限公司和上海新世纪资信评估投资 服务有限公司。此外，中证鹏元资信评估股份有限公司（以下简 称“中证鹏元”）、东方金诚国际信用评估有限公司及中债资信评 估有限责任公司等信用评级机构也得到了快速发展。 但是，客观来看，我国信用评级市场目前仍存在若干突出问 题，亟待进一步改善。首先，我国主要信用评级机构中仅中债资 信评估有限责任公司是“投资人付费”模式，其余评级机构均为 “发行人付费”模式，这一模式下信用评级机构和发行主体间严 重的利益冲突问题易导致“评级虚高（Rating Inflation）”及 “评级选购（Rating Shopping）”，致使信用评级公信力有待提 高，具体详见下文第 2、3 部分的具体分析。其次，我国信用评 级市场呈现“多头监管”业态，即因信用债市场中的不同券种由 不同监管机构主管，故信用评级机构为对不同券种进行评级，需 获得证监会、交易商协会、发改委、银保监会等不同监管机构的 授权，才能对相应券种开展评级业务，这客观上弱化了信用评级 市场的竞争，亦易滋生监管套利空间。与此同时，我国信用评级 市场亦存在监管不足问题，我国目前尚未建立针对信用评级的基 础性法律，相关约束亦只在一些通用法律中略有提及，这使得信 用评级行为与评级结果不能得到有效的法律约束和维护。同时， 有关信用评级的业务规范、信息披露、执业准则、评级结果使用 等方面的法规条例，散见于多个监管部门颁布的指导意见和管理 办法中，导致相关法规的约束性和系统性相对较弱。综上，当前 4 前者是中国最早成立的评级机构之一，先后经中国人民银行、中国证监会、国家发改委及香港证监会认 可，在境内外从事信用评级业务，并具备保险业市场评级业务资格，其原由国际信用评级巨头惠誉持有 49% 股权，后该 49%股权于 2018 年 1 月全部转让至新加坡主权财富基金 GIC，后者则是前者全资子公司，长期 专注于中国信用评级市场的研究和实践工作。 “多头监管”和监管不足并存的业态在一定程度上阻碍了我国信 用评级业务的发展。 值得说明的是，央行等部门于 2018 年 9 月发布公告称，央 行、证监会及交易商协会将协同债券市场评级机构业务资质的审 核或注册程序，对于已经在银行间或交易所债券市场开展评级业 务的评级机构，将设立绿色通道实现评级业务资质互认，这标志 着我国债券市场互联互通迈出实质性步伐，有助于降低市场套利、 监管套利空间。此外，为服务于高水平对外开放的政策要求，近 年来监管部门陆续放开了外资评级机构的准入许可，国际三大评 级机构——标普、穆迪和惠誉均已以不同形式入场中国信用评级 市场开展业务。2019 年 7 月，国务院金融稳定发展委员会发布 公告，明确“允许外资机构在华开展信用评级业务时，可以对银 行间债券市场和交易所债券市场的所有种类债券评级”，这不仅 能为我国信用评级市场提供更先进的信用风险评估技术，亦标志 着未来我国信用评级市场的竞争将更为充分。此后，央行于 2019 年 11 月发布了《信用评级业管理暂行办法》，规定由央行对我国 信用评级市场进行统一监管，强调全流程监管与市场充分竞争， 强化信息披露要求，并与国际评级监管准则在加强外部监管、提 高市场透明度、促进公平竞争、强化责任追究等方面紧密衔接， 这对进一步促进我国信用评级市场平稳、规范、有序发展提供了 强有力的制度保障。2021 年 3 月，央行等五部门发布了《关于 促进债券市场信用评级行业高质量健康发展的通知（征求意见 稿）》，明确指出鼓励发行人选择两家及以上信用评级机构开展评 级业务，继续引导扩大投资者付费评级适用范围，并鼓励信用评 级机构开展主动评级、投资人付费评级并披露评级结果，发挥双 评级、多评级以及不同模式评级的交叉验证作用，表明监管部门 已在不断规范信用评级业务。 （二）公司债、企业债和中期票据市场的发行主体、债项评级类 型构成 本文整体思路如下：首先通过多方面的描述性统计研究我国 信用评级市场的评级质量，其中包括不同券种评级高低的分布特 征、评级更新频率、评级调整方向等，初探我国信用评级的质量， 其次通过实证方式验证信用评级的融资成本效应，具体地，本文 在信用债违约的背景下动态地研究信用债违约对评级融资成本 效应的影响，进而检验信用评级的信息价值和评级质量。 具体地，在本部分，本文逐年统计了自 2014 年至 2019 年公 司债、企业债以及中期票据的每一次主体评级和债项评级所属信 用等级状态的年度分布情况。 本文发现，大多数公司债、企业债和中期票据的长期债券评 级和主体评级均位于 AA 级以上，且 3 种趋势同时显现：（1）无 论是债项评级还是主体评级，AAA 级占比呈逐年上升趋势；（2） 无论是债项评级还是主体评级，AA-以下等级的占比呈逐年上升 趋势；（3）无论是债项评级还是主体评级，AA+级与 AA 级的债券 占比逐年下降。 1.公司债市场的发行主体、债项评级类型构成 图 2-1 至图 2-6 统计了自 2014 年至 2019 年公司债评级分布 状况，内嵌环形图内环为公司债债项评级，外环是公司债主体评 级。如图所示，总体而言，AAA 级占比呈逐年上升趋势。AAA 债 项评级从 2015 年的 28.7%上升至 2019 年的 53.1%，AAA 主体评 级从 2014 年的 33.6%上升至 2019 年的 50.1%；无论是债项评级 还是主体评级，AA-以下等级的占比呈逐年上升趋势，2018 年和 2019 年 AA-级以下债券比例高于 2014 年和 2015 年；2015 年后， 无论是债项评级还是主体评级，AA+级与 AA 级的债券占比逐年下 降。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-1 2014 年公司债评级分布 图 2-2 2015 年公司债评级分布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-3 2016 年公司债评级分布 图 2-4 2017 年公司债评级分布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-5 2018 年公司债评级分布 图 2-6 2019 年公司债评级分布 2.企业债市场的发行主体、债项评级类型构成 图 2-7 至图 2-12 统计了自 2014 年至 2019 年企业债评级分 布状况，内嵌环形图内环为企业债债项评级，外环是公司债主体 评级。如图所示，总体而言，AAA 级占比呈逐渐上升趋势。AAA 债项评级从 2014 年的 19.8%上升至 2019 年的 38.1%，AAA 主体 评级从 2014 年的 28.9%上升至 2019 年的 30.0%；无论是债项评 级还是主体评级，AA-以下等级的占比呈逐年上升趋势，2018 年 和 2019 年 AA-级以下债券比例高于 2014 年和 2015 年。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-7 2014 年企业债评级分布 图 2-8 2015 年企业债评级分布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-9 2016 年企业债评级分布 图 2-10 2017 年企业债评级分 布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-11 2018 年企业债评级分 图 2-12 2019 年企业债评级分 布 布 3.中期票据市场的发行主体、债项评级类型构成 图 2-13 至图 2-18 统计了自 2014 年至 2019 年中期票据评级 分布状况，内嵌环形图内环为中期票据债项评级，外环是公司债 主体评级。如图所示，总体而言，AAA 级占比呈逐年上升趋势主 要反映在中期票据主体评级上。AAA 债项评级从 2015 至 2019 年 间变化不明显，但 AAA 主体评级从 2014 年的 40.3%上升至 2019 年的 56.9%；无论是债项评级还是主体评级，AA-以下等级的占 比呈逐年上升趋势，2018 年和 2019 年 AA-级以下债券比例高于 2014 年和 2015 年；2015 年后，主体评级在 AA+级与 AA 级的债 券占比逐年下降。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-13 2014 年中期票据评级 图 2-14 2015 年中期票据评级分 分布 布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-15 2016 年中期票据评级 图 2-16 2017 年中期票据评级分 分布 布 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 2-17 2018 年中期票据评级 图 2-18 2019 年中期票据评级分 分布 布 （三）2019 年代表性评级机构评定的主体和债券评级类型构成 本部分主要以 2019 年公司债、企业债以及中期票据上的几 个代表性评级机构该年度针对该券种债券发布的全部主体和债 项评级所属信用等级状态为例，进行描述性统计。 本文认为，各债券评级机构之间广泛存在“畸形”的评级竞 争现象，主要体现在：（1）公司债和中期票据的主体和债项评级 主要集中在 AAA 级，而更高的评级往往意味着更低的发行利差、 更低廉的债务成本以及发行主体更高的声誉。各信用评级机构为 抢占市场份额，引发对债券信用等级的系统性高估。（2）企业债 的主体评级主要集中于 AA 级，低于 AA 级的债券在投资者资格限 制等方面存在更多的限制。各信用评级机构为抢占市场份额，可 能使很多本应被评为投机级的债券进入了投资级的行列，从而导 致企业债评级在 AA 级占比最高。 1.2019 年中诚信证券公司债评级分布 统计 2019 年中诚信证券公司债评级分布信息如图 3-1 所示： 内嵌环形图的内层为债项评级，外层为主体评级。2019 年中诚 信证券参与评级的公司债中，债项评级在 AAA 级的次数占该机构 发布的所有债项评级次数的比重为 66.2%，主体评级在 AAA 级的 次数占该机构发布的所有主体评级次数的比重为 71.5%；债项评 级在 AA+级的次数占该机构发布的所有债项评级次数的比重为 19.6%，主体评级在 AA+级的次数占该机构发布的所有主体评级 次数的比重为 16.5%；债项评级在 AA 级的次数占该机构发布的 所有债项评级次数的比重为 11.5%，主体评级在 AA 级的次数占 该机构发布的所有主体评级次数的比重为 10.6%。即 2019 年全 年中诚信证券公司债评级分布中，债项评级在 AA 级以上的次数 占比为 97.6%，主体评级在 AA 级以上的次数占比为 98.6%。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 3-1 2019 年中诚信证券公司债评级分布 2.2019 年中证鹏元企业债评级分布 统计 2019 年中证鹏元企业债评级分布信息如图 3-2 所示： 内嵌环形图的内层为债项评级，外层为主体评级。2019 年中证 鹏元参与评级的企业债中，债项评级在 AAA 级的次数占该机构发 布的所有债项评级次数的比重为 22.7%，主体评级在 AAA 级的次 数占该机构发布的所有主体评级次数的比重为 1.2%；债项评级 在 AA+级的次数占该机构发布的所有债项评级次数的比重为 28.9%，主体评级在 AA+级的次数占该机构发布的所有主体评级 次数的比重为 13.5%；债项评级在 AA 级的次数占该机构发布的 所有债项评级次数的比重为 73.7%，主体评级在 AA 级的次数占 该机构发布的所有主体评级次数的比重为 47.6%。2019 年全年中 证鹏元企业债评级分布中，债项评级和主体评级处于 AA 级的债 券占比最大，主体信用评级主要集中于 AA 级，主体信用评级上 AA-级的占比为 11.2%超过了 AAA 级占比，但总体而言，债券评 级低于 AA-级的占比极低。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 3-2 2019 年中证鹏元企业债评级分布 3.2019 年中诚信国际中期票据评级分布 统计 2019 年中诚信国际中期票据评级分布信息如图 3-1 所 示：内嵌环形图的内层为债项评级，外层为主体评级。2019 年 中诚信国际参与评级的中期票据中，债项评级在 AAA 级的次数占 该机构发布的所有债项评级次数的比重为 60.1%，主体评级在 AAA 级的次数占该机构发布的所有主体评级次数的比重为 74.1%； 债项评级在 AA+级的次数占该机构发布的所有债项评级次数的比 重为 25.4%，主体评级在 AA+级的次数占该机构发布的所有主体 评级次数的比重为 17.6%；债项评级在 AA 级的次数占该机构发 布的所有债项评级次数的比重为 12.7%，主体评级在 AA 级的次 数占该机构发布的所有主体评级次数的比重为 7.7%。即 2019 年 全年中诚信国际中期票据评级分布中，债项评级在 AA 级以上的 次数占比为 98.2%，主体评级在 AA 级以上的次数占比为 99.4%。 注：内环是债项评级，外环是主体评级。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 3-3 2019 年中诚信国际中期票据评级分布 （四）评级更新频率分析 本文将同一家信用评级机构对同一只债券的每一次评级更 新的情形定义为一次评级调整事件，并逐年统计了 2013 年至 2019 年公司债、企业债和中期票据债项评级和发行主体信用评 级的更新状况。 分析发现，债项评级的更新主要出于评级信息更新披露合规 的需要，主体信用评级更新频率更高且单只公司债、企业债和中 期票据主体评级更新频率的市场均值呈逐年增长态势。这说明信 用评级机构日渐重视对发行主体信用状况的监测，也说明发行主 体基本面变化是个券发生违约的更重要的潜在因素。 1.公司债、企业债和中期票据债项评级更新频率的市场均值 图 4-1 中 2013 年至 2019 年公司债、企业债和中期票据债项 评级更新频率的市场均值统计结果显示，三大券种的个券债项评 级每年至少发生 1 次更新（值得说明的是，此处的更新并不一定 指信用评级的调整），且多数债券债项评级年度更新频率在 1 到 2 次之间，不同年度分布稳定、变化幅度较小。本文认为：债项 评级的更新主要出于评级信息更新披露合规的需要。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 4-1 债项评级更新频率的市场均值 与图 4-1 的统计结果不同，图 4-2 中 2013 年至 2019 年公司 债、企业债和中期票据主体评级更新频率的市场均值统计结果显 示，主体信用评级更新频率更高且单只公司债、企业债和中期票 据主体评级更新频率的市场均值呈逐年增长态势。其中，公司债 年均主体评级更新频率的个券均值从 2013 年的 2.64 次/年逐年 增加到 2019 年的 4.73 次/年，中期票据年均主体评级更新频率 的个券均值从 2013 年的的 3.03 次/年逐年增加到 2019 年的 5.94 次/年，企业债年均主体评级更新频率的个券均值从 2013 年的的 2.25 次/年逐年增加到 2019 年的 3.24 次/年，公司债和中期票 据主体评级更新频率年度涨幅高于企业债的情况。 时序层面的统计结果说明债券市场日渐重视对发行主体信 用状况的监测，也说明发行主体基本面变化及信用问题是个券发 生违约的更重要的潜在因素。 横截面的比较显示，公司债和中期票据主体评级更新频率年 度涨幅高于企业债。受企业债发行审批规则更为严格、发债主体 多为国有企业等客观因素的影响，相较于其他类型信用债，企业 债发生违约的概率较低，主体信用评级更新的参考意义可能更小。 2.公司债、企业债和中期票据主体评级更新频率的市场均值 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 4-2 主体评级更新频率的市场均值 （五）评级调整方向统计 相较于信用评级等级状态和调整频率，投资者更加关注评级 调整方向的动态变化。有效的信用评级报告不仅应及时反映公司 及债券信用质量的更新，而且需要给投资者提供增量信息。 本文将同一家信用评级机构对同一只债券的后一次评级低 于前一次评级的情形定义为一次评级调减事件，相应亦定义了评 级调增事件，并统计了 2013 年至 2018 年公司债、企业债和中期 票据发行主体的信用评级不变、评级调增和评级调减情况。 分别对公司债、企业债、中期票据市场上自 2013 年起各年 度债项和主体评级调整方向及变动趋势进行描述性统计后发现： 绝大多数更新后的评级均维持之前的评级水平，总体上评级上调 的可能性高于评级调减的可能性，但各市场评级调减的数量年度 增速最快。 本文认为：（1）信用债评级更新主要出于合规的需要；（2） 发行主体有激励追求更高的更新后评级；（3）信用债违约潮客观 上驱使评级调减数量的迅速增加。 1.公司债评级调整方向 从图 5-1 公司债债项评级更新调整方向的逐年对比发现，公 司债市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2016 年以 前很少有评级调减的现象。2016 年后，评级调减数量出现激增， 2016 年仅为 9 例，2017 年上升到全年 26 例，2018 年 198 例， 到 2019 年的 261 例。公司债年度债项评级调减数量已经大大超 出评级调增的数量。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-1 公司债债项评级更新调整方向 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-2 公司债主体评级更新调整方向 从图 5-2 公司债主体评级更新调整方向的逐年对比发现，公 司债市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2016 年以 前很少有评级调减的现象。2017 年后，评级调减数量出现激增， 2017 年为 77 例，2018 年上升到全年 522 例，再到 2019 年的 751 例。公司债年度债项评级调减数量整体上低于评级调增的数量， 但 2019 年评级调减 751 例，首次超过评级调整的数量 698 例。 2.企业债评级调整方向 从图 5-3 企业债债项评级更新调整方向的逐年对比发现，企 业债市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2013 至 2019 年间信用等级发生变动的债券占比较低，年度变化亦不明显。可 能受企业债发行审批规则更为严格、发债主体多为国有企业等客 观因素的影响，企业债发生违约的概率较低，信用评级变动的参 考意义相比于其他类型信用债更小。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-3 企业债债项评级更新调整方向 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-4 企业债主体评级更新调整方向 从图 5-4 企业债主体评级更新调整方向的逐年对比发现，企 业债市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2013 至 2019 年间信用等级发生变动的债券占比较低，年度变化亦不明显。可 能受企业债发行审批规则更为严格、发债主体多为国有企业等客 观因素的影响，企业债发生违约的概率较低，信用评级变动的参 考意义相比于其他类型信用债更小。 3.中期票据评级调整方向 从图 5-5 中期票据债项评级更新调整方向的逐年对比发现， 中期票据市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2016 年以前很少有评级调减的现象。2016 年后，评级调减数量出现 逐年上升的趋势，2015 年仅为 1 例，2016 年上升到 17 例，2017 年全年 15 例，2018 年 33 例，到 2019 年的 107 例。 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-5 中期票据债项评级更新调整方向 数据来源：Wind 资讯金融终端 图 5-6 中期票据主体评级更新调整方向 从图 5-6 中期票据主体评级更新调整方向的逐年对比发现， 中期票据市场主要的评级更新方向为“维持”已有评级，2017 年以来市场的评级调减的数量从 102 例增加到 2019 年的 334 例， 而评级调增的数量基本维持在年均 600 例左右。 综上，本文认为：（1）信用债评级更新主要出于合规的需 要；（2）发行主体有激励追求更高的更新后评级；（3）信用债违 约潮客观上驱使评级调减数量的迅速增加。 （六）实证分析——打破“刚性兑付”会放大信用评级的融资成 本效应吗？5 信用评级最为显著的特征在于其可以为投资者提供增量信 息，体现出其特有的信息价值（沈红波和廖冠民，2014）。在对 评级质量的衡量中，重要的一点在于评级融资成本效应的高低。 以往学者已充分证明信用评级对以信用利差和票面利率为代表 的融资成本具有显著影响，且信用评级与融资成本负相关，信用 评级越高，融资成本越低（Kisgen，2006；Jiang，2008；何平 和金梦，2010；Jiang et al.，2012；王雄元和张春强，2013； 沈红波和廖冠民，2014；朱莹和王健，2018；Livingston et al.， 2018；吴育辉等，2020），这也被称为信用评级的融资成本效应。 但是，目前笔者鲜见学者将信用债违约与评级的融资成本效应相 结合。我国打破信用债“刚性兑付”至今已有七年时间，自 2018 年起更是爆发了历史上首次信用债违约潮。因此，在信用债违约 常态化的当下，研究信用债违约对于信用评级效果的影响，具有 重要的理论价值和实践意义。 1.研究假设 在我国信用债市场“刚性兑付”时，因投资信用债无违约之 5 本部分由王宏博独立完成。 虞，投资者对信用风险的关注度较低，在择券时更多地考虑票面 利率的高低。但当信用债市场“刚性兑付”被打破后，投资者开 始面临本息违约的可能，因而在择券时很可能会更多地考虑债项 及发债主体信用风险的高低。因此，投资者对信用债信用风险更 高的重视程度将体现在反映信用风险的变量对融资成本边际影 响的提升上。以往学者已证明，信用评级是反映信用债信用风险 最具代表性和综合性的指标，对融资成本具有显著的负向影响 （Kliger and Sarig，2000；Kisgen，2006；Jiang，2008；何 平和金梦，2010；Jiang et al.，2012；王雄元和张春强，2013； 沈红波和廖冠民，2014；朱莹和王健，2018；Livingston et al.， 2018；吴育辉等，2020）。从此意义上而言，信用债打破“刚性 兑付”很可能会加深投资者对信用风险的认知（Collin-Dufresne et al.，2002；Collin-Dufresne et al.，2010；彭叠峰和程晓 园，2018），在对信用债进行发行定价时更多地考虑信用评级释 放的信息（Kisgen，2006；王雄元和张春强，2013；沈红波和廖 冠民，2014；林晚发和陈晓雨，2018；Livingston et al.，2018； 王叙果等，2019），从而提高评级的融资成本效应，故笔者提出 假设 H6-1 如下： 假设 H6-1：信用债打破“刚性兑付”会显著放大信用评级 的融资成本效应。 在验证假设 H6-1 的基础上，一个自然的猜想在于信用债前 期违约强度很可能会正向作用于信用评级的融资成本效应。前期 违约强度即信用债发行前一段时间内违约事件的次数或金额，代 表信用债发行前一段时间内的信用债市场中违约事件爆发的密 集程度。根据 Collin-Dufresne et al.（2002）的理论框架， 信用债违约的影响并不会局限于相关的违约债券，而是会通过提 高投资者对其他债券信用风险的感知以及更新投资者对会计信 息质量的评价等渠道传导到其他未违约债券上，从而造成显著的 传染效应。Collin-Dufresne et al.（2010）更指出市场投资者 信念的脆弱性会放大单个公司信用债违约的传染效应。显然，信 用债违约事件的爆发会导致投资者信念的脆弱化，导致投资者提 高对信用债风险的感知并更新对会计信息质量的评价，进而扩大 信用债违约的传染效应。因此，信用债违约将促使投资者在为新 券发行定价时更重视信用风险，且前期信用债违约越多、频率越 高，投资者对信用风险的认知会更深入（Collin-Dufresne et al.， 2002；Collin-Dufresne et al.，2010；彭叠峰和程晓园，2018）， 故前期违约强度作为投资者信念脆弱性的一个代理变量，可衡量 投资者对信用风险的重视程度，很可能会显著地正向作用于信用 风险对信用债融资成本的边际影响。信用评级正是能够反映信用 风险的各类变量中最具代表性和综合性的指标，对融资成本具有 显著负向影响（Ziebart and Reiter，1992；Kliger and Sarig， 2000；Kisgen，2006；Jiang，2008；何平和金梦，2010；Jiang et al.，2012；王雄元和张春强，2013；沈红波和廖冠民，2014； 朱莹和王健，2018；Livingston et al.，2018；吴育辉等，2020）。 可见，前期违约强度很可能会正向影响评级的融资成本效应，故 笔者提出假设 H6-2 如下： 假设 H6-2：信用评级的融资成本效应与前期违约强度显著 正相关。 2.实证模型 为验证假设 H6-1，参考 Mansi et al.（2011）、邢天才等 （2016）、Bai and Zhou（2018）、王叙果等（2019）和 Gao et al. （2019）的做法，笔者在模型中引入了信用评级与反映打破“刚 性兑付”的虚拟变量的交互项，并将模型设定如下： （6-1） 其中，是实证模型（6-1）的被解释变量，该变量代表债券 i 的信用利差，系债券 i 的到期收益率与同期限国债收益率之差； 变量是反映信用债市场是否打破“刚性兑付”的虚拟变量，若债 券 i 发行公告日在 2014 年 3 月 4 日及以后，即取值为 1，否则 0。 是债券 i 的发行主体评级，笔者赋值思路如下：AAA 赋值 1，AA+ 赋值 2，AA 赋值 3，AA-赋值 4，A+赋值 5，A 赋值 6，A-赋值 7， BBB+赋值 8，BBB 赋值 9，BBB-赋值 10，BB+及以下赋值 11。交 互项反映了打破“刚性兑付”与信用评级对融资成本的交互影响。 代表若干控制变量，见表 6-1；控制了债券 i 的发行主体所在行 业的固定效应；控制了债券 i 的发行主体所在省份的固定效应； 控制了债券 i 发行年度的固定效应；控制了债券 i 所属券种的固 定效应；是实证模型的残差项；为截距项。若交互项的回归估计 系数大于 0 且在统计上显著，假设 H6-1 得证。参考寇宗来等 （2020），笔者将标准误聚类到发债主体层面，以允许同一发债 主体所发债券间存在组内自相关（陈强，2014）。实证模型（6-1） 采用 2010 年至 2020 年一季度间发行的 22154 只企业债、公司债、 中期票据和短期融资券作为样本债券进行回归，参考沈红波和廖 冠民（2014），在样本筛选过程中笔者依次剔除了其中的金融业 债券、城投债、浮动利率债券及各类变量缺失的债券。 为验证假设 H6-2，笔者同样引入了信用评级和违约强度变 量的交互项，模型设定如下： （6-2） （6-3） 其中，和是违约强度变量，分别代表债券 i 发行公告日前 360 日内信用债市场爆发的违约事件的次数和所涉金额的累计值； 和是反映违约强度变量和信用评级交互影响的交互项。被解释变 量和其余控制变量与实证模型（6-1）一致。实证模型（6-2）和 （6-3）互为稳健性检验。若交互项的回归估计系数大于 0 且在 统计上显著，可证实假设 H6-2。参考寇宗来等（2020），笔者将 标准误聚类到发债主体层面，以允许同一发债主体所发债券间存 在组内自相关（陈强，2014）。实证模型（6-2）和（6-3）采用 2015 年至 2020 年一季度间发行的 16313 只样本信用债进行回归。 表 6-1 实证模型（6-1）至（6-3）变量信息一览表 变量 变量类型 Creditspread 被解释变量 Dummy Def 解释变量 Defamount 变量含义 单位 债券信用利差 % 债券发行前信用债市场是否已打破 / “刚性兑付”，若是则取 1，否则 0 债券发行前 360 日内信用债违约的累 次 计次数 债券发行前 360 日内信用债违约所涉 亿元 Issrat Guarantee List Soe Roe Leverage Revgr Liqr Turnover Lniss Lnmat Baoxiao Crossdef Bigfour Topudw Shibor007 金额的累计值 债券发行主体评级的序数值 / 债券是否有担保，是则取 1，否则 0 / 发债主体是否为上市公司，是则取 1， / 否取 0 发债主体是否为国有企业，是则取 1， / 否取 0 信用因素 发债主体净资产报酬率（ROE） % 发债主体违约距离 % 发债主体营业收入增长率 % 发债主体流动比率 / 发债主体总资产周转率 / 发行规模的自然对数 ln 亿 元 期限因素 债券期限的自然对数 ln 年 承销因素 债券承销方式是否为包销，是则取 1， / 否则 0 债券是否约定交叉违约条款，是则取 特殊条款因素 / 1，否则 0 债券会计师事务所是否属于“四大” / 中介机构声誉 会计师事务所，是则取 1，否则 0 因素 债券主承销商是否排名前 10，是则取 / 1，否则 0 宏观环境因素 7 日期上海银行间市场同业拆借利率 % Gdp M2 Cnyusd Industry Region Year Type （一周 Shibor） GDP 同比增速（季度值） % M2 同比增速（月度值） % 美元兑人民币在岸汇率 人民 币/美 元 反映发债主体所处 Wind 二级行业的 行业固定效应 / 虚拟变量 地区固定效应 反映发债主体所在省份的虚拟变量 / 年度固定效应 反映债券发行年度的虚拟变量 / 券种固定效应 反映债券所属一级券种6的虚拟变量 / 3.基准回归结果与分析 实证模型（6-1）至（6-3）的回归结论依次见表 6-2 第（1） 至（3）列： 表 6-2 实证模型（6-1）至（6-3）基准回归结果 Dummy*Issrat Def*Issrat （1） （2） Creditspread Creditspread 0.2213*** (11.4129) 0.0031*** (8.2543) （3） Creditspread 6 样本涉及 4 类一级券种：企业债、公司债（含一般公司债和私募债）、中期票据和短期融资券（含一般短 期融资券和超短期融资券）。改用二级券种固定效应后结论与基准回归一致，囿于篇幅，笔者未展示。 Defamount*Issrat Dummy Def -0.4465*** (-8.6787) Defamount Issrat Guarantee Lnmat Lniss Baoxiao Crossdef List Soe 0.3807*** (25.6442) -0.0952** (-2.2537) 0.2193*** (20.6230) -0.0305** (-2.1381) -0.5407*** (-8.6184) 0.3176*** (6.3934) -0.0946*** (-2.8444) -0.7794*** (-18.5902) -0.0031*** (-3.9195) 0.4483*** (17.1714) -0.2607*** (-5.1485) -0.1011*** (-4.0673) -0.0496*** (-3.1545) -0.4383*** (-7.4933) 0.1674*** (3.3795) -0.1367*** (-3.5920) -0.9171*** (-18.9134) 0.0003*** (8.2118) -0.0004*** (-4.3919) 0.4718*** (18.9416) -0.2662*** (-5.2268) -0.1023*** (-4.1401) -0.0489*** (-3.1144) -0.4401*** (-7.5156) 0.1635*** (3.3287) -0.1373*** (-3.6109) -0.9161*** (-18.9349) Bigfour Topudw Roe Leverage Revgr Liqr Turnover Shibor007 Gdp M2 Cnyusd 截距项 -0.1403*** (-3.3688) -0.1987*** (-8.9830) -0.0146*** (-8.7461) 0.0143*** (11.7762) 0.0013*** (2.8589) 0.1483*** (7.9365) -0.0302 (-1.1103) 0.1215*** (11.4062) 0.2599*** (20.8647) -0.1298*** (-21.9371) -0.5055*** (-15.5570) 4.1586*** (15.8575) -0.0936** (-2.0806) -0.1231*** (-5.6970) -0.0127*** (-6.7388) 0.0149*** (10.5790) 0.0004 (0.7720) 0.1260*** (6.0703) -0.0164 (-0.5002) 0.1215*** (7.0306) 0.6916*** (8.4486) -0.0480*** (-5.6993) -0.1562*** (-2.7138) -2.2524*** (-2.9198) -0.0907** (-2.0148) -0.1233*** (-5.7220) -0.0126*** (-6.7140) 0.0149*** (10.6080) 0.0004 (0.8106) 0.1259*** (6.0578) -0.0181 (-0.5538) 0.1198*** (6.9445) 0.6409*** (8.2350) -0.0455*** (-5.3780) -0.1615*** (-2.8334) -1.8931** (-2.4656) 行业固定效应 Y Y Y 地区固定效应 Y Y Y 年度固定效应 Y Y Y 券种固定效应 Y Y Y 观测值 22,154 16,313 16,313 拟合优度 0.5952 0.6705 0.6716 调整后的拟合优度 0.595 0.669 0.670 F统计量 459.2 135.9 138.5 由表 6-2 可知，实证模型（6-1）至（6-3）的三个交互项均 显著为正，表明信用债打破“刚性兑付”放大了信用评级的融资 成本效应，且前期违约强度越大，信用评级的融资成本效应越显 著，初步证实了假设 H6-1 和 H6-2。具体来看，由第（1）列， 打破“刚性兑付”后，信用评级对信用利差的边际影响由 0.3807 提升至 0.6027，表明在信用债打破“刚性兑付”前，主体评级每 提高一级，信用利差可降低 38.07 个基点，而在“刚性兑付”打 破后，主体评级每提高一级，信用利差可降低 60.2 个基点，可 见打破“刚性兑付”能够放大评级的融资成本效应。由第（2） 和（3）列，前期违约强度越大，主体评级的融资成本效应亦越 显著，在最近 360 日内的违约事件次数和所涉金额各自的作用下， 主体评级每提高一级，信用利差平均可分别降低 63.23 和 63.72 个基点8。 4.稳健性检验 7 令被解释变量 Creditspread 对 Issrat 求偏导数，可求得 Issrat 的边际影响为 0.3807+0.2213*Dummy， 当 Dummy 取值由 0 提升至 1，评级的边际影响由 0.3807 提升至 0.6020。 8 令 Creditspread 对 Issrat 求偏导数后，可求得在均值大小的前期违约强度下，Def 和 Defamount 对 Creditspread 边际影响分别为：0.4483+0.0031*59.28=0.6323，0.4718+0.0003*499.5=0.6372。 笔者采用如下策略对实证模型（6-1）结论的稳健性进行检 验：首先，笔者将被解释变量替换为票面利率 Couponrate，重 新回归后的结论见表 6-3 第（1）列。其次，笔者将发行主体评 级 Issrat 替换为发行债项评级 Bdrat，结论见表 6-3 第（2）列。 再次，笔者剔除 2018 年至 2020 年一季度间的违约潮期样本或添 加 2008 年和 2009 年的金融危机期间样本，重新回归后的结论分 别见表 6-3 第（3）和（4）列。最后，笔者仅保留每一发债主体 所发首只债券或发行规模最大的债券后重新回归，结论分别见表 6-3 第（5）和（6）列： 表 6-3 实证模型（6-1）稳健性检验结果 （1） （2） （3） （4） （5）9 （6） 被解释变 信用评级 剔除信用 添加金融 保留发债 保留发债 量替换为 改用债项 债违约潮 危机期间 主体首只 主体最大 票面利率 评级口径 期间样本 样本 债券 规模债券 Dummy*Issrat Couponrate Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread 0.2396*** 0.1574*** 0.2180*** 0.1626*** 0.1331*** Dummy*Bdrat (11.6665) (7.9024) 0.1932*** (11.4067) (3.4952) (3.3784) Dummy (8.1994) -0.2485*** -0.2996*** -0.2813*** -0.5404*** -0.3777*** -0.3804*** Issrat (-4.3380) (-6.3503) (-5.9329) (-10.5254) (-2.6192) (-3.0030) 0.3432*** 0.4201*** 0.3778*** 0.4020*** 0.4577*** (20.7828) (28.1747) (27.8150) (17.2267) (16.1132) 9 回归（5）和（6）的观测值略有差异，主要是因为对于部分发债主体而言，发行规模最大的债券并不唯 一，而这些发债主体各自仅对应一只首只发行的债券。 Bdrat Guarantee Lnmat Lniss Baoxiao Crossdef List Soe Bigfour Topudw Roe Leverage 0.3751*** (18.6458) -0.0444 0.4120*** -0.0546 -0.0882** -0.1787*** -0.1581*** (-1.0058) (9.7870) (-1.1650) (-2.1482) (-3.5295) (-3.2539) 0.4445*** -0.2261*** 0.1875*** 0.2217*** 0.2122*** 0.1782*** (39.1260) (-9.8758) (16.8099) (20.9718) (9.1120) (8.7316) -0.0291* -0.2263*** 0.0014 -0.0275** -0.0590** 0.0089 (-1.8856) (-15.4947) (0.0920) (-1.9818) (-2.1539) (0.3027) -0.5678*** -0.4674*** -0.6296*** -0.5385*** -0.5749*** -0.5286*** (-9.2739) (-7.5268) (-8.5420) (-8.7695) (-6.0044) (-6.3427) 0.4067*** 0.2877*** 0.1537*** 0.3809*** 0.1203 0.2940*** (8.1647) (5.0501) (2.7237) (7.8612) (1.0094) (3.1493) -0.1131*** -0.1066*** -0.1024*** -0.0911*** -0.1825*** -0.2075*** (-3.2709) (-3.2218) (-3.1993) (-2.7995) (-4.9352) (-5.4659) -0.7813*** -0.8730*** -0.6622*** -0.7573*** -0.5032*** -0.6116*** (-18.3908) (-23.3050) (-16.7014) (-18.4031) (-12.1845) (-15.0123) -0.1610*** -0.1861*** -0.1037** -0.1292*** -0.1386** -0.1560*** (-3.6178) (-3.9894) (-2.5746) (-3.1866) (-2.3956) (-2.7545) -0.1993*** -0.2324*** -0.1954*** -0.1957*** -0.1878*** -0.2478*** (-8.8383) (-8.8498) (-8.5365) (-9.0756) (-5.2410) (-6.6446) -0.0149*** -0.0142*** -0.0142*** -0.0141*** -0.0058*** -0.0092*** (-8.9471) (-9.1570) (-8.2018) (-8.8069) (-3.1008) (-4.7171) 0.0142*** 0.0141*** 0.0115*** 0.0135*** 0.0074*** 0.0113*** (11.6080) (12.3544) (9.7695) (11.5175) (5.8118) (8.4458) Revgr 0.0016*** 0.0014*** 0.0011** 0.0018*** 0.0012** 0.0006 (3.4784) (3.5859) (2.4765) (4.2193) (2.1753) (0.9693) Liqr 0.1460*** 0.1585*** 0.0890*** 0.1419*** 0.1261*** 0.1354*** (7.7496) (8.5644) (4.4282) (7.6789) (5.8677) (6.5039) Turnover -0.0374 -0.0449 -0.0379 -0.0272 -0.0720** -0.0971*** (-1.3445) (-1.6343) (-1.4571) (-1.0267) (-2.1902) (-2.8769) Shibor007 0.5167*** 0.1304*** 0.1304*** 0.0888*** 0.0667*** 0.0815*** (38.9568) (9.6581) (12.1190) (8.2417) (2.6410) (2.7297) Gdp 0.4725*** 0.2771*** 0.2128*** 0.1305*** 0.2226*** 0.2406*** (34.4652) (21.3835) (15.8322) (14.6772) (8.8522) (8.7152) M2 -0.2153*** -0.1210*** -0.1033*** -0.0700*** -0.1206*** -0.1616*** (-34.7156) (-20.8563) (-19.1283) (-17.0204) (-12.5478) (-14.0897) Cnyusd -1.0484*** -0.6279*** -0.5730*** -0.3105*** -0.8313*** -0.7880*** (-29.7661) (-15.3280) (-13.3287) (-9.6684) (-9.2544) (-9.6465) 截距项 8.7694*** 5.7407*** 4.6507*** 3.3367*** 6.9410*** 6.6578*** (29.5702) (18.3283) (14.9453) (13.5923) (11.5082) (10.5968) 行业固定效应 Y Y Y Y Y Y 地区固定效应 Y Y Y Y Y Y 年度固定效应 Y Y Y Y Y Y 券种固定效应 Y Y Y Y Y Y 观测值 22,154 13,739 15,036 22,876 2,906 2,946 拟合优度 0.6550 0.5295 0.5883 0.5805 0.5233 0.5315 调整后的拟合优度 0.655 0.529 0.588 0.580 0.520 0.528 F统计量 799.7 309.9 363.5 414.5 131.5 145.3 由表 6-3 可知，无论是更换被解释变量或调整评级口径，还 是改变样本期间或修改样本筛选标准，实证模型（6-1）交互项 的回归估计系数均在 1%的显著性水平下显著为正，表明“刚性 兑付”的打破能够放大评级的融资成本效应，实证模型（6-1） 结论稳健。 笔者采用如下策略对实证模型（6-2）和（6-3）进行稳健性 检验：首先，笔者将时间窗口由 360 日调整为 45 日、90 日和 180 日，相应结论依次见表 6-4 第（1）至（3）列和第（4）和（6） 列。其次，笔者将被解释变量替换为票面利率 Couponrate，结 论见表 6-5 第（1）和（2）列。其次，将信用评级调整为发行债 项评级 Bdrat 口径，结论见表 6-5 第（3）和（4）列。最后，将 样本期间修正为 2010 年至 2020 年一季度，结论见表 6-5 第（5） 和（6）列： 表 6-4 实证模型（6-2）和（6-3）稳健性检验结果 1 Def*Issrat Def （1） （2） （3） （4） （5） （6） 时间窗口 时间窗口 时间窗口 时间窗口 时间窗口 时间窗口 改为45日 改为90日 改为180日 改为45日 改为90日 改为180日 Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread 0.0108*** 0.0185*** 0.0060*** (9.5908) (7.4570) (7.7047) -0.0052** -0.0260** -0.0064** * * (-2.4593) (-6.9378) (-4.8841) Defamount*Issrat 0.0011*** 0.0021*** 0.0006*** (9.2365) (10.4849) (8.7247) Defamount -0.0004 -0.0029** -0.0007** * * (-1.5989) (-9.0785) (-6.0906) Issrat 0.3882*** 0.4609*** 0.4332*** 0.4175*** 0.4754*** 0.4618*** (11.0550) (18.1293) (16.4583) (12.2998) (19.2909) (18.7187) Guarantee 0.3912*** -0.2476** -0.2632** 0.3916*** -0.2582** -0.2661** * * * * (7.7329) (-4.8836) (-5.1537) (7.7310) (-5.1120) (-5.2212) Lnmat -0.4413** -0.1015** -0.1019** -0.4415** -0.1027** -0.1029** * * * * * * (-8.4333) (-4.1452) (-4.1468) (-8.4234) (-4.2213) (-4.2111) Lniss -0.1728** -0.0484** -0.0495** -0.1722** -0.0478** -0.0489** * * * * * * (-9.2631) (-3.0801) (-3.1506) (-9.2138) (-3.0600) (-3.1161) Baoxiao -0.4139** -0.4441** -0.4482** -0.4149** -0.4433** -0.4493** * * * * * * (-6.9783) (-7.4792) (-7.6186) (-6.9844) (-7.5036) (-7.6254) Crossdef 0.1147** 0.1710*** 0.1646*** 0.1131** 0.1635*** 0.1608*** (2.0809) (3.4507) (3.3553) (2.0487) (3.3475) (3.3020) List -0.1370** -0.1362** -0.1370** -0.1366** -0.1363** -0.1364** * * * * * * Soe Bigfour Topudw Roe Leverage Revgr Liqr Turnover Shibor007 (-3.2979) (-3.5828) (-3.6062) (-3.2893) (-3.5911) (-3.5912) -1.0011** -0.9083** -0.9142** -1.0031** -0.9105** -0.9126** * * * * * * (-21.3785 (-18.7423 (-18.9163 (-21.4178 (-18.8378 (-18.8962 ) ) ) ) ) ) -0.1599** -0.0864* -0.0880* -0.1619** -0.0862* -0.0860* * * (-2.7889) (-1.9150) (-1.9551) (-2.8321) (-1.9191) (-1.9136) -0.2075** -0.1244** -0.1228** -0.2083** -0.1223** -0.1225** * * * * * * (-6.3569) (-5.7444) (-5.6894) (-6.3773) (-5.6739) (-5.6762) -0.0142** -0.0128** -0.0126** -0.0142** -0.0128** -0.0126** * * * * * * (-6.6857) (-6.7368) (-6.6926) (-6.6648) (-6.7367) (-6.6947) 0.0169*** 0.0150*** 0.0149*** 0.0170*** 0.0150*** 0.0149*** (11.7565) (10.6656) (10.6119) (11.8167) (10.6991) (10.6830) 0.0005 0.0004 0.0004 0.0005 0.0004 0.0004 (1.0214) (0.8793) (0.8844) (1.0052) (0.9063) (0.8979) 0.1775*** 0.1296*** 0.1274*** 0.1767*** 0.1268*** 0.1274*** (8.0769) (6.2128) (6.0982) (8.0126) (6.1003) (6.1172) -0.0138 -0.0222 -0.0182 -0.0146 -0.0228 -0.0201 (-0.3734) (-0.6837) (-0.5597) (-0.3944) (-0.7049) (-0.6184) 0.1785*** 0.1270*** 0.1467*** 0.1674*** 0.1259*** 0.1310*** (6.0038) (7.3699) (8.4787) (5.6710) (7.2859) (7.5814) Gdp 0.5013*** 0.5970*** 0.5559*** 0.6320*** 0.6417*** 0.5964*** (4.8216) (7.6066) (7.2918) (6.2195) (8.0354) (7.8198) M2 -0.0439** -0.0554** -0.0467** -0.0420** -0.0565** -0.0477** * * * * * * (-3.6350) (-6.5623) (-5.5563) (-3.4706) (-6.7085) (-5.6531) Cnyusd -0.3937** -0.1116** -0.2105** -0.4755** -0.1328** -0.1876** * * * * (-4.6030) (-2.1416) (-3.8648) (-5.0065) (-2.4276) (-3.5319) 截距项 0.9892 -1.8121** -0.9970 0.5684 -1.9873** -1.3962* * (0.8995) (-2.3545) (-1.2958) (0.5225) (-2.6128) (-1.8460) 行业固定效应 Y Y Y Y Y Y 地区固定效应 Y Y Y Y Y Y 年度固定效应 Y Y Y Y Y Y 券种固定效应 Y Y Y Y Y Y 观测值 8,574 16,313 16,313 8,574 16,313 16,313 拟合优度 0.6192 0.6710 0.6731 0.6191 0.6725 0.6735 调整后的拟合优 0.616 度 0.669 0.672 0.615 0.671 0.672 F统计量 98.95 137.3 137.6 99.18 137.9 140.6 表 6-5 实证模型（6-2）和（6-3）稳健性检验结果 2 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 票面利率 票面利率 改用债项 改用债项 延长样本 延长样本 口径 口径 评级口径 评级口径 期间 期间 Def*Issrat Couponrate Couponrate Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread 0.0032*** 0.0036*** Def*Bdrat (8.4105) 0.0036*** (10.9136) (9.9020) Def -0.0059** -0.0018* -0.0041** * * (-7.2385) (-1.6525) Defamount*Issrat 0.0003*** (-5.5448) 0.0004*** Defamount*Bdrat (8.4047) 0.0004*** (10.3821) Defamount -0.0006** (9.8943) -0.0002* -0.0004** * * Issrat (-7.7427) 0.4358*** 0.4593*** (-1.9093) (-4.6656) 0.4091*** 0.4229*** Bdrat (16.5836) (18.3254) (25.5226) (26.3433) 0.3637*** 0.3974*** Guarantee (9.9925) (11.4391) -0.2459** -0.2517** 0.3889*** 0.3900*** -0.2596** -0.2605** * * * * Lnmat (-4.8584) (-4.9463) (7.6893) (7.7041) (-6.5346) (-6.5141) 0.0756*** 0.0741*** -0.4548** -0.4541** -0.0756** -0.0757** Lniss Baoxiao Crossdef List Soe Bigfour Topudw Roe * * * * (2.9995) (2.9702) (-8.5918) (-8.5893) (-3.5477) (-3.5612) -0.0441** -0.0433** -0.1733** -0.1720** -0.0489** -0.0479** * * * * * * (-2.7426) (-2.6920) (-9.2473) (-9.1892) (-3.7455) (-3.6678) -0.4195** -0.4217** -0.4026** -0.4046** -0.4696** -0.4778** * * * * * * (-7.0915) (-7.1202) (-6.8637) (-6.8584) (-8.1478) (-8.2822) 0.2088*** 0.2046*** 0.1165** 0.1146** 0.2208*** 0.2182*** (4.2143) (4.1697) (2.1217) (2.0901) (4.6528) (4.6288) -0.1453** -0.1460** -0.1351** -0.1357** -0.1089** -0.1090** * * * * * * (-3.7989) (-3.8177) (-3.2534) (-3.2659) (-3.5938) (-3.5905) -0.9014** -0.9008** -1.0073** -1.0061** -0.8153** -0.8154** * * * * * * (-18.5338 (-18.5504 (-21.4497 (-21.4360 (-20.3159 (-20.3197 ) ) ) ) ) ) -0.1058** -0.1017** -0.1635** -0.1630** -0.0882** -0.0874** * * (-2.3135) (-2.2195) (-2.8293) (-2.8220) (-2.4574) (-2.4295) -0.1190** -0.1191** -0.2077** -0.2084** -0.1057** -0.1054** * * * * * * (-5.4288) (-5.4446) (-6.3477) (-6.3827) (-5.7687) (-5.7537) -0.0126** -0.0125** -0.0141** -0.0140** -0.0119** -0.0119** Leverage Revgr Liqr Turnover Shibor007 Gdp M2 Cnyusd 截距项 * * * * * * (-6.6752) (-6.6427) (-6.6035) (-6.5955) (-8.5850) (-8.5924) 0.0147*** 0.0147*** 0.0168*** 0.0168*** 0.0121*** 0.0121*** (10.5056) (10.5343) (11.6311) (11.6612) (11.5992) (11.6173) 0.0004 0.0004 0.0005 0.0005 0.0004 0.0005 (0.8667) (0.9113) (0.9520) (0.9783) (1.0660) (1.1669) 0.1280*** 0.1276*** 0.1749*** 0.1747*** 0.1108*** 0.1124*** (6.0507) (6.0248) (7.9692) (7.9573) (6.0224) (6.1051) -0.0184 -0.0200 -0.0084 -0.0104 -0.0380 -0.0390 (-0.5569) (-0.6053) (-0.2280) (-0.2823) (-1.5687) (-1.6106) 0.5122*** 0.5053*** 0.1497*** 0.1517*** 0.1215*** 0.1194*** (28.2001) (27.9794) (5.0757) (5.1228) (11.6116) (11.3849) 0.1848** 0.2196*** 0.7444*** 0.6594*** 0.3037*** 0.2952*** (2.2206) (2.7805) (7.2106) (6.4431) (12.4221) (12.2297) -0.0573** -0.0577** -0.0350** -0.0311** -0.0877** -0.0848** * * * * * (-6.9940) (-6.9977) (-2.8816) (-2.5637) (-14.1630 (-13.6687 ) ) -0.6431** -0.6242** -0.2100** -0.2243** -0.3623** -0.4159** * * * * (-10.8104 (-10.4797 (-2.4743) (-2.5725) (-6.7543) (-7.9208) ) ) 6.2070*** 5.8272*** -1.8643* -1.2334 1.9067*** 2.2781*** (7.8646) (7.3861) (-1.8398) (-1.1562) (4.0975) (4.9461) 行业固定效应 Y 地区固定效应 Y 年度固定效应 Y 券种固定效应 Y 观测值 16,313 拟合优度 0.7395 调整后的拟合优度 0.738 F统计量 253.0 Y Y Y Y 16,313 0.7405 0.739 254.6 Y Y Y Y 8,574 0.6178 0.614 96.30 Y Y Y Y 8,574 0.6181 0.614 97.04 Y Y Y Y 22,154 0.6553 0.654 158.9 Y Y Y Y 22,154 0.6559 0.655 160.6 由表 6-4 和表 6-5 可知，无论是改变时间窗口或被解释变量 口径，还是改变解释变量口径或修改样本期间，实证模型（6-2） 和（6-3）交互项的回归估计系数均在 1%的显著性水平下为正， 表明前期违约强度能显著放大评级的融资成本效应，且控制变量 结论亦与基准回归基本一致，实证结论稳健。 5.替代性解释的排除 虽然上文已证实假设 H6-2 成立，但尚无法排除这一关系仅 由同行业、同省份或同市场违约事件所致的可能性。因此，为探 明前期违约强度能否跨行业、跨省份或跨市场地影响评级的融资 成 本 效 应 ， 笔 者 定 义 并 计 算 了 Defsameind 、 Defsameprov 、 Defsamemkt，分别代表新券发行前 360 日内与新券同行业10、同 省 份、 同 市场 11的 违约 事 件出 现 的次 数 ， 同时 定 义并 计 算 了 Defnosameind、Defnosameprov、Defnosamemkt，分别代表新券 10 此处行业口径遵循张春强等（2019）的做法，使用 Wind 四级行业口径。 11 此处市场口径遵循王宏博（2020）的做法，使用银行间、上交所和深交所这一细分口径，即对交易所进 行了细分。 发行前 360 日内与新券不同行业、不同省份、不同市场的违约事 件出现的次数。Defnosameind、Defnosameprov、Defnosamemkt 以 及 Defamountnosameind 、 Defamountnosameprov 、 Defamountnosamemkt12变量及其各自与 Issrat 的交互项，若交互 项回归估计系数仍显著为正，即可证明前期违约强度能够跨行业、 跨省份或跨市场地放大评级的融资成本效应。在此口径下，实证 模型（6-2）和（6-3）的回归结论依次见表 6-6 第（1）至（6） 列： 表 6-6 实证模型（6-2）和（6-3）剔除同行业、同省份和同市 场违约后的回归结果 （1） （2） （3） （4） （5） （6） 剔除同行业 剔除同行业 剔除同省份 剔除同省份 剔除同市场 剔除同市场 违约事件 违约事件 违约事件 违约事件 违约事件 违约事件 Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Creditspread Defnosameind*Issrat 0.0033*** (7.8636) Defnosameind -0.0029*** (-3.4607) Defamountnosameind*Issrat 0.0004*** (7.7488) Defamountnosameind -0.0003*** (-3.3001) Defnosameprov*Issrat 0.0033*** 12 此处 Defnosameind 和 Defamountnosameind 均是剔除同 Wind 二级行业违约后生成的变量。限于篇幅，笔 者未展示其他三个行业口径下的回归结论，结论类似。 (8.7938) Defnosameprov -0.0027*** (-3.1223) Defamountnosameprov*Issrat 0.0004*** (8.6007) Defamountnosameprov -0.0003*** (-3.8318) Defnosamemkt*Issrat 0.0047*** (8.4932) Defnosamemkt -0.0081*** (-7.1774) Defamountnosamemkt*Issrat 0.0005*** (8.6009) Defamountnosamemkt -0.0008*** (-6.2676) Issrat 0.4617*** 0.4834*** 0.4481*** 0.4711*** 0.4564*** 0.4830*** (18.0433) (19.6798) (17.2483) (18.9338) (17.7606) (19.7894) Guarantee -0.2592*** -0.2618*** -0.2618*** -0.2671*** -0.2706*** -0.2851*** (-5.1193) (-5.1480) (-5.1787) (-5.2541) (-5.3252) (-5.5612) Lnmat -0.1003*** -0.1016*** -0.1007*** -0.1018*** -0.0945*** -0.0939*** (-4.0153) (-4.0953) (-4.0519) (-4.1206) (-3.7784) (-3.8015) Lniss -0.0482*** -0.0471*** -0.0498*** -0.0494*** -0.0521*** -0.0516*** (-3.0582) (-2.9936) (-3.1661) (-3.1469) (-3.3165) (-3.2861) Baoxiao -0.4406*** -0.4400*** -0.4406*** -0.4415*** -0.4235*** -0.4193*** Crossdef List Soe Bigfour Topudw Roe Leverage Revgr Liqr Turnover Shibor007 Gdp (-7.5243) (-7.5112) (-7.5262) (-7.5356) (-7.2136) (-7.1483) 0.1684*** 0.1638*** 0.1675*** 0.1641*** 0.1679*** 0.1607*** (3.3903) (3.3269) (3.3925) (3.3551) (3.3516) (3.2411) -0.1379*** -0.1388*** -0.1365*** -0.1372*** -0.1369*** -0.1390*** (-3.6200) (-3.6527) (-3.5906) (-3.6123) (-3.5964) (-3.6604) -0.9138*** -0.9116*** -0.9171*** -0.9165*** -0.9201*** -0.9191*** (-18.8182) (-18.8548) (-18.9361) (-18.9582) (-18.9055) (-18.9595) -0.0930** -0.0899** -0.0934** -0.0905** -0.0937** -0.0884** (-2.0615) (-1.9951) (-2.0785) (-2.0147) (-2.0887) (-1.9713) -0.1234*** -0.1240*** -0.1231*** -0.1235*** -0.1203*** -0.1178*** (-5.7119) (-5.7518) (-5.7114) (-5.7445) (-5.5514) (-5.4657) -0.0125*** -0.0125*** -0.0127*** -0.0126*** -0.0127*** -0.0125*** (-6.6639) (-6.6275) (-6.7182) (-6.6835) (-6.7214) (-6.6564) 0.0148*** 0.0148*** 0.0149*** 0.0149*** 0.0149*** 0.0149*** (10.5450) (10.5888) (10.6187) (10.6371) (10.5996) (10.6726) 0.0003 0.0004 0.0004 0.0004 0.0003 0.0003 (0.7326) (0.8011) (0.7806) (0.8193) (0.7075) (0.7262) 0.1285*** 0.1291*** 0.1260*** 0.1262*** 0.1271*** 0.1265*** (6.2148) (6.2493) (6.1039) (6.1001) (6.1280) (6.1029) -0.0184 -0.0213 -0.0166 -0.0183 -0.0139 -0.0158 (-0.5621) (-0.6533) (-0.5087) (-0.5617) (-0.4242) (-0.4843) 0.1225*** 0.1249*** 0.1234*** 0.1219*** 0.1220*** 0.1146*** (7.1153) (7.2887) (7.1447) (7.0544) (6.9149) (6.5238) 0.6664*** 0.5866*** 0.6962*** 0.6301*** 0.6023*** 0.6404*** M2 Cnyusd 截距项 行业固定效应 地区固定效应 年度固定效应 券种固定效应 观测值 拟合优度 调整后的拟合优度 F统计量 (8.2783) (7.6638) (8.6260) (8.1393) (6.9751) (7.9731) -0.0468*** -0.0437*** -0.0476*** -0.0448*** -0.0481*** -0.0475*** (-5.5568) (-5.1243) (-5.6634) (-5.3118) (-5.7262) (-5.6284) -0.1780*** -0.2107*** -0.1914*** -0.1868*** -0.0431 -0.0735 (-3.1042) (-3.6418) (-3.3450) (-3.3034) (-0.8337) (-1.3655) -1.9928*** -1.2762* -2.0812*** -1.6663** -2.3403*** -2.4568*** (-2.5913) (-1.6569) (-2.6986) (-2.1798) (-2.9561) (-3.2161) Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y Y 16,313 16,313 16,313 16,313 16,313 16,313 0.6701 0.6712 0.6708 0.6720 0.6700 0.6717 0.668 0.670 0.669 0.670 0.668 0.670 135.5 138.3 136.0 138.5 135.2 137.9 由表 6-6，笔者在统计前期违约时剔除同行业、同省份或同 市场违约并生成新口径下的交互项，并发现其系数仍在 1%的显 著性水平下为正，排除了前期违约强度对评级融资成本效应的作 用仅由同行业、同省份或同市场前期违约所致的可能性，表明前 期违约能够跨行业、跨省份或跨市场地放大评级的融资成本效应， 至此完全证实了假设 H6-2。 （七）中债资信与发行人付费评级机构的评级差异 以往研究和经验证据表明，一方面，与“发行人付费”评级 相比，采用“投资人付费”模式的中债资信所作评级显著更低， 且当采用“投资人付费”模式的中债资信所作评级越低时，发行 人未来盈利能力越差、预期违约风险越高，投资者要求的风险补 偿也越高，这表明“投资人付费”模式下的信用评级质量更高。 此外，“发行人付费”模式的评级结果可以在一定程度上反映公 司的内部私有信息，但由于同时存在独立性缺失问题，“发行人 付费”模式的信用评级质量仍然不如“投资人付费”模式的信用 评级质量，说明独立性对于评级机构尤其重要。 另一方面，不同于国外研究结论：当投资人付费评级机构给 出更低的评级时，发行人付费评级机构为维护市场声誉，通常也 会“跟随”着调低评级。有学者根据 2009 年至 2014 年间中国发 债企业主体评级的数据却给出了截然相反的结果——面对中债 资信的低评级，发行人付费评级机构不但不会“跟随”，反而会 调高拟发债企业的后续主体评级进行“对冲”。我们认为，监管 部门限制主体评级很低的企业发债，相应地市场投资机构也通常 都限制投资于低评级企业发行的债券。所以，一旦中债资信对拟 发债企业给出很低的主体评级，拟发债企业就可能为了成功发债 而寻求发行人付费评级机构给出更高评级，以便对冲来自中债资 信的负面冲击。本章节以下的数据统计分析也从侧面印证了上述 两点。 表 7-1 同一家评级机构对同一家发债主体的评级情况 非中债资信 中债资信 中债资信 - 非中债资信 均值 观测值 均值 观测值 均值差异 显著性指标 评级上调 0.005 452027 0.005 46929 0.000 0.808 评级下调 0.001 452027 0.006 46929 0.004*** 22.230 从同一家评级机构对同一家发债主体的评级情况来看，中债 资信下调概率略高于上调，非中债资信上调概率远高于下调。 表 7-2 （非）中债资信对同一家发债主体的评级序列比较 非中债资信 中债资信 中债资信 - 非中债资信 均值 观测值 均值 观测值 均值差异 显著性指标 评级上调 0.020 455660 0.001 49033 -0.019*** -29.821 评级下调 0.004 455660 0.123 49033 0.119*** 212.001 若只考虑同一家发债主体的评级序列，中债资信给出的评级 中，有 12.3%较之前评级（不论是否中债资信给出）下调，是上 调比例的 100 多倍。而非中债资信给出的评级中，仅有 2%是较 之前的评级上调，是下调比例的 50 倍，可见两者差异明显。 东方金诚 中债资信 表 7-3 发债主体的评级序列调整变化 评级上调 评级下调 观测值 占比（%） 观测值 占比（%） 670 7.2 84 1.1 62 0.7 6,023 77.4 中诚信国际 中诚信证券 大公 新世纪 联合信用 联合资信 鹏元 合计 2,241 710 1,253 1,201 663 1,651 879 9,330 24 7.6 13.4 12.9 7.1 17.7 9.4 100 314 4 39 0.5 434 5.6 247 3.2 112 1.4 321 4.1 209 2.7 7,783 100 若只考虑同一家发债主体的评级序列，在评级下调中，有 77%左右由中债资信做出的，但是在评级上调中，由中债资信做 出的只有不到 1%。 表 7-4 （非）中债资信对同一债券对应发债主体的评级序列比 较 非中债资信 中债资信 中债资信 - 非中债资信 均值 观测值 均值 观测值 均值差异 显著性指标 评级上调 0.137 437135 0.024 49016 -0.113*** -71.645 评级下调 0.023 437135 0.820 49016 0.798*** 897.368 若只考虑某只债券的主体评级序列，中债资信给出的评级中， 有约 82%是较之前其给出的评级下调，是上调比例的 30 多倍； 而非中债资信给出的评级中，有 13.7%是较之前其给出的评级上 调，是下调比例的约 60 倍，可见两者差异明显。 表 7-5 发债主体的评级序列调整变化 评级上调 评级下调 观测值 占比（%） 观测值 占比（%） 东方金诚 3,923 6.4 357 0.7 中债资信 1,199 2 40,208 80.2 中诚信国际 15,326 25.1 2,107 4.2 中诚信证券 4,795 7.9 222 0.4 大公 8,962 14.7 2,638 5.3 新世纪 6,380 10.4 1,291 2.6 联合信用 3,758 6.2 464 0.9 联合资信 12,636 20.7 1,914 3.8 鹏元 4,097 6.7 934 1.9 合计 61,076 100 50,135 100 若只考虑某只债券的主体评级序列，一共 6 万余次上调中， 只有不到 2%是中债资信给出的。但是，一共 5 万余次下调中， 有 80%是中债资信给出的。 综上，本章节统计结果显示：一方面，与“发行人付费”评 级相比，采用“投资人付费”模式的中债资信所作评级显著更低； 另一方面，由于监管部门限制主体评级很低的企业发债，相应地 市场投资机构也通常都限制投资于低评级企业发行的债券。所以， 一旦中债资信对拟发债企业给出很低的主体评级，拟发债企业就 可能为了成功发债而寻求发行人付费评级机构给出更高评级，以 便对冲掉来自中债资信的负面冲击，从而其他评级机构可能会采 取与中债资信反方向的评级调整，反而加剧了市场整体信用评级 的失真程度。 （八）结论与建议 1.研究结论 通过回顾我国信用评级的发展历史、评级流程及评级框架， 并从五个角度的描述性统计对我国信用评级机构评级质量进行 分析，同时实证研究了打破刚兑对评级融资成本效应的作用，并 以描述性统计的方式考察了作为投资人付费评级机构的中债资 信与发行人付费评级机构的评级差异，我们得出了如下结论： 第一，我国信用评级市场历经 30 余年的长期发展，已经初 步形成了以发行人付费评级为主的评级模式，同时亦已产生了中 债资信这一国内唯一的投资人付费评级机构，评级市场稳健发展， 成为债券市场重要的基础设施。但是，目前我国评级市场仍存在 一定不足之处，亟待完善，一是“评级虚高”和“评级选购”现 象凸显，二是多头监管，监管重叠与监管空白并存。可喜的是， 近年来，央行、证监会等部门已在不断规范信用评级业务。 第二，大多数公司债、企业债和中期票据的长期债券评级和 主体评级均位于 AA 级以上，且无论是债项评级还是主体评级， AAA 级和 AA-级以下等级的占比呈逐年上升趋势，但 AA+级与 AA 级的债券占比逐年下降。此外，各债券评级机构之间广泛存在畸 形的评级竞争现象，主要体现在公司债和中期票据的主体和债项 评级主要集中在 AAA 级，但企业债的主体评级主要集中于 AA 级， 这是因为评级机构为了抢占市场份额，倾向于给出高估的评级结 果，系统性地推升了评级水平。 第三，从信用评级的更新频率来看，债项评级的更新主要出 于评级信息更新披露合规的需要，主体信用评级更新频率更高且 单只公司债、企业债和中期票据主体评级更新频率的市场均值呈 逐年增长态势，表明评级机构日渐重视对发行主体信用状况的监 测。从信用评级的调整方向来看，绝大多数调整后的评级均维持 之前的评级水平，总体上评级上调的可能性高于评级调减的可能 性，但各市场评级调减的数量年度增速最快，意味着信用债评级 更新主要出于合规的需要，且发行主体有激励追求更高的更新后 评级，同时信用债违约潮的到来客观上驱使评级调减数量的迅速 增加。 第四，打破刚兑后，信用评级的融资成本效应能够得以进一 步发挥，且前期违约强度亦与信用评级的融资成本效应显著正相 关，表明近期债券市场的违约次数与金额会放大评级的融资成本 效应。可见，虽然我国信用评级质量仍有待提高，但近年来，随 着刚兑的打破，特别是信用债违约潮的到来，信用评级质量已有 所好转。 第五，从不同评级付费模式下的评级结果对比来看，一方面， 与“发行人付费”评级相比，采用“投资人付费”模式的中债资 信所作评级显著更低；另一方面，由于监管部门限制主体评级很 低的企业发债，投资机构也通常限制投资于低评级债券，一旦中 债资信对拟发债企业给出很低的主体评级，拟发债企业就可能为 了成功发债而寻求发行人付费评级机构给出更高评级，以便对冲 掉来自中债资信的负面冲击，从而其他评级机构可能会采取与中 债资信反方向的评级调整，反而加剧了市场整体信用评级的失真 程度。 2.政策建议13 第一，监管部门应切实督促信用评级机构审慎开展评级业务， 缓解“评级虚高”。本文发现，2014 年以来，大多数公司债、企 业债和中期票据的长期债券评级和主体评级均位于 AA 级以上， 且无论是债项评级还是主体评级，AAA 级和 AA-级以下等级的占 比呈逐年上升趋势，这显然反映出了我国信用评级市场评级质量 有限、信用评级的信息价值有待提高的现象，值得各方高度警惕。 究其原因，长期以来，我国评级机构以“发行人付费”模式为主， 发债主体在发债前要求信用评级机构对发债主体及债项给出评 级，并支付相关费用。在该模式下，发债主体和评级机构间的利 益冲突易导致“评级虚高”。一方面，评级机构为争取市场份额， 存在明显激励给出高估的评级结果。另一方面，发债主体亦会优 先选择能对其给出最高评级的评级机构，以降低其融资成本，即 “评级选购”。因此，从本质上来看，我国“评级虚高”现象系 “发行人付费”评级模式下不可避免的利益冲突问题所致。此外， 现有文献研究结论表明，信用评级的强制要求亦是造成评级膨胀 的一大推手。这往往导致评级机构倾向于对拟发债企业及其所发 债券给出向上有偏的评级结果，故从理论角度来看，逐步取消信 13 本部分由王宏博独立完成。 用评级的强制要求亦是缓解“评级虚高”的应有之义。 同时，近年来，我国金融监管部门逐步放开了外资评级机构 进入我国信用债评级市场的准入限制，但是根据现有文献的结论， 外资评级机构未必能够通过客观评级对我国评级市场起到良性 引导作用，反而有可能通过高估评级的手段占据市场份额，进而 恶化我国评级市场秩序。可见，监管部门应审慎评估外资评级机 构进入我国评级市场的潜在影响，稳妥推进评级市场对外开放， 防止我国评级市场外资评级机构准入限制过速放开的负面影响。 因此，监管部门应从评级付费模式、评级机构行为、发债主 体行为等多方面进一步规范信用评级业务，例如可加大对未尽职 履责评级机构的惩戒力度、强制要求发债主体披露备选评级、逐 步取消信用评级的强制要求等，从而促进信用评级机构审慎开展 评级业务，缓解“评级虚高”现象。可喜的是，2021 年 1 月， 交易商协会发布《关于发布<非金融企业债务融资工具公开发行 注册文件表格体系（2020 年版）>有关事项的补充通知》，明确 了在短期融资券和中期票据等非金融企业债务融资工具的申报 阶段，不再强制要求发债主体提供信用评级报告及跟踪评级安排。 这实际上并非否定信用评级的重要意义，而是通过取消信用评级 的强制要求，将评级决定权交予市场，既有助于投资者更好地感 知、研判个券及发行主体的信用风险，更是一次从制度上规避监 管要求导致评级膨胀的有益尝试。此后，央行等五部门于 2021 年 3 月发布了《关于促进债券市场信用评级行业高质量健康发展 的通知（征求意见稿）》，明确指出鼓励发行人选择两家及以上信 用评级机构开展评级业务，继续引导扩大投资者付费评级适用范 围，并鼓励信用评级机构开展主动评级、投资人付费评级并披露 评级结果，发挥双评级、多评级以及不同模式评级的交叉验证作 用，表明监管部门已在不断规范信用评级业务。当然，在此背景 下，监管部门亦应稳妥推进投资人付费评级机构数量的增加，切 实通过加强制度建设避免新入场投资人付费评级机构以从宽定 级手段抢占现有投资人付费评级机构市场份额，进而削弱投资人 付费评级机构的信息揭示作用，这与前文稳妥推进评级市场对外 开放的观点在逻辑上是一致的。 第二，应持续有序打破刚性兑付，促进信用评级进一步揭示 信用风险。本文通过实证检验发现，打破刚兑后，信用评级的融 资成本效应能够得以进一步发挥，且前期违约强度亦与信用评级 的融资成本效应显著正相关，表明近期债券市场的违约次数与金 额会放大评级的融资成本效应。可见，虽然我国信用评级质量仍 有待提高，但近年来，随着刚兑的打破，特别是信用债违约潮的 到来，信用评级质量已有所好转。众所周知，信用评级机构作为 债券市场重要的金融基础设施之一，为债券市场起到了揭示信用 风险、提供信息价值的作用，对债券市场的发展举足轻重。可见， 信用债打破刚兑，不仅有利于债券市场资源配置的进一步优化， 还有利于更好地发挥信用评级的信息价值，倒逼评级机构改善评 级质量，促进信用评级市场平稳健康发展。但事实上，我国虽然 自 2014 年首次打破信用债刚性兑付至今已 7 年有余，但刚性兑 付的打破仍不彻底。目前仅是结构性打破刚兑，城投债至今为止 尚未出现过实质性的违约事件，国企债券亦或多或少地存在隐性 担保，在一定程度上推升了房地产等资产价格泡沫，无序提升了 无风险利率，不利于小微企业、民营企业降低综合融资成本，不 利于“房住不炒”政策的贯彻落实，更不利于六稳六保工作的深 入推进，故持续打破刚性兑付势在必行。此外，值得说明的是， 在当前“永煤债”、“华晨债”等接连违约导致信用债市场波动加 剧的背景下，监管部门和地方政府亦应压实监管责任和属地责任， 防止发债主体恶意逃废债，完善债券违约处置机制，以充分保护 投资者权益，切实加强债券市场制度建设，有效维护债券市场信 用基础，故持续打破刚性兑付亦应在有序的前提下逐步完成，宜 循序渐进，不宜运动式治理。 参考资料 《信贷市场和银行间债券市场信用评级规范第 2 部分：信用评级 业务规范》：中国人民银行文件，20061121 《中国信用评级体系比较研究：不同的方法，相似的结果，差异 的市场》：上海证券研究报告，20130903 《债券信用评级专题报告——流程、框架、模型与方法》：渤海 证券研究报告，20170117 《 中 诚 信 信 用 评 级 方 法 总 论 》： 中 诚 信 国 际 评 级 方 法 报 告 ， 20180621 何平, 金梦. 信用评级在中国债券市场的影响力[J]. 金融研究, 2010(04): 15-28. 寇宗来, 盘宇章, 刘学悦. 中国的信用评级真的影响发债成本 吗?[J]. 金融研究, 2015(10): 81-98. 寇宗来, 千茜倩, 陈关亭. 跟随还是对冲：发行人付费评级机构 如 何 应 对 中 债 资 信 的 低 评 级 ？ [J]. 管 理 世 界 , 2020(09): 26-39. 蒋贤锋, Packer F. 中外企业信用评级的差异及其决定因素[J]. 中国人民银行工作论文, 2017. 林晚发, 陈晓雨. 信用评级调整有信息含量吗?——基于中国资 本市场的证据[J]. 证券市场导报, 2018(07): 29-37. 林晚发, 何剑波, 周畅, 等. “投资者付费”模式对“发行人付 费”模式评级的影响：基于中债资信评级的实验证据[J]. 会计 研究, 2017(09): 62-68. 马榕, 石晓军. 中国债券信用评级结果具有甄别能力吗?——基 于 盈 余 管 理 敏 感 性 的 视 角 [J]. 经 济 学 ( 季 刊 ), 2016(01): 197-216. 阮永锋, 徐晓萍, 刘音露. “投资者付费”模式能改善评级市场 的信息质量吗?——基于中债资信评级的实证研究[J]. 证券市 场导报, 2019(05): 58-65. 沈红波, 廖冠民. 信用评级机构可以提供增量信息吗——基于 短期融资券的实证检验[J]. 财贸经济, 2014(08): 62-70. 王雄元, 张春强. 声誉机制、信用评级与中期票据融资成本[J]. 金融研究, 2013(08): 150-164. 吴育辉, 翟玲玲, 张润楠, 等. “投资人付费”vs.“发行人付 费 ”： 谁 的 信 用 评 级 质 量 更 高 ?[J]. 金 融 研 究 , 2020(01): 130-149. 夏凡, 姚志勇. 评级高估与低估:论国际信用评级机构“顺周期” 行为[J]. 金融研究, 2013(02): 184-193. 邢天才, 詹明君, 王文钢. 评级机构竞争、声誉与债券信用评级 质量[J]. 财经问题研究, 2016(06): 66-71. 徐晓萍, 阮永锋, 刘音露. 市场竞争降低评级质量了吗——基 于 新 进 入 评 级 机 构 的 实 证 研 究 [J]. 财 贸 经 济 , 2018(11): 96-111. 姚红宇. 评级机构声誉机制与评级上调——来自中国信用评级 的证据[J]. 经济学报, 2019(02): 125-154.
关注微信
