信用評級有效性與監管依賴： 來自銀行同業存單的證據1

劉士達 王浩 張明

0 引言

信用評級對于債券的發行、定價有重要的影響。在2008年金融危機之后，信用評級更是引起了學術界和業界的廣泛關注，評級的信息發現功能以及評級質量都受到了更為廣泛的探討與研究。盡管中國信用評級市場自20世紀80年代末開始發展，但受制于中國債券市場的發展，評級行業發展較為緩慢。中國信用評級有效性的問題逐漸成為學術界和業界共同關心的問題。

中國信用評級體系是否有效在學術上存在爭議。學者們使用不同的債券研究得到了不同結論：有些研究發現中國信用評級體系能夠給出有效的信息(何平和金夢，2010；王雄元和張春強，2013；許友傳，2017；Livingston et al., 2018)；但也有研究發現存在評級選購現象；進而對中國信用評級的有效性提出了質疑(李琦等，2011；王雄元和張春強，2013；鐘輝勇等，2016；黃小琳等，2017)。還有研究認為中國信用評級體系是無效的(寇宗來等，2015)。但是以往研究普遍存在樣本量偏小的問題，因此難以得到一般性結論(Livingston et al., 2018)。 此外，這些研究還存在內生性的問題(寇宗來等，2015)。

本文利用同業存單這一新興商業銀行短期金融債來研究銀行信用評級有效性。Morgan(2002)指出，銀行由于資產不透明、風險不易觀測，因而評級難度增大。但這也說明銀行信用評級的有效性對于監管和投資者判斷銀行風險乃至其對系統性風險的影響有重要的意義。同時，同業存單具有一些非常好的數據特征。

同業存單存在如下特征： (1)發行規模大。如表1所示，同業存單于2013年12月問世，并且迅速發展壯大。其在發行數量和資金募集規模上都已經成為中國債券市場上有影響力的短期債券產品。(2)代表性強。根據路透社2017年9月27日報道，已有569家銀行發布了2017年同業存單發行計劃。截至2017年8月，共有1712家銀行機構獲準發行同業存單。同業存單的發行主體主要集中在股份制和中小銀行中(劉士達等，2017)。同業存單信用評級越高，發行規模也越大。這一特點與中國其他債券品種的發行情況相一致。由表2可知，股份制銀行、城市商業銀行和農村商業銀行等主體發行了90%以上的同業存單，信用評級在AA(含)以上的銀行發行了90%以上的同業存單。結果表明，參與同業存單市場的主體并非隱性擔保較強的國有銀行(五大國有銀行的同業存單發行量只占總發行量的0.83%)，因此，我們的研究具有代表性。(3)評級調整。在我們的樣本中，有120余家銀行發生了信用評級調整(截至2017年上半年)，占總樣本銀行數量的近四分之一，涉及大約9.32萬億的同業存單。以上特征使同業存單成為研究信用評級有效性的理想樣本。

表1 同業存單市場與債券市場對比

注： 數據來源wind。

研究結果表明，信用利差在AA+和AAA兩個信用等級有顯著的差別，而低評級中信用利差的區分不顯著，這反映不同評級質量不同。此外，只有當銀行信用評級被上調至AAA或AA+時，其發行的同業存單信用利差會部分下降。最后，即使同樣具有AAA或是AA+評級，諸如銀行的類型、財務指標也能夠對信用利差進行區分，表明相同評級的銀行卻被市場認為有著不同的風險溢價(或是不同的違約率)。

表2 2013年12月至2017年6月各類型銀行和各評級同業存單發行規模

注： 數據來源及處理方式見本文第2節。

為什么信用利差只有在AA+及以上評級才有區分度？本文從監管對評級依賴的角度提出解釋。蔣賢鋒和Packer(2017)發現中國的監管對信用評級的要求多集中在AA+或 AAA，這與發達市場明顯不同(Cantor and Packer， 1994)，他們認為中國債券的投資級門檻可能是AA-。我們的研究發現，信用評級有效性主要集中在AA+和AAA等評級，而這些評級在監管中作為債券公開發行和投資者風險管理的門檻被較多地使用，這符合Opp et al.(2013)、Cole and Cooley(2014)的理論，他們認為監管對評級依賴會負面影響評級質量。

本文的第1部分是相關制度介紹與文獻綜述，第2部分提出研究假設，并描述實證方法和數據，第3部分分析結果，第4部分總結全文。

1 制度背景與文獻綜述

我們在本章中首先介紹中國監管對于評級的運用，然后結合國外的理論與實證文獻進行相應的綜述。

1.1 信用評級在我國監管中的運用

監管政策對信用評級的依賴體現在以下三個方面：發行過程、投資門檻和資本計提。

債券發行： 最早對企業發債的要求是國務院于1992年提出的，國發[1992]68號文件中要求企業債券需要獲得評級。2004年銀監會發布的《商業銀行次級債券發行管理辦法》和2005年人民銀行發布的《全國銀行間債券市場金融債券發行管理辦法》也都提到只有私募發行或是定向發行時可以免除信用評級，但相應債券只能在認購人之間進行轉讓。2013年發布的《國家發展改革委辦公廳關于進一步改進企業債券發行審核工作的通知》對主體或債券信用等級為AAA的債券，或是為AA+但擁有擔保、抵押或發行人資產負債率低于30%的債券提出可以加快和簡化審核程序。此后，2015年起證監會公布實施的《公司債券發行與交易管理辦法》中就提出“資信狀況符合以下標準的公司債券可以向公眾投資者公開發行……(三)債券信用評級達到AAA級……”。

債券投資： 證監會2006年發布的《關于證券投資基金投資資產支持證券有關事項的通知》要求： “貨幣市場基金投資的資產支持證券的信用評級，應不低于國內信用評級機構評定的AAA級或相當于AAA級的信用級別。”2015年證監會發布的《貨幣市場基金監督管理辦法》中明確提出“貨幣市場基金不得投資于以下金融工具：……(四)信用等級在AA+以下的債券與非金融企業債務融資工具；……”。保監會也在2014年對保險資金的投資監測過程中用到了評級，《中國保監會關于加強和改進保險資金運用比例監管的通知》規定“投資境內的具有國內信用評級機構評定的AA級(含)以下長期信用評級的債券……”要列入類別監測資產。

資本計提： 資本計提更多體現在銀監會對于商業銀行投資債券或是進行資產證券化等方面的影響。銀監會令[2005]3號《金融機構信貸資產證券化試點監督管理辦法》，銀監發[2009]116號《商業銀行資產證券化風險暴露監管資本計量指引》等都以AA-為資本計提門檻。

可以看出中國監管對于信用評級在發行和投資等方面設定的門檻大多為AA+或AAA，蔣賢鋒和Packer(2017)提到這與發達市場監管更為廣泛的評級門檻形成了較為鮮明的對比。他們通過對比國內和國際評級機構的評級情況，提出國內評級高于國際評級6個等級左右的觀點。考慮到國際評級機構通常以BBB-作為投資級門檻，他們認為國內的投資級門檻或許在AA-級及以上。因此，我們將AA+、AA-做為本文研究討論的基礎。

1.2 文獻綜述： 對信用評級質量的影響因素

信用評級的核心作用是在信息不對稱環境下，起到信息發現的作用。國外很早就已經有學者研究過評級是否有信息發現功能(Hines and Patel，1975；Hand et al., 1992; Kisgen, 2006; Agarwal et al., 2016; Hilscher and Wilson，2016)，隨著金融危機爆發，更多學者探討了是什么因素影響了信用評級。我們結合本文研究的重點，著重從監管影響評級質量的角度梳理相關文獻，并對其他影響信用評級質量的因素進行簡要的說明，最后，我們總結了目前國內關于信用評級的相應研究。

1.2.1 監管依賴對信用評級質量的影響

評級在美國金融監管中的運用已經有很長的歷史，Cantor and Packer (1994)提到對評級的依賴幾乎已經延展到了所有的金融監管部門，例如對銀行、保險、證券公司的監管，對資本市場、共同基金和養老金等投資的監管。White(2010)也提到監管通過給予三大評級機構特殊的地位，將資本和投資要求與評級掛鉤，增加了三大評級機構的重要性。那么，這種監管對于信用評級的依賴，是否會對信用評級質量產生影響呢？

Opp et al.(2013)從理論研究出發，他們認為由于監管區分的原因，致使高評級證券更受投資者偏好，這種模式下，評級機構則有能力通過高估評級來迎合投資者，而評級的質量也因而可能上升或下降。這表明了評級除了通過提供債券風險相關信息來影響債券價格外，還通過監管的渠道在影響著債券的價格。不過，值得注意的是，他們也在文中指出盡管監管因素會影響評級質量，但在引進復雜的金融資產前，現行的監管模式其實并沒有產生太多問題。而且如果沒有一些更好的選擇，這種監管對評級的依賴可能還將長期持續。Cole and Cooley(2014)也通過理論分析表明，由于監管對于評級的依賴，特別是審慎監管中的一些指標與評級掛鉤，使得評級更容易發生扭曲。

實證研究上，如Bongaerts et al.(2012)利用美國2002—2008年公司債的數據說明了，惠譽的額外評級，似乎并不能從額外信息生產或是評級選購的視角來進行解讀，而這種額外的評級帶來的影響則從監管區分的角度得到了很好的解釋。同樣，Kisgen and Strahan(2010)的研究也表明，基于評級的監管對債券投資的成本有著影響，在2003年美國證監會批準了DBRS成為第四家NRSROs(全國認定的評級機構)，相比于其他三家評級機構(穆迪、標普和惠譽)，DBRS的評級每高一級能夠讓相應債券的發行成本下降39個基點，而這種影響是非對稱的，即DBRS的評級如果沒有其余三家評級機構好，相應債券的發行成本也不會有明顯上升。而且由于監管約束的原因，這種影響在投資級的邊緣更明顯——也就是說DBRS的評級決定了相應債券是垃圾債還是投資級債券。Baghai and Becker (2018)的研究表明，當發行人面臨監管要求時，更有可能為了獲取高評級而與評級公司開展更大額的咨詢業務(非評級業務)。而Behr et al. (2016)則利用1975年美國證監會對穆迪、標普和惠譽三家評級機構頒發許可的事件，研究了這一監管行為對評級質量的影響。他們發現這一監管行為直接導致了評級膨脹：1975年之后評定的公司相比于1975年之前評定的公司，即使擁有相同評級，但違約率卻更高；此外，以Baa為門檻的投資級債券，如果其初始評級是在1975年規定出臺之后評定，則有19%更可能被下調至投機級。這表明監管對評級質量產生了影響。

此外，監管對評級標準也有一定的影響。Cheng and Monica(2009)的研究表明，在安然公司違約事件爆發后，由于市場的批評和監管的壓力，評級機構在維持評級準確性與穩定性的情況下，提高了評級的及時性。Alp(2013)的研究表明在2002年安然事件爆發之前，投機級債券的評級標準相對更寬松，但是隨著安然公司破產以及薩班斯-奧克斯利法案出臺后，投資級和投機級的評級標準都變得更加嚴苛起來。Dimitrov et al.(2015)則提出了質疑。他們指出，在多德弗蘭克法案之后，盡管監管更加嚴格，但是評級機構并沒有提供更加準確、有效的信息，反而給了市場更多的錯誤警告。

1.2.2 其他對信用評級質量的影響因素

(1) 競爭與利益沖突對評級質量的影響。由于美國評級市場是寡頭壟斷市場，且發行人付費模式是這一行業的主要運營方式。因此，評級機構之間的競爭與發行人付費模式下的利益沖突問題也成為信用評級研究的主要方向之一。理論研究表明，如果投資者付費，會導致搭便車行為，而在發行人付費模式下，寡頭壟斷的評級市場不能通過競爭提升評級質量，評級選購、評級虛高的問題都會出現(Mariano, 2012；Bolton et al., 2012；Bar-Isaac and Shapiro, 2013；Kashyap and Kovrijinykh, 2016)。此外，即使評級機構公允，發行人對評級的選擇性披露也會導致評級偏誤，進而導致投資效率的損失(Skreta and Veldcamp,2009; Sangiorgi and Spatt，2016)。實證研究表明，寡頭壟斷模式下的競爭確實使得評級質量下降，但這種評級質量的下降又主要發生在發行人付費的評級機構當中，投資者付費的評級機構似乎不受影響。(Becker and Milbourn, 2011; Jiang et al., 2012; Comaggia and Comaggia, 2013; Kraft, 2015; Bruno et al., 2016)

(2) 債券自身特征也影響信用評級質量。理論研究表明，被評定的資產越不透明、資產越復雜、發展歷史越短(違約數據較少)，評級機構評級的差異會越大(Morgan, 2002; Skreta and Veldcamp, 2009；Kashyap和Kovrijnykh, 2016)。這些理論也和目前的實證研究較為一致，例如不透明的金融機構以及資產證券化產品的評級都具有上述的特征，而且更多關于評級質量不佳的發現也主要集中在復雜的結構化產品當中(Mason and Rosner, 2007; Griffin and Tang, 2012；He et al., 2011, 2012)。

1.2.3 國內關于信用評級的研究

目前，國內研究主要聚焦在信用評級是否有信息發現作用。由于國內債券市場違約事件不多，且存在剛性兌付，因此研究信用評級的有效性的文章，主要著眼于分析評級如何影響債券信用利差或發行利率。何平和金夢(2010)、王雄元和張春強(2013)、許友傳(2017)和Livingston et al.(2018)對中國企業債、公司債、中期票據、銀行次級債展開研究，他們發現信用評級體系總體有效，對于債券的信用利差或發行利率有著顯著影響。但是寇宗來等(2015)通過構建工具變量對中國信用評級有效性進行研究，卻發現了截然相反的情況，他們因而認為國內信用評級無效。

還有學者從評級選購的視角探討了中國評級質量的問題。李琦等(2011)與馬榕和石曉軍(2015)都研究了企業信用評級與盈余管理的關系。王雄元和張春強(2013)研究信用評級調整對于中期票據融資成本的影響，發現評級調整削弱了融資成本下降的程度。鐘輝勇等(2016)發現盡管地方財政擔保有助于提高城投債的評級，卻并沒有改善債券的信用利差水平，間接說明了中國存在“評級選購”的現象。黃小琳等(2017)則利用2007年至2015年中國債券市場的違約數據研究了違約對評級機構的影響，其結果也表明中國存在“評級選購”的現象。

這些關于信用評級的研究存在局限性。首先，研究受制于樣本量較小的困擾，導致結論可能因樣本改變而改變。許多研究只考慮較高信用評級如AAA或AA+來考察信用評級是否有區分度；或是采用AAA、AA大類、A大類來分析評級有效性，沒有考慮“+”“-”等評級細節(何平和金夢，2010；王雄元和張春強，2013；寇宗來等，2015；許友傳，2017)。缺乏對細分評級，尤其是低評級的研究結果可能具有片面性。此外，已有研究也鮮有結合監管因素來探討國內監管是否對評級質量產生了影響。

2 實證方法與數據說明

2.1 研究假設

如前所述，監管機構廣泛使用AAA、AA+和AA-評級作為債券公開發行、投資者投資門檻和銀行風險資本計提的要求。此外，蔣賢鋒和Packer(2017)提出中國的投資級門檻或許在AA-及以上。因此，在這些高評級中，信用評級應該更加有效，并且反映在信用利差上。我們提出第一個假設：

H1： 不同信用評級之間的信用利差在投資級或監管依賴較多的評級中更加明顯。

市場是否認可評級調整？在中國，評級調整主要是評級上調，評級下調鮮有發生(馬榕和石曉軍，2015)。AAA和AA+被用于規定投資者準入以及簡化債券發行流程(蔣賢鋒和Packer，2017)，因而評級有效性在這類高評級中或許與其他評級會有所不同。對此，本文提出第二個研究假設：

H2a： 評級上調不會使得信用利差完全下降。

H2b： 評級上調帶來的信用利差變化在不同評級表現不一致。

最后，國內評級群聚，同一等級的債券質量參差不齊(Livingston et al., 2018)。此外，評級上調現象普遍(馬榕和石曉軍，2015)，那么相同的評級應該不能完全反映信用風險。因而，我們猜想諸如銀行類型以及銀行的財務指標可以進一步地區分出信用利差，對此本文提出第三個研究假設：

H3： 在評級相同的情況下，信用利差與銀行類型和財務指標相關。

2.2 計量模型設定

參考已有的做法(何平和金夢，2010；王雄元和張春強，2013；Livingston et al., 2018)，我們用模型(1)來對假設1、模型(2)來對假設2進行檢驗。針對假設3，我們選取出相同評級的子樣本，仍然采用模型(1)進行驗證，但不再考察Rating。

Spread是被解釋變量，代表信用利差。模型(1)和模型(2)中的Rating和Ratechanged分別是被解釋變量，分別代表評級和評級改變。X是一系列控制變量，包括同業存單期限(取對數)、資金募集規模(取對數)、Shibor波動率(采用近5日隔夜Shibor的標準差)、銀行類型(根據五大行、股份制行、城市商業銀行等類型分別設置虛擬變量)、評級機構(根據評級機構分別設置虛擬變量)。此外，我們進一步控制了不同銀行總部所屬的地區特征θ，以及年份效應γ，來消除特定地區和年份對所有銀行的影響。我們在隨后的描述性統計中給出變量的具體構建方法在隨后的描述性統計中進行詳細描述。

2.3 數據

同業存單數據來源于中國貨幣網，本文選取了自2013年12月至2017年6月的數據。由于涉及監管套利與空轉套利等問題(王喆等，2017；劉士達等，2017)，同業存單業務在2017年3季度受到監管政策的影響較大。2017年8月11日，中國人民銀行發布了《2017年第二季度中國貨幣政策執行報告》，并計劃在2018年一季度將資產規模在5000億元以上的銀行發行的一年以內同業存單納入同業負債占比指標進行考核。2017年9月1日，證監會正式發布《公開募集開放式證券投資基金流動性風險管理規定》，并將于2017年10月1日起，明確限制貨幣基金對同業存單投資的比例。截至2017年上半年，根據上海清算所披露，同業存單累計發行35907單，本文手工收集了35113單，缺失率為2.2%。

本文對同業存單數據按如下順序進行了處理： (1)剔除了沒有信用評級的7條債券；(2)剔除有兩家評級機構評級的7支同業存單；(3)剔除自由貿易區同業存單(FT同業存單)16條；(4)為了保證評級的一致性，剔除了由標普和穆迪評級的同業存單156條；(5)剔除可能由于改制而導致評級提升的農村合作銀行(共兩家，8條數據)；(6)付息同業存單數量較少，為了保證數據的一致性予以剔除(共324條，小于樣本量的1%)，因此本文主要考察零息同業存單。最終數據包括34595支同業存單，占原始數據的96.35%。

數據的描述性統計見表3。

表3 描述性統計

(1) 被解釋變量。信用利差Spread是我們主要考察的被解釋變量。考慮到《同業存單管理暫行辦法》中規定同業存單主要參考Shibor進行報價，本文參考《銀行間市場同業存單發行交易規程》中的計算方法得到同業存單發行的參考收益率Refyied，并采用參考收益率減去同期Shibor的方法計算信用利差Spread(=Refyield-Shibor)[注]我們也考慮了以同期國債作為無風險利率，但由于兩種方式計算得到的信用利差相關系數較高(0.69)，因而后文主要匯報以更具有經濟含義的Shibor為無風險利率的利差。。從表3中可以看到，Refyield在2.10%到8.24%之間，其均值為3.81%；Spread的均值為26.86基點，最大值為495基點，而最低值為-96基點，表明存在同業存單利率低于Shibor的情況。

(2) 解釋變量。Rating和Ratechanged為解釋變量，分別代表評級和評級改變。其中Rating采用了兩種方式進行處理： (1)從10到1降序排列信用等級(AAA=10，AA+=9，……，BBB-=1)；(2)按照各等級分別設置為虛擬變量，也就是分別設置虛擬變量AAA(如果主體評級為AAA則取1，反之取0，后同)、AA+、AA等。Ratechanged采用設置虛擬變量的方法，對于發生評級調整的銀行，從評級變動的那一期起，變量取值為1；在評級變動前取值為0。

在表3中，Rating的平均值為8.7，AAA和AA+兩個虛擬變量的平均值分別為0.38和0.22。這表明主體評級為AAA和AA+的銀行發行的同業存單占整個同業存單市場的60%。發行同業存單的銀行主體評級集中在AA級以上。這與之前研究的結果一致，即中國的信用評級普遍偏高，而且群聚于最高的AA+和AAA(馬榕和石曉軍，2015；Livingston et al., 2018)。評級普遍偏高也和中國債券市場的監管規定有關。監管依賴信用評級作為債券公開發行的門檻，并以此來區分投資者的投資范圍(蔣賢鋒和Packer，2017)。

變量Ratechanged項的均值為0.27，代表有27%的同業存單是相應銀行在主體評級調整之后發行的。本文通過表4對涉及過評級調整的銀行進行了評級遷移矩陣的分析。結果表明共有121家銀行發生過評級變化(涉及1家全國性股份制銀行、54家城市商業銀行、60家農村商業銀行，其余為農信社、民營銀行和合資銀行)。其中有10家銀行評級上調了2次，每次上調了1級；還有3家銀行評級上調過1次，但是1次上調了2級；最后，還有2家銀行評級下調了1次，下調了1級。中國的信用評級上調居多，鮮有下調。本文只選取了評級調整過1次1級的106家銀行進行分析。

(3)控制變量。控制變量主要包括同業存單期限(取對數)、資金計劃募集規模(取對數)、Shibor波動率(采用近5日隔夜Shibor的標準差)、銀行類型(根據五大行、股份制行、城市商業銀行等類型分別設置虛擬變量)、評級機構(根據評級機構分別設置虛擬變量)。如表3所示，同業存單的平均期限為160天，最短的期限為28天，最長的為366天。零息同業存單以3月期為主。由于銀行資本占用的相關規定，1月和3月的同業存單資本占用更低，因而其發行最大。零息同業存單的平均資金計劃募集規模為9億元，最小為5000萬元，最大為300億元。

表4 2013年12月至2017年6月銀行主體評級遷移情況

注： 該矩陣描述了從初始評級(表格最左列)變為當前評級(表格第一行)的銀行情況，以箭頭所畫方向為例，其表示有3家銀行從A+的初始評級調整為了當前的AA評級。

3 信用評級對于信用利差的影響

3.1 信用利差

(1) 按順序評級進行探討

本文首先使用評級的順序變量(Rating)進行了相應的實證分析。表5的第(1)列結果表明，評級上升一級，信用利差下降5.67基點。評級越高，信用利差越低，這說明銀行信用評級總體看來有效。此外，銀行類型對信用利差的影響較大。以五大國有行作為基準，股份制銀行的信用利差比五大國有銀行的信用利差高出11.84基點；其他各類型銀行的信用利差更高。Livingston et al.(2018)提到不同評級機構的評級也會對信用利差有影響，我們控制了評級機構，以大公國際為基準，我們沒有發現評級機構的差異對同業存單信用利差有顯著影響。

表5 按順序評級進行討論

續表

注： *、**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著。

為了檢驗本文的假設1，本文根據蔣賢鋒和Packer(2017)提出的AA-及以上為投資級，進行了分組檢驗。本文將樣本分為了“投資級”和“投機級”兩組進行檢驗。表5的第(2)和第(3)列表明，在“投資級”(即AA-級)及以上，信用評級每上升1級，能夠使得信用利差下降7.44個基點。而在“投機級”即A+及以下等級，信用評級每上升1級，信用利差反而上升4.73個基點，這一結果在統計上不顯著，表明信用評級對信息發現不起任何作用。結果支持了第一個假設，即銀行的信用評級是存在局限性的。這一局限性表現為信用評級在投資級以上的信用評級中有效。這一結果與理論發現一致，Opp et al.(2013)和Cole and Cooley(2014)發現監管與評級掛鉤會影響評級質量，我們發現，由于監管規定的因素，信用評級在與監管相關的評級中有顯著的區分作用。

此外，我們發現不同銀行類型對于信用利差有影響。在第(2)列中，以五大國有銀行為基準，其余類型銀行發行的同業存單信用利差都顯著更高(其中農信社、農村合作銀行的信用利差與五大國有銀行接近或是因為這兩類金融機構發行的數量較少所致)。這一特點在第(3)列中仍然存在。與城市商業銀行相比，農村合作銀行、民營銀行和村鎮銀行的同業存單有更高的信用利差。

(2) 按具體評級進行探討

為了進一步探討中國的信用評級到底在何種層度有效，本文進一步采用評級虛擬變量進行了分析。表6中的結果表明，在控制了銀行類型、發行年度、發行地區、評級機構以及對銀行進行聚類處理后，只有AAA和AA+兩項評級在所有回歸模型中均顯著，即AAA和AA+兩項評級相對其他評級均能顯著降低同業存單的發行價格。這一結果進一步支持假設1。國內對于債券投資和發行程序等的監管規定多依賴于AAA和AA+等信用評級(蔣賢鋒和Packer，2017)，表6的結果說明監管對信用評級有效性有顯著的影響。

表6 按具體評級進行討論

注： *,**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著，括號中給出了t值，其他變量包含Volshi5、lnTerm、lnAmount、Bank Type、CRA、Year、Region。

表6的結果表明AA-級或是AA級同業存單的信用利差與投機級(即AA-以下)的同業存單信用利差并無明顯區別。具體而言，從表6的第(1)列可以看到，AA級相比于更低等級的同業存單，僅在信用利差上下降了1.22個基點，而且不顯著；從表6的第(2)列可以發現，AA-評級相比于更低等級的評級在信用利差上下降了2.96個基點，其結果也并不顯著。第(3)列中，A+級同業存單的信用利差甚至還比更低等級同業存單高出了4.67個基點；而第(4)列中，可以觀測到AA級、AA-級和A級相比于A-級和BBB級同業存單信用利差開始在10%的水平上有顯著區分，但進一步考察發現AA級與AA-級的回歸系數沒有顯著區別(對18.27與17.73進行t檢驗，p值為0.77)，AA-級和A級的回歸系數也沒有顯著差異(相應的p值為0.59)。因為A-級和更低級別同業存單只有67個觀測值，本文沒有進一步探討，從已有的結果來看，信用評級有效性較弱的假設已經得以進一步驗證。之前的研究發現信用評級有效，很可能因為他們的研究重點是比較AAA、AA+和其他低評級之間的區別，因而可以發現明顯的區分。本文發現如果縱觀全部評級，只有AAA級和AA+級能夠在信用利差上給予有效的區分。

(3) 穩健性檢驗

本文分年度對前述實證結果進行了分析，前述結果在2015年、2016年和2017年上半年同業存單市場都成立。高強和鄒恒甫(2015)指出中國的無風險利率有效性較差，不應該直接用信用利差來進行分析。參考他們的做法，我們以參考收益率作為因變量，在回歸模型中加入無風險利率，并進行了相關實證。結果表明，無風險利率的回歸系數為1.095，并且顯著不等于1，驗證了他們的研究結論。而關于評級的結果仍然表明，只有在AAA和AA+兩個信用等級上，能夠顯著區分出同業存單的發行利率。

3.2 評級調整能夠帶來信用利差改善么？

在我們樣本觀測期間，有121家銀行發生評級調整。那么評級調整能否帶來信用利差變化？我們選取了評級上調1次，且調整幅度為1級的調級進行分析，這樣的銀行有106家。我們分析發生評級變化的銀行相對于其他銀行信用利差變化的情況。具體而言，本文通過增加了一個評級變動(Ratechanged)虛擬變量代表評級改變，這一虛擬變量在評級上調之后為1，之前為0。

表7第(1)列中的結果表明，兩個評級等級之間的信用利差為6.65個基點。但是評級上調后，銀行的信用利差只下降了3.12個基點(在5%的水平上顯著)。評級上調只引發了50%的信用利差調整。這一發現與假設2一致，也就是說由于信用評級有效性較弱，市場不予完全認可，導致信用利差部分下降。

本文按監管對評級的依賴度將評級進行了分組，第一組是評級大于等于AA級的銀行，這一組里包含了發生評級上調1次1級的銀行44家，這些銀行上調評級后進入了監管依賴最多的評級，即評級在AA+級及以上的評級；第二組是評級小于AA+級，大于等于A+級的銀行，這里包含了評級變化過1次1級的49家銀行，這些銀行上調評級之后即進入了蔣賢鋒和Packer(2017)劃分的投資級；第三組是評級小于AA-級的銀行，這里包含了發生評級上調1次1級的銀行13家，這些銀行評級調整后仍然沒有進入投資級。

表7 評級變化后對于信用利差的影響

注： *、**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著，括號中給出了t值，其他變量包含Volshi5、lnTerm、lnAmount、Bank Tpye、CRA、Year、Region。

可以發現，表7第(2)列的結果表示，在監管依賴最多的評級中，信用評級每上調一級，信用利差能夠下降12.45個基點。但是由于評級質量較差，評級變化的負面影響市場對評級調整不予完全認可，信用利差只下降了6.18個基點。考慮到2015年證監會發布的《貨幣市場基金監督管理辦法》中明確提出貨幣市場基金不得投資于“信用等級在AA+以下的債券”，因此進入AA+級能夠幫助發行者獲取更多的投資者(蔣賢鋒和Packer，2017)，信用利差有所降低。

第(3)和第(4)列報告了評級在投資級到有效評級之間的銀行和評級在投資級以下的銀行。兩組回歸的結果都表明，評級上調在這些評級區間已經不再有效。從評級改變的系數看，評級上調沒有顯著的負面影響，相應銀行的信用利差相比于其他銀行的信用利差并沒有明顯變化。此外，在未匯報的結果中，銀行性質類型依舊對信用利差的影響仍然顯著影響。表7的結果表明，信用評級的有效性與監管機構使用信用評級作為債券發行和投資者風險管理要求的門檻有關。這些結果也從另一個方面說明監管對于評級的依賴使得評級的質量受到了影響(Opp et al., 2013; Cole and Cooley， 2014)。

3.3 關于信用評級有效性的進一步討論

本文此前的研究發現，不同銀行的類型其實對于信用利差的影響非常顯著。考慮到國內評級群聚，同一等級的債券質量參差不齊(Livingston et al., 2018)。此外，評級上調現象普遍(馬榕和石曉軍，2015)，那么相同的評級應該不能完全反映信用風險。對此，我們假設3中提出由于相同評級中不同發行主體的質量參差不齊，因而銀行類型和財務指標也可能可以區分信用利差。為驗證假設3，我們首先選取了樣本量較大的AAA、AA+和AA三級來分別考察銀行類型是否能夠影響相同評級內的信用利差。

表8第(1)列中的結果表明，與五大國有銀行相比，評級同為AAA的股份制銀行同業存單的信用利差高出了12.6個基點，城市商業銀行的信用利差高出15.4個基點，農村商業銀行則高出26.8個基點，外資銀行與合資銀行也有更高的信用利差。在第(2)列中，以評級為AA+級的股份制銀行為基準，城市商業銀行、農村商業銀行的同業存單信用利差顯著高于股份制銀行；外資銀行與合資銀行的信用利差與股份制銀行接近。評級同為AA+的民營銀行的信用利差比股份制銀行的信用利差高31.5個基點。第(3)列中的結果表明在AA級中，如果以城市商業銀行的信用利差為基準，農村商業銀行的信用利差略低，外資銀行與民營銀行的信用利差較為接近。這些實證結果支持假設3，在相同評級下，信用利差顯著地受到了銀行類型的影響。而且這種影響在高評級中(AAA和AA+)更為顯著，對于信用利差的區分效果更明顯。

表8 銀行的類型對信用利差的影響

注： *、**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著，括號中給出了t值，其他變量包含Volshi5、lnTerm、lnAmount、CRA、Year、Region。

本文進一步研究在評級相同的情況下，財務指標是否影響信用利差。我們通過萬得數據庫獲取了15家上市銀行(由于農行的評級機構為S&P，因而不在其中)的財務指標數據來對上述問題進行了研究。這些銀行的評級都是AAA級，其發行的同業存單占到了樣本期內同業存單發行規模的四分之一(也占到；AAA級銀行同業存單發行規模的三分之二)，因此結果具有參考意義。

除了控制債券的特征，本文參考了Collin-Dufresne et al.(2001)的做法，將上一季度的銀行的杠桿率(Lev，債務賬面價值除以債務賬面價值與季末公司市值之和)和盈余的波動率(Vol_eps，過去四個季度的每股收益率標準差)作為控制變量，此外，本文增加了銀行上一季度的對數資產規模(lnAsset)，凈資產收益率(ROE)和固定資產比率(Fix_asset_ratio)作為控制變量。表9的結果表明，在相同評級下，銀行的財務指標對于信用利差有顯著影響。具體而言，資產規模、凈資產收益率、固定資產比率與信用利差負相關。凈資產收益率越高，表明銀行盈利能力越強，違約的概率更低；銀行資產規模越大，抗風險能力越強，違約概率也相對更低；固定資產比率越大，表明銀行的償還能力相對更高，違約概率也因而更低。第(4)列表明，綜合考慮這些指標，凈資產收益率是影響信用利差的重要因素。

表9 銀行財務指標對信用利差的影響

注： *、**和***分別代表在10%、5%和1%的水平上顯著，括號中給出了t值，其他變量包含Volshi5、lnTerm、lnAmount、CRA、Year、Region,由于已經通過財務指標來進一步考察具體銀行特征，因而沒有控制銀行類型。

上述結果表明在控制評級的情況下，財務指標與信用利差顯著相關，說明信用評級沒有完全反映銀行信用風險。這些發現進一步證明了我們的假設3，同一等級的債券質量參差不齊，相同的評級不能完全反映信用風險，而銀行類型以及銀行的財務指標可以進一步地區分信用利差。

4 總結

本文利用同業存單這一新興的短期銀行間債券產品，對銀行信用評級有效性問題進行了梳理。我們發現銀行主體信用評級對于信用利差能進行有效區分的等級為AAA和AA+兩級，而更低評級之間的信用利差相差不大。

關于銀行信用評級調整的研究發現，投資者對評級調整的認可度與監管依賴的評級有關。上調至AA+級及以上的銀行，由于進入了監管廣泛使用的評級范圍，銀行在發行債券時能夠接觸到更多的投資者，帶來了信用利差的部分下降。對于評級區分度較弱(小于AA+級)的銀行，評級改變對于改善信用利差沒有作用。結果表明由于監管對于評級的依賴，使得信用評級質量受到了影響，因此不能有效地反映債券的信用風險。

由于監管對于AAA和AA+的依賴，銀行主體評級聚集于AAA和AA+兩級，此外，還不斷有低評級的銀行通過評級調整進入這些評級。因而相同的信用等級中有著質量參差不齊的銀行，市場則可以通過不同銀行類型和財務指標來進一步評判銀行的信用風險，并給出對應的信用利差。這進一步說明了銀行信用評級的存在局限性，不能完全反映信用風險。

本文的研究結果表明，銀行主體信用評級存在局限性。在低于AA+的信用評級中，評級對于信用利差的區分度差。這種現象與監管機構對于國內評級的高度依賴相關：由于監管主要將AAA和AA+與債券發行及投資者投資許可進行掛鉤(蔣賢鋒和Packer，2017)，對信用評級有效性產生了意料之外的影響(Opp et al., 2013; Cole and Cooley, 2014)。