投資者付費的債券評級模式是否更優

孫 勇，趙洪進

（上海理工大學 管理學院，上海 200093）

引言

債券評級是一個寡頭競爭行業，以大公國際，聯合信用為代表的公司幾乎壟斷了我國評級市場，同時評級高低的影響因素不僅包括市場中存在的公開信息，還取決于公司的內部消息。傳統的評級公司沒有利用所擁有的信息優勢預測風險，在歷次違約后卻備受質疑。在2008年金融危機之前，幾大國際評級公司對雷曼兄弟一直維持投資等級，直到其申請破產后才大幅度下降信用評級。這一現象原因來自評級機構與目標評級公司的利益沖突，即Bongaerts et al.（2012）提出的評級購買假說，目標評級公司希望獲得較好的信用等級來降低公司的資金成本，評級機構會給予較高的信用等級來爭取業務。這也解釋了為什么評級市場競爭的加劇并沒有改善評級質量，反而有損市場效率（Bolton et al.，2012）。周宏（2013）建立博弈模型，從理論上證明評級機構數量越多，發債企業與其串謀的風險越大。即使存在串謀的風險，我國目前的信用評級也不能降低企業的發債成本（寇宗來等，2015）。

評級機構與被評對象的利益沖突一直廣受爭議，韓玎和魯籬（2015）從法理的角度提出債券發行不應該采用強制的外部信用評級。于是市場中產生了一種以投資者付費為主體的債券評級模式，與傳統發行人付費模式相比，投資者付費模式不存在利益沖突問題。但是投資者付費模式只能依靠市場的公開信息，因此存在信用評級保守現象。Gan（2004）對比同時擁有兩類不同評級的公司，發現投資者付費模式存在向下偏誤現象。但是這一現象在我國并不適用，2010年，中國銀行間交易協會成立了中債資信，采用“誰受益，誰付費”的經營模式，由于中國人民銀行主導的原因，相比發行人付費模式反而能獲得更多的信息。

因此，本文以2008—2016年滬深兩市交易的企業債與公司債為樣本，首先綜合考慮債券評級的影響因素，檢驗現有市場的公開信息能否解釋債券評級體系，在此基礎上，以中債資信成立為契機，間接研究投資者付費模式的產生是否有助于改善發行人付費模式評級質量。在充分考慮信用評級影響因素后，借助中債資信為對照組，以年度為單位，配對同時擁有兩種評級模式的債券，進而分析兩種付費模式的差異，豐富和拓展了債券評級付費方式的文獻。

一、相關文獻與研究假設

（一）債券評級影響因素

從債券評級決定因素出發，早期學者聚焦于財務指標，諸如總資產、負債凈值比、資產報酬率、利息保障倍數、資產負債率和長期負債利率等對債券評級的影響（Horrigan，1988；Soldfsky，1969；陳超和郭志明，2008），發現有些指標較適合預測評級。但是，陳超和郭志明（2008）利用我國市場中公開信息，選擇了1998—2003年發行的企業債券，發現只有企業總資產對債券評級有顯著影響。結果顯示，現有的評級體系不能反映企業財務風險與績效的好壞，債券上市后信用評級的動態調整也幾乎不存在。這說明，我國目前企業債券的信用評級與國外存在顯著差異。正如何平和金夢（2010）指出，我國債券市場還存在許多不足，比如信用評級比較集中，評級調整不頻繁，評級的公信力還有待提高。但是隨著時間的發展，國內逐步建立了規范的信息披露制度，對于財務指標的選取不僅僅局限于以往的研究體系，學者綜合考慮會計信息質量是否會影響債券市場的參與者（朱松，2013；馬榕和石曉軍，2015），發現了會計穩健性，盈余波動表征得到了債券市場參與者的認可。

目前，學者更多關注企業特征的角度對于債券評級的影響。因為公司治理影響公司日常經營的違約風險，通過機構投資者持股比例和外部董事比例，可以分析公司治理對于信用評級和債券利率的影響（Bhojraj et al.，2003；朱松等，2013）。他們發現，機構投資者持股比例或者外部董事比例越高，有助于提高公司管理層的效率，因此相應的信用等級也越高，債券利率越低。然而，Ashbaugh-Skaife et al.（2006）認為持股比例與評級并不是線性關系，而是一種倒U型，為此增加財務透明度作為公司治理的代理變量，發現持股比例超過5%的機構投資者或大股東越多，根據財務再分配假說將不利于債權人，反而會對信用評級造成不利影響。總而言之，公司治理對所發債券等級和利率有顯著的影響。

會計信息是一種重要的信息來源，高質量的會計信息可以降低投資者與公司管理層之間的信息不對稱，而審計質量則是公司的會計信息質量的一個重要體現，Brandon et al.（2004）通過會計事務所向公司提供的非審計服務來衡量會計獨立性，從信用評級分析師的角度研究會計獨立性。實證結果顯示如果非審計服務費用所占比例越高，審計質量和獨立性會受到分析師質疑，相應的信用評級也會越低。朱松（2013）則將是否聘請四大會計事務所審計作為會計信息質量的代理指標，同樣得出會計信息質量會顯著影響債券評級。

在我國，債券市場的參與者除了規模較大的民企外，更多的是國有性質的企業和地方城投公司，那么企業所有權性質是否會影響其債券在市場的等級呢？張旭昆和李曉紅直接將國有企業與民營企業發債進行了對比，發現民企債券評級的效率要高于國有企業。但是，更多的研究則聚焦于城投債，因為政府的背景是對所發債券的隱形擔保，研究結果也發現這種隱形擔保可以降低國有企業債券的風險，進而獲得更高的評級（韓鵬飛、胡奕明，2015）。Huang et al.（2012）則探討政治關聯對企業信用評級和資金成本的影響，發現如果公司的董事長或總經理存在政治傾向，則信用評級較高且資金成本較低。

除了常見的債券評級影響因素外，也有學者開始關注特定行業的環境信息披露是否影響債券市場參與者的關注，發現環境信息披露與債券評級顯著正相關（武恒光和王守海，2016）。

邢天才等（2016）討論聲譽與評級機構競爭是否會對信用評級質量產生影響，研究結論顯示聲譽機制能夠抑制競爭導致的評級虛高，高聲譽的評級機構出具的信用評級擁有較高的質量。當評級機構參與的債券發生違約時，進而會降低相關評級機構的聲譽。理論上債券違約會促使評級機構提高評判標準，改善評級質量，但是在我國市場卻并不成立（黃小琳等，2017）。他們研究發現，涉事機構不僅沒有收緊評級標準，反而更加高估企業的信用評級水平。

綜上，本文將債券評級影響因素分為三類：財務指標、債券特征和公司特征。在財務指標方面選取總資產報酬率、資產負債率、流動比率、總資產周轉率以及公司規模（陳超和郭志明，2008；朱松，2013；Jiang et al.，2012），有關債券特征選擇債券發行期限，債券交易市場（Cheng and Subramanyam，2008），最后采用企業性質，大股東持股比例，是否聘請四大會計事務所審計作為公司特征的代理指標（Bhojraj and Sengupta，2003；Huang et al.，2012）。因此，本文假設：

假設1：市場公開的財務，債券和公司特征信息能夠較好的解釋我國企業債與公司債信用等級。

（二）評級付費模式差異

債券評級起源于投資者付費模式，早期評級機構利用自身專業化優勢將評級報告出售給投資者。信用評級的高低逐漸對債券發行的成本產生重大影響，于是出現了發行人付費的評估模式。然而金融危機后，發行人付費模式下的利益沖突充分暴露出來，重新激起學者關于兩種模式差異的討論。Jiang et al.（2012）討論評級付費模式的轉變對信用評級的影響，通過1970年穆迪公司和1974年標準普爾公司將公司債券付費模式從投資者轉向發行人這兩個時間點。分析1971—1974年以及1974—1978年的兩家公司評級差異，發現在1974年標準普爾實施投資者付費模式前，同一筆公司債券穆迪公司的信用評級始終高于標準普爾，然而在1974年后，對同一筆公司債券兩家評級不存在顯著差異，因此Jiang et al.（2012）認為，發行人付費模式會發布較高的信用評級。為了進一步討論評級機構采用發行人付費模式是否會產生信用評級膨脹的現象，Stroblet and Xia（2012）以標準普爾作為發行人付費模式的代表，瓊斯評級公司為投資者付費模式代表，分析1999—2009年兩家公司信用評級差異。發現當一家公司同時擁有兩種評級時，標準普爾的評級始終顯著高于瓊斯，結論發現發行人付費模式有造成信用評級膨脹的誘因。而Cornaggia（2013）從付費模式對評級的穩定性和及時性入手，發現發行人付費模式的評級結果波動始終低于投資者付費模式，并且在違約預測方面也有顯著差異，投資者付費模式會在公司違約前將其評級逐漸下調至違約等級，然而發行人付費模式只會在公司即將違約前調整評級，因此認為發行人付費模式的信用評級波動度較小并且對于違約風險的反應較緩慢。

那么投資者付費模式是否會對發行人付費模式產生影響呢？Xia（2014）將信用評級對風險的反應能力作為評級信息質量的替代指標，比較標準普爾的目標評級公司在獲得瓊斯公司評級前后，標準普爾的信用評級的信息質量是否會提高，研究結論發現發行人付費模式的評級質量會因為投資者付費模式的參與獲得改善。

上述的研究說明投資者付費模式可以徹底解決發行人與評級機構的矛盾，改善評級質量。但是也有學者認為發行人付費模式雖然存在種種弊端，但是投資者付費模式存在可操作性差，以及存在搭便車行為，相比而言發行人付費仍是比較可行的模式（應娟和張益新，2006；劉鍇，2013；張帥，2013）。包香明和朱建新（2011）則持相反的觀點，“搭便車”和操作性僅僅是技術層面的障礙，是可以解決的，而發行人與機構的利益沖突時導致公信力下降的核心因素。同時與國際三大評級機構相比，國內評級機構規模較小，聲譽機制的約束作用不大，因此最好采用投資者付費模式，或者探索多種付費模式，改進評級方法并培育評級機構（李增福，2008；黃國平，2012）。

綜上，在2010年，銀行間交易協會成立了以投資者付費為盈利模式的中資信，那么會對既有付費模式的評級質量產生什么影響呢？由于市場競爭的加劇，文章預期在2010年后，既有的發行人付費模式評級質量會得到改善。同時，兩種付費評級模式的利益沖突完全不同，投資者付費模式不需要考慮債券發行人的利益訴求，于是預期兩種付費模式會在信用影響因素方面存在結構差異。最后因為中債資信的官方背景，可以排除信息不足而導致的評級保守現象，從而發布更可靠的信用評級。因此，本文假設：

假設2：發行人付費的債券評級模式質量會因為投資者付費模式的產生而改善。

假設3：投資者付費的評級模式比發行人付費的模式更可靠，即在排除評級保守后，前者信用評級應當低于后者。

假設4：債券信用評級的影響因素在投資者付費與發行人付費模式中存在差異。

三、研究設計與數據來源

（一）模型設計與變量

為檢驗假設1，建立模型（1）：

首先考慮信用評級的影響因素，基于以往關于信用評級的研究（Jiang et al.，2012；朱松，2013），模型設定如（1）所示。由于企業債與公司債評級數據為不連續的類別變量，本文采用排序模型進行分析。其中Credit代表企業債與公司債評級，參考Bhojraj and Sengupta（2003）的排序，本次研究將 AAA定義為 7，將 AA+定義為 6，將 AA定義為 5，將AA-定義為 4，將 A+、A、A-合并定義為 3，將 BBB、BB、B 合并定義為2，將CCC、CC、C合并定義為1。其余變量定義（見下頁表1）。

模型（1）將財務指標，債券和公司特征相關變量同時納入考慮。在財務指標方面選取了可以反映企業盈利能力的總資產報酬率、反映資本結構的資產負債率、反映償債能力的流動比率和已獲利息保障倍數，以及代表營運能力的總資產周轉率，同時考慮企業規模對償債能力的影響。現有研究表明，總資產報酬率、流動比率、已獲利息保障倍數、總資產周轉率、企業規模和企業的償債能力正相關，因此預期相應的系數為正（Brandon et al.，2004；Ashbaugh-Skaife et al.，2006；朱松，2013）。而資產負債表代表企業的資本結構，資產負債率越小，代表企業違約倒閉的可能性越小，因此預期系數為負。

在債券特征方面，選取了債券發行期限和債券交易的市場。債券發行期限越長，投資者持有債券遭遇違約的可能越大，相應的信用評級會越低（Bhojraj and Sengupta，2003；Jiang at al.，2012），因此本文預期系數為負。Cheng and Subramanyam（2008）研究美國債券市場，發現分析師比較關注美國紐約證券交易所掛牌的公司，因此本文引入交易所這一虛擬變量。由于事先無法預測人們更關注哪一個交易所，所以選取債券掛牌數量較多的上海證券交易所為基準組。

關于公司特征指標可以從三個角度分析。首先，政治關聯，因為企業的國有背景是對其所發債券的隱形保證，因此加入是否為國有企業這一虛擬變量，并且預期系數為正。其次，公司治理的角度，目前存在兩種相反的結論。大股東持股比例越高，一方面可以增加公司管理的效率，然而股權過度集中也會產生代理問題，引發債券人與大股東的沖突。因此，無法預期大股東持股比例的對于信用等級的影響。最后，公司會計信息質量，會計信息是一種重要的信息來源，有利于降低投資者與公司之間的信息不對稱。朱松（2013）發現，會計信息質量越高，評級越高。本文采用是否聘用四大會計事務所衡量會計信息質量，預期系數為正。

為檢驗假設2，建立模型（2）：

為了分析投資者付費模式的產生是否對發行人付費模式的信用評級產生沖擊，在模型（1）的基礎上加入時間虛擬變量。以中債資信成立時間為分割點，2011年后定義為1，以前年度則為0。因為不同經營模式而帶來的競爭，發行人付費模式有動機調整其發布的信用評級，以縮小不同付費模式帶來的信用評級差異（Xia，2014），因此預期虛擬變量的系數為正。

為檢驗假設3和假設4，建立模型（3）：

模型（3）首先討論不同付費模式對于信用評級的差異，然后分析兩者在評級的影響因素方面是否存在結構性差異。值得注意的是，模型（3）采用的是經過配對的樣本，與前兩個模型有所不同。同一筆債券同時擁有兩種付費模式的信用評級，通過虛擬變量Dum進行區分，投資者付費模式取值為1，發行人付費模式取值為0。因為投資者付費模式更多關注債權人的利益訴求，以及出于謹慎性和風險預測的動機，所以發行的信用評級相較于發行人付費模式更低，于是預計虛擬變量的系數為負。為了檢驗兩種付費模式是否在影響因素方面存在結構性差異，構建了交互項進行檢驗。如果交互項系數顯著，意味著存在結構性差異，反之則不存在差異。

（二）數據來源與樣本

表1 變量定義

本文采用2007—2016年在滬深兩市發行的企業債與公司債為樣本，剔除大部分財務數據或評級資料缺失的公司，得到了3 843個觀測值。第一份樣本僅僅包含2007—2016年發行人付費模式的評級數據，用于分析假設1和假設2。中債資信成立于2010年9月，初期聚焦于短期融資券的信用評級和追蹤評級，直到2012年底才對發行長期債券的主體發布追蹤評級。截至2016年底，一共發布了1 332筆主體評級數據，但是沒有直接發布債券評級數據，因此本文將其發布的主體評級作為對應時期債券評級的替代指標。①債券評級一般不高于對應主體評級，同時本文旨在研究投資者付費模式發布的信用等級與發行人付費模式相比是否更低。如果在此基礎上，上文假設仍然成立，說明可以不用考慮主體評級與相應債券評級的差異，并且在我國市場，兩者高度相關。

為了對比兩種評級模式的差異，需要配對樣本。首先從中債資信官網整理1 332筆主體評級數據，然后運用choice金融數據終端，查詢相關主體在同一年度新發債券的評級信息，或者在以前年度發行，當年獲得最新的信用評級，最終匹配得到1 207筆企業債與公司債，并且剔除財務數據和評級資料缺失比較嚴重的觀察值，得到969個觀察值，形成了第二份樣本。其中，每一筆債券都有兩種付費模式的信用評級，用于分析假設3和假設4。所有財務債券和公司信息數據來自choice數據庫。

為了避免離群值的干擾，對連續的財務數據資料進行上下各1%的Winsorized縮尾處理。

四、實證檢驗與結果分析

（一）描述性統計

表2是回歸變量的描述性統計。信用評級的均值為5.7，意味著我國企業債與公司債的信用等級集中于AA之上。債券發行期限最短只有1年，最長有30年，一般為6年。從債券交易地點可以發現，深圳交易所只包含17%左右的樣本，更多的企業與公司債是在上海證券交易所交易。45%的企業性質為國有企業，這與大股東持股比例均值在76%相對應。值得注意的是，只有7%的公司聘請四大會計事務所進行審計。

表2 描述性統計

續表

表3反映了匹配后的樣本信用評級分布情況，可以看出，有1 207筆債券同時擁有兩種付費模式的評級資料，但是信用評級在兩種付費模式的分布情況并不相同，發行人付費集中于AA級以上，這與表2的全樣本基本統計相一致。而投資者付費模式的信用評級分布不僅更加均勻，而且A+級以下占了45.98%，可以更好反映相應存在企業的風險。

表3 投資者付費模式與發行人付費模式的信用評級分布表

（二）回歸分析

債券評級的影響因素和投資者付費模式的沖擊（見下頁表4）。其中，第一列是2007—2016年發行人付費模式債券評級影響因素回歸結果。在財務指標方面，可以發現資產報酬率，已獲利息保障倍數、企業規模的系數顯著為正，意味著企業資產報酬率、利息保障倍數越高、企業規模越大，債券評級等級越高，與預期相一致。資產負債率的系數顯著為負，說明資產負債率越低，債券評級越高。但是流動比率雖然系數為正，對于債券評級等級并不顯著，與預期不符。在債券特征方面，債券發行年度與債券評級等級顯著正相關，這與前文預期相反，但與陳超和郭志明（2008）的結論相一致，說明我國債券市場參與者比較偏好長期債券。同時發現，債券上市交易地點系數為負，債券評級分析師更關注在上海證券交易所發行的債券，但是這種關系并不顯著。最后討論公司特征對信用評級的影響。企業性質、會計信息質量與債券評級顯著正相關，意味著會計信息質量較高的國有企業容易獲得更高的評級。大股東持股比例與信用評級負相關，這與國外早期研究并不一樣，說明較高的持股比例帶來了債權人的擔憂。總之，大股東持股比例較低且會計信息質量較高的國有企業，其總資產報酬率越高、資產負債率越低、已獲利息保障倍數越高、總資產周轉率越高、規模越大、債券期限越長，越有可能獲得較高的債券評級，并且說明市場中公開的財務指標、債券和公司特征能較好解釋我國信用評級，假設1得到了支持。

表4的第二列將債券的第一列的債券評級影響因素作為控制變量，加入虛擬變量來分析投資者付費模式的產生是否對已有的發行人付費模式產生影響。可以發現，投資者付費模式并沒有對現行評級模式產生太大影響，這與Xia（2014）的結果并不一致。這也從側面說明，我國債券評級是寡頭競爭市場，即使新的競爭者加入，也不會對既有的市場產生沖擊， 假設2不滿足。

表4 債券評級影響因素和投資者付費模式的影響

為了比較兩種付費模式對信用評級的影響，要采用配對樣本進行分析。在回歸分析之前，先對兩種付費模式的信用等級分年度進行了均值差異檢驗。從表5中可以發現，由于中債資信在2012年底才開始發布主體信用評級，2013年配對的樣本同樣很少，兩者差異不具有代表性。以后年度，每年匹配數逐漸提高，發現發行人付費的評級均值始終顯著高于投資者付費的評級均值，說明在不考慮信用評級影響因素的前提下，投資者付費的信用等級要低于發行人付費模式。

表5 信用評級均值差異檢驗

表6在考慮評級影響因素后比較兩種付費模式的差異。首先，所有模型的虛擬變量顯著為負。不論是投資者付費模式存在保守現象，還是發行人付費模式存在信用膨脹現象，投資者付費的信用評級始終低于發行人付費模式的信用評級，與Jiang et al.（2012）和Stroblet and Xia（2012）的結論相符。由于中債資信的官方背景，基本可以排除信息不足而導致的評級保守現象，更加支持發行人付費模式存在信用膨脹現象，假設3得到了滿足。

表6第一列對財務指標進行回歸分析，發現總資產報酬率、資產負債率、已獲利息保障倍數、總資產周轉率與模型1的單樣本分析結果一致。虛擬變量與財務指標的交互項只有總資產周轉率較顯著，但是投資者付費模式下的系數依然顯著為正，說明與發行人付費模式相比，投資者付費模式更關注企業的資產報酬率。除了總資產周轉率，其余交互項都不太顯著，意味著兩種付費模式的債券評級考慮了市場上公開的財務信息。因此，在分析兩者評級模式在債券和公司特征時，將財務指標當作控制變量。

表格的第2列是在控制財務指標的情況下，分析兩種評級模式在債券特征方面的差異。首先討論單變量系數，債券發行期限對信用評級影響與上文一致，但是債券上市市場的顯著性與模型1有所差別，可能是由于樣本縮小而導致。在交互項方面，虛擬變量與債券期限的交互項顯著為負，說明兩種付費模式關于債券期限對于評級的影響存在差異。進一步計算可以發現，投資者付費模式下的債券期限與信用評級負相關，意味著債券發行時間越短，信用評級越高。這與Bhojraj and Sengupta（2003）的研究相一致。虛擬變量與債券交易市場并不顯著，說明兩類評級關于債券交易對于信用評級的影響不存在差異。

與表2類似，表3是考慮兩種評級模式在公司特征的差異，從中可以發現投資者付費模式的單變量對信用評級的影響與模型1一致。虛擬變量與每一特征的交互項也都顯著，進一步計算可以發現，投資者付費模式對于信用評級的影響與發行人模式類似，只是更加關注大股東持股比例以及會計信息質量，但是對于企業是否為國企的考慮程度比發行人付費模式要低。最后一列是將前兩列同時放入模型進行討論，主要是為了檢驗虛擬變量的符號是否發生改變，結果顯示投資者付費模式的信用等級顯著低于發行人付費模式的信用等級。

綜上，兩類付費模式關于財務指標對于信用評級的影響一致，不存在結構性差異，但是在債券和公司特征方面存在不同。關于債券特征，投資者付費模式下的債券期限與信用評級負相關，這與發行人付費模式完全相反。在公司特征方面，雖然存在差異，但是對于信用評級的影響方向一致，只是投資者付費模式更加關注公司特征，因此假設4部分成立。

表6 不同付費模式信用評級差異比較

續表

五、穩健性檢驗

對信用評級進行重新分類，將A及其以下評級賦值為1，其余評級依次向上遞推，回歸結果整體上無明細差異。在公司特征方面，我們采用是否“十大”作為會計信息質量的替代指標，發現結果基本與表4一致。上文為了分析兩類評級模式的差異，構建交互項進行討論。為了使結果更加可靠，本文也采用似無相關模型進行穩健性分析，結果（如表7所示）。發現在財務指標兩種評級模式基本不存在差異，但是在債券和公司特征存在些許不同，具體結論也基本與表6一致。

表7 組間系數差異檢驗

六、結論與建議

本文研究發現：首先，大股東持股比例較低且會計信息質量較高的國有企業，如果其總資產報酬率越高、資產負債率越低、已獲利息保障倍數越高、總資產周轉率越高、規模越大、債券期限越長，越有可能獲得較高的債券評級，表明市場中公開的財務指標、債券和公司特征能較好解釋我國信用評級。其次，現有的評級模式的評級質量并沒有因為新的競爭者的加入而改善。再次，不論是投資者付費模式存在評級保守現象，還是發行人付費模式存在信用膨脹，兩種付費的信用評級存在顯著差異，并且我國投資者付費模式基本可排除因為信息不足而導致的評級保守，結論更加支持現有評級模式存在信用膨脹。最后，兩種模式都充分考慮了市場公開的財務信息，但是關于大股東持股比例對于信用評級的影響，存在相反的結論。

上述結論，啟示如下：一是現有發行人付費模式雖然存在信用評級偏高的現象，但是基本能反映目標公司的具體情況，因此同種付費模式的市場競爭不宜激烈，統一準入條件和退出機制。二是投資者付費模式可以徹底解決發行人與評級機構的利益沖突，應該適當增加投資者付費模式在市場中所占的比例。三是監管部門應建立評價和懲罰機制，避免劣幣驅逐良幣現象，在不是必須使用評級結果的環節，盡量減少對評級結果的使用，由市場①中債資信主體評級數據來源于中債資信評估有限責任公司網站。或投資者去判斷評級機構的公信力②表8是信用評級影響因素的相關性分析。在分析債券評級影響前，先做了Pearson相關性分析。因為在多元回歸分析中，相關性參考意義不大，所以正文沒有呈現。和評級結果的準確性。

表8 相關系數矩陣

表9 配對樣本描述性統計③表9是配對樣本的描述性統計。因為與上文的描述性統計有些重復，并且更多關注配對樣本的信用評級分布情況，文章已經列示，所以在正文沒有呈現描述性統計。