我國信用評級機構是否存在“順周期”行為？

張時坤

(商丘師范學院 經濟管理學院，河南 商丘 476000)

內容提要：信用評級制度旨在為投資者提供真實有效的信息，改善市場“信息不對稱”問題，從而提升市場的交易效率，但評級的真實性在“發行人”付費模式下有待商榷。基于2010-2017年的信用債券交易數據，本文對信用評級機構的評級結果進行檢驗，發現信用評級機構在對發行人評定評級時存在“順周期”行為，即經濟繁榮時期評級機構具有高估主體評級的正向“沖動”，這一行為在對國有企業、處于高速增長時期的主體以及高償債能力企業中更為明顯；評級市場寡頭競爭以及低評級主體的“評級購買”行為，或是推動評級機構高估評級的重要因素。因此，保證信用評級的真實性的關鍵在于消除評級機構的激勵扭曲機制，提升綜合信譽機制對評級機構行為的約束，增加評級透明度。

債券市場是我國發展直接融資的戰略支點之一，債券發行人的信用評級既是投資者識別風險的重要依據，也是發行準入、決策投資和發行定價的重要參考。評級機構所提供的服務既是基于市場認可的對市場中重要信息的專業化收集和處理，也是關乎每個借款者信譽和違約風險的前瞻性觀點。信用評級機構的評級行為決定著企業融資成本的高低，其高效性和真實性關乎投資者的收益以及融資企業的商業可持續性。在重復博弈的情形下，企業會為了獲得超長期收益而避免短期化欺詐，任何虛報評級的行為都可能造成評級機構喪失公信力和未來潛在收益(Klein和Leffler，1981)。另外，評級機構主營收入來自于發行人，而非來自于評級的使用者。發行人付費模式給評級機構造成了利益矛盾(Mathis等，2009)。因此，發行人可能通過評級購買行為而形成對評級的向上扭曲評級信號，評級機構將通過上調評級以取悅發行人，同時獲得更加豐厚的回報。本文利用信用債市場2010-2017年的評級相關數據以及發行人財務數據考察信用評估公司的評級是否存在著“順周期”行為，從市場寡頭競爭的角度和低評級企業“評級購買”角度進行分析，以期為我國加強和改善對國際信用評級機構的監管、提高信用評級質量，以及打破評級公司壟斷、建設和發展我國自己的信用評級產業提供參考。

一、文獻回顧與研究背景

(一)文獻回顧

國際金融危機之后對于信用評級機構的行為的研究成為學術界的課題，如Bolton等(2012)構建理論模型，證明評級市場中聲譽成本越低，低質投資者越多，越可能導致評級機構對債券市場的評級高估；評級機構之間的競爭會導致“選購評級”現象出現，從而降低社會福利。Mathis等(2009)針對市場信譽是否足以約束評級機構行為進行了研究，發現評級機構會利用先期積累的聲譽，通過對評級機構收取更高的價格，從而獲得更高的收益。Skreta和Veldkamp(2009)認為是發行人有意隱瞞自身問題，增加評級市場噪聲，或通過選購評級，最終導致評級市場評級的高估。在Bolton等(2012)研究基礎上，夏凡和姚志勇(2013)對評級高估問題做了補充，認為評級低估同樣可能出現在均衡市場，他們還證明了信用評級的順周期特征。還有文獻考察了依賴信用評級的監管給評級機構造成的激勵扭曲(Opp等，2013；Ozerturk，2014)。

有學者認為市場中存在評級高估現象，如Ashcraft等(2010)對美國2001-2017年抵押貸款證券進行了分析，發現美國經濟整體向好時評級機構通常對于抵押貸款證券的評級過于樂觀，忽略了一些潛在的市場負面因素，并且對于抵押貸款證券的評級造成高估。關于機構評級高估的原因，部分學者認為“發行人”付費模式是造成潛在評級高估的重要原因。評級機構主營收入來自于發行人，而使用評級的投資人不必支付費用。對此，發行人會采取評級選購行為，而評級機構會扭曲評級信號以取悅發行人(Griffin和Tang，2012；Jiang等，2012)。在評級機構“發行人付費”模式下，有的研究認為為獲得更多的評級業務，評級機構會去討好發行人，對結構化金融產品的評級過于寬松，讓投資者忽略了這些產品的違約風險，因而三大評級機構要對美國次貸危機爆發須負有一部分責任(Strobl和Xia，2012；Kashyap和Kovrijnykh，2016)。部分學者認為如果評級機構聲譽成本較低，那么他們會傾向于給予被評級企業較高的信用等級。Kraft(2015)發現聲譽成本較低時，信用評級機構迎合債券發行企業的情況較多；當嚴格的監管和懲罰導致聲譽成本提升，那么評級機構則會提升對于信用評分的準確性，這同樣與市場競爭有一定關聯；如當市場競爭壓力較小時，評級機構可能會更加關注聲譽；相反，增加評級市場競爭不一定會提高評級質量。如Becker和Milbourn(2012)對評級市場進行了長期的觀察，原本評級市場長期由穆迪和標普主導，后來惠譽進入市場，反倒導致市場評級質量的下降。

綜上，信用評級機構的高估評級行為已被學者公認，聲譽成本較低、“發行人付費”模式以及過度市場競爭或是導致評級機構追求較高評級收益而降低評級質量的重要原因。然而，目前的實證文獻均是對評級高估的原因進行分析，針對評級機構行為是否存在“周期性”特征這一事實的相關研究較少。

(二)我國信用債券市場發展背景

信用評級體系是以信用債券市場的發展為依托。2007年我國證監會開始實施《公司債券發行試點辦法》，正式啟動中國公司債券市場；次年，《銀行間債券市場非金融企業債務融資工具管理辦法》出臺，非金融企業債務融資工具開始實行注冊制，更是積極發展債券市場，大力提升直接融資比例。2008年以來《試點辦法》及《管理辦法》頒布后，中國信用債券市場經歷了較為快速的發展。如圖1所示，2008年以來企業信用債市場債券發行額由0.97萬億元最高升至2016年的9.59萬億元，累計增長近9倍，年均增長率超過33%，占全部債券比重由2008年的32.26%迅速升至2014年的45.51%；2014年后由于同業存單的迅速發展，企業信用債占全部債券的比重有所下降。

圖1 中國信用債市場發行情況及其占比(2008-2017)

注：企業信用債金額包括除金融債以外的公司債、企業債、與銀行間市場債務融資工具等品種。其中企業信用債金額、全部債券金額對應左坐標軸，企業信用債金額占比對應右坐標軸。

數據來源：Wind中國金融數據庫(下同)。

圖2 中國信用債發行時主體評級(2010-2017)

從發行時主體評級級別來看(如圖2所示)，2010年至2017年間我國債券市場中新增發行信用債由881只上升至2017年的5223只，歷年來發行時主體評級為BBB級以上的債券比重均在99%以上且均為投資級。與國外債券市場信用評級分布比較，我國債券市場信用評級體系存在以下特點：一是等級分布偏窄，即絕大多數債券分布于AAA至BBB+之間，BBB以下的等級不到1%；與此對比，美國債券絕大部分的評級主體分布于AA到CCC之間(馬榕和石曉軍，2015)，占比達到98%，分布較國內更為寬廣。二是分布呈正偏態分布，即數量最多的債券為AA級、AAA級，以AA+級為主，級別分布呈現中心偏左分布，特別是AAA級別的發債主體占比為31%，高于其他發達國家成熟市場AAA級別的平均占比，這也在一定程度上顯示出我國信用債市場存在評級虛高問題，不符合評級體系對等級分布內在邏輯的考量。

此外，企業信用評級頻繁上調企業評級可能加劇評級偏高的現象。圖3為中國信用債發行主體評級遷移表，表示的是評級機構對信用債發行主體的評級調整情況。本文以2016年為基期，各行為2016年評級機構對4161家信用債發行企業的評級統計情況，各列為2017年評級機構對相同的4161家企業的調整評級后的情況，發現信用評級上調企業657家，占比達到16%；評級下調企業117家，占比僅為3%。其中，評級上調最多的發行主體為AA級，共有320家調整為AA+；其次為AA+級，共有171家企業上調至AAA級別。雖然這種評級偏高可能是由于中國整體經濟發展和企業自身經營能力提升所致，但較多的高評級必然弱化信用評級的甄別能力，甚至使評級成為企業為了達到監管標準而不得不使用的商業工具(馬榕和石曉軍，2015)。

圖3 中國信用債發行主體評級遷移表(2016-2017)

表1 評級機構市場份額(單位：家數、億元、%)

表2 評級機構存量債券等級分布(單位：億元)

(三)國內評級市場表現

截至2017年末，信用債市場中主要評級機構市場份額如表1所示：存量債券余額占市場存量債總額排名前三的是中誠信國際、聯合資信以及大公國際，分別為21.97%、19.48%以及18.76%，排名前三家機構占市場總份額的比重超過60%。

表2為各評級機構評級主體存量債券評級等級分布表，發現各家評級機構存量債券的評級等級絕大部分都在AA級及以上，中誠信國際、聯合資信、大公國際、聯合信用、中誠信證券的中樞項為AAA級，而中債資信、上海新世紀、鵬元資信以及東方金誠債券評級中樞項為AA級。除中債資信評估公司以外，其余評級機構AA級以上的存量債項分布均在90%以上。相比國外成熟市場，中國信用評級市場體量巨大，但信用評級機構面臨著較為脆弱的市場環境和制度環境，等級虛高、評級體系不健全、過度競爭等問題較為普遍，對于行業整體評級質量造成了影響。

二、研究設計和數據說明

(一)研究設計

本文主要考察的是評級機構的“順周期”行為。根據研究需求而將計量模型設定如下：

RATINGit=α0+α1GDPpt+Xtθ+δr+δt+δp+δs+ε

(1)

其中i表示信用債發行人，t表示發行年份，p表示發行省份，s代表行業，r代表評級機構。方程中，被解釋變量為債券評級機構對信用債發行人的主體信用評級。根據評級從高到低，本文依次從AAA到BB-將評級分為9個等級，并且將1至9進行賦值。我們用各省份的生產總值作為描繪經濟周期的代理變量，來解釋評級機構的順周期行為。在回歸中納入控制變量集合X，用以控制發行人的相關特征，包括企業規模(企業資產總計的對數)、企業年齡(現年-企業成立年份+1)、資產負債率(總資產與總負債之比)、主營業務利潤率(主營業務利潤同主營業務收入凈額的比率)、短期債務占比(短期負債占總債務中的比重)以及流動比率(企業流動資產與流動負債的比率)等變量；同時，還進一步控制了評級機構固定效應(δr)、省份固定效應(δp)、行業固定效應(δs)以及年份固定效應(δt)。

(二)數據來源與描述性統計

本文使用的信用債券評級數據與公司財務數據來自于wind數據庫，省份層面的國內生產總值數據來自于國家統計局公布的歷年《中國統計年鑒》。考慮到數據可得性以及剔除全球金融危機對分析的干擾，本文選取的樣本區間為從2010年至2017年。主要變量的統計性描述見表3，變量包括評級變量、主體財務數據變量以及地區行業變量三類。

表3 變量的統計性描述

表4 信用債券發行主體評級分布(2010-2013)

表4對樣本中發行主體的評級分布進行分析，可以看出2010年之后發行主體的數量以及質量均出現了較為快速的增長。從發行數量來看，2016年的發行主體2441家，數量超過2010年發行主體的4倍。從發行主體評級來看，AA級評級項下的發行主體增長速度最快。2010年至2016年間累計增長超6倍，而AAA級和AA級累計增長也同樣超過4倍，在所有評級主體中評級低于BBB+的評級主體僅為0.22%。

三、實證結果與分析

(一)基準回歸結果

根據式(1)的回歸模型，回歸結果見表5，其中第(1)列僅納入了發行人主體評級與GDP的對數變量。在未納入任何控制變量的前提下，核心解釋變量與評級機構的評級等級呈負相關，但并未在統計性上顯著。第(2)列納入了年份固定效應以及控制企業基本特征的變量，包括企業規模(size)、企業年齡(age)以及企業的資產負債率(D_A_R)。在控制企業基本特征后，核心解釋變量回歸系數為0.034，并在5%的顯著性下顯著。第(3)列控制了行業、省份固定效應，回歸結論依舊穩健成立。結果顯示評級機構在做出評級時存在“順周期”特征：經濟繁榮時期評級機構更有可能高估發行人評級；在經濟蕭條時期，評級機構則可能低估發行人評級。這一現象的原因很直觀：信用評級機構的評級選擇是當前收益與未來聲譽之間的均衡(夏凡和姚志勇，2013)。經濟繁榮時期通常也是債券市場較為繁榮的時期，發債主體通常擁有較好的融資條件和財務背景，發債積極性也較高，此時評級機構有充足動力高估評：一是繁榮時期高估評級的潛在風險較低，一般來說經濟繁榮時期企業通常也具有較好的基本面和財務狀況，違約風險較小；二是當期收益顯著高于未來可能背負的聲譽損失時，評級機構可能通過高估評級來對評級主體收取更高的評級費用。當經濟進入蕭條時期，評級機構的當期收益降低，它們更看重對未來聲譽的維護。因此，在蕭條時期評級機構通常對評級主體進行謹慎評估，以避免因評級主體違約而造成的信譽風險。

第(4)列控制了企業主營業務利潤率(P_R)、短期債務占比(SD_R)以及流動比率(C_R)等控制變量，第(5)列控制了評級機構固定效應，以控制不同評級機構的異質性效應。核心變量的回歸系數為0.036，為正且顯著，說明一單位標準差的經濟周期變動將導致評級機構對發行主體的評級上升0.024個單位。從控制變量看，發行主體規模、主體年齡、主營業務利潤率與發行主體評級有顯著的正相關性，發行主體規模越大、成立時間越久、主營業務盈利能力越強，獲得評級機構的評級級別越高，而資產負債率、流動比率過高則可能降低評級機構給予的評級等級。

表5 基準回歸結果

注：***、**、*分別表示在1%、5%和10%的顯著性下通過檢驗(下同)，回歸中的標準誤均為聚類到發行主體層面的穩健標準誤。

表6 穩健性檢驗分析

注：第(1)至(2)列中的擬合優度為偽R2。

(二)穩健性分析

表6中報告了穩健性檢驗的相關結果。首先，考慮到被解釋變量為發行主體的評級差異，在程度上隨著數值變大，發行主體的質量也變得越好。本文使用有序Probit模型和有序Logit模型對原方程進行了回歸檢驗分析，具體結果見第(1)列和第(2)列。從結果來看，計量模型的差異并未改變模型回歸結果的穩健性，評級機構仍舊具有“順周期”特征。第(3)列控制了發行主體固定效應，第(4)列替換了聚類到發行主體的穩健標準誤，改為聚類到相關行業的穩健標準誤。不論是變更控制發行主體固定效應，還是改變標準誤的計算方法，回歸結果均較為穩健。第(5)列探討了可能存在的過度控制問題，因為經濟處于上行期，發行主體的規模、資產負債率、流動性狀況等特征變量都會受到外部經濟因素的影響，進而影響到評級機構對于發行主體等級的判斷。為了剔除外部因素對于回歸結論的影響，將控制變量的滯后一期替代當期值，納入到回歸模型，結果顯示評級順周期現象依舊穩健且在統計意義上顯著。考慮到反向因果對于模型結論的影響，第(6)列將核心解釋變量的滯后一期代替當期值進行了回歸，結論依舊說明評級機構是存在 “順周期”特性的。

(三)異質性影響

本文將樣本按發行主體性質、外部經濟環境、企業償債能力等分為多個不同的子樣本，比較不同子樣本下核心解釋變量的差異情況，通過加入交互項的方法考察何種因素是影響評級機構出現“順周期”特征的原因。

表7 分樣本回歸分析

1.分樣本回歸。將樣本按照發行主體性質、外部經濟環境、企業償債能力區分，具體回歸結果見表7。其中，第(1)至(2)列為區分發行主體屬性的子樣本回歸，第(1)列為國有發行主體的回歸結果，第(2)列為非國有發行主體(包括民營、集體及外資企業)的回歸結果。在控制了發行主體屬性后，國有企業子樣本的回歸系數為0.069，系數在1%的水平下顯著為正，說明該地區的經濟增速上升1%，評級機構將提升該地區發行主體的評級平均水平0.069個單位。非國有企業子樣本的回歸系數為-0.025，但并未通過顯著性檢驗。“順周期”特征僅出現在國有發行主體中，而在非國有子樣本中不顯著，說明經濟繁榮時期評級機構可能更樂于選擇推高國有發行主體的評級水平。第(3)至(4)列根據外部經濟環境，即根據高于省份—年份經濟平均增速和低于省份—年份經濟平均增速分為高增速期和低增速期兩個子樣本，發現高增速時期評級機構的回歸系數為0.062，且在1%的顯著性下顯著為正，處于高增速時期的評級機構具有顯著“順周期”特征，存在推高市場中評級主體評級等級的“沖動”；在低增速時期評級主體則會抑制“沖動”，選擇較為謹慎的評級方式，反映在回歸中核心解釋變量的系數并未顯著。第(5)至(6)列根據發行主體償債能力，將樣本分為高償債能力和低償債能力兩個子樣本，發現評級機構會主動提升高償債能力評級主體的評級。高償債能力子樣本回歸系數為0.117，在1%的水平下顯著為正，這說明經濟變動一單位標準差會導致評級機構推高發行主體評級0.11個單位。低償債能力子樣本中，核心解釋變量的系數為正，但并未顯著。

2.交互作用。通過納入交互項可以分析何種因素是影響評級機構主動推升發行主體評級等級，分析時采用如下計量模型：

RATINGit=β0+β1GDPpt+β2χitGDPpt+Xtθ+δr+δt+δp+δs+ε

(2)

其中χit表示引起評級機構上調評級的可能動機或原因，β2是交互項系數，體現了該動機對評級機構對評級調整的影響大小和方向。表8中計量回歸分析了評級機構對主體評級調整的可能原因。

(1)評級市場壟斷。從評級機構角度看，在經濟繁榮時期，評級機構可能為了爭取更多的市場份額而傾向于迎合發行人采取偏高的評級。我國評級市場是典型的寡頭競爭市場，市場中前三大評級機構所占有的發行份額占整個市場的比重超過60%，中國信用評級市場的競爭主要是在各省份層面展開。由于地方保護主義和行政壁壘，中國各省份的企業評級市場存在一家或多家主導性評級機構(寇宗來等，2015)。一方面，潛在進入者可能會給市場中在位者帶來競爭壓力；另一方面，為了吸引更多的新客戶，寡頭之間會存在競爭行為。因此，納入了核心解釋變量與衡量評級市場集中程度的虛擬變量(d_hhi×lngdp)，以此解釋評級市場寡頭競爭對于市場主體評級的影響。評級市場壟斷程度虛擬變量(d_hhi)為0和1變量，其中d_hhi=1表示評級市場中的壟斷程度大于均值的那部分市場，反之亦然。

表8 交互項回歸分析

對于評級市場壟斷程度的測量，本文選擇采用類似市場集中度的方式進行度量：各年份-省份中每家評級機構所評主體數量占觀測單元內全部發行主體數量的比重的平方總和，壟斷程度指數的變異來源于不同年份-省份之間的差異，該數值越高代表該市場的壟斷程度越高。從回歸結果看，第(1)列為納入評級市場壟斷程度與經濟發展水平的交互項回歸結果。在核心解釋變量一次項顯著為正的條件下，交互項d_hhi×lngdp的回歸系數為0.017，系數為正且在1%的水平下顯著。這一結論的經濟學含義在于評級市場存在寡頭競爭，主導評級機構的壟斷程度越高則相互間的競爭越大，評級機構越可能在“順周期”通過抬升評級，以此達到獲取更大的市場份額和實現自身收益的目的。從結論來看，當對回歸方程的lngdp變量求導，其邊際效應為0.065+0.017d_hhi。當d_hhi取值為1時，即評級市場壟斷程度更高時，邊際效應為0.082；當d_hhi取值為0時，即評級市場壟斷程度較低時，邊際效應為0.065；評級市場壟斷程度較高的市場中，評級機構對發行主體的評級顯著高于市場壟斷程度較低的市場。

為了分析評級市場壟斷程度對于不同規模的評級機構的影響，進一步納入了衡量評級機構規模的變量d_size，該變量同樣為虛擬變量，由評級機構在市場中占有率得到，取值為1表示市場中規模較大的評級機構，取值為0表示規模較小的評級機構。第(2)列納入了評級機構規模虛擬變量與經濟發展程度的交互項(d_size×lngdp)，交互項系數為-0.009，該值為負且在1%水平顯著。這說明在“順周期”時期，相對于規模較大的評級機構，小型評級機構在參與評級市場競爭中，更趨向于通過推升主體評級來獲得更大的市場份額。第(3)列進一步納入了核心解釋變量與評級市場壟斷程度、評級機構規模三者交互項(d_hhi×d_size×lngdp)，發現三者交互項系數為-0.007，為負且在5%顯著性下顯著。這一結論說明在“順周期”時期評級市場壟斷程度越高，小型評級機構越有可能通過高估評級的形式與大型評級機構競爭，以此爭取更大的評級收益。目前，國內評級市場面臨評級機構數量多、規模小的競爭格局，雖然開展評級的機構包括大型的全國性機構，也包括眾多小型的地域性機構，但其中真正具有市場競爭力的還是少數幾家。

(2)評級購買行為。從發行人角度看，由于評級體系主要為發行人付費模式，評級市場中可能存在發行人“評級購買”行為，即發行人通過市場面向多家評級機構報價，選擇給出最優評級的機構來購買評級服務。通過納入評級購買行為的虛擬變量與核心解釋變量交互項(buy×lngdp)，評級購買行為虛擬變量定義為上一年與本年存在評級機構變動，且本年評級高于上一年評級時取值為1，否則取值為0。其中，第(4)列為納入評級購買行為的虛擬變量與核心解釋變量交互項的回歸結果，回歸系數為負且不顯著，這可能是因為發行主體差異造成的：原本經營能力較好的發行主體，對評級購買需求較低，而經營能力較差的發行主體對評級購買的需求較高。因此，將樣本進一步分為高評級發行主體和低評級的發行主體，發現高評級發行主體子樣本中(如第(5)列所示)交互項系數依然不顯著，但低評級發行主體子樣本中(如第(6)列所示)評級購買行為的虛擬變量與核心解釋變量交互項(buy×lngdp)系數為0.007，在1%水平下顯著為正。這說明評級購買行為在較低評級的企業中是存在的，這可能助推了“順周期”中發行主體評級的進一步被高估。

四、結論與政策含義

本文采用了2010-2017年非金融企業信用債券市場的相關數據，對評級機構的順周期行為進行了實證檢驗，發現評級市場存在顯著的周期性特點，經濟繁榮時期評級機構可能高估發行主體的信用評級等級，而經濟蕭條時期則可能加劇經濟波動。一是評級機構可能更樂于選擇推高國有發行主體的評級水平，而對非國有發行主體的評級影響不顯著；二是評級機構在外部環境處于高增速時期時更具有顯著“順周期”特征，存在推高市場中發行主體評級等級的“沖動”，而在低增速時期評級機構則具有抑制評級等級“沖動”；三是評級機構會主動提升高償債能力發行主體的評級，但對于低償債能力的發行主體影響不顯著。通過納入交互項，本文對評級機構“順周期”特征進行了解釋：從評級機構的角度看，市場中存在寡頭競爭加劇了評級機構間的競爭，評級機構為了獲得更大的市場份額而傾向于迎合發行人采取偏高的評級；從發行主體角度看，低評級的發行主體有“評級購買”行為，選擇出具較高評級的評級機構服務進行購買。

中國信用評級市場的“順周期”特征可能會加劇經濟波動，對整體經濟的發展造成一定負面影響。改善評級體系的負面影響關鍵在于消除評級機構的激勵扭曲機制，提升綜合信譽機制對評級機構行為的約束，增加評級透明度。一是切斷發行人和評級機構的利益關聯。可引入投資人付費機制，以債券承銷商作為代理人或形成專門的評級基金代替投資人支付相應評級費用，并且行使相應監督職能，或可引入平臺付費模式，發行人將評級費用支付給平臺， 而由平臺決定評級機構和發行人之間的匹配，這樣評級機構就不會為了取悅發行人而高報評級；二是通過改變評級機構的盈利模式，增加評級機構除評級收費外的收入渠道，如提供信息咨詢、市場研報等其他形式，增加評級機構的收入；三是相關職能部門應加強對評級機構的監督管理，鼓勵評級機構增加評級透明度，同時提高評級機構濫用評級以謀取利益所造成的機會成本，對于違反評級相關法律規定的行為，可視情節對評級機構進行相應處罰，依法限制、暫停或禁止開展相關信用評級業務。