我國(guó)債券信用評(píng)級(jí)影響因素分析

方美芳（上海大學(xué)悉尼工商學(xué)院）

■ 引言

債券信用評(píng)級(jí)指的是通過(guò)專業(yè)的信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)對(duì)債券的發(fā)行方的還本付息能力等作出綜合評(píng)價(jià)并出具與之相匹配的等級(jí)。信用評(píng)級(jí)無(wú)論對(duì)受評(píng)者或是投資者均意義重大。目前，我國(guó)的債券信用評(píng)級(jí)指標(biāo)透明度仍然存在欠缺，評(píng)級(jí)的依據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)清晰度有待提升，基于此，本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本，運(yùn)用多分類(lèi)Logistic模型，探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對(duì)于債券信用評(píng)級(jí)的影響正負(fù)及其大小，以期為受評(píng)者和投資者做出正確決策提供一定參考。

■ 文獻(xiàn)綜述

國(guó)外學(xué)者在研究債券信用評(píng)級(jí)的影響因素時(shí)，主要考慮到公司治理、企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)及盈利能力等。Alali et al（2010）在其文章中指出，公司治理水平與信用評(píng)級(jí)呈正向變化趨勢(shì),若治理水平得到上升, 則企業(yè)信用評(píng)級(jí)將隨之提高。Paul & Wilson(2007)則指出，企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)也在一定程度上影響著企業(yè)信用評(píng)級(jí)，風(fēng)險(xiǎn)越小的企業(yè)，其償債能力更強(qiáng),因而將擁有較高的評(píng)級(jí)。Gamba & Triantis (2008)認(rèn)為,財(cái)務(wù)靈活度較高及財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較低的企業(yè)更能夠抵抗金融危機(jī),因而將擁有更高評(píng)級(jí)。Altamuro et al（2014)則指出，企業(yè)規(guī)模的大小將通過(guò)影響其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)而對(duì)其信用評(píng)級(jí)造成影響，因?yàn)楫?dāng)企業(yè)規(guī)模逐漸擴(kuò)大時(shí),其風(fēng)險(xiǎn)更加分散,因此能夠在經(jīng)濟(jì)低迷期擁有更佳表現(xiàn)。

與國(guó)外研究相比,國(guó)內(nèi)研究則將影響信用評(píng)級(jí)的因素分成兩大模塊。一是探索內(nèi)部因素所帶來(lái)的影響，朱松等（2013)指出，企業(yè)的財(cái)務(wù)指標(biāo)以及股權(quán)結(jié)構(gòu)等均會(huì)對(duì)信用評(píng)級(jí)產(chǎn)生影響。施燕平等人（2018)則認(rèn)為，公司資本結(jié)構(gòu)以及結(jié)構(gòu)的調(diào)整也將對(duì)信用評(píng)級(jí)造成影響。林晚發(fā)（2020）則在其文章中探究了公司股權(quán)性質(zhì)給信用評(píng)級(jí)帶來(lái)的影響,其研究表明,相對(duì)民營(yíng)企業(yè)而言,國(guó)有企業(yè)顯然具備更高的信用評(píng)級(jí)。除了探究?jī)?nèi)部因素對(duì)信用評(píng)級(jí)的作用外,學(xué)者們還關(guān)注企業(yè)外部因素帶來(lái)的影響。朱松等（2013）認(rèn)為，宏觀環(huán)境和審計(jì)師的質(zhì)量高低均會(huì)對(duì)債券信用評(píng)級(jí)產(chǎn)生影響，當(dāng)公司的審計(jì)質(zhì)量提高，其可信度也增加，則企業(yè)信用評(píng)級(jí)得到提升。鐘輝勇等（2016)則認(rèn)為，政府加強(qiáng)對(duì)信用機(jī)構(gòu)的監(jiān)管將使得信用評(píng)級(jí)的信息含量提高,另外政府財(cái)政加快透明也將提高債券信用評(píng)級(jí)。

現(xiàn)有研究已對(duì)影響債券信用評(píng)級(jí)的因素進(jìn)行一定研究且取得一定成果，然而，以往學(xué)者較少考慮企業(yè)異質(zhì)性和企業(yè)特征對(duì)信用評(píng)級(jí)的影響。本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本，運(yùn)用多分類(lèi)Logistic模型，探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對(duì)于債券信用評(píng)級(jí)的影響正負(fù)及其大小。

■ 研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取2009-2018年2000余條債券數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)整理、刪除缺失值后，得到最終的研究樣本數(shù)共計(jì)511個(gè)。其中，公司債券特征、公司特征、審計(jì)機(jī)構(gòu)、是否含擔(dān)保等數(shù)據(jù)均來(lái)自wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）模型與變量設(shè)計(jì)

債券的信用評(píng)級(jí)是一組有序變量，因此本文選擇有序多分類(lèi)Logistic模型進(jìn)行回歸。模型如下：

i表示不同的債券種類(lèi)，是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。變量的具體含義如表1所示。

被解釋變量。本文的被解釋變量設(shè)定為各債券的信用評(píng)級(jí)。本文參考wind數(shù)據(jù)庫(kù)中列出的債券評(píng)級(jí)，將各債券等級(jí)按順序分別賦予12-1的數(shù)值，評(píng)級(jí)越高，則賦予更大數(shù)值。

解釋變量。本文選取是否由上市公司發(fā)行、股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等十個(gè)變量，探究這些因素對(duì)于債券信用評(píng)級(jí)的影響，從而為投資者和受評(píng)者提供一定參考。

■ 實(shí)證分析

（一）多重共線性檢驗(yàn)

由于本文涉及變量較多，本文首先進(jìn)行初步相關(guān)性檢驗(yàn)。根據(jù)初步相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果可得：各個(gè)變量之間的相關(guān)系數(shù)都不是很大，相關(guān)度并不高，因此可以初步認(rèn)為變量之間不存在多重共線性。為了探究變量間是否存在共線性問(wèn)題，本文選取VIF方法（方差膨脹因子）對(duì)變量共線性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如下表1。表1結(jié)果表明，變量之間平均VIF為1.25，遠(yuǎn)小于10，因此，變量間并不存在共線性。

表1 多重共線性檢驗(yàn)

（二）回歸結(jié)果

本文運(yùn)用stata16軟件對(duì)債券信用評(píng)級(jí)影響因素進(jìn)行分析，模型輸出結(jié)果見(jiàn)表2。

表2 債券信用評(píng)級(jí)影響因素回歸結(jié)果

上表2中：*，**，***分別表示10%，5%，1%顯著性水平顯著，N是樣本量。

結(jié)果顯示：票面利率、發(fā)行總額、發(fā)行企業(yè)性質(zhì)、總資產(chǎn)、是否含擔(dān)保、資產(chǎn)負(fù)債率、資產(chǎn)收益率、是否由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)均通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，而是否為上市公司、發(fā)行期限變量均沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。具體分析如下：

（1）票面利率變量對(duì)債券信用評(píng)級(jí)呈顯著負(fù)向作用，這是由于風(fēng)險(xiǎn)性和盈利性總是呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

（2）發(fā)行總額對(duì)于債券信用評(píng)級(jí)具有正向影響，發(fā)行債券總額越高，說(shuō)明公司的規(guī)模越大，違約的風(fēng)險(xiǎn)越低，對(duì)應(yīng)的信用評(píng)級(jí)也會(huì)越高。

（3）發(fā)行公司性質(zhì)這一虛擬變量對(duì)債券信用評(píng)級(jí)的影響系數(shù)為正，國(guó)有企業(yè)規(guī)模大，具備一定壟斷性，同時(shí)投資者對(duì)于國(guó)有企業(yè)的信任度更高，所以國(guó)有企業(yè)的信用評(píng)級(jí)也更高。

（4）在控制其他變量情況下，發(fā)行債券的公司總資產(chǎn)越高，對(duì)應(yīng)的信用評(píng)級(jí)越高。

（5）在控制其他變量情況下，提供擔(dān)保的債券信用評(píng)級(jí)反而越低。雖然擔(dān)保可以降低債券的風(fēng)險(xiǎn)，但是需要擔(dān)保才能發(fā)行的債券大多風(fēng)險(xiǎn)較高，所以總體上來(lái)看需要擔(dān)保債券信用評(píng)級(jí)比較低。

（6）是否由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)對(duì)債券信用評(píng)級(jí)的影響系數(shù)為正。在控制其他變量情況下，公司財(cái)務(wù)由四大審計(jì)機(jī)構(gòu)進(jìn)行審核可以提高債券的信用評(píng)級(jí)。四大審計(jì)機(jī)構(gòu)運(yùn)作規(guī)范，社會(huì)認(rèn)可度高，可以提高投資者對(duì)公司公開(kāi)財(cái)務(wù)的認(rèn)可度。

（7）資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)債券信用評(píng)級(jí)有負(fù)向影響。資產(chǎn)負(fù)債率是體現(xiàn)公司財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)狀況的重要指標(biāo)之一。當(dāng)資產(chǎn)負(fù)債率超出合理范圍時(shí)，財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大，風(fēng)險(xiǎn)也隨之增大。

（8）資產(chǎn)收益率對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)的影響系數(shù)為正。資產(chǎn)收益率能夠很好地反映公司的盈利能力，資產(chǎn)收益率越高，說(shuō)明企業(yè)對(duì)于資產(chǎn)的利用效果越好，此時(shí)企業(yè)發(fā)行的債券存在的違約風(fēng)險(xiǎn)較低。

（9）發(fā)行債券的公司是否為上市公司以及公司債券的發(fā)行期限兩個(gè)變量對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)的影響均沒(méi)有通過(guò)0.05 水平上的顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明是否為上市公司、發(fā)行期限對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)沒(méi)有直接影響，債券信用評(píng)級(jí)在是否為上市公司和發(fā)行期限的長(zhǎng)短上不存在差異。值得補(bǔ)充的一點(diǎn)是，盡管這兩個(gè)變量對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)沒(méi)有直接影響，但它們有可能通過(guò)其他變量間接性地對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)起到作用，這一推論仍待進(jìn)一步考察。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

考慮到發(fā)行債券的公司所有權(quán)和組織形式的不同，其發(fā)行的債券的信用評(píng)級(jí)可能存在一定差異，為了使結(jié)果更具說(shuō)服力，本文采取兩種檢驗(yàn)方法，一是將公司分為上市公司和非上市公司，二是按股權(quán)性質(zhì)將公司分為國(guó)有企業(yè)和非國(guó)有企業(yè)并分別進(jìn)行多分類(lèi)Logistic回歸，最終兩次回歸的均與前述表2中的多分類(lèi)Logistic回歸結(jié)果在核心變量的符號(hào)和顯著與上文研究結(jié)果一致。說(shuō)明本文的研究結(jié)論的穩(wěn)健性較好，限于篇幅原因，最終穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果留待備查。

■ 結(jié)論

本文在以往研究的基礎(chǔ)上，考慮到企業(yè)特征、股權(quán)性質(zhì)、審計(jì)機(jī)構(gòu)等異質(zhì)性可能會(huì)對(duì)債券評(píng)級(jí)結(jié)果產(chǎn)生影響，因此，本文選取2009-2018年的511個(gè)債券樣本，運(yùn)用多分類(lèi)Logistic模型，探究公司是否上市、公司股權(quán)性質(zhì)、是否含擔(dān)保、是否由四大審計(jì)等10個(gè)因素對(duì)于債券信用評(píng)級(jí)的影響正負(fù)及其大小。實(shí)證結(jié)果表明:票面利率、是否有擔(dān)保、資產(chǎn)負(fù)債率對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)呈顯著負(fù)向作用，發(fā)行總額、發(fā)行公司性質(zhì)、公司總資產(chǎn)、是否由四大審計(jì)、資產(chǎn)收益率對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)的影響系數(shù)為正。而是否為上市公司、發(fā)行期限對(duì)公司債券信用評(píng)級(jí)沒(méi)有直接影響。本文的研究結(jié)果為受評(píng)者提升自身債券信用評(píng)級(jí)及投資者正確辨別企業(yè)的信用評(píng)級(jí)結(jié)果提供了一定參考。