淺議信用評級與債券發(fā)行成本的關(guān)系

[摘 要]21世紀(jì)以來，我國債券市場得到了較為充足和迅速的發(fā)展，信用評級也隨之迅速發(fā)展并不斷完善。公正有效的信用評級能夠通過對債券風(fēng)險進(jìn)行評價，輔助投資者對債券市場的投資方向做出決策，是資本市場中重要的監(jiān)管方角色。不過，相比于國外成熟的信用評級行業(yè)，我國仍有很大的發(fā)展空間，評級方式也或多或少存在著生搬硬套的問題。文章通過回顧國內(nèi)學(xué)者對信用評級行業(yè)的研究，基于定量分析對我國信用評級市場的現(xiàn)狀進(jìn)行了總結(jié)，并利用2018年上半年發(fā)行的企業(yè)債數(shù)據(jù)，采用“真實利息成本（TIC）”回歸模型，通過實證研究分析近幾年信用評級對企業(yè)債券發(fā)行成本的影響，并與前人的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。分析結(jié)果表明，債券評級對發(fā)行成本具有解釋力，并且與前人的研究相比，這種解釋力是不斷上升的。

[關(guān)鍵詞]信用評級;債券市場;收益率;發(fā)行成本

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.04.009

1 選題背景與意義

信用評級行業(yè)是伴隨債券市場發(fā)展而出現(xiàn)的產(chǎn)業(yè)，主要目的是解決市場中信息的不對稱性。隨著我國債券市場近年快速發(fā)展，債券信用評級作為重要的輔助方也扮演著越來越重要的角色。然而當(dāng)前該行業(yè)在我國仍處于發(fā)展階段，評級系統(tǒng)尚待完善，業(yè)內(nèi)評級標(biāo)準(zhǔn)仍不統(tǒng)一。

對于信用評級，有兩種不同的看法。一種觀點認(rèn)為，信用評級行業(yè)內(nèi)技術(shù)水平待改進(jìn)，從業(yè)人員職業(yè)素質(zhì)待提高，評級標(biāo)準(zhǔn)仍具有某種模糊性，因此評級結(jié)果無法準(zhǔn)確地反映債券的實際風(fēng)險。另一種觀點認(rèn)為，我國信用評級經(jīng)過改革開放后幾十年的發(fā)展，已經(jīng)可以對發(fā)行成本起到一個參考作用，能夠在債券市場中發(fā)揮一定的作用。目前就信用評級與債券發(fā)行成本的關(guān)系而言，許多研究仍基于十幾年前的數(shù)據(jù)，信用評級的最新現(xiàn)狀如何有待進(jìn)一步的考察。

文章嘗試通過實證研究分析，基于已有的較為準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)和完善的數(shù)理模型，對信用評級的結(jié)果與債券發(fā)行成本的相關(guān)性進(jìn)行探索。

2 關(guān)于中國信用評級的研究

根據(jù)金克茂（2012）[1]對目前我國信用評級業(yè)的研究，目前國內(nèi)評級公司主要使用主觀判斷分析法和財務(wù)比率評分法，輔之以主體信用等級和債券自身信用特征兩方面的因素。與較為科學(xué)的評級系統(tǒng)相對的是較小的需要評級的債券存量，截至2011年，該部分僅占債券市場的1/5。

具體到信用評級與債券發(fā)行成本而言，何平和金夢（2010）[2]基于前人的研究，根據(jù)中國的實際情況進(jìn)行變量篩選擇，建立了符合中國發(fā)展情況的“真實利息成本（TIC）”回歸模型，研究了信用評級對債券市場的解釋力。該研究認(rèn)為，債券評級和主體評級都對發(fā)行成本具有解釋力，但前者對發(fā)行成本的影響力更大。與該研究結(jié)論相反，寇宗來（2015）[3]基于理論分析和計量判據(jù)，將各地區(qū)評級機構(gòu)的競爭程度作為自變量進(jìn)行了回歸，得到了一個不同的結(jié)論：信用評級對債券發(fā)行成本的經(jīng)濟效應(yīng)明顯降低，表明國內(nèi)的信用評級行業(yè)并沒有較高的市場認(rèn)可度。

3 我國信用評級市場的基本情況

我國的債券市場在經(jīng)歷了初期的迅猛發(fā)展后，在2010年開始有所下滑。低迷了五年左右，在2014年開始再度快速發(fā)展，并在2016迎來了增長速度的最高峰。

就信用評級行業(yè)而言，相比于2017年，我國以往的帶有壟斷性特征的市場局面被逐漸打破，市場份額趨于同質(zhì)化，市場資源配置效率提高。同時，信用評級行業(yè)的競爭更為激烈，部分信用評級行業(yè)由于失職失信、專業(yè)度較低等問題而排名墊底，逐漸低迷。不過，幾家老牌具有一定規(guī)模的評級機構(gòu)仍然占有較多市場份額，但這種傳統(tǒng)優(yōu)勢在逐漸減弱。

4 信用評級對債券發(fā)行成本的探索

4.1 理論研究思路與模型基礎(chǔ)

為了能夠反映信用評級對債券市場的影響，并與前人的研究進(jìn)行對比，增強研究的連貫性，因此建立模型，通過信用評級對債券成本的影響進(jìn)行探索。文章實證主要利用TIC模型，以實際發(fā)行成本作為被解釋變量。TIC模型的計算公式如下：

式中，BP代表發(fā)行人融資量，Ci代表發(fā)行第i期支付的利息，F(xiàn)i代表到期償還本金，TIC代表等價與發(fā)行利率。考慮到中國債券市場以票面價格發(fā)行企業(yè)債和公司債的實際情況，因此采用票面利率。自變量是債券信用評級，本應(yīng)按照信用評級劃分作為依據(jù)，但國內(nèi)債券評級普遍走高，發(fā)行債券評級一般都在AA以上，因此在研究分析中根據(jù)AA+的情況將其分成三部分：獲得AAA評級證明債券的信用風(fēng)險極低，可以降低其發(fā)行成本，債項評級以BR（AAA）表示;債項評級獲得AA+，表示該債券的信用風(fēng)險較低，用BR（AA+）來表示，將這兩個評級變量設(shè)置為虛擬變量。如果評級在AA+以下，則作為省略項目處理。該處為0。

關(guān)于變量的選取，文章在何平和金夢、吳海峰的相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，考慮到實際過程中變量選取、清洗和準(zhǔn)確性的問題，選取變量如下：

發(fā)行規(guī)模SIZE，用于體現(xiàn)債券的流動性;債券期限MAT，封閉期限會影響債券的流動性。為了消除誤差，這兩個變量都取對數(shù);發(fā)行日市場指數(shù)INX。考慮到發(fā)行價格會受到當(dāng)日市場情況的影響，因此引入該指數(shù)消除影響。理論上說，指數(shù)值越高表明在當(dāng)天發(fā)行市場利率水平越低，發(fā)行的成本也相對較低。

因此構(gòu)建出如下線性回歸模型：

4.2 數(shù)據(jù)來源

文章樣本數(shù)據(jù)來自銳思金融研究數(shù)據(jù)庫公布的2018年1月1日至2018年6月31日期間發(fā)行的一般企業(yè)債。

為了保證數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性，樣本的選取應(yīng)當(dāng)滿足以下條件：

（1）債券評級信息無任何缺失。

（2）考慮到浮動利率債券可能會不利于計算真實利息成本，因此只列入固定利率債券。

4.3 實證分析

采用SPSS 25進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和回歸，進(jìn)行多元線性回歸之后，得到的隨機誤差符合正態(tài)分布，多元線性回歸有效。

從殘差的結(jié)果來看，殘差大體上符合正態(tài)分布，滿足進(jìn)行多元線性回歸的前提條件。

根據(jù)R2結(jié)果來看，數(shù)據(jù)的擬合程度較好，擬合優(yōu)度近似達(dá)到0.5，效應(yīng)比較強。根據(jù)調(diào)整后的R2值來說，自變量可以解釋因變量43.5%的變化。

由表3可知，債券規(guī)模與發(fā)行成本的相關(guān)系數(shù)為-0.571， 錯誤概率為0，表明結(jié)果非常顯著。發(fā)行規(guī)模越大的債券其流動性越強，投資者更容易接受較低的收益率，因此發(fā)行規(guī)模與發(fā)行成本呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。

從其他幾個變量的結(jié)果來看，兩項債券評級的相關(guān)系數(shù)分別為-0.844和-0.324，其錯誤概率均接近或等于0，結(jié)果非常顯著。債券的評級對發(fā)行成本具有比較強的解釋力，呈現(xiàn)顯著負(fù)相關(guān)的關(guān)系。

從債券的期限結(jié)構(gòu)上說，T統(tǒng)計量為-1.797，在5%的水平下不太顯著，這與吳海峰[4]的研究有所不同。除去樣本的差異，以往關(guān)于債券期限結(jié)構(gòu)的研究中存在另一種解釋。何平、金夢的研究認(rèn)為，兩者關(guān)系不顯著可能是因為債券評級時參考了發(fā)行期限的有關(guān)信息，將其作為債券本身的特點納入評級的范圍。

就債券市場指數(shù)而言，T統(tǒng)計量在5%的水平下不顯著。該結(jié)論與前人的研究不一致。何平、金夢的研究中，針對2007年的數(shù)據(jù)，債券市場指數(shù)的T值為10.07;在吳海峰的研究中，針對2014年、2015年的數(shù)據(jù)，債券市場指數(shù)的T值已經(jīng)降為0.863。縱向來看，債券市場指數(shù)與債券發(fā)行成本之間的關(guān)系越來越弱，到了2018年兩者之間相關(guān)性不顯著也是有可能的。隨著經(jīng)濟穩(wěn)步發(fā)展，債券市場逐漸成熟，債券市場的波動幅度不大。另外，21世紀(jì)初期快速發(fā)展的階段已經(jīng)過去，在經(jīng)濟平臺期的背景下，債券市場更加趨于平穩(wěn)。因此，債券市場指數(shù)波動比較小，企業(yè)的發(fā)行成本與其聯(lián)系就減弱，更大程度上受到信用評級等因素的影響。

4.4 小結(jié)

通過對2018年1月至2018年6月間發(fā)行的170只企業(yè)債進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)信用評級對債券的發(fā)行成本有顯著的影響。較高的信用評級能夠有效地降低債券的發(fā)行成本，說明我國的信用評級對債券市場具有一定的解釋力。

與前人的研究相比，債券市場指數(shù)與發(fā)行成本之間的關(guān)系非常不顯著，推測這主要是我國經(jīng)濟發(fā)展更為平穩(wěn)引起的。

5 結(jié)論

由實證結(jié)果可以看出，信用評級對發(fā)行成本具有顯著的解釋力，這說明了投資方在進(jìn)行投資決策時，會對債券本身以及發(fā)行人的信用評級進(jìn)行關(guān)注，以消除信息不對稱帶來的影響。信用評級高的企業(yè)，說明其違約風(fēng)險越低，相對而言為了滿足市場需求，發(fā)放規(guī)模也比較大，可以適當(dāng)?shù)亟档桶l(fā)行成本。反之，較低的評級會使得債券的投資方不足，只能提高其發(fā)行成本來吸引具有風(fēng)險偏好的投資者進(jìn)行購買。就文中其他變量而言，債券發(fā)行規(guī)模對債券的發(fā)行成本也有顯著的解釋力，并且這種解釋力多年來一直非常顯著，相比之下債券市場指數(shù)則因債券市場的發(fā)展而出現(xiàn)一定的波動率，在近年來對債券發(fā)行成本的影響已經(jīng)非常弱。

隨著國內(nèi)金融市場不斷發(fā)展完善，相關(guān)業(yè)務(wù)的不斷成熟，債券市場也越來越發(fā)揮著重要的作用。盡管就信用評級行業(yè)而言，我國該領(lǐng)域的發(fā)展相較于發(fā)達(dá)國家仍然需要很長時間，但是近幾年的數(shù)據(jù)表明，信用評級在金融市場中影響力越來越大。不過，由于我國債券市場體量較大，監(jiān)管部門管理難度也相對提高。市場上各類信息良莠不齊，投資者想要獲取正確信息需要付出較高的成本。在這種背景下，信用評級機構(gòu)需要更嚴(yán)格要求自身，正確對待債券市場對信用評級的更高要求，促進(jìn)整個行業(yè)的良性循環(huán)。

參考文獻(xiàn)：

[1]金克茂.我國信用評級業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r研究[D].成都：西南財經(jīng)大學(xué)，2012.

[2]何平，金夢.信用評級在中國債券市場的影響力[J].金融研究，2010（4）：15-28.

[3]寇宗來，盤宇章，劉學(xué)悅.中國的信用評級真的影響發(fā)債成本嗎？[J].金融研究，2015（10）：81-98.

[4]吳海峰.信用評級對中國債券發(fā)行成本的影響分析[D].廣州：廣東外語外貿(mào)大學(xué)，2017.

[作者簡介]吳蕙羽（2001—），女，廣東廣州人，中國社會科學(xué)院大學(xué)政法學(xué)院。