提高信用評級預警能力助力我國債券市場高質量發展

袁海霞

隨著我國債券市場走向違約常態化，更好發揮信用評級風險揭示及預警功能，持續完善債券信用風險防范機制，變得尤為重要。新形勢下，評級行業應苦練內功、強化外功，在持續完善評級技術與方法、提升評級質量的同時，加強評級監管互聯互通，約束市場各方行為，保障評級獨立性，促進評級行業更好服務債券市場健康發展大局。

信用評級是債券市場重要的基礎設施，發揮著降低信息不對稱、揭示信用風險、輔助風險定價等功能，一定程度上充當了債券市場“看門人”。2014年以來，在經濟增速換擋和行業周期轉換影響下，債券市場前期積累的信用風險加速暴露，伴隨三輪風險釋放，債券市場進入違約常態化階段。在此過程中，受限于評級技術、外部環境等多重因素制約，信用評級實際表現與市場預期仍存在差距。伴隨債券市場風險釋放常態化，市場參與各方對信用評級的風險揭示及預警能力提出更高要求。對此，評級行業須苦練內功、強化外功，在持續完善評級技術與方法、提升評級質量的同時，加強評級監管互聯互通，約束市場各方行為，保障評級獨立性，促進評級行業更好服務債券市場健康發展大局。

債券市場進入違約常態化階段，需要評級更好發揮風險預警功能

債券市場發展之初，信用評級作為重要的發行條件被引入債券發行環節，促進資質良好、償債能力較強的企業進入債券市場融資，保障債券市場在低風險環境下快速成長，但較長時間的“零違約”也讓市場忽視了信用評級應有的風險預警功能。2014年以來，伴隨經濟周期下行以及債市擴容后發行主體信用資質有所下沉，前期積累的信用風險逐步釋放，債券市場進入違約常態化階段，更加需要信用評級充分地發揮風險揭示及預警功能，為投資者、監管部門等市場各方管理信用風險提供有力參考，發揮信用評級揭示信用風險的應有價值。

目前我國債券市場已經歷三輪風險釋放，截至2022年8月，債券市場累計違約規模達到6460.67億元，涉及241家發行主體，具體來看：

第一輪風險釋放：2014—2016年，供給側結構性改革推動產能過剩行業風險出清

2014年“11超日債”違約標志著債券市場剛性兌付打破，在經濟周期轉變、行業景氣度下行等影響下，部分中小企業陷入違約困境。2015年下半年，以去產能、降杠桿為核心的供給側結構性改革開啟，隨著改革力度加大，重點行業去產能持續推進，產能過剩行業風險加速出清，行業內企業信用分化、償債壓力增大，違約風險由中小企業向大型國有企業蔓延，部分規模較大的國有過剩企業也陸續違約。2014—2016年債券市場累計違約規模達到476.08億元，風險暴露集中在鋼鐵、煤炭、有色、裝備制造等產能過剩行業，累計違約規模占總違約規模的比例超過60%。此外，隨著宏觀政策降杠桿以及環保限產政策推進，盈利能力差、債務負擔重的民營企業違約增多，違約主體數量占比近七成，涉及行業較國有企業更為廣泛、單次違約規模較小。

第二輪風險釋放：2018—2019年，嚴監管、緊信用、結構性去杠桿下民營企業違約大幅增多

在經濟短期企穩、債券市場風險釋放趨緩背景下，2017年下半年宏觀經濟政策重心再次轉向防風險，貨幣政策收緊、金融嚴監管不斷加碼，社會融資存量規模增速回落，信用收縮加劇導致2018年以來債券市場風險再次抬升。此輪信用風險釋放涉及行業較為分散、連續違約主體增多、單次違約規模上升，累計違約規模達到2327.23億元。從違約企業性質上看，呈現出以資質相對較弱的民營企業為主、上市公司占比顯著提高等特點：2018—2019年民營企業累計違約規模接近2000億元，占總違約規模的84%，較上一輪風險釋放民企違約規模占比提高近40個百分點；涉及的違約主體中上市公司占比約1/3，且以大型上市民營企業為主。相較國有企業，民營企業融資渠道有限，金融嚴監管下影子銀行信用擴張模式受阻，表外融資持續收縮，帶動社會融資規模進一步回落，信用環境惡化加劇民營企業再融資壓力，特別是債務規模較大、對表外融資依賴度較高的企業違約明顯增加。

第三輪風險釋放：2020年以來，疫情沖擊疊加房地產行業調整的風險集中釋放

2020年以來，在外部沖擊與行業周期轉換下，債券市場進入第三輪風險釋放期。受新冠肺炎疫情影響，我國經濟下行壓力加大，債券市場結構性信用分化加劇，部分行業企業盈利能力下滑，融資環境惡化導致資金鏈斷裂，違約風險暴露呈現兩大特點：一是違約主體中國有企業占比明顯上升，特別是一些體制性、周期性、行為性的超預期國企違約事件極大沖擊了信用市場。2020年至2022年8月債券市場累計違約規模為3405.61億元，其中國有企業違約規模占比達到34%，較2018—2019年的占比升高25個百分點。此外，大型綜合集團及投資控股集團因前期業務擴張激進、融資環境收緊后發生違約的事件明顯增多，累計違約規模占比接近22%，嚴重沖擊市場的“國企信仰”。二是房地產行業進入下行周期加速地產企業風險集中釋放。“三道紅線”、銀行貸款集中度、供地“兩集中”等房地產調控政策密集出臺，房地產行業“高杠桿、快周轉”的運營模式難以持續，信用風險加速釋放與融資環境惡化構成強烈的正反饋傳導機制，2020年至2022年8月房地產行業累計違約規模占總違約規模比例達到26%。2021年下半年以來，恒大地產等大型房企信用風險事件的發生，加速了地產行業信用風險集中釋放，14家新增違約主體中有6家為房地產企業。此外，房地產行業風險釋放還表現出境內外聯動的特點，房企中資美元債違約、境外評級被密集下調推升了市場避險情緒，導致離岸和在岸債券市場波動加大，信用風險從離岸市場向在岸債券市場擴散，引發房企連環違約。

與此同時，債券市場信用風險加速釋放也推動了我國債券違約處置機制建設不斷成熟。特別是2020年《關于公司信用類債券違約處置有關事宜的通知》發布以來，市場各方在推動債券違約處置方面積極探索并開展了諸多實踐，持續完善市場化、法制化違約處置機制建設，從審理債券糾紛案件、規范金融機構債委會規程、探索違約債券交易機制等多方面完善配套制度，推進違約債券加快市場出清。據統計 ，截至2021年末，債券市場公開披露完成處置的違約債券共219只，合計本息規模2235.21億元，在違約總規模中占比36%，涉及72家發行人。但2022年以來，違約債券處置進程有所放緩，暫無違約債券進行實質性兌付。后續在債券違約處置機制法制化、市場化建設的推動下，債務化解及違約后續處置效率將有所加快。

信用評級發揮了一定的風險預警功能，但未能充分滿足市場需求

信用評級的本質即在揭示信用風險，通過定期及不定期評級行動及時向市場傳遞債券及主體的信用資質變化情況，能夠使投資者較早警惕相關債券違約風險。回顧債券市場信用評級實際表現，絕大部分違約企業在違約情形發生前經歷了信用級別的相應下調。截至2022年8月，167家公募市場違約主體中，接近80%的主體在違約發生之前評級就被下調，在違約前至少6個月被下調級別的違約主體占1/3左右，至少提前1年被下調級別的主體約占20%。從公開披露的信用評級報告內容構成來看，不論企業及債項被評為哪一等級，不論評級調整行動的方向是正面還是負面，在首次評級報告和定期跟蹤評級報告的概述頁中均包含企業風險關注的要點，對企業的風險點進行提示。總體而言，信用評級在實際應用中發揮了必要的風險揭示和預警作用。但隨著債券市場違約事件增多，評級行動滯后、預警能力不足等問題凸顯。評級機構在風險事件暴露或違約事件發生時未及時采取評級行動，特別是高等級主體違約時，評級斷崖式下調時有發生，如華晨汽車在違約前一個月內被兩家評級機構從AAA等級火速降至A+和BBB。此外，評級機構在個別高等級主體違約前未采取任何負面評級行動也受到市場質疑，例如中民投、永城煤電在首次違約時仍保持AAA等級，中民投、鹽湖股份、海航系全面違約甚至破產重整后公開市場等級仍維持AAA或在較高等級上不動。

值得注意的是，2021年以來伴隨市場對高質量、有區分度、預警及時的評級服務需求不斷提高，以及監管部門對評級質量監管趨嚴，評級機構評級行動的及時性、準確性有所提高。從2022年1—7月評級表現看，評級機構共進行主體級別調整136次，評級下調和負面評級行動次數占比接近87%，與上年同期基本持平，較2020年提高超60個百分點；且一次性下調3個及以上子級的跨級別評級下調持續減少，占比較2020年下降了18個百分點，反映出評級機構的評級結果愈加審慎，跟蹤評級的及時性有所改善。

客觀來說，當前信用評級的風險預警能力與市場預期的準確性與及時性仍存在差距，未能充分滿足市場需求。究其原因，除與評級方法與技術尚待完善、跟蹤評級不及時等內部因素相關外，還受到外部環境因素制約。一方面，經濟周期和信用周期的變化以及“黑天鵝”事件、“灰犀牛”事件的沖擊，增加了評級發揮風險揭示和預警作用的難度和復雜性。伴隨我國經濟增速換擋以及周期性行業周期轉換，債券市場信用風險仍將持續釋放，考慮到我國債券市場整體違約率仍較低以及債市擴容下發行主體信用資質下沉，違約風險暴露或將成為常態。此外，市場增量信息爆炸式增長加大信息獲取處理難度，加之部分企業刻意隱瞞違約跡象，評級機構難以對所有突發事件做出快速響應，導致評級行動有所滯后。另一方面，市場各參與方越來越關注評級機構的評級行動，對于評級機構的負面評級行動較為敏感，受評主體一旦發生負面評級行動，可能導致融資全面受阻，甚至引發區域風險上升。此外，越來越多的債券募集說明書中，將發債主體或相關債券遭遇負面評級行動作為觸發投資者保護機制的條件之一，受評主體一旦被評級機構下調等級或展望，可能面臨債務提前到期風險，由此加速其信用風險暴露。這也加大了評級機構及時調整評級的難度，甚至可能在地方政府、發行人等的施壓下，通過避免調級來幫助企業獲得外部支持，或者在企業風險即將爆發時快速下調等級，造成風險預警不及時。

關于提升信用評級預警能力的四點建議

隨著我國債券市場從剛性兌付和“政府信仰”走向違約常態化，更好發揮信用評級風險揭示及預警功能，持續完善債券信用風險防范機制，尤為重要。新形勢下，評級行業應苦練內功、強化外功，評級機構須專注于完善評級技術與方法，提升評級質量；監管機構及市場參與各方要正確認識評級的市場定位，降低對評級行動的干預，為評級發揮應有功能創造公平、公正、獨立的生態環境，推動評級行業助力我國債券市場高質量發展。

其一，評級機構應抓住政策窗口期，變革評級理念，夯實評級技術與方法，逐步拉開評級結果的區分度，更好發揮信用評級風險揭示和風險定價功能。中短期內，評級機構可通過還原評級方法邏輯結構，回歸個體信用基本面分析；同時更加審慎地評估外部支持、合理考量ESG（Environmental, Social and Governance，環境、社會和公司治理）因素，形成具有區分度的評級標準。還可進一步構建或完善基于國際視角、區分度明顯的全球評級序列。長遠來看，應當建立以違約率為核心的評級質量驗證機制，在評級理念上重塑違約率與級別的標尺，相同級別所表示的違約概率應在一定的范圍區間內，高等級信用級別應禁得住不利經濟環境影響的考驗，實現信用評級跨時間、跨行業、跨區域風險可比的目標，有效提升評級質量。

其二，加大技術投入，以數字化科技為助力，將金融科技手段融入日常的評級預警工作中，提升評級預警能力。隨著債券市場規模的擴大以及品種復雜化，信用風險復雜性將持續增加，評級機構須更加重視新技術應用建設。應用數字化科技可以更加全面、準確地獲取數據，幫助評級機構從多種途徑獲取企業財務狀況、生產經營能力、償債能力和融資環境等信息，實現對大量數據的高效采集、有效整合、快速分析和深度挖掘，在擴大信息分析覆蓋面的同時節約人工成本，提升對信息的反饋效率。同時，還可建立信息化系統完善企業信用風險傳導和預警機制，運用大數據、人工智能和區塊鏈等金融科技技術更好地解決信用體系建設、企業風險事件傳導、業務機會挖掘，實現對企業信用風險的實時預警等。

其三，引導市場各方正確認識評級，降低評級行動外部干擾，增強評級機構獨立性。一方面，應加強市場宣傳與教育，糾正市場對信用評級的認知誤區，引導發行人、投資者正確使用評級結果。發行人不應把達到某一信用等級作為管理的目標，而應以經營目標為中心，切實提高企業盈利能力與償債能力。投資者需要逐步培養自身風險識別能力，選擇那些符合自身投資需求的債券進行投資，以獲得與其風險相匹配的收益，自主投資、自擔風險。另一方面，要從制度上嚴禁外部機構干擾評級作業及結果，明確要求地方政府、發行人及其他中介機構等在評級材料、盡職調查、展業時間等方面積極配合評級工作，提高對外部機構干預評級的違法違規行為的懲處力度。

其四，加強債券市場評級行業監管互聯互通，強化評級質量監管，規范評級機構行為。在推動債券市場基礎設施互聯互通要求下，可進一步統一和完善評級行業監管政策，加強跨市場跨部門監管合作，規范各市場主體行為，加大對評級機構各類違法違規行為的查處懲戒力度，對市場上存在的級別競爭、價格競爭及嚴重違反利益沖突管理的現象應嚴懲不貸。同時，強化評級質量監管，統一不同債券市場不同監管部門對評級機構市場化評價標準，將市場化評價作為評級機構優勝劣汰的重要參考，營造公平競爭市場環境，推動行業內部整合，減少評級行業的過度和無序競爭，增強評級行業整體的穩定性和競爭力，推動評級行業高質量發展。