債券評級市場對外開放下我國信用評級質(zhì)量研究

摘"要：自我國2017年開放評級市場以來，標(biāo)普、穆迪和惠譽等國際評級機構(gòu)相繼進入，評級行業(yè)競爭格局的改變對評級質(zhì)量也產(chǎn)生影響。本文以2014—2023年國內(nèi)銀行間和交易所發(fā)行的企業(yè)債債項評級、主體評級為樣本，研究評級市場對外開放政策對評級質(zhì)量的影響。研究發(fā)現(xiàn)：評級市場對外開放政策有效抑制了我國評級虛高現(xiàn)象；進一步研究發(fā)現(xiàn)，評級市場的對外開放政策增強了信用評級降低信用利差作用，表明我國評級質(zhì)量實現(xiàn)提升。基于研究結(jié)論，提出在評級市場國際化進程中，利用行業(yè)監(jiān)管有效實現(xiàn)國內(nèi)評級結(jié)果“引進來”和“走出去”的政策建議。

關(guān)鍵詞：對外開放；行業(yè)競爭；評級質(zhì)量；行業(yè)監(jiān)管

一、引言

2023年10月中央金融工作會議提出“著力推進金融高水平開放，確保國家金融和經(jīng)濟安全”，作為金融市場的重要組成部分和主要的直接融資平臺之一，債券市場的對外開放是推動我國金融高水平對外開放的關(guān)鍵環(huán)節(jié)。信用評級作為債券市場重要的基礎(chǔ)設(shè)施，信用評級市場的開放一直是我國對外開放的重要組成部分（安小雪，2022）。2016年以來，我國信用評級市場一直處于擴大對外開放水平階段，監(jiān)管部門也相繼有針對性地出臺了評級市場開放的相關(guān)措施和政策。2017年7月，中國人民銀行發(fā)布第7號公告（下稱7號公告），確定對境外評級機構(gòu)開放我國銀行間債券市場評級業(yè)務(wù)。2019年7月，金融委發(fā)布11條金融業(yè)對外開放措施，允許外資機構(gòu)在華開展信用評級業(yè)務(wù)時，可以對銀行間債券市場和交易所債券市場的所有種類債券評級。2019年12月，中國人民銀行、國家發(fā)展和改革委員會、財政部、證監(jiān)會聯(lián)合發(fā)布《信用評級業(yè)管理暫行辦法》（以下簡稱《辦法》），進一步明確境外信用評級機構(gòu)申請在中國開展業(yè)務(wù)可享受國民待遇。在相關(guān)政策的指導(dǎo)下，標(biāo)準(zhǔn)普爾、穆迪和惠譽三大國際評級機構(gòu)相繼向我國監(jiān)管部門申請在國內(nèi)成立獨資公司。

我國債券市場已成為全球第二大債券市場，債券市場的健康發(fā)展離不開評級行業(yè)強有力的推動。由于我國公開發(fā)行的債券具有評級門檻（證監(jiān)會令113號）①，評級機構(gòu)不僅承擔(dān)著信息中介的作用，更是監(jiān)管債券市場的看門人。但是不少國內(nèi)外學(xué)者對我國評級結(jié)果的質(zhì)量持懷疑態(tài)度，特別是與國際評級機構(gòu)評級結(jié)果相比，國內(nèi)評級存在評級虛高、評級區(qū)分度不足等問題（寇宗來等，2015；林晚發(fā)等，2022；郝雨時和周格旭，2021；Jiang和Packer，2017）。根據(jù)同花順數(shù)據(jù)統(tǒng)計，截至2023年年底，國內(nèi)債券市場共發(fā)行企業(yè)債、公司債28293只，其中發(fā)債主體評級為AA級以上的比重高達95%以上。過高的高評級債券占比讓我們不由得提出疑問，我國評級機構(gòu)到底是債券市場的看門人還是開門人？行業(yè)監(jiān)管下的政策是否導(dǎo)致了債券評級虛高風(fēng)險暴露滯后的回旋鏢效應(yīng)？

我國評級市場起步較晚，且直接承接了國外評級市場模式，在其發(fā)展過程中，國內(nèi)監(jiān)管機構(gòu)扮演著引導(dǎo)和規(guī)范的重要角色，進而形成了我國獨特的信用評級體系。為應(yīng)對監(jiān)管機構(gòu)的監(jiān)督，一方面，監(jiān)管與聲譽機制相輔相成，評級機構(gòu)為降低自身聲譽成本，會提高評級結(jié)果的準(zhǔn)確性以應(yīng)對監(jiān)管高壓（Cheng和Neamtiu，2009）；另一方面，由于投資中監(jiān)管對評級的特殊需求，評級機構(gòu)會選擇抬高評級獲得收入即“監(jiān)管套利”行為（Opp等，2013；Behr等，2018）。自2017年發(fā)布開放評級市場政策以來，我國監(jiān)管部門一直聚焦于如何通過監(jiān)管手段提升國內(nèi)評級質(zhì)量、規(guī)范評級市場健康發(fā)展這一議題，從而推動國內(nèi)金融市場“引進來”和“走出去”。盡管2023年債券違約數(shù)量有所減少，但自2018年以來，我國債券違約規(guī)模仍處在擴張階段，信用評級對于債券違約的事前預(yù)警作用在一定程度上有利于降低債券違約的規(guī)模，減少“超預(yù)期”違約事件的發(fā)生（高昊宇等，2022），結(jié)合近年來債券市場表現(xiàn)，如何進一步提高我國評級質(zhì)量，及時反映企業(yè)違約風(fēng)險，提升評級結(jié)果的認可度成為維護我國債券市場健康發(fā)展亟須解決的問題（林晚發(fā)等，2022）。

在此背景下，中國人民銀行會同證監(jiān)會等相關(guān)部門逐步擴大我國評級市場對外開放程度，鼓勵信用評級機構(gòu)開展主動評級、投資者付費評級并披露評級結(jié)果，發(fā)揮雙評級、多評級以及不同模式評級的交叉驗證作用，力圖通過引入外資評級機構(gòu)改變評級行業(yè)競爭格局。究其原因：一方面是為了滿足國際投資者多樣化的投資需求，拓寬人民幣資產(chǎn)的金融市場；另一方面旨在發(fā)揮外資評級機構(gòu)的“鯰魚效應(yīng)”（安小雪，2022），破除中國評級行業(yè)長期存在的沉疴積弊，通過競爭和聲譽機制加強行業(yè)優(yōu)勝劣汰，倒逼國內(nèi)評級機構(gòu)規(guī)范自身評級標(biāo)準(zhǔn)，改善評級質(zhì)量，進而推動債券市場與國際接軌。因此，隨著我國評級開放程度不斷擴大，國內(nèi)評級機構(gòu)如何應(yīng)對外資評級機構(gòu)的“威脅”，競爭和聲譽機制下國內(nèi)的評級質(zhì)量是否有所改善？在不同付費模式下，由于評級面臨的利益沖突不同，受到開放政策的影響程度也不同，那么發(fā)行人付費模式和投資者付費模式之間評級質(zhì)量的差異如何變化？特別地，當(dāng)下我國評級市場開放時間較短，2017年首次明確開放國內(nèi)評級市場后，直至2019年外資評級機構(gòu)才正式進入我國，短期內(nèi)國內(nèi)評級行業(yè)結(jié)構(gòu)并未發(fā)生大規(guī)模洗牌，行業(yè)中的大型評級機構(gòu)與小型評級機構(gòu)相比，兩者的評級質(zhì)量變化之間是否存在差別？以上問題值得深入探討和研究。

本文利用2014—2023年銀行間和交易所發(fā)行的企業(yè)債債項評級數(shù)據(jù)和主體評級數(shù)據(jù)進行實證，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)：評級市場對外開放政策有效抑制了我國評級虛高現(xiàn)象，信用利差降低，評級質(zhì)量進一步提升，提高了我國信用評級的準(zhǔn)確性。

本文從對評級行業(yè)對外開放政策的角度出發(fā)，拓寬了評級競爭與評級質(zhì)量方面的研究，與已有文獻相比，本文的邊際貢獻主要體現(xiàn)在以下方面：第一，為我國評級行業(yè)對外開放的影響提供了實證支撐；第二，增加了從行業(yè)監(jiān)管政策研究競爭對評級質(zhì)量影響的視角；第三，研究方法上參考國際評級機構(gòu)評級方法和已有文獻，對評級質(zhì)量的準(zhǔn)確性構(gòu)建模型進行了實證分析，整合和完善了評級質(zhì)量評價的框架，提高了研究結(jié)果的可靠性和完整性。

本文其余部分的安排如下：第二部分是相關(guān)文獻綜述與研究假說；第三部分是樣本與研究設(shè)計；第四部分是實證結(jié)果分析以及相關(guān)檢驗；第五部分是主要結(jié)論與政策建議。

二、文獻綜述與研究假說

（一）評級質(zhì)量的檢驗方法

依據(jù)評級結(jié)果的功能特性，學(xué)術(shù)界和業(yè)界大多從準(zhǔn)確性、可比性和穩(wěn)定性等多方面來綜合測度評級質(zhì)量的高低。在準(zhǔn)確性的基礎(chǔ)上，評級質(zhì)量的穩(wěn)定性反映了評級機構(gòu)對發(fā)行人信息掌握的跟蹤程度及預(yù)測把握能力，過于頻繁地調(diào)整評級不利于提高市場對評級結(jié)果的信任程度；可比性則立足于評級機構(gòu)的異質(zhì)性，如評級機構(gòu)的市場份額、付費模式等，比較不同評級機構(gòu)評級結(jié)果的質(zhì)量。

檢驗評級準(zhǔn)確性的方法可分為直接檢驗和間接檢驗。直接檢驗從違約數(shù)據(jù)出發(fā)，將信用評級與違約行為直接掛鉤，具體方法包括計算平均違約位置（Average"Default"Position，ADP）、繪制累積準(zhǔn)確性概況（Cumulative"Accuracy"Profile，CAP）曲線和計算準(zhǔn)確性比率（Accuracy"Ratio，AR）等（Cantor和Falkenstein，2001；Cheng和Neamtiu，2009）。由于我國缺少最直接的違約數(shù)據(jù)，所以相較于國際評級機構(gòu)和國外學(xué)者，國內(nèi)學(xué)者大多采用間接方法檢驗我國評級質(zhì)量的準(zhǔn)確性，具體可分為評級等級檢驗、信用利差檢驗和隱含違約率檢驗。評級等級檢驗中，一些學(xué)者運用KMV模型、Credit"Model模型等方法模擬評級結(jié)果，對比了不同付費模式下和國內(nèi)外評級機構(gòu)的評級質(zhì)量（王冠楠等，2018；吳育輝等，2020），或直接對比評級等級的高低判斷是否存在評級“膨脹”現(xiàn)象（黃曉薇和安小雪，2024；吳蕾和蘇暢，2018）。由于投資者將信用評級作為投資依據(jù)，信用評級與信用利差之間具有反向?qū)?yīng)關(guān)系，信用評級的準(zhǔn)確性將影響信用利差（徐曉萍等，2018），因而信用利差檢驗成為檢驗評級準(zhǔn)確性的重要手段，大量文獻采用信用利差為被解釋變量，考察信用評級是否能有效降低信用利差（黃曉薇和安小雪，2024；王安興等，2012；連立帥和朱松，2023；張金清等，2024）。

已有研究對評級質(zhì)量的可比性檢驗大多從付費模式的差異出發(fā)，在競爭機制和聲譽機制的共同作用下，投資者付費和發(fā)行人付費模式下評級機構(gòu)出具的信用評級存在差異。國內(nèi)外研究表明，投資者付費評級機構(gòu)的評級質(zhì)量顯著優(yōu)于發(fā)行人付費評級機構(gòu)，且前者評級結(jié)果在一定程度可抑制后者評級迎合的行為（Xia，2014；林晚發(fā)等，2017；寇宗來等，2020）。因此，在驗證評級質(zhì)量的可比性的研究中，大多將投資者付費評級機構(gòu)的評級結(jié)果作為基準(zhǔn)評級，并加入市場競爭因素驗證發(fā)行人付費評級機構(gòu)的評級質(zhì)量是否存在差異。此外，還有部分研究基于信用利差的視角，比較不同付費模式下評級機構(gòu)的評級質(zhì)量（楊國超和劉琪，2022；連立帥和朱松，2023；黃曉薇和安小雪，2024）。

最后，在衡量評級的穩(wěn)定性方面，國際評級機構(gòu)采用主體信用等級遷移矩陣等多種方法進行考察。例如，穆迪利用級別波動性比率和級別逆轉(zhuǎn)率對評級穩(wěn)定性進行測度。囿于我國相關(guān)評級數(shù)據(jù)的可獲得性，尚不能通過評級遷移矩陣等方法進行穩(wěn)定性研究。

對標(biāo)國際評級機構(gòu)的評級標(biāo)準(zhǔn)，為實現(xiàn)在同一標(biāo)準(zhǔn)化評價體系下考察外資機構(gòu)引入政策對我國評級質(zhì)量的影響，本文參考已有文獻，結(jié)合穆迪、標(biāo)普和惠譽三大國際評級機構(gòu)開發(fā)的評級質(zhì)量測度方法，從準(zhǔn)確性方面來測度評級市場對外開放下我國的評級質(zhì)量。

（二）影響評級質(zhì)量的因素

從國內(nèi)外現(xiàn)有研究來看，聲譽機制與競爭、行業(yè)的監(jiān)管以及經(jīng)濟周期等的多因素交互，會對評級機構(gòu)的行為產(chǎn)生不同程度、不同方向的影響效果，進而造成評級機構(gòu)評級質(zhì)量的改變。其中，聲譽機制、競爭機制和行業(yè)監(jiān)管一直是熱議課題。

目前，國內(nèi)外學(xué)者就競爭機制對評級質(zhì)量的影響持有不同的觀點：一些學(xué)者認為，競爭機制會加劇評級機構(gòu)提供評級選購的動機、降低評級質(zhì)量，在市場份額既定條件下，評級機構(gòu)為了搶占市場，會迎合債券發(fā)行人對高評級的需求，以此來增加自身收入；然而另外一些研究發(fā)現(xiàn)，競爭不但不會造成使評級質(zhì)量惡化，甚至還會改善評級質(zhì)量，評級機構(gòu)的聲譽機制與行業(yè)競爭兩者之間密不可分，聲譽租金的存在會迫使評級機構(gòu)注重自身聲譽（Baghai等，2014），約束評級機構(gòu)的行為，在競爭加劇的情況下，評級機構(gòu)基于當(dāng)下收入和未來聲譽租金的考量，選擇提供更加謹慎的評級結(jié)果，即有效抑制了評級機構(gòu)推高評級結(jié)果的行為（Blume等，1998；Jorion等，2009；袁偉等，2023）。例如，在控制行業(yè)效應(yīng)后，惠譽的市場份額的增加并未導(dǎo)致標(biāo)普和穆迪的評級膨脹現(xiàn)象，即競爭不會導(dǎo)致評級質(zhì)量的下降（Bae等，2015）；面對新進入的投資者付費評級機構(gòu)EJR（Egan-Jones"Ratings）帶來的市場競爭效應(yīng)，標(biāo)準(zhǔn)普爾（Samp;P）選擇收緊評級標(biāo)準(zhǔn)，提高了評級質(zhì)量（Xia，2014）。

截至2021年，由于我國行業(yè)監(jiān)管特性的存在，在我國債券市場的“AAA級”高準(zhǔn)入門檻的推波助瀾下，我國債券市場評級虛高、評級區(qū)分模糊的問題日益凸顯，于是許多學(xué)者也對我國評級制度的有效性提出了質(zhì)疑（寇宗來等，2015；Livingston等，2018）。自2017年國內(nèi)監(jiān)管政策不斷出臺，監(jiān)管部門力圖通過引入外資評級機構(gòu)、加強監(jiān)管力度來規(guī)范化評級市場，解決評級市場長期飽受詬病的制度缺陷，具體可以歸納為以下兩個方面：一方面，在政策指導(dǎo)下，監(jiān)管措施發(fā)揮針對性和有效性，可以有效干預(yù)評級機構(gòu)的行為，評級機構(gòu)會更加重視聲譽資本損失和監(jiān)管懲罰成本，傾向于提高評級及時性和準(zhǔn)確性，并降低評級的波動性（Cheng和Neamtiu，2009）；另一方面，在取消強制債券發(fā)行評級規(guī)定的情形下，評級市場的總業(yè)務(wù)量縮水（證監(jiān)會令180號），評級市場“粥少僧多”的現(xiàn)狀下，市場已有的七家評級機構(gòu)之間展開了激烈競爭，在此基礎(chǔ)上，三大國際評級機構(gòu)首次獨資準(zhǔn)入國內(nèi)評級市場，打破了以往外資評級機構(gòu)只能以合資形式參與國內(nèi)金融市場的局限性，進一步加劇了評級行業(yè)的競爭程度。已有學(xué)者通過建立博弈模型、定量模擬等方法（安小雪，2022；王冠楠等，2018），研究發(fā)現(xiàn)：高聲譽外資競爭者的進入會激勵本土評級機構(gòu)進行信息收集、加工的行為（Morkoetter等，2017；Jorion等，2009），提供更嚴(yán)格的評級標(biāo)準(zhǔn)，在競爭均衡下能夠提高評級質(zhì)量，形成評級行業(yè)的良性循環(huán)（Doherty等，2012；Mariano，2012；Vu等，2022）。但是，外資機構(gòu)于2019年才正式進駐國內(nèi)，時間較短，其影響效果尚未經(jīng)過顯著性檢驗，據(jù)此，本文針對2017年以來我國評級市場對外開放政策的影響效果提出下列假設(shè)：

H1：評級市場對外開放政策有效緩解了我國評級膨脹的現(xiàn)象。

H2：評級市場對外開放政策增強了我國信用評級質(zhì)量。

三、研究設(shè)計

（一）樣本數(shù)據(jù)

本文選取2014—2023年在我國銀行間與交易所發(fā)行的企業(yè)債的債項評級和主體評級作為研究對象，發(fā)債主體的評級數(shù)據(jù)、公司特征以及財務(wù)數(shù)據(jù)均來自同花順數(shù)據(jù)庫。本文按照以下步驟對初始企業(yè)債樣本進行處理：①剔除金融類企業(yè)發(fā)行的債券。②篩選評級數(shù)據(jù)。由于債券在一年內(nèi)可能存在不同評級機構(gòu)給出的多個評級樣本，參考黃曉薇和安小雪（2024），如果存在某一評級機構(gòu)給出多個評級結(jié)果的情況，則只保留當(dāng)年第一個評級數(shù)據(jù)。③剔除數(shù)據(jù)缺失樣本。為減少缺失數(shù)據(jù)對回歸結(jié)果的影響，本文剔除控制變量缺失樣本。④縮尾處理。對連續(xù)變量在1%和99%分位點進行縮尾處理，減少異常值影響。⑤數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。避免原始數(shù)據(jù)特征尺度差距過大影響回歸結(jié)果，對樣本中連續(xù)數(shù)據(jù)做標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（二）模型構(gòu)建與變量定義

針對H1，本文構(gòu)建如下的基準(zhǔn)回歸模型進行驗證：

Ratingi，t=α0+α1Groupi，t+α2Posti，t+α3Groupi，t×Posti，t+α4Controlsi，t+Industry+Year+i，t（1）

由于2017年7號公告只對外開放了銀行間債券評級業(yè)務(wù)，市場上只有企業(yè)債同時在銀行間和交易所之間發(fā)行，基于此本文選取2014—2023年的銀行間和交易所債項評級進行匹配。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，本文最后得到銀行間發(fā)行的企業(yè)債共8833個樣本，交易所發(fā)行的企業(yè)債共8033個樣本。

公式（1）中下角標(biāo)i表示債券，t表示年度。Ratingi，t為評級變量，本文參考寇宗來等（2020），對債項評級進行賦值，已知最高評級為AAA，最低評級為CC，由于A以下評級占比總體小于0.1%，于是對其評級均賦值為1，而對于A+、AA-、AA、AA+、AAA，依次從2～6遞增等差賦值。解釋變量Groupi，t為區(qū)分實驗組和對照組的虛擬變量，當(dāng)債券發(fā)行在銀行間時該變量取值為1，否則為0；Posti，t表示2017年政策發(fā)布前后的時間虛擬變量，2017年當(dāng)年和政策實施后的取值為1，之前的年份取值為0。參考林晚發(fā)等（2017）、黃小琳等（2017）、徐思等（2022）、崔俊等（2022），本文選取發(fā)行總額、資產(chǎn)總額、凈資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)負債率、總資產(chǎn)周轉(zhuǎn)率、現(xiàn)金比率、流動比率、營業(yè)利潤（同比增長率）、是否上市公司、是否是城投債、有形資產(chǎn)占比、短期負債率、經(jīng)營現(xiàn)金流量CFO、流動負債合計，加入償債能力指標(biāo)：息稅折舊攤銷前利潤/利息費用為控制變量。Industry和Year分別表示行業(yè)固定效應(yīng)和年度固定效應(yīng)，i，t是隨機擾動項。具體的變量定義詳見表1。

針對H2，參考徐曉萍等（2018）和王安興等（2015），選用Spread為被解釋變量，構(gòu)建如下模型：

Spreadi，t=β0+β1Ratingi，t+β2Ratingi，t×Posti，t+

β3Controlsi，t+Industry+Year+i，t（2）

其中，Ratingi，t分別取主體評級BRatingi，t和債項評級CRatingi，t。

四、實證分析

（一）描述性統(tǒng)計分析

首先對所選取企業(yè)債樣本的變量進行描述性統(tǒng)計分析，如表2所示。企業(yè)債項評級均值為5.340，說明大部分債項評級集中在AA+至AAA級，反映出我國債券的評級結(jié)果偏高的特征，存在評級虛高的現(xiàn)象。

為實現(xiàn)對國內(nèi)評級機構(gòu)評級質(zhì)量準(zhǔn)確性的初步分析，本文參考國際評級機構(gòu)的平均違約位置指標(biāo)ADP，繪制了2014—2022年評級行業(yè)1年期ADP變化趨勢，結(jié)果如圖1所示，在評級行業(yè)對外開放的關(guān)鍵年份，即2017年和2019年，ADP指標(biāo)呈現(xiàn)明顯的峰值，表明評級行業(yè)評級質(zhì)量受到評級對外開放的影響而產(chǎn)生波動。

圖1"2014—2022年評級行業(yè)1年期ADP變化趨勢

此外參考國際評級機構(gòu)的平均違約位置指標(biāo)ADP，還繪制了2014—2022年評級行業(yè)主要評級機構(gòu)1年期ADP平均值，結(jié)果如圖2所示，不同評級機構(gòu)之間評級質(zhì)量存在顯著差異，其中，鵬元（中證鵬元資信評估股份有限公司）和中誠信（中誠信國際信用評級有限公司）評級質(zhì)量較好，但與同期國際評級機構(gòu)的ADP結(jié)果對比，仍有差距，說明不同評級機構(gòu)的評級質(zhì)量存在異質(zhì)性。

圖2"2014—2022年評級行業(yè)主要評級機構(gòu)1年期ADP平均值

（二）基準(zhǔn)回歸分析

基于上述ADP指標(biāo)的初步分析，在梳理已有企業(yè)債券評級數(shù)據(jù)后，參考Huang和Shen（2019）及林晚發(fā)等（2017）的研究，選取資產(chǎn)總額、凈資產(chǎn)收益率ROE、資產(chǎn)負債率以及行業(yè)為協(xié)變量對樣本進行無放回抽樣的1∶1最近鄰匹配，匹配樣本的平衡性檢驗結(jié)果見表3，其中標(biāo)準(zhǔn)均值差（Standard"Mean"Difference，SMD）可以衡量樣本匹配的平衡性，且經(jīng)過T檢驗，P值均大于10%，表明匹配后兩者實驗組合對照組之間滿足平衡性假設(shè)。

變量的系數(shù)均在5%的水平下顯著為正，表明評級機構(gòu)傾向給予發(fā)行在銀行間市場的債券更高的評級。雙固定效應(yīng)下Post變量系數(shù)顯著為正，符合我國評級市場評級虛高的現(xiàn)象。Group×Post交互項在5%的水平下顯著為負，顯然面對外資評級機構(gòu)進入的沖擊，在聲譽機制的約束下國內(nèi)評級機構(gòu)選取更加保守、謹慎的評級策略，給出的評級結(jié)果低于政策之前，即抑制了提高銀行間債券評級結(jié)果的行為，說明2017年的對外開放政策在一定程度下抑制了評級膨脹現(xiàn)象，一定程度上改善了我國信用評級質(zhì)量，H1得到驗證。

為驗證H2，在模型1選取的企業(yè)債數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，選取企業(yè)債發(fā)行利率作為債券的利率，以債券起息日的同期限國債收益率為無風(fēng)險利率，相減后得到債券的信用利差。解釋變量為債券發(fā)行時的主體評級和債項評級，Post為時間虛擬變量，在2017年政策發(fā)布之后發(fā)行的債券樣本取1，否則為0。交乘項的系數(shù)反映了該政策發(fā)生后評級結(jié)果對信用利差的影響，其余控制變量的定義與模型（1）一致。

表5展示了實證模型（2）的回歸結(jié)果。第一列與第二列是2017年對外開放政策下，分別以企業(yè)債項評級和企業(yè)主體評級為核心解釋變量對信用利差的回歸結(jié)果。企業(yè)債項評級和企業(yè)主體評級的回歸系數(shù)在1%的水平下顯著為負，驗證了評級結(jié)果降低債券信用利差的作用。表5兩列評級結(jié)果和時間虛擬變量的交乘項系數(shù)為負，表明評級市場對外開放后評級降低信用利差功能增強，在國際評級進入加劇本土評級市場競爭下，評級機構(gòu)會更加注重評級的信息含量，提高評級結(jié)果的準(zhǔn)確性，給出更加客觀、準(zhǔn)確的評級結(jié)果，投資者對于債券的評級機構(gòu)的信任程度增加，相應(yīng)對債券收益率要求降低，因而發(fā)行人付出的風(fēng)險溢價降低，即債券信用利差降低，此時評級越高降低信用差的作用越明顯，H2得到驗證。

結(jié)合上述實證研究結(jié)果，2017年對外開放政策提高了我國評級行業(yè)的評級質(zhì)量，一方面有效遏制了本土評級長期以來存在的評級虛高問題，另一方面增強了我國信用評級降低信用利差的作用，即評級市場對外開放政策下我國評級質(zhì)量的準(zhǔn)確性有所提升。

（三）穩(wěn)健性和內(nèi)生性檢驗

1.平行趨勢檢驗

使用雙重差分進行檢驗的一個重要前提是處理組與控制組在外生沖擊之前具有平行趨勢，即不存在處理效應(yīng)時結(jié)果變量在處理組和控制組中的變化趨勢是相近的。本文借鑒Almeida等（2017）檢驗平行趨勢的方法，將Post的時間節(jié)點替換并逐個回歸，圖3繪制了控制行業(yè)和年份固定效應(yīng)后時間虛擬變量的交互項的回歸系數(shù)。以2016年為基期，在政策之前的時間虛擬變量交互項的回歸系數(shù)并不顯著，而與政策之后時間虛擬變量交互項的回歸系數(shù)基本上顯著為負，顯然本文的樣本選擇滿足平行趨勢假定。

圖3"平行趨勢檢驗

2.安慰劑檢驗

為了確保本文主要的研究發(fā)現(xiàn)并不是由偶然因素驅(qū)動的，借鑒Jiang等（2019）的安慰劑測試方法，本文隨機化銀行間債券和交易所債券之間的配對關(guān)系，使用虛擬的銀行間債券與交易所債券配對關(guān)系重新估計模型（1），對這一過程重復(fù)進行1000次并將每次Group×Post的估計系數(shù)保存下來。圖4是這1000次回歸系數(shù)的核密度分布，其中控制了行業(yè)和年份固定效應(yīng)。回歸系數(shù)的均值接近于0。10%分位數(shù)P10為-0.1536，大于圖4中真實的回歸系數(shù)-0.2270，進一步排除了其他不可觀測因素對本文基準(zhǔn)回歸結(jié)果的干擾。

圖4"安慰劑檢驗

隨機打亂處理組和對照組的安慰劑檢驗。借鑒呂越等（2019）的做法，本文按照原模型所含有的處理組，從樣本中隨機抽取，經(jīng)過500次隨機分配處理組和控制組后，交互項估計系數(shù)核密度曲線以及對應(yīng)p值的分布如圖5所示。可以發(fā)現(xiàn)，估計系數(shù)集中分布在0附近，且絕大部分p值大于0.1，實際估計系數(shù)-0.2270也明顯屬于異常值。綜合來看，本文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果是可靠的，并沒有因為其他因素或噪聲而導(dǎo)致嚴(yán)重偏誤。

圖5"隨機構(gòu)造處理組的估計系數(shù)和P值

注：x軸表示來自500個隨機分配的Group×Post的估計系數(shù)，曲線是估計的核密度分布，點是相關(guān)的p值，垂直線為表4第（2）列回歸結(jié)果的真實估計值。

3.替換被解釋變量

參考林晚發(fā)等（2022）研究評級競爭對信用評級質(zhì)量的影響，選用Z值替換實證模型（１）的被解釋變量進行回歸，回歸結(jié)果依然穩(wěn)健。具體回歸結(jié)果見表6。

4.內(nèi)生性檢驗

針對模型（2），考慮到2020年突發(fā)新冠疫情，許多行業(yè)受到負面影響，當(dāng)年的評級結(jié)果一定程度上受系統(tǒng)性風(fēng)險驅(qū)動，對此本文刪除2020年的觀測樣本后重新回歸，回歸系數(shù)匯總在表7中，雖然回歸系數(shù)大小有波動，但依然顯著為負，H2得到驗證。

五、結(jié)論與政策建議

本文從對外開放政策角度切入，參考相關(guān)國際評級機構(gòu)和已有文獻對評級質(zhì)量的檢驗方法，并基于企業(yè)債評級和主體評級數(shù)據(jù)，研究了評級行業(yè)國際化進程中，行業(yè)競爭對評級機構(gòu)評級質(zhì)量的影響。本文基于評級質(zhì)量準(zhǔn)確性檢驗方法，對評級結(jié)果和信用利差兩個方面進行實證研究，研究結(jié)論如下：評級行業(yè)對外開放政策下，面對相同的發(fā)行主體所發(fā)行的債券，中資評級機構(gòu)選擇給出更低、更客觀的評級結(jié)果，而非迎合發(fā)行對象，具有主動遏制國內(nèi)評級膨脹的態(tài)勢。究其原因，國際機構(gòu)均為高聲譽外資機構(gòu)，在本土行業(yè)激烈的競爭格局下，聲譽和競爭機制約束了本土機構(gòu)推高評級的行為，進而抑制了評級虛高的現(xiàn)象。進一步地，在評級行業(yè)開放的大環(huán)境下，評級結(jié)果向市場傳遞有效信息的效應(yīng)加強，提高了信用評級降低債券信用利差的作用。顯然，我國評級機構(gòu)評級結(jié)果更客觀，能夠全面反映評級對象的風(fēng)險，證明了評級行業(yè)對外開放政策，引入外資評級機構(gòu)能夠有效提高我國評級質(zhì)量的準(zhǔn)確性。

結(jié)合本文的研究結(jié)論，提出以下政策建議。

繼續(xù)擴大評級市場對外開放程度，鼓勵更多高聲譽國際評級機構(gòu)進入我國市場。監(jiān)管機構(gòu)通過競爭提升國內(nèi)評級機構(gòu)的服務(wù)水平和評級質(zhì)量，建立以違約率為評價標(biāo)準(zhǔn)的評價機制，定期評估對外開放政策的實施效果，分析其對國內(nèi)評級市場的影響，及時調(diào)整政策措施，確保對外開放政策能夠持續(xù)發(fā)揮積極作用，同時加大監(jiān)管處罰力度，提高評級機構(gòu)聲譽成本，發(fā)揮高聲譽國際評級機構(gòu)激勵在位評級機構(gòu)提升評級質(zhì)量的作用。

加強評級機構(gòu)行為規(guī)范，優(yōu)化市場準(zhǔn)入與退出機制，確保評級機構(gòu)能夠在公平競爭的環(huán)境中運營。加強對評級過程的監(jiān)督與管理，提升評級過程的透明度與規(guī)范性，設(shè)立獨立的內(nèi)控和合規(guī)部門，確保評級結(jié)果的獨立性和客觀性。

引入多評級和雙評級機制，鼓勵債券發(fā)行人聘請多家評級機構(gòu)進行評級。增加評級結(jié)果的透明度和公信力，減少單一評級機構(gòu)可能帶來的偏差，在重要金融產(chǎn)品和項目上，實施雙評級機制，即至少由兩家獨立的評級機構(gòu)進行評級，以確保評級的全面性和客觀性。

最后，開展多維度評價，推動評級市場健康發(fā)展。開展對評級機構(gòu)的多維度評價，包括評級質(zhì)量、市場反應(yīng)、客戶滿意度等多個方面。通過多維評價體系，推動評級機構(gòu)提升服務(wù)質(zhì)量和專業(yè)水平。利用市場的真實反饋推動評級行業(yè)的發(fā)展，建立完善的外部評價機制，引導(dǎo)評級機構(gòu)不斷改進和優(yōu)化評級方法，提升評級結(jié)果的準(zhǔn)確性和公信力。

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