我国信用评级机构是否存在“顺周期”行为？

张时坤

(商丘师范学院 经济管理学院，河南 商丘 476000)

内容提要：信用评级制度旨在为投资者提供真实有效的信息，改善市场“信息不对称”问题，从而提升市场的交易效率，但评级的真实性在“发行人”付费模式下有待商榷。基于2010-2017年的信用债券交易数据，本文对信用评级机构的评级结果进行检验，发现信用评级机构在对发行人评定评级时存在“顺周期”行为，即经济繁荣时期评级机构具有高估主体评级的正向“冲动”，这一行为在对国有企业、处于高速增长时期的主体以及高偿债能力企业中更为明显；评级市场寡头竞争以及低评级主体的“评级购买”行为，或是推动评级机构高估评级的重要因素。因此，保证信用评级的真实性的关键在于消除评级机构的激励扭曲机制，提升综合信誉机制对评级机构行为的约束，增加评级透明度。

债券市场是我国发展直接融资的战略支点之一，债券发行人的信用评级既是投资者识别风险的重要依据，也是发行准入、决策投资和发行定价的重要参考。评级机构所提供的服务既是基于市场认可的对市场中重要信息的专业化收集和处理，也是关乎每个借款者信誉和违约风险的前瞻性观点。信用评级机构的评级行为决定着企业融资成本的高低，其高效性和真实性关乎投资者的收益以及融资企业的商业可持续性。在重复博弈的情形下，企业会为了获得超长期收益而避免短期化欺诈，任何虚报评级的行为都可能造成评级机构丧失公信力和未来潜在收益(Klein和Leffler，1981)。另外，评级机构主营收入来自于发行人，而非来自于评级的使用者。发行人付费模式给评级机构造成了利益矛盾(Mathis等，2009)。因此，发行人可能通过评级购买行为而形成对评级的向上扭曲评级信号，评级机构将通过上调评级以取悦发行人，同时获得更加丰厚的回报。本文利用信用债市场2010-2017年的评级相关数据以及发行人财务数据考察信用评估公司的评级是否存在着“顺周期”行为，从市场寡头竞争的角度和低评级企业“评级购买”角度进行分析，以期为我国加强和改善对国际信用评级机构的监管、提高信用评级质量，以及打破评级公司垄断、建设和发展我国自己的信用评级产业提供参考。

一、文献回顾与研究背景

(一)文献回顾

国际金融危机之后对于信用评级机构的行为的研究成为学术界的课题，如Bolton等(2012)构建理论模型，证明评级市场中声誉成本越低，低质投资者越多，越可能导致评级机构对债券市场的评级高估；评级机构之间的竞争会导致“选购评级”现象出现，从而降低社会福利。Mathis等(2009)针对市场信誉是否足以约束评级机构行为进行了研究，发现评级机构会利用先期积累的声誉，通过对评级机构收取更高的价格，从而获得更高的收益。Skreta和Veldkamp(2009)认为是发行人有意隐瞒自身问题，增加评级市场噪声，或通过选购评级，最终导致评级市场评级的高估。在Bolton等(2012)研究基础上，夏凡和姚志勇(2013)对评级高估问题做了补充，认为评级低估同样可能出现在均衡市场，他们还证明了信用评级的顺周期特征。还有文献考察了依赖信用评级的监管给评级机构造成的激励扭曲(Opp等，2013；Ozerturk，2014)。

有学者认为市场中存在评级高估现象，如Ashcraft等(2010)对美国2001-2017年抵押贷款证券进行了分析，发现美国经济整体向好时评级机构通常对于抵押贷款证券的评级过于乐观，忽略了一些潜在的市场负面因素，并且对于抵押贷款证券的评级造成高估。关于机构评级高估的原因，部分学者认为“发行人”付费模式是造成潜在评级高估的重要原因。评级机构主营收入来自于发行人，而使用评级的投资人不必支付费用。对此，发行人会采取评级选购行为，而评级机构会扭曲评级信号以取悦发行人(Griffin和Tang，2012；Jiang等，2012)。在评级机构“发行人付费”模式下，有的研究认为为获得更多的评级业务，评级机构会去讨好发行人，对结构化金融产品的评级过于宽松，让投资者忽略了这些产品的违约风险，因而三大评级机构要对美国次贷危机爆发须负有一部分责任(Strobl和Xia，2012；Kashyap和Kovrijnykh，2016)。部分学者认为如果评级机构声誉成本较低，那么他们会倾向于给予被评级企业较高的信用等级。Kraft(2015)发现声誉成本较低时，信用评级机构迎合债券发行企业的情况较多；当严格的监管和惩罚导致声誉成本提升，那么评级机构则会提升对于信用评分的准确性，这同样与市场竞争有一定关联；如当市场竞争压力较小时，评级机构可能会更加关注声誉；相反，增加评级市场竞争不一定会提高评级质量。如Becker和Milbourn(2012)对评级市场进行了长期的观察，原本评级市场长期由穆迪和标普主导，后来惠誉进入市场，反倒导致市场评级质量的下降。

综上，信用评级机构的高估评级行为已被学者公认，声誉成本较低、“发行人付费”模式以及过度市场竞争或是导致评级机构追求较高评级收益而降低评级质量的重要原因。然而，目前的实证文献均是对评级高估的原因进行分析，针对评级机构行为是否存在“周期性”特征这一事实的相关研究较少。

(二)我国信用债券市场发展背景

信用评级体系是以信用债券市场的发展为依托。2007年我国证监会开始实施《公司债券发行试点办法》，正式启动中国公司债券市场；次年，《银行间债券市场非金融企业债务融资工具管理办法》出台，非金融企业债务融资工具开始实行注册制，更是积极发展债券市场，大力提升直接融资比例。2008年以来《试点办法》及《管理办法》颁布后，中国信用债券市场经历了较为快速的发展。如图1所示，2008年以来企业信用债市场债券发行额由0.97万亿元最高升至2016年的9.59万亿元，累计增长近9倍，年均增长率超过33%，占全部债券比重由2008年的32.26%迅速升至2014年的45.51%；2014年后由于同业存单的迅速发展，企业信用债占全部债券的比重有所下降。

图1 中国信用债市场发行情况及其占比(2008-2017)

注：企业信用债金额包括除金融债以外的公司债、企业债、与银行间市场债务融资工具等品种。其中企业信用债金额、全部债券金额对应左坐标轴，企业信用债金额占比对应右坐标轴。

数据来源：Wind中国金融数据库(下同)。

图2 中国信用债发行时主体评级(2010-2017)

从发行时主体评级级别来看(如图2所示)，2010年至2017年间我国债券市场中新增发行信用债由881只上升至2017年的5223只，历年来发行时主体评级为BBB级以上的债券比重均在99%以上且均为投资级。与国外债券市场信用评级分布比较，我国债券市场信用评级体系存在以下特点：一是等级分布偏窄，即绝大多数债券分布于AAA至BBB+之间，BBB以下的等级不到1%；与此对比，美国债券绝大部分的评级主体分布于AA到CCC之间(马榕和石晓军，2015)，占比达到98%，分布较国内更为宽广。二是分布呈正偏态分布，即数量最多的债券为AA级、AAA级，以AA+级为主，级别分布呈现中心偏左分布，特别是AAA级别的发债主体占比为31%，高于其他发达国家成熟市场AAA级别的平均占比，这也在一定程度上显示出我国信用债市场存在评级虚高问题，不符合评级体系对等级分布内在逻辑的考量。

此外，企业信用评级频繁上调企业评级可能加剧评级偏高的现象。图3为中国信用债发行主体评级迁移表，表示的是评级机构对信用债发行主体的评级调整情况。本文以2016年为基期，各行为2016年评级机构对4161家信用债发行企业的评级统计情况，各列为2017年评级机构对相同的4161家企业的调整评级后的情况，发现信用评级上调企业657家，占比达到16%；评级下调企业117家，占比仅为3%。其中，评级上调最多的发行主体为AA级，共有320家调整为AA+；其次为AA+级，共有171家企业上调至AAA级别。虽然这种评级偏高可能是由于中国整体经济发展和企业自身经营能力提升所致，但较多的高评级必然弱化信用评级的甄别能力，甚至使评级成为企业为了达到监管标准而不得不使用的商业工具(马榕和石晓军，2015)。

图3 中国信用债发行主体评级迁移表(2016-2017)

表1 评级机构市场份额(单位：家数、亿元、%)

表2 评级机构存量债券等级分布(单位：亿元)

(三)国内评级市场表现

截至2017年末，信用债市场中主要评级机构市场份额如表1所示：存量债券余额占市场存量债总额排名前三的是中诚信国际、联合资信以及大公国际，分别为21.97%、19.48%以及18.76%，排名前三家机构占市场总份额的比重超过60%。

表2为各评级机构评级主体存量债券评级等级分布表，发现各家评级机构存量债券的评级等级绝大部分都在AA级及以上，中诚信国际、联合资信、大公国际、联合信用、中诚信证券的中枢项为AAA级，而中债资信、上海新世纪、鹏元资信以及东方金诚债券评级中枢项为AA级。除中债资信评估公司以外，其余评级机构AA级以上的存量债项分布均在90%以上。相比国外成熟市场，中国信用评级市场体量巨大，但信用评级机构面临着较为脆弱的市场环境和制度环境，等级虚高、评级体系不健全、过度竞争等问题较为普遍，对于行业整体评级质量造成了影响。

二、研究设计和数据说明

(一)研究设计

本文主要考察的是评级机构的“顺周期”行为。根据研究需求而将计量模型设定如下：

RATINGit=α0+α1GDPpt+Xtθ+δr+δt+δp+δs+ε

(1)

其中i表示信用债发行人，t表示发行年份，p表示发行省份，s代表行业，r代表评级机构。方程中，被解释变量为债券评级机构对信用债发行人的主体信用评级。根据评级从高到低，本文依次从AAA到BB-将评级分为9个等级，并且将1至9进行赋值。我们用各省份的生产总值作为描绘经济周期的代理变量，来解释评级机构的顺周期行为。在回归中纳入控制变量集合X，用以控制发行人的相关特征，包括企业规模(企业资产总计的对数)、企业年龄(现年-企业成立年份+1)、资产负债率(总资产与总负债之比)、主营业务利润率(主营业务利润同主营业务收入净额的比率)、短期债务占比(短期负债占总债务中的比重)以及流动比率(企业流动资产与流动负债的比率)等变量；同时，还进一步控制了评级机构固定效应(δr)、省份固定效应(δp)、行业固定效应(δs)以及年份固定效应(δt)。

(二)数据来源与描述性统计

本文使用的信用债券评级数据与公司财务数据来自于wind数据库，省份层面的国内生产总值数据来自于国家统计局公布的历年《中国统计年鉴》。考虑到数据可得性以及剔除全球金融危机对分析的干扰，本文选取的样本区间为从2010年至2017年。主要变量的统计性描述见表3，变量包括评级变量、主体财务数据变量以及地区行业变量三类。

表3 变量的统计性描述

表4 信用债券发行主体评级分布(2010-2013)

表4对样本中发行主体的评级分布进行分析，可以看出2010年之后发行主体的数量以及质量均出现了较为快速的增长。从发行数量来看，2016年的发行主体2441家，数量超过2010年发行主体的4倍。从发行主体评级来看，AA级评级项下的发行主体增长速度最快。2010年至2016年间累计增长超6倍，而AAA级和AA级累计增长也同样超过4倍，在所有评级主体中评级低于BBB+的评级主体仅为0.22%。

三、实证结果与分析

(一)基准回归结果

根据式(1)的回归模型，回归结果见表5，其中第(1)列仅纳入了发行人主体评级与GDP的对数变量。在未纳入任何控制变量的前提下，核心解释变量与评级机构的评级等级呈负相关，但并未在统计性上显著。第(2)列纳入了年份固定效应以及控制企业基本特征的变量，包括企业规模(size)、企业年龄(age)以及企业的资产负债率(D_A_R)。在控制企业基本特征后，核心解释变量回归系数为0.034，并在5%的显著性下显著。第(3)列控制了行业、省份固定效应，回归结论依旧稳健成立。结果显示评级机构在做出评级时存在“顺周期”特征：经济繁荣时期评级机构更有可能高估发行人评级；在经济萧条时期，评级机构则可能低估发行人评级。这一现象的原因很直观：信用评级机构的评级选择是当前收益与未来声誉之间的均衡(夏凡和姚志勇，2013)。经济繁荣时期通常也是债券市场较为繁荣的时期，发债主体通常拥有较好的融资条件和财务背景，发债积极性也较高，此时评级机构有充足动力高估评：一是繁荣时期高估评级的潜在风险较低，一般来说经济繁荣时期企业通常也具有较好的基本面和财务状况，违约风险较小；二是当期收益显著高于未来可能背负的声誉损失时，评级机构可能通过高估评级来对评级主体收取更高的评级费用。当经济进入萧条时期，评级机构的当期收益降低，它们更看重对未来声誉的维护。因此，在萧条时期评级机构通常对评级主体进行谨慎评估，以避免因评级主体违约而造成的信誉风险。

第(4)列控制了企业主营业务利润率(P_R)、短期债务占比(SD_R)以及流动比率(C_R)等控制变量，第(5)列控制了评级机构固定效应，以控制不同评级机构的异质性效应。核心变量的回归系数为0.036，为正且显著，说明一单位标准差的经济周期变动将导致评级机构对发行主体的评级上升0.024个单位。从控制变量看，发行主体规模、主体年龄、主营业务利润率与发行主体评级有显著的正相关性，发行主体规模越大、成立时间越久、主营业务盈利能力越强，获得评级机构的评级级别越高，而资产负债率、流动比率过高则可能降低评级机构给予的评级等级。

表5 基准回归结果

注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性下通过检验(下同)，回归中的标准误均为聚类到发行主体层面的稳健标准误。

表6 稳健性检验分析

注：第(1)至(2)列中的拟合优度为伪R2。

(二)稳健性分析

表6中报告了稳健性检验的相关结果。首先，考虑到被解释变量为发行主体的评级差异，在程度上随着数值变大，发行主体的质量也变得越好。本文使用有序Probit模型和有序Logit模型对原方程进行了回归检验分析，具体结果见第(1)列和第(2)列。从结果来看，计量模型的差异并未改变模型回归结果的稳健性，评级机构仍旧具有“顺周期”特征。第(3)列控制了发行主体固定效应，第(4)列替换了聚类到发行主体的稳健标准误，改为聚类到相关行业的稳健标准误。不论是变更控制发行主体固定效应，还是改变标准误的计算方法，回归结果均较为稳健。第(5)列探讨了可能存在的过度控制问题，因为经济处于上行期，发行主体的规模、资产负债率、流动性状况等特征变量都会受到外部经济因素的影响，进而影响到评级机构对于发行主体等级的判断。为了剔除外部因素对于回归结论的影响，将控制变量的滞后一期替代当期值，纳入到回归模型，结果显示评级顺周期现象依旧稳健且在统计意义上显著。考虑到反向因果对于模型结论的影响，第(6)列将核心解释变量的滞后一期代替当期值进行了回归，结论依旧说明评级机构是存在 “顺周期”特性的。

(三)异质性影响

本文将样本按发行主体性质、外部经济环境、企业偿债能力等分为多个不同的子样本，比较不同子样本下核心解释变量的差异情况，通过加入交互项的方法考察何种因素是影响评级机构出现“顺周期”特征的原因。

表7 分样本回归分析

1.分样本回归。将样本按照发行主体性质、外部经济环境、企业偿债能力区分，具体回归结果见表7。其中，第(1)至(2)列为区分发行主体属性的子样本回归，第(1)列为国有发行主体的回归结果，第(2)列为非国有发行主体(包括民营、集体及外资企业)的回归结果。在控制了发行主体属性后，国有企业子样本的回归系数为0.069，系数在1%的水平下显著为正，说明该地区的经济增速上升1%，评级机构将提升该地区发行主体的评级平均水平0.069个单位。非国有企业子样本的回归系数为-0.025，但并未通过显著性检验。“顺周期”特征仅出现在国有发行主体中，而在非国有子样本中不显著，说明经济繁荣时期评级机构可能更乐于选择推高国有发行主体的评级水平。第(3)至(4)列根据外部经济环境，即根据高于省份—年份经济平均增速和低于省份—年份经济平均增速分为高增速期和低增速期两个子样本，发现高增速时期评级机构的回归系数为0.062，且在1%的显著性下显著为正，处于高增速时期的评级机构具有显著“顺周期”特征，存在推高市场中评级主体评级等级的“冲动”；在低增速时期评级主体则会抑制“冲动”，选择较为谨慎的评级方式，反映在回归中核心解释变量的系数并未显著。第(5)至(6)列根据发行主体偿债能力，将样本分为高偿债能力和低偿债能力两个子样本，发现评级机构会主动提升高偿债能力评级主体的评级。高偿债能力子样本回归系数为0.117，在1%的水平下显著为正，这说明经济变动一单位标准差会导致评级机构推高发行主体评级0.11个单位。低偿债能力子样本中，核心解释变量的系数为正，但并未显著。

2.交互作用。通过纳入交互项可以分析何种因素是影响评级机构主动推升发行主体评级等级，分析时采用如下计量模型：

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

(2)

其中χit表示引起评级机构上调评级的可能动机或原因，β2是交互项系数，体现了该动机对评级机构对评级调整的影响大小和方向。表8中计量回归分析了评级机构对主体评级调整的可能原因。

(1)评级市场垄断。从评级机构角度看，在经济繁荣时期，评级机构可能为了争取更多的市场份额而倾向于迎合发行人采取偏高的评级。我国评级市场是典型的寡头竞争市场，市场中前三大评级机构所占有的发行份额占整个市场的比重超过60%，中国信用评级市场的竞争主要是在各省份层面展开。由于地方保护主义和行政壁垒，中国各省份的企业评级市场存在一家或多家主导性评级机构(寇宗来等，2015)。一方面，潜在进入者可能会给市场中在位者带来竞争压力；另一方面，为了吸引更多的新客户，寡头之间会存在竞争行为。因此，纳入了核心解释变量与衡量评级市场集中程度的虚拟变量(d_hhi×lngdp)，以此解释评级市场寡头竞争对于市场主体评级的影响。评级市场垄断程度虚拟变量(d_hhi)为0和1变量，其中d_hhi=1表示评级市场中的垄断程度大于均值的那部分市场，反之亦然。

表8 交互项回归分析

对于评级市场垄断程度的测量，本文选择采用类似市场集中度的方式进行度量：各年份-省份中每家评级机构所评主体数量占观测单元内全部发行主体数量的比重的平方总和，垄断程度指数的变异来源于不同年份-省份之间的差异，该数值越高代表该市场的垄断程度越高。从回归结果看，第(1)列为纳入评级市场垄断程度与经济发展水平的交互项回归结果。在核心解释变量一次项显著为正的条件下，交互项d_hhi×lngdp的回归系数为0.017，系数为正且在1%的水平下显著。这一结论的经济学含义在于评级市场存在寡头竞争，主导评级机构的垄断程度越高则相互间的竞争越大，评级机构越可能在“顺周期”通过抬升评级，以此达到获取更大的市场份额和实现自身收益的目的。从结论来看，当对回归方程的lngdp变量求导，其边际效应为0.065+0.017d_hhi。当d_hhi取值为1时，即评级市场垄断程度更高时，边际效应为0.082；当d_hhi取值为0时，即评级市场垄断程度较低时，边际效应为0.065；评级市场垄断程度较高的市场中，评级机构对发行主体的评级显著高于市场垄断程度较低的市场。

为了分析评级市场垄断程度对于不同规模的评级机构的影响，进一步纳入了衡量评级机构规模的变量d_size，该变量同样为虚拟变量，由评级机构在市场中占有率得到，取值为1表示市场中规模较大的评级机构，取值为0表示规模较小的评级机构。第(2)列纳入了评级机构规模虚拟变量与经济发展程度的交互项(d_size×lngdp)，交互项系数为-0.009，该值为负且在1%水平显著。这说明在“顺周期”时期，相对于规模较大的评级机构，小型评级机构在参与评级市场竞争中，更趋向于通过推升主体评级来获得更大的市场份额。第(3)列进一步纳入了核心解释变量与评级市场垄断程度、评级机构规模三者交互项(d_hhi×d_size×lngdp)，发现三者交互项系数为-0.007，为负且在5%显著性下显著。这一结论说明在“顺周期”时期评级市场垄断程度越高，小型评级机构越有可能通过高估评级的形式与大型评级机构竞争，以此争取更大的评级收益。目前，国内评级市场面临评级机构数量多、规模小的竞争格局，虽然开展评级的机构包括大型的全国性机构，也包括众多小型的地域性机构，但其中真正具有市场竞争力的还是少数几家。

(2)评级购买行为。从发行人角度看，由于评级体系主要为发行人付费模式，评级市场中可能存在发行人“评级购买”行为，即发行人通过市场面向多家评级机构报价，选择给出最优评级的机构来购买评级服务。通过纳入评级购买行为的虚拟变量与核心解释变量交互项(buy×lngdp)，评级购买行为虚拟变量定义为上一年与本年存在评级机构变动，且本年评级高于上一年评级时取值为1，否则取值为0。其中，第(4)列为纳入评级购买行为的虚拟变量与核心解释变量交互项的回归结果，回归系数为负且不显著，这可能是因为发行主体差异造成的：原本经营能力较好的发行主体，对评级购买需求较低，而经营能力较差的发行主体对评级购买的需求较高。因此，将样本进一步分为高评级发行主体和低评级的发行主体，发现高评级发行主体子样本中(如第(5)列所示)交互项系数依然不显著，但低评级发行主体子样本中(如第(6)列所示)评级购买行为的虚拟变量与核心解释变量交互项(buy×lngdp)系数为0.007，在1%水平下显著为正。这说明评级购买行为在较低评级的企业中是存在的，这可能助推了“顺周期”中发行主体评级的进一步被高估。

四、结论与政策含义

本文采用了2010-2017年非金融企业信用债券市场的相关数据，对评级机构的顺周期行为进行了实证检验，发现评级市场存在显著的周期性特点，经济繁荣时期评级机构可能高估发行主体的信用评级等级，而经济萧条时期则可能加剧经济波动。一是评级机构可能更乐于选择推高国有发行主体的评级水平，而对非国有发行主体的评级影响不显著；二是评级机构在外部环境处于高增速时期时更具有显著“顺周期”特征，存在推高市场中发行主体评级等级的“冲动”，而在低增速时期评级机构则具有抑制评级等级“冲动”；三是评级机构会主动提升高偿债能力发行主体的评级，但对于低偿债能力的发行主体影响不显著。通过纳入交互项，本文对评级机构“顺周期”特征进行了解释：从评级机构的角度看，市场中存在寡头竞争加剧了评级机构间的竞争，评级机构为了获得更大的市场份额而倾向于迎合发行人采取偏高的评级；从发行主体角度看，低评级的发行主体有“评级购买”行为，选择出具较高评级的评级机构服务进行购买。

中国信用评级市场的“顺周期”特征可能会加剧经济波动，对整体经济的发展造成一定负面影响。改善评级体系的负面影响关键在于消除评级机构的激励扭曲机制，提升综合信誉机制对评级机构行为的约束，增加评级透明度。一是切断发行人和评级机构的利益关联。可引入投资人付费机制，以债券承销商作为代理人或形成专门的评级基金代替投资人支付相应评级费用，并且行使相应监督职能，或可引入平台付费模式，发行人将评级费用支付给平台， 而由平台决定评级机构和发行人之间的匹配，这样评级机构就不会为了取悦发行人而高报评级；二是通过改变评级机构的盈利模式，增加评级机构除评级收费外的收入渠道，如提供信息咨询、市场研报等其他形式，增加评级机构的收入；三是相关职能部门应加强对评级机构的监督管理，鼓励评级机构增加评级透明度，同时提高评级机构滥用评级以谋取利益所造成的机会成本，对于违反评级相关法律规定的行为，可视情节对评级机构进行相应处罚，依法限制、暂停或禁止开展相关信用评级业务。