证监会警示函处罚与评级机构应对∗

解学竟 麻志明 张海燕

一、引言

近年来，我国债券市场规模稳步扩张，2019 年、2020 年、2021 年债券发行总量分别为45.21 万亿元、56.94 万亿元、61.38 万亿元，债券总发行量不断增长。2022 年债券市场平稳运行，发行的各类债券高达61.45 万亿元，是全球第二大债券市场。①数据来源于中国人民银行统计数据。债券在服务实体经济、提高直接融资比重、支持融资供给侧改革等方面具有举足轻重的作用。伴随着债券市场的高速发展，评级机构的角色也日益凸显。2022 年，14 家评级机构共承揽债券产品8 937 只，评级机构对资本市场的健康发展发挥着越来越重要的作用。②数据来源于中国银行间市场交易商协会发布的《2022 年第四季度债券市场信用评级机构业务运行及合规情况通报》。评级机构的执业与监管如何能够配合债券市场的高速发展，营造健康良性发展的评级环境，是监管方、评级机构、债券发行人和投资者共同关注的议题。

我国债券市场的发展时间较短，信用评级行业的监管制度也在不断发展完善。以2006 年中国人民银行(以下简称“央行”)发布的《信用评级管理指导意见》和2007年中国证券监督管理委员会(以下简称“证监会”)发布的《证券市场资信评级业务管理暂行办法》为起点，监管机构发布了一系列的监管规定。其中，2019 年央行、中华人民共和国国家发展和改革委员会(以下简称“发改委”)、中华人民共和国财政部(以下简称“财政部”)联合证监会发布的《信用评级业管理暂行办法》，以及2015 年和2021 年证监会发布的两个版本的《公司债券发行与交易管理办法》等，都是具有里程碑性质的规章体系。若评级机构未遵循标准和流程，评级工作违反规定，证监会可以对相关机构和人员采取责令改正、监管谈话、出具警示函等相关监管措施。其中，警示函处罚是证监会惩处评级机构的重要手段。根据证监会官方网站资料，2013—2021 年证监会对评级机构的处罚中有60%以上采用了警示函。仅2018 年，就有中诚信、上海新世纪、联合资信、中证鹏元资信、东方金诚等五家信用评级机构因评级质量问题被监管机构出具警示函，可见评级机构违规事件较为频繁。

大范围密集的警示函能否有效约束评级机构的行为? 被出具警示函的评级机构是否会改进评级质量? 根据我们对警示函处罚信息的统计，数家评级机构出现多次被罚的情况，监管实效堪忧。以东方金诚为例，2016 年该机构因未严格履行不定期跟踪评级制度等问题被证监会出具警示函，2017 年及2018 年又因同样的问题被连续出具警示函。类似地，中诚信及联合资信等机构近年来也屡次被罚，不得不令人质疑监管处罚的效果。鉴于警示函是证监会采用的重要措施，本文将以警示函为出发点，分析监管措施的有效性。

本文以证监会对评级机构出具警示函为核心样本，实证检验警示函处罚对评级机构的影响以及评级机构的应对措施。研究发现，为应对警示函对其声誉所造成的负面影响，受处罚的评级机构会显著上调债券发行人的主体信用评级，并通过迎合债券发行人获得更高的市场份额。进一步地，本文采用评级机构是否与债券发行人有新的评级业务和债券发行人违约风险来具体衡量评级机构迎合债券发行人的潜在收益和成本，从收益和成本两个维度探究评级机构迎合债券发行人的行为。结果发现，评级机构上调发行人评级的动作在评级机构与债券发行人在当年有新的评级业务，或者债券发行人自身违约风险较低时更为显著。上调债券发行人评级的动作在采用熵平衡匹配方法、控制公司固定效应、平行趋势检验、安慰剂检验、变更时间窗口、变更回归模型等一系列方法进行内生性及稳健性检验后依然成立。

本文的贡献如下:第一，以证监会的警示函处罚为切入点，为分析和理解我国评级机构行为和动机提供新的视角。当前相关文献主要分析利益冲突(Baghai 和Becker，2018；Beatty 等，2019；林晚发等，2017；吴育辉等，2020)及竞争和声誉(黄小琳等，2017；林晚发等，2022)对评级机构行为的影响，较少探究行政监管处罚对评级机构的监督约束作用。第二，部分研究重点探究监管部门对股票市场及其金融中介的监管处罚效果(陈运森和宋顺林，2018)，本文则探讨行政处罚对评级机构和债券市场的约束作用，为理解和评价债券市场的行政监管提供理论支持和实证证据。第三，本文系统分析评级机构应对警示函处罚的动机及措施，有助于资本市场参与者更好地了解评级机构，也有助于监管机构采取更加切实可行的处罚措施。对于发行人、投资人、债权人和监管机构都有相当的实践意义。

二、文献回顾及理论分析

(一)文献回顾

信用评级是评级机构利用公开和私有信息对某一发行主体或信用产品的违约率和违约回收率评定的等级(王浩等，2018)。信用评级机构的初衷是发现信息和协调监督，承担资本市场“看门人” 的角色(Boot 等，2006；Manso，2013；张宗新和周聪，2022)。但评级过程的复杂性和“黑箱” 状态使得外部人员无法及时观测评级质量，评级机构存在利益操纵空间。若评级机构与发行人之间存在利益关联或者利益冲突，评级机构可能难以秉持客观公正原则。

外部监管是规范评级机构行为的重要制度设计，但监管的有效性一直存在争议。Dimitrov 等(2015)早期关注《多德-弗兰克法案》(Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act)效果的研究指出，该法案虽然缓解了评级膨胀现象，但评级机构并没有提供更准确有效的信息，反而向市场发布更多的错误警告，监管加强并没有提高评级质量。Toscano (2020)从“发行人付费” 与“投资人付费” 差异的角度出发，研究《多德-弗兰克法案》实施的效果。实证研究指出，法案实施后，“发行人付费” 与“投资人付费” 模式的差异缩小，发行人付费评级机构能够缓解评级膨胀，提升评级准确性，意味着法案有效增加了评级机构的违法成本和声誉成本。吴晓求等(2018)认为，我国信用评级监管呈现多头状态，监管信息较难互换，监管效率较低，处罚的性质和程度较轻，对评级机构难以形成有效的约束。国外的研究大多关注立法对评级机构的约束作用，并没有触及执法层面；而国内对评级行业监管处罚有效性的实证研究尚不多见，无法给予监管实践更多实证证据和理论参考。

那么评级机构如何应对声誉和监管压力? 一些学者认为声誉和监管成本的增加能够约束评级机构的行为。Cheng 和Neamtiu (2009)发现，评级机构通过改进评级分析质量，提高评级的及时性和准确性并降低波动性来应对越来越大的监管压力和投资者的批评。Bonsall 等(2018)采用媒体报道来衡量评级机构的声誉成本，发现评级机构会给媒体关注较多的企业分配教育背景更好、从业经验更丰富的分析师，以提高评级质量。但也有一些学者认为评级机构会迎合发行人以缓解声誉和监管带来的负面影响。Baghai 和Becker (2020)发现，标准普尔(以下简称“标普”)在商业抵押贷款支持证券市场的声誉受损后可以通过发布乐观评级来重新获得市场份额。黄小琳等(2017)发现，评级机构不仅没有因为涉及债券违约事件、声誉受损而收紧信用评级标准，反而更加高估企业的信用评级水平，但其“放宽标准，提高评级” 的策略并没有抵消债券违约的负面影响，其市场份额相比非涉事评级机构仍然出现显著下降或者增长减缓的态势。

现有文献也探讨除监管和声誉之外的其他因素对评级机构行为的影响。相当部分的文献重点关注利益冲突对评级机构行为的影响。由于主流评级机构采用“发行人付费”模式，使得评级机构存在迎合发行人的动机和意图(Jiang 等，2012；Beatty 等，2019；林晚发等，2017；吴育辉等，2020)。其中，Jiang 等(2012)发现，由“投资者付费”转换为“发行人付费” 模式后，标普会调高存在利益共谋关系的债券评级。而Bonsall 等(2022)提供的证据显示，“投资人付费” 模式会导致评级机构对其付费订阅的客户持有的债券发布更乐观的债券评级、更不及时的降级和更不准确的评级。此外，非评级收益、股权关联关系和评级分析师个人利益也会影响信用评级的质量(Bar-Isaac 和Shapiro，2011；Kedia 等，2017；Baghai 和Becker，2018)。Baghai 和Becker (2018)基于印度市场同时雇用非评级服务的发行人数据指出，虽然存在较高的违约风险，但是这些发行人获得了更高的信用评级。Kedia 等(2017)发现，评级机构会为其大股东重点投资的企业发行的债券提供更为有利的评级，股权关系会影响信用评级质量。而Bar-Isaac 和Shapiro (2011)发现，当评级分析师有机会跳槽到高收入企业时，其评级独立性也会下降。此外，市场竞争也会导致评级结果膨胀与评级质量下降(林晚发等，2022)。

(二)理论分析及问题提出

作为债券市场重要的金融中介，评级机构通过公开和私有信息判断发行主体和信用产品的违约风险、发布信用等级以缓解债券市场的信息不对称问题。声誉是评级机构在债券市场发挥信息发现功能的重要前提条件(Baghai 和Becker，2020)。好的声誉是评级机构获取未来市场份额和长期收益的基础(Mathis 等，2009；Bolton 等，2012；Bouvard和Levy，2018)。评级机构的声誉一旦受损，投资者就会对其评级服务的质量产生质疑，进而索要更高的风险溢价，评级机构由此会失去赖以生存的基础。在美国，政府监管会对评级机构声誉造成负面影响(Sethuraman，2019)。

在我国，证监会对评级机构进行警示函处罚后，会通过证监会官方网站及时披露处罚原因和结果，而财经媒体也会对处罚事件进行跟踪报道，因此资本市场参与者有多种渠道获取评级机构被出具警示函的信息，从而本文预期证监会处罚会在一定程度上损害评级机构的声誉。①因篇幅所限，本文省略了警示函处罚影响评级机构声誉的实证检验结果，感兴趣的读者可在《经济科学》官网论文页面“附录与扩展” 栏目下载。整理现有文献发现，证监会对中介机构的行政处罚更多会导致中介机构声誉受损，但不会对中介机构的基本业务产生实质影响(Karpoff 等，2008；陈运森和宋顺林，2018)。通过梳理证监会2014 年以来的警示函处罚文件可以发现，警示函处罚以要求评级机构加强内部管理、建立健全质量控制体系、确保执业质量为主要内容，并没有对评级机构的业务做出限制。以2019 年5 月黑龙江证监局对联合信用出具警示函为例，联合信用的债项评级市场占有率在2019 年第一季度为25.24%②数据分别来源于中国银行间市场交易商协会发布的《2019 年第一季度债券市场信用评级机构业务运行及合规情况通报》及《2019 年第三季度债券市场信用评级机构业务运行及合规情况通报》。，第三季度为25.49%，其市场份额没有发生显著下滑，也在一定程度上说明警示函处罚不会对评级机构的评级业务造成直接影响。

既然警示函处罚仅损害评级机构声誉，那么评级机构应该如何应对警示函带来的负面影响? 是积极解决警示函所提示的问题、优化内部控制、提升评级质量、采取抑制评级膨胀的策略，还是为了对冲警示函带来的负面影响并维护自身市场而激进迎合发行人从而采取调高评级的策略? 评级机构属于自主经营、自负盈亏的市场经济实体，根据有限理性经济人假设，其在被处罚后为追求自身效用最大化而采取的行动策略，主要取决于当前制度下对不同评级策略的成本和收益的权衡。

如果评级机构采取抑制评级膨胀的策略，那么其不仅需要增加内部控制及评级技术相关方面的经营成本，而且会面临因抑制评级膨胀而丧失现有和潜在客户的风险。但预计评级机构采取抑制评级膨胀的策略后，能够提高评级质量，吸引注重评级质量的发行人，并降低因评级质量被证监会再次处罚的风险。如果评级机构采取调高评级的策略，那么其会面临较低的成本:一方面，迎合行为被发现的可能性较小，信用评级的质量较难衡量，只有在受评债券违约时，外部人才能合理衡量评级质量；另一方面，警示函处罚的性质和程度较轻，仅会对评级机构声誉产生负面影响，不会对其业务层面产生实质性冲击。同时，调高评级的潜在收益较高，在评级机构绝大部分收益来源于评级业务的情况下(黄小琳等，2017)，迎合发行人可以帮助评级机构维护现有客户，并争夺市场。综合上述分析，由于评级机构采用不同评级策略的成本和收益并不确定，因此本文拟检验评级机构应对警示函处罚时的评级策略。

三、研究设计

(一)研究模型与变量定义

为检验评级机构应对警示函处罚的评级策略调整，本文拟以证监会出具警示函为准自然实验，构建如下双重差分模型(1):

其中，下角标i表示企业，j代表行业，t表示年份，c表示评级机构。因变量是发行人i在t年从评级机构c获得的主体信用评级Rating。参考黄小琳等(2017)，本文对发行人主体信用评级由高到低依次赋值，最高级AAA 赋值为20，最低级D 赋值为1。关键自变量是评级机构是否在观察期内被处罚与评级发布时间是否在2016 年之后的交互项Treat×After，其系数β1衡量评级机构受警示函处罚后的评级策略变化。控制变量Control主要分为三类:第一类为发行人的相关特征变量，根据已有文献(Kedia 等，2017；黄小琳等，2017；林晚发等，2022)，本文主要控制了发行企业的规模Size、资产负债率Lev、总资产收益率ROA、持有的货币资金Cash、经营活动产生的现金流CFO、营业收入增长率Growth、是否为上市公司List、是否受四大会计师事务所审计Big4、企业总发债规模Amount、是否为国有企业State等；第二类为评级机构相关变量，包括涉及的债券违约次数Default和受到的除警示函之外的其他处罚次数OtherPunishment；第三类为相关的固定效应，包括行业Industry、年份Year和评级机构CRA等。表1 列示了详细的变量定义。

表1 变量定义

(二)数据来源与样本选择

为研究警示函处罚的影响及评级机构的应对措施，我们从万得(Wind)数据库获得公司债信用评级数据、债券特征数据和相关财务数据，从证监会官网的中介机构日常监督板块获取证监会对评级机构行政处罚的信息。为避免打破“刚性兑付” 政策对结果的干扰，本文选择2014 年作为样本的起始时间。由于评级机构存在被连续处罚的情况，仅2016 年被处罚的中诚信、新世纪和联合信用没有在2016 年前后被连续处罚。为了筛选较为干净的处理组和对照组进行双重差分检验，我们保留在2016 年被警示函处罚的中诚信、新世纪和联合信用对应的公司债发行人作为处理组，以2014—2018 年没有受到证监会处罚的鹏元对应的公司债发行人作为对照组。在删掉2016 年的样本、删掉2016 年前后仅有一侧观察值的发行人样本、去掉主体信用评级和主要财务数据存在缺失的观察值后，剩余3 422 个观察值。为控制极端值的影响，本文对所有连续变量在1%和99%分位上作缩尾处理。由于存在相同企业不同年份的样本数据，本文对回归系数的标准误差在企业和评级机构层面作聚类调整。表2 呈现详细的样本筛选过程。

表2 样本筛选过程

表3 显示样本的分布情况。Panel A 为样本的年份分布，样本在2016 年前后分布较为均匀。Panel B 为样本的行业分布，公司债的发行人主要集中于制造业和综合行业，占比分别为14.77%和28.44%。

表3 样本分布

(三)描述性统计

表4 显示主要变量的描述性统计结果。评级Rating的25 分位数为17.000，而75 分位数为20.000，说明样本期间内的发行人主体信用评级集中于AA－到AAA 之间，与林晚发等(2017)的结论相一致。期间哑变量After均值为0.514，样本在2016 年前后分布均匀，与表3 Panel A 的结论相似。处理组哑变量Treat的均值为0.849，说明样本中处理组数量多于对照组。发行人的总资产规模Size的均值为24.284 (未经对数处理的均值为23.5 亿元)。资产负债率Lev的均值为0.609，发行人的负债率较高。资产收益率ROA的均值为0.022，持有货币资金占资产比例Cash的均值为0.117，经营活动产生的现金流占资产比例CFO的均值为0.031。营业收入增长率Growth的均值为－0.141。上市公司哑变量List的均值为0.420，公司债发行人以非上市企业为主。四大会计师事务所审计哑变量Big4 的均值仅为0.113，说明发行人的财务报表审计以非四大审计为主。发行人平均公司债发行规模Amount为22.327 (未经对数处理的规模为17 亿元人民币)，发行规模较大。国有企业哑变量State的均值为0.697，意味着公司债发行人以国企为主，非国有企业较少发债。评级机构涉及债券违约Default的均值为1.915，评级机构在样本期内每年涉及五只债券违约。评级机构受到除警示函外的其他处罚OtherPunishment的中位数为0.000，说明评级机构在样本期间内受到的其他处罚较少。

表4 描述性统计

四、实证结果及分析

(一)评级机构的应对措施

警示函处罚会对评级机构声誉产生负面影响，从而导致债券市场投资者向其评级的债券索要更高的风险溢价。那么评级机构该如何应对警示函带来的负面影响? 是积极回应警示函所提示的问题、优化内部控制、约束评级膨胀，还是为了对冲警示函带来的负面影响并维护自身市场而激进迎合发行人、提高信用评级? 为检验评级机构的应对措施，我们对模型(1)进行回归分析，相关结果如表5 所示。第(1)列报告了控制发行企业相关特征以及行业和时间固定效应的回归结果，第(2)列报告了进一步控制评级机构固定效应后的回归结果，交乘项After×Treat的系数为0.378，在1%的水平上显著，说明被处罚的评级机构会将发行人主体信用评级向上调整大约0.378 个百分点，是因变量主体信用评级Rating均值的2.10% (0.378/17.967)，具有显著的经济意义，即受处罚的评级机构会上调发行人的主体信用评级以应对警示函处罚带来的负面影响。

表5 证监会处罚对主体信用评级的影响

控制变量方面，发行企业规模Size、总资产收益率ROA、货币资金持有水平Cash、是否为上市公司List、是否为四大会计师事务所审计Big4，以及是否是国有企业State等变量与主体信用评级Rating呈显著的正相关关系，说明评级机构在评级时会考虑发行人的资产规模、盈利能力、现金流状况、企业股权性质等因素。而资产负债率Lev与主体信用评级Rating呈显著的负相关关系，意味着信用评级会受到信用风险的负面影响。这些结果与本文的预期相一致，也与之前文献的结果(黄小琳等，2017；林晚发等，2017)基本一致。

(二)内生性检验

(1)平行趋势检验。双重差分模型的基本前提假设是在事件发生前，处理组和对照组的因变量呈现相同的时间趋势。为检验这一重要前提是否成立，本文定义了四个哑变量，并在表6 进行了平行趋势检验。例如，哑变量Before＿1 表示若主体信用评级发生在警示函处罚前一年之后则取值为1，否则为0；哑变量After＿1 表示若主体信用评级发生在警示函处罚后第一年之后则取值为1，否则为0。表6 第(1)列的结果显示Before＿2 和Before＿1 系数不显著，说明处罚前处理组和对照组的主体评级呈现相同的趋势，满足双重差分的重要前提假设。After＿1 和After＿2 的系数显著为正，说明在警示函处罚后第一年和第二年，处理组的主体评级Rating呈现上升趋势。上述结果在第(2)列进一步控制评级机构固定效应后依然成立。

表6 平行趋势检验

(2)对照组样本在2016 年前后的评级趋势检验。表5 的结果可能是对照组评级机构在2016 年后采取谨慎的评级策略所导致的，而非处理组评级机构受警示函处罚后调高评级的结果。为了排除其他原因导致对照组评级机构采取谨慎评级的可能性，我们在表7中检验对照组样本在2016 年前后的评级是否发生显著变化。表7 的结果显示，After的系数不显著，说明对照组样本的主体信用评级在2016 年前后并没有发生显著变化，从而在一定程度上排除了对照组在2016 年后采取谨慎评级策略的可能性。

表7 2016 年前后对照组评级变化趋势

(3)安慰剂检验。本文的主要研究发现，2016 年后受警示函处罚的评级机构会给予发行人更高的主体信用评级。一种可能的原因是，评级机构习惯性给予发行人更高的主体信用评级，而非应对警示函的措施，因此有必要分析在其他时间段是否也存在类似的情况。为排除这种可能性，我们假设警示函处罚发生在2010 年，选择2008—2012 年(去掉2010 年)的样本对模型(1)进行重新回归。表8 显示，在2008—2012 年(去掉2010 年)的样本期间，交乘项Treat×After的系数不显著，表明本文主要回归结果并不会在其他时间段出现，即评级机构确实为应对证监会警示函处罚而调高发行人的主体信用评级。

表8 安慰剂检验

(三)横截面检验

(1)利益关联程度的调节效应。发行人付费模式是评级机构利益冲突的重要来源，评级机构为迎合发行人利益而虚高评级(Mason 和Rosner，2007；Becker 和Milbourn，2011)。Efing 和Hau (2015)研究指出，利益冲突会严重影响“发行人付费” 评级机构的评级质量，其中评级业务收益是导致评级机构利益冲突的重要因素。在中国，评级机构超过85%的收入来源于评级业务(黄小琳等，2017)。评级机构受警示函处罚后，为保证其未来评级业务收益不受重大影响，更可能调高信用评级来取悦和挽留能带来高收益的发行人。为检验这个推理是否成立，本文根据评级机构是否与发行人有新的评级业务来衡量两者之间的利益关联程度，构建哑变量NewBusiness，如果发行人i与评级机构c在t年有新的评级业务则取值为1，否则取值为0。评级机构的评级收入主要依赖对新发行债券的评级收费①根据2007 年《银行间债券市场信用评级机构评级收费自律公约》，公司类信用债单笔评级收费不应低于25 万元，而跟踪评级为每年按初始评级费的20%收取。，因此评级机构更可能为获取新的业务而给予发行人更高的信用评级。

表9 呈现了利益关联程度对评级机构应对警示函处罚的调节效应，根据发行人是否与评级机构具有新的评级业务进行分组回归。虽然After×Treat在第(1)列和第(2)列均显著为正，分别为0.250 和1.079，但费舍尔组合检验(Fisher's bootstrapping test)的结果显示经验p值为0.004，在1%的水平上显著，说明第(2)列存在新评级业务的样本组的系数显著更大，受处罚的评级机构会给予存在新评级业务的发行人更高的主体信用评级。以上结果表明，受处罚的评级机构会进一步调高主体信用评级来迎合能获得重要利益的发行人。

表9 发行人与评级机构的利益关联程度对处罚效果的调节作用

(2)发行人现金流状况的调节效应。根据舞弊风险因子理论，一般风险因子中的“发现可能性” 会影响评级机构迎合发行人的成本(黄小琳等，2017)。信用评级流程处于“黑箱” 状态，只有在发生违约事件时，外部监管者和投资者才能合理评价评级质量。本文认为发行人的现金流状况会调节评级机构的评级行为，评级机构更倾向于迎合现金流状况较好的发行人。因为现金流状况较好的发行人的违约风险较小，评级机构迎合发行人的行为难以被察觉，迎合成本较低。本文构建HighCFO来衡量发行人的现金流状况，如果发行人的经营活动净现金流CFO高于样本均值则取值为1，否则取值为0。

表10 呈现了发行人现金流状况对评级机构应对警示函处罚的调节效应，根据发行人的现金流状况进行分组回归。第(1)列的结果显示，After×Treat的系数为0.195，但并不显著。第(2)列的结果显示，After×Treat的系数为0.583，在1%的水平上显著为正。费舍尔组合检验的结果显示经验p值在5%的水平上显著，表明第(2)列经营活动净现金流状况较好的样本组的系数更大，评级机构受处罚后会通过调高主体信用评级来迎合违约风险较小、迎合成本较低的发行人。

表10 发行人现金流状况对处罚效果的调节作用

(四)评级机构迎合发行人的后果

评级机构通过给予发行人更高的主体信用评级能否维持或获得更高的市场份额? 本文分别构建公司债市场份额MarketShare和新发行公司债市场份额New＿MarketShare两个指标来衡量评级机构公司债业务的市场份额。表11 第(1)列的结果显示，After×Treat系数为0.062，且在1%的水平上显著为正，受警示函处罚的评级机构所占的公司债的市场份额较大，且在受处罚之后会进一步扩大其市场份额。第(2)列的结果显示，After×Treat系数为0.139，且在5%的水平上显著为正，受处罚的评级机构所占的新发行公司债的市场份额较大，且在受处罚之后会获得更多的新发行公司债的业务。表11 的结果显示，尽管证监会警示函处罚会对评级机构的声誉造成负面影响，但评级机构通过调高发行人信用评级的策略能够有效扩大其市场份额①评级机构通过上调发行人评级来扩大市场份额的机制检验的结果请见《经济科学》官网“附录与扩展”。，政府并没有实现利用行政处罚来规范评级机构行为的目的。

表11 评级机构迎合发行人对其市场份额的影响

五、其他稳健性检验

本文选取的处理组样本为中诚信、上海新世纪和联合资信三个评级机构发布的公司债发行人的主体信用评级，而对照组样本为中证鹏元资信发布的公司债发行人的主体信用评级，处理组和对照组样本可能存在较大的差异，论文的研究发现可能是由内生性问题导致。至此，我们采取熵平衡法(entropy balancing matching)，同时控制处理组与对照组样本协变量的一阶矩、二阶交叉矩和三阶矩多维度进行调整，最大限度使两组样本协变量在满足约束条件下实现精确匹配，以减少两组样本之间的差异(Hainmueller 和Xu，2013)。

本文参考Chahine 等(2020)和Francoeur 等(2022)，将基准回归中除Default、OtherPunishment及固定效应外的所有控制变量作为协变量②由于Default、 OtherPunishment 在协变量中存在共线问题，所以在熵平衡检验中被删掉。协变量具体包括Size、 Lev、 ROA、 Cash、 CFO、 Growth、 List、 Big4、 Amount 和State。，线性地加入熵平衡过程中，并在回归中加入上述协变量作为控制变量。通过对比表12 的Panel A 和Panel B 可以看出，经过熵平衡法匹配后，处理组和对照组样本差异缩小。Panel C 第(1)列显示，用熵平衡法对研究样本进行处理后，After×Treat的系数为0.237，仍在10%的水平上显著为正。第(2)列控制评级机构固定效应后，结果依然存在，进一步支持了本文主要的研究结论。

表12 样本熵平衡法匹配后的分析结果

为控制遗漏变量造成的内生性问题，我们在模型(1)中用公司固定效应替代行业固定效应，具体结果请参见表13。结果显示，After×Treat的系数为0.388，在1%水平上显著，意味着在控制公司固定效应之后，受处罚的评级机构会显著调高发行人的主体信用评级。

表13 控制公司固定效应的回归结果

主回归的样本期间为2014—2018 年(去掉2016 年)，即处理组评级机构受处罚的前后两年。为检验本文的实证结果是否受样本期间选择的影响，我们重新选择不同的样本期间对模型(1)进行回归，结果如表14 所示。Panel A 显示，将窗口期调整为受处罚前后一年后，样本量缩小为1 812，但在控制了行业固定效应及年份固定效应后，After×Treat的系数仍在5%的水平上显著为正；第(2)列增加控制评级机构固定效应，结果依然存在。Panel B 显示，将窗口期调整为受处罚前后三年后，样本量扩大为4 870，但在控制了发行企业特征、行业固定效应及年份固定效应后，After×Treat的系数仍在1%的水平上显著为正；第(2)列增加控制评级机构固定效应，结果依然存在。主回归结果具有稳健性，不受样本窗口期选择的影响。

表14 更换时间窗口的检验

信用评级是有序的离散型变量，因此我们参考黄小琳等(2017)，采用序列逻辑回归模型替代主回归中的OLS 模型，对模型(1)进行重新检验，结果如表15 所示。结果显示，即使替换为序列逻辑回归模型，After×Treat的系数仍在1%的水平上显著为正，本文的主回归结果依然存在，不受回归模型选择的影响。

表15 序列逻辑回归分析结果

六、研究结论与政策建议

本文以警示函为例，系统分析了中国评级机构应对行政处罚的评级策略调整。从评级机构警示函处罚的样本分析可以发现，评级机构为了缓解行政处罚的负面影响，会显著上调发行人的主体信用评级，并由此获得更高的市场份额。考虑到迎合发行人的收益和成本，当发行人与被处罚的评级机构之间存在利益关联，或者发行人自身违约风险较低时，评级机构更倾向于迎合发行人。在进行了一系列稳健性检验后本文的研究结论依然存在。

根据上述研究，本文建议从加强监管和提升独立性两方面着手，逐步改进评级市场环境。在加强监管方面，可以考虑提高评级机构处罚力度和提升监管模式两种方式双管齐下。美国证监会曾因抵押贷款担保证券的评级问题对标普和穆迪处罚了近24 亿美元，巨额处罚对评级行业形成了强有力的震慑。中国监管机构可以参考借鉴美国的监管实践经验，提高处罚上限，在执法中加大处罚力度，以推动信用评级机构的规范发展。在完善监管模式方面，应逐步用联合监管模式替代传统上各自为政的条块监管模式，强化地区间、部门间协同监管，完善事前事中事后全流程、全方位的监管模式。

此外，由于市场投资者希望评级机构能够在独立性的基础上对发行人及债券的信用状况和违约风险做出客观、公正的评估。因此，行政监管的重点在于在制度层面和执行层面帮助评级机构提升独立性。中国人民银行等五部委于2019 年12 月26 日正式发布的《信用评级业管理暂行办法》再一次明确要求评级机构建立回避制度，完善治理机制，从机构、部门、执业、人员和薪酬等五个方面落实独立性的要求。除此之外，执法部门也应积极实施现场检查，确保评级机构的具体执业活动符合独立性的要求。