取消强制评级要求与评级膨胀:来自中国公司债务证券的证据
《Journal of Banking & Finance》:Removing mandatory rating requirements and ratings inflation: Evidence from China’s corporate debt securities
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时间:2026年10月18日
来源:Journal of Banking & Finance 4.0
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摘要
本文利用中国一项取消企业债券证券强制性评级要求的监管改革,考察负面需求冲击对债券评级的影响。我们发现,政策变化后,新发行债券评级和后续评级分别上升了约0.06级和0.03级。与此同时,评级的信息含量下降:在更干净的后续评级样本中,评级与信用利差之间的相关性下降了34%
摘要
本文利用中国一项取消企业债券证券强制性评级要求的监管改革,考察负面需求冲击对债券评级的影响。我们发现,政策变化后,新发行债券评级和后续评级分别上升了约0.06级和0.03级。与此同时,评级的信息含量下降:在更干净的后续评级样本中,评级与信用利差之间的相关性下降了34%,评级预测信用风险事件的能力也有所减弱。市场对评级调整的反应同样减弱。此外,声誉较低的评级机构所给出的评级上升更为明显。发行人也更倾向于选择历史上给予其宽松评级的机构。总体而言,这些发现揭示了标准放松管制叙事未能预期的非预期后果:评级需求下降加剧了评级机构之间的竞争,从而恶化了利益冲突和发行人的评级购物行为。
引言
中国的信用评级行业始于20世纪80年代末。与先进资本主义国家不同,中国评级机构(CRAs)最初是由政府推动的,信用评级主要作为债券审批流程的前置条件。在开始的三十年中,评级行业的监管制度已从直接行政监管转变为监管许可框架。评级已开始影响债务工具的初級和二级市场价格(Livingston等,2018年)。投资者也开始区分不同的评级机构(Hu等,2020年;Kennedy,2008年)。尽管发生了这些变化,评级行业在许多方面仍受旧行政管理体制的影响。一个显著的特征是所有债券公开发售都需进行评级的强制性规定。此外,基于评级的投资和资本要求也很普遍。随着时间的推移,越来越多的批评认为这些基于评级的规定降低了评级机构生产高质量评级的激励,甚至导致了评级虚高等行业深层问题以及腐败。
为了在一连串高评级债券违约后恢复市场信心,监管机构在2021年陆续发布新规,取消了强制性评级要求和基于评级的投资要求。1 新法规首先适用于交易所上市的公司债券,随后扩展至银行间市场发行的非金融企业债务工具。到2021年8月中旬,中国企业发行的三大类中长期债券中,交易所上市的公司债券和中短期票据(MTN)不再要求公开发售时进行评级,而企业债券直到2023年底仍受旧规定的约束。为进一步降低发行人和投资者对外部评级的依赖,2021年初还取消了公司债券必须获得AAA评级才能发售的要求。
我们考察取消这些基于评级的规定对评级水平和评级信息含量的影响。传统观点认为,有利于高评级证券的监管规则为更高评级创造了监管优势,导致评级虚高并可能降低评级质量(Behr等,2016年;Opp等,2013年)。因此,取消此类规定的提案预计将减轻评级的向上压力,并通过消除扭曲性激励来提高评级质量。然而,该改革反而可能导致评级进一步虚高。在改革之前,强制性评级要求和制度特征产生了广泛的监管需求。一旦这些强制性规定被取消,市场需求可能会下降,因为在旧体制下,评级被认为信息价值有限。这一负面需求冲击很可能加剧评级机构之间的竞争,恶化利益冲突。
利用2018年至2023年中国交易所上市的公司债券、中短期票据和企业债券数据,我们采用双重差分(DID)设计进行分析。前两类债券直接受新法规影响,构成处理组;第三类债券在样本期内不受规则直接影响,作为对照组。除了考察新发行债券的发行评级外,我们还分析改革前发行的债券,并比较政策实施前后的后续评级。通过关注政策变化前发行的债券,我们排除了改革后评级上升反映了信用评级市场留存发行人结构变化的担忧。此外,由于债券可能接受多次后续评级,我们能够在回归中包含债券固定效应,从而吸收债券层面和发行人层面的时不变异质性。我们的研究发现,与普遍认知相反,相对于企业债券,公司债券和中短期票据在改革后的评级上升了:平均发行评级额外上升了0.0590级,平均后续评级额外上升了0.0255级。
在记录改革后评级上升之后,我们进一步考察评级信息含量在监管变化前后的变化。我们采用三种方法。前两种将价格反应与债券评级联系起来,第三种考察评级预测债券未来信用风险事件的能力。我们首先比较政策实施前后信用利差与评级之间的相关性。DID估计表明,政策实施后,公司债券和中短期票据的利差-评级相关性下降幅度大于企业债券。隐含的下降幅度在后续评级中为34.2%,在新发行评级中为11.6%,但后者不具有统计显著性,这可能归因于中国债券发行过程中的定价扭曲。在信用评级能够捕获超出可控制特征所包含信息的额外信息的情况下(Jiang和Packer,2019年;Livingston等,2018年),利差-评级相关性的下降意味着改革后评级的信息含量降低。接下来,我们比较改革前后市场对评级调整的股票价格反应。更大的价格反应表明评级调整的信息含量更高,因为它们包含尚未反映在股价中的额外信息(Jorion等,2005年;Xia,2014年)。我们发现,改革后,评级下调周围的平均累计异常收益(CAR)显著减小。这一结果表明新规则生效后评级调整的信息价值下降,在回归框架中控制评级调整幅度后该结论依然成立。最后,我们比较政策变化前后评级预测债券信用风险事件的能力。我们表明,改革后,评级与随后信用风险事件之间的相关性在处理组债券中的下降幅度大于企业债券,证实了评级信息含量的显著下降。
综合来看,这些结果与负面需求冲击及其带来的竞争一致。面对减弱的强制性要求,许多发行人直接选择退出:未评级新发行债券占2021年新发行总量的22%,2022年上升至49%,2023年达到58%。两个相互强化的效应随之而来。首先,评级业务变为买方市场。随着需求下降速度快于机构削减固定成本的速度,竞争加剧,很可能导致评级虚高(Becker和Milbourn,2011年;Bolton等,2012年)。评级需求的下降减少了评级机构的预期未来业务,削弱了声誉建设激励。相反,通过提供有利评级来获取更高前期费用成为最优选择(利益冲突或迎合激励)。其次,留在评级市场的发行人获得了更强的议价能力。他们可信地威胁要更换机构甚至完全放弃评级。典型的购物模式由此出现:发行人购物,机构迎合,平均评级逐步上升(发行人购物激励)。
我们在第6节考察这些预测,并提供初步证据予以支持。首先,由声誉较低的评级机构评级的债券——以较小的市场份额或2020年经历的更多负面监管事件来衡量——表现出更大的改革后评级虚高。2 这些机构从即时费用中获益更多,从未来声誉损害中损失更少,因此在改革后面临更严重的利益冲突问题。其次,发行人在政策实施后更倾向于选择过去给予其更有利评级的机构。这一方法利用了发行人行为中的选择偏差,即发行人有选择地从那些他们认为更可能给出最高评级的机构中选择评级(Kronlund,2020年)。
本文对竞争如何影响信用评级的文献做出贡献,这一问题此前主要在美国市场得到研究。现有研究发现了相互矛盾的证据。例如,Becker和Milbourn(2011年)以及Flynn和Ghent(2018年)表明,新评级机构的进入伴随着现有机构评级上升和信息含量下降。相比之下,Doherty等(2012年)证明标普进入保险评级市场迫使在位垄断者A.M. Best披露更多信息。同样,Xia(2014年)发现投资者付费的Egan-Jones评级公司(EJR)评级的推出提高了标普的声誉关切,改善了标普的评级质量。总体而言,这一文献的共同特征是竞争压力由新CRAs的到来引发。我们则利用监管变化产生的可能外生的需求冲击。由于CRAs的数量和身份保持不变,我们的设置分离了竞争加剧对评级质量的影响,且不受新进入带来的混杂因素干扰。
本文也补充了评估基于评级的规定后果的文献。法规规定赋予选定机构优先监管地位,将投资和资本要求与评级挂钩,并规定了抵押品要求的最低评级门槛。Opp等(2013年)提供了理论分析,表明对高评级证券的优惠性监管处理会导致评级上移,并可能增加或减少信息获取。Behr等(2016年)利用1975年美国指定 nationally recognized statistical rating organizations(NRSROs)检验了该模型。他们记录了指定后的评级虚高但未发现信息含量下降。Cole和Cooley(2023年)表明,监管对评级的依赖加上对安全资产需求的增加,比评级付费方对评级扭曲的贡献更大。其他相关研究证实了评级的监管使用(Bongaerts等,2012年)及其对公司资本成本的影响(Kisgen和Strahan,2010年)。最后,Dimitrov等(2015年)考察了《多德-弗兰克华尔街改革和消费者保护法》(2010年)下发行不准确评级的法律和监管处罚如何影响评级质量。
与这一文献相比,我们研究的法规的关键组成部分是取消强制性评级要求,这与先前研究探讨的采用基于评级的规定或监管处罚不同。现有理论暗示当监管不再依赖评级时,评级虚高可能减轻(例如,Opp等,2013年),但结果并非如此。这引发了一个问题:可以或应该做什么来减轻不良结果。鉴于我们的结果表明评级水平整体上升,声誉较低的机构评级虚高程度更大,增强评级机构的问责制对于提高尽职调查和客观性至关重要。这一措施是促进政策实施后自愿市场对评级需求的核心补救措施。此外,中国公司债券市场的改革,特别是旨在减少对国有企业债券政府救助的改革,可能有助于让那些改革后退出的国有企业重新整合到评级市场中。通过减少隐性政府担保,这些改革可能增强市场对国有企业信息的真实需求,从而有助于缓解供需失衡。3
最后,本文为中国的信用评级文献做出贡献。大多数论文使用不同方法和设置考察评级的信息含量(Hu等,2019年;Jiang和Packer,2019年;Livingston等,2018年,2020年;Mo等,2021年;Poon和Chan,2008年)。例如,Livingston等(2018年)表明,中国评级机构的评级尺度比国际评级机构宽得多。
尽管如此,债券投资者对低评级债券支付的溢价显著高于高评级债券,这表明中国债券评级中包含相关信息。Hu等(2019)提供了证据,表明新进入的投资人付费评级机构的出现减少了评级膨胀,并提高了对现有发行人付费评级机构发布的评级变更公告的价格反应。其他事件,如首次债券违约或地方评级机构的外资控股,也会影响评级标准或投资者对不同评级机构的偏好(Hu等,2020;Mo等,2021)。与这些论文不同,我们研究了取消长期存在的基于评级的政府监管所产生的结果,这可能为研究在金融市场中政府积极干预的经济中评级机构的运作提供了第一手视角。与我们最接近的论文是Lian和Zhu(2023)。两篇论文的主要区别在于:首先,我们的研究问题聚焦于政策后评级水平和评级信息含量的变化,而Lian和Zhu(2023)考察的是政策后继续购买评级的发行人与未购买的发行人之间的评级膨胀。其次,我们使用多种方法来研究评级水平和评级的信息含量,直接检验迎合渠道和评级购买渠道。相比之下,Lian和Zhu(2023)关注其构建的评级膨胀度量的变化,并通过样本分割分析探索相关渠道。尽管我们的实证结果基于单一国家,但两个普遍特征有助于界定将我们的发现应用于其他地方的范围条件:首先,评级行业起源于监管强制而非市场力量;其次,债券发行时的强制评级要求。这些特征共同产生了大量监管需求以及较差的信息质量,反映了中国评级行业改革前的状况。当强制要求被取消时,这些特征直接导致了供需失衡以及本文所记录的结果。论文的其余部分组织如下:在第2节中,我们回顾了制度背景并提出主要假设。在第3节中,我们介绍样本和变量。我们在第4、5和6节中呈现实证检验结果。第7节为论文的结论部分。
**制度背景:中国公司债券市场、评级行业及2021年改革**
过去十年间,中国公司债券市场迅速增长。截至2023年底,非金融企业发行的未偿还债券总额达到约30.64万亿元人民币,折合4.30万亿美元,占中国GDP的24.31%。在所有公司债券中,交易所交易的公司债券……
**样本与变量**
我们首先从WIND下载了2018年1月1日至2023年12月31日期间所有未偿还的交易所交易公司债券、中期票据和企业债券。这些债券不仅包括在此期间发行的证券,还包括2018年前发行但在样本期间内仍未偿还的证券。总共有33,397只债券。信用评级、债务收益率(主要是新发行的票面利率和未偿还债券的收益率)、债券和发行人特征以及市场……
**新法规后的评级变化**
我们首先估计不同债券类型在改革后发行评级或后续评级如何发生变化。这一估计仅具有提示性,因为如上所述,处理效应同时受到发行人基本面和宏观经济条件变化的混淆。为了获得可信的推断,我们将主要依赖双重差分法(DID)估计。基准回归模型为如公式(1)所示的有序Logit模型。Logit(P(评级i
**新法规后评级信息含量的变化**
在本节中,我们通过检验新规则实施后评级信息含量的变化来补充前述分析。基于动机的假说预测评级信息含量将减少。我们采用三种方法来检验评级的信息含量:在控制公开可观察变量所含信息后评级与债券收益率之间的条件相关性、评级调整后的股价反应,以及评级……的能力。
**进一步考虑处理组与非处理组债券之间的主要结构性差异**
需要注意的是,不同债券类别之间存在结构性差异,这可能导致简单的处理组与控制组比较无效。因此,我们首先列举文献中强调的主要结构性差异,即发行人类型、发行监管制度(注册制与审批制)以及交易场所(银行间市场与交易所市场)(例如,amstad和he,2020;livingston等,2018)。然后我们进行明确控制这些差异的did检验,以消除……
**结论**
为改善中国备受批评的评级行业的评级质量,中国监管机构发布了一系列新规,主要目的是取消一项要求公司债券发行人将其公开发行的债券交由合格评级机构评级的旧规定。我们研究了这一监管变化是否提高了中国的评级标准。
我们的主要结果可总结如下:首先,与改革前相比,改革后三年期间的平均评级有所上升……
**作者贡献声明**
方鸿雁:写作——审稿与编辑,写作——原稿撰写,指导,项目管理,方法论,调查研究,形式分析,概念构思。张心宇:验证,软件,调查研究,形式分析,数据整理。罗荣华:调查研究,资金获取,形式分析,概念构思。
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**新法规后评级信息含量的变化**
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