信用评级对债券融资成本的影响——来自中国公司债券的经验证据

张馨予，朱治双，张逍洋，周佳琦

（1.南京邮电大学 管理学院，江苏 南京 210003；2.山西财经大学 经济学院，山西 太原 030006）

一、引言

债券发行和被购买的场所称为债券市场，这是金融市场不可或缺的一部分，在金融体系中起着至关重要的作用。一个统一、健全的债券市场，既能稳定市场，又能为广大投资者和融资者提供低风险的投融资工具。近些年来，我国债券市场规模稳定增长，经济市场化程度不断加深，债券发行的规模和数量不断升高，债券托管量也以相对较稳定的速度增长。据中国人民银行公布的数据，2021 年，债券市场共发行各类债券61.9 万亿元，较2020 年增长8.0%；截至2021 年12 月末，债券市场托管余额133.5 万亿元，同比增长16.5 万亿元。

公司债是债券发行较为重要的一种，占比较大，但伴随着快速发展，一系列问题随之而来，债券市场出现了信息不对称，进而产生债券定价偏误与事实不符、债券违约、市场运行不健康等问题，最终导致企业融资难度加大、融资成本高于预期。2014 年“11 超日债”宣布违约，此后我国债券的违约数量和违约金额开始持续上升。这种情况下信用评级就显得尤为重要。信用评级是基于一系列数据的指标评价体系，通过全方位收集相关信息，客观具体地分析其所处环境，分等级地表示评估对象的偿债能力、偿债意愿以及违约风险，最终给出主体评级、债项评级等结果。一个权威、公正、完整、系统的信用评级，能够合理有效地减缓债券市场信息不对称的现象，同时为投资者和发行企业提供相对真实可靠的风险信息，降低企业债券融资成本，最终达到规范市场、完善市场运行、提高市场运行效率的效果。中国信用评级机构在过去几十年中实现了快速发展，政府的政策支持、行业监管的加强以及市场竞争的推动都为中国信用评级机构提供了有利的发展环境。但相比于西方发达国家仍存在较大差距，仍处在初级发展阶段，因此研究信用评级对公司债券融资成本的影响十分必要。本文将从理论和实证两方面分别进行探究，分析信用评级对公司债券融资成本的影响效果，以期完善信用评级相关研究。

二、文献综述

（一）信用评级业务研究

信用评级业务兴起于20 世纪初的西方发达国家资本主义市场，现阶段理论已较为成熟。国内外学者对其相关研究主要围绕三个方面展开。第一，关于信用评级的影响机制分析。Kliger 和Sarig（2000）[1]提出要重点关注评级机构调整对债券价格的影响。Partnoy（2001）[2]则指出，信用评级机构声誉越好，越能够为投资者在债券市场买卖债券中给出客观正确的导向。沈红波和廖冠民（2014）[3]反向从信息不对称的角度出发，探讨信用等级与债券融资成本之间的关系，发现更高的信用等级可以减少一定的融资成本。第二，关于信用评级的模型和方法分析，如5C、LAPP、杜邦分析、消费信贷评分法等。对信用评级的定量分析最早是Fisher（1959）[4]，采用多元线性回归方法分析投资债券的回报率。随后又出现Logistic、Profit 等模型[5]对信用评级结果进行了展望。我国直到2001 年才正式针对我国国情建立评估体系和评估方法[6]，逐渐出现分层加权平均[7]、模糊综合评估[8]、BP 神经网络等信用评级方法[9]。第三，关于信用评级质量的评估。黄小琳（2017）[10]发现债券违约后，评级公司降低了评级标准，侧面说明了我国债券市场中存在一定程度的信用评级偏高膨胀以及虚假评级的问题。吴烨（2019）[11]运用首例债券违约事件冲击的经验数据，对我国信用评级质量的特征做了较为全面分析与研究。

（二）信用评级对债券融资成本的影响

Kisgen（2019）[12]认为信用评级会影响公司资本结构的决策，企业会根据实际情况调整资本结构，以达到减少债务融资的目的。Jiang（2021）[13]采用半参数估计模型考察了信用评级机构对偏差评级的激励作用。以信用评级为切入点研究公司债券融资成本，发现二者呈显著的负相关关系。何平和金梦（2010）[14]基于对我国一级债券市场发行的企业债券的研究，发现提高信用评级对降低发债成本有正向作用。沈红波和廖冠民（2014）[3]的研究结果显示，信用评级公司在短期债券的定价中，可以充分地披露有效的信息，降低信息的不对称性，评级机构提供的有关企业经营状况、抗风险能力等信息越综合、越完整，短期债务的筹资成本愈低，随后继续深入研究了信用评级与客户风险之间的关系[15]。齐岳等（2018）[16]构建了我国上市公司债券融资成本的数学模型，发现对于信用评级的变动国有企业的融资成本弹性较小。刘航和刘胜题（2021）[17]基于2014—2018 年上海证券交易所发行的公司债券数据，进行实证分析，同样验证了信用评级能够间接影响债券市场的信息不对称，并且评级越高，债券的融资成本将会越低，

综上所述，国内外关于信用评级的研究已较为丰满，学者们从担保机制、产权性质、声誉机制、盈余管理、公司内部治理以及信用评级等多维视角都进行了研究分析。但我国在信用评级与债券融资成本关系相关研究还不够全面，因此本文从信用评级视角入手，拓宽主体评级的研究广度，以期为我国评级机制的完善和发展提供一些思路，进一步丰富相关研究。

三、模型构建与样本选取

（一）模型构建

本文选择建立多元线性回归方程来研究信用评级对公司债券融资成本的影响。建立以下三个模型，所有被解释变量都是债券融资成本，分别依次以债券的债项评级BR、债券的主体信用评级CR、债券的国际主体信用评级IR 为核心解释变量，将债券发行期限MAT、是否为上市企业LC、净资产收益率Roe、流动比率LR、已获利息倍数IC、资产负债率LEV 和发行规模Size 七个变量作为控制变量，以此来研究信用评级对公司债券影响的效果。模型设计如下：

其中，β0为常数项，β1-8为回归系数，∊为残差系数，t 表示报告年度，i 表示债券。

（二）变量设计

1.被解释变量。本文研究模型的被解释变量为公司债券融资成本。在前期整理、分析大量文献时，发现大多数学者都采用债券信用利差来度量债券融资成本。因此，在参考国内外学者研究成果的基础上，我们仍以债券信用利差（COST）作为被解释变量，以此来度量企业债券融资成本。信用利差是指在同一期间内，债券发行的票面利率与国债的基准利率之间的差额。由于国内债券都是按照面值进行平价发行，债券的到期收益率即是票面利率，所以如果用面值定价为债券价格在现实情况中并没有实际作用。为了保证研究分析结果的科学性、精确性、准确度，此次研究将同时期发行的同期限国债利率作为无风险收益率。采用信用利差能够更加客观、合理、有效地衡量债券发行时的风险水平。将公司债券融资成本表示为：

式（4）中，COST 为债券融资成本，R 为债券票面利率，Rf为同时期发行的同期限国债利率，国债可以算作是没有风险的债券，因此将其利率作为无风险收益率，二者作差的结果为债券的风险溢价。投资者因承担投资风险而向发行人索要的风险补偿越高，说明承担的风险越高，与之相对应的融资成本也就越高。因此，风险溢价能够合理反映公司债券融资成本。

2.核心解释变量。本文研究模型的核心解释变量均与信用评级相关，以评级的对象作为划分依据，信用评级大致可分为以下四类。

第一，企业信用评级，主要包括各个领域的企业以及各类金融机构的信用评价，需要特别强调金融业，金融业内投资风险大而且评估的步骤和程序较为复杂，本文研究为了避免结果的偶然性和偏差，将金融业的样本进行了剔除。

第二，证券信用评级目前主要有债券信用评级和企业主体信用评级两大类。主体信用评级是对一家企业的偿债能力、履约能力和诚信水平的综合评估。本文将国内和国际的主体信用评级都纳入研究范围。债券信用评级是对合法企业所发行的某一指定的债券，按照约定期限偿还本金和利息的可信任程度进行评估，综合衡量最终给出其信用程度的等级。

第三，国家主权信用评级，一般指评价一个主权组织的政治方面、经济方面以及信用方面的等级，还会使用具体的标志来呈现评级结果。有关本国货币的信用等级，将会关注到未来各国政府所能取得的与其负债相当的财政收入，即保证本国货币债务的财政收入。而对于外国债券国家的主权信用评级，主要是看其将来所能取得的与其负债相符的外汇储备，即其对外国债务的保护。

第四，其他信用评级，例如项目信用评价，就是对特定的项目工程等进行的信用评级。

按照本文的模型设定，主要有三个核心解释变量。其中，BR 为债券的债项评级，主要是根据本国的信贷评级机构对其信贷风险的评估；CR 为债券的主体信用评级，即针对债券发行人自身的信用评级；IR 为债券的主体国际信用评级，文中均为标普国际信用评级机构给出的评级结果。研究时将不同信用评级等级赋予不同的数值，0、1、2 数值依次增大，代表评级等级依次升高。

3.控制变量。影响债券融资成本的因素有很多，本文研究分别从债券自身信息和发债企业信息两方面着手，设置七个控制变量。公司债券自身信息方面，设置了债券发行规模和发行期限两个控制变量。发行人公司信息方面，从是否上市和公司财务指标两个维度进行考察，财务指标选取净资产收益率Roe、流动比率LR、已获利息倍数IC 以及资产负债率LEV。财务指标均来自公司公开的财务年报。相关变量的定义如表1 所示。

表1 变量设计表

（三）样本选取

本文研究的数据均整理自东方财富Choice 金融终端，选择2016—2020 年上海、深圳两个证券交易所上市的公司债券作为实证研究对象。并对数据做以下筛选处理：1、剔除同一公司一年内发行的不同面值的债券；2、剔除数据信息不完整、评级信息缺失的债券；3、剔除金融行业债券。共得到648 只有效债券。

我国现有的公司债券发行市场上的主要评级机构有东方金诚国际信用评估有限公司、中诚信国际信用评级有限责任公司、联合信用评级有限公司、上海远东资信评估有限公司等。其中，中诚信和联合信用两家占据大部分市场份额。本文所选用的债券和发行人的主体等级都是由我国的信用等级评估机构所定。标普、惠誉、穆迪是世界上最具权威性的信用等级，本文所使用的国际信用等级是由标准普尔公司提供，采用A、B、C 来定义评级等级。

四、实证研究

（一）描述性统计

由表2 可知，被解释变量债券融资成本，均值为4.7%，即公司债券的平均融资成本比国债利率高4.7%，最大值为10.0%，最小值为2.5%，二者相差大约7.5%，在本次的648 个有效样本债券中，被解释变量标准差为0.012，由此看来，研究所选取的样本较具代表性，有一定的实际研究意义。

表2 描述性统计表

从信用等级的分布来看，不管是债券或主体，AAA 的比例都很高，说明公司的信用状况总体良好，但这也侧面说明我国的信用等级有可能存在信贷扩张问题。从主体评级与国际评级数据的对比来看，国内评级体系和运转模式与国际信用评级还有一定的差距。各信用评级频率分布情况，如表3 所示。

表3 各信用评级频率分布情况统计表

（二）变量相关性分析

在回归分析之前，先利用相关性分析去考察COST与BR、CR、IR 以及其他 控制变量MAT、LC、Roe、LR、IC、LEV、Size 之间的相关关系，本研究采用Pearson相关系数来表达相关性的强度。具体相关性系数结果如表4 所示。

表4 相关性分析表

从表4 可知，被解释变量COST 与核心解释变量之间的相关关系系数值在1%的水平上显著。COST与BR、CR、IR 之间的相关系数值分别为-0.479、-0.483、-0.418，说明COST 与BR、CR、IR 之间分别存在显著的负相关关系，表明债项评级、主体信用评级和国际信用评级的评级等级越高，将有效地降低债券融资成本。

被解释变量COST 与控制变量Roe、LEV、Size之间相关关系在1%的水平上显著，与LR 在5%的水平上显著。其中，与Roe、LR、LEV 呈正相关关系，即公司的净资产收益率、流动比率与资产负债率越高，其公司的债券融资成本也将越高，但COST 与Size 呈负相关关系，债券发行规模越大，融资成本将会越小。而COST 与控制变量MAT、LC、IC 的相关系数不显著。另外，解释变量BR、CR、IR 与控制变量间的相关关系大体都在5%的水平以上显著。

（三）回归分析

在我国债券市场中，由于信息不对称，投资者需要获得较高的风险补偿来弥补他在投资过程中自身要承担的风险，即“风险溢价”，完整客观的信用评级结果为投资者提供了有效参考指标，投资者通过对这些风险指标的考察和衡量，会相对地减少对风险的补偿，而发行人则可以以相对较低的资金成本来获得资金。信用评级分为债务和主体信用评级两个方面，债券信用等级是衡量信用风险的一个重要指标。主体评级国际信用评级可以较好地反映债券发行主体的偿债能力。为了深入探究信用评级与融资成本的关系，本文将COST 作为因变量，加入核心解释变量与控制变量进行回归分析，回归结果如表5 所示。

表5 回归结果分析

从表5 可以看出，BR、CR的回归系数值分别为-0.013（t=-14.000，p=0.000<0.01）、-0.013（t=-14.218，p=0.000<0.01），表明BR、CR 对COST 产生明显的负向作用，即债项评级、主体评级信用等级越高，都能够带来较低的融资成本。CR 的回归系数值为，表明CR 会对COST 的作用存在明显的负相关。公司的主体评级越高，其融资成本越低。IR 的回归系数值为-0.007（t=-8.730，p=0.000<0.01），表明IR 会对COST产生显著的负向作用，即国际信用等级越高，其债券融资成本越低。

通过对回归结果多重共线性检验，VIF 值均小于2，因此该回归模型的各变量之间没有明显的多重共线性问题。由此看出，包括债券评级、主体信用评级和国际信用评级在内的三项信用评级越高的企业会具有越低的债券融资成本，说明信用评级在债券市场中起到了一个很好的信号传递作用，减少了信息不对称现象。另外，国际信用评级的回归系数较低，相较之下，国际信用评级对公司债券融资成本的降低效果更弱，这多与我国经济体制、债券市场实情有关，相比西方资本市场，我国与国际评级接轨较难。投资者对债券评级和主体评级的依赖程度相差不大。

（四）稳健性检验

为避免实证结果的偶然性，保证实证结果的客观性、精确性，本文采用替代变量的方法对实证结果进行稳健性检验，采用债券的票面利率为新的计量方式对发行债券成本进行量化，将其代入模型重新进行分析，结果如表6 所示。

表6 稳健性检验

从检验结果可以看出，BR、CR、IR 仍与融资成本COST 呈显著的负相关关系，且都在1%的水平上显著，结果分析与上文一致。信用评级在债券市场中起到了很好的信号传递作用，具有较强的信息含量，一方面有效地降低了企业的债券融资成本，让企业在融资方式和对公司资金分配上有了更多的选择，另一方面也为投资者降低了投资风险，让投资者正确地做到理性投资，帮助投资者“避坑”。

五、结论与政策建议

本文选取2016—2020 年在上海、深圳证券交易所发行的公司债券作为研究样本，探究得出信用评级对我国债券市场的重要影响机理。研究发现，信用评级与债券融资成本均呈负相关关系，主体信用评级与债券评级作用效果明显，二者相差不大，国际信用评级作用相对较小，对国内债券融资成本没有显示出很强的影响力。基于以上研究结果，提出以下几点建议。

一是大力发展信用评级机构。不断完善评级体系，提高评级技术，健全评级制度，改进评级模型，促使评级机构能够对相关债券和发行人的信用出示更加全面客观的评级结果，提高评级机构在债券市场的专业能力和公信力，让投资者能够更加理性地选择投资对象，让企业能够以较低的融资成本完成融资过程，从而资本市场得以实现公平竞争。

二是加强对评级业务的监管力度。我国的信用评级存在评级普遍偏高和评级区分度不大、评级结果相对集中的现象，与国际信用评级机构给出的评级结果差距较大，2020 年AA 及以上的债券占比已高达90%以上，而AA+及以上的比例也高达73%，均呈现出上升趋势。市场监管者要主动调整缓解此类现象的发生，制定完善监管制度，保证第三方评级机构的有效运转，加强对信用评级公司的监管，提高其信用意识，运用好管理手段，为资本市场的运行提供有力保障。

三是企业应自觉提高公司自身的营运能力和抗风险能力，完善公司内部运转体系，加强公司内部控制与监管，加强对所有员工的考核。信用评级机构的实际控股人、股东及信用评级委员会的成员必须保持机构的独立性和经营的独立性。合规部门必须有效地监督、审查评级机构、机构员工，提高对内部控制体系完整和运行的有效执行力，及时汇报给相关的决策机构，并监督和改善相应措施。

四是投资者要关注信用评级机构的评级结果和分析报告，学习相关金融知识，提高自身的综合素质和专业知识水平，增强面对风险的敏感程度和辨别风险的能力，学会规避风险，合理配置金融资产，在风险最小的前提下让收益达到最大。