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    投資者付費評級對融資成本的影響研究

    2022-01-11 04:07:52陳恩婷陳凌云
    品牌研究 2021年20期
    關(guān)鍵詞:資信中債發(fā)行人

    文/陳恩婷 陳凌云

    (東華大學管理學院)

    一、研究背景

    近年來,我國經(jīng)濟市場化不斷深入,資本市場逐漸向多層次市場體系發(fā)展,在金融市場中的地位也愈發(fā)重要,我國的債券市場發(fā)展相對較晚,主流評級付費模式仍為“發(fā)行人付費模式”,即發(fā)行人若需發(fā)行債券,需要支付費用并雇傭評級機構(gòu)對其進行評級,因此可能出現(xiàn)利益沖突問題,造成評級虛高、評級購買等現(xiàn)象。

    2010年9月,國內(nèi)首家由投資者付費采購評級的評級機構(gòu)——中債資信評估有限責任公司(以下簡稱“中債資信”)正式成立,其采用不經(jīng)評級對象配合、主動評級的方式進行評級,因此相比發(fā)行人付費模式可以很大程度上解決利益相關(guān)問題。

    據(jù)此,本文站在投資者角度,研究投資者付費模式是否能夠提供增量信息是有必要的,能夠為信用評級行業(yè)提供理論和實踐基礎(chǔ)。

    二、文獻綜述與研究假設(shè)

    債券市場經(jīng)過40余年的發(fā)展,在我國市場上發(fā)揮著舉足輕重的作用。信用評級等級是衡量債券信用風險的重要因素,馬銘(2018)以及陳超、郭志明(2018)均表示信用評級最主要的用途是確定債券發(fā)行的價格[1][2],葛鶴軍(2014)表示對信用評級的研究意義重大,因為信用評級是衡量債券市場信用風險的重要因素,也是表示信用風險水平的重要指標,信用評級的等級調(diào)整通常揭示了企業(yè)信用風險的變動,進而影響企業(yè)融資成本[3]。

    國內(nèi)外學者大多數(shù)認為高質(zhì)量、可靠的信用評級可以降低融資成本,反之則相反。Manfred和Volker(2001)提出信用評級的降低會導(dǎo)致市場過度反應(yīng),對投資者而言會獲得負的回報率[4]。Peng(2002)發(fā)現(xiàn),當標普基礎(chǔ)評級發(fā)布后,市政債券利率下降了約4基點,表明信用評級具有公信力,可降低融資成本[5]。何平、金夢(2010)研究認為,信用評級對于我國債券市場的影響顯著,評級機構(gòu)所作信用評級的價值得到了債券投資者的認可,從而影響到債券的定價以及債券投資者的決策過程,并認為信用評級越高,債券發(fā)行成本越低,這表明信用評級在投資者眼中是影響債券定價的因素之一[6]。

    由于評級機構(gòu)存在評級選購以及評級迎合等現(xiàn)象,會降低信用評級的公信力,從而削弱評級信用評級對信用風險的解釋能力??茏趤淼龋?015)提出,在發(fā)行人付費模式下存在評級選購等行為,削弱了信用評級在市場上的公信力,沒有真正起到市場配置的作用,對發(fā)債成本的解釋能力明顯下降,無法給投資者提供更多的信息[7]。屈廣玉和梁柱(2016)發(fā)現(xiàn),不同評級機構(gòu)所做信用評級對信用利差存在差異,可能的原因是在評級機構(gòu)擴大市場份額過程中存在評級購買現(xiàn)象,從而出示高估的信用評級而質(zhì)量卻在下降,對于債券利差并沒有增量的解釋作用[8]。

    綜上所述,信用評級能夠揭示債券及發(fā)行人信用風險,有助于降低投融雙方的信息不對稱,降低融資成本。而不同付費模式可能對評級機構(gòu)所作評級等級及質(zhì)量產(chǎn)生重要影響,尤其是2008年美國次貸危機之后,國外研究認為發(fā)行人付費模式存在的利益沖突問題導(dǎo)致了市場上評級虛構(gòu)、評級選購等不規(guī)范現(xiàn)象。

    其他學者也研究發(fā)現(xiàn),由于發(fā)行人付費模式存在利益沖突問題,其所作評級比投資人付費模式下的評級普遍更高。而中債資信與受評對象之間不存在利益關(guān)聯(lián),且其作為“再評級機構(gòu)”不參與一級市場,因此獲得信息的來源更廣,作出的評級也更加客觀公允。

    在這種情況下,可以預(yù)期投資者付費評級機構(gòu)所作評級會質(zhì)量更高,更容易受到投資者的認可??茏趤淼?2015)認為,我國信用評級的可信度較低,降低融資成本的作用較弱。在其他機構(gòu)評級飽受質(zhì)疑的背景下,中債評級能夠?qū)ζ渌u級結(jié)果進行檢驗,為投資者提供增量信息,從而影響到投資者對債券的定價。吳育輝等(2020)等認為,中債資信評級低于其他評級機構(gòu)評級時,企業(yè)未來的違約風險更高,表明投資者付費評級質(zhì)量更優(yōu)。據(jù)此提出假設(shè)1.1:

    H1.1:相比于發(fā)行人付費模式,投資者付費模式評級解釋力更強。

    Hsueh(1988)認為,擁有雙評級可以給投資者帶來增量信息,并且能發(fā)揮認證作用[9]。在發(fā)行人付費評級普遍虛高的情形下,對于同時收到雙評級的企業(yè)而言,中債評級與其他評級之間的評級差異越大,越可能說明其他評級質(zhì)量較差,中債資信評級質(zhì)量較高,對債券違約風險的揭示能力更強,從而能夠向投資者傳遞企業(yè)信用風險更高的增量信息,因此投資者要求的投資回報越高,會利用中債評級信息改變債券的定價,對于企業(yè)而言融資成本則越高。據(jù)此提出假設(shè)1.2:

    H1.2:不同付費模式評級差異越大,融資成本越高。

    三、研究設(shè)計

    (一)樣本選取

    本文選取2011至2020年上市公司發(fā)行的公司債作為研究樣本,這是因為相對于政府債券、企業(yè)債等,公司債的發(fā)行主體主要為上市公司,發(fā)行條件相對寬松,受干預(yù)較少,市場化程度更高,財務(wù)等相關(guān)數(shù)據(jù)也更容易獲取。根據(jù)wind統(tǒng)計,中債資信的首條信用評級報告發(fā)表于2011年9月20日,首個受評企業(yè)四川成渝高速公路股份有限公司獲得了AA的評級,因此本文選取自2011年起以10年為維度的樣本,選取樣本的針對性更強、覆蓋面更準確。本文所采用的數(shù)據(jù)均來自wind數(shù)據(jù)庫,論文采用STATA16進行數(shù)據(jù)處理。

    (二)模型構(gòu)建與變量定義

    模型(1)及(2)是本文主要回歸模型,變量定義如下:

    被解釋變量:企業(yè)融資成本CS,本文參考劉剛、李佳(2020)對債券融資成本的度量方式——信用利差[10],定義為到期收益率減去無風險利率,本文取債券發(fā)行利率作為到期收益率,使用中債國債到期收益率作為無風險收益率。

    表1 變量定義表

    解釋變量:

    1.評級付費模式差異(Ratingdif),用不同付費模式評級差異衡量,即發(fā)行人付費模式評級等級減去投資者付費模式評級等級的差。本文將信用評級共分成15等級,參照阮永峰(2019)賦值方法,由于(1)只有中債資信對于AAA+、AAA以及AAA-三等級在評級過程中有略微差異,因此將這三類評級統(tǒng)一歸為一類,量化值為11;(2)由于在BB以下的評級說明企業(yè)整體經(jīng)營狀況惡化,因此將BB-等級以下分為一類,量化值為1。其余評級由評級高低量化逐級遞減。

    2.主體信用評級Rating

    同時,為研究需要,本文對信用評級進行量化處理,通過觀察統(tǒng)計,全樣本信用評級共分成15等級,參照阮永峰(2019)賦值方法,由于(1)只有中債資信對于AAA+、AAA以及AAA-三等級在評級過程中有略微差異,因此將這三類評級統(tǒng)一歸為一類,量化值為11;(2)由于在BB以下的評級說明企業(yè)整體經(jīng)營狀況惡化,因此將BB-等級以下分為一類,量化值為1,參考余洋(2020)對跟蹤評級的處理[11],如果發(fā)行人當年獲得多個評級,則取每家評級機構(gòu)當年最后一次所作的評級作為評級結(jié)果。

    表4 vuong檢驗

    控制變量:本文選取負債水平、總資產(chǎn)收益率、銷售凈利率、流動資產(chǎn)比率、營業(yè)收入增長率以及企業(yè)性質(zhì)六個變量,在債券特征方面選取發(fā)行期限、發(fā)行規(guī)模以及債券性質(zhì)三個變量。

    三、實證結(jié)果與分析

    (一)描述性統(tǒng)計

    描述性統(tǒng)計如表2所示,對于債券發(fā)行利差而言,均值為1.977%,最大值為6.07%,最小值為-0.84%,中位數(shù)為1.53%,說明利差整體偏低,分布不是非常分散。對于評級付費差異而言,均值為2,意味著平均來看,投資者付費模式評級比發(fā)行人付費評級等級低兩個等級,也說明普遍來看投資者付費模式評級更低。

    表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

    資產(chǎn)負債率方面,均值為65.47%,說明資產(chǎn)負債率普遍較高,總資產(chǎn)收益率均值為2.63%,普遍偏低,銷售凈利率平均值為10.15%,實踐來看,接近一般的制造業(yè)水平,屬于平均水平,流動資產(chǎn)比率為49.56%,說明總資產(chǎn)中平均有接近50%為流動資產(chǎn),營業(yè)收入增長率均值為14.29%,表明樣本企業(yè)成長能力以14.29%速度增長,從是否為國有企業(yè)來看,將近60%為國有企業(yè),說明多數(shù)發(fā)債企業(yè)有國家為信用背書,而債券為城投債的比率較低。

    (二)實證結(jié)果

    按照模型1.1進行多元回歸分析,實證結(jié)果如表3所示,回歸(1)及回歸(2)為評級付費模式差異對真實盈余管理和應(yīng)計盈余管理的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示,不同付費模式評級差異對企業(yè)下一年的真實盈余管理在1%上有顯著影響且為正,系數(shù)為0.0203,而對應(yīng)計盈余管理影響不顯著。

    表3 評級付費模式與盈余管理多元回歸結(jié)果

    首先,回歸結(jié)果顯示,評級差異對真實盈余管理有顯著影響,但對應(yīng)計盈余管理影響不顯著,這可能是由于真實盈余管理手段更隱蔽,而應(yīng)計盈余管理主要是通過改變會計估計和會計政策來調(diào)節(jié)酌量費用,在財報中比較明顯,且真實盈余管理行為可以在任何時間進行,因此相比于應(yīng)計盈余管理而言,當中債資信提供了評級意見更低的增量信息時,企業(yè)會傾向于真實盈余管理對盈利水平進行操縱。

    其次,中債資信評級相較于發(fā)行人付費評級越低,真實盈余管理程度越高,這是由于投資者付費評級更低的增量信息揭示了企業(yè)可能擁有更高的信用風險,這會提高企業(yè)融資水平,同時由于中債資信是根據(jù)投資者需求對發(fā)行人進行評級,在進行評級前企業(yè)無法得知具體時間也不會與企業(yè)進行利益聯(lián)系,因此企業(yè)有動力在下一年通過進行正向真實盈余管理來調(diào)增盈余,改善財務(wù)水平,以期后續(xù)獲得更高的信用評級,投資者付費評級為發(fā)行人提供了增量信息,驗證了本文假設(shè)。

    按照模型1.2進行多元回歸分析,實證結(jié)果如表5所示,回歸(1)表示當以不同付費模式評級差異作為解釋變量時,其對信用利差的影響在1%上顯著且為正,系數(shù)為0.341,即不同付費模式評級差異越大,中債資信評級相較于發(fā)行人付費模式評級越低時,企業(yè)融資成本越高。

    表5 評級付費模式與融資成本多元回歸結(jié)果

    這表明在發(fā)行人付費模式評級普遍虛高背景下,由于中債資信與發(fā)行企業(yè)沒有直接利益往來,其作出的評級更加獨立、客觀、高質(zhì),相比于發(fā)行人付費評級,投資者付費評級能夠為投資者提供債券信用風險的增量信息,而由于投資者更認可投資者付費模式評級,當投資者付費評級低于發(fā)行人付費評級時,代表債券的信用風險更高,投資者會利用此增量信息對債券進行定價,即站在投資者的角度要求的投資回報率越高,企業(yè)融資成本相應(yīng)越高,投資者付費評級為投資者提供了增量信息,驗證了假設(shè)1.2。

    接著,對模型1.2按照評級付費模式差異是否大于0進行進一步回歸分析,實證結(jié)果如表5所示,在376個樣本中,絕大多數(shù)樣本的投資者付費評級小于發(fā)行人付費評級,接著對評級付費模式差異進行分類并分別對信用利差進行回歸后,可以看出,當不同付費模式評級差異大于0時,即投資者付費評級小于發(fā)行人付費評級時,對信用利差的影響在1%上顯著且影響為正,系數(shù)為0.3732,而當不同付費模式評級差異小于等于0時,對信用利差的影響不顯著。

    四、研究結(jié)論

    從投資者視角看,信用評級與企業(yè)融資成本呈負相關(guān),且投資者付費模式評級解釋力更強,但評級付費模式差異與融資成本呈正相關(guān)。這表明一方面,信用評級作為衡量企業(yè)信用風險的重要指標,評級越高,表明違約風險越低,企業(yè)融資成本越低,這與目前研究一致,其中,市場對于投資者付費的評級結(jié)果更為認同,即投資者付費模式評級相較于發(fā)行人付費模式評級的解釋力更強,而另一方面,不同付費模式評級差異越大,即相對于發(fā)行人付費評級,中債資信的評級越低,企業(yè)融資成本越高,說明投資者利用了中債資信給出的增量評級信息對債券進行定價,即投資者付費評級提供了增量信息。

    進一步研究發(fā)現(xiàn),當中債資信評級大于等于發(fā)行人付費評級時,評級付費模式差異對融資成本影響不顯著,當中債資信評級小于發(fā)行人付費評級時,與融資成本的關(guān)系正相關(guān),這說明投資者對于中債資信給出“好”的增量信息不敏感,而對于“壞”的增量信息才有反應(yīng)。

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