證監會警示函處罰與評級機構應對?

解學竟 麻志明 張海燕

一、引言

近年來，我國債券市場規模穩步擴張，2019 年、2020 年、2021 年債券發行總量分別為45.21 萬億元、56.94 萬億元、61.38 萬億元，債券總發行量不斷增長。2022 年債券市場平穩運行，發行的各類債券高達61.45 萬億元，是全球第二大債券市場。①數據來源于中國人民銀行統計數據。債券在服務實體經濟、提高直接融資比重、支持融資供給側改革等方面具有舉足輕重的作用。伴隨著債券市場的高速發展，評級機構的角色也日益凸顯。2022 年，14 家評級機構共承攬債券產品8 937 只，評級機構對資本市場的健康發展發揮著越來越重要的作用。②數據來源于中國銀行間市場交易商協會發布的《2022 年第四季度債券市場信用評級機構業務運行及合規情況通報》。評級機構的執業與監管如何能夠配合債券市場的高速發展，營造健康良性發展的評級環境，是監管方、評級機構、債券發行人和投資者共同關注的議題。

我國債券市場的發展時間較短，信用評級行業的監管制度也在不斷發展完善。以2006 年中國人民銀行(以下簡稱“央行”)發布的《信用評級管理指導意見》和2007年中國證券監督管理委員會(以下簡稱“證監會”)發布的《證券市場資信評級業務管理暫行辦法》為起點，監管機構發布了一系列的監管規定。其中，2019 年央行、中華人民共和國國家發展和改革委員會(以下簡稱“發改委”)、中華人民共和國財政部(以下簡稱“財政部”)聯合證監會發布的《信用評級業管理暫行辦法》，以及2015 年和2021 年證監會發布的兩個版本的《公司債券發行與交易管理辦法》等，都是具有里程碑性質的規章體系。若評級機構未遵循標準和流程，評級工作違反規定，證監會可以對相關機構和人員采取責令改正、監管談話、出具警示函等相關監管措施。其中，警示函處罰是證監會懲處評級機構的重要手段。根據證監會官方網站資料，2013—2021 年證監會對評級機構的處罰中有60%以上采用了警示函。僅2018 年，就有中誠信、上海新世紀、聯合資信、中證鵬元資信、東方金誠等五家信用評級機構因評級質量問題被監管機構出具警示函，可見評級機構違規事件較為頻繁。

大范圍密集的警示函能否有效約束評級機構的行為? 被出具警示函的評級機構是否會改進評級質量? 根據我們對警示函處罰信息的統計，數家評級機構出現多次被罰的情況，監管實效堪憂。以東方金誠為例，2016 年該機構因未嚴格履行不定期跟蹤評級制度等問題被證監會出具警示函，2017 年及2018 年又因同樣的問題被連續出具警示函。類似地，中誠信及聯合資信等機構近年來也屢次被罰，不得不令人質疑監管處罰的效果。鑒于警示函是證監會采用的重要措施，本文將以警示函為出發點，分析監管措施的有效性。

本文以證監會對評級機構出具警示函為核心樣本，實證檢驗警示函處罰對評級機構的影響以及評級機構的應對措施。研究發現，為應對警示函對其聲譽所造成的負面影響，受處罰的評級機構會顯著上調債券發行人的主體信用評級，并通過迎合債券發行人獲得更高的市場份額。進一步地，本文采用評級機構是否與債券發行人有新的評級業務和債券發行人違約風險來具體衡量評級機構迎合債券發行人的潛在收益和成本，從收益和成本兩個維度探究評級機構迎合債券發行人的行為。結果發現，評級機構上調發行人評級的動作在評級機構與債券發行人在當年有新的評級業務，或者債券發行人自身違約風險較低時更為顯著。上調債券發行人評級的動作在采用熵平衡匹配方法、控制公司固定效應、平行趨勢檢驗、安慰劑檢驗、變更時間窗口、變更回歸模型等一系列方法進行內生性及穩健性檢驗后依然成立。

本文的貢獻如下:第一，以證監會的警示函處罰為切入點，為分析和理解我國評級機構行為和動機提供新的視角。當前相關文獻主要分析利益沖突(Baghai 和Becker，2018；Beatty 等，2019；林晚發等，2017；吳育輝等，2020)及競爭和聲譽(黃小琳等，2017；林晚發等，2022)對評級機構行為的影響，較少探究行政監管處罰對評級機構的監督約束作用。第二，部分研究重點探究監管部門對股票市場及其金融中介的監管處罰效果(陳運森和宋順林，2018)，本文則探討行政處罰對評級機構和債券市場的約束作用，為理解和評價債券市場的行政監管提供理論支持和實證證據。第三，本文系統分析評級機構應對警示函處罰的動機及措施，有助于資本市場參與者更好地了解評級機構，也有助于監管機構采取更加切實可行的處罰措施。對于發行人、投資人、債權人和監管機構都有相當的實踐意義。

二、文獻回顧及理論分析

(一)文獻回顧

信用評級是評級機構利用公開和私有信息對某一發行主體或信用產品的違約率和違約回收率評定的等級(王浩等，2018)。信用評級機構的初衷是發現信息和協調監督，承擔資本市場“看門人” 的角色(Boot 等，2006；Manso，2013；張宗新和周聰，2022)。但評級過程的復雜性和“黑箱” 狀態使得外部人員無法及時觀測評級質量，評級機構存在利益操縱空間。若評級機構與發行人之間存在利益關聯或者利益沖突，評級機構可能難以秉持客觀公正原則。

外部監管是規范評級機構行為的重要制度設計，但監管的有效性一直存在爭議。Dimitrov 等(2015)早期關注《多德-弗蘭克法案》(Dodd-Frank Wall Street Reform and Consumer Protection Act)效果的研究指出，該法案雖然緩解了評級膨脹現象，但評級機構并沒有提供更準確有效的信息，反而向市場發布更多的錯誤警告，監管加強并沒有提高評級質量。Toscano (2020)從“發行人付費” 與“投資人付費” 差異的角度出發，研究《多德-弗蘭克法案》實施的效果。實證研究指出，法案實施后，“發行人付費” 與“投資人付費” 模式的差異縮小，發行人付費評級機構能夠緩解評級膨脹，提升評級準確性，意味著法案有效增加了評級機構的違法成本和聲譽成本。吳曉求等(2018)認為，我國信用評級監管呈現多頭狀態，監管信息較難互換，監管效率較低，處罰的性質和程度較輕，對評級機構難以形成有效的約束。國外的研究大多關注立法對評級機構的約束作用，并沒有觸及執法層面；而國內對評級行業監管處罰有效性的實證研究尚不多見，無法給予監管實踐更多實證證據和理論參考。

那么評級機構如何應對聲譽和監管壓力? 一些學者認為聲譽和監管成本的增加能夠約束評級機構的行為。Cheng 和Neamtiu (2009)發現，評級機構通過改進評級分析質量，提高評級的及時性和準確性并降低波動性來應對越來越大的監管壓力和投資者的批評。Bonsall 等(2018)采用媒體報道來衡量評級機構的聲譽成本，發現評級機構會給媒體關注較多的企業分配教育背景更好、從業經驗更豐富的分析師，以提高評級質量。但也有一些學者認為評級機構會迎合發行人以緩解聲譽和監管帶來的負面影響。Baghai 和Becker (2020)發現，標準普爾(以下簡稱“標普”)在商業抵押貸款支持證券市場的聲譽受損后可以通過發布樂觀評級來重新獲得市場份額。黃小琳等(2017)發現，評級機構不僅沒有因為涉及債券違約事件、聲譽受損而收緊信用評級標準，反而更加高估企業的信用評級水平，但其“放寬標準，提高評級” 的策略并沒有抵消債券違約的負面影響，其市場份額相比非涉事評級機構仍然出現顯著下降或者增長減緩的態勢。

現有文獻也探討除監管和聲譽之外的其他因素對評級機構行為的影響。相當部分的文獻重點關注利益沖突對評級機構行為的影響。由于主流評級機構采用“發行人付費”模式，使得評級機構存在迎合發行人的動機和意圖(Jiang 等，2012；Beatty 等，2019；林晚發等，2017；吳育輝等，2020)。其中，Jiang 等(2012)發現，由“投資者付費”轉換為“發行人付費” 模式后，標普會調高存在利益共謀關系的債券評級。而Bonsall 等(2022)提供的證據顯示，“投資人付費” 模式會導致評級機構對其付費訂閱的客戶持有的債券發布更樂觀的債券評級、更不及時的降級和更不準確的評級。此外，非評級收益、股權關聯關系和評級分析師個人利益也會影響信用評級的質量(Bar-Isaac 和Shapiro，2011；Kedia 等，2017；Baghai 和Becker，2018)。Baghai 和Becker (2018)基于印度市場同時雇用非評級服務的發行人數據指出，雖然存在較高的違約風險，但是這些發行人獲得了更高的信用評級。Kedia 等(2017)發現，評級機構會為其大股東重點投資的企業發行的債券提供更為有利的評級，股權關系會影響信用評級質量。而Bar-Isaac 和Shapiro (2011)發現，當評級分析師有機會跳槽到高收入企業時，其評級獨立性也會下降。此外，市場競爭也會導致評級結果膨脹與評級質量下降(林晚發等，2022)。

(二)理論分析及問題提出

作為債券市場重要的金融中介，評級機構通過公開和私有信息判斷發行主體和信用產品的違約風險、發布信用等級以緩解債券市場的信息不對稱問題。聲譽是評級機構在債券市場發揮信息發現功能的重要前提條件(Baghai 和Becker，2020)。好的聲譽是評級機構獲取未來市場份額和長期收益的基礎(Mathis 等，2009；Bolton 等，2012；Bouvard和Levy，2018)。評級機構的聲譽一旦受損，投資者就會對其評級服務的質量產生質疑，進而索要更高的風險溢價，評級機構由此會失去賴以生存的基礎。在美國，政府監管會對評級機構聲譽造成負面影響(Sethuraman，2019)。

在我國，證監會對評級機構進行警示函處罰后，會通過證監會官方網站及時披露處罰原因和結果，而財經媒體也會對處罰事件進行跟蹤報道，因此資本市場參與者有多種渠道獲取評級機構被出具警示函的信息，從而本文預期證監會處罰會在一定程度上損害評級機構的聲譽。①因篇幅所限，本文省略了警示函處罰影響評級機構聲譽的實證檢驗結果，感興趣的讀者可在《經濟科學》官網論文頁面“附錄與擴展” 欄目下載。整理現有文獻發現，證監會對中介機構的行政處罰更多會導致中介機構聲譽受損，但不會對中介機構的基本業務產生實質影響(Karpoff 等，2008；陳運森和宋順林，2018)。通過梳理證監會2014 年以來的警示函處罰文件可以發現，警示函處罰以要求評級機構加強內部管理、建立健全質量控制體系、確保執業質量為主要內容，并沒有對評級機構的業務做出限制。以2019 年5 月黑龍江證監局對聯合信用出具警示函為例，聯合信用的債項評級市場占有率在2019 年第一季度為25.24%②數據分別來源于中國銀行間市場交易商協會發布的《2019 年第一季度債券市場信用評級機構業務運行及合規情況通報》及《2019 年第三季度債券市場信用評級機構業務運行及合規情況通報》。，第三季度為25.49%，其市場份額沒有發生顯著下滑，也在一定程度上說明警示函處罰不會對評級機構的評級業務造成直接影響。

既然警示函處罰僅損害評級機構聲譽，那么評級機構應該如何應對警示函帶來的負面影響? 是積極解決警示函所提示的問題、優化內部控制、提升評級質量、采取抑制評級膨脹的策略，還是為了對沖警示函帶來的負面影響并維護自身市場而激進迎合發行人從而采取調高評級的策略? 評級機構屬于自主經營、自負盈虧的市場經濟實體，根據有限理性經濟人假設，其在被處罰后為追求自身效用最大化而采取的行動策略，主要取決于當前制度下對不同評級策略的成本和收益的權衡。

如果評級機構采取抑制評級膨脹的策略，那么其不僅需要增加內部控制及評級技術相關方面的經營成本，而且會面臨因抑制評級膨脹而喪失現有和潛在客戶的風險。但預計評級機構采取抑制評級膨脹的策略后，能夠提高評級質量，吸引注重評級質量的發行人，并降低因評級質量被證監會再次處罰的風險。如果評級機構采取調高評級的策略，那么其會面臨較低的成本:一方面，迎合行為被發現的可能性較小，信用評級的質量較難衡量，只有在受評債券違約時，外部人才能合理衡量評級質量；另一方面，警示函處罰的性質和程度較輕，僅會對評級機構聲譽產生負面影響，不會對其業務層面產生實質性沖擊。同時，調高評級的潛在收益較高，在評級機構絕大部分收益來源于評級業務的情況下(黃小琳等，2017)，迎合發行人可以幫助評級機構維護現有客戶，并爭奪市場。綜合上述分析，由于評級機構采用不同評級策略的成本和收益并不確定，因此本文擬檢驗評級機構應對警示函處罰時的評級策略。

三、研究設計

(一)研究模型與變量定義

為檢驗評級機構應對警示函處罰的評級策略調整，本文擬以證監會出具警示函為準自然實驗，構建如下雙重差分模型(1):

其中，下角標i表示企業，j代表行業，t表示年份，c表示評級機構。因變量是發行人i在t年從評級機構c獲得的主體信用評級Rating。參考黃小琳等(2017)，本文對發行人主體信用評級由高到低依次賦值，最高級AAA 賦值為20，最低級D 賦值為1。關鍵自變量是評級機構是否在觀察期內被處罰與評級發布時間是否在2016 年之后的交互項Treat×After，其系數β1衡量評級機構受警示函處罰后的評級策略變化。控制變量Control主要分為三類:第一類為發行人的相關特征變量，根據已有文獻(Kedia 等，2017；黃小琳等，2017；林晚發等，2022)，本文主要控制了發行企業的規模Size、資產負債率Lev、總資產收益率ROA、持有的貨幣資金Cash、經營活動產生的現金流CFO、營業收入增長率Growth、是否為上市公司List、是否受四大會計師事務所審計Big4、企業總發債規模Amount、是否為國有企業State等；第二類為評級機構相關變量，包括涉及的債券違約次數Default和受到的除警示函之外的其他處罰次數OtherPunishment；第三類為相關的固定效應，包括行業Industry、年份Year和評級機構CRA等。表1 列示了詳細的變量定義。

表1 變量定義

(二)數據來源與樣本選擇

為研究警示函處罰的影響及評級機構的應對措施，我們從萬得(Wind)數據庫獲得公司債信用評級數據、債券特征數據和相關財務數據，從證監會官網的中介機構日常監督板塊獲取證監會對評級機構行政處罰的信息。為避免打破“剛性兌付” 政策對結果的干擾，本文選擇2014 年作為樣本的起始時間。由于評級機構存在被連續處罰的情況，僅2016 年被處罰的中誠信、新世紀和聯合信用沒有在2016 年前后被連續處罰。為了篩選較為干凈的處理組和對照組進行雙重差分檢驗，我們保留在2016 年被警示函處罰的中誠信、新世紀和聯合信用對應的公司債發行人作為處理組，以2014—2018 年沒有受到證監會處罰的鵬元對應的公司債發行人作為對照組。在刪掉2016 年的樣本、刪掉2016 年前后僅有一側觀察值的發行人樣本、去掉主體信用評級和主要財務數據存在缺失的觀察值后，剩余3 422 個觀察值。為控制極端值的影響，本文對所有連續變量在1%和99%分位上作縮尾處理。由于存在相同企業不同年份的樣本數據，本文對回歸系數的標準誤差在企業和評級機構層面作聚類調整。表2 呈現詳細的樣本篩選過程。

表2 樣本篩選過程

表3 顯示樣本的分布情況。Panel A 為樣本的年份分布，樣本在2016 年前后分布較為均勻。Panel B 為樣本的行業分布，公司債的發行人主要集中于制造業和綜合行業，占比分別為14.77%和28.44%。

表3 樣本分布

(三)描述性統計

表4 顯示主要變量的描述性統計結果。評級Rating的25 分位數為17.000，而75 分位數為20.000，說明樣本期間內的發行人主體信用評級集中于AA－到AAA 之間，與林晚發等(2017)的結論相一致。期間啞變量After均值為0.514，樣本在2016 年前后分布均勻，與表3 Panel A 的結論相似。處理組啞變量Treat的均值為0.849，說明樣本中處理組數量多于對照組。發行人的總資產規模Size的均值為24.284 (未經對數處理的均值為23.5 億元)。資產負債率Lev的均值為0.609，發行人的負債率較高。資產收益率ROA的均值為0.022，持有貨幣資金占資產比例Cash的均值為0.117，經營活動產生的現金流占資產比例CFO的均值為0.031。營業收入增長率Growth的均值為－0.141。上市公司啞變量List的均值為0.420，公司債發行人以非上市企業為主。四大會計師事務所審計啞變量Big4 的均值僅為0.113，說明發行人的財務報表審計以非四大審計為主。發行人平均公司債發行規模Amount為22.327 (未經對數處理的規模為17 億元人民幣)，發行規模較大。國有企業啞變量State的均值為0.697，意味著公司債發行人以國企為主，非國有企業較少發債。評級機構涉及債券違約Default的均值為1.915，評級機構在樣本期內每年涉及五只債券違約。評級機構受到除警示函外的其他處罰OtherPunishment的中位數為0.000，說明評級機構在樣本期間內受到的其他處罰較少。

表4 描述性統計

四、實證結果及分析

(一)評級機構的應對措施

警示函處罰會對評級機構聲譽產生負面影響，從而導致債券市場投資者向其評級的債券索要更高的風險溢價。那么評級機構該如何應對警示函帶來的負面影響? 是積極回應警示函所提示的問題、優化內部控制、約束評級膨脹，還是為了對沖警示函帶來的負面影響并維護自身市場而激進迎合發行人、提高信用評級? 為檢驗評級機構的應對措施，我們對模型(1)進行回歸分析，相關結果如表5 所示。第(1)列報告了控制發行企業相關特征以及行業和時間固定效應的回歸結果，第(2)列報告了進一步控制評級機構固定效應后的回歸結果，交乘項After×Treat的系數為0.378，在1%的水平上顯著，說明被處罰的評級機構會將發行人主體信用評級向上調整大約0.378 個百分點，是因變量主體信用評級Rating均值的2.10% (0.378/17.967)，具有顯著的經濟意義，即受處罰的評級機構會上調發行人的主體信用評級以應對警示函處罰帶來的負面影響。

表5 證監會處罰對主體信用評級的影響

控制變量方面，發行企業規模Size、總資產收益率ROA、貨幣資金持有水平Cash、是否為上市公司List、是否為四大會計師事務所審計Big4，以及是否是國有企業State等變量與主體信用評級Rating呈顯著的正相關關系，說明評級機構在評級時會考慮發行人的資產規模、盈利能力、現金流狀況、企業股權性質等因素。而資產負債率Lev與主體信用評級Rating呈顯著的負相關關系，意味著信用評級會受到信用風險的負面影響。這些結果與本文的預期相一致，也與之前文獻的結果(黃小琳等，2017；林晚發等，2017)基本一致。

(二)內生性檢驗

(1)平行趨勢檢驗。雙重差分模型的基本前提假設是在事件發生前，處理組和對照組的因變量呈現相同的時間趨勢。為檢驗這一重要前提是否成立，本文定義了四個啞變量，并在表6 進行了平行趨勢檢驗。例如，啞變量Before＿1 表示若主體信用評級發生在警示函處罰前一年之后則取值為1，否則為0；啞變量After＿1 表示若主體信用評級發生在警示函處罰后第一年之后則取值為1，否則為0。表6 第(1)列的結果顯示Before＿2 和Before＿1 系數不顯著，說明處罰前處理組和對照組的主體評級呈現相同的趨勢，滿足雙重差分的重要前提假設。After＿1 和After＿2 的系數顯著為正，說明在警示函處罰后第一年和第二年，處理組的主體評級Rating呈現上升趨勢。上述結果在第(2)列進一步控制評級機構固定效應后依然成立。

表6 平行趨勢檢驗

(2)對照組樣本在2016 年前后的評級趨勢檢驗。表5 的結果可能是對照組評級機構在2016 年后采取謹慎的評級策略所導致的，而非處理組評級機構受警示函處罰后調高評級的結果。為了排除其他原因導致對照組評級機構采取謹慎評級的可能性，我們在表7中檢驗對照組樣本在2016 年前后的評級是否發生顯著變化。表7 的結果顯示，After的系數不顯著，說明對照組樣本的主體信用評級在2016 年前后并沒有發生顯著變化，從而在一定程度上排除了對照組在2016 年后采取謹慎評級策略的可能性。

表7 2016 年前后對照組評級變化趨勢

(3)安慰劑檢驗。本文的主要研究發現，2016 年后受警示函處罰的評級機構會給予發行人更高的主體信用評級。一種可能的原因是，評級機構習慣性給予發行人更高的主體信用評級，而非應對警示函的措施，因此有必要分析在其他時間段是否也存在類似的情況。為排除這種可能性，我們假設警示函處罰發生在2010 年，選擇2008—2012 年(去掉2010 年)的樣本對模型(1)進行重新回歸。表8 顯示，在2008—2012 年(去掉2010 年)的樣本期間，交乘項Treat×After的系數不顯著，表明本文主要回歸結果并不會在其他時間段出現，即評級機構確實為應對證監會警示函處罰而調高發行人的主體信用評級。

表8 安慰劑檢驗

(三)橫截面檢驗

(1)利益關聯程度的調節效應。發行人付費模式是評級機構利益沖突的重要來源，評級機構為迎合發行人利益而虛高評級(Mason 和Rosner，2007；Becker 和Milbourn，2011)。Efing 和Hau (2015)研究指出，利益沖突會嚴重影響“發行人付費” 評級機構的評級質量，其中評級業務收益是導致評級機構利益沖突的重要因素。在中國，評級機構超過85%的收入來源于評級業務(黃小琳等，2017)。評級機構受警示函處罰后，為保證其未來評級業務收益不受重大影響，更可能調高信用評級來取悅和挽留能帶來高收益的發行人。為檢驗這個推理是否成立，本文根據評級機構是否與發行人有新的評級業務來衡量兩者之間的利益關聯程度，構建啞變量NewBusiness，如果發行人i與評級機構c在t年有新的評級業務則取值為1，否則取值為0。評級機構的評級收入主要依賴對新發行債券的評級收費①根據2007 年《銀行間債券市場信用評級機構評級收費自律公約》，公司類信用債單筆評級收費不應低于25 萬元，而跟蹤評級為每年按初始評級費的20%收取。，因此評級機構更可能為獲取新的業務而給予發行人更高的信用評級。

表9 呈現了利益關聯程度對評級機構應對警示函處罰的調節效應，根據發行人是否與評級機構具有新的評級業務進行分組回歸。雖然After×Treat在第(1)列和第(2)列均顯著為正，分別為0.250 和1.079，但費舍爾組合檢驗(Fisher's bootstrapping test)的結果顯示經驗p值為0.004，在1%的水平上顯著，說明第(2)列存在新評級業務的樣本組的系數顯著更大，受處罰的評級機構會給予存在新評級業務的發行人更高的主體信用評級。以上結果表明，受處罰的評級機構會進一步調高主體信用評級來迎合能獲得重要利益的發行人。

表9 發行人與評級機構的利益關聯程度對處罰效果的調節作用

(2)發行人現金流狀況的調節效應。根據舞弊風險因子理論，一般風險因子中的“發現可能性” 會影響評級機構迎合發行人的成本(黃小琳等，2017)。信用評級流程處于“黑箱” 狀態，只有在發生違約事件時，外部監管者和投資者才能合理評價評級質量。本文認為發行人的現金流狀況會調節評級機構的評級行為，評級機構更傾向于迎合現金流狀況較好的發行人。因為現金流狀況較好的發行人的違約風險較小，評級機構迎合發行人的行為難以被察覺，迎合成本較低。本文構建HighCFO來衡量發行人的現金流狀況，如果發行人的經營活動凈現金流CFO高于樣本均值則取值為1，否則取值為0。

表10 呈現了發行人現金流狀況對評級機構應對警示函處罰的調節效應，根據發行人的現金流狀況進行分組回歸。第(1)列的結果顯示，After×Treat的系數為0.195，但并不顯著。第(2)列的結果顯示，After×Treat的系數為0.583，在1%的水平上顯著為正。費舍爾組合檢驗的結果顯示經驗p值在5%的水平上顯著，表明第(2)列經營活動凈現金流狀況較好的樣本組的系數更大，評級機構受處罰后會通過調高主體信用評級來迎合違約風險較小、迎合成本較低的發行人。

表10 發行人現金流狀況對處罰效果的調節作用

(四)評級機構迎合發行人的后果

評級機構通過給予發行人更高的主體信用評級能否維持或獲得更高的市場份額? 本文分別構建公司債市場份額MarketShare和新發行公司債市場份額New＿MarketShare兩個指標來衡量評級機構公司債業務的市場份額。表11 第(1)列的結果顯示，After×Treat系數為0.062，且在1%的水平上顯著為正，受警示函處罰的評級機構所占的公司債的市場份額較大，且在受處罰之后會進一步擴大其市場份額。第(2)列的結果顯示，After×Treat系數為0.139，且在5%的水平上顯著為正，受處罰的評級機構所占的新發行公司債的市場份額較大，且在受處罰之后會獲得更多的新發行公司債的業務。表11 的結果顯示，盡管證監會警示函處罰會對評級機構的聲譽造成負面影響，但評級機構通過調高發行人信用評級的策略能夠有效擴大其市場份額①評級機構通過上調發行人評級來擴大市場份額的機制檢驗的結果請見《經濟科學》官網“附錄與擴展”。，政府并沒有實現利用行政處罰來規范評級機構行為的目的。

表11 評級機構迎合發行人對其市場份額的影響

五、其他穩健性檢驗

本文選取的處理組樣本為中誠信、上海新世紀和聯合資信三個評級機構發布的公司債發行人的主體信用評級，而對照組樣本為中證鵬元資信發布的公司債發行人的主體信用評級，處理組和對照組樣本可能存在較大的差異，論文的研究發現可能是由內生性問題導致。至此，我們采取熵平衡法(entropy balancing matching)，同時控制處理組與對照組樣本協變量的一階矩、二階交叉矩和三階矩多維度進行調整，最大限度使兩組樣本協變量在滿足約束條件下實現精確匹配，以減少兩組樣本之間的差異(Hainmueller 和Xu，2013)。

本文參考Chahine 等(2020)和Francoeur 等(2022)，將基準回歸中除Default、OtherPunishment及固定效應外的所有控制變量作為協變量②由于Default、 OtherPunishment 在協變量中存在共線問題，所以在熵平衡檢驗中被刪掉。協變量具體包括Size、 Lev、 ROA、 Cash、 CFO、 Growth、 List、 Big4、 Amount 和State。，線性地加入熵平衡過程中，并在回歸中加入上述協變量作為控制變量。通過對比表12 的Panel A 和Panel B 可以看出，經過熵平衡法匹配后，處理組和對照組樣本差異縮小。Panel C 第(1)列顯示，用熵平衡法對研究樣本進行處理后，After×Treat的系數為0.237，仍在10%的水平上顯著為正。第(2)列控制評級機構固定效應后，結果依然存在，進一步支持了本文主要的研究結論。

表12 樣本熵平衡法匹配后的分析結果

為控制遺漏變量造成的內生性問題，我們在模型(1)中用公司固定效應替代行業固定效應，具體結果請參見表13。結果顯示，After×Treat的系數為0.388，在1%水平上顯著，意味著在控制公司固定效應之后，受處罰的評級機構會顯著調高發行人的主體信用評級。

表13 控制公司固定效應的回歸結果

主回歸的樣本期間為2014—2018 年(去掉2016 年)，即處理組評級機構受處罰的前后兩年。為檢驗本文的實證結果是否受樣本期間選擇的影響，我們重新選擇不同的樣本期間對模型(1)進行回歸，結果如表14 所示。Panel A 顯示，將窗口期調整為受處罰前后一年后，樣本量縮小為1 812，但在控制了行業固定效應及年份固定效應后，After×Treat的系數仍在5%的水平上顯著為正；第(2)列增加控制評級機構固定效應，結果依然存在。Panel B 顯示，將窗口期調整為受處罰前后三年后，樣本量擴大為4 870，但在控制了發行企業特征、行業固定效應及年份固定效應后，After×Treat的系數仍在1%的水平上顯著為正；第(2)列增加控制評級機構固定效應，結果依然存在。主回歸結果具有穩健性，不受樣本窗口期選擇的影響。

表14 更換時間窗口的檢驗

信用評級是有序的離散型變量，因此我們參考黃小琳等(2017)，采用序列邏輯回歸模型替代主回歸中的OLS 模型，對模型(1)進行重新檢驗，結果如表15 所示。結果顯示，即使替換為序列邏輯回歸模型，After×Treat的系數仍在1%的水平上顯著為正，本文的主回歸結果依然存在，不受回歸模型選擇的影響。

表15 序列邏輯回歸分析結果

六、研究結論與政策建議

本文以警示函為例，系統分析了中國評級機構應對行政處罰的評級策略調整。從評級機構警示函處罰的樣本分析可以發現，評級機構為了緩解行政處罰的負面影響，會顯著上調發行人的主體信用評級，并由此獲得更高的市場份額。考慮到迎合發行人的收益和成本，當發行人與被處罰的評級機構之間存在利益關聯，或者發行人自身違約風險較低時，評級機構更傾向于迎合發行人。在進行了一系列穩健性檢驗后本文的研究結論依然存在。

根據上述研究，本文建議從加強監管和提升獨立性兩方面著手，逐步改進評級市場環境。在加強監管方面，可以考慮提高評級機構處罰力度和提升監管模式兩種方式雙管齊下。美國證監會曾因抵押貸款擔保證券的評級問題對標普和穆迪處罰了近24 億美元，巨額處罰對評級行業形成了強有力的震懾。中國監管機構可以參考借鑒美國的監管實踐經驗，提高處罰上限，在執法中加大處罰力度，以推動信用評級機構的規范發展。在完善監管模式方面，應逐步用聯合監管模式替代傳統上各自為政的條塊監管模式，強化地區間、部門間協同監管，完善事前事中事后全流程、全方位的監管模式。

此外，由于市場投資者希望評級機構能夠在獨立性的基礎上對發行人及債券的信用狀況和違約風險做出客觀、公正的評估。因此，行政監管的重點在于在制度層面和執行層面幫助評級機構提升獨立性。中國人民銀行等五部委于2019 年12 月26 日正式發布的《信用評級業管理暫行辦法》再一次明確要求評級機構建立回避制度，完善治理機制，從機構、部門、執業、人員和薪酬等五個方面落實獨立性的要求。除此之外，執法部門也應積極實施現場檢查，確保評級機構的具體執業活動符合獨立性的要求。