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信用评级、产权性质与债券融资成本 ---基于中国公司债市场数据

发布时间:2020-02-11 14:30
In 2007, China Securities Regulatory Commission issued and implemented the pilot measures for the issuance of corporate bonds (hereinafter referred to as the ''measures"). Shortly after the promulgation of the measures, China's first corporate bond - 07 long term electricity bond was officially issued, which marks the official entry of corporate bonds into China's capital market. Compared with corporate bonds, the issuance and guarantee conditions of corporate bonds are more relaxed, and the pricing method is more market-oriented. Therefore, once corporate bonds are launched, they are widely sought after by enterprises and investors. The measures also stipulates that enterprises with ''good credit rating by credit rating agencies" can issue corporate bonds. As an independent third-party service organization, credit rating makes a professional and objective assessment of the credit risk of the enterprise and issues a credit rating report to the market according to the current business situation of the issuer and the expectation of the future growth. According to the theory of information asymmetry, an effective credit rating report can provide incremental information to the market and alleviate the problem of information asymmetry in the capital market. On the one hand, it can provide a reasonable reference for investors to make investment decisions, on the other hand, it can reduce the financing cost of debt issuing enterprises. How to reduce the cost of bond financing has been one of the important research topics in the field of finance. Many scholars have analyzed the influencing factors of bond financing cost from different fields.
This paper studies the relationship between credit rating and bond financing cost from the perspective of information asymmetry. First of all, this paper refers to the previous research literature related to credit rating and bond financing cost. On the basis of combing and summarizing the above literature, this paper brings the variable of property right nature into the framework of the relationship between credit rating and bond financing cost, and proposes credit rating, property right nature and company based on the theory of signal transmission, default risk and transaction cost

The research hypothesis of the relationship between bond financing costs. On this basis, this paper selects corporate bonds issued by Listed Companies in Shanghai and Shenzhen market from 2011 to 2018, constructs regression model for empirical test, and finally draws the following three conclusions: (1) There is significant negative correlation between bond credit rating and bond financing cost; (2) Corporate bond financing cost with state-owned background property right is lower than that of private enterprises; (3) Property right nature can positively adjust the effect of bond credit rating on bond financing cost. Finally, according to the conclusion of the study, the paper gives the relevant policy suggestions from the two angles of bond market and credit rating market.
KEYWORDS: Credit Rating, Property Right Nature, Bond Financing Cost, Regulatory Effect
第一章绪论
第一节选题背景
融资是企业长远健康发展的关键所在,对于企业而言,如何降低融资成本, 从而实现价值最大化是企业经营发展过程中的重中之重。而对于整个经济体来说, 各种不同融资渠道的占比情况会对经济产生不同的影响。十九大以来,我国经济 发展面临的一个重要任务就是调整经济结构,融资渠道的转变对于调整经济结构 也具有重要的影响。
根据信息不对称和信号传递原理,公司外部投资者掌握的信息少于管理者, 当公司股价被高估时,管理层倾向于增发新股来扩大资金来源。而在成熟的资本 市场,一旦公司管理层宣布要增发股票,市场会立刻调低该公司股票的价格。另 外,根据报酬契约理论和委托代理理论,釆用债权融资方式更能约束管理层的过 度投资倾向,提高资金的使用效率。因此,合理的融资顺序应该是先内部融资、 再外部债权融资、最后才是外部股权融资。而在我国,股票市场的审批制度使得 合理的市场化定价机制不完善,债券市场规模相比较资金需求来说还较小,因此 国内企业倾向的先后融资顺序与国外企业相比完全不同,国内公司首先倾向于股 票融资,但公司上市受到各种财务和制度约束,所以其资金来源主要集中在银行 贷款方面。但随着中国资本市场的市场化程度不断完善,股票市场和债券市场的 规模会越来越大,相关监管制度也会越来越完善。企业对于融资成本和融资效率 的考虑会促使企业更倾向于发行债券进行融资。
相对于西方发达资本主义国家的债券市场,我国债券市场发展还不是很成熟。 在十九大的政府工作报告中,指出债券市场未来发展改革的方向是市场化和法治 化。而在不断推进债券市场改革的过程中,债券的市场化定价是其核心要点。债 券的定价,对于债券发行方来说,就是确定债券的融资成本。如何降低债券融资 成本,诸多学者分析的视角不同,研究的结论也不同。Fisher(1959)1的债券定 价模型表明,只要存在风险,发债主体就需通过更高的溢价来对投资者进行补偿, 而债券的风险溢价取决于债券的信用风险和流动性风险。高强(2013) 2认为,
在债券定价影响因素中,除了无风险利率外,投资者关注的首要因素是债券的信 用风险。而在资本市场信息不对称的情况下,投资者很难获得有效信息并识别出 公司和债券风险,由此便引入了第三方机构的信用评级。
Fisher,L, Determinants of Risk Premiums on Corporate Bonds, Journal of Political Economy, Vol.67,No.3,1959,pp.217-237.

信用评级机构的主要作用在于通过给市场和投资者提供更多真实可靠的关 于公司风险的信息来完善市场运行和效率。有效的信用评级一方面可以降低投资 者的投资风险,另一方面还可以降低企业发行债券时的融资成本。中国信用评级 市场以债券市场为载体,开始于上世纪80年代末,成长至今己有三十余年。与 国外相比,中国信用评级市场仍处于成长的早期阶段。因此,在高速发展的同时, 我国信用评级市场仍然面临诸多问题,如普遍认为发行人付费模式的评级报告没 有公信力等。信息不对称理论认为,有效的评级报告可以降低资本市场上存在的 信息不对称问题,这有助于降低资金使用方的融资成本。因此,在市场实际运行 中,信用评级机构能否真正降低市场上的信息不对称,促使投资者的资金风险和 企业的债券融资成本降低,这些问题都值得我们关注。在诸多国内外学者的研究 中,如Agarwal(2012)3、沈红波(2014) 4、马书云(2016) 5等,都通过市场债 券数据实证回归发现良好的信用评级水平能够降低债券融资成本,但也有学者对 于中国债券市场的信用评级制度公信力表示质疑,寇宗来、盘宇章(2015) 6通 过实证研究发现信用评级对债券融资成本的影响效应不显著。
因此,信用评级能否影响企业发行债券时的融资成本?该问题成为我们首要 研究的对象。再者,在我国这样一个市场化不完全的金融市场中,存在着大量扭 曲投资效率的国有企业,所以当不同所有制背景的公司发行债券时,信用评级与 债券融资成本又是怎样一个关系?本文就以上问题进行研究,试图通过理论分析 和实证检验的方式分析信用评级对债券融资成本的影响效果,并分析产权性质的 不同在其中发挥了怎样的作用。
第二节选题意义
一、 理论意义
第一,通过研究信用评级与债券融资成本之间的关系,讨论信用评级制度在 中国市场上的公信力,为进一步改善信用评级机制提供了理论基础。
第二,以往学者都是从担保机制、盈余管理、公司内部控制等视角研究信用 评级与债券融资成本之间关系,本文将产权性质因素放进两者影响关系模型,丰 富了信用评级与债券融资成本相关文献研宄。
二、 现实意义
Agarwal (2012); 4沈红波(2014) ;5马书云(2016) ;6寇宗来、盘宇章(2015)
对于投资者来说,他们最为关注如何有效识别债券的信用风险和流动性风险 从而降低资本损失提高收益率。本文使用债券市场数据对信用评级与债券资本成 本之间关系实证研宄可以验证中国债券评级的公信力;同时,本文研究不同产权 背景下信用评级与债券融资成本两者之间关系如何变化,讨论企业产权背景带来 的风险差异。以上研究可以使投资者在投资过程中重点关注发债公司产权性质和 信用评级等核心信息,排除其他不相关信息的干扰。
对于企业来说,第三方信用评级机构出具的评级报告在市场上具有公信力并 得到投资者信赖和认同,因此,企业在平时的经营发展中应注意自身的经营管理 策略,以获得较高的信用评级,从而在债券市场上融资时能够低成本获取资金。
对于信用评级市场来说,本文研究发现信用评级对于债券融资成本有显著的 影响关系,这说明我国信用评级在债券市场上饱受投资者关注和认同,因此需要 不断完善信用评级市场机制、丰富信用评级机构、扩大信用评级范围。
对于债券市场来说,在考虑产权性质影响因素后,发现信用评级对债券融资 成本的影响效应减弱,这说明产权性质这一因素扭曲了我国债券市场上的市场化 程度,降低了资金使用效率,因此未来要不断扩大民营企业债券融资规模比例, 不断推进债券市场上的去国有化。
第三节研究内容与框架
在已有的关于信用评级和债券融资成本文献梳理基础上,本文将产权性质作 为调节变量放进信用评级与债券融资成本关系模型,并选取2011-2018年A股上市 公司发行的公司债为样本,建立多元线性回归模型进行实证检验。本文首先研宄 信用评级对于债券融资成本的影响关系;其次在两者关系上加入产权性质调节变 量,重点研究产权性质对于信用评级与债券融资成本之间影响关系的调节效应。
在研究方法上,本文主要采用理论分析和实证检验相结合的分析方法。全文 共分六章,主要研究内容如下
第一章:绪论。该部分首先阐述本文的研究背景,并根据研究背景引导出想 要探讨的问题,以及研究这个问题有何理论和现实意义。其次,本章剩余部分介 绍了本文的研究方法、研究框架和创新之处。
第二章:文献回顾。本章全面细致地梳理了国内外关于信用评级、产权性质 和债券融资成本的研宄成果,并对现有的文献进行评述。
第三章:理论分析以及研究假设。本章首先阐述了信息不对称理论、信号传 递理论、信用风险理论和交易成本理论,然后在理论分析的基础上结合以往学者 的研究结论提出本文的研究假设。
第四章和第五章:模型设计与实证结果分析。本文选取窗口期2011-2018 年我国公司债券数据,对各种变量指标进行详细介绍和定义,通过全样本描述性 统计、分样本T值检验、变量相关性分析以及多元回归分析和稳健性检验等实证 方法对信用评级、产权性质和债券融资成本三者之间的关系进行研究。
第六章:研究结论和政策建议。本章对上一张的实证分析结果进行了总结, 对各种变量的变化以及变量之间的相互关系进行了分析阐述,同时结合我国公司 债券市场和信用评级市场发展的实际情况,提出相关政策建议,最后指出本文的 不足之处和研究展望。
研究框架如下图所示:
图1研究框架图 
图1研究框架图
 
第四节本文创新点
首先,根据文献整理研究发现,之前的学者在分析信用评级和债券融资成本 之间影响关系时,大都是从担保机制、盈余管理、资本结构、公司治理等单纯的 公司财务或制度视角分析,没有深入探讨过产权性质这一特殊因素对信用评级和 债券融资成本影响关系的调节效应。本文以上述学者研究成果为基础,将产权性 质作为调节变量纳入分析框架,重点研宄了不同所有权背景下信用评级水平对公 司债务融资成本的影响关系。
其次,本文将研究的债券样本缩小至公司债券,中国的企业债券更像是政府 债券,因此在研究其定价时无法从完全的市场化角度出发。而相对于企业债券, 公司债券的发行方式、定价方式更加市场化,这在我国目前不断推进金融市场改 革与开放的过程中具有较强的现实意义。

第二章文献综述
第一节信用评级与债券融资成本关系研究
国外学者主要从两个方面论述信用评级与债券融资成本之间的关系,第一是 信用评级能降低资本市场的信息不对称,从而降低债券的融资成本。如Ziebar and Reiter (1992)研究美国市场上的公司债券数据后发现,第三方评级机构对 债券相关风险因素衡量后给予的正向债券评级信息,能够有效降低债券市场上的 信息不对称,从而降低了债券融资成本。Agarwal和Hauwald(2012)通过对美国 债券市场发行的公司债券研究发现,信用评级机构能够为市场和投资者提供关于 企业信用风险的信息,有效降低了资本市场上的信息不对称情况,当这种有效信 息对公司来说是正面消息时,可以降低公司的发债成本。第二是信用评级调整会 影响债券收益率。从该角度出发,Hand(1992)研究发现,一旦标准普尔或穆迪等 评级机构调整公司的信用评级,公司己经发行的债券市场价格就会受到显著影响, 而且还会影响公司在评级调整以后的债券融资成本。Manfred Steiner和 Volker (2001)研究了信用评级机构的“列入评级观察名单”公告对于德国债券价 格的影响,发现负面的公告信息会给债券收益率带来异常波动性。
信用评级是我国资本市场开放后从西方发达国家引进的金融制度,在国内发 展十分迅速,国内诸多学者从不同角度研究了信用评级对债券融资成本的影响关 系。首先,该制度能够发挥效用最基础的经济学原理是它能够有效缓解资本市场 上普遍存在的信息不对称,降低投资者面临的逆向选择和道德风险问题。因此, 以下几位学者就从该基本原理出发,研究我国的信用评级发展情况。何平、金梦 (2010)利用2007到2009年间的企业债券数据,通过“ITC”模型回归信用评级 和其他因素对发债成本的影响程度,发现信用评级制度能够有效为投资者提供关 于企业信用风险的相关信息,从而降低了市场上的信息不对称程度;因此,正向 的信用评级降低了企业债券融资成本,负向的信用评级提高了这种成本,两者之 间显著负相关。沈红波、廖冠民(2014)也从信息不对称角度研究信用评级对债 券融资成本的影响关系,他选取2007-2012年发行的短期融资债券作为研究样本, 发现信用评级机构可以为市场和投资者提供关于发债公司和发行债券的增量信 息,正向的增量信息降低了债券融资成本,负向的信息提高了这种成本;并且越 是投资者与公司之间的信息不对称程度越高,该信息就越有用。但也有学者认为 中国的信用评级制度对于缓解信息不对称降低债券融资成本问题没有任何帮助, 寇宗来、盘宇章(2015)使用2008-2014年在银行间市场和交易所市场发行的全 部企业债券和公司债券数据,回归发现良好的信用评级水平显著降低了债券融资 成本,但他又以各地区评级机构的竞争程度作为债券评级的工具变量重新进行回 归分析,发现债券评级对债券融资成本的影响效应明显降低,且在统计学意义上 也不显著,因此作者认为中国的信用评级并没有获得市场认可的公信力,信用评 级调整对于债券成本没有明显影响。
还有很多学者从公司管理或其他制度视角分析信用评级在其中扮演的中介 作用。卢亿辰(2013)选用2005年到2011年间上市公司发行的不同类型债券为样 本,从担保机制角度分析了信用评级对债券融资成本的影响;研宄结果发现信用 评级与债券融资成本之间是显著负相关关系,担保机制提高了发债主体信用评级 和债券信用评级,因此担保机制能够加强信用评级与债券融资成本之间的影响效 应。但也有学者对担保机制在信用评级与债券融资成本之间的增强效应持有不同 意见,马书云(2016)利用2007-2016年企业债券数据研究发现,一方面担保机 制作为债券发行的增量信息提高了债券评级,因此间接降低了债券融资成本;但 另一方面,他认为债券市场上的担保机制非常符合道德风险模型,即越倾向于采 用担保措施的发债主体,其违约风险越高,由于信息不对称,投资者会把这一信 息当作债券高信用风险的信号,较高的违约风险使得投资者要求更大的风险补偿, 因此直接提高了债券融资成本;同时,作者通过实证回归分析发现直接影响作用 要大于间接影响,因此相比较于债券市场上没有担保的债券,有担保的债券评级 反而更低,从而增加了债券融资成本。
刘娥平,施燕平(2014)利用2007-2012年沪深上市公司发行的公司债券数 据,从公司盈余管理角度探讨了信用评级与公司债券融资成本之间的关系,研究 发现,债券信用评级越高,融资成本越低,两者显著负相关,并且公司盈利能力 能够通过影响信用评级进而影响到债券融资成本,因此在首次信用评级之前公司 管理层有强烈的动机进行盈余管理,但是信用评级之后公司盈余管理就开始持续 下降;考虑到投资者对公司盈余管理行为产生的负面预期,作者把盈余管理与信 用评级的交互项纳入模型框架,发现盈余管理行为削弱了信用评级对债券融资成 本的影响作用。同样是这两位学者,施燕平、刘娥平(2018)选取2007-2013 年中国A股上市公司发行的公司债券数据,通过事件研究法考察公司获得首次信 用评级前后资本结构调整情况,从公司的资本结构角度研究信用评级对债券融资 成本的影响;研究结果表明公司的资本结构会显著影响信用评级,即在评级之前, 资产负债率下降越多,越容易获得高信用评级,通过信用评级的这种中介作用, 发债主体的这种目的性的资本结构调整策略对债券融资成本产生显著正向影响。
杜晶、李筱婧(2015)使用我国2009-2013年期间上市公司发行的公司债数 据,从公司内部控制角度探究了信用评级对债券融资成本的影响关系;作者认为, 内部控制质量较好的公司从两个角度降低了债券融资成本,第一个角度是内部控 制质量直接影响债券融资成本,第二个角度是公司内部控制质量对其发行的债券 信用评级产生影响,并以此为路径间接影响了债券融资成本。和上一位学者研究 角度类似,李新(2016)选取2007到2014年公司债数据,从公司治理角度分析 两者之间关系,得出债券信用评级越高,其融资成本越低即两者显著负相关的结 论,并且公司治理情况加强了这种影响效应,因此从投资者角度关注公司治理情 况对于减少债券市场信息不对称具有重要意义。
第二节产权性质与债券融资成本关系研究
在产权性质对债券融资成本关系研究上,国外学者大都意见一致,即国有产 权背景降低了融资成本。Kornai (1980)指出预算软约束现象普遍存在于社会经 济范围,他认为政府对国有企业的隐性兜底,使得国有企业往往能够得到政府较 多的政策和融资服务,因此,国有产权性质的企业能够以较低的成本获取资金。 Allen (2005)认为,国有产权背景的公司,与政府有着隐性的联系,当其在债 券市场上融资时,投资者会产生政府担保债务的预期,因此其融资成本就会相对 较低。Faccio等(2006)研究发现债券能否顺利发行取决于发债主体的信用风 险水平,即其能否如期偿还债务本息,而国企产权的特殊背景性质为企业偿还债 务提供了一种隐性兜底作用,这就使国有产权性质发债主体能够以较低成本获得 融资。
中国市场上,国有企业的数量、规模、以及在各种行业领域的重要性,都是 国外不能相比的。因此,相对于国外学者,国内学者对该问题的研究成果更为丰 富。通过梳理相关文献发现,国内目前对两者之间影响关系的研究可分为两个方 面。
第一方面,是产权性质对债券融资成本的直接影响。林毅夫(2004)认为国 有企业的经营活动不是以盈利为目的不断扩大股东价值的纯粹的市场行为,而是 更多的受政府支配在某些国民经济重要领域占据支配地位,因此,当国有企业因 管理经营不好使得现金流无法覆盖债务时,其产权性质背景使得政府有很大概率 行政干预债务问题处理。李广和刘力(2009)选取2002到2007年民营上市公司 财务数据,研究发现我国民营上市公司与国有上市公司相比,承担了较高的债券 融资成本。和李广。刘力(2⑻9)研究结论类似,魏志华等(2012)选取2006-2011 年民营上市公司财务数据,发现民营上市企业的债券成本高于国有上市企业,但 同时,当市场金融环境良好时,两者之间的融资成本差异变小。方红星、施继坤 (2013)利用2007—2011年间A股上市公司发行的公司债样本,研究发现国有 产权背景的企业的债务有政府的隐性兜底,这种隐性担保作用可能会使投资者忽 视对上市公司信息质量的必要关注,因此其债务融资成本较低。陈矜,刘芳蓓 (2019)利用2012到2017年沪深两市A股主板上市公司发行的公司债数据,通 过实证研究发现发行债券的公司由于产权性质的差异,其面临的债券融资条件不 同,与非国有公司相比,国有公司的债券融资成本更低。
第二方面是产权性质在其他财务或者制度因素与债券融资成本之间影响关 系的调节作用,国有企业基于其政府隐性担保的优势,在融资过程中能够削弱投 资者对发债公司相关经营或财务信息的关注,降低了融资成本。马书云(2016) 选用2007年到2016年间债券市场发行的公司债为样本,分析债券担保对融资成 本的影响;最后发现,国有产权背景的特殊性质,使得投资者并不能充分认识国 有企业的违约风险,因而与民营企业相比,国有企业的担保措施更容易提升债券 信用评级,降低债券融资成本。赵远方(2017)利用广义最小二乘法对2007到 2015年A股929家上市公司样本数据进行实证分析,发现当其他条件一定时, 上市公司中国有产权背景的企业债券融资成本远低于民营企业,并且宏观经济形 势对两者之间的关系起到正向调节作用,即当整体经济情况发展良好时,国有背 景企业的债券融资成本会进一步降低。单通(2018)利用2013-2017年发行的企 业债券为样本,分析会计稳健性与债券融资成本之间的影响关系和路径,并探讨 企业产权性质对两者之间关系的调节作用;作者发现,发债公司会计稳健性与债 券融资成本之间呈现显著的负相关关系,但把产权性质变量放入模型框架中考虑 后,两者之间的这种负相关影响效应减弱了,国有产权背景会使得投资者降低对 企业会计稳健性的关注程度,国有背景企业的这种负相关关系效应远低于民营企 业。胡萍(2018)选取2009-2016年间A股上市公司为样本数据,探讨企业社会 责任披露对债券融资成本的影响关系,以及产权背景的调节效应;研究发现,披 露企业社会责任的上市公司,其发债成本低于那些没有披露的企业,并且随着披 露水平越高,与债券融资成本之间的这种负相关关系就越明显,但是国有产权背 景削弱了两者之间的负相关关系,对两者之间的负相关关系起到一个正向的调节 作用。何吾洁(2019)以信号传递理论作为分析基础,使用2016年我国绿色债 券样本,研究媒体关注报道与债券融资成本之间的关系;研究结果表明,媒体报 道程度越高的公司,其债券融资成本越低,但这种效应在国有产权企业中被削弱。
第三节债券融资成本其他影响因素研究
田圆圆(2013)筛选我国2007-2011年企业债券数据,研究债券价格的影响 因素,研究发现企业资产规模越大,其抗风险能力越强,信用风险较低,因此投 资者要求较低的风险补偿,因此公司资产规模越大,其债券融资成本就越低。汪 志鹏(2015)选取2007-2013年我国发行的公司债券为样本,研究债券成本的影 响因素,他发现,公司资产规模越大,在金融市场上的公信力就越强,公司自身 的现金流以及凭借大体量资产规模从银行或者其他金融机构获得的贷款,都是其 偿债能力的保证,因此资产规模与债券资本成本之间负相关。
Baxter and Gragg (1970)发现企业资产负债率越高,陷入财务危机和破产 危机的概率就越大,其债务信用风险也会大大增加,因此投资者在进行投资选择 时需要高负债率企业给予较高的风险补偿。晏艳阳和刘鹏飞(2014)使用2011 一2013年发行的公司债券的月度数据,研究发现资产负债率与公司债券融资成 本是正相关关系,即公司资产负债率越高,债券融资成本也就越大。而姚菲(2012) 以研究2⑻4-2010年非金融类上市公司数据,发现我国上市公司的资产负债率 与债务融资成本之间呈负相关关系。
Minnis (2011),Dina (2016)等都认为公司盈利能力越强,其债券融资成 本越低,两者之间呈显著负相关关系。闫东玲,郑依琳(2019)选取2008-2017 年沪深交易所公司债数据,研究公司盈利能力与债券收益率之间的关系及其传导 机制,研究结果表面:公司盈利能力与债券收益率之间有显著的负相关关系,具 体表现为,公司盈利能力越强,其发行的债券收益率越低,即债券融资成本越低。 黄嘉伶,栾晓莉(2019)选取我国沪深上市公司发行的绿色公司债数据,运用多 元回归分析检验其债券融资成本影响因素,研究结果发现绿色公司债券发行主体 的盈利能力与绿色公司债券融资成本呈显著负相关关系。
第四节文献述评
从前面文献梳理部分可以看出,国内外关于产权性质对于债券融资成本的影 响关系研究结论基本一致,即国有产权背景可以显著降低债券融资成本。但对于 信用评级与债券融资成本的关系研宄中,没有得出一致的结论。因此,我们有必 要去结合更多的样本数据去研究信用评级对于债券融资成本的影响关系。同时通 过梳理也发现国内学者从不同角度分析了债券评级对债券融资成本的影响,如信 息不对称角度、担保制度角度、盈余管理和公司治理角度等,但从产权性质角度 考察两者之间的影响关系的研究相对来说还较少。而从以上综述可知,产权背景 也是影响债券融资成本的重要因素之一。根据马书云(2016)等人研究结论,国 有背景产权的隐性担保作用会使得投资者忽略市场上债券发行的信用风险以及 其他风险因素。高强(2013)研究结果显示,在不考虑无风险利率的情况下,债 券定价的首要因素是债券的信用风险。因此在中国债券市场不断市场化改革的推 进过程中,我们有必要研究,在专业第三方机构合理评估债券的信用风险而给出 相应的评级水平之后,产权性质这一因素会对两者之间的影响关系起到怎样的作 用。
第三章理论分析与研究假设
第一节理论分析
一、 信息不对称理论
信息不对称理论驳了斯密那只著名的“看不见的手”的理论,认为市场并不 是万能的。该理论认为,在市场交易中,由于买卖双方信息不对称,供给和需求 并不能达到完美的均衡,即市场上存在交易成本。
信息不对称是金融市场的一个重要特征,是指交易的一方对另一方缺乏充分 的了解,并影响其在交易中做出正确的决策(米什金)。金融市场上主要存在 两种柄息不对称,一种是事前伯息不对称,即逆向选择问题;另一种是事后的柄 息不对称,即道德风险问题。逆向选择理论认为,当金融市场存在信息不对称时, 投资者无法有效区分债券信用风险较低和较高的公司,因此只愿意以市场平均价 格购买证券,这时,好公司就会知道自己的证券价值被低估了,因此不愿意以这 种价格达成交易。而这个平均价格要大于差公司的证券价值,因此此时愿意向投 资者出售证券的只有差的公司。因此逆向选择问题使得市场上证券交易量萎缩。 针对逆向选择问题的解决方法,一般有两种,第一种的由第三方个人或者机构来 搜集双方信息以促成交易,第二种是政府强制性要求信息披露。事后不对称是道 德风险问题,道德风险理论认为,证券发行者有掩盖信息和从事对投资者不利的 活动的动力。委托代理理论便是道德风险的一种类型,信息不对称的存在使得公 司所有者无法全面知晓公司管理层的行为,因此无法防止管理层进行浪费新开支 或者过度投资。
债券市场上存在债券投资者和债券发行方的信息不对称,因此为对债券进行 合理定价,便引入第三方评级机构提供增量信息来缓解信息不对称问题。
二、 信号传递理论
信号传递理论以信息不对称理论为基础,是指交易活动中有资金需求的一方 主动向市场披露有关企业价值的各种信息,从而降低信息不对称程度,使得投资 者在做投资决策时给予该企业更多的关注。在债券市场上,由于信息不对称,发 债企业内部管理人员比市场投资者更了解有关企业未来的盈利能力、成长能力等 内部信息。根据逆向选择理论,当市场上存在信息不对称时,投资者无法有效区 分债券信用风险较低和较高的公司,因此只愿意以市场平均价格购买证券,这对 于,该价格要低于高价值企业的证券价格,因此为了解决这种不对称情况,发债 主体管理人员会向市场投资者提供有关企业经营管理状况的信息,向市场传递正 向的价值信号。投资者会根据企业提供的信息,合理评估其发展现状和未来增长 潜力。
三、 违约风险理论
违约风险又称信用风险,是指证券发行公司自身现金流无法覆盖债务和利息 偿还额度时,投资者面临的资金无法收回的风险。因此,当投资者认为证券发行 方面临较大的违约风险时,会要求较大的风险补偿。在成熟的资本市场中,公司 的违约风险可通过主体评级进行衡量,第三方评级机构基于“公正客观真实”原 则出具的评级报告可以合理衡量企业的信用风险。因此,证券发行主体信托评级 越高,投资者面临的信用风险就越低,因此要求的风险补偿也会降低。
四、 交易成本理论
交易成本理论最先由诺贝尔经济学奖得主科斯(Coase,R.H.,1937)提出, 他认为企业存在是因为其能够比市场更有效率、成本更低地配置资源。 Williamson ( 1975) 认为在人性因素与交易环境因素交互影响下,市场发生失 灵现象,导致交易困难。在债券市场上,资金需求方和投资者之间信息不对称, 因此,双方为促成买卖交易,会尽最大力度搜集一切有用的信息。而当交易某一 方自己去搜集这种信息时,会产生巨大的机会成本,且获得的信息也不一定真实 有效,所以双方都会倾向于寻找一个公正客观的第三方机构委托这项任务。
第二节假设提出
一、信用评级对债券融资成本的影响
根据信息不对称理论,债券投资者和债券发行主体,后者拥有远多于前者的 各种信息,存在严重的信息不对称问题。如果债券发行主体是上市公司,由于这 类公司财务信息被要求强制性披露,所以可以在一定程度上降低信息不对称问题。 如果债券发行主体是非上市公司,此类企业核心财务信息只有公司管理层内部了 解,外部投资者无法在市场上获得这些有效信息,在这种情况下投资者与发行方 之间的信息不对称问题会变得更严重。信息不对称问题的存在对于发行方和投资 者双方都是不利的,对于投资者来说会使他们的资金投资风险上升,由于逆向选 择问题的存在,投资者会要求较高的风险补偿,这对于债券发行主体来说就意味 着较高的融资成本。因此双方都有动力去主动解决信息不对称问题,如投资者尽 最大努力搜集债券发行方市场上公开可得的相关信息,但根据交易成本理论,相 比较于投资者自己搜集信息所付出的机会成本,第三方服务机构可以成本更低效 率更高完成此类工作。同时,根据信号传递理论,债券发行主体会向市场主动披 露更多的传递企业价值信号的相关信息来降低这种信息不对称以降低债券融资 成本。
信息不对称以及交易成本等问题的存在,解释了第三方信用评级机构出现的 经济原因。作为专业的第三方服务机构,信用评级机构相比较投资者来说还有一 个巨大优势,即拥有比投资者更专业更全面的专业知识,这有助于对发债公司信 用风险做出合理的评估。因此由第三方评级机构出具的评级报告可以有效降低市 场上的信息不对称,可以作为投资者判断债券各种风险情况的依据。
Ziebar and Reiter (1992)认为信用评级能够向资本市场传递公司的经营 和财务信息,投资者会据此信息判断投资风险和进行投资选择。沈红波、廖冠民 (2004)也认为信用评级机构可以为市场和投资者提供关于发债公司和债券的增 量信息,正向的增量信息降低了债券融资成本;并且这种增量信息随着投资者与 发展主义之间的信息不对称程度变化而变化。何平、金梦(2010)通过“真实利 息成本”模型回归信用评级和其他因素对发债成本的影响程度,发现信用评级制 度能够有效为投资者提供关于企业信用风险的相关信息,从而降低了市场上的信 息不对称程度;因此,正向的信用评级降低了企业债券融资成本,负向的信用评 级提高了这种成本,两者之间显著负相关。
基于以上理论分析,本文提出第一个研宄假设,
H1:当其他条件相同时,发债主体的信用评级越高,其债券融资成本就越低。
二、 产权性质对债券融资成本的影响
根据交易成本理论,企业存在的本质原因是其能够在一定范围内比市场更有 效率成本配置资源。但在我国,国有企业的资金使用效率、资源利用率等水平明 显低于民营企业,但由于其特殊的产权性质会不断向市场传递债务有政府隐性兜 底不会违约的正向价值信号(林毅夫2004)。方红星、施继坤(2013) 1(3也发现 国有性质背景的公司,其债务具有政府隐性担保的作用,这种隐性担保作用可能 会使投资者忽视对上市公司信息质量的必要关注,因此其债务融资成本较低。
基于以上理论分析,本文提出第二个假设,
H2:当其他条件相同时,国有产权背景的企业其债券融资成本低于民营企业。
三、 产权性质在信用评级与债券融资成本关系中的调节作用
Fisher (1959)的债券定价模型表明,只要存在风险,发债主体就需通过更高 的溢价来对投资者进行补偿,而债券的风险溢价取决于债券的信用风险和流动性 风险。高强(2013)也认为,在债券定价影响因素中,除了无风险利率外,投资
1QZiebar and Reiter (1992);沈红波、廖冠民(2004);何平、金梦(2010);方红星、施继坤(2013)
者关注的首要因素是债券的信用风险。而信用评级能够有效衡量发债企业的信用 风险,给投资者带来投资参考(Agarwal、Hauwald 2012)。但根据林毅夫(2004), 方红星、施继坤(2013)等学者的研究发现,国有产权性质会向市场传递不会违 约的价值信号。因此国有产权背景因素明显削弱了信用评级机构出具的评级报告 基于投资者的影响。当企业信用评级发生变化时,由于政府对国企债务的隐性兜 底作用,投资者在考虑其风险水平时,可能更会关注该企业的产权背景。若该企 业为国有产权背景企业,投资者可能会对其产生政府兜底其债务的预期,因此对 于信用评级指标的关注度降低。而若该企业为非国有产权背景企业,由于其债务 没有任何隐性担保,一旦信用评级发生变化,即代表这些企业的经营和财务信息 发生重大变动,因此对信用评级指标的变动十分敏感。从而对这些企业信用等级 的变化变得非常敏感。
基于以上分析,本文提出第三个假设:
H3:国有产权性质削弱了债券评级对债务融资成本的影响效应。

第四章数据来源与模型设计
第一节研究设计
一、样本选取与数据来源
在我国,公司债券与企业债券的发行程序和定价程序完全不同,公司债券才 是真正意义上符合市场化要求的债券。王国刚(2007) 认为企业债券实质上是 政府债券,而不是真正意义上的公司债券,要发展公司债券市场,必须把公司债券 与企业债券分离,形成不同的发行体系和监管制度。因此,将公司债券和企业债 券放在一起研究是不合理的。同时,2007年证监会《公司债券发行试点办法》规 定了“经资信评级机构评级,债券信用级别良好”的公司才可发行公司债,也就 是说,每只公司债券都有与之对应的信用评级。
因此,结合以上分析,本文从东方财经数据库选取2011-2018年发行的公司 债券作为研究样本(包括同一公司发行的多期债券)。
在样本选择时,进行了如下筛选:
1、 本文研究的是不同产权背景下信用评级对债券融资成本的影响,探讨产 权性质在金融市场上导致的融资效率的扭曲,在这样一个背景下,上市公司在发 债企业中最具有代表性,且财务数据公开可得,因此本文只选取上市公司发行的 债券进行研究。
2、 剔除ST类公司和金融类公司发行的债券样本,因为金融类上市公司在资 产规模、负债水平等方面与非金融类上市公司都有较大的差异性。
3、 在债券特征方面,本文使用的是债券发行时向市场公布的相关信息;在 公司特征方面,考虑到滞后性问题,本文使用发债前一年该公司的财务数据进行 匹配,并删去缺失数据。
4、 产权性质最重要的区分是民企和国企,且A股上市公司大多数都为此两类 企业,因此剔除产权性质为外资企业、集体企业和公众企业的上市公司。
经过筛选,最后确定了窗口期为2011-2018年A股市场发行的1110只公司 债样本,并对样本主要变量做1%的缩尾处理。本文主要允许EXCEL软件和SPAS 软件对数据进行整理计算和回归分析。
第二节变量意义
一、 被解释变量
在对债券融资成本做变量指标衡量时,目前国内外共有多种主流方式。Hsueh、 Chandy(1989)使用净利息成本(NIC模型)衡量债券融资成本;JunPeng(2002), 何平、金梦(2010)选取真实利息成本(TIC模型)作为发债成本衡量指标;
Simonsen和Robbins(2003)以内部融资利率和真实利息成本的差值解释债 券发行成本;还有学者如耿得科(2018),王雄元(2013)等直接使用债券发行 时票面利率来衡量债券成本;有些学者如齐岳、楚金辉(2018),寇宗来、盘宇 章(2015)认为债券票面利率指标没有把同时期基准利率放入模型框架中,这样 得到的债券成本有太多宏观波动因素,因此使用信用利差(债券发行时票面利率 与同时期同期限国债基准利率差值)指标来衡量债券成本,这一指标目前已成为 债券融资成本的主流计价方式。
借鉴大多数学者文献中的做法,本文选取信用利差(Cost)作为被解释变量 来衡量债券融资成本。
C0ST=R-r
其中R为债券票面利率,r为同时期同期限的国债利率。在对被解释变量数 据的处理上,本文整理了每只债券的票面利率信息,并根据债券上市日期在东财 数据库中搜集到了同日期同期限的基准国债利率,两者相减得到信用利差。
二、 解释变量
本文的核心解释变量是信用评级(CR)。目前,国内外己有文献中共有两种 衡量信用评级的方式。第一种使用债券信用评级,如张婷(2015),李新(2016) 等。第二种方式是主体信用评级,相关学者有沈红波、李娇佳(2019),李亚平、 黄泽民(2017)等。还有学者将债券信用评级与主体信用评级两种指标放在一起 进行回归分析,如施燕平、刘娥平(2018),王雄元(2013) 等。本文使用债券 信用评级这一指标作为解释变量来进行论文主体部分的回归分析,把主体信用评 级作为替代变量进行最后的稳健性检验。
在信用评级指标的赋值方面,主要有两种方式。第一种是按评级高低进行序 数赋值,这一赋值方法也被大部分文献采用;第二章是虚拟变量赋值,具体来说 就是把最高评级AAA赋值为1,其他等级赋值为0,或者把样本中最低评级赋值 为0,其他等级赋值为1。本文参考大多数学者的做法,使用序数赋值。在统计 本文全体1100只公司债样本数据中,发现共有四个信用等级,AAA、AA+、AA和

AA-,因此本文赋值方式是由低到高分别赋值2345, AAA赋值为5, AA+赋值为4, AA赋值为3,AA-赋值为2。
三、 调节变量
本文研究的是信用评级与债券融资成本之间的关系,并将产权性质(State) 作为调节变量加入模型研究不同所有权性质下两者之间的关系。梳理相关文献发 现,目前有两者方式衡量产权性质。第一种是直接看公司第一大股东性质,国企 背景赋值为1,民企背景赋值为0,大多数学者如方红星(2013)、齐岳、楚金辉 (2018)等都是使用这种赋值方式。第二种是收集发债主体国有股持股比例,以 百分数计量,如单通(2018)等,但这种方法对于数据的处理要求过于严格繁琐。 因此,大多数学者对于产权性质指标的衡量都是使用1和0赋值处理。
本文参考大多数文献的做法,对公司产权性质(State)进行虚拟变量处理, 若发债公司的第一大股东为中央或者地方政府,则赋值为1,若为民营企业背景 则赋值为0。
四、 控制变量
借鉴闫东玲、郑依琳(2019),施燕平、刘娥平(2018)、张婷(2016)等学 者使用的控制变量指标,本文从两个角度选取该指标。第一个角度是公司信息, 选取公司规模(Size-E)、公司资本结构(LEV)盈利能力(R0E)三个财务指标。 第二个角度是债券信息,选取债券发行规模(Size-B)、发行期限(Mat)、发行 是否有担保(Secure)三个指标。
1. 公司规模(Size-E),该变量选取债券上市时的资产规模数据。施燕平、 刘娥平(2018),汪志鹏(2015)等学者认为,公司资产规模越大,其在金融市 场上的公信力就越强,公司自身的现金流以及凭借大体量资产规模从银行或者其 他金融机构获得的贷款,都是其偿债能力的保证。参考以上学者的方法,对该变 量数据做自然对数处理。本文和前述文献一样,预期公司规模与债券融资成本负 相关。
2. 公司资本结构,用发债发行前一会计年度期末资产负债率衡量,记为LEV。 施燕平、刘娥平(2018)认发债公司在获得信用评级之前有目的的降低资产负债 率会获得较高的信用评级,通过信用评级的中介作用,债券融资成本降低。其他 学者如杨义(2018)等普遍认为资产负债率财务指标能有效衡量企业偿债能力, 资产负债率较高的公司,其面临的财务风险和破产风险越大,因此,债券投资者 会要求较高的风险补偿。因此,结合以上学者分析,本文预期资产负债率(LEV) 与债券发行成本负相关。
3. 盈利能力,用公司发债前一年的年度净资产收益率衡量,记为R0E。闫 东玲、郑依琳(2019)认为债券市场中投资者最为关注的就是债券的信用风险,

公司盈利水平的变动会通过债券的信用风险传导来影响债券融资成本,具体表现 为公司盈利能力越强,其债券融资成本越低。因此,本文预期盈利能力与债券融 资成本负相关。
4. 债券发行规模(Size-B)。方红星、施继坤(2013)认为债券发行规模越 大,意味发债主体实力越强,其流动性和偿债能力较强,给予市场强烈的信用预 期,因此投资者会要求较低的风险补偿。但也有学者认为,如张婷(2016)等, 当债券发行规模过大时,发债公司面临较大的营销压力,偿债风险可能会变大, 因此投资者会要求高的票面利率。因此,债券发行规模与债券融资成本之间的关 系不能确定。借鉴上述两位学者的做法,本文对债券发行规模取自然对数处理。
5. 发行期限(Mat)。公司债券一般包括1、3、5、7、10、15年期,本文对 该变量直接以发行年度取值。高强(2013)认为在债券定价的影响因素中,除了 无风险利率,投资者最关心的就是债券的信用风险和流动性风险;在流动性风险 的各种考虑指标中,债券发行期限对债券价格影响最大。因此本文预期债券发行 期限越长,公司债券融资成本越高,两者之间正相关关系。
6. 发行担保(Secure)。马书云(2016)认为,担保机制在债券市场中符合 道德风险模型,即当发债公司违约率越高越倾向于选择担保来保证债券顺利发行, 较高的违约风险使得投资者要求较大的风险补偿,因此有担保的债券其融资成本 反而会越高。基于上述分析,本文预期有担保的公司债券,其融资成本大于没有 担保的债券。参考马书云(2016)等学者的处理方法,对该控制变量作虚拟变量 处理,债券发行有担保时该变量赋值为1,没有担保时赋值为0。
本文相关变量定义如下表1所示:

变量 变量标识 变量定义 衡量方法 预期
被解释
变量
COST 债券融资成本 票面利率-同时期同期限国债利率  
解释
变量
CR-B 债券信用评级 AA-、AAAA+、AAA 分别赋值为 2345 -
STATE 产权性质 国有企业赋值为1,民营企业赋值为0 -
  SIZE-E 公司规模 债券发行时公司资产规模 -
控制变 LEV 资产负债率 债券发行上一会计年度期末 总负债/期末总资产 +
ROE 净资产收益率 债券发行上一年度净资产收益率 -
SIZE-B 债券发行规模 债券发行额度取对数处理 不定
  MAT 债券发行期限 债券期限年度数 +
  SECURE 发行有无担保 有担保赋值为1,没有担保赋值为0 +
 
表1变量解释
 
 
第三节模型设计
本文研究的主题是债券信用评级对债券融资成本的影响关系,以及产权性质 在这种影响关系的调节效应。因此,本文模型构建分为三个部分。
首先,以债券信用评级(CR-B)为解释变量,以信用利差(COST)为被解释变 量,以公司规模(Size-E)、公司盈利能力(R0E)、资产负债率(LEV)、债券发行 规模(Size-B)、债券发行期限(Mat)、发行有无担保(Secure)六个指标为控制 变量,构建模型1以检验假设H1:
Cost= P 0+ P 1*CR-B+ P 2*Size-E+ 0 3*R0E+ P 4*LEV+ 0 5*Size-B+ P 6*Mat+ 0 7氺Secure+e
其次,本文以产权性质(State)为解释变量,以信用利差(Cost)为被解 释变量,以Size-E、ROE、LEV、Size-B、Secure、Mat为控制变量,构建模型2 以检验假设H2:
Cost= P 0+ P l*State+ P 2*Size-E+ 0 3*Lev+ P 4*R0E+ P *Size-B+ P 6*Mat + P 7氺Secure+e
最后,为了验证假设H3产权性质(State)在债券信用评级(CR-B)与公司 债券融资成本(COST)之间影响关系的调节作用,加入债券信用评级与产权性质的 交互性State*CR-B,构建模型H3:
Cost= P 0+ P 1*CR-B+ P 2*State+ P 3*CR-B*State+ P 4*Size-E+ P 5*Lev+ P 6*R0E+ P 7*Mat + 8*Secure+ 0 9*Size-B+e
第五章实证结果分析
第一节样本描述性统计
、全样本描述性统计
  样本量 最大值 最小值 均值 标准差 中值
Cost 1110 7. 45 0. 0588 2. 2289 1. 2865 1. 8942
CR-B 1110 5 2 3. 7953 0. 8601 3
Roe 1110 44. 7222 20. 8243 10.3256 6.9150 9. 4338
State 1110 1 0 0. 6382 0. 4807 1
Size-E 1110 4. 3242 0. 8375 2. 4247 0.6781 2. 3472
Lev 1110 92. 6788 4. 3526 59. 4654 16. 4244 61. 7976
Mat 1110 10 3 4. 7953 1. 6427 5
Size-B 1110 2. 2041 0. 0253 0. 9970 0. 3463 1
Secure 1110 1 0 0. 2783 0. 4484 0
 
表2全变量描述样本性统计
 
 
由上述的全样本描述性统计的结果可知,被解释变量信用利差(Cost)的均 值约为2. 23,说明在研究的样本中,整体的债券融资成本水平在2. 23%左右,但 是其最大值和最小值分别为7.45、0.06,两者差距较大,且标准差也相对较大, 为1.29,这反映出不同的企业之间债券融资成本有着较大的差距。解释变量债 券信用评级(CR-B)中,AAA赋值为5, AA+赋值为4, AA赋值为3, AA-赋值为2, 其平均值为2. 7953,方差为0. 8601,整体债券信用评级处在AA+和AA之间,说 明我国公司债券的信用评级整体水平较高。调节变量产权性质(State)的均值 为0.63,即总样本企业中属于国有性质的比例约为63%,占了一个较大的比重, 这也能够反映出我国目前公司债发行市场发债的不均衡,即发债民企数量远低于 国企。
控制性变量描述性统计如下:变量净资产收益率(R0E),均值为10.33,但 是在研究的样本中,R0E最大的为44. 72,最小的为-20. 82,最大值与最小值之 间差距较大,且标准差约为6. 92,数值极大,这说明净资产收益率(R0E)在企 业中存在着显著性的差异,分布及其不均衡,还存在发债之前一会计年度盈利水 平为负的情况。公司规模(Size-E)均值约为2. 42,中值约为2. 35,最大值为 4. 3242,最小值为0.8375,标准差为0.6781,相对来说标准差较小,说明发债 主体的规模有一定差别但差别不大。资产负债率(Lev)最大值为92.6788,最 小值为4. 3526,均值为59. 4654,标准差为16. 4244,最大值与最小值之间差距 极大,且标准差数据也较大,这说明我国发债主体整体来说资产负债率处于一个 较尚的水平,且杠杆程度差距较大。债券发行规模(Size-B)最大值为2. 2041, 最小值为0.0253,均值为0.9970,标准差为0.3463,说明整体水平上债券发行 规模差异不大。样本数据中债券发行期限(Mat)均值为4. 7953,中值为5,两 种较为接近,说明我国公司债券发行期限多为5年期。对于变量债券发行有无担 保(Secure)的处理方法是有担保赋值1,无担保赋值为0,表中显示该变量均 值为0.2783,说明我国大多数公司债券发行时没有担保。
二、分样本T检验
本文研究信用评级对债券融资成本的影响,以及产权性质对于两者之间关 系的调节作用。因此,在进行实证回归分析之前,我们先以产权性质为依据把全 样本分为国企组和民企组。然后对两组分样本进行均值T检验。结果如下表所示:
  亡检验分析结果    
  State (平均值土标准差) t P
  民企组(_/?=391) 国企组(77=709)
Cost 2. 94 土 1. 20 1.82±1. 15 15. 122 0.000**
CR-B 3. 68±0. 82 4. 51±0. 73 -16. 771 0.000**
ROE 11. 70±7. 58 9. 59±6. 41 4. 651 0.000**
Size-E 2. 06±0. 53 2. 64±0. 66 -15. 961 0.000**
Secure 0. 27±0. 45 0. 28±0.45 -0. 099 0.921
LEV 53. 91±17. 31 62. 69±15. 08 -8. 424 0.000**
Size-B 0. 86±0. 32 L08±0_33 -10.457 0.000**
Mat 4. 43±1. 16 5. 00±1.83 -6. 334 0.000**
* 〆0. 05 ** 〆0. 01
 
表3分样本T检验
 
 
汪:*表不0• 05水平显者,**表不0. 01水平显者
由上表可知,产权性质(State)对于被解释变量债券融资成本(Cost)呈 现出0. 01水平显著性(t=15. 122, p=0. 000),具体对比差异可知,民营企业组样 本的平均值(2. 94),明显高于国企组样本的平均值(1.82),说明产权性质的不同
对于公司债券融资成本有显著影响,国有背景企业发行债券时可以凭借自身与政 府之间的良好关系,向市场和投资者变现出政府“隐性兜底”优势,因此其债券 融资成本低于民营企业。产权性质(State)对于债券信用评级(CR-B)呈现出 0.01水平显著性(t=-16. 771,p=0. 000),具体对比差异可知,民营企业组样本 的平均值(3. 68),明显低于国企组样本的平均值(4. 51),这说明国有性质企业, 凭借其产权背景,可以从第三方评级机构获得较高的信用评级。
在其它变量上,公司盈利能力(R0E)、发债公司资产规模(Size-E)、发债 主体资产负债率(LEV)、债券规模(Size-B)、发债期限(Mat),这几个变量均值 在国企组和民企组两个样本中都有差异,且都在0.01水平下显著。具体描述如 下,民企组样本企业盈利能力显著强于国企组,但在公司规模、资产负债率、债 券发行规模以及期限方面显著要低于国有企业,通过两组样本均值对比便能看出 在我国特殊的债券市场中,民营企业受到的约束要明显大于国企,但相反的是, 有着良好融资条件的国营企业其盈利能力水平却显著低于民企。变量债券有无担 保(Secure)在两组样本中差异性不明显,该变量国企组平均值为0.28,民企 组平均值为0.27,较为接近,说明国企民企都倾向于发行没有担保的债券。
第二节变量相关性分析
Var Cost Roe State Size-E Lev Mat Size-B CR-B Secure
Cost 1                
Roe -0.025** 1              
State -0.426** -0.142** 1            
Size-E -0.427** 0.006 0.419** 1          
Lev -0.065* 0.011 0.259** 0.532** 1        
Mat -0.028 0.094** 0.163** 0 -0.045 1      
Size-B -0.332** 0.098** 0.308** 0.618** 0.263** 0.130** 1    
CR-B -0.46** 0.034 -0.468*
•k
-0.668*
•k
-0.295** 0.010 -0.421*
•k
1  
Secure 0.201** -0.013 -0.004 -0.281* -0.111** 0.197** -0.161* -0.01 1
        •k     •k 8  
 
表4变量相关性分析
 
 
注:表示在0.01水平上相关,*表示在0.05水平上相关 在进行回归分析之前,我们先对变量之间的相关关系进初步的检验,选用 Pearson相关性检验方法对模型中的被解释变量债券融资成本(Cost)、解释变
量债券信用评级(CR-B)、调节变量产权性质(State)和若干控制变量间的相关 关系进行分析。表1报告了变量之间的Pearson相关系数。
从表1可以看出,被解释变量债券融资成本(Cost)与解释变量债券信用评 级(CR-B)之间是负相关关系,相关系数是-0.46,在0.01的水平上显著,初步 验证了假设H1;债券融资成本(Cost)与调节变量产权性质(State)之间是负 相关关系,相关系数是_〇. 426,在0.01水平上显著,初步验证了假设H2。除了 债券发行期限(Mat),其他控制变量与债券融资成本关系都有显著的影响关系。 其中,变量公司盈利能力(Roe)、产权性质(State)、发债主体规模(Size-E)、 债券发行规模(Size_B)与债券融资成本(Cost)在0.01水平上显著负相关, 公司资产负债率(LEV)与COST在0.05水平上负相关,债券发行有无担保(SECURE) 与债券融资成本(COST)在0.01水平上显著正相关。并且,上边大多数变量之 间的相关系数值均小于〇. 5,属于合理范围,初步判断变量之间没有共线性问题。
第三节模型回归结果分析
一、假设H1实证结果分析

本文基于模型1对假设H1进行验证,对模型进行回归,得到回归结果如下:
因变量cost *〆0. 05 **〆0.01
表5模型1实证结果

将债券信用评级(CR-B)、盈利能力(ROE)、产权性质(State)、发债主体 规模(Size-E)、公司资产负债率(LEV)、债券期限(Mat)、债券规模(Size-B)、 债券有无担保(Secure)、作为自变量,而将信用利差(Cost)作为因变量进行 线性回归分析,得出模型R平方值为0.337,意味着ROE、State、Size-E、LEV、 Mat、Size-B、Secure、CR-B可以解释Cost的33. 7%变化原因。对模型进行F 检验时发现模型通过F检验(F=79. 297,p=0. 000〈0. 01),在1%水平上显著,说 明这几个自变量中至少一项会对Cost产生影响关系,模型构建有统计学上的意 义。CR-B的回归系数值为-0. 705(t=-13. 498,p=0. 000<0. 01)在1%的水平上显著, 意味着债券信用评级会对债券融资成本产生显著的负向影响关系,文章对于信用 评级的赋值是AAA=5,AA+=4,AA=3,AA_=2,即债券评级越筒,其赋值数越大, CR-B与Cost之间的系数为负,且通过显著性检验,说明债券评级越高,其债券 融资成本越低,这验证了我们的假设1。
其他控制变量中,Size-E的回归系数值为-0. 180(t=-2. 075, p=0. 038〈0. 05), 通过了 5%水平的显著检验,回归系数小于0,说明两者之间负相关关系,即发债 主体的规模越大,其债券融资成本越低,符合我们的前述文章的理论预期。R0E 的回归系数值为-0.005(t=-1.080, p=0. 280>0.05),意味着公司盈利能力水平与 债券融资成本之间是负相关关系,但因为没有通过显著性检验,所以这种影响不 明显,这与我们前述理论预期有差异,具体原因还有待更一步回归分析。LEV的 回归系数值为0. 013 (t=5. 670, p=0. 000<0. 01),在1%的水平上显著,意味着LEV 会对Cost产生显著的正向影响关系,说明资产负债率越高的公司,其债券融资 成本越高,这与我们的理论预期契合,即当发债主体资产负债率越高时,其违约 风险就越大,投资者要求较高的风险补偿。Mat的回归系数值为0. 040 (t=_2. 019, p=0. 044〈0. 05),在5水平上显著,说明债券发行期限越长,债券融资成本越高, 当债券发行期限较长时,投资者面临较大的信用风险和流动性风险,因此要求较 高的风险补偿,与前述理论预期相一致。Size-B的回归系数值为 -0. 284(t=-2. 384,p=0. 017〈0. 05),在5%水平上显著,该控制变量对债券融资 成本的影响关系在理论预期部分没有给出确切答案,现在通过实证分析,发现两 者之间呈现显著负相关关系,即债券发行规模越大,其融资成本越低。Secure 的回归系数值为0. 57 (t=7. 574, p=0. 000〈0. 01),在1%水平上显著。意味着Secure 会对Cost产生显著的正向影响关系,这表明有担保的公司债券其融资成本要大 于没有担保的债券,与我们的理论分析相契合。Secure的回归系数值为 0. 571 (t=7. 229,p=0. 000〈0. 01),在 1%水平上显著,意味着 Secure 会对 Cost 产生显著的正向影响关系,即有担保的债券其融资成本要显著高于没有担保的债 券,这与我们的理论预期契合。
总结分析可知:变量LEV、Secure、Mat会对Cost产生显著的正向影响关系, 即资产负债率(LEV)、债券有无担保(Secure)、债券发行期限(Mat)与债券融 资成本之间是显著正相关;变量CR-B、Size-E、Size-B会对Cost产生显著的负 向影响关系,即债券信用评级、发债主体规模、发债时长与债券融资成本之间是 显著负相关关系;但是变量净资产收益率(ROE)对债券融资成本COST没有显著 影响关系。
本文使用方差膨胀因子VIF来考察变量之间的多重共线性问题,如上表所 示,在方差膨胀因子¥正检验中,除了31沈-£的¥正值等于3.415,其他几个 变量的VIF值都小于2,远低于多重共线性的阈值5,这就说明本文的变量之间 不存在多重共线性问题。
 
 
  非标准化系数 标准化系数            
    标准误 Beta t P VIF R 2 调整/? 2 F
常数 3.426 0. 178   19.276 0.000**        
State -0.908 0. 077 -0. 338 -11.786 0_000** 1.310      
LEV 0. 018 0.002 0. 236 7.915 0■000** 1.417      
ROE -0.013 0. 005 -0. 070 -2. 698 0. 007** 1.060     F (7, 1092) =71.303,
Size-E -0. 643 0. 074 -0. 338 -8. 722 0.000** 2. 387 0. 314 0. 309 p=0. 000
Secure 0. 339 0. 077 0. 118 4. 395 0.000** 1. 141      
S i ze-B -0. 222 0. 122 -0. 059 -1.826 0. 068 1.686      
Mat 0. 022 0. 021 0. 028 1.051 0. 293 1. 115      
 
 
 
因变量 cost * 〆0.05 ** 〆0.01
表6模型2实证结果
对模型2进行F检验时发现模型通过F检验(F=71. 303, p=0. 000〈0. 01),在 1%水平上显著,说明这几个自变量中至少一项会对Cost产生影响关系,模型构 建有统计学上的意义。且各变量VIF值远低于5,因此变量之间没有共线性问题。
模型2的核心解释变量是State,被解释变量是Cost,其他都是控制变量。 由上表可知,State的回归系数值为-0.908(t=-11.786,p=0.000〈0.01),在1% 水平上显著,意味着State会对Cost产生显著的负向影响关系,由于对State 的处理是国有背景赋值为1,民企赋值为0,因此可以得出结论:国有产权背景 的企业,其发行债券的融资成本要显著低于民营企业,该实证结果验证了假设 H2。至于产权性质在债券评级与债券融资成本之间的调节作用,留待模型3实证 结果分析。
相关控制变量,LEV的回归系数值为0.018(t=7.915,p=0.000〈0.01),在 1%水平上显著,意味着LEV会对Cost产生显著的正向影响关系,与模型1实证 结果相同。R0E的回归系数值为-0. 013(t=-2. 698, p=0. 007〈0. 01),通过1%水平 显著性检验,意味着R0E会对Cost产生显著的负向影响关系,与模型H1实证结 果分析有差异,初步分析是因为两个模型的自变量不同,模型2的自变量是产权 性质,而根据上文描述性统计部分分样本T检验分析,国企组样本的R0E水平显 著低于民企组样本,因此把产权性质这一变量放到模型中,R0E的变化能够解释。 Size-E的回归系数值为-0. 643(t=-8. 722,p=0. 000<0. 01),在1%水平上显著, 意味着Size-E会对Cost产生显著的负向影响关系,与模型1实证结果相同。 Secure 的回归系数值为 0.339(t=4. 395,p=0. 000〈0. 01),意味着 Secure 会对 Cost产生显著的正向影响关系,与模型1实证结果相同。Size-B的回归系数值 为-0. 222(t=-l. 826, p=0. 068>0. 05),意味着 Size-B 并不会对 Cost 产生影响关 系。Mat 的回归系数值为 0. 022(t=l. 051,p=0. 293>0. 05),意味着 Mat 与 COST 之间是正相关关系,但这种关系不明显。总结分析可知:LEV,Secure会对Cost 产生显著的正向影响关系,State, ROE, Size-E会对Cost产生显著的负向影响 关系。但是Size-B,Mat并不会对Cost产生显著性影响关系。

三、假设H3实证结果分析
  模型1 模型2 模型3
B 标准误 t P B 标准误 t P B 标准误 t P
常数 2. 249 0.204 11. 015 0.000** 1.866 0. 202 9. 245 0•000** 1.841 0. 202 9. 127 0•000**
Size-B -0.284 0. 119 -2. 384 0. 017* -0.219 0. 115 -1.900 0. 058 -0.202 0. 115 -1. 747 0.081
Size-E -0.180 0.087 -2. 075 0. 038* -0.136 0.084 -1.620 0. 106 -0. 101 0. 085 -1. 188 0. 235
ROE -0.005 0.005 -1.080 0. 280 -0.012 0.005 -2. 736 0.006** -0.013 0.005 -2.914 0.004**
LEV 0.013 0.002 5.670 0.000** 0. 015 0.002 6. 731 0•000** 0. 015 0.002 6. 513 0.000**
Mat -0.040 0.020 -2.019 0. 044* -0.005 0.020 -0. 277 0. 782 -0.006 0.020 -0. 282 0.778
Secure 0. 571 0.079 7.229 0.000** 0. 576 0.076 7.549 0•000** 0. 568 0.076 7.463 0.000**
CR-B -0.705 0.052 -13.498 0.000** -0. 776 0.052 -10.982 0•000** -0.805 0.054 -11. 266 0.000**
State         -0.678 0. 076 -8.913 0•000** -0.725 0. 078 -9. 251 0•000**
CR-B*State                 0. 204 0.085 -2. 408 0.016*
调整及2 0. 333 0. 377 0.420
/M直 F (7,1092) =79. 297, p^O. 000 F (8, 1091)^84.299,
f0. 000
F (9, 1090) =86. 906, p^O. 000
AR 2 0. 337 0.045 0.003
△芦值 F (7, 1092) =79. 297, /^0. 000 F (1, 1091) =79. 440, 000 F (1, 1090) =5. 799,
f0. 016
 
 
 
次〆0• 05 **〆0• 01
表7模型3回归结果
从上表可知,调节作用分为三个模型,模型1中包括自变量(CR-B),以及 Size-B,Size-E,ROE,LEV,Mat,Secure等6个控制变量;模型2在模型1的 基础上加入调节变量(State),模型3在模型2的基础上加入交互项(自变量与调 节变量的乘积项)。
针对模型1,其目的在于研究在不考虑调节变量(State)的干扰时,自变量 (CR-B)对于因变量(Cost)的影响情况。从上表格可知,在模型3中,债券信用评 级(CR-B)和产权性质(State)与债券融资成本的系数仍然为负数,分别为-0. 605 和-0. 125,并且在1%水平上显著,这又进一步验证了假设1和假设2,即债券信 用评级和产权性质两者之间都与债券融资成本呈现负相关关系。
产权性质的调节效应可通过两种方式进行查看,第一种是查看模型2到模型 3时,F值变化的显著性;第二种是查看模型3中债券信用评级和产权性质两者 交互项的显著性,本文以第二种方式分析调节效应。从上表可知,CR-B与State
的交互项呈现出显著性(t=-2. 408, p=0.016〈0.05),交互性的系数为正,在5%
水平上显著,意味着CR-B对于Cost影响时,调节变量(State)在不同水平时, 影响幅度具有显著性差异,即产权性质对信用评级与债券融资成本之间的关系产 生了正向调节效应。具体来看,债券信用评级为-0.805,相比较之前的-0.705, 绝对值变大,交互性系数等于0.204,所以当产权性质为国有企业时,债券信用 评级与债券融资成本之间的偏效应等于_〇. 805+0. 204=-0. 601,相比较不考虑产 权背景情况下的-0.705,债券信用评级对债券融资成本的影响效应变小了。就产 权性质为民营来说,由于State赋值为0,所以债券信用评级对债券融资成本影 响的偏效应就变成-0.805,与之前不考虑产权背景情况下的-0.705,债券信用评 级对债券融资成本的影响效应增强了。
通过以上分析可以得出结论,产权性质正向调节了债券信用评级与债券融资 成本之间的影响效应,即国有产权性质背景削弱了债券信用评级与债券融资成本 之间的负相关关系。因此,假设3得到验证。
另外,从整体模型来说,R方在引入交叉项后为0.425,大于未引入之前的
0. 333和0. 382,这说明模型整体拟合度变得更好,模型更具有统计学意义
第四节稳健性检验
一、对债券信用评级作虚拟变量处理
本文基于模型1对假设H1进行验证,对模型利用SPASS软件进行多元回归 分析,得到回归结果如下:

调节效应分析结果(^1100)
  模型1 模型2 模型3
B 标准误 t P B 标准误 t P B 标准误 t P
常数 2. 665 0. 203 13. 108 0■000** 2. 132 0. 202 10.574 0■000** 2. 128 0. 202 10.519 0■000**
LEV 0. 013 0. 002 5. 637 0.000** 0. 016 0. 002 6.808 0■000** 0. 016 0. 002 6. 805 0■000**
S i ze-E -0.330 0. 088 -3. 741 0■000** -0. 242 0. 085 -2. 854 0. 004** -0. 240 0. 085 -2.814 0.005**
ROE -0. 007 0. 005 -1.414 0. 158 -0.015 0. 005 -3. 209 0. 001** -0. 015 0. 005 -3.211 0.001**
Mat -0.035 0.021 -1.687 0.092 0.004 0.020 0. 176 0.860 0.004 0.020 0. 181 0. 856
S i ze-B -0. 336 0. 123 -2. 737 0.006** -0. 252 0. 118 -2. 140 0. 033* -0. 250 0. 118 -2. 113 0. 035*
Secure 0.469 0. 080 5. 855 0.000** 0.498 0. 077 6.498 0■000** 0.497 0. 077 6. 459 0■000**
CR-B -0.949 0. 089 -10. 644 0■000** -0. 765 0. 087 -8.767 0■000** -0. 765 0. 087 -8.757 0■000**
State         -0. 768 0. 076 -10. 083 0■000** -0. 774 0.081 -9. 504 0.000**
CR-B*State                 0.032 0. 157 -0.202 0. 014*
R 2 0.299 0. 359 0.409
调整/? 2 0. 295 0. 354 0.404
厂值 F (7, 1092) =66. 576, p^O. 000 F (8, 1091)=76. 331,^=0.000 F (9, 1090) =67. 794, ^0. 000
△ /? 2 0.299 0.060 0.000
△厂值 厂(7, 1092)二66. 576,俨0.000 厂(1, 1091)=101.658,俨0• 000 厂(1, 1090)二0.041,^0. 840
因变量:Cost
* 〆0■ 05 ** 〆0.01
 
 
 
表8稳健性检验结果1
何平,金梦(2010)以及耿得科(2018)等学者在文章中对于信用评级是作 虚拟变量赋值1和0在模型中进行回归,即AAA赋值为1,其他评级赋值为0。 因此,本文借鉴上述多位作者的做法使用债券信用评级虚拟变量处理代理原先的 序数赋值,对模型重新进行回归检验。

如上表所示,模型1中CR-B与COST的相关系数为-0. 949,P=0. 000,通过 了 1%的水平显著性检验,即两者之间成显著负相关关系,验证了假设H1。在模型 1基础上,模型3引入两者交互性考察产权性质的调节效应,交互性相关系数等 于0. 032,大于0,P=0. 014〈0. 05,在5%水平上显著。上述实证结果验证了本文 假设H3。

 
 
二、用主体信用评级代替债券信用评级
  模型1 模型2 模型3
B 标准误 t P B 标准误 t P B 标准误 t P
常数 2.001 0. 235 8.496 0■000** 1.730 0.229 7.560 0.000** 1.757 0.229 7. 688 0■000**
LEV 0. 013 0. 002 5.427 0■000** 0. 015 0. 002 6. 619 0■000** 0. 015 0. 002 6. 293 0.000**
Size-E -0.211 0. 093 -2.258 0. 024* -0. 192 0. 090 -2. 133 0.033* -0. 157 0. 091 -1. 731 0. 084
ROE 0.002 0. 005 0.438 0. 661 -0. 007 0. 005 -1.578 0. 115 -0.008 0.005 -1.750 0.080
Mat -0.003 0.021 -0. 135 0.893 0.026 0.020 1.306 0. 192 0.024 0.020 1. 199 0. 231
S i ze-B -0.057 0. 124 -0.458 0. 647 -0.045 0. 120 -0. 379 0. 705 -0.059 0. 120 -0. 494 0. 621
Secure 0. 041 0. 080 0.515 0. 607 0. 160 0. 078 2.054 0. 040* 0. 169 0. 078 2. 176 0. 030*
CR-E -0.662 0.060 11.038 0■000** -0.500 0.060 8.272 0■000** -0.512 0.060 8.476 0■000**
State         -0.720 0. 078 -9. 205 0.000** -0. 771 0.081 -9.566 0■000**
CR-E*State                 0. 198 0. 078 2.525 0. 012*
R 2 0. 304 0. 354 0. 398
调整/? 2 0. 300 0. 349 0. 393
厂值 厂(7, 1092)68. 153,0■ 000 F (8, 1090=74.797,^0. 000 F (9, 1090=77.523,^0. 000
△ /? 2 0. 304 0. 050 0.006
△ F值 F (7, 1092) =68. 153,^0. 000 F (1, 1091) =84. 729,^0. 000 F (1, 1090) =6. 377, p=0. 0 12
 
 


表9稳健性检验结果2
因考虑到债券信用评级和债券发行的关系更为密切,因此本文评级指标的选 择是债券评级指标,但同时也有很多学者采用主体信用评级指标,如何平,金梦 (2010),齐岳,冯筱瑢(2018)等学者。因此我们使用主体信用评级作为解释 变量进行稳健性检验。上表回归结果显示,CR-E与COST的相关系数为-0.662, P=0. 000,在1%水平上显著负相关,因此主体信用评级越高,其融资成本越低, 验证了本文假设H1。在模型1的基础上,模型3引入CR-E与State的交互性, 如表所示,交互性系数为正,等于0.198, P=0. 012,在5%水平上显著,因此产 权性质削弱了主体信用评级与债券融资成本之间的负相关关系。该结论验证了假 设3。

第六章研究结论、政策建议与未来展望
第一节研究结论
本文研宄的主要问题是信用评级对债券融资成本的影响关系,以及产权性质 对两者关系的调节作用。本文深入细致梳理了过去的信用评级和债券融资成本研 究的相关文献,提出了信用评级、产权性质和公司债券融资成本三者之间相互影 响关系的假设。在此基础上,本文选取2011-2018年沪深市场上市公司发行的公 司债券样本,以债券发行时的票面利率与同时期同期限的国债收益率差值为被解 释变量,信用评级为解释变量,产权性质为调节变量,同时把资产规模(SIZE-E)、 资产负债率(LEV)、盈利能力(R0E)、债券发行期限(MAT)、发行规模(SIZE-B)、
有无担保(SECURE)六个指标作为控制变量,构建信用评级、产权性质和债券融资 成本之间关系的多元线性回归模型。最终得出以下结论:
1、 当其他条件不变时,债券信用评级和债券融资成本之间呈显著负相关关 系,即债券信用评级越高,其发行成本就越低;同时,主体信用评级与债券融资 成本之间也是显著负相关关系,但主体信用评级对于债券融资成本的影响效应没 有债券信用评级影响效应高。该结论说明信用评级机构在中国市场己经取得良好 的公信力,其出具的信用评级报告有效降低了资本市场上存在的信息不对称问题, 不仅为投资者的投资决策带来更多参考因子,还有效降低了公司的债券融资成本。 这也为发行债券主体如何降低债券融资成本提供了一个新的参考方法,及不断提 高公司主体的信用评级以及所发行债券的信用评级。影响债券信用评级的因素有 两种,第一种是发展主体的各种财务及制度信息,这一点可以使用主体信用评级 代替;第二种是发行债券的特征因素,如发债用途、发展期限规模等。考虑到第 二种影响因素的特殊性,因此,本质上来说,发展主体还是要努力提高自身的主 体信用评级来向市场传达企业未来价值的正向信号,从而降低资金使用成本。
2、 当其他条件不变时,产权性质对债券融资成本呈显著负相关关系,即相 比较民营企业,国有企业的债券融资成本较低。由于国有企业特殊的产权背景性 质,投资者普遍对其有一种政府隐性担保债务不会发生违约的市场预期,因此, 投资者在购买国企发行的债券时,会忽略发债主体和所发行债券的各种财务和风 险信息。由于信用违约风险较低,投资者对其要求较低的风险补偿。与国有企业 相反,投资者在购买民营企业发行的债券时,会基于宏观经济状况、发债公司信 用情况以及所发行债券的各种特征因素,对其进行市场化定价,因此存在较高的 信用风险和流动性风险,相应地,投资者就要求较高的风险补偿。因此,国有企 业的债券融资成本要显著高于民营企业。
3、当其他条件不变时,产权性质在信用评级对债券融资成本的影响关系中 起正向调节作用,即由于产权性质的调节作用,国有企业发行的债券,当其信用 评级机构发生调整时,对于债券融资成本的影响效应远低于民营企业。第三方评 级机构出具的信用评级报告能够合理衡量企业的信用风险和流动性风险,从结论 1中我们知道,债券信用评级能够显著影响债券融资成本,这说明出于各种风险 因素的考虑对债券进行市场化定价己经成为投资者的行为习惯,这是符合经济理 性人理论分析的,也是提高资金使用效率最佳的市场化机制。但是,一旦把产权 性质纳入分析框架,对于债券的市场化定价,投资者更多考虑的不再是其风险因 素,而是其产权背景。中国国有企业的建立定位就是承担在经济领域的控制战略 以及在社会领域中的政策托底角色,不断提高资本收益率为股东创造最大市场化 价值从来都不是其核心战略。国有企业的所有权属于全体中国人民,不属于经营 国有企业的管理人员,根据委托代理理论和报酬激励理论,这种所有权性质使得 国企管理人员没有较大的动力去努力提高企业的盈利水平,并且,在国有企业这 样一个半政府的组织中,做错远比不做可怕,所以国有企业管理人员宁愿依托各 种政策优惠平稳发展,也不愿意采取各种措施努力提高企业的盈利能力。通过上 文分样本T检验数据可以看到,所有发行债券的上市公司中,民营企业的总体盈 利水平远高于国有企业,但在公司规模、资产负债率、债券发行规模以及期限方 面显著要低于国有企业,通过两组样本均值对比便能看出在我国特殊的债券市场 中,民营企业受到的约束要明显大于国企。经济发展的最佳方法是利用市场化价 格机制使得各种资源资金得到合理利用,而通过以上分析可知,我国债券市场真 正意义上的市场化定价机制形成任重而道远!
第二节政策建议
由以上结论分析可知,我国信用评级出具的信用评级报告在市场上公信力较 强,能够有效缓解信息不对称问题,显著降低了债券融资成本。但产权性质削弱 了这一影响效应。因此针对上述结论,现提出以下政策建议。
第一,有公信力的信用评级报告可以降低资本市场存在的信息不对称问题, 有效解释了债券融资成本。因此,应该不断扩大债券市场规模,通过市场化程度 较高的债券市场来缓解我国中小企业融资难融资贵的问题。基于此,政府部门应 该简化债券发行程序,放宽债券发行准入标准,满足不同类型的企业尤其是中小 企业的融资需求。
第二,债券市场应不断推进市场化改革。国有企业在债券市场上能够获得使 用成本较低的资金,但其盈利能力又显著低于民营企业,这无疑扭曲了市场化定 价机制,降低了资源配置效率和资金使用效率。因此,应该不断降低国有性质的 隐形担保作用对于融资成本的影响,不断提高债券市场的市场化程度,提高资金 使用效率和资源配置效率。但考虑到我国国有企业性质的特殊性,想在金融市场 消除甚至降低这种扭曲程度是相当困难的,因此,可以考虑从扩大民营企业发展 规模角度来抑制产权性质给投资带来的扭曲影响。这一方面可以不断提高我国债 券市场市场化程度,另一方面可以扩大民营企业资金供给。通过上述实证分析可 知,我国A股上市公司中,样本企业中全体国有企业盈利的平均水平要远低于民 营企业,但其资金使用成本,资金使用规模,资金使用期限等要远大于民营企业, 上述这一表现是对资金使用效率最大的扭曲。考虑到样本债券共有11⑻只,其 中国企背景债券709只,民营企业背景债券391只,样本数组足够大,因此可以 代表我国整体债券市场上的融资情况。即整体债券市场融资上,国有背景债券规 模、市场、数量远远高于民营企业,但盈利能力又远低于民营企业。
第三,以债券市场为载体,信用评级市场也要不断丰富完善。公正的第三方 评级报告可以有效缓解信息不对称并降低融资成本。因此,监管部门一方面应不 断增加信用评级机构数量,促使他们进行合理的竞争以丰富不同评级机构对债券 的评估,为投资者提供更多可靠投资参考。另一方面,应该改进信用评级报告的 发行收费模式,在这种情况下,信用评级机构和发债企业都有强烈的利益动机向 市场出具夸大甚至虚假的评级报告。最后也要从评级机构的质量上着眼,不断完 善评级市场相关监管制度,给予评级机构适当的外部压力以不断改进自身服务水 平。同时,评级机构也应继续坚持“客观公正真实”的第三方服务原则,不断提 高自身服务水平,努力降低债券市场上存在的信息不对称问题。
第四,产权性质对于债券融资成本的影响会随着市场的逐渐成熟而逐渐削弱 因此国有企业不能忽视自身盈利能力水平的提高。盈利能力的提高可以使企业获 得强劲的现金流量,使得债券发行的信用风险和流动性风险不断降低
第五,对于债券市场上的投资者来说,应主要关注债券信用评级、发展主体 产权性质等关键信息。
第三节研究不足与展望
本文研宄的主要问题是,信用评级对债券融资成本的影响关系,在信用评级 与债券融资成本相关文献的基础上,将产权性质作为调节变量纳入分析框架,最 后的实证研究也证实了在债券市场上产权性质的这种调节效应确实存在。研究结 论丰富了信用评级以及债券融资成本相关问题分析,但也有许多不足之处:
首先,本文在衡量债券融资成本时,使用债券发行时票面利率与同时期同期 限国债收益率的差值,没有考虑相关的会计师事务所、承销商等第三方服务机构 的中介费用。
其次,受限于有些样本数据的缺失和相关理论基础的匮乏,本文的控制变量 选取方面还有很多待改进之处。
目前,我国的债券评级市场还存在许多不足,比如债券信用评级普遍过高, 评级变动不频繁或滞后,这些都是我们未来的研究方向。

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