中泰證券課題組

(1.中泰證券股份有限公司，山東 濟南 250001；2.山東財經(jīng)大學金融學院，山東 濟南 250014)

一、我國公司信用債券發(fā)展現(xiàn)狀與違約特征

(一)我國公司信用債發(fā)展現(xiàn)狀

近年來，我國債券市場蓬勃發(fā)展，當前債券規(guī)模位居世界第二。我國債務融資工具多樣，但發(fā)展極不平衡，金融債數(shù)量少、融資額度高，符合金融機構的杠桿融資特征；而非金融企業(yè)則以傳統(tǒng)的公司債、中期票據(jù)和資產(chǎn)支持證券為主要融資方式，可轉債、可交換債、定向工具等具有創(chuàng)新性特征的債務融資方式使用仍然較少。

債券市場快速發(fā)展的同時也出現(xiàn)了欺詐發(fā)行、違約等擾亂債券市場健康發(fā)展的行為。從2014年“11超日債”違約到2020年6月，公司信用債違約債券達608只，違約債券余額高達4635.96億元。

(二)我國公司信用債違約特征

1.債券違約行業(yè)分散化，違約主體多為周期性行業(yè)

整體看，當前公司債違約主體幾乎涵蓋了我國主要行業(yè)，但在具體違約數(shù)量上各有不同。從行業(yè)大類看，存在債券違約的行業(yè)中，制造業(yè)債券違約數(shù)占絕對比重，綜合類、批發(fā)和零售貿易、建筑業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)次之。過去被視為高信用主體的集團類公司如今資金壓力大增，較廣的違約主體覆蓋面表明在當前宏觀經(jīng)濟形勢下企業(yè)普遍存在流動性問題。

從上述違約債券所屬行業(yè)分類不難發(fā)現(xiàn)，這些存在債券違約的行業(yè)多是周期性較強的行業(yè)。當前，我國宏觀經(jīng)濟所處的下行周期對于強周期行業(yè)有較大影響，加之疫情對交通業(yè)、建筑業(yè)、休閑服務業(yè)短期內帶來較大沖擊，可以預見，這勢必使得未來短期內債券違約進一步增加。

2.違約企業(yè)中民營企業(yè)數(shù)量居多

從債券發(fā)行主體的企業(yè)性質看，民營企業(yè)是違約風險最高的發(fā)債主體。與國有企業(yè)、合資企業(yè)和外資企業(yè)相比，部分民營企業(yè)因自身財務實力偏弱、抗風險能力較差等因素更易發(fā)生違約事件。究其原因，一方面，產(chǎn)能過剩行業(yè)景氣度走低，評級被不斷下調，投資者往往會選擇提前行權，部分發(fā)債主體或因回售觸發(fā)違約；另一方面，處于行業(yè)中下游的眾多民營企業(yè)因上游產(chǎn)能壓縮和原材料成本上漲，導致利潤下滑，加之當前金融去杠杠以及貨幣政策傳導受阻造成流動性分層，在面對債券大規(guī)模到期時“融資難、融資貴”問題便凸顯出來，加劇民企違約頻發(fā)，具體如表1所示。

可見，流動性問題成為違約的主要原因，甚至不乏觸發(fā)加速清償和交叉違約，以及公司破產(chǎn)引致違約。近年的違約債券中，民營企業(yè)一直是違約重災區(qū)。這一方面源于產(chǎn)業(yè)轉型，以及民營企業(yè)不規(guī)范的公司治理；另一方面，相比國有企業(yè)，民營企業(yè)更加依賴于外部融資。

表1 債券違約主要誘因及表現(xiàn)

3.高信用評級違約增多

從發(fā)行時的主體信用評級看，2018年以前，違約主體以AA以下的中低評級為主，高評級債券違約不多。但近兩年違約主體評級不斷上移，AA級以上債券違約占比逐年提高，甚至出現(xiàn)了一些財務狀況尚好、評級較高的上市公司的突發(fā)性違約。2018年，AAA評級的滬華信發(fā)行的多只債券違約拉開了高評級主體違約的序幕，也打破了我國公司債“AAA”零違約記錄。此后，青海鹽湖、北大方正等AAA主體亦發(fā)生違約。諸如永泰、樂視等AA+主體，以及處于互保鏈上的大海、金茂、宏圖高科、洛娃等地方重要性企業(yè)相繼出現(xiàn)違約。

當前，我國約有2000余家公司參與債券發(fā)行，信用評級整體偏高。AAA、AA+和AA基本涵蓋了80%以上的公司債，而在違約后，基本全部歸為C類。這樣的粗放型劃分造成了信用評級的偏態(tài)分布，在2014年至2020年上半年違約的債券中，債券違約前后評級差距較大。

對于同一主體的信用評級，與國際三大權威評級機構的評級結果相比，國內評級機構給出的評級結果明顯偏高。在國內債券市場發(fā)行評級底線要求下，發(fā)行主體對高評級的訴求通過“發(fā)行人付費”模式轉化為一種隱性高評級規(guī)則，導致評級行業(yè)也為迎合市場進行級別競爭，造成了評級虛高和債券定價扭曲的現(xiàn)象，虛高的評級造成了企業(yè)和市場的“道德風險”。隨著剛性兌付的打破，虛高的信用評級無疑是一個投資陷阱，改革我國當前的公司債信用評級機制需要與打破剛性兌付同步進行。

二、公司信用債違約的原因剖析

(一)經(jīng)濟下行以及行業(yè)周期性強化“債務-通縮”

經(jīng)濟下行往往伴隨著企業(yè)信用狀況的弱化，這又反過來加速經(jīng)濟衰退，容易使負債企業(yè)陷入“債務-通縮”的惡性循環(huán)。

經(jīng)濟新常態(tài)以來，我國資產(chǎn)價格下跌、杠桿率持續(xù)攀升、實體經(jīng)濟活動疲弱、實際利率高企，延期還債或債務違約陸續(xù)浮現(xiàn)，這在增加債務人還款負擔的同時，增加了企業(yè)陷入“債務-通縮”陷阱的風險和信用債違約集中爆發(fā)的概率。為了應對財務壓力，企業(yè)削減投資和生產(chǎn)計劃進一步拖累實體經(jīng)濟，導致惡性循環(huán)。受經(jīng)濟大環(huán)境的影響，當前違約企業(yè)經(jīng)營狀況主要表現(xiàn)為盈利能力惡化、回款困難和盲目加杠桿。

表2總結了2014―2019年發(fā)生債券違約的上市公司平均經(jīng)營狀況。不難發(fā)現(xiàn)，近兩年來，違約主體主要指標由正變負，表現(xiàn)為盈利能力惡化、回款困難、盲目加杠桿激進投資。例如，大連天神娛樂，因資金流緊張無法如期償付“17天神01”回售款和未回售部分利息，2020年1月出現(xiàn)實質性違約；4月27日，公司債權人以公司不能清償?shù)狡趥鶆涨颐黠@缺乏清償能力為由，向大連市中級人民法院申請對公司進行重整。

(二)流動性分層影響企業(yè)再融資

外部流動性枯竭往往是企業(yè)違約的重要誘因。為解決流動性問題，中國人民銀行采取了流動性適度寬松的貨幣政策，但仍不能避免流動性分層帶來的民企資金枯竭。同業(yè)業(yè)務去杠桿使金融機構流動性緊縮，大型金融機構與小型金融機構間的流動性分層，產(chǎn)生尾部金融機構拋售信用債的利空條件，加劇債券違約風險。

在市場恐慌情緒的影響下，流動性分層導致的中小銀行流動性緊張，已經(jīng)逐漸向企業(yè)信用分層演變。從2015年底開始，R007始終高于DR007，利差始終正向波動，且不乏在關鍵時點急劇上升的情形，表明流動性結構性緊張愈發(fā)嚴重。特別是2019年下半年伊始，R007與DR007利差大幅擴張，反映出非銀行機構融資溢價明顯上升，這也進一步呼應了中小民營企業(yè)流動性枯竭背景下的大規(guī)模債券違約。

表2 2014―2019 年債券違約上市公司平均經(jīng)營狀況

流動性分層與信用分層兩者疊加勢必加劇企業(yè)的流動性管理壓力，原本依賴的高負債經(jīng)營模式難以維系。面對巨大的還債壓力，企業(yè)被迫通過壓縮庫存、縮短周轉周期甚至變賣資產(chǎn)來維持經(jīng)營，從而進一步降低經(jīng)營效率和實際收益。剛性兌付被打破、實體經(jīng)濟流動性出現(xiàn)分層，綜合作用下不少公司因缺乏流動性而被迫違約。

總之，銀行斷貸和民營企業(yè)屬性成為實體經(jīng)濟流動性分層的主要原因，同時伴發(fā)臨近兌付日企業(yè)資金劃撥不及時、支付系統(tǒng)大額受限導致部分資金無法按時償付、擔保方擔而不保、拒絕履行擔保代償責任等多種違約亂象。

(三)關聯(lián)方占用資金與民企互保觸發(fā)鏈條式違約

2018年起，越來越多的發(fā)債主體出現(xiàn)關聯(lián)方資金占用影響自身流動性的現(xiàn)象。與此同時，山東、浙江、江蘇等地民企互保圈隨著企業(yè)資金周轉能力的下降變得不容樂觀，導致雪崩式債券違約。

對于存在關聯(lián)交易的發(fā)債主體而言，觸發(fā)債券違約的原因有二。一是，通過關聯(lián)交易實現(xiàn)大量業(yè)務往來，從而虛增利潤粉飾報表，獲得更高增信水平，如永泰能源與上下游企業(yè)關聯(lián)交易案；二是，關聯(lián)方通過其他應收款科目占用大量資金，影響企業(yè)流動性，且其他應收款的收回面臨重大不確定性，嚴重削弱企業(yè)資金周轉能力，最終導致了債券違約，如盛運環(huán)保31.12億元關聯(lián)方應收賬款案。

我國企業(yè)互保多以熟人、情分為紐帶，缺乏契約精神。諸多擔保案例均沒有對被擔保方進行理性分析，看似形成聯(lián)盟實則抱團取暖，導致在經(jīng)濟走勢發(fā)生逆轉時，擔保鏈條上的一家企業(yè)發(fā)生違約，便會迅速傳導至整個擔保圈。在民企互保引發(fā)雪崩式違約案例中，山東最具代表性。山東能源化工企業(yè)居多，產(chǎn)能轉型和去杠桿背景下企業(yè)自身融資環(huán)境較為緊張，銀行信貸收緊，缺少有力外部增信，民營企業(yè)逐漸形成互保圈并層層擴大，例如由9家核心企業(yè)衍生出19個互保圈的東營地煉產(chǎn)業(yè)。從2018年開始，新舊動能轉換背景下的東營地煉企業(yè)經(jīng)營變得困難，擔保圈內糾紛事件頻發(fā)，最終，有20余家企業(yè)被列入失信被執(zhí)行人名單，其中50%的企業(yè)多次被列入；實際控制人、法定代表人或股東等關鍵成員，23人被列入限制消費名單，累計次數(shù)高達125次，其中60%的人員被多次列入名單。又如玉皇化工，由于為洪業(yè)化工大規(guī)模擴張時向銀行申請的14億元貸款做擔保而被牽連，2018年因無力履行對洪業(yè)化工的債務擔保，玉皇化工被銀行列入失信名單，在國內信貸環(huán)境收緊的情況下，企業(yè)資金鏈斷裂，不得不宣布違約停牌。

三、公司信用債風險預警體系的構建與驗證

既有研究和實踐表明，在實質性違約之前，發(fā)行人的財務狀況往往已經(jīng)惡化甚至出現(xiàn)嚴重問題。因此，亟需根據(jù)當前債券違約特征完善債券違約風險預警機制。在眾多風險預警模型中，KMV模型以Black-Scholes期權定價公式為基礎，采用股票市場實時數(shù)據(jù)實現(xiàn)對風險的動態(tài)預判。但是，該模型假設公司資產(chǎn)價值服從正態(tài)分布，與現(xiàn)實中資產(chǎn)收益不滿足正態(tài)分布、多存在“肥尾”的現(xiàn)象相矛盾，在很多方面失真。Z-score模型將簡潔的計算與數(shù)據(jù)的規(guī)范化處理相結合，為多變量預警模型奠定了基礎，但Z-score模型本身對數(shù)據(jù)分布有要求，其計算結果通常用于比較，單個結果的實際意義不大，并且指標設定未能考慮客觀的現(xiàn)金流量指標，在真實反映企業(yè)現(xiàn)實經(jīng)營質量方面存在一定缺陷。由IMF金融風險預測法演化而來的KLR信號分析模型，因預警準確性高并且能夠揭示危機發(fā)生的根源，逐漸被用于股票、債券等資本市場風險研究中。該模型由Kaminsky et al.(1998)[2]提出，具備高度簡潔性、高效預警性，以及與神經(jīng)網(wǎng)絡的兼容性，為高盛、摩根斯坦利、穆迪等金融機構風險預警提供重要參考，亦是當前諸多復雜金融風險模型的底層技術之一，其高效性也得到國內學界的認可(嚴寶玉，2018；李升高，2017；盧媛媛和何海燕，2011；劉志強，2000)[6][3][5][4]。

(一)預警指標構建的基礎樣本選取

KLR模型的基本構建邏輯為：識別歷史危機事件、篩選先行指標、構建綜合指數(shù)以及預測危機(Goldstein et al.，2000)[1]?？紤]到數(shù)據(jù)的公開性和可得性，本文從違約主體中選取2014―2019年38家上市公司財報數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù)來源，剔除三板、港股及2019年前退市的企業(yè)，剩余企業(yè)31家，具體如表3所示。2018年起，受股市大跌等因素的影響，上市公司實質性違約急劇增加，僅2018年違約的上市公司實體就有15家。所選企業(yè)涵蓋我國十二大行業(yè)，共涉及129只違約債券。

在模型構建過程中，指標體系的設計對風險預警至關重要?？偨Y當前公司債違約原因，主要是公司經(jīng)營失誤導致償債能力惡化、公司治理存在缺陷導致經(jīng)營業(yè)績下滑、債務高企、流動性壓力加劇。加之外部景氣度差、競爭激烈、政策調控等因素，發(fā)行人收入下滑明顯，導致短期償債規(guī)模大幅增加。2015年“發(fā)債潮”時期的債券集中到期，違約難以避免。同時不難發(fā)現(xiàn)，即使在相同的外部環(huán)境下，多數(shù)發(fā)債主體并未違約，這說明外部經(jīng)濟環(huán)境的惡化和流動性的分層并不是債券違約的充分條件，企業(yè)內部因素起到了決定性作用。因此，本文基于企業(yè)內部風險誘因這一違約必要條件，結合對于違約誘因的分析，進一步從償債能力、盈利能力、營運能力和成長能力四個方面歸納出18個指標作為預警指標體系的基礎架構，具體如表4所示。

(二)KLR預警指標賦值、甄別與降維

1.先行指標賦值與甄別

KLR模型指標體系包括四大類基本信號：正確信號(A)、錯誤信號(B)、應發(fā)而未發(fā)信號(C)、不應發(fā)且未發(fā)信號(D)，具體如表5所示。對于向前預測周期的選擇，基于年報信息的預警體系一般設定12～24個月不等。為兼顧預警效果及指標數(shù)據(jù)的時效性，本文設定預警期限為24個月?；谶@一設定，如果發(fā)出信號后24個月內發(fā)生違約，那么該信號為有效信號；如果發(fā)出信號后24個月內未發(fā)生違約，那么該信號為無效信號。

表3 KLR 模型基礎樣本及所屬行業(yè)

表4 KLR 模型基本指標體系

本文首先以2016年和2017年的數(shù)據(jù)甄別出先行指標，并構建合成預警指標；如果模型預警結果與現(xiàn)實違約情況有效擬合，那么將基于2019年數(shù)據(jù)預測2020年及2021年的違約情況。對于先行指標的賦值和篩選，本文將綜合考慮企業(yè)的發(fā)展狀況，并以國務院國資委統(tǒng)計評價局制定的《企業(yè)績效評價標準值》作為基礎，分行業(yè)確定各指標具體閾值。

對照閾值，利用統(tǒng)計分析方法可得單項指標所對應的A、B、C、D數(shù)值，進而通過計算可得KLR先行指標評價標準：(1)A/(A+B)衡量正確信號占所有發(fā)出信號的比例；(2)A/(A+C)衡量正確預警的信號比例；(3)B/(B+D)衡量噪音信號的比例；(4)[B/(B+D)]/[A/(A+C)]衡量噪音信號與有效信號的比例。具體結果如表6所示。

由于[B/(B+D)]/[A/(A+C)]為KLR指標體系的噪音信號比，因此其有效取值范圍應為[0，1]。若某指標的該比率值大于1，則表示該指標包含的噪音信息多于有效信息，應予剔除。從表6可以看出，指標體系中X24、X44噪音信號比大于1，表明噪音信息過多，因此將其剔除。A/(A+B)衡量正確預警信號占發(fā)出信號的比重，總體看指標體系平均達到了75%左右。如果把A/(A+B)看作條件概率，那么(A+C)/(A+B+C+D)可以看作非條件概率，同一指標所對應的后者值要小于等于前者值，X24、X44恰好破壞了這一規(guī)則，進一步印證了這兩個指標的無效性。剔除X24和X44后剩余16個指標，可以進一步合成綜合指標用于預警分析。

表5 先行指標判斷標準

2.指標降維與預警分析

在對預警指標體系進行計算和篩選后，進一步基于Goldstein et al.(2000)[1]提出的噪音-信號比率構建一個復合指標用于降維，從而實現(xiàn)對風險的預判。各單項指標的權重定義為該比率的倒數(shù)，即：

其中，wi為噪音-信號比率，Si,t為指標i在第t期的值，若該指標在t期發(fā)出了信號，則Si,t=1，否則Si,t=0。為了將所得結果轉化為0%～100%之間的百分數(shù)以直觀表示違約的可能性，本文借鑒周建澤(2018)[7]的做法將噪音- 信號比率的倒數(shù)進行加總，然后將各指標的權重確定為噪音-信號比率倒數(shù)占總和的比重，記為：

定義債務違約的可能性為P，則有：

表6 KLR 模型單指標預警體系

其中，m表示統(tǒng)計的時期數(shù)，n為統(tǒng)計的指標個數(shù)。在本文中，m=2，n=16。本文采用合成指標得出的P值來分析企業(yè)出現(xiàn)違約的可能性，通過對P值取值范圍的劃分給出企業(yè)所面臨的財務危機預警程度：0≤P≤25%，無警；25%＜P≤50%，輕警；50%＜P≤75%，中警；75%＜P≤100%，重警。

(三)對模型的驗證和以AAA級永煤債違約為典型案例分析

1.對模型的驗證

為了驗證模型準確度，考察預警結果與當前企業(yè)違約真實情況是否契合，本文基于樣本企業(yè)2019年數(shù)據(jù)預測未來兩年的違約概率，并與企業(yè)的現(xiàn)實經(jīng)營表現(xiàn)相對比，從而驗證模型的準確性?？紤]到數(shù)據(jù)的可得性，剔除保千里、樂視、印記娛樂、雛鷹農牧、華業(yè)資本、中弘股份、神霧環(huán)保已退市的企業(yè)后，模型對31家企業(yè)均給出了預警信息，具體如表7所示。

不難發(fā)現(xiàn)，預警模型對“*ST”或“ST”給出的重警信息基本符合經(jīng)驗預判和經(jīng)濟學邏輯；同時，模型對一些較強的制造業(yè)和新興企業(yè)給出了重警或中警的預判。為了驗證基于2019年數(shù)據(jù)的預警信息是否與當前的企業(yè)基本狀況相符，本文以力帆股份和東旭光電為例進行分析。對于力帆股份，基于其2019年財報數(shù)據(jù)的預警顯示，其債務在未來兩年有嚴重的違約風險，違約率達到94.26%。那么現(xiàn)實情況如何？查找力帆股份相關公告可見，2020年3月23日，其公告稱存在2億元(總規(guī)模5.5億元)對力帆控股的違規(guī)擔保資金，2020年3月21日到期未償還，構成逾期，占最近一期經(jīng)審計凈利潤的比例為217.4%，這無疑又加重了此前5億元債券的償還壓力。

表7 基于基本樣本的模型預警驗證

再以兩次接到深交所關于經(jīng)營狀況和存貸雙高問題詢問函，并推遲8個月做出回復的東旭光電為例。2019年營業(yè)收入175.29億元，同比下降37.87%，歸屬母公司凈利潤為-15.23億元，同比下降170.41%。2020年7月14日公告稱，2020年半年報預虧8～11億元，而這與去年同期的盈利規(guī)模相當。自借殼上市以來，東旭光電通過數(shù)次擴股發(fā)債，產(chǎn)業(yè)投資過于激進，而內部經(jīng)營管理水平和風險管理水平仍停留在上市初期小公司模式上。2020年5月19日公告稱，“15東旭債”中3921.27萬元債券未能展期，發(fā)生違約。而從集團層面看，當前東旭集團約有15只共196.39億元債券約，而這其中一年以內需要償還的債券規(guī)模達到了80億元，仍然不容樂觀。

2.以永煤為典型案例的分析

對于市場高度關注的AAA級永煤違約，本文利用模型，將永城煤電控股集團有限公司相關指標輸入模型進行了檢查驗證，得出的指標如下：

從表8可以看出，2017―2019年，該公司違約預警程度從中警上升到重警，具體指標由62%大幅上升至93%，預示以2019年報為基準，未來兩年將呈現(xiàn)高度違約的可能。2020年11月10日，永煤控股發(fā)布公告稱，因流動資金緊張，“20永煤SCP003”未能按期足額償付本息，違約本息金額合計約10.32億元，在模型預警不到1年的時間里發(fā)生了實質性違約。

表8 永煤違約預警

對模型具體指標的分析顯示，其中主要是現(xiàn)金流動負債比率突然惡化、營收增長率下降等多個指標預警。

根據(jù)WIND查詢的永城煤電控股集團有限公司2020年度第六期中期票據(jù)信用評級報告，公司是全國三大精品無煙煤基地之一，生產(chǎn)的無煙煤在市場上具有較高的知名度，公司煤種優(yōu)良，區(qū)位優(yōu)勢顯著，煤炭資源儲量豐富，因此，2020年10月的評級報告仍然將該主體評為AAA級。

從具體財務報表可以看到，近年來永煤債務規(guī)模持續(xù)快速上升，且短期債務占比較高，短期債務占比由2017年的59.92%快速提升到2019年底的68.13%；到2020年上半年，公司總債務及短期債務分別達到1,035.96億元和690.93億元，債務壓力增加；而2019年經(jīng)營活動現(xiàn)金流量降低到58.30億元，是2016年以來的最低值，比2018年下降40.48%，埋下流動性風險隱患。

從戰(zhàn)略定位及業(yè)務經(jīng)營情況分析，永煤公司實施多元化戰(zhàn)略，拓展煤化工業(yè)務，但煤化工業(yè)務2019年毛利率斷崖式下跌，從18.94%下降到1%，致使公司持續(xù)對盈利較差的板塊輸血，整體資金緊張，這也導致盈利能力等指標預警。

四、未來違約預警分析及政策建議

受疫情及國際貿易摩擦影響，全球經(jīng)濟面臨陷入經(jīng)濟衰退的風險。我國經(jīng)濟增長壓力較大，信用債整體走弱，處于債券市場階段性調整環(huán)境中，隨著債券規(guī)模持續(xù)擴大、每年到期規(guī)模增加，違約風險不容忽視?；谏鲜鲱A警模型，本文從中觀層面對未來違約態(tài)勢進行分析，并進一步從政策和制度層面，結合我國公司債券市場的現(xiàn)狀和國內外經(jīng)驗，給出模型應用的建議，完善風險預警、管理機制，為違約風險的篩查、存量債券風險分類管理及政策層面防控提供有益思路。

(一)2020―2021年違約預警分析

基于上述預警模型，本文進一步選取2020年上半年發(fā)行債券的86家非金融A股上市公司的16項指標數(shù)據(jù)輸入模型，對未來兩年債券違約風險進行預警。結果顯示，未來兩年的違約狀況仍較為嚴峻，發(fā)出重警和中警信號的公司有33家，占比38.37%。其中，發(fā)出重警信號的企業(yè)有12家，占比13.95%；發(fā)出中警信號的企業(yè)有21家，占比24.42%。

1.應持續(xù)關注＊ST、低評級上市公司債券違約風險

本文進一步將重警和中警信號企業(yè)、企業(yè)所屬行業(yè)、發(fā)債主體評級進行匯總。不難發(fā)現(xiàn)，電氣設備、工業(yè)機械、化工、有色金屬、生物醫(yī)藥、傳媒、采掘、汽車、機械設備、房地產(chǎn)均是未來兩年我國公司債違約的重點行業(yè)，其中化工、有色金屬、房地產(chǎn)和汽車行業(yè)尤甚。

由于這些行業(yè)顯著的順周期性特征，違約時點與經(jīng)濟下行周期相呼應，行業(yè)景氣度降低導致資產(chǎn)變現(xiàn)能力大打折扣。特別是對于民營企業(yè)，融資渠道有限，違約后外部籌資成本高、效率低，企業(yè)兌付意愿并不強烈。另外，現(xiàn)階段的財政政策、貨幣政策在逐步向民企傾斜，外部助力的增強反而弱化了民企的主觀償債能動性，降低了民企的兌付意愿。

分析重警和中警違約企業(yè)的財務報表不難發(fā)現(xiàn)，這些公司的經(jīng)營狀況基本呈現(xiàn)出三大共性。一是公司財務較為激進?；?、能源等相關公司依靠借債無序投資，短期債務集中度較高，特別是不少公司前期布局房地產(chǎn)領域，致使債務大幅增長。在跨領域經(jīng)營的同時，經(jīng)濟下行背景下公司主營業(yè)務盈利水平下降，盈利對非經(jīng)常損益依賴程度上升，不少公司的財報表現(xiàn)出歸屬母公司凈利潤為負，或者遠低于少數(shù)股東損益的情況。對于處于新舊動能轉換過程中的化工、能源企業(yè)，關聯(lián)方占款使公司其他應收款持續(xù)增加，嚴重影響了公司的流動性，加之資產(chǎn)價格下跌，較難通過資產(chǎn)處置彌補短期流動性缺口，公司長、短期償債能力持續(xù)下降。

二是不少公司的股票質押比過高，導致股債聯(lián)動風險上升。一方面是大股東大規(guī)模質押融資導致公司股價下跌，市場在避險情緒驅使下的拋售行為使公司陷入流動性枯竭，助推債券違約；另一方面，大規(guī)模的股票質押使公司控制權變更，進而觸發(fā)投資人保護條款，發(fā)行人償債壓力誘發(fā)債券違約。

三是公司核心人員負面輿情對公司債流動性產(chǎn)生不良影響。這些核心人員包括公司實際控制人、核心管理人員、關聯(lián)方高管。當上述人員出現(xiàn)被立案調查、被列入失信被執(zhí)行人名單等個人負面事件時融資環(huán)境極易惡化，特別是對于中小上市公司、民營民企，因實際控制人風險而產(chǎn)生的延期、展期兌付情況屢見不鮮，實質違約亦不可避免。

2.警惕高評級公司潛在違約風險

在投資機構對低評級債避之不及的同時，高評級債違約風險亦不容忽視。本文的預警結果顯示，部分AAA評級債券出現(xiàn)了違約風險。隨著我國經(jīng)濟內循環(huán)的強化，國貨品牌將迎來發(fā)展機遇，但傳統(tǒng)龍頭企業(yè)能否抓住機會改善財務狀況、扭轉不利局面，仍需再加強觀察。

金融監(jiān)管部門和投資者不但要關注*ST、低評級上市公司債券違約風險，也要警惕高評級公司潛在債券違約風險。在當前全球經(jīng)濟受新冠肺炎疫情影響、復蘇動力不足的背景下，需求和供給雙雙下滑，金融市場高度緊張和動蕩，宏觀經(jīng)濟各指標走勢充滿不確定性。對于公司債發(fā)行主體來說，無論是中小微民營企業(yè)還是優(yōu)質頭部公司，投資者需要對各類公司債提高風險意識，金融監(jiān)管部門應加強風險預警，采取多種手段防范公司債違約風險。

(二)政策建議

1.加強制度供給和監(jiān)管，探索構建債券風險分類管理辦法

我國債券市場存量規(guī)模大、數(shù)量多，每年新發(fā)行量、融資規(guī)模也較大，遠大于股票市場融資規(guī)模，是最大的直接融資方式。截至2020年9月末，債券市場托管余額為113.8萬億元。其中，公司信用類債券托管余額為25.6萬億元，存量規(guī)模較大且持續(xù)增加。

2020年7月，人民銀行、證監(jiān)會開始著手推動我國交易所債券市場與銀行間債券市場基礎設施的互聯(lián)互通工作，其中一項重要內容是推動公司信用類債券信息披露規(guī)則分類統(tǒng)一。2020年12月28日，人民銀行、發(fā)改委、證監(jiān)會聯(lián)合發(fā)布《公司信用類債券信息披露管理辦法》，首次統(tǒng)一了公司信用類債券各環(huán)節(jié)的信息披露要求。此舉將產(chǎn)生兩方面的有益作用：一是有利于推動建立債券市場化定價機制，促進債券市場與國際債券市場接軌；二是統(tǒng)一監(jiān)管標準和信息披露標準，為我國債券市場構建統(tǒng)一的風險預警模型提供信息基礎。

在我國，股票市場目前已經(jīng)有處于前沿的上市公司風險分類管理辦法；隨著債券市場違約案例增加、違約風險加大，公司債也可以嘗試建立債券風險分類管理辦法。參考債券評級、違約風險預警評級以及重大事項變化等因素，將存量債券主體劃分為不同的分類等級，并根據(jù)分類結果進行差異化監(jiān)管，多角度、全鏈條監(jiān)測債券風險及規(guī)范運作情況；將預警信息與信息披露制度相結合，對不同風險程度的發(fā)債主體在披露內容詳實性和時效性方面進行差異化調控，進行形成倒逼機制。

2.加強動態(tài)監(jiān)測，實現(xiàn)智能化受托管理預警

從我國受托管理人制度的現(xiàn)有架構看，一般情況下承銷商作為債券受托管理人往往存在利益沖突問題。實際操作中發(fā)行人通常會聘請承銷商作為債權受托管理人，雖然符合證監(jiān)會相關規(guī)定，但雙重職能下的受托管理人極易產(chǎn)生利益沖突，存在一定的道德風險問題。承銷商一方面需要根據(jù)承銷協(xié)議，向發(fā)行人履行承銷義務，提供相關輔導服務；另一方面，受托管理人又要履行持有人賦予的權利，監(jiān)督發(fā)行人的經(jīng)營行為，維護持有人的合法權益。此外，受托管理人法律制度上一些較為模糊的規(guī)定需要進一步明確，例如受托管理人與債券持有人之間的權利與義務、法律關系；受托管理人為維護持有人合法權益，能否以自己的名義提起訴訟；對于發(fā)行主體存在的違規(guī)行為，債券持有人能否不通過受托管理人而直接訴訟。

新證券法實施后，債券承銷機構發(fā)行和受托管理職責要求提高，受托管理機構可以基于本文提出的違約風險預警模型和預警指標，實現(xiàn)動態(tài)智能監(jiān)督，向重警和中警信號以上企業(yè)發(fā)出問詢函、現(xiàn)場督導等，勤勉盡責地履行受托管理職責；對于重警和中警信號以上企業(yè)新債券發(fā)行融資，可以增加更多的風險提示和信息披露，增加增信措施等。

3.實行差異化的信息披露，增加市場透明度

我國信息披露制度仍存在兩大問題。首先，我國公司債信息披露程度需要提升，債券的評級和兌付需要強化，償債能力和盈利能力應當在信息披露和評級過程中進一步增強。健康的發(fā)債市場應當更看重借款人未來經(jīng)營現(xiàn)金流和盈利能力。目前的信用評級本質上是資產(chǎn)評級，過于注重“死資產(chǎn)”，導致固定資產(chǎn)、無形資產(chǎn)濫竽充數(shù)的居多，現(xiàn)金流不穩(wěn)定，違約風險較大。隨著債券領域的金融衍生品越來越復雜，發(fā)行人與投資者之間信息的不對稱愈發(fā)凸顯。其次，第三方信息披露有待加強。從美國經(jīng)驗看，第三方信息披露機構一般以“3+1”的形式呈現(xiàn)，“3”是指標普、穆迪和惠譽三大權威評級機構，“1”是指發(fā)行主體所在地的評級機構。這一架構能夠通過地方性評級機構實現(xiàn)對發(fā)行主體真實情況的持續(xù)跟蹤，而我國對地方性評級機構的培育不夠充足。

國外在信息披露領域有相對成熟的經(jīng)驗。美國以1933年《證券法》和1934年《證券交易法》為法律基礎的信息披露制度經(jīng)過不斷發(fā)展，逐漸形成“公司治理-市場監(jiān)督-自律管理-政府監(jiān)管-司法監(jiān)管”五級信息披露體系，成為債券市場相關監(jiān)管法規(guī)的核心。除信息披露的基本要求外，美國資本市場允許一定的信息披露差異化，為不同類型信息披露義務人制定了不同的報表框架和細則，不同類型和規(guī)模的公司發(fā)債時，可根據(jù)自身情況及所在交易所進行靈活選擇。SEC將對逾期未披露企業(yè)、企業(yè)負責人個人及企業(yè)債券承銷商作出嚴厲處罰。

英國對上市公司發(fā)行債券實行核準制，其核心內容包括發(fā)債主體近五年的財務狀況、近一年的經(jīng)營狀況及重大事項、企業(yè)誠信狀況以及經(jīng)濟糾紛。金融服務局對核準制僅負有“程序正確”責任，不負有“事實正確”責任。為了防范評級機構的利益沖突，公司債監(jiān)管部門對評級機構有專門的管理規(guī)范，評級機構除提供企業(yè)信用等級和個人信用信息外，還需提供關于風險和信用評級的預測分析模型，相關的技術及軟件、風險管理方案等。

結合本文模型，基于違約風險預警指標，對于預警級別達到重警和中警信號的企業(yè)，可以要求其增加信息披露深度和強度，明確信息披露的時效性要求，減少信息不對稱。在信息披露層次和頻率、內容等方面可以借鑒西方國家經(jīng)驗，通過信息披露的方式向監(jiān)管機構和投資者解釋其財務指標惡化的原因，解釋是否存在其他尚未披露的擔保，是否可能引發(fā)資金不足無法償還本息導致債券實質性違約，未來優(yōu)化財務狀況和資金流的措施等，增加市場透明度，供監(jiān)管機構和投資者決策。對于高風險債券，不定期落實發(fā)行人責任制，信用評級機構必須定期披露預警信息、發(fā)行主體財務、信用狀況的審核與評價結果，從而形成高收益?zhèn)慕】蛋l(fā)展環(huán)境。同時，基于自建預警系統(tǒng)的信息反饋對信用評級進行再評估，避免信用評級被蓄意操縱。

4.擴充債券持有人會議議事范圍，保護投資人權益

我國持有人會議制度仍存在三方面問題。首先，我國目前關于債券持有人會議的相關內容系由部門規(guī)章、行業(yè)自律規(guī)則予以規(guī)定，效力層級不高，存在發(fā)行主體拒絕執(zhí)行持有人會議決議的情形。以“15東特鋼CP001～003”的處置過程為例(如表9所示)，針對持有人會議決議，發(fā)行人以不同意該議案、暫時無力償付等種種理由拒絕執(zhí)行。其次，債券持有人會議的觸發(fā)條件規(guī)定不夠詳細，實際操作中不易把握；債券持有人會議的召開及表決機制門檻過高，打擊了債權人維權積極性；在債券違約糾紛中，債權通常因欠缺擔保措施而處于劣后地位，特別是對于國企甚至央企債券違約，債券持有人仍迷信剛性兌付。再次，債券發(fā)行文件中的債券持有人利益保護條款過于簡單，債券受托管理人制度、債券持有人大會制度規(guī)定過于籠統(tǒng)，擔保措施、提前到期等保護性機制缺失。

表9 東特鋼持有人會議內容

針對債券持有人信息不對稱、話語權有限的問題，德國、日本、韓國、意大利、瑞士、法國等大陸法系國家對公司發(fā)債設置了持有人會議制度。其中，德國債券持有人會議最為成熟和高效，借鑒德國經(jīng)驗對我國具有現(xiàn)實意義。

在會議的召集、召開與表決方面，除發(fā)行人或持有人的共同代理有權召集外，債券持有規(guī)模超過5%的持有人也可在符合規(guī)定的情況下做出會議召集的書面提議；對于持有人會議召開的地點和程序，相關法規(guī)進行了強制性規(guī)定；在合法提議未通過時，債券持有人可直接向法院申請授權自己召集或由法院指定的會議主席召集會議。對權限范圍的框定，德國《債券法》將若干特別事項納入變更債券核心條款的范圍，債券發(fā)行主體和持有人可以在法律規(guī)定的范圍內進行條款的自主約定；持有人可授權共同代理人參與債券重組和破產(chǎn)程序，可以由審計機構、律師事務所、公證處、信托等機構擔任，當共同代理代為行使某項權利時，除持有人會議決議有明確約定外，個別持有人對該項權利的行使將受到限制。決議機制和決議效力方面，德國對集體多數(shù)決議的標準、集體多數(shù)決議的效力進行了詳細的分類敘述。

目前我國法規(guī)體系也逐步強化債券持有人會議制度。最高人民法院《全國法院審理債券糾紛案件座談會紀要》規(guī)定，債券持有人會議根據(jù)債券募集文件規(guī)定的決議范圍、議事方式和表決程序所作出的決議，除非存在法定無效事由，人民法院應當認定為合法有效；《證券法》規(guī)定了應當在募集說明書中說明債券持有人會議的召集程序、會議規(guī)則和其他重要事項；《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》等法規(guī)規(guī)定了部分議事范圍等。

但是，債券持有人會議權限尚需提升。其不應僅僅作為債務違約后的維權工具，可以利用債券違約預警情況，加強事前的知情權、投資者保護措施要求權等；對于債券違約風險達到較高預警的發(fā)債主體，可以要求發(fā)行人解釋及提供應對措施，討論并形成決議，成為事前風險管理的有力抓手，賦予投資者充分的知情權，保護其合法享有的質詢權、議事權、表決權和投票權，可以要求發(fā)行人追加擔保，督促發(fā)行人等履行受托協(xié)議約定的其他償債保障措施，或者可以依法申請法定機關采取財產(chǎn)保全措施。