王一鳴 王立夫

〔摘要〕 中國(guó)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)行業(yè)存在評(píng)級(jí)虛高、區(qū)分能力差和評(píng)級(jí)持續(xù)上移等問(wèn)題，嚴(yán)重制約了債券市場(chǎng)尤其是民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)的健康發(fā)展，對(duì)其進(jìn)行改革刻不容緩。本文將債券市場(chǎng)依據(jù)債券信用評(píng)級(jí)高低劃分為多個(gè)層次，在每個(gè)層次的市場(chǎng)中均由于信息不對(duì)稱(chēng)而出現(xiàn)“檸檬市場(chǎng)”效應(yīng)，構(gòu)建了一個(gè)多層次債券市場(chǎng)模型。在此基礎(chǔ)上，基于2010—2019年民營(yíng)企業(yè)債券數(shù)據(jù)，該模型成功模擬了民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)近十年的結(jié)構(gòu)演變歷程，并發(fā)現(xiàn)隱形發(fā)行門(mén)檻、財(cái)務(wù)舞弊行為監(jiān)管不嚴(yán)、缺失有效的評(píng)級(jí)跟蹤與質(zhì)量驗(yàn)證機(jī)制等是導(dǎo)致現(xiàn)有問(wèn)題的主要原因。此外，借助該模型還發(fā)現(xiàn)剛性?xún)陡峨m然能在短期內(nèi)繁榮債券市場(chǎng)，但是會(huì)使市場(chǎng)在低水平達(dá)到均衡，阻礙債券市場(chǎng)的長(zhǎng)期健康發(fā)展。最后從發(fā)行、財(cái)務(wù)監(jiān)管、評(píng)級(jí)跟蹤和質(zhì)量驗(yàn)證等方面提出具體政策建議，以提升評(píng)級(jí)質(zhì)量并形成多層次市場(chǎng)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)更好發(fā)展。

〔關(guān)鍵詞〕 多層次債券市場(chǎng);信用評(píng)級(jí);剛性?xún)陡?隱形發(fā)行門(mén)檻;財(cái)務(wù)舞弊

〔中圖分類(lèi)號(hào)〕F832.5 〔文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A 〔文章編號(hào)〕1000-4769（2022）01-0058-10

〔作者簡(jiǎn)介〕王一鳴，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師;

王立夫，北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，北京 100871。

① Marcia H.Millon and Anjan V.Thakor， “Moral Hazard and Information Sharing： A Model of Financial Information Gathering Agencies，” Journal of Finance， vol.40， no.5（December 1985）， pp.1403-1422.

一、引言

債券市場(chǎng)中存在嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，投資者沒(méi)有能力和精力調(diào)查每一個(gè)公司和每一筆債券的全部信息，而信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)擁有搜集和處理信息的優(yōu)勢(shì)，其根據(jù)潛在的違約率和違約損失率賦予每個(gè)公司或債券信用評(píng)級(jí)，在一定程度上能夠消除信息不對(duì)稱(chēng)，提升資產(chǎn)的配置效率。①與發(fā)達(dá)國(guó)家成熟的信用評(píng)級(jí)業(yè)相比，我國(guó)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)業(yè)存在很多問(wèn)題，為此央行等五部委在2021年8月6日發(fā)布了《關(guān)于促進(jìn)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)行業(yè)健康發(fā)展的通知》，希望提升我國(guó)信用評(píng)級(jí)的質(zhì)量和競(jìng)爭(zhēng)力，使信用評(píng)級(jí)行業(yè)能夠更好地服務(wù)債券市場(chǎng)。

那么該如何提升評(píng)級(jí)質(zhì)量呢？已有文獻(xiàn)認(rèn)為影響信用評(píng)級(jí)質(zhì)量的主要因素為評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)之間的競(jìng)爭(zhēng)、評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的聲譽(yù)機(jī)制、付費(fèi)模式、選擇性披露和股權(quán)結(jié)構(gòu)等[Beatriz Mariano， “Market Power and Reputational Concerns in the Ratings Industry，”Journal of Banking and Finance， vol.36， no.6， 2012， pp.1616-1626; Bo Becker and Todd Milbourn， “How did Increased Competition Affect Credit Ratings？”Journal of Financial Economics， vol.101， no.3， 2011， pp.493-514; Han Xia， “Can Investor-paid Credit Rating Agencies Improve the Information Quality of Issuer-paid Rating Agencies？”Journal of Financial Economics， vol.111， no.2， 2014， pp.450-468; Mei Cheng and Monica Neamtiu， “An Empirical Analysis of Changes in Credit Rating Properties： Timeliness， Accuracy and Volatility，” Journal of Accounting and Economics， no.47， 2009， pp.108-130; Simi Kedia， Shivaram Rajgopal and Xing Zhou， “Did Going Public Impair Moody’s Credit Ratings？” Journal of Financial Economics， vol.114， 2014， pp.293-315; Simi Kedia， Shivaram Rajgopal and Xing Zhou， “Large Shareholders and Credit Ratings，” Journal of Financial Economics， vol.124， no.3， 2017， pp.632-653.]，并希望通過(guò)改變付費(fèi)模式和披露模式的方式提升評(píng)級(jí)質(zhì)量。國(guó)內(nèi)學(xué)者也針對(duì)中國(guó)信用評(píng)級(jí)現(xiàn)狀提出了相應(yīng)的政策建議：發(fā)展第三方信用評(píng)級(jí)，鼓勵(lì)多種付費(fèi)模式評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)發(fā)展[吳育輝、翟玲玲、張潤(rùn)楠、魏志華：《“投資人付費(fèi)”vs.“發(fā)行人付費(fèi)”：誰(shuí)的信用評(píng)級(jí)質(zhì)量更高？》，《金融研究》2020年第1期; 阮永鋒、徐曉萍、劉音露： 《“投資者付費(fèi)”模式能改善評(píng)級(jí)市場(chǎng)的信息質(zhì)量嗎？——基于中債資信評(píng)級(jí)的實(shí)證研究》，《證券市場(chǎng)導(dǎo)報(bào)》2019年第5期; 張廣婷、金晨、沈紅波：《地方政府隱性債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)與信用評(píng)級(jí)的有效性》，《中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)》2021年第4期; 喻貞、顧舒雯：《獨(dú)立信用評(píng)級(jí)、債券定價(jià)和違約預(yù)測(cè)能力》，《復(fù)旦學(xué)報(bào)》（社會(huì)科學(xué)版）2021年第2期; 陳關(guān)亭、連立帥、朱松：《多重信用評(píng)級(jí)與債券融資成本——來(lái)自中國(guó)債券市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《金融研究》2021年第2期; 張舒怡、潘怡麟、朱凱：《發(fā)行人產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、付費(fèi)模式與債券評(píng)級(jí)質(zhì)量——基于中債資信的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)經(jīng)研究》2021年第5期。];嚴(yán)格懲罰“量錢(qián)評(píng)級(jí)”等亂象，提高違規(guī)成本[劉星、張智慧、楊羚璇：《分析師跟蹤會(huì)影響企業(yè)主體信用評(píng)級(jí)嗎？——基于我國(guó)信用債市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)貿(mào)研究》2021年第1期。];加強(qiáng)對(duì)評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)盡職調(diào)查的要求等。[林晚發(fā)、趙仲匡、劉穎斐、宋敏：《債券市場(chǎng)的評(píng)級(jí)信息能改善股票市場(chǎng)信息環(huán)境嗎？——來(lái)自分析師預(yù)測(cè)的證據(jù)》，《金融研究》2020年第4期。]

現(xiàn)有研究主要集中在如何解決評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)缺乏獨(dú)立性和個(gè)體評(píng)級(jí)偏高等這類(lèi)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)業(yè)微觀(guān)層面的問(wèn)題，對(duì)于宏觀(guān)層面問(wèn)題的研究相對(duì)較少。宏觀(guān)層面的問(wèn)題有可能會(huì)影響債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)業(yè)整體評(píng)級(jí)質(zhì)量，從總體上妨礙信用評(píng)級(jí)消除債券市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)功能的實(shí)現(xiàn)，阻礙債券市場(chǎng)的健康發(fā)展。中國(guó)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)業(yè)宏觀(guān)層面的問(wèn)題主要有：信用評(píng)級(jí)整體偏高（評(píng)出的AAA級(jí)相當(dāng)于國(guó)際評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)出的A級(jí)）和對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)區(qū)分能力較差。[Miles Livingston， Winnie P.H.Poon and Lei Zhou， “Are Chinese Credit Ratings Relevant？ A Study of the Chinese Bond Market and Credit Rating Industry，” Journal of Banking and Finance， vol.87（February 2017）， pp.216-232.]如圖1所示，2010年以來(lái)民營(yíng)企業(yè)AA、AA+和AAA等高等級(jí)債券占民營(yíng)企業(yè)評(píng)級(jí)債券總金額和總數(shù)量的90%以上，且只能將民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)大致劃分為三個(gè)層次。此外，債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)存在整體上移的趨勢(shì)，這將加重信用評(píng)級(jí)偏高和區(qū)分能力差的問(wèn)題。如圖1所示，2014年以前信用相對(duì)較差的AA級(jí)債券占據(jù)民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)主流，剛性?xún)陡洞蚱坪?，民營(yíng)企業(yè)AAA級(jí)債券占比持續(xù)上升，AA級(jí)債券市場(chǎng)有崩潰的跡象。[本文主要以民營(yíng)企業(yè)債券為研究對(duì)象，不研究國(guó)有企業(yè)發(fā)行的債券是由于政府的隱性擔(dān)保對(duì)國(guó)有企業(yè)債券信用評(píng)級(jí)的干擾較為嚴(yán)重，難以用經(jīng)典的經(jīng)濟(jì)學(xué)理論進(jìn)行分析。]這些宏觀(guān)層面的問(wèn)題也正是《關(guān)于促進(jìn)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)行業(yè)健康發(fā)展的通知》迫切想要解決的一些核心問(wèn)題。

那么是什么因素造成了我國(guó)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)虛高、區(qū)分能力差和評(píng)級(jí)上移等問(wèn)題，以及該如何解決這些問(wèn)題以提升評(píng)級(jí)業(yè)質(zhì)量促進(jìn)債券市場(chǎng)發(fā)展？為找到當(dāng)前信用評(píng)級(jí)業(yè)問(wèn)題形成的原因，本文基于2010—2019年民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)數(shù)據(jù)，建立了民營(yíng)企業(yè)多層次債券市場(chǎng)模型。該模型成功模擬了民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)近十年的演變歷程（見(jiàn)圖1），發(fā)現(xiàn)隱形發(fā)行門(mén)檻、財(cái)務(wù)舞弊行為監(jiān)管不嚴(yán)、有效的評(píng)級(jí)跟蹤和質(zhì)量驗(yàn)證機(jī)制的缺失是導(dǎo)致我國(guó)信用評(píng)級(jí)虛高、區(qū)分能力差和評(píng)級(jí)上移的主要原因。此外，還借助多層次債券市場(chǎng)模型研究了剛性?xún)陡秾?duì)民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)的影響。

本文主要?jiǎng)?chuàng)新有三：（1）構(gòu)建了一個(gè)新的債券市場(chǎng)結(jié)構(gòu)分析框架——多層次債券市場(chǎng)模型，該框架能夠闡釋信用評(píng)級(jí)消除債券市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)的機(jī)理，以及不成熟的信用評(píng)級(jí)業(yè)如何阻礙債券市場(chǎng)的健康發(fā)展，從而為信用評(píng)級(jí)質(zhì)量提升提供理論支撐。（2）借助單層市場(chǎng)均衡，從信息不對(duì)稱(chēng)角度探究剛性?xún)陡秾?duì)民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)的影響，從理論上推導(dǎo)出剛性?xún)陡对趥袌?chǎng)不同發(fā)展階段的不同作用——前期促進(jìn)后期阻礙，彌補(bǔ)了現(xiàn)有研究探討剛性?xún)陡队绊憰r(shí)忽視債券市場(chǎng)所處發(fā)展階段的不足。（3）首次從市場(chǎng)多層次性角度研究民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)，將多層次債券市場(chǎng)模型引入民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)，探究評(píng)級(jí)虛高、區(qū)分能力差和評(píng)級(jí)上移等問(wèn)題形成的原因，進(jìn)而提出政策建議以促進(jìn)民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)的發(fā)展。

二、多層次債券市場(chǎng)模型

十六屆三中全會(huì)通過(guò)的《中共中央關(guān)于完善社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制若干問(wèn)題的決定》就明確提出“建立多層次資本市場(chǎng)體系，完善資本市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，豐富資本市場(chǎng)產(chǎn)品”。多層次資本市場(chǎng)體系可以滿(mǎn)足差異化的投融資需求，更好地發(fā)揮市場(chǎng)在資源配置中的決定性作用[辜勝阻、莊芹芹、曹譽(yù)波：《構(gòu)建服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)多層次資本市場(chǎng)的路徑選擇》，《管理世界》2016年第4期;馮燕妮、沈沛龍：《我國(guó)多層次資本市場(chǎng)體系研究》，《經(jīng)濟(jì)問(wèn)題》2020年第10期。]，有效防范和化解金融風(fēng)險(xiǎn)[王國(guó)剛：《建立多層次資本市場(chǎng)體系 保障經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2004年第4期。]，滿(mǎn)足創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)高質(zhì)量發(fā)展轉(zhuǎn)型的需要。[張磊：《多層次資本市場(chǎng)發(fā)展與中國(guó)挑戰(zhàn)》，《南京社會(huì)科學(xué)》2021年第1期。]周小川指出債券市場(chǎng)可以從多個(gè)角度進(jìn)行分層[周小川：《資本市場(chǎng)的多層次特性》，《金融市場(chǎng)研究》2013年第8期。]，本文的多層次債券市場(chǎng)是將債券市場(chǎng)按照信用評(píng)級(jí)進(jìn)行分層。首先基于逆向選擇理論構(gòu)建單層債券市場(chǎng)模型，探討債券市場(chǎng)中信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，然后在Rasmusen[Eric Rasmusen， Games and Information： an Introduction to Game Theory， Basil： Blackwell，2001.]和徐凱[徐凱：《資本市場(chǎng)分層的理論邏輯與效應(yīng)檢驗(yàn)：基于中國(guó)新三板市場(chǎng)的分析》，《金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究》2018年第2期。]的研究基礎(chǔ)上建立債券市場(chǎng)的多層次資本市場(chǎng)理論模型，從信息不對(duì)稱(chēng)角度探究建立多層次市場(chǎng)的重要性。

（一）單層債券市場(chǎng)均衡

1.假設(shè)

（1）為簡(jiǎn)化起見(jiàn)，將所有債券視為一種商品，該商品在未來(lái)的T時(shí)可以?xún)稉Q100元，債券信用評(píng)級(jí)越高，則該債券當(dāng)前價(jià)值V就越高。這是由于信用評(píng)級(jí)是根據(jù)債券的違約率和違約回收率來(lái)確定的，違約率越低以及違約回收率越高，則該債券的信用評(píng)級(jí)越高，在T時(shí)兌付100元的可能性也就越大，因而V值就越大。不考慮通貨膨脹、貨幣保存風(fēng)險(xiǎn)、時(shí)間成本，一個(gè)債券的最高價(jià)值等于100元，即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券。

（2）債券投資者對(duì)于債券的評(píng)價(jià)不低于債券的發(fā)行者。債券投資者對(duì)價(jià)值為V的債券評(píng)價(jià)為f（V），f（V）大于等于V。

（3）債券投資者并不知曉債券當(dāng)前價(jià)值V[債券發(fā)行者的信息包括公開(kāi)信息和私有信息，如果債券投資者不是專(zhuān)業(yè)的財(cái)務(wù)人員，一般無(wú)法完全理解公開(kāi)的財(cái)務(wù)信息，對(duì)于發(fā)行者的私有信息，投資者更無(wú)法獲得，因而債券投資者無(wú)法準(zhǔn)確知道債券的當(dāng)前價(jià)值。]，而是直接將其視為[n，100]區(qū)間上均勻分布的隨機(jī)變量，其中n表示債券市場(chǎng)發(fā)行的基本門(mén)檻，價(jià)值過(guò)低的債券選擇在其他市場(chǎng)發(fā)行或被禁止發(fā)行，債券投資者只能根據(jù)債券的平均價(jià)值V—進(jìn)行定價(jià)P=f（V—）。

（4）債券價(jià)格減去債券價(jià)值得到債券發(fā)行者效用US=f（V—）-V，債券發(fā)行者希望債券賣(mài)出價(jià)格相對(duì)債券價(jià)值越高越好。投資者的效用函數(shù)為UD=f（V）-f（V—），債券的投資者希望債券買(mǎi)入價(jià)格相對(duì)于自己對(duì)債券的評(píng)價(jià)越低越好。

2.債券評(píng)價(jià)函數(shù)的設(shè)定

為了后續(xù)推導(dǎo)，需要將投資者對(duì)債券的評(píng)價(jià)f（V）用具體形式表達(dá)出來(lái)，f（V）需要滿(mǎn)足兩個(gè)條件：一是f（V）是關(guān)于V的遞增函數(shù);二是債券最高價(jià)值V為100，對(duì)其評(píng)價(jià)f（100）=100，因?yàn)樵诓豢紤]時(shí)間成本情況下，投資者已經(jīng)不能給予比無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)更高的評(píng)價(jià)。我們選取滿(mǎn)足條件的最簡(jiǎn)單一種形式，即f（V）是一條過(guò)點(diǎn)（100，100）的直線(xiàn)，它的斜率為b：

f（V）-100=b（V-100）（1）

式（1）中b表示風(fēng)險(xiǎn)敏感程度，b越小表示投資者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)敏感程度越弱：①當(dāng)b=1時(shí)債券評(píng)價(jià)函數(shù)和價(jià)值函數(shù)重合，債券市場(chǎng)不存在;②當(dāng)b>1時(shí)，投資者對(duì)債券的評(píng)價(jià)小于債券價(jià)值本身，債券市場(chǎng)也會(huì)崩潰;③當(dāng)b<1時(shí)，債券投資者對(duì)債券評(píng)價(jià)高于債券本身的價(jià)值，債券市場(chǎng)中投資者和發(fā)行者能夠達(dá)成交易。將式（1）兩邊同時(shí)減去債券價(jià)值V，對(duì)等式進(jìn)行整理得到債券價(jià)值被投資者高估的程度：

f（V）-V=V（b-1）+100（1-b）（2）

由于b小于1，所以?xún)r(jià)值V越低的債券越容易被高估，價(jià)值較高的債券能夠被高估的空間很小[在多層市場(chǎng)中需求函數(shù)有可能會(huì)分化，分化后在同一層市場(chǎng)中價(jià)值低的債券被高估的程度較高，但是不同層之間該結(jié)論不一定成立。]，在最高價(jià)值100處能夠被高估的空間為零。

3.需求函數(shù)

接下來(lái)本文將在橫坐標(biāo)軸為V—和縱坐標(biāo)軸為P的坐標(biāo)系中進(jìn)行討論，因?yàn)閭袌?chǎng)投資者的定價(jià)是根據(jù)平均價(jià)值V—進(jìn)行定價(jià)的，將P=f（V—）代入到式（1）中得到債券市場(chǎng)的需求函數(shù)[該模型中的需求函數(shù)與常規(guī)的需求函數(shù)并不相同，不是需求量和價(jià)格的關(guān)系，而是債券定價(jià)P和債券市場(chǎng)平均價(jià)值V—之間的函數(shù)關(guān)系。]為：

P=b（V—-100）+100（3）

圖2中AD就是需求曲線(xiàn)，其經(jīng)濟(jì)學(xué)意義表示投資者無(wú)法確定每一個(gè)債券的實(shí)際價(jià)值時(shí)，投資者只能按照債券市場(chǎng)的平均價(jià)值進(jìn)行定價(jià)，債券的平均價(jià)值越高，債券投資者對(duì)整個(gè)債券市場(chǎng)的債券定價(jià)也就越高。

4.供給函數(shù)

對(duì)于債券發(fā)行者而言，當(dāng)投資者對(duì)債券的定價(jià)為P時(shí)，債券的真實(shí)價(jià)值V大于P的發(fā)行者的效用為負(fù)，因而會(huì)退出債券市場(chǎng)。而債券真實(shí)價(jià)值低于P的發(fā)行者愿意交易，因此債券市場(chǎng)中債券發(fā)行者提供的債券實(shí)際平均價(jià)值為：

V—=PnVdVPndV=P+n2（4）

式（4）就是該模型的供給函數(shù)，在圖2中是EE’，其經(jīng)濟(jì)學(xué)含義是較高的價(jià)格激勵(lì)信用較好的企業(yè)發(fā)行債券，較低的價(jià)格將使得高信用的企業(yè)退出債券市場(chǎng)。

5.單層債券市場(chǎng)均衡

聯(lián)合求解需求函數(shù)式（3）和供給函數(shù)式（4），得到均衡條件下債券市場(chǎng)價(jià)格和平均實(shí)際價(jià)值，圖2中AD和EE’交點(diǎn)E’即為均衡點(diǎn)：

P*=b（n-200）+2002-b=200-n-2（100-n）2-b（5）

V*—=100-（100-n）2-b（6）

從式（5）—（6）可以看出在單層債券市場(chǎng)中均衡的價(jià)格和平均實(shí)際價(jià)值由系數(shù)b和n決定，實(shí)際價(jià)值V在區(qū)間[n，P*]的債券留在債券市場(chǎng)，因?yàn)橹挥蠽

系數(shù)b表示投資者對(duì)債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)敏感程度，0

系數(shù)n表示債券市場(chǎng)價(jià)值最低點(diǎn)，債券市場(chǎng)下限，n越小均衡時(shí)債券市場(chǎng)價(jià)格和平均實(shí)際價(jià)值越小。這說(shuō)明債券市場(chǎng)中信用最低的債券影響了債券的均衡價(jià)格和平均實(shí)際價(jià)值，信用最高的債券已經(jīng)固定下來(lái)，不會(huì)發(fā)生變化，因而可以視為常量，不對(duì)均衡產(chǎn)生影響。

債券的融資區(qū)間為[n，P*]，融資的長(zhǎng)度為d=P*-n：

d=2（100-n）-2（100-n）2-b=2（1-b）（100-n）2-b（7）

從式（7）可以看出，n和b越小，能夠達(dá)成交易的債券越多：n越小能夠促成越多債券交易的原因在于本文假定的投資者評(píng)價(jià)函數(shù)，該評(píng)價(jià)函數(shù)對(duì)信用較低的債券高估程度更大，從總體上越容易促進(jìn)債券投資者和債券發(fā)行者的交易;b越小投資者對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)越不敏感，越積極參與債券市場(chǎng)，不同信用的債券都會(huì)得到更高評(píng)價(jià)，因而促進(jìn)更多投資者和發(fā)行者達(dá)成交易。

（二）多層次債券市場(chǎng)均衡

單層債券市場(chǎng)出現(xiàn)了逆向選擇問(wèn)題，債券市場(chǎng)中較低信用的債券達(dá)成了交易，而高信用的債券卻因?yàn)閭顿Y者的平均定價(jià)低于其真實(shí)價(jià)值選擇退出債券市場(chǎng)，問(wèn)題的根源在于信息不對(duì)稱(chēng)，債券投資者只能根據(jù)平均價(jià)值對(duì)債券市場(chǎng)整體進(jìn)行定價(jià)。

債券市場(chǎng)存在兩個(gè)極端：一個(gè)是單層市場(chǎng)，該市場(chǎng)將所有企業(yè)混合在一起，投資者只能通過(guò)平均價(jià)值對(duì)所有債券進(jìn)行估值;另一個(gè)極端是債券發(fā)行公司信息及其債券信息被充分披露，每一個(gè)債券都可以被單獨(dú)估值，形成無(wú)限多層次的市場(chǎng)，徹底消除信息不對(duì)稱(chēng)。但是信息分為公開(kāi)信息和私有信息，作為普通投資者難以獲取私有信息，因?yàn)樗接行畔⒌呐队袝r(shí)會(huì)影響企業(yè)的經(jīng)營(yíng)，而即使是公開(kāi)信息普通投資者也無(wú)法對(duì)其進(jìn)行有效分析，因此徹底消除信息不對(duì)稱(chēng)是不可能的。在債券市場(chǎng)中信用評(píng)級(jí)公司可以獲取公司的公開(kāi)信息和部分私有信息，通過(guò)專(zhuān)業(yè)分析方法對(duì)債券進(jìn)行評(píng)級(jí)，對(duì)不同的債券進(jìn)行分層，能在一定程度上消除信息不對(duì)稱(chēng)。將債券市場(chǎng)根據(jù)債券信用評(píng)級(jí)高低分解為不同層次的市場(chǎng)，由于存在信息不對(duì)稱(chēng)，在每個(gè)市場(chǎng)內(nèi)部投資者以債券市場(chǎng)平均價(jià)值給債券定價(jià)，債券價(jià)值低于投資者定價(jià)的債券發(fā)行者留在債券市場(chǎng)，在每個(gè)市場(chǎng)內(nèi)發(fā)行者和投資者分別達(dá)成均衡，最終形成多層次債券市場(chǎng)均衡。因此，可將單層債券市場(chǎng)按照信用評(píng)級(jí)轉(zhuǎn)換為多層次債券市場(chǎng)。

多層次債券市場(chǎng)能夠在一定程度上緩解逆向選擇問(wèn)題。在非剛性?xún)陡肚樾蜗?，將債券市?chǎng)根據(jù)信用好壞分為高信用債券市場(chǎng)H和低信用債券市場(chǎng)L，信用等級(jí)越高違約率和違約損失率越低，實(shí)際價(jià)值V越高。H債券市場(chǎng)的債券實(shí)際價(jià)值V在區(qū)間[x，100]，L債券市場(chǎng)的債券實(shí)際價(jià)值V在區(qū)間[n，x]，分層點(diǎn)x>200-n-2（100-n）/（2-b），投資者的需求函數(shù)不變還是式（3），債券市場(chǎng)分層后的狀態(tài)見(jiàn)圖3。

由于債券市場(chǎng)按照信用高低被分成兩層，債券市場(chǎng)的供給函數(shù)也相應(yīng)被分為兩段，其中H市場(chǎng)的供給函數(shù)為：

V—H=PxVdVPxdV=P+x2，V∈[x，100]（8）

L市場(chǎng)的供給函數(shù)為：

V—L=PnVdVPndV=P+n2，V∈[n，x]（9）

分別聯(lián)立式（3）（8）和（3）（9），解得高信用債券市場(chǎng)均衡為：

P*H=b（x-200）+2002-b=200-x-2（100-x）2-b（10）

V*H—=100-（100-x）2-b（11）

低信用債券市場(chǎng)均衡為：

P*L=b（n-200）+2002-b=200-n-2（100-n）2-b（12）

V*L—=100-（100-n）2-b（13）

相比于前面的單層債券市場(chǎng)，除了原先的債券價(jià)值在[n，P*]獲得融資以外，價(jià)值在[x，PH*]的高信用債券也獲得融資，更多的企業(yè)獲得融資機(jī)會(huì)。此外高信用企業(yè)進(jìn)入債券市場(chǎng)，提高了債券市場(chǎng)平均信用水平，優(yōu)化了市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，使得債券市場(chǎng)更加健康。

三、2010—2014年民營(yíng)企業(yè)單層債券市場(chǎng)分析

在2014年出現(xiàn)首筆債券違約之前，剛性?xún)陡妒敲駹I(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)的主題，剛性?xún)陡镀茐牧藗亩▋r(jià)機(jī)制。信用評(píng)級(jí)對(duì)債券信用利差的影響較小，此時(shí)需要用單層債券市場(chǎng)均衡分析債券市場(chǎng)，并借此探究剛性?xún)陡秾?duì)債券市場(chǎng)的影響。

（一）剛性?xún)陡?/p>

上海超日太陽(yáng)能科技股份有限公司董事會(huì)在2014年3月4日宣布，其發(fā)行的“11超日債”第二期利息無(wú)法按期全額支付?！俺諅钡倪`約是國(guó)內(nèi)第一例債券違約事件，打破了中國(guó)債券市場(chǎng)剛性?xún)陡兜臍v史。剛性?xún)陡队泻芏辔：Γ簞傂詢(xún)陡逗碗[性擔(dān)保使得風(fēng)險(xiǎn)由國(guó)家承擔(dān)，經(jīng)濟(jì)上優(yōu)勢(shì)企業(yè)被擠出，出現(xiàn)劣幣驅(qū)逐良幣的現(xiàn)象，加重融資難和融資貴問(wèn)題[陳道富：《我國(guó)融資難融資貴的機(jī)制根源探究與應(yīng)對(duì)》，《金融研究》2015年第2期。]，剛性?xún)陡妒沟勉y行存在財(cái)政兜底幻覺(jué)，從而扭曲政府債券定價(jià)[李建強(qiáng)、朱軍、張淑翠：《政府債務(wù)何去何從：中國(guó)財(cái)政整頓的邏輯與出路》，《管理世界》2020年第7期。]，使得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率升高和市場(chǎng)定價(jià)機(jī)制扭曲，增加金融脆弱性和監(jiān)管難度。[李建強(qiáng)、張淑翠、袁佳、魏磊：《影子銀行、剛性?xún)陡杜c宏觀(guān)審慎政策》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2019年第1期。]也有學(xué)者認(rèn)為剛性?xún)陡毒哂袃擅嫘裕簞傂詢(xún)陡妒沟谩皠傂耘菽币?guī)模增大，推高資產(chǎn)價(jià)格，但對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)存在正負(fù)兩種效應(yīng)，存在最優(yōu)剛性?xún)陡端絒董豐、許志偉：《剛性泡沫：基于金融風(fēng)險(xiǎn)與剛性?xún)陡兜膭?dòng)態(tài)一般均衡分析》，《經(jīng)濟(jì)研究》2020年第10期。]，可以降低信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的成本，使得銀行收益增加[王占浩、于維娜、郭菊娥：《信息不對(duì)稱(chēng)下理財(cái)產(chǎn)品剛性?xún)陡冻梢蜓芯俊?，《管理科學(xué)學(xué)報(bào)》2020年第10期。]，剛性?xún)陡抖唐趦?nèi)使得信貸市場(chǎng)受益，市場(chǎng)得到快速擴(kuò)張，讓投資者積極參與其中，回避了短期經(jīng)濟(jì)困境，但是為長(zhǎng)期債務(wù)危機(jī)埋下隱患。[唐彥斌、謝識(shí)予：《剛性?xún)陡秵?wèn)題的經(jīng)濟(jì)學(xué)本質(zhì)探究及影響分析》，《商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究》2015年第4期。]本文將從消除信息不對(duì)稱(chēng)的角度，探究剛性?xún)陡秾?duì)債券市場(chǎng)的影響。

（二）2010—2014年剛性?xún)陡洞蚱魄?/p>

在剛性?xún)陡兜那闆r下無(wú)法將債券市場(chǎng)按照信用評(píng)級(jí)進(jìn)行劃分。由于民營(yíng)企業(yè)在2014年以前所發(fā)債券數(shù)量較少，尤其是AAA級(jí)債券更少，為了解2010—2014之間不同評(píng)級(jí)債券信用利差之間的關(guān)系，本文用不同評(píng)級(jí)總體產(chǎn)業(yè)債[民營(yíng)企業(yè)發(fā)行的債券為產(chǎn)業(yè)債，因此選取所有企業(yè)的產(chǎn)業(yè)債信用利差能從一定程度反映民營(yíng)企業(yè)債券信用利差。]算術(shù)平均信用利差作參考，數(shù)據(jù)來(lái)源于wind，見(jiàn)圖4。從圖4可知在2010—2014年之間信用評(píng)級(jí)越高信用利差越小，但是不同信用評(píng)級(jí)的信用利差差距較小。

因此，民營(yíng)企業(yè)AA、AA+和AAA級(jí)債券市場(chǎng)相當(dāng)于一個(gè)整體即單層債券市場(chǎng)，需要通過(guò)單層債券市場(chǎng)模型來(lái)進(jìn)行分析。投資者的風(fēng)險(xiǎn)敏感程度b反映了剛性?xún)陡冻潭龋瑒傂詢(xún)陡冻潭仍綇?qiáng)，b的系數(shù)越接近于零，不同信用的債券在投資者眼中的差別越小，極端情況下b等于0，所有債券在投資者眼中都價(jià)值100元，即無(wú)風(fēng)險(xiǎn)債券。

剛性?xún)陡肚樾蜗聜袌?chǎng)如圖5所示，根據(jù)單層債券市場(chǎng)模型，需求曲線(xiàn)是AD，供給曲線(xiàn)是SEA，需求函數(shù)和供給函數(shù)交點(diǎn)EA代表了債券市場(chǎng)的均衡，因?yàn)槭菃螌觽袌?chǎng)，所以市場(chǎng)中主要成交的對(duì)象是低等級(jí)的債券即AA級(jí)和AA+級(jí)債券，這與圖1中2010—2014年AA級(jí)占比超過(guò)50%，AA級(jí)和AA+債券在剛性?xún)陡峨A段占比更是高達(dá)90%以上的事實(shí)相吻合。

如果債券市場(chǎng)剛性?xún)陡冻潭燃訌?qiáng)，即b下降，需求曲線(xiàn)將從AD上升到BD，債券市場(chǎng)中投資者對(duì)債券評(píng)價(jià)進(jìn)一步提高，均衡點(diǎn)從EA上升到EB。由式（7）可知b減小，融資的長(zhǎng)度2（100-n）-2（100-n）/（2-b）變大，債券市場(chǎng)的成交量會(huì)進(jìn)一步上升。因此剛性?xún)陡赌軌蚍睒s債券市場(chǎng)，這也是很多金融機(jī)構(gòu)和監(jiān)管機(jī)構(gòu)堅(jiān)持剛性?xún)陡兜脑颍莿傂詢(xún)陡秾?dǎo)致債券市場(chǎng)集中在低評(píng)級(jí)的債券，使得債券市場(chǎng)平均價(jià)值偏低，容易積累風(fēng)險(xiǎn)，最終引發(fā)系統(tǒng)性危機(jī)。

（三）剛性?xún)陡洞蚱坪?/p>

2014年“超日債”的違約打破了剛性?xún)陡?，使得投資者意識(shí)到債券并不是無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知得到增強(qiáng)。[彭疊峰、程曉園：《剛性?xún)陡侗淮蚱剖欠裼绊懝緜陌l(fā)行定價(jià)？——基于“11超日債”違約事件的實(shí)證研究》，《管理評(píng)論》2018年第12期。]在剛性?xún)陡侗淮蚱魄埃瑐顿Y者并不看重發(fā)行人質(zhì)量，對(duì)會(huì)計(jì)信息需求低，打破后對(duì)于會(huì)計(jì)信息質(zhì)量有更高要求，也促使發(fā)行人提供高質(zhì)量的會(huì)計(jì)信息。[陶然、劉峰：《債權(quán)人信息需求與高質(zhì)量信息供給——基于債券市場(chǎng)“剛性?xún)陡丁贝蚱频慕?jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《會(huì)計(jì)研究》2021年第2期。]圖6是2014—2019年民營(yíng)企業(yè)不同信用評(píng)級(jí)債券的平均信用利差[民營(yíng)企業(yè)AAA級(jí)債券在2015年之前數(shù)量過(guò)少，因此在圖6中不顯示2015年之前民營(yíng)企業(yè)AAA級(jí)債券平均信用利差。]，從圖4和圖6可知自剛性?xún)陡侗淮蚱坪?，不同信用評(píng)級(jí)債券的信用利差差距開(kāi)始變大。

因此打破剛性?xún)陡侗貙⑹沟脗袌?chǎng)出現(xiàn)分層，不同市場(chǎng)分別出現(xiàn)均衡，形成真正意義上的多層次債券市場(chǎng)，如圖7所示。這與圖1民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)在2015年形成AA、AA+和AAA級(jí)債券“三分天下”事實(shí)相一致。

四、2015年以后民營(yíng)企業(yè)多層次債券市場(chǎng)分析

2014年剛性?xún)陡洞蚱坪?，民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)已經(jīng)從單層市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)槎鄬邮袌?chǎng)，但是民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)僅僅能被劃分為AA、AA+和AAA三個(gè)主要層次，這與國(guó)際信用評(píng)級(jí)相對(duì)均勻地分布在A(yíng)AA和CCC之間形成鮮明對(duì)比。[Xianfeng Jiang and Frank Packer， “Credit Ratings of Chinese Firms by Domestic and Global Agencies： Assessing the Determinants and Impact，” Journal of Banking and Finance， vol.105 （August 2019）， pp.178-193.]此外，原先融資占多數(shù)的AA級(jí)債券逐漸被投資者所拋棄，信用評(píng)級(jí)開(kāi)始上移，整體評(píng)級(jí)更加集中和偏高。那么是什么原因?qū)е滦庞迷u(píng)級(jí)高度集中和區(qū)分能力弱，以及2016年以后信用評(píng)級(jí)整體上移加重評(píng)級(jí)集中和區(qū)分能力弱等現(xiàn)象呢？

（一）信用評(píng)級(jí)高度集中和區(qū)分能力弱

事實(shí)上AA級(jí)已經(jīng)成為債券公開(kāi)發(fā)行的門(mén)檻，低于A(yíng)A級(jí)的有評(píng)級(jí)債券已經(jīng)少于10%，而未評(píng)級(jí)的債券主要是同業(yè)存單和私募債，隱形發(fā)行門(mén)檻的存在主要由相關(guān)政策文件導(dǎo)致的：

①銀行資本計(jì)提和對(duì)債券投資的要求。2009年3月26日發(fā)布的《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)辦公廳關(guān)于加強(qiáng)商業(yè)銀行債券投資風(fēng)險(xiǎn)管理的通知》（銀監(jiān)辦發(fā)〔2009〕129號(hào)）指出，要重點(diǎn)關(guān)注高風(fēng)險(xiǎn)債券，商業(yè)銀行一般會(huì)投資評(píng)級(jí)在A(yíng)A+級(jí)以上主體所發(fā)行的債券。

②保險(xiǎn)資金投資非金融企業(yè)債券有評(píng)級(jí)要求?！吨袊?guó)保監(jiān)會(huì)關(guān)于印發(fā)〈保險(xiǎn)資金投資債券暫行辦法〉的通知》（保監(jiān)發(fā)〔2012〕58號(hào)）明確規(guī)定，有無(wú)擔(dān)保非金融企業(yè)（公司）債券均需要具有國(guó)內(nèi)信用評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)評(píng)定的AA級(jí)或者相當(dāng)于A(yíng)A級(jí)以上的長(zhǎng)期信用級(jí)別。

③央行對(duì)MLF擔(dān)保品有評(píng)級(jí)要求。2018年6月1日，中國(guó)人民銀行決定適當(dāng)擴(kuò)大中期借貸便利（MLF）擔(dān)保品范圍，新納入中期借貸便利擔(dān)保品范圍的有：不低于A(yíng)A級(jí)的小微企業(yè)、綠色和“三農(nóng)”金融債券，AA+、AA級(jí)公司信用類(lèi)債券（優(yōu)先接受涉及小微企業(yè)、綠色經(jīng)濟(jì)的債券）。

④招標(biāo)發(fā)行有要求。在2017年4月發(fā)布的《深圳證券交易所債券招標(biāo)發(fā)行業(yè)務(wù)指引》指出，公司信用類(lèi)債券通過(guò)深交所招標(biāo)發(fā)行，應(yīng)當(dāng)符合三個(gè)條件：發(fā)行人主體評(píng)級(jí)不低于A(yíng)A級(jí);當(dāng)期債券發(fā)行總規(guī)模不少于人民幣10億元;深交所規(guī)定的其他條件。

⑤入庫(kù)開(kāi)展回購(gòu)的需求。在2017年4月7日，中國(guó)證券登記結(jié)算有限責(zé)任公司發(fā)布的《質(zhì)押式回購(gòu)資格準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)及標(biāo)準(zhǔn)券折扣系數(shù)取值業(yè)務(wù)指引（2017 年修訂版）》（中國(guó)結(jié)算發(fā)字〔2017〕47 號(hào)）提到2017年4月7日（含）前已上市或是未上市但已公布募集說(shuō)明書(shū)的信用債券入庫(kù)開(kāi)展回購(gòu)，需滿(mǎn)足債項(xiàng)和主體評(píng)級(jí)均為 AA 級(jí)（含）以上要求。

從①—③可知中央對(duì)銀行和保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)投資的債券以及用來(lái)做擔(dān)保品的債券等有評(píng)級(jí)要求，而銀行、保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)、基金等機(jī)構(gòu)投資者是中國(guó)信用債市場(chǎng)主要投資者，因而這些評(píng)級(jí)要求也會(huì)成為債券發(fā)行的隱形門(mén)檻。此外從④和⑤可知債券的招標(biāo)和回購(gòu)也有評(píng)級(jí)要求，這些都導(dǎo)致AA級(jí)評(píng)級(jí)成為債券的隱形發(fā)行門(mén)檻。

雖然從理論上來(lái)說(shuō)，提高發(fā)行門(mén)檻可以保護(hù)投資者減少損失，但是隱形發(fā)行門(mén)檻的存在使得債券市場(chǎng)的信用評(píng)級(jí)集中在有限的三個(gè)等級(jí)，無(wú)法將債券市場(chǎng)劃分成更多層次，使得信用評(píng)級(jí)高度集中和區(qū)分能力弱。此外，債券市場(chǎng)會(huì)淪為高信用公司獨(dú)享的融資工具，大批融資困難的中小微企業(yè)無(wú)法進(jìn)入債券市場(chǎng)，這將迫使它們接受融資成本較高的貸款和控制權(quán)為代價(jià)的外部風(fēng)險(xiǎn)投資。

為此，《關(guān)于促進(jìn)債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)行業(yè)健康發(fā)展的通知》提到“降低監(jiān)管對(duì)外部評(píng)級(jí)的要求，擇機(jī)適時(shí)調(diào)整監(jiān)管政策關(guān)于各類(lèi)資金可投資債券的級(jí)別門(mén)檻，弱化債券質(zhì)押式回購(gòu)對(duì)外部評(píng)級(jí)的依賴(lài)，將評(píng)級(jí)需求的主導(dǎo)權(quán)交還市場(chǎng)”。

（二）2016—2019年信用評(píng)級(jí)整體上移

原先AA-、A+、A、A-、BBB+、BBB等評(píng)級(jí)的債券，因?yàn)榘l(fā)行門(mén)檻不得不通過(guò)財(cái)務(wù)舞弊和盈余管理等方式進(jìn)入AA級(jí)債券市場(chǎng)，并且信用評(píng)級(jí)越高，債券融資成本越低。[何平、金夢(mèng)：《信用評(píng)級(jí)在中國(guó)債券市場(chǎng)的影響力》，《金融研究》2010年第 4期;John R Graham and Campbell R. Harvey， “The Theory and Practice of Corporate Finance： Evidence from the Field，” Journal of Financial Economics， vol.60， no.2-3， 2001， pp.187-243.]因此企業(yè)有激勵(lì)進(jìn)行財(cái)

務(wù)舞弊，改善財(cái)務(wù)信息。同樣能改善財(cái)務(wù)信息獲得更高信用評(píng)級(jí)的還有盈余管理[王瑾：《會(huì)計(jì)盈余管理對(duì)公司信用評(píng)級(jí)影響研究》，《中國(guó)注冊(cè)會(huì)計(jì)師》2018年第5期;K.Ozgur Demirtas and Kimberly Rodgers Cornaggia， “ Initial Credit Ratings and Earnings Management，” Review of Financial Economics， vol.22， no.4， 2013， pp.135-145.]，盈余管理本身是一個(gè)中性詞，與財(cái)務(wù)舞弊相比并不是違法行為，但是過(guò)度的盈余管理可能會(huì)變?yōu)樨?cái)務(wù)舞弊[顏景金：《淺析公司盈余管理與財(cái)務(wù)舞弊》，《商場(chǎng)現(xiàn)代化》2013年第30期。]，馬榕和石曉軍發(fā)現(xiàn)中國(guó)債券信用評(píng)級(jí)的甄別能力不強(qiáng)，不能有效排除盈余管理等污染信息的干擾。[馬榕、石曉軍：《中國(guó)債券信用評(píng)級(jí)結(jié)果具有甄別能力嗎？——基于盈余管理敏感性視角》，《經(jīng)濟(jì)學(xué)（季刊）》2015年第15卷第1期。]

這些原本屬于A(yíng)A-、A+、A、A-、BBB+、BBB等評(píng)級(jí)的低等級(jí)債券，在剛性?xún)陡稌r(shí)沒(méi)有出現(xiàn)違約，投資者意識(shí)不到這些低等級(jí)債券和AA級(jí)債券違約率的差距。當(dāng)剛性?xún)陡洞蚱埔院?，這些進(jìn)入AA級(jí)的原低等級(jí)債券大量違約拉升了AA級(jí)債券的違約率。2014—2019年共有255個(gè)有評(píng)級(jí)的債券違約（不包含短期融資券），分別為8個(gè)AA-級(jí)債券、183個(gè)AA級(jí)債券、56個(gè)AA+級(jí)債券、8個(gè)AAA級(jí)債券，AA級(jí)債券占71.76%，見(jiàn)圖8。AA級(jí)債券作為高等級(jí)債券成為債券市場(chǎng)違約的主力，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò)AA+和AAA級(jí)債券。

隨著AA級(jí)債券市場(chǎng)中債券違約數(shù)量不斷增加，投資者對(duì)AA級(jí)的評(píng)價(jià)D1不斷下降，斜率b逐漸增加，不同等級(jí)債券市場(chǎng)的斜率開(kāi)始出現(xiàn)差異，AA級(jí)債券市場(chǎng)達(dá)到越來(lái)越低的均衡，因此AA級(jí)債券在市場(chǎng)中占比不斷下降。相對(duì)的AAA級(jí)債券需求曲線(xiàn)斜率不斷下降，達(dá)到更高的均衡，在整體債券市場(chǎng)的占比不斷上升，具體見(jiàn)圖9。因此可以解釋圖1中債券市場(chǎng)在2016—2019年的走勢(shì)。

如果現(xiàn)行債券市場(chǎng)政策環(huán)境不發(fā)生改變，依據(jù)多層次市場(chǎng)模型可作如下預(yù)測(cè)：當(dāng)AA級(jí)債券逐漸崩潰之時(shí)，債券發(fā)行者可能會(huì)通過(guò)財(cái)務(wù)舞弊和盈余管理手段獲得AA+級(jí)和AAA級(jí)評(píng)級(jí)，進(jìn)入更高等級(jí)的債券市場(chǎng)。由于進(jìn)入AA+債券市場(chǎng)相對(duì)容易，漸漸AA+級(jí)債券將成為債券市場(chǎng)最低等級(jí)債券，以此類(lèi)推AA+級(jí)債券市場(chǎng)也會(huì)崩潰，最后只剩下AAA級(jí)債券市場(chǎng)，如圖10所示。未來(lái)甚至有可能出現(xiàn)AAA+級(jí)債券等更高等級(jí)的債券。

五、主要結(jié)論和政策建議

（一）主要結(jié)論

本文基于逆向選擇理論構(gòu)建了多層次債券市場(chǎng)模型，該模型根據(jù)信用評(píng)級(jí)高低將債券市場(chǎng)劃分為AAA、AA+和AA級(jí)債券市場(chǎng)，在每個(gè)等級(jí)債券子市場(chǎng)中投資者和發(fā)行者分別達(dá)成均衡，形成多層次債券市場(chǎng)均衡。民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)驗(yàn)證了多層次債券市場(chǎng)模型的有效性，該模型成功解釋了民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)近十年的演變，發(fā)現(xiàn)評(píng)級(jí)虛高、區(qū)分能力差和評(píng)級(jí)持續(xù)上移等問(wèn)題形成的原因。主要有以下幾點(diǎn)主要結(jié)論：

1.債券市場(chǎng)存在信息不對(duì)稱(chēng)，在單層市場(chǎng)中投資者根據(jù)債券市場(chǎng)的平均信用進(jìn)行定價(jià)，信用較低的企業(yè)能夠提供更高的收益，從而將信用較高的企業(yè)趕出市場(chǎng)，形成債券領(lǐng)域的“檸檬市場(chǎng)”。2014年之前的剛性?xún)陡妒沟迷u(píng)級(jí)失去意義，債券市場(chǎng)相當(dāng)于單層市場(chǎng)，信用較低的AA和AA+級(jí)債券成為民營(yíng)企業(yè)債券市場(chǎng)主流。剛性?xún)陡峨m然能繁榮債券市場(chǎng)，但是使得債券市場(chǎng)在低信用水平達(dá)到均衡并增加系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。

2.信用評(píng)級(jí)將債券市場(chǎng)劃分為多個(gè)層次，在每個(gè)層次分別達(dá)成均衡，較高信用的公司也愿意參與到債券市場(chǎng)中，從而在一定程度上消除債券市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)。2015年以后大量的債券違約使得投資者意識(shí)到不同信用評(píng)級(jí)的債券信用風(fēng)險(xiǎn)存在差異，債券市場(chǎng)由原先的單一市場(chǎng)轉(zhuǎn)變?yōu)锳A、AA+和AAA級(jí)三個(gè)層次的市場(chǎng)。

3.政府監(jiān)管導(dǎo)致隱形發(fā)行門(mén)檻的存在。隱形門(mén)檻不僅使得債券市場(chǎng)信用評(píng)級(jí)偏高和區(qū)分能力差，而且使得信用等級(jí)低于A(yíng)A級(jí)的企業(yè)有激勵(lì)通過(guò)財(cái)務(wù)舞弊或盈余管理進(jìn)入AA級(jí)債券市場(chǎng)，這些高風(fēng)險(xiǎn)債券在剛性?xún)陡侗淮蚱坪蟠罅窟`約，降低了投資者對(duì)AA級(jí)債券的評(píng)價(jià)，AA級(jí)債券市場(chǎng)逐漸崩潰，使得評(píng)級(jí)上移。

（二）政策建議

高質(zhì)量的信用評(píng)級(jí)對(duì)于債券市場(chǎng)的發(fā)展至關(guān)重要，本文發(fā)現(xiàn)隱形發(fā)行門(mén)檻的存在、對(duì)財(cái)務(wù)舞弊行為監(jiān)管不嚴(yán)、有效的評(píng)級(jí)跟蹤和質(zhì)量驗(yàn)證機(jī)制的缺失，阻礙了信用評(píng)級(jí)消除債券市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)的功能，因此本文提出以下四點(diǎn)建議：

1.打破債券發(fā)行的隱形門(mén)檻，允許更多信用等級(jí)的債券在債券市場(chǎng)發(fā)行。一方面可以豐富債券市場(chǎng)的層次，滿(mǎn)足不同信用企業(yè)的債券融資需要，解決信用評(píng)級(jí)偏高和區(qū)分能力差的問(wèn)題;另一方面也能削弱信用相對(duì)不夠好的企業(yè)為了達(dá)到規(guī)定的發(fā)行債券門(mén)檻或條件而進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊和盈余管理的動(dòng)機(jī)。

2.嚴(yán)厲打擊債券市場(chǎng)的財(cái)務(wù)舞弊行為。對(duì)財(cái)務(wù)舞弊的企業(yè)進(jìn)行重罰，增加其犯罪成本使得其財(cái)務(wù)舞弊不再成為占優(yōu)策略，保障市場(chǎng)中債券發(fā)行者財(cái)務(wù)信息的真實(shí)性。只有基于發(fā)行者真實(shí)財(cái)務(wù)信息得到的評(píng)級(jí)才能消除債券市場(chǎng)的信息不對(duì)稱(chēng)。

3.進(jìn)行跟蹤評(píng)級(jí)。部分企業(yè)為了能夠發(fā)行債券，會(huì)在債券發(fā)行當(dāng)年進(jìn)行財(cái)務(wù)舞弊或盈余管理去改善財(cái)務(wù)指標(biāo)，但是發(fā)行后的年份相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)有可能大幅下降，例如債券發(fā)行前通過(guò)盈余管理將未來(lái)年份的收入提前變現(xiàn)到發(fā)債當(dāng)年。因此需要持續(xù)跟蹤發(fā)行者財(cái)務(wù)信息，對(duì)其評(píng)級(jí)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，保障信用評(píng)級(jí)的質(zhì)量。

4.構(gòu)建以違約率為核心的評(píng)級(jí)質(zhì)量驗(yàn)證機(jī)制。AA級(jí)債券市場(chǎng)崩潰的原因是AA級(jí)債券市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)和收益不匹配，風(fēng)險(xiǎn)高于A(yíng)A級(jí)的AA-、A+、A、A-級(jí)等債券通過(guò)財(cái)務(wù)舞弊和盈余管理偽裝成AA級(jí)債券，享受AA級(jí)債券的相對(duì)較低融資成本待遇，使得期望收益低于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)品的收益。對(duì)于評(píng)級(jí)公司的評(píng)級(jí)質(zhì)量要通過(guò)違約率進(jìn)行驗(yàn)證，避免出現(xiàn)風(fēng)險(xiǎn)收益不匹配的情形。

（責(zé)任編輯：冉利軍）

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