方美芳（上海大学悉尼工商学院）

■ 引言

债券信用评级指的是通过专业的信用评级机构对债券的发行方的还本付息能力等作出综合评价并出具与之相匹配的等级。信用评级无论对受评者或是投资者均意义重大。目前，我国的债券信用评级指标透明度仍然存在欠缺，评级的依据和标准清晰度有待提升，基于此，本文选取2009-2018年的511个债券样本，运用多分类Logistic模型，探究公司是否上市、公司股权性质、是否含担保、是否由四大审计等10个因素对于债券信用评级的影响正负及其大小，以期为受评者和投资者做出正确决策提供一定参考。

■ 文献综述

国外学者在研究债券信用评级的影响因素时，主要考虑到公司治理、企业风险及盈利能力等。Alali et al（2010）在其文章中指出，公司治理水平与信用评级呈正向变化趋势,若治理水平得到上升, 则企业信用评级将随之提高。Paul & Wilson(2007)则指出，企业风险也在一定程度上影响着企业信用评级，风险越小的企业，其偿债能力更强,因而将拥有较高的评级。Gamba & Triantis (2008)认为,财务灵活度较高及财务风险较低的企业更能够抵抗金融危机,因而将拥有更高评级。Altamuro et al（2014)则指出，企业规模的大小将通过影响其风险进而对其信用评级造成影响，因为当企业规模逐渐扩大时,其风险更加分散,因此能够在经济低迷期拥有更佳表现。

与国外研究相比,国内研究则将影响信用评级的因素分成两大模块。一是探索内部因素所带来的影响，朱松等（2013)指出，企业的财务指标以及股权结构等均会对信用评级产生影响。施燕平等人（2018)则认为，公司资本结构以及结构的调整也将对信用评级造成影响。林晚发（2020）则在其文章中探究了公司股权性质给信用评级带来的影响,其研究表明,相对民营企业而言,国有企业显然具备更高的信用评级。除了探究内部因素对信用评级的作用外,学者们还关注企业外部因素带来的影响。朱松等（2013）认为，宏观环境和审计师的质量高低均会对债券信用评级产生影响，当公司的审计质量提高，其可信度也增加，则企业信用评级得到提升。钟辉勇等（2016)则认为，政府加强对信用机构的监管将使得信用评级的信息含量提高,另外政府财政加快透明也将提高债券信用评级。

现有研究已对影响债券信用评级的因素进行一定研究且取得一定成果，然而，以往学者较少考虑企业异质性和企业特征对信用评级的影响。本文选取2009-2018年的511个债券样本，运用多分类Logistic模型，探究公司是否上市、公司股权性质、是否含担保、是否由四大审计等10个因素对于债券信用评级的影响正负及其大小。

■ 研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文选取2009-2018年2000余条债券数据，经过整理、删除缺失值后，得到最终的研究样本数共计511个。其中，公司债券特征、公司特征、审计机构、是否含担保等数据均来自wind数据库。

（二）模型与变量设计

债券的信用评级是一组有序变量，因此本文选择有序多分类Logistic模型进行回归。模型如下：

i表示不同的债券种类，是随机扰动项。变量的具体含义如表1所示。

被解释变量。本文的被解释变量设定为各债券的信用评级。本文参考wind数据库中列出的债券评级，将各债券等级按顺序分别赋予12-1的数值，评级越高，则赋予更大数值。

解释变量。本文选取是否由上市公司发行、股权性质、是否含担保、是否由四大审计等十个变量，探究这些因素对于债券信用评级的影响，从而为投资者和受评者提供一定参考。

■ 实证分析

（一）多重共线性检验

由于本文涉及变量较多，本文首先进行初步相关性检验。根据初步相关性检验结果可得：各个变量之间的相关系数都不是很大，相关度并不高，因此可以初步认为变量之间不存在多重共线性。为了探究变量间是否存在共线性问题，本文选取VIF方法（方差膨胀因子）对变量共线性进行检验，结果如下表1。表1结果表明，变量之间平均VIF为1.25，远小于10，因此，变量间并不存在共线性。

表1 多重共线性检验

（二）回归结果

本文运用stata16软件对债券信用评级影响因素进行分析，模型输出结果见表2。

表2 债券信用评级影响因素回归结果

上表2中：*，**，***分别表示10%，5%，1%显著性水平显著，N是样本量。

结果显示：票面利率、发行总额、发行企业性质、总资产、是否含担保、资产负债率、资产收益率、是否由四大审计机构均通过显著性检验，而是否为上市公司、发行期限变量均没有通过显著性检验。具体分析如下：

（1）票面利率变量对债券信用评级呈显著负向作用，这是由于风险性和盈利性总是呈现负相关的关系。

（2）发行总额对于债券信用评级具有正向影响，发行债券总额越高，说明公司的规模越大，违约的风险越低，对应的信用评级也会越高。

（3）发行公司性质这一虚拟变量对债券信用评级的影响系数为正，国有企业规模大，具备一定垄断性，同时投资者对于国有企业的信任度更高，所以国有企业的信用评级也更高。

（4）在控制其他变量情况下，发行债券的公司总资产越高，对应的信用评级越高。

（5）在控制其他变量情况下，提供担保的债券信用评级反而越低。虽然担保可以降低债券的风险，但是需要担保才能发行的债券大多风险较高，所以总体上来看需要担保债券信用评级比较低。

（6）是否由四大审计机构对债券信用评级的影响系数为正。在控制其他变量情况下，公司财务由四大审计机构进行审核可以提高债券的信用评级。四大审计机构运作规范，社会认可度高，可以提高投资者对公司公开财务的认可度。

（7）资产负债率对债券信用评级有负向影响。资产负债率是体现公司财务风险状况的重要指标之一。当资产负债率超出合理范围时，财务风险越大，风险也随之增大。

（8）资产收益率对公司债券信用评级的影响系数为正。资产收益率能够很好地反映公司的盈利能力，资产收益率越高，说明企业对于资产的利用效果越好，此时企业发行的债券存在的违约风险较低。

（9）发行债券的公司是否为上市公司以及公司债券的发行期限两个变量对公司债券信用评级的影响均没有通过0.05 水平上的显著性检验，这说明是否为上市公司、发行期限对公司债券信用评级没有直接影响，债券信用评级在是否为上市公司和发行期限的长短上不存在差异。值得补充的一点是，尽管这两个变量对公司债券信用评级没有直接影响，但它们有可能通过其他变量间接性地对公司债券信用评级起到作用，这一推论仍待进一步考察。

（三）稳健性检验

考虑到发行债券的公司所有权和组织形式的不同，其发行的债券的信用评级可能存在一定差异，为了使结果更具说服力，本文采取两种检验方法，一是将公司分为上市公司和非上市公司，二是按股权性质将公司分为国有企业和非国有企业并分别进行多分类Logistic回归，最终两次回归的均与前述表2中的多分类Logistic回归结果在核心变量的符号和显著与上文研究结果一致。说明本文的研究结论的稳健性较好，限于篇幅原因，最终稳健性检验结果留待备查。

■ 结论

本文在以往研究的基础上，考虑到企业特征、股权性质、审计机构等异质性可能会对债券评级结果产生影响，因此，本文选取2009-2018年的511个债券样本，运用多分类Logistic模型，探究公司是否上市、公司股权性质、是否含担保、是否由四大审计等10个因素对于债券信用评级的影响正负及其大小。实证结果表明:票面利率、是否有担保、资产负债率对公司债券信用评级呈显著负向作用，发行总额、发行公司性质、公司总资产、是否由四大审计、资产收益率对公司债券信用评级的影响系数为正。而是否为上市公司、发行期限对公司债券信用评级没有直接影响。本文的研究结果为受评者提升自身债券信用评级及投资者正确辨别企业的信用评级结果提供了一定参考。