對(duì)我國(guó)綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的思考

文/陳文虎 楊杰峰 編輯/韓英彤

綠色債券起源于國(guó)外，國(guó)際上關(guān)于綠色債券主流的定義來(lái)源于綠色債券原則執(zhí)行委員會(huì)和國(guó)際資本市場(chǎng)協(xié)會(huì)于2014年共同推出的《綠色債券原則》。其中，明確了綠色債券是綠色基礎(chǔ)設(shè)施融資或再融資的主要工具，所得資金專(zhuān)門(mén)用于環(huán)境保護(hù)、可持續(xù)發(fā)展或減緩和適應(yīng)氣候變化等綠色項(xiàng)目，包括可持續(xù)交通、水利、生物發(fā)電、城鎮(zhèn)垃圾及污水處理、能源效率改進(jìn)等綠色項(xiàng)目，以及其他城市綠色基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。

2021年4月，中國(guó)人民銀行、發(fā)改委及證監(jiān)會(huì)三部門(mén)聯(lián)合印發(fā)了《綠色債券支持項(xiàng)目目錄（2021年版）》，對(duì)綠色債券的定義進(jìn)行了統(tǒng)一，明確為將募集資金專(zhuān)門(mén)用于支持符合規(guī)定條件的綠色產(chǎn)業(yè)、綠色項(xiàng)目或綠色經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，且依照法定程序發(fā)行并按約定還本付息的有價(jià)證券，包括但不限于綠色金融債券、綠色企業(yè)債券、綠色公司債券、綠色債務(wù)融資工具和綠色資產(chǎn)支持證券。

綠色債券信用評(píng)級(jí)體系

綠色債券評(píng)級(jí)體系伴隨綠色債券而誕生，包括綠色債券評(píng)估和綠色債券信用評(píng)級(jí)兩個(gè)方面。其中綠色債券評(píng)估即綠色債券的第三方認(rèn)證，主要是解決綠色債券的綠色屬性認(rèn)定問(wèn)題，用以衡量債券募集資金用途的“綠色”程度；而綠色債券信用評(píng)級(jí)是指在考慮環(huán)境因素后對(duì)債券進(jìn)行的信用評(píng)級(jí)，用以衡量投資者投資綠色債券后所面臨的信用風(fēng)險(xiǎn)程度。

現(xiàn)階段，國(guó)內(nèi)綠色債券評(píng)級(jí)體系仍不完善，雖然在評(píng)估方法上已經(jīng)相對(duì)成熟，但在綠色債券信用評(píng)級(jí)方面仍有所欠缺。其深層次原因是市場(chǎng)不存在獨(dú)立的綠色債券信用評(píng)級(jí)模型，因而其信用等級(jí)評(píng)定仍然依靠普通債券信用評(píng)級(jí)模型。綠色債券信用評(píng)級(jí)模型是指基于綠色債券發(fā)行人本身經(jīng)營(yíng)及財(cái)務(wù)資質(zhì)，疊加其募集資金用途的綠色因素所構(gòu)建的信用打分模型，是賦予綠色債券信用等級(jí)的基礎(chǔ)，亦是區(qū)分綠色債券信用等級(jí)與普通債券信用等級(jí)的基礎(chǔ)。因此，要大力發(fā)展綠色信用債，促進(jìn)綠色債券又好又快的發(fā)展，建立獨(dú)立綠色債券信用評(píng)級(jí)模型尤為重要。

建立獨(dú)立綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的原則

綠色債券信用評(píng)級(jí)模型應(yīng)當(dāng)具備客觀性、可比性和可推廣性?？陀^性主要針對(duì)評(píng)級(jí)模型的量化指標(biāo)方面；可比性主要指評(píng)級(jí)模型得出的結(jié)果能在綠色債券與普通債券之間進(jìn)行無(wú)差別對(duì)比；可推廣性則主要體現(xiàn)在評(píng)級(jí)模型的靈活度。據(jù)此，建立獨(dú)立模型時(shí)應(yīng)遵循以下原則。

量化優(yōu)先原則

債券信用評(píng)級(jí)模型由定量指標(biāo)和定性指標(biāo)兩部分構(gòu)成。普通債券信用評(píng)級(jí)模型中的定量指標(biāo)可再分為行業(yè)指標(biāo)、主體經(jīng)營(yíng)指標(biāo)和財(cái)務(wù)指標(biāo)。其中，行業(yè)指標(biāo)包括行業(yè)增長(zhǎng)前景、商業(yè)周期、行業(yè)進(jìn)入壁壘等，主體經(jīng)營(yíng)指標(biāo)包括業(yè)務(wù)銷(xiāo)售情況、市場(chǎng)份額及競(jìng)爭(zhēng)力體現(xiàn)、經(jīng)營(yíng)穩(wěn)定性等，財(cái)務(wù)指標(biāo)包括資產(chǎn)結(jié)構(gòu)指標(biāo)、盈利能力指標(biāo)、流動(dòng)性指標(biāo)及償債能力指標(biāo)等。而在定性指標(biāo)主要是針對(duì)企業(yè)的內(nèi)部治理和管理以及外部支持等難以量化的部分，通常采用專(zhuān)家打分法的方法。

構(gòu)建獨(dú)立的綠色債券信用評(píng)級(jí)模型應(yīng)盡量減少主觀性因素，增加客觀性因素的得分占比。由于定性指標(biāo)的打分采用專(zhuān)家打分法，存在較高的主觀性，因此在建立獨(dú)立綠色債券信用評(píng)級(jí)模型時(shí)應(yīng)當(dāng)遵循量化優(yōu)先原則，盡量使用可以量化的元素，以提升模型的客觀性水平。

不分離構(gòu)建原則

完全分離構(gòu)建是現(xiàn)階段境外債券評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)的主流手段之一。其具體做法是，將綠色債券的綠色元素單獨(dú)提取并構(gòu)建模型進(jìn)行打分，同時(shí)給予有別于普通債券的綠色等級(jí)；而對(duì)其中的非綠色元素則沿用與普通債券相同的傳統(tǒng)評(píng)級(jí)模型，并給予與普通債券同樣的信用等級(jí)。這就意味著，綠色等級(jí)并不能完全反映綠色債券及發(fā)行人的信用狀況，其信用狀況依然取決于傳統(tǒng)信用評(píng)級(jí)。這就導(dǎo)致了綠色債券與普通債券之間并未得到實(shí)質(zhì)上的信用區(qū)分。

分離構(gòu)建在本質(zhì)上屬于對(duì)綠色債券關(guān)于“綠色”的單方面有效性的前瞻意見(jiàn)，并非傳統(tǒng)意義上的信用評(píng)級(jí)。例如評(píng)級(jí)公司穆迪于2016年發(fā)布的綠色債券評(píng)估方法，從職能組織、募集資金用途、募集資金使用披露、募集資金管理和持續(xù)報(bào)告披露五個(gè)方面對(duì)綠色債券發(fā)行人進(jìn)行綜合評(píng)估，盡管這一方法填補(bǔ)了國(guó)際評(píng)級(jí)機(jī)構(gòu)在綠色債券評(píng)估方面的空白，但也更傾向于對(duì)“綠色程度”的評(píng)估，無(wú)法反映綠色債券的信用資質(zhì)，更無(wú)法做到普通債券與綠色債券之間的信用區(qū)分。

可動(dòng)態(tài)調(diào)整原則

可動(dòng)態(tài)調(diào)整原則的內(nèi)涵，主要是指由于綠色債券所對(duì)應(yīng)的綠色項(xiàng)目本身是具備生命周期的，而生命周期的不同運(yùn)行階段會(huì)體現(xiàn)出不同的外部效應(yīng)，因而當(dāng)外部效應(yīng)產(chǎn)生變化時(shí)，債券評(píng)級(jí)模型應(yīng)當(dāng)能隨之做出動(dòng)態(tài)調(diào)整，其相應(yīng)的信用等級(jí)或信用評(píng)分也應(yīng)跟隨變化。綠色項(xiàng)目外部效應(yīng)變化的來(lái)源主要分為兩類(lèi)：一是直接環(huán)境改善的有利影響，導(dǎo)致綠色項(xiàng)目所產(chǎn)生的外部邊際效用呈遞減狀態(tài)；二是為了鼓勵(lì)綠色債券發(fā)行人，相應(yīng)的激勵(lì)政策出臺(tái)所帶來(lái)的外部影響。

根據(jù)來(lái)源和確定性，調(diào)整原則可分為兩個(gè)層次：一是直接的環(huán)境受益。大部分綠色項(xiàng)目的效應(yīng)體現(xiàn)是漸進(jìn)式的，隨著其存續(xù)期的拉長(zhǎng)，外部效應(yīng)跟隨顯現(xiàn)；但也有部分綠色項(xiàng)目的設(shè)立是為了應(yīng)對(duì)局部事件造成的環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)，因而可給周邊環(huán)境帶來(lái)極大的改善，其外部效應(yīng)則呈脈沖式增長(zhǎng)后回落。就后一種綠色項(xiàng)目，綠色債券評(píng)級(jí)模型應(yīng)能做出動(dòng)態(tài)調(diào)整，使信用評(píng)分合理平滑化。二是在綠色項(xiàng)目存續(xù)期內(nèi)出臺(tái)的新的激勵(lì)政策或規(guī)劃指引，應(yīng)能充分反映到后續(xù)綠色債券的信用評(píng)分之中，即受評(píng)主體的信用評(píng)估狀況，政策出臺(tái)前后應(yīng)當(dāng)具備一定的區(qū)分度。

對(duì)未來(lái)綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的思考

構(gòu)建獨(dú)立的綠色債券信用評(píng)級(jí)模型可以降低債券投資人信用風(fēng)險(xiǎn)管理成本，優(yōu)化企業(yè)之間信用資源配置。鑒此，金融機(jī)構(gòu)應(yīng)通過(guò)階段性戰(zhàn)略，建立并不斷完善綠色債券信用評(píng)級(jí)模型。從構(gòu)建方法看，未來(lái)綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建，應(yīng)當(dāng)從現(xiàn)階段普通債券評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建原理入手，形成與普通債券信用評(píng)級(jí)模型既有一定銜接，又存在顯著區(qū)別的特點(diǎn)。

對(duì)綠色債券評(píng)級(jí)模型構(gòu)建方法的探索

現(xiàn)階段國(guó)內(nèi)主流的信用評(píng)級(jí)模型為L(zhǎng)ogistic模型，是多元線性回歸的對(duì)數(shù)衍生模型。模型的被解釋變量為違約概率，解釋變量為被考察對(duì)象的各細(xì)分因子項(xiàng)。模型通過(guò)輸入大量樣本進(jìn)行回歸，得出各細(xì)分因子項(xiàng)所對(duì)應(yīng)的權(quán)重，權(quán)重和細(xì)分因子項(xiàng)構(gòu)成了信用評(píng)級(jí)模型的主體。其工作原理為輸入被考察對(duì)象的各細(xì)分因子得分，將其得分與所占權(quán)重進(jìn)行乘積加總得到具體數(shù)值，根據(jù)數(shù)值與等級(jí)的映射關(guān)系給予債券發(fā)行人及債項(xiàng)相應(yīng)的信用等級(jí)。根據(jù)該模式，未來(lái)可以考慮從細(xì)分因子項(xiàng)和權(quán)重項(xiàng)將綠色元素嵌入到現(xiàn)有的信用評(píng)級(jí)模型中。

對(duì)于細(xì)分因子項(xiàng)，鑒于綠色債券相比非綠色債券，顯著區(qū)別在于資金所投項(xiàng)目為綠色項(xiàng)目，對(duì)環(huán)境更加友好，因此可考慮在其項(xiàng)下加入環(huán)境因素。在環(huán)境因素的量化上，問(wèn)題域在于對(duì)比同類(lèi)可參考的非綠色項(xiàng)目，綠色項(xiàng)目所貢獻(xiàn)的外部實(shí)際經(jīng)濟(jì)收益的大小。問(wèn)題域的上邊界為只考慮綠色項(xiàng)目帶來(lái)的外部正收益，假設(shè)取值為A；下邊界則為同類(lèi)非綠色項(xiàng)目產(chǎn)生的外部負(fù)收益，該值應(yīng)為綠色項(xiàng)目帶來(lái)的外部正收益的相反數(shù)，取值為-A。據(jù)此，問(wèn)題域取值范圍在[-A，A]之中。但由于綠色項(xiàng)目本身亦會(huì)帶來(lái)一定的外部負(fù)收益，假設(shè)取值為B，則最終環(huán)境因素具體取值應(yīng)為外部的實(shí)際正收益水平，為A-B。由于綠色項(xiàng)目帶來(lái)的外部負(fù)收益一定小于外部正收益，否則該項(xiàng)目便失去了成立基礎(chǔ)，因此環(huán)境因素的問(wèn)題域?qū)嶋H取值范圍應(yīng)在[0，A]，環(huán)境因素實(shí)際取值結(jié)果為A-B。

對(duì)于權(quán)重項(xiàng)，鑒于細(xì)分因子項(xiàng)下已加入環(huán)境因素，因而對(duì)細(xì)分因子項(xiàng)的權(quán)重也應(yīng)做出相應(yīng)調(diào)整。權(quán)重的調(diào)整需要根據(jù)現(xiàn)有的信用評(píng)級(jí)模型進(jìn)行重新回歸。首先考慮被解釋變量。鑒于信用評(píng)級(jí)模型中的被解釋變量為債券違約率，因此綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的被解釋變量應(yīng)當(dāng)由全行業(yè)全品類(lèi)債券違約率變更為全行業(yè)綠色債券違約率。考慮到部分行業(yè)綠色債券違約率極少甚至為零的情況，現(xiàn)階段可以將高信用利差、斷崖式信用降級(jí)以及實(shí)控人、控股股東或發(fā)行人自身被列入失信被執(zhí)行人等情況，納入到被解釋變量中。其次是解釋變量。解釋變量除了現(xiàn)有的細(xì)分因子項(xiàng)外，需要加入環(huán)境因素，其取值可參考前文所述。在輸入充分樣本之后進(jìn)行Logistic回歸，找出被解釋變量債券違約率與各細(xì)分因子項(xiàng)之間的線性關(guān)系。其核心思想依然是將所有細(xì)分因子項(xiàng)擬合成一個(gè)可以預(yù)測(cè)違約概率并映射出信用等級(jí)的模型；但與普通債券評(píng)級(jí)模型不同的是，回歸所得出的各細(xì)分因子項(xiàng)權(quán)重大小不同。

由于Logistic分析是基于累積概率的判別方法，現(xiàn)階段中國(guó)綠色債券市場(chǎng)違約樣本積累仍然不足，且違約樣本較為離散，模型參數(shù)的最大似然值可能不存在；即使能得到結(jié)果，仍然需要更多的違約樣本進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)和解決共線性問(wèn)題。因此對(duì)于綠色債券的信用評(píng)級(jí)模型，不僅需要一個(gè)創(chuàng)新型的思路，未來(lái)也需要通過(guò)時(shí)間的積累來(lái)獲得更多的分析樣本。

構(gòu)建獨(dú)立模型對(duì)債券市場(chǎng)的影響

一是可降低債券投資人的信用風(fēng)險(xiǎn)管理成本。債券投資信用風(fēng)險(xiǎn)的核心本質(zhì)在于債券發(fā)行人信息披露質(zhì)量的水平及債券存續(xù)期間債券發(fā)行人與投資人之間的信息不對(duì)稱(chēng)，而信用等級(jí)則可幫助投資人在信息不對(duì)稱(chēng)的情況下衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的大小并做出相應(yīng)的投資決策。構(gòu)建綠色債券信用評(píng)級(jí)模型可以將其所披露的信息反映至最終的信用等級(jí)之上，并以此與普通債券形成區(qū)分并得出更真實(shí)、更正確的結(jié)論，使得投資人能以更快捷有效的方式達(dá)到投資決策的目的，同時(shí)降低信用風(fēng)險(xiǎn)的管理成本。

二是改善債券市場(chǎng)信用資源錯(cuò)配問(wèn)題。普通債券信用評(píng)級(jí)模型中并不額外考慮關(guān)于綠色債券發(fā)行人在綠色及信息披露方面給積極性所帶來(lái)的提升作用。由于企業(yè)的融資成本與其信用等級(jí)在一定程度上呈正相關(guān)關(guān)系，因而這部分綠色及信息披露成分的忽略會(huì)造成對(duì)綠色債券信用等級(jí)一定程度的低估，因此對(duì)綠色項(xiàng)目使用普通債券評(píng)級(jí)模型，將無(wú)法改善企業(yè)間的信用資源配置問(wèn)題。而獨(dú)立的綠色債券信用評(píng)級(jí)模型因?qū)⒕G色成分納入其考察范圍之內(nèi)，故可使綠色債券信用等級(jí)低估情況得到修復(fù)，企業(yè)之間的信用資源配置將得以?xún)?yōu)化，綠色債券將獲得更低的融資成本。

對(duì)金融機(jī)構(gòu)的建議

長(zhǎng)期來(lái)看，隨著國(guó)內(nèi)各項(xiàng)綠色金融法規(guī)和基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善、量化技術(shù)的進(jìn)一步優(yōu)化、樣本數(shù)據(jù)的持續(xù)積累，我國(guó)綠色債券信用評(píng)級(jí)方法將會(huì)逐步得到完善。在此過(guò)程中為了有效且穩(wěn)健地在金融機(jī)構(gòu)中推動(dòng)綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的構(gòu)建與完善，建議金融機(jī)構(gòu)采取階段性戰(zhàn)略。

第一階段，金融機(jī)構(gòu)可積極參考現(xiàn)有綠色債券第三方評(píng)估結(jié)果。第三方評(píng)估結(jié)果雖然不具備衡量信用風(fēng)險(xiǎn)的作用，但可以為金融機(jī)構(gòu)提供更多的關(guān)于環(huán)境因素的信息。具體可在參考第三方評(píng)估結(jié)果的基礎(chǔ)上，結(jié)合國(guó)家相關(guān)環(huán)保政策對(duì)企業(yè)信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，經(jīng)綜合考量給出綠色債券的信用等級(jí)。第二階段，基于頂層設(shè)計(jì)已經(jīng)完善和環(huán)境數(shù)據(jù)監(jiān)控措施初步完備，金融機(jī)構(gòu)可采用前文的原則和方法，將綠色因素內(nèi)化至債券信用評(píng)級(jí)模型中，初步構(gòu)建起綠色債券信用評(píng)級(jí)模型，以逐步反映環(huán)境外部性對(duì)綠色債券信用等級(jí)的影響。第三階段，在各項(xiàng)環(huán)保檢測(cè)指標(biāo)和數(shù)據(jù)不斷完善、企業(yè)環(huán)境成本量化水平進(jìn)一步提升的背景下，金融機(jī)構(gòu)可以連續(xù)地進(jìn)行模型檢驗(yàn)和試錯(cuò)，提升綠色債券信用評(píng)級(jí)模型的精準(zhǔn)度。