信用評級可信嗎：基于股票錯誤定價的檢驗(yàn)

王生年?；劬?曉

一、引言

黨的十九大報告指出，要促進(jìn)多層次資本市場健康發(fā)展，不斷提高企業(yè)直接融資比重。作為我國發(fā)展直接融資的主戰(zhàn)場，債券市場在金融體系中的地位逐步提升，市場不斷擴(kuò)容。截至2020年年末，我國債券市場余額存量達(dá)114.3萬億元，穩(wěn)居全球第二，其發(fā)展已駛?cè)肟燔嚨?。然而，自?1超日債”出現(xiàn)違約后，債券市場信用風(fēng)險不斷增大，Wind數(shù)據(jù)顯示2014至2020年間信用債市場共有581支違約債券，違約金額高達(dá)5 241.38億元，對我國金融安全構(gòu)成新的威脅。信用評級機(jī)構(gòu)作為債券市場的基礎(chǔ)設(shè)施，一直被視為企業(yè)信用風(fēng)險的重要指示器，其能否有效發(fā)揮風(fēng)險預(yù)警作用，對債券市場穩(wěn)定發(fā)展意義重大。同時，評級信息的外部性特征也使得企業(yè)信用評級與其在股票市場的表現(xiàn)息息相關(guān)。例如：高盛證券2008年因穆迪將其長期信用評級調(diào)整至負(fù)面導(dǎo)致股票下跌16%；標(biāo)準(zhǔn)普爾于2011年以“缺乏渠道接觸管理層”為由撤銷玖龍紙業(yè)的評級業(yè)務(wù)引起投資者恐慌，股價40分鐘內(nèi)暴跌17.6%；2020年勞斯萊斯信用評級被下調(diào)消息傳出后股價暴跌10%；等等。這些事件表明，信用評級會對證券市場上的股票定價產(chǎn)生重要影響。

已有研究表明，信用評級在資本市場中的角色“亦正亦邪”。一方面，一些學(xué)者認(rèn)為，企業(yè)信用評級不僅可以為投資者決策提供指引，促進(jìn)市場資源有效合理配置，還是約束企業(yè)不良行為的有效手段。信用評級機(jī)構(gòu)作為資本市場上重要的中介機(jī)構(gòu)，不僅可以利用其專業(yè)能力收集、處理信息并向市場參與者發(fā)布評級報告，扮演信息生產(chǎn)和傳遞的角色(潘越，2019[1]；林晚發(fā)等，2020[2])，而且在企業(yè)信用狀況惡化時會發(fā)揮監(jiān)督治理職能予以糾正(Arnoud等，2006[3])。另一方面，評級機(jī)構(gòu)與發(fā)行人之間的利益沖突容易引發(fā)道德風(fēng)險，為吸引業(yè)務(wù)不惜放寬評級標(biāo)準(zhǔn)以迎合發(fā)行人(施先旺等，2021[4])，嚴(yán)重影響評級質(zhì)量(Jiang等，2012[5])，投資者深受其害(Bolton等，2012[6])。早在2008年金融危機(jī)爆發(fā)后，由于評級調(diào)整不及時問題，就有學(xué)者將信用評級視為引發(fā)危機(jī)的重要因素之一(Lewis，2010[7])。大公國際2018年被曝“一手抓評估，一手抓咨詢”、中誠信國際2020年因跟蹤評級不盡職遭監(jiān)管處罰等典型案例同樣凸顯了我國企業(yè)信用評級存在獨(dú)立性缺失問題(1)有關(guān)處罰信息詳見中國銀行間市場交易協(xié)會官網(wǎng)(http://www.nafmii.org.cn)及中國證券監(jiān)督管理委員會官網(wǎng)(http://www.csrc.gov.cn/pub/newsite)。，以致于近年來市場中不乏存在高評級債券違約現(xiàn)象。更有學(xué)者驗(yàn)證了信用評級對債券發(fā)行成本不具有解釋力(寇宗來等，2015[8])，評級信息中包含了扭曲的盈余信息(李琦等，2011[9])。以上爭論不禁讓人質(zhì)疑：信用評級是否可信？信用評級究竟是為投資者提供了增量信息還是誤導(dǎo)了投資者決策？

Fama的有效市場假說(EMH)認(rèn)為，在完美的市場中股票價格能夠充分反映市場中的所有信息。但由于存在信息不對稱和投資者有限理性，導(dǎo)致證券市場上的股票價格常常偏離其內(nèi)在價值。評級機(jī)構(gòu)發(fā)布真實(shí)準(zhǔn)確的評級信息能夠有效改善證券市場信息環(huán)境，引導(dǎo)投資者認(rèn)知，發(fā)揮信用評級的信息效應(yīng)緩解上市公司股票錯誤定價水平。代理問題同樣也會造成股票定價偏差(王生年和王松鶴，2018[10])，信用評級如果能合理估計企業(yè)信用風(fēng)險，提供恰當(dāng)?shù)恼J(rèn)證服務(wù)則會對管理層產(chǎn)生監(jiān)督威懾作用，在重復(fù)博弈的情況下，管理層會主動選擇規(guī)避短期化行為，減少盈余操縱等信息管理手段以提高企業(yè)信息質(zhì)量，通過信用評級的監(jiān)督職能使股票價格回歸基礎(chǔ)價值。

基于以上理論分析，本文從不同市場間的信息溢出效應(yīng)假說出發(fā)，以2008—2019年我國A股上市公司數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證檢驗(yàn)了信用評級對股票錯誤定價的影響。研究發(fā)現(xiàn)，相比于不具有信用評級的企業(yè)，具有信用評級的企業(yè)股票錯誤定價水平較低，且隨著信用評級等級的提高，股票錯誤定價程度不斷降低；在金融脫媒較高的宏觀環(huán)境下以及產(chǎn)權(quán)性質(zhì)為國有和戰(zhàn)略差異度較高的企業(yè)中，信用評級對股票錯誤定價的緩解作用更顯著；從信用評級的動態(tài)調(diào)整視角發(fā)現(xiàn)，評級上調(diào)對股票錯誤定價水平的影響不顯著，但評級下調(diào)會加劇股票錯誤定價程度。作用機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，信用評級通過降低信息不對稱和盈余管理水平緩解了股票錯誤定價；信用評級等級則通過提高投資者關(guān)注和緩解企業(yè)融資約束降低了股票錯誤定價程度。本文可能的貢獻(xiàn)在于：第一，從跨市場信息溢出層面，對債券市場信用評級如何影響股票錯誤定價提供了新的解釋，拓展了股票錯誤定價影響因素的研究。第二，不同于以往信用評級研究多集中于對債券市場的影響，本文從股票錯誤定價視角為信用評級信息是否可信提供了實(shí)證支持，豐富了信用評級經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究。第三，基于信用評級的信息效應(yīng)和監(jiān)督治理效應(yīng)，分別從信息不對稱、盈余管理、信息披露質(zhì)量、投資者關(guān)注以及融資約束角度剖析了信用評級對股票錯誤定價的潛在影響機(jī)制，有助于理解信用評級對投資者和企業(yè)行為的影響，也有助于理解信用評級在資本市場中發(fā)揮的作用，在保障投資者利益的同時也有助于優(yōu)化資源配置。

二、文獻(xiàn)綜述

信用評級是否值得被信任仍處于爭論之中，已有文獻(xiàn)從證券價格和盈余管理等視角進(jìn)行了諸多檢驗(yàn)。一方面，信用評級等級的確定以及評級變動皆可在市場中傳播有效信息進(jìn)而影響證券價格，因此不少學(xué)者通過觀察債券和股票價格波動對評級信息的反應(yīng)來判斷信用評級是否具有信息價值(May，2010[11]；林晚發(fā)和陳曉雨，2018[12])。何平和金夢(2010)[13]發(fā)現(xiàn)我國債券市場中信用評級等級越高，債券價格越低。信用評級信息中包含了有關(guān)企業(yè)信用風(fēng)險的增量信息，可以為投資者決策提供依據(jù)(Agarwal和Hauswald，2010[14]；沈紅波和廖冠民，2014[15])，表明信用評級已受到投資者的信任和認(rèn)可，是影響債券發(fā)行成本的重要依據(jù)。如果債券發(fā)行人是上市公司，則企業(yè)信用評級信息的傳導(dǎo)同時也會影響股票價格，Poon和Chan(2008)[16]以股票價格波動作為評級信息反應(yīng)指標(biāo)考察了初始評級公告的認(rèn)證效應(yīng)和評級下調(diào)公告的信號效應(yīng)。這些研究大多采用事件研究法檢驗(yàn)評級變動公告對債券市場和股票市場的影響，若市場參與者對評級變動中的新信息作出反應(yīng)，則認(rèn)為信用評級有用且可信。但也有學(xué)者指出，美國次貸危機(jī)的爆發(fā)就是由于三大評級機(jī)構(gòu)對機(jī)構(gòu)化金融產(chǎn)品的評級過于寬松，并未起到預(yù)警作用(Mathis等，2009[17]；Bolton等，2012[6])。我國信用評級機(jī)構(gòu)早期受政治和商業(yè)環(huán)境影響，提供的評級信息也不一定有用，評級結(jié)果并不反映發(fā)行人基本面信息(Lee，2006[18])?？茏趤淼?2015)[8]則研究發(fā)現(xiàn)，由于存在發(fā)行人付費(fèi)模式、評級行業(yè)競爭、聲譽(yù)機(jī)制失效等原因，評級信息對債券發(fā)行成本的解釋力不足，評級機(jī)構(gòu)為獲得更多評級業(yè)務(wù)以及豐厚的報酬，會上調(diào)評級討好發(fā)行人，評級行業(yè)盛行“慷慨”的評級文化，導(dǎo)致信用評級缺乏有效信息，不能對投資者決策產(chǎn)生正向影響。

另一方面，很多學(xué)者從盈余管理視角，探討了信用評級機(jī)構(gòu)能否識別企業(yè)盈余管理行為并將其反映到評級信息中，以此來驗(yàn)證信用評級的可信度。若信用評級未能發(fā)揮甄別管理層盈余操縱的作用，表明其無法為市場提供額外的增量信息，則認(rèn)為信用評級是無效且不可信。由于信用評級機(jī)構(gòu)在對企業(yè)信用能力進(jìn)行綜合評估劃分等級時，需要依賴會計信息并著重關(guān)注發(fā)行人盈利能力，企業(yè)有動機(jī)在債券發(fā)行前擴(kuò)大操縱性應(yīng)計項(xiàng)目以“提高”企業(yè)會計利潤(李琦等，2011[9])，這種行為很可能適得其反，評級公司憑借其專業(yè)能力可以識破上市公司的“欺瞞”手段(Caton等，2011[19])，并通過調(diào)低其信用評級予以警示。但也有學(xué)者認(rèn)為，信用評級與審計分屬不同領(lǐng)域，評級分析師與專業(yè)的審計師知識結(jié)構(gòu)之間存在較大差異，無法像審計師一樣準(zhǔn)確識別企業(yè)的盈余操縱行為(林晚發(fā)和劉穎斐，2018[20])，且發(fā)債企業(yè)管理層更傾向于使用真實(shí)盈余管理來影響評級變化(Kim等，2013[21])，加大了信用評級機(jī)構(gòu)識別難度，使其相信發(fā)行人出具的財務(wù)報表是準(zhǔn)確且真實(shí)可信的，這也激發(fā)了發(fā)債企業(yè)采取盈余管理措施的動機(jī)，尤其是違約風(fēng)險較高的企業(yè)從中獲利較多(Jiang，2008[22])。同時，評級機(jī)構(gòu)在利益考量下會有意低估風(fēng)險忽視盈余管理折價，并將扭曲的信息反映在評級結(jié)果中(馬榕和石曉軍，2016[23])。

通過以上文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)，信用評級是債券市場投資者信息獲取的重要來源，學(xué)者們多從債券定價、債券信用利差等角度入手，探討信用評級是否可信，但并未得出一致的結(jié)論。而由于債券市場與股票市場信息具有互通性，學(xué)者們一般采用事件研究法從股票價格角度論證了信用評級是否含有專有信息，但是該方法并不能有效區(qū)分證券價格的改變是緣于經(jīng)濟(jì)事件還是評級本身，存在混雜效應(yīng)。因此，本文以股票錯誤定價為經(jīng)濟(jì)后果進(jìn)一步探討信用評級對股票市場的影響，有助于理清信用評級在資本市場中的作用。

三、理論分析與研究假設(shè)

(一)企業(yè)信用評級與股票錯誤定價

信用評級也稱為資信評級，由獨(dú)立的信用評級機(jī)構(gòu)對影響評級對象的諸多信用風(fēng)險因素進(jìn)行分析研究，就其償還債務(wù)的能力及其償債意愿進(jìn)行綜合評價，并用簡單明了的符號表示出來(2)摘自《信貸市場和銀行間債券市場信用評級規(guī)范》(2006年由中國人民銀行發(fā)布)中對信用評級的定義。?？梢姡庞迷u級信息中包含了有關(guān)企業(yè)償付能力的公開信息及內(nèi)幕消息(Agarwal和Hauswald，2010[14]；沈紅波和廖冠民，2014[15])，當(dāng)評級人員“入場”調(diào)研挖掘有用信息的同時也發(fā)揮了監(jiān)督威懾作用(趙立軍和張瑾，2019[24])，對市場參與者與企業(yè)行為產(chǎn)生積極影響。但是現(xiàn)行的“發(fā)行人付費(fèi)”模式下給予發(fā)行人“評級選購”的權(quán)利和行業(yè)中市場競爭壓力驅(qū)使評級機(jī)構(gòu)取悅發(fā)行人出具虛高的評級結(jié)果的行為(Bolton等，2012[6]；林晚發(fā)等，2017[25])，導(dǎo)致評級信息可信度差，不利于市場信息環(huán)境的改善并誤導(dǎo)投資者判斷?；诖耍疚膶恼磧蓚€角度分析信用評級對股票錯誤定價的影響。

信息不對稱以及投資者非理性認(rèn)知是造成股價偏離基本價值這一“金融異象”的重要因素。從信息視角來看，信息是資產(chǎn)定價的重要依據(jù)，信用評級的發(fā)布可以增加投資者的可用信息總量(林晚發(fā)等，2020[2])，能夠顯著降低被評級企業(yè)與利益相關(guān)者間的信息不對稱。評級機(jī)構(gòu)為了獲取更多增量信息來判斷企業(yè)信用風(fēng)險，通常會建立實(shí)地調(diào)研與訪談制度(3)來自信用中國網(wǎng)(http://www.creditchina.org)的《中國信用服務(wù)指南》中指明了信用評級的主要程序。，委派專業(yè)評級分析師搜集影響企業(yè)盈利狀況和償債能力的內(nèi)幕消息，通過整理分析向外界發(fā)布信用評級報告，使得資本市場信息總量和公開信息增多，有助于外部投資者掌握更多企業(yè)內(nèi)部信息，從而做出正確的投資決策，促進(jìn)上市公司股票價格回歸其內(nèi)在價值。雖然也有部分學(xué)者認(rèn)為信用評級僅是對現(xiàn)有公共數(shù)據(jù)的分類整理并未提供新信息(Rhee，2015[26])，但評級信息使用簡單明了的等級排序法呈現(xiàn)，對投資者來說簡單可得、易懂易使用，為其節(jié)約了信息收集和處理成本，有助于避免投資者因有限注意和有限的專業(yè)能力做出非理性的投資選擇。此外，從監(jiān)督視角來看，信用評級可以向市場傳遞企業(yè)信用質(zhì)量的好壞，進(jìn)而影響企業(yè)融資成本和未來發(fā)展的持續(xù)性(何平和金夢，2010[13])，并且評級機(jī)構(gòu)會在債券存續(xù)期間不定期地委派專業(yè)人員“入場”調(diào)研，評級分析師具有專業(yè)的信息分析和挖掘能力，虛假信息一旦被識破會予以降級處理進(jìn)而引發(fā)投資者恐慌心理，造成企業(yè)發(fā)債成本上漲的同時還可能會引發(fā)股民大量拋售股票的導(dǎo)致企業(yè)融資環(huán)境惡化，對企業(yè)管理層產(chǎn)生威懾約束作用。管理層為了自身利益和企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展會選擇規(guī)避欺瞞行為，減少負(fù)面信息管理行為，主動提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，當(dāng)外部投資者掌握越多真實(shí)有用的信息時，企業(yè)未來股票錯誤定價水平將越低。

目前我國信用評級市場存在評級過度集中、評級偏高和評級頻繁上調(diào)的現(xiàn)象(馬榕和石曉軍，2016[23])，隨著高評級債券頻頻違約的發(fā)生，更加凸現(xiàn)了信用評級結(jié)果存在失真現(xiàn)象。將有偏誤的評級信息擴(kuò)散到市場中，不僅會加劇投資者與公司間的信息不對稱程度，還可能誘導(dǎo)投資者做出非理性的投資判斷，引發(fā)股票價格背離其價值。信用評級結(jié)果與企業(yè)真實(shí)信用風(fēng)險不匹配的主要原因在于：一是信用評級行業(yè)現(xiàn)行的發(fā)行人付費(fèi)模式使得被評級企業(yè)和評級機(jī)構(gòu)天然存在利益沖突，進(jìn)而引發(fā)“評級購買”(Rating Shopping)和“評級膨脹”(Rating Inflation)現(xiàn)象(Bolton等，2012[6]；Jiang等，2012[5])，使得信用評級信息成為投資決策時的噪音；二是在當(dāng)前付費(fèi)模式下評級行業(yè)的市場競爭造成的生存壓力，使評級機(jī)構(gòu)為迎合客戶給予高評級(Becker和Milbourn，2011[27])，造成評級結(jié)果扭曲的現(xiàn)象普遍存在。尤其在我國中小投資者居多的市場背景下，基于評級機(jī)構(gòu)的公信力，投資者對其發(fā)布的評級信息依賴程度較高，扭曲的評級信息很容易誤導(dǎo)投資者做出錯誤的投資判斷，使得股票價格偏離其內(nèi)在價值。除此之外，當(dāng)評級機(jī)構(gòu)在利益驅(qū)使下與被評級企業(yè)產(chǎn)生合謀時，會有意忽視企業(yè)粉飾業(yè)績的盈余操縱行為(馬榕和石曉軍，2016[23])，并將扭曲的財務(wù)狀況納入評級信息中，無法起到監(jiān)督約束的作用，反而成為管理層操控消息的“保護(hù)傘”，加劇投資者和企業(yè)間信息不對稱程度，導(dǎo)致股票錯誤定價的金融異象更為嚴(yán)重。

綜上所述，從信息視角和監(jiān)督視角的分析表明，信用評級對股票錯誤定價的影響存在兩面性：一方面，相比于不具有信用評級的企業(yè)，具有信用評級的企業(yè)在市場上存在更多的公開信息，企業(yè)信息透明度較高，有助于投資者掌握企業(yè)真實(shí)的經(jīng)營情況；評級機(jī)構(gòu)的實(shí)地訪談和調(diào)研機(jī)制不僅增加了信用評級的信息含量，也對企業(yè)產(chǎn)生了外部監(jiān)督作用，可以減少管理層為一己私利采取信息操控等機(jī)會主義行為，有效緩解股票錯誤定價水平。另一方面，評級機(jī)構(gòu)在利益考量下不僅會出具有偏誤的評級報告，對投資者決策產(chǎn)生誤導(dǎo)，還會與被評企業(yè)產(chǎn)生合謀行為，有意忽視企業(yè)盈余管理行為，加劇企業(yè)股票價格估值偏誤。因此，本文提出如下競爭性假設(shè)：

H1a：與不具有信用評級的企業(yè)相比，具有信用評級的企業(yè)股票錯誤定價水平較低。

H1b：與不具有信用評級的企業(yè)相比，具有信用評級的企業(yè)股票錯誤定價水平較高。

(二)信用評級等級與股票錯誤定價

投資者因自身精力和時間限制無法充分獲取和處理所有信息，會出現(xiàn)投資判斷和交易行為的偏誤以致于無法準(zhǔn)確估計股票價格(Sims，2003[28])，信用評級等級具有認(rèn)證效應(yīng)，信用評級越高代表企業(yè)的信用質(zhì)量越好，可以吸引更多投資者關(guān)注，而投資者關(guān)注的“認(rèn)知效應(yīng)”和“治理效應(yīng)”能夠有效提高股票的定價效率(權(quán)小鋒和吳世農(nóng)，2012[29])。因此，隨著投資者注意力提升，一方面，投資者對盈余信息的吸收與解讀能力顯著提高，能夠有效抑制股票錯誤定價；另一方面，高評級所吸引的投資者中不乏存在像機(jī)構(gòu)投資者、分析師、財務(wù)專家等專業(yè)人士，對被評級企業(yè)形成了新的監(jiān)督和壓力，抑制了內(nèi)部人的信息操縱行為。此外，當(dāng)企業(yè)有較高融資需求時，管理層更傾向于進(jìn)行選擇性信息披露以便拓寬融資渠道獲得穩(wěn)定的現(xiàn)金流(盧太平和張東旭，2014[30])，信用評級則與企業(yè)融資成本密切聯(lián)系，評級等級越高，投資者索求的投資回報率越低，企業(yè)則能以較低的成本獲取資金，擺脫企業(yè)面臨的融資困境(Kisgen，2006[31]；秦鳳鳴和李明明，2016[32])。由此可知，較高的信用評級等級可有效抑制企業(yè)采取負(fù)面信息管理手段，企業(yè)信息環(huán)境將得到顯著改善，同時，企業(yè)為增強(qiáng)投資者信心也會主動提高公司信息披露質(zhì)量，幫助投資者掌握更多有關(guān)企業(yè)經(jīng)營現(xiàn)狀的真實(shí)信息，從而減少股價與公司基本面的背離。

雖然高評級企業(yè)會受到更多投資者關(guān)注，但從價格壓力假說(即關(guān)注效應(yīng))來看，在有賣空限制的市場中，股價僅僅容納了樂觀者的預(yù)期信念，往往獲得高關(guān)注的企業(yè)股票會受到向上的價格壓力(Barber和Odean，2008[33])，即獲得投資者更多青睞的高評級企業(yè)會被投資者短期凈買入行為抬高股價，這種以注意力為導(dǎo)向的股票購買很可能會引起群體效應(yīng)，并在持續(xù)上漲的股票價格和投資者關(guān)注之間形成正反饋機(jī)制(王生年和張靜，2017[34])，導(dǎo)致股價嚴(yán)重偏離企業(yè)內(nèi)在價值。從期望違背理論來看(Burgoon，1993[35])，評級機(jī)構(gòu)旨在根據(jù)全球可比性標(biāo)準(zhǔn)，為投資者提供對借款者長期信用風(fēng)險的獨(dú)立、前瞻性評估服務(wù)(寇宗來等，2015[8])，企業(yè)信用評級較高意味著評級機(jī)構(gòu)對企業(yè)未來償還本息的能力看好，向市場傳遞正面信號，使投資者對高評級企業(yè)未來表現(xiàn)報以較高期望。此時，投資者會對企業(yè)相關(guān)信息極為敏感，一旦出現(xiàn)負(fù)面消息將會引發(fā)投資者劇烈反應(yīng)，消極情緒被放大并可能產(chǎn)生群體效應(yīng)。管理層為避免股價大幅下跌導(dǎo)致個人聲譽(yù)受損等風(fēng)險，會增加負(fù)面消息的管理以及采取更多的應(yīng)計項(xiàng)目調(diào)整手段，進(jìn)而加劇了股票錯誤定價程度。

因此，從監(jiān)督視角的分析表明，信用評級等級對股票錯誤定價的影響同樣存在兩面性：一方面，提高投資者關(guān)注帶來的“認(rèn)知效應(yīng)”和緩解融資約束產(chǎn)生的“治理效應(yīng)”，對緩解股票錯誤定價會產(chǎn)生積極作用；另一方面，投資者關(guān)注效應(yīng)和期望違背理論下激發(fā)的管理層信息操縱行為，則會加劇股票錯誤定價。據(jù)此，提出如下競爭性假說：

H2a：信用評級越高，股票錯誤定價水平越低。

H2b：信用評級越高，股票錯誤定價水平越高。

四、研究設(shè)計

(一)樣本選擇和數(shù)據(jù)來源

2007年8月證監(jiān)會頒布并實(shí)施《公司債券發(fā)行試點(diǎn)辦法》，標(biāo)志著中國債券市場進(jìn)入蓬勃發(fā)展階段，因此本文選取2008—2019年A股上市公司為研究樣本。本文所用主體評級與企業(yè)基本面特征數(shù)據(jù)均來自CSMAR數(shù)據(jù)庫，并對樣本進(jìn)行了如下篩選：首先，中債資信代表投資者付費(fèi)機(jī)構(gòu)，其評級結(jié)果與發(fā)行人付費(fèi)機(jī)構(gòu)存在顯著差異，由于本文主要觀察發(fā)行人付費(fèi)模式下評級機(jī)構(gòu)能否有效發(fā)揮作用，故予以剔除；其次，參考李琦等(2011)[9]的方法，若一年內(nèi)企業(yè)存在多條評級記錄，只保留當(dāng)年度最后一次評級記錄；最后，剔除金融行業(yè)、ST和*ST的公司樣本以及關(guān)鍵變量缺失樣本。為避免異常值的影響，對所有連續(xù)變量在1%和99%分位進(jìn)行了縮尾處理，數(shù)據(jù)處理與分析使用Stata16.0統(tǒng)計軟件完成。

(二)變量定義與模型設(shè)計

1.變量定義。

(1)解釋變量：信用評級。

信用評級(Rating_D)：如果企業(yè)當(dāng)年存在主體信用評級取值為1，否則為0。信用評級等級(Rating_L)：由于我國發(fā)改委將主體信用評級AA級作為發(fā)行人準(zhǔn)入條件，本文樣本主體信用評級級別多數(shù)集中在A-級以上，因此，將信用評級等級劃分為AAA、AA+、AA、AA-、A+、A、A-級及以下。借鑒李琦等(2011)[9]的做法將信用評級等級由高到低依次遞減賦值，即當(dāng)信用等級為AAA時，取值為7；為AA+時，取值為6；直到A-級及以下時，取值為1。因此，Rating_L的數(shù)值越小，代表信用評級等級越低。

(2)被解釋變量：股票錯誤定價。

若公司內(nèi)在價值(V)與市場價值(P)未處于均衡狀態(tài)，出現(xiàn)偏離則認(rèn)為股票存在錯誤定價。上市公司股票內(nèi)在價值(V)參考Frankel和Lee(1998)[36]的研究，使用剩余收益預(yù)測模型(RIM)估計得出，市場價值(P)為該公司股票當(dāng)年所有交易日收盤價的平均值，構(gòu)建變量Deviation=|1-V/P|(徐壽福和徐龍炳，2015[37]；王生年和王松鶴，2018[10])，其取值范圍為(0，+∞)，取值越大表明上市公司市場價值越偏離其內(nèi)在價值，即股票錯誤定價程度越嚴(yán)重。當(dāng)V/P<1時，表示企業(yè)市場價值大于內(nèi)在價值，即股票價格被高估；當(dāng)V/P>1時，表示企業(yè)內(nèi)在價值大于市場價值，即股票價格被低估。

(3)控制變量。

借鑒王生年和王松鶴(2018)[10]的研究成果，本文選取了以下控制變量：上市公司規(guī)模(Size)、財務(wù)杠桿(Lev)、盈利能力(Roa)、流動性股票比例(Liquid)、成長能力(Growth)、第一大股東持股比例(Top1)、董事會規(guī)模(Board)、上市年齡(List)以及兩職合一(Dual)。具體變量定義見表1。

表1 變量定義表

2.模型構(gòu)建。

為檢驗(yàn)本文假設(shè)，設(shè)定模型(1)通過回歸檢驗(yàn)信用評級與股票錯誤定價的關(guān)系。

Deviationi,t=α0+α1Rating_Xi,t+α2Sizei,t+α3Levi,t

+α4Roai,t+α5Liquidi,t+α6Growthi,t

+α7Top1i,t+α8Boardi,t+α9Listi,t

+α10Duali,t+∑Year+∑Industry

+εi,t

(1)

其中，Rating_Xi,t表示信用評級的衡量指標(biāo)，包括Rating_D(信用評級)和Rating_L(信用評級等級)。模型回歸后，若α1顯著為負(fù)表明信用評級可以有效緩解股票錯誤定價，即具有信用評級的企業(yè)股票錯誤定價水平較低，且信用評級等級越高，股票錯誤定價水平越低，若α1顯著為正則相反。

五、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)描述性統(tǒng)計

表2列示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。Panel A為2008—2019所有上市公司樣本。由表可知，信用評級(Rating_D)的均值為0.155，說明具有信用評級的樣本量約占全部樣本量的16%，僅占少數(shù)比例；信用評級等級(Rating_L)的平均值和中位數(shù)分別為5.403和5，表示我國上市公司信用評級集中分布在AA級到AA+級區(qū)間，這一結(jié)果的主要原因可能是監(jiān)管部門限定了發(fā)債企業(yè)主體信用評級不得低于AA級。被解釋變量股票錯誤定價(Deviation)的均值為0.636，中位數(shù)為0.637，說明在我國資本市場上普遍存在股價偏離其內(nèi)在價值的現(xiàn)象，且總體表現(xiàn)為股價的高估。為進(jìn)一步識別有無信用評級對股票錯誤定價的影響，將樣本分為有信用評級組和無信用評級組進(jìn)行分組描述性統(tǒng)計，Panel B列示了分組樣本的差異性檢驗(yàn)結(jié)果。在全樣本中無信用評級的樣本量有16 512個，占全樣本的84.45%；有信用評級的樣本量有3 040個，占全樣本的15.55%，且股票錯誤定價的均值和中值檢驗(yàn)都在1%的水平上顯著。這說明不具有信用評級的公司股票錯誤定價程度顯著高于具有信用評級的樣本，初步檢驗(yàn)了本文的假設(shè)H1a。其余變量的統(tǒng)計值與已有文獻(xiàn)基本保持一致，說明本文樣本選擇較為合理。

表2 主要變量描述性統(tǒng)計

(二)基本回歸結(jié)果

使用模型(1)對信用評級與股票錯誤定價的關(guān)系進(jìn)行多元回歸分析，回歸結(jié)果見表3。表3中列(1)顯示信用評級(Rating_D)的系數(shù)為-0.018且在5%的水平上顯著，說明與不具有信用評級的企業(yè)相比，具有信用評級的企業(yè)其股票錯誤定價水平會受到抑制，該結(jié)果支持了本文的假設(shè)H1a。按照V/P是否大于1將樣本劃分為股價高估組和股價低估組，進(jìn)一步考查信用評級與股票錯誤定價的方向是否有關(guān)，回歸結(jié)果見表3列(2)和列(3)。信用評級估計系數(shù)在高估組(V/P<1)為-0.05且在1%的置信水平上顯著，而在低估組(V/P>1)不顯著，表明信用評級對股票錯誤定價的緩解作用在高估組更為顯著。

為進(jìn)一步探索信用評級等級與股票錯誤定價的關(guān)系，僅保留具有信用評級的企業(yè)樣本采用模型(1)進(jìn)行多元回歸分析，表3中列(4)～列(6)顯示了回歸結(jié)果。信用評級等級(Rating_L)的系數(shù)為-0.083且在1%的水平上顯著為負(fù)，說明信用評級等級越高，股票錯誤定價的程度越低，支持了本文提出的假設(shè)H2a。劃分股價高估組和股價低估組的回歸同樣發(fā)現(xiàn)信用評級等級的估計系數(shù)在高估組顯著為負(fù)，在低估組不顯著，分組結(jié)果差異的原因可能在于我國資本市場賣空機(jī)制還不完善，市場交易中更多反映了樂觀者信念，投資者非理性行為嚴(yán)重，更傾向于通過推高股價從中獲利。以上結(jié)果表明信用評級對股票錯誤定價具有顯著的抑制作用，支持了信用評級的信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)在股票市場上作用的發(fā)揮，說明信用評級能夠改善證券市場定價效率，進(jìn)而促進(jìn)市場中資源的有效配置。

表3 信用評級與股票錯誤定價

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.傾向匹配得分法(PSM)。

參考林晚發(fā)等(2020)[2]采用傾向匹配得分法(PSM)解決因樣本自選擇帶來的估計結(jié)果偏誤問題。首先將模型(1)中的控制變量(Size、Lev、Roa、Liquid、Growth、Top1、Board、List)作為協(xié)變量按照近鄰匹配法進(jìn)行樣本配對。本文選取的協(xié)變量在匹配后(M)標(biāo)準(zhǔn)化偏差絕對值百分比均保持在5%以內(nèi)，T檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，說明樣本匹配后處理組和控制組無顯著差異，可以滿足PSM平衡性假說。圖1、圖2是樣本匹配前后密度函數(shù)圖，從中可以直觀地看出匹配后處理組和控制組概率密度相比于匹配前差異變小、分布更為接近，匹配效果較好，能夠滿足共同支撐假說。表4(4)由于有無信用評級樣本量差異較大，在后續(xù)分析中有關(guān)信用評級(Rating_D)的回歸檢驗(yàn)全部沿用了PSM匹配后的樣本進(jìn)行回歸分析(林晚發(fā)等，2020[2])。列(1)列示了配對后樣本回歸的結(jié)果，Rating_D的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明在控制了樣本自選擇問題后，信用評級與股票錯誤定價仍表現(xiàn)為顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，結(jié)論比較穩(wěn)健。

圖1 匹配前傾向得分密度函數(shù)圖

圖2 匹配后傾向得分密度函數(shù)圖

2.Heckman檢驗(yàn)。

在發(fā)行人付費(fèi)模式下，企業(yè)可以根據(jù)自身經(jīng)營狀況決定是否獲得評級，樣本公司是否具有信用評級存在樣本自選擇偏差帶來的內(nèi)生性問題，因此采用Heckman兩階段回歸進(jìn)一步檢驗(yàn)結(jié)果的穩(wěn)健性。第一階段模型選取公司規(guī)模(Size)、財務(wù)杠桿(Lev)、成長性(Growth)、盈利能力(Roa)、董事規(guī)模(Board)、兩職合一(Dual)等變量構(gòu)建是否具有信用評級(Rating_D)的Probit模型(劉星等，2021[38])，同時參考翟玲玲和吳育輝(2021)[39]的做法，將剔除企業(yè)自身的行業(yè)發(fā)債企業(yè)占比Z作為第一階段Rating_D的排他性約束變量，并將計算出的逆米爾斯比率(IMR)代入模型(1)中進(jìn)行回歸，以修正樣本自選擇問題。選擇模型設(shè)定如下：

Probit(Rating_D)=β0+β1Sizei,t+β2Levi,t+β3Roai,t

+β4Liquidi,t+β5Growthi,t

+β6Top1i,t+β7Boardi,t

+β8Listi,t+β9Duali,t

+β10Zi,t+∑Year

+∑Industry+εi,t

(2)

表4中列(2)和列(3)報告了Heckman兩階段的回歸結(jié)果，由列(3)可知，IMR的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著，且Rating_D的估計系數(shù)為-0.028且在1%的水平上顯著為負(fù)，與前面的檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。這說明在控制了樣本選擇偏差問題后，信用評級對股票錯誤定價水平仍可以產(chǎn)生積極影響，本文結(jié)論仍然成立。

表4 內(nèi)生性問題檢驗(yàn)

3.更換信用評級衡量方法。

(1)將信用評級等級(Rating_L)更換為信用評級賦值后的自然對數(shù)(許晨曦和尚鐸，2020[40])再進(jìn)行回歸分析。(2)采用可以使評級信息更干凈的正交化分解法(潘越，2019[1]；吳育輝等，2019[41])，利用與企業(yè)財務(wù)特征相關(guān)的控制變量對信用評級進(jìn)行多元回歸提取評級的殘差值(Residual)，將殘差值作為解釋變量對股票錯誤定價進(jìn)行回歸，以此達(dá)到僅保留評級中專有信息的目的?；貧w結(jié)果如表5列(1)、列(2)所示，結(jié)論與前文保持一致。

4.剔除股價劇烈波動時期。

參考代冰彬等(2019)[42]的研究，由于2008年和2015年我國股票價格發(fā)生劇烈波動，可能會對結(jié)果產(chǎn)生影響，因此將2008年和2015年的樣本剔除。實(shí)證結(jié)果見表5列(3)、列(4)，可以發(fā)現(xiàn)Rating_D和Rating_L與Deviation的回歸系數(shù)仍顯著為負(fù)。

5.排除發(fā)債企業(yè)的替代性假說。

企業(yè)為進(jìn)入債券市場進(jìn)行融資才會選擇獲取信用評級，因此，為了排除可能是因?yàn)槠髽I(yè)發(fā)債帶來對股票錯誤定價的積極影響，本文將當(dāng)期發(fā)債的企業(yè)樣本予以剔除，回歸結(jié)果如表5中列(5)、列(6)所示，從實(shí)證結(jié)果可知結(jié)論依舊保持穩(wěn)健。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(四)進(jìn)一步分析

1.金融脫媒、信用評級與股票錯誤定價。

近年來，依托傳統(tǒng)金融中介如商業(yè)銀行的間接融資規(guī)模顯著下降，金融脫媒日益凸顯，債券和股票等直接融資占比逐年上升，債券市場在我國資本市場體系中的重要性逐步提升，成為金融脫媒的重要載體(應(yīng)展宇，2019[43])。金融活動去銀行化的脫媒現(xiàn)象為債券市場上的重要中介——評級機(jī)構(gòu)帶來了更多的客戶群體并創(chuàng)造了大量潛在商機(jī)，評級機(jī)構(gòu)為搶占市場份額迎合企業(yè)的嫌疑變小，發(fā)布的信用評級信息質(zhì)量較高，能更有效地發(fā)揮其信息和監(jiān)督作用。企業(yè)選擇直接融資進(jìn)入債券市場，必然要經(jīng)過評級機(jī)構(gòu)測評獲取相應(yīng)評級結(jié)果，金融脫媒使得企業(yè)對于信用評級的需求增多。因此，金融脫媒程度較高的宏觀環(huán)境可以緩解評級機(jī)構(gòu)間的業(yè)務(wù)競爭，同時也使得評級機(jī)構(gòu)的信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)在市場中得到更充分發(fā)揮，降低股票錯誤定價水平。相反，在金融脫媒水平較低的宏觀環(huán)境中，評級機(jī)構(gòu)間競爭激烈獨(dú)立性較弱，信用評級的信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)難以發(fā)揮，不準(zhǔn)確的評級信息極易誤導(dǎo)投資者決策，不利于緩解股票錯誤定價。

參照趙瑞娟和秦建文(2020)[44]的方法，本文利用中國銀行網(wǎng)站提供的原始數(shù)據(jù)以直接融資占間接融資比重構(gòu)建金融脫媒指數(shù)，并按其中位數(shù)劃分為金融脫媒程度高低組，分別檢驗(yàn)不同的金融脫媒宏觀環(huán)境下信用評級對股票錯誤定價的影響。為避免樣本存在內(nèi)生性問題，仍沿用PSM匹配后的樣本進(jìn)行回歸分析，回歸結(jié)果如表6所示。在金融脫媒程度高的宏觀環(huán)境中，信用評級(Rating_D)和信用評級等級(Rating_L)的估計系數(shù)分別為-0.045和-0.096，皆在1%的水平上顯著為負(fù)，說明信用評級對股票錯誤定價的緩解作用得到有效體現(xiàn)；而在金融脫媒程度低的宏觀環(huán)境中，信用評級(Rating_D)的估計系數(shù)不顯著，信用評級等級(Rating_L)的估計系數(shù)僅在5%的置信水平上顯著，組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的p值分別為0.005 7和0.028 3，表明相較于金融脫媒程度高分組中信用評級等級(Rating_L)的估計系數(shù)的顯著性水平明顯降低。以上回歸結(jié)果驗(yàn)證了本文的猜想，金融脫媒的宏觀環(huán)境有助于發(fā)揮信用評級對股票錯誤定價的積極作用。

表6 金融脫媒、信用評級與股票錯誤定價

2.產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、信用評級與股票錯誤定價。

考慮到我國現(xiàn)行的發(fā)行人付費(fèi)模式，評級機(jī)構(gòu)為獲得評級費(fèi)用可能與企業(yè)合謀導(dǎo)致信用評級信息存在偏誤，使得信用評級難以發(fā)揮緩解股票錯誤定價的作用。為進(jìn)一步考察評級機(jī)構(gòu)與企業(yè)合謀的動機(jī)與行為，本文根據(jù)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)不同對樣本進(jìn)行了分組回歸。以銀行信貸為主的直接融資在社會融資規(guī)模中占比仍處于高位(趙瑞娟和秦建文，2020[44])，說明銀行在我國金融體系中仍占據(jù)主導(dǎo)地位，國有企業(yè)相較于非國有企業(yè)有著更多的融資便利(白俊和連立帥，2012[45])，這種融資優(yōu)勢使得國企對于信用評級的依賴較低(吳育輝和張潤楠，2016[46])。而對于融資困難的非國有企業(yè)來說，信用評級為發(fā)行人提供了進(jìn)入債券市場的“入場券”，增加了發(fā)行人的融資機(jī)會，降低了融資成本。因此，非國有企業(yè)更可能為了取得高評級而與評級機(jī)構(gòu)合謀，評級機(jī)構(gòu)的尋租行為使得信用評級無法發(fā)揮其信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)。

回歸結(jié)果如表7所示，從列(1)、列(2)可以看出，在非國有企業(yè)中信用評級(Rating_D)與股票錯誤定價之間沒有顯著相關(guān)關(guān)系；而在國有企業(yè)中，信用評級能夠顯著緩解股票錯誤定價，且組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的P值為0.034 3，在5%的水平上顯著。列(3)、列(4)表明信用評級等級(Rating_L)不論在非國有企業(yè)還是在國有企業(yè)，都與股票錯誤定價呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，但組間系數(shù)差異檢驗(yàn)的P值為0.063 6，且在10%的水平上顯著。以上結(jié)果表明，相比于非國有企業(yè)，信用評級在國有企業(yè)中對股票錯誤定價的緩解作用更為顯著。

表7 產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、信用評級與股票錯誤定價

3.戰(zhàn)略差異度、信用評級與股票錯誤定價。

戰(zhàn)略差異度是企業(yè)戰(zhàn)略偏離所處行業(yè)常規(guī)戰(zhàn)略的程度。每個行業(yè)在長期發(fā)展過程中都會逐漸形成一套主流戰(zhàn)略模式，但隨著行業(yè)內(nèi)企業(yè)間競爭日益激烈，不少企業(yè)為獲取超額利潤會選擇非主流的戰(zhàn)略模式來增強(qiáng)企業(yè)核心競爭力。對于投資者來說，當(dāng)企業(yè)采取的戰(zhàn)略模式偏離行業(yè)常規(guī)模式時，由于無法通過行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和以往經(jīng)驗(yàn)來判斷目標(biāo)企業(yè)價值，需要投資者投入更多時間和精力搜尋其他有用信息，無形中增加了投資者的信息獲取成本，增加了企業(yè)和投資者間信息不對稱的程度(王化成等，2017[47])。這種差異化戰(zhàn)略帶來的不確定性也會引發(fā)投資者對未來收益的擔(dān)憂，導(dǎo)致企業(yè)投資者關(guān)注下降(劉會芹和施先旺，2018[48])，為管理層采取機(jī)會主義行為提供了空間。對于企業(yè)管理層來說，偏離行業(yè)常規(guī)的戰(zhàn)略模式未被驗(yàn)證，只能“摸著石頭過河”。一方面，面臨不確定性帶來的經(jīng)營風(fēng)險；另一方面，由于投資者會索取更高的投資回報以彌補(bǔ)不確定性帶來的風(fēng)險，企業(yè)面臨的融資成本相較戰(zhàn)略差異度低的企業(yè)要高。在經(jīng)營風(fēng)險和高融資成本的雙重壓力下，管理層進(jìn)行盈余管理等機(jī)會主義行為的動機(jī)也會增加。以上分析表明，戰(zhàn)略差異度較大的企業(yè)，信息不對稱程度較高且管理層機(jī)會主義動機(jī)更強(qiáng)，可能會使得股票錯誤定價水平也更高。因此，在偏離行業(yè)戰(zhàn)略水平較大的企業(yè)中，擁有信用評級且信用評級等級越高更能凸顯其對股票錯誤定價的緩解作用。

借鑒葉康濤等(2014)[49]的方法構(gòu)建企業(yè)戰(zhàn)略差異度，通過對廣告投入、研發(fā)投入、企業(yè)財務(wù)杠桿等六個戰(zhàn)略維度指標(biāo)分別予以標(biāo)準(zhǔn)化，并對標(biāo)準(zhǔn)化后的指標(biāo)取平均值，進(jìn)一步地將戰(zhàn)略差異度按年度行業(yè)劃分為高低組以構(gòu)建虛擬變量DS，以檢驗(yàn)企業(yè)戰(zhàn)略差異度不同的情況下信用評級對股票錯誤定價的影響?；貧w結(jié)果如表8所示，信用評級(Rating_D)和信用評級等級(Rating_L)在高戰(zhàn)略差異度分組中，估計系數(shù)分別為-0.065和-0.095且在1%的水平上顯著，在低戰(zhàn)略差異度分組中Rating_D估計系數(shù)為-0.027并在10%的水平上顯著，Rating_L估計系數(shù)為-0.071且在1%的水平上顯著，組間差異檢驗(yàn)顯示皆在1%的置信水平上顯著。以上結(jié)果說明信用評級對股票錯誤定價的緩解作用在高戰(zhàn)略差異度的企業(yè)更為明顯，驗(yàn)證了上文的推測。

表8 戰(zhàn)略差異度、信用評級與股票錯誤定價

4.信用評級調(diào)整與股票錯誤定價。

以上研究均是基于靜態(tài)評級進(jìn)行的分析，本文進(jìn)一步探究了信用評級調(diào)整對股票錯誤定價的影響。評級機(jī)構(gòu)除出具首次信用評級認(rèn)證之外，還需持續(xù)跟蹤以時刻掌握企業(yè)經(jīng)營動態(tài)并出具與當(dāng)下企業(yè)信用風(fēng)險相匹配的信用評級等級。從信息效應(yīng)角度來看，信用評級的變更能夠給投資者帶來新的信息，投資者可以據(jù)此改變投資策略，將企業(yè)真實(shí)信息融入股價當(dāng)中，能夠緩解股票錯誤定價水平。由于我國信用評級普遍偏高，評級上調(diào)存在市場反應(yīng)不足(Poon和Chan，2008[16])，相比之下，評級下調(diào)更為客觀真實(shí)，因而更具信息含量。同時，投資者的風(fēng)險規(guī)避意識也會使其更加關(guān)注公司的負(fù)面消息，通常壞消息會比好消息更快地吸收到股價，說明投資者對好消息和壞信息的反應(yīng)是不對稱的。因此，評級下調(diào)對市場參與者而言是更有價值的消息，能夠通過對投資者的影響將企業(yè)真實(shí)情況及時反映到股價中，避免股價被高估。從治理效應(yīng)視角來看，評級的下調(diào)可能會加劇股票錯誤定價水平。由于信用評級的高低與企業(yè)融資環(huán)境密切相關(guān)，所以評級調(diào)整會對企業(yè)經(jīng)營、財務(wù)決策產(chǎn)生影響。已有研究表明，企業(yè)為恢復(fù)評級或避免評級下調(diào)會夸大收益，放棄對盈余報告的保守主義等盈余管理行為(林晚發(fā)和劉穎斐，2018[20])。由此可見，信用評級的下調(diào)壓力加大了管理層的短視動機(jī)與行為，可能使其實(shí)施盈余操縱加劇投資者和企業(yè)間的信息不對稱，不利于股票價格回歸其內(nèi)在價值。綜上，評級調(diào)整對股票錯誤定價的影響方向尚不明晰。

本文針對具有信用評級的企業(yè)樣本構(gòu)建了評級上調(diào)(up)和評級下調(diào)(down)虛擬變量代表信用評級調(diào)整的方向，即評級發(fā)生上調(diào)時，up取值為1，否則為0；評級下調(diào)時，down取值為1，否則為0，參考林晚發(fā)和劉穎斐(2018)[20]的做法將負(fù)面展望也納入評級下調(diào)樣本中。回歸結(jié)果如表9所示，列(1)為評級上調(diào)(up)與股票錯誤定價(Deviation)的回歸結(jié)果，評級上調(diào)的估計系數(shù)為-0.022，但在統(tǒng)計上不顯著，表明評級上調(diào)對股票錯誤定價并無顯著影響；列(2)為評級下調(diào)(down)與股票錯誤定價(Deviation)的回歸結(jié)果，評級下調(diào)的估計系數(shù)為0.098并在5%的置信水平上顯著，表明評級下調(diào)的確會加劇股票錯誤定價；列(3)將評級上調(diào)(up)和下調(diào)(down)同時加入時，評級上調(diào)的估計系數(shù)依舊不顯著，評級下調(diào)的估計系數(shù)顯著為正。以上結(jié)果說明信用評級調(diào)整確實(shí)存在不對稱性，而且評級下調(diào)帶來的壓力會引發(fā)管理層短視行為，加劇股票錯誤定價。

表9 評級調(diào)整與股票錯誤定價

六、機(jī)制檢驗(yàn)

前文的理論分析與實(shí)證檢驗(yàn)表明，信用評級可以通過發(fā)揮信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)緩解企業(yè)股票錯誤定價程度，但信用評級和信用評級等級是通過何種路徑影響了股票錯誤定價，仍需進(jìn)一步探究，本部分將對兩者的作用路徑進(jìn)行檢驗(yàn)。

(一)企業(yè)信用評級影響股票錯誤定價的路徑分析

1.基于信息效應(yīng)的檢驗(yàn)。

評級機(jī)構(gòu)委派專業(yè)分析師進(jìn)行實(shí)地訪談和調(diào)研、企業(yè)為獲得較高的評級主動提供非公開資料并根據(jù)評級機(jī)構(gòu)信息需求提高信息披露質(zhì)量(潘越，2019[1])等行為都為信用評級存在信息效應(yīng)提供了證據(jù)，表明信用評級中包含投資者從公共領(lǐng)域無法獲得的私人增量信息。而且信用評級機(jī)構(gòu)還會對企業(yè)所處行業(yè)以及市場的公有風(fēng)險信息進(jìn)行整理，分類納入評級當(dāng)中，縮減了投資者分析處理信息的成本和時間，使得信息融入股價的速度加快，更加及時地反映企業(yè)真實(shí)價值。由此可見，具有信用評級的企業(yè)在金融市場中的公開信息和私有信息要明顯多于不具有信用評級的企業(yè)，與投資者間的信息不對稱程度較低，有助于緩解由信息不對稱帶來的股票錯誤定價。盡管股票投資者更傾向于關(guān)注企業(yè)財富創(chuàng)造能力而忽視風(fēng)險指標(biāo)(林晚發(fā)等，2020[2])，但是對于評級機(jī)構(gòu)來說企業(yè)盈利能力與企業(yè)的償付意愿和償付能力緊密關(guān)聯(lián)，是影響信用評級等級高低的重要因素，因此，信用評級信息不僅只對債券投資者有著重要參考價值，對股票投資者決策理念同樣有引導(dǎo)作用(Boot等，2006[50])。

2.基于監(jiān)督效應(yīng)的檢驗(yàn)。

具有信用評級的企業(yè)基于信用評級信息的認(rèn)證能力、評級分析師的專業(yè)素質(zhì)和超強(qiáng)信息解讀與挖掘能力，以及對定期和不定期的持續(xù)跟蹤調(diào)研等給管理層帶來了外部約束作用。對于管理層來說，信用評級會影響其在經(jīng)理市場的聲譽(yù)(翟玲玲和吳育輝，2021[39])，負(fù)面的信用評級還會對經(jīng)理人的工作穩(wěn)定性以及工資水平產(chǎn)生負(fù)面影響；評級機(jī)構(gòu)經(jīng)常性地開展調(diào)研考察以及具有識別盈余管理的專業(yè)能力，若企業(yè)不良行為被識破還需承擔(dān)相應(yīng)的懲罰風(fēng)險。因此，具有信用評級企業(yè)的管理層為避免短視行為暴露引發(fā)評級下調(diào)對企業(yè)長遠(yuǎn)發(fā)展和自己職業(yè)生涯帶來不利影響，會主動減少盈余管理等信息操縱行為，企業(yè)信息環(huán)境的改善將有助于降低股票價格錯誤定價水平。

綜上分析，為檢驗(yàn)信用評級是否發(fā)揮信息效應(yīng)和監(jiān)督效應(yīng)，本文參考姜付秀等(2016)[51]的做法，采用分析師跟蹤人數(shù)衡量企業(yè)信息不對稱程度(Infor)，分析師跟蹤人數(shù)較多的企業(yè)信息不對稱較低，利用截面修正的瓊斯模型估計的可操控性應(yīng)計利潤的絕對值來衡量盈余管理水平(|DA|)(盧太平和張東旭，2014[30])，并參考溫忠麟等(2004)[52]的做法構(gòu)建模型(3)、模型(4)進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

Analyst/|DA|=γ0+γ1Rating_Di,t+γ2Sizei,t+γ3Levi,t+γ4Roai,t+γ5Liquidi,t+γ6Growthi,t

+γ7Top1i,t+γ8Boardi,t+γ9Listi,t

+γ10Duali,t+∑Year+∑Industry

+εi,t

(3)

Deviation=θ0+θ1Rating_Di,t+θ2Analyst/|DA|

+θ3Sizei,t+θ4Levi,t+θ5Roai,t+θ6Liquidi,t

+θ7Growthi,t+θ8Top1i,t+θ9Boardi,t

+θ10Listi,tγ10+θ11Duali,t

+∑Year+∑Industry+εi,t

(4)

回歸結(jié)果如表10所示。由列(2)可知，信用評級(Rating_D)與信息不對稱(Infor)的估計系數(shù)為0.041且在10%的置信水平上顯著為正，說明具有信用評級的企業(yè)信息不對稱程度較低。列(3)是信用評級與股票錯誤定價加入信息不對稱后的回歸結(jié)果，信息不對稱(Infor)的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，信用評級(Rating_D)的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)且由列(1)系數(shù)的絕對值0.049降到0.038。上述結(jié)果表明，信息不對稱在信用評級與股票錯誤定價之間發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了信用評級的信息效應(yīng)。列(4)顯示信用評級(Rating_D)與盈余管理水平(|DA|)的估計系數(shù)為-0.003且在1%的置信水平上顯著為負(fù)，說明具有信用評級的企業(yè)盈余管理程度較低。列(5)是信用評級與股票錯誤定價加入盈余管理后的回歸結(jié)果，盈余管理(|DA|)的回歸系數(shù)在10%的水平上顯著為正，信用評級(Rating_D)的估計系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)且由列(1)估計系數(shù)絕對值0.049降到0.038。上述結(jié)果表明，盈余管理在信用評級與股票錯誤定價間發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了信用評級的監(jiān)督治理作用。

表10 信用評級與股票錯誤定價機(jī)制檢驗(yàn)

(二)信用評級等級與股票錯誤定價的路徑分析

1.信息效應(yīng)：信用評級等級、信息披露質(zhì)量與股票錯誤定價。

由獨(dú)立的第三方評級機(jī)構(gòu)為企業(yè)出具的信用評級等級具有信息含量，較高的信用評級等級可以向投資者傳遞企業(yè)質(zhì)量較好的信號。由于高評級能為企業(yè)帶來融資便利，因此，被評級企業(yè)會主動提高企業(yè)信息披露質(zhì)量，迎合評級機(jī)構(gòu)的信息需求，降低企業(yè)內(nèi)外部信息不對稱程度，從而提高企業(yè)信息透明度，企業(yè)股票錯誤定價程度將得到有效緩解。潘越(2019)[1]實(shí)證檢驗(yàn)了信用評級具有增量信息效應(yīng)，認(rèn)為企業(yè)改善信息披露質(zhì)量是追求信用評級高等級的結(jié)果。信息披露質(zhì)量也是評級機(jī)構(gòu)評判企業(yè)信用評級高低的重要依據(jù)，良好的信息披露質(zhì)量不僅降低了管理層操縱股價的行為，也能夠緩解外部投資者的非理性情緒，有助于股票價格回歸其內(nèi)在價值(王生年和王松鶴，2018[10])。因此，信用評級等級有助于提升企業(yè)信息披露質(zhì)量進(jìn)而緩解股票錯誤定價。

2.監(jiān)督效應(yīng)：信用評級等級、投資者關(guān)注與股票錯誤定價。

從投資者關(guān)注角度來看，隨著信息時代的到來，各種信息爆炸式增長，投資者不得不選擇性地關(guān)注和處理信息，而投資者關(guān)注的不充分和不均衡會導(dǎo)致投資者對信息解讀不全面不透徹，主要表現(xiàn)在股票交易中的非理性行為，進(jìn)而影響股票錯誤定價。具有較大影響力和較強(qiáng)明確性的信息更有可能引起投資者的注意(馬丹等，2021[53])，且在眾多企業(yè)中投資者會更關(guān)注高成長性、高盈利性等高質(zhì)量企業(yè)。信用評級信息在我國資本市場具有一定公信力，是企業(yè)高質(zhì)量的“代名詞”，當(dāng)企業(yè)獲得信用評級越高時代表企業(yè)質(zhì)量越好，此類企業(yè)會受到越多市場投資者的青睞。投資者關(guān)注的提升，不僅能增強(qiáng)企業(yè)信息透明度，挖掘更多有關(guān)企業(yè)的特質(zhì)信息融入股價，還會給管理層增加更多的監(jiān)督和壓力，眾目睽睽之下，管理層不得不約束自身行為，收斂對盈余項(xiàng)目的操縱，規(guī)范企業(yè)信息披露行為，進(jìn)而緩解企業(yè)股票錯誤定價水平，體現(xiàn)信用評級帶來的監(jiān)督作用。

3.監(jiān)督效應(yīng)：信用評級等級、融資約束與股票錯誤定價。

處在融資困境中的企業(yè)更傾向選擇性信息披露，通過加大對負(fù)面消息的管理和隱藏，向投資者樹立良好的企業(yè)形象，以便低成本獲得融資資金(盧太平和張東旭，2014[30])，使得企業(yè)和投資者間信息不對稱程度增加。信用評級作為企業(yè)和投資者間的聯(lián)絡(luò)點(diǎn)(Focal Points)，市場參與者的投資以及定價決策皆建立在評級的基礎(chǔ)上(Boot等，2006[50])。已有不少學(xué)者驗(yàn)證了信用評級與企業(yè)融資成本掛鉤，低評級企業(yè)可能會面臨證券價格較低、融資環(huán)境差、與客戶供應(yīng)商談判中缺乏主動權(quán)等危機(jī)，甚至?xí)庥銎髽I(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(Kisgen，2006[31])；而評級等級越高，企業(yè)則越能以較低的成本獲取維系企業(yè)生存的資金，且資金來源渠道更多元(林晚發(fā)和劉穎斐，2018[20])。因此，企業(yè)獲得信用評級越高，對企業(yè)融資約束的緩解作用越強(qiáng)，越能夠促使管理層降低信息管理行為，提高企業(yè)信息透明度，進(jìn)而有效避免股票價格的錯誤估值。

綜上，信用評級可以通過提高信息披露質(zhì)量來緩解股票錯誤定價，發(fā)揮信用評級的信息效應(yīng)；信用評級可以通過提高投資者關(guān)注和緩解融資約束來抑制股票錯誤定價水平，發(fā)揮信用評級的監(jiān)督治理職能。本文參考權(quán)小鋒和吳世農(nóng)(2012)[29]的做法利用換手率衡量投資者關(guān)注(Turnover)，投資者注意力越集中，股票交易越頻繁；參考姜付秀等(2016)[51]的做法使用SA指數(shù)衡量融資約束，數(shù)值越大，融資約束越高；有關(guān)信息披露質(zhì)量的度量參考徐壽福和徐龍炳(2015)[37]的做法選擇了KV指數(shù)，主要采用最小二乘法對每個上市公司股票日收盤價和交易量回歸以構(gòu)建KV指數(shù)，KV指標(biāo)越低表示企業(yè)信息披露質(zhì)量越高。同樣參考溫忠麟等(2004)[52]的做法構(gòu)建模型(5)、模型(6)進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)。

KV/Turnover/SA=δ0+δ1Rating_Li,t+δ2Sizei,t+δ3Levi,t

+δ4Roai,t+δ5Liquidi,t+δ6Growthi,t

+δ7Top1i,t+δ8Boardi,t+δ9Listi,t

+δ10Duali,t+∑Year

+∑Industry+εi,t

(5)

Deviation=λ0+λ1Rating_Li,t+λ2KV/Turnover/SA

+λ3Sizei,t+λ4Levi,t+λ5Roai,t

+λ6Liquidi,t+λ7Growthi,t

+λ8Top1i,t+λ9Boardi,t+λ10Listi,t

+λ11Duali,t++∑Year+∑Industry

+εi,t

(6)

實(shí)證結(jié)果見表11，在合并中介變量時，樣本較主回歸樣本有少量缺失，其中列(2)、列(3)分別是中介變量信息披露質(zhì)量(KV)與信用評級等級(Rating_L)的回歸結(jié)果以及信息披露質(zhì)量(KV)加入信用評級與股票錯誤定價的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，信用評級等級與信息披露質(zhì)量呈正相關(guān)關(guān)系但不顯著，列(3)中信息披露質(zhì)量與股票錯誤定價的估計系數(shù)為負(fù)但不顯著，未能滿足中介效應(yīng)的三步法檢驗(yàn)，也沒有通過sobel檢驗(yàn)。可見，信用評級等級相比是否具有信用評級可提供的增量信息有限，因而沒有通過信息披露質(zhì)量發(fā)揮信息效應(yīng)。表11中列(4)、列(6)分別是中介變量投資者關(guān)注(Turnover)和融資約束(SA)與信用評級(Rating_L)的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，信用評級(Rating_L)的估計系數(shù)分別為0.029和-0.032并在5%和1%的置信水平上顯著，說明信用評級等級越高，投資者關(guān)注越高；信用評級等級越高，融資約束越低。列(5)、列(7)是分別加入中介變量后信用評級與股票錯誤定價的實(shí)證結(jié)果。由表可見，信用評級(Rating_L)估計系數(shù)分別為-0.080和-0.063，依舊均在1%的水平上顯著為負(fù)，投資者關(guān)注(Turnover)的估計系數(shù)為-0.086，在1%的置信水平上顯著為負(fù)，以及融資約束(SA)的估計系數(shù)為0.619，在1%的置信水平上顯著為正。以上回歸結(jié)果符合中介效應(yīng)的三步法，表明投資者關(guān)注和融資約束分別在信用評級與股票錯誤定價間發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了信用評級等級帶來的監(jiān)督治理作用。

表11 信用評級等級與股票錯誤定價機(jī)制檢驗(yàn)

七、研究結(jié)論與建議

自2014年出現(xiàn)首例債券違約以來，信用評級便受到投資者的諸多關(guān)注。本文以2008—2019年A股上市公司為研究對象分析信用評級有效性。研究結(jié)論發(fā)現(xiàn)：(1)與不具有信用評級的企業(yè)相比，具有信用評級的企業(yè)股票錯誤定價水平較低；(2)信用評級等級越高，股票錯誤定價水平越低；(3)金融脫媒程度越高，越有利于信用評級緩解股票錯誤定價水平；(4)在國有企業(yè)以及戰(zhàn)略差異度高的企業(yè)中更能凸顯信用評級對股票錯誤定價水平的緩解作用；(5)信用評級上調(diào)對股票錯誤定價沒有影響，信用評級下調(diào)會加劇股票錯誤定價；(6)企業(yè)信用評級通過緩解信息不對稱和降低盈余管理水平作用于股票錯誤定價；(7)投資者關(guān)注以及融資約束是信用評級等級與股票錯誤定價間的中介機(jī)制。

基于以上結(jié)論提出幾點(diǎn)建議和啟示：首先，對于投資者來說，信用評級能夠有效改善市場信息環(huán)境，同時也督促管理層減少盈余管理實(shí)施，對投資者投資行為和定價決策具有一定的參考借鑒意義，尤其是面對采取戰(zhàn)略差異度較大企業(yè)時可借助信用評級信息科學(xué)分析企業(yè)基本面。但市場上存在評級膨脹、評級等級間區(qū)分度不足等現(xiàn)實(shí)問題，不僅有必要提醒投資者不可過度依賴評級信息，特別是非國有企業(yè)的評級信息還需要綜合多方面因素考察，避免帶來巨大的投資損失。其次，對于有關(guān)監(jiān)管部門來說，信用評級積極作用的發(fā)揮體現(xiàn)了近年來監(jiān)管部門對評級行業(yè)的整頓有一定成效，尤其是在金融脫媒這一大環(huán)境下，更加有效發(fā)揮了信用評級的積極作用，但高評級債券高頻違約還未得到有效遏制，因此，仍需要監(jiān)管部門進(jìn)一步強(qiáng)化對信用評級機(jī)構(gòu)的監(jiān)督與引導(dǎo)，加強(qiáng)信用評級制度建設(shè)，為信用評級的信息功能和治理功能“保駕護(hù)航”。此外，企業(yè)在評級下調(diào)壓力下更容易做出短視行為，還需有關(guān)部門著重監(jiān)管信用評級出現(xiàn)下調(diào)的企業(yè)，避免出現(xiàn)信息操縱行為，擾亂信息市場，損害投資者利益。同時，有關(guān)部門也應(yīng)積極努力改善企業(yè)的融資環(huán)境，拓寬融資渠道?？傊?，本文結(jié)論有助于為投資者理清信用評級與股票市場之間的關(guān)系，引導(dǎo)其合理地運(yùn)用評級結(jié)果進(jìn)行投資決策，同時也為我國有關(guān)監(jiān)管部門加強(qiáng)信用評級行業(yè)的治理與規(guī)范提供了相應(yīng)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。