李炳念 王小雪 章 輝

一、引言與文獻(xiàn)綜述

基于有效市場理論和金融無套利假說，同一上市公司的股票和債券作為公司內(nèi)在價(jià)值的證券化表達(dá)，本質(zhì)上都是公司產(chǎn)權(quán)和基本面信息的體現(xiàn)，在無摩擦金融市場條件下，二者應(yīng)內(nèi)在聯(lián)動且有機(jī)統(tǒng)一(Fama，1970；Grossman 和Stiglitz，1980；Fama，1991)。然而，與有效金融市場理論相悖的是，我國金融市場呈現(xiàn)一種特殊的股債分離異象，即債券信用評級(主體信用評級)越高的上市公司，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而顯著越高。上市公司股票市場風(fēng)險(xiǎn)未能有效體現(xiàn)債券市場信用評級信息的股債分離異象，反映了我國資本市場信息流動和定價(jià)效率的不足，也是金融市場摩擦的結(jié)果和表現(xiàn)。研究上市公司股債分離異象對于揭示我國上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)等特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)成因，對提升金融市場定價(jià)效率、推動相關(guān)制度改革和完善，都具有重要意義。

理論上，任何金融摩擦，如融資約束、信息不完全或不對稱、羊群效應(yīng)、交易成本等，都可能造成金融市場股債分離現(xiàn)象。經(jīng)濟(jì)體金融摩擦越嚴(yán)重，債券市場信用或風(fēng)險(xiǎn)信息越難以有效地向股票市場傳遞，股債分離異象越容易產(chǎn)生。需要強(qiáng)調(diào)的是，我國金融市場股債分離異象并非單純表現(xiàn)為股票市場特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)與債券市場同一主體的信用無關(guān)，而是債券信用評級越高的上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而越高?！澳嫦蝻@著”的特殊股債分離異象難以用單純的隔離市場理論解釋。因此，我們提出一種假設(shè)，逆向顯著問題可能意味著債券市場信用評級信息在不完全金融市場條件下通過間接渠道產(chǎn)生了過度沖擊(over shooting)，進(jìn)而導(dǎo)致股票市場風(fēng)險(xiǎn)非線性積累或集聚，引發(fā)股票特質(zhì)性風(fēng)險(xiǎn)。本文旨在識別債券市場信用評級的潛在過度沖擊，并借此解釋我國金融市場股債分離異象產(chǎn)生的原因及其傳導(dǎo)機(jī)制。

既有文獻(xiàn)對股債兩市關(guān)系進(jìn)行了大量研究，但尚未充分關(guān)注我國股債兩市逆向顯著的特殊分離異象及其作用機(jī)制。目前關(guān)于股債兩市關(guān)系的文獻(xiàn)主要從宏觀視角研究不同市場間的溢出效應(yīng)，包括“聯(lián)動效應(yīng)”和“蹺蹺板效應(yīng)”。其中Campbell 等(1993)和Hu(2002)等認(rèn)為金融市場共同條件變化時(shí)，市場間無套利和現(xiàn)值原理使得兩市價(jià)格和風(fēng)險(xiǎn)同向變動，產(chǎn)生聯(lián)動效應(yīng)；而Barsky(1989)和Hartmann 等(2004)基于行為金融理論，指出股票和債券價(jià)格影響因素與機(jī)制不盡相同，資本存量總體不變條件下投資者價(jià)格預(yù)期變化會導(dǎo)致兩市間出現(xiàn)此消彼長的資本流動，產(chǎn)生“蹺蹺板效應(yīng)”。就我國金融市場而言，其研究也主要從宏觀流動性視角分析股債兩市的“聯(lián)動效應(yīng)”或“蹺蹺板效應(yīng)”。殷劍峰(2006)認(rèn)為股票市場與其他市場不存在長期均衡關(guān)系，短期互動效應(yīng)也較弱；史永東等(2013)認(rèn)為股票市場和債券市場之間的總體聯(lián)動效應(yīng)不顯著。與上述宏觀流動性視角對于股債兩市分離現(xiàn)象的研究不同，本文研究股債分離異象的出發(fā)點(diǎn)是基于同一公司微觀基本面信息產(chǎn)生的邏輯悖論，是同一公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與其自身的債券信用評級信息的內(nèi)在背離，與基于流動性視角的宏觀研究存在明顯差異。

我們采用2009—2019 年我國A 股非金融上市公司數(shù)據(jù)，研究上市公司債券信用評級對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。其結(jié)果表明，與傳統(tǒng)金融摩擦理論不同，我國股票市場和債券市場呈現(xiàn)逆向顯著的股債分離異象，即股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)與上市公司的債券信用評級顯著正相關(guān)；為識別該逆向顯著的因果關(guān)系，進(jìn)一步在PSM 基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了DID 準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)逆向顯著問題依然存在。逆向顯著不能由傳統(tǒng)的金融摩擦直接解釋，我們提出一種假設(shè)，認(rèn)為可能的原因是信用評級產(chǎn)生了過度沖擊，為檢驗(yàn)上述過度沖擊機(jī)制，采用異質(zhì)性和調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行識別檢驗(yàn)，結(jié)果顯示杠桿率在逆向顯著的股債分離現(xiàn)象形成過程中發(fā)揮了重要作用，在進(jìn)行了一系列的穩(wěn)健性檢驗(yàn)之后，結(jié)果依然顯著。

本文的邊際貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在：首先，與宏觀流動性視角不同，本文從微觀視角揭示了我國股債兩市間存在逆向顯著的股債分離異象，豐富了股債兩市信息流動與風(fēng)險(xiǎn)傳染方面的研究；其次，提出杠桿率過度沖擊機(jī)制，并進(jìn)行了針對性檢驗(yàn)，結(jié)論對于揭示我國金融市場風(fēng)險(xiǎn)形成的原因和機(jī)制，繼而實(shí)施更為有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，具有一定的啟發(fā)意義；最后，綜合有序量表法和虛擬變量法的優(yōu)點(diǎn)設(shè)計(jì)和構(gòu)建了信用評級指標(biāo)，從而極大限度保留了更多數(shù)據(jù)信息，并且還在PSM 基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了DID 實(shí)驗(yàn)進(jìn)行因果性檢驗(yàn)，使得研究結(jié)果更為可靠。

二、制度背景與理論機(jī)理

（一）制度背景

自2007 年5 月30 日《公司債券發(fā)行試點(diǎn)辦法》頒布以來，我國公司債、企業(yè)債發(fā)行管制逐漸放松，發(fā)行規(guī)模迅速擴(kuò)大，對信用評級的需求大幅增加。信用評級行業(yè)在快速發(fā)展的同時(shí)，逐漸積累了較為可靠的評級技術(shù)和信譽(yù)度，獲得了金融市場的一定認(rèn)可。信用評級是評價(jià)企業(yè)潛在風(fēng)險(xiǎn)的重要指標(biāo)，信用評級的高低會直接影響上市公司在信貸、股票等市場上的定價(jià)行為。理論上，信用評級市場的發(fā)展和信用評級信息的增加會提高金融市場定價(jià)效率，優(yōu)化金融市場資源配置，促進(jìn)金融市場健康穩(wěn)定發(fā)展。

與此同時(shí)，受行業(yè)發(fā)展制約和市場競爭格局限制，我國信用評級市場存在評級普遍偏高和有效信用風(fēng)險(xiǎn)信息不足等問題。這一方面可能是源自我國債券市場發(fā)債主體主要是大型國有企業(yè)而存在政府隱性擔(dān)保等問題(何平和金夢，2010)。另一方面受評企業(yè)作為評級機(jī)構(gòu)的甲方自身也存在尋租和道德風(fēng)險(xiǎn)的問題。在信息不完全或不對稱條件下，偏樂觀的非有效的信用評級可能帶來更多的金融風(fēng)險(xiǎn)。2020 年8 月證監(jiān)會發(fā)布關(guān)于就修訂《公司債券發(fā)行與交易管理辦法》公開征求意見的通知，擬將實(shí)施公開發(fā)行公司債券注冊制并取消公司債的強(qiáng)制性評級要求，這可能是重塑我國信用評級市場、強(qiáng)化政府監(jiān)管和市場約束機(jī)制，以倒逼信用評級機(jī)構(gòu)優(yōu)化信譽(yù)質(zhì)量、提高評級質(zhì)量的重要舉措。

（二）理論機(jī)理

金融摩擦是金融市場常態(tài)(Brunnermeier 和Sannikov，2012)。相較于成熟市場經(jīng)濟(jì)體，我國金融市場在體制機(jī)制建設(shè)等方面存在進(jìn)一步發(fā)展和完善的較大空間，金融與實(shí)體經(jīng)濟(jì)的耦合性與協(xié)同性尚待加強(qiáng)，金融摩擦所引致的經(jīng)濟(jì)金融問題尤為明顯(Allen 等，2005；Allen 等，2012)。市場不完全或金融摩擦是導(dǎo)致股債兩市分離異象的必要條件，但并不能成為“反向顯著”異象的充分條件。金融摩擦導(dǎo)致股票和債券市場風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值運(yùn)動的隔離，阻礙市場信息流和資金流在市場間及市場內(nèi)不同主體間勻質(zhì)化運(yùn)動，降低金融市場有效性。這將導(dǎo)致債券市場信用評級信息不能夠在股票市場被有效表達(dá)，即可能導(dǎo)致債券市場信用評級信息與其股票風(fēng)險(xiǎn)或內(nèi)在價(jià)值相關(guān)性不顯著。我國金融市場股債兩市分離異象并非表現(xiàn)為不相關(guān)，而是表現(xiàn)為逆向顯著，即債券市場信用評級越高的上市公司，其股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而越高。這一現(xiàn)象僅僅依靠上述金融摩擦“阻隔效應(yīng)”框架難以有效解釋，我們認(rèn)為對于這一問題的討論首先要從厘清“過度沖擊”的渠道和機(jī)制入手。

第一，融資約束等金融摩擦是“過度沖擊”機(jī)制產(chǎn)生的邏輯起點(diǎn)。在無摩擦的完全市場經(jīng)濟(jì)條件下，面對任何內(nèi)外部沖擊，經(jīng)濟(jì)都將收斂甚至瞬時(shí)收斂于完美均衡，債券市場和股票市場之間不可能形成反向顯著的信息流動。由于完全金融市場定價(jià)效率較高，股價(jià)即時(shí)隨基本面信息進(jìn)行變動，一般不存在股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，因此金融摩擦是逆向顯著的股債分離異象存在的邏輯基礎(chǔ)。融資約束是我國金融市場重要摩擦之一，信息摩擦和金融抑制等導(dǎo)致的融資約束阻礙了債券市場和股票市場間無套利均衡的實(shí)現(xiàn)，當(dāng)企業(yè)面臨較高融資約束時(shí)，一旦融資約束放松，市場定價(jià)效率的不完全就可能造成信息失真，形成金融風(fēng)險(xiǎn)?？梢钥闯?，融資約束的存在是過度沖擊機(jī)制產(chǎn)生的邏輯起點(diǎn)，但是債券市場信息沖擊既可能給股票市場帶來過度沖擊，也可能形成沖擊不足，并不能構(gòu)成過度沖擊機(jī)制產(chǎn)生的充分條件。

第二，信用評級是金融市場有效的重要信息基礎(chǔ)，影響著企業(yè)杠桿率大小。首先，信用評級是信貸審批核驗(yàn)的關(guān)鍵基本面信息，雖然當(dāng)下商業(yè)信用(劉廷華，2021)、互聯(lián)網(wǎng)金融(鄧春生，2019)等逐漸增加，但我國企業(yè)融資仍然是以銀行等間接融資市場為主導(dǎo)，信用評級作為銀行審批決策的關(guān)鍵基本面信息，對于銀行信貸決策有著重要的影響。其次，信用評級是市場有效定價(jià)的基礎(chǔ)，信用評級有利于改善投融資者間的信息不完全和不對稱，Boot 等(2006)研究發(fā)現(xiàn)信用評級的新信息有利于降低信息不對稱程度，促進(jìn)間接融資結(jié)構(gòu)信貸行為。有效的信用評級市場還有利于改善融資市場流動性，有利于緩解金融市場融資約束和提高金融市場效率等，進(jìn)而促進(jìn)企業(yè)債權(quán)融資。最后，信用評級還能夠發(fā)揮聲譽(yù)機(jī)制，影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)決策?；谄髽I(yè)資本結(jié)構(gòu)權(quán)衡理論，信用評級還會通過聲譽(yù)機(jī)制影響企業(yè)融資成本，進(jìn)而影響杠桿率。Kogen(2009)研究發(fā)現(xiàn)信用評級調(diào)整作為重要的市場信號直接影響企業(yè)資本結(jié)構(gòu)，信用評級的下降有利于降低企業(yè)杠桿率。

第三，過度杠桿沖擊是逆向顯著的股債分離異象形成的直接渠道和原因。信用評級信息過度放松融資約束的原因主要源自兩個(gè)方面，一是我國信用評級市場尚不規(guī)范，尤其是國內(nèi)信用評級機(jī)構(gòu)信譽(yù)約束機(jī)制尚不完善，委托代理等導(dǎo)致的評級虛高現(xiàn)象在較大程度上存在，而信貸市場對信用評級信息極為敏感，虛高的信用評級信息為過度放松融資約束提供了信用基礎(chǔ)；二是我國金融市場融資約束與總體流動性相對寬松并存。長期以來我國M2 增速始終保持中高位水平，總體上流動性基本充裕?？傮w流動性充裕為融資約束過度放松提供了流動性基礎(chǔ)。在信用評級的虛高和總體流動性充裕協(xié)同作用下，企業(yè)融資約束可能被過度放松，進(jìn)而導(dǎo)致企業(yè)過度追求財(cái)務(wù)杠桿，追求更高權(quán)益收益率。綜上所述，在不完全市場條件下，加之我國金融市場的特殊現(xiàn)實(shí)，我國債券市場的信用評級信息可能導(dǎo)致企業(yè)過度增加杠桿。

第四，企業(yè)過度加杠桿可能帶來風(fēng)險(xiǎn)非線性積累直接導(dǎo)致崩盤風(fēng)險(xiǎn)增加。杠桿率是企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的主要致因，雖然杠桿率代表企業(yè)融資能力，在有效的金融市場中杠桿率高意味著企業(yè)獲得了借貸資本的認(rèn)可，具有較好的發(fā)展前景，但是如前所述，完全有效市場條件往往難以滿足，在市場摩擦條件下，杠桿率越高的上市公司一般脆弱性越高，經(jīng)受和消化市場沖擊能力也會越弱。與此同時(shí)，杠桿率信息也是金融市場投資者比較關(guān)注的主要基本面信息之一，是投資者投資決策的重要依據(jù)。通常而言，低杠桿率企業(yè)傾向于更多和更高質(zhì)量的信息披露，而高杠桿企業(yè)由于風(fēng)險(xiǎn)原因傾向于信息隱蔽或信息造假，導(dǎo)致信息異動，積累股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。基于此我們提出如下兩個(gè)假說。

假說1：在不完全金融市場上，債券市場信用評級越高的上市公司可能股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，即股債兩市可能存在“逆向顯著”的分離異象。

假說2：逆向顯著的股債分離異象主要是通過債券市場信用評級對杠桿率產(chǎn)生的“過度沖擊”機(jī)制發(fā)揮作用。

三、數(shù)據(jù)來源和研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文以2009—2019 年我國A 股非金融上市公司數(shù)據(jù)為樣本分析股債分離異象的成因。數(shù)據(jù)初始處理如下：①剔除金融與房地產(chǎn)行業(yè)上市公司數(shù)據(jù)；②剔除年個(gè)股周收益率小于30 的樣本；③剔除所有ST、ST*、PT 類股票；④剔除杠桿率大于1 或小于0的不實(shí)數(shù)據(jù)；⑤剔除數(shù)據(jù)存在缺失值的樣本；⑥為控制極端值影響，對主要連續(xù)變量進(jìn)行雙側(cè)1%的縮尾處理，處理之后得到14415 個(gè)觀測樣本的面板數(shù)據(jù)。樣本數(shù)據(jù)均來自CSMAR 數(shù)據(jù)庫和Wind 數(shù)據(jù)庫。

（二）模型構(gòu)建與變量定義

1. 模型設(shè)計(jì)

為了識別債券市場主體信用評級信息對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響，借鑒許年行等(2012)和葉康濤等(2015)的研究，構(gòu)建以下模型：

其中 Crash,為第 t+ 1期股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)FNCSKEW 和FDUVOL，PG為第t 期股票在債券市場的主體信用評級，C ontrol為t 期控制變量。若系數(shù)為正，則說明信用評級越高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，即證明研究假說1 股債兩市存在分離異象；否則不存在該異象。

為了識別債券信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間的因果關(guān)系，本文以企業(yè)是否發(fā)債(即是否存在市場化的公開信用評級)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)。之所以直接以是否存在市場化的主體信用評級作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)是基于我國債券市場評級普遍較高的事實(shí)。從信用評級數(shù)據(jù)來看，有49.7%的企業(yè)獲得了主體信用評級，其中被評級企業(yè)中，評級為A＋及以上的占97%。由于企業(yè)發(fā)債時(shí)間是時(shí)變的，不同企業(yè)首次發(fā)債時(shí)間不同，所以設(shè)計(jì)如下DID 模型：

其中，D ID= treatedPost。在樣本期內(nèi)發(fā)債(即債券市場上存在市場化公開的主體信用評級)的企業(yè)為處理組( treated= 1)，其余為控制組( treated= 0)。企業(yè)發(fā)債的年份為政策點(diǎn)，主體信用評級之前年份 Post,= 0，評級及以后年份 Post,= 1，由于本文存在一直處于控制組的樣本(始終沒有主體信用評級樣本)，參照陳強(qiáng)(2014)的研究方法，將其全部設(shè)定為 Post,= 0。

逆向顯著的股債分離異象意味著可能存在過度沖擊機(jī)制。本文的關(guān)鍵在于識別債券市場信用評級信息是否對杠桿率產(chǎn)生了過度沖擊，為此本文采取兩種方法進(jìn)行識別，其一是在回歸方程(1)的基礎(chǔ)上進(jìn)行杠桿率異質(zhì)性檢驗(yàn)，其二是設(shè)計(jì)調(diào)節(jié)效應(yīng)模型進(jìn)行識別。調(diào)節(jié)效應(yīng)模型如下：

其中，預(yù)期為正，說明債券市場主體信用評級信息與高杠桿協(xié)同作用增加了股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，產(chǎn)生股債分離異象。

2. 被解釋變量

其中，n 為股票i 每年交易周數(shù)，n (n )表示W(wǎng)大于(小于)年平均收益W 的周數(shù)。NCSKEW 和DUVOL 數(shù)值越大，股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越大。

3. 解釋變量與其他變量

上市公司債券市場信用評級信息包括債項(xiàng)評級和主體評級，為體現(xiàn)同一公司主體在股債兩市的分離異象，本文選取不同評級機(jī)構(gòu)在特定日期對發(fā)債主體的信用評級作為核心解釋變量，關(guān)于信用評級指標(biāo)設(shè)計(jì)主要分兩類：一是有序量表法。其按照不同信用等級給予不同賦值，并進(jìn)行對數(shù)化處理(Datta 等，1999)。二是虛擬變量法。其包括兩種，一種是選擇某一等級作為門限劃分0～1 變量(寇宗來等，2015)，另一種是按照是否有信用評級構(gòu)建虛擬變量(林晚發(fā)等，2020)。

鑒于我國信用評級結(jié)果普遍較高的事實(shí)，為使研究結(jié)果更為穩(wěn)健，本文結(jié)合有序量表法和虛擬變量法進(jìn)行綜合性修正，將主體信用評級由低到高分別賦值為1～16，而將沒有信用評級信息的上市公司賦值為0。這樣，一方面較大程度保留了有序量表的設(shè)置優(yōu)勢，另一方面控制了未發(fā)債企業(yè)信用評級信息，捕捉了更多的信用評級異質(zhì)性信息。參考許年行(2012)、葉康濤等(2015)、李炳念等(2021)等文獻(xiàn)，選取如下控制變量(見表1)。

表1 變量定義及度量

四、實(shí)證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析

變量描述性統(tǒng)計(jì)可以看出(見附錄表1)，F(xiàn)NCSKEW 和FDUVOL 均值分別為-0.25 和-0.15，標(biāo)準(zhǔn)差為1.073 和0.839，說明兩個(gè)指標(biāo)具有較好的一致性，與其他學(xué)者的統(tǒng)計(jì)結(jié)果基本類似。在我國所有非金融上市公司中，大概有49.7%的企業(yè)發(fā)債并獲得主體信用評級，所以雖然PG3 均值為4.658，75%分位數(shù)對應(yīng)的信用評級為AA-，但依然表明我國上市公司整體信用評級狀況良好；在有信用評級的數(shù)據(jù)中，按照有序量表法衡量(P1G )的主體信用評級均值為14.15，方差為1.344，說明均值很高且方差很小，其中主體信用評級A+以上(不含)的樣本數(shù)量已經(jīng)達(dá)到90.25%，沒有任何評級為最低級C 的公司，較高甚至過高的信用評級為本文“過度沖擊”機(jī)制研究提供了基礎(chǔ)。

通過Pearson 相關(guān)性分析可以看出(見附錄表2)，F(xiàn)NCSKEW 和FDUVOL 相關(guān)系數(shù)為0.917，且在10%統(tǒng)計(jì)水平上顯著，再次說明二者具有較高的一致性。債券信用評級與FNCSKEW 和FDUVOL 的相關(guān)系數(shù)分別為-0.009 和0.002，符號方向相反，且與預(yù)期設(shè)想不一致，不能完全驗(yàn)證假說1，需要進(jìn)一步檢驗(yàn)。其他變量間的相關(guān)性數(shù)據(jù)表明本文不存在嚴(yán)重的多重共線性問題。

（二）股債分離異象基準(zhǔn)回歸

股債分離異象指債券市場信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反向顯著。為識別檢驗(yàn)此分離異象，首先選取有信用評級的非金融類上市公司樣本，以有序量表法(P1G )測度信用評級變量，對方程(1)進(jìn)行基準(zhǔn)回歸，結(jié)果如表2 所示。其第(1)列和第(2)列是時(shí)間和個(gè)體雙固定效應(yīng)面板模型但未加任何控制變量的基準(zhǔn)回歸，結(jié)果表明信用評級越高的上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高，即存在本文提及的逆向顯著的股債分離異象。為避免遺漏變量偏差，其第(3)列和第(4)列在雙固定面板模型基礎(chǔ)上加入控制變量進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。從其中可以看出，無論是以FNCSKEW 還是以FDUVOL 作為被解釋變量，債券信用評級的系數(shù)均在1%水平上顯著為正，表示上市公司債券信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，引入控制變量后再次進(jìn)行回歸，結(jié)果表明該正相關(guān)關(guān)系更加顯著，再次印證了股債分離異象的存在和我國金融市場的特殊性。

表2 有序量表法下股債分離異象基準(zhǔn)回歸

為進(jìn)一步驗(yàn)證股債分離，將存在信用評級的上市公司中信用評級為AAA、AA+、AA 的三類設(shè)為1，而其他評級設(shè)為0 構(gòu)建虛擬變量。因?yàn)槲覈庞迷u級整體評級較高，前三類已經(jīng)占比73%，所以門檻設(shè)定整體較高。如表3 所示，第(1)列和第(2)列是運(yùn)用虛擬變量法進(jìn)一步回歸檢驗(yàn)，結(jié)果依然顯著。上述兩種方法都是僅使用了獲得信用評級的上市公司進(jìn)行回歸，損失掉部分未發(fā)債(沒有獲得信用評級)公司的信息。因此，我們繼續(xù)用綜合修正法設(shè)定信用評級，即在有序量表法的基礎(chǔ)上將沒有信用評級的上市公司設(shè)定為0。表3 第(3)列和第(4)列為綜合修正法檢驗(yàn)結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，無論是以FNCSKEW 還是以FDUVOL 作為被解釋變量，P G3 項(xiàng)系數(shù)依然顯著，印證了前述基準(zhǔn)回歸結(jié)論。

表3 虛擬變量法和綜合修正法再檢驗(yàn)

顯然，根據(jù)傳統(tǒng)理論，信用評級越高的上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)會越低，因?yàn)樾庞迷u級不僅直接體現(xiàn)公司基本面價(jià)值，而且可以通過信息機(jī)制、聲譽(yù)機(jī)制等機(jī)制傳導(dǎo)至股票市場。然而，緣何信用評級高的上市公司股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而高呢？本文提出一種猜想和解釋，信用評級可能過度放松了融資約束，產(chǎn)生過度杠桿沖擊，進(jìn)而形成過高的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。如前所述，信用評級能夠影響企業(yè)杠桿決策，而我國金融市場存在過度杠桿機(jī)制產(chǎn)生的土壤，一方面我國信用評級水平總體偏高甚至存在虛高的可能，另一方面我國金融市場流動性緊張具有結(jié)構(gòu)性，而總體上流動性相對寬松，所以，信用評級越高的企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)越高可能是由過度加杠桿造成的。下面我們將對此假設(shè)進(jìn)行進(jìn)一步的識別和檢驗(yàn)。

（三）杠桿率沖擊機(jī)制異質(zhì)性檢驗(yàn)

顯然，理解逆向顯著的股債分離異象問題，不僅僅要考慮源自金融摩擦的影響，更需要識別在金融摩擦基礎(chǔ)上的這種可能的過度沖擊機(jī)制。對此，我們將通過異質(zhì)性檢驗(yàn)識別杠桿率對于形成逆向顯著現(xiàn)象的作用。杠桿作為金融市場投資者關(guān)注的重要基本面信息，是股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)形成的重要原因，適當(dāng)?shù)母軛U率可以使上市公司獲得財(cái)務(wù)杠桿收益，更好地為股東謀福利，進(jìn)而增加公司效益；而杠桿率過高意味著企業(yè)負(fù)債尤其是短期負(fù)債較多，企業(yè)脆弱性增強(qiáng)，若不利因素出現(xiàn)，容易放大金融風(fēng)險(xiǎn)，引發(fā)股價(jià)崩盤。本文以企業(yè)杠桿率中位數(shù)為界分為高杠桿率組和低杠桿率組進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表4 所示，無論被解釋變量是FNCSKEW 還是FDUVOL，杠桿率高的一組信用評級系數(shù)均在1%顯著性水平上與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈正相關(guān)關(guān)系，表明增加杠桿率會加劇股價(jià)暴跌風(fēng)險(xiǎn)，而杠桿率較低的一組則沒有表現(xiàn)出顯著的相關(guān)性。對照組不顯著說明杠桿率的確是在形成逆向顯著的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)過程中發(fā)揮了重要的作用，造成信用評級高股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而高的股債分離異象。

表4 杠桿率沖擊機(jī)制：異質(zhì)性

為了進(jìn)一步分析過度沖擊的可能性，杠桿率分組雖然能夠捕捉杠桿作用的信息，但不能控制企業(yè)的其他異質(zhì)性因素，借鑒過度投資的度量文獻(xiàn)，我們構(gòu)建基準(zhǔn)回歸模型(7)計(jì)算過度杠桿虛擬變量。

其中，ROA為總資產(chǎn)收益率，BM 為市值賬面比。提取殘差，令,＞ 0的樣本為過度杠桿組( Over _ lev= 1)，而,＜ 0的樣本為杠桿不足( Over _ lev= 0)。其回歸結(jié)果見表5。從中可以看出，無論被解釋變量是FNCSKEW 還是FDUVOL，過度杠桿組都存在顯著的股債分離異象，而杠桿不足一組則不顯著，可以看出杠桿率在股債分離異象的形成過程中確實(shí)發(fā)揮了重要作用，尤其是過度杠桿的存在是信用評級加大股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的重要作用機(jī)制。

表5 杠桿率沖擊機(jī)制：過度杠桿

（四）基于倍差法（DID）的進(jìn)一步檢驗(yàn)

為了控制內(nèi)生性，進(jìn)一步設(shè)計(jì)時(shí)異倍差法進(jìn)行因果檢驗(yàn)?；诓煌鲜泄鹃_始發(fā)債的時(shí)間不同，本文令沒有發(fā)債的上市公司為控制組，運(yùn)用DID 模型進(jìn)行檢驗(yàn)。之所以直接以是否存在信用評級來劃分處理組和控制組，是基于我國信用評級水平普遍較高的事實(shí)。倍差法分析的重要前提是在沒有信用評級事件沖擊之前，不同組別之間應(yīng)該服從平行趨勢。運(yùn)用事件分析法檢驗(yàn)信用評級之前是否服從平行趨勢，如果滿足平行趨勢，政策前回歸系數(shù)不顯著異于零。圖1 報(bào)告了對FNCSKEW 和FDUVOL 兩個(gè)解釋變量的檢驗(yàn)結(jié)果，可以看出政策當(dāng)年及之前兩年政策組和對照組之間系數(shù)不顯著異于零，說明二者具有共同趨勢，而政策后顯著異于零表明信用評級事件對于股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)有顯著影響，滿足DID 平行趨勢檢驗(yàn)基本要求。

圖1 平行趨勢檢驗(yàn)(FNCSKEW 、FDUVOL)

表6 的第(1)列和第(2)列顯示基于DID 的回歸結(jié)果依然顯著，說明逆向顯著問題確實(shí)存在。雖然圖1 顯示基本滿足平行趨勢假設(shè)，但企業(yè)發(fā)債行為依然可能造成信用評級的自選擇問題。對此，本文借鑒Rosenbaum 和 Donald(1983)的PSM 方法，選擇個(gè)股周持有收益標(biāo)準(zhǔn)差( rw _sd )、總資產(chǎn)收益率(ROA)、市值賬面比(BM )、市盈率(Mpe)、市凈率(PB)五個(gè)變量，運(yùn)用logit 模型對是否存在信用評級進(jìn)行近鄰匹配。從匹配結(jié)果可以看出，匹配之后處理組和對照組上述可觀測變量的差異明顯減小，匹配估計(jì)可靠。基于上述匹配結(jié)果，再次進(jìn)行DID 檢驗(yàn)。表6 第(3)列和第(4)列展示了PSM-DID 的回歸結(jié)果，回歸系數(shù)沒有發(fā)生明顯變化，顯著性有所增強(qiáng)，依然支持逆向顯著的股債分離異象。

表6 DID與PSM-DID檢驗(yàn)

在PSM-DID 基礎(chǔ)上，需要進(jìn)一步檢驗(yàn)杠桿率過度沖擊機(jī)制。表7 第(1)列和第(3)列是低杠桿組回歸結(jié)果，而第(2)列和第(4)列是高杠桿組回歸結(jié)果，依然可以看出只有在高杠桿組存在明顯的股債分離異象，在低杠桿組不顯著。這說明在PSM-DID 模型中，杠桿率依然是重要的股債分離異象的作用機(jī)制，因?yàn)闆]有杠桿率支撐，股債分離異象就不再存在。

表7 PSM-DID模型下異質(zhì)性檢驗(yàn)

上述分組依然沒有控制公司個(gè)體因素，對此我們繼續(xù)根據(jù)過度杠桿指標(biāo)進(jìn)行分組，表8 的第(1)列和第(3)列是杠桿不足組，第(2)列和第(4)列是過度杠桿組。從其中可以看出，無論被解釋變量是FNCSKEW 還是FDUVOL，都是存在過度杠桿的一組顯著，說明在杠桿不足的組，不存在股債分離異象；相反，有信用評級的上市公司的股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)較小，這進(jìn)一步證明了逆向顯著的股債分離異象是由于過度杠桿沖擊造成的。

表8 PSM-DID模型下過度杠桿檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步驗(yàn)證杠桿率沖擊機(jī)制的作用，分別針對全樣本下的綜合法和DID 模型，設(shè)計(jì)杠桿率的調(diào)節(jié)效應(yīng)模型，回歸結(jié)果如表9。表9 第(1)列和第(2)列是在全樣本下綜合法的調(diào)節(jié)效應(yīng)，可以看出杠桿率與信用評級的交乘項(xiàng)分別在5%和1%顯著性水平上顯著為正，說明杠桿率越高的企業(yè)，逆向顯著的股債分離異象越明顯。表9 第(3)列和第(4)列是針對DID 方程進(jìn)行的調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)，杠桿率與DID 交乘項(xiàng)同樣在5%的顯著性水平上顯著，再次驗(yàn)證股債分離異象是通過杠桿率沖擊機(jī)制造成的。

表9 杠桿率沖擊調(diào)節(jié)效應(yīng)

圖2 更直觀展示了杠桿率調(diào)節(jié)效應(yīng)。在低杠桿條件下信用評級有利于減小股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)，因?yàn)樾庞迷u級不僅體現(xiàn)了上市公司的基本面信息優(yōu)異，具備較好的投資價(jià)值，股價(jià)穩(wěn)定性也會相對較好，而且信用評級還能夠通過聲譽(yù)等渠道向市場釋放投資信息，進(jìn)一步增強(qiáng)投資者對股票的投資信心，降低股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)。然而，在高杠桿的條件下，信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)之間才表現(xiàn)為分離異象，顯然杠桿率在分離異象形成過程中發(fā)揮了重要作用，也意味著股債分離異象可能是通過杠桿率機(jī)制發(fā)揮作用。信用評級的提高有利于企業(yè)降低債權(quán)融資成本并獲得更多的債權(quán)融資，在股權(quán)融資成本不變的條件下，信用評級的提高將提升企業(yè)杠桿率，甚至由于市場的不完全產(chǎn)生過度杠桿。高杠桿率不僅弱化了信用評級對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用，甚至還令企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)增加，造成主體信用評級高的企業(yè)股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)反而高的異象。

圖2 信用評級與杠桿率對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的交互調(diào)節(jié)效應(yīng)

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1. 安慰劑檢驗(yàn)

本文以企業(yè)是否發(fā)債(即是否在債券市場上獲得公開的市場化的主體信用評級)作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，考察主體信用評級對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。作為錯(cuò)層的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，能夠較好地控制其他政策沖擊，但為了展示穩(wěn)健性，我們將政策提前兩年作為安慰劑檢驗(yàn)，若結(jié)果同樣顯著則說明信用評級并不會使得股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)增加。附錄表3 的第(1)列和第(2)列展示了回歸結(jié)果，顯示處理組政策全部提前兩年之后不顯著，說明回歸結(jié)果穩(wěn)健。

信用評級對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響可能是源自其他不可觀測因素，為排除其他不可觀測因素的影響，本文借鑒La Ferrara 等(2012)的方法進(jìn)行多期DID 隨機(jī)安慰劑實(shí)驗(yàn)，通過隨機(jī)化選擇信用評級企業(yè)及其時(shí)間點(diǎn)，進(jìn)行500 次模擬回歸。附錄圖1 分別展示了DID 項(xiàng)的回歸系數(shù)和t 值核密度分布圖，可以明顯看出，核心解釋變量的回歸系數(shù)和t 值都是均值接近為零的正態(tài)分布，說明信用評級事件對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響滿足隨機(jī)性原則，基本排除其他因素對股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的影響。

2. 剔除宏觀沖擊

為了剔除宏觀政策沖擊的可能性，選取股票市場年線級別上由漲轉(zhuǎn)跌的年份作為宏觀的政策沖擊替代進(jìn)行準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，我們分別選取2010 年和2015 年作為宏觀沖擊的準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)?zāi)攴?，?yàn)證宏觀沖擊的影響，附錄表3 第(3)列至第(6)列展示了結(jié)果，顯示同樣不顯著，再次說明本文結(jié)論穩(wěn)健。

3. 調(diào)整時(shí)間窗口

為驗(yàn)證回歸結(jié)果的穩(wěn)定性，避免樣本選擇帶來的結(jié)果偏差，本文將時(shí)間窗口多次調(diào)整，在DID 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行回歸，其顯著性總體依然較好(結(jié)果見附錄表4)。

五、結(jié)論與啟示

作為衡量上市公司基本面信息和風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)的指標(biāo)，債券的信用評級與股價(jià)的崩盤風(fēng)險(xiǎn)存在緊密聯(lián)系，共同體現(xiàn)和代表了企業(yè)經(jīng)營活動各方面的能力和特點(diǎn)。本文以2009—2019 年我國A 股上市公司的數(shù)據(jù)為樣本，研究債券信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)。其結(jié)果顯示，債券信用評級與股價(jià)崩盤風(fēng)險(xiǎn)呈逆向顯著異象，異象的主要成因是信用評級對企業(yè)杠桿率產(chǎn)生的過度沖擊。據(jù)此，本文提出以下政策建議。

首先，對于投資者而言，上市公司債券的高信用評級不能一概而論地被認(rèn)為是穩(wěn)健、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避的代名詞，而可能是不確定、風(fēng)險(xiǎn)偏好的潛在因素。因此，投資者在選擇投資對象時(shí)，只有更加全面和多角度地深入了解真實(shí)情況，甄別和過濾表面信息，深度挖掘本質(zhì)信息，剖析管理者的行為金融影響，才能合理規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，獲取應(yīng)得收益，成為合格的投資者。

其次，對于上市公司尤其是管理層而言，在保持債券的高信用評級、贏得投資者信任的同時(shí)，需要特別注重對公司的杠桿率和融資約束進(jìn)行控制和調(diào)整，避免由于過度使用杠桿而導(dǎo)致股價(jià)崩盤。唯有提升公司治理水平，盡可能防范金融風(fēng)險(xiǎn)的出現(xiàn)，上市公司才能更加平穩(wěn)有序運(yùn)轉(zhuǎn)。

最后，對政府與監(jiān)管部門而言，需要加快推進(jìn)我國信用評級體系建設(shè)，通過適度的監(jiān)管和引導(dǎo)推動我國金融市場的發(fā)展和完善。政府和監(jiān)管部門應(yīng)充分發(fā)揮自身職能作用，減少市場的信息不對稱性，特別關(guān)注上市公司的杠桿情況，營造可持續(xù)競爭與發(fā)展的投融資氛圍，保護(hù)市場各參與方的基本利益，確保資本市場的健康和繁榮發(fā)展。