中国信用评级周期性行为的实证研究，本文主要内容关键词为：性行为论文,中国论文,周期论文,信用论文,实证研究论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
从2008年的全球金融危机到2012年的欧洲主权债务危机，一个重要的参与者就是信用评级机构，评级机构在经济危机中起到了推波助澜的作用。2011年，央行行长周小川在中国经济前瞻论坛上指出，信用评级在经济周期波动中具有顺周期的作用，会加剧宏观经济的波动幅度。一个典型的现象是，国际三大信用评级机构在金融危机前的繁荣期倾向于评级高估，而在危机后的萧条期大幅降低评级。这种评级水平的顺周期性与评级质量的逆周期性具有密切的关系。在繁荣期，声誉机制的约束力减弱，评级机构提升评级质量的动力不足，使得繁荣期的评级质量大幅降低，评级机构更倾向于评级高估。 近年来，国内外围绕信用评级和经济周期关系的理论和实证研究有大量文献，但是主要以国际三大信用评级机构为制度背景，尚未出现针对中国信用评级周期性行为的实证研究。而中国信用评级机构发展情况、市场结构、监管模式与美国存在较大差异，美国信用评级研究的相关理论在中国的适用性有一定的局限性。因此，基于中国债券市场背景，借鉴信用评级信息价值衡量方法，考察评级水平和评级质量的周期性问题，对中国信用评级业的监管和转型国家信用评级研究有所启示。与之前的研究相比，本文的贡献在于：第一，在中国特色背景下从实证角度探讨了经济周期对于债券评级水平和评级信息价值的影响，增加了转型国家信用评级周期性的相关证据；第二，将评级水平和评级质量相结合，证明了两者之间的内在逻辑关系，丰富了信用评级的相关研究。 一、文献评述 (一)信用评级与经济周期 围绕着评级机构周期性行为模式，国内外研究主要从评级水平的顺周期性和评级质量的逆周期性两个方面展开讨论。 关于评级水平的顺周期性，相关研究主要从理论和实证两个方面进行分析。Skreta and Veldkamp(2009)①、Bolton et al.(2012)②建立模型证明经济繁荣时期评级高估和评级选购的存在，并且发现评级高估和评级选购是金融市场震荡的驱动因素。夏凡、姚志勇(2013)③、Holden et al.(2014)④建立模型发现评级水平具有顺周期性，在经济繁荣期更容易出现评级高估，而在经济衰退期出现评级低估。Benmelech and Dlugosz(2010)⑤的实证研究表明，次贷危机前的繁荣时期评级机构大幅地提高评级水平，而危机期间和危机后的萧条期则出现了大量的降级。针对实证结果出现的评级顺周期性，Jollineau et al.(2014)⑥提出通过改革评级机构付费模式和监督评级模型解决顺周期性的建议。 对于评级质量的逆周期性，主要文献同样可分为理论和实证分析两个方面。Bar-Issac and Shapiro(2013)⑦通过建立理论模型说明评级质量具有逆周期性，经济萧条期的评级质量要高于经济繁荣期。他们认为，在经济繁荣期，评级费用更高，违约可能性更低，好的投资项目比例更高，分析师劳动力市场的竞争更激烈，这些因素均会降低评级机构提升评级准确性的动力，导致更低质量的评级。从实证分析的角度看，大量关于美国资本市场的证据支持评级质量的逆周期性。Ashcraft et al.(2010)⑧研究结果发现，在次贷危机前的市场繁荣期贷款抵押证券(MBS)的发行量显著增加，然而，繁荣期发行的MBS在危机后经历了幅度更大的降级，他们认为这是繁荣期评级质量较低所致。Griffin and Tang(2012)⑨针对CDO产品的研究表明，在市场繁荣期的2003-2007年，评级机构给予的评级明显高于理论模型所做的预测，这些CDO在危机后有更严重的违约行为，这表明评级质量在市场繁荣期大幅下滑。对于如何提升繁荣时期评级质量，Xia(2014)⑩建议由投资者付费模式的新型评级机构进入信用评级业。 总之，学界针对信用评级周期性现象的研究主要围绕美国三大评级机构展开，这些研究分为两个层面，一是评级水平的顺周期性，二是评级质量的逆周期性。近期研究开始转向评级机构付费模式改革等对评级周期性的影响机理。但是，已有的研究尚未揭示包括中国在内的欠发达国家和转型经济实体中是否存在信用评级的周期性现象，这为我们的研究留下了空间。基于此，从中国这一转型经济体出发探讨经济基本面对评级水平和评级质量的影响，对于提高信用评级机构监管的有效性、避免经济繁荣期评级机构对于投资者的误导作用具有一定的启示。进一步地，评级水平和评级质量实际上是一枚硬币的两面，对于前期研究所忽略两者的关联性加以分析，可以更好地理解评级周期性形成的脉络。 (二)信用评级的信息价值 理解信用评级的信息价值是探讨评级周期性特征的理论基础。信息价值这一概念由Kliger and Sarig(2000)(11)提出，他们认为信用评级机构能够通过发布评级报告的方式为市场投资者提供债券风险的相关信息，从而降低资本市场信息不对称。对于信用评级信息价值的研究主要存在三种研究方法：第一种是采用事件研究法对评级改变前后的债券收益进行统计性检验，Hand et al.(1992)(12)的研究发现评级改变之后债券的累积异常收益率发生了显著变化，说明评级确实能够导致债券价格的变化，类似的研究还可参见Afik et al.(2014)(13)新近对以色列信用评级机构信息含量的考察；第二种是考察评级对债券二级市场收益率的影响，Steiner and Heinke(2001)(14)以欧洲债券市场为背景，发现降级后的债券累计异常收益率与降级级别具有显著的负向关系。Becker and Milbourn(2011)(15)的研究证明，评级级别越高，债券收益率差价越小。这些研究说明评级确实能够为债券市场带来新的信息；第三种是考察评级对债券一级市场融资成本的影响，何平、金梦(2010)(16)提供的经验证据表明，主体评级或者债券评级的升高能够降低债券融资成本，说明中国信用评级对债券市场具有影响力。 综上所述，针对信用评级信息价值的研究表明，评级水平会影响债券融资成本、债券收益率以及累积异常收益率，信用评级具有信息价值。然而，这些研究并没有考察评级信息价值在不同经济环境下的差异性。本文将借鉴信用评级信息价值的研究框架考察在中国债券市场中经济基本面对评级水平和评级质量的影响，以期对信用评级的实践以及监管改革有所启发。 二、理论分析和研究假设 (一)信用评级水平的顺周期性 本文首先考察经济周期对于债券评级水平和债券评级改变的影响。一般来说，相比于经济下行期，在经济上行期，债券评级会较高，主要原因有两方面： 一是由于债券发行人本身的信用能力受宏观经济因素波动的影响。债券信用评级是基于债券发行人的财务情况对债券违约风险进行估计(17)，而债券发行人的违约风险随着宏观经济形势变化而变化。在经济高涨期，企业财务状况表现良好，偿付能力高，违约概率较低，所以债券评级较高。 二是由于信用评级机构的评级质量具有逆周期性，其更有可能在经济上行期进行评级高估，评级机构的行为会放大评级水平的顺周期性。 下面我们将探讨评级质量逆周期性的具体机制。信用评级机构的行为受到声誉机制的约束(18)，为了避免评级高估的债券违约所可能带来的声誉损失，评级机构会有动力提供高质量的准确评级。但是评级机构也要追求利润最大化。在不同的经济环境下，声誉的价值不同，评级机构提供高质量评级的成本和收益不断变化，导致其提供高质量评级的动力存在差异。相比于经济下行期，在经济上行期，评级费用更高、分析师劳动力市场竞争更激烈、高质量投资项目的比例更高、债券违约概率更低。这些因素导致在经济上行期评级机构投资于评级质量的成本更大而收益更小，评级出现偏差带来的声誉损失更小，提升评级质量的动力减弱，所以，评级机构更有可能减少对评级质量的投资从而导致评级质量下降(Bar-Issac and Shapiro，2013)(19)。而实践中，低的评级质量往往意味着评级水平的高估(20)(21)。所以在经济上行期，评级质量更低，评级高估的可能性上升，评级更容易升级。 综合上述两方面的分析，我们可以得出结论，在经济上行期，债券评级水平更高，更容易出现评级高估，评级更容易升级。基于以上分析，本文提出第一个假设： H1：债券评级水平具有顺周期性，在经济上行期，债券评级水平更高，评级高估的可能性更大，债券更容易升级。 (二)信用评级信息价值的逆周期性 本文考察经济周期对于债券评级信息的影响，即考察债券评级的信息价值在不同经济环境下的差异性。 信用评级机构的作用在于降低信息不对称，即信用评级具有信息价值(22)。根据假设1的讨论，信用评级机构的债券评级质量具有逆周期性，在经济下行期，债券评级质量更高。较高的评级质量也意味着债券评级具有更大的信息价值。而债券评级的信息价值分别表现在债券评级对债券一级市场和二级市场的影响力。 从债券评级对债券一级市场的影响力来看，信用评级向市场传递的新信息会导致债券融资成本的变化，信用评级越高，债券融资成本越低。如果债券评级的信息价值含量越大，那么债券融资成本对债券评级的敏感度越大(何平、金梦，2010)(23)。前述分析表明，相比于经济上行期，在经济下行期，债券评级的信息价值更大，所以债券评级对债券一级市场的影响力会更大，债券融资成本对债券评级的敏感度应该更高。 从债券评级对债券二级市场的影响力来看，信用评级向市场传递的新信息会导致债券价格的变化。由于信用评级与违约风险负相关，违约风险与债券收益正相关，使得评级越高，债券收益与国债收益的息差越小。如果信息价值含量越大，那么债券收益率差价对评级的敏感度越大(Becker and Milbourn，2011)(24)。前述分析表明，相比于经济上行期，在经济下行期，债券评级的信息价值更大，所以债券评级对债券二级市场的影响力应该更大，债券收益率差价对债券评级的敏感度应该更高。基于以上分析，本文提出第二个假设： H2：债券评级信息价值具有逆周期性，相比于经济上行期，在经济下行期，债券评级的信息价值更大，债券评级对债券一级市场和二级市场的影响力更大。 三、研究设计 (一)样本选择与数据来源 本文使用沪深债券市场和银行间债券市场2002年至2013年发行的债券信用评级数据作为初始样本。我们首先剔除了短期融资券、中期票据、可转债、金融债、地方政府债等，只保留公司债和企业债，然后剔除了评级机构缺失、评级缺失和由两家评级机构评级的债券，最后共得到3065只债券。 Wind数据库提供了债券信用评级和债券发行人的详细信息，我们关注的债券评级相关数据包括：债券发行时的评级、历史债项评级、最新债券信用评级、债券评级机构、债券发行人中文简称、是否上市公司、公司属性、所属证监会行业、债券分类、债券发行期限、债券发行量、债券发行时的票面利率、债券发行利率类型。债券发行人相关的财务数据包括：资产、营业收入、现金比率、息税折旧及摊销前利润/负债、资产负债率、资产收益率。此外，我们从国泰安数据库获取了债券收益相关的数据，包括债券到期收益率和国债到期收益率。 对于经济周期衡量指标，本文采用2002-2012年的经济增长率(GDP)、全社会固定资产投资率(FAR)的年度数据。其中，经济增长率取自《中国统计年鉴2013》，全社会固定资产投资增长率取自各年统计年鉴。全部数据保留两位小数。
(二)实证模型 第一，为了检验“假设1”，我们设定如下模型(1)来考察经济周期如何影响债券评级水平和评级改变。
模型(1)的设定和变量选择来自Becker and Milbourn(2011)(25)，其中被解释变量为发行时和跟踪债券信用评级，我们从债券信用评级的绝对水平Rating和债券信用评级的变化Change两个方面进行衡量。其中债券评级Rating不仅包括发行时的债券信用评级，还包括后续的跟踪评级。我们借鉴Becker and Milbourn(2011)(26)的度量方法来衡量债券评级的级别Rating，将CCC级定为1，CCC+为2，B-为3，B为4，B+为5，BB-为6，BB为7，BB+为8，BBB-为9，BBB为10，BBB+为11，A-为12，A为13，A+为14，AA-为15，AA为16，AA+为17，AAA为18。我们参照Steiner and Heinke(2001)(27)的定义，如果信用评级机构对债券评级升级，评级改变哑变量Change取值为1，如果信用评级机构对债券评级降级，评级改变哑变量Change取值为0。 本模型的主要解释变量为当期经济周期指标Macro，我们借鉴刘树成等(2006)(28)的方法，使用国内生产总值年增长率(GDP)来衡量经济周期。为了结果的稳健性，我们还参考刘瑞明和白永秀(2007)(29)的方法，采用全社会固定资产投资率(FAR)来衡量经济周期。两个宏观经济变量之间具有较强的相关性，相关系数为0.2176。由于所采用的经济周期衡量指标的相关程度较高，若同时引入方程可能产生较严重的多重共线性，因此，本文将它们作为经济周期的代理变量逐一引入模型(1)中进行检验。 此外，我们在模型中加入了如下控制变量：(1)债券特征：债券发行期限(Maturity)、债券发行量(Amount)、债券类型(Bondtype)、债券发行场所(Plc)；(2)债券发行人的基本面财务状况：资产规模(Asset)、营业收入(Sales)、现金比率(Cashratio)、息税折旧及摊销前利润/负债(Ebitda/debt)、资产负债率(Leverage)、资产收益率(Roa)。为了避免可能的内生性问题，我们将所有财务指标滞后一期；(3)债券发行人特征：上市与否(List)、产权性质(State)。各变量的具体定义见表1。另外，我们还控制了行业，对于债券发行人所属行业，本文根据证监会行业代码分别设置为虚拟变量。如果“假设1”成立，则β[,1]的系数应显著为正。 第二，为了检验“假设2”，本文分别从债券一级市场和二级市场的角度构建模型： 对于债券一级市场的研究，本文参照Deboskey and Gillett(2013)(30)的做法建立模型(2)来探讨在不同经济环境中债券信用评级对债券一级市场的影响力有何不同。
其中被解释变量为债券发行时的融资成本(Cost)，即债券发行利率。模型中涉及的主要解释变量为经济周期衡量指标Macro和债券评级级别Rating，其中Rating代表债券发行时的债券评级。同时，我们设计了交叉变量Macro*Rating作为解释变量，以验证经济周期对债券融资成本一评级敏感度的影响。此外，我们在模型中控制了债券发行利率类型(Ratetype)，其他变量同模型(1)。若“假设2”成立，则
的系数应显著为负，
的系数应显著为正。 对于债券二级市场的研究，本文参照Becker and Milbourn(2011)(31)的做法建立模型(3)来探讨在不同经济环境中债券信用评级对债券二级市场的影响力是否有所不同。
其中被解释变量为债券收益率差价(Yieldspread)，计算方法是债券上市首日的到期收益率减去相应日期的与该债券具有相近期限的国债到期收益率，但是由于国内的相关国债到期收益率数据缺失，我们统一采用010107国债的收益来代替国债收益。模型中涉及的主要解释变量为经济周期衡量指标Macro和债券评级级别Rating，其中Rating代表债券上市首日时的债券评级。同时，我们设计了交叉变量Macro*Rating作为解释变量，以验证经济周期对收益率差价-评级敏感度的影响。此外，我们在模型中加入了如下控制变量：债券发行量(Amount)和债券期限(Maturity)。各变量的具体定义见表1。若“假设2”成立，则
的系数应显著为负，
的系数应显著为正。 (三)描述性统计分析 首先，本文对中国2002年-2012年的经济增长情况进行统计分析，GDP增长率变动情况如图l所示。本文参照经济增长率“谷一谷”法划分经济周期，从新中国成立到2009年，中国宏观经济经历了10个周期，在2010年进入第11个周期(刘树成，2009)(32)。从2003到2007年，中国宏观经济始终保持10%以上的高速增长，但是2008年金融危机使得经济增长率快速下滑至9.21%。虽然在2010年回归到10.45%，但是2012年的经济增长率仅有7.65%。
图1 2002-2012年中国GDP增长率波动曲线 其次，本文对债券评级情况进行描述性统计。从表2可以看出，从2002年至2013年，有评级机构且有评级级别的发行债券评级共有3065个。在3065个评级中，AAA级占到21.6%，而AA级及以上占到97.98%。这说明，中国信用评级的级别较高。在所有的债券评级中，共发生了283次评级改变，有237次升级，46次降级，升级比例达到83.7%。这说明中国信用评级业的级别调整中升级比例较高。
资料来源：表中数据根据wind数据库中信用评级数据整理而成。 四、实证结果分析 (一)经济周期对于评级和评级改变的影响 本部分沿用模型(1)对经济周期与债券评级级别和改变的关系进行分析。回归结果如表3所示。表3报告了经济周期衡量指标作为主要解释变量的回归结果。从表3的方程(1)可以看出，经济周期的衡量指标经济增长率(GDP)的系数在1%水平上显著为正，说明评级级别与宏观经济波动呈现出正相关关系，在宏观经济条件较好时期，债券评级级别较高。这一方面是因为在宏观经济处于繁荣期，企业的财务状况良好，导致债券违约风险更低，另一方面则是因为在经济上行期，评级机构更可能进行评级高估。另外，从方程(3)也可以看出，经济增长率(GDP)的系数为0.141，在1%水平上显著，说明在经济上行期，评级机构更容易对债券发行人升级。上述结果均说明，债券评级水平具有顺周期性，这与“假设1”的预测一致。 从方程(1)的其他变量的结果看，债券发行人的资产规模(Asset)、营业收入(Sales)和现金比率(Cashratio)的系数均显著正向影响债券评级水平。除了债券发行人基本面财务信息因素之外，债券发行人的产权性质和是否上市也会影响评级水平。产权性质(State)的系数显著为正，说明国有企业所发行债券的评级水平高于民营企业发行的债券，这主要是因为国有企业具有政府信用背景，其所发行债券违约可能性小。上市与否(List)的系数显著为正，说明上市公司所发行的债券评级水平要高于非上市公司。这是因为上市公司可以利用股票市场融资，现金流充足，债券利息偿还能力较强。 方程(1)还控制了债券发行特征的影响，包括发行期限、发行量、债券类型、债券发行场所。债券发行期限(Maturity)的系数显著为正，说明债券期限越长，债券评级水平越高，这主要是因为资质较好的债券发行人才能够发行长期期限的债券，所以其发行的债券违约风险更低(朱松，2013)(33)。债券发行量(Amount)的系数显著为负，债券发行量越大，债券评级水平越低。这可能是因为债券发行量越大，债券不能够及时偿还本息的可能性就越大，债券违约的可能性就越大。债券类型(Bondtype)的系数为-0.194，在1%水平下显著，意味着公司债的评级水平要低于企业债的评级水平。这是由于企业债的发行人一般是大型国有企业，而公司债的发行人则是股份有限公司和有限责任公司，企业债一般要求由银行或集团进行担保，这些债券往往具有政府信用背景，而公司债采取无担保形式，所以从这两方面看，企业债的风险都低于公司债的风险。债券发行场所(Plc)的系数显著为正，说明银行间债券市场所发行的债券评级水平要高于交易所债券市场。 本文还加入了GDP*Bondtype、GDP*Plc、GDP*List的交叉项来考察经济周期波动对评级水平和评级改变的影响力是否会受到债券类型、债券发行场所和公司上市与否的影响。从方程(2)、(4)和(5)可以看出，GDP*List的系数显著为负，GDP*Bondtype的系数显著为正，GDP*Plc显著为负，这说明对于非上市公司发行的债券、公司债、交易所债券市场发行债券而言，评级水平和评级改变受到宏观经济波动的影响更大，这意味着违约风险更高的债券更容易被宏观经济波动所影响。
(二)经济周期对于评级信息价值的影响 本部分沿用模型(2)-(3)分析经济周期是否会影响评级的信息价值，考察在不同的经济环境下评级信息价值的差异性。回归结果如表4所示。 表4的方程(1)主要考察在不同的经济环境中债券评级对债券一级市场的影响力是否存在差异，即经济周期对债券融资成本—评级敏感度的影响。从方程(1)可以看出，债券发行时评级(Rating)的系数为负，且在1%水平上显著，说明信用评级对债券融资成本具有显著性的影响，评级水平越高，债券融资成本越低。这意味着投资者在选择购买债券时将债券评级作为依据，债券评级能够传递给投资者有价值的信息。这与何平、金梦(2010)(34)的研究结论一致。而债券发行时评级和经济增长率的交叉项Rating*GDP的系数为正，且在5%水平上显著，说明在经济上行期，评级对融资成本的影响力更小，评级的信息价值更小。这意味着信用评级对债券一级市场的影响力呈现出逆周期性的特征。另外，从方程(1)的其他变量来看，债券发行人的资产规模(Asset)、营业收入(Sales)、现金比率(Cashratio)、资产收益率(Roa)、资产负债率(Leverage)、产权性质(State)、债券发行期限(Maturity)、债券类型(Bondtype)、债券发行利率类型(Ratetype)均显著影响债券融资成本，说明基本面财务信息、债券特征、产权性质均在不同程度上影响债券融资成本。 表4的方程(2)主要考察在不同经济环境下债券信用评级对债券二级市场的影响力差异性，即经济周期对债券收益率差价—评级敏感度的影响。从方程(2)可以看出，债券在交易所市场上市首日评级(Rating)的系数显著为负，说明债券评级越高，债券上市首日的收益率差价越低。这意味着债券评级确实带来了债券市场价格的波动，引起了债券收益率的变化，提供给了投资者市场公开信息以外的新信息，即债券信用评级具有信息价值，能够对债券二级市场产生影响力，这与Becker and Milbourn(2011)(35)的结论一致。而债券上市首日的评级和经济增长率的交叉项Rating*GDP的系数显著为正，且在5%水平上显著，说明在经济上行期，债券评级对债券二级市场的影响力较小。这意味着债券信用评级对债券二级市场的影响力呈现出逆周期性的特征。另外，从方程(2)的其他变量结果来看，债券发行量(Amount)的系数显著为负，说明债券发行量越大，债券收益率差价越小，这主要是因为发行规模越大的债券具有越高的流动性，投资者越容易接受较低的收益率。债券到期期限(Maturity)的系数为正，但并不显著，这可能是因为评级中已经包含了债券发行期限的信息。 从表4的方程(1)-(2)的分析可知，债券信用评级的信息价值，即对债券一级市场和二级市场的影响力均呈现出逆周期性的特点。表4的结果不仅验证了假设2，也与Bar-Issac and Shapiro(2013)(36)的模型结论一致。这是由于在经济上行期，评级费用更高、好的投资项目的比例更高、债券违约的可能性更低、分析师市场竞争更强，这些因素均导致评级机构投资于评级质量的成本更大而收益更小，所以评级机构会将更少精力投入到评级准确性的提高上，导致评级信息价值下降。 综合表3和表4的结果表明，债券评级具有顺周期性，而债券评级的信息价值具有逆周期性，其实两者并不矛盾。债券评级水平的顺周期性部分地是由评级信息价值的逆周期性所驱动的。在经济上行期，评级容易高估，评级水平较高，而评级信息价值较低。在经济下行期，评级高估可能性下降，评级水平较低，而评级的信息价值较高。评级水平和评级质量仅仅是一枚硬币的两面。 表4 经济周期对评级信息价值的影响
(三)稳健性检验 在此部分，为了避免因经济周期指标选择所引起的偏差，本文采用来全社会固定资产投资增长率FAR来代替前文的经济周期指标GDP来进行稳健性检验。我们使用FAR重新对模型(1)-(3)进行回归，得到的回归结果与表3-表4一致，假设1-假设2仍旧成立。总体来看，在使用FAR代替GDP来衡量经济周期后，主要解释变量的结果并未发生重大变化，证实了我们结果的稳健性。 五、结语与启示 本文采用中国债券信用评级数据，研究经济周期对于债券信用评级水平和信息价值的影响，主要的结论有：第一，相比于经济下行期，在经济上行期，债券评级越容易高估，评级越容易升级。第二，相比于经济上行期，经济下行期的信用评级信息价值更大，债券评级对债券一级市场和二级市场的影响力更大。本文的研究证实了评级水平的顺周期性和评级信息价值的逆周期性，评级水平的顺周期性部分地是由评级信息价值的逆周期性所驱动的。本文的结论意味着中国信用评级机构在经济上行期具有评级高估的倾向，这会对投资者造成一定程度的误导，使得投资者低估债券的潜在风险，从而给金融体系带来不稳定因素。为此，监管部门应当考虑采取适当措施提高信用评级质量，增强评级机构服务金融市场的能力，具体而言，监管机构可采取的措施包括： 第一，在不同的经济环境下采取不同的措施来对评级机构进行监管。在经济上行期，声誉约束机制作用更小，评级机构有更强的动力高估评级和降低评级的信息价值，故监管部门在经济上行时期应该加大对评级机构的监督力度来补充声誉机制的缺失，降低信用评级机构在经济上行期的利益冲突行为，从而使得评级机构提供有价值的准确评级。 第二，培育适度的信用评级业竞争机制。监管部门应当加强市场准入管理，设置适当的进入壁垒，形成优胜劣汰机制，保证评级业采取适度竞争的市场结构，从而激发信用评级机构的声誉关注，进而激励其提升评级的准确性。 第三，可以考虑在现有的模式下引入投资者付费的评级机构。当前中国信用评级报告主要采取发行人付费的模式，这直接导致评级机构为迎合发行人有意高估评级的倾向。通过引入投资者付费的评级机构，强化声誉机制对于评级机构的约束作用，提高信用评级的信息价值。 ①Skreta,V.and Veldkamp,L."Ratings Shopping and Asset Complexity:A Theory of Ratings Inflation".Journal of Monetary Economics,2009,56(5),pp.678-695. ②Bolton,P.Freixas,X.and Shapiro,J."The credit ratings game".The Journal of Finance,2012,67(1),pp.85-111. ③夏凡、姚志勇：《评级高估与低估：论国际信用评级机构“顺周期”行为》，《金融研究》2013年第2期。 ④Holden,S.Natvik,G.J.and Vigier,A."An Equilibrium Theory of Credit Rating".Working paper,2014. ⑤Benmelech,E.and Dlugosz,J."The Credit Rating Crisis".NBER Working Paper,2009. ⑥Jollineau,J.Tanlu,L.and Winn,A.M."Evaluating Proposed Remedies for Credit Rating Agency Failures".The Accounting Review,2014,89(4),pp.1399-1420. ⑦Bar-Isaac,H.and Shapiro,J."Ratings Quality Over the Business Cycle".Journal of Financial Economics,2013,108(1),pp.62-78. ⑧Ashcraft,A.B.Goldsmith-Pinkham,P.and Vickery,J.I."MBS Ratings and the Mortgage Credit Boom".FRB of New York Staff Report,2010. ⑨Griffin,J.M.and Tang,D.Y."Did subjectivity play a role in CDO credit ratings?".The Journal of Finance,2012,67(4),pp.1293-1328. ⑩Xia,H."Can investor-paid credit rating agencies improve the information quality of issuer-paid rating agencies?".Journal of Financial Economics,2014,111(2),pp.450-468. 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