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user: 5. 实证分析 5.1. 描述性统计 由表3可见，在978只债券样本中，债券信用评级(Rating)分为AAA、AA+、AA三级，分别赋值为2、1、0，均值为1.44，中位数为2，表明债券评级大多为AA+级以上，评级结果总体偏高。评级机构声誉(Rep)的中位数为0.76，说明有76%的债券由高声誉组评级机构进行评级，体现了高声誉组评级机构所占市场份额较大。 Table 3 Descriptive statistics of main variable 变量 样本数 平均值 标准差 最小值 中位数 最大值 Rating 978 1.44 0.73 0 2 2 Rep 978 0.76 0.43 0 1 1 SV 871 0.49 0.50 0 1 1 State 978 0.71 0.46 0 1 1 Size 978 24.97 1.42 21.67 24.94 28.50 Roe 978 0.09 0.05 −0.04 0.08 0.24 Lev 978 0.65 0.14 0.23 0.67 0.88 Big4 978 0.30 0.46 0 0 1 Amount 978 2.35 0.77 0 2.30 4.10 表3. 主要变量描述性统计 5.2. 回归分析 表4列示了债券通的实施对债券信用评级影响的回归结果。若List × Post的系数显著为负，则表示假设一成立。列(1)为加入控制变量后的结果，列(2)则进一步控制了年度效应和行业效应，List × Post的系数分别为−0.242、−0.253，且均在1%的水平上显著。这说明了相对于其他债券，债券通实施后标的债券的信用评级降低，实证结果支持假设1，即债券通的实施会使债券信用评级降低。从控制变量方面来看，结果均与预期相符。另外，模型(1)调整后R 2 为0.489，说明模型(1)拟合程度较好，具有一定的解释能力。 Table 4 Regression results of hypothesis (1) (2) 变量 Rating Rating List 0.062 0.074 [0.844] [1.004] Post 0.349 *** 0.167 [5.548] [1.404] gd −0.242 *** −0.253 *** [−2.937] [−3.059] State 0.331 *** 0.298 *** [7.961] [6.302] Size 0.259 *** 0.270 *** [11.348] [11.505] Roe 0.691 ** 0.863 ** [2.030] [2.312] Lev −1.205 *** −0.992 *** [−6.939] [−5.199] Big4 0.0878 ** 0.0881 ** [2.367] [2.279] Amount 0.139 *** 0.130 *** [4.680] [4.327] _cons −5.074 *** −5.990 *** [−11.008] [−12.353] Year 未控制 控制 Industry 未控制 控制 adj.R 2 0.463 0.489 F统计量 91.58 42.69 N 978 978 表4. 假设1的回归结果 注：表中括号内的数值为t值， * p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01。 本文借鉴周冬华(2018) [ 14 ] 的做法，对假设2和假设3进行分组回归检验，在模型(1)的基础上分别按照评级机构声誉、投资者关注进行分组回归检验。 投资者可根据评级机构长期以来建立的声誉高低来衡量债券信用评级的可靠性，具有较高声誉的评级机构会出具更加真实可靠的信用评级。表5的列(1)、(2)结果显示高声誉组中List × Post的系数为−0.290，在1%的水平上显著，而在低声誉组中List × Post的系数为−0.11，并不显著，表明债券通的实施对债券信用评级的降低效应在声誉高的评级机构更为明显，假设2成立。 债券通的实施意味着发债公司会同时受到境内外投资者的关注，投资者关注的增加会促使评级机构提高信用评级质量。投资者关注的检验结果列于表5的列(3)、(4)，结果显示投资者关注高组List × Post的回归系数为−0.335，在1%的水平上显著，而在投资者关注低组中回归系数为−0.004，并不显著，假设3成立。 Table 5 Regression results of hypothesis 2 and 声誉 投资者关注 (1) (2) (3) (4) 变量 Rep = 1 Rep = 0 SV = 1 SV = 0 List 0.104 0.00406 0.181 * −0.119 [1.090] [0.036] [1.747] [−1.091] Post 0.313 ** 0.0342 0.394 ** −0.126 [2.030] [0.146] [2.518] [−0.646] List×Post −0.290 *** −0.11 −0.335 *** −0.00433 [−2.822] [−0.743] [−2.856] [−0.036] State 0.220 *** 0.543 *** 0.187 *** 0.321 *** [4.196] [5.253] [2.969] [3.709] Size 0.291 *** 0.293 *** 0.358 *** 0.169 *** [11.105] [5.138] [9.549] [5.119] Roe 1.361 *** 0.43 0.892 −0.466 [3.319] [0.522] [1.606] [−0.797] Lev −0.993 *** −1.425 *** −1.638 *** −0.683 ** [−4.744] [−3.166] [−5.263] [−2.352] Big4 0.0819 ** 0.209 ** 0.0277 0.0423 [1.968] [1.974] [0.507] [0.760] Amount 0.144 *** 0.0545 0.126 *** 0.179 *** [4.341] [0.707] [3.141] [4.129] _cons −6.522 *** −5.580 *** −7.818 *** −3.994 *** [−12.007] [−4.891] [−10.512] [−5.829] Year 控制 控制 控制 控制 Industry 控制 控制 控制 控制 adj.R 2 0.528 0.451 0.553 0.439 N 745 233 436 435 表5. 假设2、3的回归结果 注：表中括号内的数值为t值， * p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01。 5.3. 稳健性检验 替换信用评级变量。参考黄小琳等(2017)的研究，本文采用中国人民银行《信用评级要素、标识及含义》划分的“三等九级”(AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C)代替21级微调式信用等级，并依次对信用评级变量进行赋值，经检验结果如表6所示，List × Post的系数显著为负，证明债券通的实施会使债券信用评级降低，假设依旧成立。 Table 6 Robustness test on bond connect and bond credit ratin (1) (2) 变量 rating Rating List 0.0269 0.0405 [0.622] [0.931] Post 0.176 *** 0.104 [4.396] [1.363] List×Post −0.176 *** −0.189 *** [−3.360] [−3.617] State 0.258 *** 0.222 *** [8.786] [6.763] Size 0.153 *** 0.152 *** [10.124] [9.587] Roe 0.334 0.492 * [1.409] [1.874] Lev −0.681 *** −0.538 *** [−6.012] [−4.191] Big4 0.107 *** 0.104 *** [3.561] [3.398] Amount 0.0805 *** 0.0745 *** [3.985] [3.613] _cons −2.298 *** −2.568 *** [−7.601] [−7.995] Year 未控制 控制 Industry 未控制 控制 adj.R 2 0.417 0.440 N 978 978 表6. 债券通与债券信用评级的稳健性测试 注：表中括号内的数值为t值， * p < 0.1， ** p < 0.05， *** p < 0.01。