论文标题：Do Credit Ratings Reflect Private Information about SEC Investigations?

中文标题：信用评级是否反映关于SEC调查的非公开信息？

原文来源：Samuel B. Bonsall, John B. Donovan, Eric R. Holzman, Xue Wang, Daniel G. Yang. 2025. “Credit Ratings Reflect Private Information about SEC Investigations?.” The Accounting Review 100(2): 21-44.

供稿：彭箐

封面图片来源：Pexels

编者按：文章利用美国证券交易委员会（SEC）非公开调查的新型数据集，检验了信用评级机构（CRAs）在获知重大非公开负面信息后调整评级的及时性与信息价值。研究发现信用评级机构会在SEC启动调查后的一个季度内下调相关企业评级，且评级下调能及时向市场传递重大信息，投资者会通过评级调整间接获知调查相关讯息。研究揭示了CRAs作为信用市场特殊中介群体的角色——他们能够获取关于SEC调查的非公开信息，并可以通过及时且信息丰富的评级行动来降低资本市场中的信息不对称。

一、引言

在过去的几十年里，学术界、立法者和媒体一直批评主要信用评级机构(CRAs)未能及时将负面信息纳入信用评级。发行人付费模式常被指责会催生迎合动机，这为非公开披露的负面信息可能未被纳入公共信用风险评估提供了合理解释。出于这种担忧，美国国会与证券交易委员会（SEC）曾考虑强制推行替代性薪酬模式，以降低信用评级机构对发行人的收入依赖并提升评级质量（政府问责局GAO 2012；SEC 2012）。尽管存在这些批评，关于信用评级机构是否纳入重大非公开负面信息以及是否及时纳入的相关实证证据仍相对匮乏。为解答这一关键问题，文章采用关于SEC保密调查的新数据集，检验信用评级机构针对重大非公开负面信息所作调整的及时性与信息有效性。

SEC调查结果显示平均每年大约11%的上市公司涉嫌不当行为。由于美国证券交易委员会（SEC）长期奉行不公开调查对象的政策，且企业相对不愿主动披露此类信息，近期研究发现股票市场对SEC调查相关不利信息的消化存在显著延迟（Blackburne等，2021b；Coleman、Merkley、Miller与Pacelli，2021）。然而，关于其他市场的金融中介机构是否及时吸纳这些调查的非公开信息，目前仍缺乏实证证据。

文章研究了1995至2017年间SEC执法部门对上市公司发起的正式调查样本。这些调查主要针对财务错报与披露违规、内幕交易、市场操纵以及其他问题（如证券发行）等潜在证券法违法行为。由于SEC实行非公开调查的正式政策，该数据集具有独特价值——能精准识别企业何时接收到可能存在的负面信号，这一直是先前研究难以观测的。SEC工作人员通常通过直接联系目标公司法律部门启动调查，通知企业问询事宜并要求提供相关文件与信息（Blackburne与Quinn，2023）。尽管SEC调查的启动并不必然意味着企业存在错报或其他违规行为，但此类调查可能给公司带来严重的负面后果（例如发布会计与审计强制执行通告AAER）。

文章首先检查评级机构是否了解SEC调查的存在，并将其信用风险影响纳入其信用评级。鉴于大多数SEC的调查并未导致对目标公司的公开指控(例如，Holzman, Marshall, and Schmidt 2024)，文章还研究评级了机构是否对调查的性质和重要性形成了复杂的预期，并将这些信息纳入其评级。同时因SEC的调查是相对较长的窗口事件(平均超过三年)，文章还研究了信用评级调整的及时性。最后，基于SEC调查的非公开信息具有重大性且会被及时反映在信用评级中的证据，文章通过两种方式检验信用评级调整对市场参与者的信息价值。首先，沿用先前研究的方法，比较SEC调查期内与调查期外评级下调事件引发的股市反应。其次，文章检验调查期间评级下调与股市对未来AAER相关调查披露事件的反应程度之间的关联。总体而言，这些发现均表明评级下调能及时向市场传递重大信息，且投资者可能通过评级调整间接获知调查相关讯息。

文章在对现有文献做出了几项贡献。首先，文章有助于审视重大非公开信息在信用评级过程中作用的文献。关于CRAs是否、在何种程度上、以及如果会，其速度有多快地将重大负面非公开信息纳入信用评级，学术辩论仍在持续（Partnoy 2006, 2009, 2017）。文章通过证明发行人付费的CRAs似乎能够获知负面非公开信息，并即使这样做可能违背发行人客户利益，也能迅速将其信用影响纳入评级，从而为信用评级文献增添了新的证据。其关键贡献在于能够识别出负面非公开信息的具体来源和时机。其次，文章通过深化对少数知悉SEC调查非公开信息的外部各方的理解，扩展了信息中介文献。文章提供的证据表明，CRAs获取了有关未公开监管问询的非公开信息，并将其纳入信用评级。此外，文章表明SEC调查是重要的信用相关事件。尽管先前研究表明管理层会利用此类非公开信息在股票市场中为自己谋利（Blackburne等2021b），但文章的研究结果表明，CRAs可以通过其及时且信息丰富的评级行动来降低资本市场中的信息不对称。

二、研究背景与假设提出

（一）信用评级中的私人信息

尽管信用评级机构（CRAs）运作所依赖的提供方-客户特权促进了其与发行人之间的非公开信息共享，但发行人付费模式背后的财务激励可能会减少已发布评级中所纳入的负面非公开信息量（Bonsall 2014）。CRAs的批评者认为，信用评级存在乐观偏见，根源就在于发行人付费模式——该模式为CRAs创造了迎合激励，通过帮助发行人降低债务成本来取悦他们。这一观点下即使CRAs确实获得了负面非公开信息，它们也可能会减少或延迟将这些信息纳入其评级。而另一种观点认为，评级下调可能通过依赖信用评级的债务合同条款（如绩效定价）以及因监管门槛和投资指令限制而给投资者带来的成本，产生实际的经济后果。因此，CRAs在应对负面非公开信息时可能显得反应迟缓，试图减缓此类后果（Beaver等2006；Bonsall, Gillette, Pundrich, and So 2024；Cantor and Mann 2007；Cheng and Neamtiu 2009）。

先前研究普遍发现，信用评级行动，特别是信用评级下调，确实向市场提供了新的信息（Holthausen and Leftwich 1986；Hand, Holthausen, and Leftwich 1992；Dichev and Piotroski 2001）。这些结果表明，CRAs通过独立研究以及直接从管理层收集负面非公开信息，产生了增量有用信息，但两项研究的证据都是间接的。原因在于先前研究无法获取关于CRAs获取负面非公开信息的确切时间数据；因此，审视对发行人付费模式的批评是否合理一直充满挑战。考虑到CRAs面临的迎合激励，目前尚不清楚它们是否会（及时地）将那些可能永远不会公开的不良信号纳入考量，并相应地下调信用评级。

（二）信用评级中的私人信息

美国证券交易委员会（SEC）执法部门主要负责对涉嫌证券欺诈、财务与会计违规及虚假陈述以及其他不当行为的个人和公司提起民事诉讼和行政处罚。根据人员编制和预算规模，执法部是SEC最大的部门，每年新立案调查超过800起，截至2018财年末有超过1,600起案件正在调查中。

文章利用一个新颖的数据集来检验信用评级机构（CRAs）是否会迅速将特定来源的重大负面非公开信息纳入其评级。具体而言，执法部门会对存在初步证券违法证据的企业展开调查。SEC执法人员通过监管监测活动、私人举报或投诉获取调查“线索”。SEC正式调查政策的一个关键特征是调查过程保密——除非提起公开指控，否则SEC不会披露调查事项。该保密政策旨在保护证据完整性，并在调查未形成正式指控时最大限度保护相关企业及个人的声誉。此外，Blackburne等（2021b）的研究表明，大多数企业不会公开披露正在接受SEC调查的事实，这说明管理层存在隐瞒或至少延迟披露调查信息的动机。相应地，管理层可能也不愿向CRAs私下透露此类信息，因为他们始终存在维持低融资成本的动机。

近期多项研究为SEC调查流程及其对管理层行为的影响提供了新视角、或者预测SEC调查的可能性。总体而言，现有研究表明：SEC调查信息属于非公开信息，仅由企业高管、法律顾问和SEC执法人员等特定群体知悉；且SEC调查的存在会引发管理层行为变化，这种变化与SEC审查的非公开特性相符。文章则揭示了CRAs作为信用市场特殊中介群体的角色——他们能够获取关于SEC调查的非公开信息。

（三）假设提出

信用评级机构（CRAs）是否掌握关于SEC调查的非公开信息并及时将其纳入评级，在事前并不明确，原因如下：首先，管理层是否愿意主动向CRAs透露调查存在具有不确定性。一方面，管理层有维持低融资成本的动机，这可能促使他们向CRAs隐瞒SEC调查信息；另一方面，若CRAs发现管理层未能及时传达负面消息，则当管理层后续提供积极的前瞻性信息时，CRAs调整企业信用评级的意愿会降低。极端情况下，若发行方拒绝提供要求的信息，根据所要求信息的重要程度，CRAs会认为管理层的私人披露完全不可靠，可能会拒绝评级或者直接撤销评级。

其次，即使管理层愿意向CRAs私下披露调查信息，这些信息是否会反映在CRAs的公开信用风险评估中仍存疑。即便公司向CRAs披露了信息，CRAs的迎合动机也可能阻碍其及时将信息纳入评级。由于SEC调查在启动时通常不公开，未能将这种负面信号纳入信用评级对CRAs造成的声誉成本可能微乎其微。先前关于SEC调查的研究也指出，大多数调查以非公开方式结案且未采取任何正式执法行动。此外，由于调查结果存在重大不确定性，CRAs可能选择在执法行动公开披露（Huang等2023）或被调查公司宣布财务重述（Graham等2008）的前夕才调整评级。基于以上讨论，文章提出以下零假设：

H0：发行方接受SEC调查期间，其信用评级不会出现显著差异。

三、样本选择与描述性统计

（一）样本选择

文章通过《信息自由法》（FOIA）程序获取的SEC正式调查数据集来识别调查存在性，该方法与Blackburne等（2021b）研究类似。该数据集标明了这些调查的立案与结案日期——这些信息在调查期间从未公开披露。立案日期代表调查的正式启动，可作为管理层知悉SEC审查时间的合理代理指标（McLucas, Taylor, and Mathews 1997; Blackburne等2021b）。

表1详细说明了样本筛选过程。文章检验1995年至2017年期间的信用评级数据。选择1995年作为起始点是因为样本中大多数SEC调查均在1995年后启动。文章的信用评级样本包含标普评级的所有非金融类企业，标普公司层级信用评级数据来自Compustat信用评级数据库。对评级进行数值编码时，较高数值对应更优信用等级（即22=AAA级，1=D级）。非金融企业的季度会计数据来自Compustat季度数据库，股票收益数据来自CRSP，分析师数据来自I/B/E/S，财务重述数据来自Audit Analytics，股东诉讼数据来自斯坦福证券集体诉讼清算中心，SEC调查的自愿披露数据则通过EDGAR系统手工收集。在获取计算关键控制变量所需数据后，最终信用评级样本包含92,390个受评企业-季度观测值，其中既含被调查企业也包含未被调查企业。

表1 样本选择表

（二）描述性统计

表2呈现了信用评级样本的描述性统计结果。样本中信用评级（Rating）的均值和中位数均对应标普BBB–级。约11.3%的样本观测值涉及企业正在接受SEC公开调查，这一比例与Blackburne等（2021b）研究的描述性统计结果一致。样本企业整体盈利，资产回报率（ROA）均值（中位数）为0.007（0.01）。此外，企业平均（中位数）杠杆率为总资产的36.3%（33.6%）。样本企业平均（中位数）分析师跟踪人数为8（6）人。最后，分别有4.3%、3.6%和1.8%的样本在过去两年内涉及财务重述、股东诉讼及SEC调查的自愿披露事件。

表2 描述性统计

四、实证结果

（一）SEC调查和信用评级

文章首先使用以下广义DID模型来检验其假设：

其中i代表企业，q代表季度。Rating（评级）表示企业在季度q末的标准普尔发行人信用评级等级。SEC Investigation（SEC调查）是一个指示变量，若SEC在该季度q期间对企业有未结案的公开调查则取值为1，否则为0。模型（1）中还加入了公司固定效应（ci）和年度固定效应（cy）。主要控制变量包括总资产（Size）、预期与实际增长率（MTB和Sales Growth）、盈利能力（ROA）、杠杆率（Leverage）和异常股票回报（Abn_Returns）。文章还通过纳入分析师跟踪人数（Follow）来控制信息环境，通过收入、盈利和经营现金流的标准差（Std(Revenues)、Std(Earn)和Std(CFO)）来控制基本经营风险。最后，使用指示变量来捕捉其他可能影响企业信用风险的负面消息披露来源（Graham et al. 2008; Deng, Willis, and Xu 2014）。具体而言，若企业在本季度之前的两年内发布重述报表（Restate）、经历股东集体诉讼（Litigation）或自愿在SEC公开文件中披露SEC调查的存在（Disclosure），则相应指示变量取值为1，否则为0。需注意，文章的焦点是未披露的SEC调查，在回归模型中纳入Disclosure变量后，SEC Investigation的系数捕捉的正是此类未披露调查的影响。在未列示的分析中，文章剔除了企业自愿披露SEC调查的观测值，结果依然相似。标准误在企业层面聚类调整。

模型（1）的估计结果如表3所示，其结果与信用评级机构（CRAs）将SEC调查的负面非公开信息纳入评级的观点一致。具体而言，第（1）列中，SEC Investigation的系数显著为负，这拒绝了“进行中的SEC调查期间信用评级无显著差异”的原假设。此外，文章发现SEC Investigation与信用评级的关联在经济幅度上与以往重述对信用评级的影响相当，且在统计上无法区分。这一点值得注意，因为重述是公开可观测的负面事件，对信用风险有重大影响（Graham et al. 2008）。控制变量的系数总体上符合预期。

第（2）列中，文章进一步检验了信用评级机构（CRAs）是否获取并吸纳了关于SEC调查重大性的非公开信息并将其纳入信用评级。具体而言，文章测试CRAs能否事前区分最终会给受调查企业带来重大后果的调查与不会造成此类后果的调查。一种可能的情况是，一旦CRAs意识到SEC调查的存在，它们会投入额外努力收集和分析相关信息，以更好地了解问题的严重性。若信用评级调整能够与事后调查结果呈现可预测的变化，则将支持以下观点：CRAs不仅获取了关于被调查问题的详细知识，还对其严重性以及可能带来重大信用风险影响的执法行动形成了判断。

文章使用南加州大学（USC）利文塔尔会计学院提供的AAER数据（Dechow, Ge, Larson, and Sloan 2011），来识别那些最终导致SEC正式执法行动的调查。文章将SEC调查与后续AAER进行关联，前提是在调查开始日至调查结案日后一年内出现了AAER。文章承认，将SEC调查划分为AAER调查（SEC Investigation_AAER）和非AAER调查（SEC Investigation_No_AAER）的方法不太可能捕捉到所有对企业潜在的实质性后果。然而，文章预期该分类为检验CRAs能否在调查开始时辨别其严重性并将其纳入评级提供了一个合理的途径。其重新估计模型（1），并将SECInvestigation变量替换为SECInvestigation_AAER和SECInvestigation_No_AAER。如表3第（2）列所示，文章发现AAER调查窗口期内的信用评级显著低于非AAER调查。具体而言，AAER调查关联的信用评级平均低约0.61个等级。相比之下，非AAER调查关联的评级仅低0.18个等级，且两者调整幅度之间的差异在1%的水平上统计显著。

表3 SEC调查与信用评级

（二）SEC调查的信用相关性

文章通过将研究结果与信用评级机构（CRAs）与管理层互动中可能知悉的其他信用相关信息源进行基准对比，进一步检验SEC调查的相对重要性。文章选取了三种对信用评级具有重大影响的其他信息源代理变量：首先，Ahn等（2019）研究表明信用评级会纳入与未来盈利消息相关的非公开信息，因此文章考察重大盈利意外。具体而言，我们衡量企业下一期盈利公告是否大幅低于市场一致预期（Big Earn Miss），定义为季度q+1的每股收益（EPS）低于共识目标一个标准差及以上。其次，鉴于债务契约违约与信用风险直接相关（如Beneish and Press 1993），文章识别企业在季度q+1是否发生债务契约违约（Covenant Violation）。最后，文章借鉴Zhang（2008）的方法，衡量企业在季度q+1是否经历大幅负面股价冲击（月收益率≤-30%）（Equity Price Shock），以此作为下一季度内企业所获负面信息的综合衡量指标。文章承认未来股价冲击本身并非非公开信息，但认为大幅负面价格冲击反映了独立于SEC调查的非公开信息，这使其成为合理的基准参照。

表4面板A第（1）列结果显示，SEC Investigation与Big Earn Miss均与信用评级呈显著负相关关系。进一步通过F检验比较系数大小发现，两者在统计上无显著差异，这表明平均而言，SEC调查与即将发生的大幅盈利意外对信用评级的下调影响程度相当。第（2）列结果显示，SEC Investigation与Covenant Violation均与信用评级显著负相关，但F检验表明SEC调查对信用评级的影响显著大于未来债务契约违约。第（3）列结果显示，SEC Investigation与Equity Price Shock均与信用评级显著负相关，且F检验表明两者对信用评级的下调影响程度相似。表4面板A的综合结果表明：关于SEC调查的非公开信息所引发的评级下调幅度，与即将发生的大幅盈利意外和未来股价冲击的影响相当，且显著大于未来债务契约违约的影响。

表4面板B中，文章通过将SEC调查区分为AAER调查与非AAER调查进一步拓展了分析。首先，面板B结果显示AAER调查所引发的信用评级调整幅度，在统计上显著大于所有三种信用相关信息源的影响。此外，与非AAER调查后果可能较轻微的推测相一致，面板B表明非AAER调查相关的评级调整幅度显著低于即将发生的大幅盈利意外的影响，但与未来债务契约违约或未来股价冲击的影响无统计学差异。这些发现表明，关于SEC调查的重大非公开信息与其他信用相关信息源具有同等的信用相关性。

表4 SEC调查的信用相关性

（三）信用评级调整对SEC调查的及时性

Bonsall等（2024）发现SEC调查的平均时长约为3.75年。因此，信用评级可能存在未能及时吸纳负面消息的情况。文章通过聚焦SEC调查启动前后的短窗口期，来评估信用评级调整对SEC调查的及时性。为此，文章采用堆叠队列双重差分（stacked-cohort DiD）设计来考察调查启动的短窗口期。针对样本中的每项SEC调查，文章将处理组企业定义为SEC调查对象，对照组企业则选取与处理组企业同行业、且在焦点事件前后五年内未受SEC调查的企业，以确保每个事件内的控制组纯净度（Baker等2022）。为进一步缓解遗漏变量相关性担忧，文章将对照组限制在事前SEC调查概率较高的企业——该概率基于Holzman等（2024，表3）的模型估算。文章要求对照组观测值位于估计的SEC调查概率分布的前十分位数。为构建平衡面板，文章选取SEC调查启动前后两年期间，且要求每项SEC调查至少持续两年。针对每项调查，文章分别构建处理组与对照组的企业-季度样本，并将这些样本“堆叠”整合为一个数据集。

文章通过创建SEC调查启动前后各季度的虚拟变量来检验信用评级的及时性：时间段涵盖调查开始季度（q季）的前8个季度（q-8）至后7个季度（q+7）。随后文章估计以下堆叠双重差分模型：

其中i代表企业，q代表季度，e代表每个SEC调查队列独有的识别代码。SEC处理组企业（SEC Treated Firm）为指示变量：若企业是SEC调查对象则取值为1，否则取0。模型（2）也包含事件-公司固定效应和事件-年度季度固定效应，标准误在事件-公司层面进行聚类。

图1绘制了SEC Treated Firm×Qtrj（涵盖q-8至q+7所有季度）的系数估计值及95%置信区间。基准对照组为SEC调查启动前最近一个季度（即q-1季度）。因此，系数估计值可解释为相对于SEC调查启动前最近季度的信用评级变化。图1证明了信用评级在q季度SEC调查启动后及时吸纳负面消息的能力（10%显著性水平）。在调查启动后第一个季度（即图1中的q+1季度），信用评级显著降低，且此状态持续至q+7季度（1%显著性水平）。该证据表明，标普不仅将私下披露的负面消息纳入信用评级，还能及时反映这些信息。

图1 SEC调查启动前后标普评级的时间趋势

图2分别展示了AAER调查与非AAER调查的评级时效性结果。文章通过将SEC处理组公司变量替换为区分是否最终关联AAER的调查虚拟变量重新估计模型（2）。值得注意的是，图2发现：早在调查启动当季，AAER调查对象的信用评级已显著降低（5%显著性水平），并在后续季度持续走低（1%显著性水平）。这一模式的经济显著性同样值得关注：相对于q-1季度，AAER调查对象在q+7季度的信用评级平均低约0.95个等级。

图2 基于重大性划分的SEC调查启动前后标普评级时间趋势

在表5中，文章通过将SEC调查启动后各季度的指示变量合并为“事后（Post）”变量（该变量在SEC调查启动后两年内的企业-季度观测值取值为1），从而概括了图1和图2报告的趋势。与之前结果一致，第（1）列显示SEC Treated Firm×post的系数在统计上显著为负。该系数幅度表明，相对于处于SEC调查估计概率前十分位数的控制组观测值，被调查企业在调查后时期的信用评级平均低逾0.25个等级。

在表5第（2）列中，文章分别考察AAER调查与非AAER调查情况，发现SEC Treated Firm×post的系数显著为负。AAER调查启动后的平均评级调整经济幅度接近1个等级。这些关于SEC调查启动后短窗口期内评级调整的结果，证明了信用评级对SEC调查（尤其是AAER调查）反应的及时性。

表5 信用评级调整对SEC调查的及时性——Stacked Regression

（四）Egan-Jones信用评级

为缓解“研究结果由同期公开信号驱动而非SEC调查的非公开披露”这一质疑，文章利用样本中部分企业同时被标普（S&P）和EJR评级的事实。与三大采用发行人付费模式的信用评级机构不同，EJR采用订阅者付费模式。因此，EJR无法获取非公开信息或与管理层沟通，仅依赖公开信息发布评级。故文章预期EJR的信用评级更不可能反映SEC调查的非公开信息。

在表6中，文章采用Stacked Regression报告两项针对SEC调查启动后EJR信用评级的检验。首先，表6第（1）列以企业的EJR信用评级（EJR）作为因变量重新估计模型（2）。与“EJR不太可能将SEC调查的非公开信息纳入评级”的推测一致，SEC Treated Firm×post的系数不显著。其次，表6第（2）列检验企业标普评级与EJR评级之差（EJR_Diff），与预期一致，文章发现相较于EJR信用评级，标普对SEC调查企业在调查启动后初期的信用评级显著更低。

表6 S＆P和Egan-Jones围绕SEC调查计划的信用评级之间的差异——Stacked Regression

（五）SEC调查的信用评级调整的信息性

基于前述证明信用评级能及时调整以反映SEC调查重大非公开信息的分析，文章进一步检验SEC调查启动后信用评级下调对资本市场的信息价值。尽管信用评级机构被明确禁止披露非公开信息，但其降级公告附带的叙述性解释可能向市场参与者间接传递信息（H. Langohr and P. Langohr 2009）。

文章遵循先前研究通过考察降级公告短窗口期的市场反应来评估：当企业处于SEC调查期间时，市场是否表现出更强烈的负面反应（如Jorion等2005）。表7报告了股市对降级反应的结果。面板A显示，调查期间发布的降级公告引发的负面市场反应比其他时期强约110个基点（5%显著性水平）。进一步地，面板A报告当企业处于最终产生AAER的SEC调查时，信用评级下调的增量信息性更大（达250个基点，1%显著性水平）。最后文章检验导致AAER的调查期间降级引发的市场反应是否强于未导致AAER的调查期降级，结果发现约190个基点的市场反应差异（10%显著性水平）。

在表7面板B中，文章借鉴Jorion等（2005）的方法建立回归模型来检验市场对信用评级下调的反应：

其中d代表每次降级事件。文章控制了降级时的信用评级调整幅度（DRating）、标普是否将企业从投资级降至非投资级（IGrade），以及降级日期与最近一次评级变更日期的间隔天数（Rating Lag）。在第（1）列中，文章发现SEC Investigation的系数显著为负。该结果表明，平均而言，当SEC调查未结案时，股市对降级的反应显著强于对其他降级的反应。就经济显著性而言，调查期间一个等级降级引发的平均市场反应强度是非调查期间的1.87倍。在第（2）列中，文章分别检验市场对AAER调查与非AAER调查的反应，发现负面市场反应主要集中在AAER调查中。但未发现AAER调查期间的降级市场反应强于非AAER调查期间的证据。作为参照，第（2）列结果表明：调查期间AAER调查相关降级的增量信息含量，在统计意义上与非调查期间三个等级降级的平均信息含量无显著差异（未列示）。综合来看，表7结果表明：SEC调查期间的信用评级降级比其他降级向市场传递了更多非公开信息。

表7 股票市场对信用评级降级公告的响应

文章还检验了股市对未来AAER相关调查公开披露的反应。若信用评级降级能及时向市场参与者间接传递有关重大SEC调查的信息，则预计部分未披露调查的信息可能在正式公开前已反映在股价中。这将证明当标普降级先于调查披露事件发生时，价格能以更及时的方式反映信息。

文章基于SEC调查相关披露事件的样本检验此推测。共识别222个与最终产生AAER的SEC调查相关的独特公开披露事件。这些披露事件包括企业自愿披露（Firm Disclosure）、媒体报道（Media Article）以及SEC发布的AAER公告。文章通过EDGAR手工收集企业自愿披露SEC调查的数据，通过Ravenpack标题搜索识别SEC调查相关媒体报道，并使用SEC网站公布的AAER公告。文章检验在这些SEC调查相关公开披露前后价格发现的速度。具体遵循Blankespoor, deHaan, and Zhu (2018)的方法，采用期内价格及时性指标（IPT），测量窗口为AAER相关调查公开披露前60个交易日至披露后1日（IPT[-60,+1]）。IPT[-60,+1]值越大表明事件窗口期内价格发现速度越快。

文章通过以下模型检验在[-60,-1]窗口期内对调查企业的评级降级是否能加速AAER调查相关事后公开披露前的价格发现：

其中z代表披露事件，e代表每项调查。预调降级（Preempt Downgrade）为指示变量：若标普在通过上述关键披露事件公开AAER相关调查前的60天窗口期内（即[-60,-1]窗口）下调了被调查企业的信用评级，则取值为1。模型（4）还纳入了企业在估计期初的主要特征控制变量（即规模、账面市值比、盈利能力和流动性）及信用评级。

表8报告了模型（4）的估计结果。第（1）列与第（2）列分别呈现未纳入与纳入企业控制变量的结果。数据显示两列中Preempt Downgrade的系数均显著为正。鉴于IPT指标可能存在测量噪音，文章遵循近期文献重新估计模型（4），使用百分位数排序的因变量度量方法（Thompson, Urcan, and Yoon 2023）。第（3）列与第（4）列的结果显示Preempt Downgrade系数仍显著为正。整体证据表明，对于最终成为执法行动目标的企业，评级降级能够加速调查相关信息融入股价的过程。

表8 剥离资产买卖双方的环境压力

五、其他结果

（一）其他发行人付费的信用评级机构

文章主要聚焦于标普评级，因Compustat数据库中大量企业的标普评级时间序列数据更易获取。鉴于穆迪与惠誉同样能够从管理层获取非公开信息，文章预期主要结论可推广至其他大型信用评级机构的评级结果。在未列示的分析中，文章基于企业高级无担保债券发行评级数据，使用穆迪和惠誉信用评级作为因变量重复主体检验。发现一致证据表明：当SEC调查进行时，穆迪与惠誉的信用评级均显著更低，且该效应在AAER调查中比非AAER调查更为显著。这些发现表明，文章的研究结论适用于其他具备非公开信息获取渠道的主要信用评级机构。

（二）证伪检验

文章还实施了证伪检验：通过在实际调查启动日期前五年设置模拟调查启动日期，以帮助缓解“研究结果由与SEC调查无关的随机因素驱动”的担忧。在未列示的分析中，未发现证据表明受调查企业在模拟调查期间的信用评级存在显著差异。文章分别检验AAER调查与非AAER调查的模拟日期后，仍未发现任何显著差异。最后，文章为模拟调查启动日期前后各季度创建独立指示变量，未发现信用评级在模拟调查日期附近存在规律性调整的证据。该证据进一步强化了研究结论：关于SEC调查的非公开信息传递可能是研究发现的主要驱动因素。

（三）信用评级机构的迎合动机

文章通过关注信用评级机构的动机来探究主要结果的横截面差异。考虑到发行方付费模式下CRAs迎合受评企业的动机（Baghai and Becker 2018；Becker and Milbourn 2011；Kraft 2015），这种迎合动机会降低CRAs及时将负面非公开信息纳入信用评级的可能性。Fracassi,Petry, and Tate（2016）发现，评级分析师在长期覆盖某发行方后会对该企业表现出更乐观的倾向。因此，文章采用标普为某企业发布评级的持续时间（月数）作为迎合动机的代理变量。在未列示的分析中，文章发现迎合动机削弱了标普将SEC调查非公开信息纳入信用评级的程度。同时文章记录到，迎合动机会减弱针对最终形成AAER的SEC调查所作出的信用评级调整幅度。但需注意的是，SEC调查对信用评级的整体净效应仍为负向，这表明即使存在迎合动机，针对AAER调查的评级下调仍然成立。

六、结论

文章检验了信用评级对重大非公开负面信息的反应及时性与信息价值。针对主流信用评级机构被长期批评未能利用其获取重大非公开信息的优势及时发出信用风险上升信号的问题，文章采用了一个新型数据集——通过非公开进行的SEC调查启动日期来识别重大负面非公开信息的到达时点。该数据的独特性在于能精准识别企业接收负面非公开信息的具体时间，这一直是先前研究难以观测的。该特性使我们能直接验证对发行人付费评级模式的批评（如Partnoy 2017所称"几乎不具信息价值"），这些批评至少部分基于"评级机构常获取内幕信息却鲜少反映于评级"的推测。

研究结论表明，信用评级机构会在SEC调查启动后一个季度内下调评级。这一发现具有重要意义，考虑到SEC调查通常持续近四年且仅18%的案件最终采取执法行动。更重要的是，最终产生执法行动的调查所引发的评级下调幅度，是未采取执法行动调查的三倍以上，这表明评级机构能快速形成对非公开信息重要性的成熟判断。此外，文章发现调查期间的评级下调为股票市场提供了增量信息，这证明基于非公开信息获取的评级行动具有更强的信息价值。

本研究促进了对发行人付费模式下非公开信息在信用评级过程中作用的理解。研究发现信用评级对负面非公开信息的调整既及时又富含信息价值，这从实证层面反驳了关于“发行人付费评级机构未能利用其特权信息渠道及时将重大非公开信息纳入评级以提示信用市场投资者”的论断。研究结果表明：发行人付费的信用评级机构能够通过及时将重大非公开信息纳入评级行动，有效降低资本市场中的信息不对称。

ABSTRACT

Despite private access to managers, issuer-paid credit rating agencies (CRAs) are often criticized for failing to promptly reflect material negative private information in their ratings and being ineffective corporate watchdogs. We utilize a novel dataset of private SEC investigations to examine the timeliness and informativeness of CRAs’ rating adjustments in response to material negative private information. Our evidence suggests that CRAs adjust ratings downward within a quarter following the opening of an SEC investigation. Moreover, these adjustments are over three times larger for those investigations that ultimately yield an enforcement action than for those that do not, suggesting that CRAs quickly form sophisticated expectations about the materiality of the private information. Additionally, rating downgrades during the investigations are more informative to the stock market than other rating downgrades. Overall, our evidence suggests that CRAs reduce information asymmetry in the capital markets by timely incorporating material private information in their ratings.

原文地址：https://doi.org/10.2308/TAR-2021-0560