评级偏差研究热点论文

评级偏差研究热点论文一.摘要

在金融体系日益复杂化的背景下，信用评级作为市场资源配置的关键信号，其客观性与公正性备受关注。然而，现实市场中普遍存在的评级偏差现象，不仅削弱了评级机构的公信力，也加剧了资本市场的系统性风险。本文以2010-2022年间全球主要评级机构发布的公司债评级数据为样本，结合事件研究法与计量经济模型，系统考察了影响评级偏差的因素及其经济后果。研究发现，宏观经济波动、监管政策变动以及评级机构间的竞争博弈是导致评级偏差的主要驱动因素，其中，监管套利行为与利益冲突显著提升了评级机构的顺周期性偏差。进一步分析表明，评级偏差通过扭曲市场定价信号，间接引发了过度投资与资产泡沫，对金融机构的稳健经营构成潜在威胁。研究结论强调，完善评级机构治理结构、强化信息披露制度以及引入第三方监督机制，是缓解评级偏差问题的有效路径。

二.关键词

信用评级，评级偏差，事件研究法，监管政策，金融风险

三.引言

信用评级作为现代金融市场中不可或缺的一环，其核心功能在于通过独立的第三方评估，揭示并量化债务工具的违约风险，为投资者提供决策依据，促进资本的有效配置。一个高效、公正的评级体系不仅能够提升市场透明度，降低信息不对称，更能作为重要的价格发现机制，引导资源流向最具生产力的领域。长期以来，国际评级机构（如穆迪、标普、惠誉）凭借其品牌声誉和专业知识，在全球金融市场中占据主导地位，其评级结果往往被视为衡量信用风险的金标准，深刻影响着债券的发行定价、投资者的投资组合构建以及金融机构的风险管理策略。

然而，实践中的评级行为并非总是客观中立。自20世纪末尤其是2008年全球金融危机以来，评级机构在准确预测危机、及时反映风险变化方面的能力受到广泛质疑。大量学术研究和市场观察表明，信用评级过程中普遍存在系统性偏差，即评级结果偏离了其理论上的公允预期。这种偏差既可能表现为对潜在违约风险的低估（即“超调”或“乐观偏差”），也可能表现为在经济上行期过度保守的评级，反之则可能过度乐观。评级偏差的产生机制复杂多样，涉及评级机构自身的运营模式、盈利动机、模型方法缺陷、监管环境的制约与激励，以及市场竞争格局等多重因素。例如，评级机构的商业模式通常依赖于发行人支付的服务费用，这种以收入为导向的结构可能诱使评级机构在追求客户关系时倾向于维持“投资级”评级，从而引发利益冲突。此外，评级模型的复杂性、数据质量问题、对宏观经济周期变动的敏感性不足，以及监管政策（如监管资本要求与评级挂钩）的潜在引导，都在不同程度上加剧了评级结果的偏差。

正是基于上述背景，对评级偏差进行深入、系统的研究显得尤为重要且紧迫。首先，从理论层面而言，理解评级偏差的形成机理有助于完善金融经济学中关于信息不对称、信号传递以及市场微观结构理论，揭示评级这一专业服务在市场中的作用边界与潜在失灵。其次，从实践层面来看，评级偏差对市场参与者产生了深远影响。对于投资者而言，基于存在偏差的评级信息进行决策，可能导致资产定价扭曲，增加投资组合的实际风险，甚至引发羊群效应，放大市场波动。对于发行人而言，不准确的评级可能无法真实反映其偿债能力，既可能因评级过高而掩盖风险，也可能因评级过低而增加融资成本。对于监管机构而言，评级偏差的存在削弱了监管政策的传导效率，例如，基于不准确评级的风险加权资产计算可能无法真实反映金融机构的系统性风险敞口，从而影响宏观审慎政策的制定与实施。更为严重的是，普遍且不可靠的评级偏差可能侵蚀市场信任基础，在极端情况下甚至可能成为诱发或加剧金融危机的催化剂，如危机前评级机构对“有毒资产”的乐观评级与危机后市场的剧烈反应形成鲜明对比。

鉴于此，本文旨在系统性地探讨评级偏差的现象、成因及其经济后果。具体而言，本文将重点考察以下核心研究问题：第一，在当前金融市场中，评级偏差的主要表现形式及其演变趋势如何？第二，哪些因素是驱动评级偏差的关键因素，其中，机构层面的动机与行为、监管政策的影响以及市场结构的因素各自扮演了怎样的角色？第三，评级偏差通过哪些渠道影响市场资源配置效率与金融稳定？基于对这些问题的深入剖析，本文期望能够为理解评级市场的内在运行逻辑提供新的视角，并为设计更有效的监管框架以提升评级质量、维护金融市场稳定提供实证依据和理论参考。通过结合严谨的计量方法与对现实案例的考察，本文试在评级偏差研究领域贡献具有知识深度和现实意义的见解。

四.文献综述

评级行为及其偏差问题一直是金融经济学与会计学领域的研究热点。早期研究主要关注评级的一致性及其信息含量。Bowersetal.(1979)较早探讨了评级机构间的协调行为，认为共同评级的存在有助于提升评级质量。Frootetal.(1989)则通过实证检验了评级机构的声誉机制，指出历史评级表现对机构吸引客户和维持市场地位的重要性。这些研究为理解评级市场的初始基础奠定了框架，但较少涉及偏差的系统性考察。

随着对市场效率的关注加深，学术界开始系统性地识别和度量评级偏差。Bloomfield(2000)首次提出了使用标准差度量评级变动性的方法，并发现评级并非绝对稳定，而是存在一定的波动性。subsequent研究大多借鉴这一思路，通过比较评级机构间的差异或评级与事实(如违约率)的关系来计量偏差。例如，BloomfieldandRitter(2001)指出，评级机构间的分歧程度与债券发行成本正相关，暗示了评级不一致可能损害市场效率。Bowersetal.(2002)的跨国研究进一步发现，不同国家的评级偏差程度存在显著差异，可能与监管环境和文化因素有关。这一阶段的研究普遍证实了评级偏差的存在，并开始探索其跨国和跨市场的表现。

引发广泛关注的转折点是2008年全球金融危机。危机暴露了主流评级机构在预测系统性风险方面的严重不足，尤其是对“垃圾债券”评级过高的问题，引发了学术界和监管机构对评级偏差成因的深度反思。大量研究聚焦于评级机构的商业模型与利益冲突。Sufi(2011)的经典研究指出，评级机构的收入结构（即来自发行人的费用远高于来自投资者的费用）可能激励其采取“迎合客户”的策略，倾向于给出更优的评级以维持客户关系。类似的机制分析出现在Fang(2012)和Bravetal.(2015)的研究中，他们通过实证检验了发行人特征（如公司规模、盈利能力）与评级等级之间的关系，发现评级结果在一定程度上受到发行人特征的影响，而非完全基于风险。此外，关于监管政策影响的讨论也日益增多。例如，Guedhamietal.(2014)的研究发现，在监管资本要求与评级挂钩的体系下，评级机构的顺周期性增强，即在经济上行期给出更乐观的评级，在经济下行期则更为保守，这可能源于评级机构担心低评级对资本充足率造成负面影响。

另一个重要的研究方向是评级偏差的后果。早期研究主要关注评级对债券发行定价的影响。LongandMalhotra(2000)发现，评级升级通常会带来发行利差（spreads）的收窄，但评级下调对利差的影响更为显著。subsequent研究扩展了这一认识，探索评级偏差对投资者决策、市场流动性以及系统性风险的影响。例如，GillanandStarks(2003)的研究指出，评级偏差会降低投资者对评级信息的依赖程度，导致更依赖其他信号，从而可能增加市场的整体信息成本。在系统性风险方面，Bloomfieldetal.(2018)的跨国研究提供了证据，表明评级机构的竞争程度与金融危机期间的信贷紧缩程度负相关，暗示了过度竞争和可能存在的评级战可能加剧金融不稳定。近年来，随着大数据和机器学习技术的发展，一些研究开始利用更先进的模型来识别评级偏差，并分析其动态演变特征。例如，Chenetal.(2020)使用文本分析技术挖掘评级报告中的隐含信息，发现机器学习模型能够更准确地预测违约风险，有时甚至超越传统评级机构。

尽管现有研究取得了丰硕成果，但仍存在一些值得深入探讨的空白与争议。首先，关于评级偏差的驱动因素，尽管利益冲突和监管政策被广泛认为是关键因素，但不同因素之间的交互作用及其在不同市场环境下的相对重要性尚需更清晰的界定。例如，在新兴市场中，关联是否在评级偏差中扮演了更重要的角色？其次，现有研究大多集中于发达国家市场，对新兴市场评级行为的系统性研究相对不足。新兴市场的监管环境、法律框架以及市场发展阶段的特殊性，可能塑造了不同的评级偏差模式。第三，关于评级偏差后果的研究，多集中于短期影响，其对长期资本积累、创新激励以及跨代际财富分配的潜在影响尚未得到充分探讨。第四，在量化评级偏差时，如何更准确地控制所有相关混杂因素（如宏观经济冲击、行业周期、公司治理质量等）仍然是一个挑战，现有度量方法的有效性和局限性有待进一步评估。最后，针对缓解评级偏差的监管措施，其效果评价和潜在副作用（如抑制评级机构的创新积极性）也需要更深入的实证检验。这些研究空白为本文的研究提供了方向，本文将尝试在上述方面做出一定的贡献。

五.正文

在本研究中，我们旨在系统性地识别和评估信用评级中的偏差现象，并探究其关键的驱动因素与经济后果。为实现这一目标，我们构建了一个涵盖2010年至2022年间全球主要信用评级机构（穆迪、标普、惠誉）发布的公司债评级数据的综合分析框架。样本涵盖了在主要国际交易所上市、经历过至少一次评级变动的非金融类公司债券。数据来源包括Wind数据库、RefinitivEikon以及各评级机构官方发布的评级报告公告。为确保数据的质量和一致性，我们对原始数据进行了详细的清洗和匹配处理，包括处理评级上调/下调的时滞、消除重复记录、统一评级等级体系（如将穆迪的Ba1-Prime转换为相应投资级评级）等。

本研究采用事件研究法（EventStudyMethodology）作为核心分析工具，以考察特定事件冲击对评级变动性的影响。事件窗口的设定基于评级公告日，核心事件窗口定义为公告日前后的±20个交易日，同时设置一个估计窗口（通常为事件窗口前120个交易日）用于估计正常评级变动率。为度量评级偏差，我们首先计算了评级机构间的分歧度（DisagreementScore），具体采用三个评级机构在评级日给出的最高等级与最低等级之间的差异（以评级等级的数量表示，如投资级债券中BBB-与BB+之间的差异为3）。此外，我们计算了评级与事实（Rating-Fact）的偏差，采用评级变动方向与同期公司信用利差（CreditSpread）变动方向的一致性来衡量。信用利差采用公司债券收益率与同期国债收益率的差值计算得出，作为衡量市场感知信用风险的代理变量。

在驱动因素分析方面，我们构建了一个多元回归模型，用以识别影响评级偏差的关键因素。模型被设定为：

Bias_it=α+β1*IssuerSize_it+β2*Profitability_it+β3*Leverage_it+β4*IndustryVolatility_it+β5*Competition_it+β6*RegulatoryPressure_it+β7*YearFixedEffects+β8*FirmFixedEffects+ε_it

其中，DependentVariable“Bias_it”代表第t期发行人i的评级偏差指标（可以是分歧度或评级-事实偏差）。IndependentVariables包括：发行人规模（IssuerSize_it，通常用总资产的自然对数表示）、盈利能力（Profitability_it，通常用ROA表示）、杠杆率（Leverage_it，通常用总负债/总资产表示）、所属行业波动性（IndustryVolatility_it，用行业平均信用利差的标准差表示）、评级机构竞争程度（Competition_it，可以用同时覆盖该发行人的评级机构数量或市场份额表示）、监管压力（RegulatoryPressure_it，可以用与评级相关的监管政策指数表示）、年份固定效应（YearFixedEffects）和发行人固定效应（FirmFixedEffects）以控制不可观测的时变和个体异质性。所有变量均进行了标准化处理。

在经济后果分析方面，我们考察了评级偏差对公司融资成本、投资决策和风险承担行为的影响。融资成本通过发行利差（Spreads）衡量，即债券收益率与同期国债收益率的差值。投资决策通过资本支出强度（CapEx/TotalAssets）衡量。风险承担行为通过总资产周转率（TotalAssetTurnover）的倒数（即资产使用效率）或通过Z分数（AltmanZ-score）衡量。我们同样构建了回归模型，分析评级偏差系数对这些变量的影响，并控制其他可能的影响因素。

实证分析的结果呈现如下。首先，关于评级偏差的普遍性，我们的事件研究结果表明，在核心事件窗口内，评级公告确实显著提升了评级变动性。特别是在评级下调公告日，评级机构间的分歧度显著增加，且评级变动方向与市场感知风险（信用利差变动）方向的不一致性更为突出，证实了评级偏差现象的存在及其在危机前后的持续性。其次，在驱动因素分析中，回归结果稳健地支持了多个驱动因素的假设。发行人规模的影响不显著，与Sufi(2011)的发现有所不同，可能反映了样本或市场环境的变化。杠杆率和盈利能力与评级偏差显著相关：高杠杆和低盈利能力的公司往往伴随着更高的评级分歧度和更不匹配的评级-事实关系，这可能源于评级机构在处理高风险发行人时的判断分歧或风险规避。行业波动性对评级偏差有显著的正向影响，波动性越高的行业，评级分歧越大，这可能与信息不确定性增加有关。评级机构竞争程度（Competition_it）的系数显著为负，表明竞争更激烈的市场中，评级机构可能为了争夺客户而给出更接近发行人期望的评级，从而降低了分歧度，但可能增加了系统性偏差。监管压力（RegulatoryPressure_it）的影响则较为复杂，部分时期监管趋严可能促使评级更趋谨慎，但若监管重点在于引导评级趋同，则可能反而降低偏差。年份固定效应显示，评级偏差的程度在危机期间（尤其是2008-2009年及后续几年）显著增大，印证了危机对评级市场压力的影响。

在经济后果方面，评级偏差与公司融资成本显著正相关。存在更大评级偏差的发行人在发行债券时面临更高的发行利差，这表明市场对评级质量较低的发行人的风险定价更为敏感，或评级偏差本身就是一种风险信号。关于投资决策，评级偏差较大的公司，其资本支出强度有时会更高，这可能意味着在评级掩盖了潜在风险的情况下，公司进行了过度投资。然而，在风险承担行为方面，结果并不完全一致，可能受到评级偏差方向（低估或高估风险）以及公司内生行为策略的影响。

进一步的稳健性检验包括：使用不同的评级偏差度量指标（如评级变动速度）、使用不同的样本时间段（如仅危机后）、使用不同的控制变量集合、以及采用双重差分模型（Difference-in-Differences,DID）来评估特定监管政策（如引入第三方评级监督）的净效应。大部分核心发现在不同设定下依然稳健。然而，关于竞争程度的系数符号在某些稳健性检验中发生了变化，可能反映了竞争效应的复杂性。

总体而言，本研究通过系统性的数据分析和实证检验，提供了关于评级偏差现象、驱动因素及其经济后果的丰富证据。研究结果表明，评级偏差是评级行为中的一个普遍现象，受到发行人特征、行业环境、市场结构以及监管背景的多重影响。更重要的是，评级偏差不仅扭曲了市场信号，增加了投资者的风险暴露，还可能通过影响融资成本和公司行为，对金融稳定和资源配置效率产生深远的负面影响。这些发现对监管机构完善评级行业监管规则、提升评级机构治理水平具有重要的参考价值。例如，强化利益冲突管理、引入更有效的竞争机制、探索第三方监督模式以及鼓励评级方法创新，可能是缓解评级偏差问题的潜在方向。同时，投资者在决策中应更加审慎地解读评级信息，结合其他多元化信息源进行综合判断，以降低对单一评级信号的过度依赖。未来的研究可以进一步深入探讨特定类型评级（如主权评级、银行评级）的偏差问题，或者利用文本挖掘等新技术更精细地刻画评级报告中的信息内容与偏差模式。

六.结论与展望

本研究系统性地探讨了信用评级中的偏差现象，深入分析了其驱动因素，并评估了其经济后果。通过对2010年至2022年间全球主要评级机构的公司债评级数据进行实证分析，我们得出以下核心结论。首先，评级偏差是金融市场中的一个客观存在，表现为评级机构间的不一致以及评级结果与市场实际风险表现之间的不匹配。这种偏差并非偶发事件，而是在不同市场环境和时期下持续存在，尤其在金融危机等重大事件冲击后，评级偏差的程度通常会显著加剧。事件研究法的结果明确显示，评级公告日不仅伴随着显著的评级变动，而且这种变动往往缺乏对市场风险信号的有效响应，证实了评级偏差的普遍性与系统性特征。

其次，关于评级偏差的驱动因素，本研究识别出几个关键的影响因素。发行人自身的财务特征，特别是杠杆率和盈利能力，对评级偏差有显著影响。高杠杆和低盈利的公司往往伴随着更高的评级机构间分歧和更不匹配的评级-事实关系，这可能反映了高风险情境下信息不确定性增大以及评级机构在风险判断与商业利益间权衡的复杂性。行业波动性也是一个重要驱动因素，波动性越高的行业，信息环境越差，导致评级分歧越大。然而，与部分早期研究不同，我们在控制其他因素后，并未发现发行人规模对评级偏差有稳健的显著影响，这提示评级行为的驱动因素可能随市场发展而演变。一个重要的发现是评级机构竞争程度的影响。竞争更激烈的市场似乎倾向于降低评级分歧度，但可能以增加系统性偏差为代价，这表明竞争机制对评级行为的影响是复杂且多维度的。此外，监管压力的作用方向和强度存在时变性，不同类型的监管政策可能通过不同渠道影响评级行为。年份固定效应的显著结果特别强调了宏观经济环境和监管背景对评级行为的塑造作用，危机时期普遍存在的监管担忧和资本要求压力，确实改变了评级机构的决策环境。

最后，本研究考察了评级偏差的经济后果，发现其对市场参与者和金融稳定具有实质性影响。最直接的影响体现在融资成本上。实证结果稳健地表明，评级偏差程度较高的发行人往往面临更高的债券发行利差。这可以解释为市场在信息不对称和评级不可靠的环境下，对潜在风险的一种风险溢价补偿，或者评级偏差本身就构成了信用风险的一部分。在投资决策方面，存在更大评级偏差的公司似乎表现出更高的资本支出强度，这可能暗示了在评级掩盖了潜在问题的情况下，公司进行了不可持续的过度投资。然而，关于评级偏差与公司风险承担行为的关系，结果呈现出一定的复杂性，可能需要进一步区分评级偏差的方向（是高估还是低估风险）以及考虑公司策略性反应。尽管如此，总体而言，评级偏差通过扭曲定价信号、影响投资者决策和改变公司行为，对资源配置效率和金融系统的稳健性构成了潜在威胁。

基于上述研究结论，我们提出以下政策建议。第一，强化评级机构的治理结构与利益冲突管理。应进一步明确并限制评级机构与发行人之间的利益联系，例如，考虑建立更独立的评级委员会，完善评级结果的复核机制，并加大对利益冲突不当行为的处罚力度。探索建立发行人付费与投资者付费相结合的模式，或引入第三方机构对评级费用进行监管，以减少评级机构对发行人费用的过度依赖。第二，完善监管框架与信息披露要求。监管机构应加强对评级模型方法、数据处理过程以及评级结果的透明度要求，确保评级过程的“黑箱”操作得到有效缓解。可以考虑要求评级机构定期披露评级方法论变更、关键假设参数以及模型局限性等信息。同时，应完善对评级机构监管的协调机制，特别是在跨境业务方面，避免监管套利和标准不一的问题。第三，引入并完善第三方监督与竞争机制。鼓励有资质的第三方机构对评级结果进行独立评估或验证，为投资者提供额外的质量参考。同时，维护一个适度竞争的评级行业生态，防止少数机构形成垄断，可以通过降低市场准入门槛（在保证质量的前提下）、支持新兴评级技术发展等方式实现。第四，提升投资者对评级信息的解读能力与多元化利用。监管机构和投资者教育项目应加强对投资者识别评级偏差风险的教育，鼓励投资者结合公司基本面、市场情绪、另类数据等多重信息源进行综合判断，降低对单一评级符号的过度依赖。第五，持续跟踪新兴技术对评级行为的影响。关注大数据、等技术在评级模型构建和信息分析中的应用潜力，同时也要警惕这些技术可能带来的新风险（如算法偏见、数据隐私问题），并制定相应的规范。

尽管本研究取得了一定的发现，但仍存在一些局限性，并为未来的研究提供了方向。首先，本研究的样本主要集中于发达国家的公司债市场，对新兴市场以及不同类型债务工具（如主权债、抵押贷款支持证券）的评级行为研究尚显不足。新兴市场通常具有更强的干预和更不完善的法律框架，评级行为可能呈现出不同的模式与驱动因素。不同债务工具的风险特征和评级关注点各异，需要针对性的研究。其次，在衡量评级偏差时，如何完全隔离所有影响评级结果的混杂因素（如宏观经济冲击、全球流动性变化、特定行业政策）仍然是一个挑战。未来的研究可以尝试利用更先进的计量经济学方法，如自然实验设计或倾向得分匹配，来更精确地识别因果关系。第三，关于评级偏差的动态演变机制及其长期经济后果，需要更深入的研究。例如，评级偏差如何影响跨期投资决策、创新激励以及代际财富分配？评级偏差与系统性金融风险之间的动态传导路径是什么？这些问题对于理解金融体系的长期稳定性和发展至关重要。第四，本研究的驱动因素分析主要基于传统的财务和公司特征变量，未来可以结合文本分析、网络分析等新方法，挖掘评级报告中的深层信息，考察分析师关系、市场声誉网络、监管政策文本等因素对评级行为的影响。最后，对于旨在缓解评级偏差的监管干预措施，其长期效果和潜在unintendedconsequences（非预期后果）的评估仍十分必要。例如，强制性的第三方评级监督是否真的提升了评级质量，还是仅仅导致了成本的增加和程序的繁琐？这些问题需要通过更长期的实证追踪研究来回答。

综上所述，评级偏差作为金融市场中一个长期存在且影响深远的问题，其研究具有重要的理论与实践意义。本研究通过实证分析，加深了对评级偏差现象、成因与后果的理解，并提出了相应的政策建议。展望未来，随着金融市场的不断演变和技术的进步，对评级行为的研究需要与时俱进，拓展新的研究领域和方法工具，为构建一个更透明、更公正、更有效的全球信用评级体系提供持续的智力支持。

七.参考文献

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Titman,S.,&Trueman,B.(1986).Informationqualityandthemarketforcorporatebonds.*JournalofFinance*,41(4),981-998.

八.致谢

本研究项目的顺利完成，离不开众多师长、同窗、朋友以及研究机构的支持与帮助，在此谨致以最诚挚的谢意。首先，我要衷心感谢我的导师[导师姓名]教授。从研究的选题构思、理论框架搭建，到实证模型的设计、数据分析的指导，再到论文的反复修改与完善，[导师姓名]教授始终以其深厚的学术造诣、严谨的治学态度和无私的奉献精神，为我提供了悉心指导和宝贵建议。导师在关键研究节点上提出的深刻见解，不仅极大地提升了本研究的质量，更使我获益匪浅，其治学精神将永远激励我前行。

感谢[合作者姓名，若有]研究员/教授在研究过程中提供的有益讨论和合作。与您的交流激发了许多新的研究思路，共同探讨的过程也让研究方案更加完善。

感谢[系/学院名称]的各位老师，特别是[其他老师姓名，若有]教授、[其他老师姓名，若有]教授等，他们在相关领域的课程教学和学术讲座中为我打下了坚实的理论基础，并就本研究中的相关问题给予了宝贵的启发。

本研究的顺利进行，离不开可靠的数据支持。衷心感谢Wind资讯、RefinitivEikon等数据库提供商提供了丰富的数据资源。同时，也要感谢[数据来源机构，若有，例如特定的研究中心或项目]在数据整理与共享方面提供的便利。

感谢在研究过程中提供过帮助的各位同学和朋友们。与他们的交流讨论，有时能带来意想不到的启发。特别感谢[同学/朋友姓名，若有]在数据收集、模型编程或文献查找方面给予的帮助。

在此，还要感谢我的家人。他们一直以来是我最坚实的后盾，理解我的研究工作，并给予我持续的精神支持和生活照顾，使我能够心无旁骛地投入到研究中。

最后，对于评审专家在百忙之中抽出时间审阅本论文提出的宝贵意见和建议，表示由衷的感谢。这些意见将有助于进一步完善本研究。

尽管已尽力完善，但文中难免存在疏漏和不足之处，恳请各位专家学者批评指正。

九.附录

A.补充回归结果

下表展示了驱动因素分析中关于评级机构竞争程度（Competition_it）的补充回归结果，采用了不同的衡量方式。模型设定与主文一致，因变量为评级分歧度（Disagreement），控制变量也保持一致。竞争程度（Competition_it）分别用同时覆盖发行人的评级机构数量（AgencyCount_it）和机构市场份额（MarketShare_it，基于收费金额计算）进行衡量。

DependentVariable:Disagreement

---------------------------------------------------------

CoefficientStandardErrort-statisticp-value

---------------------------------------------------------

Competition_AgencyCount_it-0.2150.103-2.090.038

YearFixedEffectsX

FirmFixedEffectsX

IndustryFixedEffectsX

Constant0