金融机构内部评级是金融机构按照巴塞尔协议的要求对贷款企业实施的内部信用评级，经成员国央行的评估及核准后，金融机构内部评级结果亦可用于央行质押品的筛选。目前，只有少数几家拥有成熟信用风险评估技术的大型银行的内部评级结果被本国央行所认可。

成员国央行内部评级是成员国央行对国内非金融企业进行评级。目前，德国、法国、意大利、奥地利、葡萄牙、西班牙、爱尔兰和斯洛文尼亚八家成员国央行的内部评级结果被纳入到ECAF体系。鉴于金融危机时期，外部评级机构公信力遭到市场质疑，再加上外部评级对评级企业的覆盖范围有限，央行内部评级的重要性突显，渐渐成为了欧盟大部分成员国央行评价本国非金融企业的主要措施，也是欧元区央行实施货币政策工具的重要载体。

ECAF通过违约率建立起各类评级结果的映射关系，并行使事后监督职能

ECAF将企业/债券信用等级分为8级，1～3级为合格质押品所对应的信用等级。ECAF以违约率为标准建立起各类评级结果的映射关系，并予以公布，以利于不同评级体系和评级结果的融合使用。

欧洲央行每年都会基于违约率数据及级别映射关系，对ECAF框架下的各类评级标准进行准确性检验，对实际违约率与等级分类最大违约率存在较大差异的，则要求评级结果提供方分析原因并加以改进，同时辅之以必要的监管措施。

ECAF采取估值折价率等手段防控抵押品风险

为保障央行债权资产的安全，欧洲央行对不同类型的抵押品采取不同的风险控制措施，主要包括估值折价、变动保证金（针对具有公允价值的市场化资产）、未担保债务的使用限制及估值减价（用于以外币计价的市场化资产）。其中，非市场类资产主要采用估值折价的方式，需事先确定估值金额和估值折扣率两个参数。估值金额采用理论价格模型计算得出或直接使用资产剩余本金，理论价格模型是以剩余本金为基础，综合考虑平均贴现率、市场风险、流动性风险和信用风险等因素。估值折扣率是按照资产剩余期限、信用等级、利率定价方式以及估值方法分档给出的。

欧洲央行内部评级的应用情况

2008年之后，美联储、欧洲央行等发达经济体央行相继采取了量化宽松的货币政策，增加货币供给，并通过降低合格抵押品标准来扩大抵押品范围，以实现逆周期调节的作用。

2008年10月，欧洲央行暂时性地将合格质押品（除ABS外）最低信用质量等级要求从等级2调整至等级3，并在2011年1月确定为永久性调整。2012年2月，为应对欧债危机带来的流动性困境，欧洲央行管理委员会批准了法国、意大利、爱尔兰等七国央行提交的信贷资产质押品质量标准的暂时调整方案，法国等央行暂时将信贷资产质押品的最低可接受标准下调至等级4，在危机时期加大对金融机构的流动性供给。

欧洲央行抵押品总规模的变动情况与货币政策的松紧度趋同。2007—2012年6月，欧洲央行采取了维持超低利率、长期再融资操作等非常规手段以增加货币投放，抵押资产总额从2007年的15790亿欧元上升至2012年的24780亿欧元，其中非市场化资产占比从2007年的9.52%上升至2012年的26.49%。其后，出于对通货膨胀率的担忧，欧洲央行暂停了长期再融资的操作，随着金融机构陆续对到期资金的偿还，欧央行资产负债表逐渐收缩，抵押资产的总规模亦同步下降，从2013年的22097亿欧元下降至2018年的15571亿欧元。

2011年以来，欧洲央行不断强化内部评级的作用，非市场化资产占抵押品总额的比例始终处于高位，2016年以来维持在24%左右，高于政府债券和ABS资产。截至2019年6月底，非市场化信贷资产抵押品价值为3832亿欧元，占抵押资产总额的24.48%，为占比最高的质押品种。

德法央行的内部评级实践

在欧洲各成员国中，德国和法国是最早开展央行内部评级的国家，积累了丰富的实践经验，在评级流程和评级模型等方面的做法值得借鉴。

依托征信数据库进行评级信息采集

各成员国央行通常会依托国家级征信数据库采集内部评级所需要的企业信息。

德国央行内部评级数据主要来自于信用债权管理电子平台（KEV），该平台由德国央行于2007年创建，通过央行分支机构收集企业财务报表、企业类型、注册地址、信贷余额、利息支付情况、到期日等信息，并将符合要求的评级信息提交至评级系统（CoCAS）。KEV平台每年接收近3万份企业年报资料，其中地址、经营活动类型等数据实时更新。

法国央行内部评级数据主要来自于商业银行档案数据库（FIEBN），该征信数据库是由法国央行于1982年建立，也是法国央行发布内部评级结果的主要渠道。截至2017年底，FIBEN通过企业、金融机构、法国国家统计局、国家支付登记中心和商事法院等渠道收录了超过760万家企业数据。法国央行内部评级所使用的企业基本信息、财务数据、商票兑付、信贷信息、法院裁决诉讼信息等均来自FIBEN。

依托评级系统，采用模型分析和专家分析相结合的评级方法

德国央行于2011年联合奥地利央行建立了共同信用评估系统（CoCAS），由于该系统配置灵活，可适应多种数理模型，之后陆续被西班牙、比利时、葡萄牙等国央行采用。在评级方法的选择上，德、法央行均采用了模型分析和专家分析相结合的方法。

德国央行的模型分析基于线性方程，若企业采用国际财务准则，模型是一个包含6个财务指标的通用模型，若企业采用德国商法会计准则（GCCA），模型则由1个基本模型和12个分类模型构成，每个模型包含4个指标。德国央行的专家分析是对模型分析结果进行修正，评级人员识别出可能对企业评级结果有重大影响但未被模型分析充分使用的信息，经综合判断后给予企业一个最终的信用等级。

法央行于2007年建立了央行企业评级系统（ASCOT），法央行的模型分析同样基于线性方程，由19个行业分类模型构成，每个分类模型都是由9个与行业相关性最高的财务指标构成，与德央行评级模型不同的是，法央行的模型分析层次更为全面，从盈利能力、偿债能力、资本结构和流动性问题四个维度对企业进行评估，流动性问题分析又涉及静态分析、动态分析、前景分析以及融资便利性分析。在专家分析阶段，评级人员通过与企业管理层访谈等方式获取额外信息，用以进一步评估企业的经营状况和风险，调整模型分析的结果。2017年1～11月法国央行共对3.83万家企业进行了访谈，约占当年评级企业总量的15%。

评级结果的应用范围

德、法两国的央行内部评级结果除了为央行货币政策操作服务外，还向被评企业、金融机构和监管机构开放查询。

德国央行以标准化的评级说明书（fact sheet）的形式向金融机构或者企业免费提供，包括企业的基本信息、近三年的信用级别变化、主要财务指标及财务报表分析。

法国央行内部评级结果向被评企业和FIBEN接入机构开放查询。被评企业可以免费通过法国央行分支机构获取评级结果，并可以要求法国央行对评级结果进行解释。FIBEN接入机构以付费方式获取评级结果。

我国央行内部评级体系建设的启示

随着我国经济发展进入新常态，央行推出了一系列创新型货币政策工具，基础货币从外汇占款的被动式投放向主动投放转变。为引导地方性法人金融机构扩大“三农”、小微企业信贷投放，解决中小金融机构合格抵押品相对不足的问题，2014年下半年开始，中国人民银行在广东和山东两地开展信贷资产质押再贷款和央行内部评级试点工作，并于2018年推广至全国。目前，参与央行内部评级工作的金融机构主要有小型城商行、农商行、农村合作银行、村镇银行和农信社等五类地方性法人金融机构，评级企业以小微企业为主。央行内部评级工作在引导地方性法人金融机构扩大“三农”、小微企业信贷投放等方面发挥了一定的作用。

目前，我国央行合格抵押品主要包括国债、央票、政策性金融债、地方政府债券、AA级（含）以上公司类信用债券、AA级（含）以上小微、绿色、“三农”金融债和永续债、央行内部评级为“可接受级”（含）以上的信贷资产等，2018年6月新增了同业存单以及票据资产。信贷资产质押方式已经在支农、支小、扶贫等专项政策性再贷款以及SLF等创新型货币政策工具中得到使用。

央行内部评级是开展信贷资产质押的基础，是保障央行债权安全的重要措施。根据中国人民银行关于开展信贷资产质押和央行内部评级工作的有关规定，征信中心负责全面组织实施央行内部（企业）评级工作，开发建设系统以实现总行层面的运行。央行内部（企业）评级系统自2015年上线至今，已累计收集超过14万家企业数据，评级企业数量约12万家，其中小微企业占比约为80%。征信中心充分发挥征信数据优势，联通了企业征信系统和央行内部（企业）评级系统，为央行内部评级工作提供全面的数据支持。

我国的央行内部评级工作已平稳地渡过了业务初创期、平台建设期和工作推广期，业务运作模式日渐成熟。但与欧洲央行内部评级体系相比较，我国的央行内部评级体系建设仍处于起步阶段，信贷资产占合格抵押品总规模比例较低，在建立合格抵押品调整机制等方面可借鉴欧洲央行成熟的做法。

以货币政策为导向，建立合格质押品等级标准的调整机制

欧洲央行及各成员国央行通过稳健实施再贷款等货币政策操作，支持商业银行的再融资，有针对性地支持实体经济中的薄弱领域。非市场化资产在其抵押品操作框架中的占比逐年上升，从2006年的3%上升到2018年的24%左右。同时，结合经济形势适度调整合格抵押品范围和抵押品折价率。

我国央行内部评级对合格质押品的信用等级最低要求为“可接受”级。未来，在货币政策工具操作过程中，可借鉴欧洲央行的做法，在遵循市场化原则的基础上，根据经济运行特点和货币政策导向采取灵活的合格质押品标准及质押率调整机制，以扩大或缩小合格抵押品范围，发挥逆周期调节的作用，平滑经济波动。

扩大合格信贷资产的应用范围，为货币政策实施提供操作空间

目前，采用信贷资产质押方式的货币政策工具仅限于支农再贷款、支小再贷款和常备借贷便利，参与的金融机构也仅限于地方性法人金融机构。相较于欧洲央行，我国央行抵押品管理框架中对非市场化资产的使用比例偏低。在央行评级工作已经逐步步入正轨和商业银行抵押品相对不足的情况下，建议扩大以信贷资产为质押的货币政策工具的应用范围，在更多的创新类货币政策工具中使用，将参与机构范围扩大到大型国有商业银行和股份制银行，为央行货币政策工具的应用提供更大的操作空间。

提高评级对象的相对稳定性，有利于对信用风险水平的持续跟踪

法国央行对符合特定条件的所有企业进行央行内部评级，2015—2017年的评级企业数量分别为248300家、252558家和256240家，评级企业规模相对稳定，评级结果连续性高。2016—2018年，我国央行评级系统上报企业数量波动较大，且连续评级企业数量较少，连续三年参评企业占已定级企业数量不足1%。

我国央行评级规模的变动主要与再贷款投放规模、信贷资产质押方式的应用范围等央行货币政策要求有关，另外，金融机构可自主选择参评企业，企业连续性无法保证。评级企业规模的大幅波动和连续评级企业数量的不足，不仅会给评级质量的准确性和稳定性检验带来一定的偏差，基于数据基础之上的宏观经济、行业发展趋势分析及信用风险跟踪研究等工作也难以开展。

为此，要建立对央行评级结果的持续更新机制，建议对于金融机构报送至央行内部评级系统中的企业数据，只要本行的贷款处于存续期内，就需要将企业的评级数据按年度更新到央行内部评级系统中，以开展持续跟踪评级，以利于央行能够持续掌握微观主体的经营轨迹和信用风险变化情况。

扩大金融机构对央行评级结果的查询范围，为金融机构内部风险控制提供参考

德国、法国央行的内部评级结果除了为央行货币政策服务以外，还向金融机构和参评企业开放查询，央行内部评级结果被广泛地应用于金融机构的贷前审批和贷后管理环节，加强了央行、金融机构、企业间的联动和信息交互，从而有效降低了金融机构和企业间由于信息不对称而带来的风险溢价。

在我国，地方性法人金融机构天然具有人缘地缘优势突出、组织机制灵活、决策链条短等优势，在服务小微、支持民营经济等方面有着大型银行难以替代的地位，是我国金融体系的重要组成部分。小微企业融资难、融资贵是世界级的难题。从银行角度看，小微企业经营稳定性差，可抵押资产少，抗风险能力弱。究其本质，小微企业融资难是信息不对称问题，银行不了解小微企业的真实风险水平，难以区分出成长性好、创新能力强、信用水平相对较高的企业。因此，风险识别和风险定价是解决小微企业融资难问题的两个重要环节，只有解决了风险识别问题，金融机构才能进行差别化的风险定价。

目前我国中小银行的内部评级水平参差不齐。对于部分规模较小的地方性法人金融机构，由于机构成立较晚，技术、专业人才储备不足，没有能力建立自身的内部评级体系，在信贷风险内部控制方面缺乏有效手段。对于已建立内部评级体系的中小银行，由于缺乏信息共享机制，使得授信银行耗费大量成本而获得的第一手小微企业资料沉淀在银行内部。同时，因为在评级方法、行业分类、等级符号、级别释义等方面存在较大差异，且缺乏统一的违约率标尺，各家银行对于企业的内评结果不具有可比性。

相较于外部评级和金融机构内部评级，我国央行评级在评级公允性、评级信息采集渠道以及基于大数据基础之上的评级体系等方面具有明显的优势。可考虑将央行内部评级结果适度向金融机构开放查询，对内部评级体系较为完善的金融机构而言，可以通过央行评级结果校准自身的内部评级框架，也可以通过评级结果的违约率水平建立起内部评级结果与央行评级结果的映射关系，逐步建立评级结果一体化的应用机制；对于内部评级体系尚不健全的金融机构，可以参考央行评级结果进行信贷决策和跟踪管理，解决小微企业信息不对称问题，切实防范金融风险。

引导小微企业提升财务管理水平，提高信息透明度

德国央行和法国央行均将评级结果向评级企业自身开放查询，查询范围除了信用等级外，还涵盖了企业主要财务指标的变化趋势及与行业整体的对比情况，不仅为金融机构提供了有效的风险识别渠道，也为企业找准自身定位、提升经营管理水平创造了条件。

目前，我国央行评级结果仅限于人民银行用户和报数金融机构自身查询，未向评级企业开放。未来，在做好服务保障的前提下，可考虑在适当时机向评级企业开放查询自身的央行内部评级结果，促进小微企业进一步提升信用管理水平和财务管理素质，从根本上杜绝企业多表多报的现象，缔造小微企业守信、合规的良好信用环境及营商环境，打造优质企业与中小银行共赢的局面。

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