一、引言

虽然规避风险毫无疑问是个人保险需求的主要原因,但当把适用于个人保险需求的投资组合方法运用于公司时,就会出现悖论。股东掌握着投资组合方法,有能力在投资选择组合中把风险分散化。如果意外事故和火灾之类的保险风险在经济中可以被分散化,那么公司就没有必要为这些风险再额外负担保费成本。也就是说它们可以通过保持未保险而不是支付附加保险费从而使股东的财富增加(Mayers and Smith,1982)。这个悖论可以通过把公司金融理论引入保险学来解决。根据现代公司金融理论,公司是各种利益相关者(包括经理、雇员、供应商、证券商、银行、股东、消费者等)之间契约关系的结合。尽管是否参加保险,股东对于保险风险而言无差异,但风险管理和保险购买对整个契约集合却是重要的。

已有的理论研究(Mayers and Smith,1982; Main,1982; Main,1983; Mayers,1987; Skogh,1989等)根据现代金融理论对企业购买保险的一系列动机进行了分析:一是利用保险合同的监控和约束功能的动机。保险合同能够起到监控企业管理者,降低所有者与管理者之间利益冲突的作用。保险合同还能约束企业股东(和经理)通过投资不足和资产替代两种方式转移财富的行为,降低所有者与债权人之间的利益冲突。二是利用保险公司比较优势的动机。相对于一般企业而言,保险公司在风险承担、破产处理成本、真实服务(如索赔处理或损失预防)等方面都具有比较优势,从而成为企业购买保险的重要动机。三是降低公司的预期纳税义务动机。财产保险可以在一定条件下提早税盾和降低有效边际税率。四是行业监管的影响。某些特定行业中的企业购买保险的行为会受到监管的影响。

已有的实证研究(如Mayers and Smith,1990; Yamori,1999; Hoyt and Khang,2000)分别引用不同方面的数据对上述理论进行了验证。Mayers and Smith(1990)研究了美国财损险(P/C)保险公司的再保险行为。他们发现企业的规模、违约风险、所有权和地理等因素是财产险再保险使用量的主要影响因素。由于其研究范围是保险业,所以某些变量(如地理集中度)不容易推广到工业企业。Yamori(1999)研究了504家日本工业企业财产保险购买情况。他的研究结果说明只有企业规模和行业监管才是企业购买保险的重要因素。但一些可能影响企业购买保险的重要决定因素(如增长机会和管理权)并没进入他的研究范围。Hoyt and Khang(2000)以美国187个工业企业1989年的数据为基础,第一次较全面地测试了影响企业购买财产保险的因素。他们的研究结果表明,财务杠杆、企业规模、增长机会、管理权和监管状况等对企业财产保险的购买量有重大影响。

对我国企业财产保险行为的研究一直没有受到国内外学者的足够重视,这可能是由于我国保险业发展水平低造成的 ①。仅有Hong Zou, Mike B. Adams(2006)首次引用了我国国内235家上市公司1997-1999年的面板数据,对我国上市公司购买财产保险的可能性和实际购买保险数量的影响因素进行了分析验证,他们的结果表明我国上市公司购买财产保险的可能性与财务杠杆和有形资产密度呈正相关关系,而与国有资本持股量和实际所得税率呈负相关关系;而上市公司购买财产保险的数量与管理者持股量、外资持股量和公司增长机会等呈正相关关系,但与公司规模和有形资产密度呈负相关关系。

为什么我国上市公司购买财产保险的可能性(投保事前决策)与企业资产规模和有形资产密度有正相关性,但实际购买财产保险的数量(投保事后决策)与资产规模和有形资产密度存在显著负相关性呢?这成为作者为后来的研究者预先提出的一个问题。为此,本文引用新的数据进一步继续研究。

二、研究假设和研究设计

(一)研究假设

在保险市场上,企业资产规模和有形资产密度对财产保险购买行为的影响并没受到应有关注,已有研究也主要把其作为控制变量来处理。我们预计规模小的公司,不仅有更大的可能性购买财产保险,而且购买比大公司更多的保险。首先,财务困境的预计直接成本通常与公司大小不成正比(Warner, 1977)。第二,小企业往往从保险公司获得更多的(例如,避免损失)真正服务于大型企业(Hoyt and Khang, 2000)。第三,小企业通常不会是多元化的,所以他们特别容易受到下行业务风险的影响。一些以前的研究结果(Hoyt and Khang, 2000;Hong Zou, Mike B. Adams,2006)也支持企业规模的大小与购买保险的数量负相关。第四,由于有形资产密度(即有形资产占总资产的比例)大的企业购买财产保险的机会和数量会比有形资产密度小的企业更多,因此,预计有形资产密度越大的企业,购买财产保险的可能性更大,购买财产保险的数量也会更多。为此,本文提出如下假设:企业购买财产保险的可能性和购买数量与其资产规模和有形资产密度正相关。
(二)变量选择

1.本文设两个被解释变量(INSDUM和INSU)。 INSDUM是一个虚拟变量,其取值1或0分别表示企业是或否购买了财产保险。企业保险购买比率(INSU),用来计量企业财产保险使用程度,是指企业当年财产保险支出与当年有形资产账面价值(例如建筑物、工厂、设备、办公配件和库存)的比值。

2.本研究的解释变量包括企业规模(SIZE)和有形资产密度(STRU)。其中企业规模用企业资产总额取对数来计量,有形资产密度用企业存货与固定资产的合计除以资产总额来计量。

3.根据已有研究本文使用以下控制变量:财务杠杆(资产负债率DA)、利息成本(COST)、债务期限(DM)、实际税率(TAXR)和地理分布(GEOGE)。

4.工具变量。为了控制模型的被解释变量(INSU)和解释变量(DE)的内生性问题,本文引入工具变量利息保障倍数(COV),是指企业息税前营业利润与利息支出的比值。(COV)与财务杠杆(DE)高度相关,而与企业财产保险购买比率(INSU)之间不存在直接相关性。

表1列出了研究变量的定义及理论预期。

(三)样本、数据与模型

1.数据来源和样本选择

本研究采用CCER经济金融数据库非上市公司数据,选取了2001年和2002年新设立企业2003-2007年五年相关数据进行研究。数据筛选的条件是:(1)是制造业企业;(2)企业2003年到2007年与研究变量相关数据完整;(3)删除其中资产总额和固定资产净值小于或等于零的企业。符合条件的样本企业共4 275家,样本数据总量共21 375个。

2.模型

本研究的多元分析中采用Hong Zou and Mike B. Adams(2006)的两阶段分析法:首先,运用线性概率模型对企业购买财产保险的可能性进行分析。其次,我们引用面板数据和Heckman’s (1979) two-step sample selection(两步法样本选择)模型分析企业财产保险数量的决策。模型(1)和(2)分别是企业是否购买财产保险的线性概率模型和企业购买保险的数量决策模型。

Y*it= β0 β1DAit β2COSTit β3DMit β4LNSIZEit β5STRUit β6TAXRit β7GEOGE εit (1)

INSUit = α0 αi γt β1DAit β2COSTit β3DMit β4LNSIZEit

β5STRUit β6TAXRit β7GEOGE εit (2)

在(1)中Y*it是不可观测变量,与之对应的可观测变量是Yit(INSDUM),当Y*it >0时,INSDUM=1,表示企业购买了财产保险;当Y*it≤0时,INSDUM=0,表示企业没有购买财产保险。在(2)中需要引入面板数据,分别加入了表示不可观测到不随时间变化的公司特有因素的扰动项αi,不随公司变化的时间扰动项γt。

三、经验研究结果与说明

(一)基本结果

企业资产规模(SIZE)在两个模型中的系数都为正且具有统计显著性,结果表明小规模企业购买财产保险越少,这与理论预期不一致。同样的现象也出现在有形资产密度(STRU)这个控制变量上,其在两个模型中的系数符号相反且在购买数量决策模型中结果与理论预期存在矛盾。类似的情况在之前的研究(Hong Zou and Mike B. Adams,2006)中也出现过,只是未受到重视。


本文分析认为造成这种矛盾的原因是由于事前决策的不可观察性,人们只能从事后结果中看到企业是否购买了财产保险,对于企业财产保险购买决策来说,无论是哪种结果都取决于两个因素:一方面是企业要有投保的意愿;另一方面是保险公司要提供企业所需要的财产保险产品。如果企业没有购买的意愿,由于财产保险属于非强制保险,则结果是企业财产保险为零;当然也可能是企业非常想获得财产保险合同,而保险公司没有提供符合需求的保险产品。结合之前的分析,首先,由于财务危机的预期直接成本与企业规模不成比例(Warner,1977),小企业财务危机成本和风险更大;第二,小企业能从保险公司获得比大型企业更多的真正服务(Mayers and Smithm,1982; Hoyt and Khang,2000);第三,小企业也特别容易受到不利业务风险的影响(Hong Zou and Mike B. Adams,2006)。也就是说,小企业不大可能没有购买财产保险的意愿。因此,本文认为资产规模(SIZE)和有形资产密度(STRU)在概率决策模型中的系数为正且统计显著,说明在企业财产保险市场中,大小规模不同的公司受到了不公平待遇,规模小的公司不容易获得财产保险的机会。有形资产密度(STRU)在购买量决策模型中的系数为负且具统计显著性,则说明资产规模越大且有形资产密度越高的企业,选择了购买相对更少的财产保险,换言之,大规模企业在更容易获得投保机会的前提下却选择了不足额投保。也就是说我国财产保险市场上存在着“供求错位”现象,即保险公司对小规模企业财产保险产品供应不足和大企业对财产保险产品需求不足。这一发现为探求我国企业财产保险市场发展长期落后于发达国家的原因提供了新的视角。

(二)敏感性与稳定性检验

首先,以上检验分别使用了线性概率模型和样本选择模型(Heckman’s),考虑到本文数据特点(横截面和时间序列的混合),我们分别使用了横截面数据、截面与时间序列混合数据和面板数据对本文的模型进行了估计。表3的估计结果显示,几个模型结果基本一致:企业购买财产保险的数量与财务杠杆、债务期限和利息成本正相关,仍然支持假设的结论。

其次,购买财产保险还可以帮助扩大企业的债务能力,从而提高了财务杠杆(DE)与财产保险购买量(INSU)之间互为因果联系的可能性。这种情况使本研究中财务杠杆的估计成为有偏的估计。因此,本研究根据异方差条件下的2SLS做如下测试:首先,我们引入一个工具变量,利息保障倍数COV(第t年营业利润与利息支出合计数除以第t年利息支出),它与财务杠杆呈显著相关性,但与财产保险购买量没有直接关系,也就是说COV满足作为工具变量的要求;模型整体检验F(3993,11075) = 1.69且具有统计显著性(P > F= 0.0000)。因此,可以认为财务杠杆不存在严重的内生性问题。
四、本文的研究结论

我们的研究有以下三个主要结论。第一,本研究用大样本数据对企业购买财产保险决策的检验结果为保险供应商的产品创新策略和营销策略提供了有益方向。资产规模(SIZE)和资产结构(STRU)的检验结果说明我国企业财产保险市场中存在着“供求错位”(即保险公司对小企业财产保险产品供应不足和大企业对财产保险产品需求不足),这为探求我国企业财产保险市场发展长期落后于发达国家的原因提供了新的视角。根据地区性虚拟变量(GEOGE)检验结果,企业财产保险购买决策存在明显的地区性差异。这些都提示我国保险公司应加强产品开发创新和营销策略创新,以解决保险产品对小企业供应不足和大企业对保险产品需求不足的“双重不足”现状,并且应加大对中西部地区的保险市场开发力度。

第二,本研究控制变量的参数估计结果间接证明了代理理论概念框架可以为解释我国非上市财产保险决策提供重要的见解。具体来说,财务杠杆、债务期限和利息成本对财产保险购买数量的正效应可能反映 “我先作为”的规则,即债务人主动要求为抵押资产投保,以使贷款人潜在的事后损失得到事前的保护。

第三,关于购买保险的税务动机的结论提示我国:目前我国税收制度安排使企业很难准确估算相关的税收优惠利益,没能给企业提供明确的引导信息,因而税制对保险的诱导作用没有得到充分发挥。这可以为我国今后的税制改革提供有益的参考。