一、引言
雖然規避風險毫無疑問是個人保險需求的主要原因,但當把適用于個人保險需求的投資組合方法運用于公司時,就會出現悖論。股東掌握著投資組合方法,有能力在投資選擇組合中把風險分散化。如果意外事故和火災之類的保險風險在經濟中可以被分散化,那么公司就沒有必要為這些風險再額外負擔保費成本。也就是說它們可以通過保持未保險而不是支付附加保險費從而使股東的財富增加(Mayers and Smith,1982)。這個悖論可以通過把公司金融理論引入保險學來解決。根據現代公司金融理論,公司是各種利益相關者(包括經理、雇員、供應商、證券商、銀行、股東、消費者等)之間契約關系的結合。盡管是否參加保險,股東對于保險風險而言無差異,但風險管理和保險購買對整個契約集合卻是重要的。
已有的理論研究(Mayers and Smith,1982; Main,1982; Main,1983; Mayers,1987; Skogh,1989等)根據現代金融理論對企業購買保險的一系列動機進行了分析:一是利用保險合同的監控和約束功能的動機。保險合同能夠起到監控企業管理者,降低所有者與管理者之間利益沖突的作用。保險合同還能約束企業股東(和經理)通過投資不足和資產替代兩種方式轉移財富的行為,降低所有者與債權人之間的利益沖突。二是利用保險公司比較優勢的動機。相對于一般企業而言,保險公司在風險承擔、破產處理成本、真實服務(如索賠處理或損失預防)等方面都具有比較優勢,從而成為企業購買保險的重要動機。三是降低公司的預期納稅義務動機。財產保險可以在一定條件下提早稅盾和降低有效邊際稅率。四是行業監管的影響。某些特定行業中的企業購買保險的行為會受到監管的影響。
已有的實證研究(如Mayers and Smith,1990; Yamori,1999; Hoyt and Khang,2000)分別引用不同方面的數據對上述理論進行了驗證。Mayers and Smith(1990)研究了美國財損險(P/C)保險公司的再保險行為。他們發現企業的規模、違約風險、所有權和地理等因素是財產險再保險使用量的主要影響因素。由于其研究范圍是保險業,所以某些變量(如地理集中度)不容易推廣到工業企業。Yamori(1999)研究了504家日本工業企業財產保險購買情況。他的研究結果說明只有企業規模和行業監管才是企業購買保險的重要因素。但一些可能影響企業購買保險的重要決定因素(如增長機會和管理權)并沒進入他的研究范圍。Hoyt and Khang(2000)以美國187個工業企業1989年的數據為基礎,第一次較全面地測試了影響企業購買財產保險的因素。他們的研究結果表明,財務杠桿、企業規模、增長機會、管理權和監管狀況等對企業財產保險的購買量有重大影響。
對我國企業財產保險行為的研究一直沒有受到國內外學者的足夠重視,這可能是由于我國保險業發展水平低造成的 ①。僅有Hong Zou, Mike B. Adams(2006)首次引用了我國國內235家上市公司1997-1999年的面板數據,對我國上市公司購買財產保險的可能性和實際購買保險數量的影響因素進行了分析驗證,他們的結果表明我國上市公司購買財產保險的可能性與財務杠桿和有形資產密度呈正相關關系,而與國有資本持股量和實際所得稅率呈負相關關系;而上市公司購買財產保險的數量與管理者持股量、外資持股量和公司增長機會等呈正相關關系,但與公司規模和有形資產密度呈負相關關系。
為什么我國上市公司購買財產保險的可能性(投保事前決策)與企業資產規模和有形資產密度有正相關性,但實際購買財產保險的數量(投保事后決策)與資產規模和有形資產密度存在顯著負相關性呢?這成為作者為后來的研究者預先提出的一個問題。為此,本文引用新的數據進一步繼續研究。
二、研究假設和研究設計
(一)研究假設
在保險市場上,企業資產規模和有形資產密度對財產保險購買行為的影響并沒受到應有關注,已有研究也主要把其作為控制變量來處理。我們預計規模小的公司,不僅有更大的可能性購買財產保險,而且購買比大公司更多的保險。首先,財務困境的預計直接成本通常與公司大小不成正比(Warner, 1977)。第二,小企業往往從保險公司獲得更多的(例如,避免損失)真正服務于大型企業(Hoyt and Khang, 2000)。第三,小企業通常不會是多元化的,所以他們特別容易受到下行業務風險的影響。一些以前的研究結果(Hoyt and Khang, 2000;Hong Zou, Mike B. Adams,2006)也支持企業規模的大小與購買保險的數量負相關。第四,由于有形資產密度(即有形資產占總資產的比例)大的企業購買財產保險的機會和數量會比有形資產密度小的企業更多,因此,預計有形資產密度越大的企業,購買財產保險的可能性更大,購買財產保險的數量也會更多。為此,本文提出如下假設:企業購買財產保險的可能性和購買數量與其資產規模和有形資產密度正相關。
(二)變量選擇
1.本文設兩個被解釋變量(INSDUM和INSU)。 INSDUM是一個虛擬變量,其取值1或0分別表示企業是或否購買了財產保險。企業保險購買比率(INSU),用來計量企業財產保險使用程度,是指企業當年財產保險支出與當年有形資產賬面價值(例如建筑物、工廠、設備、辦公配件和庫存)的比值。
2.本研究的解釋變量包括企業規模(SIZE)和有形資產密度(STRU)。其中企業規模用企業資產總額取對數來計量,有形資產密度用企業存貨與固定資產的合計除以資產總額來計量。
3.根據已有研究本文使用以下控制變量:財務杠桿(資產負債率DA)、利息成本(COST)、債務期限(DM)、實際稅率(TAXR)和地理分布(GEOGE)。
4.工具變量。為了控制模型的被解釋變量(INSU)和解釋變量(DE)的內生性問題,本文引入工具變量利息保障倍數(COV),是指企業息稅前營業利潤與利息支出的比值。(COV)與財務杠桿(DE)高度相關,而與企業財產保險購買比率(INSU)之間不存在直接相關性。
表1列出了研究變量的定義及理論預期。
(三)樣本、數據與模型
1.數據來源和樣本選擇
本研究采用CCER經濟金融數據庫非上市公司數據,選取了2001年和2002年新設立企業2003-2007年五年相關數據進行研究。數據篩選的條件是:(1)是制造業企業;(2)企業2003年到2007年與研究變量相關數據完整;(3)刪除其中資產總額和固定資產凈值小于或等于零的企業。符合條件的樣本企業共4 275家,樣本數據總量共21 375個。
2.模型
本研究的多元分析中采用Hong Zou and Mike B. Adams(2006)的兩階段分析法:首先,運用線性概率模型對企業購買財產保險的可能性進行分析。其次,我們引用面板數據和Heckman’s (1979) two-step sample selection(兩步法樣本選擇)模型分析企業財產保險數量的決策。模型(1)和(2)分別是企業是否購買財產保險的線性概率模型和企業購買保險的數量決策模型。
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是不可觀測變量,與之對應的可觀測變量是Yit(INSDUM),當Y*it >0時,INSDUM=1,表示企業購買了財產保險;當Y*it≤0時,INSDUM=0,表示企業沒有購買財產保險。在(2)中需要引入面板數據,分別加入了表示不可觀測到不隨時間變化的公司特有因素的擾動項αi,不隨公司變化的時間擾動項γt。
三、經驗研究結果與說明
(一)基本結果
企業資產規模(SIZE)在兩個模型中的系數都為正且具有統計顯著性,結果表明小規模企業購買財產保險越少,這與理論預期不一致。同樣的現象也出現在有形資產密度(STRU)這個控制變量上,其在兩個模型中的系數符號相反且在購買數量決策模型中結果與理論預期存在矛盾。類似的情況在之前的研究(Hong Zou and Mike B. Adams,2006)中也出現過,只是未受到重視。
本文分析認為造成這種矛盾的原因是由于事前決策的不可觀察性,人們只能從事后結果中看到企業是否購買了財產保險,對于企業財產保險購買決策來說,無論是哪種結果都取決于兩個因素:一方面是企業要有投保的意愿;另一方面是保險公司要提供企業所需要的財產保險產品。如果企業沒有購買的意愿,由于財產保險屬于非強制保險,則結果是企業財產保險為零;當然也可能是企業非常想獲得財產保險合同,而保險公司沒有提供符合需求的保險產品。結合之前的分析,首先,由于財務危機的預期直接成本與企業規模不成比例(Warner,1977),小企業財務危機成本和風險更大;第二,小企業能從保險公司獲得比大型企業更多的真正服務(Mayers and Smithm,1982; Hoyt and Khang,2000);第三,小企業也特別容易受到不利業務風險的影響(Hong Zou and Mike B. Adams,2006)。也就是說,小企業不大可能沒有購買財產保險的意愿。因此,本文認為資產規模(SIZE)和有形資產密度(STRU)在概率決策模型中的系數為正且統計顯著,說明在企業財產保險市場中,大小規模不同的公司受到了不公平待遇,規模小的公司不容易獲得財產保險的機會。有形資產密度(STRU)在購買量決策模型中的系數為負且具統計顯著性,則說明資產規模越大且有形資產密度越高的企業,選擇了購買相對更少的財產保險,換言之,大規模企業在更容易獲得投保機會的前提下卻選擇了不足額投保。也就是說我國財產保險市場上存在著“供求錯位”現象,即保險公司對小規模企業財產保險產品供應不足和大企業對財產保險產品需求不足。這一發現為探求我國企業財產保險市場發展長期落后于發達國家的原因提供了新的視角。
(二)敏感性與穩定性檢驗
首先,以上檢驗分別使用了線性概率模型和樣本選擇模型(Heckman’s),考慮到本文數據特點(橫截面和時間序列的混合),我們分別使用了橫截面數據、截面與時間序列混合數據和面板數據對本文的模型進行了估計。表3的估計結果顯示,幾個模型結果基本一致:企業購買財產保險的數量與財務杠桿、債務期限和利息成本正相關,仍然支持假設的結論。
其次,購買財產保險還可以幫助擴大企業的債務能力,從而提高了財務杠桿(DE)與財產保險購買量(INSU)之間互為因果聯系的可能性。這種情況使本研究中財務杠桿的估計成為有偏的估計。因此,本研究根據異方差條件下的2SLS做如下測試:首先,我們引入一個工具變量,利息保障倍數COV(第t年營業利潤與利息支出合計數除以第t年利息支出),它與財務杠桿呈顯著相關性,但與財產保險購買量沒有直接關系,也就是說COV滿足作為工具變量的要求;模型整體檢驗F(3993,11075) = 1.69且具有統計顯著性(P > F= 0.0000)。因此,可以認為財務杠桿不存在嚴重的內生性問題。
四、本文的研究結論
我們的研究有以下三個主要結論。第一,本研究用大樣本數據對企業購買財產保險決策的檢驗結果為保險供應商的產品創新策略和營銷策略提供了有益方向。資產規模(SIZE)和資產結構(STRU)的檢驗結果說明我國企業財產保險市場中存在著“供求錯位”(即保險公司對小企業財產保險產品供應不足和大企業對財產保險產品需求不足),這為探求我國企業財產保險市場發展長期落后于發達國家的原因提供了新的視角。根據地區性虛擬變量(GEOGE)檢驗結果,企業財產保險購買決策存在明顯的地區性差異。這些都提示我國保險公司應加強產品開發創新和營銷策略創新,以解決保險產品對小企業供應不足和大企業對保險產品需求不足的“雙重不足”現狀,并且應加大對中西部地區的保險市場開發力度。
第二,本研究控制變量的參數估計結果間接證明了代理理論概念框架可以為解釋我國非上市財產保險決策提供重要的見解。具體來說,財務杠桿、債務期限和利息成本對財產保險購買數量的正效應可能反映 “我先作為”的規則,即債務人主動要求為抵押資產投保,以使貸款人潛在的事后損失得到事前的保護。
第三,關于購買保險的稅務動機的結論提示我國:目前我國稅收制度安排使企業很難準確估算相關的稅收優惠利益,沒能給企業提供明確的引導信息,因而稅制對保險的誘導作用沒有得到充分發揮。這可以為我國今后的稅制改革提供有益的參考。
