中國財產保險公司資本結構的影響因素

摘要：利用1998-2009年中國大陸地區財產保險公司的業務數據和財務數據，通過差分GMM方法實證研究中國財產保險公司資本結構的影響因素發現：中國財產保險公司的目標負債水平與公司規模、再保險利用、公司成熟度的關聯顯著為正，與利潤波動性的關聯顯著為負，而與產品分散化、地理分散化、產品收支間隔期的關聯不顯著。

關鍵詞：財產保險公司；資本結構；影響因素

中圖分類號：F842 文獻標識碼：A 文章編號：1003-3890（2012）01-0092-04

中國自1980年恢復國內保險業務以來，財產保險（簡稱“產險”）業務保費收入由1980年的約4億元增長到2010年的3 896億元，近10年來保持了年約20%的增長速度；與此同時，經營產險業務的保險公司也從1982年的1家增長到2010年的50多家。中國產險市場成為全球同期增長最快的產險市場之一。

保險業是經營風險的特殊行業，而資本是用于承擔風險的，所以保險業務的開展需要相應的資本與之匹配。產險公司資本決策的目標是在風險與收益平衡的基礎上實現企業價值最大化。公司的資本問題既包括資本總量問題，又包括資本結構問題，而后者更具復雜性。本文以1998—2009年中國財產保險公司的業務數據和財務數據為樣本，嘗試通過計量分析考察中國產險公司資本結構的影響因素以及產險公司資本結構的調整速度。

一、文獻回顧

資本結構是公司金融學研究的一個重要課題和研究焦點。自1958年MM理論提出后，學者們通過放松MM理論的假設前提（如稅收差異、破產成本、信息不對稱等），逐漸形成了眾多的公司資本結構理論。保險公司的資本結構是對權益融資和負債融資的成本與收益進行動態權衡的結果（Cummins and Grace，1994；Cagle and Harrington，1995）。一方面，保險公司應當保持充足的資本金，負債水平不能太高。這是因為，其一，保險公司的財務穩定性影響了投保人的選擇。同等情況下，投保人將會選擇杠桿水平更低的保險公司，這使得高杠桿的保險公司面臨著保單銷售下降的壓力（Cummins and Danzon，1997）。其二，負債融資將會提高公司的破產成本和財務危機成本，而特許權價值的喪失使得保險公司的破產成本往往是巨大的（Harrington and Epermanis，2006）。另一方面，保險公司負債程度不應太低。這是因為，權益融資是有成本的，如管理成本、稅收成本、代理成本、信息不對稱成本等，并且保險業是所有主要行業中最為缺乏透明性的行業，故保險公司的信息不對稱成本和代理成本是比較嚴重的（Morgan，2002；Pottier and Sommer，2006）。

一些文獻研究了財產保險公司資本結構的具體影響因素。Cummins and Nini（2002）分析了破產成本、信息不對稱、代理成本等因素如何影響產險公司的資本結構，進而以美國1993—1998年產險公司為樣本發現，再保險利用、業務收入和支出的間隔期、業務成長性對產險公司的負債水平的影響顯著為正，而公司目標的信用評級、公司凈利潤的波動性對負債水平的影響顯著為負。Shiu（2011）發現，產險公司越多地使用了再保險和衍生金融工具，那么其負債水平越高。由于資本結構調整成本的存在，公司將選擇離散地而非立即將資本結構調整到最優水平。有少數文獻考察了產險公司資本結構的調整速度，Cummins and Sommer（1996）發現A. M. Best數據庫中產險公司每一年度資本結構的調整系數為0.904，即一年中能調整最優資本結構缺口的90.4%，非常得高。Cheng and Weiss（2008）的研究則發現，1994—2003年美國產險公司資本結構調整系數只介于0.2-0.3。

國內學者周銘山（2002）使用公司金融學、資產定價學等理論分析了保險公司的資本結構問題。卓志和劉芳（2004）通過比較中外幾家主要保險公司（集團）的業務規模、資本總量和資本構成，提出了中國壽險公司提高業務質量和優化資本結構的幾項建議。徐華（2005）利用1998—2003年中國人壽保險公司的樣本發現，中國壽險公司的資本結構主要收到公司規模、公司收益波動性的影響，而成長性、獲利性、信息不對稱問題及代理問題的影響并不顯著。

二、研究設計

（一）模型

本文采用Nerlove部分調整模型（Partial adjustment model）描述產險公司資本結構的動態調整過程。除一般性行業外，該模型亦被應用于金融企業資本結構的實證研究（Mingo，1975；Dietrich and James，1983；Shrieves and Dahl，1992；Cummins and Sommer，1996；Cheng and Weiss，2008）。

DAi，t-DAi，t-1=?琢（DA*i，t-DAi，t-1）（1）

式中，DA*i，t和DAi，t分別表示第家產險公司在第t年的目標資本結構和實際資本結構。本文使用賬面資產負債率（debt-to-asset ratio）度量公司的資本結構，即DA=總負債/總資產=總負債/（總負債+所有者權益）。?琢為資本結構的調整系數，衡量公司對資本結構缺口進行調整的方向和速度。

遺憾的是，DA*i，t并不能直接觀測。Hovakimian et al.（2001）、Flannery and Rangan（2006）建議選擇恰當的影響因素將其擬合出來，本文將壽險公司的目標資本結構表示如下：

DA*i，t=?茁0+∑j?茁jXj，i，t-1（2）

其中，Xj，i，t-1表示影響第家產險公司第t年目標資本結構的因素，下文將逐一展開分析，則為相應的系數。

（二）研究假設

我們根據資本結構理論和產險公司特點，結合以往研究成果，提出以下幾個產險公司資本結構影響因素的假設。

1． 公司規模。一般認為，公司規模和目標負債水平正相關，原因在于：破產成本中包含固定成本，所以破產成本對于大公司而言相對更小，這使得大公司的債務融資成本相對更低。大公司的業務往往更為分散，多元化經營程度更高，抗風險能力更強，故不易受財務困境影響。大公司比小公司能更好地做到信息公開化，能向債權人提供更多信息，具有更強的債權融資能力。基于此，我們預計產險公司的規模（Size）與DA*正相關。

2． 再保險利用。再保險擴大了產險公司的承保能力，實現了風險的進一步分散。再保險可視為一種非預期損失發生時的應急資本，購買再保險會降低原保險公司的破產概率和破產成本（Hoerger et al.，1990）；再保險具有替代盈余、吸收承保風險的作用，能顯著提高公司的財務穩定性（Garven and Lammer-Tennant，2003）。本文使用產險公司分出保費支出占當期毛保費收入的比重衡量其再保險利用程度（Reinsurance），我們預計Reinsurance與DA*正相關。

3． 收支間隔期。保險公司的保費收入在前，保單給付在后，因此管理者有激勵利用公司資金服務于自身利益，從而損害公司股東的利益。應當說，產險公司承保業務收入支出的間隔期越長，業務越具有長尾（long tail）性質，那么股東和管理者之間的這種委托代理問題就越嚴重，權益融資的成本就越高。本文借鑒Cummins and Nini（2002）、徐華（2005）的做法，使用保險公司的“保險責任準備金總額/當年發生賠款支出”衡量公司的收支間隔期。我們知道，保險責任準備金是公司用于承擔以后各年度發生的保單賠償責任的準備，而當年發生的賠款支出則是當年為履行保單責任而支出的金額，所以前者對后者的比重可以反映公司業務收支的時間跨度。我們預計，收支間隔期（Interval）與DA*正相關。

4． 分散化。風險分散化是保險業經營的一個重要原則，業務來源越分散，承保標的間的獨立性越高，公司賠款支出的穩定性就越強，那么公司用于應對非預期損失的權益資本的要求就越低。公司分散化主要表現為產品線上的分散化和地理分散化。本文分別使用產險公司在主要產品線上收入的赫芬達爾指數（HHI_line）和各省市區收入的赫芬達爾指數（HHI_geo）衡量其分散化程度。HHI_line（HHI_geo）的取值越小，意味著公司產品線（地理）分散程度就越高。我們預計，HHI_line、HHI_geo與DA*負相關。

5． 公司成熟度。第一，越成熟的公司往往品牌認知度越高，相關經營和財務記錄也越詳盡，故在其他條件不變時，具有更強的債務融資能力。第二，越年輕的公司往往發展更快，具有更大的投資靈活性，因而更能夠通過投資于高風險的次優項目來從債權人的手中攫取財富，其負債相關的代理成本也相對更高。本文使用“考察年份——公司開始營業年份”衡量產險公司的成熟度（Age），綜合以上原因，我們預計，公司成熟度（Age）與DA*正相關（見表1）。

（三）計量方法

在（2）式的基礎上，得到計量模型式（3）：

DAi，t=（1-?琢）DAi，t-1+?琢（?茁0+∑j?茁jXj，i，t-1）+?滋i+?著i，t（３）

式中?滋i和?著i，t為加入的公司特征效應和隨機干擾項。自變量中包括了因變量的滯后項，故這是動態面板模型，由于DAi，t-1與?滋i必然相關，因而存在內生性問題。對此，采用傳統的隨機效應（RE）或固定效應（FE）方法得到的參數估計將是有偏和不一致的。Arellano和Bond（1991）提出了差分廣義矩（Difference-GMM）估計方法，即先對式做一階差分，進一步將因變量兩階以及兩階以上的滯后項作為差分方程的工具變量，來解決內生性問題。需要說明的是，雖然Judson和Owen（1999）的模擬研究結果表明，糾偏后的虛擬變量最小二乘法可能更適合本文這類截面較小、序列較長的面板數據，但是由于本文的自變量與因變量可能存在交互影響，故本文仍選擇了GMM方法。

三、實證研究和結果分析

（一）數據來源和處理

本文的樣本為1998-2009年中國大陸地區的所有財產保險公司，這些公司的業務數據和財務數據來自《中國保險年鑒》。該年鑒自1998年開始出版，相應地，本文的樣本期間為1998—2009年。本文的數據類型為非平衡面板數據，樣本中的產險公司從1998年的10家上升的2009年的51家，在此期間并無公司退出樣本。

本文數據處理需要注意的是：第一，本文關注財產保險公司，包括農業、責任、汽車等專業產險公司，但不包括壽險公司以及專業健康險公司、專業養老險公司。第二，太平洋保險自2001年、平安保險自2003年起開始公布產、壽險分離的財務報表，故這兩家公司在樣本中的起始年份分別為2001年和2003年。第三，對于極個別公司在極個別年度未在《中國保險年鑒》中公布其財務報告，我們嘗試從該公司在下一年度的比較財務報告中尋找缺失年度的財務數據。

（二）實證結果分析

本文分別采用混合OLS、FE和差分GMM（選擇兩步估計，twostep-estimate）方法估計了模型，相關參數估計和檢驗結果詳見表2。實證過程采用Stata11.1軟件完成。以下模型設定檢驗表明差分GMM估計具有合理性。其一，差分GMM估計的Sagran檢驗不能拒絕工具變量過度識別成立的原假設，這說明工具變量是合理有效。其二，如果原模型干擾項無序列相關，差分方程殘差的一階自相關系數應顯著為負，二階自相關系數應接近于0。對此，差分方程殘差的AR（1）和AR（2）檢驗亦支持了這一假設。其三，Bond等（2002）指出由于?滋i的存在，混合OLS（FE）通常高估（低估）滯后項的系數，本文差分GMM中滯后項的系數估計值便介于混合OLS和FE估計值構成的上下限之間。最后，FE估計的殘差序列自相關的LM檢驗拒絕了不存在序列相關的原假設，故FE估計的不夠合理。

第一，產險公司規模越大，其目標負債水平越高。除了與一般公司相同的原因外，保險行業運行的數理基礎是大數法則，產險公司在匯集風險的同時實現了風險分散，故業務規模越大，匯集的風險越多，未來真實的賠付水平就越接近精算預期的賠付水平，公司經營便會更加穩定。此外，在“國家信用”擔保的背景下，金融機構容易形成“大而不倒”（Too big to fail）的預期，故債權人會對大公司有更強的信心。

第二，再保險利用對產險公司目標負債水平的影響顯著為正。再保險是原保險公司繼續購買保險以實現風險的進一步分散，能起風險緩釋的作用。Shiu（2011）使用聯立方程工具變量回歸發現，產險公司的再保險利用和公司負債水平互為因果關系，即再保險利用對負債水平的影響顯著為正，負債水平對再保險利用的影響亦顯著為正。我們在差分GMM估計中將再保險利用設定為模型的內生變量，發現其確實顯著影響了公司的資本結構決策。

第三，收支間隔期對產險公司目標負債水平的影響不顯著。這與徐華（2005）對中國壽險公司的實證研究結論類似。目前中國產險公司的投資者仍主要是國家和機構，并非廣泛的個人、企業群體，產險市場發展得尚不夠成熟，故代理問題、信息不對稱問題還不能解釋樣本中產險公司的資本結構的差異。

第四，產品分散化和地理分散化的回歸系數也不顯著。近十幾年，中國產險業務中機動車險業務占到了六成以上，而車險賠款發生的系統性并不高；承保地震等巨災責任的險種的占比還非常低，對于核電、衛星等巨額風險單位的承保往往已經通過聯合共保體或再保險進行了風險分散。此外，作為平衡和改善資本負債表工具的財務再保險在中國使用得尚不廣泛。這些原因使得分散化對產險公司資本結構的影響并不顯著。

第五，公司成熟度對目標負債水平影響顯著為正。原因在于：一方面，越成熟的公司往往積累了一定品牌價值和客戶資源，由于這些資源尚不能很好地計入公司的無形資產中，這使得公司的負債水平顯得更高；客戶資源的積累提高了公司業務的穩定性。另一方面，年輕的公司成長更快，因為更高的投資靈活性使其負債相關的代理成本也更高；年輕的公司往往需要投入更多的權益資本作為公司財務穩健的“信號資本”。

最后，本文的一個發現是：中國產險公司資本結構調整系數為0.405，即平均而言，中國產險公司在一年中能夠調整最優資本結構缺口的40.5%。這一速度明顯小于Cummins and Sommer（1996）對1979—1990年A. M. Best數據庫中產險公司的估計值（90.4%），大于Cheng and Weiss（2008）對1994—2003年美國產險公司的估計值（20%~30%）。應當說，中國保險業處于變革發展時期，公司調整資本結構比較頻繁、調整程度也是較大的。

總之，產險公司的資本結構決策應當結合公司自身條件并與經營決策相統一，還需要具有不斷調整的動態思維。

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責任編輯、校對：秦學詩

Determinants of the Capital Structure of Property and Liability Insurance Firms in China

Wang Xiangnan1， Liang Jing2

（1.School of Insurance， Southwestern University of Finance and Economics， Chengdu 611130， China；

2.Center for Insurance Research， China's Insurance Committee， Beijing 100033， China）

Abstract: This paper makes an empirical research through difference GMM on the determinants of the capital structure of property and liability（PL）insurance firms in China by using the business data and financial report data of China mainland area PL insurance firms from 1998 to 2009. The result shows that the target debt-to-asset ratio is significantly positive relevant to the firm size， the degree of reinsurance utilization， and the firm age， however， the relevance with the profit fluctuation is significantly negative， and the business-line diversification， geographical diversification and the interval between expenses and receipts are found to be of little significance.

Key words: property and liability insurance firms; capital structure; determinants