我國財險公司再保險需求的影響因素分析
——基于面板數據分位數回歸模型的實證研究

趙 迪 中央財經大學保險學院

一、引言

2015年8月12日天津濱海新區發生爆炸事故，這次事故不僅造成了165人遇難，而且造成了大量的財產損失。根據惠譽的評估報告，天津爆炸案的保險損失可能高達15億美元。這次事故將成為2015年以來保險市場最大的賠案，也有可能成為中國保險業有史以來單次損失最大的事故。近年來，巨災事件的發生使保險公司面臨的風險越來越大，但保險業的財務表現總體穩健，部分原因可以歸于再保險公司承擔了一部分風險。現在，各個財產保險公司為了避免自身承擔的風險過大、償付能力不足導致破產的風險，正在更多地通過再保險公司來分散自身的風險。

與發達國家相比，我國再保險市場起步比較晚，發展比較落后，而且再保險安排不合理、定價機制不成熟的問題也嚴重阻礙了我國財產保險公司的發展。現在由于我國法定分保比例的取消，我國再保險市場的發展速度逐漸變快。所以再保險業務對財產保險公司的發展發揮著越來越大的作用，再保險業務的良性發展影響到財產保險公司的健康運營。然而我國學者過去對財產保險公司再保險需求影響因素的研究大多數都是集中在對某一種或者某一類因素分析方面，而且研究基本上都集中在宏觀因素方面，僅僅少部分學者研究財險公司自身因素對其再保險需求的影響。本文通過學習以前學者的研究結論，分析了我國財產保險公司再保險需求的影響因素，并利用面板數據構建分位數回歸模型，研究財險公司再保險需求處于不同水平下時，受到相關因素的影響程度。

二、相關文獻綜述

Hoergeretal（1990）研究了再保險合同對于財產保險公司風險控制的影響，他的研究結論表明：財產保險公司如果想要實現自身的經營效益，可以通過與再保險公司簽訂再保合同，將其風險分散，從而降低損失發生的概率。

Mayer和 Smith（1982）的研究說明了公司的融資政策對其自身價值會產生重要的影響。同時在1987年，他們提出了保險公司能夠通過再保險來分散自身面臨的巨大損失，降低放棄有利投資的代理成本，緩解面對大額索賠時資金不足的情況。

Plantin（2006）通過研究指出，保險公司由于資產結構的差異化從而造成了對資本結構需求的差異。而且對于保險公司進行風險管理方面來說，再保險發揮著不可替代的作用。

趙桂芹和吳洪（2008）采用分位數回歸方法對我國財產保險公司的再保險動機進行實證分析，他們發現，穩健經營、專業服務需求是我國財險公司再保險需求的主要動機，而投資激勵和規避稅收動機對我國財險公司再保險需求的影響則不顯著。

姜菲（2014）從公司內部治理角度出發，分析財險公司再保險需求的特點，并通過實證研究發現，隨著我國財險公司對再保險依賴程度的逐漸變大，公司自身的資本結構、規模、產品結構、盈利能力、償付能力、實際稅負情況對再保險業務需求的大小產生了重要的影響。

魏婷（2013）研究了我國2007年到2011年23家保險公司的面板數據，實證研究得出我國財產保險公司的再保險需求與公司規模呈正相關關系，部分財產保險公司的再保險需求與財務結構呈負相關關系。但與西方國家相比，我國財險公司的研究結果明顯不同。

魏建國、李夢思（2016）研究了我國31個省市自治區的農業保險數據，通過分位數回歸法分析影響農業保險發展的因素。研究發現，農業保險賠付額、農林牧漁總產值的增加對農業保險發展有促進作用，而農村人口的減少對農業保險的發展起到了阻礙作用。

尚君、陳藝源（2013）等分析了人均GDP、人均教育支出和居民可支配收入對保險需求的影響程度，研究得出，他們對我國保險需求均有促進作用，但是對于不同的保險需求水平，各個影響因素所起的作用存在明顯的不同。

謝云（2010）通過分位數回歸研究了保費收入和經濟增長之間的關系，研究表明經濟的發展有助于保險需求的增加。

雖然以前學者對財險公司再保險需求的影響程度進行了研究，但是研究財險公司自身因素對其再保險需求影響的還比較少。本文通過學習以前學者的研究結論，分析了我國財產保險公司再保險需求的影響因素，并利用面板數據構建分位數回歸模型，研究財險公司再保險需求處于不同水平下時，受到其他因素的影響程度。

三、分位數回歸模型概述

分位數回歸（Quantile Regression）最早是由科恩克和巴塞特在1978年提出來的，它提供了回歸變量X和因變量Y的分位數之間線性關系的估計方法。絕大多數的回歸模型都關注因變量的條件均值，但是人們對于因變量條件分布的其他方面的模擬方法也越來越有興趣，尤其是能夠更加全面地描述因變量的條件分布的分位數回歸。

正如普通最小二乘OLS回歸估計量的計算是基于最小化殘差平方和一樣，分位數回歸估計量的計算也是基于一種非對稱形式的絕對值殘差最小化，其中，中位數回歸運用的是最小絕對值離差估計（LAD，least absolute deviations estimator）。它和OLS主要區別在于回歸系數的估計方法和其漸進分布的估計。

假設隨機變量Y的概率分布為：

F(y)的τ分位數可以由最小化關于ξ的目標函數得到，即：

四、實證分析

（一）數據來源和變量說明

本文選取了2010年到2016年間我國20家財產保險公司的面板數據，比如人保財險、平安財險、國壽財險、大地財險等等，之所以選擇這20家財險公司的面板數據，是因為它們的保費收入之和占到了當年全國財險公司保費收入之和的90%左右，因此，可以認為研究這些財險公司再保險需求的影響因素具有較強的代表性。原始數據主要來源于各保險公司公布的年報和《中國統計年鑒》。

?表1變量說明

?表2各變量描述性統計

?表3單位根檢驗結果

?表4 Hausman檢驗結果

在變量選擇方面，因為本文是從保險公司自身因素研究其再保險需求的影響，同時為了避免偽回歸，本文選擇了7個解釋變量（見表1）。

1.財險公司的規模

從理論上來看，財險公司的規模與其抗風險能力呈正相關，如果保險公司的規模比較大，那么購買再保險的可能性就較小；相反，如果公司規模比較小，那么其抗風險能力就比較差，從而就需要購買更多的再保險。在實證分析中我們使用財險公司總資產的對數來衡量保險公司的規模。

2.財險公司的資本結構

資本結構衡量保險公司的資產和負債額，一般來說，保險公司通過再保險可以降低其負債額，降低由于投資不足所造成的代理成本。在實證分析中我們用總負債與總資產的比值來衡量財險公司的資本結構。

3.財險公司的賠付率

一般來說，如果保險公司的某種業務賠付率比較高，那么保險公司會更多地將此險種分保給其他公司。在實證分析中我們用賠款支出與總保費的比值來衡量財險公司的賠付率。

4.財險公司的業務杠桿

保險公司的承保能力也會影響再保險需求，本文用保費收入與所有者權益的比值來衡量財險公司的業務杠桿，研究其對財險公司再保險需求的影響程度。

5.財險公司的資產收益率

一般來說，如果公司的資產收益率高，那么公司就更有能力抵抗未來的損失，相反，如果公司的盈利能力比較差，那么再保險需求就會比較大，本文用總利潤與總資產的比值來衡量財險公司的資產收益率。

6.財險公司的稅收比率

因為財險公司可以通過分保降低納稅的數額，所以本文研究稅收是否會對財險公司的再保險需求產生影響。稅收比率用所得稅和總保費的比值來衡量。

7.財險公司的業務集中度

赫芬達爾指數是一種用來衡量業務集中度的綜合指數。它是指一個行業中各市場競爭主體所占行業總收入或總資產百分比的平方和，用來計量市場份額的變化，即市場中廠商規模的離散度。本文采用此指數來衡量財險公司的業務集中度。

?表5分位數回歸結果

（二）實證模型設定

為了研究財險公司再保險需求的影響因素，在本文中，以再保險為被解釋變量，以財險公司的規模、資本結構、賠付率、業務杠桿、資產收益率、稅收比率和業務集中度作為解釋變量。在實證分析中，建立如下的分位數回歸模型：

其中i=1、2……20表示20家財產保險公司，t表示時期，即2010—2016年，Yit表示第i個財產保險公司在第t時期的再保險；αi表示第i個保險公司的固定效應，不隨時間變化；χkit則表示解釋變量；βk表示待估的參數；εit表示統計誤差。

（三）描述性統計分析

從表2可以看出每個變量的均值、標準差、偏度、峰度和JB統計值，可以看出所有變量的偏度值不是0，并且它們的峰度值均比3大，這說明它們不滿足正態分布。

（四）實證研究結果

1.面板數據單位根檢驗

面板數據單位根的檢驗方法主要有LLC檢驗、HT檢驗和Breitung檢驗，對于平行的面板數據本文使用HT方法來檢驗各變量的平穩性，對于不平行的面板數據，本文使用Xtfisher方法進行檢驗，檢驗結果如表3。

從表3可以看出，再保險、賠付率、業務集中度、資本結構、業務杠桿和資產收益率這幾個變量在1%的水平上顯著，而規模和稅收比率在10%的水平上顯著，這說明各變量均通過了單位根檢驗，因此可以進行分位數回歸分析。

2.分位數回歸方法選擇

本文使用豪斯曼檢驗方法來確定是使用固定效應模型還是使用隨機效應模型，檢驗結果如表4所示。

因為豪斯曼檢驗結果P值為0.0184，在5%的置信水平下，強烈的拒絕原假設，所以應該選用固定模型。

3.分位數回歸結果及分析

從表5分位數回歸和最小二乘法回歸結果分析可知：從規模來看，無論是分位數回歸還是OLS回歸，其回歸系數均為正數，而且除了在0.9分位處的回歸系數不顯著，其余均在0.01水平下顯著，這說明我國的保險公司規模越大，對再保險的需求越大，而規模越小的保險公司對再保險的需求越小，這可能主要因為規模比較小的保險公司，更多地依賴于通過承保業務來獲得收益，所以不愿意分出業務，從而對再保險需求較少。

從資本結構上來看，無論是分位數回歸還是OLS回歸，其回歸系數均為正數，但是分位數回歸只有在0.8分位處顯著，OLS回歸的系數在0.5的水平下顯著，這表明我國財險公司的再保險需求和資本結構為不顯著的負相關關系。

從賠付率上來看，分位數回歸和OLS回歸得到的回歸系數均為負數，而且回歸結果均不顯著，這表明，賠付率還沒有成為影響我國財險公司再保險需求的影響因素。造成這種現象的原因可能是，我國財險公司在進行風險管理時，可能是從全部業務來對風險進行處理，而且不同的保險公司的風險承受能力不同，從而對再保險的需求也會有很大的差異。

從業務杠桿和稅收比率來看，無論是分位數回歸還是OLS回歸，其結果均不顯著，這說明我國財險公司通過再保險來降低納稅支出的動機不明顯。雖然兩種方法估計的業務杠桿系數不顯著，但是除了0.1和0.2低分位數處，其回歸系數為正，在高分位數和OLS估計的回歸系數均為正，這表明我國財險公司的再保險需求和業務杠桿呈不顯著的正相關關系；也就是說業務杠桿越高，保險公司保費收入越多，所面臨的承保風險越大，從而更多地需要通過分保來分散風險。而且我國《保險法》規定，經營財產險業務的保險公司當年自留保費不能超過其實有資本金加公積金總額的四倍。因此，雖然我們的回歸結果不顯著，但是低分位處的負相關和高分位處的正相關關系還是表明分位數回歸與我國的實際情況相符。

從資產收益率來看，OLS回歸的結果為不顯著的負相關關系，而分位數回歸在0.4～0.7分位數處呈顯著的正相關關系，這說明總利潤越高的保險公司對再保險的需求也越大。

從業務集中度來看，兩種方法回歸的結果均不顯著。OLS回歸的結果為不顯著的負相關關系。而分位數回歸的結果為：在低分位數水平，分位數回歸的結果為不顯著的正相關關系；在高分位數水平，分位數回歸的結果為不顯著的負相關關系。出現負相關的關系與我國財險保險公司的實際經營狀況相符，這主要是因為現在我國財險公司的業務主要依賴于車險業務，而且它們沒有強烈的意愿平衡業務結構，所以業務越集中的保險公司越不愿意分保。

五、結論

通過對我國20家財險公司7年的面板數據進行分位數回歸分析，可以發現影響我國財險公司再保險需求的主要因素是規模、資本結構和資產收益率。實證研究發現，財險公司的規模與其再保險需求呈正相關關系，財險公司的規模越大，其對再保險的需求就越多；財險公司的資產收益率與再保險需求呈正相關關系，這表明總利潤越高的保險公司對再保險的需求也越大；財險公司的資本結構與再保險需求呈正相關關系。此外，其他變量雖然兩種回歸方法回歸的結果均不顯著，但是從業務杠桿來看，分位數回歸所得到的低分位處的負相關和高分位處的正相關關系還是表明分位數回歸結果與我國的實際情況相符。從業務集中度來看，在高分位數水平，分位數回歸的結果為不顯著的負相關關系，與我國財險公司的實際經營狀況相符。另外，從賠付率和稅收比率來看，兩種方法回歸的結果也均不顯著，這可能是由賠付率還沒有成為影響我國財險公司再保險需求的影響因素，而且我國財險公司通過再保險來降低納稅支出的動機不明顯的原因造成的。