保險資金的高ESG投資偏好研究
——基于公司長期價值投資路徑分析

■金 縵

一、引言

在全球新冠肺炎疫情導致經濟增速放緩，經濟景氣指數下降的背景下，追求長期價值投資的保險資金投資并未停下腳步，據中國銀保監會數據顯示，截至2020年12月末，保險資金通過股權直接投資、股權投資計劃、股權投資基金等方式，投資企業股權為2.8萬億元，同比增長22.34%。且通過2020年1—4月經濟景氣波動數據和保險資金對上市公司舉牌數據的對比研究發現，在景氣指數同比下跌17.48%時，保險資金共舉牌上市公司15次，同比2019年上漲6.5倍。以上說明保險資金存在跨周期投資的異質性。

保險資金逆經濟周期的投資增長率，首先，源自于長期價值偏好。其次，保險資金負債端服務于大眾極為關注的養老保險。民生責任也會引發保險資金長期持有資金偏好。最后，國際比較發現，美國保險資金會在經濟景氣指數下滑時，大量增加責任投資。1995年美國保險資金責任投資占比為9%，2012年隨著經濟景氣下滑，責任投資比例提升至11%（Luo&Balvers，2017）。通過梳理總結國內外關于ESG、長期價值投資的歷史研究，提出保險資金高ESG偏好會獲得跨周期量化價值和長期價值并舉的假設，并通過2010—2020年中國A股主板上市公司數據進行實證檢驗，研究發現具有ESG偏好的保險資金增持并未犧牲量化回報率。盡管國內外已有少數研究關注企業ESG與股票價值的關系，但并未區分異質性投資者。且在全球新冠肺炎疫情可能引發的經濟景氣持續下滑的背景下，利用最新數據檢驗ESG投資對異質投資者的效率，有助于為我國在“十四五”時期深化金融支持自主綠色創新提供理論依據。

二、文獻回顧與研究假設

環境、社會責任和公司治理綜合評分體系（以下簡稱ESG）作為一個固定的數字尺度，是媒體（如美國彭博社、MSCI、中國和訊網等）通過觀察公司長期、大量、異質的有關環境、社會責任和公司治理活動量化而成的。ESG的發布可有效降低外部投資者對公司內部非財務量化信息的識別難度。但ESG表現是否影響責任投資存在理論爭議。

首先，ESG投資是否存在資本定價合理性未有定論。Hong&Kacperczyk（2009）研究認為ESG得分更低的罪惡企業存在更高的量化投資收益率。而利益相關者理論認為，ESG能夠提供更高的賣方事前合約信息效率，使得責任投資需求方能夠自動識別和匹配到投資收益率更高的企業。Edmans（2011）認為投資者“通過做好事，來做好事”，更高ESG表現的公司會獲得更高的量化投資回報。由于股票短期回報與景氣有直接關系，Bansal et al.（2018）研究結果顯示ESG在美國投資市場是“奢侈品”，當經濟狀況變糟，股票超額收益率與ESG表現無統計意義上的區別，但在經濟狀況變好時，責任投資的收益率顯著高于非責任投資。故提出以下假設：

H1：保險資金增持存在對高ESG表現公司的顯著偏好。

由于保險資金對高ESG偏好存在強弱性，故進一步假設：

H1a：保險資金對高ESG表現公司的增持，非高ESG表現無偏好差異。

H1b：保險資金對低ESG表現公司減持。

持有高ESG表現公司的保險資金，可能更關注長期價值的投資者，會在持有期間，降低對短期收益率預期。即對高ESG表現公司當期回報率存在不足反應（Cao J et al.，2020）。故假設在高ESG偏好的樣本中：

H1c：高ESG表現組內更低超額收益率不影響高ESG偏好保險資金增持。

其次，ESG信息是否對長期價值投資具有信息優勢也無定論。從可持續發展理論看，企業長期經營的健康程度與ESG表現密切相關。高ESG表現是企業的自愿公開披露信息，其主動釋放的聲譽信號，可帶來未來更穩定的可持續發展（朱清香等，2020），低ESG帶來的負面聲譽會降低股票流動性，從而降低公司長期價值的估值。相反，新古典理論認為企業ESG表現與財務狀況之間呈現負相關或無關的關系。特別是在環境和社會責任這類具有較強外部性的因素上的支出會增加內部人控制（Friedman，2007）。

ESG相對于量化指標中衡量長期價值的TobinQ而言是否存在信息優勢未有定論。Gldstein&Huang（2020）認為投資者會對ESG信號予以更大權重的關注。而史永東等（2020）認為低流動性股票要求的風險溢價高，公司會降低非量化（如綠色投資）投資來增加投資長期收益率。故在控制量化長期價值的財務指標TobinQ的情況下，提出以下假設：

H2a：控制長期價值變量后保險資金增持存在高ESG偏好。

Erol et al.（2019）的信息模型結論認為機構投資者會基于更多的內部信息優勢，忽略公開信息，故進一步假設：

H2b：控制長期價值變量后更多的保險資金調研會提高保險資金增持對高ESG表現的偏好。

最后，ESG作為外部媒體對公司內部信息的聲譽度量，是否存在度量的傾斜度也未有定論。Cookson&Niessner（2020）認為，ESG表現僅反映歷史信息，與當期新聞關注度無關。其利用來自社交媒體投資平臺的投資者情緒研究投資者決策發現，無論存在更多的負面或正面信息都不會引發投資者決策改變。同時Loh&Stulz（2018）研究發現信息的多樣化和模糊化會引發更大的公司價值波動，而波動性較小且更新頻率較低的ESG并不會與新聞產生化學反應。聲譽理論認為ESG表現作為公司聲譽的一部分，可通過媒體關注度提高吸引投資者關注。基于此，提出以下假設：

H3：高ESG公司在更多的新聞關注度下，會獲得更高的保險資金增持。

由于新聞主體不同，對保險資金的傳播路徑也不同，媒體治理的效果與新聞主體存在結果的顯著差異（Bordalo et al.，2016）。故提出以下假設：

H3a：高ESG公司在更多的分析師增持建議下，會獲得更高的保險資金增持。

投資市場對財經新聞過度關注和關注不足的研究中，Ben—Rephael et al.（2016）通過對彭博社新聞搜索對股票價值分析發現機構關注對重大新聞反應更快，而與Google search度量的個人關注相對比，個人關注會加速持久的價格調整。而Fedyk（2018）認為過度關注更多存在于具有深度挖掘的財經新聞中，若金融市場不能平等地吸收并有效反映所有信息。故提出以下假設：

H3b：高ESG公司在更多的專業媒體關注度下，會獲得更高的保險資金增持

H3c：高ESG公司在更多的大眾關注度下，會獲得更高的保險資金增持

三、樣本選取與變量構建

（一）數據的選取與來源

本文選取的樣本為2010—2020年中國A股上市公司，由于保險資金對風險有更穩健的偏好，為保證數據穩健性，故剔除中小板和創業板上市公司，并刪除異質性樣本：金融保險類上市公司；處于特殊狀態（ST、*ST、暫停上市、退市）的公司；財務數據缺失的樣本；ESG、E、S、G得分為0的樣本。ESG變量來自和訊網對上市公司的ESG評分。其他上市資本結構、財務數據均來自CSMAR數據庫。對所有變量在1%—99%分位點以外的異常值進行了替換。表1和表2分別報告了各變量的定義和描述性統計信息。最后得到727家公司的5652個“公司—年度”觀測值。

表1 變量定義

（二）變量構建

1.被解釋變量：保險資金增/減持

不僅是保險資金，公募基金、外國直接投資和社保基金也具有長期投資期望。由于保險（含社保）資金對上市公司的權益投資途徑中除直接舉牌外，也會利用公募基金、外國直接投資做通道。公募基金、外國直接投資作為通道方，無法剝離長期價值投資目的，且在國泰安對上市公司機構投資者比例統計中，并未將基金區分為公募、私募。為消除非長期偏好動機對數據的有偏影響。將保險資金作為衡量長期價值投資者指標。參考黎文靖和路曉燕（2015）方法，構建保險資金當年的增持和減持二值變量。首先計算上市公司保險資金投資者的總買入或總賣出：

其中，ins_buyi，t和ins_salei，t分別代表保險資金當年總買入和總賣出，Returni，t和Returni，t-1是上市公司保險資金所持比例在時刻t和t-1的價格，buy_pi，t和buy_pi，t-1是保險資金所持上市公司i股票在時刻t和t-1的股份數，Retrun_Wi，t代表在t時刻股票i價格相對于上一時期的變化。當在時刻t，保險資金持有股票i少于時刻t-1時，表明保險資金賣出股票i，將在股票i的資金變化計入總賣出中，反之計入總買入。并根據ins_buyi，t和ins_salei，t構建保險資金增持和減持二值變量ins_buy和ins_sale。

2.解釋變量：ESG表現

ESG是能夠對機構投資組合的長期風險和收益帶來影響的指標體系。本文采用和訊網的ESG數據庫，因為其公布的37個指標皆有具體分值，而非像華大、Wind計算ESG僅公布A—D的等級分值。在使用過程中，無法控制信息披露和未披露信息權重。由于ESG屬于自愿披露信息，故在描述統計中發現，約八成ESG數據圍繞在平均值附近（樣本中得分在14.739—26.145間占比在80.13%），若按照平均值或中位數得分作為衡量公司ESG高、低表現標準不合理。故參考Fama—Frach（1993）方法，將ESG得分進行5等分，并取最低和最高分構建二值變量I_highi，t和I_lowi，t（I=esg，e，s，g）作為衡量高ESG和低ESG表現的被解釋變量。

為分析各媒體治理變量與ESG表現的關聯作用，使用分析師對上市公司的年度增持、減持建議數量構建分析師建議buy、sale變量，此外從百度指數中，整理以上市公司的股票代碼為關鍵字搜索的年度百度搜索指數，來衡量投資者主動對上市公司的關注。并按照百度指數的定義，分年度將媒體和信息搜索進行統計。資訊指數是以百度智能分發和推薦內容數據為基礎，將網民的閱讀、評論、轉發、點贊、不喜歡等行為的數量加權求和得出資訊指數。媒體指數是以各大互聯網媒體報道的新聞中，與關鍵詞相關的，被百度新聞頻道收錄的數量，采用新聞標題包含關鍵詞的統計標準，數據來源、計算方法與搜索指數無直接關系。為降低異方差，將媒體和訊息指數取自然對數，生成變量media和info兩個變量。

為消除企業不可觀測異質性給估計結果帶來的偏誤，用超額收益率（Alpha）和TobinQ來代表企業短、長期價值（金縵，2020），其中衡量短期市場價值的Alpha變量通過Fama—French三因素模型計算，模型中三因素統計時間為年度ESG評分公布（12月1日—31日）開始后的1個月。

控制變量選用機構股權比例（f）、杠桿率（lev）、貸款能力（loan）控制企業的融資成本；用廣告成本（ad）衡量公司對媒體信息控制能力；用凈資產收益率（roe）、公司年齡（age）和所有權（state）來控制公司資本市場議價能力（邱牧遠和殷紅，2019）；在產業層面，由于環境（E）、社會責任（S）有顯著行業屬性，存在重污染企業和顯著外部性企業的ESG評分波動性更大的特點，為了消除行業政策估計結果帶來的影響，加入行業虛擬變量對模型進行控制。變量定義詳見表1。

四、實證分析結果

（一）描述性分析

表2報告了變量的描述性統計，保險資金增持均值較減持均值高118%，說明10年內A股保險資金舉牌上市公司持股比例持續增長。ESG分值分析師增持建議數量及減持建議數量等數據，說明樣本中上市公司的市場價值是受到投資市場普遍認可的。此外媒體搜索指數media均值較對咨詢搜索指數info均值高近34%，說明具有更高信息挖掘深度的媒體，對投資者的信息獲取具有更高價值。

表2 變量描述性統計

（二）回歸分析

1.不景氣時短期股票價值與高ESG表現對保險資金增持的影響

表3的面板A列（1）—（7）考察保險資金增持決策是否存在高ESG表現偏好。列（1）、列（2）和列（6）的結果顯示，更高ESG表現的公司存在更高的保險資金增持，且系數皆通過1%的顯著水平檢驗。在將樣本控制在高于平均水平ESG的樣本中，模型（2）存在保險資金增持更高概率（0.029），說明在高ESG表現組內，在更高的ESG系數控制下，保險資金會因ESG每增加2.9分而顯著增持。列（3）、列（4）ESG系數比較顯示，保險資金對更高ESG表現的公司存在更高的增持偏好。使用Fisher組合檢驗來模擬確定觀察到的差異的兩組間的系數估計顯著性，表中經驗p值是差異系數組間估計，即各組的系數大于另一組的顯著性皆通過Fisher組間檢驗。Fisher’s組合檢驗對ESG系數組間差異檢驗的p值小于0.005，通過統計檢驗。此外，列（8）在更低ESG表現分組中，保險資金增持對ESG系數未通過統計檢驗，故原假設H1a得證，保險資金對高ESG表現公司的增持，非高ESG表現無偏好差異。

表3 不景氣下高/低ESG樣本對險資增持影響力的多元回歸分析

面板B列（10）—（12）關于保險資金減持的回歸結果顯示，保險資金減持也存在高ESG偏好。特別是列（12）在控制機構投資者投資比例和將樣本組縮小至最低ESG表現組內，也不存在更低ESG表現會被保險資金減持的現象，故拒絕原假設H1b。

保險資金增持高ESG表現上市公司的當期超額股票收益率系數為正，減持Alpha為負，且皆通過顯著性檢驗。說明保險資金投資者決策存在當期收益的投機動機，更進一步比較列（3）—（5）和列（10）—（12）系數可證明對高ESG表現公司并不存在更高的股票超額收益率容忍度。故拒絕原假設H1c。即經濟不景氣時，高ESG偏好不存在保險資金對短期量化投資收益的容忍。結果也進一步證實保險資金的高ESG偏好并不是當期資本市場的信息噪音，上市公司對ESG的成本投入，不會增加公司當期融資約束和股票的價值失真。

對比列（3）和列（5），保險資金的高ESG表現偏好，會形成公司融資約束和公司屬性等控制變量內部交叉信息集，特別是機構投資比例、杠桿率、公司成熟度和公司所有制的相互作用，會降低ESG在當期外部披露中的信息優勢。這說明我國外部投資者更青睞于更確定、風險價值更低的外部信息披露，而ESG作為還未被強制披露、存在評級機構信息失真可能的非財務量化指標，會作為次優信息選擇存在。

此外，考察保險資金增持和減持在不同E、S、G評分樣本下的決策①篇幅有限，結果留存備索。結果顯示保險資金增持和減持皆存在高環境、責任和低公司治理（G）偏好，不拒絕原假設H1。

2.上市公司長期價值財務指標與高ESG表現對保險資金增持影響

參考金縵（2020）的研究，使用TobinQ作為長期價值的財務量化指標。表4列（1）—（3）和列（8）—（10）ESG和TobinQ回歸系數顯示，控制Tobin Q后保險資金增持和減持皆存在高ESG偏好，即使在減持具有更低財務性長期價值的上市公司時（面板B的TobinQ系數皆顯著為負），也會從中選取組內更高ESG表現的公司進行投資決策，且結果皆通過Fisher檢驗，P值皆小于1%。不拒絕原假設H2a，即控制長期價值變量后保險資金增持存在高ESG偏好。

此外，列（4）—（6）和列（11）—（13）結果顯示，保險資金投資決策的高ESG偏好的系數會隨著更多公司控制變量的存在而降低顯著性，說明ESG存在與融資約束、公司規模等先決條件內在邏輯上的多重共線性關系，與表4對短期價值的考察同理，說明保險資金增持的高ESG偏好會存在與公司融資約束等先決條件的內生性。即外部投資者會基于更多的內部信息優勢，忽略公開信息（Erol et al.，2019）。列（6）和列（13）結果顯示，控制長期價值變量后更多的保險資金調研會提高保險資金增持對高ESG表現的偏好，ESG系數0.016在5%水平下顯著為正，而保險資金減持在增加保險資金調研控制變量后，ESG系數未通過統計檢驗。原假設H2b得證。即更多的ESG信息會被整合在前期保險資金的調研信息中形成保險資金增持的內部信息集合，進一步為原假設H2a提供依據。

表4 高、低ESG樣本對險資增持、減持影響力的多元回歸分析

綜上所述，在保險資金對上市公司長期價值投資的假設下，ESG作為公開信息，對保險資金投資決策路徑影響會存在直接和間接交叉作用。一方面，保險資金增持存在顯著的高ESG偏好和高TobinQ偏好，說明ESG信息能形成投資市場對公司非財務長期價值估計的直接披露；另一方面，保險資金存在更豐富的私人信息，ESG信息會被保險資金調研所接受，并通過調研行動集合作為保險資金增持、減持決策的內部信息濾波器，形成保險資金投資的內部決策集合。

3.保險資金增持對高ESG表現的新聞反應是否更強烈

高ESG偏好保險資金是否會由于新聞影響投資決策？若市場對新聞有系統性反應，則可能出現不僅對高ESG新聞反應加劇，市場對所有新聞的反應都強烈。為檢驗這種可能性，用三類代表不同新聞來源的變量進行面板回歸估計。第一類為代表投資市場專業新聞的分析師增持和減持建議（buy&sale）；第二類為代表專業媒體對高ESG公司內部信息挖掘的媒體搜索指數（media）；第三類為代表大眾媒體對高ESG表現的新聞關注度（info）。為控制上市公司對新聞干預，將年報中披露的廣告費（ad）的一階差分作為前定變量加入模型。

為考察到更敏感的新聞信息波動對被解釋變量的影響，表5的模型采用一階差分面板回歸模型較面板，工具變量為公司個體效應的控制變量，前定變量為所有可解釋變量的滯后一期，所有工具變量檢驗皆通過sargan檢驗和弱工具變量檢驗。其中對列（2）、列（3）和列（5）、列（6）做fisher組間檢驗，P值皆為0.00，系數通過組間檢驗。列（1）—（3）檢驗保險資金增持在媒體治理下對高ESG表現的投資反應，結果顯示分析師建議增持和減持與保險資金增持系數顯著為負，而專業媒體關注度與保險資金增持的系數顯著為正。大眾媒體的關注度在列（2）是樣本縮小至高ESG樣本，系數-0.054在1%水平下顯著為負，系數0.115在模型（3）的低ESG樣本中顯著為正。H3b得證，即高ESG公司在更多的專業媒體關注度下，會獲得更高的保險資金增持。而分析師服務與資本市場投機動機的增持（和減持）的建議，皆與存在長期價值偏好的保險資金背道而馳，結果也在列（4）—（6）的保險資金減持中得以證實，故拒絕原假設H3a。

考察大眾媒體新聞的信息披露和擴散對高ESG表現的影響，表5列（1）、列（4）的系數比較顯示，更負面的大眾媒體新聞，會引發更大概率的保險資金增持和減持決策。列（1）顯示百度搜索大眾指數每年增加1.047（e-0.046），會增加保險資金對該公司1個單位的增持可能，而列（4）顯示大眾指數每年增加1.14（e-0.137），會增加保險資金1單位的減持可能，說明負面新聞搜索指數會較正面新聞信息更具威力。結合列（2）和列（5）在高ESG樣本結果顯示，系數間差異更大，特別是高ESG在獲得更多的大眾關注度下，會降低保險資金增持可能（系數為-0.054，且通過1%水平統計檢驗），故拒絕原假設H3c，高ESG公司可能存在負面新聞為更多的大眾所關注，保險資金基于風險規避偏好，會適度降低“熱搜”更多的上市公司的增持可能。

表5 險資對高ESG公司新聞的一階差分動態面板回歸分析

綜上所述，在控制公司廣告成本等先決條件后，一方面，無論ESG表現，更多被分析師關注的公司（無論增持還是減持）皆與長期價值偏好的保險資金存在決策偏離，更高ESG表現的公司在雙方決策時的系數波動最小；另一方面，保險資金會對更高ESG表現的公司已傳播至大眾媒體的負面新聞存在更高的規避行動，并且不僅高ESG公司在更多的專業媒體關注度下，會獲得更高的保險資金增持，也會獲得更大的保險資金減持可能，說明媒體治理可以形成對ESG公開信息的解釋合力，并顯著影響保險資金的投資決策，原假設H3得證，保險資金增持對高ESG表現的新聞反應強烈。

（三）穩健型檢驗①

①限于篇幅，結果留存備索。

在這一節中進行的幾項穩健性測試，是為了檢驗上述對假設檢驗中發現的，不景氣時期高ESG表現吸引保險資金增持的新發現是否是穩健。一是行業特性是否會影響結果？由于環境（E）、社會責任（S）因存在外部性而導致高ESG和低ESG評分上市公司往往集中在某幾個行業。故盡管衡量ESG的標準是基于總體公司非經濟活動的變化。但ESG可能存在行業政策干擾可能，故考察三個單獨E、S、G和整體ESG變量中更低和更高評分的公司分別與哪些行業顯著相關，并分別排名將前10的行業進行二值變量賦值。結果顯示，高ESG和低ESG評分上市公司皆集中在醫藥行業、金屬加工、電力煤炭、化工加工、零售業及房地產等行業，其中環境E評分較高和較低的公司也集中于上述醫藥行業、金屬加工、電力煤炭、化工加工等重污染行業中，社會責任評分S評分和公司治理G評分較高和較低的公司除重污染行業外，還集中于更具外部經濟性的互聯網、零售業。以TobinQ作為長期市場價值的財務指標擬合值，檢驗高/低ESG表現公司所在行業與經濟整體景氣間的表現，結果顯示，在經濟不景氣時高/低ESG表現公司所在行業的TobinQ的系數皆為負數。因此，本文結果無偏。二是保險資金對高ESG表現投資的異質性是否存在？本文認為保險資金增持高ESG表現公司是顯著存在的，且符合作為長期價值投資偏好的機構投資者的投資動機。但否更關注短期投機其他投資者，也會存在高ESG投資偏好？通過國泰安數據中公布的證券公司投資額構建變量qs_buy和qs_sale來擬合具有投機偏好的機構投資者。采取面板xtlogit隨機效應模型，并對公司的杠桿率、年齡、是否為國有企業、行業和所處年份進行控制。結果顯示，投機偏好的投資者不關注ESG信息，與保險資金相反，甚至更高的ESG表現會降低其投資熱情。此外，無論投資組合中ESG分值高低，皆未影響證券公司的投資決策。說明ESG披露的綠色創新信息對不同投資者的投資決策在面臨相同的市場景氣情況下，影響力有顯著差異。

五、結論與啟示

通過回顧近年關于ESG投資與量化投資文獻中爭議最大的部分：高ESG表現所帶來的對“綠色”公司的長期價值投資是否需要犧牲短期量化收益。本文研究發現具有跨經濟周期特征的保險資金，會增加對高ESG表現公司的增持和對低ESG表現公司的減持，不僅基于“好”的公司的綠色、社會責任和公司治理效率，同時也基于長期投資收益率最大化考慮，即保險資金具有高ESG偏好的擇機行為。且實證發現保險資金對高ESG公司的增持不會犧牲當期的股票超額收益率。反而更高ESG表現的公司會為保險資金提供更高的股票超額收益率。此外，研究還發現保險資金會基于更多的前期調研，將高ESG披露的正面信息與其調研的內部信息相融合，形成投資的信息濾波器，更多的保險資金調研會提高保險資金對高ESG表現公司的增持。由于ESG作為公開信息，同時被新聞主體關注，考察不同新聞主體的關注度，發現更多的分析師建議會降低保險資金對高ESG表現公司的增持，而更多專業媒體關注和大眾主動搜索的正面信息，會使得高ESG表現公司獲得更高的保險資金增持。

基于上述分析，提出以下建議：首先，有序放松在全球經濟持續低迷的情況下，對保險資金的投資限制。在全國層面上重視保險資金對促進環境規則增長的創新補償效應，大力發展保險資金對高ESG表現公司實體經濟的支持。其次，加快對信息精度更高的中國ESG評價體系官方標準制定和推廣。現有可能獲得的ESG評價數據如本文使用的和訊ESG，無論是信息傳播的大眾認可度，還是專業機構的使用頻次皆較低①使用百度搜索“和訊社會責任數據庫”，每周平均獲得的新聞數據為25~30篇，而相對搜索“ESG”平均獲得新聞數據760~810篇，單一數據庫的使用頻率較低。。認可度更高的ESG數據庫的更頻繁使用，能增加ESG評價體系的迭代速度，從而使公司非財務數據內部信息披露更快速準確，降低額外的內部信息調研，從而真正起到為企業綠色創新提供必要資金的信息媒介作用。