張 冀

(對外經(jīng)濟貿(mào)易大學保險學院,北京 100029)

一、引 言

出口信用保險屬于政策性保險,目的是降低收匯風險、提高資源配置效率。2007年以來,美國等西方國家爆發(fā)次貸危機,國際市場購買力下降,出口企業(yè)收匯風險也急劇提高。上述背景下,如何運用出口信用保險防范收匯風險,更好地發(fā)揮出口信用保險的作用顯得尤為重要。

在普通保險市場中,被保險人擁有非公開信息 (Rothschild、Stiglitz,1974),如醫(yī)療保險投保人了解自身真實健康狀況、車險投保人了解自身駕駛技術。在出口信用保險市場,非公開信息有著獨特的制度背景和運作模式:一方面被保險人對保險標的不具備控制能力,另一方面,保險人具有長期專業(yè)經(jīng)驗,能夠得到 “伯爾尼協(xié)會”(The Beme Union)共享信息,保險人能相對完整捕獲風險信息。在出口信用保險市場信息優(yōu)勢產(chǎn)生了位移,出口信用保險公司擁有非公開信息,這一命題也在后文得到了驗證。

在現(xiàn)階段,收匯信用環(huán)境和出口信用保險對保險信息理論提出了挑戰(zhàn),保險公司擁有非公開信息會對市場產(chǎn)生何種影響?當保險人擁有非公開信息,如何描述均衡保單數(shù)量、價格?在現(xiàn)有保險理論中,我們找不到這些問題的既有答案。基于上述考慮,本文研究了非公開信息對出口保險市場的影響,并對這一問題進行了實證檢驗。

二、文獻回顧

完全信息是新古典經(jīng)濟學的基礎性假設條件,這在保險市場中顯然不成立,由于這一難題,保險相關研究始終未能像銀行理論一樣納入新古典經(jīng)濟學框架。隨著信息經(jīng)濟學發(fā)展,保險經(jīng)濟學開始興盛,但相關研究不過是近半個世紀的事,關于非公開信息的討論也沒有取得確定性的結(jié)論,總體而言有兩種截然相反的觀點。

第一種觀點沿襲新古典經(jīng)濟學思路,認為無論誰擁有非公開信息都會使交易雙方利益失衡,降低資源配置效率。Rothschild和Stiglitz(1974)[1]是這一觀點的代表,他們對此問題進行了開創(chuàng)性研究,在競爭性保險市場中,非公開信息及由此引發(fā)的道德風險使保單價格、數(shù)量偏離最優(yōu)狀態(tài),保險市場不可能存在均衡狀態(tài)。Rothschild和Stiglit提出的政策建議是強制披露非公開信息,他們斷言強制披露能使保險公司及所有被保險人從中獲益。Mirrlees(1975)[2]使用混同均衡的概念復述了Rothschild和Stiglitz的理論:低風險投保人傾向于少購買保險,高風險投保人則恰好反之,由于信息不對稱,保險市場中保單價格偏高而數(shù)量偏低。Wilson提出的政策建議同樣是強制披露被保險人非公開信息,限制信息不對稱給保險市場帶來的損害。Arnott,R,and J.E.Stiglitz(1988)[3]在后續(xù)研究中提出了更為極端的觀點,保險市場中的非公開信息會引發(fā)道德風險,車險會提高交通事故率、醫(yī)療保險使人更不注重健康。Chiappori(1997)[4]使用美國車險市場數(shù)據(jù)對Rothschild、Stiglitz、Wilson的理論進行了實證檢驗,結(jié)論認為被保險人傾向于隱瞞個人特征,非公開信息數(shù)量與保單數(shù)量成正比,總體來看保險公司是非公開信息的受害者。Chiappori同樣認為加強保險市場監(jiān)管,強制被保險方披露個人信息可以減輕非公開信息的危害。Rothschild、Chiappori的研究結(jié)論在后續(xù)研究中被廣泛提及,并成為政策制定者和保險公司發(fā)展業(yè)務的指導性結(jié)論。保險公司普遍增加審核條款,甚至最終導致美國眾議院通過法案不準許保險公司使用基因手段檢測健康狀況,以免造成社會歧視。

第二種觀點認為,非公開信息對保險市場效率不存在顯著影響,這種觀點的出現(xiàn)有賴于信息經(jīng)濟學和計量手段的發(fā)展。隨著信息經(jīng)濟學興起,諸多學者從理論和實證兩個方面對Rothschild和Stiglitz的理論進行質(zhì)疑,如果R-S命題為真,那保險經(jīng)濟學將進入死胡同,保險業(yè)也會損害社會福利。Richard(1999)[5]等人以農(nóng)業(yè)保險為例進行了檢驗,盡管在農(nóng)業(yè)保險市場中被保險方擁有非公開信息,但非公開信息給被保險方帶來的獲利可以忽略不計,非公開信息對美國農(nóng)業(yè)保險市場的影響甚至不如農(nóng)業(yè)補貼。Cawley(1999)[6]指出,雖然保險市場存在信息不對稱,但風險概率與保單價格、數(shù)量之間不存在相關性,風險偏高的被保險方不必然購買更多數(shù)量的保單。按照Cawley的結(jié)論,被保險方的非公開信息并沒有為其帶來超額收益,非公開信息也不對保險市場產(chǎn)生顯著影響。Finkelstein(2006)[7]使用美國公民健康狀況和醫(yī)療保險數(shù)據(jù)研究了非公開信息在保險市場中的作用,認為保險市場存在非公開信息,但他未能證明非公開信息、風險概率和保單數(shù)量之間的相關關系。Finkelstein對實證結(jié)果進行了解釋:保險市場中同時存在擁有非公開信息的高風險者和厭惡風險的低風險者,兩者同時存在使保險公司能夠?qū)_非公開信息帶來的危害。

從上述文獻的演進脈絡來看,肯定保險市場存在非公開信息是兩類文獻的共性。70年代到90年代,實證方法多依靠線性模型,結(jié)論一般認為非公開信息會損害保險市場效率。隨著非參數(shù)估計等計量方法的興起,后期文獻對非公開信息在保險市場中的負面影響提出了質(zhì)疑。而無論哪種觀點和結(jié)論,上述文獻的研究基點都是被保險人擁有非公開信息,這一問題在出口信用保險市場恰恰相反,這也是出口保險市場的獨特之處。在借鑒歷史文獻研究方法的基礎上,本文試圖描述保險人擁有非公開信息條件下市場的均衡狀態(tài),同時說明非公開信息給出口信用保險市場造成的影響。

三、出口信用險的市場均衡:非公開信息視角

在賣方壟斷市場中,廠商可以進行歧視性定價,市場均衡屬于分離均衡 (separating equilibria)。中國出口信用保險公司 (以下簡稱 “中國信保”)是目前專營出口信用險的唯一賣方,2006年中國短期出口信用險參保金額僅為260億美元,中國信保參保保單233.2億美元,是市場壟斷廠商。

由此,我們提出了本文假設條件:第一,中國出口信用保險市場屬于賣方壟斷型,均衡狀態(tài)應該屬于分離均衡;第二,在出口信用保險市場中,保險人擁有非公開信息,這一假設在后文得到了實證結(jié)果的支持;第三,國際貿(mào)易風險概率服從參數(shù)為p的Possion分布。

設保險人根據(jù)非公開信息分別向高、低風險市場出售的保單 {XH,IH}和 {XL,IL},X、I分別代表保險公司保費和凈賠付,下標H和L分別代表高風險和低風險,T表示出口商總財富,保單均衡可以理解為 (1)式最優(yōu)化:

(1)式為保險人在不同風險下的最大期望值,(2)、(3)為約束條件,分別為保險人從低風險被保險人和高風險被保險人處獲得的期望利潤,式 (4)為保險人根據(jù)非公開信息作出的投保約束,有朗格拉日函數(shù)一階條件:

其中μ1,μ2,μ3分別為約束條件 (2)、(3)、(4)朗格拉日乘子。由 (1)可得式 (9),由 (5)可得式 (10),由 (2)到 (4)可知μ3＞0:

由此 (9)、(10)式可得U′(T-L+IL)=U′(T-XL),有YL=L;根據(jù) (7)、(8)又有U′(T-L+Ih)＞U′(T-Xh),有YH＜L。

由此,我們得到了保險人具備非公開信息條件下壟斷市場的最優(yōu)解:YL=L、YH＜L,低風險保險人獲得完全保險,高風險保險人只能獲得部分保險。

上述結(jié)論可以在圖1中得到說明:低風險被保險人無差異曲線與公平賠率線切于Jl點,Uh與低風險被投保人公平賠率線交與R點。在R點高風險投保人無差異曲線為Ul。R、Jl點為高風險、低風險人均衡點,在Jl點低風險人購買全部保險,而在R點高風險人購買部分保險。在分離均衡條件下,高風險出口商的投保價格、數(shù)量高于低風險投保人。

圖1 出口信用保險市場的分離均衡

這一發(fā)現(xiàn)背后的經(jīng)濟學意義是,在出口信用保險市場,若保險人拒絕承保則意味著該筆貿(mào)易風險過高,出口商應設法停止交易。

四、研究設計與實證檢驗

(一)數(shù)據(jù)來源

為了解非公開信息在出口信用保險市場中的作用、獲得經(jīng)驗數(shù)據(jù),我們對中國出口信用保險市場進行了調(diào)查,數(shù)據(jù)收集過程是在中國信保協(xié)助下通過多階段抽樣收集的。

第一階段:在中國信保投保的出口商涉及很多行業(yè),不同行業(yè)收匯風險特征不盡一致,為方便選擇樣本我們以機電行業(yè)為例進行研究,機電產(chǎn)品是最早的投保行業(yè),也是目前中國信保支持的重點,數(shù)據(jù)具有代表性;

第二階段:按資產(chǎn)規(guī)模對機電行業(yè)投保廠商進行排序,對投保廠商進行等距抽樣,每隔10家機構(gòu)抽取1家作為樣本;

第三階段:按參保和未參保分別列出樣本出口商所有出口合同;

第四階段:每個進口商計為一個樣本,調(diào)閱出口商、中國出口信用保險公司的風險調(diào)查報告,了解參保雙方對收匯風險的判斷,出口商、出口保險公司對收匯風險判斷時點為2006年6-12月,最終收匯風險狀況為2006年9月-2007年3月。

調(diào)查中部分出口商沒有出具調(diào)查報告,剔除這些數(shù)據(jù),最終我們獲得了97份進口商交易數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)描述了2006年中國機電產(chǎn)品國際貿(mào)易市場收匯風險的狀況。

(二)驗證非公開信息

如果出口保險公司能捕獲收匯風險概率分布,便獲得了關鍵的非公開信息。Chiappori(2000)曾經(jīng)設計了非公開信息檢驗方法,按照Chiappori的研究思路,可以設定如下檢驗方程:

(11)、(12)式中venture、Ltcins均為二元變量,含義分別為是否發(fā)生收匯風險、是否購買保單。

其中,A為付款風險給出口商帶來的損失。

其中,F為出口商付出的出口保險費用。

式 (11)、(12)中,B為出口保險公司對出口風險的估算,u1,u2為隨機干擾項,u1,u2中包含了剩余信息,采用Probit方程進行估計。

wi為各變量權(quán)重,u1,u2為方程 (11)、(12)的殘差,若保險人不能捕獲非公開信息,統(tǒng)計量W在理論上應該服從χ2(1)分布。

(三)研究設計

Finkelstein(2006)曾經(jīng)設計了醫(yī)療險市場非公開信息估計方法,將Finkelstein的方法應用于出口保險市場,可以使用二元變量方程估計非公開信息給出口信用保險市場帶來的影響:

(13)式的關鍵是設計X共變向量,表述非公開信息,在出口信用保險市場,進口商相關信息是最為重要的非公開信息,設被出口商i自身信息集合為Ri:

其中xi表示信息向量,設定保險市場中信息量為X,X由xi加權(quán)匯總得出。在X構(gòu)造過程中,我們主要參考出口信用保險公司的信息考察重點,X涵蓋了付款方式、交貨條件、仲裁條件、財務指標等收匯風險因素,若保險人不能提供這些指標,則設定為零。表2給出了X構(gòu)造設值。

同樣,(13)式中venture、Ltcins為二元變量,u為零均值隨機誤差項,含義與 (11)、(12)相同。

如果設定方程 (13)為純道德風險模型,β2代表保險合同給被保險人帶來的效用;如果設定方程 (13)為逆向選擇模型,β2代表含義為非公開信息對保單數(shù)量的拉動方向。

我們可以通過 (11)、(12)、(13)式檢驗非公開信息對出口信用保險市場的影響,同時進一步對非公開信息有效性進行判斷。

我們采用Probit模型進行估計,理論上進口商收匯風險和被保險人參保概率在實軸上具有連續(xù)分布的性質(zhì),設Y為進口商收匯風險,則:

其中φ(?)為標準正態(tài)分布函數(shù)。Probit模型基于最大似然估計方法,每個觀測值為貝努利(Bernoulli)分布中的一次抽取,風險概率密度函數(shù)為φ(β′x),則基于n個樣本的似然函數(shù)如下式:

表1 共變向量X的設值

對收匯風險而言,本文將之簡化為 “付款方式”、“交貨條件”、“仲裁”、“進口方財務指標”,盡管人們看重財務指標,實際上,付款方式才是影響收匯風險最重要的因素,其次是交貨條件和仲裁,上述指標直接影響收匯,而財務指標只是間接因素。由此,我們將四個因素權(quán)重分別設為50%、20%、20%和10%。在每個因素中,又有不同方式,如付款方式有信用證、電匯、交單等幾種模式,每種模式收匯風險不同,在任何一次國際貿(mào)易中,假設只有一種付款方式和交貨條件,如某次國際貿(mào)易之采用即期交單。分別取每個指標的實際值,可得到共變向量最終值。

(四)非公開信息驗證及其作用

使用所有樣本對 (11)、(12)式進行估計,W=0.56,以χ2檢驗校正,則拒絕原假設。非參數(shù)檢驗結(jié)果說明,出口保險市場中,出口保險公司是非公開信息的擁有方。

如果按合同金額違約率5%將樣本分別定義為高風險組和低風險組,表2則給出了方程 (11)、(12)、(13)的Probit模型檢驗結(jié)果。

(11)式計量結(jié)果說明,分離均衡的條件下保險公司非公開信息在任何一個子市場都與保單數(shù)量沒有顯著相關關系。(12)、(13)式結(jié)果說明,在低風險市場保險人、被保險方對收匯風險的判斷均未在10%的顯著性水平下通過檢驗,不能判定出口市場中非公開信息的作用;在高風險市場,(13)式在5%的致信水平下通過檢驗,由此可知保險人信息更為有效,這驗證了非參數(shù)估計的結(jié)論,出口保險市場中保險人擁有非公開信息。

由此,我們可以得出結(jié)論:出口保險市場中非公開信息存在于高風險市場,但高風險市場中非公開信息并未能使得保險公司獲得額外的保單。

表2 分離均衡條件下 (11)、(12)、(13)回歸結(jié)果

(五)多維視角分析

保險公司的非公開信息并不能為其帶來更多的保單,那么必定存在其他變量解釋保單數(shù)量的變動趨勢。如同投資預防疾病的人更傾向于購買健康保險 (Meza,2001),厭惡風險的出口商可能更愿意購買出口信用保險。我們篩選了個別與收匯風險不相關的指標,但這些指標的用途是反映出口商風險偏好,通過檢驗這些指標與參保概率的相關性,可以驗證我們的上述設想。

出口商也可以通過其他途徑防范收匯風險,如建立資信調(diào)查和評估機制、建立獨立的信用管理部門等;同時,出口商高級管理人員也可能購買個人商業(yè)保險。防范收匯風險的其他措施和個人商業(yè)保險與收匯風險顯然不存在任何經(jīng)濟理論上的相關性,是互相獨立的幾個事件。

分別將其他防范措施和高管個人保險設定為 (11)、(12)式因變量,表3給出了檢驗結(jié)果。(12)式結(jié)果說明兩個因素與收匯風險沒有顯著相關關系,但 (11)式結(jié)果卻證明了出口商風險偏好對是否參保具有顯著影響,防護性措施較高的出口商會購買更多保險,而這部分被保險人的收匯風險并不顯著高于其他出口商?？梢哉J為,風險防范機制健全的出口商在防范收匯風險問題上更為有效,但也更有可能購買出口保險。根據(jù)Kostas(2003)的研究結(jié)論,這其中可能出現(xiàn)了過分的悲觀預期,同時產(chǎn)生了過度出口保險需求?？梢允褂眯袨榻?jīng)濟學解釋這個計量結(jié)果:出口企業(yè)是否參與出口保險并非決定于收匯風險,而是決定于公司的風險偏好。

表3 多維因素對出口保險市場的影響

五、結(jié)論與政策建議

出口信用保險可以降低國際貿(mào)易中的收匯風險,為出口企業(yè)提供融資保障。理論界關于出口保險的相關研究已經(jīng)頗為深入,但鮮有人對出口信用保險市場非公開信息問題進行實證分析。本文從多維視角詮釋了非公開信息在出口保險市場中的作用,實證結(jié)果揭示了若干有意義的結(jié)論:

第一,非參數(shù)檢驗和計量模型結(jié)果說明出口信用保險市場中保險公司擁有非公開信息,出口保險公司可以按風險概率對保單分類定價,出口保險市場屬于分離均衡。同時,實證結(jié)果也說明,低風險市場中出口保險公司的信息優(yōu)勢不明顯,高風險市場中保險公司的非公開信息量較高。在非公開信息的判斷上,我們接受Chiappori(2000)的研究結(jié)論,出口保險市場存在非公開信息。

第二,Probit模型結(jié)果說明,盡管保險公司在出口信用保險市場中擁有非公開信息,但保險公司的判斷與保單數(shù)量之間并不存在明顯相關關系,出口保險公司并不能依靠非公開信息獲得超額利潤。在非公開信息對出口保險市場影響方面,我們接受Cawley(1999)、Finkelstein(2006)的研究結(jié)論,非公開信息不影響保險市場。

第三,多維視角分析說明,出口商高管個人商業(yè)保險與保單也存在微弱相關關系,風險偏好是影響出口信用保險保單數(shù)量的因素之一。

上述結(jié)論的政策含義是很明顯的,在中國出口保險市場,保險公司能有效判斷收匯風險,但這一信息優(yōu)勢沒有得到充分發(fā)揮,如何鼓勵出口商利用保險公司信息優(yōu)勢,實現(xiàn)出口商與保險公司雙贏是政策層需要關注的重點內(nèi)容之一。

[1]Rothschild、 Stiglitz,1974,“Equilibrium in Competitive Insurance Markets:An Essay on the Economics of Imperfect Information”,Quarterly Journal of Economics,2:629-649.

[2]Mirrlees,J,1975,“The Theory of Moral Hazard and Unobservable Behavior Part”,Nuffield College,Oxford,Mimeo.

[3]Arnott,R,and J.E.Stiglitz,1988,“The Basic Analytics of Moral Hazard” ,Scandinavian Journal of Economics,90,P344-362.

[4]Chiappori,1997,“Empirical Contract Theory:The Case of Insurance Data”,European Economics Review 41:943-950.

[5]Richard L.Sandor,1999,“The Convergence of the Insurance and Capital Markets” ,in Securitizing Insurance Risk:Strategic Opportunities for Insurers and Investors”,Sylvie Bouriaux,ed.,Glenn Lake Publishers.April 1999.

[6]John Cawley,Tomas Philipson,1999,“An Empirical Examination of Information Barriers to Trade in Insurance”,American Economic Association,vol.89(4),pages 827-846,September.

[7]Finkelstein,2006,“Multiple Dimensions of Private Informaion:Evidence from the Long-Term Care Insurance Market” ,American Economics Reviews 4:939-955.