非公开信息与中国出口信用保险:一个多维视角

张 冀

(对外经济贸易大学保险学院,北京 100029)

一、引 言

出口信用保险属于政策性保险,目的是降低收汇风险、提高资源配置效率。2007年以来,美国等西方国家爆发次贷危机,国际市场购买力下降,出口企业收汇风险也急剧提高。上述背景下,如何运用出口信用保险防范收汇风险,更好地发挥出口信用保险的作用显得尤为重要。

在普通保险市场中,被保险人拥有非公开信息 (Rothschild、Stiglitz,1974),如医疗保险投保人了解自身真实健康状况、车险投保人了解自身驾驶技术。在出口信用保险市场,非公开信息有着独特的制度背景和运作模式:一方面被保险人对保险标的不具备控制能力,另一方面,保险人具有长期专业经验,能够得到 “伯尔尼协会”(The Beme Union)共享信息,保险人能相对完整捕获风险信息。在出口信用保险市场信息优势产生了位移,出口信用保险公司拥有非公开信息,这一命题也在后文得到了验证。

在现阶段,收汇信用环境和出口信用保险对保险信息理论提出了挑战,保险公司拥有非公开信息会对市场产生何种影响?当保险人拥有非公开信息,如何描述均衡保单数量、价格?在现有保险理论中,我们找不到这些问题的既有答案。基于上述考虑,本文研究了非公开信息对出口保险市场的影响,并对这一问题进行了实证检验。

二、文献回顾

完全信息是新古典经济学的基础性假设条件,这在保险市场中显然不成立,由于这一难题,保险相关研究始终未能像银行理论一样纳入新古典经济学框架。随着信息经济学发展,保险经济学开始兴盛,但相关研究不过是近半个世纪的事,关于非公开信息的讨论也没有取得确定性的结论,总体而言有两种截然相反的观点。

第一种观点沿袭新古典经济学思路,认为无论谁拥有非公开信息都会使交易双方利益失衡,降低资源配置效率。Rothschild和Stiglitz(1974)[1]是这一观点的代表,他们对此问题进行了开创性研究,在竞争性保险市场中,非公开信息及由此引发的道德风险使保单价格、数量偏离最优状态,保险市场不可能存在均衡状态。Rothschild和Stiglit提出的政策建议是强制披露非公开信息,他们断言强制披露能使保险公司及所有被保险人从中获益。Mirrlees(1975)[2]使用混同均衡的概念复述了Rothschild和Stiglitz的理论:低风险投保人倾向于少购买保险,高风险投保人则恰好反之,由于信息不对称,保险市场中保单价格偏高而数量偏低。Wilson提出的政策建议同样是强制披露被保险人非公开信息,限制信息不对称给保险市场带来的损害。Arnott,R,and J.E.Stiglitz(1988)[3]在后续研究中提出了更为极端的观点,保险市场中的非公开信息会引发道德风险,车险会提高交通事故率、医疗保险使人更不注重健康。Chiappori(1997)[4]使用美国车险市场数据对Rothschild、Stiglitz、Wilson的理论进行了实证检验,结论认为被保险人倾向于隐瞒个人特征,非公开信息数量与保单数量成正比,总体来看保险公司是非公开信息的受害者。Chiappori同样认为加强保险市场监管,强制被保险方披露个人信息可以减轻非公开信息的危害。Rothschild、Chiappori的研究结论在后续研究中被广泛提及,并成为政策制定者和保险公司发展业务的指导性结论。保险公司普遍增加审核条款,甚至最终导致美国众议院通过法案不准许保险公司使用基因手段检测健康状况,以免造成社会歧视。

第二种观点认为,非公开信息对保险市场效率不存在显著影响,这种观点的出现有赖于信息经济学和计量手段的发展。随着信息经济学兴起,诸多学者从理论和实证两个方面对Rothschild和Stiglitz的理论进行质疑,如果R-S命题为真,那保险经济学将进入死胡同,保险业也会损害社会福利。Richard(1999)[5]等人以农业保险为例进行了检验,尽管在农业保险市场中被保险方拥有非公开信息,但非公开信息给被保险方带来的获利可以忽略不计,非公开信息对美国农业保险市场的影响甚至不如农业补贴。Cawley(1999)[6]指出,虽然保险市场存在信息不对称,但风险概率与保单价格、数量之间不存在相关性,风险偏高的被保险方不必然购买更多数量的保单。按照Cawley的结论,被保险方的非公开信息并没有为其带来超额收益,非公开信息也不对保险市场产生显著影响。Finkelstein(2006)[7]使用美国公民健康状况和医疗保险数据研究了非公开信息在保险市场中的作用,认为保险市场存在非公开信息,但他未能证明非公开信息、风险概率和保单数量之间的相关关系。Finkelstein对实证结果进行了解释:保险市场中同时存在拥有非公开信息的高风险者和厌恶风险的低风险者,两者同时存在使保险公司能够对冲非公开信息带来的危害。

从上述文献的演进脉络来看,肯定保险市场存在非公开信息是两类文献的共性。70年代到90年代,实证方法多依靠线性模型,结论一般认为非公开信息会损害保险市场效率。随着非参数估计等计量方法的兴起,后期文献对非公开信息在保险市场中的负面影响提出了质疑。而无论哪种观点和结论,上述文献的研究基点都是被保险人拥有非公开信息,这一问题在出口信用保险市场恰恰相反,这也是出口保险市场的独特之处。在借鉴历史文献研究方法的基础上,本文试图描述保险人拥有非公开信息条件下市场的均衡状态,同时说明非公开信息给出口信用保险市场造成的影响。

三、出口信用险的市场均衡:非公开信息视角

在卖方垄断市场中,厂商可以进行歧视性定价,市场均衡属于分离均衡 (separating equilibria)。中国出口信用保险公司 (以下简称 “中国信保”)是目前专营出口信用险的唯一卖方,2006年中国短期出口信用险参保金额仅为260亿美元,中国信保参保保单233.2亿美元,是市场垄断厂商。

由此,我们提出了本文假设条件:第一,中国出口信用保险市场属于卖方垄断型,均衡状态应该属于分离均衡;第二,在出口信用保险市场中,保险人拥有非公开信息,这一假设在后文得到了实证结果的支持;第三,国际贸易风险概率服从参数为p的Possion分布。

设保险人根据非公开信息分别向高、低风险市场出售的保单 {XH,IH}和 {XL,IL},X、I分别代表保险公司保费和净赔付,下标H和L分别代表高风险和低风险,T表示出口商总财富,保单均衡可以理解为 (1)式最优化:

(1)式为保险人在不同风险下的最大期望值,(2)、(3)为约束条件,分别为保险人从低风险被保险人和高风险被保险人处获得的期望利润,式 (4)为保险人根据非公开信息作出的投保约束,有朗格拉日函数一阶条件:

其中μ1,μ2,μ3分别为约束条件 (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;根据 (7)、(8)又有U′(T-L+Ih)＞U′(T-Xh),有YH＜L。

由此,我们得到了保险人具备非公开信息条件下垄断市场的最优解:YL=L、YH＜L,低风险保险人获得完全保险,高风险保险人只能获得部分保险。

上述结论可以在图1中得到说明:低风险被保险人无差异曲线与公平赔率线切于Jl点,Uh与低风险被投保人公平赔率线交与R点。在R点高风险投保人无差异曲线为Ul。R、Jl点为高风险、低风险人均衡点,在Jl点低风险人购买全部保险,而在R点高风险人购买部分保险。在分离均衡条件下,高风险出口商的投保价格、数量高于低风险投保人。

图1 出口信用保险市场的分离均衡

这一发现背后的经济学意义是,在出口信用保险市场,若保险人拒绝承保则意味着该笔贸易风险过高,出口商应设法停止交易。

四、研究设计与实证检验

(一)数据来源

为了解非公开信息在出口信用保险市场中的作用、获得经验数据,我们对中国出口信用保险市场进行了调查,数据收集过程是在中国信保协助下通过多阶段抽样收集的。

第一阶段:在中国信保投保的出口商涉及很多行业,不同行业收汇风险特征不尽一致,为方便选择样本我们以机电行业为例进行研究,机电产品是最早的投保行业,也是目前中国信保支持的重点,数据具有代表性;

第二阶段:按资产规模对机电行业投保厂商进行排序,对投保厂商进行等距抽样,每隔10家机构抽取1家作为样本;

第三阶段:按参保和未参保分别列出样本出口商所有出口合同;

第四阶段:每个进口商计为一个样本,调阅出口商、中国出口信用保险公司的风险调查报告,了解参保双方对收汇风险的判断,出口商、出口保险公司对收汇风险判断时点为2006年6-12月,最终收汇风险状况为2006年9月-2007年3月。

调查中部分出口商没有出具调查报告,剔除这些数据,最终我们获得了97份进口商交易数据,这些数据描述了2006年中国机电产品国际贸易市场收汇风险的状况。

(二)验证非公开信息

如果出口保险公司能捕获收汇风险概率分布,便获得了关键的非公开信息。Chiappori(2000)曾经设计了非公开信息检验方法,按照Chiappori的研究思路,可以设定如下检验方程:

(11)、(12)式中venture、Ltcins均为二元变量,含义分别为是否发生收汇风险、是否购买保单。

其中,A为付款风险给出口商带来的损失。

其中,F为出口商付出的出口保险费用。

式 (11)、(12)中,B为出口保险公司对出口风险的估算,u1,u2为随机干扰项,u1,u2中包含了剩余信息,采用Probit方程进行估计。

wi为各变量权重,u1,u2为方程 (11)、(12)的残差,若保险人不能捕获非公开信息,统计量W在理论上应该服从χ2(1)分布。

(三)研究设计

Finkelstein(2006)曾经设计了医疗险市场非公开信息估计方法,将Finkelstein的方法应用于出口保险市场,可以使用二元变量方程估计非公开信息给出口信用保险市场带来的影响:

(13)式的关键是设计X共变向量,表述非公开信息,在出口信用保险市场,进口商相关信息是最为重要的非公开信息,设被出口商i自身信息集合为Ri:

其中xi表示信息向量,设定保险市场中信息量为X,X由xi加权汇总得出。在X构造过程中,我们主要参考出口信用保险公司的信息考察重点,X涵盖了付款方式、交货条件、仲裁条件、财务指标等收汇风险因素,若保险人不能提供这些指标,则设定为零。表2给出了X构造设值。

同样,(13)式中venture、Ltcins为二元变量,u为零均值随机误差项,含义与 (11)、(12)相同。

如果设定方程 (13)为纯道德风险模型,β2代表保险合同给被保险人带来的效用;如果设定方程 (13)为逆向选择模型,β2代表含义为非公开信息对保单数量的拉动方向。

我们可以通过 (11)、(12)、(13)式检验非公开信息对出口信用保险市场的影响,同时进一步对非公开信息有效性进行判断。

我们采用Probit模型进行估计,理论上进口商收汇风险和被保险人参保概率在实轴上具有连续分布的性质,设Y为进口商收汇风险,则:

其中φ(◦)为标准正态分布函数。Probit模型基于最大似然估计方法,每个观测值为贝努利(Bernoulli)分布中的一次抽取,风险概率密度函数为φ(β′x),则基于n个样本的似然函数如下式:

表1 共变向量X的设值

对收汇风险而言,本文将之简化为 “付款方式”、“交货条件”、“仲裁”、“进口方财务指标”,尽管人们看重财务指标,实际上,付款方式才是影响收汇风险最重要的因素,其次是交货条件和仲裁,上述指标直接影响收汇,而财务指标只是间接因素。由此,我们将四个因素权重分别设为50%、20%、20%和10%。在每个因素中,又有不同方式,如付款方式有信用证、电汇、交单等几种模式,每种模式收汇风险不同,在任何一次国际贸易中,假设只有一种付款方式和交货条件,如某次国际贸易之采用即期交单。分别取每个指标的实际值,可得到共变向量最终值。

(四)非公开信息验证及其作用

使用所有样本对 (11)、(12)式进行估计,W=0.56,以χ2检验校正,则拒绝原假设。非参数检验结果说明,出口保险市场中,出口保险公司是非公开信息的拥有方。

如果按合同金额违约率5%将样本分别定义为高风险组和低风险组,表2则给出了方程 (11)、(12)、(13)的Probit模型检验结果。

(11)式计量结果说明,分离均衡的条件下保险公司非公开信息在任何一个子市场都与保单数量没有显著相关关系。(12)、(13)式结果说明,在低风险市场保险人、被保险方对收汇风险的判断均未在10%的显著性水平下通过检验,不能判定出口市场中非公开信息的作用;在高风险市场,(13)式在5%的致信水平下通过检验,由此可知保险人信息更为有效,这验证了非参数估计的结论,出口保险市场中保险人拥有非公开信息。

由此,我们可以得出结论:出口保险市场中非公开信息存在于高风险市场,但高风险市场中非公开信息并未能使得保险公司获得额外的保单。

表2 分离均衡条件下 (11)、(12)、(13)回归结果

(五)多维视角分析

保险公司的非公开信息并不能为其带来更多的保单,那么必定存在其他变量解释保单数量的变动趋势。如同投资预防疾病的人更倾向于购买健康保险 (Meza,2001),厌恶风险的出口商可能更愿意购买出口信用保险。我们筛选了个别与收汇风险不相关的指标,但这些指标的用途是反映出口商风险偏好,通过检验这些指标与参保概率的相关性,可以验证我们的上述设想。

出口商也可以通过其他途径防范收汇风险,如建立资信调查和评估机制、建立独立的信用管理部门等;同时,出口商高级管理人员也可能购买个人商业保险。防范收汇风险的其他措施和个人商业保险与收汇风险显然不存在任何经济理论上的相关性,是互相独立的几个事件。

分别将其他防范措施和高管个人保险设定为 (11)、(12)式因变量,表3给出了检验结果。(12)式结果说明两个因素与收汇风险没有显著相关关系,但 (11)式结果却证明了出口商风险偏好对是否参保具有显著影响,防护性措施较高的出口商会购买更多保险,而这部分被保险人的收汇风险并不显著高于其他出口商。可以认为,风险防范机制健全的出口商在防范收汇风险问题上更为有效,但也更有可能购买出口保险。根据Kostas(2003)的研究结论,这其中可能出现了过分的悲观预期,同时产生了过度出口保险需求。可以使用行为经济学解释这个计量结果:出口企业是否参与出口保险并非决定于收汇风险,而是决定于公司的风险偏好。

表3 多维因素对出口保险市场的影响

五、结论与政策建议

出口信用保险可以降低国际贸易中的收汇风险,为出口企业提供融资保障。理论界关于出口保险的相关研究已经颇为深入,但鲜有人对出口信用保险市场非公开信息问题进行实证分析。本文从多维视角诠释了非公开信息在出口保险市场中的作用,实证结果揭示了若干有意义的结论:

第一,非参数检验和计量模型结果说明出口信用保险市场中保险公司拥有非公开信息,出口保险公司可以按风险概率对保单分类定价,出口保险市场属于分离均衡。同时,实证结果也说明,低风险市场中出口保险公司的信息优势不明显,高风险市场中保险公司的非公开信息量较高。在非公开信息的判断上,我们接受Chiappori(2000)的研究结论,出口保险市场存在非公开信息。

第二,Probit模型结果说明,尽管保险公司在出口信用保险市场中拥有非公开信息,但保险公司的判断与保单数量之间并不存在明显相关关系,出口保险公司并不能依靠非公开信息获得超额利润。在非公开信息对出口保险市场影响方面,我们接受Cawley(1999)、Finkelstein(2006)的研究结论,非公开信息不影响保险市场。

第三,多维视角分析说明,出口商高管个人商业保险与保单也存在微弱相关关系,风险偏好是影响出口信用保险保单数量的因素之一。

上述结论的政策含义是很明显的,在中国出口保险市场,保险公司能有效判断收汇风险,但这一信息优势没有得到充分发挥,如何鼓励出口商利用保险公司信息优势,实现出口商与保险公司双赢是政策层需要关注的重点内容之一。

[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.