張冀+謝志斌

摘要：文章首次將信息交易概率（Pin）引入保險(xiǎn)業(yè)私有信息度量中，通過(guò)Pin值直觀描述了私有信息對(duì)績(jī)效的影響，彌補(bǔ)了私有信息不可測(cè)度的缺陷。計(jì)量結(jié)果表明，Pin值對(duì)保險(xiǎn)人利潤(rùn)的影響力要高于其他變量，是影響保險(xiǎn)人利潤(rùn)的主要變量之一。但私有信息不能影響出口商非正常收益，同時(shí)對(duì)保險(xiǎn)人的非正常收益率也沒(méi)有顯著影響，由此可以判斷保險(xiǎn)人私有信息對(duì)市場(chǎng)效率沒(méi)有產(chǎn)生損害。

關(guān)鍵詞：私有信息；信息交易概率；出口信用保險(xiǎn)

中圖分類(lèi)號(hào)：F840；F732；F062.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：10085831（2016）03003806

一、研究問(wèn)題

在不完全市場(chǎng)中，私有信息①會(huì)降低資源有效配置，交易信息優(yōu)勢(shì)方由此獲得額外收益，劣勢(shì)方產(chǎn)生損失，從而使市場(chǎng)無(wú)法處于帕累托最優(yōu)狀態(tài)，這已在經(jīng)濟(jì)界形成共識(shí)[1-2]。然而，關(guān)于私有信息的測(cè)度以及私有信息對(duì)市場(chǎng)績(jī)效的影響卻是對(duì)私有信息進(jìn)一步深入研究過(guò)程中無(wú)法逾越的命題。

在金融市場(chǎng)中，對(duì)私有信息的度量指標(biāo)及私有信息對(duì)市場(chǎng)影響的研究主要集中在證券業(yè)和銀行業(yè)，且相對(duì)成熟，然而，私有信息影響市場(chǎng)績(jī)效的研究結(jié)論還存在差異。一種觀點(diǎn)認(rèn)為在證券市場(chǎng)中，所有投資者都可以通過(guò)價(jià)格變化及公開(kāi)渠道搜集各種信息，判斷未來(lái)股票價(jià)格走勢(shì)。因此私有信息對(duì)微觀投資者來(lái)說(shuō)影響很大，但對(duì)整個(gè)證券市場(chǎng)運(yùn)行效率的影響并不大[3]；另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，對(duì)于發(fā)展中國(guó)家，證券市場(chǎng)制度的不健全使得私有信息對(duì)市場(chǎng)收益率的影響顯著[4]。這種結(jié)論的差異一方面反映了中國(guó)證券市場(chǎng)相比國(guó)外還不成熟，如信息披露不準(zhǔn)確、不及時(shí)以及制度不健全等，使得中國(guó)證券市場(chǎng)中的私有信息對(duì)收益具有明顯影響；另一方面這種差異也反映了對(duì)私有信息的度量采取了不同的指標(biāo)。

對(duì)私有信息的研究起源于保險(xiǎn)業(yè)，然而，保險(xiǎn)業(yè)私有信息的度量研究卻始終處于定性描述，缺乏有效的度量指標(biāo)。因此，在研究保險(xiǎn)業(yè)私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)績(jī)效影響的過(guò)程中也就缺乏依據(jù)。加大出口力度，尤其是高附加值產(chǎn)品的出口是中國(guó)“一帶一路”戰(zhàn)略的重要內(nèi)容，而在“走出去”戰(zhàn)略中，企業(yè)面臨的風(fēng)險(xiǎn)加劇，在此背景下，作為承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)保障的出口信用保險(xiǎn)，其作用日益凸顯。相比出口商，出口信用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)因其特殊性而擁有信息優(yōu)勢(shì)，這種信息優(yōu)勢(shì)是否能獲得高額收益？本文首次將其他金融市場(chǎng)中的私有信息度量指標(biāo)引入保險(xiǎn)業(yè)，并通過(guò)實(shí)證分析私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響，這是本文的主要?jiǎng)?chuàng)新之處。

二、文獻(xiàn)綜述

關(guān)于保險(xiǎn)市場(chǎng)中的私有信息研究，最早起源于Broch[5]和Mossion[6]。然而，他們的研究建立在古典經(jīng)濟(jì)學(xué)框架基礎(chǔ)上，而古典經(jīng)濟(jì)學(xué)是以完全信息為假設(shè)條件的，因此，保險(xiǎn)經(jīng)濟(jì)學(xué)中的信息不對(duì)稱研究需要引入新的視角。信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的出現(xiàn)為保險(xiǎn)業(yè)中的私有信息研究提供了分析工具。Arrow[7]、Pauly[8]、Rothschild和Stiglitz[9]、Harris和Raviv[10]先后對(duì)私有信息進(jìn)行深入研究，認(rèn)為保險(xiǎn)市場(chǎng)無(wú)法避免私有信息，因此保險(xiǎn)市場(chǎng)只存在次優(yōu)均衡，并提出了相關(guān)措施減少私有信息帶來(lái)的危害。

盡管保險(xiǎn)業(yè)存在私有信息已是共識(shí)，但相關(guān)文獻(xiàn)關(guān)于私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響存在截然不同的觀點(diǎn)。一種觀點(diǎn)認(rèn)為私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)有顯著影響，這種觀點(diǎn)基于信息經(jīng)濟(jì)學(xué)理論基礎(chǔ)，認(rèn)為信息不對(duì)稱會(huì)降低保險(xiǎn)業(yè)的效率。代表人物有Arrow、Rothschild和Stiglitz。Arrow提出信息不對(duì)稱是防礙保險(xiǎn)市場(chǎng)順利運(yùn)轉(zhuǎn)的主要障礙。Akerlof[11]在其檸檬市場(chǎng)（The Market for Lemons）效應(yīng)中認(rèn)為，在信息不對(duì)稱的市場(chǎng)，產(chǎn)品的賣(mài)方對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量擁有比買(mǎi)方更多的信息。在極端情況下，市場(chǎng)會(huì)逐步萎縮和不存在，這就是信息經(jīng)濟(jì)學(xué)中的逆向選擇。經(jīng)濟(jì)主體必須有強(qiáng)烈激勵(lì)搜集私有信息，才能化解私有信息對(duì)市場(chǎng)效率的影響，理性經(jīng)濟(jì)主體的正向激勵(lì)有可能解決不對(duì)稱信息問(wèn)題。另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，盡管存在私有信息，但私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)不存在顯著影響。這種觀點(diǎn)豐富了計(jì)量方法，引入二元變量模型、非參數(shù)估計(jì)等計(jì)量手段，實(shí)證分析私有信息與績(jī)效的相關(guān)性，驗(yàn)證早期的理論成果。Richard等人以美國(guó)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)為研究對(duì)象，分析了信息不對(duì)稱對(duì)農(nóng)業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)績(jī)效的影響，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，盡管存在信息不對(duì)稱，但并沒(méi)有為信息優(yōu)勢(shì)方帶來(lái)明顯收益，相比之下，政府對(duì)農(nóng)業(yè)提供財(cái)政補(bǔ)貼的效果更大。這可能是因?yàn)檗r(nóng)業(yè)保險(xiǎn)的政策性屬性，使得市場(chǎng)對(duì)信息的獲取缺乏動(dòng)力。Cawley等[12]的實(shí)證結(jié)果也發(fā)現(xiàn)，保險(xiǎn)市場(chǎng)中的信息優(yōu)勢(shì)對(duì)市場(chǎng)績(jī)效沒(méi)有顯著影響，投保人盡管擁有信息優(yōu)勢(shì)，但并不會(huì)購(gòu)買(mǎi)過(guò)多的保險(xiǎn)產(chǎn)品，保險(xiǎn)人也不會(huì)因此獲得更多收益。

上述結(jié)論存在差異的一個(gè)原因是對(duì)私有信息的度量上采取了不同的方法。早期相關(guān)研究采取的保險(xiǎn)私有信息計(jì)量方法相對(duì)簡(jiǎn)單，主要通過(guò)歷史數(shù)據(jù)與保單數(shù)量之間的相關(guān)性來(lái)衡量私有信息對(duì)市場(chǎng)績(jī)效的影響，主要采取簡(jiǎn)單的OLS回歸方法，如果兩者顯著正相關(guān)，那么被保險(xiǎn)人會(huì)憑借根據(jù)私有信息調(diào)整保單結(jié)構(gòu)和數(shù)量，將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移到保險(xiǎn)人。但這種方法沒(méi)有考慮一些控制變量，如被保險(xiǎn)人的風(fēng)險(xiǎn)偏好、保險(xiǎn)公司的信息甄別能力等，從而也就不可能有效判斷私有信息在保險(xiǎn)市場(chǎng)中的作用。20世紀(jì)90年代以來(lái)，國(guó)外學(xué)者改進(jìn)了保險(xiǎn)市場(chǎng)中的私有信息計(jì)量方法。Chiappori等[13]認(rèn)為，簡(jiǎn)單的OLS方法無(wú)法規(guī)避樣本的選擇性偏差，使得結(jié)論可信度不高，而Treatment方法可以解決這一問(wèn)題。作者引入Treatment方法，發(fā)現(xiàn)私有信息對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)的影響并不顯著，無(wú)論是保險(xiǎn)人還是被保險(xiǎn)人都沒(méi)有通過(guò)信息優(yōu)勢(shì)獲得額外收益。Finkelstein等[14]借助非參數(shù)估計(jì)方法，以健康保險(xiǎn)市場(chǎng)為研究對(duì)象，納入了個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)偏好、家庭財(cái)富、個(gè)人習(xí)慣等控制變量，以保單數(shù)量作為保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)績(jī)效的指標(biāo)。研究發(fā)現(xiàn)，風(fēng)險(xiǎn)大的被保險(xiǎn)人并沒(méi)有因?yàn)樾畔?yōu)勢(shì)而購(gòu)買(mǎi)更多的保險(xiǎn)，決定購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)的因素主要是財(cái)富狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好等，投保人是否購(gòu)買(mǎi)保險(xiǎn)與被保險(xiǎn)人的自身風(fēng)險(xiǎn)大小無(wú)關(guān)。因此，作者的結(jié)論是私有信息與市場(chǎng)績(jī)效不存在相關(guān)性。

在此基礎(chǔ)上，國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)保險(xiǎn)業(yè)私有信息進(jìn)行了相關(guān)研究，但多數(shù)是從定性角度進(jìn)行分析，鮮有定量分析。謝志斌[15]對(duì)保險(xiǎn)市場(chǎng)私有信息進(jìn)行了理論綜述。楊棟和謝志斌[16]以出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)為例，將私有信息引入出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)發(fā)展模型中，發(fā)現(xiàn)出口信用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)擁有的信息優(yōu)勢(shì)能顯著提高其績(jī)效。然而張冀[17]認(rèn)為，與普通商業(yè)保險(xiǎn)公司擁有信息優(yōu)勢(shì)不同，在出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)，保險(xiǎn)人擁有信息優(yōu)勢(shì)，但這種優(yōu)勢(shì)并沒(méi)有給保險(xiǎn)人帶來(lái)超額利潤(rùn)。

同時(shí)，國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)對(duì)保險(xiǎn)業(yè)私有信息度量指標(biāo)的研究還處于初始階段，缺乏測(cè)度私有信息的專(zhuān)有指標(biāo)。在楊棟和謝志斌[16]的實(shí)證分析中，私有信息的度量?jī)H以資信調(diào)查費(fèi)作為指標(biāo)。張冀的實(shí)證分析中，私有信息的度量?jī)H以問(wèn)卷調(diào)查的結(jié)果為依據(jù)，缺乏說(shuō)服力。

在上述研究的基礎(chǔ)上，本文以中國(guó)出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)為例，通過(guò)將私有信息交易概率（Pin值）引入到保險(xiǎn)市場(chǎng)中，對(duì)中國(guó)出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)私有信息與績(jī)效的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。本文以后的結(jié)構(gòu)如下：第三部分引入保險(xiǎn)業(yè)私有信息度量指標(biāo)：信息交易概率；第四部分分析了出口信用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)績(jī)效的風(fēng)險(xiǎn)因子并對(duì)這些因子進(jìn)行相關(guān)性檢驗(yàn)；第五部分是通過(guò)實(shí)證檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)因子對(duì)出口信用保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)績(jī)效的影響；第六部分為本文結(jié)論。

三、保險(xiǎn)業(yè)私有信息度量指標(biāo)：信息交易概率

Lee等[18]認(rèn)為私有信息可能會(huì)使被保險(xiǎn)人收匯風(fēng)險(xiǎn)偏離原分布函數(shù)，相應(yīng)地，保險(xiǎn)人的利潤(rùn)應(yīng)該服從參數(shù)為（ε+μζ）的Possion分布。其中ζ為信息由保險(xiǎn)人捕獲的概率，μ為被保險(xiǎn)人申請(qǐng)參保的概率。此時(shí)只有保險(xiǎn)人才會(huì)作出正確的判斷，被保險(xiǎn)人若不參保則以μζ的概率出現(xiàn)損失。本文的保險(xiǎn)人是指中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司，被保險(xiǎn)人是指投保的風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)。ζ為信息被保險(xiǎn)人捕獲的概率，μ為被保險(xiǎn)人申請(qǐng)參保的概率。其中，“ζ為信息由保險(xiǎn)人捕獲的概率”是指信息由出口信用保險(xiǎn)公司捕獲的但被保險(xiǎn)人無(wú)法捕獲的信息概率，理論上說(shuō)，保險(xiǎn)人就是通過(guò)信息優(yōu)勢(shì)獲取利潤(rùn)?！唉虨楸槐ｋU(xiǎn)人申請(qǐng)參保的概率”是指投保企業(yè)根據(jù)自身?yè)碛械男畔⑦M(jìn)行投保的概率。

理論上，出口保險(xiǎn)公司擁有信息優(yōu)勢(shì)，憑借私有信息判斷風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)的收匯風(fēng)險(xiǎn)，可以捕獲收匯風(fēng)險(xiǎn)的概率分布函數(shù)。在出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)上，保險(xiǎn)公司具有多年處置經(jīng)驗(yàn)，數(shù)據(jù)經(jīng)驗(yàn)豐富，尤其對(duì)宏觀風(fēng)險(xiǎn)、政策風(fēng)險(xiǎn)的判斷要遠(yuǎn)強(qiáng)于被保險(xiǎn)人。投保企業(yè)只是針對(duì)單一企業(yè)，只了解單一企業(yè)信息，出口信用風(fēng)險(xiǎn)不一定是進(jìn)口國(guó)企業(yè)違約。

其中μ為被保險(xiǎn)人申請(qǐng)保單的Possion分布參數(shù)、ζ代表保險(xiǎn)人捕獲信息的概率，ε為保單簽訂交易的Possion分布參數(shù)。從經(jīng)濟(jì)直覺(jué)看，出口商可以根據(jù)自身風(fēng)險(xiǎn)管理水平和進(jìn)口商公開(kāi)信息衡量收匯風(fēng)險(xiǎn)，但出口信用保險(xiǎn)人需要通過(guò)私有信息衡量出口商和進(jìn)口商的收匯風(fēng)險(xiǎn)。從捕獲出口商的私有信息方面來(lái)說(shuō)，式（5）中的Pin值可以借助出口商購(gòu)買(mǎi)出口信用保險(xiǎn)的態(tài)度、最終簽訂保單的概率等數(shù)據(jù)衡量出口商的收匯風(fēng)險(xiǎn)，再加上出口商的公開(kāi)信息，使保險(xiǎn)人能夠捕獲出口商更多的信息并形成私有信息。對(duì)于進(jìn)口商的信息，保險(xiǎn)人也能通過(guò)其特殊渠道獲得。因此以信息交易概率（Pin）值作為測(cè)度指標(biāo)衡量中國(guó)出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)上的私有信息，在理論意義上是可行的。

四、指標(biāo)設(shè)計(jì)與相關(guān)性檢驗(yàn)

Rothchild和Stiglitz在分析保險(xiǎn)市場(chǎng)過(guò)程中認(rèn)為利潤(rùn)是所有獲利因素的綜合體現(xiàn)，在出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)中，保險(xiǎn)人承保的是收匯風(fēng)險(xiǎn)，因此，利潤(rùn)與收匯風(fēng)險(xiǎn)存在相關(guān)性。設(shè)定中國(guó)信保短期保險(xiǎn)利潤(rùn)為因變量，以Return i代表i時(shí)段公司利潤(rùn)，為增加指標(biāo)穩(wěn)定性采用對(duì)數(shù)平滑處理利潤(rùn)，為消除季節(jié)影響，對(duì)原始序列進(jìn)行差分處理。

從理論上說(shuō)，出口商規(guī)模影響了對(duì)進(jìn)口商的信息搜集的完整性，規(guī)模大的出口商為避免收匯風(fēng)險(xiǎn)，建立一套符合本企業(yè)實(shí)際、完善的信用風(fēng)險(xiǎn)管理機(jī)制，最大限度減少企業(yè)損失。規(guī)模較小的出口商多由業(yè)務(wù)部門(mén)負(fù)責(zé)信息收集，沒(méi)有專(zhuān)職人員司職進(jìn)口商信用分析，這加大了收匯風(fēng)險(xiǎn)。而在出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)中，保險(xiǎn)人就是通過(guò)承包收匯風(fēng)險(xiǎn)來(lái)獲取利潤(rùn)。因此，出口商規(guī)模也是影響保險(xiǎn)人利潤(rùn)的指標(biāo)。我們以Scalei代表出口商規(guī)模，出口商規(guī)模越大，意味著對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的管理越完善，發(fā)生收匯損失的概率也越小，對(duì)于出口信用保險(xiǎn)公司來(lái)說(shuō)，利潤(rùn)也就越有保障。由于本文原序列的前后數(shù)值相差較大，容易產(chǎn)生指數(shù)趨勢(shì)影響結(jié)論，本文對(duì)原序列數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)，將指數(shù)趨勢(shì)轉(zhuǎn)化為線性趨勢(shì)，且不會(huì)改變變量之間的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，同時(shí)得到較平穩(wěn)的序列，即

其中，Priceht是出口商i在t時(shí)刻購(gòu)買(mǎi)出口信用保險(xiǎn)后的商品最高價(jià)格，Pricelt是出口商i在t時(shí)刻沒(méi)有購(gòu)買(mǎi)出口信用保險(xiǎn)后的商品價(jià)格。在樣本選擇上，為增加樣本匹配性，同時(shí)考慮指標(biāo)可得性，本文選擇上交所、深交所的A股機(jī)電類(lèi)上市公司的出口貿(mào)易作為研究對(duì)象樣本均選自2001年前在滬深兩市上市的公司。。為避免一些上市公司由于財(cái)務(wù)惡化而導(dǎo)致非市場(chǎng)因素影響，本文剔除了ST類(lèi)股票。另外，由于一些上市公司同時(shí)在內(nèi)地、海外以及香港等地上市，而不同地區(qū)的信息披露制度不同，發(fā)行股票信息攫取的路徑不同，且與單純?cè)趦?nèi)地上市的公司有所區(qū)別，為更好對(duì)比，樣本中也剔除了同時(shí)發(fā)行A股并在境外上市的公司。最后，股價(jià)體現(xiàn)了企業(yè)的規(guī)模，但部分樣本在研究期間內(nèi)發(fā)生除權(quán)、增發(fā)新股等事件，為此本文對(duì)相應(yīng)股價(jià)進(jìn)行調(diào)整。

本文采用2008-2013年樣本的季度數(shù)據(jù)。由于中國(guó)出口信用保險(xiǎn)具有政策性功能，其承辦主體主要是中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司，因此，本文采用中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司年報(bào)數(shù)據(jù)，可以很好代表中國(guó)出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)的規(guī)模和業(yè)務(wù)。其余數(shù)據(jù)來(lái)自于“國(guó)泰安宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)”，上市公司數(shù)據(jù)來(lái)自“中國(guó)人民大學(xué)天相證券交易系統(tǒng)”。

表1的相關(guān)性統(tǒng)計(jì)描述顯示，出口商規(guī)模與Pin值之間呈負(fù)相關(guān)且相關(guān)系數(shù)較高，說(shuō)明業(yè)務(wù)規(guī)模可以反映出口商對(duì)私有信息的獲取程度，規(guī)模越大，進(jìn)口商的風(fēng)險(xiǎn)管理越完整，信息搜集越全面，收匯風(fēng)險(xiǎn)越小。β是體現(xiàn)出口商自身經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)鍵指標(biāo)，與Pin值的相關(guān)系數(shù)為0.042 5，說(shuō)明出口商自身經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越高，出口收匯風(fēng)險(xiǎn)也越高，兩者正向相關(guān)但相關(guān)系數(shù)不高。Difference是衡量出口信用保險(xiǎn)合同價(jià)值的關(guān)鍵指標(biāo)，但與Pin值的相關(guān)系數(shù)很低，表明出口商是否購(gòu)買(mǎi)出口保險(xiǎn)與私有信息無(wú)關(guān)，而是取決于出口商的財(cái)富狀況、風(fēng)險(xiǎn)偏好，這一結(jié)論與Finkelstein等相同。

五、實(shí)證檢驗(yàn)

為進(jìn)一步檢驗(yàn)上述變量對(duì)市場(chǎng)績(jī)效的影響，本文將出口商規(guī)模、出口商自身風(fēng)險(xiǎn)、私有信息等變量放在一個(gè)分析框架中，構(gòu)建不含截距項(xiàng)的回歸方程，綜合研究對(duì)出口保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)利潤(rùn)的影響，避免了單一變量產(chǎn)生的遮掩效應(yīng)，結(jié)果如表2所示。忽略常數(shù)項(xiàng)后在計(jì)量分析上可能造成的后果是R平方可能是負(fù)值。另外，當(dāng)模型不存在常數(shù)項(xiàng)時(shí)，受約束模型也不存在了，因此無(wú)法計(jì)算F值，無(wú)法進(jìn)行整體模型的顯著性檢驗(yàn)。解決辦法是將回歸方程標(biāo)準(zhǔn)化，在本文中R平方為正值，本文構(gòu)建的不含截距項(xiàng)的回歸方程是合理的。方程形式如下：

式（10）中各解釋變量均在1%的置信水平上顯著，結(jié)果與式（9）所用模型結(jié)論相似，即Pin值回歸系數(shù)遠(yuǎn)大于Difference回歸系數(shù)，是Difference的8.66倍，進(jìn)一步證明了Pin值對(duì)保單利潤(rùn)的強(qiáng)解釋能力，信息交易概率每增加1個(gè)單位，保險(xiǎn)人收益便會(huì)提高2.23%以上，從而可以斷定保險(xiǎn)人靠私有信息優(yōu)勢(shì)盈利。價(jià)差對(duì)出口信用保險(xiǎn)產(chǎn)生負(fù)面影響，價(jià)差越高保險(xiǎn)人利潤(rùn)越低，由此我們可以認(rèn)識(shí)到保險(xiǎn)人可能對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)保單索要高價(jià)，但高價(jià)保單只是風(fēng)險(xiǎn)補(bǔ)償，高價(jià)格并未給保險(xiǎn)人帶來(lái)利潤(rùn)。計(jì)量結(jié)果未發(fā)現(xiàn)出口商規(guī)模、出口商風(fēng)險(xiǎn)特征β對(duì)保險(xiǎn)人利潤(rùn)存在顯著影響，可以據(jù)此判斷出口商經(jīng)營(yíng)特征對(duì)風(fēng)險(xiǎn)概率不存在顯著影響，但也可能是樣本出口商經(jīng)營(yíng)狀況趨同影響了計(jì)量結(jié)果。

我們按樣本出口商非正常收益率分析私有信息的作用，理論上如果保險(xiǎn)人能夠依靠私有信息獲得非正常收益，則出口商會(huì)出現(xiàn)非正常損失。在表1中信息交易概率與收益率相關(guān)系數(shù)僅為0.001 7，我們初步推斷私有信息對(duì)出口商市場(chǎng)不存在顯著影響。為驗(yàn)證上述結(jié)論，本文以Pin值、Difference兩項(xiàng)指標(biāo)對(duì)非正常收益率進(jìn)行回歸，在數(shù)據(jù)處理中發(fā)現(xiàn)，AR（1）項(xiàng)的參數(shù)顯著，說(shuō)明模型存在序列相關(guān)性，因此，本文采用廣義差分法（Generalized Difference Method）。另外，面板數(shù)據(jù)模型主要的問(wèn)題應(yīng)是異方差，為此，根據(jù)懷特檢驗(yàn)，在5%顯著性水平下接受“不存在異方差”的原假設(shè)，即不存在異方差。結(jié)果如表3所示，Difference對(duì)AR有顯著的負(fù)向影響，這進(jìn)一步印證了出口商為購(gòu)買(mǎi)出口信用保險(xiǎn)而提高了商品價(jià)格會(huì)導(dǎo)致非正常收益率的下降，保險(xiǎn)人只能通過(guò)私有信息優(yōu)勢(shì)獲得正常收益，而無(wú)法獲得非正常收益，對(duì)此，Pin值沒(méi)有通過(guò)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)也可說(shuō)明。

六、小結(jié)

在借鑒金融市場(chǎng)計(jì)量方法的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計(jì)了出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)私有信息度量指標(biāo)：Pin值（Probability of Information Trading）。通過(guò)Pin值本文直觀描述了私有信息對(duì)市場(chǎng)的影響，彌補(bǔ)了私有信息不可測(cè)度的缺陷。計(jì)量結(jié)果表明，Pin值對(duì)保險(xiǎn)人利潤(rùn)的影響力要高于其他變量，是影響保險(xiǎn)人利潤(rùn)的主要變量之一。廣義差分方程結(jié)果說(shuō)明，私有信息不能影響出口商非正常收益，同時(shí)對(duì)保險(xiǎn)人的非正常收益率應(yīng)該也沒(méi)有顯著影響，由此可以判斷保險(xiǎn)人私有信息對(duì)市場(chǎng)效率沒(méi)有產(chǎn)生損害。

應(yīng)當(dāng)提到的是，本文以出口信用保險(xiǎn)市場(chǎng)為例，但由于出口信用保險(xiǎn)的政策性功能，不以盈利為目標(biāo)。這就使得其信息優(yōu)勢(shì)無(wú)法獲得非正常收益。因此，未來(lái)的研究還需擴(kuò)展至商業(yè)保險(xiǎn)市場(chǎng)。另外，由于中國(guó)出口信用保險(xiǎn)公司的特殊性，數(shù)據(jù)的可得性以及Pin值的設(shè)計(jì)過(guò)程并沒(méi)有在本文中說(shuō)明，只是通過(guò)統(tǒng)計(jì)推斷手段得出的估計(jì)變量；保險(xiǎn)人調(diào)查報(bào)告等內(nèi)容都是私有信息的反映，但Pin值的設(shè)計(jì)過(guò)程中卻未能引入這些因素，這些都需要在未來(lái)做進(jìn)一步的研究。

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Abstract： It is the first time to introduce the probability of informed trading （Pin） in the insurance industry in this paper. The effect of private information on the market is described by Pin， which makes up for the deficiencies of private information unfathomable. Measurement results show that the effect of Pin on the profits is bigger than that of other variables.

Key words： Pin； private information； export credit insurance

（責(zé)任編輯 傅旭東）