保险资金的高ESG投资偏好研究——基于公司长期价值投资路径分析

■金 缦

一、引言

在全球新冠肺炎疫情导致经济增速放缓，经济景气指数下降的背景下，追求长期价值投资的保险资金投资并未停下脚步，据中国银保监会数据显示，截至2020年12月末，保险资金通过股权直接投资、股权投资计划、股权投资基金等方式，投资企业股权为2.8万亿元，同比增长22.34%。且通过2020年1—4月经济景气波动数据和保险资金对上市公司举牌数据的对比研究发现，在景气指数同比下跌17.48%时，保险资金共举牌上市公司15次，同比2019年上涨6.5倍。以上说明保险资金存在跨周期投资的异质性。

保险资金逆经济周期的投资增长率，首先，源自于长期价值偏好。其次，保险资金负债端服务于大众极为关注的养老保险。民生责任也会引发保险资金长期持有资金偏好。最后，国际比较发现，美国保险资金会在经济景气指数下滑时，大量增加责任投资。1995年美国保险资金责任投资占比为9%，2012年随着经济景气下滑，责任投资比例提升至11%（Luo&Balvers，2017）。通过梳理总结国内外关于ESG、长期价值投资的历史研究，提出保险资金高ESG偏好会获得跨周期量化价值和长期价值并举的假设，并通过2010—2020年中国A股主板上市公司数据进行实证检验，研究发现具有ESG偏好的保险资金增持并未牺牲量化回报率。尽管国内外已有少数研究关注企业ESG与股票价值的关系，但并未区分异质性投资者。且在全球新冠肺炎疫情可能引发的经济景气持续下滑的背景下，利用最新数据检验ESG投资对异质投资者的效率，有助于为我国在“十四五”时期深化金融支持自主绿色创新提供理论依据。

二、文献回顾与研究假设

环境、社会责任和公司治理综合评分体系（以下简称ESG）作为一个固定的数字尺度，是媒体（如美国彭博社、MSCI、中国和讯网等）通过观察公司长期、大量、异质的有关环境、社会责任和公司治理活动量化而成的。ESG的发布可有效降低外部投资者对公司内部非财务量化信息的识别难度。但ESG表现是否影响责任投资存在理论争议。

首先，ESG投资是否存在资本定价合理性未有定论。Hong&Kacperczyk（2009）研究认为ESG得分更低的罪恶企业存在更高的量化投资收益率。而利益相关者理论认为，ESG能够提供更高的卖方事前合约信息效率，使得责任投资需求方能够自动识别和匹配到投资收益率更高的企业。Edmans（2011）认为投资者“通过做好事，来做好事”，更高ESG表现的公司会获得更高的量化投资回报。由于股票短期回报与景气有直接关系，Bansal et al.（2018）研究结果显示ESG在美国投资市场是“奢侈品”，当经济状况变糟，股票超额收益率与ESG表现无统计意义上的区别，但在经济状况变好时，责任投资的收益率显著高于非责任投资。故提出以下假设：

H1：保险资金增持存在对高ESG表现公司的显著偏好。

由于保险资金对高ESG偏好存在强弱性，故进一步假设：

H1a：保险资金对高ESG表现公司的增持，非高ESG表现无偏好差异。

H1b：保险资金对低ESG表现公司减持。

持有高ESG表现公司的保险资金，可能更关注长期价值的投资者，会在持有期间，降低对短期收益率预期。即对高ESG表现公司当期回报率存在不足反应（Cao J et al.，2020）。故假设在高ESG偏好的样本中：

H1c：高ESG表现组内更低超额收益率不影响高ESG偏好保险资金增持。

其次，ESG信息是否对长期价值投资具有信息优势也无定论。从可持续发展理论看，企业长期经营的健康程度与ESG表现密切相关。高ESG表现是企业的自愿公开披露信息，其主动释放的声誉信号，可带来未来更稳定的可持续发展（朱清香等，2020），低ESG带来的负面声誉会降低股票流动性，从而降低公司长期价值的估值。相反，新古典理论认为企业ESG表现与财务状况之间呈现负相关或无关的关系。特别是在环境和社会责任这类具有较强外部性的因素上的支出会增加内部人控制（Friedman，2007）。

ESG相对于量化指标中衡量长期价值的TobinQ而言是否存在信息优势未有定论。Gldstein&Huang（2020）认为投资者会对ESG信号予以更大权重的关注。而史永东等（2020）认为低流动性股票要求的风险溢价高，公司会降低非量化（如绿色投资）投资来增加投资长期收益率。故在控制量化长期价值的财务指标TobinQ的情况下，提出以下假设：

H2a：控制长期价值变量后保险资金增持存在高ESG偏好。

Erol et al.（2019）的信息模型结论认为机构投资者会基于更多的内部信息优势，忽略公开信息，故进一步假设：

H2b：控制长期价值变量后更多的保险资金调研会提高保险资金增持对高ESG表现的偏好。

最后，ESG作为外部媒体对公司内部信息的声誉度量，是否存在度量的倾斜度也未有定论。Cookson&Niessner（2020）认为，ESG表现仅反映历史信息，与当期新闻关注度无关。其利用来自社交媒体投资平台的投资者情绪研究投资者决策发现，无论存在更多的负面或正面信息都不会引发投资者决策改变。同时Loh&Stulz（2018）研究发现信息的多样化和模糊化会引发更大的公司价值波动，而波动性较小且更新频率较低的ESG并不会与新闻产生化学反应。声誉理论认为ESG表现作为公司声誉的一部分，可通过媒体关注度提高吸引投资者关注。基于此，提出以下假设：

H3：高ESG公司在更多的新闻关注度下，会获得更高的保险资金增持。

由于新闻主体不同，对保险资金的传播路径也不同，媒体治理的效果与新闻主体存在结果的显著差异（Bordalo et al.，2016）。故提出以下假设：

H3a：高ESG公司在更多的分析师增持建议下，会获得更高的保险资金增持。

投资市场对财经新闻过度关注和关注不足的研究中，Ben—Rephael et al.（2016）通过对彭博社新闻搜索对股票价值分析发现机构关注对重大新闻反应更快，而与Google search度量的个人关注相对比，个人关注会加速持久的价格调整。而Fedyk（2018）认为过度关注更多存在于具有深度挖掘的财经新闻中，若金融市场不能平等地吸收并有效反映所有信息。故提出以下假设：

H3b：高ESG公司在更多的专业媒体关注度下，会获得更高的保险资金增持

H3c：高ESG公司在更多的大众关注度下，会获得更高的保险资金增持

三、样本选取与变量构建

（一）数据的选取与来源

本文选取的样本为2010—2020年中国A股上市公司，由于保险资金对风险有更稳健的偏好，为保证数据稳健性，故剔除中小板和创业板上市公司，并删除异质性样本：金融保险类上市公司；处于特殊状态（ST、*ST、暂停上市、退市）的公司；财务数据缺失的样本；ESG、E、S、G得分为0的样本。ESG变量来自和讯网对上市公司的ESG评分。其他上市资本结构、财务数据均来自CSMAR数据库。对所有变量在1%—99%分位点以外的异常值进行了替换。表1和表2分别报告了各变量的定义和描述性统计信息。最后得到727家公司的5652个“公司—年度”观测值。

表1 变量定义

（二）变量构建

1.被解释变量：保险资金增/减持

不仅是保险资金，公募基金、外国直接投资和社保基金也具有长期投资期望。由于保险（含社保）资金对上市公司的权益投资途径中除直接举牌外，也会利用公募基金、外国直接投资做通道。公募基金、外国直接投资作为通道方，无法剥离长期价值投资目的，且在国泰安对上市公司机构投资者比例统计中，并未将基金区分为公募、私募。为消除非长期偏好动机对数据的有偏影响。将保险资金作为衡量长期价值投资者指标。参考黎文靖和路晓燕（2015）方法，构建保险资金当年的增持和减持二值变量。首先计算上市公司保险资金投资者的总买入或总卖出：

其中，ins_buyi，t和ins_salei，t分别代表保险资金当年总买入和总卖出，Returni，t和Returni，t-1是上市公司保险资金所持比例在时刻t和t-1的价格，buy_pi，t和buy_pi，t-1是保险资金所持上市公司i股票在时刻t和t-1的股份数，Retrun_Wi，t代表在t时刻股票i价格相对于上一时期的变化。当在时刻t，保险资金持有股票i少于时刻t-1时，表明保险资金卖出股票i，将在股票i的资金变化计入总卖出中，反之计入总买入。并根据ins_buyi，t和ins_salei，t构建保险资金增持和减持二值变量ins_buy和ins_sale。

2.解释变量：ESG表现

ESG是能够对机构投资组合的长期风险和收益带来影响的指标体系。本文采用和讯网的ESG数据库，因为其公布的37个指标皆有具体分值，而非像华大、Wind计算ESG仅公布A—D的等级分值。在使用过程中，无法控制信息披露和未披露信息权重。由于ESG属于自愿披露信息，故在描述统计中发现，约八成ESG数据围绕在平均值附近（样本中得分在14.739—26.145间占比在80.13%），若按照平均值或中位数得分作为衡量公司ESG高、低表现标准不合理。故参考Fama—Frach（1993）方法，将ESG得分进行5等分，并取最低和最高分构建二值变量I_highi，t和I_lowi，t（I=esg，e，s，g）作为衡量高ESG和低ESG表现的被解释变量。

为分析各媒体治理变量与ESG表现的关联作用，使用分析师对上市公司的年度增持、减持建议数量构建分析师建议buy、sale变量，此外从百度指数中，整理以上市公司的股票代码为关键字搜索的年度百度搜索指数，来衡量投资者主动对上市公司的关注。并按照百度指数的定义，分年度将媒体和信息搜索进行统计。资讯指数是以百度智能分发和推荐内容数据为基础，将网民的阅读、评论、转发、点赞、不喜欢等行为的数量加权求和得出资讯指数。媒体指数是以各大互联网媒体报道的新闻中，与关键词相关的，被百度新闻频道收录的数量，采用新闻标题包含关键词的统计标准，数据来源、计算方法与搜索指数无直接关系。为降低异方差，将媒体和讯息指数取自然对数，生成变量media和info两个变量。

为消除企业不可观测异质性给估计结果带来的偏误，用超额收益率（Alpha）和TobinQ来代表企业短、长期价值（金缦，2020），其中衡量短期市场价值的Alpha变量通过Fama—French三因素模型计算，模型中三因素统计时间为年度ESG评分公布（12月1日—31日）开始后的1个月。

控制变量选用机构股权比例（f）、杠杆率（lev）、贷款能力（loan）控制企业的融资成本；用广告成本（ad）衡量公司对媒体信息控制能力；用净资产收益率（roe）、公司年龄（age）和所有权（state）来控制公司资本市场议价能力（邱牧远和殷红，2019）；在产业层面，由于环境（E）、社会责任（S）有显著行业属性，存在重污染企业和显著外部性企业的ESG评分波动性更大的特点，为了消除行业政策估计结果带来的影响，加入行业虚拟变量对模型进行控制。变量定义详见表1。

四、实证分析结果

（一）描述性分析

表2报告了变量的描述性统计，保险资金增持均值较减持均值高118%，说明10年内A股保险资金举牌上市公司持股比例持续增长。ESG分值分析师增持建议数量及减持建议数量等数据，说明样本中上市公司的市场价值是受到投资市场普遍认可的。此外媒体搜索指数media均值较对咨询搜索指数info均值高近34%，说明具有更高信息挖掘深度的媒体，对投资者的信息获取具有更高价值。

表2 变量描述性统计

（二）回归分析

1.不景气时短期股票价值与高ESG表现对保险资金增持的影响

表3的面板A列（1）—（7）考察保险资金增持决策是否存在高ESG表现偏好。列（1）、列（2）和列（6）的结果显示，更高ESG表现的公司存在更高的保险资金增持，且系数皆通过1%的显著水平检验。在将样本控制在高于平均水平ESG的样本中，模型（2）存在保险资金增持更高概率（0.029），说明在高ESG表现组内，在更高的ESG系数控制下，保险资金会因ESG每增加2.9分而显著增持。列（3）、列（4）ESG系数比较显示，保险资金对更高ESG表现的公司存在更高的增持偏好。使用Fisher组合检验来模拟确定观察到的差异的两组间的系数估计显著性，表中经验p值是差异系数组间估计，即各组的系数大于另一组的显著性皆通过Fisher组间检验。Fisher’s组合检验对ESG系数组间差异检验的p值小于0.005，通过统计检验。此外，列（8）在更低ESG表现分组中，保险资金增持对ESG系数未通过统计检验，故原假设H1a得证，保险资金对高ESG表现公司的增持，非高ESG表现无偏好差异。

表3 不景气下高/低ESG样本对险资增持影响力的多元回归分析

面板B列（10）—（12）关于保险资金减持的回归结果显示，保险资金减持也存在高ESG偏好。特别是列（12）在控制机构投资者投资比例和将样本组缩小至最低ESG表现组内，也不存在更低ESG表现会被保险资金减持的现象，故拒绝原假设H1b。

保险资金增持高ESG表现上市公司的当期超额股票收益率系数为正，减持Alpha为负，且皆通过显著性检验。说明保险资金投资者决策存在当期收益的投机动机，更进一步比较列（3）—（5）和列（10）—（12）系数可证明对高ESG表现公司并不存在更高的股票超额收益率容忍度。故拒绝原假设H1c。即经济不景气时，高ESG偏好不存在保险资金对短期量化投资收益的容忍。结果也进一步证实保险资金的高ESG偏好并不是当期资本市场的信息噪音，上市公司对ESG的成本投入，不会增加公司当期融资约束和股票的价值失真。

对比列（3）和列（5），保险资金的高ESG表现偏好，会形成公司融资约束和公司属性等控制变量内部交叉信息集，特别是机构投资比例、杠杆率、公司成熟度和公司所有制的相互作用，会降低ESG在当期外部披露中的信息优势。这说明我国外部投资者更青睐于更确定、风险价值更低的外部信息披露，而ESG作为还未被强制披露、存在评级机构信息失真可能的非财务量化指标，会作为次优信息选择存在。

此外，考察保险资金增持和减持在不同E、S、G评分样本下的决策①篇幅有限，结果留存备索。结果显示保险资金增持和减持皆存在高环境、责任和低公司治理（G）偏好，不拒绝原假设H1。

2.上市公司长期价值财务指标与高ESG表现对保险资金增持影响

参考金缦（2020）的研究，使用TobinQ作为长期价值的财务量化指标。表4列（1）—（3）和列（8）—（10）ESG和TobinQ回归系数显示，控制Tobin Q后保险资金增持和减持皆存在高ESG偏好，即使在减持具有更低财务性长期价值的上市公司时（面板B的TobinQ系数皆显著为负），也会从中选取组内更高ESG表现的公司进行投资决策，且结果皆通过Fisher检验，P值皆小于1%。不拒绝原假设H2a，即控制长期价值变量后保险资金增持存在高ESG偏好。

此外，列（4）—（6）和列（11）—（13）结果显示，保险资金投资决策的高ESG偏好的系数会随着更多公司控制变量的存在而降低显著性，说明ESG存在与融资约束、公司规模等先决条件内在逻辑上的多重共线性关系，与表4对短期价值的考察同理，说明保险资金增持的高ESG偏好会存在与公司融资约束等先决条件的内生性。即外部投资者会基于更多的内部信息优势，忽略公开信息（Erol et al.，2019）。列（6）和列（13）结果显示，控制长期价值变量后更多的保险资金调研会提高保险资金增持对高ESG表现的偏好，ESG系数0.016在5%水平下显著为正，而保险资金减持在增加保险资金调研控制变量后，ESG系数未通过统计检验。原假设H2b得证。即更多的ESG信息会被整合在前期保险资金的调研信息中形成保险资金增持的内部信息集合，进一步为原假设H2a提供依据。

表4 高、低ESG样本对险资增持、减持影响力的多元回归分析

综上所述，在保险资金对上市公司长期价值投资的假设下，ESG作为公开信息，对保险资金投资决策路径影响会存在直接和间接交叉作用。一方面，保险资金增持存在显著的高ESG偏好和高TobinQ偏好，说明ESG信息能形成投资市场对公司非财务长期价值估计的直接披露；另一方面，保险资金存在更丰富的私人信息，ESG信息会被保险资金调研所接受，并通过调研行动集合作为保险资金增持、减持决策的内部信息滤波器，形成保险资金投资的内部决策集合。

3.保险资金增持对高ESG表现的新闻反应是否更强烈

高ESG偏好保险资金是否会由于新闻影响投资决策？若市场对新闻有系统性反应，则可能出现不仅对高ESG新闻反应加剧，市场对所有新闻的反应都强烈。为检验这种可能性，用三类代表不同新闻来源的变量进行面板回归估计。第一类为代表投资市场专业新闻的分析师增持和减持建议（buy&sale）；第二类为代表专业媒体对高ESG公司内部信息挖掘的媒体搜索指数（media）；第三类为代表大众媒体对高ESG表现的新闻关注度（info）。为控制上市公司对新闻干预，将年报中披露的广告费（ad）的一阶差分作为前定变量加入模型。

为考察到更敏感的新闻信息波动对被解释变量的影响，表5的模型采用一阶差分面板回归模型较面板，工具变量为公司个体效应的控制变量，前定变量为所有可解释变量的滞后一期，所有工具变量检验皆通过sargan检验和弱工具变量检验。其中对列（2）、列（3）和列（5）、列（6）做fisher组间检验，P值皆为0.00，系数通过组间检验。列（1）—（3）检验保险资金增持在媒体治理下对高ESG表现的投资反应，结果显示分析师建议增持和减持与保险资金增持系数显著为负，而专业媒体关注度与保险资金增持的系数显著为正。大众媒体的关注度在列（2）是样本缩小至高ESG样本，系数-0.054在1%水平下显著为负，系数0.115在模型（3）的低ESG样本中显著为正。H3b得证，即高ESG公司在更多的专业媒体关注度下，会获得更高的保险资金增持。而分析师服务与资本市场投机动机的增持（和减持）的建议，皆与存在长期价值偏好的保险资金背道而驰，结果也在列（4）—（6）的保险资金减持中得以证实，故拒绝原假设H3a。

考察大众媒体新闻的信息披露和扩散对高ESG表现的影响，表5列（1）、列（4）的系数比较显示，更负面的大众媒体新闻，会引发更大概率的保险资金增持和减持决策。列（1）显示百度搜索大众指数每年增加1.047（e-0.046），会增加保险资金对该公司1个单位的增持可能，而列（4）显示大众指数每年增加1.14（e-0.137），会增加保险资金1单位的减持可能，说明负面新闻搜索指数会较正面新闻信息更具威力。结合列（2）和列（5）在高ESG样本结果显示，系数间差异更大，特别是高ESG在获得更多的大众关注度下，会降低保险资金增持可能（系数为-0.054，且通过1%水平统计检验），故拒绝原假设H3c，高ESG公司可能存在负面新闻为更多的大众所关注，保险资金基于风险规避偏好，会适度降低“热搜”更多的上市公司的增持可能。

表5 险资对高ESG公司新闻的一阶差分动态面板回归分析

综上所述，在控制公司广告成本等先决条件后，一方面，无论ESG表现，更多被分析师关注的公司（无论增持还是减持）皆与长期价值偏好的保险资金存在决策偏离，更高ESG表现的公司在双方决策时的系数波动最小；另一方面，保险资金会对更高ESG表现的公司已传播至大众媒体的负面新闻存在更高的规避行动，并且不仅高ESG公司在更多的专业媒体关注度下，会获得更高的保险资金增持，也会获得更大的保险资金减持可能，说明媒体治理可以形成对ESG公开信息的解释合力，并显著影响保险资金的投资决策，原假设H3得证，保险资金增持对高ESG表现的新闻反应强烈。

（三）稳健型检验①

①限于篇幅，结果留存备索。

在这一节中进行的几项稳健性测试，是为了检验上述对假设检验中发现的，不景气时期高ESG表现吸引保险资金增持的新发现是否是稳健。一是行业特性是否会影响结果？由于环境（E）、社会责任（S）因存在外部性而导致高ESG和低ESG评分上市公司往往集中在某几个行业。故尽管衡量ESG的标准是基于总体公司非经济活动的变化。但ESG可能存在行业政策干扰可能，故考察三个单独E、S、G和整体ESG变量中更低和更高评分的公司分别与哪些行业显著相关，并分别排名将前10的行业进行二值变量赋值。结果显示，高ESG和低ESG评分上市公司皆集中在医药行业、金属加工、电力煤炭、化工加工、零售业及房地产等行业，其中环境E评分较高和较低的公司也集中于上述医药行业、金属加工、电力煤炭、化工加工等重污染行业中，社会责任评分S评分和公司治理G评分较高和较低的公司除重污染行业外，还集中于更具外部经济性的互联网、零售业。以TobinQ作为长期市场价值的财务指标拟合值，检验高/低ESG表现公司所在行业与经济整体景气间的表现，结果显示，在经济不景气时高/低ESG表现公司所在行业的TobinQ的系数皆为负数。因此，本文结果无偏。二是保险资金对高ESG表现投资的异质性是否存在？本文认为保险资金增持高ESG表现公司是显著存在的，且符合作为长期价值投资偏好的机构投资者的投资动机。但否更关注短期投机其他投资者，也会存在高ESG投资偏好？通过国泰安数据中公布的证券公司投资额构建变量qs_buy和qs_sale来拟合具有投机偏好的机构投资者。采取面板xtlogit随机效应模型，并对公司的杠杆率、年龄、是否为国有企业、行业和所处年份进行控制。结果显示，投机偏好的投资者不关注ESG信息，与保险资金相反，甚至更高的ESG表现会降低其投资热情。此外，无论投资组合中ESG分值高低，皆未影响证券公司的投资决策。说明ESG披露的绿色创新信息对不同投资者的投资决策在面临相同的市场景气情况下，影响力有显著差异。

五、结论与启示

通过回顾近年关于ESG投资与量化投资文献中争议最大的部分：高ESG表现所带来的对“绿色”公司的长期价值投资是否需要牺牲短期量化收益。本文研究发现具有跨经济周期特征的保险资金，会增加对高ESG表现公司的增持和对低ESG表现公司的减持，不仅基于“好”的公司的绿色、社会责任和公司治理效率，同时也基于长期投资收益率最大化考虑，即保险资金具有高ESG偏好的择机行为。且实证发现保险资金对高ESG公司的增持不会牺牲当期的股票超额收益率。反而更高ESG表现的公司会为保险资金提供更高的股票超额收益率。此外，研究还发现保险资金会基于更多的前期调研，将高ESG披露的正面信息与其调研的内部信息相融合，形成投资的信息滤波器，更多的保险资金调研会提高保险资金对高ESG表现公司的增持。由于ESG作为公开信息，同时被新闻主体关注，考察不同新闻主体的关注度，发现更多的分析师建议会降低保险资金对高ESG表现公司的增持，而更多专业媒体关注和大众主动搜索的正面信息，会使得高ESG表现公司获得更高的保险资金增持。

基于上述分析，提出以下建议：首先，有序放松在全球经济持续低迷的情况下，对保险资金的投资限制。在全国层面上重视保险资金对促进环境规则增长的创新补偿效应，大力发展保险资金对高ESG表现公司实体经济的支持。其次，加快对信息精度更高的中国ESG评价体系官方标准制定和推广。现有可能获得的ESG评价数据如本文使用的和讯ESG，无论是信息传播的大众认可度，还是专业机构的使用频次皆较低①使用百度搜索“和讯社会责任数据库”，每周平均获得的新闻数据为25~30篇，而相对搜索“ESG”平均获得新闻数据760~810篇，单一数据库的使用频率较低。。认可度更高的ESG数据库的更频繁使用，能增加ESG评价体系的迭代速度，从而使公司非财务数据内部信息披露更快速准确，降低额外的内部信息调研，从而真正起到为企业绿色创新提供必要资金的信息媒介作用。