董事高管责任保险与商誉泡沫：监督还是纵容？

钱淑琼，陶晓慧

（1 复旦大学管理学院， 上海 200433；2 暨南大学国际商学院， 广东珠海 519070）

一、引言

2020 年3 月1 日，新修订的《中华人民共和国证券法》正式实施。该新证券法强调，要大力提高企业违法违规成本，加强对中小投资者合法权益的保护。 在监管日趋严格的现实背景下，企业未来面临的诉讼风险越来越高。 作为可以转移企业诉讼风险的外部机制，董责险的风险转移作用日益显现，越来越多的A股上市公司进行投保。根据图1 数据，自2002 年董责险首次引进我国资本市场开始， 到2016 年这段时间内，每年初次公告购买董责险的上市公司数量大致在20 家以下，2017 年后增长到每年30 家以上但数量不超过三位数， 而2020 年投保董责险公司数迅速增加到162 家，相当于2019 年的3 倍。 这在很大程度上是由于新证券法的实施： 提高了上市公司违法违规成本，增大了企业面临的诉讼风险。 为了规避或降低未来可能面临的诉讼成本，上市公司更倾向于购买董责险，从而将诉讼风险转移给第三方保险人。

图1 董责险投保公司数

国外学者对董责险进行了较多理论上的研究（Core，2000；Zou 等，2008；Kao 等，2020），但目前国内有关董责险的文献相对较少，主要集中在近几年的时间里，探讨了董责险与企业创新（胡国柳等，2019）、审计收费（袁蓉丽等，2018）、违规行为（雷啸等，2020）、公司绩效（胡国柳和胡珺，2014）等的影响，但对于董责险作用的观点仍然存在争议，有关董责险与商誉泡沫的关系也还鲜有学者进行探讨，故本文对二者之间的关系进行检验，以期对已有文献进行有益补充。

本文将2007-2020 年沪深A 股上市公司作为研究样本， 实证检验了董责险与商誉泡沫之间的关系。研究发现， 董责险的购买显著增大了企业的商誉泡沫。 中介效应结果显示，董责险通过提高企业风险承担水平进而增大商誉泡沫，而融资约束中介效应并不显著。 进一步分析结果表明：（1）相比于非国有企业，董责险与商誉泡沫的正相关关系在国有企业中较弱；（2）董责险的购买降低了当期及未来几年的企业价值，支持了董责险的机会主义假说。

本文的研究贡献可能有：（1）丰富了董责险经济后果相关的研究。 目前有关董责险的作用主要有风险转移作用和外部监督作用两种观点， 本文的研究发现董责险不仅不能发挥外部监督作用， 还会引发管理层道德风险， 为董责险的机会主义假说提供了新证据。（2）拓展了有关商誉影响因素的研究。目前有关商誉的影响因素还未涉及董责险这一话题，本文实证检验了董责险与商誉泡沫的关系，发现董责险的购买提高了企业风险承担水平， 进而增大了商誉泡沫，丰富了商誉的影响因素及其作用机制的相关文献。

二、文献综述

并购作为投资活动的重要组成部分，其产生的商誉受到了学术界和实务界越来越多的关注。现有关于商誉的文献主要是对商誉的本质、 商誉的经济后果、商誉的影响因素及其后续计量方法等方面的探讨。有关商誉本质的观点主要是商誉的“三元论”：超额收益观、好感价值论和总计价账户论，其中总计价账户论是现行会计准则对商誉计量的理论基础，故总计价账户论本质上是研究商誉的计量， 而不是商誉的实质（董必荣，2008）。 对于商誉的经济后果，一方面，有学者认为商誉具有价值相关性 （Al 和Citron，2009），能够给企业带来超额盈利能力（郭雪萌和余瑞娟，2016）和降低债务资本成本（徐经长等，2017），另一方面又有学者认为并购商誉会加剧信息不对称，增大审计风险（蒋尧明和杨李娟，2020）和股价崩盘风险（王文姣等，2017）。 关于并购商誉影响因素的研究，主要有管理层特征（李丹蒙等，2018；吴定玉和詹霓，2020）、审计环境（李璐和姚海鑫，2019；郭照蕊和黄俊，2020）、代理冲突（陈耿和严彩红，2020）和机构持股（胡奕明和李昀，2020）等企业内外部因素。也有不少学者探讨了商誉的后续计量方法，即商誉减值与商誉摊销方法的比较。 Chalmers 等（2011）认为相比于商誉摊销法，减值测试法更能够反映商誉的经济价值。 同时，Jennings 等（2001）也发现了商誉摊销方法并不能够提高盈余信息有效性。而商誉减值却可能成为管理者进行盈余管理的工具（Han 等，2020），Li 和Sloan（2017）认为商誉减值测试法赋予了管理者更多的自由裁量权，为管理者进行机会主义行为提供了机会，因此商誉摊销与商誉减值相结合的方法更能够反映商誉潜在的经济属性。黄蔚和汤湘希（2018）也提倡对商誉进行合理摊销。

上述文献对商誉相关问题进行了详细的探讨，但学者们对商誉的经济后果以及商誉应该采取摊销法还是减值测试法的看法仍存在分歧。而在并购商誉领域，却鲜有文献涉及董责险这一话题。 国内外对于董责险经济后果的研究主要有两种观点：兜底效应和监督效应。 兜底效应即董责险转移风险的作用，一方面可能引发管理层道德风险、诱发机会主义行为（Jia 和Tang，2018；Lin 等，2020）， 另一方面又有可能起到激励效果（方军雄和秦璇，2018；许荣和刘怡君，2021）。 监督效应则认为外部保险人能够降低信息不对称，对管理层行为进行有效监督（凌士显和白锐锋，2018；关鑫等，2021）。而对于董责险影响因素的研究，大部分学者们认为企业未来可能面临的诉讼风险提高了当期董责险的保费和保额（Egger 等，2015），即企业购买董责险是为了“避险”，且董责险的保费和保额能够起到一种事前风险预警的作用（Boyer 和Stern，2014）。

目前仅有少数文献就董责险对并购的影响进行了探讨，主要是对并购绩效和并购行为的研究。Lin 等（2011）以2002-2008 年加拿大上市公司为研究对象，发现购买董责险的公司在并购活动中支付的溢价更高，其并购协同效应也更弱。 郝照辉和胡国柳（2014）认为董责险的引入会导致管理者为了增加私有收益而更频繁地发起并购活动。但却鲜有学者结合我国现实背景，讨论董责险与并购商誉之间的关系。那么，董责险是如何影响商誉泡沫的呢？

三、理论分析与研究假说

结合已有的文献， 本文认为董责险主要通过风险转移与监督作用来影响商誉。 董责险可以通过发挥风险转移，即“兜底”效应，进而增大商誉泡沫。一方面，董责险可以通过提高企业风险承担水平增大商誉泡沫：企业购买董责险可以将部分风险转移给第三方——保险人，解除管理者的后顾之忧，从而提高风险承担水平（胡国柳和胡珺，2017）， 发起更多风险性并购活动，进而增加并购商誉；此外，由于董责险降低了管理者未来由于商誉减值可能引发的风险， 管理者风险承担水平得到提高，从而对高并购溢价的接受度也较高，当并购活动的支付溢价较高时， 管理者进行议价的可能性降低， 即董责险的购买使得企业更倾向于支付高并购溢价（Lin 等，2011），由此产生的商誉泡沫更多。 另一方面，董责险可以通过降低企业融资约束增加并购商誉：董责险的兜底效应能够起到对冲风险的作用， 降低企业未来可能面临的财务风险，提高企业信用评级（胡国柳和谭露，2018），从而更能够获得银行的贷款支持，降低融资约束， 为企业进行更多投资活动提供了资金基础， 进而企业有能力发起更多并购和支付更高并购溢价，导致更多商誉泡沫的产生。

董责险还可以通过有效发挥监督效应从而抑制商誉泡沫的产生。 一方面，保险人有意愿对被保企业进行监督：由于被保企业某些不当行为所导致的后果是要由保险人承担的，作为理性的保险人，为了尽可能降低未来可能面临的赔偿风险和成本，有意愿对被保企业的风险性活动进行持续监督 （袁蓉丽等，2019），故当被保企业进行风险性较高的并购活动时，保险人能够发挥有效监督作用，抑制过于频繁的并购活动和高并购溢价的支付，从而减少商誉泡沫。 另一方面，保险人也有能力对被保企业进行监督：保险人拥有专业化和更为成熟的风险管控能力 （凌士显，2019），可以通过专业分析能力和设备，对企业未来可能面临的风险进行评估，从而企业的风险事前体现在董责险的保费和保额上——风险越高，董责险保费和保额也越高（Boyer 和Stern，2014）；同时，保险人也会根据风险评估结果在董责险保单中增加限制条款，以约束被保企业后续的风险性行为。考虑到董责险的保费和约束条款，被保企业会降低并购活动频繁度和并购溢价，进而减少商誉泡沫的产生。 Yuan 等（2016）实证研究发现，董责险的购买能够提高被保企业内部控制质量。因此，董责险的购买引入了保险人，积极参与公司内部治理，抑制企业高溢价并购的发生，进而减少了商誉泡沫。

由此提出以下竞争性假说：

H1a：其他条件相同情况下，相比于没有购买董责险的企业，购买了董责险的企业商誉泡沫更多。

H1b：其他条件相同情况下，相比于没有购买董责险的企业，购买了董责险的企业商誉泡沫更少。

四、研究设计

（一）样本选择与数据来源

本文以2007-2020 年沪深A 股上市公司作为初始样本。 选取2007 年作为样本起始年份是因为我国的新会计准则从2007 年开始实施， 此后商誉作为一级科目在资产负债表列示， 并且有关商誉的财务报表附注也是从2007 年才开始存在；而选择2020 年作为截止年份是由于2020 年是本文目前能获取到最新数据的年份。 在初始样本的基础上，本文还做了如下处理：（1）剔除金融行业；（2）剔除缺失值和异常值；（3）剔除ST 公司。 为了避免极端值对研究结果的影响，本文对所有连续型变量在1%和99%水平上做了缩尾处理。 本文的董责险数据通过对巨潮资讯网上披露的公司公告收集得到， 其他财务数据来自国泰安数据库。

董责险投保行业分布数据如表1 所示。制造业投保董责险的上市公司数量最多，这可能是由于制造业上市公司总数本来就最多，因而投保董责险的公司数量也最多。 其次是金融行业，一方面可能是金融行业内的上市公司规模较大， 有能力负担董责险的保费，另一方面也可能是金融业所面临的风险较大，投保董责险可以给企业转移部分风险。

表1 董责险投保行业分布

（二）变量定义

1.商誉泡沫

借鉴魏志华和朱彩云（2019）、许罡（2020）的方法，本文采用商誉（GW）和超额商誉（GW_excess）作为商誉泡沫的衡量指标。 具体地，商誉（GW）采用商誉净额与期末总资产的比值来衡量， 超额商誉（GW_excess） 采用商誉期望模型回归后的残差来衡量。

2.董责险

参考Lai 和Tai（2019）的文献，本文采用是否购买董责险这一虚拟变量来衡量董责险。具体手工收集数据方式如下：首先，从巨潮资讯网下载所有包含董责险、 责任险、D&O 保险等字段的公司公告文件；然后，再从得到的公告文件中筛选出董事会决议公告和股东大会决议公告（包含股东周年大会决议公告），手工收集董责险相关数据。由于购买董责险的提案必须经过股东大会批准，因此，若购买董责险的提案由董事会提出并且经过了股东大会批准， 则董责险（DO）变量赋值为1，否则为0。借鉴贾宁和梁楚楚（2013）的做法，若公司没有发公告声明停止购买董责险，则假设公司以后年度都会进行续保。

3.控制变量

参考已有关于商誉影响因素的文献，本文控制了以下变量：现金持有（Cash）、固定资产比例（Fix）、上市年龄（Age）、两职兼任（Dual）、董事会规模（Board）、分析师关注度（Analyst）、账面市值比（BM）、大股东持股（Top1）、独董比例（IND）、公司规模（Size）、杠杆水平（Lev）、成长性（Growth）。 具体变量定义见表2。 此外，本文还控制了行业（Industry）和年度（Year）固定效应，其中行业根据2012 版证监会行业分类标准进行划分，并将制造业细分至行业二级代码。

表2 变量定义表

（三）研究方法及模型构建

由于是否购买董责险的决定受企业其他因素的影响， 如规模较大的企业更可能购买董责险，而规模较小的企业基于成本等原因购买董责险的能力可能较低，诸如企业规模等因素可能造成样本存在自选择问题。 为了避免样本自选择问题导致研究结果出现偏误，本文在主要实证检验部分采用倾向得分匹配法 （PSM） 对样本进行1∶2 卡尺最近邻匹配。 借鉴彭韶兵等（2018）的研究，本文将产权性质（SOE）、独董比例（IND）、大股东持股（Top1）、盈利能力（Roa）、公司规模（Size）、杠杆水平（Lev）、成长性（Growth）作为董责险的匹配变量，其中，当该企业为国有企业时产权性质取1，否则取0，其他变量与上述定义一致。 为提高结论稳健性，在本文的稳健性检验部分也采用了1∶1 卡尺最近邻匹配、1∶3 卡尺最近邻匹配、1∶4 卡尺最近邻匹配以及核匹配方法进行稳健性检验。

根据PSM 方法匹配得到的样本， 本文采用多元回归模型（1）和模型（2）来检验董责险与商誉泡沫之间的关系。 为解决模型中可能存在的异方差问题，提高研究结论可靠性，本文采用稳健标准误对模型进行估计。 其中，GW 和GW_excess 为本文的被解释变量，DO 为本文的解释变量，Controls 为控制变量，ε 为随机扰动项。

五、实证结果分析

（一）描述性统计

如表3 所示，商誉（GW）均值为0.031，表明样本公司的商誉占总资产比例大致为3.1%，GW 最大值为0.385，说明有些公司的商誉占比较大，达到总资产的38.5%；且均值大于中位数，说明样本公司商誉占比呈现右偏分布。 超额商誉 （GW_excess） 均值为0.002，最大值为0.320，表明部分公司的超额商誉较多。董责险（DO）均值为0.060，说明样本中仅有6%的公司购买了董责险， 间接地揭示了目前我国上市公司董责险投保率不足10%这一事实。 现金持有（Cash）和固定资产比例（Fix）各自的最小值和最大值相差均比较大， 说明不同公司的现金比重和固定资产比重存在较大差异。 上市年龄 （Age） 最大值为3.258， 说明样本中最早上市的公司截至目前已上市近25 年。 两职兼任（Dual）均值为0.272，表明平均有27.2%的公司董事和总经理由同一人兼任；董事会规模（Board）中位数为2.197，说明近一半的公司董事人数超过9 人；分析师关注度（Analyst）最小值为0.693，而最大值达4.771， 说明公司之间的分析师关注度存在较大差异。

表3 变量描述性统计

（二）平衡性假定检验

根据表4 的平衡性检验结果，匹配变量经匹配后偏差的绝对值均在5%以内，且匹配之前差异显著的变量在匹配之后p 值均大于0.1，表明匹配后的处理组和控制组没有明显差异， 满足了平衡性假定。

表4 平衡性检验

（三）回归结果分析

根据表5 第（1）列和第（3）列，在只控制了行业和年度固定效应情况下，DO 分别与GW、GW_excess 在1%水平上显著正相关。 在考虑其他可能影响商誉泡沫的因素后，模型（1）和模型（2）的拟合优度均得到了较大提高，说明控制其他因素对商誉泡沫的影响后再来检验董责险与商誉泡沫之间的关系，能够提高结论可靠性。 由表5 第（2）列和第（4）列可以看出，DO 与GW、GW_excess 相关系数分别为0.011 和0.009，t 值分别为4.454 和3.939， 均在1%水平上显著正相关，说明董责险的购买显著增加了企业的商誉泡沫，验证了本文的假说H1a。 表5 的多元回归结果表明，董责险在被保企业中可能并不能够发挥有效的监督作用，或监督作用弱于风险转移作用，一方面可能是监督成本较高， 使得保险人参与企业公司治理的意愿较弱，另一方面可能即使保险人有意愿去参与公司治理，但保险人在公司中话语权较低，对提高企业内部控制质量的作用微乎其微。而董责险风险转移的功能消除了管理层后顾之忧，便于管理者进行更多的风险性投资活动，更加频繁地并购、支付更高的并购溢价，进而产生更多的商誉泡沫。

表5 多元回归结果

注：*、**、*** 分别表示在10%、5%、1%水平上显著，括号内为t 值。

（四）中介效应检验

根据前文的理论分析，董责险可以通过提高企业风险承担水平和降低融资约束程度来增加商誉泡沫，那么企业风险承担水平和融资约束的中介作用是否成立呢？

1.风险承担水平

本文采用逐步回归法进行中介效应检验。参考何瑛等（2019）的研究，本文采用企业盈余（ROA）的波动程度来衡量风险承担水平（Risk），即每3 年滚动计算经行业均值调整后ROA 的标准差 （Risk1） 和极差（Risk2） 作为企业风险承担水平的衡量指标， 其中ROA 为息税前利润与期末总资产的比值。 根据表6的第（1）列和第（4）列， DO 与Risk1、Risk2 的相关系数分别为0.007、0.013，均在1%水平上显著，说明董责险的购买显著提高了企业风险承担水平，中介效应检验第二步成立。 再根据表6 的第（2）、（3） 列和第（5）、（6） 列，Risk1 与GW、GW_excess 以及Risk2 与GW、GW_excess 均在1%水平上显著正相关， 验证了中介效应检验的第三步。 结合前文主回归结果，说明董责险通过提高企业风险承担水平进而增大了商誉泡沫，即企业风险承担水平这一中介机制成立。 为提高结果稳健性，本文还进行了Sobel 检验，结果显示：Risk1 为中介变量且GW、GW_excess 分别为被解释变量时，Sobel 检验得到的p 值分别为0.0048、0.0054；Risk2 为中介变量且GW、GW_excess 分别为被解释变量时，Sobel 检验得到的p 值分别为0.0038、0.0044。Sobel 检验结果进一步表明企业风险承担水平中介效应成立。

2.企业融资约束

为了检验融资约束作用机制是否成立，本文采用常用的SA 指数和KZ 指数来度量企业融资约束。 借鉴Hadlock 和Pierce（2010）的方法计算出SA 指数，并将SA 指数的绝对值作为融资约束的衡量指标（SA），此时的SA 数值越大，表明企业面临的融资约束越严重。 对于KZ 指数主要参考魏志华等（2014）的做法进行计算，KZ 指数越大，表明企业面临的融资约束越严重。 根据表6 第（7）列和第（8）列，DO 与SA、KZ 回归系数的t 值分别为-0.336、0.632，在统计上均不显著， 说明企业融资约束在董责险与商誉泡沫之间发挥中介效应的推论在本文的研究中无法得到支持。 这可能是由于董责险的风险转移功能在一定程度上提高了企业风险承担水平， 使得企业进行更多风险性活动，显著增大了企业风险。 而企业风险的提高会使得银行等金融机构在贷款前对企业进行审慎评估，从而董责险的购买并不能增加银行贷款、缓解企业融资约束。

表6 中介效应检验

（五）稳健性检验

1.更换PSM 匹配方法

为了排除研究结果可能受到PSM 匹配方法选择的影响，本文还采用了核匹配方法和多种比例卡尺最近邻匹配方法进行稳健性检验。 表7 结果显示，无论是核匹配方法还是1∶1、1∶3、1∶4 卡尺最近邻匹配方法，DO 与GW、GW_excess 系数均在1%水平上显著为正， 说明董责险的购买显著增大企业商誉泡沫的结论依然成立。

表7 更换PSM 匹配方法

2.Heckman 两阶段模型

为了控制潜在的样本选择偏差问题，本文还采用了Heckman 两阶段模型以解决可能存在的内生性问题。 首先，第一阶段先采用probit 模型进行回归，参考贾宁和梁楚楚（2013）的做法，本文采用大股东持股（Top1）、独董比例（IND）、盈利能力（Roa）、公司规模（Size）、杠杆水平（Lev）、成长性（Growth）和是否交叉上市（BHShare）作为第一阶段probit 模型的控制变量，同时参照袁蓉丽等（2018）的文献，将海外背景独董人数（ForWork）作为董责险的工具变量，加入第一阶段的probit 模型中与董责险进行回归。 对于是否交叉上市（BHShare）变量的定义，当企业除了发行A 股股票之外还发行了B 股或H 股股票， 则BHShare 赋值为1，否则为0。然后，将第一阶段回归后计算得到的逆米尔斯比率（IMR）分别加入模型（1）和模型（2）中，得到的回归结果如表8 所示。 从表8 第（1）列和第（2）列可以看到，IMR 均在1%水平上显著，表明原样本中的样本选择偏差问题是存在的，故此处使用Heckman 两阶段模型可以有效解决该问题。 根据表8 第（1）列，DO 与GW 相关系数为0.009，在1%水平上显著；再由表8 第（2）列可知，DO 与GW_excess 相关系数为0.009，同样也是在1%水平上显著，进一步验证了假说H1a。

3.更换代理变量

为提高结论稳健性， 本文借鉴Ramanna（2008）、魏志华和朱彩云（2019）的做法，分别采用经行业中位数调整后的超额商誉（GW_excess1）、经行业均值调整后的超额商誉（GW_excess2）来衡量商誉泡沫。回归结果如表8 第（3）-（6）列所示，无论是采用PSM 后的样本还是采用未经PSM 的样本，DO 与GW_excess1、GW_excess 系数均在1%水平上显著为正， 仍然支持上文研究结论，也说明研究结论不受样本是否进行倾向得分匹配的影响。

表8 Heckman 两阶段模型及更换代理变量

七、进一步分析

（一）产权性质调节作用

由于产权性质在我国的特殊性，董责险与商誉泡沫二者的关系在国有企业与非国有企业是否存在差异，值得进一步探讨。 为此，本文采用模型（3）对产权性质的调节作用进行检验，结果如表9 所示。 从表9可以看到，相比于非国有企业，董责险与商誉泡沫之间的正相关关系在国有企业中受到了抑制。这可能是由于国有企业的管理层面临更为严格的晋升考核和监管压力，因而更加遵纪守法，会计稳健性也更高（朱松和夏冬林，2009），对于并购决策及商誉确认也更加审慎，故董责险增加商誉泡沫这一关系在国有企业中较弱。

表9 产权性质调节作用

（二）中介机制效果：激励效应还是道德风险？

由上述的实证结果和理论分析可知，董责险的风险转移效应通过提高企业风险承担水平进而增大商誉泡沫，但这种风险转移效应到底是由激励效应主导还是道德风险主导呢？ 若激励效应主导，则购买董责险后能够提升企业价值；若是道德风险主导，则购买董责险后企业价值会受到损害。 因此，本文采用托宾Q（TobinQ）和盈利能力（Roa）分别从市场层面和会计绩效层面来衡量企业价值， 并参考胡国柳和胡珺（2014） 的做法， 控制了投资机会（IVO）、 薪酬激励（Comp）、两职兼任（Dual）、独董比例（IND）、董事会规模（Board）、上市年龄（Age）和成长性（Growth）的影响。

根据表10 的回归结果，DO 与当期的TobinQ（Roa）以及未来三年的TobinQ（Roa）均显著负相关，且随着年份的增加，DO 与TobinQ（Roa）的相关系数绝对值大致上逐渐缩小，t 值的绝对值基本上也随着年份的延长而逐渐降低，表明董责险的购买会降低当期及未来三年的企业价值，但这种降低效果随着年份的增加而逐渐减弱，支持了道德风险假说。 这可能是因为管理层利用董责险的兜底效应做出更多机会主义行为，这些行为不仅损害了当期的企业价值，还会将这种后果延续到未来的几年。

表10 董责险与企业价值

八、研究结论

本文将2007-2020 年沪深A 股上市公司作为研究样本， 实证检验了董责险与商誉泡沫之间的关系。结果显示， 董责险的购买显著增大了企业的商誉泡沫，且这种关系经过稳健性检验依然成立。 中介效应检验发现，董责险通过提高企业风险承担水平进而增大商誉泡沫， 而融资约束中介机制在统计上不显著。进一步分析结果显示：（1）相比于非国有企业，董责险与商誉泡沫的正相关关系在国有企业得到了抑制；（2） 董责险的购买降低了当期及未来几年的企业价值，支持了董责险的机会主义假说。

本文的研究结果有如下启示：（1）对于投资者：企业购买董责险后，投资者应注意管理层是否会利用董责险的兜底效应做出一系列损害公司利益的机会主义行为，提高合法维权意识，及时利用法律手段维护自己的合法权益；（2）对于保险公司：在企业投保董责险期间，保险人应该对企业管理层的行为进行持续监督，同时合理设计董责险相关限制条款，完善相关风险管控手段，降低后续可能引起的赔偿风险；（3）对于监管层：董责险引发的管理层道德风险很可能会侵害到中小投资者的利益，监管层需要制定合理政策以保护中小投资者，提高企业违法违规成本，同时，由于存在董责险条款晦涩难懂等原因而被银保监会叫停的案例，故监管层需要规范董责险市场环境及董责险条款的设定，使这一“舶来品”因地制宜。 由于董责险提供了一些未公开信息（Boyer 和Stern，2014），而目前企业购买董责险的信息在我国仍属于自愿披露范畴，故建议监管层强制要求企业披露购买董责险相关信息，有助于市场利用该信息更好地进行投资决策。