当前,我国经济发展动力从要素驱动、投资驱动转向创新驱动,科技创新迅速成为推动经济发展的重要力量。十九大报告明确指出,“创新是引领发展的第一动力,是建设现代化经济体系的战略支撑”,政府政策将进一步助推我国高新技术企业成长和发展。然而,在实践中,企业科技创新往往高风险与高收益并存,科技风险的不确定性、突发性会给高新技术企业带来巨大经济损失,严重制约科技创新发展。保险是风险转移的主要工具,具有防灾防损功能,能够有效保障社会财富安全,极大增强投保人风险管理意识。为了促进科技创新,加快我国科技事业健康蓬勃发展,科技保险应运而生,其可为我国实施自主创新战略保驾护航,在分散和转移科技风险、减少科技风险损失方面发挥重要作用。
2006年12月,在中国保监会和科技部共同推动下,我国科技保险试点工作正式启动,并分两批确定了北京等12个城市、中国人保财险等4家保险公司参与试点工作,有针对性地开发了15个保险新险种进行运营。经过3年多试点工作,2010年,中国保监会和科技部印发《关于进一步做好科技保险有关工作的通知》(保监发〔2010〕31号),标志着科技保险进入全面推广阶段。此后,中央和地方科技保险政策不断推陈出新,科技保险工作全面展开。
2016年,广州市科技创新企业总数达到12.7万家,2014-2016年中国最佳创新50强入选企业数量居全国各大城市前三[1]。2012年,广州市在广东省率先开展科技保险工作,并出台相关优惠政策,以开发区为试点,提供5大类15个保险险种,2015年推广到全市。截至2016年9月底,已累计保费3 413万元,累计为348家次企业提供风险保障金额1 101亿元[2]。虽然科技保险工作初见成效,但不难发现,参保企业数量少、比例低,科技保险功能并没有充分发挥出来。是什么原因导致科技保险陷入“叫好不叫座”?为此,有必要深入分析高新技术企业科技保险购买意愿影响因素,帮助相关部门更好地了解和把握企业参保决策,继而有针对性地寻找解决方案,为科技保险发展提供政策保障。
目前国内对科技保险概念界定尚未统一。谢科范[3]从保险标的角度,定义了科技保险。此后,刘燕华[4]、胡晓宁等[5]进行了补充,进一步明确了科技保险的保险标的。大多数学者从风险不确定性视角出发,对科技保险进行定义,如陈雨露[6]等认为,科研开发过程中会面临诸多不确定风险因素,科技保险是规避、转移、分散风险因素所导致损失的重要手段。科技保险能够激发企业研发动力,提升企业核心竞争力,推动科技创新进程,促进社会进步[7]。针对科技保险参保率低、运行不畅等问题,学者从不同角度展开了研究。部分学者认为,政府支持力度不够[8]、政策同质化严重[9]、保险公司供给意愿不强[10]以及高新技术企业参保意愿不强[11]是主要原因。其中,在分析科技保险需求影响因素方面,以实证研究为主。如吕文栋和赵扬[12]对浙江省部分高新技术企业调查研究发现,影响高新技术企业参保意愿的重要因素是管理层风险偏好、企业成长性及第一大股东持股比例等;李红坤等[13]在对山东省上市高新技术企业研究时发现,企业认知程度、管理者受教育水平、企业资信和社会形象以及相关财务指标都会影响企业投保意愿;王媛媛[14]在对广州市开发区高新技术企业的实证研究中发现,企业特征、产业类型等会影响企业投保意愿。
纵观上述研究,不难发现,学者们对科技保险定义、作用及其运行问题进行了较为深入的研究,并对高新技术企业科技保险需求进行了实证分析,为找寻科技保险参保率低的原因及解决方案提供了客观依据。但是,高新技术企业科技保险购买意愿是企业行为选择,现有研究缺乏从企业决策视角对其进行研究。为此,本文基于有限理性假说,构建高新技术企业科技保险购买意愿影响因素分析框架,以广州市部分高新技术企业为研究对象,实证分析影响高新技术企业科技保险购买意愿的关键因素。
有限理性假说由诺贝尔经济学奖获得者赫伯特·西蒙提出,有别于完全理性,有限理性认为,由于决策者的知识、信息、计算能力有限,只能从有限备选方案中寻找满意解,是主观有限理性;有限理性是过程理性,决策者会受外部环境影响,随着环境变化,令人满意的备选方案可能会发生改变。目前,不少国内外学者研究了有限理性对企业决策行为的影响。例如,Kelley & Hugh[15]通过对空间交易环境的仿真实验研究,阐释了企业决策者有限理性对贸易模式的影响;Tarka & Piotr[16]调查发现,受有限理性影响,企业管理者在决策中对市场营销信息使用并不充分,一些信息在实践中往往被忽视;Margarete & Roberto[17]的研究表明,基于国际会计准则,有限理性会影响会计人员对相关财务活动的会计确认和计量;MacLeod & Bentley[18]观察到,人力资本成本是衡量有限理性对决策重要性的直接指标;Samnani等[19]利用有限理性理论和认知导向决策模型,研究了人力资源管理专家在人力资本需求高度复杂情况下的有限理性;Deligianni & Ioanna[20]在探讨创业导向对企业国际绩效的作用时,考虑了有限理性对创业者决策的影响。在国内,高艳和石岿然[21]通过对有限理性下企业生产决策演化研究,为企业选择生产方式提供了理论依据;林云[22]的研究认为,有限理性是影响浙江企业在非洲进行投资的重要原因。
高新技术企业科技保险购买意愿实际上是企业对科技风险管理的一种决策行为。从经济学角度看,高新技术企业科技保险需求是理性思考的结果。但是,高新技术企业决策者所具备的知识、信息和计算能力有限,其对科技保险的需求意愿并非其最优利益选择,而是根据企业自身因素和外部环境对科技风险管理所作出的满意决策,即企业风险管理决策行为是有限理性的。本文基于有限理性假说,构建高新技术企业科技保险购买意愿分析框架,如图1所示。
图1 高新技术企业科技保险购买意愿影响因素分析框架
根据有限理性假说,认知水平是影响高新技术企业参保意愿的重要因素,企业是否购买科技保险与其对科技保险的认知水平密切相关。有限理性是一种主观理性,说明企业管理者个人特征应该被考虑进去,其会对最终风险管理决策产生重要影响。有限理性假说强调了环境因素对决策的制约,企业外部环境会极大影响企业风险管理决策。此外,有限理性是一种过程理性,说明高新技术企业对科技保险需求决策也是过程性的,即随着企业经营状况变化,其科技保险需求也会发生改变,企业的一些基本信息应当被考虑进去,其会对企业风险管理决策产生重要影响。
当前,科技保险已在广州市全面推行并取得一定成效。从2016年12月至2017年12月,在广州市科学技术协会帮助下,研究调查团队面向广州市高新技术企业发放问卷375份,回收312份,其中有效问卷274份,有效率为87.82%,有效样本为274个。
本研究围绕实证目的,根据高新技术企业科技保险购买意愿影响因素分析框架,将影响因素分为4大类:①企业管理者因素,主要包括管理者受教育程度、风险态度;②企业因素,主要包括企业类型、注册资金、合同履约情况、销售额、研发人员数量等;③企业科技保险认知,主要包括对科技风险的认知、对科技保险政策的了解程度、对保险保障水平的认知、对科技保险政策宣传的认知;④外部环境因素,主要包括行业竞争程度、政府支持本行业的满意度、是否有行业协会、熟悉的企业中科技保险购买情况。表1显示,受访高新技术企业中愿意参加科技保险的企业比例为37.59%;企业管理者中以本科学历为主,占比为68.61%;大约11%的高新技术企业为国有企业;企业注册资金取自然对数之后,最大值为11.92,最小值为1.10,均值为6.53;2015年度销售额取自然对数之后,最大值为18.43,最小值为1.61,均值为10.02;研发人员数量取自然对数之后,最大值为11.24,最小值为0,均值为3.59;56.57%的企业履约情况很好,较好为39.05%,一般为4.38%。
二元选择模型是模型中被解释变量只有两种选择的变量模型,即一个事件要么发生、要么不发生,分别用1和0表示。其计量模型一般式为:
Yi=AXi+ui (E(ui)=0)
(1)
式(1)中,Yi是观测值为1和0的决策被解释变量;Xi为解释变量,包括选择对象数据属性和选择主体属性;A为待估计参数;ui为随机干扰项。
本研究因变量为高新技术企业科技保险参保意愿,参保意愿包括愿意参保和不愿意参保,愿意参保记为Y=1,不愿意参保记为Y=0,是典型的0-1离散型变量,为此,构建二元选择模型。一般而言,当随机干扰项概率分布表现为标准正态分布时,采用Probit二元选择模型,而正态分布公认是任何分布的首选。因此,本研究采用Probit进行实证检验。Probit二元选择模型一般式如下:
(2)
式(2)中,Y代表高新技术企业科技保险参保意愿,U是常数项,变量Xi(i=1、2)、Li(i=1…5)、Mi(i=1…4)、Ni(i=1…4)分别代表企业管理者因素、企业因素、管理者对科技保险认知因素、外部环境因素的解释变量;ai(i=1、2)、bi(i=1…5)、ci(i=1…4)、di(i=1…4)分别表示各因素解释变量的待估计参数。
理论上,部分自变量之间可能存在某种联系而导致出现多重共线性问题,因此在进行回归模型操作之前,有必要先进行自变量之间的相关性分析。表2、3列出了15个自变量两两之间的相关系数,采用双侧检验方法,检验结果显示,通过显著性检验的相关系数只有1/3左右,且几乎全部相关系数都在0.4以下,表明变量间相关程度低。因此,并不存在多重共线性问题。
以高新技术企业是否愿意投保科技保险作为解释变量,运用Stata12.0软件,利用Probit方法对274个有效样本进行回归分析,表4是高新技术企业参加科技保险影响因素的Probit模型回归结果。模型1考察企业管理者因素对高新技术企业参加科技保险的影响;模型2-4分别是在前一个模型基础上依序增加企业因素变量、企业科技保险认知因素变量、企业外部环境因素变量的回归结果;模型5是对模型4采用逐步回归法的最终运行结果,即在模型4基础上剔除一些不显著变量,对显著变量进行稳定性检验。本研究主要报告模型5的结果。
表1 变量定义及描述性统计结果
变量名称代码变量定义频率(%)均值标准差最小值最大值参保意愿Y愿意=1不愿意=037.5962.410.380.4901管理者因素受教育程度X1专科及以下=1本科=2硕士=3博士=421.1768.618.761.461.910.5914风险态度X2喜欢冒险=1有时冒险,有时求稳=2比较保守=324.8262.0413.141.880.6113企业因素企业类型X3国有企业=1非国有企业=010.9589.050.110.3101注册资金X4单位:万元,取自然对数———6.531.941.1011.92上一年度销售额X5单位:万元,取自然对数———10.023.761.6118.42研发人员数X6单位:人,取自然对数———3.592.02011.24合同履约情况X7很好=1较好=2一般=356.5739.054.381.480.5813对科技保险认知因素科技风险认知X8风险很大=1风险比较大=2风险一般=3风险不太大=4风险很小=512.0419.3422.9936.868.762.891.1815科技保险政策了解程度X9很熟悉=1比较了解=2一般=3不太了解=4不知道=51.467.3031.7544.1615.333.650.8815保障水平认知X10很高=1比较高=2一般=3比较低=4很低=51.0915.3363.8715.694.013.060.7215政策宣传认知X11非常满意=1比较满意=2一般=3不太满意=4很不满意=51.0912.4156.5725.914.013.190.7415外部环境因素行业竞争X12非常激烈=1比较激烈=2一般=3少有竞争=4没有竞争=523.7250.3621.534.010.362.070.8015政府支持X13非常满意=1比较满意=2一般=3不太满意=4很不满意=54.3835.7742.7016.790.362.730.8015是否有行业协会X14有=1没有=068.2531.750.680.4701其它企业购买情况X15多数=1较少=2没有=33.6563.1433.212.300.5313
表2 自变量间相关系数(a)
变量X1X2X3X4X5X6X7X8X9X11.000X2-0.0211.000X30.136**0.0871.000X4-0.041-0.0370.135**1.000X50.0220.014-0.0060.0191.000X60.024-0.084-0.0080.0310.0531.000X7-0.0170.117*-0.0270.094-0.045-0.0331.000X80.048-0.049-0.0970.063-0.0430.002-0.0521.000X9-0.150**-0.057-0.085-0.0500.113*0.115*0.017-0.0341.000X10-0.124**0.110*0.002-0.040-0.092-0.105*0.175**0.0120.221**X11-0.0330.205**0.019-0.0830.166**-0.088-0.0450.104*0.347**X120.045-0.0440.0860.012-0.061-0.0210.0310.0040.004X13-0.100*0.055-0.115*-0.106*-0.059-0.0860.238**0.0770.129**X140.0630.166**0.0380.126**0.056-0.0610.076-0.0840.163**X15-0.176**-0.0290.0470.035-0.040-0.0400.063-0.0590.304**
注:**与*分别表示在5%和10%水平下显著(双侧检验)
表3 自变量间相关系数(b)
变量X10X11X12X13X14X15X101.000X110.363**1.000X120.120*-0.0291.000X130.342**0.235**-0.0391.000X140.0480.188**-0.088-0.0441.000X150.269**0.0770.0290.300**0.0401.000
注:**与*分别表示在5%和10%水平下显著(双侧检验)
(1)在企业管理者特征因素中,管理者受教育程度及其风险态度显著影响企业科技保险购买意愿。模型5结果显示,从管理者受教育程度来看,以“博士”为参照组,“专科及以下”回归系数通过5%水平检验、“本科”回归系数通过10%水平检验,且符号均为负,表明在其它变量不变的情况下,管理者学历越高,高新技术企业投保科技保险意愿越强烈。可能的解释是,管理者受教育程度越高,对风险了解和认知越全面,在风险管理中更希望通过保险方式进行风险转移,这一结论与李宏坤等[13]的实证研究结果相同。从管理者风险态度来看,以“比较保守”为参照组,“喜欢冒险”回归系数在1%水平下显著、“有时冒险、有时求稳”回归系数在5%水平下显著,二者符号均为负,表明在其它变量不变的情况下,管理层越保守,对投保科技保险意愿越强,相反,管理者风险态度倾向于冒险,则对投保科技保险意愿比较弱。这一现象表明,保守的管理层往往在营运科技项目时对风险持谨慎态度,希望通过科技保险手段化解风险;而对于喜欢冒险的管理者来说,本着风险越大收益越多的态度,在经营科技项目上不会过多考虑科技风险可能造成的损失,而是更多关注项目可能带来的收益,因此对科技保险需求不高,这一结论与吕文栋和赵扬[12]的实证研究结果一致。
(2)在企业管理因素中,企业类型、注册资金和信用状况显著影响企业科技保险购买意愿。模型5结果显示,从企业类型来看,以“国有企业”为参照组,“非国有企业”回归系数通过了1%水平检验,且符号为负,表明在其它变量不变的情况下,国有企业投保意愿更强烈,非国有企业投保意愿较弱。可能的原因是,与其它属性企业相比,国有企业更容易聚集人、财、物等方面优质资源,内部往往设有专门的风险管理机构,能对科研活动中科技风险造成的损失进行衡量和评估,降低科技风险的不确定性水平。因此,国有企业更倾向于运用科技保险等风险管理手段降低风险所造成的损失;而非国有企业,相对而言没有国有企业的资源优势,在风险管理上没有专门机构,风险衡量和评估能力较弱,在经营科技项目时,更多地关注科技项目能带来的收益,风险意识相对薄弱,对通过保险转移科技风险认识不足。“企业注册资金”显著影响企业投保科技保险意愿,其回归系数通过了5%水平检验,符号为正,说明注册资本越多,企业投保意愿越强烈,而注册资本少的企业投保意愿相对较低。其原因在于,注册资本是企业经营安全性的重要财务指标,一般而言,注册资本高的企业往往更重视企业经营的安全性,相应地也会注重风险防范和规避,更愿意采用投保方式对科技风险进行转移。这一结论与以往调查结论相反,如王媛媛[18]在对广州市开发区高新技术企业投保需求影响因素分析中认为,注册资金越少的企业,投保意愿越强烈。从合同履约情况来看,以“一般”为参照组,“很好”回归系数通过10%水平检验,且符号为正,表明企业履约情况越好,信用程度越高,越注重通过保险方式对风险进行管理,同时也会利用保险融资方式提升企业信用;相反,企业履约情况越差,信用程度也就越低,风险管理水平相对较低,往往会忽视保险转移风险和融资为企业增信的功能,该结论与李宏坤等[13]的研究结果相反。“销售额”对企业投保科技保险意愿影响不显著,该结论与王媛媛[14]的研究结果一致。“研发人员数量”对企业投保科技保险意愿影响也不显著,说明企业投保科技保险意愿不受研发人员数量影响,可能的解释是,大多数企业对科技保险中的研发人员健康险和意外险等险种并不关注。
表4 Probit模型估计结果
变量模型1模型2模型3模型4模型5受教育程度(博士=参照组) 专科及以下-1.448**-1.748**-2.559***-2.685**-2.308** 本科-1.017-1.228*-2.178**-2.228**-1.868* 硕士-0.421-0.444-1.196-1.354-1.042风险态度(比较保守=参照组) 喜欢冒险-0.525*-0.765***-1.006***-0.943***-1.010*** 有时冒险,有时求稳-0.322-0.454*-0.724***-0.729**-0.743**企业类型(国有企业=参照组)非国有企业-0.694**-1.019***-1.077***-1.066***注册资金0.001**0.001***0.001**0.001**销售额1.721.731.681研发人员数量-0.001-0.001-0.001合同履约情况(一般=参照组) 很好1.051**0.915*0.898*0.929* 较好0.4630.3060.2960.319科技风险认知(风险很小=参照组)风险很大0.6710.6890.62风险比较大1.226***1.406***1.356***风险一般0.922**0.982**0.885*风险不太大0.6940.7210.62科保政策了解程度(不知道=参照组) 很熟悉1.6532.254*2.302* 比较了解0.5970.7250.805 一般0.700**0.696*0.777** 不太了解0.470.5320.603*保障水平(很低=参照组)很高0.1010.330.416比较高1.394**1.669**1.722***一般0.0160.1830.296比较低-0.4790.0620.223政策宣传认知(很不满意=参照组)非常满意0.4440.633比较满意0.3620.553一般0.550.732不太满意0.6650.905行业竞争(少有竞争=参照组)非常激烈-1.533**-1.184**比较激烈-1.205**-0.792一般-1.639***-1.249**没有竞争(仅1个样本,系统自动忽略)政府支持(不太满意=参照组)非常满意2.987***3.041***比较满意1.255***1.232***一般1.288***1.291***很不满意(仅1个样本,系统自动忽略)是否有行业协会(有=参照组)没有0.411*0.462**其它企业购买情况(没有=参照组) 多数1.278*1.031 较少0.1360.089常数项1.0420.589-0.153-0.825-0.936Pseudo-R20.046 80.122 90.285 30.388 10.375 9LR统计量16.99***44.58***103.51***140.08***135.66***样本容量274274274272272
注:*、**与***分别在10%、5%和1%水平下显著
(3)在企业科技保险认知因素中,企业风险认知、对科技保险政策的了解程度、对保险保障水平的认知显著影响企业科技保险购买意愿。模型5结果显示,从企业科技风险认知来看,以“风险很小”为参照组,“风险很大”和“风险不太大”均不显著,“风险比较大”和“风险一般”回归系数分别通过了1%和10%水平检验,符号均为正,表明在其它变量不变的情况下,科技风险越大,企业参加科技保险意愿越强烈,该结论与以往研究结果一致。从企业对科技保险政策了解程度来看,以“不知道”为参照组,“很熟悉”回归系数通过了10%水平检验、“一般”回归系数通过了5%水平检验、“不太了解”回归系数在10%水平下显著,且三者符号均为正,表明在其它变量不变的情况下,熟悉科技保险政策的企业参加科技保险意愿更高。这一结论说明,对科技保险政策不熟悉是高新技术企业参加科技保险意愿偏低的重要原因,可能的解释是,一方面是政策宣传不到位,另一方面是政策与企业需求不符,即科技保险政策在设计上存在问题,其中包括科技保险保障水平、产品类型、保险融资等方面政策与企业需求存在一定偏差。从企业对科技保险保障水平的认知上来看,以“很低”为参照组,“比较高”回归系数通过了1%水平检验,符号为正,说明科技保险保障水平越高,企业投保意愿越强烈,反之,保障水平越低,企业投保意愿越弱,该结果与多数学者研究结论一致。“企业对科技保险政策宣传认知”变量不显著,表明政策宣传对企业科技保险购买意愿影响较小。
(4)在外部环境因素中,行业竞争程度、政府支持本行业的满意度、是否参加行业协会显著影响企业科技保险购买意愿。模型5结果显示,从行业竞争来看,以“少有竞争”为参照组,“非常激烈”回归系数通过了5%水平检验、“一般”回归系数通过了5%水平检验,且二者符号均为负,表明在其它变量不变的情况下,高新技术企业所处行业竞争越激烈,投保科技保险意愿越弱,反之则越强。说明激烈的竞争环境促使企业敢于冒险,追逐风险背后的利润。从政府支持本行业的满意度来看,以“不太满意”为参照组,“非常满意”、“比较满意”、“一般”三者回归系数均在1%水平下显著,符号均为正,表明在其它变量不变的情况下,政府对某一行业支持力度越大,该行业企业投保科技保险意愿越强,反之则越弱。可能的解释是,政府对某一行业支持力度越大,该行业企业就可以通过政府政策倾斜获得更多优质资源配置,在科技风险管理中,往往具备较高的风险衡量和评估能力,风险防范意识较强,通过投保科技保险转移风险的意愿也较强。此外,投保科技保险可能得到政府财政补贴,也会进一步增强企业投保科技保险意愿。而如果政府支持某一行业力度小,该行业企业通过政府部门获得的资源相对较少,人、财、物等方面资源优势相对不足,在一定程度上削弱了企业风险管理能力,使得企业风险意识不强,最终导致投保科技保险意愿不高。从是否有行业协会来看,以“有”为参照组,“没有”回归系数通过了5%水平检验,表明在其它变量不变的情况下,没有参加行业协会的高新技术企业对科技保险需求强烈,这是因为,行业协会作为行业信息交流平台,可以让行业内部企业更充分地了解本行业面临的科技风险,企业通过行业协会更容易获取多种防控本行业风险的手段和方法,在一定程度上会削弱行业内部企业投保科技保险意愿。对于没有参加行业协会的企业来讲,在企业经营过程中,缺乏同业间沟通平台,对风险防控信息获取不充分,相对而言更愿意通过投保方式转移风险。“其它企业购买情况”变量不显著,说明其它企业示范效应并不明显,企业购买科技保险意愿不会受其它企业影响。
基于有限理性假说,本文构建了高新技术企业科技保险购买意愿影响因素分析框架,运用Probit模型对广州市274家高新技术企业调查问卷数据进行回归分析,得出以下研究结论:管理者受教育程度越高,对风险的态度越谨慎,则企业科技保险购买意愿越强烈;相比于非国有企业、注册资本较少的企业以及信用程度较低的企业,国有企业、注册资本较多的企业以及信用程度较高的企业具有更强烈的科技保险购买意愿;企业感知科技风险越大、对科技保险政策越熟悉以及对保险保障水平越认同,则其科技保险购买意愿越强烈;企业所处行业竞争越激烈、政府支持力度越大以及未加入所在行业协会,则其科技保险购买意愿越强烈。
根据上述实证结论,本文对进一步深化科技保险制度改革提出如下建议:
(1)增强企业科技风险识别和评估能力。政府应注重帮助高新技术企业识别生产经营过程中所面临的风险,积极引导企业通过保险方式转移风险,减轻企业对政府的过度依赖心理。行业协会可通过本行业风险数据积累,摸清本行业重大风险发生规律,帮助行业内部企业及时排查风险源,进行合理的风险管理。保险公司应积极将传统保险运营手段与科技手段相结合,扩大样本信息搜寻范围,建立科技风险数据库,对风险进行准确评估,尽可能帮助企业识别相关风险。
(2)提升科技保险保障水平。实证结果表明,科技保险保障水平越高,高新技术企业购买科技保险意愿越强烈。低费率、高保障是保险公司普遍采用的重要展业手段。为此,现阶段,在科技保险产品定价上,保险公司应积极采取渗透定价法,利用较低价格提升科技保险保障水平,吸引更多高新技术企业投保科技保险,以此增加科技保险产品市场份额,扩展科技保险覆盖面,从而更充分地发挥科技保险化解和转移科技风险的作用,为科技创新保驾护航。
(3)设计差异化科技保险品种。面对复杂多变的科技风险,高新技术企业希望寻求最佳风险管理方案,其中,购买精准对路的科技保险产品是其进行风险转移的重要手段。实证结果表明,对科技保险政策不熟悉的企业参保意愿较低。由于政策宣传因素对企业投保意愿影响不显著,说明企业自身对科技保险政策不关注阻碍了企业参保。该问题归因在于,现有科技保险险种不适应企业需求,这也是政府大力宣传科技保险而收效甚微的症结所在,即大部分险种所承保的科技风险并不能满足企业需求。因此,保险公司应细分科技保险市场,优化现有险种,并积极开发新险种,采用差异化产品策略,以适应不同企业需求。
(4)发挥科技保险的融资功能。保险公司应着力拓展科技保险产品融资功能,吸引更多高新技术企业购买科技保险。一方面,当参保企业发生约定风险并造成损失时,保险公司应迅速作出反应,进行损失补偿,帮助企业化解危机并及时恢复正常生产经营活动。另一方面,当投保企业在金融市场上融资时,保险作为风险转移的有效手段,可以为企业提供风险保障,增强企业信用,从而提高企业在市场融资中的竞争力,为高新技术企业进一步发展提供有力的信用支持。
需要补充说明的是,本文研究还存在一定局限性。本文旨在通过实证检验,从多个可能因素中识别出关键因素,而非专门针对某个因素进行专项研究,因此对每个因素分析深度有限。未来将在本研究基础上,分别将各关键因素上升为核心解释变量,开展相应专项研究,深入剖析其影响机制。
[1] 田迪迪.广州科技创新企业总数已超12.7万[N].南方日报,2017-06-07(A4).
[2] 耿旭静.广州保费收入迈入千亿级 同比猛增近七成[EB/OL].新华网http://www.xinhuanet.com/fortune/2016-12/29/c_1120208113.htm
[3] 谢科范.科技保险面面观[J].中国保险,1994(10):45-46.
[4] 刘燕华.加快推动科技保险工作促进自主创新战略实施[J].中国金融,2006(24):16-17.
[5] 胡晓宁,李清,陈秉正.科技保险问题研究[J].保险研究,2009(8):57-64.
[6] 陈雨露.科技风险与科技保险[J].中国科技投资,2007(1):68-70.
[7] 邱兆祥,罗满景.科技保险支持体系与科技企业发展[J].理论探索,2016(4):94-98.
[8] 徐子尧,边维刚.我国科技保险创新问题研究[J].科技与经济,2011(4):63-67.
[9] 李亚青.供给侧改革视角下科技保险“供需双冷”困境及其化解[J].科技进步与对策,2018,35(8):119-125.
[10] 谭亚波.保险支持科技创新的问题与对策[J].中州学刊,2016(3):33-36.
[11] 赵杨,吕文栋.科技保险试点三年来的现状、问题和对策——基于北京、上海、天津、重庆四个直辖市的调查分析[J].科学决策,2011(12):1-24.
[12] 吕文栋,赵扬.财政干预、产品创新与高新技术企业科技保险参保意愿[J].中国科技论坛,2016(5):123-129.
[13] 李红坤,郭琦,李子晗.高新技术产业科技保险需求的影响因素研究——基于山东省 257 家高新技术企业的调查[J].经济与管理评论,2015(1):89-97.
[14] 王媛媛.高新技术产业科技保险投保需求的实证研究[J].科技管理研究,2016(21):167-172.
[15] KELLEY,HUGH.Experimental study of firm bounded rationality and the pattern of trade[J].Journal of Economics & Management Strategy,2014,23(4):969-1006.
[16] TARKA,PIOTR.Managers' beliefs about marketing research and information use in decisions in context of the bounded-rationality theory[J].Management Decision, 2017,55(5):987-1005.
[17] ORO IEDA MARGARETE,CARLOS KLANN ROBERTO.Avaliaao da capacidade de julgamento & tomada de decisao baseado nas normas internacionais de contabilidade[J].Revista Catarinense da Ciência Contábil,2017,16(47):49-68.
[18] MACLEOD,W BENTLEY.Human capital: linking behavior to rational choice via dual process theory[J].Labour Economics,2016(41):20-31.
[19] SAMNANI,AL-KARIM,BOEKHORST,et al.Strategic decision-making for human capital needs[J].Academy of Management Annual Meeting Proceedings,2014(1):1.
[20] DELIGIANNI,IOANNA,DIMITRATOS,et al.Entrepreneurial orientation and international performance: the moderating effect of decision-making rationality[J].Journal of Small Business Management,2016,54(2):462-480.
[21] 高艳,石岿然.有限理性企业生产决策的演化研究[J].工业工程,2015(6):63-68.
[22] 林云.基于“有限理性”的浙江企业对非投资行为分析[J].非洲研究,2017(8):156-166.