險資舉牌與實體企業金融化：“抑制劑”還是“助推器”

孫鳳娥 田治威

(北京林業大學經濟管理學院，北京 100083)

一、引言

近年來，我國實業投資比例不斷下降，這一趨勢從民間固定資產投資增長率的斷崖式下跌可窺見一二(2 0 1 2―2 0 1 9 年，民間固定資產投資增長率分別為24.80%、23.10%、18.10%、10.10%、3.20%、6.00%、8.70%、4.70%)。與此同時，虛擬經濟投資規模不斷增長，大量資本脫離實體經濟，涌入金融業、房地產業，在金融領域“空轉”，虛擬經濟異常繁榮，最終導致實體企業金融化現象(杜勇等，2019)[14]。

現階段我國實體企業金融化并非是出于長遠利益考慮的戰略決策，而是企業追逐短期利益的短視行為(戚聿東和張任之，2018)[28]。金融化抑制了企業主業的發展(杜勇等，2017)[15]，擠出了企業的研發支出，最終降低了企業價值(王紅建等，2017)[31]。此外，從宏觀層面看，實體企業金融化會在一定程度上阻礙我國“供給側改革”的步伐。培育新興產業、促進消費升級是“供給側改革”的著力點，改革成功的關鍵則在于將優質資源引導到新產業、新業態上，而實體企業金融化將導致實體領域“供給側”無人愿意改革、無資源用于改革，抽空實業的信心和資源。盡管近年來服務業獲得了飛速發展，但制造業仍是我國的核心競爭力所在，也是創新活動的主要源頭，仍需牢固樹立實業為本的理念(劉世錦，2016)[23]，及時抑制資源從能夠促進創新、提升要素生產率的領域中抽離。

既然過度金融化對微觀企業和宏觀經濟均產生了不利影響，為何近年來企業的金融化趨勢仍在不斷加?。刻骄繉嶓w企業金融化的影響因素是十分必要的，這便于決策者針對該問題提出更富針對性的解決方案。現有研究主要從實體投資與金融投資利差(宋軍和陸旸，2015)[30]、經濟政策不確定性(彭俞超等，2018)[27]、貨幣政策及股市波動(楊箏等，2017；胡奕明等，2017)[36][18]、企業所得稅政策(黃賢環和王瑤，2021)[19]、稅負水平(徐超等，2019)[33]等外部市場環境方面挖掘實體企業金融化的成因，或從企業內部管理層特征(李文貴和邵毅平，2020)[20]、公司治理水平(閆海洲和陳百助，2018)[35]等微觀企業特征出發探索實體企業金融化的影響因素，鮮有研究從投資者的角度去分析該問題。毫無疑問，投資者對企業的資產配置決策有重大影響，在一定程度上決定了企業的金融化水平。僅有的研究也只是較為籠統的分析了機構投資者的影響(劉偉和曹瑜強，2018；陳旭東等，2020)[24][12]，而不同類型的機構投資者在投資目的和對企業的態度等方面存在顯著差異。保險資金通常被視為規模大、來源穩定的長期資金提供者，是實體企業長遠發展的基石，但近年來，保險資金頻頻舉牌、野蠻收購、資金快進快出的行為，反而使其呈現短期炒作者特征。不同的舉牌目的必然對企業金融化產生不同影響。

舉牌險資究竟是價值引導型的、著眼于長遠利益的公司價值發現者還是通過短線炒作、在資本運作中坐等市值放大的財富征伐者？險資舉牌是否對企業金融化有影響？是抑制了企業金融化還是加劇了企業金融化？以上是本文研究的核心問題。圍繞這些問題，本文利用我國2007―2019年A股上市公司樣本，從投資者視角研究實體企業金融化的影響因素。本文可能的邊際貢獻在于：第一，為險資舉牌是否加劇了實體企業金融化的討論提供了經驗證據。目前，理論界對險資舉牌在企業金融化中扮演的是“抑制劑”還是“助推器”的角色尚未形成一致結論，本文基于大樣本實證為此提供了經驗支持。第二，不僅研究了險資舉牌對企業金融化的影響，還深入分析了其作用機制，這些均豐富了金融化領域及險資監管領域的相關研究，并為如何規范險資的股權投資行為提供了借鑒。

二、理論分析與研究假設

(一)理想的最優金融化水平

(二)險資舉牌對最優金融化水平的影響：資源支持效應

(三)險資舉牌前后，多方博弈決定的金融化均衡點

1.險資舉牌前多方博弈決定的金融化均衡點

當企業不存在代理沖突時，各利益集團的利益與企業整體利益達成一致，企業這一整體的利益最大化便意味著股東、管理層等個體利益最大化。因此，在

2.險資舉牌對金融化均衡點的影響：治理效應亦或資本挾持效應

基于以上分析可知，險資穩定性及企業代理沖突度決定了企業各利益集團(包括險資、管理層、原大股東、小股東等)的利益取向及是否協調一致，在企業代理沖突度不同的情況下，險資參與企業資產組合博弈時會發揮不同的作用，進而對企業金融化均衡點產生不同影響，如圖1所示。

圖1 險資舉牌對金融化均衡點的影響效應

(1)資本挾持效應

(2)治理效應

如圖1中(b)所示，在舉牌前企業存在代理沖突的情況下，穩定型險資的舉牌將發揮治理效應，促使金融化水平由均衡點BeforePtf-equ向最優點AfterPtf*回歸。根據前述分析，在企業存在代理沖突時，金融化均衡點會超過最優水平，而機構投資者有充分的動機和能力參與公司治理(劉星和吳先聰，2011)[25]，降低代理沖突。一方面，當大小股東代理沖突度較高時，穩定型險資的舉牌會對大股東產生制衡(Boucher，2005)[1]，緩解代理沖突，改善持股公司的公司治理(韓晴和王華，2014)[17]，遏制其過度金融化傾向。從治理動機看，隨著險資持股比例的增加，其與企業的利益捆綁程度不斷提高，其有更強烈的意愿參與公司治理(Chen et al.，2007)[3]。從治理成本看，機構投資者持股企業眾多，因此可從大量的投資經歷中積累豐富的公司治理經驗(Bushee，1998)[2]，此外，機構投資者采集信息及解讀信息的能力也相對更強(劉秋平，2015)[22]，從而可降低其治理成本，提高其參與公司治理的積極性。另一方面，當原股東與管理層存在代理沖突時，穩定型險資為避免管理者的投機行為，會積極參與公司治理(崔微微和彭雪梅，2020)[13]，降低公司違規次數，尤其是在控股股東持股比例較低、董事會無法對管理層進行實質性約束、分析師跟蹤較少時，穩定型險資的治理作用更為突出(Shleifer and Vishny，1986；Fama and Jensen，1983；許榮等，2019)[9][4][34]。當管理層存在過度金融化傾向、損害主業發展時，穩定型險資將監督管理層在研發及固定資產投資上的支出，并采取包括實地調研(許榮等，2019)[34]、參與股東大會表決、與管理層溝通、提交臨時提案等措施(Wahal and McConnell，2000)[11]，以糾正管理層的短期投資行為。現有研究也表明，保險資金能夠發揮“積極的監督者”的作用(余海宗等，2019)[38]。

(3)險資與代理方合謀

綜合上述分析，本文提出以下競爭性假設：

H1a：治理效應占主導地位時，險資舉牌總體上會起到“抑制劑”的作用，降低企業金融化水平。

H1b：資本挾持效應或資源支持效應占主導地位時，險資舉牌總體上會起到“助推器”的作用，提高企業金融化水平。

三、研究設計

(一)樣本選擇與數據來源

考慮到公司在2007年開始采用新會計準則編制財務報表，為避免此類差異對研究結果產生的影響，本文以2007―2019年中國滬深交易所全部A股上市公司數據作為研究樣本。同時按照以下標準對樣本進行篩選：(1)剔除金融類上市公司；(2)剔除財務狀況異常的ST、*ST類上市公司，以避免財務信息質量和異常值影響實證結果；(3)剔除關鍵數據缺失的樣本。由此構造了共包含30432個觀測值的非平衡面板數據樣本。本文的基礎數據主要來自國泰安(CSMAR)、Wind資訊等數據庫，并對企業金融化水平進行了1%和99%水平的縮尾處理。

(二)模型設定與變量定義

為了驗證假設H1a和假設H1b，本文設定基本回歸模型如式(5)所示：

其中，被解釋變量為實體企業金融化水平(finance)，以金融資產占總資產的比重來衡量。關于金融資產的計量，本文借鑒張成思和張步曇(2016)[39]、劉貫春(2017)[21]等的思路，并結合中國企業會計準則，認為金融資產主要包括貨幣資金、交易性金融資產、可供出售金融資產凈額、持有至到期投資凈額、投資性房地產凈額、應收股利凈額、應收利息凈額七項，由此設定了企業金融化水平變量finance1?？紤]到貨幣資金中有一部分是企業實業經營所需，而日常經營中，企業留存貨幣資金的主要目的是為償還即將到期的有息負債，據此，將貨幣資金中的經營所需部分(具體包括短期借款和一年內到期的非流動負債)扣除，由此構造了企業金融化水平變量finance2。此外，目前關于長期股權投資是否應納入金融資產范疇存在爭議，考慮到企業對合營或聯營企業通常采取權益法核算，其中，股息收入會計入長期股權投資科目，從該意義上講，長期股權投資也可視為金融資產，因此，為保證研究結果的穩健性，本文將長期股權投資納入金融資產范疇，定義變量finance3，并以此進行穩健性檢驗。

解釋變量為保險公司是否舉牌(Insur)，當保險公司持股比例大于5%時，Insur取值為1；否則，Insur取值為0。Control代表一系列控制變量，具體包括：企業規模(lnass)、無形資產比率(inasset)、主營業務利潤占比(mbp)、資產負債率(lev)、托賓Q值(tobinq)、行業成長性(igrowth)、總資產凈利潤率(roa)、董事人數(num)、獨立董事比例(pid)、產權性質(state)；此外，還控制了年度和行業效應。具體變量定義如表1所示。

表1 變量定義

四、實證結果與分析

(一)描述性統計

主要變量的描述性統計結果如表2所示。finance1的均值為22.59%，包含長期股權投資的企業金融化水平finance3的均值為26.02%，這與徐超(2019)[33]的計算結果基本一致；此外，扣除經營所需貨幣資金的企業金融化水平finance2的均值為10.94%。finance1、finance2、finance3的標準差均較高，表明樣本期間不同公司的金融化水平存在較大差異。Insur的均值為0.02，表明約有2%的上市公司曾被保險公司舉牌。

表2 變量描述性統計

(二)初步回歸結果

表3為基本模型的初步回歸結果。結果表明，無論以finance1還是finance2為被解釋變量、無論是否加入控制變量，險資舉牌(Insur)的回歸系數均在5%水平下顯著為正，表明險資舉牌加劇了實體企業的金融化，支持假設H1b，拒絕假設H1a。這也表明，在我國股市投機性交易動機占主導地位的現實情況下，險資舉牌上市公司并非以長期投資、價值投資為主要目的，而是希望通過規模優勢的短期投機交易追逐投資收益，通過資本運作放大市值，做高長期股權投資科目賺取高凈資產收益，或通過控制公司改變分紅策略賺取高股息，以此填補負債端的高資金成本。因此，險資并未有效發揮治理效應，而險資的資本挾持效應或資源支持效應占主導地位。

表3 基本模型回歸結果

(三)內生性處理

險資舉牌與實體企業金融化程度可能存在互為因果的內生性問題，兩者的正相關關系可能意味著險資舉牌推動了實體企業金融化，也可能意味著金融化程度越高的企業越能夠吸引險資舉牌。為解決上述內生性問題，本文借鑒夏常源等(2020)[32]的處理方法，在對研究樣本進行了平行趨勢檢驗以及安慰劑檢驗的基礎上，構建了DID模型以檢驗險資舉牌與實體企業金融化的因果關系：

其中，before為虛擬變量，表示險資進入前，如果上市公司當年不存在險資舉牌而下一年存在險資舉牌則取值為1，否則為0；其系數β2檢驗險資的持股偏好，如果β2顯著為正，表明險資更傾向于舉牌金融化程度較高的企業。after為虛擬變量，表示險資撤出后，如果上市公司當年不存在險資舉牌而上一年存在險資舉牌則取值為1，否則為0；其系數β3檢驗險資撤出后企業金融化水平的變化，如果β3顯著為正，表明險資撤出后，企業金融化水平反而上升，表明舉牌險資能夠發揮治理效應，抑制企業過度金融化；如果β3不顯著，表明一旦險資撤出，企業金融化水平趨于正常，無明顯變化。系數β1考察險資舉牌(Insur)對實體企業金融化(finance)產生的凈效應，如果β1顯著為正，表明險資持股加劇了實體企業金融化。

DID模型回歸結果如表4所示。由表4可見，無論是以finance1還是finance2為被解釋變量，Insur的回歸系數β1均在1%水平下顯著為正，同時，before的回歸系數β2也在1%水平下顯著為正。這表明險資既偏好舉牌金融化水平較高的企業，又在舉牌后極力推動企業金融化水平的進一步提升，與前述分析相一致。原因可能在于金融化水平越高，企業流動性越強，更便于險資操控企業的股利分配政策，也更易于其通過資本運作賺取投資收益，提高險資的當期業績。after的回歸系數β3不顯著，表明險資撤出后，企業金融化水平趨于穩定?？傮w來看，從無險資舉牌到險資舉牌，目標企業的金融化水平在不斷上升，而從險資舉牌到險資撤出，目標企業的金融化水平回歸穩定。這一結果表明，基于DID模型的回歸結果仍支持假設H1b，即險資舉牌加劇了實體企業金融化。

表4 DID 模型回歸結果

2.傾向得分匹配法(PSM)

除互為因果的內生性問題外，模型可能還存在自選擇偏誤問題，即：險資舉牌可能并非隨機，而是有選擇的結果。企業的某些特質可能會影響險資是否舉牌，同時也會影響其金融化水平，此時，險資舉牌這一變量不再外生。如果不嚴格控制代表企業特質的無關變量，會導致回歸結果無法正確解釋險資舉牌對企業金融化的影響。針對這一問題，本文采用傾向得分匹配法(PSM)來緩解模型中的自選擇偏誤問題。具體步驟為：第一步，本文按照公司是否被險資舉牌，將樣本劃分為兩組，以構造匹配樣本。將被險資舉牌的樣本定義為實驗組，并從未被險資舉牌樣本中尋找控制組。第二步，計算公司被險資舉牌的傾向得分。具體為，利用Logit模型估計樣本企業被險資舉牌的概率，并將回歸預測值作為傾向得分，其中，被解釋變量為是否被險資舉牌(Insur)，解釋變量為企業規模(lnass)、無形資產占比(inasset)、主營業務利潤占比(mbp)、資產負債率(lev)、托賓Q值(tobinq)、行業成長性(igrowth)、總資產凈利潤率(roa)、董事人數(num)、獨立董事比例(pid)、產權性質(state)，并控制了年份、所屬行業。第三步，采用1:3近鄰匹配方法對樣本進行匹配，并利用匹配樣本對基本模型進行回歸，結果如表5第(1)(2)列所示。由(1)(2)列可見，在控制處理組和對照組的特征差異后，Insur的回歸系數均顯著為正，假設H1b仍成立。

3.工具變量回歸

考慮到遺漏變量也會導致模型內生性問題，干擾研究結論，本文參考沈華玉等(2017)[29]、夏常源等(2020)[32]的內生性處理方法，選取剔除本企業后同行業剩余企業的險資舉牌均值作為險資舉牌(Insur)的工具變量。工具變量回歸結果如表5第(3)(4)列所示，從識別不足檢驗統計量(Anderson canon. corr.LM、Chi-sq(1) P-val)結果、弱工具變量檢驗統計量(Cragg-Donald WaldF、10% maximal IV size)結果可見，工具變量不存在識別不足及弱工具變量問題。由表5第(3)(4)列可見，在控制遺漏變量問題后，Insur的回歸系數仍在1%水平下顯著為正，表明險資舉牌加劇了實體企業金融化這一結論是可靠的。

表5 PSM 和IV 回歸結果

(四)穩健性檢驗

為盡可能保證研究結論的可靠性，本文還進行了以下穩健性檢驗：(1)改變樣本區間。2009年保險法修訂之后，監管部門對保險業投資放閘的步伐明顯加快，險資舉牌上市公司情況越來越普遍。因此，為剔除政策變動的干擾，本文將樣本區間修改為2009―2019年。(2)控制其他類型機構投資者的干擾。具體為，在基本模型中加入是否有其他機構投資者持股(ifins)的控制變量，并重新進行回歸。(3)替換被解釋變量。由于目前對是否將長期股權投資納入金融資產范疇存在爭議，因此，本文進一步考察了險資舉牌對包含長期股權投資的金融化水平的影響，具體而言，將被解釋變量finance1、finance2替換為finance3，并對基本模型重新進行回歸。(4)替換解釋變量。以保險公司持股比例(percent)替代險資舉牌(Insur)對基本模型進行再回歸。(5)改變計量方法。為控制異方差的影響，進一步采用廣義最小二乘法(GLS)進行估計。(6)剔除IPO當年的樣本。為避免IPO企業的影響，將當年IPO的樣本從總樣本中剔除。穩健性檢驗結果如表6、表7所示，顯示經上述處理后，Insur(percent)的回歸系數仍顯著為正，表明基準回歸結果較為穩健。

《中國藥典》2015年版千里光中己增加了阿多尼弗林堿的檢測，國內經批準的27種千里光復方中成藥制劑還沒有對該堿檢測的法定標準，感冒消炎片是感冒常用藥物，千里光為其主要中藥之一，本文參照《中國藥典》及有關文獻[5]，根據藥典對千里光飲片中阿多尼弗林堿的0.004%限度規定，本品的阿多尼弗林堿限度1.5μg/片，即10-6，低于藥典規定限量。通過研究，建立的方法可檢測感冒消炎片中阿多尼弗林堿的含量,對保證臨床用藥安全性有很大意義。

表6 穩健性檢驗(1)～(3)結果

表7 穩健性檢驗(4)～(6)結果

五、險資舉牌影響實體企業金融化的機制檢驗

上述研究結果表明險資舉牌加劇了實體企業金融化，結合前述理論分析，說明舉牌險資的治理效應不顯著，而資本挾持效應或資源支持效應占主導地位。那么究竟險資主要發揮了資源支持效應還是資本挾持效應，抑或兩者兼而有之？該問題需進一步探討。

(一)資本挾持效應的檢驗

由理論分析可知，以下兩個因素促使了險資資本挾持效應的發揮：一是資本挾持的動機，表現為舉牌險資穩定性較低，存在短視投資傾向，僅關注短期利益；二是資本挾持的機會，被舉牌公司股權結構較為分散，險資能夠對公司決策產生重大影響，不會遭受來自大股東的強烈抵制。因此，要驗證資本挾持效應是否是險資舉牌影響企業金融化的機制之一，可通過檢驗險資穩定性、股權集中度兩因素是否在險資舉牌對金融化的助推作用中發揮調節效應來實現。如果險資穩定性在其中發揮了負向調節作用，則交易型險資存在資本挾持動機，傾向于提高企業金融化水平；如果股權集中度在其中發揮了負向調節作用，則股權分散為舉牌險資創造了資本挾持的機會，公司在金融投資決策上受到了險資的干預和脅迫，由此也表明交易型險資舉牌股權分散的公司產生了資本挾持效應，進而助推了企業金融化。

1.險資穩定性的調節效應

參考牛建波等(2013)[26]的做法，本文從時間和行業兩個維度衡量險資的穩定性。計算方法如式(8)所示。

其中，I F S R i,t表示i公司t年的險資持股比例，STD(IFSRi,t-1,IFSRi,t-2,IFSRi,t-3)表示i公司過去三年險資持股比例的標準差；Median(ISi,t)表示t年ISi,t的行業中位數；stable為險資穩定性標識，當ISi,t≥Median(ISi,t)時，stable取值為1，表示i公司在t年持股的險資為穩定型投資者，否則stable取值為0，表示該險資為交易型投資者。

為檢驗險資穩定性的調節效應，本文在基本模型中加入險資穩定性與險資舉牌的交互項Insur×stable，并對該模型進行再回歸，結果如表8第(1)(2)列所示。由結果可見，Insur×stable的回歸系數顯著為負，表明險資穩定性能夠抑制險資舉牌對企業金融化的助推作用，同時也表明交易型險資主觀上傾向于提高企業金融化水平。

2.股權集中度的調節效應

本文以Z指數衡量公司股權集中度，Z指數指公司第一大股東與第二大股東持股比例的比值。為檢驗股權集中度的調節效應，本文在基本模型中加入股權集中度與險資舉牌的交互項Insur×Zscore，并對該模型進行再回歸，結果如表8第(3)(4)列所示。由結果可見，Insur×Zscore的系數顯著為負，表明股權集中度越高，大股東越能夠與舉牌險資抗衡，以抵御險資的過度金融化傾向；而在股權集中度較低的公司，舉牌險資話語權較高，可利用資本來挾持管理層，迫使其提高對金融資產的配置。綜合上述實證研究結果可見，險資舉牌上市公司產生了資本挾持效應，并迫使企業提高金融化水平。

表8 險資舉牌影響實體企業金融化的機制檢驗結果

(二)資源支持效應的檢驗

險資舉牌是否給企業帶來了金融投資經驗、信息等資源支持，從而提高了企業的最優金融化水平？如果險資發揮了資源支持效應，那么一個合理的推論是：對于缺乏金融投資經驗的企業，險資舉牌對企業金融化的加劇作用更大。因此，如果通過實證檢驗發現，企業過去的金融投資經驗在險資舉牌對金融化的助推作用中發揮了負向調節作用，則表明險資舉牌存在資源支持效應。為檢驗上述推論，本文構造了金融投資經驗指標exp，如果企業過去三年的金融活動利潤占比均小于行業中位數，則exp取1，否則取0。為檢驗金融投資經驗的調節效應，本文在基本模型中加入金融投資經驗與險資舉牌的交互項Insur×exp，并對該模型進行再回歸。結果如表8第(5)(6)列所示，Insur×exp的系數并未顯著為負，表明險資舉牌的資源支持效應未得到驗證。

為了保證研究結果的穩健性，本文還分別以企業過去三年的金融投資占比是否小于行業中位數、公司董事長是否有金融背景、CEO是否有金融背景以及董監高是否有金融背景作為企業金融投資經驗的代理變量，并分別檢驗了上述四個變量的調節效應，結果均不顯著，表明險資舉牌并未發揮資源支持效應。原因可能在于，舉牌險資主要為交易型險資，其并不會站在企業長遠發展的角度向企業注入知識、信息等優質資源，而主要通過操控企業股利分配或短期炒作放大公司市值獲益。

六、結論與建議

本文從投資者視角，分析了險資舉牌對企業金融投資決策的影響，并利用2007―2019年A股上市公司數據，研究險資舉牌與實體企業金融化的關系。結果發現：險資舉牌會加劇實體企業金融化，表明險資舉牌是實體企業金融化的“助推器”而非“抑制劑”。此后，本文對險資舉牌助推實體企業金融化的機制進行了探索，結果表明：險資穩定性、公司股權集中度均在險資舉牌對金融化的助推作用中發揮了負向調節作用，而金融投資經驗的負向調節作用不顯著，表明險資舉牌主要通過資本挾持效應助推企業金融化水平的提升，并未發揮資源支持效應。

據此，本文提出以下政策建議：

第一，進一步引導險資由交易型投資者向穩定型投資者轉變。一方面，應建立險資運營管理中的長周期考核機制。目前，險資的考核激勵機制不夠科學，存在“長期資金短期化考核”問題，這導致投資人在資產配置時更加注重短期利益，尤其在市場波動較大時，存在“賺快錢”“炒熱點”、追漲殺跌現象。顯然，短周期考核指揮棒不利于培育穩定型險資。后續改革中，應給予投資業績波動更多包容，避免考核指標短期化引發資金快進快出效應，建立與保險資金權益類資產投資相適應的中長期績效考核指標體系，真正留住長期資金。另一方面，轉變險資不可持續的發展模式。近年來險資頻頻舉牌的一個重要原因是為緩解資金壓力，而資金壓力主要來自其“資產驅動負債”的發展模式。例如，先在投資端找到目標上市公司，然后通過高成本、短期限、保障成分低的“萬能險”等產品迅速籌集資金，再對上市公司進行大規模舉牌，以達到沖大公司規模、提高投資收益的目的。顯然這種險資舉牌是以交易為目的，而非以長期投資為目的。為避免上述問題，監管部門應著力推動保險公司轉變當前的發展模式，實現資產與負債在時間、收益、流動性上的匹配，促使保險公司回歸保險業務本質，即：資產端以中低風險業務為主，負債端以開發保障型而非投資型產品為主。

第二，繼續規范保險公司的舉牌行為。近年來，個別險資脫離了自己的保險主業，盲目舉牌、跨業并購，甚至與原股東爭奪控制權。為了迎合險資的需要，公司管理層易陷入提高短期業績、縮短投資期的短視行為中，也會偏向購買更容易變現的金融資產。因此，需對保險公司的舉牌行為加以規范，除了要遵循銀保監會《關于優化保險公司權益類資產配置監管有關事項的通知》中所增加的集中度風險監管要求外(保險公司投資單一上市公司股票的股份總數不得超過該上市公司總股本的10%)，還要強化對險資的信息披露要求。如果保險公司舉牌的目的不僅是成為上市公司的財務投資者，則應要求其履行告知義務，并加強對舉牌過程中的信息披露，不僅需披露其財務狀況,也應披露其資金來源及關聯方和一致行動人信息，防止其通過關聯方舉牌來規避法律法規限制。 ■