نوع مقاله : مقاله پژوهشی
نویسندگان
1 گروه حسابداری ،دانشکده مدیریت، دانشگاه پیام نور، تهران، ایران.
2 گروه حسابداری، دانشکدگان مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران
3 گروه حسابداری ، دانشکده علوم اجتماعی، دانشگاه الزهرا ، تهران، ایران.
4 عضو هیئت علمی گروه فناوریهای نوین بیمه ای پژوهشکده بیمه، تهران، ایران
چکیده
پیشینه و اهداف: افشا و شفافیت از ارکان اصلی حاکمیت شرکتی در صنعت بیمه هستند و نقشی تعیینکننده در کاهش عدم تقارن اطلاعاتی و جلب اعتماد عمومی دارند (Bushman & Smith, 2003). در ایران، با وجود آییننامه شماره ۸۸ (۱۳۹۳)، شکاف میان الزامات رسمی افشا و تحقق شفافیت اثربخش وجود دارد. فقدان مدل بومی معتبر برای سنجش ابعاد چندگانه شفافیت، مانعی در ارزیابی و ارتقای آن است. مطالعات پیشین عمدتاً رویکرد کمّی داشته و تمرکز بر افشای مالی می باشد و از ابعاد نهادی، رفتاری و فناورانه بررسی نشده است. مطالعه با دو هدف اصلی انجام شد: (۱) طراحی و اعتبارسنجی مدل بومی چندبعدی سنجش افشا و شفافیت در صنعت بیمه ایران، و (۲) تبیین روابط ساختاری میان ابعاد مدل.
روششناسی: پژوهش با رویکرد ترکیبی متوالی اکتشافی (Creswell & Plano Clark, 2018) اجرا شد. فاز کیفی، با نمونهگیری هدفمند و گلوله برفی، ۱۲ خبره صنعت بیمه (میانگین ۱۷ سال سابقه) انتخاب و مصاحبهها تا اشباع نظری ادامه یافت (Saunders et al., 2018). تحلیل مضمون با مکس کیودا 2020 در سه مرحله کدگذاری به استخراج ۱۱۴ کد باز، ۲۳ مقوله محوری و پنج درونمایه اصلی انجامید. در فاز کمی، پرسشنامه ۵۱ گویهای بر پایه یافتههای کیفی طراحی و روایی محتوایی توسط ۵ خبره و پایایی کدگذاریها با ضریب کاپای کوهن (۰.۸۴) تأیید شد. پس از گردآوری ۱۰۸ پاسخ معتبر از ۲۴ شرکت بیمه و پالایش گویهها، مدل نهایی با ۹ سازه و ۳۶ گویه تأیید شد. دادهها با روش حداقل مربعات جزئی و اسمارت پی ال اس 4 تحلیل گردید که مناسب این تعداد پاسخ و مدل چند بعدی می باشد (Hair et al., 2019).
یافتهها: تحلیل کیفی پنج درونمایه اصلی را آشکار ساخت: ضعف زیرساختهای نظارتی، شکاف حاکمیت شرکتی، محدودیتهای محتوایی افشا، فقدان سرمایه اجتماعی و خلأ دیجیتالی. مدل اندازهگیری با ۹ سازه تأیید شد. پایایی ترکیبی تمامی سازهها بالای ۰.۷۰ و AVE بالای ۰.۵۰ بود. از ۸ فرضیه، چهار فرضیه تأیید گردید: حاکمیت شرکتی (β=۰.۲۸۱, p<۰.۰۵) و افشای غیرمالی داوطلبانه (β=۰.۲۵۷, p<۰.۰۵) بر تجربه مشتری دیجیتال تأثیر مثبت دارند؛ تجربه مشتری دیجیتال بر اعتماد (β=۰.۵۴۵, p<۰.۰۱) و اعتماد بر مشروعیت/رضایت بیمهگذار (β=۰.۷۹۳, p<۰.۰۱) تأثیرگذار است. مدل نهایی ۴۷٪ از واریانس تجربه مشتری دیجیتال، ۳۰٪ از واریانس اعتماد و ۶۳٪ از واریانس مشروعیت/ رضایت را تبیین کرد. رتبهبندی ادراکی ۱۶ شرکت بصورت پیش مقدمه رتبه بندی نهایی با تاثر ویژگیهای شخصیتی، خاورمیانه و پارسیان را در صدر و معلم و ملت را در پایینترین رتبهها قرار داد.
نتیجهگیری: پژوهش با ارائه نخستین مدل بومی چندبعدی، شکاف میان شفافیت صوری و شفافیت اثربخش را آشکار میسازد. در مدل نهایی مسیر شفافیت اثربخش از تقویت حاکمیت شرکتی و افشای داوطلبانه آغاز شده و از طریق ارتقای تجربه دیجیتال به اعتماد و مشروعیت سازمانی منجر میشود. مدل ابزاری عملیاتی برای نهاد ناظر (بیمه مرکزی) در جهت بازنگری مقررات از جمله آیین نامه 88 و طراحی نظام پایش شفافیت فراهم میآورد. سرمایهگذاری صرف در فناوری یا افشای کمّی، بدون توجه به بسترهای نهادی، به شفافیت اثربخش نمیانجامد. اصلاحات باید بر تقویت همزمان حاکمیت شرکتی، شفافیت داوطلبانه و تجربه دیجیتال متمرکز باشد
کلیدواژهها
موضوعات
عنوان مقاله [English]
an Indigenous Model for Measuring Disclosure and Transparency in the Iranian Insurance Industry: A Mixed-Method Approach
نویسندگان [English]
- Davar Mohammadi 1
- Sasan Mehrani 2
- Gholamreza Soleymani Amiri 3
- Asma Hamzeh 4
1 Faculty Member, Department of Accounting, Payame Noor University, Tehran, Iran
2 Department of Accounting, College of Management, University of Tehran, Tehran, Iran
3 Accounting dpt, Alzahra University, Tehran, iran
4 Faculty Member, Department of Emerging Insurance Technologies, Insurance Research Center (IRC), Tehran, Iran
چکیده [English]
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Disclosure and transparency are fundamental pillars of corporate governance in the insurance industry, playing a critical role in reducing information asymmetry and building public trust (Bushman & Smith, 2003). In Iran, despite Regulation No. 88 (2014), a significant gap persists between formal disclosure mandates and effective, trust-building transparency. Previous studies have narrowly focused on quantitative financial disclosure, neglecting institutional, behavioral, and technological dimensions. The absence of an indigenous, multi-dimensional measurement model for Iran's insurance industry constitutes a key research gap. This study pursues two objectives: (1) designing and validating an indigenous, multi-dimensional model for measuring disclosure and transparency in the Iranian insurance industry, and (2) explaining the structural relationships among its dimensions using a sequential exploratory mixed-method design.
METHODS: A sequential exploratory mixed-method approach (Creswell & Plano Clark, 2018) was employed. In the qualitative phase, purposive and snowball sampling selected 12 insurance experts (average 17 years' experience). Semi-structured interviews, designed around seven axes of the initial conceptual model, continued until theoretical saturation (Saunders et al., 2018). Thematic analysis (Braun & Clarke, 2006) using MAXQDA 2020 proceeded through open, axial, and selective coding, yielding 114 open codes, 23 axial categories, and five main themes. Coding reliability was confirmed via Cohen's Kappa (κ = 0.84). In the quantitative phase, a researcher-made 51-item questionnaire, grounded in qualitative findings and measured on a five-point Likert scale, was developed and validated by five experts. The questionnaire was distributed electronically across 25 insurance companies. After iterative purification—removing items with factor loadings below 0.70 and high cross-loadings—the final model comprised nine constructs and 36 items from 108 valid responses. Data were analyzed using PLS-SEM with SmartPLS 4 (Hair et al., 2019), assessing composite reliability (CR), convergent validity (AVE), and discriminant validity (Fornell-Larcker criterion). Hypothesis testing used bootstrapping (5,000 subsamples) at the individual level (n=108); company rankings included 16 companies with at least three respondents (ranging 4–11 responses per company).
FINDINGS: Qualitative findings revealed five main themes: (1) Weak regulatory and executive infrastructures—implementation gaps, inadequate information quality, and lack of integrated systems; (2) Corporate governance and accountability gap—divergence between formal structures and actual performance, lack of committee independence, and ownership opacity; (3) Content and substantive disclosure limitations—quantification bias, ESG reporting neglect, and short-termism; (4) Lack of social capital and incentive mechanisms—low professional ethics (20–30%), weak stakeholder demand, and inadequate motivational systems; and (5) Digital void and resistance to innovation—cultural resistance, fragmented information systems, and shortage of specialized human resources. Quantitative results confirmed nine constructs: Corporate Governance (9 items), Voluntary Non-Financial Disclosure (3 items), Digital Maturity (6 items), Technological Disclosure (2 items), Financial Disclosure (2 items), Insurance Information Disclosure (3 items), Digital Customer Experience (2 items), Trust (5 items), and Policyholder Legitimacy/Satisfaction (4 items). All constructs showed satisfactory CR (0.795–0.944) and AVE (0.604–0.849). Discriminant validity was confirmed via the Fornell-Larcker criterion. The model explained 47% of variance in Digital Customer Experience, 30% in Trust, and 63% in Legitimacy/Satisfaction. Of eight hypotheses, four were supported: Corporate Governance (β = 0.281, p < 0.05) and Voluntary Non-Financial Disclosure (β = 0.257, p < 0.05) positively impact Digital Customer Experience; Digital Customer Experience positively impacts Trust (β = 0.545, p < 0.01); and Trust positively impacts Policyholder Legitimacy/Satisfaction (β = 0.793, p < 0.01). Four hypotheses—Digital Maturity, Insurance Information Disclosure, Technological Disclosure, and Financial Disclosure—showed no significant impact. Company rankings placed Khawarmianeh (M = 0.797) and Parsian (M = 0.751) highest, and Moallem (M = −0.692) and Mellat (M = −0.515) lowest. Trust–Legitimacy correlation was strongest (r = 0.922).
CONCLUSION: This study presents the first indigenous, multi-dimensional measurement model for disclosure and transparency in Iran's insurance industry, integrating institutional, governance, behavioral, and technological dimensions. Digital Customer Experience emerges as a novel mediating mechanism linking governance and voluntary disclosure to trust and legitimacy. The gap between formal and effective transparency provides a framework for understanding transparency challenges in developing economies. Practically, findings equip the Central Insurance of Iran with evidence-based tools for revising regulations (e.g., Regulation No. 88), designing a national transparency dashboard, and shifting toward effectiveness-oriented supervision. For managers, priorities include strengthening substantive governance, developing voluntary ESG disclosure strategies, and investing in digital customer experience as the primary pathway to trust and legitimacy. Limitations—internal stakeholder focus, cross-sectional design, and context-specificity—suggest future research replicating the model with policyholders, conducting longitudinal studies, and undertaking comparative analyses with other emerging markets.
کلیدواژهها [English]
- Corporate Governance
- Digital Customer Experience
- Disclosure and Transparency
- Indigenous Model
- Iran's Insurance Industry
- Trust
نامه به سردبیر
سردبیر نشریه پژوهشنامه بیمه، هرگونه پیشنهاد و انتقاد دیگر نویسندگان و خوانندگان را در خصوص نقد و بررسی این مقاله مندرج در سامانه نشریه را ظرف مدت 3 ماه از تاریخ انتشار آنلاین مقاله در سامانه و قبل از انتشار چاپی نشریه، به منظور اصلاح و نظردهی امکان پذیر نموده است.، البته این نقد در مورد تحقیقات اصلی مقاله نمی باشد.
توجه به موارد ذیل پیش از ارسال نامه به سردبیر لازم است در نظر گرفته شود:
[1] نامه هایی که شامل گزارش آماری، واقعیت ها، تحقیقات یا نظریه پردازی ها هستند، لازم است همراه با منابع معتبر و مناسب همراه باشد، اگرچه ارسال بیش از زمان 3 نامه توصیه نمی گردد.
[2] نامه هایی که بجای انتقاد سازنده به ایده های تحقیق، مشتمل بر حملات شخصی به نویسنده باشند، توجه و چاپ نمی شود.
[3] نامه ها نباید بیش از 300 کلمه باشد.
[4] نویسندگان نامه لازم است در ابتدای نامه تمایل یا عدم تمایل خود را نسبت به چاپ نظریه ارسالی نسبت به یک مقاله خاص اعلام نمایند.
[5] به نامه های ناشناس ترتیب اثر داده نمی شود.
[6] شهر، کشور و محل سکونت نویسندگان نامه باید در نامه مشخص باشد.
[7] به منظور شفافیت بیشتر و محدودیت حجم نامه، ویرایش بر روی آن انجام می پذیرد.
ارسال نظر در مورد این مقاله