中国保险企业经营效率实证分析

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}
规模 年度 2005 2006 2007 2008 2009 总计 大型 企业 1 1 1 3 3 9 中小 企业 2 1 1 － 2 6
资本结构 中资 企业 1 1 2 3 4 11 外资 企业 2 1 － － 1 4
经营性质 产险 企业 3 1 2 3 5 14 寿险 企业 － 1 － － － 1
年度 总计 3 2 2 3 5 15
规模 年度 2005 2006 2007 2008 2009 总计 大型 企业 1 0 2 2 1 6 中小 企业 2 4 6 4 3 19
资本结构 中资 企业 1 2 6 4 2 15 外资 企业 2 2 2 2 2 10
经营性质 产险 企业 3 1 4 3 1 12 寿险 企业 － 3 4 3 3 13
［中图分类号］ F842 ［文献标识码］ A ［文章编号］ 1000 － 1549 （ 2011 ） 10 － 0072 － 06
一、引言 自 1979 年恢复国内保险业务以来，中国保险业飞速发展，保险业服务经济社会发展的能力日渐显著 。 但就单个保险企业而言，在近几年的发展过程中存在很多问题 ，表现为保险企业的保费收入水平增长但盈 利水平却很低。通过历年的中国保险年鉴可知，从 2005 年至 2009 年，每年亏损的保险企业数目在一半以 上，且整个保险业的平均总资产收益率一直为负 ，整体亏损额令人担忧。造成大面积亏损的原因，在于保 险企业自身经营效率过低。鉴于此， 对比分析中国保险企业的经营效率， 找出影响其经营效率的主要因 素，对促进中国保险企业的良性发展具有一定的参考作用 。 关于企业效率分析的方法，数据包络分析法 （ 以下简称 DEA ） 是最常见的一种方法。 DEA 方法是多 种投入多种产出情况下分析群体决策相对效率的实用工具 ，其基本思路是把每一个生产经营企业作为一个 决策单元 （ 以下简称 DMU） ，然后选取多个 DMU 作为一个评价群体，并确定有效生产前沿面， 之后测算 各 DMU 与有效生产前沿面的距离以确定每个 DMU 的相对效率。由于 DEA 方法在分析过程中一般无需预 先估计参数的特性，能避免主观因素和减少数据误差 ，在效率分析方法中优势明显。 纵观以往相关研究，国内学者运用 DEA 方法的研究有以下几个缺陷： 其一，输入输出变量的选取过于随意。 其二， 一般不考虑企业的盈利亏损情况， 这种做法是不合理 2 的。如，m 种输入 s 种输出的 C R 模型如下：
∑ u r y rj0
（ 1）
收稿日期： 2011 － 7 － 25 作者简介： 阎波，男，湖北钟祥人，中国保监会政策研究室副主任， 经济学博士， 中央财经大学博士后， 主要研究方向为健康保险 ， 养老保险和保险监管 ； 完颜瑞云，男，四川人，西南财经大学保险学博士研究生，研究方向： 保险学。
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（ 上式中 x ij 和 y rj 分别为第 i 种类型输入的投入总量和第 r 种类型输出的产出总量，均为已知，j 表示第 j 个 DMU。u 和 v 对应于权系数。 ） 利用上述模型来评价决策单元 j0 是否有效是相对于其它所有 DMU 而言的。 运用上述方法进行分析得 出的结果可能会显示亏损企业比盈利企业更有效 ，这显然是伪结论。那么在遇到同类问题时需要考虑输入 变量和输出变量的现实经济意义以及方法的适用性 。 其三，就中国保险企业来说，经营管理过程可以明显的分成两个性质完全不同的阶段 ，即承保阶段和 资金运用阶段。那么，如果利用传统 DEA 方法对保险企业效率进行分析得出的结论， 就会忽略中间阶段 的输入产出，无法解释 DMU 生产过程的各阶段对其总体效率的影响 ，也就无法找到非有效的根源。 鉴于此，下面对中国保险企业生产经营环节效率的 DEA 分析采用以下方法： 对盈利企业， 借鉴黄薇 （ 2009 ） 资源型两阶段的 DEA 方法进行分析 ； 对亏损企业， 由于资金运用阶段的产出为负， 不能应用 DEA 方法，因此只对这些企业的承保阶段进行效率分析 。 二、变量和模型的选择介绍 （ 一） 变量的选择及说明 在没有确定所选保险企业盈利与否之前 ，根据保险企业生产经营环节的特点以及数据的可得性 ，选取 变量如下： 选取赔款支出 （ X1 ） 、金融资本 （ X2 ） 、佣金及手续费支出 （ X3 ） 作为承保阶段的总输入变量； 选取 保费收入 （ M） 作为中间变量； 选取净利润 （ Y1 ） 和总资本利润率 （ Y2 ） 为资金运用阶段的总输出变量。 文章选取了 30 家大型保险企业 2005 － 2009 的经营数据， 共计 160 个 DMU。 相关数据取自 2006 － 。 由于 2007 年及以后的年度统计年鉴对报表的结构进行了调整， 因此 2007 － 2010 年 《中国保险年鉴 》 2009 年各保险公司的保费收入用各保险企业损益表中的 “保险业务收入” 代替。 （ 二） 模型选取介绍 把公式 （ 1 ） 变形为矩阵形式得： T max U y j0 V T x j0 （ 2） UT yj s . t . 1 j = 1 ， 2 ， L n ≤ T V xj u，v，≥0 令t= 1 ，ω = tv，μ = tu 将公式 （ 2 ） 的分式规划转化为线性规划形式得 ： V x j0
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T u T M j0 ω y j0 max ， v T （ αx j0 ） v T （ （ e － a） x j0 ） + u T M j0 uT Mj （ 4） j = 1 ，2 ，L n ≤1 s. t. v T （ αx j ） 0 ＞ a ＞ e u，v，ων≥0 其中 e 为单位向量。 令 λ 和 （ 1 － λ ） 分别表示两阶段的重要性，通过加权求和进行量化后，进行一系列的 charnes － cooper 变换，可得仅有一种中间产品时的目标线性规划 ： 1 T max λμ M j0 + （ 1 － λ ） ξ y j0 ） = V p s. t. T j = 1 ，2 ，L n ω x j － μ1 M≥0 （ 5） j = 1 ，2 ，L n v T （ αx j ） ≤1 0 ＞a ＞e u，v，ων≥0 上面的公式 （ 5 ） 即为资源型两阶段的 DEA 模型，适用于盈利保险企业生产经营两阶段的效率分析， 由于输入和输出数据已知，用 lingo 软件可算出相应的 DEA 效率值，即 V p 值。 三、中国保险企业生产经营效率实证分析 （ 一） 模型估计结果 对盈利性企业效率分析适用于资源型两阶段的 DEA 方法，即公式 （ 5 ） 。 运用此模型时， 假定承保阶 段和资金运用阶段对保险企业生产经营环节的重要性是一致的 ， 也即我们令 λ = 0. 5 ， 把数据代入模型利 用 lingo 求解可得结果。从输出结果可以看出，只有承保阶段和资金运用阶段同时 DEA 有效的企业 （ 即 V P 值为 1 ） 总过程才是 DEA 有效。这说明运用资源型两阶段的 DEA 模型评价盈利的保险企业效率是可行的 ， 也是切合实际的。表 1 给出了近年来盈利保险企业两阶段均 DEA 有效的 DMU 数目年度分布， 可知， 在相 对有效的 DMU 中，既有中资机构也有外资机构，既有财险机构也有寿险机构，既有大型机构也有小型机 构①。但大规模企业两阶段 DEA 有效的公司数目要多于中小规模企业 ，而在整个样本中大规模保险企业的 数目是小于中小规模企业的，这说明中国保险业资源分配和利用上 ，存在规模经济优势。 表1 盈利企业两阶段 DEA 有效年度分布 表 2 亏损企业承保阶段 DEA 有效年度分布
［ 摘 要］ 文章选取中国保险企业 2005 － 2009 年的 160 个样本数据，对盈利性企业和亏损企业的效率 进行了对比研究。对盈利性保险企业，采用了资源型两阶段的 DEA 方法， 结果显示承保阶段的效率稳定 性要低于资金运用期间的效率，而全过程的效率分数也存在较大的波动性 。考虑到模型的适用性问题，对 亏损企业采用传统的 DEA 方法考察了承保阶段的效率， 结果显示大型企业效率分数普遍高于中小企业 ， 而且大型企业效率分数的稳定性较强 。 ［ 关键词］ 保险企业 效率 数据包络分析
年度 总计 3 4 8 6 4 25
如前所述，亏损企业不适用两阶段的 DEA 模型，下面沿用传统的 DEA 分析方法。采用公式 （ 3） ，把相应 的数据代入模型运用 lingo 软件进行求解可得出相应的结果。从输出结果可知，亏损企业承保阶段相对 DEA 有 效的 DMU 数目相对较多 （ 见表 2） ，也即部分经营亏损的中国保险企业在承保阶段上效率还是不低的。 从年份上来看，2005 年到 2007 年 DMU 相对有效的数目逐年增多。 受金融危机的影响，2008 年和 2009 年有效的 DMU 数目有所下降。同时，相对有效的 DMU 性质也呈不规则分布。 这说明， 保险企业在
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中国保险企业经营效率实证分析
An Empirical Analysis of China＇s Insurance Enterprise Efficiency 阎波
（ 1． 中国保监会 1
完颜瑞云
2． 西南财经大学
2
YAN Bo 北京 100140
WANYAN Ruiyun 成都 610074 ）
①
文中所说的大型机构指当年保费收入超过 100 亿的保险企业，小型机构指当年保费收入不足 100 亿的保险企业，下同。
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承保效率上不存在显著的群体特征 。 （ 二） 对模型结果的分析 对模型的输出结果，可以从不同的方面进行对比分析 ，下面分别从盈利企业、亏损企业以及全部企业 在保费收入阶段等几个方面进行分析 。 1． 盈利企业两阶段效率分析 我们把样本中盈利的保险企业各项指标进行简单的算术平均 ，根据模型的输出结果，可得出盈利企业 两阶段效率的平均情形 （ 见图 1 ） 。