中国寿险业经营效率的实证分析——基于三阶段DEA模型
基于三阶段DEA模型的实证分析
我国寿险公司DEA效率分析
Ａ ｓ ａ ｔＡ ｃｒｉｇ ａ ｖｌ ｍ ｎ ａａ ｓ （ Ｅ ）ｔ ｓ ａｅ ＇ ｌ ｌ ｅ ｔｅ ｕ ｅ ｆ ｉ ｃ，ｅｈ ｉ ｌ ｆｃ ｎｙ ｐｒ ｅ ｎ ｂｔ ｃ： ｃｏｄｎ ｔ ｅ ｅ ｐ ｅｔｎｌ ｉ Ｄ Ａ ， ｉｐ ｐｒｎ ｔａ ｕａ ｓ ｈ ｐｒ ｆｃ ｎｙ ｔ ｎｃ ｆｉ ｃ，ｕｅｔ ｈ ｉ ｒ ｄｅｎ ｏ ｙｓ ｈ ｆｓ ｃ ｃ ｔ ｓ ｅ ｅ ｉ ｃ ａｅ ｅ ｉ ｅ －
量； 优化保险业务结构， 加快产品开发 ； 提高保险公司的投 资管理能力 ， 高投 资收益率 ， 而为保 险公司的发展、 提 从 竞争提供支撑 。 ｆ 词】 寿险公司； 关键 效率 ； 保险市场； Ｅ Ｄ Ａ模型
【 中图分 类号】 Ｆ ４ ． ８２ ３
Ａｎ Ａ ｎ
【 文献标 识码】 Ａ
ｔｍｅ ｅｃ． ｅｉ ｓ ａ ｃ ｏ ｉ ， ｔ Ｔｈ ｎ ｕ ｎ ｅ ｃ ｍｐａ ｂ ｏ ｄ ｔｋ ｓｐ ｒ ｎ ｉ ’ ｉｓ ｒ ｃ ｒ ｅ ． ｉ ｅ ｃ ｏ ｅｉ ｏ ｒ ｎｙａ ｒ ａ ａ ｅ ａ ｔ ＣｈｎａＳ ｎ ｕ ａ ｅ ｍａ ｋ ｔ Ｗ ｔ ｆ ｒｅ ｃ ｍｐ ｔｔ ｎ，ｔ ｏ ｓｉ ｎ ｕｒ ｃ ｏ ｉ ｎ ｈ ｉ ｉ ｈｅｄ ｍｅ ｔｃｉ ｓ ａ ｅｃ ｎ— ｎ
余 明 江 ，曾 小飞 ， 戴
（ 安徽 工业大学
［ 摘
波
２３０ ） ４００
经济学院 ， 安徽
马鞍 山
要】 借助数据包络分析 法， 先通过 ＬＮ Ｏ软件对近年我国寿险公 司的超效率、 术效率、 ＩＤ 技 纯技 术效率和规模效率
进 行 测算 。 然后 利 用计 量 方 法 分析 影 响保 险公 司 经 营效 率 的基 本 因素 ， 最后 通过 Ｓ Ｓ软 件 进行 回 归 分析 ， 出影 响效 率 的 因 Ａ 得
我国寿险业经营效率的研究 - 中国科技论文在线
我国寿险业经营效率的研究张丽花南开大学经济与社会发展研究院，天津（300071）E-mail：sophia21200893@摘要：本文采用DEA三阶段法研究了我国寿险业2002-2006年的经营效率，实证结果表明：（1）寿险业是一个受环境因素及统计噪音影响极大的行业，在剔除这些因素后，寿险业的平均效率值下降幅度达 76.6%，且同质经营环境下效率值低下几乎全部由规模效率的低下所导致；（2）外商独资、合资企业在资源投入效率上各具优势，加之企业成立年数并不构成对效率的影响因素，表明年轻的我国寿险企业在与开放的市场环境条件下与外来企业展开竞争时，自身条件并不处于劣势，但规模不足却是制约效率的主要问题；（3）负债资本与寿险业效率提升有显著的正相关性，表明提高市场占有率及财务杠杆率对提升寿险企业经营效率极为有利，但由于资金充裕可能带来人力资源利用的无效率，这提示寿险企业在扩张同时需要兼顾规模适度。
关键词：寿险业；DEA三阶段法；经营效率中图分类号：F840.621 引言近年来，寿险业是我国保险业中发展最快的行业，也是市场竞争最激烈的行业之一。
从1994年以来，我国寿险业在十几年的时间内得到了巨大的发展。
1994年，我国寿险保费总量为162亿元人民币，而在2008年我国寿险保费总量达6558.4亿元人民币，短短的十几年间，我国的寿险保费收入飙升。
目前，我国的寿险保费收入成为排在日本寿险保费收入之后的第二大亚洲市场。
在保费收入剧增的同时，我国寿险业的市场结构和规模也发生了很大的变化，由最初的4家大型寿险公司垄断经营快速发展成为目前56家寿险公司分割市场的竞争局面。
尽管寿险业的总体保费收入在不断上升，但是与国外同业相比，我国的寿险业发展基础仍显薄弱，经营环境不完善，经营能力落后，在全球经济不景气的市场环境下以及外资寿险公司加速占领我国市场的双重压力下，如何提升我国寿险业的效率和提高寿险公司的竞争力成为当前寿险业需要解决的重点问题。
基于DEA模型的寿险公司经营效率分析
基于DEA模型的寿险公司经营效率分析【摘要】本文旨在基于DEA模型对寿险公司的经营效率进行分析。
在将介绍研究背景、研究目的和研究意义。
正文部分将包括DEA模型概述、寿险公司经营效率定义、DEA模型在寿险公司经营效率分析中的应用、影响寿险公司经营效率的因素以及案例分析。
结论部分将总结基于DEA模型的寿险公司经营效率分析的启示，讨论研究的局限性并展望未来研究方向。
通过本文的研究，读者将能更深入地了解寿险公司经营效率评估的方法和意义，为相关研究和实践提供参考。
【关键词】关键词：DEA模型、寿险公司、经营效率、分析、因素、案例分析、启示、局限性、未来展望1. 引言1.1 研究背景寿险公司作为金融行业中的重要组成部分，其经营效率一直备受关注。
随着经济社会的发展和金融市场的不断变化，寿险公司面临着越来越多的挑战和竞争。
研究寿险公司的经营效率，找出其存在的问题和改进的空间，对于提高公司的竞争力和盈利能力具有重要意义。
随着数据包络分析（DEA）模型的不断发展和应用，越来越多的研究开始采用这一方法来评估寿险公司的经营效率。
DEA模型是一种非参数的评价方法，可以帮助我们在不需要预先制定具体函数形式的情况下，评价各个决策单元的效率水平。
利用DEA模型可以有效地对寿险公司进行效率评估，找出其存在的问题，为公司的管理决策提供科学依据。
本文旨在利用DEA模型对寿险公司的经营效率进行分析，探讨影响其经营效率的因素，并通过案例分析展示DEA模型在实际中的应用场景。
希望通过本文的研究，可以为寿险公司提供改进经营效率的参考，促进行业的可持续发展和提升整体竞争力。
1.2 研究目的寿险公司的经营效率是衡量其在给定输入下所能产生的输出的能力，是评判公司是否合理利用资源的重要标准。
本研究旨在通过基于DEA模型的分析，探讨寿险公司的经营效率水平，并深入研究影响其效率的因素。
具体目的如下：1. 分析寿险公司的经营效率水平，对比不同公司间的差异，并找出绩效较好和较差的公司，为行业内竞争力评估提供参考。
基于三阶段DEA模型的中国寿险市场效率研究_梁芹
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管理科学与工程
2011 年 第 7 期（ 总第 487 期）
效率值的外部环境变量为解释变量， 利用 Tobit 模 型拟合差额值和环境变量的回归方程， 并调整公司 利用调整过的投入变量和 原有的投入； 第三阶段， 原有的产出变量再次估计公司的效率值 。 1、 第一阶段： 采用传统 BCC 模型计算原始投入 产出的效率值 BCC 模型将固定规模报酬的技术效率 （ techniTE ） 分解为纯技术效率 （ pure technical cal efficiency， efficiency， PTE ） 与 规 模 效 率 （ scale efficiency， SE ） 。 纯技术效率是指在给定运作规模下， 某决策单元 （ Decision Making Unit， DMU） 相对于其他 DMU 在相 同产出水平下， 能减少投入量、 增加资源有效利用 ， DMU 的能力 此效率值不会因该 未达到最佳规模 而降低。较低的纯技术效率代表管理者的决策错 误， 造成资源的浪费。 规模效率则是指当 DMU 的 DMU 是否处于最佳生产规模， 生产技术可变动下， 使其产出水平所需的投入量最低。 较低的规模效 率表示公司未达到最佳生产规模而造成的无效率。 由此可得， 表示造成技术无效率的原因包括来自生 产技术上的无效率， 以及 DMU 未处于最优规模的 每个 DMU 无效率。 假定有 n 个决策单元 （ DMU ） ， 有 m 种投入和 s 种产出， 则 BBC 模型可表示如下： Min θ k
收稿日期：Leabharlann 011 － 04 － 21* 基金项目：国家社会科学基金项目 “基于信度理论和贝叶斯网络的商业银行操作风险计量与管理研究 ” （ 09BJL024 ） ； 重庆 “基于贝叶斯网络的商业银行全面风险管理与预警系统 ” （ 2009BB2042 ） 。 市自然科学基金项目 mail： 694094347@ qq． com； 陆静 （ 1966 － ） ， 作者简介：梁芹（ 1990 － ） ， 女， 湖南永州人。本科生， 研究方向是金融市场。 Email： lujing@ cqu． edu． cn。 男， 四川乐山人。金融系副主任， 副教授， 博士， 研究方向是金融经济学 。E-
人寿保险行业市场效率实证研究
人寿保险行业市场效率实证研究作者：张珂艋蒋才芳来源：《时代金融》2016年第05期【摘要】文章主要采用数据包络分析法（DEA）由中国人寿保险行业的技术效率着手，对国内寿险业开放竞争的市场的效率展开了系统的实证研究，并在研究中得出了相关的研究定论。
【关键词】人寿保险 DEA模型技术效率一、引言通过整理文献，相关学者提出了三阶段DEA方法，该效率评价模型的提出，对于一些利用之前的评价方法从而无法对环境影响要素上面的问题进行计量和剔除的问题，使之得到了系统的解决；该模型的主要目的就是为了剔除一些影响企业效率的因素，包括环境和随机误差，通过这种方法使之做出反应企业效率的真实评价。
研究的过程由三阶段组成：第一阶段就是要计算初始效率值和松弛变量，即搜集一些数据，其中包括人寿保险公司投入和产出数据，再讲原始技术效率与各公司投入变量作差，其中使用的方法是传统DEA模型。
第二阶段是对于投入变量调整的因素所剔除，被解释变量的主体就是以第一阶段投入变量的差额，解释变量就是对效率值产生影响的外部环境变量，利用SFA模型，使得公司原有的投入变量得到一定的调整；第三阶段就是对于最终效率值进行计算，可以通过调整过的投入变量以及固有的产出变量这两个数据，再一次对于人寿保险公司的效率值进行一定的估算预测。
二、变量与样本的选择（一）变量选择DEA模型的投入与产出变量的选择，本文主要结合了国内寿险业提供的特色服务与主要活动，依据指标数据孔径，同时在参考了国内外专家学者的相关研究指标的基础上，视劳动的投入与费用支出和资产为投入指标，视保费收入与投资收益为产出指标，具体可在下面的讲述中了解：1.产出变量。
人寿保险公司作为金融服务行业，可通过盈利能力与所占市场份额去探知其经营成果。
因为测量寿险公司市场份额的重要指标就是保费收入，投资收益主要是其盈利能力的表现，所以可选投资收益与保费收入去表示寿险公司的产出量。
保费收入主要反映了寿险公司的总产出能力，它是测算寿险公司效益的重要性指标。
中国上市保险公司经营效率实证分析——基于dea方法
提高风险管理技术，建立健全的信用风险管理体系，利用大 数据广泛收集客户信息，进行数据积累,建立征信制度，创建 “黑名单”。并监测贷款资金流动方向，防止出现虚假交易、 骗贷套现等行为，减少信用风险。不仅如此，还应保护客户 信息不被泄露，重视客户隐私，建立安全的网络交易环境，减 少法律风险。同时推出信用衍生金融产品，吸引客户使用银 行金融平台，增强客户黏性。
模效应）。因此，结合BCC与CCR分析可以很好地将技术与 规模相结合。
技术效率，简单来说就是投入与产出的最佳组合，它包
括了纯技术效率和规模效率。纯技术效率，顾名思义就是单
纯在技术方面的生产效率，而规模效率是由规模效应所导
致,用于对企业的投产规模进行评估。
一般意义上的“技术效率”是在“可变规模报酬（VRS）” 下所提及的，因为在这种情况下厂商往往没有达到最优规
r=l
i=l
第j个决策单元的相对效率评价模型：
max/ijo = >2坷 夕创/ Wu%
r=l
i=l
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
S. t. ^uryrj/
r=1
t=1
模型求解：
< 1J =
max/环—创
r=l
S. t. ^uryrj < 刀
r=1
i=l
，j = 1,2,…皿
22 SB00 = 1
（=1
v= （s ,v2, ••• ,p”）N0
性化的服务,使得保险更加大众化、平民化。所以，在中国保 险将进入稳步增长的阶段时，作为企业要想立足于这个保险 黄金期并得到充分发展,需要深入研究保险企业效率来进行 合理的统筹规划，这对于企业提高竞争力，充分发挥自身优 势加快转型升级以及对社会改善保险结构，满足人民需求， 缓和生产力矛盾有着重大意义。
我国寿险公司保险资金运用效率与影响因素研究——基于DEA模型实证分析
一、引言随着经济社会的发展，保险在保障民生、防灾防损、帮助企业灾后重建等方面不可或缺。
2009年新修订的《保险法》实施以来，保险业顺应宏观经济发展形势，保险公司发展状况良好，在企业数量、职工人数以及保费收入方面取得了飞跃。
在保证保险公司高速发展的同时稳步经营，是每个保险公司都要面临的问题。
寿险公司有效运用资金可使公司更好地扩大规模，因此，研究保险资金的运用效率与影响因素对于保险公司的发展具有重要作用。
对于保险公司资金的运用，学者的研究主要分为两方面。
一是仅以文字叙述自己的观点，提出问题及建议。
范乔希（2010）强调要建立风险准备金和风险预警系统。
李敏（2019）从借鉴美国经验的监管角度提出金融应与实业分离。
二是加入了模型研究，且多为数据包络模型（DEA 模型）。
陈伟华（2019）运用DEA 面板模型提出寿险资金的运用有规模效应。
二、研究方法及数据选取数据包络分析（DEA ）是一种非参数前沿效率分析方法，借助数学规划和统计数据确定相对有效的生产前沿面，将一个或多个投入变量、产出变量投影到DEA 的生产前沿面上，通过比较二者偏离DEA 前沿面的程度来评价其相对有效性。
方法是先运用deap2.1软件进行第一阶段传统的DEA 模型静态效率分析，再用此软件计算Malmquist 指数进行动态效率分析，最终得出影响资金运用效率的因素。
(一)传统DEA 模型和Malmquist 指数使用deap2.1对投入和产出数据进行传统DEA 模型静态分析，并在此基础上运用deap2.1软件分析资金使用的效率值TE。
进行静态分析后继续运用deap2.1进行Malmquist 指数资金效率的动态分析。
Fare （1994）使用Malmquist 指数来评估动态总要素生产率，指出该指数可以将生产效率技术转化为效率变化和技术进步。
而在可变的规模报酬条件下，技术效率可分为纯技术效率和规模效率。
Malmquist 指数具体定义如下：M （x t ，y t ，x t+1，y t+1）=D t c （x t+1，y t+1）D t c （x t ，y t）×D t+1c （x t+1，y t+1）D t+1c （x t ，y t ）[]12=D t+1c （x t+1，y t+1）D t+1c （x t ，y t ）×D tc （x t，y t）D t+1c （x t ，y t ）×D tc （x t+1，y t+1）D t+1c （x t+1，y t+1）[]12=D t+1v （x t+1，y t+1）D t v （x t ，y t）×D t v （x t ，y t ）D t c （x t ，y t ）×D t+1v （x t+1，y t+1）D t+1c （x t ，y t ）[]12×D t c （x t ，y t ）D t+1c （x t，y t）×D t c （x t+1，y t+1）D t+1c （x t+1，y t+1）[]12C 为距离函数，D c 为规模不变的条件，D v 为规模可变的条件。
基于DEA模型的寿险公司经营效率分析
基于DEA模型的寿险公司经营效率分析【摘要】本文基于DEA模型对寿险公司的经营效率进行分析。
在介绍了研究背景、研究目的和研究意义。
接着在正文中，详细阐述了DEA模型的概述、寿险公司经营效率评价指标、分析方法，并展示了实证分析结果以及影响寿险公司经营效率的因素。
在总结了基于DEA模型的寿险公司经营效率分析结论，提出了相关启示，并展望了未来研究方向。
通过本研究的分析，可以帮助寿险公司提高经营效率，提升竞争力，进一步促进寿险市场的健康发展。
【关键词】寿险公司、DEA模型、经营效率、评价指标、实证分析、影响因素、结论、启示、展望、研究背景、研究目的、研究意义1. 引言1.1 研究背景寿险公司作为金融领域中的重要组成部分，其经营效率一直备受关注。
随着金融市场的不断发展和竞争的加剧，寿险公司面临着越来越大的挑战。
对寿险公司的经营效率进行评价和分析显得尤为重要。
研究发现，寿险公司的经营效率不仅影响着公司自身的发展和盈利能力，还直接关系到保险市场的稳定和金融体系的健康。
如何科学准确地评价寿险公司的经营效率成为了重要问题。
传统的评价方法往往存在主观性强、数据不够全面等问题，而基于数据包络分析（DEA）模型的方法能够更客观地评价寿险公司的经营效率。
通过对寿险公司的资产利用情况和生产能力进行量化分析，DEA模型能够有效地帮助我们发现寿险公司经营中存在的问题，提出改进建议，提高公司的经营效率。
本研究旨在运用DEA模型对寿险公司的经营效率进行深入分析，为相关决策提供科学依据。
1.2 研究目的本研究的目的是通过基于DEA模型的分析，探讨寿险公司的经营效率表现，揭示其经营效率的优势和劣势。
具体而言，我们将通过比较不同寿险公司之间的经营效率评价指标，深入分析其经营活动的效率水平。
通过对寿险公司的经营效率进行评估和分析，我们旨在为寿险公司提供有效的经营管理建议，帮助其优化经营策略，提高整体经营效率。
本研究也旨在为相关监管部门提供参考依据，帮助其更好地监督和引导寿险市场的发展，促进行业的健康稳定发展。
我国再保险公司效率测度研究——基于三阶段DEA模型的分析
发 现 就 整 体 而 言其 纯技 术 效 率较 高 ， 但 是 由于 规 模 效 率 较 低 导 致 其 技 术 效 率不 高 ； 规 模 的 不 经 济 是 造 成 其 资
源浪费、 技术效率较低的原 因， 而 不是 因 为 经 营 管 理 水 平 较 差 。从 公 司性 质 的 角 度 来 看 ， 外 资再保 险公 司的
第 ３ ６卷
第 １ ９ ６期
财经理论与实践（ 双 月刊 ）
ＴＨＥ ＴＨ ＥＯＲＹ ＡＮＤ Ｐ ＲＡＣＴＩ ＣＥ ＯＦ ＦＩ ＮＡＮＣＥ ＡＮＤ ＥＣ０Ｎ（ ） ＭＩ ＣＳ
Ｖ０ １ ． ３ ６ ＮＯ ． １ ９ ６
２ Ｏ ｌ ５年 ７月
Ｊ ｕ １ ． ２ ０１ ５
规 模 效 率要 远 远 差 于 中 资 再保 险公 司 ， 而 其 纯 技 术 效 率 与 中 资再 保 险公 司 无显 著性 差异 。
关 键 词 ：技 术 效 率 ； 再 保 险公 司 ； 三 阶段 ＤＥＡ 模 型
中 图分 类号 ： Ｆ ８ ４ ｏ ． ３
文献 标 识 码 ： Ａ
（ 一） 第一阶段 传统 Ｄ ＥＡ分 析 假设 有 工 个 ＤＭＵ（ 决策单元， 这里 指 专 业 再保
三 阶段 Ｄ Ｅ Ａ 模型主要 由三个部分组成 ， 其 中
第一 和第 三 阶段均 是运 用 Ｃ Ｃ Ｒ模 型 或 Ｂ Ｃ Ｃ模 型计
算效 率值 ， 第二 阶段则 是 构 造 随 机 前沿 成本 函数 调
整原 始投 入量 。
及规模 不 佳是 导 致 效 率 不 高 的原 因＿ ３ ］ 。然 而 ， 他 们 的研究 仅是 单纯 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ 使 用 Ｄ Ｅ Ａ 模 型 计算 效 率 值 。姚