沈 健

（上海立信會(huì)計(jì)金融學(xué)院，上海201209）

一、引 言

自從1980年國內(nèi)開放保險(xiǎn)企業(yè)的市場化經(jīng)營后，保險(xiǎn)行業(yè)保費(fèi)收入規(guī)模的擴(kuò)張速度迅猛。但是，在高速增長的背后存在著經(jīng)營效率低下的隱患。在這方面，普遍觀點(diǎn)都一致認(rèn)為保險(xiǎn)公司應(yīng)當(dāng)注重經(jīng)營效率而使得資源得到有效配置，所以早在20世紀(jì)90年代初期國內(nèi)便開始對(duì)我國保險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率進(jìn)行研究分析（卜振興，王延培，2014）。有學(xué)者認(rèn)為國內(nèi)的保險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營效率處于較低的水平（胡玉霞，2012；崔惠賢，2015）。另外，也有大量的國內(nèi)研究對(duì)經(jīng)營效率的影響因素進(jìn)行實(shí)證研究，比如人力資本（姚樹潔等，2005；張春海，2014）、所有權(quán)特征（李艷虹，吳聰，2009；魏平，亓磊，2014）、企業(yè)規(guī)模（李艷虹，吳聰，2009；邊文龍等，2015）、營銷模式（卜振興，王延培，2014）、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)（魏平，亓磊，2014；郭金龍等，2015；Cummins 等，2010）等。

我國財(cái)險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)一直飽受詬病。近年我國的人均汽車保有量逐年提高，也使得機(jī)動(dòng)車輛保險(xiǎn)的需求持續(xù)增長，使得車險(xiǎn)成為財(cái)險(xiǎn)業(yè)最高的保費(fèi)收入來源。2015年上半年，車險(xiǎn)占財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)業(yè)保費(fèi)收入的比重為70.17%（數(shù)據(jù)來自2015年我國車險(xiǎn)行業(yè)市場分析）。魏平等（2014）認(rèn)為業(yè)務(wù)過度集中對(duì)效率存在負(fù)向影響；郭金龍等（2015）認(rèn)為，商業(yè)車險(xiǎn)的比重對(duì)財(cái)險(xiǎn)公司的利潤和風(fēng)險(xiǎn)都有負(fù)向影響。

DEA方法也是研究金融服務(wù)行業(yè)效率的一種主流方法，例如Yang（2006）借助兩階段DEA模型來研究加拿大人壽健康保險(xiǎn)公司的總體經(jīng)營績效；Sabet和Fadavib（2012）借助兩階段DEA模型來研究伊朗保險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率；Sinha（2015）借助動(dòng)態(tài)DEA模型來研究了印度人壽保險(xiǎn)公司；姚樹潔等（2005）使用DEA方法來研究了中國保險(xiǎn)業(yè)的經(jīng)營效率。本文將借助超效率模型來分析我國財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率。

二、研究假設(shè)

本文假設(shè)財(cái)險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)營效率具有“U型”影響，即當(dāng)財(cái)險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)比重較大時(shí)，車險(xiǎn)比重的增加會(huì)提高經(jīng)營效率；當(dāng)財(cái)險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)比重越小時(shí)，車險(xiǎn)比重的增加反而會(huì)降低經(jīng)營效率。本文以車險(xiǎn)占收入比重（VEHICLE）與該比重的平方項(xiàng)（VEHICLE2）作為變量，在回歸模型中考察其與經(jīng)營效率的“U型”關(guān)系。

解釋變量假設(shè)1：車險(xiǎn)結(jié)構(gòu)對(duì)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率具有“U型”關(guān)系

控制變量假設(shè)2：人力規(guī)模對(duì)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率具有正向影響

控制變量假設(shè)4：市場規(guī)模對(duì)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率具有正向或負(fù)向影響

控制變量假設(shè)5：相對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張對(duì)財(cái)險(xiǎn)公司的經(jīng)營效率具有負(fù)向影響

控制變量假設(shè)6：外（合）資產(chǎn)權(quán)公司的經(jīng)營效率低于中資公司

三、財(cái)險(xiǎn)公司經(jīng)營效率影響因素的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)與平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文將以技術(shù)效率、超效率、純技術(shù)效率、利潤率 （PR）、股權(quán)收益率（ROE）、資產(chǎn)收益率（ROA）、綜合成本率（CR）分別作為回歸模型的經(jīng)營效率指標(biāo)。在此之后，先將人力規(guī)模、人力資本、市場規(guī)模、相對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張與公司產(chǎn)權(quán)作為回歸模型的控制變量，再以車險(xiǎn)比重作為解釋變量，通過回歸分析考察該比重對(duì)七個(gè)效率指標(biāo)的影響。

表1為2009—2014年48家財(cái)險(xiǎn)公司的面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)。

表1 各財(cái)險(xiǎn)公司面板數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)

由于本文使用的是面板數(shù)據(jù)，則在模型回歸之前先需要對(duì)變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，防止“偽回歸”。在單位根檢驗(yàn)中，均在1%的顯著性水平下通過了PP檢驗(yàn)，并基本在5%的顯著性水平下通過了ADF檢驗(yàn)。據(jù)此本文認(rèn)為面板數(shù)據(jù)不存在單位根。

表2 各財(cái)險(xiǎn)公司面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

（二）研究模型與擬合結(jié)果

在驗(yàn)證了數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性后，建立帶有“一階AR項(xiàng)”的混合最小二乘法回歸模型，分別以技術(shù)效率、超效率、純技術(shù)效率、利潤率（PR）、股權(quán)收益率（ROE）、資產(chǎn)收益率（ROA）、綜合成本率（CR）為因變量，借助 eviews軟件對(duì)回歸模型進(jìn)行擬合。其中t表示為某年度，i表示樣本公司。其中Efficiency表示為技術(shù)效率、超效率與純技術(shù)效率指數(shù)等效率指標(biāo)。自變量中包含人力規(guī)模（Human Capital）、人力資本（Education）、市場規(guī)模（Market Size）、收入增長率（Revenue Growth）和車險(xiǎn)占收入比重（Vehicle）：

另外，針對(duì)每個(gè)回歸模型再分別建立所對(duì)應(yīng)的模型a與模型b，并將模型a的回歸殘差記為b，將模型b的殘差記為E2。最后再通過繪制偏相關(guān)散點(diǎn)圖來檢驗(yàn)擬合結(jié)果，可以看出車險(xiǎn)比重與經(jīng)營效率間存在拐點(diǎn)效應(yīng)。

表3 模型1：因變量為技術(shù)效率的回歸結(jié)果

圖1 車險(xiǎn)比重與技術(shù)效率的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表4 模型2：因變量為超效率的回歸結(jié)果

圖2 車險(xiǎn)比重與超效率的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表5 模型3：因變量為純技術(shù)效率的回歸結(jié)果

圖3 車險(xiǎn)比重與純技術(shù)效率的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表6 模型4：因變量為綜合成本率的回歸結(jié)果

圖4 車險(xiǎn)比重與綜合成本率的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表7 模型5：因變量為利潤率的回歸結(jié)果

圖5 車險(xiǎn)比重與利潤率的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表8 模型6：因變量為股權(quán)收益率的回歸結(jié)果

圖6 車險(xiǎn)比重與ROE的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

表9 模型7：因變量為資產(chǎn)收益率的回歸結(jié)果

圖7 車險(xiǎn)比重與ROA的偏相關(guān)散點(diǎn)圖

（三）數(shù)據(jù)分析

回歸結(jié)果中，模型1的車險(xiǎn)比重對(duì)技術(shù)效率的回歸系數(shù)為-0.194，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)技術(shù)效率的回歸系數(shù)為0.219，兩者均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與技術(shù)效率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重44.3%處；模型2的車險(xiǎn)比重對(duì)超效率的回歸系數(shù)為-8.040，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)超效率的回歸系數(shù)為9.848，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與超效率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重40.82%處；模型3的車險(xiǎn)比重對(duì)純技術(shù)效率的回歸系數(shù)為-0.339，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)純技術(shù)效率的回歸系數(shù)為0.347，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與純技術(shù)效率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重48.8%處；模型4的車險(xiǎn)比重對(duì)綜合成本率的回歸系數(shù)為0.483，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)綜合成本率的回歸系數(shù)為-0.306，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與綜合成本率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重78.76%處；模型5的車險(xiǎn)比重對(duì)利潤率的回歸系數(shù)為-0.148，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)利潤率的回歸系數(shù)為0.086，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與利潤率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重86.05%處；模型6的車險(xiǎn)比重對(duì)股權(quán)收益率的回歸系數(shù)為-0.500，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)股權(quán)收益率的回歸系數(shù)為0.293，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與股權(quán)收益率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重85.32%處；模型7的車險(xiǎn)比重對(duì)資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)為-0.157，車險(xiǎn)比重的平方項(xiàng)對(duì)資產(chǎn)收益率的回歸系數(shù)為0.093，兩者也均通過顯著性檢驗(yàn)，通過計(jì)算可以得出車險(xiǎn)比重與資產(chǎn)收益率的拐點(diǎn)為車險(xiǎn)比重84.73%處。根據(jù)以上七個(gè)模型的結(jié)果可以驗(yàn)證車險(xiǎn)比重與經(jīng)營效率的“U型關(guān)系”具有顯著性與穩(wěn)健性，而且觀察散點(diǎn)圖也能看出車型比重與經(jīng)營效率間存在U型關(guān)系，因此假設(shè)1成立。雖然以DEA指標(biāo)與財(cái)務(wù)指標(biāo)為因變量的模型拐點(diǎn)估計(jì)不同，但由于財(cái)務(wù)指標(biāo)評(píng)價(jià)企業(yè)的綜合效率顯得片面而不足，所以拐點(diǎn)值以DEA效率的模型為準(zhǔn)。

我?guī)缀跏前庵种割^在算日子。周五，我從村里回到鎮(zhèn)政府，門衛(wèi)張爹喊，“小趙，省城來信了，怕是女朋友寫的吧！”張爹這個(gè)老頭挺會(huì)打趣。

人力規(guī)模對(duì)經(jīng)營效率的回歸系數(shù)均為正，在七個(gè)模型的回歸結(jié)果中均通過了1%的顯著性水平，分別為0.041、0.105、0.021、-0.050（因變量為綜合成本率）、0.021、0.008?？梢哉J(rèn)為當(dāng)財(cái)險(xiǎn)公司的員工總?cè)藬?shù)提高1%時(shí)，技術(shù)效率將提高0.041，超效率將提高0.105，純技術(shù)效率將提高0.021，綜合成本率下降0.050，利潤率上升0.021，股權(quán)收益率上升0.043，資產(chǎn)收益率提高0.008。所以，人力規(guī)模與經(jīng)營效率間的關(guān)系具有穩(wěn)健性，假設(shè)2成立。

滯后一期的人力資本對(duì)經(jīng)營效率的回歸系數(shù)均為正數(shù)，在七個(gè)模型的回歸結(jié)果中對(duì)股權(quán)收益率與資產(chǎn)收益率的關(guān)系未通過1%的顯著性水平，在其他六個(gè)回歸結(jié)果中分別為0.196、2.159、0.168、-0.635（因變量為綜合成本率）、0.036，均通過了1%的顯著性水平。這說明當(dāng)財(cái)險(xiǎn)公司員工中本科及以上學(xué)歷的比例提高1%時(shí)，下一年財(cái)險(xiǎn)公司的技術(shù)效率將上升0.196%，超效率將上升2.159%，純技術(shù)效率將上升0.021%，綜合成本率下降0.635%，利潤率上升0.036%。所以，人力資本與經(jīng)營效率間的關(guān)系具有穩(wěn)健性，假設(shè)3成立。

市場規(guī)模與經(jīng)營效率間的關(guān)系不統(tǒng)一，市場規(guī)模對(duì)技術(shù)效率有顯著的負(fù)向影響，系數(shù)為-0.151，而對(duì)超效率卻有顯著的正向影響，系數(shù)為24.794，但對(duì)純技術(shù)效率間的影響關(guān)系并不顯著。因此，市場規(guī)模對(duì)經(jīng)營效率的關(guān)系不具有穩(wěn)健性，假設(shè)4不成立。同樣，相對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張對(duì)經(jīng)營效率影響的不具有穩(wěn)健性，其對(duì)技術(shù)效率的回歸系數(shù)為正，對(duì)超效率的回歸系數(shù)為負(fù)，對(duì)純技術(shù)效率的回歸系數(shù)未通過5%的顯著性檢驗(yàn)。因此假設(shè)5不成立。

外（合）資公司的經(jīng)營效率水平低于中資公司。模型1中啞變量的系數(shù)為-0.113，模型2中為-2.081，模型3中為-0.052，模型4中為0.084（因變量為綜合成本率），模型5中為-0.047，模型6中為-0.111，模型7中為-0.04，均通過了1%的顯著性水平，可以得出外（合）資公司相比中資公司的技術(shù)效率低0.113，超效率低2.081，純技術(shù)效率低0.052，綜合成本率高8.4%，利潤率低4.7%，股權(quán)收益率低11.1%，資產(chǎn)收益率低4%，該影響具有穩(wěn)健性與顯著性，因此假設(shè)6成立。

綜合七個(gè)模型來說，添加 AR項(xiàng)后DW 值分別為2.205、1.633、2.160、1.393、2.169、1.555、2.413（越接近 2代表越低的序列相關(guān)），總體上可以認(rèn)為自相關(guān)性較低?？梢缘贸觯诳刂屏巳肆σ?guī)模、人力資本、相對(duì)業(yè)務(wù)擴(kuò)張、市場規(guī)模與公司產(chǎn)權(quán)這六個(gè)變量后，車險(xiǎn)比重對(duì)經(jīng)營效率關(guān)系的穩(wěn)健性與顯著性得到了證實(shí)。因此，本文的假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3和假設(shè)6均成立。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文建立固定效應(yīng)模型（時(shí)間固定效應(yīng)）與隨機(jī)效應(yīng)模型，并去除上述不穩(wěn)健與不顯著的變量后，進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)1、假設(shè)2、假設(shè)3與假設(shè)6的穩(wěn)健性，得出結(jié)果與上文均一致。

表10 隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型

四、結(jié) 論

我國的責(zé)任險(xiǎn)面臨法律制度不完善、公眾維權(quán)意識(shí)弱等原因而缺乏有效需求，家財(cái)險(xiǎn)也因一些城鎮(zhèn)居民對(duì)房屋財(cái)產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)模糊而缺乏投保動(dòng)機(jī)。因此，大多數(shù)中資財(cái)險(xiǎn)公司都表現(xiàn)為高車險(xiǎn)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)。另外，對(duì)于新成立不久的財(cái)險(xiǎn)公司來說，其發(fā)展規(guī)劃的前期大多只能投入于技術(shù)要求較低的車險(xiǎn)業(yè)務(wù)，利用車險(xiǎn)現(xiàn)金流為其儲(chǔ)蓄人力資源，在時(shí)機(jī)成熟后再通過人力資本與業(yè)務(wù)間的協(xié)同效應(yīng)進(jìn)而開展責(zé)任險(xiǎn)、保證險(xiǎn)等其他業(yè)務(wù)，達(dá)到范圍經(jīng)濟(jì)的狀態(tài)。因此，對(duì)于財(cái)險(xiǎn)公司的初期發(fā)展來說，車險(xiǎn)主導(dǎo)型的經(jīng)營模式對(duì)長期發(fā)展更有利。

根據(jù)本文的結(jié)論，提出以下三條建議：

第一，高車險(xiǎn)比重（比重高于40%）的財(cái)險(xiǎn)公司的車險(xiǎn)業(yè)務(wù)經(jīng)營應(yīng)當(dāng)提高車險(xiǎn)經(jīng)營的專業(yè)化程度，發(fā)展UBI技術(shù)、車險(xiǎn)專業(yè)服務(wù)等縱向一體化的價(jià)值鏈。另外也應(yīng)完善管理制度，避免出現(xiàn)低效的業(yè)務(wù)交叉補(bǔ)貼、高管濫用職權(quán)與股東與經(jīng)營者信息不對(duì)稱所帶來的代理成本。而低車險(xiǎn)結(jié)構(gòu)的財(cái)險(xiǎn)公司（比重低于40%）在成本配置上非車險(xiǎn)業(yè)務(wù)處于相對(duì)優(yōu)勢，應(yīng)將主營業(yè)務(wù)的專業(yè)化（比如農(nóng)業(yè)險(xiǎn)、企財(cái)險(xiǎn)），嚴(yán)格核保并剔除低質(zhì)量車險(xiǎn)業(yè)務(wù)。

第二，財(cái)險(xiǎn)公司宜加大人力投入，并提高專業(yè)技術(shù)人才的比例，從而建立人力資本優(yōu)勢。目前我國財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)的收入正處于高速增長的階段，應(yīng)加大人力、機(jī)構(gòu)資本等要素投入來滿足增長的保險(xiǎn)需求。另外，近年財(cái)險(xiǎn)業(yè)的兩核、信息技術(shù)等崗位的專業(yè)人才存在缺口，同時(shí)該類崗位普遍存在駐留意愿低。財(cái)險(xiǎn)公司應(yīng)當(dāng)為其提高薪酬福利，或建立有激勵(lì)性質(zhì)的職業(yè)發(fā)展規(guī)劃，或積極進(jìn)入高校進(jìn)行選拔招聘并定向培養(yǎng)人才，從而解決目前財(cái)險(xiǎn)業(yè)的人才缺口的困境。

第三，監(jiān)管部門應(yīng)當(dāng)加快車險(xiǎn)費(fèi)率市場化。通過開放競爭與市場機(jī)制，使得各公司分別在經(jīng)營效率的信號(hào)下完善其產(chǎn)品結(jié)構(gòu)，透過范圍經(jīng)濟(jì)來激勵(lì)各財(cái)險(xiǎn)公司的多元化經(jīng)營，從而改善行業(yè)內(nèi)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)失衡的現(xiàn)狀。

注釋：

① 其中，資產(chǎn)收益率（ROA）、股權(quán)收益率（ROE）、利潤率、綜合費(fèi)用率以及綜合成本率的計(jì)算公式如下：

資產(chǎn)收益率=凈利潤/資產(chǎn)總額，股權(quán)收益率=凈利潤/所有者權(quán)益，利潤率=凈利潤/（已賺保費(fèi)+投資收益），綜合成本率=（賠付支出-攤回賠付支出+提取保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金-攤回保險(xiǎn)責(zé)任準(zhǔn)備金+分保費(fèi)用+營業(yè)稅金及附加+手續(xù)費(fèi)及傭金支出+業(yè)務(wù)及管理費(fèi)-攤回分保費(fèi)用）/已賺保費(fèi)。

[1]卜振興，王延培.我國保險(xiǎn)機(jī)構(gòu)效率研究綜述[J].金融發(fā)展研究，2014（11）：3-10.

[2]胡玉霞.基于 DEA 技術(shù)的保險(xiǎn)效率研究[J].淮南師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2012，14（1）：18-20.

[3]崔惠賢.集團(tuán)化、專業(yè)化與保險(xiǎn)企業(yè)的DEA效率-基于2002-2010年面板數(shù)據(jù)的分析[J].金融理論與實(shí)踐，2015（1）：97-102.

[4]姚樹潔，馮根福，韓鐘偉.中國保險(xiǎn)業(yè)效率的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2005（7）：56-65.

[5]張春海.我國保險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營效率研究：基于人力資本與市場結(jié)構(gòu)視角[D].對(duì)外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2014.

[6]李艷虹，吳聰.中國保險(xiǎn)業(yè)效率的實(shí)證研究[J].海南大學(xué)學(xué)報(bào)：人文社會(huì)科學(xué)版，2009，27（3）：310-316.

[7]魏平，亓磊.財(cái)產(chǎn)保險(xiǎn)公司技術(shù)效率及其影響因素實(shí)證研究[J].數(shù)理統(tǒng)計(jì)與管理，2014，33（4）.

[8]郭金龍，王向楠.商業(yè)車險(xiǎn)經(jīng)營狀況與財(cái)產(chǎn)險(xiǎn)公司特征的關(guān)系研究[J].保險(xiǎn)研究，2015，11：47-58.

[9]Yang Z.A two-stage DEA model to evaluate the overall performance of Canadian life and health insurance companies[J].Mathematical&Computer Modelling，2006，43（s 7–8）：910-919.

[10]Sabet R J，F(xiàn)adavi A.Performance measurement of insurance firms using a two-stage DEA method[J].Management Science Letters，2013.

[11]Sinha R P.A Dynamic DEA Model for Indian Life Insurance Companies [J].Global Business Review，2015，16（2）：258-269.