孫明明，裴 平，何 濤

（南京大學(xué) 商學(xué)院，江蘇 南京210093）

一、引言

新冠肺炎疫情令保險行業(yè)線下業(yè)務(wù)嚴重受阻，促使保險行業(yè)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要性和迫切性有了更為深刻的認識，而保險科技的快速發(fā)展為保險行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供了契機。近十年來，中國的保險科技迅速發(fā)展，科技與保險融合，科技賦能保險企業(yè)，保險企業(yè)因數(shù)字化轉(zhuǎn)型而迸發(fā)出新的活力。各類人壽保險企業(yè)、財產(chǎn)保險企業(yè)、保險中介企業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)保險平臺紛紛布局保險科技，依托保險科技打造以轉(zhuǎn)型升級為特征的保險新生態(tài)。它們通過自主開發(fā)互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品與服務(wù)，或與科技公司合作等方式，實現(xiàn)了線下和線上保險業(yè)務(wù)的大幅度增長，優(yōu)化了業(yè)務(wù)流程，提升了保險企業(yè)經(jīng)營效率。但是，現(xiàn)有文獻關(guān)于保險科技發(fā)展對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響所做研究尚不多見，且不夠深入。深入剖析保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響，明確其傳導(dǎo)渠道，能夠為加快中國保險企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級提供理論依據(jù)和決策參考。

保險科技是指由傳統(tǒng)或非傳統(tǒng)市場參與者利用信息技術(shù)為保險企業(yè)提供特定解決方案的創(chuàng)新，即利用技術(shù)創(chuàng)新推動現(xiàn)有保險模式創(chuàng)新，以節(jié)省成本和提高效率（Stoeckli et al.，2018；Bun and Sopot，2018）［1-2］。從保險科技的概念上可以看出，保險科技最終目的是降低成本和提高效率，但遺憾的是，一直缺乏有效的理論對保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道進行研究。學(xué)者們也嘗試從保險企業(yè)負債端、資產(chǎn)端和風(fēng)險承擔(dān)行為研究保險科技對保險企業(yè)的作用和影響路徑（完顏瑞云、鎖凌燕，2019）［3］，從保險科技發(fā)展與財產(chǎn)保險企業(yè)經(jīng)營效率的關(guān)系上進行研究（賈立文、萬鵬，2019）［4］，但是從未涉及保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率傳導(dǎo)渠道的研究。本研究發(fā)現(xiàn)保險科技依托云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、虛擬現(xiàn)實等相關(guān)技術(shù)，可以實現(xiàn)保險產(chǎn)品線上化、差異化和個性化，能夠較好地解決保險行業(yè)零碎化、碎片化的痛點。通過動態(tài)定價、自動承保和智能理賠，保險企業(yè)減少了人力資源投入，極大地提高了經(jīng)營效率，使得保險企業(yè)保費收入大幅增長。此外，保險公司的“孤島式運營”使得重復(fù)工作普遍存在，增加了風(fēng)控成本。保險科技利用人工智能、大數(shù)據(jù)等技術(shù)開啟了“智能風(fēng)控模式”，利用海量風(fēng)險規(guī)則和機器學(xué)習(xí)實現(xiàn)保險企業(yè)風(fēng)險管理的智能預(yù)警和多維核驗，從而降低保險企業(yè)風(fēng)險支出等。因此，本文認為保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率具有正向促進作用。

基于以上考量，本文將通過實證研究檢驗保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響，并深入分析其背后的傳導(dǎo)機制。為證實保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率成正比，本文選取2010—2018年中國40家保險企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，利用自下而上逐級加權(quán)平均匯總法編制中國保險科技指數(shù)，采用三階段DEA模型測算中國保險企業(yè)經(jīng)營效率指標。在此基礎(chǔ)上，建立模型實證檢驗保險科技對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響。為明晰保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道，本文主要從保險企業(yè)的投入視角和產(chǎn)出視角進行研究，實證檢驗保險科技通過保險企業(yè)業(yè)務(wù)收入、投資收益、賠付支出和業(yè)務(wù)管理費等渠道影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的情況。此外，本文還研究了保險科技對不同類別保險企業(yè)經(jīng)營效率的異質(zhì)性。

本文的貢獻主要在于：①選取2010—2018年中國保險企業(yè)樣本數(shù)據(jù)，從多個角度實證檢驗了保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率有正向促進作用，通過穩(wěn)健性檢驗后該結(jié)果依然成立。②揭示出保險科技對不同類別保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的異質(zhì)性，實證檢驗發(fā)現(xiàn)保險科技對人壽保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響更加顯著，同時還發(fā)現(xiàn)保險企業(yè)成立年份對保險企業(yè)經(jīng)營效率具有抑制作用。③創(chuàng)新性地從投入視角和產(chǎn)出視角，實證檢驗保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道，發(fā)現(xiàn)保險科技可以通過保險企業(yè)保險業(yè)務(wù)收入和業(yè)務(wù)管理費傳導(dǎo)渠道影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。④根據(jù)研究結(jié)論，提出相關(guān)政策建議。

本文其他部分安排如下：第二部分是相關(guān)文獻回顧與研究假設(shè)；第三部分是研究設(shè)計與樣本數(shù)據(jù)；第四部分是實證檢驗及其結(jié)果；第五部分是中介效應(yīng)檢驗；第六部分是結(jié)論與建議。

二、文獻回顧與研究假設(shè)

（一）文獻回顧

關(guān)于保險企業(yè)經(jīng)營效率，已有不少研究成果。侯晉、朱磊（2004）［5］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)模型（DEA）對中資保險企業(yè)經(jīng)營效率進行研究，發(fā)現(xiàn)中國保險企業(yè)經(jīng)營效率不高的主要原因之一是集約化程度低，同時還發(fā)現(xiàn)集約化程度低明顯降低了保險企業(yè)的盈利能力。姚樹潔等（2005）［6］使用DEA模型對中國22家保險企業(yè)進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)大型保險企業(yè)經(jīng)營效率明顯高于小型保險企業(yè)經(jīng)營效率，直銷方式更有利于保險企業(yè)經(jīng)營效率的提升。劉革、趙孟華（2006）［7］利用復(fù)合DEA模型對中國不同地區(qū)保險企業(yè)經(jīng)營效率進行評價，認為東部沿海地區(qū)經(jīng)濟發(fā)達省份保險企業(yè)經(jīng)營效率高于其他省份保險企業(yè)經(jīng)營效率，保險企業(yè)經(jīng)營效率最重要的影響因素是資產(chǎn)規(guī)模和人員投入。黃薇（2006）［8］采用隨機前沿分析（SFA）模型對保險企業(yè)的成本效率和利潤效率進行實證檢驗，發(fā)現(xiàn)僅改變保險企業(yè)產(chǎn)權(quán)結(jié)構(gòu)并不能有效提高經(jīng)營效率，公司治理結(jié)構(gòu)、組織形式、營銷體系、資產(chǎn)規(guī)模和產(chǎn)品多元化程度是影響中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的主要因素。鐘凡（2009）［9］分析了中國人壽保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響因素，認為在保險市場競爭日趨激烈的背景下，人壽保險企業(yè)的利潤主要來自投資收益，經(jīng)營效率高的保險企業(yè)雖然不能因為技術(shù)效率和規(guī)模效率而獲得較高的利潤，但可以在競爭中獲得更多的市場份額。何潔、閆冰（2009）［10］分別使用DEA和SFA兩種模型對總保費、標準保費和分渠道保費的產(chǎn)出效率進行測算，研究認為大中城市的保險企業(yè)經(jīng)營效率不容樂觀，以其資金推動業(yè)務(wù)發(fā)展的特征較明顯，經(jīng)營效率也有待進一步提高。肖智、肖領(lǐng)（2010）［11］利用能處理負值的半定向徑向測算（SORM）方法分析了2005—2008年中國25家財產(chǎn)保險企業(yè)的經(jīng)營效率，發(fā)現(xiàn)中資保險企業(yè)的平均經(jīng)營效率要低于外資保險企業(yè)。尚穎、賈士彬（2012）［12］采用DEA模型，對保險專業(yè)代理機構(gòu)的技術(shù)效率、規(guī)模效率和純技術(shù)效率進行分析，指出保險專業(yè)代理機構(gòu)存在規(guī)模效率低下以及資本和營業(yè)費用投入過大等問題。田新民、李曉宇（2013）［13］通過建立擴展型兩階段（CCR）模型，選取2006—2010年中國17家保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行實證檢驗，結(jié)果表明中國保險業(yè)整體經(jīng)營效率呈現(xiàn)出“N”字形趨勢，保險企業(yè)的經(jīng)營效率與公司成立時間和資產(chǎn)規(guī)模正相關(guān)。

上述文獻未涉及保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響，真正涉及保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率的研究起步較晚。賈立文、萬鵬（2019）［4］研究了保險科技發(fā)展與保險企業(yè)經(jīng)營效率的關(guān)系，認為保險科技能夠提高財產(chǎn)保險企業(yè)的經(jīng)營效率。完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］選擇2007—2017年中國31個省份的非平衡面板數(shù)據(jù)，就保險科技對保險企業(yè)的作用和影響路徑進行了實證檢驗，認為保險科技對保險企業(yè)負債端、資產(chǎn)端和風(fēng)險承擔(dān)行為的影響是顯著且穩(wěn)健的。

以往研究很少涉及保險科技對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響，一方面是因為中國保險科技發(fā)展的時間不長，另一方面是因為相關(guān)研究所需要的樣本和數(shù)據(jù)不容易獲取。為了研究保險科技對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響，本文首先借鑒北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)的編制方法，構(gòu)建和測算中國保險科技指數(shù)，然后采用三階段DEA模型測算中國保險企業(yè)經(jīng)營效率。在此基礎(chǔ)上，本文利用計量經(jīng)濟模型，選取2010—2018年中國20家人壽保險企業(yè)和20家財產(chǎn)保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，實證檢驗保險科技對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響及其傳導(dǎo)機制。

（二）研究假設(shè)

保險科技是新生事物，關(guān)于保險科技的內(nèi)涵和本質(zhì)，目前還沒有形成共識。本文認為，保險科技是指通過互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進技術(shù)，拓展保險服務(wù)邊界，擴大保險市場規(guī)模，提升保險理賠效率，降低保險產(chǎn)品成本，進而形成對保險市場、保險機構(gòu)和保險服務(wù)產(chǎn)生重大影響的保險新業(yè)態(tài)。保險科技的本質(zhì)是保險，雖然保險科技的技術(shù)水平在不斷提升，但是保險科技服務(wù)于經(jīng)濟補償、資金融通和社會保障的保險功能始終未變?？萍假x能保險，保險企業(yè)利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進技術(shù)可以替代傳統(tǒng)人力，在投保、核保、承保和理賠等環(huán)節(jié)嵌入科技手段，這有利于優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，促進產(chǎn)品創(chuàng)新，降低服務(wù)成本，防范各種風(fēng)險，進而提高保險企業(yè)經(jīng)營效率。

保險企業(yè)按照經(jīng)營范圍和市場定位不同，可以分為人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)。由于人壽保險企業(yè)與財產(chǎn)保險企業(yè)在投保人、保險標的、保險期限和市場特征等方面存在較大差異，因而兩類保險企業(yè)的經(jīng)營效率對保險科技發(fā)展的敏感度不同。相比財產(chǎn)保險企業(yè)，人壽保險企業(yè)的業(yè)務(wù)流程更加單一和規(guī)范，理賠過程更加簡單和快捷，因此保險科技發(fā)展對提升人壽保險企業(yè)經(jīng)營效率發(fā)揮的作用更加明顯。因此，本文提出假設(shè)1。

假設(shè)1：保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率有正向促進作用，且這種正向促進作用在人壽保險企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯。

剖析保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道，要從保險企業(yè)經(jīng)營效率的定義入手。保險企業(yè)經(jīng)營效率是指單位時間內(nèi)所完成的保險業(yè)務(wù)的數(shù)量和質(zhì)量，單位時間內(nèi)完成的保險業(yè)務(wù)越多，即保險業(yè)務(wù)收入越高、賠付支出越低，經(jīng)營效率就越高，反之，經(jīng)營效率就越低。因此，本文從產(chǎn)出視角和投入視角分析保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)機制。

從產(chǎn)出視角看，保險科技通過增加保險企業(yè)承保端和投資端收入影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。在承保端，保險科技打破了地理等因素對保險企業(yè)的時空約束，實現(xiàn)了保險產(chǎn)品的在線化，克服了傳統(tǒng)保險營銷無法解決的碎片化和零散化痛點，從而提升了保險業(yè)務(wù)收入。根據(jù)長尾理論，保險科技的獲客范圍得到極大拓展，豐富了客戶的觸達路徑，增強了銷售渠道的能效。此外，保險科技依托大數(shù)據(jù)技術(shù)對客戶群體進行細分，識別用戶需求、偏好和風(fēng)險狀況，以此來繪制客戶畫像，實現(xiàn)保險銷售主體向客戶的轉(zhuǎn)變，把熱銷的保險產(chǎn)品向更加豐富的利基產(chǎn)品轉(zhuǎn)變，不斷創(chuàng)造高頻碎片化、差異化的個性化保險產(chǎn)品，進而為客戶提供個性化保險產(chǎn)品定制和定價，使客戶由被動選擇向主動選擇轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)精準營銷，讓客戶享受多樣化的增值服務(wù)，最終實現(xiàn)保險業(yè)務(wù)收入增加。在投資端，保險科技能夠緩解信息不對稱情況，進而改善委托代理關(guān)系中的逆向選擇和道德風(fēng)險，從而提升保險企業(yè)投資收益。互聯(lián)網(wǎng)以其空間和時間的穿透性為信息傳遞和共享提供了快速的虛擬通道，利用人工智能等技術(shù)建立監(jiān)督模型，當保險資金投資代理人做出任何不利于保險資金投資委托人的決定及操作后，觸發(fā)智能監(jiān)督模型，從而實現(xiàn)保險資金委托人對保險資金代理人的有效監(jiān)督。保險科技借助人工智能建模，可以通過資產(chǎn)模型由計算機得出最優(yōu)投資組合，可以通過多因子風(fēng)控模型更準確地把握前瞻風(fēng)險，可以通過信號監(jiān)控、量化手段制定擇時策略。人工智能、大數(shù)據(jù)的加持，使得保險企業(yè)投資收益增加。因此，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2a：保險科技通過保險業(yè)務(wù)收入渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響；

假設(shè)2b：保險科技通過保險投資收益渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響。

從投入視角看，保險科技通過降低賠付端和管理端支出影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。在賠付端，保險科技借助物聯(lián)網(wǎng)和可穿戴設(shè)備感知場景、感知客戶的動態(tài)變化，不僅可以實現(xiàn)遠程定損、極大地減少現(xiàn)場定損的投入，而且還可以根據(jù)感知設(shè)備運行環(huán)境的變化提早預(yù)判和告警潛在風(fēng)險。保險科技的區(qū)塊鏈技術(shù)具有去中心化、不可篡改、可追溯性和安全可信等特點，有助于解決保險產(chǎn)品同質(zhì)、保險數(shù)據(jù)安全和保險理賠欺詐等一系列難題，進而推動保險企業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。保險科技借助海量交易數(shù)據(jù)和人工智能建模，解決保險企業(yè)、醫(yī)療機構(gòu)和參保人的信息不對稱、醫(yī)療保障缺位、控費手段缺失、數(shù)據(jù)鏈斷裂等一系列問題，及時發(fā)現(xiàn)虛假報案、過度理賠和欺詐行為，降低核保理賠的風(fēng)險，最終實現(xiàn)保險企業(yè)賠付支出的降低。在管理端，保險企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費主要包括人員工資、職工福利、辦公費和差旅費等，其中支出份額較大的是人員工資和職工福利。保險科技發(fā)展改變了保險企業(yè)主要依賴人工開展業(yè)務(wù)的粗放經(jīng)營模式，可以大幅減少人力資源的投入，節(jié)約人力資源投入成本，減少工資和職工福利等支出。因此，本文提出假設(shè)3。

假設(shè)3a：保險科技通過保險賠付支出渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響；

假設(shè)3b：保險科技通過保險業(yè)務(wù)管理費渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響。

三、研究設(shè)計與樣本數(shù)據(jù)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

在中國，保險科技與互聯(lián)網(wǎng)保險的內(nèi)涵幾乎相同。因此，從事互聯(lián)網(wǎng)保險業(yè)務(wù)的保險企業(yè)可以作為本文的研究樣本。為使研究樣本具有廣泛性和可比性，根據(jù)規(guī)模相近和互聯(lián)網(wǎng)化程度較高的要求，本文選取平安人壽等20家人壽保險企業(yè)和安盛天平等20家財產(chǎn)保險企業(yè)作為研究樣本。本文選取的樣本數(shù)據(jù)來源于《中國保險年鑒》、保險企業(yè)的年報、中國銀行保險監(jiān)督管理委員會批準的保險企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品數(shù)量、中國保險行業(yè)協(xié)會發(fā)布的合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)量和合作保險中介機構(gòu)數(shù)量，以及通過手工或Python爬蟲軟件從權(quán)威網(wǎng)站和媒體上抓取的相關(guān)數(shù)據(jù)。因為從2010年開始，中國才比較完整地公布與披露本文所做研究需要的相關(guān)數(shù)據(jù)，而且2019年個別樣本數(shù)據(jù)尚不完整，所以本文選取的樣本數(shù)據(jù)時間為2010—2018年。

（二）關(guān)鍵變量構(gòu)建與測算

1.解釋變量

本文選擇保險科技指數(shù)為解釋變量，保險科技指數(shù)是衡量保險科技發(fā)展水平的指標。保險科技指數(shù)編制所要考慮的因素包括中國保險行業(yè)協(xié)會官網(wǎng)披露的保險企業(yè)互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品數(shù)量、合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)量、合作保險中介機構(gòu)數(shù)量、保險發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力），通過Python程序爬取當年成立的保險科技企業(yè)數(shù)量，以及北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心發(fā)布的省級普惠數(shù)字金融指數(shù)。為編制保險科技指數(shù)，本文借鑒北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融中心編制互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展指數(shù)方法中關(guān)于三級指數(shù)權(quán)重和四級指數(shù)權(quán)重的思路［14］，參考李琴、裴平（2021）［15］銀行系金融科技指數(shù)的構(gòu)建，采用綜合實際調(diào)研、專家訪談、參考相關(guān)文獻的方法，設(shè)定互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品數(shù)量的權(quán)重為20%，合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)量的權(quán)重為15%，合作保險中介機構(gòu)數(shù)量的權(quán)重為15%，當年成立的保險科技企業(yè)數(shù)量的權(quán)重為20%，保險發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力）的權(quán)重為15%，省級普惠數(shù)字金融指數(shù)的權(quán)重為15%。

保險科技指數(shù)的測算采取自下而上逐級加權(quán)平均匯總的方法。由于2010年是保險科技相關(guān)數(shù)據(jù)開始披露的年份，同時為方便本文實證檢驗，設(shè)2010年的保險科技指數(shù)為基準值100。計算保險科技指數(shù)，首先要計算環(huán)比指數(shù)，然后再基于環(huán)比指數(shù)，通過鏈式相乘得到定基指數(shù)。其計算公式如下：

2.被解釋變量

本文選擇保險企業(yè)經(jīng)營效率為被解釋變量，保險企業(yè)經(jīng)營效率是衡量保險企業(yè)投入產(chǎn)出成效的指標。關(guān)于保險企業(yè)經(jīng)營效率的研究，Aigner等（1977）［16］提出隨機前沿分析（Stochastic Frontier Approach，SFA）模型，即首先確定生產(chǎn)函數(shù)類型，然后對確定的生產(chǎn)函數(shù)用最小二乘法、非線性回歸法和極大似然估計法進行估計，并將殘差項分解為隨機殘差項和無效率殘差項，最后用無效率殘差項的條件期望值作為技術(shù)效率值。Charnes等（1978）［17］提出數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA）模型，該方法首先維持決策單元的輸入和輸出保持不變，然后借助觀測樣本值和數(shù)學(xué)規(guī)劃共同確定相對有效邊界，并將各決策單元投影到相對有效邊界上，最后根據(jù)偏離程度確定決策單元效率的高低。Fired等（2002）［18］在Aigner和Charnes研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合SFA模型和DEA模型，提出了三階段DEA模型：第一階段采用傳統(tǒng)DEA模型，即以投入導(dǎo)向的可變規(guī)模收益BCC模型（由Banker，Charnes和Coper提出）計算出各決策單元的效率值和投入值的松弛變量；第二階段以松弛變量為被解釋變量，以外部環(huán)境因素為解釋變量，建立以投入為導(dǎo)向的SFA模型，以消除管理無效率因素和隨機誤差對松弛變量的影響，并計算出調(diào)整后的投入變量；第三階段針對調(diào)整后投入變量和原產(chǎn)出值，使用DEA模型對消除管理無效率因素和隨機誤差影響后的決策單元進行經(jīng)營效率測算。因為三階段DEA模型同時考慮了管理無效率因素和隨機誤差的影響，能夠更加真實地反映決策單元的經(jīng)營效率，所以本文選用三階段DEA模型測算保險企業(yè)的經(jīng)營效率。

通過三階段DEA模型測算人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)的經(jīng)營效率，可以得到綜合技術(shù)效率（crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模效率（scale）三個結(jié)果。綜合技術(shù)效率（crste）是對決策單元的資源配置能力、資源使用效率等多方面能力的綜合衡量與評價，純技術(shù)效率（vrste）是對受企業(yè)管理和技術(shù)等因素影響的生產(chǎn)效率的評價，規(guī)模效率（scale）反映的是由于企業(yè)規(guī)模因素影響的生產(chǎn)效率。三者之間的關(guān)系是綜合技術(shù)效率（crste）=純技術(shù)效率（vrste）×規(guī)模效率（scale）。考慮綜合技術(shù)效率（crste）是綜合了多方面因素，因此以此作為保險企業(yè)經(jīng)營效率TFP的代理變量。

3.控制變量

借鑒完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］和黃星剛、楊敏（2020）［19］的研究方法，結(jié)合本文研究目的，選擇7個控制變量，以更全面地分析保險科技發(fā)展對互聯(lián)網(wǎng)保險企業(yè)產(chǎn)品創(chuàng)新能力的影響。①成立年份（Ly），是指保險企業(yè)成立的年份，可以用來衡量保險企業(yè)生存能力，保險企業(yè)成立當年記為1，以后每年加1。②保險業(yè)務(wù)收入（Bc），是指保險企業(yè)的保費收入，可以用來衡量保險企業(yè)業(yè)務(wù)收入。③投資收益（Ic），是指保險企業(yè)的利息、股息等投資性收益，可以用來衡量保險企業(yè)投資收益。④賠付支出（Pc），是指保險企業(yè)支付的原保險合同賠付款項和再保險合同賠付款項，可以用來衡量保險企業(yè)的風(fēng)險控制。⑤業(yè)務(wù)管理費（Mf），是指保險企業(yè)組織施工生產(chǎn)經(jīng)營活動所發(fā)生的管理費用，可以用來衡量保險企業(yè)的管理。⑥責(zé)任準備金（Dd），是指保險企業(yè)未到期責(zé)任準備金、未決賠款準備金和保險保障基金，可以用來衡量保險企業(yè)的負債。⑦實收資本（Ca），是指保險企業(yè)實際收到的投資人投入的資本，可以用來衡量保險企業(yè)的注冊資產(chǎn)規(guī)模。

（三）實證檢驗?zāi)Ｐ偷臉?gòu)建

為驗證假設(shè)1，即保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)，本文建立以下線性回歸模型：

其中：被解釋變量為保險企業(yè)經(jīng)營效率TFPi,t，其數(shù)值通過三階段DEA模型測算得到；解釋變量為保險科技指數(shù)Iti,t，反映保險科技發(fā)展水平，其數(shù)值通過自下而上逐級加權(quán)平均匯總的方法得到；控制變量包括保險企業(yè)成立年份（Ly）、保險業(yè)務(wù)收入（Bc）、投資收益（Ic）、賠付支出（Pc）、業(yè)務(wù)管理費（Mf）、責(zé)任準備金（Dd）和實收資本（Ca），其數(shù)值主要來源于中國保險行業(yè)協(xié)會披露的年報數(shù)據(jù)；αj為各變量系數(shù)，其中j=0，…，8；t表示時間維度，t=2010，…，2018；εi,t為隨機擾動項。

為驗證假設(shè)2和假設(shè)3，即保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)機制，本文采用中介效應(yīng)模型來檢驗傳導(dǎo)機制的存在。相對于其他檢驗方法，中介效應(yīng)模型能夠有效降低乘積系數(shù)模型出現(xiàn)錯誤的概率（溫忠麟、葉寶娟，2014）［20］。本文構(gòu)建的中介效應(yīng)模型如下：

式（3）中：被解釋變量為Medk，i，t，代表中介變量保險業(yè)務(wù)收入（Bc）、投資收益（Ic）、賠付支出（Pc）、業(yè)務(wù)管理費（Mf），考慮保險企業(yè)經(jīng)營規(guī)模的影響，回歸時分別用上述4個變量除以當年的總資產(chǎn)，其中k=1，…，4，表示各個中介變量，i表示第i個保險企業(yè)，t表示年份；控制變量為Xi,t，代表保險企業(yè)成立年份（Ly）、責(zé)任準備金（Dd）和實收資本（Ca）等；βk為各變量系數(shù)，其中k=0，…，2；其他變量同式（2）中一致，在此不再贅述。

式（4）中：被解釋變量為TFPi，t；解釋變量為Medk，i，t；Xi，t為控制變量；γm為各變量系數(shù)，其中m=0，…，3；其他變量同式（2）中一致，在此不再贅述。

各變量及其說明見表1所列。

表1 變量及其說明

為直觀展示樣本變量的統(tǒng)計特征，本文對表1中各變量進行描述性統(tǒng)計，其結(jié)果見表2所列。保險企業(yè)經(jīng)營效率均值為0.55，中位數(shù)為0.51，說明保險企業(yè)經(jīng)營效率呈現(xiàn)出右偏分布，有超過半數(shù)的保險企業(yè)經(jīng)營效率低于平均值，這反映出我國保險企業(yè)經(jīng)營效率還有較大提升空間。保險科技發(fā)展指數(shù)均值為5.89，小于其中位數(shù)6.25，說明保險科技發(fā)展呈現(xiàn)左偏分布，表明保險科技發(fā)展情況較好。

表2 變量描述性統(tǒng)計

四、實證檢驗及其結(jié)果

（一）保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響

1.基準回歸

為驗證保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)，本文采用式（2），分別用三階段DEA模型所得的綜合技術(shù)效率（TFP/crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale），對20家人壽保險企業(yè)和20家財產(chǎn)保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)進行全樣本企業(yè)回歸分析。本文的豪斯曼檢驗結(jié)果P值為0，隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型的原假設(shè)被顯著拒絕，因此采用固定效應(yīng)模型?？紤]同一家保險企業(yè)不同年份之間的擾動項一般存在自相關(guān)，所以采用保險企業(yè)層面的聚類穩(wěn)健標準誤，其結(jié)果見表3所列。

表3顯示，保險科技指數(shù)（It）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP/crste）、純技術(shù)效率（vrste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale）的回歸系數(shù)分別為0.141、0.159和0.089，且均在1%水平上顯著，即保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)，說明保險科技發(fā)展提高了保險企業(yè)經(jīng)營效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率。這主要是因為保險科技的應(yīng)用和發(fā)展可以促進保險企業(yè)的資源配置能力、資源使用效率和技術(shù)水平的提高，進而使得保險企業(yè)經(jīng)營效率、純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率全面提高。由此，可驗證假設(shè)1成立。

表3還顯示，保險企業(yè)成立年份（Ly）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP/crste）和規(guī)模技術(shù)效率（scale）的回歸系數(shù)分別為-0.004和-0.005，且均在1%水平上顯著，表明隨著保險企業(yè)成立年份的增加，保險企業(yè)經(jīng)營效率略有下降，這主要是因為中國保險市場尚未完全放開，保險行業(yè)競爭還不充分，保險企業(yè)隨著成立年份的增加，其創(chuàng)新能力逐漸弱化，進而抑制了保險企業(yè)經(jīng)營效率的提高；投資收益（Ic）對純技術(shù)效率（vrste）的系數(shù)為0.051，且在1%水平上顯著，說明投資收益越高，保險企業(yè)用于技術(shù)研發(fā)的資金會越多，因此保險企業(yè)純技術(shù)效率（vrste）得以提升。

表3 保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的全樣本實證檢驗

2.異質(zhì)性分析

進一步進行異質(zhì)性分析，驗證保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)在人壽保險企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，本文將全樣本企業(yè)分為20家人壽保險企業(yè)和20家財產(chǎn)保險企業(yè)兩組分樣本企業(yè)，然后采用式（2），以保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）為被解釋變量對樣本企業(yè)進行分組回歸分析，其結(jié)果見表4所列。

表4 保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的分樣本實證檢驗

表4顯示，在人壽保險企業(yè)樣本組，保險科技指數(shù)（It）的系數(shù)為0.981且在1%水平上顯著，明顯大于財產(chǎn)保險企業(yè)樣本組保險科技指數(shù)（It）的系數(shù)0.072，即保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)在人壽保險企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯，說明保險科技發(fā)展能更加有效地提高人壽保險企業(yè)的經(jīng)營效率。這主要是因為人壽保險企業(yè)的業(yè)務(wù)流程比財產(chǎn)保險企業(yè)的更單一、規(guī)范和標準化，保險科技的標準化和程序化能夠較好地契合人壽保險企業(yè)的經(jīng)營活動。綜上所述，假設(shè)1成立，保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率有正向促進作用，且這種正向促進作用在人壽保險企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯。

（二）穩(wěn)健性檢驗

為保障保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響回歸結(jié)果的可靠性和非隨機性，本文采用變量替換法、分樣本法和縮尾法等，對保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率之間的關(guān)系做穩(wěn)健性檢驗。

1.變量替換法

借鑒完顏瑞云、鎖凌燕（2019）［3］和黃星剛等（2020）［19］的研究做法，選擇北京大學(xué)數(shù)字金融研究中心編制的中國數(shù)字普惠金融指數(shù)中的保險業(yè)務(wù)分項指數(shù)（It′）來替代保險科技指數(shù)。該指數(shù)以“螞蟻科技”保險海量底層交易賬戶數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，首先選取“每萬人支付寶用戶中被保險用戶數(shù)”“人均保險筆數(shù)”和“人均保險金額”三個互聯(lián)網(wǎng)保險業(yè)務(wù)指標，然后對這三個保險業(yè)務(wù)指標進行無量綱化處理，接著根據(jù)層次分析的變異系數(shù)賦權(quán)法確定具體業(yè)務(wù)指標權(quán)重，最后計算出保險業(yè)務(wù)分項指數(shù)。公式（2）中將保險科技指數(shù)這個變量替換為It′，然后分別對保險企業(yè)全樣本進行回歸，其結(jié)果見表5第（1）列。

2.縮尾法

為避免可能存在的極端值對實證檢驗結(jié)果的影響，有必要對選定變量進行1%和99%分位的縮尾處理，并重新進行回歸分析，其結(jié)果見表5第（2）列。

3.變化保險科技編制權(quán)重

遠程用電檢查系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集功能，主要對過電壓、過電流以及功率等參數(shù)進行計算。首先，根據(jù)偵聽遠程終端接收數(shù)據(jù)信息，然后邏輯分析程序采用“SEMMA”方法論進行數(shù)據(jù)分析，如下圖所示。

為了消除保險科技指數(shù)編制時權(quán)重選擇對回歸結(jié)果的影響，本部分對前文設(shè)定的權(quán)重重新進行考慮。自2020年新冠疫情暴發(fā)以來，保險企業(yè)線下業(yè)務(wù)受到嚴重影響，越來越多的保險企業(yè)意識到發(fā)展保險科技的重要性，保險企業(yè)發(fā)展保險科技的路徑由依賴創(chuàng)新轉(zhuǎn)向自主創(chuàng)新，即保險企業(yè)更傾向于成立保險科技子公司，以便進行自主創(chuàng)新。因此，本部分重新對權(quán)重進行設(shè)定，上調(diào)當年成立的保險科技企業(yè)數(shù)量的權(quán)重為30%，下調(diào)合作第三方網(wǎng)絡(luò)平臺數(shù)量的權(quán)重為10%、合作保險中介機構(gòu)數(shù)量的權(quán)重為10%、保持互聯(lián)網(wǎng)保險產(chǎn)品數(shù)量的權(quán)重為20%、保險發(fā)展指數(shù)（創(chuàng)新能力）的權(quán)重為15%，省級普惠數(shù)字金融指數(shù)的權(quán)重為15%。用新的保險科技指數(shù)重新進行回歸，其結(jié)果見表5第（3）列。

表5第（1）列全樣本保險科技指數(shù)（It′）的回歸系數(shù)為0.063，且在1%水平上顯著；第（2）列保險科技指數(shù)（It）的回歸系數(shù)為0.090，且在1%水平上顯著；第（3）列保險科技指數(shù)（It）的回歸系數(shù)為0.086，且在1%水平上顯著。由此可知，解釋變量替換后，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)經(jīng)營效率仍具有正向促進作用，且縮尾法和變換保險科技編制權(quán)重回歸結(jié)果與之前基本一致，證明回歸結(jié)果比較穩(wěn)健。

表5 保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的穩(wěn)健性檢驗

（三）內(nèi)生性問題

鑒于保險企業(yè)發(fā)展保險科技是提升保險企業(yè)經(jīng)營效率的理性選擇，而保險科技發(fā)展與保險企業(yè)經(jīng)營效率之間存在雙向因果關(guān)系會導(dǎo)致內(nèi)生性問題，本部分即對其內(nèi)生性問題進行檢驗。

1.引入滯后變量

考慮保險企業(yè)當前的經(jīng)營效率不會影響其前期的保險科技發(fā)展程度，本文使用保險科技的滯后一期值替代當期值，對模型重新進行回歸檢驗，回歸結(jié)果見表6第（1）列。

此外，考慮保險企業(yè)經(jīng)營效率往往具有持續(xù)性，即存在時間維度上的自相關(guān)性，本文將被解釋變量保險企業(yè)經(jīng)營效率的滯后一期引入模型中，構(gòu)建動態(tài)面板模型，采用系統(tǒng)高斯混合模型（GMM）方法進行估計，以解決反向因果、遺漏變量等造成的內(nèi)生性問題。首先采用面板Fisher檢驗對變量進行單位根檢驗，發(fā)現(xiàn)解釋變量和被解釋變量都是平穩(wěn)的，然后以變量的滯后項及差分滯后項作為工具變量，使用兩步系統(tǒng)GMM方法對模型進行估計，回歸結(jié)果見表6第（2）列。

2.工具變量法

為進一步使得保險科技發(fā)展對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的回歸結(jié)果更可靠，本部分采用工具變量法進行內(nèi)生性問題檢驗。借鑒謝絢麗等（2018）［21］的做法，選擇互聯(lián)網(wǎng)普及率（INT）作為保險科技發(fā)展的工具變量，回歸結(jié)果見表6第（3）列。

表6第（1）列保險科技指數(shù)（It）滯后一期的系數(shù)為0.205，且在1%水平上顯著，說明保險科技發(fā)展滯后一期與保險企業(yè)經(jīng)營效率顯著正相關(guān)；第（2）列保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）滯后一期的系數(shù)為0.177，且在1%水平上顯著；第（3）列在引入工具變量后，保險科技發(fā)展指數(shù)（It）的系數(shù)為0.150，且在1%水平上顯著。綜上所述，表6中核心解釋變量的結(jié)果與上文回歸結(jié)果基本保持一致，表明本文的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表6 保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率影響的內(nèi)生性檢驗

五、中介效應(yīng)檢驗：保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響機制研究

（一）產(chǎn)出視角：保險業(yè)務(wù)收入和投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道

為驗證假設(shè)2，即從產(chǎn)出視角研究保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道，本文采用式（3）和式（4），分別從產(chǎn)出視角和投入視角對保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的保險業(yè)務(wù)收入、投資收益、賠付支出和業(yè)務(wù)管理費四個傳導(dǎo)渠道進行實證檢驗和回歸分析。

根據(jù)保險企業(yè)經(jīng)營效率的概念可知，保險業(yè)務(wù)收入和投資收益的增加均可導(dǎo)致保險企業(yè)產(chǎn)出的增長，進而會影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。本文以保險業(yè)務(wù)收入和投資收益為中介變量，檢驗保險科技通過保險業(yè)務(wù)收入和投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響。根據(jù)中介效應(yīng)模型，同時對式（3）和式（4）進行回歸，其結(jié)果見表7所列。

表7 中介效應(yīng)模型實證檢驗：產(chǎn)出視角

表7第（1）列中保險科技指數(shù)（It）對保險業(yè)務(wù)收入（Bc）的影響系數(shù)為-0.412，在1%水平上通過顯著性檢驗，表明保險科技發(fā)展降低了保險企業(yè)業(yè)務(wù)收入；第（2）列中保險業(yè)務(wù)收入（Bc）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）的影響系數(shù)為0.018，表明保險企業(yè)收入的增加提升了保險企業(yè)經(jīng)營效率，但是未通過顯著性檢驗。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗規(guī)則，保險科技發(fā)展對保險業(yè)務(wù)收入的影響系數(shù)和保險業(yè)務(wù)收入對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)中有一個不顯著時，需要進一步做Sobel檢驗，若通過Sobel檢驗，則說明中介效應(yīng)成立。表7第（1）列中Sobel檢驗的P值為0.063，即說明中介效應(yīng)在10%水平下通過顯著性檢驗，表明保險科技發(fā)展通過保險業(yè)務(wù)收入傳導(dǎo)渠道影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。同時，第（1）列中Sobel的中介效應(yīng)占比為0.402，表明保險科技發(fā)展通過保險業(yè)務(wù)收入傳導(dǎo)渠道影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的中介效應(yīng)比例為40.2%。因此，本文假設(shè)2a成立，即保險科技通過保險業(yè)務(wù)收入渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響。

表7第（3）列中保險科技指數(shù)（It）對保險企業(yè)投資收益（Ic）的影響系數(shù)為0.654，但未通過顯著性檢驗；而保險企業(yè)投資收益（Ic）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）的影響系數(shù)為-0.025，但未通過顯著性檢驗。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗規(guī)則，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)投資收益的影響系數(shù)和保險企業(yè)投資收益對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)均未通過顯著性檢驗，說明保險科技發(fā)展通過保險企業(yè)投資收益?zhèn)鲗?dǎo)渠道無法對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響。因此本文假設(shè)2b不成立。可能的原因是：保險企業(yè)進行投資的方式主要是通過第三方進行委托代理，此時保險企業(yè)發(fā)展保險科技并不能影響投資收益。

（二）投入視角：保險賠付支出和業(yè)務(wù)管理費傳導(dǎo)渠道

根據(jù)保險企業(yè)經(jīng)營效率的概念可知，保險企業(yè)賠付支付和業(yè)務(wù)管理費的增加均可導(dǎo)致保險企業(yè)投入的增長，進而會影響保險企業(yè)經(jīng)營效率。本文以保險企業(yè)賠付支出和業(yè)務(wù)管理費為中介變量，檢驗保險科技通過保險企業(yè)賠付支出和業(yè)務(wù)管理費傳導(dǎo)渠道對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響。根據(jù)中介效應(yīng)模型，同時對式（3）和式（4）進行回歸，其結(jié)果見表8所列。

表8 中介效應(yīng)模型實證檢驗：投入視角

表8第（1）列中保險科技指數(shù)（It）對保險企業(yè)賠付支出（Pc）的影響系數(shù)為0.715，表明保險科技發(fā)展增加了保險企業(yè)賠付支出，但未通過顯著性檢驗；第（2）列中保險企業(yè)賠付支出（Pc）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）的影響系數(shù)為0.033，表明保險企業(yè)收入的增加提升了保險企業(yè)經(jīng)營效率，但是未通過顯著性檢驗。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗規(guī)則，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)賠付支出的影響系數(shù)和賠付支出對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)都不顯著時，說明保險科技發(fā)展通過保險企業(yè)賠付支出傳導(dǎo)渠道不會影響保險企業(yè)經(jīng)營效率，因此，假設(shè)3a不成立?？赡艿脑蚴牵罕ｋU企業(yè)發(fā)展保險科技主要應(yīng)用在產(chǎn)品創(chuàng)新等領(lǐng)域，對保險企業(yè)風(fēng)險管理重視程度不夠，導(dǎo)致保險科技發(fā)展無法降低保險企業(yè)賠付支出。

表8第（3）列中保險科技指數(shù)（It）對保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理費（Mf）的影響系數(shù)為-0.385，表明保險科技發(fā)展降低了保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理費，且在1%水平上通過了顯著性檢驗；第（4）列中保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理費（Mf）對保險企業(yè)經(jīng)營效率（TFP）的影響系數(shù)為-0.025，表明保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理的減少可以提升保險企業(yè)經(jīng)營效率，且在10%水平上通過顯著性檢驗。根據(jù)中介效應(yīng)檢驗規(guī)則，保險科技發(fā)展對保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理費的影響系數(shù)和業(yè)務(wù)管理費對保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響系數(shù)都顯著時，說明保險科技發(fā)展通過業(yè)務(wù)管理費傳導(dǎo)渠道可以對保險企業(yè)經(jīng)營效率產(chǎn)生影響。同時，第（3）列中Sobel的中介效應(yīng)占比為0.396，表明保險科技發(fā)展通過保險企業(yè)業(yè)務(wù)管理費傳導(dǎo)渠道影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的中介效應(yīng)比例為39.6%。因此，假設(shè)3b成立。

六、結(jié)論與建議

在借鑒國內(nèi)外相關(guān)文獻和深入調(diào)研的基礎(chǔ)上，本文編制保險科技指數(shù)，測算保險企業(yè)經(jīng)營效率，選取2010—2018年中國20家人壽保險企業(yè)和20家財產(chǎn)保險企業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，實證檢驗了保險科技對中國保險企業(yè)經(jīng)營效率的影響：①保險科技對保險企業(yè)經(jīng)營效率有正向促進作用，說明保險科技發(fā)展有利于提高保險企業(yè)經(jīng)營效率，這一結(jié)論在經(jīng)過穩(wěn)健性檢驗后依然成立；與財產(chǎn)保險企業(yè)相比，保險科技與保險企業(yè)經(jīng)營效率正相關(guān)在人壽保險企業(yè)表現(xiàn)得更加明顯；隨著保險企業(yè)成立年份的增加，保險企業(yè)經(jīng)營效率有所弱化。②保險科技影響保險企業(yè)經(jīng)營效率的傳導(dǎo)渠道是保險科技可以提高保險企業(yè)的保險業(yè)務(wù)收入，同時保險科技可以降低保險企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費。

基于上述結(jié)論，本文提出以下對策性建議：①政府部門，特別是保險行業(yè)監(jiān)督管理部門要出臺相關(guān)鼓勵政策和優(yōu)惠措施，如稅收優(yōu)惠、專項資金補貼和分擔(dān)保險科技研發(fā)風(fēng)險等，引導(dǎo)和支持保險企業(yè)的保險科技研發(fā)與應(yīng)用。②保險企業(yè)要進一步加強與科技企業(yè)和高等院校的跨界合作，借助合作伙伴的科技優(yōu)勢，為保險企業(yè)發(fā)展保險科技奠定堅實基礎(chǔ)；人壽保險企業(yè)和財產(chǎn)保險企業(yè)都要加大對保險科技的投入，積極利用互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算、人工智能和區(qū)塊鏈等先進技術(shù)，拓展業(yè)務(wù)邊界、優(yōu)化業(yè)務(wù)流程，創(chuàng)新產(chǎn)品與服務(wù)，特別是財產(chǎn)保險企業(yè)要制定更加規(guī)范和標準化的業(yè)務(wù)流程，實現(xiàn)保險企業(yè)的轉(zhuǎn)型升級；保險企業(yè)要守正創(chuàng)新，回歸保險業(yè)務(wù)本源，依靠保險科技在產(chǎn)品開發(fā)、精準營銷、風(fēng)險控制等方面發(fā)力，提高保險企業(yè)純技術(shù)效率和規(guī)模技術(shù)效率，從而提高保險業(yè)務(wù)收入，同時加強經(jīng)營分析、成本控制、資金運作，降低保險企業(yè)的業(yè)務(wù)管理費。