集团化经营对中国保险业效率影响的实证

点赞:4901 浏览:13342 近期更新时间:2024-02-16 作者:网友分享原创网站原创

摘 要 :为了评估集团化经营对保险公司经营绩效的影响,本文利用malmuist指数对国内5家保险集团及27家独立保险公司2005—2010年间的经营数据进行了效率测度.根据Malmquist指数结果,保险集团在效率的改善方面优于独立公司.但根据分解指标来看,集团公司并未实现规模效率的改善.本文在对比分析基础上,给出了一些政策建议.

关 键 词 :集团化经营;绩效评估;Malmquist指数

一、引言

我国于2001年正式加入世界经济贸易组织(WTO),在日渐开放的经济、金融环境下,国内保险业正发生着深刻的变化,保险集团的相继组建是一个重要标志.发达国家的实践表明,保险集团化运营便于发挥协同效应,能为获得规模经济优势和业务扩展优势提供有利的组织条件,隔离不同业务单元的风险,从而增强抵抗行业和集团系统风险能力,同时能有效提升保险公司的经营效率.自2003年几大保险公司陆续实行集团化经营起已有9年之久,集团化经营对我国保险业经营绩效的影响引起了越来越多的关注.

从国外文献研究,Rai利用 1988-1992 年106 家保险公司的数据表明大公司存在规模经济现象.Cummins等研究表明兼并对美国寿险企业效率的提高产生了积极作用.Meador等用效率分析法对美国寿险业产品多元化的效果进行评估,认为产品多元化程度高的公司通过共享资源以及面对经营条件变化快速在各个产品类别之间调整资源投入能够获得更高的成本效率.Cummins等用数据包络分析法评估了1993年~1997年间 817家保险公司的效率分数 ,发现专业保险公司绩效更优.Fuentes等研究表明混业经营可以获得比专业经营更高的技术效率,但是没有具体针对保险集团与规模效应之间关系的实证研究文献.


从国内文献研究看,顾启圣的研究得出股权结构、高阶主管薪酬与经营效率之间的关系.候晋、朱磊的研究表明导致保险公司效率低下的原因是规模不佳,投资环节薄弱等.黄薇的研究表明集团化控股公司制的组织形式对保险机构的成本和利润效率均有显著的正向影响.肖志光用资产利润率作为衡量保险公司经营绩效的基本指标,回归分析得出我国保险集团不仅没有产生显著的协同效应,且对规模经济效应产生消极影响.解强、陈月、江生忠分别用DEA和Malmquist指数对欧、美、日、中国台湾18 家金融集团效率及变动趋势进行了研究,表明保险资本为主的综合经营保险公司效率最高.许莉运用DEA方法和Malmquist 生产率指数对国内4家保险集团的经营效率分别进行了静态评估和动态评估,发现其技术效率都有一定幅度的提高,但全要素生产率在集团化后普遍下降,主要原因是技术创新水平下降.

纵观国内外研究现状,涉及集团化经营与保险市场经营绩效关系的研究甚少,且都存在可改进之处:黄薇从成本和利润的角度研究集团化经营对保险业的产生影响,但选取的指标未剔除资产规模的影响;肖志光以国内保险市场为研究样本,但未进行动态测度;解强等学者的研究样本分布在美、日、欧及中国台湾四处,样本选取过于分散;许莉学者的研究样本集中于国内四家保险集团,样本容量过小.为克服以上问题,本文将从实证研究角度,运用数据包络分析法(DEA)和Malmquist 生产率指数,充分利用国内保险公司的样本数据,引入集团化因素,实证考察保险公司集团化经营对经营绩效的影响,对现有保险集团的经营效率进行评估,以期为保险市场结构的进一步优化、保险市场绩效的提高提供理论依据,并为政府进一步制定和调整保险产业政策及监管制度提供决策参考.

二、模型、样本、数据

1.Malmquist指数模型

本文采用基于DEA模型的Malmquist指数的方法,来分析我国保险公司全要素生产效率的动态变化特征.Malmquist指数由瑞典经济学家和统计学家Sten Malmquist于1953年提出,用来分析消费约束在不同的差异曲线上的移动.而Ces et al(1982)则首先将 Malmquist指数应用在生产率变化的测算中,提出在多投入产出条件下,基于投入的全要素生产率指数可以用malmquist指数来表示.此后,该理论与Charnes et al(1978)建立的DEA理论相结合,在评价行业中企业效率的动态变化的研究领域被广泛采用.

Fare et al(1994)定义了一个基于产出的Malmquist生产力指数如下:

进一步,在放松式(1)和式(2)的固定规模报酬检测设的情况下,Malmquist指数还可以描述变动规模报酬的情形,进一步将技术效率分解为纯技术效率变化和规模效率变化,如式(3)所示.

上式中,下标v表示的是规模报酬变动的情况,c表示的是规模报酬不变的情况;第一项表示在规模报酬变动情况下的纯技术效率变化,第二项表示规模效率变化,第三项与式(2)同,表示技术变化率.

本文在规模报酬变动的检测设下考察样本效率的动态变化情况.

2.投入、产出变量的选择

投入产出变量的选择是DEA测算的关键所在,选择投入产出指标的首要原则是反映评价的目的和评价的内容,同时还应兼顾重要性原则和可获得性原则.目前,对于投入产出变量的选择方法主要有生产法、中间媒介法、资产法、用户成本法、价值附加值法等.

保险公司属于金融怎么写作业,其投入和产出具有无形性的特点.所以,对于保险公司的投入和产出难以准确计量,学术界对于保险公司投入和产出的定义也没有较为一致的看法.从保险公司的经营特点来看,其作为一般企业,利用资源投入产出保险产品及怎么写作,同时其作为金融相似度检测机构,利用预收的保费收入补偿未来的赔付支出及保险金给付支出.基于对保险公司上述两种作用的不同理解,本文在相似度检测法和生产法的基础上,结合我国保险公司投入和产出特征和现有数据的可获得性,将投入指标界定为固定资产、业务及管理费用以及手续费及佣金支出三个变量,上述三项投入指标包括了保险公司日常经营过程中的主要的固定成本及可变成本投入.其中“佣金支出”项目为保险公司支付给外勤人员的费用,为保险公司劳动力投入的一方面,而“业务及管理费用”项目则包含了保险公司内勤人员的工资给付,为保险公司劳动力投入的另一方面,两者共同作为保险公司劳动力资源投入的衡量标准;此外,“手续费”、“业务费”及日常经营过程中的“管理费”则构成了保险公司经营实践中的主要成本投入,因此将“手续费及佣金支出”项目、“业务及管理费用”项目共同纳入投入指标体系;而固定资产项目则体现保险公司的资本投入,也是保险公司的一项固定成本,与实收资本相比较更具稳定性,因此本文将“固定资产”纳入投入指标体系.上述三项指标包含了保险企业经营过程中主要的固定成本和可变成本. 需要说明的是,在选择反映“劳动力要素投入”的变量时,国内外研究者主要使用两类指标:劳动者人数和劳动者收入.恽敏、陈璐等均将“保险企业职工人数”作为投入指标来衡量保险公司劳动力的投入,而后者则由于数据的可获得性差,故选用者相对较少.但本文通过相关分析得出,“保险企业人数”与“投资收益”、“保险业务收入”的相关性极低,因此,为了保证投入、产出指标体系构建的相对合理性,本文选取的投入指标中不包括“保险企业人数”,而以“手续费及佣金支出”、“业务及管理费用”两项简介体现劳动者收入.下表是本文选取的投入产出变量Pearson相关系数列表.

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表1 2005—2010年34家样本保险公司投入产出变量Pearson相关系数

承接上表1:

注:1.“**”表示相关系数在0.01的显著性水平下通过检验.

2.上表投入和产出变量数据取自2006年—2011年的《中国保险年鉴》.

由表1可知,本文选取的投入变量和产出变量间具有高度的线性正向相关性,且在0.01的显著性水平下均显著相关,由此,本文对于投入指标与产出指标的选取具有合理性.

3.样本选取与数据来源

本文选择32家保险公司作为实证样本,考察期限为2005—2010年.该样本包括5家保险集团、24家法人公司、1家外商独资子公司和2家海外集团在华分公司.其中,5家保险集团为人保集团、国寿集团、太保集团、平安集团、阳光集团;1家外商独资子公司为皇家太阳联合保险中国有限公司;2家分公司为德国安联集团下属的安联保险广州分公司(于2010年10月改为独立法人机构)、美国友邦保险集团下属的美国友邦保险上海分公司.值得说明的是,由于后文研究的需要,本文把样本按照组织形式的不同分为2个群组,一是包括人保、国寿、太保、平安、阳光的5家保险集团公司,二是包括民生人寿、华泰、泰康等27家非集团公司.

选择以上样本及样本区间的初衷在于:一是为了获得尽可能多的观测值以反映中国保险业的经营现状;二是为了考察尽可能长的时间跨度以反映保险公司经营效率的动态变化过程;三是为了使模型检测结果更符合实际以解释保险公司实际的状况.在上述三项指导原则下,本文将2006年《中国保险年鉴》中收录的所有保险公司作为待选样本,去除缺少财务报表的公司、2005年新成立的保险公司以及影响Malmquist指数输出结果的公司,最终将其中的32家保险公司作为实证样本.

本文样本数据来自《中国保险年鉴》(2005-2010)、《中国统计年鉴》(2005—2010).下表是本文所选取投入产出变量数据的描述性统计分析,反映样本数据的基本数据特征.

表2 2005—2010投入产出变量的数据特征描述

注:1.上述数据单位均为人民币百万元

2、数据来源于《中国保险年鉴》(2005-2010)、《中国统计年鉴》(2005-2010)

三、实证结果及分析

本文使用Deap2.1软件进行分析,由于保险公司在实际经营过程中产出不可控而只能控制投入的多少,因此本文采用投入导向(input-orientated)的方式核算;此外由于本文考察的时间跨度较长,因此本文在规模报酬可变情况下求得结果.

1.保险公司全要素生产率总体变化特征

本文以32家保险公司的资料为基础数据,采用DEAP2.1软件计算得出2005-2010年度Malmquist指数及其分解,详见表3.

表3 2005-2010年度中国保险业平均Malmquist指数及其分解

由表3可知,32家样本保险公司在考察期2005-2010年平均全要素生产率为1.123,这表示2010年较2005年保险公司全要素生产率改善上升了12.3%.再来看全要素生产率均值结果的分解,本文研究结果显示,全要素生产率改善的贡献来源为技术变化(techch),它在2005-2010年期间动态变化的平均值为1.133,改善上升了13.3%;而技术效率变化的动态平均值为0.991,其均值下降0.9%,其中纯技术效率变化动态均值上升了1.0%,规模效率动态平均下降1.9%.这表明我国保险公司全要素生产率总体的提高主要是由于技术的改进,而不是技术效率的提高,而技术效率的退步则主要受规模效率下降的拖累.这一结论基本同于赵旭所分析的11家保险公司在2000-2004的结果.

研究期间32家保险公司全要素生产率提高的原因主要有以下几点:(1)截止至2006年,国有保险公司股份制改革的全部完成,保险公司的改制为中国保险业整体带来了经营效率的改善.(2)2004年12月11日中国保险业基本结束了入世过渡期,中国保险业的对外开放给国内保险公司带来了新的经营理念、管理方式和保险产品,促进了国内保险公司的技术进步以及保险市场结构的优化,从而带动国内保险也经营效率的提升.(3)随着国内保险市场的开放,我国保险业开始打破垄断格局,2005—2010年市场集中度指标(CR4)分别为0.54、0.60、0.52、0.32、0.44、0.33,竞争的加剧带来的资源的更优配置,带动经营效率的提升.

2.保险集团与独立公司全要素生产率变化对比分析

本文所选的32家保险公司在2005-2010年期间表现各异,上文可知我国保险业在这6年期间总体上实现了全要素生产率的增长,且这种增长来源主要在于技术进步.那么,保险集团与独立公司在经营效率变化上有何不同?保险集团在全要素生产率改善方面是否优于独立保险公司?

为了解决上述问题,下文作了几项基本的统计分析:一是保险集团与独立公司全要素生产率及其分解指标平均值对比;二是实现效率改善的保险公司中全要素生产率及其分解效率的分布统计;三是未实现全要素生产率及其分解效率改善的保险公司的数量统计. 从上表4家保险集团的均值表现来看,保险集团在2005年到2010年期间实现了全要素生产率的大幅度提升,具体上升幅度为24.8%,而其贡献来自于技术效率和技术的双重进步,其中技术效率上升幅度为5.9%,技术进步上升幅度为14.9%.27家独立保险公司在2005年到2010年期间同样实现了全要素生产率的增长,但增长幅度仅为保险集团公司增长幅度平均值的一半.从其分解指标来看,27家非保险集团公司全要素生产率的增长仅依赖于技术进步一方面,在技术效率上,6年期间下降幅度为33.8%,下降幅度较大.由上述结果可初步得出结论:保险集团相较于独立公司在全要素生产率的改进方面更为明显,且其改进来自于技术进步和技术效率进步两方面.

但是,值得一提的是,无论是保险集团还是独立公司,在规模效率上都未实现提升,其中保险集团下降4.3%,独立公司下降7.9%,可见国内保险公司虽然实现了规模的增长,但并未实现规模效率的递增.

表5 tfp改善的公司中按来源分布

从表5结果来看,5家保险集团均实现了全要素生产率的改善.在tfp改善的26家保险公司中,其中25家保险公司实现了技术变化指标上的改进,而仅有15家保险公司实现了技术效率指标上的改进,其中包括3家保险集团,占比为20%,这一比例大于保险集团样本数占总样本数的比值,说明在实现技术效率进步的公司数量上,保险集团公司贡献相对较大.此外,3家保险集团(人保、国寿、太保)实现了技术变化和技术效率的双重改善,占技术与技术效率双重改善公司总数的21.43%,而样本保险集团总数仅占样本总数的15.625%.另一方面,在技术效率改善的15家公司中,多数公司有着纯技术效率的改善;7家保险公司达到了规模效率的改进,其中集团公司占0家;两者都对技术效率改善作出贡献的公司有4家,其中集团占0家.可见保险集团在规模效率还有待改进.

另外,根据上文表3结果显示:5家保险集团2005-2010期间全要素生产力均值分别为1.478、1.477、1.151、1.051、1.114,大多高于34家样本公司的全要素生产率均值.再从全要素生产率的分解来看,5家保险集团的技术效率动态变化均值分别为1.223、1.194、1.028、0.914、0.936;技术变化动态均值分别为1.208、1.237、1.120、1.149、1.190.上述结果显示,除了平安集团和阳光集团,其他三家保险集团均实现了技术效率进步和技术进步双重进步.

上述结果显示,保险集团在经营效率的改善方面优于独立公司,但值得一提的是其技术效率的改善主要来自于纯技术效率的改善,5家保险集团公司均未实现规模效率的递增,仅有人保和国寿两家公司规模效率保持不变,其他均有所退步.

从表6结果来看,在32家样本保险公司中,有15家保险公司受技术效率退步的拖累,其中保险集团公司占2家,这反映了我国保险业在技术效率方面的改善存在不足.进一步分析,在技术效率未改善的保险公司中,有一半以上的保险公司受纯技术效率和规模效率的共同拖累.从上表统计可知,指标未达到改善的公司中,保险集团占比均小于保险集团总数占总样本数比值,可见保险集团在经营绩效的改进方面表现更好.

综合以上分析结果可以初步得出结论:保险集团在经营效率改善方面有较大的优势,5家保险集团全要素生产率的平均值为1.248,比32家样本公司总体平均值高12.5%,这表明集团公司带来了中国保险业经营效率的总体提升,由于集团公司具有更强的资金实力和资源获取渠道,在资源配置、技术创新等方面均具有优势,因此保险集团在经营上更具有效率.从上述数据也可以看出,集团化经营并不一定带来规模效益,人保、国寿、太保、平安、阳光五家集团公司在2005-2010期间均未实现规模效率的增长,其中太保、平安、阳光更是出现了规模效率的下降,但相较于独立公司而言,保险集团规模效率下降幅度相对较少.

四、本文结论及建议

本文以2005-2010年国内5家保险集团及27家独立保险公司的经营数据为基础,利用数据包络分析方法考察两种类型的公司在经营效率变化上的不同,从而探究集团化经营对中国保险业经营绩效的影响情况,主要获得结论如下:一是在考察期内绝大多数保险公司的全要素生产率呈增长态势,且主要来源于技术进步的贡献.二是无论从均值角度考察,还是从数量统计角度考察,保险集团在经营绩效改善上均优于独立保险公司.三是保险集团虽然在效率改善上更为明显,但在规模效率上并未实现增长,但相较于独立公司而言,保险集团在规模效率下降幅度上相对较小.根据以上结论建议:一是国内保险市场长期以来施行粗放经营、独立经营和分业经营,导致一定的效率损失,应该向综合经营模式转换,适度的扩张规模和多元化经营.二是保持技术上的革新,包括保险产品创新和业务经营方式创新,在生产效率方面更应该合理资源配置、科学管理等.三是改善保险市场结构,向垄断竞争模式转变,打破保险市场进入退出壁垒,竞争的加剧带来的资源的更优配置,带动经营效率的提升.