我國(guó)壽險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率分析

[摘要]利用DEA方法考察了1999-2005年間中國(guó)11家壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的變化情況，通過(guò)多元線性回歸對(duì)影響我國(guó)壽險(xiǎn)行業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素進(jìn)行了分析。研究表明，中國(guó)的壽險(xiǎn)行業(yè)技術(shù)效率普遍不高，低技術(shù)效率的原因主要?dú)w咎于規(guī)模的低效率。其中中資壽險(xiǎn)公司在技術(shù)效率和規(guī)模效率方面要略好于合資公司?；貧w分析結(jié)果顯示市場(chǎng)份額對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)效率的正向影響最大，人力資源水平和資產(chǎn)規(guī)模對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的效率呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，而壽險(xiǎn)公司的資本來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)效率沒(méi)有顯著影響。

[關(guān)鍵詞]壽險(xiǎn)公司；效率分析；DEA

[中圖分類號(hào)] F842［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］ Ａ

[文章編號(hào)] １６７３－０４６１（２００8）０1－００7１－０6

※廣東省哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目“我國(guó)保險(xiǎn)市場(chǎng)效率和風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題研究”（05E－07）的部分成果。

一、引 言

改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)的壽險(xiǎn)業(yè)取得了舉世矚目的進(jìn)步。1994年，中國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)總量為162億元人民幣，人均壽險(xiǎn)深度為0.3%；2005年中國(guó)壽險(xiǎn)保費(fèi)總量達(dá)3646億元人民幣，壽險(xiǎn)密度約為280元人民幣，壽險(xiǎn)深度約為2%。短短的十年間，中國(guó)的壽險(xiǎn)密度提高了近20倍，壽險(xiǎn)深度提高了約6倍[1]。隨著我國(guó)全面融入世界經(jīng)濟(jì)體系，中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)面臨國(guó)內(nèi)市場(chǎng)國(guó)際化的競(jìng)爭(zhēng)局面，如何提高我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)效率日顯重要。

目前對(duì)公司效率測(cè)度的研究方法主要有參數(shù)法與非參數(shù)法兩大類。參數(shù)方法包含隨機(jī)前沿面分析法（Stochastic Frontier Analysis，SFA），自由分布法（Distribution—Free Approach，DFA），厚前沿分析法（Thick Frontier Approach，TFA）。非參數(shù)方法主要有數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（Data Envelopment Analysis，DEA），無(wú)界分析 (Free Disposal Hull，F(xiàn)DH) ，指數(shù)法（Index Numbers，IN），混合最優(yōu)策略法（Mixed Optimal Strategy，MOS）[2]。其中SFA法和DEA法是在實(shí)踐中常用的兩種效率測(cè)度方法。本文采用非參數(shù)法中的DEA兩步法對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)公司的效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，測(cè)算出壽險(xiǎn)公司的各種效率值，尋找出影響壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)效率的主要因素，為增強(qiáng)我國(guó)壽險(xiǎn)公司競(jìng)爭(zhēng)力提出政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述

使用DEA方法對(duì)金融業(yè)的效率研究主要集中在銀行和證券類公司，對(duì)保險(xiǎn)公司尤其是壽險(xiǎn)公司的效率研究目前還很少。Fecher（1993）應(yīng)用DEA方法研究了保險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)的相對(duì)效率問(wèn)題， Cummins（1995）開(kāi)始將DEA方法推廣應(yīng)用到有關(guān)保險(xiǎn)公司的效率分析中。在國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)中，惲敏、李心丹（2003）運(yùn)用DEA方法中固定規(guī)模報(bào)酬下的CCR模型考察了1999年我國(guó)主要保險(xiǎn)公司的相對(duì)綜合效率，認(rèn)為我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)存在很大的改善空間[3]。趙旭（2003）運(yùn)用可變規(guī)模報(bào)酬下的VRS模型著重研究了我國(guó)主要保險(xiǎn)公司在1997-2001年度的相對(duì)效率，得出了我國(guó)保險(xiǎn)公司的市場(chǎng)份額、資產(chǎn)規(guī)模與其經(jīng)營(yíng)效率關(guān)聯(lián)度不高的結(jié)論[4]。劉毅（2005）研究了我國(guó)主要壽險(xiǎn)公司在1999-2003年度的經(jīng)營(yíng)效率，分析得出中資公司的經(jīng)營(yíng)效率普遍好于合（外）資公司[5]。

然而，上述研究仍有需要改進(jìn)之處，首先，惲敏、李心丹（2003）僅僅研究了1999年我國(guó)主要保險(xiǎn)公司的相對(duì)綜合效率，沒(méi)有研究保險(xiǎn)公司效率的時(shí)間變化趨勢(shì)。趙旭（2003）雖然對(duì)我國(guó)保險(xiǎn)業(yè)的效率變化趨勢(shì)做了分析，但僅僅對(duì)純技術(shù)效率進(jìn)行了估計(jì)。劉毅（2005）沒(méi)有討論壽險(xiǎn)公司效率的決定因素?？紤]到DEA方法的優(yōu)點(diǎn)，本文仍沿用此方法并結(jié)合其在效率研究中的最新成果，利用DEA兩步法對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率及影響我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素進(jìn)行實(shí)證分析。本文主要著[于兩個(gè)方面：（１）測(cè)量各壽險(xiǎn)公司的各種效率值以及它們的歷史變動(dòng)情況；（２）判別哪些因素對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)效率有顯著影響。

三、模型介紹

（一）DEA方法[6]

DEA法發(fā)端于Farrell（1957）的研究基礎(chǔ)，Charnes、Rhodes（1978）和Fare等人（1985）對(duì)其進(jìn)行了發(fā)展完善。該方法首先根據(jù)所有樣本企業(yè)（決策單元）的投入和產(chǎn)出構(gòu)造一個(gè)可以包容所有樣本企業(yè)（決策單元）生產(chǎn)方式的最小生產(chǎn)可能性集合，并且估計(jì)得到一個(gè)相對(duì)最有效前沿面，通過(guò)單個(gè)企業(yè)與有效前沿面的距離來(lái)測(cè)度企業(yè)的DEA有效性并用線性規(guī)劃法來(lái)計(jì)算這些企業(yè)的相對(duì)效率。對(duì)壽險(xiǎn)公司效率的測(cè)算，一般要涉及到5 種效率指數(shù)，即經(jīng)濟(jì)效率（EE）、技術(shù)效率（TE）、配置效率（AE）、規(guī)模效率（SE）和純技術(shù)效率（PTE）。本文重點(diǎn)分析壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。

運(yùn)用DEA方法[7]來(lái)評(píng)價(jià)決策單元的相對(duì)效率時(shí)，根據(jù)前提假設(shè)的不同可以分為投入導(dǎo)向法和產(chǎn)出導(dǎo)向法，而導(dǎo)向方法的不同對(duì)結(jié)論的影響微不足道。對(duì)壽險(xiǎn)公司而言，我們選擇基于投入導(dǎo)向的DEA模型計(jì)算壽險(xiǎn)公司的效率得分。

設(shè)有n個(gè)決策單元DMUi(i=1，2，…n)每個(gè)決策單元都包含有m種投入和s種產(chǎn)出，分別以m維向量Xi和s維向量Yi表示第i個(gè)決策單元的投入量和產(chǎn)出量。以相對(duì)效率為基礎(chǔ)對(duì)第i0個(gè)決策單元DMU0進(jìn)行評(píng)價(jià)，并引入松弛變量s+，s-和非阿基米德無(wú)窮小量ε建立的基于可變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)的VRS模型為：

Min[θv-ε(es-+es+)]（1）

s.t.

Xiλi+s-=θvX0

Xiλi-s+=Y0

λi=1

λi≥0，i=1，2，…n; s-≥0，s+≥0

其中，θv表示純技術(shù)效率。X0，Y0分別表示評(píng)價(jià)決策單元DMU0的投入和產(chǎn)出向量。s+，s-分別表示松弛向量。

在可變規(guī)模報(bào)酬的線性規(guī)劃模型中去掉約束條件λi=1我們可以得到基于不變規(guī)模報(bào)酬假設(shè)的CRS線性規(guī)劃模型為：

Min[θc-ε(es-+es+)]（2）

s.t.

Xiλi+s-=θcX0

Xiλi-s+=Y0

λi≥0，i=1，2，…n; s-≥0，s+≥0

其中，θc表示決策單元的技術(shù)效率，其他的符號(hào)與（１）式定義相同。

用該模型計(jì)算出來(lái)的效率值不但包含了決策單元的技術(shù)效率還包含了決策單元的規(guī)模效率，而前面的可變規(guī)模報(bào)酬模型測(cè)度的只是決策單元的純技術(shù)效率水平。我們可以通過(guò)對(duì)不同規(guī)模報(bào)酬下求出的效率值進(jìn)行比較推算出決策單元的規(guī)模效率θs的大小，得出規(guī)模效率等于技術(shù)效率與純技術(shù)效率的比值，即θs=。

（二）Ｍalmquist指數(shù)方法

我們利用Fare（1994）建立的Ｍalmquist指數(shù)模型來(lái)考察壽險(xiǎn)公司效率的變化情況，具體模型為：

m0(yt+1，xt+1，yt，xt)=×（3）

其中m0(yt+1，xt+1，yt，xt)即為Ｍalmquist指數(shù)，d(xt+1，yt+1)表示在t期技術(shù)條件下的t+1期效率水平，d(xt，yt)表示在t期技術(shù)條件下的當(dāng)期效率水平，d(xt+1，yt+1)表示在t+1期技術(shù)條件下的當(dāng)期效率水平，d(xt，yt)表示在t+1期技術(shù)條件下的t期效率水平。

通過(guò)Ｍalmquist指數(shù)與1的大小關(guān)系來(lái)反映決策單元從時(shí)期t到時(shí)期t＋１的效率增減情況，當(dāng)Ｍalmquist指數(shù)小于１時(shí)表示效率有所下降，大于1時(shí)表示效率有所增加，等于１表示效率沒(méi)有變化[8]。

四、指標(biāo)的確定與數(shù)據(jù)選取

（一）指標(biāo)的確定

使用DEA方法對(duì)壽險(xiǎn)業(yè)效率測(cè)定存在的主要困難就是如何定義壽險(xiǎn)公司的投入和產(chǎn)出變量，就目前國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)來(lái)看，對(duì)壽險(xiǎn)公司的投入產(chǎn)出還沒(méi)有統(tǒng)一的定義。綜合考慮我國(guó)壽險(xiǎn)公司的實(shí)際情況和數(shù)據(jù)的可獲得性，本文選取勞動(dòng)力和資產(chǎn)總額作為投入指標(biāo)，選取保費(fèi)收入和資產(chǎn)利潤(rùn)率作為產(chǎn)出指標(biāo)。其中資產(chǎn)利潤(rùn)率=年度利潤(rùn)總額/資產(chǎn)總額。這里我們對(duì)資產(chǎn)利潤(rùn)率指標(biāo)數(shù)據(jù)運(yùn)用下面的公式（4）進(jìn)行歸一化處理消除量綱和負(fù)數(shù)，使所有資產(chǎn)利潤(rùn)率值都大于0且落在 區(qū)間。

x=（4）

（二）樣本數(shù)據(jù)的選取

本文研究的樣本包括中國(guó)人壽、太平洋人壽、中國(guó)平安、泰康人壽、新華人壽、中宏人壽、太平洋安泰、安聯(lián)大眾、金盛人壽、美國(guó)友邦上海分公司和廣州分公司等11家在中國(guó)開(kāi)展壽險(xiǎn)業(yè)務(wù)的主要壽險(xiǎn)公司，根據(jù)資料計(jì)算2005年這11家壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入占整個(gè)壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入的87.1%，資產(chǎn)總和占整個(gè)壽險(xiǎn)公司資產(chǎn)總和的94.6%，具有足夠的代表性。樣本期為1999年-2005年。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)保險(xiǎn)年鑒》（1999-2005）中各保險(xiǎn)公司的資產(chǎn)負(fù)債表和資產(chǎn)損益表。其中太平洋人壽2001年前的數(shù)據(jù)為產(chǎn)壽險(xiǎn)綜合指標(biāo)，中國(guó)平安2002年前的數(shù)據(jù)為產(chǎn)壽險(xiǎn)綜合指標(biāo)，在計(jì)算效率的過(guò)程中我們對(duì)此并未做區(qū)分，目的是為了對(duì)比這兩家保險(xiǎn)公司在分業(yè)經(jīng)營(yíng)前后的效率變化情況。

五、國(guó)內(nèi)壽險(xiǎn)業(yè)效率實(shí)證測(cè)度與分析

本文首先利用Malmquist指數(shù)分析方法考察1999-2005年間中國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)效率的變化情況，然后根據(jù)CRS和VRS模型利用DEAP軟件測(cè)算各年度各壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率（TE）值、純技術(shù)效率（PTE）值、規(guī)模效率（SE）值及其對(duì)應(yīng)的規(guī)模區(qū)間。

（一）我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的效率變化

我們運(yùn)用DEAP軟件運(yùn)行基于投入導(dǎo)向的Malmquist DEA模型來(lái)測(cè)度技術(shù)效率的變化。DEAP的輸出文件包含了每個(gè)壽險(xiǎn)公司每年度的5個(gè)指數(shù)：技術(shù)效率變化（effch），技術(shù)變化（techch），純技術(shù)效率變化（pech），規(guī)模變化（sech）和全要素生產(chǎn)率變化（tfpch）。

表1給出了Malmquist指數(shù)分析結(jié)果，其中包含了1999-2005年樣本壽險(xiǎn)公司各年Malmquist指數(shù)的年度均值（annual mean）及跨期均值（firm mean）。報(bào)告結(jié)果將樣本公司劃分為中資公司和合資公司兩個(gè)組別，其中中資公司包含中國(guó)人壽、太平洋人壽、平安人壽、新華人壽和泰康人壽。合資公司包含中宏人壽、太平洋安泰、安聯(lián)大眾和金盛人壽，由于友邦廣州和友邦上海屬于全外資公司所以不包含在任何一個(gè)組別[3]，附表中的均值都是計(jì)算的相應(yīng)組公司的幾何平均值。

從分析結(jié)果我們可以看到1999-2005年期間，整個(gè)樣本壽險(xiǎn)公司的全要素生產(chǎn)率呈下降趨勢(shì)，年平均指數(shù)為0.977。而同一期間的技術(shù)效率卻緩慢上升，對(duì)應(yīng)的指數(shù)值為1.094，技術(shù)變化指數(shù)為0.931，這表明在考察期間雖然我國(guó)壽險(xiǎn)公司在技術(shù)效率方面有所改進(jìn)，但由于公司本身跟不上技術(shù)改進(jìn)的步伐，最終導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率和純技術(shù)效率的下降，但規(guī)模效率實(shí)現(xiàn)了緩慢上升。在整個(gè)考察期間合資公司比中資公司在技術(shù)效率改進(jìn)方面取得了更大的進(jìn)步，合資公司除了在2001-2002年度是技術(shù)效率下降以外其他5個(gè)年份都是技術(shù)效率上升。而中資公司卻只有其中的3個(gè)年份是上升的，并且上升的幅度遠(yuǎn)不如合資類公司。這說(shuō)明外資的引入對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)公司技術(shù)效率的提升起了很大的作用，如2000年新華，泰康成功引進(jìn)國(guó)際投資者后，其技術(shù)效率得分明顯提高。

（二）技術(shù)效率

由DEAP軟件求解投入導(dǎo)向的不變規(guī)模報(bào)酬模型，分別得到七年內(nèi)各壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率值。技術(shù)效率值參見(jiàn)表2。

表2. 1999-2005年各壽險(xiǎn)公司技術(shù)效率值表

就單個(gè)壽險(xiǎn)公司來(lái)看，處在技術(shù)效率前沿面上的壽險(xiǎn)公司僅有美國(guó)友邦廣州一家。而無(wú)論是從資產(chǎn)規(guī)模還是市場(chǎng)份額來(lái)看目前都?jí)艛辔覈?guó)壽險(xiǎn)市場(chǎng)的中國(guó)人壽、平安和太平洋的技術(shù)效率得分都不高，其中中國(guó)人壽和平安的效率值還沒(méi)有達(dá)到0.795的平均水平，與其公司地位極不相稱，而像新華、中宏、安聯(lián)大眾、美國(guó)友邦等這些小規(guī)模的公司卻得分較高，都超過(guò)了平均水平，這也反映出了我國(guó)壽險(xiǎn)公司的市場(chǎng)份額、資產(chǎn)規(guī)模和其經(jīng)營(yíng)效率關(guān)聯(lián)度并不是很高。

再看太平洋和平安人壽在產(chǎn)壽險(xiǎn)分離前后的技術(shù)效率變化，通過(guò)比較這兩家公司各年的技術(shù)效率值我們可以發(fā)現(xiàn):太平洋人壽在2001年后技術(shù)效率得分逐年遞減，其值由2001年的1降到2005年的0.686；平安人壽的技術(shù)效率值由2002年的0.685降到2005年的0.571，也同樣呈現(xiàn)出逐年遞減的趨勢(shì)。這說(shuō)明產(chǎn)壽險(xiǎn)分離對(duì)保險(xiǎn)公司效率的提高所起的作用不明顯，并且可能由于分離后導(dǎo)致的產(chǎn)品單一化而帶來(lái)效率的降低。

從整體來(lái)看，我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)技術(shù)效率水平不高，平均值為0.795，其中中資壽險(xiǎn)公司平均技術(shù)效率值為0.763略好于合資壽險(xiǎn)公司，而外資類壽險(xiǎn)公司技術(shù)效率值最高，美國(guó)友邦上海和美國(guó)友邦廣州在考察期內(nèi)的技術(shù)效率值均值達(dá)到了0.952。

圖1、壽險(xiǎn)公司1999-2005年技術(shù)效率變化曲線

由圖1可以看出我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)技術(shù)效率從1999年開(kāi)始先上升到2001年達(dá)到最高點(diǎn)后開(kāi)始下降，到2003年形成一個(gè)轉(zhuǎn)折后又開(kāi)始上升。從整個(gè)考察期間來(lái)看我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的技術(shù)效率整體上是呈緩慢上升趨勢(shì)的。這一點(diǎn)與利用Malmquist指數(shù)分析得出的結(jié)論一致。通過(guò)對(duì)外資、中資和合資三類壽險(xiǎn)公司的對(duì)比我們可以發(fā)現(xiàn)外資壽險(xiǎn)公司在整個(gè)區(qū)間內(nèi)的技術(shù)效率值最高；雖然平均效率值中資公司要好于合資類公司但合資類壽險(xiǎn)公司，但從整個(gè)考察期間來(lái)看其技術(shù)效率變化趨勢(shì)呈現(xiàn)明顯的上升趨勢(shì)并有超過(guò)中資公司的跡象。

（三）規(guī)模效率和純技術(shù)效率

由DEAP軟件求解投入導(dǎo)向的可變規(guī)模報(bào)酬模型，分別得到七年內(nèi)各壽險(xiǎn)公司的規(guī)模效率值和純技術(shù)效率值，并得出相應(yīng)的規(guī)模區(qū)間，計(jì)算結(jié)果分別參見(jiàn)表3-表5。

從表3我們可以看到處于規(guī)模效率前沿面的還是友邦廣州，每年的規(guī)模效率值都為1，說(shuō)明其生產(chǎn)規(guī)模是最恰當(dāng)?shù)摹Ｆ浯蔚梅州^高的是友邦上海年平均值達(dá)到了0.98，通過(guò)對(duì)比我們可以發(fā)現(xiàn)得分最高的全部集中在中小規(guī)模公司像美國(guó)友邦、新華、中宏等。其中規(guī)模較大的中國(guó)人壽、平安、太平洋得分卻不高，并且這三家公司無(wú)一例外的都是處于規(guī)模報(bào)酬遞減階段，我們分析認(rèn)為這類公司可能由于規(guī)模過(guò)于龐大，遍布全國(guó)的分支機(jī)構(gòu)和營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)點(diǎn)，增加了管理難度降低了信息傳遞的質(zhì)量，導(dǎo)致投入成本利用率的降低，而其他中小規(guī)模公司大部分年份都是處于規(guī)模報(bào)酬遞增階段，說(shuō)明這類中小壽險(xiǎn)公司可以通過(guò)適當(dāng)?shù)脑黾油度?，擴(kuò)大公司規(guī)模來(lái)提高自身的經(jīng)營(yíng)效率。雖然整體上來(lái)說(shuō)我國(guó)的壽險(xiǎn)公司普遍存在規(guī)模效率損失，但是從規(guī)模變化的趨勢(shì)圖（圖2）上可以看到我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)整體規(guī)模效率是緩慢上升的，這與Malmquist 指數(shù)模型得到的結(jié)論也是一致的。另外從中資和合資的對(duì)比角度來(lái)看，中資壽險(xiǎn)公司的規(guī)模效率均值為0.817要好于合資壽險(xiǎn)公司，且各年的波動(dòng)幅度也比較小。說(shuō)明中資公司在規(guī)模效率方面暫時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì)，但從2004、2005年的計(jì)算結(jié)果我們可以預(yù)測(cè)隨著時(shí)間的推移這種優(yōu)勢(shì)可能將不復(fù)存在。

圖2、各壽險(xiǎn)公司1999-2005年規(guī)模效率變化曲線

另外從中資和合資的對(duì)比角度來(lái)看，中資壽險(xiǎn)公司的規(guī)模效率均值為0.817要好于合資壽險(xiǎn)公司，且各年的波動(dòng)幅度也比較小。說(shuō)明中資公司在規(guī)模效率方面暫時(shí)具有一定的優(yōu)勢(shì)，但從2004、2005年的計(jì)算結(jié)果我們可以預(yù)測(cè)隨著時(shí)間的推移這種優(yōu)勢(shì)可能將不復(fù)存在。從表4我們可以看到樣本壽險(xiǎn)公司的純技術(shù)效率得分普遍都比較高并且各公司的差距也很小。比較中資和合資類壽險(xiǎn)公司我們可以看到在純技術(shù)效率方面合資公司的得分要比中資公司的高，這與前面的規(guī)模效率和技術(shù)效率值的比較結(jié)果正好相反，這也說(shuō)明了外資壽險(xiǎn)公司利用現(xiàn)有生產(chǎn)技術(shù)的能力比我們強(qiáng)，在現(xiàn)有的技術(shù)條件和投入相同的情況下，他們能夠獲得更多的產(chǎn)出。通過(guò)對(duì)規(guī)模效率和純技術(shù)效率的分析我們可以看到我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)技術(shù)效率低下的主要原因是規(guī)模的低效率。純技術(shù)效率對(duì)各壽險(xiǎn)公司技術(shù)效率的影響不是很明顯。

六、我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)效率的影響因素分析

為了找出影響我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)經(jīng)營(yíng)效率的因素，根據(jù)前面的分析，我們引入壽險(xiǎn)公司的基本特征變量對(duì)前面計(jì)算出來(lái)的各效率得分進(jìn)行多元回歸分析，建立如下多元線性回歸模型：

Y=b0+b1X1+b2X2+b3X3+b4X4+b5X5+b6X6+b7D1+b8D2+u

其中，Y= 樣本壽險(xiǎn)公司各效率得分；X1=壽險(xiǎn)公司資產(chǎn)總額/樣本壽險(xiǎn)公司資產(chǎn)總額，代表該公司的規(guī)模大?。籜2=壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入/樣本壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入總和，代表了該公司的市場(chǎng)份額；X3=壽險(xiǎn)公司職工中本科以上學(xué)歷人數(shù)/該公司總?cè)藬?shù)，代表該公司的人力資源水平；X4=所有者權(quán)益；X5=營(yíng)業(yè)費(fèi)用；X6=分支機(jī)構(gòu)數(shù)；D1，D2為兩個(gè)虛擬變量，代表壽險(xiǎn)公司的所有權(quán)結(jié)構(gòu)，其取值分別為：D1=1 中資壽險(xiǎn)公司0 other，D2=1 合資壽險(xiǎn)公司0 other

這里我們選取2005年作為回歸分析的考察樣本，以技術(shù)效率值作為因變量利用最小二乘法對(duì)上述多元線性回歸模型進(jìn)行擬合。分析軟件為Eviews5.0，結(jié)果參見(jiàn)表6。

表6. 技術(shù)效率回歸結(jié)果

通過(guò)對(duì)回歸結(jié)果的分析我們可以看到X6，D1，D2沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，即各壽險(xiǎn)公司的分支機(jī)構(gòu)數(shù)量和公司資本來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)公司技術(shù)效率所起的作用不顯著。對(duì)于分支機(jī)構(gòu)數(shù)量對(duì)效率的作用不顯著可能與我們對(duì)這個(gè)指標(biāo)的取值有關(guān)系，由于數(shù)據(jù)來(lái)源的限制我們這里取的壽險(xiǎn)公司分支機(jī)構(gòu)數(shù)量指的是各壽險(xiǎn)公司下面的分支公司的個(gè)數(shù)不包含營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，我們知道現(xiàn)階段就我國(guó)壽險(xiǎn)市場(chǎng)來(lái)說(shuō)還是以人海戰(zhàn)術(shù)為主，各壽險(xiǎn)公司主要是通過(guò)個(gè)人營(yíng)銷(xiāo)的方式來(lái)帶動(dòng)保險(xiǎn)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)，像我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的三巨頭在全國(guó)各地就有數(shù)以千計(jì)的營(yíng)銷(xiāo)網(wǎng)點(diǎn)。因此就單純的分支公司數(shù)量對(duì)壽險(xiǎn)效率的作用不顯著這也是理所當(dāng)然的。

對(duì)資本來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)的效率作用不顯著，我們可以做如下分析，由于中資合資和外資在現(xiàn)階段都各有自己的優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)，優(yōu)勢(shì)對(duì)效率的正效應(yīng)和劣勢(shì)對(duì)效率的負(fù)效應(yīng)被相互抵消。比如中資壽險(xiǎn)公司較外資有很明顯的本土優(yōu)勢(shì)，但是外資壽險(xiǎn)公司有著雄厚的資本勢(shì)力和豐富的管理經(jīng)驗(yàn)，在產(chǎn)品創(chuàng)新和技術(shù)水平等方面卻明顯領(lǐng)先于我國(guó)本土的壽險(xiǎn)公司。合資類壽險(xiǎn)公司結(jié)合了中資的本土優(yōu)勢(shì)和外資在管理經(jīng)驗(yàn)技術(shù)水平等各方面的優(yōu)勢(shì)，這對(duì)其經(jīng)營(yíng)效率的提高起到很大的促進(jìn)作用，但由于公司內(nèi)部中外文化的沖突卻導(dǎo)致了效率的降低。因此這三類公司的長(zhǎng)處和短處綜合起來(lái)對(duì)效率的影響就不是那么明顯了。

剩下的5個(gè)解釋變量X1，X2，X3，X4，X5都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。市場(chǎng)份額和所有者權(quán)益與經(jīng)營(yíng)效率呈顯著正相關(guān)。其中壽險(xiǎn)公司的市場(chǎng)份額對(duì)壽險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率影響最大，市場(chǎng)份額提高一個(gè)百分點(diǎn)將使壽險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率提高28.9個(gè)百分點(diǎn)。所有者權(quán)益雖然與壽險(xiǎn)公司效率有顯著的正相關(guān)關(guān)系但是它對(duì)效率的影響卻很小，我們這里的市場(chǎng)份額指的是該壽險(xiǎn)公司保費(fèi)收入占整個(gè)樣本壽險(xiǎn)公司保費(fèi)總收入的比例，這也反映了壽險(xiǎn)公司開(kāi)展經(jīng)營(yíng)的主要資金來(lái)源還是保費(fèi)收入，自有資本只是其中很小的一部分，這也就不難理解為什么各壽險(xiǎn)公司都是以保費(fèi)論英雄了；公司規(guī)模、人力資源水平和營(yíng)業(yè)費(fèi)用支出與經(jīng)營(yíng)效率呈顯著的負(fù)相關(guān)。營(yíng)業(yè)費(fèi)用支出和壽險(xiǎn)公司的經(jīng)營(yíng)效率負(fù)相關(guān)這個(gè)符合我們的一般規(guī)律，營(yíng)業(yè)費(fèi)用代表了壽險(xiǎn)公司開(kāi)展經(jīng)營(yíng)的成本，當(dāng)然降低經(jīng)營(yíng)成本可以帶來(lái)公司經(jīng)營(yíng)效率的提升。壽險(xiǎn)公司規(guī)模與經(jīng)營(yíng)效率負(fù)相關(guān)。我們的分析是以11家樣本壽險(xiǎn)公司作為一個(gè)整體得出來(lái)的相對(duì)效率，在這11個(gè)樣本中各壽險(xiǎn)公司存在明顯的規(guī)模差異，其中主要表現(xiàn)為三大壽險(xiǎn)公司和其他中小公司的資產(chǎn)規(guī)模差距和由此帶來(lái)的市場(chǎng)份額差距，但是由前面的分析我們知道這三家最大的壽險(xiǎn)公司的效率得分卻普遍不高，從而導(dǎo)致了回歸模型計(jì)算出來(lái)的規(guī)模與經(jīng)營(yíng)效率負(fù)相關(guān)。這從一定程度上也反映了我國(guó)壽險(xiǎn)業(yè)不存在明顯的規(guī)模效益，資產(chǎn)規(guī)模的盲目擴(kuò)張并不意味著經(jīng)營(yíng)效率的提高，壽險(xiǎn)公司應(yīng)更關(guān)注的是資產(chǎn)質(zhì)量和對(duì)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)管理水平。人力資源水平與經(jīng)營(yíng)效率負(fù)相關(guān)，這體現(xiàn)了我國(guó)壽險(xiǎn)行業(yè)甚至整個(gè)壽險(xiǎn)行業(yè)不同于其他行業(yè)的地方，“保險(xiǎn)尤其是壽險(xiǎn)，主要是由人來(lái)做，而不是制造業(yè)那種標(biāo)準(zhǔn)化、流水線上的作業(yè)”。由前面的分析我們也得出市場(chǎng)份額與效率呈顯著的正相關(guān)并且有很到大的影響，而市場(chǎng)份額主要還是靠低成本的營(yíng)銷(xiāo)人員創(chuàng)造的，因此鑒于前面的分析，就不難理解人力資源水平與壽險(xiǎn)公司經(jīng)營(yíng)效率的這種顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。但這并不意味著以后壽險(xiǎn)公司就不應(yīng)該注重公司的人力資源水平，相反，隨著我國(guó)金融業(yè)的綜合化經(jīng)營(yíng)和國(guó)家對(duì)保險(xiǎn)資金運(yùn)用渠道的進(jìn)一步放寬，保險(xiǎn)業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)營(yíng)方式和資產(chǎn)增值方式都會(huì)發(fā)生很大的變化，靠傳統(tǒng)的跑馬圈地式的粗放式經(jīng)營(yíng)來(lái)帶動(dòng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)已經(jīng)不能適應(yīng)整個(gè)保險(xiǎn)行業(yè)的發(fā)展，因此我國(guó)的壽險(xiǎn)公司更應(yīng)該注重人才的質(zhì)量，大力引進(jìn)包括經(jīng)濟(jì)、金融、投資、法律、財(cái)務(wù)、計(jì)算機(jī)等專業(yè)人才，以及懂管理善經(jīng)營(yíng)的高級(jí)管理人才，提高我國(guó)壽險(xiǎn)公司的人才競(jìng)爭(zhēng)力。

七、結(jié) 論

由于存在規(guī)模效率的損失，我國(guó)壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率值并不高，但純技術(shù)效率普遍較高且各公司間的差距不明顯。其中中資公司在技術(shù)效率和規(guī)模效率上的表現(xiàn)要比合資公司好，但純技術(shù)效率上卻不如合資類公司。外資公司美國(guó)友邦廣州一枝獨(dú)繡，不論是在技術(shù)效率、規(guī)模效率還是純技術(shù)效率上都遙遙領(lǐng)先。在整個(gè)考察期間我國(guó)壽險(xiǎn)公司的技術(shù)效率是緩慢上升的，但由于跟不上技術(shù)改進(jìn)的步伐最終導(dǎo)致了我國(guó)壽險(xiǎn)公司全要素生產(chǎn)率的下降。效率影響因素方面，多元回歸分析顯示我國(guó)壽險(xiǎn)公司的市場(chǎng)份額對(duì)效率有顯著的正向影響，人力資源水平和公司規(guī)模對(duì)效率有顯著的負(fù)向影響。而公司的資本來(lái)源結(jié)構(gòu)對(duì)我國(guó)壽險(xiǎn)公司的效率影響卻不明顯。面對(duì)壽險(xiǎn)市場(chǎng)越來(lái)越激烈的競(jìng)爭(zhēng)，我國(guó)的壽險(xiǎn)公司應(yīng)積極采取措施提高經(jīng)營(yíng)效率，增強(qiáng)自身的核心競(jìng)爭(zhēng)能力。

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The Efficiency of Life Insurance Industry in China: Based on the DEA Theory

Liu Xiaoxing1，Qiu Guihua1，Hu Ying2

(1.Guangdong University of Business Studies， Guangzhou 510320; 2. Ji’nan University， Guangzhou 510630，China )

Abstract: By using DEA method the changes are analyzed in technical efficiency， pure technical efficiency and scale efficiency of 11 life insurance companies in China from 1999 to 2005. Then the factors of influencing the efficiency of life insurance companies are discussed through the multiple regression models. The results indicate that technical efficiency of the life insurance companies is generally low due to the low scale efficiency in China. State-owned companies are better than the joint ones in technical efficiency and scale efficiency. The regression analysis indicates that the market share has the largest positive effects on the efficiency of life insurance industry in China， that the level of human resources and the capital scale have remarkable negative effects on it， and while the structures of capital source have no effects on it.

Key words: life insurance company; efficiency analysis; DEA

（責(zé)任編輯：張丹郁）