中國壽險公司多元化經(jīng)營的風險分析

劉娜+易佳+楊昊維

基金項目：2012年度中國保險學會教保人身保險高校課題研究基金(jiaobao2012-11)

摘 要：選取新華、國壽、太平、泰康、平安等五家壽險集團公司從2001~2011年每年績效指標中總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率的標準差作為度量公司風險的指標，將五家公司的業(yè)務線熵指數(shù)的均值作為多元化經(jīng)營的指標進行實證分析。結(jié)果表明：多元化經(jīng)營與壽險公司總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率的標準差之間存在一定的非線性關系，即多元化經(jīng)營在一定范圍內(nèi)可以降低ROA和ROE的波動性，但在一定范圍內(nèi)又可能會增大這種波動性。

關鍵詞： 壽險公司；多元化經(jīng)營；風險分析；熵指數(shù)

中圖分類號：F840 文獻標識碼： A文章編號：1003-7217(2014)03-0026-05

一、理論分析及文獻綜述

壽險公司在經(jīng)營過程中會遇到很多風險，如市場風險、操作風險、流動性風險、承保風險、信用風險和巨災風險，它還可能會遇到多元化經(jīng)營風險。多元化經(jīng)營風險主要體現(xiàn)在兩個方面：

1.業(yè)務多元化的風險。

壽險公司開展多元化經(jīng)營，會涉及到金融市場中的不同領域，面臨的風險自然會增加。同時，跨領域進行多元化經(jīng)營本身也給壽險公司的管理提出了更高的要求，當管理不善時，公司將面臨巨大風險。由于不同金融風險之間存在一定的相關性，所以，當壽險公司進行多元化經(jīng)營時，某一種業(yè)務的風險可能"傳染"到公司的其他業(yè)務，從而加大整個公司面臨的風險。

2.組織層次多元化的風險。

壽險公司的多元化經(jīng)營大多是以金融控股集團公司的形式組建的。通過成立控股公司，不同子公司分別經(jīng)營不同的業(yè)務線，以便利用集團化優(yōu)勢實現(xiàn)資源共享，并且可以通過內(nèi)部資本市場、交叉銷售、相互擔保、抵押等關聯(lián)交易合理避稅、規(guī)避監(jiān)管風險、降低費用等。但現(xiàn)實經(jīng)營過程中可能會由于組織結(jié)構(gòu)的復雜性而面臨著信息不透明、內(nèi)幕交易以及利益沖突難以調(diào)和等風險。

已有文獻從多元化與績效的關系進行研究，認為多元化經(jīng)營具有范圍效應、規(guī)模效應、協(xié)同效應、分散效應，即多元化經(jīng)營可以提高公司整體的績效水平，同時分散風險。

而有關多元化與風險關系的研究并不多見。如喬雪利（2013）運用實證分析，得出商業(yè)銀行多元化經(jīng)營與風險之間存在顯著的負相關關系，即商業(yè)銀行多元化經(jīng)營程度的提高有利于銀行風險的分散。劉孟飛等（2012）通過建立多元化風險模型，對業(yè)務多元化經(jīng)營與風險的關系進行了分析，得出銀行收入結(jié)構(gòu)的多元化有效降低了銀行的風險。王亮等（2009）對多元化經(jīng)營與企業(yè)風險關聯(lián)進行研究，結(jié)果表明在我國市場轉(zhuǎn)型期間，多元化戰(zhàn)略無法降低企業(yè)系統(tǒng)風險和非系統(tǒng)風險，而且無論多元化程度處于哪一階段，多元化程度與非系統(tǒng)風險的相關度比較弱。

上述研究主要集中在商業(yè)銀行領域，很少有研究保險公司多元化經(jīng)營與風險的關系。因此，本文基于已有的研究成果，對壽險公司多元化經(jīng)營與風險關系進行分析，選取5家集團公司10年的數(shù)據(jù)并運用spss統(tǒng)計軟件做實證分析，以期為我國保險公司的發(fā)展實踐提供理論依據(jù)。

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)來源和指標選擇

選取新華、國壽、太平、泰康、平安等五家壽險集團公司2001~2011年每年績效指標中總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率的標準差作為度量公司風險的指標，即：

σROA,t=∑ni=1(ROAi,t-μROA,t)2n-1（1）

σROE,t=∑ni=1(ROEi,t-μROE,t)2n-1（2）

其中σROA,t,σROE,t分別表示第t年，這五家公司總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率的標準差；ROAi,t、ROEi,t為第i家壽險公司在第t年的總資產(chǎn)收益率與凈資產(chǎn)收益率；μROA,t、μROE,t代表這五家公司在第t年總資產(chǎn)收益率和凈資產(chǎn)收益率的均值。i=1, 2,…, 5（n=5），分別表示新華、國壽、太平、泰康、平安這五家壽險公司；t=1, 2, …, 11，分別表示2001~2011年。標準差越大，公司的總資產(chǎn)收益率或者凈資產(chǎn)收益率的波動性越大，即公司面臨的風險就越大；標準差越小，波動性越小，公司面臨的風險就越小。

對企業(yè)多元化的衡量，主要有三個方面：（1）體現(xiàn)企業(yè)多元化經(jīng)營業(yè)務所跨的行業(yè)數(shù)目；（2）企業(yè)多元化經(jīng)營業(yè)務在各個行業(yè)的分布特征；（3）企業(yè)多元化經(jīng)營業(yè)務之間的相關度。度量企業(yè)多元化經(jīng)營水平的方法被不斷修正，經(jīng)過比較和分析，本文采用業(yè)務線熵指數(shù)（LINEEDI）來衡量，具體計算公式如下：

LINEEDI=∑ni=1piln 1pi（3）

其中n為業(yè)務線總個數(shù)，一共統(tǒng)計了6個業(yè)務線，分別是普通壽險、分紅壽險、投資連結(jié)保險、萬能保險、意外傷害險、健康險等。pi表示每個業(yè)務線業(yè)務量占總業(yè)務量的比例。將五家公司的業(yè)務線熵指數(shù)的均值作為多元化經(jīng)營的指標，即μEDI，t。EDI表示業(yè)務線熵指數(shù)，μEDI,t越大，表示多元化經(jīng)營程度越高，越小則表示多元化經(jīng)營程度越低。

數(shù)據(jù)取自2002~2012年的《中國保險年鑒》，經(jīng)過整理得到。表1是總資產(chǎn)收益率及熵指數(shù)數(shù)據(jù)，表2是凈資產(chǎn)收益率及熵指數(shù)數(shù)據(jù)。

財經(jīng)理論與實踐(雙月刊)2014年第3期2014年第3期(總第189期)劉 娜,易 佳等:中國壽險公司多元化經(jīng)營的風險分析

表1 2001~2011年總資產(chǎn)收益率及熵指數(shù)數(shù)據(jù)

年份

ROA1ROA2ROA3ROA4ROA5σROAEDI1EDI2EDI3EDI4EDI5μEDI

2001

0.0037

0.0040

0.0000

-0.0118

0.0221

0.01217

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.4036

0.0807

2002

0.0007

0.0031

-0.0063

-0.0342

0.0152

0.01843

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.3948

0.0790

2003

0.0024

0.0007

-0.0053

0.0026

0.0128

0.00653

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.3767

0.0753

2004

-0.0114

0.0012

-0.0066

0.0025

0.0124

0.00914

0.0000

0.0700

0.1621

0.0000

0.1933

0.0851

2005

0.0005

0.0003

-0.0040

0.0036

0.0127

0.00624

0.0000

0.0655

0.1845

0.0000

0.2035

0.0907

2006

0.0042

0.0017

-0.0011

0.0067

0.0164

0.0067

0.0070

0.0503

0.1906

0.0145

0.2037

0.0932

2007

0.0034

0.0293

0.0023

0.0271

0.0285

0.01395

0.0052

0.1062

0.1540

0.0157

0.1975

0.0957

2008

0.0126

0.0052

-0.0092

0.0115

0.0013

0.0088

0.0160

0.1528

0.4421

0.0451

0.5197

0.2351

2009

0.0143

0.0224

-0.0042

0.0142

0.0176

0.0101

0.0162

0.2243

0.4216

0.0451

0.5972

0.2609

2010

0.0088

0.0206

0.0083

0.0104

0.0170

0.0055

0.0140

0.2029

0.3967

0.0664

0.6980

0.2756

2011

0.0081

0.1098

0.0015

0.0061

0.0131

0.0461

0.0139

0.2306

0.4550

0.0887

0.7315

0.3039

表2 2001~2011年凈資產(chǎn)收益率及熵指數(shù)數(shù)據(jù)

年份

ROA1ROA2ROA3ROA4ROA5σROAEDI1EDI2EDI3EDI4EDI5μEDI2001

0.0144

0.0985

0.0000

-0.0359

0.3043

0.13667

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.4036

0.0807

2002

0.0044

0.0935

-0.2106

-0.2221

0.1856

0.1820

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.3948

0.0790

2003

0.0299

0.0116

-0.3786

0.0381

0.1471

0.2018

0.0000

0.0000

0.0000

0.0000

0.3767

0.0753

2004

-0.2819

0.0294

-0.4148

0.0570

0.1158

0.2346

0.0000

0.0700

0.1621

0.0000

0.1933

0.0851

2005

0.0240

0.0095

-0.3980

0.1066

0.1063

0.2104

0.0000

0.0655

0.1845

0.0000

0.2035

0.0907

2006

0.1262

0.0897

-0.2060

0.2335

0.1727

0.1704

0.0070

0.0503

0.1906

0.0145

0.2037

0.0932

2007

0.1107

0.4558

0.3336

0.5636

0.2118

0.1819

0.0052

0.1062

0.1540

0.0157

0.1975

0.0957

2008

0.8433

0.0747

-0.1343

0.2378

0.0092

0.3804

0.0160

0.1528

0.4421

0.0451

0.5197

0.2351

2009

0.9040

0.3536

-0.0675

0.3075

0.1672

0.3588

0.0162

0.2243

0.4216

0.0451

0.5972

0.2609

2010

0.4081

0.2602

0.0852

0.1691

0.1720

0.1225

0.0140

0.2029

0.3967

0.0664

0.6980

0.2756

2011

0.1475

0.1084

0.0654

0.1257

0.1567

0.0362

0.0139

0.2306

0.4550

0.0887

0.7315

0.3039

（二）相關性分析

首先，對σROA、σROA與μEDI之間的相關性進行分析，分別考察σROA、σROE與μEDI之間Pearson線性相關系數(shù)和Spearman秩相關系數(shù)，運用SPSS 16.0統(tǒng)計軟件計算，得到的結(jié)果如表3和表4所示。

表3 σROA、σROE與μEDI之間的線性相關系數(shù)

μEDI

σROAσROE

μEDI

Pearson Correlation

1

0.420-0.089

Sig. (2tailed)

0.1980.795

N

11

1111σROA

Pearson Correlation

0.420

1

Sig. (2tailed)

0.198

N

11

11σROE

Pearson Correlation

-0.089

1

Sig. (2tailed)

0.795

N

11

11

表4 σROA,σROE與μEDI之間的秩相關系數(shù)

μEID

σROAσROE

Spearman'srhoμEDIσROAσRDE

Correlation Coefficient

1.000

0.055-0.282

Sig. (2tailed)

0.8730.401

N111111

Correlation Coefficient

0.055

1.000

Sig. (2tailed)

0.873

N

11

11

Correlation Coefficient

-0.282

1.000

Sig. (2tailed)

0.401

N

11

11

表3、表4結(jié)果顯示，σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間的線性相關系數(shù)以及秩相關系數(shù)的計算結(jié)果的顯著性水平都大于0.05，說明σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間不存在顯著的簡單線性相關性，為了更好地挖掘變量間的內(nèi)在聯(lián)系，需要通過建立更加復雜的回歸模型進行考查。

（三）散點圖分析

σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間關系的散點圖如圖1、圖2所示。

從散點圖可以更加直觀地看到，σROA與μEDI以及σROE與μEDI之間確實不存在顯著的線性相關性以及單調(diào)的相關關系。但是，這并不能否定σROA與μEDI和σROE與μEDI之間可能存在其他的非線性、非單調(diào)形式的函數(shù)關系，于是進一步考察二次型和三次型函數(shù)關系的曲線對所獲得數(shù)據(jù)的擬合情況。（四）函數(shù)關系模型總結(jié)與參數(shù)估計

由于中國壽險公司的發(fā)展時間較短，大多數(shù)壽險公司是2000年之后才相繼成立，進行多元化經(jīng)營較成熟的只有平安壽險、國壽等少數(shù)大型保險企業(yè)。加上數(shù)據(jù)獲取難，本文將使用具有普遍說服力的OLS方法進行實證，揭示中國壽險公司多元化經(jīng)營與風險的關系。

μEDI

圖1 σROA與μEDI之間關系的散點圖

μEDI

圖2 σROE與μEDI之間關系的散點圖

首先，運用SPSS16.0軟件，對σROA與μEDI之間函數(shù)關系進行擬合分析，結(jié)果如表5。

通過曲線擬合結(jié)果，可以看出無論是用二次型（Quadratic）還是三次型（Cubic）函數(shù)關系，其模型擬合程度F檢驗的顯著性值均小于0.05，分別為0.019、0.008。Rsquare表示真實的σROA觀察值與模型預測值之間聯(lián)系的緊密程度，可以看出三次型函數(shù)模型的Rsquare要大于二次型函數(shù)模型的Rsquare，具體擬合結(jié)果的散點圖見圖3所示。說明三次型的函數(shù)關系可以相對更好地擬合σROA與μEDI之間的關系，所以，選取三次型的函數(shù)關系模型來描述數(shù)據(jù)之間的關系。其具體函數(shù)形式為：

Y=b0+b1X+b2X2+b3X3+e（4）

表5 σROA與μEDI之間函數(shù)關系模型總結(jié)及參數(shù)估計

Dependent Variable:σROA

Equation

Model Summary

Parameter Estimates

R Square

F

df1

df2

Sig.

b0

b1

b2

b3

Quadratic

0.629

6.787

2

8

0.019

0.066

-0.871

2.549

Cubic

0.700

9.313

2

8

0.008

0.023

0.000

-2.345

8.323

Independent variable: μEDI

μEDI

圖3 擬合結(jié)果散點圖

μEDI

圖4 擬合結(jié)果散點圖

其中，b0為常數(shù)項，b1為一次項系數(shù)，b2為二次項系數(shù)，b3為三次項系數(shù)，e為殘差項。根據(jù)表7中參數(shù)估計的結(jié)果，得到σROA與μEDI之間關系的函數(shù)模型為：

σROA=0.023-2.345μ2EDI+8.323μ3EDI+e（5）

通過對該函數(shù)求導，分析其單調(diào)性，可以得到結(jié)論：μEDI在區(qū)間（-

SymboleB@

，0）上時，σROA是遞增的；μEDI在區(qū)間( 0，0.1878) 上時，σROA是遞減的；μEDI在區(qū)間（0.1878, +

SymboleB@

）上時，σROA是遞增的。所以，σROA在μEDI=0時取得極大值0.023，在μEDI=0.1878時取得極小值-0.0046。但是，考慮到實際情況，標準差和熵指數(shù)均不可能取負值，所以，σROA的最小值為0。

接下來，對σROE與μEDI之間函數(shù)關系進行擬合分析，結(jié)果如表6。

可以得知，對于二次函數(shù)模型和三次函數(shù)模型模型擬合度的F檢驗的顯著值分別為0.031、0.010，均小于0.05。所以，無論二次型函數(shù)模型還是三次型函數(shù)模型，對于σROE與μEDI之間的變動關系解釋并非處于偶然。同樣，選取Rsquare更大的三次函數(shù)模型來描述σROE與μEDI之間的關系。根據(jù)表中的系數(shù)估計結(jié)果，得到的具體函數(shù)模型為：

σROE=0.082+25.134μ2EDI-84.924μ3EDI+e（6）

具體擬合結(jié)果的散點圖如圖4所示。

通過對該函數(shù)求導，分析其單調(diào)性，可以得到結(jié)論：μEDI在區(qū)間（-

SymboleB@

，0）時，σROE是遞減的；μEDI在區(qū)間( 0，0.1973) 時，σROE是遞增的；μEDI在區(qū)間（0.1973, +

SymboleB@

）上時，σROE是遞減的。所以，σROE在μEDI=0時取得極小值0.082；在μEDI=0.1973時，取得極大值0.408。同樣，從單調(diào)性結(jié)果來看，當多元化程度增加時，壽險公司凈資產(chǎn)收益率波動性會加大;當多元化達到一定程度時，凈資產(chǎn)收益率的波動性反而降低了。

表6 σROE與μEDI之間函數(shù)關系模型總結(jié)及參數(shù)估計

Dependent Variable:σROE

Equation

Model Summary

Parameter Estimates

R Square

F

df1

df2

Sig.

b0

b1

b2

b3

Quadratic

0.582

5.570

2

8

0.031

-0.362

8.874

-24.775

Cubic

0.682

8.570

2

8

0.010

0.082

0.000

25.134

-84.924

Independent variable: μEDI

三、結(jié)論及政策建議

1.壽險公司多元化經(jīng)營與其總資產(chǎn)收益率、凈資產(chǎn)收益率的標準差之間存在一定的非線性關系，并不是簡單地正或負相關關系。根據(jù)經(jīng)濟學的邊際效應原理，事物的發(fā)展通常會經(jīng)歷邊際效應遞增、邊際效應平穩(wěn)、邊際效應遞減三個階段。適度的多元化對企業(yè)產(chǎn)生積極影響，但超過一定限度后會適得其反。

2.當多元化經(jīng)營控制在一定范圍時，衡量壽險公司經(jīng)營風險的總資產(chǎn)收益率的波動性會呈降低趨勢，一旦盲目擴大又會增大這種波動性。

3.當多元化程度在一定范圍內(nèi)增加，壽險公司的凈資產(chǎn)收益率波動性會有所加大；而當多元化達到一定程度后，這種波動性又會減少。

4.總資產(chǎn)收益率及凈資產(chǎn)收益率隨多元化程度顯示出的不同波動并不矛盾。壽險企業(yè)的多元化經(jīng)營有高成本、收效慢的特點。多元化熵指數(shù)高的保險企業(yè)往往選擇了遠期高成長性的投資項目，而在當期投入了大量的資金，反映到會計指標上，就形成了劇烈的波動。這在增加遠期收益的可能性的前提下，增加了當期的企業(yè)風險。相反，多元化熵指數(shù)低的保險企業(yè)往往選擇了投資回報期短的投資項目，可以更好地平衡風險與收益的關系。

總之，壽險公司實施多元化經(jīng)營的廣度越寬，其風險就越難控制，因此，提高全面的風險管理能力是必然。壽險公司首先應建立一個完備的內(nèi)控系統(tǒng)，包括組織結(jié)構(gòu)控制系統(tǒng)、決策系統(tǒng)、經(jīng)營控制系統(tǒng)等。其次，應設立一套科學的、能反映壽險公司經(jīng)營過程、實際流程中所面臨風險的指標，定期、不定期地對壽險公司進行評估，當經(jīng)營狀況出現(xiàn)惡化的征兆時，實施改善經(jīng)營的措施，防范新的經(jīng)營風險；當出現(xiàn)了惡化的情況，及時應對，控制風險。

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(責任編輯:寧曉青)

A Risk Analysis on Diversified operation of

Life Insurance Company in China

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Abstract：This paper chooses the standard deviation of the return on assets and the return on equity of five life insurance groups, Xinhua, China Life Insurance, Taiping, Taikang and Pingan during 2001-2011 as the measure of firmspecific risk. The mean of the Lines Entropy Index of five life insurance groups is selected as the index ofdiversified operation. The paper takes them for empirical analysis. The results show that the diversified operation has a nonlinear relationship with the standard deviation of the return on assets and the return on equity of the life insurance company. That is to say, the diversified operation can reduce the volatility of ROA and ROE to some extent. However,diversified operation may increase the volatility of ROA and ROE.

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Abstract：This paper chooses the standard deviation of the return on assets and the return on equity of five life insurance groups, Xinhua, China Life Insurance, Taiping, Taikang and Pingan during 2001-2011 as the measure of firmspecific risk. The mean of the Lines Entropy Index of five life insurance groups is selected as the index ofdiversified operation. The paper takes them for empirical analysis. The results show that the diversified operation has a nonlinear relationship with the standard deviation of the return on assets and the return on equity of the life insurance company. That is to say, the diversified operation can reduce the volatility of ROA and ROE to some extent. However,diversified operation may increase the volatility of ROA and ROE.

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index

LIU Na, YI Jia, YANG Haowei

(College of Finance and Statistics, Hunan University,Changsha, Hunan 410079, China)

Abstract：This paper chooses the standard deviation of the return on assets and the return on equity of five life insurance groups, Xinhua, China Life Insurance, Taiping, Taikang and Pingan during 2001-2011 as the measure of firmspecific risk. The mean of the Lines Entropy Index of five life insurance groups is selected as the index ofdiversified operation. The paper takes them for empirical analysis. The results show that the diversified operation has a nonlinear relationship with the standard deviation of the return on assets and the return on equity of the life insurance company. That is to say, the diversified operation can reduce the volatility of ROA and ROE to some extent. However,diversified operation may increase the volatility of ROA and ROE.

Key words：Life insurance company; Diversified operation; Risk analysis; Lines entropy index